人员特征及种稻面积对水稻机插技术推广的影响

吴青香曾勇军* 成臣 石庆华 潘晓华 曹九龙程慧煌

（1江西农业大学/双季稻现代化生产协同创新中心/作物生理生态与遗传育种教育部重点实验室/江西省作物生理生态与遗传育种重点实验室，南昌 330045；2进贤县农业局，江西进贤331700；*通讯作者：zengyj2002＠163.com）

水稻是江西省第一大粮食作物，种植面积居全国第二，水稻生产对保障江西省乃至全国粮食安全具有重要意义[1-2]。随着城镇化和农业现代化进程的加快，农村青壮年劳动力大量向城市转移，水稻种植方式逐渐由传统的手工移栽和抛秧向机插发展[3]。水稻机插具有省时省力、节约成本、高产高效等优点[4]。但相关资料表明，我国水稻机插比例仍然偏低[5]。因此，众多学者开始研究影响水稻机插技术推广的障碍因素。李刚华等[6]认为，机插对秧块质量要求高，生产上需要通过增加播种量以减少漏秧率。林育炯等[7]研究了不同类型基质对水稻机插秧苗生理特征及产量的影响，表明由作物秸秆加工而成的无土基质更适宜生产和应用。贾维强等[8]从机播穴距和播种量方面研究了水稻机插对早稻产量的影响。潘晓华等[9]认为，机插对秧龄要求严格，品种选择范围窄，早稻早发难、晚稻生育期偏紧。张洪程等[10]研究了钵苗机插水稻产量形成的优势及主要生理生态特点，认为钵苗机插具有显著的增产优势。这些研究主要集中在机插秧苗的生理生态和土壤的理化性状上。本研究基于江西省8县（区）的调研数据，应用灰色关联分析模型分析讨论了社会因素对水稻机插技术推广的影响，以期为江西省水稻机插技术的推广提供参考。

1 数据来源

数据来源于对江西省进贤、上高、宜丰、临川、崇仁、鄱阳、万年和都昌8县（区）的实地调查。调查方式：每个县（区）选择3个乡镇，每个乡镇选取10～15户农户，共获得有效问卷229份。调查内容涉及农户人员基本特征及水稻种植基本情况。人员特征主要包括年龄、性别、文化程度、职业、家庭人口总数、家庭劳动力总数、家庭收入来源等。

为便于采用建模分析，本研究对一些描述性指标进行了量化。性别：“男”用1表示，“女”用0表示。文化程度：“小学及以下”“初中”“高中及以上”分别用 0、1、2表示（在被调查人员中，文盲只有3人，大专及以上文化人员只有6人，为了便于处理，本研究把文盲和小学文化者归为一类，大、中专文化者和高中文化者归为一类）。职业：“农民”标记为 1，“种植大户”标记为 2，“养殖户”标记为3，“其他”标记为4。

2 模型构建

本研究的评价模型基于刘思峰[11]的研究结果。具体计算过程如下：

（1）以被调查农户的机插面积占家庭水稻种植面积的比值为系统主行为，记为X0={x0（1），x0（2），x0（3），……，x0（n）}，被调查人员的年龄（X1）、性别（X2）、文化程度（X3）、职业（X4）、家庭人口总数（X5）、家庭劳动力总数（X6）、家庭收入来源（X7）及家庭水稻种植面积（X8）为系统因素序列，记为Xi={xi（1），xi（2），xi（3），……，xi（n）}（i=1，2，……，8）。

（2）对系统中各因素序列的原始数据无量纲化，把它们转换成可比较的标准数据序列。若系统因素序列和系统主行为呈正相关关系，采用式1进行变换。

表1人员特征及家庭水稻种植面积灰色关联系数

若系统因素序列Xi与系统主行为X0呈负相关关系，则运用公式2进行变换，使其与系统主行为具有正相关关系。

本研究认为，被调查人员的年龄、家庭人口总数和家庭劳动力总数等因素与系统主行为呈负相关关系，其他因素序列和系统主行为呈正相关关系。

（3）基于（2）中的标准化数据，运用式 3、式4计算特征序列X0和各相关因素序列Xi（i=1，2，……，8）对应分量差的绝对值及它们的最大值（M）和最小值（m）。

（4）计算关联系数

式5中，θ值取0.5。

（5）计算各因素的灰色关联系数

并运用加权平均求和

求人员特征（系统因素）与水稻机插（系统主行为）的灰色综合关联度。

3 结果与分析

3.1 人员特征及家庭种稻面积对机插技术应用的影响

图1不同年龄段的灰色关联系数

水稻机插作为水稻生产机械化最薄弱的环节受诸多因素的影响[12]。表1表明，人员特征和水稻种植面积对水稻机插技术的推广都具有重要影响。在人员特征中，文化程度、家庭劳动力总数、年龄、收入来源和家庭人口总数与系统主行为的灰色关联系数较大，是影响系统主行为的主要因素。与其他因素相比，被调查人员的性别和职业与系统主行为的关联系数较小，对系统主行为的影响力较弱。与人员特征因素相比，农户种稻面积大小更能影响农户是否采用机插种植，其灰色关联系数达0.93。

3.2 系统因素不同层次对系统主行为的灰色关联系数

年龄、文化程度和家庭劳动力总人数作为影响系统主行为的几个重要因素，它们的灰色关联系数随着因素所处层次不同呈现出一定的差异性，变化形势均呈现“V”字形状。年龄因素中，灰色关联系数排序为：年龄70岁以上的群体＞年龄30～40岁的群体＞年龄40～50岁的群体＞年龄60～70岁的群体＞年龄50～60岁的群体（图1）。文化程度因素中，灰色关联系数的大小顺序为：高中及以上文化群体＞小学及以下文化群体＞初中文化群体（图2）。家庭劳动力总数灰色关联度为：劳动力总数不超过2人＞劳动力总数不少于4人＞劳动力总数为3人（图3）。

4 讨论

影响水稻机插的人员特征是由多因素相互作用而形成的一个较为复杂的综合因素，年龄、文化程度和家庭劳动力总数是其核心部分。年龄和家庭劳动力总数作为系统主行为的负相关因素序列，表现为年龄越大，水稻机插面积占家庭水稻总种植面积的比重越小；家庭劳动力总人数越多，水稻机插面积占家庭水稻总种植面积的比重较小。调查情况表明，年龄70岁及以上的农户，几乎不采用机插；年龄大于或等于30岁但小于40岁的农户，人均水稻机插面积占各年龄段农户水稻种植总面积的比值最高[3]。家庭劳动力人口总数不多于2人的农户，水稻机插面积占不同劳动力农户水稻种植总面积比为38.74%，是家庭劳动力总数因素中比值最高的一个层次。高中及以上文化的农户人均水稻机插面积最大，小学及以下的农户人均水稻机插面积最小[3]。因此，要实现水稻种植机械化，政府要积极引导农民在“三权分置”（指在坚持农村土地集体所有的前提下，承包权和经营权进一步分离，形成所有权、承包权、经营权三权分置，经营权流转的格局[13]）的情况下实现土地向有文化的青年农民流转。通过流转土地上的承包权与经营权分离，以增加农民土地获得感、利用获得感和收益获得感[14]。对农田实施“三权分置”既能保持农田的公有制性质不改变，又能承载“平均地权”功能负载[15]，还能实现农田的集约利用，解决因农田细碎化导致的农户不愿采用机插的问题。

图3不同家庭劳动力总数的灰色关联系数

研究基于机插的社会属性，从人员特征、水稻种植面积和系统主行为耦合出发，利用灰色关联度模型评价各系统因素对水稻机插技术推广的影响程度，从而对影响机插的主要社会因素有了较为科学而准确的定位，为政府推广水稻机插技术提供了有效的支撑。然而，评价的合理性关键在于系统因素的选取、系统因素和系统主行为正负相关性判定以及数据获取。研究依据已有文献[16-17]和专家咨询的结果确定系统因素及系统因素和系统主行为的正负相关性，数据获取依据问卷调查，具有一定的实践意义。