山西省农业机械化发展现状及影响因素

王卓敏， 崔清亮

（山西农业大学农业工程学院，山西 晋中 030801）

0 引言

“十四五”时期是推动农业机械化和农机装备产业转型升级和农业机械化向优质高效转型重要阶段[1]。在研究有关农业机械化发展问题时，需正确认识影响其发展的主要因素，以便采取有效措施，促进当地农业机械化的发展[2-3]。对于我国农业机械化发展状况的分析，前人已做了大量研究。白学峰等[4]详细分析了我国农业机械化发展现状及发展趋势，并指出我国农业机械化的发展模式。蒋晓等[5]通过走访调查及文献资料对比分析等方法，研究了北京市农业机械化技术及装备发展现状，并对生态、粮经、蔬菜、果林、畜牧养殖、水产养殖和农产品初加工7 大产业全程主要生产环节机械化技术及装备现状进行了系统阐述，指出存在的问题并给出了相关建议。郭明伟等[6]运用比较分析法，研究了近20 年山西省农机拥有量和农业机械化作业水平变化情况，指出存在的问题并提出对策。

本文在前人研究的基础上，根据2004-2019 年山西省农业机械化发展水平数据，采用主成分分析法对11 个影响因素进行研究，提取影响山西省农业机械化水平的2 个主成分，建立多元线性回归模型，旨在促进山西省农业机械化水平均衡发展。

1 农业机械化发展现状

1.1 农机总动力及农业机械保有量

自2004 年国家实施农机购置补贴政策以来，农民积极购置农业机械，山西省农机具增量出现井喷式发展，拖拉机、收获机械、植保机械、灌溉机械和农副产品加工机械等农机类型不断丰富[7-9]。2000-2015 年，山西省农业机械总动力呈逐年增长态势，年均增长4.63%，2016 年农业机械总动力比2015 年发生了较大变化，主要是农用运输车不再统计。由于农业机械报废更新速度加快，以及种植结构的调整，2017 年山西省将多年来报废的车辆及因损坏不可使用的机械做了处理，因此农业机械总动力出现一定程度的下降。2018 年开始恢复性增长，虽然每年的增长程度有一定差异，但基本上呈现稳定的增长态势。2000-2019 年山西省农业机械总动力变化趋势如图1 所示。

图1 2000—2019 年山西省农业机械总动力变化趋势Fig. 1 Change trend of total power of agricultural machinery in Shanxi Province from 2000 to 2019

2018-2019 年山西省主要农业机械保有量如图2所示。其中动力机械大型化趋势明显，2019 年大中型拖拉机快速增长，73.5 kW 及以上大型拖拉机保有量达到1.43 万台，同比2018 年增长13.49%；其他如拖拉机、旋耕机和畜牧养殖机械等稳定增长。虽然近年来部分机械的保有量有小幅度下调，但农业机械装备结构不断优化，高效绿色机具增长较快。

图2 2018—2019 年山西省主要农业机械保有量Fig. 2 Number of main agricultural machinery in Shanxi Province from 2018 to 2019

1.2 农作物机械化作业情况

山西省主要农作物机械化作业情况如表1 所示，2019 年山西省农业机械化作业水平有较大提升，农作物综合机械化率达71.2%，高于全国平均水平1.2 个百分点，但和其他农业强省相比还存在一定的差距[10-11]。

表1 山西省主要农作物机械化作业情况Tab. 1 Mechanized operation of main crops in Shanxi Province

1.3 农业机械服务组织及人员情况

2018-2019 年山西省农机服务组织及人员情况如表2 所示。近年来，山西省高度重视农业机械服务体系建设，逐步建立起了涵盖省、市、县、乡镇的农机服务网络，形成专业性强、综合服务能力强的农机服务主体和模式，服务范围较广[12-13]。农机从业人员向更加专业化迈进，2019 年年底，山西省乡村农机从业人员达到472 391 人，其中持有拖拉机驾驶证的69 004 人，持有联合收割机驾驶证的10 810 人，同时持有以上两证的4 984 人，占总农机从业人员总数的1.06%；农机维修人员24 028 人，获得农机职业技能鉴定证书的9 057 人。

表2 2018—2019 年山西省农机服务组织及人员情况Tab. 2 Agricultural machinery service organizations and personnel in Shanxi Province from 2018 to 2019

2 农业机械化影响因素

山西省位于我国中西部过渡区域，其农业机械化发展在国内各省份中属于中等偏上水平，在发展过程中也面临着若干制约问题。根据山西省农业机械化发展的实际现状及特点，采用主成分分析法，对原始变量进行标准化处理，构建多元线性回归模型，以寻找影响山西省农业机械化发展的主要因素，并对其进行分析[14-16]。

2.1 变量选取和主成分分析

2.1.1 样本数据收集

农业机械化水平是该系统综合性指标，本文用农业生产中耕、种、收综合机械化率来表示农业机械化水平，选择农业机械化水平为模型的因变量用Y来表示[17]。农业机械化发展水平的高低与山西省社会环境条件、经济发展水平等多种因素有关，根据现有的统计资料，选取大中型拖拉机X1、节水灌溉类机械X2、机耕面积X3、机播面积X4、机电灌溉面积X5、机械植保面积X6、机收面积X7、农村居民人均可支配收入X8、人均农业生产总值X9、农业机械户年末机构数X10和乡村农业机械从业人员数X11共11 项指标作为自变量，各变量值如表3 所示。

2.1.2 农业机械化发展水平指标相关性分析

本文使用的是时间序列数据，不可避免地会出现多重共线性、异方差和自相关的统计问题。根据表3 的数据运用SPSS25.0 软件进行相关分析，结果如表4 所示[18-19]。因变量Y与自变量X1～X11之间的相关性较强，相关系数分别为0.962、0.797、0.977、0.993、0.987、0.983、0.982、0.944、0.990、-0.356 和-0.305。其中，变量X10、X11呈明显的负相关且相关系数较低，其他自变量与Y之间均呈明显的正相关且相关系数较高，不适合直接使用普通最小二乘法。主成分分析适用于变量之间存在较强相关性的数据，可以提取变量信息，减少分析维度，从而使问题更加简单、直观[20]。

表3 山西省农业机械化水平及影响因素原始数据Tab. 3 Original data of agricultural mechanization operation level and influencing factors in Shanxi Province

表4 相关性分析结果Tab. 4 Correlation analysis results

2.1.3 农业机械化发展水平主成分分析

采用主成分分析法对11 个指标进行标准化处理[21]。表5 列出了各成分的方差贡献率和累计贡献率，SPSS25.0 只提取了前两个特征根大于1 的主成分，可以看出第1 主成分的方差占所有主成分方差的78.21%，前两个主成分的累计方差贡献率达到94.69%，基本上可以代表农业机械化发展的水平。

表5 特征值与载荷平方和Tab. 5 Characteristic value and load square sum

进一步分析出主成分特征向量如表6 所示，计算结果显示第1 主成分与大中型拖拉机数量、节水灌溉类机械数量、机耕面积、机播面积、机电灌溉面积、机械植保面积、机收面积、农村居民人均可支配收入和人均农业生产总值高度相关，负载率分别达到0.952、0.844、 0.952、 0.978、 0.976、 0.984、 0.988、 0.970 和0.981；第2 主成分与农业机械户年末机构数量、乡村农业机械从业人员数量高度相关，负载率分别达0.881、0.906。将影响农业机械化发展的影响因素归纳为农业机械化装备及作业综合因素、资本支持因素、农业生产资料投入因素。其中农业机械化装备及作业综合因素包括大中型拖拉机数量、节水灌溉类机械数量、机耕面积、机播面积、机电灌溉面积、机械植保面积、机收面积，资本支持因素包括农村居民人均可支配收入和人均农业生产总值，构成第1 主成分Z1；农业生产资料投入因素包括农业机械户年末机构数量、乡村农业机械从业人员数量，构成第2 主成分Z2。

表6 主成分特征向量Tab. 6 Principal component eigenvector

经过计算得出11 个变量的主成份特征向量，从而得出主成分的表达式

表7 为综合主成分与各主成分得分结果，从表中的数据可以看出，2004-2019 年主成分Z1得分基本呈逐年递增态势，指标得分从2004 年的-4.00 上升至2019年的3.89；主成分Z2得分基本呈现先上升后下降的态势，2009 由负转正，2016 年又由正转负，从这一较大幅度的变化趋势可以看出当前农机户及农机从业人员处于调整时期，符合国家机构改革的实际情况。从山西省农业机械化发展综合主成分得分来看，指标得分由2004 年的-3.24 上升至2015 年的2.41，呈逐年递增状态，2011 年由负转正，2016-2018 年呈阶段性下降趋势，2019 年又有较大幅度增长。山西省农业机械化发展综合主成分指标除农业机械户年末机构数量外，同其他变量均呈正相关关系，而乡村农业机械从业人员数量影响程度较小，其他均在0.21～0.29，所以实现农业机械装备的合理利用、提高农机作业能力及质量、合理利用资本支持所带来的便利等，对促进山西省农业机械化水平的提升具有重要意义。

表7 综合主成分与各主成分得分Tab. 7 Comprehensive principal components and scores of each principal component

2.2 多元回归分析

对主成分分析法提取的两大主成分进行分析，明晰了影响山西省农业机械化发展的主要因素，利用主成分分析法得出的结果进行了多元回归分析，建立起以农业机械化水平Y的标准化数据ZY为因变量，主成分Z1和Z2为自变量的二元线性回归方程，回归结果如表8 所示。从表8 中可以看出R2为0.992，调整后的R2为0.991，而且模型通过F检验（F=813.072，P<0.05），模型有效。主成分Z1的回归系数为0.993，主成分Z2的回归系数为0.080，对因变量ZY具有显著影响，回归方程为

表8 模型汇总Tab. 8 Model summary

将式（1）、式（2）代入式（4）得到因变量ZY与自变量ZX1～ZX11的多元回归方程。只有农业机械户年末机构数量、乡村农业机械从业人员数量呈负相关，其余因子都与农业机械化水平呈正相关。按照对农业机械化水平的影响程度，由大到小的排列顺序为机电灌溉面积、机播面积、人均农业生产总值、机械植保面积、机收面积、机耕面积、大中型拖拉机数量、农村居民人均可支配收入、节水灌溉类机械数量、乡村农业机械从业人员数量和农业机械户年末机构数量。多元回归方程为

3 结论

（1）利用SPSS25.0 软件进行主成分分析，提取了影响山西省农业机械化发展的两大主成分Z1和Z2，并将其归纳为农业机械化装备及作业综合因素、资本支持因素、农业生产资料投入因3 大类。其中农业机械化装备及作业综合因素包括大中型拖拉机数量、节水灌溉类机械数量、机耕面积、机播面积、机电灌溉面积、机械植保面积和机收面积，资本支持因素包括农村居民人均可支配收入和人均农业生产总值，构成第1 主成分Z1；农业生产资料投入因素包括农业机械户年末机构数量、乡村农业机械从业人员数量，构成第2 主成分Z2。

（2）建立了以农业机械化水平Y的标准化数据ZY为因变量，主成分Z1和Z2为自变量的二元线性回归方程，并创建了ZY与ZX1～ZX11的多元线性回归模型。除农业机械户年末机构数量和乡村农业机械从业人员数量呈负相关外，其他均呈正相关，对山西省农业机械化发展具有显著的促进作用。多元线性回归分析结果显示对农业机械化水平影响程度由大到小的排序为机电灌溉面积、机播面积、人均农业生产总值、机械植保面积、机收面积、机耕面积、大中型拖拉机数量、农村居民人均可支配收入、节水灌溉类机械数量、乡村农业机械从业人员数量和农业机械户年末机构数量。

（3）在推进山西省农业机械化发展过程中，要提高农业机械化装备水平及农业机械化作业水平，首先需要有相当的农机总动力增量作保障，也要重视农机具的合理搭配与利用，充分发挥农业机械总动力的效力。考虑到人均农业生产总值与农村居民人均可支配收入对农业机械化水平也有较大的影响，所以要认识到提高山西省农业机械化水平需依附于农业生产总值、农村居民的人均可支配收入的大幅度提高，以及农业机械装备技术水平的提升，要完善并落实农机购置补贴政策，加速农业机械化科技创新，增强农机社会化服务组织服务水平。