人員特征及種稻面積對水稻機插技術推廣的影響

吳青香曾勇軍* 成臣 石慶華 潘曉華 曹九龍程慧煌

（1江西農業大學/雙季稻現代化生產協同創新中心/作物生理生態與遺傳育種教育部重點實驗室/江西省作物生理生態與遺傳育種重點實驗室，南昌 330045；2進賢縣農業局，江西進賢331700；*通訊作者：zengyj2002＠163.com）

水稻是江西省第一大糧食作物，種植面積居全國第二，水稻生產對保障江西省乃至全國糧食安全具有重要意義[1-2]。隨著城鎮化和農業現代化進程的加快，農村青壯年勞動力大量向城市轉移，水稻種植方式逐漸由傳統的手工移栽和拋秧向機插發展[3]。水稻機插具有省時省力、節約成本、高產高效等優點[4]。但相關資料表明，我國水稻機插比例仍然偏低[5]。因此，眾多學者開始研究影響水稻機插技術推廣的障礙因素。李剛華等[6]認為，機插對秧塊質量要求高，生產上需要通過增加播種量以減少漏秧率。林育炯等[7]研究了不同類型基質對水稻機插秧苗生理特征及產量的影響，表明由作物秸稈加工而成的無土基質更適宜生產和應用。賈維強等[8]從機播穴距和播種量方面研究了水稻機插對早稻產量的影響。潘曉華等[9]認為，機插對秧齡要求嚴格，品種選擇范圍窄，早稻早發難、晚稻生育期偏緊。張洪程等[10]研究了缽苗機插水稻產量形成的優勢及主要生理生態特點，認為缽苗機插具有顯著的增產優勢。這些研究主要集中在機插秧苗的生理生態和土壤的理化性狀上。本研究基于江西省8縣（區）的調研數據，應用灰色關聯分析模型分析討論了社會因素對水稻機插技術推廣的影響，以期為江西省水稻機插技術的推廣提供參考。

1 數據來源

數據來源于對江西省進賢、上高、宜豐、臨川、崇仁、鄱陽、萬年和都昌8縣（區）的實地調查。調查方式：每個縣（區）選擇3個鄉鎮，每個鄉鎮選取10～15戶農戶，共獲得有效問卷229份。調查內容涉及農戶人員基本特征及水稻種植基本情況。人員特征主要包括年齡、性別、文化程度、職業、家庭人口總數、家庭勞動力總數、家庭收入來源等。

為便于采用建模分析，本研究對一些描述性指標進行了量化。性別：“男”用1表示，“女”用0表示。文化程度：“小學及以下”“初中”“高中及以上”分別用 0、1、2表示（在被調查人員中，文盲只有3人，大專及以上文化人員只有6人，為了便于處理，本研究把文盲和小學文化者歸為一類，大、中專文化者和高中文化者歸為一類）。職業：“農民”標記為 1，“種植大戶”標記為 2，“養殖戶”標記為3，“其他”標記為4。

2 模型構建

本研究的評價模型基于劉思峰[11]的研究結果。具體計算過程如下：

（1）以被調查農戶的機插面積占家庭水稻種植面積的比值為系統主行為，記為X0={x0（1），x0（2），x0（3），……，x0（n）}，被調查人員的年齡（X1）、性別（X2）、文化程度（X3）、職業（X4）、家庭人口總數（X5）、家庭勞動力總數（X6）、家庭收入來源（X7）及家庭水稻種植面積（X8）為系統因素序列，記為Xi={xi（1），xi（2），xi（3），……，xi（n）}（i=1，2，……，8）。

（2）對系統中各因素序列的原始數據無量綱化，把它們轉換成可比較的標準數據序列。若系統因素序列和系統主行為呈正相關關系，采用式1進行變換。

表1人員特征及家庭水稻種植面積灰色關聯系數

若系統因素序列Xi與系統主行為X0呈負相關關系，則運用公式2進行變換，使其與系統主行為具有正相關關系。

本研究認為，被調查人員的年齡、家庭人口總數和家庭勞動力總數等因素與系統主行為呈負相關關系，其他因素序列和系統主行為呈正相關關系。

（3）基于（2）中的標準化數據，運用式 3、式4計算特征序列X0和各相關因素序列Xi（i=1，2，……，8）對應分量差的絕對值及它們的最大值（M）和最小值（m）。

（4）計算關聯系數

式5中，θ值取0.5。

（5）計算各因素的灰色關聯系數

并運用加權平均求和

求人員特征（系統因素）與水稻機插（系統主行為）的灰色綜合關聯度。

3 結果與分析

3.1 人員特征及家庭種稻面積對機插技術應用的影響

圖1不同年齡段的灰色關聯系數

水稻機插作為水稻生產機械化最薄弱的環節受諸多因素的影響[12]。表1表明，人員特征和水稻種植面積對水稻機插技術的推廣都具有重要影響。在人員特征中，文化程度、家庭勞動力總數、年齡、收入來源和家庭人口總數與系統主行為的灰色關聯系數較大，是影響系統主行為的主要因素。與其他因素相比，被調查人員的性別和職業與系統主行為的關聯系數較小，對系統主行為的影響力較弱。與人員特征因素相比，農戶種稻面積大小更能影響農戶是否采用機插種植，其灰色關聯系數達0.93。

3.2 系統因素不同層次對系統主行為的灰色關聯系數

年齡、文化程度和家庭勞動力總人數作為影響系統主行為的幾個重要因素，它們的灰色關聯系數隨著因素所處層次不同呈現出一定的差異性，變化形勢均呈現“V”字形狀。年齡因素中，灰色關聯系數排序為：年齡70歲以上的群體＞年齡30～40歲的群體＞年齡40～50歲的群體＞年齡60～70歲的群體＞年齡50～60歲的群體（圖1）。文化程度因素中，灰色關聯系數的大小順序為：高中及以上文化群體＞小學及以下文化群體＞初中文化群體（圖2）。家庭勞動力總數灰色關聯度為：勞動力總數不超過2人＞勞動力總數不少于4人＞勞動力總數為3人（圖3）。

4 討論

影響水稻機插的人員特征是由多因素相互作用而形成的一個較為復雜的綜合因素，年齡、文化程度和家庭勞動力總數是其核心部分。年齡和家庭勞動力總數作為系統主行為的負相關因素序列，表現為年齡越大，水稻機插面積占家庭水稻總種植面積的比重越??；家庭勞動力總人數越多，水稻機插面積占家庭水稻總種植面積的比重較小。調查情況表明，年齡70歲及以上的農戶，幾乎不采用機插；年齡大于或等于30歲但小于40歲的農戶，人均水稻機插面積占各年齡段農戶水稻種植總面積的比值最高[3]。家庭勞動力人口總數不多于2人的農戶，水稻機插面積占不同勞動力農戶水稻種植總面積比為38.74%，是家庭勞動力總數因素中比值最高的一個層次。高中及以上文化的農戶人均水稻機插面積最大，小學及以下的農戶人均水稻機插面積最小[3]。因此，要實現水稻種植機械化，政府要積極引導農民在“三權分置”（指在堅持農村土地集體所有的前提下，承包權和經營權進一步分離，形成所有權、承包權、經營權三權分置，經營權流轉的格局[13]）的情況下實現土地向有文化的青年農民流轉。通過流轉土地上的承包權與經營權分離，以增加農民土地獲得感、利用獲得感和收益獲得感[14]。對農田實施“三權分置”既能保持農田的公有制性質不改變，又能承載“平均地權”功能負載[15]，還能實現農田的集約利用，解決因農田細碎化導致的農戶不愿采用機插的問題。

圖3不同家庭勞動力總數的灰色關聯系數

研究基于機插的社會屬性，從人員特征、水稻種植面積和系統主行為耦合出發，利用灰色關聯度模型評價各系統因素對水稻機插技術推廣的影響程度，從而對影響機插的主要社會因素有了較為科學而準確的定位，為政府推廣水稻機插技術提供了有效的支撐。然而，評價的合理性關鍵在于系統因素的選取、系統因素和系統主行為正負相關性判定以及數據獲取。研究依據已有文獻[16-17]和專家咨詢的結果確定系統因素及系統因素和系統主行為的正負相關性，數據獲取依據問卷調查，具有一定的實踐意義。