山西省農業機械化發展現狀及影響因素

王卓敏， 崔清亮

（山西農業大學農業工程學院，山西 晉中 030801）

0 引言

“十四五”時期是推動農業機械化和農機裝備產業轉型升級和農業機械化向優質高效轉型重要階段[1]。在研究有關農業機械化發展問題時，需正確認識影響其發展的主要因素，以便采取有效措施，促進當地農業機械化的發展[2-3]。對于我國農業機械化發展狀況的分析，前人已做了大量研究。白學峰等[4]詳細分析了我國農業機械化發展現狀及發展趨勢，并指出我國農業機械化的發展模式。蔣曉等[5]通過走訪調查及文獻資料對比分析等方法，研究了北京市農業機械化技術及裝備發展現狀，并對生態、糧經、蔬菜、果林、畜牧養殖、水產養殖和農產品初加工7 大產業全程主要生產環節機械化技術及裝備現狀進行了系統闡述，指出存在的問題并給出了相關建議。郭明偉等[6]運用比較分析法，研究了近20 年山西省農機擁有量和農業機械化作業水平變化情況，指出存在的問題并提出對策。

本文在前人研究的基礎上，根據2004-2019 年山西省農業機械化發展水平數據，采用主成分分析法對11 個影響因素進行研究，提取影響山西省農業機械化水平的2 個主成分，建立多元線性回歸模型，旨在促進山西省農業機械化水平均衡發展。

1 農業機械化發展現狀

1.1 農機總動力及農業機械保有量

自2004 年國家實施農機購置補貼政策以來，農民積極購置農業機械，山西省農機具增量出現井噴式發展，拖拉機、收獲機械、植保機械、灌溉機械和農副產品加工機械等農機類型不斷豐富[7-9]。2000-2015 年，山西省農業機械總動力呈逐年增長態勢，年均增長4.63%，2016 年農業機械總動力比2015 年發生了較大變化，主要是農用運輸車不再統計。由于農業機械報廢更新速度加快，以及種植結構的調整，2017 年山西省將多年來報廢的車輛及因損壞不可使用的機械做了處理，因此農業機械總動力出現一定程度的下降。2018 年開始恢復性增長，雖然每年的增長程度有一定差異，但基本上呈現穩定的增長態勢。2000-2019 年山西省農業機械總動力變化趨勢如圖1 所示。

圖1 2000—2019 年山西省農業機械總動力變化趨勢Fig. 1 Change trend of total power of agricultural machinery in Shanxi Province from 2000 to 2019

2018-2019 年山西省主要農業機械保有量如圖2所示。其中動力機械大型化趨勢明顯，2019 年大中型拖拉機快速增長，73.5 kW 及以上大型拖拉機保有量達到1.43 萬臺，同比2018 年增長13.49%；其他如拖拉機、旋耕機和畜牧養殖機械等穩定增長。雖然近年來部分機械的保有量有小幅度下調，但農業機械裝備結構不斷優化，高效綠色機具增長較快。

圖2 2018—2019 年山西省主要農業機械保有量Fig. 2 Number of main agricultural machinery in Shanxi Province from 2018 to 2019

1.2 農作物機械化作業情況

山西省主要農作物機械化作業情況如表1 所示，2019 年山西省農業機械化作業水平有較大提升，農作物綜合機械化率達71.2%，高于全國平均水平1.2 個百分點，但和其他農業強省相比還存在一定的差距[10-11]。

表1 山西省主要農作物機械化作業情況Tab. 1 Mechanized operation of main crops in Shanxi Province

1.3 農業機械服務組織及人員情況

2018-2019 年山西省農機服務組織及人員情況如表2 所示。近年來，山西省高度重視農業機械服務體系建設，逐步建立起了涵蓋省、市、縣、鄉鎮的農機服務網絡，形成專業性強、綜合服務能力強的農機服務主體和模式，服務范圍較廣[12-13]。農機從業人員向更加專業化邁進，2019 年年底，山西省鄉村農機從業人員達到472 391 人，其中持有拖拉機駕駛證的69 004 人，持有聯合收割機駕駛證的10 810 人，同時持有以上兩證的4 984 人，占總農機從業人員總數的1.06%；農機維修人員24 028 人，獲得農機職業技能鑒定證書的9 057 人。

表2 2018—2019 年山西省農機服務組織及人員情況Tab. 2 Agricultural machinery service organizations and personnel in Shanxi Province from 2018 to 2019

2 農業機械化影響因素

山西省位于我國中西部過渡區域，其農業機械化發展在國內各省份中屬于中等偏上水平，在發展過程中也面臨著若干制約問題。根據山西省農業機械化發展的實際現狀及特點，采用主成分分析法，對原始變量進行標準化處理，構建多元線性回歸模型，以尋找影響山西省農業機械化發展的主要因素，并對其進行分析[14-16]。

2.1 變量選取和主成分分析

2.1.1 樣本數據收集

農業機械化水平是該系統綜合性指標，本文用農業生產中耕、種、收綜合機械化率來表示農業機械化水平，選擇農業機械化水平為模型的因變量用Y來表示[17]。農業機械化發展水平的高低與山西省社會環境條件、經濟發展水平等多種因素有關，根據現有的統計資料，選取大中型拖拉機X1、節水灌溉類機械X2、機耕面積X3、機播面積X4、機電灌溉面積X5、機械植保面積X6、機收面積X7、農村居民人均可支配收入X8、人均農業生產總值X9、農業機械戶年末機構數X10和鄉村農業機械從業人員數X11共11 項指標作為自變量，各變量值如表3 所示。

2.1.2 農業機械化發展水平指標相關性分析

本文使用的是時間序列數據，不可避免地會出現多重共線性、異方差和自相關的統計問題。根據表3 的數據運用SPSS25.0 軟件進行相關分析，結果如表4 所示[18-19]。因變量Y與自變量X1～X11之間的相關性較強，相關系數分別為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，變量X10、X11呈明顯的負相關且相關系數較低，其他自變量與Y之間均呈明顯的正相關且相關系數較高，不適合直接使用普通最小二乘法。主成分分析適用于變量之間存在較強相關性的數據，可以提取變量信息，減少分析維度，從而使問題更加簡單、直觀[20]。

表3 山西省農業機械化水平及影響因素原始數據Tab. 3 Original data of agricultural mechanization operation level and influencing factors in Shanxi Province

表4 相關性分析結果Tab. 4 Correlation analysis results

2.1.3 農業機械化發展水平主成分分析

采用主成分分析法對11 個指標進行標準化處理[21]。表5 列出了各成分的方差貢獻率和累計貢獻率，SPSS25.0 只提取了前兩個特征根大于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%，前兩個主成分的累計方差貢獻率達到94.69%，基本上可以代表農業機械化發展的水平。

表5 特征值與載荷平方和Tab. 5 Characteristic value and load square sum

進一步分析出主成分特征向量如表6 所示，計算結果顯示第1 主成分與大中型拖拉機數量、節水灌溉類機械數量、機耕面積、機播面積、機電灌溉面積、機械植保面積、機收面積、農村居民人均可支配收入和人均農業生產總值高度相關，負載率分別達到0.952、0.844、 0.952、 0.978、 0.976、 0.984、 0.988、 0.970 和0.981；第2 主成分與農業機械戶年末機構數量、鄉村農業機械從業人員數量高度相關，負載率分別達0.881、0.906。將影響農業機械化發展的影響因素歸納為農業機械化裝備及作業綜合因素、資本支持因素、農業生產資料投入因素。其中農業機械化裝備及作業綜合因素包括大中型拖拉機數量、節水灌溉類機械數量、機耕面積、機播面積、機電灌溉面積、機械植保面積、機收面積，資本支持因素包括農村居民人均可支配收入和人均農業生產總值，構成第1 主成分Z1；農業生產資料投入因素包括農業機械戶年末機構數量、鄉村農業機械從業人員數量，構成第2 主成分Z2。

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

經過計算得出11 個變量的主成份特征向量，從而得出主成分的表達式

表7 為綜合主成分與各主成分得分結果，從表中的數據可以看出，2004-2019 年主成分Z1得分基本呈逐年遞增態勢，指標得分從2004 年的-4.00 上升至2019年的3.89；主成分Z2得分基本呈現先上升后下降的態勢，2009 由負轉正，2016 年又由正轉負，從這一較大幅度的變化趨勢可以看出當前農機戶及農機從業人員處于調整時期，符合國家機構改革的實際情況。從山西省農業機械化發展綜合主成分得分來看，指標得分由2004 年的-3.24 上升至2015 年的2.41，呈逐年遞增狀態，2011 年由負轉正，2016-2018 年呈階段性下降趨勢，2019 年又有較大幅度增長。山西省農業機械化發展綜合主成分指標除農業機械戶年末機構數量外，同其他變量均呈正相關關系，而鄉村農業機械從業人員數量影響程度較小，其他均在0.21～0.29，所以實現農業機械裝備的合理利用、提高農機作業能力及質量、合理利用資本支持所帶來的便利等，對促進山西省農業機械化水平的提升具有重要意義。

表7 綜合主成分與各主成分得分Tab. 7 Comprehensive principal components and scores of each principal component

2.2 多元回歸分析

對主成分分析法提取的兩大主成分進行分析，明晰了影響山西省農業機械化發展的主要因素，利用主成分分析法得出的結果進行了多元回歸分析，建立起以農業機械化水平Y的標準化數據ZY為因變量，主成分Z1和Z2為自變量的二元線性回歸方程，回歸結果如表8 所示。從表8 中可以看出R2為0.992，調整后的R2為0.991，而且模型通過F檢驗（F=813.072，P<0.05），模型有效。主成分Z1的回歸系數為0.993，主成分Z2的回歸系數為0.080，對因變量ZY具有顯著影響，回歸方程為

表8 模型匯總Tab. 8 Model summary

將式（1）、式（2）代入式（4）得到因變量ZY與自變量ZX1～ZX11的多元回歸方程。只有農業機械戶年末機構數量、鄉村農業機械從業人員數量呈負相關，其余因子都與農業機械化水平呈正相關。按照對農業機械化水平的影響程度，由大到小的排列順序為機電灌溉面積、機播面積、人均農業生產總值、機械植保面積、機收面積、機耕面積、大中型拖拉機數量、農村居民人均可支配收入、節水灌溉類機械數量、鄉村農業機械從業人員數量和農業機械戶年末機構數量。多元回歸方程為

3 結論

（1）利用SPSS25.0 軟件進行主成分分析，提取了影響山西省農業機械化發展的兩大主成分Z1和Z2，并將其歸納為農業機械化裝備及作業綜合因素、資本支持因素、農業生產資料投入因3 大類。其中農業機械化裝備及作業綜合因素包括大中型拖拉機數量、節水灌溉類機械數量、機耕面積、機播面積、機電灌溉面積、機械植保面積和機收面積，資本支持因素包括農村居民人均可支配收入和人均農業生產總值，構成第1 主成分Z1；農業生產資料投入因素包括農業機械戶年末機構數量、鄉村農業機械從業人員數量，構成第2 主成分Z2。

（2）建立了以農業機械化水平Y的標準化數據ZY為因變量，主成分Z1和Z2為自變量的二元線性回歸方程，并創建了ZY與ZX1～ZX11的多元線性回歸模型。除農業機械戶年末機構數量和鄉村農業機械從業人員數量呈負相關外，其他均呈正相關，對山西省農業機械化發展具有顯著的促進作用。多元線性回歸分析結果顯示對農業機械化水平影響程度由大到小的排序為機電灌溉面積、機播面積、人均農業生產總值、機械植保面積、機收面積、機耕面積、大中型拖拉機數量、農村居民人均可支配收入、節水灌溉類機械數量、鄉村農業機械從業人員數量和農業機械戶年末機構數量。

（3）在推進山西省農業機械化發展過程中，要提高農業機械化裝備水平及農業機械化作業水平，首先需要有相當的農機總動力增量作保障，也要重視農機具的合理搭配與利用，充分發揮農業機械總動力的效力。考慮到人均農業生產總值與農村居民人均可支配收入對農業機械化水平也有較大的影響，所以要認識到提高山西省農業機械化水平需依附于農業生產總值、農村居民的人均可支配收入的大幅度提高，以及農業機械裝備技術水平的提升，要完善并落實農機購置補貼政策，加速農業機械化科技創新，增強農機社會化服務組織服務水平。