基于典范對(duì)應(yīng)分析的郴州市農(nóng)業(yè)機(jī)械化發(fā)展研究*

劉志麗，周鐵軍

(湖南農(nóng)業(yè)大學(xué)信息與智能科學(xué)技術(shù)學(xué)院，長(zhǎng)沙市，410128)

0 引言

我國(guó)是一個(gè)農(nóng)業(yè)大國(guó)，農(nóng)業(yè)在國(guó)民經(jīng)濟(jì)發(fā)展中占據(jù)非常重要的地位。步入21世紀(jì)之后，隨著經(jīng)濟(jì)的高速增長(zhǎng)和科學(xué)技術(shù)水平的持續(xù)提升，農(nóng)業(yè)機(jī)械化已成為我國(guó)現(xiàn)代農(nóng)業(yè)發(fā)展的必然趨勢(shì)[1]。我國(guó)農(nóng)業(yè)機(jī)械在研發(fā)、設(shè)計(jì)等領(lǐng)域的發(fā)展過(guò)程中逐漸形成了較為成熟的體系，但還存在農(nóng)業(yè)機(jī)械化總體水平不高、發(fā)展不均衡、農(nóng)機(jī)品類不完善和農(nóng)機(jī)費(fèi)用高等問(wèn)題。

近些年來(lái)，許多學(xué)者對(duì)農(nóng)業(yè)機(jī)械化的發(fā)展水平進(jìn)行了大量研究[2-5]。在分析農(nóng)業(yè)機(jī)械化發(fā)展以及與其驅(qū)動(dòng)因素的關(guān)系時(shí)，多數(shù)采用層次分析法、灰色關(guān)聯(lián)分析法等分析方法，大部分基于變量之間的線性關(guān)系來(lái)進(jìn)行探討。當(dāng)有變量之間的交互作用時(shí)，線性分析將變得十分局限[6]。典范對(duì)應(yīng)分析(Canonical Correspondence Analysis，CCA)是基于單峰模型的非線性排序方法，它將樣方排序與對(duì)象排序?qū)?yīng)分析，然后將樣方排序的值與環(huán)境因子的值用回歸分析的方法結(jié)合起來(lái)，典范對(duì)應(yīng)分析可將樣方排序、對(duì)象排序及環(huán)境因子排序表示在一個(gè)圖上，從而能夠直觀地看出它們之間的關(guān)系。

目前，國(guó)內(nèi)外學(xué)者主要運(yùn)用典范對(duì)應(yīng)分析來(lái)分析物種與環(huán)境變量的關(guān)系[7-10]，主要研究動(dòng)植物與水土營(yíng)養(yǎng)物質(zhì)、地理位置等環(huán)境因子的關(guān)系。部分學(xué)者用典范對(duì)應(yīng)分析來(lái)研究土地利用與社會(huì)經(jīng)濟(jì)投入的關(guān)系[11-12]，另有少量學(xué)者用典范對(duì)應(yīng)分析來(lái)研究旅游從業(yè)者與其旅游環(huán)境認(rèn)知水平以及旅游影響認(rèn)知水平的關(guān)系[13-14]，但鮮有學(xué)者用典范對(duì)應(yīng)分析來(lái)進(jìn)行農(nóng)業(yè)機(jī)械化水平與影響農(nóng)業(yè)機(jī)械化發(fā)展因子之間關(guān)系的研究。本文基于典范對(duì)應(yīng)分析基本原理，選取郴州市2017年農(nóng)機(jī)發(fā)展數(shù)據(jù)，探索性地采用典范對(duì)應(yīng)分析方法研究郴州市農(nóng)業(yè)機(jī)械化發(fā)展的空間差異，選取郴州市各縣(市、區(qū))作為研究樣方，把影響農(nóng)業(yè)機(jī)械化發(fā)展的相關(guān)因子作為解釋變量，農(nóng)業(yè)機(jī)械化發(fā)展水平作為響應(yīng)變量，分析郴州市農(nóng)業(yè)機(jī)械化發(fā)展格局及驅(qū)動(dòng)因素，結(jié)合分析結(jié)果對(duì)郴州市農(nóng)業(yè)機(jī)械化發(fā)展現(xiàn)狀做出綜合評(píng)價(jià)并提出相關(guān)建議。

1 研究區(qū)概況和數(shù)據(jù)來(lái)源

1.1 研究區(qū)概況

郴州市位于湖南省東南部，地理坐標(biāo)東經(jīng)112°13′～114°14′，北緯24°53′～26°50′，占地總面積為1 938.8 khm2，地處南嶺山脈與羅霄山脈交錯(cuò)、長(zhǎng)江水系與珠江水系分流的地帶，境內(nèi)地貌以山地、丘陵為主，約占總面積的四分之三。氣候?yàn)榈湫偷膩啛釒Ъ撅L(fēng)濕潤(rùn)氣候，表現(xiàn)出向南亞熱帶、熱帶過(guò)渡的特征。下設(shè)北湖區(qū)、蘇仙區(qū)、桂陽(yáng)縣和宜章縣等11個(gè)縣級(jí)行政區(qū)。全市的糧食播種面積為323.5 khm2，農(nóng)產(chǎn)品以稻米、蔬菜、水果、茶葉和油茶等為主。

1.2 數(shù)據(jù)來(lái)源與指標(biāo)選取

本研究所采用的數(shù)據(jù)來(lái)自2018年《郴州統(tǒng)計(jì)年鑒》以及郴州市農(nóng)業(yè)局。在前人研究的基礎(chǔ)上，確保綜合評(píng)價(jià)的有效性，并堅(jiān)持系統(tǒng)性、綜合性等原則，選取該市11個(gè)縣(市、區(qū))與農(nóng)業(yè)機(jī)械化相關(guān)的數(shù)據(jù)作為研究出發(fā)點(diǎn)。主要考慮反映農(nóng)業(yè)機(jī)械化發(fā)展水平和影響農(nóng)業(yè)機(jī)械化發(fā)展的相關(guān)指標(biāo)，表1中列出了9個(gè)變量用于評(píng)價(jià)郴州市農(nóng)業(yè)機(jī)械化發(fā)展水平，其中機(jī)耕水平、機(jī)播水平、機(jī)收水平反映了農(nóng)機(jī)作業(yè)化水平，單位播種面積農(nóng)機(jī)總動(dòng)力和農(nóng)機(jī)維修廠及維修點(diǎn)數(shù)體現(xiàn)了農(nóng)機(jī)綜合保障能力，單位耕地面積的農(nóng)業(yè)機(jī)械數(shù)是農(nóng)業(yè)機(jī)械化發(fā)展水平的直接體現(xiàn)。

表1 農(nóng)業(yè)機(jī)械化發(fā)展水平變量Tab. 1 Variables of agricultural mechanization development level

影響農(nóng)業(yè)機(jī)械化發(fā)展的相關(guān)指標(biāo)(以下稱為影響因子)如表2所示。其中，耕地類型的計(jì)算方式為：水田面積/旱田面積，農(nóng)業(yè)種植結(jié)構(gòu)的計(jì)算方式為：最大農(nóng)作物(水稻)播種面積/農(nóng)作物播種面積，農(nóng)村勞動(dòng)力轉(zhuǎn)移率的計(jì)算方式為：(農(nóng)村從業(yè)人員數(shù)-農(nóng)業(yè)從業(yè)人員數(shù))/農(nóng)村從業(yè)人員數(shù)，農(nóng)機(jī)人員受教育程度的計(jì)算方式為：鄉(xiāng)村農(nóng)機(jī)從業(yè)人員數(shù)/鄉(xiāng)村農(nóng)機(jī)從業(yè)人員初中以上學(xué)歷人數(shù)。

表2 影響農(nóng)業(yè)機(jī)械化發(fā)展的因子及其膨脹因子Tab. 2 Indicators affecting the development of agricultural mechanization and their inflation factors

在所有影響因子指標(biāo)中，耕地面積為農(nóng)業(yè)機(jī)械化[15]的必要條件；農(nóng)機(jī)人員受教育程度是農(nóng)業(yè)機(jī)械化的發(fā)展條件；經(jīng)濟(jì)為農(nóng)業(yè)機(jī)械化發(fā)展的原動(dòng)力[16]；勞動(dòng)力為農(nóng)業(yè)機(jī)械化發(fā)展起推動(dòng)作用。將農(nóng)業(yè)機(jī)械化發(fā)展水平變量作為物種變量，影響農(nóng)業(yè)機(jī)械化發(fā)展的因子作為環(huán)境變量，應(yīng)用國(guó)際標(biāo)準(zhǔn)軟件CANOCO4.5對(duì)農(nóng)業(yè)機(jī)械化指標(biāo)數(shù)據(jù)與相關(guān)影響因子指標(biāo)數(shù)據(jù)進(jìn)行分析，并采用CANOCODRAW4.5繪出典范對(duì)應(yīng)分析排序圖，以分析農(nóng)業(yè)機(jī)械化指標(biāo)數(shù)據(jù)與相關(guān)影響因子指標(biāo)間的關(guān)系。

2 研究方法

典范對(duì)應(yīng)分析是在對(duì)應(yīng)分析(Correspondence analysis，CA)的基礎(chǔ)上發(fā)展而來(lái)的。在典范對(duì)應(yīng)分析中，通常需要兩種數(shù)據(jù)，一組稱為環(huán)境數(shù)據(jù)(解釋變量)，另一組稱為物種數(shù)據(jù)(響應(yīng)變量)。它通過(guò)將樣方排序與物種排序?qū)?yīng)分析，在排序的過(guò)程中結(jié)合多個(gè)環(huán)境因子，把樣方、物種與環(huán)境因子的排序結(jié)果表示在同一排序圖上，來(lái)直觀地分析樣方之間、物種之間及樣方與環(huán)境因子之間的關(guān)系，用數(shù)學(xué)公式表達(dá)為

(1)

式中:xi——第i個(gè)樣方的得分；

b0——截距；

bj——樣方與第j個(gè)環(huán)境因子之間的回歸系數(shù)；

q——環(huán)境因子數(shù)；

zi j——第j個(gè)環(huán)境因子在i個(gè)樣方中的觀測(cè)值。

具體算法過(guò)程如下。

假設(shè)物種矩陣Y={yi k}，大小為n×m，yi k為物種k在樣方i處的值，y+k為物種總數(shù)，yi+為樣方總數(shù)。

1) 給定一組任意但不相等的初始樣方得分xi。

2) 通過(guò)樣方得分的加權(quán)平均來(lái)計(jì)算物種得分uk

(2)

式中：λ——特征值，在此步驟中λ=1；

uk——物種最優(yōu)值。

3) 通過(guò)物種得分的加權(quán)平均來(lái)計(jì)算新的樣方得分。

(3)

4) 通過(guò)對(duì)環(huán)境變量與樣方得分的加權(quán)多元回歸來(lái)獲得回歸系數(shù)，其中權(quán)重為樣方總數(shù)yi+。

b=(ZTRZ)-1ZTRx*

(4)

式中：b——回歸系數(shù)，b=(b0，b1，…，bq)T；

R——以yi+為對(duì)角元素的n×n對(duì)角矩陣；

Z——n×(q+1)的包含環(huán)境數(shù)據(jù)和一列1的數(shù)據(jù)矩陣，Z={zi j}。

5) 通過(guò)式(1)來(lái)計(jì)算新的樣方得分，新的樣方得分實(shí)際上是前一步回歸的擬合值。

6) 中心化并標(biāo)準(zhǔn)化樣方得分，即使樣方得分xi滿足

(5)

當(dāng)新的樣方得分和前一次迭代的樣方得分足夠接近時(shí)，停止迭代，否則回到步驟2。在求第二排序軸時(shí)，大部分步驟與求第一排序軸的步驟相同，只是存在些許差異，具體過(guò)程參考文獻(xiàn)[17]。

3 結(jié)果分析

3.1 影響因子間相關(guān)分析

影響因子的方差膨脹因子(表2)最大只有2.181 1，遠(yuǎn)遠(yuǎn)小于10，反映它們之間不存在多重共線性現(xiàn)象。

另外6個(gè)影響因子的相關(guān)系數(shù)如表3所示，除了影響因子X(jué)5與X6之間相關(guān)系數(shù)弱微大于臨界值外，其它相關(guān)關(guān)系都不顯著。因此本文選取的影響因子是適宜做典范對(duì)應(yīng)分析的。

表3 影響因子加權(quán)相關(guān)矩陣Tab. 3 Weighted correlation matrix of affecting indicators

3.2 影響因子與排序軸的相關(guān)分析

根據(jù)典范對(duì)應(yīng)分析結(jié)果，選取前4個(gè)排序軸來(lái)進(jìn)行分析，前4個(gè)排序軸的排序總慣量為0.544，每個(gè)軸的特征值及其在農(nóng)業(yè)機(jī)械化發(fā)展指標(biāo)與影響因子關(guān)系的累計(jì)方差貢獻(xiàn)率如表4所示。前4個(gè)排序軸累計(jì)方差貢獻(xiàn)率為64.1%，且前兩個(gè)排序軸累計(jì)方差貢獻(xiàn)率也有50.8%，表明前兩個(gè)排序軸聚集了排序軸所反映的農(nóng)業(yè)機(jī)械化發(fā)展指標(biāo)與影響因子之間相關(guān)關(guān)系的一半以上的信息。因此可以判定，典范對(duì)應(yīng)分析結(jié)果能較好地解釋農(nóng)業(yè)機(jī)械化發(fā)展與相關(guān)影響因子之間的關(guān)系。

表4 排序軸的特征值及累計(jì)方差貢獻(xiàn)率Tab. 4 Eigenvalues and cumulative variance contribution rates of the ordination axes

選取前兩個(gè)排序軸作排序圖，具體結(jié)果如圖1所示，它以二維平面圖的形式直觀地展示了郴州市各縣(市、區(qū))(圓點(diǎn)“○”)、農(nóng)業(yè)機(jī)械化發(fā)展指標(biāo)(三角形“△”)和相關(guān)影響因子(箭頭)之間的對(duì)應(yīng)關(guān)系。

圖1 典范對(duì)應(yīng)分析排序結(jié)果Fig. 1 Ordination diagram of canonical correspondence analysis

影響因子與排序軸之間的夾角代表它們之間的相關(guān)性，一般認(rèn)為小于90°為正相關(guān)，大于90°為負(fù)相關(guān)。從圖1可以知道，第一軸與X3(耕地面積)、X4(農(nóng)業(yè)種植結(jié)構(gòu))及X5(農(nóng)村勞動(dòng)力轉(zhuǎn)移率)正相關(guān)，而第二軸與X3(耕地面積)、X4(農(nóng)業(yè)種植結(jié)構(gòu))及X6(農(nóng)機(jī)人員受教育程度)正相關(guān)。因此，圖1直觀地反映了影響因子與排序軸之間的相關(guān)性。

所有影響因子與前4個(gè)排序軸的相關(guān)性大小如表5所示。從表5中可以看出，第一排序軸與X4(農(nóng)業(yè)種植結(jié)構(gòu))的正相關(guān)性最大，相關(guān)系數(shù)為0.649 5，其次是X3(耕地面積)。第二排序軸和X6(農(nóng)機(jī)人員受教育程度)呈現(xiàn)最大正相關(guān)性，與X4的相關(guān)系數(shù)也達(dá)到了0.458 0，但小于第一排序軸與X4的相關(guān)系數(shù)。第三排序軸和X5(農(nóng)村勞動(dòng)力轉(zhuǎn)移率)具有最大正相關(guān)關(guān)系。第四排序軸和X2(耕地類型)正相關(guān)性最大。所以可以把第一排序軸解釋為農(nóng)業(yè)基礎(chǔ)條件，第二排序軸解釋成農(nóng)機(jī)人員受教育程度，第三排序軸可解釋為農(nóng)村勞動(dòng)力轉(zhuǎn)移，而第四排序軸主要反映耕地類型。

表5 影響因子與排序軸的相關(guān)系數(shù)Tab. 5 Correlation between the influence factors and the ordination axes

3.3 各縣(市、區(qū))農(nóng)業(yè)機(jī)械化發(fā)展水平分析

根據(jù)9個(gè)農(nóng)業(yè)機(jī)械化指標(biāo)的分布，從圖1可以直觀地看出11個(gè)縣(市、區(qū))可以分為外圍和中心兩組，外圍組有北湖區(qū)、桂東縣、安仁縣、資興縣、永興縣和汝城縣6個(gè)縣，這6個(gè)縣(區(qū))附近沒(méi)有分布農(nóng)業(yè)機(jī)械化指標(biāo)點(diǎn)，表明它們的農(nóng)業(yè)機(jī)械化綜合發(fā)展水平比較低，而其它5個(gè)縣(市、區(qū))周圍分布了所有的農(nóng)業(yè)機(jī)械化指標(biāo)點(diǎn)，表明它們的農(nóng)業(yè)機(jī)械化綜合發(fā)展水平比較靠前。離嘉禾縣最近的農(nóng)業(yè)機(jī)械化指標(biāo)是Y6(單位耕地面積擁有農(nóng)機(jī)人員數(shù))與Y7(單位耕地面積擁有小型拖拉機(jī)數(shù))，而農(nóng)業(yè)機(jī)械化指標(biāo)Y2(機(jī)播水平)、Y8(單位耕地面積擁有大中型拖拉機(jī)數(shù))離它最遠(yuǎn)，表明嘉禾縣在單位耕地面積擁有農(nóng)機(jī)人員數(shù)和小型拖拉機(jī)數(shù)上數(shù)量最多，但在機(jī)播水平及大型拖拉機(jī)發(fā)展不足。離臨武縣最近的農(nóng)業(yè)機(jī)械化指標(biāo)是Y4(單位播種面積農(nóng)機(jī)總動(dòng)力)，其次是Y6(單位耕地面積擁有農(nóng)機(jī)人員數(shù))與Y7(單位耕地面積擁有小型拖拉機(jī)數(shù))，說(shuō)明該縣擁有單位播種面積最高農(nóng)機(jī)動(dòng)力。離宜章縣最近的農(nóng)業(yè)機(jī)械化指標(biāo)是Y5(農(nóng)機(jī)維修廠及維修點(diǎn)數(shù))，其次是Y1(機(jī)耕水平)、Y3(機(jī)收水平)與Y2(機(jī)播水平)，說(shuō)明該縣擁有最多的農(nóng)機(jī)維修廠及維修點(diǎn)數(shù)，同時(shí)在機(jī)耕、機(jī)收、機(jī)播水平方面也發(fā)展最好。蘇仙區(qū)與桂陽(yáng)縣這兩個(gè)地區(qū)周圍分布的農(nóng)業(yè)機(jī)械化指標(biāo)點(diǎn)相對(duì)遠(yuǎn)一些，在中心組5個(gè)縣中發(fā)展水平低一些。農(nóng)業(yè)機(jī)械化發(fā)展指標(biāo)Y8(單位耕地面積擁有大中型拖拉機(jī)數(shù))及Y9(單位耕地面積擁有耕整機(jī)數(shù))離各個(gè)縣(市、區(qū))都比較遠(yuǎn)，反映了整個(gè)郴州市在單位耕地面積上擁有的大中型拖拉機(jī)數(shù)及耕整機(jī)數(shù)都低，這與大型拖拉機(jī)及耕整機(jī)在該市的適應(yīng)性及當(dāng)?shù)亟?jīng)濟(jì)發(fā)展水平有關(guān)。

為了更加細(xì)致地區(qū)分郴州市各縣(市、區(qū))農(nóng)業(yè)機(jī)械化發(fā)展差異，下面基于距離利用系統(tǒng)聚類分析方法進(jìn)一步細(xì)化?？紤]到圓點(diǎn)之間的距離表示農(nóng)業(yè)機(jī)械化發(fā)展的相似程度，這種距離可以通過(guò)典范對(duì)應(yīng)分析計(jì)算得到的每個(gè)縣(市、區(qū))在多個(gè)排序軸上的坐標(biāo)來(lái)計(jì)算。本文選取前4個(gè)坐標(biāo)軸數(shù)據(jù)作為特征數(shù)據(jù)，并以每個(gè)軸的方差貢獻(xiàn)率作為權(quán)，對(duì)11個(gè)縣(市、區(qū))進(jìn)行加權(quán)距離聚類分析，獲得系統(tǒng)聚類結(jié)果如圖2所示。從圖2可以看出，如果取分類標(biāo)準(zhǔn)在0.85附近，可以將11個(gè)縣(市、區(qū))分成6組，第一組有北湖區(qū)，第二組含桂東縣，第三組是安仁縣，第四組是宜章縣，第五組含資興市和永興縣，其余5個(gè)縣(市、區(qū))為第六組。同時(shí)從圖2也可以發(fā)現(xiàn)蘇仙區(qū)與桂陽(yáng)縣，嘉禾縣與臨武縣在農(nóng)業(yè)機(jī)械化發(fā)展水平上非常接近。注意到這里是以四個(gè)排序軸的方差貢獻(xiàn)率為權(quán)進(jìn)行加權(quán)距離分類的，所以這種聚類結(jié)果更多地反映了在水平方向軸上的梯度差異，這點(diǎn)可以通過(guò)比較圖1與圖2直觀地發(fā)現(xiàn)。如果圖2中取分類標(biāo)準(zhǔn)為1，在圖1水平方向上北湖區(qū)與安仁縣位于最左最右，它們?cè)趫D2中各為一類，但同在外圍的汝城縣、資興市和永興縣并沒(méi)有單獨(dú)分組。但如果在圖2中取分類標(biāo)準(zhǔn)為0.85，則原在外圍的資興縣和永興縣合為一組，而圖1中最上方的汝城縣和桂陽(yáng)縣、蘇仙區(qū)合為一組。這表明相較于其它三個(gè)發(fā)展較好的縣區(qū)，蘇仙區(qū)、桂陽(yáng)縣農(nóng)業(yè)機(jī)械化發(fā)展水平還是靠后，這與圖1中它們附近沒(méi)有比較接近的農(nóng)業(yè)機(jī)械化發(fā)展指標(biāo)是一致的。這種系統(tǒng)聚類和前面依據(jù)圖1的分類有一個(gè)不一致的結(jié)果是它把宜章縣單列出來(lái)，這與系統(tǒng)聚類基于加權(quán)距離有關(guān)

上面兩種分類結(jié)果，第一種主要分類依據(jù)是農(nóng)業(yè)機(jī)械化發(fā)展指標(biāo)，而第二種主要分類依據(jù)是加權(quán)排序軸坐標(biāo)。綜合上述兩種分類結(jié)果，本文可以將11個(gè)縣(市、區(qū))按農(nóng)業(yè)機(jī)械化發(fā)展水平高低分為6組：第一組北湖區(qū)，第二組桂東縣，第三組安仁縣，第四組資興市、永興縣，第五組汝城縣、桂陽(yáng)縣、蘇仙區(qū)，第六組宜章縣、臨武縣、嘉禾縣。這樣就將由第一種分類方法得到的外圍組中的6個(gè)縣(區(qū))再按第一、二排序軸梯度排成5組。

圖2 基于前4個(gè)排序軸的縣(市、區(qū))系統(tǒng)聚類Fig. 2 System clustering for counties (cities, districts) based on the first four ordination axes

同時(shí)可以發(fā)現(xiàn)農(nóng)業(yè)機(jī)械化發(fā)展水平與地方GDP關(guān)系不顯著。像北湖區(qū)盡管2018年GDP全市排名第一，但由于其城鎮(zhèn)化率80.67%，第一產(chǎn)業(yè)只占2.6%，其農(nóng)業(yè)機(jī)械化發(fā)展水平處在最后。而像臨武、嘉禾盡管GDP排名靠后(位列第7和第8)但其農(nóng)業(yè)機(jī)械化發(fā)展水平最好。

對(duì)比郴州市行政區(qū)劃，可以發(fā)現(xiàn)農(nóng)業(yè)機(jī)械化發(fā)展水平較高的地區(qū)集中在郴州市的西北部，而發(fā)展水平較低的地區(qū)集中在郴州市的東南部，這與郴州境內(nèi)地勢(shì)自東南向西北傾斜有關(guān)，其西部山勢(shì)較矮，便于農(nóng)業(yè)機(jī)械操作。

3.4 影響因子與農(nóng)業(yè)機(jī)械化指標(biāo)的相關(guān)分析

圖1中用來(lái)表示影響因子的箭頭長(zhǎng)短代表它們對(duì)農(nóng)業(yè)機(jī)械化發(fā)展指標(biāo)影響的重要性。從圖1可以看出，對(duì)農(nóng)業(yè)機(jī)械化發(fā)展影響最大的因子是X6(農(nóng)機(jī)人員受教育程度)、其次依次為X4(農(nóng)業(yè)種植結(jié)構(gòu))、X5(農(nóng)村勞動(dòng)力轉(zhuǎn)移率)、X1(農(nóng)民可支配收入)與X3(耕地面積)，影響最小是X2(耕地類型)。因此耕地類型、耕地面積及農(nóng)民可支配收入并不是決定因素。從各農(nóng)業(yè)機(jī)械化發(fā)展指標(biāo)(“△”)做垂線到代表某一影響因子的帶箭頭的直線，其交點(diǎn)順序表明該因子對(duì)各個(gè)農(nóng)業(yè)機(jī)械化發(fā)展指標(biāo)的影響大小順序，或更準(zhǔn)確地說(shuō)，它們以直觀的方式表示農(nóng)業(yè)機(jī)械化發(fā)展指標(biāo)的加權(quán)平均值與該因子的相對(duì)值。例如，在X6(農(nóng)機(jī)人員受教育程度)這一影響因子上，對(duì)各農(nóng)業(yè)機(jī)械化指標(biāo)的影響順序是Y7>Y6>Y4>Y8>Y9>Y3>Y2>Y1>Y5，這表明農(nóng)機(jī)人員受教育程度對(duì)農(nóng)民購(gòu)買小型拖拉機(jī)影響最大，從事農(nóng)業(yè)機(jī)械操作的人員數(shù)與他們受教育的程度正相關(guān)。在X4(農(nóng)業(yè)種植結(jié)構(gòu))這一影響因子上，對(duì)各農(nóng)業(yè)機(jī)械化指標(biāo)的影響順序是Y2>Y1>Y5>Y3>Y6>Y7>Y4>Y9>Y8，這表明機(jī)播、機(jī)耕及機(jī)收水平受農(nóng)業(yè)種植結(jié)構(gòu)影響最大，而大中型拖拉機(jī)數(shù)受此因素影響最小。在X5(農(nóng)村勞動(dòng)力轉(zhuǎn)移率)影響因子上，對(duì)各農(nóng)業(yè)機(jī)械化指標(biāo)的影響順序是Y5>Y9>Y1>Y8>Y2>Y3>Y4>Y7>Y6，這表明農(nóng)機(jī)維修廠及維修點(diǎn)數(shù)及單位耕地面積擁有耕整機(jī)數(shù)受農(nóng)村勞動(dòng)力轉(zhuǎn)移影響最大，這是因?yàn)殡S著農(nóng)村勞動(dòng)力離開(kāi)農(nóng)村，農(nóng)業(yè)生產(chǎn)需要更多的農(nóng)業(yè)機(jī)械服務(wù)，從而促進(jìn)了農(nóng)機(jī)維修廠及維修點(diǎn)數(shù)及單位耕地面積擁有耕整機(jī)數(shù)的增加。而在X1(農(nóng)民可支配收入)這一影響因子上，對(duì)各農(nóng)業(yè)機(jī)械化指標(biāo)的影響順序是Y8>Y9>Y4>Y3>Y5>Y7>Y1>Y6>Y2，當(dāng)中Y8(單位耕地面積擁有大中型拖拉機(jī)數(shù))的加權(quán)平均值相對(duì)最高，其次是Y9(單位耕地面積擁有耕整機(jī)數(shù))與Y4(單位播種面積農(nóng)機(jī)總動(dòng)力)，但Y2(機(jī)播水平)的加權(quán)平均值最低，說(shuō)明農(nóng)民可支配收入對(duì)購(gòu)買大中型拖拉機(jī)、耕整機(jī)等的影響最大。

4 結(jié)論與建議

4.1 結(jié)論

本文運(yùn)用典范對(duì)應(yīng)分析方法，基于郴州市2017年農(nóng)機(jī)發(fā)展數(shù)據(jù)，分析了郴州市農(nóng)業(yè)機(jī)械化發(fā)展格局及驅(qū)動(dòng)因素。

1) 典范對(duì)應(yīng)分析中的前4個(gè)排序軸的排序總慣量為0.544，且前兩個(gè)排序軸累計(jì)方差貢獻(xiàn)率有50.8%，前兩個(gè)排序軸聚集了排序軸所反映的農(nóng)業(yè)機(jī)械化發(fā)展指標(biāo)與影響因子之間相關(guān)關(guān)系的一半以上的信息，說(shuō)明典范對(duì)應(yīng)分析能較好地應(yīng)用于農(nóng)業(yè)機(jī)械化發(fā)展的研究中，CCA排序分析結(jié)果清晰展現(xiàn)了在農(nóng)業(yè)機(jī)械化相關(guān)影響因素的約束下，郴州市農(nóng)業(yè)機(jī)械化發(fā)展?fàn)顩r的分布。

2) 綜合分析結(jié)果表明，郴州市各縣(市、區(qū))的農(nóng)業(yè)機(jī)械化發(fā)展?fàn)顩r不均衡，北湖區(qū)、桂東縣、安仁縣、資興市、永興縣和汝城縣發(fā)展相對(duì)落后，而宜章縣、臨武縣、嘉禾縣、桂陽(yáng)縣、蘇仙區(qū)發(fā)展較好。結(jié)合基于加權(quán)距離的系統(tǒng)聚類方法，可以對(duì)各縣市農(nóng)業(yè)機(jī)械化發(fā)展水平進(jìn)行排序，排序結(jié)果發(fā)現(xiàn)處于東部地勢(shì)較高的地區(qū)農(nóng)機(jī)發(fā)展水平不高，而處于西北部的地勢(shì)較低的地區(qū)農(nóng)機(jī)發(fā)展水平相對(duì)靠前。這是在沒(méi)有考慮地理因子情形下的排序結(jié)果，說(shuō)明CCA排序結(jié)果是可信的。

4.2 建議

1) 因地制宜發(fā)展農(nóng)業(yè)機(jī)械化。地理因素對(duì)農(nóng)業(yè)機(jī)械化的發(fā)展影響一般難以改善，應(yīng)該因地制宜開(kāi)展農(nóng)業(yè)機(jī)械化工作，根據(jù)當(dāng)?shù)丨h(huán)境采取適合的措施。例如，郴州市西北部地區(qū)應(yīng)把握好地理優(yōu)勢(shì)，加大農(nóng)機(jī)投入，改進(jìn)相關(guān)政策以吸引農(nóng)機(jī)人才；而受地理因素影響較大的東部地區(qū)可從優(yōu)化產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)方面入手，優(yōu)先種植便于機(jī)械化作業(yè)的農(nóng)作物，同時(shí)改善農(nóng)村基礎(chǔ)作業(yè)環(huán)境，修整馬路，為農(nóng)業(yè)機(jī)械化發(fā)展創(chuàng)造良好條件。

2) 進(jìn)一步加強(qiáng)經(jīng)濟(jì)發(fā)展，增加農(nóng)民收入。經(jīng)濟(jì)發(fā)展?fàn)顩r對(duì)農(nóng)業(yè)機(jī)械化發(fā)展具有重要影響。因此為了發(fā)展農(nóng)業(yè)機(jī)械化，無(wú)疑應(yīng)該發(fā)展經(jīng)濟(jì)。需要思考的問(wèn)題是如何通過(guò)發(fā)展經(jīng)濟(jì)切實(shí)增加農(nóng)民收入，比如在經(jīng)濟(jì)發(fā)展的條件下，通過(guò)制定合理的農(nóng)機(jī)補(bǔ)貼政策[18]、增強(qiáng)農(nóng)民購(gòu)買農(nóng)業(yè)機(jī)械的補(bǔ)貼力度等措施，刺激農(nóng)民購(gòu)買大中型農(nóng)業(yè)機(jī)械的欲望。政府有關(guān)部門應(yīng)該認(rèn)識(shí)到，發(fā)展農(nóng)業(yè)機(jī)械化，不是一種負(fù)擔(dān)，它可以促進(jìn)GDP的提升[19-21]。

3) 優(yōu)化種植結(jié)構(gòu)，充分利用農(nóng)村剩余勞動(dòng)力。耕地面積、農(nóng)業(yè)種植結(jié)構(gòu)、農(nóng)村勞動(dòng)力轉(zhuǎn)移率均對(duì)機(jī)耕水平、機(jī)播水平具有很大影響。說(shuō)明如果要提高機(jī)耕、機(jī)播水平，可以從擴(kuò)大耕地面積、優(yōu)化農(nóng)業(yè)種植結(jié)構(gòu)這些措施入手。同時(shí)在保證農(nóng)業(yè)必需勞動(dòng)力的同時(shí)適當(dāng)鼓勵(lì)農(nóng)村剩余勞動(dòng)力從事非農(nóng)業(yè)工作，保持合理的農(nóng)村勞動(dòng)力轉(zhuǎn)移率，能夠深層次地促進(jìn)農(nóng)業(yè)機(jī)械化的發(fā)展。文獻(xiàn)[12]同樣也認(rèn)為農(nóng)業(yè)勞動(dòng)力轉(zhuǎn)移對(duì)農(nóng)業(yè)機(jī)械化進(jìn)程有顯著促進(jìn)作用。

4) 提高農(nóng)村勞動(dòng)力的教育水平。與文獻(xiàn)[22]認(rèn)為勞動(dòng)力受教育程度對(duì)農(nóng)機(jī)總動(dòng)力增長(zhǎng)未產(chǎn)生顯著影響結(jié)論不同，本文針對(duì)郴州市的研究結(jié)果表明，農(nóng)機(jī)總動(dòng)力除了受農(nóng)民可支配收入影響最大外，也受到勞動(dòng)力受教育程度的影響。因此在農(nóng)業(yè)機(jī)械化發(fā)展的過(guò)程中，要重視農(nóng)業(yè)人員文化素質(zhì)的提升，通過(guò)完善人才引進(jìn)制度，吸引更多的優(yōu)秀青年從事農(nóng)業(yè)機(jī)械操作與服務(wù)，并定期開(kāi)展農(nóng)業(yè)從業(yè)人員理論知識(shí)培訓(xùn)。

5) 此外，全市都應(yīng)增強(qiáng)鄉(xiāng)村基礎(chǔ)設(shè)施建設(shè)；大力發(fā)展工業(yè)產(chǎn)業(yè)，為農(nóng)機(jī)制造奠定堅(jiān)實(shí)基礎(chǔ)，提升農(nóng)業(yè)機(jī)械質(zhì)量；設(shè)立高水平的農(nóng)機(jī)服務(wù)機(jī)構(gòu)，加強(qiáng)農(nóng)業(yè)機(jī)械的宣傳力度，提升農(nóng)業(yè)機(jī)械售后服務(wù)水平。