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    人員特征及種稻面積對(duì)水稻機(jī)插技術(shù)推廣的影響

    2019-06-13 03:02:46吳青香曾勇軍成臣石慶華潘曉華曹九龍程慧煌
    中國(guó)稻米 2019年3期
    關(guān)鍵詞:關(guān)聯(lián)系數(shù)灰色勞動(dòng)力

    吳青香曾勇軍* 成臣 石慶華 潘曉華 曹九龍程慧煌

    (1江西農(nóng)業(yè)大學(xué)/雙季稻現(xiàn)代化生產(chǎn)協(xié)同創(chuàng)新中心/作物生理生態(tài)與遺傳育種教育部重點(diǎn)實(shí)驗(yàn)室/江西省作物生理生態(tài)與遺傳育種重點(diǎn)實(shí)驗(yàn)室,南昌 330045;2進(jìn)賢縣農(nóng)業(yè)局,江西進(jìn)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(guó)第二,水稻生產(chǎn)對(duì)保障江西省乃至全國(guó)糧食安全具有重要意義[1-2]。隨著城鎮(zhèn)化和農(nóng)業(yè)現(xiàn)代化進(jìn)程的加快,農(nóng)村青壯年勞動(dòng)力大量向城市轉(zhuǎn)移,水稻種植方式逐漸由傳統(tǒng)的手工移栽和拋秧向機(jī)插發(fā)展[3]。水稻機(jī)插具有省時(shí)省力、節(jié)約成本、高產(chǎn)高效等優(yōu)點(diǎn)[4]。但相關(guān)資料表明,我國(guó)水稻機(jī)插比例仍然偏低[5]。因此,眾多學(xué)者開(kāi)始研究影響水稻機(jī)插技術(shù)推廣的障礙因素。李剛?cè)A等[6]認(rèn)為,機(jī)插對(duì)秧塊質(zhì)量要求高,生產(chǎn)上需要通過(guò)增加播種量以減少漏秧率。林育炯等[7]研究了不同類(lèi)型基質(zhì)對(duì)水稻機(jī)插秧苗生理特征及產(chǎn)量的影響,表明由作物秸稈加工而成的無(wú)土基質(zhì)更適宜生產(chǎn)和應(yīng)用。賈維強(qiáng)等[8]從機(jī)播穴距和播種量方面研究了水稻機(jī)插對(duì)早稻產(chǎn)量的影響。潘曉華等[9]認(rèn)為,機(jī)插對(duì)秧齡要求嚴(yán)格,品種選擇范圍窄,早稻早發(fā)難、晚稻生育期偏緊。張洪程等[10]研究了缽苗機(jī)插水稻產(chǎn)量形成的優(yōu)勢(shì)及主要生理生態(tài)特點(diǎn),認(rèn)為缽苗機(jī)插具有顯著的增產(chǎn)優(yōu)勢(shì)。這些研究主要集中在機(jī)插秧苗的生理生態(tài)和土壤的理化性狀上。本研究基于江西省8縣(區(qū))的調(diào)研數(shù)據(jù),應(yīng)用灰色關(guān)聯(lián)分析模型分析討論了社會(huì)因素對(duì)水稻機(jī)插技術(shù)推廣的影響,以期為江西省水稻機(jī)插技術(shù)的推廣提供參考。

    1 數(shù)據(jù)來(lái)源

    數(shù)據(jù)來(lái)源于對(duì)江西省進(jìn)賢、上高、宜豐、臨川、崇仁、鄱陽(yáng)、萬(wàn)年和都昌8縣(區(qū))的實(shí)地調(diào)查。調(diào)查方式:每個(gè)縣(區(qū))選擇3個(gè)鄉(xiāng)鎮(zhèn),每個(gè)鄉(xiāng)鎮(zhèn)選取10~15戶(hù)農(nóng)戶(hù),共獲得有效問(wèn)卷229份。調(diào)查內(nèi)容涉及農(nóng)戶(hù)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(yè)、家庭人口總數(shù)、家庭勞動(dòng)力總數(shù)、家庭收入來(lái)源等。

    為便于采用建模分析,本研究對(duì)一些描述性指標(biāo)進(jìn)行了量化。性別:“男”用1表示,“女”用0表示。文化程度:“小學(xué)及以下”“初中”“高中及以上”分別用 0、1、2表示(在被調(diào)查人員中,文盲只有3人,大專(zhuān)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(xué)文化者歸為一類(lèi),大、中專(zhuān)文化者和高中文化者歸為一類(lèi))。職業(yè):“農(nóng)民”標(biāo)記為 1,“種植大戶(hù)”標(biāo)記為 2,“養(yǎng)殖戶(hù)”標(biāo)記為3,“其他”標(biāo)記為4。

    2 模型構(gòu)建

    本研究的評(píng)價(jià)模型基于劉思峰[11]的研究結(jié)果。具體計(jì)算過(guò)程如下:

    (1)以被調(diào)查農(nóng)戶(hù)的機(jī)插面積占家庭水稻種植面積的比值為系統(tǒng)主行為,記為X0={x0(1),x0(2),x0(3),……,x0(n)},被調(diào)查人員的年齡(X1)、性別(X2)、文化程度(X3)、職業(yè)(X4)、家庭人口總數(shù)(X5)、家庭勞動(dòng)力總數(shù)(X6)、家庭收入來(lái)源(X7)及家庭水稻種植面積(X8)為系統(tǒng)因素序列,記為Xi={xi(1),xi(2),xi(3),……,xi(n)}(i=1,2,……,8)。

    (2)對(duì)系統(tǒng)中各因素序列的原始數(shù)據(jù)無(wú)量綱化,把它們轉(zhuǎn)換成可比較的標(biāo)準(zhǔn)數(shù)據(jù)序列。若系統(tǒng)因素序列和系統(tǒng)主行為呈正相關(guān)關(guān)系,采用式1進(jìn)行變換。

    表1人員特征及家庭水稻種植面積灰色關(guān)聯(lián)系數(shù)

    若系統(tǒng)因素序列Xi與系統(tǒng)主行為X0呈負(fù)相關(guān)關(guān)系,則運(yùn)用公式2進(jìn)行變換,使其與系統(tǒng)主行為具有正相關(guān)關(guān)系。

    本研究認(rèn)為,被調(diào)查人員的年齡、家庭人口總數(shù)和家庭勞動(dòng)力總數(shù)等因素與系統(tǒng)主行為呈負(fù)相關(guān)關(guān)系,其他因素序列和系統(tǒng)主行為呈正相關(guān)關(guān)系。

    (3)基于(2)中的標(biāo)準(zhǔn)化數(shù)據(jù),運(yùn)用式 3、式4計(jì)算特征序列X0和各相關(guān)因素序列Xi(i=1,2,……,8)對(duì)應(yīng)分量差的絕對(duì)值及它們的最大值(M)和最小值(m)。

    (4)計(jì)算關(guān)聯(lián)系數(shù)

    式5中,θ值取0.5。

    (5)計(jì)算各因素的灰色關(guān)聯(lián)系數(shù)

    并運(yùn)用加權(quán)平均求和

    求人員特征(系統(tǒng)因素)與水稻機(jī)插(系統(tǒng)主行為)的灰色綜合關(guān)聯(lián)度。

    3 結(jié)果與分析

    3.1 人員特征及家庭種稻面積對(duì)機(jī)插技術(shù)應(yīng)用的影響

    圖1不同年齡段的灰色關(guān)聯(lián)系數(shù)

    水稻機(jī)插作為水稻生產(chǎn)機(jī)械化最薄弱的環(huán)節(jié)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(duì)水稻機(jī)插技術(shù)的推廣都具有重要影響。在人員特征中,文化程度、家庭勞動(dòng)力總數(shù)、年齡、收入來(lái)源和家庭人口總數(shù)與系統(tǒng)主行為的灰色關(guān)聯(lián)系數(shù)較大,是影響系統(tǒng)主行為的主要因素。與其他因素相比,被調(diào)查人員的性別和職業(yè)與系統(tǒng)主行為的關(guān)聯(lián)系數(shù)較小,對(duì)系統(tǒng)主行為的影響力較弱。與人員特征因素相比,農(nóng)戶(hù)種稻面積大小更能影響農(nóng)戶(hù)是否采用機(jī)插種植,其灰色關(guān)聯(lián)系數(shù)達(dá)0.93。

    3.2 系統(tǒng)因素不同層次對(duì)系統(tǒng)主行為的灰色關(guān)聯(lián)系數(shù)

    年齡、文化程度和家庭勞動(dòng)力總?cè)藬?shù)作為影響系統(tǒng)主行為的幾個(gè)重要因素,它們的灰色關(guān)聯(lián)系數(shù)隨著因素所處層次不同呈現(xiàn)出一定的差異性,變化形勢(shì)均呈現(xiàn)“V”字形狀。年齡因素中,灰色關(guān)聯(lián)系數(shù)排序?yàn)椋耗挲g70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(guān)聯(lián)系數(shù)的大小順序?yàn)椋焊咧屑耙陨衔幕后w>小學(xué)及以下文化群體>初中文化群體(圖2)。家庭勞動(dòng)力總數(shù)灰色關(guān)聯(lián)度為:勞動(dòng)力總數(shù)不超過(guò)2人>勞動(dòng)力總數(shù)不少于4人>勞動(dòng)力總數(shù)為3人(圖3)。

    4 討論

    影響水稻機(jī)插的人員特征是由多因素相互作用而形成的一個(gè)較為復(fù)雜的綜合因素,年齡、文化程度和家庭勞動(dòng)力總數(shù)是其核心部分。年齡和家庭勞動(dòng)力總數(shù)作為系統(tǒng)主行為的負(fù)相關(guān)因素序列,表現(xiàn)為年齡越大,水稻機(jī)插面積占家庭水稻總種植面積的比重越??;家庭勞動(dòng)力總?cè)藬?shù)越多,水稻機(jī)插面積占家庭水稻總種植面積的比重較小。調(diào)查情況表明,年齡70歲及以上的農(nóng)戶(hù),幾乎不采用機(jī)插;年齡大于或等于30歲但小于40歲的農(nóng)戶(hù),人均水稻機(jī)插面積占各年齡段農(nóng)戶(hù)水稻種植總面積的比值最高[3]。家庭勞動(dòng)力人口總數(shù)不多于2人的農(nóng)戶(hù),水稻機(jī)插面積占不同勞動(dòng)力農(nóng)戶(hù)水稻種植總面積比為38.74%,是家庭勞動(dòng)力總數(shù)因素中比值最高的一個(gè)層次。高中及以上文化的農(nóng)戶(hù)人均水稻機(jī)插面積最大,小學(xué)及以下的農(nóng)戶(hù)人均水稻機(jī)插面積最小[3]。因此,要實(shí)現(xiàn)水稻種植機(jī)械化,政府要積極引導(dǎo)農(nóng)民在“三權(quán)分置”(指在堅(jiān)持農(nóng)村土地集體所有的前提下,承包權(quán)和經(jīng)營(yíng)權(quán)進(jìn)一步分離,形成所有權(quán)、承包權(quán)、經(jīng)營(yíng)權(quán)三權(quán)分置,經(jīng)營(yíng)權(quán)流轉(zhuǎn)的格局[13])的情況下實(shí)現(xiàn)土地向有文化的青年農(nóng)民流轉(zhuǎn)。通過(guò)流轉(zhuǎn)土地上的承包權(quán)與經(jīng)營(yíng)權(quán)分離,以增加農(nóng)民土地獲得感、利用獲得感和收益獲得感[14]。對(duì)農(nóng)田實(shí)施“三權(quán)分置”既能保持農(nóng)田的公有制性質(zhì)不改變,又能承載“平均地權(quán)”功能負(fù)載[15],還能實(shí)現(xiàn)農(nóng)田的集約利用,解決因農(nóng)田細(xì)碎化導(dǎo)致的農(nóng)戶(hù)不愿采用機(jī)插的問(wèn)題。

    圖3不同家庭勞動(dòng)力總數(shù)的灰色關(guān)聯(lián)系數(shù)

    研究基于機(jī)插的社會(huì)屬性,從人員特征、水稻種植面積和系統(tǒng)主行為耦合出發(fā),利用灰色關(guān)聯(lián)度模型評(píng)價(jià)各系統(tǒng)因素對(duì)水稻機(jī)插技術(shù)推廣的影響程度,從而對(duì)影響機(jī)插的主要社會(huì)因素有了較為科學(xué)而準(zhǔn)確的定位,為政府推廣水稻機(jī)插技術(shù)提供了有效的支撐。然而,評(píng)價(jià)的合理性關(guān)鍵在于系統(tǒng)因素的選取、系統(tǒng)因素和系統(tǒng)主行為正負(fù)相關(guān)性判定以及數(shù)據(jù)獲取。研究依據(jù)已有文獻(xiàn)[16-17]和專(zhuān)家咨詢(xún)的結(jié)果確定系統(tǒng)因素及系統(tǒng)因素和系統(tǒng)主行為的正負(fù)相關(guān)性,數(shù)據(jù)獲取依據(jù)問(wèn)卷調(diào)查,具有一定的實(shí)踐意義。

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