不同區域農業機械化生態風險的比較分析

洪麗君，黃　英

(武漢工程科技學院 經濟與管理學院，武漢　430200)

0　引言

農業機械化是農業現代化加速發展的推進器，也是促進整個農村經濟發展的重要途徑。農業機械化的發展對農業乃至整個農村經濟整個系統生態功能發揮的影響是巨大的，既是農業機械化健康發展的重要保障，也與農村穩定及經濟安全息息相關。因此，農業機械化滋生的生態安全與風險預警越來越受重視，更是近年來各級政府部門、廣大學者等相關人員的關注焦點[1]。當前，圍繞水土資源及農業環境這些系統生態安全與風險預警的相關研究已初見成效，研究方法上涵蓋定性和定量，研究尺度上既有宏觀分析也有針對具體區域進行的微觀具體分析，研究視角上既有發展預測也有當前狀態分析，研究內容也從改善區域水土資源以及農業生態環境的對策分析延伸到了對水土資源及農業環境生態安全與風險預警評價及生態工程規劃設計等更系統和全面的層面[2-4]。從研究成果來看，當前的研究中心以水土資源和農業環境生態安全評價的成果居多，風險評價與預警的成果較少；結合具體區域進行微觀分析的成果較多，進行區域間差異比較的成果比較匱乏；以城市或將農村與城市作為一個整體的宏微觀研究居多，關于農業機械化生態風險評價的成果并不多見。而從當前我國的基本情況和發展趨勢而言，隨著農業現代化進程的加速推進，農業機械化引發的生態風險不管是在經濟屬性還是發展階段上都有很大不同，因此對農業機械化獨立分析更為客觀合理。另外，從防范角度來講，農業機械化生態安全也不容忽視。因此，運用已經比較成熟的分析方法針對農業機械化生態風險評價這片待開發領域進行空間異質性的綜合比較分析十分必要。為了探討各區域農業機械化生態風險的異質性變化規律，本文首先構建了2015年31個省(市、區)農業機械化生態風險的綜合評價指標體系；接著，運用主成分分析法對31個地區的農業機械化生態風險進行了綜合評價，根據風險綜合評價的結果進行了區域比較分析和預警等級劃分；最后，運用因子分析法對各區域農業機械化生態風險的差異進行了影響因素分析，并提出了改善相關區域農業機械化生態警情的實證建議。

1　研究設計

1.1設計思路

要對不同區域農業機械化的生態風險進行綜合評價和比較分析，就必須考慮引發區域農業機械化生態風險的多項影響指標，而各項指標所起作用不盡相同，因此需要結合統計軟件對指標體系進行綜合評價模型構建。綜合評價模型構建采用的方法是主成分分析和因子分析，結合2015年的省際面板數據可對多項指標提取公共因子，并以公共因子對應的方差貢獻率作為權數采用加權平均法構建綜合評價模型。將根據軟件算出的各區域指標對應的公共因子得分代入模型即可得到生態風險綜合指數，農業機械化生態風險的區域特征大小便可由生態風險綜合指數來反映。

由于各地農業機械化生態風險綜合評價指數大小不一，為了便于對各地農業機械化存在的生態風險進行分級預警，采用極值標準化法對風險綜合指數進行標準化處理。因風險指數為正向指標，指數越大，風險越大，預警級別越高，所以對其進行極值標準化處理。標準化處理后的風險指數范圍為0～1之間，數值越靠近1，風險越大，預警級別越高。結合其他學者的相關研究，將風險指數采用等距分組分為巨警、重警、中警、輕警和無警5級[5]，具體評級表如表1所示。最后，可根據指標的因子載荷量結合旋轉后的因子載荷矩陣對指標進行影響程度的主次分析。

表1　區域農業機械化生態風險對應的預警等級

1.2農業機械化生態風險指標體系構建

農業機械化生態風險一般表現為農業機械化投入及作業等活動引發的對農業生態系統健康程度造成的威脅[6]，而農業機械化生態風險的空間異質性則應來自不同區域在風險反映變量隨著空間位置變化時呈現多方面屬性差異的綜合測度。由于各方面屬性存在一定程度的差異，且每個反映變量所起的重要性程度并不相同，因此首先需要結合相關理論進行完整的指標體系構建，然后采用科學合理的定量分析方法對指標體系進行綜合測度。當前絕大部分學者構建的生態風險評價指標體系多采用分解法，即首先從不同的視角將生態系統進行子系統分解，然后對各子系統選用合理的定量指標測度。目前的子系統分解方案主要以“自然-經濟-社會”和“壓力-狀態-響應”兩種框架為主[7]；但農業機械化作為一個動態的經濟子系統，其與水土資源及農業環境在經濟屬性和利用特征等各方面均有明顯差異，且當前農業機械化數據庫系統并不完善，因此文章選用的指標體系在基于投入和產出的層面上將其具體表現為“投入-作業狀態-生態效應”這樣一個動態過程。[8]具體的農業機械化生態風險評價指標體系如圖1所示。

2　結果與分析

2.131個省、直轄市和自治區農業機械化生態風險的比較分析

根據SPSS綜合分析結果(見表2、圖2)結合各風險等級的具體分布來看：31個省、直轄市和自治區中，有2個地區生態風險為巨警等級，所占比重為6.45%；有4個地區生態風險為重警等級，所占比重為12.90%；1個地區為中警等級，所占比重為3.23%；10個地區為輕警等級，所占比重為32.26%；14個地區為無警等級，所占比重為45.16%。雖然從輕警以下的風險等級來看我國大部分地區農業機械化面臨的生態風險形勢還比較樂觀，但結合農業發展來看生態風險預警等級較低的地區大部分皆是農業機械化投入較低農業效益不顯著的省市，若加速農業機械化的投入與發展，其生態風險等級勢必會有所提高。其次，東、西、中部地區農業機械化生態風險的差異仍然比較顯著。農業機械化面臨較大生態風險的地區以華北地區為主，東北和華東有部分省份；農業機械化面臨較小生態風險的地區以西北、西南和青藏地區為主，華中、華北、華東和華南有少數省份。綜合來看，各區域間農業機械化生態風險的空間異質性與地區農業發展速度呈現正相關關系。

具體而言，我國31個省、直轄市和自治區中農業機械化生態風險指數最高的前5名分別是：山東、河南、黑龍江、安徽和河北。這些地區大部分都是以農業作為主要支柱產業的大省，說明當前地區農業經濟發展仍然是引發農業機械化生態風險的主要誘因，大力發展農業機械化帶來的生態風險應該引起足夠的重視。東部和中部地區的農業機械化發展速度歷來一直領先于西部地區，從而使東部和中部在當前面臨比西部更為嚴峻的農業機械化生態威脅，這在各區域農業機械化生態風險的綜合評價中再次得到了印證。國家對西部地區可以進一步加強資金、政策等多方面的支持力度，但注意要保障農業機械化生態系統健康的服務功能，而東部和中部地區應在減少農業機械化活動對農業生態系統的干擾和保護農業生態環境等方面采取進一步的舉措。

海南、福建、重慶、貴州和云南是當前我國農業機械化生態風險預警等級最低的5個地區。從農業發展情況來看，這些地區農業機械化投入在其農業發展中所起的作用還可進一步加強。從各等級的地區分布比重來看，當前針對不同地區的發展狀況需要采取不同的發展戰略，必須對農業機械化生態風險較嚴重地區進行風險防治與加強預警；必須處理好農業機械化發展較快地區的經濟發展與農業機械化生態風險之間的矛盾；必須加快機械化條件較劣地區的多項投入，進行與農業生態承載力相匹配的開發與建設，加快地區經濟發展速度。同時，農業機械化系統是一個多層次、多維度的動態綜合整體，必須促進系統要素的優化配置，盡可能實現“1+1>2”的功效。

圖1　農業機械化生態風險評價指標體系

地區風險指數標準化值預警等級所屬區域排名山東1．0000巨警華北1河南0．8972巨警華北2黑龍江0．7196重警東北3安徽0．6763重警華東4河北0．6651重警華北5江蘇0．6309重警華東6

續表2

圖2　2015年各地區農業機械化生態風險評價得分

2.2不同區域農業機械化生態風險的警情和影響因素分析

結合表1和表2可得到不同地域劃分的預警等級分布。根據地域劃分來看：農業機械化生態風險最嚴重、預警等級為巨警的區域以華北擁有省(市、區)最多，預警等級為重警的區域以華東居多，東北和華北各有1個省份；風險一般、預警等級為中警的區域以西北地區居多；輕警等級主要分布在華中地區，東北和華北各有2個省份；而西北、西南和青藏地區的農業機械化生態風險較小，各擁有較多的無警等級。農業機械化生態風險的因子載荷量如表3所示。

表3農業機械化生態風險的因子載荷量

Table 3Factor loading of indexes on ecological risk of agricultural mechanization

萃取構面指標因子載荷量特征值解釋百分比/%農業機械化投入農業機械總動力0．956聯合收割機數量0．936農用化肥施用量0．891農藥使用量0．858農用小型拖拉機數量0．855農用排灌電動機數量0．845農用排灌柴油機機數量0．8019．04837．70作業效率糧食人均占有量0．784機電排灌面積0．768除澇面積-0．729其他投入農用塑料薄膜使用量0．682農村居民家庭擁有農業機械原值0．914農用大型拖拉機數量0．8554．65819．41生態響應人均耕地-0．834水土流失治理面積-0．901受災面積0．688退耕還林工程造林面積-0．6782．50810．45

由表3可知：農業機械化投入是影響農業機械化生態風險的最主要因素，山東、河南和黑龍江等地一直是機械化投入和作業效率較高的全國農業大省，因此這些地方農業機械化對農業生態環境的影響是較大的，再加上人口壓力的雙重效應，直接導致了風險等級較高的危險狀態；而安徽、河北、江蘇等地位列重警等級的主要原因在于地區農業經濟響應較弱且環境狀態與壓力的影響：湖南、湖北等地因處于農業經濟發展的上升期，目前農業機械化的投入和作業效率對農業生態環境的影響并未上升到危險的等級，后期應著重在加大農業機械化投入與農業生態環境的協調發展上下功夫；青海和西藏等地農業機械化生態風險較小的主要原因在于其農業資源上對農業機械化投入和作業的限制，后期可著重在加大農業經濟發展力度上下功夫；新疆、吉林和內蒙等地在農業機械化生態風險和農業經濟發展上皆表現得較優，后期可保持農業機械化與農村經濟協調發展的良好態勢。綜合來看：當下加大農業機械化投入對加劇農業資源環境與經濟發展的矛盾并沒有緩解，反而有些許加劇的趨勢。作為一個農業大國，如何協調這些尖銳的矛盾將是急需解決的焦點。各地區對農業機械化生態安全與風險的重視力度需要繼續加強，對現有農村經濟要采用保障農業生態系統健康發展的現代化農業發展模式[8]。

3　結論與討論

首先，選擇了農業機械化生態風險綜合評價的動態指標體系；接著，結合生態風險綜合評價指數標準化值的分布和前人對我國31個省(市、區)農業機械化生態風險的預警等級進行了分類與評價；最后，結合因子分析的結果對警情比較嚴重地區提出了有針對性的改善分析。其研究結論客觀、真實地展現了當前我國農業機械化生態風險的空間異質性規律，同時可為降低不同地域農業機械化生態風險等級的政策制定提出提供有效的實證參考。通過上述實證研究可知：

1)根據2015年31個省區農業機械化生態風險指標體系的綜合分析結果，各地農業機械化面臨的生態風險按從大到小的排名依次是：山東、河南、黑龍江、安徽、河北、江蘇、新疆、吉林、湖南、湖北、遼寧、內蒙古、西藏、天津、廣東、江西、四川、上海、寧夏、甘肅、廣西、浙江、青海、山西、北京、陜西、海南、福建、重慶、貴州、云南。

2) 我國31個省(市、區)的農業機械化生態風險空間差異比較顯著，31個省、直轄市和自治區中，有2個地區生態風險為巨警等級，所占比重為6.45%；有4個地區生態風險為重警等級，所占比重為12.90%；1個地區為中警等級，所占比重為3.23%；10個地區為輕警等級，所占比重為32.26%；14個地區為無警等級，所占比重為45.16%。從地域分布來講，我國青藏、西北、西南地區農業機械化生態風險較小，華北、華東、東北地區農業機械化生態風險形勢較嚴峻。

3)研究結果表明：影響農業機械化生態風險的主要因素依次是農業機械總動力、聯合收割機數量、農用化肥施用量、農藥使用量、農用小型拖拉機數量、農用排灌電動機數量、農用排灌柴油機機數量、糧食人均占有量、機電排灌面積、除澇面積、農用塑料薄膜使用量、農村居民家庭擁有農業機械原值、農用大型拖拉機數量、人均耕地、水土流失治理面積、受災面積及退耕還林工程造林面積。當前，東、西、中部在農業機械化生態風險的空間差異與農業機械化投入及農業經濟發展呈正相關關系。農業機械化發展速度加快使農業生態系統面臨的風險呈現加劇趨勢，經濟發展差距使得區域間社會、環境、人口壓力的差距在不斷膨脹，從而對農業生態系統影響加劇，生態系統恢復程度日趨減弱。從長遠看，地區農業機械化發展的不平衡和現代化農業的可持續發展模式應該是下一步著力改進的地方。

參考文獻：

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