張雄一，徐新良，張 正，莊大春，曾 欽，畢仁貴，嚴(yán) 燦

(1.吉首大學(xué) 土木工程與建筑學(xué)院，湖南 張家界 427000； 2.中國科學(xué)院 地理科學(xué)與資源研究所，北京 100101； 3.吉首大學(xué) 物理與機(jī)電工程學(xué)院，湖南 吉首 416000)

隨著城市的快速發(fā)展和擴(kuò)張，越來越多的勞動(dòng)力加速向城市轉(zhuǎn)移，農(nóng)村勞動(dòng)力數(shù)量急劇下降，農(nóng)戶棄耕現(xiàn)象不斷出現(xiàn)。自20世紀(jì)60年代起，農(nóng)業(yè)機(jī)械化在我國逐步發(fā)展，歷經(jīng)一系列農(nóng)業(yè)機(jī)械變革，我國傳統(tǒng)的農(nóng)業(yè)耕種方式已發(fā)生巨大變化，有效地緩解了農(nóng)村勞動(dòng)力短缺帶來的影響[1-2]。進(jìn)入21世紀(jì)，國家大力發(fā)展現(xiàn)代化農(nóng)業(yè)，在政策上大力扶持農(nóng)業(yè)機(jī)械化生產(chǎn)，大幅提高農(nóng)業(yè)機(jī)械購買補(bǔ)貼的投入力度，傳統(tǒng)農(nóng)業(yè)在農(nóng)業(yè)機(jī)械使用范圍不斷擴(kuò)大的帶領(lǐng)下逐漸向機(jī)械化的現(xiàn)代農(nóng)業(yè)轉(zhuǎn)變[3]。

農(nóng)業(yè)機(jī)械總動(dòng)力是指包括機(jī)耕、機(jī)灌、機(jī)收、機(jī)運(yùn)等在內(nèi)的各種用于農(nóng)、林、牧、漁業(yè)的機(jī)械動(dòng)力總和，作為農(nóng)業(yè)機(jī)械化的重要衡量指標(biāo)，反映了一個(gè)地區(qū)的農(nóng)機(jī)化總體水平[4-5]。我國的農(nóng)業(yè)機(jī)械總動(dòng)力在2017年達(dá)到98 783.3萬kW，使用的農(nóng)業(yè)機(jī)械種類包含大中型拖拉機(jī)670.1萬臺(tái)、大中型拖拉機(jī)配套農(nóng)具1 070萬部、小型拖拉機(jī)1 634.2萬臺(tái)、小型拖拉機(jī)配套農(nóng)具2 931.4萬部，較2000年的農(nóng)業(yè)機(jī)械總動(dòng)力52 573.6萬kW增長了87.9%。雖然全國農(nóng)業(yè)機(jī)械總動(dòng)力值逐年上升，但由于區(qū)域間自然資源稟賦、政策、經(jīng)濟(jì)發(fā)展條件等的差異，區(qū)域間的農(nóng)業(yè)機(jī)械化水平發(fā)展并不均衡。我國是農(nóng)業(yè)大國，研究農(nóng)業(yè)機(jī)械總動(dòng)力的空間分布狀態(tài)、演變特征，及區(qū)域間的發(fā)展差異等問題對(duì)衡量區(qū)域農(nóng)業(yè)機(jī)械化水平，科學(xué)制定相關(guān)政策，促進(jìn)我國農(nóng)業(yè)機(jī)械化水平發(fā)展，提升農(nóng)業(yè)發(fā)展?jié)摿Φ染哂鞋F(xiàn)實(shí)意義。

現(xiàn)有的農(nóng)業(yè)機(jī)械總動(dòng)力研究，主要集中于對(duì)農(nóng)業(yè)機(jī)械總動(dòng)力的預(yù)測和影響因素探究方面。目前，常用的預(yù)測方法有BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)法[6-10]，以及灰色預(yù)測模型[11-13]、地理加權(quán)回歸模型[14-15]、指數(shù)平滑模型[16-17]等單一模型和復(fù)合模型[18-20]等。部分學(xué)者對(duì)影響農(nóng)業(yè)機(jī)械總動(dòng)力的因素進(jìn)行了探究：崔紅艷[21]以吉林省為研究區(qū)，運(yùn)用主成分分析對(duì)影響農(nóng)業(yè)機(jī)械總動(dòng)力的9個(gè)因素進(jìn)行相關(guān)研究；周浩等[22]基于2000—2012年31個(gè)省域的面板數(shù)據(jù)，分析了農(nóng)機(jī)購置投入與農(nóng)機(jī)總動(dòng)力增長的關(guān)系；鞠金艷等[23]運(yùn)用經(jīng)驗(yàn)?zāi)B(tài)分解法，探究了農(nóng)機(jī)總動(dòng)力增長波動(dòng)的影響因素；吐爾遜·買買提等[24]基于1990—2014年新疆單位面積農(nóng)業(yè)機(jī)械總動(dòng)力數(shù)據(jù)，運(yùn)用嵌入式灰色神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)-平均影響值(EGNN-MIV)模型探究其主要影響因素。學(xué)界對(duì)農(nóng)業(yè)機(jī)械總動(dòng)力空間分布及其演變特征的研究在檢索范圍內(nèi)還相對(duì)較少：孫云鵬[25]基于農(nóng)機(jī)總動(dòng)力數(shù)據(jù)，通過空間自相關(guān)、局部空間自相關(guān)和統(tǒng)計(jì)分析，研究了農(nóng)機(jī)總動(dòng)力的時(shí)空差異和結(jié)構(gòu)變化；張燕等[26]利用2004—2013年的全國農(nóng)機(jī)總動(dòng)力和農(nóng)作物播種面積數(shù)據(jù)，通過基尼系數(shù)和探索性空間數(shù)據(jù)分析(ESDA)技術(shù)，探究了全國農(nóng)機(jī)總動(dòng)力的區(qū)域差異時(shí)空特征。

本研究基于2000—2017年的農(nóng)業(yè)機(jī)械總動(dòng)力統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù)和耕地資源、第一產(chǎn)業(yè)增加值等相關(guān)數(shù)據(jù)，分別以我國9大農(nóng)業(yè)區(qū)(黃土高原區(qū)、東北平原區(qū)、云貴高原區(qū)、青藏高原區(qū)、長江中下游地區(qū)、黃淮海平原區(qū)、四川盆地及周邊地區(qū)、北方干旱半干旱區(qū)、華南區(qū))和省域(全國各省、直轄市、自治區(qū)，香港、澳門、臺(tái)灣除外)為研究尺度，運(yùn)用ArcGIS空間分析和皮爾遜(Pearson)相關(guān)性分析，從地均農(nóng)業(yè)機(jī)械總動(dòng)力角度探究其空間分布和演變特征，旨在為促進(jìn)我國農(nóng)業(yè)機(jī)械化水平提升提供參考。同時(shí)，研究結(jié)果也有助于農(nóng)機(jī)生產(chǎn)、銷售相關(guān)企業(yè)了解區(qū)域市場需求，把握市場機(jī)會(huì)，制定科學(xué)合理的發(fā)展戰(zhàn)略。

1 數(shù)據(jù)來源與研究方法

1.1 數(shù)據(jù)來源

本研究采用的農(nóng)業(yè)機(jī)械總動(dòng)力數(shù)據(jù)、第一產(chǎn)業(yè)增加值數(shù)據(jù)、耕地資源(面積)數(shù)據(jù)、農(nóng)用地?cái)?shù)據(jù)和GDP數(shù)據(jù)主要來源于2000—2017年的《中國農(nóng)村統(tǒng)計(jì)年鑒》《中國統(tǒng)計(jì)年鑒》《中國城市統(tǒng)計(jì)年鑒》，對(duì)于缺失數(shù)據(jù)的地區(qū)，通過我國31個(gè)省(自治區(qū)、直轄市)的統(tǒng)計(jì)年鑒或統(tǒng)計(jì)公報(bào)進(jìn)行補(bǔ)充，其中，農(nóng)業(yè)機(jī)械總動(dòng)力主要包括大中型拖拉機(jī)、大中型拖拉機(jī)配套農(nóng)具、小型拖拉機(jī)、小型拖拉機(jī)配套農(nóng)具、農(nóng)用排灌電動(dòng)機(jī)、農(nóng)用排灌柴油機(jī)、農(nóng)用水泵、聯(lián)合收獲機(jī)、機(jī)動(dòng)脫粒機(jī)和節(jié)水灌溉類機(jī)械等。我國9大農(nóng)業(yè)區(qū)，以及各省(自治區(qū)、直轄市)的行政區(qū)劃和耕地資源分布數(shù)據(jù)均來自中國科學(xué)院資源環(huán)境數(shù)據(jù)中心(http://www.resdc.cn/Default.aspx)。

1.2 研究方法

1.2.1 GIS空間分析

以2000年的地均農(nóng)業(yè)機(jī)械總動(dòng)力數(shù)據(jù)為基期，運(yùn)用ArcGIS 10.2的空間分析功能，結(jié)合自然斷點(diǎn)法分別將2000—2017年9大農(nóng)業(yè)區(qū)和31個(gè)省(自治區(qū)、直轄市)的農(nóng)業(yè)機(jī)械總動(dòng)力、地均農(nóng)業(yè)機(jī)械總動(dòng)力劃分為5個(gè)等級(jí)(表1)。

1.2.2 相關(guān)性分析

通過Pearson相關(guān)系數(shù)(r)來衡量變量之間聯(lián)系的緊密程度：

(1)

(2)

(3)

(4)

式(1)～(4)中：X、Y是變量，lXX表示X的離均差平方和，lYY表示Y的離均差平方和，lXY表示X、Y的離均差積和。

r的取值介于-1～1，r>0表示正相關(guān)，r<0表示負(fù)相關(guān)，r=0表示零相關(guān)。|r|表明2個(gè)變量的相關(guān)程度，值越大，表明相關(guān)性越強(qiáng)，聯(lián)系越緊密(表2)。

表1 地均農(nóng)業(yè)機(jī)械總動(dòng)力等級(jí)劃分

Table 1 Classification of total agricultural machinery power per hectare kW·hm-2

等級(jí)Grade農(nóng)業(yè)區(qū)Agricultural area/(kW·hm-2)省域Provincial area/(kW·hm-2)低 Lowest0～0.150～0.5較低 Low0.15～0.300.5～1一般 Middle0.30～0.451～2較高High0.45～0.602～4高Highest>0.60>4

表2 |r|值范圍與相關(guān)程度

Table 2 |r| value range and according relevance

|r| 相關(guān)性Correlation0～0.2極低 Lowest0.2～0.4低 Low0.4～0.7中度 Middle0.7～0.9高 High0.9～1.0極高 Highest

2 結(jié)果與分析

2.1 農(nóng)業(yè)區(qū)農(nóng)業(yè)機(jī)械總動(dòng)力演變

2000年，我國地均農(nóng)業(yè)機(jī)械總動(dòng)力整體處于中低水平，但區(qū)域間差異明顯，兩極化問題突出，地均農(nóng)業(yè)機(jī)械總動(dòng)力水平高的區(qū)域與低的區(qū)域相差7.5倍，最大差值1.051 kW·hm-2(圖1)。9大農(nóng)業(yè)區(qū)中，青藏高原區(qū)(0.014 kW·hm-2)和北方干旱半干旱區(qū)(0.058 kW·hm-2)處于低等級(jí)，云貴高原區(qū)(0.168 kW·hm-2)、東北平原區(qū)(0.194 kW·hm-2)、四川盆地及周邊地區(qū)(0.230 kW·hm-2)和長江中下游地區(qū)(0.240 kW·hm-2)處于較低等級(jí)，華南區(qū)(0.330 kW·hm-2)處于一般等級(jí)，黃土高原區(qū)(0.480 kW·hm-2)處于較高等級(jí)，黃淮海平原區(qū)(1.065 kW·hm-2)處于高等級(jí)。

2017年，我國的地均農(nóng)業(yè)機(jī)械總動(dòng)力區(qū)域等級(jí)差異縮小，整體處于較高水平(圖1)。青藏高原區(qū)(0.037 kW·hm-2)和北方干旱半干旱區(qū)(0.140 kW·hm-2)仍處于低等級(jí)，云貴高原區(qū)(0.465 kW·hm-2)、東北平原區(qū)(0.554 kW·hm-2)、四川盆地及周邊地區(qū)(0.587 kW·hm-2)、長江中下游地區(qū)(0.504 kW·hm-2)和華南區(qū)(0.489 kW·hm-2)處于較高等級(jí)，黃土高原區(qū)(0.633 kW·hm-2)和黃淮海平原區(qū)(1.45 kW·hm-2)處于高等級(jí)。

2000—2017年，我國9大農(nóng)業(yè)區(qū)的地均農(nóng)業(yè)機(jī)械總動(dòng)力水平總體呈上升趨勢，由早期的“一強(qiáng)多弱”向“多強(qiáng)并存”格局轉(zhuǎn)變，即2000年只有黃淮海平原區(qū)的“一強(qiáng)”，但到2017年呈現(xiàn)出黃淮海平原區(qū)、黃土高原區(qū)、云貴高原區(qū)、東北平原區(qū)、四川盆地及周邊地區(qū)、長江中下游地區(qū)、華南區(qū)“多強(qiáng)”并存的局面。其間，傳統(tǒng)的農(nóng)業(yè)種植區(qū)機(jī)械總動(dòng)力水平提升速度相對(duì)平穩(wěn)，但青藏高原區(qū)、云貴高原區(qū)、東北平原區(qū)受國家政策的宏觀調(diào)控，農(nóng)業(yè)機(jī)械總動(dòng)力水平增長勢頭強(qiáng)勁。經(jīng)過17 a的發(fā)展，農(nóng)業(yè)機(jī)械總動(dòng)力低等級(jí)的區(qū)域雖然保持不變，但較低等級(jí)區(qū)域占比由44.4%降至0，一般等級(jí)區(qū)域占比由11.1%減少為0，較高等級(jí)區(qū)域占比由11.1%增長到55.6%，高等級(jí)區(qū)域占比由11.1%增長到22.2%。

如圖1所示，2000—2017年9大農(nóng)業(yè)區(qū)的農(nóng)業(yè)機(jī)械總動(dòng)力增長率從高到低依次為東北平原區(qū)(185.05%)>云貴高原區(qū)(176.70%)>青藏高原區(qū)(165.85%)>四川盆地及周邊地區(qū)(154.74%)>北方干旱半干旱區(qū)(140.35%)>長江中下游地區(qū)(110.18%)>華南區(qū)(48.44%)>黃淮海平原區(qū)(36.36%)>黃土高原區(qū)(31.87%)。

2.2 省域農(nóng)業(yè)機(jī)械總動(dòng)力演變

如圖2所示，2000年，全國農(nóng)業(yè)機(jī)械總動(dòng)力水平整體偏低，處于低和較低等級(jí)的區(qū)域占58.1%，處于一般等級(jí)的區(qū)域占12.9%，處于高和較高等級(jí)的區(qū)域占29.0%。其中，青藏高原區(qū)的西藏和青海，北方干旱半干旱區(qū)的內(nèi)蒙古和新疆，云貴高原區(qū)的云南和貴州，四川盆地及周邊地區(qū)的四川，東北平原區(qū)的黑龍江地均農(nóng)業(yè)機(jī)械總動(dòng)力水平最低，均低于0.5 kW·hm-2；黃土高原區(qū)的陜西，北方干旱半干旱區(qū)的甘肅和寧夏，東北平原區(qū)的吉林，長江中下游地區(qū)的江西和湖北，華南區(qū)的海南和福建，云貴高原區(qū)的廣西，四川盆地及周邊地區(qū)的重慶地均農(nóng)業(yè)機(jī)械總動(dòng)力低于1 kW·hm-2；東北平原區(qū)的遼寧，華南區(qū)的廣東，長江中下游地區(qū)的湖南，黃土高原區(qū)的山西的地均農(nóng)業(yè)機(jī)械總動(dòng)力水平均屬于一般等級(jí)；長江中下游地區(qū)的浙江和安徽、黃淮海平原區(qū)的北京的地均農(nóng)業(yè)機(jī)械總動(dòng)力水平屬于較高等級(jí)；黃淮海平原區(qū)的河南、河北、山東和天津，及長江中下游地區(qū)的江蘇、上海的地均農(nóng)業(yè)機(jī)械總動(dòng)力水平屬于高等級(jí)，均高于4 kW·hm-2。

如圖2所示，2017年，全國農(nóng)業(yè)機(jī)械總動(dòng)力水平整體提升明顯，農(nóng)業(yè)機(jī)械總動(dòng)力水平處于低和較低等級(jí)的區(qū)域占12.9%，處于一般等級(jí)的區(qū)域占54.8%，處于高和較高等級(jí)的區(qū)域占32.3%。其中：青藏高原區(qū)的西藏和青海，北方干旱半干旱區(qū)的內(nèi)蒙古仍然屬于低等級(jí)；北方干旱半干旱區(qū)新疆的地均農(nóng)業(yè)機(jī)械總動(dòng)力低于1 kW·hm-2，屬于較低等級(jí)；云貴高原區(qū)的云南、貴州和廣西，黃淮海平原區(qū)的北京，四川盆地及周邊地區(qū)的四川和重慶，東北平原區(qū)的黑龍江、吉林和遼寧，黃土高原的陜西和山西，北方干旱半干旱區(qū)的甘肅和寧夏，長江中下游地區(qū)的江西，以及華南區(qū)的海南、福建和廣東的地均農(nóng)業(yè)機(jī)械總動(dòng)力水平屬于一般等級(jí)；長江中下游地區(qū)的浙江、湖北、湖南和上海的地均農(nóng)業(yè)機(jī)械機(jī)械總動(dòng)力水平屬于較高等級(jí)；黃淮海平原區(qū)的河南、河北、山東和天津，長江中下游地區(qū)的江蘇、安徽的地均農(nóng)業(yè)機(jī)械總動(dòng)力水平屬于高等級(jí)。

LP、NCP、YGP、QTP、MLYP、HHP、SBSR、NASR、SC分別表示黃土高原區(qū)、東北平原區(qū)、云貴高原區(qū)、青藏高原區(qū)、長江中下游地區(qū)、黃淮海平原區(qū)、四川盆地及周邊地區(qū)、北方干旱半干旱區(qū)、華南區(qū)。 LP， NCP， YGP， QTP， MLYP， HHP， SBBR， NASR， SC represented Loess Plateau， the Northeast China Plain， the Yunnan-Guizhou Plateau， Qinghai-Tibet Plateau， middle and lower reaches of the Yangtze River， Huang-Huai-Hai Plain， Sichuan Basin and surrounding areas， arid and semi-arid area in North China， and South China， respectively.圖1 2000、2017年農(nóng)業(yè)區(qū)地均農(nóng)業(yè)機(jī)械化總動(dòng)力及其增長率Fig.1 Total agricultural machinery power per hectare and growth rate of agricultural area in 2000 and 2017

圖2 2000、2017年省域地均農(nóng)業(yè)機(jī)械化總動(dòng)力及其增長率Fig.2 Provincial total agricultural machinery power per hectare and growth rate in 2000 and 2017

2000—2017年，我國農(nóng)業(yè)機(jī)械總動(dòng)力總體上保持逐年增加趨勢，由2000年的52 573.6萬kW增加到2017年的98 783.3萬kW，增加了46 209.7萬kW，增長了87.9%。全國地均農(nóng)業(yè)機(jī)械總動(dòng)力由2000年的1.83 kW·hm-2升至2.64 kW·hm-2，增長了44.3%。其中，地均農(nóng)業(yè)機(jī)械總動(dòng)力水平處于低等級(jí)的區(qū)域占比由25.8%減少到9.7%，處于較低等級(jí)的區(qū)域占比由32.3%減少為3.2%，處于一般等級(jí)的區(qū)域占比由12.9%變?yōu)?4.8%，處于較高等級(jí)的區(qū)域占比由9.7%增長到12.9%，處于高等級(jí)的區(qū)域占比仍保持在19.4%。除北京、天津、山西、上海的地均農(nóng)業(yè)機(jī)械總動(dòng)力負(fù)增長外，其余區(qū)域的地均農(nóng)業(yè)機(jī)械總動(dòng)力都逐年提高，但因區(qū)域間自然資源稟賦、技術(shù)條件、發(fā)展機(jī)遇、政策影響等存在差異，地均農(nóng)業(yè)機(jī)械總動(dòng)力的增長速度也存在較大差異(圖2)。

2017年，西藏、青海和內(nèi)蒙古的地均農(nóng)業(yè)機(jī)械總動(dòng)力水平仍屬于低等級(jí)，但較2000年分別增加了356.86%、80.48%和157.99%；遼寧、廣東和山西的地均農(nóng)業(yè)機(jī)械總動(dòng)力水平仍屬于一般等級(jí)，但遼寧和廣東分別較2000年增加了65.33%和36.67%，而山西則減少了19.10%；浙江的地均農(nóng)業(yè)機(jī)械總動(dòng)力仍屬于較高等級(jí)，較2000年增長了4.13%；江蘇、河南、河北、山東、天津的地均農(nóng)業(yè)機(jī)械總動(dòng)力持續(xù)保持在高等級(jí)，但天津的地均農(nóng)業(yè)機(jī)械總動(dòng)力較2000年減少了21.69%。

相較于2000年，2017年新疆的地均農(nóng)業(yè)機(jī)械總動(dòng)力水平由低變?yōu)檩^低等級(jí)，地均農(nóng)業(yè)機(jī)械總動(dòng)力增長了210.01%；云南、四川、黑龍江和貴州的地均農(nóng)業(yè)機(jī)械總動(dòng)力水平由低變?yōu)橐话愕燃?jí)，分別增加了171.61%、163.16%、260.26%和252.63%；陜西、甘肅、吉林、江西、海南、廣西、福建、重慶和寧夏的地均農(nóng)業(yè)機(jī)械總動(dòng)力水平由較低變?yōu)橐话愕燃?jí)，分別增加了115.03%、90.99%、223.49%、155.97%、183.62%、149.22%、41.12%、130.62%和59.06%；湖北的地均農(nóng)業(yè)機(jī)械總動(dòng)力水平由較低轉(zhuǎn)為較高等級(jí)，增長了206.58%；湖南的地均農(nóng)業(yè)機(jī)械總動(dòng)力水平由一般轉(zhuǎn)為較高等級(jí)，增長了183.06%；安徽的地均農(nóng)業(yè)機(jī)械總動(dòng)力水平由較高轉(zhuǎn)為高等級(jí)，增長了112.13%；北京和上海的地均農(nóng)業(yè)機(jī)械總動(dòng)力水平呈下降趨勢，分別減少了66.56%和14.53%，其中，北京由較高等級(jí)轉(zhuǎn)為一般等級(jí)，上海由高等級(jí)轉(zhuǎn)為較高等級(jí)。

2.3 相關(guān)性分析

利用SPSS 19.0軟件分別對(duì)2000—2017年的第一產(chǎn)業(yè)增加值變化(一產(chǎn)變化)、農(nóng)業(yè)機(jī)械總動(dòng)力變化值和耕地(面積)變化值進(jìn)行分析處理，生成散點(diǎn)圖(圖3)，并進(jìn)行Pearson相關(guān)性分析。

由表3可知，農(nóng)業(yè)機(jī)械總動(dòng)力變化與一產(chǎn)變化和耕地變化的雙側(cè)顯著性檢測值均小于0.01，其中：一產(chǎn)變化與農(nóng)業(yè)機(jī)械總動(dòng)力變化的相關(guān)系數(shù)為0.735，說明兩者高度相關(guān)，相互影響作用比較明顯；耕地變化與農(nóng)業(yè)機(jī)械總動(dòng)力變化的相關(guān)系數(shù)為0.478，中度相關(guān)，相互影響作用一般。

如圖4所示，第一產(chǎn)業(yè)增加值占GDP值的比重總體上呈現(xiàn)逐年下降趨勢。但要指出的是，2000—2017年各省域的第一產(chǎn)業(yè)增加值都在增長，其中，增長最少的是上海和北京，分別增加了27.58億、30.45億元，增長最多的是四川和山東，分別增加了3 316.77億、3 564.14億元。耕地面積除北京、上海、江蘇下降外，其他省域較2000年都有不同幅度的增長，增長最少的是天津(1.28萬hm2)，增長最多的是黑龍江(649.17萬hm2)。第一產(chǎn)業(yè)增加值上升較少的北京和上海，其地均農(nóng)業(yè)機(jī)械總動(dòng)力增長率為負(fù)值。整體而言，第一產(chǎn)業(yè)增加值增長較多的區(qū)域，其農(nóng)業(yè)機(jī)械總動(dòng)力水平也基本保持較快的增長，但從全國范圍來看，耕地面積變化對(duì)農(nóng)業(yè)機(jī)械總動(dòng)力的影響不明顯，傳統(tǒng)農(nóng)業(yè)耕種區(qū)的農(nóng)業(yè)機(jī)械總動(dòng)力隨著耕地面積的增加會(huì)快速增長，而非傳統(tǒng)農(nóng)業(yè)耕種區(qū)的耕地面積增長與農(nóng)業(yè)機(jī)械總動(dòng)力增長間沒有較明顯的聯(lián)系。

圖3 2000—2017年一產(chǎn)變化、耕地變化與農(nóng)業(yè)機(jī)械總動(dòng)力變化的散點(diǎn)圖Fig.3 Scatter plot of changes in primary industry， cultivated land and total agricultural machinery power from 2000 to 2017

表3 農(nóng)業(yè)機(jī)械總動(dòng)力變化與一產(chǎn)變化、耕地變化的Pearson相關(guān)性

Table 3 Correlation within changes of total agricultural machinery power， primary industry and cultivated land

指標(biāo)Indexr P一產(chǎn)變化Primary industry change0.735<0.01耕地變化 Cultivated land change0.478<0.01

3 結(jié)論

基于2000—2017年我國農(nóng)業(yè)機(jī)械總動(dòng)力的相關(guān)統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù)，利用ArcGIS軟件的空間分析功能，分別探究9大農(nóng)業(yè)區(qū)和全國31個(gè)省(自治區(qū)、直轄市)的地均農(nóng)業(yè)機(jī)械總動(dòng)力空間演變特征，并結(jié)合Pearson相關(guān)系數(shù)對(duì)農(nóng)業(yè)機(jī)械總動(dòng)力變化、一產(chǎn)變化和耕地變化進(jìn)行相關(guān)性分析，主要結(jié)論如下：

圖4 2000—2017年第一產(chǎn)業(yè)增加值占GDP的比重Fig.4 Ratio of added value of primary industry to GDP from 2000 to 2017

(1)經(jīng)過近17 a的發(fā)展，我國的農(nóng)業(yè)機(jī)械化水平不斷提高，但9大農(nóng)業(yè)區(qū)的農(nóng)業(yè)機(jī)械總動(dòng)力仍存在較明顯差異，總體上由“一強(qiáng)多弱”演變成“多強(qiáng)并存”，農(nóng)業(yè)機(jī)械總動(dòng)力水平高的區(qū)域由單一的黃淮海平原區(qū)擴(kuò)大到東北平原區(qū)、黃淮海平原區(qū)、長江中下游地區(qū)、黃土高原區(qū)、四川盆地及周邊地區(qū)、華南區(qū)。受耕地總量和自然資源條件的限制，青藏高原區(qū)和北方干旱半干旱區(qū)地均農(nóng)業(yè)機(jī)械總動(dòng)力雖然以165.85%和140.35%的增長率增加，但其基數(shù)較低，農(nóng)業(yè)機(jī)械化總動(dòng)力水平仍維持在低等級(jí)。

(2)省域間農(nóng)業(yè)機(jī)械總動(dòng)力水平發(fā)展不均衡。山東、河南、河北等傳統(tǒng)農(nóng)業(yè)大省，擁有良好的耕地資源，其農(nóng)業(yè)機(jī)械總動(dòng)力水平處于高等級(jí)，且保持相對(duì)平穩(wěn)狀態(tài)。4個(gè)直轄市的地均農(nóng)業(yè)機(jī)械總動(dòng)力除重慶增長外，均呈現(xiàn)負(fù)增長。

(3)農(nóng)業(yè)機(jī)械總動(dòng)力變化與一產(chǎn)變化有顯著的相關(guān)性，其相互影響的程度較明顯，但與耕地變化的相關(guān)性一般，各地的資源稟賦、地形地貌等條件都可能會(huì)影響農(nóng)業(yè)機(jī)械總動(dòng)力的空間演化特征。

本文僅就農(nóng)業(yè)機(jī)械總動(dòng)力的空間演變及其與一產(chǎn)和耕地變化的相關(guān)性進(jìn)行了分析。雖然農(nóng)業(yè)機(jī)械總動(dòng)力是衡量農(nóng)業(yè)機(jī)械化水平的重要組成部分，但其并不能完全代表各地的農(nóng)業(yè)機(jī)械化發(fā)展水平。近年來，現(xiàn)代型、智慧型農(nóng)業(yè)機(jī)械不斷涌現(xiàn)，國家也出臺(tái)了一系列惠農(nóng)補(bǔ)貼政策，區(qū)域間的資金投入力度和農(nóng)村勞動(dòng)力流動(dòng)轉(zhuǎn)移等也都存在較大的差異。應(yīng)綜合考慮這些影響因素，才能更加準(zhǔn)確地判定區(qū)域間農(nóng)業(yè)機(jī)械化水平的真實(shí)差異，從而為進(jìn)一步因地制宜地制定合理的補(bǔ)貼政策、創(chuàng)造良好的耕作環(huán)境等提供科學(xué)依據(jù)。