基于SPSS的江苏省农机化发展影响因素多元回归分析_肖体琼0引言农机化作为农村经济系统中的子系统，其发展受诸多环境因素制约，农机化发展环境可分为自然环境、经济环境、社会文化环境，每一部分又由许多不同的要素构成，这些要素对农机化的发展起着制约、推动和支撑的作用[1]。江苏作为经济强省和农业强省，正在率先通过提升农机化水平转变农业发展方式，2022年，江苏省开始实施农业现代化工程十项行动计划，其中第六项是农业机械化行动计划，提出了2022年农业生产综合机械化水平达到78%，2022年农业综合机械化水平达到83%以上，苏南、苏中地区基本实现农业生产机械化，苏北有条件地区基本实现农业生产机械化的目标。要实现以上目标，就必须从农机化发展政策扶持、农机科技创新、提高农业生产关键领域和薄弱环节的装备技术创新水平等各方面加大力度，因此有必要对农业发展与农机化的相互关系进行深入研究。1数据和方法1.1回归分析法在农机化发展研究中，因素分析至关重要，因素分析方法较多，如因素比较分析、指数因素分析法、增量因素分析法、微积分因素分析法、相关和回归因素分析法、生产函数因素分析法等。通过对比各种方法的特点，该研究拟采用逐步回归分析方法(stepwisemultipleregressionanalysis)进行分析，此法是根据统计准则依序选取自变量进入回归模型，是一种探索性的复回归方法，同时使用前进选取法(forwardMethod)与后退删除法(backwardmethod)两种方法，运用计算机特性筛选出一个最佳的复回归分析模型。采用逐步回归分析法时，被选取进入回归模型的自变量对因变量的预测力均会达到显著性，个别回归系数显著件检验的t值或增加的解释变量的F值的显者性(sig)均会小于0.05，而没有进入回归模型的自变量对基于SPSS的江苏省农机化发展影响因素多元回归分析*肖体琼1,2，何春霞1，陈永生2，崔思远2，常春2摘要：为研究江苏省农机化发展的主导因素，对11010~2022年江苏省农业统计数据进行了收集整理，建立多元线性回归数学模型，运用统计分析软件SPSS对影响农业经济发展的影响因素进行逐步法回归分析，结果表明选取的变量中，农机总动力对农业生产总值的贡献最大，其次是乡村劳动力人数和化肥施用量；对影响农作物播种面积的影响因素进行了分析，结果表明大中型拖拉机配套农具数量对农作物播种面积具有积极贡献，联合收割机数量与农作物播种面积出现负相关情况。为研究江苏省农机化发展趋势和政策建议提供了依据。关键词：农机化；SPSS；多元回归分析；影响因素：F323.3文献标识码：A：2095-5553(2022)03-0263-05肖体琼,何春霞,陈永生,崔思远,常春.基于SPSS的江苏省农机化发展影响因素多元回归分析[J].中国农机化学报,2022,35(3):263~267XiaoTiqiong,HeChunxia,ChenYongsheng,Cuisiyuan,Changchun.Researchoninfluencingfactorsonagriculturalmecha-nizationin激angsuprovincebasedonSPSSmultipleregressionanalysis[J].JournalofChineseAgriculturalMechanization,2022,35(3):263~267收稿日期：2022年3月7日*项目基金：国家科技支撑计划课题(2022BAD08B03)第一作者：肖体琼，女，1974年生，四川万源人，副研究员，博士生；研究方向为农业机械化工程。E-mail:xiaotiqiong@s://wwsodocs/doc/cb3710894通讯作者：何春霞，女，1960年生，教授，博士生导师；研究方向为农机化工程。DOI:10.13733/j.jcam.issn.2095-5553.2022.03.065(1.南京农业大学工学院，南京，210131；2.农业部南京农业机械化研究所，南京，210114)中国农机化学报JournalofChineseAgriculturalMechanization第35卷第3期2022年5月Vol.35No.3May.2022本文：网络收集与整理，如有侵权，请联系作者删除，谢谢！