食品机械的影响分析和模拟预测

姚一建

(诸暨市经济特产站，浙江 诸暨 311300)

食品机械是把食品原材料进行加工处理，形成食品的过程中所应用的机械设备和装置。食品机械可以分成食品加工机械和食品包装机械[1]。我国的食品加工有很长的历史，但是食品机械加工历史却比较短。以前的食品加工大多数都是手工加工，效率较低、产品质量不稳定。随着中国经济的发展，居民对食品的需求越来越大，对食品机械的要求越来越高[2]。我国大部分食品消费来自没有加工的农业产品，每年都会因为缺少必要的食品机械而造成较大的损失[3]。中国的食品机械产品大都来自国外或者仿造，导致国外大型高端产品占据我国的食品机械市场。随着食品机械的不断发展，工业机器、智能控制、图像传感技术和新材料等在食品机械领域的运用越来越广泛，食品机械的发展趋势向智能化、规模化、环保化、数字化方向迈进[4]。国内食品机械的生产大多数是以生产单机为主，并不像国外大都是成套生产，国产设备的品类无法满足国内食品和包装企业的需要。我们国家的食品机械还存在很多问题，质量不稳定、成本高、技术含量低、产品的种类少，开发力度也不够。我国食品机械行业应该开发新的环保材料，加强科学技术的投入，加大专业人士的培养[5]。食品机械的发展前景很大，民以食为天，食品机械的发展与人们的生活密切相关，将来我国对食品机械的需求只会越大[6-7]。

1 材料与方法

1.1 模板变量的选择

居民食品消费对食品的生产有巨大的影响，间接地对食品机械的影响，因此，本研究选取居民食品消费作为因变量。如何定量分析各种影响因素对食品机械化发展的作用，并把重要的影响因素转化为可量化的经济指标。以下是对食品机械的影响因素：机械工业食品机械出口总额、机械工业食品机械出口总值、机械工业食品机械进口总值、机械工业食品机械出口总值同比增长、机械工业食品机械进口总值同比增长、农业总产值、食品制造业企业数。因此初步确定，机械工业食品机械出口总额X1、机械工业食品机械出口总值X2、机械工业食品机械进口总值X3、机械工业食品机械出口总值同比增长X4、机械工业食品机械进口总值同比增长X5、农业总产值X6、食品制造业企业数X7，作为影响居民食品消费Y的自变量。

1.2 数据的获取

本文在中国知网以关键词(食品机械产量、食品消费等)对2007—2016年的数据进行建模分析。

1.3 数据的分析与处理

1.3.1 模型单因素筛查

为了保证多元线性回归模型的合理性与准确性，需要计算和分析每个因素之间的相关系数，从而得出变量之间的相关关系，只有与因变量呈高度相关的自变量才适合引入模型，保证模型回归的精确程度。通常将相关程度分为以下几种情况：∣R∣≥0.8，高度相关；0.5≤∣R∣<0.8，中度相关；0.3≤∣R∣<0.5，低度相关。∣R∣<0.3时，相关程度极弱，可视为不相关。根据收集的原始数据，可计算得到它们之间的相关系数如表1。由表2可知：X1、X2、X3、X4、X5、X6、X7与居民消费价格指数Y呈高度相关的指标作为自变量引入模型；相关性分析还表明，自变量X1、X2、X3、X4、X5、X6、X7之间存在比较好的共线性。

表1 食品机械影响因素相关性分析

表2 食品机械的影响因素

1.3.2 多元线性回归模型的选择

有多个因素对食品机械造成影响，并且自变量时间序列之间依旧会存在共线性问题，若采用逐步线性回归，会导致回归模型中的随机误差存在自相关。因此，本文采用多元线性回归模型进行研究分析并对此模型进行统计检验与修正，模型整体拟合度较高，另外选定的解释变量对居民消费水平的解释程度较高。

1.3.3 多元线性回归模型的建立

自相关时间序列回归分析的回归模型可用式(1)表示：

Y=a+K1X1+K2X2+K3X3+K4X4+K5X5+K6X6+K7X7。

(1)

式中a为常数量，K1、K2、K3、K4、K5、K6、K7为模型中的系数。在SPSS软件中利用自相关回归分析法进行回归分析。

1.3.4 多元线性回归模型的验证

将2007—2016年数据作为验证，并通过式(2)计算偏差率：

d=100%(Pi-Oi)/Oi。

(2)

式中：d为偏差率，值越低则模拟结果越优秀；Pi为模拟值；Oi为实测值。

2 结果与分析

2.1 模型自变量的确定

农业总产值因素与居民食品消费高度相关(R>0.8)，机械工业食品机械出口总值、机械工业食品机械进口总值的因素与居民食品消费中度相关(0.5≤∣R∣≤0.8)，机械工业食品机械出口总额、机械工业食品机械进口总值同比增长，低度相关(0.3≤∣R∣≤0.5)，所以导出模型自变量机械工业食品机械出口总额X1、机械工业食品机械出口总值X2、机械工业食品机械进口总值X3、机械工业食品机械出口总值同比增长X4、机械工业食品机械进口总值同比增长X5、农业总产值X6、食品制造业企业数X7。

2.2 居民食品消费与影响因素的时序变化特征

机械工业食品机械出口总额自2007年到2011年始终保持稳定的增长，从2011年到2012年由于受到国内外众多因素的影响，机械工业进出口增幅有所回落，从2012年到2016年持续增长(表2)。农业总产值、机械工业食品机械进口总值、机械工业食品机械出口总值自2007年到2016年始终保持稳定的增长。

2.3 回归模型建立

Y=28.881-0.000 000 199X2-0.000 000 773 2X3+0.015X4-0.008X5+0.000 000 208 1X6+0.001X7。

模型通过方程和参数的显著性检验，所以可以确定这3个因素是作为居民食品消费的关键影响因素，并用这些因素来解释居民食品消费的变化规律及其原因。

通过表3的标准系数分析可知，机械工业食品机械出口总额标准系数为-2.739、机械工业食品机械出口总值标准系数为-0.268、机械工业食品机械进口总值标准系数为-0.885、机械工业食品机械出口总值同比增长标准系数为2.40、机械工业食品机械进口总值同比增长标准系数为-1.669、农业总产值标准系数为3.778、食品制造业企业数标准系数为0.732。

表3 居民食品消费影响因素

3 讨论

通过本文的数据分析，在过去的10 a中，中国的食品机械行业呈上升趋势，居民食品消费、农业总产值成为了食品机械发展的关键因素，他对食品机械的发展有非常显著的贡献。但是食品机械的发展需要大量科技人员的投入以及新型技术的开发。鉴于此，我们可以通过下面几个方面来努力促进食品机械的发展：

3.1 自主创新设计

我国的食品机械技术多为模仿，自主知识产权较少，随着经济全球化，食品机械逐渐进入知识保护产权，我国的食品机械也必须坚持自主创新设计，才能有更好的发展[8]。特别是经济社会发展的新阶段，食品需求也越来越呈现出复杂化的趋势，但也从另一方面强迫食品机械行业快速发展。传统的食品机械设备难以满足现代化制造的需要，智能控制技术在食品机械领域的应用将有助于促进食品机械智能化，推动机械制造业的创新与转型，提升核心技术的竞争，实现长期持续快速发展[9]。

“十三五”后食品机械行业高度重视自主创新设计，提高信息控制水平，特别是远程智能控制，基本实现并充分满足了新时期食品工业的发展需要，食品机械自主创新势在必行[10]。目前中国企业的竞争越来越激烈，过去依靠数量、价格取胜的优势已不复存在。应用智能控制技术，实现食品生产制造全过程的自动化、智能化控制，提高食品生产效率和质量，促进食品产业转型升级，建立更强的核心竞争力，达到稳定、可持续发展的目的[11]。

3.2 加大专业技术人员的培养

食品机械的开发需要大量的专业人员[12]。提高食品机械人员的素质教育，包括学历的提高和专业技术的培训教育。食品机械的人才培养存在着严重的人才流失问题[13]。食品机械和设备制造企业的人才流失严重，主要反映在工作环境、工资、管理模式等。在工作环境方面，大多数企业对生产环境不重视，导致专业技术人员工作环境脏乱。薪酬整体水平较低，由于大多数机械设备制造企业没有掌握创新科技，难以提高食品机械附加值，导致企业效益差，员工工资低，人才流失严重。企业缺乏人才培养意识。面对人才缺口，国内食品机械设备制造企业尚未形成系统的人才培养体系，不能有效缓解人才短缺的问题。在人才培养方面，企业片面追求生产效率，没有充分认识到人才培养和储备的重要性，没有形成系统培养的观念和机制，导致企业人才培养基本没有。

4 小结

本文以2007—2016年的中国居民食品消费变化为研究对象，通过对机械工业食品机械出口总额、机械工业食品机械出口总值、机械工业食品机械进口总值、机械工业食品机械出口总值同比增长、机械工业食品机械进口总值同比增长、农业总产值、食品制造业企业数进行线性回归分析，建立多元线性回归模型，模型模拟，对食品机械的未来发展趋势提供科学依据。