摘要:對(duì)社會(huì)主義新農(nóng)村建設(shè)水平進(jìn)行綜合評(píng)價(jià)，首先要建立一個(gè)科學(xué)的評(píng)價(jià)指標(biāo)體系#65377;對(duì)于建立的27項(xiàng)指標(biāo)的評(píng)價(jià)指標(biāo)體系，運(yùn)用因子分析法構(gòu)建數(shù)學(xué)模型，對(duì)2005年全國(guó)的新農(nóng)村建設(shè)水平進(jìn)行綜合評(píng)價(jià)#65377;提出能綜合反映新農(nóng)村建設(shè)水平的五大主因素，并對(duì)其分別命名為農(nóng)民生活水平因素#65380;農(nóng)業(yè)現(xiàn)代化因素#65380;精神文明因素#65380;農(nóng)村改革因素#65380;農(nóng)村環(huán)境因素#65377;得出中國(guó)社會(huì)主義新農(nóng)村建設(shè)水平不高#65380;各地區(qū)發(fā)展不均衡#65380;地區(qū)內(nèi)部各因素發(fā)展不均衡的結(jié)論#65377;

關(guān)鍵詞:社會(huì)主義新農(nóng)村;評(píng)價(jià)指標(biāo)體系;因子分析法;數(shù)學(xué)模型

中圖分類號(hào):F320 文獻(xiàn)標(biāo)志碼:A 文章編號(hào):1673-291X(2007)06-0039-02

一、社會(huì)主義新農(nóng)村評(píng)價(jià)指標(biāo)的建立

指標(biāo)體系分為三個(gè)部分，27項(xiàng)指標(biāo)#65377;一是新型農(nóng)民指標(biāo)，包括反映農(nóng)民素質(zhì)的農(nóng)民受教育年限#65380;農(nóng)民專業(yè)技能培訓(xùn)時(shí)間#65380;農(nóng)民思想觀念更新程度#65380;農(nóng)民經(jīng)營(yíng)管理水平四個(gè)指標(biāo);反映農(nóng)民生活水平的農(nóng)民人均純收入和農(nóng)民消費(fèi)水平指標(biāo);反映農(nóng)民組織化程度的農(nóng)民加入合作組織比率和農(nóng)民合作生產(chǎn)經(jīng)營(yíng)程度指標(biāo);反映農(nóng)民實(shí)際就業(yè)程度的就業(yè)程度指標(biāo)#65377;二是發(fā)達(dá)農(nóng)業(yè)指標(biāo)，包括反映農(nóng)業(yè)現(xiàn)代化程度的農(nóng)業(yè)物質(zhì)裝備程度指標(biāo)#65380;農(nóng)業(yè)科學(xué)化水平指標(biāo)#65380;農(nóng)業(yè)社會(huì)化水平指標(biāo);農(nóng)業(yè)可持續(xù)化指標(biāo);農(nóng)業(yè)產(chǎn)業(yè)化程度指標(biāo)#65377;三是和諧農(nóng)村指標(biāo)，包括反映農(nóng)村經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平的農(nóng)村經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)率#65380;經(jīng)濟(jì)結(jié)構(gòu)優(yōu)化程度#65380;農(nóng)業(yè)附加值比重三個(gè)指標(biāo);反映農(nóng)村政治民主程度的農(nóng)民對(duì)村政務(wù)公開滿意率#65380;重大村務(wù)決策事項(xiàng)村民參與率#65380;村民對(duì)“兩委”滿意率三項(xiàng)指標(biāo);反映農(nóng)村社會(huì)和諧程度的農(nóng)村道路硬化率#65380;農(nóng)村社會(huì)保障程度#65380;農(nóng)村合作醫(yī)療覆蓋面#65380;農(nóng)村文化事業(yè)發(fā)展水平四項(xiàng)指標(biāo);反映農(nóng)村鄉(xiāng)風(fēng)文明程度的農(nóng)村合法生育率和農(nóng)村刑事犯罪發(fā)生率指標(biāo);還有反映農(nóng)村環(huán)境美化程度的農(nóng)村綠化程度指標(biāo)#65377;

二、社會(huì)主義新農(nóng)村建設(shè)綜合評(píng)價(jià)模型的建立

運(yùn)用因子分析法建立綜合評(píng)價(jià)模型，具體來說，可以分為以下幾個(gè)步驟:

1.選擇因子變量，構(gòu)建新農(nóng)村建設(shè)待評(píng)原始指標(biāo)體系矩陣#65377;

2.將各變量的原始數(shù)據(jù)值進(jìn)行標(biāo)準(zhǔn)化變換，標(biāo)準(zhǔn)化處理可以消除指標(biāo)量綱和數(shù)量級(jí)大小不同對(duì)因子分析的影響#65377;

3.計(jì)算各變量觀察值之間的相關(guān)系數(shù)矩陣R#65377;相關(guān)系數(shù)矩陣可以反映樣本與各個(gè)變量之間相關(guān)程度的大小#65377;

4.測(cè)算相關(guān)系數(shù)矩陣R的特征方程#65380;特征向量矩陣與特征值及方差貢獻(xiàn)率#65380;累積貢獻(xiàn)率#65377;

5.計(jì)算因子載荷#65377;

6.因子載荷矩陣的旋轉(zhuǎn)#65377;

7.計(jì)算因子分?jǐn)?shù)及分類#65377;

8.計(jì)算綜合得分值#65380;排序及判定核心競(jìng)爭(zhēng)力#65377;

按照結(jié)果就可以分析各個(gè)省份新農(nóng)村建設(shè)的狀況，而且按照綜合得分值的大小還可以對(duì)各個(gè)省份新農(nóng)村建設(shè)的成果進(jìn)行先后次序的排列，以比較各個(gè)省份新農(nóng)村建設(shè)成效的大小#65377;

三、對(duì)全國(guó)新農(nóng)村建設(shè)的實(shí)證分析

(一)實(shí)際中各項(xiàng)指標(biāo)數(shù)據(jù)的搜集和處理

在研究中，筆者旨在建立一個(gè)對(duì)社會(huì)主義新農(nóng)村建設(shè)的綜合評(píng)價(jià)模型，要建立這么一個(gè)模型，需要搜集大量的數(shù)據(jù)，而且要求這些數(shù)據(jù)必須來源可靠#65380;相互可比#65377;由于統(tǒng)計(jì)資料收集非常困難，并且有關(guān)的數(shù)據(jù)工作量很大，故本文只對(duì)所得到的系統(tǒng)2005年的相關(guān)資料作為一個(gè)橫截面進(jìn)行研究#65377;

統(tǒng)計(jì)指標(biāo)按照作用趨向的不同，可以分為正向指標(biāo)#65380;逆向指標(biāo)和適度指標(biāo)三類#65377;正向指標(biāo)指那些數(shù)值越大越好的統(tǒng)計(jì)指標(biāo)，逆向指標(biāo)則是數(shù)值越小越好的指標(biāo)，而適度指標(biāo)指數(shù)值既不能太大，也不能太小的指標(biāo)(張崇甫等，1995)#65377;譬如，農(nóng)民人均純收入就是一個(gè)正向指標(biāo)，而農(nóng)村刑事犯罪發(fā)生率則是一個(gè)逆向指標(biāo)#65377;對(duì)逆向指標(biāo)一般需要首先轉(zhuǎn)換成正向指標(biāo)，進(jìn)而進(jìn)行無量綱化處理#65377;對(duì)逆向指標(biāo)的正向化方法一般采用取倒數(shù)的方法，對(duì)其進(jìn)行倒數(shù)的正向化處理#65377;

(二)綜合分析及其結(jié)果

因素分析的主要步驟包括:抽取共同因子#65380;旋轉(zhuǎn)因子軸并對(duì)提出的因子進(jìn)行解釋#65380;計(jì)算樣本單位的因子得分(袁方#65380;王漢生，2004)#65377;對(duì)于因子分析，我們可以借助統(tǒng)計(jì)分析軟件SPSS11.5完成#65377;

進(jìn)行因子分析，通常要進(jìn)行取樣適宜性檢驗(yàn)，其統(tǒng)計(jì)量為KMO(Kaiser-Meyer-Olkin Measure of Sampling Adequacy)指標(biāo)#65377;KMO值較小時(shí)，表明觀測(cè)變量間的共同因素較少，不適合做因子分析#65377;通常對(duì)該指標(biāo)值的優(yōu)劣判斷標(biāo)準(zhǔn)為該指標(biāo)值在0.9 以上，非常好;0.8-0.9，好;0.7-0.8，一般;0.6-0.5，差;0.5以下，不能接受(Joseph .F，1995)#65377;通過分析，KMO的值為0.708，該值在0.7以上，屬于一般水平，表明這27項(xiàng)指標(biāo)數(shù)據(jù)適宜做因子分析#65377;

由于可觀測(cè)因素變量的計(jì)量單位不同，需要對(duì)原始數(shù)據(jù)矩陣進(jìn)行標(biāo)準(zhǔn)化(無量綱化)處理，并求出其相關(guān)系數(shù)矩陣，對(duì)相關(guān)系數(shù)矩陣計(jì)算其特征值#65380;(旋轉(zhuǎn))貢獻(xiàn)比例值和累計(jì)貢獻(xiàn)比例值#65377;由分析結(jié)果可知，變量相關(guān)系數(shù)矩陣的5大特征值分別為40.357#65380;17.676#65380;11.909#65380;7.412#65380;5.983，其累計(jì)貢獻(xiàn)率達(dá)到83.336，即它們可共同解釋原始變量標(biāo)準(zhǔn)化方差的83%#65377;同時(shí)，因素共同度(Communalitie)在0.591-0.964之間，說明全體變量能較好地被5個(gè)主因素解釋，選擇的5個(gè)主因素的信息已能比較充分地反映和代表各個(gè)樣本省(市)社會(huì)主義新農(nóng)村建設(shè)的綜合水平#65377;

進(jìn)而計(jì)算得到由原始變量指標(biāo)的線性組合構(gòu)成的新的綜合變量及5個(gè)主因素上的單項(xiàng)因素得分F1-F5#65377;為了求得一個(gè)能夠綜合反映各個(gè)新農(nóng)村建設(shè)整體水平的綜合分?jǐn)?shù)?熏本文以5大主因素的貢獻(xiàn)率為權(quán)數(shù)，定義社會(huì)主義新農(nóng)村建設(shè)水平綜合因素得分為ΣF=0.40357F₁+0.17676F₂+0.11909F3+0.07412F₃+0.05983F₄

從而獲得31個(gè)省(市)社會(huì)主義新農(nóng)村建設(shè)水平的綜合得分#65377;因素得分的含義是，綜合得分值越高，說明社會(huì)主義新農(nóng)村建設(shè)的越好#65377;如果得分為正(大于0)，意味著新農(nóng)村建設(shè)水平在全國(guó)平均水平之上;得分為負(fù)(小于0)，則表明在全國(guó)平均水平以下#65377;

由因素分析結(jié)果可以看出:

第1主因素在農(nóng)民人均純收入#65380;農(nóng)民消費(fèi)水平#65380;農(nóng)民實(shí)際就業(yè)程度等指標(biāo)上具有很大的載荷和解釋能力，因此，我們將其定義農(nóng)民生活水平因素#65377;

第2主因素在農(nóng)民經(jīng)營(yíng)管理水平#65380;農(nóng)業(yè)科學(xué)化水平等指標(biāo)上具有一定或較高的正載荷和相關(guān)性#65377;表明農(nóng)業(yè)現(xiàn)代化水平對(duì)社會(huì)主義新農(nóng)村建設(shè)水平的提高具有重要意義，我們把其定義為農(nóng)業(yè)現(xiàn)代化因素#65377;

第3主因素在農(nóng)民平均受教育年限#65380;農(nóng)民思想觀念更新程度等指標(biāo)上具有一定或較高的正載荷和相關(guān)性，我們把這一主因素定義為精神文明因素#65377;

第4主因素在農(nóng)業(yè)產(chǎn)業(yè)化程度#65380;農(nóng)村經(jīng)濟(jì)結(jié)構(gòu)優(yōu)化程度等指標(biāo)上具有較高的正載荷和相關(guān)性，因此，可定義第4主因素為農(nóng)村改革因素#65377;

第5主因素在農(nóng)村道路硬化率#65380;農(nóng)村綠化程度上具有較大的正載荷和相關(guān)性，我們將其定義為農(nóng)村環(huán)境因素#65377;

綜合分析結(jié)果顯示:31個(gè)省(市)的社會(huì)主義新農(nóng)村建設(shè)水平可以明顯地劃分為四種類型:發(fā)達(dá)型#65380;較發(fā)達(dá)型#65380;一般型和落后型#65377;第一種類型包括上海#65380;北京#65380;浙江#65380;天津四省(市)，其得分在0.5以上;第二種類型包括山東#65380;江蘇#65380;福建#65380;廣東四個(gè)沿海省份還有東北三省，其得分介于0到0.5之間;第三種類型則主要是河北#65380;山西#65380;陜西為代表的中國(guó)中部地區(qū)的省份以及西北農(nóng)業(yè)自然條件相對(duì)較好的·新疆維吾爾自治區(qū);第四種類型主要集中在中國(guó)廣大的西部和西南地區(qū)，多為自然資源#65380;經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平落后地區(qū)#65377;第三#65380;四種類型得分都在0分以下#65377;

四、結(jié)論

本文在研究方法上，采用定量研究和定性分析有機(jī)結(jié)合的方法#65377;方法模型主要運(yùn)用了最為先進(jìn)和科學(xué)的社會(huì)學(xué)多元統(tǒng)計(jì)分析模型，即因子分析模型，彌補(bǔ)了簡(jiǎn)單的綜合評(píng)分法等其他方法的不足，同時(shí)，克服了專家打分法帶來的主觀性#65377;從得到的研究結(jié)果來看，和實(shí)際的客觀情況保持了很好的一致性，也符合經(jīng)驗(yàn)的定性判斷，這正好印證了因子分析和聚類分析的科學(xué)性和先進(jìn)性#65377;

從本文分析得出的結(jié)論看，首先是總體水平不高，從因子分析的綜合得分來看，有19個(gè)(超過60%)的省份水平處在全國(guó)平均水平以下#65377;這說明我國(guó)新農(nóng)村建設(shè)還處在起步階段，建設(shè)新農(nóng)村是一個(gè)長(zhǎng)期的#65380;艱苦的過程#65377;其次，中國(guó)東西部新農(nóng)村建設(shè)的差距過大，除了東部幾個(gè)發(fā)達(dá)省(市)之外，廣大中西部的省(市)都還處在“零度”以下，農(nóng)業(yè)還很落后，農(nóng)村還很窮，農(nóng)民生活還非常艱苦#65377;最后，在同樣水平的農(nóng)村地區(qū)，新農(nóng)村建設(shè)的各項(xiàng)指標(biāo)發(fā)展也不均衡#65377;因此，對(duì)于新農(nóng)村建設(shè)，我們就應(yīng)該繼續(xù)從政策#65380;經(jīng)濟(jì)上對(duì)農(nóng)村增加投入，并且要把握東西部差距#65380;地區(qū)內(nèi)部各因素差距，抓好薄弱環(huán)節(jié)，全面地推進(jìn)新農(nóng)村建設(shè)#65377;

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