謝勇 馮瑤 王爽 樸美花

摘要：本文利用多元統(tǒng)計中的主成分分析法對全國各省的農業(yè)總產值進行評價，使用SPSS軟件運行，分析得出代表全國各省中的農業(yè)產值高值區(qū)，并對上述高產值區(qū)進行分類，經分析得出全國各?。ㄖ陛犑?、自治區(qū)）農業(yè)產值分配特征。

關鍵詞：主成分分析;SPSS;農業(yè)總產值;統(tǒng)計應用

中圖分類號： S2 ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? 文獻標識碼： ?A ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ?DOI編號： ? 10.14025/j.cnki.jlny.2016.02.026

“三農”問題始終制約著我國經濟建設和改革。我國作為農業(yè)大國，農業(yè)經濟的發(fā)展關系到全國總體經濟的發(fā)展，而衡量農業(yè)經濟的發(fā)展離不開農業(yè)總產值，將多元統(tǒng)計方法引入農業(yè)總產值分析的研究不但可行而且是科學的。本文應用主成分分析法對農業(yè)總產值進行判定，力求對農業(yè)布局的合理性和農業(yè)發(fā)展?jié)摿μ岢鲈u價與建議。

1 資料來源與處理

資料來源于國家統(tǒng)計局官網(wǎng)，選取全國各省和直轄市及自治區(qū)農林牧漁業(yè)總產值數(shù)據(jù)。四個指標變量是：X1=農業(yè)、X2=林業(yè)、X3=畜牧業(yè)、X4=漁業(yè)。借助SPSS算法進行主成分分析：

2 主成分分析數(shù)學模型

主成分分析是一種通用的降維技術，主成分向量的協(xié)方差矩陣;其中，即?？偡讲钪袑儆诘谥鞒煞值谋壤秊榉Q為主成分的貢獻率。第一主成分的貢獻率最大，稱之為的第主成分得分，平均主成分得分。

3 結果與分析

3.1 主成分特征值

通過主成分分析，得出了四種農業(yè)產值相關系數(shù)矩陣的特征值，上表列出了四個主成分的特征值、貢獻率和累計貢獻率;結果顯示，由于前2個特征值方差的累計貢獻率達83.6%，大于80%，較好地反映了原始數(shù)據(jù)集的特征，故選取前2個特征向量進行分析。

3.2 主成分系數(shù)

提取方法：主成分。

（1）第一主成分：由第一主成分的表達式可知，所考察樣本協(xié)方差的特征值均為正值，各變量的系數(shù)在0.6～0.9之間，呈較均勻分布，反映出四種農業(yè)總產值在各省農業(yè)生產中為一般發(fā)展水平。 （2）第二主成分：第二主成分表達式中，所考察樣本協(xié)方差的特征值既有正值亦有負值，X1、X3的系數(shù)為負，X2、X4的系數(shù)為正，正負系數(shù)的和較接近，結合各變量的含義，第二主成分表示農業(yè)、畜牧業(yè)總產值與林業(yè)、漁業(yè)總產值的對比。（3）各省主成分得分情況。

由第一主成分Prin1的得分可以認為：農業(yè)生產整體發(fā)展水平最高的省為山東省，河南、江蘇等地次之。顯然，山東省農業(yè)經濟多年來一直位于全國第一，山東農業(yè)產品的產量不算最高，但是農業(yè)產業(yè)化相對完善，把初級農產品深加工后的附加值很高，農業(yè)生產整體發(fā)展水平最低的三個省份別是西藏、青海和上海，吉林省農業(yè)整體水平居于中游。

第二主成分Prin2得分值為負的省份為農業(yè)和畜牧業(yè)生產占優(yōu)勢的省份為河南、河北兩省;而得分值為正的市是林業(yè)和漁業(yè)占優(yōu)勢的省份，如廣東、福建等省份，由于瀕臨沿海地區(qū)，捕漁業(yè)興盛，同時處于亞熱帶季風氣候，林業(yè)資源豐富。吉林省主要以林業(yè)經濟為主。

作者簡介：謝勇，本科學歷，吉林省氣象服務中心，工程師，研究方向：氣象預報運維類。