□ 李春仙

（1.陜西服裝工程學(xué)院 經(jīng)濟(jì)管理學(xué)院，陜西 西安 712046；2.西安交通大學(xué) 經(jīng)濟(jì)與金融學(xué)院，陜西 西安 712000）

隨著中國(guó)經(jīng)濟(jì)的深入發(fā)展，產(chǎn)品的結(jié)構(gòu)失衡成為阻礙我們經(jīng)濟(jì)發(fā)展的主要因素，供給側(cè)結(jié)構(gòu)改革勢(shì)在必行，2015年，中共中央及時(shí)做出了供給側(cè)結(jié)構(gòu)改革的決定。供給側(cè)結(jié)構(gòu)改革不僅涉及工業(yè)，而且涉及農(nóng)業(yè)，農(nóng)業(yè)的主要矛盾由總量不足轉(zhuǎn)變?yōu)榻Y(jié)構(gòu)性矛盾，2015年12月24日，中共農(nóng)村工作會(huì)議做出了“要著力加強(qiáng)農(nóng)業(yè)供給側(cè)結(jié)構(gòu)性改革”的決定。根據(jù)黨的十九大報(bào)告中關(guān)于社會(huì)主要矛盾變化的論述，做出了當(dāng)前“農(nóng)業(yè)的主要矛盾由總量不足轉(zhuǎn)變成結(jié)構(gòu)型矛盾，突出表現(xiàn)為階段性供過(guò)于求和供給不足并存，矛盾的主要方面在供給側(cè)”的判斷。選擇推進(jìn)農(nóng)業(yè)供給側(cè)結(jié)構(gòu)型改革的重點(diǎn)，增強(qiáng)農(nóng)業(yè)的創(chuàng)新能力、競(jìng)爭(zhēng)能力和可持續(xù)發(fā)展能力，更好地滿足人民日益增長(zhǎng)的美好生活需要。

農(nóng)業(yè)是國(guó)民經(jīng)濟(jì)的重要組成部分，以生產(chǎn)和加工農(nóng)產(chǎn)品為主。通常，農(nóng)業(yè)包括種植業(yè)、水產(chǎn)業(yè)、漁業(yè)、林業(yè)、畜牧業(yè)、副業(yè)等。作為第一產(chǎn)業(yè)，農(nóng)業(yè)對(duì)于整個(gè)國(guó)民經(jīng)濟(jì)起著不可替代的基本作用和保障作用。本章從構(gòu)成農(nóng)業(yè)產(chǎn)業(yè)的基本結(jié)構(gòu)開始，利用2017年的截面數(shù)據(jù)和STATA軟件，找出影響農(nóng)業(yè)總產(chǎn)值的主要產(chǎn)業(yè)，從而找出供給側(cè)結(jié)構(gòu)改革的主要入口。

進(jìn)入21世紀(jì)以來(lái)，中國(guó)農(nóng)業(yè)持續(xù)快速發(fā)展，根據(jù)《中國(guó)農(nóng)業(yè)統(tǒng)計(jì)年鑒2017》提供的數(shù)據(jù)，無(wú)論是農(nóng)、林、牧、漁業(yè)產(chǎn)量還是總產(chǎn)值都呈現(xiàn)快速增長(zhǎng)趨勢(shì)。在這種大背景下，對(duì)我國(guó)的農(nóng)業(yè)總產(chǎn)值進(jìn)行供給側(cè)結(jié)構(gòu)改革的研究，不論是對(duì)于促進(jìn)我國(guó)農(nóng)業(yè)更加又好又快的發(fā)展，還是對(duì)于充分發(fā)揮農(nóng)業(yè)對(duì)于發(fā)展國(guó)民經(jīng)濟(jì)和改善居民生活的作用，都有著極為重要的意義。

一、文獻(xiàn)綜述

孫德超認(rèn)為：當(dāng)前我國(guó)農(nóng)業(yè)發(fā)展面臨嚴(yán)重的資源約束，化肥、農(nóng)藥、種子、人工等成本居高不下，部分農(nóng)產(chǎn)品短缺、部分過(guò)剩，大多數(shù)農(nóng)產(chǎn)品含農(nóng)藥等有害物質(zhì)，質(zhì)量不過(guò)關(guān)。必須通過(guò)調(diào)結(jié)構(gòu)、降成本、補(bǔ)短板、促安全來(lái)進(jìn)行農(nóng)業(yè)供給側(cè)結(jié)構(gòu)的改革[1](p112)。

賈康認(rèn)為，農(nóng)產(chǎn)品供給側(cè)結(jié)構(gòu)出現(xiàn)問(wèn)題應(yīng)該從經(jīng)濟(jì)理論上找原因，因?yàn)橐运_伊定理為邏輯背景、局部均衡視角架構(gòu)的供需彈性存在缺失，所以農(nóng)產(chǎn)品供給側(cè)改革必須把新制度經(jīng)濟(jì)學(xué)理論與價(jià)格機(jī)制緊密結(jié)合。為了確保農(nóng)民收入的增長(zhǎng)，在農(nóng)業(yè)豐收與災(zāi)荒年份，政府必須區(qū)分不同農(nóng)產(chǎn)品市場(chǎng)的均衡價(jià)格，對(duì)其實(shí)施動(dòng)態(tài)的價(jià)格監(jiān)管與調(diào)控政策[2](p45)。

董志勇、高雅認(rèn)為：中國(guó)的供給側(cè)結(jié)構(gòu)改革應(yīng)借鑒美國(guó)、澳大利亞、以色列和加拿大等國(guó)供給側(cè)改革實(shí)踐的經(jīng)驗(yàn)，從明晰政府職能與定位入手，構(gòu)建農(nóng)業(yè)社會(huì)化服務(wù)體系，有所為有所不為，以“去庫(kù)存”“降成本”“補(bǔ)短板”為研究思路和內(nèi)容，推進(jìn)中國(guó)的供給側(cè)結(jié)構(gòu)改革[3](p204)。

余戎認(rèn)為：目前我國(guó)農(nóng)業(yè)供給側(cè)主要存在“三個(gè)過(guò)剩、兩個(gè)不足”，玉米生產(chǎn)過(guò)剩、蔬菜生產(chǎn)隱性過(guò)剩、畜禽肉生產(chǎn)階段性過(guò)剩、高品質(zhì)農(nóng)產(chǎn)品供應(yīng)不足、國(guó)產(chǎn)蛋白飼料和奶類等農(nóng)產(chǎn)品供應(yīng)不足。所以推進(jìn)中國(guó)的農(nóng)產(chǎn)品供給側(cè)結(jié)構(gòu)改革應(yīng)從這些方面入手，加強(qiáng)農(nóng)業(yè)生產(chǎn)預(yù)警和宏觀調(diào)控[4](p89)。

王大為認(rèn)為：農(nóng)業(yè)供給側(cè)結(jié)構(gòu)改革要以科技創(chuàng)新為前提，提品質(zhì)和調(diào)結(jié)構(gòu)引領(lǐng)三產(chǎn)融合、發(fā)展適度規(guī)模經(jīng)營(yíng)、補(bǔ)齊農(nóng)業(yè)綠色可持續(xù)發(fā)展的短板。要發(fā)展以生態(tài)安全與資源節(jié)約為目標(biāo)的現(xiàn)代生產(chǎn)技術(shù)、以規(guī)?；蜋C(jī)械化為特征的現(xiàn)代裝備技術(shù)，以糧食營(yíng)養(yǎng)安全與資源集約利用為目標(biāo)的現(xiàn)代加工技術(shù)，以“互聯(lián)網(wǎng)+”為基礎(chǔ)的現(xiàn)代農(nóng)產(chǎn)品流通技術(shù)及以高產(chǎn)高效為目標(biāo)的現(xiàn)代生物工程技術(shù)[5](p156)。

劉乃安認(rèn)為：農(nóng)業(yè)供給側(cè)結(jié)構(gòu)性改革已經(jīng)成為當(dāng)前和今后一個(gè)時(shí)期我國(guó)農(nóng)業(yè)政策改革和完善的主要方向。以市場(chǎng)需求為導(dǎo)向，以深化改革為動(dòng)力，以綠色發(fā)展、提質(zhì)增效為重點(diǎn)，調(diào)整優(yōu)化結(jié)構(gòu)，創(chuàng)新體制機(jī)制，強(qiáng)化科技支撐，增強(qiáng)供給結(jié)構(gòu)對(duì)需求變化的適應(yīng)性和靈活性，不斷提高農(nóng)業(yè)發(fā)展的質(zhì)量效益和競(jìng)爭(zhēng)力[6](p21）。

但以上作者沒(méi)有從增加農(nóng)民收入的角度，找出各地適宜種植的農(nóng)作物，來(lái)進(jìn)行供給側(cè)結(jié)構(gòu)的改革。這正是本文研究的重點(diǎn)。

二、研究方法

根據(jù)我國(guó)目前的統(tǒng)計(jì)口徑，農(nóng)產(chǎn)品產(chǎn)量主要體現(xiàn)在糧食產(chǎn)量、棉花產(chǎn)量、油料產(chǎn)量、麻類產(chǎn)量、甘蔗產(chǎn)量、甜菜產(chǎn)量、煙葉產(chǎn)量、茶葉產(chǎn)量、水果產(chǎn)量等，其中糧食產(chǎn)量又體現(xiàn)在稻谷、小麥、玉米、豆類、薯類等作物的產(chǎn)量，水果產(chǎn)量又體現(xiàn)在蘋果、柑橘、梨子、葡萄、香蕉等作物的產(chǎn)量，油料作物又體現(xiàn)在花生、油菜籽、芝麻等作物的產(chǎn)量。所以我們?cè)诜治鰰r(shí)，要找出相應(yīng)的與這些敘述相吻合的關(guān)于農(nóng)產(chǎn)品的變量。

本例采用的數(shù)據(jù)為中國(guó)各省市2016年農(nóng)產(chǎn)品的相關(guān)數(shù)據(jù)，包括：農(nóng)業(yè)總產(chǎn)值、糧食產(chǎn)量、棉花產(chǎn)量、油料產(chǎn)量、麻類產(chǎn)量、甘蔗產(chǎn)量、甜菜產(chǎn)量、煙葉產(chǎn)量、茶葉產(chǎn)量、水果產(chǎn)量、谷物、稻谷、小麥、玉米、豆類、薯類、花生、油菜籽、芝麻、黃紅麻、烤煙、蘋果、柑桔、梨、葡萄、香蕉、谷物單位面積產(chǎn)量、棉花單位面積產(chǎn)量、花生單位面積產(chǎn)量、油菜籽單位面積產(chǎn)量、芝麻單位面積產(chǎn)量、黃紅麻單位面積產(chǎn)量、甘蔗單位面積產(chǎn)量、烤煙單位面積產(chǎn)量、受災(zāi)面積（千公頃）、成災(zāi)面積（千公頃）、甜菜單位面積產(chǎn)量等。如上所示，分別用：var2--var38表示，城市用var1表示，數(shù)據(jù)都摘自《中國(guó)農(nóng)業(yè)統(tǒng)計(jì)年鑒2016》。

本文采用的數(shù)據(jù)分析方法主要有描述性分析、相關(guān)分析、回歸分析、因子分析、聚類分析等。

三、基本思路

首先使用描述性分析來(lái)描述各個(gè)變量之間的基本特征，為后面的分析做好準(zhǔn)備，然后使用相關(guān)分析、回歸分析等研究農(nóng)業(yè)總產(chǎn)值與主要農(nóng)產(chǎn)品的產(chǎn)量、單位面積產(chǎn)量，以及糧食產(chǎn)品的組成部分之間的關(guān)系；然后使用因子分析對(duì)主要農(nóng)產(chǎn)品的產(chǎn)量、單位面積產(chǎn)量提取公因子；最后使用聚類分析依照糧食產(chǎn)品的組成部分、水果產(chǎn)品的組成部分、油料作物的組成部分對(duì)各個(gè)省市進(jìn)行聚類，研究各個(gè)省市農(nóng)產(chǎn)品的生產(chǎn)特色。

四、實(shí)證分析

描述性分析。通過(guò)簡(jiǎn)單描述性分析，可以看出，沒(méi)有極端數(shù)據(jù)，數(shù)據(jù)間的量綱也在可以接受的范圍之內(nèi)，可以進(jìn)入下一步的分析過(guò)程。

（一）相關(guān)分析

第一，對(duì)“農(nóng)業(yè)總產(chǎn)值”的9個(gè)來(lái)源：糧食產(chǎn)量、棉花產(chǎn)量、油料產(chǎn)量、麻類產(chǎn)量、甘蔗產(chǎn)量、甜菜產(chǎn)量、煙葉產(chǎn)量、茶葉產(chǎn)量、水果產(chǎn)量進(jìn)行相關(guān)分析?？梢钥吹?，大部分相關(guān)性不高。進(jìn)行檢驗(yàn)發(fā)現(xiàn)：部分變量的相關(guān)性比較高，比如：糧食產(chǎn)量和油料產(chǎn)量之間、棉花產(chǎn)量和甜菜產(chǎn)量之間、以及油料產(chǎn)量和麻類產(chǎn)量之間，其相關(guān)性在1%的水平上比較顯著，但大部分不顯著。第二，對(duì)9種農(nóng)產(chǎn)品的單位面積產(chǎn)量：谷物單位面積產(chǎn)量、棉花單位面積產(chǎn)量、花生單位面積產(chǎn)量、油菜籽單位面積產(chǎn)量、芝麻單位面積產(chǎn)量、黃紅麻單位面積產(chǎn)量、甘蔗單位面積產(chǎn)量、烤煙單位面積產(chǎn)量、甜菜單位面積產(chǎn)量等進(jìn)行相關(guān)分析。可以看到大部分相關(guān)系數(shù)不高，進(jìn)行顯著性檢驗(yàn)可以發(fā)現(xiàn)，顯著性水平很差，幾乎不顯著。第三，對(duì)稻谷、小麥、玉米、豆類四種糧食作物進(jìn)行簡(jiǎn)單相關(guān)分析。第四，對(duì)花生、油菜籽、芝麻三種油料作物進(jìn)行簡(jiǎn)單相關(guān)分析。第五，對(duì)蘋果、柑桔、梨、葡萄、香蕉五種水果進(jìn)行簡(jiǎn)單相關(guān)分析?？梢园l(fā)現(xiàn)，他們的相關(guān)系數(shù)均不大。

（二）回歸分析

第一，以“農(nóng)業(yè)總產(chǎn)值”為因變量，以農(nóng)業(yè)為自變量，進(jìn)行最小二乘線性回歸：

（其中F=0，R-squared=0.9367，Adj R-squared=0.9240）

進(jìn)行懷特檢驗(yàn)：P值為0.2560，接受了同方差的假設(shè)，不存在異方差。

進(jìn)行BP檢驗(yàn)：使用擬合值：P為0.0651使用右邊的解釋變量：P值為0.1902

可以發(fā)現(xiàn)都顯著接受了同方差的假設(shè)，沒(méi)有必要使用穩(wěn)健的標(biāo)準(zhǔn)差進(jìn)行回歸，使用以上模型即可。

以上結(jié)果說(shuō)明，種植棉花、茶葉、水果都對(duì)農(nóng)業(yè)總產(chǎn)值有一定的拉動(dòng)作用，但種植甜菜是不經(jīng)濟(jì)的。而且茶葉對(duì)農(nóng)業(yè)總產(chǎn)值的影響最大，有18之多，其次是棉花產(chǎn)量，為4，然后是水果和糧食。

第二，以“農(nóng)業(yè)總產(chǎn)值”為因變量，以谷物單位面積產(chǎn)量、棉花單位面積產(chǎn)量、花生單位面積產(chǎn)量、油菜籽單位面積產(chǎn)量、芝麻單位面積產(chǎn)量、黃紅麻單位面積產(chǎn)量、甘蔗單位面積產(chǎn)量、烤煙單位面積產(chǎn)量、甜菜單位面積產(chǎn)量、受災(zāi)面積（千公頃）、成災(zāi)面積（千公頃）等為自變量，進(jìn)行最小二乘線性回歸：

進(jìn)行懷特檢驗(yàn)：P為0.8462，接受了同方差的假設(shè)，應(yīng)該不存在異方差。

進(jìn)行BP檢驗(yàn)：使用擬合值：P為0.2486

使用右邊的解釋變量：P值為0.5642

可以發(fā)現(xiàn)都顯著接受了同方差的假設(shè)，沒(méi)有必要使用穩(wěn)健的標(biāo)準(zhǔn)差進(jìn)行回歸，使用以上模型即可。

var8 var9 var6 var7 Var5 1.0000 1.0000 Var7 var4 Var6 var3 Var4 0.6630*0.0017-0.1072 1.0000-0.1086 1.0000 0.2113 1.0000 0.2129 1.0000 0.7099*0.0003 Var9 Var11 0.2104 1.0000 0.2642 0.9972-0.1077 1.0000 0.7631*1.0000-0.0983 1.0000-0.1056 1.0000 0.3562 0.9374 Var11 0.0160 1.0000 0.1328 1.0000 0.3011 0.9772 0.3969 0.6277 0.2679 0.9965 var3 1.0000 0.1461 1.0000 0.7318*0.0001 0.4303 0.1684-0.0713 1.0000 0.1710 1.0000 0.1764 1.0000 0.0420 1.0000 0.5739 0.0262 Var10 1.0000 0.0674 var5 1.0000 1.0000 Var8 Var10-0.0926 1.0000 0.1502 1.0000 0.0996 1.0000 0.1373 1.0000-0.1259 1.0000-0.2182 0.9999-0.0030 1.0000 Var10 Var11 1.0000 1.0000 1.0000 0.5833 0.204 0.0579 1.0000 1.0000

說(shuō)明種植花生、油菜籽、芝麻和黃紅麻這些經(jīng)濟(jì)作物對(duì)經(jīng)濟(jì)都有一定的拉動(dòng)作用。受災(zāi)面積對(duì)經(jīng)濟(jì)也有一定的拉動(dòng)作用，這說(shuō)明谷賤傷農(nóng)在我國(guó)還是存在的，因?yàn)楣任锸侨狈椥缘纳唐罚谪S收的年份，產(chǎn)量增加，價(jià)格降低，而且價(jià)格下降的幅度大于產(chǎn)量增加的幅度，所以收益會(huì)減少，反之在受災(zāi)的年份，產(chǎn)量下降，價(jià)格上升，而且價(jià)格上升的幅度大于產(chǎn)量下降的幅度，所以收益會(huì)增加。

（三）因子分析

第一，對(duì)糧食產(chǎn)量、棉花產(chǎn)量、油料產(chǎn)量、麻類產(chǎn)量、甘蔗產(chǎn)量、甜菜產(chǎn)量、煙葉產(chǎn)量、茶葉產(chǎn)量、水果產(chǎn)量等9種農(nóng)產(chǎn)品產(chǎn)量提取公因子，用主成分分析法進(jìn)行分析。

Factor Factor1 Factor2 Factor3 Factor4 Factor5 Factor6 Factor7 Factor8 Factor9 Cumulative 0.3372 0.5636 0.7054 0.8200 0.8859 0.9481 0.9835 0.9936 1.0000 Eiqenvalue 3.03466 2.03732 1.27661 1.03167 0.59274 0.55950 0.31906 0.09127 0.05716 Difference 0.99734 0.76071 0.24434 0.43893 0.03324 0.24044 0.22779 0.03411 Proportion 0.3372 0.2264 0.1418 0.1146 0.0659 0.0622 0.0355 0.0101 0.0064

其中P值為0.0000，非常顯著。

因子的載荷矩陣為：

Variable Var3 Var4 Var5 Var6 Var7 Var8 Var9 Var10 Var11 Uniqueness 0.2706 0.1216 0.0703 0.3149 0.0551 0.0876 0.2861 0.2207 0.1926 Factor1 0.7991 0.4026 0.9031 0.7698-0.0032 0.1585 0.3697 0.3534 0.7341 Factor2 0.0942 0.7413-0.0716-0.1014-0.2788 0.7858-0.5872-0.6398 0.1180 Factor3-0.2816 0.3857-0.3141-.2438 0.1963 0.5177 0.4614 0.4809-0.3648 Factor4-0.0513 0.1003-0.1011-0.1509 0.9212 0.0419-0.0268-0.1173 0.3482

進(jìn)行正交旋轉(zhuǎn)：

Factor Factor1 Factor2 Factor3 Factor4 Variance 2.66253 1.83862 1.80854 1.07058 Difference 0.82391 0.03007 0.73797 Proportion 0.2958 0.2043 0.2009 0.1190 Cumulative 0.2958 0.5601 0.7021 0.8200

旋轉(zhuǎn)后的因子的載荷矩陣為：

Variable Var3 Var4 Var5 Var6 Var7 Var8 Var9 Var10 Var11 Factor1 0.8384 0.2145 0.9356 0.5594-0.0224-0.0510 0.0899 0.0663-0.0592 0.9485-0.0769-0.0585 0.0831-0.0829 0.8264 0.1313 0.0613-0.1362 0.8684 0.0529 0.8430 0.0986-0.0982 0.2770 Factor2 0.1076 0.9110-0.0127 0.2438 Factor3 0.0705-0.0468 0.1986 0.5487 Factor4-0.0998-0.0062-0.1206-0.1079 Uniqueness 0.2706 0.1216 0.0703 0.3149 0.0551 0.0876 0.2861 0.2207 0.1926

各個(gè)因子的系數(shù)矩陣：

Factor4-0.0051-0.1904 0.0986 0.9767 Factor1 Factor2 Factor3 Factor4 Factor1 0.8877 0.0420-0.4547 0.0587 Factor2 0.2534 0.7702 0.5779 0.0931 Factor3 0.3843-0.6073 0.6705-0.1841

可以看到基本不相關(guān)。

可以得到各個(gè)因子的得分情況：

進(jìn)行KMO檢驗(yàn)：

KMO 0.4749 0.3612 0.5498 0.5424 0.1424 0.3092 0.6056 0.5537 0.4789 0.4580 Variable Var3 Var4 Var5 Var6 Var7 Var8 Var9 Var10 Var11 Overall

因子分析的結(jié)果一般。

第二，對(duì)谷物單位面積產(chǎn)量、棉花單位面積產(chǎn)量、花生單位面積產(chǎn)量、油菜籽單位面積產(chǎn)量、芝麻單位面積產(chǎn)量、黃紅麻單位面積產(chǎn)量、甘蔗單位面積產(chǎn)量、烤煙單位面積產(chǎn)量、甜菜單位面積產(chǎn)量等9種作物單位面積產(chǎn)量提取公因子。

Factor Factor1 Factor2 Factor3 Factor4 Factor5 Factor6 Factor7 Factor8 Eiqenvalue 2.66907 1.95722 1.12312 0.97564 0.69310 0.63373 0.39676 0.34070 Cumulative 0.2966 0.5140 0.6388 0.7472 0.8242 0.8947 0.9387 0.9766 Difference 0.71186 0.83410 0.14748 0.28254 0.05938 0.23696 0.05606 0.13005 Proportion 0.2966 0.2175 0.1248 0.1084 0.0770 0.0704 0.0441 0.0379

因子的載荷矩陣為：進(jìn)行正交旋轉(zhuǎn)：

Variable Var28 Var29 Var30 Var31 Var32 Var33 Var34 Var35 Var38 Factor1 0.6222 0.2614 0.7292-0.0019 0.7760 0.7326 0.5862-0.1664-0.3980 Uniqueness 0.4655 0.3927 0.2779 0.5314 0.2963 0.2924 0.3327 0.4129 0.2487 Factor2 0.3808 0.6981 0.4135-0.0111 0.2766-0.3723-0.5687 0.1734 0.7649 Factor3 0.0484-0.2271-0.0782 0.6844 0.1581 0.1796-0.0169 0.7275 0.0881

Factor Factor1 Factor2 Factor3 Variance 2.43122 2.18868 1.12951 Difference 0.24254 1.05916 Proportion 0.2701 0.2432 0.1255 Cumulative 0.2701 0.5133 0.6388

因子的載荷矩陣為：

Variable Var28 Var29 Var30 Var31 Var32 Var33 Var34 Var35 Var38 Factor3 0.0342-0.2058-0.0967 0.6822 0.1302 0.1218-0.0761 0.7430 0.1469 Factor1 0.7285 0.6133 0.8402 0.0021 0.7955 0.3855 0.1497-0.0249 0.1184 Factor2 0.0512-0.4346 0.0823 0.0566 0.2324 0.7376 0.7994-0.1854-0.8460 Uniqueness 0.4655 0.3927 0.2779 0.5314 0.2963 0.2924 0.3327 0.4129 0.2487

各個(gè)因子的系數(shù)矩陣：

Factor1 Factor2 Factor3 Factor3-0.0531 0.0495 0.9974 Factor1 0.8162 0.5776 0.0147 Factor2 0.5754-0.8148 0.0711

基本不相關(guān)。

各個(gè)因子的得分情況：

Variable Var28 Var29 Var30 Var31 Var32 Var33 Var34 Var35 Var38 Factor1 0.30328 0.28300 0.34675 0.00511 0.32100 0.11651 0.01118 0.00985 0.10523 Factor2-0.02130-0.24865-0.01794 0.04752 0.06214 0.32427 0.36204-0.06204-0.39866 Factor3 0.04028-0.18922-0.07367 0.60756 0.13201 0.13553-0.04104 0.45376 0.10552

進(jìn)行KMO檢驗(yàn)：

Variable Var28 Var29 Var30 Var31 Var32 Var33 Var34 Var35 Var38 Overall KMO 0.7424 0.5140 0.5655 0.2714 0.7132 0.5845 0.6042 0.2534 0.6493 0.5995

因子分析的結(jié)果接近60%。

（四）聚類分析

第一，對(duì)糧食產(chǎn)品的組成部分包括稻谷、小麥、玉米、豆類、薯類等變量進(jìn)行聚類。第二，對(duì)水果產(chǎn)品的組成部分包括蘋果、柑桔、梨、葡萄、香蕉等變量進(jìn)行聚類。第三，對(duì)油料作物的組成部分包括花生、油菜籽、芝麻等變量進(jìn)行聚類。鑒于篇幅所限，結(jié)果不全部寫出。

五、結(jié)論

（一）以上的分析結(jié)論

1.相關(guān)分析表明：“農(nóng)業(yè)總產(chǎn)值”的9個(gè)來(lái)源中，糧食產(chǎn)量與油料產(chǎn)量棉花產(chǎn)量與甜菜產(chǎn)量、油料產(chǎn)量與麻類產(chǎn)量等變量之間的相關(guān)性在1%的顯著水平上顯著。所以這些產(chǎn)品可以聯(lián)合種植。9種農(nóng)產(chǎn)品的單位面積產(chǎn)量等變量之間的相關(guān)性都比較差，都在0.01的顯著水平上不顯著，不易聯(lián)合種植。

2.簡(jiǎn)單相關(guān)分析表明：稻谷、小麥、玉米、豆類、薯類等五種糧食作物中僅有“玉米”與“豆類”之間的相關(guān)性在1%的顯著性水平上顯著，這兩種可以聯(lián)合種植。而花生、油菜籽、芝麻等三種油料作物中，僅有花生與芝麻之間的相關(guān)性在1%的顯著水平上顯著，這兩種可以聯(lián)合種植。蘋果、柑桔、梨、葡萄、香蕉等五種水果產(chǎn)品中，僅有梨與葡萄之間的相關(guān)性在1%的顯著水平上顯著，這兩種可以聯(lián)合種植。

3.經(jīng)過(guò)多重線性回歸分析，可以發(fā)現(xiàn)我國(guó)農(nóng)業(yè)總產(chǎn)值水平與糧食產(chǎn)量、棉花產(chǎn)量、甜菜產(chǎn)量、茶葉產(chǎn)量以及水果產(chǎn)量都有一定的相關(guān)關(guān)系。具體而言，糧食產(chǎn)量、棉花產(chǎn)量、甜菜產(chǎn)量、茶葉產(chǎn)量以及水果產(chǎn)量對(duì)經(jīng)濟(jì)都有拉動(dòng)作用，尤其是茶葉產(chǎn)量，每增加一單位會(huì)帶來(lái)對(duì)應(yīng)農(nóng)業(yè)總產(chǎn)值的18多倍的增加，所以在有條件的省份，應(yīng)加大種植面積。甜菜產(chǎn)量對(duì)農(nóng)業(yè)總產(chǎn)值水平有拖后效應(yīng)，在一定程度上說(shuō)明種植這種作物是不經(jīng)濟(jì)的。應(yīng)減少這種作物的種植面積。

4.經(jīng)過(guò)多重線性回歸發(fā)現(xiàn)，我國(guó)農(nóng)業(yè)總產(chǎn)值水平與花生單位面積產(chǎn)量、油菜籽單位面積產(chǎn)量、芝麻單位面積產(chǎn)量、黃紅麻單位面積產(chǎn)量以及受災(zāi)面積（千公頃）都有一定的顯著關(guān)系。具體而言，這些變量都對(duì)我國(guó)的農(nóng)業(yè)總產(chǎn)值有顯著的拉動(dòng)效應(yīng)。花生單位面積產(chǎn)量、油菜籽單位面積產(chǎn)量、芝麻單位面積產(chǎn)量、黃紅麻單位面積產(chǎn)量對(duì)我國(guó)的農(nóng)業(yè)總產(chǎn)值有顯著的拉動(dòng)效應(yīng)說(shuō)明種植這些作物都是經(jīng)濟(jì)的，量的提高能帶來(lái)價(jià)值的提高。所以，在有條件的地區(qū)應(yīng)加大這些作物的種植面積。

5.因子分析表明：對(duì)糧食產(chǎn)量、棉花產(chǎn)量油料產(chǎn)量麻類產(chǎn)量、甘蔗產(chǎn)量、甜菜產(chǎn)量、煙葉產(chǎn)量、茶葉產(chǎn)量、水果產(chǎn)量等9種農(nóng)產(chǎn)品產(chǎn)量提取4個(gè)公因子。

6.對(duì)谷物單位面積產(chǎn)量、棉花單位面積產(chǎn)量、花生單位面積產(chǎn)量、油菜籽單位面積產(chǎn)量、芝麻單位面積產(chǎn)量、黃紅麻單位面積產(chǎn)量、甘蔗單位面積產(chǎn)量、烤煙單位面積產(chǎn)量、甜菜單位面積產(chǎn)量等9種作物單位面積產(chǎn)量提取3個(gè)公因子。

7.聚類分析表明：江西、河南、山東、江蘇、四川、湖南、河北、湖北、安徽等省市各類糧食作物的產(chǎn)量普遍較高，吉林、黑龍江等省市稻米、玉米、豆類的產(chǎn)量大都比較高，其他的省市綜合來(lái)看各種糧食作物的產(chǎn)量比較低。所以要在這些作物適合的省份加大種植面積。

8.聚類分析表明：山東、陜西等省市蘋果的產(chǎn)量非常高、葡萄和梨的產(chǎn)量比較高，河南、遼寧、陜西、甘肅、河北等省市綜合來(lái)看各種水果產(chǎn)品的產(chǎn)量比較高，其他的省市各種水果產(chǎn)品的產(chǎn)量比較低，要在適合的省份加大種植面積。安徽、四川、湖北、湖南、江蘇等省市油菜籽的產(chǎn)量非常高，花生和芝麻的產(chǎn)量比較高，河南、山東等省市花生的產(chǎn)量非常高，其他的省市綜合來(lái)看各種油料作物的產(chǎn)量比較低，要在高產(chǎn)區(qū)加大種植面積。

（二）政策建議

1.要有國(guó)際化視野。要對(duì)農(nóng)業(yè)進(jìn)行供給側(cè)結(jié)構(gòu)的改革，首先要在宏觀上對(duì)我國(guó)的農(nóng)業(yè)有一個(gè)比較全面的了解。要從國(guó)際大市場(chǎng)的環(huán)境來(lái)考慮我國(guó)的農(nóng)業(yè)生產(chǎn)，要有國(guó)際化思維，要有大農(nóng)業(yè)的概念。當(dāng)一種農(nóng)產(chǎn)品的進(jìn)口成本小于生產(chǎn)成本時(shí)，要選擇進(jìn)口而非生產(chǎn)，要在可以聯(lián)合生產(chǎn)的區(qū)域和產(chǎn)值比較高的區(qū)域加大種植面積[7](p75)。

2.進(jìn)行農(nóng)產(chǎn)品的結(jié)構(gòu)調(diào)整。農(nóng)業(yè)供給側(cè)結(jié)構(gòu)性改革的重點(diǎn)應(yīng)該是通過(guò)結(jié)構(gòu)調(diào)整的改革，包括種植業(yè)、畜牧業(yè)和漁業(yè)的改革，對(duì)于低產(chǎn)區(qū)的玉米、小麥等庫(kù)存嚴(yán)重的產(chǎn)品要壓縮生產(chǎn)，在油料作物產(chǎn)量較高的省份擴(kuò)大油料的生產(chǎn)，在水果產(chǎn)量較高的省份擴(kuò)大水果的產(chǎn)量[8](p108)。必須把國(guó)內(nèi)生產(chǎn)數(shù)量過(guò)多且質(zhì)量不高和衛(wèi)生安全保障性不好又耗用大量農(nóng)業(yè)稀缺資源的農(nóng)品調(diào)減下來(lái)。促進(jìn)農(nóng)業(yè)生產(chǎn)以數(shù)量為主轉(zhuǎn)向數(shù)量和質(zhì)量并重，更加注重質(zhì)量和效益，注重品種的多樣化和市場(chǎng)導(dǎo)向，更好地滿足消費(fèi)者的需求[9](p57)。

3.補(bǔ)齊農(nóng)業(yè)短板。在注重產(chǎn)值提高的前提下，未來(lái)我國(guó)農(nóng)業(yè)還必須在無(wú)污染、無(wú)公害產(chǎn)品上下功夫，也就是加大綠色產(chǎn)品的種植。在地下水漏斗區(qū)、重金屬污染區(qū)、生態(tài)嚴(yán)重退化地區(qū)進(jìn)行綜合治理，實(shí)施食品安全戰(zhàn)略。補(bǔ)我國(guó)農(nóng)業(yè)短板，還需要拉長(zhǎng)我國(guó)現(xiàn)代農(nóng)業(yè)短腿，推進(jìn)農(nóng)村一二三產(chǎn)業(yè)融合，延長(zhǎng)農(nóng)業(yè)產(chǎn)業(yè)鏈，在農(nóng)產(chǎn)品的深加工上下功夫，讓農(nóng)民從共享產(chǎn)業(yè)融合發(fā)展中增值收益，擴(kuò)寬農(nóng)民增收空間[10](p188)。在有條件的地區(qū)發(fā)展休閑農(nóng)業(yè)和鄉(xiāng)村旅游業(yè)，促進(jìn)農(nóng)業(yè)增收，充分利用現(xiàn)代信息技術(shù)發(fā)展農(nóng)村電商和農(nóng)產(chǎn)品供給新模式。所以推進(jìn)農(nóng)業(yè)供給側(cè)結(jié)構(gòu)性改革，是用發(fā)展的新理念來(lái)解決當(dāng)前“三農(nóng)”中出現(xiàn)的新問(wèn)題，必將對(duì)現(xiàn)代農(nóng)業(yè)發(fā)展和全面小康社會(huì)建設(shè)產(chǎn)生積極作用[11](p69)。