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        基于因子分析的農(nóng)村經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平評價研究

        2019-02-11 13:07:18張幸
        山西農(nóng)經(jīng) 2019年24期

        張幸

        摘 要:通過對我國31個省市區(qū)(不含港澳臺)的農(nóng)村經(jīng)濟(jì)指標(biāo)數(shù)據(jù)進(jìn)行分析,建立農(nóng)村經(jīng)濟(jì)發(fā)展評價指標(biāo)體系。運用因子分析法,結(jié)合分析結(jié)果,對我國農(nóng)村經(jīng)濟(jì)發(fā)展進(jìn)行分析與評價。

        關(guān)鍵詞:農(nóng)村經(jīng)濟(jì)發(fā)展;指標(biāo)體系;因子分析法

        文章編號:1004-7026(2019)24-0004-03 ? ? ? ? 中國圖書分類號:F127 ? ? ? ?文獻(xiàn)標(biāo)志碼:A

        改革開放以來,我國農(nóng)村經(jīng)濟(jì)發(fā)展取得了巨大成就,但農(nóng)業(yè)基礎(chǔ)仍然較為脆弱,“三農(nóng)”問題沒有得到根本解決?!叭r(nóng)”問題是關(guān)系到我國經(jīng)濟(jì)發(fā)展和現(xiàn)代化建設(shè)的重要問題。

        黨的十九大報告指出,要堅持農(nóng)業(yè)農(nóng)村優(yōu)先發(fā)展,加快推進(jìn)農(nóng)業(yè)農(nóng)村現(xiàn)代化。隨著社會經(jīng)濟(jì)不斷發(fā)展,農(nóng)村經(jīng)濟(jì)發(fā)展進(jìn)入到了一個新階段,對農(nóng)村經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平進(jìn)行評價顯得十分必要。

        1 ?建立評價指標(biāo)體系

        農(nóng)村經(jīng)濟(jì)發(fā)展受到各種因素影響,需要在綜合各方面影響的基礎(chǔ)上建立適當(dāng)?shù)闹笜?biāo)體系[1-3]。在文獻(xiàn)調(diào)查的基礎(chǔ)上,選取了我國31個省市區(qū)反應(yīng)農(nóng)村經(jīng)濟(jì)發(fā)展情況的12項指標(biāo)[4-9],構(gòu)建了如下指標(biāo)體系:農(nóng)業(yè)總產(chǎn)值X1(億元)、耕地面積X2(千hm2)、農(nóng)作物總播種面積X3(千hm2)、有效灌溉面積X4(千hm2)、農(nóng)業(yè)機(jī)械總動力X5(萬kW)、農(nóng)用化肥施用折純量X6(萬t)、農(nóng)林牧漁業(yè)全社會固定資產(chǎn)投資X7(億元)、農(nóng)村用電量X8(億kW·h)、農(nóng)村居民家庭人均純收入X9(元)、農(nóng)村居民家庭人均消費支出X10(元)、農(nóng)村人均住房面積X11(m2)、水庫數(shù)X12(座)。

        2 ?建立因子分析模型

        2.1 ?因子分析法的基本原理

        因子分析法是Spearman于1904年提出的,是將觀測的多個變量根據(jù)其相關(guān)性進(jìn)行分組,綜合為少數(shù)幾個主因子,在不損失或少損失信息的情況下降維來計算綜合評價值的一種方法。

        當(dāng)因子載荷矩陣意義不夠明顯時,可以通過因子旋轉(zhuǎn)使因子意義更加突出,同時利用因子得分函數(shù)計算出各樣本得分,并予以評價和排序。因子分析模型的矩陣形式如下。

        X=AF+?著 ? ? ? ? (1)

        其中,X=(X1,X2,…,Xp)',為原始指標(biāo);F=(F1,F(xiàn)2,…,F(xiàn)m)',是對所有X都起作用的公共因子;A為因子載荷矩陣;?著是變量X特有的特殊因子。

        2.2 ?數(shù)據(jù)分析過程

        為了消除不同量綱的影響,通過軟件SPSS 19.0將原始數(shù)據(jù)進(jìn)行標(biāo)準(zhǔn)化,并輸出數(shù)據(jù)的Bartlett和KMO檢驗結(jié)果。Bartlett值為431.330,相應(yīng)的概率值為0.000<0.05,即相關(guān)矩陣與單位矩陣不同。KMO值為0.750,各變量之間的相關(guān)性強(qiáng)。Bartlett和KMO檢驗表明,原有變量適合做因子分析。

        根據(jù)標(biāo)準(zhǔn)化之后的數(shù)據(jù)建立指標(biāo)間的相關(guān)系數(shù)矩陣R,得到特征值和累計貢獻(xiàn)率,前3個特征值及其貢獻(xiàn)率見表1。前3個特征值的方差累計貢獻(xiàn)率已經(jīng)達(dá)到85.534%,說明前3個公共因子所代表的信息量已經(jīng)能夠充分解釋原始數(shù)據(jù)信息,因而選擇前3個公共因子來反映我國農(nóng)村經(jīng)濟(jì)發(fā)展的水平。

        因為初始因子載荷陣因子含義不夠明顯,所以采用最大方差法進(jìn)行正交旋轉(zhuǎn)變換,使一部分變量在某些因子上載荷較大,在其他因子上載荷較小。旋轉(zhuǎn)后的因子載荷陣如表2所示。

        2.3 ?因子命名解釋

        在第1個主因子上載荷較大的指標(biāo)有農(nóng)業(yè)總產(chǎn)值X1(億元)、耕地面積X2(千hm2)、農(nóng)作物總播種面積X3(千hm2)、有效灌溉面積X4(千hm2)、農(nóng)業(yè)機(jī)械總動力X5(萬kW)、農(nóng)用化肥施用折純量X6(萬t)、農(nóng)林牧漁業(yè)全社會固定資產(chǎn)投資X7(億元),反映的是農(nóng)村經(jīng)濟(jì)綜合實力,可稱為綜合實力因子。

        在第2個主因子上載荷較大的指標(biāo)有農(nóng)村用電量X8(億kW·h)、農(nóng)村居民家庭人均純收入X9(元)、農(nóng)村居民家庭人均消費支出X10(元)、農(nóng)村人均住房面積X11(m2),反映的是農(nóng)村生活水平,可概括為農(nóng)村生活水平因子。

        在第3個主因子上載荷較大的指標(biāo)為水庫數(shù)X12(座),反映的是農(nóng)村水利設(shè)施建設(shè)情況,可概括為水利設(shè)施因子。

        2.4 ?各省市區(qū)綜合得分計算

        31個省市區(qū)的3個主因子得分F1、F2、F3可由旋轉(zhuǎn)后的因子載荷矩陣和因子得分系數(shù)矩陣計算得到,它們分別從不同方面反映了各省市區(qū)農(nóng)村經(jīng)濟(jì)發(fā)展的水平,用3個主因子對應(yīng)的方差貢獻(xiàn)率為權(quán)數(shù),可得到綜合得分計算公式如下。

        F=0.606 2F1+0.275 4F2+0.108 4F3 ? ? ? ? (2)

        根據(jù)公式(2),可以計算出綜合因子得分,并對31個省市區(qū)的農(nóng)村經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平進(jìn)行排序,計算及排序結(jié)果如表3所示。

        3 ?結(jié)果與分析

        從綜合得分F來看,13個省市區(qū)總得分F>0,其他18個省市區(qū)得分均在0以下。全國各省市區(qū)農(nóng)村經(jīng)濟(jì)發(fā)展有著較大差異,得分最高的浙江省與得分最低的西藏自治區(qū)分值差距達(dá)2.6分。山東省、河南省作為中國農(nóng)業(yè)強(qiáng)省,得分遙遙領(lǐng)先于其他地區(qū)。青海省、西藏自治區(qū)得分在最后,其農(nóng)業(yè)生產(chǎn)面臨資源和自然環(huán)境的制約,最直觀的表現(xiàn)是耕地面積和有效灌溉面積等指標(biāo)排名都靠后。

        從綜合實力因子F1來看,排名和按綜合得分F的排名變化很小。河南省、山東省依賴其突出的農(nóng)業(yè)總產(chǎn)值、耕地面積、農(nóng)作物總播種面積、有效灌溉面積等指標(biāo),得分領(lǐng)先于其他省市區(qū),而青海省、西藏自治區(qū)、上海市處在最后3位的名次。

        從農(nóng)村生活水平因子F2來看,上海市、江蘇省、浙江省在這個因子得分上表現(xiàn)突出,甘肅省、西藏自治區(qū)則表現(xiàn)不佳。上海市在農(nóng)村居民家庭人均純收入、農(nóng)村居民家庭人均消費支出、農(nóng)村人均住房面積上名列前茅,這與上海市經(jīng)濟(jì)中心的地位相呼應(yīng)。

        從水利設(shè)施因子F3來看,湖南省、江西省和湖北省在水庫數(shù)指標(biāo)上排名靠前,而內(nèi)蒙古自治區(qū)和黑龍江省排名倒數(shù),這與其自然稟賦有關(guān)[10]。以湖南省為例,湖南地處洞庭湖以南,省內(nèi)河網(wǎng)密布,水資源相對豐富,為水庫選址及建設(shè)提供了條件。

        4 ?結(jié)論與建議

        綜合因子分析結(jié)果可知,綜合實力因子解釋了總信息量的52.7%,說明當(dāng)前我國農(nóng)村經(jīng)濟(jì)發(fā)展主要還是以自然資源為主。

        總體上看,31個省市區(qū)的農(nóng)村經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平較低且不均衡的現(xiàn)象較為嚴(yán)重。因此,如何使各省市區(qū)均衡發(fā)展,是我國農(nóng)村經(jīng)濟(jì)發(fā)展亟待解決的問題。具體來說,應(yīng)注意以下幾點。

        首先,結(jié)合地區(qū)特色資源,發(fā)展特色農(nóng)業(yè),實行農(nóng)業(yè)產(chǎn)業(yè)化,在保證糧食產(chǎn)量的基礎(chǔ)上,優(yōu)化產(chǎn)品結(jié)構(gòu),提高農(nóng)業(yè)生產(chǎn)效率。

        其次,實施鄉(xiāng)村振興戰(zhàn)略,按照產(chǎn)業(yè)興旺、生態(tài)宜居、鄉(xiāng)風(fēng)文明、治理有效、生活富裕的總要求,建立健全城鄉(xiāng)融合發(fā)展體制機(jī)制和政策體系。

        再次,深化農(nóng)村改革,發(fā)展現(xiàn)代農(nóng)業(yè),促進(jìn)農(nóng)村經(jīng)濟(jì)發(fā)展。構(gòu)建新型農(nóng)業(yè)生產(chǎn)經(jīng)營體系,加快農(nóng)村集體產(chǎn)權(quán)制度改革,努力改善農(nóng)村金融服務(wù),大力發(fā)展農(nóng)村專業(yè)合作組織,提高農(nóng)業(yè)競爭力和農(nóng)村經(jīng)濟(jì)水平。

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