游越越，張青梅

(河南科技大學(xué) 經(jīng)濟學(xué)院，河南 洛陽 471023)

農(nóng)業(yè)是我國的第一產(chǎn)業(yè)，在國民經(jīng)濟中占據(jù)重要地位。河南省地處中原，氣候溫和四季分明，不僅是我國的農(nóng)業(yè)大省之一，同時也是我國糧食的重要主產(chǎn)地。所以，河南省農(nóng)業(yè)發(fā)展的水平直接影響著我國的糧食安全。

近年來，河南省的農(nóng)產(chǎn)品產(chǎn)量顯著提高，完成了主要農(nóng)產(chǎn)品長期供給不足到產(chǎn)量基本持衡的關(guān)鍵性轉(zhuǎn)變。同時其農(nóng)耕機械化水平不斷提高，農(nóng)業(yè)的抗風(fēng)險抗災(zāi)害能力也不斷提升。雖然河南省的農(nóng)業(yè)發(fā)展取得了相當(dāng)喜人的成績，但當(dāng)前其農(nóng)業(yè)生產(chǎn)發(fā)展也存在很多弊端。為了能夠正確把握河南省各地市的農(nóng)業(yè)綜合發(fā)展水平，可以全面、客觀、準(zhǔn)確地對河南省各地市農(nóng)業(yè)競爭力進行研究分析，筆者收集了河南省18個地市的數(shù)據(jù)，采用7項代表農(nóng)業(yè)競爭力的指標(biāo)，并通過SPSS軟件來對各個城市的農(nóng)業(yè)競爭力進行因子分析與聚類分析。

1 河南省18市農(nóng)業(yè)競爭力實證分析

1.1 研究方法與指標(biāo)選取

國內(nèi)外關(guān)于提供多項指標(biāo)并據(jù)此進行綜合評價的方法有很多，但這些方法主要被分為兩大類：定性分析和定量分析方法。筆者采用因子分析和聚類分析的方法，選擇了反映農(nóng)業(yè)發(fā)展水平的7個指標(biāo)作為原始變量，對河南省18個城市的農(nóng)業(yè)競爭力進行了綜合評價，并提出了相應(yīng)的改進意見。

按照指標(biāo)的科學(xué)性、可得性和可測量性的原則，我們選用了以下指標(biāo)進行研究分析：X1-農(nóng)業(yè)生產(chǎn)總值(億元)、X2-城市常住人口X2(萬人)、X3-農(nóng)作物播種面積(千公頃)、X4-實際耕地灌溉面積(千公頃)、X5-農(nóng)業(yè)機械總動力(萬千瓦)、X6-化肥施用量(t)、X7-農(nóng)藥使用量X7(t)。

筆者選取的樣本為河南省的18個地市(鄭州、開封、洛陽、平頂山、安陽、鶴壁、新鄉(xiāng)、焦作、濮陽、許昌、漯河、三門峽、南陽、商丘、信陽、周口、駐馬店、濟源)。數(shù)據(jù)來源主要是《2019年河南省統(tǒng)計年鑒》及各市2019年《統(tǒng)計年鑒》。

1.2 數(shù)據(jù)的適用性檢驗

在變量的相關(guān)系數(shù)矩陣的基礎(chǔ)上，采用Bartlett球形KMO檢驗方法對原始變量進行線性相關(guān)分析。由表1可知，Bartlett球度檢驗的觀測值為197.564。KMO值是0.796。

表1 KMO和Bartlett的檢驗

根據(jù)Kaiser的KMO標(biāo)準(zhǔn)進行因子分析:如果KMO>0.9，則非常合適;0.8>KMO>0.9為宜;如果0.8>KMO>0.7，則一般;如果0.7>KMO>0.6，則不合適;如果KMO<0.5就不行。因此，筆者對原始數(shù)據(jù)的KMO檢驗通過。同時，由于關(guān)聯(lián)概率為0.000，小于0.05的顯著水平，說明Bartlett球形檢驗也通過了。因此，文中選取的原始變量適合進行因子分析。

1.3 提取公因子并旋轉(zhuǎn)因子

通過SPSS軟件對我們選擇的7個統(tǒng)計指標(biāo)進行因子分析，得到7個指標(biāo)的相關(guān)矩陣R和相關(guān)矩陣R的特征值、方差貢獻率和累積方差貢獻率。根據(jù)只提取每個特征值>1且累積貢獻率>80%的因子的原則，提取兩個主要因子，計算其累積方差貢獻率為93.870%。這表明，在兩個主成分中，原有7個指標(biāo)中有93.870%的信息是根據(jù)基礎(chǔ)歸納的，保留了相對完整的原始信息，具有突出的代表性。因此，最終提取出這兩個公共因子。

接著進行因子旋轉(zhuǎn)得出其總的累計方差貢獻仍然為93.870%，不同的是每個因子的方差貢獻有所變化，第1個因子的方差貢獻由80.390%降低為78.391%，而第2個因子的方差貢獻則由13.438%上漲到15.479%，可見,因子旋轉(zhuǎn)后，對因子的解釋將更加容易。因此,我們提取2個因子是正確的，并且這兩個主因子包含了7項指標(biāo)的大部分初始信息。表2即為主因子的特征值及其累計方差貢獻率。

表2 解釋的總方差

1.4 因子命名與解釋

為了使因子命名更具解釋性，我們通常通過最大方差法和正交旋轉(zhuǎn)法來分解初始載荷矩陣。由表3可知：在第1個因子上X2、X3、X4、X5、X6、X7其載荷較高，因此，這6個指標(biāo)主要由第一個因子來解釋。X1-農(nóng)業(yè)生產(chǎn)總值(億元)在第2個因子上有較高的載荷，第2個因子主要解釋了X1指標(biāo)。旋轉(zhuǎn)后的因子較之旋轉(zhuǎn)前其含義比更加清晰。

表3 旋轉(zhuǎn)成分矩陣

根據(jù)表3指標(biāo)的經(jīng)濟意義，第一個公因子(F1)在農(nóng)作物播種面積、化肥使用量、鄉(xiāng)村勞動力、家用機械總動力、實際耕地灌溉面積、農(nóng)藥使用量上存在較高的載荷，因此，我們將其命名為農(nóng)業(yè)投入要素因子。第二公因子(F2)在農(nóng)業(yè)生產(chǎn)總值上具有較高載荷，因此，我們將其命名為農(nóng)業(yè)產(chǎn)出因子。

1.5 因子得分與排名

我們以2個公因子各自的方差貢獻率占其共同累計貢獻率的比重作為權(quán)重進行加權(quán)計算，可以得出18個地市農(nóng)業(yè)競爭力的綜合得分。具體的綜合得分計算公式為：

F=F1*78.391+F2*15.479

(1)

根據(jù)上述計算公式及河南省18個地市的農(nóng)業(yè)競爭力排名(略)求得其綜合得分(F)及排名如下所示：

第一類F>1包括：南陽、周口、商丘、駐馬店，這些城市的農(nóng)業(yè)競爭力比較強。第二類0

2 結(jié)論與建議

實驗結(jié)果表明，不同城市的農(nóng)業(yè)競爭力水平之間存在著明顯的差異。農(nóng)業(yè)自然資源條件好、生產(chǎn)要素投入充足的城市其農(nóng)業(yè)競爭力相對較強，而過度依賴工業(yè)和服務(wù)業(yè)，政府并不著重發(fā)展農(nóng)業(yè)的城市，農(nóng)業(yè)競爭力水平則較低。

由此提出以下建議：①河南省各地市應(yīng)著眼于自身的農(nóng)業(yè)生產(chǎn)資源條件，發(fā)揮自己獨特的優(yōu)勢，并結(jié)合本地區(qū)的實際情況，因地制宜合理調(diào)整農(nóng)業(yè)產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)，推動地區(qū)的特色農(nóng)業(yè)發(fā)展。②河南省各市還應(yīng)該不斷提高各自的農(nóng)業(yè)集約化水平，提高農(nóng)業(yè)生產(chǎn)效率，將科學(xué)培育與機械化操作完美結(jié)合，有效提高農(nóng)產(chǎn)品產(chǎn)量與質(zhì)量。③各地市政府應(yīng)發(fā)揮領(lǐng)頭作用，逐步增加財政投入，不斷改善農(nóng)業(yè)基礎(chǔ)設(shè)施建設(shè)。④各地市政府應(yīng)實事求是的合理配置農(nóng)業(yè)發(fā)展資源，加大對農(nóng)業(yè)落后地區(qū)的扶持關(guān)注力度。