基于PCA的溫室控制蔬菜生產投入與產出調查分析

謝偉琴 楊小玲 況靈敏 肖志勇

摘 要 本文以基于溫室控制的蔬菜生產投入與產出關系為研究對象，在對江西樂平溫室蔬菜生產基地調查的基礎上，使用SPSS統計分析軟件對實地調查問卷進行定量比較，采用主成分分析法（PCA）重點剖析了智能溫室控制系統的使用對菜農投入與產出的各大影響因子。結果表明：智能溫室控制系統的技術培訓力度、政府的蔬菜補貼和種植戶對技術的掌握度對產出影響較大，其次是智能溫室控制系統的前期投入、種植面積等因素，而勞動力投入對產出影響不大。

關鍵詞 溫室 投入與產出 SPSS 主成分分析法 影響因子

中圖分類號：F326.13??文獻標識碼：ADOI：10.16400/j.cnki.kjdkx.2015.02.090

Investigation and Analysis of Greenhouse Control Vegetable

Production Input and Output Based on PCA

——Take Jiangxi Leping City Vegetable Production base as an example

XIE Weiqin[1]， YANG Xiaoling[2]， KUANG Lingmin[1]， XIAO Zhiyong[1]

（[1] College of Software， Jiangxi Agricultural University， Nanchang， Jiangxi 330045;

[2] Institute of Technology， Jiangxi Agricultural University， Nanchang， Jiangxi 330045）

Abstract In this paper， based on the relationship between the input and output of vegetable production greenhouse control for the study， in Jiangxi Leping greenhouse vegetable production base on the basis of the investigation， using SPSS statistical analysis software for quantitative comparison of field surveys， using principal component analysis （PCA ） focused on the analysis of the use of intelligent control systems， the major greenhouse factor on vegetable inputs and outputs. The results showed that： Intelligent Greenhouse Control System technology training， a large government subsidies and vegetable growers master degree of technology impact on output， followed by the intelligent greenhouse control system upfront investment， acreage and other factors， while labor input does not affect output.

Key words greenhouse; input and output; SPSS; Principal Component Analysis; impact factor

樂平市地處“南昌—九江—景德鎮”金三角區域，全境處亞熱帶季風性濕潤氣候區，屬鄱陽湖平原低丘陵地帶，境內一江七河，沿岸土地疏松、肥沃，非常適宜蔬菜作物生長。現樂平市不但是全國無公害蔬菜生產示范基地縣（市）之一，而且是江西省唯一的全國綠色食品原料（蔬菜）標準化生產示范基地，同時又是全國鮮活農產品定點批發市場、全國農產品信息采集點、江西省最大的蔬菜基地和蔬菜集散中心、價格形成中心、信息傳播中心，初步成為江南地區最大的早春毛豆產地、最有特色的夏秋地瓜和芹菜生產基地、全國最大的紅萵筍供應基地。現有40個蔬菜品種獲農業部無公害蔬菜產品認證，有9個基地被江西省認定為無公害蔬菜生產基地，規模達12.6萬畝。規模的加大，引發著對技術的需求，大量的種植，迫切需要新的技術對種植的支持，因此，對智能溫室控制系統在蔬菜生產投入與產出的研究就迫在眉睫，最終得出規模與技術、投入與產出的關系。

1 數據來源以及數據處理

1.1 數據來源

本文采用的數據主要來源于調研團隊前往樂平市調研獲得。前期準備調查問卷，主要涉及樂平市種植蔬菜類別、種植面積、對智能溫室控制系統的使用、政府補貼額度、菜農文化層次、前期投入和最終產出等問題。整個調查發出問卷200份，收回問卷186份，有效回收率為93%。在調研過程中，調研團隊就智能溫室控制系統在蔬菜生產上的投入與產出與菜農進行深度溝通與交流，并分發調查問卷、引導當地菜農正確完成調查問卷。

1.2 數據處理

針對收回的調查問卷，調研團隊對其用統計分析軟件SPSS進行數據分析統計。通過選取運用智能溫室控制系統的年畝產值（）為產出，選取種植戶的學歷（）、職位（）、蔬菜種植面積（）、智能溫室控技術培訓（）、智能溫室控制系統的前期投入（）、智能溫室控制系統的后期維護費用（）、政府補貼力度（）、運用智能溫室控制系統后人力投入（）以及對智能溫室控制系統技術的掌握度（）等9個因素為投入進行分析。首先：通過對選取的9個因素數據進行min - max標準化（Min - Max Normalization，也稱為離差標準化），再運用描述性分析對數據進行標準化處理，其次運用主成分分析法進行因子分析并對其降維處理，最后運用相關性分析法處理投入與產出關系以獲得最終結論。

1.2.1 對數據進行歸一化處理

min - max標準化（Min - Max Normalization，也稱為離差標準化）是對原始數據的線性變換，使輸入值映射到[0-1]之間。具體轉換函數如公式（1）：

= ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ?（1）

運用該公式對收集的數據進行歸一化處理，為接下來的分析做好分析準備。

1.2.2 運用主成份分析法處理數據

主成分分析方法的核心思想是：針對一些具有錯綜復雜關系、存在內部相關性的因子，采用多元統計的方法對原指標體系降維，將原指標體系歸結為能夠反映其大量信息的綜合因子。

本文運用主成份分析法對原來選定的投入指標體系降維，提取主成份，將歸一化的數據運用SPSS對9個因子數據進行主成份分析。其分析得到結果如下：

表1給出了KMO和Bartlett的檢驗結果。其中KMO值為0.474表示比較適合做因子分析。Bartlett球形度檢驗Sig值為0.000小于顯著水平0.05，表示可以做因子分析。

表1 KMO和Bartlett的檢驗

表2給出了每個變量共同度的結果，表格數據左側表示每個變量可以被所有因素所能解釋的方差，右側表示共同度。從該表可以看出，各因素間相關性很強，表明變量中的大部分信息均能被因子所提取，說明因子分析的結果是有效。

表3運用主成份分析法，給出了因子貢獻率的結果。由表可以分析出第一個主成份占33.794%，第二個主成份占25.267%，第三個主成份占15.653%，第四個主成份占11.752%，前四個因子的特征值之和為86.467%，前四個成分包含了原9個因子變量86.467%的信息，因此提取前四個因子為主因子。

表2 變量共同度表

表3 種植戶投入原變量主成分統計信息

運用表3得到的主成份統計信息，再進行求特征向量矩陣，處理得到結果為表4所示，從特征向量矩陣得出主成分的計算公式如下：

= 0.023 + 0.3310.009 + 0.261 + 0.53 + 0.489 + 0.3240.203 + 0.394

= 0.083 + 0.4490.5080.0620.055 + 0.1460.465 + 0.506 + 0.181

= 0.334 + 0.036 + 0.294 + 0.6580.244 0.2540.023 + 0.338 + 0.359

= 0.027 + 0.004 + 0.0060.010 + 0.004 + 0.0070.003 + 0.0020.005

其中、、、是經過主成份分析得到的第一、第二、第三、第四主成份，（ = 1，2，3，4，5，6，7，8，9）都經過了特征化處理。

表4 特征向量矩陣

1.2.3 數據的相關性分析

主成分分析法處理后的數據再進行相關性分析處理，得出了相關性系數矩陣（見表5），進一步分析得出了樂平基于智能溫室控制系統的蔬菜投入與產出關系。具體從表5可以看出，智能溫室控制系統在樂平市蔬菜投入與產出的相關性較強。其中，智能溫室控制系統的技術培訓對樂平市蔬菜產出相關性系數為0.689，樂平市蔬菜產出與政府的補助相關性系數為0.637，從而可知，樂平市蔬菜的產出與這兩項因子是密切相關的。其次種植戶對智能溫室控制系統技術的掌握系數為0.545，該因子也對樂平市蔬菜的產出具有一定影響。

2 智能溫室系統在農業投入與產出效益分析

智能溫室控制系統是將最新科學技術應用在農業生產中，菜農若掌握了這個技術，不僅可以減少惡劣天氣影響，而且還能給菜農們帶來更多的收入。如果能夠大面積普及，形成一定的規模化產業，那帶來的經濟效益肯定是可觀的，可以帶動整個產業的繁榮。目前，樂平市專門成立蔬菜科學研究所，并建立蔬菜工廠化育苗基地，該基地有工廠化育苗中心，年可生產優質蔬菜苗1000余萬株，可帶動6000余戶菜農致富。據不完全統計，截至目前，樂平全市蔬菜播種面積31.8萬畝，總產量突破97.8萬噸，總產值12.15億元，蔬菜批發大市場全年總交易量74.8萬噸，交易額12.3億元，菜農人平均收入達2800余元。

3 提高收益對策

通過智能溫室控制系統在蔬菜投入與產出的效益分析，結論證明智能溫室控制系統在蔬菜生產中的收益主要受到智能溫室控制系統的培訓次數、政府的補貼和菜農對智能溫室控制系統技術的掌握度、系統前期投入、種植面積和勞動力等因子影響，其中培訓次數、政府的補貼影響最大，其次是菜農對智能溫室控制系統技術的掌握度、系統的前期投入，而種植面積和勞動力基本沒有影響。因此，本文認為：進一步加強對智能溫室控制系統技術的推廣，安排專業技術人員對菜農培訓，促進菜農對技術的掌握和使用;政府加大補貼力度，讓菜農可以放心地使用智能溫室控制系統。在前期技術推廣和政府補貼的基礎上，菜農能夠充分地使用智能溫室控制系統，也能提高蔬菜的產量和質量。

*肖志勇為本文通訊作者

基金項目：江西省大學生創新創業訓練項目（項目編號DC201332）;江西省教育廳青年科學基金項目（項目編號GJJ13250）

參考文獻

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