云南水產(chǎn)養(yǎng)殖綜合生產(chǎn)能力研究

云南水產(chǎn)養(yǎng)殖綜合生產(chǎn)能力研究

施 珮,袁永明*,張紅燕,賀艷輝

(中國(guó)水產(chǎn)科學(xué)研究院淡水漁業(yè)研究中心/農(nóng)業(yè)部淡水漁業(yè)和種質(zhì)資源利用重點(diǎn)實(shí)驗(yàn)室，江蘇無(wú)錫 214081)

摘要以云南省1992～2012年的水產(chǎn)養(yǎng)殖綜合生產(chǎn)能力為研究單元，從自然資源、飼料供給、漁業(yè)生產(chǎn)現(xiàn)狀、農(nóng)業(yè)基礎(chǔ)、漁業(yè)科技支撐、生態(tài)環(huán)境等6個(gè)方面對(duì)云南省水產(chǎn)養(yǎng)殖綜合生產(chǎn)能力進(jìn)行綜合評(píng)估，運(yùn)用因子分析法從19個(gè)指標(biāo)變量中提取可解釋92%信息的3個(gè)主成分因子；并分別定義為基礎(chǔ)生產(chǎn)力量特征因子、綜合環(huán)境質(zhì)量特征因子、成災(zāi)度特征因子；運(yùn)用回歸法完成主成分因子和綜合得分的計(jì)算和排名，并用熵權(quán)法驗(yàn)證結(jié)果的合理性。結(jié)果表明，2012年云南水產(chǎn)養(yǎng)殖綜合生產(chǎn)能力最強(qiáng)，1992年水產(chǎn)養(yǎng)殖綜合生產(chǎn)能力最弱。據(jù)此，提出了提高云南水產(chǎn)養(yǎng)殖綜合生產(chǎn)能力的具體對(duì)策和建議。

關(guān)鍵詞水產(chǎn)養(yǎng)殖；綜合生產(chǎn)能力；因子分析；熵權(quán)法

中圖分類號(hào)S965.1

基金項(xiàng)目現(xiàn)代農(nóng)業(yè)產(chǎn)業(yè)技術(shù)體系專項(xiàng)(CARS-49)。

作者簡(jiǎn)介施珮(1988-)，女，安徽宣城人，助理研究員，碩士，從事漁業(yè)經(jīng)濟(jì)與漁業(yè)信息研究。*

收稿日期2015-04-28

Research on Comprehensive Production Capacity of Aquaculture in Yunnan

SHI Pei ,YUAN Yong-ming*,ZHANG Hong-yan et al (Key Laboratory of Freshwater Fisheries and Germplasm Resources Utilization,Ministry of Agriculture,Freshwater Fisheries Research Center,Chinese Academy of Fishery Sciences,Wuxi,Jiangsu 214081)

AbstractTaking the Yunnan comprehensive production capacity of aquaculture from 1992 to 2012 as the evaluation unit,the comprehensive production capacity of aquaculture was evaluated from the aspects of natural resource,supply capacity of feed,current status of fishery production,agricultural foundation,technology support,and ecological environment.Extracting three common factors from the 19 evaluation indicators with the method of factor analysis,which can explain almost 92% of the variable information,and can be attributed to the basic production force factors,comprehensive environmental quality factors and disaster degree factors.Regression method is used to calculate and rank the composition factors and composite scores.With the entropy method,the results can be more reasonable.The result show that the strongest comprehensive production capacity is 2011,and the weakest comprehensive production capacity is 1992.Finally,we give some concrete countermeasures and advice to improve the Yunnan comprehensive production capacity of aquaculture from the results.

Key words Aquaculture; Comprehensive production capacity; Factor analysis; Entropy method

我國(guó)是世界上水產(chǎn)綜合養(yǎng)殖歷史最悠久、經(jīng)驗(yàn)最豐富、養(yǎng)殖模式和種類最多的國(guó)家。2012年水產(chǎn)養(yǎng)殖總產(chǎn)量約為5 394萬(wàn)t，位居世界首位，占世界總產(chǎn)量的59.64%。國(guó)內(nèi)各地區(qū)由于地理環(huán)境的差異，在水產(chǎn)養(yǎng)殖的品種和產(chǎn)量上也大有不同。研究區(qū)域自然環(huán)境特征，定量分析、評(píng)價(jià)水產(chǎn)養(yǎng)殖綜合生產(chǎn)能力，能夠幫助了解區(qū)域水產(chǎn)養(yǎng)殖發(fā)展的現(xiàn)狀，對(duì)因地制宜地發(fā)展水產(chǎn)養(yǎng)殖，提高水產(chǎn)養(yǎng)殖業(yè)生產(chǎn)水平具有非常重要的作用。

云南省位于我國(guó)西南邊陲，東臨廣西、貴州，北面四川，與緬甸、老撾、越南等國(guó)家接壤，地勢(shì)呈北高南低，南北海拔高度相差6 663.6 m，加之全省境內(nèi)多山，復(fù)雜的地理環(huán)境使得云南水系較多，河流縱橫，水資源豐富。同時(shí)，溫度隨山脈高度的上升而降低，地區(qū)南北溫差大，全年降水充沛。這樣的地理環(huán)境和氣候環(huán)境使得云南擁有豐富的淡水資源，全省有600余條河流，水資源總量位居全國(guó)第三，是淡水漁業(yè)發(fā)展的必選地區(qū)之一。

云南擁有以高原特色為主的淡水漁業(yè)，水產(chǎn)養(yǎng)殖歷史悠久，很多的專家學(xué)者對(duì)水產(chǎn)養(yǎng)殖展開(kāi)了相關(guān)的研究，田樹(shù)魁等對(duì)云南省水產(chǎn)種質(zhì)資源保護(hù)區(qū)建設(shè)進(jìn)行了分析，并介紹了云南土著魚(yú)類的馴化情況[1]；鐘文武等在對(duì)云南淡水漁業(yè)環(huán)境的現(xiàn)狀進(jìn)行分析的基礎(chǔ)上，提出了漁業(yè)環(huán)境保護(hù)的對(duì)策建議，并建立了漁業(yè)環(huán)境的監(jiān)測(cè)網(wǎng)[2]；鄭奕等采用數(shù)據(jù)包絡(luò)分析方法對(duì)我國(guó)我國(guó)近海捕撈與遠(yuǎn)洋漁業(yè)能力和能力利用度進(jìn)行了系統(tǒng)計(jì)算和分析[3]。目前，以區(qū)域?yàn)檠芯繉?duì)象，縱向地對(duì)區(qū)域水產(chǎn)養(yǎng)殖綜合生產(chǎn)能力進(jìn)行研究的文獻(xiàn)較為貧乏。筆者以云南省水產(chǎn)養(yǎng)殖綜合生產(chǎn)能力為研究對(duì)象，選用因子分析法獲得水產(chǎn)養(yǎng)殖綜合生產(chǎn)能力值[4-5]，再使用熵權(quán)法進(jìn)行計(jì)算[6-8]，對(duì)因子分析法的計(jì)算結(jié)果進(jìn)行驗(yàn)證，以獲得科學(xué)、可靠的結(jié)果，并提出提高水產(chǎn)養(yǎng)殖綜合生產(chǎn)能力的對(duì)策建議，以期為水產(chǎn)養(yǎng)殖業(yè)的發(fā)展提供理論支撐。

1指標(biāo)選取、數(shù)據(jù)來(lái)源與研究方法

1.1評(píng)價(jià)指標(biāo)體系的建立水產(chǎn)養(yǎng)殖綜合生產(chǎn)能力的影響因子較多，很多指標(biāo)數(shù)據(jù)難以獲取，且對(duì)綜合生產(chǎn)能力的影響情況不易進(jìn)行量化。基于指標(biāo)系統(tǒng)的完整性、客觀性、量化可行性及數(shù)據(jù)可獲取性等指標(biāo)選取原則，綜合相關(guān)文獻(xiàn)的研究結(jié)果[9-11]，該研究從自然資源、飼料供給、漁業(yè)生產(chǎn)現(xiàn)狀、農(nóng)業(yè)基礎(chǔ)、漁業(yè)科技支撐、生態(tài)環(huán)境等6個(gè)方面研究水產(chǎn)養(yǎng)殖綜合生產(chǎn)能力的評(píng)估。云南水產(chǎn)養(yǎng)殖綜合生產(chǎn)能力評(píng)價(jià)指標(biāo)體系見(jiàn)表1。

1.1.1 自然資源。自然資源是水產(chǎn)養(yǎng)殖生產(chǎn)能力的先決條件。水是水產(chǎn)養(yǎng)殖業(yè)發(fā)展的首要條件，云南省水域較多，但地形較為復(fù)雜，高原山地起伏縱橫，居住人口相對(duì)集中，使得很多水域資源沒(méi)有得到開(kāi)發(fā)和利用，而水產(chǎn)養(yǎng)殖對(duì)水域的依賴非常大，并且也會(huì)對(duì)水資源、土壤造成一定程度的污染，從而影響附近居民的生活和工作，因此良好的自然條件和充足勞動(dòng)力是發(fā)展水產(chǎn)養(yǎng)殖的有利條件。該研究選擇區(qū)域水面面積、區(qū)域土地面積和區(qū)域總?cè)丝跀?shù)來(lái)表征自然資源情況。

1.1.2飼料供給。水產(chǎn)養(yǎng)殖需要充足、良好的飼料供給。水產(chǎn)養(yǎng)殖的食料不僅僅只是水產(chǎn)飼料，還包括各種飼料原料。小麥?zhǔn)潜容^常見(jiàn)的水產(chǎn)飼料能量型飼料，肉類等是較為常見(jiàn)的蛋白質(zhì)飼料，云南水產(chǎn)飼料資源相對(duì)短缺，是否能充分地供應(yīng)這些飼料原料會(huì)對(duì)水產(chǎn)養(yǎng)殖產(chǎn)生必要的影響。故確定水產(chǎn)飼料生產(chǎn)量、人均肉類占有量、人均谷物占有量來(lái)衡量云南飼料供給能力。

1.1.3 漁業(yè)生產(chǎn)現(xiàn)狀。漁業(yè)生產(chǎn)現(xiàn)狀是水產(chǎn)養(yǎng)殖發(fā)展的前提和依據(jù)，它能體現(xiàn)區(qū)域水產(chǎn)養(yǎng)殖的水平，并為以后的發(fā)展指明方向。養(yǎng)殖面積能體現(xiàn)區(qū)域水產(chǎn)養(yǎng)殖的規(guī)模，漁業(yè)產(chǎn)值和產(chǎn)量則體現(xiàn)了區(qū)域水產(chǎn)養(yǎng)殖水平。該研究選擇水產(chǎn)品總產(chǎn)量、漁業(yè)人口、漁業(yè)產(chǎn)值、漁業(yè)比重、養(yǎng)殖面積和人均收入等6項(xiàng)影響指標(biāo)來(lái)評(píng)估漁業(yè)生產(chǎn)現(xiàn)狀。

1.1.4農(nóng)業(yè)基礎(chǔ)。農(nóng)業(yè)基礎(chǔ)是水產(chǎn)養(yǎng)殖發(fā)展不可忽視的因素之一。良好的農(nóng)業(yè)基礎(chǔ)能推進(jìn)水產(chǎn)養(yǎng)殖的不斷繁盛。該研究構(gòu)建的指標(biāo)系統(tǒng)使用人均水面占有量和農(nóng)業(yè)人口來(lái)表征云南的農(nóng)業(yè)基礎(chǔ)。

1.1.5漁業(yè)科技支撐。漁業(yè)科技是水產(chǎn)養(yǎng)殖業(yè)發(fā)展的強(qiáng)有力保障。發(fā)展科技關(guān)鍵在人。地區(qū)相關(guān)技術(shù)人員的能力能反映地區(qū)水產(chǎn)養(yǎng)殖的技術(shù)水平，可以降低水產(chǎn)養(yǎng)殖病害發(fā)生時(shí)的損失率，從而提高從業(yè)人員的水產(chǎn)養(yǎng)殖利潤(rùn)。該研究選用水產(chǎn)推廣機(jī)構(gòu)人員數(shù)和技術(shù)人員比例作為衡量漁業(yè)科技支撐的影響因子。

1.1.6生態(tài)環(huán)境。水產(chǎn)養(yǎng)殖一直以來(lái)深受環(huán)境的影響，隨著水產(chǎn)養(yǎng)殖模式開(kāi)始轉(zhuǎn)向集約化、城市工業(yè)化的方向推進(jìn)，環(huán)境問(wèn)題對(duì)水產(chǎn)養(yǎng)殖帶來(lái)的影響越來(lái)越突出。生態(tài)環(huán)境越好的地方越有利于水產(chǎn)養(yǎng)殖，該研究選用廢水排放總量、固體廢物產(chǎn)生總量和養(yǎng)殖成災(zāi)率3項(xiàng)指標(biāo)來(lái)表征地區(qū)水產(chǎn)養(yǎng)殖生態(tài)環(huán)境的好壞。

表1　云南水產(chǎn)養(yǎng)殖綜合生產(chǎn)能力評(píng)價(jià)指標(biāo)體系

注：廢水排放總量、固體廢物產(chǎn)生總量為逆指標(biāo)。

1.2數(shù)據(jù)來(lái)源水產(chǎn)養(yǎng)殖綜合生產(chǎn)能力的指標(biāo)數(shù)據(jù)主要來(lái)源于《云南統(tǒng)計(jì)年鑒》、《中國(guó)漁業(yè)統(tǒng)計(jì)年鑒》、《中國(guó)飼料工業(yè)年鑒》、《中國(guó)漁業(yè)年鑒》等，部分?jǐn)?shù)據(jù)來(lái)源于云南省環(huán)境狀況公報(bào)。該研究選取云南省1992～2012年為研究單元，縱向地對(duì)云南省21年的水產(chǎn)養(yǎng)殖綜合生產(chǎn)能力進(jìn)行量化評(píng)估。表1中各指標(biāo)變量擁有不同的計(jì)量單元和計(jì)量單位，部分指標(biāo)為經(jīng)過(guò)單獨(dú)運(yùn)算獲得。同時(shí)，漁業(yè)產(chǎn)值和人均收入2項(xiàng)指標(biāo)在所包含的價(jià)值量上會(huì)隨著年份的差異而出現(xiàn)較大變化。該研究將這2項(xiàng)指標(biāo)同時(shí)轉(zhuǎn)化為1992年物價(jià)指數(shù)下的數(shù)值，避免因物價(jià)等因素所帶來(lái)的影響。

1.3研究方法

1.3.1指標(biāo)標(biāo)準(zhǔn)化處理。為消除量綱的影響，需要對(duì)指標(biāo)進(jìn)行標(biāo)準(zhǔn)化處理[12]。

對(duì)于逆指標(biāo)，采用取負(fù)值的辦法進(jìn)行指標(biāo)的正向化處理，公式如下：

X′=-X

(1)

當(dāng)指標(biāo)的正向化完成后，采用目前廣泛使用的Z-score法作為數(shù)據(jù)標(biāo)準(zhǔn)化方法，標(biāo)準(zhǔn)化公式為：

(2)

1.3.2因子分析。運(yùn)用主成分分析方法提取綜合生產(chǎn)能力的影響因子，并運(yùn)用回歸法計(jì)算因子得分系數(shù)，計(jì)算公式為：

Fij=∑αmj·Xmj

(3)

式中，i表示評(píng)估云南省水產(chǎn)養(yǎng)殖綜合生產(chǎn)能力的年數(shù)；j為提取的公因子數(shù)；m為評(píng)價(jià)體系中的19個(gè)變量；Fij為第i年在第j個(gè)公因子上的得分；amj為第m個(gè)變量在第j因子上的得分；Xmj為第j個(gè)因子在第m個(gè)變量上的標(biāo)準(zhǔn)化值。

1.3.3綜合生產(chǎn)能力評(píng)價(jià)方法。綜合各公因子的得分系數(shù)值，將各因子的方差貢獻(xiàn)率作為權(quán)重，通過(guò)加權(quán)平均的方式計(jì)算水產(chǎn)養(yǎng)殖綜合生產(chǎn)能力值，計(jì)算公式為：

(4)

式中，F(xiàn)i為1992～2012年的水產(chǎn)養(yǎng)殖綜合生產(chǎn)能力值；Wj為公因子方差貢獻(xiàn)率;Fij為各因子得分。

2結(jié)果與分析

2.1綜合生產(chǎn)能力影響因子的提取SPSS是目前受到廣泛認(rèn)可和使用的統(tǒng)計(jì)學(xué)分析軟件之一，該研究使用IBM SPSS statistics 19[13-15]進(jìn)行因子分析，將數(shù)據(jù)標(biāo)準(zhǔn)化處理后的云南21年的19個(gè)指標(biāo)數(shù)據(jù)作為模型輸入量，以獲得的各指標(biāo)變量之間的相關(guān)系數(shù)，對(duì)各變量之間存在的相關(guān)性進(jìn)行判斷。經(jīng)過(guò)KMO法和巴特利特球度檢驗(yàn)，進(jìn)而分析該數(shù)據(jù)是否適宜作因子分析。若KMO值越接近0，則表明變量之間相關(guān)性弱，且不適宜作因子分析；相反，若KMO值越接近1，則表明變量間相關(guān)性強(qiáng)，且適宜作因子分析。KMO法與巴特利特法的檢驗(yàn)結(jié)果顯示，KMO=0.679>0.5，Bartlett的球度檢驗(yàn)的概率值為0.000，因此，該體系中的19個(gè)變量適宜作因子分析。

采用主成分分析為因子提取的方法，以特征值大于1的因子為公共因子，可獲得2個(gè)特征值，鑒于其累計(jì)方差貢獻(xiàn)率未達(dá)到90%，故綜合二者考慮，最終提取3個(gè)特征值，如表2所示。

表2　解釋總方差

由表2可知，所得3個(gè)主成分方差貢獻(xiàn)率均高于5%，累計(jì)貢獻(xiàn)方差達(dá)到了92.632，即這些主成分因子可解釋原始數(shù)據(jù)的92.632%，通過(guò)這3個(gè)因子對(duì)區(qū)域水產(chǎn)養(yǎng)殖綜合生產(chǎn)能力進(jìn)行評(píng)價(jià)是合理的。

基于某些變量在個(gè)別因子負(fù)載高，在其他因子負(fù)載低，故使用方差最大化的方法進(jìn)行因子旋轉(zhuǎn)，以期讓3個(gè)公因子將原始指標(biāo)載荷解釋得更加明顯。公因子旋轉(zhuǎn)后的載荷矩陣如表3所示：第一主成分的貢獻(xiàn)率為78.433%，經(jīng)過(guò)方差最大正交旋轉(zhuǎn)，在水產(chǎn)品總產(chǎn)量、漁業(yè)人口、漁業(yè)產(chǎn)值、漁業(yè)比重、養(yǎng)殖面積、人均收入、人均水面占有量、農(nóng)業(yè)人口、水產(chǎn)推廣機(jī)構(gòu)人員數(shù)和技術(shù)人員比例等指標(biāo)上的負(fù)荷因子均超過(guò)0.6，這10個(gè)指標(biāo)涵蓋漁業(yè)生產(chǎn)現(xiàn)狀、農(nóng)業(yè)基礎(chǔ)和漁業(yè)科技支撐3個(gè)方面，因此該主成分可近似解釋為區(qū)域水產(chǎn)養(yǎng)殖基礎(chǔ)生產(chǎn)力量特征因子(F1)。

第二主成分貢獻(xiàn)率為9.065%，經(jīng)過(guò)方差旋轉(zhuǎn)后主要在區(qū)域水面總面積、區(qū)域土地總面積、區(qū)域總?cè)丝凇⑺a(chǎn)飼料產(chǎn)量、人均肉類占有量、人均谷物占有量、廢水排放總量和固體廢物產(chǎn)生總量幾個(gè)指標(biāo)上負(fù)荷較大，可反映區(qū)域水產(chǎn)養(yǎng)殖綜合環(huán)境質(zhì)量特征因子(F2)。

第三主成分經(jīng)方差旋轉(zhuǎn)后在養(yǎng)殖成災(zāi)率上負(fù)荷較大，可表征區(qū)域水產(chǎn)養(yǎng)殖成災(zāi)度特征因子(F3)。

表3　旋轉(zhuǎn)后的因子載荷矩陣

2.2因子得分系數(shù)使用回歸法將3個(gè)公共因子分別表示為19個(gè)指標(biāo)變量的線性組合，利用公式(3)計(jì)算3個(gè)公共因子得分系數(shù)，由此得到1992～2012年各公因子得分曲線(圖1)。

由圖1可知，反映水產(chǎn)養(yǎng)殖綜合生產(chǎn)能力值的主成分F1在2012年最高，1992年最低，呈逐年上升趨勢(shì)。說(shuō)明云南省水產(chǎn)養(yǎng)殖基礎(chǔ)生產(chǎn)力量在不斷的改善和提高中。隨著改革開(kāi)放的步伐加快，科技和人才逐漸受到了政府和人們的重視，科技力量不斷提高，人才力量日漸雄厚，使得云南水產(chǎn)養(yǎng)殖基本生產(chǎn)條件越來(lái)越好，養(yǎng)殖產(chǎn)量越來(lái)越高。表征云南省水產(chǎn)養(yǎng)殖綜合環(huán)境的主成分F2則在1992年最高，2011年最低，基本呈現(xiàn)波動(dòng)性下滑的趨勢(shì)。說(shuō)明云南省水產(chǎn)養(yǎng)殖綜合環(huán)境情況在不斷的變化，并有惡化的趨勢(shì)。改革開(kāi)放不僅帶動(dòng)了科技，也帶動(dòng)了工業(yè)發(fā)展，云南省為了發(fā)展經(jīng)濟(jì)，在工業(yè)和旅游業(yè)上投入了較多的財(cái)力和人力，經(jīng)濟(jì)發(fā)展雖略有起色，但部分地區(qū)存在盲目地從事將科技含量低，環(huán)境污染大的低水平建設(shè)項(xiàng)目，對(duì)湖泊、空氣等環(huán)境造成了大量的污染；20世紀(jì)末期轉(zhuǎn)變經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)方式戰(zhàn)略方針的提出，使得云南省的環(huán)境問(wèn)題得到了部分改善。在“十一五”規(guī)劃的籌劃和準(zhǔn)備中，環(huán)境隨經(jīng)濟(jì)的飛速發(fā)展又逐漸暴露出它的問(wèn)題，相較2000年以前存在明顯的惡化狀態(tài)。體現(xiàn)云南水產(chǎn)養(yǎng)殖成災(zāi)度情況的主成分F3在1992～2012年基本處于正弦式波動(dòng)狀態(tài)。這種變化情況主要是由于水產(chǎn)養(yǎng)殖在成災(zāi)上受影響因素復(fù)雜多樣，不僅受臺(tái)風(fēng)、洪澇等天氣的影響，同時(shí)也受到病害、水質(zhì)環(huán)境、養(yǎng)殖技術(shù)等各其他方面的影響，整體上來(lái)看，在2002、2005、2006和2010年波動(dòng)較大。2002年云南雨季開(kāi)始偏早，氣候較往年相對(duì)異常；2005年平均氣溫為近30年來(lái)第三高，全省降水量偏少，包含雪災(zāi)和干旱在內(nèi)的災(zāi)害嚴(yán)重，為歷年中氣象災(zāi)害偏重的年份；2006年云南省降水量較少，異常氣候事件發(fā)生頻繁，干旱和強(qiáng)降水引發(fā)了洪澇、滑坡、泥石流等氣象災(zāi)害，使云南省2006年災(zāi)情較為嚴(yán)重；2010年各季氣溫為1961年以來(lái)同期最高，由于高溫、干旱、單點(diǎn)性強(qiáng)降水、連陰雨等異常天氣，使得災(zāi)害頻繁，漁業(yè)嚴(yán)重受損。

圖1　公因子得分趨勢(shì)

2.3綜合生產(chǎn)能力評(píng)價(jià)利用公式(4)計(jì)算得到云南省水產(chǎn)養(yǎng)殖綜合生產(chǎn)能力得分(表4)。由表4可知，表征云南水產(chǎn)養(yǎng)殖生產(chǎn)能力的主成分F1得分逐年增加，2012年得分最高；環(huán)境質(zhì)量主成分F2得分呈下降趨勢(shì)，表明云南省水產(chǎn)養(yǎng)殖的環(huán)境正在惡化，但2012年有所好轉(zhuǎn)；F3得分呈波動(dòng)變化，說(shuō)明各年水產(chǎn)養(yǎng)殖受災(zāi)程度變化較大。總體上看，云南省水產(chǎn)養(yǎng)殖綜合生產(chǎn)能力呈逐年上升的趨勢(shì)。

表4　1992～2012年云南省水產(chǎn)養(yǎng)殖綜合生產(chǎn)能力得分

2.4基于熵權(quán)法的結(jié)果驗(yàn)證與分析為了對(duì)因子分析法的計(jì)算結(jié)果值進(jìn)行檢驗(yàn)，還選取熵權(quán)法對(duì)指標(biāo)數(shù)據(jù)進(jìn)行計(jì)算[16-18]，并將獲得的結(jié)果進(jìn)行對(duì)比，如圖2所示。雖然2種方法在算法模型上存在較大的差異，但實(shí)際綜合生產(chǎn)能力值在趨勢(shì)上基本一致，僅在部分年份上存在小的波動(dòng)。同時(shí)，由于因子分析法能夠在較多的指標(biāo)數(shù)據(jù)中抽取關(guān)鍵信息，對(duì)研究的問(wèn)題進(jìn)行降維，能夠在對(duì)指標(biāo)體系了解不夠充分的前提下進(jìn)行分析，使用SPSS軟件更將實(shí)際計(jì)算過(guò)程簡(jiǎn)化，運(yùn)用起來(lái)更為方便快捷，所以使用因子分析法對(duì)水產(chǎn)養(yǎng)殖綜合生產(chǎn)能力進(jìn)行評(píng)估是合理可行的。

圖2　2種方法計(jì)算得出的云南省水產(chǎn)養(yǎng)殖綜合生產(chǎn)能力得分結(jié)果對(duì)比

綜合各主成分因子得分和綜合能力得分情況說(shuō)明，水產(chǎn)養(yǎng)殖綜合生產(chǎn)能力是取決于3個(gè)主成分因子的綜合影響，1992～2012年云南省水產(chǎn)養(yǎng)殖綜合能力值的顯著差異也表明云南省在區(qū)域水產(chǎn)養(yǎng)殖綜合生產(chǎn)能力、環(huán)境質(zhì)量以及災(zāi)害上投入的不平衡性。而造成這一現(xiàn)象的主要原因是人們還沒(méi)有充分、準(zhǔn)確地認(rèn)識(shí)到如何提高水產(chǎn)養(yǎng)殖綜合生產(chǎn)能力，只有采取切實(shí)有效的措施才能真正提高水產(chǎn)養(yǎng)殖綜合生產(chǎn)能力。

3對(duì)策建議

該研究進(jìn)一步論證了云南省水產(chǎn)養(yǎng)殖在基礎(chǔ)生產(chǎn)力量、綜合環(huán)境質(zhì)量以及成災(zāi)度上發(fā)展的不均衡現(xiàn)象。為提高水產(chǎn)養(yǎng)殖綜合生產(chǎn)能力，綜合云南省的區(qū)域特征和實(shí)際情況提出如下幾點(diǎn)建議：

首先，發(fā)展區(qū)域基礎(chǔ)生產(chǎn)力量，引進(jìn)人才，提高水產(chǎn)養(yǎng)殖綜合生產(chǎn)能力。云南省水域資源豐富，在保證科學(xué)地可持續(xù)發(fā)展思想的指導(dǎo)下，改善區(qū)域漁業(yè)生產(chǎn)現(xiàn)狀，引進(jìn)高端科技、人才，優(yōu)化水產(chǎn)養(yǎng)殖技術(shù)，提高水產(chǎn)品產(chǎn)量，為從業(yè)人員創(chuàng)收，從而實(shí)現(xiàn)綜合生產(chǎn)能力飛躍式的提高。

其次，深入改善水產(chǎn)養(yǎng)殖綜合環(huán)境質(zhì)量，大力發(fā)展云南高原特色生態(tài)漁業(yè)。云南省天然資源豐富，要避免因盲目發(fā)展?jié)O業(yè)經(jīng)濟(jì)而帶來(lái)的不可修復(fù)的環(huán)境污染。同時(shí)，完善環(huán)境監(jiān)督機(jī)制，加強(qiáng)環(huán)境監(jiān)督力度，普及全民生態(tài)養(yǎng)殖、綠色養(yǎng)殖的思想，使人們意識(shí)到環(huán)境的重要性，科學(xué)養(yǎng)魚(yú)。

最后，加強(qiáng)漁業(yè)救災(zāi)力量，努力降低漁業(yè)成災(zāi)率。云南省一直都是全國(guó)重災(zāi)區(qū)之一，所以需要大力改善云南交通條件、健全漁業(yè)救災(zāi)體制，普及漁業(yè)救災(zāi)知識(shí)，從而加強(qiáng)漁業(yè)救災(zāi)力量。同時(shí)，優(yōu)化漁業(yè)生產(chǎn)模式，做好災(zāi)前防范措施，將漁業(yè)成災(zāi)率降到最低，避免不必要的損失。

參考文獻(xiàn)

[1] 田樹(shù)魁,石永倫.云南土著魚(yú)類資源保護(hù)與開(kāi)發(fā)利用的現(xiàn)狀分析與建議[J].中國(guó)水產(chǎn),2013(2)：29-32.

[2] 鐘文武,王文玉，孫昳,等.云南省淡水漁業(yè)環(huán)境現(xiàn)狀及保護(hù)對(duì)策[J].現(xiàn)代農(nóng)業(yè)科技,2014(17)：290-292.

[3] 鄭奕,方水美,周應(yīng)祺,等.中國(guó)海洋捕撈能力的計(jì)量與分析[J].水產(chǎn)學(xué)報(bào),2009,33(5)：885-892.

[4] 劉麗娟,王玉剛,李小玉.新疆三公河流人工綠洲演化特征的綜合評(píng)價(jià)[J].生態(tài)學(xué)雜志,2013,32(2):442-451.

[5] 范曉娜,李云鵬,陳姍姍，等.基于因子定權(quán)分析法的松花江流域地表水水質(zhì)綜合評(píng)價(jià)[J].吉林農(nóng)業(yè)大學(xué)學(xué)報(bào),2012(6):650-654.

[6] 賈艷紅,趙軍,南忠仁,等.基于熵權(quán)法的草原生態(tài)安全評(píng)價(jià)[J].生態(tài)學(xué)雜志,2006,25(8)：1003-1008.

[7] 李萍,魏朝富,邱道持.基于熵權(quán)法賦權(quán)的區(qū)域耕地整理潛力評(píng)價(jià)[J].中國(guó)農(nóng)學(xué)通報(bào),2007,23(6)：536-541.

[8] SHI W，XIA P M.Application of DPSIR model and improved entropy method in environmental impact assessment of land use planning in Tianshui region[C]//Water resource and environmental protection (ISWREP),2011 international symposium on.IEEE,2011:2647-2651.

[9] 李鵬,楊福合,王濟(jì)民.水貂養(yǎng)殖業(yè)綜合生產(chǎn)能力評(píng)價(jià)研究[J].中國(guó)畜牧雜志,2013,49(24)：30-33.

[10] 方中友,陳逸,陳志剛,等.南京市農(nóng)業(yè)循環(huán)經(jīng)濟(jì)發(fā)展評(píng)價(jià)指標(biāo)體系構(gòu)建與對(duì)策[J].江蘇農(nóng)業(yè)學(xué)報(bào),2007,23(5)：487-491.

[11] 殷秀萍.我國(guó)農(nóng)業(yè)綜合生產(chǎn)能力動(dòng)態(tài)評(píng)價(jià)與相關(guān)問(wèn)題研究[D].哈爾濱：東北農(nóng)業(yè)大學(xué),2013.

[12] 張羅漫,黃麗娟.綜合評(píng)價(jià)中指標(biāo)標(biāo)準(zhǔn)化方法的探討[J].中國(guó)衛(wèi)生統(tǒng)計(jì),1994(4):1-4.

[13] 施冰.統(tǒng)計(jì)軟件包SPSS應(yīng)用簡(jiǎn)介[J].大理醫(yī)學(xué)院學(xué)報(bào),2001(6):110-114.

[14] NIU D X，TIAN J，JI L.Research on Chinese cities comprehensive competitive-ness based on principal component analysis and factor analysis in SPSS[C]//2011 IEEE 2ndinternational conference on software engineering and service science.Beijing:IEEE,2011.

[15] 何興江,張信貴,易念平.基于SPSS的城市區(qū)域地下水變異Factor Analysis過(guò)程[J].地質(zhì)與勘探,2006(1):93-96.

[16] 陳述云,張崇甫.多指標(biāo)綜合評(píng)價(jià)方法及其優(yōu)化選擇研究[J].數(shù)理統(tǒng)計(jì)與管理,1994,13(3):18-21.

[17] 閻小妍,孟虹,湯明新.綜合評(píng)價(jià)中不同賦權(quán)方法的比較探討[J].中國(guó)衛(wèi)生質(zhì)量管理,2006,13(4):58-60.

[18] 戴西超,張慶春.綜合評(píng)價(jià)中權(quán)重系數(shù)確定方法的比較研究[J].煤炭經(jīng)濟(jì)研究,2003(11):37.