基于因子分析的現(xiàn)代農(nóng)業(yè)發(fā)展水平研究——以河南省為例

曹瀟雷，董 燕

?

基于因子分析的現(xiàn)代農(nóng)業(yè)發(fā)展水平研究——以河南省為例

曹瀟雷，董 燕*

（昆明理工大學(xué) 國(guó)土資源工程學(xué)院，云南 昆明 650093）

河南省作為農(nóng)業(yè)大省，研究現(xiàn)代農(nóng)業(yè)發(fā)展現(xiàn)狀對(duì)推動(dòng)河南農(nóng)業(yè)的發(fā)展具有重要的意義。近年來(lái)現(xiàn)代農(nóng)業(yè)缺乏科學(xué)評(píng)價(jià)指標(biāo)體系，利用歸納總結(jié)和因子分析等方法構(gòu)建現(xiàn)代農(nóng)業(yè)發(fā)展指標(biāo)體系。本文采用多元統(tǒng)計(jì)分析中的因子分析方法，選取了河南省2005-2016年的9個(gè)農(nóng)業(yè)指標(biāo)構(gòu)建指標(biāo)體系，對(duì)各年份進(jìn)行打分排名，得出河南省現(xiàn)代農(nóng)業(yè)正處于穩(wěn)步快速發(fā)展階段，并對(duì)現(xiàn)代農(nóng)業(yè)提出合理化的建議。

河南省；現(xiàn)代農(nóng)業(yè)；因子分析

0 引言

河南省有著悠久的歷史和農(nóng)業(yè)生產(chǎn)條件，作為中華民族的發(fā)祥地，不但是我國(guó)的第一農(nóng)業(yè)大省，而且也是第一糧食生產(chǎn)大省，在我國(guó)歷史上具有“中原熟，天下定”的說(shuō)法。如何在快速發(fā)展的經(jīng)濟(jì)狀態(tài)下，推動(dòng)農(nóng)業(yè)現(xiàn)代化的發(fā)展，對(duì)推動(dòng)我國(guó)農(nóng)業(yè)現(xiàn)代化發(fā)展以及河南省現(xiàn)代化農(nóng)業(yè)發(fā)展都具有極其重要的意義。農(nóng)業(yè)現(xiàn)代化是農(nóng)業(yè)發(fā)展的根本方向，是實(shí)現(xiàn)農(nóng)業(yè)提質(zhì)增效的必由之路，也是實(shí)現(xiàn)“四化同步”的關(guān)鍵所在[1]。根據(jù)河南省農(nóng)業(yè)發(fā)展現(xiàn)狀，本文選取了9個(gè)與農(nóng)業(yè)現(xiàn)代化相關(guān)的指標(biāo)，收集2005年到2016年《河南省統(tǒng)計(jì)年鑒》中的數(shù)據(jù)，對(duì)農(nóng)業(yè)現(xiàn)代化狀況進(jìn)行分析，并提出合理化的建議。

1 河南省農(nóng)業(yè)發(fā)展現(xiàn)狀

1.1 農(nóng)民生活質(zhì)量

自從2005年以來(lái)，河南省農(nóng)民收入水平不斷提高，2005年河南省農(nóng)村居民家庭人均純收入2870.58元，2016年河南省農(nóng)村居民家庭人均純收入18087.79元，農(nóng)民人均純收入呈直線上升的趨勢(shì)。2016年河南省農(nóng)村居民人均可支配收入1.1696萬(wàn)元，較之2015年上升843.88元，增幅7.8%，增長(zhǎng)速度更是連續(xù)超越城鎮(zhèn)居民，城鄉(xiāng)居民收入比從2010年的2.65∶1縮小至2015年的2.36∶1[2]。農(nóng)村人民生活質(zhì)量明顯提升，社會(huì)公共服務(wù)也有了很大的改善。

1.2 農(nóng)業(yè)產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)完善

“十二五”以來(lái)河南省積極構(gòu)建農(nóng)業(yè)現(xiàn)代化體系，深入推進(jìn)農(nóng)業(yè)供給側(cè)結(jié)構(gòu)性改革，促使農(nóng)業(yè)綜合生產(chǎn)力穩(wěn)步提升[3]。到2016年底，河南省糧食產(chǎn)量位居全國(guó)第二、花生的產(chǎn)量位居全國(guó)第一，蔬菜產(chǎn)量位居全國(guó)第三，全河南省的肉類產(chǎn)量位居全國(guó)第二，農(nóng)產(chǎn)品產(chǎn)量保持穩(wěn)定。

1.3 農(nóng)業(yè)科技水平提高

河南省積極推進(jìn)農(nóng)業(yè)發(fā)展，采用先進(jìn)科學(xué)技術(shù)來(lái)促進(jìn)農(nóng)業(yè)的發(fā)展，現(xiàn)代農(nóng)業(yè)生產(chǎn)力水平得到有效的提高。2011年到2015年，在農(nóng)業(yè)科技創(chuàng)新方面，河南省涌現(xiàn)出166名科技創(chuàng)新人才，獲得多項(xiàng)科學(xué)技術(shù)獎(jiǎng)。到2016年底，在農(nóng)業(yè)方面，利用科學(xué)技術(shù)培養(yǎng)出300多個(gè)農(nóng)業(yè)新產(chǎn)品，科學(xué)技術(shù)貢獻(xiàn)率達(dá)到57.8%。河南省的科技化水平不斷提高。

1.4 農(nóng)業(yè)產(chǎn)業(yè)水平提高

河南省積極改變傳統(tǒng)農(nóng)業(yè)發(fā)展理念，通過(guò)與第一、第二、第三產(chǎn)業(yè)相結(jié)合來(lái)促進(jìn)農(nóng)業(yè)的快速發(fā)展。自2012年以來(lái)，河南省糧油加工轉(zhuǎn)化率從70%提高到81.5%，主食產(chǎn)業(yè)化率從15%提高到32%，農(nóng)業(yè)產(chǎn)業(yè)化水平顯著提高。

2 評(píng)價(jià)指標(biāo)體系

農(nóng)業(yè)是國(guó)民經(jīng)濟(jì)發(fā)展的基礎(chǔ)，農(nóng)業(yè)現(xiàn)代化過(guò)程是不斷發(fā)展變化的，它是從相對(duì)落后的傳統(tǒng)農(nóng)業(yè)發(fā)展到具有先進(jìn)技術(shù)水平的現(xiàn)代化農(nóng)業(yè)。不同的時(shí)代，不同的區(qū)域，農(nóng)業(yè)現(xiàn)代化所具備的涵義也會(huì)有所區(qū)別，它已經(jīng)不再局限于農(nóng)業(yè)生產(chǎn)條件、技術(shù)以及組織管理實(shí)現(xiàn)現(xiàn)代化，還涵蓋了優(yōu)化資源配置與相關(guān)的制度體系[4]。一般來(lái)說(shuō)，要選擇一個(gè)數(shù)據(jù)集合中的頻繁數(shù)據(jù)集，則需要自定義評(píng)估標(biāo)準(zhǔn)[5]。在進(jìn)行因子分析之前需要進(jìn)行評(píng)價(jià)指標(biāo)體系的構(gòu)建。本文選取《河南省統(tǒng)計(jì)年鑒》中的農(nóng)村居民家庭人均純收入（元）、耕地面積（千公頃）、鄉(xiāng)村人口（萬(wàn)人）、農(nóng)業(yè)機(jī)械總動(dòng)力（萬(wàn)千瓦）、灌溉面積（千公頃）、固定資產(chǎn)投資（億元）、農(nóng)村居民家庭人均生活消費(fèi)支出（元）、糧食產(chǎn)量（萬(wàn)噸）、農(nóng)業(yè)總產(chǎn)值（億元）、建成區(qū)綠化覆蓋率（%）的10個(gè)指標(biāo)，計(jì)算出人均耕地面積（公頃）和單位耕地面積有效灌溉率（%），與其他指標(biāo)相結(jié)合構(gòu)建評(píng)價(jià)指標(biāo)體系。在現(xiàn)代化農(nóng)業(yè)評(píng)價(jià)中，還有很多影響評(píng)價(jià)的指標(biāo)，但是有些指標(biāo)難以有效的利用分析，所以就不考慮在內(nèi)。評(píng)價(jià)河南省現(xiàn)代化農(nóng)業(yè)發(fā)展的9個(gè)指標(biāo)如表1所示。

表1 河南省現(xiàn)代化農(nóng)業(yè)發(fā)展水平指標(biāo)體系

Tab.1 Index system of modern agricultural development level in henan province

3 研究方法

目前，數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)中使用范圍最廣、頻率最高的要數(shù)主成分分析法、關(guān)聯(lián)規(guī)則和聚類法[6]。因子分析方法最早在1904年提出，是由心理學(xué)家Chales Spearman發(fā)現(xiàn)的，它是將具有錯(cuò)綜復(fù)雜關(guān)系的變量綜合為幾個(gè)數(shù)量較少的因子，從而發(fā)現(xiàn)因子和原始變量之間的關(guān)系，根據(jù)變量之間的關(guān)系可以將其分類[7]。因子分析是從許多的變量中提取隱藏的或者共性因子，將許多變量歸結(jié)為一個(gè)因子，以減少變量的數(shù)目，并檢驗(yàn)變量間的關(guān)系的統(tǒng)計(jì)技術(shù)。因子分析在損失較少原始數(shù)據(jù)信息的前提下，可以用比較少的綜合指標(biāo)來(lái)代替較多的原始指標(biāo)，達(dá)到對(duì)原始變量的重新分類和降維效果[8]。聚類的關(guān)鍵在于尋找一個(gè)可以量化兩個(gè)數(shù)據(jù)對(duì)象之間相似性的函數(shù)[9]。聚類分析（cluster analysis）是數(shù)據(jù)挖掘領(lǐng)域中最為常見(jiàn)的技術(shù)之一[10]。但是，K-means算法的聚類結(jié)果對(duì)初始聚類中心的依賴性導(dǎo)致聚類結(jié)果不穩(wěn)定，并且僅依據(jù)對(duì)象間的歐式距離而忽略數(shù)據(jù)對(duì)象不同屬性對(duì)對(duì)象間差異程度的影響也使得K-means算法的聚類精確度降低[11]。因此采用因子分析的方法，假設(shè)對(duì)例樣本中觀測(cè)個(gè)指標(biāo)，即1,2,3,…,X，得到觀測(cè)數(shù)據(jù)。通過(guò)這些觀測(cè)數(shù)據(jù)， 根據(jù)各指標(biāo)間的相互聯(lián)系，從中找出一個(gè)或者幾個(gè)具有代表性的因子，找出的因子能夠解釋其他指標(biāo)之間的相關(guān)性。詳細(xì)的因子分析模型如：

可觀察隨機(jī)變量=(1,2,…,X)，均值向量()=0，協(xié)方差Cov()與相關(guān)矩陣R相等。

不可預(yù)測(cè)的向量=(1，2，…，m)（≤），均值()=0,協(xié)方差矩陣Cov()=1，即向量的各分量是獨(dú)立的。

=(1,2,…,e)與相互獨(dú)立，且()=0，的協(xié)方差矩陣是對(duì)角矩陣，即之間是相互獨(dú)立的。

因子分析的模型：

因子分析模型的因子是正交的，并且是針對(duì)變量進(jìn)行分析的，因此模型也叫做型正交因子模型。

矩陣公式為：=+

本文從中選取了9個(gè)與農(nóng)業(yè)經(jīng)濟(jì)現(xiàn)代化相關(guān)聯(lián)的指標(biāo)，利用河南省統(tǒng)計(jì)局2005年到2016年的數(shù)據(jù)，具體原始數(shù)據(jù)如表2所示。

4 分析過(guò)程及結(jié)果

4.1 判斷是否適合因子分析

經(jīng)過(guò)spss軟件分析首先得到如下表3所示。

表2 2005-2016年各指標(biāo)的原始數(shù)據(jù)

Tab.2 Original data of indicator from 2005 to 2016

表3 KMO和Bartlett的檢驗(yàn)

Tab.3 Test of KMO and Bartlett

在進(jìn)行實(shí)證分析之前，首先要對(duì)樣本數(shù)據(jù)做標(biāo)準(zhǔn)化處理[12]。從表3中可以看出檢驗(yàn)結(jié)果中KMO度量值為0.832，根據(jù)Kaiser給出的KMO度量標(biāo)準(zhǔn),0.8—0.9表示為很適合，Bartlett的球形度檢驗(yàn)的Sig為0.000，小于效度檢驗(yàn)顯著水平0.05，適合進(jìn)行因子分析。

4.2 計(jì)算原始數(shù)據(jù)的特征值和貢獻(xiàn)率，提取主因子

公因子方差表示各變量中所含原始信息能被提取的公因子所表示的程度，提取比例越高，解釋力越強(qiáng)[13]。如表4所示，采用因子分析法，運(yùn)用spss軟件進(jìn)行因子分析，從表4種可以看出只有第一個(gè)因子的特征值大于1，特征值為7.664，提取一主因子，可以解釋原始變量總方差的85.157%，能夠體現(xiàn)出原始數(shù)據(jù)的85.157%的信息，變量的信息丟失較少，具有代表性。因此可以使用一個(gè)因子進(jìn)行分析，將9個(gè)指標(biāo)轉(zhuǎn)換成1個(gè)指標(biāo)構(gòu)建河南省農(nóng)業(yè)現(xiàn)代化發(fā)展水平原始指標(biāo)。

4.3 成分矩陣a

從表5可以看出所有的因子都被分為一組，其數(shù)值大部分都是大于0.5，只有單位面積有效灌溉率為-0.567，由于數(shù)值的客觀性，故其主觀認(rèn)為河南省現(xiàn)代農(nóng)業(yè)發(fā)展能力水平。

表4 解釋的總方差

Tab.4 Explaining of the total variance

表5 成分矩陣a

Tab.5 Component matrixa

4.4 計(jì)算因子得分

利用回歸法估計(jì)因子得分系數(shù)，并輸出因子得分系數(shù)[14]，如表6所示。

表6 成分得分系數(shù)矩陣

Tab.6 Ingredients of score coefficient matrix

從表6中可以看出，各個(gè)因子的得分基本都是相近的，只有X4單位耕地面積有效灌溉率與其他數(shù)據(jù)有較大差異，這說(shuō)明選取的指標(biāo)對(duì)河南省現(xiàn)代農(nóng)業(yè)發(fā)展水平有一定的影響。根據(jù)表6的成分得分系數(shù)得出因子的得分函數(shù)為：

1=0.1261+0.1282+0.1173-0.0744+0.1255+ 0.1246+0.1247+0.1298+0.1269

根據(jù)上述的因子得分系數(shù)函數(shù)，用方差貢獻(xiàn)率作每個(gè)共因子的權(quán)數(shù)，進(jìn)行加權(quán)處理后，得到每個(gè)年份因子最終得分，按最終得分的多少進(jìn)行排序，以反映各個(gè)年份經(jīng)濟(jì)發(fā)展的差異[15]。從而計(jì)算出綜合因子得分函數(shù)=0.851571,則可以得到河南省各個(gè)年份綜合排名如表7所示。

表7 得分及排名情況

Tab.7 Situation of score and ranking

根據(jù)表7所得到的2005年到2016年份的因子得分以及排名，繪制出表示河南省現(xiàn)代農(nóng)業(yè)發(fā)展現(xiàn)狀的動(dòng)態(tài)曲線圖，如圖1所示。

圖1 綜合得分曲線圖

從圖中可以看出，因子綜合得分是逐年增加的，表明本文所選取的指標(biāo)都是與河南省現(xiàn)代農(nóng)業(yè)發(fā)展水平呈現(xiàn)正相關(guān)性的。2016年的得分為1.26，發(fā)展水平最高。綜合表7和圖1以看出，每個(gè)年份的綜合得分都不相同，并且表現(xiàn)為逐年增加的趨勢(shì)，2016年的綜合得分值最大，說(shuō)明河南省加快推進(jìn)了農(nóng)業(yè)的發(fā)展，增大了對(duì)農(nóng)業(yè)的投入力度，并取得了顯著的效果。從圖1中可以看出從2005年開(kāi)始，河南省現(xiàn)代農(nóng)業(yè)發(fā)展呈現(xiàn)穩(wěn)步上升，表明政府部門優(yōu)化了對(duì)農(nóng)業(yè)的管理，對(duì)自然環(huán)境進(jìn)行了保護(hù)。且從2008到2009年的曲線的上升程度可以看出，這一年河南省加強(qiáng)了對(duì)農(nóng)業(yè)管理，政府加大了對(duì)農(nóng)業(yè)的扶持力度，特別是2008年北京奧運(yùn)會(huì)以來(lái)，對(duì)生態(tài)環(huán)境的保護(hù)、資源的有效利用也上升了一定程度。直到2016年雖然發(fā)展趨勢(shì)有所減緩，但是還是呈現(xiàn)穩(wěn)步增長(zhǎng)的趨勢(shì)。

5 結(jié)論

通過(guò)對(duì)河南省2005年到2016年現(xiàn)代農(nóng)業(yè)發(fā)展水平的研究發(fā)現(xiàn)，河南省農(nóng)業(yè)發(fā)展一直處于上升發(fā)展的階段，從農(nóng)民生活水平和農(nóng)業(yè)產(chǎn)量可以看出現(xiàn)代化的發(fā)展進(jìn)程，推動(dòng)了相關(guān)農(nóng)產(chǎn)品產(chǎn)業(yè)的發(fā)展。河南省承受巨大的人口壓力，還需要加大對(duì)農(nóng)業(yè)的投入力度，隨著科學(xué)技術(shù)的不斷發(fā)展，在如今信息和數(shù)據(jù)爆炸的時(shí)代，未來(lái)農(nóng)業(yè)發(fā)展還需不斷優(yōu)化管理，重視農(nóng)業(yè)與其他產(chǎn)業(yè)相融合，加強(qiáng)農(nóng)業(yè)環(huán)境的保護(hù)和治理，促進(jìn)農(nóng)業(yè)又好又快發(fā)展。

在研究過(guò)程中，所選取的指標(biāo)都是與現(xiàn)代農(nóng)業(yè)發(fā)展呈正相關(guān)關(guān)系，選取指標(biāo)具有一定的主觀因素。同時(shí)，指標(biāo)的選取有一定的局限性，不能夠全面的反映現(xiàn)代農(nóng)業(yè)發(fā)展水平，指標(biāo)數(shù)量不足，缺少部分研究數(shù)據(jù)，并且只是對(duì)河南省現(xiàn)代農(nóng)業(yè)發(fā)展的各個(gè)年份做縱向分析，并沒(méi)有對(duì)各市或其他省份進(jìn)行系統(tǒng)的比較性研究。只是大體對(duì)河南省近幾年的農(nóng)業(yè)發(fā)展現(xiàn)狀進(jìn)行簡(jiǎn)單的研究，指標(biāo)數(shù)據(jù)還不夠完善，需要不斷優(yōu)化，還需要進(jìn)行更近一步的研究。

[1] 白福臣, 周景楠. 廣東省各地區(qū)農(nóng)業(yè)現(xiàn)代化發(fā)展水平評(píng)價(jià)研究——基于因子分析法與聚類分析[J]. 廣東農(nóng)業(yè)科學(xué), 2015, 42(16): 148-154.

[2] 劉湘紅, 劉津夢(mèng). 河南省現(xiàn)代農(nóng)業(yè)發(fā)展與推進(jìn)策略研究[J]. 市場(chǎng)周刊(理論研究), 2018(01): 5-6.

[3] 楊明星. 現(xiàn)代農(nóng)業(yè)發(fā)展路徑研究――以河南省為例[J]. 行政事業(yè)資產(chǎn)與財(cái)務(wù), 2018(01): 43-44.

[4] 孫菲若. 論我國(guó)農(nóng)業(yè)現(xiàn)代化的提升路徑——基于SPSS因子分析與聚類分析[J]. 無(wú)錫商業(yè)職業(yè)技術(shù)學(xué)院學(xué)報(bào), 2015, 15(01): 5-10.

[5] 趙楠, 王昕, 李英娜, 等. 利用spss軟件分析校園霸凌事件的發(fā)生規(guī)律以及預(yù)防[J]. 軟件, 2018, 39(1): 159-164.

[6] 張文宇, 王秀秀, 任露, 等. 改進(jìn)的主成分聚類分析法在教育信息化中的應(yīng)用[J]. 軟件, 2015, 36(7): 10-16.

[7] 邵佳, 欒敬東. 安徽省農(nóng)業(yè)產(chǎn)業(yè)化發(fā)展現(xiàn)狀評(píng)價(jià)——基于因子分析方法[J]. 黑龍江八一農(nóng)墾大學(xué)學(xué)報(bào), 2018, 30(02): 109-114.

[8] 李滿, 李世峰, 歐陽(yáng)映鴻. 基于熵權(quán)法的涿鹿縣現(xiàn)代農(nóng)業(yè)發(fā)展水平評(píng)價(jià)分析[J]. 中國(guó)農(nóng)業(yè)大學(xué)學(xué)報(bào), 2014, 19( 5): 236-243．

[9] 葛傳路, 王秀娟. 基于因子分析法的威海市現(xiàn)代農(nóng)業(yè)發(fā)展評(píng)價(jià)[J]. 湖北農(nóng)業(yè)科學(xué), 2017, 56(03): 592-596.

[10] 盛芳芳. 基于因子分析的河南省現(xiàn)代農(nóng)業(yè)發(fā)展水平研究[J]. 商, 2015(27): 282+280.

[11] 陳磊磊. 不同距離測(cè)度的K-Means 文本聚類研究[J]. 軟件, 2015, 36(1): 56-61.

[12] 馬麗亞, 宋麗艷, 孫文文, 馬金鑫, 張紅紅, 楊志國(guó), 王樹(shù)鋒. 大慶市現(xiàn)代農(nóng)業(yè)發(fā)展指標(biāo)體系評(píng)價(jià)研究[J]. 黑龍江八一農(nóng)墾大學(xué)學(xué)報(bào), 2014, 26(02): 96-101.

[13] 周騰. 基于MATLAB的自適應(yīng)蟻群聚類算法研究與仿真[J]. 軟件, 2012, 33(7): 105-107.

[14] 唐波. 改進(jìn)的K-means聚類算法及應(yīng)用[J]. 軟件, 2012, 33(3): 100-104.

[15] 饒文竹. 基于因子分析的農(nóng)業(yè)綜合生產(chǎn)能力評(píng)價(jià)——以湖南省為例[J]. 安徽農(nóng)業(yè)科學(xué), 2012, 40(32): 15948-15951.

Research on the Development level of Modern Agriculture Based on Factor Analysis-A Case Study of Henan Province

CAO Xiao-lei, DONG Yan*

(Faculty of Land and Resources Engineering Kunming University of Science and Technology. Kunming 650093)

Henan Province as a large Agricultural Province, It is of great significance to study the present situation of modern agriculture to promote the development of Henan agriculture.In recent years, modern agriculture lacks scientific evaluation index system, constructing the Index system of Modern Agricultural Development by means of Inductive Summary and Factor Analysis. The factor analysis method in multivariate statistical analysis is used in this paper. This paper selects nine agricultural indicators from 2005 to 2016 in Henan Province to construct an index system, rank year by year, It is concluded that Henan's modern agriculture is in a steady and rapid development stage. Some suggestions on rationalization of modern agriculture are put forward.

Henan province; Modern agriculture; Factor analysis

TP391.41

A

10.3969/j.issn.1003-6970.2018.12.033

曹瀟雷(1993-)，男，碩士研究生，研究方向?yàn)榈乩硇畔⒓夹g(shù)與開(kāi)發(fā)應(yīng)用。

董燕(1974-)，女，副教授，碩士，研究方向?yàn)镚IS開(kāi)發(fā)與應(yīng)用。

曹瀟雷，董燕. 基于因子分析的現(xiàn)代農(nóng)業(yè)發(fā)展水平研究——以河南省為例[J]. 軟件，2018，39（12）：146-150