陜西十市農業現代化水平評價研究

張宇飛

摘 要：本研究基于陜西統計年鑒2018的數據，結合陜西省的發展特點和實際狀況建立了農業現代化的指標體系，應用因子分析與聚類分析對陜西省十市的農業現代化發展水平進行了綜合評價并提出了政策建議。

關鍵詞：因子分析;聚類分析;農業現代化水平;政策建議

中圖分類號：F327? 文獻標識碼：A? 文章編號：1673-2596（2019）06-0043-05

一、研究背景

農業現代化是指由傳統農業轉變為現代農業，把農業建立在現代科學的基礎上，用現代科學技術和現代工業來裝備農業，用現代經濟科學來管理農業。《全國農業現代化規劃（2016-2020年）》指出“農業的根本出路在于現代化，農業現代化是國家現代化的基礎和支撐。沒有農業現代化，國家現代化是不完整、不全面、不牢固的。”{1}黨的十九大報告則要求“加快推進農業農村現代化”，“構建現代農業產業體系、生產體系、經營體系”，“健全農業社會化服務體系，實現小農戶和現代農業發展有機銜接”。{2}

自改革開放以來，特別是十八大以來陜西省高度重視“三農”工作，扎實推進農業現代化。以落實強農惠農政策為抓手，將保證農民持續增收作為工作重點，積極轉變農業發展方式，農業機械化水平不斷提高，不斷提升農業生產能力，增強農產品供給能力。2017年陜西省農林牧漁業總產值達3070.4511萬元，農林牧漁業增加值達1828.6229億元;全年農村居民人均可支配收入10265元，增長速度為9.2%，其增速連續多年年高于GDP增速，也高于城鎮居民收入增速，城鄉居民收入比由 2007年的3.33∶1縮小到2017年的3.00：1。但不容忽視的是當前陜西省的農業發展中仍存在一些問題，全省農業現代化水平較低的局面沒有根本性轉變。陜西下轄各市區域間農業現代化進程差異大，農業生產的基礎設施建設欠缺、科技創新驅動農業發展的力度不足、農業經營效率不高，農業產業化發展緩慢、與東部發達地區仍有較大差距。因此本研究運用實證的手段，科學的評價全省各市的農業現代化水平，以期對陜西農業現代化發展的測量和評價做出貢獻。

二、指標選取及研究方法

國內很多學者都進行了有關農業現代化水平的評價指標體系研究，對于農業現代化的內涵理解的差異，使得不同學者構建的指標體系也存在較大差異。本研究依據科學性、系統性、綜合性和可行性等指標構建原則，嘗試從從農業生產水平、農業科技化水平、農業社會發展等三方面進行指標設計。

而具體的研究方法則是從《陜西省統計年鑒 2018》獲得陜西各市的指標數據，根據統計年鑒的實際數據，對年鑒中的原始數據進行標準化處理，使用SPSS統計分析軟件對上述19個指標進行計算處理。首先對構成農業現代化水平的各個變量提取公因子，依照提取的公因子對各市進行排序;其次使用層次聚類分析，對各市進行分類。

三、實證分析過程

（一）因子分析

首先進行數據的效度分析，使用KMO和Bartlett的球形度檢驗。如表2所示，本研究數據KMO的取值為0.840，表明相關數據很適合進行因子分析。Bartlett檢驗的sig值為0.000，說明數據來自正態分布總體，適合進一步分析。

軟件計算得到表2解釋的總方差，在“初始特征值”中前六個特征值大于1，因此本研究只選取了前六個公因子，將這六個因子分別記為F1、F2、F3、F4、F5、F6。而在“提取載荷平方和”一欄，前三個公因子的方差占所有主成分方差的96.041%，由此可見，本研究所選的六個公因子已足夠代替原來的變量。

本研究采用具有凱撒正態化最大方差法對因子載荷矩陣進行旋轉，迭代8次后收斂，最終得到旋轉后的因子載荷矩陣，如表4所示。從該表可以看出，第一個因子在棉花產量（X3）、農用機械總動力合計（X13）、小型拖拉機（X15）、小型機配農具（X17）、農用塑料薄膜使用量（X25）等變量上有較大的載荷，所以其反映的是這些變量的信息;第二個因子反映的是禽蛋產量（X7）、農用排灌柴油機（X18）、農用水泵（X23）、年末常用耕地面積（X28）、農林牧漁固定資產投資（X31）等變量的信息;第三個因子反映的是油料產量（X2）、肉類產量（X6）、豬存欄（X10）、農用排灌電動機（X19）等變量的信息;第四個因子反映的是羊存欄（X11）、大中型拖拉機（X14）、糧食播種面積（X29）等變量的信息;第五個因子反映的是奶類產量（X8）、牛存欄（X9）、農林牧漁服務業產值（X32）等變量的信息;第六個因子反映的是水果產量（X5）、農林牧漁業總產值（X26）、農林牧漁業增加值（X27）等變量的信息。

最后依據因子分析中對提取對公因子保存的變量FAC1_1、FAC2_1、FAC3_1、FAC4_1、FAC5_1、FAC6_1以及各個公因子的方差貢獻率建立綜合得分的得分公式即“綜合得分=0.48973*FAC1_1+ 0.15131 * FAC2_1+0.1317 * FAC3_1+0.09213 * FAC4_1+0.05311*FAC5_1+0.04242*FAC6_1”，通過軟件計算得到陜西十市農業現代化綜合得分表。

（二）聚類分析

在因子分析的基礎上，在SPSS軟件上將十市的各指標數據標準化后，采用最遠鄰元素的方法進行聚類分析，得到群集成員列表和聚類樹狀圖。如表6和圖1所示，當分為5個聚類時，第一類是渭南、咸陽，第二類是榆林、寶雞，第三類是西安、延安、漢中，第四類是安康，第五類是商洛、銅川;當分為4個聚類時，第一類是咸陽，第二類是渭南、榆林、西安、寶雞、延安，第三類是榆林、安康、延安，第四類是安康、商洛;當分為3個聚類時，第一類是渭南、咸陽、榆林、寶雞、延安，第二類是西安、漢中，第三類是安康、商洛、銅川。