孫舜威

（上海對外經(jīng)貿(mào)大學統(tǒng)計與信息學院，上海 201620）

中國是農(nóng)業(yè)大國，而陜西省也是中國的農(nóng)業(yè)大省，我們選取了許多論文進行閱讀研究，其中詳細對陜西省的農(nóng)業(yè)狀況進行分析，并從某些特定省市出發(fā)進行精準分析與評價，但是絕大多數(shù)文獻中其中統(tǒng)計學的應用較少。我們收集了其中較為成功的研究成果，并且從統(tǒng)計學的角度出發(fā)，運用統(tǒng)計方法，讓讀者對陜西省的農(nóng)業(yè)發(fā)展狀況及成因有更直觀科學的理解。

隨著社會的發(fā)展和科技的進步，農(nóng)業(yè)也逐步科技化。我國是農(nóng)業(yè)大國，黃河、長江流域更是世界農(nóng)業(yè)的起源地之一。在農(nóng)業(yè)的發(fā)展中，更為科學的理論也為發(fā)展提供了堅實保障。其中統(tǒng)計學在農(nóng)業(yè)中的應用非常廣泛。它不僅在各項農(nóng)業(yè)數(shù)據(jù)的分析整理方面起到作用，分析各項農(nóng)業(yè)數(shù)據(jù)之間的關系時也至關重要。它是國民經(jīng)濟統(tǒng)計學的重要組成部分。

在諸多國內外文獻中，作者運用了統(tǒng)計方法對農(nóng)業(yè)生產(chǎn)資料進行分析，以地理位置分區(qū)，對不同區(qū)塊間的農(nóng)業(yè)差異進行分析，研究農(nóng)業(yè)與食品之間的關系等等，但大都未提及到基礎農(nóng)業(yè)設施對于農(nóng)業(yè)的影響以及如何運用統(tǒng)計學相關理論對此進行分析，這也正是本文重點探討的問題。

1 農(nóng)業(yè)數(shù)據(jù)的描述性統(tǒng)計分析

陜西省的農(nóng)業(yè)區(qū)面積大，發(fā)展速度快。因為陜西地形較為復雜，各地區(qū)的海拔高度，氣候環(huán)境都有著較大差異，從北到南形成了數(shù)十個明顯的農(nóng)業(yè)氣候區(qū)，從東到西甚至形成24個種植業(yè)氣候類型區(qū)，情況復雜。故先進行描述性統(tǒng)計分析。

我們收集了從2010—2018年陜西省的水利設施情況，除澇面積，主要農(nóng)業(yè)機械年末擁有量等數(shù)據(jù)，相應地我們又收集了對應年份農(nóng)林牧漁總產(chǎn)值及城鎮(zhèn)居民平均收入。部分數(shù)據(jù)如下：

2 多元回歸分析農(nóng)業(yè)基礎條件對部分相關產(chǎn)業(yè)產(chǎn)值的影響

2.1 農(nóng)業(yè)

首先分析部分基礎農(nóng)業(yè)生產(chǎn)條件與設施情況與農(nóng)業(yè)產(chǎn)值的關系。選取2010—2018年度的農(nóng)業(yè)生產(chǎn)總值為Y變量，單位為億元，選取農(nóng)業(yè)機械總動力為X1變量，單位為萬千瓦，選取聯(lián)合收割機數(shù)量為X2變量，單位為臺數(shù)，選取水庫總庫容量為X3變量，單位為億立方米，選取水土流失治理面積為X4變量，單位為千公頃。對其進行多元回歸分析，得到R方為0.9834，擬合優(yōu)度良好。但是到聯(lián)合收割機數(shù)量對于農(nóng)業(yè)生產(chǎn)總值的貢獻為負，顯然不合常規(guī)。

圖1 部分指標數(shù)據(jù)圖

求這組數(shù)據(jù)的方差膨脹因子，除X3以外均大于10，X1，X2，X4有嚴重的多重共線性，故需要找出對變量貢獻最大的一組數(shù)據(jù)，采用逐步回歸法，對X1，X2，X4分別做一元線性回歸，觀察它們的擬合優(yōu)度：發(fā)現(xiàn)X1的總體擬合優(yōu)度優(yōu)于另外兩組數(shù)據(jù)，故選取X1和X3做最后的多元線性回歸。得到的R2為0.9821，方差膨脹因子均小于10，即成功消除共線性影響，得到最后的回歸模型為：

即農(nóng)業(yè)機械總動力每上升1萬千瓦，農(nóng)業(yè)總產(chǎn)值上升0.93695億元；水庫總庫容量每上升1億立方米，農(nóng)業(yè)總產(chǎn)值上升12.46474億元。

2.2 漁業(yè)

選取2010—2018年度的漁業(yè)總產(chǎn)值為Y變量，單位為億元，選取水庫數(shù)為X1變量，單位為座，選取水庫總庫容量X2變量，單位為億立方米，選取水產(chǎn)品總產(chǎn)量為X3變量，單位為萬噸，選取農(nóng)業(yè)機械總動力為X4變量，單位為萬千瓦。使用統(tǒng)計軟件sas對其進行多元回歸分析。

選取這類數(shù)據(jù)的理由是，水庫數(shù)與水庫總量是淡水養(yǎng)殖的重要指標，而陜西省處在內陸，漁業(yè)主要依靠淡水養(yǎng)殖。水產(chǎn)品總產(chǎn)量與與農(nóng)業(yè)機械總動力與漁業(yè)收入有著密不可分的聯(lián)系。

提取數(shù)據(jù)后，進行多元回歸分析，得到R2為0.9884，R2模型擬合效果較好，但是，這樣高的R2通常意味著有多重共線性存在。因此之后應進行多重共線性檢驗，檢驗方法選取方差膨脹因子方法進行處理。

觀察到水庫數(shù)量對漁業(yè)生產(chǎn)總值貢獻為負，顯然不合常規(guī)。

對原數(shù)據(jù)進行多重共線性檢驗。發(fā)現(xiàn)X3，X4具有多重共線性，對多重共線性的處理方法一般為找出對變量貢獻最大的一組數(shù)據(jù)，由所得可以直接得出，X1，X2為適合模型的變量，所以選取X1，X2再次進行多元回歸擬合。調整后的模型的R2為0.8844，方差膨脹因子為3.51301，無明顯多重共線性，最后得到的方程為：

即水庫數(shù)每上升1萬千瓦，漁業(yè)總產(chǎn)值上升0.01744億元；水庫總庫容量每上升1億立方米，漁業(yè)總產(chǎn)值上升0.89974億元。

2.2.1 陜西省各地級市中農(nóng)業(yè)情況的各種指標分析

通過兩種分析方法對描述山西省各地級市中農(nóng)業(yè)情況的各種指標進行分析，一方面找出用來衡量陜西省各地級市農(nóng)業(yè)發(fā)展情況的各個指標之間的內在聯(lián)系，另一方面找出陜西省各地級市農(nóng)業(yè)發(fā)展現(xiàn)狀的差異，以求發(fā)現(xiàn)其差距所在的原因，方便各市揚長避短，提高各自的與經(jīng)濟水平相符合的農(nóng)業(yè)政策建設。

2.2.2 聚類分析

首先我們對數(shù)據(jù)進行了聚類分析，以便觀察各地級市農(nóng)業(yè)間的相似點、共同點。

圖2 ward法聚類分析結果

由于理想的聚類結果是類的個數(shù)適當，類之間較為分開而類內接近并且未出現(xiàn)不合理的過大的類，基于此前提，我們選取ward法的結果作為聚類結果并將其分為五類：

第一類：西安、商洛（農(nóng)產(chǎn)品生產(chǎn)效率高）。

第二類：銅川、安康、延安（農(nóng)業(yè)處于較低水平）。

第三類：漢中（‘魚米之鄉(xiāng)’水產(chǎn)品產(chǎn)量在陜西省各市中獨占鰲頭）。

第四類：寶雞、咸陽（畜牧業(yè)發(fā)達，災情易發(fā)地）。

第五類：渭南、榆林（糧食主產(chǎn)區(qū)）。

陜西省各市區(qū)的農(nóng)業(yè)有其獨特的特色。其中漢中以水產(chǎn)品為主；寶雞與咸陽的畜牧業(yè)則較為出眾；渭南、榆林地區(qū)則是陜西省主要的糧食產(chǎn)區(qū)；西安與商洛則能以較小的投入得來較大的收益，技術較為先進；銅川、安康、延安等地農(nóng)業(yè)水平則較為低下。

2.2.3 主成分分析

主成分分析的目的是為了減少變量的個數(shù)，因此，一般不會使用所有主成分，忽略一些較小方差的主成分將不會對總方差帶來大的影響。

各成分的貢獻率為38.997，18.403，17.359，10.151，8.096，4.164，1.953，0.692，0.185。

通常選取累計貢獻率到達80以上，綜上，前五個主成分累計貢獻率已達到93.006%，并且第六個主成分僅貢獻了4.164%，若選取第六主成分意義不大，所以我們選取前五個主成分來綜合表示原始變量。得到主成分表達式的結果為下圖所示：

圖3 主成分分析結果

第一主成分中，高載荷主要集中在總播種面積，糧食產(chǎn)量與機械總動力上，因此將主成分一定義為“播種工具與面積”。第二主成分中，高載荷主要集中在水產(chǎn)品產(chǎn)量上，可將第二主成分定義為“水產(chǎn)品情況”。第三主成分中，高載荷主要集中在災情上，因此定義為“災情影響”。第四主成分中，高載荷主要集中在禽蛋產(chǎn)量上，定義為“畜牧情況”。第五主成分中，高載荷集中在水產(chǎn)品與水果產(chǎn)量上，可將第五主成分定義為：“水果產(chǎn)量情況”。

3 結語

3.1 農(nóng)漁業(yè)發(fā)展情況結論

3.1.1 農(nóng)業(yè)

農(nóng)業(yè)總產(chǎn)值正在逐年攀升，與農(nóng)業(yè)產(chǎn)值來說，農(nóng)業(yè)機械總動力是非常重要的一方面，農(nóng)業(yè)機械總動力指全部農(nóng)業(yè)機械動力的額定功率之和。農(nóng)業(yè)機械是指用于種植業(yè)、畜牧業(yè)、漁業(yè)、農(nóng)產(chǎn)品初加工、農(nóng)用運輸和農(nóng)田基本建設等活動的機械及設備。農(nóng)機總動力按使用能源不同分為以下四部分：

柴油發(fā)動機動力：指全部柴油發(fā)動機額定功率之和。

汽油發(fā)動機動力：指全部汽油發(fā)動機額定功率之和。

電動機動力：指全部電動機（含潛水電泵的電動機）額定功率之和。

其他機械動力：指采用柴油、汽油、電力之外的其他能源，如水力、風力、煤炭、太陽能等動力機械功率之和。

農(nóng)業(yè)增長離不開農(nóng)業(yè)機械化進程，在一些重復的農(nóng)業(yè)環(huán)節(jié)，如大面積的播種，收割等，機器相較于人類來說有著得天獨厚的優(yōu)勢；另一方面農(nóng)業(yè)的發(fā)展離不開穩(wěn)定的水源。水庫可以讓水源供給的不穩(wěn)定性轉化為相對的穩(wěn)定性。水庫是攔洪蓄水和調節(jié)水流的水利工程建筑物，可以利用來灌溉、發(fā)電、防洪和養(yǎng)魚。有時天然湖泊也稱為水庫（天然水庫），但是本文只統(tǒng)計分析人工水庫。水庫規(guī)模通常按庫容大小劃分，分為小型、中型、大型等。水庫的容量越大，可以供給周邊農(nóng)業(yè)發(fā)展和人們生產(chǎn)生活需要的水源就越充足，同時也對于防洪防澇防干旱等有著很大作用。陜西省農(nóng)業(yè)種類繁多，也是農(nóng)業(yè)大省，想繼續(xù)保持農(nóng)業(yè)的高歌猛進就必須維持農(nóng)業(yè)的科技含量與水源的持續(xù)穩(wěn)定供應。也正是因為這些指標逐年增長，才鑄就了陜西省農(nóng)業(yè)的不斷發(fā)展。我們可以看出，在農(nóng)業(yè)的發(fā)展中，機械擁有量，總動力等因素都對農(nóng)業(yè)的發(fā)展有著密不可分的作用。加大機械的投入量可以讓農(nóng)業(yè)取得更好的發(fā)展。

3.1.2 漁業(yè)

分析研究表明，在去除多重共線性的情況下，漁業(yè)收入主要由水庫容量和水庫數(shù)量決定。陜西省常年被嚴重的水土流失問題所困擾，無論在農(nóng)林牧漁的哪一部分發(fā)展中，對水土流失的治理與可持續(xù)發(fā)展的觀念應當是發(fā)展計劃需要首先考慮的。在確保治理水土流失問題不受干擾的情況下，適當增加水庫數(shù)量與水庫容量，有助于農(nóng)業(yè)體系更好的對抗洪澇，也能同時在漁業(yè)方面有著更大的收益。需要指出的是，陜西多高原山地，地理條件上并不適合大力發(fā)展?jié)O業(yè)，對此我們的意見是發(fā)展特色漁業(yè)，通過包裝有限的實體價值來獲得更高的商業(yè)價值。

3.2 陜西省各地級市農(nóng)業(yè)狀況分析結論

通過相關分析，可以看出，陜西省農(nóng)業(yè)發(fā)展因為各地級市地理條件的不同而產(chǎn)生較大差異。西安，商洛的農(nóng)產(chǎn)品生產(chǎn)效率領先全省，而地理條件較差，科技滲透力度不夠大的銅川，安康，延安地區(qū)農(nóng)業(yè)僅在較低水平；漢中因為是自古以來的魚米之鄉(xiāng)，所以水產(chǎn)品產(chǎn)領先全省，獨占鰲頭；寶雞與咸陽兩地因為災情頻頻發(fā)生，不利于難以遷徙的農(nóng)業(yè)，所以畜牧業(yè)較為發(fā)達；渭南與榆林兩個地區(qū)因為土壤氣候條件較為優(yōu)勢，所以成為了糧食主產(chǎn)區(qū)。而陜西省農(nóng)業(yè)較為關鍵的幾大因素中，糧食的播種面積與農(nóng)用機械的投入量首當齊沖，尤為重要；糧食產(chǎn)量高但卻集中于渭南、榆林兩地，水產(chǎn)品的產(chǎn)量過于集中于漢中地區(qū)；部分市區(qū)頻發(fā)的災情對農(nóng)業(yè)有著巨大影響；各省市畜牧業(yè)發(fā)展良好，禽蛋產(chǎn)量頗高。陜西省跨緯度相對較大，導致省內氣候條件各不相同；全省地形也較為復雜。從主成分分析等結論中我們發(fā)現(xiàn)，因地制宜是陜西省農(nóng)業(yè)發(fā)展的關鍵條件。在不同的地區(qū)發(fā)展適合當?shù)氐霓r(nóng)產(chǎn)業(yè)才充分利用資源。有一些地區(qū)發(fā)展的有關產(chǎn)業(yè)是相同的，但是由于一些科技，理論因素的差異，最后得到的結果有較大差距。西安等較為先進的地級市可以和相對落后的地級市多進行技術指導和交流，只有補上短板，陜西省農(nóng)業(yè)才能更加均衡全面發(fā)展?？梢钥吹皆趯氹u，咸陽等地，災情頻頻發(fā)生，大幅度限制了當?shù)叵嚓P產(chǎn)業(yè)的發(fā)展。當?shù)卣畱斪⒅貫那榈姆雷o，建設更多防護設施，加強人們的防患意識，盡可能在災情到來時止損，這樣才能使這些地方的農(nóng)業(yè)獲得更大的發(fā)展空間。