周 義 曾夢云 喻滿君

貴州理工學院理學院，貴州 貴陽 550003

0 引言

農(nóng)業(yè)是國家經(jīng)濟發(fā)展的基礎(chǔ)，在國民經(jīng)濟中扮演著至關(guān)重要的角色。貴州省作為我國西南地區(qū)的重要省份，自然資源豐富，但一直是我國經(jīng)濟發(fā)展相對落后的地區(qū)。在鄉(xiāng)村振興戰(zhàn)略實施背景下，貴州省搶抓機遇，充分利用自身資源優(yōu)勢、區(qū)位優(yōu)勢和政策優(yōu)勢，通過加強農(nóng)業(yè)基礎(chǔ)設施建設、推進農(nóng)業(yè)產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)調(diào)整、促進農(nóng)業(yè)生產(chǎn)信息化等方式發(fā)展現(xiàn)代農(nóng)業(yè)，努力將當?shù)卮蛟斐扇珖匾摹吧降靥厣r(nóng)業(yè)強省”和生態(tài)旅游大省。

盡管近年來貴州省農(nóng)業(yè)經(jīng)濟發(fā)展水平持續(xù)提升，但由于區(qū)域限制，當?shù)剞r(nóng)業(yè)經(jīng)濟的發(fā)展仍受多方因素影響。因此，促進當?shù)剞r(nóng)業(yè)經(jīng)濟持續(xù)發(fā)展已成為貴州省各級政府面臨的一項重要任務。通過分析貴州省農(nóng)業(yè)經(jīng)濟發(fā)展的影響因素，可以找出促進其農(nóng)業(yè)生產(chǎn)力提升的路徑，為當?shù)剞r(nóng)業(yè)經(jīng)濟的持續(xù)發(fā)展提供參考。因此，充分了解貴州省農(nóng)業(yè)經(jīng)濟發(fā)展現(xiàn)狀，并結(jié)合當?shù)靥攸c和優(yōu)勢，因地制宜地促進當?shù)剞r(nóng)業(yè)經(jīng)濟快速發(fā)展具有重要的意義。

筆者利用主成分分析法研究貴州省農(nóng)業(yè)經(jīng)濟發(fā)展影響因素，并提出一些促進農(nóng)業(yè)經(jīng)濟發(fā)展的思路，以期為當?shù)剞r(nóng)業(yè)經(jīng)濟發(fā)展提供助力。

1 研究方法與指標體系構(gòu)建

1.1 研究方法

主成分分析（Principal Component Analysis，PCA）是一種常用的數(shù)據(jù)降維分析方法，其主要是利用原始數(shù)據(jù)之間的相關(guān)性，將多個變量轉(zhuǎn)化為少數(shù)幾個綜合變量，以簡化變量體系，同時最大限度地保留原始數(shù)據(jù)信息，且這些綜合變量之間不存在任何聯(lián)系［1］，從而達到降維的目的。其主要計算步驟如下。

設有n個樣本，其中m個特征向量構(gòu)成的矩陣如式（1）所示。

第一步，數(shù)據(jù)標準化。數(shù)據(jù)指標間的數(shù)量級、量綱等存在差異［2］。因此，在進行主成分分析之前需要進行標準化處理，從而提取出具有顯著特征的指標，使原始數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)為無量綱差異的數(shù)據(jù)指標Zij，即

第二步，計算相關(guān)系數(shù)矩陣。

其中，rij計算公式為

式（8）中：是第一個主成分，是第二個主成分，……，是第m個主成分。選擇主成分要計算λj(j=1，2，3，…，n)的信息貢獻率和累計方差貢獻率。

第四步，確定主成分個數(shù)并計算綜合得分。定義第j個主成分的信息貢獻率為

累計方差貢獻率為

在主成分分析中，如果有n個變量，則最多可以提取n個主成分，但如果將n個變量全部提取，就失去簡化數(shù)據(jù)的意義［3］。因此，只需提取包含85%以上的數(shù)據(jù)指標，即Ψp≥85%時，則選擇前p個主成分代替原來的指標變量。

計算綜合得分Z，計算公式為

1.2 指標體系構(gòu)建

筆者主要從數(shù)據(jù)的關(guān)聯(lián)性、全面性及指標量化的可行性等原則入手，以突出主導因素作為指標選取的原則［4］，并結(jié)合貴州省農(nóng)業(yè)經(jīng)濟發(fā)展狀況及大量研究農(nóng)業(yè)經(jīng)濟影響因素的文獻，從農(nóng)業(yè)生產(chǎn)資料投入、農(nóng)業(yè)資本投入、農(nóng)業(yè)技術(shù)投入、農(nóng)業(yè)產(chǎn)出4個方面選取了11個指標因子，即農(nóng)作物總播種面積X1、有效灌溉面積X2、農(nóng)用化肥施用折純量X3、農(nóng)村用電量X4、政府財政一般預算支出X5、農(nóng)業(yè)機械總動力X6、農(nóng)用大中型拖拉機數(shù)量X7、谷物單位面積產(chǎn)量X8、水果產(chǎn)量X9、肉類產(chǎn)量X10、水產(chǎn)品產(chǎn)量X11。

2 主成分分析的實證研究

2.1 對數(shù)據(jù)進行效度檢驗

筆者利用KMO（Kaiser-Meyer-Olkin）檢驗和巴特利特球形度檢驗評估相關(guān)數(shù)據(jù)集的可用性。KMO 用于衡量變量之間的簡單相關(guān)性，檢驗公式如式（12）所示。

在實際分析中，如果KMO指數(shù)值在0.6～1.0，則認為該數(shù)據(jù)適合進行下一步分析。巴特利特球形度檢驗則用于評估變量之間偏相關(guān)性的大小。通過計算巴特利特球形度，可以更準確地評估不同變量之間的依賴性，從而更好地理解其特征。相關(guān)檢驗結(jié)果如表1所示。

表1 農(nóng)業(yè)經(jīng)濟影響因素的KMO和巴特利特球形檢驗結(jié)果

由表1 可知，KMO指數(shù)值為0.704，說明各指標間存在一定的相關(guān)性；經(jīng)過巴特利特球形度檢驗，其結(jié)果顯示的統(tǒng)計量為350.568，顯著性概率值為0.000，小于0.05的顯著水平，顯著性檢驗通過，說明該數(shù)據(jù)指標可以進行主成分分析。

2.2 求解相關(guān)系數(shù)矩陣

利用統(tǒng)計軟件SPSS 26.0 對檢驗后的數(shù)據(jù)進行相關(guān)性分析，得到相關(guān)系數(shù)矩陣，如表2 所示。由表2 可知，影響貴州省農(nóng)業(yè)經(jīng)濟的各指標之間的相關(guān)性大部分集中于0.70～1.00，11 個指標之間均存在較強的相關(guān)性，即存在信息有相互重疊部分，說明此次研究具有統(tǒng)計學意義。

表2 相關(guān)系數(shù)矩陣

2.3 計算相關(guān)系數(shù)矩陣的特征值及貢獻率

相關(guān)系數(shù)矩陣的特征值及貢獻率如表3所示。

表3 主成分總方差解釋

由表3 可知，基于特征值大于1 的標準，相關(guān)系數(shù)矩陣R的特征值為λ1=7.292、λ2=2.477，主成分的貢獻率為ω1=0.662 95、ω2=0.225 16，使用最大方差法提取前面2 個主成分，得到前兩個主成分的累計方差貢獻率為ψ2=88.811%，已超過85%，即基本上保留了原始指標的大部分信息，大致能解釋各變量之間的差異，因此主成分分析效果比較理想，具有研究意義。

碎石圖（Scree Plot）是一種用于幫助確定保留多少個因子的圖表。在碎石圖中，如果出現(xiàn)了一個明顯的“拐點”，那么這個拐點前的因子就是需要保留的因子數(shù)量。筆者得到的相關(guān)碎石圖如圖1所示。

圖1 碎石圖

從圖1 可以看出，自第3 個特征值后，碎石圖的陡峭趨勢逐漸趨于平緩，且特征值接近0。因此，筆者選擇使用前兩個累計方差貢獻率大于85%的主成分來代替整體數(shù)據(jù)是合理的。

2.4 計算主成分表達式

各主成分得分系數(shù)如表4 所示。根據(jù)表4 的數(shù)據(jù)確定主成分的線性表達式。

表4 主成分得分系數(shù)

2.5 計算綜合得分

將所選取的第1 主成分和第2 主成分的信息貢獻率ω1和ω2作為權(quán)數(shù)，構(gòu)建綜合評價模型。

式（15）中：Z代表綜合評價指標。將各年份標準化后的數(shù)據(jù)分別帶入綜合評價模型，可得出綜合評價值Z。2003—2021年貴州省主成分得分和綜合得分如表5所示。

表5 主成分得分和綜合得分

由表5 可知，在主成分1 的得分中，2014 年后的得分比較高，均大于1.50，說明2014 年后的農(nóng)業(yè)經(jīng)濟綜合發(fā)展水平良好，貴州省農(nóng)業(yè)正向高質(zhì)量發(fā)展方向邁進；而主成分2 的得分中，自2016 年后逐漸降低，說明2016年后貴州省農(nóng)業(yè)經(jīng)濟發(fā)展已經(jīng)達到一定水平。

3 結(jié)論及建議

3.1 推進特色農(nóng)業(yè)產(chǎn)業(yè)化

產(chǎn)業(yè)是發(fā)展的基礎(chǔ)，只有不斷發(fā)展產(chǎn)業(yè)才能為農(nóng)民提供穩(wěn)定的收入來源。第一，貴州省應積極發(fā)展特色農(nóng)業(yè)產(chǎn)業(yè)，進一步加大特色優(yōu)勢農(nóng)業(yè)產(chǎn)業(yè)化發(fā)展力度，促進農(nóng)業(yè)產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)調(diào)整，延長產(chǎn)業(yè)鏈，提升產(chǎn)品附加值，增加農(nóng)民經(jīng)濟收入。第二，貴州省應大力發(fā)展“一村一品、一縣一業(yè)”，推廣“公司+合作社+農(nóng)戶”的農(nóng)業(yè)發(fā)展模式，通過龍頭企業(yè)帶動農(nóng)民積極參與，讓農(nóng)民真正成為特色農(nóng)業(yè)產(chǎn)業(yè)化發(fā)展的主體。

3.2 加強生態(tài)農(nóng)業(yè)品牌化

貴州省應大力發(fā)展生態(tài)農(nóng)業(yè)，培育生態(tài)農(nóng)業(yè)品牌，提高當?shù)厣鷳B(tài)農(nóng)產(chǎn)品知名度和市場占有率，從而促進農(nóng)業(yè)經(jīng)濟健康發(fā)展。首先，貴州省應加大生態(tài)農(nóng)產(chǎn)品的宣傳力度，通過在各大媒體投放廣告、開展主題活動等形式宣傳當?shù)厣鷳B(tài)農(nóng)產(chǎn)品。其次，貴州省應加強對生態(tài)農(nóng)產(chǎn)品生產(chǎn)、加工、銷售等環(huán)節(jié)的監(jiān)管，建立健全可追溯制度，提高品牌知名度。再次，貴州省應通過政府支持、企業(yè)參與、農(nóng)民自愿合作等方式打造生態(tài)農(nóng)業(yè)品牌，提高農(nóng)產(chǎn)品市場競爭力。最后，貴州省可通過建設“貴州生態(tài)產(chǎn)品館”、開展“百企幫百村”等活動，提高品牌影響力。

3.3 加快鄉(xiāng)村旅游規(guī)模化

鄉(xiāng)村旅游是一種綜合型產(chǎn)業(yè)，涵蓋飲食、住宿、交通、旅游、購物和娛樂等多方面的交易服務。其內(nèi)涵豐富，產(chǎn)業(yè)鏈條長，發(fā)展?jié)摿Υ螅谵r(nóng)業(yè)經(jīng)濟發(fā)展中具有重要作用。鄉(xiāng)村旅游的發(fā)展有利于農(nóng)業(yè)與旅游業(yè)的有機融合，實現(xiàn)農(nóng)業(yè)產(chǎn)業(yè)化和旅游業(yè)規(guī)?；瑥亩鴰愚r(nóng)村產(chǎn)業(yè)興旺。第一，貴州省應以農(nóng)民專業(yè)合作社為主體，聯(lián)合其他農(nóng)民組織共同發(fā)展鄉(xiāng)村旅游，提高農(nóng)民組織化程度；第二，貴州省應積極鼓勵農(nóng)民將閑置土地和房屋出租給其他經(jīng)濟組織，引進工商資本投資建設特色民宿等鄉(xiāng)村旅游項目；第三，貴州省應積極開展線上線下營銷活動，加大宣傳力度，吸引游客前來觀光旅游；第四，貴州省應切實采取措施，加強法治宣傳，加大鄉(xiāng)村治理力度，改善人居環(huán)境，提高鄉(xiāng)村旅游服務質(zhì)量，提升鄉(xiāng)村旅游行業(yè)人員素質(zhì)［5］。

3.4 提升農(nóng)業(yè)科技現(xiàn)代化

貴州省是我國的農(nóng)業(yè)大省，但由于地理位置、生態(tài)環(huán)境等原因，其農(nóng)業(yè)發(fā)展仍面臨諸多問題。因此，貴州省必須加大對農(nóng)業(yè)科技創(chuàng)新的支持力度，重點解決“卡脖子”問題，促進當?shù)剞r(nóng)業(yè)科技進步。同時，積極引進現(xiàn)代化農(nóng)業(yè)機械，在保證農(nóng)作物產(chǎn)量的同時，做好質(zhì)量監(jiān)管工作，在降低生產(chǎn)成本的同時保證農(nóng)產(chǎn)品質(zhì)量。