贵州省农业经济发展影响因素研究.pdf
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1、http:/2023年8月 第14卷 第16期贵州省农业经济发展影响因素研究周义曾梦云喻满君贵州理工学院理学院,贵州贵阳550003摘要:针对贵州省农业经济发展现状,选取 11 个对当地农业经济贡献较突出的指标,并利用主成分分析法定量分析影响贵州省农业经济发展的因素,最后提出促进当地农业经济发展的建议,即推进特色农业产业化、加强生态农业品牌化、加快乡村旅游规模化、提升农业科技现代化等。关键词:乡村振兴;农业经济;主成分分析;经济发展中图分类号:F327文献标志码:A文章编号:1674-7909(2023)16-54-40引言农业是国家经济发展的基础,在国民经济中扮演着至关重要的角色。贵州省作为
2、我国西南地区的重要省份,自然资源丰富,但一直是我国经济发展相对落后的地区。在乡村振兴战略实施背景下,贵州省抢抓机遇,充分利用自身资源优势、区位优势和政策优势,通过加强农业基础设施建设、推进农业产业结构调整、促进农业生产信息化等方式发展现代农业,努力将当地打造成全国重要的“山地特色农业强省”和生态旅游大省。尽管近年来贵州省农业经济发展水平持续提升,但由于区域限制,当地农业经济的发展仍受多方因素影响。因此,促进当地农业经济持续发展已成为贵州省各级政府面临的一项重要任务。通过分析贵州省农业经济发展的影响因素,可以找出促进其农业生产力提升的路径,为当地农业经济的持续发展提供参考。因此,充分了解贵州省农
3、业经济发展现状,并结合当地特点和优势,因地制宜地促进当地农业经济快速发展具有重要的意义。笔者利用主成分分析法研究贵州省农业经济发展影响因素,并提出一些促进农业经济发展的思路,以期为当地农业经济发展提供助力。1研究方法与指标体系构建1.1研究方法主成分分析(Principal Component Analysis,PCA)是一种常用的数据降维分析方法,其主要是利用原始数据之间的相关性,将多个变量转化为少数几个综合变量,以简化变量体系,同时最大限度地保留原始数据信息,且这些综合变量之间不存在任何联系1,从而达到降维的目的。其主要计算步骤如下。设有n个样本,其中m个特征向量构成的矩阵如式(1)所示。
4、X=x11x21xn1x12x22xn2x1mx2mxnm(1)第一步,数据标准化。数据指标间的数量级、量纲等存在差异2。因此,在进行主成分分析之前需要进行标准化处理,从而提取出具有显著特征的指标,使原始数据转为无量纲差异的数据指标Zij,即Zij=xij-xjVar(xi)(i=1,2,n;j=1,2,m)(2)-xj=1nj=1mxij(3)Var(xi)=1n-1j=1m(xij-xj)2(4)式(2)至式(4)中:-xj为第i个影响因素的样本均值,Var(xi)为第i个影响因素的标准差。第二步,计算相关系数矩阵。作者简介:周义(2000),男,本科生,研究方向:数据挖掘;曾梦云(200
5、2),女,本科生,研究方向:农业经济;喻满君(2003),女,本科生,研究方向:乡村振兴。54http:/R=r11r21rn1r12r22rn2r1mr2mrnm(5)其中,rij计算公式为rij=i=1n(aij-aj)(aik-ak)i=1n(aij-aj)2(aik-ak)2(i=1,2,n;j,k=1,2,m)(6)-aj=1nj=1naij(7)第三步,构造主成分回归方程。由|R-Em=0求出特征值,其中1 2 n 0,其对应的特征向量为1,2,3,n,其中j=(1j,2j,nj)T,由特征向量组成m个新的指标变量。z*1=11x1+21x2+n1xnz*2=12x1+22x2+n
6、2xnz*m=1mx1+2mx2+nmxn(8)式(8)中:z*1是第一个主成分,z*2是第二个主成分,z*m是第m个主成分。选择主成分要计算j(j=1,2,3,n)的信息贡献率和累计方差贡献率。第四步,确定主成分个数并计算综合得分。定义第j个主成分的信息贡献率为j=jj=1nj(9)累计方差贡献率为p=j=1pjj=1nj(10)在主成分分析中,如果有n个变量,则最多可以提取n个主成分,但如果将n个变量全部提取,就失去简化数据的意义3。因此,只需提取包含85%以上的数据指标,即p 85%时,则选择前p个主成分代替原来的指标变量。计算综合得分Z,计算公式为Z=j=1pjzj(11)1.2指标体
7、系构建笔者主要从数据的关联性、全面性及指标量化的可行性等原则入手,以突出主导因素作为指标选取的原则4,并结合贵州省农业经济发展状况及大量研究农业经济影响因素的文献,从农业生产资料投入、农业资本投入、农业技术投入、农业产出4个方面选取了11个指标因子,即农作物总播种面积X1、有效灌溉面积X2、农用化肥施用折纯量X3、农村用电量X4、政府财政一般预算支出X5、农业机械总动力X6、农用大中型拖拉机数量X7、谷物单位面积产量X8、水果产量X9、肉类产量X10、水产品产量X11。2主成分分析的实证研究2.1对数据进行效度检验笔者利用KMO(Kaiser-Meyer-Olkin)检验和巴特利特球形度检验评
8、估相关数据集的可用性。KMO用于衡量变量之间的简单相关性,检验公式如式(12)所示。KMO=i jr2iji jr2ij+i j2ij(12)式(12)中:r2ij表示简单相关系数,2ij表示偏相关系数。在实际分析中,如果KMO指数值在0.61.0,则认为该数据适合进行下一步分析。巴特利特球形度检验则用于评估变量之间偏相关性的大小。通过计算巴特利特球形度,可以更准确地评估不同变量之间的依赖性,从而更好地理解其特征。相关检验结果如表 1所示。表1农业经济影响因素的KMO和巴特利特球形检验结果项目KMO取样适切性量数巴特利特球形度检验近似卡方自由度显著性数值0.704350.568550.000由
9、表1可知,KMO指数值为0.704,说明各指标间存在一定的相关性;经过巴特利特球形度检验,其结果显示的统计量为350.568,显著性概率值为0.000,小于0.05的显著水平,显著性检验通过,说明该数据指标可以进行主成分分析。2.2求解相关系数矩阵利用统计软件SPSS 26.0对检验后的数据进行相关性分析,得到相关系数矩阵,如表2所示。由表2可知,影响贵州省农业经济的各指标之间的相关性大部分集中于0.701.00,11个指标之间均存在较强的相关性,即存在信息有相互重叠部分,说明此次研究具有统计学意义。2.3计算相关系数矩阵的特征值及贡献率相关系数矩阵的特征值及贡献率如表3所示。周 义,等.贵州
10、省农业经济发展影响因素研究55http:/2023年8月 第14卷 第16期表3主成分总方差解释成分X1X2X3X4X5X6X7X8X9X10X11初始特征值总计7.2922.4770.7010.2250.1260.0720.0580.0290.0140.0050.002方差百分比/%66.29522.5166.3692.0441.1470.6540.5230.2630.1260.0470.016累积/%66.29588.81195.18097.22598.37299.02699.54899.81199.93799.984100.000提取载荷平方和总计7.2922.477方差百分比/%66.
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