网站首页  词典首页

请输入您要查询的论文:

 

标题 基于因子分析的农村经济发展水平评价研究
范文

    张幸

    

    

    

    摘 要:通过对我国31个省市区(不含港澳台)的农村经济指标数据进行分析,建立农村经济发展评价指标体系。运用因子分析法,结合分析结果,对我國农村经济发展进行分析与评价。

    关键词:农村经济发展;指标体系;因子分析法

    文章编号:1004-7026(2019)24-0004-03 ? ? ? ? 中国图书分类号:F127 ? ? ? ?文献标志码:A

    改革开放以来,我国农村经济发展取得了巨大成就,但农业基础仍然较为脆弱,“三农”问题没有得到根本解决。“三农”问题是关系到我国经济发展和现代化建设的重要问题。

    党的十九大报告指出,要坚持农业农村优先发展,加快推进农业农村现代化。随着社会经济不断发展,农村经济发展进入到了一个新阶段,对农村经济发展水平进行评价显得十分必要。

    1 ?建立评价指标体系

    农村经济发展受到各种因素影响,需要在综合各方面影响的基础上建立适当的指标体系[1-3]。在文献调查的基础上,选取了我国31个省市区反应农村经济发展情况的12项指标[4-9],构建了如下指标体系:农业总产值X1(亿元)、耕地面积X2(千hm2)、农作物总播种面积X3(千hm2)、有效灌溉面积X4(千hm2)、农业机械总动力X5(万kW)、农用化肥施用折纯量X6(万t)、农林牧渔业全社会固定资产投资X7(亿元)、农村用电量X8(亿kW·h)、农村居民家庭人均纯收入X9(元)、农村居民家庭人均消费支出X10(元)、农村人均住房面积X11(m2)、水库数X12(座)。

    2 ?建立因子分析模型

    2.1 ?因子分析法的基本原理

    因子分析法是Spearman于1904年提出的,是将观测的多个变量根据其相关性进行分组,综合为少数几个主因子,在不损失或少损失信息的情况下降维来计算综合评价值的一种方法。

    当因子载荷矩阵意义不够明显时,可以通过因子旋转使因子意义更加突出,同时利用因子得分函数计算出各样本得分,并予以评价和排序。因子分析模型的矩阵形式如下。

    X=AF+?着 ? ? ? ? (1)

    其中,X=(X1,X2,…,Xp)',为原始指标;F=(F1,F2,…,Fm)',是对所有X都起作用的公共因子;A为因子载荷矩阵;?着是变量X特有的特殊因子。

    2.2 ?数据分析过程

    为了消除不同量纲的影响,通过软件SPSS 19.0将原始数据进行标准化,并输出数据的Bartlett和KMO检验结果。Bartlett值为431.330,相应的概率值为0.000<0.05,即相关矩阵与单位矩阵不同。KMO值为0.750,各变量之间的相关性强。Bartlett和KMO检验表明,原有变量适合做因子分析。

    根据标准化之后的数据建立指标间的相关系数矩阵R,得到特征值和累计贡献率,前3个特征值及其贡献率见表1。前3个特征值的方差累计贡献率已经达到85.534%,说明前3个公共因子所代表的信息量已经能够充分解释原始数据信息,因而选择前3个公共因子来反映我国农村经济发展的水平。

    因为初始因子载荷阵因子含义不够明显,所以采用最大方差法进行正交旋转变换,使一部分变量在某些因子上载荷较大,在其他因子上载荷较小。旋转后的因子载荷阵如表2所示。

    2.3 ?因子命名解释

    在第1个主因子上载荷较大的指标有农业总产值X1(亿元)、耕地面积X2(千hm2)、农作物总播种面积X3(千hm2)、有效灌溉面积X4(千hm2)、农业机械总动力X5(万kW)、农用化肥施用折纯量X6(万t)、农林牧渔业全社会固定资产投资X7(亿元),反映的是农村经济综合实力,可称为综合实力因子。

    在第2个主因子上载荷较大的指标有农村用电量X8(亿kW·h)、农村居民家庭人均纯收入X9(元)、农村居民家庭人均消费支出X10(元)、农村人均住房面积X11(m2),反映的是农村生活水平,可概括为农村生活水平因子。

    在第3个主因子上载荷较大的指标为水库数X12(座),反映的是农村水利设施建设情况,可概括为水利设施因子。

    2.4 ?各省市区综合得分计算

    31个省市区的3个主因子得分F1、F2、F3可由旋转后的因子载荷矩阵和因子得分系数矩阵计算得到,它们分别从不同方面反映了各省市区农村经济发展的水平,用3个主因子对应的方差贡献率为权数,可得到综合得分计算公式如下。

    F=0.606 2F1+0.275 4F2+0.108 4F3 ? ? ? ? (2)

    根据公式(2),可以计算出综合因子得分,并对31个省市区的农村经济发展水平进行排序,计算及排序结果如表3所示。

    3 ?结果与分析

    从综合得分F来看,13个省市区总得分F>0,其他18个省市区得分均在0以下。全国各省市区农村经济发展有着较大差异,得分最高的浙江省与得分最低的西藏自治区分值差距达2.6分。山东省、河南省作为中国农业强省,得分遥遥领先于其他地区。青海省、西藏自治区得分在最后,其农业生产面临资源和自然环境的制约,最直观的表现是耕地面积和有效灌溉面积等指标排名都靠后。

    从综合实力因子F1来看,排名和按综合得分F的排名变化很小。河南省、山东省依赖其突出的农业总产值、耕地面积、农作物总播种面积、有效灌溉面积等指标,得分领先于其他省市区,而青海省、西藏自治区、上海市处在最后3位的名次。

    从农村生活水平因子F2来看,上海市、江苏省、浙江省在这个因子得分上表现突出,甘肃省、西藏自治区则表现不佳。上海市在农村居民家庭人均纯收入、农村居民家庭人均消费支出、农村人均住房面积上名列前茅,这与上海市经济中心的地位相呼应。

    从水利设施因子F3来看,湖南省、江西省和湖北省在水库数指标上排名靠前,而内蒙古自治区和黑龙江省排名倒数,这与其自然禀赋有关[10]。以湖南省为例,湖南地处洞庭湖以南,省内河网密布,水资源相对丰富,为水库选址及建设提供了条件。

    4 ?结论与建议

    綜合因子分析结果可知,综合实力因子解释了总信息量的52.7%,说明当前我国农村经济发展主要还是以自然资源为主。

    总体上看,31个省市区的农村经济发展水平较低且不均衡的现象较为严重。因此,如何使各省市区均衡发展,是我国农村经济发展亟待解决的问题。具体来说,应注意以下几点。

    首先,结合地区特色资源,发展特色农业,实行农业产业化,在保证粮食产量的基础上,优化产品结构,提高农业生产效率。

    其次,实施乡村振兴战略,按照产业兴旺、生态宜居、乡风文明、治理有效、生活富裕的总要求,建立健全城乡融合发展体制机制和政策体系。

    再次,深化农村改革,发展现代农业,促进农村经济发展。构建新型农业生产经营体系,加快农村集体产权制度改革,努力改善农村金融服务,大力发展农村专业合作组织,提高农业竞争力和农村经济水平。

    参考文献:

    [1]佟瑞,朱顺泉.基于因子分析法的我国各省市社会经济发展水平评价研究[J].生产力研究,2005(9):19-20.

    [2]冯建中,何先平,邓习军.基于因子分析的湖北省农村经济发展研究[J].安徽农业科学,2012(2):1136-1138.

    [3]楼海淼,孙秋碧.基于因子分析的我国各省经济活力评价研究[J].福州大学学报,2005(3):32-35.

    [4]于晓红.基于因子分析的区域农村经济情况评价[J].农业经济,2014(6):96-97.

    [5]杨婷婷,陈英凤,樊华术.基于因子分析的我国区域经济差异研究[J].创新科技,2018(10):36-39.

    [6]陆保一,明庆忠,陈辉.基于因子分析法的河南省区域经济发展时空差异研究[J].乐山师范学院学报,2018(4):

    75-83.

    [7]刘秀丽,郭海珍,张勃,等.基于因子分析法的山西省区域经济发展水平评价[J].西北师范大学学报(自然科学

    版),2018(2):102-107,120.

    [8]王洪富,李国良,庞蓉蓉,等.基于因子分析法的云南州市经济水平评价研究[J].价值工程,2018(6):54-56.

    [9]马丽娜.基于因子分析的陕西各城市综合经济实力分析[J].电脑知识与技术,2018(35):256-258.

    [10]国家统计局.湖北统计年鉴2017[M].北京:中国统计出版社,2018.

随便看

 

科学优质学术资源、百科知识分享平台,免费提供知识科普、生活经验分享、中外学术论文、各类范文、学术文献、教学资料、学术期刊、会议、报纸、杂志、工具书等各类资源检索、在线阅读和软件app下载服务。

 

Copyright © 2004-2023 puapp.net All Rights Reserved
更新时间:2025/3/21 17:33:26