農(nóng)業(yè)知識化發(fā)展程度影響因素研究
——基于主成分分析

劉海閱

(中國政法大學(xué) 北京 100091)

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農(nóng)業(yè)知識化發(fā)展程度影響因素研究
——基于主成分分析

劉海閱

(中國政法大學(xué) 北京 100091)

目前，中國農(nóng)業(yè)知識化發(fā)展程度嚴(yán)重制約著農(nóng)業(yè)從業(yè)人員人均收入，因此研究農(nóng)業(yè)知識化程度的影響因素，從根本上采取措施促進(jìn)專業(yè)人員收入提高，對于縮小行業(yè)從業(yè)人員收入差距至關(guān)重要，有利于整體經(jīng)濟(jì)和諧穩(wěn)定發(fā)展。本文通過列聯(lián)分析，研究各省市農(nóng)業(yè)信息化水平與區(qū)域的關(guān)系，從全國范圍來看，東部農(nóng)業(yè)信息化發(fā)展水平普遍較好，西部省份則發(fā)展相對落后。另選取每戶擁有電話機數(shù)量、農(nóng)業(yè)科技投入占農(nóng)業(yè)增加值比例、農(nóng)村專業(yè)人員農(nóng)村總就業(yè)人員比例、農(nóng)業(yè)從業(yè)人員人均受教育年限四個指標(biāo)，采用主成分分析法分析主要影響因素。最后，結(jié)合實際提出提高農(nóng)業(yè)知識化程度的解決措施。

農(nóng)業(yè)知識化;主成分分析法;列聯(lián)分析

一、各省份地域?qū)r(nóng)業(yè)知識化程度的影響——列聯(lián)分析

黨的十八大等國家重要會議中已經(jīng)逐步將信息化、農(nóng)業(yè)現(xiàn)代化作為中國特色社會主義發(fā)展道路。這對于推進(jìn)我國農(nóng)業(yè)信息化發(fā)展進(jìn)入一個更高的臺階是一個非常有利的契機。是當(dāng)下中國農(nóng)業(yè)發(fā)展的不二之選，可以有效的提高農(nóng)民收入。目前，我國農(nóng)業(yè)知識化程度正在逐步完善。

首先，我們會考慮，全國各省市農(nóng)業(yè)知識化的水平與哪些因素有關(guān)？是否受各省市所處的地域影響呢？據(jù)全國區(qū)域劃分，我國全部領(lǐng)土大致分為東、中、西部。其中東部省份包括京、津、冀、粵、蘇、遼、滬、魯、浙、閩、瓊；中部省份包括黑、晉、贛、吉、皖、湘、豫、鄂；西部省份包括渝、貴、新、陜、甘、桂、青、寧、蒙、川、云和藏。在這里我們將處于東部地區(qū)的省份賦值1，中部地區(qū)賦值2，西部地區(qū)賦值3。(由于兩個省份數(shù)據(jù)缺失，本文研究省份數(shù)據(jù)中，不包括重慶和西藏數(shù)據(jù))

同時，我們先抽取數(shù)據(jù)指標(biāo)知識指數(shù)，由于其為連續(xù)數(shù)據(jù)，而列聯(lián)分析只是研究定性數(shù)據(jù)之間關(guān)系的。所以，我們在spss中先將知識指數(shù)化分成不同區(qū)間，再將各個區(qū)間定義為分類數(shù)據(jù)，賦值V6表示知識指數(shù)區(qū)間，并制作出交叉制表。

作假設(shè)分析：H0：所處地域與農(nóng)業(yè)知識化水平是獨立的；

H1：所處地域與農(nóng)業(yè)知識化水平是不獨立的。

Spss做卡方檢驗。卡方檢驗結(jié)果sig.=0，拒絕原假設(shè)。因此，在我國，農(nóng)業(yè)信息化水平與地域區(qū)域之間不是相互獨立的，農(nóng)業(yè)信息化水平是受各省份所處地域區(qū)域的影響的。處于不同地域區(qū)域的省份，其農(nóng)業(yè)知識化水平是不同的。

二、農(nóng)業(yè)知識化程度影響因素研究——主成分分析法

(一)主成分分析法的一般原理

農(nóng)業(yè)知識化程度的評測涉及到高新技術(shù)、信息化水平、教育等多個指標(biāo)，那么重點就是測量指標(biāo)間的權(quán)重比例，這就需要采用主成分分析法來確定各指標(biāo)的權(quán)重。主成分分析法就是在盡量減少數(shù)據(jù)信息丟失的情況下，對數(shù)據(jù)進(jìn)行降維處理。多數(shù)情況下，同一個信息會由幾個不同的數(shù)據(jù)同時反映，由此，過多的變量增加了研究的復(fù)雜程度，同時同樣的信息由數(shù)個數(shù)據(jù)指標(biāo)表示，也使得研究舉步維艱。而主成分分析法就是剔出那些表示了重復(fù)信息的數(shù)據(jù)，使得研究過程簡化。核心步驟是先求出若干個主成分變量F1、F2……Fm，再以每個主成分Fi相對應(yīng)的方差貢獻(xiàn)率ai為權(quán)數(shù)構(gòu)造新函數(shù)。

主成分分析法在最大程度的保留變量原本信息的情況下，通過線性變換將一組相關(guān)變量(相關(guān)的變量會帶來較強的多重共線性)轉(zhuǎn)成不相關(guān)的變量(良好特性)。在實際應(yīng)用中由于各指標(biāo)的單位差異，需先消除量綱的影響，將原始數(shù)據(jù)標(biāo)準(zhǔn)化，得到ZX1、ZX2、……、ZXp。

A=(aij)p╳m=(a1，a2，……，am)，Rai=λiai

式中：R為相關(guān)系數(shù)矩陣，λi、ai是相應(yīng)的特征值和單位特征向量，λ1≥λ2≥……≥λp≥0。

(二)指標(biāo)原始數(shù)據(jù)及其標(biāo)準(zhǔn)化

本文以中國各個省(市、自治區(qū))為研究對象，從統(tǒng)計年鑒中收集農(nóng)業(yè)知識化指數(shù)需要的基礎(chǔ)數(shù)據(jù)，其他部分?jǐn)?shù)據(jù)經(jīng)計算得到。

為方便研究表述，我們定義每戶擁有電話機(部)為X1，科技投入占農(nóng)業(yè)增加值比例為X2，專業(yè)人員占總就業(yè)人員為X3，農(nóng)業(yè)從業(yè)人員人均受教育年限(年)為X4，知識化指數(shù)為X5。

(1)

(三)影響因素的主成分分析

做5個分析變量數(shù)據(jù)X1、X2、X3、X4、X5標(biāo)準(zhǔn)化后的相關(guān)系數(shù)矩陣，從分析結(jié)果可以看出，X1與X5的相關(guān)系數(shù)高達(dá)0.846、X4與X5的相關(guān)系數(shù)高達(dá)0.927、X2與X3的相關(guān)系數(shù)高達(dá)0.772，表示他們之間都具有高度相關(guān)性。其他兩兩變量之間由于相關(guān)系數(shù)相對較小，因而其相關(guān)性不明顯。

根據(jù)特征值與1相比，得到主成分表，提取出兩個主成分F1、F2。根據(jù)成分矩陣表，比較各個變量的載荷大小，確定針對每個主成分中，對各自起主要作用的變量。根據(jù)成份得分系數(shù)矩陣表，得到因子得分系數(shù)。

即可確定主成分表達(dá)式：

F1=0.282X1+0.169X2+0.244X3+0.259X4+0.305X5

F2=-0.083X1+0.592X2+0.410X3-0.369X4-0.263X5

(2)

用主成分的貢獻(xiàn)率做權(quán)重，得到模型：F=0.61F1+0.27F2

(3)

將各省數(shù)據(jù)帶入式(2)、(3)得到得到各省農(nóng)業(yè)信息化水平。

結(jié)果表明，北京、上海憑借其政治、經(jīng)濟(jì)等優(yōu)勢，農(nóng)業(yè)知識化程度遙遙領(lǐng)先；東部地區(qū)中只有海南稍稍遜色于其他東部地區(qū)的發(fā)展，但是依然超過大部分中部地區(qū)以及全部的西部地區(qū)；中部各地區(qū)農(nóng)業(yè)信息化水平雖然不及東部地區(qū)各省份擠進(jìn)前10名，但是普遍居中，說明其農(nóng)業(yè)科技發(fā)展已初具模型；西部地區(qū)的農(nóng)業(yè)知識化程度便正如我們普遍認(rèn)識到的那樣，與東部、中部地區(qū)的發(fā)展有很大的距離。

三、結(jié)論

通過主成分分析研究結(jié)果來看，東部省份農(nóng)業(yè)知識化程度花開遍地，西部省份的農(nóng)業(yè)知識化程度則要落后一個檔次，但陜西、寧夏等西部省份的農(nóng)業(yè)知識化已經(jīng)開始有模有樣，這種不同尋常規(guī)律的差異可能是極大需求帶來超速發(fā)展的影響結(jié)果。

針對我國的農(nóng)業(yè)知識化發(fā)展，從政府的角度來說，應(yīng)當(dāng)將提高電子政務(wù)、金農(nóng)工程在農(nóng)業(yè)知識化建設(shè)中的廣泛應(yīng)用；應(yīng)投入更多的定向資金，用于農(nóng)業(yè)知識化系統(tǒng)的后臺支撐平臺建設(shè)。從市場的角度來看，應(yīng)建立并完善有關(guān)市場機制；加強資源管理，協(xié)調(diào)各市場主體關(guān)系，維持整個信息農(nóng)業(yè)行業(yè)的活力與發(fā)展。

針對農(nóng)業(yè)知識化程度較差地區(qū)，首先可以考慮從自身出發(fā)，加大科技投入，或提升從業(yè)人員人均受教育年限以提高從業(yè)人員的整體職業(yè)素質(zhì)等等；亦可以從充分利用外部環(huán)境優(yōu)勢出發(fā)，從農(nóng)業(yè)知識化程度較高地區(qū)引進(jìn)人才、資金、新技術(shù)等，雖然“拿來主義”不是改變問題的根本途徑，但是著實可以高效解決問題，快速全面促進(jìn)全國各地區(qū)農(nóng)業(yè)知識化程度的均衡發(fā)展。

[1]陳曉華.農(nóng)業(yè)信息化概論[M].北京：中國農(nóng)業(yè)出版社，2012.

[2]陳曉華.抓住機遇迎接挑戰(zhàn)扎實推進(jìn)信息化與農(nóng)業(yè)現(xiàn)代化全面融合[R]．2013.

[3]鄭紅維,李颙.中國農(nóng)村信息服務(wù)體系綜合評價與發(fā)展戰(zhàn)略研究[M].北京:中國農(nóng)業(yè)科學(xué)技術(shù)出版社,2010.

劉海閱(1993-)，女，漢族，黑龍江牡丹江人，碩士研究生，產(chǎn)業(yè)經(jīng)濟(jì)學(xué)碩士，中國政法大學(xué)商學(xué)院，研究方向：產(chǎn)業(yè)經(jīng)濟(jì)學(xué)。