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    基于主成分分析法的安徽省農(nóng)業(yè)發(fā)展水平影響因素探究

    2018-11-01 16:35:58雍瑤瑤劉越
    時代金融 2018年17期
    關(guān)鍵詞:農(nóng)業(yè)發(fā)展回歸分析主成分分析

    雍瑤瑤 劉越

    【摘要】本文運(yùn)用了2007~2016年安徽省農(nóng)業(yè)發(fā)展水平影響因素的時序數(shù)據(jù),通過主成分分析法降維解決多重共線性問題之后,抽取出影響安徽省農(nóng)業(yè)發(fā)展水平的主成分。然后與因變量安徽省農(nóng)林牧漁業(yè)總產(chǎn)值進(jìn)行回歸,得到主成分回歸方程,并據(jù)此提出政策建議。

    【關(guān)鍵詞】農(nóng)業(yè)發(fā)展 主成分分析 回歸分析

    一、引言

    安徽是農(nóng)業(yè)大省,農(nóng)耕地面積很大,近年來安徽省農(nóng)業(yè)發(fā)展各方面都取得了長足的進(jìn)步。但是農(nóng)業(yè)在經(jīng)濟(jì)發(fā)展中比重較低,產(chǎn)出效率提升稍慢,增長潛力尚未完全激發(fā),使得其在全國范圍內(nèi)和先進(jìn)省份相比仍有差距。今年農(nóng)業(yè)農(nóng)村工作主線是農(nóng)業(yè)供給側(cè)改革,要通過改革解決存在的問題,不斷提高農(nóng)業(yè)發(fā)展的質(zhì)量效率。本文對安徽省農(nóng)業(yè)發(fā)展水平影響因素進(jìn)行主成分回歸分析,綜合分析了安徽省農(nóng)業(yè)發(fā)展水平的影響因素,以期為政府部門經(jīng)濟(jì)政策的制定提供參考依據(jù)。

    二、指標(biāo)選擇與數(shù)據(jù)來源

    隨著經(jīng)濟(jì)不斷地發(fā)展,影響農(nóng)業(yè)發(fā)展的因素越來越多樣和復(fù)雜。選取農(nóng)林牧漁業(yè)總產(chǎn)值(Y)為因變量??紤]到現(xiàn)代科技對農(nóng)業(yè)發(fā)展的影響,選取指標(biāo)固定資產(chǎn)產(chǎn)出率(X1);考慮到城鎮(zhèn)化和人均農(nóng)地的影響,選取指標(biāo)勞均產(chǎn)值(X2)、人口城鎮(zhèn)化率(X3)、農(nóng)業(yè)人口從業(yè)比率(X4);考慮到國家支持農(nóng)業(yè)的正面效應(yīng),選取指標(biāo)=財(cái)政農(nóng)林水支出比率(X5);考慮到生態(tài)農(nóng)業(yè)的發(fā)展方向,選取指標(biāo)有效灌溉比率(X6)、除澇比率(X7)、水土流失治理比率(X8)、產(chǎn)值能耗(X9)。其中固定資產(chǎn)產(chǎn)出率(X1)等于農(nóng)林牧漁業(yè)總產(chǎn)值/農(nóng)林牧漁業(yè)全社會固定資產(chǎn)投資;財(cái)政農(nóng)林水支出比率(X5)等于地方財(cái)政農(nóng)林水事務(wù)支出/地方財(cái)政一般預(yù)算支出;產(chǎn)值能耗(X9)等于農(nóng)村用電量/農(nóng)林牧漁業(yè)總產(chǎn)值。各項(xiàng)原始數(shù)據(jù)來源自國家統(tǒng)計(jì)局發(fā)布《安徽省統(tǒng)計(jì)年鑒2016》。

    三、實(shí)證分析

    (一)主成分分析

    在實(shí)際問題的研究中,為了全面的分析問題,往往涉及眾多的有關(guān)變量,由于某些自變量之之間具有相關(guān)性,若對這些變量直接進(jìn)行回歸,會導(dǎo)致多重共線性,使計(jì)算過程復(fù)雜化,且得不到準(zhǔn)確的結(jié)果。而利用主成分分析可以很好的解決回歸分析中的多重共線性問題。使用主成分作為新的自變量進(jìn)行回歸使得回歸方程及參數(shù)估計(jì)更加可靠。本文運(yùn)用統(tǒng)計(jì)軟件spss20.0對影響安徽省農(nóng)業(yè)發(fā)展水平的各因素進(jìn)行主成分分析,分析結(jié)果見表1。

    上表給出特征值,方差貢獻(xiàn)率,累計(jì)方差貢獻(xiàn)率。一般選取特征值大于1,累積貢獻(xiàn)率達(dá)85%以上的作為主成分。如表1所示,從總方差解釋中可以看出,可以提取兩個主成分F1和F2,兩個主成分方差累計(jì)貢獻(xiàn)率達(dá)到88.64%,能夠較好的解釋變量,說明變量在轉(zhuǎn)化成主成分后,大部分樣本數(shù)據(jù)信息都得到保留。

    下表為主成分的特征向量,據(jù)此得出第一主成分F1和第二主成分F2的表達(dá)式。

    F1=0.6430X1+0.6576X2+0.6562X3-0.6537X4+0.3314X5+0.6020 X6+6007X7-0.4227X8-0.4935X9

    F2=0.1098X1+0.0496X2+0.0576X3+0.0059X4+0.3923X5-0.2606 X6-0.1224X7+0.4346X8-0.2984X9

    可以看出第一主成分中固定資產(chǎn)產(chǎn)出率(X1)、勞均產(chǎn)值(X2)、人口城鎮(zhèn)化率(X3)、農(nóng)業(yè)人口從業(yè)比率(X4)、除澇比率(X7)、產(chǎn)值能耗(X9)占有較大比重,其中農(nóng)業(yè)人口從業(yè)比率(X4)和產(chǎn)值能耗(X9)成分系數(shù)為負(fù)數(shù)也符合實(shí)際。第二主成分中財(cái)政農(nóng)林水支出比率(X5)、水土流失治理比率(X8)占的比重較大。

    (二)回歸分析

    建立Y對F1、F2的回歸模型,結(jié)果如下表3。

    由此可得Y與主成分的回歸預(yù)測方程為:

    Y=3317.021+832.510F1+87.412F2

    由上表5回歸模型中的顯著性檢驗(yàn)結(jié)果可以看出,主成分F1的P值為0.00,F(xiàn)2的P值為0.024,說明它們在1%的顯著程度下通過了解釋變量顯著性檢驗(yàn)。R平方為0.990,說明主成分對因變量的變動的解釋程度達(dá)到了99%,解釋程度較高,方程擬合度好。F檢驗(yàn)統(tǒng)計(jì)量的觀測值為417.345,對應(yīng)的概率P值近似為0,說明方程在1%的顯著程度下通過了方程顯著性檢驗(yàn),方程在整體上是顯著的。

    將F1,F(xiàn)2代入上式,得到主成分回歸模型:

    Y=3317.021+544.902X1+551.794X2+551.328X3-543.696X4 +310.186X5+478.391X6+489.39X7-313.913X8-436.927X9

    四、結(jié)論

    根據(jù)以上分析結(jié)果可以看出,固定資產(chǎn)產(chǎn)出率、勞均產(chǎn)值對農(nóng)林牧漁業(yè)總產(chǎn)值有著較大的正影響,因此要向農(nóng)業(yè)機(jī)械化、現(xiàn)代化邁進(jìn)。人口城鎮(zhèn)化率與農(nóng)林牧漁業(yè)總產(chǎn)值正相關(guān),農(nóng)業(yè)人口從業(yè)比率與農(nóng)林牧漁業(yè)總產(chǎn)值負(fù)相關(guān),說明了城鎮(zhèn)化有助于優(yōu)化農(nóng)業(yè)生產(chǎn)內(nèi)部結(jié)構(gòu),提高生產(chǎn)效率。有效灌溉面積和除澇面積與農(nóng)林牧漁業(yè)總產(chǎn)值正相關(guān),因此,在農(nóng)業(yè)發(fā)展中要注重水利設(shè)施的建設(shè)。

    參考文獻(xiàn)

    [1]李毛俠.安徽省消費(fèi)需求影響因素的主成分回歸分析[J].蚌埠,現(xiàn)代經(jīng)濟(jì),2010(02).

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    [3]劉孝超,黃承鋒,王亮.主成分分析在地區(qū)經(jīng)濟(jì)社會發(fā)展綜合評價中的應(yīng)用[J].重慶交通大學(xué)學(xué)報(bào),2007(2):63-70.

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    基金項(xiàng)目:安徽師范大學(xué)皖江學(xué)院人文社會科學(xué)研究一般項(xiàng)目“皖南農(nóng)業(yè)生產(chǎn)技術(shù)有效供給研究”(編號為wjxy-201712),安徽省高等學(xué)校人文社會科學(xué)研究重點(diǎn)項(xiàng)目“安徽省小農(nóng)戶和現(xiàn)代農(nóng)業(yè)發(fā)展有機(jī)銜接研究:農(nóng)業(yè)技術(shù)有效供給的視角”。

    作者簡介:雍瑤瑤(1995-),女,漢族,安徽蕪湖人,安徽師范大學(xué)經(jīng)濟(jì)管理學(xué)院研究生,研究方向:理論經(jīng)濟(jì)學(xué);劉越(1989-),女,漢族,安徽安慶人,任職于安徽師范大學(xué)皖江學(xué)院教師,研究方向:經(jīng)濟(jì)學(xué)。

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