多元統(tǒng)計(jì)方法在分析全國主要農(nóng)產(chǎn)品中的應(yīng)用

胡春月

多元統(tǒng)計(jì)方法在分析全國主要農(nóng)產(chǎn)品中的應(yīng)用

胡春月

（貴州財(cái)經(jīng)大學(xué)貴州貴陽550025）

中國是一個(gè)農(nóng)業(yè)大國，農(nóng)業(yè)關(guān)系到國計(jì)民生，是國民經(jīng)濟(jì)的支柱產(chǎn)業(yè)，但是長期以來我國農(nóng)業(yè)一直存在著地區(qū)發(fā)展不平衡的現(xiàn)象。在我國的不同地區(qū)，主要農(nóng)產(chǎn)品發(fā)展存在著明顯差異，需要對各地區(qū)的主要農(nóng)產(chǎn)品發(fā)展做出恰當(dāng)?shù)脑u價(jià)。文章選取8個(gè)指標(biāo)來分析我國主要農(nóng)產(chǎn)品發(fā)展?fàn)顩r，分別為人均糧食產(chǎn)量、人均棉花產(chǎn)量、人均油料產(chǎn)量、人均糖料產(chǎn)量、人均水果產(chǎn)量、人均園林水果產(chǎn)量、人均瓜果類產(chǎn)量、人均蔬菜產(chǎn)量。利用主成分分析，將這8個(gè)變量降維，通過聚類分析，將特征相似的地區(qū)歸類。基于上述分析，結(jié)合我國國情提出了一些建議。

主成分分析；聚類分析；主要農(nóng)產(chǎn)品

農(nóng)業(yè)是國民經(jīng)濟(jì)的基礎(chǔ)，國家經(jīng)濟(jì)發(fā)展的程度，往往與農(nóng)業(yè)有著緊密的聯(lián)系。主要農(nóng)產(chǎn)品產(chǎn)量是農(nóng)業(yè)發(fā)展的重要組成部分，反映出一個(gè)地區(qū)乃至國家的農(nóng)業(yè)發(fā)展水平，一個(gè)地區(qū)及國家的農(nóng)業(yè)發(fā)展水平又影響著主要農(nóng)產(chǎn)品的產(chǎn)量。

韓翊（2019）通過比較優(yōu)勢分析法，對內(nèi)蒙古12種主要農(nóng)產(chǎn)品的效率優(yōu)勢指數(shù)、規(guī)模優(yōu)勢指數(shù)、綜合優(yōu)勢指數(shù)進(jìn)行計(jì)算，選擇出葵花籽、莜麥、甜菜、谷子、馬鈴薯、胡麻籽為內(nèi)蒙古優(yōu)勢特色農(nóng)產(chǎn)品[1]；張曼琳等（2018）選取2001年—2015年新疆統(tǒng)計(jì)年鑒相關(guān)數(shù)據(jù)，在協(xié)整分析上建立自回歸模型，利用新疆糧食和棉花產(chǎn)量數(shù)據(jù)對新疆農(nóng)民純收入進(jìn)行實(shí)證分析，得出新疆糧食產(chǎn)量對農(nóng)民純收入提升有促進(jìn)作用，棉花產(chǎn)量對農(nóng)民純收入提升有阻礙作用的結(jié)果[2]。

分析和研究我國各地區(qū)主要農(nóng)產(chǎn)品產(chǎn)量的側(cè)重點(diǎn)，對國家主要農(nóng)產(chǎn)品投入具有重要意義，有助于了解我國農(nóng)業(yè)的發(fā)展分布情況，降低相關(guān)政策在制定和實(shí)施中的盲目性，有助于完善欠發(fā)達(dá)地區(qū)的農(nóng)業(yè)發(fā)展政策。本文采用的多元統(tǒng)計(jì)分析方法在現(xiàn)實(shí)問題的處理中應(yīng)用非常廣泛，如劉娜等（2014）將多元統(tǒng)計(jì)分析方法應(yīng)用于重要質(zhì)量控制中心研究[3]，李曉芬等（2008）利用多元統(tǒng)計(jì)分析方法對辣椒品種的耐鹽性進(jìn)行了評價(jià)[4]。本文選用2018年《中國統(tǒng)計(jì)年鑒》中反映我國按人口平均的主要農(nóng)產(chǎn)品產(chǎn)量的8個(gè)指標(biāo)的數(shù)據(jù)來進(jìn)行分析并建立模型，根據(jù)模型借助R軟件進(jìn)行逐步分析。

1 主成分分析方法和聚類分析方法簡介

1.1 主成分分析

1.1.1 主成分分析方法

主成分分析方法的本質(zhì)是“降維”，將高維數(shù)據(jù)有效地轉(zhuǎn)化為低維數(shù)據(jù)來處理，揭示變量之間的內(nèi)在聯(lián)系，進(jìn)而分析解決實(shí)際問題[5]。

1.1.2 主成分分析模型

1.2 聚類方法

1.2.1 聚類分析方法

把要研究的我國31個(gè)?。▍^(qū)、市）（不含港、澳、臺）按照一定的標(biāo)準(zhǔn)分為若干類，本文采用的是按照變量對觀測值進(jìn)行聚類，樣品間的靠近程度通常用距離來衡量。

1.2.2 聚類分析模型

全髖關(guān)節(jié)置換術(shù)聯(lián)合阿侖膦酸鈉片對股骨頸骨折的療效及對骨密度水平的影響 ………………………… 劉克春等（9）：1278

2 我國各地區(qū)主要農(nóng)產(chǎn)品的實(shí)證分析

2.1 各地區(qū)按人口平均的主要農(nóng)產(chǎn)品產(chǎn)量的評價(jià)指標(biāo)體系的構(gòu)建

2.2 各地區(qū)按人口平均的主要農(nóng)產(chǎn)品產(chǎn)量的主成分分析

根據(jù)所收集的指標(biāo)數(shù)據(jù)，借助R統(tǒng)計(jì)軟件工具計(jì)算各成分的貢獻(xiàn)率，結(jié)果如表1。

表1成分貢獻(xiàn)率

12345678 貢獻(xiàn)率/%40.86221.05712.63410.9797.3304.2842.8540.000 累積貢獻(xiàn)率/%40.86261.92074.55385.53292.86297.146100.000100.000

由表1數(shù)據(jù)可知，前4個(gè)主成分反映了信息的85.532%，可以作為評價(jià)31個(gè)地區(qū)按人口平均的主要農(nóng)產(chǎn)品產(chǎn)量的綜合變量。這4個(gè)主成分的系數(shù)矩陣如表2。

表2系數(shù)矩陣

第一主成分 -0.333 -0.239-0.532-0.472-0.414-0.384 第二主成分0.555 0.600-0.253-0.119-0.3040.3390.214 第三主成分0.1840.665-0.254-0.499 -0.444 第四主成分0.5970.107 0.666 -0.193-0.380

根據(jù)表2，得到4個(gè)主成分函數(shù)分別如下：

第一主成分對應(yīng)的系數(shù)主要為負(fù)，且各系數(shù)的差別不大，反映了一個(gè)地區(qū)的主要農(nóng)產(chǎn)品產(chǎn)量的總體均衡情況；第二主成分對應(yīng)的系數(shù)符號有正有負(fù)，反映了主食和輔食的類別差異；第三主成分把棉花和其他主要農(nóng)產(chǎn)品區(qū)分開來，可以理解為經(jīng)濟(jì)作物因子；第四主成分把糧食和糖料與其他主要農(nóng)產(chǎn)品區(qū)分開來，可以理解為主食產(chǎn)品中的兩大類。我國31個(gè)地區(qū)各主成分得分情況如表3所示。

表3主成分得分情況

第一主成分第二主成分第三主成分第四主成分 第一主成分第二主成分第三主成分第四主成分 北京2.274-1.5520.723-0.113湖北-0.3101.251-0.768-0.565 天津1.968-1.2570.606-0.140湖南0.1460.601-0.367-0.449 河北-0.2490.074-0.325-0.543廣東0.764-1.4070.030-0.003 山西0.604-1.3240.6540.219廣西-3.584-2.412-2.9992.898 內(nèi)蒙古0.3153.438-0.6061.573海南-2.639-1.193-0.213-0.665 遼寧0.233-0.1350.140-0.093重慶0.292-0.184-0.447-0.562 吉林1.6601.5980.7531.507四川0.4440.550-0.548-0.272 黑龍江1.8901.4971.3782.470貴州0.3300.315-0.875-0.809 上海2.201-1.4030.609-0.198云南0.120-1.036-0.5990.670 江蘇0.1640.353-0.344-0.833西藏2.180-0.4330.2860.062 浙江0.817-0.9800.277-0.548陜西-2.228-1.2320.270-0.326 安徽0.9530.4790.2490.196甘肅-0.4940.322-0.032-0.424 福建0.539-1.3970.164-0.400青海1.9320.382-0.245-0.184 江西0.6030.0740.1840.050寧夏-1.8591.263-0.179-1.326 山東-1.5180.931-0.611-0.928新疆-5.9450.0743.6910.548 河南-1.6032.742-0.858-0.814

從第一主成分來看，新疆和廣西的主要農(nóng)產(chǎn)品平均產(chǎn)量總體較為均衡且較高，而北京和上海比較低；從第二主成分來看，內(nèi)蒙古和河南的主要農(nóng)產(chǎn)品平均產(chǎn)量在主食方面的產(chǎn)量比較高，而廣西輔食方面的平均產(chǎn)量比較高；從第三主成分來看，新疆是棉花平均產(chǎn)量最高的省份；從第四主成分來看，廣西在主食產(chǎn)品中的兩大類即糧食和糖料的平均產(chǎn)量比較高。

2.3 各地區(qū)人均消費(fèi)支出的聚類分析

本文采用歐氏聚類計(jì)算相似矩陣，并采用系統(tǒng)聚類方法中的最大距離法聚類，結(jié)果如圖1所示。

圖1　聚類分析圖

取合并聚類為800，則31個(gè)地區(qū)可以分為4類，以下從聚類的結(jié)果分析各類地區(qū)按人口平均的主要農(nóng)產(chǎn)品產(chǎn)量的特征。

第一類：廣西單獨(dú)為一類。從第一主成分主要農(nóng)產(chǎn)品產(chǎn)量總體情況來看，其主成分預(yù)測值為負(fù)，且絕對值較大，這說明廣西按人口平均的主要農(nóng)產(chǎn)品產(chǎn)量總體比較高；第二主成分其預(yù)測值為負(fù)值，且絕對值較大，這說明廣西主要生產(chǎn)輔食類農(nóng)產(chǎn)品，且產(chǎn)量也較高；第三、第四主成分預(yù)測值絕對值較大，故將其單獨(dú)分為一類是合理的。

第二類：黑龍江、內(nèi)蒙古、吉林分為一類。從主成分來看，三個(gè)省份的主成分得分預(yù)測值的絕對值排名比較靠前；結(jié)合實(shí)際情況來看，三個(gè)省一直以來都是我國的農(nóng)業(yè)大省，且都盛產(chǎn)小麥、玉米等主要農(nóng)產(chǎn)品，尤其是黑龍江耕地多且黑土地肥沃，人口稀少，機(jī)械化水平較高。

第三類：安徽、山西、甘肅、遼寧、江西、云南、貴州、江蘇、河北、湖北、重慶、湖南、四川、河南、山東、寧夏、新疆、海南、陜西分為一類。其中，山東、河南等省份雖然也是我國的農(nóng)業(yè)大省，但是其人口眾多，故其按人口平均的主要農(nóng)產(chǎn)品產(chǎn)量也略有遜色。

第三類：廣東、浙江、福建、北京、上海、西藏、天津、青海分為一類。其中廣東、浙江、福建、北京、上海、天津是中國工商業(yè)比較發(fā)達(dá)的地區(qū)，城市建筑面積占比較大，其發(fā)展的優(yōu)勢不在農(nóng)業(yè)方面。而西藏和青海地區(qū)土地較為貧瘠，適合一些水果的種植和畜牧業(yè)的發(fā)展。

3 結(jié)論及建議

按人口平均的主要農(nóng)產(chǎn)品產(chǎn)量從總體上來說，廣西的人均糖料產(chǎn)量發(fā)展特別突出，其他各方面也均衡發(fā)展，平均產(chǎn)量總體較高。其他土地肥沃，耕地面積寬廣的地區(qū)，如黑龍江、內(nèi)蒙古、吉林、河南、山東等地更是我國主要農(nóng)產(chǎn)品發(fā)展的主力軍。其中黑龍江的人均糧食產(chǎn)量在全國遙遙領(lǐng)先，新疆的人均棉花產(chǎn)量是其他省份的兩百多倍，我國的人均糖料產(chǎn)量主要來源于廣西。

綜上所述，我國主要農(nóng)產(chǎn)品發(fā)展的地區(qū)土地較為肥沃，耕地面積大，機(jī)械化和技術(shù)化水平較高，而工業(yè)、服務(wù)業(yè)發(fā)達(dá)的地區(qū)如北京、上海、天津因受地域的限制，主要農(nóng)產(chǎn)品的產(chǎn)量較少。所以，在土地肥沃的平原地區(qū)，應(yīng)當(dāng)加快提高農(nóng)業(yè)機(jī)械的創(chuàng)新水平，扎實(shí)推動規(guī)?；a(chǎn)，保持農(nóng)業(yè)產(chǎn)業(yè)持續(xù)發(fā)展；對于山地較多的地區(qū)，可以根據(jù)當(dāng)?shù)氐臍夂蜃兓攸c(diǎn)，種植合適的農(nóng)作物，進(jìn)行試點(diǎn)示范，提高農(nóng)作物的生產(chǎn)力。山地地區(qū)有待提高的主要農(nóng)產(chǎn)品發(fā)展空間較大，應(yīng)鼓勵(lì)和支持培育農(nóng)業(yè)合作組織，選拔有能力的專業(yè)人才來帶動農(nóng)業(yè)合作組織的發(fā)展。

[1]韓翊.內(nèi)蒙古特色農(nóng)產(chǎn)品產(chǎn)業(yè)化發(fā)展研究[D].太原:山西農(nóng)業(yè)大學(xué).2019.

[2]張曼琳,董璐璐.新疆主要農(nóng)產(chǎn)品產(chǎn)量對農(nóng)村居民純收入的影響[J].新疆農(nóng)墾科技,2018,41(11):50-52.

[3]劉娜,李軍,李寶國.多元統(tǒng)計(jì)分析在中藥質(zhì)量控制中的應(yīng)用和思考[J].中國中藥雜志,2014,39(21):4268-4271.

[4]李曉芬,尚慶茂,張志剛,等.多元統(tǒng)計(jì)分析方法在辣椒品種耐鹽性評價(jià)中的應(yīng)用[J].園藝學(xué)報(bào),2008(3):351-356.

[5]費(fèi)宇.多元統(tǒng)計(jì)分析[M].北京:中國人民大學(xué)出版社,2014.

10.3969/j.issn.2095-1205.2022.06.39

F222.1

A

2095-1205(2022)06-119-04

胡春月（1994- ），女，漢族，貴州畢節(jié)人，碩士在讀，研究方向?yàn)榇髷?shù)據(jù)分析。