陕西十市农业现代化水平评价研究

张宇飞

摘 要：本研究基于陕西统计年鉴2018的数据，结合陕西省的发展特点和实际状况建立了农业现代化的指标体系，应用因子分析与聚类分析对陕西省十市的农业现代化发展水平进行了综合评价并提出了政策建议。

关键词：因子分析;聚类分析;农业现代化水平;政策建议

中图分类号：F327  文献标识码：A  文章编号：1673-2596（2019）06-0043-05

一、研究背景

农业现代化是指由传统农业转变为现代农业，把农业建立在现代科学的基础上，用现代科学技术和现代工业来装备农业，用现代经济科学来管理农业。《全国农业现代化规划（2016-2020年）》指出“农业的根本出路在于现代化，农业现代化是国家现代化的基础和支撑。没有农业现代化，国家现代化是不完整、不全面、不牢固的。”{1}党的十九大报告则要求“加快推进农业农村现代化”，“构建现代农业产业体系、生产体系、经营体系”，“健全农业社会化服务体系，实现小农户和现代农业发展有机衔接”。{2}

自改革开放以来，特别是十八大以来陕西省高度重视“三农”工作，扎实推进农业现代化。以落实强农惠农政策为抓手，将保证农民持续增收作为工作重点，积极转变农业发展方式，农业机械化水平不断提高，不断提升农业生产能力，增强农产品供给能力。2017年陕西省农林牧渔业总产值达3070.4511万元，农林牧渔业增加值达1828.6229亿元;全年农村居民人均可支配收入10265元，增长速度为9.2%，其增速连续多年年高于GDP增速，也高于城镇居民收入增速，城乡居民收入比由 2007年的3.33∶1缩小到2017年的3.00：1。但不容忽视的是当前陕西省的农业发展中仍存在一些问题，全省农业现代化水平较低的局面没有根本性转变。陕西下辖各市区域间农业现代化进程差异大，农业生产的基础设施建设欠缺、科技创新驱动农业发展的力度不足、农业经营效率不高，农业产业化发展缓慢、与东部发达地区仍有较大差距。因此本研究运用实证的手段，科学的评价全省各市的农业现代化水平，以期对陕西农业现代化发展的测量和评价做出贡献。

二、指标选取及研究方法

国内很多学者都进行了有关农业现代化水平的评价指标体系研究，对于农业现代化的内涵理解的差异，使得不同学者构建的指标体系也存在较大差异。本研究依据科学性、系统性、综合性和可行性等指标构建原则，尝试从从农业生产水平、农业科技化水平、农业社会发展等三方面进行指标设计。

而具体的研究方法则是从《陕西省统计年鉴 2018》获得陕西各市的指标数据，根据统计年鉴的实际数据，对年鉴中的原始数据进行标准化处理，使用SPSS统计分析软件对上述19个指标进行计算处理。首先对构成农业现代化水平的各个变量提取公因子，依照提取的公因子对各市进行排序;其次使用层次聚类分析，对各市进行分类。

三、实证分析过程

（一）因子分析

首先進行数据的效度分析，使用KMO和Bartlett的球形度检验。如表2所示，本研究数据KMO的取值为0.840，表明相关数据很适合进行因子分析。Bartlett检验的sig值为0.000，说明数据来自正态分布总体，适合进一步分析。

软件计算得到表2解释的总方差，在“初始特征值”中前六个特征值大于1，因此本研究只选取了前六个公因子，将这六个因子分别记为F1、F2、F3、F4、F5、F6。而在“提取载荷平方和”一栏，前三个公因子的方差占所有主成分方差的96.041%，由此可见，本研究所选的六个公因子已足够代替原来的变量。

本研究采用具有凯撒正态化最大方差法对因子载荷矩阵进行旋转，迭代8次后收敛，最终得到旋转后的因子载荷矩阵，如表4所示。从该表可以看出，第一个因子在棉花产量（X3）、农用机械总动力合计（X13）、小型拖拉机（X15）、小型机配农具（X17）、农用塑料薄膜使用量（X25）等变量上有较大的载荷，所以其反映的是这些变量的信息;第二个因子反映的是禽蛋产量（X7）、农用排灌柴油机（X18）、农用水泵（X23）、年末常用耕地面积（X28）、农林牧渔固定资产投资（X31）等变量的信息;第三个因子反映的是油料产量（X2）、肉类产量（X6）、猪存栏（X10）、农用排灌电动机（X19）等变量的信息;第四个因子反映的是羊存栏（X11）、大中型拖拉机（X14）、粮食播种面积（X29）等变量的信息;第五个因子反映的是奶类产量（X8）、牛存栏（X9）、农林牧渔服务业产值（X32）等变量的信息;第六个因子反映的是水果产量（X5）、农林牧渔业总产值（X26）、农林牧渔业增加值（X27）等变量的信息。

最后依据因子分析中对提取对公因子保存的变量FAC1_1、FAC2_1、FAC3_1、FAC4_1、FAC5_1、FAC6_1以及各个公因子的方差贡献率建立综合得分的得分公式即“综合得分=0.48973*FAC1_1+ 0.15131 * FAC2_1+0.1317 * FAC3_1+0.09213 * FAC4_1+0.05311*FAC5_1+0.04242*FAC6_1”，通过软件计算得到陕西十市农业现代化综合得分表。

（二）聚类分析

在因子分析的基础上，在SPSS软件上将十市的各指标数据标准化后，采用最远邻元素的方法进行聚类分析，得到群集成员列表和聚类树状图。如表6和图1所示，当分为5个聚类时，第一类是渭南、咸阳，第二类是榆林、宝鸡，第三类是西安、延安、汉中，第四类是安康，第五类是商洛、铜川;当分为4个聚类时，第一类是咸阳，第二类是渭南、榆林、西安、宝鸡、延安，第三类是榆林、安康、延安，第四类是安康、商洛;当分为3个聚类时，第一类是渭南、咸阳、榆林、宝鸡、延安，第二类是西安、汉中，第三类是安康、商洛、铜川。