基于因子分析海南省各市县农业经济综合实力探究

文振材

基于因子分析海南省各市县农业经济综合实力探究

文振材

（辽宁财贸学院辽宁葫芦岛125105）

文章在海南省各市县农业经济发展不均衡的情况下,依据海南省统计局发布的2019年农业统计资料，选取相关指标，采用多元统计分析中因子分析的方法求出两个存在共线性的评价指标体系之间的相关系数,得到海南省各市县农业经济的综合实力比较。

农业经济；主成分分析；因子分析；综合评价

农业主要指农牧林渔业，是海南省经济的基础产业[1]，由于海南省发展时间较短，发展方向主打旅游经济，导致其整体工业基础较为薄弱，农业在海南省产业结构中占有相当大的比重。根据2019年海南省统计局公布的数据显示，2018年全省地区生产总值4 832.05 亿元，按可比价格计算，比上年增长5.8%。其中，农业增加值1 000.11 亿元，增长3.9%；第二产业增加值1 095.79 亿元，增长4.8%；第三产业增加值2 736.15 亿元，增长6.8%。三次产业增加值占地区生产总值的比重分别为20.7:22.7:56.6。根据图1所示，海南省各县市农业总产值之间有较大差别，因此文章将通过对所收集的各项反映农业经济水平的指标进行分析，探究海南省各县市农业经济综合水平的比较。

图1　海南省各县市农业总产值

1 数据来源方法和数据来源

1.1 因子分析法解读[3]

因子分析基本原理就是利用降维的思想，从原始变量相关矩阵内部的依赖关系出发，把一些具有错综复杂关系的变量表示成少数的公共因子和仅对某一个变量有作用的特殊因子的多变量统计分析方法。就是要从数据中提取对变量起解释作用的少数公共因子。

由于农业经济的多指标性，因子分析法能够充分发挥其作用，文章以海南省各县市的农业经济综合水平作为研究对象，通过对可观测指标变量进行因子分析，得出具有代表性的公因子，用公因子来反映现象的总体情况，用综合因子比较各个县市的农业综合实力水平，并指出其存在的问题和优劣势。

1.2 农业经济综合实力水平评价指标构建

1.2.1 综合评价指标构建

在做实证分析时所选择的数据指标样本必须具有代表性意义。鉴于农业经济综合水平评价的复杂性，结合国内外研究以及农业综合水平评价指标体系的理论，选取6个指标作为指标体系：1（乡村从业人员）、2（粮食作物总产量）、3（耕地总面积）、4（热带作物年末面积）、5（农业机械总动力）、6（农业总产值），选择2019年海南省统计年鉴中各项年度数据指标作统计样本。

1.2.2 指解读标

在我国，农业属于劳动密集型产业，农业生产需要大量的人口[2]，我国是农业大国，但并不是农业强国，农业单位产出相较于发达国家较低，因此土地和人力是影响我国农业经济发展的最重要因素，乡村从业人员的数量可以间接反映一个地区的农业经济的综合能力。

我国很早就在推进农业现代化的改革，通过机械代替人工是大势所趋，不仅可以提高生产效率，还能解放劳动力，因此我们选取农业机械总动力作为综合评价指标。

2 因子分析

2.1 KMO球度检验

农业经济综合水平使用KMO球形度测试来简单比较相关系数和部分相关系数的值，KMO球形度测试值在0~1之间。指标之间的相关性接近1，表明适用于因子分析。

表1　KMO和巴特利特检验

根据表1显示，KMO球度检验值为0.784，接近于1，其显著性为0，显著性水平极高，说明选取的指标可以使用因子分析法。

2.2 公因子方差提取

因为原始数据指标不能有效反映海南省各县市的农业经济水平，因此需要利用因子分析法对所选取的海南省各县市的6个指标变量提取公因子，使其可以对海南省各县市的农业经济综合水平作出评价。

从公因子方差中可以看出，主成分几乎包含了1到6各变量至少60%的信息，说明主成分能够解释绝大部分信息。

2.3 总方差解释

根据特征值大于1的原则，通过因子分析过程提取了前两个因子。第一个因子的初始特征值为3.806，约占方差的63.426%，第二个因子的初始特征值为1.002，约占方差的17.03%，两个因子的特征值占了方差的80.457%，因此提取两个公因子是科学合理的。其余4个因子所解释的方差小于总数的20%，所以前2个因子所提供的原始数据表明有足够的信息来更详细地解释分析问题。

2.4 旋转后因子载荷矩阵

为了更合理地解释参赛队伍的竞争力，线性组合需要捕捉更令人满意的共同公因子。将采用正交旋转方差用于最大化旋转因子加载矩阵，因为原始因子加载描述无法达到预期效果。

通过旋转后的因子载荷矩阵可以写出各原始变量的公因子表达式：

旋转后的因子得分系数得到明显区分，这在实际中具有更重要的意义，然后为每个公因子指定一个特定的名称。

第一个公共因子1中，系数绝对值大的指标主要有1、2、5、6四个因子。1乡村从业人员和2粮食作物总产量是反映海南省各县市农业经济生产力的，是衡量海南省各县市农业单位生产基础水平的重要指标，这4个指标变量主要用来反映海南省各县市的单位农业生产能力，因此可以将公因子1命名为1农业生产能力因子。

第二个公共因子2中系数绝对值大的主要有3、4，两个因子。耕地面积3和热带作物年末面积4是反映海南省各县市的农业生产面积的重要因子，是衡量海南省各县市农业生产水平的重要指标，因此可以将2命名为农业生产面积因子。每个公因子的实际含义都很清楚，解释的结果与实际一致，因此可以进行下一步竞争力分析

3 综合评价计算

根据（第一公因子得分*第一公因子方差贡献率+第二公因子得分*第二公因子方差贡献率）/两个因子总方差贡献率这一公式，可以求出因子综合得分。

表2　公因子方差贡献表

根据公因子方差贡献率可知（见表2），第一公因子的方差贡献率为62.640%，第二公因子的方差贡献率17.817%，可以得出它们的综合得分，根据综合得分对其进行排序。

表３　海南省各县市F1、F2、F3得分结果

3.1 第一公因子得分F1

农业生产能力因子1是占贡献率最高的因子，占了58.708%，说明农业生产能力是体现海南省各县市农业经济综合实力水平的重要指标。农业生产能力因子1得分前3个县市分别是海口市、乐东县、儋州地区都超过1，高于其他县市，也就是说海口市、乐东县、儋州地区三个县市的单位农业生产能力强，生产效率排在各县市前列。

3.2 第二公因子得分F2

农业生产面积2是占贡献率的17.817%，得分最高的前5个县市分别是儋州地区、琼中县、白沙县、琼海市、澄迈县都超过1，高于其他的县市，也就是说就儋州地区、琼中县、白沙县、琼海市、澄迈县这五个地区的用于农业生产的土地面积多，农业生产土地面积排在各县市前列。

3.3 综合因子得分F

总得分是通过加权和组合两个因素的海南省各县市的得分来计算的，可以基于总体得分海南省各县市的农业经济综合实力进行综合评估。综合得分前四的这五个县市分别是儋州地区、澄迈县、乐东县、海口市，说明这四个县市的农业经济综合实力排在海南省前列。

4 建议

根据实证分析的结果1我们可以得知，文昌、琼海、万宁、临高、东方、定安、三亚、屯昌、琼中、陵水、白沙、昌江、保亭、五指山这些县市农业生产能力较弱，具体体现在农业人口少，农业机械总动力较低，因此需要政府多给予补助，增加农业从业人口；科学技术是第一生产力，农业生产现代化发展需要加大科技投入，提高生产效率[3]。

根据实证分析的结果2我们可以得知，屯昌、万宁、定安、乐东、保亭、文昌、五指山、临高、三亚、海口、陵水、昌江、东方这些县市农业生产土地面积较小，具体体现在耕地面积、热带农作物年末面积较少，因此需要政府科学地扩大农业生产面积，增加农业生产用地。

[1]陈子璇.我国农村信息化发展态势及其区域差异分析[J].农家参谋,2018(12):10.

[2]杜苇.基于六维视角的我国林业企业社会责任评价定量研究[J].林业经济,2020,42(06):61-72.

[3]郭佳佳.基于因子分析的我国商业银行竞争力研究[D].陕西师范大学,2012.

10.3969/j.issn.2095-1205.2020.08.46

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A

2095-1205(2020)08-95-02