青海省各地区农业经济发展情况实证研究

宋启红　丁桦　余钰华

摘要：本研究以青海省八个市州为样本，运用因子分析对其农业发展水平作出综合性评价。结果显示这八个市州可分为三类，其中海南州和海西州为青海省农业发展水平最高的市州，其次为海东市和海北州，其余市州为最后一类，并且研究发现青海省各市州农业发展水平相差较大。

关键词：农业发展;因子分析;青海省

中图分类号：F320    文献标识码：A

文章编号：1005-913X（2019）12-0049-02

一、青海省农业发展水平指标体系构建

根据构建指标体系所要求的客观性、科学性、全面性、可比性等原则，选取以下七个参考指标：

X1：人均播种面积（平方米/人）

X2：人均耕地面积（平方米/人）

X3：人均粮食产量（千克/人）

X4：单位土地农机动力（瓦/平方米）

X5：单位土地化肥施用量（千克/平方米）

X6：全年乡村平均人口数（万人）

X7：人均农用运输车辆（辆/人）

以上选取的七个指标中，除乡村平均人口数外，都是采用了单位指标，这主要是考虑到青海省各市州的人口多少和土地面积的大小差异较大，而单位指标则降低了这种差异，增加了可比性。

二、基于因子分析的青海省农业发展水平

（一）模型构建

因子分析的数学模型为：X=AF+ε，其中，X=（X1，X2，…，Xp）为原始变量向量，A为公因子载荷矩阵，F=（F1，F2，…，Fk）为X的公共因子，ε为特殊因子。

（二）样本选取及数据来源

研究对象为青海省的八个地市州。所有的数据均来源于《2016年青海统计年鉴》。

（三）数据分析过程

1.因子分析的适宜性检验

使用spss21.0进行探索性分析，没有出现异常值，所有数据均为有效值，缺失值0个，可以进行数据的进一步分析与处理。

KMO检验和Bartletts球形检验显示，KMO值为0.589，数据不太理想。但Bartlett球形检验统计量的观测值为35.663，相伴概率P=0.004<0.05，结合相关系数矩阵的分析，说明数据适合做因子分析。

2.提取公因子

由表1可知，這两个因子的特征值分别为4.019和1.300，均大于1，且累计方差贡献率已达到75.988%，说明公因子的选取满足要求。

3.公因子的命名

选用2个主因子对青海省的八个地区进行实证分析，并为其命名。

从第一个主因子F1中可以看出，X1、X2、X3占比均超过80%，是组成F1的主要指标，并且这几类指标都是可以反映某地区农业基础发展水平的，故可以将其命名为“农业基础发展因子”。

从第二个主因子F2中可以看出，X5、X6、X7占比均超过80%，是构成F2的主要因子，这几个指标都是可以反映有关农业后期投入方面信息的指标，故而可以将主因子F2命名为“农业后期发展因子”。

4.各市州的主因子得分及综合得分

根据表3可以得出单因子得分函数为：

F₁=0.363X₁+0.336X₂+0.196X₃-0.161X₄+0.090X₅-0.198X₆-0.063X₇

F₂=-0.235X₁-0.156X₂+0.134X₃-0.103X₄+0.245X₅+0.590X₆+0.377X₇

在单因子得分的基础上，进而得出综合因子得分函数为：

F综=（0.57410F₁+0.18578F₂）/0.75988

F1、F2及综合因子得分值F综，见表4。

从综合得分可以明显地看出，海南州位列第一，海西州、海北州、海东市分列二三四位。第一和第二之间的差距较小，第三和第四的差距也较小。同时，上述四个市州均大幅度领先于其他四个市州。由其中悬殊的差距可知，青海省各市州农业发展水平是非常不平衡，而黄南州、玉树州和果洛州的综合得分竟然为负数。

三、结论

研究结果表明青海省各地区农业发展的极度不均衡，根据综合农业发展水平得分，排名二阶梯的市州与排名第三阶梯的市州的综合得分相差巨大。针对本研究结果，建议青海省继续保持现有的农业发展水平，积极推进青海省各地区农业的结构调整，寻求新的农业经济增长点。首先，加强农业基础设施建设。其次，大力发展区域特色农业。最后，加大科技投入，吸引优质农业人才到青海工作。

参考文献：

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[责任编辑：庞 林]