基于因子分析的湖南省農業(yè)產業(yè)化效益評價

閔茹楠

(湖南工業(yè)大學城市與環(huán)境學院，湖南 株洲412007)

全面推進鄉(xiāng)村振興戰(zhàn)略，時間緊任務重。而任務重點在于發(fā)展鄉(xiāng)村產業(yè)。要加快發(fā)展現(xiàn)代農業(yè)，發(fā)現(xiàn)當?shù)剞r業(yè)產業(yè)特色，因地制宜，順應發(fā)展規(guī)律，優(yōu)化產業(yè)布局，實現(xiàn)農業(yè)產業(yè)化和現(xiàn)代化目標，找到讓農民增加收益的辦法?？梢姲l(fā)展農業(yè)產業(yè)對于推進鄉(xiāng)村振興戰(zhàn)略具有重要意義，也是鞏固完善脫貧攻堅成果的重要路徑。為此，我國出臺多項政策支持農業(yè)產業(yè)發(fā)展，為現(xiàn)代農業(yè)產業(yè)的發(fā)展提供了制度保障。例如各地方財政補貼農機具購置專項資金，2020年《關于開展2020年國家年代農業(yè)產業(yè)園創(chuàng)建工作的通知》，支持農產品產業(yè)園，重要農產品生產保護區(qū)等的申請創(chuàng)建，2021年《關于加強現(xiàn)代農業(yè)科技金融服務創(chuàng)新支撐鄉(xiāng)村振興戰(zhàn)略實施意見》，支持農業(yè)高新技術產業(yè)發(fā)展，科技助農等。近年來，研究農業(yè)產業(yè)化發(fā)展和其研究方法的運用，國內外專家學者也進行了許多研究。在研究角度上，HAN Xue,QU Li-li[1]運用DEAMalmquist指數(shù)法，邵珂[2]運用因子分析法和線性回歸分析，彭建剛等[3]利用耦合協(xié)調度模型，都從農業(yè)金融對農業(yè)產業(yè)化支撐的角度，對農業(yè)產業(yè)化水平和金融支持效率進行綜合評價，從金融支持率方面探究完善農業(yè)產業(yè)化發(fā)展的有效途徑；PENG Jing-hang等[4]從農業(yè)產業(yè)化聯(lián)合體效益耦合機制方面研究，分析其制約因素，提出優(yōu)化建議。在研究方法方面，汪曉文等[5]對我國31個省市、自治區(qū)和朱道才等[6]對安徽省的農業(yè)產業(yè)化水平研究，都結合主成分分析方法，構建評價指標體系，對區(qū)域農業(yè)產業(yè)化發(fā)展水平進行討論評價；楊毅等[7]，劉旸等[8]，邵佳等[9]，張玲等[10]則應用因子分析法構建農業(yè)產業(yè)化發(fā)展水平評價指標體系，評析農業(yè)產業(yè)化發(fā)展水平；田晨笑等[11]運用數(shù)據(jù)包絡的分析方法（DEA）對重慶市農業(yè)產業(yè)化效率水平進行評價；婁鋒[12]運用改進的面板數(shù)據(jù)因子分析-TOPSIS綜合評價法評價云南各地州（市）2008～2016年特色農業(yè)產業(yè)化水平；曾令秋等[13]采用層次分析法和德爾菲法確定相關指標權重，通過線性加權平均法測評四川農業(yè)產業(yè)化水平。

關于湖南省農業(yè)產業(yè)化的研究主要停留在定性分析或對影響農業(yè)產業(yè)的某一因素[14-16]的探究上，總體看來，對于湖南省的農業(yè)發(fā)展，產業(yè)化發(fā)展水平研究，定量分析研究較少，而定性分析又帶有主觀性，無法直接科學地認識湖南省農業(yè)產業(yè)發(fā)展水平的整體趨勢。本文運用因子分析法，從社會經濟技術水平和生態(tài)效益水平2個方面構建評價指標體系，從時間和和空間角度，對湖南省2006～2019年農業(yè)產業(yè)化發(fā)展水平和湖南省2019年14個地級行政區(qū)的農業(yè)產業(yè)化發(fā)展水平進行評價和排名，以期對加快湖南省農業(yè)產業(yè)化發(fā)展水平起到借鑒作用。

1 研究區(qū)域概況

湖南省是我國農業(yè)大省之一，地理位置在我國中部地區(qū)，省內最大的河流湘江穿過。省域下轄包括1個自治州在內的14個地級行政區(qū)。

湖南地貌地形多樣，以山地丘陵為主，大體分為“七山二水一分田”，生物資源豐富多樣；作為全國重要的糧食生產基地，以水稻種植為主，素有“魚米之鄉(xiāng)”和“湖廣熟、天下足”的美譽，它是我國多年的稻谷生產冠軍省份。主要農副產品有棉花、油料等。在政策上，2020年湖南省農業(yè)農村廳評選25個鎮(zhèn)（鄉(xiāng)）省級農業(yè)產業(yè)強鎮(zhèn)，組織開展農業(yè)產業(yè)化省級龍頭企業(yè)監(jiān)測與認定等有利于農業(yè)產業(yè)化發(fā)展的相關政策，2019年規(guī)模以上農產品加工企業(yè)達5383個。2019年湖南省農林牧漁總產值為6405.06億元。農民收入增加，2019年農村居民人均可支配收入為15395元，比上年增長1302元，2019年農村居民恩格爾系數(shù)為0.29，比上年降低0.04，呈逐年下降趨勢，且下降速率加快，農民生活質量在不斷改善。在生態(tài)保護方面，2019年湖南省全省森林覆蓋率達到59.9%，造林面積達到57.69萬公頃，農用薄膜使用量和農藥使用量逐年降低。

2 研究方法與數(shù)據(jù)來源

2.1 因子分析法

因子分析[17]的原理是根據(jù)眾多變量之間的相關關系，找出其中具有代表性的因子，即為公共因子，以便進一步分析。既可以為分析工作節(jié)約工作量，還可以對變量之間關系的假設檢驗。因子分析的步驟為：

2.1.1 原始數(shù)據(jù)標準化處理。對原始數(shù)據(jù)進行無量綱化處理，標準化計算公式為：

其中，A’ij，Aij分別為處理后的數(shù)據(jù)和原數(shù)據(jù)，Amax，Amin分別為各指標中的最大值和最小值。

2.1.2 計算相關系數(shù)矩陣R。相關系數(shù)矩陣R=(rij)mxn

2.1.3 計算初等載荷矩陣A。根據(jù)R的特征值λ以及對應特征向量u，得到

2.1.4 進行因子旋轉，得到因子模型。旋轉選擇的因子載荷矩陣得到矩陣B

2.1.5 計算因子得分并進行綜合評價。采用回歸的方法，計算每個因子得分函數(shù)

2.2 數(shù)據(jù)來源

本文研究數(shù)據(jù)均來源于2007～2020年《湖南省統(tǒng)計年鑒》和2006～2019年《湖南省國民經濟和社會發(fā)展統(tǒng)計公報》等相關資料，其中存在個別年份數(shù)據(jù)缺失問題，則通過其他年份計算得出。

3 結果及分析

3.1 指標體系構建

為探究湖南省農業(yè)產業(yè)化發(fā)展水平，本文對湖南省2006～2019年數(shù)據(jù)和2019年14個地級行政區(qū)的數(shù)據(jù)進行整理分析。依照指標選取的易獲得性、科學性和代表性等原則，構建社會經濟技術水平及生態(tài)效益水平2個準則層和13個指標層的農業(yè)產業(yè)化水平評價指標體系（見表1）。

表1 湖南省農業(yè)產業(yè)化水平評價指標體系

3.2 湖南省農業(yè)產業(yè)化水平分析

對選取的13個指標的具體數(shù)據(jù)進行標準化處理，分別對應湖南省社會經濟技術發(fā)展水平和生態(tài)效益水平兩個準則層，進行因子分析。得到兩個準則層的指標相關系數(shù)矩陣和KMO（抽樣適合性）和Bartlett（巴特利球體）檢驗的結果。提取累計貢獻率達到85%以上的成分得到特征值，貢獻率及因子載荷矩陣，并根據(jù)因子得分計算綜合得分。其中因子得分出現(xiàn)正負值的情況，只是代表湖南省2006～2019年農業(yè)產業(yè)化水平所處的位置，不反映湖南省農業(yè)產業(yè)化真實水平。

3.2.1 社會經濟技術水平分析。從社會經濟技術水平來看，首先檢驗是否適合做因子分析，經檢驗，KMO=0.791>0.6，Bartlett球形檢驗統(tǒng)計量為242.249，可以進行下一步因子分析。

因子分析選取2個成分，貢獻率分別為82.547%和13.769%，累計貢獻率到達96.316%，能夠反映所有指標信息。根據(jù)因子1和因子2的得分情況計算出綜合得分。分析數(shù)據(jù)可知第1因子在農業(yè)生產總值、農業(yè)人口占農村就業(yè)人口比、農產品加工企業(yè)數(shù)目、城鎮(zhèn)化水平、農業(yè)機械總動力、農村用電量這些變量上有較大載荷，第2因子在農林牧漁增加值變量上有較大載荷。結合圖1分析，第1因子得分呈現(xiàn)逐年上升的趨勢，隨著社會的發(fā)展進步，不斷上升的鄉(xiāng)村社會經濟水平，農民生活不斷改善，農業(yè)產業(yè)和農業(yè)技術等也不斷發(fā)展進步。第2因子主要反映農林牧漁總產值的增長情況，從圖1中可以看出，2006年和2009年得分較低，2009年最低，這是因為在2006年和2009年湖南省農林牧漁總產值出現(xiàn)負增長的情況，2009年負增長最多，主要由金融危機的影響所致。在2009年之后，農林牧漁增加值呈現(xiàn)波浪式上升，2018～2019年增幅最大。根據(jù)綜合得分整體來看，湖南省2006～2019年社會經濟技術水平呈現(xiàn)上升狀態(tài)。

圖1 基于因子分析的湖南省社會經濟技術水平變化趨勢圖

3.2.2 生態(tài)效益水平分析。從生態(tài)效益水平來看，同樣對數(shù)據(jù)進行KMO（抽樣適合性）與Bartlett（巴特利球體）檢驗，KMO=0.687>0.6，相伴概率為0.000，因此可以做因子分析。因子分析選取2個成分，貢獻率分別為54.42%和39.618%，累計貢獻率到達94.039%，能夠反映所有指標信息。結合因子載荷矩陣和圖2分析，第1因子在有效灌溉面積、造林面積和森林覆蓋率變量上有較大載荷，體現(xiàn)生態(tài)恢復水平。第1因子在2012～2013年得分降低，主要因為2012年有效灌溉面積和造林面積減少，森林覆蓋率增幅較小導致。2013～2014年和2016～2019年農業(yè)產業(yè)化水平上升較快，2014～2016年上升平緩。第2因子在糧食播種面積變量上占有較大比重，體現(xiàn)生態(tài)保護水平。第2因子在2013年得分降低主要因為2013年以后耕地面積的減少導致糧食播種面積逐年減少，且化肥施用量相比往年也是整體上升趨勢。2017年以前的生態(tài)效益水平整體上升趨勢，2017年以后生態(tài)效益水平下降，主要受糧食播種面積的影響，但隨著現(xiàn)代農業(yè)、綠色生態(tài)農業(yè)的發(fā)展，可以彌補耕地資源的減少導致的效益損失，提高資源利用效率。綜合得分來看，生態(tài)效益水平還是整體上升的。

圖2 基于因子分析的湖南省生態(tài)效益水平變化趨勢圖

3.2.3 農業(yè)產業(yè)化水平分析。綜合社會經濟技術水平和生態(tài)效益水平2個準則層的綜合得分情況，計算整理得出目標層農業(yè)產業(yè)化水平總得分，得到湖南省2006～2019年農業(yè)產業(yè)化發(fā)展水平狀況。從圖3中可知，2006～2019年，由于社會經濟技術水平和生態(tài)效益水平整體呈上升水平，綜合得到湖南省農業(yè)產業(yè)化水平整體呈現(xiàn)上升趨勢。2006～2012年農業(yè)產業(yè)化水平上升較快，主要因為對農業(yè)生產的技術、物質投入增加，農產品加工企業(yè)增加；2012～2013年農業(yè)產業(yè)化水平相對下降，主要受造林面積和有效播種面積減少的生態(tài)效益的影響；2013年以后生態(tài)效益逐漸好轉，農業(yè)產業(yè)化水平穩(wěn)步上升。

圖3 基于因子分析的湖南省農業(yè)產業(yè)化水平變化趨勢圖

3.3 湖南省14個地級行政區(qū)農業(yè)產業(yè)化水平分析

為全面了解湖南省農業(yè)產業(yè)化水平發(fā)展現(xiàn)狀，對湖南省14個地級行政區(qū)的農業(yè)產業(yè)發(fā)展狀況進行分析，對比湖南省14個地級行政區(qū)2019年的農業(yè)產業(yè)化發(fā)展水平。將指標數(shù)據(jù)標準化處理后，提取累計貢獻率達到85%以上的成分，求得相關矩陣旋轉前后的特征值和貢獻率，最后計算得出綜合得分并進行排名。圖4、5中F1、F2、F數(shù)值代表因子得分和綜合得分情況，不反映實際意義。

圖4 湖南省14個地級行政區(qū)社會經濟技術水平得分與排名

3.3.1 社會經濟技術水平分析。從社會經濟技術水平來看，因子分析選取2個成分，貢獻率分別為50.142%和36.688%，累計貢獻率到達86.830%，能夠反映所有指標信息。根據(jù)因子載荷矩陣，第1因子在農林牧漁增加、農業(yè)生產總值、農業(yè)機械總動力變量有較大載荷，第2因子在農村居民人居可支配收入、城鎮(zhèn)化水平有較大載荷，說明因子得分受這些變量影響較大。計算綜合得分和排序（如表2所示），社會經濟技術水平從高到低為長沙市、衡陽市、常德市、岳陽市、永州市、邵陽市、益陽市、懷化市、株洲市、郴州市、婁底市、湘潭市、湘西州、張家界市?？傮w來看，一個地區(qū)的經濟技術發(fā)展水平較高會帶動產業(yè)的效益提高，長沙市在2019年農林牧漁產值增加值、農業(yè)生產總值、農業(yè)機械總動力等指標中都相對較高，因而農業(yè)產業(yè)化是水平較高；而湘西州，張家界市在農林牧漁總產值等偏小，則排序相對較低。

表2 湖南省14個地級行政區(qū)社會經濟技術水平得分與排名

3.3.2 生態(tài)效益水平分析。從湖南省14個地級行政區(qū)生態(tài)效益狀況來看，因子分析也都選取2個成分，兩個成分的貢獻率分別達到64.292%和24.365%，累計貢獻率達到88.658%，可以反映指標信息。根據(jù)因子載荷矩陣，第1因子在有效灌溉面積、糧食播種面積變量有較大載荷，第2因子在森林覆蓋率變量有較大載荷，說明因子得分受這些變量影響較大。通過計算綜合得分和排序（如表3所示），生態(tài)效益水平從高到低為常德市、衡陽市、邵陽市、永州市、岳陽市、郴州市、益陽市、懷化市、長沙市、株洲市、湘西州、婁底市、湘潭市、張家界市。從因子分析確定的第1因子的權重中可知，有效灌溉面積、糧食播種面積占有較大正向權重，常德市2019年的有效灌溉面積居于14個地級行政區(qū)首位，糧食播種面積也在前列，因而生態(tài)效益水平最高；張家界市的有效灌溉面積、糧食播種面積均在末位因而生態(tài)效益水平最低。

表3 湖南省14個地級行政區(qū)生態(tài)效益水平得分與排名

圖5 湖南省14個地級行政區(qū)生態(tài)效益水平得分與排名

3.3.3 農業(yè)產業(yè)化水平總得分及排序。把社會經濟技術水平，生態(tài)效益水平2個方面的綜合得分整合分析，得到湖南省14個地級行政區(qū)農業(yè)產業(yè)化水平的總得分和排序。從表4中可知，湖南省農業(yè)產業(yè)化水平由高到低結果為衡陽市、常德市、長沙市、永州市、邵陽市、岳陽市、益陽市、郴州市、株洲市、懷化市、湘潭市、婁底市、湘西、張家界市。由表2和表3可知，衡陽市在社會經濟技術水平排名和生態(tài)效益水平排名均為第2名，其平原地區(qū)相對較多，適合大面積農業(yè)生產，實際農業(yè)生產總值、農民收入、農業(yè)機械總動力和有效灌溉面積等指標在14個地級行政區(qū)中比例也較大，因而農業(yè)產業(yè)化水平排名第一；張家界市在社會經濟技術水平排名和生態(tài)效益水平排名均為第14名，主要因為張家界市地形復雜多樣，山地面積占比過半，有效灌溉面積較少，同樣農業(yè)機械總動力投入和農業(yè)生產總值相對較少，因而農業(yè)產業(yè)化水平排名最后。

表4 湖南省14地級行政區(qū)農業(yè)產業(yè)化水平總得分與排名

再對湖南省14個地級行政區(qū)的因子分析的農業(yè)產業(yè)化水平指數(shù)進行單一樣本的K-S（Kolmogorov-Smirnov）檢驗，從結果得知，雙側漸進性檢驗值為0.2，大于0.05，表明總指數(shù)均服從正態(tài)分布。根據(jù)正態(tài)分布原理，經過正態(tài)分布表查詢，將湖南省14個地級行政區(qū)的農業(yè)產業(yè)化水平狀況分為農業(yè)產業(yè)化高水平、農業(yè)產業(yè)化中水平及農業(yè)產業(yè)化低水平3類。根據(jù)正太分布原理，將總得分小于（μ-0.44σ）的歸為農業(yè)產業(yè)化高水平，總得分介于（μ-0.44σ）與（μ+0.44σ）之間的歸為農業(yè)產業(yè)化中水平，總得分高于（μ+0.44σ）的歸為農業(yè)產業(yè)化低水平。

根據(jù)這一標準，得出因子分析下湖南省14個地級行政區(qū)農業(yè)產業(yè)化水平分級閾值：農業(yè)產業(yè)化水平指數(shù)小于-0.574543，農業(yè)產業(yè)化水平為低水平；農業(yè)產業(yè)化水平指數(shù)在-0.574543～0.5745434，農業(yè)產業(yè)化水平為中水平；農業(yè)產業(yè)化水平指數(shù)大于0.5745434，農業(yè)產業(yè)化水平為高水平。

整理得出湖南省14個地級行政區(qū)農業(yè)產業(yè)化水平發(fā)展狀況，從表5和圖6看出，常德市、衡陽市、永州市、邵陽市、岳陽市、長沙市為農業(yè)產業(yè)化高水平區(qū)；益陽市、郴州市、懷化市、株洲市為農業(yè)產業(yè)化中水平區(qū)；湘潭市，婁底市，湘西州，張家界為農業(yè)產業(yè)化低水平區(qū)。

表5 湖南省農業(yè)產業(yè)化水平評價等級

圖6 湖南省農業(yè)產業(yè)化水平等級分布圖

4 結論及討論

通過對湖南省2006～2019年間農業(yè)產業(yè)化發(fā)展水平分析以及對湖南省14個地級行政區(qū)2019年農業(yè)產業(yè)化水平綜合分析，具體結論如下：

（1）分別從社會經濟技術水平和生態(tài)效益水平2個層面，評價湖南省2006～2019年的農業(yè)產業(yè)化水平。從社會經濟技術水平來看，綜合得分表明，湖南省2006～2019年社會經濟技術水平呈現(xiàn)逐年上升狀態(tài)；從生態(tài)效益水平來看，綜合得分表明，除受到個別變量影響，湖南省社2006～2019年生態(tài)效益水平呈現(xiàn)逐年上升狀態(tài)；綜合社會經濟技術水平和生態(tài)效益水平2個準則層的綜合得分情況，得到湖南省2006～2019年農業(yè)產業(yè)化發(fā)展水平狀況，2006～2019年，湖南省農業(yè)產業(yè)化水平發(fā)展整體呈現(xiàn)上升趨勢。

（2）從湖南省2019年14個地級行政區(qū)的社會經濟技術水平來看，社會經濟技術水平的排序由高到低為長沙市、衡陽市、常德市、岳陽市、永州市、邵陽市、株洲市、益陽市、郴州市、湘潭市、懷化市、婁底市、湘西州、張家界市。其中長沙市的社會經濟技術發(fā)展水平排名最高，張家界市的社會經濟技術發(fā)展水平排名最低。

（3）從湖南省2019年14個地級行政區(qū)的生態(tài)效益水平來看，因子分析方法計算得到生態(tài)效益水平的排序結果一致，由高到低為常德市、衡陽市、邵陽市、永州市、岳陽市、郴州市、益陽市、懷化市、長沙市、株洲市、湘西州、婁底市、湘潭市、張家界市。結果表明常德市的生態(tài)效益水平排名最高，張家界市的生態(tài)效益水平排名最低。

（4）從湖南省2019年14個地級行政區(qū)的總得分和分級狀況看，因子分析下湖南省農業(yè)產業(yè)化水平常德市、衡陽市、永州市、邵陽市、岳陽市、長沙市為農業(yè)產業(yè)化高水平區(qū)，益陽市、郴州市、懷化市、株洲市為農業(yè)產業(yè)化中水平區(qū)，湘潭市、婁底市、湘西州、張家界市為農業(yè)產業(yè)化低水平區(qū)。

本文通過因子分析法的分析方式，對湖南省2006～2019年農業(yè)產業(yè)化水平和湖南省2019年14個地級行政區(qū)農業(yè)產業(yè)化水平進行定量分析，指標選取具有易獲得性、科學性、代表性，研究結果可以反映湖南省農業(yè)產業(yè)化水平發(fā)展的時間和空間差異。但本文主要對湖南省農業(yè)產業(yè)化水平的發(fā)展狀況及區(qū)域差異進行分析，后續(xù)關于影響湖南省農業(yè)產業(yè)化水平的因素還需進一步探究。