基于因子分析方法的国内农业竞争力研究

第第页基于因子分析方法的国内农业竞争力研究摘要阐述了农业竞争力的内涵，介绍了因子分析的基本思想和指标的选取方式，进行了中国区域农业竞争力综合评价实证分析，并提出了提高中国农业竞争力的政策建议。

关键词农业竞争力；因子分析；中国区域；政策建议

中图分类号F327文献标识码A文章编号1007-5739（2014）05-0314-02

StudyonDomesticAgriculturalCompetitivenessBasedonFactorAnalysisMethod

YANGXin-ran

（BusinessSchoolofGuangxiUniversity，NanningGuangxi530004）

AbstractTheconnotationofagriculturalcompetitivenesswasexplained，basicideasoffactoranalysisandindexselectionwereintroduced，Chinaregionalagriculturalcompetitivenesscomprehensiveevaluationdemonstrationwasanalyzed，countermeasuresandsuggestionstoenhancethecompetitivenessofChina′sagriculturewerealsoputforward.

Keywordsagriculturalcompetitiveness；factoranalysis；Chinaarea；policysuggestion

近10年来，积极推动农业与农村经济发展，2007年中央一号文件提出了发展现代农业，为提高农业生产力，增强中国农业竞争力指明了方向。中国2001年加入WTO之后，与世界经济加速融合，作为一个农业大国，提高农业竞争力是解决“三农”问题的有效措施，也是增强综合国力的需要。

1农业竞争力的内涵

根据不同的市场范围，农业竞争力可以分为农业国际竞争力和农业国内竞争力。文章主要研究农业国内区域间竞争力。农业竞争力的概念有很多种，文章所提到的农业竞争力是指在市场经济条件下，农业产业在资源禀赋、管理经营、产出、服务等方面的综合能力的体现[1-2]。其主体是整个农业产业，其以区位条件和资源禀赋条件为基础，强调农业的生产、加工、农产品产出质量和数量以及农业多功能特质[3-4]，还与农业的产业结构、从事农业的人员素质以及科技创新的投入都有密切的关系。

2因子分析的基本思想和指标的选取

2.1因子分析的基本思想

根据对多个变量的相关矩阵的内部依赖关系的研究，找出能控制所有变量的少数公共因子，再将每个指标量表示成公共因子的线性组合，以再现原始变量与因子之间的相互关系。从而得出变量基本结果，减少变量维数，用较少的变量解释分析的问题[5-7]。

具体来讲，在影响某个目标的许多经济变量中，用某种方法构造出几个公共因子，这几个公共因子完全能代表原有的经济变量对目标的影响，然后由这几个公共因子与原目标的关系，构造出它们之间的线性函数关系，这样可由多个影响因素简化为几个影响因素（公共因子）[8-10]。由此可算出每个指标得分再进行排序。

2.2指标的选取

农业竞争力是对农业产业的综合能力的体现，则对其评价应该从多维度进行综合考察。依据上文中农业竞争力的定义、全国31个省（市、区）的具体情况和《2012中国统计年鉴》中的统计数据，选取15项相关指标作为国内农业竞争力的评价指标体系，分别是：乡村人口数（X1）、农民消费水平（X2）、货运量（X3）、农民人均纯收入（X4）、人均生产总值（X5）、第一产业生产总值（X6）、人均耕地（X7）、农作物播种面积（X8）、粮食作物播种面积（X9）、农用机械总动力（X10）、有效灌溉面积（X11）、化施肥用量（X12）、人均粮食产量（X13）、成灾面积（X14）、成灾面积占受灾总面积的比重（X15）。

3中国区域农业竞争力综合评价实证分析

3.1因子分析

以我国31个省市作为研究对象，利用因子分析方法对各省（市、区）农业竞争力进行排名，以分析各省（市、区）农业竞争力情况，为提升农业竞争力提供政策依据和决策参考。

运用SPSS18.0统计分析软件进行统计分析，得到经标准化处理后的15项指标变量间的相关系数矩阵及KMO检验和Bartlett′s球形检验。结果发现，15项指标变量之间相关性较强，表明它们所反映的内容有较多重叠部分[11-13]。因此，可以利用因子分析来降低维度，以数量较少而又包含绝大部分原始信息的综合因子来分析我国31个省（市、区）区域农业竞争力水平。而在KMO（Kaiser-Meyer-Olkin）和Bartlett′s球形检验中，KMO给出了抽样充足度的检验，若该统计指标大于0.7，则表明可以进行因子分析，若小于0.7则表明不适宜进行因子分析[14-15]。本研究的KMO值为0.737，说明适合进行因子分析。Bartlett′s球形检验是看相关矩阵是不是单位矩阵（原假设相关矩阵为单位阵），Bartlett′s球形检验的卡方统计值为648.497（p

采用主成分分析法进行公因子的提取，根据公因子包含原指标信息大于85%的原则，前4个主成分的方差贡献率为92.03%，即这4个主成分能够包含原来15项指标92.03%的信息量，因此最终提取了4个因子进行分析，其方差解释见表1。

观察实行方差极大正交旋转后所得的主因子F1、F2、F3和F4的因子载荷矩阵（表2），指标变量X1、X3、X6、X8、X9、X10、X11和X12在第1个主因子上有较大的绝对系数，这个因子体现了农业资源丰富的程度，是农业快速发展的基础，可命名为农业基础竞争因子（F1）；对第2个主因子而言，X2、X4和X5在其上因子载荷系数较大，分别为农民消费水平、农民人均纯收入、人均生产总值，主要体现了农业所带来的收入和价值，因此命名为农业价值竞争因子（F2）；X7和X13在第3个主因子有较大的系数，分别为人均耕地和人均粮食产量，主要体现了农业生产效率，命名F3为农业效率竞争因子；对于第4个主因子，成灾面积（X14）和成灾面积占受灾面积比重（X15）主要体现了自然灾害对农业生产的影响，命名它为自然竞争因子（F4）。构造综合评价模型：

F=α1F1+α2F2+α3F3+α4F4

其中，αi代表第i（i=1，2，3，4）个主因子的贡献率，由上面输出结果可知α1=44.63%，α2=20.643%，α3=16.319%，α4=10.441%。这里采用旋转后αi的值，即F=0.4463F1+0.20643F2+0.16319F3+0.10441F4，把每个指标得分F1、F2、F3、F4代入上式得综合得分值，根据各省得分值依次进行排序。

3.2各省市农业竞争力排序

第1类是排序靠前的5位，分别是山东、河南、黑龙江、江苏、河北，综合得分在0.587～0.975之间。根据2012中国统计年鉴可知：2011年，这5个省份的总播种面积占全国的总播种面积的33.14%；而5个省份的农林牧渔总产值占全国农林牧渔总产值的33.2%；5个省份的粮食总产量占全国粮食总产量的38.5%，因此可以看出这5个省份的农业规模是农业竞争力强劲的原因所在。第2类是排序在最后5位的省份，分别是重庆、宁夏、海南、青海、西藏，综合得分在-1.134～-0.470。这些省份主要受到地形及气候的影响，农业生产竞争力不强。第3类是处于中间的21个省份，综合得分在-0.38～0.55，排序依次是内蒙古、四川、湖南、浙江、安徽、湖北、上海、广东、辽宁、吉林、新疆、广西、江西、北京、山西、天津、云南、福建、贵州、陕西、甘肃等省份。从统计年鉴相关数据可以看出这类中排名靠后的省份多是西部地区和第二、三产业较发达的省份（如天津、福建），排名靠前的是自然条件或者经济发展水平较高省份（如内蒙古、浙江、四川等）。

4政策建议

我国各省份农业竞争力与当地农业自然资源、经济发展水平息息相关。各省应该扬长避短，充分利用有利资源，根据诱导性技术变迁理论选择合适的农业技术进步类型，因地制宜地提高农业竞争力[16-19]。自然资源充裕的地区应该提高生产效率，保护资源可持续发展；经济发展水平较高但是农业资源较缺乏的地区可以实行农产品的精加工，以弥补资源方面稀缺的不足；自然资源不足、经济发展水平也不高的地区可以发展特色农业，利用农产品自然、绿色、健康等优势，树立特色品牌，让地区特色农产品走向全国，与世界接轨[20]。

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