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1數(shù)據(jù)的采集與處理

基于多元統(tǒng)計的農(nóng)業(yè)產(chǎn)業(yè)化評價方法對數(shù)據(jù)的采集具有較高的要求，只有做好數(shù)據(jù)全面、充分的采集，才能夠從根本上確保評價結(jié)果的準確性和針對性。為了更好的對基于多元統(tǒng)計的農(nóng)業(yè)產(chǎn)業(yè)化評價方法進行分析，本文主要以某省份為例，利用多元統(tǒng)計評價方法探討其范圍內(nèi)的農(nóng)業(yè)產(chǎn)業(yè)化發(fā)展情況。在開展評價工作的時候，我們的首要任務是對數(shù)據(jù)進行采集，本次評價共選取數(shù)據(jù)類型13類，分別為該省市農(nóng)村基層組織情況數(shù)據(jù)、農(nóng)業(yè)機械總動力數(shù)據(jù)、鄉(xiāng)鎮(zhèn)過去力數(shù)據(jù)、農(nóng)業(yè)現(xiàn)代化情況數(shù)據(jù)、農(nóng)業(yè)機械擁有量數(shù)據(jù)、主要農(nóng)作物的面積和產(chǎn)量數(shù)據(jù)、人均主要農(nóng)產(chǎn)品產(chǎn)量數(shù)據(jù)、主要熱帶作物的面積和產(chǎn)量數(shù)據(jù)、水果與茶葉的面積和產(chǎn)量數(shù)據(jù)、集體企業(yè)主要財務指標數(shù)據(jù)、水產(chǎn)品產(chǎn)量數(shù)據(jù)、牲畜與家禽的飼養(yǎng)數(shù)據(jù)以及畜產(chǎn)品產(chǎn)量數(shù)據(jù)。在以上數(shù)據(jù)中，所涉及的變量有近100個，而該省份的縣市數(shù)量卻只有17個，這樣一來，勢必會在一定程度上導致相關(guān)陣的極大相關(guān)性，給主要成分的科學分析帶來困難。所以，如果想要從根本上提高分析結(jié)果的準確性，就必須重視對變量的科學選取，基于多元統(tǒng)計的農(nóng)業(yè)產(chǎn)業(yè)化評價方法在對變量進行選擇的時候，主要按照以下幾個步驟進行：（1）將有缺省值的變量刪除（2）針對兩個或兩個以上相關(guān)性較高的變量，只需選擇一部分變量作為評價指標即可。比如說，在"主要農(nóng)作物的面積和產(chǎn)量"這一類數(shù)據(jù)中，有關(guān)水稻的面積有早水稻面積和晚水稻面積兩種，這個時候，評價人員要根據(jù)實際情況選擇其中一種變量即可。而對于"農(nóng)業(yè)機械總動力"和"農(nóng)業(yè)機械擁有量"兩個數(shù)據(jù)的變量選取，如果運輸機械和農(nóng)用載重汽車之間的相關(guān)系數(shù)達到0.097，則需要根據(jù)實際情況選取一個即可。（3）如果在諸多變量中，有兩個或兩個以上變量所表示的實物存在一定程度上的類似，而且主成分分析的結(jié)果有很大的改進，那么我們在選取變量的時候，可以將這些變量合成一個變量。比如說，甘蔗、油料、花生以及橡膠等四種主要工業(yè)加工對象，可以將他們合為變量y1。但需要注意的是，合為一體的變量必須都具有一定的可加性。（4）根據(jù)地區(qū)農(nóng)業(yè)評價的根本需求，對原數(shù)據(jù)進行分組，分組的標準和形式可以根據(jù)不同需求來具體設定。對各組的變量進行篩選，并做好主成分分析，使得變量盡可能少，而主成分分析的結(jié)果盡可能好。（5）將第四步中所取變量集中在一起，進行主成分分析，根據(jù)結(jié)果對所選變量進行調(diào)整。

2數(shù)據(jù)結(jié)果與分析

做好數(shù)據(jù)的采集與處理之后，接下來的任務就是對數(shù)據(jù)的相關(guān)結(jié)果進行分析，分析的內(nèi)容主要包括變量和主要成分分析，相關(guān)陣的特征值如附表所示：第三個特征向量的累計貢獻率達77.1%，能夠比較全面的將最初的信息反映出來。通過附表中的相關(guān)數(shù)據(jù)，我們對變量主成分的分析如下：第一主成分：Prin1=0.2072×6+0.2932×35+2004×26+0.1158×39+0.2047×36+0.2049×72+0.1841×78+0.1992×89+0.1882×82+0.1386×84+0.1476×85+0.2678y1+0.1858y2+0.1739y3單獨說明原始數(shù)據(jù)標準變異的59.996%。它的各個系數(shù)都是正的，而且分布相對來說比較均勻，反映各個地區(qū)的總體發(fā)展規(guī)模。第二主成分：Prin2=-0.1118×6-0.1176×24-0.1568×28-0.1927×36-0.0074×72-0.0115×78+0.3851×89+0.03139×82+0.3149×84+0.3542×85-0.0058y1-0.0907y2-0.1289y3在第二主成分的分析中我們發(fā)現(xiàn)，其中，總收入、凈利潤、固定資產(chǎn)凈值和年末占有流動資金的系數(shù)均在0.31-0.49之間，而且都大于-0.24，這表明，該省各地區(qū)集體企業(yè)的發(fā)展程度。第一主成分和第二只成分共同說明原始數(shù)據(jù)標準變異的68.19%。第三主成分：Prin3=-0.0719×6+0.0727×24-0.0042×26+0.3518×39-0.1671×36+0.1376×72-0.1301×78-0.0642×89-0.2926×82+0.3756×84+0.0998×85-0.3178y1+0.00885y2+0.1519y3根據(jù)上述三個主成分的分析，我們可以得出以下結(jié)論：即第一主成分的得分越大，該地區(qū)的農(nóng)業(yè)發(fā)展總體水平就越高；而第二主成分的得分越大，則說明該地區(qū)集體企業(yè)發(fā)展就會越好。從該省各個地區(qū)的整體發(fā)展現(xiàn)狀來看，有3-5個縣的總體規(guī)模相對較大，究其原因，主要是因為這兩個地區(qū)的氣候和環(huán)境都很好，適合農(nóng)作物的生長。同時，也有2個地區(qū)的集體企業(yè)發(fā)展比較突出，依靠這一方面的優(yōu)勢，其總體發(fā)展效果也相對較高，但是與一些整體發(fā)展較好的地區(qū)來說，這些地區(qū)的發(fā)展卻具有單一化和產(chǎn)業(yè)化發(fā)展水平低等不足之處，因此，還有待對其發(fā)展進行進一步完善。但與上述地區(qū)相比，該省還有部分地區(qū)的發(fā)展存在一些問題，比如說由于受到環(huán)境因素和氣候的限制，導致農(nóng)業(yè)的總體發(fā)展水平不高，從而直接影響了該省農(nóng)業(yè)的總體發(fā)展水平。所以，結(jié)合當前該省農(nóng)業(yè)發(fā)展的實際情況，采取針對性的措施對其發(fā)展水平進行不斷完善是不容忽視的，應該引起相關(guān)部門的高度重視。

3聚類和判別分析

聚類和判別分析也是基于多元統(tǒng)計的農(nóng)業(yè)產(chǎn)業(yè)化評價方法的一個重要組成部分。通過對數(shù)據(jù)的采集與處理，和對數(shù)據(jù)處理的結(jié)果分析我們已經(jīng)對該省的農(nóng)業(yè)發(fā)展總體情況有了一個簡要的了解與掌握，從整體上來看，該省的農(nóng)業(yè)發(fā)展總體水平處于中等偏上，在農(nóng)業(yè)發(fā)展中，仍然存在一些有待解決的問題。通過本文的分析我們可以說看，如果我們用各觀測值的第一和第二主成分得分進行聚類分析(距離用類平均法average)，在要求聚四類的情況下，該省的大部分地區(qū)都屬于第一類，只有少部分地區(qū)屬于第二類，甚至還有幾個地區(qū)需要單獨將其劃分到第三類和第四類中。以prin1為橫坐標，prin2為縱坐標，將各觀測值所類別作如下描點：對這第一和第二兩類進行判別分析，可知沒有發(fā)生誤判情況。進而，進行交叉判別(即將任一觀測值取出，再判斷它來自哪一類)，同樣也沒有誤判發(fā)生。具體計算過程就從略了。因此，我們可以認為，對如上選取得變量進行的主成分分析和聚類分析是比較理想的。

4結(jié)語

綜上所述，隨著我國社會經(jīng)濟發(fā)展腳步的不斷加快，農(nóng)業(yè)經(jīng)濟作為其中的一個重要組成部分，也得到了國家相關(guān)部門的高度重視。從本文的分析我們能夠看出，選擇科學合理的農(nóng)業(yè)產(chǎn)業(yè)化評價方法，能夠?qū)⒛骋坏貐^(qū)農(nóng)業(yè)發(fā)展的實際情況全面、充分的體現(xiàn)出來。文章中所介紹的基于多元統(tǒng)計的評價方法，不僅適用于不同的地區(qū)的農(nóng)業(yè)發(fā)展評價標準，而且評價效果也具有很強的科學性和合理性。因此，在未來的時間里，相關(guān)部門應該做好該統(tǒng)計方法的推廣工作，使其作用能夠在農(nóng)業(yè)經(jīng)濟發(fā)展中充分發(fā)揮出來，進而有效促進我國社會經(jīng)濟的可持續(xù)發(fā)展。

作者：楊巧麗 單位：扶溝縣產(chǎn)業(yè)集聚區(qū)管理委員會