基于聚类分析和主成分分析对贵州省各地级市农业发展水平的综合评价.docx
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基于聚类分析和主成分分析对贵州省各地级市
农业发展水平的综合评价
摘要
贵州作为我国主要的传统农业省份,是国内许多农产品的主要生产基地,自然的气候条件使得贵州省拥有了较为有利的农业生产条件,但是土地资源稀缺也严重制约了省内各个地级市的农业发展。
在各个不同地级市之间,农业发展状况会有许多相似的地方,但同样也会存在一定的差异性。
所以为了研究这种发展的相似性和差异性,采用聚类分析和主成分分析,对各个地级市的农业发展水平进行分析研究,通过分类结果和因子得分对近年来各个地级市农业发展状况进行一个简单的综合评价,通过比较分析产生差异的影响因素,最终根据分析结果和影响因素,提出如下建议:
加强现代化农业,增强科技支撑,优化农业的整体结构;加强农业技术自主创新能力的建设;因地制宜,发展特色农业等以加强贵州省各个地级市的农业现代化发展,促进各区域可持续的、具有区域特色的农业发展,也为省内的农业发展提供一定的思路。
关键词:
农业发展;聚类分析;主成分分析;影响因素;综合评价;现代化农业
Comprehensiveevaluationbasedonclusteranalysisandprincipal
componentanalysisofthelevelofagriculturaldevelopmentinvarious
citiesinGuizhouProvince
Abstract
Guizhou,asChina'smaintraditionalagriculturalprovince,isthemainproductionbaseofmanydomesticagriculturalproducts.ThenaturalclimateconditionsmakeGuizhouProvincehavemorefavorableagriculturalproductionconditions,butthescarcityoflandresourcesalsoseriouslyrestrictstheagricultureofvariousprefecture-levelcitiesintheprovince,developmentof.Therearemanysimilaritiesinagriculturaldevelopmentbetweendifferentprefecture-levelcities,buttherewillalsobecertaindifferences.Therefore,inordertostudythesimilarityanddifferenceofthisdevelopment,clusteranalysisandprincipalcomponentanalysiswereusedtoanalyzeandstudytheagriculturaldevelopmentofeachprefecture-levelcity.TheclassificationresultsandfactorscoresAsimplecomprehensiveevaluationofthedevelopmentstatus,throughcomparativeanalysisoftheinfluencingfactorsthatproducedifferences,andfinallybasedontheanalysisresultsandinfluencingfactors,thefollowingreasonablesuggestionsareproposed:
strengthenmodemagriculture,strengthenscientificandtechnologicalsupport,optimizetheoverallstructureofagriculture;strengthenagriculturaltechnologyautonomyInnovativecapacitybuilding;adaptinglocalconditions,developingcharacteristicagriculture,etc.tostrengthenthedevelopmentofagriculturalmodernizationinallprefecture-levelcitiesinGuizhouProvince,promotingsustainableandregionally-specificagriculturaldevelopmentinallregions,andprovidingcertainideasforagriculturaldevelopmentintheprovince.
Keywords:
agriculturaldevelopment;clusteranalysis;principalcomponentanalysis;influencingfactors;comprehensiveevaluation;modernagriculture
目录
1.绪论 2
1.1研究背景 2
1.2研究目的与意义 3
1.3文献综述 3
2.数据来源及综合评价指标体系构建 5
2.1各地级市农业数据来源及指标选取 5
2.2数据统计表 5
2.3数据处理 6
3.实证分析 6
3.1聚类分析 6
3.2主成分分析 9
3.3影响各地级市农业发展因素浅析 15
4.结论与建议 18
4.1结论 18
4.2建议 19
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1.绪论
1.1研究背景
中国作为农业大国,拥有众多人口,而农业作为我国人民群众生存的根本,支撑着整个社会和国民经济的发展,毛主席曾指出“农业是国民经济的基础”,这个思想非常符合我国基本国情,邓小平在坚持和发展这一思想的同时指出了“重视农业,从中国实际出发首先要解决农村问题,没有农村这一稳定的基础是不行的”,而且工业也要服务于农业,大力支援农业发展,所以发展农业就是发展国民经济的关键,“无农不稳,无粮则乱”是经过了历史检验的真理,我国一直都把农业放在一个至关重要的位置,农业的基础地位无论在任何时候,任何情况下都坚决不能动摇。
在中国这样的历史大背景下,农业发展问题自然就关系到整个社会的安定和国民经济全局发展,同时也关系到实现我国农业现代化目标。
贵州省是我国西部地区人口密度较大的省份,贵州省共有9个地级市(州),包括贵阳市、六盘水市、遵义市、安顺市、毕节市、铜仁市、黔西南州、黔东南州、黔南州,具体详见图1。
独特的气候和地形地貌使得贵州拥有丰富的资源条件,在农业发展方面也具有很大的优势和潜力。
近年来,贵州的农业发展稳定,也正在积极推进农业结构的战略性调整,因地制宜,发挥各个区域的优势,主要的农产品供给不断提升,像肉、蛋、奶、水产品和油菜籽等基础的农产品产量也处于稳定增长的状态,很多农产品都正在市场上崭露头角。
贵州是辣椒之乡,辣椒产业也较大的促进了地方经济的发展,还是我国最早种植土豆的省份之一,不管是种植面积还是产量在全国都位居前列。
茶叶作为贵州省的主要经济农作物之一也占据了很大的市场,同时贵州省还是我国最适宜中药材种植的地区之一,中药材不仅是贵州省农业增效和农民增收的重点产业,还成为促进贵州省经济发展最具潜力之一的支柱产业,对竞争国际中医药的市场也产生了重要的影响。
除此之外,贵州得天独厚的自然条件和政府的扶持之下,水果,花卉,养殖业特色渔业等产业也在进一步的发展当中。
特色产业像茶叶、刺梨、和辣椒等生产规模居全国第一,土豆的产量和种植面积位居我国第二,中药材种植面积也是位居全国第三。
贵州省的特色优势产业也越做越大,农业生产大省的地位在现阶段已经初步形成。
图1贵州政区图
1.2研究目的与意义
本文的主要目的:
是分析贵州省各地级市农业发展,对贵州省各市的农业发展水平进行一个综合评价。
通过聚类分析和主成分分析贵州省各地级市在2018年度的农业发展数据,研究各个地级市之间在农业发展方面的相似性及差异性并提出相关建议及对策,促进贵州农业更快更有效的发展。
本文研究分析的意义是:
农业作为我国的第一大产业,经济发展更是离不开农业的发展,每个地区农业经济发展水平都会直接影响到这个地区的整体经济发展水平。
而且积极发展农业可以有效带动第二、第三产业的发展,所以分析各个地级市的农业发展现状并根据分析结果得出结论且提出建议,有利于在脱贫攻坚背景下更好的因地制宜的、均衡的发展本省农业经济,全面打赢脱贫攻坚战,然后发展出自己的特色农业,走出一条适合贵州山地特色的特色农业发展道路,推动农业农村经济稳定发展。
1.3文献综述
农业发展问题作为影响国民经济发展的世界性重点问题,一直以来就受到国内外学者5
的广泛的关注。
我国不少学者都综合研究分析了我国农业发展水平,普遍认为我国农业的发展整体比较好,但是存在地区发展不平衡等一系列问题,所以我国的农业发展需要进行转型。
而对于贵州省的农业发展,尽管我省农业发展总体具备较好的发展趋势,但也还是存在较大的地区差异使得整体农业经济发展不平衡,为了响应国家农业发展改革和农业发展现代化政策,也需要进行转型,大力发展我省特色农业。
关于各地级市农业发展之间的差异性和相似性研究也不多,大部分都是研究整个省的农业发展。
随着农业的不断发展,各类学者开始运用各种方法对我国不同省份的农业发展进行综合评价。
针对贵州省农业发展水平的研究有:
黄臻(2014)运用聚类分析方法,构造出一套科学的评价指标体系,对贵州及各地级市农业现代化发展水平进行了综合评价,认为贵州的农业现代化发展总体较为缓慢,发展具有较大的潜力,并且根据不同的制约因素将各个地级市分成四种类型,并且提出促进农业现代化发展的政策建议
(1);张坤(2016)对贵州的农业产业化进行了深化研究,认为农业的产业化生产具有极大的优越性,农业产业化是贵州农业发展一个非常重要的支撑,结合实际,总结了贵州农业产业化发展存在的问题和优势⑵;熊德斌、刘昕(2018)运用了层次分析法和专家评价法对贵州农业现代化发展水平进行了综合评价,得出了贵州的农业现代化建设目前并没有取得明显成效,农业现代化水平依旧处在初步实现阶段⑶;范荣尚(2019)认为找准山区特点及科学谋划是发展贵州山地农业的关键点,并且分析了当前现状和存在的问题,提出了要发展区域特色产品、打造多功能农业、加强农业技术指导、完善基础设施建设等建议⑷;黄毓骁(2019)提出贵州农业发展面临诸多问题,存在许多薄弱环节和历史问题,需要建设自己的农业科技创新队伍,加强基础设施建设⑸;刘春波、李官平、刘伟(2019)认为农业机械化是农业现代化发展的重要表现,而且贵州当前机械化程度不够,提出了当前贵州农业机械化发展存在的问题及对策⑹。
针对其他省份农业发展水平综合评价的有:
王晓蓉(2013)运用聚类分析和主成分分析对山东省各地级市农业竞争力水平进行分析⑺;彭博、罗泽举(2015)根据河南省的基础状况,运用聚类分析和主成分分析对河南各地区农业发展状况进行了综合评价,将河南省的18个实划分成了3个梯度,针对每一个梯度都提出了相应的发展策略叫金莹、陈秉谱、马燕玲(2016)认为农业科技是推动传统农业向现代化农业转变的强大动力,研究结果表明农业科技竞争力水平的高低与该地区农业经济、综合经济发展水平呈现正相关关系⑼;连旭(2016)用聚类分析、主成分分析和ArcGIS制图分析对新疆县域农业发展进行了综合评价〔⑼;彭妍、周丽(2018)综合评价了我国各省市的农业经济发展水平,通过聚类分析和主成分分析方法分析研究了我国各省农业经济发展的差异水平(11);缪建群、杨文亭、伍健(2017)分析得出要发展现代农业,推动地区农业经济的发展,需要充分发挥和利用本地区的农业资源优势,因势利导,找出符合本地区农业经济的主导产业模式[⑵;钟丽娜、李松柏(2018)认为加强自主创新能力,转变农业发展模式,增强农业可持续发展,优化农业现代化结构是发展农业现代化的重中之重(13);王方怡、洪志猛、康智明(2019)运用多元统计方法对福建省农业区域差异进行了研究得出它们发展呈现区域差异性(14);黄敦平、王昱斐、孙晶晶(2019)用因子分析和聚类分析将安徽省各个地级市划分为三种类型,最后提出了相关的对策建议〔15);秦杨杨(2020)认为地区经济的发展受制于该地区的自然资源、经济等因素,资源基础较好的地区会凭借优势迅速发展,较弱的地区发展则较为缓慢,最终导致各地区之间经济发展的不平衡(16);韩正午、肖萍(2020)用聚类分析和主成分分析分析了湖南省各地级市的农业发展的相似性和差异性,最终提出因地制宜、绿色发展,加强农业技术的创新、增加地区联系的发展建议(17);陈立华(2020)研究分析了影响农业发展的制约因素有农村劳动力转移、农民的农业科技素质等(18)。
综上,大多数学者都综合评价一个省整体的农业发展水平,对省内各地区农业发展水平问题及差异性的研究较少,所以本文着重分析各地级市农业发展的差异性及影响因素,从各地区实际情况出发,全面规划,扬长避短,综合开发、利用各地区的优势,更好地突破地区发展不平衡问题,使得各地区的农业尽量达到一个平衡发展和一个稳定增长且可持续发展。
2.数据来源及综合评价指标体系构建
2.1各地级市农业数据来源及指标选取
本文选取的是贵州省9个地级市(州)2018年农业发展数据,这些地级市分别是:
贵阳市、六盘水市、遵义市、安顺市、毕节市、铜仁市、黔西南州、黔东南州、黔南州。
选取了农业数据中的13个指标,XI:
乡村从业人员(万人);X2:
农业、林、牧、渔业生产总值(亿元);X3:
化肥用量(吨);X4:
油菜籽播种面积(千公顷);X5:
烤烟播种面积(千公顷);X6:
农林水利事务支出(亿元);X7:
农业机械总动力(万千瓦);X8:
水产品(吨);X9:
农业生产总值(亿);X10:
油菜籽产量(吨);XII:
烤烟产量(吨);X12:
茶叶产量(吨);X13:
水果产量(吨)。
2.2数据统计表
贵州省各个地级市2018年农业发展的部分指标具体数据如表1所示。
表1
各地级市(州)2018年农业发展数据
乡村从业人员(万人)
农业、林、牧、渔业生产总值(亿元)
化肥用量(百吨)
油菜籽播种面积(千公顷)
烤烟播种面积(千公顷)
农林水利事
务支出(亿元)
农业机械总动力(万千瓦)
贵阳市
107.50
163.64
534.75
29.50
3.42
41.25
201.27
六盘水市
143.80
155.16
600.27
15.84
7.20
33.43
186.60
遵义市
391.61
433.06
1931.42
108.67
32.72
72.24
496.25
安顺市
153.46
155.91
632.24
59.34
5.55
30.38
215.58
毕节市
371.63
439.59
1955.23
63.93
40.00
54.08
592.16
铜仁市
190.15
253.58
908.28
57.36
9.83
54.75
306.01
黔西南州
181.36
226.02
687.97
42.31
19.72
50.67
290.00
黔东南州
236.86
221.74
702.08
48.19
9.78
62.75
298.36
黔南州
218.62
228.04
1006.63
72.54
6.26
54.68
324.29
农业生产总值
油菜籽产量
烤烟产量
茶叶产量
水果产量
水产品(吨)
(亿元)
(吨)
(吨)
(吨)
(吨)
贵阳市
2316
153.10
4.98
0.79
0.49
34.39
六盘水市
1512
147.95
2.33
1.36
0.24
19.58
遵义市
53411
411.36
21.50
5.40
7.50
44.21
安顺市
22161
149.16
9.41
0.87
0.58
33.21
毕节市
11032
414.76
12.62
6.46
0.37
30.61
铜仁市
37649
242.51
10.61
1.70
3.50
48.56
黔西南州
34029
212.92
6.55
3.37
0.84
26.99
黔东南州
46328
211.31
7.34
1.74
1.46
50.01
黔南州
28448
216.56
10.87
1.06
3.05
81.46
(备注:
数据来源于贵州统计年鉴)
2.3 数据处理
本文的数据运用Excel表格进行数据整理,SPSS软件进行聚类分析和主成分分析。
3.实证分析
3.1聚类分析
3.1.1聚类分析的基本思想
聚类分析的基本思想是:
采用多变量统计值,定量地确定相互之间的亲疏关系,考虑到对象多因素之间的联系和主导作用,按它们亲疏差异程度,归于不同分类中一元,使得能够反映事物的内在必然联系,且分类也更客观实际。
就是说,聚类分析是把研究对象视为多维空间中许多的点,然后合理地分成若干类,所以它是一种根据变量域之间相似性而逐步归群成类的方法,它能够客观的反映这些变量或区域之间的内在组合的关系。
聚类分
析是通过一个对称矩阵来探究相关关系的一种多元统计分析方法,分析的结果为一些群集。
对向量聚类后,数据处理的难度也就自然降低,所以从某种意义上来说,聚类分析也起到了一定降维的作用。
具体步骤如下:
(1)利用公式对原始数据进行变换,消除量纲。
(2)使用公式(4)计算每个样品之间的距离,将距离最为接近的两个样品合成一类。
(3)计算一个类与另一类之间的距离,并将距离最接近的两个类合并为一个新的大类。
(4)绘制系统聚类图。
4.1.2结果分析
采用系统聚类法对9个地级市样本进行了聚类,考虑到全省各个地级市城市的级别还有经济发展状况,初步判断分成三类是合理的,聚类图如图2所示,K-means聚类表如表2所示。
9
(1)
(2)
(3)
使用Ward联接的树状图
表2 K-means聚类表
聚类成员表
案例号
地级市
聚类
距离
1
贵阳
1
8355.240
2
六盘水
1
7237.972
3
遵义
2
21222.990
4
安顺
1
14171.073
5
毕节
2
21222.990
6
铜仁
3
8269.166
7
黔西南
3
14066.535
8
黔东
3
15764.829
9
黔南南
3
19801.078
从聚类图和聚类表可得:
表3 分类结果表
分类结果
地级市(州)
第一类
遵义市、毕节市
第二类
铜仁市、黔东南州、黔西南州、黔南州
第三类
贵阳市、六盘水市、安顺市
所以从分类结果可以大致看出:
农业发展和经济发展有非常紧密的联系,经济发达的
9
累计方差贡献率:
解方程组。
得到前m个特征值对应特征向量如下所示:
⑸
地区,农业的发展也就自然比较快,因为有经济的支撑,可以向农业发展给予一定的物质条件,像农业机械总动力、化肥用量、农林水利事务支出等。
贵州省作为中国农业经济发展中不可缺少的一部分,它的农业发展有自己的特色,但也存在各个地区发展的巨大差异。
遵义和毕节作为贵州地理面积较大的两个地级市,经济发展也是名位居前列的,所以拥有发展农业的巨大优势,农业发展水平也相对较高,是贵州省主要的农业产地;而铜仁市、黔西南州、黔东南州、黔南州地理面积虽然较大,但地理位置却相对比较偏僻,地形较为复杂,而且经济也欠发达,所以不太适合农业的发展。
贵阳市作为贵州省省会城市,经济发展相比快很多,所以也能带动整个省农业的快速发展,但自身由于自然条件限制,还是以发展城镇经济为主;六盘水市和安顺市由于占地面积比较小,且六盘水市煤矿资源丰富,重点发展煤矿经济,所以发展农业并没有很大的条件优势,不适合大力发展农业;所以,贵州省政府可以加快经济比较欠发达地区的农业基础设施的建设,大力拓展山区农业的市场,采取合理的扶持措施,加强农业市场的建设,促进各地区农业的协调发展。
3.2 主成分分析
4.2.1数据标准化处理及分析步骤
主成分分析是利用降维的思想把多变量转化为少数几个变量的方差,其中每一个主成分都能够反映原始变量的绝大部分信息,而且信息不发生重复,通常表现为几个原始指标的线性组合。
步骤如下:
(1)按照
(1)-(3)式对原始数据进行标准化处理,得出标准化矩阵Z。
(2)对标准化矩阵求相关系数矩阵R。
(3)根据R求出p个特征根,因为R为正定矩阵,所以其特征值入i都是正数,按大小排列即入λ1≥λ2≥λ3≥⋯≥λp≥0。
(4)根据选取主成分的原则,特征值入m要求大于1,而且累计方差贡献率要达到80%〜95%,充分反映出原始指标的信息,入1,入2,…入m所对应的1,2,3...m(m
计算综合得分y,然后根据y值的大小,比较得出各地级市之间农业发展的差异,最后进行聚类分析。
3.2.2主成分分析的可行性
原始数据的各个变量之间具有较强的线性相关关系是使用主成分分析的前提,实际上,如果变量之间相关性太小了,这个时候进行主成分分析并没有任何意义,所以不是所有的数据都可以进行主成分分析,应用主成分进行分析之前首先要进行适用性统计检验。
检验方法有巴特莱特球度检验、相关系数矩阵直观检验、碎石图、φ检验……
(1)巴特莱特球度检验和KMO检验
巴特莱特检验是检验整个相关矩阵,检验原假设为相关矩阵是一个单位阵,即各个变量之间相互独立,它的统计量是根据相关系数矩阵的行列式所得,如果这个统计量的值较大,则应拒绝原假设,即认为相关系数矩阵不会是一个单位阵,原始变量之间若具有相关性,则适合进行主成分分析,反之不适合。
KMO检验的是变量间的相关性和偏相关性,KMO统计量取值在0〜1之间,越接近1,变量间相关性越强,偏相关性就越弱,主成分分析效果会越好。
用SPSS分析得出的相关矩阵不是正定矩阵,首先数据中变量个数大于了样本个数,
16)以方差贡献率(作为
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