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1、农业机械化与区域农业可持续发展相关指标的聚类分析 0引言 农业机械化是指运用先进适用的农业机械装备农业,改善农业生产经营条件,不断提高农业的生产技术水平、经济效益和生态效益的过程,它是实现农业现代化的重要标志[1].2011年农业机械总动力达9.77亿kethod). 聚类分析方法的基本步骤: 1)计算n个样品两两间的距离{dij},记作D;2)构造n个类,每个类只包含一个样品;3)合并距离最近的两类为一新类;4)计算新类与当前各类的距离,若类个数为1,转到步骤5),否则回到步骤3);5)画聚类图;6)决定
2、类的个数和类. 本文的数据分析过程就是按照上文所介绍的系统聚类分析方法[12]来进行,使用R语言统计软件来完成这一分析.聚类分析的优点就是计算步骤简单而直观,结论形式简明,能构造聚类分析图,便于研究地进一步深入. 主成分分析是将多指标化为少数几个综合指标的一种统计分析方法,是由Pearson(1901)提出、后来被Hotelling(1933)发展起来的.主成分分析是通过降维技术把多个变量化为少数几个主成分的方法,这些主成分保留原始变量的绝大部分信息,通常表示为原始变量的线性组合.通过主成分分析,可以从事物错综
3、复杂的关系中找出一些主要成分,从而能有效利用大量统计数据进行定量分析,揭示变量之间的内在关系,得到一些对实物特征及其发展规律的深层次启发,把研究工作引向深入. 主成分分析的计算步骤: 1)求指标相关矩阵的特征值和特征向量. 2)计算方差贡献率与累积方差贡献率,每个主成分的贡献率代表了原数据总信息量的百分比. 3)确定主成分.设C1,C2,,Cp为p个主成分,其中前m个主成分包含的数据信息总量(即其累积方差贡献率)不低于80%时,可取前m个主成分来反映原评价对象. 4)用原指标的线性组合来计算各主成分得分.
4、 以特征向量各为权,将各主成分表示为原指标的线性组合,而主成分的含义则由各线性组合中权数较大的指标的综合意义来确定,则有 该式称为主成分得分函数,由它来计算每个样品的主成分得分.若取m=2,则将每个样品的p个变量代入上式即可算出每个样品的主成分得分C1和C2,并将其在平面上做主成分得分的散点图,进而对样品进行分类或对原始数据进行更深入的研究. 5)综合得分与排名.以各主成分的方差(特征值)为权,将其加权和得到综合得分,则有 其中,Wj是主成分的权重,利用总得分就可以得到得分名次[13]. 3数据选择和指标
5、体系的建立 反映农业机械化和农业可持续发展的指标有很多,学者们选取不同的指标构建评价指标体系.与以往的评价体系不同,以往不少学者构建农业机械化评价指标体系时将农业可持续发展的指标也混入其中(如骆健民等[11]在构建浙江省农业机械化发展水平评价指标体系时,就选取了农民年均纯收入等跟农业可持续发展更密切的指标),因此本文在评价指标体系的改进之处在于对反映农业机械化和农业可持续发展的指标做了严格的区分.参照已有研究成果,构建了各区域农业机械化发展评价指标体系和各区域农业可持续发展评价指标体系,如表1和图1所示. 本文
6、的研究对象为我国27个省份区域(去除北京、天津、上海和重庆4个直辖市),所使用的数据全部都于2012年《中国统计年鉴》、《中国农村统计年鉴》和《中国农业机械工业年鉴》. 4实证结果分析 鉴于农业机械化发展评价体系包含有大量的二级指标,如果直接使用二级指标进行聚类分析,会使得计算显得复杂,因此对农业机械化发展评价指标先进行无量纲化处理,运用主成分分析法进行计算,得到农业机械化发展评价的二级指标的综合得分,把综合得分作为一级指标,在此基础上进行进一步分析运算.各区域综合得分如表2所示.根据各区域农业机械化发展评价综
7、合得分,可以作出聚类分析图,结果如图2所示. 由图2可以看出:我国各区域农业机械化总体发展水平较为不平衡,呈金字塔分布,发展水平高的区域较少,而发展水平较低的区域较多.根据聚类情况,可以将我国各区域农业机械化发展程度分为4类区域,具体情况如下:第1类区域只有山东、黑龙江和河南3个区域,是我国农业机械化实现程度比较突出的区域.从各区域农业机械化发展评价综合得分就可以看出它们的优势.山东省作为农业机械化大省,在农业机械化经营收益情况、农业机械化投入情况和农业机械拥有量的排名都保持第1,农业机械化作业情况也在第3的位置
8、;黑龙江和河南的综合得分也很高.第2类区域包含河北、江苏、安徽、湖南、四川、江西、广东、吉林、新疆、内蒙古和湖北,是我国农业机械化实现程度较好的区域,其工业比较发达,财政对该区域的农业机械化投入也很大,因此农业机械化发展较好.第3类区域包括辽宁、陕西、浙江、山西、广西、福建、贵州、云南和甘肃,这类区域的农业机械化发展水平一般,主要是受自然条件的约束比较大.例
