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1數據的采集與處理

基于多元統計的農業產業化評價方法對數據的采集具有較高的要求，只有做好數據全面、充分的采集，才能夠從根本上確保評價結果的準確性和針對性。為了更好的對基于多元統計的農業產業化評價方法進行分析，本文主要以某省份為例，利用多元統計評價方法探討其范圍內的農業產業化發展情況。在開展評價工作的時候，我們的首要任務是對數據進行采集，本次評價共選取數據類型13類，分別為該省市農村基層組織情況數據、農業機械總動力數據、鄉鎮過去力數據、農業現代化情況數據、農業機械擁有量數據、主要農作物的面積和產量數據、人均主要農產品產量數據、主要熱帶作物的面積和產量數據、水果與茶葉的面積和產量數據、集體企業主要財務指標數據、水產品產量數據、牲畜與家禽的飼養數據以及畜產品產量數據。在以上數據中，所涉及的變量有近100個，而該省份的縣市數量卻只有17個，這樣一來，勢必會在一定程度上導致相關陣的極大相關性，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果的準確性，就必須重視對變量的科學選取，基于多元統計的農業產業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"主要農作物的面積和產量"這一類數據中，有關水稻的面積有早水稻面積和晚水稻面積兩種，這個時候，評價人員要根據實際情況選擇其中一種變量即可。而對于"農業機械總動力"和"農業機械擁有量"兩個數據的變量選取，如果運輸機械和農用載重汽車之間的相關系數達到0.097，則需要根據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）根據地區農業評價的根本需求，對原數據進行分組，分組的標準和形式可以根據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，根據結果對所選變量進行調整。

2數據結果與分析

做好數據的采集與處理之后，接下來的任務就是對數據的相關結果進行分析，分析的內容主要包括變量和主要成分分析，相關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。通過附表中的相關數據，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單獨說明原始數據標準變異的59.996%。它的各個系數都是正的，而且分布相對來說比較均勻，反映各個地區的總體發展規模。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現，其中，總收入、凈利潤、固定資產凈值和年末占有流動資金的系數均在0.31-0.49之間，而且都大于-0.24，這表明，該省各地區集體企業的發展程度。第一主成分和第二只成分共同說明原始數據標準變異的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根據上述三個主成分的分析，我們可以得出以下結論：即第一主成分的得分越大，該地區的農業發展總體水平就越高；而第二主成分的得分越大，則說明該地區集體企業發展就會越好。從該省各個地區的整體發展現狀來看，有3-5個縣的總體規模相對較大，究其原因，主要是因為這兩個地區的氣候和環境都很好，適合農作物的生長。同時，也有2個地區的集體企業發展比較突出，依靠這一方面的優勢，其總體發展效果也相對較高，但是與一些整體發展較好的地區來說，這些地區的發展卻具有單一化和產業化發展水平低等不足之處，因此，還有待對其發展進行進一步完善。但與上述地區相比，該省還有部分地區的發展存在一些問題，比如說由于受到環境因素和氣候的限制，導致農業的總體發展水平不高，從而直接影響了該省農業的總體發展水平。所以，結合當前該省農業發展的實際情況，采取針對性的措施對其發展水平進行不斷完善是不容忽視的，應該引起相關部門的高度重視。

3聚類和判別分析

聚類和判別分析也是基于多元統計的農業產業化評價方法的一個重要組成部分。通過對數據的采集與處理，和對數據處理的結果分析我們已經對該省的農業發展總體情況有了一個簡要的了解與掌握，從整體上來看，該省的農業發展總體水平處于中等偏上，在農業發展中，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，該省的大部分地區都屬于第一類，只有少部分地區屬于第二類，甚至還有幾個地區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結語

綜上所述，隨著我國社會經濟發展腳步的不斷加快，農業經濟作為其中的一個重要組成部分，也得到了國家相關部門的高度重視。從本文的分析我們能夠看出，選擇科學合理的農業產業化評價方法，能夠將某一地區農業發展的實際情況全面、充分的體現出來。文章中所介紹的基于多元統計的評價方法，不僅適用于不同的地區的農業發展評價標準，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，相關部門應該做好該統計方法的推廣工作，使其作用能夠在農業經濟發展中充分發揮出來，進而有效促進我國社會經濟的可持續發展。

作者：楊巧麗 單位：扶溝縣產業集聚區管理委員會