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user: 3. 山西省县域农业经济现状与区域差异 3.1. 山西省县域农业经济现状 2015年山西省第一产业完成增加值788.14亿元，比上年增长1.0%。全年山西省粮食总产量1259.6万吨，虽较上年减少71.2万吨，下降5.4%，但仍是山西省历史上第四个高产年。但由于地理、经济、社会等多方面因素，使得山西省各县域的发展水平存在差异。 3.2. 山西省农业经济时间演变差异 3.2.1. 数据与指标选取及计算方法 区域差异是区域经济发展中所存在的一种常态。区域差异可以分为区域绝对差异和区域相对差异 [ 13 ] 。因此，本文在参考已有文献研究的基础上，利用标准差和变异系数 [ 14 ] ，对2005~2013年山西省县域农业经济状况进行计算。 1) 标准差 标准差是评价区域经济绝对差异的方法，是样本中的各个变量值与其均值的离差平方的平均值得算数平方根。 S = ∑ t = 1 n ( Y t i − Y t ¯ ) 2 N (3.1) 其中：S为标准差系数； Y t i 为 i 县域在t指标上的综合得分； Y t ¯ 为全省各县域在t指标上的均值；N为县域个数。 2) 变异系数 变异系数是评价区域经济相对差异的方法，是用样本的标准差除以样本的均值得到的。 V t = 1 Y t ¯ ∑ t = 1 n ( Y t i − Y t ¯ ) 2 N (3.2) 其中： V t 为变异系数；其余各项与式3.1意义相同。 3.2.2. 结果分析 通过Excel对2005~2013年山西省各县域的农业总产值进行处理，得到2005~2013年山西省县域农业经济标准差如图1所示。 图1. 2005~2013年山西省县域农业经济标准差 从图1可以看出：2005~2013年山西省县域农业经济标准差呈逐年上升状态，说明山西省县域农业经济差距呈逐年拉大趋势。2013年的山西省县域农业经济标准差为724，860，是2005年的3.84倍。在8年的时间内翻了接近两翻。虽然各县域的农业经济都有着稳定的发展，但是由于多种因素，例如地理位置、气候等自然条件和国家及政府政策和农业投资等人为情况都造成了各县域发展不均衡。相对来说，农业经济发达的地区水资源和耕地面积更为丰富，这使得局部地区可以充分发展农业(运城市临猗县、芮城县等)；而农业经济不发达的地区普遍不适合农业发展(太原市迎泽区、长治市城区等)，这些县域或是重视工业经济，而忽视农业发展；或是地理条件较差，交通不便，降水稀少；或是外出务工人数上升使得部分县域的劳动力大减，这就进一步使得各县域的农业经济差异进一步拉大。 通过图2可以看出山西省县域农业经济差异在时间上既有扩大也有缩小的特征，具体来看，山西省县域农业经济随时间变化大体可以分为两个阶段： 图2. 2005~2013年山西省县域农业经济变异系数 1) 2005~2008年农业经济差异逐步缩小 2005年，随着国家出台一系列的鼓励农业发展的政策，例如：国家实行粮食保护价收购、粮食直补以及免除农业税等。这就使得农民的积极性大大提高，为农民提供了保障。由于国家加大了农业补贴力度，还使得部分农民返乡种地，增加了农村劳动力，大大促使了各县域农业经济的发展，使得各县域之间的农业经济差异出现了缩小的态势。 2) 2008~2013年农业经济差异逐步增大 虽然各县域之间的农业经济差异出现了缩小的态势。然而，这种县域之间差异缩小的趋势只是短时间的，农业发展还是会被县域自身的自然条件和地理环境所限制。并且各县域对农业重视程度不会因为政策的出台而发生太大改变，都会沿袭各县域习惯的发展模式，保持原有的产业结构。农业发达地区继续大力度投资农业生产，而不发达的地区对农业投资力度小，不重视。另一个导致经济差异扩大的因素是工业化的发展，农业不发达地区的大量农村劳动力外出打工，使得耕地闲置。而农业发达地区根据市场要求，大力发展现代化农业，调整产业结构，有效的借助科技发展农业，各县域农民人均纯收入拉大。这就使得山西省各县域的农业经济差异又逐步拉大。 3.3. 山西省县域农业经济空间分布差异 3.3.1. 初始数据选取 为了研究山西省县域农业经济空间分布的差异，本文以2013年山西省所辖的115个县域或地区为例，选取7项评价指标进行主成分分析、因子分析及聚类分析。数据来自山西省统计局2014年统计年鉴 [ 15 ] 。 衡量各县域的农业经济发展水平，需要选取多个指标，但各个指标都具有多样性和关联性，因此为了全面反映山西省各县域农业经济发展水平，所选的指标必须满足以下几个原则： 1) 代表性 选取对其县域农业经济影响力较大的指标，即代表性较强的指标。因为这些指标的地域差异比较明显。 2) 全面性 对各县域农业经济进行评价一定要体现全面性，选取的指标要覆盖农业生产的各个方面。选取能客观反映县域的农业经济发展特点，能充分显示发展规律的指标。 3) 可行性 在考虑以上两种原则的基础上，要选取一些容易获取的数据指标，同时指标不宜过多，以免带来收集和计算上的不便。 因此根据以上原则，本文选取以下7项初始指标：乡村从业人员( x 1 )、农民人均纯收入( x 2 )、粮食作物播种面积( x 3 )、粮食总产量( x 4 )、农业机械总动力( x 5 )、农村用电量( x 6 )、农用化肥施用量( x 7 )。 3.3.2. 主成分分析和因子分析 由于对各县域农业经济发展水平差异的研究需要对多个指标进行收集数据，但通常情况下，这些指标之间可能存在相关性，因此所统计的数据在一定程度上有重叠性，会一定程度的影响研究的准确性和科学性。因此通过主成分分析和因子分析来将多个初始指标转化为少数几个彼此不相关的综合指标来进行分析。这些指标是原来多个指标的线性组合，使问题变得更为直观，又能提供原始指标的主要信息 [ 16 ] 。 1) 主成分分析 主成分分析 [ 17 ] 是利用原始指标的相关性做线性组合，形成几个新的综合指标来代替他们的一种多元统计分析。一般来说，主成分与原始变量之间有一下基本关系： A：每个主成分都是各原始变量的线性组合。 B：主成分的数目大大少于原始变量的数目。 C：主成分保留了原始变量绝大多数信息。 D：各个主成分之间互不相关。 主成分分析的步骤为：a) 原始数据标准化。b) 求变量的相关系数矩阵。c) 求特征根、特征向量和累计贡献率。d) 选取主成分。 通过对标准化数据进行分析得到相关系数矩阵，通过该相关矩阵可以看出变量之间存在着较强的相关性，也就是7个指标间反映的信息有重叠，因此需要将7个指标转化为少数几个综合指标。一般来说，累计贡献率达到85%以上的几个主成分就可以代表绝大部分信息，从相关矩阵的特征值表可以看出前三个累计贡献率 [ 18 ] 已经达到88.7%，因此这三个包含了原来7个指标的绝大部分信息，可以很好地概括7个原始指标，所以将变量转化为3个综合指标。 通过SAS软件分析得到前三个主成分的线性组合为： F 1 = 0.4355 x 1 + 0.1169 x 2 + 0.4123 x 3 + 0.4308 x 4 + 0.4233 x 5 + 0.2999 x 6 + 0.4145 x 7 F 2 = 0.0110 x 1 + 0.7993 x 2 − 0.3437 x 3 − 0.1302 x 4 + 0.1143 x 5 + 0.4234 x 6 − 0.1830 x 7 F 3 = − 0.1499 x 1 + 0.5269 x 2 + 0.0801 x 3 + 0.2881 x 4 + 0.0024 x 5 − 0.7607 x 6 + 0.1780 x 7 再根据各主成分的方差贡献率 α 1 ， α 2 ， α 3 可以得到各县域的综合得分 Y = β 1 F 1 + β 2 F 2 + β 3 F 3 ，其中 β i = α i α 1 + α 2 + α 3 。 可以看出山西省每个县域的主成分综合得分及排名，其中临猗县，洪洞县等县域的农业经济主成分综合得分比较高，因为这些县域重视农业经济发展，有着较好的农业基础设施等；而大宁县，永和县等县域的农业经济主成分综合得分比较低，因为这些县域的资源开发利用不合理，劳动生产率低，农业生产受自然环境影响较大，地区地理条件不适宜农业发展等一系列因素所导致。 2) 因子分析 因子分析 [ 19 ] 的基本思想是通过对变量的相关系数矩阵的内部结构分析，从中找出少数几个能够控制原始变量的因子 f 1 ， f 2 ， ⋅ ⋅ ⋅ ， f n ，选取公共因子的原则是尽可能包含更多的原始变量信息，建立因子分析模型，利用公共因子 f 1 ， f 2 ， ⋅ ⋅ ⋅ ， f n ，再现原始变量之间的相关关系，达到简化变量、降低变量维数和对原始变量的再解释和命名的目的。基本步骤为： a) 原始数据标准化。b) 求变量的相关系数矩阵。c) 求特征值、方差贡献率和特征向量。d) 估计因子载荷阵。e) 构建因子得分模型，得出样本得分。 因此通过SAS分析后得到以下结果：相关矩阵的特征值、旋转后的因子载荷。 由旋转后的因子载荷可以看出，第一主因子中乡村从业人员、粮食作物播种面积、粮食总产量、农业机械总动力、农用化肥施用量的系数比较大，因此第一主因子主要反映的是县域的农业生产条件；第二主因子中农村用电量系数比较大，因此第二主因子反映的是县域的农村用电量；第三主因子中农民人均纯收入的系数比较大，因此第三主因子反映的是县域的农民人均纯收入。 再根据各主因子的方差贡献率 α 1 ， α 2 ， α 3 ，可以得到各县域的综合得分 Y = β 1 F 1 + β 2 F 2 + β 3 F 3 ，其中 β i = α i α 1 + α 2 + α 3 。通过因子分析方法的综合得分方法 [ 20 ] ，可以得出每个县域的综合得分及排名。 可以看出山西省每个县域的因子分析综合得分及排名，其中临猗县，洪洞县，襄汾县等县域的农业经济因子分析综合得分比较高，因为这些县域的农业生产条件比较好，从事农业劳动人员比较多，资金投入量大，政府重视农业发展等；而大宁县，迎泽区，杏花岭区等县域的农业经济因子分析综合得分比较低，因为这些县域农业生产受自然环境影响较大，地区地理条件不适宜农业发展，劳动力主要集中在工业设施等一系列因素所导致。 3.3.3. 结果分析 前文分别通过主成分分析与因子分析的综合得分方法得到了各个县域的综合得分情况，再通过把两种分析得到的综合得分求算术平均数，得到各县域最后的综合得分与排名，然后将以上各个县域的综合得分情况通过聚类分析分类。 通过以上分析可知，山西省各个县域的农业经济情况可以被分为四类：农业经济发达地区、农业经济一般发达地区、农业经济欠发达地区和农业经济不发达地区。 第一类为农业经济发达的地区包括临猗县和洪洞县这两个县域，第一类的农业经济实力最强，农业经济发展最好。这两个县域农业基础设施比较好，政府对农业建设重视等一系列因素均有利于农业经济的发展；第二类为农业经济一般发达地区包括交口县，陵川县等71个县域；第三类为农业经济欠发达地区包括盐湖区，芮城县等8个县域；第四类为农业经济不发达地区包括应县，临县等34个县域，这些县域中的应县，临县等县域是因为农业影响因素配置不佳，农业基础设施落后，从事农业劳动力少等多方面因素严重制约了农业经济的持续发展，导致这些地区的农业经济发展缓慢；而另一部分地区例如汾阳市，太谷县等县域是因为政府对农业经济重视力度不够，只注重了城市现代化建设，而不重视农业经济发展，导致了农业经济发展缓慢。由此看出山西省各县域之间的农业经济差异还是比较明显。