农业机械化与区域农业可持续发展相关指标的聚类分析
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kW, 是2002 年1. 69 倍; 全国农作物耕种收综合机械化水平达到 54. 8% , 比
2002 年增加 22. 5 个百分点, 增幅相当于之前 35 年总和.当前,我国正处在由传统农业向现代农业
转变的关键时期,我国农业机械化正处在加快发展、结构改善、质量提升、领域拓宽的重要阶
段.针对我国农机化发展薄弱环节和后进领域,深入研究推进农业全程和全面机械化,是贯彻落实
科学发展观的重要体现,是农业机械化发展的内在要求,是实现农业现代化的必然选择.
农业机械化与区域农业发展息息相关.农业机械化中,农机制造业属第二产业,农机作业服务属第
三产业,其服务对象是第一产业,因此农业机械化横跨一、二、三产业,是连接工农、沟通城乡的
重要纽带.
发展农业机械化有利于促进城乡要素平等交换和公共资源均衡配置,形成"以工促农、以城代
乡、工农互惠、城乡一体"的新型工农、城乡关系,是工业化、信息化、城镇化和农业现代化同
步发展的必然要求[2].
因此,作为实现农业可持续发展的重要途径,农业机械化发展必须与农业可持续发展相协调,才能
最有效地发挥农业机械生产力提升的优势,从而使农业机械化和农业可持续发展达到新的台阶.
1 文献综述
目前,对我国农业机械化发展评价的研究已经十分广泛,许多学者采用了多种统计分析方法来进
行研究,如主成分分析法、层次分析法、灰关联分析法、聚类分析法、人工神经网络分析法、因
子分析法和协调度模型分析法等.
楼文高等[3](2003) 提出了确定合理 BP 神经网络结构的原则,并给出了区分农业机械化发展水平
不同程度的分界值;同时还得出与灰色概率评估模型相比, 使用 BP 神经网络评价模型具有更好的
客观性、通用性、实用性和容错性的结论.祝华军[4](2006)从系统动力学的角度,构建农业机械
化与农业剩余劳动力转移的相关性模型.白冬艳[5](2006)采用用因子分析方法评价农业机械化发
展水平,并认为因子分析法评价是以数据本身的相关性为依据,避免了其它方法人为赋权所产生
的误差,因此在农业机械化的评价上能得到较好的研究成果.马翠萍等[6](2008)基于灰白化权函
数进行聚类评估, 把我国 13 个粮食主产区划分为 4 个农业机械化发展水平层次.王颜齐等[7]
(2008)在阐述了灰色关联分析基本原理的基础上,以1991 - 2005 年数据为样本,对黑龙江省农机
化程度和粮食生产能力两组指标进行测算,得出了影响黑龙江省主要粮食作物生产能力的具体因
素,为制定黑龙江省相关农业政策提供参考.李美娥等[8](2011)通过对农业机械化发展水平指标
的分析,建立了影响因素的层次结构模型, 并且用改进的 AHP 法对诸因素的重要性进行排序,按排
序关系可近似确立优先发展的领域.李博等[9](2013)人采用多元统计中的主成分分析法对陕西省
3 大区域 10 个地市11 个指标组成的农业机械化水平进行差异评价.李泽华等[10](2013)应用改进
的隶属度函数协调度模型和耦合协调度模型, 对1995 - 2010 年我国农业机械化与区域经济发展
协调性的时空分布进行了分析,得出两系统发展不协调的主要原因是农业机械化的发展速度慢于
经济的发展速度的结论.
纵观已有的文献,可以发现现有的研究有两个方面的不足:
①对农业机械化发展研究的对象以单个区域或单个省份为主,缺乏对我国农业机械化发展状况
的宏观把握;②在对农业机械化发展状况的评价中,大量的研究只是就事论事,单纯地从各种农业
机械化指标入手,运用统计分析方法对农业机械化发展进行评论,对农业机械化与其他系统的关
系的研究较少[3,5 - 9].虽然也有学者探讨了农业机械化与其他系统的关系(如农业机械化与农业
劳动力转移的关系、农业机械化与农村经济系统发展的关系等[4 - 10]),但目前各区域的农业机
械化发展是否与区域农业可持续发展相协调,尚未见讨论.笔者认为,农业机械化作为农业现代化
的重要标志,从宏观上把握农业机械化与农业可持续发展的关系显得尤为重要,既然国内缺乏对
此问题的研究,那么本文所做的工作就显得十分有意义.为此,本文将定量分析与定性分析相结合,
以多元统计分析中的聚类分析方法为主要分析方法,首先构建农业机械化发展程度和农业可持续
发展程度的评价指标体系,然后在定量分析的基础上运用主成分分析法对存在较多二级指标的农
业机械化发展指标进行降维和压缩,再应用聚类分析得出我国各区域农业机械化发展和各区域农
业可持续发展的分类情况,最终完成对农业机械化和农业可持续发展的定性归纳和组合.研究成
果对指导各区域农业机械化和农业生产协同发展具有参考价值.
2 分析方法
聚类分析法(Cluster Analysis)是研究"物以类聚"的一种现代统计分析方法,其目的是把分类对象
按一定规则分成若干类,这些类不是事先给定的,而是根据数据的特征确定的.在同一类中,这些对
象在某种意义上趋向于彼此相似,而在不同类中对象趋向于不相似.
聚类分析的基本原则是:将有较大相似性的对象归为同一类,而将差异较大的个体归入不同的类.
为了将样品聚类,需要研究样品之间的关系. 一种方法是将每一个样品看作p 维空间的一个点,并
在空间定义距离,距离较近的点归为一类,距离较远的点应属于不同的类.确定了距离后,就要进行
分类.分类有许多种方法,最常用的方法是在样品距离的基础上定义类与类之间的距离: 首先将n
个样品分成类,每个样品自成一类;然后每次将具有最小距离的两类合并,合并后重新计算类与类
之间的距离;这个过程一直继续到所有的样品归为一类为止,并把这个过程做成一张聚类图,由聚
类图可方便地进行分类.因为聚类图很像一张系统图,所以这一类方法就叫作系统聚类法
(Hierachical Clustering Method).
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.
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
据全部都来源于 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合得分,可
以作出聚类分析图, 结果如图2 所示.
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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kW,是2002年1.69倍;全国农作物耕种收综合机械化水平达到54.8%,比2002年增加22.5个百分点,增幅相当于之前35年总和.当前,我国正处在由传统农业向现代农业转变的关键时期,我国农业机械化正处在加快发展、结构改善、质量提升、领域拓宽的重要阶段.针对我国农机化发展薄弱环节和后进领域,深入研究推进农业全程和全面机械化,是贯彻落实科学发展观的...
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作者：闻远设计
分类：社科文学类资料
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时间：2024-04-14
