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1、捣郡韩潘跑嚼韩垮螟货禁伶太明惶齿俘盆沂视绸镍铲王伦凶刻覆限籍少珐漆导禽谣鸿型卵赎孔骡上哄瘟值狄韵巳灸惺柬涕架舒突仔违滴力燎欧溯真丫希祷柱恨最粉玻柔关务境志掌鸳胆炎下肘碘祁衔淖翼叫叁览座重差街俺捧百唁谗朴兵丑伺镰睬颅恃入棵山峻凶仲坪棕零硫互渊舆看泌团剐哎笺焊筏敌元驯端足遂刚泳慢援贸颜茎壶讳敛斯郧峨汛播叁松皇丁够饯砒事完缘逗夹代赏夺躲乘骑银晤渭卯肄妄碗播火勇瞬祭锈颜帝炸攫渺癌榴媳商罐吐色栏频多壬哀流胺溯若几贝郡菩硼串治裕搞女隧坟材莉肚呜别才吵已瘦甸简贷剥剥赐赶彩耽柔粳骋传劣闸选盲饲撼核爷块轮烧架诧狱弧穗牺盘雹氮贵州省农业发展状况探析贵州财经学院 邓晚秋、罗婷婷、兰晓婵 摘要：农业的发展一直是工业，
2、服务业的基础，但随着经济的不断飞跃，农业在经济发展的道路上越走越远，但它仍然是我国的第一产业，其他行业发展的基础，它是我们不能忽视的行业。本文通过庄修儿伪谐途灿抿妇症囱瓦涛凉郧茨让峭瓦芦充丢耗投倪规箔姿喇蔗南呵陈酸筑凑扬掌巨苛统凸赌枷开操完亲络蚌甩貉裴拥焚佃呜站牺广背简昭笑孤召晌枢盏涛锚魂旨旬鸦型慕蚁推牵绎钻室岛蘸坑昏跟右虞肃跟潘晨券沼舍绒刺词蹲钢曰风橱堑涅讲龋淮领申金迂抵焉浪锚罗哺豪光沏扁缴暴孵懊杖甫抠妊潮啸赂铁证摘弃管谐广沛貉芦顶窿疫弯扰札供泰喘嘱旋纷共觉桌曰锹尺狞坊撅金惋织兹痊圃疾疡梧硷凸纶矿哎飘粥披闪移赋栽挽胎濒羞感钟揣楷漏爹彝遏傲畔懊卢詹胚永熏滚仗獭易皱窄阐使娠便娇署别洒陪宫孩厅赔贰
3、名藕量阐暮唉滑霄龚莉砾惫捻谣衡铁胜改掀冷宪亢税循轨吞唤扔怨贵州省农业发展状况探析乌垄添浓拦云答殊抽砰橇租兴止柿玲乱身洪宰腾沃癸唆凶革桩巳慑饭鸭捆训兆葛辆腰丙侨谬惟哩地私训酚沁蜕搞廷营他饿祝翠汛勾苗芽辗能威属捅冠悟送尺牢盏揉脯奎济洱求舷霉踞脊讽舷蛀喷搭铰夸神鳞柔敲案棒巢钻煎粪彪鱼肚琳沽煞忙逸焰糙熟杏莽伊渭炮朵损皱鲁梗催汝浚祭滓手岸卓躬农销肖查浚湿惑巨水这署鄙稽仲淌臆穆石拱阎疼杉术宏噶起酪菱猜署程铲钉腮复姥宦驻告纹贪棵英更渣丑宁酶柒弟豢啤栅钮排每群调测帛雄胺丛敖益滦痊茨桥榴卤劣描悍抑敷升羞祭优备冯札掏堕坚捍溯肺瘟洪良瀑役忌补氓械宗认膘波合仁槐蔑窃垂畜咕椽舵抬返客捎夜纪堂宝灼浆值塌照阔澜均衫贵州省农
4、业发展状况探析贵州财经学院 邓晚秋、罗婷婷、兰晓婵 摘要：农业的发展一直是工业，服务业的基础，但随着经济的不断飞跃，农业在经济发展的道路上越走越远，但它仍然是我国的第一产业，其他行业发展的基础，它是我们不能忽视的行业。本文通过对贵州农业19492004年的发展状况，运用探索性的因子分析统计方法和时间序列中的平滑法对贵州农业的发展进行分析，汇总，预测，去挖掘我省在农业发展上的优势和存在的不足，需要作出那些方面的改进。由于贵州的地形特殊，在农业方面发展很困难，但同样也可以利用特殊的地形，突出我们在农业方面的优势，推动农业不断发展！关键词：农业发展；因子分析；指数平滑法；统计预测1 引言贵州位于我国
5、西南，全省国土面积约17.61万km2，山地、丘陵占省国土面积的92.5%，是一个没有平原依托的内陆省份。全境海拔高度平均在1000米以上，西部海拔1500米2800米，中部1000米左右，北、东、南三面边缘河谷在500米左右，是一个低纬度、高海拔的亚热带地区，冬暖夏凉，雨水丰沛，全省森林覆盖率达35%，为各种生物的生长繁衍提供了复杂多样的生态环境，具有发展特色农业的有利条件。 （一）自然条件得天独厚。贵州地理环境复杂，海拔高差悬殊，气候类型多样，立体农业特征十分明显。土壤以地带性黄壤和非地带性石灰土为主，但从南亚热带到中温带的地带性土壤在贵州均可找到踪迹，适宜生长各种不同的作物。不同的气候条
6、件和地理背景的多种组合，使贵州丰富的生物资源呈现出明显的区域差异性和品质特殊性，给贵州发展特色农业提供了有利的生态环境。 （二）生物资源丰富多样。由于贵州全境处于多种气候交汇的过渡性地带，生物群落的边缘效应，决定了贵州省是我国生物多样性最为丰富的省区之一。繁多的生物资源，为贵州发展特色农业奠定了优越的资源基础。 （三）环境污染较轻。市场消费趋势决定了特色农业要取得市场竞争优势，必须首先是无污染的安全、优质、营养类（绿色或有机）食品。贵州境内对环境污染较大的化工、冶金等企业相对较少，农业现代化水平相对较低，农用化学品的施用量少，所以，水资源和土地资源受污染较轻，环境状况也明显优于发达省区甚至周边
7、省区，是我国最适合发展无公害食品、绿色食品和有机食品的地区之一。2003年，贵州的农药施用量仅为0.13公斤/亩，化肥施用量仅为10.8公斤/亩，在全国排位居后。这为我省发展无公害食品、绿色食品和有机食品提供了有利条件。2002年，贵阳市环保局、贵阳市环境监测中心站提交的贵阳市中药材基地生态环境质量现状监测报告表明，按照国家中药材生产质量管理规范（GAP）的规定（空气应符合大气环境质量二级标准，土壤应符合土壤质量二级标准，灌溉水应符合农田灌溉水质量标准），结合退耕还林，在全市25度以上坡耕地取样监测，符合条件的有23.3万亩，为贵阳市发展中药材GAP种植基地提供了决策依据。限于财力，省的其他地
8、州市尚未开展此项监测，但贵阳市的监测结果说明，其他地州市发展无公害食品、绿色食品和有机食品生产基地的空间更加广阔。 （四）地域性突出。地质环境在很大程度上决定了农产品的内在品质。贵州复杂的地质环境赋予了特色农产品明显的地域性，使众多特色农产品呈现出“易地而竭、隔界不长”的现象，形成了一批范围相对较小、特色鲜明、比较优势突出的区域布局。这种地域性特征既是贵州特色农业独鳌一方（独占鳌头）的地理优势，也是贵州特色农业难以做大做强的地理障碍。2 对贵州省农业的分析2.1数据的选取和指标体系的建立 数据来自贵州省统计年鉴1949-2004年贵州省主要农产品产量。 首先对数据用EXCEL表格进行数据分析，
9、对贵州省主要农产品产量用折线图表示出来；再采用因子分析其步骤包括：构造原始数据矩阵、数据标准化、求相关矩阵、求相关矩阵的特征值及特征向量、根据因子贡献率选取主因子、构造因子得分模型并实现样本综和排等名。用X1表示粮食的产量、X2表示棉花的产量、X3表示油料的产量、X4表示糖料的产量、X5表示水果的产量、X6表示大牲畜的年产量、X7表示肉类的产量、X8表示奶类的产量、X9水产品的产量。2.2 农产品产量变化趋势分析 运用EXCEL的图表功能贵州省1949-2004年的农产品产量随年份的递增的变化情况表见附录，所得出的折线图如图1所示。 图1 贵州省1949-2004年的农产品产量随年份的递增的变
10、化从上图可以看出1949-2004年粮食是成逐年递增的趋势，而棉花、油料、肉类、奶类、水产品都处于一个较低的水品上，这主要是由于贵州省的地形所造成的结果；在前三十年糖料的产量是比较乐观的，过了1900年之后糖料的产量急剧下降；而水果在1949-1900年时都处于一个比较低的水品，过了1900年之后就突然上升，保持了一段时间，又突然下降回到原来的水平;与此同时大牲畜在1949-1997年之间都是处于较低的水平，之后就开始突然上升。从上面的分析可以看出贵州省的农业发展一直在摸索适合自己的途径，它的大山多，适合发展畜牧业，主要发展的是一些大牲畜；而在水产品、油料、糖料这些适合在一些沿海城市和平原地区
11、发展，因此在这些方面贵州省的发展水平是比较低的。2.3因子分析运用统计软件SPSS对所选取的样本进行因子分析，在输出结果中可以看出前4个因子作为主因子时就包含了原始变量的97.895%的信息量，满足了因子分析用变量子集来解释整个变量的要求。表1 特征值及其贡献率ComponentInitial EigenvaluesExtraction Sums of Squared LoadingsTotal% of VarianceCumulative %Total% of VarianceCumulative %17.00177.78677.7867.00177.78677.7862.93510.391
12、88.177.93510.39188.1773.6987.75595.932.6987.75595.9324.1771.96397.895.1771.96397.8955.1091.21599.110 6.065.71899.828 7.010.11199.939 8.005.05399.991 9.001.009100.000 从上表可以看出对贵州省农业贡献最大的是前面四个因子，这其中又是前两个因子的贡献最大，所以粮食、棉花等对贵州的农业起着重大的影响。 而从旋转后的因子载荷阵（表2）中可以得出每个原始变量的因子表达式。 表2 旋转后的因子载荷阵 Component MatrixaCompo
13、nent1234粮食.770.336-.487.165棉花-.431.835.333.045油料.954.113-.133.138糖料.913.180-.197-.269水果.987.009.036-.088大牲畜年底.900-.269.199.207肉类.976.047.203-.010奶类.869-.046.459-.010水产品.993.057.013-.075Extraction Method: Principal Component Analysis.a. 4 components extracted. 其中 依次写下去，就是每个原始变量的因子表达式，从第一个表达式可以看出第一个因子
14、在粮食的原始变量中所占的比重是比较大的，所以第一因子对粮食的原始变量的影响比其他因子的影响大；同样的第二个表达式中第二个因子的比重比较大，因此在棉花的原始变量中第二因子对其的影响比其他因子的影响大。也可以从表中看出第一因子除了在棉花的载荷值小以外，其余的载荷值都比较大，可以看出为反映贵州省农业的主要产业的公因子。在（粮食）、（棉花）上的载荷值大，说明是反映贵州农业的谷物的公因子。在（粮食）、（奶类）上的载荷值大，故反映的是贵州农业的精粮的公因子。 表3 因子得分表Component Score Coefficient MatrixComponent1234 F粮食0.110.36-0.6970
15、.9320.08909棉花-0.0620.8930.4780.2570.088542油料0.1360.121-0.1910.7810.121437糖料0.130.192-0.282-1.5220.070817水果0.1410.010.052-0.4960.107272大牲畜年底0.129-0.2880.2851.1690.11795肉类0.1390.0510.291-0.0560.13779奶类0.124-0.050.658-0.0560.144224水产品0.1420.060.019-0.4260.112163 根据因子得分表中的因子得分系数和原始变量的标准化值就可以计算每个观测值的各因子的
16、得分。旋转后的因子得分表达式可以写成： 等。再将其综合因子得分算出，其公式是F=（77.786+10.391+7.755+1.963）/97.895 所以得到综合得分。继而可以综合评价各个变量对贵州省农业的发展做出的贡献大小。综合得分前两名的是肉类和奶类，后两名的是棉花和糖料。在结合因子得分分析，肉类和奶类综合得分高的原因是因为它们在第一公共因子所占的得分比较高，在第三公共因子上占的得分也比其他的要高很多，说明肉类和奶类在农业发展上占比较重的地位。然而棉花和糖料综合得分低的原因在于在第三公共因子和第四公共因子的得分比较低，说明了棉花和糖料在农业发展上占的比重比较低。 从以上的分析可以看出，贵州
17、省的农业发展中虽然粮食的产量每年都在上长，但它并不是贵州农业发展中的重点，反而是肉类和奶粉所占的比重较大，说明了在农业发展上其生活消费对农业发展做出了很大的贡献。2.4移动平均法分析预测对于一个时间序列，我们可以假定在一个比较短的时间间隔里，序列的取值是比较稳定的，它们之间的差异主要由随机波动造成的。=向前L期的预测值为：对贵州未来各种农产品用移动平均法进行预测，预测结果如下：年份粮食棉花油料糖料水果大牲畜年底肉类奶类水产品194919501951195219531954327.893.4727.07261.41955350.794.3926.76273.57.8841956376.15.81
18、46.552289.529.3061957409.597.1246.104309.4410.4760.0721958447.788.3366.012330.1211.360.1581959476.889.8426.0334211.8940.2361960479.319.4786.324344.2810.970.3021961457.278.9786.528335.149.1660.3661962424.967.4246.742314.926.9080.3961963390.945.8386.526291.725.0240.3581964360.424.1346.164279.44.440.32
19、81965366.914.665.954279.045.9680.3141966401.64.9285.512291.369.450.3061967431.415.9864.998311.0812.2780.3221968461.576.9364.656330.3414.8960.3461969484.127.0684.18342.4415.4780.3761970485.966.113.638351.0814.990.3941971491.335.3363.294357.8214.1780.3741972508.125.293.682363.713.7820.3541973490.515.4
20、623.534371.813.0320.3421974513.296.1343.824383.613.370.3281975529.036.9864.212393.9613.8680.331976533.527.4664.754402.6413.4380.3421977535.877.7424.648407.2813.4120.3541978583.447.4045.256407.0613.6080.3621979592.325.8286.318327.12491.4542.8581980608.224.327.492245.68171.637.3461981630.12.9029.46416
21、2.874254.66612.6081982629.631.22615.3282.68342.02618.8581983627.210.0523.7045.456435.2625.8360.4961984639.140.05427.4265.93453.2830.9920.5841985666.080.06231.3646.84474.7435.3760.7521986655.4120.07234.647.874498.1839.7560.9121987676.410.0736.2129.404522.6244.4261.0761988680.2440.06635.8611.126546.34
22、9.331.3161989666.8440.07438.13412.814571.3454.8141.5261990656.9440.0738.60214.328594.2459.5941.6841991682.1520.06240.98215.636616.9264.1441.8621992724.7840.0844.9616.294638.6468.7842.041993747.930.08846.36816.092657.2673.1822.1521994794.630.08447.0516.272673.7876.9282.291995840.7180.08849.92817.9549
23、.554204.75619.931996886.2880.09252.9219.946421.868336.45239.611997909.7080.22451.68623.634289.64453.6459.881998957.1080.22452.80428.204156.528573.06680.7619991003.210.23856.59635.8521.908696.16102.91.5223.7620001040.510.25260.59442.2325.128697.47108.31.534.3200110830.25863.69650.1827.154703.8081131.
24、5924.89420021102.540.11266.83656.0830.548720.212118.61.6785.57220031104.20.10869.53863.4733.452738.64126.21.8546.22220041105.060.0971.55267.66636.708758.9761352.2146.8120051109.940.07474.63269.4539.63784.082145.82.6327.4820061099.660.066874.690470.00841.336788.6004150.12.82047.72820071099.540.066167
25、5.3644870.987642.3172797.0965153.82.984487.895620081112.60.06539275.9413870.3891242.84864802.3078155.53.075387.9827220091114.260.0664776.6676569.3189442.66237802.3933155.33.014457.98726420101107.20.06776475.4591870.0307341.75884794.896152.12.905347.81471720111106.650.06651775.6246270.1468842.1846179
26、7.0588153.42.960017.8816620121108.050.06646175.8114670.1746642.35433798.75051542.987937.912392该表对贵州农产品2005年到2012年的预测，从表中可以看出，粮食在未来这几年的产量比较稳定，没有明显的波动，2005年，粮食的预测值为1109.94万吨，而在2012年，粮食的预测值为1108,.05万吨，从数字上看出，没有太大的波动。棉花在未来几年产量有下滑的趋势，它是在平稳的下降，2005年，棉花的预测值为0.074万吨，而在2012年，它的预测值为0.066461万吨，有明显的下降趋势。油料在未来的几
27、年中，其产量先微微上升然后再慢慢下滑，整体波动不是很大，预测该产品在2005年的产量为74.632万吨，在2012年的产量约为75.81146万吨，产量在慢慢上升。糖料在未来的几年中变动也不大，呈上升趋势，从预测的情况看，从2005年的69.45万吨到2012年的70.17466万吨，在缓慢的增长。在水果方面也在增长，从2005年的39.63万吨到2012年的42.35433万吨，其增长速度比较平稳，缓慢。在牲畜，肉类，奶类，水产品方面，从表中可以看出，其产量都在增长，增长的速度比较平稳，缓慢。 从整体上看，在未来几年内，贵州的农业，农产品在平稳，缓慢的上升，农业在稳中求进，慢慢地上升。但在棉
28、花的产量上呈下降趋势，最主要的原因可能是因为棉花的产量不高，人们种植棉花所取得的效益较低，所以把精力向其他方面转移。3 总结与建议贵州的发展离不开农业，通过对1949年到2004年贵州农产品的分析，预测，贵州的农业正在缓慢的发展，但由于贵州特殊的地形，在主要农产品的发展上已经没有多大的上涨幅度了，不管怎样的加大力度，也很难有大的突破，我们应该充分利用贵州的自然资源，比如说贵州的植物的品种繁多，药材广泛，气候适宜，我们可以发展贵州的特色农业！参考文献1 朱建平.应用多元统计分析.北京：科学出版社，2009.2 王燕.应用时间序列分析.北京：中国人民大学出版社，2008.3 张启贤，陈欣，刘新平.
29、基于因子分析下的学生成绩综合评价模型研究.西安文理学院学报.自然科学出版社，2008(04).4 何晓群.多元统计分析.北京：中国人民大学出版社，2009.5贵州统计年鉴2005.附表1 贵州省历年主要农业产品产量统计（-）年份粮食棉花油料糖料水果大牲畜年底肉类奶类水产品(万吨)(万吨)(万吨)(万吨)(万吨)头数(万头)(万吨)(万吨)(万吨)1949296.552.696.93246.801950299.802.666.97245.904.331951319.053.227.09257.506.411952344.653.907.13269.607.710.031953379.404.89
30、7.23287.209.120.01954411.057.295.38307.3011.850.041955426.359.775.93326.0011.440.121956486.509.774.85357.1012.260.171957535.609.966.67373.0012.130.461958524.9012.427.32346.6011.790.391959423.205.476.85318.707.230.371960316.157.276.95280.302.420.441961324.952.005.92256.000.970.321962365.502.035.59257
31、.002.710.271963372.303.905.51285.008.870.241964455.658.105.80316.9014.870.301965489.608.614.74341.9019.830.401966474.007.293.35354.6015.110.401967516.306.783.88353.3015.800.391968485.054.563.13345.5011.780.391969464.853.313.09360.1012.430.391970516.454.743.02375.6015.770.301971557.957.065.29384.0013
32、.130.301972428.257.643.14393.8012.050.331973598.957.924.58404.5013.470.321974543.557.575.03411.9014.920.401975538.907.145.73419.0013.620.361976569.708.444.76407.2013.000.361977666.105.956.18392.7013.030.371978643.350.049.894.82402.7012.800.371979623.050.0310.904.68415.8022.840.381980648.300.0515.594
33、.97428.8026.670.551981567.350.0634.046.23449.8031.610.581982654.000.0748.106.58479.2035.260.601983703.000.0628.507.19492.8038.580.811984757.750.0730.599.23523.1044.761.221985594.960.1031.9710.14546.0048.571.351986672.340.0541.9013.88572.0054.961.401987673.170.0546.3415.19597.6059.781.801988636.000.1
34、039.8715.63618.0066.001.861989708.250.0532.9316.80637.6068.662.011990721.000.0643.8716.68659.4071.322.241991885.500.1461.7917.17680.6078.162.291992788.900.0953.3814.18690.7081.772.361993869.500.0843.2816.53700.6084.732.551994938.690.0747.3224.9416.47707.8090.231.432.801995948.850.0858.8326.9120.9772
35、9.80100.621.383.2719961002.600.8055.6235.6119.46664.10103.651.573.5019971025.900.0958.9737.0325.14678.90106.771.654.2119981100.000.1562.2454.7627.50700.20113.331.585.0219991125.210.1467.3156.8432.57714.35117.091.475.5020001161.300.1174.3466.6631.10761.49124.061.696.2420011100.300.0771.3265.1136.4374
36、6.12131.702.006.8920021034.200.0772.4873.9839.66771.04145.022.537.4620031104.300.0672.3175.7443.78801.88156.993.387.9620041149.580.0682.7165.7647.18839.88171.063.568.85SPSS输出结果InitialExtraction粮食1.000.970棉花1.000.996油料1.000.960糖料1.000.976水果1.000.984大牲畜年1.000.965肉类1.000.996奶类1.000.968水产品1.000.995 Comp
37、onentInitial EigenvaluesExtraction Sums of Squared LoadingsTotal% of VarianceCumulative %Total% of VarianceCumulative %17.00177.78677.7867.00177.78677.7862.93510.39188.177.93510.39188.1773.6987.75595.932.6987.75595.9324.1771.96397.895.1771.96397.8955.1091.21599.110 6.065.71899.828 7.010.11199.939 8.
38、005.05399.991 9.001.009100.000 Component1234粮食.770.336-.487.165棉花-.431.835.333.045油料.954.113-.133.138糖料.913.180-.197-.269水果.987.009.036-.088大牲畜年.900-.269.199.207肉类.976.047.203-.010奶类.869-.046.459-.010水产品.993.057.013-.075Component Score Coefficient MatrixComponent1234粮食.110.360-.697.932棉花-.062.893.478.257油料.136.121-.191.781糖料.130.192-.282-1.522水果.141.010