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安徽省区域农业竞争力比较研究 　　摘 要：农业竞争力对于增加农民收入，提升农业效益，促进农村发展具有重大作用。该文选取9项指标对安徽省区域农业竞争力采用因子分析与聚类分析。通过分析，找出安徽各地市农业发展的特点、层次、差异，并据此提出合理化建议以期实现安徽农业跨越式发展。 　　关键词：安徽；农业竞争力；因子分析；聚类分析 　　中图分类号 F323 文献标识码 A 文章编号 1007-7731（2016）12-0007-03 　　安徽省地处华东地区，气候适宜，地理条件优越，其中淮北平原是重要的农产品生产基地。淮河、长江的水文条件又为本地发展特色水产业提供了便利。但安徽省各地农业资源分布不均，生产条件存在差异，导致了各地农业竞争力的不同。研究安徽省各地市农业竞争力水平，总结各地市农业发展的优势与劣势，对有效配置农业资源，对提高安徽省整体农业竞争力具有重要意义。为了能够客观、准确地对安徽省各地市农业竞争力进行评价，本文采集了安徽16个地市的样本数据，用9项指标并采用SPSS21.0对于各地市农业竞争力进行因子分析。同时为更深入的了解各地市发展层次，以因子综合得分为依据对其进行聚类分析。 　　1 国内学者对区域农业竞争力的研究概况 　　众多国内学者对于区域农业竞争力基于不用视角进行了研究。曹执令[1]通过因子分析法对于湖南省各地市农业竞争力进行了评价，并认为可以划分3个区域。章海宏[2]以2005―2010年的数据对中国区域农业竞争力进行了动态分析，并提出相关建议。张伟华[3]通过对浙江省区域农业竞争力的研究，并分析了差异化原因，提出了相关建议。王得华[4]通过对河南省区域农业竞争力研究，认为各地市农业竞争力存在差异，并据此可以分为5类。张长耀[5]等对于西藏各地区的农业竞争力进行评价。刘秀琴[6]等通过生产、技术、市场、资本竞争力为指标对中国农业竞争力进行了评价。赵承华[7]通过层次分析法对辽宁省区域农业竞争力进行了分析，并提出合理化建议。王伶[8]通过因子分析和聚类分析对湖北省各市农业竞争力进行了研究。李晓甜[9]等运用因子分析法，对甘肃省各地市农业竞争力进行综合评价与实证分析，得出了甘肃省农业竞争力的时空演变规律特征。 　　以上国内学者对于农业竞争力的研究从国家层面、省级层面给予了分析，并运用了因子分析等计量方法进行实证。但是，现在还缺乏对安徽省区域竞争力的研究与实证分析。本文利用安徽省16个地市统计数据对于其农业竞争力进行比较分析，以期对提升安徽农业竞争力提供参考。 　　2 方法与指标的选取 　　2.1 研究方法的选取 　　2.1.1 因子分析法 这是一种多变量化简技术。目的是分解原始变量，从中归纳出潜在的“类别”，相关性较强的指标归为一类，不同类间变量的相关性较低。每一类变量代表了一个“共同因子”，即一种内在结构，因子分析就是要寻找该结构。 　　2.1.2 聚类分析法 按照个体（记录）的特征将它们分类，使同一类别内的个体具有尽可能高的同质性，而类别之间则具有尽可能高的异质性。 　　2.2 指标的选取 本人在前人研究的基础上，遵循指标的科学性、精简性、可获取性和可测量性的原则，选用9大指标对安徽省区域农业竞争力进行分析：农业总产值（万元）、农业机械总动力（万kW）、有效灌溉面积（khm2）、农业人口（人）、化肥施用量（t）、地膜覆盖面积（hm2）、农药使用量（t）、农作物播种面积（hm2）、受灾面积（khm2）。 　　本文选取安徽省16个地市（合肥、淮北、亳州、宿州、蚌埠、阜阳、淮南、滁州、六安、马鞍山、芜湖、宣城、铜陵、池州、安庆、黄山）为样本。用于分析的数据来自于《2015年安徽省统计年鉴》。 　　3 安徽省区域农业竞争力综合评价实证分析 　　3.1 数据的适用性检验 通过SPSS21.0软件，采用KMO检验和Bartlett检验对样本的所有数据进行适用性检验，检验结果如表1所示： 　　根据表1，KMO检测结果为0.728，Bartlett检验概率为0，表明各指标间具有较强的相关性，适合进行因子分析。 　　3.2 提取公因子 采用主成分分析法，根据特征值大小与方差累积贡献率来提取公因子。如表2所示： 　　根据表2，前2个主成分特征值均1，且它们的累计方差贡献率达87.561%，说明这2个主成分包含原来9项指标87.561%的信息量，保留了较充分的原始信息，有较好的代表性，因此提取这2个公因子。 　　3.3 因子命名与解释 为了因子的可解释性，采用方差最大正交旋转法对初始载荷矩阵进行因子旋转，以寻求最佳解释方式。 　　根据表3，第一个公因子（F1）在农业总产值、农业机械总动力、有效灌溉面积、农业人口、化肥施用量、地膜覆盖面积、农作物播种面积上有较高的载荷，因此可以将其命名为农业