基於主成分分析法的農業資訊化評價研究

2023-01-25 23:18:05 字數 4532 閱讀 9477

摘要:以2023年中國31個省(市、區)農業資訊化相關資料為依據,建立了乙個包括3個一級指標、9個二級指標的評價指標體系,採用主成分分析法對我國農業資訊化水平進行研究。分析結果表明,評價結果與我國農業資訊化實際發展情況基本符合,主成分分析法作為構建農業資訊化水平評價模型的方法客觀有效。

從全國範圍來看,東部農業資訊化發展水平普遍較好,西部省份則發展相對落後,但重慶、陝西、寧夏等西部省份的農業資訊化也已經初具規模。

關鍵詞:農業資訊化;評價;主成分分析法

中圖分類號: s126 文獻標誌碼: a

文章編號:1002-1302(2015)03-0398-04

黨的十八大、十八屆三中全會以及2023年**農村工作會議對我國「三農」問題給予了高度關注,明確提出堅持走中國特色新型工業化、資訊化、城鎮化、農業現代化道路,為我國農業資訊化發展提出了更高的要求。推進農業資訊化是發展現代農業的現實選擇,是促進農民增收的有效途徑,是促進城鄉一體化發展的客觀要求。目前,我國農業資訊化建設正在由以資訊服務為主向農業生產、經營、管理、服務各領域並重轉變,由以**推動為主向**引導、需求拉動並重轉變,由以單項技術應用為主向綜合技術整合應用轉變[1-3]。

但是,農業資訊化行業發展的真實進度難以衡量,研究建立農業資訊化發展水平的指標體系和評價方法,科學客觀地測算我國農業資訊化發展水平,有助於把握現代農業發展規律,梳理跨越式發展思路,制定切實可行的發展戰略[4-5]。

美國經濟學家machlup等在知識產業理論基礎上提出了資訊經濟的測算方法,這是最早對資訊化水平測度進行的研究[6-7]。我國最早關於農業資訊化評價可見於原國家資訊產業部於2023年推出的國家資訊化指標框架,近年來,國內學者運用多種方法對農業資訊化水平的測度及影響因素等進行了研究[8-17]。主成分分析法是以統計資料為基礎,篩選、簡化指標體系典型的客觀賦權方法,對變數較多、指標間有相互相關性的問題特別適用,具有權重確定客觀、評價時不受各個評價指標間的相關性影響等特點[18]。

本研究選擇基於主成分分析法對農業資訊化水平進行評價,以解決指標的相關性問題。

本研究以國家統計局資料為依據,建立了包括3個一級指標、9個二級指標的評價指標體系,採用主成分分析法對我國農業資訊化水平進行研究,以期為我國**部門準確判斷和把握農業資訊化的實現程序,制定相關農業資訊化發展戰略提供科學依據。

1 農業資訊化評價指標體系構建

1.1 評價指標選取原則

農業資訊化工作是乙個複雜的系統工程,內容涵蓋廣,在指標選擇過程中不能僅對各種指標進行拼湊和堆砌,要充分考慮到農業資訊化的各方面。基於此農業資訊化水平評價指標體系設計應該遵循以下原則[19]:(1)全面性原則。

指標體系涵蓋廣,既能反映農業資訊化基礎支撐水平和農業資訊化應用水平,又能反映農業資訊化的效益水平。(2)可操作性原則。立足我國當前農業資訊化發展實際,強調評價指標資料的可獲得性。

(3)導向性原則。指標體系必須結合國家對農業資訊化的重大需求,以及農業資訊化發展的自身規律和趨勢,引導農業資訊化發展方向。(4)科學性原則。

指標體系的建立要有科學依據,指標選取應客觀和真實地反映農業資訊化的水平,要充分體現客觀性、公正性和科學性。(5)實用性原則。指標選擇能夠具體指導各級**部門開展農業資訊化工作,便於執行。

1.2 評價指標體系建立

評價指標體系建立關鍵在於指標的選取,只有指標選取得當,才能得到充分發揮評價的作用,否則評價不僅徒勞無益,甚至還會給農業資訊化建設造成負面影響。本研究借鑑相關學者的研究結果,通過規範化程式收集有關專家意見,從中提取一致資訊,在遵循評價指標體系原則的基礎上,構建了由農業資訊化基礎、農業資訊化應用、農業資訊化效益3個一級指標、9個二級指標構成的農業資訊化水平評價指標體系(表1)。

2 基於主成分分析法的農業資訊化評價

2.1 主成分法基本原理

利用主成分分析法可以把1組相關變數通過線性變換轉成另1組不相關的變數,並且能夠最大化的反映原來變數的資訊[20]。數學模型為:

2.3 適用性檢驗

在得到農業資訊化水平評價指標標準化資料之後,要進行適用性檢驗。常見的適用性檢驗方法有kmo 檢驗(kaiser-meyer-olkin)和巴特萊特球形檢驗(bartlett test of sphericity)。採用spss 17.

0對資料進行處理,處理結果見表5。由表5可知,kmo值為0.789,大於0.

5,說明該組指標資料可以作主成分分析。bartlett的球形度檢驗結果相伴概率為0,小於顯著性水平0.05,拒絕bartlett球形度檢驗的零假設,因此認為本研究資料適合用主成分法來進行分析。

我國31個省(市、區)的農業資訊化發展水平見表8。評價結果表明,北京、上海由於其本身政治、經濟、文化的優勢,在農業資訊化發展領域位列前茅;東部省份中除海南排名靠後之外,其他省農業資訊化發展水平均排在前列;中部各省份的水平雖然距東部有一定差距,但是發展也初具規模;西部省份除重慶、陝西、寧夏之外,農業資訊化發展水平均相對落後,與東部、中部地區有一定差距。

3 結論

在前人研究的基礎上,結合我國農業資訊化發展實際,以全面性、可操作性、導向性、科學性、實用性為原則,構建了衡量我國農業資訊化發展水平的評價指標體系,包括了農業信主成分分析法以統計資料為基礎,具有權重確定客觀、評價時不受各個評價指標間的相關性影響等特點,本研究選擇主成分分析法作為構建農業資訊化水平評價模型的方法,評價結果與中國農業資訊化實際發展情況基本符合,說明該評價方法客觀有效。

利用主成分分析法對中國31個省(市、區)的農業資訊化法發展情況進行評價研究,評價結果表明,從全國範圍來看,東部省份農業資訊化發展水平普遍較好,西部省份則發展相對落後,但重慶、陝西、寧夏等西部省份的農業資訊化也已經初具規模。   參考文獻:

[1]陳曉華. 農業資訊化概論[m]. 北京:中國農業出版社,2012.

[2]陳曉華. 抓住機遇迎接挑戰紮實推進資訊化與農業現代化全面融合[r]. 2013.

[3]李昌健. 我國農業資訊化建設重點、難點及路徑選擇[j]. 農業科技管理,2014,33(4):1-4.

[4]李昌健. 加強全國農業資訊中心體系建設的思考[j]. 農業科技管理,2014,33(3):1-4.

[5]李道亮. 我國農業資訊化面臨的新機遇與發展建議[j]. 山東農業科學,2013,45(10):125-128.

[6]machlup f. the production and distribution of knowledge in the united states[m]. princeton:

princeton university press,1962:33.

[7]porat m u. the information economy:definition and measurement[r].

washington d c:us department of commerce,office of telecommunications,1977:47.

[8]hu j,yan y,lu j p,et al. a study on the informatization evaluation index system of manufacturing enterprises and evaluation standard[j]. modular machine tool & automatic manufacturing technique,2005,12:

97-99.

[9]rezaei-moghaddam j k,karami e. a multiple criteria evaluation of sustainable agricultural development models using ahp[j]. environ dev sustain,2008,10:

407-426.

[10]tsitsika e v,mar**elias c d. fishing capacity and capacity utilization of purse seiners using data envelopment analysis[j]. fishing science,2008,74:

730-735.

[11]chen g h,chen y t. the research progress & development trend of comprehensive evaluation methods[c]. proceedings of 2002 international conference on management science & engineering.

harbin,2002:462-470.

[12]劉瑋,李燕凌,胡揚名. 縣域農業資訊化發展水平評價[j]. 江蘇農業科學,2014,42(5):399-403.

[13]劉世洪,許世衛. 中國農村資訊化測評方法研究[j]. 中國農業科學,2008,41(4):1012-1022.

[14]黃婷婷,[hj1.9mm]李德華. 我國農業資訊化水平的測度及影響因素分析[j]. 情報科學,2008,26(4):565-571.

[15]高雅,甘國輝. 農業資訊化評價指標體系初步研究[j]. 農業網路資訊,2009(8):9-13,17.

[16]李思. 基於dea及超效率dea模型的農業資訊化評價研究[j]. 湖北農業科學,2011,50(6):1292-1294.

[17]張喜才,秦向陽,張興校. 北京市農村資訊化評價指標體系研究[j]. 北京農業職業學院學報,2008,22(1):42-46.

[18]袁志發,周靜芋. 多元統計分析[m]. 北京:科學出版社,2002.

基於主成分分析的企業資訊化評價模型的研究

隨著計算機技術 自動化技術 網路通訊技術 電子技術和資料庫技術的快速發展,以及現代化通訊技術的廣泛運用,資訊科技已經進人國民經濟的各個領域,成為推動國民經濟發展的重要動力。國家的 十五規劃 中明確指出 以資訊化帶動工業化,發揮後發優勢,實現社會生產了的跨越發展。以資訊化帶動工業化,以工業化促進資訊化...

基於主成分分析法的遼寧省經濟發展研究

作者 胡驍騎 西部論叢 2019年第08期 摘要 本文基於主成分分析方法對遼寧省14個地級市的7個具有代表性的經濟指標進行分析,以90.3 的貢獻率由2個新指標代替原來的7個指標,有效地達到了降維又不遺漏重要資訊的目的,同時對綜合主成分得分進行排序,得到綜合評價.關鍵詞 主成分分析經濟發展遼寧 一引...

主成分分析法視角下高校學科競賽開展狀況評價

作者 龔雲飛,陳玲玲 現代職業教育 高職高專 2018年第01期 摘要 利用主成分分析法,確定參賽人數 課程培訓 指導教師 傳播力度和獎賞制度5 個評價指標,對選取的 全國大學生周培源力學競賽 全國大學生數學建模競賽 全國大學生生命科學競賽 美國國際大學生數學建模競賽 和 中國 網際網路 大學生創新...