基于主成分分析法的福建省各地市休闲农业发展力评价

　　摘 要：【目的/意义】休闲农业是农业农村高质量发展的新动能，对福建省各地市休闲农业的发展力进行评价，可为福建省各地市未来的休闲农业高质量发展提供方向指引和对策建议。【方法/过程】运用主成分分析法就福建省9地市2017年休闲农业情况进行分析，探讨休闲农业对社会效益和农业促进两方面的作用，并提出相应的对策建议。【结果/结论】结果显示：福建省休闲农业发展较好的城市包括福州、泉州、厦门、漳州和莆田，其应着重发展特色休闲农业，培育休闲农业品牌，充分整合休闲农业资源优势，推动休闲农业带发展;休闲农业发展相对落后的城市包括三明、龙岩、南平、宁德，其应加强建设休闲农业配套设施，利用其他产业优势来支撑休闲农业发展。

　　关键词：福建省;休闲农业;主成分分析

　　隨着我国经济由高速发展转向高质量发展，提高供给侧质量成为各行业的核心工作。其中，提升休闲农业发展质量是农业供给侧结构性改革的重要内容，也是农业农村经济发展的新动能。党和政府高度重视休闲农业发展。2015年，原农业部等11部委联合发布的《关于积极开发农业多种功能大力促进休闲农业发展的通知》提出，“要开发农业的多种功能，大力促进休闲农业发展，着力推进农村一二三产业融合”。2018年中央一号文件再次提出要大力发展休闲农业，实施休闲农业精品工程，促进乡村振兴。

　　休闲农业是农村一、二、三产业融合发展的新型业态，是优化农村产业结构、增加农民收入、促进城乡统筹发展的重要举措。改革开放以来，我国休闲农业不断发展进步，最近几年休闲农业更是呈现加速发展态势。2017年，全国休闲农业各类经营主体达到33万家，比上年增加3万家，营业收入近5550亿元[1]。未来10年，我国将迎来休闲消费黄金时期，休闲农业预计可实现20%～30%的年均增长。在全国休闲农业发展如火如荼之际，福建省休闲农业发展也呈井喷态势。截至2016年底，福建省具有一定规模的休闲农业经营主体达2900多家，全年接待游客近8200万人次，营业收入达120亿元，吸纳农民直接就业13.5万人[2]。2017年，福建省已建立休闲农业示范县30个、美丽乡村268个，休闲农业营业收入增长30%以上。

　　福建森林覆盖率全国第一，拥有众多岛屿海湾和漫长的海岸线，内陆地形、植被种类多样，极具发展休闲农业的自然禀赋优势。福建省委、省政府十分重视休闲农业的发展，其在《关于实施乡村振兴战略的实施意见》中也提出要构建休闲农业精品体系。但是，相较其他休闲农业发展态势良好的省份，如浙江、四川等，福建省休闲农业发展仍处于粗放阶段，整体发展质量不高，发展成效不够明显，区域发展不平衡。因此，分析评估福建省休闲农业发展水平和地区差异，对促进福建省各地市有针对地采取政策措施，推进休闲农业发展意义重大。

　　1 文献综述

　　休闲农业起源于20世纪60年代的欧洲地区，目前国外休闲农业研究已经较为成熟。国外学者对休闲农业产生动机、动力等深层次问题都进行了较为全面系统的研究，形成了一批有价值的成果。Sonnino[3]通过对罗马尼亚的研究分析认为，技术创新和资金支持是休闲农业可持续发展的主要动力。Tosun[4]在对欧盟休闲农业相关政策进行梳理研究后认为，欧盟的服务政策和共同的交通与运输政策有利于休闲农业发展。

　　相比之下，我国20世纪90年代才开始休闲农业的发展和研究，起步较晚，目前均处于初级阶段，相对国外而言研究没有那么深入，主要集中在对休闲农业发展水平、发展潜力评价指标体系构建上。肖靖[5]通过对比中国和澳大利亚休闲农业的发展水平，总结了澳大利亚的休闲农业发展经验，提出了提高中国休闲农业发展水平的建议。罗绚丽[6]以长株潭地区为例，对其休闲农业发展潜力进行分析，认为长株潭地区休闲农业发展将会稳定向前。胡雪瑛[7]对陕西省休闲农业发展水平进行模糊打分，认为政府应该在环境保护和基础设施建设上加强工作，以促进陕西省休闲农业整体化发展。

　　虽然国内学者休闲农业研究起步较晚，但是研究发展速度快，研究内容广。而就研究方法而言，国内休闲农业研究学者还较少开展实证分析，大多是进行实地调研和理论分析。基于此，本文研究特色如下：一是在研究视角上有所拓宽，分析比较了福建省不同地级市之间休闲农业的发展水平，从地区差异的角度提出发展休闲农业的建议;二是在技术层面上，选取表征9个地级市休闲农业发展水平的若干指标，通过主成分分析法，用原来变量中少数几个指标的线性组合来解释原始变量，以找出影响福建省不同地市休闲农业发展水平的关键因素，便于提出针对性更强的对策建议。

　　2 实证分析

　　2.1 数据选取与模型设定

　　根据福建省福州、厦门、泉州、莆田、三明、龙岩、宁德、南平、漳州9个地级市2017年國民经济和社会发展统计公报、各市统计局，以及各市政协会议有关报道资料，选取6个指标对它们休闲农业发展水平进行综合评价。如表1所示，这6个指标分别从休闲农业生产水平、规模效益，对缩小城乡差距和对农业、社会效益、农民生活水平促进作用这6个角度反映其休闲农业发展状况。

　　本文选用主成分分析法(Principal Component Analysis，PCA)对福建省9个地级市休闲农业发展水平进行评价分析。主成分分析法是将多个变量通过线性变换来选出较少个数重要变量的一种多元统计方法。研究利用SPSS 24.0平台进行主成分分析，对主成分分析适用性检验、主成分提取、主成分得分排序方面进行重点分析。

　　2.2 主成分分析适用性检验

　　只有当变量间存在较高程度相关性时，才适合进行主成分分析。也就是说，如果变量间存在信息冗余，可以通过降维来将问题简化。当变量间相关性很低时，就没有必要进行主成分分析。本文采用KaiserMeyerOlkin(KMO)统计量和Bartlett球型度检验进行多变量间相关性检验。Kaiser给出的标准是：KMO≥0.9，表示非常适合降维分析;0.8≤KMO<0.9，表示比较适合;0.7≤KMO<0.8，表示一般适合;0.6≤KMO<0.7，表示不太适合;KMO<0.5，表示不适合[8]。

　　SPSS 24.0得到的运行结果如表2所示，其中KMO检验值为0.708，处于0.7～0.8，所以认为适合做降维分析。Bartlett球型度检验概率值为0.028，小于显著性水平0.05，拒绝Bartlett球度检验的零假设，因此有必要进行主成分分析。

　　2.3 主成分提取

　　通过软件运行的主成分特征值和方差贡献率如表3所示，特征值大于1的因子有2个，贡献率分别为60.495%、18.454%，其对应的累积方差贡献率为78.948%。

　　同时，如图1所示，碎石图是作为将主成分按

　　照其方差从大到小排列，以各主成分序号为横轴，以各主成分方差作为纵轴而绘制成的曲线。碎石图“肘部”位于第2个主成分位置，表明从第2个主成分开始，特征值变化趋势趋于平稳。因此，特征值贡献率和碎石图都表明选取前两个主成分比较合适。所以，将原来的6个指标转化为2个新指标，记为F1、F2，这就起到了降维的作用。

　　通过SPSS 24.0软件平台，得到了主成分矩阵，如表4所示。根据该成分矩阵可以得出以下信息：在主成分F1中，休闲农业人均年收入、休闲农业经营主体个数、城乡居民人均收入比、农村居民可支配收入和人均地区生产总值的载荷系数比较高;在F2中，人均农林牧渔产值的载荷系数比较高。所以，主成分F1是休闲农业人均年收入、休闲农业经营主体个数、城乡居民人均收入比、农村居民可支配收入和人均地区生产总值这5个指标的综合反映，主要说明的是休闲农业的社会效益，因此将F1称为社会效益因子。主成分F2是人均农林牧渔产值这个指标的主要反映，说明的是休闲农业对农业产值产量的促进作用，因此将F2称为农业促进因子。

　　2.4 计算主成分得分

　　主成分是原来6个指标的线性组合，其中，各指标的权数为对应的主成分特征向量，它表示各个单项的指标对主成分的影响程度，并且决定了该主

　　3 主成分分析结果与讨论

　　根据公式(1)和公式(2)，计算出福建省9个地级市2017年休闲农业发展水平得分并进行排序，得到表5。从表5可以看出，福建省休闲农业处于上等水平的是福州、泉州、厦门。福州休闲农业发展步入快车道，其F1和F2得分都处于省内领先水平，表明福州休闲农业对社会效益及农业生产推动作用都比较好。福州近年开发的休闲农业项目规模较大，截至2017年12月，全市休闲农业项目数达526家，总投资规模接近235亿元，年游客量接近1080万人次;有全国休闲农业示范点5家，省级休闲农业点37家，都排名全省第一[10]。福州休闲农业更是初步形成了“依山、泮水、沿江、滨海”四大都市休闲农业聚集带。泉州近年来高度重视休闲农业发展。其F1、F2得分在省内均名列前茅，说明泉州休闲农业在促进农业生产和提升农民收入水平、就业率等社会效益方面的作用都比较明显。截至2017年年底，泉州拥有各类休闲农业点272个，实现利润总额2.62亿元。

　　休闲农业已然成为其农民创收、农业功能拓展的新途径。厦门F1得分较高而F2得分处于较低水平，说明厦门休闲农业对于促进就业、缩小城乡差距等社会效益的提升作用效果比较好，但是在对于农业推动方面作用力不强。厦门休闲农业发展模式主要是田园农业模式、村落乡镇模式、休闲度假模式和回归自然模式，其发展已进入扩展期。但是由于其耕地面积狭小，在促进农业产量提升方面显得带动力不足，因此要积极开发其他休闲农业项目，深入挖掘文化内涵，提高知名度，以吸引更多游客，提升其对农业产值的拉动作用。

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文章名称： 基于主成分分析法的福建省各地市休闲农业发展力评价

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