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基于主成分分析的农业产业化与金融支持相关性研究 【摘要】 农业产业化是发展现代农业的主要方式和根本出路。本文以西安市为例，在分析农业产业化发展水平影响因素的基础上，运用SPSS17.0软件和主成分分析法，计算西安市20002012年各年农业产业化发展水平的综合得分，揭示其发展的阶段特征，然后对农业产业化水平和金融支农水平作线性回归分析，得出二者存在较强的线性正相关关系，最后提出了增强西安农业产业化金融支持对策和建议。 【关键词】 农业产业化 主成分分析 金融支持 一、引言 十八大明确提出：“加快发展现代农业，增强农业综合生产能力，确保国家粮食安全和重要农产品有效供给。”发展现代农业客观上要求农业生产必须改变小规模生产和分散经营格局，通过实施农业产业化，可以有效推进农业增长方式的新转变。新时期，做好金融支持，扶持农业产业化，应当是我国农业发展的重要方向。 近年来，西安市委、市政府逐渐明确了农业在国民经济中的重要地位，积极调整农业产业结构，围绕农业“服务城市、富裕农民”的目标，继续扩大对农业的金融支持力度，并以发展农业产业化龙头企业为突破口，大力推进农业产业化的发展。本文通过对西安市农业产业化发展情况的实际调查和相关文献查阅，将从实证的角度来分析西安市农业产业化发展水平与金融支持之间的关系。 二、农业产业化水平评价 1、评价指标选取及说明 关于农业产业化水平评价指标的研究，诸如张国强、周洁红、徐冯璐等人分别就农业现代化水平、农业产业化经营规模、产业化经营结构、农业产业市场化、市场竞争力和产业化效益等指标进行了研究。程文兵在前者研究的基础上，从农业现代化程度、农业生产效率、农业市场化以及生产经营结构和规模等五个方面，采用截面数据进行实证研究。通过查阅相关的文献资料根据数据的可获得性和评价指标的代表性，我们进一步调整相关度量指标（见表1），然后基于时间序列数据进行实证分析，研究西安市农业产业化水平发展情况。结果显示，自2000年以来，西安市农业产业化水平逐渐提高。 2、数据来源及说明 进行农业产业化水平指标评估的数据来源于西安市历年统计年鉴，并经整理计算得到。需要说明的是，考虑到农业户口居民并非都从事农业生产活动，故本文研究时采用农业从业人口。统计年鉴中关于机械总动力数据包括农林牧渔及服务业，由于不能剔除林牧渔业的机械总动力，此处X1数值比理论上偏大，但其对实证结果影响有限，可以忽略。 3、实证分析 因子分析可将相关比较密切的几个变量归在同一类中，使每一类变量就成为一个因子，以较少的几个因子反映原始资料的大部分信息。鉴于农业产业化水平评价指标变量较多，本文利用因子分析法找出文中9个变量中隐藏的具有代表性的因子，将相同本质的变量归入一个因子，以此减少变量的数目。再利用SPSS17.0统计软件找出主因子时选用主成分分析法。 （1）因子分析前提条件检验。利用统计软件SPSS17.0，我们对以上指标数据进行因子分析的适用性前提条件验证。结果显示KMO值为0.792。当KMO值越大时，表示变量间的共同因素越多，越适合进行因子分析。据专家Kaiser（1974）的观点，当KMO的值小于0.5时，较不宜进行因子分析。另外，Bartletts球形检验的值为211.229，自由度36，达到显著。相伴概率远小于0.05，代表母群体的相关矩阵间有共同因素存在。综上，指标数据适合进行因子分析。 （2）确定主因子。利用主成分分析法，采用特征值大于1准则提取因子变量，得出各主成分所解释的原始变量方差（见表2）。由于前两个因子共同解释了原始变量92.603%的信息，故提取前两个因子作为主因子，使得原有信息仅少部分丢失同时又能够简化分析。前两个因子的特征根分别为7.248、1.086，其后的因子特征值均小于1，故舍去。 （3）解释因子变量。为了进一步确定主因子的解释能力，对提取的两个主因子建立原始因子载荷矩阵，用方差极大化法对因子旋转得旋转成分矩阵（见表3）。根据结果可知，主因子F1在X1X8上的载荷值很大，这些变量是解释农业生产现代化水平、农业生产效率和经营规模的主要指标，因此F1是解释产业现代化的主因子。F2在X9上的载荷值很大，此变量是产业结构的主要指标，因此F2是解释产业结构优化的主因子。 三、农业产业化水平与金融支持关系检验 根据上述西安市农业产业化水平实证结果拟与金融支持之间进行线性回归拟合，认为西安市农业产业化水平（F）是金融支持（X）的一元线性函数，线性回归模型为：F=B0+B1X+U。其中B0、B1为待估参数，U为随机干扰项，X为西安市农民人均贷款余额，X=农业贷款总额/农业人口。 关于西安市农民人均贷款额（X），本文在考虑到数据的可获得性基础上利用已获得陕西省农民人均贷款额（L）做X=a*L运算得到数据X。其中人均贷款额（L）20002010年数据来源于张钰陕西省农业贷款对农民收入增长的影响研究一文中的表4-2，20112012年数据来源于网络资料搜集整理，a=西安市农民人均纯收入/陕西省农民人均纯收入。 回归结果显示，模型的t统计值均通过了显著性检验，表明两者之间具有显著的线性相关关系。D.W=1.69，表明该回归模型不存在一阶自相关。s.e=0.16，表明回归标准差较小，拟合程度较好。判定系数R2=0.97，说明样本回归方程拟合程度较高。回归系数为0.000113，说明人均农业贷款和农业产业化发展正相关。 从表5可以看出，随着金融支持的力度显著增大，西安市的农业产业化水平也快速上升。特别2009年以来西安市村镇银行、小额贷款公司迅速发展，为农业注入了大量资金，使得在金融强力的支持下，农业产业化水平出现了迅速的提升。回归结果也证实了金融支农力度对西安市农业产业化水平发展具有正向促进的关系，即西安市农民人均贷款每提高1个单位，西安市农业产业化水平将提升0.000113个单位。从实际调查结果来看，西安市在20002012年期间发展城郊型农业、都市型农业和生态型农业的进程中，逐步推进了农业产业化的发展。农业产业化水平（F综合得分）也呈现出阶段性特征，且不断变大。因此，西安市要继续坚持扩大对农业的金融支持力度，不断提高农业产业化水平。 四、政策建议 从实证结果来看，近年来西安市农业产业化的发展取得了可喜的成绩。若要进一步提高农业产业化水平，则需做好以下几个方面的工作。 1、加大社会固定资产向农业产业领域的投资 政府应当继续为农业的现代化提供支持，如鼓励农民进行农业机械化生产，在农户购买农机时给予经济补贴，对向农村提供农机的工业企业给予多样化税收优惠等措施；加强农业基础设施建设，如对农业灌溉的水利设施建设；加大对农村的发展资金支持力度。 2、进一步扩大金融支农力度 首先，农业主体要想方设法提高自身信用水平，促使商业金融机构主动放贷。其中培育出更具市场竞争力、信用良好的农业产业化龙头企业是一个主要的途径。通过“龙头企业+合作组织+农户”的模式，让龙头企业作为融资主体（或为担保人）来为加入合作体系的个体农户注入农业生产所需资金。其次，政府也可以作为第三方独立机构建立农业企业信用记录簿，其他金融机构可以以此作为参考决定对农业企业是否授信。当然，政府也可以扮演第三方担保人的角色，加大农业企业的信用额。在此，政府需要做好监督和信用普及，让更多的小微农业企业珍惜信用，明白信用的重要性。 3、引导资金流向农业领域 首先，加强对农业金融机构资金流向的监督，最大限度地保证其资金流向农业领域。其次，应当降低农业金融机构（主要涉及到农业发展银行、农业银行以及农村信用合作社）存款准备金率，使得这些机构拥有更多可发放贷款的资金。再次，加大科技支农的力度。西安市可以依托丰富的教育和人力资源参与农业生产，通过科技兴农，提高农业产品的市场竞争力，从而吸引资本市场对农业领域的投资。最后，在规范农村的民间资本时，应因地制宜引导民间资本参与农业、农村的建设。 （注：本文受西安市科学技术局软科学研究项目“城乡一体化发展问题研究西安市农业产业化龙头企业融资问题研究”的资助。项目编号：SF1233-3。） 【参考文献】 曾立平、周红岩：金融支持农业产业化发展的调查与思考J.西安金融，2007（10）. 徐冯璐：农业产业化与金融支持相关度的定量分析J.湖南农业大