基于因子分析法分析宁夏农村信息化的发展_赵晖
基于因子分析法分析宁夏农村信息化的发展
赵晖1
,温学飞
2＊
,赫晓辉1,王政峰1,安钰2
(1.宁夏农村科技发展中心,宁夏银川750001;2.宁夏农林科学院荒漠化治理研究所,宁夏银川750002)
摘要 农村信息化在增加农民收入、促进农业产业化和现代化方面发挥越来越重要的作用。应用因子分析法,从众多的因素中选择最能体现农村信息化的因素,提取了3个主成分,各主成分方差贡献率分别为71.4389%、13.9249%、7.8653%,累积贡献率达93.2291%,它们代表了农村信息化绝大多数的信息。关键词 农村信息化;因子分析;宁夏中图分类号 F 303.3 文献标识码 A 文章编号 0517-6611(2010)13-06995-02A n a l y s i s o nt h e D e v e l o p m e n t o f N i n g x i a R u r a l I n f o r m a t i o nB a s e do n F a c t o r A n a l y s i s Z H A OH u i e t a l (R u r a l S c i e n c e a n d T e c h n o l o g y C e n t e r o f N i n g x i a ,Y i n c h u a n ,N i n g x i a 750001)A b s t r a c t R u r a l i n f o r m a t i o n p l a y e d m o r e a n d m o r e i m p o r t a n t r o l e i n e n h a n c i n g p e a s a n t s 'i n c o m e ,p r o m o t i n g a g r i c u l t u r a l i n d u s t r i a l i z a t i o n a n d m o d e r n i z a t i o n .F a c t o r s w h i c h b e s t e m b o d i e s t h e i n f o r m a t i o n o f r u r a l w e r e c h o s e f r o mm a n y f a c t o r s b y f a c t o r a n a l y s i s .T h r e e p r i n c i p a l c o m p o -n e n t w e r e e x t r a c t e d ,t h e v a r i a n c e c o n t r i b u t i o n o f e v e r y p r i n c i p a l c o m p o n e n t w e r e 71.4389%,13.9249%,7.8653%,a n d c u m u l a t i v e c o n -t r i b u t i o n w a s 93.2291%m o r e t h a n 85%,w h i c hr e f l e c t t h e m o s t r u r a l i n f o r m a t i o n .K e y w o r d s R u r a l i n f o r m a t i o n ;F a c t o r a n a l y s i s ;N i n g x i a
基金项目 国家科技支撑课题(2007B A D 33B 07)。作者简介 赵晖(1964-),男,宁夏青铜峡人,副研究员,从事农业科技
信息研究和管理。＊通讯作者,E -m a i l :w e n x u e f e i 1973@126.c o m 。
收稿日期 2010-01-25
农村信息化建设必须有以农为本的意识,高度重视农民对信息的需求、对信息技术的接受能力,同时要发挥农民的
主动性和积极性[1]
。农村信息化可提升农村现代化水平,推动农村经济发展和社会进步。农村信息化是建设全面小康社会与构建和谐社会的重要内容,是加速科技成果转化的重要途径,是增强基层科技服务能力的重要突破口,在增加农民收入、促进农业产业化和现代化方面发挥越来越重要的作用[2]
。但由于农村信息化涉及内容较多,笔者从众多的因素中选择最能体现农村信息化的因素,提出农村信息化建设的重要内容。
1 数据来源 对宁夏全区1998～2006年农村信息化现状进行统计,
农村信息主要来源于报纸、图书、电视、信件、移动电话、互联网、固定电话等,农民人均纯收入数据来源于《宁夏统计年鉴
1999-2007》。由于信息来源所涉及内容有一定的差异,农民生活质量也具有一定的差异性,因此通过信息来源状况进行调查分析,来了解农村信息化状况对农民生活质量的影响情况。设定以下分析因子:X 1,百人每天报纸;X 2,每人每年拥有图书;X 3,百户电视;X 4,邮件;X 5,报刊期发数;X 6,移动电话;X 7,互联网;X 8,固定电话。宁夏地区1998～2006年农村信息化现状与农民生活质量状况统计见表1。2 因子分析
因子分析法(F a c t o r A n a l y s i s )是通过研究众多变量之间的内部依赖关系,把一些具有错综复杂关系的变量归结为少
表1 农村信息来源基本现状与农民生活质量状况统计
T a b l e 1 S t a t i s t i c s o f t h e b a s i c s i t u a t i o n o f r u r a l i n f o r m a t i o n s o u r c e a n d p e a s a n t s 'l i v i n g q u a l i t y
年度Y e a r 百人每天报纸∥份N e w s p a p e r p e r d a y p e r 100p e r s o n s
每人每年拥有图书∥本O w n e d b o o k p e r y e a r p e r c a p i t a
百户电视∥台T Vs e t p e r 100h o u s e h o l d s
邮件万件M a i l
报刊期发数∥万份N u m b e r o f p e r i o d i c a l
移动电话∥部
M o b i l e t e l e p h o n e
互联网∥户I n t e r n e t 固定电话∥万户T e l e p h o n e 19982.4
4.3
96.38
1714.952.349900124043.419992.63.799.431780.548.3107600346953.320003.03.3101.502021.061.72044003442370.020013.34.8105.672631.048.541732185310113.120023.72.1109.773052.045.0736770174511158.120033.62.8112.662642.042.81235426222275223.920043.72.6118.672093.743.31586026320813278.220054.53.1115.203018.461.41810830590992320.02006
4.5
3.0
118.87
3304.8
41.8
2185600
291198
362.4
数几个综合因子的一种多变量统计分析方法[3]。用少数几个抽象变量即因子来反映原来众多的观测变量所代表的主要信息,并解释这些观测变量之间的相互依存关系。因子分
析可以浓缩数据,找出数据的基本结构,将原始观测变量的
信息转化为少数几个因子的因子值;同时,用这些因子值还可以代替原来的观测变量进行其他的统计分析
[4]
。这是在
综合评价中应用较为广泛和成熟的方法。运用这种研究技术,笔者可以方便地找出影响农村信息化的主要因素是哪些,以及它们的影响力(权重),运用这种研究技术,笔者还可以为信息化建设作前期分析。
2.1 因子分析模型 因子分析法是从研究变量内部相关的依赖关系出发,它的基本思想是将观测变量进行分类,将相
安徽农业科学,J o u r n a l o f A n h u i A g r i .S c i .2010,38(13):6995-6996,6999责任编辑 李菲菲 责任校对 傅真治
关性较高,即联系比较紧密的分在同一类中,而不同类变量之间的相关性则较低,那么每一类变量实际上就代表了一个基本结构,即公共因子。对于所研究的问题就是试图用最少个数的不可测的所谓公共因子的线性函数与特殊因子之和来描述原来观测的每一分量。
因子分析模型描述如下
[5]
:①X =(x 1,x 2,…,x p
)是可观测随机向量,均值向量E (X )=0,协方差阵C o v (X )=∑,且
协方差阵∑与相关矩阵R 相等(只要将变量标准化即可实现)。②F =(F 1,F 2,…,F m )(m
x 1=a 11F 1+a 12F 2+…+a 1m F m +e 1x 2=a 21F 1+a 22F 2+…+a 2m F m +e 2
x p =a p 1F 1+a p 2F 2+…+a p m F m +e p
称为因子分析模型,由于该模型是针对变量进行的,各因子又是正交的,所以也称为R 型正交因子模型。
2.2 因子之间相关性 从表2中可以看出,百人每天报纸与报刊期发数呈极显著正相关,与邮件、固定电话呈显著正相关。每人每年拥有图书与固定电话呈极显著正相关,与百户电视、移动电话、互联网呈极显著负相关。百户电视与固定电话呈极显著正相关,与移动电话、互联网呈极显著负相关。邮件与报刊期发数呈显著负相关。移动电话与固定电话呈极显著正相关,与互联网呈极显著负相关。互联网与固
表2 农村信息化因子之间相关矩阵
T a b l e 2 T h e c o r r e l a t i o n m a t r i x a m o n g t h e r u r a l i n f o r m a t i o n f a c t o r s
变量V a r i a b l e X 1
X 2
X 3
X 4
X 5
X 6
X 7
X 1X 2-0.5313X 3-0.1251-0.8574
＊＊
X 40.6949＊-0.1853-0.5783＊
X 50.9241＊＊
0.44860.0187-0.6793＊
X 6-0.5334-0.9539＊＊
-0.8744＊＊
-0.21880.4491X 7-0.5177-0.9321
＊＊-0.8367
＊＊
-0.21340.5004-0.9717＊＊X 8
0.5592
＊0.9560
＊＊
0.8656
＊＊
0.1899
-0.4745
0.9993
0.9733
＊＊
注:表中“＊、＊＊”分别表示相关显著、极显著。
N o t e :＊,＊＊s t a n d f o r s i g n i f i c a n t c o r r e l a t i o n a n d e x t r e m e l y s i g n i f i c a n t c o r r e l a t i o n r e s p e c t i v e l y .
定电话呈极显著正相关。
2.3 特征值和特征向量 计算特征值的贡献率和累积贡献率(K M O )=0.73,并根据累积贡献率≥85%的原则取得主成分
[6]
(表3)。共提取了3个主成分,各主成分方差贡献率分
别为71.4389%、13.9249%、7.8653%,累积贡献率达
93.2291%,超过85%,它们已代表了农村信息化绝大部分的信息
[7]
。
表3 相关矩阵的特征值
T a b l e 3 E i g e n v a l u e o f c o r r e l a t i o n m a t r i x
因子编号F a c t o r N o .特征值E i g e n v a l u e 百分率∥%P e r c e n t a g e 累计百分率∥%C u m u l a t i v e p e r c e n t a g e
15.715171.438971.438921.114013.924985.363830.62927.865393.229140.42345.292498.521550.07590.948399.469860.04040.505399.975170.00200.024799.99988
0.0002
100
2.4 因子载荷分析 由表4可知,公共因子1中主要由百人每天报纸(0.9621)、固定电话(0.9341)、移动电话(0.9210)决定;公共因子2主要由报刊期发数(0.9812)决
定;公共因子3主要由每人每年拥有图书(0.9287)决定。从3个公共因子的决定因素可以看出,宁夏在2007年以前,农
村信息来源主要由报纸、固定电话、移动电话和图书获得。
表4 因子载荷矩阵T a b l e 4 F a c t o r l o a d i n g m a t r i x
变量V a r i a b l e
公共因子1
C o m m o n f a c t o r 1公共因子2
C o m m o n f a c t o r 2
公共因子3C o m m o n f a c t o r 3
X 10.9621-0.0282-0.2319X 2-0.31130.13570.9287X 30.8652-0.2647-0.3659X 40.8323-0.1677-0.0643X 5-0.10430.98120.1209X 60.9210-0.1616-0.2715X 70.88700.2408-0.2795X 8
0.9341-0.1478-0.2637方差贡献4.98211.18621.2903累计贡献
60.117274.4306
90.0000
2.5 综合评价 在因子分析法中,根据各指标间的相关关系或各项指标值的变异程度确定的权重,具有客观性,且权重等于方差百分比。将每个公共因子得分与对应的权重进
行线性加权求和,即可得出某一年的综合评价值(F )[3,5]
。公式表示如下:
F =4.9821Y 1+1.1862Y 2+1.2903Y 3
从表5可以看出,农村信息化总体最好的为2005年,其次为2006年,最差的为1999年。采用因子分析法,在众多因素中找出各个变量最佳的子集合,从子集合所包含的信息描述多变量的系统结果及各个因子对系统的影响。抓住主要
(下转第6999页)
6996
安徽农业科学 2010年
组,此时y ＊
3为一个E S S ,在这种情况下,农信社应该根据参加联保小组的农户比例是否达到要求而制定相应措施。如果农民比例不达标,农信社应该改变各因子的值以提高参加联保小组农户的人数。
(3)当U 2
>R (1+r )
2P
,此时加入联保小组的收益比不加入的更低,由进化稳定策略的性质可知,y ＊
1=0为E S S ,也就是说,由于得不偿失,所有农户均不会参加联保小组,参加联保小组对农户并没有益处。此时,为了鼓励农户参加联保团体,农信社必须降低贷款利率或者调整农户对失败者所负的连带责任,使连带责任能在他们的承受范围之内。当然,此时,农户也可以通过减小贷款额度或者提高项目成功率,即降低项目风险来使联保贷款模式有效地运行下去。
2 结论与讨论
由以上分析可知,农户需要为组员承担的连带责任与贷款本金或贷款额度呈正相关,与项目成功率呈负相关,只有使连带责任在农户所承受的一定范围内,农户才会考虑参与联保贷款,这个范围可以通过调整贷款本金和贷款额度以及项目成功率来实现。因此,对于农村联保贷款的低效率问题以及农户“建组难”的问题,除了建组规模适当以外,还应该注意银行利率、贷款本金和连带责任之间的关系。所以,为了解决农户联保贷款增长率不乐观的问题,农信社需要制定合理的贷款利率和连带责任来提高农户参加联保贷款的比例。
该研究在构建进化博弈模型时,尽管假设农户承担的连带责任是一样的,但实际上,相同的贷款利率和连带责任可能会增加逆向选择风险[5]
,因此应该根据用户的贷款额
度和项目风险具体制定农户承担的连带责任。此外,该研究没有考虑道德因素的影响,即博弈模型中没有涉及还款率的问题。在很多农村信用社中,拖欠和赖账问题比较严重,这种呆账和坏账致使农村信用社产生一定数量的不良资产,这不利于农村信用社的再发展,农信社或者当地政府应该对农户加强思想道德教育,抑制道德风险的发生。
总而言之,该文所做的分析对农村信用社制定合理的政策发放贷款具有一定指导作用,对农户投资也有一定参考价值。农信社可据此不断调整各因素的值、调整农户参加联保小组的人数,从整体上消除农村联保贷款的瓶颈,促进小额贷款的快速、有效发展,从而造福广大农村。参考文献
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(上接第6996页)
表5 3个主要因子得分及综合得分
T a b l e 5 F a c t o r s c o r e s a n d c o m p r e h e n s i v e s c o r e s o f t h r e e m a i n f a c t o r s 年份Y e a r Y (i ,1)Y (i ,2)Y (i ,3)综合得分
C o m p r e h e n s i v e s c o r e s
排名O r d e r i n g
1998-1.2005
0.2553
0.8456-4.58710081999-1.2729-0.2207
0.0943
-6.4818309
2000-0.94351.4771-0.4589-3.540590720010.1408-0.40952.16893.01426232002-0.2325-0.5368-1.3166-3.493900620030.1368-0.8349-0.5131-0.970860520040.2472-0.6035-1.1196-0.928920420051.6435
1.9868
-0.034410.50044012006
1.4812-1.1138
0.3337
6.488870
2
矛盾,把握主要矛盾的主要方面,舍弃次要因素,以简化系统的结构,认识系统的内核。3 农村信息化发展方向
目前,宁夏农业信息服务手段主要是通过广播、电视、报纸、农业信息宣传资料、农村黑板报等传统媒体传递给农民,而现实中的市场需求变化莫测,新技术、新产品、新品种层出
不穷,广大农民往往由于缺乏科学知识和及时的信息而陷入被动
[10]
。近年来,随着国家对“三农”问题的重视,各地农村
经济形势逐年趋好,农村基础设施建设也取得了明显的改善。同时,农村经济信息、文化教育信息越来越为富裕起来
的农民所看重,互联网因其信息量大、更新速度快的特点亦逐渐被越来越多的农民所认同,他们意识到了信息资源的重要性,上网查询、发布信息已成了他们开展业务、丰富生活的重要渠道,因此他们对先进的宽带网络需求日益迫切[11]
。而目前宁夏农民使用宽带业务的总体占比还相当低,还未达到城市该项业务消费的1/5。这与当前农村市场作为我国最大的消费群体和其宽带业务的实际需求极不相称。2006年宁夏农村居民上网率仅4.85%,主要分布在城镇,乡村分布很少。农村居民宽带业务的普及率只要提高1个百分点,就会增加6万户的市场需求,充分说明农村宽带业务消费需求日渐趋旺,农村宽带市场蕴藏着巨大的发展潜力。参考文献
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6999
38卷13期 兰敏等 农户参与小额联保贷款的进化博弈分析
概念中解读农业信息化应用
概念中解读农业信息化应用 作者:李道亮 农村信息化，先是定义的问题，定义不清楚就很难做研究了。近些年来，农业信息化取得了长足的发展，党的十六大也明确指出，“信息化是我国加快实现工业化和现代化的必然选择”，并要求把大力推进信息化作为本世纪头20年改革与发展的重要任务之一。如今，用信息技术装备农业，加强信息服务平台建设，加大“金农”工程的实施等等越来越深入人心。本期比特网《CIO百家讲坛》我们就请来了中欧农业信息技术中心主任李道亮教授和大家一起聊聊农业信息化建设。 农村信息化的概念，我每年出一本中国农村信息化发展报告，首先就是一个定义的问题，如果定义都搞不清楚的话，就很难做深入或者细致的研究。这个定义，国内大约有七种，我们经过一年多的研究，也碰巧江苏省信息产业厅交给我一个课题，做农村信息化评价的指标体系，所以我们做了一年以后，觉得农村信息化的概念应该是这样的，它应该是现代信息技术，包括计算机、通信、电子、自动控制，甚至包括现代的一些传媒技术，在农业生产、农村管理和农民生活，主要是这三农，三个方面的应用的程度和过程，这就是我对农村信息化定义的理解。 它又包括农村信息化最简单的四个字：程度，就是普及的程度。过程，农村信息化不是一天两天能够完成的，它是若干年的发展过程，所以说它是一个信息技术在农业，农村，农民生活中普遍应用的程度和过程，我理解是这样的。农村信息化的内容包括五个方面：第一个方面就是基础设施建设，基础设施就包括现在大家都比较知道的三网，计算机网，电视网和电话网，这些网的基础设施是第一个方面。第二个方面，信息资源，大家看到的所有数据库，所有现在的多媒体，所有的网上能存在的信息，这是第二个方面的建设，各种信息资源的建设。第三个就是农村信息化必须有一群人在运行这个事情，所以第三个方面就是农村信息化服务体系。第四个方面，就是现在的各种信息技术在刚才说的农业、农村、农民方方面面的应用。第五个方面，因为农村信息化需要一定的环境条件，环境条件包括哪些呢?包括农民的经济收入水平，农民的文化素质水平，农民要用信息技术的意识等等，还有包括政府出台的相关的政策环境。所以我觉得农村信息化就是一个程度和过程，再加上五个方面的建设内容，这是我对它的理解。 我们国家因为东部、中部、西部差异很大，不光是经济差异大，在信息技术，因为信息技术是要有经济支撑的，所以明显的东、中、西出现明显的差距。东部，比如说我对江苏比较了解，因为我们拿江苏做了一个案例，江苏的户均，每个农户，或者是每百户农民拥有计算机的数量大约是17%左右，当然苏南会高一些，有的都到30%多了，对一个省也是不均衡的，从总体水平上百分之十几，在全国的平均水平只有2%。100个家庭才有两个拥有计算机的，从发展水平来看，东、中、西差距很大。从基础设施方面，从信息资源来看，中国大约现在有18000个网站，80%在东部，所以中部和西部也是，特别是西部就更少，一个月之前我去新疆，到了新疆的南疆，好多人甚至连计算机都没有见过，甚至连技术人员，相对的农业技术人员还不会使用计算机，所以差距很大。这是从基础设施，从设施资源刚才也说了。从服务体系来说，全国因为农业部都要建立一个自己的一套农业技术推广体系，从服务体系来说倒是差异相对小一点，东部、中部、西部都有一个从省到市，到县，到乡，到镇有一套体系，但是从运行来看还是发达地区的人要多一些。就是发达地区能发出工资来，落后地区这一块的工资不能保证，所以它的体系越到底层越弱。 这跟经济非常有关系，这是从服务体系的情况来看。从信息技术应用来看，发达地区开始是在农业企业已经开始大量使用信息技术，这里面主要是两个方面，一个是农产品的电子商务，就是从网上看市场和价格信息，获得一些技术信息，在东部地区已经有相当大的比重。在西部地区主要还是在电子政务上，相当于乡镇这一级的政务管理，已经开始用到了信息技
宁夏2019年农村养殖业补贴政策
宁夏2019年农村养殖业补贴政策 宁夏省农村养殖业补贴政策 畜禽渔业标准化健康养殖 扶持对象：规模养殖场、农民合作社 补贴要求：生猪0.5-5万头;蛋鸡1-10万只;肉鸡5-100万只;肉牛100-2000头;肉羊300-3000只 池塘类养殖场200亩(西部地区100亩)以上，工厂化养殖水面3000平方米以上。 资金额度：25-100万元 5、奶牛标准化规模养殖小区(场)建设项目 申报条件：存栏奶牛300头以上 补助标准： 300—499头80万元 500—999头130万元
1000头以上170万元 农民养殖补助解读 一、优惠政策类 水电等政策 1、鼓励利用荒山、荒沟、荒丘、荒滩等发展养殖 2、免收地下水资源费 3、享受农业用电价格 二、动物防疫补贴政策 1、重大动物疫病强制免疫疫苗补助政策 2、畜禽疫病捕杀补助政策 3、病死猪无害化处理补助政策 4、猪定点屠宰环节病害猪无害化处理补贴政策 三、农机补贴政策
一般农机单台不超5万，挤奶机械、烘干机单机补贴额不超过12万元;高性能青饲料收获机单机补贴额不超过15万元。 项目补贴类 1、良种补贴 补贴对象：母猪、奶牛、肉牛养殖场(小区、户)，存栏能繁母羊30只以上、能繁牦牛母牛25头以上的养殖户。 补贴标准： 母猪40元;奶牛母牛30元，其他品种母牛20元;肉牛母牛10元; 绵羊、山羊种公羊800元。牦牛种公牛2000元。 2、苜蓿种植补贴 补贴对象：合作社1年以上。饲草生产加工企业注册资本200万元(含)以上。奶牛养殖企业(场)须存栏300头以上。 补助标准：每3000亩补贴180万元。 3、畜禽养殖标准化示范创建
农村电子商务的发展现状
一引言 目前，从对中国互联网认识和使用的群体来看，绝大部分都集中于受过高等教育的人口，虽然其中会有分布于农业行业的部分，但从总体看来，所占比率很低。而且，就真正农业用户而言，受到客观条件的限制，用户的真实需求被大大地打了一个折扣。正是这种外部环境的局限，使得众多的IT精英们面对农业这个中国最大的产业只能望而却步，尤其是互联网的应用，不论是从建立商业模式的角度，还是考虑操作规程的实施而言，似乎都要比其它的产业的推广应用难得多。 一、农村电子商务的基本概述 农村电子商务是通过网络平台嫁接各种服务于农村的资源，拓展农村信息服务业务、服务领域，使之兼而成为遍布乡、镇、村的三农信息服务站。作为农村电子商务平台的实体终端直接扎根于农村服务于三农，真正使三农服务落地，使农民成为平台的最大受益者。农村电子商务平台配合密集的乡村连锁网点，以数字化、信息化的手段、通过集约化管理、市场化运作、成体系的跨区域跨行业联合，构筑紧凑而有序的商业联合体，降低农村商业成本、扩大农村商业领域、使农民成为平台的最大获利者，使商家获得新的利润增长。 一、农村电子商务服务 农村电子商务服务包含网上农贸市场、数字农家乐、特色旅游、特色经济和招商引资等内容。 (1)网上农贸市场。迅速传递农林渔牧业供求信息，帮助外商出入属地市场和属地农民开拓国内市场、走向国际市场。进行农产品市场行情和动态快递、商业机会撮合、产品信息发布等内容。 (2)特色旅游。依托当地旅游资源，通过宣传推介来扩大对外知名度和影响力。从而全方位介绍属地旅游线路和旅游特色产品及企业等信息，发展属地旅游经济。 (3)特色经济。通过宣传、介绍各个地区的特色经济、特色产业和相关的名优企业、产品等，扩大产品销售通路，加快地区特色经济、名优企业的迅猛发展。 (4)数字农家乐。为属地的农家乐(有地方风情的各种餐饮娱乐设施或单元)提供网上展示和宣传的渠道。通过运用地理信息系统技术，制作全市农家乐分布情况的电子地图，同时采集农家乐基本信息，使其风景、饮食、娱乐等各方面的特色尽在其中，一目了然。既方便城市百姓的出行，又让农家乐获得广泛的客源，实现城市与农村的互动，促进当地农民增收。 (5)招商引资。搭建各级政府部门招商引资平台，介绍政府规划发展的开发区、生产基地、投资环境和招商信息，更好的吸引投资者到各地区进行投资生产经营活动。 二中国农村电子商务的发展现状 (1) 中国农村电子商务站点有了显著的发展。 1994年以来，中国农业信息网和中国农业科技信息网的相继开通运行，标志着信息技术在农业领域的应用开始迈入快速发展阶段。目前，信息技术农业应用研究与推广取得了一些成果，建起了一批农业综合数据库和各类应用系统，其中以粮棉油为主的信息技术成果约占1／3。农业部利用网络协议信息发布与查询等技术，建成的专业面涵盖较宽，信息存储、处理及发布能力较强，信息资源丰富和更新量较大的中国农业信息网，现联网用户已发展到了3000多家。据农业部信息中心检索，到2002年初，中国大陆农业网站数量已达3000多家，超过了法国、加拿大等发达国家，如果加上台湾和香港的农业网站，中国农业网站数量可排在世界前10名以内 (2) 中国农业信息化建设也已经开始起步。 目前，农业信息体系建设有了良好开端，32个省(区、市)均建立了农业信息网站，多数省份成立了农业信息中心，有1／3的省份具备了较好的基础。据统计，广东的信息基础设施建
多元数据处理——因子分析法
多元数据处理 ---因子分析方法 多元数据处理主要包括多元随机变量，协方差分析，趋势面分析，聚类分析，判别分析，主成分分析，因子分析，典型相关分析，回归分析以及各个分析方法的相互结合等等。本文主要针对其中的因子分析方法展开了论述，并举了一个因子分析法在我国房地产市场绩效评价中的应用实例。 第一章因子分析方法概述 1.1因子分析的涵义 为了更全面和准确的测量和评估对象的特征，在实际的应用中，我们往往尽可能多的选用特征指标进行系统评估，选取的指标越多，就越能全面、客观的反映评价对象的特征。选取众多指标的同时也带来了统计分析的困难：一、不同的指标，不同重要程度需要赋予不同的权重，而靠主观的评价避免不了一些失误与错误。二、收集到的指标之间可能存在较大的相关性，大量收集指标带来了人力、物力和财力的浪费。而因子分析方法则较好的解决了上述问题。 因子分析[1]是一种多元统计方法，该方法起源于20世纪初Karl Pearson 和Charles Spearman 等人关于心理测试的统计分析，它的核心是用最少的相互独立的因子反映原有变量的绝大部分信息。[2]通过分析事物内部的因果关系来找出其主要矛盾，找出事物内在的基本规律。 因子分析的基本思想是通过变量的相关系数矩阵内部结构的研究，找出能控制所有变量的少数几个随机变量去描述多个变量之间的相关关系，但是，这少数几个随机变量是不可观测的，通常称为因子。然后根据相关性的大小把变量分组，使得同组内的变量之间相关性较高，使不同组内的变量相关性较低[3]。对于所研究的问题就可试图用最少个数的所谓因子的线性函数与特殊因子之和来描述原来观测的每一变量[4]。因子变量的特点：第一，因子变量的数量远小于原指标的数量，对因子变量的分析能够减少分析的工作量；第二，因子变量不是原有变量的简单取舍，而是对原有变量的
因子分析的一般原理概述
因子分析的一般原理概述 简才永 因子分析是处理多变量数据的一种统计方法，它可以揭示多变量之间的关系，其主要目的是从众多的可观测得变量中概括和综合出少数几个因子，用较少的因子变量来最大程度地概括和解释原有的观测信息，从而建立起简洁的概念系统，揭示出事物之间本质的联系。 一、因子分析的种类 （一）、R型因子分析与Q型因子分析 这是最常用的两种因子分析类型。R型因子分析，是针对变量所做的因子分析，其基本思想是通过对变量的相关系数矩阵内部结构的研究，找出能够控制所有变量的少数几个随机变量去描述多个随机变量之间的相关关系。然后再根据相关性的大小把变量分组，使同组内的变量之间的相关性较高，不同组变量之间的相关性较低。Q型因子分析，是针对样品所做的因子分析。它的思路与R因子分析相同，只是出发点不同而已。它在计算中是从样品的相似系数矩阵出发，而R型因子分析在计算中是从样品的相关系数矩阵出发的。 （二）、探索性因子分析与验证性因子分析 探索性因子分析（EFA），主要适用于在没有任何前提预设假定下，研究者用它来对观察变量因子结构的寻找、对因子的内容以及变量的分类。通过共变关系的分解，进而找出最低限度的主要成分，让你后进一步探讨这些主成分或共同因子与个别变量之间的关系，找出观察变量与其对应因子之间的强度，即所谓的因子负荷值，以说明因
子与所属的观察变量的关系，决定因子的内容，为因子取一个合适的名字。 验证性因子分析（CFA），要求研究者对研究对象潜在变量的内容与性质，在测量之初就必须有非常明确的说明，或有具体的理论基础，并已先期决定相对应的观测变量的组成模式，进行因子分析的目的是为了检验这一先前提出的因子结构的适合性。这种方法也可以应用于理论框架的检验，它在结构方程模型中占据相当重要的地位，有着重要的应用价值，也是近年来心理测量中相当重要的内容。 二、因子分析基本思想、模型与条件 （一）、因子与共变结构 因子分析的基本假设是那些不可观测的“因子”隐含在许多现实可观察的事物背后，虽然难以直接测量，但是可以从复杂的外在现象中计算、估计或抽取得到。它的数学原理是共变抽取。也就是说，受到同一个因子影响的测量分数，共同相关的部分就是因子所在的部分，这可以用“因子”的共变相关部分来表示。 （二）、因子分析的条件 第一、因子分析以变量之间的共变关系作为分析的依据，凡影响共变的因子都要先行确认无误。首先，因子分析的变量都必须是连续变量，符合线性关系的假设。其他顺序与类别型的数据不能用因子分析简化结构。 第二、抽样过程必须随机，并具有一定规模。一般样本量不得低于100，原则上是越大越好。此外，一般还要求样本量与变量数之间
农村信息化发展现状及对策思考
农村信息化发展现状及对策思考 农村信息化是加快建设现代农业、繁荣农村经济、增加农民收入的迫切要求。农村信息化是使信息化渗透到农户生产、经营、消费、学习等各个环节，从而极大地提高农户生产效率和生活水平的过程。南阳是河南的农业大省和人口大省，达到1000万人口，农村人口超过70％，“三农”问题一直被市委、市政府纳入重点工作，多年来，市委、市政府在政策、资金等方面给予大力支持，使农村信息化建设取得了突出的成绩，特别是移动信息化的快速发展，为一家一户的传统农业向规模经营的现代农业迈进，起到了“桥梁”和“导航”作用。 一、移动信息化建设取得的可喜成绩 怎样结合南阳实际情况，落实中央“三农”政策，推动社会主义新农村建设，使现代通信更好地服务农村经济发展、服务农民生产生活，是河南移动在农村信息化建设中重点思考的问题。河南移动总经理原建国同志，树立贴心服务理念，把为政府、社会、农民分忧作为自己的责任，利用6年时间，架设移动信息网，实现了与农民心与心的沟通，在真诚的服务中，促进了农民致富，发展壮大了自己的企业，公司成立六年多来，河南移动累计投资近百亿元用于农村网络建设，特别是2004年投资近20亿元的九期网络扩容工程更是把农村网络覆盖列为重中之重。几年来，在农村信息化
建设中牢牢抓住了四个重点：一是依托中国移动世界一流的基础网络，构建“农村移动通信网”，跨越数字鸿沟，让农民用得上；二是搞好服务工程，依托河南移动完善的农村服务渠道，构建“农村信息服务网”，采购物美价廉的品牌手机投放农村市场，让农民用得起；三是依托一流的业务网络，搞好信息工程，打造“农信通网络平台”，用信息引领小康路，让农民用得好；四是要整合社会各种资源，联合涉农、科研、教育等机构，与移动通信终端厂商、内容提供商共同组建“大农业网络生态链条”，给农民提供贴身、贴心的服务，为农民创造价值，让农民用出彩。目前，从城市到乡镇、到村组、到农户，移动信息无处不在、无处不有，信息转变了农民的观念，开阔了农民的视野，提供了致富的信息，可以说移动信息引领了为农民致富的一场科技革命。 二、农村信息化建设工作中存在的问题 近年来，我市农村信息化工作在市政府信息化领导小组的精心指导下，县、乡逐步建立起了政府信息网站，农业科技部门建立了致富信息网站，移动公司开通了“农民致富信息港”，拓宽了捕捉信息的渠道，有些农民已尝到了信息的甜头，在网上发布农产品信息，选择短、平、快农业致富项目，由于南阳是一个山区农业大市，农民受教育、区位等方面影响，一些乡镇对农业信息资源的利用状况并不十分理想。主要原因是农业信息网络推进到县、乡后，如何进村入
宁夏农村土地承包经营权出租合同
宁夏农村土地承包经营权出租合同 宁夏回族自治区农牧厅制定
宁夏农村土地承包经营权出租合同 编号：[ ]县（市、区）[ ]乡（镇）租字第[年份] 号 甲方（出租方）： 地址： 乙方（承租方）： 地址： 甲乙双方根据《中华人民共和国农村土地承包法》、《中华人民共和国合同法》、《农村土地承包经营权流转管理办法》及其他有关法律、法规、政策的规定，本着平等协商、自愿、有偿的原则，就土地承包经营权出租事宜协商一致，订立本合同。 一、出租土地的基本情况 双方约定，甲方自愿将其承包经营的位于乡（镇）村组的亩土地出租给乙方经营。出租土地的具体情况如下： 二、出租期限和交付日期 土地出租期限为年，自年月日起至年月日止（不得超过土地承包期剩余期限）。甲方应在年月日前将土地交付乙方使用。 三、出租土地的用途
土地出租后的用途必须符合国家有关法律法规的规定。乙方应在承租的土地上从事（主营项目）生产经营。 四、出租价格及支付方式 双方约定按以下第种方式计算出租费： 1、以人民币货币资金计算：每亩每年支付元人民币，共计元人民币（大写：）；考虑物价因素的约定为：。 2、以实物折价计算：每亩每年支付公斤（实物名称），按价格折合人民币所得金额；考虑物价因素的约定为： 。 乙方应按以下第中方式和时间支付出租费： 1、一次性支付。乙方应在年月日前一次性支付全部出租费。 2、分年度支付。签约当年，乙方应在合同签订生效之日起日内付清当年出租费；此后，应在每年月日之前一次性付清当年出租费。 3、。 五、双方的权利和义务 （一）甲方的权利和义务 1、依法享有土地承包经营权的出租收益，在出租期满后收回出租土地的承包经营权。 2、有权监督乙方合理利用、保护出租的土地，并要求乙方按合同履行义务。 3、有权制止乙方损坏出租土地及地上附着物和其他农业资源的行为。 4、乙方有下列行为之一者，甲方有权收回出租土地的经营权： （1）未按约定支付出租费达个工作日以上的。 （2）不按合同约定用途使用土地，擅自改变所承租土地用途的；对承租土地弃耕致使撂荒的；损坏农田水利设施，给土地造成永久性
因子分析在STATA中实现和案例
第13章因子分析 因子分析始于1904年Chars Spearman对学生成绩的分析，在经济领域有着极为广泛的用途。在多个变量的变化过程中，除了一些特定因素之外，还受到一些共同因素的影响。因此，每个变量可以拆分成两部分，一是共同因素，二是特殊因素。这些共同因素称为公因子，特殊因素称为特殊因子。因子分析即是提出多个变量的公共影响因子的一种多元统计方法，它是主成分分析的推广。 因子分析主要解决两类问题：一是寻求基本结构，简化观察系统。给定一组变量或观察数据，是否存在一个子集，特别是一个加权子集，来解释整个问题，即将为数众多的变量减少为几个新的因子，以再现它们之间的内在联系。二是用于分类，将变量或样本进行分类，根据因子得分值，在因子轴所构成的空间中进行分类处理。 p个变量X的因子模型表达式为： ＝ Λ' e f X+ f称为公因子，Λ称为因子载荷。X的相关系数矩阵分解为： ∑' = + ΛΦΛ ψ 对于未旋转的因子，1 Φ。ψ称为特殊度，即每个变量中不属于共性的部 = 分。 13.1 因子估计 Stata可以通过变量进行因子分析，也可以通过矩阵进行。命令为factor 或factormat。 webuse bg2,clear describe factor bg2cost1-bg2cost6 factor bg2cost1-bg2cost6, factors(2) * pf 主因子方法，用复相关系数的平方作为因子载荷的估计量(默认选项) factor bg2cost1-bg2cost6, factors(2) pcf * pcf 主成分因子，假定共同度＝1 factor bg2cost1-bg2cost6, factors(2) ipf * ipf 迭代主因子，重复估计共同度 factor bg2cost1-bg2cost6, factors(2) ml * ml 极大似然因子，假定变量（至少3个）服从多元正态分布，对偏相关矩阵的行列式进行最优化求解，等价于Rao的典型因子方法 13.2 预测 Stata可以通过predict预测变量得分、拟合值和残差等。 webuse bg2,clear factor bg2cost1-bg2cost6 predict f1 f2 * factor1 factor2因子分得分 predict stdp residuals * 预测标准差和残差
农村信息化发展状况调查
20世纪90年代以来，随着Internet等信息技术的发展与普及，我国信息化建设得到了迅速发展。信息化已成为发展社会生产力、提高经济实力和竞争优势的重要保证，并成为国民经济发展和国防建设的基础。信息化包含的内容相当广泛，其中农村信息化问题不仅是为了改变农村落后面貌、促进农村经济发展、消灭贫困，也是奔向小康的重要途径之一。但纵观整个农村信息化进程，我们会发现，在中国，多数的农村经济发展仍然是滞后的，生活仍是较贫困的，因此，如何推进农村信息化的发展已成了当今政府的一件大事。 我国引进“信息化”的概念是在20世纪80年代，落后于欧美等国大约20年。早期农村信息化建设表现在20世纪70年代末80年代初计算机应用于农业生产，80年代末90年代初又相继建立一批农林数据库。而农村信息化产业的起步更晚，与欧美等国的差距更大。现在城市的许多小学生都习惯上网获取信息，但这种方式对于绝大多数农民来说，还是十分遥远的梦想。这里不仅有难以承受的电脑价格和上网费用，有文化水平的限制，也有传统思维定势的羁绊。必须根据农村实际情况，搭造不同层次的传播平台，促使信息化能下乡，能进村，能人户，能让广大农民大量、廉价地获取有效信息。 “农业信息它包括农业资源信息(自然资源、社会资源、农业区划等)、农业政策信息(国家法律法规和各级政府对农业的优惠扶持政策等)、农业生产信息、农业教育信息、农产品市场信息、农业经济信息、农业人才信息、农业推广管理信息等诸多方面。 因此，如何促进和推广农村的信息化进程？如何使农民在21世纪真正享受到信息化所带来的飞跃？我将从三个方面分别描述和分析农村信息化的现状、所面临的问题以及如何解决这些问题的对策。 一、农村信息化现状报告 我国是农业大国，但不是农业强国。农村人口占全国人口的绝大多数。全国约13 亿人口中有74471万是乡村人口，占57.01% ，城镇人口只有56157万，占的42.99％，〔1〕城乡人口比远远落后于发达国家。农业基础脆弱，农村经济社会发展明显滞后，是我国经济结构中最突出的矛盾。2005年国内生产总值第一、二、三次产业的比重分别为12.4%、47.3％和40.3%，〔2〕远远落后于发达国家或农业强国。2003年全国农村人均纯收入与城镇居民人均可支配收入比是1：3．23，城乡差距进一步拉大。农村人口比率大，农村现代化水平低，农民收入低，城乡差距大，医疗卫生条件差是我国目前农村的现状。建设现代农业，增加农民收入、发展农村经济，已不仅仅是三农的问题，而是我国经济能否持续快速增长的问题，是能否实现全面建设小康社会的事关全局的重要任务。
宁夏农村居民人均消费支出和构成情况数据解析报告2018版
宁夏农村居民人均消费支出和构成情况数据解析报告2018 版
序言 宁夏农村居民人均消费支出和构成情况数据解析报告旨在运用严谨的数据 解析，以更为客观、真实的角度，对宁夏农村居民人均消费支出和构成情况进行剖析和阐述。 宁夏农村居民人均消费支出和构成情况数据解析同时围绕关键指标即农村 居民人均消费总支出，食品烟酒消费支出，衣着消费支出，居住消费支出等，对宁夏农村居民人均消费支出和构成情况进行了全面深入的分析和总结。 宁夏农村居民人均消费支出和构成情况数据解析报告相关知识产权为发布 方即我公司天津旷维所有，其他方引用我方报告，均需注明出处。 宁夏农村居民人均消费支出和构成情况数据解析报告可以帮助投资决策者 效益最大化，是了解宁夏农村居民人均消费支出和构成情况的重要参考渠道。本报告数据来源于权威政府部门如中国国家统计局、相关科研机构及行业协会等，数据客观、精准。
目录 第一节宁夏农村居民人均消费支出和构成情况现状概况 (1) 第二节宁夏农村居民人均消费总支出指标分析 (3) 一、宁夏农村居民人均消费总支出现状统计 (3) 二、全国农村居民人均消费总支出现状统计 (3) 三、宁夏农村居民人均消费总支出占全国农村居民人均消费总支出比重统计 (3) 四、宁夏农村居民人均消费总支出（2015-2017）统计分析 (4) 五、宁夏农村居民人均消费总支出（2016-2017）变动分析 (4) 六、全国农村居民人均消费总支出（2015-2017）统计分析 (5) 七、全国农村居民人均消费总支出（2016-2017）变动分析 (5) 八、宁夏农村居民人均消费总支出同全国农村居民人均消费总支出（2016-2017）变动对比 分析 (6) 第三节宁夏农村居民人均食品烟酒消费支出指标分析 (7) 一、宁夏农村居民人均食品烟酒消费支出现状统计 (7) 二、全国农村居民人均食品烟酒消费支出现状统计分析 (7) 三、宁夏农村居民人均食品烟酒消费支出占全国农村居民人均食品烟酒消费支出比重统计 分析 (7) 四、宁夏农村居民人均食品烟酒消费支出（2015-2017）统计分析 (8)
(完整版)因子分析法基本原理
1.因子分析法基本原理 在对某一个问题进行论证分析时，采集大量多变量的数据能为我们的研究分析提供更为丰富的信息和增加分析的精确度。然而，这种方法不仅需要巨大的工作量，并且可能会因为变量之间存在相关性而增加了我们研究问题的复杂性。因子分析法就是从研究变量内部相关的依赖关系出发，把一些具有错综复杂关系的变量归结为少数几个综合因子的一种多变量统计分析方法。这样我们就可以对原始的数据进行分类归并，将相关比较密切的变量分别归类，归出多个综合指标，这些综合指标互不相关，即它们所综合的信息互相不重叠。这些综合指标就称为因子或公共因子。 因子分析法的基本思想是将观测变量进行分类，将相关性较高，即联系比较紧密的分在同一类中，而不同类变量之间的相关性则较低，那么每一类变量实际上就代表了一个基本结构，即公共因子。对于所研究的问题就是试图用最少个数的不可测的所谓公共因子的线性函数与特殊因子之和来描述原来观测的每一分量。这样，就能相对容易地以较少的几个因子反映原资料的大部分信息，从而达到浓缩数据，以小见大，抓住问题本质和核心的目的。 因子分析法的核心是对若干综合指标进行因子分析并提取公共因子，再以每个因子的方差贡献率作为权数与该因子的得分乘数之和构造得分函数。因子分析法的数学表示为矩阵：B AF X +=，即: ????? ?? ??++++=++++=++++=++++=p k pk p p p p k k k k k k f f f f x f f f f x f f f f x f f f f x βααααβααααβααααβααααΛΛΛΛΛΛ332211333332321313223232221212113132121111 (k ≤p)………………(1式) 模型中，向量X ()p x x x x ,,,,321Λ是可观测随机向量，即原始观测变量。F ()k f f f f ,,,,321Λ是X ()p x x x x ,,,,321Λ的公共因子，即各个原观测变量的表达式中共同出现的因子，是相互独立的不可观测的理论变量。公共因子的具体含义必须结合实际研究问题来界定。A ()ij α是公共因子F ()k f f f f ,,,,321Λ的系数，称为因子载荷矩阵，ij α（i=1,2,.....,p;j=1,2,....,k)称为因子载荷，是第i 个原有变量在第j 个因子上的负荷，或可将ij α看作第i 个变量在第j 公共因子上的权重。ij α是x i 与f j
因子分析法典型案例
案例：基于因子分析法的高级管理者人力资源价值计量模型一、背景介绍及问题提出 1. 人力资源价值计量的背景著名会计学家 W.A 佩顿(Paton)教授曾经睿智地指出：在企业中，良好组织且忠诚的员工是一项远比商品更为重要的“资产”。对于这样重要的“资产”为什么直到现在都没有纳入财务会计核算体系呢？人力资源价值信息没有在财务报表体系中加以披露的原因是：人力资源的价值计量是一个难题，使得人力资源会计一直处于理论探讨和实验阶段，未能登堂入室。人力资源价值计量研究目的在于：用人力资源的创造能力来反映组织现有人力资源的质量状况及企业对人力资源的能力回报，为企业管理当局和外部利害关系集团提供完整的决策信息。 2．高级管理者人力资源的研究背景高级管理者是企业的核心和灵魂，在企业人力资源中居于中心地位是一种稀缺的生产要素，对高级管理者人力资源的垄断是超额剩余价值的主要来源，几乎每一个优秀的企业都与企业中高级管理团队紧密地联系在一起的。 3. 问题的提出在人力资源价值计量发展的完善的过程中，如何动态地、客观地、科学地综合评价高管的价值，一直是困扰人力资源价值计量的一个难题，许多专家和学者采用未来收益折现或期权定价等方法对人力资源价值进行计量；未来收益折现是以工资为基础对高级管理者的未来收益进行折现，这种货币计量方法存在主要问题在于工资不能反映人力资源真实价值，因为高级管理者人力资源价值本身存在复杂性、隐蔽性及能动性，仅以工资作为衡量人力资源价值的大小的标准，忽略了高级管理者在企业价值创造中的特殊性。由于高级管理者人力资源存在某些特性。因此，对高级管理者的采用非货币计量的方法更加具有现实的意义。二、问题研究的意义 1、人力资源价值的科学计量会使企业更加全面、科学的掌握高级管理者的信息并更加重视人力资源的作用，从而为了保留和争取人才，对企业的高级管理者进行有效的激励。 2、对高级管理者人力资源价值计量的准确与否，关系到企业总资产的精确程度和企业未来发展的能力。对高级管理者人力资源价值的准确计量有利于实现人力资源会计核算体系的建立。三、案例思路首先，在分析高级管理者人力资源价值计量的基本理论与其特性分析的基础上，案例建立影响高级管理者人力资源价值计量的指标体系，该体系由 29 个初级指标构成(如下图一所示)。其次，通过问卷调查的方式，应用因子分析法对上述29 个指标进行筛选。隐性因子学历天赋社会资本任职时间职业背景职业生命周期薪酬年龄体质能力心理能力领导能力战略决策能力风险承受能力人力资源管理能力领导管理因子创新能力学习能力洞察能力沟通能力组织能力团队协作能力个人特征及组织环境因子价值观忠诚感道德行为敬业精神乐观自信理智情绪稳定企业规模职位图一高级管理者人力资源价值指标体系四、数据说明：案例采用问卷调查的方式进行数据收集。问卷发放的数量：本次共发放问卷180 份，其中包括电子文档和纸质问卷，共回收有效问卷103 份，有效回收率为57.22%。问卷内容的设计：案例在分析了高级管理者人力资源价值计量的理论基础和特性分析的基础上建立了高级管理者人力资源价值指标体系。问卷的调查内容是该指标体系中的指标，由企业的高级管理人员依据各指标对高级管理者人力资源价值计量的影响做出基本判断。问卷结构的设计：首先，针对案例提出的 29 个指标要素，设计了 29 个判断指标程度的问题。通过被调查者选择打分的方式，获得各指标的具体分值。所有问题都划分为 7 选项对应7 个程度，由管理者根据题目的内容进行选择。然后采用 7 分模糊打分法，每一个选项对应一个分值，选择第一选项为 7 分，第二选项为6 分，依次为5 分、4 分、3 分、2 分、1 分（调查问卷如下所示）。高级管理者人力资源价值计量
SPSS因子分析法
因子分析 ? 因子分析（Factor analysis ）：用少数几个因子来描述许多指标或因素之间的联系，以较少几个因子来反映原资料的大部分信息的统计学分析方法。从数学角度来看，主成分分析是一种化繁为简的降维处理技术。 主成分分析（Principal component analysis ）：是因子分析一个特例，是使用最多的因子提取方法。它通过坐标变换手段，将原有的多个相关变量，做线性变化，转换为另外一组不相关的变量。选取前面几个方差最大的主成分，这样达到了因子分析较少变量个数的目的，同时又能与较少的变量反映原有变量的绝大部分的信息。 两者关系：主成分分析（PCA ）和因子分析（FA ）是两种把变量维数降低以便于描述、理解和分析的方法。 ? 特点 （1）因子变量的数量远少于原有的指标变量的数量，因而对因子变量的分析能够减少分析中的工作量。 （2）因子变量不是对原始变量的取舍，而是根据原始变量的信息进行重新组构，它能够反映原有变量大部分的信息。 （3）因子变量之间不存在显著的线性相关关系，对变量的分析比较方便，但原始部分变量之间多存在较显著的相关关系。 （4）因子变量具有命名解释性，即该变量是对某些原始变量信息的综合和反映。 在保证数据信息丢失最少的原则下，对高维变量空间进行降维处理（即通过因子分析或主成分分析）。显然，在一个低维空间解释系统要比在高维系统容易的多。 ? 类型 根据研究对象的不同，把因子分析分为R 型和Q 型两种。 当研究对象是变量时，属于R 型因子分析； 当研究对象是样品时，属于Q 型因子分析。 但有的因子分析方法兼有R 型和Q 型因子分析的一些特点，如因子分析中的对应分析方法，有的学者称之为双重型因子分析，以示与其他两类的区别。 ? 分析原理 假定：有n 个地理样本，每个样本共有p 个变量，构成一个n ×p 阶的地理数据矩阵 : 当p 较大时，在p 维空间中考察问题比较麻烦。这就需要进行降维处理，即用较少几个综合指标代替原来指标，而且使这些综合指标既能尽量多地反映原来指标所反映的信息，同时它们之间又是彼此独立的。 线性组合：记x1，x2，…，xP 为原变量指标，z1，z2，…，zm （m ≤p ）为??????????????=np n n p p x x x x x x x x x X 212222111211
农村信息化建设情况调研报告
农村信息化建设情况调研报 告 农村信息化不仅是能打电话、能上网，更应该满足农民获得、交换信息的需求。除了农村通信实现基本的‘村通’工程以外， 信息化建设也必须得到重视”。“村通”的目的是要促进农业发展，而农业发展的出路是在于帮助农民找到致富的方法，而农村 信息化恰恰可以实现这一目的。我们针对富拉尔基区所辖农村进 行了实地的调研，并根据调研结果，提出此项报告。 一、农村网络现状 富拉尔基区下设两乡，共有行政村XXX个，总人口3.XXX万人。根据实地调研，目前移动通信和固定电话业务已经全部覆盖；宽 带互联网业务除了海格村外，其他九个村实现了光纤到村、宽带 到户；无线数字电视实现村村通。另外，富拉尔基区的十个村屯 现已经具备了基于固定电话业务开通的平安互助功能，此功能不 但实现了村民危难时能够自救，而且还实现了村民之间的互助功能，是社会主义新农村建设的一个重要里程碑。 二、农村信息化应用状况 (一)在七个农村中小学中，除了海格村外，均开通了宽带互 联网业务，实现了农村学生的互联网内容教学，但在教育资源远 程共享方面，由于资金问题，均没有实现。
(二)农村部分农民家庭购买了电脑，使用了宽带互联网业务，达到了在网络上索取农业信息、与外界沟通的作用。截止到目前 为止，全区共有XXX户农民家庭使用了宽带互联网业务，占农民 家庭总户数的XX.X%。农民目前对电视、互联网的应用还基本停留在娱乐休闲上，还没有真正把信息与生产有机结合起来，缺乏正 确引导。 (三)所有的村均没有建立信息服务站，没有一个公共的、可 供全村农民共享的信息服务系统，没有专职人员负责农村信息服 务的推广和应用上的引导。致使绝大部分村民依然在沿袭传统的 耕作意识，从众意识强，思想落后，距离建设新农村要求有一定 差距。 三、农村信息化建设面临的难题 近年来,我区农业信息化工作有了较大进展,但农民对农业信 息资源的利用状况并不十分理想。究其原因,一个带有普遍性的问 题是农业信息网络推进乡村后，入户遇到了障碍,农业信息得不到 广大农民充分有效的接收和利用。主要有以下方面： (一)农民的信息意识淡薄。农民的信息意识呈现出一定封闭性，主要表现为对信息情报反应迟钝、缺乏应用信息的积极性、 敏感性。因而对信息技术需求欲望低。这种现状，使农村仍然存 在着信息流、物流不畅，生产、销售和需求相脱节，一些农产品 被压等压价，甚至出现滞销等问题。如何解决这些问题，信息化 建设是当务之急，这一点必须形成共识。
宁夏农村居民人均可支配收入来源数据分析报告2018版
宁夏农村居民人均可支配收入来源数据分析报告2018版
报告导读 宁夏农村居民人均可支配收入来源数据分析报告围绕核心要素农村居民人均可支配总收入，农村居民人均工资性收入等展开深入分析，深度剖析了宁夏农村居民人均可支配收入来源的现状及发展脉络。 宁夏农村居民人均可支配收入来源数据分析报告中的数据来源于政府部门如中国国家统计局等，通过整理和清洗等方法分析得出，具备权威性、严谨性、科学性。 本报告从多维角度借助数据全面解读宁夏农村居民人均可支配收入来源现状及发展态势，客观反映当前宁夏农村居民人均可支配收入来源基本情况真实状况，趋势、规律以及发展脉络，宁夏农村居民人均可支配收入来源数据分析报告必能为大众提供有价值的指引及参考，提供更快速的效能转化。宁夏农村居民人均可支配收入来源数据分析报告相关知识产权为发布方即我公司天津旷维所有，任何其他方引用我方报告，均需注明出处。
目录 第一节宁夏农村居民人均可支配收入来源现状概况 (1) 第二节宁夏农村居民人均可支配总收入指标分析 (3) 一、宁夏农村居民人均可支配总收入现状统计 (3) 二、全国农村居民人均可支配总收入现状统计 (3) 三、宁夏农村居民人均可支配总收入占全国农村居民人均可支配总收入比重统计 (3) 四、宁夏农村居民人均可支配总收入（2015-2017）统计分析 (4) 五、宁夏农村居民人均可支配总收入（2016-2017）变动分析 (4) 六、全国农村居民人均可支配总收入（2015-2017）统计分析 (5) 七、全国农村居民人均可支配总收入（2016-2017）变动分析 (5) 八、宁夏农村居民人均可支配总收入同全国农村居民人均可支配总收入（2016-2017）变动 对比分析 (6) 第三节宁夏农村居民人均工资性收入指标分析 (7) 一、宁夏农村居民人均工资性收入现状统计 (7) 二、全国农村居民人均工资性收入现状统计分析 (7) 三、宁夏农村居民人均工资性收入占全国农村居民人均工资性收入比重统计分析 (7) 四、宁夏农村居民人均工资性收入（2015-2017）统计分析 (8) 五、宁夏农村居民人均工资性收入（2016-2017）变动分析 (8)
(完整版)因子分析法基本原理.docx
1.因子分析法基本原理 在 某一个 行 分析 ， 采集大量多 量的数据能 我 的研究分析提供更 丰富的信息和增加分析的精确度。 然而， 种方法不 需要巨大的工 作量，并且可能会因 量之 存在相关性而增加了我 研究 的复 性。 因子分析法就是从研究 量内部相关的依 关系出 ， 把一些具有 复 关系的 量 少数几个 合因子的一种多 量 分析方法。 我 就可以 原始的数据 行分 并，将相关比 密切的 量分 ， 出多个 合指 ， 些 合指 互不相关， 即它 所 合的信息互相不重叠。 些 合指 就称 因子或公共因子。 因子分析法的基本思想是将 量 行分 ， 将相关性 高， 即 系比 密的分在同一 中， 而不同 量之 的相关性 低， 那么每一 量 上就代表了一个基本 构， 即公共因子。 于所研究的 就是 用最少个数的不可 的所 公共因子的 性函数与特殊因子之和来描述原来 的每一分 量。 ，就能相 容易地以 少的几个因子反映原 料的大部分信息， 从而达到 数据，以小 大，抓住 本 和核心的目的。 因子分析法的核心是 若干 合指 行因子分析并提取公共因子， 再以每个因子的方差 献率作 数与 因子的得分乘数之和构造得分函数。 因子分析法的数学表示 矩 ： X AF B ，即 : x 1 11 f 1 1 2 f 2 1 3 f 3 1k f k 1 x 2 21 f 1 22 f 2 23 f 3 2 k f k 2 x 3 31 f 1 32 f 2 33 f 3 3k f k 3 (k ≤p)?????? (1 式) x p p1 f 1 p 2 f 2 p 3 f 3 pk f k p 模型中，向量 X x 1, x 2 , x 3 , , x p 是可 随机向量，即原始 量。 F f 1 , f 2, f 3 , , f k 是X x 1, x 2 , x 3, , x p 的公共因子，即各个原 量的表达式中 共同出 的因子， 是相互独立的不可 的理 量。 公共因子的具体含 必 合 研究 来 界定。 A ij 是公共因子 F f 1, f 2 , f 3, , f k 的系数，称 因子 荷矩 ， ij （i=1,2,.....,p;j=1,2,....,k)称 因子 荷，是第 i 个原有 量在第 j 个 因子上的 荷，或可将 ij 看作第 i 个 量在第 j 公共因子上的 重。 ij 是 x i 与 f j
因子分析理论与案例
因子分析理论与案例 一、 因子分析原理 因子分析是一种将多变量化简的多元统计方法，它可以看作是主成份分析的推广。因子分析的目的是分解原始变量，从中归纳出潜在的“类别”，相关性较强的变量归为一类，不同类间的变量的相关性则较低。每类变量代表了一个“共同因子”，即一种内在结构（联系）。因子分析就是寻找这种内在结构（联系）的方法。 从全部计算过程来看作R 型因子分析与作Q 型因子分析都是一样的，只不过出发点不同，R 型从相关系数矩阵出发，Q 型从相似系数阵出发都是对同一批观测数据，可以根据其所要求的目的决定用哪一类型的因子分析。 （一）模型 主要模型形式： (2)矩阵型式 （二）相关概念解释 ?????? ? ???????+??????????????????????????=??????????????p m pm p p m m p F F F a a a a a a a a a X X X εεε 21212 1 2222111211 21?????? ?++++=++++=++++=p m pm p p m m m m F a F a F a X F a F a F a X F a F a F a X εε ε 222112 22221212112121111)1(展开式m 1m X A F + p 1p m m 1p 11m p 2 Cov F 01 03D F I F F =1. 01ε ε= ????≤?? ? = ? ??? 简记为:（） ()() ()且满足：）) (,)=) ()=即不相关且方差
1、因子载荷 a ij 称为因子载荷（实际上是权数）。 因子载荷的统计意义：就是第i 个变量与第j 个公共因子的相关系数，即表示变量xi 依赖于Fj 的份量（比重），心理学家将它称为载荷。 2、变量共同度 3、方差贡献率 方差贡献率指的是公因子对于自变量的每一分量所提供的方差总和，它是衡量公因子相对重要程度的指标。通常情况下，我们将因子载荷矩阵的所有方差贡献率计算出来并按照大小排序，从而提炼出最具影响力的因子。 二、 主要计算方法及步骤 （一）方法说明 1、因子载荷矩阵估计方法 因子载荷的求解方法主要有主成分法，主轴因子旋转法和极大似然法。主成分法指在进行因子分析之前先对数据进行主成分分析，把前几个主成分作为未旋转的公因子，但是此种方法得到的特殊因子间并不相互独立，当变量的共同度较大时，特殊因子所起的作用较小，它们之间的相关性可以忽略。 主轴因子法与主成分分析方法类似，都是都分析矩阵的结构入手，主轴因子 i m 22 i ij j 1i i11i22im m i 22 i i11im m i 222 2 i1i2im i 22 i i 22i i i X A i h a i 1,,p X a F +a F ++a F +Var X a Var F a Var F Var a a a h X 1h εεσσσ====++++=+=+∑ 变量的共同度——因子载荷阵中第行元素的平方和，即：为了说明他的统计意义，将下式两边求方差，即（）=（）++（）+（） =由于已经标准化了，所以有：