因子分析作业

（一）农业现代化水平因子分析

变量名称 劳动生产率 农村居民收入 土地生产率 农林牧渔业固定资产投资（亿元） 机械水平（千瓦时/公顷） 电力投入水平 表示 LAP RPM LP ASEI AMP POI 有效灌溉面积 森林覆盖率 单位面积化肥施用量（吨/公顷） 水土流失治理面积 生产性服务业投资 机械植保面积（千公顷） 农机化作业服务组织 农业机耕面积 EIA FOC FEU SOCO PSIN MPA AWD APA

对上述14个农业现代化水平变量进行因子分析，首先对数据进行KMO、Bartlctt检验，得到KMO值为0.756，大于0.5，适合进行因子分析。为了更好反映原数据信息，本节提取3个公共因子，结果如下：

KMO 和 Bartlett 的检验

取样足够度的 Kaiser-Meyer-Olkin 度量。

近似卡方

Bartlett 的球形度检验 df

Sig.

0.756 594.985 91 0.0000

解释的总方差

成份

初始特征值

合计

提取平方和载入

旋转平方和载入

方差的 % 累积 % 合计 方差的 % 累积 % 合计 方差的 % 累积 %

1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14

11.794 1.031 0.506 0.445 0.096 0.077 0.027 0.009 0.007 0.003 0.002 0.001 0.001 0

84.246 7.366 3.613 3.179 0.685 0.552 0.191 0.067 0.051 0.021 0.014 0.008 0.006 0.001

84.246 11.794 84.246 91.612 1.031 95.225 0.506 98.404 99.089 99.641 99.832 99.899 99.95 99.971 99.985 99.993 99.999 100

84.246 6.944 91.612 5.342 95.225 1.045

49.603 38.157 7.464

49.603 87.761 95.225

7.366 3.613

提取方法：主成份分析。

成份得分系数矩阵

LAP RPM LP ASEI AMP POI EIA FOC FEU SOCO PSIN

成份

1 -0.018 -0.008 0.25 -0.025 0.223 -0.059 -0.018 -0.054 0.603 0.312 0.032

2 0.148 0.132 -0.166 0.148 -0.132 0.014 0.15 0.182 -0.575 -0.237 0.087

3 -0.008 0.035 0.054 0.054 -0.044 0.97 -0.007 0.059 -0.131 0.02 0.031

总得分 -0.004779879 0.004461003 0.210384311 -0.008620425 0.185409021 -0.014311158 -0.00458723 -0.031457128 0.484028196 0.258453872 0.036216508

MPA AWD APA

0.077 0.552 -0.066

0.041 -0.746 0.207

-0.007 0.065 -0.032

0.071028165 0.433117364 -0.043592439

由以上因子得分系数，可以得到三个公共因子，对三个公共因子进行加权求和，可以得到了一个基于3个公共因子的总得分系数，用这个总得分系数来反应农业现代化水平总体情况，具体表达式如下所示：

NY（88.47%*F17.74%*F23.79%*F3）/95.23%-0.004779879*LAP0.004461003*RPM0.210384311*LP-0.008620425*ASEI0.185409021*AMP-0.014311158*POI-0.00458723*EIA-0.031457128*FOC0.484028196*FEU0.258453872*SOCO0.036216508*PSIN0.071028165*MPA0.433117364*AWD-0.043592439*APA

（二）电子商务应用水平因子分析

变量名称 电子商务交易额 网站数（万个） 农村投递路线（公里） 表示 ECC NET RUI

对上述3个电子商务应用水平变量进行因子分析，首先对数据进行KMO、Bartlctt检验，得到KMO值为0.671，大于0.5，适合进行因子分析。本节因子分析提取了1个公共因子，结果如下：

KMO 和 Bartlett 的检验

取样足够度的 Kaiser-Meyer-Olkin 度量。

近似卡方

Bartlett 的球形度检验 df

Sig.

0.671 53.302 3 0.0000

解释的总方差

成份 1 2 3

初始特征值

合计 2.741 0.207 0.053

方差的 % 91.355 6.894 1.75

累积 % 91.355 98.25 100

合计 2.741

提取平方和载入 方差的 % 91.355

累积 % 91.355

成份得分系数矩阵 ECC NET RUI

成份 1 0.344 0.359 0.343

由以上因子得分系数，可以得到一个基于1个公共因子总得分系数，用这个总得分系数作为3个变量的加权系数，从而可以得到基于

这3个变量总体情况的电子商务应用水平。表达式如下所示：

YY0.344ECC0.359NET0.343RUI

（三）电子商务环境因子分析

变量名称 农村家用电脑拥有量 移动电话普及率 互联网上网人数 表示 RHC MPE OLP

对上述3个电子商务环境水平变量进行因子分析，首先对数据进行KMO、Bartlctt检验，得到KMO值为0.658，大于0.5，适合进行因子分析。提取1个公共因子，结果如下：

KMO 和 Bartlett 的检验

取样足够度的 Kaiser-Meyer-Olkin 度量。

近似卡方

Bartlett 的球形度检验 df

Sig.

0.658 52.242 3 0.0000

解释的总方差

成份 1 2 3

初始特征值

合计 2.589 0.378 0.033

方差的 % 86.307 12.607 1.087

累积 % 86.307 98.913 100

合计 2.589

提取平方和载入 方差的 % 86.307

累积 % 86.307

成份得分系数矩阵 RHC MPE OLP

成份 1 0.957 0.971 0.854

由以上因子得分系数，可以得到一个基于1个公共因子总得分系数，用这个总得分系数作为3个变量的加权系数，从而可以得到基于这3个变量总体情况的电子商务环境。表达式如下所示：

HJ0.957RHC0.971MPE0.854OLP