1、一研究目的：為了研究農(nóng)民收入，我們選取了其中7種主要影響因素，包括 財政用于農(nóng)業(yè)的支出的比重（%），第二、三產(chǎn)業(yè)從業(yè)人數(shù)占全社會從業(yè)人數(shù)的比重（%），非農(nóng)村人口比重，鄉(xiāng)村從業(yè)人員占農(nóng)村人口的比重（%），農(nóng)業(yè)總產(chǎn)值占農(nóng)林牧總產(chǎn)值的比重（%），農(nóng)作物播種面積（千公頃），農(nóng)村用電量（億千瓦時）。（數(shù)據(jù)見最后一頁）二研究變量：在經(jīng)濟(jì)生活中，根據(jù)以上分析，我們在影響農(nóng)民收入因素中引入7個變量。即設(shè)置變量:x1-財政用于農(nóng)業(yè)的支出的比重,x2-第二、三產(chǎn)業(yè)從業(yè)人數(shù)占全社會從業(yè)人數(shù)的比重，x3-非農(nóng)村人口比重，x4-鄉(xiāng)村從業(yè)人員占農(nóng)村人口的比重，x5-農(nóng)業(yè)總產(chǎn)值占農(nóng)林牧總產(chǎn)值的比重，x6-農(nóng)作物播種面積，x

2、7農(nóng)村用電量。1、 研究方法：SPSS中的因子分析。具體操作步驟（1）定義變量：x1-財政用于農(nóng)業(yè)的支出的比重,x2-第二、三產(chǎn)業(yè)從業(yè)人數(shù)占全社會從業(yè)人數(shù)的比重，x3-非農(nóng)村人口比重，x4-鄉(xiāng)村從業(yè)人員占農(nóng)村人口的比重，x5-農(nóng)業(yè)總產(chǎn)值占農(nóng)林牧總產(chǎn)值的比重，x6-農(nóng)作物播種面積，x7農(nóng)村用電量。 （2）導(dǎo)入數(shù)據(jù)：file-open-data（3） 變量標(biāo)準(zhǔn)化Analyze-Descriptive Statistics-Descriptives勾選Save standardized values as variables保存變量，再點擊ok，就完成了對變量的標(biāo)準(zhǔn)化。（3） 因子分析Analyze

3、Dimension ReductionFaction點擊右側(cè)的Description選項，選擇Statistics選項組中的initial solution，勾選Correlation Matrix選項組中的Coefficients和KMO and Bartlelts test of sphericity，點擊Continue。點擊右側(cè)Extraction選項，其中Method選Principal components，Analyze選擇Correlation matrix，Display中選擇Unrotated factor solution，Extract如圖，點擊Continue.點擊右

4、側(cè)Rotation選項，勾選Method選項組中的Varimax，Display中的兩個選項都勾選，點擊Continue。點擊右側(cè)Scores，如圖勾選，點擊點擊Continue。最后點擊options，默認(rèn)（4） 結(jié)果分析1.KMO and Bartletts的檢驗結(jié)果圖KMO and Bartletts TestKaiser-Meyer-Olkin Measure of Sampling Adequacy.725Bartletts Test of SphericityApprox. Chi-Square255.159df21Sig.000可以從此表中看出KMO統(tǒng)計量為0.725，大于最低標(biāo)

5、準(zhǔn)，說明適合做因子分析，Bartlet球形檢驗，p0.001，適合做因子分析。2.主成分列表Total Variance ExplainedComponentInitial EigenvaluesExtraction Sums of Squared LoadingsRotation Sums of Squared LoadingsTotal% of VarianceCumulative %Total% of VarianceCumulative %Total% of VarianceCumulative %15.92084.57284.5725.92084.57284.5723.30847.2

6、6147.2612.6539.33093.902.6539.33093.9023.26546.64193.9023.2493.55997.4624.1261.79899.2595.042.59599.8546.008.10899.9627.003.038100.000Extraction Method: Principal Component Analysis.可以從此表中看出前2個主成分特征值較大，它們的累積貢獻(xiàn)率達(dá)到了93.902%，故選擇前2個公共因子。3.公因子方差比結(jié)果圖CommunalitiesInitialExtractionZscore(財政用于農(nóng)業(yè)的支出的比重)1.000.9

7、06Zscore: 第二、三產(chǎn)業(yè)從業(yè)人數(shù)占全社會從業(yè)人數(shù)的比重(%)1.000.940Zscore: 非農(nóng)村人口比重(%)1.000.979Zscore(鄉(xiāng)村從業(yè)人員占農(nóng)村人口的比重)1.000.977Zscore(農(nóng)業(yè)總產(chǎn)值占農(nóng)林牧總產(chǎn)值的比重)1.000.943Zscore: 農(nóng)作物播種面積(千公頃)1.000.909Zscore: 農(nóng)村用電量(億千瓦時)1.000.918Extraction Method: Principal Component Analysis.結(jié)果顯示，每一個指標(biāo)變量的共性方差都在0.9以上，說明這2個公共因子能夠很好地反應(yīng)原始各項指標(biāo)變量的絕大部分內(nèi)容。4.載荷散

8、點圖從載荷散點圖可以看出，第一公共因子能很好解釋變量x1-財政用于農(nóng)業(yè)的支出的比重，變量x5-農(nóng)業(yè)總產(chǎn)值占農(nóng)林牧總產(chǎn)值的比重，第二公共因子能很好地解釋變量x2-第二、三產(chǎn)業(yè)從業(yè)人數(shù)占全社會從業(yè)人數(shù)的比重，x3-非農(nóng)村人口比重，x4-鄉(xiāng)村從業(yè)人員占農(nóng)村人口的比重，x6-農(nóng)作物播種面積，x7農(nóng)村用電量。5.旋轉(zhuǎn)后的因子載荷圖Component Score Coefficient MatrixComponent12Zscore(財政用于農(nóng)業(yè)的支出的比重).507-.697Zscore: 第二、三產(chǎn)業(yè)從業(yè)人數(shù)占全社會從業(yè)人數(shù)的比重(%).120.112Zscore: 非農(nóng)村人口比重(%).170.06

9、6Zscore(鄉(xiāng)村從業(yè)人員占農(nóng)村人口的比重).072.164Zscore(農(nóng)業(yè)總產(chǎn)值占農(nóng)林牧總產(chǎn)值的比重).026-.257Zscore: 農(nóng)作物播種面積(千公頃).691-.510Zscore: 農(nóng)村用電量(億千瓦時).247-.022Extraction Method: Principal Component Analysis. Rotation Method: Varimax with Kaiser Normalization. Component Scores.經(jīng)過旋轉(zhuǎn)后，農(nóng)作物播種面積(千公頃)、農(nóng)村用電量(億千瓦時)在因子一上有較大載荷，財政用于農(nóng)業(yè)的支出的比重、農(nóng)業(yè)總產(chǎn)值占農(nóng)林

10、牧總產(chǎn)值的比重咋因子二上有較大載荷。故因子一可稱為農(nóng)業(yè)基本發(fā)展條件，因子二可稱為政府支持情況。6. 歷年農(nóng)民收入總得分降序表其中F=f1*84.572/93.902+f2*9.330/93.902年份f1f2總分F20041.460670.232311.33862149420051.241371.080051.22534142119981.44755-1.02581.2018006519990.88995-0.043010.79725211520000.833040.280990.77818891620010.798860.426520.76186470520020.567540.851630

11、.59576687220030.296131.36620.40245098519970.355990.158990.33641629519960.1410.0230.12927564919860.0712-2.97824-0.2317890231991-0.35654-0.496-0.3703965931995-0.536810.53338-0.4304770921992-0.46086-0.24669-0.4395803031994-0.687930.39726-0.5801067091990-0.70907-0.29782-0.668208651993-0.782350.24344-0.6

12、804286281987-0.88133-1.73639-0.9662878261989-1.231950.22253-1.0874344581988-2.456461.00764-2.112270813數(shù)據(jù)：年份財政用于農(nóng)業(yè)的支出的比重第二、三產(chǎn)業(yè)從業(yè)人數(shù)占全社會從業(yè)人數(shù)的比重(%)非農(nóng)村人口比重(%)鄉(xiāng)村從業(yè)人員占農(nóng)村人口的比重農(nóng)業(yè)總產(chǎn)值占農(nóng)林牧總產(chǎn)值的比重農(nóng)作物播種面積(千公頃)農(nóng)村用電量(億千瓦時)198613.4329.517.9236.0179.99150104.07253.1198712.231.319.3938.6275.63146379.53320.819887.6637.6

13、23.7145.969.25143625.87508.919899.4239.926.2149.2362.75146553.93790.519909.9839.926.4149.9364.66148362.27844.5199110.2640.326.9450.9263.09149585.8963.2199210.0541.527.4651.5361.51149007.11106.919939.4943.627.9951.8660.07147740.71244.919949.245.728.5152.1258.22148240.61473.919958.4347.829.0452.4158.43149879.31655.719968.8249.530.4853.2360.57152380.61812.719978.350.131.9154.9358.23153969.21980.1199810.6950.233.3555.8458.03155705.72042.219998.2349.934.7857.1657.53156372.812173.4520007.755036.2259.3355.68156299.8