因子分析在江西省“三農(nóng)”工作績效評(píng)價(jià)的應(yīng)用

王雨晨

【摘 ? 要】 地區(qū)脫貧是國家長久以來的一個(gè)心愿，因此研究江西省在“三農(nóng)”工作中的成就顯得尤為重要。本文選取13個(gè)變量，利用SPSS軟件通過因子分析來研究江西省10個(gè)市在2018年“三農(nóng)”工作的成效，即農(nóng)村建設(shè)、農(nóng)民生活、農(nóng)業(yè)發(fā)展對(duì)脫貧工作的傳導(dǎo)機(jī)制。結(jié)果表明在2018年各市的脫貧效果有顯著性提高，贛州、上饒市的農(nóng)村工作位于前列，但萍鄉(xiāng)、新余等地區(qū)的農(nóng)村發(fā)展有待進(jìn)一步建設(shè)。

【關(guān)鍵詞】 因子分析;“三農(nóng)”;績效評(píng)價(jià);SPSS;脫貧

中圖分類號(hào)：F302 ? ? ? ? ? ? ? 文獻(xiàn)識(shí)別碼：A ? ? ? ? ? ? ? 文章編號(hào)：2096-1073（2020）05-0040-41

[Abstract] Poverty alleviation has long been a national aspiration，so it is very important to study jiangxi's achievements in the work of "agriculture， rural areas and farmers". Based on 13 variables， this article studies the work in 10 cities in Jiangxi Province in 2018 using factor analysis in SPSS. The results show that the poverty alleviation effect of each city has improved significantly. Rural work in Ganzhou and Shangrao is at the forefront， but Pingxiang， Xinyu and other areas needs further construction.

[Key words] factor analysis; "agriculture， rural areas， and farmers"; performance evaluation; SPSS; poverty alleviation

這些年來，農(nóng)村居民生活一直備受關(guān)注，2005年在黨的十六屆五中全會(huì)上，習(xí)總書記提出了“三農(nóng)”問題，即農(nóng)村、農(nóng)業(yè)、農(nóng)民。農(nóng)村人數(shù)多、可支配收入少、醫(yī)療教育難等諸多問題讓農(nóng)村建設(shè)落后，然而15年以來，通過國家的付出與努力，許多貧困縣都相繼脫貧摘帽。

江西省作為紅色革命老區(qū)，這些年來在扶貧工作中備受重視，地方政府農(nóng)村建設(shè)資金也在不斷提高。根據(jù)2018年數(shù)據(jù)顯示，江西省仍有21個(gè)貧困縣，其中贛州市最多，有興國縣、寧都縣等8個(gè)縣，因此江西省的“三農(nóng)”工作應(yīng)持續(xù)開展。農(nóng)村致貧原因呈現(xiàn)出多元化，比如生活上，安全飲用水、衛(wèi)生設(shè)施、生活燃料、交通條件等方面仍存在很大不足。除此之外，貧困人口、貧困戶還面臨著失學(xué)、營養(yǎng)不良、失業(yè)、遭受自然災(zāi)害、住房條件差、缺乏勞動(dòng)力等諸多現(xiàn)實(shí)困難。這些致貧因素相互影響，嚴(yán)重阻礙了農(nóng)村居民能力提高，使減貧任務(wù)更加復(fù)雜化，不利于2020年全面建成小康社會(huì)目標(biāo)的實(shí)現(xiàn)。由此本文將通過構(gòu)建因子模型對(duì)江西省10個(gè)市的“三農(nóng)”工作績效進(jìn)行全面評(píng)價(jià)，從績效好的市區(qū)中吸取經(jīng)驗(yàn)與學(xué)習(xí)，由此對(duì)于在新時(shí)代江西省如期好打贏脫貧攻堅(jiān)戰(zhàn)，實(shí)現(xiàn)全面建成小康社會(huì)，此研究具有重要的理論和現(xiàn)實(shí)意義。

1 ?數(shù)據(jù)說明與處理

本文是研究江西省10個(gè)市在2018年“三農(nóng)”工作中的發(fā)展?fàn)顩r。選取了13個(gè)變量，分別是醫(yī)院數(shù)、中學(xué)教師數(shù)、農(nóng)村服務(wù)機(jī)構(gòu)數(shù)、一般公共預(yù)算支出、農(nóng)村居民可支配收入、個(gè)體勞動(dòng)者數(shù)、個(gè)人所得稅、消費(fèi)價(jià)格指數(shù)、農(nóng)林牧漁總產(chǎn)值業(yè)、有效灌溉面積、經(jīng)濟(jì)作物播種面積、農(nóng)用化肥施用量、農(nóng)村用電量。數(shù)據(jù)來源于2019年江西省統(tǒng)計(jì)年鑒，真實(shí)可靠，由于各個(gè)變量數(shù)據(jù)的單位不同，因此需要進(jìn)行標(biāo)準(zhǔn)化處理，消除量綱對(duì)結(jié)果的影響。

2 ?因子分析在“三農(nóng)”工作中的應(yīng)用

2.1 ?因子分析模型介紹

3 ?結(jié)論與建議

從總得分情況來看，贛州市的“三農(nóng)”工作是江西省中做的最好的，其次是上饒市、宜春市。相反鷹潭、景德鎮(zhèn)、新余和萍鄉(xiāng)這4個(gè)市區(qū)的總因子得分為負(fù)數(shù)，意味著“三農(nóng)”工作有待提高。究其原因相比于其他市區(qū)，贛州、上饒市還有一些貧困縣，必須投入大量精力與資金解決農(nóng)村人民的現(xiàn)狀，因此在2018年的“三農(nóng)”工作中取得非常好的成效。而其他的市的貧困縣數(shù)量逐漸減少，并趨于穩(wěn)定，但這并不代表停止“三農(nóng)”工作的進(jìn)行。

“三農(nóng)”工作首先要提高農(nóng)村的基礎(chǔ)建設(shè)，醫(yī)療、教育、服務(wù)是農(nóng)村的三大主力，要合理投入對(duì)醫(yī)療服務(wù)的資金，構(gòu)建醫(yī)療保障體系;對(duì)于教育，可以引進(jìn)高水平人才，提高農(nóng)村教育水平，適當(dāng)增加農(nóng)村教師工資，讓更多教師投身農(nóng)村教育事業(yè)中。其次政府可以引進(jìn)電商等新興行業(yè)增加農(nóng)民就業(yè)，也可以降低農(nóng)民的稅收。對(duì)于文化事業(yè)，多開展農(nóng)村文化娛樂活動(dòng)，提高農(nóng)民的素養(yǎng)，改變貧窮的觀念，幫助農(nóng)民從思想上真正脫貧。最后增加農(nóng)業(yè)產(chǎn)值要使農(nóng)村產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)多元化，擴(kuò)寬農(nóng)民收入來源的渠道，這樣“三農(nóng)”工作績效穩(wěn)步前進(jìn)。

參考文獻(xiàn)：

[1] 曹清堯.全力做好鄉(xiāng)村振興大文章奮力開創(chuàng)新時(shí)代"三農(nóng)"工作新局面[J].重慶行政（公共論壇），2019，20（6）：12-13.

[2] 堅(jiān)決打贏農(nóng)村貧困人口脫貧攻堅(jiān)戰(zhàn) ——習(xí)近平關(guān)于“三農(nóng)”工作論述摘編[J].中國農(nóng)業(yè)文摘-農(nóng)業(yè)工程，2020，32（1）：：3-11.

[3] 胡鶴姿，白婧，鄧福林，等.三農(nóng)問題視角下政策性農(nóng)保的推廣困境——以江西省為例[J].海峽科技與產(chǎn)業(yè)，2019，3：68-70.

[4] 戴正本，任森春，何良杰.基于因子分析的安徽省貧困縣脫貧績效評(píng)價(jià)研究[J].商丘師范學(xué)院學(xué)報(bào)，2019，35（9）：11-16.

（編輯：李曉琳）