0 引言

北京市农业经济统计处数据显示，近年来北京市西瓜单产有所提高，但随着生产资料价格的持续上涨，生产成本不断增加，西瓜种植收益明显下降[1]，西瓜种植面积和产量也呈现下降态势。据中国经济与社会发展统计数据库相关数据，2000—2014年，北京市西瓜种植面积和产量总体上呈现明显的下降趋势，其中，西瓜种植面积由7 133.3 hm2（10.7万亩）降至5 600 hm2（8.4万亩），较最高点的8 533.3 hm2（12.8万亩）下降34.4%，且2012年以来一直在6 666.7 hm2（10万亩）以下；产量由37.6万t降至22.9万t，较最高点的42.8万t（2001年）下降46.5%，且2011年以来持续下降，2013—2014年均不足30万t（表1）。对北京市西瓜主产区来说，西瓜种植收入一直是该地区农民的重要经济来源，西瓜生产对于当地农业发展具有重要作用，而且随着北京市人口增多、人均收入增长，居民对西瓜的消费量逐年增加[2]，故对北京市西瓜主产区的生产效益情况进行分析，进而提出北京市西瓜生产提质增效的相关建议，具有十分重要的现实意义。本研究以北京市大兴区和顺义区两个西瓜主产区的相关调研数据为基础，运用因子分析法，分析西瓜生产的成本和效益情况得出影响其效益的主要因素，并基于研究成果提出了北京市西瓜生产的推进路径。

1 研究方法与数据采集

1.1 研究方法

因子分析法最初是应用在教育心理学上，英国心理学家Charles Sperman于1904年发表著名的 《对智力测验得分进行统计分析》一文被作为因子分析法的开始。目前因子分析法的应用范围十分广泛，涉及很多领域。因子分析法是指从研究指标相关矩阵内部的依赖关系出发，把一些信息重叠、具有错综复杂关系的变量归结为少数几个不相关的综合因子的一种多元统计分析方法。降维是因子分析法的核心，即通过对原始变量组成的矩阵内部关系的分析，将较多的比较分散性的指标归结为较少的具有代表性的指标的多变量的过程[3]。

第五，中心校校长要经常深入教学点关心、指导教育教学工作。把先进的教育教学理念、科学的教学方法送到教学点，并给教学点教师带去上级领导的关怀，防止出现“春风不度玉门关”的现象。

假设有个研究样本，每个样本有个指标（1，2，…，），这个指标即构成随机向量=（，2，…，），设该向量均值为，协方差为[4]，则=（1，2， …，）、=（）。

因子分析的模型可以表述为：

 

同时，大兴区直接投入因子、种苗因子、销售维护因子得分较低，结合大兴区实际情况，说明该地区在直接投入品、种苗、销售及维护等方面存在问题，其中直接投入品方面，主要是一些流动性的生产资料投入可能存在不合理的情况。

 

其中，=（l，2，…，）T为可观测的随机向量；=（1，2，…，）T为随机向量的均值，即（）=；=（） （=1， 2， …，；=1， 2，…，）为因子载荷矩阵，表示第个因子对第个指标的影响；=（1，2，…，）T称为公共因子，是在各个原观测变量的表达式中都共同出现的因子，是不相关的不可观测的理论变量；ε=（1，2，…，）为特殊因子，仅对（=1， 2， …，）产生影响[5]。

同时，公式 （1）满足以下4个条件：

（1）的个数少于指标的个数，达到因子分析的目的；

温泉水电站位于新疆某河中游马扎尔峡谷内，水库总库容为2.07亿m3，水电站总装机容量为135 MW，以发电为主，多年平均年发电量7.61 亿kWh。 工程为大（2）型Ⅱ等，大坝为1级建筑物。

作为北京最早种植西瓜的地区，顺义区直接投入因子得分较高，与其优越的自然条件、成熟的生产经营过程相吻合。

在混凝土桥梁涵洞病害修补和加固技术中，体外预应力与桥面补强层加固技术，是较为重要的技术之一。体外预应力技术，主要是在预应力作用下，产生反向预矩，在混凝土量受拉位置处，增加体外预应力，实现对桥梁构件变形的控制。在该加固技术下，混凝土桥梁结构的刚度得以提升。但是，该加固技术也存在缺陷，比如，容易受外界环境的影响，导致桥梁结构内力重新分布。桥面补强层加固技术，主要施工于被去除的旧桥梁顶上。在梁顶上铺加钢筋混凝土层，使其与混凝土桥梁混为一体。此种加固方法，可以增加混凝土桥梁主梁的高度，从而提升桥梁的整体荷载力。

（4） V （）=D，即各特殊因子相互独立，但方差不相同。

（2） cov （）=0，即公共因子和特殊因子相互独立；

 

表1 2000—2014年北京市西瓜种植面积和产量Table 1 Planting area and yield of watermelon in Beijing,2000-2014

  

数据来源：中国经济与社会发展统计数据库

 

年份 播种面积（hm2） 产量（万t） 年份 播种面积（hm2） 产量（万t）2000 7 133.3 37.6 2008 7 600.0 32.2 2001 8 533.3 42.8 2009 6 933.3 32.8 2002 7 933.3 40.2 2010 7 000.0 32.1 2003 8 133.3 41.4 2011 7 333.3 35.5 2004 7 600.0 36.1 2012 6 400.0 31.0 2005 7 200.0 33.8 2013 5 800.0 26.8 2006 8 133.3 37.1 2014 5 600.0 22.9 2007 8 000.0 36.9 平均 7 266.7 34.6

1.2 数据采集

本研究基础数据来源于2015年对北京市大兴区、顺义区西瓜生产效益情况的实地调研。调研采用问卷访谈法，调研对象为大兴区和顺义区的西瓜种植户，共发放800份调研问卷，回收有效问卷797份，有效率为99.6%。

2 数据处理

2.1 因子分析

在SPSS18.0中，以797份问卷数据为基础，选择因子分析法处理数据，开始KMO（Kaiser-Meyer-Olkin）和Bartlett球形度检验[6]，KMO检验变量间的偏相关性，Bartlett球形检验相关矩阵是否为单位矩阵[7]。由KMO检验可知，KMO统计量为0.789，代表各变量间信息的重叠程度很高。由Bartlett球形检验可知，近似卡方为4 310.864，自由度为91，P值小于0.01，故拒绝各变量独立的假设，即选取的变量间具有较强的相关性，所以做出的因子分析模型比较完善[8]。

公因子方差表示各原始变量与公共因子的关系，公因子方差越大说明该公共因子包含的信息越多，影响程度越强[9]。本研究提取公因子方差采用主成分分析法，经过筛选剔除掉共同度较低的指标，剩余变量的共同度都在70%以上，所以综合提取的公因子可以解释各变量，结果见表2。

本研究根据碎石图提取公因子，碎石图显示各公因子的重要程度，纵轴表示特征根大小[10]。从图1可以看出，前5个公因子的散点处于起伏状态，作用明显，后面的公因子则处于平稳状态，特征值均小于1，其影响较弱，故考虑前5个公因子。

  

图1 碎石图Fig.1 Scree plot

 

表2公因子方差Table 2 Common factor variance

  

名称初始提取是否田间学校学员1.000 0.821瓜苗来源1.000 0.795育苗用途1.000 0.703创新团队培训次数1.000 0.832种植面积1.000 0.798产量1.000 0.744雇工总费用1.000 0.549育苗费用1.000 0.585棚膜费用1.000 0.618肥料费用1.000 0.627灌溉费用1.000 0.746销售费用1.000 0.710折旧费用1.000 0.901维护支出1.000 0.728

我随着她沿着细石铺成的路，穿过一大片草坪，眼前是一个有喷泉的游泳池。池边摆着桌椅和凉篷。灯光从池水中向上射出，明亮而柔和。

为了使各公因子方差差异化的效果更强，本研究采用四次方最大正交旋转，同时该方法倾向于减少和每个变量有关联的因子数，从而减少对原变量的解释，输出结果见表4。

运用主成分分析法提取各公因子的方差贡献率和累计贡献率，结果见表3。可知，前5个公因子的特征根大于1，因此SPSS默认提取了前5个公因子。第1个公因子的解释方差占29.385%，接近1/3，前5个公因子的累计方差贡献率达到72.554%，因此选取前5个公因子可以描述大兴区和顺义区的西瓜生产效益水平。

由表4可知，第1个公因子在种植面积、产量、棚膜费用、肥料费用、雇工总费用、灌溉费用、育苗费用有较大载荷，从这些方面反映经济效益情况，可以命名为直接投入因子；第2个公因子在创新团队培训次数、是否田间学校学员方面有较大载荷，可以命名为培训因子；第3个公因子在育苗用途、瓜苗来源上有较大载荷，可以命名为种苗因子；第4个公因子在维护支出、销售费用上有较大载荷，可以命名为销售维护因子；第5个公因子为单因素因子，只包含折旧费用，故命名为固定投入因子。

2.2 综合评价分析

从数据处理结果可以看出，北京市西瓜生产中的主要影响因素有5个，按其重要性排序为直接投入因子＞培训因子＞种苗因子 ＞销售维护因子

 

表3 各公因子的方差贡献率和累计贡献率Table 3 Variance contribution rate and cumulative contribution rate of each common factor单位：%

  

 

表4 旋转成分矩阵Table 4 Rotational component matrix

  

注：提取方法为主成分分析法，采用具有Kaiser标准化的四分旋转法，旋转在5次迭代后收敛

 

名称公因子1 2 3 4 5种植面积0.889 0.062 0.043-0.001 0.033产量0.857 0.034-0.028-0.006-0.091棚膜费用0.780-0.020 0.052 0.028 0.080肥料费用0.768 0.026 0.116 0.085 0.124雇工总费用0.719 0.038-0.076 0.059-0.145灌溉费用0.641 0.155 0.011 0.151 0.536育苗费用0.556-0.106 0.462 0.195 0.114创新团队培训次数-0.082-0.908-0.023 0.025 0.028是否田间学校学员0.083 0.902-0.002-0.012 0.014瓜苗来源0.244 0.010 0.857 0.005 0.017育苗用途0.024-0.035-0.837 0.021 0.013维护支出0.199 0.081-0.017 0.823-0.074销售费用0.152-0.119 0.043 0.808 0.129 0.132折旧费用-0.053 0.018 0.938 0.029

综合评价使用单一公因子做出评价十分不科学，且上述5个公因子分别从不同方面反映了各地区西瓜生产经营过程的效益水平，故将5个公因子对应的方差贡献率比例为权数以此计算因子的综合得分，公式如下：＞固定投入因子

 

计算出综合得分后进行分类汇总，得出大兴区和顺义区各因子得分以及因子综合得分的均值，同时将综合得分按降序的顺序排列。结果见表5。

 

表5 各因子得分及综合得分情况Table 5 Score of each factor and the comprehensive score

  

名称 FAC1 FAC2 FAC3 FAC4 FAC5 综合得分大兴 -0.20 0.34 0.04 0.04 0.13 0.01顺义 0.36 -0.61 -0.07 -0.07 -0.24 -0.02

3 两大主产区对比

陆游的地域书写，比其他作家受时空转换的影响更明显。钱钟书云：“至放翁诗中，居梁益则忆山阴，归山阴又恋梁益，此乃当前不御，过后方思，迁地为良，安居不乐；人之常情，与议论矛盾殊科。”在时间的流逝与空间的转变中，陆游关于梁益的地域书写在内容和情绪等方面都发生了不小的变化，而有些变化因记忆模糊或创作心态改变甚至会前后矛盾，虽非“议论矛盾”，却是许多细节或情绪上的矛盾。

根据因子综合得分排序，大兴区因子综合得分大于顺义。具体来看，大兴区直接投入因子、培训因子、种苗因子、销售维护因子、固定投入因子表现均良好，其中培训因子、固定投入因子表现更突出；顺义区主要依靠生产因子拉动，培训因子和固定投入因子远低于平均水平，种苗因子和销售维护因子得分略低于平均水平。

①合理调度计算任务。实现了全部后台处理任务在6台服务器、5台高性能微机上的合理分配，并在其中一台出现故障时，自动将该机器上的处理任务分配至其他计算机处理。

3.1 大兴区

大兴区培训因子得分高于顺义区，说明大兴区田间学校的作用更为突出。田间学校的作用除了对田间学校所在村西瓜生产情况进行观测、调研外，更是起到联系学员、农户与创新团队各岗位专家的桥梁作用。目前，大兴区有7个田间学校工作站。2015年，大兴区田间学校工作站共组织集中培训及现场观摩80次以上，共培训学员2 000余人次，培训内容包含了从育苗到收获的各个环节，使学员提高了种植水平、加强了学员之间的交流。

因子分析模型的矩阵表达式是：

3.2 顺义区

（3） V （）=1， 即各公共因子相互独立， 方差为1；

那女子自然也走了。王爷对她的痴迷她不知道。王爷也从没想过让她知道。王爷有自己老婆的，漂亮、贤惠，且村里出了名的心好。几十年苦了累了她都不离不弃地相跟着，王爷怎能生出其他妄念!那戏班子女子，他不过是被她一身的戏气暂时给迷住了，待那“暂时”一过，除生活中多了木偶牵绊他，日子还是原来踏踏实实的日子。要不别人怎么总说，王爷这人，年轻时长得俊，又那么能干那么能守得家，他媳妇简直是得着大便宜了。

顺义区的培训因子及固定投入因子得分远低于平均水平，一方面可能是因顺义区田间学校工作站与大兴区相比较少，只有4个；另一方面主要是顺义区对建大棚补贴力度要小于大兴区，这也是顺义区种苗因子和销售维护因子得分较低的直接原因。此外，顺义区的种苗因子、销售维护因子得分也较低。因此，顺义区可能在生产培训、固定投入、种苗、销售及维护等方面存在问题，其中，生产培训方面主要是顺义区的农业服务体系还不完善，固定投入方面主要体现在顺义区固定投入在生产总成本中的比重较大兴区更多。

3.3 总体分析

总体来说，种苗因子和销售维护因子得分普遍偏低，说明在大兴区和顺义区的西瓜生产中，种苗环节和销售环节均存在不合理之处，联系此次调研中获取的相关情况，具体说明如下：一是种苗结构不合理。据调研，由于购买瓜苗费用太高，且所购买瓜苗质量没有保障，大部分农户选择自行育苗，但许多农户的育苗技术、经验并不成熟，因而导致后期补苗等情况时有发生，增加了生产成本。二是销售环节薄弱。针对不同的西瓜品种可以采取不同的销售形式，如小型、新型的西瓜多以产地批发、采摘和作为礼品的方式为主，而早熟的中型西瓜、晚熟的露地西瓜多以批发市场、地头交易的方式为主[11]。根据前述分析结果，联系调研情况，笔者发现，北京市西瓜在销售环节存在营销渠道单一、品牌价值较低等问题。尽管从结果上看，销售维护因子所占比重较低且得分不高是因在销售环节上的资金投入占生产总投入的比重较低所致，但结合实际调研情况可知，农户作为生产者，在销售环节上倾向于更便捷的方式，没有意愿和能力去开拓更多的销售渠道，导致销售方式过于单一才是主要原因。三是现代农业服务体系不健全。目前北京市农产品社会化服务体系总体水平偏低，主要存在公共服务能力薄弱、体系建设滞后、服务内容与家庭农场需求差距较大等问题，同时还存在公共服务时空分布不均的问题[12]。

4 推进路径

北京市西瓜生产中存在种苗结构不合理、销售环节薄弱、现代农业服务体系不健全等问题，促进北京市西瓜生产提质增效、瓜农增收需着力于科技、市场等方面，多措并举解决瓜农生产中的实际问题。

4.1 加强相关技术改进与推广

科学技术是第一生产力。政府相关部门及农业服务组织应加强西瓜种植技术、育苗技术的改良，同时需完善农技服务推广体系和机制，密切瓜农与科研单位的联系，积极探索并着力解决农业技术推广 “最后一公里”难到位的问题，通过技术的标准化推动生产的标准化，从而降低西瓜种植成本，提高生产效率，增加瓜农收入。

4.2 加强市场引导，加快信息网络建立

加强西瓜基础设施与服务体系建设。政府相关部门需积极推动信息网络加快建立，覆盖种植大户、龙头企业、农产品市场、科研组织等相关人员，以便西瓜生产及销售的相关信息能及时、准确地采集、分析、整理、发布，瓜农能根据市场需求来合理确定西瓜生产的产品、种植面积等，同时了解市场，积极拓宽西瓜销售渠道。

上天是公平的，让一个人失去什么的同时，也会让他得到另一份不一样的美丽。尘世之间，难寻十全十美。有残缺，让我们对美好事物更心生向往；有缺陷，让人生走上日趋美好的阶梯。人生，一旦趋于完美，就会丧失那份追寻美好的内推力。有缺陷不是坏事，反而是成就人生的一份铺垫，一种契机。有缺陷的人生，才会在历经磨难后变得蓬勃、生动、美丽。

4.3 完善农业社会化服务体系

据调研，目前在西瓜生产经营过程中，仍有大部分瓜农是完全凭经验生产，及时发现和处理生产中突发事件的能力较差，从而增加了西瓜种植经济损失发生的可能。究其原因，一方面是因瓜农自身专业知识水平较低，另一方面是对于瓜农西瓜生产中碰到的问题缺乏解决途径。因此，政府相关部门应加快完善农业社会化服务体系建设，促进新型农产品社会化服务水平的提高，对应提供农产品生产中优质的产前、产中、产后服务，及时、有效地解决瓜农生产中的实际问题。

参考文献

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[2]赵姜，周忠丽，黄朝.中国西瓜产业生产效率的实证分析[J].中国农业资源与区划，2014（6）：93-99.

[3]战英杰，申秋红.影响我国农民收入的因子分析[J].东北农业大学学报，2010，41（4）：144-150.

[4]袁艳梅.社会网络影响居民幸福感的机制分析与渠道检验[D].长沙：湖南大学，2016.

[5]谷莘，刘树.北京市西瓜生产经营状况及其特征——基于大兴区62个村的调查分析 [J].北京农业职业学院学报，2013（2）：53-58.

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[7]韩蕾.东北区四大中心城市旅游竞争力比较研究[D].长春：东北师范大学，2009.

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[9]康悦.五常市农业社会化服务发展对策研究[D].哈尔滨：东北农业大学，2016.

[10]赵姜.中国西瓜产业发展的经济学分析[D].北京：中国农业科学院，2013.

[11]程晓仙，连海霞，庞洁，等.现代农业产业技术体系北京市创新团队绩效管理影响因子分析[J].农学学报，2015（1）：134-140.

[12]汤滢，胡宝贵.农业企业技术创新研究进展[J].安徽农业科学，2015（24）：281-286.