廣東深入貫徹落實黨中央的決策部署,把實施鄉(xiāng)村振興戰(zhàn)略作為解決不平衡不充分問題、實現(xiàn)“四個走在全國前列”的戰(zhàn)略舉措,把農(nóng)村產(chǎn)業(yè)融合發(fā)展作為實施鄉(xiāng)村振興戰(zhàn)略的重要抓手。然而,廣東省內(nèi)珠三角、粵西、粵東、粵北各個區(qū)域發(fā)展不平衡,不同區(qū)域在經(jīng)濟基礎、產(chǎn)業(yè)結構等方面都存在很大的差異,農(nóng)村產(chǎn)業(yè)融合發(fā)展的效率、能力與潛力也必然有很大差異。因此,需要準確評價廣東省內(nèi)各區(qū)域農(nóng)村產(chǎn)業(yè)融合發(fā)展的效率、能力與潛力,找到其中的問題與不足,據(jù)此提出有針對性的效率提升方案。為了更加準確、客觀地評價廣東及省內(nèi)各區(qū)域農(nóng)村產(chǎn)業(yè)融合發(fā)展的效率與潛力,并找到優(yōu)化路徑,本研究將DEA-C²R模型與超效率DEA模型相結合,充分考慮廣東省內(nèi)不同區(qū)域在經(jīng)濟基礎、產(chǎn)業(yè)結構等方面的差異,建立了一套更加科學、合理的廣東省農(nóng)村產(chǎn)業(yè)融合發(fā)展效率評價體系,以此測算出在農(nóng)民增收、農(nóng)業(yè)增效、農(nóng)村繁榮（“三農(nóng)”）目標下廣東及省內(nèi)各區(qū)域農(nóng)村產(chǎn)業(yè)融合發(fā)展的效率值,并對其進行比較和分析。由于影響農(nóng)村產(chǎn)業(yè)融合發(fā)展效率的因素較多,各個因素之間相互交織在一起,產(chǎn)生錯綜復雜的關系,使得評估農(nóng)村產(chǎn)業(yè)融合發(fā)展效率面臨著各種難題。本文采用灰色關聯(lián)度... 

【文章來源】：五邑大學廣東省

【文章頁數(shù)】：79 頁

【學位級別】：碩士

【部分圖文】：

廣東省農(nóng)業(yè)信息監(jiān)測體系模式

五邑大學碩士學位論文5廣東省農(nóng)村產(chǎn)業(yè)融合發(fā)展效率的影響因素分析385廣東省農(nóng)村產(chǎn)業(yè)融合發(fā)展效率的影響因素分析由于影響農(nóng)村產(chǎn)業(yè)融合發(fā)展效率的因素較多，各個因素之間相互交織在一起，產(chǎn)生錯綜復雜的關系，使得評估廣東省農(nóng)村產(chǎn)業(yè)融合發(fā)展效率面臨著各種難題。為了探討各個因素對廣東整體及其內(nèi)部各地級市農(nóng)村產(chǎn)業(yè)融合發(fā)展效率的關聯(lián)程度、影響程度、影響趨勢，本章采用灰色關聯(lián)度模型、嶺回歸、分位數(shù)回歸方法構建農(nóng)村產(chǎn)業(yè)融合發(fā)展效率影響因素評估模型，識別關鍵影響因素，有效挖掘廣東省內(nèi)各城市農(nóng)村產(chǎn)業(yè)融合發(fā)展效率的驅動力，從而為擬定差別化的效率提升政策提供依據(jù)。5.1灰色關聯(lián)度分析采用灰色關聯(lián)度分析法，將第四章中21個地區(qū)的超效率值作為參考序列，用表示（即母序列），以第四章中18個指標數(shù)據(jù)作為比較序列（即子序列），用(=1,2,18)代替，測算影響因素與農(nóng)村產(chǎn)業(yè)融合發(fā)展效率的關聯(lián)系數(shù)和關聯(lián)度，結果如圖5-1和表5-1所示。圖5-1關聯(lián)系數(shù)分布圖

五邑大學碩士學位論文5廣東省農(nóng)村產(chǎn)業(yè)融合發(fā)展效率的影響因素分析43（3）嶺回歸分析嶺回歸是用于解決多重共線性問題的研究算法。線性回歸的結果不受原始數(shù)據(jù)不同維度上特征尺度（單位）不一致的影響，但是嶺回歸的結果受原始數(shù)據(jù)不同維度上特征尺度（單位）不一致的影響很大，因此需要標準化步驟對數(shù)據(jù)進行預處理。嶺回歸可以很好地解決多重共線性問題，而存在多重共線性問題的原始數(shù)據(jù)必然存在多個變量，多個變量一般都存在量綱不同的情況，因此做嶺回歸一般都要對原始數(shù)據(jù)進行標準化處理。嶺回歸分析前需要結合嶺跡圖中值的穩(wěn)定性程度來確定最終的值，由圖5-3可知，當值為0.01時，模型的穩(wěn)定性最好，求得表5-4到表5-6的嶺回歸模型結果。圖5-3嶺跡圖表5-4R2變化表樣本量R2調(diào)整R2模型誤差210.8110.7481.127表5-5ANOVA表格平方和df均方Fp值回歸19.77181.0982.8350.039殘差0.2320.115總計2020

【參考文獻】：
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本文編號：3089847