秦 芳

（西安培華學(xué)院，陜西 西安 710125）

0 引言

農(nóng)業(yè)現(xiàn)代化是指依靠經(jīng)濟(jì)發(fā)展和技術(shù)進(jìn)步，利用科學(xué)管理模式，實(shí)現(xiàn)傳統(tǒng)農(nóng)業(yè)向現(xiàn)代農(nóng)業(yè)的轉(zhuǎn)變，即實(shí)現(xiàn)高產(chǎn)、優(yōu)質(zhì)、低耗農(nóng)業(yè)產(chǎn)業(yè)體系，實(shí)現(xiàn)可持續(xù)發(fā)展的農(nóng)業(yè)生態(tài)體系，實(shí)現(xiàn)科學(xué)管理的創(chuàng)新發(fā)展體系[1]。農(nóng)業(yè)現(xiàn)代化關(guān)系著糧食安全、農(nóng)民增收減貧、鄉(xiāng)村振興及城鄉(xiāng)融合發(fā)展[2]。陜西省作為西北5 省的行政和經(jīng)濟(jì)發(fā)展中心，2022 年末，全省常住人口中農(nóng)村人口占35.98%，第一產(chǎn)業(yè)占生產(chǎn)總值的比例為7.9%[3]。對(duì)陜西省農(nóng)業(yè)現(xiàn)代化進(jìn)行研究，把握影響其發(fā)展的核心因素，并提出相應(yīng)的建議，不僅對(duì)于農(nóng)民持續(xù)增收、鞏固脫貧攻堅(jiān)成果、促進(jìn)城鄉(xiāng)融合，還對(duì)推進(jìn)西北5省及全國(guó)各省的農(nóng)業(yè)現(xiàn)代化發(fā)展具有重要現(xiàn)實(shí)意義和參考價(jià)值。

農(nóng)業(yè)現(xiàn)代化發(fā)展一直是研究人員關(guān)注和研究的重要議題。在國(guó)家層面上，相關(guān)研究可以分為3 類。第1 類是有關(guān)實(shí)現(xiàn)農(nóng)業(yè)現(xiàn)代化路徑的研究。從分析實(shí)現(xiàn)農(nóng)業(yè)現(xiàn)代化的重要意義入手，探討實(shí)現(xiàn)農(nóng)業(yè)現(xiàn)代化所面臨的困境，并提出完善現(xiàn)代農(nóng)業(yè)基礎(chǔ)設(shè)施、推進(jìn)農(nóng)業(yè)治理、拓展農(nóng)業(yè)功能等方面的實(shí)現(xiàn)路徑[4-6]。第2 類是從鄉(xiāng)村振興和農(nóng)民增收視角研究農(nóng)業(yè)現(xiàn)代化發(fā)展。將農(nóng)業(yè)發(fā)展分為起步發(fā)展、初步發(fā)展、全面發(fā)展和深入推進(jìn)等階段，強(qiáng)調(diào)加強(qiáng)農(nóng)業(yè)基礎(chǔ)設(shè)施建設(shè)，推動(dòng)綠色生態(tài)農(nóng)業(yè)發(fā)展，優(yōu)化產(chǎn)業(yè)鏈布局，注重鄉(xiāng)村振興、農(nóng)民增收和城鄉(xiāng)融合等方面的發(fā)展[7-9]。第3 類是綜合評(píng)價(jià)我國(guó)農(nóng)業(yè)現(xiàn)代化發(fā)展的研究，主要從農(nóng)業(yè)投入水平、農(nóng)業(yè)產(chǎn)出水平、農(nóng)村社會(huì)發(fā)展水平、質(zhì)量效益水平和農(nóng)業(yè)可持續(xù)發(fā)展水平等方面構(gòu)建指標(biāo)體系，對(duì)我國(guó)農(nóng)業(yè)現(xiàn)代化的發(fā)展水平進(jìn)行綜合評(píng)價(jià)，并提出相應(yīng)的建議[10-13]。在區(qū)域?qū)用嫔系难芯恐饕性诰C合評(píng)價(jià)農(nóng)業(yè)現(xiàn)代化的發(fā)展?fàn)顩r，吸取國(guó)內(nèi)同類研究成果的基礎(chǔ)上構(gòu)建指標(biāo)體系，對(duì)各省的區(qū)域性特征進(jìn)行評(píng)價(jià)，并提出相應(yīng)的對(duì)策和建議[14-16]。

對(duì)大量文獻(xiàn)的梳理和研究發(fā)現(xiàn)，目前關(guān)于農(nóng)業(yè)現(xiàn)代化的研究主要集中在對(duì)其綜合評(píng)價(jià)和發(fā)展路徑的探索，而對(duì)農(nóng)業(yè)現(xiàn)代化發(fā)展影響因素的研究相對(duì)較少。本研究通過分析農(nóng)業(yè)現(xiàn)代化發(fā)展的影響因素，彌補(bǔ)現(xiàn)有研究的不足，其貢獻(xiàn)表現(xiàn)在構(gòu)建指標(biāo)體系，通過主成分分析方法對(duì)指標(biāo)體系進(jìn)行降維處理，找出影響陜西省農(nóng)業(yè)現(xiàn)代化發(fā)展的核心因素，通過回歸分析及假設(shè)檢驗(yàn)，建立曲線回歸模型，對(duì)影響因素進(jìn)行量化測(cè)定，并分析邊際效應(yīng)。

1 陜西省農(nóng)業(yè)概況

陜西省地勢(shì)呈南北高、中間低，由高原、山地、平原和盆地等多種地貌構(gòu)成，其中黃土高原占全省土地面積的40%，地跨黃河、長(zhǎng)江兩大水系，橫跨3 個(gè)氣候帶，陜北北部長(zhǎng)城沿線屬中溫帶季風(fēng)氣候，關(guān)中及陜北大部屬暖溫帶季風(fēng)氣候，陜南屬北亞熱帶季風(fēng)氣候?！蛾兾魇〉谌稳珖?guó)國(guó)土調(diào)查主要數(shù)據(jù)公報(bào)》顯示，全省耕地面積293.4 萬hm2，81%分布在陜北高原和關(guān)中平原，榆林市、渭南市、咸陽市和寶雞市耕地面積較大，合計(jì)占全省耕地面積的64.03%；陜西省水域及水利設(shè)施用地27.3 萬hm2，榆林市、漢中市、安康市和渭南市水域面積較大，合計(jì)占全省水域面積的61.57%。陜西省著力推進(jìn)特色現(xiàn)代農(nóng)業(yè)建設(shè)，建成高標(biāo)準(zhǔn)農(nóng)田134.1 萬hm2，種糧面積穩(wěn)定在300 萬hm2，糧食生產(chǎn)“十九連豐”，年均產(chǎn)量保持在1 200 萬t 以上，2022 年達(dá)到1 298 萬t。陜西省完善提升農(nóng)村公路超過5 萬km[17]。

2 研究方法和數(shù)據(jù)來源

2.1 研究方法

主要利用主成分分析法和回歸分析法，通過SPSS26.0 和EViews12.0 軟件進(jìn)行建模分析。

2.1.1 主成分分析法

主成分分析（Principal Component Analysis，PCA）是一種多元統(tǒng)計(jì)分析方法，用于考察多個(gè)變量之間的相關(guān)性。它可以從一組原始變量中提取少數(shù)幾個(gè)主成分，這些主成分盡可能多地保留原始變量的信息，并且彼此之間不相關(guān)。在多元回歸分析中，PCA 可以降低模型復(fù)雜度，同時(shí)避免自變量之間的多重共線性問題。利用主成分分析法對(duì)包含9 個(gè)變量的數(shù)據(jù)進(jìn)行分析，目的是通過降維，找出影響陜西省農(nóng)業(yè)現(xiàn)代化發(fā)展的核心因素。

2.1.2 回歸分析法

回歸分析法基于統(tǒng)計(jì)學(xué)原理，通過一系列假設(shè)檢驗(yàn)建立擬合度較高的回歸模型，揭示自變量與因變量之間的關(guān)系，并預(yù)測(cè)因變量的變化。根據(jù)主成分分析的結(jié)果，利用主成分與因變量進(jìn)行回歸分析，從而對(duì)陜西省農(nóng)業(yè)現(xiàn)代化發(fā)展的影響因素進(jìn)行量化測(cè)定。

2.2 數(shù)據(jù)來源

研究數(shù)據(jù)主要來源為《中國(guó)統(tǒng)計(jì)年鑒》和《陜西統(tǒng)計(jì)年鑒》、農(nóng)業(yè)農(nóng)村部、陜西省農(nóng)業(yè)農(nóng)村廳，以及及中國(guó)知網(wǎng)數(shù)據(jù)庫(kù)，主要選擇2001—2020 年相關(guān)數(shù)據(jù)進(jìn)行分析。

3 影響因素分析

3.1 變量選擇及說明

本著科學(xué)性、客觀性和系統(tǒng)性原則，參考已有研究成果，結(jié)合《“十四五”推進(jìn)農(nóng)業(yè)農(nóng)村現(xiàn)代化規(guī)劃》《陜西省“十四五”數(shù)字農(nóng)業(yè)農(nóng)村發(fā)展規(guī)劃》，最終從農(nóng)業(yè)投入水平、農(nóng)業(yè)產(chǎn)出水平、農(nóng)村發(fā)展水平和農(nóng)業(yè)可持續(xù)發(fā)展水平4 個(gè)維度選擇9 個(gè)變量構(gòu)建影響陜西省農(nóng)業(yè)現(xiàn)代化發(fā)展的因素指標(biāo)體系（表1）[1-16]。

表1 陜西省農(nóng)業(yè)現(xiàn)代化發(fā)展影響因素指標(biāo)體系Tab.1 Indicator system of influencing factors of agricultural modernization development in Shaanxi Province

3.2 數(shù)據(jù)處理及結(jié)果解析

3.2.1 數(shù)據(jù)處理

首先，檢驗(yàn)9 個(gè)變量（X1～X9）是否適合做主成分分析。利用SPSS26.0 進(jìn)行變量之間的相關(guān)性檢驗(yàn)，結(jié)果顯示變量之間存在顯著相關(guān)關(guān)系，這為進(jìn)行主成分分析奠定了基礎(chǔ)，為了進(jìn)一步驗(yàn)證是否適合做主成分分析，進(jìn)行KMO 和Bartlett 球形度檢驗(yàn)，KMO 的取值越接近于1，說明變量間的相關(guān)性越強(qiáng)，Bartlett 球形度檢驗(yàn)的原假設(shè)（H0）是數(shù)據(jù)呈球形分布，即各變量在一定程度上相互獨(dú)立。檢驗(yàn)結(jié)果（表2）顯示，KMO= 0.855，Bartlett 特球形度檢驗(yàn)結(jié)果P＜0.001，拒絕原假設(shè)，即變量之間具有相關(guān)性。綜合KMO 和Bartlett 球形度檢驗(yàn)的結(jié)果，得出結(jié)論：這9 個(gè)變量具有相關(guān)性，適合進(jìn)行主成分分析，可以繼續(xù)進(jìn)行下一步分析。

表2 KMO 和Bartlett 檢驗(yàn)Tab.2 KMO and Bartlett test

其次，降維并提取主成分。以特征值大于1 且方差貢獻(xiàn)率累積大于85%為判定準(zhǔn)則。利用主成分分析法，對(duì)9 個(gè)變量提取主成分，結(jié)果如表3 所示。由表3 可知，特征值大于1 的主成分有農(nóng)村投入產(chǎn)出及農(nóng)村發(fā)展（FAC1）和農(nóng)業(yè)治理（FAC2），F(xiàn)AC1的方差百分比為64.814%，表示FAC1能夠解釋這9 個(gè)變量中64.814%的信息。FAC1和FAC2的方差貢獻(xiàn)率累積為89.221%，表明這2 個(gè)主成分共同解釋了這9 個(gè)變量中89.221%的信息。因此，F(xiàn)AC1和FAC2能夠較全面地解釋文中構(gòu)建的9 個(gè)影響陜西省農(nóng)業(yè)現(xiàn)代化發(fā)展的指標(biāo)。

表3 總方差解釋Tab.3 Interpretation of total variance

分析表4 中旋轉(zhuǎn)后的主成分與9 個(gè)變量的相關(guān)系數(shù)矩陣，可以揭示各主成分對(duì)每個(gè)變量的影響程度。相關(guān)系數(shù)的絕對(duì)值越接近于1，表明對(duì)應(yīng)變量受主成分影響越大。由表4 可知，F(xiàn)AC1主要提取了8 個(gè)變量的信息，包括單位耕地面積產(chǎn)出率X5、單位耕地面積農(nóng)藥施用量X3、有效灌溉率X4、農(nóng)村居民家庭平均每百戶移動(dòng)電話擁有量X7、森林覆蓋率X8、勞均農(nóng)業(yè)機(jī)械總動(dòng)力X1及農(nóng)業(yè)勞動(dòng)者素質(zhì)X6。而FAC2則主要提取了水土流失治理面積X9的信息。

表4 旋轉(zhuǎn)后的主成分與變量之間的相關(guān)系數(shù)矩陣aTab.4 Correlation coefficient matrix between principal components and variables after rotation

3.2.2 結(jié)果解析

（1）對(duì)FAC1進(jìn)行解析。FAC1和FAC2的累積方差貢獻(xiàn)率為89.221%（表3）。其中，F(xiàn)AC1由8 個(gè)變量構(gòu)成，其方差貢獻(xiàn)率為64.814%（表3），這表明FAC1在陜西省農(nóng)業(yè)現(xiàn)代化發(fā)展中起核心作用，占據(jù)主導(dǎo)地位。具體而言，在8 個(gè)影響因素中，單位耕地面積產(chǎn)出率X5的影響最為顯著（表4），單位耕地面積產(chǎn)出率X5代表著農(nóng)業(yè)產(chǎn)出水平，而農(nóng)業(yè)產(chǎn)出水平是實(shí)現(xiàn)農(nóng)業(yè)現(xiàn)代化的關(guān)鍵，當(dāng)單位耕地面積產(chǎn)出率提高時(shí)，耕地利用效率也相應(yīng)提高，農(nóng)產(chǎn)品產(chǎn)量不斷增長(zhǎng)，從而更好地確保農(nóng)產(chǎn)品特別是糧食的安全性，并優(yōu)化農(nóng)業(yè)投入結(jié)構(gòu)和產(chǎn)出結(jié)構(gòu)。單位耕地面積產(chǎn)出率的提高離不開單位耕地面積農(nóng)藥施用量X3和單位耕地面積化肥施用量X2的貢獻(xiàn)。然而，農(nóng)藥和化肥的盲目施用會(huì)導(dǎo)致環(huán)境污染、農(nóng)產(chǎn)品質(zhì)量安全問題及增加農(nóng)業(yè)生產(chǎn)成本等挑戰(zhàn)。為此，陜西省采取了有機(jī)肥還田率提升、綜合防控減少病蟲害等多項(xiàng)措施，科學(xué)、精準(zhǔn)、適量施用化肥和農(nóng)藥。有效灌溉率X4對(duì)陜西省農(nóng)業(yè)現(xiàn)代化發(fā)展也具有顯著影響（表4），陜西省多年平均降水量676 mm，降水南多北少，陜南為濕潤(rùn)區(qū)，關(guān)中為半濕潤(rùn)區(qū)，陜北為半干旱區(qū)。多年平均地表徑流量426億m3，水資源總量445 億m3，居全國(guó)各?。ㄊ?、區(qū)）第19 位。水資源時(shí)空分布嚴(yán)重不均。從時(shí)間分布上看，全省年降雨量的60%～70%大都集中在7—10 月，往往造成汛期洪水成災(zāi)，而春、夏兩季旱情多發(fā)；從地域分布上看，秦嶺以南的長(zhǎng)江水系，流域面積占全省的37%，水資源量占到全省總量的71%，而秦嶺以北的黃河水系，流域面積占全省的63%，水資源量?jī)H占29%[18]。采用高效節(jié)水的灌溉技術(shù)，提高水資源的利用效率，成為節(jié)約水資源、推動(dòng)農(nóng)業(yè)高質(zhì)量發(fā)展的重要舉措。農(nóng)村居民家庭平均每百戶移動(dòng)電話擁有量X7是衡量農(nóng)村發(fā)展水平的指標(biāo)，而農(nóng)村發(fā)展水平與農(nóng)業(yè)現(xiàn)代化發(fā)展相輔相成、相互促進(jìn)。農(nóng)業(yè)現(xiàn)代化發(fā)展離不開良好的農(nóng)業(yè)生態(tài)環(huán)境，森林覆蓋率X8是農(nóng)業(yè)生態(tài)環(huán)境的基礎(chǔ)，對(duì)農(nóng)業(yè)現(xiàn)代化發(fā)展至關(guān)重要，可以減少農(nóng)作物受災(zāi)面積，確保農(nóng)業(yè)生產(chǎn)的穩(wěn)定性和可持續(xù)發(fā)展。農(nóng)業(yè)機(jī)械化是傳統(tǒng)農(nóng)業(yè)向農(nóng)業(yè)現(xiàn)代化轉(zhuǎn)變的重要標(biāo)志之一，是提高勞動(dòng)生產(chǎn)率的重要手段，不斷加大勞均農(nóng)業(yè)機(jī)械總動(dòng)力X1，促進(jìn)農(nóng)業(yè)現(xiàn)代化快速發(fā)展。不斷提升農(nóng)業(yè)勞動(dòng)者素質(zhì)X6對(duì)農(nóng)業(yè)現(xiàn)代化發(fā)展有正向的促進(jìn)作用[19]。

（2）FAC2解析。FAC2由水土流失治理面積X9構(gòu)成（表4），占主成分因素影響方差貢獻(xiàn)率的24.407%（表3），水土流失治理與生態(tài)環(huán)境、農(nóng)業(yè)經(jīng)濟(jì)可持續(xù)發(fā)展密不可分，對(duì)農(nóng)業(yè)現(xiàn)代化發(fā)展影響顯著。

3.3 綜合回歸分析

進(jìn)一步驗(yàn)證FAC1和FAC2對(duì)陜西省農(nóng)業(yè)現(xiàn)代化發(fā)展的影響，在主成分分析的基礎(chǔ)上，選擇農(nóng)民人均純收入Y1（以2000 年為不變價(jià)格的收入水平）和農(nóng)村居民家庭恩格爾系數(shù)Y2兩個(gè)因變量，F(xiàn)AC1和FAC2為自變量，取2001—2020 年的相關(guān)數(shù)據(jù)，利用EViews12.0進(jìn)一步分析各主成分對(duì)陜西省農(nóng)業(yè)現(xiàn)代化發(fā)展的影響程度[20-21]。

3.3.1 序列平穩(wěn)性檢驗(yàn)

為了防止出現(xiàn)偽回歸，首先需要對(duì)時(shí)間序列進(jìn)行平穩(wěn)性檢驗(yàn)，即ADF 檢驗(yàn)，原假設(shè)（H0）是至少存在一個(gè)單位根，即序列非平穩(wěn)；備擇假設(shè)（H1）是不存在單位根，即序列平穩(wěn)。檢驗(yàn)結(jié)果顯示，在10%顯著性水平下，變量Y1、Y2、FAC1、FAC2均拒絕原假設(shè)，即不存在單位根，均為0 階平穩(wěn)序列，因此，可以繼續(xù)建立和分析回歸模型。

3.3.2 模型設(shè)定

以FAC1和FAC2為自變量，Y2和Y1為因變量，建立線性回歸模型，嘗試在線性回歸模型中引入變量的平方項(xiàng)和變量間的交互項(xiàng)等方法。并進(jìn)行一系列假設(shè)檢驗(yàn)，利用F-test 對(duì)回歸模型的總體顯著性檢驗(yàn)，即檢驗(yàn)全部自變量對(duì)因變量的共同影響是否顯著；利用Ramsey Reset test 進(jìn)行回歸模型設(shè)定誤差的檢驗(yàn)；利用White test 進(jìn)行殘差異方差檢驗(yàn)；利用BG test 進(jìn)行殘差自回歸檢驗(yàn)；利用Shapiro-Wilk 進(jìn)行殘差正態(tài)性檢驗(yàn)。經(jīng)過反復(fù)嘗試并結(jié)合實(shí)際情況，最終得到如下回歸模型形式及相關(guān)檢驗(yàn)結(jié)果（表5）（α=0.05）。

表5 模型1 和模型2 的檢驗(yàn)結(jié)果Tab.5 Test results of model 1 and model 2

F-test 中，模型1 和模型2 的原假設(shè)（H0）是總體影響不顯著，備擇假設(shè)（H1）是總體影響顯著。Ramsey Reset test 中，模型1 和模型2 的原假設(shè)（H0）是回歸模型不存在設(shè)定誤差，備擇假設(shè)均（H1）是回歸模型存在設(shè)定誤差。White test 中，模型1 和模型2的原假設(shè)（H0）是殘差同方差，備擇假設(shè)（H1）是殘差異方差。BG test 中模型1 和模型2 的原假設(shè)（H0）是殘差無自相關(guān)，備擇假設(shè)均（H1）是殘差存在自相關(guān)；Shapiro-Wilk 檢驗(yàn)中，模型1 和模型2 的原假設(shè)（H0）是殘差序列服從正態(tài)分布，備擇假設(shè)（H1）是殘差序列不服從正態(tài)分布。

由表5 可知，模型1 和模型2 中AdjustedR2非常接近于1，說明模型1 和模型2 的擬合程度非常高，即模型中引入的自變量FAC1和FAC2對(duì)Y1和Y2的解釋能力非常強(qiáng)。F-test 結(jié)果的P＜0.05，均拒絕原假設(shè)，說明兩個(gè)模型均高度顯著，即模型1 和模型2 中的所有自變量對(duì)因變量的總體影響顯著。Ramsey Reset test 的結(jié)果分別為0.010 4 和0.055 6，均＞0.01，則均不拒絕原假設(shè)，即模型1 和模型2 的函數(shù)形式正確。White test 的結(jié)果分別為0.075 2 和0.258 4，均＞0.05，殘差均為同方差。BG test 的結(jié)果分別為0.070 9 和0.315 7，均＞0.05，均不拒絕原假設(shè)，即模型1 和模型2 的殘差不存在自相關(guān)。Shapiro-Wilk 檢驗(yàn)結(jié)果分別為0.589 和0.452，均＞0.1，不拒絕原假設(shè)，即模型1 和模型2 殘差均服從正態(tài)分布。

3.3.3 回歸分析

由表6 可知，模型1 和模型2 中所有自變量的回歸系數(shù)和常量t檢驗(yàn)的P值均＜0.05，說明各自變量對(duì)因變量的影響均顯著。

表6 回歸模型估計(jì)結(jié)果Tab.6 Estimation results of regression model

將回歸系數(shù)和常量代入回歸模型可得

模型1 中回歸系數(shù)的含義，F(xiàn)AC1以線性的形式出現(xiàn)在回歸模型中，其回歸系數(shù)為1 900，說明在其他變量保持不變的條件下，每增加一個(gè)單位的FAC1，可使Y1平均增加1 900 元。FAC2以平方項(xiàng)的形式出現(xiàn)在模型1 中，其系數(shù)為負(fù)，說明Y1與FAC2呈現(xiàn)倒U 型曲線關(guān)系，F(xiàn)AC2對(duì)Y1的邊際效應(yīng)不是恒定的，而是呈現(xiàn)初始的正效應(yīng)和后期的負(fù)效應(yīng)。具體而言，初始階段，隨著FAC2的增加，Y1增加，而在農(nóng)業(yè)治理成熟之后，一旦FAC2超過某個(gè)閾值，增加FAC2反而會(huì)對(duì)Y1產(chǎn)生負(fù)面影響。

模型2 中回歸系數(shù)的含義，F(xiàn)AC1的回歸系數(shù)為負(fù)，說明增加FAC1會(huì)導(dǎo)致Y2降低，與預(yù)期一致，具體而言，F(xiàn)AC1的系數(shù)為-5.3，說明在其他變量保持不變的條件下，每增加一個(gè)單位的FAC1，Y2平均下降5.3%。FAC2以平方項(xiàng)的形式出現(xiàn)在模型2 中，并且回歸系數(shù)為正，說明FAC2與Y2之間呈現(xiàn)U 型曲線關(guān)系，F(xiàn)AC2對(duì)Y2的邊際效應(yīng)不是恒定的，當(dāng)自變量FAC2處于低較水平時(shí)，增加FAC2，會(huì)顯著降低Y2，然而，一旦自變量FAC2超過某個(gè)閾值，邊際效應(yīng)變?yōu)樨?fù)。即水土流失治理面積FAC2增加到一定程度后，對(duì)Y2的下降不再具有促進(jìn)作用。

4 結(jié)論及建議

4.1 結(jié)論

綜合主成分分析和回歸分析的結(jié)果表明，F(xiàn)AC1是影響陜西省農(nóng)業(yè)現(xiàn)代化發(fā)展的核心因素。回歸模型分析發(fā)現(xiàn)，F(xiàn)AC1對(duì)Y1和Y2的影響效果都非常顯著。具體而言，大量投入FAC1，能夠持續(xù)增加Y1并降低Y2。另一方面，F(xiàn)AC2對(duì)Y1和Y2的影響呈現(xiàn)曲線關(guān)系，提示在農(nóng)業(yè)現(xiàn)代化發(fā)展初期，需要加大農(nóng)業(yè)治理力度，以促進(jìn)Y1的增長(zhǎng)和降低Y2。

FAC1是關(guān)鍵的推動(dòng)因素，而FAC2在農(nóng)業(yè)現(xiàn)代化發(fā)展初期具有重要的作用，共同促進(jìn)了陜西省農(nóng)業(yè)現(xiàn)代化發(fā)展，并對(duì)Y1和Y2產(chǎn)生積極影響。

4.2 發(fā)展建議

FAC1是陜西省農(nóng)業(yè)現(xiàn)代化發(fā)展的核心因素，依據(jù)FAC1主要提取文中8 個(gè)變量的信息，結(jié)合陜西省實(shí)際情況。在促進(jìn)陜西省農(nóng)業(yè)現(xiàn)代化發(fā)展過程中，需進(jìn)一步加強(qiáng)農(nóng)業(yè)技術(shù)培訓(xùn)和科技支持，提高農(nóng)民對(duì)現(xiàn)代農(nóng)業(yè)技術(shù)的掌握和應(yīng)用能力，以提高農(nóng)產(chǎn)品產(chǎn)出率和農(nóng)藥施用的科學(xué)合理性。加大對(duì)農(nóng)田水利設(shè)施的建設(shè)和改造，提高農(nóng)田灌溉效率，減少水資源浪費(fèi)，確保農(nóng)作物的充足灌溉。不斷推動(dòng)信息技術(shù)在農(nóng)業(yè)生產(chǎn)和農(nóng)村發(fā)展中的應(yīng)用，提供農(nóng)民與市場(chǎng)、技術(shù)和信息的便捷渠道，促進(jìn)農(nóng)業(yè)現(xiàn)代化和農(nóng)村經(jīng)濟(jì)的融合發(fā)展。進(jìn)一步加強(qiáng)生態(tài)環(huán)境保護(hù)和資源節(jié)約利用，提高農(nóng)業(yè)機(jī)械化水平，培養(yǎng)農(nóng)業(yè)勞動(dòng)者的專業(yè)技能和創(chuàng)新能力。

依據(jù)FAC2主要提取文中1 個(gè)變量的信息，結(jié)合陜西省實(shí)際情況，在促進(jìn)陜西省農(nóng)業(yè)現(xiàn)代化發(fā)展過程中，需不斷加大對(duì)水土流失治理的投入和力度，采取合理的水土保持措施，包括植被恢復(fù)、防風(fēng)固沙、梯田建設(shè)等，減少土壤侵蝕和水土流失的風(fēng)險(xiǎn)，保護(hù)農(nóng)田生態(tài)環(huán)境，進(jìn)一步加強(qiáng)農(nóng)田水利設(shè)施的維護(hù)和管理，確保農(nóng)田排水良好，有效避免水浸和積水造成的農(nóng)作物損失和土地退化。