跨境电商发展对中国农产品国际贸易的影响：基于主成分分析法的实证研究 (2008-2021)

本文利用主成分分析法，对2008年到2021年中国31个省份的跨境电商发展对农产品国际贸易的影响进行了实证研究。研究中，选取‘农产品进出口交易额’作为被解释变量，‘跨境电商交易额’作为解释变量，‘跨境电商综试区数量’作为调节变量。在数据处理方面，‘对于缺失的数据，采用插值法等方法进行了补充，并利用主成分分析法进行了测量。’

主成分分析是一种常用的降维方法，它可以将原始数据转换为一组新的互不相关的主成分。特征值和特征向量是主成分分析的结果之一，用于衡量主成分的重要性和解释度。

特征值（λ）表示主成分的方差，它衡量了原始数据在该主成分上的变化程度。特征值越大，说明该主成分能够解释的原始数据的方差越多，对原始数据的解释度越高。

特征向量（v）表示主成分的方向，它是一个与特征值对应的向量。特征向量的每个元素表示了原始数据在相应主成分上的权重。通过将特征向量与原始数据进行线性组合，可以计算出每个主成分的得分。

在本文中，假设我们得到的特征值为λ1和λ2，对应的特征向量为v1和v2。新的主成分可以表示为：

PC1 = v1 * X1 + v2 * X2 PC2 = v1 * Y1 + v2 * Y2

这两个主成分解释度是指它们在解释原始数据方差方面的相对重要性和能力。假设特征值按照降序排列，即λ1 > λ2，则PC1对于解释原始数据的方差更具重要性，解释度更高。而PC2对于解释原始数据的方差较少，解释度较低。

总结来说，这两个主成分解释度表示了它们在解释原始数据方差方面的相对重要性和能力。