农业信息化对我国农业产业发展的影响分析

　　摘要：文章主要使用柯布—道格拉斯生产函数构建模型，采用2000-2010年的全国统计数据进行回归分析，分析农业信息化对我国农业产业发展的影响。结果表明，除了农业投资、劳动力投入、化肥施用量等常规影响农业增长的因素外，加大我国农业信息投入量，对产业发展影响极为明显。在此实证研究的基础上，文章提出了相应的建议。
　　关键词：农业信息化；农业产业发展；柯布—道格拉斯函数
　　一、农业信息化的评价指标体系
　　中国信息产业部2001年6月14日向各省、自治区、直辖市、计划单列市产业厅（局）、通信管理局、信息化工作办公室等下达了“关于印发《国家信息化指标构成方案》的通知”。该文件使得我国关于信息化水平的测评有了统一的标准，具体的指标由20个指标构成，分别为：每千人广播电视播出时间、微波占有信道数、卫星站点数、人均电话通话次数、人均带宽拥有量、长途光缆长度、每百人拥有电话主线数、每千人有线电视数、每千人拥有计算机数、每百万人互联网用户数、每千人拥有计算机数、每百户拥有电视机数、网络资源数据库总容量、电子商务交易额、信息产业对GDP增长的直接贡献率信息产业增加值占GDP比重、企业信息技术类固定投资占同期固定资产投资的比重、信息产业研究与开发经费支出占全国研究与开发经费支出总额的比重、信息产业基础设施建设投资占全部基础设施建设投资比重、每千人中大学毕业生比重、信息指数。《中国信息年鉴》中各个省信息化发展基础数据主要包括五个方面：电子信息产品制造业、通信业、计算机与网络、广播电视、科研与人才信息化人才要素的指标、信息化外部环境要素的指标。
　　国内学者在考虑到数据的可得性的情况下，根据国家信息化指标体系研究和统计体系的现状，同时结合考虑到我国信息化的发展水平，设计了一套农业信息化水平的指标体系用于评价各地区的农业信息化发展水平，评价指标体系一般包括4个1级指标，18个2级指标，四个一级指标分别为发展基础、发展环境、应用现状及生产消费。我国农业信息化理论和实践还处于起步阶段，有关农业信息化的评价指标体系尚未建立完全统一的标准，本文在综合前人的研究和参考国家信息化指标体系，采用了五个一级指标，20个二级指标，构建农业信息化指标体系如表1所示。
　　二、农业产业化评价指标体系
　　学者们在研究农业产业化时一般从微观、中观和宏观三个方面展开，其中，包括的一级指标为效益指标、规模指标和基础指标。二级指标包括农村居民人均纯收入，农林牧渔业总产值、农业乡镇企业平均产值、农业产业化经营组织带动农户数、乡镇企业数、每公顷耕地农用机械数、每公顷耕地农用柴油吨数、每千公顷耕地农药使用吨数及农村每万人拥有专业技术人员。一般来说，农村居民人均纯收入越高，农业产业化水平越高。农业产业化越发达，农村居民人均纯收入就越高，农业总产值越高，通常用农业总产值来代替农业的产业化水平。同时农村劳动力人均农业产值越高，说明农业规模越大，农产品生产量大势必带来农产品销量也大，作为农业产业化中产业化主体的乡镇企业和龙头企业效益越高，产值越大。农业产业化的发展是建立在农业生产工具生产手段的发展上的，越发达的农业产业化，其机械化程度越高。所以农药使用量同时也代表了化肥等的使用量。由于各个地方的人口数量、土地面积等具体情况不一样，因此所有指标均为均值来表示产业化的发展水平。本文结合学者的研究将产业化指标体系分为三个一级指标和九个二级指标，如表2所示。
　　由于我国农业信息化建设起步较晚，许多相关的数据尚未纳入国家统计体系，如果按照信息化测试的一般手段或国家规定的信息化测评体系，以及产业化评测体系来研究农业信息化促进农业产业化的发展，数据的获取也相当困难。因此，考虑到数据的可得性我们采用一些代理变量来代替我国农业信息化水平和我国农业产业化水平，然后利用相关模型进行回归，分析我国农业信息化对我国农业产业化的影响。
　　三、相关实证分析
　　（一）基本模型
　　柯布-道格拉斯生产函数是数学家柯布和经济学家道格拉斯于20世纪30年代一起提出来的，它的形式简单，但在经济理论分析和应用中具有重要意义，本文采用这个函数来探讨农业信息化与农业产业发展的要素之间的相关性。柯布-道格拉斯生产函数的一般形式为：
　　Q＝AL?鄣Kβ（0<α<1，0<β<1）①
　　其中，Q表示产量，K表示资本，L表示劳动力存量。A一般代表技术进步，α、β分别代表劳动产出比弹性和资本产出弹性。a+β>l表示规模报酬递增；a+β=1表示规模报酬不变；a+β　　Y＝AKβ1Lβ2Geβ3Feβ4Inβ5②
　　其中，Y表示农业生产总值，本文用农林牧渔业总产值来表示；K表示农业投资，本文用农村居民家庭生产性固定资产原值来表示；L表示农业劳动力，本文用农林牧渔业就业劳动力数来表示；Ge表示耕地面积，本文用有效灌溉面积单位来表示；Fe表示化肥施用量，本文用农用化肥施用量来表示。本文采用对数模型，对生产函数两边取对数来分析我国农业产业化，得到如下回归模型：
　　LnY=LnA+β1LnK+β2LnL+β3LnGe+β4LnFe+β5LnIn③
　　（二）变量选择和数据
　　由现有的统计数据来源来说，专门针对农业信息化的指标体系统计数据少之又少，有的根本无法剥离，因此需要采用代变量法，寻找表现信息化水平的代变量，本文用农村网民的数量代替农业信息资源建设，图书、杂志和报纸出版种数代替农业信息技术应用，农村居民家庭平均每百户电视拥有量代替农业信息化基础设施，农村居民交通通讯支出和教育娱乐用品支出代替农业信息化外部环境。因此在研究我国农业信息化和农业产业化的总回归模型为：
　　LnY=β0+β1LnK+β2LnL+β3LnGe+β4LnFe+β5LnW+β6LnP+β7LnT+β8E+u④
　　其中，W表示我国农村网民的数量，P表示图书、杂志和报纸出版种数，T表示农村居民家庭平均每百户电视拥有量，E表示农村居民平均交通通讯支出和教育娱乐用品支出。考虑到数据的可得性和相关替代变量的定义，本文采用2000-2010年《中国统计年鉴》的相关数据来分析我国农业信息化促进农业产业化发展情况。我国农业产业发展和信息化指标的相关数据分别如表3、表4所示。
　　（三）实证结果
　　基于本文可获得的数据，采用Eviews6.0软件对公式4的模型进行回归分析，得到如下结果，如表5所示。
　　其中，R Square约为0.90，说明这些变量可解释农业生总值变化的90%，而其余10%的变动要由其它因素的影响来解释。LnK，LnL，LnGe，LnFe，LnW，LnP，LnT，LnE各系数的t Stat分别为2.03172，10.0148，
　　1.39710，0.06711，2.30192，2.17755，2.10880，-2.40922，在5%的水平上LnK，LnL，LnW，LnP，lnE显著。
　　回归结果表明，我国农村网民数量的系数为0.39，并且该系数在5%的显著性水平下显著，这足以在一定程度上说明了网络信息化发展对于农业产业发展的促进作用。图书期刊报纸的出版种数的变量系数为0.23，并且是显著的。可能的解释是农民获取信息的渠道可能并不主要是出版物，而是其他方面。电视普及率的弹性为0.27，检验系数在5%的显著性水平下显著。交通通讯和文教娱乐支出对农业产业发展的贡献率为-0.008。表明我国农村居民的支出结构不合理，没有促进我国农业产业化的发展。
　　分析显示，当前信息技术的投入对农业产业的发展有很强的促进作用，因此我们有必要加大当前对于农业信息化方面的投入和支出。
　　参考文献：
　　1.赵启然.信息化对我国农业经济增长贡献实证分析[D].河北农