互联网与农业结构转型升级的协整效应研究——以江苏省为例

杜晨浩，马衡雨，余德贵

（1.南京农业大学经济管理学院，江苏 南京210095；2.南京农业大学农村信息化工程技术研究中心，江苏 南京 210095）

互联网与农业结构转型升级的协整效应研究
——以江苏省为例

杜晨浩1，马衡雨2，余德贵2

（1.南京农业大学经济管理学院，江苏 南京210095；2.南京农业大学农村信息化工程技术研究中心，江苏 南京 210095）

以江苏省为例，建立衡量互联网发展的指标体系，通过构建计量经济回归模型，实证分析了江苏省互联网发展与农业结构转型升级的协整效应。结果表明：互联网发展对农业产业发展及结构调整有着显著影响，江苏省应针对不同区域有侧重的提高互联网发展水平，以适应不同区域的农业产业发展模式。

互联网发展；农业结构变化；JJ协整；江苏

近年来，我国农业发展已取得巨大成绩，相关产业体系和经营管理模式日趋完善，为经济社会持续健康发展提供了有力支撑。江苏省现代农业发展已经进入“新常态”，然而进一步发展面临着新的问题：农产品滞销严重、农业转型升级乏力、资源环境“硬约束”加剧，江苏省农业增效与农民增收遇到了新的“瓶颈”，迫切需要转变农业发展方式，优化农业产业结构。李克强总理在2015年政府工作报告中首次提出了“互联网+”战略，农业互联网将成为优化农业产业结构、提高农业生产与经营管理效率的主要手段，这为“新常态”下区域农业发展升级和供给侧结构性改革创造了新的驱动力和机遇。

中国互联网产业随着经济的发展而发展，取得了巨大的进步，在推动经济社会发展及转型中起到了至关重要的作用[1]。根据中国互联网络信息中心（CNNIC）的统计数据，中国网民规模及互联网普及率均超过世界平均水平，其中网民规模全球第一，截至2015年12月，中国网民总数达到6.88亿，是世界上网民数量最多的国家。当前江苏互联网基础资源设施完善，互联网普及率高且应用广泛。

互联网产业作为新兴产业，其发展时间相对较短，关于互联网产业的研究也较少，甚至还没有系统的关于互联网产业分类的相关研究[2]。在互联网发展水平的研究中，俞立平[3]建立了衡量我国互联网发展水平的指标体系，并确定了各指标的权重；王青华等[4]统计分析了全国各省份互联网发展与该地区经济发展水平的关联度，发现区域经济发展水平越高，该地区的网络发展水平也越高；谢印成等[5]实证分析了我国互联网发展对经济增长的影响；何菊香等[6]基于29个省市的面板数据实证分析了互联网产业发展的影响因素，并得出中国互联网产业的发展水平具有明显的地域差异。从研究结果来看，学者们大都认为互联网的发展对区域经济发展有着显著影响，且这种影响是存在区域差异的。此外，就影响互联网发展水平的因素目前仍未形成统一的衡量标准。因此，笔者拟从农业产业结构优化的角度，建立互联网发展指标体系，并构建计量经济模型探索互联网发展对农业产业结构的促进作用；并且在互联网的背景下，针对苏南、苏中、苏北的农业产业现状，对构建江苏省不同区域的农业发展模式提供相关建议。

1 研究区域概况

2015年江苏省农业生产平稳，粮食总产实现“十二连增”，全年总产量达3 561.3万t，比2014年增长2.0%；林牧渔业总体稳定，全年造林面积4.1万hm2，比2014年下降30%；全年猪牛羊禽肉产量359.2万t，比2014年下降2.7%；水产品总产量522.1万t，比2014年增长0.6%。农林牧渔业产值占农业总产值的比重分别为52.94%、1.84%、17.95%和21.58%。从地区来看，苏南现代化建设示范区引领带动作用逐步显现，苏中融合发展、特色发展加快推进，苏北大部分指标增幅继续高于全省平均水平，苏中、苏北经济总量对全省的贡献率达46.2%，比2014年提高1.4个百分点。

互联网发展方面，截至2015年底，江苏省网民规模为4 416万人，与2014年相比增长142万人，增长了3.3个百分点；互联网普及率为55.5%，比2014年增长了1.7个百分点，比全国平均水平高5.2个百分点；光缆线路总长度为251.2万km，位居全国第一；互联网省际出口带宽为13 590 G，位居全国第二，同比增长60.8%；互联网宽带接入端口总数为3 572万个，位居全国第二；移动电话基站数为32.5万个，位居全国第三（数据来源《2015年江苏省互联网发展状况报告》）。综合来看，江苏省互联网发展水平较高，基础设施资源丰富，互联网普及率高，且互联网在经济社会中的应用逐步加强。

2 材料与方法

2.1 数据来源

文章所用的互联网上网人数的数据来源于《中国统计年鉴》（2003～2014）；信息传输、软件和信息技术服务业总产值的数据来源于《江苏统计年鉴》（2003～2014）。江苏省农林牧渔服务业产值与剩余农业总产值的数据来源于《江苏统计年鉴》，蔬菜园艺产值的数据来源于《中国农村统计年鉴》。

2.2 互联网与农业结构变化的驱动模型

2.2.1 互联网发展指标体系 结合现有的研究成果，综合中国互联网络信息中心（CNNIC）及相关统计年鉴中发布的互联网相关指标数据，并考虑数据的可获得性和指标的科学性、共线性，最终选用了江苏省互联网上网人数及信息传输、软件和信息技术服务业总产值作为衡量互联网发展水平的指标，见表1。互联网上网人数是衡量互联网普及程度的指标，也能一定程度反映互联网发展的基础设施水平；根据梅特卡夫定律，网络的价值是随着用户数量的平方数增加而增加的，因此该指标对于反映互联网发展水平具有重要意义。而信息传输、软件和信息技术服务业总产值则能衡量互联网的应用水平及其相关产业的发展状况，一定程度上能反映出互联网的综合应用发展情况。

表1 互联网发展指标体系

2.2.2 农业发展模式指标体系结合具体的研究对象及内容，该文中农业发展模式主要是新型都市农业、高效智能农业及新型电商农业3种现代农业发展模式。如表2所示，新型都市农业是紧密依托并服务于都市的农业，兼具经济社会及生态功能，主要为以南京、苏州、无锡、常州等都市的市场需求为导向，为其提供一系列服务，并涉及到农产品加工业等，选用“农林牧渔服务业产值”作为评价指标；高效智能农业主要指设施农业，包括设施养殖、设施园艺及蔬菜产业，该文选用“蔬菜园艺和畜牧业产值”作为评价指标；新型电商农业选择农业总产值中除以上指标外的“剩余农业总产值”评价指标，一定程度上反映了农产品的生产规模和交易规模。

表2 农业发展模式指标体系

2.2.3 互联网对于农业结构变化的协整模型 研究建立了多元回归模型，采用Johansen- Juselius检验法（JJ检验法）对因变量与自变量之间的协整关系进行检验分析，建立以下时间序列回归模型：

式中，LNY1表示农林牧渔业服务业产值的自然对数变量，LNY2表示蔬菜园艺产值的自然对数变量；LNY3表示剩余农业总产值的对数变量；LNX1表示互联网上网人数的自然对数变量；LNX2表示信息传输、软件和信息技术服务业总产值的自然对数变量；α和β分别表示常数项和变量回归系数，β同时也表示互联网对于产业发展的效应弹性，ε表示随机误差项。

3 结果与分析

3.1 变量相关性分析

选取江苏省2003～2014年农林牧渔服务业产值（Y1）、蔬菜园艺产值（Y2）和剩余农业总产值（Y3）的数据，建立时间序列数据的协整模型，从互联网上网人数（X1）和信息传输、软件和信息技术服务业总产值（X2）两个方面分析互联网发展水平对江苏省农林牧渔业的影响。由于各变量数值较大，为消除异方差的影响，故对各变量进行自然对数处理后再纳入回归模型。文章运用Eviews8.0进行实证分析，各描述性统计分析结果如表3所示，变量之间的相关性分析如表4所示。

表3 变量描述性统计

表4 相关性分析结果

由表4相关性分析结果可知，互联网上网人数和信息传输、软件和信息技术服务业总产值与江苏省农林牧渔服务业、蔬菜园艺产业及剩余农业总产值均呈现出显著的正相关关系，相关系数均在0.95以上，为高度相关，说明江苏省互联网发展水平的提升能够有效地促进农林牧渔服务业、蔬菜园艺产业和农业的发展。同时，互联网上网人数与信息传输、软件和信息技术服务业总产值之间的相关系数为0.728，根据共线性判断标准，若自变量之间的相关系数小于0.8，则表明自变量之间不存在多重共线性，由此可知互联网上网人数与信息传输、软件和信息技术服务业总产值不存在多重共线性，为此可以进一步进行协整分析。

3.2 JJ协整检验

为避免出现伪回归现象，首先对各变量进行平稳性检验，平稳性检验的方法包括ADF检验和非参数PP法，该研究采用较为常见的ADF检验对变量的平稳性进行检验，检验结果如表5所示。

表5 ADF检验结果

由表5的平稳性检验结果可知，各变量的原始序列均没有通过平稳性检验，但所有变量的一阶差分序列在5%水平上均通过了平稳性检验，即均为一阶单整，可进一步进行协整检验。检验结果如表6所示。由各个模型JJ检验结果可知，3个模型的自变量与因变量在“不存在协整关系”上的显著性概率P值小于0.05，拒绝“不存在协整关系”的假设，模型（1）存在一个协整关系，模型（2）存在3个协整关系，模型（3）存在2个协整关系。

JJ协整检验显示3个模型的自变量与因变量之间均存在协整关系，进一步对解释变量与被解释变量进行OLS回归，回归分析结果如表7所示。

进一步，对各个方程的残差序列进行平稳性检验，如表8所示，各个方程的残差均在5%显著性水平上通过ADF检验。这表明各回归方程残差序列平稳，即自变量与各个因变量之间的长期均衡关系成立。

表6 各模型的协整检验结果

表7 各变量的 OLS回归结果

表8 方程残差序列平稳性检验

3.3 小 结

由回归结果可知，互联网上网人数与农林牧渔服务业产值、蔬菜园艺产值和剩余农业总产值均呈现出显著的正相关关系，且均在1%或5%的显著性水平上通过了T假设检验，即互联网上网人数每上升一个百分点，江苏省农林牧渔服务业产值、蔬菜园艺产值和剩余农业总产值分别上升0.174 1、0.372 4、0.133 0个百分点，说明互联网上网人数的增长对江苏省农林牧渔服务业产值、蔬菜园艺产值和剩余农业总产值均具有显著的正向影响作用，且对蔬菜园艺产值的影响程度要高于对农林牧渔服务业产值和剩余农业总产值的影响程度。

信息传输、软件和信息技术服务业总产值与江苏省农林牧渔服务业产值、蔬菜园艺产值和剩余农业总产值均呈现出显著的正相关关系，且均在1%显著性水平上通过了T假设检验，即信息传输、软件和信息技术服务业总产值每上升一个百分点，江苏省农林牧渔服务业产值、蔬菜园艺产值和剩余农业总产值分别上升0.390 9、0.484 2、0.407 9个百分点，说明信息传输、软件和信息技术服务业的发展对江苏省农林牧渔服务业产值、蔬菜园艺产值和剩余农业总产值均具有显著的正向影响作用，信息传输、软件和信息技术服务业总产值同样对蔬菜园艺产值的影响程度要高于对农林牧渔服务业产值和剩余农业总产值的影响程度。

实证分析结果也印证了前文的理论分析，互联网对于农业结构的调整、农业发展模式的创新驱动主要是由于互联网的发展能带来农业生产技术创新，并能提高农产品交易效率、改善农业生态环境。因此，互联网的发展会促进农业技术进步与创新、优化资源配置效率、扩大设施装备应用面积、提高生产效率，并能推动农产品产销对接平台的建设，降低交易成本，从而促进农业产业发展，实现“互联网+农业”的深度融合。

从农业产业来看，由于模型中的参数β也表示互联网对于产业发展的效应弹性，从回归结果可以看出，江苏省互联网发展水平的提升对于农业产业的发展具有显著的促进作用，特别是对于以蔬菜园艺产业为主要内容的高效设施农业具有较大作用。因此，不同地区在选择农业产业发展模式时，可以根据模型中的参数β来确定，并考虑到各区域的社会经济发展状况以及资源禀赋，最终得出最佳发展途径。

4 讨 论

根据2015年度《江苏省互联网发展状况报告》可知，2015年苏南地区互联网普及率为60.8%，备案网站数占比67.62%；苏中地区互联网普及率为52.2%，备案网站数占比15.14%；苏北地区互联网普及率为51.4%，备案网站数占比17.49%。因此，在互联网发展水平方面，不难看出苏南地区水平最高，苏中与苏北差距不大。

在农业产业发展方面，苏南地区农业现代化程度较高，主要面临着资源环境约束问题；苏中地区农业发展主要面临着科技投入较低，设施化装备不足等问题；苏北地区农业发展主要面临着农产品销售不畅等问题。

综合前文互联网发展对相关产业影响的实证分析与苏南、苏中、苏北地区农业发展的问题所在，在农业产业结构调整方面，江苏省应针对不同区域推动落实农业农村信息化基础设施建设，实现信息进村入户；并启动具有特色的“互联网+农业”行动计划，真正实现“互联网+”促进农业升级、助推“一三产融合”发展；创新农产品电子商务模式，保障农产品安全和溯源；制定大数据战略，推进农业管理数字化。

考虑到区域间互联网发展水平的差异，结合苏南、苏中及苏北的自然资源及社会经济条件，建议不同地区要根据自身的优势与不足发展不同模式的农业。

苏南地区应该发展新型都市农业，以缓解该地区资源环境的压力，形成面向“互联网+农业功能”的农业多功能型服务体系。不仅要实现都市农业的经济功能，更要加大力度发展都市农业的社会功能、生态功能及休闲文化功能。因此，苏南地区应进一步提高互联网的应用水平，真正实现“互联网+”与都市农业多功能的融合。

苏中地区应该发展高效智能农业。苏中地区在农业产业结构调整的过程中，应该研究面向“互联网+生产管理”的调整战略，真正地将“互联网+”同农业生产的各个环节相融合，加大科技投入，提高设施装备水平，实现农业发展的信息化、智能化、高效化。

因此，该地区应提高互联网的基础设施建设水平，这是实现农业智能化的重要物质基础。

苏北地区应该实施新型电商农业发展模式。与苏南和苏中地区相比，苏北地区的农业在地区GDP中所占比重更大。但由于区域经济社会发展的限制，苏北地区农产品面临滞销的压力。因此，在“互联网+”的背景下，该地区应研究面向“互联网+产品市场”的农业全产业链重构途径，通过互联网打开农产品市场的大门。该地区应加强互联网的普及，并提高互联网的应用水平，以加快农产品电商的发展。

[1] 崔 柏. 我国互联网发展现状及趋势研究[J]. 信息与电脑（理论版），2010，（11）：86-87.

[2] 张 勇. 互联网发展对中国经济增长的影响研究[D]. 合肥：安徽大学，2014.

[3] 俞立平. 中国互联网发展水平测度指标体系研究[J]. 中国流通经济，2005，（12）：32-34.

[4] 王青华，陈 棣. 我国互联网发展水平的地区差异分析——兼析数字鸿沟与经济鸿沟的数量关系[J]. 统计教育，2006，（4）：15-17.

[5] 谢印成，高 杰.互联网发展对中国经济增长影响的实证研究[J].经济问题，2015，（7）：58-61，105.

[6] 何菊香，赖世茜，廖小伟. 互联网产业发展影响因素的实证分析[J].管理评论，2015，（1）：138-147.

（责任编辑：成 平）

Cointegration Effect of Internet and Agricultural Structure Transformation and Upgrading—Taking Jiangsu Province as an Example

DU Chen-hao1，MA Heng-yu2，YU De-gui2
（1. College of Economics and Management, Nanjing Agricultural University, Nanjing 210095, PRC; 2. Engineering Research Center for Rural Information Technology, Nanjing Agricultural University, Nanjing 210095, PRC）

In this paper, it takes Jiangsu Province as an example to identify the target data of the development of Internet. Then it makes an empirical analysis of the cointegration effect of agricultural transformation and upgrading in Jiangsu Province by constructing econometric regression model. The regression results show that the development of the Internet has a significant impact on the development and adjustment of the agricultural industry. Thus, it is concluded that Jiangsu should have different focuses on different regions in improving the development level of Internet so as to explore the agricultural development models in different regions.

internet; agricultural structure change; JJ cointegration; Jiangsu Province

F124.3

：A

：1006-060X（2017）06-0107-04

10.16498/j.cnki.hnnykx.2017.006.031

2017-04-17

中央高校业务费专项（SKZK2015008）；江苏省社科应用研究精品工程（SKPT2016039）；国家大学生创新训练计划项目（201610307082）；江苏省重点研发科技计划（BE2016302）

杜晨浩（1992-），男，江苏南京市人，硕士研究生，主要从事区域发展和互联网经济研究。

余德贵