基于灰色关联度的农业农村信息化水平及影响因素分析

金福子，吴林奕，刘仕宇

(燕山大学 文法学院，河北 秦皇岛 066004)

随着移动互联网、物联网、大数据、智能决策等现代信息技术在农业生产与农村生活中的加速应用，农业生产正在实现精细化、数字化、智能化管理，农村生活也朝着便捷高效的方向前进，信息和知识日益成为推动农业农村发展的主要资源和动力。2019年，中央一号文件明确提出必须坚持把解决好“三农”问题作为全党工作重中之重不动摇，坚持农业农村优先发展总方针，以实施乡村振兴战略为总抓手，推进重要农产品全产业链大数据建设，加强国家数字农业农村系统建设，全面实现农业农村现代化。农业农村部会同有关部门，制定印发了《“十三五”全国农业农村信息化发展规划》《“互联网+”现代农业三年行动实施方案》《推进农业电子商务发展行动计划》《关于推进农业农村大数据发展的实施意见》等一系列文件，因地制宜地完善各地区配套政策，形成了上下齐心协力、部门协作协同的推进机制，为农业农村信息化的发展营造了良好的政策环境。

农业农村信息化是指在农业和农村社会经济发展中广泛应用现代信息技术，深层次开发和利用信息资源，以实现农业农村经济社会全面发展的过程，是促进农业提高质量、效益和竞争力，实现农业农村现代化的重要引擎[1]。党的十八大以来，党中央、国务院高度重视农村互联网发展，推动数字农业农村取得了历史性成就。互联网、移动互联、大数据和物联网等都在农业生产经营管理过程中得到一定程度上的应用，使农业生产的实时监控、精准管理、溯源管理、远程控制和智能决策成为现实。另一方面，基于诱导技术变革理论[2]，在当今社会经济迅速发展的大背景下，农业生产和农村建设自身也朝着信息智能的方向变革。但是农业农村信息化基础差、底子薄、起步晚，与工业、服务业和城市信息化水平相比差距较大，与农业农村经济社会发展水平和基础地位极不相称。因此，研究农业农村信息化水平，建立信息化发展水平综合评价体系，对我国目前农业农村信息化各个方面的发展水平进行评价，找出其主要影响因素，以便服务于农业农村信息化建设，加快我国农业农村现代化的建设步伐。

农业信息化评价多以信息化测评理论为基础开展研究，国际上信息化水平测度方法主要分为两类：一类是以信息经济为测度对象的宏观计量方法，以马克卢普和波拉特法为代表。1962年美国经济学家弗里茨·马克卢普最早提出知识产业相关及信息化相关概念[3]。1977年，马克·波拉特(M.U.Porat)在《信息经济》一书中第一次比较系统地提出了信息经济的测算方法[4]。另一类是信息化指数型，以日本学者提出的信息指数化模型为代表。1965年，日本经济学家小松崎清提出了由信息量、信息装备率、通信主体水平、信息系数4个要素和11个指标组成测算社会信息化水平的指标体系，并利用信息化指数法进行了测算[5]。近年来，国际上对信息通信技术的应用及影响研究成果十分丰富。Kumar R R等学者运用solow增长模型框架与ARDL边界检验，探讨了五个样本信息通讯技术指标在1980—2013年间对中国经济增长的短期与长期的贡献[6]。Barnett W A等对信息通讯技术对农户创业意向的影响展开研究，结果表明信息通信工具的使用对农户产生企业家精神有着积极影响，手机与互联网用户从事创业的可能性比其他人高2.1个百分点[7]。Mwalupaso G E等学者对撒哈拉以南非洲(SSA)的农业发展计划进行了相关研究，认为其成功取决于信息通信技术(ICT)使用的程度和性质，特别是移动电话。从而采用计划行为理论(TPB)对农民在农业中使用手机的行为意愿进行调查，结果表明，积极的行为意图对促进农业信息化具有重要意义，进而促进农户家庭经济发展[8]。同时，在另一项研究中，Mwalupaso G E等学者认为撒哈拉以南非洲农场家庭的粮食和营养安全与信息技术的使用密切相关，并通过内生转换回归(ESR)得到验证，研究结果表明随着农户的粮食和营养安全状况改善，可能使农业粮食生产活动恢复活力[9]。

国内学者大多数是基于波拉特的产值核算法与小松崎清的信息化指数法进行实证研究，在上述两种方法的基本框架上，在评价指标的选择和定量测评的方法上进行创新。在指标体系构建方面，许爱萍和朱红基于信息经济测度理论的相关研究[10]，结合农业信息化的特点把农业信息化内涵划分为基础层、技术层、数据层、人力层、维护层、系统层、政策层和管理层，但对于二级指标的划分过细，缺乏代表性。徐光宪和卢丽娜等以波拉特法和日本信息化指数法为基础，参照国家信息化六要素构建出一套农业信息化指标体系[11，12]。张霞等从河北省农业发展现状出发，构建了一套农业信息化分层次评价体系，但指标体系不够全面[13]。张显萍和吴自爱基于行政绩效评价的角度，从外部环境、内部环境和运行效果三个维度对安徽省农业信息化水平进行评价[14]。

在指标测评方法上，刘春年和王兰基于回归分析法测度了我国一定时期农业信息化水平[15]。黄婷婷和李德华采用波拉特法对我国农业信息化水平进行了测评，并利用回归分析法分析了影响农业信息化水平的四种信息因素与农业产值之间的关系[16]。周蕾和温淑萍使用网络分析法(ANP)对宁夏农业信息化水平评价指标体系进行构建[17]。熊春林和符少辉运用层次分析法(AHP)对湖南省14市(州)农村农业信息化服务能力进行测评，并进行对比分析[18]。张志坚和尹佑松采用DEA方法测算全国农业信息化生产效率，并将全国划分为东、中、西部以及东北4个地区进行对比分析[19]。王欣和李萍萍利用结构方程模型直观反映出所建立指标对农业信息化水平影响情况[20]。林海英等通过综合指数法对内蒙古地区的农业信息化水平进行了测度[21]。

然而，上述对我国农业农村信息化水平评价的研究中，大多数都侧重于农业方面，对于农业农村整体的信息化水平研究较少。相关评价指标的建立虽然比较多，但却对新技术指标的考虑欠缺，评价指标缺乏时代性和代表性，且多采用单一的评价方法对农业农村信息化水平进行测算，存在一定局限性。本文综合考虑全国农业农村信息化发展特点与现状，构建农业农村信息化评价指标体系，通过层次分析法(AHP)和熵权法的融合使用，测算出2015—2018年我国农业农村信息总指数和各维度指数，再运用灰色关联分析法，找出影响我国农业农村信息化发展最重要的因素。

一、构建农业农村信息化评价指标体系

《“十三五”全国农业农村信息化发展规划》(以下简称《规划》)由农业部于2016年8月29日印发并实施。农业农村信息化发展综合程度非常高，其中基础设施、生产、经营、管理和服务信息化多个环节相互作用影响，形成一个联系紧密的系统[22]。《规划》就主要预期指标提出发展目标，到2020年，“互联网+”现代农业建设取得明显成效，农业农村信息化水平明显提高，信息技术与农业生产、经营、管理、服务全面深度融合，信息化成为创新驱动农业现代化发展的先导力量。

为了能够更加全面精准的对我国农业农村信息化发展水平进行评价，本文遵循选取数据指标的科学性和合理性原则，综合考虑农业农村信息化发展理论和《规划》的主要内容，拟建的农业农村信息化评价指标体系如表1所示。

表1 农业农村信息化评价指标体系

农业农村生产信息化维度，主要反映核心农业信息技术的推广应用程度；农业生产的产业化和集约化程度；面向温室大棚、设施园艺、畜牧水产养殖等生产方向上信息化和智能化的发展水平。限于数据的可获得性，选取3个二级指标进行说明：物联网市场规模、全国机耕面积、公共财政农业科技转化与推广服务支出。

农业农村经营信息化维度，主要反映信息化打通农业产业链个各个环节的程度。运用互联网开展经营的农民和新型农业经营主体数量大幅上升，农村电子商务的迅速发展，优化农村营商环境，促进农产品销售规模化与品牌化，从而提高我国农业农村信息化水平。围绕这些内容，本项选取3个二级指标：全国农产品网络零售额、全国农村网络零售交易额、淘宝村的数量。

农业农村管理信息化维度，主要反映农业农村大数据建设与“互联网+”政务建设情况。农业行政审批、农产品种养殖监管和农资市场监管等信息化水平越高，原则上农业农村信息化水平也就越高。由于“互联网+”政务发展等相关成果的统计监测工作正在进行中，尚未有公开的统计数据[18]。因此，本项选择了相关4项指标，即国家财政农业综合开发支出、国家财政农村综合改革支出、公共财政农业统计监测与信息服务支出、企事业单位农林牧渔业专业技术人员占比。

农业农村服务信息化维度，主要反映信息化技术促进农民生产生活活动智能化、便捷化程度。完善信息进村入户工程及12316“三农”综合信息服务，促使农民手机应用技能大幅提升，农业新媒体建设取得积极进展，使广大农民接受并使用信息化技术，从而提升农业农村信息化水平。由于国家相关统计数据的缺乏，本项选取4项二级指标：农村网民占比、农村地区互联网普及率、农村居民人均交通通信支出、农村居民使用手机支付的比例。

农业信息化基础支撑维度，主要反映互联网基础资源在农业农村信息化进程中发挥的作用。本项选取5项二级指标：农村居民平均每百户年末彩色电视机拥有量、农村居民平均每百户年末移动电话拥有量、农村居民平均每百户年末计算机拥有量、中国IPv6的数量、农村互联网宽带接入用户。

二、我国农业农村信息化发展现状评价

基于农业农村信息化评价指标体系，选取2015—2018年4年间数据，用以测算我国农业农村信息化总指数及5个维度各自指数，对比分析自2016年《规划》实施以来，我国农业农村信息化发展情况。本文收集的原始数据主要来源于《中国统计年鉴》(2019)、《中国农村统计年鉴》(2019)、《中国科技统计年鉴》(2019)、《中国农产品电子商务发展报告》、中国互联网络信息中心、农业农村部以及财政部官方网站。

(一)测算方法及步骤

通常在测算权重时，有主观赋权和客观赋权两种方法。这两类方法各有优缺点，主观赋权法客观性较差，但解释性强；客观赋权法确定的权重基于实际数据精度较高，但有时会与实际情况相悖，难以给出明确解释[23]。笔者利用层次分析法和熵值法相结合的方法计算各指标权重，既能增强客观赋权的解释性，又能降低主观赋权的评分数据“噪声”减少不确定性。

1.由于一级指标无法得到具体的数据，无法通过熵值法来计算，所以采用层次分析法对农业农村信息化评价指标体系的一级指标赋权。大体按下面4个步骤进行。

(1)建立层次结构模型。上述指标体系已经构建目标层、准则层、指标层，对一级指标进行赋权，即主要考虑准则层的权重。

(2)构建判断矩阵A=(aij)n×n。在农业农村信息化水平的目标层下，根据准则层的5个维度，两两比较重要程度，构建判断矩阵。通过引用数字1～9及其倒数作为标度确定aij的值，如表2所示。

表2 相对重要性标度含义

(3)求判断矩阵最大特征根λmax和对应的特征向量。

(4)对判断矩阵的一致性进行检验。计算一致性比例CR，当CR<0.10时，认为判断矩阵的一致性可以接受，否则应对判断矩阵作适当修正。

2.采用熵值法对农业农村信息化水平评价指标体系的二级指标赋权。设有m个评价对象，n个评价指标，则原始数据构成的矩阵为X=(aij)m×n。在熵值法中，熵是对信息不确定性的一种度量，通过计算得到各个指标的信息熵，通过信息熵来判断信息的无序度，无序度越低指标的权重越大。所以在多指标评价中可以利用信息熵来为指标赋权。具体计算步骤如下：

(1)采用极值法对原始数据矩阵xij进行无量纲化处理，得到无量纲化后的数据矩阵xij，为防止求信息熵时出现ln0问题，对x'ij进行无零化处理。

(3)计算第j个指标的信息熵

(4)计算第j个指标下各个评价对象贡献度的一致性程度dj=1-ej

3.对我国农业农村信息化指数进行计算。在权重已经确定的基础上，分层次进行计算，先根据由熵值法确定的二级指标权重分别计算一级指标各自的得分，然后根据由层次分析法确定的一级指标权重，求出我国农业农村信息化发展水平综合得分，计算步骤如下：

(二)评价结果

通过构建农业农村信息化评价指标体系，收集2015—2018年原始数据计算出农业农村信息化指数，进而进行分析评价。一级指标使用层次分析法赋权，其判断矩阵、各维度的权重以及一致性检验如表3所示，其中农业农村信息化基础支撑的权重为0.382，权重最高，农业农村经营信息化紧跟其后，说明对于农业农村信息化的发展来说，信息化基础支撑指标的作用尤为突出。农业农村服务信息化和生产信息化权重较低，发展较为缓慢，对于农业农村信息化发展起到制约作用。

表3 一级指标的判断矩阵A以及各维度的权重

对收集的原始数据进行无量纲化处理，同时采用层次分析法和熵值法给各级指标赋权，得到我国农业农村信息化发展指数如表4所示，指数越高，说明农业农村信息化发展得越好。结果显示：我国2015—2018年农业农村信息化水平逐年大幅上升,特别是2018年信息化水平提高尤为显著。从分维度的角度看，农业农村经营信息化指数涨幅最大，从2015年的最低水平发展上升到2018年的最高水平，说明我国在农业农村电子商务方面发展速度可见一斑。农业农村管理信息化指数总体呈下降趋势，在2015年位列第一名，经过3年的发展，到2018年排名却是分维度指数中最低的。

表4 全国农业农村信息化发展指数

三、我国农业农村信息化影响因素分析

(一)测算方法及步骤

我国农业农村信息化的发展涵盖了基础设施、生产、经营、管理和服务信息化多个环节，受到相关因素的多重影响，这些影响因素不易量化，具有不明确的性质，因此可以把它们视为一个灰色系统，采用灰色系统的理论和方法进行分析研究。

灰色关联度分析作为灰色系统理论的重要分支，是一种衡量各因素间关联程度的研究方法，其目的就是为了理清系统中各因素的主要关系，找出影响最大的因素，明确各因素间主次优劣性。因此，基于上文得出的我国农业农村信息化总指数及各维度指数，采用灰色关联法，对我国农业农村信息化水平的各主要影响因素进行探究，具体计算步骤如下。

(1)确定参考序列。X0={X0(1),X0(2),…,X0(N)}

(2)确定比较序列。Xi={Xi(1),Xi(2),…,Xi(N)},i=1,2,…,m。其中n为各序列长度即数据个数，这m个序列代表m个因素。那么数列X0和数列Xi就是系统的灰色分析数列。

(5)排出关联序，对数据进行分析说明。

(二)评价结果

选取农业农村生产信息化水平、农业农村经营信息化水平、农业农村管理信息化水平水平、农业农村服务信息化和农业农村信息化基础支撑情况作为影响我国农业农村信息化的主要解释变量，选取农业农村信息化作为研究变量，表示为X0=f(X1,X2,X3,X4,X5)。其中，X0代表农业农村信息化水平；X1代表农业农村生产信息化水平；X2代表农业农村经营信息化水平；X3代表农业农村管理信息化水平；X4代表农业农村服务信息化水平；X5代表农业农村信息化基础支撑情况。

在灰色关联分析中，因子直接的关联度大小并不是唯一衡量条件，关联度大小的次序更多的成为参考的主要因素。也就是说，某一因子的关联系数数值多少并非重点，重要的是因子间的关联序。根据关联系数的大小，可以客观准确地对我国农业农村信息化的影响因素进行排序，通过对每个指标的比较，能够客观地确定出影响我国农业农村信息化水平的最主要因素，计算结果如表5所示。

表5 影响程度灰色关联度排序

从以上关联序中可以看出，农业农村信息化基础支撑情况与农业农村信息化水平关联程度最高，灰色关联系数为0.739，表示农业农村信息化基础支撑与我国农业农村信息化发展保持较高的正向一致性。目前我国行政村通光纤和通4G比例均超过98%，贫困村通宽带比例达到99%，实现了全球领先的农村网络覆盖，平均下载速率超过70M，基本实现了农村城市“同网同速”，互联网基础设施的建设与配备是信息化发展的中坚力量。但在网络和农产品加工流通等方面的基础设施仍然落后，且对于农业生产方面的信息化基础设施建设相对滞后。

排在第二位的是农业农村经营信息化水平，灰色关联系数为0.542，表明这一影响因素对我国农业农村信息化的发展具有明显的正向促进作用。近几年，我国农业农村电子商务发展迅速，呈现“群雁效应”，发展格局朝着农产品进城与工业品下乡双向流通方向发展。2018年农产品网络零售交易额超过2300亿元，与2016年增速相比上涨接近30%，无论是销售农产品的生产者，还是农产品的交易种类在网络平台行都大幅增加。尤其是随着电商扶贫的大力推进，贫困地区农产品电商发展成效显著，为“互联网+”农产品出村进城工程的实施打下了良好基础。因此，农业农村经营信息化水平成为促进农业农村信息化发展的重要因素。

农业农村生产信息化水平与农业农村信息化水平关联程度排在第三位，灰色关联系数为0.479。新型现代信息技术的出现，使得在农业生产的在线监测、精准作业、数字化管理等方面智能化程度显著提升，但面对我国农业生产集约化程度不同、区域间生产环境差异大等特点，现有的物联网等现代信息技术的应用仍难以解决制约农业生产“专业化”的大规模、低成本、轻简化等问题，在成果转化和普及推广方面还处于较低水平层次，不利于着我国农业农村信息化发展。农业农村服务信息化水平与农业农村信息化水平关联程度相对较低，灰色关联系数为0.404，成为我国农业农村信息化发展的制约因素。自2014年信息进村入户工程启动以来，农村网民规模不断扩大，益农信息社建设成效显著，至2018年全国运营益农信息社数量已达27.2万个。但由于我国仍处于由传统农业向现代农业转型阶段，中国农村网民占比从2015年的28.4%持续下降至2018年的26.7%，表明农村网民增速远低于城镇网民增速，信息服务对农业农村信息化和现代化的作用尚未充分显现，信息化发展应用的社会软环境有待进一步形成，增强信息服务的效果难以充分实现。

农业农村管理信息化与农业农村信息化水平关联程度最低，灰色关联系数为0.211。虽然目前我国已建成国家农业数据中心，信息系统已覆盖农业行业统计监测、监管评估、信息管理、预警防控、指挥调度、行政执法、行政办公等7类重要业务，但我国现阶段仍处于起步水平，管理职能和机构队伍建设没有跟上农业农村信息化发展的需要，较难实现快速增长，进而在一定程度上抑制我国农业农村信息化发展。

四、结论及建议

为了实现我国农业农村信息化可持续健康发展，促进乡村振兴战略全面实施，实现农业农村现代化。首先建立农业农村信息化评价指标体系，对我国农业农村信息化水平进行测算和评价，为我国未来农业农村信息化决策判断提供数据支撑。通过层次分析法与熵权法相结合，测算出我国农业农村信息化发展总指数与分维度指数。在此基础上，对影响农业农村信息化的主要影响因素进行了灰色关联度分析，从定量角度给出了我国农业农村信息化影响因素的关联序。从上文研究结果可以看出，2015—2018年我国农业农村信息化水平稳步提升。其中农业农村经营信息化发展进步显著，对我国农业农村信息化发展起到了重要的支持作用；农业农村管理信息化发展速度最慢，且如今发展水平也是最低。通过对各主要影响因素的关联度进行排序，可以看出：农业农村信息化基础支撑和农业农村经营信息化的发展对我国农业农村信息化发展贡献较大，是主要推动因素；但是农业农村服务和管理信息化的发展较为缓慢，新技术得不到大面积的推广与应用，无法形成良好的社会软环境，成为我国农业农村信息化发展的制约因素。针对研究结论，提出以下建议，以期对我国农业农村信息化的发展提供有价值的参考。

(一)加强组织领导

应将农业农村信息化作为国家信息化战略的重要内容，予以部署和推动。充分发挥政府的主导作用，制定农业农村信息化建设的优惠政策，设立扶持项目和专项基金，推动数字农业农村发展，鼓励更多企业或者个人投入农业农村信息化建设中来。在健全配套法规、行业标准和有关实施细则的基础上，加强对农业信息市场和农村信息业的统一管理，为我国农业农村信息业的发展创造良好的大环境，将农业农村信息化打造成能够推动国家经济社会持续、高效、稳定发展的新引擎。

(二)大力发展数字农业

从提高农产品供给质量出发，深化落实农业供给侧结构性改革，并且以此为主线，将现代科技与传统农业相结合，采用物联网、数字遥感等技术以达到对于农业发展实时监测，建立农情监测系统不仅可以为农户提供实时耕种信息，提供更加合理的种植方案，而且通过完善农业生产智能检测体系，推进我国数字农田建设进程，极大提高农业生产效率。完善智慧畜牧和智慧水产体系，将现代信息技术落实应用于畜禽和水产养殖过程中，全面掌握动植物生长信息，从而加强其疫情的及时远程诊断和有效防控。明确自身优劣势，因地制宜重点发展特色产业，用主导产业带动其他产业发展，从产品的生产、加工、流通、销售、消费等各个关键环节给予更全面的技术支持，加速其过程数字化改造，完善本地重要农产品的全产业链大数据体系建设，通过先进技术与农业发展的深度融合，重构供应链，打通数据链，提升价值链，用数据驱动农业高效率、高质量、可持续发展。

(三)加快建设数字乡村

推进“互联网+政务”建设进程，将现代科技应用于政务管理过程，提升管理效率，通过完善基层组织管理的信息化建设，增加政务管理的透明度，使得党务、村务、财务实现网上公开，同时社情民意表达也可以更加畅通，从而实现政府与村民的信息互通。推进民生领域信息化应用，将互联网信息技术应用到农村教育、医疗和便民服务中，大力拓展运用大数据在农村生活中的应用，如：就业、社保、文化、旅游、社会治安等各个领域，提升农村公共服务质量，缩小城乡服务差距，尽快实现城乡公共服务的均等化。坚持可持续发展战略，促进资源循环利用，大力推进智慧绿色乡村建设，探索开展农村人居环境整治综合监测，从而加快美丽乡村建设速度，提升美丽乡村建设质量。

(四)加快农村信息服务

加速拓展农村信息化服务覆盖面，其中农业生产性服务业的发展与创新尤为重要，以手机终端为渠道，充分利用这一广大农民的“新农具”，组织开发各类信息技术产品和应用软件，加强信息技术培训工作，切实提高广大农民接受各种信息的能力，使农民充分掌握和利用手机应用技术，加快实现产业兴旺。利用信息化技术大力加快农村智慧媒体建设，特别是全面推进县级融媒体中心建设，提升农民的幸福程度，同时有更多获得感、安全感。

(五)夯实信息化基础设施

巩固基础上努力提升乡村宽带建设工程已经取得的巨大成果，同时努力实现网络提速降费服务，增强信息传输能力，充分发挥网络优势，进一步实现网络服务的有效覆盖，力争互联网普及延伸至户。充分认识应用端资源配备基础作用，将农村网络基础设施建设的重点转向更加广阔的田间、鱼塘、圈舍、车间等直接生产地，以此为基础实现农业物联网的建设和发展，努力推进我国已经研发成功的北斗卫星导航系统以及5G技术与农业生产深度融合，提升农业生产效率，为农业农村信息化发展提供更加坚实的物质基础。