乡村振兴战略视角下中部地区信息化与农业现代化关系探讨

马成文 裴 璐

（安徽财经大学 统计与应用数学学院，安徽 蚌埠 233030）

一、引言

乡村振兴战略是党的十九大报告提出的七大战略之一，作为新型城镇化道路政策的主要补充，对于彻底解决三农问题、消除城乡发展不平衡、提高全体人民美好生活水平具有强大推动作用。我国“十四五”规划提出全面推进乡村振兴任务，并要求同步推进信息化和农业现代化。理论研究与发达地区经济实践表明，信息化与农业现代化之间存在相互促进、相互制约的关系。中部地区是我国粮食主产区，面临着产业转型升级、高质量发展、高水平开放等压力，积极推进信息化和农业现代化协同发展，对于加快实现中部地区崛起具有重要意义。

基于信息化和农业现代化的内涵特征，分别科学构建一套信息化、农业现代化建设水平综合测度指标体系；运用现代统计分析方法和计量经济模型等实证分析地区信息化、农业现代化建设水平以及数量依据关系，揭示各省份信息化和农业现代化建设水平动态变化特征、空间变化特征以及两系统的耦合发展状况，从而为中部地区各省份制定政策提供重要依据。

二、中部地区农业现代化与信息化水平测度分析

(一) 测度指标构建

信息化是指利用现代信息技术和信息设备，开发利用信息资源，推动经济高质量发展和社会结构转型升级的动态过程。从电信水平、互联网能力和软件业务水平三个方面构建指标对区域信息化水平进行综合评价。其中，电信业务总量（亿元）、光缆线路长度（公里）、电话普及率（部/百人）、移动电话用户数（万户）等指标衡量反映区域电信发展水平；以互联网普及率（%）、互联网宽带接入端口数（万个）、移动互联网用户数（万户）、宽带接入用户数（万户）、互联网网站数（万户）反映区域网络覆盖及运用水平；以软件业务收入（万元）反映信息技术创造经济的能力。

农业现代化就是依靠现代农业科技和物质设备从事农业生产和经营、降低农业劳动强度、提升农业产出效率的过程。现选用万人农业可用人员数反映农业科技情况，以农业机械总动力（万千瓦）、有效灌溉面积（千公顷）、农村全社会用电量（亿千瓦时）衡量农业机械化、水利化和电气化水平，以农业总产值（亿元）反映农业产出水平。

(二) 综合评价方法选取

上述指标只是从不同侧面反映区域信息化或农业现代化的状况，要反映区域信息化或农业现代化的整体水平，必须采用一定的方法将其进行综合。采用因子分析方法测度各区域不同年份的信息化、农业现代化水平综合得分，计算步骤为：将各指标数据进行标准化处理；利用KMO 和巴特利特检验值判断样本是否适合采用因子分析法；计算样本的相关系数矩阵；提取公共因子；将载荷矩阵进行旋转；计算因子综合得分。

(三) 实证测度结果分析

现选取中部地区六省作为研究对象，样本期为2010-2019 年，各测度指标数据根据历年《中国统计年鉴》、《中国农村统计年鉴》、《中国人口与就业统计年鉴》以及各省统计年鉴相关指标整理计算。

基于因子分析法的步骤，经SPSS 软件计算，利用各年样本数据计算的信息化水平和农业现代化水平KMO 值均大于0.7，且巴特利特球形度检验p 值均接近于0，表明样本数据适合作因子分析。按照方差累计贡献率均大于85%的原则选取公因子，最后计算出中部地区六省的信息化水平综合得分和农业现代化水平综合得分。限于篇幅，这里仅列示2010 年、2015 年及2019年不同省份信息化与农业现代化发展水平，见表1。

由表1 显示，从纵向看，中部地区各省份无论是信息化水平还是农业现代化水平均呈现出明显的提高趋势。例如安徽省的信息化、农业现代化水平综合得分分别由2010 年的-0.9035、-0.2247 提高到20196 年的1.0486、0.5544。从横向看，中部地区各省份无论是信息化水平还是农业现代化水平均表现出显著的发展非均衡性，河南省发展水平最高，2019 年河南信息化、农业现代化水平综合得分分别为2.2858、2.2617，山西省发展水平相对最低，2019 年山西信息化、农业现代化水平综合得分分别为0.2591、-1.1285。

表1 2010、2015、2019 年中部六省信息化和农业现代化水平综合得分

三、中部地区信息化与农业现代化因果关系和回归关系分析

基于上述测算的中部地区六省2010-2019 年信息化和农业现代化水平综合得分，现利用格兰杰因果关系检验法和面板数据模型，对中部地区信息化与农业现代化之间的因果关系和数量依存关系。

(一) 因果关系检验

面板变量序列具有平稳性和协整性是进行格兰杰因果关系检验的前提。为保证检验结果的可靠性，这里选取LLC、IPS 检验、ADF 检验、PP 检验等4 种单位根检验方法判断面板变量序列的平稳性，具体检验结果如表2 所示。

表2 平稳性检验

由表2 可以看出，在5%显著性水平下，量变量序列均表现出非平稳性；但经过二阶差分后两变量均变为平稳序列。

由于业现代化水平、信息化水平均为二阶单整序列，因此可以采用KAO 检验方法判断两者之间是否具有协整关系，具体检验结果见表3。

表3 协整检验

表4 显示，在5%显著性水平下，对中部地区各省而言，信息化则是农业现代化的格兰杰原因，而农业现代化则不是信息化变化的格兰杰原因。可见，加快信息化进程，利用现代信息技术和装备有助于转变农村劳动力转变生产经营观念、改造提升农业生产经营结构、实现农业剩余劳动力向非农产业转移，进而可以促进农业现代化水平的提高。

表4 因果检验

(二) 回归关系分析

由于信息化是农业现代化的格兰杰原因，因此可将农业现代化作为被解释变量、信息化作为解释变量，通过建立面板数据模型进一步分析两者之间的数量关系。

利用Eviews 软件进行Hausman 检验，计算统计量的p 值为0.0000，拒绝随机影响模型中个体影响与解释变量不相关的原假设，即应构建个体固定效应模型。估计的中部地区农业现代化关于信息化的个体固定效应模型为：

其中1 为安徽，2 为河南，3 为湖北，4 为湖南，5为江西，6 为山西。

回归方程表明，信息化水平对中部地区农业现代化水平具有明显的促进作用。信息化水平提高一个单位，将促使农业现代化水平提高0.245 个单位。

四、中部地区信息化与农业现代化协调发展程度分析

现采用耦合协调度模型测度分析中部地区各省农业现代化水平与信息化水平的之间协调发展状况。耦合协调度D 的计算公式为：；其中为耦合度，为农业现代化与信息化两个系统的综合评价指数，S、Z 分别为农业现代化水平和信息化水平综合得分。参考相关文献，农业现代化水平与信息化水平之间的协调发展等级可作如表5 划分。

表5 耦合协调度等级划分标准

由表6 可以看出，在2010-2019 年，中部地区六省农业现代化水平与信息化水平的协调发展均呈逐渐提高趋势。例如，安徽省两者的耦合协调度由2010 年的0.35 上升到了0.75，协调等级由中度失调逐渐转变为良好协调；河南省同期两者的耦合协调度由0.56 上升到0.93，协调等级由基本协调逐步转为优质协调。但是，也应该注意到，中部地区六省农业现代化水平与信息化水平的协调发展并不均衡，且存在着较显著的区域差异性。例如，山西、江西两省在2010-2019 年农业现代化水平与信息化水平的协调发展度虽然在朝良性方向转变，两省的耦合协调度分别由0.09、0.11 上升到0.31、0.49，协调等级严重失调逐渐转变中度或轻度失调，两系统的协调发展程度与其他省份还存在较大差距。

表6 耦合协调度

五、结论及政策建议

在基于乡村振兴战略视角分别构建信息化和农业现代化建设水平测度指标体系基础上，运用因子分析法对中部地区六省2010-2019 年信息化、农业现代化水平进行综合测度，利用格兰杰因果关系检验法和面板数据模型分析信息化与农业现代化之间的因果关系及影响效应；利用耦合协调度模型分析各省份信息化与农业现代化的协调发展程度，基本结论认为：中部地区六省的信息化水平和农业现代化水平均呈明显的上升变动趋势，但存在显著的区域非均衡性；信息化与农业现代化存在单向因果关系，信息化发展对农业现代化具有正向促进作用；各省信息化水平与农业现代化水平的协调发展状态逐步朝良性方向转变，但区域间差异也十分显著。

基于上实证分析结果，为实现乡村振兴目标现提出如下政策建议：

加大农村信息化建设投资力度。信息化是实现农业农村现代化的助推器，是促进农村产业结构转型升级和农民增收的必然选择。要以数字乡村建设为契机，多渠道筹集资金，加大农村信息技术设施建设投资力度，合理建立农村信息网络系统，充分利用现代信息技术催生农村新产业新业态新模式，积极推进农村经济数字化进程，以“互联网+”为依托构建新型农村农业社会化服务体系，大力发展农村电子商务，快捷实现农村各类生产、生活资源供给与需求的有效对接。

加快推进农业现代化进程。进一步完善农业基础设施，切实提高农业生产的机械化、水利化和电气化水平，提高农业抗自然风险的能力和土地产出效率；积极培育和发展壮大新型农业经营主体，以财政投资、信贷支持、税收优惠等方式扶持懂技术、会经营的各类人才到农村置业和创业，引导农业产业化龙头企业通过兼并、收购等形式组建现代农业产业联合体；着力推动农村农业产业化发展，不断优化农村农业产业结构，培育壮大产业集群，降低农村经济发展的市场风险；加快完善农业科技研发和推广体系，依靠农业科技进步提高农产品质量、市场竞争力和经济效益。

改善农业现代化与信息化协调发展环境。在贯彻实施乡村振兴战略过程中，在积极推进农村农业现代化的同时，要将数字乡村建设作为支撑农村农业信息化的一项重要内容加以扶持对待，综合运用各项激励和优惠政策或手段推动互联网、大数据、人工智能、云计算等现代信息技术在农村农业生产、经营、生活领域的开发利用，构建完善农业信息化体系，全面提升农村居民的信息素养和信息获取利用能力。