胡世霞，李崇光，梁維娟，張春陽(yáng)，沈祥成

(1.湖北省農(nóng)業(yè)科學(xué)院農(nóng)業(yè)經(jīng)濟(jì)技術(shù)研究所，湖北武漢430064;2.華中農(nóng)業(yè)大學(xué)經(jīng)濟(jì)管理學(xué)院，湖北武漢430070;3.武漢理工大學(xué)理學(xué)院，湖北武漢430070;4.湖北省潛江市農(nóng)業(yè)局，湖北潛江433100)

湖北省農(nóng)業(yè)信息化對(duì)蔬菜產(chǎn)業(yè)發(fā)展影響的實(shí)證研究

胡世霞1，2，李崇光2，梁維娟3，張春陽(yáng)4，沈祥成1*

(1.湖北省農(nóng)業(yè)科學(xué)院農(nóng)業(yè)經(jīng)濟(jì)技術(shù)研究所，湖北武漢430064;2.華中農(nóng)業(yè)大學(xué)經(jīng)濟(jì)管理學(xué)院，湖北武漢430070;3.武漢理工大學(xué)理學(xué)院，湖北武漢430070;4.湖北省潛江市農(nóng)業(yè)局，湖北潛江433100)

基于農(nóng)業(yè)信息化對(duì)蔬菜產(chǎn)業(yè)發(fā)展意義的剖析，選取了農(nóng)村電視機(jī)、移動(dòng)電話(huà)、計(jì)算機(jī)每百戶(hù)擁有量，以及農(nóng)村交通通訊人均支出、互聯(lián)網(wǎng)普及率、農(nóng)業(yè)信息服務(wù)機(jī)構(gòu)個(gè)數(shù)、農(nóng)村信息員人數(shù)、農(nóng)業(yè)信息網(wǎng)站個(gè)數(shù)、已通郵行政村的比例共9個(gè)指標(biāo)，運(yùn)用回歸方程分析湖北省農(nóng)業(yè)信息化對(duì)蔬菜產(chǎn)業(yè)發(fā)展的影響。結(jié)果表明，湖北省農(nóng)村蔬菜銷(xiāo)售收入與農(nóng)村電視機(jī)、計(jì)算機(jī)每百戶(hù)擁有量、人均交通通訊消費(fèi)支出以及互聯(lián)網(wǎng)普及率、農(nóng)村信息員人數(shù)、農(nóng)業(yè)信息網(wǎng)站個(gè)數(shù)顯著相關(guān)，其標(biāo)準(zhǔn)化回歸系數(shù)分別為8.948、5.830、14.208、9.486、10.820、10.690。根據(jù)分析結(jié)果，提出了加大蔬菜產(chǎn)業(yè)信息技術(shù)設(shè)施裝備投入、加快蔬菜產(chǎn)業(yè)信息人才培養(yǎng)、加強(qiáng)蔬菜產(chǎn)業(yè)信息網(wǎng)站平臺(tái)建設(shè)及著力發(fā)展蔬菜產(chǎn)業(yè)電子商務(wù)的建議。

蔬菜產(chǎn)業(yè);農(nóng)業(yè)信息化;影響因素;多元回歸

習(xí)近平總書(shū)記多次強(qiáng)調(diào)“沒(méi)有信息化，就沒(méi)有現(xiàn)代化”，中央連續(xù)多年發(fā)出1號(hào)文件對(duì)推進(jìn)信息化在農(nóng)業(yè)上的應(yīng)用做出戰(zhàn)略部署，此舉奠定了信息化在農(nóng)業(yè)現(xiàn)代化發(fā)展中的基礎(chǔ)地位。農(nóng)業(yè)現(xiàn)代化的提升越來(lái)越依賴(lài)信息化的推動(dòng)，要使農(nóng)業(yè)發(fā)展方式從根本上進(jìn)行改變，需要不斷加快農(nóng)業(yè)信息化的發(fā)展。蔬菜產(chǎn)業(yè)作為現(xiàn)代農(nóng)業(yè)的一個(gè)重要組成部分，其競(jìng)爭(zhēng)力的提高，也日益離不開(kāi)農(nóng)業(yè)信息化的支撐。

當(dāng)前，學(xué)術(shù)界對(duì)農(nóng)業(yè)信息化影響蔬菜產(chǎn)業(yè)發(fā)展的研究較多，主要集中在農(nóng)業(yè)信息化對(duì)蔬菜產(chǎn)業(yè)發(fā)展作用的定性研究上，而對(duì)農(nóng)業(yè)信息化如何影響蔬菜產(chǎn)業(yè)發(fā)展的定量研究則較少［1］。鑒于此，選取多種信息化指標(biāo)，運(yùn)用多元回歸分析方法，深層次挖掘數(shù)據(jù)之間存在的聯(lián)系，并對(duì)農(nóng)業(yè)信息化對(duì)蔬菜產(chǎn)業(yè)的影響進(jìn)行了系統(tǒng)研究，以期為蔬菜生產(chǎn)和銷(xiāo)售提供決策依據(jù)，為湖北省政府制定蔬菜產(chǎn)業(yè)發(fā)展目標(biāo)和計(jì)劃提供理論支撐。

1 農(nóng)業(yè)信息化對(duì)蔬菜產(chǎn)業(yè)發(fā)展的理性判斷

1.1 農(nóng)業(yè)信息化的涵義

農(nóng)業(yè)信息化是指利用現(xiàn)代信息技術(shù)和信息系統(tǒng)為農(nóng)業(yè)產(chǎn)供銷(xiāo)及相關(guān)管理和服務(wù)提供有效的信息支持，并提高農(nóng)業(yè)綜合生產(chǎn)力和經(jīng)營(yíng)管理效率的總稱(chēng)［2］。近年來(lái)，湖北省農(nóng)業(yè)主管部門(mén)及相關(guān)涉農(nóng)單位十分重視農(nóng)業(yè)信息化的建設(shè)工作，在人力、財(cái)力、物力等多方面都給予了大力支持。通過(guò)不斷完善各項(xiàng)運(yùn)行機(jī)制，農(nóng)業(yè)信息化得到了較快發(fā)展［3-4］。農(nóng)業(yè)信息服務(wù)已不再只是單純地進(jìn)行農(nóng)業(yè)生產(chǎn)統(tǒng)計(jì)和農(nóng)情統(tǒng)計(jì)，而已經(jīng)發(fā)展成遍布農(nóng)業(yè)和農(nóng)村經(jīng)濟(jì)的各個(gè)領(lǐng)域，向著精細(xì)化、智能化方向發(fā)展的新格局［5］。

1.2 農(nóng)業(yè)信息化對(duì)蔬菜產(chǎn)業(yè)發(fā)展的推動(dòng)作用

隨著蔬菜產(chǎn)業(yè)的快速發(fā)展和人民生活水平的不斷提高，市場(chǎng)上出售的蔬菜品種越來(lái)越多，現(xiàn)已形成大市場(chǎng)、大流通的蔬菜產(chǎn)業(yè)格局，這就對(duì)蔬菜產(chǎn)業(yè)信息化建設(shè)提出了更高的要求［6］。深入研究農(nóng)業(yè)信息化與蔬菜產(chǎn)業(yè)發(fā)展的關(guān)系，對(duì)于探尋農(nóng)業(yè)信息化推進(jìn)蔬菜產(chǎn)業(yè)發(fā)展的途徑具有積極的意義。

1.2.1 有助于提高蔬菜生產(chǎn)的科學(xué)化水平蔬菜生長(zhǎng)對(duì)土壤、水分、氣候等外部環(huán)境要求高，而在傳統(tǒng)蔬菜生產(chǎn)過(guò)程中，菜農(nóng)通常憑借自身積累的經(jīng)驗(yàn)來(lái)判斷土壤、水分、氣候等環(huán)境是否適合蔬菜生長(zhǎng)，但這些判斷難以十分準(zhǔn)確和精確。而隨著無(wú)線傳感網(wǎng)絡(luò)體系、氣候監(jiān)測(cè)儀等先進(jìn)信息技術(shù)的運(yùn)用，菜農(nóng)可以輕松且準(zhǔn)確地獲得土壤、水分、氣候等指標(biāo)數(shù)值，從而科學(xué)地制定或調(diào)整蔬菜的種植方案，提高蔬菜生產(chǎn)效益。

1.2.2 有助于提高蔬菜生產(chǎn)者的決策能力蔬菜的生產(chǎn)受到各方面因素的影響，在微觀方面，受氣候、環(huán)境等因素的影響;在宏觀方面，受?chē)?guó)家相關(guān)政策、市場(chǎng)行情等因素的影響。在過(guò)去信息傳播不發(fā)達(dá)的時(shí)代，菜農(nóng)獲得蔬菜生產(chǎn)相關(guān)的信息較為緩慢或失真，極大地阻礙了菜農(nóng)做出正確的決策，制約了蔬菜生產(chǎn)效益的提高。隨著信息技術(shù)的發(fā)展和應(yīng)用，現(xiàn)在的菜農(nóng)可以通過(guò)多種信息渠道了解到相關(guān)信息，例如市場(chǎng)上蔬菜的價(jià)格、政府出臺(tái)的相關(guān)政策、外部氣候的變化、蔬菜的栽培技術(shù)等，這些信息都有助于提高蔬菜生產(chǎn)者的決策能力。

1.2.3 有助于保障農(nóng)產(chǎn)品質(zhì)量安全雖然近年來(lái)湖北省蔬菜產(chǎn)品質(zhì)量水平位居全國(guó)前列，但農(nóng)產(chǎn)品質(zhì)量是“易碎品”，社會(huì)期望值很高，保持高水平的穩(wěn)定，預(yù)期仍然存在較大差距［7］。通過(guò)推動(dòng)移動(dòng)互聯(lián)網(wǎng)、物聯(lián)網(wǎng)等信息技術(shù)在農(nóng)產(chǎn)品、農(nóng)資生產(chǎn)加工和流通銷(xiāo)售各環(huán)節(jié)的推廣應(yīng)用，提升信息采集的自動(dòng)化水平，構(gòu)建質(zhì)量安全追溯公共服務(wù)平臺(tái)，強(qiáng)化上下游追溯體系對(duì)接和信息互通共享，形成上下一盤(pán)棋的農(nóng)產(chǎn)品、農(nóng)資質(zhì)量安全追溯體系，可為確?！吧嗉馍系陌踩碧峁┳羁煽糠谰€［8］。

1.2.4 有助于加快蔬菜產(chǎn)業(yè)現(xiàn)代化發(fā)展步伐當(dāng)前，蔬菜產(chǎn)業(yè)發(fā)展正面臨機(jī)械化、現(xiàn)代化和信息化“三化疊加”的歷史契機(jī)，信息化對(duì)蔬菜生產(chǎn)的滲入，令延續(xù)幾千年的傳統(tǒng)蔬菜產(chǎn)業(yè)正在向精準(zhǔn)蔬菜產(chǎn)業(yè)、智慧蔬菜產(chǎn)業(yè)“華麗轉(zhuǎn)身”?！盎ヂ?lián)網(wǎng)+”是現(xiàn)代蔬菜產(chǎn)業(yè)的操作系統(tǒng)，“互聯(lián)網(wǎng)+”現(xiàn)代蔬菜產(chǎn)業(yè)將顛覆和改造傳統(tǒng)蔬菜生產(chǎn)、供應(yīng)、流通鏈條，推動(dòng)蔬菜產(chǎn)業(yè)價(jià)值體系的再造。從蔬菜產(chǎn)業(yè)的發(fā)展態(tài)勢(shì)來(lái)看，“1.0的小農(nóng)生產(chǎn)、2.0的機(jī)械化生產(chǎn)、3.0的規(guī)模化生產(chǎn)”正在向“4.0的精準(zhǔn)智能化生產(chǎn)”快速邁進(jìn)，人與機(jī)器的互聯(lián)互通、精準(zhǔn)智能化蔬菜產(chǎn)業(yè)的發(fā)展，使得農(nóng)業(yè)信息化將從根本上改變蔬菜產(chǎn)業(yè)對(duì)資源、環(huán)境的依賴(lài)，推動(dòng)現(xiàn)代蔬菜產(chǎn)業(yè)的跨越式發(fā)展［9］。

2 研究模型與實(shí)證分析

2.1 選取變量

為研究農(nóng)業(yè)信息化對(duì)湖北省蔬菜產(chǎn)業(yè)發(fā)展的影響，選取農(nóng)村電視機(jī)每百戶(hù)擁有量(x1)、移動(dòng)電話(huà)每百戶(hù)擁有量(x2)、計(jì)算機(jī)每百戶(hù)擁有量(x3)、交通通訊人均支出(x4)、互聯(lián)網(wǎng)普及率(x5)、農(nóng)業(yè)信息服務(wù)機(jī)構(gòu)個(gè)數(shù)(x6)、農(nóng)村信息員人數(shù)(x7)、農(nóng)業(yè)信息網(wǎng)站個(gè)數(shù)(x8)、已通郵行政村的比例(x9)共9個(gè)指標(biāo)作為自變量，選取蔬菜銷(xiāo)售收入作為因變量(y)進(jìn)行研究。

2.2 數(shù)據(jù)來(lái)源

本研究中因變量蔬菜銷(xiāo)售收入根據(jù)《湖北統(tǒng)計(jì)年鑒(2006—2014年)》和《湖北調(diào)查年鑒》(2013—2014年)計(jì)算所得;在自變量中，農(nóng)村電視機(jī)、移動(dòng)電話(huà)、計(jì)算機(jī)每百戶(hù)擁有量和農(nóng)村交通通訊人均支出來(lái)自《湖北統(tǒng)計(jì)年鑒》(2006—2014年);農(nóng)業(yè)信息服務(wù)機(jī)構(gòu)個(gè)數(shù)、農(nóng)村信息員人數(shù)、農(nóng)業(yè)信息網(wǎng)站個(gè)數(shù)來(lái)自于《湖北農(nóng)村統(tǒng)計(jì)年鑒(2006—2014年)》和有關(guān)行業(yè)統(tǒng)計(jì)年鑒;已通郵行政村的比例、互聯(lián)網(wǎng)普及率采集于《中國(guó)統(tǒng)計(jì)年鑒》(2006—2014年)。

2.3 相關(guān)性分析

在建模分析之前，為明確選取的各自變量與因變量之間是否存在較高的相關(guān)性，是否適合進(jìn)行回歸分析，首先對(duì)變量間的相關(guān)性進(jìn)行研究。利用SPSS 20.0軟件計(jì)算變量間的簡(jiǎn)單相關(guān)系數(shù)(表1)。

表1 變量之間的簡(jiǎn)單相關(guān)系數(shù)

由表1可知，變量已通郵行政村的比例(x9)與因變量蔬菜銷(xiāo)售收入(y)之間的簡(jiǎn)單相關(guān)系數(shù)為－0.032。一般認(rèn)為，當(dāng)簡(jiǎn)單相關(guān)系數(shù)小于0.3時(shí)變量之間不存在線性相關(guān)關(guān)系，而當(dāng)簡(jiǎn)單相關(guān)系數(shù)大于0.5時(shí)即存在相關(guān)性。因此，已通郵行政村的比例與蔬菜銷(xiāo)售收入之間的線性相關(guān)性不顯著，在下面的分析中剔除該自變量。其他自變量與因變量之間的簡(jiǎn)單相關(guān)系數(shù)均在0.9以上，只有農(nóng)業(yè)信息網(wǎng)站個(gè)數(shù)(x8)與因變量的線性關(guān)系為0.702，但仍屬于較強(qiáng)的線性相關(guān)，因此數(shù)據(jù)滿(mǎn)足回歸分析的基本條件。自變量之間的相關(guān)性也較強(qiáng)，其中交通通訊人均支出(x4)與農(nóng)業(yè)信息服務(wù)機(jī)構(gòu)個(gè)數(shù)(x6)的相關(guān)性高達(dá)0.989，其他自變量與因變量之間的相關(guān)性也大多在0.9以上，高度的相關(guān)性增加了變量間多重共線性的風(fēng)險(xiǎn)，因此，下面對(duì)自變量之間進(jìn)行多重共線性檢驗(yàn)［10］。

2.4 影響因素間的多重共線性、自相關(guān)性診斷

研究中為消除量綱的影響，首先對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行標(biāo)準(zhǔn)化處理，研究標(biāo)準(zhǔn)化變量間的聯(lián)系。

多重共線性問(wèn)題是指線性回歸模型中由于自變量之間的完全相關(guān)或高度相關(guān)而使模型估計(jì)失真或準(zhǔn)確性難以估計(jì)的問(wèn)題［11］。一般來(lái)說(shuō)，自變量之間完全不相關(guān)的情形非常少見(jiàn)，尤其在涉及多個(gè)自變量時(shí)，很難找到一組互不相關(guān)卻又對(duì)因變量有顯著影響的自變量［12］。當(dāng)自變量之間的相關(guān)性較弱時(shí)，一般認(rèn)為符合研究的設(shè)計(jì)標(biāo)準(zhǔn);但是當(dāng)自變量之間相關(guān)性較強(qiáng)時(shí)，則認(rèn)為違背了回歸的基本假設(shè)。多重共線性的存在可能會(huì)引起模型估計(jì)嚴(yán)重失真，回歸系數(shù)失去解釋的意義［13］。由表1可知，自變量之間的簡(jiǎn)單相關(guān)系數(shù)較高，其中農(nóng)業(yè)信息服務(wù)機(jī)構(gòu)個(gè)數(shù)與交通通訊人均支出的簡(jiǎn)單相關(guān)系數(shù)高達(dá)0.989，其他變量?jī)蓛芍g的簡(jiǎn)單相關(guān)系數(shù)幾乎全大于0.8，因此初步斷定自變量間存在多重共線性問(wèn)題。

最常用的檢驗(yàn)多重共線性的方法是方差擴(kuò)大因子(VIF)法，VIF反映的是某一自變量與其余自變量之間的線性相關(guān)程度，同時(shí)也反映自變量之間是否存在多重共線性，因此可以由它來(lái)度量多重共線性的嚴(yán)重程度［14］。一般來(lái)說(shuō)，當(dāng)VIF＞10時(shí)，說(shuō)明該自變量與其余自變量之間存在嚴(yán)重的多重共線性，且這種多重共線性可能會(huì)過(guò)度影響最小二乘估計(jì)［15］。

自相關(guān)性是一個(gè)變量前后期數(shù)值之間存在的相關(guān)關(guān)系。一般來(lái)說(shuō)，經(jīng)濟(jì)變量的滯后性會(huì)給序列帶來(lái)自相關(guān)性，許多經(jīng)濟(jì)變量都會(huì)產(chǎn)生滯后影響。在這樣的時(shí)間序列中，順序觀測(cè)值之間的相關(guān)現(xiàn)象是常見(jiàn)的。由于本文研究的是時(shí)間序列數(shù)據(jù)，而時(shí)間序列數(shù)據(jù)容易產(chǎn)生自相關(guān)問(wèn)題，因此需要檢驗(yàn)數(shù)據(jù)是否存在自相關(guān)性問(wèn)題，若是存在自相關(guān)問(wèn)題，則進(jìn)行消除［16］。

DW檢驗(yàn)法是檢驗(yàn)自相關(guān)最常用的方法，在給定置信水平下，計(jì)算DW統(tǒng)計(jì)量的上下臨界值并據(jù)此給出判斷的范圍［16］。DW的取值范圍是［0，4］，當(dāng)序列不存在自相關(guān)性時(shí)，DW值為2。因此，當(dāng)DW值在2附近時(shí)，說(shuō)明自相關(guān)性較弱，不存在自相關(guān)問(wèn)題，當(dāng)DW遠(yuǎn)離2時(shí)，說(shuō)明存在自相關(guān)問(wèn)題。

利用SPSS 20.0進(jìn)行多元線性回歸，并診斷多重共線性和自相關(guān)性，保存VIF和DW值，診斷結(jié)果見(jiàn)表2和表3。

表2 多重共線性診斷結(jié)果

表3 模型摘要和DW檢驗(yàn)結(jié)果

由表2可知，自變量農(nóng)業(yè)信息服務(wù)機(jī)構(gòu)個(gè)數(shù)的VIF值高達(dá)22 431.000，其他所有自變量的VIF值大于10。一般認(rèn)為，VIF值大于10即說(shuō)明存在多重共線性問(wèn)題，因此，自變量存在非常嚴(yán)重的多重共線性問(wèn)題。

表3給出了回歸分析的結(jié)果信息，包括模型的擬合優(yōu)度信息和自相關(guān)性檢驗(yàn)結(jié)果。由此可以看出，即使變量之間存在多重共線性，模型的擬合優(yōu)度仍然可以非常高，這說(shuō)明僅僅依靠擬合的R2來(lái)判斷模型的好壞是極不可靠的。

從表3可以看出，模型擬合的DW值為3.390，大于非自相關(guān)DW的臨界值2，在樣本容量為9、解釋變量個(gè)數(shù)為8的條件下，查DW分布表可知，變量之間存在負(fù)的自相關(guān)問(wèn)題［17］。由此可見(jiàn)，如果直接采用回歸分析，那么回歸的結(jié)果將不可信。為了解決這一問(wèn)題，下面對(duì)自變量進(jìn)行主成分分析，得到正交化的變量以解決變量之間的自相關(guān)和多重共線性問(wèn)題。

2.5 影響因素的主成分分析

主成分分析將多個(gè)原始變量通過(guò)線性變換進(jìn)行綜合構(gòu)造形成新的變量，在此基礎(chǔ)上再選取少數(shù)幾個(gè)重要綜合變量，用于反映所有數(shù)據(jù)包含的絕大部分信息，它的核心思想是通過(guò)降維，把多個(gè)指標(biāo)化為少數(shù)幾個(gè)綜合指標(biāo)，而盡量不改變指標(biāo)體系對(duì)因變量的解釋程度。進(jìn)行主成分分析的優(yōu)勢(shì)不僅在于減少了變量的個(gè)數(shù)，而且各個(gè)變量之間是相互正交的，這樣解決了變量之間高度相關(guān)的問(wèn)題，進(jìn)而解決了變量之間的多重共線性問(wèn)題。利用SPSS 20.0進(jìn)行主成分分析，提取前4個(gè)主成分并保存變量得分。輸出結(jié)果如表4和表5。

由表4可知，前4個(gè)主成分的累積方差貢獻(xiàn)率達(dá)到99.652%，說(shuō)明前4個(gè)主成分能夠解釋所有變量99.652%的變異信息。一般累積方差貢獻(xiàn)率達(dá)到85%則較好地反映了總體的信息。因此，這里選取前4個(gè)主成分即可較好地滿(mǎn)足分析的要求。

表4 主成分提取匯總

表5 主成分分析載荷矩陣

由表5可知各變量在各個(gè)主成分上的載荷。在第一主成分中，所有指標(biāo)的載荷均為正值，這些指標(biāo)反映了社會(huì)信息化發(fā)展水平高低，并且指標(biāo)值越大，發(fā)展水平越高，因此，第一主成分反映了蔬菜銷(xiāo)售收入的信息化增長(zhǎng)因子。由于第一主成分的方差貢獻(xiàn)率高達(dá)89.893%，遠(yuǎn)遠(yuǎn)大于其他主成分的方差貢獻(xiàn)率，已經(jīng)能夠充分解釋各變量的意義。因此，其他3個(gè)主成分上的載荷較小，指標(biāo)正負(fù)的意義不明顯，是其他隨機(jī)因素綜合的因子。

2.6 影響因素主成分的線性綜合

主成分的核心分析是對(duì)原始變量進(jìn)行線性變換，通過(guò)線性變換對(duì)原始變量進(jìn)行綜合［18］。探討原始變量綜合的線性表達(dá)式，本研究首先求解各主成分的特征值λ和特征向量Φ，利用特征值和特征向量得到4個(gè)主成分y的線性表達(dá)式，然后將每個(gè)主成分看作新的變量進(jìn)行主成分回歸分析。

由表4可知，前4個(gè)主成分的特征值分別為λ1= 7.191，λ2=0.565，λ3=0.192，λ4=0.024，設(shè)aj，i表示第j個(gè)變量在第i個(gè)主成分上的載荷，將aj，i除以第i個(gè)主成分特征值的平方根，即得到第j個(gè)變量在第i個(gè)主成分線性綜合中的系數(shù)(表6)。

表6 原始變量在各主成分上的系數(shù)

各個(gè)線性綜合由表6中列系數(shù)乘以對(duì)應(yīng)變量的標(biāo)準(zhǔn)化變量得到，記表中第j行第i列的元素為αji，表示第j個(gè)變量的標(biāo)準(zhǔn)化變量，則得到第i個(gè)主成分綜合zi的線性表達(dá)式如下:

以計(jì)算第1線性綜合為例，說(shuō)明如何得到各個(gè)線性綜合。表6中的第1列分別乘以對(duì)應(yīng)標(biāo)準(zhǔn)化變量即可。故第1線性綜合如下:

同理得到其他3個(gè)線性綜合z2、z3、z4的表達(dá)式，通過(guò)這一線性變換，將標(biāo)準(zhǔn)化的變量表示成線性綜合，這樣就將原來(lái)8個(gè)變量提取凝練為4個(gè)綜合因子，一方面降低了變量的維度，使問(wèn)題得到了簡(jiǎn)化，另一方面由于這4個(gè)主成分是相互正交的，因此4個(gè)綜合變量之間沒(méi)有相關(guān)性，由此解決了多重共線性的問(wèn)題。為了進(jìn)一步探究主成分線性綜合與被解釋變量農(nóng)村蔬菜銷(xiāo)售收入的數(shù)量關(guān)系，利用回歸分析定量研究這種數(shù)量關(guān)系。

2.7 線性回歸與模型預(yù)測(cè)

4個(gè)主成分綜合變量z1、z2、z3、z4的線性表達(dá)式反映了自變量?jī)?nèi)部系統(tǒng)之間的關(guān)系。為探究這4個(gè)綜合變量與被解釋變量之間的數(shù)量關(guān)系，本研究采用多元線性回歸的方法，定量化描述變量之間的關(guān)系。表7和表8給出了線性回歸的相關(guān)信息。

表7 回歸分析模型擬合信息

表8 回歸方程系數(shù)及其相關(guān)統(tǒng)計(jì)結(jié)果

表7給出了模型的概述信息，由表7可知，回歸模型的R為0.998，說(shuō)明解釋變量總體與被解釋變量之間的相關(guān)性較高，適合進(jìn)行回歸分析，回歸擬合優(yōu)度R2為0.996，調(diào)整后的R2為0.992，說(shuō)明回歸擬合效果很好。DW值為1.920，說(shuō)明幾乎不存在自相關(guān)問(wèn)題。除第一主成分的系數(shù)為正外，其他主成分的系數(shù)均為負(fù)數(shù)，說(shuō)明第一主成分集中反映了促進(jìn)蔬菜銷(xiāo)售收入的因素，而其他主成分的系數(shù)即使較大，但由于其載荷較小，因此其影響作用不大。

由表8可知，4個(gè)主成分綜合變量對(duì)于因變量農(nóng)村蔬菜銷(xiāo)售收入的影響是顯著的，所有的回歸系數(shù)的顯著性水平均小于0.05，統(tǒng)計(jì)意義顯著，通過(guò)了t檢驗(yàn)，得到回歸方程如下:

將(2)式等中的z1、z2、z3、z4的線性表達(dá)式代入(3)，即可得到被解釋變量y與原始自變量的線性關(guān)系。公式(4)給出了這種表示變換的方法。

按照(4)還原到原始變量，得到各原始變量的回歸系數(shù)(表9)。

表9 各自變量在回歸方程中的系數(shù)

由表9可得，被解釋變量農(nóng)村蔬菜銷(xiāo)售收入與原始解釋變量間的回歸方程如式(5):

利用前面得到的模型，根據(jù)式(5)，代入農(nóng)村電視機(jī)每百戶(hù)擁有量等原始解釋變量的值，計(jì)算農(nóng)村蔬菜銷(xiāo)售收入(y)得到預(yù)測(cè)值，原始數(shù)據(jù)與預(yù)測(cè)數(shù)據(jù)見(jiàn)表10。

表10 農(nóng)村蔬菜銷(xiāo)售收入的實(shí)際值與模型值

從表10可以看出，所有預(yù)測(cè)誤差中2006年的預(yù)測(cè)誤差最大，相對(duì)誤差達(dá)到3.17%;2007年的預(yù)測(cè)誤差最小，相對(duì)誤差僅為萬(wàn)分之一，計(jì)算得到平均相對(duì)誤差為0.962%，因此從整體上來(lái)看，模型的預(yù)測(cè)效果很好，說(shuō)明前面得到的模型是合理的，適合利用該模型預(yù)測(cè)農(nóng)村蔬菜銷(xiāo)售收入。模型結(jié)果和系數(shù)與湖北省蔬菜產(chǎn)業(yè)發(fā)展現(xiàn)狀、趨勢(shì)相吻合，對(duì)原始變量具有較強(qiáng)解釋能力。

由表9可知，農(nóng)村電視機(jī)每百戶(hù)擁有量增加1%，則蔬菜銷(xiāo)售收入平均增加8.948%。這說(shuō)明，農(nóng)民習(xí)慣通過(guò)電視機(jī)獲取蔬菜生產(chǎn)銷(xiāo)售信息，電視機(jī)仍是傳遞蔬菜產(chǎn)業(yè)信息的主渠道。

農(nóng)村移動(dòng)電話(huà)機(jī)、計(jì)算機(jī)每百戶(hù)擁有量增加1%，蔬菜銷(xiāo)售收入可分別增加1.597%、5.830%。說(shuō)明各種電子平臺(tái)的銷(xiāo)售信息和多渠道的銷(xiāo)售網(wǎng)絡(luò)，促進(jìn)了蔬菜的銷(xiāo)售和其產(chǎn)業(yè)的發(fā)展。

農(nóng)村交通通訊消費(fèi)人均支出增加1%，則蔬菜銷(xiāo)售收入平均增加14.208%。農(nóng)村交通通訊消費(fèi)人均支出的增加，說(shuō)明農(nóng)民與市場(chǎng)的溝通頻率增加，掌握的市場(chǎng)信息更加全面、及時(shí)、真實(shí)，銷(xiāo)售渠道也更多。

互聯(lián)網(wǎng)普及率提高1%，蔬菜銷(xiāo)售收入增加9.486%。互聯(lián)網(wǎng)的普及為信息產(chǎn)業(yè)繁榮提供了肥沃的土壤，同時(shí)帶動(dòng)了蔬菜銷(xiāo)售方式的轉(zhuǎn)變，使蔬菜銷(xiāo)售由坐商向電商方向發(fā)展，由現(xiàn)場(chǎng)展銷(xiāo)向網(wǎng)絡(luò)展銷(xiāo)方向發(fā)展，大大縮短了蔬菜銷(xiāo)售的流通時(shí)間，提高了效率。

農(nóng)業(yè)信息服務(wù)機(jī)構(gòu)和農(nóng)業(yè)信息網(wǎng)站對(duì)于農(nóng)民種植蔬菜、銷(xiāo)售蔬菜有著重要的指導(dǎo)、引導(dǎo)作用。由表9可知，農(nóng)業(yè)信息服務(wù)機(jī)構(gòu)、農(nóng)業(yè)信息網(wǎng)站個(gè)數(shù)增加1%，蔬菜銷(xiāo)售收入可分別增加1.193%、10.690%。農(nóng)村信息員向農(nóng)民普及蔬菜科技知識(shí)，幫助農(nóng)民優(yōu)化蔬菜銷(xiāo)售方式，是農(nóng)民直接接觸農(nóng)業(yè)信息的“活字典”。農(nóng)村信息員人數(shù)增加1%，則蔬菜銷(xiāo)售收入增加10.820%。

3 對(duì)策與建議

運(yùn)用信息化推進(jìn)蔬菜產(chǎn)業(yè)發(fā)展，涉及面廣、技術(shù)性強(qiáng)，任重道遠(yuǎn)。根據(jù)分析結(jié)果，應(yīng)重點(diǎn)抓好設(shè)施裝備、人才培養(yǎng)、網(wǎng)站平臺(tái)、電子商務(wù)等工作，為信息化推進(jìn)蔬菜產(chǎn)業(yè)發(fā)展提供支撐和保障。

3.1 加大蔬菜產(chǎn)業(yè)信息技術(shù)設(shè)施裝備投入

蔬菜產(chǎn)業(yè)信息化建設(shè)具有一次性投入大、回報(bào)周期長(zhǎng)的特點(diǎn)［19］。在當(dāng)前菜農(nóng)信息消費(fèi)能力較低，蔬菜產(chǎn)業(yè)信息化市場(chǎng)運(yùn)作機(jī)制不完善的形勢(shì)下，迫切需要強(qiáng)化政府的主導(dǎo)作用，積極鼓勵(lì)引導(dǎo)電信運(yùn)營(yíng)商、IT企業(yè)、大專(zhuān)院校、科研院所、蔬菜產(chǎn)業(yè)企業(yè)和蔬菜產(chǎn)業(yè)專(zhuān)業(yè)合作組織等各種社會(huì)力量參與，形成推進(jìn)蔬菜產(chǎn)業(yè)信息化發(fā)展的合力。要加大互聯(lián)網(wǎng)設(shè)施裝備的投入，努力實(shí)現(xiàn)寬帶進(jìn)村入戶(hù)全覆蓋。加強(qiáng)土壤墑情氣象監(jiān)控系統(tǒng)、智能灌溉系統(tǒng)、蔬菜長(zhǎng)勢(shì)監(jiān)控系統(tǒng)、病蟲(chóng)害監(jiān)測(cè)預(yù)報(bào)防控系統(tǒng)建設(shè)，推進(jìn)信息技術(shù)在大田種植中的應(yīng)用［20］。

3.2 加快蔬菜產(chǎn)業(yè)信息人才培養(yǎng)

為了提高蔬菜信息人才在促進(jìn)蔬菜產(chǎn)業(yè)發(fā)展方面的作用，首先要提高蔬菜產(chǎn)業(yè)信息人才的素質(zhì)，將蔬菜產(chǎn)業(yè)信息人員培訓(xùn)納入農(nóng)業(yè)專(zhuān)業(yè)技術(shù)培訓(xùn)計(jì)劃;其次不斷壯大蔬菜產(chǎn)業(yè)信息人才隊(duì)伍，通過(guò)公開(kāi)選拔、內(nèi)部培養(yǎng)、產(chǎn)業(yè)引進(jìn)等方式匯集一批高層次的蔬菜信息人才;再次鼓勵(lì)引導(dǎo)蔬菜產(chǎn)業(yè)信息人才發(fā)揮自身專(zhuān)業(yè)優(yōu)勢(shì)，傳播新技術(shù)，推動(dòng)蔬菜產(chǎn)業(yè)發(fā)展。加強(qiáng)蔬菜產(chǎn)業(yè)新型經(jīng)營(yíng)主體宣傳培育，增強(qiáng)其智能蔬菜生產(chǎn)應(yīng)用能力，使其盡快成為蔬菜電商的市場(chǎng)主體。結(jié)合新型職業(yè)農(nóng)民培訓(xùn)，強(qiáng)化菜農(nóng)手機(jī)上網(wǎng)培訓(xùn)和服務(wù)，發(fā)展蔬菜電子商務(wù)。

3.3 加強(qiáng)蔬菜產(chǎn)業(yè)信息網(wǎng)站平臺(tái)建設(shè)

加快蔬菜產(chǎn)業(yè)信息網(wǎng)站的建設(shè)，通過(guò)這些蔬菜信息平臺(tái)，引導(dǎo)蔬菜產(chǎn)業(yè)發(fā)展。根據(jù)各地農(nóng)業(yè)農(nóng)村特點(diǎn)和應(yīng)用需求，加強(qiáng)涉農(nóng)部門(mén)協(xié)作，促進(jìn)跨部門(mén)、跨領(lǐng)域的信息資源整合，圍繞蔬菜生產(chǎn)、加工、流通、銷(xiāo)售等環(huán)節(jié)以及蔬菜電子政務(wù)、電子商務(wù)和“三農(nóng)”服務(wù)等方面，完善由“一個(gè)中心、N個(gè)系統(tǒng)”組成的湖北省“互聯(lián)網(wǎng)+農(nóng)業(yè)”綜合管理服務(wù)平臺(tái)，提升蔬菜信息公共服務(wù)水平。加強(qiáng)以12316“三農(nóng)”綜合信息服務(wù)為基礎(chǔ)的湖北省智慧農(nóng)業(yè)云平臺(tái)建設(shè)，促進(jìn)信息化與農(nóng)業(yè)現(xiàn)代化的有效對(duì)接和深度融合。充分利用現(xiàn)有的農(nóng)村網(wǎng)格站、農(nóng)村黨員遠(yuǎn)程教育站點(diǎn)、村委會(huì)、農(nóng)家書(shū)屋、新型生產(chǎn)經(jīng)營(yíng)主體、農(nóng)商店及各種服務(wù)代辦點(diǎn)等現(xiàn)有設(shè)施發(fā)展村級(jí)信息服務(wù)點(diǎn)，利用平臺(tái)資源就近解決菜農(nóng)對(duì)政策法規(guī)、生產(chǎn)經(jīng)營(yíng)、村務(wù)公開(kāi)、文化科技和便民服務(wù)的信息需求［21］。

3.4 著力發(fā)展蔬菜產(chǎn)業(yè)電子商務(wù)

電子商務(wù)是信息化推進(jìn)現(xiàn)代蔬菜產(chǎn)業(yè)發(fā)展的切入點(diǎn)，要切實(shí)抓好蔬菜產(chǎn)品、蔬菜生產(chǎn)資料、休閑觀光蔬菜產(chǎn)業(yè)的電子商務(wù)工作，堅(jiān)持市場(chǎng)運(yùn)作、企業(yè)主體和政府支持的原則，以特色蔬菜產(chǎn)業(yè)和休閑蔬菜產(chǎn)業(yè)為重點(diǎn)，推進(jìn)以線上交易和線下實(shí)體店相結(jié)合的模式在各地推廣。要發(fā)揮相關(guān)社會(huì)中間組織、電子商務(wù)企業(yè)的作用，幫助蔬菜產(chǎn)業(yè)新型經(jīng)營(yíng)主體降低入駐電商平臺(tái)的門(mén)檻［22］。注重發(fā)揮互聯(lián)網(wǎng)跨時(shí)空超鏈接作用，引導(dǎo)新型經(jīng)營(yíng)主體對(duì)接電商平臺(tái)，讓菜農(nóng)分享“互聯(lián)網(wǎng)+”的增值利潤(rùn)，逐步形成“以銷(xiāo)定產(chǎn)”的發(fā)展格局。

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Empirical Research on Influence of Agricultural Informatization on Vegetable Industry Development in Hubei Province

HU Shixia1，2，LI Chongguang2，LIANG Weijuan3，ZHANG Chunyang4，SHEN Xiangcheng1*
(1.Institute of Agricultural Economics and Technology，Hubei Academy of Agricultural Sciences，Wuhan 430064，China; 2.College of Economics and Management，Huazhong Agricultural University，Wuhan 430070，China; 3.School of Science，Wuhan University of Technology，Wuhan 430070，China; 4.Bureau of Agriculture of Qianjiang，Qianjiang 433100，China)

Based on dissecting the significance of agricultury information to vegetable industry development，9 indicators including the rural TV sets，mobile phones，computers per hundred households，the per capita expenditure of rural transportation and communication，the internet penetration rate，the number of agricultural information service organizations，the numbers of rural information workers and agricultural information websites，and the proportion of administrative villages accessible to postal services were selected to analyze the influence of informatization on vegetable industry development in Hubei with the regression equation.Results showed that，the vegetable sales volume of Hubei province was significantly correlated to the rural TV sets and computers per hundred households，the per capital expenditure of rural transportation and communication，the internet penetration rate，the numbers of rural information workers and agricultural information websites，and the regression coefficients were 8.948，5.830，14.208，9.486，10.820，10.690 respectively.According to the results，suggestions of increasing investment of agricultural information technical facilities，speeding up cultivation of agricultural information talents，strengthening platform construction of vegetable industrial information website，and putting forth effort on development of vegeta-ble industrial electronic commerce were put forward.

vegetable industry;agricultural informatization;influence factors;multiple regression

S126

A

1004－3268(2017)07－0154－07

2016－12－11

湖北省園藝產(chǎn)業(yè)農(nóng)技推廣服務(wù)試點(diǎn)項(xiàng)目(yyht－04－01);國(guó)家現(xiàn)代農(nóng)業(yè)(蔬菜)產(chǎn)業(yè)技術(shù)體系產(chǎn)業(yè)經(jīng)濟(jì)研究專(zhuān)項(xiàng)(nycytx－35)

胡世霞(1977－)，女，湖北公安人，博士，主要從事農(nóng)業(yè)產(chǎn)業(yè)經(jīng)濟(jì)和農(nóng)業(yè)信息化研究。E－mail:hsjzhsx@sina.com

*通訊作者:沈祥成(1966－)，男，湖北隨州人，研究員，主要從事農(nóng)業(yè)技術(shù)經(jīng)濟(jì)、農(nóng)業(yè)信息化研究。E－mail:365550813@qq.com