張夢瑤, 鄭 謙
(安徽科技學(xué)院 管理學(xué)院,安徽 鳳陽 233100)
2020年農(nóng)業(yè)農(nóng)村部頒布《2020年農(nóng)業(yè)農(nóng)村部網(wǎng)絡(luò)安全和信息化工作要點》提出實施數(shù)字農(nóng)業(yè)農(nóng)村建設(shè),推進傳統(tǒng)農(nóng)業(yè)快速向數(shù)字化農(nóng)業(yè)轉(zhuǎn)型,同時還要加強農(nóng)業(yè)農(nóng)村大數(shù)據(jù)互聯(lián)網(wǎng)平臺建設(shè),提升農(nóng)業(yè)農(nóng)村信息化水平,用互聯(lián)網(wǎng)信息化驅(qū)動農(nóng)業(yè)農(nóng)村現(xiàn)代化,為全面建成小康社會提供重要支撐。長三角城市群作為中國最大的城市群,農(nóng)耕條件優(yōu)越,農(nóng)業(yè)歷史悠久,農(nóng)業(yè)生產(chǎn)水平高,是舉世聞名的魚米之鄉(xiāng)和絲綢之鄉(xiāng),也是我國經(jīng)濟發(fā)展最活躍、開放程度最高、創(chuàng)新能力最強的區(qū)域之一。2019年,《長江三角洲區(qū)域一體化發(fā)展規(guī)劃綱要》提出積極探索發(fā)展“區(qū)域一體化”新模式,從“三農(nóng)”發(fā)展的根本出發(fā),為鄉(xiāng)村振興創(chuàng)新賦能。通過對長三角城市群農(nóng)業(yè)信息化發(fā)展水平進行測度,一方面可以全面掌握長三角城市群農(nóng)業(yè)信息化發(fā)展現(xiàn)狀,另一方面也可以分類了解各地區(qū)之間存在的主要問題,從而為長三角城市群農(nóng)業(yè)向現(xiàn)代化農(nóng)業(yè)發(fā)展提供信息化改造和產(chǎn)業(yè)升級的建議。
長三角城市群的融合發(fā)展離不開農(nóng)業(yè)信息化的全面推進,信息化的全面推進需要找準(zhǔn)發(fā)展重點[1],信息化發(fā)展現(xiàn)狀分析就成了首要前提。近年來,不少國內(nèi)研究者圍繞農(nóng)業(yè)信息化發(fā)展水平,從指標(biāo)體系構(gòu)建和測度方法優(yōu)化等方面進行了深入的研究。在指標(biāo)體系構(gòu)建上,大多圍繞農(nóng)業(yè)信息資源開發(fā)與利用、農(nóng)業(yè)信息化基礎(chǔ)設(shè)施建設(shè)、農(nóng)業(yè)信息化人才、農(nóng)業(yè)信息化效用、農(nóng)業(yè)信息化發(fā)展政策等構(gòu)建指標(biāo)體系。王勇等[2]通過構(gòu)建5個一級指標(biāo)和14個二級指標(biāo)的農(nóng)業(yè)信息化水平測度模型,采用客觀的賦權(quán)法——變異系數(shù)法和熵值法確定指標(biāo)的權(quán)重,得出農(nóng)業(yè)資源開發(fā)與利用、農(nóng)業(yè)信息化發(fā)展政策起推動作用,農(nóng)業(yè)信息化人才、農(nóng)業(yè)信息化基礎(chǔ)設(shè)施建設(shè)、農(nóng)業(yè)信息化效用則阻礙農(nóng)業(yè)信息化發(fā)展水平的結(jié)論。
在研究方法上大多選用波拉特法、層次分析法、數(shù)據(jù)包絡(luò)法、專家評分法、灰色關(guān)聯(lián)分析法、賦權(quán)法——變異系數(shù)法和熵值法等分析方法來進行測度。袁曉慶等[3]以2012年中國31個省(市、區(qū))農(nóng)業(yè)信息化相關(guān)數(shù)據(jù)為樣本構(gòu)建評價指標(biāo)體系,采用主成分分析法對我國農(nóng)業(yè)信息化水平進行研究,得出我國東部省份農(nóng)業(yè)信息化水平較好,西部省份發(fā)展則相對落后的結(jié)論。張志堅等[4]采用DEA模型對江西省農(nóng)業(yè)信息化效率進行了評價,得出江西省農(nóng)業(yè)信息化投入效率總體可以,但存在投入冗余等問題。張妍等[5]通過AHP-FCE構(gòu)建模型對河南省農(nóng)業(yè)信息化水平影響因素評價進行了分析,得出河南省農(nóng)業(yè)信息化水平整體情況中等偏下,在農(nóng)業(yè)信息化基礎(chǔ)設(shè)施建設(shè)、農(nóng)業(yè)信息化人才資源、農(nóng)業(yè)信息化環(huán)境方面有相當(dāng)大的提升空間的結(jié)論。
總體來看,我國農(nóng)業(yè)信息化水平測度的研究方法和指標(biāo)體系構(gòu)建越來越完善[6],但多數(shù)研究者大多以國家或某個省、市為單位,很少涉及到不同省、市區(qū)域農(nóng)業(yè)信息化水平的對比研究。此外,現(xiàn)有的研究中面向長三角城市群農(nóng)業(yè)信息化水平測度的實證研究較少,作為中國經(jīng)濟發(fā)展最活躍的地區(qū)之一,其農(nóng)業(yè)信息化發(fā)展水平亟待進一步研究,以促進地區(qū)農(nóng)業(yè)升級與發(fā)展。因此,本文以長三角城市群為研究對象,2020年統(tǒng)計數(shù)據(jù)為樣本,采用文獻(xiàn)分析法來構(gòu)建農(nóng)業(yè)信息化評價指標(biāo)體系,主成分分析法進行指標(biāo)賦權(quán),熵值TOPSIS法計算得出各指標(biāo)正負(fù)理想解,接著算出各評價對象與最優(yōu)方案接近程度,通過評價對象與最優(yōu)方案接近程度來得出各省市的排名,最后來對長三角城市群農(nóng)業(yè)信息化發(fā)展水平進行綜合評價。
根據(jù)文獻(xiàn)分析法以及農(nóng)業(yè)信息化評價指標(biāo)選取原則,綜合研究者關(guān)于農(nóng)業(yè)信息化水平測度指標(biāo)的選取,考慮數(shù)據(jù)的可獲得性,本文構(gòu)建了農(nóng)業(yè)信息化水平評價指標(biāo)體系(表1),構(gòu)建涵蓋3個一級指標(biāo)和9個二級指標(biāo)的評價體系來對長三角城市群的農(nóng)業(yè)信息化水平差異進行測度。
農(nóng)業(yè)信息化基礎(chǔ)設(shè)施建設(shè)狀況可以通過固定電話用戶、移動電話用戶、固定寬帶接入用戶、以及電信業(yè)務(wù)總量這些指標(biāo)來反映各地區(qū)在農(nóng)業(yè)信息化方面的硬件設(shè)施投入狀況、互聯(lián)網(wǎng)在農(nóng)村地區(qū)的覆蓋程度、農(nóng)戶手機普及程度、來考察政府對農(nóng)業(yè)的支持以及對農(nóng)業(yè)信息化的重視程度。
農(nóng)業(yè)信息化技術(shù)應(yīng)用可以通過長三角城市農(nóng)業(yè)信息資源規(guī)模以及農(nóng)業(yè)信息用戶利用信息水平來體現(xiàn),農(nóng)業(yè)機械化總動力狀況可以反映出農(nóng)村地區(qū)農(nóng)業(yè)大型機械設(shè)備的投入狀況以及農(nóng)業(yè)機械設(shè)備發(fā)展水平,通過農(nóng)業(yè)總產(chǎn)值以及農(nóng)林牧漁業(yè)總產(chǎn)值來反映農(nóng)業(yè)的發(fā)展水平。
農(nóng)業(yè)信息化效用可以通過農(nóng)村用電量、農(nóng)村常住居民人均可支配收入、能源使用方面來測度信息化發(fā)展水平,通過人均可支配收入來考察農(nóng)村地區(qū)的人均生活狀況,通過農(nóng)民的收入水平狀況來反映農(nóng)民的信息消費能力。
波拉特法、層次分析法、數(shù)據(jù)包絡(luò)法、專家評分法等分析方法要求所選取各項評價指標(biāo)之間沒有聯(lián)系具有獨立性,但指標(biāo)在實際選用時很難得到實現(xiàn),因此用這樣的方法來進行測度,出來結(jié)果很難保證公正性。主成分分析法是將多個指標(biāo)化為少數(shù)幾個綜合指標(biāo)的一種多元統(tǒng)計分析方法,通過降維方法對數(shù)據(jù)進行簡化,從較多的指標(biāo)中找出較少的幾個綜合指標(biāo),使這些綜合性指標(biāo)盡可能的反映指標(biāo)的信息,而且各個指標(biāo)之間沒有聯(lián)系。陳康等[7]用主成分分析法來對陜西省農(nóng)業(yè)信息化進行評價和可視化研究。袁曉慶等[3]以2012年中國31個省(市、區(qū))農(nóng)業(yè)信息化相關(guān)數(shù)據(jù)為樣本來建立評價指標(biāo)體系,采用主成分分析法對我國農(nóng)業(yè)信息化水平進行研究。本文通過主成分分析法計算出一級指標(biāo)農(nóng)業(yè)信息化基礎(chǔ)設(shè)施建設(shè)占權(quán)重54.61%,農(nóng)業(yè)信息化技術(shù)應(yīng)用占權(quán)重31.90%,農(nóng)業(yè)信息化效用占權(quán)重13.49%,各二級指標(biāo)權(quán)重見表1。
表1 農(nóng)業(yè)信息化評價指標(biāo)體系
1.3.1 數(shù)據(jù)來源 本文以長三角城市群為主要研究對象,根據(jù)國務(wù)院批準(zhǔn)的《長江三角洲城市群發(fā)展規(guī)劃》,長三角城市群主要包含26個城市,分別為上海,江蘇省的9個城市(南京、無錫、常州、蘇州、南通、揚州、鎮(zhèn)江、鹽城、泰州),浙江省的8個城市(杭州、寧波、湖州、嘉興、紹興、金華、舟山、臺州),安徽省的8個城市(合肥、蕪湖、馬鞍山、桐城、安慶、滁州、池州、宣城)。本文以該26市的2020年統(tǒng)計數(shù)據(jù)為基礎(chǔ)進行測度,數(shù)據(jù)主要來源于《上海市2020年統(tǒng)計年鑒》《上海市2020年政府統(tǒng)計公告》《江蘇省2020年統(tǒng)計年鑒》《江蘇省2020年政府統(tǒng)計公告》《浙江省2020年統(tǒng)計年鑒》《浙江省2020年政府統(tǒng)計公告》《安徽省2020年統(tǒng)計年鑒》《安徽省2020年政府統(tǒng)計公告》。
1.3.2 數(shù)據(jù)標(biāo)準(zhǔn)化處理 因為各指標(biāo)代表含義的不同和計量單位等存在差異,所以本研究采用Z-score方法對收集的原始數(shù)據(jù)進行標(biāo)準(zhǔn)化處理,以消除數(shù)據(jù)量綱的不同帶來的數(shù)據(jù)極值差異問題。
1.3.3 適用性檢驗 數(shù)據(jù)進行標(biāo)準(zhǔn)化處理后,通過因子分析進行適用性檢驗,檢驗方法用KMO檢驗和Bartlett球形檢驗,通過SPSS 26.0進行數(shù)據(jù)的處理,得出KMO的值為0.730大于0.5,說明所用到的數(shù)據(jù)適合主成分分析法,最后從Bartlett的球形度檢驗結(jié)果顯著性小于0.05,拒絕Bartlett的球形度檢驗的零假設(shè),說明數(shù)據(jù)適合用主成分分析法來進行數(shù)據(jù)分析。
通過熵值TOPSIS法來對2020年長三角城市群統(tǒng)計數(shù)據(jù)進行處理得出正負(fù)理想解[13-14],通過評價對象與最優(yōu)方案接近程度來對長三角城市群農(nóng)業(yè)信息化發(fā)展水平進行排名。指標(biāo)值的偏差越大,對農(nóng)業(yè)信息化評價的作用越大,熵值就越小。反之,偏差越小,對農(nóng)業(yè)信息化評價的作用越小,熵值就越大。熵值法根據(jù)原始數(shù)據(jù)之間的關(guān)系確定指標(biāo)權(quán)重,在一定程度上避免了主觀隨意性。各個指標(biāo)信息熵值、信息效用值結(jié)果見(表2)。
表2 權(quán)重結(jié)果匯總
通過TOPSIS法對熵權(quán)法加權(quán)生成的數(shù)據(jù)進行進一步的處理[15],先找出評價指標(biāo)的正理想解A+指標(biāo)數(shù)據(jù)中最大值486.569,負(fù)理想解A-指標(biāo)數(shù)據(jù)中最小值0.757,見表3,接著計算出各評價對象分別與正理想解距離D+最優(yōu)方案、負(fù)理想解距離D-最劣方案,分別表示評價對象與正負(fù)理想解的距離,根據(jù)D+和D-值,最終計算得出各評價對象與最優(yōu)方案的接近程度(C值),C值的取值范圍為0~1之間,C值越趨近1,說明評價對象接近最優(yōu)水平,C值趨近,說明評價對象接近最差水平,并根據(jù)接近程度C值進行排序結(jié)果見表4。
表3 正負(fù)理想值
表4 26個城市TOPSIS評價結(jié)果
基于長三角城市群2020年統(tǒng)計數(shù)據(jù)來構(gòu)建農(nóng)業(yè)信息化評價指標(biāo)體系,通過主成分分析法進行賦權(quán),熵值TOPSIS法來對長三角城市群農(nóng)業(yè)信息化發(fā)展水平進行測度。研究發(fā)現(xiàn),上海市排名第1,排名前10的浙江省占6個,江蘇省占3個,26個城市農(nóng)業(yè)信息化發(fā)展水平城市排名相差較大,且存在極度不均衡的現(xiàn)象。
從各省的情況來看,浙江省各城市農(nóng)業(yè)信息化水平排名比較靠前且相對比較集中,雖然在農(nóng)業(yè)信息化發(fā)展水平上排名靠前,但是在農(nóng)業(yè)信息化技術(shù)應(yīng)用方面還需要進一步的投入和完善。江蘇省各城市農(nóng)業(yè)信息化三個一級指標(biāo)的發(fā)展水平齊頭并進,排名居中,但在農(nóng)業(yè)信息化技術(shù)應(yīng)用方面相對比較落后。安徽省農(nóng)業(yè)信息化三個一級指標(biāo)的發(fā)展水平整體相對集中且排名靠后,與上海市、浙江省、江蘇省各城市有一定差距,安徽省需要在農(nóng)業(yè)信息化基礎(chǔ)設(shè)施建設(shè)以及農(nóng)業(yè)信息化資金投入方面進一步提升,通過數(shù)字技術(shù)與農(nóng)業(yè)全產(chǎn)業(yè)深度融合推進農(nóng)業(yè)向智慧農(nóng)業(yè)、數(shù)字農(nóng)業(yè)發(fā)展,爭取早日發(fā)揮安徽省農(nóng)業(yè)大省的先進模范作用。
3.2.1 安徽省應(yīng)加強農(nóng)業(yè)信息化基礎(chǔ)設(shè)施、農(nóng)業(yè)信息化效用建設(shè),提高投資配置效率 農(nóng)業(yè)信息化基礎(chǔ)設(shè)施建設(shè)的完整性、規(guī)范性、適宜性、高效性是提高農(nóng)業(yè)信息化快速發(fā)展的關(guān)鍵環(huán)節(jié)[16-17]。安徽省政府應(yīng)加強農(nóng)村地區(qū)的基礎(chǔ)設(shè)施建設(shè),搭建農(nóng)村網(wǎng)絡(luò)基礎(chǔ)設(shè)施,建立涉農(nóng)網(wǎng)站并與手機APP進行結(jié)合[18],用高質(zhì)量涉農(nóng)信息網(wǎng)站來及時地將最新農(nóng)業(yè)信息傳遞到農(nóng)戶的手中。借助數(shù)字鄉(xiāng)村發(fā)展戰(zhàn)略的實施搭建農(nóng)產(chǎn)品電商平臺、農(nóng)業(yè)信息化服務(wù)體系等既能促進農(nóng)業(yè)基礎(chǔ)設(shè)施的建設(shè)也能提高農(nóng)業(yè)信息化發(fā)展水平。
3.2.2 浙江省應(yīng)提高農(nóng)業(yè)信息化技術(shù)應(yīng)用,提供農(nóng)業(yè)信息化人才儲備 農(nóng)民是農(nóng)業(yè)生產(chǎn)和發(fā)展的核心主體,加強農(nóng)民農(nóng)業(yè)信息化教育培訓(xùn)是農(nóng)業(yè)信息化快速發(fā)展的關(guān)鍵舉措。針對農(nóng)民自身思想意識、文化素養(yǎng)、科學(xué)理念相對較低的情況,浙江省需要健全農(nóng)業(yè)信息化教育培訓(xùn)體系,集中培養(yǎng)農(nóng)業(yè)信息化人才,強化駐村干部信息化意識和信息化思維,不斷提升農(nóng)民信息化的教育水平和普及率,積極培養(yǎng)新型職業(yè)農(nóng)民,并在實踐中不斷提高農(nóng)民自身的信息化意識和信息化知識。
3.2.3 上海市應(yīng)加強農(nóng)業(yè)科技創(chuàng)新促產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)升級,發(fā)揮中心輻射作用 農(nóng)業(yè)科技裝備水平和科技成果轉(zhuǎn)化能力是實現(xiàn)農(nóng)業(yè)信息化快速發(fā)展的必由之路,也是提高農(nóng)業(yè)信息化快速發(fā)展的主要推動力。上海市應(yīng)提高農(nóng)業(yè)科技投入水平,將農(nóng)業(yè)與“互聯(lián)網(wǎng)+”相結(jié)合,發(fā)展農(nóng)業(yè)電子商務(wù),拓寬農(nóng)業(yè)產(chǎn)業(yè)鏈,因地制宜地進行產(chǎn)業(yè)的布局來推進農(nóng)業(yè)產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)升級。還要以上海為中心,發(fā)揮其中心城市輻射作用,推進南京、杭州、合肥、寧波等城市圈發(fā)展,積極探索發(fā)展“區(qū)域一體化”的新模式。
3.2.4 江蘇省應(yīng)發(fā)揮政府戰(zhàn)略主導(dǎo)作用,增強農(nóng)業(yè)可持續(xù)發(fā)展能力 黨的十九大報告指出,農(nóng)業(yè)農(nóng)村農(nóng)民問題是關(guān)系國計民生的根本性問題,必須把解決好“三農(nóng)”問題作為全黨工作的重中之重,解決“三農(nóng)”問題,推進農(nóng)業(yè)產(chǎn)業(yè)興旺,是實施鄉(xiāng)村振興戰(zhàn)略的關(guān)鍵所在。政府要將農(nóng)業(yè)發(fā)展與鄉(xiāng)村振興戰(zhàn)略相結(jié)合,制定農(nóng)業(yè)發(fā)展戰(zhàn)略并進行政策指導(dǎo),來加快農(nóng)業(yè)農(nóng)村的產(chǎn)業(yè)化發(fā)展,并通過產(chǎn)業(yè)化的發(fā)展壯大來帶動農(nóng)業(yè)農(nóng)村的發(fā)展,增強農(nóng)業(yè)可持續(xù)發(fā)展能力。同時也能通過帶動就業(yè)來解決農(nóng)村勞動力剩余的問題,讓更多的農(nóng)民加入到新型職業(yè)農(nóng)民的培訓(xùn)當(dāng)中來。