農村信息化對農產品物流發展支持研究

摘要：針對中國農村信息化發展現狀，較全面地選取了表征中國農村信息化水平的指標體系；以2003～2010年農村信息化指標的時間序列作為樣本區間，利用熵權法、模糊物元分析法綜合測評了農村信息化發展水平；基于VAR模型，分別進行協整分析、ECM、脈沖響應及方差分解，分析了各年份農村信息化水平與農產品物流發展之間的關系。結果表明，中國農村信息化水平與農產品物流發展之間存在長期協整關系，農村信息化進程能夠有效推動農產品物流發展，且隨著時間推移擾動沖擊和貢獻比重會逐漸趨穩。

關鍵詞：農村信息化；農產品物流；模糊物元；向量回歸；熵權法

中圖分類號：S126 文獻標識碼：A 文章編號：0439-8114（2013）20-5083-05

Studies on Supportive Roles of Rural Informatization on the Development of Agricultural Product Logistics

ZHANG Guang-sheng

（Logistics Department，Pinghu Campus of Jiaxing University， Pinghu 314200， Zhejiang，China）

Abstract： Based on status of development of China’s rural informatization， index system representing the level of rural informatization and time series of indicators from 2003 to 2010 was chosen to evaluate the level of development of rural informatization by using entropy weight method and fuzzy matter-element analysis. Based on VAR Model， the relationship between the level of informatization in rural areas and the development of agricultural products logistics was analyzed by using cointegration analysis， ECM， impulse response and variance decomposition. Results showed that long-term cointegration relationship existed between the level of rural informatization and the development of agricultural products logistics. Rural informatization can effectively promote development of agricultural product logistics. As the time goes on， impact and contribution of disturbance will gradually stabilized.

Key words： rural informatization； agricultural products logistics； fuzzy matter element； Vector regression； Entropy Method

信息產業對農業增長的貢獻越來越大，已成為整個農業產業結構中的基礎產業之一。農村信息化是一個規模大、知識綜合集成度高的社會化系統工程，基本涵義是信息知識成為農村社會、農村經濟和農業生產等活動的基本資源和發展動力，提高農村經濟和各領域信息技術的應用水平，推動農村經濟運行機制和農民生產生活方式變革，加快農村經濟發展和社會事業全面進步的過程。中國于20世紀80年代引入了“農村信息化”的概念，發展至今中國農村信息化程度已有了很大的提高，對農業及其產業化發展起到了促進作用。2010年的中央一號文件《中共中央、國務院關于加大統籌城鄉發展力度，進一步夯實農業農村發展基礎的若干意見》中，提出要“大力發展農產品物流配送、連鎖超市、電子商務等現代流通方式”，也直接提出農村信息化建設的要求——推進農村信息化，積極支持農村電信和互聯網基礎設施建設，健全農村綜合信息服務體系。這充分顯示了國家對農產品物流與農村信息化工作的重視。

農產品是人們的生活必需品，農產品物流已成為帶動中國農村經濟發展的新的利潤增長點，是經濟發展、社會穩定不可或缺的重要組成部分，而農村信息化是發展農產品物流的核心。農村信息化一方面可提高生產決策能力，有效避免農產品物流中的“牛鞭效應”，增加農業生產者和經營者的經濟效益；另一方面又可通過促進科學技術在農業中的應用來提高農產品的物流效率和農業資源的利用效率，保證農業可持續發展，因而農村信息化對于加快農產品物流現代化進程，實現農業跨越式發展具有不可替代的重要作用。目前，國內外許多學者對農村信息化進行了研究，Quibriamg[1]分析了典型亞洲發展中國家信息化的作用，得出信息化技術能夠提供市場信息以提升生產率、促進經濟增長和改善農民生活水平的研究結論；Cecchinis等[2]分析了印度的典型案例，發現信息化技術可以緩解貧困問題，促進經濟水平的提升；白碩[3]研究了信息化影響農業生產結構、就業結構及資源信息等方面的案例，得出其能夠顯著促進農民增收的結論；李道亮等[4]從農村信息化內涵出發，論述了農村信息化與中國新農村建設生產發展之間的關系；王志爽[5]分析了建設社會主義新農村中亟需解決的“三農”問題，得出農村信息化作為一種技術手段對其具有顯著的推動作用的結論；張安[6]證明了信息產業對GDP增長存在著格蘭杰因果關系和長期穩定的均衡關系；吳迎春[7]采用改進后的柯布—道格拉斯生產函數對各地區信息化水平和經濟增長之間的關系進行回歸分析，得出指標間存在多重共線性的結論；黃立君等[8]認為農業物流信息使農業物流更高效、合理，可降低農民的生產和銷售成本，增加農民的收入，并提出加強現代農業物流信息建設的對策建議。

從上述文獻可發現目前大多學者的研究范圍主要集中在信息化對農民收入、農村生產發展以及經濟增長的影響等方面，研究雖取得了一定成果，但是結合農村信息化與農產品物流的實證研究還較為匱乏，相關研究還存在許多不足，如對農村信息化指標水平測評內容不一致；指標權重的確定缺乏相應的理論依據和事實支撐，多為主觀確定；農村信息化對農產品物流的影響研究多為理論研究，方法簡單。在中國的新農村建設過程中，農村信息化與農產品物流都是研究的熱點，但將兩者結合起來分析兩者間關系的研究卻不多。農村信息化與農產品物流發展兩者間的關系如何，信息化能否推動農產品物流進程，推動作用的程度又將怎樣，本研究將結合這些問題進行探討分析。

1 模型方法介紹

模糊物元分析法就是把模糊數學和物元分析有機地結合在一起，基本原理是在確定評價事物基本特征指標的基礎上，確定評價事物的特征向量值與各特征值的經典域及權重，由隸屬度函數確定待評價事物與各質量等級的隸屬度關系，最終判斷出各事物質量等級高低實現對事物的綜合評價。基于評價結果，考慮相關變量的交互變化，運用協整分析、ECM、脈沖響應及方差分解分析農村信息化水平對農產品物流發展之間的關系，能夠進一步分析模糊物元評價后的結果，指標間動態聯系明確以及符合經濟理論的結果。

1.1 模糊物元分析法基本原理

在物元分析中，分別由M、C、x確定三要素，事物M有n個特征C1，C2，…，Cn及其相應量值x1，x2，…，xn，則稱R為n維物元，m個事物的n維物元組成在一起，便構成m個事物的n維復合物元，記為Rmn。若Rmn的量值為模糊物元量值，則稱為m個事物的n維復合模糊物元，記作■mn。通過設定隸屬函數確定隸屬度或者根據從優隸屬度原則使矩陣轉換到矩陣（1）。

■mn= M1 M2 … MmC1 η11 η21 … ηm1C2 η12 η22 … ηm2… … … … …Cn η1n η2n … ηmn （1）

式中，Mi為2003～2010年中第i年（i=1，2，…，8）；Cj為表征中國農村信息化的特征第j個指標；xij為第i年的第j個農村信息化特征對應的量值；ηij第i年第j個農村信息化特征對應的模糊量值。正確地確定隸屬函數是運用模糊集合理論解決實際問題的基礎，從優隸屬度指各單項指標的模糊量值，屬于最優方案中指標模糊量值的隸屬程度。基于從優隸屬度原則得到復合模糊物元矩陣，為更充分地反映農村信息化水平量化指標的相對性，選用公式（2）來計算從優隸屬度。

ηij=■×100% （2）

式中，ximax、ximin為第j個特征中i年份的上下限。從優隸屬度模糊物元■mn中各量化指標的從優隸屬度的最大值構成了最優模糊物元，其最大值均為1。令，εij=（1-？濁ij）2則由εij構成的矩陣為差平方復合模糊物元Rε，即：

Rε= M1 M2 … MmC1 ε11 ε21 … εm1C2 ε12 ε22 … εm2… … … … …Cn ε1n ε2n … εmn （3）

貼近度是衡量各方案與最優方案間相互接近程度的一個尺度，計算出值越大表示兩者越接近，否則越不接近。可以根據計算出的貼近度，算出各方案與最優方案的貼近度大小及方案間的相對優劣次序。每一次的量化結果都是對同一事物全部特征共同作用的綜合得分，可以先乘后加模式計算歐式貼近度，計算公式：Ki=1-■，i=1，2，…，m。其中ωj表示第j指標的綜合權重。

1.2 熵權法確定權重

在確定評價指標的權重時，常使用易產生偏差的主觀方法。信息論中熵值反映了信息無序化程度，可用信息熵評價所獲系統信息的效用，由評價指標值構成的判斷矩陣來確定指標權重，使評價結果更符合實際。其計算步驟如下：假定被評價對象有m個，每個被評價對象的評價指標有n個，構建判斷矩陣：R=（rij）mn（i=1，2，…，n；j=1，2，…，m），采用公式（2）進行歸一化處理。根據熵的概念可定義m個評價事物n個評價指標的熵為：Hj=-（∑■■fijlnfij）/lnn。式中fij=bij/∑■■bij，對于fij=0，lnfij無意義；對fij=0的計算加以修正，將其定義為fij=（1+bij）/∑■■（1+bij）。計算指標的熵權和權重：ωj=（1-Hi）/（n-∑■■Hi），且滿足 ∑■■ωj=1。

1.3 向量自回歸分析

向量自回歸分析是一種非理論性的模型，它無需對變量做任何先驗性約束。該模型采用多方程聯立的形式，在模型的每一個方程中，內生變量對模型的全部內生變量的滯后項進行回歸，從而估計全部內生變量的動態關系。建立VAR模型時，主要依靠隸屬數據的變化來預測未來數據，同時考慮相關變量的交互變化，其結合了回歸分析和時間序列分析兩種方法。通常模型沒有任何外生變量，每一內生變量都由它的滯后值以及模型中所有其他內生變量的滯后值來解釋，具體的處理過程中包括單位根檢驗、協整分析、誤差修正檢驗及脈沖檢驗與方差分解分析等過程。對于得到的農村信息化水平的能力水平與農產品物流總額增長率建立向量回歸模型，可以看成是對經濟系統的動態性研究，收集的數據都是時間序列數據，屬于時間序列分析的范疇，可進行向量回歸分析，主要的步驟包括單位根檢驗、協整檢驗、誤差修正模型估計及脈沖響應與方差分解分析等，能夠更準確地分析兩者之間的關系。

2 實證分析

2.1 指標選取

根據信息產業部在國家信息化指標工作會議中公布的國家信息化指標構成方案，學者們設立了各自的農村信息化指標體系。陸安祥等[9]從信息資源開發利用、信息化人才、網絡建設、技術應用、消費水平與發展等6個方面出發，構建了農村信息化發展的20項指標；楊誠等[10]提出了能較為全面反映中國農村信息化水平的評價指標體系；劉世洪[11]基于Delphi法確定農村信息化指標體系中權重，并計算出全國和各省市的農村信息化指數；謝中亮等[12]根據建設新農村中信息化發展的現實情況，從四個方面選取17項指標建立了農村信息化程度體系。

以現有農村信息化（INF）指標體系文獻資料為基礎，根據信息化的基本要素和指標數據可獲得性原則，從三個方面建立了指標體系，分別為①農村信息化基礎設施。主要包括百戶家庭擁有電視機數（臺）、百戶家庭電腦數（臺）、百戶固定電話數（部）、百戶移動電話數（部）和農村投遞路線總長度（km）；②農村固定資產投向信息產業。主要包括農村固定資產投向科學研究技術服務和地質勘察業（億元）、農村固定資產投向信息傳輸計算機服務和軟件業（億元）、農村固定資產投向交通運輸倉儲和郵政業（億元）；③農村信息化外部環境是保證農村信息系統正常運營的重要方面。主要包括農村高中及高中以上文化水平所占比例和農村固定資產投向教育（億元）。農產品物流總額是為滿足消費者需求而進行的農產品物質實體及相關信息從生產者到消費者之間的物理性流動而產生的費用。其物流活動主要包括農產品生產、收購、運輸、儲存、裝卸、搬運、包裝、配送、流通、加工、分銷、信息活動等一系列環節，其發展目標是增加農產品附加值、節約流通費用、提高流通效率、降低不必要的損耗及規避市場風險。為此在表征農產品物流發展方面選取農產品物流總額增長（AG）作為指標。需要說明的是：采用模糊物元方法得到的信息化水平指數分布在[0，1]之間，為此農產品物流總額采用百分制增長率來表示。

2.2 農村信息化能力水平

基于數據的可獲得性，從《中國統計年鑒》、《中國物流年鑒》及《中國農村統計年鑒》中選取農村信息化指標2003～2010年的數據作為時間序列樣本區間。另外為消除干擾，對部分樣本數據采用指數平滑處理，以保證數據的可靠性。基于模糊物元與熵權法的計算過程，得到各年份農村信息化各指標的權重值和歐式貼近度模糊物元■k，見表1。

從表1可以看出，從最后的能力值來看各年份中國農村信息化水平的綜合評價，各地區整體上都呈現逐年上升的趨勢。這說明在2003～2010年，隨著信息化發展的進程，中國農村信息化水平在逐步提高，且2003年為農村信息化能力最小值0.053 7， 2010年達到最大值為0.775 9。通過比較算出的權重可知，各指標重要程度順序及比例為：農村固定資產投向信息傳輸計算機服務和軟件業（18.33%）、百戶家庭電腦數（13.62%）、農村固定資產投向科學研究技術服務和地質勘察業（12.71%）、農村固定資產投向交通運輸倉儲和郵政業（11.79%）、農村投遞路線總長度（11.22%）、百戶家庭電視數（11.03%）、百戶移動電話數（5.98%）、農村高中及高中以上文化水平所占比例（5.94%）、百戶固定電話數（4.96%）、農村固定資產投向教育（4.42%）。總體來看，農村信息化基礎設施與農村固定資產投向信息產業是權重較高的部分，農村信息化外部環境權重較低，這說明相對于后者前兩者能直接對信息化產生作用。

在農產品物流發展方面，中國農產品物流額穩步，但其增長率起伏比較大。在2003～2008年期間，農產品物流總額增長率逐年提升，并且在2008年增長率達到了17.60%，但由于2008年全球范圍內的金融危機再次導致增長率的大幅下降。其后隨著中國宏觀政策的調整，中國農產品物流業發展迅速恢復，增長率快速提升。

2.3 向量回歸分析

1）單位根檢驗。為減少數據的較大波動，在模型檢驗之前將兩指標的時間序列數據進行對數變換，得到lnINF和lnAG。大多數經濟時間序列變量都是非平穩的，用非平穩的時間序列進行回歸會導致虛假回歸。為保證分析的有效性，首先進行平穩性檢驗。運用ADF檢驗對序列進行平穩性檢驗，滯后階數采用AIC最小準則確定。結果見表2。

由表2可以看出，序列lnINF和lnAG在10%的顯著水平下是不平穩的，具有單位根；一階差分△lnINF和△lnAG在1%顯著性水平下為平穩序列，屬一階單整序列，滿足進行協整檢驗和因果關系檢驗的條件。

2）協整檢驗。協整檢驗是分析非平穩的單整序列變量之間存在的一種長期均衡關系，其經濟含義：如果兩個變量具有各自長期波動規律，若它們是協整的，則它們之間存在長期穩定的比例關系。協整檢驗使這些變量的組合成為一個平穩的變量，避免了偽回歸、區分變量之間的長期均衡關系和短期動態關系。協整檢驗的常用方法有針對多變量Johansen檢驗法和針對兩個變量EG兩步檢驗法。采用EG兩步法對農村信息化與農產品物流總額進行協整分析，因△lnINF和△lnAG屬一階單整，OLS法進行協整回歸，得到協整方程如下：

lnAGt=-1.921 1+0.472 1lnIFt （4）

（-4.75） （1.87）

為避免偽回歸現象，對協整關系進行檢驗，殘差ADF單位根檢驗的結果如下（表3）：

根據表3，殘差序列的ADF單位根檢驗統計量比1%顯著性水平的臨界值要小，說明此殘差序列在1%的顯著水平上是平穩的。因此兩者是長期協整的，兩變量之間存在著長期穩定的動態均衡關系。

3）誤差修正模型估計。誤差修正模型（ECM）是一種將短期波動和長期均衡結合在一個模型中，ECM實質上是含協整約束的VAR模型，允許變量間存在短期波動，適用于具有協整關系的非平穩時間序列。在協整檢驗基礎上，采用從一般到特殊的模型選擇方法，剔除回歸系數不顯著的滯后期，建立的ECM模型為：

△lnAGt=0.027 6+0.423 0△lnINFt+1.281 4？著t-1

（0.06） （0.41） （2.37） （5）

式中，AG短期波動分為兩部分：短期農村信息化水平變化的影響和農產品物流偏離長期均衡的影響。由模型（5）可知：當信息化水平變化1%時，AG將變化0.423 0%，農村信息化水平對農產品物流的短期提升有較大的促進作用。誤差修正項？著t-1的系數大小反映了對偏離長期均衡的調整力度，即當短期波動偏離長期的均衡時，誤差修正項以1.281 4的調整力度將非均衡狀態拉回到均衡狀態，體現了長期非均衡誤差對AG值的控制，說明農產品物流與農村信息化水平之間存在明顯的動態均衡調節機制。

4）脈沖響應與方差分解。脈沖響應函數描述一個標準差大小的沖擊對內生變量當前值和未來值的影響，可以從更加微觀的變動中揭示變量間的影響關系。圖1中，橫軸代表響應函數軌跡的期間，縱軸代表響應程度。可以看出，農產品物流對農村信息化水平的擾動立即做出了響應，且為正向。自第1～2期間內，響應程度急劇上升至0.3左右；第2～8期間，農村信息化對農產品物流發展的脈沖程度有一定的下降；但下降速率逐漸趨緩。這說明農村信息化對農產品物流發展的提高有著正向傳導作用，并且具有較強的持續效應。

方差分解能分析每一種結構沖擊對內生變量變化的貢獻程度，可以進一步評價不同結構沖擊的重要程度。根據方差分析結果（圖2）可看出，在第1期，農產品物流總額預測方差全部由自身擾動所引起，農村信息化的貢獻程度為0。但隨著預測期的推移，AG預測方差中由自身擾動所引起的部分緩慢下降，而由農村信息化擾動引起部分的百分比緩慢增加，且在第4期后貢獻程度趨于穩定，兩者的百分比大約為農產品物流95%，AG自身5%。

3 結論與建議

本研究以中國2003～2010年農村信息化指標與農產品物流增長率為分析樣本，對利用模糊物元分析法計算得出的農村信息化水平建立農村信息化與農產品物流增長率的向量回歸分析模型，分別運用協整分析、ECM、脈沖響應及方差分解檢驗了兩者發展之間的關系。研究結果表明，中國農村信息化指標與農產品物流增長率均為非穩定序列，但兩者間有著長期穩定的動態均衡關系，且為一階單整；誤差修正模型說明農村信息化指標對農產品物流增長的短期提升有較大的促進作用，修正項以1.281 4的調整力度將非均衡狀態拉回到均衡狀態，說明農產品物流與農村信息化水平之間存在明顯的動態均衡調節機制；脈沖響應曲線在第2期，農村信息化指標與農產品物流增長率的擾動非常明顯，且為正向；隨著預測期推移，在方差分解中農村信息化對農產品物流增長貢獻所占的比重區域穩定。基于上述研究，表明提升農村信息化水平在長期和短期中均對中國農產品物流發展具有明顯促進作用。因此，合理規劃和發展中國農村信息化建設，在技術、資金上不斷加大投入以改善農村信息化基礎設施、設備條件，提升信息化水平，才能有效地促進農產品物流業的發展。

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