基于灰色关联度法研究农村信息化与农民收入的相关性

杨 友，杨 力

(1.河北北方学院 经济管理学院，河北 张家口 075000；2.安徽国防科技职业学院 经贸管理学院，安徽 六安 237011)

自2005年起，每年的中央一号文件当中都有对农业农村信息化的描述，强调加强农业农村信息化建设，运用现代信息技术造福农民，提高农户收入，改善农村生活环境。中央经济工作会议、中央农村工作会议等强调2019年的农村信息化工作要以习近平新时代中国特色社会主义思想为指南，筑牢农业农村信息化等基本工作，对标建党一百年时全面建成小康社会的战略目标[1]。2019年中国国际智慧农业高峰论坛，农业农村部市场与信息化司司长唐珂表示：信息化正在农业农村领域的各个方面发挥重要作用，并提出提高农业农村信息化建设的四大措施。在“四化”同步发展的宏观背景下，农村信息化助力扶贫脱困，为农村美、农民富和农业强的目标任务提供较好的解决方案。

众多学者在农村信息化促进农民增收方面有许多研究。农村信息化能够切实改变农户的生活环境和行为习惯，决策农业的生产经营[2]，是党中央和国家信息化发展的重要组成部分，是实现全面建成小康社会奋斗目标的重要途径[3]。邓潇敏[4]表示信息化逐渐成为推动经济发展的重要力量，现代农业的发展、农民收入的提高离不开信息化的支持，促进农民增收是农业和农村经济发展的根本着力点和落脚点。李芷清[5]指出在当前社会发展中发展和完善农村信息化建设，不仅能在很大程度上缩小当前城乡居民收入差距，同时还有助于农业经济建设的全面提升，对于农村生产力的提升更是有着十分重要的影响。许多学者也使用不同研究方法对农村信息化进行研究，宋燕华[6]利用因子分析法构建了综合评价农村信息化水平模型，比较评价了国内各省市区域农村信息化的发展水平。周晓迅等[7]学者从农民视角对农村信息化建设的投入和产出绩效进行研究，指出农村信息化建设能够为农户提供生产加工、资料收集和存储利用等信息服务。李旭辉[8]采用因子分析法和灰色关联分析法构建农村信息化水平评价模型，对农村信息化水平进行了理论分析和实证研究，以期为科学合理地评价农村信息化水平提供新的方法和路径。M.Mbogo表明建立一个合理有效的农村信息化指标体系，能够促进农村信息化的发展和改进[9]。S.Johnson指出重视移动电话这项农村信息化建设指标，有利于缩小农村金融差距，促进农村经济稳定增长[10]。

众多学者的研究成果在提高农民收入和改善农民生活环境方面有着突出贡献，研究多数集中在农村农业信息化水平测度和理论分析，但对于农村信息化与农民收入之间关系的研究较少，尤其是关于对河北省农村信息化与农民收入之间的相关性分析更少。本研究以河北省为例，选择农村信息化指标中主要的12个指标和1个农民收入指标，使用灰色关联分析模型计算出指标间的关联度并按其大小进行量化排序，并提出促进农村信息化建设和提高农民收入的相关建议。

1 农村信息化和农民收入指标选择与数据采集

1.1 农村信息化和农民收入指标选择

为了切实把握农村信息化状况与农民收入的相关关系，选择了与农民生产生活密切相关的12项农村信息化指标和1项农民收入指标。12项农村信息化指标有农村用电量(TWh)、农村广播节目人口覆盖率(%)、农村电视节目人口覆盖率(%)、固定互联网宽带接入用户数量(万户)、彩色电视机拥有量(台/每百户)、固定电话拥有量(部/每百户)、移动电话拥有量(部/每百户)、计算机拥有量(台/每百户)、互联网普及率(%)、有线数字电视用户(台/每百户)、有线广播电视用户数(万户)、有线电视用户(万户)；1项农民收入指标采用农民人均纯收入(元)[11]。

1.2 指标数据采集

为使农村信息化建设和农民收入的指标数据来源和关联性具有权威性，本文以《河北经济年鉴》为依据，采集2013—2017年内上述13项指标的数据(表1)。

表1 2013—2017年河北省农村信息化和农民收入主要指标数据统计

注：数据来源于2013—2017年《河北经济年鉴》。

2 灰色关联分析模型构建与分析

2.1 灰色关联度分析法

灰色关联度分析法是灰色系统理论中的一种系统分析技术，是分析某系统中众多因素之间相关程度的方法。通过定量描述和比较的方法分析该系统的变化发展态势。反映事物或者因素之间相关性大小的量度值称为关联度，用来定量表示事物或者因素之间变化和关联的情况，如变化的快慢、关联的大小等，反映在平面几何上就是图像的方向、斜率、走势等性质相同的程度。如果某事物与某因素的变化趋势基本相同，就可以称它们之间的关联度较大，如果某事物与某因素的变化趋势差异较大，则关联度较小。

灰色关联模型在线性规划的数学理论中，表示存在1个系统，这个系统中有s个系统特征和m个相关因素，对该系统进行矩阵关联分析。一般假定X1，X2，…，Xs为系统特征行为序列，Y1，Y2，…，Ym为相关行为序列，Xi与Yj的数据长度都相同，则称γij(i=1，2，…，s；j=1，2，…，m)为Xi与Yj的灰色关联度，由此建立灰色关联矩阵T，T的数学表达式如下

通过灰色关联矩阵，可以将系统中某些特征或众多因素进行量化分析和关联比较。[12]

2.2 确定系统特征序列和相关行为序列

将河北省2013—2017年内的农民收入指标设定为灰色关联模型的系统特征序列，将河北省2013—2017年内的12项农村信息化指标设定为灰色关联模型的相关行为序列，序列如下

农民人均纯收入(元)X=(9102.00，10186.00，11051.00，11919.00，12881.00)

农村用电量(TWh)Y1=(616.40，631.30，611.80，600.80，615.20)

农村广播节目人口覆盖率(%)Y2=(99.10，99.10，99.10，99.10，99.10)

农村电视节目人口覆盖率(%)Y3=(99.00，99.27，99.27，99.28，99.29)

固定互联网宽带接入用户(万户)Y4=(1031.60，1060.80，1226.50，1612.00，1910.10)

彩色电视机(台/每百户)Y5=(121.80，120.12，120.81，120.28，121.11)

固定电话(部/每百户)Y6=(45.00，40.65，33.21，26.59，21.39)

移动电话(部/每百户)Y7=(201.10，218.09，226.22，236.27，240.52)

计算机(台/每百户)Y8=(30.40，35.32，37.82，39.18，40.26)

互联网普及率(%)Y9=(46.50，49.10，50.50，53.30，56.00)

农村有线数字电视用户(台/每百户)Y10=(685.50，778.10，821.70，767.80，622.10)

农村有线广播电视用户数(万户)Y11=(282.83，296.98，260.74，272.40，161.18)

农村有线电视用户(万户)Y12=(863.40，938.40，915.90，842.80，760.10)

2.3 数据无量纲处理

由于不同的因素有不同的计量方法和计量单位，原始数据在单位或数量级上可能存在较大差别，这样不利于数据之间的比较，或者经过比较也难以得出正确结论。所以，模型构建的第一步就是要对原始数据进行无量纲化处理，为后期数据的计算和分析奠定良好的基础。

进行无量纲化处理时，可以选择初值化、均值化和区间化等方法进行处理，但多种方法不宜混用、重叠使用，应根据序列数据的各自特征选择合适的处理方法。本研究中选取的13个指标数据随时间变化有增减波动，因此，使用均值化方法进行无量纲处理。

设Yi=(yi(1)，yi(2)，…，yi(n))为因素Yi的相关行为序列，那么

2.4 求解关联系数

对于1个系统特征序列X有若干个相关行为序列Y1，Y2，…，Yn，比较系统特征序列与相关行为序列在各个时刻的关联系数ξ(Yi)可由下列公式算出

其中ρ为分辨系数，一般在0～1之间，本研究取0.5。2级最小差和2级最大差记为Δmin、Δmax。系统特征序列和相关行为序列中每个数据的绝对差值，记为Δoi(k)。

2.5 求解关联度

由于关联系数是系统特征序列与相关行为序列在不同时间的关联程度值，所以可能会得出许多不同的数据。信息太过分散难以发现其中规律，所以，需要求得不同序列在不同时期的关联系数的算数平均值，即关联度γi。计算公式如下

3 结果和分析

3.1 无量纲化处理

通过无量纲化处理不仅可以跳过数据之间由于单位和数量级差异而引起的计算隔阂，还可以清晰直观地看出数据增减的波动和变化的趋势。

河北省2013年至2017年内农村信息化和农民收入的指标无量纲处理结果见表2。

表2 2013—2017年河北省农村信息化和农民收入主要指标无量纲化数据处理

由表2可知，各项指标中有逐年递增的指标如Y6，有逐年递减的指标如Y4，还有连续5年没有发生变化的指标如Y2，有呈波动变化的指标如Y1。需要注意，无量纲处理结果仅反映数据的波动情况，不代表实际指标数量的增减。

3.2 求解关联系数

使用表2中无量纲化处理的数据结果，计算出农村信息化指标与农民收入指标间的关联系数(表3)。

表3 2013—2017年河北省农村信息化与农民收入主要指标关联系数

由表3可以看出每年农村信息化的各项指标与农民收入的关联度都是不同的，为得到较为准确并且易于分析的关联度数据，需要进行下一步处理。

3.3 灰色关联度排序及分析

对表3中的2013—2017年河北省农村信息化与农民收入主要指标关联系数取平均数，得到农村信息化各项指标和农民收入指标的灰色关联度，然后按其数据大小进行排序(表4)。

表4 2013—2017年河北省农村信息化与农民收入主要指标灰色关联度及排序

由表4可知，农业信息化的12项指标与农民收入指标的灰色关联度在0.7以上的有固定互联网宽带接入用户、互联网普及率、有线广播电视用户数，固定互联网宽带接入用户数是与农民人均收入相关性最高的因素，排名第二的是互联网普及率。关联度最高的前2项指标都属于互联网建设，可以看出互联网建设对于农民收入有较高的影响，能够较明显地促进农民增收。关联度在0.6～0.7的有农村有线广播电视用户数、计算机拥有量、农村有线电视用户数、农村有线数字电视用户数、移动电话，与农民收入的关联度依次减弱，对农民收入的影响依次降低，但也起到促进农民增收的作用。关联度在0.6以下的有彩色电视机拥有量、农村广播节目人口覆盖率、农村电视节目人口覆盖率、农村用电量、固定电话，排序靠后的五项指标对农民收入的影响较小。固定电话因素对农民收入的影响最小，促进农民增收的作用不明显。

4 结论与建议

4.1 结论

农村信息化中的互联网宽带接入指标对农民收入的影响最大，农村互联网建设对促进农民增收有较大的影响，互联网宽带服务依然是当前农村信息化建设的重点。电视、广播等耐用消费品对农民收入影响中等，此类耐用消费品在农村接近饱和，虽然也能促进农民增收但不是主要影响因素。固定电话指标对农民收入影响最小，其原因是大多数人都使用移动手机进行信息沟通，固定电话拥有率高，但使用率低，所以移动手机比固定电话对农民收入的影响更高。

4.2 建议

农村信息化建设为实现“产业兴旺、生态宜居、乡风文明、治理有效、生活富裕”的总要求提供了良好的基础保障，能够改善农村生活环境，促进农民增收，给农民的生产生活带来福祉。依据河北省农村信息化和农民收入主要指标的灰色关联度分析，在未来的河北省农村信息化建设方面，有如下建议。

第一，加强互联网宽带接入农户家庭工作，让互联网进村进户。增强互联网在农村的基础性建设，促进互联网在农村的发展，尽可能多地让农户家庭接入互联网宽带，宣传“互联网+农村”、“互联网+农业”等现代理念，提高互联网在“三农”方面的使用效率和利用价值。

第二，优化农村广播电视内容设计，在广播电视的内容方面下功夫。农村广播和电视依然是重要的信息传播途径，广播和电视在农村基本全覆盖，但对农民收入的促进效果有限，因此要在农村广播和电视的内容设计和制作宣传上做出突破，对农民增收起到推波助澜的作用。

第三，支持现代科技产品和服务到农村的推广，增加农村信息化在农民生产和生活的覆盖面。电视机、固定电话等耐用消费品在农村接近饱和，促进农民增收效果欠佳。应大力推广新型现代科技产品和服务，为促进农民增收提供新途径。