1 农业信息化建设及相关研究综述

1． 1 国外农业信息化建设及相关研究概述

美国以政府为主体建构了规范、系统的农村信息技术服务体系，为广大农户提供完备的农业技术信息服务。法国作为欧盟最大的农产品生产国，农业信息技术服务体系的构建备受各级政府的关注，法国政府免费向农民提供迷你电脑，定期发布农业信息和相关农业技术信息。澳大利亚政府倡导以农业信息化建设带动农业的全方位发展，政府大力开展网络基础设施的建设、强化农业信息技术资源共享、通过远程农业技术信息教育来提高农场主的信息意识和素质。我国的近邻日本其农民对网络的认识程度非常高，农业信息技术服务是日本政府重点扶持的领域，各县市的农业信息技术服务系统都是由政府投资建设。韩国的农业信息技术服务系统属于“追赶型”模式，特别强调科技特别是农业信息技术对农业的支持。

可以说，农业发达的国家在发展农业的过程中无一不重视农业信息技术对于农业发展的作用，农村信息技术服务使得农作物的单产得到了大幅度的提高，农业生产者实现了网上对农业的问诊看病［2］。

1． 2 国内学者的相关研究

国内学者中，王康钱( 2005) 强调农业系统工程、信息化网络、准确农业、多媒体等技术应用于农业对农业发展推动巨大［3］。刘春年( 2006) 认为，农业信息化的研究目前主要以定性分析居多，定量分析过少［4］。蒲海珍( 2006) 系统地分析了我国农业信息化化体系建设中的问题、成因，并且提出了操作性很强的对策分析［5］。王新艳、朱毅等( 2006) 明确地剖析了农业信息化与新农村建设的关系［6］。李忠香( 2007)指出，发展农业信息化化应该加强组织，增加资金投入，重视人力资源投入与开发，加强信息化资源综合开发［7］。陈以敏( 2007) 农业信息化化在新农村建设中的作用，提出农业信息化化建设的相关原则［8］。以上学者从各个角度做了相关研究，表明农业信息化日益引起国内学者的关注。

2 农村信息服务对农民收入影响的实证分析

2． 1 农村信息服务水平的实证分析

本研究思路是以5 年做为1 个统计周期，将哈尔滨市1993、1998、2003、2008、2013 年等5 个年度时点面板数据中的哈尔滨市农村信息服务对农民收入的带动作用进行多元回归分析。为此，通过等比例分层抽样调查了哈尔滨市的270 户农民，主要观测农户对农村信息服务的满意程度，同时引入模糊评价模型对当地1993、1998、2003、2008、2013 年5 年的信息服务水平进行测定。以2013 年为例，农户对信息服务水平的满意程度指标评估表如表1 所示。

将影响因素指标体系的评价标准划分为5 个等级: 优秀、良好、一般、较差、非常差。综合评估的结果是: 19． 28%为优秀，32． 27% 为良好，23． 83% 为一般，12． 56%为较差，15． 51%为非常差。进而规定评判的等级与相应的分数，结果如表2所示。

经过对哈尔滨市地区2013 年农户对信息服务水平满意程度的评估结果进行综合评判，得出总评分W 1 =0． 827 0，其对应评判等级为“良”。不过，尽管农户对2013 年该地区的信息服务满意度为“良”; 但当地的农村信息服务水平却是刚刚达到农民“良”的满意程度。

同理，还得到了农户对1993、1998、2003、2008 年该地区的信息服务满意度的总评分和评判等级，并综合2013 年的结论，得出结果如表3 所示。

根据表3 的分析，可以发现:

1) 哈尔滨市的农村信息化程度从1993 年到2013年总体上呈现上升趋势，但是在1993－2008 年期间平均每年上升幅度很小，而在2008－2013 年期间平均每年上升幅度却有相对较大幅的增长。这说明，1993 －2008 期间当地信息化程度虽然有所提高，但提高的进程很缓慢，而在2008－2013 年当地的信息化进程相对较快。

2) 在2003 年之前，当地的农村信息化程度很低可能是由于当时没有很好地掌握信息化技术，另一方面可能是由于人们对信息技术运用到“三农”的意识还没有提高上来，外加上我国的经济刚刚在起步初期，国家没有相关的政策和财政支持。2000 年之后，一方面国家和人民对信息农业的高新技术愈来愈重视，对信息技术掌握程度较好，外加上我国的经济发展已取得了一定的成效，使得近年来该地区的农村信息服务水平大幅提高。

3) 对2013 年总评分保留意见，认为实际总评分应高于现值。因为该评分主要是通过对农民的满意程度调查得出，农民的主观看法会对测评结果有一定程度的影响。从当地的实际情况和当地政府的政策看来，当地的农村信息服务近几年确有大幅度的提高，一部分农民能够客观对此做出判断，但是部分当地农户由于口蹄疫疫情的影响损失惨重，也存在情绪看法有些偏激的可能，评价偏于主观。

2． 2 农民收入水平的实证分析

由于1993 至2013 年《哈尔滨统计年鉴》中哈尔滨市农村居民年人均总收入中部分年份数据缺失，因此选择1990 年至2010 年哈尔滨市农村居民年人均总收入数据作为哈尔滨市农村居民收入水平的衡量，如表4 所示。

然后，本文根据哈尔滨地区1993 －2012 年哈尔滨市农村居民年人均总收入的20 组数据，利用时间序列的灰色系统预测法预测出2012 年该地区农村居民年人均总收入。利用MATLAB 软件得出灰色预测GM( 1，1) 模型为

x^( 1) ( i + 1) = 1 000e－0． 000 1i + 1． 833 2

再利用x^( 0) ( i + 1) = x^( 1) ( i + 1) － x^( 1) ( i) ，求得第i + 1 年( 即2012 年) 的该地区农村居民年人均总收入的预测值。其中，x^( 1) ( i + 1) 为第i + 1 年累加新生成数列; x^( 0) ( i + 1) 为第i + 1 年的预测值; i 为年数。得出x^( 0) ( 21) = x^( 1) ( 21) － x^( 1) ( 20) = 9310． 0。在ρ = 1时，该模型令人满意并通过了残差检验、关联度检验和后验差检验。

将哈尔滨市农村居民年人均总收入的2012 年预测值结合1993 －2012 年的实际值分析该地区农村居民年总收入水平。可以发现，该地区农村居民年人均收入总体呈上升趋势，但在不同阶段上升的急缓程度不一样。在1993－1998 年期间上升趋势较为明显，在1998－2003 年期间上升得较为缓慢，在2003 －2012 年再次呈现明显上升趋势且幅度较1993－1998 年更大;且在2013 年达到了最高点，当地农村居民年人均总收入达到了9310 元。这说明，哈尔滨市农村居民收入水平逐年上升。

3 农村信息技术服务对农民收入影响实证分析

3． 1 调研过程与数据来源

以哈尔滨市农村信息服务对象( 农户) 为研究对象，于2013 年3 月初至4 月初在哈尔滨市采用等比例分层抽样抽取了270 户农民进行了问卷和访问调查，共获得有效样本问卷242 个，问卷的有效回收率为89． 6%。