农业产业化与农业信息化互动.doc

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1、一、引言经过十多年的建设与探索，农业产业化与农业信息化在中国已经取得了骄人成绩，对农业综合生产能力的提升起到了极大的促进作用。然而，目前国内关于农业产业化与农业信息化的相互关系，以及它们是如何共同促进农业发展的研究尚处于初始阶段，且已有研究成果多是理论方面的定性探讨，很少有在定量模型基础上进行的分析。因此，本文将在前人研究的基础上，对中国农业产业化和农业信息化水平进行综合定量测评，并建立两者的灰色关联模型，试图发现中国农业产业化与农业信息化之间是否确实存在良性互动机制，从而利用该机制促进两者在彼此推动的作用下实

2、现长久稳定发展，并为中国农业健康持续发展提供新途径。二、农业产业化评价指标选择与测度1.农业产业化评价指标体系及评价模型构建。在构建农业产业化评价指标体系时，应从规模、结构、一体化和市场化程度等多个方面进行考虑。构建出一套农业产业化评价指标体系，该指标体系由4个一级指标和8个二级指标构成，各评价指标实际值计算所需数据主要来源于1996—2007年《中国农业统计年鉴》和《中国统计年鉴》，其余则根据官方网站公布数据整理计算得出。根据各三级指标的实际值结果，运用无限方案多目标决策方法确定有限方案多目标决策权系数的客观

3、赋权法1[，]进行权重计算。首先得到8个二级指标权重，进行加权，得到各一级指标权重，而后根据各二级指标权重比例重新分配权重，得到调整后的二级指标权重。各指标说明及权重（见表1）：收稿日期：2010-01-08作者简介：范昕昕（1981-），女，山东诸城人，硕士研究生，从事农业经济研究；高乐华（1985-），女，山东济宁人，博士研究生，从事农业经济与渔业经济研究。农业产业化与农业信息化互动关系实证研究范昕昕a，高乐华b（中国海洋大学a.经济学院，山东青岛266071；b.水产学院，山东青岛266003）摘要：通过

4、构建评价指标体系，对中国农业产业化与农业信息化发展水平进行了综合评价，并在构建灰色关联模型的基础上，对中国农业产业化与信息化关联度进行了计算，得出两者间的关联度为0.75，相互作用关系较为明显，进而通过理论分析，探索了农业产业化与信息化之间的良性促进关系作用机理，得出农业产业化推动农业信息化持续演化，农业信息化也在促进农业产业化不断向纵深发展。关键词：农业产业化；农业信息化；综合评价；灰色关联模型；互动关系中图分类号：F320.1文献标志码：A文章编号：1673-291X（2010）10-0042-04一级指标

5、权重二级指标权重指标说明单位农业生产规模化指标0.26人均农业总产值0.3全国农业生产总值和农业人口的比例万元/人乡镇企业规模水平0.7乡镇企业就业人数占社会就业人数比重%农业生产结构性指标0.29养殖业系数0.63养殖业总产值占农业总产值比重%农产品加工指数0.37农产品加工项目数个农业产业一体化指标0.22农业增加值占GDP比重0.39第一产业增加值（年）与国内生产总值比重%农业从业人员比重0.61农业从业人员占全社会从业人员的比重%农业产业市场化指标0.23农产品综合市场绩效0.52农产品综合市场成交额占

6、全国商品交易市场成交额比重%农业外贸依存度0.48农产品进出口总值占农业增加值比重%表1农业产业化评价指标体系对各指标实际值进行标准化处理，确定中国农业产业化水平评价标准分为差、一般、良好、优异四个等级，实际值＜0.25为差等，实际值0.25～0.5为一般，实际值0.5～0.75为良好，实际值＞0.75为优异。进行中国农业产业化综合评价，i年中国农业产业化一级指标的评价值可记为：D（iW）=nj=1Σzijwj′，进而i年中国农业产业化综合评价值可由以下公式计算得出：D=4k=1Σβknj=1Σwj′zij。D

7、为中国农业产业化综合评价值，βk为第k个一级指标的权重，wj′为第k一级指标中j二级指标的权重，zij为第k一级指标中第i年j二级指标实际值的标准值。2.中国农业产业化水平测度。根据以上评价模型，计算得出1996—2007年中国农业产业化评价结果（见图1）。—42—从评价结果可以看出，1996—2007年4个一级指标中，农业生产规模化与农业生产结构性评价值呈现明显上升趋势，到2007年均达到“优异”水平，但农业产业一体化水平却急剧下降，农业产业市场化程度也表现出不稳定变化状态。由此导致中国农业产业化综合评价值从

8、1996年的0.59略微上升至2007年的0.65，基本维持在“良好”状态。详细分析评价过程可以发现：（1）在农业生产规模化方面，评价值由1996年0.70上升至2007年1.00，表明中国农业产业规模不断扩大，尤其是人均农业总产值从1996年的0.26万元/人增长至2007年的0.67万元/人，增加了近两倍，在很大程度上促进了农业产业化进程的加快；（2）在农业生产结构性方面，评价值由