農(nóng)村信息化對農(nóng)戶收入影響的因子分析

曾碩勛，施紹亭

（甘肅省科學(xué)技術(shù)情報研究所，甘肅 蘭州 730000）

民勤是一個以農(nóng)業(yè)為主的貧困縣，農(nóng)戶收入水平的高低與生態(tài)的改善有著密切關(guān)系。根據(jù)經(jīng)驗(yàn)，農(nóng)戶只有在解決溫飽問題之后，才會關(guān)心周邊的生存環(huán)境。目前，各級政府對民勤生態(tài)的支持主要是財政轉(zhuǎn)移支付—國家補(bǔ)貼和科技信息支持[1]，而科技信息支持在農(nóng)村集中表現(xiàn)為農(nóng)村信息化。因此，科技部社會科學(xué)基金“民勤綠洲生態(tài)脆弱期治理對策研究”項目（課題）組認(rèn)為，就民勤調(diào)研數(shù)據(jù)實(shí)證研究農(nóng)村信息化投入對農(nóng)戶收入的影響及影響程度，有利于民勤生態(tài)改善著手點(diǎn)的選擇。

1 影響農(nóng)戶收入樣本數(shù)據(jù)來源及選擇

筆者于2009年7月份，隨同科技部社會科學(xué)基金“民勤綠洲生態(tài)脆弱期治理對策研究”項目（課題）組在甘肅民勤縣實(shí)地調(diào)研1周。共走訪民勤縣6個鄉(xiāng)（鎮(zhèn)），14個村，27個社，150個農(nóng)戶家庭，對甘肅民勤縣的地形地貌，人們生產(chǎn)、生活，以及特殊的生態(tài)環(huán)境進(jìn)行了全面了解。

在150個家庭中選擇比較具有代表性的50戶作為分析樣本，以可能對農(nóng)戶收入產(chǎn)生影響因子為根據(jù)，選取此次調(diào)研項目中的12項指標(biāo)作為可觀察變量進(jìn)行因子分析，分別是：X1、耕地面積；X2、農(nóng)藥投入；X3、化肥投入；X4、用水投入；X5、戶主年齡；X6、文化程度，在 spss17.0 中以“0”代表文盲，“1”代表小學(xué)，“2”代表為初中，“3”代表高中及以上文化程度；X7、家庭人口；X8、勞動力人數(shù)；X9、距離沙漠,民勤三面被沙漠包圍，與沙漠距離的遠(yuǎn)近直接影響農(nóng)業(yè)收入；X10、信息投入，包含固定、移動電話，書刊報紙，廣播、電視，交通便利等的投入；X11、國家補(bǔ)貼，包含國家糧食直補(bǔ)，農(nóng)機(jī)補(bǔ)貼，退耕還林（草）等補(bǔ)貼；X12、是否移民，在 spss17.0 中以“0”代表未移民，“1”表示移民戶。

2 影響農(nóng)戶收入因子模型的建立

根據(jù)樣本數(shù)據(jù)的選擇，建立因子分析模型見式（1）。

其中F1，F(xiàn)2，…，F(xiàn)m，為公共因子，aij（i=1,2…12,i，j≤12）為因子載荷，εi為 Xi的特殊因子，該模型矩陣表現(xiàn)為：X=AF+ε。

3 農(nóng)戶收入影響因子分析

對原始數(shù)據(jù)的相關(guān)處理，如：標(biāo)準(zhǔn)化處理方法，特征值和特征向量的求解，因子貢獻(xiàn)率和累計貢獻(xiàn)率求解方法，各因子得分及綜合得分等都由spss17.0自動完成。因子分析前的各因子相關(guān)關(guān)系矩陣中，表上半部存在大量接近1的數(shù)值，表下半部分出現(xiàn)大量為0的數(shù)值，說明當(dāng)前的12個因子中存在極大的相關(guān)性，且反映出具有降維的可行性。

此外，從KMO和Bartlett檢驗(yàn)結(jié)果看，KMO檢驗(yàn)統(tǒng)計量為0.840，Bartlett球形度檢驗(yàn)p值為0，因此說明該模型中的數(shù)據(jù)比較適合做因子分析（見表1）。

表1 KMO和Bartlett的檢驗(yàn)

表2、表3表明，共有4個大于1的特征值，spss篩選出這4個因子為差別較大的概括因子，代替原有的12個因子,4個因子的累積貢獻(xiàn)率高達(dá)87.066%，說明這4個因子包含了大量的信息，能較好地表達(dá)所有因子的總體情況，充分顯示出了將12維降成4維的合理性。

表2 解釋的總方差

表3 旋轉(zhuǎn)成份矩陣a

將原有可能影響農(nóng)戶收入的12個指標(biāo)因子降維后，對形成的4個主因子重新命名，分別命名為決定因子，重要因子，次要因子和微弱影響因子。各因子的得分函數(shù)見式（2），綜合因子得分系數(shù)見式（3）。

從表3中可知，決定因子按大小依次為：X1、耕地面積，X3、化肥投入，X11、國家補(bǔ)貼，X2、農(nóng)藥投入，X4、用水投入，X9、距離沙漠，X10、信息化投入。重要因子 為：X8、勞動力人數(shù)，X7、家庭人口數(shù)，X5、戶主年齡。次要因子為：X12、是否為移民戶，微弱影響因子為：X6、文化程度。

從12個原有因子在降維后的4個因子中分布情況看，信息化投入進(jìn)入到了決定因子行列，盡管在影響農(nóng)戶收入決定因子中排在最后，但農(nóng)村信息化的投入對農(nóng)戶收入的影響無疑也是關(guān)鍵因素。

甘肅民勤自然生態(tài)環(huán)境惡劣，農(nóng)業(yè)受限耕，限牧，限水影響，在決定因子的7項指標(biāo)中，退耕還林（草）將減少耕地面積，農(nóng)藥，化肥，以及農(nóng)業(yè)用水也將減少，將導(dǎo)致X1（耕地面積）、X3（化肥投入）、X2（農(nóng)藥投入）、X4（用水投入）在未來面臨縮減，最終對農(nóng)民增收起消減作用。X9（距離沙漠）目前仍是不確定性因素，還有賴于未來治沙成果以及全球氣候變化。因此，為農(nóng)戶增收起支撐作用的只有國家補(bǔ)貼和信息化投入，其中國家補(bǔ)貼屬轉(zhuǎn)移性收入，而實(shí)際支撐農(nóng)民自我增收的關(guān)鍵因子只有科技信息技術(shù)下農(nóng)村信息化投入。

通過spss17.0對調(diào)研數(shù)據(jù)進(jìn)行分析，結(jié)果表明農(nóng)村信息化對農(nóng)戶收入有著重要的影響，關(guān)于兩者有著怎樣的定量關(guān)系并未深究，主要考慮到兩個方面的因素。（1）我國農(nóng)村信息化發(fā)展水平尚無確切定論，且東、中、西部發(fā)展速度相差非常大，很難做出一個適應(yīng)全國范圍定量模型，或者說模型的使用范圍有限。（2）信息是一個非常特別的經(jīng)濟(jì)要素，他與農(nóng)戶收入是線性還是非線性關(guān)系是深入量化研究兩者的關(guān)鍵，而這又取決對信息這個生產(chǎn)要素的歸類劃分[3-6]。目前，我國專家學(xué)者對農(nóng)村信息化與農(nóng)戶收入影響的數(shù)量關(guān)系，還未有統(tǒng)一論斷，加之我國農(nóng)村幅員遼闊，差異較大，農(nóng)村信息化與農(nóng)戶收入關(guān)系還有待更深入的研究。

4 小結(jié)與討論

從以上分析可知，民勤農(nóng)業(yè)收入來源主要有兩個方面：一是國家補(bǔ)貼；二是與科技信息密切聯(lián)系的設(shè)施農(nóng)業(yè)。從長遠(yuǎn)看，民勤脆弱的生態(tài)只有靠科技，借助農(nóng)村信息化推動民勤的農(nóng)民增收，促進(jìn)生態(tài)改善。為此，民勤農(nóng)業(yè)生產(chǎn)應(yīng)該立足現(xiàn)有耕地，依托國家科技信息資源，加速農(nóng)村信息化建設(shè)，在此基礎(chǔ)上，發(fā)展現(xiàn)代農(nóng)業(yè)，為民勤生態(tài)減負(fù)降壓[2]。

[1]王海川.拯救民勤[J].中國土地，2009，（5）：38-40.

[2]趙 軍，張 麗.搞好農(nóng)業(yè)信息化才能促進(jìn)農(nóng)業(yè)現(xiàn)代化[J].中國信息界,2009，（1）:141-142.

[3]竺坤松，陳 劍.農(nóng)民增收制約因素分析及長效機(jī)制的構(gòu)建路徑——以梧州市為例[J].經(jīng)濟(jì)研究導(dǎo)刊，2009，（9）：45-46.

[4]馬克思，恩格斯.馬克思，恩格斯全集 [M].北京:人民出版社,1985.

[5]高鴻業(yè).西方經(jīng)濟(jì)學(xué)[M].北京:中國人民大學(xué)出版社,2004,

[6]李漢才，馮長.對信息化促進(jìn)農(nóng)村經(jīng)濟(jì)發(fā)展的作用研究[J].中國鄉(xiāng)鎮(zhèn)企業(yè)會計,2009，(1):123-124.