胡世霞 沈祥成 易妍睿 邢美華 張 超

（1.湖北省農(nóng)業(yè)科學(xué)院農(nóng)業(yè)經(jīng)濟(jì)技術(shù)研究所/湖北省農(nóng)業(yè)科技創(chuàng)新中心農(nóng)業(yè)經(jīng)濟(jì)技術(shù)研究分中心/湖北省鄉(xiāng)村振興研究院，湖北 武漢，430064；2.湖北省耕肥總站，湖北 武漢，430070；3.中國(guó)電信安徽分公司智慧營(yíng)銷事業(yè)部，安徽 合肥，230001）

一、引言

隨著互聯(lián)網(wǎng)的普及，互聯(lián)網(wǎng)技術(shù)在現(xiàn)代農(nóng)業(yè)經(jīng)濟(jì)發(fā)展中的應(yīng)用越來越廣泛，精準(zhǔn)農(nóng)業(yè)已成為當(dāng)今世界現(xiàn)代農(nóng)業(yè)發(fā)展的大趨勢(shì)[1]。利用互聯(lián)網(wǎng)技術(shù)改造傳統(tǒng)農(nóng)業(yè)，能夠優(yōu)化農(nóng)業(yè)生產(chǎn)要素組合，形成精準(zhǔn)生產(chǎn)和產(chǎn)出，提高農(nóng)業(yè)的創(chuàng)新力和生產(chǎn)力。研究“互聯(lián)網(wǎng)+”與精準(zhǔn)農(nóng)業(yè)的相互影響和作用，對(duì)于保障農(nóng)產(chǎn)品有效供給，提高農(nóng)產(chǎn)品質(zhì)量，改善農(nóng)業(yè)生態(tài)環(huán)境具有重要意義。

當(dāng)前理論界對(duì)“互聯(lián)網(wǎng)+”與精準(zhǔn)農(nóng)業(yè)研究的文獻(xiàn)很多，可集中歸納為以下四個(gè)方面：一是關(guān)于“互聯(lián)網(wǎng)+”與精準(zhǔn)農(nóng)業(yè)的發(fā)展現(xiàn)狀、影響因素、關(guān)鍵技術(shù)[2][3][4]；二是關(guān)于“互聯(lián)網(wǎng)+”與精準(zhǔn)農(nóng)業(yè)的發(fā)展模式、生產(chǎn)方式[5][6][7]；三是關(guān)于“互聯(lián)網(wǎng)+”與精準(zhǔn)農(nóng)業(yè)發(fā)展環(huán)節(jié)和發(fā)展路徑[8][9][10]；四是關(guān)于“互聯(lián)網(wǎng)+”與精準(zhǔn)農(nóng)業(yè)的發(fā)展經(jīng)驗(yàn)和支持政策[4][11]。從已有的研究文獻(xiàn)看，針對(duì)“互聯(lián)網(wǎng)+”與精準(zhǔn)農(nóng)業(yè)相互影響的定量研究相對(duì)較少，深入研究不多；對(duì)“互聯(lián)網(wǎng)+”和“精準(zhǔn)農(nóng)業(yè)”各要素之間進(jìn)行定量研究的更是鮮見。為此，本研究以湖北省2005—2018年“互聯(lián)網(wǎng)+”和精準(zhǔn)農(nóng)業(yè)相關(guān)指標(biāo)數(shù)據(jù)為基礎(chǔ)，利用典型相關(guān)分析（CCA）模型定量分析“互聯(lián)網(wǎng)+”與精準(zhǔn)農(nóng)業(yè)的相互影響，探索“互聯(lián)網(wǎng)+”與精準(zhǔn)農(nóng)業(yè)相互影響的機(jī)理，尋找“互聯(lián)網(wǎng)+”與精準(zhǔn)農(nóng)業(yè)融合發(fā)展的路徑，推動(dòng)現(xiàn)代農(nóng)業(yè)的發(fā)展。

二、研究方法和模型

（一）研究方法

本文主要選擇典型相關(guān)分析法（CanonicalCorrelation Analysis）進(jìn)行實(shí)證研究。它是將變量分成兩組，從兩組變量的整體性出發(fā)，把兩組變量分別作為一個(gè)整體，并在此基礎(chǔ)上研究?jī)蓚€(gè)整體間的相互關(guān)系。兩組變量中的一組變量是獨(dú)立變量，而另一組是因變量。典型相關(guān)分析使用主成分分析法為每組變量找到最佳線性組合，以使新的集成變量可以涵蓋原始變量的大部分信息，構(gòu)成典型相關(guān)變量。其中第一對(duì)典型相關(guān)變量是由兩系統(tǒng)對(duì)應(yīng)典型變量間的相關(guān)性最大的一組構(gòu)成。類似得到第二對(duì)、第三對(duì)……典型相關(guān)變量，且變量間相互獨(dú)立，典型相關(guān)變量間的簡(jiǎn)單相關(guān)系數(shù)稱為典型相關(guān)系數(shù)。一般兩組變量間的相關(guān)性用兩組典型相關(guān)變量的相關(guān)系數(shù)體現(xiàn)。

（二）模型介紹

一般設(shè) X=（X1，X2，…，Xp）'、Y=（Y1，Y2，…，Yq）'是兩個(gè)相互關(guān)聯(lián)的隨機(jī)向量，這里分別代表“互聯(lián)網(wǎng)+”和“精準(zhǔn)農(nóng)業(yè)”兩大系統(tǒng)。典型相關(guān)分析方法基于主成分分析的原理，分別在兩組變量中選取若干有代表性的集成變量Ui、Vi，使每一綜合變量都是原始變量的一個(gè)線性組合，即：

式中，Ai=（ai1，ai2，…，aip）'、Bi=（bi1，bi2，…，biq）'是任意非0常數(shù)向量。Ui、Vi表示原變量X、Y的第i對(duì)綜合變量，按Ui、Vi之間相關(guān)系數(shù)大小排序，相關(guān)系數(shù)最大的線性組合作為第一對(duì)典型相關(guān)變量U1、V1，類似得到第二對(duì)、第三對(duì)……，且各對(duì)典型相關(guān)變量之間互不相關(guān)。進(jìn)而“互聯(lián)網(wǎng)+”與“精準(zhǔn)農(nóng)業(yè)”兩對(duì)原始變量X、Y的線性相關(guān)情況可由這些典型相關(guān)變量反映。“互聯(lián)網(wǎng)+”與“精準(zhǔn)農(nóng)業(yè)”的第一對(duì)典型相關(guān)變量U1、V1可由以下優(yōu)化約束模型得到：

其中，A'X=a1X1+a2X2+…+apXp，B'Y=b1Y1+b2Y2+…+bqYq。這里 A1'X、B1'Y是“互聯(lián)網(wǎng)+”和“精準(zhǔn)農(nóng)業(yè)”的第一對(duì)典型相關(guān)變量，類似得到第二對(duì)、第三對(duì)……典型相關(guān)變量，這里記 Ui、Vi的典型相關(guān)系數(shù)為：（rUi，V）i=λi。

典型相關(guān)分析的顯著性檢驗(yàn)方法如下：

首先，對(duì)第一對(duì)典型相關(guān)變量U1、V1作顯著性檢驗(yàn)，假設(shè)如下：

模型似然比統(tǒng)計(jì)量為：

假設(shè)檢驗(yàn)統(tǒng)計(jì)量為：

檢驗(yàn)統(tǒng)計(jì)量在給定顯著性水平為α（一般取5%）的基礎(chǔ)上，若 F1＞Fα，即 P（F1）＜P（Fα）=5%時(shí)，則否定原假設(shè)H0，即第一對(duì)典型變量具有相關(guān)性，否則兩變量不相關(guān)。若第一對(duì)典型變量相關(guān)，同理，繼續(xù)檢驗(yàn)下一對(duì)典型變量，直到某一對(duì)典型變量不相關(guān)為止。

典型相關(guān)分析具體步驟為：①計(jì)算原始變量間相關(guān)系數(shù)，進(jìn)行簡(jiǎn)單相關(guān)分析；②計(jì)算典型變量及對(duì)應(yīng)典型相關(guān)系數(shù)，進(jìn)行統(tǒng)計(jì)檢驗(yàn)，確定典型變量對(duì)數(shù)（多變量統(tǒng)計(jì)檢驗(yàn)P值應(yīng)小于5%），分析典型變量間的相關(guān)系數(shù)，判定典型變量對(duì)模型的貢獻(xiàn)度；③計(jì)算典型變量系數(shù)，得出典型相關(guān)模型；④計(jì)算典型載荷系數(shù)，進(jìn)行典型結(jié)構(gòu)分析，判斷典型變量代表性的強(qiáng)弱，載荷系數(shù)在0.9左右表示關(guān)聯(lián)性很強(qiáng)；⑤計(jì)算典型相關(guān)分析模型的冗余度，驗(yàn)證模型解釋能力，模型冗余度越接近于1，解釋能力越強(qiáng)。

（三）變量選擇

分析湖北省“互聯(lián)網(wǎng)+”與精準(zhǔn)農(nóng)業(yè)相互影響過程中，根據(jù)研究需要和變量指標(biāo)的可獲取性，在“互聯(lián)網(wǎng)+”方面選取湖北省2005—2018年農(nóng)民家庭每百戶家用計(jì)算機(jī)擁有量（x1）、農(nóng)民家庭每百戶彩色電視機(jī)擁有量（x2）、農(nóng)村互聯(lián)網(wǎng)寬帶接入用戶數(shù)量（x3）、農(nóng)民家庭每百戶移動(dòng)電話擁有量（x4）、農(nóng)村長(zhǎng)途光纜長(zhǎng)度（x5）五個(gè)指標(biāo)；在精準(zhǔn)農(nóng)業(yè)方面選取湖北省2005—2018年機(jī)械植保面積（y1）、農(nóng)作物測(cè)土配方施肥面積（y2）、化肥深施面積（y3）、使用微量元素肥料面積（y4）、化學(xué)調(diào)控面積（y5）五個(gè)指標(biāo)。

（四）數(shù)據(jù)來源

本文研究分析中所運(yùn)用的數(shù)據(jù)，主要來自《湖北統(tǒng)計(jì)年鑒》（2006—2019年）和《湖北農(nóng)村統(tǒng)計(jì)年鑒》（2006—2019年），以及湖北省耕肥總站、湖北省植?？傉?006—2019年相關(guān)抽樣調(diào)查數(shù)據(jù)。

三、結(jié)果與分析

（一）“互聯(lián)網(wǎng)+”與精準(zhǔn)農(nóng)業(yè)指標(biāo)簡(jiǎn)單相關(guān)性

根據(jù)前文介紹的典型相關(guān)分析模型思想，結(jié)合搜集到的各變量研究數(shù)據(jù)，借助SAS 9.4統(tǒng)計(jì)分析軟件進(jìn)行數(shù)據(jù)處理，分析出湖北省“互聯(lián)網(wǎng)+”與精準(zhǔn)農(nóng)業(yè)發(fā)展的典型相關(guān)關(guān)系。首先從兩系統(tǒng)間的相關(guān)性出發(fā)，初步得到湖北省“互聯(lián)網(wǎng)+”與精準(zhǔn)農(nóng)業(yè)各對(duì)應(yīng)指標(biāo)間的簡(jiǎn)單相關(guān)分析結(jié)果，如表1所示：

表1 “互聯(lián)網(wǎng)+”與精準(zhǔn)農(nóng)業(yè)指標(biāo)間相關(guān)系數(shù)

從表1指標(biāo)間相關(guān)系數(shù)可知，在“互聯(lián)網(wǎng)+”指標(biāo)相關(guān)性方面，農(nóng)民家庭每百戶家用計(jì)算機(jī)擁有量（x1）與農(nóng)民家庭每百戶彩色電視機(jī)擁有量（x2）、農(nóng)村互聯(lián)網(wǎng)寬帶接入用戶數(shù)量（x3）、農(nóng)民家庭每百戶移動(dòng)電話擁有量（x4）間的相關(guān)系數(shù)分別為 0.90 、0.97、0.97，農(nóng)民家庭每百戶彩色電視機(jī)擁有量（x2）與農(nóng)村互聯(lián)網(wǎng)寬帶接入用戶數(shù)量（x3）、農(nóng)民家庭每百戶移動(dòng)電話擁有量（x4）以及農(nóng)村長(zhǎng)途光纜長(zhǎng)度（x5）間的相關(guān)系數(shù)分別是0.88、0.96 、0.91，農(nóng)村互聯(lián)網(wǎng)寬帶接入用戶（x3）與農(nóng)民家庭每百戶移動(dòng)電話擁有量（x4）、農(nóng)村長(zhǎng)途光纜長(zhǎng)度（x5）間的相關(guān)系數(shù)分別為0.95、0.88，農(nóng)民家庭每百戶移動(dòng)電話擁有量（x4）與農(nóng)村長(zhǎng)途光纜長(zhǎng)度（x5）間的相關(guān)系數(shù)為0.88，它們間的相關(guān)系數(shù)均在0.90左右，表明 x1與 x2、x3、x4，x2與 x3、x4、x5，x3與 x4、x5，x4與 x5間的相關(guān)性很強(qiáng)。

在“精準(zhǔn)農(nóng)業(yè)”指標(biāo)相關(guān)性方面，機(jī)械植保面積（y1）與農(nóng)作物測(cè)土配方施肥面積（y2）和使用微量元素肥料面積（y4）間的相關(guān)系數(shù)是0.92、0.88，農(nóng)作物測(cè)土配方施肥面積（y2）與使用微量元素肥料面積（y4）間的相關(guān)系數(shù)是0.93，表明y1與y2、y4，y2與y4間的相關(guān)性很強(qiáng)。

“互聯(lián)網(wǎng)+”與“精準(zhǔn)農(nóng)業(yè)”指標(biāo)間，農(nóng)民家庭每百戶家用計(jì)算機(jī)擁有量（x1）與機(jī)械植保面積（y1）、農(nóng)作物測(cè)土配方施肥面積（y2）、使用微量元素肥料面積（y4）間的相關(guān)系數(shù)分別為0.91、0.97、0.90，農(nóng)民家庭每百戶彩色電視機(jī)擁有量（x2）與機(jī)械植保面積（y1）、農(nóng)作物測(cè)土配方施肥面積（y2）、使用微量元素肥料面積（y4）間的相關(guān)系數(shù)分別為0.95、0.90、0.88，農(nóng)村互聯(lián)網(wǎng)寬帶接入用戶數(shù)量（x3）與機(jī)械植保面積（y1）、農(nóng)作物測(cè)土配方施肥面積（y2）間的相關(guān)系數(shù)分別為0.89、0.98，農(nóng)民家庭每百戶移動(dòng)電話擁有量（x4）與機(jī)械植保面積（y1）、農(nóng)作物測(cè)土配方施肥面積（y2）、使用微量元素肥料面積（y4）間的相關(guān)系數(shù)分別為 0.95、0.96、0.91，農(nóng)村長(zhǎng)途光纜長(zhǎng)度（x5）與機(jī)械植保面積（y1）、農(nóng)作物測(cè)土配方施肥面積（y2）間的相關(guān)系數(shù)為0.94、0.89，它們間的相關(guān)系數(shù)均超過 0.90，表明 x1與 y1、y2、y4，x2與 y1、y2、y4，x3與y1、y2，x4與 y1、y2、y4，x5與 y1、y2間的相關(guān)性很強(qiáng)。

（二）典型相關(guān)模型實(shí)證檢驗(yàn)

在兩系統(tǒng)組內(nèi)、組間相關(guān)性分析的基礎(chǔ)上，進(jìn)一步使用SAS9.4軟件計(jì)算兩組指標(biāo)，綜合得到典型變量間典型相關(guān)系數(shù)和顯著性檢驗(yàn)分析結(jié)果（見下頁表2）。

表2 典型相關(guān)模型實(shí)證檢驗(yàn)

按照前文研究方法中的假設(shè)檢驗(yàn)?zāi)Ｐ屠碚?，將?中的“互聯(lián)網(wǎng)+”與精準(zhǔn)農(nóng)業(yè)的典型相關(guān)系數(shù)和特征值有關(guān)數(shù)據(jù)代入似然比統(tǒng)計(jì)量和近似F值的計(jì)算公式，通過SAS軟件得到其似然比統(tǒng)計(jì)量和近似F值，并查得對(duì)應(yīng)的檢驗(yàn)P值，在α=5%顯著水平下，第一對(duì)典型變量U1-V1的P值小于5%，即第一對(duì)典型變量顯著，而剩下四對(duì)典型變量均大于5%，不顯著，故只有第一對(duì)典型變量具有相關(guān)性，剩下四對(duì)典型變量不相關(guān)。故選取“互聯(lián)網(wǎng)+”與精準(zhǔn)農(nóng)業(yè)第一對(duì)典型變量（U1-V1）進(jìn)行典型相關(guān)分析。為了研究方便，將U1、V1記作 U、V。

典型相關(guān)系數(shù)解釋的是典型變量之間的相關(guān)性問題，典型相關(guān)系數(shù)越大，表明典型變量間的相關(guān)性越強(qiáng)。從表2可看出，第一對(duì)典型變量間典型相關(guān)系數(shù)高達(dá)0.997，說明兩組變量之間存在很強(qiáng)的相關(guān)關(guān)系。同時(shí)還發(fā)現(xiàn)第一對(duì)典型變量的特征比例為0.943，說明第一對(duì)典型變量包含了“互聯(lián)網(wǎng)+精準(zhǔn)農(nóng)業(yè)”系統(tǒng)中94.3%的信息，具有很強(qiáng)的代表性。

（三）湖北省“互聯(lián)網(wǎng)+精準(zhǔn)農(nóng)業(yè)”典型相關(guān)分析

典型變量系數(shù)是原始變量轉(zhuǎn)化為典型變量的權(quán)數(shù)，所反映的是組內(nèi)變量在形成典型函數(shù)模型時(shí)的相對(duì)作用。前文選取典型變量U、V作為分析對(duì)象，通過SAS 9.4軟件對(duì)“互聯(lián)網(wǎng)+”、精準(zhǔn)農(nóng)業(yè)兩組變量進(jìn)行典型相關(guān)分析得到典型變量系數(shù)，結(jié)果如表3所示。

表3 “互聯(lián)網(wǎng)+”與精準(zhǔn)農(nóng)業(yè)典型變量系數(shù)

從表3典型變量系數(shù)可知，“互聯(lián)網(wǎng)+”與精準(zhǔn)農(nóng)業(yè)典型相關(guān)模型表達(dá)式為：

由典型變量U、V可以發(fā)現(xiàn)，“互聯(lián)網(wǎng)+”、精準(zhǔn)農(nóng)業(yè)各要素的投入量不同，會(huì)對(duì)典型變量產(chǎn)生不同程度的影響，U主要體現(xiàn)在農(nóng)村互聯(lián)網(wǎng)接入用戶數(shù)量（x3）和農(nóng)民家庭每百戶移動(dòng)電話擁有量（x4）的發(fā)展水平，其中農(nóng)村互聯(lián)網(wǎng)接入用戶數(shù)量、農(nóng)民家庭每百戶移動(dòng)電話擁有量每增長(zhǎng)1%，“互聯(lián)網(wǎng)+”典型變量分別平均增長(zhǎng)0.96%和1.45%；V是對(duì)“精準(zhǔn)農(nóng)業(yè)”系統(tǒng)中各因素的線性組合，同樣V主要體現(xiàn)在機(jī)械植保面積（y1）和農(nóng)作物測(cè)土配方施肥面積（y2）等指標(biāo)的發(fā)展情況，其中機(jī)械植保面積和農(nóng)作物測(cè)土配方施肥面積每增長(zhǎng)1%，精準(zhǔn)農(nóng)業(yè)典型變量將平均增加0.02%和1.42%。

（四）湖北省“互聯(lián)網(wǎng)+”與精準(zhǔn)農(nóng)業(yè)典型結(jié)構(gòu)分析

典型結(jié)構(gòu)分析是研究?jī)稍枷到y(tǒng)變量與典型變量的關(guān)聯(lián)程度的。首先通過模型計(jì)算出“互聯(lián)網(wǎng)+”與精準(zhǔn)農(nóng)業(yè)的典型載荷系數(shù)，并以此衡量各典型變量對(duì)原始變量的代表性。其中典型載荷系數(shù)表示一組原始變量與其典型變量間的相關(guān)程度，交叉載荷系數(shù)則體現(xiàn)該組原始變量與對(duì)應(yīng)組典型變量的關(guān)聯(lián)程度。一般典型變量的優(yōu)劣由其對(duì)原始變量的代表性強(qiáng)弱判定得到，載荷系數(shù)絕對(duì)值越大越接近于1，典型變量的代表性越強(qiáng)，典型變量性能越好。通過SAS9.4軟件分析得出“互聯(lián)網(wǎng)+”與精準(zhǔn)農(nóng)業(yè)原始變量與典型變量之間相關(guān)系數(shù)的結(jié)果，具體如表4所示：

表4 “互聯(lián)網(wǎng)+”與精準(zhǔn)農(nóng)業(yè)典型結(jié)構(gòu)分析（典型載荷）

由表4可以看到，農(nóng)民家庭每百戶家用計(jì)算機(jī)擁有量（x1）、農(nóng)民家庭每百戶彩色電視機(jī)擁有量（x2）、農(nóng)村互聯(lián)網(wǎng)接入用戶數(shù)量（x3）、農(nóng)民家庭每百戶移動(dòng)電話擁有量（x4）、農(nóng)村長(zhǎng)途光纜長(zhǎng)度（x5）與“互聯(lián)網(wǎng) +”指標(biāo)組典型變量U的典型載荷系數(shù)分別是0.95、0.92、0.98、0.96、0.90，均達(dá)到或超過 0.90，說明典型變量 U對(duì) x1、x2、x3、x4、x5這 5 項(xiàng)“互聯(lián)網(wǎng) +”原始變量代表性很強(qiáng)。同時(shí) x1、x2、x3、x4、x5這 5 項(xiàng)指標(biāo)與精準(zhǔn)農(nóng)業(yè)指標(biāo)組典型變量V的典型載荷系數(shù)分別是0.94、0.91、0.98、0.96、0.90，均達(dá)到或超過 0.90，說明 x1、x2、x3、x4、x5等“互聯(lián)網(wǎng)+”原始變量與精準(zhǔn)農(nóng)業(yè)組典型變量高度相關(guān)。

精準(zhǔn)農(nóng)業(yè)指標(biāo)組中，機(jī)械植保面積（y1）、農(nóng)作物測(cè)土配方施肥面積（y2）及使用微量元素肥料面積（y4）與精準(zhǔn)農(nóng)業(yè)指標(biāo)的典型變量V的典型載荷系數(shù)分別是0.92、0.97、0.87，均在0.90左右，說明典型變量V較好地反映了 y1、y2、y4的發(fā)展水平。同時(shí) y1、y2這兩項(xiàng)指標(biāo)與“互聯(lián)網(wǎng)+”變量指標(biāo)組典型變量U的典型載荷系數(shù)分別是 0.91、0.97，說明 y1、y2與“互聯(lián)網(wǎng) +”組典型變量高度相關(guān)。綜合分析看，“互聯(lián)網(wǎng)+”變量組與精準(zhǔn)農(nóng)業(yè)變量組顯著互動(dòng)影響，兩者間存在一定的交互解釋能力，系統(tǒng)反映了“互聯(lián)網(wǎng)+”與精準(zhǔn)農(nóng)業(yè)發(fā)展水平。

（五）冗余度分析和解釋能力

與一般多元回歸R2統(tǒng)計(jì)量類似，典型相關(guān)分析模型的冗余度（典型R2）能較好地衡量一組自變量對(duì)另一組因變量的解釋能力，模型冗余度越接近于1，解釋能力越強(qiáng)。本研究從模型冗余度出發(fā)，通過SAS9.4軟件對(duì)“互聯(lián)網(wǎng)+精準(zhǔn)農(nóng)業(yè)”典型相關(guān)分析模型進(jìn)行冗余度分析，得到表5、表6所示結(jié)果：

表5 “互聯(lián)網(wǎng)+”原始變量冗余分析

表6 精準(zhǔn)農(nóng)業(yè)原始變量冗余分析

從原始變量典型冗余分析結(jié)果看，對(duì)于“互聯(lián)網(wǎng)+”指標(biāo)組，典型變量U和V分別解釋了本組變量的96.7%和96.1%，解釋效果很好；對(duì)于精準(zhǔn)農(nóng)業(yè)指標(biāo)組，典型變量U和V分別解釋了變量組的87.0%和86.5%，解釋效果好。兩組典型相關(guān)分析模型的冗余度典型R2均為0.994，即變量解釋度高達(dá)99.4%，進(jìn)一步證明了“互聯(lián)網(wǎng)+”與精準(zhǔn)農(nóng)業(yè)二者間存在顯著的統(tǒng)計(jì)相關(guān)性。

四、結(jié)論與對(duì)策建議

（一）結(jié)論

1.2005—2018年間，湖北省“互聯(lián)網(wǎng)+”水平提升與精準(zhǔn)農(nóng)業(yè)發(fā)展兩系統(tǒng)整體間存在互相影響、互相促進(jìn)的強(qiáng)關(guān)聯(lián)關(guān)系?；ヂ?lián)網(wǎng)的發(fā)展有助于精準(zhǔn)農(nóng)業(yè)智能化及網(wǎng)絡(luò)體系建設(shè)，同時(shí)標(biāo)準(zhǔn)化、科學(xué)化的精準(zhǔn)農(nóng)業(yè)建設(shè)也能極大地促進(jìn)互聯(lián)網(wǎng)的普及。因此，積極發(fā)展家用計(jì)算機(jī)、移動(dòng)電話、農(nóng)作物機(jī)械植保、測(cè)土配方施肥、微量元素肥料等相關(guān)產(chǎn)業(yè)，對(duì)于促進(jìn)“互聯(lián)網(wǎng)+”與精準(zhǔn)農(nóng)業(yè)融合發(fā)展具有重要的意義。

2.“互聯(lián)網(wǎng)+”與精準(zhǔn)農(nóng)業(yè)各組指標(biāo)對(duì)本組發(fā)展水平的提高有著顯著的正相關(guān)關(guān)系，對(duì)對(duì)應(yīng)組發(fā)展水平的提高也有著間接影響。湖北省農(nóng)村家庭每百戶家用計(jì)算機(jī)擁有量、農(nóng)民家庭每百戶移動(dòng)電話擁有量[12]等互聯(lián)網(wǎng)指標(biāo)的發(fā)展對(duì)精準(zhǔn)農(nóng)業(yè)建設(shè)具有促進(jìn)作用。同時(shí)，農(nóng)作物機(jī)械植保面積、農(nóng)作物測(cè)土配方施肥面積及使用微量元素肥料面積等精準(zhǔn)農(nóng)業(yè)指標(biāo)的發(fā)展也能促進(jìn)“互聯(lián)網(wǎng)+”能力的提升。但各要素的投入量不同，對(duì)“互聯(lián)網(wǎng)+”與精準(zhǔn)農(nóng)業(yè)的影響程度也不相同。這就啟示我們，科學(xué)配置“互聯(lián)網(wǎng)+”與精準(zhǔn)農(nóng)業(yè)各要素的投入量，才能取得投入的最佳效果。

（二）對(duì)策建議

根據(jù)以上結(jié)論，建議完善政策機(jī)制、加強(qiáng)農(nóng)業(yè)科技研發(fā)和應(yīng)用、強(qiáng)化農(nóng)機(jī)農(nóng)藝融合等措施，促進(jìn)“互聯(lián)網(wǎng)+”和精準(zhǔn)農(nóng)業(yè)相互滲透，交織給力，持續(xù)遞增發(fā)展。

1.完善政策機(jī)制，建立“互聯(lián)網(wǎng)+”與精準(zhǔn)農(nóng)業(yè)投入的保障體系。積極制定、完善“互聯(lián)網(wǎng)+精準(zhǔn)農(nóng)業(yè)”發(fā)展的政策措施，加大財(cái)政資金向“互聯(lián)網(wǎng)+”、精準(zhǔn)農(nóng)業(yè)基礎(chǔ)設(shè)施建設(shè)的投入力度。科學(xué)配置“互聯(lián)網(wǎng)+”與精準(zhǔn)農(nóng)業(yè)各生產(chǎn)要素的投入比例，提高投資效益。積極推動(dòng)農(nóng)村家用彩電、電腦、移動(dòng)電話更新?lián)Q代，提升農(nóng)民互聯(lián)網(wǎng)信息接收能力。積極開發(fā)農(nóng)業(yè)信息化平臺(tái)，形成廣大農(nóng)民有網(wǎng)上、會(huì)上網(wǎng)、善于利用互聯(lián)網(wǎng)信息的新局面。加強(qiáng)進(jìn)口技術(shù)設(shè)備的消化吸收，積極推廣全球定位系統(tǒng)（GPS）、遙感監(jiān)測(cè)系統(tǒng)（RS）、農(nóng)田信息采集與環(huán)境監(jiān)測(cè)系統(tǒng)、地理信息系統(tǒng)（GIS）、決策支持系統(tǒng)和智能化農(nóng)機(jī)具系統(tǒng)。重點(diǎn)開展水稻等精準(zhǔn)農(nóng)業(yè)試驗(yàn)示范基地建設(shè)，探索因地制宜的精準(zhǔn)農(nóng)業(yè)技術(shù)發(fā)展模式。積極支持丘陵地區(qū)“稻草易地還土”，精準(zhǔn)提高土壤固碳減排能力。積極鼓勵(lì)土地流向種田大戶，充分發(fā)揮規(guī)模集約經(jīng)營(yíng)效益。積極推廣畜禽糞污自動(dòng)干濕分離技術(shù)，著力做好畜禽養(yǎng)殖廢棄物資源化綜合利用。引導(dǎo)社會(huì)各界加大對(duì)“互聯(lián)網(wǎng)+精準(zhǔn)農(nóng)業(yè)”的關(guān)注度和支持度，促進(jìn)“互聯(lián)網(wǎng)+精準(zhǔn)農(nóng)業(yè)”健康快速發(fā)展。

2.加強(qiáng)農(nóng)業(yè)科技研發(fā)和應(yīng)用，保障對(duì)“互聯(lián)網(wǎng)+”與精準(zhǔn)農(nóng)業(yè)的技術(shù)支持?！盎ヂ?lián)網(wǎng)+”與精準(zhǔn)農(nóng)業(yè)的發(fā)展離不開科學(xué)技術(shù)的進(jìn)步。一方面，加強(qiáng)農(nóng)村互聯(lián)網(wǎng)基礎(chǔ)設(shè)施建設(shè)，著力實(shí)施農(nóng)村寬帶村村通政策。充分利用移動(dòng)電話開展農(nóng)業(yè)科技短信互動(dòng)，有效解決農(nóng)業(yè)生產(chǎn)中的技術(shù)難題。加強(qiáng)涉農(nóng)部門信息資源整合，完善農(nóng)村信息服務(wù)系統(tǒng)[13]；積極建立農(nóng)業(yè)大數(shù)據(jù)研究與應(yīng)用中心，完善農(nóng)業(yè)大數(shù)據(jù)采集、存儲(chǔ)、處理和分析的全產(chǎn)業(yè)信息鏈。積極開發(fā)適應(yīng)農(nóng)民低成本需求的智能終端，促進(jìn)互聯(lián)網(wǎng)技術(shù)在農(nóng)業(yè)生產(chǎn)中的應(yīng)用。另一方面，加強(qiáng)新型職業(yè)農(nóng)民教育培訓(xùn)體系建設(shè)，構(gòu)建基于“互聯(lián)網(wǎng)+”的新型職業(yè)農(nóng)民專業(yè)培訓(xùn)虛擬網(wǎng)絡(luò)教學(xué)環(huán)境，支持更多農(nóng)民將精準(zhǔn)農(nóng)業(yè)技術(shù)應(yīng)用于農(nóng)業(yè)生產(chǎn)。積極推進(jìn)智能農(nóng)民云平臺(tái)建設(shè)，研發(fā)基于智能終端在線教室、互動(dòng)教室和認(rèn)證考試的新型職業(yè)農(nóng)民培訓(xùn)教育平臺(tái)[14]，實(shí)現(xiàn)新型職業(yè)農(nóng)民培育的移動(dòng)化和智能化，為加快現(xiàn)代精準(zhǔn)農(nóng)業(yè)發(fā)展提供人才支持。

3.強(qiáng)化農(nóng)機(jī)農(nóng)藝融合，提升精準(zhǔn)農(nóng)業(yè)作業(yè)水平。積極抓好土地平整，推廣農(nóng)機(jī)精準(zhǔn)作業(yè)播種；積極利用互聯(lián)網(wǎng)持續(xù)開展縣域耕地質(zhì)量等級(jí)調(diào)查評(píng)價(jià)，科學(xué)應(yīng)用測(cè)土配方、土壤改良、地力培肥、治理修復(fù)等綜合技術(shù)模式；建立田間定位查詢土壤養(yǎng)分?jǐn)?shù)據(jù)庫，科學(xué)平衡土壤中碳素與其他養(yǎng)分元素；精準(zhǔn)調(diào)控土壤碳固持，有效提高土壤有機(jī)質(zhì)含量；合理補(bǔ)充土壤微量元素，提高農(nóng)產(chǎn)品產(chǎn)量和品質(zhì)；加快選育精準(zhǔn)收獲時(shí)間的農(nóng)作物新品種，滿足農(nóng)作物機(jī)械收割要求；推廣農(nóng)業(yè)規(guī)?；?jīng)營(yíng)，提高農(nóng)機(jī)精準(zhǔn)作業(yè)效率和效益；大力發(fā)展溫室育秧，有效培育適應(yīng)機(jī)插秧苗；積極推廣水稻機(jī)插秧側(cè)深施肥技術(shù)，促進(jìn)水稻早期生育優(yōu)質(zhì)高產(chǎn)；探索“互聯(lián)網(wǎng)+”對(duì)農(nóng)作物病蟲害的監(jiān)測(cè)，積極推廣無人植保機(jī)精準(zhǔn)配施農(nóng)藥；利用云技術(shù)對(duì)農(nóng)戶生產(chǎn)、流通、銷售的信息進(jìn)行感知、傳輸、融合和處理，實(shí)現(xiàn)農(nóng)產(chǎn)品“從田間到餐桌”的全程信息可追溯管理。