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)
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。
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)。
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)。
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)。
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)。
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)。
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。
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%。
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。
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。
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。
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。