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有关于农村经济发展农村信息化水平和农村经济进展联系实证

收藏本文 2024-03-09 点赞:21133 浏览:88292 作者:网友投稿原创标记本站原创

内容摘要:本文针对我国农村信息化与农村经济发展现状,较全面的选取了表征两者水平的指标体系;以两者2003~2010年时间序列作为样本区间,利用熵权法、模糊物元分析法综合测评了农村信息化与农村经济水平;基于VAR模型分析各年农村经济水平与农村信息化发展之间的关系。
关键词:农村信息化 农村经济 模糊物元 向量回归
农村信息化是一种规模大、知识综合集成度高的社会化系统工程。我国于20世纪80年代引入了“农村信息化”概念,发展至今我国农村信息化程度有了很大的提高。白硕(2003)研究了信息化影响农业生产结构、就业结构及资源信息等方面,得出其能够显著促进农民增收;李道亮等(2007)从农村信息化内涵出发,论述了农村信息化与我国新农村建设生产发展之间的关系;王志爽等(2007)分析了建设社会主义新农村中急需解决的“三农”问题,得出农村信息化作为一种技术手段对其具有显著推动作用;张安(2006)证明了信息产业对GDP增长存在着格兰杰因果关系,存在着长期稳定的均衡关系;吴迎春(2009)采用改进后的柯布-道格拉斯生产函数对各地区信息化水平和经济增长之间的关系进行回归分析,得出指标间存在多重共线性。从上述可发现农村信息化与农村经济问题都是研究的热点,但将两者结合起来分析两者关系的研究却不多。
模型方法介绍

(一)模糊物元基本原理

在物元分析中,分别由M、C、x确定三要素,事物M有n个特征C1,C2,...,Cn及其相应量值x1,x2,...,xn,则称R为n维物元m个事物的n维物元组成在一起,便构成m个事物的n维复合物元,记为Rmn。若Rmn的量值为模糊物元量值,则称为m个事物的n维复合模糊物元,记作。通过设定隶属函数确定隶属度或者根据从优隶属度原则使矩阵转换到矩阵(1)。
(1)
其中,Mi为2003年至2010年中第i年(i=1,2,...,8);Cj为表征能力水平的特征第j个指标;xij为第i年的第j个特征对应的量值;ηij第i年第j个特征对应的模糊量值。基于从优隶属度原则得到复合模糊物元矩阵,选用公式(2)来计算从优隶属度。
(2)
式中ximax、ximin为第j个特征中i年份的上下限。从优隶属度模糊物元中各量化指标的从优隶属度的最大值构成了最优模糊物元,其最大值均为1。令,则由εij构成的矩阵为差平方复合模糊物元Rε。贴近度是衡量各方案与最优方案间相互接近程度的一个尺度,计算出值越大表示两者越接近,否则越不接近。计算公式:,i=1,2,...,m。其中ωj表示第j指标的综合权重。

(二)熵权法确定权重

在确定评价指标的权重时常使用易产生偏差的主观方法。信息论中熵值反映了信息无序化程度,可用信息熵评价所获系统信息的效用,由评价指标值构成的判断矩阵来确定指标权重。具体步骤见崔靖、廖为鲲、徐罗山(2009)的分析。

(三)向量自回归分析

向量自回归分析是一种非理论性的模型,它无需对变量做任何先验性约束。该模型采用多方程联立的形式,在模型的每一个方程中,内生变量对模型的全部内生变量的滞后项进行回归,从而估计全部内生变量的动态关系。建立VAR模型时,主要依靠隶属数据的变化来预测未来数据,具体处理过程中包括单位根检验、协整分析、误差修正检验及脉冲检验与方差分解分析等过程。对得到的农村经济水平与农村信息化水平建立向量回归模型,可以看成是对经济系统的动态性研究,属于时间序列分析的范畴,可进行向量回归分析。
实证分析

(一)指标选取

在选取农村经济指标方面,在对现有表征农村经济水平(AE)指标体系资料的研究发现,学者多采用第一产业产值直接代替农村经济水平,忽略了某些重要因素的影响。考虑到农村经济系统的复杂性,按照农村经济的四个重要因子来确定指标,即产出、投入、生产能力及农民生活。其中产出主要包括第一产业增加值(%)、农林牧渔业产值(亿元);投入方面主要有农村固定资产投资(亿元)、农村居民家庭生产性固定资产(元/户);在农村生产能力方面选取第一产业就业人数(人)、农村劳动力中高中以上学历人数所占比例(%)、农业机械总动力(百千瓦);最后,以农民人居收入(千元/人)、农村居民家庭人均生活消费支出(千元/人)来表征我国农民生活水平。在选取农村信息化指标方面,以现有农村信息化(INF)指标体系文献资料为基础,根据信息化的基本要素和指标数据可获得性原则,从三个方面建立了指标体系。分别为农村信息化基础设施,主要包括百户家庭电视数(台)、百户家庭电脑数(台)、百户固定电话数(部)、百户移动电话数(部)和农村投递路线总长度(公里);农村固定资产投向信息产业,主要包括农村固定资产投向科学研究技术怎么写作和地质勘查业(亿元)、农村固定资产投向信息传输计算机怎么写作和软件业(亿元)、农村固定资产投向交通运输仓储和邮政业(亿元);农村信息化外部环境是保证农村信息系统正常运营的重要方面,主要包括农村高中及高中以上文化水平所占比例和农村固定资产投向教育(亿元)。

(二) 农村信息化与农村经济水平测算

从相关资料中选取相应指标2003~ 2010年数据作为时间序列样本区间。基于模糊物元与熵权法得到各年份农村信息化与农村经济发展各指标的权重

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值和欧式贴近度模糊物元,见表1。
从表1可知,在农村信息化水平方面,各地区整体上都呈现逐年上升的趋势,这说明2003~2010年随着信息化的进程,农村信息化水平在逐步提高,且2003年为农村信息化能力最小值0.0537,2010年达到了最大值为0.7759。通过比较算出的权重可知,各指标重要程度顺序及比例为:农村固定资产投向信息传输计算机怎么写作和软件业(18.33%),百户家庭电脑数(13.62%),农村固定资产投向科学研究技术怎么写作和地质勘查业(12.71%),农村固定资产投向交通运输仓储和邮政业(11.79%),农村投递路线总长度(11.22%),百户家庭电视数(11.03%),百户移动电话数(5.98%),农村高中及高中以上文化水平所占比例(5.94%),百户固定电话数(4.96%),农村固定资产投向教育(4.42%)。可以看出农村信息化基础设施与农村固定资产投向信息产业是权重较高的部分,农村信息化外部环境权重较低,这说明相对于后者前两者能直接对信息化产生作用。通过农村经济水平的综合评价,看出农村经济水平整体上呈现逐年上升的趋势,这说明2003~2010年随着农村发展的进程,农村经济水平在逐步提高,且2003年为农村经济能力水平最小值0.0445,2010年达到了最大值为0.7051。通过比较算出的权重可知,各指标重要程度顺序及比例为:第一产业增加值(20.22%),农村固定资产投资(16.00%),农民人居收入(11.17%),农村居民家庭人均生活消费支出(10.84%),农村高中及高中以上文化水平所占比例(8.86%),第一产业就业人数(8.69%),农村居民家庭固定资产(8.55%),农业机械总动力(8.19%),农林牧渔业产值(7.47%)。总体来看,农村经济产出与投入方面指标是权重较高的部分,这说明相对于后者前两者更能表征经济水平。

(三)向量回归分析

单位根检验与协整检验。为减少数据的较大波动,模型检验之前将两指标的时间序列数据进行对数变换,得到LnINF和LnAE。大多数经济时间序列变量都是非平稳的,用非平稳的时间序列进行回归会导致虚检测回归,为保证分析的有效性,首先进行平稳性检验。运用ADF检验对序列进行平稳性检验,滞后阶数采用AIC最小准则确定序列LnINF和LnAE属一阶单整序列,满足进行协整检验和因果关系检验的条件。采用EG两步法对农村信息化与农村经济能力水平进行协整分

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析,OLS法进行协整回归。为避免伪回归现象对协整关系进行检验,残差序列的ADF单位根检验统计量比1%显著性水平的临界值要小,说明此残差序列在1%的显著水平上是平稳的。因此两者是长期协整的,两变量之间存在长期稳定动态均衡关系。
误差修正模型估计。误差修正模型(ECM)是一种将短期波动和长期均衡结合在一个模型。在协整检验基础上,采用从一般到特殊的模型选择方法,剔除回归系数不显著的滞后期,建立的ECM模型为:
(3)
式中AE短期波动分为两部分:短期农村经济水平变化的影响和农村经济偏离长期均衡的影响。由模型(3)可知:当农村信息化水平变化1%时,AE将变化0.8128%,农村信息化对农村经济短期提升有较大的促进作用。误差修正项εt-1的系数大小反映了对偏离长期均衡的调整力度,即当短期波动偏离长期的均衡时,误差修正项以-1.2177的调整力度将非均衡状态拉回到均衡状态,体现了长期非均衡误差对AE值的控制,说明农村信息化与农村经济水平之间存在明显的动态均衡调节机制。
脉冲响应与方差分解。图1中,横轴代表响应函数轨迹的期间,纵轴代表响应程度。在脉冲响应函数曲线图中可看出农村经济对农村信息化的扰动立即做出了响应,且为正向。自第1~2期间内,响应程度急剧下降;第2~4期间,脉冲程度有一定的波动变化;之后扰动的响应程度明显趋于稳定。这说明农村信息化水平的提升对农村经济水平的提高有着正向传导作用,并且具有较强的持续效应。根据方差分析结果(见图2),在第一期,农村经济水平预测方差全部由自身扰动所引起,INF的贡献程度为0。但随着预测期的推移,方差中由自身扰动所引起的部分缓慢下降,而由INF扰动引起部分的百分比缓慢增加,且在第二期后贡献程度趋于稳定,两者的百分比大约INF为70%,AE自身30%。
结论与对策
我国农村经济指标与农村信息化水平均为非稳定序列,但两者间有着长期稳定的动态均衡关系,且为一阶单整;误差修正模型说明农村信息化水平提升对农村经济的短期提升有较大促进作用;INF对AE的扰动非常明显,且为正向;随着预测期推移方差分解中农村信息化水平贡献所占的比重区域稳定。基于上述研究,提升农村信息化水平在长期和短期中均对我国农村经济发展具有明显促进作用。
参考文献:

1.白硕.论农业信息化与农民增收[J].农村经济,2003(6)

2.李道亮,张立伟.农业信息技术与现代农业发展[J].中国农村科技,2007(12)

3.王志爽.农村信息化推进社会主义新农村建设[J].农业网络信息,2007(07)

4.张安.信息产业与经济增长的关联性研究:实证与分析[J].情报杂志,2006(7)
5.吴迎春.信息化水平与经济增长关系的实证研究—来自全国31省的样本分析[D].上海复旦大学,2009
6.崔靖,廖为鲲,徐罗山.基于熵权的模糊物元分析法在建筑项目标书评价中的应用[J].系统科学学报,2009(4)

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