基于加權變異模糊評價方法的“互聯網+”智慧農業發展研究

楊生秀

(濰坊科技學院/山東省高校設施園藝實驗室，山東濰坊 262700)

自2002年底，我國政府推行了大量發展農業的積極政策，農業產值隨之提升，并在2016年初達到前所未有的“十二連增”，農業生產得到顯著的成就。而快速增加的產量數據背后隱含著很多隱患，農業生產受到自然條件制約的狀況并未從本質上改善，且土地污染程度大、農業資源稀缺、農業生產率不高，因而現代農業創新和轉變至關重要。在2015年初，全國兩會把“互聯網+”作為優化國內經濟發展的重要策略，因而“互聯網+”型智慧農業被社會大眾所重視。而在2017年的中國國會中，更加確定發展智慧農業的地位，即將現代化農業朝向農業自動化生產、農資裝備智能化的發展。因而本研究探討“互聯網+”智慧農業發展具有重要的意義。

“互聯網+”智慧農業是新生事物，國外科研者針對該方向的科研尚處于起始階段，本研究在“互聯網+”[1]背景之下，根據互聯網思維為高品質農產品的產銷模式完成再造，能夠順應當代社會的發展，并且滿足顧客需求。“互聯網+”并非是和傳統產業的直接疊加，而是在“互聯網+”科技的基礎上將信息產業和現有產業相互融合構建的新型經濟模式，而網絡科技能夠提升整體經濟創新能力、生產能力，發展新型經濟增長點，而根源在于以創新作為驅動力，破除數據不對稱度，從而減少貿易開銷，提高勞動生產能力并加強分工。而對現有的“互聯網+”發展趨勢而言，農業產業互聯網趨向日益顯著。“互聯網+”則使部分產業步入發展高速之路，農業雖被各界所關注，但其發展被多方因素所作用，而發展速率遠弱于工業和服務行業?！盎ヂ摼W+”和智慧農業[2]看似不匹配，但正由于農業數據不匹配、產量效益低、粗放化運營、貿易開銷高、環節繁瑣并存在大部分散戶需要處理，為“互聯網+”和智慧農業組合提供了機遇。本研究采用加權變異模糊評價方法探究“互聯網+”智慧農業發展狀況，給國內農業發展提供了建議，具有重要的研究價值。

1 研究狀況

1.1 國外研究狀況

西方國家數字化技術發展較早，并在20世紀末的網絡覆蓋面積達到45%，“互聯網+”智慧農業發展狀態主要展現為農業電子商務。據Jacobsen等統計，在2016年初美國從事社區支持農業(CSA)的農場達到7.82萬個，覆蓋率達到全部農場的5.8%，并研究了美國重要的CSA社區運營農業電商系統(表1)[3]。

表1 美國重要的CSA社區運營農業電商系統

Azadeh等在2017年結合互聯網對鄉村影響模式角度分析多種互聯網在鄉村中的運用，并將互聯網和農村休閑旅游、農村通信網絡運用、農業B2C、C2C商貿物流、互聯網視頻教育、網絡在線服務和網絡虛擬社區等運用多角度進行了鄉村影響分析[4]。Liang在2015年對墨西哥農民應用電子商務的項目進行研究，發現互聯網在農業商務活動中越發普遍，并分析了農民應用農商平臺的方式和水準[5]。

1.2 國內研究狀況

謝安世從產業的角度完成農業互聯網模型定義，并結合現代化科學技術與數字系統為農商品經銷與相關監管服務提供數據支持，并不斷提升農業的綜合發展與監管水平，并將農產品互聯網區分為網絡框架層、網絡運用層、農業中介板塊與農業互聯網商用層[6]；朱曉莉等則采用互聯網、云測算、大數據和物聯網構建了當代農業服務模式[7]；張東博采用互聯網策略結合計劃、生產、售賣、服務、金融為一體改進農業供應鏈，提升生產效率并推進農業生產與運營模式變革[8]。

2 “互聯網+”智慧農業和評價方法分析

2.1“互聯網+”智慧農業

2.1.1 “互聯網+”智慧農業模型 農業和其他行業類似，基于信息化策略逐步在全國范圍內發展農業行業的互聯網格局，并對將來農業的發展走勢定位為“互聯網+”智慧農業(圖1)。

2.1.2 “互聯網+”農業企業架構 國內“互聯網+”智慧農業發展主要將網絡技術和傳統農業結合，采用網絡優勢提升農業產銷把控能力，并將市場數據、流通模式，與農產品生產、供應和銷售緊密結合，提升農產品質量與效益。夏青認為，在當前信息化狀態下，“互聯網+”和農業企業結合是現代化農業發展的走向，具有資本和實力的企業不斷完善互聯網架構，并給出國內“互聯網+”農業企業模式統計(表2)[9]。

2.1.3 “互聯網+”農產品產業模型 李圣軍認為，當前國內農業產業尚處于起始階段，主要是在企業層次完成銷售，建設系統布局[10]。由于農業產業涵蓋了產業鏈的上層和下層，并在農商品流通、農業網絡金融、農業制造尚未出現新的商務模式，因而憑借互聯網構建從農產品制造企業或農商直接達到顧客端的方式具有重要的研究意義。“互聯網+”農產品產業模型商業模式見圖2。

表2 “互聯網+”農業企業模式統計

2.1.4 “互聯網+”農業大數據 李鵬敬認為，在農業行業中，將“互聯網+”和農業大數據運用可節約農商品資源，提升農商品流通效率，帶動農業行業發展[11]。由于農業與大數據應用結合能夠開發智慧農業，并可帶動農業互聯網絡開發，當前農業大數據應用案例如表3所示。

表3 “互聯網+”農業大數據案例

2.2 加權變異模糊評價方法

2.2.1 加權變異模糊評價方法詳細測算流程 依據“互聯網+”智慧農業的發展特點，本研究采用加權變異模糊評價方法[12]進行分析，首先設定加權參量，其次則帶入模糊集，加權變異模糊評價方法詳細測算流程如圖3所示。

(1)

式中：k為1，2，…，m。

設定fk為第k項指標的比值，則

(2)

設定nk是第k項參量的加權標準差值，則

(3)

2.2.3 加權變異模糊調節組合賦值方法 本研究判別序列關聯的整體思路為：采用排序計分方法對各參量打分，測算等級關聯參量，去除經過校驗的專家序列，依據修正后的排分方法獲得指標序列。設定有l個專家針對h個指標完成排序，uij為第i指標在第j個專家中的排名序列，并將排名轉化為分數tij

tij=m-uij+1i=1,2,3…l；j=1,2,3,…,h。

(4)

針對h個指標完成綜合評判，其結果構成一個h行l列的陣列，并構成隸屬度陣列T，如下式給出：

(5)

2.2.4 測算加權變異模糊評價結果 給定評判指標集合O={o1，o2，…，ol}，針對評判結果設置評判結果備選子集I={i1，i2，…，il}，設定第j個參量的隸屬度解析式為

(6)

(7)

(8)

設置陣列C為加權變異模糊評價結果，采用權重參量G和隸屬度陣列T，如下式給出：

(9)

陣列C加權變異模糊算術平均結果(HFA)如式(10)：

(10)

最終通過綜合評價方法研究指標評判集合中的隸屬度，依據隸屬度判別目標的評判等級，獲取目標層級的狀態。

3 問卷設計與分析

3.1 問卷設計

本研究選取專家問卷調研模式獲取信息，問卷調研目標源于2015、2016年，國內具有代表性的大型農業電商平臺如農淘網、大豐收農資商貿城、中國惠農網、綠谷網、云農場等。針對有工作經驗的從業工作者以及對電商技術熟悉度類似的工作者發放300份問卷，利用微博和私信取得聯系，采用問卷交流或答題的模式獲取數據，并采用SPSS 18.0分析數據(表4)。

表4 農業電商平臺專家問卷

3.2 問卷分析

3.2.1 信度標準研究 關于調研問卷和測量項進行信度研究能夠表明測量項的可靠性、穩定性和內部一致性。本研究采用實證研究中最常用的信度量α進行信度驗證，α信息表中各個參量具有一致性，α參量值越高，則信度越大。根據當前標準，α值在0.75以上很好，0.65～0.75間較好，0.55～0.65間為一般。

本研究采用SPSS 18.0程序完成調研問卷的信度分析，結果表明，政策支撐水準為0.837，技術運用水準為 0.761，經濟效益為0.738，整個量表的信度結果較好，可完成進一步研究。

3.2.2 效度標準研究 效度標準可研究問卷中選項的精準度，本研究根據內容效度和結構效度研究測量項間的指標狀態。

3.2.2.1 內容效度標準 本研究的調研問卷效度滿足標準，包括以下3點：本試驗針對“互聯網+”智慧農業采用加權變異模糊評價方法，研究政策支撐水準中的硬件基礎設置和農業財務收益對構建智慧農業的作用，并具有相關定理支持；針對技術運用水準，參照世界范圍內關于電子商務的影響；在進行問卷制作前，完成電子商務企業和資深企業家的深度調研，并依據影響進行假設。

3.2.2.2 結構效度標準 本試驗的結構效度標準采用因子解析方法[13]，結合主成分校驗方法，對調查問卷中的值進行分析，采用KMO統計方法和Barlet球形校驗方法進行判別。KMO統計參數取值應在0～1間，當大于0.9時，因子解析值較優，若低于0.5時則不適合進行因子分析；Barlet球形校驗則須要完成各個因子間的特性。校驗結果見表5，整體KMO測試值是0.909，因此為滿足因子分析，P值為0.001其問卷效度狀態較好。

表5 KMO和Bartlet檢驗

4 加權變異模糊評價方法下的“互聯網+”智慧農業發展研究

4.1 “互聯網+”智慧農業一致性校驗

本研究采用300份問卷的數據完成一致性校驗，采用斯皮爾曼完成一致性校驗，并判斷指標序列，通過指標打分判斷國內“互聯網+”智慧農業發展狀況，指標分數值越大則表明國內電子商務平臺的該指標發展狀態較好(表6)。

表6 “互聯網+”智慧農業一致性校驗

4.2 測算“互聯網+”智慧農業加權變異度

本研究根據上文給出的加權變異模糊評測方法分析所調研的農業電子商務企業，通過式(1)計算出“互聯網+”智慧農業發展狀態的平均結果(表7)。進而通過式(3)給出加權標準差值，測算結果見表8。本研究通過表7和表8給出的平均結果和加權標準差值，獲取“互聯網+”智慧農業發展狀態的加權變異率結果(表9)。

4.3 “互聯網+”智慧農業發展水平評測結果

本研究采用SPSS 18.0程序對“互聯網+”智慧農業發展水平進行外部集成分析，結果見表10。從表10可知，不論“互聯網+”智慧農業的核心理念是什么，均需要網絡、通信和物流的支持，當前農村物流和互聯網寬帶發展尚未成型，2016年尚有52.3%以上的農戶未應用寬帶。雖然一些行政村已通寬帶，但寬帶速率不高，尚不能夠滿足農村電子商務的發展需要。2015年和2016年子指標層X1、X2、…、X14的“互聯網+”智慧農業發展水平評測結果見圖4，說明當前農村技術運用水準尚處在初級階段，農業資源應用效率不高，信息科技轉換為農業生產力尚難，因而須要培育大批科技人才，服務“互聯網+”智慧農業。此外，應當升級智慧農業，完成農業生產進程中的精準監管，充分應用網絡思維升級農業生產模式。在農業智能化生產進程中隨時獲取溫度、濕度與光照參量，測控農業生產狀態并整合信息，構建農業大數據科研中心，向國內外推進“互聯網+”智慧農業。而經濟效益是發展“互聯網+”智慧農業的終極目標，通過發展智慧農業提高農民收益，當前技術轉化生產效益有很大的發展空間。

5 結論和建議

5.1 結論

由于智慧農業是現在農業發展的高級模式，即通過先進技術完成農場信息獲取，結合互聯網與物聯網策略完成農業數據解析，構建“互聯網+”智慧農業。

本試驗首先研究了國內主要的“互聯網+”智慧農業模型，包括“互聯網+”農業企業架構、“互聯網+”農產品產業模型和“互聯網+”農業大數據，進而研究了加權變異模糊評價方法，給出加權變異模糊評價方法詳細測算流程、權重測算方法和組合賦值方法。通過問卷調研的方法獲取2015、2016年國內大型農業電商平臺數據，如農淘網、大豐收農資商貿城、中國惠農網、綠谷網、云農場，對問卷進行信度和效度分析，并給出加權變異模糊評價方法下的“互聯網+”智慧農業發展研究，完成一致性校驗，給出“互聯網+”智慧農業發展狀態的平均結果，加權標準差值測算加權變異度，得到“互聯網+”智慧農業發展水平評測結果，基于此給出結論和建議。

表7 “互聯網+”智慧農業發展狀態的平均結果

表8 “互聯網+”智慧農業發展狀態的加權標準差值

表9 “互聯網+”智慧農業發展狀態的加權變異率結果

表10 “互聯網+”智慧農業評測結果

5.2 建議

5.2.1 打造知名智慧農業品牌，融入技術型企業文化理念 由于品牌是企業的象征，一個企業若要贏得持續性發展的前途，就應當打造屬于自己的核心品牌，并在經銷、資源、監管和科技角度取得優勢。由于品牌存在永久的通透性，可為該品牌提供相應的價值源泉，成為鮮活的農業產業品牌。由于品牌需要企業自我打造，完成品牌包裝，若沒有優質的商品質量保證，再出名的品牌也經不住農商品安全問題的打擊。

5.2.2 完備農村數字化基礎裝備 由于數字化基礎裝備建設并不是一揮而就的，需要各方的共同支持，逐漸推進。當前農村區域手機普及度實現了93.8%，計算機的應用量也隨之增加，可設定手機和計算機2種終端，完成農業數據的綜合化應用，開啟農村大型消費市場，并傳輸農業數據，突破數據傳輸區域限定，空間限定，完成數據的對稱化流通，并把農業數據傳播、技術推進作為農產品電子商務發展的推進因素。

5.2.3 增進財力資本支持 農業是國民經濟發展的基本產業，與政治、經濟、軍事和文化發展的各方面息息相關，由于農業生產出現的狀況較為繁雜，其發展狀態和國民經濟發展息息相關，而農戶作為社會經濟進程中的主流群體，掌握最新科技，并結合互聯網科技與農產品產業，須要歷經艱難的發展過程，提供大量資本。政府應當增加財務預算，提供專業資本進行“互聯網+”智慧農業發展。

5.2.4 構建物聯網遠程農業控制模型 在進行現代化農業發展的過程中，須要健全配套裝備，構成以強帶弱的農業發展方式，農業物聯網遠程控制模型應當增大農資產品應用率和農產品生產效率，農業生產者僅須要點擊鼠標，即能夠給遠在千里之外的農產品施肥澆水、調節溫度，而養殖工作人員則須要為牲畜畜養、擠奶和疾病完成檢查防范和糞便處理。

5.2.5 增強農業大數據核心和電商系統建設 由于各區域農業發展狀況存在差別，因而依據農業發展的區域特點及各區域的自然環境狀況構建農業信息集合，完成區域實際狀況分析，建立信息解析模型，對入庫農業數據完成整合研究，獲取區域優勢，實現數據庫的實時化更新。這樣可給農產品生產農戶提供生產根據，給監管者提供判斷依據，并給大眾提供農產品數據。

5.2.6 構建“互聯網+”農產品質量追溯系統 農產品質量是和國民健康息息相關的問題，農產品追溯系統構建應當完成農產品從生產到飯桌之上的全程追蹤，使得農產品數據更為公開，便于顧客及時制定消費策略，形成農產品生產、運輸、監管和控制的全方位對接。構建數據庫，將信息上載到數據核心中，對生產者和生產全程完成監管，面對農產品企業和農戶提供相應的接口和操作系統，保證顧客權益。