數(shù)字農(nóng)業(yè)促進(jìn)農(nóng)業(yè)強(qiáng)國建設(shè)的作用機(jī)制與推進(jìn)路徑
——基于農(nóng)業(yè)強(qiáng)省建設(shè)視角的實(shí)證檢驗(yàn)

姚 文

(西南大學(xué) 商貿(mào)學(xué)院,重慶 402460)

一、問題提出

中國是農(nóng)業(yè)大國,2022年中國糧食總產(chǎn)量達(dá)到6.87億噸,連續(xù)7年超過6.5億噸,肉、蛋、菜、果、魚等農(nóng)產(chǎn)品產(chǎn)量長期高居世界榜首,堪稱世界第一農(nóng)業(yè)大國。但中國還不是農(nóng)業(yè)強(qiáng)國,2022年第一產(chǎn)業(yè)就業(yè)人數(shù)1.77億人,平均每個(gè)農(nóng)民只能養(yǎng)活7.98個(gè)中國人,與農(nóng)業(yè)強(qiáng)國荷蘭平均每個(gè)農(nóng)民可以養(yǎng)活13.68個(gè)荷蘭人的先進(jìn)水平相去甚遠(yuǎn),而且面臨高達(dá)1 378億美元的農(nóng)產(chǎn)品貿(mào)易逆差。同時(shí),中國農(nóng)業(yè)還面臨嚴(yán)重的環(huán)境污染,鎘等重金屬污染成為重要的土地污染源,四等及以下耕地面積占比高達(dá)68.76%[1]。2017年中國農(nóng)業(yè)源化學(xué)需氧量1 067.13萬噸、氨氮排放量21.62萬噸、總氮排放量141.49萬噸、總磷排放量21.20萬噸,分別達(dá)到全國水污染物排放總量的49.77%、22.44%、46.52%和67.22%[2]。2018年《中共中央 國務(wù)院關(guān)于實(shí)施鄉(xiāng)村振興戰(zhàn)略的意見》和《鄉(xiāng)村振興戰(zhàn)略規(guī)劃(2018—2022年)》均明確提出,要“加快實(shí)現(xiàn)由農(nóng)業(yè)大國向農(nóng)業(yè)強(qiáng)國轉(zhuǎn)變”。2018年9月,習(xí)近平總書記在第十九屆中共中央政治局第八次集體學(xué)習(xí)時(shí)也特別強(qiáng)調(diào),要“實(shí)現(xiàn)農(nóng)業(yè)大國向農(nóng)業(yè)強(qiáng)國跨越”。黨的二十大報(bào)告提出“加快建設(shè)農(nóng)業(yè)強(qiáng)國”,擺脫農(nóng)業(yè)大而不強(qiáng)的局面是中國當(dāng)前乃至今后相當(dāng)長一段時(shí)間“三農(nóng)”工作的重要任務(wù)。2022年1月,中央網(wǎng)信辦、農(nóng)業(yè)農(nóng)村部等十部委聯(lián)合印發(fā)《數(shù)字鄉(xiāng)村發(fā)展行動(dòng)計(jì)劃(2022—2025年)》,提出加快推進(jìn)數(shù)字鄉(xiāng)村建設(shè),充分發(fā)揮信息化對鄉(xiāng)村振興的驅(qū)動(dòng)引領(lǐng)作用,整體帶動(dòng)和提升農(nóng)業(yè)農(nóng)村現(xiàn)代化發(fā)展。黨的二十大提出建設(shè)數(shù)字中國,2022年“中央一號文件”提出深入實(shí)施“數(shù)商興農(nóng)”和“互聯(lián)網(wǎng)+”農(nóng)產(chǎn)品出村進(jìn)城工程,鼓勵(lì)發(fā)展農(nóng)產(chǎn)品電商直采、定制生產(chǎn)等模式,建設(shè)農(nóng)副產(chǎn)品直播電商基地。數(shù)字農(nóng)業(yè)能否推動(dòng)農(nóng)業(yè)強(qiáng)國建設(shè)?數(shù)字農(nóng)業(yè)推動(dòng)農(nóng)業(yè)強(qiáng)國建設(shè)的作用機(jī)制是怎樣的?政府應(yīng)該怎么支持?jǐn)?shù)字農(nóng)業(yè)發(fā)展,進(jìn)而實(shí)現(xiàn)農(nóng)業(yè)強(qiáng)國建設(shè)目標(biāo)?這些都是重大且迫切需要解決的理論和現(xiàn)實(shí)問題。

本文將對以上問題展開研究,首先通過文獻(xiàn)回顧,簡要介紹學(xué)界對農(nóng)業(yè)強(qiáng)國概念、特征及評價(jià)指標(biāo)、實(shí)現(xiàn)路徑的研究,為本文研究奠定理論基礎(chǔ);然后從理論上闡述數(shù)字農(nóng)業(yè)對農(nóng)業(yè)強(qiáng)國建設(shè)目標(biāo)實(shí)現(xiàn)的影響及其作用機(jī)制、財(cái)政支農(nóng)對數(shù)字農(nóng)業(yè)發(fā)展的影響,為建立計(jì)量模型提供理論依據(jù);進(jìn)而介紹計(jì)量模型、研究方法、變量選擇及數(shù)據(jù)來源,基于2013—2021年省域面板數(shù)據(jù)實(shí)證分析數(shù)字農(nóng)業(yè)對農(nóng)業(yè)強(qiáng)國建設(shè)目標(biāo)實(shí)現(xiàn)的影響及其作用機(jī)制、財(cái)政支農(nóng)對數(shù)字農(nóng)業(yè)發(fā)展的影響,并進(jìn)行穩(wěn)健性、異質(zhì)性檢驗(yàn);最后給出研究結(jié)論與政策建議,為政府制定發(fā)展數(shù)字農(nóng)業(yè)促進(jìn)農(nóng)業(yè)強(qiáng)國建設(shè)的政策提供理論依據(jù)。本研究旨在豐富和發(fā)展農(nóng)業(yè)強(qiáng)國建設(shè)理論,并為制定農(nóng)業(yè)強(qiáng)國建設(shè)相關(guān)政策提供決策參考。

二、文獻(xiàn)回顧

近年來,學(xué)術(shù)界就中國建設(shè)農(nóng)業(yè)強(qiáng)國問題展開了深入研究。

(一)農(nóng)業(yè)強(qiáng)國的內(nèi)涵

魏后凱、崔凱認(rèn)為,農(nóng)業(yè)強(qiáng)國是基于國際比較的多維動(dòng)態(tài)概念,若一國農(nóng)業(yè)整體或優(yōu)勢部門的現(xiàn)代化水平位居世界前列,并能引領(lǐng)世界農(nóng)業(yè)發(fā)展,即可稱為農(nóng)業(yè)強(qiáng)國[3]。黃祖輝、傅琳琳提出,農(nóng)業(yè)強(qiáng)國的基本內(nèi)涵是“農(nóng)業(yè)強(qiáng)、農(nóng)村美、農(nóng)民富”[4]。高強(qiáng)、周麗提出,建設(shè)農(nóng)業(yè)強(qiáng)國的戰(zhàn)略內(nèi)涵主要是依靠自身力量解決中國人民吃飯問題,對內(nèi)改變農(nóng)業(yè)在國民經(jīng)濟(jì)中的短板地位,對外彰顯中國農(nóng)產(chǎn)品在國際市場中的競爭優(yōu)勢,實(shí)現(xiàn)農(nóng)業(yè)高質(zhì)量發(fā)展、農(nóng)業(yè)農(nóng)村現(xiàn)代化、農(nóng)民農(nóng)村共同富裕[5]。姜長云等認(rèn)為,通過先進(jìn)的農(nóng)業(yè)科技和生產(chǎn)方式以及強(qiáng)有力的支持保護(hù)政策,實(shí)現(xiàn)極高的農(nóng)業(yè)勞動(dòng)產(chǎn)出效率、土地產(chǎn)出效率及資源配置效率,并最終表現(xiàn)出強(qiáng)大的農(nóng)產(chǎn)品產(chǎn)出能力、供給能力,在全球農(nóng)業(yè)格局中有充分的產(chǎn)品競爭力和強(qiáng)大的貿(mào)易話語權(quán),構(gòu)成對農(nóng)業(yè)強(qiáng)國最凝練的表達(dá)[6]。從學(xué)者們對農(nóng)業(yè)強(qiáng)國內(nèi)涵的研究來看,農(nóng)業(yè)強(qiáng)國應(yīng)具備五個(gè)要素:一是強(qiáng)大的供給保障能力,能以自給或貿(mào)易方式滿足國民對糧食及重要農(nóng)產(chǎn)品的需求;二是強(qiáng)大的國際競爭力,在農(nóng)產(chǎn)品貿(mào)易中保持貿(mào)易順差;三是強(qiáng)大的科技創(chuàng)新能力,強(qiáng)大的供給保障能力建立在科技進(jìn)步而不是大量消耗土地、勞動(dòng)等傳統(tǒng)生產(chǎn)要素的基礎(chǔ)上;四是強(qiáng)大的可持續(xù)發(fā)展能力,本國農(nóng)業(yè)發(fā)展具有可持續(xù)性,不是靠破壞環(huán)境等短期行為而出現(xiàn)的“曇花一現(xiàn)”;五是資源利用率高,即本國農(nóng)業(yè)發(fā)展模式是節(jié)約資源的集約型發(fā)展模式,能高效利用土地、勞動(dòng)、水以及化肥、農(nóng)藥、農(nóng)膜、柴油、電力等資源。筆者認(rèn)為,農(nóng)業(yè)強(qiáng)國就是以強(qiáng)大的供給保障能力、科技創(chuàng)新能力、可持續(xù)發(fā)展能力和國際競爭力為支撐,采用集約型發(fā)展模式,在全球農(nóng)產(chǎn)品生產(chǎn)與供給中具有重大影響力的國家。

(二)農(nóng)業(yè)強(qiáng)國的特征及評價(jià)指標(biāo)

學(xué)者們根據(jù)自己對農(nóng)業(yè)強(qiáng)國特征的認(rèn)識來設(shè)計(jì)評價(jià)指標(biāo)體系。魏后凱、崔凱等將農(nóng)業(yè)強(qiáng)國的共性特征概括為“四強(qiáng)一高”,即農(nóng)業(yè)供給保障能力強(qiáng)、農(nóng)業(yè)科技創(chuàng)新能力強(qiáng)、農(nóng)業(yè)可持續(xù)發(fā)展能力強(qiáng)、農(nóng)業(yè)競爭力強(qiáng)和農(nóng)業(yè)發(fā)展水平高,主張從農(nóng)業(yè)供給保障能力、科技創(chuàng)新能力、可持續(xù)發(fā)展能力、競爭能力四個(gè)方面來評價(jià)農(nóng)業(yè)強(qiáng)國建設(shè)程度[7]。黃祖輝、傅琳琳則把農(nóng)業(yè)強(qiáng)國的關(guān)鍵性指標(biāo)概括為“五高一低”,即農(nóng)業(yè)科技進(jìn)步貢獻(xiàn)率高、農(nóng)產(chǎn)品商品率高、土地產(chǎn)出率高、勞動(dòng)生產(chǎn)率高、資源利用率高和農(nóng)業(yè)勞動(dòng)力比重低,主張從農(nóng)業(yè)科技進(jìn)步貢獻(xiàn)率、農(nóng)產(chǎn)品商品率、土地產(chǎn)出率、勞動(dòng)生產(chǎn)率、資源利用率、農(nóng)業(yè)勞動(dòng)力比重來評價(jià)農(nóng)業(yè)強(qiáng)國建設(shè)程度[4]。此外,唐仁健認(rèn)為供給保障安全可靠、科技創(chuàng)新自立自強(qiáng)、設(shè)施裝備配套完善、產(chǎn)業(yè)鏈條健全高端、資源利用集約高效、國際競爭優(yōu)勢明顯是農(nóng)業(yè)強(qiáng)國的基本特征[8],許竹青則認(rèn)為農(nóng)業(yè)科技高水平創(chuàng)新、產(chǎn)業(yè)鏈條健全高端是農(nóng)業(yè)強(qiáng)國的突出標(biāo)志[9]。筆者認(rèn)為,應(yīng)從產(chǎn)業(yè)強(qiáng)國的視角看待農(nóng)業(yè)強(qiáng)國的特征,農(nóng)業(yè)強(qiáng)國地位是農(nóng)業(yè)生產(chǎn)技術(shù)(包括種業(yè))研發(fā)、農(nóng)業(yè)生產(chǎn)、農(nóng)產(chǎn)品加工、流通與消費(fèi)等環(huán)節(jié)以及涉農(nóng)領(lǐng)域配套等多方面造就的,農(nóng)業(yè)強(qiáng)國評價(jià)指標(biāo)體系的構(gòu)建應(yīng)妥善處理指標(biāo)之間的邊界和邏輯,指標(biāo)的選擇應(yīng)具備可操作性,以發(fā)揮對農(nóng)業(yè)強(qiáng)國建設(shè)實(shí)踐的導(dǎo)向作用。

(三)農(nóng)業(yè)強(qiáng)國的實(shí)現(xiàn)路徑

學(xué)者們主要從體系、政策支持與創(chuàng)新、產(chǎn)業(yè)融合以及發(fā)展模式轉(zhuǎn)變等方面探討了農(nóng)業(yè)強(qiáng)國的實(shí)現(xiàn)路徑。

1.加強(qiáng)體系建設(shè)。要建立和完善農(nóng)業(yè)強(qiáng)國支撐體系,建立現(xiàn)代農(nóng)業(yè)三大體系和雙層經(jīng)營體系,發(fā)展新型農(nóng)業(yè)集體經(jīng)濟(jì),統(tǒng)籌土地規(guī)模經(jīng)營和服務(wù)規(guī)模經(jīng)營,加快形成具有中國特色的農(nóng)業(yè)適度規(guī)模經(jīng)營體系[4,7,10],建構(gòu)政府、市場、行業(yè)組織“三位一體”的農(nóng)業(yè)統(tǒng)一大市場體系[4]。

2.強(qiáng)化政策支持和科技創(chuàng)新。巴西從農(nóng)業(yè)大國轉(zhuǎn)變?yōu)檗r(nóng)業(yè)強(qiáng)國是由國家驅(qū)動(dòng)的創(chuàng)新和相關(guān)政策推動(dòng)的[11],中國應(yīng)創(chuàng)新農(nóng)業(yè)補(bǔ)貼和保障手段,明確科技、人才等方面的扶持重點(diǎn),以建設(shè)農(nóng)業(yè)強(qiáng)省、農(nóng)業(yè)強(qiáng)市、農(nóng)業(yè)強(qiáng)縣為主抓手,提升農(nóng)業(yè)發(fā)展內(nèi)生能力,增強(qiáng)農(nóng)業(yè)發(fā)展韌性[7],實(shí)施科教興國帶動(dòng)農(nóng)業(yè)強(qiáng)國戰(zhàn)略,藏糧于民、于地、于技, 培育重要農(nóng)產(chǎn)品供給保障能力和農(nóng)業(yè)創(chuàng)新力、競爭力、可持續(xù)發(fā)展能力,筑牢糧食和重要農(nóng)產(chǎn)品安全穩(wěn)定供給底線[4,6-7,10]。

3.促進(jìn)產(chǎn)業(yè)融合。應(yīng)推進(jìn)農(nóng)業(yè)現(xiàn)代化與工業(yè)化、城鎮(zhèn)化、信息化協(xié)調(diào)發(fā)展,增強(qiáng)農(nóng)業(yè)產(chǎn)業(yè)鏈、供應(yīng)鏈的韌性和穩(wěn)定性[4,10]。

4.推動(dòng)農(nóng)業(yè)綠色發(fā)展。應(yīng)堅(jiān)持人與自然和諧共生,實(shí)現(xiàn)農(nóng)業(yè)生產(chǎn)綠色轉(zhuǎn)型[10]。

上述研究從不同角度對農(nóng)業(yè)強(qiáng)國建設(shè)進(jìn)行了較為深入的探討,為本文研究提供了重要的理論來源和參考借鑒,但現(xiàn)有研究尚未涉及省域?qū)用妗Ｖ袊鶈T遼闊,地域差異大,各地資源稟賦和農(nóng)業(yè)發(fā)展程度不盡相同,需因地制宜才能把建設(shè)農(nóng)業(yè)強(qiáng)省、農(nóng)業(yè)強(qiáng)市、農(nóng)業(yè)強(qiáng)縣落到實(shí)處。此外,從研究方法來看,現(xiàn)有研究大多采用思辨式定性研究,鮮有定量分析農(nóng)業(yè)強(qiáng)國建設(shè)目標(biāo)實(shí)現(xiàn)的影響因素及其作用機(jī)制的實(shí)證研究文獻(xiàn)。本文基于現(xiàn)有文獻(xiàn)進(jìn)一步厘清農(nóng)業(yè)強(qiáng)國的內(nèi)涵,構(gòu)建省域農(nóng)業(yè)強(qiáng)國建設(shè)目標(biāo)實(shí)現(xiàn)程度評價(jià)指標(biāo)體系,然后利用2013—2021年中國省域面板數(shù)據(jù),實(shí)證分析數(shù)字農(nóng)業(yè)對農(nóng)業(yè)強(qiáng)國建設(shè)目標(biāo)實(shí)現(xiàn)的影響因素及其作用機(jī)制,以及財(cái)政支農(nóng)對數(shù)字農(nóng)業(yè)發(fā)展的影響,為政府制定農(nóng)業(yè)強(qiáng)國建設(shè)政策提供決策依據(jù)。

三、理論分析與研究假設(shè)

數(shù)字農(nóng)業(yè)是以數(shù)據(jù)作為關(guān)鍵生產(chǎn)要素,通過有效應(yīng)用大數(shù)據(jù)、物聯(lián)網(wǎng)、云計(jì)算、區(qū)塊鏈等數(shù)字技術(shù),實(shí)現(xiàn)農(nóng)業(yè)生產(chǎn)、流通、消費(fèi)等環(huán)節(jié)的數(shù)字化,推動(dòng)傳統(tǒng)農(nóng)業(yè)向現(xiàn)代農(nóng)業(yè)轉(zhuǎn)型的一系列經(jīng)濟(jì)活動(dòng)。

(一)數(shù)字農(nóng)業(yè)促進(jìn)農(nóng)業(yè)強(qiáng)國非線性發(fā)展

1.基于交易成本理論的分析

云計(jì)算和大型數(shù)據(jù)庫有助于精準(zhǔn)農(nóng)業(yè)的發(fā)展[12]。數(shù)字技術(shù)廣泛、深入滲透到農(nóng)產(chǎn)品的生產(chǎn)、消費(fèi)等全產(chǎn)業(yè)鏈各環(huán)節(jié),降低了農(nóng)產(chǎn)品生產(chǎn)者和消費(fèi)者的信息搜尋成本,緩解甚至消除了農(nóng)產(chǎn)品生產(chǎn)與消費(fèi)之間的信息不完全、不對稱,從生產(chǎn)和消費(fèi)兩個(gè)方面推動(dòng)著農(nóng)業(yè)發(fā)展。數(shù)字農(nóng)業(yè)加快了先進(jìn)農(nóng)業(yè)生產(chǎn)技術(shù)的推廣普及,為農(nóng)民采用節(jié)約資源、環(huán)境友好的生產(chǎn)資料和技術(shù)提供了可能,促進(jìn)了農(nóng)業(yè)科技進(jìn)步。數(shù)字農(nóng)業(yè)使用通信、信息和空間分析技術(shù)使農(nóng)業(yè)生產(chǎn)者能夠有計(jì)劃地檢測和管理農(nóng)業(yè)生產(chǎn)運(yùn)營的全過程[13],減少了浪費(fèi),降低了農(nóng)業(yè)生產(chǎn)經(jīng)營成本,提高了市場競爭力。在俄羅斯,農(nóng)業(yè)企業(yè)采用數(shù)字商業(yè)模式可以提高通信效率和勞動(dòng)生產(chǎn)率,降低企業(yè)的交易成本,進(jìn)而影響俄羅斯食品的競爭力[14]。在農(nóng)工綜合體中使用數(shù)字技術(shù)不僅會(huì)增加生產(chǎn)和出口量,還會(huì)提高產(chǎn)品的競爭力[15]。同時(shí),數(shù)字農(nóng)業(yè)作為數(shù)字經(jīng)濟(jì)與農(nóng)業(yè)深度融合的一種新型農(nóng)業(yè)發(fā)展模式,對提高農(nóng)業(yè)效率、提升農(nóng)產(chǎn)品品質(zhì)、降低商業(yè)市場和政府服務(wù)的交易成本、減少信息不對稱以及實(shí)現(xiàn)農(nóng)業(yè)高質(zhì)量發(fā)展具有重要作用[16]。合理利用信息技術(shù)可以使農(nóng)工綜合體的效率幾乎翻一番[15]。在農(nóng)業(yè)領(lǐng)域,數(shù)字工具可以通過積極影響獲取信息的能力以及聯(lián)結(jié)農(nóng)民和購買者來克服空間障礙,從而改善進(jìn)入商業(yè)市場的機(jī)會(huì)[17]。通過互聯(lián)網(wǎng),生產(chǎn)者能夠方便地獲取消費(fèi)者對農(nóng)產(chǎn)品的品質(zhì)及數(shù)量需求,消費(fèi)者能夠低成本地追溯到農(nóng)產(chǎn)品生長發(fā)育各環(huán)節(jié)所處的環(huán)境條件及相應(yīng)的要素投入[13,18-19],以判斷該產(chǎn)品是否符合自己的要求。由于信息傳播的廣泛性、迅速性和低成本性,農(nóng)產(chǎn)品生產(chǎn)、加工過程中的任何不法行為(比如違規(guī)添加、使用禁用農(nóng)藥、過量使用限用農(nóng)藥和添加劑等)極易被曝光,為同行和消費(fèi)者所知曉,從而為公眾、輿論有效監(jiān)督創(chuàng)造了條件。這將迫使生產(chǎn)者按照消費(fèi)者的需求生產(chǎn)健康、環(huán)保的綠色農(nóng)產(chǎn)品,實(shí)現(xiàn)農(nóng)產(chǎn)品有效供給。此外,數(shù)字技術(shù)嵌入農(nóng)業(yè)要素配置體系可以實(shí)現(xiàn)資源利用綠色化[20]。發(fā)達(dá)國家發(fā)展綠色農(nóng)業(yè)的經(jīng)驗(yàn)表明,在使用數(shù)字信息技術(shù)和管理模式的基礎(chǔ)上通過減少化肥、農(nóng)藥的施用以及化石能源的消耗,可以促進(jìn)農(nóng)業(yè)綠色發(fā)展[21],提高農(nóng)業(yè)的資源利用率。發(fā)展中國家農(nóng)業(yè)發(fā)展的經(jīng)驗(yàn)也表明,數(shù)字農(nóng)業(yè)可以減少化肥、農(nóng)藥以及水資源的消耗,節(jié)約勞動(dòng),實(shí)現(xiàn)農(nóng)業(yè)的綠色發(fā)展轉(zhuǎn)型[22],促進(jìn)農(nóng)業(yè)可持續(xù)發(fā)展。從資源配置的角度看,數(shù)字技術(shù)通過減少勞動(dòng)力和資本的錯(cuò)配,顯著促進(jìn)了農(nóng)業(yè)的可持續(xù)發(fā)展[23]。

2.基于擠出效應(yīng)理論和創(chuàng)新補(bǔ)償效應(yīng)理論的分析

數(shù)字農(nóng)業(yè)是數(shù)字技術(shù)滲透到農(nóng)業(yè)生產(chǎn)經(jīng)營活動(dòng)中,與農(nóng)業(yè)生產(chǎn)經(jīng)營相融合的產(chǎn)物。數(shù)字技術(shù)與農(nóng)業(yè)生產(chǎn)經(jīng)營的融合不僅需要時(shí)間,而且是有成本的。數(shù)字經(jīng)濟(jì)對實(shí)體經(jīng)濟(jì)的影響是一種相互協(xié)同、相互作用的演化進(jìn)程,當(dāng)數(shù)字經(jīng)濟(jì)發(fā)展與實(shí)體經(jīng)濟(jì)相融合的水平較低時(shí),將負(fù)向影響實(shí)體經(jīng)濟(jì)[24]。因此,盡管數(shù)字農(nóng)業(yè)可以促進(jìn)農(nóng)業(yè)強(qiáng)國建設(shè),但發(fā)展數(shù)字農(nóng)業(yè)尤其是數(shù)字農(nóng)業(yè)基礎(chǔ)設(shè)施建設(shè)、農(nóng)產(chǎn)品全產(chǎn)業(yè)鏈數(shù)據(jù)的采集與分析等方面需要投入大量資源,在資源緊約束條件下,將產(chǎn)生“擠出效應(yīng)”——用于發(fā)展數(shù)字農(nóng)業(yè)的投入將擠占用于農(nóng)業(yè)其他領(lǐng)域的投入,從而發(fā)展數(shù)字農(nóng)業(yè)將抑制農(nóng)業(yè)強(qiáng)國建設(shè)。與此同時(shí),數(shù)字農(nóng)業(yè)發(fā)展降低了農(nóng)業(yè)生產(chǎn)技術(shù)研發(fā)和轉(zhuǎn)化、農(nóng)產(chǎn)品生產(chǎn)與消費(fèi)的交易成本,實(shí)現(xiàn)了先進(jìn)農(nóng)業(yè)生產(chǎn)技術(shù)的開發(fā)與需求、綠色農(nóng)產(chǎn)品生產(chǎn)與消費(fèi)的有效對接,推動(dòng)農(nóng)業(yè)科技進(jìn)步和綠色農(nóng)產(chǎn)品生產(chǎn),將產(chǎn)生“創(chuàng)新補(bǔ)償效應(yīng)”,增加農(nóng)產(chǎn)品有效供給,進(jìn)而促進(jìn)農(nóng)業(yè)強(qiáng)國建設(shè)。當(dāng)“擠出效應(yīng)”占主導(dǎo)地位時(shí),數(shù)字農(nóng)業(yè)對農(nóng)業(yè)強(qiáng)國建設(shè)的影響表現(xiàn)為抑制作用;當(dāng)“創(chuàng)新補(bǔ)償效應(yīng)”占主導(dǎo)地位時(shí),數(shù)字農(nóng)業(yè)對農(nóng)業(yè)強(qiáng)國建設(shè)的影響表現(xiàn)為促進(jìn)作用。此外,數(shù)據(jù)具有“不可分性”或“粘連性”,在其投入再生產(chǎn)過程時(shí)需要“整體性”投入,達(dá)到一定數(shù)量才具有存在的意義和價(jià)值,即通過數(shù)據(jù)量變實(shí)現(xiàn)效率質(zhì)變[25]。因此,在數(shù)字農(nóng)業(yè)發(fā)展的起步階段,數(shù)字農(nóng)業(yè)對農(nóng)業(yè)強(qiáng)國建設(shè)目標(biāo)的實(shí)現(xiàn)具有抑制作用;在發(fā)展到一定規(guī)模后,數(shù)字農(nóng)業(yè)對農(nóng)業(yè)強(qiáng)國建設(shè)目標(biāo)的實(shí)現(xiàn)具有促進(jìn)作用。鑒于此,本文提出如下假說:

H1 數(shù)字農(nóng)業(yè)對農(nóng)業(yè)強(qiáng)國建設(shè)目標(biāo)的實(shí)現(xiàn)具有U型非線性影響。

(二)數(shù)字農(nóng)業(yè)影響農(nóng)業(yè)強(qiáng)國建設(shè)目標(biāo)實(shí)現(xiàn)的機(jī)制

1.以新型農(nóng)業(yè)經(jīng)營主體為中介

近年來,以農(nóng)民專業(yè)合作社為代表的新型農(nóng)業(yè)經(jīng)營主體能以其較大的生產(chǎn)經(jīng)營規(guī)模攤薄采用現(xiàn)代數(shù)字技術(shù)的成本,這為新型農(nóng)業(yè)經(jīng)營主體采用現(xiàn)代信息技術(shù)、數(shù)字技術(shù)改善農(nóng)產(chǎn)品質(zhì)量、品牌運(yùn)營與農(nóng)產(chǎn)品營銷提供了可能,進(jìn)而提高了新型農(nóng)業(yè)經(jīng)營主體的運(yùn)營績效。因此,數(shù)字農(nóng)業(yè)促進(jìn)了農(nóng)業(yè)規(guī)模化經(jīng)營[26],進(jìn)而推動(dòng)了新型農(nóng)業(yè)經(jīng)營主體的發(fā)展。同時(shí),相對于普通農(nóng)戶,新型農(nóng)業(yè)經(jīng)營主體在大規(guī)模生產(chǎn)、商業(yè)運(yùn)營和技術(shù)創(chuàng)新方面具有顯著的比較優(yōu)勢,這可能會(huì)促使它們共同采用環(huán)境友好、資源節(jié)約型的生產(chǎn)運(yùn)營模式[27-29],推動(dòng)了農(nóng)業(yè)綠色發(fā)展,有利于農(nóng)業(yè)強(qiáng)國建設(shè)目標(biāo)的實(shí)現(xiàn)。總之,現(xiàn)代數(shù)字技術(shù)融入農(nóng)業(yè)為新型農(nóng)業(yè)經(jīng)營主體生產(chǎn)綠色農(nóng)產(chǎn)品創(chuàng)造了條件,新型農(nóng)業(yè)經(jīng)營主體生產(chǎn)綠色農(nóng)產(chǎn)品則將促進(jìn)中國農(nóng)業(yè)強(qiáng)國建設(shè)目標(biāo)的實(shí)現(xiàn)。因此,數(shù)字農(nóng)業(yè)影響農(nóng)業(yè)強(qiáng)國建設(shè)存在以下作用機(jī)制:數(shù)字農(nóng)業(yè)促進(jìn)了新型農(nóng)業(yè)經(jīng)營主體的發(fā)展,新型農(nóng)業(yè)經(jīng)營主體的發(fā)展推動(dòng)了農(nóng)業(yè)強(qiáng)國建設(shè)(為了便于表述,下文以“數(shù)字農(nóng)業(yè)→新型農(nóng)業(yè)經(jīng)營主體→農(nóng)業(yè)強(qiáng)國建設(shè)”表示)。鑒于此,本文提出如下假說:

H2 數(shù)字農(nóng)業(yè)對新型農(nóng)業(yè)經(jīng)營主體發(fā)展具有顯著的正向影響。

H3 新型農(nóng)業(yè)經(jīng)營主體發(fā)展對農(nóng)業(yè)強(qiáng)國建設(shè)目標(biāo)實(shí)現(xiàn)具有顯著的正向影響。

2.以農(nóng)業(yè)綠色產(chǎn)業(yè)發(fā)展為中介

數(shù)字技術(shù)降低了綠色農(nóng)產(chǎn)品生產(chǎn)技術(shù)的推廣普及成本,加速了綠色農(nóng)產(chǎn)品市場需求信息的傳播和擴(kuò)散,方便了公眾對綠色農(nóng)產(chǎn)品生產(chǎn)的監(jiān)督,降低甚至消除了綠色農(nóng)產(chǎn)品消費(fèi)市場“劣幣驅(qū)逐良幣”的可能,為綠色農(nóng)產(chǎn)品的大規(guī)模生產(chǎn)創(chuàng)造了條件,促進(jìn)了重要農(nóng)產(chǎn)品的有效供給。有研究表明,數(shù)字技術(shù)的使用除了對農(nóng)民的低碳生產(chǎn)行為有直接影響外,還通過影響農(nóng)民的風(fēng)險(xiǎn)認(rèn)知間接影響農(nóng)民的低碳生產(chǎn)行為[30]。農(nóng)業(yè)綠色產(chǎn)業(yè)發(fā)展提高了中國農(nóng)業(yè)生產(chǎn)中綠色生產(chǎn)的比重,推動(dòng)了中國農(nóng)業(yè)綠色發(fā)展轉(zhuǎn)型[31],有利于農(nóng)業(yè)強(qiáng)國建設(shè)目標(biāo)的實(shí)現(xiàn)。因此,數(shù)字農(nóng)業(yè)影響農(nóng)業(yè)強(qiáng)國建設(shè)存在以下作用機(jī)制:數(shù)字農(nóng)業(yè)促進(jìn)了農(nóng)業(yè)綠色產(chǎn)業(yè)發(fā)展,農(nóng)業(yè)綠色產(chǎn)業(yè)發(fā)展推動(dòng)了農(nóng)業(yè)強(qiáng)國建設(shè)(為了便于表述,下文以“數(shù)字農(nóng)業(yè)→農(nóng)業(yè)綠色產(chǎn)業(yè)發(fā)展→農(nóng)業(yè)強(qiáng)國建設(shè)”表示)。同時(shí),考慮到“擠出效應(yīng)”和“創(chuàng)新補(bǔ)償效應(yīng)”的存在,本文提出如下假說:

H4 數(shù)字農(nóng)業(yè)對農(nóng)業(yè)綠色產(chǎn)業(yè)發(fā)展具有顯著的U型非線性影響。

H5 農(nóng)業(yè)綠色產(chǎn)業(yè)發(fā)展對農(nóng)業(yè)強(qiáng)國建設(shè)目標(biāo)實(shí)現(xiàn)具有顯著的正向影響。

(三)財(cái)政支農(nóng)支持?jǐn)?shù)字農(nóng)業(yè)

數(shù)據(jù)的開放共享和高滲透性使生產(chǎn)要素能夠壓縮時(shí)空距離,在不同平臺和區(qū)域之間完全流動(dòng),數(shù)字經(jīng)濟(jì)具有顯著的空間溢出效應(yīng)[32]。農(nóng)業(yè)具有天然的弱質(zhì)性,農(nóng)業(yè)投資具有投資需求量大、周期長、見效慢的特點(diǎn)。當(dāng)前,農(nóng)業(yè)經(jīng)營主體仍以農(nóng)民家庭超小規(guī)模經(jīng)營為主,新型農(nóng)業(yè)經(jīng)營主體總體上規(guī)模小、實(shí)力弱,無力對農(nóng)業(yè)特別是對外部性明顯、公益屬性強(qiáng)的數(shù)字農(nóng)業(yè)進(jìn)行大規(guī)模投資。這在客觀上要求政府進(jìn)行投資,并以公共產(chǎn)品和公共服務(wù)的形式提供給農(nóng)業(yè)生產(chǎn)者。事實(shí)上,地方財(cái)政對農(nóng)業(yè)的支持可以促進(jìn)信息、技術(shù)和人才在當(dāng)?shù)氐募踇33],這在一定程度上彌補(bǔ)了市場機(jī)制造成的數(shù)字農(nóng)業(yè)資源投入的不足,有利于數(shù)字農(nóng)業(yè)發(fā)展。因此,地方政府對農(nóng)業(yè)的財(cái)政支持力度將影響當(dāng)?shù)財(cái)?shù)字農(nóng)業(yè)的發(fā)展水平。鑒于此,本文提出如下假說:

H6 財(cái)政支農(nóng)對數(shù)字農(nóng)業(yè)發(fā)展具有顯著的正向影響。

綜上所述,數(shù)字農(nóng)業(yè)促進(jìn)農(nóng)業(yè)強(qiáng)國建設(shè)的作用機(jī)制與推進(jìn)路徑如圖1所示。

圖1 數(shù)字農(nóng)業(yè)促進(jìn)農(nóng)業(yè)強(qiáng)國建設(shè)的作用機(jī)制與推進(jìn)路徑示意圖

四、變量選擇、研究方法與模型設(shè)定

(一)變量選擇

⒈農(nóng)業(yè)強(qiáng)國評價(jià)指標(biāo)體系

本文參考魏后凱和崔凱[7]、許竹青[9]等學(xué)者的研究成果,結(jié)合中國省域農(nóng)業(yè)經(jīng)濟(jì)發(fā)展實(shí)際以及數(shù)據(jù)的可得性,設(shè)計(jì)省域農(nóng)業(yè)強(qiáng)國發(fā)展目標(biāo)實(shí)現(xiàn)程度的評價(jià)指標(biāo)體系,如表1所示。

表1 省域農(nóng)業(yè)強(qiáng)國建設(shè)目標(biāo)實(shí)現(xiàn)程度的指數(shù)評價(jià)指標(biāo)體系

供給保障能力。表征關(guān)鍵指標(biāo)是人均農(nóng)林牧漁業(yè)增加值(按常住居民人口數(shù)量平均的農(nóng)林牧漁業(yè)增加值),是從價(jià)值尺度來描述供給保障能力。人均農(nóng)林牧漁業(yè)增加值越高,意味著當(dāng)?shù)氐谝划a(chǎn)業(yè)產(chǎn)出的農(nóng)產(chǎn)品越多,越能自給或通過貿(mào)易方式滿足本地居民對糧食或其他重要農(nóng)產(chǎn)品的需求。

市場競爭力。表征關(guān)鍵指標(biāo)包括:(1)勞動(dòng)生產(chǎn)率(按第一產(chǎn)業(yè)就業(yè)人口數(shù)量平均的農(nóng)林牧漁業(yè)增加值)。勞動(dòng)生產(chǎn)率越高,單位價(jià)值農(nóng)產(chǎn)品耗費(fèi)的勞動(dòng)就越少,農(nóng)產(chǎn)品市場競爭力就越強(qiáng)。(2)土地生產(chǎn)率(按耕地面積平均的農(nóng)林牧漁業(yè)增加值)。土地生產(chǎn)率越高,單位價(jià)值農(nóng)產(chǎn)品耗費(fèi)的土地就越少,農(nóng)產(chǎn)品市場競爭力就越強(qiáng)。(3)農(nóng)產(chǎn)品顯示性比較優(yōu)勢指數(shù)。農(nóng)產(chǎn)品顯示性比較優(yōu)勢指數(shù)越高,農(nóng)產(chǎn)品國際市場競爭力就越強(qiáng)。(4)人均耕地面積(按第一產(chǎn)業(yè)就業(yè)人口數(shù)量平均的耕地面積)。人均耕地面積表征配置給每個(gè)農(nóng)業(yè)勞動(dòng)者自然資源的數(shù)量,配置給每個(gè)農(nóng)業(yè)勞動(dòng)者的自然資源越多,越有可能實(shí)現(xiàn)農(nóng)業(yè)規(guī)模化經(jīng)營,農(nóng)產(chǎn)品市場競爭力就越強(qiáng)[34]。(5)產(chǎn)業(yè)鏈條健全高端程度(農(nóng)產(chǎn)品加工業(yè)主營業(yè)務(wù)收入/農(nóng)林牧漁業(yè)增加值),表征農(nóng)產(chǎn)品產(chǎn)值增值程度。農(nóng)產(chǎn)品產(chǎn)值增值程度越高,農(nóng)產(chǎn)品市場競爭力就越強(qiáng)。(6)農(nóng)業(yè)產(chǎn)業(yè)高級化程度(農(nóng)林牧漁業(yè)服務(wù)業(yè)增加值/農(nóng)林牧漁業(yè)增加值)。農(nóng)林牧漁業(yè)服務(wù)業(yè)增加值是農(nóng)業(yè)生產(chǎn)經(jīng)營服務(wù)所創(chuàng)造的價(jià)值,農(nóng)林牧漁業(yè)增加值中農(nóng)林牧漁業(yè)服務(wù)業(yè)增加值占比高,意味著農(nóng)村產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)升級提升了農(nóng)村經(jīng)濟(jì)的韌性[35],增加了農(nóng)民的收入[36]。農(nóng)產(chǎn)品顯示性比較優(yōu)勢指數(shù)(RCA)計(jì)算公式如式(1)所示:

(1)

其中,Xi表示某地區(qū)農(nóng)產(chǎn)品出口值,Xt表示某地區(qū)商品出口總值;Wi表示世界農(nóng)產(chǎn)品出口值,Wt表示世界商品出口總值。

科技創(chuàng)新能力。表征關(guān)鍵指標(biāo)包括:(1)農(nóng)業(yè)科技進(jìn)步貢獻(xiàn)率。(2)農(nóng)業(yè)機(jī)械化水平(單位主要農(nóng)作物播種面積農(nóng)用機(jī)械總動(dòng)力)。機(jī)械化程度越高,意味著現(xiàn)代科技技術(shù)裝備農(nóng)業(yè)的程度越高。(3)專利申請量(每萬常住居民專利申請量)。專利申請量越高,說明創(chuàng)新活動(dòng)越活躍。

本文在進(jìn)行農(nóng)業(yè)科技進(jìn)步貢獻(xiàn)率的測算時(shí),借鑒陶群山等[37]的測量方法,采用農(nóng)業(yè)生產(chǎn)函數(shù)來測度各省農(nóng)業(yè)科技進(jìn)步率。

(2)

其中,y為各地區(qū)農(nóng)林牧漁業(yè)增加值(億元),x1為耕地面積(千公頃),x2為第一產(chǎn)業(yè)就業(yè)人數(shù)(萬人),x3為農(nóng)用機(jī)械總動(dòng)力(萬千瓦),x4為農(nóng)業(yè)化肥施用折純量(萬噸),A為農(nóng)業(yè)科技進(jìn)步指標(biāo),β表示投入要素的產(chǎn)出彈性,即βi表示在其他要素投入量不變的情況下,第i種投入要素投入量增加1%時(shí),產(chǎn)出將增加βi%。

對式(2)兩邊取自然對數(shù),得式(3):

lny=lnA+β1lnx1+β2lnx2+β3lnx3+β4lnx4+ε

(3)

基于2013—2021年省級面板數(shù)據(jù),采用雙向固定效應(yīng)模型估計(jì)出回歸系數(shù)β1、β2、β3、β4,然后將各地區(qū)對應(yīng)年份的農(nóng)林牧漁業(yè)增加值、耕地面積、第一產(chǎn)業(yè)就業(yè)人數(shù)、農(nóng)用機(jī)械總動(dòng)力、農(nóng)業(yè)化肥施用折純量代入式(3),得到對應(yīng)的農(nóng)業(yè)科技進(jìn)步指標(biāo),如式(4)所示:

Ait=elnyit-β1lnx1it-β2lnx2it-β3lnx3it-β4lnx4it

(4)

可持續(xù)發(fā)展能力。表征關(guān)鍵指標(biāo)包括:(1)農(nóng)田有效灌溉面積占比(有效灌溉面積/耕地面積)。農(nóng)田有效灌溉面積占比越高,農(nóng)業(yè)生產(chǎn)的抗旱能力越強(qiáng)。(2)成災(zāi)面積占比(成災(zāi)面積/農(nóng)作物總播種面積)。成災(zāi)面積占比越高,農(nóng)業(yè)生產(chǎn)抗災(zāi)減災(zāi)能力越弱。(3)森林覆蓋率。森林覆蓋率越高,說明生態(tài)環(huán)境越好,農(nóng)業(yè)可持續(xù)發(fā)展能力越強(qiáng)。(4)單位面積綠色食品標(biāo)識產(chǎn)品數(shù)量(綠色食品標(biāo)識產(chǎn)品數(shù)量/農(nóng)作物總播種面積)。(5)單位面積綠色食品有效用標(biāo)企業(yè)數(shù)(綠色食品有效用標(biāo)企業(yè)數(shù)量/農(nóng)作物總播種面積)。單位面積綠色食品標(biāo)識產(chǎn)品數(shù)量、單位面積綠色食品有效用標(biāo)企業(yè)數(shù)量越多,農(nóng)業(yè)綠色發(fā)展程度越高,農(nóng)業(yè)可持續(xù)發(fā)展能力越強(qiáng)。

資源利用率。表征關(guān)鍵指標(biāo)包括:單位面積化肥施用強(qiáng)度(農(nóng)用化肥施用折純量/農(nóng)作物總播種面積)、單位面積農(nóng)藥施用強(qiáng)度(農(nóng)藥使用量/農(nóng)作物總播種面積)、單位播種面積農(nóng)膜使用強(qiáng)度(農(nóng)用塑料薄膜使用量/農(nóng)作物總播種面積)、單位農(nóng)業(yè)產(chǎn)值用水量(農(nóng)業(yè)用水量/農(nóng)林牧漁業(yè)增加值)、單位農(nóng)業(yè)產(chǎn)值用電量(農(nóng)業(yè)用電量/農(nóng)林牧漁業(yè)增加值)、單位農(nóng)業(yè)產(chǎn)值柴油消耗量(農(nóng)用柴油使用量/農(nóng)林牧漁業(yè)增加值)、單位農(nóng)業(yè)產(chǎn)值勞動(dòng)消耗量(第一產(chǎn)業(yè)就業(yè)人數(shù)/農(nóng)林牧漁業(yè)增加值)、單位農(nóng)業(yè)產(chǎn)值土地消耗量(耕地面積/農(nóng)林牧漁業(yè)增加值)。單位面積化肥施用強(qiáng)度、農(nóng)藥施用強(qiáng)度、農(nóng)膜使用強(qiáng)度越低,單位農(nóng)業(yè)產(chǎn)值用水量、用電量、柴油消耗量、勞動(dòng)消耗量、土地消耗量越小,說明資源利用越高效。

2.數(shù)字農(nóng)業(yè)發(fā)展程度測算指標(biāo)體系

本文借鑒Jiang等[32]的方法,同時(shí)考慮農(nóng)產(chǎn)品和農(nóng)業(yè)生產(chǎn)資料交易的特殊性和相關(guān)數(shù)據(jù)的可得性,從基礎(chǔ)設(shè)施、信息化發(fā)展、互聯(lián)網(wǎng)發(fā)展和數(shù)字交易發(fā)展四個(gè)維度構(gòu)建數(shù)字農(nóng)業(yè)發(fā)展程度評價(jià)指標(biāo)體系,具體如表2所示。

表2 數(shù)字農(nóng)業(yè)發(fā)展程度評價(jià)指標(biāo)體系

3.地方財(cái)政支農(nóng)

地方財(cái)政支農(nóng)是指地方政府一般財(cái)政預(yù)算支出中用于農(nóng)林水事務(wù)的支出。考慮到地區(qū)間農(nóng)業(yè)規(guī)模的差異性,本文用平均分?jǐn)傇诿總€(gè)農(nóng)業(yè)勞動(dòng)力上的勞均地方財(cái)政支農(nóng)支出來衡量地方財(cái)政對農(nóng)業(yè)的支持力度。

4.農(nóng)業(yè)綠色產(chǎn)業(yè)

農(nóng)業(yè)綠色產(chǎn)業(yè)是指以生產(chǎn)綠色農(nóng)產(chǎn)品(包含無公害農(nóng)產(chǎn)品和有機(jī)農(nóng)產(chǎn)品等)為目標(biāo),采用產(chǎn)業(yè)化經(jīng)營模式的農(nóng)業(yè)。考慮到各地農(nóng)業(yè)規(guī)模各異,本文采用中國綠色食品發(fā)展中心發(fā)布的各省(市、自治區(qū))單位面積綠色食品標(biāo)識產(chǎn)品數(shù)量(個(gè)/千公頃)作為當(dāng)?shù)剞r(nóng)業(yè)綠色產(chǎn)業(yè)發(fā)展水平的代理變量。

5.新型農(nóng)業(yè)經(jīng)營主體

農(nóng)民專業(yè)合作社的成員既有普通農(nóng)戶,又有家庭農(nóng)場,還有企業(yè)成員和其他成員[39],是包容性很強(qiáng)的一種新型農(nóng)業(yè)經(jīng)營組織。截至2021年11月底,全國依法登記的農(nóng)民專業(yè)合作社達(dá)到221.9萬家,普通農(nóng)戶成員達(dá)5 737萬余戶,占全國農(nóng)戶總量的33.04%,(2)農(nóng)戶總數(shù)=農(nóng)村居民人口數(shù)/農(nóng)村家庭平均人口規(guī)模,農(nóng)村居民人口數(shù)、農(nóng)村家庭平均人口規(guī)模數(shù)分別來自2022年《中國統(tǒng)計(jì)年鑒》和《中國人口統(tǒng)計(jì)年鑒》。其中縣級及以上示范社達(dá)16.8萬家,是農(nóng)業(yè)適度規(guī)模經(jīng)營的主要形式,是鄉(xiāng)村振興、農(nóng)業(yè)強(qiáng)國建設(shè)的主體力量。考慮到各地農(nóng)業(yè)規(guī)模參差不齊,本文以每萬農(nóng)業(yè)就業(yè)人員擁有的農(nóng)民專業(yè)合作社的家數(shù)(PCOOP)作為當(dāng)?shù)匦滦娃r(nóng)業(yè)經(jīng)營主體的代理變量。

6.控制變量

考慮到中國農(nóng)業(yè)強(qiáng)國建設(shè)目標(biāo)實(shí)現(xiàn)的實(shí)際情況,本文選擇以下變量為控制變量。

農(nóng)業(yè)產(chǎn)業(yè)集聚。農(nóng)業(yè)產(chǎn)業(yè)集聚可以產(chǎn)生規(guī)模經(jīng)濟(jì)效應(yīng)、規(guī)模外部性效應(yīng)和行業(yè)外部性效應(yīng),進(jìn)而對農(nóng)業(yè)綠色發(fā)展效率產(chǎn)生影響[40],在一定范圍內(nèi)有助于農(nóng)業(yè)強(qiáng)國建設(shè)。本文采用區(qū)位熵來測算農(nóng)業(yè)產(chǎn)業(yè)集聚程度,即用某省(市、自治區(qū))農(nóng)業(yè)產(chǎn)值與全國農(nóng)業(yè)產(chǎn)值之比除以該省(市、自治區(qū))生產(chǎn)總值與全國生產(chǎn)總值之比所得的商來表示。

城市居民恩格爾系數(shù)。恩格爾系數(shù)反映一個(gè)國家或地區(qū)居民生活富裕程度,居民生活越富裕,對農(nóng)產(chǎn)品品質(zhì)的要求越高,倒逼農(nóng)產(chǎn)品生產(chǎn)者提高農(nóng)產(chǎn)品品質(zhì),增強(qiáng)農(nóng)產(chǎn)品市場競爭力,提高農(nóng)產(chǎn)品有效供給能力。考慮到中國城市化進(jìn)程已經(jīng)進(jìn)入中期階段(2021年中國城市化率達(dá)到64.72%),農(nóng)產(chǎn)品商品化程度高,本文采用城市居民恩格爾系數(shù)(城市居民食品煙酒消費(fèi)支出在消費(fèi)支出中的占比)作為居民生活富裕程度的代理變量。

每萬農(nóng)業(yè)就業(yè)人員擁有的農(nóng)民專業(yè)合作社家數(shù)。農(nóng)民專業(yè)合作社是最具有包容性的新型農(nóng)業(yè)經(jīng)營組織,是農(nóng)業(yè)適度規(guī)模經(jīng)營的主要形式。農(nóng)民專業(yè)合作社的發(fā)展壯大意味著農(nóng)業(yè)生產(chǎn)逐步擺脫小農(nóng)經(jīng)濟(jì)模式,能夠更好地發(fā)揮規(guī)模經(jīng)營的優(yōu)勢,攤薄先進(jìn)農(nóng)業(yè)生產(chǎn)技術(shù)引進(jìn)、推廣和普及成本,提高與農(nóng)業(yè)產(chǎn)業(yè)鏈上下游交易主體的談判地位,實(shí)現(xiàn)農(nóng)產(chǎn)品品牌化經(jīng)營,有利于農(nóng)產(chǎn)品有效供給和農(nóng)業(yè)科技進(jìn)步以及市場競爭力的提高。

環(huán)境規(guī)制強(qiáng)度。在環(huán)境規(guī)制下,農(nóng)業(yè)經(jīng)營者必須遵守相關(guān)環(huán)境法規(guī)要求,并支付高昂的環(huán)境保護(hù)成本,這有利于促進(jìn)當(dāng)?shù)睾袜徑貐^(qū)的農(nóng)業(yè)綠色發(fā)展[32]。根據(jù)“強(qiáng)波特假說”,環(huán)境監(jiān)管強(qiáng)度越高,越有利于遏制農(nóng)業(yè)碳排放[41];但如果環(huán)境監(jiān)管重處理、輕預(yù)防,忽視環(huán)境友好型農(nóng)業(yè)生產(chǎn)技術(shù)的研發(fā)與推廣普及,那么即使抑制了農(nóng)業(yè)污染排放,也會(huì)限制甚至妨礙農(nóng)業(yè)生產(chǎn)經(jīng)營正常進(jìn)行,不利于農(nóng)產(chǎn)品有效供給。因此,盡管環(huán)境規(guī)制對農(nóng)業(yè)強(qiáng)國建設(shè)目標(biāo)實(shí)現(xiàn)的影響方向有待檢驗(yàn),但毋庸置疑會(huì)產(chǎn)生影響。本文采用工業(yè)污染治理投資完成額與第二產(chǎn)業(yè)增加值之比作為環(huán)境規(guī)制強(qiáng)度的代理變量。

農(nóng)業(yè)綠色產(chǎn)業(yè)。農(nóng)業(yè)綠色產(chǎn)業(yè)具有生態(tài)環(huán)保、可持續(xù)性強(qiáng)的特征,農(nóng)業(yè)綠色產(chǎn)業(yè)發(fā)展可以為消費(fèi)者提供綠色、健康的高品質(zhì)農(nóng)產(chǎn)品,有利于提高農(nóng)產(chǎn)品有效供給能力。

(二)數(shù)據(jù)來源

本文所使用的數(shù)據(jù),除另有說明外,均來源于國家統(tǒng)計(jì)局網(wǎng)站和各省(市、自治區(qū))統(tǒng)計(jì)局網(wǎng)站以及2014—2022年《中國農(nóng)村統(tǒng)計(jì)年鑒》《中國人口統(tǒng)計(jì)年鑒》《中國科技統(tǒng)計(jì)年鑒》《中國環(huán)境統(tǒng)計(jì)年鑒》《中國農(nóng)村經(jīng)營管理年報(bào)》《中國農(nóng)村合作經(jīng)濟(jì)統(tǒng)計(jì)年報(bào)》。綠色食品有效用標(biāo)企業(yè)(三年有效)數(shù)據(jù)來自2014—2022年《中國綠色食品年報(bào)》;世界農(nóng)產(chǎn)品出口值和商品出口值數(shù)據(jù)來自世界貿(mào)易組織數(shù)據(jù)庫。上述數(shù)據(jù)均采用各地區(qū)以2010年為基期的消費(fèi)物價(jià)定基指數(shù)進(jìn)行去通貨膨脹處理。

(三)研究方法

在多指標(biāo)綜合評價(jià)中,相比主成分法等權(quán)重確定方法,熵值法更適合對多個(gè)時(shí)間段不同研究對象進(jìn)行評價(jià)。因此,本文首先基于熵值法計(jì)算各二級指標(biāo)動(dòng)態(tài)權(quán)重,對各二級指標(biāo)進(jìn)行加權(quán),得出各一級指標(biāo);然后基于等值權(quán)重法對各一級指標(biāo)進(jìn)行加權(quán),得出不同地區(qū)不同年份數(shù)字農(nóng)業(yè)發(fā)展水平綜合指數(shù)。具體計(jì)算步驟如下。

第一步,對各原始指標(biāo)進(jìn)行標(biāo)準(zhǔn)化處理。采用極差法對各原始指標(biāo)Xij進(jìn)行去量綱化和同向化處理,使數(shù)據(jù)大小保持在[0,1]區(qū)間。本研究采用線性去量綱法,具體方法為:

(5)

(6)

式(5) (6)中,aij表示第i個(gè)一級指標(biāo)中的第j個(gè)二級指標(biāo)的原始值;Xij表示第i個(gè)一級指標(biāo)中的第j個(gè)二級指標(biāo)的標(biāo)準(zhǔn)化值。

第二步,為了避免去量綱化處理時(shí)出現(xiàn)零值的情況,當(dāng)Xij=0時(shí)本文令Xij=0.000 01,對數(shù)據(jù)進(jìn)行歸一化處理:

(7)

式中,m為評價(jià)年度。

第三步,計(jì)算指標(biāo)Xij的熵值系數(shù)ej和差異系數(shù)dj:

(8)

dj=1-ej

(9)

可見,熵值ej越小,指標(biāo)間的差異系數(shù)dj越大,該指標(biāo)就越重要。

第四步,進(jìn)一步求得指標(biāo)的Xij權(quán)重,n為指標(biāo)個(gè)數(shù):

(10)

第五步,求得第i個(gè)一級指標(biāo)的發(fā)展評價(jià)綜合得分:

(11)

第六步,在求得第i個(gè)一級指標(biāo)的發(fā)展評價(jià)綜合得分的基礎(chǔ)上,采用等值權(quán)重法,得到不同地區(qū)不同年份數(shù)字農(nóng)業(yè)發(fā)展水平綜合指數(shù)以及農(nóng)業(yè)強(qiáng)國建設(shè)目標(biāo)實(shí)現(xiàn)綜合指數(shù)。

(四)模型設(shè)定

⒈基準(zhǔn)模型

本文被解釋變量為農(nóng)業(yè)強(qiáng)國建設(shè)目標(biāo)實(shí)現(xiàn)綜合指數(shù)(APDI),核心解釋變量為數(shù)字農(nóng)業(yè)(DA),控制變量為農(nóng)業(yè)產(chǎn)業(yè)集聚(AIA)、城市居民恩格爾系數(shù)(ENGU)、每萬農(nóng)業(yè)就業(yè)人員擁有的農(nóng)民專業(yè)合作社家數(shù)(PCOOP)、環(huán)境規(guī)制強(qiáng)度(ER)和農(nóng)業(yè)綠色產(chǎn)業(yè)(DAGI)。考慮到數(shù)字農(nóng)業(yè)對農(nóng)業(yè)強(qiáng)國建設(shè)目標(biāo)實(shí)現(xiàn)的影響有可能是非線性的,本文基于2013—2021年中國30個(gè)省(市、自治區(qū))(3)鑒于數(shù)據(jù)可得性和可比性,本文樣本省份剔除了西藏、香港、澳門和臺灣。的面板數(shù)據(jù)建立如式(12)所示的計(jì)量分析模型,來分析數(shù)字農(nóng)業(yè)對農(nóng)業(yè)強(qiáng)國建設(shè)目標(biāo)實(shí)現(xiàn)的影響(為了避免可能的異方差,本文對每萬農(nóng)業(yè)就業(yè)人員擁有的農(nóng)民專業(yè)合作社家數(shù)作取自然對數(shù)處理):

(12)

式(12)中,下標(biāo)i和t分別代表省份和年份,vi代表各省份不可觀測的個(gè)體固定效應(yīng),εi,t代表隨機(jī)干擾項(xiàng),服從正態(tài)分布,且vi和εi,t不相關(guān)。

由式(12)對數(shù)字農(nóng)業(yè)(DA)求一階偏導(dǎo)得到數(shù)字農(nóng)業(yè)對農(nóng)業(yè)強(qiáng)國建設(shè)目標(biāo)實(shí)現(xiàn)的邊際影響,如式(13)所示:

(13)

若β2>0,數(shù)字農(nóng)業(yè)對農(nóng)業(yè)強(qiáng)國建設(shè)目標(biāo)實(shí)現(xiàn)具有U型非線性影響。若式(13)>0,數(shù)字農(nóng)業(yè)對農(nóng)業(yè)強(qiáng)國建設(shè)目標(biāo)實(shí)現(xiàn)具有正向影響,反之則具有負(fù)向影響。

2.數(shù)字農(nóng)業(yè)促進(jìn)農(nóng)業(yè)強(qiáng)國建設(shè)的機(jī)制檢驗(yàn)

(1)“數(shù)字農(nóng)業(yè)→新型農(nóng)業(yè)經(jīng)營主體→農(nóng)業(yè)強(qiáng)國建設(shè)目標(biāo)實(shí)現(xiàn)”的機(jī)制檢驗(yàn)

為了避免遺漏變量引起的估計(jì)偏差,本文選擇數(shù)字農(nóng)業(yè)(DA)、農(nóng)業(yè)產(chǎn)業(yè)集聚(AIA)、城市居民恩格爾系數(shù)(ENGU)作為控制變量來估計(jì)新型農(nóng)業(yè)經(jīng)營主體發(fā)展對農(nóng)業(yè)強(qiáng)國建設(shè)目標(biāo)實(shí)現(xiàn)的影響,選擇交通便利(TRAF,每平方公里國土公路里程)、城市居民恩格爾系數(shù)(ENGU)、勞均農(nóng)用機(jī)械總動(dòng)力(TPTAM,按第一產(chǎn)業(yè)就業(yè)人口平均的農(nóng)用機(jī)械總動(dòng)力)作為控制變量來估計(jì)數(shù)字農(nóng)業(yè)對新型農(nóng)業(yè)經(jīng)營主體發(fā)展的影響,構(gòu)建如式(14)和式(15)所示的數(shù)字農(nóng)業(yè)促進(jìn)新型農(nóng)業(yè)經(jīng)營主體發(fā)展推動(dòng)農(nóng)業(yè)強(qiáng)國建設(shè)目標(biāo)實(shí)現(xiàn)的作用機(jī)制檢驗(yàn)?zāi)Ｐ?為了避免可能的異方差,本文對農(nóng)業(yè)強(qiáng)國建設(shè)目標(biāo)實(shí)現(xiàn)、新型農(nóng)業(yè)經(jīng)營主體、交通便利指標(biāo)作了取自然對數(shù)處理;考慮到數(shù)字農(nóng)業(yè)對新型農(nóng)業(yè)經(jīng)營主體可能存在的非線性影響,本文引入了數(shù)字農(nóng)業(yè)的二次項(xiàng)):

(14)

lnPCOOPi,t=β0+β1DAi,t+β2lnTRAFi,t+β3ENGUi,t+β4lnTPTAMi,t+νi+εi,t

(15)

如果α1、β1均顯著地大于0,則說明存在數(shù)字農(nóng)業(yè)促進(jìn)新型農(nóng)業(yè)經(jīng)營主體發(fā)展進(jìn)而推動(dòng)農(nóng)業(yè)強(qiáng)國建設(shè)目標(biāo)實(shí)現(xiàn)的作用機(jī)制。

(2)“數(shù)字農(nóng)業(yè)→農(nóng)業(yè)綠色產(chǎn)業(yè)→農(nóng)業(yè)強(qiáng)國建設(shè)目標(biāo)實(shí)現(xiàn)”的機(jī)制檢驗(yàn)

為了避免遺漏變量引起的估計(jì)偏差,本文選擇數(shù)字農(nóng)業(yè)(DA)、農(nóng)業(yè)產(chǎn)業(yè)集聚(AIA)、城市居民恩格爾系數(shù)(ENGU)、環(huán)境規(guī)制強(qiáng)度(ER)、農(nóng)村居民受教育程度(EDUR,根據(jù)農(nóng)村居民接受不同類型教育的占比測算:農(nóng)村居民受教育程度=未上過學(xué)占比×0+小學(xué)占比×6+初中占比×9+高中占比×12+大專及以上占比×16)作為控制變量來估計(jì)農(nóng)業(yè)綠色產(chǎn)業(yè)發(fā)展對農(nóng)業(yè)強(qiáng)國建設(shè)目標(biāo)實(shí)現(xiàn)的影響,選擇交通便利(TRAF)、城市居民恩格爾系數(shù)(ENGU)、農(nóng)業(yè)產(chǎn)業(yè)集聚(AIA)作為控制變量來估計(jì)數(shù)字農(nóng)業(yè)對農(nóng)業(yè)綠色產(chǎn)業(yè)發(fā)展的影響,構(gòu)建如式(16)和式(17)所示的數(shù)字農(nóng)業(yè)促進(jìn)農(nóng)業(yè)綠色產(chǎn)業(yè)發(fā)展助力農(nóng)業(yè)強(qiáng)國建設(shè)目標(biāo)實(shí)現(xiàn)的作用機(jī)制檢驗(yàn)?zāi)Ｐ?考慮到數(shù)字農(nóng)業(yè)對農(nóng)業(yè)綠色發(fā)展、農(nóng)業(yè)強(qiáng)國建設(shè)目標(biāo)實(shí)現(xiàn)可能存在的非線性影響,本文引入了數(shù)字農(nóng)業(yè)的二次項(xiàng);同時(shí),為了避免可能的異方差,本文對農(nóng)業(yè)綠色產(chǎn)業(yè)、交通便利、農(nóng)村居民受教育程度、農(nóng)業(yè)強(qiáng)國建設(shè)目標(biāo)實(shí)現(xiàn)等指標(biāo)作了取自然對數(shù)處理):

(16)

(17)

如果α1、β2均顯著地大于0,則說明存在數(shù)字農(nóng)業(yè)促進(jìn)農(nóng)業(yè)綠色產(chǎn)業(yè)發(fā)展進(jìn)而助力農(nóng)業(yè)強(qiáng)國建設(shè)目標(biāo)實(shí)現(xiàn)的作用機(jī)制。

3.財(cái)政支農(nóng)對數(shù)字農(nóng)業(yè)發(fā)展的影響檢驗(yàn)

為了避免遺漏解釋變量偏差,本文選擇農(nóng)業(yè)產(chǎn)業(yè)集聚(AIA)、R&D經(jīng)費(fèi)內(nèi)部支出占地區(qū)生產(chǎn)總值的比重(RD)、農(nóng)村居民受教育程度(EDUR)作為控制變量。考慮到可能存在的異方差,本文對按第一產(chǎn)業(yè)就業(yè)人口平均的地方財(cái)政一般預(yù)算中用于農(nóng)業(yè)的支出(LFE)、農(nóng)村居民受教育程度(EDUR)進(jìn)行了對數(shù)化處理。在此基礎(chǔ)上構(gòu)建了如式(18)所示的財(cái)政支農(nóng)影響數(shù)字農(nóng)業(yè)的檢驗(yàn)?zāi)Ｐ?

DAi,t=β0+β1lnLFEi,t+β2AIAi,t+β3RDi,t+β4lnEDURi,t+νi+εi,t

(18)

五、實(shí)證結(jié)果分析

(一)基準(zhǔn)回歸

常用的面板數(shù)據(jù)模型有混合模型(POLS)、固定效應(yīng)模型(FE)和隨機(jī)效應(yīng)模型(RE)。如表3所示,LM檢驗(yàn)不拒絕使用混合回歸模型的原假設(shè),F檢驗(yàn)在5%的顯著性水平上拒絕了使用混合回歸模型的原假設(shè),由此可見,應(yīng)該使用固定效應(yīng)模型進(jìn)行最優(yōu)估計(jì)。由表3可知,數(shù)字農(nóng)業(yè)發(fā)展水平及其二次項(xiàng)的估計(jì)系數(shù)均通過了1%的顯著性水平檢驗(yàn),且二次項(xiàng)的估計(jì)系數(shù)大于0,表明從全國總體情況來看,數(shù)字農(nóng)業(yè)對農(nóng)業(yè)強(qiáng)國建設(shè)具有顯著的U型非線性影響,假說H1得到支持。數(shù)字農(nóng)業(yè)對農(nóng)業(yè)強(qiáng)國建設(shè)邊際影響的估計(jì)結(jié)果如表4所示(4)限于篇幅,本文只列出邊際影響>0的省份及其年份,其他省份的估計(jì)結(jié)果備索。。由表4可知,從2015年起北京市數(shù)字農(nóng)業(yè)對農(nóng)業(yè)強(qiáng)國建設(shè)產(chǎn)生了顯著的正向影響;從2019年起浙江省、上海市、廣東省數(shù)字農(nóng)業(yè)對農(nóng)業(yè)強(qiáng)國建設(shè)產(chǎn)生了顯著的正向影響;2021年福建省、江蘇省數(shù)字農(nóng)業(yè)也對農(nóng)業(yè)強(qiáng)國建設(shè)產(chǎn)生了顯著的正向影響,而且這種影響隨著時(shí)間的推移逐漸增大。其他省份數(shù)字農(nóng)業(yè)對農(nóng)業(yè)強(qiáng)國建設(shè)的影響仍然是負(fù)向影響。可能的原因是,作為一種新的要素,數(shù)字對國民經(jīng)濟(jì)發(fā)展的推動(dòng)作用日益彰顯,政府越來越重視發(fā)展數(shù)字經(jīng)濟(jì),數(shù)字賦能農(nóng)業(yè)成為中國推動(dòng)農(nóng)業(yè)現(xiàn)代化轉(zhuǎn)型的重要推手,數(shù)字農(nóng)業(yè)成為中國“新基建”的重要組成部分;但由于農(nóng)業(yè)比較效益低下,流入農(nóng)業(yè)的資源總量有限,發(fā)展數(shù)字農(nóng)業(yè)的投入擠占了其他建設(shè)農(nóng)業(yè)強(qiáng)國的投入,致使在短期內(nèi)數(shù)字農(nóng)業(yè)發(fā)展對農(nóng)業(yè)強(qiáng)國建設(shè)的影響表現(xiàn)為負(fù)面影響。同時(shí),數(shù)字農(nóng)業(yè)具有典型的平臺經(jīng)濟(jì)效應(yīng)特征:數(shù)字農(nóng)業(yè)平臺上用戶越多,可供農(nóng)產(chǎn)品生產(chǎn)者和消費(fèi)者獲取的數(shù)據(jù)就越多,農(nóng)產(chǎn)品生產(chǎn)者和消費(fèi)者就越有可能獲得更有價(jià)值的信息,更科學(xué)地作出農(nóng)產(chǎn)品生產(chǎn)與消費(fèi)決策。這會(huì)吸引更多的用戶,產(chǎn)生更多的數(shù)據(jù),有助于進(jìn)一步提高農(nóng)產(chǎn)品生產(chǎn)與消費(fèi)決策的精準(zhǔn)性,如此形成良性循環(huán),進(jìn)而形成基于用戶的規(guī)模經(jīng)濟(jì)或范圍經(jīng)濟(jì)效應(yīng)。隨著數(shù)據(jù)的不斷積累,農(nóng)民獲得信息、知識和技術(shù)的邊際成本不斷下降,有效產(chǎn)出將不斷增加。也就是說,隨著數(shù)字技術(shù)逐步滲透到農(nóng)業(yè)生產(chǎn)與消費(fèi)領(lǐng)域,推動(dòng)環(huán)境友好型農(nóng)業(yè)生產(chǎn)與消費(fèi)技術(shù)的研究開發(fā)與推廣普及,數(shù)字農(nóng)業(yè)對農(nóng)業(yè)強(qiáng)國建設(shè)的積極作用逐漸顯現(xiàn),數(shù)字農(nóng)業(yè)對農(nóng)業(yè)強(qiáng)國建設(shè)的影響漸趨正向,并且這種正向影響將隨著數(shù)字農(nóng)業(yè)的發(fā)展不斷增強(qiáng)。

表3 模型估計(jì)結(jié)果

表4 數(shù)字農(nóng)業(yè)對農(nóng)業(yè)強(qiáng)國建設(shè)邊際影響的估計(jì)結(jié)果(部分)

(二)內(nèi)生性問題

內(nèi)生性問題通常由測量誤差、遺漏重要解釋變量和互為因果關(guān)系引起。本文基于政府統(tǒng)計(jì)部門公布的權(quán)威數(shù)據(jù)進(jìn)行計(jì)量分析,可以較好地避免測量誤差問題;在計(jì)量分析模型中引入若干控制變量可以較好地避免遺漏重要解釋變量問題,但仍可能存在互為因果關(guān)系引起的內(nèi)生性問題。農(nóng)業(yè)強(qiáng)國建設(shè)是政府農(nóng)業(yè)政策所追求的重要目標(biāo),而數(shù)字農(nóng)業(yè)有助于推動(dòng)農(nóng)業(yè)強(qiáng)國建設(shè),所以政府有可能致力于發(fā)展數(shù)字農(nóng)業(yè)來推動(dòng)農(nóng)業(yè)強(qiáng)國建設(shè),也就是說政府對農(nóng)業(yè)強(qiáng)國建設(shè)目標(biāo)的追求以及農(nóng)業(yè)強(qiáng)國建設(shè)目標(biāo)的實(shí)現(xiàn)有可能反過來影響數(shù)字農(nóng)業(yè)的發(fā)展(如果通過發(fā)展數(shù)字農(nóng)業(yè)來促進(jìn)農(nóng)業(yè)強(qiáng)國建設(shè)行之有效,政府有可能加大對數(shù)字農(nóng)業(yè)發(fā)展的支持力度以促成農(nóng)業(yè)強(qiáng)國建設(shè)目標(biāo)的進(jìn)一步實(shí)現(xiàn)),即數(shù)字農(nóng)業(yè)與農(nóng)業(yè)強(qiáng)國建設(shè)互為因果。鑒于此,本文采用工具變量法和系統(tǒng)GMM估計(jì)來克服可能存在的內(nèi)生性問題。

1.工具變量法

當(dāng)模型中內(nèi)生變量與誤差項(xiàng)相關(guān)而產(chǎn)生內(nèi)生性時(shí),常用的解決思路是根據(jù)相關(guān)理論分析與數(shù)據(jù)探索,尋找一個(gè)與解釋變量相關(guān)但與隨機(jī)誤差項(xiàng)不相關(guān)的代理變量,即工具變量[42]。通常人們對信息的獲取、識別乃至基于信任而采取行動(dòng)需要一定的時(shí)間,因此數(shù)字農(nóng)業(yè)建設(shè)對農(nóng)業(yè)強(qiáng)國建設(shè)目標(biāo)實(shí)現(xiàn)的影響在時(shí)間上可能具有滯后性,當(dāng)前的數(shù)字農(nóng)業(yè)發(fā)展可能對以后的農(nóng)業(yè)強(qiáng)國建設(shè)目標(biāo)實(shí)現(xiàn)產(chǎn)生影響,但當(dāng)期農(nóng)業(yè)強(qiáng)國建設(shè)目標(biāo)實(shí)現(xiàn)不會(huì)影響以前的數(shù)字農(nóng)業(yè)發(fā)展。農(nóng)村郵遞投遞線路、人均包裹量、快遞營業(yè)網(wǎng)點(diǎn)數(shù)在一定程度上反映了數(shù)字農(nóng)業(yè)的發(fā)展,但農(nóng)業(yè)強(qiáng)國建設(shè)不會(huì)影響農(nóng)村郵遞投遞線路、人均包裹量、快遞營業(yè)網(wǎng)點(diǎn)數(shù),滿足了工具變量的外生性要求。本文借鑒胡德龍、石滿珍[43]的做法,選取數(shù)字農(nóng)業(yè)發(fā)展的滯后二期項(xiàng)、農(nóng)村郵遞投遞線路(取對數(shù))、人均包裹量、2012年快遞營業(yè)網(wǎng)點(diǎn)數(shù)等作為當(dāng)期數(shù)字農(nóng)業(yè)發(fā)展的工具變量,運(yùn)用面板工具變量法控制內(nèi)生性問題。由于2012年快遞營業(yè)網(wǎng)點(diǎn)數(shù)是一個(gè)截面數(shù)據(jù),不能直接用作面板工具變量,本文借鑒Nunn和Qian[44]的做法,用時(shí)間變量t(2013年t=1,2014年t=2,以此類推)與之相乘得到面板數(shù)據(jù)。由表3可知,內(nèi)生性檢驗(yàn)在5%的顯著性水平上拒絕了“不存在內(nèi)生性”的原假設(shè);Sargan檢驗(yàn)不拒絕“所有的工具變量都是外生的”原假設(shè);第一階段估計(jì)對應(yīng)的F值(3.47)<10,弱工具變量檢驗(yàn)Cragg-Donald Wald F統(tǒng)計(jì)量大于Stock-Yogo weak ID testcritical values中15%偏誤的臨界值(9.93),說明面板工具變量法(2SLS)所選擇的工具變量是弱工具變量。因此,本文進(jìn)一步采用對弱工具變量不敏感的有限信息最大似然估計(jì)法(LIML)來克服模型存在的內(nèi)生性,估計(jì)結(jié)果如表3所示。

2.系統(tǒng)GMM估計(jì)

系統(tǒng)GMM不僅可以在部分存在遺漏變量、測量誤差等內(nèi)生性來源的情形下得到一致估計(jì),還可以提高估計(jì)效率[45]。本文引入被解釋變量的滯后一階項(xiàng)作為解釋變量,構(gòu)造動(dòng)態(tài)面板數(shù)據(jù)模型,采用系統(tǒng)GMM估計(jì)方法進(jìn)行估計(jì)。如表3所示,AR2的P值大于0.1,表明擾動(dòng)項(xiàng)雖然存在一階自相關(guān),但不拒絕“不存在二階序列自相關(guān)”的原假設(shè),可以使用系統(tǒng)GMM。Sargan過度識別檢驗(yàn)的P值大于0.1,表明工具變量選擇有效,可以較好地消除內(nèi)生性問題。

由表3可知,在工具變量法、LIML模型、系統(tǒng)GMM的估計(jì)中,數(shù)字農(nóng)業(yè)的二次項(xiàng)估計(jì)系數(shù)均顯著大于0。可見,在消除了內(nèi)生性問題后數(shù)字農(nóng)業(yè)對農(nóng)業(yè)強(qiáng)國建設(shè)目標(biāo)實(shí)現(xiàn)的非線性遞增影響仍然存在。

(三)穩(wěn)健性檢驗(yàn)

為了確保回歸結(jié)果的穩(wěn)健性,本文采用三種方法進(jìn)行穩(wěn)健性檢驗(yàn)。

1.變更樣本量(Model1)

考慮到中國的直轄市享有更大的政策傾斜和自主決策權(quán),數(shù)字農(nóng)業(yè)的發(fā)展情況與其他省份可能存在較大差異,為了使樣本更具可比性、保證檢驗(yàn)結(jié)論的穩(wěn)健性,參考相關(guān)研究[46-48],本文剔除直轄市樣本后再進(jìn)行固定效應(yīng)估計(jì),估計(jì)結(jié)果如表5所示。

表5 穩(wěn)健性檢驗(yàn)估計(jì)結(jié)果

2.面板分位數(shù)模型(Model2)

一般情況下,回歸模型是均值回歸,考察的是解釋變量x對被解釋變量y的條件期望E(y|x)的影響,但條件期望較難反映條件分布全貌[49]。分位數(shù)回歸刻畫了在不同分位數(shù)下y對x進(jìn)行回歸,其結(jié)果能夠得到x對整個(gè)條件分布的影響[50]。另外,分位數(shù)回歸使用殘差絕對值的加權(quán)平均作為最小化的目標(biāo)函數(shù),估計(jì)結(jié)果不易受極端值影響,更加穩(wěn)健[51]。因此,本文采用面板分位數(shù)模型,選擇25%、50%和75%三個(gè)分位點(diǎn)進(jìn)行估計(jì),估計(jì)結(jié)果如表5所示。

3.雙向固定效應(yīng)模型(Model3)

前文的分析沒有考慮時(shí)間和個(gè)體效應(yīng),為了確保估計(jì)結(jié)果的穩(wěn)健性,本文采用雙向固定效應(yīng)模型來考察時(shí)間效應(yīng)和個(gè)體效應(yīng),估計(jì)結(jié)果如表5所示(估計(jì)結(jié)果時(shí)間效應(yīng)如表6所示、估計(jì)結(jié)果個(gè)體效應(yīng)如表7所示)。

表6 雙固定效應(yīng)模型時(shí)間效應(yīng)估計(jì)結(jié)果

表7 雙固定效應(yīng)模型個(gè)體效應(yīng)估計(jì)結(jié)果

穩(wěn)健性檢驗(yàn)結(jié)果表明,在變更樣本量、變更估計(jì)方法或模型后,數(shù)字農(nóng)業(yè)發(fā)展水平及其二次項(xiàng)估計(jì)系數(shù)的數(shù)值、符號方向和顯著性水平均沒有發(fā)生明顯變化,說明回歸結(jié)果是穩(wěn)健的。

(四)異質(zhì)性檢驗(yàn)

不同地區(qū)因資源稟賦和經(jīng)濟(jì)社會(huì)發(fā)展階段不同,數(shù)字農(nóng)業(yè)、農(nóng)業(yè)強(qiáng)國建設(shè)目標(biāo)實(shí)現(xiàn)程度以及數(shù)字農(nóng)業(yè)對農(nóng)業(yè)強(qiáng)國建設(shè)目標(biāo)實(shí)現(xiàn)程度的影響可能存在差異,須對此作進(jìn)一步檢驗(yàn)。借鑒國家統(tǒng)計(jì)局的劃分方法,本文將所涉及的30個(gè)省(市、自治區(qū))劃分為東部、中部和西部地區(qū),(5)東部地區(qū)包括遼寧省、北京市、天津市、河北省、山東省、江蘇省、上海市、浙江省、福建省、廣東省和海南省11個(gè)省(市);中部地區(qū)包括吉林省、黑龍江省、安徽省、江西省、河南省、湖北省、湖南省、山西省8個(gè)省;西部地區(qū)包括陜西省、四川省、云南省、貴州省、廣西壯族自治區(qū)、甘肅省、青海省、寧夏回族自治區(qū)、新疆維吾爾自治區(qū)、內(nèi)蒙古自治區(qū)、重慶市11個(gè)省(市、自治區(qū))。分別采用固定效應(yīng)模型進(jìn)行檢驗(yàn),檢驗(yàn)結(jié)果如表8所示。

表8 異質(zhì)性檢驗(yàn)估計(jì)結(jié)果

由表8可知,數(shù)字農(nóng)業(yè)二次項(xiàng)的回歸系數(shù)在東部地區(qū)顯著為正,在中部地區(qū)、西部地區(qū)卻不顯著。這說明總體上數(shù)字農(nóng)業(yè)對農(nóng)業(yè)強(qiáng)國建設(shè)具有顯著的U型非線性影響,但對不同地區(qū)的促進(jìn)作用有明顯差異:對東部地區(qū)的促進(jìn)作用顯著,對中部地區(qū)和西部地區(qū)的促進(jìn)作用不顯著。可能的原因是,相對于中部地區(qū)和西部地區(qū),東部地區(qū)經(jīng)濟(jì)社會(huì)發(fā)展水平較高,資本和高科技人才豐富,數(shù)字技術(shù)發(fā)達(dá),綠色生產(chǎn)和消費(fèi)能力較強(qiáng),發(fā)展數(shù)字農(nóng)業(yè)的紅利能夠更加充分地釋放[32];中部地區(qū)、西部地區(qū)經(jīng)濟(jì)社會(huì)發(fā)展水平較低,綠色生產(chǎn)和消費(fèi)能力較弱,阻礙了數(shù)字技術(shù)與農(nóng)業(yè)的融合,導(dǎo)致數(shù)字農(nóng)業(yè)發(fā)展水平低(本文測算表明,2021年東部地區(qū)數(shù)字農(nóng)業(yè)發(fā)展指數(shù)平均水平為0.351 4,中部地區(qū)和西部地區(qū)分別為0.204 7、0.224 2),對農(nóng)業(yè)強(qiáng)國建設(shè)的正向影響還沒有充分顯現(xiàn)出來。

(五)數(shù)字農(nóng)業(yè)促進(jìn)農(nóng)業(yè)強(qiáng)國建設(shè)目標(biāo)實(shí)現(xiàn)的機(jī)制檢驗(yàn)

1.“數(shù)字農(nóng)業(yè)→新型農(nóng)業(yè)經(jīng)營主體→農(nóng)業(yè)強(qiáng)國建設(shè)目標(biāo)實(shí)現(xiàn)”的機(jī)制檢驗(yàn)

本文以30個(gè)省(市、自治區(qū))2013—2021年度數(shù)據(jù)為樣本,基于式(14)、式(15)估計(jì)數(shù)字農(nóng)業(yè)對新型農(nóng)業(yè)經(jīng)營主體發(fā)展的影響以及新型農(nóng)業(yè)經(jīng)營主體發(fā)展對農(nóng)業(yè)強(qiáng)國建設(shè)目標(biāo)實(shí)現(xiàn)的影響,估計(jì)結(jié)果如表9所示。

表9 “數(shù)字農(nóng)業(yè)→新型農(nóng)業(yè)經(jīng)營主體→農(nóng)業(yè)強(qiáng)國建設(shè)目標(biāo)實(shí)現(xiàn)”機(jī)制檢驗(yàn)估計(jì)結(jié)果

表9表明,F檢驗(yàn)和LM檢驗(yàn)均拒絕使用混合回歸模型的原假設(shè),穩(wěn)健的hausman檢驗(yàn)表明應(yīng)該使用固定效應(yīng)模型進(jìn)行估計(jì)。在數(shù)字農(nóng)業(yè)影響新型農(nóng)業(yè)經(jīng)營主體發(fā)展的回歸模型中,數(shù)字農(nóng)業(yè)的偏回歸系數(shù)顯著大于0,表明數(shù)字農(nóng)業(yè)對新型農(nóng)業(yè)經(jīng)營主體發(fā)展具有顯著的促進(jìn)作用,假說H2得到支持;在新型農(nóng)業(yè)經(jīng)營主體發(fā)展影響農(nóng)業(yè)強(qiáng)國建設(shè)目標(biāo)實(shí)現(xiàn)的回歸模型中,新型農(nóng)業(yè)經(jīng)營主體的偏回歸系數(shù)顯著大于0,表明新型農(nóng)業(yè)經(jīng)營主體發(fā)展對農(nóng)業(yè)強(qiáng)國建設(shè)目標(biāo)實(shí)現(xiàn)具有顯著的促進(jìn)作用,假說H3得到支持。因此,數(shù)字農(nóng)業(yè)推動(dòng)新型農(nóng)業(yè)經(jīng)營主體發(fā)展進(jìn)而促進(jìn)農(nóng)業(yè)強(qiáng)國建設(shè)目標(biāo)實(shí)現(xiàn)的作用機(jī)制是存在的。

2.“數(shù)字農(nóng)業(yè)→農(nóng)業(yè)綠色產(chǎn)業(yè)→農(nóng)業(yè)強(qiáng)國建設(shè)目標(biāo)實(shí)現(xiàn)”的機(jī)制檢驗(yàn)

本文以30個(gè)省(市、自治區(qū))2013—2021年度數(shù)據(jù)為樣本,基于式(16)、式(17)估計(jì)數(shù)字農(nóng)業(yè)對農(nóng)業(yè)綠色產(chǎn)業(yè)發(fā)展的影響以及農(nóng)業(yè)綠色產(chǎn)業(yè)發(fā)展對農(nóng)業(yè)強(qiáng)國建設(shè)目標(biāo)實(shí)現(xiàn)的影響,估計(jì)結(jié)果如表10所示。

表10 數(shù)字農(nóng)業(yè)→農(nóng)業(yè)綠色產(chǎn)業(yè)→農(nóng)業(yè)強(qiáng)國建設(shè)目標(biāo)實(shí)現(xiàn)機(jī)制檢驗(yàn)估計(jì)結(jié)果

表10表明,在數(shù)字農(nóng)業(yè)對農(nóng)業(yè)綠色產(chǎn)業(yè)發(fā)展的影響檢驗(yàn)?zāi)Ｐ椭?F檢驗(yàn)和LM檢驗(yàn)均拒絕使用混合回歸模型的原假設(shè),穩(wěn)健的hausman檢驗(yàn)表明應(yīng)該使用固定效應(yīng)模型進(jìn)行估計(jì)。數(shù)字農(nóng)業(yè)二次項(xiàng)的偏回歸系數(shù)顯著大于0,表明數(shù)字農(nóng)業(yè)對農(nóng)業(yè)綠色產(chǎn)業(yè)發(fā)展具有U型非線性影響,假說H4得到支持。在農(nóng)業(yè)綠色產(chǎn)業(yè)發(fā)展影響農(nóng)業(yè)強(qiáng)國建設(shè)目標(biāo)實(shí)現(xiàn)的檢驗(yàn)?zāi)Ｐ椭?F檢驗(yàn)和LM檢驗(yàn)均拒絕使用混合回歸模型的原假設(shè),穩(wěn)健的hausman檢驗(yàn)表明應(yīng)該使用隨機(jī)效應(yīng)模型進(jìn)行估計(jì)。農(nóng)業(yè)綠色產(chǎn)業(yè)發(fā)展的偏回歸系數(shù)顯著大于0,表明農(nóng)業(yè)綠色產(chǎn)業(yè)發(fā)展對農(nóng)業(yè)強(qiáng)國建設(shè)目標(biāo)實(shí)現(xiàn)具有顯著的促進(jìn)作用,假說H5得到支持。因此,數(shù)字農(nóng)業(yè)推動(dòng)農(nóng)業(yè)綠色產(chǎn)業(yè)發(fā)展進(jìn)而促進(jìn)農(nóng)業(yè)強(qiáng)國建設(shè)目標(biāo)實(shí)現(xiàn)的作用機(jī)制是存在的。

(六)財(cái)政支農(nóng)助力數(shù)字農(nóng)業(yè)發(fā)展的檢驗(yàn)

以30個(gè)省(市、自治區(qū))2013—2021年度數(shù)據(jù)為樣本,基于式(18)估計(jì)財(cái)政支農(nóng)對數(shù)字農(nóng)業(yè)發(fā)展的影響,估計(jì)結(jié)果如表11所示。

表11 財(cái)政支農(nóng)對數(shù)字農(nóng)業(yè)發(fā)展的影響估計(jì)結(jié)果

表11表明,F檢驗(yàn)和LM檢驗(yàn)均拒絕使用混合回歸模型的原假設(shè),穩(wěn)健的hausman檢驗(yàn)表明應(yīng)該使用固定效應(yīng)模型進(jìn)行估計(jì)。由表11可知,財(cái)政支農(nóng)通過了1%的顯著性水平檢驗(yàn),且估計(jì)系數(shù)大于0,表明財(cái)政支農(nóng)對數(shù)字農(nóng)業(yè)的發(fā)展有顯著的正向影響,假說H6得到支持。

六、研究結(jié)論與政策建議

建設(shè)農(nóng)業(yè)強(qiáng)國是中國農(nóng)業(yè)現(xiàn)代化建設(shè)和鄉(xiāng)村振興的重要戰(zhàn)略任務(wù),發(fā)展數(shù)字農(nóng)業(yè)是數(shù)字中國和數(shù)字鄉(xiāng)村建設(shè)的重要組成部分。本文基于2013—2021年省域面板數(shù)據(jù),實(shí)證檢驗(yàn)了數(shù)字農(nóng)業(yè)對農(nóng)業(yè)強(qiáng)國建設(shè)目標(biāo)實(shí)現(xiàn)的影響及其作用機(jī)制,以及財(cái)政支農(nóng)對數(shù)字農(nóng)業(yè)發(fā)展的影響。研究結(jié)果表明,數(shù)字農(nóng)業(yè)對農(nóng)業(yè)強(qiáng)國建設(shè)目標(biāo)實(shí)現(xiàn)具有U型非線性影響。除了直接影響農(nóng)業(yè)強(qiáng)國建設(shè)目標(biāo)實(shí)現(xiàn)外,數(shù)字農(nóng)業(yè)還通過促進(jìn)新型農(nóng)業(yè)經(jīng)營主體和農(nóng)業(yè)綠色產(chǎn)業(yè)發(fā)展間接推動(dòng)農(nóng)業(yè)強(qiáng)國建設(shè)目標(biāo)實(shí)現(xiàn)。財(cái)政支農(nóng)對數(shù)字農(nóng)業(yè)發(fā)展具有顯著的正向影響。基于以上結(jié)論,本文提出四點(diǎn)政策建議。

第一,大力發(fā)展數(shù)字農(nóng)業(yè)。把發(fā)展數(shù)字農(nóng)業(yè)作為數(shù)字鄉(xiāng)村建設(shè)的重要內(nèi)容,尤其是要把農(nóng)業(yè)全產(chǎn)業(yè)鏈基礎(chǔ)數(shù)據(jù)采集等基礎(chǔ)性工作納入“新基建”,加強(qiáng)涉農(nóng)網(wǎng)站建設(shè),圍繞農(nóng)民在農(nóng)業(yè)生產(chǎn)經(jīng)營和農(nóng)產(chǎn)品銷售中的“急、難、愁、盼”問題開發(fā)數(shù)字產(chǎn)品,積極開展數(shù)字農(nóng)業(yè)信息服務(wù),并以公共服務(wù)的方式為農(nóng)產(chǎn)品生產(chǎn)經(jīng)營者生產(chǎn)經(jīng)營決策、農(nóng)產(chǎn)品消費(fèi)者消費(fèi)決策提供咨詢服務(wù),提高農(nóng)業(yè)信息化水平。同時(shí),要著力提高農(nóng)民數(shù)字素養(yǎng),培育農(nóng)民數(shù)字經(jīng)濟(jì)意識,尤其是通過訪問正規(guī)、權(quán)威的農(nóng)業(yè)技術(shù)服務(wù)網(wǎng)站、農(nóng)產(chǎn)品供求信息發(fā)布網(wǎng)站獲取農(nóng)產(chǎn)品生產(chǎn)、銷售信息的意識以及通過網(wǎng)絡(luò)平臺銷售農(nóng)產(chǎn)品的意識。此外,數(shù)字農(nóng)業(yè)對農(nóng)業(yè)強(qiáng)國建設(shè)目標(biāo)實(shí)現(xiàn)的促進(jìn)作用不能立竿見影,本文實(shí)證研究表明,除了東部少數(shù)幾個(gè)省(市)外,全國大多數(shù)省(市、自治區(qū))目前數(shù)字農(nóng)業(yè)對農(nóng)業(yè)強(qiáng)國建設(shè)目標(biāo)實(shí)現(xiàn)的影響仍然是負(fù)向的,但這種影響會(huì)隨著數(shù)字農(nóng)業(yè)發(fā)展逐漸減弱,最終轉(zhuǎn)變?yōu)檎蛴绊憽Ｒ虼?要以戰(zhàn)略眼光看待數(shù)字農(nóng)業(yè)發(fā)展,要持續(xù)投入,久久為功。

第二,因地制宜建立科學(xué)合理的數(shù)字農(nóng)業(yè)投入機(jī)制。除了繼續(xù)加強(qiáng)數(shù)字農(nóng)業(yè)基礎(chǔ)設(shè)施建設(shè)、提高農(nóng)業(yè)信息化水平外,在東部數(shù)字農(nóng)業(yè)促進(jìn)農(nóng)業(yè)強(qiáng)國建設(shè)目標(biāo)實(shí)現(xiàn)的作用已經(jīng)彰顯的省(市),應(yīng)逐步引入市場機(jī)制,鼓勵(lì)企業(yè)為農(nóng)業(yè)生產(chǎn)經(jīng)營和農(nóng)產(chǎn)品銷售提供信息咨詢服務(wù),作為政府涉農(nóng)公共服務(wù)的重要補(bǔ)充,充分發(fā)揮市場機(jī)制在資源優(yōu)化配置中的基礎(chǔ)性作用,促進(jìn)數(shù)字農(nóng)業(yè)高質(zhì)量發(fā)展。中西部地區(qū)數(shù)字農(nóng)業(yè)發(fā)展水平還比較低,數(shù)字農(nóng)業(yè)對農(nóng)業(yè)強(qiáng)國建設(shè)目標(biāo)實(shí)現(xiàn)的促進(jìn)作用還沒有充分彰顯,單靠市場機(jī)制難以為數(shù)字農(nóng)業(yè)配置足夠資源,需要政府以財(cái)政補(bǔ)貼的方式補(bǔ)償數(shù)字農(nóng)業(yè)發(fā)展的資源缺口,抵消擠出效應(yīng)造成的消極影響。

第三,加大中央財(cái)政專項(xiàng)支持?jǐn)?shù)字農(nóng)業(yè)發(fā)展力度。當(dāng)前,中國數(shù)字農(nóng)業(yè)尤其是中西部地區(qū)數(shù)字農(nóng)業(yè)還處于起步階段,且中西部地區(qū)經(jīng)濟(jì)社會(huì)發(fā)展相對滯后,財(cái)力薄弱,無力為數(shù)字農(nóng)業(yè)提供足額支持,因而除了當(dāng)?shù)卣畱?yīng)竭力克服自身財(cái)政困難為本地?cái)?shù)字農(nóng)業(yè)建設(shè)提供財(cái)政支持外,還需要中央政府以專項(xiàng)投入的方式予以配套補(bǔ)貼,為中西部地區(qū)數(shù)字農(nóng)業(yè)發(fā)展提供必要的啟動(dòng)資金。

第四,發(fā)展數(shù)字農(nóng)業(yè)要以發(fā)展農(nóng)民專業(yè)合作社等新型農(nóng)業(yè)經(jīng)營主體和農(nóng)業(yè)綠色產(chǎn)業(yè)為抓手。要充分重視農(nóng)民專業(yè)合作社等新型農(nóng)業(yè)經(jīng)營主體在先進(jìn)農(nóng)業(yè)生產(chǎn)技術(shù)推廣普及、綠色農(nóng)產(chǎn)品營銷中的作用,充分發(fā)揮農(nóng)業(yè)綠色產(chǎn)業(yè)基地在重要優(yōu)質(zhì)農(nóng)產(chǎn)品有效供給中的主力軍作用,引導(dǎo)農(nóng)民專業(yè)合作社等新型農(nóng)業(yè)經(jīng)營主體發(fā)展農(nóng)業(yè)綠色產(chǎn)業(yè),加大農(nóng)民專業(yè)合作社等新型農(nóng)業(yè)經(jīng)營主體以及農(nóng)業(yè)綠色產(chǎn)業(yè)基地農(nóng)產(chǎn)品生產(chǎn)、經(jīng)營過程中數(shù)據(jù)的采集、披露力度,為全社會(huì)農(nóng)產(chǎn)品生產(chǎn)與消費(fèi)提供可靠的信息保障,以信息為媒介,加快農(nóng)業(yè)科研領(lǐng)域的新成果、新的經(jīng)營方式的推廣普及,形成農(nóng)業(yè)新質(zhì)生產(chǎn)力。(本文屬于西南大學(xué)商貿(mào)學(xué)院數(shù)字經(jīng)濟(jì)與共同富裕創(chuàng)新團(tuán)隊(duì)系列研究成果。)