鄉村數字化轉型對耕地綠色利用效率的影響機制及門檻效應研究

摘要：研究目的：科學探究鄉村數字化轉型對耕地綠色利用效率的影響機制，為推進鄉村數字化轉型賦能耕地綠色生產提供理論依據。研究方法：非期望產出SBM模型，Tobit回歸模型和面板門檻回歸模型。研究結果：（1）中國耕地綠色利用率均值由2011年0.628上升至2021年0.845，年均增幅2.17%，空間上呈現“東部、西部、中部”和“糧食主銷區、產銷平衡區、糧食主產區”依次遞減格局；（2）鄉村數字化轉型水平均值由2011年0.127增長至2021年0.259，年均增幅10.49%，空間上呈現“東部、中部、西部”和“糧食主銷區、糧食主產區、產銷平衡區”依次遞減非均衡格局；（3）中國鄉村數字化轉型對耕地綠色利用效率具有顯著促進作用且存在區域異質性，東、中部地區鄉村數字化轉型的促進作用較西部地區更為顯著，糧食主產區和產銷平衡區較糧食主銷區更為顯著；（4）鄉村數字化轉型水平越過門檻值0.261時，對耕地綠色利用效率促進作用呈現邊際效應遞減的單門檻非線性特征。研究結論：區域間應聯通數字賦能耕地綠色利用的合作共享網絡、擴大數字技術對耕地利用環境污染的緩釋效應和銜接耕地利用主體數字化耕種需求，是實現耕地綠色利用的長效驅動路徑。

關鍵詞：鄉村數字化轉型；耕地綠色利用效率；驅動邏輯；影響機制；門檻效應

中圖分類號：F301.2 文獻標志碼：A 文章編號：1001-8158（2024）04-0090-11

基金項目：國家自然科學基金項目（42261049）；江西省自然科學基金（20232BAB203061）。

2022年我國鄉村互聯網普及率達58.8%，農業數字經濟滲透率達10.5%[1]。數字經濟正與農業農村全方位加速融合，鄉村數字化轉型成為驅動耕地綠色利用，推進農業綠色轉型的新質生產力[2]。提高耕地綠色利用效率是撬動農業綠色轉型的重要支點，當前依然面臨致污要素冗余、生態環境污染等現實約束[3-4]。事實上，鄉村數字化轉型開放性、滲透性和普惠性等特征，憑借數字技術優勢正打破傳統投入要素束縛，催生出耕地投入產出過程綠色變革的全新范式[5]。中央政府提出實施數字鄉村發展行動，提升農業農村數字化水平，推進農業生產方式綠色轉型[6]。為此，如何量化鄉村數字化轉型對耕地綠色利用效率的影響效應并客觀辨識鄉村數字化轉型賦能耕地綠色生產躍遷，已成為當前推動農業綠色轉型研究熱點之一。

國內外學者圍繞鄉村數字化轉型和耕地綠色利用效率主題進行了諸多探討。鄉村數字化轉型是推動農業綠色發展和現代化建設的關鍵舉措[7]，現階段研究認為其內核以數字技術為外生動力激發鄉村內源發展潛力，突出信息化、網絡化和數字化在鄉村發展中的應用[8]；主要從鄉村數字資金投入、數字產業發展、數字服務水平和數字信息基礎等維度構建指標[9-11]，并重點探究空間非均衡性以及鄉村數字化轉型對農業高質量發展、農業全要素生產力和經濟效率等傳導效應[12-14]。大量文獻與實踐表明，數字化轉型能引發生產方式全面綠色變革，顯著賦能綠色利用效率[15]。在耕地綠色利用效率概念界定方面，強調降污減排來優化投入，獲取最大糧食產量、產值和碳匯等期望產出和最小耕地碳排放、面源污染等非期望產出[16]；在指標選取方面，基于耕地利用“投入+產出”過程，兼顧社會、經濟和生態維度[17]；在測度方法方面，主要采用SBM模型、超效率SBM模型和Malmquist生產指數等[18]；在影響機理方面，多運用地理加權回歸模型、地理探測器和空間計量模型等，揭示生產集聚、技術水平和農業人口轉移等多重因素影響[19-20]。綜上，已有研究為測度鄉村數字化轉型和耕地綠色利用效率提供了良好理論基礎。隨著鄉村數字化轉型的綠色效應在農業生產中持續涌現與擴散，耕地綠色利用與新興數據要素在聯動互通中相互映射，尤其是不同區域資源稟賦、經濟發展水平與糧食生產消費特征等存在空間差異性和動態性，目前鮮有文獻將鄉村數字化轉型的綠色效應細化至耕地綠色利用效率的空間異質性和階段性特征研究，致使無法客觀反映鄉村數字化轉型在不同區域耕地生產領域的綠色效應滲透水平，難以響應鄉村數字化轉型與耕地綠色利用的匹配需求。鑒于此，本文基于耕地生產“投入要素優化配置+致污要素投入減少-期望產出增加+非期望產出減少”的驅動邏輯，闡釋鄉村數字化轉型中數字基礎設施、數字服務及數字產業間協同效應，探究2011—2021年中國整體和區域鄉村數字化轉型和耕地綠色利用效率的時空演化特征，采用Tobit回歸模型和面板門檻模型探索鄉村數字化轉型對耕地綠色利用效率的空間異質性和階段性特征，以期為推進鄉村數字化轉型賦能耕地綠色利用提供實踐支撐。

1 鄉村數字化轉型對耕地綠色利用效率內在驅動邏輯

鄉村數字化轉型蘊含鄉村數字基礎設施、數字服務及數字產業協同，嵌入耕地綠色利用，呈現“投入要素優化配置+致污要素投入減少-期望產出增加+非期望產出減少”的驅動邏輯[21]，共同提升耕地綠色利用效率（圖1）。

（1）在耕地生產要素投入層面，鄉村數字化轉型為耕地投入要素優化配置及致污要素投入減少提供決策支持。一是鄉村數字基礎設施建設：①鄉村數字資金、信息人才等投入推進耕地水肥狀況、氣候條件等環境數據采集分析基礎設施建設，精準匹配選種、施肥和灌溉等耕作制度，為減少生產投入要素冗余提供價值信息[22]。②移動電話、互聯網等跨時空網絡決策系統應用程度加深，實現耕地綠色生產要素信息區域共享，耕地利用主體根據區域勞動力供需、技能和時間等數據，合理調配勞動力[23]，同時提高農業機械、灌溉、化學制品等資本配置水平。

二是鄉村數字服務提升：①網絡通訊服務強化耕地利用主體綠色認知和綠色技術應用[24]。網絡通訊服務范圍擴大會加快耕地環境規制和綠色理念普及，促進耕地利用主體傾向綠色生產技術應用，實施精準施肥，減少對農藥、化肥、農膜和機械能源等致污要素依賴[4]。②消費數字匹配服務暢通綠色市場環境[25]。在市場綠色農產品消費需求信號下，激勵耕地利用主體實施有機農業、生物防治和輪作種植等生態措施[26]，增加綠色農產品產量，減少致污要素使用。③環境監測服務倒逼耕地生產模式綠色轉型[27]。基于數字檢測等智能化農業服務站點，整合耕地生產過程碳排放和面源污染等環境負向信息，反饋給耕地利用主體、相關部門和政府決策者，及時調治致污要素投入模式。

三是鄉村數字產業發展：①鄉村數字產業綠色農產品交易信息對重塑耕地投入要素配置結構具有導向性[28]，耕地利用主體結合綠色農產品產業銷售規模和價格信息，發揮耕地減少致污要素和增加綠色投入的經濟效應。②淘寶村、電商企業等數字產業平臺為促進生態耕作模式、綠色農業技術等信息共享提供載體[29]，實現理性經濟主體耕地投入要素綠色利用的良性競爭。

（2）在耕地生產產出層面，鄉村數字化轉型保障耕地利用期望產出最大化和非期望產出最小化。①鄉村數字基礎設施和數字服務促進耕地生產要素投入精準化、技術化和監測化，輔助耕地利用主體制定綠色節約生產決策，實踐生態農業，提高農產品產量和產值并增加耕地碳匯量[30]。②數字產業交易信息引導耕地利用主體結合市場需求制定生產銷售策略，滿足市場對耕地綠色利用的經濟、社會和生態產出需求[25]。數字產業平臺憑借線上購物、物流配送等數字營銷技術，提高供應鏈效率，促進綠色農產品銷售，增加耕地綠色利用產出率[31]。鄉村數字化轉型中綠色效應不斷擴散，實現耕地利用綠色效率提升的良性循環。

（3）區域間鄉村數字技術具備跨界融合及智能共享等優勢，但受到經濟水平、產業結構、農業技術、政府支農力度和糧食生產消費特征不同等多重因素影響，東部、中部、西部和糧食主銷區、糧食主產區、產銷平衡區的鄉村數字化轉型對耕地綠色利用效率提升的正效應存在區域異質性[14]。此外，鄉村數字化轉型與耕地綠色效率提升并非同步，當鄉村數字化轉型達到一定水平，其與耕地綠色利用效率提升需求的契合度面臨技術、政策和資金等內外部環境制約[32]，意味著鄉村數字化轉型對耕地綠色利用效率的影響能具有“非線性”的綜合映射特征。

2 研究方法與數據來源

2.1 研究方法

2.1.1 非期望產出SBM模型

2.2 變量選取

2.2.1 被解釋變量：耕地綠色利用效率

在農業綠色轉型背景下，耕地綠色利用效率突出“綠色化”和“低碳化”特征。其中，“綠色化”側重農藥、化肥、農膜和農用柴油等致污要素投入及面源污染減少，“低碳化”強調碳排放減少及碳匯功能增強。參考已有研究[34]和耕地綠色利用效率內涵，融合社會、經濟、生態發展需求從投入、期望產出和非期望產出3個維度構建指標體系。其中，投入指標從土地、勞動力和資本方面選取；期望產出指標兼顧耕地經濟、社會和生態產出[35]；非期望產出指標從碳源和污染排放方面選取[36]，具體指標見釋義（表1）。

2.2.2 核心解釋變量：鄉村數字化轉型水平

厘清鄉村數字化轉型內涵是科學測度其轉型水平的必要前提，本文參考已有研究[12-13]，將鄉村數字化轉型界定為依托數字技術動力源，推動鄉村地區生產生活方式改變，實現數字信息與鄉村社會、經濟和生態融合發展過程，其實現途徑需要鄉村數字基礎設施、數字服務水平和數字產業發展綜合協調推進。為此，本文從以上3個維度出發構建鄉村數字化轉型指標體系。首先，數字基礎設施是鄉村數字化轉型技術支撐，其投入水平和應用程度提高能有效暢通信息數據流動，賦能鄉村生產投入要素配置，為鄉村數字化服務和產業發展奠定基礎，從數字基礎投入和數字基礎應用兩方面考量[17，38]；其次，數字服務水平是鄉村數字化轉型重要保障，數字通訊、消費和監測服務助推綠色生產行為準則和實踐邏輯內植鄉村各業態生產過程，有效控制污染物產生并提高生產效率，從網絡通訊、消費匹配和環境監測服務3方面表征[39]；最后，數字產業發展作為鄉村數字化轉型成果綜合體現，鄉村數字產業平臺與交易規模，能指引鄉村綠色生產投入要素結構優化和轉化效率，從數字產業平臺和數字產業交易兩方面表征[19]，具體指標見釋義（表2）。

2.2.3 控制變量

為提高模型估計結果準確度，本文控制變量選取包括[18，29，36]：農民經濟水平，能影響耕地綠色生產決策、環保理念等方面，采用農村居民人均可支配收入體現；農業發展水平，地區耕地生態保護、要素配置和技術發展等方面均受其影響，采用農業增加值占地區生產總值比重表征；農業技術水平，其提高能夠促進耕地綠色利用和生產率提高，采用有效灌溉率度量；財政支農力度，其體現地區對農業生產的重視程度，采用地方政府農林水務支出占財政總支出比重衡量；對外開放程度，能影響耕地生產對人才、科技吸引力以及綠色農產品銷售市場廣度，采用貿易進出口總額與地區生產總值比值表征。

2.3 數據來源與說明

本文數據源于2011—2021年《中國統計年鑒》、《中國農村統計年鑒》、《中國淘寶村研究報告》以及國家統計局、北京大學數字普惠金融指標數據及相關研究報告。由于西藏缺失數據較多，樣本為除西藏以外的30個省份，不包括中國港澳臺地區。其中，數字普惠金融縣域投資指數和移動支付指數采用北京大學數字普惠金融指數中不同縣域指數的均值衡量。部分缺失數據采用插值法處理補齊。

3 研究結果與分析

3.1 耕地綠色利用效率與鄉村數字化轉型演化特征

借助Matlab軟件，采用基于規模收益不變的非期望產出SBM模型測算得到耕地綠色利用效率（圖2），并運用熵值法計算得到鄉村數字化轉型水平（圖3）。依據經濟發展水平將研究區劃分為東部、中部和西部，以及結合糧食生產消費特征劃分糧食主產區、糧食主銷區和產銷平衡區來探究空間異質性。

3.1.1 耕地綠色利用效率演化特征分析

（1）全國層面上，耕地綠色利用效率由2011年0.628上升至2021年0.845，年均增長率為2.17%，效率均值為0.692，與最佳生產前沿面仍存在15.50%提升空間，表明在耕地利用碳排放和面源污染非期望產出約束下，鄉村數字化轉型中數字基礎設施、服務和產業嵌入對耕地綠色利用效率提升具有一定潛力。

（2）區域層面上，各區域耕地綠色利用效率均表現為上升趨勢且空間分異特征明顯，呈現“東部（0.753）>西部（0.680）>中部（0.625）”和“糧食主銷區（0.821）>產銷平衡區（0.676）>糧食主產區（0.635）”分布格局。其中，廣東、浙江和上海等東部沿海地區得益于經濟基礎好，耕地數字生產基礎設施和生產服務普及率較高，耕地綠色生產具有先發優勢。值得注意的是，河南、吉林和遼寧等糧食主產區耕地綠色利用效率較低，究其原因在于當前糧食主產區耕地生產壓力較大，依賴于化學要素驅動，且農作物耕種收獲機械柴油使用量較大，造成較多的耕地碳排放和面源污染排放。

3.1.2 鄉村數字化轉型演化特征分析

（1）整體趨勢。鄉村數字化轉型水平由2011年0.127穩步增長至2021年0.259，均值為0.176，年均增長率為10.49%，總體僅2012年出現小幅下滑，其余年份均呈現上升趨勢，反映中國鄉村數字化建設持續推進。

（2）區域特征。各區域鄉村數字化轉型水平均呈上升趨勢，并呈現“東部（0.230）>中部（0.156）>西部（0.137）”和“糧食主銷區（0.231）>糧食主產區（0.183）>產銷平衡區（0.129）”非均衡格局，隨時間發展區域差距不斷擴大。其中，廣東、浙江和江蘇等轉型水平較高省份主要集中于東部地區，寧夏、新疆、青海和甘肅等西部省份轉型水平低于整體均值。此外，黑龍江、吉林、遼寧、內蒙古和江西等糧食主產區轉型水平較低，鄉村數字化建設力度亟需加強，而北京、上海、浙江、福建和廣東等糧食主銷區轉型水平較高，主要得益于經濟、區位和政策優勢帶來鄉村數字建設的技術、資金和人才等方面支持。此外，鄉村數字化轉型水平極差達到0.290，整體反映我國鄉村數字化轉型空間差異和空間集聚特征并存。

3.2 鄉村數字化轉型對耕地綠色利用效率影響的實證分析

上文分析發現研究區耕地綠色利用效率與鄉村數字化轉型水平均呈上升趨勢且區域異質性明顯，為此采用Tobit隨機效應模型和門檻效應模型探究鄉村數字化轉型對耕地綠色利用效率影響的區域異質性和階段性特征。實證分析前VIF檢驗結果顯示各變量VIF值均小于3，佐證變量間不存在嚴重的多重共線性。

3.2.1 基準回歸結果

表3模型（1）結果顯示，未加入控制變量時，鄉村數字化轉型對耕地綠色利用效率影響系數在1%水平下顯著為正。模型（2）—模型（6）逐個加入控制變量后，影響系數始終在1%或5%水平下顯著為正，反映控制變量的適用性，初步證實鄉村數字化轉型能促進耕地綠色利用效率提升，與本文理論分析結果一致。此外，Wald檢驗均通過1%的顯著性檢驗，說明模型整體擬合效果較好。

在模型（6）中，農民生活水平對耕地綠色利用效率影響系數在1%水平下顯著為正，反映農民生活水平改善有利于增強農民綠色認知并做出耕地綠色生產決策，促進耕地綠色利用效率提高。農業發展水平影響系數在5%水平下顯著為正，表明農業經濟較好地區注重農業綠色信息、技術和人才服務發展，助推耕地綠色利用。農業技術水平影響系數在1%水平下顯著為正，說明農業技術改善與耕地綠色利用具有協調發展態勢。財政支農力度影響系數在5%水平下顯著為正，反映農業綠色財政投入加快耕地生產數字基礎設施建設，促進耕地生產模式綠色轉型。對外開放程度影響系數在1%水平下顯著為負，可能在于鄉村數字化轉型過程中，農產品生產供需匹配服務雖有助于暢通銷路，但主要通過大量使用農肥農藥來提升產量，造成耕地碳排放和面源污染負面產出，阻礙了耕地綠色利用效率提升。

3.2.2 異質性分析

表4模型（1）—模型（6）結果均顯示不同區域鄉村數字化轉型對耕地綠色利用效率存在顯著正向影響，與總樣本影響效應一致。其中，影響系數表現為“中部（0.225）>東部（0.221）>西部（0.192）”和“糧食主產區（0.235）>產銷平衡區（0.218）>糧食主銷區（0.111）”的格局。究其緣由，中部和東部影響系數較高在于地區鄉村數字化轉型水平相對優越，其對耕地綠色利用效率的綠色效應有效發揮。西部影響系數較低，由于西部地區鄉村數字化發育程度較低，耕地生產數字基礎設施、數字服務和產業發展協調性不足，農民生活水平較低，對數據信息新事物接納度較保守，耕地綠色生產意識較弱且生產模式相對粗放，綜合導致對耕地綠色利用效率的積極效應有限。值得注意的是，糧食主銷區鄉村數字化轉型水平雖高于糧食主產區和產銷平衡區，但對耕地綠色利用效率促進效應卻小于兩者，其原因在于糧食主銷區多為沿海經濟發達省份，鄉村數字化基礎良好且耕地綠色利用水平較高，數字紅利的綠色促進效應已得到有效釋放。

3.2.3 穩健性檢驗

為檢驗基準回歸結論的可靠性，本文采取以下方法進行穩健性驗證（表5）。

（1）更換因變量測度。本文耕地綠色利用效率是基于規模收益不變的非期望產出SBM模型測算得到的綜合技術效率，相較于規模收益可變模型測算得到的純技術效率波動更小。為避免實證結果出現偶然性，因此本文替換為規模收益可變模型的耕地綠色利用效率進行穩健性檢驗，模型（1）結果顯示鄉村數字化轉型促進耕地綠色利用效率提升的回歸結果保持穩健。

（2）調整時間窗寬。中國數字鄉村于2018年正式提出，考慮到政策偏移影響，本文剔除2018—2021年區間樣本后進行穩健性檢驗，模型（2）結果顯示鄉村數字化轉型仍有顯著促進作用。

（3）對解釋變量進行滯后一期處理。政府注意力重新配置存在時間差，鄉村數字化轉型對耕地綠色利用效率影響可能具有滯后性，本文將鄉村數字化轉型水平滯后一期進行穩健性檢驗，模型（3）結果其對耕地綠色利用效率的影響在5%水平下顯著為正。

3.2.4 門檻模型回歸結果

本文主要為探究鄉村數字化轉型對耕地綠色利用效率影響是否具有非線性特征，因此僅對研究區整體進行門檻效應檢驗。通過“自助法”反復抽樣1 000次后，門檻效應檢驗結果顯示雙重和三重門檻未通過顯著性檢驗，僅單門檻效應在1%水平上顯著（表6），門檻回歸結果顯示門檻值為0.261（表7）。

表7顯示鄉村數字化轉型對耕地綠色利用效率促進作用存在兩個階段：當鄉村數字化轉型水平小于等于0.261時，影響系數為1.352，在1%顯著水平下促進耕地綠色利用效率提升；當轉型水平超過0.261時，仍在1%顯著水平下存在促進作用，但影響系數降低至0.915，表明促進效果較第一階段有所減弱。實質上，該促進作用隨著鄉村數字化轉型水平提升出現邊際效應遞減的單門檻非線性特征，驗證了本文理論分析。究其原因，當鄉村數字化轉型水平低于門檻值時，耕地生產數字基礎設施建設加快，數字服務及數字產業發展的綠色規模效應顯現，能充分挖掘耕地綠色利用效率提升潛力；而當轉型水平高于門檻值時，可能無法滿足耕地綠色生產新階段需求，受制于政策、技術、人才和資金等內外部環境瓶頸，抵消了部分對耕地綠色利用效率的推動作用。

4 結論與政策啟示

4.1 結論

本文從理論層面闡釋鄉村數字化轉型對耕地綠色利用效率的驅動邏輯，利用非期望產出SBM模型探究2011—2021年中國耕地綠色利用效率和鄉村數字化轉型的時空演化趨勢，借助Tobit回歸模型和面板門檻模型探索鄉村數字化轉型對耕地綠色利用效率影響效應的空間異質性和階段性特征，結論如下：

（1）中國耕地綠色利用效率均值由2011年0.628波動上升至2021年0.845，整體呈上升趨勢，空間差異明顯，效率均值呈現“東部>西部>中部”和“糧食主銷區>產銷平衡區>糧食主產區”的分布格局。

（2）中國鄉村數字化轉型水平由2011年0.127穩步增長至2021年0.259，水平均值空間上呈現“東部>中部>西部”和“糧食主銷區>糧食主產區>產銷平衡區”的非均衡格局，省域極差達到0.290，數字鄉村發展水平空間差異和空間集聚特征并存。

（3）中國鄉村數字化轉型對耕地綠色利用效率具有顯著的正向促進作用，通過穩健性檢驗該結論依然成立；異質性分析表明，東、中部地區的鄉村數字化轉型對耕地綠色利用效率提升帶動作用較西部地區更為強勁，糧食主產區和產銷平衡區較糧食主銷區更為強勁。

（4）中國鄉村數字化轉型對耕地綠色利用效率提升作用存在單一門檻效應，當轉型水平超越門檻值0.261時，鄉村數字化轉型對耕地綠色利用效率的促進作用呈現邊際效應遞減的非線性階段特征。

4.2 政策啟示

（1）東、中、西部要聯通鄉村數字化轉型空間網絡，探索數字賦能耕地綠色利用的合作共享路徑。一是東、中部地區要持續發揮經濟、政策和技術在數字基建、服務和產業協同建設優勢，積極探索以耕地綠色利用投入和產出為重點的數字生產模式迭代升級，組織跨區域的耕地綠色生產交流示范項目，向西部推廣先進經驗。二是新疆、青海和甘肅等西部地區完善實施財政補貼、稅收優惠等政策，吸引東、中部地區的資金、技術和項目投入鄉村農業數字化硬軟件建設，填補與東部地區的數字鴻溝。

（2）糧食主產區、主銷區和產銷平衡區要加強鄉村數字技術的推廣應用，擴大對耕地生產環境污染的緩釋效應。一是河南、吉林和遼寧等糧食主產區應完善耕地生產環境數字管理體系，研發并更新綠色數字生產要素，實現耕地生產投入要素精準配置，不斷減少化肥、農藥等致污要素利用率，緩解生產環境壓力。二是糧食主銷區和產銷平衡區要優化耕地綠色生產數字服務和產業嵌入，為耕地利用主體提供綠色技術指導、市場信息查詢等便利服務，推動“綠色+智慧”的市場導向耕種模式，提高耕地的產量、產值及碳匯產出率。

（3）有效銜接鄉村數字服務與耕地綠色生產時代需求，引導鄉村數字化轉型階段性勢能轉化為長期性發展驅動。一是各地區應建立健全農業大數據中心，整合分析耕地土壤、氣候環境等數據，精準識別耕地綠色生產瓶頸，加強耕地生產投入要素優化、產品效益轉化和生產環境綠化等環節的協調發展。二是組織數字化農業技術公益培訓、補貼獎勵和政策幫扶等工作，降低數字化農業綠色轉型的成本和風險，提高耕地利用主體數字化耕種積極性，從而延緩邊際遞減效應出現。

參考文獻（References）：

[1] 杜建軍，章友德，劉博敏，等. 數字鄉村對農業綠色全要素生產率的影響及其作用機制[J] . 中國人口·資源與環境，2023，33（2）：165 - 175.

[2] 周文，許凌云. 論新質生產力：內涵特征與重要著力點[J] . 改革，2023（10）：1 - 13.

[3] 劉蒙罷，張安錄，文高輝. 長江中下游糧食主產區耕地利用生態效率區域差異與空間收斂[J] . 自然資源學報，2022，37（2）：477 - 493.

[4] 黃曉慧，聶鳳英. 數字化驅動農戶農業綠色低碳轉型的機制研究[J] . 西北農林科技大學學報（社會科學版），2023，23（1）：30 - 37.

[5] 范翔宇，盧新海，劉進進. 數字經濟發展對城市土地綠色利用效率的影響——基于基礎設施建設的調節效應分析[J] . 中國土地科學，2023，37（5）：79 - 89.

[6] 溫濤，陳一明. 數字經濟與農業農村經濟融合發展：實踐模式、現實障礙與突破路徑[J] . 農業經濟問題，2020（7）：118 - 129.

[7] 李麗莉，曾億武，郭紅東. 數字鄉村建設：底層邏輯、實踐誤區與優化路徑[J] . 中國農村經濟，2023（1）：77 - 92.

[8] 殷浩棟，霍鵬，汪三貴. 農業農村數字化轉型：現實表征、影響機理與推進策略[J] . 改革，2020（12）：48 - 56.

[9] 朱紅根，陳暉. 中國數字鄉村發展的水平測度、時空演變及推進路徑[J] . 農業經濟問題，2023（3）：21 - 33.

[10] 李旭輝，陳夢偉. 中國鄉村數字化轉型：測度、區域差異及推進路徑[J] . 農業經濟問題，2023（11）：89 - 104.

[11] 張帥，吳珍瑋，陸朝陽，等. 中國省域數字經濟與實體經濟融合的演變特征及驅動因素[J] . 經濟地理，2022，42（7）：22 - 32.

[12] 張旺，白永秀. 數字經濟與鄉村振興耦合的理論構建、實證分析及優化路徑[J] . 中國軟科學，2022（1）：132 - 146.

[13] 江小涓，靳景. 數字技術提升經濟效率：服務分工、產業協同和數實孿生[J] . 管理世界，2022，38（12）：9 - 26.

[14] 王定祥，彭政欽，李伶俐. 中國數字經濟與農業融合發展水平測度與評價[J] . 中國農村經濟，2023（6）：48 - 71.

[15] 夏顯力，陳哲，張慧利，等. 農業高質量發展：數字賦能與實現路徑[J] . 中國農村經濟，2019（12）：2 - 15.

[16] 呂添貴，付舒斐，胡晗，等. 農業綠色轉型約束下耕地綠色利用效率動態演進及其收斂特征研究——以長江中游糧食主產區為例[J] . 中國土地科學，2023，37（4）：107 - 118.

[17] 符海月，吳樹東，姜朋輝. 中國糧食主產區耕地綠色低碳利用轉型指數構建及分區[J] . 農業工程學報，2023，39（23）：238 - 246.

[18] ZHANG J Y， ZHANG P， LIU Y Y， et al. An analysis of the spatiotemporal evolution and driving force of cultivated land green utilization in karst region of southwest China[J] . Journal of Cleaner Production， 2024， 434. doi： 10.1016/j. jclepro.2023.140002.

[19] 鄒秀清，謝美輝，于少康，等. 農村勞動力轉移對耕地利用生態效率的空間溢出效應[J] . 中國土地科學，2023，37（1）：59 - 69.

[20] 趙丹丹，周宏，顧佳麗. 農業生產集聚：能否促進耕地利用效率——基于面板門檻模型再檢驗[J] . 農業技術經濟，2022（3）：49 - 60.

[21] 呂添貴，謝花林，李洪義，等. 休耕政策實施的偏離風險、形成路徑與防范體系研究[J] . 中國土地科學，2019，33（4）：51 - 58.

[22] 杜建國，陳豪，甘天琦，等. 農業經濟增長的數字力量——基于數字鄉村建設的視角[J] . 經濟問題，2023（10）：103 - 110.

[23] 韓晶，陳曦，馮曉虎. 數字經濟賦能綠色發展的現實挑戰與路徑選擇[J] . 改革，2022（9）：11 - 23.

[24] 陳雨露. 數字經濟與實體經濟融合發展的理論探索[J] .經濟研究，2023，58（9）：22 - 30.

[25] 毛薇，王賢. 數字鄉村建設背景下的農村信息服務模式及策略研究[J] . 情報科學，2019，37（11）：116 - 120.

[26] OGUTU S O， OKELLO J J， OTIENO D J. Impact of information and communication technology-based market information services on smallholder farm input use and productivity： the case of Kenya[J] . World Development， 2014， 64： 311 - 321.

[27] 韓晶，陳曦. 數字經濟賦能綠色發展：內在機制與經驗證據[J] . 經濟社會體制比較，2022（2）：73 - 84.

[28] 易法敏，古飛婷. 本地平臺商業模式創新、制度邏輯轉換與農業數字化轉型[J] . 中國農村觀察，2023（5）：2 - 23.

[29] 陳一明. 數字經濟與鄉村產業融合發展的機制創新[J] .農業經濟問題，2021（12）：81 - 91.

[30] 漆雁斌，王怡歡，何強. 長江經濟帶數字經濟發展與糧食安全能力的時空演變及影響分析[J] . 農村經濟，2023（2）：48 - 58.

[31] 韓海彬，張莉. 農業信息化對農業全要素生產率增長的門檻效應分析[J] . 中國農村經濟，2015（8）：11 - 21.

[32] 唐要家，王鈺，唐春暉. 數字經濟、市場結構與創新績效[J] . 中國工業經濟，2022（10）：62 - 80.

[33] HANSEN B E. Threshold effects in non-dynamic panels： estimation， testing，and inference[J] . Journal of Econometrics， 1999， 93（2）： 345 - 368.

[34] LIU J， JIN X B， XU W Y， et al. A new framework of land use efficiency for the coordination among food， economy and ecology in regional development[J] . Science of the Total Environment， 2019， 710. doi： 10.1016/j.scitotenv.2019.135670.

[35] 李強，高威，魏建飛，等. 中國耕地利用凈碳匯時空演進及綜合分區[J] . 農業工程學報，2022，38（11）：239 - 249.

[36] 侯孟陽，姚順波. 空間視角下中國農業生態效率的收斂性與分異特征[J] . 中國人口·資源與環境，2019，29（4）：116 - 126.

[37] 田云，張俊飚，李波. 中國糧食主產區農業碳排強度估算及其分析[J] . 地理科學進展，2012，31（11）：1546 - 1551.

[38] 崔凱，馮獻. 數字鄉村建設視角下鄉村數字經濟指標體系設計研究[J] . 農業現代化研究，2020，41（6）：899 - 909.

Research on the Influencing Mechanism and Threshold Effect of Rural Digital Transformation on Cultivated Land Green Use Efficiency

FU Shufei1， ZHU Limeng2， LYU Tiangui1， 3， WANG Li4

（1. School of Applied Economics （School of Digital Economics）， Jiangxi University of Finance and Economics， Nanchang 330013， China； 2. Academy of Economic and Social Development， Jiangxi University of Finance and Economics， Nanchang 330013， China； 3. School of Public Finance Public Administration， Jiangxi University of Finance and Economics， Nanchang 330013， China； 4. School of Public Affairs， Zhejiang University， Hangzhou 310058， China）

Abstract： The purpose of this study is to scientifically explore the influencing mechanism of rural digital transformation on cultivated land green use efficiency， to provide the theoretical basis for promoting rural digital transformation and empowering green production of cultivated land. The research methods include unexpected output SBM model， Tobit regression model and panel threshold regression model. The results indicate that： 1） the average green use rate of cultivated land in China increased from 0.628 in 2011 to 0.845 in 2021， with an average annual growth rate of 2.17%. The spatial pattern showed a decreasing order of “eastern， western， and central” and “main grain sales areas， production and sales balance areas， and main grain production areas”. 2） The average level of rural digital transformation increased from 0.127 in 2011 to 0.259 in 2021， with an average annual growth rate of 10.49%. In terms of space， a decreasing and unbalanced pattern of “eastern， central， and western” and “main grain sales areas， main grain production areas， and production sales balance areas” occurred. 3） The digital transformation of rural areas in China had a significant promoting effect on improving cultivated land green use efficiency， showing regional heterogeneity. The promoting effect of rural digital transformation in the eastern and central regions was more significant than that in the western regions， and the main grain producing areas and production sales balance areas were more significant than the main grain sale areas. 4） As the level of rural digital transformation exceeded the threshold value of 0.261， the promotion effect on cultivated land green use efficiency showed a single threshold non-linear characteristic of diminishing marginal effects. In conclusion， the longterm driving path to achieve cultivated land green use is to establish a collaborative sharing network that empowers digital technology for cultivated land green use among regions， expand the mitigating effect of digital technology on environmental pollution in cultivated land use， and connect the digital cultivation needs of cultivated land use entities.

Key words： rural digital transformation； cultivated land green use efficiency； driving logic； influencing mechanism； threshold effect

（本文責編：張冰松）