鄉村數字化賦能農業高質量發展影響研究

摘要：在加快新質生產力發展的背景下，鄉村數字化何以賦能農業高質量發展仍是一個值得深入探討的問題。本文以農業全要素生產率衡量農業高質量發展，在構建理論框架與研究假說的基礎上，利用2018—2020年全國1427個縣域的面板數據，采用固定效應模型檢驗鄉村數字化對農業高質量發展的賦能效應，并進一步考察其作用機制、異質性與空間溢出效應。研究發現：鄉村數字化有效賦能了農業高質量發展，但存在拉大發展不平等的風險。機制檢驗表明，鄉村數字化不僅能通過賦能于“人”和賦能于“地”來助推農業高質量發展，賦能農業產業轉型升級也是重要的作用途徑。此外，鄉村數字化的賦能效應在不同的數字化維度、地理區域和功能區域上均存在異質性；進一步分析發現，賦能效果存在顯著正向空間溢出效應。據此，提出相關政策建議助推鄉村數字化賦能農業高質量發展。

關鍵詞：縣域鄉村數字化農業高質量發展農業全要素生產率

*基金項目：湖南省哲學社會科學基金一般項目（項目編號：22YBA104）；2024年湖南省研究生科研創新項目（項目編號：CX20240680）。

一、引言

黨的二十大報告指出，高質量發展是全面建設社會主義現代化國家的首要任務，是中國式現代化的重要特征；同時，報告強調當前最艱巨的任務依然是在農村，必須堅持農業農村優先發展。近年來，在黨和國家的高度重視下，我國農業高質量發展取得了顯著進展：糧食及重要農產品綜合生產能力穩步提高、農民收入持續快速增長且結構優化、農業綠色發展水平和生態價值有效提升。然而，推進農業高質量發展是一項復雜而嚴峻的系統工程，這一過程不僅面臨著資源環境的現實約束，同時又受到傳統農業二元剪刀差的瓶頸制約，亟需尋找新的動能。隨著近年來互聯網、物聯網、大數據等數字技術的發展和應用，鄉村數字化逐步成為推動農業高質量發展的重要契機。在數字鄉村戰略的實施后，農業農村大數據建設初見成效，農業生產數字化水平不斷提升，鄉村數字經濟蓬勃發展，成為農業高質量發展的關鍵動力。黨的二十屆三中全會中指出“要健全因地制宜發展新質生產力體制機制”，在現實情況要求創新發展先進的生產力的背景下，鄉村數字化已然成為推動農業高質量發展的關鍵驅動力之一，為農業轉型升級注入了強大動力。在加快新質生產力發展的過程中，農業全要素生產率的提升成為衡量成效的重要標志，這不僅為鄉村數字化錨定了明確的戰略方向，也為農業高質量發展帶來了重大機遇；同時，這一進程對推動農業領域新質生產力變革和引領農業高質量發展提出了更高的要求。

然而，在加快新質生產力發展的背景下，當前我國鄉村數字化實現了對農業高質量發展的賦能嗎？是否促進了農業全要素生產率的提升？若是，其又是如何發揮作用？解答這些問題，對檢驗鄉村數字化的農業賦能效果，進而有效地培育和發揮其賦能效應意義重大。梳理已有文獻發現，學界對此尚無明確的結論。一方面，專注于探討鄉村數字化賦能農業高質量發展的研究較少，且主要從理論層面剖析賦能的機制機理，雖肯定其積極作用，但鮮有開展實證檢驗。部分學者通過構建數字鄉村建設與農業高質量發展互促分析框架，從“為人賦能”“促產共生”和“為農服務”三個方面深入剖析了鄉村數字化賦能農業高質量發展作用機制。也有學者基于“三大體系”視角，通過構建農業高質量“生產體系-經營體系-產業體系”的理論框架，重點闡釋了鄉村數字化中的數字技術賦能農業高質量發展的運行機理。另一方面，盡管與之相關的研究較多，但這些成果主要聚焦于實證考察某一特定領域數字化對農業高質量發展的影響，如數字技術、數字經濟以及數字金融等方面。這些文獻為本研究開展提供了有益借鑒，但仍存在以下三個方面的不足：一是多以指標測算的農業發展水平來衡量農業高質量發展，而農業全要素生產率作為其重要衡量指標，缺乏來自該指標的視角分析與討論；二是主要通過構建指標體系主觀測度數字化技術等核心解釋變量，由于指標體系構建的主觀性較強，導致變量數據的客觀性與可信性不足；三是多從全國或省域宏觀層面開展實證分析，縣域經濟作為構成國民經濟的基本單元，鮮有來自該層面的經驗證據，且忽視了可能存在的空間溢出效應。

鑒于此，本文聚焦于實證探討鄉村數字化對農業高質量發展的賦能效應。首先構建鄉村數字化賦能農業高質量發展的理論分析框架與研究假說；在測算農業全要素生產率基礎上，利用北京大學新農村發展研究院和阿里研究院聯合發布的2018—2020年中國數字鄉村指數，從縣域層面開展相應實證檢驗，進一步考察賦能效應的產生機制與異質性與空間溢出效應，提出相應政策建議。本文邊際貢獻在于：一是以農業全要素生產率反映農業高質量發展，并從理論與實證結合的角度考察了鄉村數字化能否及何以發揮賦能效果，彌補了已有相關研究內容的不足；二是利用較權威客觀發布的全國縣域鄉村數字化指數從縣域角度開展實證分析，克服了已有研究的數據主觀性較強的弊端，并拓寬了研究視角。

二、理論框架與研究假說

（一）鄉村數字化通過生產體系賦能于“人”推動農業高質量發展

在生產體系中，“人”作為最具能動性的要素，充分發揮其主觀能動性能夠顯著提升農業生產效率，推動生產力的解放和發展，促進生產環節的高效化、科學化和現代化。一是提升生產能力高效化。鄉村數字化加速了農業科技創新發展，生產者借助物聯網、土地信息化、智慧農業管理等先進技術，能夠精準監測和調控農業生產全過程，大大提高了農戶的生產能力和效率。二是促進生產方式現代化。鄉村數字化不僅能利用相關技術架構農業人才多元培訓平臺，提升生產者整體素質和科學經營能力，且能吸引農業技術尖端人才，傳播先進的農業技術，發展精準農業和智慧農業等現代化生產方式。三是助推生產要素科學化。鄉村數字化通過整合信息、資本、技術和管理等現代生產要素，幫助農戶科學調配資源、優化生產過程，并為其提供實時、精準的信息，提升了農戶決策分析能力。綜上，鄉村數字化通過推動生產能力高效化、促進生產方式現代化、助推生產要素科學化進而提升勞動生產率，助推農業高質量發展。

（二）鄉村數字化通過經營體系賦能于“地”促進農業高質量發展

在經營體系中，當前農業發展面臨耕地資源數量與質量雙重約束的背景，推動土地經營的專業化、綠色化和精細化，是提高土地產出率、釋放經營環節活力的關鍵。一是構建經營分區專業化。數字信息技術能夠精準分析不同地區的土壤、氣候和資源條件，依據地域特性甄別并遴選出適宜作物，形成因地制宜的種植方案，并構建數字化綜合農業區劃，將農地分區經營朝著差異化方向發展。二是打造經營發展綠色化。數字技術能科學測算農藥化肥的使用量，協助農戶精準打藥、合理施肥，提高農業化學產品使用效率，通過數字化技術的普及能引導農業向綠色、可持續方向轉型。三是強化經營利用精細化。在土地經營利用過程中，依托農業數字化技術精準掌握作物品種信息，實施生產全過程的可視化管理與實時監測，提升作業效率與精準度，推動設施農業與智慧農業發展。總之，鄉村數字化通過構建經營分區專業化、打造經營發展綠色化、強化經營利用精細化進而提升土地產出率，進而助推農業高質量發展。

（三）鄉村數字化通過產業體系賦能于“產業”助推農業高質量發展

在產業體系中，農業附加值低、產業結構失衡和競爭力弱等問題尤為突出，為促進產業轉型升級助推農業高質量發展，亟待推動產業體系的集約化、升級化和協同化。一是實現農業資源集約化。數字技術能夠精準地收集與匹配相關數據，不僅能高效整合鄉村各類資源、打破信息壁壘，還能提升農業要素市場配置的效率、實現優化配置。二是推進農業結構升級化。數字技術通過重組資源要素和重構鄉村產業，引導外部資源向鄉村流動，產生顯著的規模效應，深度挖掘了農業內生發展的潛力，催生新型產業形態的構建，推動了農業從傳統生產模式向多元化轉型升級。三是加速鄉村三產協同化。數字產業與傳統農業的深度融合，實現了農業、制造業和服務業的高效整合與協同流動，產生了強大的外部性與空間溢出效應，推動了三次產業的融合發展，顯著提升了綜合效益。以此來看，鄉村數字化通過實現農業資源集約化、推進農業結構升級化、加速鄉村三產協同化促進農業產業轉型升級助推農業高質量發展。

綜上所述，本文構建了鄉村數字化賦能農業高質量發展的分析框架（見圖1），并提出如下假說：

H1：鄉村數字化賦能農業高質量發展

H1a：鄉村數字化通過賦能于“人”提升勞動生產率促進農業高質量發展

H1b：鄉村數字化通過賦能于“地”改善土地生產率促進農業高質量發展

H1c：鄉村數字化通過賦能于“產業”推動農業產業轉型升級促進農業高質量發展

三、模型構建與變量選取

（一）模型設定

1.基準回歸：固定效應模型

式（1）中，i表示縣域個體，t表示年份，LnDig為核心解釋變量（鄉村數字化指數）；AGTFP為被解釋變量（農業高質量發展）；Control表示控制變量；α、α1、α2為待估計參數，Ui表示固定效應，εit表示隨機干擾項。

2.機制檢驗：中介效應模型

式（2）中，Media為機制變量（包括勞動生產率、土地生產率、農業產業轉型升級），β-β2為待估參數，其他變量定義同式（1）。

（二）變量選取

1.被解釋變量：農業高質量發展（AGTFP）

本文以農業全要素生產率衡量農業高質量發展，依據龔斌磊（2018）的經驗，并考慮縣域數據的可獲取性，選取勞動力（農林牧漁業從業總人數）、土地（農作物總播種面積）、機械（農業機械總動力）、中間投入（化肥施用折純量）四個投入指標，農林牧漁業總產值作為產出指標，利用隨機前沿分析模型（SFA）測算農業全要素生產率。

2.解釋變量：鄉村數字化（LnDig）

本文以縣域數字鄉村指數對數值來衡量，該指數采用主成分分析、對數線性化標準化等方法測算編制所得，具有較強的可靠性且權威性。

3.控制變量

本文依據李欠男等（2020）的研究，選取人口密度、財政支出比重、土地資源稟賦、農業固定資產投資、機械密度、地區開放度、金融發展水平7個協變量。

4.中介變量

本文選取土地產出率、農業勞動生產率、農業產業結構升級作為機制變量。

（三）數據來源

本研究以縣域為研究單元，鄉村數字化指數來自北京大學新農村發展研究院和阿里研究院所主辦發布的中國縣域數字鄉村指數數據庫（2018-2020年），其他變量數據源于《中國農村統計年鑒》《中國縣（市）統計年鑒》、各縣市社會經濟發展公報以及EPS數據庫等。為盡可能保障數據的完整性和可靠性，對少數缺失值和異常值進行平滑修正，并剔除數據缺失較多的縣域樣本，最終形成了全國1427個縣2018-2020年的平衡面板數據。

四、實證結果

（一）基準回歸結果

表2匯報了最小二乘法（OLS）和固定效應模型（FE）估計的基準回歸結果，其中（1）-（2）列未納入控制變量，（3）-（4）列為全模型回歸結果。不難發現，無論采用何種估計方法以及是否納入控制變量，鄉村數字化的系數均在1%置信水平上顯著為正。這說明從農業全要素生產率的角度來看，鄉村數字化有效賦能農業高質量發展。具體以列（4）中固定效應模型（FE）的回歸結果進行分析，核心自變量系數為0.0295說明鄉村數字化水平每提升1%，會帶來農業全要素生產率增加約0.03%，農業高質量發展水平正向顯著提升。這也意味著在數字鄉村戰略實施后，其雖在一定程度上賦能農業高質量發展，但仍具有較大提升空間，這與朱秋博等的研究結論基本一致。據此，假設H1得證。

（二）內生性處理

鄉村數字化與農業高質量發展在理論上可能存在反向因果或遺漏變量導致的內生性問題，選取寬帶用戶數（Lnben）作為工具變量，采用兩階段最小二乘法重新進行重新估計。一般而言寬帶的接入與使用同數字化水平成正比，故該工具變量與內生變量高度相關，滿足相關性的要求；而寬帶用戶數與農業高質量發展及誤差項并無直接關聯性，滿足外生性的要求。表3列（1）-（2）結果顯示，在第一階段中驗證工具變量與鄉村數字化顯著正相關，且F檢驗值遠大于臨界值故不存在弱工具變量問題；在第二階段中鄉村數字化回歸系數1%的置信水平上顯著為正，說明在處理內生性問題后基準回歸結果仍成立。

（三）穩健性檢驗

本文采用子樣本回歸、縮尾處理和GMM再估計進行穩健性檢驗。（1）子樣本回歸。本文考慮到市轄區和縣級市因區位、政策優勢更容易獲得數字化發展的資源，可能影響賦能效果的準確性，所以剔除市轄區和縣級市的樣本量，重新選擇其余縣子樣本進行回歸。（2）縮尾處理異常值。為防止異常值干擾影響模型估計的準確性，對所有變量進行上下1%縮尾處理，并對異常值采用替代法進行填補以FE模型進行回歸。（3）采用GMM再估計。GMM模型放寬了回歸方程估計中對隨機誤差項分布的假設條件，使估計結果更有效，故采用此方法進行穩健性檢驗。估計結果見表3列（3）-（5），鄉村數字化對農業高質量發展的影響仍在1%的水平下顯著為正，驗證基準回歸結果的穩健性。

（四）不同水平鄉村數字化對農業高質量發展的賦能效應

本文通過面板分位數回歸，驗證不同水平上鄉村數字化對農業高質量發展的賦能效應是否存在差異，采用經典的十分位數回歸，結果顯示賦能效應在不同水平上存在著顯著差異，回歸系數隨著農業全要素生產率分位數不斷上升（從q10分位至q90分位）呈現先降后升的“U”型變化趨勢。具體而言，回歸系數由q10分位的正向系數遞減為q30-q40分位段的負向系數，在中等分位處（q50）轉變為正并依次遞增，但僅在q80、q90兩個高分位點上顯著為正（分別為0.0684和0.1108）。這意味著，鄉村數字化確實有益于農業高質量發展，但賦能效果在不同農業全要素生產率水平上存在差異，即鄉村數字化僅有益于賦能高全要素生產率地區的農業高質量發展，存在擴大區域間發展不平衡的風險。

五、進一步分析

（一）影響機制分析

依據上文理論分析，本節采用中介效應模型檢驗鄉村數字化賦能農業高質量發展的三種作用機制。具體結果見表4列（1）-（3），鄉村化數字對勞動生產率、土地產出率以及農業產業結構升級的影響系數均在1%的置信水平上顯著為正，說明鄉村數字化不僅能實現賦能于“人”、賦能于“地”，還能推動農業產業轉型升級。這表明三個機制變量均能發揮中介效應，即鄉村數字化能通過提高農業勞動生產率、提升土地產出率以及促進農業產業升級來賦能農業高質量發展。從系數可知，通過賦能于“人”和賦能于“產業”能起到突出作用，而通過賦能于“地”作用效果較小且具有較大提升空間。綜上可知，假設H1a、H1b和H1c均得證。

（二）異質性分析

1.鄉村數字化分維度異質性

表4列（4）-（7）可知，各分維度均在1%的置信水平上顯著，數字基礎設施（LnDig_I）維度的系數為負，而經濟數字化（LnDig_E）、治理數字化（LnDig_G）和生活數字化（LnDig_R）呈現出顯著的賦能效果，且鄉村經濟數字化賦能效果最好。可能的經濟邏輯是鄉村經濟數字化主要體現在數字化生產、供應和營銷等環節，賦能于農業生產的投入、產出以及流通等關鍵領域，故相比于其他維度對農業高質量發展影響更直接。而數字基礎設施作為準公共物品，容易出現擁擠和被過度使用的市場失靈問題，降低使用效率和抑制農業產出而阻礙農業高質量發展。

2.地理區位異質性

將樣本縣域按照所處地理位置劃分為東、中、西部三個子樣本進行分組回歸，具體見表5列（1）-（3）。鄉村數字化在東、中、西部三個子樣本上的回歸系數顯著為正且依次遞減，東部的賦能效果最好、中部次之、西部最低。鄉村數字化的流動性需依托良好的資源稟賦才能實現顯著的賦能效果，不論是地區經濟發展水平還是自然資源稟賦東部地區均優于中西部，農業生產中技術進步增加土地產出、培養數字化高素質人才流入、智慧農業轉型升級，促進數字化廣泛滲透于農業發展中賦能效果顯著。

3.功能區域異質性

將樣本縣域按是否位于糧食主產功能區劃分為“糧食主產區”和“非糧食主產區”兩個子樣本進行分組回歸。表5列（4）-（5）中系數顯示，糧食主產區的賦能效果大于非糧食主產區。這表明糧食主產區在維護國家糧食安全中扮演著至關重要的角色。為保障這一底線，在規模化和精細化生產經營中越來越依賴于數字化技術帶來的高效生產力，推動了全方位數字化鏈條的形成，從而產生了正向反饋和良性循環效應。

（三）空間效應分析

空間相關分析法中的可以在空間計量回歸之前，需采用全局莫蘭指數（Moran’sI）判斷空間單元指標在整個區域上與周邊鄰近地區的相關程度，結果顯示2018年-2020年的全局莫蘭指數分別為0.468、0.473、0.477，全局莫蘭指數均大于0且在1%的置信水平上正向顯著，表明縣域農業高質量發展存在著強烈的正向空間相關性。本文在空間自相關的前提下依次進行了LM、LR、Wald檢驗以及Hausman檢驗，最終選用空間杜賓（SDM）的個體固定效應模型，并將總效應分解為直接效應和間接效應。表5列（6）-（8）結果顯示，鄉村數字化的回歸系數均在1%的置信水平上正向顯著，且賦能效果具有明顯的空間溢出效應，對鄰近縣域產生了示范效應與涓滴效應。間接效應的回歸系數值明顯高于直接效應，這說明鄉村數字化對鄰近縣域農業高質量發展的正向輻射作用更大，可能的原因是數字化技術具有高聚集性和泛生性，逐漸吸引精英人才、社會資本等優勢資源形成巨大的虹吸效應，從而表現出間接效果比直接效果更明顯。

六、研究結論與啟示

（一）研究結論

本文利用2018-2020年1427個縣域面板數據與中國數字鄉村指數，采用固定效應模型實證分析了鄉村數字化對農業高質量發展的賦能效應，并進一步探究其作用機制與異質性，最后利用空間杜賓模型驗證了賦能效果的空間溢出效應。研究發現：一是鄉村數字化有效賦能農業高質量發展，但主要有益于高農業全要素生產率水平地區的農業高質量發展，存在加劇發展不平等的風險。二是鄉村數字化可通過賦能于“人”“地”和“產業”來推動農業高質量發展，其中賦能于“地”的貢獻度相對較小。三是鄉村數字化的賦能效應在不同的數字化維度、地理區域以及功能區域上均存在異質性。其中，鄉村經濟數字化、治理數字化以及生活數字化維度均賦能于農業高質量發展，而數字基礎設施則難以實現賦能效果；賦能效應在東部、中部和西部三個地區依次遞減，糧食主產功能區遠高于非糧食主產區。四是賦能效果存在正向顯著的空間溢出效應，且空間溢出的間接效應大于直接效應。

（二）政策啟示

一是持續推進數字鄉村戰略的實施，充分發揮數字化的賦能效果。首先，應聚焦縣域層面的數字鄉村建設，釋放縣域數字化發展的潛力。通過提升縣域的數字化水平，可以形成向上助力省市、向下統籌鄉村、向鄰輻射周邊的多層次數字化網絡，進而形成全方位的數字化建設布局。其次，在此基礎上必須優化數字鄉村發展的政策設計，確保政策更加精準和務實。通過政策引導，夯實鄉村數字基礎設施建設，如互聯網覆蓋、數據中心建設和數字服務平臺的搭建等，為鄉村經濟、治理和生活的數字化轉型提供堅實基礎。推動鄉村數字化不僅僅是技術層面的應用，更涉及產業、服務、治理等方面的深度融合。最終，通過數字鄉村的建設，可以實現經濟發展、社會治理與民生改善的良性互動，形成相互促進的全方位數字化建設效果，提升縣域的整體發展水平，促進區域協同與資源共享，并為進一步發揮數字化賦能作用奠定了堅實的基礎。

二是采取差異化的數字鄉村建設戰略，形成“先進帶后進”區域協調發展。發揮先進地區的示范引領作用，利用其數字化賦能的溢出效應，帶動相對落后的地區實現共同發展，并通過“以強扶弱、以優帶劣”的方式，確保各地區能夠在數字化浪潮中找到合適的發展定位。具體措施上，應因地制宜地調整財政投入比例，重點支持數字化基礎薄弱的地區。同時，提高資金的轉化效率，確保財政資金能夠迅速且高效地轉化為促進鄉村數字化發展的實際成果。此外，構建互利共商的數字化服務平臺，搭建信息共享和資源流動的橋梁，縮小區域間的數字鴻溝，使更多鄉村能夠共享數字化帶來的紅利。提前防范風險過快或過度的數字化賦能可能加劇地區發展不平衡，導致農民收入差距進一步擴大，在實現資源的合理配置、促進區域間的數字化協調發展的同時，必須警惕數字不平等的風險，通過合理的政策調控確保數字賦能的可持續性與公平性。

三是提高財政資金的轉化效率，聚焦關鍵領域的投入發展。需引進數字化技術人才，深入鄉村開展定向培訓，提升居民整體數字素養和技能水平。通過培養農民的數字能力，鼓勵他們借助數字平臺開展創業和在線交易，促進其收入的增長，實現數字技能的有效變現，推動鄉村數字化賦能于“人”。數字化技術應與農業生產緊密結合，以土地為載體，推動農業資源的數字化轉型。通過智能化手段提升農業社會化服務，推動農業的規模化、信息化與精細化管理，進而提高生產效率，賦能鄉村“地”。同時應注重數字技術對鄉村就業的推動作用，合理配置農業、工業等產業中解放出的農村勞動力，加快數字化產業的建設，促進鄉村經濟轉型，增強鄉村產業的競爭力和可持續性，為農村居民提供更多的就業機會和發展空間。最后，財政資金應集中投入“人”、“地”和“產業”等關鍵領域，統籌推進數字化建設，提升財政資金的回報率。

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Researchontheimpactofruraldigitalizationonempoweringhigh-qualityagriculturaldevelopment

——Evidencefrom1427countiesacrossthecountry

HuHua

Abstract：Againstthebackdropofacceleratingthedevelopmentofnewqualityproductivity，howruraldigitizationcanempowerhigh-qualityagriculturaldevelopmentremainsaquestionworthyofin-depthexploration.Thisarticlemeasuresthehigh-qualitydevelopmentofagriculturebasedonthetotalfactorproductivityofagriculture.Basedontheconstructionofatheoreticalframeworkandresearchhypotheses，paneldatafrom1427countiesinChinafrom2018to2020wereusedtotesttheempoweringeffectofruraldigitizationonhigh-qualityagriculturaldevelopmentusingafixedeffectsmodel，andfurtherinvestigateitsmechanismofaction，heterogeneity，andspatialspillovereffects.Researchhasfoundthatruraldigitizationeffectivelyempowershigh-qualityagriculturaldevelopment，butthereisariskofwideningdevelopmentinequality.Mechanismverificationshowsthatruraldigitizationnotonlypromoteshigh-qualityagriculturaldevelopmentbyempowering\"people\"and\"land\"，butalsoplaysanimportantroleinempoweringthetransformationandupgradingoftheagriculturalindustry.Inaddition，theempoweringeffectsofruraldigitizationexhibitheterogeneityacrossdifferentdimensionsofdigitization，geographicregions，andfunctionalareas；Furtheranalysisrevealsthatthereisasignificantpositivespatialspillovereffectintheempowermenteffect.Basedonthis，relevantpolicyrecommendationsareproposedtopromotethedigitalempowermentofhigh-qualityagriculturaldevelopmentinruralareas.

Keywords：CountylevelDigitalizationofruralareasHighqualitydevelopmentofagricultureAgriculturaltotalfactorproductivity

（作者單位：湖南農業大學經濟學院）

責任編輯：李政