



摘 要:為了給黃河流域數(shù)字農(nóng)業(yè)高質(zhì)量發(fā)展提供理論參考和科學(xué)依據(jù),構(gòu)建數(shù)字農(nóng)業(yè)發(fā)展水平評價指標(biāo)體系,以2015—2022 年為研究期,基于黃河流域九省(區(qū))面板數(shù)據(jù),采用熵權(quán)法測度黃河流域各省(區(qū)) 數(shù)字農(nóng)業(yè)發(fā)展水平,采用泰爾指數(shù)和莫蘭指數(shù)分析黃河流域數(shù)字農(nóng)業(yè)發(fā)展水平的區(qū)域差異及空間自相關(guān)性,并采用地理探測器診斷黃河流域數(shù)字農(nóng)業(yè)發(fā)展的關(guān)鍵驅(qū)動因素。結(jié)果表明:1)黃河流域數(shù)字農(nóng)業(yè)發(fā)展水平在研究期整體呈平穩(wěn)上升趨勢,但區(qū)域間差異明顯,黃河下游地區(qū)數(shù)字農(nóng)業(yè)發(fā)展水平遠(yuǎn)較上、中游地區(qū)的高,上游地區(qū)的最低,各省(區(qū))間差異較大且差異呈增大趨勢;2) 黃河流域數(shù)字農(nóng)業(yè)發(fā)展水平在空間上表現(xiàn)出明顯的低-低、高-高集聚且主要表現(xiàn)為低-低集聚,空間集聚模式在研究期較穩(wěn)定;3)科技創(chuàng)新水平、農(nóng)村基礎(chǔ)設(shè)施水平、農(nóng)村居民生活水平為黃河流域數(shù)字農(nóng)業(yè)發(fā)展的關(guān)鍵驅(qū)動因素,各驅(qū)動因素兩兩交互的影響力明顯較單因素的大,即數(shù)字農(nóng)業(yè)發(fā)展應(yīng)發(fā)揮各驅(qū)動因素的協(xié)同作用,尤其是農(nóng)村基礎(chǔ)設(shè)施水平與其他因素的協(xié)同作用。建議:1)加強區(qū)域間協(xié)同合作,確保黃河流域數(shù)字農(nóng)業(yè)的均衡發(fā)展;2)流域內(nèi)各地區(qū)依據(jù)資源稟賦、數(shù)字農(nóng)業(yè)發(fā)展基礎(chǔ)等,鞏固優(yōu)勢、補齊短板,探索適合當(dāng)?shù)氐陌l(fā)展新模式;3)加大數(shù)字農(nóng)業(yè)基礎(chǔ)設(shè)施建設(shè)力度和數(shù)字農(nóng)業(yè)科技創(chuàng)新投入。
關(guān)鍵詞:數(shù)字農(nóng)業(yè);發(fā)展水平;區(qū)域差異;驅(qū)動因素;黃河流域
中圖分類號:F323.3;TV882.1 文獻標(biāo)志碼:A doi:10.3969/ j.issn.1000-1379.2025.03.003
引用格式:王慧,劉榮軍,包烏蘭托亞.黃河流域數(shù)字農(nóng)業(yè)發(fā)展水平區(qū)域差異及驅(qū)動因素研究[J].人民黃河,2025,47(3):18-23.
0 引言
農(nóng)業(yè)高質(zhì)量發(fā)展是鄉(xiāng)村振興的重要基礎(chǔ),也是實現(xiàn)農(nóng)業(yè)現(xiàn)代化的內(nèi)在要求。伴隨著人工智能、大數(shù)據(jù)、物聯(lián)網(wǎng)等數(shù)字技術(shù)的迅猛發(fā)展,我國積極推進農(nóng)業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型,以數(shù)字技術(shù)引領(lǐng)農(nóng)業(yè)高質(zhì)量發(fā)展。2018 年中央一號文件首次明確提出實施數(shù)字鄉(xiāng)村戰(zhàn)略[1] 、2019 年中央一號文件再次強調(diào)加強國家數(shù)字農(nóng)業(yè)農(nóng)村系統(tǒng)建設(shè),中共中央辦公廳、國務(wù)院辦公廳印發(fā)了《數(shù)字鄉(xiāng)村發(fā)展戰(zhàn)略綱要》,之后,農(nóng)業(yè)農(nóng)村部和有關(guān)部委制定了《數(shù)字農(nóng)業(yè)農(nóng)村發(fā)展規(guī)劃(2019—2025年)》等一系列有關(guān)數(shù)字農(nóng)業(yè)的政策文件,學(xué)界對數(shù)字農(nóng)業(yè)發(fā)展的相關(guān)問題展開了廣泛研究。
在數(shù)字農(nóng)業(yè)發(fā)展水平測算方面,2021 年農(nóng)業(yè)農(nóng)村部信息中心[2] 從發(fā)展環(huán)境、基礎(chǔ)支撐、生產(chǎn)信息化、經(jīng)營信息化、鄉(xiāng)村治理信息化、服務(wù)信息化等6 個層面對2021 年全國縣域農(nóng)業(yè)農(nóng)村信息化發(fā)展水平進行了評價,張鴻等[3] 運用AHP-熵權(quán)法和綜合評價模型對我國31 個省域數(shù)字農(nóng)業(yè)發(fā)展水平進行了測算,劉戰(zhàn)偉[4]運用Dagum 基尼系數(shù)、核密度估計法分析了東西部數(shù)字農(nóng)業(yè)發(fā)展的差距,王定祥等[5] 利用層次分析法與CRITIC 權(quán)重法測算了我國數(shù)字經(jīng)濟與農(nóng)業(yè)融合發(fā)展水平,李旭輝等[6] 采用熵權(quán)法與G1 法分析了我國農(nóng)業(yè)數(shù)字化綠色化協(xié)同發(fā)展的時空格局,白婉婷等[7] 、劉威等[8] 、王雅楠等[9] 采用熵權(quán)法和熵權(quán)-TOPSIS 法分別研究了數(shù)字化轉(zhuǎn)型對農(nóng)業(yè)碳生產(chǎn)率的影響、農(nóng)業(yè)數(shù)字化對糧食生產(chǎn)安全的影響機理與效應(yīng)、農(nóng)業(yè)農(nóng)村數(shù)字化對農(nóng)戶增收的影響機制等,李芳[10] 采用投影尋蹤法對我國數(shù)字農(nóng)業(yè)發(fā)展水平進行測度,陳雨晴等[11]通過構(gòu)建障礙度模型探究了山東省淄博市數(shù)字農(nóng)業(yè)農(nóng)村發(fā)展的主要影響因素。梳理有關(guān)文獻表明,在數(shù)字農(nóng)業(yè)發(fā)展水平評價研究中,熵權(quán)法和熵權(quán)-TOPSIS 法運用較多,研究的區(qū)域主要集中在全國、省級或市級層面。
有關(guān)學(xué)者就黃河流域數(shù)字經(jīng)濟發(fā)展水平及其對生態(tài)效率、制造業(yè)綠色全要素生產(chǎn)率的影響等進行了研究[12-14] ,但缺少對黃河流域數(shù)字農(nóng)業(yè)發(fā)展水平的研究。鑒于此,筆者基于2015—2022 年黃河流域九省(區(qū))的面板數(shù)據(jù),對黃河流域數(shù)字農(nóng)業(yè)發(fā)展水平及其空間差異進行研究,以期為黃河流域數(shù)字農(nóng)業(yè)高質(zhì)量發(fā)展提供參考和科學(xué)依據(jù)。
1 研究方法
1.1 指標(biāo)體系及數(shù)據(jù)來源
依據(jù)全面性、代表性及可操作性原則,借鑒農(nóng)業(yè)農(nóng)村部發(fā)布的《2021 全國縣域農(nóng)業(yè)農(nóng)村信息化發(fā)展水平評價報告》《中國數(shù)字鄉(xiāng)村發(fā)展報告(2022 年)》,參考蘇錦旗等[15] 的研究,從數(shù)字農(nóng)業(yè)基礎(chǔ)設(shè)施、發(fā)展環(huán)境、數(shù)字化水平、數(shù)字產(chǎn)業(yè)化、人才與技術(shù)資源5 個維度構(gòu)建了包括17 個指標(biāo)的數(shù)字農(nóng)業(yè)發(fā)展水平評價指標(biāo)體系,見表1。其中:農(nóng)村移動電話普及程度用農(nóng)村每百戶年末移動電話擁有量表示,農(nóng)村計算機普及程度用農(nóng)村每百戶年末計算機擁有量表示,信息計算服務(wù)和軟件業(yè)固定資產(chǎn)投資力度用信息傳輸計算機服務(wù)和軟件業(yè)全社會固定資產(chǎn)投資額占全社會固定資產(chǎn)投資總額的比例表示,交通倉儲和郵政業(yè)固定資產(chǎn)投資力度用交通運輸、倉儲和郵政業(yè)全社會固定資產(chǎn)投資額占全社會固定資產(chǎn)投資總額的比例表示,農(nóng)業(yè)機械化水平用農(nóng)業(yè)機械總動力與耕地面積之比表示,農(nóng)業(yè)科技財政支出強度用R&D 經(jīng)費支出與農(nóng)業(yè)總產(chǎn)值之比表示,農(nóng)產(chǎn)品信息數(shù)字化程度用農(nóng)村郵電業(yè)務(wù)總量與農(nóng)村總?cè)丝谥缺硎荆r(nóng)業(yè)信息技術(shù)應(yīng)用水平用農(nóng)村平均每一郵政網(wǎng)點服務(wù)人口數(shù)量表示,農(nóng)村網(wǎng)絡(luò)支付水平用農(nóng)村數(shù)字金融普惠指數(shù)表示,農(nóng)業(yè)農(nóng)村數(shù)字基地數(shù)量用淘寶村數(shù)量表示。
本研究以黃河流域九省(區(qū))為樣本單元,同時把青海、四川、甘肅、寧夏、內(nèi)蒙古作為黃河上游地區(qū),把山西、陜西作為黃河中游地區(qū),把河南、山東作為黃河下游地區(qū)。鑒于數(shù)字農(nóng)業(yè)這一概念提出的時間相對較短,把2015—2022 年作為研究時段;以研究時段黃河流域九省(區(qū))的面板數(shù)據(jù)為依據(jù)進行分析,主要指標(biāo)數(shù)據(jù)來源于《中國統(tǒng)計年鑒》《中國農(nóng)村統(tǒng)計年鑒》《北京大學(xué)數(shù)字普惠金融指數(shù)(2015—2022)》和各省(區(qū))《統(tǒng)計年鑒》等,淘寶村數(shù)量源自阿里研究院發(fā)布的中國淘寶村研究報告,部分指標(biāo)依據(jù)基礎(chǔ)數(shù)據(jù)通過計算得出,個別指標(biāo)缺失值采用線性插值法予以補齊。
1.2 研究方法
1.2.1 熵權(quán)法
熵權(quán)法是一種客觀賦權(quán)法,可以規(guī)避主觀賦權(quán)過程中人為因素的影響、增強研究結(jié)果的客觀性和科學(xué)性,具體計算方法參見文獻[15]。本研究采用熵權(quán)法確定各指標(biāo)權(quán)重、測度黃河流域各省(區(qū)) 及各區(qū)域(上、中、下游地區(qū))數(shù)字農(nóng)業(yè)發(fā)展水平(用數(shù)字農(nóng)業(yè)發(fā)展指數(shù)表示,其值越大表示數(shù)字農(nóng)業(yè)發(fā)展水平越高)。
1.2.2 泰爾指數(shù)
參考朱紅根等[16] 和龐博等[17] 的研究,用泰爾指數(shù)測算黃河流域各省(區(qū))之間及各區(qū)域之間數(shù)字農(nóng)業(yè)發(fā)展的差距,泰爾指數(shù)值域為[0,1],其值越大說明差異越大(分別用T、TW、Tb表示黃河流域總體泰爾指數(shù)、區(qū)域內(nèi)泰爾指數(shù)、區(qū)域間泰爾指數(shù))。
1.2.3 全局莫蘭指數(shù)和局部莫蘭指數(shù)
莫蘭指數(shù)是一種度量變量空間自相關(guān)性的統(tǒng)計指標(biāo)[12,16] ,反映各類個體在空間上的聚集程度或離散程度,取值范圍為[-1,1],其值大于0 表示存在空間正相關(guān)性且值越大空間正相關(guān)性越強,其值等于0 表示不存在空間相關(guān)性,其值小于0 表示存在空間負(fù)相關(guān)性且絕對值越大空間負(fù)相關(guān)性越強。本文采用全局莫蘭指數(shù)揭示黃河流域數(shù)字農(nóng)業(yè)發(fā)展水平的整體空間相關(guān)性,采用局部莫蘭指數(shù)揭示黃河流域數(shù)字農(nóng)業(yè)發(fā)展水平的各區(qū)域局部空間相關(guān)性。
1.2.4 地理探測器
地理探測器是用于分析指標(biāo)空間分異特征和驅(qū)動力的一種統(tǒng)計方法[18] ,既可用于分析單因素的驅(qū)動作用,也可用于分析各因素的兩兩交互作用,被廣泛應(yīng)用于自然科學(xué)和社會科學(xué)研究領(lǐng)域,探測解釋變量(即某因素或多因素交互)對被解釋變量的影響力(或稱為解釋力,其值域為0~1),其值越大表明探測因素的影響力越大。本文采用地理探測器來診斷影響黃河流域數(shù)字農(nóng)業(yè)發(fā)展的關(guān)鍵因素以及各因素兩兩交互的作用。
2 結(jié)果分析
2.1 數(shù)字農(nóng)業(yè)發(fā)展指數(shù)計算結(jié)果及分析
2015—2022 年黃河流域各省(區(qū))數(shù)字農(nóng)業(yè)發(fā)展指數(shù)計算結(jié)果見表2。由表2 可知:黃河流域各省(區(qū))數(shù)字農(nóng)業(yè)發(fā)展水平在研究期均有不同程度的提升,其中山東、四川、河南三省數(shù)字農(nóng)業(yè)發(fā)展水平較高(數(shù)字農(nóng)業(yè)發(fā)展指數(shù)多年平均值分屬9 個省(區(qū))大小排序的前3 位)且提升幅度較大,寧夏、青海、內(nèi)蒙古的提升幅度相對較小。各省(區(qū))數(shù)字農(nóng)業(yè)發(fā)展水平差異較大的原因,主要是資源稟賦不同、經(jīng)濟和技術(shù)發(fā)展?fàn)顩r不同、數(shù)字人才儲備能力不同等,如:山東、河南兩省海拔較低、地勢較平坦、便于建立高標(biāo)準(zhǔn)智慧農(nóng)田基礎(chǔ)設(shè)施、有利于推廣農(nóng)田機械化作業(yè),四川社會經(jīng)濟和技術(shù)發(fā)展速度迅猛、數(shù)字技術(shù)基礎(chǔ)設(shè)施較為完善,因而這3 個省數(shù)字農(nóng)業(yè)發(fā)展水平相對較高;位于黃河中上游地區(qū)的其他省(區(qū)),生態(tài)脆弱、水土流失嚴(yán)重、水資源困乏且高技能勞動力外流等,導(dǎo)致傳統(tǒng)農(nóng)業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型困難。
黃河流域整體及各區(qū)域數(shù)字農(nóng)業(yè)發(fā)展指數(shù)(流域均值及各區(qū)域均值)變化情況見圖1。從黃河流域整體來看,數(shù)字農(nóng)業(yè)發(fā)展水平在研究期整體呈平穩(wěn)上升趨勢(數(shù)字農(nóng)業(yè)發(fā)展指數(shù)流域均值從2015 年的0.141上升到2022 年的0.316,多年平均值為0.229),表明數(shù)字農(nóng)業(yè)發(fā)展取得階段性成就;從各區(qū)域來看,黃河下游地區(qū)數(shù)字農(nóng)業(yè)發(fā)展水平(發(fā)展指數(shù)多年平均值為0.428)遠(yuǎn)高于上、中游和流域總體發(fā)展水平,黃河中、上游地區(qū)數(shù)字農(nóng)業(yè)發(fā)展水平(發(fā)展指數(shù)多年平均值分別為0.191、0.164)均低于總體發(fā)展水平,其中上游地區(qū)數(shù)字農(nóng)業(yè)發(fā)展水平最低,這與我國省域數(shù)字經(jīng)濟發(fā)展水平由東部沿海向西部內(nèi)陸逐漸下降[19] 的情況一致。
2.2 泰爾指數(shù)計算結(jié)果及分析
2015—2022 年數(shù)字農(nóng)業(yè)發(fā)展水平泰爾指數(shù)變化情況見圖2。由圖2(a)可以看出,黃河流域整體數(shù)字農(nóng)業(yè)發(fā)展水平泰爾指數(shù)及區(qū)域間泰爾指數(shù)、區(qū)域內(nèi)泰爾指數(shù)在研究期均呈現(xiàn)增大趨勢,說明黃河流域數(shù)字農(nóng)業(yè)發(fā)展水平的區(qū)域差異不斷加大,這不符合推動黃河流域整體高質(zhì)量發(fā)展的要求,但是2020 年之后泰爾指數(shù)值增大速度有所減緩,尤其區(qū)域間泰爾指數(shù)增速明顯減緩,表明數(shù)字農(nóng)業(yè)發(fā)展水平的區(qū)域間差異出現(xiàn)縮小趨勢。
由圖2(b)可以看出,在黃河流域上、中、下游3 個區(qū)域中,黃河上游地區(qū)數(shù)字農(nóng)業(yè)發(fā)展水平泰爾指數(shù)最大且呈現(xiàn)明顯的增大趨勢,說明黃河上游地區(qū)各省(區(qū))數(shù)字農(nóng)業(yè)發(fā)展水平的差異較大,具體來說,四川與上游地區(qū)其他省份的差異明顯;黃河中、下游地區(qū)數(shù)字農(nóng)業(yè)發(fā)展水平泰爾指數(shù)接近,其中中游地區(qū)數(shù)字農(nóng)業(yè)發(fā)展水平泰爾指數(shù)先增大后減小、下游地區(qū)數(shù)字農(nóng)業(yè)發(fā)展水平泰爾指數(shù)變化不明顯,說明山西數(shù)字農(nóng)業(yè)發(fā)展水平與陜西的差距在急劇加大后快速縮小,河南、山東兩省數(shù)字農(nóng)業(yè)發(fā)展水平接近、差異在研究期變化不大。
依據(jù)泰爾指數(shù)計算區(qū)域間差異和區(qū)域內(nèi)差異對流域數(shù)字農(nóng)業(yè)發(fā)展總體差異的貢獻率表明:區(qū)域間差異是影響黃河流域數(shù)字農(nóng)業(yè)發(fā)展總體差異的主要原因(區(qū)域間差異貢獻率由2015 年的49.67%上升至2022年的61.52 %),區(qū)域內(nèi)差異尤其上游地區(qū)區(qū)域內(nèi)差異是影響黃河流域數(shù)字農(nóng)業(yè)均衡發(fā)展的重要原因(區(qū)域內(nèi)差異貢獻率始終保持在35%以上)。
2.3 莫蘭指數(shù)計算結(jié)果及分析
2015—2022 年黃河流域數(shù)字農(nóng)業(yè)發(fā)展水平全局莫蘭指數(shù)計算結(jié)果見表3。由表3 可知,黃河流域數(shù)字農(nóng)業(yè)發(fā)展水平逐年全局莫蘭指數(shù)均大于0,說明黃河流域數(shù)字農(nóng)業(yè)發(fā)展水平存在較強的空間正相關(guān)性。研究期全局莫蘭指數(shù)呈波動增大趨勢(由2015 年0.192波動增大至2022 年0.293),反映出黃河流域數(shù)字農(nóng)業(yè)發(fā)展水平的空間正相關(guān)性(正向集聚程度)呈上升趨勢。其原因是,數(shù)字技術(shù)和信息的擴散、共享不受各地間地理距離的限制,有利于數(shù)字農(nóng)業(yè)的跨區(qū)域合作,使數(shù)字農(nóng)業(yè)較發(fā)達(dá)地區(qū)數(shù)字化經(jīng)驗等可以便捷地向周邊地區(qū)傳遞[20] ,從而帶動周邊地區(qū)數(shù)字農(nóng)業(yè)發(fā)展水平的提升。
為了進一步探究黃河流域數(shù)字農(nóng)業(yè)發(fā)展水平的局部集聚狀態(tài),計算2015 年和2022 年各省(區(qū))數(shù)字農(nóng)業(yè)發(fā)展水平局部莫蘭指數(shù),運用Stata 軟件繪制局部莫蘭指數(shù)散點圖(本文圖略)可以看出,2015 年和2022年黃河流域九省(區(qū))數(shù)字農(nóng)業(yè)發(fā)展水平在空間上均表現(xiàn)出明顯的低-低、高-高集聚且主要為低-低集聚,2022 年與2015 年相比,大部分省(區(qū))所在象限沒有發(fā)生變化,表明黃河流域數(shù)字農(nóng)業(yè)發(fā)展水平的空間集聚模式較穩(wěn)定。
2.4 數(shù)字農(nóng)業(yè)發(fā)展關(guān)鍵驅(qū)動因素探測結(jié)果分析
借鑒辛嶺等[21] 和孟曉等[22] 的研究,選取經(jīng)濟發(fā)展水平(X1,用人均GDP 表示)、科技創(chuàng)新水平(X2,用專利授權(quán)數(shù)量表示)、政府支農(nóng)強度(X3,用農(nóng)林牧漁業(yè)固定投資總額表示)、農(nóng)村基礎(chǔ)設(shè)施水平(X4,用農(nóng)村互聯(lián)網(wǎng)用戶數(shù)量表示)、農(nóng)村居民生活水平(X5,用人均收入表示)、農(nóng)村人力資本(X6,用農(nóng)村居民受教育年限表示)、城鎮(zhèn)化水平(X7,用城市人口與總?cè)丝谥缺硎荆a(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)(X8,用農(nóng)業(yè)產(chǎn)值與地區(qū)生產(chǎn)總值之比表示)作為數(shù)字農(nóng)業(yè)發(fā)展驅(qū)動因素(解釋變量),采用地理探測器對黃河流域數(shù)字農(nóng)業(yè)發(fā)展驅(qū)動因素的影響力進行探測,單因素探測結(jié)果見表4、各因素兩兩交互的影響力探測結(jié)果見表5。
把影響力大小排序前3 位的因素作為關(guān)鍵驅(qū)動因素,由表4 可知:從黃河流域整體來看,科技創(chuàng)新水平、農(nóng)村基礎(chǔ)設(shè)施水平、農(nóng)村居民生活水平為關(guān)鍵驅(qū)動因素;在黃河上游地區(qū),科技創(chuàng)新水平、農(nóng)村基礎(chǔ)設(shè)施水平、政府支農(nóng)強度為關(guān)鍵驅(qū)動因素;在黃河中游地區(qū),政府支農(nóng)強度、農(nóng)村人力資本、產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)為關(guān)鍵驅(qū)動因素;在黃河下游地區(qū),科技創(chuàng)新水平、城鎮(zhèn)化水平、農(nóng)村居民生活水平為關(guān)鍵驅(qū)動因素。
由表5 和表4 對比可知,絕大多數(shù)驅(qū)動因素兩兩交互的影響力明顯較單因素的大,說明黃河流域數(shù)字農(nóng)業(yè)的發(fā)展不能僅依靠某單個因素,而應(yīng)發(fā)揮各種因素的協(xié)同作用。各因素兩兩交互影響力大小排序前5對因素為農(nóng)村基礎(chǔ)設(shè)施水平+產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)、農(nóng)村基礎(chǔ)設(shè)施水平+城鎮(zhèn)化水平、農(nóng)村居民生活水平+城鎮(zhèn)化水平、科技創(chuàng)新水平+產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)、農(nóng)村基礎(chǔ)設(shè)施水平+農(nóng)村居民生活水平,表明農(nóng)村基礎(chǔ)設(shè)施水平與其他因素的協(xié)同作用對提高數(shù)字農(nóng)業(yè)發(fā)展水平有重要影響。
3 結(jié)論與建議
3.1 結(jié)論
1)黃河流域數(shù)字農(nóng)業(yè)發(fā)展水平在研究期整體呈平穩(wěn)上升趨勢,但區(qū)域間差異明顯,黃河下游地區(qū)數(shù)字農(nóng)業(yè)發(fā)展水平遠(yuǎn)較上、中游地區(qū)的高,上游地區(qū)的最低,各省(區(qū))間差異較大且差異呈增大趨勢。
2)黃河流域數(shù)字農(nóng)業(yè)發(fā)展水平在空間上表現(xiàn)出明顯的低-低、高-高集聚且主要為低-低集聚,空間集聚模式在研究期較穩(wěn)定。
3)科技創(chuàng)新水平、農(nóng)村基礎(chǔ)設(shè)施水平、農(nóng)村居民生活水平為黃河流域數(shù)字農(nóng)業(yè)發(fā)展的關(guān)鍵驅(qū)動因素,各驅(qū)動因素兩兩交互的影響力明顯較單因素的大,即數(shù)字農(nóng)業(yè)發(fā)展應(yīng)發(fā)揮各驅(qū)動因素的協(xié)同作用,尤其充分發(fā)揮農(nóng)村基礎(chǔ)設(shè)施水平與其他因素的協(xié)同作用。
3.2 建議
1)加強區(qū)域間協(xié)同合作,確保黃河流域數(shù)字農(nóng)業(yè)的均衡發(fā)展。山東、河南、四川等數(shù)字農(nóng)業(yè)發(fā)展水平相對較高的省份,應(yīng)發(fā)揮經(jīng)濟、資金、技術(shù)、人才等方面的優(yōu)勢及其空間溢出效應(yīng),輻射、帶動周邊省(區(qū))提高數(shù)字農(nóng)業(yè)發(fā)展水平,促使低-低集聚向高-高集聚轉(zhuǎn)變。
2)流域內(nèi)各地區(qū)依據(jù)資源稟賦、數(shù)字農(nóng)業(yè)發(fā)展基礎(chǔ)等,鞏固優(yōu)勢、補齊短板,探索適合當(dāng)?shù)氐陌l(fā)展新模式。如:上游地區(qū)加大對科技的財政支持,優(yōu)化數(shù)字農(nóng)業(yè)發(fā)展要素的分配,提高農(nóng)業(yè)生產(chǎn)效率,借助大數(shù)據(jù)、物聯(lián)網(wǎng)等數(shù)字技術(shù)促進傳統(tǒng)農(nóng)業(yè)的數(shù)字化轉(zhuǎn)型;中游地區(qū)繼續(xù)發(fā)揮政府的主導(dǎo)作用,注重農(nóng)村人力資本的培養(yǎng),完善農(nóng)村數(shù)字人才培養(yǎng)體系,持續(xù)開展技能培訓(xùn)和知識普及,提升農(nóng)民參與數(shù)字農(nóng)業(yè)建設(shè)的綜合素質(zhì)和能力;下游地區(qū)繼續(xù)強化科技創(chuàng)新,積極研發(fā)數(shù)字農(nóng)業(yè)核心技術(shù),進一步提高數(shù)字農(nóng)業(yè)發(fā)展水平,爭取城鄉(xiāng)數(shù)字化同步發(fā)展。
3)加大數(shù)字農(nóng)業(yè)基礎(chǔ)設(shè)施建設(shè)力度和數(shù)字農(nóng)業(yè)科技創(chuàng)新投入。政府應(yīng)加快鄉(xiāng)村5G 網(wǎng)絡(luò)、物聯(lián)網(wǎng)等信息基礎(chǔ)設(shè)施建設(shè),鼓勵企業(yè)及社會資本參與其中,推動傳統(tǒng)農(nóng)業(yè)基礎(chǔ)設(shè)施改造升級,以適應(yīng)數(shù)字農(nóng)業(yè)現(xiàn)代化發(fā)展的需要。同時,加大農(nóng)業(yè)創(chuàng)新技術(shù)經(jīng)費投入,鼓勵和支持農(nóng)業(yè)企業(yè)進行科技創(chuàng)新研發(fā)。
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