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○钱海慧 张鹏翀
（贵州大学经济学院，贵州 贵阳 550000）
农业现代化建设是解决“农业、农村、农民”问题的重要举措和必经之路。农村经济发展是乡村振兴中的重要一环，要牢牢抓住农业关键技术的突破，实现农业可持续发展。在科技革命和产业创新发展的大环境下，数字经济与各行业有机结合，数字技术与农业生产有机融合，农业呈现出数字化转型发展趋势。我国粮食总产量实现了从新中国成立时的2 264亿斤到2020年的13 390亿斤的猛增，产能持续增加。然而进入新世纪以来，农业发展重心从粮食增产逐步转向农业现代化发展。党的二十大报告中指出高质量发展是全面建设社会主义现代化国家的首要任务，农业发展已由高速增长转向高质量发展阶段。农业高质量发展要求实现产能保障、绿色生产和高效供给，这意味着将摒弃以往的低效农业，实现农业可持续发展。近年来，农产品供给能力持续得到提升的同时，也面临农业生产污染、生态环境受损等问题。而面对高质量发展的新要求，传统农业受到较大冲击，面对生产效率低下、生产资源短缺和创新驱动不足等问题，必须找到实现农业高质量发展的新道路。
目前学界对于农业高质量发展的研究主要集中在以下三个方面：一是关于农业高质量发展的内涵。农业高质量发展具有智能化、绿色化、融合化、专业化等特征，农业不再为追求速度而为追求质量和效率双价值，需要坚持推进质量发展的转变[1]。二是关于农业高质量发展的测度。农业是多方面组成的复杂系统，多重因素影响着农业发展，其高质量发展更是农业与人、社会和自然生态系统共同构成的协调体系，农业高质量发展的指标也应是一个有机整体组合。已有文献从多维度进行指标体系的构建，并运用不同的测算方法进行农业高质量发展水平的测度[2]。三是影响农业高质量发展的因素。相关文献指出数字普惠金融[3]、人口老龄化、农业社会化服务[4]、土地流转[5]等因素均不同程度地影响农业高质量发展水平。
数字化转型促使农业生产智能化。近年来，电商直播、家庭农场等农业新发展模式兴起，激发农业经济新活力的诞生，推进产业端拓展、价值链提升和供应端数字化发展，有效推动农业高质量发展。数字经济正以大数据、物联网等数字技术运用在农业的不同领域，使得原先依靠资本和劳动力的生产模式向依靠科技和创新的绿色新发展模式转变，对于提升农产品产出效益、实现农业绿色生产、促进农产品安全高效产出具有重大意义。目前，数字经济成为了农业高质量发展的新动力。然而当前学界有关数字经济对农业高质量发展的研究还不够详尽，现有研究有数字经济对制造业高质量发展的影响[6]，对城市经济高质量发展的影响[7]，对服务贸易高质量发展的影响，对企业高质量发展的影响等[8]，少有对数字经济与农业发展的影响做详细分析。
数字经济已经成为中国经济社会发展重要组成部分，而农村经济高质量发展成为必然趋势，数字经济能否在农业高质量发展和农业现代化建设中成为持续动力，又是怎样影响和推动农村经济高质量发展，其中的影响机制还需进一步探讨。本文基于此，从理论分析和实证分析两个层面研究二者的影响机制，使用空间杜宾模型和门槛模型分别探究其空间溢出效应和非线性关系，为实现农业高质量发展提出政策性的建议。
（一）数字经济对农业高质量发展影响的理论机制
以小农经济为主的传统农业生产的纯劳动输出，规模小分布散，抗自然灾害能力弱，高污染低收成等问题日益突出，农产品质量劣价格低，农民收入水平得不到提高。与传统农业相比，数字经济的发展使得农业生产实现了精细化操作和管理，生产资料等要素得到科学有效的分配，实时监控农作物的各个环节，预防并降低受灾率[9]，促使农业生产效率得到全方位提高。利用现代技术和现代工业手段打造出高产、优质、低耗的农业生产体系，有效提高土地利用率、资源产出率、农业生产率和农产品商品化水平[10]。数字经济下的市场与传统市场不同，信息更加透明，能及时掌握一手的市场信息[11]，农户可以实时调整策略匹配市场需求，合理扩大生产规模，实现规模效益，从而在竞争激烈的市场中获得收益，提高农业供给率。数字经济带动了互联网、物联网、大数据以及地理信息系统的空间技术等现代农业科技手段的发展，机械化生产的普及使得农业生产规模进一步扩大，规模经营效益显著，农民增收效果明显。在互联网发展背景下，现代农业得以发展，实现经济、社会和生态效率三丰收，强有力地增强了农业竞争力。数字经济的发展带动了智慧农业、“互联网+农业”等新型农业经济模式，并通过提升技术、整合数据、拓展领域的方式推动农村电子商务的发展，农业创收增加[12]，降低了销售成本提高了农民收入，为农业高质量发展增添了新的动力。
在有关数字经济内涵的文献中，主要有狭义和广义两种视角。狭义上看，数字经济是以信息网络和数字技术为依托的新型经济活动[13]。广义上看，数字经济的关键要素是数据资源，主要载体为信息网络，依靠信息技术融合应用推动公平与效率统一的新经济形态[14]。数字经济具有外部经济、高渗透性、高度融合以及可持续发展等特质[15]，通过数字技术的创新发挥其正外部效应，实现数字技术与农业有机结合推动农业高质量发展[16]，与传统农业融合发展对农业生产、经营、供给等方面有助推作用，提升农业生产率、竞争力和供给率，促进农业可持续发展。数字经济的发展赋予了农业高质量发展有力的资金支持，有助于技术创新研发，在推广农业技术和提升农产品质量安全上具有深远的现实意义。
基于此，本文提出假设H1:数字经济对农业高质量发展有显著的正向促进作用。
（二）数字经济对农业高质量发展的空间溢出效应
数字经济的发展不仅影响着本地区，信息可以通过数字技术突破地理空间的地域限制，对邻近地区产生辐射传递作用[17]，加深了各地区之间的关联度。有学者利用空间模型验证了经济高质量发展具有空间溢出效应[18]。生产要素等资源的流通加强了各地区间的协同发展，据此可以推测数字经济对农业生产也同样会有一定的空间关联性。
基于此，本文提出假设H2:数字经济与农业高质量发展具有空间自相关，且存在显著空间溢出效应。
（三）数字经济对农业高质量发展的门槛效应
数字经济初期由于基础设施建设不足、资金投入有限、重视程度不深等问题导致其发展缓慢[19]，是一个渐进提升的进程，理论上最初对农业高质量发展的影响不大，在其加深发展的过程中，数字化带来的影响自然加深。有学者研究得出数字经济在城乡融合发展的不同阶段存在不同程度的影响，具有非线性传导机制[20]。其次，数字经济存在边际效应，边际效应的存在导致数字经济对农业高质量发展的影响并非线性的。门槛效应模型可以有效解决此类非线性关系的问题。
基于此，本文提出假设H3:数字经济对农业高质量发展具有门槛效应，二者存在非线性关系。
（一）综合评价法——熵值法
由于数字经济和农业高质量发展水平无法用单一指标来衡量，故采用多指标综合评价来研究，熵值法则是常被使用的客观赋值法。其原理为权重越大对评价体系影响越大，鉴于此法相对客观，排除了主观心理因素等影响，因此，其测度结果较为科学合理，具体测算步骤如下：
（1）标准化数据：
其中，xij为第i个地区的第j项指标的数值。
（2）归一化处理：
（3）熵值计算：
其中k=1ln(n)，n为年份。
（4）冗余度：
（5）权重：
（6）影响力指数：
（二）变量选取与数据来源
1.变量选取
（1）被解释变量：农业高质量发展水平（Ahd）。农业高质量发展并不是传统意义上的农业产量的增加，而是农业量变到质变的过程，具有独特的内涵。“高”是对农业发展的要求更高，“质”是对农业发展质量的过关，“量”则是对农业发展产量的保障。此外，绿色生产也是农业高质量发展的重要组成部分。本文参考王晓鸿[21]等学者对农业高质量发展指标体系的构建，并基于数据的可获得性，从高质量供给、高效率生产、创新发展、可持续发展4 个维度选择11 个指标构建评价体系，具体指标见表1。
表1 农业高质量发展水平指标体系
（2）核心解释变量：数字经济发展水平（Dig）。数字经济起步虽晚但发展迅速，对我国经济发展具有重要作用。不少学者对数字经济展开研究，其中就包括其指标体系的构建和测度，然而学界并未对此取得一致的结论，但主要集中在数字基础、数字投入、数字发展等方面。数字经济的发展离不开信息化，参考王军[22]、王娟娟[23]等学者对数字经济的构建体系，并基于数据的可获得性，从数字化基础、数字化服务和数字化发展3个维度选取9个指标构建评价体系（见表2）。
表2 数字经济发展水平指标体系
（3）控制变量。为了尽可能避免内生性问题，控制可能会影响农业高质量发展的相关变量，本文呢选取四个变量进行控制，分别为：人力资本积累（Edu），采用受中高等教育人数的对数来表示；
城镇化水平（Urban），采取城镇常住人口与当地总人口数的比值来表征；
产业结构（Indus），选用第一产业增加值与第二三产业增加值的比值来衡量；
机械投入强度（Mech），用农业机械总动力与农作物播种面积的比值来表示。各项变量描述性统计如表3所示。
表3 描述性统计
2.数据来源
为确保数据的可获得性及研究结果的可靠性，本文选取中国30 个省份（除西藏和港澳台地区）2005—2020 年的面板数据进行实证分析。数据主要来源于历年《中国统计年鉴》和《中国农村统计年鉴》。此外，为追求数据的完备性、科学性、实践性，研究中利用插值法对少数缺失数据进行了填补。
（三）模型设定
1.基准回归模型设定
本文利用基准面板回归模型探究数字经济对农业高质量发展的影响，模型如下：
为避免估算过程中可能存在的偏误，在模型基础上将可能影响农业高质量发展的控制变量也纳入回归模型中，如下：
模型中，Ahdit表示i省在t年农业高质量发展水平，Digit表示i省t年数字经济发展水平,Zit代表对农业高质量发展产生影响的控制变量；
εit是残差项。
2.空间自相关性检验
在对变量进行空间相关性分析前，需要明确变量是否存在空间效应,通过计算Moran’s I 指数进行检验是较常使用的方法。由此构建全局Moran’s I指数模型,对数字经济和农业高质量进行空间自相关性检验。公式如下:
式中，I为全局Moran’s I指数;n为选取省份的个数,本文n=30;xi、xj为i省份和j省份的数字经济和农业高质量发展水平，xˉ为二者的平均值;wij为邻接空间权重矩阵,当i与j无共同边界时设为0，反之则为1。全局Moran’s I 指数服从正态分布,Moran’s I指数的绝对值越大,代表其相关性越强。
3.空间面板回归模型
空间面板模型包含空间面板杜宾回归模型（SDM）、空间面板滞后回归模型（SAR）和空间面板误差回归模型（SEM）等形式，具体如下：
其中，Ahdit为解释变量，表示i省在t年的农业高质量发展水平，Digit为核心解释变量，表示i省在t年的数字经济发展水平，Zit表示控制变量，w表示空间权重矩阵，εit为误差项。
而具体形式的选择通常根据LM检验、LR检验和Hausman检验的结果来判断。其中,Hausman检验用于确定使用固定效应或随机效应模型，LM 检验用于确定是否存在空间自相关性，LR 检验用于确定模型是否使用空间误差模型或空间滞后模型。
4.面板门槛回归模型
数字经济的发展是一个循序渐进的过程，在其不同的发展阶段对农业高质量发展的影响可能会呈现非线性变化。鉴于此，文章进一步通过面板门槛回归模型，研究数字经济对农业高质量发展的门槛效应，模型如下:
式中，θ表示门槛值;Zit表示控制变量;I(·)为指标函数;εit为随机扰动项。
（一）数字经济与农业高质量发展的区域差异性分析
不同区域由于在自然地理位置、资源禀赋、经济基础和自然环境等方面存在较大差异[24]，数字经济和农业高质量发展条件自然不同，以及各地区对数字经济发展的政策导向和重视程度等方面存在偏差[25]，农业生产的基础性条件存在区域差异性，致使不同区域的数字经济和农业高质量发展的基础不同，这就直接导致其发展水平存在差异。此外，数字经济发展对农业高质量发展的影响程度也同样受条件限制从而存在区域差异性。
绘制全国、东、中和西部地区数字经济和农业高质量发展水平折线趋势图，分别如下图1 和图2所示。数字经济与农业高质量发展水平均呈现出东高西低且逐年递增的发展趋势，并且东部地区明显优于中西部发展，这可能源于东部地区经济条件优越，且在重视程度和投入强度上较高。其中，由图2可以看出西部地区农业高质量发展水平较弱，这可能与西部地区多为山地的自然条件有关，很难有效发展规模农业。
图1 2005—2020年数字经济发展水平趋势
图2 2005—2020年农业高质量发展水平趋势
（二）变量的单位根检验与协整检验
为了防止模型伪回归的现象发生，参考刘华珂[26]的做法，对变量进行单位根检验和协整检验。鉴于本文所使用的是短面板数据，因此使用HT检验和IPS检验，本文额外使用LLC检验意为提高结果的可靠性，所得单位根检验结果如表4所示。
由表4内结果可知，各变量均通过检验且表现出平稳性。但由于个别变量使用了一阶或二阶差分处理，而在最初模型中并未如此处理，因而需要进行协整检验，结果如表5所示。可以得知结果均通过显著性检验。依据上述分析，表明所有变量间具有长期均衡关系，不存在伪回归。
表4 单位根检验结果
表5 协整检验结果
（三）基准回归估计结果与分析
由Hausman检验结果选择固定效应模型进行回归，检验结果见表6。模型（1）代表不列入控制变量前提下的回归结果。从表中可以看出，数字经济与农业高质量发展之间存在正向显著的影响。模型（2）至模型（5）则表示逐个添加控制变量后的结果，其中模型（5）表示将所有控制变量加入模型后的结果。数字经济对农业高质量发展的影响始终是正向并在1%的水平上显著，由此假设H1 得到验证。从表中的结果可以看出，在加入控制变量机械投入强度（Mech）后，产业结构（Indus）更加显著影响农业高质量发展水平，可能原因是机械化生产促进了产业结构的优化，更进一步推动农业高质量发展。其次，城镇化水平对农业高质量发展的影响是负向的，可能原因是城镇化的发展不利于农业产业发展，削弱了农业生产活动因而减弱了农业高质量发展。
表6 基准回归结果
（四）数字经济与农业高质量发展的空间自相关性检验
基于空间面板数据模型，根据公式（4）计算2005—2020 年数字经济发展水平和农业高质量发展水平的全局Moran’s I 指数，利用stata16 软件计算得出的结果如表7 所示。由表7 结果可知，Moran’s I 指数均具有显著性，且均为正值，这表明数字经济与农业高质量发展均具有显著的空间正自相关性，即说明二者在我国省际范围内都存在空间聚集现象。因此，使用空间计量模型实证分析是合理的。然而选择何种空间计量模型，需要进一步进行检验分析。
表7 2005—2020年农业高质量发展与数字经济发展水平的全局Moran"s I指数
（五）数字经济与农业高质量发展的空间溢出效应分析
1.空间面板回归模型的选择
根据上文可知，数字经济与农业高质量发展之间存在空间自相关性，因而需要通过LM 检验、LR检验和Hausman检验使用哪种模型，结果如表8所示。空间面板模型通过LM检验，表示空间交互效应存在。此外，LM 和LR 检验结果表明，空间误差模型显著性更强，应当选择空间杜宾模型；
由Hausman检验结果可知，应选择固定效应模型进行回归。综上所述，本文最终选择固定效用的空间杜宾模型。
表8 空间面板模型的检验结果
2.空间杜宾模型回归结果分析
根据上文可知，最终选取空间杜宾模型即公式（11）进行回归，结果如表9 所示。结果显示，农业高质量发展系数为正且均在1%水平上显著，表明其存在空间溢出效应，农业高质量发展可以带动相邻地区的农业发展。此外，数字经济的直接、间接和总效应均呈现显著的正向效应，代表数字经济对邻近地区农业高质量发展具有促进作用。由此H2得到验证。
表9 空间杜宾模型回归结果
（六）数字经济与农业高质量发展的门槛效应分析
1.门槛效应检验及门槛值的确定
门槛效应检验即对门槛效应存在和门槛个数的检验，检验结果如表10所示。结果显示，通过单一门槛和双重门槛的显著性检验，三重门槛检验结果不显著，因此选择数字经济的双重门槛效应进行回归。
表10 数字经济门槛检验结果
2.门槛模型效应估计结果分析
数字经济发展的门槛回归结果如表11 所示。由表11 结果可知，门槛值为0.0009 和0.0132，在数字经济未跨过第一门槛值时，系数较小仅为0.0484，可能原因是在这个阶段资源禀赋先天不足、基础薄弱且经济发展水平落后，数字经济发展无法释放效用，因此，对农业高质量发展的影响微乎其微；
而位于第一门槛值和第二门槛值之间时，系数相比之前提高至0.4560，且更加显著，这表明数字经济对农业高质量发展的影响更加深入。其原因可能是数字经济发展不断扩张，整合资源能力增强且经济发展基础提升；
而在跨过第二门槛值后系数下降，数字经济对农业高质量发展的影响程度降低，可能原因是数字经济的发展存在边际效益，在数字经济相对稳定发展后反而对农业高质量发展的促进作用减缓。由此H3得以验证。
表11 门槛模型回归估计结果
本文利用中国30个省份2005—2020年的面板数据，对数字经济和农业高质量发展进行指标体系构建并运用熵值法测算其发展水平，并使用固定效应模型、空间面板回归模型以及门槛回归模型等方法探究数字经济对农业高质量发展的关系及影响。结果表明：由于各地区经济基础不同，数字经济与农业高质量发展具有差异性，整体呈现东高西低的态势；
数字经济对农业高质量发展具有显著正向促进作用；
二者存在空间相关性且表现为空间溢出；
数字经济对农业高质量发展具有双重门槛，跨越第一重门槛后的影响效应显著提升，但跨越第二重门槛后影响效应减弱。基于上述研究结论，提出以下建议：
第一，政府应加强对数字经济的投入力度，加快构筑现代化农业信息体系。政府应发挥好引导职能优势，扶持信息资源大数据平台的建立与发展，搭建农业数字化共享平台，最大化数据优势，为实现农业现代化夯实基础。数字化转型使得田间运作管理、机械设备操作和畜禽养殖管理等农业管理更加智能化、精准化治理，生产效率提高，农民增收效益显著。在互联网时代背景下，信息共享成为农业领域的重要工作，应合理利用土地资源，促进信息公开流通和资源有效整合。此外，政府部门应当加强防范数字经济发展过程中可能存在的系统性风险，为推动农业高质量发展提供保障。
第二，应当优化数字经济发展要素资源配置，深化农业生产在各地区的联动性。应加强数字经济区域协调性发展，最大化数字经济对邻近区域的辐射作用。各地区应因地制宜、因势利导制定相关政策引导资源优化配置。中西部地区数字经济发展较弱，在数字基础建设上应加大倾向性投入，利用数字经济的后发优势驱动农业高质量发展。同时，可以通过人才引进、加大技术产业发展等方式平衡区域间发展，缓解数字经济与农业高质量发展不平衡问题。
第三，应加快农业数字技术创新改革发展，以创新驱动农业现代化建设。随着“互联网+农业”发展模式的不断壮大，科技创新持续引领经济发展。就政府而言，应大力推动数字经济基础设施和数字技术创新的进程，完成数字经济与绿色生产有机融合，推动数字化转型升级。就企业而言，应着力于农业生产数据库的建立，将农业生产、管理、销售体系进行数字化融合，全面提升农业数据的收集、加工、分析、处理能力，在农业生产过程中借助数字技术手段进一步推动数字技术创新改革，提高科技创新水平，以优质的绿色农产品引导绿色生产和消费，有利于农业现代化的实现。
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