羅 浚 文

（云南大學(xué)經(jīng)濟(jì)學(xué)院，云南昆明650091）

一、引言與文獻(xiàn)綜述

數(shù)字要素對(duì)于經(jīng)濟(jì)發(fā)展具有重要作用。黨的十九屆四中全會(huì)首次把“數(shù)據(jù)”作為要素寫進(jìn)中央文件，并提出“健全勞動(dòng)、資本、土地、知識(shí)、技術(shù)、管理、數(shù)據(jù)等生產(chǎn)要素由市場(chǎng)評(píng)價(jià)貢獻(xiàn)、按貢獻(xiàn)決定報(bào)酬的機(jī)制”［1］。2020 年3 月《中共中央國(guó)務(wù)院關(guān)于構(gòu)建更加完善的要素市場(chǎng)化配置體制機(jī)制的意見》強(qiáng)調(diào)“加快培育數(shù)據(jù)要素市場(chǎng)，推進(jìn)政府?dāng)?shù)據(jù)開放共享，提升社會(huì)數(shù)據(jù)資源價(jià)值，加強(qiáng)數(shù)據(jù)資源整合和安全保護(hù)”［2］。數(shù)據(jù)是在數(shù)字技術(shù)的使用中產(chǎn)生，在不斷迭代中提升內(nèi)在價(jià)值，并最終體現(xiàn)為經(jīng)濟(jì)的節(jié)本增效，因而數(shù)字要素是對(duì)經(jīng)濟(jì)發(fā)展中使用數(shù)字技術(shù)情況的描述。據(jù)2020 年社科院《中國(guó)數(shù)字經(jīng)濟(jì)規(guī)模測(cè)算與十四五展望研究報(bào)告》測(cè)算，從1993 年到2019 年，GDP 增長(zhǎng)率為9.1%，數(shù)字經(jīng)濟(jì)整體增長(zhǎng)率為16.6%，2019年中國(guó)數(shù)字經(jīng)濟(jì)占GDP比例的17.2%［3］。

在農(nóng)業(yè)數(shù)字經(jīng)濟(jì)領(lǐng)域，2018 年數(shù)字農(nóng)業(yè)農(nóng)村發(fā)展水平達(dá)到33%，農(nóng)業(yè)數(shù)字經(jīng)濟(jì)占農(nóng)業(yè)增加值的比例達(dá)到7.3%［4］。農(nóng)業(yè)數(shù)字化是數(shù)字經(jīng)濟(jì)中農(nóng)業(yè)產(chǎn)業(yè)數(shù)字化的過程，體現(xiàn)數(shù)字技術(shù)與農(nóng)業(yè)產(chǎn)業(yè)的深度融合。智能感知、智能分析、智能控制等數(shù)字技術(shù)加快向農(nóng)業(yè)農(nóng)村滲透，實(shí)質(zhì)上是利用數(shù)字技術(shù)，獲取數(shù)據(jù)、分析數(shù)據(jù)和使用數(shù)據(jù)一系列價(jià)值鏈條的獲取。“十四五”農(nóng)業(yè)數(shù)字經(jīng)濟(jì)發(fā)展方向是種植業(yè)信息化、畜牧業(yè)智能化、漁業(yè)智慧化、種業(yè)數(shù)字化、新業(yè)態(tài)多元化（電子商務(wù)）、質(zhì)量安全管控全程化［4］。政府也高度重視農(nóng)業(yè)數(shù)字經(jīng)濟(jì)發(fā)展，先后出臺(tái)了一系列文件支持農(nóng)業(yè)數(shù)字經(jīng)濟(jì)發(fā)展，如《“十三五”全國(guó)農(nóng)業(yè)農(nóng)村信息化發(fā)展規(guī)劃》《“互聯(lián)網(wǎng)+”現(xiàn)代農(nóng)業(yè)三年行動(dòng)實(shí)施方案》《農(nóng)業(yè)農(nóng)村大數(shù)據(jù)發(fā)展實(shí)施意見》《數(shù)字鄉(xiāng)村發(fā)展戰(zhàn)略綱要》和《數(shù)字農(nóng)業(yè)農(nóng)村發(fā)展規(guī)劃（2019—2025年）》等。

已有研究顯示，一是數(shù)字要素推動(dòng)經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)作用明顯。2008—2017 年，中國(guó)數(shù)字經(jīng)濟(jì)增加值年均實(shí)際增長(zhǎng)率達(dá)14.43%，遠(yuǎn)高于國(guó)內(nèi)生產(chǎn)總值年均實(shí)際增長(zhǎng)率8.27%［7］。二是經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)離不開財(cái)政投入。有效市場(chǎng)的發(fā)展需要有為政府的干預(yù)［8］，民間投資與政府投資對(duì)產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)升級(jí)均具有正效應(yīng)，而政府投資作用更為顯著［9］。但是，財(cái)政投入的短期效應(yīng)較為顯著，在長(zhǎng)期發(fā)展中不具有可持續(xù)性。趙?。?］發(fā)現(xiàn)政府投資對(duì)產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)升級(jí)的效應(yīng)表現(xiàn)在短期；展進(jìn)濤等［10］發(fā)現(xiàn)長(zhǎng)期來看政府補(bǔ)貼效應(yīng)微弱，且企業(yè)自身投資行為產(chǎn)生了補(bǔ)貼依賴。三是數(shù)字要素的發(fā)展離不開財(cái)政投入，特別是農(nóng)業(yè)領(lǐng)域。政府投入與企業(yè)技術(shù)發(fā)展具有正向作用，包括企業(yè)外部投資的吸引［11］和企業(yè)內(nèi)部投入的激勵(lì)效應(yīng)［10］。杜輝［12］研究建議，政府應(yīng)大力提升信息化水平，發(fā)揮其對(duì)財(cái)政支農(nóng)績(jī)效的促進(jìn)作用。

大量學(xué)者采用門限模型對(duì)政府投入效率問題進(jìn)行了實(shí)證研究。于偉等［13］通過研究教育經(jīng)費(fèi)投入對(duì)經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)效率的影響，發(fā)現(xiàn)教育經(jīng)費(fèi)投入對(duì)經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)效率存在非線性特征。王文甫等［14］發(fā)現(xiàn)，政府投資與房地產(chǎn)投資呈現(xiàn)明顯的正相關(guān)性。門限回歸模型是研究效率的常用方法，模型適用于截面數(shù)據(jù)和面板數(shù)據(jù)的不同閾值回歸模型影響系數(shù)的研究［15-17］。張小芳等［18］利用結(jié)構(gòu)門限回歸方法研究教育公共支出在不同的制度質(zhì)量（政府治理水平）對(duì)收入不平等的影響。

盡管已有文獻(xiàn)就財(cái)政投入、數(shù)字要素和經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)之間的相關(guān)關(guān)系以及財(cái)政投入效率開展了大量研究，但農(nóng)業(yè)數(shù)字經(jīng)濟(jì)因其發(fā)展起步晚、內(nèi)涵更新快和數(shù)據(jù)特征龐雜等特性，相關(guān)研究還存在如下不足：一是農(nóng)業(yè)數(shù)字經(jīng)濟(jì)相關(guān)的基礎(chǔ)研究數(shù)據(jù)非常少，較難開展實(shí)證研究；二是政府投資如何影響農(nóng)業(yè)數(shù)字經(jīng)濟(jì)發(fā)展進(jìn)而影響農(nóng)業(yè)增長(zhǎng)的相關(guān)理論還不成熟；三是沒有實(shí)證依據(jù)指導(dǎo)農(nóng)業(yè)數(shù)字經(jīng)濟(jì)發(fā)展過程中政府投資的高效范圍。鑒于此，本文首先收集縣域農(nóng)業(yè)數(shù)字化程度、農(nóng)業(yè)農(nóng)村信息化財(cái)政支出、農(nóng)業(yè)總產(chǎn)值等數(shù)據(jù)，為開展農(nóng)業(yè)數(shù)字經(jīng)濟(jì)發(fā)展中財(cái)政投入效率研究提供了可能。其次，將數(shù)據(jù)作為一種要素，在理論上分析農(nóng)業(yè)數(shù)據(jù)要素影響農(nóng)業(yè)增長(zhǎng)的途徑，尤其是考慮政府投資對(duì)農(nóng)業(yè)數(shù)據(jù)要素積累的正面影響和負(fù)面影響機(jī)制。第三，采用門限回歸模型檢驗(yàn)在農(nóng)業(yè)數(shù)字經(jīng)濟(jì)發(fā)展中財(cái)政投入效率存在最優(yōu)區(qū)間，為提高政府財(cái)政投入水平和政府投資效率提供決策依據(jù)。

二、理論分析

（一）農(nóng)業(yè)數(shù)字經(jīng)濟(jì)發(fā)展中財(cái)政投入的必要性及投資類型

農(nóng)業(yè)數(shù)字化發(fā)展是數(shù)字技術(shù)與傳統(tǒng)農(nóng)業(yè)的深度融合，進(jìn)而形成數(shù)字要素，并促進(jìn)農(nóng)業(yè)增長(zhǎng)的過程。由于市場(chǎng)失靈，農(nóng)業(yè)數(shù)字經(jīng)濟(jì)發(fā)展緩慢，政府有必要參與農(nóng)業(yè)數(shù)字經(jīng)濟(jì)發(fā)展：一是政府投入可以打破信息不對(duì)稱所引發(fā)的市場(chǎng)觀望態(tài)勢(shì)，吸引社會(huì)資本對(duì)于農(nóng)業(yè)數(shù)字要素的投入。我國(guó)農(nóng)業(yè)發(fā)展處于弱勢(shì)地位，社會(huì)資本留存不足、農(nóng)業(yè)勞動(dòng)力和人才流失嚴(yán)重等問題制約著農(nóng)業(yè)經(jīng)濟(jì)的發(fā)展，特別是農(nóng)業(yè)數(shù)字經(jīng)濟(jì)發(fā)展。社會(huì)資本遵循資本增值的指引，長(zhǎng)期在城市地區(qū)追求新的增長(zhǎng)點(diǎn)。數(shù)字要素市場(chǎng)發(fā)展存在信息不對(duì)稱，私人部門對(duì)于新興產(chǎn)業(yè)和技術(shù)的經(jīng)營(yíng)性投入持審慎態(tài)度，大部分等待市場(chǎng)檢驗(yàn)后再進(jìn)入市場(chǎng)。政府投入可以起到示范帶頭作用，吸引社會(huì)資本注入。二是財(cái)政投入可以規(guī)范農(nóng)業(yè)數(shù)字準(zhǔn)公共品，形成政府與社會(huì)有效互補(bǔ)供給的通道。數(shù)字準(zhǔn)公共品的性質(zhì)討論和法律界定仍然在逐步完善過程中，大數(shù)據(jù)資源的權(quán)屬問題至今仍然存在爭(zhēng)論，政府也在積極部署，形成準(zhǔn)公共物品屬性的大數(shù)據(jù)平臺(tái)和數(shù)據(jù)庫。數(shù)字準(zhǔn)公共品的治理，強(qiáng)調(diào)打破現(xiàn)有壟斷數(shù)據(jù)平臺(tái)，保障數(shù)據(jù)安全的前提下，充分實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)信息的流通和共享，進(jìn)一步定位為政府和社會(huì)協(xié)同共建、共享、共贏的數(shù)字準(zhǔn)公共品。只有財(cái)政投入準(zhǔn)公共品，才能加快數(shù)據(jù)共享并真正使數(shù)字成為類似勞動(dòng)力和資本的生產(chǎn)要素。三是財(cái)政投入可以促進(jìn)中小規(guī)模農(nóng)戶與經(jīng)營(yíng)者參與農(nóng)業(yè)數(shù)字經(jīng)濟(jì)發(fā)展，削弱農(nóng)業(yè)數(shù)字經(jīng)濟(jì)大規(guī)模企業(yè)的壟斷程度。少數(shù)企業(yè)通過掌握先進(jìn)技術(shù)率先進(jìn)入市場(chǎng)，積累了大量數(shù)據(jù)基礎(chǔ)和客戶資源，形成一定程度的壟斷，阻止了其他中小規(guī)模農(nóng)戶和經(jīng)營(yíng)者進(jìn)入市場(chǎng)，提高了同業(yè)競(jìng)爭(zhēng)者和消費(fèi)者的進(jìn)入壁壘。財(cái)政投入緩解了中小規(guī)模農(nóng)戶和經(jīng)營(yíng)者的資金壓力，為其參與農(nóng)業(yè)數(shù)字經(jīng)濟(jì)、實(shí)現(xiàn)數(shù)字普惠效應(yīng)提供支持，從而削弱了壟斷企業(yè)的成型。

具體而言，財(cái)政投入農(nóng)業(yè)數(shù)字經(jīng)濟(jì)有兩種方式。一是數(shù)字經(jīng)濟(jì)項(xiàng)目政府補(bǔ)貼，主要指直接針對(duì)農(nóng)業(yè)上、下游產(chǎn)業(yè)數(shù)字化發(fā)展的補(bǔ)貼。上游產(chǎn)業(yè)數(shù)字化指大田種植、設(shè)施農(nóng)業(yè)、畜牧養(yǎng)殖和水產(chǎn)養(yǎng)殖等傳統(tǒng)農(nóng)業(yè)與數(shù)字技術(shù)的緊密結(jié)合。下游產(chǎn)業(yè)數(shù)字化指出現(xiàn)的數(shù)字農(nóng)業(yè)新業(yè)態(tài)，如農(nóng)產(chǎn)品網(wǎng)絡(luò)銷售、食品安全追溯數(shù)字化等。二是數(shù)字準(zhǔn)公共品的政府購買，主要側(cè)重于農(nóng)業(yè)產(chǎn)業(yè)準(zhǔn)公共品的數(shù)字化發(fā)展，如農(nóng)業(yè)農(nóng)村數(shù)字新基建的建設(shè)、國(guó)家級(jí)和地方級(jí)農(nóng)業(yè)大數(shù)據(jù)中心和平臺(tái)建設(shè)等（圖1）。

圖1 農(nóng)業(yè)數(shù)字經(jīng)濟(jì)發(fā)展中財(cái)政投入實(shí)現(xiàn)農(nóng)業(yè)增長(zhǎng)機(jī)制

（二）農(nóng)業(yè)數(shù)字經(jīng)濟(jì)發(fā)展中財(cái)政投入效率的影響機(jī)制

農(nóng)業(yè)數(shù)字經(jīng)濟(jì)發(fā)展中財(cái)政投入既會(huì)產(chǎn)生正面效應(yīng)（即效率提高），也會(huì)產(chǎn)生負(fù)面效用（即效率損失）。一是財(cái)政投入會(huì)產(chǎn)生較大的撬動(dòng)作用，實(shí)現(xiàn)數(shù)字經(jīng)濟(jì)的農(nóng)業(yè)農(nóng)村普惠效應(yīng)。政府部門在投入農(nóng)業(yè)數(shù)字經(jīng)濟(jì)中形成了以政府購買數(shù)字基建為基礎(chǔ)，以數(shù)字化項(xiàng)目投入引導(dǎo)企業(yè)參與為方式，以大規(guī)模農(nóng)場(chǎng)、農(nóng)民合作社和農(nóng)村小微企業(yè)的數(shù)字化生產(chǎn)經(jīng)營(yíng)為目的，以帶動(dòng)中小規(guī)模農(nóng)戶實(shí)現(xiàn)鄉(xiāng)村振興為根本的經(jīng)濟(jì)路徑。因而，財(cái)政投入的增加，可以提升數(shù)字準(zhǔn)公共品的數(shù)量，增加社會(huì)資本的投入，促進(jìn)中小規(guī)模農(nóng)戶的生產(chǎn)能力，形成財(cái)政投入效率的正面效應(yīng)。二是財(cái)政投入農(nóng)業(yè)數(shù)字要素存在一定程度的效率損失，在數(shù)字經(jīng)濟(jì)發(fā)展過程中顯現(xiàn)出不同的問題，進(jìn)而制約農(nóng)業(yè)產(chǎn)值發(fā)展。在認(rèn)識(shí)到數(shù)字經(jīng)濟(jì)效用的情況下，各地政府以政務(wù)指標(biāo)為目標(biāo)開展農(nóng)業(yè)數(shù)字經(jīng)濟(jì)發(fā)展。然而，政府進(jìn)入農(nóng)業(yè)數(shù)字經(jīng)濟(jì)領(lǐng)域并帶動(dòng)社會(huì)資本，這一過程容易產(chǎn)生主觀判斷，缺少市場(chǎng)和時(shí)間客觀規(guī)律的檢驗(yàn)，缺乏數(shù)字要素的流動(dòng)機(jī)制設(shè)計(jì)，從而造成財(cái)政投入的效率損失。特別是當(dāng)農(nóng)業(yè)數(shù)字經(jīng)濟(jì)發(fā)展不成規(guī)模，財(cái)政投入不符合市場(chǎng)規(guī)律的情況下，其負(fù)面效應(yīng)逐漸凸顯。因此，政府農(nóng)業(yè)數(shù)字經(jīng)濟(jì)投入效率問題與農(nóng)業(yè)數(shù)字化發(fā)展程度具有較高的關(guān)聯(lián)性。

從農(nóng)業(yè)數(shù)字化發(fā)展的不同程度看，財(cái)政投入效率可以大致劃分為早期、中期和后期三個(gè)部分。在數(shù)字要素市場(chǎng)發(fā)展早期，政府直接參與的份額較大，即主導(dǎo)型政府；在數(shù)字要素市場(chǎng)發(fā)展中期，政府直接參與的份額逐漸下降，即引導(dǎo)型政府；在數(shù)字要素市場(chǎng)發(fā)展后期，政府直接參與的份額進(jìn)一步下降，最終形成市場(chǎng)主導(dǎo)、政府服務(wù)的格局。隨著數(shù)字的迭代和發(fā)展，財(cái)政投入帶動(dòng)農(nóng)業(yè)數(shù)字要素的提升具有不可持續(xù)性，符合邊際效用遞減的經(jīng)濟(jì)規(guī)律，在某個(gè)時(shí)點(diǎn)存在效益下降的趨勢(shì)，因此存在政府退出市場(chǎng)的合理時(shí)點(diǎn)。然而財(cái)政投入效率在數(shù)字化發(fā)展程度不同階段的效率特征仍然是未知的，有待實(shí)證檢驗(yàn)。為此，本文將使用農(nóng)業(yè)數(shù)字化程度（即農(nóng)業(yè)數(shù)字要素）作為機(jī)制的核心，評(píng)估財(cái)政投入對(duì)農(nóng)業(yè)產(chǎn)值影響的效率情況。

三、數(shù)據(jù)來源和研究方法

（一）數(shù)據(jù)來源

本文數(shù)據(jù)來源于2018 年農(nóng)業(yè)農(nóng)村部信息中心縣域數(shù)字農(nóng)業(yè)農(nóng)村發(fā)展水平數(shù)據(jù)庫。該數(shù)據(jù)庫由縣（市、區(qū)）農(nóng)業(yè)農(nóng)村部門填報(bào)、省級(jí)農(nóng)業(yè)農(nóng)村部門信息中心審核把關(guān)，涵蓋2 094 個(gè)縣，44.31 萬個(gè)行政村（約占全國(guó)總數(shù)的80%），包括種植業(yè)、設(shè)施農(nóng)業(yè)、畜牧業(yè)、漁業(yè)、農(nóng)業(yè)銷售、農(nóng)業(yè)全產(chǎn)業(yè)鏈質(zhì)量安全和農(nóng)業(yè)基礎(chǔ)設(shè)施數(shù)字化程度，同時(shí)統(tǒng)計(jì)了縣域水平的農(nóng)業(yè)總產(chǎn)值、農(nóng)業(yè)農(nóng)村信息化財(cái)政支出額、農(nóng)作物種植面積、鄉(xiāng)村人口數(shù)等。

表1 相關(guān)變量的描述性統(tǒng)計(jì) n=2 348

實(shí)證研究擬用變量主要分為4 類，被解釋變量、核心解釋變量、控制變量和門限變量。被解釋變量Yi，表示該縣域的農(nóng)業(yè)產(chǎn)業(yè)經(jīng)濟(jì)情況，采用指標(biāo)為縣域農(nóng)業(yè)總產(chǎn)值（萬元）；核心解釋變量PFEi，表示政府對(duì)農(nóng)業(yè)數(shù)字經(jīng)濟(jì)發(fā)展的投入貢獻(xiàn)，采用指標(biāo)為縣域農(nóng)業(yè)農(nóng)村信息化財(cái)政支出額（萬元）；控制變量，包括土地要素Si和勞動(dòng)要素Li，表示農(nóng)業(yè)生產(chǎn)過程中的主要生產(chǎn)要素，采用指標(biāo)為縣域農(nóng)作物種植總面積（公頃）和縣域鄉(xiāng)村人口數(shù)（人）；門限變量DIGi，表示農(nóng)業(yè)數(shù)字化程度（表1）。在農(nóng)業(yè)農(nóng)村部信息中心公布的七大產(chǎn)業(yè)數(shù)字化程度基礎(chǔ)上，通過投影尋蹤模型將多維數(shù)據(jù)（七大產(chǎn)業(yè)數(shù)字化指標(biāo)）擬合成一維數(shù)據(jù)［19］?？傮w而言，全國(guó)縣域農(nóng)業(yè)數(shù)字化程度均值為25.7%，標(biāo)準(zhǔn)差為30.3%。分省情況顯示浙江省遠(yuǎn)超全國(guó)平均程度；分縣情況顯示每省均存在個(gè)別縣發(fā)展領(lǐng)先，大部分縣處于起步階段。

滴灌管網(wǎng)的鋪設(shè)是該技術(shù)最重要的一步?？茖W(xué)合理的滴灌管網(wǎng)布置，可以在灌溉的基礎(chǔ)上節(jié)約水資源。滴灌管網(wǎng)包括主管道、支管和滴灌管。開關(guān)通常安裝在主板上，當(dāng)滿足特殊需要時(shí)，開關(guān)經(jīng)常安裝在支管上。最終將主管連接到水頭，水頭上要裝有壓力表，并配有回流裝置，主要是為了防止泵功率因管路壓力過大而引起，從而避免危險(xiǎn)。另外，第一部分還應(yīng)裝有過濾裝置，防止水中雜質(zhì)在滴管頭部堵塞，不能正常發(fā)揮功能。

（二）門限回歸模型設(shè)定

為深入探討政府農(nóng)業(yè)數(shù)字經(jīng)濟(jì)發(fā)展投入對(duì)農(nóng)業(yè)產(chǎn)值的影響，首先構(gòu)建式（1）所示線性方程作為門限模型的基礎(chǔ)。其中，i（i=0，1，2，…，n）代表全國(guó)各?。ㄗ灾螀^(qū)區(qū)、直轄市市）縣級(jí)行政區(qū)域，j（j=2）為控制變量的數(shù)目；β0為常數(shù)項(xiàng)，β1為解釋變量PFEi的回歸系數(shù)，γj為控制變量的回歸系數(shù)，εi為隨機(jī)擾動(dòng)項(xiàng)。

門限回歸（Threshold regression）是將整體樣本分為子樣本，并進(jìn)行參數(shù)估計(jì)和假設(shè)檢驗(yàn)的模型［20］，可以合理驗(yàn)證本文研究?jī)?nèi)容。理論機(jī)制顯示，一方面，財(cái)政投入農(nóng)業(yè)數(shù)字要素極大地促進(jìn)了農(nóng)業(yè)產(chǎn)值的增加，另一方面財(cái)政投入過程中不可避免地存在效率損失。因此，圍繞研究機(jī)制“農(nóng)業(yè)數(shù)字經(jīng)濟(jì)發(fā)展中，財(cái)政投入效率存在高效階段和效率損失階段”，構(gòu)建如式（2）所示的門限回歸模型，旨在圍繞農(nóng)業(yè)數(shù)字要素進(jìn)行財(cái)政投入子樣本之間與農(nóng)業(yè)產(chǎn)值的不同相關(guān)性分析。

其中，i代表全國(guó)各省縣域，j（j=2）為控制變量的數(shù)目，δ是未知門限值，I（·）為PFEi的指標(biāo)函數(shù)，εi為隨機(jī)擾動(dòng)項(xiàng)。式（2）是單門限值模型，將整體模型劃分為兩個(gè)門限區(qū)制，DIGi≤δ 和DIGi＞δ。當(dāng)DIGi≤δ時(shí)，政府貢獻(xiàn)對(duì)于農(nóng)業(yè)經(jīng)濟(jì)的影響程度為β1；而當(dāng)DIGi＞δ 時(shí)，政府貢獻(xiàn)對(duì)于農(nóng)業(yè)經(jīng)濟(jì)的影響程度為β2。因此，公式等價(jià)于DIGi≤δ和DIGi＞δ兩個(gè)子樣本的模型，如式（3）所示。

結(jié)合研究?jī)?nèi)容展開門限值模型中的控制變量Σγncontrolni，主要包含影響農(nóng)業(yè)產(chǎn)值的土地要素Si和勞動(dòng)要素Li，因此設(shè)定如式（4）所示的單門限模型（模型Ⅰ）。

在農(nóng)業(yè)數(shù)字經(jīng)濟(jì)發(fā)展過程中，政府行為可能存在一段范圍內(nèi)效率最優(yōu)的情形，因此文章還假設(shè)了多門限存在的情況。以雙門限為例，設(shè)定式（5）所示的多門限模型（模型Ⅱ）。

式（5）中，δn和δm中的m、n值對(duì)應(yīng)檢驗(yàn)過程中門限出現(xiàn)的次序，首先出現(xiàn)的門限標(biāo)為δ1，其次標(biāo)為δ2，隨門限值增加依此類推。α0為常數(shù)項(xiàng)，α1、α2、α3為解釋變量PFEi的回歸系數(shù)，θ1、θ2為控制變量的回歸系數(shù)，ξi為隨機(jī)擾動(dòng)項(xiàng)。

四、結(jié)果與分析

（一）門限效應(yīng)檢驗(yàn)

（二）門限回歸估計(jì)

基于上述門限檢驗(yàn)，進(jìn)行回歸估計(jì)。單門限模型的門限值為34.7，結(jié)果顯示解釋變量PFEi對(duì)于被解釋變量Yi在門限值前后的估計(jì)系數(shù)和顯著性有所差別。當(dāng)DIGi≤δ 時(shí)，PFEi的影響系數(shù)為51.1，且結(jié)果在1%顯著性水平上顯著；當(dāng)δ＜DIGi時(shí)，PFEi的影響結(jié)果不顯著。雙門限模型中存在兩個(gè)門限值34.7 和25.5，結(jié)果顯示解釋變量PFEi對(duì)于被解釋變量Yi在兩個(gè)門限.值前后的估計(jì)系數(shù)和顯著性均有所差別。當(dāng)DIGi≤δ2時(shí)，PFEi的影響結(jié)果不顯 著；當(dāng)δ2＜DIGi≤δ1時(shí)，PFEi的 影 響 系 數(shù) 為154.2，且結(jié)果在1%顯著性水平上顯著；當(dāng)δ1＜DIGi時(shí)，PFEi的影響結(jié)果不顯著。兩個(gè)模型的控制變量Si和Li相關(guān)系數(shù)分別為0.1和0.5，且結(jié)果均在1%顯著性水平上顯著（表3）。

表2 門限檢驗(yàn)結(jié)果

表3 門限回歸估計(jì)結(jié)果

回歸估計(jì)結(jié)果說明，財(cái)政投入可以劃分為三個(gè)階段。以農(nóng)業(yè)數(shù)字化程度25.5%和34.7%為界，在第一階段數(shù)字要素發(fā)展程度低于25.5%時(shí)，財(cái)政投入農(nóng)業(yè)數(shù)字要素對(duì)于農(nóng)業(yè)產(chǎn)值的影響不明顯。在第二階段數(shù)字要素發(fā)展程度介于25.5%～34.7%時(shí)，財(cái)政投入農(nóng)業(yè)數(shù)字化每增加1 萬元，農(nóng)業(yè)產(chǎn)值增加154.2 萬元。在第三階段農(nóng)業(yè)數(shù)字化發(fā)展程度高于34.7%時(shí)，財(cái)政投入農(nóng)業(yè)數(shù)字要素對(duì)于農(nóng)業(yè)產(chǎn)值的影響不明顯。該結(jié)論驗(yàn)證了本文的理論機(jī)制，財(cái)政投入農(nóng)業(yè)數(shù)字化存在高效率階段和效率損失階段。

整體看來，在農(nóng)業(yè)數(shù)字經(jīng)濟(jì)的早期和中期，財(cái)政投入具有較高的效率水平，效率值為51.1；在進(jìn)入農(nóng)業(yè)數(shù)字經(jīng)濟(jì)發(fā)展后期時(shí)，投入效率不具有顯著性。具體來說，在數(shù)字化早期，數(shù)字技術(shù)大量涌現(xiàn)，財(cái)政投入由于對(duì)有效技術(shù)的主觀識(shí)別無法與市場(chǎng)客觀篩選同質(zhì)化，帶來財(cái)政投入數(shù)字要素效率的不顯著特征；在中期，數(shù)字技術(shù)在產(chǎn)業(yè)中得到合理運(yùn)用和廣泛推廣，財(cái)政投入農(nóng)業(yè)數(shù)字要素，在技術(shù)擴(kuò)散過程中充分調(diào)動(dòng)生產(chǎn)要素對(duì)于生產(chǎn)的有效促進(jìn)作用，高效地撬動(dòng)了農(nóng)業(yè)產(chǎn)值，效率值為154.2；而在后期，數(shù)字技術(shù)變革傳統(tǒng)產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)和生產(chǎn)關(guān)系，突破原有產(chǎn)業(yè)發(fā)展方式，在該階段，數(shù)字要素在早期同資本要素和勞動(dòng)要素的互補(bǔ)關(guān)系被打破，替代關(guān)系逐漸顯現(xiàn)。政府在該階段投入數(shù)字要素，無法再形成早期對(duì)于農(nóng)業(yè)產(chǎn)值的高效率狀態(tài)，產(chǎn)生了效率損失。

圖2 單門限（δ1）和雙門限子樣本（DIGi≤δ2）門限回歸LR圖

（三）分區(qū)制縣級(jí)財(cái)政投入效率討論

整體來說，農(nóng)業(yè)數(shù)字經(jīng)濟(jì)的財(cái)政投入在單門限模型和雙門限模型中呈現(xiàn)雙區(qū)制（+，+）和三區(qū)制（+，+，+）的分布特點(diǎn)，但政府農(nóng)業(yè)數(shù)字經(jīng)濟(jì)投入圍繞門限值分布并不均勻。在雙區(qū)制下，2018年我國(guó)有70.7%的縣域處于門限值1（34.7%）以下，而29.3%的縣域處于門限值1（34.7%）以上。同時(shí)，在三區(qū)制下，63.4%的縣域處于門限值2（25.5%）以下，7.3%的縣域處于門限值1和門限值2之間（25.5%，34.7%），而29.3%的縣域處于門限值1（34.7%）以上。

政府農(nóng)業(yè)數(shù)字經(jīng)濟(jì)投入雙區(qū)制（+，+）和三區(qū)制（+，+，+）展示了不同的效率損失形式。在雙區(qū)制（+，+）中，效率損失主要發(fā)生在后半段中，政府效率在農(nóng)業(yè)數(shù)字經(jīng)濟(jì)市場(chǎng)化的過程中逐步顯現(xiàn)，體現(xiàn)政府逐漸讓位于市場(chǎng)，從主導(dǎo)型政府向服務(wù)型政府進(jìn)行轉(zhuǎn)型。在三區(qū)制（+，+，+）中，效率損失主要出現(xiàn)在第一階段和第三階段，是農(nóng)業(yè)數(shù)字經(jīng)濟(jì)發(fā)展過程中，政府有效技術(shù)識(shí)別不清晰和政府無法主導(dǎo)宏觀技術(shù)創(chuàng)新的產(chǎn)生，從而形成效率損失。

在發(fā)生效率損失的同時(shí)，更為重要的是財(cái)政投入農(nóng)業(yè)數(shù)字經(jīng)濟(jì)存在高效率和高質(zhì)量的階段。在雙區(qū)制（+，+）中，農(nóng)業(yè)數(shù)字經(jīng)濟(jì)財(cái)政投入的高質(zhì)量發(fā)展階段存在于前半段中，財(cái)政投入效率值為51.1，充分體現(xiàn)新興產(chǎn)業(yè)發(fā)展過程中，市場(chǎng)規(guī)模尚未形成的階段，政府主觀能動(dòng)性發(fā)揮產(chǎn)生的積極效用。在三區(qū)制（+，+，+）中，農(nóng)業(yè)數(shù)字經(jīng)濟(jì)財(cái)政投入的高質(zhì)量發(fā)展階段為第二階段，財(cái)政投入效率值為154.2，是農(nóng)業(yè)數(shù)字經(jīng)濟(jì)中數(shù)字技術(shù)的廣泛推廣階段，數(shù)字要素發(fā)揮重要作用的階段，財(cái)政投入有效推動(dòng)農(nóng)業(yè)數(shù)字要素的增長(zhǎng)，形成了數(shù)字經(jīng)濟(jì)的高速增長(zhǎng)階段。

總之，整體來看，63.4%的縣級(jí)政府需要在財(cái)政投入的過程中注重?cái)?shù)字農(nóng)業(yè)有效技術(shù)的識(shí)別。7.3%的縣需要充分發(fā)揮財(cái)政投入對(duì)于農(nóng)業(yè)產(chǎn)值的撬動(dòng)作用，要進(jìn)一步調(diào)整政府投資結(jié)構(gòu)，更多向大數(shù)據(jù)等無形資產(chǎn)投入，提升農(nóng)業(yè)數(shù)字要素的杠桿能力。29.3%的縣需要減少財(cái)政投入，側(cè)重于利用市場(chǎng)規(guī)律識(shí)別宏觀創(chuàng)新技術(shù)，構(gòu)建良好的農(nóng)業(yè)數(shù)字經(jīng)濟(jì)營(yíng)商環(huán)境，提高中小規(guī)模農(nóng)戶數(shù)字化生產(chǎn)的融資便利度。

五、主要結(jié)論與政策建議

本文主要探討了農(nóng)業(yè)數(shù)字經(jīng)濟(jì)發(fā)展中財(cái)政投入效率的問題。首先，從理論上分析政府在農(nóng)業(yè)數(shù)字經(jīng)濟(jì)發(fā)展中起到的積極促進(jìn)效用與效率損失機(jī)制；其次，驗(yàn)證在以農(nóng)業(yè)數(shù)字要素為門限值的政府農(nóng)業(yè)數(shù)字經(jīng)濟(jì)投入與農(nóng)業(yè)產(chǎn)值門限回歸模型中存在兩個(gè)門限值；最后，回答政府在農(nóng)業(yè)數(shù)字經(jīng)濟(jì)發(fā)展過程中最優(yōu)投資效率區(qū)間。研究結(jié)果顯示，全國(guó)整體而言，在農(nóng)業(yè)數(shù)字化發(fā)展程度介于25.5%～34.7%時(shí)，財(cái)政投入效率最高，達(dá)到農(nóng)業(yè)數(shù)字經(jīng)濟(jì)財(cái)政支出每萬元可帶動(dòng)農(nóng)業(yè)總產(chǎn)值增加154.2 萬元；目前約7%的縣財(cái)政支出處于合理水平，約63%的縣財(cái)政投入不足，剩余30%的縣財(cái)政支出過度。

根據(jù)研究結(jié)論，提出以下政策建議：

第一，政府在農(nóng)業(yè)數(shù)字化發(fā)展程度較低的地區(qū)，應(yīng)當(dāng)通過政府財(cái)政投入的手段刺激市場(chǎng)資本進(jìn)入低水平地區(qū)，拉動(dòng)當(dāng)?shù)剞r(nóng)業(yè)發(fā)展的數(shù)字化水平，形成品牌效應(yīng)和經(jīng)濟(jì)模式，加快農(nóng)業(yè)增長(zhǎng)，實(shí)現(xiàn)鄉(xiāng)村振興。第二，政府農(nóng)業(yè)數(shù)字化發(fā)展程度已經(jīng)形成規(guī)模的地區(qū)，應(yīng)該調(diào)整政府財(cái)政投入結(jié)構(gòu)，鄉(xiāng)級(jí)和街道政府轉(zhuǎn)而形成服務(wù)角色，放權(quán)于地方企業(yè)、放權(quán)于民，通過市場(chǎng)進(jìn)行調(diào)節(jié)，為經(jīng)濟(jì)發(fā)展提供扶持，構(gòu)建良好的營(yíng)商環(huán)境。同時(shí)要進(jìn)一步提高投資效率，更多向大數(shù)據(jù)等無形資產(chǎn)投入，讓“數(shù)據(jù)”真正成為一種生產(chǎn)要素。第三，政府在發(fā)展過程中應(yīng)當(dāng)把握好促進(jìn)新業(yè)態(tài)向市場(chǎng)化發(fā)展的標(biāo)桿，減少過度的財(cái)政投入，形成財(cái)政投入的無效資源浪費(fèi)，優(yōu)化政府和市場(chǎng)投資的資源配置，讓市場(chǎng)在資源配置中起決定性作用。