陳毅輝，洪碧云

（福建農(nóng)林大學(xué) 安溪茶學(xué)院，福建 福州 350002）

一、引言

1978—2020年，中國農(nóng)業(yè)總產(chǎn)值從1397.0億元增加至137782.2億元，年均增長率超過10%；人均糧食產(chǎn)量從316.6kg增加至474.2kg?？傮w而言，經(jīng)過40多年的發(fā)展，中國農(nóng)業(yè)的生產(chǎn)能力大幅度提升，綜合機(jī)械化率超過70%，農(nóng)民收入顯著增加，產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)得以優(yōu)化。然而，中國農(nóng)業(yè)仍面臨創(chuàng)新驅(qū)動不足、資源和環(huán)境約束趨緊、生產(chǎn)效率不高等問題。新的發(fā)展階段，要進(jìn)一步推進(jìn)農(nóng)業(yè)農(nóng)村現(xiàn)代化，向農(nóng)業(yè)強(qiáng)國邁進(jìn)，中國農(nóng)業(yè)需要走高質(zhì)量發(fā)展之路。

作為中國經(jīng)濟(jì)發(fā)展中最活躍的板塊之一，數(shù)字經(jīng)濟(jì)不斷拓寬與各行業(yè)融合的廣度和深度，對傳統(tǒng)行業(yè)具有“賦能效應(yīng)”。當(dāng)前，以大數(shù)據(jù)、物聯(lián)網(wǎng)、云計(jì)算等為代表的數(shù)字技術(shù)已經(jīng)融入到中國農(nóng)業(yè)的各個領(lǐng)域，使農(nóng)業(yè)由原本依靠資本和勞動力大規(guī)模投入的粗放發(fā)展模式向依靠知識和技術(shù)創(chuàng)新推動的發(fā)展方式轉(zhuǎn)變。那么，在迫切需要推動農(nóng)業(yè)高質(zhì)量發(fā)展的當(dāng)前，數(shù)字經(jīng)濟(jì)是否能夠成為提升農(nóng)業(yè)高質(zhì)量發(fā)展水平的著力點(diǎn)和新引擎？這一問題值得研究和思考。

二、文獻(xiàn)回顧

現(xiàn)有文獻(xiàn)主要從三個方面對農(nóng)業(yè)高質(zhì)量發(fā)展進(jìn)行了探討：第一，關(guān)于農(nóng)業(yè)高質(zhì)量發(fā)展的內(nèi)涵。張務(wù)鋒(2018)認(rèn)為農(nóng)業(yè)高質(zhì)量發(fā)展意味著產(chǎn)業(yè)體系更完備、競爭力更強(qiáng)、農(nóng)產(chǎn)品更綠色、生產(chǎn)效率提高、產(chǎn)能結(jié)構(gòu)提高等[1]。丁聲俊(2018)提出農(nóng)業(yè)高質(zhì)量發(fā)展的六大特征：惠民性、特色性、創(chuàng)新性、融合性、動態(tài)性和生態(tài)性[2]。孫江超(2019)指出農(nóng)業(yè)高質(zhì)量發(fā)展應(yīng)該包括農(nóng)產(chǎn)品有效供給、農(nóng)業(yè)經(jīng)營高收益和農(nóng)業(yè)發(fā)展可持續(xù)三個方面[3]。第二，關(guān)于農(nóng)業(yè)高質(zhì)量發(fā)展指標(biāo)體系的構(gòu)建及測度。內(nèi)生經(jīng)濟(jì)增長理論認(rèn)為全要素生產(chǎn)率是經(jīng)濟(jì)增長的核心，因此可以把全要素生產(chǎn)率作為農(nóng)業(yè)高質(zhì)量發(fā)展水平的代理指標(biāo)[4]。韓海彬等(2017)從農(nóng)業(yè)增長的結(jié)構(gòu)、福利、效率、穩(wěn)定和環(huán)境代價5個層面選取9個指標(biāo)，采用“縱橫向”拉開檔次法測度了中國30個省份的農(nóng)業(yè)發(fā)展質(zhì)量[5]。黎新伍、徐書彬(2020)基于五大新發(fā)展理念構(gòu)建農(nóng)業(yè)高質(zhì)量發(fā)展的指標(biāo)體系[6]。董艷敏和嚴(yán)奉憲(2021)從農(nóng)民收入、產(chǎn)業(yè)效益、生產(chǎn)效率、勞動者素質(zhì)和綠色生產(chǎn)5個方面選取14個指標(biāo)構(gòu)建指標(biāo)體系，采用熵權(quán)法測度農(nóng)業(yè)高質(zhì)量發(fā)展水平[7]。第三，關(guān)于農(nóng)業(yè)高質(zhì)量發(fā)展的實(shí)現(xiàn)路徑。郝一帆、王征兵(2019)利用中國省際面板數(shù)據(jù)考察生產(chǎn)服務(wù)業(yè)集聚對農(nóng)業(yè)高質(zhì)量發(fā)展的影響，研究結(jié)果表明前者對后者具有顯著的促進(jìn)作用[4]。程士國、普友少等(2020)通過構(gòu)建動態(tài)增長和風(fēng)險期望模型，探尋農(nóng)業(yè)高質(zhì)量發(fā)展的內(nèi)生動力，根據(jù)模型推導(dǎo)結(jié)果提出農(nóng)業(yè)高質(zhì)量發(fā)展應(yīng)該培養(yǎng)新型農(nóng)業(yè)人才，提高農(nóng)戶的技術(shù)偏好水平[8]。王興國、曲海燕(2020)從理論上分析了科技推動農(nóng)業(yè)高質(zhì)量發(fā)展的機(jī)制[9]。就數(shù)字經(jīng)濟(jì)與農(nóng)業(yè)高質(zhì)量發(fā)展之間關(guān)系的研究而言，夏顯力、陳哲等(2019)總結(jié)了發(fā)達(dá)國家數(shù)字經(jīng)濟(jì)推動農(nóng)業(yè)高質(zhì)量發(fā)展的經(jīng)驗(yàn)，闡述了數(shù)字經(jīng)濟(jì)賦能中國農(nóng)業(yè)高質(zhì)量發(fā)展的思路與路徑[10]。張俊考察了農(nóng)村寬帶普及對農(nóng)業(yè)高質(zhì)量發(fā)展的影響[11]，雖然并未直接涉及數(shù)字經(jīng)濟(jì)，但寬帶普及一定程度上也能夠反映數(shù)字經(jīng)濟(jì)在農(nóng)村的實(shí)踐情況。

綜上所述，當(dāng)前利用數(shù)字經(jīng)濟(jì)賦能農(nóng)業(yè)高質(zhì)量發(fā)展這一理念已經(jīng)得到認(rèn)同和重視，然而從實(shí)證角度對兩者關(guān)系的探討稍顯不足。鑒于此，文章利用2005—2018年中國30個省份（除西藏和港澳臺地區(qū)）的面板數(shù)據(jù)，從理論和實(shí)證層面全面考察數(shù)字經(jīng)濟(jì)對農(nóng)業(yè)高質(zhì)量發(fā)展的影響。

三、理論分析與假設(shè)提出

1.數(shù)字經(jīng)濟(jì)影響農(nóng)業(yè)高質(zhì)量發(fā)展的理論機(jī)制

文章從以下三個方面分析數(shù)字經(jīng)濟(jì)推動農(nóng)業(yè)高質(zhì)量發(fā)展的內(nèi)在機(jī)理。第一，精準(zhǔn)匹配效應(yīng)。數(shù)字技術(shù)使農(nóng)戶可以快速、有效、準(zhǔn)確地獲取供給、需求、價格等市場信息，實(shí)時調(diào)整農(nóng)產(chǎn)品種植結(jié)構(gòu)和銷售策略，精準(zhǔn)匹配市場需求，減少信息不對稱和因信息滯后導(dǎo)致的供需不匹配和無效供給[12]。第二，效率提升效應(yīng)。數(shù)字經(jīng)濟(jì)可以全方位提高產(chǎn)業(yè)效率[13]。在種植環(huán)節(jié)，農(nóng)民借力數(shù)字技術(shù)能夠在插秧、施肥、噴水、收割等各環(huán)節(jié)完成精細(xì)化操作，有助于提高勞動效率。在生產(chǎn)環(huán)節(jié)，建立從農(nóng)田到餐桌的農(nóng)產(chǎn)品溯源管理。一旦農(nóng)產(chǎn)品出現(xiàn)質(zhì)量問題，能夠快速追根溯源和進(jìn)行應(yīng)急處理。在農(nóng)產(chǎn)品銷售環(huán)節(jié)，利用數(shù)字平臺搭建線上線下多銷售渠道，消費(fèi)者可以實(shí)時查詢與反饋，提高交易效率。第三，規(guī)模經(jīng)濟(jì)效應(yīng)。數(shù)字技術(shù)尤其是互聯(lián)網(wǎng)的發(fā)展改變了傳統(tǒng)的交易方式，便利的購物渠道刺激了消費(fèi)的增長，拓展了產(chǎn)品銷售的覆蓋范圍[14]。因此，農(nóng)戶和農(nóng)業(yè)企業(yè)能夠擴(kuò)大種植和生產(chǎn)規(guī)模，實(shí)現(xiàn)規(guī)模經(jīng)濟(jì)。根據(jù)以上分析，文章提出研究假設(shè)H1：

假設(shè)H1：數(shù)字經(jīng)濟(jì)對農(nóng)業(yè)高質(zhì)量發(fā)展產(chǎn)生推動作用。

2.數(shù)字經(jīng)濟(jì)對農(nóng)業(yè)高質(zhì)量發(fā)展的異質(zhì)性影響

傳統(tǒng)計(jì)量模型得到的全局估計(jì)結(jié)果只是某種意義的“平均”，不能反映空間異質(zhì)性，特別是觀測樣本隨空間位置變動的規(guī)律。然而，由于地理位置、資源稟賦、政策傾斜以及經(jīng)濟(jì)基礎(chǔ)等原因，不同地區(qū)數(shù)字經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平不同，農(nóng)業(yè)高質(zhì)量發(fā)展水平也不盡相同，可能會導(dǎo)致數(shù)字經(jīng)濟(jì)對農(nóng)業(yè)高質(zhì)量發(fā)展的影響存在明顯的區(qū)域異質(zhì)性特征。即隨著地理位置的變化，相同因素也會對農(nóng)業(yè)高質(zhì)量發(fā)展產(chǎn)生不同影響，因此有必要在實(shí)證檢驗(yàn)中考慮數(shù)字經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平的估計(jì)系數(shù)為非常數(shù)這種可能性的存在。根據(jù)以上分析，文章提出研究假設(shè)H2：

假設(shè)H2：數(shù)字經(jīng)濟(jì)對農(nóng)業(yè)高質(zhì)量發(fā)展的影響存在區(qū)域異質(zhì)性。

3.數(shù)字經(jīng)濟(jì)對農(nóng)業(yè)高質(zhì)量發(fā)展的空間溢出效應(yīng)

數(shù)字技術(shù)能夠使信息突破行政區(qū)劃的限制，高效傳遞以壓縮時空距離，增強(qiáng)地區(qū)之間的聯(lián)系。趙濤、張智等(2020)通過空間模型驗(yàn)證了數(shù)字經(jīng)濟(jì)對城市高質(zhì)量發(fā)展具有空間溢出效應(yīng)[15]。李天籽、王偉(2018)的研究結(jié)果表明互聯(lián)網(wǎng)的空間溢出效應(yīng)顯著[16]。另外，由于生產(chǎn)要素的流動和企業(yè)間的合作，使地區(qū)之間相互作用和影響，導(dǎo)致各地區(qū)的農(nóng)業(yè)活動也具有明顯的空間關(guān)聯(lián)性。因此，理論上數(shù)字經(jīng)濟(jì)對農(nóng)業(yè)高質(zhì)量發(fā)展的影響在空間上也應(yīng)該具有溢出效應(yīng)。根據(jù)以上分析，文章提出研究假設(shè)H3：

假設(shè)H3：數(shù)字經(jīng)濟(jì)對周邊地區(qū)的農(nóng)業(yè)高質(zhì)量發(fā)展存在著顯著影響。

四、研究設(shè)計(jì)

1.模型構(gòu)建與研究方法

為實(shí)證檢驗(yàn)數(shù)字經(jīng)濟(jì)對農(nóng)業(yè)高質(zhì)量發(fā)展的影響，文章設(shè)定如下面板模型：

模型(1)中，Aqua表示農(nóng)業(yè)高質(zhì)量發(fā)展水平；Dig表示數(shù)字經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平；Z表示控制變量；ε為隨機(jī)擾動項(xiàng)。

地理加權(quán)回歸模型(GWR)在1996年被提出并廣泛應(yīng)用于不同領(lǐng)域[17]。文章利用GWR模型考察數(shù)字經(jīng)濟(jì)對農(nóng)業(yè)高質(zhì)量發(fā)展的區(qū)域異質(zhì)性影響，設(shè)定如下的面板模型：

模型(2)中，xik為第k個變量在第i個樣本點(diǎn)處的觀測值；βk表示第k個變量在(ui，νi)處的估計(jì)系數(shù)；β0表示第i個樣本點(diǎn)的截距項(xiàng)；εi表示誤差項(xiàng)。

在模型(1)的基礎(chǔ)上引入變量和空間權(quán)重的交互項(xiàng)以構(gòu)建空間杜賓模型，考察數(shù)字經(jīng)濟(jì)對農(nóng)業(yè)高質(zhì)量發(fā)展的空間溢出效應(yīng)，設(shè)定如下模型：

模型(3)中，ρ表示空間自回歸系數(shù)；W表示空間權(quán)重矩陣。為了估計(jì)結(jié)果的穩(wěn)健性，文章采用地理距離和經(jīng)濟(jì)距離兩種空間權(quán)重矩陣。

2.變量選取與說明

（1）被解釋變量：農(nóng)業(yè)高質(zhì)量發(fā)展水平

農(nóng)業(yè)高質(zhì)量發(fā)展的內(nèi)涵十分豐富。其中，“高”代表現(xiàn)階段對農(nóng)業(yè)發(fā)展提出了更高的要求?！百|(zhì)”表示農(nóng)業(yè)發(fā)展效率和效益。“量”表示農(nóng)業(yè)發(fā)展的規(guī)模。另外，農(nóng)業(yè)高質(zhì)量發(fā)展還應(yīng)該關(guān)注其環(huán)境代價。因此，文章從發(fā)展規(guī)模、發(fā)展效率、發(fā)展效益、發(fā)展代價4個維度選取18個指標(biāo)構(gòu)建農(nóng)業(yè)高質(zhì)量發(fā)展評價指標(biāo)體系。

表1 農(nóng)業(yè)高質(zhì)量發(fā)展評價指標(biāo)體系

（2）核心解釋變量：數(shù)字經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平

借鑒黃慧群、余泳澤等(2019)[19]的做法，選取互聯(lián)網(wǎng)普及率、移動電話普及率、人均電信業(yè)務(wù)量、計(jì)算機(jī)服務(wù)與軟件業(yè)就業(yè)人員數(shù)占城鎮(zhèn)單位就業(yè)人員數(shù)比重，采用因子分析法將四個指標(biāo)擬合為一個指標(biāo)表征數(shù)字經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平。

（3）控制變量

文章選取5個控制變量：外商直接投資強(qiáng)度(Fdi)，采用各地區(qū)實(shí)際利用外資占GDP比重表示；交通網(wǎng)絡(luò)密度(Trans)，采用（鐵路營運(yùn)里程+內(nèi)河航道里程+公路里程）/地區(qū)面積表征；城鎮(zhèn)化水平(Urban)，用城鎮(zhèn)人口與總?cè)丝诘谋戎睾饬浚回斦С?Fis)，采用地方財政用于農(nóng)業(yè)的支出占總支出的比重表示；農(nóng)業(yè)人力資本水平(Hum)，采用受教育年限表示，計(jì)算公式為：（小學(xué)×6+中學(xué)×9+高中×12+大專及以上×16）/農(nóng)村總?cè)丝?。為盡可能消除異方差，除數(shù)字經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平外的變量作對數(shù)化處理。

由于數(shù)據(jù)缺失，文章的研究對象為中國30個省份（除西藏和港澳臺地區(qū)），時間區(qū)間為2005—2018年。研究數(shù)據(jù)主要來源于歷年《中國統(tǒng)計(jì)年鑒》《中國農(nóng)村統(tǒng)計(jì)年鑒》《中國農(nóng)業(yè)年鑒》《中國農(nóng)產(chǎn)品加工業(yè)年鑒》和各省份統(tǒng)計(jì)年鑒。

五、實(shí)證分析

1.農(nóng)業(yè)高質(zhì)量發(fā)展水平的測度結(jié)果

參考周小亮、吳武林(2018)的做法[20]，文章以2005年為基期，采用定基極差熵權(quán)法測算農(nóng)業(yè)高質(zhì)量發(fā)展水平。表2列出了各省份奇數(shù)年的農(nóng)業(yè)高質(zhì)量發(fā)展水平。由表2可知，2005—2018年，中國農(nóng)業(yè)高質(zhì)量發(fā)展水平呈現(xiàn)逐年上升態(tài)勢，由2005年的0.426增加至2018年的0.728，年均增長率4.206%。考察期內(nèi)，農(nóng)業(yè)發(fā)展規(guī)模、發(fā)展效率、發(fā)展效益和發(fā)展代價4個維度也均有不同程度的改善。

2005—2018年農(nóng)業(yè)高質(zhì)量發(fā)展水平均值大于全國均值0.586的有上海、浙江、北京、遼寧等14個省份。其中10個省份屬于東部地區(qū)，4個屬于中部地區(qū)。進(jìn)一步地，按照四分位分類法將各省份的農(nóng)業(yè)高質(zhì)量發(fā)展水平分為四類，即低水平[0.349，0.491)、中低水平[0.491，0.581)、中高水平[0.581，0.670)、高水平[0.670，0.879]。第一類包括內(nèi)蒙古、山西、陜西、寧夏等8個省份，這些省份的農(nóng)業(yè)高質(zhì)量發(fā)展水平得分和排名都靠后，但制約因素存在差異。比如，制約廣西農(nóng)業(yè)高質(zhì)量發(fā)展水平不佳的主要因素是發(fā)展代價維度，而山西則是農(nóng)業(yè)發(fā)展規(guī)模較低限制了農(nóng)業(yè)高質(zhì)量發(fā)展。第二類囊括江西、河南、四川等7個省份，這些省份排名稍微落后于第二梯度，但呈現(xiàn)崛起態(tài)勢，重慶、廣西和安徽的年均增長率均高于全國4.206%的年均增長率，說明農(nóng)業(yè)發(fā)展具有較大潛力。第三類涵蓋廣東、湖南、吉林、河北等7個省份，這些地區(qū)經(jīng)濟(jì)基礎(chǔ)良好、各種資源豐富、農(nóng)業(yè)技術(shù)發(fā)達(dá)。然而這些地區(qū)仍面臨農(nóng)民收入有待提升、環(huán)境污染嚴(yán)重、耕地質(zhì)量不高等問題。第四類是上海、浙江、北京等8個省份，這些省份雖然耕地面積占比較小，但農(nóng)業(yè)生產(chǎn)效率、單位糧食和人均農(nóng)業(yè)增加值高，農(nóng)業(yè)效益較好，如何實(shí)現(xiàn)減少農(nóng)業(yè)發(fā)展的環(huán)境代價和資源代價是這些省份面臨的主要問題。具體見表2。

表2 2005—2018年中國各省份農(nóng)業(yè)高質(zhì)量發(fā)展水平

2.面板模型估計(jì)結(jié)果與分析

（1）基準(zhǔn)估計(jì)結(jié)果與分析

表3匯報了分別采用最小二乘法(OLS)、固定效應(yīng)模型(FE)和隨機(jī)效應(yīng)模型(RE)的基準(zhǔn)回歸結(jié)果。Hausman檢驗(yàn)結(jié)果表明固定效應(yīng)模型更有效。因此，以FE回歸結(jié)果為主進(jìn)行分析。第(3)列顯示Dig的影響系數(shù)為0.039，且通過1%的顯著性水平檢驗(yàn)，說明數(shù)字經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平每增加1個單位，農(nóng)業(yè)高質(zhì)量發(fā)展水平將增加3.9%。關(guān)于控制變量，F(xiàn)DI顯著推動了農(nóng)業(yè)高質(zhì)量發(fā)展。交通網(wǎng)絡(luò)和城鎮(zhèn)化水平同樣有利于農(nóng)業(yè)高質(zhì)量發(fā)展。完善的交通基礎(chǔ)設(shè)施能夠幫助農(nóng)產(chǎn)品在空間上快速移動，有利于實(shí)現(xiàn)農(nóng)產(chǎn)品價值和提升農(nóng)戶收入，也為農(nóng)業(yè)規(guī)?；彤a(chǎn)業(yè)化經(jīng)營提供可能性。城鎮(zhèn)化使農(nóng)村勞動力從農(nóng)村向城市轉(zhuǎn)移，農(nóng)民在收入提高的同時也增加了對農(nóng)產(chǎn)品的需求，倒逼農(nóng)產(chǎn)品生產(chǎn)者尋求高效率、低成本、綠色化的生產(chǎn)方式。財政支出估計(jì)系數(shù)不顯著為負(fù)，說明其并不能有效提升農(nóng)業(yè)高質(zhì)量發(fā)展水平。人力資本水平對農(nóng)業(yè)高質(zhì)量發(fā)展的影響顯著為正，因此提高農(nóng)民的受教育程度也是推動農(nóng)業(yè)高質(zhì)量發(fā)展的重要因素之一。上文根據(jù)四分位法把各省份的農(nóng)業(yè)高質(zhì)量發(fā)展水平分為四類。進(jìn)一步地，探索數(shù)字經(jīng)濟(jì)對這四類省份的不同影響。由表3的最后4列可知，數(shù)字經(jīng)濟(jì)沒有對第一類省份和第二類省份的農(nóng)業(yè)高質(zhì)量發(fā)展發(fā)揮顯著的積極作用，這些省份數(shù)字經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平較低。數(shù)字經(jīng)濟(jì)顯著推動了第三類和第四類省份的農(nóng)業(yè)高質(zhì)量發(fā)展，對第四類省份的促進(jìn)作用更強(qiáng)，因?yàn)檫@些省份的數(shù)字經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平相對較高。

表3 數(shù)字化水平影響農(nóng)業(yè)高質(zhì)量發(fā)展的基準(zhǔn)回歸結(jié)果

（2）作用機(jī)制分析

上文分析了數(shù)字經(jīng)濟(jì)對農(nóng)業(yè)高質(zhì)量發(fā)展的影響，進(jìn)一步考察其作用機(jī)制，即分別以農(nóng)業(yè)發(fā)展規(guī)模、發(fā)展效率、發(fā)展效益和發(fā)展代價4個維度水平作為被解釋變量，將各變量分別對4個被解釋變量進(jìn)行回歸，估計(jì)結(jié)果見表4。數(shù)字經(jīng)濟(jì)對農(nóng)業(yè)發(fā)展規(guī)模、發(fā)展效率和發(fā)展效益的估計(jì)結(jié)果顯著為正，對發(fā)展代價的回歸系數(shù)則不顯著，說明數(shù)字經(jīng)濟(jì)通過影響農(nóng)業(yè)發(fā)展的規(guī)模、效率和效益的作用機(jī)制推動農(nóng)業(yè)高質(zhì)量發(fā)展。其中，數(shù)字經(jīng)濟(jì)對農(nóng)業(yè)發(fā)展規(guī)模的促進(jìn)作用最強(qiáng)，發(fā)展效益次之，最后則是發(fā)展效率。

表4 數(shù)字經(jīng)濟(jì)影響農(nóng)業(yè)高質(zhì)量發(fā)展的作用機(jī)制

（3）區(qū)域異質(zhì)性分析

根據(jù)模型(2)，對影響農(nóng)業(yè)高質(zhì)量發(fā)展的因素進(jìn)行地理加權(quán)回歸，可以得到每個省份關(guān)于每個解釋變量的估計(jì)系數(shù)，估計(jì)結(jié)果見表5。根據(jù)表5，數(shù)字經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平的估計(jì)系數(shù)呈現(xiàn)由東向西梯度遞減的規(guī)律。數(shù)字經(jīng)濟(jì)對農(nóng)業(yè)高質(zhì)量發(fā)展正向影響較大的省份主要集中于上海、浙江、廣東、山東、北京等東部地區(qū)，負(fù)向影響的省份則多分布在云南、青海、廣西、陜西等西部地區(qū)。究其原因，在數(shù)字經(jīng)濟(jì)促進(jìn)產(chǎn)業(yè)發(fā)展的過程中，不僅需要其他互補(bǔ)性設(shè)備設(shè)施的配合，也需要依賴高技能的勞動力充分發(fā)揮其實(shí)際應(yīng)用水平。與東部地區(qū)相比，中西部地區(qū)支撐數(shù)字經(jīng)濟(jì)所需人才缺乏，數(shù)字基礎(chǔ)設(shè)施及關(guān)鍵技術(shù)滯后，對農(nóng)業(yè)高質(zhì)量發(fā)展所起的作用十分有限，提振作用較小。根據(jù)此分析判斷，假設(shè)H2成立。

表5 各省份關(guān)于各解釋變量的估計(jì)系數(shù)

（4）空間溢出效應(yīng)分析

表6顯示在兩種空間權(quán)重下，數(shù)字經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平與農(nóng)業(yè)高質(zhì)量發(fā)展水平的Moran'I指數(shù)均為正數(shù)且至少通過5%的顯著性水平檢驗(yàn)，說明適合采用空間計(jì)量模型進(jìn)行實(shí)證分析。

表6 數(shù)字經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平與農(nóng)業(yè)高質(zhì)量發(fā)展水平的Moran's I指數(shù)

文章采用最大似然估計(jì)量對模型(3)進(jìn)行回歸。由表7可知，在兩種空間權(quán)重下，在1%的水平下顯著為正，說明農(nóng)業(yè)高質(zhì)量發(fā)展水平在空間上存在關(guān)聯(lián)效應(yīng)。數(shù)字經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平的空間滯后項(xiàng)同樣顯著為正，表明數(shù)字經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平的提升不僅有利于推動本地區(qū)農(nóng)業(yè)高質(zhì)量發(fā)展，對周邊地區(qū)農(nóng)業(yè)高質(zhì)量發(fā)展也產(chǎn)生明顯促進(jìn)作用。在空間計(jì)量模型中，空間滯后項(xiàng)的估計(jì)系數(shù)不能直接反映數(shù)字經(jīng)濟(jì)對農(nóng)業(yè)高質(zhì)量發(fā)展的邊際影響大小，而是根據(jù)直接效應(yīng)和間接效應(yīng)解釋數(shù)字經(jīng)濟(jì)對本地區(qū)和周邊地區(qū)農(nóng)業(yè)高質(zhì)量發(fā)展的影響。從表7可以看出，數(shù)字經(jīng)濟(jì)的直接效應(yīng)和間接效應(yīng)均顯著為正，假設(shè)H3成立。

表7 數(shù)字經(jīng)濟(jì)影響農(nóng)業(yè)高質(zhì)量發(fā)展空間模型的參數(shù)估計(jì)

六、結(jié)論與政策建議

文章在測度2005—2018年中國30個省份的農(nóng)業(yè)高質(zhì)量發(fā)展水平的基礎(chǔ)上，實(shí)證檢驗(yàn)了數(shù)字經(jīng)濟(jì)對農(nóng)業(yè)高質(zhì)量發(fā)展的影響，結(jié)果顯示：考察期內(nèi)中國各省份農(nóng)業(yè)高質(zhì)量發(fā)展水平呈上升趨勢，但省際差異顯著；數(shù)字經(jīng)濟(jì)顯著推動了農(nóng)業(yè)高質(zhì)量發(fā)展；數(shù)字經(jīng)濟(jì)對農(nóng)業(yè)高質(zhì)量發(fā)展的影響存在區(qū)域差異，呈現(xiàn)“東部地區(qū)—中部地區(qū)—西部地區(qū)”依次遞減的特征；數(shù)字經(jīng)濟(jì)對農(nóng)業(yè)高質(zhì)量發(fā)展具有顯著的空間溢出效應(yīng)。

據(jù)此，提出如下建議：第一，在數(shù)字經(jīng)濟(jì)推動農(nóng)業(yè)高質(zhì)量發(fā)展的現(xiàn)實(shí)之下，政府應(yīng)該加大對數(shù)字技術(shù)的投資力度和扶持力度，推動數(shù)字經(jīng)濟(jì)與農(nóng)業(yè)相融合。具體來說，政府可以通過課題委托等方式加大對高等院校和科研院所數(shù)字技術(shù)研發(fā)的資助，加強(qiáng)數(shù)字技術(shù)研發(fā)成果在農(nóng)業(yè)發(fā)展領(lǐng)域的轉(zhuǎn)化和應(yīng)用，不斷提升數(shù)字經(jīng)濟(jì)與農(nóng)業(yè)高質(zhì)量發(fā)展的融合度。政府還可以充分利用職業(yè)教育等手段，加強(qiáng)新型職業(yè)農(nóng)民培育，進(jìn)一步提升農(nóng)民群體的數(shù)字素養(yǎng)與技能。第二，加快農(nóng)村數(shù)字基礎(chǔ)設(shè)施建設(shè)，包括互聯(lián)網(wǎng)、數(shù)據(jù)中心、信息平臺等方面，提升數(shù)字技術(shù)在中國農(nóng)村地區(qū)的覆蓋程度。作為產(chǎn)業(yè)發(fā)展政策的制定者，政府可以通過財政補(bǔ)貼和稅收優(yōu)惠等政策積極引導(dǎo)企業(yè)參與農(nóng)村數(shù)字基礎(chǔ)設(shè)施建設(shè)，尤其是提供數(shù)字經(jīng)濟(jì)所依賴的數(shù)字技術(shù)，不斷提升數(shù)字經(jīng)濟(jì)在農(nóng)業(yè)高質(zhì)量發(fā)展中的重要作用，進(jìn)一步實(shí)現(xiàn)鄉(xiāng)村振興。第三，考慮到數(shù)字經(jīng)濟(jì)對農(nóng)業(yè)高質(zhì)量發(fā)展影響的區(qū)域異質(zhì)性以及空間溢出效應(yīng)，應(yīng)該增強(qiáng)數(shù)字基礎(chǔ)設(shè)施建設(shè)的區(qū)域協(xié)調(diào)程度以及各地區(qū)農(nóng)業(yè)發(fā)展的聯(lián)動性，發(fā)揮發(fā)達(dá)省份對落后省份的輻射作用。因此，各地政府應(yīng)積極加強(qiáng)協(xié)同聯(lián)動，充分調(diào)研數(shù)字經(jīng)濟(jì)和農(nóng)業(yè)高質(zhì)量發(fā)展的背景和現(xiàn)狀，因地制宜、因勢利導(dǎo)，制定有效促進(jìn)數(shù)字經(jīng)濟(jì)發(fā)展和農(nóng)業(yè)高質(zhì)量發(fā)展的政策。