劉從九，高 秀

（安徽財經(jīng)大學(xué)中國合作社研究院，安徽 蚌埠 233041）

一、引言及文獻綜述

農(nóng)產(chǎn)品進出口貿(mào)易在我國國民經(jīng)濟中占據(jù)重要地位，是實現(xiàn)農(nóng)業(yè)現(xiàn)代化與鄉(xiāng)村振興的重要驅(qū)動力，是經(jīng)濟社會正常運行的雙重穩(wěn)定器。但農(nóng)產(chǎn)品交易也存在貿(mào)易逆差不斷擴大、國際市場開發(fā)不足、進出口結(jié)構(gòu)失衡等問題，嚴重制約我國農(nóng)產(chǎn)品進出口貿(mào)易穩(wěn)定運行。近年來，數(shù)字經(jīng)濟與各領(lǐng)域融合發(fā)展程度日益加深，憑借其發(fā)展速度快、輻射范圍廣、影響程度深等特有屬性，日益成為全球重整資源要素、重塑經(jīng)濟結(jié)構(gòu)、改變競爭格局的關(guān)鍵力量。數(shù)字經(jīng)濟可促使貿(mào)易產(chǎn)品豐富化、縮短貿(mào)易中間環(huán)節(jié)，拉近生產(chǎn)者與消費者間距離、推動貿(mào)易主體多元化，倒逼出口商采用標準化生產(chǎn)方式，在此背景下，探究數(shù)字經(jīng)濟與農(nóng)產(chǎn)品進出口額之間動態(tài)關(guān)系，對促進農(nóng)產(chǎn)品進出口貿(mào)易健康發(fā)展具有重要的理論與實踐意義。

有關(guān)數(shù)字經(jīng)濟與農(nóng)產(chǎn)品進出口貿(mào)易的文獻可分為兩類，一類側(cè)重數(shù)字經(jīng)濟對農(nóng)產(chǎn)品貿(mào)易影響的理論分析，另一類側(cè)重數(shù)字經(jīng)濟對農(nóng)產(chǎn)品貿(mào)易影響的實證分析。理論層面，主流文獻認為數(shù)字經(jīng)濟可以提高農(nóng)業(yè)資源配置效率、減少貿(mào)易壁壘，增大貿(mào)易機會、降低貿(mào)易成本,擴大貿(mào)易主體、改善貿(mào)易條件，豐富貿(mào)易內(nèi)容、推動農(nóng)業(yè)產(chǎn)業(yè)轉(zhuǎn)型升級、促進農(nóng)產(chǎn)品進出口貿(mào)易發(fā)展（陳衛(wèi)洪等，2020），閆林楠等（2022）認為互聯(lián)網(wǎng)發(fā)展促進經(jīng)濟外循環(huán)和貿(mào)易高質(zhì)量發(fā)展。一方面，數(shù)字經(jīng)濟可降低農(nóng)產(chǎn)品貿(mào)易成本，包括搜尋成本、進入成本、固定成本、貿(mào)易成本（Fan等，2018；郭四維等，2018）。另一方面，數(shù)字經(jīng)濟可改變貿(mào)易模式。數(shù)字經(jīng)濟助力出口貿(mào)易擺脫交易中介，轉(zhuǎn)向直接出口，降低我國出口至中低收入水平國家效率損失，提高出口貿(mào)易效率，減少農(nóng)產(chǎn)品貿(mào)易等待時間，滿足農(nóng)產(chǎn)品個性化需求，降低農(nóng)產(chǎn)品貿(mào)易門檻（李書峰等，2021）。林峰等（2022）認為“互聯(lián)網(wǎng)+”顯著促進中國城市對外貿(mào)易發(fā)展，同時，數(shù)字經(jīng)濟與農(nóng)業(yè)農(nóng)村經(jīng)濟的融合發(fā)展，可以促進三農(nóng)發(fā)展（張勛等，2019）。也有部分學(xué)者認為數(shù)字經(jīng)濟在農(nóng)業(yè)領(lǐng)域的滲透率低、只對個別農(nóng)產(chǎn)品的進出口貿(mào)易產(chǎn)生促進作用（趙新泉等，2021）。

實證層面，大多數(shù)研究應(yīng)用國家層面宏觀貿(mào)易數(shù)據(jù)，探究數(shù)字經(jīng)濟與實物貿(mào)易的出口增長關(guān)系（Meijers，2014），且發(fā)現(xiàn)數(shù)字經(jīng)濟對出口國貿(mào)易增長的促進作用更顯著（Osnago等，2016）。引力模型是探討互聯(lián)網(wǎng)普及度與貿(mào)易開放度關(guān)系的常用模型（Falk等，2016）。異質(zhì)性貿(mào)易理論的提出與發(fā)展，促使學(xué)者從企業(yè)層面探討互聯(lián)網(wǎng)對國際貿(mào)易的影響。也有學(xué)者從二元邊際視角出發(fā)，發(fā)現(xiàn)應(yīng)用互聯(lián)網(wǎng)可提升集約邊際和廣延邊際，降低貿(mào)易成本，促進企業(yè)對外貿(mào)易總額提高（李兵等，2017；岳云嵩等，2017）。然而，也有學(xué)者實證得出互聯(lián)網(wǎng)的貿(mào)易增加效應(yīng)并不顯著，互聯(lián)網(wǎng)的溢出效應(yīng)對降低貿(mào)易壁壘與貿(mào)易成本作用有限。

綜上所述，學(xué)者就數(shù)字經(jīng)濟節(jié)約農(nóng)產(chǎn)品貿(mào)易成本、改變農(nóng)產(chǎn)品貿(mào)易模式等問題開展了大量研究，并開始實證探索數(shù)字經(jīng)濟與農(nóng)產(chǎn)品進出口貿(mào)易動態(tài)關(guān)系，為本文提供了方法及理論基礎(chǔ)。但現(xiàn)有文獻大多從宏觀角度著手研究，較少關(guān)注和實證分析數(shù)字經(jīng)濟與農(nóng)產(chǎn)品進出口貿(mào)易領(lǐng)域。因此，建立實證模型分析數(shù)字經(jīng)濟與不同農(nóng)產(chǎn)品進出口貿(mào)易間的關(guān)系十分有意義。基于此，本文建立數(shù)字經(jīng)濟發(fā)展與農(nóng)產(chǎn)品進出口貿(mào)易的異質(zhì)性分布滯后動態(tài)模型，實證分析數(shù)字經(jīng)濟與不同種類農(nóng)產(chǎn)品進出口貿(mào)易之間的異質(zhì)性動態(tài)關(guān)系，并利用脈沖響應(yīng)函數(shù)分析響應(yīng)關(guān)系，再利用方差分解具體估算在不同時間節(jié)點的具體影響過程。

二、研究方法

本文數(shù)據(jù)主要來源于《中國統(tǒng)計數(shù)據(jù)應(yīng)用支持系統(tǒng)》、《中國海關(guān)進出口貿(mào)易數(shù)據(jù)庫》、《中國電子商務(wù)報告》，選取數(shù)據(jù)的時間跨度為2004~2018年。本文選取的農(nóng)產(chǎn)品種類是根據(jù)《烏拉圭回合農(nóng)業(yè)協(xié)議》規(guī)定的農(nóng)產(chǎn)品范圍標準來界定的，包括谷物、大豆、可食用植物油、食糖、棉花、蔬菜、水果、咖啡和動物產(chǎn)品等20大類。

由于農(nóng)產(chǎn)品各具特殊性，數(shù)字經(jīng)濟發(fā)展對不同農(nóng)產(chǎn)品種類產(chǎn)生的影響也不同。我國進口農(nóng)產(chǎn)品主要為大豆、動物產(chǎn)品、棉花等對土地、資源依賴較嚴重，在我國生產(chǎn)成本較高的農(nóng)產(chǎn)品。由于我國勞動力成本較低，我國出口的農(nóng)產(chǎn)品主要是蔬菜、水果、動物產(chǎn)品等對勞動力較為依賴的農(nóng)產(chǎn)品。

在數(shù)字經(jīng)濟與貿(mào)易關(guān)系的研究中，主要使用以下幾種方法衡量數(shù)字經(jīng)濟發(fā)展水平。學(xué)者利用互聯(lián)網(wǎng)用戶數(shù)量衡量互聯(lián)網(wǎng)發(fā)展情況、網(wǎng)絡(luò)就緒指數(shù)衡量數(shù)字經(jīng)濟發(fā)展水平、互聯(lián)網(wǎng)普及率衡量互聯(lián)網(wǎng)發(fā)展水平。隨著數(shù)字經(jīng)濟交易平臺的蓬勃發(fā)展，利用互聯(lián)網(wǎng)上網(wǎng)人數(shù)和電子商務(wù)交易總額作為研究數(shù)字經(jīng)濟交易平臺與國際貿(mào)易關(guān)系的變量已成為主流做法。本文參照余典范等（2022）、石良平等（2018）等的實證方法選擇互聯(lián)網(wǎng)上網(wǎng)人數(shù)和電子商務(wù)交易總額作為數(shù)字經(jīng)濟發(fā)展水平的代理變量，建立計量模型。

2003年我國爆發(fā)了傳染性極強的非典型肺炎，由于采取隔離等防治措施給商品交易帶來阻礙，快遞服務(wù)便在當時開始發(fā)展。巨大的危機背后都會蘊藏著巨大的商機，2003年之后，數(shù)字經(jīng)濟開始進入人們視野，故本文選取2004~2018年的數(shù)據(jù)衡量數(shù)字經(jīng)濟發(fā)展對我國農(nóng)產(chǎn)品對外貿(mào)易的影響。變量定義與標準化后數(shù)據(jù)描述性統(tǒng)計見表1。

表1 模型變量定義與描述統(tǒng)計

數(shù)字經(jīng)濟與農(nóng)產(chǎn)品進出口額的發(fā)展趨勢大體相同，可初步推測數(shù)字經(jīng)濟的健康發(fā)展可對農(nóng)產(chǎn)品進出口產(chǎn)生一定促進作用，下文將運用實證分析法進一步驗證上文提及的數(shù)字經(jīng)濟對具體農(nóng)產(chǎn)品對外貿(mào)易總額影響的作用機理。

三、數(shù)字經(jīng)濟發(fā)展對農(nóng)產(chǎn)品進出口影響的實證分析

（一）模型的穩(wěn)健性檢驗

為研究數(shù)字經(jīng)濟與農(nóng)產(chǎn)品進出口貿(mào)易之間可能存在的相關(guān)關(guān)系，需對時間序列數(shù)據(jù)進行平穩(wěn)性檢驗，排除可能存在的偽回歸問題，最終得出數(shù)字經(jīng)濟發(fā)展水平對我國農(nóng)產(chǎn)品進出口貿(mào)易的影響程度。

現(xiàn)有數(shù)字經(jīng)濟發(fā)展概況與進出口貿(mào)易額影響關(guān)系的研究中，大多設(shè)定當期數(shù)字經(jīng)濟發(fā)展概況對當期對外貿(mào)易額的影響，但是在經(jīng)濟運行過程中，總是存在著一定的時滯效應(yīng)。由于人們的行動方式總是滯后于經(jīng)濟形勢的變化，農(nóng)產(chǎn)品貿(mào)易的參與者不可能對數(shù)字經(jīng)濟發(fā)展狀況立刻做出行動，加之數(shù)字經(jīng)濟具有正外部性，上一期數(shù)字產(chǎn)品使用人數(shù)的增加，也會對當期農(nóng)產(chǎn)品進出口貿(mào)易產(chǎn)生促進作用。因此，農(nóng)產(chǎn)品進出口貿(mào)易額不僅受到當期數(shù)字經(jīng)濟發(fā)展水平的影響，還會受到過去某些時期數(shù)字經(jīng)濟發(fā)展水平的影響。

變量設(shè)置如下：TET表示電子商務(wù)交易總額，NIU表示互聯(lián)網(wǎng)上網(wǎng)人數(shù)，EM表示有效運輸里程，LNTET、LNNIU、LNEM分別為上述變量的自然對數(shù)，μi表示估計方程的誤差項。

1.平穩(wěn)性檢驗

分析數(shù)字經(jīng)濟對農(nóng)產(chǎn)品對外貿(mào)易的動態(tài)影響時，必須先進行平穩(wěn)性檢驗，檢驗時間數(shù)據(jù)是否存在單位根過程。若時間序列數(shù)據(jù)不存在單位根過程，是一個平穩(wěn)序列，可直接對原數(shù)據(jù)進行建模分析。若時間序列數(shù)據(jù)存在單位根過程，可對時間序列數(shù)據(jù)進行一階差分或二階差分，并分析經(jīng)過差分后的數(shù)據(jù)是否平穩(wěn)，若經(jīng)過差分后的數(shù)據(jù)平穩(wěn)，可對差分后的平穩(wěn)序列建立向量自回歸VAR模型。判斷非平穩(wěn)序列的線性組合之間是否存在穩(wěn)定的均衡關(guān)系，避免因時間序列數(shù)據(jù)的非平穩(wěn)性丟失信息。為避免時間序列出現(xiàn)偽回歸問題，運用Eviews10對模型所選取的數(shù)據(jù)進行ADF單位根檢驗，如表2所示。

表2 平穩(wěn)性檢驗結(jié)果

根據(jù)模型的平穩(wěn)性檢驗結(jié)果可知，在1%的顯著性水平上，谷物類對外貿(mào)易總額（LNGW）、大豆類對外貿(mào)易總額（LNDD）是一個平穩(wěn)序列，在5%的顯著性水平上，食用植物油對外貿(mào)易總額（LNSYY）是一個平穩(wěn)序列。在1%的顯著性水平上，經(jīng)過二階差分后食糖對外貿(mào)易總額（LNST）、蔬菜對外貿(mào)易總額（LNSC）、水果類對外貿(mào)易總額（LNSG）、咖啡類對外貿(mào)易總額（LNKF）、動物產(chǎn)品類對外貿(mào)易總額（LNDW）、電子商務(wù)交易總額（TET）、互聯(lián)網(wǎng)上網(wǎng)人數(shù)（NIU）、有效運輸里程（EM）均是一個平穩(wěn)序列，可以進行向量自回歸VAR模型分析。

2.格蘭杰因果關(guān)系檢驗

為研究數(shù)字經(jīng)濟發(fā)展現(xiàn)狀與農(nóng)產(chǎn)品進出口貿(mào)易總額之間是否存在長期因果關(guān)系，對原變量平穩(wěn)的變量與經(jīng)過二階差分后平穩(wěn)的序列進行格蘭杰因果關(guān)系檢驗。根據(jù)AIC信息準則，選擇模型的最優(yōu)滯后階數(shù)為2期，如表3所示。

表3 格蘭杰因果關(guān)系檢驗結(jié)果

在1%的顯著性水平上，LNNIU是LNGW的格蘭杰原因，LNNIU是LNSC的格蘭杰原因、DLNTET不是DLNSG的格蘭杰原因。在5%的顯著性水平上，LNNIU是LNDD的格蘭杰原因，LNMH是LNTET的格蘭杰原因，DLNSG是DLNEM的格蘭杰原因、DLNSG是DLNEM的格蘭杰原因。在10%的顯著性水平上，LNST是LNTET的格蘭杰原因、DLNTET是DLNDW的格蘭杰原因。

由格蘭杰因果關(guān)系檢驗結(jié)果表明，數(shù)字經(jīng)濟發(fā)展現(xiàn)狀與農(nóng)產(chǎn)品進出口額之間存在雙向因果關(guān)系。其中，互聯(lián)網(wǎng)使用人數(shù)、電子商務(wù)交易總額與有效運輸里程是推動農(nóng)產(chǎn)品進出口額增加原因，初步表明數(shù)字經(jīng)濟發(fā)展現(xiàn)狀對農(nóng)產(chǎn)品進出口額存在促進作用。

（二）計量模型的設(shè)定

1.VAR模型

對所選變量建立VAR模型，應(yīng)先確定建立模型的滯后階數(shù)。如表4所示，根據(jù)AIC準則與SC準則，選取2階作為最優(yōu)滯后階數(shù)建立VAR模型。對VAR模型進行特征根檢驗與協(xié)整檢驗，所有的特征根逆根檢驗取值均小于1，落在單位圓內(nèi)，表明所建立的VAR模型較穩(wěn)定，模型擬合效果較好。協(xié)整檢驗結(jié)果如表5所示，除式（2）、式（3）中LNNIU和式（7）中DLNTET沒有通過協(xié)整檢驗外，其余變量均通過協(xié)整檢驗，表明選取變量之間存在協(xié)整關(guān)系，可以利用VAR模型進行分析。

表4 VAR模型最優(yōu)滯后階數(shù)檢驗結(jié)果

表5 協(xié)整檢驗結(jié)果

VAR向量自回歸預(yù)測模型結(jié)果如表6所示，（5）式、（6）式的模型擬合優(yōu)度分別為0.000000、0.324995，模型的擬合效果較差，可能存在內(nèi)生性等問題。數(shù)字經(jīng)濟發(fā)展狀況與谷物類、大豆、食用油、棉花的進出口總額之間存在明顯動態(tài)關(guān)系，當互聯(lián)網(wǎng)使用人數(shù)增加時，在滯后1期與滯后2期時對大豆、食用油、棉花的進出口總額產(chǎn)生正向的動態(tài)作用，即互聯(lián)網(wǎng)使用人數(shù)增加會促進大豆、食用油、棉花等農(nóng)產(chǎn)品進出口額增加。在滯后2期時，谷物類農(nóng)產(chǎn)品進出口額對互聯(lián)網(wǎng)使用人數(shù)變動的響應(yīng)為正，表明互聯(lián)網(wǎng)使用人數(shù)增加對谷物類農(nóng)產(chǎn)品的進出口額產(chǎn)生滯后效應(yīng)。在滯后2期時，谷物類、大豆、食用油進出口額對運輸里程變動的響應(yīng)為正，同樣產(chǎn)生明顯的促進作用。利用數(shù)字經(jīng)濟發(fā)展狀況的二階差分變量預(yù)測水果、咖啡、動物產(chǎn)品的進出口額的二階差分變量，發(fā)現(xiàn)水果進出口總額的二階差分變量對互聯(lián)網(wǎng)使用人數(shù)二階差分變量的變動響應(yīng)在滯后2期時表現(xiàn)為正，水果、咖啡、動物產(chǎn)品進出口額的二階差分變量基本不受電子商務(wù)交易總額與有效運輸里程數(shù)二階差分變量的影響。

表6 數(shù)字經(jīng)濟發(fā)展狀況預(yù)測農(nóng)產(chǎn)品進出口總額的VAR預(yù)測模型估計結(jié)果

2.脈沖響應(yīng)函數(shù)

為研究數(shù)字經(jīng)濟發(fā)展狀況與農(nóng)產(chǎn)品對外貿(mào)易之間相互沖擊的關(guān)系，以及沖擊持續(xù)的時間，對原變量平穩(wěn)序列的對數(shù)進行脈沖響應(yīng)分析，結(jié)果如圖1、圖2所示。

圖1 農(nóng)產(chǎn)品對互聯(lián)網(wǎng)使用人數(shù)變動的脈沖響應(yīng)函數(shù)

圖2 農(nóng)產(chǎn)品對有效運輸里程變動的脈沖響應(yīng)函數(shù)

互聯(lián)網(wǎng)使用人數(shù)變動對農(nóng)產(chǎn)品進出口總額產(chǎn)生的沖擊影響，如圖1所示。互聯(lián)網(wǎng)使用人數(shù)變動對谷物和棉花的進出口額產(chǎn)生負向沖擊作用。其中，互聯(lián)網(wǎng)使用人數(shù)對谷物進出口總額的沖擊在第2期達到最大，之后逐漸減弱，沖擊持續(xù)時間較久；互聯(lián)網(wǎng)使用人數(shù)對棉花進出口總額的沖擊在第3期達到最大，之后逐漸減弱。互聯(lián)網(wǎng)使用人數(shù)變動對大豆與食用油進出口額產(chǎn)生正向沖擊作用。其中，互聯(lián)網(wǎng)使用人數(shù)對大豆進出口總額的沖擊在第3期達到最大，之后以較大的幅度逐漸消退，并在第8期被時間消耗；互聯(lián)網(wǎng)使用人數(shù)對食用油進出口額的沖擊在第4期達到最大，之后逐漸減弱，沖擊持續(xù)時間較久。

有效運輸里程變動對農(nóng)產(chǎn)品進出口總額產(chǎn)生的沖擊影響，如圖2 所示。有效運輸里程變動對谷物、食用油和棉花的進出口總額產(chǎn)生負向沖擊作用。其中，有效運輸里程變動對谷物進出口總額的沖擊在前3期變動很小，在第4期逐漸增大，且未隨時間消退；有效運輸里程變動對食用油的沖擊在第5期達到最大，在之后的3期內(nèi)逐漸消退，并在第8期又開始增強。有效運輸里程變動對大豆進出口總額產(chǎn)生正向沖擊效應(yīng)，沖擊在第3期達到最大，且無明顯消退趨勢，維持在較大的響應(yīng)水平。

本文還對經(jīng)過二階差分后平穩(wěn)的時間序列數(shù)據(jù)進行脈沖響應(yīng)分析，結(jié)果如圖3、圖4所示。

圖4 農(nóng)產(chǎn)品（二階差分項）對有效運輸里程變動的脈沖響應(yīng)函數(shù)

水果進出口總額的二階差分變量對數(shù)字經(jīng)濟發(fā)展規(guī)模變動的響應(yīng)整體波動較大，持續(xù)時間較長，如圖3所示。電子商務(wù)交易總額的二階差分變量變動對水果進出口總額的二階差分變量在前4期產(chǎn)生負向沖擊作用，之后逐漸增大，并在第5期達到最大，響應(yīng)周期較長?；ヂ?lián)網(wǎng)使用人數(shù)的二階差分變量變動對水果進出口總額的二階差分變量產(chǎn)生正向沖擊作用，并在第5期達到最大，之后逐漸消退。電子商務(wù)交易總額的二階差分變量變動對咖啡和動物產(chǎn)品的二階差分變量均產(chǎn)生正向沖擊作用。其中，咖啡二階差分變量的沖擊響應(yīng)逐漸上升并在第4期達到最大，之后有小幅波動，但在響應(yīng)期內(nèi)，沖擊響應(yīng)仍較大；動物產(chǎn)品的二階差分變量的沖擊響應(yīng)在第1期幾乎為0，之后逐漸上升并在第4期達到最大，之后持續(xù)波動，在第10期基本消退。

圖3 農(nóng)產(chǎn)品（二階差分項）對電子商務(wù)交易總額與互聯(lián)網(wǎng)使用人數(shù)變動的脈沖響應(yīng)函數(shù)

有效運輸里程的二階差分變量變動對咖啡與動物產(chǎn)品的二階差分變量產(chǎn)生明顯的波動效應(yīng)，總體表現(xiàn)為正向沖擊作用。其中，咖啡二階差分變量的沖擊響應(yīng)在第5期達到最大，動物產(chǎn)品的二階差分變量的沖擊響應(yīng)在第4期達到最大。

3.方差分解

為了解不同時點變量的預(yù)測方差可以分解為不同沖擊解釋的部分是多少，進行方差分解，結(jié)果如表7、表8所示。

對原變量平穩(wěn)序列的對數(shù)建立的VAR模型的預(yù)測方差分解結(jié)果，如表7所示?；ヂ?lián)網(wǎng)使用人數(shù)與有效運輸里程對谷物類進出口總額預(yù)測方差解釋程度占比越來越大，在前5期互聯(lián)網(wǎng)使用人數(shù)對谷物類進出口總額預(yù)測方差解釋程度大于有效運輸里程，且增加幅度較小，在第10期互聯(lián)網(wǎng)使用人數(shù)與有效運輸里程對谷物類進出口總額預(yù)測方差解釋程度分別達到21.198750、27.963580。互聯(lián)網(wǎng)使用人數(shù)與有效運輸里程對大豆進出口總額預(yù)測方差解釋程度低于對谷物類，在第10期互聯(lián)網(wǎng)使用人數(shù)與有效運輸里程對大豆進出口總額預(yù)測方差解釋占比僅為0.876372與0.954282?；ヂ?lián)網(wǎng)使用人數(shù)與有效運輸里程對食用油進出口總額預(yù)測方差解釋程度占比越來越大，但有效運輸里程的解釋程度遠大于互聯(lián)網(wǎng)使用人數(shù)，在第10期互聯(lián)網(wǎng)使用人數(shù)與有效運輸里程對食用油進出口總額預(yù)測方差解釋程度占比分別為0.642678和6.100509?；ヂ?lián)網(wǎng)使用人數(shù)與有效運輸里程對棉花進出口總額預(yù)測方差解釋程度不斷增大，且二者解釋程度大致持平，在第10期分別為3.646213和4.084801。

表7 原變量平穩(wěn)序列的方差分解

對二階差分后平穩(wěn)的序列建立的VAR模型的預(yù)測方差分解結(jié)果，如表8所示。電子商務(wù)交易總額與互聯(lián)網(wǎng)上網(wǎng)人數(shù)二階差分變量對水果進出口總額二階差分變量的預(yù)測方差解釋程度整體呈上升趨勢，電子商務(wù)交易總額二階差分變量的預(yù)測方差占比明顯大于互聯(lián)網(wǎng)上網(wǎng)人數(shù)二階差分變量，在第10期電子商務(wù)交易總額與互聯(lián)網(wǎng)上網(wǎng)人數(shù)二階差分變量的預(yù)測方差占比分別為33.679070和1.364284。電子商務(wù)交易總額與有效運輸里程二階差分變量對咖啡進出口總額二階差分變量的預(yù)測方差占比逐漸上升，有效運輸里程二階差分變量的預(yù)測方差占比上升幅度大于電子商務(wù)交易總額二階差分變量，在第10期分別為2.818947、5.240278。電子商務(wù)交易總額二階差分變量對動物產(chǎn)品進出口總額二階差分變量的預(yù)測方差占比在第2期達到最大值27.04879，之后逐漸下降，在第10期占比穩(wěn)定在23.35488。有效運輸里程二階差分變量對動物產(chǎn)品進出口總額二階差分變量的預(yù)測方差占比由第2期的11.27673上升至第10期的33.41778。

表8 二階差分后平穩(wěn)序列的方差分解

四、結(jié)論與政策建議

（一）結(jié)論

本文在系統(tǒng)梳理現(xiàn)有文獻的基礎(chǔ)上，利用主要農(nóng)產(chǎn)品進出口貿(mào)易額的面板數(shù)據(jù)，實證分析數(shù)字經(jīng)濟對我國主要農(nóng)產(chǎn)品進出口貿(mào)易額的影響。研究發(fā)現(xiàn)：首先，數(shù)字經(jīng)濟發(fā)展狀況與農(nóng)產(chǎn)品進出口額之間存在長期動態(tài)關(guān)系，且這種動態(tài)關(guān)系存在明顯的滯后效應(yīng)。其次，數(shù)字經(jīng)濟發(fā)展與谷物、大豆、食用油、棉花、水果、咖啡、動物產(chǎn)品之間存在明顯的動態(tài)關(guān)系，數(shù)字經(jīng)濟發(fā)展在推動農(nóng)產(chǎn)品進出口總額增加的過程中發(fā)揮的作用越大。最后，數(shù)字經(jīng)濟發(fā)展對動物產(chǎn)品進出口總額的解釋程度最大，電子商務(wù)交易總額與有效運輸里程的聯(lián)合解釋程度達到56.77；谷物產(chǎn)品次之，互聯(lián)網(wǎng)上網(wǎng)人數(shù)與有效運輸里程的聯(lián)合解釋程度達到49.16；電子商務(wù)交易總額對水果進出口總額的單獨解釋程度達到33.68；電子商務(wù)交易總額與有效運輸里程對咖啡進出口總額的解釋程度達到8.00；互聯(lián)網(wǎng)上網(wǎng)人數(shù)與有效運輸里程對棉花進出口總額的解釋程度達到7.73；互聯(lián)網(wǎng)運輸里程對食用油進出口總額的解釋程度達到6.10。

（二）政策建議

1.提高數(shù)字經(jīng)濟信息整合能力，助力鄉(xiāng)村數(shù)字經(jīng)濟發(fā)展

數(shù)字經(jīng)濟健康發(fā)展可促進農(nóng)產(chǎn)品進出口貿(mào)易額增加，提升我國農(nóng)產(chǎn)品國際競爭力，應(yīng)提高我國數(shù)字經(jīng)濟信息整合能力，促進鄉(xiāng)村數(shù)字經(jīng)濟發(fā)展，縮少我國數(shù)字經(jīng)濟發(fā)展的城鄉(xiāng)差異與地域差異。加強對數(shù)字經(jīng)濟發(fā)展過程中的監(jiān)督與管理，嚴厲打擊網(wǎng)絡(luò)詐騙等行為，為數(shù)字經(jīng)濟發(fā)展促進鄉(xiāng)村建設(shè)掃清障礙。

2.加大數(shù)字經(jīng)濟應(yīng)用宣傳與推廣，打造“數(shù)字經(jīng)濟+農(nóng)產(chǎn)品”的貿(mào)易方式

數(shù)字經(jīng)濟在全球范圍內(nèi)的應(yīng)用與發(fā)展，引發(fā)了世界貿(mào)易形式的深刻變革，電子商務(wù)利用互聯(lián)網(wǎng)技術(shù)平臺優(yōu)勢，打破農(nóng)產(chǎn)品貿(mào)易的時空限制，以電子商務(wù)為代表的數(shù)字經(jīng)濟正在對國際貿(mào)易領(lǐng)域產(chǎn)生深刻影響。由于農(nóng)業(yè)生產(chǎn)本身具有地域性、季節(jié)性、周期性等特性，存在農(nóng)產(chǎn)品需求彈性較低、抗風險能力較弱等限制，加之農(nóng)業(yè)生產(chǎn)者缺乏數(shù)字信息與企業(yè)家才能等原因，即便占據(jù)土地與勞動力等兩種生產(chǎn)要素，農(nóng)業(yè)部門發(fā)展仍然落后于城市地區(qū)，農(nóng)產(chǎn)品在國際貿(mào)易中仍不具有競爭力。

在農(nóng)產(chǎn)品進出口領(lǐng)域加大數(shù)字經(jīng)濟應(yīng)用的推廣宣傳，強化其在農(nóng)產(chǎn)品進出口領(lǐng)域提高貿(mào)易額、改善傳統(tǒng)農(nóng)產(chǎn)品貿(mào)易方式、實現(xiàn)農(nóng)產(chǎn)品貿(mào)易福利再分配的作用。乘數(shù)字經(jīng)濟發(fā)展的東風，縮減跨國農(nóng)產(chǎn)品貿(mào)易的交易成本、信息成本，助力農(nóng)產(chǎn)品貿(mào)易發(fā)展。開展數(shù)字下鄉(xiāng)活動，帶動新的農(nóng)民企業(yè)家與小農(nóng)戶把握數(shù)字經(jīng)濟發(fā)展的機遇，促進我國農(nóng)產(chǎn)品貿(mào)易高質(zhì)量發(fā)展。

3.“數(shù)字經(jīng)濟+農(nóng)產(chǎn)品”貿(mào)易方式應(yīng)因類、因地制宜

數(shù)字經(jīng)濟在促進農(nóng)業(yè)經(jīng)濟增長過程中產(chǎn)生異質(zhì)性效應(yīng)，對不同貿(mào)易主體，數(shù)字經(jīng)濟平臺促進農(nóng)產(chǎn)品貿(mào)易總額的作用機理也不同。不同農(nóng)產(chǎn)品具有不同特性，在促進數(shù)字經(jīng)濟與農(nóng)產(chǎn)品貿(mào)易深度融合發(fā)展的過程中，應(yīng)注意不同農(nóng)產(chǎn)品生產(chǎn)、出口、消費過程中的特點，根據(jù)農(nóng)產(chǎn)品特性，不斷提高智能化、數(shù)字化、網(wǎng)絡(luò)化水平，加速構(gòu)建有利于農(nóng)產(chǎn)品貿(mào)易經(jīng)濟發(fā)展與農(nóng)產(chǎn)品有效治理模式的新型數(shù)字經(jīng)濟形態(tài)，采取數(shù)字經(jīng)濟與農(nóng)產(chǎn)品融合發(fā)展的不同措施。