廖 燕，王 慶，謝 云，黎璟萍

（1.長江大學經濟與管理學院，湖北荊州 434023；2.黃岡師范學院商學院，湖北黃岡 438000；3.湖北省農業(yè)農村廳，武漢 430064）

數(shù)字技術代表著最新的生產力，十九屆四中全會將數(shù)字技術依賴的數(shù)據(jù)增列為第七種生產要素。隨著數(shù)字產業(yè)的不斷滲透，數(shù)字化成為各行業(yè)發(fā)展轉型的重要路徑，農業(yè)也不例外。為推動農業(yè)現(xiàn)代化轉型發(fā)展，中央政府高度重視農業(yè)數(shù)字化發(fā)展，先后出臺了《數(shù)字鄉(xiāng)村發(fā)展戰(zhàn)略綱要》《數(shù)字鄉(xiāng)村發(fā)展行動計劃（2022—2025 年）》《2023 年數(shù)字鄉(xiāng)村發(fā)展工作要點》等文件，指出以數(shù)字賦能農業(yè)發(fā)展，推動農業(yè)數(shù)字化轉型，從而帶動農業(yè)現(xiàn)代化發(fā)展、促進鄉(xiāng)村振興。山東省作為中國農業(yè)發(fā)展第一強省，2020年農林牧漁業(yè)總產值率先突破1 萬億元，2022 年達1.2 萬億元，穩(wěn)居全國首位?！叭珖r業(yè)看山東”，山東省農業(yè)是全國農業(yè)發(fā)展的風向標，數(shù)字農業(yè)起步早，對其他省份具有模范帶頭作用，因此山東省農業(yè)數(shù)字化極具研究意義。

明確農業(yè)數(shù)字化現(xiàn)階段發(fā)展特征是推動農業(yè)數(shù)字化發(fā)展的必要前提，研究農業(yè)數(shù)字化的演變軌跡及區(qū)域差異有利于精準施策，全面提高農業(yè)數(shù)字化發(fā)展水平。農業(yè)數(shù)字化作為引領新時代農業(yè)現(xiàn)代化的重要課題，是學者研究的重點。第一，從理論構建角度分析農業(yè)數(shù)字化發(fā)展邏輯及作用機制，劉元勝［1］對比了全球主要國家數(shù)字經濟的規(guī)模，認為中國數(shù)字技術與農業(yè)技術缺乏深度融合，存在數(shù)字化治理赤字較大的問題；崔慧霞［2］從理論上論證了數(shù)字經濟與農業(yè)經濟融合的需求、機制及路徑；易加斌等［3］基于創(chuàng)新生態(tài)系統(tǒng)理論視角分析了農業(yè)數(shù)字化轉型的驅動因素，并通過構建戰(zhàn)略框架提出了協(xié)同創(chuàng)新實施路徑。第二，從縣域案例分析角度挖掘農業(yè)數(shù)字化發(fā)展模式機制；李立清等［4］以中國30 個縣為例，運用模糊集定性分析方法探討技術、組織和環(huán)境條件對驅動縣域農業(yè)數(shù)字化轉型的組態(tài)效應及全能型、組織-環(huán)境型、技術平衡型和技術-組織型4 條路徑；朱華晟等［5］、徐旭初等［6］均選擇縣域案例進行分析，前者以四川省理塘縣單一案例為例，后者以吉林省東遼縣、山東省平陰縣、山西省隰縣和陜西省柞水縣為例，分析各縣域農業(yè)數(shù)字化的發(fā)展邏輯及動力機制。第三，相比理論及案例分析，學者運用計量實證方法量化農業(yè)數(shù)字化的研究較少，王月等［7］、黃飛飛等［8］構建數(shù)字化指標體系，采用熵值法量化農業(yè)數(shù)字化發(fā)展水平，前者測算后實證分析了農業(yè)數(shù)字化與農戶經濟效益的關系，后者測算后采用Tobit模型探討了山東省農業(yè)數(shù)字化與農業(yè)現(xiàn)代化的耦合協(xié)調關系。

綜上所述，學者對農業(yè)數(shù)字化的理論、案例等研究成果豐碩，但實證研究方面較薄弱，且對農業(yè)數(shù)字化發(fā)展時空演變特征及區(qū)域差異的研究成果更是鮮見。山東省農業(yè)發(fā)展穩(wěn)居全國首位，是其他省份農業(yè)發(fā)展的風向標?；诖耍狙芯恳陨綎|省16 個地級市為研究對象，在現(xiàn)有研究基礎之上完善農業(yè)數(shù)字化指標體系，運用熵權法量化山東省農業(yè)數(shù)字化發(fā)展水平，通過非參數(shù)核密度估計、全局莫蘭指數(shù)（Moran’sI）和Dagum 基尼系數(shù)分析山東省農業(yè)數(shù)字化發(fā)展水平的動態(tài)演進特征、空間集聚特征、區(qū)域差異及來源，最后根據(jù)所得出的結論提出相應的對策，以期為推動山東省農業(yè)數(shù)字化高質量發(fā)展提供參考。

1 研究設計

1.1 山東省農業(yè)數(shù)字化發(fā)展水平指標體系構建

根據(jù)農業(yè)數(shù)字化的本質內涵及山東省農業(yè)數(shù)字化發(fā)展的實際情況并參考黃飛飛等［8］、張彥軍等［9］的研究成果，將農業(yè)數(shù)字化發(fā)展水平評價指標體系劃分為目標層、準則層和指標層3 個層次，其中，目標層為農業(yè)數(shù)字化發(fā)展水平；準則層分為數(shù)字基礎、數(shù)字應用、農業(yè)投入、農業(yè)產出4 個層次；指標層是各準則層的分解指標，共設有15 個指標，采用熵值法賦權后綜合評價得出2012—2021 年山東省16 個地級市的農業(yè)數(shù)字化發(fā)展水平，具體量化指標體系見表1。

表1 山東省農業(yè)數(shù)字化發(fā)展水平量化指標體系

1.2 山東省農業(yè)數(shù)字化發(fā)展時空演變及區(qū)域差異的研究方法

1.2.1 非參數(shù)核密度估計 非參數(shù)核密度估計（KDE）多用于描述區(qū)域經濟變量的非均衡分布［10］，本研究使用該方法來描述山東省農業(yè)數(shù)字化發(fā)展程度的區(qū)域分布情況。由此生成的核密度曲線可以清晰地展示出山東省農業(yè)數(shù)字化發(fā)展水平隨時間變化的位置和形態(tài)分布。假設存在隨機變量Y，則非參數(shù)核密度估計（KDE）基本函數(shù)f(y)公式如下：

式中，yi和分別為山東省各地級市農業(yè)數(shù)字化發(fā)展水平的樣本觀測值和均值；n、h和K分別為樣本量個數(shù)、函數(shù)帶寬和核密度函數(shù)。

1.2.2 空間自相關指數(shù) 鑒于山東省三大經濟圈發(fā)展特征差異明顯，表現(xiàn)出較強的空間集聚性，各地級市發(fā)展所需的資源各不相同。為了確定其集聚性存在的可能及探究集聚性的演變特征，本研究運用全局莫蘭指數(shù)（Moran’sI）進行檢驗。

1）空間權重矩陣設定。關于空間權重矩陣的選取，采用郭海紅等［11］、王克響等［12］的研究方法，分別選擇空間鄰接權重矩陣（W1）、地理距離權重矩陣（W2）、經濟距離權重矩陣（W3）和地理經濟距離權重矩陣（W4）進行分析?？臻g鄰接權重矩陣將相鄰設為1、不相鄰設為0；地理距離權重矩陣由各區(qū)域經緯度坐標計算而得；經濟距離權重矩陣用各區(qū)域人均GDP 之差絕對值的倒數(shù)表示；地理經濟距離權重矩陣由地理距離權重矩陣與經濟距離權重矩陣相乘得到。

2）空間相關性檢驗?？臻g自相關可理解為變量在空間相近的地區(qū)有相似的取值，采用全局莫蘭指數(shù)（Moran’sI）進行檢驗。全局莫蘭指數(shù)是考察整個空間變量的空間集聚情況，其計算公式如下：

1.2.3 Dagum 基尼系數(shù) 考慮到山東省農業(yè)數(shù)字化發(fā)展水平在區(qū)域上存在差異，本研究使用Dagum 基尼系數(shù)進行研究。Dagum 基尼系數(shù)由經濟圈內差異Gω、經濟圈間差異Gnb和超變密度Gi［13］3 部分組成，分別反映山東省省會、膠東、魯南三大經濟圈內部的農業(yè)數(shù)字化發(fā)展水平差異、各區(qū)域農業(yè)數(shù)字化發(fā)展水平差異和差異來源，較好地解釋了傳統(tǒng)基尼系數(shù)未能分析區(qū)域差異的問題，計算公式如下：

式中，G為Dagum 基尼系數(shù)，反映區(qū)域間整體差異，其值越大表明區(qū)域間差異越大；n為山東省所有地級市的個數(shù)；μ為山東省各地級市農業(yè)數(shù)字化發(fā)展水平的平均值；k為所劃分區(qū)域數(shù)，本研究中k=1、2、3，分別代表省會經濟圈、膠東經濟圈、魯南經濟圈；i和r分別為j區(qū)域和h區(qū)域內的地級市序號；nj和nh分別為j區(qū)域和h區(qū)域內地級市的個數(shù)；yji、yhr分別為j、h區(qū)域內i、r地級市的農業(yè)數(shù)字化發(fā)展水平；Djh為第j、h個區(qū)域間農業(yè)數(shù)字化水平的相互作用；djh為區(qū)域間農業(yè)數(shù)字化水平的差值；pjh為超變一階矩，是第j、h個區(qū)域中所有yhr-yji＞0 的樣本值加總的數(shù)學期望；Fj、Fh分別為第j、h個區(qū)域的累積密度分布函數(shù)。

1.3 數(shù)據(jù)來源

本研究探討山東省各地級市農業(yè)數(shù)字化發(fā)展水平的發(fā)展情況，由于2019 年萊蕪市合并到濟南市，2019 年以后山東省地級市由17 個變?yōu)?6 個，為了方便計算，將2019 年以前萊蕪市的數(shù)據(jù)也合并至濟南市，并且根據(jù)山東省印發(fā)的指導意見，將山東省全域劃分為三大經濟圈，具體包括省會經濟圈（濟南市、淄博市、東營市、泰安市、德州市、聊城市、濱州市）、膠東經濟圈（青島市、煙臺市、濰坊市、威海市、日照市）和魯南經濟圈（棗莊市、濟寧市、臨沂市、菏澤市）［14］。

2 實證結果與分析

2.1 山東省農業(yè)數(shù)字化發(fā)展水平的測度結果及分析

根據(jù)表1 構建的山東省農業(yè)數(shù)字化發(fā)展水平綜合指標體系，通過熵值法測算出2012—2021 年山東省16 個地級市的農業(yè)數(shù)字化發(fā)展水平指數(shù)，結果如表2 所示。從山東省整體層面看，2012—2021 年全省農業(yè)數(shù)字化發(fā)展水平指數(shù)（均值和中位數(shù)）總體上均呈上升趨勢，其中，2018—2020 年，山東省農業(yè)數(shù)字化發(fā)展水平的中位數(shù)均低于均值。這說明山東省大部分地區(qū)農業(yè)數(shù)字化發(fā)展水平在平均水平之上，且農業(yè)數(shù)字化發(fā)展水平較高的地區(qū)之間出現(xiàn)相互趕超的局面，但農業(yè)數(shù)字化發(fā)展水平較低的地區(qū)增長乏力。

圖1 展示了觀測期初（2012 年）、觀測期末（2021年）、“十二五”期末（2015 年）和“十三五”期末（2020年）4 年山東省農業(yè)數(shù)字化發(fā)展水平的變化情況。從時間維度看，2012—2020 年，山東省各地級市農業(yè)數(shù)字化發(fā)展水平均呈上升趨勢，2021 年略有回落。出現(xiàn)這樣的變化可能有以下幾個原因，一方面，山東省作為全國數(shù)字經濟發(fā)展大省，根據(jù)山東省工業(yè)和信息化廳2022 年公布的數(shù)據(jù)，2021 年山東省數(shù)字經濟總量突破3.5 萬億元，位居全國第三，數(shù)字經濟占GDP 比重達43%。山東省作為農業(yè)大省，農業(yè)現(xiàn)代化基礎牢固，承接數(shù)字化產業(yè)融合較容易，數(shù)字產業(yè)助力農業(yè)進一步發(fā)展的同時，也強化了山東省農業(yè)數(shù)字化發(fā)展水平。另一方面，2021 年受疫情反復的影響，山東省農業(yè)數(shù)字化發(fā)展水平略有回落。同時也與山東省農業(yè)政策轉變有關，2021 年作為全面脫貧第一年，農業(yè)農村工作以穩(wěn)固脫貧成果、防止返貧為主。從區(qū)域維度看，以濟南市為首的省會經濟圈中，濟南市一馬當先，其農業(yè)數(shù)字化發(fā)展水平遠超其他6 個地級市，兩極分化較嚴重；以青島市為首的膠東經濟圈呈“一超多強”的發(fā)展局面，青島市農業(yè)數(shù)字化強勢崛起，穩(wěn)居全省第一名，其次濰坊市和煙臺市分別居第三和第五名；相較省會經濟圈和膠東經濟圈，以臨沂市為首的魯南經濟圈4 個地級市發(fā)展較均衡，除棗莊市農業(yè)數(shù)字化發(fā)展水平居全省第十四名外，其他3 個地級市均排名在前十之內?？傮w而言，青島市和濟南市2 個頭部地級市農業(yè)數(shù)字化發(fā)展勢頭強勁，增長速度快；其他地級市農業(yè)數(shù)字化發(fā)展水平雖然也在增長，但增長速度相對較慢，追趕頭部地級市難度較大，尤其2021 年東營市、威海市、日照市、棗莊市農業(yè)數(shù)字化發(fā)展水平均低于0.200 0，距平均水平還有很大的提升空間?？傊?，山東省各地級市農業(yè)數(shù)字化發(fā)展水平存在不均衡問題，存在一定的馬太效應。

2.2 山東省農業(yè)數(shù)字化的分布動態(tài)演進特征

為進一步探究山東省農業(yè)數(shù)字化發(fā)展水平的分布動態(tài)演進特征，根據(jù)式（1）計算得出非參數(shù)核密度估計圖來展示山東省農業(yè)數(shù)字化發(fā)展水平的動態(tài)信息。圖2 為山東省全省及三大經濟圈的KDE結果，并以2012 年、2015 年、2020 年和2021 年為代表反映農業(yè)數(shù)字化發(fā)展水平的動態(tài)分布演進特征。

圖2 2012 年、2015 年、2020 年、2021 年山東省農業(yè)數(shù)字化分布的動態(tài)演進

從全省分布看（圖2a），山東省農業(yè)數(shù)字化發(fā)展水平較低地區(qū)占比較大，峰值整體呈逐年下降且向右移趨勢，其中2021 年峰值較2020 年稍有提升，表明山東省農業(yè)數(shù)字化趨向平均化且整體增長速度較快。從曲線分布形狀看，曲線右側拖尾漸漸明顯，且多峰演變?yōu)閱畏澹f明山東省農業(yè)數(shù)字化高值地區(qū)比例擴大，地區(qū)間農業(yè)數(shù)字化發(fā)展水平差距不斷縮小。從曲線具體形態(tài)來看，核密度曲線在2012 年和2015 年均呈左小右大的雙峰狀，山東省農業(yè)數(shù)字化差異逐漸縮?。坏?020 年，曲線由多峰演變?yōu)閱畏澹矣覀任膊坎粩嗬L趨近橫坐標軸，反映出該時期山東省農業(yè)數(shù)字化發(fā)展水平趨向平均化，地區(qū)間的差異縮?。坏?021 年，曲線又由單峰變?yōu)殡p峰，且峰值相當，呈“駝峰狀”，說明地區(qū)間農業(yè)數(shù)字化發(fā)展水平差異有所增大，呈多極化趨勢?？傮w而言，山東省農業(yè)數(shù)字化核密度曲線向右偏移且尾部不斷拉長，為雙峰狀，趨向多極化。

從省會經濟圈看（圖2b），曲線峰值靠左分布，峰值逐年下降且向右偏移，但總體偏左，核密度值在0～6.0，大于全省0.5～4.0 的集聚水平，且農業(yè)數(shù)字化發(fā)展水平集聚在0.2～0.3，省會經濟圈農業(yè)數(shù)字化發(fā)展水平呈兩極分化。2020 年和2021 年曲線右端觸底反彈，呈多峰形態(tài)，表明省會經濟圈農業(yè)數(shù)字化發(fā)展水平差距在縮小，醞釀多極化的趨勢，但兩極分化仍是當前省會經濟圈的主要特征。

從膠東經濟圈看（圖2c），曲線分布較居中，且峰值逐年下降，其中2021 年峰值較2020 年稍有提升，曲線逐年平緩，核密度值分布在0～3.0，小于全省集聚水平，農業(yè)數(shù)字化在0.3～0.4 水平上集聚，膠東經濟圈的農業(yè)數(shù)字化發(fā)展水平較離散，總體水平較高，呈多極化態(tài)勢。

從魯南經濟圈看（圖2d），曲線出現(xiàn)明顯的低位反轉，呈“√”形態(tài)，核密度值為0～6.0，大于全省集聚水平，且農業(yè)數(shù)字化發(fā)展水平在0.30～0.45 的水平上集聚，說明魯南經濟圈的農業(yè)數(shù)字化發(fā)展水平在穩(wěn)步提高，總體差異較小，趨向平均化。

2.3 山東省農業(yè)數(shù)字化的地區(qū)空間集聚效應分析

通過分析非參數(shù)核密度估計，發(fā)現(xiàn)山東省農業(yè)數(shù)字化每個經濟圈在時間動態(tài)上都表現(xiàn)出一定的集聚趨勢，因此，為考察山東省農業(yè)數(shù)字化發(fā)展水平的空間集聚特征，利用式（2）進行實證檢驗。本研究構建空間鄰接權重矩陣（圖3a）、地理距離權重矩陣（圖3b）、經濟距離權重矩陣（圖3c）、地理經濟距離權重矩陣（圖3d），重點分析2021 年山東省農業(yè)數(shù)字化發(fā)展水平的空間集聚特征。

圖3 山東省2021 年農業(yè)數(shù)字化發(fā)展水平基于4 種權重矩陣Moran’s I散點

由圖3 可知，山東省農業(yè)數(shù)字化發(fā)展水平在地理距離權重矩陣中表現(xiàn)出明顯的負相關關系，在經濟距離權重矩陣中負相關關系減弱，在地理經濟距離權重矩陣中相關關系為正。在四個象限集群模式中，空間鄰接權重矩陣和經濟距離權重矩陣中各地級市較離散，說明空間鄰接和經濟距離對農業(yè)數(shù)字化的空間集聚作用較小。在地理距離權重矩陣中，大部分地級市分布在第二象限和第四象限，表明山東省農業(yè)數(shù)字化在地理位置上存在“高-低”組合和“低-高”組合的空間集聚特征，即：農業(yè)數(shù)字化發(fā)展較好的地區(qū)，周圍地區(qū)的發(fā)展反而較差，而發(fā)展較差的地區(qū)又被發(fā)展較好的地區(qū)包圍。在地理經濟距離權重矩陣中，大部分地級市分布在第一象限和第二象限，表明山東省農業(yè)數(shù)字化在同時考慮地理、經濟距離的情況下，存在“高-高”組合和“低-高”組合的空間集聚特征，其中“高-高”組合的地級市包括濟南市、青島市、淄博市、濱州市等，“低-高”組合的代表地級市包括濟寧市、煙臺市、威海市、東營市等。濟南市作為省會城市資源稟賦優(yōu)越；青島市沿海，交通便利，經濟發(fā)達；濟寧市位于魯西南腹地，經濟發(fā)展水平不及濟南市、青島市，但其具有優(yōu)越的地理環(huán)境，是其農業(yè)發(fā)展的重要支柱。因此，在地理和經濟雙重加持下，山東省需要不斷提高區(qū)域內農業(yè)數(shù)字化發(fā)展水平并輻射帶動周邊地區(qū)。對比地理距離權重矩陣和地理經濟距離權重矩陣發(fā)現(xiàn)，經濟的發(fā)展可以突破地理位置的限制，如濱州市、東營市、日照市等地區(qū)，其分布于山東省邊緣地區(qū)，距核心地區(qū)較遠，經濟落后削弱了這些地區(qū)承接核心地區(qū)產業(yè)轉移的能力，致使高新產業(yè)無法落地生根，需借助農業(yè)數(shù)字化發(fā)展水平較高的地區(qū)進行發(fā)展。

2.4 山東省農業(yè)數(shù)字化發(fā)展水平的區(qū)域差異分析

上述分析分別從時間和空間維度上分析了山東省農業(yè)數(shù)字化發(fā)展水平的演變特征和集聚特征，發(fā)現(xiàn)農業(yè)數(shù)字化在時空上集聚，且受地理位置和地區(qū)經濟水平影響。為了進一步細化地區(qū)差異，分析差異來源，利用式（3）計算山東省農業(yè)數(shù)字化發(fā)展水平總體差異及區(qū)域差異，并分解差異來源，結果如表3所示。

表3 2012—2021 年山東省農業(yè)數(shù)字化的Dagum 基尼系數(shù)

1）總體差異。樣本期內，總體Dagum 基尼系數(shù)期初和期末呈下降趨勢，期中總體Dagum 基尼系數(shù)逐年上升，均值為0.192，與2018 年的0.190 相差無幾。近年來數(shù)字經濟迅速發(fā)展，山東省作為數(shù)字經濟大省，以濟南市、青島市為代表的地區(qū)數(shù)字化轉型較快，但是也有像東營市、濱州市、日照市等轉型較慢的地區(qū)，形成兩極分化的局面。結合上述空間特征分析，農業(yè)數(shù)字化發(fā)達地區(qū)產生正向的空間溢出效應，帶動周邊落后地區(qū)發(fā)展，縮小地區(qū)差距，需綜合考慮地理區(qū)位因素和地方經濟發(fā)展水平。

2）區(qū)域差異。區(qū)域差異分為經濟圈內差異和經濟圈間差異。從經濟圈內差異來看，三大經濟圈內差異系數(shù)均值分別為0.141（省會經濟圈）、0.226（膠東經濟圈）、0.121（魯南經濟圈），其中魯南經濟圈內的差異最小，與上述分析一致。膠東經濟圈雖然在體量上差異最大，但其在樣本期內差異變化較小，說明差異水平較穩(wěn)定。值得注意的是，省會經濟圈在2019—2021 年差異突然增大，尤其在2018—2019年，圈內差異從0.133 快速增至0.171，結合具體農業(yè)數(shù)字化發(fā)展水平可知，省會經濟圈中濟南市發(fā)展突出，依靠省會經濟優(yōu)勢拉高了整個經濟圈的農業(yè)數(shù)字化發(fā)展水平，出現(xiàn)斷層式的分水嶺。而除濟南市外的其他6 個地區(qū)，農業(yè)數(shù)字化發(fā)展水平相當，均處于全省中下水平。因此與膠東經濟圈相比，省會經濟圈的區(qū)域內差異問題更加突出。從經濟圈間差異來看，省會-膠東經濟圈差異最大（0.203），膠東-魯南經濟圈次之（0.192），省會-魯南經濟圈最?。?.156）。從各方面看，省會經濟圈和膠東經濟圈差異系數(shù)均值相差較小，但二者差異較大，可能有以下原因。一方面濟南市作為省會城市天然對周邊地區(qū)的資源有吸附作用，資源的集聚給濟南市提供了發(fā)展動力，但同時周邊地區(qū)資源匱乏、發(fā)展乏力，導致省會經濟圈兩極分化；另一方面，濟南市處于內陸地區(qū)，受地形等因素影響，其輻射能力較弱，而青島市作為以貿易為主的城市，其經濟輻射能力更強，與周邊地區(qū)更多的是一種產業(yè)轉移、合作同贏的關系，因此膠東經濟圈農業(yè)數(shù)字化比省會經濟圈發(fā)展更強勁。

3）差異來源。山東省農業(yè)數(shù)字化的差異貢獻率均值由大到小依次為經濟圈間（49.027%）、超變密度（29.324%）、經濟圈內（21.649%）。由此可知，首先，經濟圈間的差異是造成山東省農業(yè)數(shù)字化總體差異的主要原因。其次，超變密度差異貢獻率也處于一個較高水平，說明山東省農業(yè)數(shù)字化發(fā)展水平較高的地區(qū)也是經濟發(fā)展水平較高的地區(qū)，且從觀察期看，超變密度差異貢獻率波動較小，一直在29.300%附近來回波動，比重較大，因此縮小山東省農業(yè)數(shù)值化水平差異不僅要關注區(qū)域之間的差異，也要關注區(qū)域經濟協(xié)同發(fā)展水平。最后，經濟圈內差異貢獻率相對較低，說明山東省經濟圈內經濟合作取得初步成績，區(qū)域內部協(xié)調發(fā)展水平提高，核心城市農業(yè)數(shù)字化發(fā)展存在空間溢出效應。

3 小結與建議

3.1 小結

本研究首先采用熵值法測度了2012—2021 年山東省各地級市農業(yè)數(shù)字化發(fā)展水平，其次利用KDE曲線、Moran’sI散點圖和Dagum 基尼系數(shù)討論了山東省農業(yè)數(shù)字化發(fā)展水平的動態(tài)時空演變特征及區(qū)域差異。

1）從測度結果來看，山東省各地級市農業(yè)數(shù)字化發(fā)展水平存在不均衡問題。濟南市、青島市等地區(qū)農業(yè)數(shù)字化發(fā)展勢頭強勁，增長速度較快；但其他地區(qū)增長速度較慢，且農業(yè)數(shù)字化發(fā)展水平較低。

2）從時間演變特征來看，山東省農業(yè)數(shù)字化核密度曲線向右偏移且尾部不斷拉長，為雙峰狀，趨向多極化。具體而言，省會經濟圈農業(yè)數(shù)字化發(fā)展水平兩極分化問題較明顯；膠東經濟圈的農業(yè)數(shù)字化發(fā)展水平較離散，呈多極化態(tài)勢；魯南經濟圈的農業(yè)數(shù)字化發(fā)展水平穩(wěn)步提高，總體差異較小，趨向平均化。

3）從空間特征來看，山東省農業(yè)數(shù)字化在地理距離權重矩陣和地理經濟距離權重矩陣中表現(xiàn)出更好的空間集聚特征，在地理位置上存在“高-低”組合和“低-高”組合的空間集聚特征，加入經濟區(qū)位要素后呈“高-高”組合和“低-高”組合的空間集聚特征，說明經濟的發(fā)展可以突破地理位置的限制。

4）從差異程度來看，山東省農業(yè)數(shù)字化發(fā)展差距自2019 年以來不斷拉大；省會經濟圈內發(fā)展不均衡問題更加突出；省會經濟圈與膠東經濟圈之間農業(yè)數(shù)字化差異最大；差異貢獻率由大到小依次為經濟圈間、超變密度、經濟圈內。

3.2 建議

基于以上結論，為促進山東省農業(yè)數(shù)字化發(fā)展水平各區(qū)域均衡發(fā)展，逐步提高山東省農業(yè)現(xiàn)代化水平，提出以下建議。

第一，發(fā)展特色農業(yè)，因地制宜。山東省各地級市自然稟賦和社會經濟條件不同，根據(jù)自身條件進行區(qū)域劃分發(fā)展特色農業(yè)，如城市郊區(qū)利用數(shù)字溫室建設蔬菜生產基地，偏遠地區(qū)加大推廣農業(yè)數(shù)字化技術種植力度。

第二，完善數(shù)字基礎，科技助農。提高農業(yè)數(shù)字化發(fā)展水平，需要完善各項數(shù)字配套設施，加大基礎建設投入。一方面，完善通訊信息工程、大數(shù)據(jù)工程等數(shù)字基礎建設，偏遠地區(qū)基礎建設較薄弱的地區(qū)應優(yōu)先建設；另一方面，加大科技投入，數(shù)字產業(yè)助力農業(yè)，通過培育新品種、完善灌溉施肥設施等措施提高農產品品質。

第三，延長農業(yè)產業(yè)鏈，提高商品化率。一方面，投資設廠，工業(yè)反哺農業(yè)，借助新技術對農產品進行加工，延長農業(yè)產業(yè)鏈；另一方面，全省合理布局建設冷鏈倉，暢通交通運輸，讓農產品走出山東省，流向全國，打造山東省特色農產品品牌，提高農產品商品化率。

第四，加強區(qū)域合作，縮小差距。山東省農業(yè)數(shù)字化發(fā)展區(qū)域差異主要來源于經濟圈間差異，尤其是省會經濟圈與膠東經濟圈之間。膠東經濟圈海岸線較長，交通便利，海內外貿易繁榮；省會經濟圈社會資源稟賦優(yōu)異；魯南經濟圈自然資源稟賦較優(yōu)。應發(fā)揮各經濟圈優(yōu)勢，省會經濟圈擔當科技研發(fā)重任；魯南經濟圈大力發(fā)展智慧農業(yè)生產優(yōu)質農業(yè)產品；膠東經濟圈建設農產品貿易基地；大力發(fā)展農業(yè)數(shù)字化產業(yè)，優(yōu)化升級農產品生產與貿易結構，以國際標準為要求，瞄準國內外農產品貿易市場。