0 引言

隨著全球新一輪科技革命和產(chǎn)業(yè)變革的深入推進(jìn)，數(shù)字技術(shù)正以前所未有的速度重塑傳統(tǒng)農(nóng)業(yè)的生產(chǎn)方式和產(chǎn)業(yè)形態(tài)。數(shù)字農(nóng)業(yè)作為農(nóng)業(yè)現(xiàn)代化的重要發(fā)展方向，通過(guò)物聯(lián)網(wǎng)、大數(shù)據(jù)、人工智能、區(qū)塊鏈等新一代信息技術(shù)與農(nóng)業(yè)全產(chǎn)業(yè)鏈的深度融合，正在推動(dòng)農(nóng)業(yè)生產(chǎn)向智能化、精準(zhǔn)化、高效化轉(zhuǎn)型。近年來(lái)，我國(guó)高度重視數(shù)字農(nóng)業(yè)發(fā)展，《“十四五”全國(guó)農(nóng)業(yè)農(nóng)村信息化發(fā)展規(guī)劃》《數(shù)字鄉(xiāng)村發(fā)展戰(zhàn)略綱要》等政策文件相繼出臺(tái)，明確提出以數(shù)字化賦能鄉(xiāng)村振興、加快農(nóng)業(yè)農(nóng)村現(xiàn)代化進(jìn)程的戰(zhàn)略目標(biāo)。然而，我國(guó)數(shù)字農(nóng)業(yè)仍處于發(fā)展初期，區(qū)域間技術(shù)應(yīng)用水平差異顯著，關(guān)鍵技術(shù)自主創(chuàng)新能力不足，數(shù)字技術(shù)與農(nóng)業(yè)場(chǎng)景的適配性仍需優(yōu)化。在此背景下，科學(xué)測(cè)算我國(guó)數(shù)字農(nóng)業(yè)技術(shù)水平，明確其發(fā)展階段、區(qū)域差異及關(guān)鍵制約因素，對(duì)于制定差異化政策、優(yōu)化資源配置、推動(dòng)農(nóng)業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型具有重要的理論價(jià)值和現(xiàn)實(shí)意義。研究旨在構(gòu)建數(shù)字農(nóng)業(yè)技術(shù)水平評(píng)價(jià)指標(biāo)體系，通過(guò)定量分析揭示其發(fā)展現(xiàn)狀與動(dòng)態(tài)演進(jìn)規(guī)律，為政策制定者和農(nóng)業(yè)從業(yè)者提供決策參考。

1文獻(xiàn)綜述

1.1數(shù)字農(nóng)業(yè)技術(shù)的定義與分類(lèi)

近年來(lái)，數(shù)字農(nóng)業(yè)研究已形成一個(gè)較完整的體系。數(shù)字農(nóng)業(yè)深刻變革了傳統(tǒng)農(nóng)業(yè)的概念，其在效率提升與可持續(xù)發(fā)展中的關(guān)鍵作用，正推動(dòng)全球農(nóng)業(yè)生產(chǎn)智能化革命[。目前，我國(guó)數(shù)字農(nóng)業(yè)技術(shù)不僅代表了現(xiàn)代農(nóng)業(yè)的前沿，更是推動(dòng)農(nóng)業(yè)現(xiàn)代化和鄉(xiāng)村振興的關(guān)鍵力量。要全面理解我國(guó)數(shù)字農(nóng)業(yè)技術(shù)的現(xiàn)狀，首先需要明晰其定義與分類(lèi)。

數(shù)字農(nóng)業(yè)技術(shù)是指利用現(xiàn)代信息技術(shù)對(duì)農(nóng)業(yè)對(duì)象、環(huán)境和全過(guò)程進(jìn)行可視化表達(dá)、數(shù)字化設(shè)計(jì)、信息化管理[2]。數(shù)字農(nóng)業(yè)技術(shù)的核心在于將遙感、地理信息系統(tǒng)、全球定位系統(tǒng)、物聯(lián)網(wǎng)、智能裝備等現(xiàn)代信息技術(shù)與農(nóng)業(yè)各基礎(chǔ)學(xué)科有機(jī)結(jié)合，輔助農(nóng)業(yè)生產(chǎn)和管理，推動(dòng)農(nóng)業(yè)現(xiàn)代化發(fā)展。田娜等進(jìn)一步指出，通過(guò)信息技術(shù)的應(yīng)用，數(shù)字農(nóng)業(yè)能實(shí)現(xiàn)農(nóng)業(yè)高產(chǎn)、優(yōu)質(zhì)、高效、生態(tài)、安全等目標(biāo)，深刻影響著農(nóng)業(yè)的生產(chǎn)方式和資源配置。

從技術(shù)應(yīng)用的角度來(lái)看，數(shù)字農(nóng)業(yè)技術(shù)主要可分為精準(zhǔn)農(nóng)業(yè)技術(shù)、智能灌溉技術(shù)和農(nóng)業(yè)大數(shù)據(jù)與智能決策系統(tǒng)等三大類(lèi)，這些技術(shù)體系通過(guò)深度融合現(xiàn)代信息技術(shù)與農(nóng)業(yè)生產(chǎn)要素，正在重塑傳統(tǒng)農(nóng)業(yè)的生產(chǎn)范式。精準(zhǔn)農(nóng)業(yè)技術(shù)以空間信息技術(shù)和智能裝備為核心，構(gòu)建了“感知一分析一執(zhí)行\(zhòng)"的閉環(huán)系統(tǒng)。無(wú)人機(jī)遙感技術(shù)通過(guò)搭載多光譜傳感器，可實(shí)現(xiàn)作物長(zhǎng)勢(shì)的亞米級(jí)監(jiān)測(cè)，結(jié)合北斗導(dǎo)航系統(tǒng)的厘米級(jí)定位精度，使變量施肥機(jī)械能夠?qū)崿F(xiàn)每平方米差異化作業(yè)。智能灌溉技術(shù)基于物聯(lián)網(wǎng)的智能灌溉系統(tǒng)通過(guò)構(gòu)建“土壤一作物一大氣”連續(xù)體模型，實(shí)現(xiàn)了水資源的精準(zhǔn)調(diào)控。例如，中國(guó)農(nóng)業(yè)大學(xué)研發(fā)的無(wú)線(xiàn)閥控系統(tǒng)采用LoRa通信技術(shù)，在河北平原小麥種植區(qū)驗(yàn)證了每公頃節(jié)水 的顯著效果。這些系統(tǒng)通過(guò)邊緣計(jì)算設(shè)備實(shí)現(xiàn)本地決策，有效解決了農(nóng)田網(wǎng)絡(luò)覆蓋不足的實(shí)踐難題。農(nóng)業(yè)大數(shù)據(jù)平臺(tái)整合了多源異構(gòu)數(shù)據(jù)資源，包括氣象衛(wèi)星數(shù)據(jù)、市場(chǎng)行情數(shù)據(jù)、種質(zhì)資源數(shù)據(jù)庫(kù)等。區(qū)塊鏈技術(shù)的引入建立了農(nóng)產(chǎn)品質(zhì)量追溯體系，如京東數(shù)科開(kāi)發(fā)的“智臻鏈\"已實(shí)現(xiàn)肉類(lèi)產(chǎn)品從養(yǎng)殖到零售的全鏈條溯源。當(dāng)前，數(shù)字農(nóng)業(yè)技術(shù)發(fā)展仍面臨設(shè)備成本高、數(shù)據(jù)標(biāo)準(zhǔn)化不足、農(nóng)民數(shù)字素養(yǎng)有待提升等挑戰(zhàn)，未來(lái)需要加強(qiáng)多技術(shù)融合創(chuàng)新，建立開(kāi)放共享的數(shù)據(jù)平臺(tái)，同時(shí)注重“技術(shù)一政策一主體”的協(xié)同演進(jìn)，才能真正釋放數(shù)字農(nóng)業(yè)的轉(zhuǎn)型潛力。每一項(xiàng)技術(shù)的應(yīng)用都是對(duì)傳統(tǒng)農(nóng)業(yè)的重大革新，旨在提升農(nóng)業(yè)生產(chǎn)的智能化水平，實(shí)現(xiàn)農(nóng)業(yè)的高質(zhì)量和可持續(xù)發(fā)展[4]。

1.2關(guān)于數(shù)字農(nóng)業(yè)技術(shù)水平評(píng)價(jià)的研究

數(shù)字農(nóng)業(yè)技術(shù)水平評(píng)價(jià)體系的構(gòu)建需綜合考量技術(shù)應(yīng)用、生產(chǎn)效率與空間異質(zhì)性3個(gè)維度。在技術(shù)應(yīng)用層面，農(nóng)業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型通過(guò)智能裝備滲透（如物聯(lián)網(wǎng)傳感器使用率）和數(shù)字平臺(tái)覆蓋率等指標(biāo)，重構(gòu)農(nóng)業(yè)生產(chǎn)要素配置效率[5，其技術(shù)溢出效應(yīng)顯著促進(jìn)農(nóng)業(yè)全要素生產(chǎn)率提升（數(shù)字技術(shù)對(duì)TFP的貢獻(xiàn)度達(dá) 23.7% ）[6]。在生產(chǎn)效率維度，需運(yùn)用DEA-Malmquist模型解構(gòu)技術(shù)效率，實(shí)證表明，2012—2022年數(shù)字農(nóng)業(yè)綜合效率均值為0.682，其中東部地區(qū)因農(nóng)機(jī)智能裝備冗余造成規(guī)模效率低下（0.614），而中部地區(qū)受數(shù)據(jù)平臺(tái)互聯(lián)互通水平制約呈現(xiàn)純技術(shù)效率短板（0.553）[7]?？臻g異質(zhì)性分析顯示，基于Moran'sI指數(shù)的空間自相關(guān)檢驗(yàn)（ ）證實(shí)，省域數(shù)字農(nóng)業(yè)發(fā)展存在顯著空間集聚特征，需構(gòu)建包含基礎(chǔ)設(shè)施指數(shù)（0.35權(quán)重）、應(yīng)用滲透指數(shù)（0.4權(quán)重）產(chǎn)出效益指數(shù)（0.25權(quán)重）的熵權(quán)-TOPSIS綜合評(píng)價(jià)體系，方能在投入產(chǎn)出框架下系統(tǒng)解構(gòu)“技術(shù)投人一要素轉(zhuǎn)化一經(jīng)濟(jì)產(chǎn)出”的傳導(dǎo)機(jī)制。投入產(chǎn)出理論為數(shù)字農(nóng)業(yè)技術(shù)創(chuàng)新效率的評(píng)價(jià)提供了基石。該理論強(qiáng)調(diào)通過(guò)分析投入與產(chǎn)出之間的關(guān)系，可以深入理解資源的有效配置與效率提升。對(duì)數(shù)字農(nóng)業(yè)技術(shù)的發(fā)展而言，這一理論不僅有助于識(shí)別技術(shù)應(yīng)用中的瓶頸，還能指導(dǎo)資源的優(yōu)化配置，推動(dòng)技術(shù)的持續(xù)創(chuàng)新與升級(jí)[8]。實(shí)證分析方法在數(shù)字農(nóng)業(yè)技術(shù)創(chuàng)新效率的影響因素分析中扮演著核心角色。通過(guò)對(duì)城鎮(zhèn)化水平、地區(qū)產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)、自然災(zāi)害情況、農(nóng)村基礎(chǔ)教育水平、農(nóng)民種養(yǎng)技術(shù)水平、農(nóng)業(yè)機(jī)械化程度、農(nóng)業(yè)化肥使用情況等外部環(huán)境因素的深入研究，實(shí)證分析能夠揭示這些因素對(duì)數(shù)字農(nóng)業(yè)技術(shù)創(chuàng)新效率的具體影響機(jī)制，為政策制定者提供基于數(shù)據(jù)的決策依據(jù)，促進(jìn)數(shù)字農(nóng)業(yè)的健康發(fā)展

2測(cè)算方法

研究將構(gòu)建一個(gè)綜合考量數(shù)字技術(shù)投人和產(chǎn)出及數(shù)字技術(shù)環(huán)境影響的測(cè)算模型，通過(guò)定量分析與定性分析相結(jié)合，深入探討數(shù)字農(nóng)業(yè)技術(shù)的發(fā)展水平與潛力。具體而言，該模型將充分考慮投入產(chǎn)出比、外部環(huán)境因素的影響，以及空間分布的差異性，以實(shí)現(xiàn)對(duì)數(shù)字農(nóng)業(yè)技術(shù)進(jìn)行全面且準(zhǔn)確的評(píng)估。通過(guò)模型的構(gòu)建與應(yīng)用，能夠識(shí)別數(shù)字農(nóng)業(yè)技術(shù)發(fā)展的關(guān)鍵驅(qū)動(dòng)因素，評(píng)估其對(duì)經(jīng)濟(jì)效益與環(huán)境可持續(xù)性的影響。

經(jīng)過(guò)對(duì)指標(biāo)選取原則的深入分析，研究選取了4個(gè)投入指標(biāo)、3個(gè)產(chǎn)出指標(biāo)和4個(gè)環(huán)境指標(biāo)，形成了適用于我國(guó)數(shù)字農(nóng)業(yè)技術(shù)水平評(píng)價(jià)的指標(biāo)體系，具體指標(biāo)見(jiàn)表1。

2.1 數(shù)據(jù)來(lái)源與描述性統(tǒng)計(jì)

由于部分省份數(shù)據(jù)缺失，因此研究選取中國(guó)28個(gè)?。ㄗ灾螀^(qū)、直轄市）的相關(guān)數(shù)據(jù)，所選取的樣本數(shù)據(jù)時(shí)間為2012—2022年。分別對(duì)我國(guó)2012—2022年的投人指標(biāo)、產(chǎn)出指標(biāo)及環(huán)境指標(biāo)進(jìn)行描述性統(tǒng)計(jì)分析。研究的數(shù)據(jù)主要來(lái)源于國(guó)家統(tǒng)計(jì)局、《中國(guó)統(tǒng)計(jì)年鑒（2012—2022年）》《中國(guó)農(nóng)村統(tǒng)計(jì)年鑒（2012—2022年）》《中國(guó)科技統(tǒng)計(jì)年鑒（2012—2022年）》綠色食品統(tǒng)計(jì)年報(bào)（2012一2022年）北京大學(xué)數(shù)字金融研究中心及EPS數(shù)據(jù)庫(kù)。分析結(jié)果如表2所示。

由表2可知，數(shù)字技術(shù)的投人均值大于數(shù)字技術(shù)的產(chǎn)出均值，我國(guó)各?。ㄗ灾螀^(qū)、直轄市）數(shù)字農(nóng)業(yè)的投入與產(chǎn)出存在顯著差異。這些差異并不僅局限于某一個(gè)領(lǐng)域，而是涉及多個(gè)方面，反映了各地區(qū)在推動(dòng)數(shù)字農(nóng)業(yè)發(fā)展時(shí)所面臨的不同環(huán)境條件和資源配置。

2.2指標(biāo)權(quán)重計(jì)算

熵值法的賦權(quán)方式比較客觀(guān)，而專(zhuān)家賦權(quán)具有主觀(guān)性，因此，熵值法賦權(quán)更加科學(xué)合理。

各個(gè)數(shù)字農(nóng)業(yè)評(píng)價(jià)指標(biāo)體系二級(jí)指標(biāo)的熵值計(jì)算公式如下。

2.2.1計(jì)算各指標(biāo)比重

式（1）中， 表示第 i 個(gè)樣本在第 j 個(gè)指標(biāo)上的值， 表示第 i 個(gè)樣本在所有指標(biāo)上的總和， 表示將每個(gè)指標(biāo)值 標(biāo)準(zhǔn)化為它在同一樣本（或同一指標(biāo)）總和中的占比， 表示第 j 個(gè)指標(biāo)在第 i 個(gè)樣本中的比重，即該指標(biāo)值占該樣本所有指標(biāo)值總和的比例。

2.2.2 計(jì)算信息熵

式（2）中， 表示第 i 個(gè)指標(biāo)的信息熵。信息熵用于衡量該指標(biāo)在不同樣本（如不同地區(qū)、時(shí)間等）中的離散程度。熵值越小，表明該指標(biāo)的差異越大，對(duì)權(quán)重分配的貢獻(xiàn)越重要。 j 表示樣本的索引，從1到 N （即樣本總數(shù)）。例如，若分析10個(gè)縣的農(nóng)業(yè)數(shù)據(jù)，則 j=1，2，？s，10 表示第 i 個(gè)指標(biāo)在第 j 個(gè)樣本中的標(biāo)準(zhǔn)化比重，由 一計(jì)算得到，1反映該指標(biāo)在某個(gè)樣本中的相對(duì)重要性。 是 的自然對(duì)數(shù) 是歸一化因子， N 是樣本數(shù)量。

2.2.3計(jì)算各指標(biāo)差異性系數(shù)

式（3）中， 是第 i 個(gè)指標(biāo)的信息熵， 是第 i 個(gè)指標(biāo)的差異系數(shù)。

2.2.4計(jì)算指標(biāo)權(quán)重

式（4）中， 是第 i 個(gè)指標(biāo)的差異系數(shù)， 是所有指標(biāo)的差異系數(shù)的和， 是第 i 個(gè)指標(biāo)的權(quán)重。

2.2.5 指標(biāo)權(quán)重確定

根據(jù)上述方法計(jì)算得到以下指標(biāo)權(quán)重及熵值，如表3所示。

如表3所示，數(shù)字農(nóng)業(yè)技術(shù)水平受農(nóng)村消費(fèi)品零售水平、社會(huì)數(shù)字服務(wù)固定投資、電子商務(wù)銷(xiāo)售額影響較大，3個(gè)指標(biāo)權(quán)重得分較高，分別為0.1283726、0.0553384.0.0462538. 。由此指標(biāo)層所對(duì)應(yīng)的要素層來(lái)看，數(shù)字技術(shù)投人中社會(huì)數(shù)字服務(wù)固定投資權(quán)重占比最高；再對(duì)應(yīng)相應(yīng)的準(zhǔn)則層，得出農(nóng)業(yè)數(shù)字化環(huán)境基礎(chǔ)是目前發(fā)展階段占比最大的準(zhǔn)則層。由于數(shù)字經(jīng)濟(jì)目前處于起步階段，農(nóng)業(yè)數(shù)字化基礎(chǔ)設(shè)施的建設(shè)是我國(guó)農(nóng)業(yè)數(shù)字化發(fā)展的重中之重。因此，我國(guó)應(yīng)大力優(yōu)化數(shù)字經(jīng)濟(jì)環(huán)境，促進(jìn)數(shù)字化基礎(chǔ)設(shè)施的建設(shè)，從而帶動(dòng)農(nóng)業(yè)數(shù)字化階段性的轉(zhuǎn)型升級(jí)。

在數(shù)字化轉(zhuǎn)型加速的今天，各地區(qū)的數(shù)字農(nóng)業(yè)技術(shù)發(fā)展水平成為衡量其競(jìng)爭(zhēng)力的關(guān)鍵指標(biāo)之一。通過(guò)對(duì)2012—2022年28個(gè)?。ㄗ灾螀^(qū)、直轄市）的數(shù)字農(nóng)業(yè)技術(shù)進(jìn)行綜合評(píng)估，揭示我國(guó)不同區(qū)域間的發(fā)展差異及趨勢(shì)，評(píng)估結(jié)果見(jiàn)圖1。由圖1可知，

2012—2022年?yáng)|部地區(qū)平均得分為0.300，顯示出較高的數(shù)字農(nóng)業(yè)技術(shù)成熟度；2012—2022年中部地區(qū)平均得分為0.210，顯示出中等水平的數(shù)字農(nóng)業(yè)技術(shù)進(jìn)展；2012—2022年西部地區(qū)平均得分為0.209，略低于中部地區(qū)，反映出相對(duì)較低的數(shù)字農(nóng)業(yè)技術(shù)水平。東部地區(qū)憑借經(jīng)濟(jì)基礎(chǔ)、人才集聚和政策支持等優(yōu)勢(shì)，在數(shù)字農(nóng)業(yè)技術(shù)應(yīng)用與創(chuàng)新方面領(lǐng)先于中西部地區(qū)。所有地區(qū)的得分均表明，在過(guò)去十年間，無(wú)論是東部地區(qū)還是中西部地區(qū)，數(shù)字農(nóng)業(yè)技術(shù)水平都得到了穩(wěn)步提升，這得益于國(guó)家層面的重視和地方政策的積極推動(dòng)。盡管整體上呈現(xiàn)增長(zhǎng)態(tài)勢(shì)，但區(qū)域間的不平衡依然明顯。為實(shí)現(xiàn)全國(guó)范圍內(nèi)的數(shù)字經(jīng)濟(jì)均衡發(fā)展，需進(jìn)一步加強(qiáng)對(duì)中西部地區(qū)，特別是欠發(fā)達(dá)地區(qū)的支持力度。

在實(shí)證分析階段，研究收集了2012—2022年全國(guó)28個(gè)省（自治區(qū)、直轄市）的面板數(shù)據(jù)，運(yùn)用上述模型對(duì)數(shù)字農(nóng)業(yè)技術(shù)水平進(jìn)行測(cè)度。通過(guò)對(duì)各省份數(shù)據(jù)的深人分析，研究發(fā)現(xiàn)東部地區(qū)數(shù)字農(nóng)業(yè)技術(shù)的創(chuàng)新效率顯著高于中西部地區(qū)，這與地區(qū)經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平、技術(shù)投入和政策支持等因素密切相關(guān)。此外，數(shù)字技術(shù)對(duì)農(nóng)業(yè)高質(zhì)量發(fā)展的推動(dòng)作用在經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平較低的省份更為顯著。這表明，數(shù)字農(nóng)業(yè)技術(shù)在提升落后地區(qū)農(nóng)業(yè)生產(chǎn)效率和農(nóng)民收入水平方面具有巨大潛力。同時(shí)，數(shù)字農(nóng)業(yè)技術(shù)對(duì)農(nóng)業(yè)高質(zhì)量發(fā)展的影響存在正向的空間溢出效應(yīng)，即鄰近地區(qū)的技術(shù)進(jìn)步也能促進(jìn)當(dāng)?shù)剞r(nóng)業(yè)的發(fā)展。

這些實(shí)證分析的結(jié)果為政策制定提供了重要依據(jù)，指出了促進(jìn)數(shù)字農(nóng)業(yè)技術(shù)均衡發(fā)展、提升整體創(chuàng)新效率的關(guān)鍵方向。例如，國(guó)家應(yīng)重點(diǎn)關(guān)注中西部地區(qū)，加大數(shù)字農(nóng)業(yè)技術(shù)的研發(fā)投入，優(yōu)化資源配置，同時(shí)加強(qiáng)區(qū)域間的合作與交流，充分利用空間溢出效應(yīng)，推動(dòng)全國(guó)范圍內(nèi)數(shù)字農(nóng)業(yè)技術(shù)的高質(zhì)量發(fā)展。通過(guò)持續(xù)的政策引導(dǎo)和資源優(yōu)化，我國(guó)數(shù)字農(nóng)業(yè)技術(shù)有望在創(chuàng)新效率、經(jīng)濟(jì)效益與環(huán)境可持續(xù)性方面取得更大突破，為農(nóng)業(yè)現(xiàn)代化和鄉(xiāng)村振興戰(zhàn)略的實(shí)施注入強(qiáng)勁動(dòng)力。

3結(jié)論與建議

3.1結(jié)論

研究深入剖析了我國(guó)數(shù)字農(nóng)業(yè)技術(shù)的測(cè)算水平，綜合評(píng)估了數(shù)字農(nóng)業(yè)在精準(zhǔn)農(nóng)業(yè)、智能灌溉等領(lǐng)域的應(yīng)用現(xiàn)狀與挑戰(zhàn)。通過(guò)構(gòu)建一個(gè)綜合考量技術(shù)成熟度、經(jīng)濟(jì)效益與環(huán)境影響的測(cè)算模型，不僅揭示了數(shù)字農(nóng)業(yè)技術(shù)的發(fā)展水平，還識(shí)別了制約數(shù)字農(nóng)業(yè)發(fā)展的關(guān)鍵因素。

3.1.1技術(shù)成熟度差異顯著

數(shù)字農(nóng)業(yè)技術(shù)成熟度在全國(guó)范圍內(nèi)發(fā)展不均衡，東部地區(qū)技術(shù)成熟度和應(yīng)用水平顯著高于中西部地區(qū)，且這一差異在技術(shù)創(chuàng)新效率、資源利用效率等方面均有體現(xiàn)。

3.1.2 經(jīng)濟(jì)效益與環(huán)境影響并重

數(shù)字農(nóng)業(yè)技術(shù)在提升農(nóng)業(yè)生產(chǎn)力、增加農(nóng)民收入的同時(shí)，對(duì)環(huán)境的可持續(xù)性也產(chǎn)生了積極影響，尤其是在東部經(jīng)濟(jì)發(fā)達(dá)地區(qū)，技術(shù)的經(jīng)濟(jì)效益與環(huán)境效益更為顯著。

3.1.3空間溢出效應(yīng)明顯

數(shù)字農(nóng)業(yè)技術(shù)的發(fā)展對(duì)臨近地區(qū)具有正向的空間溢出效應(yīng)，即技術(shù)創(chuàng)新的傳播和應(yīng)用能夠帶動(dòng)周邊區(qū)域的農(nóng)業(yè)現(xiàn)代化進(jìn)程。

3.1.4外部環(huán)境因素影響深遠(yuǎn)

城鎮(zhèn)化水平、農(nóng)業(yè)化肥使用、自然災(zāi)害情況、農(nóng)村基礎(chǔ)教育水平等外部環(huán)境因素對(duì)數(shù)字農(nóng)業(yè)技術(shù)創(chuàng)新效率具有顯著影響，這些因素在不同地區(qū)的差異導(dǎo)致了數(shù)字農(nóng)業(yè)技術(shù)發(fā)展的異質(zhì)性。

3.2 建議

3.2.1 政策引導(dǎo)與資源優(yōu)化

政策制定者應(yīng)針對(duì)不同地區(qū)的特點(diǎn)，采取差異化的發(fā)展策略，加強(qiáng)中西部地區(qū)的數(shù)字農(nóng)業(yè)基礎(chǔ)設(shè)施建設(shè)，優(yōu)化資源配置，提升技術(shù)應(yīng)用與創(chuàng)新能力。

3.2.2產(chǎn)學(xué)研深度融合

促進(jìn)高校、科研機(jī)構(gòu)與農(nóng)業(yè)企業(yè)之間的合作，建立產(chǎn)學(xué)研深度融合機(jī)制，加速科技成果向農(nóng)業(yè)生產(chǎn)力的轉(zhuǎn)化，推動(dòng)農(nóng)業(yè)技術(shù)的創(chuàng)新與應(yīng)用。

3.2.3技術(shù)培訓(xùn)與人才培育

加大對(duì)農(nóng)業(yè)技術(shù)人才的培訓(xùn)力度，提高農(nóng)民和農(nóng)業(yè)工作者的數(shù)字技能，培養(yǎng)一批既懂農(nóng)業(yè)又懂信

息技術(shù)的復(fù)合型人才，為數(shù)字農(nóng)業(yè)的持續(xù)發(fā)展提供人才支撐。

3.2.4區(qū)域合作與均衡發(fā)展

加強(qiáng)區(qū)域間合作與交流，充分利用空間溢出效應(yīng)，推動(dòng)農(nóng)業(yè)技術(shù)跨區(qū)域傳播，實(shí)現(xiàn)全國(guó)范圍內(nèi)數(shù)字農(nóng)業(yè)技術(shù)的均衡發(fā)展。

3.2.5 持續(xù)創(chuàng)新與優(yōu)化

鼓勵(lì)農(nóng)業(yè)技術(shù)創(chuàng)新，尤其是核心技術(shù)和關(guān)鍵技術(shù)的突破，提高數(shù)字農(nóng)業(yè)技術(shù)的集成度和自動(dòng)化水平，進(jìn)一步提升資源利用效率和環(huán)境適應(yīng)性。

通過(guò)實(shí)施上述建議，我國(guó)數(shù)字農(nóng)業(yè)技術(shù)有望在技術(shù)創(chuàng)新、效益提升與環(huán)境可持續(xù)性方面取得實(shí)質(zhì)性進(jìn)展，為農(nóng)業(yè)現(xiàn)代化和鄉(xiāng)村振興戰(zhàn)略的實(shí)施奠定堅(jiān)實(shí)基礎(chǔ)，實(shí)現(xiàn)農(nóng)業(yè)高質(zhì)量發(fā)展與可持續(xù)未來(lái)的雙贏(yíng)。

參考文獻(xiàn)：

[1]劉元?jiǎng)?農(nóng)業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型的效能分析及應(yīng)對(duì)策略[J].經(jīng)濟(jì)縱橫，2020（7）：106-113.

[2]周清波，吳文斌，宋茜.數(shù)字農(nóng)業(yè)研究現(xiàn)狀和發(fā)展趨勢(shì)分析[J].中國(guó)農(nóng)業(yè)信息，2018，30（1）：1-9.

[3]田娜，楊曉文，單東林，等.我國(guó)數(shù)字農(nóng)業(yè)現(xiàn)狀與展望[J].中國(guó)農(nóng)機(jī)化學(xué)報(bào)，2019，40（4）：210-213.

[4]李柯瑤.我國(guó)數(shù)字農(nóng)業(yè)技術(shù)創(chuàng)新效率評(píng)價(jià)及影響因素研究[D].南昌：江西財(cái)經(jīng)大學(xué)，2023.

[5]鐘桂珍.數(shù)字農(nóng)業(yè)內(nèi)在機(jī)理及生產(chǎn)技術(shù)效率測(cè)算研究[D].南昌：江西財(cái)經(jīng)大學(xué)，2021.

[6]楊軍鴿，王琴梅.數(shù)字技術(shù)與農(nóng)業(yè)高質(zhì)量發(fā)展：基于數(shù)字生產(chǎn)力的視角[J」.山西財(cái)經(jīng)大學(xué)學(xué)報(bào)，2023，45（4）：47-63.

[7]劉學(xué)俠，陳傳龍.數(shù)字技術(shù)推動(dòng)農(nóng)業(yè)產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)轉(zhuǎn)型升級(jí)路徑研究[J.行政管理改革，2022（12） ：57-65.

[8]鄭如軍.數(shù)字農(nóng)業(yè)技術(shù)對(duì)鄉(xiāng)村振興的促進(jìn)作用研究[J].陜西農(nóng)業(yè)科學(xué)，2024，70（10）：116-120.

[9]錢(qián)強(qiáng)飛.數(shù)字農(nóng)業(yè)創(chuàng)新效率測(cè)度及影響因素研究[D].南昌：江西財(cái)經(jīng)大學(xué)，2023.