摘要：研究目的：科學(xué)探究鄉(xiāng)村數(shù)字化轉(zhuǎn)型對耕地綠色利用效率的影響機(jī)制，為推進(jìn)鄉(xiāng)村數(shù)字化轉(zhuǎn)型賦能耕地綠色生產(chǎn)提供理論依據(jù)。研究方法：非期望產(chǎn)出SBM模型，Tobit回歸模型和面板門檻回歸模型。研究結(jié)果：（1）中國耕地綠色利用率均值由2011年0.628上升至2021年0.845，年均增幅2.17%，空間上呈現(xiàn)“東部、西部、中部”和“糧食主銷區(qū)、產(chǎn)銷平衡區(qū)、糧食主產(chǎn)區(qū)”依次遞減格局；（2）鄉(xiāng)村數(shù)字化轉(zhuǎn)型水平均值由2011年0.127增長至2021年0.259，年均增幅10.49%，空間上呈現(xiàn)“東部、中部、西部”和“糧食主銷區(qū)、糧食主產(chǎn)區(qū)、產(chǎn)銷平衡區(qū)”依次遞減非均衡格局；（3）中國鄉(xiāng)村數(shù)字化轉(zhuǎn)型對耕地綠色利用效率具有顯著促進(jìn)作用且存在區(qū)域異質(zhì)性，東、中部地區(qū)鄉(xiāng)村數(shù)字化轉(zhuǎn)型的促進(jìn)作用較西部地區(qū)更為顯著，糧食主產(chǎn)區(qū)和產(chǎn)銷平衡區(qū)較糧食主銷區(qū)更為顯著；（4）鄉(xiāng)村數(shù)字化轉(zhuǎn)型水平越過門檻值0.261時(shí)，對耕地綠色利用效率促進(jìn)作用呈現(xiàn)邊際效應(yīng)遞減的單門檻非線性特征。研究結(jié)論：區(qū)域間應(yīng)聯(lián)通數(shù)字賦能耕地綠色利用的合作共享網(wǎng)絡(luò)、擴(kuò)大數(shù)字技術(shù)對耕地利用環(huán)境污染的緩釋效應(yīng)和銜接耕地利用主體數(shù)字化耕種需求，是實(shí)現(xiàn)耕地綠色利用的長效驅(qū)動(dòng)路徑。

關(guān)鍵詞：鄉(xiāng)村數(shù)字化轉(zhuǎn)型；耕地綠色利用效率；驅(qū)動(dòng)邏輯；影響機(jī)制；門檻效應(yīng)

中圖分類號(hào)：F301.2 文獻(xiàn)標(biāo)志碼：A 文章編號(hào)：1001-8158（2024）04-0090-11

基金項(xiàng)目：國家自然科學(xué)基金項(xiàng)目（42261049）；江西省自然科學(xué)基金（20232BAB203061）。

2022年我國鄉(xiāng)村互聯(lián)網(wǎng)普及率達(dá)58.8%，農(nóng)業(yè)數(shù)字經(jīng)濟(jì)滲透率達(dá)10.5%[1]。數(shù)字經(jīng)濟(jì)正與農(nóng)業(yè)農(nóng)村全方位加速融合，鄉(xiāng)村數(shù)字化轉(zhuǎn)型成為驅(qū)動(dòng)耕地綠色利用，推進(jìn)農(nóng)業(yè)綠色轉(zhuǎn)型的新質(zhì)生產(chǎn)力[2]。提高耕地綠色利用效率是撬動(dòng)農(nóng)業(yè)綠色轉(zhuǎn)型的重要支點(diǎn)，當(dāng)前依然面臨致污要素冗余、生態(tài)環(huán)境污染等現(xiàn)實(shí)約束[3-4]。事實(shí)上，鄉(xiāng)村數(shù)字化轉(zhuǎn)型開放性、滲透性和普惠性等特征，憑借數(shù)字技術(shù)優(yōu)勢正打破傳統(tǒng)投入要素束縛，催生出耕地投入產(chǎn)出過程綠色變革的全新范式[5]。中央政府提出實(shí)施數(shù)字鄉(xiāng)村發(fā)展行動(dòng)，提升農(nóng)業(yè)農(nóng)村數(shù)字化水平，推進(jìn)農(nóng)業(yè)生產(chǎn)方式綠色轉(zhuǎn)型[6]。為此，如何量化鄉(xiāng)村數(shù)字化轉(zhuǎn)型對耕地綠色利用效率的影響效應(yīng)并客觀辨識(shí)鄉(xiāng)村數(shù)字化轉(zhuǎn)型賦能耕地綠色生產(chǎn)躍遷，已成為當(dāng)前推動(dòng)農(nóng)業(yè)綠色轉(zhuǎn)型研究熱點(diǎn)之一。

國內(nèi)外學(xué)者圍繞鄉(xiāng)村數(shù)字化轉(zhuǎn)型和耕地綠色利用效率主題進(jìn)行了諸多探討。鄉(xiāng)村數(shù)字化轉(zhuǎn)型是推動(dòng)農(nóng)業(yè)綠色發(fā)展和現(xiàn)代化建設(shè)的關(guān)鍵舉措[7]，現(xiàn)階段研究認(rèn)為其內(nèi)核以數(shù)字技術(shù)為外生動(dòng)力激發(fā)鄉(xiāng)村內(nèi)源發(fā)展?jié)摿?，突出信息化、網(wǎng)絡(luò)化和數(shù)字化在鄉(xiāng)村發(fā)展中的應(yīng)用[8]；主要從鄉(xiāng)村數(shù)字資金投入、數(shù)字產(chǎn)業(yè)發(fā)展、數(shù)字服務(wù)水平和數(shù)字信息基礎(chǔ)等維度構(gòu)建指標(biāo)[9-11]，并重點(diǎn)探究空間非均衡性以及鄉(xiāng)村數(shù)字化轉(zhuǎn)型對農(nóng)業(yè)高質(zhì)量發(fā)展、農(nóng)業(yè)全要素生產(chǎn)力和經(jīng)濟(jì)效率等傳導(dǎo)效應(yīng)[12-14]。大量文獻(xiàn)與實(shí)踐表明，數(shù)字化轉(zhuǎn)型能引發(fā)生產(chǎn)方式全面綠色變革，顯著賦能綠色利用效率[15]。在耕地綠色利用效率概念界定方面，強(qiáng)調(diào)降污減排來優(yōu)化投入，獲取最大糧食產(chǎn)量、產(chǎn)值和碳匯等期望產(chǎn)出和最小耕地碳排放、面源污染等非期望產(chǎn)出[16]；在指標(biāo)選取方面，基于耕地利用“投入+產(chǎn)出”過程，兼顧社會(huì)、經(jīng)濟(jì)和生態(tài)維度[17]；在測度方法方面，主要采用SBM模型、超效率SBM模型和Malmquist生產(chǎn)指數(shù)等[18]；在影響機(jī)理方面，多運(yùn)用地理加權(quán)回歸模型、地理探測器和空間計(jì)量模型等，揭示生產(chǎn)集聚、技術(shù)水平和農(nóng)業(yè)人口轉(zhuǎn)移等多重因素影響[19-20]。綜上，已有研究為測度鄉(xiāng)村數(shù)字化轉(zhuǎn)型和耕地綠色利用效率提供了良好理論基礎(chǔ)。隨著鄉(xiāng)村數(shù)字化轉(zhuǎn)型的綠色效應(yīng)在農(nóng)業(yè)生產(chǎn)中持續(xù)涌現(xiàn)與擴(kuò)散，耕地綠色利用與新興數(shù)據(jù)要素在聯(lián)動(dòng)互通中相互映射，尤其是不同區(qū)域資源稟賦、經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平與糧食生產(chǎn)消費(fèi)特征等存在空間差異性和動(dòng)態(tài)性，目前鮮有文獻(xiàn)將鄉(xiāng)村數(shù)字化轉(zhuǎn)型的綠色效應(yīng)細(xì)化至耕地綠色利用效率的空間異質(zhì)性和階段性特征研究，致使無法客觀反映鄉(xiāng)村數(shù)字化轉(zhuǎn)型在不同區(qū)域耕地生產(chǎn)領(lǐng)域的綠色效應(yīng)滲透水平，難以響應(yīng)鄉(xiāng)村數(shù)字化轉(zhuǎn)型與耕地綠色利用的匹配需求。鑒于此，本文基于耕地生產(chǎn)“投入要素優(yōu)化配置+致污要素投入減少-期望產(chǎn)出增加+非期望產(chǎn)出減少”的驅(qū)動(dòng)邏輯，闡釋鄉(xiāng)村數(shù)字化轉(zhuǎn)型中數(shù)字基礎(chǔ)設(shè)施、數(shù)字服務(wù)及數(shù)字產(chǎn)業(yè)間協(xié)同效應(yīng)，探究2011—2021年中國整體和區(qū)域鄉(xiāng)村數(shù)字化轉(zhuǎn)型和耕地綠色利用效率的時(shí)空演化特征，采用Tobit回歸模型和面板門檻模型探索鄉(xiāng)村數(shù)字化轉(zhuǎn)型對耕地綠色利用效率的空間異質(zhì)性和階段性特征，以期為推進(jìn)鄉(xiāng)村數(shù)字化轉(zhuǎn)型賦能耕地綠色利用提供實(shí)踐支撐。

1 鄉(xiāng)村數(shù)字化轉(zhuǎn)型對耕地綠色利用效率內(nèi)在驅(qū)動(dòng)邏輯

鄉(xiāng)村數(shù)字化轉(zhuǎn)型蘊(yùn)含鄉(xiāng)村數(shù)字基礎(chǔ)設(shè)施、數(shù)字服務(wù)及數(shù)字產(chǎn)業(yè)協(xié)同，嵌入耕地綠色利用，呈現(xiàn)“投入要素優(yōu)化配置+致污要素投入減少-期望產(chǎn)出增加+非期望產(chǎn)出減少”的驅(qū)動(dòng)邏輯[21]，共同提升耕地綠色利用效率（圖1）。

（1）在耕地生產(chǎn)要素投入層面，鄉(xiāng)村數(shù)字化轉(zhuǎn)型為耕地投入要素優(yōu)化配置及致污要素投入減少提供決策支持。一是鄉(xiāng)村數(shù)字基礎(chǔ)設(shè)施建設(shè)：①鄉(xiāng)村數(shù)字資金、信息人才等投入推進(jìn)耕地水肥狀況、氣候條件等環(huán)境數(shù)據(jù)采集分析基礎(chǔ)設(shè)施建設(shè)，精準(zhǔn)匹配選種、施肥和灌溉等耕作制度，為減少生產(chǎn)投入要素冗余提供價(jià)值信息[22]。②移動(dòng)電話、互聯(lián)網(wǎng)等跨時(shí)空網(wǎng)絡(luò)決策系統(tǒng)應(yīng)用程度加深，實(shí)現(xiàn)耕地綠色生產(chǎn)要素信息區(qū)域共享，耕地利用主體根據(jù)區(qū)域勞動(dòng)力供需、技能和時(shí)間等數(shù)據(jù)，合理調(diào)配勞動(dòng)力[23]，同時(shí)提高農(nóng)業(yè)機(jī)械、灌溉、化學(xué)制品等資本配置水平。

二是鄉(xiāng)村數(shù)字服務(wù)提升：①網(wǎng)絡(luò)通訊服務(wù)強(qiáng)化耕地利用主體綠色認(rèn)知和綠色技術(shù)應(yīng)用[24]。網(wǎng)絡(luò)通訊服務(wù)范圍擴(kuò)大會(huì)加快耕地環(huán)境規(guī)制和綠色理念普及，促進(jìn)耕地利用主體傾向綠色生產(chǎn)技術(shù)應(yīng)用，實(shí)施精準(zhǔn)施肥，減少對農(nóng)藥、化肥、農(nóng)膜和機(jī)械能源等致污要素依賴[4]。②消費(fèi)數(shù)字匹配服務(wù)暢通綠色市場環(huán)境[25]。在市場綠色農(nóng)產(chǎn)品消費(fèi)需求信號(hào)下，激勵(lì)耕地利用主體實(shí)施有機(jī)農(nóng)業(yè)、生物防治和輪作種植等生態(tài)措施[26]，增加綠色農(nóng)產(chǎn)品產(chǎn)量，減少致污要素使用。③環(huán)境監(jiān)測服務(wù)倒逼耕地生產(chǎn)模式綠色轉(zhuǎn)型[27]。基于數(shù)字檢測等智能化農(nóng)業(yè)服務(wù)站點(diǎn)，整合耕地生產(chǎn)過程碳排放和面源污染等環(huán)境負(fù)向信息，反饋給耕地利用主體、相關(guān)部門和政府決策者，及時(shí)調(diào)治致污要素投入模式。

三是鄉(xiāng)村數(shù)字產(chǎn)業(yè)發(fā)展：①鄉(xiāng)村數(shù)字產(chǎn)業(yè)綠色農(nóng)產(chǎn)品交易信息對重塑耕地投入要素配置結(jié)構(gòu)具有導(dǎo)向性[28]，耕地利用主體結(jié)合綠色農(nóng)產(chǎn)品產(chǎn)業(yè)銷售規(guī)模和價(jià)格信息，發(fā)揮耕地減少致污要素和增加綠色投入的經(jīng)濟(jì)效應(yīng)。②淘寶村、電商企業(yè)等數(shù)字產(chǎn)業(yè)平臺(tái)為促進(jìn)生態(tài)耕作模式、綠色農(nóng)業(yè)技術(shù)等信息共享提供載體[29]，實(shí)現(xiàn)理性經(jīng)濟(jì)主體耕地投入要素綠色利用的良性競爭。

（2）在耕地生產(chǎn)產(chǎn)出層面，鄉(xiāng)村數(shù)字化轉(zhuǎn)型保障耕地利用期望產(chǎn)出最大化和非期望產(chǎn)出最小化。①鄉(xiāng)村數(shù)字基礎(chǔ)設(shè)施和數(shù)字服務(wù)促進(jìn)耕地生產(chǎn)要素投入精準(zhǔn)化、技術(shù)化和監(jiān)測化，輔助耕地利用主體制定綠色節(jié)約生產(chǎn)決策，實(shí)踐生態(tài)農(nóng)業(yè)，提高農(nóng)產(chǎn)品產(chǎn)量和產(chǎn)值并增加耕地碳匯量[30]。②數(shù)字產(chǎn)業(yè)交易信息引導(dǎo)耕地利用主體結(jié)合市場需求制定生產(chǎn)銷售策略，滿足市場對耕地綠色利用的經(jīng)濟(jì)、社會(huì)和生態(tài)產(chǎn)出需求[25]。數(shù)字產(chǎn)業(yè)平臺(tái)憑借線上購物、物流配送等數(shù)字營銷技術(shù)，提高供應(yīng)鏈效率，促進(jìn)綠色農(nóng)產(chǎn)品銷售，增加耕地綠色利用產(chǎn)出率[31]。鄉(xiāng)村數(shù)字化轉(zhuǎn)型中綠色效應(yīng)不斷擴(kuò)散，實(shí)現(xiàn)耕地利用綠色效率提升的良性循環(huán)。

（3）區(qū)域間鄉(xiāng)村數(shù)字技術(shù)具備跨界融合及智能共享等優(yōu)勢，但受到經(jīng)濟(jì)水平、產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)、農(nóng)業(yè)技術(shù)、政府支農(nóng)力度和糧食生產(chǎn)消費(fèi)特征不同等多重因素影響，東部、中部、西部和糧食主銷區(qū)、糧食主產(chǎn)區(qū)、產(chǎn)銷平衡區(qū)的鄉(xiāng)村數(shù)字化轉(zhuǎn)型對耕地綠色利用效率提升的正效應(yīng)存在區(qū)域異質(zhì)性[14]。此外，鄉(xiāng)村數(shù)字化轉(zhuǎn)型與耕地綠色效率提升并非同步，當(dāng)鄉(xiāng)村數(shù)字化轉(zhuǎn)型達(dá)到一定水平，其與耕地綠色利用效率提升需求的契合度面臨技術(shù)、政策和資金等內(nèi)外部環(huán)境制約[32]，意味著鄉(xiāng)村數(shù)字化轉(zhuǎn)型對耕地綠色利用效率的影響能具有“非線性”的綜合映射特征。

2 研究方法與數(shù)據(jù)來源

2.1 研究方法

2.1.1 非期望產(chǎn)出SBM模型

2.2 變量選取

2.2.1 被解釋變量：耕地綠色利用效率

在農(nóng)業(yè)綠色轉(zhuǎn)型背景下，耕地綠色利用效率突出“綠色化”和“低碳化”特征。其中，“綠色化”側(cè)重農(nóng)藥、化肥、農(nóng)膜和農(nóng)用柴油等致污要素投入及面源污染減少，“低碳化”強(qiáng)調(diào)碳排放減少及碳匯功能增強(qiáng)。參考已有研究[34]和耕地綠色利用效率內(nèi)涵，融合社會(huì)、經(jīng)濟(jì)、生態(tài)發(fā)展需求從投入、期望產(chǎn)出和非期望產(chǎn)出3個(gè)維度構(gòu)建指標(biāo)體系。其中，投入指標(biāo)從土地、勞動(dòng)力和資本方面選?。黄谕a(chǎn)出指標(biāo)兼顧耕地經(jīng)濟(jì)、社會(huì)和生態(tài)產(chǎn)出[35]；非期望產(chǎn)出指標(biāo)從碳源和污染排放方面選取[36]，具體指標(biāo)見釋義（表1）。

2.2.2 核心解釋變量：鄉(xiāng)村數(shù)字化轉(zhuǎn)型水平

厘清鄉(xiāng)村數(shù)字化轉(zhuǎn)型內(nèi)涵是科學(xué)測度其轉(zhuǎn)型水平的必要前提，本文參考已有研究[12-13]，將鄉(xiāng)村數(shù)字化轉(zhuǎn)型界定為依托數(shù)字技術(shù)動(dòng)力源，推動(dòng)鄉(xiāng)村地區(qū)生產(chǎn)生活方式改變，實(shí)現(xiàn)數(shù)字信息與鄉(xiāng)村社會(huì)、經(jīng)濟(jì)和生態(tài)融合發(fā)展過程，其實(shí)現(xiàn)途徑需要鄉(xiāng)村數(shù)字基礎(chǔ)設(shè)施、數(shù)字服務(wù)水平和數(shù)字產(chǎn)業(yè)發(fā)展綜合協(xié)調(diào)推進(jìn)。為此，本文從以上3個(gè)維度出發(fā)構(gòu)建鄉(xiāng)村數(shù)字化轉(zhuǎn)型指標(biāo)體系。首先，數(shù)字基礎(chǔ)設(shè)施是鄉(xiāng)村數(shù)字化轉(zhuǎn)型技術(shù)支撐，其投入水平和應(yīng)用程度提高能有效暢通信息數(shù)據(jù)流動(dòng)，賦能鄉(xiāng)村生產(chǎn)投入要素配置，為鄉(xiāng)村數(shù)字化服務(wù)和產(chǎn)業(yè)發(fā)展奠定基礎(chǔ)，從數(shù)字基礎(chǔ)投入和數(shù)字基礎(chǔ)應(yīng)用兩方面考量[17，38]；其次，數(shù)字服務(wù)水平是鄉(xiāng)村數(shù)字化轉(zhuǎn)型重要保障，數(shù)字通訊、消費(fèi)和監(jiān)測服務(wù)助推綠色生產(chǎn)行為準(zhǔn)則和實(shí)踐邏輯內(nèi)植鄉(xiāng)村各業(yè)態(tài)生產(chǎn)過程，有效控制污染物產(chǎn)生并提高生產(chǎn)效率，從網(wǎng)絡(luò)通訊、消費(fèi)匹配和環(huán)境監(jiān)測服務(wù)3方面表征[39]；最后，數(shù)字產(chǎn)業(yè)發(fā)展作為鄉(xiāng)村數(shù)字化轉(zhuǎn)型成果綜合體現(xiàn)，鄉(xiāng)村數(shù)字產(chǎn)業(yè)平臺(tái)與交易規(guī)模，能指引鄉(xiāng)村綠色生產(chǎn)投入要素結(jié)構(gòu)優(yōu)化和轉(zhuǎn)化效率，從數(shù)字產(chǎn)業(yè)平臺(tái)和數(shù)字產(chǎn)業(yè)交易兩方面表征[19]，具體指標(biāo)見釋義（表2）。

2.2.3 控制變量

為提高模型估計(jì)結(jié)果準(zhǔn)確度，本文控制變量選取包括[18，29，36]：農(nóng)民經(jīng)濟(jì)水平，能影響耕地綠色生產(chǎn)決策、環(huán)保理念等方面，采用農(nóng)村居民人均可支配收入體現(xiàn)；農(nóng)業(yè)發(fā)展水平，地區(qū)耕地生態(tài)保護(hù)、要素配置和技術(shù)發(fā)展等方面均受其影響，采用農(nóng)業(yè)增加值占地區(qū)生產(chǎn)總值比重表征；農(nóng)業(yè)技術(shù)水平，其提高能夠促進(jìn)耕地綠色利用和生產(chǎn)率提高，采用有效灌溉率度量；財(cái)政支農(nóng)力度，其體現(xiàn)地區(qū)對農(nóng)業(yè)生產(chǎn)的重視程度，采用地方政府農(nóng)林水務(wù)支出占財(cái)政總支出比重衡量；對外開放程度，能影響耕地生產(chǎn)對人才、科技吸引力以及綠色農(nóng)產(chǎn)品銷售市場廣度，采用貿(mào)易進(jìn)出口總額與地區(qū)生產(chǎn)總值比值表征。

2.3 數(shù)據(jù)來源與說明

本文數(shù)據(jù)源于2011—2021年《中國統(tǒng)計(jì)年鑒》、《中國農(nóng)村統(tǒng)計(jì)年鑒》、《中國淘寶村研究報(bào)告》以及國家統(tǒng)計(jì)局、北京大學(xué)數(shù)字普惠金融指標(biāo)數(shù)據(jù)及相關(guān)研究報(bào)告。由于西藏缺失數(shù)據(jù)較多，樣本為除西藏以外的30個(gè)省份，不包括中國港澳臺(tái)地區(qū)。其中，數(shù)字普惠金融縣域投資指數(shù)和移動(dòng)支付指數(shù)采用北京大學(xué)數(shù)字普惠金融指數(shù)中不同縣域指數(shù)的均值衡量。部分缺失數(shù)據(jù)采用插值法處理補(bǔ)齊。

3 研究結(jié)果與分析

3.1 耕地綠色利用效率與鄉(xiāng)村數(shù)字化轉(zhuǎn)型演化特征

借助Matlab軟件，采用基于規(guī)模收益不變的非期望產(chǎn)出SBM模型測算得到耕地綠色利用效率（圖2），并運(yùn)用熵值法計(jì)算得到鄉(xiāng)村數(shù)字化轉(zhuǎn)型水平（圖3）。依據(jù)經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平將研究區(qū)劃分為東部、中部和西部，以及結(jié)合糧食生產(chǎn)消費(fèi)特征劃分糧食主產(chǎn)區(qū)、糧食主銷區(qū)和產(chǎn)銷平衡區(qū)來探究空間異質(zhì)性。

3.1.1 耕地綠色利用效率演化特征分析

（1）全國層面上，耕地綠色利用效率由2011年0.628上升至2021年0.845，年均增長率為2.17%，效率均值為0.692，與最佳生產(chǎn)前沿面仍存在15.50%提升空間，表明在耕地利用碳排放和面源污染非期望產(chǎn)出約束下，鄉(xiāng)村數(shù)字化轉(zhuǎn)型中數(shù)字基礎(chǔ)設(shè)施、服務(wù)和產(chǎn)業(yè)嵌入對耕地綠色利用效率提升具有一定潛力。

（2）區(qū)域?qū)用嫔?，各區(qū)域耕地綠色利用效率均表現(xiàn)為上升趨勢且空間分異特征明顯，呈現(xiàn)“東部（0.753）>西部（0.680）>中部（0.625）”和“糧食主銷區(qū)（0.821）>產(chǎn)銷平衡區(qū)（0.676）>糧食主產(chǎn)區(qū)（0.635）”分布格局。其中，廣東、浙江和上海等東部沿海地區(qū)得益于經(jīng)濟(jì)基礎(chǔ)好，耕地?cái)?shù)字生產(chǎn)基礎(chǔ)設(shè)施和生產(chǎn)服務(wù)普及率較高，耕地綠色生產(chǎn)具有先發(fā)優(yōu)勢。值得注意的是，河南、吉林和遼寧等糧食主產(chǎn)區(qū)耕地綠色利用效率較低，究其原因在于當(dāng)前糧食主產(chǎn)區(qū)耕地生產(chǎn)壓力較大，依賴于化學(xué)要素驅(qū)動(dòng)，且農(nóng)作物耕種收獲機(jī)械柴油使用量較大，造成較多的耕地碳排放和面源污染排放。

3.1.2 鄉(xiāng)村數(shù)字化轉(zhuǎn)型演化特征分析

（1）整體趨勢。鄉(xiāng)村數(shù)字化轉(zhuǎn)型水平由2011年0.127穩(wěn)步增長至2021年0.259，均值為0.176，年均增長率為10.49%，總體僅2012年出現(xiàn)小幅下滑，其余年份均呈現(xiàn)上升趨勢，反映中國鄉(xiāng)村數(shù)字化建設(shè)持續(xù)推進(jìn)。

（2）區(qū)域特征。各區(qū)域鄉(xiāng)村數(shù)字化轉(zhuǎn)型水平均呈上升趨勢，并呈現(xiàn)“東部（0.230）>中部（0.156）>西部（0.137）”和“糧食主銷區(qū)（0.231）>糧食主產(chǎn)區(qū)（0.183）>產(chǎn)銷平衡區(qū)（0.129）”非均衡格局，隨時(shí)間發(fā)展區(qū)域差距不斷擴(kuò)大。其中，廣東、浙江和江蘇等轉(zhuǎn)型水平較高省份主要集中于東部地區(qū)，寧夏、新疆、青海和甘肅等西部省份轉(zhuǎn)型水平低于整體均值。此外，黑龍江、吉林、遼寧、內(nèi)蒙古和江西等糧食主產(chǎn)區(qū)轉(zhuǎn)型水平較低，鄉(xiāng)村數(shù)字化建設(shè)力度亟需加強(qiáng)，而北京、上海、浙江、福建和廣東等糧食主銷區(qū)轉(zhuǎn)型水平較高，主要得益于經(jīng)濟(jì)、區(qū)位和政策優(yōu)勢帶來鄉(xiāng)村數(shù)字建設(shè)的技術(shù)、資金和人才等方面支持。此外，鄉(xiāng)村數(shù)字化轉(zhuǎn)型水平極差達(dá)到0.290，整體反映我國鄉(xiāng)村數(shù)字化轉(zhuǎn)型空間差異和空間集聚特征并存。

3.2 鄉(xiāng)村數(shù)字化轉(zhuǎn)型對耕地綠色利用效率影響的實(shí)證分析

上文分析發(fā)現(xiàn)研究區(qū)耕地綠色利用效率與鄉(xiāng)村數(shù)字化轉(zhuǎn)型水平均呈上升趨勢且區(qū)域異質(zhì)性明顯，為此采用Tobit隨機(jī)效應(yīng)模型和門檻效應(yīng)模型探究鄉(xiāng)村數(shù)字化轉(zhuǎn)型對耕地綠色利用效率影響的區(qū)域異質(zhì)性和階段性特征。實(shí)證分析前VIF檢驗(yàn)結(jié)果顯示各變量VIF值均小于3，佐證變量間不存在嚴(yán)重的多重共線性。

3.2.1 基準(zhǔn)回歸結(jié)果

表3模型（1）結(jié)果顯示，未加入控制變量時(shí)，鄉(xiāng)村數(shù)字化轉(zhuǎn)型對耕地綠色利用效率影響系數(shù)在1%水平下顯著為正。模型（2）—模型（6）逐個(gè)加入控制變量后，影響系數(shù)始終在1%或5%水平下顯著為正，反映控制變量的適用性，初步證實(shí)鄉(xiāng)村數(shù)字化轉(zhuǎn)型能促進(jìn)耕地綠色利用效率提升，與本文理論分析結(jié)果一致。此外，Wald檢驗(yàn)均通過1%的顯著性檢驗(yàn)，說明模型整體擬合效果較好。

在模型（6）中，農(nóng)民生活水平對耕地綠色利用效率影響系數(shù)在1%水平下顯著為正，反映農(nóng)民生活水平改善有利于增強(qiáng)農(nóng)民綠色認(rèn)知并做出耕地綠色生產(chǎn)決策，促進(jìn)耕地綠色利用效率提高。農(nóng)業(yè)發(fā)展水平影響系數(shù)在5%水平下顯著為正，表明農(nóng)業(yè)經(jīng)濟(jì)較好地區(qū)注重農(nóng)業(yè)綠色信息、技術(shù)和人才服務(wù)發(fā)展，助推耕地綠色利用。農(nóng)業(yè)技術(shù)水平影響系數(shù)在1%水平下顯著為正，說明農(nóng)業(yè)技術(shù)改善與耕地綠色利用具有協(xié)調(diào)發(fā)展態(tài)勢。財(cái)政支農(nóng)力度影響系數(shù)在5%水平下顯著為正，反映農(nóng)業(yè)綠色財(cái)政投入加快耕地生產(chǎn)數(shù)字基礎(chǔ)設(shè)施建設(shè)，促進(jìn)耕地生產(chǎn)模式綠色轉(zhuǎn)型。對外開放程度影響系數(shù)在1%水平下顯著為負(fù)，可能在于鄉(xiāng)村數(shù)字化轉(zhuǎn)型過程中，農(nóng)產(chǎn)品生產(chǎn)供需匹配服務(wù)雖有助于暢通銷路，但主要通過大量使用農(nóng)肥農(nóng)藥來提升產(chǎn)量，造成耕地碳排放和面源污染負(fù)面產(chǎn)出，阻礙了耕地綠色利用效率提升。

3.2.2 異質(zhì)性分析

表4模型（1）—模型（6）結(jié)果均顯示不同區(qū)域鄉(xiāng)村數(shù)字化轉(zhuǎn)型對耕地綠色利用效率存在顯著正向影響，與總樣本影響效應(yīng)一致。其中，影響系數(shù)表現(xiàn)為“中部（0.225）>東部（0.221）>西部（0.192）”和“糧食主產(chǎn)區(qū)（0.235）>產(chǎn)銷平衡區(qū)（0.218）>糧食主銷區(qū)（0.111）”的格局。究其緣由，中部和東部影響系數(shù)較高在于地區(qū)鄉(xiāng)村數(shù)字化轉(zhuǎn)型水平相對優(yōu)越，其對耕地綠色利用效率的綠色效應(yīng)有效發(fā)揮。西部影響系數(shù)較低，由于西部地區(qū)鄉(xiāng)村數(shù)字化發(fā)育程度較低，耕地生產(chǎn)數(shù)字基礎(chǔ)設(shè)施、數(shù)字服務(wù)和產(chǎn)業(yè)發(fā)展協(xié)調(diào)性不足，農(nóng)民生活水平較低，對數(shù)據(jù)信息新事物接納度較保守，耕地綠色生產(chǎn)意識(shí)較弱且生產(chǎn)模式相對粗放，綜合導(dǎo)致對耕地綠色利用效率的積極效應(yīng)有限。值得注意的是，糧食主銷區(qū)鄉(xiāng)村數(shù)字化轉(zhuǎn)型水平雖高于糧食主產(chǎn)區(qū)和產(chǎn)銷平衡區(qū)，但對耕地綠色利用效率促進(jìn)效應(yīng)卻小于兩者，其原因在于糧食主銷區(qū)多為沿海經(jīng)濟(jì)發(fā)達(dá)省份，鄉(xiāng)村數(shù)字化基礎(chǔ)良好且耕地綠色利用水平較高，數(shù)字紅利的綠色促進(jìn)效應(yīng)已得到有效釋放。

3.2.3 穩(wěn)健性檢驗(yàn)

為檢驗(yàn)基準(zhǔn)回歸結(jié)論的可靠性，本文采取以下方法進(jìn)行穩(wěn)健性驗(yàn)證（表5）。

（1）更換因變量測度。本文耕地綠色利用效率是基于規(guī)模收益不變的非期望產(chǎn)出SBM模型測算得到的綜合技術(shù)效率，相較于規(guī)模收益可變模型測算得到的純技術(shù)效率波動(dòng)更小。為避免實(shí)證結(jié)果出現(xiàn)偶然性，因此本文替換為規(guī)模收益可變模型的耕地綠色利用效率進(jìn)行穩(wěn)健性檢驗(yàn)，模型（1）結(jié)果顯示鄉(xiāng)村數(shù)字化轉(zhuǎn)型促進(jìn)耕地綠色利用效率提升的回歸結(jié)果保持穩(wěn)健。

（2）調(diào)整時(shí)間窗寬。中國數(shù)字鄉(xiāng)村于2018年正式提出，考慮到政策偏移影響，本文剔除2018—2021年區(qū)間樣本后進(jìn)行穩(wěn)健性檢驗(yàn)，模型（2）結(jié)果顯示鄉(xiāng)村數(shù)字化轉(zhuǎn)型仍有顯著促進(jìn)作用。

（3）對解釋變量進(jìn)行滯后一期處理。政府注意力重新配置存在時(shí)間差，鄉(xiāng)村數(shù)字化轉(zhuǎn)型對耕地綠色利用效率影響可能具有滯后性，本文將鄉(xiāng)村數(shù)字化轉(zhuǎn)型水平滯后一期進(jìn)行穩(wěn)健性檢驗(yàn)，模型（3）結(jié)果其對耕地綠色利用效率的影響在5%水平下顯著為正。

3.2.4 門檻模型回歸結(jié)果

本文主要為探究鄉(xiāng)村數(shù)字化轉(zhuǎn)型對耕地綠色利用效率影響是否具有非線性特征，因此僅對研究區(qū)整體進(jìn)行門檻效應(yīng)檢驗(yàn)。通過“自助法”反復(fù)抽樣1 000次后，門檻效應(yīng)檢驗(yàn)結(jié)果顯示雙重和三重門檻未通過顯著性檢驗(yàn)，僅單門檻效應(yīng)在1%水平上顯著（表6），門檻回歸結(jié)果顯示門檻值為0.261（表7）。

表7顯示鄉(xiāng)村數(shù)字化轉(zhuǎn)型對耕地綠色利用效率促進(jìn)作用存在兩個(gè)階段：當(dāng)鄉(xiāng)村數(shù)字化轉(zhuǎn)型水平小于等于0.261時(shí)，影響系數(shù)為1.352，在1%顯著水平下促進(jìn)耕地綠色利用效率提升；當(dāng)轉(zhuǎn)型水平超過0.261時(shí)，仍在1%顯著水平下存在促進(jìn)作用，但影響系數(shù)降低至0.915，表明促進(jìn)效果較第一階段有所減弱。實(shí)質(zhì)上，該促進(jìn)作用隨著鄉(xiāng)村數(shù)字化轉(zhuǎn)型水平提升出現(xiàn)邊際效應(yīng)遞減的單門檻非線性特征，驗(yàn)證了本文理論分析。究其原因，當(dāng)鄉(xiāng)村數(shù)字化轉(zhuǎn)型水平低于門檻值時(shí)，耕地生產(chǎn)數(shù)字基礎(chǔ)設(shè)施建設(shè)加快，數(shù)字服務(wù)及數(shù)字產(chǎn)業(yè)發(fā)展的綠色規(guī)模效應(yīng)顯現(xiàn)，能充分挖掘耕地綠色利用效率提升潛力；而當(dāng)轉(zhuǎn)型水平高于門檻值時(shí)，可能無法滿足耕地綠色生產(chǎn)新階段需求，受制于政策、技術(shù)、人才和資金等內(nèi)外部環(huán)境瓶頸，抵消了部分對耕地綠色利用效率的推動(dòng)作用。

4 結(jié)論與政策啟示

4.1 結(jié)論

本文從理論層面闡釋鄉(xiāng)村數(shù)字化轉(zhuǎn)型對耕地綠色利用效率的驅(qū)動(dòng)邏輯，利用非期望產(chǎn)出SBM模型探究2011—2021年中國耕地綠色利用效率和鄉(xiāng)村數(shù)字化轉(zhuǎn)型的時(shí)空演化趨勢，借助Tobit回歸模型和面板門檻模型探索鄉(xiāng)村數(shù)字化轉(zhuǎn)型對耕地綠色利用效率影響效應(yīng)的空間異質(zhì)性和階段性特征，結(jié)論如下：

（1）中國耕地綠色利用效率均值由2011年0.628波動(dòng)上升至2021年0.845，整體呈上升趨勢，空間差異明顯，效率均值呈現(xiàn)“東部>西部>中部”和“糧食主銷區(qū)>產(chǎn)銷平衡區(qū)>糧食主產(chǎn)區(qū)”的分布格局。

（2）中國鄉(xiāng)村數(shù)字化轉(zhuǎn)型水平由2011年0.127穩(wěn)步增長至2021年0.259，水平均值空間上呈現(xiàn)“東部>中部>西部”和“糧食主銷區(qū)>糧食主產(chǎn)區(qū)>產(chǎn)銷平衡區(qū)”的非均衡格局，省域極差達(dá)到0.290，數(shù)字鄉(xiāng)村發(fā)展水平空間差異和空間集聚特征并存。

（3）中國鄉(xiāng)村數(shù)字化轉(zhuǎn)型對耕地綠色利用效率具有顯著的正向促進(jìn)作用，通過穩(wěn)健性檢驗(yàn)該結(jié)論依然成立；異質(zhì)性分析表明，東、中部地區(qū)的鄉(xiāng)村數(shù)字化轉(zhuǎn)型對耕地綠色利用效率提升帶動(dòng)作用較西部地區(qū)更為強(qiáng)勁，糧食主產(chǎn)區(qū)和產(chǎn)銷平衡區(qū)較糧食主銷區(qū)更為強(qiáng)勁。

（4）中國鄉(xiāng)村數(shù)字化轉(zhuǎn)型對耕地綠色利用效率提升作用存在單一門檻效應(yīng)，當(dāng)轉(zhuǎn)型水平超越門檻值0.261時(shí)，鄉(xiāng)村數(shù)字化轉(zhuǎn)型對耕地綠色利用效率的促進(jìn)作用呈現(xiàn)邊際效應(yīng)遞減的非線性階段特征。

4.2 政策啟示

（1）東、中、西部要聯(lián)通鄉(xiāng)村數(shù)字化轉(zhuǎn)型空間網(wǎng)絡(luò)，探索數(shù)字賦能耕地綠色利用的合作共享路徑。一是東、中部地區(qū)要持續(xù)發(fā)揮經(jīng)濟(jì)、政策和技術(shù)在數(shù)字基建、服務(wù)和產(chǎn)業(yè)協(xié)同建設(shè)優(yōu)勢，積極探索以耕地綠色利用投入和產(chǎn)出為重點(diǎn)的數(shù)字生產(chǎn)模式迭代升級(jí)，組織跨區(qū)域的耕地綠色生產(chǎn)交流示范項(xiàng)目，向西部推廣先進(jìn)經(jīng)驗(yàn)。二是新疆、青海和甘肅等西部地區(qū)完善實(shí)施財(cái)政補(bǔ)貼、稅收優(yōu)惠等政策，吸引東、中部地區(qū)的資金、技術(shù)和項(xiàng)目投入鄉(xiāng)村農(nóng)業(yè)數(shù)字化硬軟件建設(shè)，填補(bǔ)與東部地區(qū)的數(shù)字鴻溝。

（2）糧食主產(chǎn)區(qū)、主銷區(qū)和產(chǎn)銷平衡區(qū)要加強(qiáng)鄉(xiāng)村數(shù)字技術(shù)的推廣應(yīng)用，擴(kuò)大對耕地生產(chǎn)環(huán)境污染的緩釋效應(yīng)。一是河南、吉林和遼寧等糧食主產(chǎn)區(qū)應(yīng)完善耕地生產(chǎn)環(huán)境數(shù)字管理體系，研發(fā)并更新綠色數(shù)字生產(chǎn)要素，實(shí)現(xiàn)耕地生產(chǎn)投入要素精準(zhǔn)配置，不斷減少化肥、農(nóng)藥等致污要素利用率，緩解生產(chǎn)環(huán)境壓力。二是糧食主銷區(qū)和產(chǎn)銷平衡區(qū)要優(yōu)化耕地綠色生產(chǎn)數(shù)字服務(wù)和產(chǎn)業(yè)嵌入，為耕地利用主體提供綠色技術(shù)指導(dǎo)、市場信息查詢等便利服務(wù)，推動(dòng)“綠色+智慧”的市場導(dǎo)向耕種模式，提高耕地的產(chǎn)量、產(chǎn)值及碳匯產(chǎn)出率。

（3）有效銜接鄉(xiāng)村數(shù)字服務(wù)與耕地綠色生產(chǎn)時(shí)代需求，引導(dǎo)鄉(xiāng)村數(shù)字化轉(zhuǎn)型階段性勢能轉(zhuǎn)化為長期性發(fā)展驅(qū)動(dòng)。一是各地區(qū)應(yīng)建立健全農(nóng)業(yè)大數(shù)據(jù)中心，整合分析耕地土壤、氣候環(huán)境等數(shù)據(jù)，精準(zhǔn)識(shí)別耕地綠色生產(chǎn)瓶頸，加強(qiáng)耕地生產(chǎn)投入要素優(yōu)化、產(chǎn)品效益轉(zhuǎn)化和生產(chǎn)環(huán)境綠化等環(huán)節(jié)的協(xié)調(diào)發(fā)展。二是組織數(shù)字化農(nóng)業(yè)技術(shù)公益培訓(xùn)、補(bǔ)貼獎(jiǎng)勵(lì)和政策幫扶等工作，降低數(shù)字化農(nóng)業(yè)綠色轉(zhuǎn)型的成本和風(fēng)險(xiǎn)，提高耕地利用主體數(shù)字化耕種積極性，從而延緩邊際遞減效應(yīng)出現(xiàn)。

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Research on the Influencing Mechanism and Threshold Effect of Rural Digital Transformation on Cultivated Land Green Use Efficiency

FU Shufei1， ZHU Limeng2， LYU Tiangui1， 3， WANG Li4

（1. School of Applied Economics （School of Digital Economics）， Jiangxi University of Finance and Economics， Nanchang 330013， China； 2. Academy of Economic and Social Development， Jiangxi University of Finance and Economics， Nanchang 330013， China； 3. School of Public Finance Public Administration， Jiangxi University of Finance and Economics， Nanchang 330013， China； 4. School of Public Affairs， Zhejiang University， Hangzhou 310058， China）

Abstract： The purpose of this study is to scientifically explore the influencing mechanism of rural digital transformation on cultivated land green use efficiency， to provide the theoretical basis for promoting rural digital transformation and empowering green production of cultivated land. The research methods include unexpected output SBM model， Tobit regression model and panel threshold regression model. The results indicate that： 1） the average green use rate of cultivated land in China increased from 0.628 in 2011 to 0.845 in 2021， with an average annual growth rate of 2.17%. The spatial pattern showed a decreasing order of “eastern， western， and central” and “main grain sales areas， production and sales balance areas， and main grain production areas”. 2） The average level of rural digital transformation increased from 0.127 in 2011 to 0.259 in 2021， with an average annual growth rate of 10.49%. In terms of space， a decreasing and unbalanced pattern of “eastern， central， and western” and “main grain sales areas， main grain production areas， and production sales balance areas” occurred. 3） The digital transformation of rural areas in China had a significant promoting effect on improving cultivated land green use efficiency， showing regional heterogeneity. The promoting effect of rural digital transformation in the eastern and central regions was more significant than that in the western regions， and the main grain producing areas and production sales balance areas were more significant than the main grain sale areas. 4） As the level of rural digital transformation exceeded the threshold value of 0.261， the promotion effect on cultivated land green use efficiency showed a single threshold non-linear characteristic of diminishing marginal effects. In conclusion， the longterm driving path to achieve cultivated land green use is to establish a collaborative sharing network that empowers digital technology for cultivated land green use among regions， expand the mitigating effect of digital technology on environmental pollution in cultivated land use， and connect the digital cultivation needs of cultivated land use entities.

Key words： rural digital transformation； cultivated land green use efficiency； driving logic； influencing mechanism； threshold effect

（本文責(zé)編：張冰松）