数字经济对农业绿色全要素生产率的影响研究

摘要 数字经济赋能农业生产发展，已成为推动绿色农业发展的重要方式。为探究数字经济对农业绿色全要素生产率的影响，助力我国农业绿色转型，基于2011—2020年中国31个行政区面板数据构建指标体系，采用熵值法和SBM模型分别测度数字经济水平和农业绿色全要素生产率，并引入固定效应模型和门槛模型实证分析数字经济对农业绿色全要素生产率的影响。结果表明，我国数字经济发展存在较大差距，有较大发展空间；数字经济水平对农业绿色全要素生产率产生正向推动作用；数字经济的推动作用存在单一门槛效应。因此，建议重视地区间绿色农业经验交流协作，提升农民对于新型数字技术的了解、认可和应用；发挥东部地区绿色农业人才优势，加大技术输出，帮助中西部地区吸引高质量人才；加强绿色农业基础设施普及，解决中西部地区基本网络、道路交通问题，缩小地区发展差异，推动绿色农业产地和消费市场的联系畅通。

关键词 数字经济；绿色农业；可持续发展；绿色全要素生产率

中图分类号 F323 文献标识码 A

文章编号 0517-6611（2024）08-0200-06

doi：10.3969/j.issn.0517-6611.2024.08.047

Study on the Impact of Digital Economy on Agricultural Green Total Factor Productivity

SHANG Jie， ZHANG Yue-fan

（College of Economics and Management， Northeast Forestry University， Harbin，Heilongjiang 150040）

Abstract The digital economy enables the development of agricultural production and has become an important way to promote the development of green agriculture. In order to explore the impact of digital economy on agricultural green total factor productivity and help China’s agricultural green transformation， an index system was constructed based on the panel data of 31 administrative regions in China from 2011 to 2020. Entropy method and SBM model were used to measure digital economy level and agricultural green total factor productivity respectively. The fixed effect model and threshold model were introduced to analyze the impact of digital economy on agricultural green total factor productivity. The results showed that there was a big gap in the development of China’s digital economy， and there was a large room for development. Digital economy level had a positive promoting effect on agricultural green total factor productivity， and there was a single threshold effect in this process. Therefore， it is suggested to pay attention to the exchange and cooperation of green agriculture experience between regions， and improve farmers’ understanding， recognition and application of new digital technologies. The advantages of green agricultural talents in the eastern region should be given full play， the export of technology should be increased， and the central and western regions need be helped to attract high-quality talents. The popularization of green agricultural infrastructure needs to be strengthened to solve the basic network and road traffic problems in the central and western regions， reduce regional development differences， and promote the smooth connection between green agricultural production areas and consumer markets.

Key words Digital economy;Green agriculture;Sustainable development;Green total factor productivity

农业是我国的基础产业，实现农业绿色化转型是促进我国农业发展的重要环节。自改革开放以来，我国农业国内生产总值年均增长4.6%［1］。但我国过去落后的农业生产技术和高产出的需求之间的矛盾，使我国农业生产一直处于要素高投入、资源高浪费、污染高排放的粗放型增长模式［2］。这种不合理的资源配置模式导致资源浪费和生态环境破坏的问题愈发严重，我国农业的可持续发展面临严重考验。2023年中央一号文件提出要将农业绿色发展作为重要问题，推进农业绿色发展先行区建设，深入实施“数商兴农”和“互联网+”农产品出村进城工程。此时，如何实现传统农业转型，推动农业产业提质增效已经成为农业绿色发展亟待解决的问题。数字经济时代的到来使传统的经济模式出现变化，为传统产业的发展提供了新的方向和机会。因此，研究数字经济对农业绿色全要素生产率的影响机制对我国农业绿色发展具有现实意义。

国外关于数字经济对农业产生的影响的研究早于国内，Lio等［3］通过农业生产函数实证了信息通信技术和农业生产率存在正向关系且这种正向作用在富裕国家是贫穷国家的两倍。Al-Hassan等［4］对加纳帝国东部农户的研究表明基于信息技术的MIS服务对农业生产先进技术的使用有促进作用。我国学者对该领域研究起步较晚，理论研究多于实证研究。夏显力等均就不同角度对数字经济影响我国农业发展的途径、本质等进行了分析［5-7］。实证研究中，韩海彬等［8］通过门槛模型研究了农业信息化对农业全要素生产率（ATFP）的非线性效应。朱秋博等学者分别通过倍差法、中介效应等模型进行了实证分析［9-10］。也有学者在研究过程中关注农业的绿色发展和可持续发展。高杨等［11］通过SBM-ML指数法测算并研究了农业信息化对农业绿色全要素生产率（AGTFP）的影响，认为农业信息化对AGTPF具有推动作用，其作用途径主要为技术进步，且该作用的空间相关性逐步增强。樊胜岳等［12］学者研究了数字化对农业绿色发展的空间效应，认为两者之间及相邻省份之间均存在倒“U”形关系且数字化的积极作用存在阈值。

综上所述，关于数字经济的研究中，国内学者当前更关注于理论分析研究，而对于数字经济的量化测算和相关实证分析较少；在有关数字经济对农业领域产生影响的研究中，研究对象更多集中于数字经济对农业生产效率和ATFP的影响，较少学者关注数字经济和AGTFP的关系。基于此，笔者聚焦于绿色农业，以数字经济为切入点进行量化研究，测度了中国31个行政区2011—2020年的数字经济和AGTFP发展水平，并进一步探究数字经济对AGTFP的影响，以及数字经济的作用是否存在门槛效应。根据实证结果提出政策建议，为数字经济助力我国农业绿色转型，突破粗放式农业生产和资源紧缺的困境，提供相关理论支持和参考。

1 材料与方法

1.1 数字经济发展水平

该研究通过熵值法对我国31个行政区2011—2020年的数字经济水平进行测度。表1参考李晓钟等学者构建的数字经济水平评价体系［13-14］，从数字基础、应用能力、产业支撑和发展能力4个方面构建了共10个二级指标的评价体系。数字基础方面，通过互联网宽带接入量、网络域名数量、长途光缆长度和有线电视用户数4个指标来反映各行政区的数字基础设施建设水平；应用能力，采用移动电话和互联网普及率衡量区域数字化应用水平；产业支撑，从相关产业就业人员比例和电信产业利润总额衡量数字经济产业化水平；发展能力，主要通过R&D经费投入强度和北大数字惠普金融指数来反映数字经济发展潜力［15］。

该研究基于31个行政区2011—2020年间的数据使用熵值法确定各指标的权重并计算数字经济发展水平，计算结果见表2。2011年全国数字经济发展水平只有0.13，除了北京、江苏、上海和广东之外，其他行政区的数字经济水平均低于0.25，说明全国各个行政区的数字经济发展水平普遍较低；2020年天津、湖北、四川等13个行政区的数字经济水平超过了0.25，全国数字经济发展水平均值达到了0.26。总体来看，2011—2020年我国各行政区的数字经济水平逐步提高，其中数字经济发展水平较高的行政区主要分布在东部沿海地区，不同行政区之间的数字经济发展水平始终存在较大差异。2011—2020年数字经济发展水平进步小于0.1的行政区有内蒙古、辽宁、西藏等6个行政区，这些地区普遍数字经济发展水平偏低，且后续发展缓慢，需要进一步加强数字经济建设。图1给出了通过自然间断点分析法将2011和2020年31个行政区数字经济发展水平（Dig）划分为5个等级的分布图。

1.2 农业绿色全要素生产率

由于种植业和林、牧、渔业在投入、产出和生产周期等方面均存在差异［16］，该研究以狭义农业为研究对象，参考葛鹏飞等的研究［16-17］，采用带有非期望产出的SBM模型构造ML指数，利用Stata16.0对AGTFP（Agri）进行测度，具体投入产出指标体系如表3所示，其中以碳排放量作为非期望产出，衡量农业活动对生态环境产生的影响，测算方法参考李波等［18］的研究成果。

1.3 控制变量

结合已有研究成果和数据可得性问题，该研究选择了农业机械作业水平（Mech）、种植规模（Are）、人力资本（Human）和对外贸易水平（Trade）作为控制变量。农业机械作业水平（Mech）用各行政区的农业机械总动力表示，单位为万kW。种植规模（Are）用各地区农作物播种面积除以农业从业人员数计算人均播种面积表示，单位为公顷/人。其中，农业就业人数参考叶初升等［19］的计算方法，用农业总产值占农林牧渔业总产值的比例乘以乡村人口数计算。人力资本（Human）用高中人口占农村6岁及以上人口的比重表示。对外贸易水平（Trade）用货物进出口总额占地区生产总值的比重表示。数据描述性统计如表4所示。