數(shù)字化轉(zhuǎn)型對長江經(jīng)濟帶農(nóng)業(yè)高質(zhì)量發(fā)展的影響研究

摘要 基于2011—2021年長江經(jīng)濟帶11個?。ㄊ校┟姘鍞?shù)據(jù)，采用熵值法構(gòu)建了數(shù)字化轉(zhuǎn)型與農(nóng)業(yè)高質(zhì)量發(fā)展評價指標(biāo)體系，運用雙向固定效應(yīng)模型實證檢驗數(shù)字化轉(zhuǎn)型對長江經(jīng)濟帶農(nóng)業(yè)高質(zhì)量發(fā)展的影響和區(qū)域異質(zhì)性及指標(biāo)異質(zhì)性。結(jié)果表明：數(shù)字化轉(zhuǎn)型能夠驅(qū)動長江經(jīng)濟帶農(nóng)業(yè)高質(zhì)量發(fā)展，這一結(jié)論通過了穩(wěn)健性檢驗；數(shù)字化轉(zhuǎn)型對長江經(jīng)濟帶不同區(qū)域農(nóng)業(yè)高質(zhì)量發(fā)展的影響具有異質(zhì)性。其中對下游地區(qū)的農(nóng)業(yè)高質(zhì)量發(fā)展的促進作用最強，中游次之，對上游地區(qū)則較弱。經(jīng)過指標(biāo)異質(zhì)性檢驗后發(fā)現(xiàn)，數(shù)字化轉(zhuǎn)型對長江經(jīng)濟帶農(nóng)業(yè)高質(zhì)量發(fā)展的共享的促進作用最強，創(chuàng)新、協(xié)調(diào)和綠色次之，對開放的影響不顯著。據(jù)此，提出夯實數(shù)字化技術(shù)基礎(chǔ)工程，培養(yǎng)農(nóng)業(yè)數(shù)字化運用人才，加強數(shù)字區(qū)域協(xié)調(diào)發(fā)展，促進農(nóng)業(yè)高質(zhì)量發(fā)展的對策建議。

關(guān)鍵詞 數(shù)字化轉(zhuǎn)型；農(nóng)業(yè)高質(zhì)量發(fā)展；雙向固定效應(yīng)模型；異質(zhì)性分析；長江經(jīng)濟帶

中圖分類號 S-9 文獻標(biāo)識碼 A 文章編號 0517-6611（2024）17-0218-06

doi：10.3969/j.issn.0517-6611.2024.17.050

Research on the Impact of Digital Transformation on the High Quality Development of Agriculture in the Yangtze River Economic Belt

WANG Chao-qi，ZHANG Jia

（Economics and Management School of Yangtze University， Jingzhou， Hubei 434023）

Abstract Based on panel data from 11 provinces （cities） in the Yangtze River Economic Belt from 2011 to 2021， an evaluation index system for digital transformation and high-quality agricultural development was constructed using the entropy method. A bidirectional fixed effect model was used to empirically test the impact of digital transformation on high-quality agricultural development in the Yangtze River Economic Belt， as well as regional heterogeneity and indicator heterogeneity. The research results indicate that digital transformation can drive the high-quality development of agriculture in the Yangtze River Economic Belt， which has passed the robustness test;the impact of digital transformation on the high-quality development of agriculture in different regions of the Yangtze River Economic Belt is heterogeneous. The promotion of high-quality agricultural development in downstream areas is the strongest， followed by the middle reaches， and weaker in upstream areas. After testing the heterogeneity of indicators， it was found that digital transformation has the strongest promoting effect on the sharing of high-quality agricultural development in the Yangtze River Economic Belt， followed by innovation， coordination， and green， and has no significant impact on openness. Based on this， countermeasures and suggestions are proposed to strengthen the foundation engineering of digital technology， cultivate talents for agricultural digital application， strengthen the coordinated development of digital regions， and promote high-quality agricultural development.

Key words Digital transformation;High quality development of agriculture;Bidirectional fixed effect model;Heterogeneity analysis;Yangtze River Economic Belt

作者簡介

王超齊（1996—），男，河南駐馬店人，碩士研究生，研究方向：農(nóng)業(yè)經(jīng)濟。通信作者，副教授，博士，從事農(nóng)業(yè)企業(yè)經(jīng)營管理研究。

收稿日期 2023-10-13；修回日期 2023-11-10

務(wù)農(nóng)重本，國之大綱，我國是農(nóng)業(yè)大國，農(nóng)業(yè)發(fā)展質(zhì)量關(guān)乎新時代經(jīng)濟轉(zhuǎn)型和民生福祉，對我國經(jīng)濟社會的全局和長遠發(fā)展具有重要意義。早在2017年中央農(nóng)村工作會議上，習(xí)近平總書記就明確指出，落實鄉(xiāng)村振興戰(zhàn)略，必須走質(zhì)量興農(nóng)之路。2022年中央一號文件在對“三農(nóng)”工作做出的總體要求中又進一步明確指出要推進高質(zhì)量發(fā)展。農(nóng)業(yè)高質(zhì)量發(fā)展是構(gòu)建新發(fā)展格局的重要基礎(chǔ)，是我國經(jīng)濟社會發(fā)展歷史、實踐和理論的統(tǒng)一，是開啟全面建設(shè)社會主義現(xiàn)代化國家新征程、實現(xiàn)第二個百年奮斗目標(biāo)的根本路徑［1］。

數(shù)字化轉(zhuǎn)型，作為促成新一輪科技革命與產(chǎn)業(yè)變革孕育興起的重要力量，不斷推動傳統(tǒng)行業(yè)生產(chǎn)方式、管理方式、營銷方式深刻變革，實現(xiàn)對行業(yè)的升級改造，推動行業(yè)數(shù)字化和智能化發(fā)展。2021年10月習(xí)近平總書記習(xí)在中共中央政治局第三十四次集體學(xué)習(xí)時強調(diào)：“要推動數(shù)字經(jīng)濟和實體經(jīng)濟融合發(fā)展，把握數(shù)字化、網(wǎng)絡(luò)化、智能化方向，推動制造業(yè)、服務(wù)業(yè)、農(nóng)業(yè)等產(chǎn)業(yè)數(shù)字化，利用互聯(lián)網(wǎng)新技術(shù)對傳統(tǒng)產(chǎn)業(yè)進行全方位、全鏈條的改造，提高全要素生產(chǎn)率，發(fā)揮數(shù)字技術(shù)對經(jīng)濟發(fā)展的放大、疊加、倍增作用［2］。同年12月中共中央國務(wù)院印發(fā)《“十四五”數(shù)字經(jīng)濟發(fā)展規(guī)劃》指出：要推動數(shù)字經(jīng)濟與實體經(jīng)濟深度融合，推動字技術(shù)的應(yīng)用和創(chuàng)新，促進經(jīng)濟的數(shù)字化轉(zhuǎn)型，為實現(xiàn)經(jīng)濟高質(zhì)量發(fā)展提供支撐。那么，數(shù)字技術(shù)也同樣能夠運用于農(nóng)業(yè)生產(chǎn)領(lǐng)域。在迫切需要實現(xiàn)農(nóng)業(yè)高質(zhì)量發(fā)展的當(dāng)下，數(shù)字化轉(zhuǎn)型能否成為提升長江經(jīng)濟帶農(nóng)業(yè)高質(zhì)量發(fā)展水平的著力點和新引擎，這一問題值得探究和思考。

1 文獻綜述

梳理數(shù)字化轉(zhuǎn)型與農(nóng)業(yè)高質(zhì)量發(fā)展相關(guān)文獻，學(xué)術(shù)界已進行了較為豐富的研究。第一，關(guān)于數(shù)字化轉(zhuǎn)型的研究。辛琳等［3］認為數(shù)字化轉(zhuǎn)型本質(zhì)上是以數(shù)據(jù)的高效流動來改善技術(shù)、資金、人才、物資等要素在時空中的配置，從而緩解環(huán)境不確定性對企業(yè)的沖擊。肖旭等［4］從產(chǎn)業(yè)發(fā)展層面將數(shù)字化轉(zhuǎn)型定義為提升生產(chǎn)數(shù)量和效率的過程，數(shù)字技術(shù)的應(yīng)用，改變了傳統(tǒng)的商業(yè)邏輯，為產(chǎn)業(yè)發(fā)展注入了新的活力。曾德麟等［5］認為數(shù)字化轉(zhuǎn)型是以數(shù)字化技術(shù)、數(shù)字化產(chǎn)品和數(shù)字化平臺的基礎(chǔ)設(shè)施為支撐起點，進而引發(fā)個人、組織、產(chǎn)業(yè)等多個層面變革的過程動態(tài)過程，這一過程對組織有不同程度的積極和消極影響。第二，關(guān)于農(nóng)業(yè)高質(zhì)量發(fā)展的研究。王靜［6］提出農(nóng)業(yè)高質(zhì)量發(fā)展實質(zhì)上是在實現(xiàn)農(nóng)業(yè)產(chǎn)業(yè)價值鏈升級、農(nóng)產(chǎn)品市場競爭力提升的同時更加強調(diào)農(nóng)業(yè)與社會人文、生態(tài)資源環(huán)境的高度耦合與協(xié)調(diào)。何紅光等［7］從農(nóng)業(yè)經(jīng)濟增長、農(nóng)業(yè)經(jīng)濟結(jié)構(gòu)、農(nóng)村社會發(fā)展水平和農(nóng)業(yè)可持續(xù)發(fā)展水平4個維度構(gòu)建了農(nóng)業(yè)經(jīng)濟增長質(zhì)量評價體系，運用主成分分析法和空間統(tǒng)計技術(shù)對中國農(nóng)業(yè)經(jīng)濟增長質(zhì)量從時空差異進行了全面分析。第三，關(guān)于數(shù)字化轉(zhuǎn)型對農(nóng)業(yè)高質(zhì)量發(fā)展影響，多數(shù)學(xué)者從理論層面去探討兩者之間的關(guān)系?？掠晷赖龋?］指出數(shù)字化技術(shù)通過賦能農(nóng)業(yè)的生產(chǎn)、流通及經(jīng)營3個重要環(huán)節(jié)，促進用于農(nóng)業(yè)發(fā)展的各類要素提高配置效率，助力農(nóng)業(yè)高質(zhì)量發(fā)展。龍海波［9］認為以“新業(yè)態(tài)、新功能、新技術(shù)”為主要特征的數(shù)字技術(shù)通過對傳統(tǒng)農(nóng)業(yè)賦能，催生了大量的新業(yè)態(tài)，進而推動農(nóng)業(yè)經(jīng)營增收、流通效率提高和產(chǎn)品質(zhì)量提升。夏顯力等［10］從產(chǎn)業(yè)體系、生產(chǎn)體系和經(jīng)營體系3個方面分析了中國農(nóng)業(yè)高質(zhì)量發(fā)展的現(xiàn)狀及痛點，總結(jié)了數(shù)字技術(shù)推動發(fā)達國家農(nóng)業(yè)高質(zhì)量發(fā)展的經(jīng)驗，闡述了數(shù)字技術(shù)賦能中國農(nóng)業(yè)高質(zhì)量發(fā)展的思路與路徑。羅千峰等［11］基于“三大體系”視角，構(gòu)建高質(zhì)量農(nóng)業(yè)“生產(chǎn)體系-經(jīng)營體系-產(chǎn)業(yè)體系”的理論框架，剖析了數(shù)字技術(shù)賦能農(nóng)業(yè)高質(zhì)量發(fā)展的規(guī)模經(jīng)濟、范圍經(jīng)濟、聚合經(jīng)濟和分工經(jīng)濟四大增效機制。李本慶等［12］從創(chuàng)新發(fā)展、結(jié)構(gòu)升級、協(xié)同共享3個維度構(gòu)建農(nóng)業(yè)高質(zhì)量發(fā)展的綜合指標(biāo)體系，研究數(shù)字經(jīng)濟賦能農(nóng)業(yè)高質(zhì)量發(fā)展的直接影響，并分析了數(shù)字經(jīng)濟對農(nóng)業(yè)高質(zhì)量發(fā)展各維度影響的異質(zhì)性。

上述研究為我國數(shù)字化轉(zhuǎn)型及農(nóng)業(yè)高質(zhì)量發(fā)展提供了重要參考，但大多數(shù)研究側(cè)重于數(shù)字化技術(shù)與農(nóng)業(yè)高質(zhì)量的理論分析和政策研究，從實證角度對兩者關(guān)系的探討稍顯不足。此外，這些研究多聚焦于全國或某一省份的發(fā)展情況，以國家戰(zhàn)略區(qū)域單位進行研究的較少。長江經(jīng)濟帶橫跨我國東、中、西三大區(qū)域，包括11個省（市），總面積約205.23萬km2。該區(qū)域人口和生產(chǎn)總值均超過全國的40％，綜合實力較強，在國民經(jīng)濟中具有重要地位。同時，長江經(jīng)濟帶也是我國重要的糧食主產(chǎn)區(qū)之一，在保障我國糧食安全，推動糧食產(chǎn)業(yè)高質(zhì)量發(fā)展方面具有重要地位?；诖耍撗芯坷?011—2021年長江經(jīng)濟帶11個?。ㄊ校┑拿姘鍞?shù)據(jù)，從理論和實證角度驗證數(shù)字化轉(zhuǎn)型對農(nóng)業(yè)高質(zhì)量發(fā)展的影響，以期為提高長江經(jīng)濟帶的農(nóng)業(yè)發(fā)展質(zhì)量，推動我國農(nóng)業(yè)高質(zhì)量發(fā)展提供參考。

2 理論機制與研究假設(shè)

2.1 數(shù)字化轉(zhuǎn)型對長江經(jīng)濟帶農(nóng)業(yè)高質(zhì)量發(fā)展的影響 我國農(nóng)業(yè)主要依賴傳統(tǒng)耕作方式，農(nóng)民通常依靠自身經(jīng)驗進行農(nóng)業(yè)生產(chǎn)，缺乏科學(xué)化的指導(dǎo)，造成了農(nóng)業(yè)生產(chǎn)效率低下、資源浪費和環(huán)境負擔(dān)加重等問題。近年來，隨著科學(xué)技術(shù)的進步，農(nóng)業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型步伐加快，數(shù)字化的應(yīng)用可以實現(xiàn)農(nóng)業(yè)生產(chǎn)全過程的可視化。借助智能化設(shè)備、傳感器和監(jiān)測系統(tǒng)等手段，農(nóng)民能夠?qū)崟r獲取農(nóng)田土壤濕度、溫度、養(yǎng)分含量及作物病蟲害等信息數(shù)據(jù)，從而更好地進行農(nóng)業(yè)生產(chǎn)管理和決策，減少資源浪費和環(huán)境污染，有助于農(nóng)業(yè)經(jīng)營增收和農(nóng)產(chǎn)品質(zhì)量提升；數(shù)字化技術(shù)還有效拓展了農(nóng)產(chǎn)品銷售渠道。通過數(shù)字網(wǎng)絡(luò)平臺，農(nóng)戶可以獲取最新的市場需求信息，實現(xiàn)農(nóng)產(chǎn)品的精準(zhǔn)投放和定制化銷售，消費者可以通過數(shù)字化渠道直接購買農(nóng)產(chǎn)品，減少了中間服務(wù)費用。此外，消費者還能夠獲取到農(nóng)產(chǎn)品的溯源信息和質(zhì)量保證，增加了其對農(nóng)產(chǎn)品的信任度和購買力。農(nóng)業(yè)生產(chǎn)和銷售方式的變革共同推進農(nóng)業(yè)高質(zhì)量發(fā)展。因此，該研究提出假設(shè)H1。

H1：數(shù)字化轉(zhuǎn)型能夠驅(qū)動長江經(jīng)濟帶農(nóng)業(yè)高質(zhì)量發(fā)展。

2.2 數(shù)字化轉(zhuǎn)型對長江經(jīng)濟帶農(nóng)業(yè)高質(zhì)量發(fā)展影響的異質(zhì)性 長江經(jīng)濟帶橫跨我國東、中、西三大區(qū)域，各地區(qū)在資源稟賦、人才儲備、經(jīng)濟發(fā)展水平等諸多方面存在較大差異，數(shù)字化與農(nóng)業(yè)發(fā)展水平及程度也存在區(qū)域差異性。數(shù)字化發(fā)展較快且水平較高地區(qū)經(jīng)濟較為發(fā)達，基礎(chǔ)設(shè)施較為完善，科技水平較高，人才資源豐富，數(shù)字化與其他地區(qū)相比具有先發(fā)優(yōu)勢。數(shù)字化技術(shù)的發(fā)展會更新了農(nóng)業(yè)生產(chǎn)運營方式，提升農(nóng)業(yè)生產(chǎn)、銷售的數(shù)字化、精準(zhǔn)化程度，從而推動農(nóng)業(yè)高質(zhì)量發(fā)展。而經(jīng)濟基礎(chǔ)薄弱、科技實力不強、人才相對缺乏的地區(qū)，其數(shù)字化轉(zhuǎn)型起步較晚，數(shù)字技術(shù)發(fā)展后勁不足，導(dǎo)致數(shù)字化發(fā)展水平較低，數(shù)字化轉(zhuǎn)型推進緩慢。這一狀況會造成農(nóng)業(yè)生產(chǎn)經(jīng)營水平低下，資源利用不合理，農(nóng)業(yè)產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)失衡，農(nóng)業(yè)優(yōu)化升級滯緩，要素配置效率不高，進而影響農(nóng)業(yè)發(fā)展質(zhì)量的提升。根據(jù)以上分析，提出研究假設(shè)H2。

H2：數(shù)字化轉(zhuǎn)型對長江經(jīng)濟帶農(nóng)業(yè)高質(zhì)量發(fā)展的影響存在異質(zhì)性。

3 研究設(shè)計

3.1 模型構(gòu)建 為檢驗數(shù)字化轉(zhuǎn)型對長江經(jīng)濟帶農(nóng)業(yè)高質(zhì)量的影響，參考以往文獻［13］，構(gòu)建基本模型如下：

HQDit=α0+α1Digit+α2Xit+μi+σt+εit

其中：HQD代表農(nóng)業(yè)高質(zhì)量指數(shù);Dig代表數(shù)字化轉(zhuǎn)型指數(shù);β表示常數(shù)項以及各解釋變量對農(nóng)業(yè)高質(zhì)量發(fā)展的回歸系數(shù);X代表控制變量，包括城鎮(zhèn)化率（UR）、農(nóng)業(yè)勞動生產(chǎn)率（ALP）、交通基礎(chǔ)設(shè)施（TI）、農(nóng)村用電量（InREC）、農(nóng)業(yè)受災(zāi)率（CDR）;μi為地區(qū)i的固定效應(yīng);σt為年份t的固定效應(yīng);εit為隨機干擾項。

3.2 變量分析

（1）被解釋變量：農(nóng)業(yè)高質(zhì)量發(fā)展（HQD）。農(nóng)業(yè)高質(zhì)量發(fā)展不僅意味著傳統(tǒng)意義上農(nóng)業(yè)產(chǎn)量的增加，還是農(nóng)業(yè)從量變到質(zhì)變的過程。參考于婷等［14］的研究思路，并基于數(shù)據(jù)的可獲得性，從創(chuàng)新、協(xié)調(diào)、綠色、開放、共享5大維度11個三級指標(biāo)構(gòu)建農(nóng)業(yè)高質(zhì)量發(fā)展評價指標(biāo)體系（表1）。

關(guān)于農(nóng)業(yè)高質(zhì)量發(fā)展的各個指標(biāo)采用熵值法計算出其權(quán)重，采用線性加權(quán)法計算出各個省（市）的農(nóng)業(yè)高質(zhì)量發(fā)展水平。具體步驟如下：

第一步，指標(biāo)處理。

正向指標(biāo)：

x′ij=xij-min{xij}max{xij}-min{xij}

負向指標(biāo)：

x′ij=max{xij}-xijmax{xij}-min{xij}

式中：xij為第i個省的第j個指標(biāo)數(shù)據(jù)，i=1，2，…，11；j=1，2，…，11。

第二步，計算指標(biāo)比重：

pij=max{xij}-x′ij∑ni=1x′ij

第三步，計算指標(biāo)熵值：

ej=-1lnn∑ni=1wjln（pij）

第四步，計算指標(biāo)的差異系數(shù)：

dj=1-ej

第五步，確定指標(biāo)權(quán)重：

wj=djmj=1dj

第六步，農(nóng)業(yè)發(fā)展水平綜合得分：

HQD=mj=1wjx′ij

第七步，進行測度及結(jié)果分析。

（2）核心解釋變量：數(shù)字化轉(zhuǎn)型（Dig）。目前國內(nèi)外學(xué)者就數(shù)字化轉(zhuǎn)型評價指標(biāo)的構(gòu)建尚未達成一致意見，在考慮數(shù)據(jù)可獲得性的基礎(chǔ)上，借鑒張雪玲等［15］的研究，并結(jié)合長江經(jīng)濟帶的實際情況從數(shù)字化基礎(chǔ)設(shè)施、數(shù)字化服務(wù)、數(shù)字化發(fā)展支撐3個維度選取12個二級指標(biāo)構(gòu)建數(shù)字化轉(zhuǎn)型評價指標(biāo)體系（表2），采取熵值法測算出2011—2021年長江經(jīng)濟帶11個省（市）數(shù)字化發(fā)展水平綜合得分。

（3）控制變量：為了使模型更穩(wěn)健，控制可能會影響農(nóng)業(yè)高質(zhì)量發(fā)展的相關(guān)變量。取地方城鎮(zhèn)人口占總?cè)丝诘谋戎卮沓擎?zhèn)化率（UR），取農(nóng)業(yè)總產(chǎn)值與第一產(chǎn)業(yè)就業(yè)人員的比值代表農(nóng)業(yè)勞動生產(chǎn)率（ALP），取地方公路里程數(shù)代表交通基礎(chǔ)設(shè)施（TI），取農(nóng)村生產(chǎn)和生活的全年用電總量對數(shù)代表農(nóng)村用電量（InREC）。取地區(qū)農(nóng)作物受災(zāi)面積與農(nóng)作物播種面積的比值代表農(nóng)業(yè)受災(zāi)率（CDR）。

4 實證分析

4.1 數(shù)據(jù)來源 數(shù)據(jù)來源于國家統(tǒng)計局、長江經(jīng)濟帶各?。ㄊ校┙y(tǒng)計年鑒（2011—2021）、《中國農(nóng)村統(tǒng)計年鑒》《中國統(tǒng)計年鑒》《中國科技統(tǒng)計年鑒》《中國城鄉(xiāng)統(tǒng)計年鑒》、EPS數(shù)據(jù)庫等；為確保數(shù)據(jù)量綱統(tǒng)一，該研究對一些控制變量進行對數(shù)化處理；對比率變量取其原始數(shù)據(jù)；對缺失數(shù)據(jù)使用插值法進行填補處理。各變量的描述性統(tǒng)計見表3。

4.2 基本回歸結(jié)果

在確定面板模型的具體類型之前，利用Stata17.0軟件，根據(jù)基準(zhǔn)模型在隨機效應(yīng)模型（RE）、固定效應(yīng)模型（FE）中判斷應(yīng)該選擇的模型。Hausman對應(yīng)的F統(tǒng)計量為29.25，P值為0.000，在0.01水平拒絕使用隨機效應(yīng)模型的原假設(shè)檢驗，因此，固定效應(yīng)模型更適合該研究，考慮到所用數(shù)據(jù)隨時間改變，為使估計結(jié)果更穩(wěn)健，采用雙向固定效應(yīng)模型進行研究?；貧w結(jié)果如表4所示，模型（3）展示了未加入控制變量的回歸結(jié)果，分析可知，回歸系數(shù)顯著（0.249）。在加入一系列控制變量后，模型（5）的最終回歸系數(shù)變?yōu)?.166，且在0.01水平顯著為正，數(shù)字化發(fā)展水平每增加1個單位，農(nóng)業(yè)高質(zhì)量發(fā)展水平增加16.6％，這有力證明了數(shù)字化轉(zhuǎn)型可以促進長江經(jīng)濟帶農(nóng)業(yè)高質(zhì)量發(fā)展。

從控制變量來看，城鎮(zhèn)化發(fā)展對長江經(jīng)濟帶農(nóng)業(yè)高質(zhì)量發(fā)展具有顯著負向影響，城鎮(zhèn)化發(fā)展使得許多年輕人離開農(nóng)村到城市務(wù)工，農(nóng)村的老人和兒童成為農(nóng)業(yè)生產(chǎn)的主要力量，他們?nèi)狈趧幽芰徒?jīng)驗，導(dǎo)致農(nóng)業(yè)生產(chǎn)效率不高。同時，城鎮(zhèn)化還會帶來土地消耗和環(huán)境污染，這些問題會嚴(yán)重影響農(nóng)業(yè)高質(zhì)量發(fā)展的實現(xiàn)；農(nóng)業(yè)勞動生產(chǎn)率對農(nóng)業(yè)高質(zhì)量發(fā)展具有顯著正相關(guān)，且在0.05水平顯著，農(nóng)業(yè)勞動生產(chǎn)率的提高會使得單位面積或單位勞動投入所能獲得的農(nóng)產(chǎn)品產(chǎn)量增加，農(nóng)業(yè)生產(chǎn)效益得到提高。此外，隨著農(nóng)業(yè)勞動生產(chǎn)率的提升，農(nóng)業(yè)生產(chǎn)過程中的勞動力需求減少，可以釋放出一部分勞動力用于其他產(chǎn)業(yè)的發(fā)展，這有助于促進農(nóng)業(yè)產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)的升級和轉(zhuǎn)型，推動農(nóng)業(yè)高質(zhì)量發(fā)展。交通基礎(chǔ)設(shè)施和農(nóng)村用電量水平同樣有利于農(nóng)業(yè)發(fā)展，增加交通基礎(chǔ)設(shè)施和農(nóng)村電力基礎(chǔ)設(shè)施投資也是推動農(nóng)業(yè)高質(zhì)量發(fā)展的重要舉措。農(nóng)業(yè)受災(zāi)率的估計系數(shù)為明顯負相關(guān)，且在0.10水平顯著，說明農(nóng)作物因自然環(huán)境和天氣狀況受災(zāi)時會阻礙農(nóng)業(yè)高質(zhì)量發(fā)展。據(jù)此，假設(shè)H1成立。

4.3 穩(wěn)健性檢驗 在基準(zhǔn)回歸中，數(shù)字化轉(zhuǎn)型能夠顯著促進長江經(jīng)濟帶農(nóng)業(yè)高質(zhì)量發(fā)展。但該結(jié)論是否具有準(zhǔn)確性和可靠性有待進一步驗證。為此，采用以下3種方法進行穩(wěn)健性檢驗：一是為正確描述數(shù)字化轉(zhuǎn)型對農(nóng)業(yè)高質(zhì)量發(fā)展效益，前文已通過熵值法進行測算，在此借鑒林秋萍［16］研究通過主成分分析法進行測算。二是考慮到數(shù)字化轉(zhuǎn)型對農(nóng)業(yè)發(fā)展質(zhì)量提升可能具有一定的滯后性，參考漆雁斌等［17］的研究，將核心解釋變量都滯后1期再進行實證研究。三是為避免異常值對回歸結(jié)果的影響，借鑒周清香等［18］研究思路，將變量進行0.01縮尾處理進行重新估計。對比上述基準(zhǔn)回歸結(jié)果可以觀察到各變量估計系數(shù)符號未發(fā)生明顯變化，且通過了0.01的顯著性水平檢驗。綜上可知，該研究結(jié)論依然穩(wěn)健（表5）。

4.4 異質(zhì)性分析

4.4.1 區(qū)域異質(zhì)性。

由于長江經(jīng)濟帶上游、中游、下游地區(qū)資源稟賦及經(jīng)濟發(fā)展水平各不相同，不同省（市）數(shù)字化發(fā)展水平也不同，數(shù)字化發(fā)展水平對農(nóng)業(yè)發(fā)展質(zhì)量可能存在區(qū)域差異性，因此，有必要對此需進一步探索。表6分別對長江經(jīng)濟帶不同區(qū)域進行異質(zhì)性檢驗。

由表6可知，數(shù)字化轉(zhuǎn)型對長江經(jīng)濟帶上、中、下游農(nóng)業(yè)高質(zhì)量發(fā)展影響存在異質(zhì)性。從上游地區(qū)來看，數(shù)字化轉(zhuǎn)型對農(nóng)業(yè)高質(zhì)量發(fā)展影響不顯著，但從核心解釋變量符號上來看，數(shù)字化轉(zhuǎn)型并不會制約上游地區(qū)農(nóng)業(yè)高質(zhì)量發(fā)展。從中游地區(qū)來看，數(shù)字化轉(zhuǎn)型影響系數(shù)為0.268，在0.05水平顯著，說明數(shù)字化轉(zhuǎn)型對農(nóng)業(yè)高質(zhì)量發(fā)展具有一定的推動作用；從下游地區(qū)來看，數(shù)字化轉(zhuǎn)型影響系數(shù)為0.297，在0.01水平顯著，說明數(shù)字化轉(zhuǎn)型對農(nóng)業(yè)提質(zhì)增效具有顯著促進作用，這表明數(shù)字化轉(zhuǎn)型已成為中、下游地區(qū)的農(nóng)業(yè)發(fā)展的重要一環(huán)。造成這種差別的原因可能有：一是長江經(jīng)濟帶中、下游地區(qū)科技水平相對較高，數(shù)字基礎(chǔ)設(shè)施較完善，數(shù)字化技術(shù)的應(yīng)用極大提升了農(nóng)業(yè)生產(chǎn)的質(zhì)量和效率。此外，中、下游地區(qū)積極落實人才引進政策，不斷提升人才福利待遇，吸引不少懂科技、善創(chuàng)新的農(nóng)業(yè)優(yōu)秀人才涌進，極大提升了地區(qū)數(shù)字化運用水平，有助于實現(xiàn)區(qū)域農(nóng)業(yè)高質(zhì)量發(fā)展。二是上游地區(qū)地理地理位置相對偏遠，交通不便，經(jīng)濟發(fā)展水平不高，數(shù)字化轉(zhuǎn)型進程緩慢，未能成為促進區(qū)域農(nóng)業(yè)提質(zhì)增效的重要力量。此外，上游地區(qū)的農(nóng)業(yè)基礎(chǔ)設(shè)施、科技實力、產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)以及政策紅利等方面遠遠滯后于中、下游地區(qū)，難以吸引農(nóng)業(yè)高水平人才，這在一定程度上影響了上游地區(qū)數(shù)字化運用水平，不利于區(qū)域農(nóng)業(yè)高質(zhì)量發(fā)展。據(jù)此，假設(shè)H2得以驗證。

4.4.2 指標(biāo)異質(zhì)性。為了進一步檢驗數(shù)字化轉(zhuǎn)型對農(nóng)業(yè)高質(zhì)量發(fā)展各個部分的具體作用效果，借鑒代秀梅等［19］的研究思路，將農(nóng)業(yè)高質(zhì)量發(fā)展拆分成5個子維度，再使用熵值法分別構(gòu)建了創(chuàng)新、協(xié)調(diào)、綠色、開放與共享5個層面的指標(biāo)，具體回歸結(jié)果見表7。

5 結(jié)論與建議

5.1 研究結(jié)論 采用2011—2021年長江經(jīng)濟帶11個?。ㄊ校┟姘鍞?shù)據(jù)，實證檢驗數(shù)字化轉(zhuǎn)型對長江經(jīng)濟帶農(nóng)業(yè)高質(zhì)量發(fā)展的影響。研究結(jié)果表明：第一，數(shù)字化轉(zhuǎn)型對長江經(jīng)濟帶農(nóng)業(yè)高質(zhì)量發(fā)展的驅(qū)動作用顯著。第二，數(shù)字化轉(zhuǎn)型對長江經(jīng)濟帶農(nóng)業(yè)高質(zhì)量發(fā)展存在地區(qū)差異，呈現(xiàn)“下游-中游-上游”依次遞減的特征；指標(biāo)異質(zhì)性檢驗結(jié)果發(fā)現(xiàn)，數(shù)字化轉(zhuǎn)型對農(nóng)業(yè)高質(zhì)量發(fā)展的共享促進作用最強，創(chuàng)新、協(xié)調(diào)和綠色次之，對開放的影響則不顯著。

5.2 政策建議 根據(jù)該研究實證結(jié)果，提出以下建議：

第一，夯實農(nóng)業(yè)數(shù)字化基礎(chǔ)工程是實現(xiàn)農(nóng)業(yè)高質(zhì)量發(fā)展的必要前提。應(yīng)大力建設(shè)數(shù)字農(nóng)業(yè)基礎(chǔ)設(shè)施，尤其加大對通信網(wǎng)絡(luò)、5G、物聯(lián)網(wǎng)、農(nóng)業(yè)專用傳感器、人工智能等數(shù)字設(shè)備的投入力度，提升區(qū)域數(shù)字信息網(wǎng)絡(luò)的覆蓋率，同時還要加強對基礎(chǔ)設(shè)施的管理和維護。

第二，加強農(nóng)業(yè)數(shù)字化人才隊伍建設(shè)是實現(xiàn)農(nóng)業(yè)高質(zhì)量發(fā)展重要支撐。應(yīng)高度重視農(nóng)村數(shù)字技術(shù)人才的培養(yǎng)，積極制定和認真落實數(shù)字農(nóng)民人才培養(yǎng)方案，加強農(nóng)民職業(yè)技能培訓(xùn)，培育一批愛技術(shù)、懂技術(shù)、善用技術(shù)的“新農(nóng)人”。此外，還要重視對專業(yè)化數(shù)字人才的引進，充實廣大農(nóng)村的數(shù)字人才隊伍。

第三，促進區(qū)域數(shù)字化協(xié)調(diào)發(fā)展是實現(xiàn)農(nóng)業(yè)高質(zhì)量發(fā)展的客觀需要。應(yīng)當(dāng)優(yōu)化區(qū)域數(shù)字化發(fā)展資源要素配置，實現(xiàn)區(qū)域數(shù)字化協(xié)調(diào)發(fā)展。對于數(shù)字化較為發(fā)達地區(qū)可以利用自身優(yōu)勢，充分發(fā)揮其對鄰近地區(qū)的輻射帶動作用；而對于數(shù)字化發(fā)展較弱地區(qū)，在數(shù)字基礎(chǔ)建設(shè)上應(yīng)加大投入力度，用數(shù)字化技術(shù)的后發(fā)優(yōu)勢驅(qū)動農(nóng)業(yè)高質(zhì)量發(fā)展。同時，可以通過加大政策扶持力度、加強地區(qū)合作、加快產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)升級等方式平衡區(qū)域間發(fā)展，緩解地區(qū)數(shù)字化和農(nóng)業(yè)高質(zhì)量發(fā)展不平衡問題。

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