黃河流域數(shù)字農(nóng)業(yè)發(fā)展水平區(qū)域差異及驅(qū)動(dòng)因素研究

摘 要：為了給黃河流域數(shù)字農(nóng)業(yè)高質(zhì)量發(fā)展提供理論參考和科學(xué)依據(jù)，構(gòu)建數(shù)字農(nóng)業(yè)發(fā)展水平評(píng)價(jià)指標(biāo)體系，以２０１５—２０２２ 年為研究期，基于黃河流域九?。▍^(qū)）面板數(shù)據(jù)，采用熵權(quán)法測(cè)度黃河流域各?。▍^(qū)） 數(shù)字農(nóng)業(yè)發(fā)展水平，采用泰爾指數(shù)和莫蘭指數(shù)分析黃河流域數(shù)字農(nóng)業(yè)發(fā)展水平的區(qū)域差異及空間自相關(guān)性，并采用地理探測(cè)器診斷黃河流域數(shù)字農(nóng)業(yè)發(fā)展的關(guān)鍵驅(qū)動(dòng)因素。結(jié)果表明：１）黃河流域數(shù)字農(nóng)業(yè)發(fā)展水平在研究期整體呈平穩(wěn)上升趨勢(shì)，但區(qū)域間差異明顯，黃河下游地區(qū)數(shù)字農(nóng)業(yè)發(fā)展水平遠(yuǎn)較上、中游地區(qū)的高，上游地區(qū)的最低，各省（區(qū)）間差異較大且差異呈增大趨勢(shì)；２） 黃河流域數(shù)字農(nóng)業(yè)發(fā)展水平在空間上表現(xiàn)出明顯的低－低、高－高集聚且主要表現(xiàn)為低－低集聚，空間集聚模式在研究期較穩(wěn)定；３）科技創(chuàng)新水平、農(nóng)村基礎(chǔ)設(shè)施水平、農(nóng)村居民生活水平為黃河流域數(shù)字農(nóng)業(yè)發(fā)展的關(guān)鍵驅(qū)動(dòng)因素，各驅(qū)動(dòng)因素兩兩交互的影響力明顯較單因素的大，即數(shù)字農(nóng)業(yè)發(fā)展應(yīng)發(fā)揮各驅(qū)動(dòng)因素的協(xié)同作用，尤其是農(nóng)村基礎(chǔ)設(shè)施水平與其他因素的協(xié)同作用。建議：１）加強(qiáng)區(qū)域間協(xié)同合作，確保黃河流域數(shù)字農(nóng)業(yè)的均衡發(fā)展；２）流域內(nèi)各地區(qū)依據(jù)資源稟賦、數(shù)字農(nóng)業(yè)發(fā)展基礎(chǔ)等，鞏固優(yōu)勢(shì)、補(bǔ)齊短板，探索適合當(dāng)?shù)氐陌l(fā)展新模式；３）加大數(shù)字農(nóng)業(yè)基礎(chǔ)設(shè)施建設(shè)力度和數(shù)字農(nóng)業(yè)科技創(chuàng)新投入。

關(guān)鍵詞：數(shù)字農(nóng)業(yè)；發(fā)展水平；區(qū)域差異；驅(qū)動(dòng)因素；黃河流域

中圖分類號(hào)：Ｆ３２３．３；ＴＶ８８２．１ 文獻(xiàn)標(biāo)志碼：Ａ ｄｏｉ：１０．３９６９／ ｊ．ｉｓｓｎ．１０００－１３７９．２０２５．０３．００３

引用格式：王慧，劉榮軍，包烏蘭托亞．黃河流域數(shù)字農(nóng)業(yè)發(fā)展水平區(qū)域差異及驅(qū)動(dòng)因素研究［Ｊ］．人民黃河，２０２５，４７（３）：１８－２３．

０ 引言

農(nóng)業(yè)高質(zhì)量發(fā)展是鄉(xiāng)村振興的重要基礎(chǔ)，也是實(shí)現(xiàn)農(nóng)業(yè)現(xiàn)代化的內(nèi)在要求。伴隨著人工智能、大數(shù)據(jù)、物聯(lián)網(wǎng)等數(shù)字技術(shù)的迅猛發(fā)展，我國(guó)積極推進(jìn)農(nóng)業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型，以數(shù)字技術(shù)引領(lǐng)農(nóng)業(yè)高質(zhì)量發(fā)展。２０１８ 年中央一號(hào)文件首次明確提出實(shí)施數(shù)字鄉(xiāng)村戰(zhàn)略［１］ 、２０１９ 年中央一號(hào)文件再次強(qiáng)調(diào)加強(qiáng)國(guó)家數(shù)字農(nóng)業(yè)農(nóng)村系統(tǒng)建設(shè)，中共中央辦公廳、國(guó)務(wù)院辦公廳印發(fā)了《數(shù)字鄉(xiāng)村發(fā)展戰(zhàn)略綱要》，之后，農(nóng)業(yè)農(nóng)村部和有關(guān)部委制定了《數(shù)字農(nóng)業(yè)農(nóng)村發(fā)展規(guī)劃（２０１９—２０２５年）》等一系列有關(guān)數(shù)字農(nóng)業(yè)的政策文件，學(xué)界對(duì)數(shù)字農(nóng)業(yè)發(fā)展的相關(guān)問題展開了廣泛研究。

在數(shù)字農(nóng)業(yè)發(fā)展水平測(cè)算方面，２０２１ 年農(nóng)業(yè)農(nóng)村部信息中心［２］ 從發(fā)展環(huán)境、基礎(chǔ)支撐、生產(chǎn)信息化、經(jīng)營(yíng)信息化、鄉(xiāng)村治理信息化、服務(wù)信息化等６ 個(gè)層面對(duì)２０２１ 年全國(guó)縣域農(nóng)業(yè)農(nóng)村信息化發(fā)展水平進(jìn)行了評(píng)價(jià)，張鴻等［３］ 運(yùn)用ＡＨＰ－熵權(quán)法和綜合評(píng)價(jià)模型對(duì)我國(guó)３１ 個(gè)省域數(shù)字農(nóng)業(yè)發(fā)展水平進(jìn)行了測(cè)算，劉戰(zhàn)偉［４］運(yùn)用Ｄａｇｕｍ 基尼系數(shù)、核密度估計(jì)法分析了東西部數(shù)字農(nóng)業(yè)發(fā)展的差距，王定祥等［５］ 利用層次分析法與ＣＲＩＴＩＣ 權(quán)重法測(cè)算了我國(guó)數(shù)字經(jīng)濟(jì)與農(nóng)業(yè)融合發(fā)展水平，李旭輝等［６］ 采用熵權(quán)法與Ｇ１ 法分析了我國(guó)農(nóng)業(yè)數(shù)字化綠色化協(xié)同發(fā)展的時(shí)空格局，白婉婷等［７］ 、劉威等［８］ 、王雅楠等［９］ 采用熵權(quán)法和熵權(quán)－ＴＯＰＳＩＳ 法分別研究了數(shù)字化轉(zhuǎn)型對(duì)農(nóng)業(yè)碳生產(chǎn)率的影響、農(nóng)業(yè)數(shù)字化對(duì)糧食生產(chǎn)安全的影響機(jī)理與效應(yīng)、農(nóng)業(yè)農(nóng)村數(shù)字化對(duì)農(nóng)戶增收的影響機(jī)制等，李芳［１０］ 采用投影尋蹤法對(duì)我國(guó)數(shù)字農(nóng)業(yè)發(fā)展水平進(jìn)行測(cè)度，陳雨晴等［１１］通過構(gòu)建障礙度模型探究了山東省淄博市數(shù)字農(nóng)業(yè)農(nóng)村發(fā)展的主要影響因素。梳理有關(guān)文獻(xiàn)表明，在數(shù)字農(nóng)業(yè)發(fā)展水平評(píng)價(jià)研究中，熵權(quán)法和熵權(quán)－ＴＯＰＳＩＳ 法運(yùn)用較多，研究的區(qū)域主要集中在全國(guó)、省級(jí)或市級(jí)層面。

有關(guān)學(xué)者就黃河流域數(shù)字經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平及其對(duì)生態(tài)效率、制造業(yè)綠色全要素生產(chǎn)率的影響等進(jìn)行了研究［１２－１４］ ，但缺少對(duì)黃河流域數(shù)字農(nóng)業(yè)發(fā)展水平的研究。鑒于此，筆者基于２０１５—２０２２ 年黃河流域九?。▍^(qū)）的面板數(shù)據(jù)，對(duì)黃河流域數(shù)字農(nóng)業(yè)發(fā)展水平及其空間差異進(jìn)行研究，以期為黃河流域數(shù)字農(nóng)業(yè)高質(zhì)量發(fā)展提供參考和科學(xué)依據(jù)。

１ 研究方法

１．１ 指標(biāo)體系及數(shù)據(jù)來源

依據(jù)全面性、代表性及可操作性原則，借鑒農(nóng)業(yè)農(nóng)村部發(fā)布的《２０２１ 全國(guó)縣域農(nóng)業(yè)農(nóng)村信息化發(fā)展水平評(píng)價(jià)報(bào)告》《中國(guó)數(shù)字鄉(xiāng)村發(fā)展報(bào)告（２０２２ 年）》，參考蘇錦旗等［１５］ 的研究，從數(shù)字農(nóng)業(yè)基礎(chǔ)設(shè)施、發(fā)展環(huán)境、數(shù)字化水平、數(shù)字產(chǎn)業(yè)化、人才與技術(shù)資源５ 個(gè)維度構(gòu)建了包括１７ 個(gè)指標(biāo)的數(shù)字農(nóng)業(yè)發(fā)展水平評(píng)價(jià)指標(biāo)體系，見表１。其中：農(nóng)村移動(dòng)電話普及程度用農(nóng)村每百戶年末移動(dòng)電話擁有量表示，農(nóng)村計(jì)算機(jī)普及程度用農(nóng)村每百戶年末計(jì)算機(jī)擁有量表示，信息計(jì)算服務(wù)和軟件業(yè)固定資產(chǎn)投資力度用信息傳輸計(jì)算機(jī)服務(wù)和軟件業(yè)全社會(huì)固定資產(chǎn)投資額占全社會(huì)固定資產(chǎn)投資總額的比例表示，交通倉(cāng)儲(chǔ)和郵政業(yè)固定資產(chǎn)投資力度用交通運(yùn)輸、倉(cāng)儲(chǔ)和郵政業(yè)全社會(huì)固定資產(chǎn)投資額占全社會(huì)固定資產(chǎn)投資總額的比例表示，農(nóng)業(yè)機(jī)械化水平用農(nóng)業(yè)機(jī)械總動(dòng)力與耕地面積之比表示，農(nóng)業(yè)科技財(cái)政支出強(qiáng)度用Ｒ＆Ｄ 經(jīng)費(fèi)支出與農(nóng)業(yè)總產(chǎn)值之比表示，農(nóng)產(chǎn)品信息數(shù)字化程度用農(nóng)村郵電業(yè)務(wù)總量與農(nóng)村總?cè)丝谥缺硎?，農(nóng)業(yè)信息技術(shù)應(yīng)用水平用農(nóng)村平均每一郵政網(wǎng)點(diǎn)服務(wù)人口數(shù)量表示，農(nóng)村網(wǎng)絡(luò)支付水平用農(nóng)村數(shù)字金融普惠指數(shù)表示，農(nóng)業(yè)農(nóng)村數(shù)字基地?cái)?shù)量用淘寶村數(shù)量表示。

本研究以黃河流域九?。▍^(qū)）為樣本單元，同時(shí)把青海、四川、甘肅、寧夏、內(nèi)蒙古作為黃河上游地區(qū)，把山西、陜西作為黃河中游地區(qū)，把河南、山東作為黃河下游地區(qū)。鑒于數(shù)字農(nóng)業(yè)這一概念提出的時(shí)間相對(duì)較短，把２０１５—２０２２ 年作為研究時(shí)段；以研究時(shí)段黃河流域九?。▍^(qū)）的面板數(shù)據(jù)為依據(jù)進(jìn)行分析，主要指標(biāo)數(shù)據(jù)來源于《中國(guó)統(tǒng)計(jì)年鑒》《中國(guó)農(nóng)村統(tǒng)計(jì)年鑒》《北京大學(xué)數(shù)字普惠金融指數(shù)（２０１５—２０２２）》和各?。▍^(qū)）《統(tǒng)計(jì)年鑒》等，淘寶村數(shù)量源自阿里研究院發(fā)布的中國(guó)淘寶村研究報(bào)告，部分指標(biāo)依據(jù)基礎(chǔ)數(shù)據(jù)通過計(jì)算得出，個(gè)別指標(biāo)缺失值采用線性插值法予以補(bǔ)齊。

１．２ 研究方法

１．２．１ 熵權(quán)法

熵權(quán)法是一種客觀賦權(quán)法，可以規(guī)避主觀賦權(quán)過程中人為因素的影響、增強(qiáng)研究結(jié)果的客觀性和科學(xué)性，具體計(jì)算方法參見文獻(xiàn)［１５］。本研究采用熵權(quán)法確定各指標(biāo)權(quán)重、測(cè)度黃河流域各省（區(qū)） 及各區(qū)域（上、中、下游地區(qū)）數(shù)字農(nóng)業(yè)發(fā)展水平（用數(shù)字農(nóng)業(yè)發(fā)展指數(shù)表示，其值越大表示數(shù)字農(nóng)業(yè)發(fā)展水平越高）。

１．２．２ 泰爾指數(shù)

參考朱紅根等［１６］ 和龐博等［１７］ 的研究，用泰爾指數(shù)測(cè)算黃河流域各省（區(qū)）之間及各區(qū)域之間數(shù)字農(nóng)業(yè)發(fā)展的差距，泰爾指數(shù)值域?yàn)椋郏?，１］，其值越大說明差異越大（分別用Ｔ、ＴＷ、Ｔｂ表示黃河流域總體泰爾指數(shù)、區(qū)域內(nèi)泰爾指數(shù)、區(qū)域間泰爾指數(shù)）。

１．２．３ 全局莫蘭指數(shù)和局部莫蘭指數(shù)

莫蘭指數(shù)是一種度量變量空間自相關(guān)性的統(tǒng)計(jì)指標(biāo)［１２，１６］ ，反映各類個(gè)體在空間上的聚集程度或離散程度，取值范圍為［－１，１］，其值大于０ 表示存在空間正相關(guān)性且值越大空間正相關(guān)性越強(qiáng)，其值等于０ 表示不存在空間相關(guān)性，其值小于０ 表示存在空間負(fù)相關(guān)性且絕對(duì)值越大空間負(fù)相關(guān)性越強(qiáng)。本文采用全局莫蘭指數(shù)揭示黃河流域數(shù)字農(nóng)業(yè)發(fā)展水平的整體空間相關(guān)性，采用局部莫蘭指數(shù)揭示黃河流域數(shù)字農(nóng)業(yè)發(fā)展水平的各區(qū)域局部空間相關(guān)性。

１．２．４ 地理探測(cè)器

地理探測(cè)器是用于分析指標(biāo)空間分異特征和驅(qū)動(dòng)力的一種統(tǒng)計(jì)方法［１８］ ，既可用于分析單因素的驅(qū)動(dòng)作用，也可用于分析各因素的兩兩交互作用，被廣泛應(yīng)用于自然科學(xué)和社會(huì)科學(xué)研究領(lǐng)域，探測(cè)解釋變量（即某因素或多因素交互）對(duì)被解釋變量的影響力（或稱為解釋力，其值域?yàn)椋啊保?，其值越大表明探測(cè)因素的影響力越大。本文采用地理探測(cè)器來診斷影響黃河流域數(shù)字農(nóng)業(yè)發(fā)展的關(guān)鍵因素以及各因素兩兩交互的作用。

２ 結(jié)果分析

２．１ 數(shù)字農(nóng)業(yè)發(fā)展指數(shù)計(jì)算結(jié)果及分析

２０１５—２０２２ 年黃河流域各?。▍^(qū)）數(shù)字農(nóng)業(yè)發(fā)展指數(shù)計(jì)算結(jié)果見表２。由表２ 可知：黃河流域各?。▍^(qū)）數(shù)字農(nóng)業(yè)發(fā)展水平在研究期均有不同程度的提升，其中山東、四川、河南三省數(shù)字農(nóng)業(yè)發(fā)展水平較高（數(shù)字農(nóng)業(yè)發(fā)展指數(shù)多年平均值分屬９ 個(gè)?。▍^(qū)）大小排序的前３ 位）且提升幅度較大，寧夏、青海、內(nèi)蒙古的提升幅度相對(duì)較小。各?。▍^(qū)）數(shù)字農(nóng)業(yè)發(fā)展水平差異較大的原因，主要是資源稟賦不同、經(jīng)濟(jì)和技術(shù)發(fā)展?fàn)顩r不同、數(shù)字人才儲(chǔ)備能力不同等，如：山東、河南兩省海拔較低、地勢(shì)較平坦、便于建立高標(biāo)準(zhǔn)智慧農(nóng)田基礎(chǔ)設(shè)施、有利于推廣農(nóng)田機(jī)械化作業(yè)，四川社會(huì)經(jīng)濟(jì)和技術(shù)發(fā)展速度迅猛、數(shù)字技術(shù)基礎(chǔ)設(shè)施較為完善，因而這３ 個(gè)省數(shù)字農(nóng)業(yè)發(fā)展水平相對(duì)較高；位于黃河中上游地區(qū)的其他?。▍^(qū)），生態(tài)脆弱、水土流失嚴(yán)重、水資源困乏且高技能勞動(dòng)力外流等，導(dǎo)致傳統(tǒng)農(nóng)業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型困難。

黃河流域整體及各區(qū)域數(shù)字農(nóng)業(yè)發(fā)展指數(shù)（流域均值及各區(qū)域均值）變化情況見圖１。從黃河流域整體來看，數(shù)字農(nóng)業(yè)發(fā)展水平在研究期整體呈平穩(wěn)上升趨勢(shì)（數(shù)字農(nóng)業(yè)發(fā)展指數(shù)流域均值從２０１５ 年的０．１４１上升到２０２２ 年的０．３１６，多年平均值為０．２２９），表明數(shù)字農(nóng)業(yè)發(fā)展取得階段性成就；從各區(qū)域來看，黃河下游地區(qū)數(shù)字農(nóng)業(yè)發(fā)展水平（發(fā)展指數(shù)多年平均值為０．４２８）遠(yuǎn)高于上、中游和流域總體發(fā)展水平，黃河中、上游地區(qū)數(shù)字農(nóng)業(yè)發(fā)展水平（發(fā)展指數(shù)多年平均值分別為０．１９１、０．１６４）均低于總體發(fā)展水平，其中上游地區(qū)數(shù)字農(nóng)業(yè)發(fā)展水平最低，這與我國(guó)省域數(shù)字經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平由東部沿海向西部?jī)?nèi)陸逐漸下降［１９］ 的情況一致。

２．２ 泰爾指數(shù)計(jì)算結(jié)果及分析

２０１５—２０２２ 年數(shù)字農(nóng)業(yè)發(fā)展水平泰爾指數(shù)變化情況見圖２。由圖２（ａ）可以看出，黃河流域整體數(shù)字農(nóng)業(yè)發(fā)展水平泰爾指數(shù)及區(qū)域間泰爾指數(shù)、區(qū)域內(nèi)泰爾指數(shù)在研究期均呈現(xiàn)增大趨勢(shì)，說明黃河流域數(shù)字農(nóng)業(yè)發(fā)展水平的區(qū)域差異不斷加大，這不符合推動(dòng)黃河流域整體高質(zhì)量發(fā)展的要求，但是２０２０ 年之后泰爾指數(shù)值增大速度有所減緩，尤其區(qū)域間泰爾指數(shù)增速明顯減緩，表明數(shù)字農(nóng)業(yè)發(fā)展水平的區(qū)域間差異出現(xiàn)縮小趨勢(shì)。

由圖２（ｂ）可以看出，在黃河流域上、中、下游３ 個(gè)區(qū)域中，黃河上游地區(qū)數(shù)字農(nóng)業(yè)發(fā)展水平泰爾指數(shù)最大且呈現(xiàn)明顯的增大趨勢(shì)，說明黃河上游地區(qū)各省（區(qū)）數(shù)字農(nóng)業(yè)發(fā)展水平的差異較大，具體來說，四川與上游地區(qū)其他省份的差異明顯；黃河中、下游地區(qū)數(shù)字農(nóng)業(yè)發(fā)展水平泰爾指數(shù)接近，其中中游地區(qū)數(shù)字農(nóng)業(yè)發(fā)展水平泰爾指數(shù)先增大后減小、下游地區(qū)數(shù)字農(nóng)業(yè)發(fā)展水平泰爾指數(shù)變化不明顯，說明山西數(shù)字農(nóng)業(yè)發(fā)展水平與陜西的差距在急劇加大后快速縮小，河南、山東兩省數(shù)字農(nóng)業(yè)發(fā)展水平接近、差異在研究期變化不大。

依據(jù)泰爾指數(shù)計(jì)算區(qū)域間差異和區(qū)域內(nèi)差異對(duì)流域數(shù)字農(nóng)業(yè)發(fā)展總體差異的貢獻(xiàn)率表明：區(qū)域間差異是影響黃河流域數(shù)字農(nóng)業(yè)發(fā)展總體差異的主要原因（區(qū)域間差異貢獻(xiàn)率由２０１５ 年的４９．６７％上升至２０２２年的６１．５２ ％），區(qū)域內(nèi)差異尤其上游地區(qū)區(qū)域內(nèi)差異是影響黃河流域數(shù)字農(nóng)業(yè)均衡發(fā)展的重要原因（區(qū)域內(nèi)差異貢獻(xiàn)率始終保持在３５％以上）。

２．３ 莫蘭指數(shù)計(jì)算結(jié)果及分析

２０１５—２０２２ 年黃河流域數(shù)字農(nóng)業(yè)發(fā)展水平全局莫蘭指數(shù)計(jì)算結(jié)果見表３。由表３ 可知，黃河流域數(shù)字農(nóng)業(yè)發(fā)展水平逐年全局莫蘭指數(shù)均大于０，說明黃河流域數(shù)字農(nóng)業(yè)發(fā)展水平存在較強(qiáng)的空間正相關(guān)性。研究期全局莫蘭指數(shù)呈波動(dòng)增大趨勢(shì)（由２０１５ 年０．１９２波動(dòng)增大至２０２２ 年０．２９３），反映出黃河流域數(shù)字農(nóng)業(yè)發(fā)展水平的空間正相關(guān)性（正向集聚程度）呈上升趨勢(shì)。其原因是，數(shù)字技術(shù)和信息的擴(kuò)散、共享不受各地間地理距離的限制，有利于數(shù)字農(nóng)業(yè)的跨區(qū)域合作，使數(shù)字農(nóng)業(yè)較發(fā)達(dá)地區(qū)數(shù)字化經(jīng)驗(yàn)等可以便捷地向周邊地區(qū)傳遞［２０］ ，從而帶動(dòng)周邊地區(qū)數(shù)字農(nóng)業(yè)發(fā)展水平的提升。

為了進(jìn)一步探究黃河流域數(shù)字農(nóng)業(yè)發(fā)展水平的局部集聚狀態(tài)，計(jì)算２０１５ 年和２０２２ 年各?。▍^(qū)）數(shù)字農(nóng)業(yè)發(fā)展水平局部莫蘭指數(shù)，運(yùn)用Ｓｔａｔａ 軟件繪制局部莫蘭指數(shù)散點(diǎn)圖（本文圖略）可以看出，２０１５ 年和２０２２年黃河流域九?。▍^(qū)）數(shù)字農(nóng)業(yè)發(fā)展水平在空間上均表現(xiàn)出明顯的低－低、高－高集聚且主要為低－低集聚，２０２２ 年與２０１５ 年相比，大部分省（區(qū)）所在象限沒有發(fā)生變化，表明黃河流域數(shù)字農(nóng)業(yè)發(fā)展水平的空間集聚模式較穩(wěn)定。

２．４ 數(shù)字農(nóng)業(yè)發(fā)展關(guān)鍵驅(qū)動(dòng)因素探測(cè)結(jié)果分析

借鑒辛嶺等［２１］ 和孟曉等［２２］ 的研究，選取經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平（Ｘ１，用人均ＧＤＰ 表示）、科技創(chuàng)新水平（Ｘ２，用專利授權(quán)數(shù)量表示）、政府支農(nóng)強(qiáng)度（Ｘ３，用農(nóng)林牧漁業(yè)固定投資總額表示）、農(nóng)村基礎(chǔ)設(shè)施水平（Ｘ４，用農(nóng)村互聯(lián)網(wǎng)用戶數(shù)量表示）、農(nóng)村居民生活水平（Ｘ５，用人均收入表示）、農(nóng)村人力資本（Ｘ６，用農(nóng)村居民受教育年限表示）、城鎮(zhèn)化水平（Ｘ７，用城市人口與總?cè)丝谥缺硎荆a(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)（Ｘ８，用農(nóng)業(yè)產(chǎn)值與地區(qū)生產(chǎn)總值之比表示）作為數(shù)字農(nóng)業(yè)發(fā)展驅(qū)動(dòng)因素（解釋變量），采用地理探測(cè)器對(duì)黃河流域數(shù)字農(nóng)業(yè)發(fā)展驅(qū)動(dòng)因素的影響力進(jìn)行探測(cè)，單因素探測(cè)結(jié)果見表４、各因素兩兩交互的影響力探測(cè)結(jié)果見表５。

把影響力大小排序前３ 位的因素作為關(guān)鍵驅(qū)動(dòng)因素，由表４ 可知：從黃河流域整體來看，科技創(chuàng)新水平、農(nóng)村基礎(chǔ)設(shè)施水平、農(nóng)村居民生活水平為關(guān)鍵驅(qū)動(dòng)因素；在黃河上游地區(qū)，科技創(chuàng)新水平、農(nóng)村基礎(chǔ)設(shè)施水平、政府支農(nóng)強(qiáng)度為關(guān)鍵驅(qū)動(dòng)因素；在黃河中游地區(qū)，政府支農(nóng)強(qiáng)度、農(nóng)村人力資本、產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)為關(guān)鍵驅(qū)動(dòng)因素；在黃河下游地區(qū)，科技創(chuàng)新水平、城鎮(zhèn)化水平、農(nóng)村居民生活水平為關(guān)鍵驅(qū)動(dòng)因素。

由表５ 和表４ 對(duì)比可知，絕大多數(shù)驅(qū)動(dòng)因素兩兩交互的影響力明顯較單因素的大，說明黃河流域數(shù)字農(nóng)業(yè)的發(fā)展不能僅依靠某單個(gè)因素，而應(yīng)發(fā)揮各種因素的協(xié)同作用。各因素兩兩交互影響力大小排序前５對(duì)因素為農(nóng)村基礎(chǔ)設(shè)施水平＋產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)、農(nóng)村基礎(chǔ)設(shè)施水平＋城鎮(zhèn)化水平、農(nóng)村居民生活水平＋城鎮(zhèn)化水平、科技創(chuàng)新水平＋產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)、農(nóng)村基礎(chǔ)設(shè)施水平＋農(nóng)村居民生活水平，表明農(nóng)村基礎(chǔ)設(shè)施水平與其他因素的協(xié)同作用對(duì)提高數(shù)字農(nóng)業(yè)發(fā)展水平有重要影響。

３ 結(jié)論與建議

３．１ 結(jié)論

１）黃河流域數(shù)字農(nóng)業(yè)發(fā)展水平在研究期整體呈平穩(wěn)上升趨勢(shì)，但區(qū)域間差異明顯，黃河下游地區(qū)數(shù)字農(nóng)業(yè)發(fā)展水平遠(yuǎn)較上、中游地區(qū)的高，上游地區(qū)的最低，各?。▍^(qū)）間差異較大且差異呈增大趨勢(shì)。

２）黃河流域數(shù)字農(nóng)業(yè)發(fā)展水平在空間上表現(xiàn)出明顯的低－低、高－高集聚且主要為低－低集聚，空間集聚模式在研究期較穩(wěn)定。

３）科技創(chuàng)新水平、農(nóng)村基礎(chǔ)設(shè)施水平、農(nóng)村居民生活水平為黃河流域數(shù)字農(nóng)業(yè)發(fā)展的關(guān)鍵驅(qū)動(dòng)因素，各驅(qū)動(dòng)因素兩兩交互的影響力明顯較單因素的大，即數(shù)字農(nóng)業(yè)發(fā)展應(yīng)發(fā)揮各驅(qū)動(dòng)因素的協(xié)同作用，尤其充分發(fā)揮農(nóng)村基礎(chǔ)設(shè)施水平與其他因素的協(xié)同作用。

３．２ 建議

１）加強(qiáng)區(qū)域間協(xié)同合作，確保黃河流域數(shù)字農(nóng)業(yè)的均衡發(fā)展。山東、河南、四川等數(shù)字農(nóng)業(yè)發(fā)展水平相對(duì)較高的省份，應(yīng)發(fā)揮經(jīng)濟(jì)、資金、技術(shù)、人才等方面的優(yōu)勢(shì)及其空間溢出效應(yīng)，輻射、帶動(dòng)周邊?。▍^(qū)）提高數(shù)字農(nóng)業(yè)發(fā)展水平，促使低－低集聚向高－高集聚轉(zhuǎn)變。

２）流域內(nèi)各地區(qū)依據(jù)資源稟賦、數(shù)字農(nóng)業(yè)發(fā)展基礎(chǔ)等，鞏固優(yōu)勢(shì)、補(bǔ)齊短板，探索適合當(dāng)?shù)氐陌l(fā)展新模式。如：上游地區(qū)加大對(duì)科技的財(cái)政支持，優(yōu)化數(shù)字農(nóng)業(yè)發(fā)展要素的分配，提高農(nóng)業(yè)生產(chǎn)效率，借助大數(shù)據(jù)、物聯(lián)網(wǎng)等數(shù)字技術(shù)促進(jìn)傳統(tǒng)農(nóng)業(yè)的數(shù)字化轉(zhuǎn)型；中游地區(qū)繼續(xù)發(fā)揮政府的主導(dǎo)作用，注重農(nóng)村人力資本的培養(yǎng)，完善農(nóng)村數(shù)字人才培養(yǎng)體系，持續(xù)開展技能培訓(xùn)和知識(shí)普及，提升農(nóng)民參與數(shù)字農(nóng)業(yè)建設(shè)的綜合素質(zhì)和能力；下游地區(qū)繼續(xù)強(qiáng)化科技創(chuàng)新，積極研發(fā)數(shù)字農(nóng)業(yè)核心技術(shù)，進(jìn)一步提高數(shù)字農(nóng)業(yè)發(fā)展水平，爭(zhēng)取城鄉(xiāng)數(shù)字化同步發(fā)展。

３）加大數(shù)字農(nóng)業(yè)基礎(chǔ)設(shè)施建設(shè)力度和數(shù)字農(nóng)業(yè)科技創(chuàng)新投入。政府應(yīng)加快鄉(xiāng)村５Ｇ 網(wǎng)絡(luò)、物聯(lián)網(wǎng)等信息基礎(chǔ)設(shè)施建設(shè)，鼓勵(lì)企業(yè)及社會(huì)資本參與其中，推動(dòng)傳統(tǒng)農(nóng)業(yè)基礎(chǔ)設(shè)施改造升級(jí)，以適應(yīng)數(shù)字農(nóng)業(yè)現(xiàn)代化發(fā)展的需要。同時(shí)，加大農(nóng)業(yè)創(chuàng)新技術(shù)經(jīng)費(fèi)投入，鼓勵(lì)和支持農(nóng)業(yè)企業(yè)進(jìn)行科技創(chuàng)新研發(fā)。

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