数字农业推动高质量发展的路径机制分析

杜 剑 徐筱彧 杨 杨

(贵州财经大学,贵州 贵阳 550025)

一、引言

农业是国民经济的基础,是推动经济高质量发展的关键。近年来频发的极端天气带来了较大的粮食安全压力,通过农业数字化转型促进高质量发展的需求尤为迫切。目前,我国农业生产发展在经历初始阶段和深化阶段之后,进入了以技术创新为动力的农业创新发展阶段。[1]发展数字农业是创新推动农业农村发展的现实选择,是抢占农业现代化制高点的迫切要求。2018年1月,我国提出实施数字乡村战略。随后,中央和地方政府出台了一系列鼓励数字农业发展的政策。随着乡村信息基础设施的全面升级完善、农村网民规模不断扩大、农业机械种类日渐丰富及淘宝村数量持续增加,数字农业的发展呈现出良好的势头和巨大潜力。近年来,数字农业实现了跨越式发展,数字农业农村发展水平显著提高。[2]数字农业在提高农业综合生产能力、解决市场信息不对称问题、确保农产品质量安全、提升农业全产业链价值和改善农业生态环境等多方面展现了明显的优势,已经成为促进中国乡村振兴的重要组成部分,也表明了它在促进高质量发展方面的重要作用。党的二十大报告提出加快建设农业强国,加快推进乡村的全面振兴。在此背景下,以党的二十大精神为指引,加速推进数字技术与农业产业链深度融合发展,探讨如何有效运用数字农业推动高质量发展,具有重要的理论价值和现实意义。

已有研究表明,数字农业推动高质量发展主要通过实现规模生产、满足多样需求、打破空间限制、运用大数据等技术支撑产品流通和服务环节等方式实现。但是数字农业推动高质量发展的路径机制作为一个重要的问题,过去的研究很少为回答这一问题提供实证研究框架。数字普惠金融可以通过促进引入先进技术和优化资源配置、为绿色领域企业提供融资渠道和融资便利、将金融服务惠及更多农民等方式贯彻新发展理念,全面促进高质量发展。鉴于此,本文尝试基于一个完整的框架对数字农业、数字普惠金融和高质量发展进行研究。

本文可能的边际贡献主要包括:第一,本文测度了省级高质量发展水平和数字农业发展水平,有利于更加精准地探讨两者的关系,对已有文献进行了延伸;第二,本文通过实证检验了数字农业对高质量发展的影响,丰富了相关实证研究。第三,本文基于理论研究框架讨论了数字农业对高质量发展影响的路径机制,并综合评价了数字农业对数字普惠金融的推动作用,探讨了数字普惠金融发展对数字农业影响高质量发展的路径机制并补充了已有文献。

二、理论分析与研究假设

数字农业具有覆盖的环节和领域全面、生产资料和技术服务共享、涉及的产业高度延伸和经济性较高等先天优势和本质特征,从优化资源配置、打破空间限制、兼顾效率与公平等方面,对高质量发展产生了直接影响。[3]本文将在系统归纳数字农业和高质量发展的内涵与特征的基础上,从直接效应和间接效应论证数字农业对高质量发展的影响,并提出研究假设。

(一)数字农业与高质量发展的内涵与特征

1. 数字农业的内涵与主要特征

(1) 数字农业的内涵

传统农业导致的温室气体排放、水污染和生物多样性损失都表明农业系统在很大程度上处于不可持续的轨道上。[4]与此同时,气候系统的不稳定和资源使用的不可持续性给粮食安全也带来了巨大风险。通过现代信息技术促进农业创新和转型已日益紧迫。自2018年以来,中共中央、国务院相继印发了《国家乡村振兴战略规划(2018—2022)》《数字乡村发展战略纲要》《国家信息化发展战略纲要》等文件,指明了加快数字农业转型的方向。中央及地方关于鼓励发展数字农业的系列规划与政策的颁布充分显示出发展数字农业的重要意义。

20世纪90年代美国提出“数字地球”的概念[5],数字农业就是这一概念的具体应用。数字农业内涵的发展伴随着信息技术的发展。国内外学者对数字农业的定义越发清晰,内涵更加丰富,从农业生产信息化[6]扩展到了价值链决策信息化[7],从融入遥感、遥测、全球定位系统、地理信息系统、通信网络技术扩展到了自动化技术、无人机、云计算、大数据、互联网等。[8]综合国内外学者的观点,本文将数字农业定义为物联网、云计算、大数据、人工智能等现代信息技术与农业知识和价值链决策的深度融合,打造生产、经营、服务信息化的综合农业系统。

(2)数字农业的主要特征

数字农业的最基本特征是把数字化的农业知识和信息作为关键的生产要素[9],其特殊性由信息作为资源的经济特征决定。数字农业具有依赖性、全面性、共享性、延伸性和经济性等特征。

第一,数字农业对技术有高度的依赖性。信息在数字农业的经济活动中作为重要的经济资源,需要对其内容进行解读,同时,在计划和决策过程中,需要整合经济活动中的分散数据,并快速、深入地分析大量、多样的信息,以降低计划和决策的风险,提高计划和决策的可靠性,这些过程需要大数据、云计算、物联网等技术的辅助。

第二,数字农业体现了覆盖产业和环节的全面性。数字农业需要把种植业、设施栽培、畜牧业、林业、水产养殖及其他农业的生产、管理、经营、流通、服务的全过程实现数字化,形成生产共同体,通过数字联结,做到去中间化,提高劳动生产率、资源利用率。同时,建立时态空间信息系统,云处理采集到的多元、多维、即时、海量的信息,在计划和决策中体现直接的使用价值。

第三,数字农业具有高度的生产要素和知识服务的共享性。依托互联网和大数据技术,在发展的初始阶段,农民自发组成合作社,实现生产设备和劳动力的共享;随后,电商平台的发展促形成了订单农业的模式,搭建农技知识的共享平台,实现农产品运输成本降低,解决由于农业的季节性导致的农产品储存、运输和再生产的问题;进一步,通过整合优质土地实现土地共享,建立“共享农场”,引入先进的生产技术,推动农业规模化发展,并带动生产、加工、存储、运输、旅游、养生、时尚等全产业链共享模式;在此基础上,建立数字农业标准规范和典型应用实例,实现经验共享。数字农业还促进了农业知识的共享,建立农业知识数字服务平台面,满足农村地区农民和新型农业经营主体精准化、智能化、个性化的需求。

第四,数字农业体现了产业链、价值链的延伸性。数字农业的重要特征就是产销融合,通过充分利用现代信息技术,以农业为基础,带动第二、三产业的发展,实现全产业链的数字经营模式。数字农业培育了农业智能平台感知、智能设计控制、定制化智能服务等数字农业科技产品和服务,形成了完整的产业生态链。随着数字农业的发展,信息资源会进一步扩张和积累,提供信息咨询和服务的行业也会迅速扩大。同样,相关的金融类服务和平台化服务行业的发展需求也会大幅增加。

第五,数字农业具有较高的经济性。数字农业的经济性体现在劳动生产率、资源利用率、土地产出率等的改善上,主要通过生产资料精准投放、生产过程标准化和创新经营模式三个方面实现。一是,农业生产的专业化、标准化和规模化程度大幅提升,精准投放生产资料,可以最大限度避免浪费、降低生产成本;二是,数字农业推动生产标准化、无人化发展,降低了生产的不确定性,提高农产品质量,降低了农产品的质量监控成本;三是,数字农业促进了商业经营模式的创新,企业管理数字化、产品服务精准化、流通环节智能化,去掉不必要的中间环节,大幅提高了各方的效率和效益,降低了交易成本。另外,数字农业精准灌溉减少水资源浪费和农药化肥的使用,可以保护自然资源。可见,数字农业能够在提高产品和服务质量的同时,降低生产、交易和质量成本、保护自然资源,具有较强的经济性。

2.高质量发展的理论内涵和主要特征

在高质量发展的背景下,分析数字农业对高质量发展的影响,需要系统地厘清高质量发展的理论内涵和主要特征。

(1)高质量发展的理论内涵

通过对文献进行梳理发现,高质量发展理论内涵因研究视角或者研究对象不同而有显著差异。金培以经济学理论为基础,剖析了高质量的实质意义,他认为与高速增长类似,高质量发展在经济学上的意义是指使用价值的提高。持不同观点的学者则认为,由于高质量发展与高速发展目标、内涵、价值判断和要求不同,两者的本质是不同的,高质量发展的内涵可以从系统性、发展性和民生的角度来理解,高质量发展内涵应包括经济发展、改革开放、城乡发展、生态环境、人民生活高质量等方面,其评价指标应该是多维的。[10][11][12]高质量发展就是经济、政治、文化、社会和生态文明五位一体协调发展,根本要求在于质量改革,做到全方位协调发展尤为重要。[13]综上所述,本文从系统的角度出发将高质量发展定义为:能够更好地满足人们日益增长的美好生活需求,在经济建设、政治建设、文化建设、社会建设和生态文明建设中贯彻新发展理念,实现协调和可持续的发展。

(2)高质量发展的主要特征

对已有文献梳理可以发现,高质量发展内涵具有系统性和综合性。与高速发展相比,高质量发展具有明显的特征,如发展的协调性和可持续性、评价指标的多维性和复杂性、投入要素和发展动力的多元化、发展成果分配的公平性以及对制度创新和制度供给的依赖性。

第一,高质量发展具有协调性和可持续性。与高速增长不同,高质量发展不再是突飞猛进和GDP居首,重发展速度、重数量,而是重供给侧改革、重产业结构优化、重长远发展。同时,高质量发展不再以牺牲环境为代价,而是发展环境友好型产业和社会,构建更加和谐的人与自然关系,创造绿色低碳的生产生活方式,实现可持续发展。

第二,高质量发展水平的评价指标是综合的、复杂的。高质量发展包含丰富的因素,其评价维度和指标从单一的经济发展转变为了多维的协调发展,包含了客观性和主观性的评价。同时,随着发展水平的提高,人们对于美好生活的需求也会不断变化。因此,高质量发展的评价指标确定及其核算统计和量化比较,具有较强的综合性和复杂性。

第三,高质量发展的投入要素和发展动力呈现了多元化。高质量发展背景下,信息和技术资源成为高质量发展关键生产要素。高质量发展需要质量与效益的提升,不断推进效率改革,提高资源效率,全面实施集约发展。同时,由于人口和投资为经济发展带来的红利逐渐弱化,资本、人力等资源在实现经济增长中的作用有所下降,创新将成为经济增长的驱动力。

第四,高质量发展促进了分配的公平性。重视增长和效率,忽视分配与公平,势必会导致整体社会收入分配和贫富差距的问题。根据国家统计局自2013年以来公布的数据,我国的基尼系数近来年连续徘徊在0.46左右,说明我国仍存在一定的贫富差距现象,不利于经济的可持续发展。因此,进行分配机制改革是推动高质量发展的重要基础。

第五,高质量发展对制度创新和制度供给具有依赖性。我国发展中各种主要矛盾和核心问题的根源在于制度的缺失或失灵。[11]高质量发展要求政府层面提供制度支持来破解发展过程中结构性、制度性与质量性之间的矛盾与问题。通过强化政府预算约束、应用高质量考核指标、强化公平竞争取向的竞争政策以及完善法治化的宏观调控体系等措施,为高质量发展提供全面的制度保障。

(二)数字农业对高质量发展的作用

通过梳理文献可以看出,学者大多从理论层面上探讨了数字农业促进高质量发展的路径机制,但很少对其进行实证检验。已有的实证研究仅检验了数字经济对高质量发展的影响。具体地,数字经济无论是直接效应还是间接效应都对高质量发展产生了促进作用,技术创新、大众创业、产业升级等因素在这一关系中具有显著的中介效应。[3][14]数字农业是数字经济的关键组成部分,也是农业现代化的必经阶段。数字农业以技术创新、生产管理模式创新等方式,提高资源利用率,从而推动高质量发展,例如减少劳动力需求、实现规模生产、满足多样需求、打破空间限制、大数据等技术支撑产品流通和服务环节等。数字农业还可以通过精准灌溉节约作物用水,减少农药、化肥的使用,改良土壤,为节约能源、环境保护方面带来效益。此外,数字农业旨在增进沟通和包容性,提倡公平和共享,带来社会和文化效益。如前文分析,数字农业体现出技术创新、要素与信息共享、产业融合、绿色环保等特征,这与以五大发展理念为依据的高质量发展的内涵高度契合。在以上分析的基础上,本研究提出如下研究假设:

假设1:数字农业可以为高质量发展带来积极的影响。

数字农业的发展为数字普惠金融发展提供了信息来源和信息基础,构建了发展数字普惠金融所需的金融基础设施。[15]尤其农村网络基础设施建设的有序推进,为数字普惠金融发展奠定了坚实的基础。随着数字农业的发展,数字化基础设施普及率和渗透率的提高,信息传递突破了时间与空间的束缚,缓解了严重的信息不对称问题,从降低前端交易成本、提供后端技术支持等方面,赋予了数字普惠金融发展新的动能。[16]

与此同时,数字普惠金融的发展也有助于推动高质量发展。与传统金融相比,数字普惠金融可以通过促进农业先进技术的引入和优化资源配置来促进创新发展;数字普惠金融可以通过为绿色领域企业提供融资渠道和融资便利,促进绿色发展;数字普惠金融可以在拓展农村消费市场的同时,服务于农业生产、销售等各个环节,从而促进开放发展;数字普惠金融以增强人民群众对金融服务的获得感为目标,将金融服务延伸到更多的农民,从而促进共享发展[17];数字普惠金融在很大程度上降低了金融服务的门槛,更好地为农民服务,有利于缓解不公平问题,从而促进协调发展。可见,数字普惠金融可以从创新、绿色、开放、共享和协调五个方面全面促进高质量发展。在以上分析的基础上,本研究提出如下研究假设:

假设2:数字农业通过推动数字普惠金融的发展,能够为高质量发展带来积极影响。

三、研究设计

(一)模型构建

为检验数字农业与高质量发展之间的关系,本文构建如下基础模型:

Hqdi,t=α0+α1Digai,t+α2Xi,t+μi+δt+εi,t

(1)

式(1)中,Hqdi,t为i省在t时期的高质量发展水平,Digai,t为i省在t时期的数字农业发展水平指标,Xi,t代表一系列控制变量。μi表示省份i不随时间变化的个体固定效应,δt为控制时间固定效应;εi,t表示随机扰动项。

此外,除了模型(1)所体现的数字农业对高质量发展的直接效应,本文借鉴温忠麟和叶宝娟的研究,采用中介效应检验流程来验证数字农业是否通过促进数字普惠金融发展来推动高质量发展。[18]具体地,在模型(1)中数字农业(Diga)的系数显著的基础上,建立验证数字农业对中介变量数字普惠金融影响的模型(2),以及验证在控制数字普惠金融的情况下,数字农业是否对高质量发展存在影响的模型(3)判断中介效应是否存在。本文构建以下模型:

Fini,t=α0+α1Digai,t+α2Xi,t+μi+δt+εi,t

(2)

Hqdi,t=α0+α1Digai,t+α2Fini,t+α3Xi,t+μi+δt+εi,t

(3)

其中,Fini,t为i省在t时期的数字普惠金融发展水平。

(二)变量测度与说明

1.高质量发展水平的测度

高质量发展与经济增长不同,范围更广,要求更高,这使得用单一的指标衡量显然不能满足研究高质量发展的需要。本文根据孙豪等构建的指标体系[19],对2013—2021年全国30个省级行政区域(因西藏自治区和中国港澳台地区的数据存在明显缺失,故不在本文的研究分析范畴)的高质量发展进行了测算,得到了高质量发展水平,记为Hqd。具体地,本文对各指标进行了去量纲化处理,将指标指数化(指数范围为40—100之间),在此基础上使用熵值法对指标进行加权计算,最终得到各地区经济高质量发展综合得分。数据主要来源于国家统计局发布的《中国统计年鉴》,以及各省统计部门发布的统计年鉴。[14][20]

2. 数字农业发展水平的测度及指标的有效性检验

(1)数字农业发展水平的测度

数字农业的内涵十分丰富,以单一指标衡量其发展水平显然不能满足研究需要。因此,大多数学者通过构建多维度的评价指标体系来衡量数字农业的发展水平。张鸿等构建了五个方面的数字农业高质量发展指标体系,包括发展环境、信息基础、人才资源、技术支持和绿色发展。[20]本文通过借鉴前人的研究,从基础设施和应用程度两个方面,构建了数字农业发展水平的测度指标。如表1所示,基础设施包括了农业机械总动力、农村宽带接入户、邮政业网点以及农村用电量4个三级指标;应用程度包括了投递路线长度、淘宝村数量、农村就业率以及有效灌溉面积。[20][21]同样,本文对各指标进行了去量纲化处理,将指标指数化(指数范围为40—100之间)。数据主要来源于国家统计局发布的《中国统计年鉴》、各省的统计年鉴和《中国农村统计年鉴》。

表1 数字农业发展水平测度指标

(2)数字农业发展水平指标的有效性检验。

为了进一步验证数字农业发展水平指标的有效性,本文通过对数字农业发展水平的时间变化和地区差异进行分析。

第一,数字农业发展水平的时间变化。本文通过计算数字农业发展水平的年度平均值对数字农业随时间的变化情况进行分析。如图1所示,随着数字经济的发展,数字技术与实体经济深度融合,同时,随着中央和地方政府一系列鼓励数字农业发展的政策的出台,为数字农业的发展创造了机遇,从2013年到2021年,数字农业的发展呈现总体逐年上升趋势,这与商务部电子商务和信息化司发布的《中国电子商务报告2020》对农村电子商务发展报告的结论一致。值得注意的是,2016年农业部发布《关于全面推进信息进村入户工程的通知》,数字农业发展水平的增速在2017年相对较高。2019年中共中央办公厅、国务院办公厅为促进网络化、信息化和数字化在农业农村经济社会发展中的应用,印发了《数字乡村发展战略纲要》,数字农业发展水平在2020年再次迎来相对高点。该结果证明了本文数字农业发展水平指标的有效性。

图1 数字农业时间变化

第二,数字农业发展水平的地区差异。从省份上来说,数字农业的区域差异较大,本文通过对比《中国电子商务报告2020》和《2020全国县域数字农业农村发展水平评估报告》的相关指标,对数字农业发展水平的区域差异进行分析。表2报告了2019年、2020年数字农业发展水平的各省排名情况。本文中数字农业发展水平排名前十的省份,在《中国电子商务报告2020》中的农村网络零售额排名前十的省份中占到80%,上海、吉林、天津、宁夏和安徽在《2020全国县域数字农业农村发展水平评估报告》中在全国处于领先地位。[2]数字农业发展水平的地区差异分析进一步证明了本文数字农业发展水平指标的有效性。

另外,本文借鉴宋洋的研究,选取了人口规模、经济增长率和地区经济发展水平作为控制变量。[14]数据主要来源于国家统计局发布的《中国统计年鉴》。

四、实证结果和讨论

(一)描述性统计

表3是本文主要变量的描述性统计结果。结果表明,高质量发展的平均值为0.302,标准差为0.128,中位数为0.270,表明有超过50%的地区高质量发展未达到全国平均水平,且各地区之间差异较大,这表明我国高质量发展水平仍有较大的提升空间,这与近年来我国由高速增长转向高质量发展的现实国情是一致的。数字农业的均值为52.577,标准差为8.284,中位数为50.631,说明有超过50%的地区数字农业发展未达到全国平均水平,各地区数字农业发展也存在差异。不同地区的人口规模、经济增长率和经济发展水平也存在差异。

表3 主要变量的描述性统计结果

(二)基准回归结果

表4报告了数字农业对各省份高质量发展的线性估计结果。在第(1)列中,核心解释变量数字农业的估计系数为0.006,在1%水平下显著,说明数字农业能够对高质量发展产生显著的积极影响。在第(2)列中,笔者加入了控制变量,数字农业的回归系数为0.002(10%水平下显著)。在第(3)列中,笔者在控制人口规模、经济增长率和经济发展水平的基础上,控制了省份效应和年份效应,数字农业的回归系数为0.004,在1%水平下显著。这表明,无论是否控制其他变量,数字农业的发展都有利于促进高质量发展,与理论分析一致,验证了本文的假设1。本文对该研究结论进行了一系列稳健性检验,研究结论依然成立。

表4 数字农业影响高质量发展的基准回归结果

(三)机制检验

表5报告了机制检验的回归结果。根据中介效应检验的思路,第(1)列中,模型(1)中数字农业的回归系数(α1)为0.004,在1%的水平下显著,按照中介效应立论。第(2)列中,模型(2)中数字农业的回归系数(α1)为0.020,在1%的水平下显著,第(3)列中,模型(3)中数字普惠金融的回归系数(α2)为0.020,在5%的水平下显著,这表明间接效应显著,且第(3)列中数字农业的回归系数(α1)为0.004,说明存在部分中介效应。Sobel检验的p值为0.079,这为将数字普惠金融作为数字农业对高质量发展影响的中介变量提供了支持。此外,在考虑到数字普惠金融影响之后,数字农业的影响减少了大约9.8%。进一步,本文通过自举法(Bootstrap)检验间接效应的置信区间,结果表明置信区间不包括0,说明存在间接效应。这表明,数字农业通过推动数字普惠金融的发展,能够为高质量发展带来积极影响,与理论分析一致,验证了本文的假设2。

(四)进一步分析

由于各省份创新能力和城镇化水平存在现实差异,无论是数字农业还是高质量发展水平,都有可能存在明显的异质性特点。因此,数字农业对高质量发展的影响也可能存在创新能力、城镇化水平的异质性,有必要对此进行深入讨论。本文以创新能力的中位数作为分组依据,将样本数据分为低创新能力组和高创新能力组进行异质性分析。同时,本文以城镇化水平的中位数作为分组依据,将样本数据分为低城镇化水平组和高城镇化水平组进行异质性分析。

表6报告了异质性分析的回归结果。第(1)列和第(2)列的结果显示,创新能力高的地区数字农业对高质量发展具有显著促进作用,而创新能力低的地区该作用不显著,且通过了组间系数差异检验。即考虑创新能力异质性,创新能力高的地区,数字农业对高质量发展的积极效应更强。这一结果产生的可能原因在于,创新能力高的地区,其数字农业发展水平也相应较高,使得数字农业对高质量发展的促进作用更加充分。第(3)列和第(4)列的结果显示,城镇化水平高的地区数字农业对高质量发展具有显著促进作用,而城镇化水平低的地区该作用不显著,且通过了组间系数差异检验。即考虑城镇化水平异质性,城镇化水平高的地区,数字农业对高质量发展的积极效应更强。这一结果产生的可能原因在于,城镇化水平高的地区,其数字农业发展也相应较早,使得数字农业对高质量发展的促进作用更加充分。

表6 异质性分析

五、研究结论和政策启示

本文立足于数字农业推动了中国社会经济发展的这一客观事实,从数字普惠金融的视角切入,以2013—2021年中国省级面板数据为研究样本,测度高质量发展水平和数字农业发展水平,采用面板固定效应模型与中介效应模型相结合,多维度地实证考察了数字农业在高质量发展中的作用及其路径机制。主要结论如下:一是,数字农业显著促进了各省份高质量发展,是推动中国高质量发展的重要力量,通过一系列稳健性检验,该结论依然成立。二是,数字普惠金融发展是数字农业促进高质量发展的作用机制,从创新、绿色、开放、共享和协调五个方面全面促进高质量发展。三是,异质性分析结果表明,创新能力强、城镇化水平高的地区享受到的数字农业红利更大。

在为数字农业推动高质量发展提供系列经验证据的同时,本研究的结论具有如下政策启示:首先,在数字农业能够推动高质量发展的现实背景下,强化新型基础设施建设,降低数字农业成本。物联网环境下的新型基础设施建设阶段的特征是成本高,收益低。一方面,政府应统筹资金,巩固提升乡村宽带工程建设成果,并构建新一代信息基础设施,抓住应用端,把农村网络基础设施建设的重点转向生产场所,推动5G在农业生产中的应用;另一方面,吸引社会资本,充分调动其动力和活力,确保农村物联网基础设施建设主体享有收益权力,提高社会资本助力数字农业基础设施建设的积极性。其次,鉴于数字农业通过促进数字普惠金融发展为高质量发展带来内生动力的路径机制,加大对数字普惠金融的政策支持,消除金融排斥,为推动高质量发展发挥重要作用。最后,数字农业对创新能力较弱、城镇化水平较低的地区高质量发展的积极作用有待深化,这预示着应该实施差异化的数字农业战略,让数字农业成为缓解区域发展不平衡的有效支撑。