论文推荐｜数字经济·产业集聚与农业高质量发展

摘要：简介：兰楠，女，重庆人，硕士研究生，研究方向：农业经济与政策。*通信作者，教授，博士，博士生导师，从事公共政策、跨域治理、公共安全与危机管理、公共管理案例方法等研究。

作者：兰楠，王薇*

单位：湖南农业大学公共管理与法学学院

简介：兰楠，女，重庆人，硕士研究生，研究方向：农业经济与政策。*通信作者，教授，博士，博士生导师，从事公共政策、跨域治理、公共安全与危机管理、公共管理案例方法等研究。

基金项目：国家社科后期资助项目（22FGLB007）；湖南省自然科学基金项目（2023JJ30313）。

来源：《安徽农业科学》2025年3期

引文格式：兰楠,王薇.数字经济·产业集聚与农业高质量发展[J].安徽农业科学,2025,53(03):193-197.

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高质量发展构成了现代农业的核心特征。在顶层设计的农业政策中，对农业及农村现代化战略的思考特别强调了对农业高质量发展的重视。近年来，我国农业的综合生产能力得到了显著提升，这为从增加产量转向提高质量的农业发展提供了物质和社会基础。然而，我国农业及农村的高质量发展仍受城市化进程、产业结构升级、市场化程度不足及科技创新能力有限等因素的制约。此外，农业资源禀赋的作用并不显著，面临的主要挑战包括资源过度开发、生态环境压力大、农业生产方式相对粗放、农产品生产结构与市场需求不匹配以及一二三产业融合不充分等。探讨在新形势下如何促进乡村振兴、提高居民收入水平以及推动农业高质量发展，已成为学术界和政界共同关注的重点和热门议题。

数字经济突破了地理空间的束缚，已成为推动我国农业高质量发展的关键因素与驱动力。尽管目前专门探讨数字经济对农业高质量发展影响的实证研究相对较少，但相关主题在众多文献中已有广泛讨论。有研究指出，数字经济通过创新农村经济发展模式，有助于弱化城乡二元结构的壁垒，进而促进农村经济的高质量发展。有学者发现，数字经济通过产业升级作为中介，显著促进了创新、绿色、开放的高质量发展。还有人利用省级面板数据，从创新、协调、绿色、开放、共享5个维度分析了数字经济如何影响农业高质量发展的内在机制，并系统构建了一个农业高质量发展的测度指标体系。有人采用“微观-中观-宏观”分析框架，深入探讨了数字经济如何驱动经济高质量发展的内在机制。还有研究强调，数字化转型构成了农业高质量发展的基础性前提。

虽然关于数字化与农业发展的研究已较为丰富，但针对数字经济在赋能农业高质量发展方面的研究尚显不足。为探讨数字经济赋能农业高质量发展的理论分析与实践是否一致，数字经济如何通过特定机制促进农业高质量发展，以及数字经济在促进农业高质量发展的过程中是否存在空间差异，该研究运用固定效应模型和中介效应模型，实证分析数字经济、产业集聚对农业高质量发展的影响机理，并以此提出促进农业高质量发展水平的对策建议。

理论分析与研究假设

1.1 数字经济赋能农业高质量发展的直接理论分析

数字经济目前是国内经济发展中最活跃的领域之一。其持续的高速发展已使其成为国民经济的重要组成部分，充当着驱动力和引擎的角色。高质量农业发展是我国经济从高速增长阶段过渡到高质量发展阶段的必然结果。然而，它也面临诸如农业供需结构性失衡、农产品质量待提升、农业资源与环境约束加剧以及农业生产、交换、分配的弱质性问题。数字经济的发展为农业的高质量发展开辟了广阔的可能性。它以数字技术为驱动力，将数字经济与农业、农村发展紧密结合，通过变革农业生产力和生产关系，进而推动农业向高质量发展转型。基于上述分析，提出以下假设：

1：数字经济能够显著推动农业高质量发展。

1.2 数字经济赋能农业高质量发展的中介效应分析

产业集聚指的是产业资本要素在空间领域内持续聚集的过程。产业集聚可通过推动地区技术进步与效率提升、促进人才集聚、推动产业结构升级以及促进污染减排和环境效率改善等途径，进而推动农业的高质量发展。数字经济是产业集聚的关键支撑点。随着数字经济的迅猛发展，产业集聚在推动农业高质量发展方面的作用得到了更充分的发挥和释放。一方面，数字经济平台利用数字技术提高生产要素的集聚水平，进而促进农业的高质量发展；另一方面，数字经济也有效促进企业创新水平的提升，从而推动产业集聚和农业的高质量发展。数字经济在生产服务、商业模式、金融服务3个维度上展现出创新效应。在创新效应的推动下，数字经济促进了传统农业与高新技术产业的融合，推动农业产业向高端化发展，从而促进农产品提质增值，并推动农业的高质量发展。基于上述分析，提出如下假设：

H2：数字经济通过推动产业集聚赋能农业高质量发展。

1.3 数字经济对农业高质量发展非均衡影响的理论分析

中国国土面积广阔，自然地理环境、资源禀赋、产业结构、政府治理水平及数字经济发展水平等方面差异显著。东部、中部、西部之间的显著差异揭示了“数字鸿沟”现象的突出性，这在一定程度上阻碍了中国经济的整体高质量发展。数字鸿沟中的“接入差距”和“使用差距”是造成区域间数字农业发展不均的两个关键因素。在经济发达地区，数字产业化和产业数字化水平较高，促进了产业集聚和农业发展。这些地区的较高人均收入也有助于农业发展的资金投入，尤其是在人才资源和技术水平上。相反，经济较弱的地区则面临相反的情况。因此，这进一步加剧了区域间农业高质量发展的差距。基于上述分析，提出如下假设：

H3：数字经济对农业高质量发展的影响是非均衡的。

研究设计

2.1 模型构建

基于上述分析，为检验数字经济对农业高质量发展的赋能作用，构建基准模型。

2.2 变量说明

2.2.1 被解释变量。将农业高质量发展（AGR）作为被解释变量。有学者基于绿色发展引领、供给提质增效、规模化生产、产业多元融合等原则，构建了我国农业高质量发展的综合评价体系。还有人则从优化农业产品结构、促进产业多元融合、培育新产业新业态、农民增收及共同富裕、产业可持续性发展5个方面构建了乡村产业高质量发展的评价指标体系。通过农业产品、农业生产、农民收入、农村环境4个维度构建了指标体系（表1），并运用熵值法来测算农业高质量发展的水平。

2.2.2 核心解释变量。将数字经济发展水平（DIG）作为核心解释变量。数字经济发展主要集中在3个方面：数字产业化、产业数字化和数字治理。数字产业化和产业数字化是推动数字经济发展的关键因素。因此，基于这2个维度构建了数字经济指标评价体系（表2），并运用熵值法来评估各城市的数字经济发展水平。

2.2.3 中介变量。该研究中，产业集聚水平（IND）作为中介变量。鉴于区位熵能有效反映地理要素在空间分布上的真实情况，并削弱区域尺度差异的影响，采用区位熵来测量产业集聚水平。

2.2.4 控制变量。基于先前文献研究，该研究选定以下控制变量：①经济发展水平（GDP），其中人均GDP以对数形式表示；②投资水平（IN），采用全社会固定资产投资额的对数；③创新水平（RID），以专利申请总数的对数表示；④农业生产总值（PRO），用农林牧渔业总产值的对数来衡量。

2.3 数据来源与说明

该研究的数据涵盖2015—2021年。研究对象为中国内地30个省份（不包括香港、澳门、台湾和西藏地区）。所用数据源包括《中国统计年鉴》《中国农村统计年鉴》《中经网统计年鉴》《中国社会统计年鉴》《中国环境统计年鉴》和《中国城乡统计年鉴》。对于缺失数据，采用插值法进行填补。

实证分析

3.1 基准回归结果分析

该研究在固定效应模型、随机效应模型和混合模型中评估，以选择最适合的基准模型。经比较分析，固定效应模型表现最佳。因此，该研究采用固定效应模型进行基准回归分析（表3）。在表3的列（1）中，数字经济的回归系数为0.241，在0.05水平显著，这表明数字经济对农业高质量发展具有显著的促进作用。在表3列（2）至列（5）中，基于列（1）的基础，逐渐加入控制变量如经济发展水平、投资水平、创新水平和农业生产总值进行回归分析。结果显示，数字经济发展水平的系数仍然为正且显著，证实了数字经济对农业高质量发展的正向影响，从而验证了假说H1。对于控制变量，投资水平对农业高质量发展的正向影响不显著。这可能是因为第二、第三产业的快速发展带来的经济效益比农业更大、更快，导致投资倾向于这两个产业，而对农业的投资相对较少。另外，经济发展水平、创新水平和农业生产总值对农业高质量发展均有显著的正向影响，表明这些因素是农业高质量发展的关键驱动力。

注：*、**、***分别表示在0.10、0.05和0.01水平显著，括号内数值为稳健标准误。

3.2 中介效应结果分析

上文表明数字经济对农业高质量发展有显著的正向影响。然而，数字经济如何促进农业高质量发展，仍需进一步探讨。为了探究这一问题，基于假设H2，采用中介效应模型分析数字经济对农业高质量发展的影响机制。采用偏差矫正的非参数百分位Bootstrap方法对中介效应进行检验，样本量为210。直接效应和间接效应的显著性通过95%置信区间是否包含“0”值来判断：不包含“0”值表示显著，反之则不显著。根据表4的Bootstrap检验结果，分析如下：

（1）在95%置信区间下，间接效应的置信区间为［0.003，0.068］，不包含“0”，中介效应值为0.008。这表明产业集聚在数字经济驱动农业高质量发展的过程中起到了显著的中介作用，从而验证了假设H2。这些实证结果与实际情况相符。数字经济通过促进产业集聚与农业的结合，能显著降低传统农业的生产成本和提高生产效率，从而促进高水平的农业集聚。

（2）在95%置信区间下，直接效应的置信区间为［0.023，0.082］，不包含“0”，其值为0.052。这说明数字经济直接促进了农业高质量发展。数字经济与农业紧密结合，为农业进步带来了新的活力，成为促进农业高效发展的关键手段。在农业领域，数字经济的运用不仅能降低运营成本、增强生产效率、改善产业结构，还有助于实现第一、第二和第三产业的深度融合，同时提高农产品的质量。

3.3 分区域回归结果分析

由于自然生态、地理区位和历史因素等，中国各地区在产业基础和经济发展水平上存在显著差异。这导致城市数字经济和产业集聚水平的发展也呈现出不平衡，在不同地理区域推动农业高质量发展的作用差异明显。为探究数字经济对不同地区农业高质量发展的影响差异，该研究采用分地区检验方法。根据国家统计局的分类，将30个省份划分为东部、中部和西部3个地区，以检验数字经济对这些地区农业高质量发展的影响。表5的列（1）、（2）和（3）分别展示了东部、中部和西部地区的回归结果。结果显示，数字经济的系数在所有3个地区均为显著且正向，表明数字经济在这些地区均能有效促进农业高质量发展。此外，回归结果还表明，数字经济对中部地区农业高质量发展的影响最为显著，而在西部地区影响最小。中部地区作为中国的主要粮食产区，拥有丰富的农业生产基础和劳动力资源。该地区的数字经济基础良好，其发展活力通过产业集聚形成了正反馈机制。与之相比，东部地区更加专注于高新技术和人工智能等新兴产业。尽管数字经济和产业集聚在一定程度上促进了农业发展，但农业并非其主要发展重点。西部地区由于区位、基础设施和市场环境的限制，数字经济和产业集聚发展滞后，这限制了其对农业高质量发展的促进作用。综上所述，前文的结论依旧稳健。

注：*、**、***分别表示在0.10、0.05和0.01水平显著，括号内数值为稳健标准误。

3.4 稳健性检验

3.4.1 内生性分析。在探讨数字经济赋能农业高质量发展的基准回归中，可能存在反向因果关系的问题。为克服这一潜在的内生性问题，该研究引入工具变量（IV）进行重新检验。遵循常见的文献做法，选取数字经济发展滞后1期作为工具变量。表6的列（1）和（2）展示了未加入和加入解释变量后的回归结果。结果显示，解释变量的系数仍然为正且显著，进一步支持了数字经济促进农业高质量发展的结论。因此，即使考虑潜在的内生性问题，数字经济依然被证实能够促进农业高质量发展，从而进一步验证了假设H

3.4.2 排除4个直辖市。鉴于中国各地区发展水平的差异性，尤其是4个直辖市在数字经济发展方面处于领先地位，并且更专注于发展高新技术产业和新兴产业，加之国家政策的支持和更高的自主性，使得这些地区的农业发展具有特殊性。因此，该研究排除了这4个直辖市的数据后进行了再次估计。估计结果见表6的列（3）。结果显示，即使排除了这4个直辖市，数字经济的回归系数仍为正且显著，进一步证明数字经济对农业高质量发展具有显著的促进作用。