数字经济下农业生产率悖论与破解之道研究——基于CLDS小农户数据的经验考察

张永奇 庄天慧 杨 浩

［提要］ 提升农业生产效率是建设农业强国的重要支撑。使用中国劳动力动态调查(CLDS)数据,在“大国小农”长期存在的基本国情农情下,以小农户为研究主体,研讨了数字经济、数字技术应用对农业生产效率的影响方向。研究结果表明:第一,数字经济对农业生产效率具有明显的抑制作用,数字经济在农业领域中存在“生产率悖论”现象。第二,从数字经济的广覆盖宏观视角过渡到数字技术应用的微观视角,却发现以互联网使用为主要组成部分的数字技术应用,能够促进现代要素的投入及扩散,助推农业生产方式变革。采用工具变量处理内生性问题,以及利用多种模型展开稳健性检验后,研究结论依然稳健。第三,异质性分析显示,数字技术应用对农业生产效率的影响会因资源禀赋的现存差异呈现不同。影响机制表明,数字技术应用能够经由城乡融合、积极老龄化两条路径对农业生产效率产生间接影响。第四,进一步拓展发现,数字技术应用可以通过提升农业生产效率实现“增收缩距”,从而为扎实推动农民农村共同富裕提供了新的现实依据。本研究结论为提升农业生产效率提供了新视角,对后续政策制定具有相对重要的参考价值。

引言

强国必先强农,农强方能国强。[1]党的二十大报告中强调,“加快建设农业强国,是党中央着眼全面建成社会主义现代化强国作出的战略部署”。[2]从农业大国到农业强国的重要过渡,亟需补齐效率和质量与竞争力的弱势短板。[3]对照农业强国的基本特征与建设目标,目前中国农业发展仍然具有大而不强、多而不优、规模不经济的问题,[4]农业科技创新与农业技术进步不同步现象依旧突出,这些问题集中表现为农业与非农业生产效率差距较大,农业生产效率仅为非农产业的25.3%。①在生产要素和环境承载力硬约束的新形势下,中国农业必须通过提高生产效率来加快推动农业粗放型增长向集约型增长转变,实现高质量发展。农业生产效率是对农业生产系统总体效率的度量,意指除有形生产要素(如资本、土地与劳动等)投入外,能够影响农业产出增长的所有因素。农业生产效率水平越高,表明农业发展对初期的要素投入依赖性越小,农业科技成果的转化效果更高。

近年来,以互联网为基础的第三次技术革命(20世纪70/80年代—21世纪10/20年代)正在加速推动数字经济的发展,[5]数字红利正源源不断地向农业领域扩散,使得数字经济已经成为中国现代农业高质量增长的重要推动力。[6]2022年,习近平总书记在《求是》杂志撰文指出要“提高全要素生产率,发挥数字技术对经济发展的放大、叠加、倍增作用”。[7]《2022年数字乡村发展工作要点》中明确提出,“加快推动农业数字化转型,提高农业生产经营效率”。党的二十大报告中进一步强调,“加快发展数字经济,坚持农业农村优先发展”。[2]2023年中央一号文件与《数字中国建设整体布局规划》对农业强国建设给予了更多的政策指向。由此,如何让数字经济与农业生产高度融合,实现农业生产效率的提升,进而增强数字中国与农业强国的协同互促,已经成为当前面临的重要现实问题。但就现有研究而言,数字经济发展对农业生产效率的影响方向与机制路径并不清晰。第一,从影响方向来看,部分学者认为数字经济发展有利于降低信息搜索成本、提高农业信息获取便利,从而验证了数字经济对省份农业生产效率的积极作用;[8]也有部分学者依据熊彼特破坏性创新经济增长理论,认为基于技术进步的经济增长的过程并非线性特征,其中充斥着各种冲突,包括新旧技术的转换衔接等。由此,数字经济可能受限于数字基础设施投入不足,网络覆盖面有限等条件制约,数字经济发展初期可能会出现“生产率悖论”(Productivity Paradox of Information Technology)②现象。[9]第二,从机制路径而言,孙光林等认为,数字经济可以通过提升城镇化水平和劳动生产率来改善农业生产效率。[10]Zhu等发现在数字经济的发展与渗透中,农户可以借助网络使用,实现农业技术效率的提高,从而明显改善苹果园的生产效率。[11]数字经济对农业生产效率的影响除了技术赋能外,其具备的金融属性也同样对农业生产效率产生潜在影响。数字普惠金融作为数字经济承担金融属性的典型代表,主要通过提高生产要素的流动效率、促进技术扩散与区域收敛,[12]进而提高农业生产效率。

信息技术的不断演变和持续迭代,会促使数字经济逐渐冲击、改变我国经济的传统结构,使得数字经济持续融入农业经济的应用场景,通过数字化平台的信息集合,成为建设现代农业的重要驱动。与此同时,却也有如下问题值得关注:第一,目前在第二三产业,数字经济已经形成新模式、新业态、新动能,取得了一定的成就,但在农业领域借助数字技术赋能,通过新的生产力要素嵌入促进生产效率提高仍然不够。较多数字农业平台的特点为集中于消费端(产后环节),基于CRM或者ERP的逻辑去开发。另外,业内数字化平台应用多数面向政府端,以行业数据收集和展示为主,不仅造成了数据的重复收集与使用效率低下,也未能有效解决农业经营主体的生产难点和痛点问题。第二,现实来看,家庭经营作为我国农业的基本面,其现代化程度较低,借助科学高效的创新模式来创新赋能种植与经营,实现彻底的农业数字化转型仍是少数。物联网、大数据在精准生产、病虫害预警等方面的实际应用,依然停留在初级阶段。[13]《2020年县域数字农业农村发展水平评价报告》表明,2019年经营主体农业生产数字化水平仅为23.8%。这与数字转型成本高,数字经济与农业转型发展的需求结合不完全具有较大关联。为何在数字经济的蓬勃发展中,数字经济的渗透性和溢出性未能让信息技术融入农业全产业链条,构建农业供应链集成与融合平台,使得数字经济可以推动农业生产形式向着标准化方向靠拢,从而提升农业产业的能级和效率?这与过往的经验证据多数以农业整体发展为依据,未能立足于中国“大国小农”下的基本国情农情,以小农户为研究主体,考察数字经济与此类群体的农业生产经营的增效提质是否存在较大关联?显然,在中国农村老龄化趋势愈加严重的现实环境下,不仅需要考察数字经济发展对农户农业生产效率的整体影响,也应进一步延伸分析数字技术应用能否促进农户农业生产要素激活,利用“从有到用”的升级检验思路,方能拓展数字经济与农业经济的融合深度,有序推动农户农业数字化转型,进而实现农业大国向农业强国的关键跨越。

本研究在以往研究的基础上,丰富了关于数字经济与农业生产效率的整体研究。首先,从理论层面上,本研究不仅从数字经济发展的宏观视角对农业生产效率的关系展开研讨,且利用微观调查数据,立足于数字经济是以数字技术应用为主要经济形态的这一现实特征,以小农户农业生产密切关联的互联网使用为切口,进一步考察了数字技术应用及扩散与农业生产效率的直接关联。其次,从实践层面上,则以小农户为研究样本,极大程度地规避了以省级为单位展开实证分析的偏误性与模糊性,使得在“大国小农”的长期基本国情农情中,能够进一步弥合数字福利与数字鸿沟的断点,打通、完善数字经济赋能小农户生产的高质量发展模式,强化联农带农强农富农机制,从而有助于政策协同体现系统施策。

一、研究假说

(一)数字经济、数字技术应用与农业生产效率

数字经济赋能农村经济,其本质是生产消费数据资源的收集汇聚和智能算法结果的回嵌应用。[14]可以看作是数字空间与物理空间在农业生产领域的交互优化过程展示,能够改变农户经济行为。自Romer提出内生增长理论(The Theory of Endogenous Growth)后,[15]国内外学者便逐渐利用内生增长理论框架,探究数字经济对生产效率的影响。从本质上看数字经济对农业生产的影响效应为两方面。一是通过数字化、网络化、智能化改造提升,推动传统产业的转型升级。二是数据要素与其他要素、经济形态的有机融合,促进新产业、新业态、新商业模式的创新发展。而数字经济能够促进效率提升的关键问题是,这种积极影响需要建立在一定的前提条件之上。受制于实体经济的发展基础、数字化通用技术发展程度等前提条件,数字经济发展初期可能对生产率的提升作用较为有限。[16]“颠覆定律”(The Laws of Disruption)指出,经济社会的变化速度难以跟上呈指数级发展的技术。由于基础设施薄弱、获取机会不公等现实困境,农业向数字化转型仍然面临着一系列问题。因此,数字经济发展对生产率的影响机制是复杂的,数字经济发展对农业生产效率是否能够跨越初期门槛,打破“生产率悖论”,仍需进一步分析检验。由此,本研究提出如下假说:

H1:数字经济对农业生产效率的影响方向可正可负。

《“十四五”数字经济发展规划》指出,数字经济是指以数字化资源为核心生产要素、以当代信息网络为主要载体、以信息通信技术(ICT)为重要推动力,最终实现效率与公正高水平统一的新经济形态。数字技术作为驱动经济向数字化、网络化和智能化发展的第一生产力,实现效率变革方面发挥着重要作用。实现数字技术的物质接入也是参与信息社会、获得数字红利的基础。相比于数字经济的宏观层面,作为一种通用目的技术,数字技术更倾向于微观视角,具有基础性、渗透性、外溢性等特征,使其能够渗透到生产、分配等社会再生产的各个环节,促进生产效率的提升,开辟经济增长新空间。[17]数字技术应用与农业生产效率的内在机理可以归因为诱致性创新理论。基于技术经济范式研究框架,数字技术的应用会将数据资本引入农户的农业生产中,要素投入结构的变化诱发了农业技术进步方向,使之技术进步偏向节约要素相对价格高的农业要素,引发生产要素再配置。以互联网应用为代表的新技术既能催生出新的更具有效率优势的农业生产方式,又会“摧毁”旧的传统的小农结构的农业生产方式。具体而言:第一,随着智能手机的平价化,各运营商提速降费,以互联网为代表的数字技术在我国农村地区的覆盖面和通畅度空前提高,技术属性与乡村实践能够实现高度匹配,信息能够得到有效快递,从而为农村家庭接收先进生产技术、改善经营方式、深度融入农业现代化的生产要素和组织方式带来全新动力。Deng等发现数字技术应用与推广可以降低农户技术学习门槛,提高农户对绿色施肥技术的认同与接受程度,促使其采用绿色施肥技术,实现化肥减量。[18]第二,互联网作为实现农业信息化的有力工具,可以通过农户的持续使用与信息整合,降低沟通协调等相应成本,触发信息的扩散效应与溢出效应,对农户的资本投入、劳动力投入等要素投入实现优化升级,进而对我国的农村经济发展与农业生产效率产生巨大的推动作用。由此,本研究提出如下假说:

H2:数字技术应用对农业生产效率具有促进作用。

(二)数字技术应用影响农户农业生产效率的路径

数字技术的兴起和发展不仅促进了城乡社会资源的挖掘、放大和利用,亦助推着传统城乡经济发展关系的解构与重构,从而加快城乡融合发展。城乡融合发展对农业生产效率的主要促进作用在于:城乡融合可以推动人口有序流动、纠正要素市场扭曲、强化产业高效集聚。第一,城乡融合可以帮助农村居民获取更多的非农就业机会,为农村居民就业市场扩大边界。通过调整农村家庭人力资源配置以及机械化设备等生产性投资引入,优化农业要素配置,提升整体家庭收入以及促进农业资本深化。第二,城乡融合的本质是城乡发展要素自由流动,城乡协调一体发展。数字技术应用除了从表层上可以降低信息不对称,实现城乡网络的联结及扩散,也能从使用深度上,改善数据信息要素交换传递不畅的困境,将数据要素纳入生产函数,以数据联通推进乡村资源的高效利用,依靠先进技术实现农业“精准化”生产。从而在一定程度上降低区域要素供给和需求对最优配置水平的偏离,改善要素配置扭曲。[19]第三,城乡融合也利于优化产业结构,推动传统农村生产方式的数字化变革。数字技术应用外显的整合效应不仅可以推动城镇地区的第二、第三产业发展,也可以切实消弭生产者与消费者、产业链上游与下游、城镇与乡村之间的现实隔阂,促进城乡之间的信息和商品的沟通与交流。借助技术扩散和溢出效应,重构乡村产业链,进而优化农业产业与产品结构,刺激农业技术进步和提高农业生产效率。由此,本研究提出如下假说:

H3:数字技术应用可以通过城乡融合对农业生产效率产生正向影响。

2002年,WHO(世界卫生组织)在第二次老龄问题世界大会上正式提出“积极老龄化”(Active Ageing)理念,将老龄化过程看作为一个正向的过程,强调老年群体健康生活和贡献社会的重要意义。积极老龄化在中国社会也是当前备受关注的热门话题。[20]自党的十八大以来,互联网的发展和智慧社会的建设,已经对积极应对人口老龄化战略产生了重要的推动作用。以互联网使用为代表的数字技术接触与应用不仅影响了老年群体的主观幸福感,也会通过生产生活方式的调整对农业生产效率产生间接影响。具体而言:第一,针对农村低龄老人(70岁及以下)而言,在积极老龄化的战略指引下,其经由互联网使用路径,采纳新品种、新技术,投资农业基础设施建设,强化内在激励的可能性较高。一方面,互联网的引入可以强化此类群体的风险偏好,拓宽劳动能力的边界,增加种植规模以及改善种植结构;另一方面,互联网应用也可以改善农户知识存量,为此类群体在“干中学”中积累生产经验提供更多的可行范本,使其对农业生产更加专注,让“老人农业”能较好地嵌入到现代农业生产体系之中。[21]第二,针对农村高龄老人(70岁及以上)而言,互联网的应用缩减了“以转代耕”的时间成本,提升了土地流转的匹配效率。互联网在农村部门的应用正使得农业生产朝着规模化、集约化、专业化的方向靠拢,新型的农业生产经营方式虽然导致了传统农业的式微,以及小农经营主体的退出和就业岗位的消亡。但同时也能进一步通过人口结构的变化改变农业生产经营行为,利于新型农业耕作模式的普及与推广,从而有效解决了小农户和农业生产的难题,实现了小农户和现代农业的有机衔接,进一步助推了中国农业的可持续发展。由此,本研究提出如下假说:

H4:数字技术应用可以通过人口老龄化对农业生产效率产生正向影响。

二、研究设计

(一)数据来源

中国劳动力动态调查(China Labor-force Dynamics Survey,简称CLDS)通过对中国村居进行两年一次的追踪调查,样本覆盖中国29个省市自治区(不包括港澳台地区、西藏、海南)。可为实证导向的理论研究和政策研究提供高质量的基础数据。本研究主要使用2014年、2016年与2018年三期微观数据,组成非平衡面板数据展开后续分析。样本选择过程如下:第一,根据家庭代码将三期代码的个体以及社区等数据集进行合并。第二,进一步根据城乡、收入以及年龄、农业生产等特征变量,对合并样本中缺失、不合理的样本进行了筛选剔除,最终获得三期非平衡样本16316份。

(二)变量选择

核心解释变量:数字经济。在对数字经济的测度方面,现有研究多以省级层面为单位,利用对比法展开后续检验。就现有研究来看,利用数字基础设施建设、数字网络资源、数字创新要素、数字经济交易、数字普惠金融5个维度构建的数字经济综合评价指标体系比较具有推广度与适配性,已在许多研究中被使用。[22]由此,本研究借鉴上述研究指标作为数字经济的测度标准比较可行。

数字技术应用。但需注意的是,利用宏观与微观数据相结合的方式,仅能从整体层面上验证出数字经济对农业生产效率的影响程度,却不能展示出在数字经济发展中,数字技术应用对农户农业生产方式以及体系是否起到了深度优化作用。由此,基于数据可获得性和指标内容普适性,借鉴罗明忠等的研究范式,[23]构建互联网使用这一二元变量。数据库中“是否移动上网”和“是否电脑上网”两个题项,若受访者对于这两个题项的回答存在一个为“是”则赋值为1,两个问题均回答“否”则赋值为0。

农业生产效率。一般来说,多数研究基于具体生产函数的随机前沿模型(SFA)以及非参数包络分析分析(DEA)两种方法,利用多要素投入数量和结构对农业生产效率展开测度。但是这些研究从数据使用上多以宏观数据为主,且研究选取指标也并不一致。本研究则在参考过往研究以及数据可得性的基础上,首先借鉴陈斌开等的单要素生产率测度方式,[24]使用“家庭农林牧渔毛收入”这一问题展开分析。此外,选取粮食作物产值与经济作物产值总和作为狭义的农业总产值,再利用狭义的农业总产值除以拥有耕地面积,得到“亩均产值”作为后续研究变量。最后,研究还考虑到单要素生产率测度方式可能存在分析偏误,借鉴耿鹏鹏的相关研究,[25]选取“扣除弃耕后的土地经营面积”“经营农业的总投入”“农业生产的总时间”分别充当土地、资本、劳动力投入变量,选取“家庭农业总产值”充当产出变量,且使用Max-DEA软件对农户的农业生产效率进行测度。

控制变量:控制变量分为个体特征、家庭特征、村庄特征、区域特征4类。其中:个体特征包含:性别、年龄等相应变量;家庭特征包含:农地是否确权与家庭社会资本两个变量;村庄特征包括:少数民族占比与常住社区人数;区域特征包括:经济增长、城镇化率等多个变量。

(三)描述统计

为了进一步验证数字经济、数字技术应用与农业生产效率的关系,本研究借鉴Rooij等的研究思路,[26]将上述指标排序后等分为四组(1为最低,4为最高)。根据表2的统计结果可知,数字经济指数越高,农业生产效率下降的概率越大。而数字技术应用组别越高,农业生产效率上升的概率越高。此外,还进一步搜集了中华人民共和国工业和信息化部以及中国互联网络信息中心(CNNIC)的公开数据,整合了数字经济规模与农村地区互联网应用情况的变化趋势,以期能够进一步对比数字经济发展与数字技术应用的差异。根据表3的分析结果可知,自2011年至2021年,中国数字经济发展规模整体增速为16.96%,农村地区互联网普及率增速为11.05%。这意味着数字经济发展速度远高于农村地区互联网普及率增速,从而为数字经济发展、数字技术应用对农业生产效率的不同影响提供初步佐证。此外,研究还认为,数字经济规模的上涨很可能是通过“以农养工”的流动模式获得持续增长,即数字经济发展是以一种广覆盖的方式,带动了整体产业结构升级,但却未能形成“回流效应”。而数字技术应用则与农户家庭利益最大化的关联更为密切,由此在改变家庭资源配置的同时促进了农户家庭的再生产。虽然相关性并不意味着因果关系,但相关性分析却能够初步验证数字经济、数字技术应用与农业生产效率的差异特征。

三、实证检验

(一)数字经济与农业生产效率

本研究考虑到样本的非平衡特征,选择使用混合OLS回归方法(Pooled OLS Regression)进行回归分析,且为克服异方差问题,采用异方差稳健标准误进行估计,具体估计结果如表4所示。根据表4的整体回归结果可知,数字经济虽在5%的统计水平上显著,但统计系数显著为负。模型1是在引入全部分析变量后,所得到的基准回归结果。模型2和模型6分别是替换数字经济与农业生产效率的指标后,得到的新的检验结果。模型3至模型5是根据2014、2016、2018年三个不同年份进行的最小二乘法(OLS)回归。根据表4的整体回归结果可知,数字经济对农业生产效率的抑制效果比较显著。尽管这一研究结论与以往学者的研究结论不能吻合,但其背后的深层次原因却更加值得我们思考。此外,针对模型3至模型5的回归结果可知,数字经济对农业生产效率的负向影响在2016年更加显著,这很可能是2015年起数字经济相关政策呈现井喷式增长,数字经济步入成熟阶段所引致的。

进一步研讨数字经济对农业生产效率具有负向效果的原因可能是:第一,在数字经济与实体经济的深度融合,打造经济发展新引擎的初期进程中,由于城乡二元结构的存在,引发了“数字福利”与“数字鸿沟”的并存现象。欠发达地区受限于前期资源要素短缺(比如西部),以及个体的自身行为与能力差异,使得数字经济发展并不能成为小农户受益的主要路径。多数小农户难以承受数字技术的大额投资以及由这些投资带来的风险。第二,在中国数字经济推动经济增长中,对三次产业的融合、改造存在明显差异。第三产业、第二产业的数字经济发展明显高于第一产业的数字化进程,数字产业化转型中呈现“逆向融合”趋势。《中国数字经济发展白皮书(2021年)》中数据显示,数字经济对农业的渗透率仅为8.9%,远低于非农行业的61.7%。第三,在“乡土中国”向“城乡中国”的结构变迁中,数字经济虽然可以进一步降低信息不对称,推动资源要素融合,帮助农村中高技能劳动者提升从事非农就业的可能性。但同时也加剧了同一区域内的老龄与女性农户无法短期内缩小“数字鸿沟”的可能性,从而降低了此类群体将信息资本转化为人力资本的良好优势,最终因多重因素叠加致使数字经济对农业生产效率产生了抑制效果。

(二)数字技术应用与农业生产效率

数字经济的发展提升了市场流通效率,在推动数字基础设施建设和互联网广泛应用的同时,也为农户提升数字素养与数字技能提供了新的路径。而在这种转变过程中,以互联网应用为底层基础的数字技术应用是否对农户农业生产效率产生影响?这种影响是否与数字经济对农业生产效率的影响存在差异?

根据表5模型1、模型2的回归结果可知,数字技术应用的统计系数显著为正。引入数字经济变量后(模型3),这一研究结论依然稳健。这意味着,不同于数字经济发展的广覆盖特征,数字技术应用具有区域性和普适性特征。针对农业生产领域而言,数字技术应用与技术进步的内在关联更加密切,致使数字技术应用对农业生产方式的转换与农业要素配置效率的促进作用更为明显。背后的深层次原因可能是:第一,随着我国对互联网应用在农业领域的关注度持续提升,政府与相关部门不断加强农户对移动互联网APP在农业农村现代化中的使用,持续拓展移动互联网使用的边际效应。2019年中共中央办公厅、国务院办公厅印发的《关于促进小农户和现代农业发展有机衔接的意见》中明确指出要特别重视我国“大国小农”的基本农情,实施“互联网+小农户”计划,加快移动互联网等技术向小农户覆盖,提升小农户手机、互联网等应用技能。第二,移动互联网拓宽了小农户信息获取渠道,深刻影响着小农户家庭劳动力资源的配置,利于其自主优化农业流通、生产经营等环节的重要决策,扭转农业要素市场配置不合理的局面,提升农业组织管理效率;此外,数字技术应用也能在一定程度上促进农产品销售环节的匹配度与获利能力,比如“农村电商”“盒马村”等销售模式的推广与扩散,[27]助推小农户实现从传统农业向现代农业的有序转变。

前述分析,已经发现数字技术应用对农户农业生产效率的正向影响,但这并未查证数字技术应用是否具有扩散效应,即数字技术应用是否可以影响到农业生产要素相对价格的收敛趋势和技术创新方向,从而对地区间农业技术扩散与生产率收敛造成实际影响?由此,本研究将会利用两种研究思路对此展开检验。第一,利用多前沿生产率赶超模型(TFP Catch-up Model)进行检验。第二,利用空间分析效应范式,构建微观空间分析模型,进一步揭示数字经济赋能农业生产的福利溢出效应。

通过对数字技术应用相近地区设置二级生产前沿分析发现,生产前沿增速和生产率差距的估计结果均显著为正,且系数高于全国层面,说明在数字技术应用率相近的地区,农业技术扩散和生产率收敛更易发生。此外,根据表6模型2与模型3的回归结果可知,W*数字技术应用的经济系数为正,且在5%的统计水平上显著。这意味着,数字技术应用对农户农业生产效率具有显著的空间溢出效应。表6的研究结果不仅可以进一步佐证数字技术应用能够促进农户农业生产效率增长的前述结论,也表明数字技术应用可以通过扩散效应缩小各区域间的农业生产效率差距,使得中国的数字农业可以逐步朝着趋同方向发展。

(三)内生性讨论

基于前述回归分析,已经发现数字技术应用对农业生产效率具有显著的促进作用,但这一研究结论并未考虑到内生性问题。一是遗漏变量问题,二是反向因果问题。借鉴以往研究选择的“样本所在县或省的互联网普及率”充当工具变量的基础上,本研究选择使用“火车票购票能力”作为工具变量。原因在于:第一,尽管“样本所在县域或省的互联网普及率”与农户互联网技术应用关联相对较弱,但该变量将会通过信息传播等路径对所在县域或省的农业生产效率产生实际影响,由此将会使得该工具变量的引入,对内生性问题的缓解作用降低。第二,本研究所选的工具变量与农户互联网应用存在较大关联,而该变量又仅停留在农户自我购票能力的评估层面,不能对农户的农业生产效率产生直接影响。由此,根据表7的回归结果可知,弱工具变量检验的F值为320.692,强烈拒绝弱工具变量的原假设。本研究进一步利用两阶段最小二乘法(2SLS)进行回归,结果如表7模型2、模型3所示。根据表7的回归结果可知,工具变量在1%的统计水平上显著为正,且利用工具变量克服内生性问题后,互联网使用对农业生产效率的促进效果依然显著。

(四)稳健性检验

在实证分析中,对样本的回归结果展开稳健性检验十分必要。由此,本研究将会通过替换变量与方法等研究思路,对数字经济、数字技术应用与农业生产效率的关系展开进一步验证。

1.数字经济与农业生产效率。针对这两者的关系,本研究选择使用分层线性模型(HLM)以及省级聚类标准误,外加替换农业生产效率指标进行稳健性检验。首先,由于本研究所使用的“数字经济”属于省级层面数据,而被解释变量“农业生产效率”属于个体层面数据,二者间属于“地区与个体”跨层数据,直接回归容易出现逻辑链条过长的问题。由此,本研究在计算组内相关系数(ICC)的基础上,引入分层线性模型展开后续分析。根据表8模型1的回归结果可知,数字经济的统计系数显著为负。此外,本研究还进一步考虑到采用省级层面聚类标准误来缓解同一省份农户间的个体相关性。根据模型2的回归结果可知,采用省级聚类标准误的估计方法后,数字经济的回归系数与经济意义并未发生较大改变。最后,考虑到使用单要素衡量农业生产效率,会因投入要素之间的相互替代导致生产率的测算和评价出现误差,由此本研究进一步以多要素生产率来衡量农业生产效率。根据模型3的检验可知,基准回归结果依然稳健。

2.数字技术应用与农业生产效率。针对数字技术应用与农业生产效率的关系,本研究使用替换变量以及使用PSM-DID方法展开稳健性检验。具体而言,首先使用多要素农业生产效率指标替换最初的被解释变量。其次引入“家庭互联网网费支出”这一指标来衡量农户的数字技术应用深度,丰富了数字技术应用与农业生产效率的关联。最后,研究引入PSM-DID方法,以齐秀琳等使用“宽带中国”战略为政策试点的事件研究法,[28]以三批试点城市为依据,构建试点政策交互项,对数字技术应用与农业生产效率的关系展开进一步检验。信通院发布的《中国宽带发展白皮书(2020年)》对“宽带中国”的实施效果进行了评估,指出该政策实施以来,中国家庭网络普及水平大幅提升。由此,借助这一政策时点,使用双重差分进行估计。本研究以逐期匹配的方式对原样本进行匹配,匹配后的样本中各控制变量均不再显著,意味着匹配效果较好。表8模型4至模型6的回归结果表明,数字技术应用对农业生产效率的正向结果依然稳健。

四、进一步分析

(一)异质性分析

农业是对自然资源依赖性较强的产业,不同的自然资源禀赋会孕育出不同的农业生产模式。此外,本研究还进一步考虑到个体的能力差异,从互联网应用时长以及不同收入群体两个维度,对数字经济与农业生产效率的关系展开细致检验。

首先,按照国家区域规划,将冀、蒙、辽、吉、黑、苏、皖、赣、豫、鲁、鄂、湘和川13省归类为粮食主产区,将其余省份归类为非粮食主产区。[29]根据表9的回归结果可知,模型1与模型2的系数为正,且在5%的统计水平上显著。这意味着数字技术应用对粮食主产区与非粮食主产区的农户农业生产效率均有显著的促进作用。针对粮食主产区而言,其肩负着国家粮食安全的重要使命,也是大型农业机械应用比较集中的区域。农户经由专业化培训掌握土壤细碎深耕等现代生产技术的可能性较高,从而通过改善土壤的肥沃程度,减少农药化肥等要素投入损失,提高农业生产效率。针对非粮食主产区而言,数字技术应用对农户农业生产效率的促进作用,可能是由于其偏离国家规制,更易于实施“制度逃离”。

其次,根据中国种植分区的一般分类,将北京、天津、河北、山西、辽宁、吉林、黑龙江、山东、河南、陕西、甘肃和新疆归类为旱地为主的种植区,其余地区均归为以水田为主的种植区(内蒙古、青海和宁夏主要以牧场为主)。水田与旱地种植区暗含着差异的地域文化与生产模式。水田种植区更加强调相互依赖的集体主义文化,旱地种植区的个人主义文化更为突出。根据表9模型3、模型4的回归结果可知,数字技术应用对农业生产效率的促进作用在旱地为主的种植区的经济效果更加显著。与水田协作、价格波动幅度较大等高风险特征不同的是,以旱地耕作为主的农户有着更加稳定的收入预期,在其风险承受能力范围内,也更加倾向于高收益的获取,进而采纳新技术的意愿更强。

再次,本研究还进一步考虑到数字技术应用在短期与长期的不同表现。一般而言,随着数字技术应用的参与意愿与频率递增,农户的数字认知能力与数字素养的提升概率越大,从而利用互联网整合农业生产经营的相关资源,改造传统的农业生产与经验模式,实现农业生产的现代化的可能性更高。由此,研究结合前述互联网使用这一测度指标,将三年中均使用网络的农户样本赋值为1,反之为0。根据表9的回归结果可知,模型5的统计系数显著为正。且相比于基准回归结果,统计系数更高。这意味着,从时间维度上看,数字技术应用对农业生产效率的正向作用会随着数字技术的持续使用获得加强。

最后,结合巩固拓展脱贫攻坚成果,增强脱贫地区和脱贫群众内生发展动力的现实需求,针对数字技术应用对不同收入农户的农业生产效率展开分组检验。面对低收入农户的测度方式,本研究引入了两种测度方式。第一,借鉴李实等对低收入人口的测度标准,以农村居民人均可支配收入中位数的50%作为农村低收入人群的收入上限。[30]第二,参照刘世锦等“家庭年收入0—10万元”的测度标准,[31]将低于此中等收入标准的定义为低收入农户。根据表9模型6与模型7的回归结果可知,互联网使用对不同收入农户的农业生产效率均具有显著的促进作用。对高收入农户而言,其自身经济实力相对充足,更有可能通过互联网使用参与农业产业化经营组织,形成对农业生产技术经验的积累,易于通过扩大农业生产规模,实现农业生产效率的提升。对低收入农户而言,因自身的资源禀赋积累相对较弱,多以小规模农户为主。此类群体更加可能通过互联网学习与技能培训,在生产经营中借助管理创新与制度变革,调整人员配比与改善种植结构,触发“追赶效应”,进而保证了农业生产的持续健康发展。

(二)影响路径

为了进一步检验数字技术应用对农业生产效率的影响路径,将利用城乡融合与积极老龄化两个指标展开实际检验。借鉴现有研究以及结合数据可得性,本研究借鉴陈坤秋等的研究范式,[32]以省级为单位,利用农村居民与城镇居民的人均收支差与收入的比值刻画城乡发展潜力。使用“自评健康”(1=非常不健康;2=比较不健康;3=一般;4=健康;5=非常健康)作为积极老龄化的测度指标。根据表10的回归结果可知,数字技术应用对城乡融合、积极老龄化均具有显著的正向影响,且结合模型2与模型4的检验结果可知,城乡融合、积极老龄化在数字技术应用影响农业生产效率中均承担了比较重要的中介作用。而从影响路径的系数变化来看,城乡融合所发挥的中介作用明显高于积极老龄化。原因可能在于:在城乡融合的大背景下,城乡二元格局打破将带来大量内需机会,要素的双向流动也在一定程度上纠正了要素市场扭曲,使生产要素的配置方式更加灵活多样。而积极老龄化更倾向于一种内生动力的观念摄入,需要农户在信息繁杂的网络空间中花费更多的时间与精力去思考、接受与适应。

表2 单独描述统计

表3 数字经济规模、农村地区数字技术应用的变化趋势(2011-2021年)

表5 数字技术应用与农业生产效率

表6 数字技术应用的扩散效应检验

表7 内生性处理

表8 稳健性检验

表9 数字技术应用对农业生产效率的异质性检验

表10 数字技术应用影响农业生产效率的路径检验结果

(三)增效能否共富

“形势经济学派”认为,改造传统农业的有效途径是引进先进的农业技术,从而提高农业生产效率。本研究虽然已经从多角度、多方式证实了数字技术应用对农业生产效率的正向影响,却未能在加快建设农业强国与促进农村农民的共同富裕的协同并进的政策背景下,进一步针对农业生产效率的提升是否起到了“增收缩距”的良性作用展开探讨,延伸处理效率和公平的关系。由此,本研究将会从三个维度出发对此进行检验。第一,分析农户农业生产效率的提升是否起到了整体增收作用。第二,考察农业生产效率与农户的收入结构,探讨共富机会渠道是否得到拓展。第三,在农户增收中,农业生产效率是否起到了缩距作用。从而深入研判共享共富程度。

指标选取中,整体收入用“家庭各类收入总计(取对数)”来衡量;收入结构用“家庭财产性收入占家庭整体收入之比”来测度;收入差距使用“收入距”这一指标进行评判。收入距的具体思路是:家庭收入减去样本平均收入,再除以样本平均收入,计算得出的数据离平均收入越近,代表收入差距越小。根据表11的回归结果可知,模型1的系数为0.025,且在1%的统计水平上显著,这意味着农业生产效率提高了农户的整体收入。就本研究而言,一方面在于数字技术应用促进了小农户家庭农业节本增效、提质增效与营销增效;另一方面,数字技术应用也通过减少信息不对称,为小农户从事非农就业、创业提供了新的可能,从而通过优化劳动力资源配置,实现了家庭收入增长。模型2的估计结果表明,农业生产效率对改善农户收入结构并未产生显著影响。这意味着在收入向财富的转换中,除小农户的投资观念依旧保守外,另一方面也可能是受互联网使用的宣传影响,其生活方式与消费模式发生明显变化。从“缺啥买啥”到“啥好买啥”的消费升级,也在一定程度上限制了农户的收入结构转换。模型3的统计系数显著为负。这意味着,农业生产效率的提升有助于缩小收入差距。原因在于:第一,农业生产效率的提升有利于激发农民的内生动力,使得农民的主动性和积极性得到充分的发挥,有助于农户分享农业全产业链增值收益,共享现代农业发展的红利。第二,农业生产效率的提升也有利于三产融合发展,相互促进,通过乡村产业的高效发展,打破城乡要素流通障碍堵点,形成促进农民农村共同富裕的体制机制。

表11 农业生产效率对共同富裕的影响

五、结论及启示

本研究发现:第一,数字经济对农户农业生产效率具有显著的负向影响。第二,在数字经济强渗透、广覆盖的现实特征基础上,进一步单独检验了数字技术应用与农户农业生产效率的关系。发现数字技术应用对农户农业生产效率具有显著的促进作用,且能够经由溢出效应使得这种正向效果得到扩增。这意味着,以全方位、全角度、全链条的数字化改造来推动数字农业建设,扎实稳步推进农业强国战略体系这一任务依然艰巨。数字经济发展在农业生产中可能存在“数据孤岛”现象。第三,异质性检验发现,对粮食主产区、旱地区域以及低收入农户而言,数字技术应用对农业生产效率的激励效果更为明显。机制路径表明,数字技术应用能够经由城乡融合、积极老龄化两条路径对农业生产效率产生间接影响。第四,进一步拓展发现,数字技术应用可以通过提升农业生产效率实现“增收缩距”,在一定程度上满足了数字化转型促农民农村共同富裕的政策需求。

上述研究结论具有重要的政策启示。第一,在大力发展数字经济,支持现代农业发展的进程中,应该高度警惕数字经济与数字技术应用的等同。技术手段只有被认知后才会有使用的可能。政府以及相关部门应该着重针对小农户发展数字农业的现实困境(包括势单力薄、信息成本高等)精准施策。首先,应该加快传统基础设施数字化、智能化改造,落实新型数字基础设施顶层设计,缩小区域、县域数字经济差距,发展智慧县城。让数字经济、数字技术应用能够逐步连为一体,利用“互联网+农业”模式,打通农户农产品生产、销售等重要环节的堵点痛点,实现农业产业链数字化的转型升级。其次,要畅通数据资源大循环,利用共享数字技术赋能农业生产。进一步夯实数据基础、融合数据要素,扩大数字技术在农业生产的应用范围,推动实现数字经济建设“一盘棋”。

第二,在加快推进农业数字化的研发与应用的同时,也应注重激发小农户发展数字农业、现代农业的内生动力。除了健全、完善高素质农民的多角度与多方位培育体系,也建议政府对参与数字化订单农业生产的典型农户提供相应的技术指导与培训。通过补贴或普惠金融等手段为典型农户提供资金、物质支持,助力此类群体紧跟合作社、家庭农场等新型农业经营主体的生产节奏,大力提升农产品生产技术水平,使其优先成为现代农业发展的积极参与者和直接受益者,进而通过一种示范效应陆续带动各区域农业数字化转型。

第三,鉴于农业生产效率的强地域特征,想要在不同禀赋条件下,实现数字技术应用与农业生产经营的有机结合,则需挖掘提升资源利用效率的差异化路径。建议在立足农业农村特色资源优势的基础上,针对全国不同区域、县域创建以促进新技术改造传统农业为愿景的国家数字农业技术创新中心,尽快构建新技术农业企业、农业高校科研院所、集体经济组织、小农户多方共享共赢的新局面。从而在数字鸿沟的持续弥合中,依靠高效协同的数字农业推广与扩散体系,让生产的可能性边界上移,使农业产出效率能够长期维持在相对较高的国际水准,进而加快形成农业生产效率为支撑的农业强国发展之路。

注释：

①参见《2022年中央农村工作会议》,https://www.12371.cn/2022/12/24/ARTI1671876176764975.shtml

②1987年,经济学家罗伯特·索洛(Robert Solow)曾说过一句名言:除了生产率统计数据以外,计算机时代无处不在。这种被称为索洛悖论现象(又称生产率悖论,虽然企业在IT方面投入了大量的资源,然而从生产率的角度看,却收效甚微。),也可以看作理论与预期的违背现象