盧方元 王肅坤

（1.鄭州大學(xué) 商學(xué)院，河南 鄭州 450001；2.鄭州大學(xué) 國際學(xué)院，河南 鄭州 450052）

一、引言

“數(shù)字農(nóng)業(yè)”（Digital Agriculture）一詞最早出現(xiàn)于20世紀(jì)60年代，起源于計算機在歐美部分發(fā)達國家農(nóng)業(yè)生產(chǎn)方面的大規(guī)模應(yīng)用[1]。隨著大數(shù)據(jù)、云計算、物聯(lián)網(wǎng)等技術(shù)的發(fā)展，數(shù)字農(nóng)業(yè)受到世界各國的廣泛關(guān)注。中國作為農(nóng)業(yè)大國，高度重視數(shù)字農(nóng)業(yè)的發(fā)展。2018年，國務(wù)院印發(fā)《鄉(xiāng)村振興戰(zhàn)略規(guī)劃（2018—2022）》，將數(shù)字農(nóng)業(yè)作為鄉(xiāng)村振興的重要組成部分，強調(diào)要“大力發(fā)展數(shù)字農(nóng)業(yè)，鼓勵對農(nóng)業(yè)生產(chǎn)進行數(shù)字化改造”。數(shù)字化、信息化作為新時代農(nóng)業(yè)的關(guān)鍵要素，成為提升農(nóng)業(yè)生產(chǎn)能力、保障國家糧食安全的重要基礎(chǔ)。2020年，中國農(nóng)產(chǎn)品全系統(tǒng)線上交易額超過240億元，產(chǎn)生了農(nóng)村電子商務(wù)、智慧旅游、電商扶貧等鄉(xiāng)村數(shù)字經(jīng)濟新業(yè)態(tài)。由此可見，數(shù)字農(nóng)業(yè)在中國方興未艾，繼傳統(tǒng)農(nóng)業(yè)、機械化農(nóng)業(yè)之后，成為推動中國農(nóng)業(yè)現(xiàn)代化發(fā)展的重要動力。

數(shù)字農(nóng)業(yè)受到學(xué)術(shù)界的廣泛關(guān)注，主要研究領(lǐng)域為以下三個方面：

一是對數(shù)字農(nóng)業(yè)定義及內(nèi)涵的研究。1998年，時任美國副總統(tǒng)Al Gore將“數(shù)字農(nóng)業(yè)”定義為“數(shù)字地球與智能農(nóng)機技術(shù)相結(jié)合產(chǎn)生的農(nóng)業(yè)生產(chǎn)和管理技術(shù)”[2]，掀起了數(shù)字農(nóng)業(yè)研究與實踐的潮流。國外數(shù)字農(nóng)業(yè)起步較早、發(fā)展較深入，研究內(nèi)容多為具體技術(shù)在農(nóng)業(yè)方面的應(yīng)用，如Kamble和Gunasekaran等（2020）[3]認為數(shù)字農(nóng)業(yè)是多種技術(shù)應(yīng)用集合于農(nóng)業(yè)的一種農(nóng)業(yè)形式。在國內(nèi)，早期的研究者通常把數(shù)字農(nóng)業(yè)等同于精細農(nóng)業(yè)或信息農(nóng)業(yè)，孫敬水（2002）[4]認同其定義為“數(shù)字地球與智能農(nóng)機技術(shù)相結(jié)合產(chǎn)生的農(nóng)業(yè)生產(chǎn)和管理技術(shù)”。隨著科技發(fā)展，農(nóng)業(yè)經(jīng)濟產(chǎn)生了多樣化的形態(tài)，數(shù)字農(nóng)業(yè)的定義與內(nèi)涵常與精準(zhǔn)農(nóng)業(yè)、智慧農(nóng)業(yè)等相似概念相聯(lián)系。趙春江和楊信廷等（2018）[5]將數(shù)字農(nóng)業(yè)與精準(zhǔn)農(nóng)業(yè)并列，作為農(nóng)業(yè)信息技術(shù)的兩個發(fā)展方向。阮俊虎和劉天軍等（2020）[6]認為數(shù)字農(nóng)業(yè)涵蓋農(nóng)業(yè)生產(chǎn)、運營、管理整個流程的數(shù)字化。目前，國內(nèi)對數(shù)字農(nóng)業(yè)暫時沒有統(tǒng)一定義。

二是對數(shù)字農(nóng)業(yè)作用效果的研究。Browson和Knezevic（2016）[7]以及 Kamilaris 和 Prenafeta-Boldú（2018）[8]都認為農(nóng)業(yè)正在經(jīng)歷數(shù)字革命，其對農(nóng)業(yè)產(chǎn)量、農(nóng)業(yè)生產(chǎn)關(guān)系具有較大作用。國內(nèi)關(guān)于數(shù)字農(nóng)業(yè)作用的研究大部分集中在理論分析層面，大多采用聯(lián)合國《2019年數(shù)字經(jīng)濟報告》的觀點，認為數(shù)字農(nóng)業(yè)作為數(shù)字經(jīng)濟的一部分，能夠促進社會發(fā)展。部分文獻對數(shù)字農(nóng)業(yè)效能進行了實證分析。羅浚文和李榮福等（2020）[9]通過采用隨機前沿分析方法，測算農(nóng)業(yè)數(shù)字化改造的效益變化，發(fā)現(xiàn)農(nóng)業(yè)數(shù)字要素對于增加農(nóng)業(yè)經(jīng)濟效益具有顯著的正效應(yīng)。胡世霞和沈祥成等（2019）[10]采用主成分回歸分析模型，對湖北省數(shù)據(jù)進行定量分析，證實了精準(zhǔn)農(nóng)業(yè)技術(shù)對農(nóng)業(yè)經(jīng)濟發(fā)展的正向作用。

三是有關(guān)數(shù)字農(nóng)業(yè)實踐模式及現(xiàn)存問題的研究。國外在此方面的研究較為細致，從技術(shù)層面討論了新技術(shù)在農(nóng)業(yè)中的應(yīng)用。Lelong和Burger等（2008）[11]對如何將輕型無人機應(yīng)用于農(nóng)作物遙感監(jiān)測進行了研究。Kamilaris和 Prenafeta-Boldú（2018）[8]認為深度學(xué)習(xí)對于提升農(nóng)作物產(chǎn)量、高精度測繪等方面具有重要作用。在國內(nèi)，侯秀芳和王棟（2017）[12]認為發(fā)展數(shù)字農(nóng)業(yè)應(yīng)當(dāng)注重加強頂層設(shè)計和人才隊伍建設(shè)。汪旭暉和趙博等（2020）[13]基于網(wǎng)易未央豬的案例，總結(jié)出以“產(chǎn)品”為核心，高效生態(tài)的數(shù)字生產(chǎn)模式和以“消費者”為中心，全產(chǎn)業(yè)鏈延伸的數(shù)字經(jīng)營模式，認為其應(yīng)用具有較高的門檻。對數(shù)字農(nóng)業(yè)現(xiàn)存問題研究方面，在對現(xiàn)代化農(nóng)業(yè)的認知上，過度依賴機械化、輕視數(shù)字化的現(xiàn)象仍然明顯（劉海啟，2019）[14]。此外，數(shù)字農(nóng)業(yè)的發(fā)展勢必加劇信息鴻溝的擴大甚至再生（陳潭，2020）[15]。

綜上所述，我國學(xué)者對數(shù)字農(nóng)業(yè)還沒有形成相對統(tǒng)一的定義，對數(shù)字農(nóng)業(yè)的研究還不夠深入，對我國數(shù)字農(nóng)業(yè)發(fā)展水平現(xiàn)狀還缺乏系統(tǒng)評價。基于此，本文以中國數(shù)字農(nóng)業(yè)發(fā)展程度作為評價對象，構(gòu)建綜合評價指標(biāo)體系，綜合使用熵權(quán)法、線性加權(quán)法和幾何加權(quán)法，從空間和時間兩個方面對全國及31個省區(qū)市的數(shù)字農(nóng)業(yè)發(fā)展水平進行綜合評價分析，并探究東、中、西三大地區(qū)數(shù)字農(nóng)業(yè)發(fā)展水平的差異及原因。

二、數(shù)字農(nóng)業(yè)發(fā)展水平指標(biāo)體系及數(shù)據(jù)來源

（一）數(shù)字農(nóng)業(yè)的內(nèi)涵及指標(biāo)體系構(gòu)建

當(dāng)前數(shù)字農(nóng)業(yè)還沒有公認、統(tǒng)一的定義，因此也沒有普遍認可的評價指標(biāo)體系。本文按照客觀性、系統(tǒng)性、代表性、可得性、可比性等原則，參考前述文獻，分別從數(shù)字化基礎(chǔ)設(shè)施、數(shù)字化生產(chǎn)要素、數(shù)字化經(jīng)營體系和數(shù)字化外部條件四個方面選取指標(biāo)，構(gòu)建數(shù)字農(nóng)業(yè)綜合評價指標(biāo)體系，如表1所示。

表1 數(shù)字農(nóng)業(yè)發(fā)展水平綜合評價指標(biāo)體系

1.數(shù)字化基礎(chǔ)設(shè)施：指各省區(qū)市已有的硬件基礎(chǔ)，是建設(shè)數(shù)字農(nóng)業(yè)的基礎(chǔ)條件。本文選取農(nóng)村移動電話普及率、農(nóng)村有線電視普及率和農(nóng)村互聯(lián)網(wǎng)用戶量作為二級指標(biāo)。

2.數(shù)字化生產(chǎn)要素：指當(dāng)前農(nóng)業(yè)生產(chǎn)要素的數(shù)字化程度，反映農(nóng)業(yè)生產(chǎn)環(huán)節(jié)的數(shù)字化現(xiàn)狀及潛力。本文選取農(nóng)業(yè)科技人員比重和農(nóng)業(yè)生產(chǎn)機械化水平兩個指標(biāo)進行衡量。

3.數(shù)字化經(jīng)營體系：指數(shù)字農(nóng)業(yè)已經(jīng)或可能催生的新業(yè)態(tài)，反映農(nóng)產(chǎn)品信息在商品流通領(lǐng)域的數(shù)字化程度。本文選取農(nóng)產(chǎn)品線上銷售額、農(nóng)產(chǎn)品電子商務(wù)企業(yè)比例和農(nóng)產(chǎn)品信息數(shù)字化程度三個指標(biāo)進行衡量。

4.數(shù)字化外部條件：指支撐農(nóng)業(yè)進行數(shù)字化改造的宏觀支持，反映數(shù)字農(nóng)業(yè)發(fā)展的可能性和持續(xù)性。本文選取財政支農(nóng)力度和農(nóng)村經(jīng)濟發(fā)展水平兩個指標(biāo)反映數(shù)字化外部條件。

（二）數(shù)據(jù)來源

考慮指標(biāo)數(shù)據(jù)的可得性，本文選取2013—2019年的數(shù)據(jù)，主要來源于《中國統(tǒng)計年鑒》《中國人口年鑒》《中國農(nóng)業(yè)統(tǒng)計年鑒》以及國泰安數(shù)據(jù)庫。

三、全國及各省區(qū)市數(shù)字農(nóng)業(yè)發(fā)展水平綜合指數(shù)

（一）指標(biāo)權(quán)重的確定

根據(jù)全國及31個省區(qū)市（不包括港澳臺，下同）2013—2019年的指標(biāo)數(shù)據(jù)，使用面板數(shù)據(jù)熵權(quán)法求解指標(biāo)權(quán)重。設(shè)α代表年份，i代表省區(qū)市編號，j代表指標(biāo)編號，m、k、n 分別代表年份數(shù)、省區(qū)市數(shù)、指標(biāo)數(shù)，xαij代表第α年第i個省區(qū)市第j項指標(biāo)的指標(biāo)值。求指標(biāo)權(quán)重的步驟如下：

4.計算各項指標(biāo)的冗余度：Dj=1-Ej；

表2 各項指標(biāo)權(quán)重

從表2可知，衡量數(shù)字農(nóng)業(yè)發(fā)展水平最重要的方面是農(nóng)產(chǎn)品信息的數(shù)字化，其次是農(nóng)村互聯(lián)網(wǎng)使用狀況和農(nóng)業(yè)科技人員比重，而既有的農(nóng)村經(jīng)濟發(fā)展水平對數(shù)字農(nóng)業(yè)影響不大，說明農(nóng)業(yè)基礎(chǔ)欠佳的地區(qū)也可以進行數(shù)字農(nóng)業(yè)建設(shè)。

（二）時間權(quán)重的確定

為確定時間權(quán)重向量 ωα=（ω1，ω2，…，ω7）T，求解以下非線性規(guī)劃問題：

其中，λ為“時間度”，反映對不同時期的重視程度。0＜λ＜1，越接近 1，越注重遠期；越接近 0，越注重近期。本文取λ=0.3（較重視近期數(shù)據(jù)），計算出時間權(quán)重，結(jié)果如表3所示。

表3 2013—2019年時間權(quán)重

（三）綜合指數(shù)的確定

為了使綜合指數(shù)既能體現(xiàn)各指標(biāo)之間的功能性，又能體現(xiàn)各指標(biāo)之間的均衡性，本文首先對指標(biāo)數(shù)據(jù)分別進行線性加權(quán)綜合、幾何加權(quán)綜合，然后進行組合加權(quán)綜合[16]。具體如下：

1.線性加權(quán)綜合：

2.幾何加權(quán)綜合：

3.組合加權(quán)綜合：

通過計算，得到全國及31個省區(qū)市數(shù)字農(nóng)業(yè)發(fā)展水平2013—2019年每年的綜合指數(shù)值；結(jié)合時間權(quán)重，采用組合加權(quán)綜合計算，得到7年期的綜合指數(shù)值并以此進行排名，結(jié)果如表4所示。

表4 2013—2019年全國及31個省區(qū)市數(shù)字農(nóng)業(yè)發(fā)展水平綜合指數(shù)

四、我國數(shù)字農(nóng)業(yè)發(fā)展水平聚類分析

（一）全國及三大地區(qū)數(shù)字農(nóng)業(yè)發(fā)展水平的差異及原因

為探究我國數(shù)字農(nóng)業(yè)發(fā)展的時間演化特征，本文按照全國和東、中、西三大地區(qū)，以計算出的全國及31個省區(qū)市的數(shù)字農(nóng)業(yè)發(fā)展水平綜合指數(shù)為基礎(chǔ)，按照全國及三大地區(qū)2013—2019年數(shù)字農(nóng)業(yè)發(fā)展水平綜合指數(shù)的平均值和標(biāo)準(zhǔn)差，繪制其演變趨勢折線圖，如圖1、圖2所示。

圖1 數(shù)字農(nóng)業(yè)發(fā)展水平的平均值

圖2 數(shù)字農(nóng)業(yè)發(fā)展水平的標(biāo)準(zhǔn)差

由圖1可知，從數(shù)字農(nóng)業(yè)的平均發(fā)展水平看，全國及三大地區(qū)的數(shù)字農(nóng)業(yè)發(fā)展水平平均值整體上呈現(xiàn)上升趨勢。其中，東部地區(qū)的農(nóng)業(yè)數(shù)字化程度平均值遠高于全國平均水平，中部地區(qū)略高于西部地區(qū)，但兩者均低于全國水平。這一差異主要由經(jīng)濟基礎(chǔ)、數(shù)字化基礎(chǔ)、電商業(yè)務(wù)量、農(nóng)村勞動力質(zhì)量等差異造成的。從發(fā)展速度看，中西部在2016—2019年期間發(fā)展較快，高于全國及東部地區(qū)，但整體上全國和三大地區(qū)的發(fā)展趨勢差異不大。

由圖2可知，從數(shù)字農(nóng)業(yè)發(fā)展水平的標(biāo)準(zhǔn)差看，全國及中部、東部地區(qū)的數(shù)字農(nóng)業(yè)發(fā)展水平標(biāo)準(zhǔn)差呈持續(xù)上升趨勢。其中，東部地區(qū)略高于全國水平，但差異逐漸擴大，說明東部地區(qū)在發(fā)展水平較高的同時，不同地區(qū)之間的差異逐漸擴大，發(fā)展的均衡性有欠缺。中部地區(qū)遠低于全國水平，說明中部地區(qū)之間數(shù)字農(nóng)業(yè)發(fā)展的差異較小。西部地區(qū)較為特殊，數(shù)字農(nóng)業(yè)發(fā)展水平的標(biāo)準(zhǔn)差整體上遠低于全國及東部地區(qū)水平，2013年略高于中部地區(qū)，在2014年至2016年逐年下降，到2016年基本與中部地區(qū)持平，但從2016年到2019年不降反升。

以上分析表明，我國數(shù)字農(nóng)業(yè)的發(fā)展水平穩(wěn)步提高，但三大地區(qū)之間，以及各地區(qū)內(nèi)部，尤其是東部地區(qū)內(nèi)部省市之間的差距逐漸擴大，說明我國數(shù)字農(nóng)業(yè)發(fā)展有失均衡。參考指標(biāo)體系看，這主要是因為數(shù)字農(nóng)業(yè)的發(fā)展高度依賴于數(shù)字化基礎(chǔ)、農(nóng)業(yè)勞動力水平和農(nóng)產(chǎn)品的數(shù)字化經(jīng)營等，而這些都與各省區(qū)市既有的經(jīng)濟發(fā)展水平相關(guān)。因此，我國數(shù)字農(nóng)業(yè)發(fā)展的不均衡除了數(shù)字農(nóng)業(yè)內(nèi)部環(huán)節(jié)的差異，可能也與我國經(jīng)濟發(fā)展的空間不均衡有一定關(guān)系。

（二）各省區(qū)市數(shù)字農(nóng)業(yè)發(fā)展水平的差異及原因

由全國及31個省區(qū)市數(shù)字農(nóng)業(yè)發(fā)展水平指數(shù)（見表4）可知，廣東在全國排名第一，且遙遙領(lǐng)先于排名第二的江蘇，主要是因為其農(nóng)業(yè)生產(chǎn)和社會經(jīng)濟均非常發(fā)達，擁有高質(zhì)量的農(nóng)業(yè)勞動力與完善的數(shù)字化基礎(chǔ)設(shè)施，因此具有較好的農(nóng)業(yè)數(shù)字化基礎(chǔ)；此外廣東地處我國東南沿海，有著得天獨厚的貿(mào)易優(yōu)勢，這對于發(fā)展數(shù)字農(nóng)業(yè)經(jīng)營體系、推進農(nóng)產(chǎn)品信息數(shù)字化具有促進作用。而排名第二、第三的江蘇省、浙江省也地處東部沿海，排名最后三位的青海、寧夏、西藏則均處于西部不發(fā)達地區(qū)，比較而言，除了因其農(nóng)業(yè)基礎(chǔ)較差導(dǎo)致各項指標(biāo)不容樂觀，也表明經(jīng)濟發(fā)展水平對于發(fā)展數(shù)字農(nóng)業(yè)具有一定影響。

在排名前九的省區(qū)市中，僅有河南、四川和新疆不屬于東部地區(qū)，而分別屬于中部和西部，其數(shù)字農(nóng)業(yè)發(fā)展對于其他中西部省區(qū)市具有借鑒意義。首先，這3個省區(qū)都有較好的農(nóng)業(yè)資源稟賦，在農(nóng)業(yè)基礎(chǔ)、農(nóng)業(yè)機械化水平等方面具有一定優(yōu)勢。河南是農(nóng)業(yè)大省，具有較強的農(nóng)業(yè)生產(chǎn)基礎(chǔ)，在推行數(shù)字農(nóng)業(yè)時阻力較??；新疆耕地面積大、農(nóng)業(yè)集約化程度高，其棉花、番茄等農(nóng)產(chǎn)品及加工產(chǎn)業(yè)較為發(fā)達，且受益于新疆生產(chǎn)建設(shè)兵團的供給側(cè)結(jié)構(gòu)性改革以及高質(zhì)量農(nóng)業(yè)勞動力的供給，新疆的農(nóng)業(yè)科技人員比重較高[17]，對數(shù)字農(nóng)業(yè)的發(fā)展具有重要推動作用；四川地處盆地，優(yōu)質(zhì)耕地面積廣闊，且氣候適宜，適于農(nóng)業(yè)發(fā)展。其次，政策扶持的作用比較明顯。新疆和河南的財政支農(nóng)力度較高，較好地彌補了其數(shù)字化基礎(chǔ)薄弱等缺點，使數(shù)字農(nóng)業(yè)快速發(fā)展。從這一點看，對于數(shù)字農(nóng)業(yè)發(fā)展尚處于初步階段的中西部省區(qū)市而言，其數(shù)字化基礎(chǔ)、數(shù)字化經(jīng)營體系等的建設(shè)需要財政支持作為初始推動力量，以使農(nóng)業(yè)數(shù)字化從政府倡導(dǎo)轉(zhuǎn)變?yōu)檗r(nóng)業(yè)生產(chǎn)經(jīng)營等各環(huán)節(jié)的內(nèi)生需求，從而使數(shù)字農(nóng)業(yè)持續(xù)發(fā)展。最后，從評價指標(biāo)之外的因素看，河南與四川均處于交通樞紐地位，有利于農(nóng)產(chǎn)品電子商務(wù)等數(shù)字化業(yè)態(tài)的發(fā)展。

從全國及31個省區(qū)市的數(shù)字農(nóng)業(yè)發(fā)展水平指數(shù)看，海南省的數(shù)字農(nóng)業(yè)發(fā)展水平在2019年明顯下滑，低于2017年水平，是全國及31個省區(qū)市中的唯一特例，同時也是綜合排名最靠后的東部省市。從指標(biāo)體系看，主要是因為2019年海南的農(nóng)業(yè)科技人員比重、農(nóng)產(chǎn)品電子商務(wù)企業(yè)比例和農(nóng)村有線電視普及率大幅降低，可能與海南城鎮(zhèn)化率提高、農(nóng)業(yè)人口減少以及高技術(shù)人才流向自由貿(mào)易港建設(shè)等有關(guān)[18]。

（三）各地區(qū)數(shù)字農(nóng)業(yè)發(fā)展水平演化趨勢及分類

為探究各地區(qū)數(shù)字農(nóng)業(yè)發(fā)展水平的演化趨勢，本文以數(shù)字農(nóng)業(yè)發(fā)展水平指數(shù)為基礎(chǔ)，按照持續(xù)上升、波動上升、先升后降三種發(fā)展趨勢，對31個省區(qū)市進行分類。其中，波動上升分為“降-升”和“升-降-升”兩類，結(jié)果如表5所示。

表5 各省區(qū)市數(shù)字農(nóng)業(yè)發(fā)展水平演化趨勢分類

分類結(jié)果表明，從整體看，全國31個省區(qū)市中，有96.77%的處于上升態(tài)勢，其中持續(xù)上升和波動上升的占比分別為54.84%和41.93%，表明我國數(shù)字農(nóng)業(yè)發(fā)展呈現(xiàn)持續(xù)向好、穩(wěn)中向好的趨勢；波動上升地區(qū)中，有9個地區(qū)的數(shù)字農(nóng)業(yè)發(fā)展水平綜合指標(biāo)值呈現(xiàn)出先上升、后下降、再上升的態(tài)勢，體現(xiàn)出數(shù)字農(nóng)業(yè)發(fā)展具有一定的反復(fù)性。從空間看，呈持續(xù)上升態(tài)勢的地區(qū)涵蓋東部、中部、西部三大地區(qū)，表明在發(fā)展趨勢方面，我國數(shù)字農(nóng)業(yè)發(fā)展具有較好的整體性。在先升后降這一類別中僅有海南一個地區(qū)，具有一定的特殊性。

五、結(jié)論與建議

本文首先構(gòu)建了數(shù)字農(nóng)業(yè)發(fā)展水平指標(biāo)體系，以2013—2019年全國及31個省區(qū)市各項指標(biāo)的面板數(shù)據(jù)，采用熵權(quán)法和線性與幾何加權(quán)組合集結(jié)模式，計算了數(shù)字農(nóng)業(yè)發(fā)展水平指數(shù)。其次按照全國及三大地區(qū)2013—2019年數(shù)字農(nóng)業(yè)發(fā)展水平指數(shù)的平均值和標(biāo)準(zhǔn)差，繪制出演變趨勢折線圖，分析了數(shù)字農(nóng)業(yè)發(fā)展的時間及空間特征。然后以數(shù)字農(nóng)業(yè)發(fā)展水平指數(shù)為基礎(chǔ)，對各地區(qū)數(shù)字農(nóng)業(yè)發(fā)展水平演化趨勢進行分類分析。最后綜合以上結(jié)果，分析了數(shù)字農(nóng)業(yè)發(fā)展水平異常地區(qū)及影響因素。主要結(jié)論如下：

第一，從時間和空間特征看，全國及三大地區(qū)的數(shù)字農(nóng)業(yè)發(fā)展水平平均值呈現(xiàn)穩(wěn)定的爬升狀態(tài)，標(biāo)準(zhǔn)差除西部地區(qū)外均處于持續(xù)上升態(tài)勢，且東部地區(qū)平均值和標(biāo)準(zhǔn)差遠高于全國水平，中西部次之，表明我國數(shù)字農(nóng)業(yè)穩(wěn)步發(fā)展，但與此同時三大地區(qū)之間以及各地區(qū)內(nèi)部之間的差異均不斷增大，說明數(shù)字經(jīng)濟發(fā)展水平缺乏均衡性。

第二，從數(shù)字農(nóng)業(yè)發(fā)展水平的綜合狀態(tài)看，排前三名的地區(qū)地處東南沿海，排最后三名者均處于西部地區(qū)，表明經(jīng)濟發(fā)展水平對于數(shù)字農(nóng)業(yè)發(fā)展具有一定影響。此外，河南、四川和新疆的發(fā)展水平遠高于其他同地區(qū)省區(qū)市，海南則遠低于其他同地區(qū)省區(qū)市。

第三，從各地區(qū)數(shù)字農(nóng)業(yè)發(fā)展水平演化趨勢及分類來看，31個省區(qū)市中有30個屬于持續(xù)上升或波動上升的類別，并且呈持續(xù)上升態(tài)勢的地區(qū)涵蓋三大地區(qū)，僅海南屬于先上升后下降一類，表明我國數(shù)字農(nóng)業(yè)發(fā)展整體持續(xù)向好、穩(wěn)中向好。波動上升類的地區(qū)數(shù)量也有相當(dāng)大占比，體現(xiàn)出數(shù)字農(nóng)業(yè)發(fā)展具有一定的反復(fù)性。

根據(jù)以上結(jié)論，建議如下：首先，我國數(shù)字農(nóng)業(yè)發(fā)展雖整體呈上升趨勢，但要認識到現(xiàn)階段數(shù)字農(nóng)業(yè)的發(fā)展在空間上仍然不充分、不均衡，要更注重加強中西部的數(shù)字農(nóng)業(yè)建設(shè)，通過加大財政支農(nóng)力度、建設(shè)農(nóng)業(yè)數(shù)字化基礎(chǔ)、引進高質(zhì)量農(nóng)業(yè)科技人員等方式，逐步縮小中西部與東部之間的差距。其次，西部地區(qū)可以借鑒新疆的發(fā)展路徑，注重農(nóng)業(yè)科技人員的引進和培養(yǎng)；中部地區(qū)可以參考河南的數(shù)字農(nóng)業(yè)發(fā)展?fàn)顟B(tài)，對農(nóng)業(yè)機械化水平、農(nóng)村互聯(lián)網(wǎng)用戶量等方面進行提升；東部地區(qū)應(yīng)當(dāng)吸取海南數(shù)字農(nóng)業(yè)退步的教訓(xùn)，充分利用區(qū)位優(yōu)勢，維持合適的農(nóng)業(yè)科技人員比重，推動企業(yè)開展電商業(yè)務(wù)，提高農(nóng)業(yè)生產(chǎn)、經(jīng)營方面的數(shù)字化程度。