易欣 程莉

摘要：基于2000-2018年的面板數(shù)據(jù)，先采用超效率SBM-DEA模型測算長江經(jīng)濟帶11個省市的農(nóng)業(yè)綠色發(fā)展效率，再利用Tobit計量經(jīng)濟模型實證檢驗互聯(lián)網(wǎng)技術(shù)普及對長江經(jīng)濟帶農(nóng)業(yè)綠色發(fā)展的影響效應(yīng)。研究發(fā)現(xiàn)：（1）整體上看，2000-2018年長江經(jīng)濟帶農(nóng)業(yè)綠色發(fā)展效率呈現(xiàn)波動中下降趨勢;分地域看，長江經(jīng)濟帶各地區(qū)農(nóng)業(yè)綠色發(fā)展效率差異較大，在空間上呈現(xiàn)“下游>上游>中游”的格局。（2）互聯(lián)網(wǎng)技術(shù)普及對長江經(jīng)濟帶農(nóng)業(yè)綠色發(fā)展有著顯著的提升作用;同時，農(nóng)村人力資本與長江經(jīng)濟帶農(nóng)業(yè)綠色發(fā)展呈現(xiàn)顯著的正相關(guān)，而農(nóng)業(yè)機械化水平、資本深化程度、城鎮(zhèn)化水平、農(nóng)業(yè)經(jīng)濟增長則在一定程度上抑制了長江經(jīng)濟帶農(nóng)業(yè)綠色發(fā)展的提升。因此，長江經(jīng)濟帶地方政府應(yīng)積極推動互聯(lián)網(wǎng)技術(shù)的普及，增強農(nóng)戶互聯(lián)網(wǎng)意識，更好地發(fā)揮互聯(lián)網(wǎng)技術(shù)在長江經(jīng)濟帶農(nóng)業(yè)綠色發(fā)展中的賦能作用。

關(guān)鍵詞：長江經(jīng)濟帶;互聯(lián)網(wǎng)技術(shù)普及;農(nóng)業(yè)綠色發(fā)展;超效率SBM-DEA模型

中圖分類號：F323;F49

一、引言與文獻綜述

長江經(jīng)濟帶作為中國重要的內(nèi)河經(jīng)濟帶，涵蓋9省2市，根據(jù)國家統(tǒng)計局數(shù)據(jù)顯示，其面積占全國國土總面積的21.4%，GDP和人口占全國40%以上，人口密集、農(nóng)業(yè)集約化程度高，是中國最重要的農(nóng)業(yè)生產(chǎn)區(qū)和農(nóng)村聚集區(qū)。但是，隨著長江經(jīng)濟帶農(nóng)業(yè)經(jīng)濟的發(fā)展，農(nóng)業(yè)發(fā)展與生態(tài)環(huán)境保護之間的矛盾日益突出，沿江許多農(nóng)區(qū)呈現(xiàn)出地下水位下降、土壤肥力衰退、農(nóng)業(yè)面源污染加重、農(nóng)業(yè)生態(tài)服務(wù)功能弱化、農(nóng)產(chǎn)品質(zhì)量安全日益嚴峻等生態(tài)環(huán)境問題。2018年9月11日，農(nóng)業(yè)農(nóng)村部出臺的《關(guān)于支持長江經(jīng)濟帶農(nóng)業(yè)農(nóng)村綠色發(fā)展的實施意見》提出，為進一步促進長江經(jīng)濟帶農(nóng)業(yè)綠色發(fā)展，應(yīng)減少化肥農(nóng)藥的使用、保護水生生物的多樣性、提倡農(nóng)業(yè)廢棄物的再次利用，并加強農(nóng)村建設(shè)的傾斜支持力度，以美化農(nóng)村人居環(huán)境、促進鄉(xiāng)村產(chǎn)業(yè)振興。因此，隨著中國進入綠色發(fā)展新時代，如何更好地轉(zhuǎn)變農(nóng)業(yè)發(fā)展方式，以綠色發(fā)展驅(qū)動農(nóng)業(yè)高質(zhì)量發(fā)展成為長江經(jīng)濟帶農(nóng)業(yè)可持續(xù)發(fā)展面臨的迫切選擇。

面對錯綜復(fù)雜的農(nóng)業(yè)資源環(huán)境問題，利用傳統(tǒng)的治理手段、管理方式或財力物力投入已難以應(yīng)對[1]。隨著中國綠色發(fā)展與生態(tài)文明建設(shè)的持續(xù)推進，公眾環(huán)保意識不斷增強，同時源于互聯(lián)網(wǎng)及其延伸所帶來的新一代信息技術(shù)應(yīng)用——大數(shù)據(jù)技術(shù)也在不斷發(fā)展，目前正進入以數(shù)據(jù)深度挖掘和融合應(yīng)用為主要特征的智能化發(fā)展階段，生態(tài)環(huán)境治理的信息化、現(xiàn)代化正面臨著前所未有的發(fā)展機遇。黨的十九大報告提出，應(yīng)促進互聯(lián)網(wǎng)與實體經(jīng)濟深度融合，為我國經(jīng)濟發(fā)展培育新增長點;加快科技創(chuàng)新，建設(shè)網(wǎng)絡(luò)強國、數(shù)字中國、智慧社會。隨著數(shù)字中國建設(shè)的推進，我們已經(jīng)進入以大數(shù)據(jù)為標志的信息化發(fā)展新階段，各行業(yè)的數(shù)據(jù)資源采集、應(yīng)用能力不斷提升，數(shù)據(jù)積累日益豐富。根據(jù)中國互聯(lián)網(wǎng)絡(luò)信息中心（CNNIC）第48次《中國互聯(lián)網(wǎng)絡(luò)發(fā)展狀況統(tǒng)計報告》顯示，截至2021年6月，我國互聯(lián)網(wǎng)普及率已超過71.6%;同時，《中國數(shù)字經(jīng)濟發(fā)展白皮書（2020年）》顯示，2019年我國數(shù)字經(jīng)濟增加值規(guī)模與GDP的比重也超過了36%?；ヂ?lián)網(wǎng)的普及深刻地改變了人們的經(jīng)濟行為和生活方式，在國內(nèi)大循環(huán)為主體、國內(nèi)國際雙循環(huán)的發(fā)展格局下，互聯(lián)網(wǎng)將在促進經(jīng)濟復(fù)蘇、保障社會運行、推動國際抗疫合作、完善社會治理、提升政府服務(wù)和監(jiān)管能力等方面進一步發(fā)揮重要作用。

在互聯(lián)網(wǎng)技術(shù)普及對我國經(jīng)濟發(fā)展產(chǎn)生重要影響的同時，有幾個問題值得深入思考和研究：互聯(lián)網(wǎng)技術(shù)普及對農(nóng)業(yè)綠色發(fā)展有何影響？我們從互聯(lián)網(wǎng)技術(shù)角度，應(yīng)該采取什么樣的策略來實現(xiàn)農(nóng)業(yè)綠色發(fā)展和資源永續(xù)利用？近年來，學(xué)者們對農(nóng)業(yè)綠色發(fā)展的關(guān)注，主要體現(xiàn)在農(nóng)業(yè)綠色發(fā)展的內(nèi)涵界定、效率測度與影響因素方面。于法穩(wěn)（2016）認為農(nóng)業(yè)綠色發(fā)展是一種現(xiàn)代農(nóng)業(yè)發(fā)展新模式，要在發(fā)展理念、水土資源保護、生產(chǎn)行為規(guī)范以及生產(chǎn)技術(shù)生態(tài)風(fēng)險評估等重點領(lǐng)域?qū)崿F(xiàn)農(nóng)業(yè)綠色轉(zhuǎn)型[2]。孫煒琳等（2019）指出農(nóng)業(yè)綠色發(fā)展作為一種發(fā)展理念是“青山綠水就是金山銀山”科學(xué)判斷在農(nóng)業(yè)發(fā)展中的具體表現(xiàn)，注重農(nóng)業(yè)經(jīng)濟、社會發(fā)展以及生態(tài)環(huán)境的協(xié)調(diào)發(fā)展[3]。涂正革和甘天琦（2019）、金賽美（2019）研究發(fā)現(xiàn)中國大部分地區(qū)農(nóng)業(yè)綠色發(fā)展狀況堪憂、水平較低，并且發(fā)展不平衡、驅(qū)動力不足、響應(yīng)不強烈[4～5];但魏琦等（2018）、趙會杰和于法穩(wěn)（2019）、鞏前文和李學(xué)敏（2020）圍繞全國、糧食主產(chǎn)區(qū)采用綜合指數(shù)法測度發(fā)現(xiàn)農(nóng)業(yè)綠色發(fā)展水平都有顯著提升，同時各地區(qū)之間農(nóng)業(yè)綠色發(fā)展水平差異較大[6～8];漆雁斌等（2020）利用熵權(quán)法、泰爾指數(shù)法與收斂性分析發(fā)現(xiàn)中國農(nóng)業(yè)綠色發(fā)展水平東部最優(yōu)，西部最差，全國及三大地帶的綠色農(nóng)業(yè)生產(chǎn)水平差距都有擴大的趨勢，主要由地帶間的生產(chǎn)水平差異引起[9]。在影響農(nóng)業(yè)綠色發(fā)展的因素上，一些學(xué)者研究發(fā)現(xiàn)機械水平、生產(chǎn)水平、人力資本[4]、農(nóng)地確權(quán)、財政支農(nóng)水平、工業(yè)化水平、城市化水平[10]、信貸支持[11]、農(nóng)業(yè)產(chǎn)業(yè)集聚[12]等對農(nóng)業(yè)綠色發(fā)展存在不同程度的影響。關(guān)于互聯(lián)網(wǎng)這一新變量對農(nóng)業(yè)綠色發(fā)展影響的文獻，僅有少數(shù)學(xué)者從信息技術(shù)對農(nóng)業(yè)可持續(xù)發(fā)展的影響進行了描述性分析。王金華（2001）認為互聯(lián)網(wǎng)不僅能夠?qū)鹘y(tǒng)思想和生產(chǎn)方式產(chǎn)生影響，還能夠推動農(nóng)副產(chǎn)品的流通和農(nóng)業(yè)技術(shù)的推廣[13]。劉金愛（2010）提出數(shù)字農(nóng)業(yè)有利于促進傳統(tǒng)農(nóng)業(yè)過渡到現(xiàn)代農(nóng)業(yè)和農(nóng)業(yè)產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)的轉(zhuǎn)型升級，從而推動農(nóng)業(yè)綠色可持續(xù)發(fā)展[14]。張在一和毛學(xué)峰（2020）認為互聯(lián)網(wǎng)影響農(nóng)業(yè)的各生產(chǎn)環(huán)節(jié)，能夠不斷擴大農(nóng)業(yè)生產(chǎn)規(guī)模以及創(chuàng)新農(nóng)業(yè)的盈利增長點，同時降低農(nóng)業(yè)生產(chǎn)規(guī)模擴大帶來的營銷風(fēng)險[15]。

總體而言，當前研究鮮見就互聯(lián)網(wǎng)技術(shù)普及對農(nóng)業(yè)綠色發(fā)展的影響展開深入而系統(tǒng)的探討，其中以流域為研究對象的文獻更為匱乏。基于此，本文將基于2000-2018年的面板數(shù)據(jù)，以長江經(jīng)濟帶為例，采用非期望產(chǎn)出超效率SBM-DEA模型對農(nóng)業(yè)綠色發(fā)展效率進行評價，然后實證檢驗互聯(lián)網(wǎng)技術(shù)普及對于長江經(jīng)濟帶農(nóng)業(yè)綠色發(fā)展的影響，以期從互聯(lián)網(wǎng)技術(shù)視角踐行“生態(tài)優(yōu)先，綠色發(fā)展”理念，為推進長江經(jīng)濟帶成為流域農(nóng)業(yè)高質(zhì)量發(fā)展的先行示范帶提供決策參考。

二、長江經(jīng)濟帶農(nóng)業(yè)綠色發(fā)展效率評價

指標體系構(gòu)建

農(nóng)業(yè)綠色發(fā)展效率評估作為一種考核農(nóng)業(yè)發(fā)展中資源集約節(jié)約利用與環(huán)境質(zhì)量提升、保證農(nóng)產(chǎn)品綠色無污染的戰(zhàn)略工具和管理手段，注重在農(nóng)業(yè)發(fā)展中盡可能以較少的投入獲得更多的期望產(chǎn)出和盡可能少的非期望產(chǎn)出。農(nóng)業(yè)綠色發(fā)展效率越高，代表農(nóng)業(yè)可持續(xù)發(fā)展水平越高，反之則反是。因此，借鑒黃英等（2015）[16]和涂正革等（2019）[17]的評價指標，從投入和產(chǎn)出兩方面構(gòu)建長江經(jīng)濟帶的農(nóng)業(yè)綠色發(fā)展效率評價指標體系以衡量其農(nóng)業(yè)綠色發(fā)展的質(zhì)量（見表1）。

表1中，非期望產(chǎn)出主要通過農(nóng)業(yè)面源污染綜合指數(shù)、農(nóng)業(yè)碳排放量兩個二級指標構(gòu)建的“環(huán)境污染指數(shù)”加以衡量。其中為了更好地體現(xiàn)出地區(qū)農(nóng)業(yè)的面源污染情況，參考方永麗和曾小龍（2021）的數(shù)據(jù)處理方法[18]，利用熵值法構(gòu)建農(nóng)業(yè)面源污染綜合指數(shù)，將氮肥流失量、磷肥流失量、農(nóng)藥殘留量、農(nóng)膜殘留量四類指標進行擬合。氮（磷）肥流失量等于氮（磷）肥使用量與復(fù)合肥含氮（磷）量（假設(shè)復(fù)合肥中氮磷鉀的比例為1：1：1）的和乘以化肥流失系數(shù)0.65，農(nóng)藥殘留量等于農(nóng)藥施用量乘以農(nóng)藥殘留系數(shù)0.5，農(nóng)膜殘留量等于農(nóng)膜使用量乘以農(nóng)膜殘留系數(shù)0.1。參考王寶義和張衛(wèi)國（2018）的研究成果[19]，農(nóng)業(yè)碳排放量等于化肥、農(nóng)藥、農(nóng)膜、農(nóng)用柴油、農(nóng)業(yè)灌溉、農(nóng)業(yè)播種這六種碳排放源的消耗量或面積乘以相應(yīng)的排放系數(shù)，系數(shù)依次為0.896（千克/千克）、4.934（千克/千克）、5.180（千克/千克）、0.593（千克/千克）、25（千克/公頃）、312.600（千克/公頃）。

農(nóng)業(yè)綠色發(fā)展效率測算

農(nóng)業(yè)綠色發(fā)展效率的測算方法采用非期望產(chǎn)出超效率SBM-DEA模型。由于DEA模型要求投入與產(chǎn)出之間呈現(xiàn)正相關(guān)（徑向），而農(nóng)業(yè)生產(chǎn)過程中，部分農(nóng)業(yè)資源的投入將導(dǎo)致非期望產(chǎn)出，即投入和產(chǎn)出之間將會呈現(xiàn)負相關(guān)（非徑向）。Tone（2002）[20]針對非期望產(chǎn)出提出非徑向超效率SBM-DEA模型，有效規(guī)避了經(jīng)典DEA模型在非期望產(chǎn)出指標處理過程中的非徑向問題，實現(xiàn)了對多個決策有效單元進行有效評價。因此，本文將采用非期望產(chǎn)出超效率SBM-DEA模型對長江經(jīng)濟帶11個省市農(nóng)業(yè)綠色發(fā)展效率進行測度，并在此基礎(chǔ)上繪制長江經(jīng)濟帶農(nóng)業(yè)綠色發(fā)展效率變化趨勢圖（見圖1）和農(nóng)業(yè)綠色發(fā)展效率地區(qū)對比圖（見圖2）。

根據(jù)數(shù)據(jù)的可獲得性，長江經(jīng)濟帶農(nóng)業(yè)綠色發(fā)展效率測度時間區(qū)間為2000-2018年，原始數(shù)據(jù)主要來源于中經(jīng)網(wǎng)統(tǒng)計數(shù)據(jù)庫、EPS數(shù)據(jù)庫、《中國統(tǒng)計年鑒》（2001-2019）以及各地區(qū)統(tǒng)計年鑒（2001-2019）。

根據(jù)圖1，2000-2018年長江經(jīng)濟帶農(nóng)業(yè)綠色發(fā)展效率總體在波動中有所下降;長江經(jīng)濟帶農(nóng)業(yè)綠色發(fā)展效率出現(xiàn)了兩次較大的波谷，分別是2007和2017年。2000-2014年，2007年農(nóng)業(yè)綠色發(fā)展效率值小于1，其余年份相對平穩(wěn)且值大于1;2014-2017年農(nóng)業(yè)綠色發(fā)展效率呈逐年下降趨勢，從1.019下降到0.934，2018年有所反彈和提升。2004年以來，國家加大對農(nóng)業(yè)的支持力度，實行農(nóng)業(yè)稅減免、農(nóng)業(yè)直接補貼，同時加強對農(nóng)業(yè)財政的投入，中央財政對農(nóng)業(yè)的支持力度達到往年來最大，且2006年正式頒布全面取消農(nóng)業(yè)稅的政策，農(nóng)民生產(chǎn)的熱情得到極大提高，但農(nóng)業(yè)生產(chǎn)粗放特征仍然顯著，加上2007-2008年，農(nóng)業(yè)生產(chǎn)受到南方雪災(zāi)、汶川地震、國際金融危機等不利因素的影響，導(dǎo)致2007年農(nóng)業(yè)綠色發(fā)展效率在研究期間出現(xiàn)第一次波谷（0.973）;而后經(jīng)濟進入新常態(tài)，2008-2014年全流域農(nóng)業(yè)綠色發(fā)展效率相對平穩(wěn)，但2015年農(nóng)業(yè)供給側(cè)結(jié)構(gòu)性改革以來，農(nóng)民為提高農(nóng)業(yè)生產(chǎn)效率，有加強對農(nóng)藥、農(nóng)膜等消耗資源投入的傾向，可能導(dǎo)致非期望產(chǎn)出有所增加，農(nóng)業(yè)綠色發(fā)展效率總體呈現(xiàn)逐漸下降趨勢，且均值都小于1;2017年黨的十九大提出鄉(xiāng)村振興戰(zhàn)略，要求走鄉(xiāng)村綠色發(fā)展之路，農(nóng)業(yè)綠色發(fā)展效率到2018年又有所緩和與提升。

根據(jù)圖2，長江經(jīng)濟帶各地區(qū)農(nóng)業(yè)綠色發(fā)展效率差異較大，2000-2018年，農(nóng)業(yè)綠色發(fā)展效率均值最大的是浙江（1.267），最小的是安徽（0.630）。長江經(jīng)濟帶農(nóng)業(yè)綠色發(fā)展效率均值超過長江經(jīng)濟帶農(nóng)業(yè)綠色發(fā)展效率均值（1.003）的地區(qū)有6個，包括四川（1.220）、貴州（1.139）、江西（1.066）、江蘇（1.087）、上海（1.031）、浙江（1.267）。其中，貴州農(nóng)業(yè)綠色發(fā)展效率較高，是因為貴州在農(nóng)業(yè)生產(chǎn)中，農(nóng)藥、化肥、農(nóng)膜等污染環(huán)境的要素施用程度較低，技術(shù)效率較高;江蘇、上海、浙江農(nóng)業(yè)綠色發(fā)展效率高，主要原因是長三角地區(qū)工業(yè)化發(fā)展水平較高，人才較多，使得農(nóng)業(yè)技術(shù)水平和農(nóng)業(yè)生產(chǎn)水平較高。農(nóng)業(yè)綠色發(fā)展效率均值排后5個的地區(qū)為重慶、云南、湖北、湖南、安徽，其中云南、湖北、湖南、安徽為我國的糧食主產(chǎn)區(qū)，說明我國糧食主產(chǎn)區(qū)的農(nóng)業(yè)綠色發(fā)展效率偏低，主要原因是資源投入過多，資源利用效率較低。長江上游地區(qū)農(nóng)業(yè)綠色發(fā)展效率較高的地區(qū)有2個，長江中游地區(qū)農(nóng)業(yè)綠色發(fā)展效率較高的地區(qū)有1個，長江下游地區(qū)農(nóng)業(yè)綠色發(fā)展效率較高的地區(qū)有3個，即農(nóng)業(yè)綠色發(fā)展效率較高地區(qū)的分布在空間上呈現(xiàn)“下游>上游>中游”的格局。

三、互聯(lián)網(wǎng)技術(shù)普及對長江經(jīng)濟帶農(nóng)業(yè)綠色發(fā)展的影響效應(yīng)

（一）模型設(shè)定

由于長江經(jīng)濟帶農(nóng)業(yè)綠色發(fā)展效率值在0～1.4之間，借鑒以往的研究經(jīng)驗，這里選取 Tobit 面板數(shù)據(jù)回歸模型研究互聯(lián)網(wǎng)技術(shù)普及對長江經(jīng)濟帶農(nóng)業(yè)綠色發(fā)展的影響，模型構(gòu)建如下所示：

式中，α0為截距項，εit為隨機誤差項，AEEit則表示農(nóng)業(yè)綠色發(fā)展效率，INTERit為本文的核心解釋變量互聯(lián)網(wǎng)技術(shù)普及率，Xjt表示控制變量，βj表示控制變量的待估系數(shù)。

（二）指標說明與數(shù)據(jù)來源

被解釋變量為農(nóng)業(yè)綠色發(fā)展效率，采用前文已經(jīng)測度得到的結(jié)果;核心解釋變量為互聯(lián)網(wǎng)技術(shù)普及率，采取互聯(lián)網(wǎng)上網(wǎng)人數(shù)占總?cè)丝诒戎兀?）來衡量。另外，農(nóng)業(yè)綠色發(fā)展效率還受到諸多因素的影響，本文主要引入5個控制變量，即農(nóng)業(yè)機械化水平（MECHA）、資本深化程度（CAP）、農(nóng)村人力資本（HUM）、城鎮(zhèn)化水平（CITY）和農(nóng)業(yè)經(jīng)濟增長（AGRI）。其中，（1）農(nóng)業(yè)機械化水平（MECHA）采用農(nóng)業(yè)機械總動力與農(nóng)作物總播種面積的比值（千瓦/公頃）來表示。農(nóng)業(yè)機械化水平提高有利于促進農(nóng)業(yè)產(chǎn)出增加，生產(chǎn)者有激勵追加要素投入，擴大產(chǎn)出規(guī)模，導(dǎo)致污染水平提升，但也有可能會提高農(nóng)業(yè)污染治理的能力，改善農(nóng)業(yè)環(huán)境。（2）資本深化程度（CAP）用農(nóng)業(yè)財政支出與農(nóng)業(yè)從業(yè)人員的比值（萬元/人）來衡量。資本深化程度會影響農(nóng)業(yè)生產(chǎn)的方式和農(nóng)業(yè)生產(chǎn)要素的投入配置，從而對農(nóng)業(yè)綠色發(fā)展造成影響。（3）農(nóng)村人力資本（HUM）采用每百個農(nóng)村勞動力人口中學(xué)歷為高中及以上的人口數(shù)所占比重（%）來表示。受教育程度越高的農(nóng)業(yè)從業(yè)人員對學(xué)習(xí)農(nóng)業(yè)生產(chǎn)相關(guān)知識的意愿越高，有利于提高農(nóng)業(yè)生產(chǎn)效率，推動農(nóng)業(yè)綠色發(fā)展。（4）城鎮(zhèn)化水平（CITY）采用城市常住城鎮(zhèn)人口占總?cè)藬?shù)的比重（%）來表示。城鎮(zhèn)化會增加農(nóng)戶非農(nóng)就業(yè)，提升農(nóng)戶收入，促進農(nóng)戶對農(nóng)藥、化肥、農(nóng)膜等資源的投入，一定程度上不利于農(nóng)業(yè)綠色發(fā)展。（5）農(nóng)業(yè)經(jīng)濟增長（AGRI）選用農(nóng)業(yè)生產(chǎn)總值占總GDP的比例（%）來表示。農(nóng)業(yè)經(jīng)濟增長容易形成要素“推動型”增長方式，污染性要素投入的增加使其利用率下降，加大了農(nóng)業(yè)環(huán)境污染，不利于農(nóng)業(yè)綠色發(fā)展。

實證研究區(qū)間仍是2000-2018年，研究對象是長江經(jīng)濟帶11個省市。原始數(shù)據(jù)來源于《中國統(tǒng)計年鑒》（2001-2019）、《中國農(nóng)村統(tǒng)計年鑒》（2001-2019）以及2001-2019年各省市統(tǒng)計年鑒，部分缺失數(shù)據(jù)采用指數(shù)平滑系數(shù)法補齊。表2為經(jīng)過整理后的各指標數(shù)據(jù)的描述性統(tǒng)計。觀測表2可知，各變量的變化區(qū)間都較大，反映出長江經(jīng)濟帶各地區(qū)農(nóng)業(yè)綠色發(fā)展效率存在一定差異，表明互聯(lián)網(wǎng)技術(shù)普及率與農(nóng)業(yè)綠色發(fā)展效率關(guān)系的基礎(chǔ)數(shù)據(jù)是良好的。

（三）變量關(guān)系的經(jīng)驗觀察

為進一步了解互聯(lián)網(wǎng)技術(shù)普及率與農(nóng)業(yè)綠色發(fā)展效率之間的關(guān)系，作出互聯(lián)網(wǎng)技術(shù)普及率與農(nóng)業(yè)綠色發(fā)展效率之間的散點圖，如圖3所示。從圖3可以看出，互聯(lián)網(wǎng)技術(shù)普及率與農(nóng)業(yè)綠色發(fā)展效率似乎存在正相關(guān)，即互聯(lián)網(wǎng)技術(shù)普及提高（降低）將在一定程度上使得農(nóng)業(yè)綠色發(fā)展效率提高（降低），但通過觀察并不能充足說明兩者之間的關(guān)系，下文將通過建立模型對經(jīng)驗觀察進行實證檢驗。

（四）實證檢驗與結(jié)果分析

為保證實證研究結(jié)果的可信性，首先采用LLC和IPS方法對各指標進行平穩(wěn)性檢驗，結(jié)果如表3所示。由表3可知，被解釋變量AEE服從1階單整;解釋變量中，變量AGRI服從0階單整，變量INTER、MECH、CAP、HUM、CITY服從1階單整，根據(jù)綜合判斷的原則，可以判斷所有指標的數(shù)據(jù)都是平穩(wěn)的。

接著，對應(yīng)表5的回歸模型（1）～（5），采用Kao檢驗和Pedroni檢驗兩種方法對各模型中的變量系統(tǒng)進行協(xié)整檢驗，結(jié)果如表4所示。根據(jù)表4，模型（1）～（5）中各變量系統(tǒng)均在1%的顯著性水平上拒絕原假設(shè)，即模型（1）～（5）面板數(shù)據(jù)存在協(xié)整關(guān)系，各變量系統(tǒng)均存在長期均衡關(guān)系，可以進行回歸分析。

在模型回歸中，通過Hausman檢驗發(fā)現(xiàn)，采用固定效應(yīng)模型進行估計較為科學(xué)，最終結(jié)果如表5所示。表5中的模型（1）為農(nóng)業(yè)綠色發(fā)展效率作為被解釋變量，然后加入核心解釋變量和農(nóng)業(yè)機械化水平進行回歸估計的結(jié)果，（2）～（5）是在模型（1）的基礎(chǔ)上逐步加入資本深化程度、農(nóng)村人力資本、城鎮(zhèn)化水平和農(nóng)村經(jīng)濟增長的回歸結(jié)果。

由表5可知，在模型（1）～（5）中，隨著各個控制變量的引入，互聯(lián)網(wǎng)技術(shù)普及率INTER的回歸系數(shù)均在1%或5%的水平上顯著，且均為正，說明在控制其他解釋變量的影響下，互聯(lián)網(wǎng)技術(shù)普及對長江經(jīng)濟帶農(nóng)業(yè)綠色發(fā)展具有顯著的提升作用。近年來，長江經(jīng)濟帶數(shù)字農(nóng)業(yè)快速發(fā)展，物聯(lián)網(wǎng)、大數(shù)據(jù)、人工智能、精準農(nóng)業(yè)航空等新一代互聯(lián)網(wǎng)信息技術(shù)與裝備在設(shè)施種植、設(shè)施養(yǎng)殖、農(nóng)產(chǎn)品流通與質(zhì)量安全追溯等領(lǐng)域得到廣泛應(yīng)用，隨著相關(guān)政策的強有力推動，農(nóng)業(yè)生產(chǎn)經(jīng)營方式和業(yè)態(tài)正在發(fā)生深刻變革，互聯(lián)網(wǎng)技術(shù)在農(nóng)業(yè)綠色發(fā)展中的市場前景廣闊。以長江上游的云南省為例，云南省借助大數(shù)據(jù)、云計算、物聯(lián)網(wǎng)等信息技術(shù)，打造集農(nóng)業(yè)資訊和線上服務(wù)為一體的綜合性行業(yè)平臺“云南綠色農(nóng)業(yè)平臺”，運用互聯(lián)網(wǎng)思維，通過整合行業(yè)資源，充分發(fā)揮云南農(nóng)業(yè)發(fā)展的產(chǎn)地優(yōu)勢和區(qū)位優(yōu)勢，通過提供招商引資、農(nóng)資供應(yīng)、農(nóng)業(yè)機械、配送流程等全面的信息化服務(wù)，助力農(nóng)業(yè)綠色發(fā)展。長江中游的湖北省在農(nóng)業(yè)面源污染整治中，全面摸清農(nóng)業(yè)污染源底數(shù)，少施藥、多施有機肥已不斷成為湖北大多數(shù)新型農(nóng)業(yè)經(jīng)營主體的生產(chǎn)選擇。截至2019年，湖北化肥、農(nóng)藥施用量已經(jīng)連續(xù)6年實現(xiàn)負增長。對于綠色生態(tài)有機的極致追求，不僅體現(xiàn)在糧食生產(chǎn)中，在水產(chǎn)養(yǎng)殖和畜牧生產(chǎn)中也同樣如此。截至2019年6月，湖北畜禽養(yǎng)殖廢棄物資源化利用率已達到71.68%，共拆除圍欄圍網(wǎng)網(wǎng)箱養(yǎng)殖127.6萬畝，取締投肥養(yǎng)殖27.4萬畝，有效遏制了外源污染因素，緩解了農(nóng)業(yè)面源污染現(xiàn)象[21]。長江下游的浙江省作為全國整省推進的國家農(nóng)業(yè)可持續(xù)發(fā)展試驗示范區(qū)、首批農(nóng)業(yè)綠色發(fā)展試點先行區(qū)，近年來，積極推進農(nóng)業(yè)“機器換人”，大力發(fā)展“智慧農(nóng)業(yè)”，讓傳統(tǒng)農(nóng)業(yè)在生產(chǎn)、流通、銷售等各個環(huán)節(jié)插上互聯(lián)網(wǎng)的翅膀。2014年，浙江著重建立健全農(nóng)產(chǎn)品質(zhì)量安全追溯體系，對農(nóng)業(yè)生產(chǎn)的全過程進行實時監(jiān)管，并對其監(jiān)管數(shù)據(jù)進行分析和利用，更好服務(wù)于農(nóng)產(chǎn)品質(zhì)量安全監(jiān)管。同時，構(gòu)建浙江智慧農(nóng)業(yè)云平臺，并通過各級農(nóng)業(yè)業(yè)務(wù)應(yīng)用及數(shù)據(jù)形成“大農(nóng)業(yè)”數(shù)據(jù)中心，科學(xué)指導(dǎo)農(nóng)業(yè)生產(chǎn)經(jīng)營管理、政府決策監(jiān)管和社會公眾服務(wù)[22]。

從控制變量方面來看：（1）農(nóng)業(yè)機械化水平顯著抑制了長江經(jīng)濟帶農(nóng)業(yè)綠色發(fā)展的提升。一般而言，農(nóng)業(yè)機械化作為農(nóng)業(yè)技術(shù)進步的主要體現(xiàn)形式，其應(yīng)用可以提高資源利用率，直接降低單位農(nóng)用一次性能源的碳排放強度，控制和減少農(nóng)業(yè)生態(tài)破環(huán)與環(huán)境污染。這里出現(xiàn)負向影響可能是因為農(nóng)業(yè)生產(chǎn)者利益驅(qū)使追加要素投入，擴大產(chǎn)出規(guī)模，加之制度錯配或技術(shù)應(yīng)用價值觀念出現(xiàn)了扭曲[23]，從而形成農(nóng)業(yè)技術(shù)進步與環(huán)境惡化悖論。（2）資本深化程度顯著抑制了農(nóng)業(yè)綠色發(fā)展的提升。資本深化可以引導(dǎo)農(nóng)業(yè)生產(chǎn)良性發(fā)展，提高農(nóng)村勞動力生產(chǎn)積極性，但對農(nóng)業(yè)環(huán)境的消極影響可能是因為政府對農(nóng)戶的直接或間接補貼，在促進農(nóng)業(yè)發(fā)展的同時也會扭曲產(chǎn)品和要素的市場價格，進而影響農(nóng)戶的生產(chǎn)行為、自然資源利用方式、農(nóng)業(yè)生產(chǎn)結(jié)構(gòu)選擇、農(nóng)業(yè)化學(xué)要素投入結(jié)構(gòu)與數(shù)量等，導(dǎo)致自然資源的不合理使用和環(huán)境破壞[24]，這使得資本深化在長期內(nèi)對農(nóng)業(yè)綠色發(fā)展提升沒有太大貢獻。（3）農(nóng)村人力資本對長江經(jīng)濟帶農(nóng)業(yè)綠色發(fā)展具有顯著正向影響。隨著沿江地區(qū)農(nóng)業(yè)現(xiàn)代化進程的不斷推進，農(nóng)業(yè)生產(chǎn)合作社、規(guī)模種植、家庭農(nóng)場等成為一種趨勢，長江經(jīng)濟帶農(nóng)業(yè)綠色發(fā)展需要農(nóng)業(yè)生產(chǎn)者具有更高的素質(zhì)來參與生產(chǎn)和管理。（4）城鎮(zhèn)化水平對長江經(jīng)濟帶農(nóng)業(yè)綠色發(fā)展具有顯著負向影響。原因可能是，隨著長江經(jīng)濟帶各地區(qū)城鎮(zhèn)化的推進和農(nóng)民收入水平的提高，從事農(nóng)業(yè)的機會成本不斷增加，勞動力從農(nóng)業(yè)轉(zhuǎn)移到非農(nóng)產(chǎn)業(yè)，農(nóng)業(yè)生產(chǎn)也逐漸從傳統(tǒng)勞動密集型生產(chǎn)方式向資本密集型方式轉(zhuǎn)變[25]，化肥、農(nóng)藥、農(nóng)膜等農(nóng)業(yè)生產(chǎn)資料的過量和不當使用對流域農(nóng)業(yè)生態(tài)環(huán)境造成了嚴重污染。（5）農(nóng)業(yè)經(jīng)濟增長對農(nóng)業(yè)綠色發(fā)展具有顯著的負向影響。農(nóng)業(yè)經(jīng)濟增長更多依賴于自然資源的消耗和生產(chǎn)要素投入的增加，依賴高化學(xué)品投入的菜果花（蔬菜、水果、花卉）農(nóng)田、高污染風(fēng)險的規(guī)?；笄蒺B(yǎng)殖業(yè)的迅速發(fā)展，向土地要產(chǎn)量、向農(nóng)業(yè)要效益的結(jié)果可能導(dǎo)致全流域因增產(chǎn)而加劇農(nóng)業(yè)面源污染。而且，農(nóng)業(yè)面源污染治理工作復(fù)雜艱巨，治理中廣泛存在著治理主體責(zé)任意識不強、治理不嚴不實、長效運行機制缺乏等問題，沿江各地伴隨增長帶來的農(nóng)業(yè)面源污染形勢依然嚴峻，抑制了農(nóng)業(yè)綠色發(fā)展。

四、結(jié)論與政策啟示

本文基于2000-2018年的面板數(shù)據(jù)，以長江經(jīng)濟帶為例，對其11個省市的農(nóng)業(yè)綠色發(fā)展效率進行了測算，再實證檢驗了互聯(lián)網(wǎng)技術(shù)普及對長江經(jīng)濟帶農(nóng)業(yè)綠色發(fā)展的影響。研究發(fā)現(xiàn)：（1）整體上看，2000-2018年長江經(jīng)濟帶農(nóng)業(yè)綠色發(fā)展效率呈現(xiàn)波動中下降趨勢;分地域看，長江經(jīng)濟帶各地區(qū)農(nóng)業(yè)綠色發(fā)展效率差異較大，在空間上呈現(xiàn)“下游>上游>中游”的格局。（2）互聯(lián)網(wǎng)技術(shù)普及對長江經(jīng)濟帶農(nóng)業(yè)綠色發(fā)展有著顯著的提升作用;同時，農(nóng)村人力資本與長江經(jīng)濟帶農(nóng)業(yè)綠色發(fā)展呈現(xiàn)顯著的正相關(guān)，而農(nóng)業(yè)機械化水平、資本深化程度、城鎮(zhèn)化水平、農(nóng)業(yè)經(jīng)濟增長則在一定程度上抑制了長江經(jīng)濟帶農(nóng)業(yè)綠色發(fā)展的提升。因此，長江經(jīng)濟帶各級地方政府應(yīng)積極推動互聯(lián)網(wǎng)技術(shù)的普及，增強農(nóng)戶互聯(lián)網(wǎng)意識，更好地發(fā)揮互聯(lián)網(wǎng)技術(shù)在長江經(jīng)濟帶農(nóng)業(yè)綠色發(fā)展中的賦能作用。

為更好地推進互聯(lián)網(wǎng)技術(shù)在長江經(jīng)濟帶農(nóng)業(yè)綠色發(fā)展中的賦能作用，應(yīng)重點從四個方面著力。一是運用好人工智能、區(qū)塊鏈、數(shù)據(jù)挖掘等前沿互聯(lián)網(wǎng)技術(shù)，從更高層次、全維度掌握農(nóng)業(yè)發(fā)展變化，建立健全長江經(jīng)濟帶農(nóng)業(yè)生產(chǎn)過程的監(jiān)管系統(tǒng)，對農(nóng)產(chǎn)品生產(chǎn)、流通與交易等過程的信息進行監(jiān)測和采集，并搭建農(nóng)業(yè)大數(shù)據(jù)平臺，發(fā)布相關(guān)信息，以提供更精確的信息服務(wù)。二是整合行業(yè)資源，充分發(fā)揮長江經(jīng)濟帶各地區(qū)特色和優(yōu)勢，通過互聯(lián)網(wǎng)銷售特色農(nóng)產(chǎn)品、推廣鄉(xiāng)村旅游，從招商引資、名優(yōu)企業(yè)、農(nóng)資供應(yīng)、農(nóng)業(yè)機械、農(nóng)林園藝、配送流程等方面提高農(nóng)產(chǎn)品信息化服務(wù)水平。三是加快農(nóng)村互聯(lián)網(wǎng)基礎(chǔ)設(shè)施建設(shè)，搭建多層次服務(wù)平臺，完善物流網(wǎng)絡(luò)體系，加大物流資源在縣域?qū)用娴慕y(tǒng)籌力度，鼓勵郵政、供銷社與平臺電商及現(xiàn)代物流企業(yè)進行合作，提高綠色農(nóng)產(chǎn)品的流通能力和商品化。四是強化各級地方政府引導(dǎo)，加強對農(nóng)戶互聯(lián)網(wǎng)技術(shù)的培訓(xùn)、推廣和應(yīng)用，通過廣播、電視等形式，加大宣傳，提高農(nóng)戶互聯(lián)網(wǎng)意識，以適應(yīng)農(nóng)業(yè)綠色發(fā)展的需要。

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Study on the impact of Internet popularization on agricultural green development in the Yangtze River Economic Belt

YI Xin 1， CHENG Li 1 2

（Research Center for Upper Yangtze Economy，Chongqing Technology and Business University，Chongqing 400067，China）

[Abstract]Based on the panel data from 2000 to 2018， firstly， the super efficiency sbm-dea model is used to calculate the agricultural green development efficiency of 11 provinces in the Yangtze River economic belt， and then the Tobit econometric model is used to empirically test the impact of the popularization of Internet technology on the agricultural green development of the Yangtze River economic belt. The study found that：（1）on the whole， the efficiency of agricultural green development in the Yangtze River Economic Belt showed a downward trend in fluctuation from 2000 to 2018; In terms of provinces， there are great differences in the efficiency of agricultural green development in various regions of the Yangtze River economic belt， showing a pattern of "downstream > upstream > midstream" in space.（2）The popularization of Internet technology has significantly promoted the green development of agriculture in the Yangtze River economic belt; At the same time， there is a significant positive correlation between rural human capital and agricultural green development in the Yangtze River economic belt， while the level of agricultural mechanization， capital deepening， urbanization and agricultural economic growth inhibit the improvement of agricultural green development in the Yangtze River economic belt to a certain extent. Therefore， local governments in the Yangtze River Economic Belt should actively promote the popularization of Internet technology， enhance farmers' Internet awareness， and give better play to the enabling role of Internet technology in the green development of agriculture in the Yangtze River economic belt.

[Keywords]Yangtze River economic belt; Popularization of Internet technology; Green development of agriculture; Super efficiency sbm-dea model