蘇錦旗 潘婷 董長宏

摘 要：農業(yè)數字化是農業(yè)產業(yè)高質量發(fā)展的重要路徑，也是數字中國建設的必然要求?；跀底只A設施、產業(yè)數字化和數字產業(yè)化三個維度，構建農業(yè)數字化發(fā)展評價指標體系，利用熵值法測度2011-2020年我國31個?。ㄖ陛犑?、自治區(qū)）農業(yè)數字化發(fā)展綜合指數以及東部、中部和西部地區(qū)區(qū)域指數。研究發(fā)現：整體而言，我國農業(yè)數字化水平穩(wěn)步上升的趨勢顯著，且不同省份間存在明顯差異;分區(qū)域看，東部地區(qū)農業(yè)數字化發(fā)展指數明顯高于中部和西部，中部和西部發(fā)展指數接近。依據測度結果，從完善數字基礎設施、促進數字技術與農業(yè)產業(yè)融合及加強政策扶持三方面提出推動我國農業(yè)數字化發(fā)展的政策建議，以期為政府相關部門制定加快推進農業(yè)高質量發(fā)展政策提供理論依據。

關鍵詞：農業(yè)數字化;數字化發(fā)展;空間差異;熵值法

中圖分類號：D422.6;F49? ???????文獻標志碼：A 文章編號：1009-9107（2023）04-0135-10

收稿日期：2022-11-23? DOI：10.13968/j.cnki.1009-9107.2023.04.15

基金項目：陜西省社會科學基金項目（2022D161）;陜西省社科界重大理論與現實問題研究重點研究項目（SX-318）

作者簡介：蘇錦旗，男，西安郵電大學經濟與管理學院副教授，博士，碩士生導師，主要研究方向為數字經濟與電子商務。

*通信作者

一、問題提出

黨的二十大報告提出了全面推進鄉(xiāng)村振興、建設農業(yè)強國的戰(zhàn)略規(guī)劃，強調農業(yè)農村優(yōu)先發(fā)展、加快農業(yè)農村現代化建設。“三農”問題關系到國計民生，關系到社會主義現代化強國的建設。全面促進鄉(xiāng)村振興的重要任務是推進農業(yè)綠色可持續(xù)發(fā)展，實現數字技術對農業(yè)“降本、提質、增效”［1］。數字技術正以滲透性強、靈活性高等特點加速產業(yè)融合，推動各行業(yè)數字化轉型。隨著數字技術與傳統(tǒng)農業(yè)的深度融合，將數字化技術和信息化手段貫穿到農業(yè)生產的全流程，不僅節(jié)省了大量人力成本，讓管理決策更加便捷，而且提升了農業(yè)生產效率，優(yōu)化了農業(yè)產業(yè)結構。數字農業(yè)、智慧農業(yè)逐漸成為農業(yè)現代化發(fā)展的新形態(tài)。2020年世界數字農業(yè)大會以“數字農業(yè)·智引未來”為主題，從農業(yè)農村具體需求出發(fā)，提出了10項創(chuàng)新模式，如拼多多助農直播，華為數字農業(yè)農村智能體，聯通現代數字農業(yè)產業(yè)園等模式?！稊底洲r業(yè)農村發(fā)展規(guī)劃（2019-2025年）》對數字農業(yè)進行全面部署，突出了數字農業(yè)農村建設的戰(zhàn)略地位，提出了數字農業(yè)農村發(fā)展目標，預期到2025年，數字農業(yè)農村建設取得新進展，數字鄉(xiāng)村戰(zhàn)略實施取得新成效，數字化引領驅動農業(yè)農村現代化發(fā)展，從而實現農業(yè)產業(yè)高質量發(fā)展［2］。近年來，聚焦數字賦能農業(yè)發(fā)展，我國先后建立了智慧果園、數字漁業(yè)、數字蔬菜工廠、數字化生態(tài)無人農場等多種試點形式，實現了數字技術對農業(yè)生產的全自動監(jiān)管。華為《聯網農場——智慧農業(yè)市場評估》報告中提出，2025年智慧農業(yè)的全球市場價值可達683.89億美元，主要應用于土壤監(jiān)測、精準農業(yè)、智能灌溉等方面，數字農業(yè)的發(fā)展已經成為全球共識?？梢?，在全球數字化轉型發(fā)展趨勢的推動下，以數字經濟賦能現代農業(yè)是農業(yè)高質量發(fā)展的必然選擇，也是推進農業(yè)農村現代化發(fā)展的必由之路。

我國農業(yè)農村發(fā)展正處于轉型升級的關鍵階段，需要將數據作為農業(yè)生產要素，以信息化技術作為數字化轉型升級的路徑，提高農業(yè)全要素生產率，推動農業(yè)強國建設［3］?！?021全國縣域農業(yè)農村信息化發(fā)展水平評價報告》顯示，2020年我國縣域農業(yè)農村信息化發(fā)展總水平達到37.9％［4］。我國農業(yè)數字化發(fā)展水平總體不高，數字化手段與農業(yè)產業(yè)融合效率低，農業(yè)數字化基礎設施、數字化生產投入、數字化發(fā)展水平等方面還較為薄弱。同時，由于受不同區(qū)域的地理位置、氣候環(huán)境、地方政策和經濟發(fā)展水平等因素影響，農業(yè)數字化發(fā)展水平存在較大差異。

數字經濟時代，“數字農業(yè)”“智慧農業(yè)”成為農業(yè)現代化發(fā)展新業(yè)態(tài)。農業(yè)數字化是實現鄉(xiāng)村振興的戰(zhàn)略需求，也是驅動農業(yè)現代化發(fā)展的重要動能。而評估農業(yè)數字化的發(fā)展，需構建科學完善的指標體系進行測度分析。通過對國內外文獻的梳理發(fā)現，關于農業(yè)農村數字化研究主要集中在以下方面：一是對鄉(xiāng)村治理數字化的探討［5-8］;二是基于城鄉(xiāng)視角對農業(yè)數字化的研究［9-12］;三是對區(qū)域農業(yè)數字化的實證分析［13-15］。可見，數字經濟與農業(yè)產業(yè)融合發(fā)展已成為我國農業(yè)現代化的重要方式，也是農業(yè)農村高質量發(fā)展的必然趨勢［16］。在現有理論研究中，大多數文獻更傾向于研究農業(yè)產業(yè)與數字經濟相融合的路徑、農業(yè)數字化發(fā)展過程中存在的挑戰(zhàn)和應對的措施、農業(yè)農村數字化轉型升級的意義等描述性分析。本文從量化角度分析農業(yè)數字化發(fā)展的效果，結合現有理論研究成果，對中國農業(yè)數字化發(fā)展水平進行綜合評價，為農業(yè)產業(yè)與數字經濟融合尋求可行路徑。

二、農業(yè)數字化發(fā)展評價指標體系構建

（一）指標體系遴選

1.農業(yè)數字化發(fā)展內涵。農業(yè)數字化發(fā)展作為一個復雜的系統(tǒng)工程，僅使用單一指標或者基于單一維度無法全面反映各地區(qū)實際發(fā)展情況。因此，遵循科學性、系統(tǒng)性、公開性等原則，亟需構建一套農業(yè)數字化發(fā)展量化標準，通過建立綜合性評價指標體系衡量農業(yè)數字化發(fā)展水平。

農業(yè)數字化是信息技術在農業(yè)生產應用中的高級階段，主要是指在農業(yè)生產過程中對農業(yè)要素、過程、管理等階段的數字化運用［17］。2021年7月，中央網信辦、農業(yè)農村部等7部門聯合發(fā)布《數字鄉(xiāng)村建設指南1.0》，提出數字鄉(xiāng)村建設的總體參考框架，包括信息基礎設施、公共支撐平臺、數字應用場景、建設運營管理和保障體系建設等方面［18］。信息基礎設施是數字鄉(xiāng)村建設的數字底座;公共支撐平臺是實現各類數字鄉(xiāng)村應用場景的系統(tǒng)基礎;數字應用場景描述信息化技術與農業(yè)農村各領域之間融合的適用場景;建設運營管理為數字鄉(xiāng)村相關主體提供多種建設運營模式;保障體系建設則從組織領導、機制保障、政策支持、人才支撐和氛圍營造五個方面為數字鄉(xiāng)村的建設提供支持和保障。

農業(yè)數字化轉型是以農業(yè)現代化發(fā)展的數字基礎設施為前提，并對數字化關鍵技術進行擇優(yōu)選擇，結合農業(yè)產業(yè)自身發(fā)展規(guī)律與數字技術信息化、網絡化、智能化等特點，促進農業(yè)現代化生產和地區(qū)經濟高質量發(fā)展的經濟活動。數字技術是傳統(tǒng)產業(yè)轉型升級的切入點，為農業(yè)產業(yè)注入新的活力。農業(yè)數字化應用水平和農業(yè)數字產業(yè)化是農業(yè)數字化轉型升級的兩個關鍵。農業(yè)數字化應用水平是指數字產品、技術與農業(yè)之間的融合程度，數字技術能夠有效提高農業(yè)產量、效率以及農業(yè)現代化水平。農業(yè)數字產業(yè)化是指農村地區(qū)數字產業(yè)的發(fā)展情況，利用數字化賦能農業(yè)產業(yè)轉型升級，形成農業(yè)數字產業(yè)鏈和產業(yè)集群。

2.農業(yè)數字化發(fā)展評價指標體系的構建。在農業(yè)數字化發(fā)展指數測度方面，本文以《數字鄉(xiāng)村發(fā)展戰(zhàn)略綱要》《數字鄉(xiāng)村建設指南1.0》等相關政策性文件為引領［19-20］，參考現有學者的研究，結合農業(yè)數字化的內涵，構建農業(yè)數字化發(fā)展評價指標體系［21］。

農業(yè)數字化基礎設施包括互聯網、計算機、移動設備、軟件應用等支持農業(yè)數字化轉型的基礎設施，為后續(xù)農業(yè)與數字技術進行更深層次的融合提供運行環(huán)境，是開展農業(yè)數字化轉型的前提，是實現農業(yè)現代化運行和發(fā)展的基礎［22］。《數字鄉(xiāng)村發(fā)展戰(zhàn)略綱要》是對數字鄉(xiāng)村戰(zhàn)略進行部署和規(guī)劃，在提出加快鄉(xiāng)村信息基礎設施建設的重點工作時，強調要加快農村寬帶通信網、移動互聯網、數字電視網等方面的發(fā)展。伍國勇等［23］在分析中國鄉(xiāng)村數字經濟發(fā)展水平時，構建涵蓋4個子系統(tǒng)22個變量的測度體系，其中數字化基礎設施包括農村電腦普及率、移動電話普及率、互聯網普及率、物流建設水平和氣象觀測站數量五方面。基于此研究基礎，本文將數字化基礎設施設定為一級指標，包含了農村互聯網用戶量、農村互聯網普及率、農村智能電話普及率、農村有線電視普及率、農業(yè)氣象觀測站數量和農業(yè)物流建設水平［24-26］等二級指標。

農業(yè)數字化應用水平用于衡量數字技術與農業(yè)之間的結合程度。數字技術改善了農業(yè)在生產、流通、運營管理等方面的傳統(tǒng)模式，實現了農業(yè)生產過程中的數字化控制和智能化管理，增加了信息之間的流通性，提高了農業(yè)管理決策中的準確性，從而確保農業(yè)資源能夠被更加合理地利用。同時，有效改善了農業(yè)產業(yè)結構，降低了生產成本，實現農業(yè)精準生產，從而促進農業(yè)農村現代化的發(fā)展。張旺等將數字經濟與鄉(xiāng)村振興納入統(tǒng)一框架，并探究變量之間的耦合協調度，構建數字經濟評價體系由數字基礎設施、農業(yè)數字化和農業(yè)數字產業(yè)化等3個一級指標，9個二級指標構成，其中農業(yè)數字化分為農業(yè)數字化規(guī)模、農產品數字化交易和農業(yè)生產投資力度［27］。借鑒其研究，本文針對農業(yè)數字化應用水平構建了3個二級指標，具體為農產品數字化交易、農業(yè)生產投資額和農產品信息數字化程度。

農業(yè)數字產業(yè)化是農村地區(qū)數字產業(yè)的發(fā)展程度，將數據要素作為加工對象，以數字技術為加工手段，用數字化形式賦能農業(yè)產業(yè)化發(fā)展，對農業(yè)現代化建設和農業(yè)高質量發(fā)展有著重要意義［28］。楊海麗等通過構建農產品流通數字化和農村居民生活水平指標體系，對兩個變量進行測度分析，從而探究兩者的相互影響關系，構建了農村信息化水平、農產品電商發(fā)展水平和農村數字產業(yè)化水平等3個一級指標，農村數字產業(yè)化水平包括平均每一營業(yè)網點服務人口、淘寶村數量和農村數字產品與服務消費水平三方面［29］。本文將農業(yè)數字產業(yè)化設定為一級指標，包含農村網絡支付水平、農業(yè)信息技術應用和農業(yè)農村數字基地等二級指標。

綜上所述，根據指標體系構建的原則、農業(yè)數字化內涵并借鑒已有學者的研究，搭建了衡量農業(yè)數字化的指標體系，其中一級指標3個，二級指標12個，具體指標構建情況如表1所示。

（二）指標測度

1.數字基礎設施。農村互聯網用戶量（A1）采用農村寬帶接入用戶數量衡量;農村互聯網普及率（A2）采用農村地區(qū)網民數量占該地區(qū)農村人口百分比衡量;農村智能電話普及率（A3）采用農村居民平均每百戶移動電話擁有量衡量，反映移動電話設備普及率及應用水平;農村有線電視普及率（A4）采用農村廣播電視實際用戶比重，即農村有線廣播電視實際用戶數占農村家庭總戶數比重衡量;農業(yè)氣象觀測站（A5）采用農業(yè)氣象觀測站數量衡量;農業(yè)物流建設水平（A6）采用農村投遞路線密度衡量。

2.農業(yè)數字化水平。農產品數字化交易（B1）采用農產品網絡零售額，考慮數據的可獲得性，具體用實物商品網上零售額來衡量［21］;農業(yè)生產投資（B2）采用農、林、牧、漁業(yè)固定資產投資衡量;農產品信息數字化程度（B3）采用區(qū)域郵電業(yè)務總量衡量。

3.農業(yè)數字產業(yè)化。農村網絡支付水平（C1）采用農村數字金融普惠指數衡量;農業(yè)信息技術應用（C2）采用農村郵政營業(yè)網點平均服務人口數量衡量;農業(yè)農村數字基地（C3）采用淘寶村數量衡量。

三、研究設計與評價方法

（一）數據來源

本文主要研究的是2011-2020年我國31個省市區(qū)（除港澳臺地區(qū)以外）農業(yè)數字化的發(fā)展情況，其中數據主要來源于《中國統(tǒng)計年鑒》《中國農村統(tǒng)計年鑒》《中國城鄉(xiāng)建設統(tǒng)計年鑒》、阿里研究院中國淘寶村研究報告、《北京大學數字普惠金融指數（2011-2020）》以及31個?。ㄊ?、區(qū)）的統(tǒng)計年鑒。

（二）數據處理

在數據收集過程中，由于中國統(tǒng)計年鑒中部分年份的數據缺失，導致數據不完整，因此需對數據進行查找補全，具體分為三種情況。（1）數據嚴重缺失。一是對于數據嚴重缺失的指標進行了剔除或更換;二是雖然指標數據缺失，但它與其他指標有明確的相關關系，如郵電總量與郵政業(yè)務總量、電信業(yè)務總量有明確的比例關系，通過相關指標的計算進行補全。（2）少數年份數據缺失。對于前后年份均有數據，但中間年份缺失，采取線性插值法補齊;對較早年份缺失，最近年份的數據齊全的指標，采取函數法補齊。（3）數據統(tǒng)計口徑發(fā)生變化。農業(yè)生產投資用農、林、牧、漁業(yè)固定資產投資指標，統(tǒng)計年鑒的統(tǒng)計口徑出現過變化，2018年之前采用實際數值統(tǒng)計，2018年之后采用增長率統(tǒng)計，本文對其統(tǒng)一處理為數值。

（三）評價方法

1.綜合指數評價法。在多指標綜合評價中，大部分學者使用主成分法等方法進行測度，但相關研究表明，熵值法更適合對多個時間段不同研究對象進行評價，本文選擇熵值法測算各地區(qū)農業(yè)數字化指標權重，對標準化后的數據進行處理，具體步驟如下。

首先，為了消除其量綱和數量級的影響，對正向指標和負向指標數據進行標準化。正向指標代表指標數值越大，農業(yè)數字化轉型效果越好。負向指標則表示指標數值越小，農業(yè)數字化轉型效果越好。同時為了防止Zij=0，對指標整體向后移動0.000 01個單位，標準化方法如下：

正向指標Z+ij=xij-min（x1j，x2j，…，xnj）max（x1j，x2j，…，xnj）-min（x1j，x2j，…，xnj）+0.000 01（1）

負向指標Z-ij=max（x1j，x2j，…，xnj）-xijmax（x1j，x2j，…，xnj）-min（x1j，x2j，…，xnj）+0.000 01（2）

其中，xij代表原始二級指標的數據，i代表地區(qū)，j代表二級指標，Z+ij、Z-ij代表標準化之后的數據，n為樣本數量（n=31），m為指標數量（m=12）。

計算第j項指標下第i個樣本占該指標的比重：Pij=xij∑ni=1xij（3）

計算第j項指標的熵值：Ej=-k∑ni=1Pijln（Pij），其中，k=-1ln（n）>0（4）

計算信息熵冗余度：dj=1-Ej，j=1，2，…，m（5）

計算各指標權重： Wj=dj∑m j=1（dj ）（6）

計算綜合指數： Si=∑m j=1Wjxij′，i=1，2，3，…，n，xij′為標準化之后的數據。（7）

其中，信息熵冗余度dj的值影響指標權重Wj的大小，冗余度越大，對農業(yè)數字化評價的重要性就越大，指標權重隨之越大。權重越大，對農業(yè)數字化評價結果的貢獻就越大。綜合指數Si是用某一地區(qū)所有指標權重乘以對應指標標準化后的數值的總和，從而可以得到各區(qū)域農業(yè)數字化發(fā)展的綜合得分。綜合得分越高的地區(qū)，農業(yè)數字化發(fā)展效果越好。

2.區(qū)域發(fā)展指數測度方法。為了更全面地測度農業(yè)數字化的發(fā)展水平，按照國家統(tǒng)計局對地區(qū)的劃分標準，將31個?。ㄊ小^(qū)）劃分為東部、中部和西部三個區(qū)域［30］，本文在熵值法的基礎上對其發(fā)展水平加以測度，參考魏艷華對八大經濟區(qū)農業(yè)農村數字化經濟發(fā)展測算［31］。在中國統(tǒng)計年鑒中收集各?。ㄊ?、區(qū)）農村人口總人數，并按照標準化Z+ij式（1）對其進行標準化，將標準化后各省的數據作為對應省份的權重，記為Cij，繼而利用式（8）計算區(qū)域發(fā)展指數［21］。

Qc=∑nk i=1SiCij（8）

其中c代表地區(qū)，取值為1，2，3，分別代表東部、中部和西部，nk代表劃分標準所含省份的個數。區(qū)域發(fā)展指數Qc用來衡量不同區(qū)域農業(yè)數字化發(fā)展程度，指數數值越大，區(qū)域農業(yè)數字化發(fā)展水平越高。

四、評價結果與分析

（一）綜合指數與分析

根據綜合指數測度方法，對農業(yè)數字化指標權重進行測算，得到各省份2011-2020年綜合指數及排名，如表2所示。

由表2可知，從2011年以來，中國農業(yè)數字化發(fā)展指數增長態(tài)勢明顯，說明近年來與農業(yè)相關的數字技術得到廣泛應用，全國各地區(qū)農業(yè)數字化轉型卓有成效。2011-2020年中國農業(yè)數字化發(fā)展的綜合指數范圍分別是0.038 2～0.719 9、0.046 9～0.755 2、0.032 4～0.713 8、0.038 1～0.792 1、0.024 9～0.716 6、0.042 1～0.693 5、0.055 2～0.732 0、0.070 4～0.769 9、0.071 4～0.752 1、0.073 7～0.734 4，最大值與最小值之間的差值從0.681 7、0.708 3、0.681 4、0.754 0、0.691 7、0.651 4、0.676 8、0.699 5、0.680 7到0.660 7，綜合指數極值在波動中小幅下降，可以看出農業(yè)數字化發(fā)展差距在逐漸減少。進一步比較分析可知，浙江、廣東和江蘇三省在這十年期間一直保持著前五名的位次，并且從2015年開始一直穩(wěn)定在前三位，這些地區(qū)經濟較為發(fā)達，數字化技術更加先進，與農業(yè)產業(yè)之間融合效果更好，因此農業(yè)數字化轉型綜合指標的排名更靠前。而西藏、青海和寧夏這三個地區(qū)的綜合指數最靠后，這些地區(qū)經濟發(fā)展較為落后，農業(yè)產業(yè)與數字化轉型的融合程度不強。

對比2011-2020年各地區(qū)農業(yè)數字化排名情況，貴州、云南和甘肅三省農業(yè)數字化的排名上升最多。雖然這些地區(qū)的數字技術相對薄弱，但是作為全國農產品以及特色農產品的生產大省，持續(xù)積極探索農業(yè)與數字化轉型結合的道路，出臺了一系列推動農業(yè)數字化發(fā)展的有利政策，加大了在這方面的技術引進和資金設備投入，因此農業(yè)數字化發(fā)展水平有較大提升。而遼寧、北京和上海三個地區(qū)農業(yè)數字化排名下降最多，原因可能在于耕地面積較少，并且特色農產品也相對較少，雖然數字技術比較先進，但這些地區(qū)發(fā)展的重心并未在農業(yè)數字化方面，因此綜合指數排名下降較多。

考慮到農業(yè)數字化指數的多樣性和綜合性，本文采用綜合評價模型，利用31個省（市、區(qū)）各指標的綜合指數加權平均，得到2011-2020年各?。ㄊ?、區(qū)）農業(yè)數字化綜合指數的均值，通過指數均值來分析各區(qū)域之間農業(yè)數字化發(fā)展的差異，如表3所示。

通過表3可知，農業(yè)數字化發(fā)展呈現兩極分化趨勢，具體表現為經濟發(fā)達地區(qū)的農業(yè)數字化轉型水平高，經濟欠發(fā)達地區(qū)農業(yè)數字化水平偏低。

各省（市、區(qū)）農業(yè)數字化發(fā)展水平中最高的是浙江省，達到了0.665 1，最低的是西藏僅0.051 8，浙江指數是西藏的近13倍，極差為0.613 3，農業(yè)數字化呈兩極分化趨勢明顯。因此，在今后的農業(yè)數字化發(fā)展當中也需要著眼于一些農業(yè)數字化發(fā)展并不充分的地區(qū)，例如西藏、青海、寧夏、海南、新疆等地，可以借鑒一些農業(yè)與數字技術結合較好的地區(qū)經驗，同時要做到因地制宜，制定符合各省特點的農業(yè)數字化轉型方案，用數字化引領農業(yè)產業(yè)、農民生活和鄉(xiāng)村治理轉型升級，讓農業(yè)農村現代化邁出新步伐。

目前東部沿海地區(qū)農業(yè)數字化轉型水平更高、效果更好，中部次之，而西部的發(fā)展則較為落后。其中浙江和廣東是中國農業(yè)數字化轉型效果最好的兩個省，原因一方面在于這兩個省的數字技術更為先進，更容易與農業(yè)產業(yè)相融合，另一方面可能與電子商務的發(fā)展有關，浙江和廣東的電商發(fā)展水平在全國排名前列，有著較大的市場容量和交易規(guī)模，電商能夠助力農產品流通，從而助推農業(yè)數字化轉型更好地發(fā)展。而青海和西藏是農業(yè)數字化轉型質量較低的兩個地區(qū)，經濟發(fā)展水平較低、數字技術較為薄弱以及農業(yè)電商融合程度不強可能是農業(yè)數字化轉型效果較差的原因。

（二）區(qū)域發(fā)展指數及空間差異分析

應用式（8），分別測度東部、中部和西部三個區(qū)域2011-2020年農業(yè)數字化發(fā)展水平，測度結果如表4所示。為了更直觀地展示其發(fā)展趨勢，利用Python中Pyecharts模塊對其進行可視化，區(qū)域發(fā)展指數趨勢如圖1所示。

從表4可以看出，東部地區(qū)農業(yè)數字化發(fā)展情況整體優(yōu)于中部、西部，并且東部地區(qū)與其他地區(qū)在農業(yè)數字化轉型方面存在嚴重的兩極化，最可能的原因是由于地理位置的差異影響。對于東部地區(qū)而言，總指數在2020年達到最大值，在2011年取得最小值，東部地區(qū)農業(yè)數字化發(fā)展迅速并且效果顯著，尤其是2012年和2013年增幅最大;對于中部地區(qū)和西部地區(qū)，總指數最大值均在2015年，最可能的原因是2015年作為“十二五”收官之年，地方政府出臺一系列強農惠農政策，促使農業(yè)農村數字化轉型，農業(yè)成為經濟社會發(fā)展的“壓艙石”和“穩(wěn)壓器”。

由圖1可知，全國農業(yè)數字化發(fā)展水平呈現出東部較高、中西部偏低的特點，并且這種差距具有逐年擴大的趨勢，究其原因可能有三方面。一是稟賦效應。東部地區(qū)具有農業(yè)產業(yè)數字化發(fā)展的稟賦優(yōu)勢，例如農業(yè)機械化水平較高，地理環(huán)境優(yōu)越，氣溫適宜，水資源豐沛，土壤肥沃。二是政策先導。浙江、福建等東部省份通過構建政策矩陣延展數字經濟產業(yè)鏈，在政策優(yōu)勢和產業(yè)優(yōu)勢的雙輪驅動下農業(yè)產業(yè)數字化動能強勁。三是西部地區(qū)經濟發(fā)展較為落后，配套的數字化基礎設施也相對薄弱，數字化技術和信息化手段更多來源于東部地區(qū)，因此農業(yè)數字化轉型不能很好地落地實行。同時，也與數字人才缺失、農民數字技術匱乏有關。

五、結論與啟示

本文通過構建農業(yè)數字化指標體系對我國農業(yè)數字化轉型發(fā)展情況進行了綜合測度和評價，系統(tǒng)分析了2011-2020年我國農業(yè)數字化轉型程度和各地區(qū)的發(fā)展情況，將測度指數分為綜合指數和區(qū)域發(fā)展指數兩類。得出的主要結論如下：首先，從農業(yè)數字化發(fā)展的綜合指數及排名來看，我國農業(yè)數字化發(fā)展整體情況向好，綜合指數總體呈增長模式，并且農業(yè)數字化發(fā)展較好的和較為落后的地區(qū)排名均比較穩(wěn)定，農業(yè)數字化發(fā)展呈現穩(wěn)定增長態(tài)勢;其次，農業(yè)數字化發(fā)展呈現兩極分化趨勢，各地區(qū)農業(yè)數字化發(fā)展情況存在顯著差異，具體表現為東部最好，中部次之，西部較落后的趨勢。

農業(yè)數字化作為農業(yè)產業(yè)與數字技術結合的新業(yè)態(tài)，是建設數字中國的重要內容，也是我國從傳統(tǒng)農業(yè)向現代農業(yè)轉型的必經之路。數字化轉型不僅能夠有效地提高農業(yè)生產率，還能夠更好地把控農業(yè)全流程生產要素，合理利用農業(yè)資源，降低成本投入。依據本文的研究內容和結論，提出三點建議。

1.持續(xù)夯實數字基礎設施，營造農業(yè)產業(yè)數字環(huán)境。數字基礎設施是各地區(qū)發(fā)展數字經濟的重要抓手，也為推動農業(yè)現代化發(fā)展奠定基礎。東部地區(qū)與中西部地區(qū)在農業(yè)數字化發(fā)展中存在較大差異，東部地區(qū)數字技術更加先進，農業(yè)數字化轉型效果更好，所以應將農業(yè)發(fā)展的重心放在降低數據處理成本，提高數據資源利用率，從而提升農業(yè)生產效率。西部地區(qū)經濟發(fā)展較為落后，地理位置偏僻復雜，配套的數字化基礎設施也相對薄弱，一些先進的數字化技術和信息化手段更多來源于東部地區(qū)，西部地區(qū)在數字基礎設施建設方面仍有較大的發(fā)展空間。因此，中西部地區(qū)應提升數字化基礎設施，夯實農業(yè)數字化轉型的根基，提升網絡速度，加快信息之間的互聯互通，推動信息服務深入農業(yè)農村生產活動當中，幫助農戶解決農業(yè)生產當中的實際困難，從而為農業(yè)農村精準管理提供有力支撐，促進農業(yè)現代化高質量發(fā)展。還需要加強數字人才建設，開展數字技術培訓，為農業(yè)農村現代化全面建設提供人才支撐。

2.推動數字技術與農業(yè)產業(yè)融合，促進農業(yè)數字化發(fā)展。數字技術是提高農業(yè)生產的關鍵要素，是傳統(tǒng)產業(yè)轉型升級的切入點。各?。ㄊ小^(qū)）需要明確各地的農業(yè)產業(yè)結構，根據不同的區(qū)域結構特點，選擇符合地區(qū)農業(yè)現代化發(fā)展的數字技術。對于農業(yè)數字化發(fā)展較好的地區(qū)，應該更加注重農業(yè)與數字技術融合的創(chuàng)新性，創(chuàng)新農業(yè)數字化融合發(fā)展模式，激發(fā)數字經濟的發(fā)展?jié)撃堋τ谵r業(yè)數字化轉型較為落后的地區(qū)，如青海、寧夏、新疆等地，需要綜合考慮各地區(qū)農產品的特殊性和多樣性，采用合適的數字技術助力農業(yè)生產和管理決策，并積極探索各地特色農產品借助電商渠道促進商品流通的方式，例如西藏、寧夏、青海等地經濟發(fā)展雖較為落后，但是具有獨特的氣候，生產出西藏青稞、寧夏枸杞和青海冬蟲夏草等具有地方特色的產品，各地區(qū)不僅可以通過電商平臺銷售這些特產，還可以對農產品進行二次加工，提升產品價值，形成特色產業(yè)鏈，進而利用電商助農推動鄉(xiāng)村振興發(fā)展。

3.加大政策引導，縮小區(qū)域數字“鴻溝”。農業(yè)政策是對我國農業(yè)發(fā)展總體趨勢的全面判斷和整體把控，各地方政府通過政策導向，充分發(fā)揮政府角色，及時了解到與農業(yè)數字化相關的政策文件，分析市場變化和行業(yè)走向，利用強農惠農政策促進各地區(qū)農業(yè)現代化發(fā)展，積極引導社會各界對農業(yè)領域更多的支持，從而幫助一些農業(yè)數字化發(fā)展薄弱的地區(qū)更好地轉型升級。對于經濟發(fā)達的東部地區(qū)而言，在政策優(yōu)勢和產業(yè)優(yōu)勢的雙重驅動下推動農業(yè)產業(yè)數字化的高質量發(fā)展，如東部“一號工程”的全面部署，不僅擴大了農業(yè)數字化規(guī)模，也為2025年智慧農業(yè)發(fā)展目標奠定了基礎。與此同時，仍需根據每個?。ㄊ?、區(qū)）的農業(yè)現狀，因地制宜地構建符合各自發(fā)展情況的農業(yè)數字化轉型路徑。發(fā)展較為落后地區(qū)可以借鑒發(fā)展較好地區(qū)的經驗，并通過政策導向，吸引社會投資，從而形成一套有地方特色的農業(yè)數字化轉型體系。

參考文獻：

［1］ 中共中央 國務院.關于做好2022年全面推進鄉(xiāng)村振興重點工作的意見［N］.光明日報，2022-02-23（01）.

［2］ 農業(yè)農村部，中央網絡安全和信息化委員會辦公室.數字農業(yè)農村發(fā)展規(guī)劃（2019-2025年）的通知［EB/OL］.（2020-01-20）［2022-11-18］.http：//www.moa.gov.cn/gk/ghjh_1/202001/t20200120_6336316.htm.

［3］ 林青寧，毛世平.產業(yè)協同集聚、數字經濟與農業(yè)全要素生產率［J］.中國農業(yè)大學學報，2022，27（08）：272-286.

［4］ 農業(yè)農村部信息中心.2021全國縣域農業(yè)農村信息化發(fā)展水平評價報告［R/OL］.（2021-12-20）［2022-11-20］.http：//www.agri.cn/V20/ztzl_1/sznync/ltbg/202112/P020211220311961420836.pdf.

［5］ 馮獻，李瑾，崔凱.鄉(xiāng)村治理數字化：現狀、需求與對策研究［J］.電子政務，2020（06）：73-85.

［6］ 朱建建，顧若琳，袁柳.“十四五”期間鄉(xiāng)村治理數字化的框架與指標體系設計［J］.統(tǒng)計與信息論壇，2021，36（09）：110-118.

［7］ 馬俊.論智能技術對社會治理變革的影響［J］.行政論壇，2022（04）：141-146.

［8］ 文軍，劉雨航.面向不確定性的鄉(xiāng)村數字化建設及其實踐啟示［J］.西北農林科技大學學報（社會科學版），2022，22（05）：62-71.

［9］ 謝璐，韓文龍.數字技術和數字經濟助力城鄉(xiāng)融合發(fā)展的理論邏輯與實現路徑［J］.農業(yè)經濟問題，2022（11）：96-105.

［10］ 姜長云.發(fā)展數字經濟引領帶動農業(yè)轉型和農村產業(yè)融合［J］.經濟縱橫，2022（08）：41-49.

［11］ 劉元勝.農業(yè)數字化轉型的效能分析及應對策略［J］.經濟縱橫，2020（07）：106-113.

［12］ 姚戰(zhàn)琪.數字經濟對城鄉(xiāng)居民服務消費差距的影響研究［J］.北京工商大學學報（社會科學版），2022（05）：34-47.

［13］ 李娟，劉愛峰.中國區(qū)域數字產業(yè)發(fā)展的平衡性分析［J］.統(tǒng)計與信息論壇，2022（01）：3-12.

［14］ 樊勝岳，李耀龍，馬曉杰，等.數字化水平對農業(yè)綠色發(fā)展影響的實證研究——基于中國30個省份的面板數據［J］.世界農業(yè)，2021（12）：4-16.

［15］ 徐旭初，葛平，吳彬.農業(yè)產業(yè)數字化的實踐邏輯及其關鍵機制——基于四省四縣的多案例分析［J］.農林經濟管理學報，2023（02）：133-141.

［16］ 田野，葉依婷，黃進，等.數字經濟驅動鄉(xiāng)村產業(yè)振興的內在機理及實證檢驗——基于城鄉(xiāng)融合發(fā)展的中介效應［J］.農業(yè)經濟問題，2022（10）：84-96.

［17］ 阮俊虎，劉天軍，馮曉春，等.數字農業(yè)運營管理：關鍵問題、理論方法與示范工程［J］.管理世界，2020，36（08）：222-233.

［18］ 中國網信網.數字鄉(xiāng)村建設指南1.0［EB/OL］.（2021-09-03）［2022-11-10］.http：//www.cac.gov.cn/2021-09/03/c_1632256398120331.htm.

［19］ 中共中央辦公廳，國務院辦公廳.數字鄉(xiāng)村發(fā)展戰(zhàn)略綱要［EB/OL］.（2019-05-16）［2022-11-20］.http：//www.gov.cn/zhengce/2019-05/16/content_5392269.htm.

［20］ 文軍，劉雨航.面向不確定性的鄉(xiāng)村數字化建設及其實踐啟示［J］.西北農林科技大學學報（社會科學版），2022，22（05）：62-71.

［21］ 慕娟，馬立平.中國農業(yè)農村數字經濟發(fā)展指數測度與區(qū)域差異［J］.華南農業(yè)大學學報（社會科學版），2021，20（04）：90-98.

［22］ 趙星宇，王貴斌，楊鵬.鄉(xiāng)村振興戰(zhàn)略背景下的數字鄉(xiāng)村建設［J］.西北農林科技大學學報（社會科學版），2022，22（06）：52-58.

［23］ 伍國勇，龐國光，湯鈞惠，等.中國鄉(xiāng)村數字經濟發(fā)展水平的測度、區(qū)域差異及時空演變［J］.湖南農業(yè)大學學報（社會科學版），2022，23（04）：15-27.

［24］ 張鴻，王浩然，李哲.鄉(xiāng)村振興背景下中國數字農業(yè)高質量發(fā)展水平測度——基于2015—2019年全國31個省市數據的分析［J］.陜西師范大學學報（哲學社會科學版），2021，50（03）：141-154.

［25］ 曾慶均，唐菁，張娜.數字經濟、區(qū)域創(chuàng)新能力與農產品流通現代化——來自長江經濟帶的經驗證據［J］.中國流通經濟，2022，36（08）：3-15.

［26］ 殷浩棟，霍鵬，汪三貴.農業(yè)農村數字化轉型：現實表征、影響機理與推進策略［J］.改革，2020（12）：48-56.

［27］ 張旺，白永秀.數字經濟與鄉(xiāng)村振興耦合的理論構建、實證分析及優(yōu)化路徑［J］.中國軟科學，2022（01）：132-146.

［28］ 郭峰，王靖一，王芳，等.測度中國數字普惠金融發(fā)展：指數編制與空間特征［J］.經濟學（季刊），2020，19（04）：1401-1418.

［29］ 楊海麗，向能，羅越月.農產品流通數字化能改善農村居民生活水平嗎——來自省域面板數據與空間杜賓模型的經驗證據［J］.宏觀經濟研究，2022（10）：88-102.

［30］ 劉紀遠，寧佳，匡文慧，等.2010-2015年中國土地利用變化的時空格局與新特征［J］.地理學報，2018，73（05）：789-802.

［31］ 魏艷華，馬立平，王丙參.中國八大綜合經濟區(qū)經濟發(fā)展差異測度與評價［J］.數量經濟技術經濟研究，2020，37（06）：89-108.

Study on the Development of Agricultural Digitalization and the Evaluation of Regional Differences in China

SU Jinqi1，PAN Ting2*，DONG Changhong2

（1.School of Economics and Management;2.School of Modern Posts，Xian University of Posts and Telecommunication，Xian 710061，China）

Abstract：Agricultural digitalization is an important path for high-quality development of agricultural industry and an inevitable requirement for the construction of Digital China. Based on the three dimensions of digital infrastructure，industrial digitization and digital industrialization，the evaluation index system of agricultural digital development is constructed.The entropy value method was used to measure the comprehensive index of agricultural digital development in 31 provinces （municipalities directly under the Central Government and autonomous regions） in China from 2011 to 2020，as well as the regional indexes in the eastern，central and western regions.It was found that： overall，the trend of Chinas agricultural digitalization level is steadily increasing significantly，and there are obvious differences among provinces.By region，the index of agricultural digital development in the eastern region is significantly higher than that in the central and western regions，and the indexes in the central and western regions are close to each other.Based on the measurement results，policy recommendations for promoting the digital development of agriculture in China are proposed in three aspects：improving digital infrastructure，promoting the integration of digital technology and agriculture，and strengthening policy support.The findings of the study can provide a theoretical basis for the policy opinions of relevant government departments to accelerate the high-quality development of agriculture.

Key words：agricultural digitization;digital development;spatial differences;entropy value method

（責任編輯：王倩）