Analysis of the Function Mechanism of Digital Agriculture in the Perspective of Rural RevitalizationEmpirical Analysis Based on 28 Provincial Panel Data in Chinese Mainland
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摘要: 当前农业数字化转型快速推进，文章基于我国农业发展现状和已有的研究，认为我国农业现代化应该注重提高规模化经营程度、农业生产效率和农民收入等方面。并根据中国大陆2015—2019年28个省份的面板数据，通过回归模型验证了农业数字化对农业现代化的促进作用。结果表明，农业数字化可以促进农业规模化、提高农业生产效率和农民收入从而推进我国农业现代化。认为应重视农业数字化的基础设施建设，加强农情监测，促进农业信息流通；应促进数字技术在土地流转和农业生产中的使用；要注重培育农村电商，加强与先进电商企业的合作，发挥农村电商在农业销售、农民增收和土地流转中的作用。Abstract: Agricultural and rural modernization is the general goal of Rural Revitalization Strategy, and mathematical countryside is the strategic direction of Rural Revitalization. At present, the transformation of agricultural digitalization is advancing rapidly. How will agricultural digitalization promote the development of agricultural modernization? Based on the current situation of China’s agricultural development and existing research, this paper puts forward that China’s agricultural modernization should focus on improving the degree of large-scale operation, agricultural production efficiency and farmers’ income, and establishes a regression model based on 28 provincial panel data in Chinese Mainland from 2015 to 2019 to verify the role of agricultural digitization in promoting agricultural modernization. The results show that agricultural digitalization can promote the scale of agriculture, improve agricultural production efficiency and farmers’ income, so as to promote China's agricultural modernization. Based on the above research conclusions, this paper puts forward policy suggestions: first, pay attention to the infrastructure construction of agricultural digitization, strengthen agricultural condition monitoring and promote the circulation of agricultural information; Second, promote the use of digital technology in land circulation and agricultural production. Third, focus on cultivating rural e-commerce, strengthen cooperation with advanced e-commerce enterprises, and give full play to the role of rural e-commerce in agricultural sales, increasing farmers’ income and land transfer.
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一. 问题的提出
习近平总书记在党的二十大报告中提出，要全面推进乡村振兴，坚持农业农村优先发展，巩固拓展脱贫攻坚成果，加快建设农业强国。实现农业农村现代化，是国家现代化的重要组成部分，也是国家现代化的重要标志。党的十九届五中全会审议通过的《中共中央关于制定国民经济和社会发展第十四个五年规划和二〇三五年远景目标的建议》也指出，要坚持把解决好“三农”问题作为全党工作重中之重，把全面推进乡村振兴作为实现中华民族伟大复兴的一项重大任务，举全党全社会之力加快农业农村现代化建设，让广大农民过上更加美好的生活。国务院《关于全面推进乡村振兴加快农业农村现代化的意见》中继续强调了要走中国特色社会主义乡村振兴道路，加快农业农村现代化。实现农村贫困地区的小康和乡村振兴战略中“三农”发展新要求都统一于“实现农业农村现代化”这个根本目标之中[1]。但是我国农业现代化仍然面临诸多问题，如土地规模化程度不高、农业产业化程度还不够高、农业金融供给不足、人力资本大量流出、农业从业人员素质下降趋势明显等[2]。除此之外，随着农业生产力的发展，曾经极大地调动了农民的生产积极性的小农户分散经营模式也越来越不适合农业发展需要，阻碍农业先进技术的推广，导致我国农业机械化和市场化程度低、农村基础设施建设受限[3]。
《乡村振兴战略规划（2018—2022年）》中提出要大力发展数字农业，鼓励对农业生产进行数字化改造。针对农业现代化发展面临的问题，《数字乡村发展战略纲要》和《数字农业农村发展规划（2019—2025年）》也都提出要通过数字化或数字乡村建设促进农业农村现代化，发挥数字化和信息化在乡村全面振兴中的作用。随着数字经济蓬勃发展和数字技术的广泛应用，农业数字化成为推动农业农村现代化的重要方式。在一些数字经济发展较快的国家如美国和日本等国家，其农业数字化已经在农业生产和销售中产生重要影响，提高了农业生产效率和农民收入 [4-5]。当下，在我国一些地区农业数字化也在进行中，有力地推动了当地农业的发展[6-7]。《“十四五”数字经济发展规划》也明确提出了我国要快速推进农业数字化，提升农业生产、加工、销售、物流等各环节数字化水平。
那么，随着农业数字化转型快速推进，农业数字化将如何推进农业现代化发展？本文在借鉴国内外农业现代化发展相关理论和先进经验基础上，分析农业数字化转型促进农业现代化的影响机制，并通过实证模型对农业数字化促进农业规模化生产、提高农业生产效率和农民收入等研究假设进行检验，从而明确农业数字化在推进农业现代化中的具体作用。
二. 文献综述
随着数字经济深入发展和数字技术不断推广，数字技术对农业发展的作用受到广泛关注。关于农业数字化或者数字经济在乡村振兴和农业现代化中的作用已经有许多学者进行了研究。钟真和刘育权[8]从数据要素的角度进行研究，从农业生产、农业经营和农业治理三个方面进行分析，提出数据要素具有推动生产精细化、生产效率提高，重塑农业经营主体组织结构、改善农业产业结构和改善农业治理等作用，从而能够推进农业现代化。吴友群等[9]提出数字经济具有改善农业生产方式、改善供给质量和促进农业质量变革、创新农业经济模式和促进农业绿色发展等作用并进行了实证分析。孙哲君[10]从乡村振兴的视角对数字农业的作用进行了研究，认为数字农业具有促进农业经济大数据资源的汇集、促进农村产业结构升级以及改善农业生产和销售的作用。唐文浩[11]则认为数字技术可以促进生产精细化与智能化、传递市场信息并改善销售、促进乡村治理公开透明和精细化以及通过改善资源配置提升农村居民生活质量从而驱动农业农村高质量发展，促进我国农业农村现代化。罗千峰等[12]指出数字技术可以改善农业生产体系、经营体系和产业体系，促进农业高质量发展。在生产体系方面，数字技术的运用促进了生产智能化和自动化，提高了生产力；经营体系方面，可以促进农村要素流动，促进农业经营规模化、专业化；产业体系方面，数字技术可以促进农业产业的扩展和延伸。
农业数字化对促进农业现代化的具体作用主要表现在以下三个方面。一是生产效率方面，殷浩栋等[13]认为农业数字化改善农业监测和生产决策而提高产量；刘元胜[14]认为数字化改善了农业数据的获取，提高了农业运营效率；闫迪和郑少锋[15]、朱秋博等[16]认为农业信息化和互联网的普及促进市场信息和技术信息的传播，改善了农业供给和农业技术而提高了产量。二是农民收入方面，殷浩栋等[13]认为互联网和农村电商以及新销售模式的普及改善了农业销售，王月和程景民[17]认为电商的普及减少交易环节，提高农产品销售价格从而提高了农民收入。三是农业规模化方面，张景娜和张雪凯[18]、秦芳等[19]认为互联网的普及提高农民土地转出的意愿，刘晓玲等[20]认为区块链技术提高了农村产权交易安全性和便捷度，张永奇[21]认为数字普惠金融的发展可以减少信息不对称、将会提高和强化社会资本促进土地流转。
在总结借鉴已有文献的基础上，本文通过理论分析结合实际数据资料多维度衡量农业现代化和农业数字化，通过选取可测度指标，构建多个模型分别从农业生产数字化和农业销售数字化两个方面以及二者整体对农业规模化、农业生产效率和农民收入等三个农业现代化主要方面的影响进行实证分析，从而验证在乡村振兴战略中运用农业数字化推进农业现代化的具体路径与机制。
三. 理论分析与研究假设
一 农业数字化促进土地流转，提高规模化经营程度
大多数国家在农业现代化过程中都进行了土地规模化，而土地细碎化也是我国农业发展面临的主要问题之一，小块、零碎的土地限制了农业机械化，也不利于现代农业科技的推广，影响了农业生产效率的提高。我国一直在促进土地流转以提高土地规模化程度，但是地区经济发展差异、农业补贴、传统观念、交易费用高、信息流通有限等因素阻碍了土地流转，土地规模化程度仍然不足。当前，农业数字化为促进土地流转，解决土地规模化程度不足问题提供了新的途径。
在农业数字化转型过程中，“互联网+”农业促进了更多新型农业经营主体的产生和农业规模化经营。通过农业合作社、家庭农场以及龙头企业以流转方式集中土地进行经营是我国实现农业规模化经营的主要方式[22]。而在“互联网+”农业发展方式的影响下，为了更好适应需求，提高产品质量与产量，许多农户加入农业合作社；一些电商企业则深入农村，与农户对接。比如淘宝的“聚土地”项目，就是电商企业作为新的农业经营主体深入农村，增加了土地流转的方式。他们通过土地流转吸收农村闲置土地，然后再由消费者认购土地，定制套餐，获得农产品；流转后，电商企业将土地承包给合作社，实现规模化经营，而产品生产也可以得到监测，提高了产品质量[23]。
互联网的普及也提高了农民土地转出的意愿，从而促进土地流转。互联网可以提高信息传播的效率和范围，降低土地转出者与转入者之间的信息不对称，减少了土地经营权交易中信息传递和搜寻的成本，提高了交易双方的信任，既提高农民土地转出的意愿又使得土地流转突破以往主要在熟人之间进行的局限[18]。互联网和电商的普及也促进了农村农民的非农就业，他们转向其他行业或者农业的其他环节，不再从事农业生产，从而降低了农民土地转出的机会成本，促进土地流转[19]。
数字技术的应用使得土地流转更为便捷、规范，更易于监管，减少了土地流转在技术和监管上的阻力，从而推动了土地流转，促进土地规模化。一些数字技术普及较快的地区，已经开始运用区块链技术改进农村产权交易。区块链技术是一种可靠的数据公证和确权技术，在区块链中，交易记录可以追溯和识别，从而降低了交易风险。区块链能够自动记录每笔交易的详细来源而且区块链电子签证更加不可篡改，这使得农村产权交易更安全可靠，纠纷解决机制也更有保证；区块链技术也能够以“云签约”形式进行远程交易，使得跨区域的农村产权交易更加便捷迅速[20]。所以，数字技术中区块链技术的使用，使得以土地经营权交易为主要形式的农村产权交易更加规范、安全和便捷，促进了土地流转。
基于上述分析，本文提出研究假设1：农业生产数字化促进土地信息和产品信息传递，农业销售数字化促进生产模式和观念的发展，从而推进了土地流转和农业规模化。
二 农业数字化改进生产方式，提高农业生产效率
近年来，我国农业实现连续丰收，但是要保证国家粮食安全和不断满足人民的需求，则仍需要不断提高我国农业的生产效率。农业数字化将会改变传统的农业生产方式，促进农业生产效率的进一步提高，助推农业现代化的发展。
农业数字化将会推进精准农业的发展，促进农业生产精细化，优化生产方案并提高投入产出，从而提高生产效率。农业数字化的发展使得对农业生产的精细化成为现实，对农情的实时监测与及时处理和对农业生产进行建模与预测，使得生产更加可控。通过运用数字技术，对农业生产过程的实时监控，及时处理如病虫害等因素的影响，保证农作物正常生长，而且通过监测还可以收集生产数据和环境数据，再经大数据分析便可以为农业生产提供种植、施肥等方案，改善农业生产决策，提高产量。结合收集到的现实中的生产情况数据，运用数字技术可以建立农作物生长模型，进而动态分析和预测农作物生长，促进生产优化，实现农业资源的高效利用并及时预防可能遇到的风险[13]。在机器学习和大数据技术的支持下，农业生产可以实现从依靠主观经验生产方式转向更多依靠客观数据支撑，从而减少因为个人经验积累带来的生产波动和决策问题[8]。
农业数字化过程中，互联网和其他信息技术的普及农业生产经营信息的传播，提高了农民的生产知识水平，促进先进生产技术的传播与应用，从而提高了农业生产效率。互联网使农民信息获取更为方便，农民通过互联网可以更便捷地得到市场信息，快速进行生产决策，目标更为明确，积极性也得到了提升。农户通过互联网可以获取到先进的农业生产技术信息和农业管理信息，从而可以在农业生产中使用更先进的技术和更加合理的整合资源，降低劳动成本，提高产量。互联网作为信息共享平台，可以为农民提供农业生产、农机产销等方面的信息服务，利于技术传播也可以促进农民的生产经营思维的改变，增强农民创新能力，通过新的模式和业态，提高生产效率[14]。
基于上述分析，本文提出研究假设2：农业生产数字化中数字设施的完善促进生产数据的收集和生产技术改进，优化农业生产，提高生产效率。
三 农业数字化推动农产品销售改善，提高农民收入
依据《“十四五”推进农业农村现代化规划》，保证农村居民收入稳步增长是我国农业现代化的主要目标之一。农业数字化可以改善农业生产与销售提高农民农业所得从而促进农民收入提升。生产方面，农业生产率的提高带来农业产量的增加，但是由于农产品大部分价格弹性较小，导致出现农民增产不增收的问题，所以要注重改善农产品销售来促进农民增收。根据已有经验，无论是以“一村一品”方式发挥地区特色，建立农产品牌还是促进农业生产以市场为导向，或者调整农业供给结构，使之与需求配套，都可以促进农产品销售量的增长。农业数字化可以在农产品品牌建立、促进农产品信息与市场需求信息传播方面发挥重要作用。
“互联网+”农业的发展促进了农户与市场对接，农村电商的发展改善农产品销售渠道，拓宽了农产品市场，带来销量的增加和价格的提升。农产品电子商务已经成为农产品交易的重要渠道，2018年，县域农产品网络零售额接近农产品交易额的10%
1 。互联网和农村电商能够实现农产品信息迅速且广泛的传播，拓宽农产品市场；随着智能手机在农村的普及，“直播带货”等新销售模式在农村地区广泛推广，进一步发掘农业农村的多元价值，吸引更多消费者，塑造了不少农产品品牌。传统电商的社交拼单等新促销模式和互联网上新的营销方式，也促进了农产品的线上交易和多元化经营，扩宽了农业产业的经营边界[8]。互联网和电商在农村的普及，可以帮助农民构建农产品网上直销通道，缩短生产者和消费者之间的距离，减少农产品销售的中间环节，从而避免了由于传统农产品销售渠道链条较长导致的农产品最终销售价格与收购价格之间的差距，农民销售农产品的价格得到提升[17]。电子商务也可以促进农民和消费者之间的互动，从而增加消费者对产品生产过程和农户经营理念等方面的了解，使得消费者对农户的认同感和信任感增加，提升消费者的回购率，产品也可能经已有的消费者推介给更多的消费者[24]。
信息技术的使用也使农民可以及时获取市场信息，了解各类农产品市场价格和需求的变化，从而更好地进行生产决策，生产市场需求量大、价格高的商品，提高了农产品供给的质量和灵活性，增加了销量和农民收入[15]。
基于上述分析，本文提出研究假设3：农业生产数字化促进了信息传递，农业销售数字化中农村电商及配套物流的发展促进生产模式发展，为产品运输和销售提供便利，从而促进了农民收入增长。
四. 研究设计
根据上述理论分析，农业数字化主要通过提升农业规模化经营程度、提升农业生产效率和改进农产品销售渠道从而提高农民收入水平等方面促进农业现代化。农业数字化在土地流转和促进农民增收中的主要作用是改善信息传递和获取。更广泛的信息获取将会带来更多土地经营权交易机会和产品销售机会；信息越透明可信，就越能提高农民土地流转意愿，让更多土地流转的交易成功实现。为进一步验证以上影响机制，本文拟通过实证模型检验上文三个研究假设，从而为提出促进农业现代化发展的政策建议提供实证依据。
一 变量设定
1 被解释变量
根据研究目的，本文构建模型对农业现代化的三个主要方面进行分析，对应选取三个被解释变量：
（1）家庭承包经营耕地流转率（tfr）：本文基于数据可获得性选取家庭承包经营耕地流转率代表这些地区农业规模化经营的提升程度。家庭承包经营耕地流转率等于省份每年家庭承包耕地流转总面积亩数除以家庭承包经营的耕地面积亩数。根据已有的农业现代化经验，推进经济高质量发展，实现农业现代化，首先需要各地结合自身特点进行适度的规模化经营，在面积广阔，土地集中连片的地区，规模化经营将获得规模经济效益，提高生产效率。我国实现农业规模化经营的主要方式是促进土地经营权流转，通过土地流转小农户的土地向家庭农场、农业合作社或者农业企业等新型农业生产经营主体集中。土地流转率的提升，流转制度的规范化，都是农业规模化经营的重要因素。在土地流转进行较好的发达地区，农业规模化经营程度也达到大幅提升。
（2）单位面积粮食产量（dpt）：单位面积粮食产量的变化直接体现了农业生产效率的变化。农业生产效率农业生产效率是指生产单位农产品所消耗的要素投入量，它是用于衡量农业发展速度和质量的指标。土地是农业生产中的重要因素，本文通过对土地生产率的测定体现农业生产效率。土地生产率是反映土地生产能力的指标，一般用一定时期内 (多为一年) 的单位土地面积出产的产品数量或产值表示。用单位面积粮食产量作为农业生产效率的指标，主要考虑的是投入要素的生产效率，是土地生产率。
（3）农村居民人均收入（income）：农村居民人均收入直接代表了农民收入的变化。由于农产品价格弹性低，农民增产不增收是农业现代化过程中面临的一大难题，根据已有经验，通过“一村一品”模式，发挥品牌效应，可以扩宽农产品销售渠道，一方面增加农产品销售量，另一方面农产品品牌的建立也在一定程度上提高了农产品的价格，两种方法本质上都促进了农产品信息传递，从而可以有效解决农民增产不增收的问题。
2 解释变量
（1）农业生产数字化水平
参考慕娟和马立平建立的农业农村数字经济发展评价指标体系[25]和《中国数字乡村发展报告（2020年）》中农业生产数字化的描述，为体现信息传递在农村的改善，以反映农业数字化通过信息改善给农业带来的影响，选取以下四个指标来衡量农业生产数字化水平：1）农村互联网宽带接入用户数（inter）：数字基础设施是农业数字化的基础。农村互联网宽带接入用户数体现了信息化设备的普及程度，通过计算机上网，农民可以及时获取辅助种植的相关信息；2）农村居民平均每百户移动电话拥有量（phone）：体现便携信息设备的普及，手机作为新的生产工具，正在逐步改变传统的生产与管理方式；3）农村居民每百户广播电视拥有量（video）：体现农民对农村以外信息的了解程度，广播电视是普及最早，农民获得信息最直接的方式；4）单位面积耕地农业气象观测站拥有量（station）：等于省份农业气象观测站总数量除以总耕地面积，代表农民对能够影响农业生产自然因素的了解程度。
（2）农业销售数字化水平
参考慕娟和马立平建立的农业农村数字经济发展评价指标体系[25]和《中国数字乡村发展报告(2020年)》、《全国县域数字农业农村发展水平评价报告（2019）》中有关农业经营数字化和农业销售的描述并基于数据的可获得性， 农业销售数字化水平选取以下两个指标来衡量：1） 农村邮政网点平均服务人口数（poster）：体现农村物流的服务水平。平均服务人口数的下降，体现农村物流的服务水平的提高；2） 淘宝村数量（tao）：可以代表农村电商的普及程度，农村电商服务水平提高，农业销售数字化水平也会提高。
二 数据来源
本文中农村互联网宽带接入用户数、农村居民平均每百户移动电话拥有量、农村广播电视实际用户数、农村居民平均每百户计算机拥有量、单位面积粮食产量、农村居民人均收入、农业气象观测站和家庭承包经营耕地流转率的数据来自《中国统计年鉴》和各省份统计年鉴，农村邮政网点平均服务人口数来自《中国第三产业统计年鉴》，各省（市、区）淘宝村数量来自阿里研究院报告[26]。根据以上年鉴和报告，选择2015—2019年中国大陆28省（市、区）的面板数据
2 ，数据描述统计见表1，解释变量的相关系数矩阵见表2。表 1 变量的描述性统计表变量种类 变量 样本容量 最小值 最大值 平均值 标准差 被解释变量 家庭承包经营耕地流转率（tfr）/% 140 0.0500 0.8700 0.3657 0.1604 单位面积粮食产量（dpt）/（公斤/公顷） 140 4290.0000 8214.0000 5998.0071 830.5120 农村居民人均收入（income）/元 140 6936.2000 33195.2000 14474.2757 5199.8067 解释变量 农村互联网宽带接入用户数（inter）/万户 140 1.9000 1244.4000 280.7471 267.2099 农村居民平均每百户移动电话拥有量（phone）/部 140 174.4000 302.5000 245.8943 28.2602 农村居民每百户广播电视拥有量（video）/台 140 99.9000 176.4000 119.3664 18.0713 单位耕地面积农业气象观测站拥有量（station）/（座/千公顷） 140 0.0022 0.0749 0.0083 0.0084 农村邮政网点平均服务人口数（poster）/万人 140 0.0600 1.0200 0.2417 0.1401 淘宝村数量（tao）/个 140 0.0000 1573.0000 83.7071 218.5135 表 2 解释变量的相关系数矩阵变量 inter phone video station poster tao inter 1.0000 0.1190 0.3040 −0.1040 −0.0890 0.6120 phone 0.1190 1.0000 −0.1700 0.0750 −0.2470 0.0530 video 0.3040 −0.170 1.0000 0.2370 −0.0240 0.5210 station −0.1040 0.0750 0.2370 1.0000 −0.0150 0.0450 poster −0.0890 −0.2470 −0.0240 −0.0150 1.0000 −0.1520 tao 0.6120 0.0530 0.5210 0.0450 −0.1520 1.0000 三 模型设定
本文将农业数字化分为农业生产数字化和农业销售数字化两个方面进行分析。根据我国农业数字化发展现状，农业生产端的数字化和农村电商企业可能会对农业规模化经营产生影响，所以针对假设1：农业数字化对农业规模化的作用，建立模型（1）和（5）进行验证。对于假设2，本文先建立模型（2）验证农业生产数字化对生产效率的影响。对于假设3中农业数字化对农民增收的作用，本文先建立模型（3）考察农业销售数字化对农民收入的影响，之后建立模型（4）考察整体的农业数字化对农民收入的影响。
1. 农业生产数字化对农业规模化水平影响的实证模型。根据已有的农业数字化经验，可以在推进农业数字化转型过程中，提高农业规模化经营程度。本文根据2015—2019年28省（市、区）农业规模化经营程度和农业生产数字化程度的面板数据建立模型如下：
$$ tf{r_{it}} = {\alpha _i} + {\beta _1}vide{o_{it}} + {\beta _2}statio{n_{it}} + {\beta _3}inte{r_{it}} + {\beta _4}phon{e_{it}} + {\varepsilon _{it}} $$ (1) 2. 农业生产数字化对农业生产效率影响的实证模型。使用2015—2019年28省（市、区）农业生产数字化数据和单位面积粮食产量的面板数据建立模型如下：
$$ dp{t_{it}} = {\alpha _i} + {\beta _1}vide{o_{it}} + {\beta _2}statio{n_{it}} + {\beta _3}inte{r_{it}} + {\beta _4}phon{e_{it}} + {\varepsilon _{it}} $$ (2) 3. 农业销售数字化对农民增收作用的实证模型。根据2015—2019年28省（市、区）农村居民人均收入和农业销售数字化的面板数据建立模型(3):
$$ incom{e_{it}} = {\alpha _i} + {\beta _1}poste{r_{it}} + {\beta _2}ta{o_{it}} + {\varepsilon _{it}} $$ (3) 4. 农业数字化对农民收入影响的实证模型。使用农业生产数字化、农业销售数字化和农村居民人均收入的面板数据建立模型如下：
$$\begin{split} incom{e_{it}} = & {\alpha _i} + {\beta _1}vide{o_{it}} + {\beta _2}statio{n_{it}} + {\beta _3}inte{r_{it}} +\\ & {\beta _4}phon{e_{it}} + {\beta _5}poste{r_{it}} + {\beta _6}ta{o_{it}} + {\varepsilon _{it}} \end{split}$$ (4) 5. 农业数字化对农业规模化影响的实证模型。使用农业生产数字化、农业销售数字化和农业规模化经营程度的面板数据建立模型如下：
$$\begin{split} tf{r_{it}} = & {\alpha _i} + {\beta _1}vide{o_{it}} + {\beta _2}statio{n_{it}} + {\beta _3}inte{r_{it}} + {\beta _4}phon{e_{it}} + \\ & {\beta _5}poste{r_{it}} + {\beta _6}ta{o_{it}} + {\varepsilon _{it}} \end{split}$$ (5) 五. 实证结果分析
一 饱和模型回归分析
本文使用Stata15.0软件利用28个省（市、区）的面板数据对上述实证模型进行回归分析。经过Hausman检验，模型式（1）、（2）、（4）和（5）在1%的显著性水平上拒绝“固定效应估计量和随机效应估计量无显著差异”的原假设，因此使用固定效应估计法对模型进行实证分析；而模型式（3）Hausman检验的p值为0.1358，无法在10%的显著性水平上拒绝“固定效应估计量和随机效应估计量无显著差异”的原假设，因此选择随机效应估计法进行模型估计。模型回归的具体结果详见表3。
表 3 模型回归结果分布表模型 (1) (2) (3) (4) (5) 变量 tfr dpt income income tfr station 2.2796*** 5.5e+03 1.5e+05*** 1.5272** (0.2863) (4.4e+03) (1.2e+04) (0.5820) video 0.0009 0.1600 −4.5976 0.0009 (0.0013) (9.2868) (82.1304) (0.0012) inter 0.0001 0.1314 3.4661*** −0.0000 (0.0001) (0.1230) (0.9118) (0.0001) phone 0.0004 5.2533*** 52.9451*** 0.0003 (0.0005) (1.6427) (14.4340) (0.0005) poster −7.4e+03*** −1.6e+03 −0.0769 (2.3e+03) (2.1e+03) (0.0627) tao 6.4215*** 4.0190*** 0.0001** (0.9825) (0.7952) (0.0000) _cons 0.1261 4.6e+03*** 1.6e+04*** −1.9e+02 0.1867 (0.1317) (995.1886) (862.1859) (8.2e+03) (0.1410) N 140 140 140 140 140 R2 0.173 0.194 0.747 0.238 Hausman检验 13.53***
[0.0036]13.98***
[0.0029]4.26
[0.1186]25.56***
[0.0001]13.37***
[0.0096]固定效应 是 是 否 是 是 注：***、**、*分别代表变量回归系数在1%、5%和 10%的水平上显著，小括号内报告的是回归系数的异方差−稳健标准误差，中括号内是Hausman检验统计量的p值。 根据表3的分析结果，总的来说，在显著性水平10%的情况下，代表农业生产数字化和农业销售数字化的解释变量都对家庭承包经营耕地流转率、单位面积粮食产量和农村居民人均收入有显著的线性影响，表明农业生产数字化和农业销售数字化会对农业现代化发展产生显著影响。
1 农业生产数字化的影响
由饱和模型式（1）的回归结果可知，station的参数通过t检验，表明单位耕地面积的农业气象观测站拥有量对土地流转率有影响，在农业生产数字化推进的过程中农业气象观测站的建设将会提高家庭承包经营耕地流转率，从而促进农业规模化。而inter、video和phone的参数则没有通过t检验。由表2相关系数矩阵可知，video和inter之间存在相关性，回归系数的显著性可能受到多重共线性的影响，因此需要进一步分析农业生产数字化具体因素对家庭承包经营耕地流转率的影响。根据模型式（2）的回归结果，农业生产数字化对农业生产效率有显著影响，且存在固定效应，但是仅有变量phone的参数通过t检验，这说明农业生产数字化中农村居民平均每百户移动电话拥有量会对单位面积粮食产量产生影响。
2 农业销售数字化的影响
通过搭建电商平台，广泛建立快递网点，推进农业销售环节的数字化水平，将能够为农产品销售提够便利。农村邮政网点数量越多，农村邮政网点平均服务人口数就会越少，农业物流就越便利；淘宝村数量越多表明这一地区农产品网络销售程度越高。理论上，物流越便利、产品网络销售程度越高就越利于产品的推广和品牌效应的发挥，从而增加收入。由于品牌效应不易衡量，本文直接选取农村居民人均收入来反映农产品的销售情况以及农民收入情况。由模型式（3）的回归结果，可以看到农业销售数字化对农村居民人均收入水平有显著影响，农村邮政网点平均服务人口数的估计参数为负，淘宝村数量的估计参数为正，与理论分析相符。变量poster和tao的参数均通过1%的显著性检验，表明农村邮政网点平均服务人口数和淘宝村数量对农村居民人均收入有显著影响，农业销售数字化的推进将会促进农产品销售和农民收入的提高。
3 农业数字化的影响
根据模型式（4）的回归结果，除变量video和poster的参数以外，其他农业数字化变量的参数均通过5%的显著性检验，表明农业数字化对农村居民人均收入有显著影响，农业数字化水平的提高能够有效地提高农民收入。而模型式（5）表明考察整体农业数字化对土地流转的影响时，仅有反映农业生产化水平的单位耕地面积农业气象观测站拥有量和反映农业销售数字化水平的淘宝村数量通过10%的显著性检验。再结合变量相关系数矩阵（表2），农业销售数字化和农业生产数字化之间存在相关性，其中变量tao和inter、video之间相关性较高，反映农业生产数字化的变量可能由于多重共线性的影响未通过t检验，因此继续分析农业数字化的具体衡量指标对农业规模化的影响。
二 农业数字化具体因素的影响
为了解决饱和模型式（1）和式（5）中的多重共线性问题对回归系数显著性推断的影响，进一步通过逐步回归法，识别出有影响作用的因素，得到模型式（6）、式（7）和式（8），以考察农业数字化具体因素对农业规模化的影响：
$$ tf{r_{it}} = {\alpha _i} + {\beta _1}statio{n_{it}} + {\beta _2}phon{e_{it}} + {\varepsilon _{it}} $$ (6) $$ tf{r_{it}} = {\alpha _i} + {\beta _1}statio{n_{it}} + {\beta _2}inte{r_{it}} + {\varepsilon _{it}} $$ (7) $$ tf{r_{it}} = {\alpha _i} + {\beta _1}poste{r_{it}} + {\beta _2}ta{o_{it}} + {\varepsilon _{it}} $$ (8) 同样通过逐步回归法从饱和模型式（2）中识别出有显著影响作用的因素，得到模型式（9）和式（10）以考察农业生产数字化具体因素对农业生产效率的影响：
$$ dp{t_{it}} = {\alpha _i} + {\beta _1}inte{r_{it}} + {\varepsilon _{it}} $$ (9) $$ dp{t_{it}} = {\alpha _i} + {\beta _1}phon{e_{it}} + {\varepsilon _{it}} $$ (10) 经过Hausman检验，模型式（6）在5%的显著性水平上拒绝“固定效应估计量和随机效应估计量无显著差异”的原假设，模型式（10）在1%的显著性水平上拒绝“固定效应估计量和随机效应估计量无显著差异”的原假设，对这两个模型进行固定效应回归；而模型式（7）、式（8）和式（9）的Hausman检验的p值都大于0.1，无法拒绝“固定效应估计量和随机效应估计量无显著差异”的原假设，选择随机效应模型。模型回归的具体结果详见表4。
表 4 模型回归结果分析表模型 （6） （7） （8） （9） （10） 变量 tfr tfr tfr dpt dpt station 2.2411*** 2.5010*** (0.2767) (0.3335) phone 0.0008** 6.1911*** (0.0004) (1.0945) inter 0.0001*** 0.614*** (0.0000) (0.0973) poster −0.0985** (0.0451) tao 0.0001*** (0.0000) video _cons 0.1501* 0.3169*** 0.3834*** 5825.7*** 4.5e+03*** (0.0881) (0.0309) (0.0315) (164.1) (269.1293) N 140 140 140 140 140 R2 0.153 0.184 Hausman检验 −28.3 0.31
[0.5747]1.26
[0.5325]0.00
[0.9475]−13.53 固定效应 是 否 否 否 是 注：***、**、*分别代表变量回归系数在1%、5%和 10%的水平上显著，小括号内报告的是回归系数的异方差-稳健标准误，中括号内是Hausman检验统计量的p值。 根据模型式（6）和式（7）的回归结果，在反映农业生产数字化的变量中，变量station、inter和phone通过了至少5%的显著性检验，表明推进农业生产数字化过程中，农业气象站的建设、互联网和智能手机的普及可以有效提高土地流转率。这大概是因为互联网和智能手机普及提高了农民对土地流转的认识，促进了数字技术在土地流转中的应用，尤其土流网的建立促进了土地流转信息的传播；而气象观测站可以为当地提供更好的农业气候信息，对于大规模经营的地区农业生产有较大影响。模型式（8）显示，农业销售数字化也对土地流转有显著影响，因为农村电商的发展，一方面促进新型农业经营主体的产生，从而促进耕地集中，另一方面也促进了农民的非农就业，降低土地流转的机会成本，提高农民土地转出的意愿。
根据模型式（9）和式（10）的回归结果，农村互联网宽带接入用户数和农村居民平均每百户移动电话拥有量都对单位面积粮食产量有显著影响，表明农业数字化过程中，互联网和智能手机的普及将会提高农业生产效率。这是因为互联网和智能手机的普及使农民可以更便捷地获得有关农产品的市场需求和先进种植技术的信息，改进生产决策和生产技术。但是由于数字技术在生产决策和农情监测方面的应用程度不易衡量，也无法由互联网的普及等变量反映出来，模型的结果无法具体说明数字技术是否可以通过农业精细化提高农业生产效率。
六. 结论及建议
根据已有的研究，农业数字化一方面能够改变农业生产方式推进生产智能化、精细化，从而提高生产效率；另一方面，也会影响农业经营主体，改变农业经营组织结构，促进农业要素流动和农业规模化；此外，还对农业经营模式、农业产业的扩展和延伸有着重要作用。本文通过理论分析和通过对2015—2019年28省（市、区）的农业生产数字化、销售数字化相关衡量指标对农业规模化、农业产量和农民收入等分别进行回归分析，发现农业数字化对农业规模化、农业生产和农民收入均有显著的影响，农业数字化的推进确实有利于我国实现农业现代化。一方面，代表数字化基础设施的解释变量如互联网的普及，将会促进土地流转信息、生产技术信息和产品信息的传递，提高信息可信度，改善农民在生产和土地流转上的决策效率。另一方面，代表农业销售数字化的解释变量如农村电商和农村物流网点的普及，将会拓宽农产品销售渠道，促进农业产业的延伸，对农产品品牌的建立和改善农民增产不增收的难题有显著作用。
同时还应该继续加大以下三个方面的举措促进我国农业现代化发展。首先，就是要重视农业数字化的基础设施建设，加强农情监测，促进农业信息流通。农业数字化基础设施的完善，使得农民获取和传播信息的能力增强。一方面，农民可以更便捷地获取市场信息，改善生产决策；另一方面，类似农业气象站，或者生产中更为具体的农业生产监测设备的完善，使得农民更好的获得生产信息，互联网也让农民更易获取农业技术信息，促进生产效率的提升。此外，互联网和移动设备的普及还会促进土地流转信息的传播，减少信息不对称，提高农民土地流转意愿，促进农业规模化。
其次是促进数字技术在土地流转和农业生产中的使用。数字技术的使用加强了土地流转的监管力度，使得土地经营权交易更规范，降低流转中的信息不对称，从而提高土地流转率，推动农业规模化。通过运用数字技术处理农业生产的信息，可以辅助农民改善生产方案，使生产投入更精准，提高农业生产效率。
最后是注重培育农村电商，加强与先进电商企业的合作，发挥农村电商在农业销售、农民增收和土地流转中的作用。农村电商的发展，一方面促进了农产品信息的传播，开拓市场促进农产品销售、农民增收；另一方面，带动新型农业生产经营主体的发展，并促进了农民的非农就业，提高土地转出意愿，促进了土地流转和农业规模化。
1)1 数据来源于《2019全国县域数字农业农村发展水平评价报告》。2)2 受淘宝村数据限制，不包括内蒙古、青海和西藏地区。 -
表 1 变量的描述性统计表
变量种类 变量 样本容量 最小值 最大值 平均值 标准差 被解释变量 家庭承包经营耕地流转率（tfr）/% 140 0.0500 0.8700 0.3657 0.1604 单位面积粮食产量（dpt）/（公斤/公顷） 140 4290.0000 8214.0000 5998.0071 830.5120 农村居民人均收入（income）/元 140 6936.2000 33195.2000 14474.2757 5199.8067 解释变量 农村互联网宽带接入用户数（inter）/万户 140 1.9000 1244.4000 280.7471 267.2099 农村居民平均每百户移动电话拥有量（phone）/部 140 174.4000 302.5000 245.8943 28.2602 农村居民每百户广播电视拥有量（video）/台 140 99.9000 176.4000 119.3664 18.0713 单位耕地面积农业气象观测站拥有量（station）/（座/千公顷） 140 0.0022 0.0749 0.0083 0.0084 农村邮政网点平均服务人口数（poster）/万人 140 0.0600 1.0200 0.2417 0.1401 淘宝村数量（tao）/个 140 0.0000 1573.0000 83.7071 218.5135 
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表 2 解释变量的相关系数矩阵
变量 inter phone video station poster tao inter 1.0000 0.1190 0.3040 −0.1040 −0.0890 0.6120 phone 0.1190 1.0000 −0.1700 0.0750 −0.2470 0.0530 video 0.3040 −0.170 1.0000 0.2370 −0.0240 0.5210 station −0.1040 0.0750 0.2370 1.0000 −0.0150 0.0450 poster −0.0890 −0.2470 −0.0240 −0.0150 1.0000 −0.1520 tao 0.6120 0.0530 0.5210 0.0450 −0.1520 1.0000
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表 3 模型回归结果分布表
模型 (1) (2) (3) (4) (5) 变量 tfr dpt income income tfr station 2.2796*** 5.5e+03 1.5e+05*** 1.5272** (0.2863) (4.4e+03) (1.2e+04) (0.5820) video 0.0009 0.1600 −4.5976 0.0009 (0.0013) (9.2868) (82.1304) (0.0012) inter 0.0001 0.1314 3.4661*** −0.0000 (0.0001) (0.1230) (0.9118) (0.0001) phone 0.0004 5.2533*** 52.9451*** 0.0003 (0.0005) (1.6427) (14.4340) (0.0005) poster −7.4e+03*** −1.6e+03 −0.0769 (2.3e+03) (2.1e+03) (0.0627) tao 6.4215*** 4.0190*** 0.0001** (0.9825) (0.7952) (0.0000) _cons 0.1261 4.6e+03*** 1.6e+04*** −1.9e+02 0.1867 (0.1317) (995.1886) (862.1859) (8.2e+03) (0.1410) N 140 140 140 140 140 R2 0.173 0.194 0.747 0.238 Hausman检验 13.53***
[0.0036]13.98***
[0.0029]4.26
[0.1186]25.56***
[0.0001]13.37***
[0.0096]固定效应 是 是 否 是 是 注：***、**、*分别代表变量回归系数在1%、5%和 10%的水平上显著，小括号内报告的是回归系数的异方差−稳健标准误差，中括号内是Hausman检验统计量的p值。
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表 4 模型回归结果分析表
模型 （6） （7） （8） （9） （10） 变量 tfr tfr tfr dpt dpt station 2.2411*** 2.5010*** (0.2767) (0.3335) phone 0.0008** 6.1911*** (0.0004) (1.0945) inter 0.0001*** 0.614*** (0.0000) (0.0973) poster −0.0985** (0.0451) tao 0.0001*** (0.0000) video _cons 0.1501* 0.3169*** 0.3834*** 5825.7*** 4.5e+03*** (0.0881) (0.0309) (0.0315) (164.1) (269.1293) N 140 140 140 140 140 R2 0.153 0.184 Hausman检验 −28.3 0.31
[0.5747]1.26
[0.5325]0.00
[0.9475]−13.53 固定效应 是 否 否 否 是 注：***、**、*分别代表变量回归系数在1%、5%和 10%的水平上显著，小括号内报告的是回归系数的异方差-稳健标准误，中括号内是Hausman检验统计量的p值。
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