數(shù)字經(jīng)濟對農(nóng)業(yè)綠色發(fā)展的影響及其空間溢出效應(yīng)

摘要：文章利用2011—2021年省際面板數(shù)據(jù)，通過雙向固定效應(yīng)模型與空間杜賓模型探究數(shù)字經(jīng)濟對農(nóng)業(yè)綠色發(fā)展的影響及其空間溢出效應(yīng)，除此之外，還采用時空地理加權(quán)模型進一步分析了數(shù)字經(jīng)濟對農(nóng)業(yè)綠色發(fā)展影響的時空異質(zhì)性。結(jié)果表明：（1）數(shù)字經(jīng)濟發(fā)展水平與農(nóng)業(yè)綠色發(fā)展水平整體呈上升趨勢，數(shù)字經(jīng)濟與農(nóng)業(yè)綠色發(fā)展顯著正相關(guān)；（2）空間計量模型結(jié)果表明，數(shù)字經(jīng)濟對農(nóng)業(yè)綠色發(fā)展具有顯著正向的直接效應(yīng)、間接效應(yīng)和總體效應(yīng)，即數(shù)字經(jīng)濟發(fā)展也會引起周邊地區(qū)農(nóng)業(yè)綠色發(fā)展水平提高；（3）通過進一步分析發(fā)現(xiàn)，數(shù)字經(jīng)濟對農(nóng)業(yè)綠色發(fā)展的影響具有明顯的時空異質(zhì)性。據(jù)此，提出要重視區(qū)域的均衡與協(xié)調(diào)發(fā)展，科學(xué)合理地優(yōu)化數(shù)字經(jīng)濟的空間布局的建議。

關(guān)鍵詞：數(shù)字經(jīng)濟；農(nóng)業(yè)綠色發(fā)展；空間溢出效應(yīng)

一、引言

2024年中央“一號文件”提出扎實推進化肥農(nóng)藥減量增效與農(nóng)業(yè)面源污染綜合防治，展現(xiàn)出了農(nóng)業(yè)綠色發(fā)展的重要性。目前農(nóng)業(yè)發(fā)展依然沒有改變依靠資源消耗的粗放經(jīng)營方式，1978—2022年間糧食年產(chǎn)量增加了38 176.3萬噸，增長了大約1.25倍，農(nóng)業(yè)產(chǎn)值增加到84 438.6億元，但是農(nóng)用化肥施用量增加了4 195.2萬噸，增長了大約4.75倍①，這種農(nóng)業(yè)發(fā)展方式嚴重威脅著我國農(nóng)業(yè)的高質(zhì)量發(fā)展。在當前背景下，中央“一號文件”要求發(fā)揮數(shù)字化的引導(dǎo)作用以促進農(nóng)業(yè)高質(zhì)量發(fā)展，而農(nóng)業(yè)綠色發(fā)展是農(nóng)業(yè)高質(zhì)量發(fā)展的重要內(nèi)容。可見，發(fā)揮數(shù)字經(jīng)濟對農(nóng)業(yè)綠色發(fā)展的作用對農(nóng)業(yè)產(chǎn)業(yè)的健康發(fā)展具有重要意義。因此，本文旨在解決以下幾個問題：數(shù)字經(jīng)濟對農(nóng)業(yè)綠色發(fā)展產(chǎn)生了怎樣的影響？數(shù)字經(jīng)濟對農(nóng)業(yè)綠色發(fā)展的空間溢出效應(yīng)如何？不同時間、空間條件下的數(shù)字經(jīng)濟對農(nóng)業(yè)綠色發(fā)展的影響會有怎樣的差異？回答這些問題，能為當下全面推進農(nóng)業(yè)綠色轉(zhuǎn)型與低碳發(fā)展提供有益的參考。

隨著數(shù)字經(jīng)濟的作用日益凸顯，越來越多的研究認同了數(shù)字經(jīng)濟在農(nóng)業(yè)綠色轉(zhuǎn)型過程中的價值，其在農(nóng)業(yè)中的應(yīng)用能發(fā)揮節(jié)約農(nóng)業(yè)成本、提高農(nóng)業(yè)生產(chǎn)效率、優(yōu)化農(nóng)業(yè)結(jié)構(gòu)、促進農(nóng)產(chǎn)品質(zhì)量提升等作用[1]，能夠顯著促進農(nóng)業(yè)高質(zhì)量發(fā)展[2-3]。同時越來越多的研究開始關(guān)注到數(shù)字經(jīng)濟的綠色價值[4]，有研究發(fā)現(xiàn)，互聯(lián)網(wǎng)技術(shù)的發(fā)展會通過改善生產(chǎn)效率和能源效率減少污染[5]，也有研究表明，數(shù)字經(jīng)濟發(fā)展顯著降低了城市各類環(huán)境污染物的排放[6]。在農(nóng)業(yè)方面，李本慶和岳宏志[7]分析認為，數(shù)字經(jīng)濟能夠通過結(jié)構(gòu)升級效應(yīng)推動農(nóng)業(yè)產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)綠色化，具有驅(qū)動農(nóng)戶農(nóng)業(yè)綠色低碳轉(zhuǎn)型的作用[8]。

目前現(xiàn)有研究大多集中于數(shù)字經(jīng)濟的環(huán)境改善作用以及其對農(nóng)業(yè)發(fā)展的促進作用，但是關(guān)于數(shù)字經(jīng)濟對農(nóng)業(yè)綠色發(fā)展的影響研究還很少。因此，本文基于以往研究的基礎(chǔ)上，深入探討了數(shù)字經(jīng)濟對農(nóng)業(yè)綠色發(fā)展的影響及其空間溢出效應(yīng)，運用理論分析和實證研究結(jié)合的方法，將空間因素引入到數(shù)字經(jīng)濟與農(nóng)業(yè)綠色發(fā)展之間關(guān)系的實證研究中，可以增強研究結(jié)論的地區(qū)指向性，擴寬數(shù)字經(jīng)濟對于農(nóng)業(yè)綠色發(fā)展影響的研究視角，為相關(guān)領(lǐng)域的研究提供一些思路。

二、理論分析與研究假設(shè)

（一）數(shù)字經(jīng)濟影響農(nóng)業(yè)綠色發(fā)展的直接效應(yīng)

數(shù)字經(jīng)濟包含一切依賴數(shù)字要素或由數(shù)字要素而顯著增強的經(jīng)濟活動，能夠引發(fā)從生產(chǎn)要素到生產(chǎn)力、再到生產(chǎn)關(guān)系的全面綠色變革[9]。相關(guān)研究表明，農(nóng)業(yè)綠色發(fā)展主要通過去污、提質(zhì)以及增效等方式實現(xiàn)[10]，而其外生干預(yù)主要以技術(shù)創(chuàng)新形式出現(xiàn)。數(shù)字經(jīng)濟通過技術(shù)創(chuàng)新在各個方面為農(nóng)業(yè)綠色發(fā)展注入動力，促使精準、高效、低碳成為農(nóng)業(yè)發(fā)展的主基調(diào)[11]。其中，數(shù)據(jù)要素能夠突破傳統(tǒng)要素供給約束，緩解農(nóng)業(yè)勞動力和土地錯配程度[12]，通過深入農(nóng)業(yè)生產(chǎn)、經(jīng)營與治理過程，提高農(nóng)業(yè)生產(chǎn)效率與效益以及治理能力[13]，同時起到促進農(nóng)業(yè)綠色化的效果[14]。數(shù)字技術(shù)能促進資源利用綠色化[15]，通過規(guī)模經(jīng)濟、范圍經(jīng)濟等增效機制，推動農(nóng)業(yè)綠色協(xié)調(diào)高效發(fā)展[16]，其嵌入農(nóng)業(yè)生產(chǎn)過程，能幫助農(nóng)民精準施用各類化學(xué)投入品，促進化肥農(nóng)藥減量化。同時，隨著數(shù)字經(jīng)濟的發(fā)展，數(shù)字化基礎(chǔ)設(shè)施服務(wù)不斷向農(nóng)村延伸，數(shù)字技術(shù)不斷滲透農(nóng)業(yè)生產(chǎn)，推動農(nóng)業(yè)產(chǎn)業(yè)高級化，從根本上提高農(nóng)業(yè)過程中的資源效率，從而實現(xiàn)既定的資源約束下農(nóng)業(yè)經(jīng)濟效益最大化。同時，通過綠色創(chuàng)新助力農(nóng)業(yè)發(fā)展，即便在減少生產(chǎn)投入的情況下，也能提高農(nóng)業(yè)生產(chǎn)水平，進而提升農(nóng)業(yè)的綠色全要素生產(chǎn)率。但是，數(shù)字經(jīng)濟發(fā)展對農(nóng)業(yè)綠色發(fā)展也可能產(chǎn)生一定的抑制作用。在數(shù)字經(jīng)濟發(fā)展的初期階段，可能需要大量的資金投入和基礎(chǔ)設(shè)施建設(shè)，這可能會擠占原本用于農(nóng)業(yè)綠色發(fā)展的資源。此外，數(shù)字經(jīng)濟的發(fā)展可能帶來一些新的環(huán)境問題，如數(shù)據(jù)處理和存儲的能耗問題，以及信息泄露和網(wǎng)絡(luò)安全等風(fēng)險，這些問題都可能對農(nóng)業(yè)綠色發(fā)展產(chǎn)生負面影響。據(jù)此，本論文提出如下研究假設(shè)：

假設(shè)H1a：數(shù)字經(jīng)濟能夠推動農(nóng)業(yè)綠色發(fā)展。

假設(shè)H1b ：數(shù)字經(jīng)濟會抑制農(nóng)業(yè)綠色發(fā)展。

（二）數(shù)字經(jīng)濟影響農(nóng)業(yè)綠色發(fā)展的空間溢出效應(yīng)

空間溢出效應(yīng)主要源于空間相互作用理論，這一理論指出，地區(qū)之間會發(fā)生要素和技術(shù)的相互傳輸，從而構(gòu)成一個緊密相連的網(wǎng)絡(luò)。在以空間相互作用理論為基礎(chǔ)的前提下，數(shù)字經(jīng)濟憑借其高擴散性與輻射性的特征打破了時間與空間的限制，增強了區(qū)域間的互動和關(guān)聯(lián)[17]，使得本地與鄰地數(shù)字經(jīng)濟產(chǎn)生空間交互作用從而作用于鄰地農(nóng)業(yè)綠色發(fā)展，同時，由于農(nóng)業(yè)生產(chǎn)要素流動、農(nóng)業(yè)生產(chǎn)綠色技術(shù)擴散、環(huán)境規(guī)制政策工具趨同等因素愈加促使空間交互作用的形成。這種綜合作用使數(shù)字經(jīng)濟對于農(nóng)業(yè)綠色發(fā)展的影響不再局限于本區(qū)域，即數(shù)字技術(shù)的擴散效應(yīng)使得勞動力、資金等傳統(tǒng)生產(chǎn)要素能夠突破地理界限，實現(xiàn)快速流動和高效配置。除此之外，數(shù)字經(jīng)濟發(fā)展帶來知識的快速流動促進了各類創(chuàng)新與技術(shù)進步在農(nóng)業(yè)企業(yè)之間的傳播，為不同地區(qū)間的農(nóng)業(yè)企業(yè)提供了深入交流與合作的機會，實現(xiàn)技術(shù)水平、業(yè)務(wù)發(fā)展等方面的共同進步。這種跨地區(qū)的合作與交流不僅有助于提升本地區(qū)的農(nóng)業(yè)綠色全要素生產(chǎn)率，還能通過技術(shù)溢出和知識擴散，提高周邊地區(qū)的農(nóng)業(yè)綠色全要素生產(chǎn)率，從而帶動周邊地區(qū)的農(nóng)業(yè)綠色發(fā)展。

據(jù)此，本論文提出假設(shè)H2：數(shù)字經(jīng)濟不僅能提高本地的農(nóng)業(yè)綠色發(fā)展水平，還能提高鄰近地區(qū)的農(nóng)業(yè)綠色發(fā)展水平，具有正向空間溢出效應(yīng)。

三、變量選取、模型構(gòu)建與數(shù)據(jù)來源

（一）變量選取

1. 被解釋變量：農(nóng)業(yè)綠色發(fā)展水平（[AGTFP]）

在農(nóng)業(yè)領(lǐng)域，農(nóng)業(yè)綠色全要素生產(chǎn)率的提升是農(nóng)業(yè)綠色發(fā)展的核心所在，其增長態(tài)勢更是衡量農(nóng)業(yè)發(fā)展綠色化程度和未來走向的重要指標。因此，本文選擇從農(nóng)業(yè)綠色全要素生產(chǎn)率的視角，深入剖析農(nóng)業(yè)綠色發(fā)展的內(nèi)在邏輯和趨勢。同時考慮本文集中于狹義農(nóng)業(yè)研究，參考郭海紅和劉新民[18]的研究，具體測算指標如表1所示。其中，勞動投入采用農(nóng)業(yè)從業(yè)人員年底數(shù)衡量，參考相關(guān)研究[19]，用第一產(chǎn)業(yè)從業(yè)人數(shù)乘以種植業(yè)總產(chǎn)值占農(nóng)林牧漁業(yè)總產(chǎn)值的比重來測算。在核算農(nóng)業(yè)面源污染量時，采用清華大學(xué)賴斯蕓[20]提出的清單分析法作為參考依據(jù)進行計算，同時考慮到本文的研究范圍，只考慮農(nóng)用化肥以及農(nóng)田固體廢棄物產(chǎn)生的總氮、總磷以及化學(xué)需氧量，具體使用的農(nóng)業(yè)面源污染產(chǎn)污單元清單列表如表2所示。農(nóng)業(yè)碳排放的核算參照李波[21]等的碳排放系數(shù)以及方法，同時考慮水稻碳排放綜合得到農(nóng)業(yè)碳排放，其中農(nóng)業(yè)碳排放系數(shù)如表3所示。

參考相關(guān)研究，使用SBM-GML指數(shù)對各項指標原始數(shù)據(jù)綜合計算[22]，得出我國的30個省份（自治區(qū)、直轄市）2010—2021年的農(nóng)業(yè)綠色全要素生產(chǎn)率，參照吳傳清和宋子逸[23]的做法，將核算的農(nóng)業(yè)綠色全要素生產(chǎn)率指數(shù)由上一年為1的環(huán)比指數(shù)轉(zhuǎn)換為2010年為1的累積增長指數(shù)進行回歸估計，求得2011—2021年的農(nóng)業(yè)綠色發(fā)展水平評價得分。

2.解釋變量：數(shù)字經(jīng)濟發(fā)展水平（[Dig]）

為了考察省級層面的數(shù)字經(jīng)濟發(fā)展情況以及精準描述數(shù)字經(jīng)濟在農(nóng)業(yè)上的作用和表現(xiàn)，借鑒已有研究[24-25]，從農(nóng)村數(shù)字基礎(chǔ)設(shè)施、生產(chǎn)數(shù)字化、生活數(shù)字化等方面衡量數(shù)字經(jīng)濟發(fā)展水平，并進一步通過熵值法測度數(shù)字經(jīng)濟發(fā)展水平。具體指標如表4所示。

3.控制變量

除了數(shù)字經(jīng)濟的發(fā)展水平外，農(nóng)業(yè)的綠色發(fā)展還受到其他因素的影響，本文參考已有的學(xué)術(shù)研究成果[26-27]，選取以下控制變量：（1）人力資本水平（[HU]）。采用各省份農(nóng)村居民平均受教育年限來衡量。具體處理方法：將小學(xué)、初中、高中、大專及以上的受教育程度分別賦值為6、9、12和16年，隨后將勞動力中不同受教育水平的人口比例與相應(yīng)受教育年限相乘，得出平均受教育年限。（2）經(jīng)濟環(huán)境（[EE]）。采用各省（市）二、三產(chǎn)業(yè)產(chǎn)值占地區(qū)生產(chǎn)總值的比重來表征。（3）區(qū)域經(jīng)濟發(fā)展水平（[lnGDP]）。采用該地區(qū)當年人均國內(nèi)生產(chǎn)總值的對數(shù)來度量。（4）政策支農(nóng)程度（[GOV]）。采用人均農(nóng)林水事務(wù)支出來體現(xiàn)，這一指標能夠反映政府對農(nóng)業(yè)發(fā)展的支持力度。此外，考慮收入結(jié)構(gòu)（[INC]）對農(nóng)業(yè)生產(chǎn)效率的影響，本文采用農(nóng)戶人均家庭經(jīng)營性收入占人均收入的比例來表示，這一比例越高，說明農(nóng)戶越傾向于以務(wù)農(nóng)為主，其收入對農(nóng)地的依賴性也越強。因此，為提高收入水平，農(nóng)戶會更加專注于提升農(nóng)業(yè)生產(chǎn)效率。

（二）模型構(gòu)建

1. 基準模型設(shè)定

根據(jù)上述分析，本文構(gòu)建基準回歸模型，檢驗數(shù)字經(jīng)濟發(fā)展對農(nóng)業(yè)綠色發(fā)展的直接作用：

[AGTFPit=α0+α1Digit+α2conit+μi+δt+εit]" " " " （1）

2. 空間計量模型

為了對空間模型進行合理選擇，本文根據(jù)判別準則進行了Hausman檢驗、LM檢驗、LR檢驗結(jié)果最終選擇空間杜賓模型來揭示地區(qū)間的空間溢出效應(yīng)，最終選擇的空間杜賓模型基本形式如下：

[AGTFPit=α0+ρW*AGTFPit+β1*Digit+α1Digit]" " " " " " " " " " " " " " " " "[+α2conit+β2W*conit+δt+εit]" " " " " " " " "（2）

其中，[AGTFPit]為區(qū)域[i]在[t]時期的農(nóng)業(yè)綠色發(fā)展水平；[Digit]為省份[i]在[t]時期的數(shù)字經(jīng)濟發(fā)展水平；[μi]表示區(qū)域[i]不隨時間變化的個體固定效應(yīng)；[δt]則控制時間固定效應(yīng)；[εit]表示隨機擾動項；[conit]為一組控制變量；[α0]為截距項；[α1]為數(shù)字經(jīng)濟的回歸系數(shù)；[α2]為控制變量的回歸系數(shù)；[W]為空間自回歸系數(shù)；W為空間權(quán)重矩陣；[β1]和[β2]分別為核心解釋變量以及控制變量空間交互項的彈性系數(shù)。

（三）數(shù)據(jù)來源

基于數(shù)據(jù)的可得性，本研究選取2011—2021年國內(nèi)30個省（自治區(qū)、直轄市）（港澳臺和西藏地區(qū)除外）為研究對象。以上所有變量數(shù)據(jù)主要來源于《中國統(tǒng)計年鑒》《中國社會統(tǒng)計年鑒》《中國工業(yè)統(tǒng)計年鑒》《中國農(nóng)業(yè)年鑒》《中國農(nóng)村統(tǒng)計年鑒》、各省統(tǒng)計年鑒、國家統(tǒng)計局等，中國數(shù)字普惠金融指數(shù)出自北京大學(xué)數(shù)字金融研究中心與螞蟻金服集團共同編制的《北京大學(xué)數(shù)字普惠金融指數(shù)》，對于缺失的數(shù)據(jù)采用插值法補充。各變量描述性統(tǒng)計分析如表5所示。

四、結(jié)果與分析

（一）數(shù)字經(jīng)濟發(fā)展的時序演變

數(shù)字經(jīng)濟發(fā)展指數(shù)時序演變趨勢如圖1所示。由圖1可以發(fā)現(xiàn)，在研究期內(nèi)，數(shù)字經(jīng)濟發(fā)展整體呈現(xiàn)上升趨勢。分區(qū)域來看，東部地區(qū)、中部地區(qū)以及西部地區(qū)數(shù)字經(jīng)濟發(fā)展趨勢與全國數(shù)字經(jīng)濟發(fā)展趨勢基本相同，可以將各地區(qū)各省份的數(shù)字經(jīng)濟發(fā)展水平時序變化劃分為兩個階段：2011—2014年的緩慢上升階段和2014—2021年的快速上升階段。東北地區(qū)數(shù)字經(jīng)濟發(fā)展趨勢則有所不同，其在2011—2014年是同樣的緩慢上升階段，但其快速上升階段只從2014年持續(xù)到2017年，而2017年之后的上升幅度卻不明顯，甚至在2020年到2021年存在小幅度下降。截至2021年，東部地區(qū)數(shù)字經(jīng)濟發(fā)展平均水平超過0.4，中部地區(qū)數(shù)字經(jīng)濟發(fā)展平均水平達到0.23，西部地區(qū)與東北地區(qū)數(shù)字經(jīng)濟發(fā)展均值大致相同，都在0.17左右。說明地區(qū)間數(shù)字經(jīng)濟發(fā)展差異明顯，數(shù)字經(jīng)濟發(fā)展水平最高的東部地區(qū)是數(shù)字經(jīng)濟發(fā)展水平最低的西部、東北地區(qū)數(shù)字經(jīng)濟發(fā)展水平的兩倍以上。在空間分布上，我國數(shù)字經(jīng)濟發(fā)展水平的均值從大到小的順序依次為：東部地區(qū)、中部地區(qū)、東北地區(qū)、西部地區(qū)。西部地區(qū)是我國數(shù)字經(jīng)濟發(fā)展水平最低的地區(qū)，其具有持續(xù)上升的趨勢，但增長速度相對緩慢，其與東北地區(qū)都是我國數(shù)字經(jīng)濟發(fā)展急需注入動力的重點地區(qū)。

（二）農(nóng)業(yè)綠色發(fā)展的時序演變

為了能夠明晰的比較農(nóng)業(yè)綠色發(fā)展水平，從而更直觀地分析各省份（直轄市、自治區(qū)）發(fā)展特點，由上文測度的各區(qū)域農(nóng)業(yè)綠色發(fā)展水平指數(shù)，得到2011—2021年發(fā)展水平趨勢圖（見圖2）。

圖2為我國2011年到2021年整體農(nóng)業(yè)綠色發(fā)展水平均值，由圖2可以看出，在2011年到2021年我國農(nóng)業(yè)綠色發(fā)展水平整體呈上升趨勢。分地區(qū)來看，東部地區(qū)的農(nóng)業(yè)綠色發(fā)展呈現(xiàn)出明顯的上升趨勢，并且在各區(qū)域中擁有顯著的優(yōu)勢地位，表明東部地區(qū)在推動農(nóng)業(yè)綠色發(fā)展方面取得了積極進展。相比之下，中部地區(qū)、西部地區(qū)以及東北地區(qū)的農(nóng)業(yè)綠色發(fā)展水平整體不高，且發(fā)展趨勢與情況較為近似，這可能與這些地區(qū)的經(jīng)濟發(fā)展水平、資源稟賦、生態(tài)環(huán)境以及政策支持等多方面因素有關(guān)。

（三）實證結(jié)果與分析

1. 普通面板模型回歸分析

表6給出了是否添加控制變量的情況下使用固定效應(yīng)后的回歸結(jié)果。從回歸結(jié)果中可以看到，在控制相關(guān)變量的前提下，數(shù)字經(jīng)濟發(fā)展水平在1%的顯著性水平下正向促進農(nóng)業(yè)綠色發(fā)展水平，表現(xiàn)為數(shù)字經(jīng)濟發(fā)展水平提高一個單位，農(nóng)業(yè)綠色發(fā)展水平會提高0.966個單位，即隨著數(shù)字經(jīng)濟發(fā)展水平的提高，農(nóng)業(yè)綠色發(fā)展水平也在提高。

由表6可以看出，在1%的顯著性水平下，數(shù)字經(jīng)濟發(fā)展對當年農(nóng)業(yè)綠色發(fā)展水平的影響呈現(xiàn)出顯著的正向推動作用。這一發(fā)現(xiàn)為后續(xù)進行空間效應(yīng)分析奠定了基礎(chǔ)，并為進一步探討數(shù)字經(jīng)濟與農(nóng)業(yè)綠色發(fā)展之間的內(nèi)在聯(lián)系提供了有力的支撐。控制變量方面，人力資本水平、經(jīng)濟環(huán)境、政策支農(nóng)程度以及收入結(jié)構(gòu)對于農(nóng)業(yè)綠色發(fā)展具有顯著正向影響。具體來說，首先，人力資本水平的提升能夠增強農(nóng)業(yè)勞動者的技能和素質(zhì)，使其更加適應(yīng)現(xiàn)代農(nóng)業(yè)的發(fā)展需求，進而促進農(nóng)業(yè)的綠色轉(zhuǎn)型和可持續(xù)發(fā)展。其次，隨著受教育程度的提高，農(nóng)民將更有能力采用先進的農(nóng)業(yè)技術(shù)和綠色生產(chǎn)方式，提高農(nóng)業(yè)生產(chǎn)效率，減少資源浪費和環(huán)境污染。經(jīng)濟環(huán)境的優(yōu)化也為農(nóng)業(yè)綠色發(fā)展提供了有力支持。隨著二、三產(chǎn)業(yè)的快速發(fā)展，農(nóng)業(yè)勞動力得到更有效的配置，有利于農(nóng)業(yè)生產(chǎn)的規(guī)模化和專業(yè)化。同時，二、三產(chǎn)業(yè)的發(fā)展也為農(nóng)業(yè)提供了更多的市場需求和技術(shù)支持，推動了農(nóng)業(yè)的綠色化和現(xiàn)代化進程；政策支農(nóng)程度的提升也對農(nóng)業(yè)綠色發(fā)展起到了積極的促進作用。政府通過加大對農(nóng)業(yè)的投入和扶持力度，為農(nóng)民提供了更多的資金、技術(shù)和市場信息等方面的支持，幫助農(nóng)民提高農(nóng)業(yè)生產(chǎn)效益和競爭力，進而推動農(nóng)業(yè)的綠色發(fā)展；收入結(jié)構(gòu)的改善也對農(nóng)業(yè)綠色發(fā)展產(chǎn)生了積極影響。隨著農(nóng)戶人均家庭經(jīng)營性收入占人均收入比重的提高，農(nóng)民對農(nóng)業(yè)生產(chǎn)的依賴性和投入度也會相應(yīng)增加。這將激發(fā)農(nóng)民更加積極地采用綠色生產(chǎn)方式和技術(shù)，提高農(nóng)業(yè)生產(chǎn)的環(huán)境友好性和可持續(xù)性。而區(qū)域經(jīng)濟發(fā)展水平對農(nóng)業(yè)綠色發(fā)展具有顯著負向影響，這可能是因為，高強度的經(jīng)濟活動可能增加對農(nóng)業(yè)資源的壓力，導(dǎo)致資源過度消耗和環(huán)境破壞，從而不利于農(nóng)業(yè)的綠色發(fā)展。綜上所述，面板模型估計結(jié)果驗證了數(shù)字化水平對農(nóng)業(yè)綠色發(fā)展的直接影響，假設(shè)H1a得到驗證。

2.穩(wěn)健性檢驗

為了深入檢驗回歸結(jié)果的穩(wěn)健性，本文采用了以下三種方法進行驗證。第一，鑒于數(shù)字經(jīng)濟發(fā)展對農(nóng)業(yè)綠色發(fā)展可能存在滯后效應(yīng)，將核心解釋變量替換為其滯后一階變量，并重新估計了基準計量模型，如表7的列（1）所示，替換后相關(guān)系數(shù)依然在1%的顯著性水平上保持正值，這進一步證實了回歸結(jié)果的穩(wěn)健性。第二，考慮到中國區(qū)域經(jīng)濟發(fā)展的非均衡性，排除了北京、天津、上海、重慶四個直轄市的數(shù)據(jù)后，進行了第二次穩(wěn)健性檢驗，調(diào)整后的回歸結(jié)果如表7的列（2）所示。結(jié)果顯示，數(shù)字經(jīng)濟的回歸系數(shù)在1%的顯著性水平上依然為正，這進一步強化了回歸結(jié)果的穩(wěn)健性。第三，為了消除極端值對回歸結(jié)果的影響，對核心解釋變量進行了1%水平上的縮尾處理，并重新進行了回歸分析。這一處理后的回歸結(jié)果顯示，數(shù)字經(jīng)濟的回歸系數(shù)在1%的顯著性水平上依然保持正值，這進一步證明了本文結(jié)果的穩(wěn)健性。通過采用以上三種方法進行穩(wěn)健性檢驗，驗證了回歸結(jié)果的穩(wěn)健性。

3. 空間面板模型回歸分析

（1）空間相關(guān)性檢驗。在使用空間計量模型前，需要先確定數(shù)據(jù)是否具有空間相關(guān)性，其中[Morans I]指數(shù)是描述和分析空間相關(guān)性的最常見的方法。全局[Morans I]指數(shù)主要關(guān)注整體空間范圍內(nèi)的空間分布相關(guān)性，有助于把握數(shù)據(jù)的全局空間特征。全局[Morans I]指數(shù)計算公式如下：

[" "Morans I=ni=1nj=1nwij×i=1nj=1nwij（xi-x）（xj-x）i=1n（xi-x）2]" " （3）

本文基于Stata16.0軟件，基于鄰接距離矩陣計算了2011—2021年30個省（自治區(qū)、直轄市）的數(shù)字經(jīng)濟與農(nóng)業(yè)綠色發(fā)展的[Morans I]指數(shù)，得到[Morans I]指數(shù)結(jié)果如表8所示。

根據(jù)表8所展示的數(shù)據(jù)可以看出，在2011—2021年研究期間內(nèi)，數(shù)字經(jīng)濟與農(nóng)業(yè)綠色發(fā)展的全局Moran's I普遍大于0，并且多數(shù)年份都通過了顯著性檢驗。具體而言，數(shù)字經(jīng)濟發(fā)展水平和農(nóng)業(yè)綠色發(fā)展水平的Moran's I在多數(shù)年份中，P值均低于0.1，通過10%的顯著性水平檢驗。表明數(shù)字經(jīng)濟發(fā)展與農(nóng)業(yè)綠色發(fā)展均呈現(xiàn)出顯著的空間正相關(guān)關(guān)系，這也進一步揭示了中國數(shù)字經(jīng)濟發(fā)展與農(nóng)業(yè)綠色發(fā)展在空間上存在的集聚效應(yīng)。

（2）空間溢出效應(yīng)檢驗。為保證結(jié)果的可靠性與穩(wěn)健性，本文選擇三種類型的矩陣分別建立空間杜賓模型進行檢驗，結(jié)果見表9。由表9可知，無論是哪種距離條件下，空間自相關(guān)系數(shù)ρ顯著且為正，說明農(nóng)業(yè)綠色發(fā)展具有顯著正向的空間溢出性。

（3） 空間效應(yīng)分解。為深入剖析數(shù)字經(jīng)濟對農(nóng)業(yè)綠色發(fā)展的空間效應(yīng)，本文對實證結(jié)果進行偏微分處理，以便得到直接效應(yīng)、間接效應(yīng)以及總效應(yīng)的結(jié)果。具體而言，直接效應(yīng)反映了本地區(qū)數(shù)字經(jīng)濟對農(nóng)業(yè)綠色發(fā)展水平的影響；間接效應(yīng)則關(guān)注本地區(qū)數(shù)字經(jīng)濟對鄰近區(qū)域農(nóng)業(yè)綠色發(fā)展的外部影響，體現(xiàn)了區(qū)域間數(shù)字經(jīng)濟的互動與溢出效應(yīng)；總效應(yīng)則是在綜合考慮鄰近區(qū)域影響因素的基礎(chǔ)上，全面評估數(shù)字經(jīng)濟對農(nóng)業(yè)綠色發(fā)展的整體影響，是直接效應(yīng)與間接效應(yīng)的綜合體現(xiàn)。通過這種區(qū)分與解析，能夠更準確地揭示數(shù)字經(jīng)濟對農(nóng)業(yè)綠色發(fā)展的空間作用機制，三種效應(yīng)的回歸結(jié)果如表10所示。

由表10中可以發(fā)現(xiàn)，基于鄰接權(quán)重矩陣，數(shù)字經(jīng)濟發(fā)展水平每增長1個單位，本地區(qū)農(nóng)業(yè)綠色發(fā)展水平增長0.958個單位，臨近地區(qū)農(nóng)業(yè)綠色發(fā)展水平增長2.653個單位，總效應(yīng)是兩種效應(yīng)的總和，為3.611；基于地理距離權(quán)重矩陣，數(shù)字經(jīng)濟發(fā)展水平每增長1個單位，本地區(qū)農(nóng)業(yè)綠色發(fā)展水平增長0.781個單位，臨近地區(qū)農(nóng)業(yè)綠色發(fā)展水平增長2.884個單位，總效應(yīng)為3.666；基于經(jīng)濟距離權(quán)重矩陣，數(shù)字經(jīng)濟發(fā)展水平每增長1個單位，本地區(qū)農(nóng)業(yè)綠色發(fā)展水平增長0.717個單位，臨近地區(qū)農(nóng)業(yè)綠色發(fā)展水平增長2.954個單位，總效應(yīng)為3.671。

綜合來說，以數(shù)據(jù)為關(guān)鍵生產(chǎn)要素的數(shù)字經(jīng)濟作為新一輪產(chǎn)業(yè)變革的核心力量，具有高技術(shù)性、高成長性、高融合性、高協(xié)同性的特征，數(shù)字經(jīng)濟的發(fā)展特征表明，數(shù)字經(jīng)濟發(fā)展不僅對本地區(qū)的農(nóng)業(yè)綠色發(fā)展產(chǎn)生直接的影響外，還對鄰近地區(qū)的農(nóng)業(yè)綠色發(fā)展產(chǎn)生正向的空間溢出效應(yīng)。在考慮空間相關(guān)性的前提下，研究期內(nèi)數(shù)字經(jīng)濟能夠推動農(nóng)業(yè)綠色發(fā)展，且對農(nóng)業(yè)綠色發(fā)展的空間溢出效應(yīng)占總效應(yīng)的比重很高，說明數(shù)字經(jīng)濟的技術(shù)溢出對周邊區(qū)域產(chǎn)生了積極影響，助推了周邊區(qū)域的農(nóng)業(yè)綠色發(fā)展。

綜合來看，數(shù)字經(jīng)濟發(fā)展對農(nóng)業(yè)綠色發(fā)展的空間溢出效應(yīng)為正向顯著，且間接效應(yīng)占總效應(yīng)的比重很大。具體而言，數(shù)字經(jīng)濟在推動本地區(qū)農(nóng)業(yè)發(fā)展方面具有顯著作用，且在數(shù)字技術(shù)跨地區(qū)支撐與數(shù)據(jù)要素高效流通的助推下，數(shù)字經(jīng)濟還能夠有效帶動周邊地區(qū)的農(nóng)業(yè)發(fā)展，呈現(xiàn)出積極的正向空間溢出效應(yīng)。這一效應(yīng)不僅體現(xiàn)了數(shù)字經(jīng)濟在促進農(nóng)業(yè)發(fā)展方面的廣泛影響，也揭示了其在推動區(qū)域農(nóng)業(yè)協(xié)同發(fā)展中的重要作用。隨著數(shù)字經(jīng)濟的發(fā)展，交通與網(wǎng)絡(luò)設(shè)施等基礎(chǔ)設(shè)施不斷完善，人員流動、物流、網(wǎng)絡(luò)信息流在不同的省份間經(jīng)常交匯，使得空間溢出效應(yīng)成為影響效應(yīng)中不可忽略的一部分。

4. 進一步分析：時空異質(zhì)性分析

基于以上分析可以初步推導(dǎo)判斷：數(shù)字經(jīng)濟可以推動農(nóng)業(yè)綠色發(fā)展進程，并且具有正向的空間溢出效應(yīng)。然而，由于區(qū)域數(shù)字經(jīng)濟發(fā)展水平和農(nóng)業(yè)綠色發(fā)展水平的不平衡性，加上資源等要素的空間差異，必然導(dǎo)致數(shù)字經(jīng)濟對農(nóng)業(yè)綠色發(fā)展作用存在空間異質(zhì)性，因此在下文也對其進行驗證。

基于上述基礎(chǔ)，以下運用相同的變量與數(shù)據(jù)構(gòu)建考慮數(shù)字經(jīng)濟發(fā)展水平對農(nóng)業(yè)綠色發(fā)展水平影響的時空異質(zhì)性的時空地理加權(quán)回歸模型（GTWR），具體模型構(gòu)建如下：

[" " " AGTFPi=β0（ui，vi，ti）+β1（ui，vi，ti）Digi+β2（ui，vi，ti）HUi] [" " nbsp;+β3（ui，vi，ti）GOVi+β4（ui，vi，ti）lnGDPi+β5（ui，vi，ti）INCi]

[" " " +β6（ui，vi，ti）EEi+β7（ui，vi，ti）ADi+εi]" " " " " " " " " " "（4）

其中，[（ui，vi，ti）]為第[i]個樣本點的時空坐標，即[β（ui，vi，ti）]為各個解釋變量在時間點[ti]和省域空間坐標[（ui，vi]的回歸系數(shù)，[εi]為殘差項。

本文通過應(yīng)用GTWR模型，得出了不同時空位置上各解釋變量影響強度的擬合系數(shù)。為了更直觀地展現(xiàn)這些擬合系數(shù)隨時間變化的分布情況，繪制了箱線圖。圖3中展示了從2011—2021年共11個箱線，每個箱線代表了相應(yīng)年份的回歸系數(shù)結(jié)果，而每個箱線內(nèi)部則包含了30個省（自治區(qū)、直轄市）的回歸系數(shù)數(shù)據(jù)。

矩形箱體用于展示各省份數(shù)字經(jīng)濟發(fā)展對農(nóng)業(yè)綠色發(fā)展水平影響強度的擬合系數(shù)值的集中范圍。箱體上下邊緣的兩條豎線分別代表擬合系數(shù)值向上和向下的延伸界限，而箱體內(nèi)部的白色橫線，則標志著擬合系數(shù)值的中位數(shù)。為了數(shù)據(jù)的準確性，圖中已排除了異常值的影響。在圖3中可以看到，不同時期數(shù)字經(jīng)濟發(fā)展對各省農(nóng)業(yè)綠色發(fā)展狀況的影響程度存在明顯的時空差異性。首先，自2013年起，數(shù)字經(jīng)濟的回歸系數(shù)大多為正值，這表明數(shù)字經(jīng)濟的發(fā)展對農(nóng)業(yè)綠色發(fā)展具有積極的推動作用。這一趨勢在隨后的年份中得以延續(xù)，顯示了數(shù)字經(jīng)濟在促進農(nóng)業(yè)綠色發(fā)展方面的持續(xù)影響力。其次，從系數(shù)的變化趨勢來看，從2011—2014年，中位數(shù)點呈迅速上升趨勢。這說明在這一階段，數(shù)字經(jīng)濟對農(nóng)業(yè)綠色發(fā)展的影響效果從負影響逐漸轉(zhuǎn)變?yōu)檎绊憽＿@一轉(zhuǎn)變可能是由于數(shù)字技術(shù)的快速發(fā)展及其在農(nóng)業(yè)領(lǐng)域的廣泛應(yīng)用，使得數(shù)字經(jīng)濟的優(yōu)勢逐漸顯現(xiàn)，從而推動了農(nóng)業(yè)綠色發(fā)展的進程。從2015—2021年，系數(shù)的變化幅度變得十分平緩。這可能意味著在這一階段，數(shù)字經(jīng)濟對農(nóng)業(yè)綠色發(fā)展的影響已經(jīng)趨于穩(wěn)定，形成了較為固定的發(fā)展模式。然而，這并不意味著數(shù)字經(jīng)濟發(fā)展的潛力已經(jīng)耗盡，相反，它可能預(yù)示著未來數(shù)字經(jīng)濟發(fā)展將更加注重質(zhì)量和效益的提升，以更好地推動農(nóng)業(yè)綠色發(fā)展。最后，從系數(shù)的空間分布來看，一開始地區(qū)間差異較大，但到2014年后，地區(qū)間影響差異逐漸減小，且基本都處于正影響的范圍。這表明數(shù)字經(jīng)濟發(fā)展在促進農(nóng)業(yè)綠色發(fā)展方面的作用已經(jīng)逐漸普及到各個地區(qū)，不同地區(qū)之間的差異正在逐漸縮小。這一趨勢有利于全國范圍內(nèi)農(nóng)業(yè)綠色發(fā)展的均衡推進，實現(xiàn)全面和可持續(xù)的發(fā)展。綜上所述，整體上數(shù)字經(jīng)濟發(fā)展對農(nóng)業(yè)綠色發(fā)展具有顯著的正向作用，并且在不同時期和不同地區(qū)呈現(xiàn)出不同的影響程度。

除此之外，為了便于分析數(shù)字經(jīng)濟對農(nóng)業(yè)綠色發(fā)展影響的空間異質(zhì)性，本文利用ArcGIS10.8采用自然斷點法將數(shù)字經(jīng)濟指數(shù)作用程度可視化，更為直觀地反映省份間數(shù)字經(jīng)濟發(fā)展水平對農(nóng)業(yè)綠色發(fā)展的作用效果的差異性。由于本文篇幅有限，僅選取具有代表性的年份即2011年、2016年與2021年全國的30個省（自治區(qū)、直轄市）數(shù)字經(jīng)濟發(fā)展對農(nóng)業(yè)綠色發(fā)展的回歸系數(shù)進行說明②。

從回歸系數(shù)的空間分布來看，2011年，大部分地區(qū)的數(shù)字經(jīng)濟發(fā)展都抑制了農(nóng)業(yè)綠色發(fā)展，只有少部分地區(qū)數(shù)字經(jīng)濟對農(nóng)業(yè)綠色發(fā)展的影響水平為正但影響很小，并且這部分地區(qū)集中在西部地區(qū)，說明在數(shù)字經(jīng)濟剛開始發(fā)展的時期，數(shù)字基礎(chǔ)設(shè)施處于建設(shè)階段，東部地區(qū)投入大量資源發(fā)展數(shù)字經(jīng)濟及建設(shè)相關(guān)基礎(chǔ)設(shè)施，數(shù)字經(jīng)濟的應(yīng)用不廣，對于農(nóng)業(yè)發(fā)展的提高沒有起到幫助還使用相對較多的資源；2016年，回歸系數(shù)從東部沿海向西北內(nèi)陸逐漸遞減，結(jié)合數(shù)據(jù)來看，東部沿海地區(qū)數(shù)字經(jīng)濟對農(nóng)業(yè)綠色發(fā)展的影響為正，呈現(xiàn)高度聚集情況，其中西北與東北地區(qū)影響為負，表示該地區(qū)數(shù)字經(jīng)濟發(fā)展剛開始并沒有對農(nóng)業(yè)綠色發(fā)展起到改善效果。總體來說，東部地區(qū)的數(shù)字經(jīng)濟發(fā)展對推動農(nóng)業(yè)綠色發(fā)展狀況的作用明顯強于西北內(nèi)陸地區(qū)，可能的原因是，數(shù)字經(jīng)濟開始進入高速發(fā)展階段，隨著時間的推移，東部地區(qū)在數(shù)字技術(shù)和農(nóng)業(yè)技術(shù)的積累上可能更加深入，這使得數(shù)字經(jīng)濟在該地區(qū)對農(nóng)業(yè)綠色發(fā)展的影響更為顯著，而另一部分地區(qū)由于基礎(chǔ)設(shè)施以及數(shù)字技術(shù)的不完善，同時由于農(nóng)業(yè)綠色意識擴散程度還不高，導(dǎo)致這些地區(qū)無法將數(shù)字經(jīng)濟與農(nóng)業(yè)綠色發(fā)展結(jié)合起來，在數(shù)字基礎(chǔ)設(shè)施的建設(shè)過程中，其發(fā)展并未對農(nóng)業(yè)綠色發(fā)展產(chǎn)生積極作用。總的來說，數(shù)字經(jīng)濟的發(fā)展對各地區(qū)的影響存在顯著差異，其中在東部沿海地區(qū)起到了強促進作用，2016年的這種空間分布情況是大多數(shù)年份的代表情況；與 2011年和2016 年相比，2021年數(shù)字經(jīng)濟對于各地區(qū)農(nóng)業(yè)綠色發(fā)展的影響確實產(chǎn)生了較大變化，有些區(qū)域又出現(xiàn)了數(shù)字經(jīng)濟對農(nóng)業(yè)綠色發(fā)展的負影響。這一現(xiàn)象集中出現(xiàn)在環(huán)渤海地區(qū)以及西南等地，可能與這些地區(qū)的數(shù)字經(jīng)濟發(fā)展水平、農(nóng)業(yè)產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)、資源環(huán)境狀況以及政策支持等多種因素有關(guān)。首先，環(huán)渤海地區(qū)雖然經(jīng)濟發(fā)展較為發(fā)達，但在數(shù)字經(jīng)濟與農(nóng)業(yè)綠色發(fā)展的融合方面可能還存在一些瓶頸。例如，數(shù)字技術(shù)在該地區(qū)的農(nóng)業(yè)領(lǐng)域應(yīng)用可能還不夠廣泛，或者應(yīng)用效果尚未充分顯現(xiàn)，導(dǎo)致數(shù)字經(jīng)濟對農(nóng)業(yè)綠色發(fā)展的推動作用不明顯。此外，該地區(qū)的農(nóng)業(yè)產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)可能相對傳統(tǒng)，轉(zhuǎn)型升級難度較大，也影響了數(shù)字經(jīng)濟對農(nóng)業(yè)綠色發(fā)展的正面效應(yīng)。對于西南地區(qū)，由于地理環(huán)境復(fù)雜、經(jīng)濟發(fā)展水平相對滯后，數(shù)字經(jīng)濟在農(nóng)業(yè)領(lǐng)域的發(fā)展可能面臨更多挑戰(zhàn)。比如，基礎(chǔ)設(shè)施建設(shè)、人才儲備以及政策支持等方面可能存在不足，制約了數(shù)字經(jīng)濟對農(nóng)業(yè)綠色發(fā)展的促進作用。同時，該地區(qū)的農(nóng)業(yè)綠色發(fā)展可能還受到生態(tài)環(huán)境脆弱、資源約束等問題的制約，使得數(shù)字經(jīng)濟在推動農(nóng)業(yè)綠色發(fā)展方面的作用難以充分發(fā)揮。然而，盡管存在這些差異和挑戰(zhàn)，但仍然可以看到數(shù)字經(jīng)濟對農(nóng)業(yè)綠色發(fā)展的影響差異正在逐漸減小。這可能與全國范圍內(nèi)數(shù)字經(jīng)濟的快速發(fā)展、農(nóng)業(yè)產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)的優(yōu)化升級以及政策支持的加強有關(guān)。隨著數(shù)字技術(shù)的不斷進步和應(yīng)用范圍的擴大，數(shù)字經(jīng)濟對農(nóng)業(yè)綠色發(fā)展的推動作用將逐漸顯現(xiàn)，并在全國范圍內(nèi)實現(xiàn)更加均衡的發(fā)展。

五、 主要結(jié)論與政策啟示

（一）主要結(jié)論

本文運用熵值法評價了我國 30個省（自治區(qū)、直轄市）的數(shù)字經(jīng)濟水平，利用SBM-GML測度了農(nóng)業(yè)綠色發(fā)展水平，并由此構(gòu)建了一般的計量模型與空間計量模型以及時空地理加權(quán)模型，深度闡述二者所存在的關(guān)系。研究結(jié)論表明：數(shù)字經(jīng)濟發(fā)展水平與農(nóng)業(yè)綠色發(fā)展水平整體呈上升趨勢，數(shù)字經(jīng)濟與農(nóng)業(yè)綠色發(fā)展水平顯著正相關(guān)。空間計量模型結(jié)果表明，數(shù)字經(jīng)濟對農(nóng)業(yè)綠色發(fā)展具有顯著正向的直接效應(yīng)、間接效應(yīng)和總體效應(yīng)，即數(shù)字經(jīng)濟發(fā)展會引起周邊地區(qū)農(nóng)業(yè)綠色發(fā)展水平提高。通過進一步分析發(fā)現(xiàn)，數(shù)字經(jīng)濟對農(nóng)業(yè)綠色發(fā)展的影響具有明顯的時空異質(zhì)性。

（二）政策啟示

1.政府在推動區(qū)域發(fā)展的過程中，既要注重彰顯區(qū)域特色，發(fā)揮當?shù)匾胤A賦優(yōu)勢，又要重視區(qū)域的均衡與協(xié)調(diào)發(fā)展。為實現(xiàn)這一目標，各地區(qū)應(yīng)深入發(fā)掘并充分利用數(shù)字經(jīng)濟的空間擴散特性，將區(qū)域數(shù)字經(jīng)濟所具備的正外部性效應(yīng)最大化。在數(shù)字經(jīng)濟發(fā)展領(lǐng)域，表現(xiàn)卓越的區(qū)域應(yīng)充分發(fā)揮其典范與先導(dǎo)作用，深化與鄰近地區(qū)的技術(shù)互動與合作，以形成空間聯(lián)動與協(xié)調(diào)共進的發(fā)展格局。同時，應(yīng)著力消除阻礙數(shù)字經(jīng)濟發(fā)展水平空間擴散與示范效應(yīng)的不利因素，為數(shù)字經(jīng)濟的健康、高效發(fā)展創(chuàng)造有利條件。

2.在遵循數(shù)字經(jīng)濟空間演化規(guī)律的基礎(chǔ)上，科學(xué)合理地優(yōu)化其空間布局。充分利用東部地區(qū)數(shù)字經(jīng)濟基礎(chǔ)堅實的特點，推動數(shù)字經(jīng)濟發(fā)展優(yōu)勢由東向西廣泛傳播。此外，在數(shù)字經(jīng)濟合理空間布局的基礎(chǔ)上，還應(yīng)著重關(guān)注并解決部分地區(qū)數(shù)字經(jīng)濟對農(nóng)業(yè)綠色發(fā)展促進效果有限的問題，以促進整個區(qū)域的協(xié)調(diào)發(fā)展，進一步鞏固數(shù)字經(jīng)濟迅速崛起省份在提升農(nóng)業(yè)綠色發(fā)展水平方面的顯著優(yōu)勢，加速農(nóng)業(yè)發(fā)展的數(shù)字化與綠色化進程，實施特色資金扶持政策，并深入推進農(nóng)業(yè)產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)的轉(zhuǎn)型升級。

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責(zé)任編輯：管仲

The Influence of Digital Economy on the Green Development

of Agriculture and its Spatial Spillover Effects

Kong Lingying" Li Ning

（School of Economy and Management， Shihezi University， Shihezi， 832000，China）

Abstract： This paper explores the impact of digital economy on agricultural green development and its spatial spillover effect by using the provincial panel data from 2011 to 2021， through the two-way fixed-effect model and the spatial Durbin model， and further analyzes the spatiotemporal heterogeneity of the digital economy on agricultural green development by using the spatio-temporal geographic weighting model. The results show that the development level of digital economy and the level of green development of agriculture show an overall upward trend， and the digital economy is significantly positively correlated with the green development of agriculture. The results of the spatial econometric model show that the digital economy has significant positive direct， indirect and overall effects on the green development of agriculture， that is， the development of the digital economy also leads to the improvement of the level of agricultural green development in the surrounding areas. Further analysis shows that the impact of digital economy on agricultural green development has obvious spatiotemporal heterogeneity. Based on this， it is suggested to attach importance to regional balance and coordinated development， and scientifically and reasonably optimize the spatial layout of the digital economy.

Key words： digital economy; green development of agriculture; spatial spillover effects

引用格式：

孔令英，李寧.數(shù)字經(jīng)濟對農(nóng)業(yè)綠色發(fā)展的影響及其空間溢出效應(yīng)[J].新疆農(nóng)墾經(jīng)濟，2025（01）：39-49.

[基金項目]國家社科基金項目（項目編號：20BJY172）。

[作者簡介]孔令英（1978-），女，山東棗莊人，博士，教授，研究方向：農(nóng)業(yè)經(jīng)濟理論與政策、生態(tài)經(jīng)濟；李寧（1996-），女，遼寧朝陽人，碩士研究生，研究方向：農(nóng)業(yè)經(jīng)濟。

①數(shù)據(jù)來源：《中國農(nóng)村統(tǒng)計年鑒》