数字农业发展水平、区域差异及时空演变特征研究.pdf
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1、统计与决策2023年第20期总第632期DOI:10.13546/ki.tjyjc.2023.20.0170引言数字农业本质上是通过数字化、信息化的现代技术融入农业生产、经营各个环节,引导农业发展迈向现代化、数字化、智能化的方向,有效促进农业生产效率的提升1。然而,我国数字农业基础薄弱,农村互联网普及率较低,农业产业数字化发展与产业内差异明显,数字农业技术研究不成熟,相比发达国家存在明显的差距2。对于如何提升数字农业发展水平,学者们从构建农业互联网产业平台3、发展数字惠普金融4、数字农业关键技术5以及大数据平台建设与数据共享6等层面提出了数字农业发展的路径和建议。也有部分学者通过构建数字农业评
2、价指标体系,测算中国数字农业发展水平711。已有研究取得了一定的成果,为本文的研究提供了理论基础和实践指导。现有研究在构建数字农业评价指标体系并没有形成统一共识,而且鲜有文献分析数字农业发展的区域差异及时空演变特征。因此,本文从数字农业的内涵出发,构建数字农业评价指标体系,并采用熵值法测算20132020年中国数字农业发展水平,并在此基础上使用Dagum基尼系数、核密度估计方法分析中国数字农业发展水平的区域差异及动态演进特征,进一步运用Mo-rans I揭示了其空间特征,以期为实现乡村振兴战略和农业农村现代化建设提供建议。1研究设计1.1数字农业发展水平指标体系构建数字农业是将数字化信息技术作
3、为新的农业生产要素,借助数字化、信息化、智能化对农业生产经营活动开展数字化管理,实现农业生产的网络化、智能化以及精细化作业,以提高农业生产效率。本文从数字农业内涵出发,以 中国数字乡村发展报告(2019)2020全国县域数字农业农村发展水平评价报告 为依据,并借鉴国内学者相关研究成果,选取数字农业发展环境、数字农业基础设施、人才与技术资源、数字农业绿色发展、数字农业经济效益5个层面构建数字农业发展水平指标体系,其中,数字农业发展环境是促进数字农业发展的基础,数字农业基础设施是发展数字农业的载体,数字农业人才与技术资源是发展数字农业的动力源泉,数字农业绿色发展是数字农业高质量发展的保障,数字农业
4、经济效益体现了数字农业发展的成果。具体指标如下页表1所示。1.2研究方法1.2.1Dagum基尼系数及其分解Dagum基尼系数及其分解12被用于各领域的区域差异研究,该方法能将样本的整体差异分为组内差异、组间净差异和组间超密度三个部分。具体计算公式如下:G=j=1kh=1ki=1njr=1nh|yji-yhr2n2y(1)其中,G表示总体基尼系数,k表示地区划分数量,将全国分为东、中、西部三大地区;n表示省份的个数,取值30;yij(yhr)表示地区j(h)内省份i(r)的数字农业发展水平;y 表示30个省份数字农业发展水平的均值;基尼系数越大,代表数字农业发展水平越不平衡。Dagum基尼系数
5、可以分解为区域内差距G、区域间差距Gnb和超变密度Gt,计算公式如下:数字农业发展水平、区域差异及时空演变特征研究刘战伟(许昌学院 商学院,河南 许昌 461000)摘要:文章基于20132020年中国30个省份的面板数据,从数字农业发展环境、数字农业基础设施、人才与技术资源、数字农业绿色发展、数字农业经济效益这5个层面构建数字农业发展水平评价指标体系,采用熵值法、Dagum基尼系数、核密度估计法、Morans I分析了中国数字农业发展水平、区域差异及时空演变特征。结果表明:考察期内中国数字农业发展水平逐步提升,三大地区呈现东部地区中部地区西部地区的空间分布格局。区域间差异是构成总体差异的主要
6、来源,其中,东-西部地区之间差距最为显著。东部地区出现极化现象,而中西部地区不存在极化现象。中国数字农业发展水平存在显著的正相关性,大多数西部地区省份表现为“低低”集聚,而东部地区省份多为“高高”集聚。关键词:数字农业;区域差异;时空演变中图分类号:F323文献标识码:A文章编号:1002-6487(2023)20-0094-05基金项目:国家社会科学基金资助项目(19BIY046);教育部人文社会科学研究规划项目(19YJA790058);河南省高校人文社会科学研究一般项目(2024-ZZJH-177)作者简介:刘战伟(1979),男,河南许昌人,硕士,副教授,研究方向:区域经济与技术创新。
7、经 济 实 证94统计与决策2023年第20期总第632期Gjj=12y i=1njr=1nj|yji-yhrn2j(2)G=j=1kGjjpjsj(3)Gjh=i=1njr=1nh|yji-yhrnjnh(-yj-yh)(4)Gnb=j=2kh=1j-1Gjh(pjsh+phsj)Djh(5)Gt=Gnb=j=2kh=1j-1Gjh(pjsh+phsj)(1-Djh)(6)其中,pj=nj/n,sj=njy j/ny;Djh指不同地区中的地区j和地区h之间数字农业发展水平的相互影响,计算公式见式(7);djh指地区之间数字农业发展水平的差值,计算公式见式(8);pjh为超变一阶,计算公式见式
8、(9);Fj和Fh指地区j和地区h的累计密度分布函数。Djh=djh-pjhdjh+pjh(7)djh=0dFj(y)0y(y-x)dFh(x)(8)pjh=0dFh(y)0y(y-x)dFj(x)(9)1.2.2核密度估计法为了更加直观地了解全国及三大地区数字农业发展水平的动态演进特征,本文选用核密度估计法进行分析。随机变量X的密度函数f(x)假设为:f(x)=1Nhi=1NKXi-xh(10)其中,N是观测值个数,Xi代表观测值,x是观测值的平均值,K()是Kernel函数,h表示带宽。常用的核函数可以包括高斯核、三角核、四次核等,本文利用高斯核函数对中国数字农业发展水平的动态演进进行估计
9、。公式如下:K(x)=12exp(-x22)(11)1.2.3Morans I为了对数字农业发展水平的空间特征进行分析,本文使用空间自相关指数莫兰指数进行检验,计算公式如下:Morans I=i=1nj=1nWij(Yi-Y-)(Yj-Y-)S2i=1nj=1nWij(12)其中,S2=1ni=1n(Yi-Y-);Y-=1ni=1nYi,Yi表示第i地区的观测值;n为地区样本数,Wij为空间权重,本文采用空间经济权重。莫兰指数的取值范围为-11,绝对值越大则表明空间相关性越大;如果值大于0,则表示正相关,反之则表示负相关,如果值接近于0,则表示不存在空间自相关。1.3数据来源为了保证数据的连续
10、性和真实性,选取20132020年作为研究的样本区间。考虑到数据的完整性,选择我国30个省份(不含西藏和港澳台)为研究对象。研究指标的原始数据主要来源于 中国统计年鉴 中国农村统计年鉴 以及EPS数据库和国家统计局官网。对个别缺失数据,采用线性插值法进行补齐。2实证结果分析2.1数字农业发展水平测算结果与分析2.1.1总体特征分析采用熵值法测算出20132020年中国数字农业发展水平得分结果(见下页表2)。由表2可知,中国数字农业发展水平整体上呈现良好的增长态势,从2013年的0.147增长到2020年的0.262,年均增长率为8.661%。各省份之间存在明显的空间异质性。各个省份中超过全国数
11、字农业发展水平均值(0.198)有13个,得分排名前5名的省份分别为广东(0.533)、江苏(0.441)、山东(0.359)、浙江(0.329)、北京(0.303),全部为东部地区省份,与这些省份区位优势、资源禀赋、政策环境等因素息息相关。得分最低的 5 个省份分别为天津(0.102)、甘肃(0.101)、海南(0.063)、青海(0.059)、宁夏(0.058),多为西部地区省份。从年均增长率来看,处于领跑的 5 个省份分别为广东(12.93%)、贵州(12.37%)、四川(11.61%)、浙江(10.80%)、安徽(10.54%),其中西部地区省份占2/5,展现出较强的经 济 实 证表1
12、数字农业发展水平指标体系子系统数字农业发展环境数字农业基础设施人才与技术资源数字农业绿色生产数字农业经济效益指标层交通运输、仓储和邮政业固定资产投资额(亿元)信息传输、软件和信息技术服务业固定资产投资额(亿元)农业机械总动力(万千瓦)农村用电量(亿千瓦 时)农业气象观测站数(个)农村每百万户年末计算机拥有量(台)农村每百万户年末移动电话拥有量(台)农村互联网宽带接入用户数(万户)农村有线广播电视入户率(%)长途光缆线路长度(公里)农业技术人员(人)农村居民平均受教育水平(年)信息传输、软件和信息技术服务业从业人员(万人)软件和信息技术服务业企业数量(个)财政科技支出(亿元)电信业务总量(亿元)
13、化肥施用量(万吨)农药使用量(吨)塑料薄膜使用量(吨)有效灌溉面积(千公顷)农林牧渔业总产值(亿元)电子商务销售额(亿元)电子商务采购额(亿元)农产品网络销售额(亿元)属性正向正向正向正向正向正向正向正向正向正向正向正向正向正向正向正向负向负向负向正向正向正向正向正向95统计与决策2023年第20期总第632期“追赶效应”,如贵州建立了全国首个大数据综合试验区,并且实施了大数据战略行动。表2数字农业发展水平测算结果北京天津河北辽宁上海江苏浙江福建山东广东海南东部地区山西吉林黑龙江安徽江西河南湖北湖南中部地区内蒙古广西重庆四川贵州云南陕西甘肃青海宁夏新疆西部地区全国20130.2270.0780
14、.2120.1480.1750.3370.2250.1510.2680.3330.0460.2000.1110.1070.1590.1440.1060.1980.1530.1420.1400.1260.1140.0780.1750.0800.1160.1130.0780.0470.0490.1190.0990.14720140.2420.0870.2210.1590.2190.3640.2410.1590.2770.3590.0500.2160.1120.1160.1590.1570.1140.2090.1600.1520.1480.1320.1180.0870.1880.0900.1220.
15、1270.0840.0500.0550.1230.1070.15820150.2640.0960.2240.1650.2280.3990.2730.1740.3090.4080.0570.2360.1190.1270.1670.1800.1270.2310.1780.1720.1630.1350.1340.0970.2140.1030.1310.1380.0910.0550.0580.1320.1170.17320160.2670.1020.2290.1580.2510.4110.2960.1850.3320.4570.0580.2500.1160.1280.1770.1990.1420.24
16、00.1920.1870.1730.1390.1390.1060.2310.1130.1410.1490.0950.0600.0590.1340.1240.18320170.3130.1100.2520.1640.2670.4520.3340.2070.3750.5370.0650.2800.1170.1350.1890.2120.1570.2620.2110.2040.1860.1450.1480.1150.2580.1330.1540.1580.1000.0620.0580.1440.1340.20120180.3400.1080.2670.1650.2910.4810.3740.2330
17、.4110.6490.0720.3080.1240.1360.1910.2380.1710.3050.2340.2290.2030.1440.1700.1250.2950.1510.1710.1750.1130.0630.0600.1410.1460.22120190.3700.1150.2980.1650.3180.5220.4300.2590.4350.7440.0730.3390.1340.1360.1970.2620.1860.3270.2730.2600.2220.1540.1950.1390.3430.1630.1900.1770.1200.0650.0630.1530.1600.
18、24120200.4000.1230.3220.1710.3500.5640.4620.2700.4670.7800.0810.3630.1450.1510.2010.2910.2080.3780.2800.2810.2420.1570.2200.1560.3770.1800.2140.1960.1280.0650.0650.1600.1740.262均值0.3030.1020.2530.1620.2620.4410.3290.2050.3590.5330.0630.2740.1220.1290.1800.2100.1510.2690.2100.2030.1840.1420.1550.1130
19、.2600.1270.1550.1540.1010.0590.0580.1380.1330.198年均增长率(%)8.406.766.192.1010.427.6610.808.708.2812.938.328.894.004.973.3910.5410.079.689.0210.288.123.209.7810.4011.6112.379.188.267.454.564.174.308.358.612.1.2区域发展水平的特征分析从图1可以看出,三大地区数字农业发展水平均呈现上升态势,与全国发展水平的变化趋势保持一致,但三大地区数字农业发展水平存在不平衡现象。东部地区均值为0.274,远高于
20、全国平均水平;中西部地区均值分别为0.184、0.133,均低于全国平均水平,三大地区呈现东部地区中部地区西部地区的分布格局。东西部地区差距明显,这主要是由于东部地区数字农业基础设施建设、人才与技术资源丰富、数字经济发展环境好,为数字农业的快速发展提供了重要保障。从年均增长率看,东、中、西部地区年均增长率分别为8.89%、8.12%、8.35%,呈现东部西部中部的分布格局,再次印证了西部地区数字农业发展存在显著的“追赶效应”。2.1.3各子系统发展水平测算结果表 3 列示了数字农业各子系统发展水平的测算结果。整体来看,考察期内各子系统均呈上升态势,年均增长率分别为5.24%、6.39%、13.
21、08%、1.14%、16.24%,其中数字农业经济效益和人才与技术资源增幅最高,这主要得益于各省份对农业技术人才培养和数字人才培养的重视。5个子系统中东部地区人才与技术资源(13.75%)、数字农业经济效益(17.52%)年均增长率最高,中部地区数字农业绿色生产(1.72%)年均增长率最高,而西部地区数字农业发展环境(7.01%)、数字农业基础设施(10.43%)年均增长率最高。从年均值看,各子系统中数字农业绿色生产水平最高,均值为0.478,说明中国绿色农业发展转型初见成效。其他子系统均值从高到低依次为数字农业基础设施(0.283)、数字农业发展环境(0.236)、人才与技术资源(0.150
22、)、数字农业经济效益(0.128),表明数字农业经济效益是制约中国数字农业发展水平提高的主要因素。分区域看,东、中、西部地区各子系统之间存在明显的差异性,除数字农业绿色生产子系统外,东部地区其他4个子系统均值均高于中西部地区,在一定程度上说明东部地区数字赋能农业发展具有先天优势,更有能力发展数字农业。表320132020年数字农业各子系统发展水平区域东部中部西部全国数字农业发展环境均值0.3080.2340.1650.236年均增长率(%)3.506.587.015.24数字农业基础设施均值0.3690.2760.2050.283年均增长率(%)3.517.9910.436.39人才与技术资源
23、均值0.2190.1340.0940.150年均增长率(%)13.7512.7011.4713.08数字农业绿色生产均值0.4450.5520.4570.478年均增长率(%)1.281.720.751.14数字农业经济效益均值0.2290.0890.0540.128年均增长率(%)17.5212.5216.3016.242.2数字农业发展水平的区域差异及来源为了进一步揭示数字农业发展水平的区域差异及其来源,本文采用Dagum基尼系数计算20132020年数字农业发展水平的基尼系数及其分解,结果见表4。表4数字农业发展水平的Dagum基尼系数及其分解年份20132014201520162017
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