農業農村數字經濟賦能農業生產性服務業機理研究

唐小平 王陽 蔣健

摘要：農業生產性服務業是農業現代化轉型的基礎，農業農村數字經濟的發展能為農業生產性服務業提供新的動能，有利于農業現代化的實現。在測度農業農村數字經濟的基礎上，利用中國31個?。ㄗ灾螀^、直轄市）的面板數據，通過固定效應模型與中介效應模型實證研究農業農村數字經濟對農業生產性服務業的影響機制。結果表明：固定效應模型下農業農村數字經濟系數為0.013 4且顯著，說明農業農村數字經濟的發展能夠促進農業生產性服務業的發展；農業科技創新，農業產業合理化與農業產業高級化在中介檢驗檢驗中系數分別為0.033 2、0.035 4、0.018 2且顯著為正；異質性條件下，農業農村數字經濟對于農業生產性服務業的影響為中部＞東部＞西部；農業發達省份影響較為顯著，而對農業不發達地區無顯著性影響。

關鍵詞：農業農村數字經濟；農業生產性服務業；機制研究；中介效應；區域異質性

中圖分類號：F49： F326.6? 文獻標識碼：A? 文章編號：2095-5553 （2024） 03-0278-09

Research on the mechanism of agricultural and rural digital economy empowering agricultural productive service industry

Tang Xiaoping1， Wang Yang1， Jiang Jian2

（1. School of Economics， Guizhou University， Guiyang， 550025， China；2. School of Business Administration， Zhongnan University of Economics and Law， Wuhan， 430073， China）

Abstract：

The agricultural productive service industry is the foundation of agricultural modernization transformation， and the development of agricultural and rural digital economy can provide new momentum for the agricultural productive service industry， which is conducive to the realization of agricultural modernization. Based on the measurement of agricultural and rural digital economy， the impact mechanism of agricultural and rural digital economy on agricultural productive service industry is empirically studied through fixed effect model and mediation effect model using panel data from 31 provinces （autonomous regions and municipalities directly under the central government） in China. The results show that the coefficient of agricultural and rural digital economy under the fixed-effect model is 0.013 4 and significant， indicating that the development of agricultural and rural digital economy can promote the development of agricultural productive service industry， and the coefficients of agricultural scientific and technological innovation， agricultural industry rationalization and agricultural industry advanced are 0.033 2， 0.035 4 and 0.018 2， respectively， and are significantly positive. Under heterogeneous conditions， the impact of agricultural and rural digital economy on agricultural productive service industry is central>eastern>western. The impact of agricultural developed provinces is more significant， but there is no significant impact on agricultural underdeveloped areas.

Keywords：agricultural and rural digital economy; agricultural productive services; mechanism research; mediation effect; regional heterogeneity

0 引言

加快發展各類農業服務，大力開展面向廣大農戶的農業生產性服務，是實現農業產業興旺、踐行鄉村振興戰略的重點［1］。2010—2017年，我國農業生產性服務業迅速增長，其增加值從1179億增長到2560.5億元，年均增長11.8%［2］，農業生產性服務業的逐年上升表明農業生產對于農業專業服務需求在逐年上升，農業生產性服務業的發展在農業生產過程中越來越重要。2017年《關于加快發展農業生產性服務業的指導意見》以及2019年“中央一號文件”均指出，推廣農業生產性服務化是實現農業現代化的關鍵。因此，大力促進農業生產性服務業的發展，有利于推進農業現代化建設，促進鄉村振興建設。與此同時，大數據、互聯網等數字基礎設施在農村不斷完善，數字經濟極強的滲透性對我國農業生產方式、經營模式產生極大的影響，使農業生產與市場產生更深的聯系，為農業現代化轉型提供更多的物質基礎。黨的二十大報告提出“加快發展數字經濟，促進農業產業融合發展”。農業農村數字經濟的發展與農業現代化轉型已經密不可分，而農業生產性服務業的發展需要與數字經濟緊密融合，才能又好又快的促進實現農業現代化轉型。

農業農村數字經濟是數字經濟與農村發展相結合的產物。農業農村數字經濟發展的目的在于助推鄉村振興［37］，農業農村數字經濟通過與農業發展結合，延伸農業產業鏈條，優化農業生產模式，提升農業生產效益，拓展農業生產可能性，促進鄉村產業之間融合發展，從而推動鄉村產業興旺［812］，此外數字文化創新產業發展通過拓寬鄉村文化創意產業鏈體系與鄉村文化價值鏈的形成促進鄉村文化振興［13］；并促進刺激農村文化消費，創新農村產業新業態并實現價值共創，從而實現文化創新［14］。對于農業生產性服務業的研究主要集中于提升農業生產效率方面，例如農業生產性服務業能夠促進農業生產的專業化分工［15， 16］、優化農業種植各環節的專業化服務［1720］、提高農業技術水平［21］從而提升農業生產效率，農業生產性服務業也能通過土地改革與促進勞動分工提升農業生產效率。此外，對于農業生產性服務業的研究還集中于政策效果分析、發展困境分析與路勁探索［2224］等方面。而數字經濟所提供的信息化服務能夠為農業經營主體提供精確細致的農業生產服務［25］，能夠降低信息交易成本與信息搜尋成本，增加小農戶對于專業化農業生產性服務的需求［26］，從而推動農業生產性服務業的發展。

通過對文獻梳理，結合目前研究情況與實際，本文可能存在的邊際貢獻包含以下幾點：一、梳理農業農村數字經濟對農業生產性服務業影響的理論機制；二、針對我國地域遼闊，農業發展不均衡，各地區農業生產性服務業的需求程度不同而進行異質性分析；三、農業生產性服務業是農業現代化轉型的關鍵步驟，本文結合農業農村數字經濟對于農業生產性服務業的發展提出政策建議，把握農業農村數字經濟發展方向，合理應用，從而推動農業現代化轉型。

1 理論依據與研究假說

1.1 農業農村數字經濟發展對農業生產性服務業的直接影響

數字經濟作為一種新的要素資源，是帶動地區經濟增長新的驅動力量。農業農村數字經濟的發展能夠通過促進要素合理配置，城鄉市場聯系緊密，與農村三產融合三個方面來促進農業生產性服務業的發展。第一，從要素合理配置來看，首先是農村內部要素的合理配置，由于我國農村地區知識要素、技術要素等資源稟賦的限制，對于自身有限資源的利用效率較為低下，難以發揮出有限資源的效用最大化，而數字經濟不斷向農村普及使得農民能夠從網絡學習中接收到各種知識，擴大農戶的認知水平，提高其對于資源的合理利用，其次是城鄉要素流動，農村嚴重缺乏自身農業發展所需的農業生產要素，其閉塞的條件也導致并不能從外界獲取充分的生產所需要素，而數字基礎設施逐漸向農村滲透、城市發展所需的生產性設施設備也需要與農村進行流動，數字經濟能夠提升其流動效率。這樣的要素合理配置使得農業生產所需的效率更高，要素合理配置條件下所產生的是生產效率的提升，因此對于農業生產性服務業的專業化程度也相對提升；第二，從城鄉市場緊密程度來看，數字化信息能夠改善過去“單對單”（比如農民自行運輸農產品進入城市銷售、擺攤等方式）；或者被動的商業需求（比如店家下鄉收購與合作等方式）的市場模式，基于數字經濟滲透性強、流動性較快等特點，城鄉市場之間聯系方式更加便利，其規模與速度能夠顯著提升，農產品市場流動的規模與便利性程度也相對提高，從而對農業生產性服務業的需求提升；第三，從促進農業三產融合來看，農業三產融合是目前農業產業結構轉型新的趨勢，數字經濟條件下，互聯網將推動農業產業鏈的社會化服務有效銜接，農業產業鏈條的銜接使得農業與二三產業的融合產生新的農業業態，農業新業態將會催生更新的農業生產性服務方式，從而推動農業生產性服務業的發展?；诖颂岢黾僬f1。

假說1：農業農村數字經濟的發展會促進農業生產性服務業的發展。

1.2 農業農村數字經濟發展對農業生產性服務業的間接影響

農業農村數字經濟的發展能夠通過促進農業科技創新從而推動農業生產性服務業的發展?！翱茖W技術是第一生產力”，科技的進步是帶動一切產業發展的核心驅動力，農業亦是如此，農業農村數字經濟發展助推農業科技創新主要在于：農業農村數字經濟的發展能夠為農業科技創新帶來所需的資金，利用所獲得的信息降低交易成本與信息成本，更有利于將獲得的資金聚集在農業科技部門，為農業技術進步提供物質保障，緩解農村農業科技部門融資困難的現實約束［27， 28］。此外，農業農村數字經濟的發展有助于全國“大市場”聯系加強，國家宏觀調控能力增強，農業政策支持力度發生改變，對于偏遠地區農業科技能力改善積極有利，保障國家基本的創新支持力度；創新所帶來的是生產方式的改變，生產效率的提升，農業科技的進步與農業生產相結合所需的農業生產性服務業的質量要求也相應提高?；诖颂岢黾僬f2。

假說2：農業農村數字經濟的發展能夠通過促進科技創新來帶動農業生產性服務業的發展。

農業農村數字經濟不僅能夠促進農業科技創新，還能夠通過促進農業產業結構升級來提升農業生產性服務業發展水平。對于農業產業結構升級本文以農業產業結構合理化與農業產業結構高級化兩方面來衡量，從農業產業結構合理化來說，一方面，農業農村數字經濟的發展能夠改變單一的農業產業發展模式，促進農業產業商業化與多元化，在促進農業產值增加的同時，也使得農業發展模式更為合理；另一方面，農業農村數字經濟能夠吸引更多的資金投入，面對資本投入的自主性使農業內部產業投資結構合理，并且數字經濟發展帶來的創新創業現象也使得農業內部各產業都能得到發展，驅使農業產業結構合理化；而對于農業產業結構高級化來說，農業產業結構高極化是產業結構質量調整提高的重要體現，反映的是農業生產能力的提高程度［29］，農業農村數字經濟發展對于促進農業產業結構高極化主要體現在以下兩個方面：一方面，農業農村數字經濟的發展能夠使冗余在農業產業鏈條中的生產環節脫離出來，形成新的農業產業環節，完善農業產業結構，使農業生產流動性更強，節約時間成本與生產流程成本，優化農業產業結構；另一方面，農業科技的進步是農業產業結構升級最好的體現，數字技術與農業生產方式相結合誕生新的管理模式能夠提升農業分工化程度，提升農業生產效率。而在農業產業結構合理化與高級化的過程中對于農業生產服務需求的規模與質量要求也在不斷提升。因此，本文在此提出假說3。

假說3：農業農村數字經濟的發展能夠促進農業產業結構升級，對于農業生產性服務要求提高，從而推動農業生產性服務業的發展。

2 模型、變量與數據

2.1 模型設定

為驗證農業農村數字經濟對農業生產生產性服務業影響，本文建立基準模型如式（1）所示。

Apsit=C+λdigitit+∑βiZit+ui+vt+εit（1）

式中：Apsit——被解釋變量，農業生產性服務業發展水平；digitit——核心解釋變量，農業農村數字經濟發展水平；Zit——各控制變量；λ——解釋變量系數；βi——各控制變量的系數，i=1，2，…，n；C——函數的截距，C為常數；ui——個體固定；vt——時間固定；εit——隨機擾動項。

式（1）研究的是農業農村數字經濟對于農業生產性服務業發展的線性機制，而為了驗證農業農村數字經濟對于農業生產性服務業的中介效應機制，則需要另立中介模型，本文在此借鑒溫忠麟等［30］的方法，采用逐步回歸法進行中介效應檢驗，由于式（1）已經對農業農村數字經濟與農業生產性服務業發展之間進行分析，因此只需研究中介變量與解釋變量之間的關系以及被解釋變量、中介變量與解釋變量的關系即可，具體模型如式（2）、式（3）所示。

Apsit=cdigitit+λ1∑Zit+ui+vt+εit（2）

Metait=adigitit+λ2∑Zit+ui+vt+εit（3）

Apsit=bMetait+c1digitit+λ3∑Zit+ui+vt+εit（4）

式中：Metait——中介變量；λ1、λ2、λ3、a、b、c、c1——回歸系數。

當模型中待估系數a、b、c均顯著時，則存在中介效應。若待估系數c顯著，而a、b至少有一個不顯著時，則還需要進一步檢驗系數乘積的顯著性（即是否拒絕ab=0），顯著時存在中介效應。當存在中介效應時，若c1不顯著則為完全的中介作用，否則為“部分的”中介作用。

2.2 變量設定

核心解釋變量：農業農村數字經濟（digit），學術界對于農業農村數字經濟并未形成統一的定義，本文結合目前研究狀況，參考崔凱［31］、慕娟［32］等的研究，選取數字基礎設施，數字經濟環境，農業數字化，數字化建設水平四個一級指標以及其下屬的15個二級指標構建評價指標體系，運用熵值法進行綜合評價分析。表1為農業農村數字經濟指標構建情況。

被解釋變量：農業生產性服務業（aps），目前學術界并未對其形成統一的觀點，因此，本文參考李明文［33］、張薦華等［34］的做法，選取農林牧漁服務業產值占農林牧漁總產值的比重進行衡量。

中介變量：依據理論機制梳理，本文選取農業科技創新與農業產業結構升級作為中介變量，其中農業科技創新（tec）參照焦青霞等［35］的研究，從投入產出兩個維度出發建立指標體系，投入指標選取農業科技活動經費與農業科技活動人員作為衡量指標，產出指標選取農業有效專利數與農業機械總動力來衡量，運用熵值法進行綜合分析；對于農業產業結構升級，本文分別從農業產業結構合理化與農業產業結構高級化兩個角度出發衡量農業產業結構升級狀況，本文借鑒楊秀玉［36］、干春暉等［37］的做法，使用糧經（產量）比、林牧漁業產值占農林牧漁產值的比重、水產品養殖產量占總產量的比值來衡量農業產業結構合理化（ra）；使用農、林、牧、漁產業增加值與各分項產值的中間消耗的比值衡量農業產業結構高級化（he），并運用熵值法對農業產業合理化與農業產量高級化進行綜合評價分析。

控制變量：除主要的變量以外，現實中另外還存在許多其他因素對農業生產性服務業產生影響。結合現實因素以及現有研究情況，本文選取財政支農力度（fa）、農業機械總動力（power）、農村居民收入水平（wage）、農村人口老齡化率（age）、城鎮化率（ur）、地區交通設施水平（tra）以及受災率（dis）七個控制變量。其中財政支農力度采用政府農林水務支出占地區財政支出的比重表示；農村居民收入水平使用農村居民人均可支配收入來表示；農村人口老齡化率采用農村65歲及以上的老年人口占鄉村總人口的比重衡量；城鎮化率采用城鎮人口數占總人口數的比重表示；地區交通設施水平選取地區鐵路與公路里程之和占地區面積的比重來表示；受災率使用農作物受災面積占農作物種植面積的比重來表示。

2.3 數據說明

本文使用的是2014—2021年中國31個?。ㄗ灾螀^、直轄市）的面板數據，主要由兩部分組成，一部分是農業農村數字經濟衡量指標的數據，另一部分則是核心解釋變量、各控制變量與中介變量的數據。農業農村數字經濟的數據基本來自《中國統計年鑒》以及各省統計年鑒，其中農村數字普惠金融的數據使用北京大學數字普惠金融指標數據中不同縣域指數均值來衡量，淘寶村數量數據來自阿里研究院報告；各控制變量與中介變量的數據來自《中國統計年鑒》《中國農村統計年鑒》，為了避免數值過大所帶來的異方差影響，本文對農業機械總動力進行了對數處理，本文缺失數據利用移動平均法與線性插值法進行補充。表2所呈現的是各統計變量的描述性統計。

3 實證檢驗與結果分析

3.1 基礎回歸分析

在進行基準回歸之前，通過對模型的F檢驗，hausman檢驗之后，得出模型的P值與F值均小于0.05，說明固定效應模型為最優的回歸模型，考慮到模型可能存在的時間效應，選取省份+年份的雙向固定效應模型可能最為合理。具體估計結果如表3所示。

在未加入控制變量時，農業農村數字經濟估計系數為0.017，且在5%的統計水平上顯著，說明農業農村數字經濟對于農業生產性服務業的發展具有正向促進作用，此外，在加入控制變量之后，相比年份固定來說，年份+省份雙固定效應估計結果下，解釋變量系數估計值變為0.0134，顯著性程度變為10%，顯著性程度的降低說明各控制變量選擇合理，此外，從雙向固定效應估計結果來看，農業農村數字經濟的估計系數為0.0134且在10%的統計水平上顯著，說明在加入控制變量進行雙向固定效應模型估計之后農業農村數字經濟對于農業生產性服務業的正向促進作用仍然存在，由此可以證明假說1成立。

3.2 異質性分析

由于我國地域遼闊，區域差異明顯，不僅區域經濟差異顯著，而且各地區農作物生長條件的區別導致農業發展情況也不同，因此需要進行區域異質性分析與農業發展水平區域異質性分析。

3.2.1 區域異質性

為進一步研究農業農村數字經濟對農業生產性服務業的影響在不同區域內的表現，本文將全國劃分為東中西三個部分進行逐一回歸分析。表4為區域異質性估計結果，東中西農業農村數字經濟的估計系數分別為0.021、0.031 7、0.035 2，其顯著性程度為5%、5%、10%，說明農業農村數字經濟對農業生產性服務業的影響在不同區域下存在差異，綜合來看中部＞東部＞西部。

如表4所示，農業農村數字經濟對農業生產性服務業的影響在中部與東部區域更為明顯，對于西部區域影響顯著性程度較低，出現這一現象的可能原因是，西部區域農業農村數字經濟發展基礎薄弱，并且西部區域地形、氣候、溫度、降水等農業生產條件限制，農業發展水平不高，農業生產性服務業發展需求水平較低，而農業農村數字經濟對于農業生產性服務業發展水平的促進作用并不明顯。相比較農業農村數字經濟對農業生產性服務業影響深遠的東部與中部區域來說，其促進作用明顯，但其作用程度存在著差異，其中中部大于東部，導致造成這種現象的原因是：對于東部來說，中部區域盡管在經濟發展水平低于東部區域，但其優渥的農業生長條件決定其農業發展迅速，對于農業生產性服務業的需求相比較東部更為巨大，此外，東部區域作為經濟發展最快的區域，其土地價格昂貴，產業分布密集，農業發展對于其經濟貢獻比例較低，所以其農業發展對于農業生產性服務業需求比例相對較低，因此，中部地區農業農村數字經濟的發展對于農業生產性服務業的發展影響更為有利。

3.2.2 農業發展水平異質性

因為我國地域遼闊，南北跨度較大，地形差異明顯，決定了我國農業發展規模及水平存在不同，因此對于農業生產性服務業的需求程度存在不同。本文參考華堅等［38］的做法，根據其對于糧食產量區域差異的劃分方法將全國糧食主產區（河北、內蒙古、遼寧、吉林、黑龍江、江蘇、安徽、江西、山東、河南、湖北、湖南、四川）劃分為農業發達省份，將其他區域劃分為農業非發達省份，進行異質性情況分析，表5為農業發展水平異質性分析估計結果，估計結果顯示，在農業發達地區農業農村數字經濟的估計系數為0.026 7且在5%的統計水平上顯著，而在農業不發達地區解釋變量的系數不顯著，說明農業農村數字經濟對農業生產性服務業的影響在農業發達地區有影響，在農業不發達地區無太大影響。

根據兩大區域的對比來看，農業非發達省份中農業農村數字經濟發展對于農業生產性服務業的發展影響并不明顯，原因主要有以下兩點：一是由于農業發展在經濟貢獻比例中占比較低，其二三產業發達，在其發展貢獻中并不占據重要地位，雖然其數字經濟發展水平較高，但其作用在農業發展方面有限，因此其對農業生產性服務業的促進作用并不明顯；二是由于自然條件的限制，農業不發達地區的農業發展主要用于自給自足的作用明顯，農業發展規模與農業現代化轉型還不夠完善，對大規模的生產服務支持其農業發展需求較低，因此其農業生產性服務業的發展水平不高，并且此地區農業農村數字經濟基礎設施發展也存在困難，導致其應用僅僅限制在農村居民的生活中，對農業生產作用不明顯，所以導致農業生產性服務業的發展緩慢；相對來說，對于農業發展較好地區，其適宜的農業發展自然條件，使得農業發展的規模，發展條件等優勢條件極大的促進農業發展。對于農業生產性服務業的需求程度也極高，并且隨著農業農村數字經濟的發展，其在促進農業生產方式轉變，農業經營模式的升級有著明顯的優勢，會對農業生產性服務的需求增加。

3.3 中介效應檢驗

為了驗證農業產業結構升級與農業科技創新在農業農村數字經濟發展對農業生產性服務業的影響中所起的作用機制，本文通過建立中介模型進行分析，選取農業科技創新與農業產業結構升級（農業產業結構合理化與農業產業結構高級化）作為中介變量進行檢驗，依據溫忠麟等的分步回歸方法進行中介模型回歸，表6為中介效應檢驗估計結果，模型1～模型6中核心解釋變量系數都顯著表明農業科技創新與農業產業結構合理化與農業產業結構高級化在農業農村數字經濟對農業生產服務業的影響中都存在中介效應。模型1與模型2估計的是農業科技創新的中介效應機制，農業科技創新的估計系數為0.033 2且在1%的統計水平上顯著，由于模型2的中介檢驗估計結果中農業農村數字經濟的估計系數顯著，因此表明農業科技創新所起的中介效應為部分中介效應，因此進行sobel檢驗部分中介效應估計結果，并在檢驗結果后得出的部分中介效用為6.3，某種程度上說明農業農村數字經濟對于農業生產性服務的作用有6.3%是通過農業科技創新推動的，在此驗證假說2成立。根據模型3～模型6估計結果可以看出，由于農業農村數字經濟的系數是不顯著的，因此農業產業結構高級化與農業結構合理化通過完全中介效應檢驗，其存在完全中介效應，農業產業合理化與農業產業高級化的估計系數分別為0.035 4、0.018 2且顯著，表明農業產業結構升級在農業農村數字經濟對農業生產性服務業的影響中起著促進的作用。從而驗證了假說3成立。

3.4 穩健性檢驗

為了保證模型估計結果的穩健性，本文通過以下3個方面進行穩健性檢驗：（1）替換被解釋變量衡量指標，本文利用農林牧漁服務業產值的對數來對被解釋變量農業生產性服務業進行重新衡量，以保障被解釋變量的穩健性。（2）本文對控制變量中其系數比較異常的控制變量城鎮化率（ur）、農業機械總動力（power）進行控制，主要進行以下操作：控制城鎮化率與農業機械總動力進行回歸分析；分步驟加入城鎮化率與農業機械總動力，分析其在農業農村數字經濟對農業生產性服務業的影響中所起作用有何不同。（3）使用農林牧漁服務業產值與農作物播種面積的比值重新對農業生產性服務業進行衡量，并對估計結果進行再回歸。表7為固定效應穩健性檢驗結果。

在表7的估計結果中，模型7，模型8，模型9中解釋變量農業農村數字經濟的估計系數分別為0.015 2、0.014 8、0.013 5且分別在5%、5%、10%統計水平上顯著，與在固定效應模型估計中的估計系數相比并無多大的變化，說明控制變量選取合理，模型估計結果無偏誤；而在更換被解釋變量之后，固定效應估計結果依然顯著，估計系數為0.271，雖然系數有所變化，但基本影響趨勢并無變化，證明固定效應估計結果無偏誤，說明模型估計結果合理。

4 結論與建議

根據以上對于農業農村數字經濟對于農業生產性服務業的機制研究，利用2014—2021年的面板數據實證分析了農業農村數字經濟對于農業生產性服務業的影響，本文可以得出以下結論：（1）農業農村數字經濟能夠成為農業生產性服務業發展的新的動能，在固定效應模型驗證下，農業農村數字經濟的估計系數為0.013 4且顯著，說明了農業農村數字經濟的發展會促進農業生產性服務業的發展；（2）農業科技創新與農業產業結構升級通過了中介效應檢驗，且其系數分別為0.033 2、0.035 4、0.018 2，顯著為正，說明農業科技創新與農業產業結構升級在農業農村數字經濟對農業生產性服務業的影響中起著明顯的正向促進作用；（3）區域異質性分析表明農業農村數字經濟對于農業生產性服務業的影響呈現明顯的區域差異，在區域異質性前提下，農業農村數字經濟在促進農業生產性服務業發展的影響為中部＞東部＞西部，在農業發展水平差異下，農業發達地區影響顯著，農業不發達地區影響不顯著。

基于以上結論，本文提出以下政策性建議：（1）積極促進農業農村數字基礎建設，提高農業農村數字能力。數字設施對于環節農業農村信息差距有著積極作用，并對農業生產性服務業的發展也有幫助，因此，積極促進數字基礎設施建設，加強數字設備與農業生產服務相結合，促進農業生產性服務轉型升級。（2）加快農業科技創新水平建設，促進農業生產服務轉型升級。農業科技創新能力提升能夠提升農業生產性服務業水平，結合研究結論，積極引進資源要素，加大科技投入，促進技術革新，為農業生產性服務的發展提供新動能。（3）加快促進農業產業結構升級，努力實現農業現代化?，F代農業是與數字農業相結合的產物，農業轉型升級在于提高內部結構與技術的進步，技術進步與產業結構升級則需要更新農業生產服務，因此，加快發展農業技術，促進農業產業結構升級，不僅有利于提高效率，對于新的農業生產服務要求也更高。

參 考 文 獻

［1］胡清華. 農業生產性服務業發展迎來新機遇［J］. 人民論壇， 2020（15）： 186-187.

［2］楚明欽. 數字經濟下農業生產性服務業高質量發展的問題與對策研究［J］. 理論月刊， 2020（8）： 64-69.Chu Mingqin. Research on the problems and countermeasures of the high-quality development of the agricultural productive service industry under the digital economy ［J］. Theory Monthly， 2020（8）： 64-69.

［3］劉靈輝， 張迎新， 畢洋銘. 數字鄉村助力鄉村振興：內在機制與實證檢驗［J］. 世界農業， 2022（8）： 51-65.Liu Linghui， Zhang Yingxin， Bi Yangming. Digital village construction boosts rural revitalization： Internal mechanism and empirical test ［J］. World Agriculture， 2022（8）： 51-65.

［4］董志勇， 李大銘， 李成明. 數字鄉村建設賦能鄉村振興： 關鍵問題與優化路徑［J］. 行政管理改革， 2022（6）： 39-46.Dong Zhiyong， Li Daming， Li Chengming. Key issues and optimization paths of digital village construction to enable rural revitalization ［J］. Administration Reform， 2022（6）： 39-46.

［5］張蘊萍， 欒菁. 數字經濟賦能鄉村振興：理論機制、制約因素與推進路徑［J］. 改革， 2022（5）： 79-89.Zhang Yunping， Luan Jing. Digital economy enables rural revitalization： Theoretical mechanism， restrictive factors and implementation path ［J］. Reform， 2022（5）： 79-89.

［6］何雷華， 王鳳， 王長明. 數字經濟如何驅動中國鄉村振興？［J］. 經濟問題探索， 2022（4）： 1-18.He Leihua， Wang Feng， Wang Changming. How will the digital economy drive Chinas rural revitalization？ ［J］. Inquiry Into Economic Issues， 2022（4）： 1-18.

［7］趙德起， 丁義文. 數字化推動鄉村振興的機制、路徑與對策［J］. 湖南科技大學學報（社會科學版）， 2021， 24（6）： 112-120.Zhao Deqi， Ding Yiwen. On digitalization promoting rural revitalization： Its mechanism， path and countermeasures ［J］. Journal of Hunan University of Science and Technology （Social Science Edition）， 2021， 24（6）： 112-120.

［8］郭朝先， 苗雨菲. 數字經濟促進鄉村產業振興的機理與路徑［J］. 北京工業大學學報（社會科學版）， 2023（1）： 98-108.Guo Chaoxian， Miao Yufei. The mechanism and pathways of digital economy promoting the rural industries rivitalization ［J］. Journal of Beijing University of Technology （Social Sciences Edition）， 2023（1）： 98-108.

［9］陶濤， 樊凱欣， 朱子陽. 數字鄉村建設與縣域產業結構升級——基于電子商務進農村綜合示范政策的準自然實驗［J］. 中國流通經濟， 2022， 36（5）： 3-13.Tao Tao， Fan Kaixin， Zhu Ziyang. Digital rural construction and the upgrading of county industrial structure： Quasi-natural experiment based on the policy of e-commerce penetration in rural comprehensive demonstration counties ［J］. China Business and Market， 2022， 36（5）： 3-13.

［10］完世偉， 湯凱. 數字經濟促進鄉村產業振興的機制與路徑研究［J］. 中州學刊， 2022（3）： 29-36.Wan Shiwei， Tang Kai. Research on the mechanism and path of digital economy promoting rural industry revitalization ［J］. Academic Journal of Zhongzhou， 2022（3）： 29-36.

［11］楊江華， 劉亞輝. 數字鄉村建設激活鄉村產業振興的路徑機制研究［J］. 福建論壇（人文社會科學版）， 2022（2）： 190-200.

［12］陳一明. 數字經濟與鄉村產業融合發展的機制創新［J］. 農業經濟問題， 2021（12）： 81-91.Chen Yiming. Mechanism innovation for the integrated development of digital economy and rural industry ［J］. Issues in Agricultural Economy， 2021（12）： 81-91.

［13］趙嫚， 王如忠. 數字文化創意產業賦能鄉村振興的作用機制和路徑研究［J］. 上海文化， 2022（4）： 12-18， 123.Zhao Yan， Wang Ruzhong. Study on the mechanism and path of enabling rural revitalization by digital cultural & creative industry ［J］. Shanghai Culture， 2022（4）： 12-18， 123.

［14］周錦. 數字文化產業賦能鄉村振興戰略的機理和路徑［J］. 農村經濟， 2021（11）： 10-16.

［15］李明文， 王振華， 張廣勝. 農業服務業促進糧食高質量發展了嗎？——基于272個地級市面板數據的門檻回歸分析 ［J］. 農業技術經濟， 2020（7）： 4-16.Li Mingwen， Wang Zhenhua， Zhang Guangsheng. Has agricultural service industry promoted the development of high-quality grain？ Threshold regression analysis based on panel data of 272 prefecture-level cities ［J］. Journal of Agrotechnical Economics， 2020（7）：?4-16.

［16］顧晟景， 周宏. 生產性服務業對農業全要素生產率的影響研究——基于中介效應的影響路徑分析［J］. 中國農業資源與區劃， 2022， 43（3）： 106-116.Gu Shengjing， Zhou Hong. Study on the influence of producer services on agricultural total factor productivity： Analysis of the influence path based on mediating effect ［J］. Chinese Journal of Agricultural Resources and Regional Planning， 2022， 43（3）：?106-116.

［17］陳超， 李寅秋， 廖西元. 水稻生產環節外包的生產率效應分析——基于江蘇省三縣的面板數據［J］. 中國農村經濟， 2012（2）： 86-96.

［18］孫頂強， 盧宇桐， 田旭. 生產性服務對中國水稻生產技術效率的影響——基于吉、浙、湘、川4省微觀調查數據的實證分析［J］. 中國農村經濟， 2016（8）： 70-81.

［19］張忠軍， 易中懿. 農業生產性服務外包對水稻生產率的影響研究——基于358個農戶的實證分析［J］. 農業經濟問題， 2015， 36（10）： 69-76.

［20］王玉斌， 李乾. 農業生產性服務、糧食增產與農民增收——基于CHIP數據的實證分析［J］. 財經科學， 2019（3）： 92-104.Wang Yubin， Li Qian. Agricultural productive service， grain yield and increasing farmers?income： An empirical analysis based on the CHIP Data ［J］. Finance & Economics， 2019（3）： 92-104.

［21］郝一帆， 王征兵. 生產性服務業能提升中國農業全要素生產率嗎？［J］. 學習與實踐， 2018（9）： 39-50.

［22］蘆千文， 丁俊波. 農業生產性服務業高質量發展的認識誤區和“十四五”推進策略［J］. 農業經濟與管理， 2021（2）： 22-31.Lu Qianwen， Ding Junbo. Misunderstanding of high quality development of agricultural productive service industry and promotion strategy of the 14th Five Year Plan ［J］. Agricultural Economics and Management， 2021（2）： 22-31.

［23］于善甫. 完善現代農業治理體系提升治理能力的思路與對策——基于農業生產性服務業的視角［J］. 河南社會科學， 2020， 28（12）： 84-91.Yu Shanfu. Thoughts and countermeasures for improving modern agricultural governance system and governance ability—Based on the perspective of agricultural productive services ［J］. Henan Social Sciences， 2020， 28（12）： 84-91.

［24］許佳彬， 王洋， 李翠霞. 農業生產性服務業發展困境與路徑創新： 基于農戶視角［J］. 中州學刊， 2020（9）： 26-33.Xu Jiabin， Wang Yang， Li Cuixia. Development dilemma and path innovation of agricultural producer services from the perspective of farmers ［J］. Academic Journal of Zhongzhou， 2020（9）： 26-33.

［25］胡倫， 陸遷. 貧困地區農戶互聯網信息技術使用的增收效應［J］. 改革， 2019（2）： 74-86.Hu Lun， Lu Qian. The effect of internet information technology used by farmers on income-increasing in poverty areas ［J］. Reform， 2019（2）： 74-86.

［26］李瑾， 郭美榮. 互聯網環境下農業服務業的創新發展［J］. 華南農業大學學報（社會科學版）， 2018， 17（2）： 11-21.Li Jin， Guo Meirong. Innovation and development of agricultural service industry in the internet environment ［J］. Journal of South China Agricultural University （Social Science Edition）， 2018， 17（2）： 11-21.

［27］唐松， 伍旭川， 祝佳. 數字金融與企業技術創新——結構特征、機制識別與金融監管下的效應差異［J］. 管理世界， 2020， 36（5）： 52-66， 9.Tang Song， Wu Xuchuan， Zhu Jia. Digital finance and enterprise technology innovation： Structural feature， mechanism identification and effect difference under financial supervision ［J］. Journal of Management World， 2020， 36（5）： 52-66， 9.

［28］萬佳彧， 周勤， 肖義. 數字金融、融資約束與企業創新［J］.經濟評論， 2020（1）： 71-83.Wan Jiayu， Zhou Qin， Xiao Yi. Digital finance， financial constraint and enterprise innovation ［J］. Economic Review， 2020（1）： 71-83.

［29］曹菲， 聶穎. 產業融合、農業產業結構升級與農民收入增長——基于海南省縣域面板數據的經驗分析［J］. 農業經濟問題， 2021（8）： 28-41.Cao Fei， Nie Ying. Industrial convergence， upgrading of agricultural industry structure and farmers?income increase： An empirical analysis of county panel data in Hainan Province ［J］. Issues in Agricultural Economy， 2021（8）： 28-41.

［30］溫忠麟， 葉寶娟. 中介效應分析：方法和模型發展［J］. 心理科學進展， 2014， 22（5）： 731-745.Wen Zhonglin， Ye Baojuan. Analyses of mediating effects： The development of methods and models ［J］. Advances in Psychological Science， 2014， 22（5）： 731-745.

［31］崔凱， 馮獻. 數字鄉村建設視角下鄉村數字經濟指標體系設計研究［J］. 農業現代化研究， 2020， 41（6）： 899-909.Cui Kai， Feng Xian. Research on the indicator system design for rural digital economy from the perspective of digital village construction ［J］. Research of Agricultural Modernization， 2020， 41（6）： 899-909.

［32］慕娟， 馬立平. 中國農業農村數字經濟發展指數測度與區域差異［J］. 華南農業大學學報（社會科學版）， 2021， 20（4）： 90-98.Mu Juan， Ma Liping. Measurement of Chinas agricultural and rural digital economy development index and regional characteristics ［J］. Journal of South China Agricultural University （Social Science Edition）， 2021， 20（4）： 90-98.

［33］李明文， 王振華， 張廣勝. 農業服務業促進糧食高質量發展了嗎——基于272個地級市面板數據的門檻回歸分析［J］. 農業技術經濟， 2020（7）： 4-16.Li Mingwen， Wang Zhenhua， Zhang Guangsheng. Has agricultural service industry promoted the development of high-quality grain？ Threshold regression analysis based on panel data of 272 prefecture-level cities ［J］. Journal of Agrotechnical Economics， 2020（7）：?4-16.

［34］張薦華， 高軍. 發展農業生產性服務業會縮小城鄉居民收入差距嗎？——基于空間溢出和門檻特征的實證檢驗［J］. 西部論壇， 2019， 29（1）： 45-54.Zhang Jianhua， Gao Jun. Can agricultural productive service industry development narrow the urban-rural income gap： An empirical analysis based on spatial spillover and threshold characteristics ［J］. Western Forum， 2019， 29（1）： 45-54.

［35］焦青霞， 劉岳澤. 數字普惠金融、農業科技創新與農村產業融合發展［J］. 統計與決策， 2022， 38（18）： 77-81.

［36］楊秀玉， 喬翠霞. 農業產業結構優化升級的空間差異性和收斂性［J］. 華南農業大學學報（社會科學版）， 2022， 21（1）： 67-80.Yang Xiuyu， Qiao Cuixia. Spatial difference and convergence of optimization and upgrading of agricultural industrial structure ［J］. Journal of South China Agricultural University （Social Science Edition）， 2022， 21（1）： 67-80.

［37］干春暉， 鄭若谷， 余典范. 中國產業結構變遷對經濟增長和波動的影響［J］. 經濟研究， 2011， 46（5）： 4-16， 31.Gan Chunhui， Zheng Ruogu， Yu Dianfan. An empirical study on the effects of industrial structure on economic growth and fluctuations in China ［J］. Economic Research Journal， 2011， 46（5）： 4-16， 31.

［38］華堅， 潘雪晴. 農業科技創新對糧食產業高質量發展的影響——基于30個省份面板數據分析［J］. 華東經濟管理， 2022， 36（7）： 55-64.Hua Jian， Pan Xueqing.Impact of agricultural science and technology innovation on the high-quality development of grain industry： Based on panel data analysis in 30 provinces and cities ［J］. East China Economic Management， 2022， 36（7）： 55-64.

基金項目：教育部人文社會科學研究項目青年項目（19YJC630154）；貴州省哲學社會科學規劃一般課題（21GZYB18）；貴州省教育廳高校人文社科項目（2023GZGXRW064）；貴州大學經濟學院研究生創新基金（CJ2022019）

第一作者：唐小平，男，1981年生，湖南永州人，博士，副教授；研究方向為農業經濟與糧食安全。E-mail： tomshoping_bio36@whu.edu.cn