數字經濟對農業生產性服務業的影響
——基于非農就業和要素供給視角

魏濱輝 羅明忠

(華南農業大學 經濟管理學院,廣州 510642)

一、引言

農業生產性服務是“大國小農”基本國情下,中國推進農業現代化進程的根本出路[1]。小農戶在未來相當長時期內仍是中國農業經營的主體,但其與生俱來的弱質性使其難以融入現代農業發展軌跡,再加上農村地區存在物質以及人力資本相對匱乏的劣勢,要想在現有土地、勞動以及技術等約束條件下,實現小農戶與現代農業的有機銜接,只有走與美國和日本“資本型農業”不同的道路,即發展農業生產性服務業[2]。農業生產性服務讓分散的小農戶在生產經營一體化中增強競爭力、在分工卷入中提升效率以及在產業融合中拓展新業態,從而在整個農業生產中發揮著調節和潤滑經濟的輔助作用。近年來,多個中央文件重點強調了農業生產性服務的關鍵作用,相關扶持政策的出臺也為農業生產性服務業的創新發展提供了強有力的支撐和良好的外部環境。但在農業生產服務邊界迅速擴張的同時,也存在著服務體系不健全、供給與需求信息錯配、農業金融發展滯后等問題,制約著中國現代農業發展[3]。

早期關于農業生產性服務影響因素的研究主要集中于農戶個體、勞動力轉移、耕地特征等微觀層面。從宏觀視角看,經濟發展水平、技術創新能力、對外開放程度、政策扶持力度、市場環境、城鎮化水平、基礎設施建設等是影響生產性服務業發展的關鍵因素。自21世紀以來,全球新一輪科技革命和產業變革孕育發展,數字經濟成為中國經濟增長的核心拉動力。作為助推傳統產業轉型升級和引領產業創新發展的重要引擎,以數字經濟推動服務業發展,壓縮信息時空傳遞距離[4],不僅能有效擴大服務業的服務半徑,增強區域間經濟活動關聯的廣度與深度,促進貿易的發生和市場規模的擴大[5],還能提高服務業全行業生產率和市場交易效率,減少地區之間的資源錯配[6],有效助力中國服務業升級。同時,在數字經濟時代,數字農業、互聯網+農業等被認為是推動未來中國農業現代化發展的主要方向之一[7]。由此可見,數字經濟促進農業生產性服務業高質量發展同樣擁有巨大的潛力和市場空間。事實上,在數字經濟沖擊下,農業分工將逐漸深化,內置于農業生產鏈條的相關服務環節逐漸外化,在數字空間里形成密集的社會分工網絡,進而轉化為市場化的農業生產性服務業[8]。在數字經濟加持下,中國傳統自給自足的農業生產模式將被解構和重塑,人力、資本、土地、數據等生產要素供給精準性將普遍提高,從而降低信息搜尋成本和農資產品交易成本,促進農業及相關服務業的數字化轉型,實現農業生產性服務業的創新發展。

本文可能的邊際貢獻有:第一,以智慧城市試點作為數字經濟發展的政策沖擊,采用多時點雙重差分的計量方法,較為外生地評估數字經濟對農業生產性服務業的影響效應,為把握新一輪數字革命和加快實現農業生產性服務業高質量發展提供新的視角和有益思考;第二,以“需求-供給”兩端為切入點,在一個統一的框架下,從非農就業和要素供給兩方面歸納數字經濟驅動農業生產性服務業發展的重要路徑,同時結合區位優勢、農業生產特性等因素,探討數字經濟影響的異質性特征,提升全文邏輯性和說服力;第三,基于“以城帶鄉”視角,以城鎮化作為門檻變量,運用面板門檻模型檢驗數字經濟與農業生產性服務業之間的非線性關系,對于最大限度地發揮數字化和服務化紅利具有重要參考價值。

二、理論分析

以大數據、云計算、移動互聯網等為代表的數字經濟,為新技術革命背景下農業生產性服務業的轉型升級提供了重要歷史機遇。數字經濟不僅可以激發農業生產性服務對象的現實需求,催生農業社會化服務新業態和新模式,為農業生產性服務業發展提供外源動力,還能有機整合農業生產性服務資源,高效地把技術、信息及資本等先進要素融入農業服務產業鏈,從而滿足農業生產性服務供給主體的多元化以及需求主體和需求內容的異質化所帶來的新要求[9]。為此,下文將主要從需求和供給兩個層面,揭示數字經濟促進農業生產性服務業發展的作用機理。

(一)需求端:勞動力非農轉移

一方面,信息技術革命的推進往往伴隨著勞動力需求結構的調整,數字經濟是促進中國非農就業增長的關鍵動力和重要推力[10]。信息通達的互聯網平臺有助于改善勞動力市場的信息不對稱情況,降低搜尋工作的邊際成本,尤其是互聯網提供的商務動態、創業資訊等信息,能提高居民參與彈性工作和自雇型就業的概率,幫助勞動者依據自身技能水平,實現有效的社會分工[11]。同時,數字技術普及引發的就業崗位增長數量可觀,對就業結構非農化調整發揮著關鍵性的作用。數字消費模式催生“網絡達人”等新型職業類型,促進“零工經濟”蓬勃發展,為進城務工人員提供大量如外賣騎手和快遞員等自由工作機會,促進農村低技能勞動力向低技能偏向的數字化非農行業流動[12]。

另一方面,非農就業是推進農業生產性服務業發展的重要因素之一。農村勞動力的大規模轉移將誘導農戶購買農業生產性服務,催生農業社會化服務市場發育[13]。從收入效應看,隨著家庭非農化程度的提高,勞動力外出務工獲得的較高非農收入能為農業生產性服務投資提供充足的資金支持。相較農業收入,工資性收入顯然更具有持續性和穩定性,農戶更愿意將部分非農收入用于購買農業生產性服務,彌補農業生產中流失的人力資本,以此來規避自然風險和突破資本約束[14]。從替代效應看,勞動力非農轉移引發農業勞動力成本上升,在要素相對價格發生變化的條件下,農戶更愿意使用較低成本的服務,即購買農業生產性服務以替代短缺的農業勞動力資源,從而保證農業生產不誤農時并獲得穩定的農業經營收益,實現家庭收入最大化的均衡狀態[15-16]?？傮w來看,勞動力非農轉移將促使小農戶逐漸放棄傳統的耕作模式,增加對專業化農業社會化服務的需求,有利于拓展農業生產性服務的市場空間和經濟容量,并進一步強化農業生產性服務業的規?；彤a業化發展。據此提出假設:

假設H1:數字經濟通過促進非農就業來推動農業生產性服務業發展。

(二)供給端:“資本-技術-信息”要素

1.資本層面

在數字經濟時代,依賴于大數據和云計算等數字技術產生的新型金融業務模式,促使傳統農業資本運營方式面臨根本性變革,有助于化解農村市場主體貸款難問題,并為農業生產性服務業發展提供強有力的資金支撐。在傳統技術條件和經濟模式下,面對信息約束和抵押約束,小農戶和小規模農業經營組織普遍面臨信貸配給問題,難以獲得所需的金融資本支持。但隨著數字經濟的發展,在一些支付寶等互聯網新型金融服務平臺的支持下,傳統金融業依靠數字技術能夠更好地消除借貸雙方信息不對稱問題,拓寬傳統的農村金融服務渠道,提高金融服務效率[17]。尤其是數字普惠金融的發展,大幅度降低了金融機構提供金融產品和服務的成本,提高了農業貸款和農業保險在農村地區的覆蓋率和滲透率,讓更多農戶獲得生產性信貸支持,有效化解農戶籌資難、借貸難問題,并進一步降低農業生產風險[18]。充足的資本供給不僅能保證農業生產性服務組織數量的增加,擴大農業服務業的產業規模,而且有助于降低農業生產性服務供給的成本,豐富農業生產服務的形式和提高服務質量。

2.技術層面

受制于不平衡的經濟發展水平,農村地區普遍存在農業生產性服務業資源分配不合理的狀況。要想提高現代農業服務業的資源配置效率和服務質量,就必須強化農業生產性服務的技術支持,優化農業生產要素配置,加強數字技術與傳統農業服務業的融合發展,實現現代農業生產性服務業轉型升級[19]。具體而言,在數字經濟時代,數字技術與農業經營領域的有效結合,能夠突破傳統農業生產性服務業的技術瓶頸,尤其是在一些農業生產預警系統、農業投入品監管系統等高精尖技術的應用下,生產要素能夠以最快的速度實現資源配置,并通過降低農業要素市場的交易費用,大幅節省農業技術服務成本[20],為農業生產性服務業的創新發展提供技術上的支持和保障。同時,大數據的廣泛使用有助于及時發現農業服務客體的個性化信息,讓農業生產定制化和個性化服務成為可能,實現農業生產性服務業的智能化、多樣化與精準化發展[21]?？傮w而言,農業技術進步帶來了農業的專業化分工,而專業化分工需要優化農業資源配置來改善要素結構,尤其是對諸如農資、金融和技術推廣培訓等專業服務需求增加,催生了農業生產性服務業[22]。

3.信息層面

獲取生產性服務信息的有效性和便利性是影響農業生產性服務需求意愿的重要因素[23]。本質上,數字基礎設施是信息交流的一種媒介。信息技術水平的不斷提高有助于降低信息傳遞過程中的交易成本和信息損失,增強農民或其他經營者對農業生產性服務業的了解,是農業生產性服務業發展的外源動力。其一,數字技術的不斷突破推動了農業生產性服務業數字化建設,有利于打破以往信息傳播的傳遞層級。通過手機等終端設備及時發布農業科技、農機服務、農業金融服務等各要素的供需信息,不僅能夠縮短農業生產者與服務者之間的距離,大大增強農業生產性服務的即時性和互動性,還能降低逆向選擇和道德風險的概率,有助于平衡現代農業服務業的價格,促進生產服務主體和生產經營主體有機銜接。其二,數字經濟時代,在線教育、互動教育等新型培育教育模式不斷涌現,降低了學習和教育的成本,有利于拓展農民的信息面和提升信息素養,培育新型農業經營主體如新型職業農民等。在這種情況下,農業生產性服務業參與人員的技能和教育水平將得到明顯改善,從而有助于打造涵蓋農業生產全流程的數字信息化體系,實現服務模式創新,并最終提升農業生產性服務主體的服務質量和效率,推動現代農業生產性服務業的轉型升級[24]。據此,本文提出假設。

假設H2:數字經濟通過促進要素供給來推動農業生產性服務業發展。

三、研究設計

(一)數據說明

本文構建了2003—2019年中國213個地級市單位的平衡面板數據,其中包括設置114個實驗組即實施智慧城市試點的城市。農林牧漁服務業總產值數據主要來自地方統計年報和地級市統計局,該指標于2003年開始統計,其余原始數據主要來源于相應年份的《中國城市統計年鑒》,缺失數據用線性插值法補齊。針對數字經濟的測度問題,區別于傳統構建指標體系評估的做法,本文將智慧城市試點視為一項準自然實驗來衡量數字經濟發展。智慧城市建設兼具數字經濟在產業數字化和數字產業化等多維度的發展特征,同時,智慧城市試點可以提供良好的識別策略,在一定程度上避免了測度誤差導致的內生性問題。因此,選取智慧城市試點政策作為數字經濟的代理變量,能夠較好地映射數字經濟對于農業生產性服務業的影響。智慧城市試點名單來源于住房和城鄉建設部網站,同時本文剔除了智慧城市試點中的直轄市、自治州、縣級市等樣本,以此來充分保證樣本城市的可比性。最后,為了消除通貨膨脹的影響,本文以2003年為基期,使用居民消費價格指數(CPI)來調整所有名義變量,獲得實際值,并對各連續變量指標進行1%雙向縮尾處理。

(二)模型設定

智慧城市試點政策為本文采用雙重差分模型檢驗數字經濟對農業生產性服務業影響的凈效應提供了可能。住房和城鄉建設部等部門在2012年、2013年和2014年分別遴選了一批城市實施智慧城市試點政策,因此本文進一步采用多時點雙重差分法,對試點和非試點城市的農業生產性服務業在政策實施前后的發展差異進行比較。具體模型設定如下:

Yi,t=β0+β1Policyi,t+βn∑Xi,t+μi+δt+εi,t

(1)

式(1)中,i代表地級市單位,t為年份。Yi,t為被解釋變量農業生產性服務業。Policyi,t為智慧城市試點政策,代表i市在t年是否入選智慧城市。系數β1是核心估計參數,如果β1顯著大于0,則說明數字經濟對農業生產性服務業發展具有促進作用?！芚i,t為包括經濟發展水平等一系列相關的控制變量。μi為城市固定效應,δt為年份固定效應,εi,t為隨機擾動項。

(三)變量選擇

1.被解釋變量:農業生產性服務業。參考張恒和郭翔宇[25]的研究,使用單位播種面積農林牧漁服務業產值來反映農業生產性服務業發展狀況。

2.核心解釋變量:數字經濟發展。結合數字經濟的本質,本文用智慧城市試點政策的實施這一外生沖擊,作為衡量數字經濟發展的代理變量。

3.相關控制變量。根據前面的理論分析,基于數據的可獲得性,本文選取的控制變量包括經濟發展水平、農業發展水平、農村基礎設施、財政依賴程度、教育發展水平、對外開放水平、市場化水平、科技創新能力以及區域人口密度,具體變量含義與描述性統計結果見表1。

表1 變量含義與描述性統計結果

四、實證檢驗與結果分析

(一)基準回歸結果分析

本文采用多時點雙重差分法評估數字經濟與農業生產性服務業的因果關系。表2報告了基準回歸結果。

表2 基準回歸結果 (N=3621)

其中,列(1)僅控制城市和時間固定效應,列(2)—(4)逐漸加入相關控制變量。在上述估計結果中,核心解釋變量智慧城市試點政策系數值較為穩定,且均在1%水平上顯著為正。以列(4)為例,數字經濟發展變量的估計系數為0.024,且在1%水平上顯著,表明相較于沒有入選試點的城市,智慧城市試點政策的實施為當地單位種植面積的農林牧漁服務業產值帶來了2.4%的額外增長?？梢?數字經濟推動農業生產性服務業發展的效果明顯。

由列(4)可知,在控制變量方面,經濟發展水平變量在5%水平上顯著為正,表明隨著地區經濟發展水平的提高,農村生活條件改善,農民也更傾向于購買農業生產性服務,進而促進農業生產性服務業發展。財政依賴程度變量也顯著為正,這意味著財政依賴度低的政府能夠將更多資金用于農村基礎設施建設或支持農業生產性服務業發展,提高區域間服務資源的利用效率,滿足農村地區生產服務的多樣化需求,實現農業生產性服務業的快速發展。其中,農村基礎設施變量顯著為正也證明了這一點。值得注意的是,對外開放水平變量系數為正,且在10%水平上顯著,表明對外開放程度的提高有利于引進國外先進的農業服務機械和高效的生產管理模式,提高國內農業生產效率是提升農業生產性服務業發展水平與發展質量的重要途徑。

(二)平行趨勢檢驗和安慰劑檢驗

智慧城市試點政策實施之前,試點城市處理組與非試點城市對照組的被解釋變量農業生產性服務業發展水平需要具有相同的變化趨勢,不能存在顯著的差異性。如果在估計之前存在未被識別的與農業生產性服務業發展水平有關的因素影響到城市入選智慧城市建設名單,那么在未受到智慧城市試點政策沖擊之前,兩組樣本中的農業生產性服務業發展水平可能不具有相同變化趨勢,這就違背了雙重差分法的平行趨勢假設。為此,本文使用事件研究法,對政策沖擊前試點城市與非試點城市農業生產性服務業發展水平是否具有相同變動趨勢進行驗證,檢驗模型如下所示:

Yi,t=β0+βkPolicyk,i,t+βn∑Xi,t+μi+δt+εi,t

(2)

式(2)中,Policyk,i,t是一系列虛擬變量。具體來說,k代表智慧城市試點政策實施前后的第k年,k=-11,…,-2,0,1,…,7。式(2)中的βk在智慧城市試點實施前是否顯著異于0,是平行趨勢檢驗的關鍵所在。由圖1(左)可發現,以試點政策實施前1年為參照組,在政策實施前11期至前2期,估計系數均不顯著,表明在試點政策實施前,試點與非試點城市在農業生產性服務業發展水平上并無明顯差異,滿足平行趨勢假設條件。而在智慧城市試點政策實施之后,相較于非試點城市,試點城市數字經濟對當地農業生產性服務業產值增長產生了持續的正向影響,且在第6期開始顯著,也再次證實了基準回歸結果的準確性。

圖1 平行趨勢檢驗和安慰劑檢驗

同時,農業生產性服務業產值增長除了受到智慧城市試點政策沖擊、相關變量影響,還可能存在其他不可觀測因素對估計結果產生干擾,即實證結果可能是一種隨機性結論。為此,本文通過隨機分配實驗組和對照組,即隨機產生一個智慧城市建設名單,保證其數量與實際的智慧城市試點數量一致,從而構建新的虛擬智慧城市試點政策變量,并根據基準模型重復做1000次回歸模擬,觀察模擬回歸系數的核密度分布。圖1(右)展示了隨機生成的智慧城市試點對農業生產性服務業產值的安慰劑檢驗結果,可見,模擬得出的核密度分布均值接近0,且與基準回歸系數存在較遠距離,由此排除數字經濟對農業生產性服務業影響是由不可觀測因素導致的,表明在經過安慰劑檢驗后,前文結論依然穩健。

(三)其他穩健性檢驗

第一,盡管上文就多時點雙重差分法下,數字經濟對農業生產性服務業影響的估計結果進行了平行趨勢和安慰劑檢驗,但仍然存在智慧城市試點城市不是隨機選擇的,而是政策制定者根據地區經濟發展水平等條件擇優挑選的情況,由此容易導致樣本選擇偏誤。為此,本文進一步使用PSM-DID方法,重新評估數字經濟對農業生產性服務業的影響,以確?；鶞驶貧w結果的準確性。在使用最近鄰匹配方法的基礎上,本文僅保留位于共同取值范圍內的樣本,并利用多時點雙重差分法進行重新估計。由表3列(1)模型估計結果可知,核心解釋變量的系數保持在1%水平上顯著為正,表明本文基準估計結果是穩健的。

表3 穩健性檢驗結果

第二,農業生產性服務業是核心變量,為了更客觀地對其衡量,參考郝愛民[26]和李明文等[27]的研究,使用2003年不變價計算的人均農林牧漁服務業產值和農業服務業產值占農業總產值比重作為被解釋變量,以檢驗基準回歸結果的穩健性。表3列(2)—(3)的估計結果顯示,無論因變量是人均農林牧漁服務業產值還是農業服務業產值占比,核心解釋變量依舊保持顯著為正?？梢?在采取不同方式對因變量進行衡量后,基準回歸結果仍然是穩健的。

第三,為了更加客觀全面地衡量數字經濟發展,本文借鑒趙濤等[4]的研究,從互聯網發展和數字普惠金融兩方面,采用熵值法,按照年度對各地級市數字經濟發展水平進行測度評價,得到各地級市的數字經濟綜合發展指數。在使用數字經濟綜合發展指數替換智慧城市試點政策變量后,由表3列(4)結果可知,核心解釋變量估計系數在5%水平上依舊顯著為正,這進一步鞏固了本文的研究結論。

第四,樣本期內(2003—2019年)還實施了與智慧城市試點相關的其他政策,這些政策也可能影響試點城市的農業生產性服務業發展,從而對智慧城市試點政策效應的識別造成干擾。為剔除同時期其他相關政策的干擾,本文在式(1)的基礎上加入國家級大數據綜合試驗區的政策變量,以及工信部和國家發改委于2014—2016年實施的寬帶中國戰略的政策變量,以控制這些代表性政策對農業生產性服務業發展的影響。由表3列(5)可知,在同時控制上述兩種政策影響后,數字經濟依然顯著促進了農業生產性服務業發展,這也在一定程度上驗證了基準結果的可靠性。

第五,像直轄市等城市往往擁有特殊地位和政策偏向性,在發展模式等方面與普通城市存在較大差異,再加上在這些特殊城市中農業產值占比較小,如果將其與其他城市樣本簡單混合在一起回歸,可能會對模型參數估計結果產生干擾,因此,本文將樣本中特殊城市做了剔除處理。本文所指的特殊城市主要包括計劃單列市、副省級城市、省會城市和直轄市。由表3列(6)回歸結果可知,在剔除特殊城市樣本后,數字經濟發展變量依舊保持在1%顯著性水平上為正,表明本文基準回歸結果并未因特殊城市的存在而產生差異,再次驗證了本文研究結論的穩健性。

五、作用機制分析與異質性討論

(一)作用機制分析

1.非農就業中介作用分析

理論分析表明,數字經濟通過促進勞動力非農就業,改變農業社會化服務的需求結構,從而推動農業生產性服務業發展。為此,下文將采用中介效應模型,檢驗在數字經濟推動農業生產性服務業發展中非農就業發揮的重要作用。非農就業變量分別采用非農就業結構即二、三產業就業人數與第一產業就業人數之比,以及非農就業水平即單位面積二、三產業就業人數來進行衡量。以非農就業結構為被解釋變量進行回歸,表4列(1)的估計結果顯示,核心解釋變量顯著為正,表明智慧城市試點政策的實施,有助于推動勞動力就業結構向二、三產業轉變?？梢?數字經濟催生一系列新興產業,創造了更多的非農就業崗位,推動農村勞動力向二、三產業轉移。同時,以數字經濟發展和非農就業結構為核心解釋變量進行回歸,分析二者對農業生產性服務業發展的影響,結果如表4列(2)所示,其系數均在1%顯著性水平上為正,表明非農就業結構確實發揮了關鍵的中介作用。表4列(3)是以非農就業水平為被解釋變量,回歸結果發現,數字經濟發展變量系數顯著為正。表4列(4)進一步以數字經濟發展和非農就業水平為核心解釋變量進行回歸,二者均通過了顯著性檢驗,且系數為正。綜上所述,非農就業在數字經濟與農業生產性服務業發展之間發揮了部分中介作用,即數字經濟通過促進勞動力非農就業,推動農業生產性服務業發展。由此,本文的研究假設H1得到了進一步的驗證。

表4 非農就業的中介作用檢驗結果 (N=3621)

2.要素供給中介作用分析

首先,對資本要素渠道進行驗證。資本要素中介變量使用人均融資總額,即城市貸款總額與年末總人口的比值進行衡量。以人均融資額為被解釋變量進行回歸,表5列(1)回歸結果顯示,數字經濟發展變量在1%顯著性水平上為正,表明智慧城市的設立能夠幫助居民緩解信貸配給,提高金融產品或服務的可得性。以數字經濟發展和人均融資額為解釋變量進行回歸,分析二者對農業生產性服務業的影響,結果如表5列(2)所示,人均融資額也通過了1%顯著性水平檢驗,且系數為正,同時智慧城市試點政策變量也顯著為正,意味著資本要素供給在數字經濟對農業生產性服務業發展的促進作用中起到了一定的中介作用。

表5 要素供給的中介作用檢驗結果 (N=3621)

其次,對技術要素渠道進行驗證?；趶V義農業技術進步,使用農業全要素生產率對農業技術進步進行衡量。參考已有研究[27],本文采用DEA-Malmquist指數法進行測度,選取農作物播種面積、農林牧漁業從業人員、機械總動力、化肥施用量和有效灌溉面積作為農業生產投入指標,并選取農林牧漁總產值作為農業產出指標,測算出農業全要素生產率的變化情況。表5列(3)是以農業技術進步為被解釋變量的回歸結果,回歸結果顯示,數字經濟發展變量系數顯著為正,表明智慧城市的設立,有利于促使生產要素破除空間距離的限制,提高農業資源要素配置能力,緩解資源錯配現象,從而推動農業技術進步。表5列(4)進一步以農業生產性服務業為被解釋變量進行回歸,結果顯示,數字經濟發展和農業技術進步二者的系數均在1%顯著性水平上為正,表明數字經濟不僅對農業生產性服務業有直接影響,還可以通過推動農業技術進步來對農業生產性服務業的發展產生促進作用。

最后,對信息要素渠道進行驗證。信息要素使用人均郵政與電信業務總量進行衡量。從表5列(5)的估計結果可知,智慧城市試點政策的實施對人均郵電業務量具有正向影響,且在1%水平上顯著,意味著數字經濟具備跨時空信息傳播的能力,促進了經濟信息流動,有助于拓寬人們的信息渠道,打破市場信息不對稱的壁壘,改善信息不對稱水平。表5列(6)的結果顯示,在基準模型中加入信息要素的中介變量后,兩個變量均在1%水平上顯著,且系數均為正,表明信息要素供給在數字經濟對農業生產性服務業發展的促進作用中具有部分中介效應,促進信息要素供給是數字經濟助力農業生產性服務業發展的重要渠道之一。綜上所述,本文提出的研究假設H2得到進一步的驗證。

(二)異質性討論

中國幅員遼闊,在資源稟賦、經濟水平、基礎建設和生產模式等方面存在較大差異,進而演化成各地區發展不平衡的特點。因此,數字經濟對農業生產性服務業的影響可能存在異質性。下文將從區位優勢與農業生產特性兩方面,考察數字經濟推動農業生產性服務業發展的作用效果是否會因地理位置、傳統基礎設施和人均種植規模的差異而表現不同。

一方面,數字經濟的發展對傳統基礎設施建設水平具有一定的依賴性,城市中完善的傳統基礎設施,不僅會帶動地區經濟發展,也會加快地區的數字化轉型,進而推動農業生產性服務業發展。下文將地理位置和基礎設施分別與智慧城市試點政策進行交互,其中,地理位置是將不同城市劃分為東部與中西部兩組,而基礎設施則使用城市人均道路面積來表示。以表6列(1)回歸結果為例,交互項變量在1%水平上顯著為正,表明在相同的數字經濟發展水平下,越靠近東部地區,對農業生產性服務業發展的影響越大,即數字經濟發展對東部地區農業生產性服務業促進作用更大。同時,由表6列(2)回歸結果可知,交互項變量顯著為正,表明隨著傳統基礎設施建設的完善,數字經濟對農業生產性服務業發展的積極效應更明顯。究其原因,相較于中西部地區,東部地區在資源稟賦、經濟發展水平、市場運行環境、地方財政實力等方面具有明顯優勢,為數字經濟的發展提供了必不可少的環境與條件,再加上數字經濟發展對相關基礎設施的建設具有較強的依賴性,在傳統基礎設施完善地區更能破除數字經濟進一步發展的障礙。因此,在這些既有優勢的綜合作用下,智慧城市建設推進速度更快,也就更有利于數字經濟發揮對農業生產性服務業發展的促進作用,實現數字經濟成果的快速轉化。

另一方面,不同的自然資源稟賦會孕育出不同的農業生產特性,進而使農業生產性服務業的發展表現出明顯的差異。下文將人均農作物種植規模與智慧城市試點政策進行交互,回歸結果如表6列(3)所示,交互項變量在5%水平上顯著為正,表明規模經營更有利于發揮數字經濟對農業生產性服務業發展的積極效應。究其原因,從事規?；N植的主體如家庭農場對數字新媒體應用更多,更容易養成從專業化的農業生產性服務信息平臺獲取信息的習慣。同時,適度規模經營不僅能推動農業分工的深化,滿足農業服務的市場準入門檻,還能顯著提高對農業生產性服務的投資需求,產生投資效應,從而推動農業生產性服務業的產業化發展[28]。相反,小規模經營將限制農業生產性服務業的發展,如種植規模的約束往往會導致農業機械及灌溉技術等在有限的土地上難以形成規模經濟。

六、拓展分析:“以城帶鄉”——城鎮化的門檻作用

促進數字經濟與城鎮化建設的深入融合,有利于突破中國農業現代化發展所面臨的瓶頸,實現農業生產性服務業的高質量發展。一方面,城鎮化具有的市場環境、科技條件和高素質人才等要素可為數字經濟在更高水平平臺與載體上的發展提供充足的軟硬件基礎設施支撐。同時,城鎮化自身就具備集聚效應,能夠通過改善市場條件,增加對勞動力、資本等生產要素的吸引力,持續鞏固和增強數字經濟發展的現實基礎。另一方面,隨著城鎮化水平提升,城鄉居民流動日益頻繁,城鎮化的輻射效應與需求效應開始發揮作用,小農經濟關于農業生產性服務的需求顯著擴張。同時,城鎮化所導致的農業生產性服務需求主體和需求內容的異質化也對農業生產性服務業提出了更高的要求,這些對于助力農業生產性服務業的高質量發展均具有重要意義。由此,在中國加快推進新型城鎮化建設的背景下,本文基于“以城帶鄉”視角,利用面板門檻模型從人口城鎮化、產業城鎮化、土地城鎮化三方面,進一步驗證數字經濟對農業生產性服務業的影響。

(一)門檻效應檢驗

采用非農人口占總人口比值,二、三產業占比以及建成區占行政區域土地面積比值來分別衡量人口城鎮化、產業城鎮化和土地城鎮化,并將其作為門檻變量進行門檻效應檢驗。沿用Bootstrap自抽樣法,本文依次進行單一、雙重與三重門檻的檢驗,得到F統計量和接受原假設的P值。人口城鎮化的單一門檻在1%水平上顯著,而二重和三重門檻不顯著,表明最優門檻值為1個,存在單重門檻效應,對應門檻估計值為0.469,后續宜選擇單重門檻模型進行分析。此外,產業城鎮化和土地城鎮化變量也通過單門檻檢驗,門檻值分別為0.902和0.017,下文同樣宜采用單門檻模型進行分析。

(二)門檻模型分析

如表7所示,當門檻變量為人口城鎮化時,在人口城鎮化水平的不同階段,數字經濟對農業生產性服務業的影響存在明顯差異。具體而言,在第一門檻區間內,此時人口城鎮化處于較低水平,智慧城市試點政策變量系數并不顯著,表明數字經濟助力農業生產性服務業發展的作用并未得到發揮,而當人口城鎮化水平跨過門檻值后,核心解釋變量系數在1%水平上顯著為正,且系數明顯增大,表明隨著人口城鎮化水平的提高,數字經濟推動農業生產性服務業發展的效果將逐漸顯現且力度更大?？赡茉蛟谟?在人口城鎮化水平較低時,農村居民主要從事農業生產,對農業生產性服務的需求較小,再加上農村小農經營的特點,農業生產性服務業無法得到及時發展。同時,人口城鎮化水平較低往往意味著當地的信息基礎設施和配套設施不足,數字經濟剛處于起步階段,數字紅利還未得到顯現。而隨著人口城鎮化水平的不斷提高,當其跨過門檻值后,大量農業勞動力向城市轉移,不僅激發了農業生產性服務的現實需求,也加快了農村土地流轉和適度規模經營,再加上城鎮化進程提供了必不可少的硬件基礎設施和應用場景支撐,數字經濟得以更好發展,其推動農業生產性服務業發展的作用也將得到更大程度的發揮。不僅如此,當門檻變量為產業城鎮化和土地城鎮化時,只有在高于門檻值階段,數字經濟對農業生產性服務發展的推動作用才能得到發揮。綜上,只有在城鎮化達到一定水平時,數字經濟才能顯著推動農業生產性服務業發展,即數字經濟的作用效果存在城鎮化的門檻效應,只有在人口、產業和土地城鎮化達到一定水平時,數字經濟才能更好地發揮推動農業生產性服務業發展的作用。

表7 門檻模型回歸結果

七、結論與啟示

由于數字技術的迅猛滲透,數字經濟為農業生產性服務業快速發展提供了重要支撐。本文將智慧城市試點政策視為衡量數字經濟發展的準自然實驗,運用2003—2019年中國213個城市面板數據,利用多時點雙重差分法,探究數字經濟對農業生產性服務業的影響效應。結果表明:第一,數字經濟顯著推動了農業生產性服務業發展,在經過一系列穩健性檢驗后,上述結果依然成立;第二,機制分析表明,數字經濟主要通過促進勞動力非農就業以及資本、技術和信息供給來推動農業生產性服務業發展;第三,數字經濟對農業生產性服務業的促進作用在東部地區以及具備傳統基礎設施和規模種植優勢的城市更明顯;第四,基于“以城帶鄉”視角,城鎮化在數字經濟對農業生產性服務業的作用中存在單一門檻效應,只有在人口、產業以及土地城鎮化達到一定水平時,數字經濟助力農業生產性服務業發展的作用才會顯現。

基于上述結論,本文可得到三點啟示:第一,主動把握數字經濟發展新機遇。完善數字基礎設施建設,統籌考慮各個城市發展的不同特征,合理有序推進智慧城市建設。尤其應注重消除城鄉數字鴻溝,促進不同地區數字化的均衡發展,將數字紅利更公平地惠及廣大農村居民。第二,加速推動數字經濟由消費端向生產端拓展。強化數字技術往實體經濟滲透,注重利用數字技術支撐農業生產性服務業發展,提高資本、技術、信息等生產要素的流動速度和配置效率,緩解地區資源錯配,必要時可通過構建農業創新服務平臺等途徑,更加充分發揮數字技術的知識擴散和溢出效應,推動數字經濟成為實現農業生產性服務業持續性發展的核心動力。第三,明確城鎮化建設在數字經濟推動農業生產性服務業發展中的重要作用。創新數字經濟與城鎮化融合發展體制機制,提高不同區域城市之間的互動能級,持續推進農村地區在產業、人口、土地等方面的城鎮化過程,最大限度發揮城鎮化的輻射效應與市場需求效應,凝聚優勢,形成農業生產性服務業高質量發展的新動能。