互聯(lián)網(wǎng)對農(nóng)業(yè)全要素生產(chǎn)率增長的經(jīng)濟效應(yīng)研究

摘要2018年，鄉(xiāng)村振興戰(zhàn)略正式確定為國家發(fā)展戰(zhàn)略，這也吸引著許多學(xué)者去探析農(nóng)業(yè)TFP增長的影響因素。步入新世紀后，信息網(wǎng)絡(luò)技術(shù)快速發(fā)展，各行業(yè)通過互聯(lián)網(wǎng)+的應(yīng)用取得了新的發(fā)展，農(nóng)業(yè)領(lǐng)域也積極開展了網(wǎng)絡(luò)信息技術(shù)化的應(yīng)用，加速了中國現(xiàn)代農(nóng)業(yè)現(xiàn)代化發(fā)展。在此種環(huán)境下，不少學(xué)者提出，農(nóng)業(yè)信息化建設(shè)發(fā)展，很可能會影響到農(nóng)業(yè)TFP增長，所以，本文當(dāng)中，確定課題為——互聯(lián)網(wǎng)對于農(nóng)業(yè)TFP增長的經(jīng)濟效應(yīng)，這樣有助于促進我國農(nóng)業(yè)領(lǐng)域向高效、高質(zhì)量發(fā)展前進，自我國提出“互聯(lián)網(wǎng)+”政策以來，從信息化的視角切入農(nóng)業(yè)領(lǐng)域，有助于我們理解互聯(lián)網(wǎng)在對農(nóng)業(yè)TFP中發(fā)揮的作用機制。本文采用DEA-Malmquist指數(shù)法測算2000-2018年我國各省份農(nóng)業(yè)TFP，通過DEAP軟件計算出我國2000-2018年個省份的農(nóng)業(yè)全要素生產(chǎn)率，同時構(gòu)建出了相應(yīng)的面板數(shù)據(jù)模型，開展了實證分析，由此多視角探析本課題研究內(nèi)容，最后使用調(diào)節(jié)效應(yīng)模型，檢驗經(jīng)濟水平對于互聯(lián)網(wǎng)以及農(nóng)業(yè)全要素生產(chǎn)率之間的調(diào)節(jié)效應(yīng)。研究結(jié)果表明：在2000-2018年之間，我國農(nóng)業(yè)全要素生產(chǎn)率的增長主要由技術(shù)進步的提高驅(qū)動，而技術(shù)效率的改善所帶來的影響不顯著；互聯(lián)網(wǎng)對我國農(nóng)業(yè)全要素生產(chǎn)率增長具有顯著提升作用，其主要是通過促進技術(shù)進步的提高而實現(xiàn)的；而農(nóng)村地區(qū)農(nóng)民經(jīng)濟水平提高會減弱互聯(lián)網(wǎng)對農(nóng)業(yè)全要素生產(chǎn)率增長的促進作用。關(guān)鍵詞：互聯(lián)網(wǎng)；農(nóng)業(yè)全要素生產(chǎn)率；經(jīng)濟水平AbstractIn2018,Chinaputforwardthestrategicgoalof"RuralRevitalization",andmoreandmorescholarsbegantostudytheinfluencingfactorsofagriculturaltotalfactorproductivitygrowth.Inthe21stcentury,therapiddevelopmentofinformationtechnology,thatis,theInternet,hasmadetheinternetwidelycitedinallwalksoflife.Atthesametime,informationtechnologyhasalsobeguntodevelopinChina'sruralagriculture.Moreandmorescholarsbelievethatagriculturalinformatizationmayhaveanimpactonthegrowthofagriculturaltotalfactorproductivity.Therefore,thispaperexplorestheeconomiceffectoftheInternetonthegrowthofagriculturaltotalfactorproductivity,Thiswillhelppromotetheefficientandhigh-qualitydevelopmentofChina'sagriculturalsector.SinceChinaputforwardthe"Internet+"policy,wehavecutintotheagriculturalsectorfromtheperspectiveofinformatization,whichwillhelpusunderstandtheroleoftheInternetinagriculturalTFP.ThispaperusestheDEAMalmquistindexmethodtocalculatetheagriculturalTFPofvariousprovincesinChinafrom2000to2018,calculatestheagriculturaltotalfactorproductivityofprovincesinChinafrom2000to2018throughdeapsoftware,constructsapaneldatamodel,empiricallyanalyzestheimpactoftheInternetonthegrowthofagriculturaltotalfactorproductivityinChina,andfinallyusestheregulationeffectmodeltotesttheregulationeffectofeconomiclevelontheInternetandagriculturaltotalfactorproductivity.TheresearchresultsshowthattheimprovementofChina'sagriculturalproductivityismainlydrivenbytechnologicalfactorsbetween2018and2000;TheInternethasasignificanteffectonthegrowthofagriculturaltotalfactorproductivityinChina,whichismainlyrealizedbypromotingtheimprovementoftechnologicalprogress;Theimprovementoffarmers'economiclevelinruralareaswillweakentheroleoftheInternetinpromotingthegrowthofagriculturaltotalfactorproductivity.KeyWords：Internet;Totalfactorproductivity;Economiclevel目錄摘要 ⅠAbstract Ⅱ1緒論 61.1研究背景與意義 61.2文獻綜述 71.3研究思路、研究方法與創(chuàng)新之處 101.4文章的結(jié)構(gòu)安排 112相關(guān)概念及理論基礎(chǔ) 122.1相關(guān)概念 122.2理論基礎(chǔ)與作用機制 123數(shù)據(jù)、變量及模型 153.1數(shù)據(jù)來源 153.2變量選取 153.3研究方法 163.4變量描述 163.5模型構(gòu)建 174實證分析 194.1基準(zhǔn)回歸 194.2機制檢驗 224.3內(nèi)生性分析 245結(jié)論 255.1結(jié)論 255.2政策建議 25參考文獻 31

1緒論1.1研究背景與意義1.1.1研究背景我國農(nóng)業(yè)產(chǎn)出的百分之六十都與農(nóng)業(yè)TFP有關(guān)，農(nóng)業(yè)TFP對我國的糧食安全水平具有重大影響。李谷成等人（2021年）的研究表明，我國農(nóng)業(yè)全要素生產(chǎn)率的增長主要由技術(shù)進步的提高驅(qū)動，而技術(shù)效率的改善對國內(nèi)農(nóng)業(yè)TFP增長的影響不顯著。在十九大報告當(dāng)中，與時俱進的提出需提升TFP，在此種情況下，越來越多的學(xué)者開始研究農(nóng)業(yè)全要素生產(chǎn)率增長的影響因素。自21世紀以來信息技術(shù)即互聯(lián)網(wǎng)的廣泛發(fā)展，信息技術(shù)在我國各行各業(yè)都有了長足進步，在農(nóng)業(yè)領(lǐng)域也獲得了廣泛的應(yīng)用。政府長期關(guān)注農(nóng)業(yè)的發(fā)展，并采取了多方面措施來促進農(nóng)業(yè)的信息化建設(shè)發(fā)展，從而加速農(nóng)業(yè)的高質(zhì)量發(fā)展。2020年中國順利打贏了脫貧攻堅戰(zhàn)，此后對三農(nóng)的發(fā)展逐步轉(zhuǎn)變到鄉(xiāng)村振興，這展示出了三農(nóng)工作的與時俱進發(fā)展。對于鄉(xiāng)村振興，其中的一個核心是農(nóng)業(yè)信息化建設(shè)發(fā)展。從十九大報告來看，今后農(nóng)業(yè)的發(fā)展，要加速朝著信息化的方向發(fā)展，由此為農(nóng)業(yè)現(xiàn)代化發(fā)展提供強有力的支持。從發(fā)布的《鄉(xiāng)村振興戰(zhàn)略規(guī)劃（2018－2022年）》當(dāng)中可知，今后要投入更多資源來提高農(nóng)業(yè)信息化發(fā)展水平，推行數(shù)字鄉(xiāng)村戰(zhàn)略，從而支持農(nóng)業(yè)農(nóng)村現(xiàn)代化發(fā)展。所以，在鄉(xiāng)村振興、互聯(lián)網(wǎng)+等戰(zhàn)略發(fā)展環(huán)境下，并結(jié)合當(dāng)下已有研究成果，本文開題研究互聯(lián)網(wǎng)對農(nóng)業(yè)全要素生產(chǎn)率增長的經(jīng)濟效應(yīng)。1.1.2研究意義目前對于信息化，即互聯(lián)網(wǎng)的使用能否提升農(nóng)業(yè)全要素生產(chǎn)率尚存在爭議。美國經(jīng)濟學(xué)家羅伯特·索洛是最早提出質(zhì)疑的人，他觀察到計算機投資與回報率之間沒有顯著關(guān)聯(lián)之一現(xiàn)象，并將其稱為“生產(chǎn)率悖論”，這就是“索洛生產(chǎn)率悖論”的來源，這里的生產(chǎn)率指的就是“全要素生產(chǎn)率”。自“索洛生產(chǎn)率悖論”提出以來，就引發(fā)了越來越多的學(xué)者進行探究討論。而在大數(shù)據(jù)、人工智能等信息通信技術(shù)的前沿應(yīng)用領(lǐng)域，“索洛生產(chǎn)率悖論”持續(xù)引發(fā)學(xué)者研究與討論。目前在我國的農(nóng)業(yè)領(lǐng)域，農(nóng)業(yè)TFP增長是否由農(nóng)業(yè)信息化水平影響還沒有得到充分的探究討論。所以本課題研究內(nèi)容，有利于促進國內(nèi)農(nóng)業(yè)的現(xiàn)代化發(fā)展，給農(nóng)業(yè)發(fā)展提供更多參考支持。從農(nóng)業(yè)信息化視角入手，有助于了解信息化在農(nóng)業(yè)生產(chǎn)中的作用，為農(nóng)業(yè)信息化、數(shù)字鄉(xiāng)村建設(shè)提供制定政策的依據(jù)，同時也可給長期存在的三農(nóng)問題提供有價值的參考。1.2文獻綜述與本文研究課題相關(guān)的文獻比較多，在搜集、整體后可劃分成這幾類：一是對全要素生產(chǎn)率的測算、研究范圍及影響因素研究，二是對互聯(lián)網(wǎng)發(fā)展現(xiàn)狀的分析，三是互聯(lián)網(wǎng)對農(nóng)業(yè)TFP的影響機制研究。1.2.1全要素生產(chǎn)率的測算、研究范圍及影響因素對于全要素生產(chǎn)率的測量，當(dāng)下常用方法有兩種：其一，基于設(shè)置生產(chǎn)函數(shù)的必要性，來開展生產(chǎn)函數(shù)的參數(shù)估計，由此形成了參數(shù)方法、非參數(shù)方法；其二，基于測算原理、方式的差異性，由此形成了增長核算法、指數(shù)法，還有生產(chǎn)前沿面法。從全球情況來看，測算方法多樣，然而運用最多的有Malmquist指數(shù)法、索洛余值法、隨機前沿生產(chǎn)函數(shù)法、數(shù)據(jù)包絡(luò)分析（DEA）或者幾種方法的綜合運用。其中，LinhHoangVu和LeQuyDinhNguyen通過Malmquist指數(shù)法，使用越南60個省的面板數(shù)據(jù)來衡量越南農(nóng)業(yè)的全要素生產(chǎn)力率(TFP)增長；WANGGuogang，ZHANGLin等人使用的則為隨即前沿分析法，與數(shù)據(jù)包絡(luò)分析法（DEA）相比，隨機前沿分析法更穩(wěn)定，不易受異常點的影響，數(shù)據(jù)擬合度也更高；從方法的綜合運用來看，目前大多數(shù)國內(nèi)學(xué)者為避免在使用參數(shù)法時因函數(shù)設(shè)定有誤導(dǎo)致計算誤差而采用DEA-Malmquist指數(shù)法測算農(nóng)業(yè)全要素生產(chǎn)率，如：李谷成、楊傳喜、葛和平等人；而劉帥則構(gòu)建了一個新的指標(biāo)體系，涵蓋了現(xiàn)有研究中不同指標(biāo)體系所包括的投入指標(biāo)，同時還包含了多數(shù)研究忽略的能源和資本兩類投入指標(biāo)，使用考慮非期望產(chǎn)出的SBM模型測算了農(nóng)業(yè)全要素生產(chǎn)率?；谘芯糠秶治隹?，國內(nèi)的農(nóng)業(yè)TFP研究總體上是從開始的在全國范圍的研究到現(xiàn)在的具體到某一省份。從數(shù)據(jù)選擇來看，現(xiàn)有研究中測算農(nóng)業(yè)TFP的影響因素大多采用面板數(shù)據(jù)，也有少部分使用時間序列數(shù)據(jù)。其中，龍少波、張夢雪等人選取了2001—2016年中國31個省份的相關(guān)數(shù)據(jù)進我國農(nóng)業(yè)全要素生產(chǎn)率進行了再測算；MeimeiChen,LibangMa等人則基于全要素生產(chǎn)率分析框架，采用累積異常法幫助識別農(nóng)業(yè)轉(zhuǎn)型階段，分析了不同階段縣域農(nóng)業(yè)發(fā)展類型及其演變過程。由于各個國家有自己的相關(guān)戰(zhàn)略政策，因此國內(nèi)外學(xué)者大多基于本國的政策進行對于農(nóng)業(yè)全要素生產(chǎn)率的影響因素的分析。例如,在我國“鄉(xiāng)村振興”戰(zhàn)略目標(biāo)下，Nie研究了農(nóng)村基建設(shè)施對農(nóng)業(yè)全要素生產(chǎn)率影響的作用機制，并根據(jù)基建對農(nóng)業(yè)TFP的影響推斷其影響機制，為農(nóng)業(yè)基礎(chǔ)設(shè)施建設(shè)提出建議，促進農(nóng)業(yè)TFP逐步提高；Li、Chen等人多視角分析了城鎮(zhèn)化對農(nóng)業(yè)全要素生產(chǎn)率的溢出效應(yīng)展示為U型關(guān)系，即城鎮(zhèn)化對農(nóng)業(yè)全要素生產(chǎn)率先產(chǎn)生負效應(yīng)，后產(chǎn)生正效應(yīng)。最后從城鎮(zhèn)化與農(nóng)業(yè)生產(chǎn)可持續(xù)協(xié)調(diào)的角度提出政策建議；Hu、Liu等基于普惠金融發(fā)展的大環(huán)境下，利用構(gòu)建農(nóng)村普惠金融指數(shù)來多視角分析普惠金融對農(nóng)業(yè)TFP的影響機制，結(jié)果發(fā)現(xiàn)普惠金融是這種增長的重要驅(qū)動力，并且其影響表現(xiàn)出地域異質(zhì)性。重要的是，普惠金融對全要素生產(chǎn)率增長的影響是通過提供貸款支持基于專業(yè)化和合作的生產(chǎn)轉(zhuǎn)型而產(chǎn)生的。1.2.2互聯(lián)網(wǎng)發(fā)展現(xiàn)狀自我國政府提出“鄉(xiāng)村振興”，“寬帶中國”戰(zhàn)略和“互聯(lián)網(wǎng)+”行動計劃以來，互聯(lián)網(wǎng)深刻改變了農(nóng)業(yè)生產(chǎn)方式，為農(nóng)業(yè)提質(zhì)增效帶來新的動力引擎。從2021年發(fā)布的《中國互聯(lián)網(wǎng)絡(luò)發(fā)展?fàn)顩r統(tǒng)計報告》當(dāng)中可知，到2020年底時，國內(nèi)農(nóng)村的網(wǎng)絡(luò)普及率將近56%，并且對比同年3月實現(xiàn)了超9%的增長；國內(nèi)農(nóng)村網(wǎng)民數(shù)量方面，已將近3.1億，其在中國總網(wǎng)民中的占比超31%的水平，對比同年3月實現(xiàn)了一定增長，同時在網(wǎng)絡(luò)普及率方面，城鄉(xiāng)差距在持續(xù)的縮小當(dāng)中，我國農(nóng)村農(nóng)業(yè)信息化水平穩(wěn)步提升。其中，農(nóng)產(chǎn)品網(wǎng)絡(luò)零售額高達5750億元，同比增長37.9％，帶動832個國家級貧困縣農(nóng)民增收，農(nóng)村地區(qū)收投快遞超過300億件，在全國快遞業(yè)務(wù)中的占比超三分之一。2020年疫情沖擊著我國經(jīng)濟社會的發(fā)展，這導(dǎo)致農(nóng)村網(wǎng)絡(luò)零售額增長放緩，然而在政府加大刺激農(nóng)產(chǎn)品消費的政策措施影響下，此時整體規(guī)模還是實現(xiàn)了逆勢增長。得益于電商巨頭的助推，以“淘寶村”“淘寶鎮(zhèn)”“互聯(lián)網(wǎng)小鎮(zhèn)”等為代表的農(nóng)村新經(jīng)濟形態(tài)高速發(fā)展，增強了農(nóng)村經(jīng)濟的發(fā)展動力。在政策支持、農(nóng)村互聯(lián)網(wǎng)發(fā)展的作用下，許多學(xué)者探究了關(guān)于農(nóng)村互聯(lián)網(wǎng)金融的發(fā)展問題，其中馬曉河和胡擁軍推測，我國農(nóng)村經(jīng)濟的電商化、信息化還將持續(xù)加速、深化，這無疑為我國農(nóng)村互聯(lián)網(wǎng)金融快速發(fā)展?fàn)I造良好的業(yè)態(tài)環(huán)境。1.2.3互聯(lián)網(wǎng)對農(nóng)業(yè)全要素生產(chǎn)率的影響機制目前在關(guān)于互聯(lián)網(wǎng)對于農(nóng)業(yè)全要素生產(chǎn)率增長的影響分析還較為缺乏，僅有研究中，關(guān)于互聯(lián)網(wǎng)對農(nóng)業(yè)TFP增長作用研究結(jié)論基本相同，即為二者間是一種正向關(guān)系，但關(guān)于影響路徑的研究結(jié)論仍存在著一些分歧。部分研究者認為互聯(lián)網(wǎng)是通過改善農(nóng)業(yè)技術(shù)效率來提高農(nóng)業(yè)TFP，而李欠男和李谷成認為互聯(lián)網(wǎng)發(fā)展有利于打破農(nóng)業(yè)知識傳播的時空限制、引領(lǐng)農(nóng)業(yè)技術(shù)進步，從而顯著提高農(nóng)業(yè)TFP水平。此外，有關(guān)金融對農(nóng)業(yè)TFP的影響層面，學(xué)者們大多基于傳統(tǒng)金融視角，并未考慮數(shù)字技術(shù)的作用，且有關(guān)數(shù)字普惠金融對農(nóng)業(yè)全要素生產(chǎn)率影響的研究數(shù)量更少，需加強這方面的研究。葛和平、高越創(chuàng)新研究視角，開展了數(shù)字普惠金融對農(nóng)業(yè)TFP影響的實證分析，為深入研究，他對農(nóng)業(yè)TFP做出了分解，具體劃分成了農(nóng)業(yè)的技術(shù)進步、技術(shù)效率，從而多視角分析影響機制，助力鄉(xiāng)村振興戰(zhàn)略的有效開展。農(nóng)業(yè)信息化領(lǐng)域的相關(guān)研究，外國學(xué)者起步較我國來說更早，研究也更為詳盡。早在21世紀初，就有學(xué)者通過印度的實踐案例發(fā)現(xiàn)信息技術(shù)能夠提高農(nóng)業(yè)生產(chǎn)率。也有國際文獻關(guān)注到了中國的情況。Zhu等研究發(fā)現(xiàn)農(nóng)戶使用互聯(lián)網(wǎng)技術(shù)能夠提高蘋果的生產(chǎn)效率。Zhang等總結(jié)了中國利用信息技術(shù)進行農(nóng)業(yè)信息傳播的7種模型，并得出，農(nóng)業(yè)的信息化建設(shè)發(fā)展可以提高農(nóng)業(yè)生產(chǎn)率，促進農(nóng)民的增收。綜合國內(nèi)這方面研究內(nèi)容看，雖然梅方權(quán)較早地從政策規(guī)劃層面提出要通過農(nóng)業(yè)信息化帶動農(nóng)業(yè)現(xiàn)代化，但信息技術(shù)與農(nóng)業(yè)相關(guān)的研究展開較晚，且文獻數(shù)量較少。1.2.4文獻評述總體來看，國內(nèi)外現(xiàn)有的研究成果很是豐富。對農(nóng)業(yè)全要素生產(chǎn)率的定義日益完善，利用綜合多類數(shù)據(jù)信息，并運用多種測算方法來多視角探析農(nóng)業(yè)TFP增長演變過程，找出其中的各類影響因素，從而助力農(nóng)業(yè)信息化發(fā)展的順利實現(xiàn)。但是由于國內(nèi)農(nóng)業(yè)現(xiàn)代化啟動較晚，研究信息化對農(nóng)業(yè)TFP增長的影響機制成果還比較少，所以確定出了本文研究課題內(nèi)容，這也是當(dāng)下的一個現(xiàn)實需要。1.3研究思路、方法與創(chuàng)新之處1.3.1研究思路、方法（1）文獻歸納法在搜集與課題有關(guān)文獻后，進行了閱讀、整理，從而掌握這方面的理論知識，提出研究假說，解決當(dāng)前文獻中的不足。（2）定性與定量結(jié)合法選取合適的核心解釋變量、被解釋變量與控制變量，通過DEAP2.1軟件，應(yīng)用DEA-Malmquist指數(shù)模型來開展農(nóng)業(yè)全要素生產(chǎn)率的測算，同時實證分析運用的是Stata17，對于其中的內(nèi)生性問題，此時是利用工具變量法來進行解決，從而順利開展本課題研究內(nèi)容。1.3.2研究重點與難點本文的重點與難點是：（1）結(jié)合現(xiàn)有文獻進行互聯(lián)網(wǎng)對農(nóng)業(yè)全要素生產(chǎn)率的影響機制分析，理清思路。（2）對數(shù)據(jù)進行分析處理，由于每年的中國農(nóng)村統(tǒng)計年鑒樣本量較大，需從中選取需要的數(shù)據(jù)進行控制變量以及核心解釋變量的選取。1.3.3研究創(chuàng)新與不足本文研究創(chuàng)新點如下：（1）影響機制的分析有所創(chuàng)新，此前對于互聯(lián)網(wǎng)對農(nóng)業(yè)全要素生產(chǎn)率的影響機制分析大多著眼于技術(shù)進步或技術(shù)效率改善以及人力資本等方面，本文構(gòu)建了經(jīng)濟水平對于互聯(lián)網(wǎng)以及農(nóng)業(yè)全要素生產(chǎn)率的調(diào)節(jié)效應(yīng)模型，探究了農(nóng)村經(jīng)濟水平對于互聯(lián)網(wǎng)在農(nóng)業(yè)全要素生產(chǎn)率的調(diào)節(jié)效應(yīng)。（2）文章中所用數(shù)據(jù)時間跨度非常大，并用滯后一階的互聯(lián)網(wǎng)數(shù)據(jù)開展工具變量解決內(nèi)生性問題，最后所得結(jié)論和已有類似研究存在著差異性。（3）本文相較于之前研究，新發(fā)現(xiàn)經(jīng)濟水平存在對于互聯(lián)網(wǎng)在農(nóng)業(yè)全要素生產(chǎn)率的調(diào)節(jié)效應(yīng)，經(jīng)濟水平的增加抑制了這種提升作用，這表明在生產(chǎn)者經(jīng)濟水平的持續(xù)提高下，互聯(lián)網(wǎng)對農(nóng)業(yè)TFP的促進作用會持續(xù)弱化。本文研究不足之處如下：（1）數(shù)據(jù)方面，因為一些數(shù)據(jù)的缺失，所以文中所用的省際面板數(shù)據(jù)當(dāng)中沒有西藏、港澳臺地區(qū)的數(shù)據(jù)，且由于近兩年數(shù)據(jù)缺失，使用數(shù)據(jù)并非近期數(shù)據(jù)，存在樣本缺失問題。（2）變量方面，大量因素都會對農(nóng)業(yè)TFP產(chǎn)生影響，所以文中所選控制變量也許存在遺漏情況，此外，對于農(nóng)業(yè)全要素生產(chǎn)率的測算，所選取的投入變量可能并不足以描述完全全要素生產(chǎn)率，存在不夠準(zhǔn)確的情況。1.4文章的結(jié)構(gòu)安排本文研究內(nèi)容如下：第一章，緒論。對課題背景、意義、參考文獻綜述、內(nèi)容的創(chuàng)新及不足之后等進行基本介紹。第二章，理論基礎(chǔ)及研究假說。此部分內(nèi)容當(dāng)中，闡述的理論知識，還有當(dāng)下這方面的全球研究成果，綜合這些提出影響機制，并做出研究假說。第三章，數(shù)據(jù)選取、變量與模型構(gòu)建。介紹數(shù)據(jù)來源以及處理方法，變量選擇過程，并對變量進行描述性統(tǒng)計，最后建立計量模型。第四章，實證分析。進行基準(zhǔn)回歸，分析互聯(lián)網(wǎng)對于農(nóng)業(yè)全要素生產(chǎn)率增長的影響機制，并選用比較適宜的工具變量開展內(nèi)生性分析，同時更換變量來開展穩(wěn)健性檢驗。第五章，結(jié)論與建議。此部分內(nèi)容當(dāng)中，闡述的核心是本次實證分析的結(jié)論，還有基于結(jié)論所提出的政策建議。2相關(guān)概念及理論基礎(chǔ)2.1相關(guān)概念2.1.1全要素生產(chǎn)率對于全要素生產(chǎn)率（英文簡稱為TFP，文中有時用TFP進行表示），其也就是各類資源開發(fā)利用率水平?；诖龠M經(jīng)濟增長視角分析看，其含義為：資本、勞動力等各類要素對于經(jīng)濟增長的貢獻水平。從效率的角度看，全要素生產(chǎn)率等同于一段時間內(nèi)國民經(jīng)濟中各種資源產(chǎn)出占總投入的比例?；诒举|(zhì)分析看，其展示出了一國或是一個地區(qū)在一段時間內(nèi)為消除貧困的能力、努力程度，并是技術(shù)發(fā)展對經(jīng)濟增長作用的綜合性展示。此外，此指標(biāo)也可用于衡量生產(chǎn)效率，其主要有三大核心來源：其一，技術(shù)效率的提高；其二，技術(shù)進步；其三，規(guī)模效應(yīng)。從實際計算來看，其是不考慮勞力、資本、土地等要素環(huán)境下所具有剩余價值。對于其中的剩余價值，其涉及到了一些無法識別的增長因素，在此種情況下，TFP也就只可以實現(xiàn)對效率提升、技術(shù)進步的相對性衡量。2.1.2全要素生產(chǎn)率增長對于TFP增長，也被稱作是技術(shù)進步率，其是長期經(jīng)濟增長的重要來源之一，是由索洛等人，從發(fā)展的增長核算中提取出的概念。技術(shù)進步，包括教育、規(guī)模經(jīng)濟等層面的改進，然而并未體現(xiàn)為實質(zhì)的、更有效率的資本設(shè)備、更熟練的勞動力、肥效更大的土地等生產(chǎn)要素，所以還可稱作是非特定技術(shù)進步。所以，對于全要素生產(chǎn)率增長率，也就是當(dāng)全部生產(chǎn)要素投入量保持不變情況下，此時產(chǎn)出量還可實現(xiàn)增加的部分。全要素生產(chǎn)率增長率并非所有要素的生產(chǎn)率，而指的是是經(jīng)濟增長中不能分別歸因于有關(guān)的有形生產(chǎn)要素的增長的那部分，因而全要素生產(chǎn)率增長率只可用于衡量不考慮全部有形生產(chǎn)要素情況下的單純性技術(shù)進步所帶來的生產(chǎn)率增長水平。2.2理論基礎(chǔ)2.2.1新經(jīng)濟增長理論在上世紀八十年代，PaulRomer、RobertLucas在綜合分析了相關(guān)理論、實踐知識后，成功創(chuàng)立出了新經(jīng)濟增長理論，從核心內(nèi)容來看，人力資本是其中之一，其是勞動力的絕對數(shù)、國家平均技術(shù)水平、受教育水平、生產(chǎn)技能培養(yǎng)等。PaulRomer（1990）創(chuàng)立出了技術(shù)進步的內(nèi)生增長模型，此模型獲得了許多學(xué)者的關(guān)注和研究，同時成功將經(jīng)濟增長、技術(shù)進步有機連接。對于技術(shù)進步的內(nèi)生增長模型，其建立的主要基礎(chǔ)有：（1）技術(shù)進步這是經(jīng)濟增長的核心驅(qū)動力；（2）市場激勵是大部分技術(shù)進步的重要成因；（3）知識產(chǎn)品的成本僅僅只是生產(chǎn)本身所需要的成本，其重復(fù)使用并不需要額外成本。2.2.2索洛生產(chǎn)率悖論索洛悖論，往往也稱作是生產(chǎn)率悖論，其源自上世紀八十年代查斯曼開展的292家企業(yè)調(diào)查，調(diào)查結(jié)果顯示這些企業(yè)的IT投資和投資回報率之間沒有顯著關(guān)聯(lián)這一奇特的現(xiàn)象，隨后羅伯特·索洛就此現(xiàn)象做出界定，即為生產(chǎn)率悖論，也就是：“計算機十分常見，但卻在生產(chǎn)率統(tǒng)計中卻沒有它的出現(xiàn)”。這表明，盡管企業(yè)在計算機方面投入了大量資源，但從生產(chǎn)率的角度來看，其與生產(chǎn)率基本沒有關(guān)聯(lián)。此后，2001年發(fā)布的報告——《美國經(jīng)濟的未來》，其是由麥肯錫公司所發(fā)布，其中指出，在美國經(jīng)濟社會發(fā)展當(dāng)中，對于勞動生產(chǎn)率的增長，涉及大量影響因素，而信息產(chǎn)業(yè)的發(fā)展是重要驅(qū)動因素。將大量投資用于信息技術(shù)的發(fā)展，從而帶動了一些行業(yè)發(fā)展，同時對另一些行業(yè)的作用比較有限。同時創(chuàng)新、需求、產(chǎn)品等也是比較重要的直接影響因素。公司還側(cè)重探析了銀行、酒店、電信業(yè)發(fā)展的長途數(shù)據(jù)業(yè)務(wù)，這些均投入大量資源用于信息技術(shù)的建設(shè)應(yīng)用，然而其勞動生產(chǎn)率增長卻出現(xiàn)了減緩。這是索洛生產(chǎn)率悖論的又一有力論斷。2.2.3索洛余值法索洛搜集了1909-1949年期間美國經(jīng)濟發(fā)展數(shù)據(jù)，并開展美國經(jīng)濟增長的多視角分析，最后結(jié)果顯示，在此期間當(dāng)中，美國人均GDP增加一倍，在這里面，12.5%是由資本集約所帶來，而剩下的87.5%，索洛將它們都歸結(jié)于技術(shù)變化。后來索洛為準(zhǔn)確衡量技術(shù)進步的貢獻，專門創(chuàng)立出了相應(yīng)計算方法，即為索洛剩余。對于索洛剩余，其沒有考慮勞動、資本投資的貢獻，只是由綜合要素生產(chǎn)率所產(chǎn)生的產(chǎn)出增長。綜合要素生產(chǎn)率是指在同樣規(guī)模的勞動力和資本投入下，因為人力投資、技術(shù)進步所形成的一些額外產(chǎn)出。分析來看，此種生產(chǎn)率難以將勞動、資本進行區(qū)別，所以稱其為綜合要素生產(chǎn)率。到目前為止，索洛余值法仍然是人們衡量和評價技術(shù)進步對經(jīng)濟增長影響的最常用的方法。2.3互聯(lián)網(wǎng)對農(nóng)業(yè)全要素生產(chǎn)率的影響機制分析根據(jù)索洛悖論，互聯(lián)網(wǎng)是否會影響農(nóng)業(yè)全要素生產(chǎn)率尚未產(chǎn)生定論，而目前國內(nèi)對于農(nóng)村互聯(lián)網(wǎng)水平能否提升農(nóng)業(yè)全要素生產(chǎn)率仍有爭議，本文實證探究農(nóng)村互聯(lián)網(wǎng)水平對農(nóng)業(yè)全要素生產(chǎn)率增長的影響，考察我國農(nóng)業(yè)是否存在“索洛悖論”，因此，借鑒李谷成等人（2021年）在《互聯(lián)網(wǎng)、人力資本和農(nóng)業(yè)全要素增長》中的做法提出假設(shè)：H1：互聯(lián)網(wǎng)水平會影響到農(nóng)業(yè)全要素生產(chǎn)率增長。另外，對于全要素生產(chǎn)率，其來源主要有三方面，其一為效率提高，其二為技術(shù)進步，其三為規(guī)模效應(yīng)，根據(jù)新經(jīng)濟增長理論以及索洛余值法可以推斷出，互聯(lián)網(wǎng)也許是通過資源配置的改善、科研創(chuàng)新轉(zhuǎn)化率的提高來促進農(nóng)業(yè)技術(shù)進步或改善農(nóng)業(yè)技術(shù)效率，進而影響到農(nóng)業(yè)全要素生產(chǎn)率。因此，提出假設(shè)：H2：互聯(lián)網(wǎng)通過改善農(nóng)業(yè)技術(shù)效率或提升農(nóng)業(yè)技術(shù)進步來影響農(nóng)業(yè)TFP增長。最后，為驗證經(jīng)濟水平在互聯(lián)網(wǎng)對農(nóng)業(yè)全要素生產(chǎn)率增長的影響的調(diào)節(jié)機制，本文將農(nóng)民經(jīng)濟水平納入調(diào)節(jié)效應(yīng)模型之中，探究農(nóng)民在使用互聯(lián)網(wǎng)時受到的自身條件的制約作用，因此，本文提出假設(shè)：H3：經(jīng)濟水平可以調(diào)節(jié)互聯(lián)網(wǎng)對農(nóng)業(yè)TFP增長的影響。3數(shù)據(jù)、變量及模型對于此章節(jié)內(nèi)容，主要包括下面這五節(jié)內(nèi)容，這些主要是為后續(xù)實證分析活動提供基礎(chǔ)性支持。3.1數(shù)據(jù)來源本文數(shù)據(jù)來源于2000-2018年31個省份的《中國統(tǒng)計年鑒》、《中國農(nóng)村統(tǒng)計年鑒》，還有《中國互聯(lián)網(wǎng)絡(luò)發(fā)展?fàn)顩r統(tǒng)計報告》（發(fā)布者是CNNIC組織），主要有各省農(nóng)林牧漁業(yè)總產(chǎn)值、有效灌溉面積、糧食種植面積等計算農(nóng)業(yè)TFP必要指標(biāo)以及各省互聯(lián)網(wǎng)普及率等解釋變量指標(biāo)，該數(shù)據(jù)樣本量大，覆蓋范圍廣，由官方統(tǒng)計產(chǎn)生，可靠度、真實度較高，因此，本文使用其數(shù)據(jù)進行后續(xù)研究。3.2變量選取3.2.1被解釋變量農(nóng)業(yè)TFP增長：參照已有的研究，采用累積TFP增長值來衡量，令基期（2000年）農(nóng)業(yè)TFP增長為1，再將各年之前的TFP指數(shù)相乘，可得到當(dāng)年累積形式的TFP。本文使用基于產(chǎn)出導(dǎo)向可變規(guī)模報酬的DEA-Malmquist指數(shù)法對TFP增長和分解進行測算，在產(chǎn)出指標(biāo)方面，采用農(nóng)林牧漁業(yè)實際總產(chǎn)值表示。對于投入指標(biāo)，確定為四方面，具體是勞動力投入、機械投入、土地投入，還有生產(chǎn)資料投入，分別以各省第一產(chǎn)業(yè)人數(shù)為勞動力投入，以農(nóng)用機械化數(shù)值為機械投入，以農(nóng)業(yè)播種面積、有效灌溉面積為土地投入，以農(nóng)用化肥用量、農(nóng)藥使用量、塑料薄膜使用量來衡量生產(chǎn)資料投入，由此算出綠色農(nóng)業(yè)TFP，在投入指標(biāo)中加入農(nóng)業(yè)生產(chǎn)碳匯量和農(nóng)業(yè)碳排放總量來精確度量農(nóng)業(yè)TFP。對于這些指標(biāo)數(shù)據(jù)，都是從統(tǒng)計年鑒中進行獲取。3.2.2核心解釋變量本文當(dāng)中所用到的核心解釋變量，其是各省互聯(lián)網(wǎng)指標(biāo)，由于時間方面是從2000-2018年，此時間段內(nèi)的中國互聯(lián)網(wǎng)發(fā)展迅速，從從前的有線接入為主到現(xiàn)如今的手機移動端為主，變化幅度極大，因而無法構(gòu)建一個統(tǒng)一的指標(biāo)來衡量農(nóng)村互聯(lián)網(wǎng)發(fā)展水平，所以本文采用各省互聯(lián)網(wǎng)普及率來作為農(nóng)村互聯(lián)網(wǎng)發(fā)展水平指標(biāo)；本文的調(diào)節(jié)變量為農(nóng)業(yè)經(jīng)濟水平，采用各省農(nóng)民人均可支配收入來代表各省農(nóng)業(yè)經(jīng)濟水平，數(shù)據(jù)來源既有專業(yè)性的《中國農(nóng)村統(tǒng)計年鑒》，也有一些是從《中國互聯(lián)網(wǎng)發(fā)展?fàn)顩r統(tǒng)計報告》（由CNNIC組織所發(fā)布）所獲取。3.2.3控制變量（1）受災(zāi)率（disa）：受災(zāi)情況會影響糧食產(chǎn)出進而影響農(nóng)業(yè)TFP數(shù)值，用農(nóng)作物的受災(zāi)面積、播種面積之比來作為受災(zāi)率控制變量。（2）土地質(zhì)量（land）：土地的灌溉面積會影響到農(nóng)業(yè)TFP的增長，本文使用各省有效灌溉面積與糧食播種面積之比來表示土地質(zhì)量。（3）農(nóng)業(yè)結(jié)構(gòu)調(diào)整系數(shù)（agri）：農(nóng)業(yè)土地資源配置會影響到農(nóng)業(yè)TFP的增長，用各省糧食作物的播種面積與總播種面積的比值來作為農(nóng)業(yè)結(jié)構(gòu)調(diào)整系數(shù)。3.3研究方法目前,學(xué)者測算全要素生產(chǎn)率的常用方法主要有隨機前沿分析(SFA)的參數(shù)法，還有數(shù)據(jù)包絡(luò)分析(DEA)的非參數(shù)方法。對于那些非參數(shù)方法，此時無需假定生產(chǎn)函數(shù)，無需滿足相應(yīng)的嚴格假定要求，因此目前被大量使用，基于此，本文選擇DEA-Malmquist方法測算我國30個省份的農(nóng)業(yè)全要素生產(chǎn)率。DEA-Malmquist方法利用2個時期的幾何平均值測算全要素生產(chǎn)率指數(shù),能夠保證多決策單元(DMU)測算下結(jié)果的相對有效性,其計算公式如下:M上式中:D0txt,yt表示t期時技術(shù)產(chǎn)生t期的技術(shù)效率,D0對于全要素生產(chǎn)率指數(shù)，其計算公式為：技術(shù)效率指數(shù)*技術(shù)進步指數(shù)。在這里面，技術(shù)效率展示出的是生產(chǎn)主體所擁有的最大產(chǎn)出能力，同時也是生產(chǎn)主體對技術(shù)效用程度最前沿面的衡量;技術(shù)進步表現(xiàn)為生產(chǎn)最前沿面的提升,是隨著技術(shù)的演變,生產(chǎn)效率展現(xiàn)出的變化。3.4變量描述變量的描述性統(tǒng)計如下表：表3-1變量描述性統(tǒng)計變量變量名稱均值標(biāo)準(zhǔn)差最大值最小值TFP農(nóng)業(yè)全要素生產(chǎn)率指數(shù)2.0671.015.6540.46EFF技術(shù)效率指數(shù)1.0580.191.7940.582TE技術(shù)進步指數(shù)1.9520.885.3770.46internet互聯(lián)網(wǎng)普及率0.2870.220.780.0048income人均可支配收入7063.235111.5630374.71374.2disa受災(zāi)率0.3750.250.3960land土地質(zhì)量0.4040.161.0570.139agri農(nóng)業(yè)結(jié)構(gòu)調(diào)整系數(shù)0.6530.130.9690.328由表3-1可知，被解釋變量中農(nóng)業(yè)TFP指數(shù)的標(biāo)準(zhǔn)差較大，說明各省TFP之間的差異較大，可以將其按照東中西分組分別進行實證分析，對于本文的調(diào)節(jié)變量人均可支配收入來說，各省農(nóng)民人均可支配收入差異巨大，進一步說明了按照東中西分組進行實證分析的可行性。3.5模型構(gòu)建基于上面的理論分析結(jié)果，文中側(cè)重探析的是互聯(lián)網(wǎng)對農(nóng)業(yè)TFP增長的影響。為支持實證分析的開展，專門構(gòu)建出了下面這一基準(zhǔn)回歸模型：lnTFPit=β0其中，i表示地區(qū)，t表示時間，εit表示隨機誤差項。農(nóng)業(yè)TFP增長、農(nóng)業(yè)技術(shù)效率和農(nóng)業(yè)技術(shù)進步分別為本文的被解釋變量，需要取自然對數(shù)，internetit為核心解釋變量互聯(lián)網(wǎng)，CVit而為了驗證經(jīng)濟水平在互聯(lián)網(wǎng)與農(nóng)業(yè)TFP關(guān)系中的調(diào)節(jié)作用，本文當(dāng)中會建立相應(yīng)的調(diào)節(jié)效應(yīng)模型。對于調(diào)節(jié)效應(yīng)，其是交互效應(yīng)當(dāng)中的一種。對于調(diào)節(jié)變量，其通常不會受到自變量、因變量的相應(yīng)影響，然而其可對二者產(chǎn)生影響。例如，如果變量A、B的關(guān)系為變量C的函數(shù),此時的C也就是調(diào)節(jié)變量。對于不同類型的變量，調(diào)節(jié)效應(yīng)的分析方法也不相同。一般情況下，變量可劃分成兩類，具體是顯變量、潛變量。對于顯變量，此時可直接進行測量。而對于潛變量，此時一般無法直接測量。溫忠麟等（2012）提出，對于實際分析活動，此時如果定序變量的取值數(shù)量多、間隔均勻，那么可當(dāng)成連續(xù)變量來進行相應(yīng)處理。所以，本文研究當(dāng)中，參考溫忠麟等（2012）的做法，對互聯(lián)網(wǎng)普及率、各省份人均可支配收入都開展中心變換，得到c_internet和clnTFPit=β0lnTFPit=β04實證分析基于上文數(shù)據(jù)、變量及模型，使用STATA17.0計量軟件來進行實證分析。4.1基準(zhǔn)回歸4.1.1農(nóng)業(yè)TFP增長核算與分析農(nóng)業(yè)TFP增長及其分解項的增長變化情況，可從下表中具體觀察。從測算結(jié)果來看：第一，國內(nèi)農(nóng)業(yè)TFP處于比較穩(wěn)定的波動增長當(dāng)中，2000-2018年農(nóng)業(yè)TFP年均增長率為7.1%。第二，農(nóng)業(yè)TFP的增長由技術(shù)進步、技術(shù)效率共同驅(qū)動。在這里面，技術(shù)進步，年均增長水平為6.8%，對于技術(shù)效率，其年均增長水平為0.2%，可見技術(shù)進步是核心驅(qū)動，利用技術(shù)發(fā)展進步來促進農(nóng)業(yè)TFP的持續(xù)發(fā)展?；谠鲩L源層面分析，國內(nèi)農(nóng)業(yè)TFP增長的核心是技術(shù)進步，而此結(jié)果和相關(guān)研究結(jié)論基本相同。第三，利用對技術(shù)效率的分解可發(fā)現(xiàn)，規(guī)模效率的年均增長為0.5%，這展示出了農(nóng)業(yè)TFP增長的部分動力源自規(guī)模效率，同時純技術(shù)效率基本不變，甚至還有一定的減少。表4-12000-2018年Malmquist指數(shù)變化及其因素分解年份技術(shù)效率變化TEC技術(shù)進步TC純技術(shù)效率變化PEC規(guī)模效率變化SEC全要素生產(chǎn)率變化TFPC2000-20010.9391.1050.9850.9531.0382001-20021.0240.9910.9991.0251.0152002-20031.0221.0561.0061.0161.0792003-20041.0261.1091.0141.0121.1372004-20051.0041.0190.9741.0311.0232005-20061.0031.0390.9971.0061.0432006-20071.0471.0591.0051.0421.1092007-20081.0251.1181.021.0041.1452008-20091.0191.0011.020.9991.022009-20100.9961.1210.9881.0081.1162010-20110.9911.1520.99211.1422011-20120.9981.0791.0020.9961.0772012-20130.9971.0911.0060.9911.0882013-20140.9791.0690.9940.9851.0472014-20151.0061.0350.9841.0221.0412015-20160.9791.0870.9880.991.0642016-20170.9911.020.9821.0091.012017-20181.0011.0950.9981.0041.096表4-2中展示了各省份農(nóng)業(yè)TFP增長變動及其因素分解，本文及以下的基準(zhǔn)回歸將各省份分為東中西（除西藏及港澳臺地區(qū)）三部分，表中數(shù)據(jù)顯示，絕大多數(shù)省份農(nóng)業(yè)TFP的增長主要來源于技術(shù)進步，其中東中西三地區(qū)之間TFP增長逐漸下降，各省份的技術(shù)進步增長均為正，只有少數(shù)地區(qū)技術(shù)效率增長為負，且大多數(shù)為西部地區(qū)，這說明可能是各省經(jīng)濟水平發(fā)展、要素資源稟賦不同、科技實力不一致造成的，基于以上數(shù)據(jù)，從我國東中西三地區(qū)整體情況來看，農(nóng)業(yè)TFP增長存在空間差異變化，各省各區(qū)域之間農(nóng)業(yè)發(fā)展仍然不平衡。表4-2各地區(qū)農(nóng)業(yè)TFP增長變動及其因素分解省份技術(shù)效率變化TEC技術(shù)進步TC純技術(shù)效率變化PEC規(guī)模效率變化SEC全要素生產(chǎn)率變化TFPC北京11.089111.089天津11.076111.076河北1.0061.060.9951.0111.066山西0.9981.0690.9921.0061.067內(nèi)蒙古0.9811.0650.9850.9961.045遼寧0.9891.0710.9881.0011.059吉林0.9741.0690.9731.0011.041黑龍江1.0261.0661.0211.0061.094上海11.056111.056江蘇1.0171.06511.0171.083浙江11.064111.064安徽1.0031.0610.9881.0151.065福建11.085111.085江西1.0121.0540.9991.0131.067山東1.011.08111.011.092河南0.9981.070.9891.0091.068湖北1.0281.0711.0151.0141.101湖南1.0111.05311.0111.064廣東1.0071.06511.0071.072廣西1.0161.0511.0011.0151.068海南11.01111.01重慶1.011.071.0091.0011.081四川1.0071.07211.0071.08貴州11.091111.091云南0.9911.0790.9851.0061.07陜西1.0011.09811.0011.099甘肅0.981.0740.9781.0031.052青海11.06111.06寧夏1.0031.08711.0031.09新疆1.0011.07311.0011.0744.1.2基準(zhǔn)回歸結(jié)果本文以式（1）為基本實證模型進行回歸分析，首先分別采用Hausman檢驗進行估計，結(jié)果都是低于5%，此時拒絕原假設(shè)，因此利用固定效應(yīng)模型開展回歸分析。下表4-3給出了互聯(lián)網(wǎng)對農(nóng)業(yè)TFP的增長的影響結(jié)果，列（2）-列（4）為將各省分為東中西三地區(qū)所分別進行的回歸，檢驗互聯(lián)網(wǎng)分別對東中西三地區(qū)的農(nóng)業(yè)TFP的增長影響。結(jié)果表明，在控制受災(zāi)率等一系列因素下，核心解釋變量互聯(lián)網(wǎng)的估計系數(shù)是1.905，并在低于1%時顯著，表明互聯(lián)網(wǎng)對農(nóng)業(yè)TFP增長有積極的影響作用，與前文的理論預(yù)期是相符的。列（2）-列（4）結(jié)果顯示，對于農(nóng)業(yè)TFP增長的回歸系數(shù)，東部、中部、西部分別是1.646、2.181、1.717，同時均在1%水平下順利通過顯著性檢驗，可見這些地區(qū)都可以利用互聯(lián)網(wǎng)來促進農(nóng)業(yè)TFP增長，這一結(jié)果和互聯(lián)網(wǎng)促進了國內(nèi)農(nóng)業(yè)TFP增長保持一致，并表明本文所得結(jié)論是可靠的。此外，對于此種促進作用方面，中部最強，東部最弱，對比東部地區(qū)，中、西部地區(qū)將能從互聯(lián)網(wǎng)發(fā)展中獲取更多的信息紅利，這也預(yù)示著如果合理利用互聯(lián)網(wǎng)，將不僅有利于提升區(qū)域農(nóng)業(yè)TFP，還能有效縮小發(fā)達地區(qū)和落后地區(qū)之間的農(nóng)業(yè)TFP差距。這種現(xiàn)象可能是由于中部地區(qū)多為農(nóng)業(yè)大省，且目前的互聯(lián)網(wǎng)水平相較于東部來說并不高，所以隨著其互聯(lián)網(wǎng)水平的提升，互聯(lián)網(wǎng)對農(nóng)業(yè)的滲透作用在持續(xù)增強，進而促進了農(nóng)業(yè)生產(chǎn)要素的投入，使得農(nóng)業(yè)TFP增長；互聯(lián)網(wǎng)在東部地區(qū)普及率最高，根據(jù)邊際效益遞減法則，互聯(lián)網(wǎng)發(fā)展到一定程度，雖然其普及率提高會促進農(nóng)業(yè)TFP提升，但邊際效用在逐漸遞減，所以東部地區(qū)的回歸系數(shù)低于其他兩個地區(qū)。表4-3基準(zhǔn)回歸：互聯(lián)網(wǎng)對農(nóng)業(yè)TFP增長的影響估計結(jié)果變量（1）ln（2）ln（3）ln（4）lninternet1.905（0.044）1.646（0.064）2.181（0.108）1.717（0.077）ln0.577（0.035）0.517（0.073）0.574（0.075）0.626（0.074）disa?0.073（0.031）?0.063（0.046）0.049（0.068）?0.124（0.048）land0.256（0.126）?0.146（0.180）1.526（0.334）?0.053（0.288）agri0.069（0.141）0.002（0.223）?0.955（0.445）?1.808（0.320）常數(shù)項?4.544（0.305）?4.100（0.584）?4.187（0.595）?3.291（0.665）觀測值570209152209R0.9070.8860.9340.9294.2機制檢驗4.2.1互聯(lián)網(wǎng)對農(nóng)業(yè)技術(shù)進步與技術(shù)效率改善的影響接下來對互聯(lián)網(wǎng)對農(nóng)業(yè)TFP的影響機制進行分析，由下表4-4可知，互聯(lián)網(wǎng)對農(nóng)業(yè)技術(shù)效率變化的估計系數(shù)值為0.106，對技術(shù)進步變化的估計系數(shù)值為1.799，均在百分之一的水平下顯著，因為互聯(lián)網(wǎng)對技術(shù)進步變化的系數(shù)要遠超技術(shù)效率變化，表明互聯(lián)網(wǎng)主要通過影響技術(shù)進步的變化進而影響農(nóng)業(yè)TFP的增長，假說1得以驗證?；ヂ?lián)網(wǎng)的發(fā)展，促進了農(nóng)業(yè)科研、生產(chǎn)的有機結(jié)合，促進了成果的轉(zhuǎn)化，加速了農(nóng)業(yè)技術(shù)的發(fā)展進步。綜合可知，互聯(lián)網(wǎng)對農(nóng)業(yè)TFP增長的促進作用具有間接性，間接利用對農(nóng)業(yè)技術(shù)進步的影響來達到相應(yīng)的作用。表4-4互聯(lián)網(wǎng)對農(nóng)業(yè)TFP增長的影響機制變量（1）ln（2）lninternet0.106（0.029）1.799（0.036）控制變量YesYes常數(shù)項?0.309（0.305）0.467（0.584）觀測值570570R0.0930.8874.2.2經(jīng)濟水平的調(diào)節(jié)效應(yīng)本文采用去中心化后的互聯(lián)網(wǎng)普及率和人均可支配收入的交互項（c_internet×c_lnincome）來探究經(jīng)濟水平調(diào)節(jié)的效應(yīng)，對公式（3）用固定效應(yīng)模型開展回歸分析，并得出了下表的結(jié)果：表4-5經(jīng)濟水平調(diào)節(jié)效應(yīng)估計結(jié)果變量ln標(biāo)準(zhǔn)差t值p值internet1.0520.4632.270.023c_internet×c_lnincome?0.0880.047-1.880.060c_lnincome0.5890.03516.750.000控制變量Y常數(shù)項?4.5310.272-16.650.000其中，c_internet×c_lnincome的系數(shù)為-0.088在百分之十的水平下顯著，說明經(jīng)濟水平對互聯(lián)網(wǎng)促進農(nóng)業(yè)TFP增長形成了顯著的負向調(diào)節(jié)效應(yīng)，這驗證了本文所提出的假說3，并表明在生產(chǎn)者經(jīng)濟水平提高下，互聯(lián)網(wǎng)對農(nóng)業(yè)TFP增長的促進作用會減弱。4.3內(nèi)生性分析由于不清楚農(nóng)業(yè)TFP增長與互聯(lián)網(wǎng)之間是否存在互為因果關(guān)系，即互聯(lián)網(wǎng)可以促進農(nóng)業(yè)TFP增長，反過來農(nóng)業(yè)TFP的增長也可以促進各地區(qū)互聯(lián)網(wǎng)的發(fā)展。而此種相互性的因果關(guān)系會引發(fā)內(nèi)生性問題，并導(dǎo)致計量結(jié)果出現(xiàn)偏差，因此對于本文的基準(zhǔn)回歸來說，解決內(nèi)生性問題成為重中之重。本文借鑒現(xiàn)有文獻，采用工具變量法來消除內(nèi)生性問題，選取滯后二期的互聯(lián)網(wǎng)普及率指標(biāo)作為工具變量對基準(zhǔn)回歸模型進行兩階段最小二乘法（2SLS）估計，工具變量回歸結(jié)果如圖所示：表4-6工具變量回歸：互聯(lián)網(wǎng)對農(nóng)業(yè)TFP增長的影響變量（1）lninternet1.589（0.076）控制變量Yes樣本量510一階段F值2106.99工具變量t值76.03由上表結(jié)果表示系數(shù)結(jié)果與前表基準(zhǔn)回歸結(jié)果差距不大，這顯示出了內(nèi)生性不足對于實證結(jié)果的影響，并展示出了實證結(jié)果基本穩(wěn)健。

5結(jié)論與建議5.1研究結(jié)論在鄉(xiāng)村振興、互聯(lián)網(wǎng)+的大環(huán)境下，通過梳理和總結(jié)各學(xué)者的研究成果，結(jié)合新經(jīng)濟增長理論、索洛悖論、索洛余值法、調(diào)節(jié)效應(yīng)理論，提出有關(guān)互聯(lián)網(wǎng)對農(nóng)業(yè)TFP增長的影響機制假說。利用構(gòu)建多元回歸模型、調(diào)節(jié)效應(yīng)模型，參考2000-2018年期間的《中國農(nóng)村統(tǒng)計年鑒》、《中國互聯(lián)網(wǎng)絡(luò)發(fā)展?fàn)顩r統(tǒng)計報告》當(dāng)中的數(shù)據(jù)信息，運用DEA-Malmquist指數(shù)法來探析此時間段內(nèi)國內(nèi)30個省份農(nóng)業(yè)TFP的變化趨勢，在描述性統(tǒng)計分析基礎(chǔ)之上，進行了基準(zhǔn)回歸以及內(nèi)生性處理。為確?？煽啃裕€進行了穩(wěn)健性檢驗，并進行異質(zhì)性分析探討了各省、地區(qū)之間的差異，總體得出這些結(jié)論：（1）中國農(nóng)業(yè)TFP整體處于增長當(dāng)中，而核心驅(qū)動力是農(nóng)業(yè)技術(shù)進步，同時農(nóng)業(yè)技術(shù)效率的貢獻度比較小。各地區(qū)農(nóng)業(yè)TFP增長存在差異，呈現(xiàn)由西至東遞增的趨勢。（2）互聯(lián)網(wǎng)對國內(nèi)農(nóng)業(yè)TFP增長有顯著促進作用，同時作用程度方面，中部最強，西部其次，東部最弱。互聯(lián)網(wǎng)對農(nóng)業(yè)技術(shù)進步擁有顯著正向影響，同時對技術(shù)效率的影響不顯著，說明技術(shù)進步是互聯(lián)網(wǎng)推動農(nóng)業(yè)TFP提升的重要路徑。（3）經(jīng)濟水平的提高抑制了互聯(lián)網(wǎng)對農(nóng)業(yè)TFP增長的這種顯著提升作用，可見在生產(chǎn)者經(jīng)濟水平的提升下，互聯(lián)網(wǎng)對農(nóng)業(yè)TFP的促進作用會減弱。這可能是由于各省農(nóng)民經(jīng)濟水平增加，會使得農(nóng)民有更多選擇去提高糧食產(chǎn)量，比如購買更先進的肥料，使用更好的耕種機器或者是采用條件更好的溫室大棚等。5.2政策建議結(jié)合本文的研究結(jié)論，在文章的最后，對農(nóng)民個人、政府部門機構(gòu)提出一些具有針對性的建議，從互聯(lián)網(wǎng)發(fā)展的角度助力國內(nèi)“鄉(xiāng)村振興”戰(zhàn)略的實施。針對農(nóng)民個人：（1）提升有關(guān)互聯(lián)網(wǎng)認知水平，提高農(nóng)民網(wǎng)絡(luò)素養(yǎng)農(nóng)村地區(qū)農(nóng)民個人是否選擇互聯(lián)網(wǎng)和農(nóng)業(yè)深度融合主要取決于農(nóng)民對于有關(guān)互聯(lián)網(wǎng)的認知水平，建議鄉(xiāng)政府大力向農(nóng)民傳輸相關(guān)互聯(lián)網(wǎng)知識，提升農(nóng)民網(wǎng)絡(luò)素養(yǎng)，大力推進農(nóng)業(yè)遙感和智能農(nóng)機等新興技術(shù)的應(yīng)用，強化科研與農(nóng)業(yè)生產(chǎn)相結(jié)合，推動農(nóng)業(yè)前沿技術(shù)進步，還應(yīng)加強互聯(lián)網(wǎng)在農(nóng)業(yè)產(chǎn)業(yè)鏈中的應(yīng)用，提升農(nóng)業(yè)生產(chǎn)技術(shù)效率，進而加速互聯(lián)網(wǎng)、農(nóng)業(yè)的融合發(fā)展，促進國內(nèi)農(nóng)業(yè)TFP的增長。對于政府部門：（1）推進農(nóng)業(yè)信息化建設(shè)，提高鄉(xiāng)村地區(qū)普及率，深化寬帶網(wǎng)、5G站在農(nóng)村的覆蓋，加快農(nóng)業(yè)生產(chǎn)經(jīng)營的數(shù)字化建設(shè)發(fā)展，從而加速地區(qū)互聯(lián)網(wǎng)+農(nóng)業(yè)政策的早日落地。（2）政府部門應(yīng)大力發(fā)展“互聯(lián)網(wǎng)+”信息技術(shù)，對農(nóng)業(yè)生產(chǎn)要素開展精準(zhǔn)化控制、智能化決策和科學(xué)化管理，引導(dǎo)農(nóng)業(yè)朝著高質(zhì)量方向發(fā)展，帶動農(nóng)業(yè)現(xiàn)代化發(fā)展。（3）政府部門應(yīng)強化地方的信息化平臺建設(shè)以及相關(guān)數(shù)據(jù)標(biāo)準(zhǔn)推廣應(yīng)用，構(gòu)建統(tǒng)一性的數(shù)據(jù)接口，從而支持互聯(lián)網(wǎng)+”戰(zhàn)略政策的實施。（4）政府要投入資源開發(fā)出智能管理系統(tǒng)，探索發(fā)展農(nóng)業(yè)裝備制造產(chǎn)業(yè)集聚區(qū)域網(wǎng)絡(luò)協(xié)同制造創(chuàng)新驅(qū)動發(fā)展模式，推進“互聯(lián)網(wǎng)+”農(nóng)機作業(yè)。

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