数字乡村促进云南县域农村产业融合发展的机制研究——基于云南111个县域面板数据.pdf

引文格式：郑季良,刘磊,丁美玲.数字乡村促进云南县域农村产业融合发展的机制研究基于云南 111 个县域面板数据J.云南农业大学学报(社会科学),2024,18(2):132141.DOI:10.12371/j.ynau(s).202312069数字乡村促进云南县域农村产业融合发展的机制研究基于云南 111 个县域面板数据郑季良1，刘磊1，丁美玲2(1.昆明理工大学管理经济学院,云南昆明650500；2.云南省人民政府发展研究中心,云南昆明 650051)摘要:随着数字经济发展，通过数字乡村建设促进云南县域农村产业的融合发展对于实现乡村振兴目标具有重要意义。研究数字乡村促进农村产业融合发展的影响因素和机制建设，构建农村产业融合发展评价模型，采用北大县域数字乡村指数报告评价指数，以 20182020 年云南省 111 个县域面板数据为样本进行实证研究。研究表明：云南县域农村产业融合发展水平不高；数字乡村建设提高农业经营规模化和农民现代信息化素养，可以有效促进农村产业融合发展；分区域来看，滇中、滇西地区促进效应明显，而滇东和边境地区尚不显著。提出树立农业农村数字化转型观念、抓住数字乡村建设机遇、探索现代农村和新型农业新形态、统筹数字乡村均衡发展的对策建议。关键词:数字乡村；农村产业融合发展；农业规模化；乡村振兴中图分类号:F327文献标志码:A文章编号:1004390X(2024)02013210The Mechanism of Digital Rural to Promote Rural IndustrialIntegrated Development:Based on Empirical Analysisof 111 County Data in Yunnan ProvinceZHENGJiliang1，LIULei1，DINGMeiling2(1.FacultyofManagementandEconomics,KunmingUniversityofScienceandTechnology,Kunming650500,China;2.DevelopmentResearchCenter,YunnanProvincialGovernment,Kunming650051,China)Abstract:Withthedevelopmentofdigitaleconomy,itisofgreatsignificancetopromotetheintegra-tionofthreeindustriesinruralareasthroughtheconstructionofdigitalvillages.Themechanismandimpactfactorsofdigitalruralconstruction(DRC)promotingruralindustrialintegrateddevelopment(RIID)werestudied,andtheevaluationmodelofRIIDwereconstructed.Thispapermadeanempiric-alstudy,usingtheevaluationindexof“CountyDigitalRuralIndexReport”ofPekingUniversity,basedonthepaneldataof111countiesinYunnanProvincefrom2018to2020.Theresultsshowedthat,thelevelofRIIDwasnothigh,whileDRCcouldeffectivelypromotetheRIIDbyimprovingthescaleofagriculturaloperationandthemoderninformationliteracyoffarmers.Intermsofsub-region,收稿日期：2023-12-18修回日期：2024-01-08基金项目：云南省哲学社会科学规划项目“以数字化转型推动云南制造业高质量发展的对策研究”（YB2020022）；云南省哲学社会科学规划社会智库项目“推动云南制造业高端化、智能化、绿色化发展研究”（SHZK2022432）；昆明理工大学人培项目“双碳目标下绿色能源全产业链集群式协同发展机制创新和政策效应研究”（PYYB2022009）。作者简介：郑季良(1963)，男，湖南湘潭人，教授，博士生导师，主要从事产业经济、数字经济研究。云南农业大学学报（社会科学），2024，18(2)：132141http:/JournalofYunnanAgriculturalUniversity(SocialScience)E-mail:thepromotioneffectinthecentralandwesternpartsofYunnanwasobvious,butnotintheeasternandborderareas.Thispaperputforwardsomecountermeasuresandsuggestionsforestablishingtheconceptofruraldigitaltransformation,graspingtheopportunityofdigitalruralconstruction,explor-ingthenewformsofmodernruralandnewagriculture,andcoordinatingthebalanceddevelopmentofdigitalrural.Keywords:digitalvillage;ruralindustrialintegrationdevelopment;agriculturalscale;ruralrevitalization当前，随着我国数字经济的推进，数字乡村建设受到广泛重视。我国数字乡村发展战略纲要（2019）明确将数字乡村作为乡村振兴的战略方向和建设数字中国的重要内容。通过数字乡村建设，全面推动农业农村的数字化转型和变革，实现农业全产业链信息化和农村社会全方位信息化1。2022 年中央一号文件中指出，持续推进农村一、二、三产业融合发展。农村产业融合发展促进农民增收23，缩小城乡收入差距4。数字乡村建设的主要特征是数字技术的运用，通过数字技术的赋能和链接功能促进农村产业融合发展是本文研究的出发点。但我国数字乡村建设处于起步和概念形成阶段，如何推进并发挥出数字乡村建设的赋能效应需要进行深入的理论和实践研究。当前，数字乡村建设面临的主要挑战是资金缺口大、乡土人才支撑弱、科技创新供给少、政策体系不健全5。我国数字乡村发展和农村产业融合发展战略结合起来将有利于充分运用普惠金融政策，推进农业规模化经营，提高农村信息化水平，培养农民现代信息化意识，这也是实现乡村振兴的必要条件。云南省作为西部欠发达地区，第一产业在国民经济中占有较大比率，山区占比高，农业规模化运营受到很大制约，农民现代信息素养不高，亟须提高数字乡村建设水平，按照云南省“十四五”数字农业农村发展规划，用数字化引领驱动农业农村现代化。因此，云南省情决定了加快数字乡村建设步伐、大力促进农村产业融合发展的必要性和现实意义。近年来，国内外数字乡村建设实践都得到了广泛开展，内容丰富，从偏远农村自组织电商生态系统建设6、农村扶贫新模式农产品电商直播7、乡村治理数字化8、改变整个农业领域的日常活动9，到智慧农业发展10等等，对农业农村发展产生了深远的影响。数字经济赋能电商发展促进农户增收11，数字乡村建设对农业绿色全要素生产率12、农业现代化效率13的提升，数字普惠金融通过信贷业务与提高支付便利性促进农村产业融合发展14-15等等。同时，也要看到，农业产业融合发展涉及内容也很广泛16-17，数字乡村建设对农业产业融合发展的影响是复杂的系统工程，目前只是在有限领域得到研究。例如，王定祥等从农村人力资本视角，基于省级数据，研究农村数字化对农村产业融合发展的影响18。这里，农村数字化主要指农业信息化设备投资，反映了数字乡村建设的一个方面。基于上述分析可以看到，数字乡村建设是综合性工程，如何发挥数字乡村的经济性机制推进农村产业的融合发展，是提高农民收入、提高农业产值、实现乡村振兴的重要问题，亟待深入研究。本文从以往的省级层面实证研究下沉到县域层面，以云南省为对象，研究数字乡村建设对云南省农村产业融合发展的直接影响，以及通过农业经营规模化和农村人力资本投资提高农民现代信息素养所产生的间接效应，以期为现阶段云南省数字乡村建设和农村产业融合发展的互动研究提供理论支持和基于实践的路径选择。一、数字乡村建设对农业产业融合发展的影响机制分析与假设提出农村产业的特点是往往面临着严重的信息不对称与设施落后等问题，不仅影响农民的利益，也影响农业的生产效率和质量，阻碍农村产业融合发展19。目前，中国农村产业融合发展水平整体较低，且具有明显的区域差异与空间关联特征20。影响农村产业融合发展的因素有：土地流转、技术进步、基础设施、人力资本、金融发展等21。数字乡村的建设和评价没有统一标准22，北京大学联合阿里研究院发布的我国县域数字乡村指数报告具有较好的科学性，且比较全面。该指数包括 4 个方面内容：数字基础设施、乡村经济数字化、乡村治理数字化、乡村生活数字化，计有 30 多个指标。这 4 个方面将有助于克服农村第2期郑季良，等：数字乡村促进云南县域农村产业融合发展的机制研究133三次产业融合发展中的主要不利因素，通过数字基础设施建设极大缓解信息滞后问题；乡村经济数字化包含数字化生产、数字化供应链、数字化营销、数字金融 4 方面，可有效解决农业技术进步、加快土地流转和农业金融等问题；乡村治理数字化和乡村生活数字化提高基层政府服务能力、促进商业便利化、降低供需沟通成本，实际上是提高农村人力现代信息化素养的资本投入和投资目的。因此，本文采用县域数字乡村指数报告来衡量云南省各县域数字乡村建设水平。数字乡村建设推进农业产业融合发展的机理体现在：（1）数字技术缩短农产品的流通环节，降低中间环节的损耗和费用；（2）通过农产品的线上销售和线下配送，拓展了农产品销售渠道和市场；（3）建立农产品溯源系统，推动农产品的品质提升和保障；（4）提高农业智能化和标准化生产水平，对温、光、气、土、肥、药等进行实时监测、联动控制和有效调度，在农业生产大棚中进行数字化的温湿度控制、自动排风等；（5）为新型农村服务业如乡村旅游、休闲农业、农特文化等提供信息宣传平台和交易工具，促进农业新业态的培育。据此，提出假设 H1。H1：数字乡村建设促进农村产业融合发展。数字乡村的重要标志是构建起农村信息平台，方便信息传播，从经济学意义，将有益于土地流转，节省土地流转交易成本，提高土地流转效率，而更重要的是促进农业规模化经营。农村电商发展兴旺带动农户从单一的务农脱离出来，一旦农户收益高于所从事农业生产活动的收入，那么农户往往会将更多精力与资本投入其中并选择流转土地。这时，农民合作社、家庭农场和专业大户等主体往往更具意愿并有能力应用数字化农用机械设备以及农业新技术进行规模化经营，产生规模经济效益。这时，传统农业产业链延伸至农产品加工和营销服务，推进三产融合发展。因此，提出假设 H2。H2：农业规模化在数字乡村建设与农村产业融合发展之间起着中介作用。数字乡村建设面临的制约因素是农村居民的现代信息素养不高，数字人才短缺，这是对人力资源进行资本投入的重要方面。在人力资本水平较高的地区，人们往往更容易接受新观念、学习掌握数字技术，助力农村产业更有效地采用数字化工具和解决农业技术难题。受过良好教育的人运用数字资源和数字技术的能力也越强，且更有可能提出新的商业创意、更有意愿创业，或者为农村三产引进合作伙伴，提供更多商机18。总之，农业从业者和乡村居民教育程度的提高意味着更能适应农村数字化转型的需要。基于上述分析，本文提出假设 H3。H3：在数字乡村建设促进农村产业融合的过程中，人力资本起到重要的调节作用。二、研究设计（一）变量定义RurI1.被解释变量：农村产业融合发展指数（）农村产业融合涉及从农业生产到农产品加工和销售以及乡村农家乐、休闲农业旅游等方面，是三产融合发展，受到地方政府财政支撑、自然地理环境、市场条件等多因素的影响，因此一般构建指标体系进行衡量和评价。本文重点考察由三次产业组成的农业产业链融合发展状况，以及当前数字乡村建设中的普惠金融政策影响，因此参考借鉴张岳等14、张林等15的研究成果，构建评价指标体系如表 1 所示。在对县域农业经济的农村产业融合发展水平评价过程中，参考魏敏等人23的评价方法，综合熵值法和 TOPSIS 法，先用熵值法确定各个指标的权重，再用 TOPSIS 法进行排序，以提高评价结果的客观性和准确性。表 1 农村产业融合发展指标测度体系一级维度二级维度指标计算方法属性农业产业链延伸第一产业总产值占比第一产业增加值/地区生产总值农业多功能拓展乡村非农就业占比乡村二、三产业从业人数/乡村从业总人数+农业服务业融合人均农林牧渔服务业产值（农林牧渔总产值第一产业产值）/农村人口数+农业新业态培育设施农业面积占比设施农业总面积/耕地总面积+农业技术渗透农业劳动生产率第一产业总产值/农村人口数+利益联结机制完善每万人拥有农民合作社数量农民专业合作社数量/农村人口数+134云南农业大学学报第18卷DRC2.核心解释变量：数字乡村建设（）北京大学联合阿里研究院发布的县域数字乡村指数报告从乡村数字基础设施、乡村治理数字化、乡村生活数字化以及乡村经济数字化 4个维度综合反映我国乡村数字化发展现状，内容全面、可信度高，得到了较多学者的采用，因此本文也采用该指数来衡量云南省县域数字乡村建设水平。县域数字乡村指数的构成如表 2 所示。3.中介变量：农业规模化（Agr）人均耕地面积是评估农业规模水平的关键指标之一。参考徐灏龙等24的研究，采用农林牧渔从业人员人均耕地面积来度量。4.调节变量：人力资本水平（Hum）由于获取县域层面的人口受教育状况的困难，参考王奇等25的研究，本文选择使用 2020年第七次人口普查数据中的平均受教育年限（hum1）和文盲率（hum2），作为代表各县域人力资本的变量。5.控制变量参考已有研究，综合选择了一些控制变量来控制县域层面影响农村产业融合发展水平的其他因素：（1）农村居民生活水平（PInc）；（2）金融发展程度（Fin），以年末金融机构各项贷款余额与GDP 之比衡量；（3）传统农业发展水平（PGra），采用人均粮食产量来衡量；（4）固定资产投资（Inv）。各变量说明如表 3 所示。（二）计量模型设定应用多元回归模型进行实证分析。通过对解释变量和被解释变量之间关系进行 Hausman 检验，检验值 chi2（5）=44.75，probchi2=0.0000，表示通过了 1%的显著性水平检验，拒绝了随机效应优于固定效应的原假设，模型应该采用固定效应模型，即采用多元线性固定效应模型如下。RurIit=0+1DRCit+5j=2jXit+i+t+it(1)itRurIititDRCititXitit模型（1）中，代表县域，代表年份，为县域 在第 年的农村产业融合发展指数，表示县域 在第 年的数字乡村建设水平。是控制变量集合，是地区固定效应，是年份固定表 2 县域数字乡村指数（评价指标体系）的构成一级指标二级指标一级指标二级指标乡村数字基础设施指数信息基础设施指数乡村经济数字化指数数字化生产指数数字金融基础设施指数数字化供应链指数数字商业地标指数数字化营销指数基础数据资源体系指数数字化金融指数乡村治理数字化指数治理手段指数乡村生活数字化指数数字消费指数数字文旅教卫指数数字生活服务指数表 3 变量选择与计算方法变量类型变量名称变量符号变量处理与说明被解释变量农村产业融合发展指数RurI利用熵权TOPSIS法计算获得核心解释变量数字乡村建设DRC县域数字乡村指数报告总指标DRC01乡村数字基础设施指数DRC02乡村经济数字化指数DRC03乡村治理数字化指数DRC04乡村生活数字化指数中介变量农业规模化Agr人均耕地面积调节变量人力资本水平hum1平均受教育年限hum2文盲率控制变量生活水平PInc农村居民人均可支配收入金融发展Fin年末金融机构各项贷款余额/GDP传统农业发展水平PGra人均粮食产量固定资产投资Inv统计年鉴直接获取第2期郑季良，等：数字乡村促进云南县域农村产业融合发展的机制研究135it效应，是模型随机误差项。为了检验农业规模化在数字乡村建设与农村产业融合发展之间的中介作用，参考常见的温忠麟文献26方法构建以下中介效应模型：RurIit=0+1DRCit+5j=2jXit+i+t+it(2)lnagrit=0+1DRCit+5j=2jXit+i+t+it(3)RurIit=0+1DRCit+2lnagrit+6j=3jXit+i+t+it(4)ArgitArgit其中，式（2）为总效应模型，式（3）为中介效应模型，检验数字乡村建设对中介变量农业规模化（）的影响。其他变量定义与方程（1）相同。式（4）在总效应模型基础上引入了中介变量农业规模化（），研究农业规模化在数字乡村建设与农村产业融合发展关系中发挥的中介效应。为检验人力资本在数字乡村建设与农村产业融合发展之间的调节作用，构建以下调节效应模型：RurIit=0+1DRCit+2humit+3humitDRCit+7j=4jXit+i+t+it(5)humitDRCit3其中，hum 为调节变量，其他变量定义与式（1）相同。式（5）中人力资本与数字乡村建设的交乘项系数显著时，表明人力资本对数字乡村建设与农村产业融合发展之间的关系起到调节作用。（三）数据来源与处理目前北京大学联合阿里研究院发布的我国县域数字乡村指数报告的指数值只公布到2020 年，因此，本文只能使用 20182020 年云南省县级（市）面板数据进行实证分析。经查阅，2018 年县域面板数据样本数量为 113 个，2019年有 112 个，2020 年有 124 个，20182020 三年县域面板数据均不缺失的数据有 111 个。农村产业融合发展指数中所涉及的具体指标数据，耕地面积采用基于中国土地覆盖数据的 ArcGIS 平台数据资料，农民专业合作社数量来源于历年各地区政府官方网站公开的内容和资讯报道，通过人工搜集整理得到，其余均从相关统计年鉴中获取。中介、调节与控制变量所用数据取自中国县域统计年鉴第七次人口普查分县数据和云南统计年鉴。由于某些数据存在缺失，缺失部分通过线性插值进行补全，另外为保证变量的数量级相对一致和消除异方差，本文对除了农村产业融合发展指数与金融发展的其余变量数据进行取对数处理。三、实证分析（一）描述性统计分析各变量的描述性统计值如表 4 所示，其中数字乡村建设（lnDRC）的最大值为 4.871，最小值2.371，说明云南省各县域的数字乡村建设水平存在一定的差异。从农村产业融合发展指数（RurI）来看，最大值为 0.689，最小值仅为 0.023，可见表 4 变量描述性统计变量样本量平均值标准差最小值中位数最大值RurI13330.1500.1080.0230.1130.689lnDRC3333.7500.3512.3713.6264.871lnDRC013334.1640.1533.9124.1624.439lnDRC023333.6880.1853.4053.6564.039lnDRC033333.4700.4632.5203.5614.110lnDRC043333.5790.2603.1183.5934.055lnPInc3339.3770.2118.7399.3729.972Fin3330.7620.2900.3700.6973.442lnPGra3336.2930.5304.3426.2227.589lnInv33313.9350.93511.30114.01016.095lnagr3339.6171.4236.5509.23312.175lnhum13332.1870.0832.0312.1832.362lnhum23332.3070.4331.6562.2443.464136云南农业大学学报第18卷云南各县域的农村产业融合发展差距很大；平均值为 0.150，说明云南省县域的农村产业融合发展程度整体处于较低水平。（二）相关性检验各变量之间的相关系数矩阵如表 5 所示。从中可看到绝大部分变量之间至少通过了 10%的显著性水平，大部分变量通过了 1%的显著性检验水平。其中，数字乡村建设与农村产业融合发展水平两个变量之间的相关系数为 0.710，通过了 1%的显著性水平检验，二者之间是高度相关的。（三）回归结果分析1.基准模型回归结果基准回归结果如表 6 所示。其中，列（1）是不加入控制变量时数字乡村建设与农村产业融合的回归结果，而列（2）是加入全部控制变量的回归结果。从表 6 可以看到，列（1）中数字乡村建设（DRC）的系数为 0.133，通过 1%的显著性水平检验；列（2）的数字乡村建设（DRC）的系数为 0.093，具有 1%的显著性水平，表明无论是否加入控制变量，DRC 系数在两个模型中均显著为正，说明数字乡村建设对农村产业融合发展起到了促进作用，假设 1 得到验证。列（3）（6）分别报告了数字乡村建设 4 个分变量与农村产业融合的回归结果，结果表明数字基础设施、乡村治理数字化和乡村生活数字化对农村产业融合均有显著的正向影响，而乡村经济数字化（DRC02）的系数不显著。原因可能在于：数字技术作为新型经济增长引擎，已经在城市工业和服务业取得了显著的应用进展，但在乡村经济活动中的影响尚不足。2.农村规模化水平的中介效应检验在表 7 中，列（1）报告了基准回归，列（2）和列（3）报告了模型（2）与模型（3）的回归结果。由结果可知，列（2）中数字乡村建设（DRC）系数为0.900，在 1%水平正显著，说明数字乡村建设对农村规模经营存在显著正向影响。列（3）中数字乡村建设（DRC）和农村规模化（Agr）分别在 1%和 5%水平上正向显著，表明将农村规模化中介变量纳入模型后，数字乡村建设依然正向促进农村产业融合发展，农村规模化在两者间存在部分中介效应。由此，假设 2 得到验证。3.人力资本水平的调节效应检验在表 8 列（1）中，数字乡村建设与平均受教育年限（hum1）的交乘项（lnDRClnhum1）的回归系数为 0.286，在 5%的水平上显著，这说明平均受教育年限对数字乡村建设与农村产业融合发展的关系起到了正向调节作用，平均受教育年限越长，人力资本水平越高，越能正向提升数字乡村建设对农村产业融合发展的积极影响。列（2）报告了文盲率（hum2）的调节效应检验结果，数字乡村建设与文盲率（hum2）的交乘项（lnDRClnhum2）的回归系数为0.050，在 10%的水平上负显著，说明文盲率越高，越不利于数字乡村建设促进农村产业融合发展，低人力资本水平起到显著的负向调节作用，假设 3 得到验证。（四）稳健性检验1.内生性检验为检验前文基准回归结果的稳健性，本节采用数字乡村建设滞后一期变量（L.lnDRC）进行内表 5 相关系数矩阵变量RurI1lnDRClnDRC01lnDRC02lnDRC03lnDRC04lnPIncFinlnPGralnInvlnagrlnhum1lnhum2RurI11.000lnDRC0.710*1.000lnDRC010.189*0.431*1.000lnDRC02 0.184*0.133*0.0401.000lnDRC030.185*0.411*0.188*0.237*1.000lnDRC040.136*0.371*0.517*0.298*0.224*1.000lnPInc0.273*0.480*0.343*0.416*0.331*0.264*1.000Fin0.098*0.0370.155*0.097*0.093*0.208*0.175*1.000lnPGra0.434*0.552*0.130*0.151*0.146*0.100*0.289*0.128*1.000lnInv0.210*0.440*0.213*0.273*0.315*0.144*0.576*0.0340.300*1.000lnagr0.641*0.738*0.315*0.131*0.269*0.104*0.460*0.0630.704*0.350*1.000lnhum10.0620.112*0.216*0.287*0.0090.092*0.261*0.0290.0600.116*0.145*1.000lnhum20.0720.0060.160*0.209*0.161*0.0630.205*0.104*0.112*0.119*0.0860.516*1.000注：*，*，*分别表示在1%、5%和10%的水平上统计显著。第2期郑季良，等：数字乡村促进云南县域农村产业融合发展的机制研究137生性检验，结果如表 9 列（1）所示。可以看到，数字乡村建设的系数为 0.128，要高于基准回归结果中变量系数值，并且显著性水平也由 5%提高到 1%，说明在采用数字乡村建设滞后一期变量作为工具变量缓解了模型的内生性问题，提高了核心解释变量的显著性水平，验证了基准回归结果的可靠性。2.替换被解释变量本文在测度农村产业融合发展指数时采用了熵权 TOPSIS 法，而熵权法在为 TOPSIS 法提供指标权重的同时，熵权法本身可以根据已获得的指标权重通过线性加权求和的方式得到农村产业融合发展指数。因此本节利用熵权法获得的评价结果替换原有的熵权 TOPSIS 法结果进行稳健性检验，回归结果见表 9 列（2）所示。可以看到，数字乡村建设（DRC）的回归系数为 0.044，在 5%的水平上显著，虽然相对于基准回归结果有所下降，但依然可以得出数字乡村建设可以促进农村表 6 基准回归结果（1）（2）（3）（4）（5）（6）VARIABLESRurI1RurI1RurI1RurI1RurI1RurI1lnDRC0.133*0.093*（0.020）（0.026）lnPInc0.9780.059*0.8670.068*0.049（0.739）（0.033）（0.712）（0.032）（0.033）Fin0.0140.0170.0280.0130.023（0.031）（0.019）（0.020）（0.019）（0.019）lnPGra0.072*0.077*0.124*0.077*0.084*（0.032）（0.011）（0.040）（0.011）（0.011）lnInv0.0480.0010.069*0.0010.001（0.035）（0.007）（0.037）（0.007）（0.007）lnDRC010.075*（0.038）lnDRC020.089（0.060）lnDRC030.022*（0.012）lnDRC040.068*（0.022）Constant0.349*7.8521.200*6.8861.020*1.077*（0.074）（6.960）（0.258）（6.284）（0.256）（0.250）Observations333333333333333333R20.8200.8290.2210.8240.2190.235CVSFENOYESYESYESYESYESIDFEYESYESYESYESYESYESYEARFEYESYESYESYESYESYES注：括号内为标准差，下同。表 7 农村规模化水平中介效应的检验结果（1）（2）（3）VARIABLESRurI1lnagrRurI1lnagr0.017*（0.008）lnDRC0.093*0.900*0.087*（0.026）（0.143）（0.026）lnPInc0.9781.072*1.095（0.739）（0.214）（0.734）Fin0.0140.1910.013（0.031）（0.122）（0.031）lnPGra0.072*0.426*0.055*（0.032）（0.092）（0.032）lnInv0.0480.0180.046（0.035）（0.047）（0.034）Constant7.8526.885*8.921（6.960）（1.770）（6.909）Observations333333333R20.8290.8160.833CVSFEYESYESYESIDFEYESYESYESYEARFEYESYESYES138云南农业大学学报第18卷产业融合发展水平的提升，这也说明前述方法的应用更为准确。3.缩尾处理由于控制变量的单位以及量纲存在差异，为避免异常值对回归结果的干扰，对基准回归中的所有控制变量在最高和最低的 5%样本进行缩尾处理，回归结果列在表 9 中第（3）列。可见，数字乡村建设（DRC）在 1%的水平上显著，这与基准回归结果中数字乡村建设（DRC）系数回归值高度接近，再次验证了本文结论的稳健性。（五）异质性分析云南省作为边疆省份，不仅县域数量多达129 个，且内部发展基础差异较大。按照传统的区块划分方法，将云南省划分为滇中、滇西、滇东地区和边境县 4 个组成部分，分别考察 4 个区块数字乡村建设对农村产业融合的影响程度。其中，滇中地区指昆明市、曲靖市、玉溪市和楚雄州及红河州北部的 7 个县市组成，共包括 36 个县级行政区样本；滇西地区包括大理州、丽江市和迪庆州等部分地级行政区的县级区，共包括33 个县级行政区样本；滇东地区包括昭通市、文山州与红河州的部分县级区，共包括 18 个县级行政区样本；边境县级行政区样本有 24 个。由于个别县域样本数据缺失，实际样本数为 111 个。异质性分析结果如表 10 所示，可以看到滇中和滇西地区的数字乡村建设 lnDRC 回归系数显著为正，并且滇西地区的 lnDRC 系数值大于滇中地区；但是边境和滇东地区的数字乡村建设 lnDRC表 8 人力资本水平调节效应的检验结果变量（1）（2）VARIABLESRurI1RurI1lnDRC0.4330.311*（0.300）（0.066）lnhum11.052*（0.519）lnDRClnhum10.286*（0.137）lnPInc0.0410.024（0.026）（0.025）Fin0.034*0.032*（0.015）（0.014）lnPGra0.0130.013（0.011）（0.011）lnInv0.0070.008（0.005）（0.005）flnhum20.201*（0.101）lnDRClnhum20.050*（0.027）Constant2.316*0.605*（1.171）（0.316）Observations333333R20.5660.567CVSFEYESYESIDFEYESYESYEARFEYESYES表 9 稳健性检验变量（1）（2）（3）工具变量回归替换被解释变量缩尾处理RurIRurIRurIlnDRC0.128*0.044*0.074*（0.049）（0.021）（0.026）lnPInc0.4590.7900.065（0.280）（0.566）（0.186）Fin0.0750.0150.071*（0.059）（0.025）（0.033）lnPGra0.0510.066*0.018（0.032）（0.025）（0.030）lnInv0.137*0.0230.063*（0.059）（0.027）（0.034）Constant6.4652.673（5.327）（1.658）INDFEYESYESYESYEARFEYESYESYESN222333333R20.8380.8680.835表 10 异质性分析（1）（2）（3）（4）变量滇中边境滇西滇东RurI1RurI1RurI1RurI1lnDRC0.091*0.0480.141*0.025（0.052）（0.066）（0.055）（0.047）lnPInc0.8940.7556.780*0.207（1.331）（2.449）（1.555）（1.216）Fin0.0630.0230.1330.014（0.108）（0.053）（0.085）（0.098）lnPGra0.0780.0250.241*0.145*（0.064）（0.079）（0.065）（0.075）lnInv0.0740.0030.0260.005（0.071）（0.096）（0.056）（0.053）Observations108729954R20.8600.8450.8730.858第2期郑季良，等：数字乡村促进云南县域农村产业融合发展的机制研究139则没有通过显著性水平检验，说明这两个区块的数字乡村建设对于农村产业融合发展的影响还不大。这可能是因为：滇中是云南省经济最发达的地区，乡村基础设施较为完善，连接大市场的障碍较小，农业数字化和规模化经营程度整体较高，从而有利于农村产业融合的发展。滇西地区具有丰富的旅游资源，如大理、丽江、香格里拉等，是云南省的主要旅游圈，数字基础设施建设比较先进完善，数字乡村建设的渗透作用比较明显，有利于推动农村产业融合发展。四、结论与建议（一）结论随着数字经济在农村的推广普及，数字乡村建设逐渐深入推进。数字乡村建设是综合性的系统工程，具有经济赋能、社会治理、人才培养等各方面的作用。本文从经济赋能视角，论述其对农村产业融合发展的作用机理，这是当前实现农民增收、促进乡村振兴的重要路径。从区域经济层面，以云南省县域面板数据为样本进行实证研究。运用熵权 TOPSIS 法构建农村产业融合发展评价体系，采用我国县域数字乡村指数报告中的云南 111 个县域数字乡村指数值，实证研究云南省数字乡村建设对农村产业融合发展的影响和作用。得到结论：第一，云南省农村产业融合发展目前整体处于较低水平；第二，数字乡村建设与农村产业融合水平之间具有显著正相关关系，并且数字乡村建设开始促进农村产业融合发展，各种稳健性检验证实了这一点，只是在乡村经济数字化进程方面还是薄弱环节；第三，在作用机制上，数字乡村建设从提高农村土地流转效率、推进农业规模化经营、壮大新型农业经营主体等方面，有效促进农村产业融合发展；第四，人力资本投入对于数字乡村建设促进农村产业融合发展起到调节作用，因此要高度重视农民现代信息化观念的培训、提高农民知识和农技水平；第五，云南省在数字乡村建设促进农村产业融合发展上存在显著的地域差异，其中，滇西和滇中区域的促进效应比较显著，而边境地区和滇东则尚不明显。（二）建议一是云南各地方政府应高度重视数字乡村建设，树立农业农村数字化转型的观念。要全面学习理解数字乡村的内涵，从农村数字基础设施建设、农业数字经济形态、数字技术推广、农业生产和经营的数字化转型、智慧农业等各方面对农民现代信息化素养进行培训和提高。二是针对云南农村产业融合发展水平较低的状况，抓住数字乡村建设机遇，充分发挥农村数字经济的赋能机制。把握国家数字普惠金融政策，吸引社会资本和民间组织参与农村数字经济发展，提高农村土地流转范围和规模，破除制约农业规模经营的观念和机制障碍，推动农村产业规模化运营，以规模化提高农业生产效益，提升农产品市场价值。三是积极探索现代农村和新型农业的新形态，促进农村一、二、三产业融合发展。当前，现代农村发展不是单一的农业发展，而是农业、农产品加工业、休闲农业、美丽乡村、乡村旅游等各种农村一、二、三产业的新形态的融合发展，是在农业规模经济基础上的范围经济扩张，是真正实现农民增收、减少城乡差距的有效手段。四是促进云南各地的数字乡村建设和农村产业融合的协调发展。以昆明为中心的滇中地区是云南省经济发展水平较高的区域，云南省边境区域计有25 个县，是辐射周边国家的重要一环，要有效发挥数字化的渗透作用，通过全省各地数字乡村建设的均衡发展，带动跨区域的农村产业融合和协调发展，为实现全省共同富裕目标作出贡献，也为面向周边国家的辐射中心建设积累经验。参考文献曾亿武,宋逸香,林夏珍,等.中国数字乡村建设若干问题刍议J.中国农村经济,2021(4):21.1孔德议,陈佑成.乡村振兴战略下农村产业融合、人力资本与农民增收