发布时间：2021-12-17所属分类：计算机职称论文浏览：1次
摘 要： 摘 要：随着互联网技术的快速发展与普及以及互联网+战略的实施，互联网技术对农业的影响日益凸显，如何利用互联网技术提高农业环境效率、实现农业可持续发展是亟待解决的现实问题。文章首先从技术效应和环境效应两个维度分析了互联网技术对农业环境效率的作用机理，然
摘 要：随着互联网技术的快速发展与普及以及“互联网+”战略的实施，互联网技术对农业的影响日益凸显，如何利用互联网技术提高农业环境效率、实现农业可持续发展是亟待解决的现实问题。文章首先从技术效应和环境效应两个维度分析了互联网技术对农业环境效率的作用机理，然后基于非径向方向距离函数，对中国省域的农业环境效率进行了测度，采用Bootstrap方法分析了互联网技术普及对农业环境效率的影响。研究结果表明，互联网技术普及对农业环境效率产生了显著的影响，在诸多影响因素中，互联网技术普及对农业环境效率具有较大促进作用，已成为推动农业环境效率提升的新引擎;不同区域的农业环境效率差异较大，效率值高的地区与效率值低的地区在互联网技术普及与应用中的侧重点不同。
关键词：互联网技术;农业环境效率;区域差异;可持续发展
一、引 言
农业是中国的传统产业和基础产业，亟须利用新兴信息技术提升农业技术效率。“互联网+农业”前景广阔，发展潜力巨大。随着“互联网+”战略的实施，中国互联网化步伐进一步加快，《中国互联网发展状况统计报告》显示，截至2016年12月，中国网民规模达7.31亿，互联网普及率为53.20%，其中农村网民占比27.40%，农村互联网普及率为33.10%，农村移动互联网、即时通讯等基础互联网应用使用率逐渐上升，为互联网技术与农业的融合提供了技术支撑。农业经济增长主要来源于资源投入的增加与生产率的提高，当前中国经济的发展面临着环境约束，通过农业环境效率来表征农业经济增长、资源利用与环境质量能合理反映农业发展的可持续性。“互联网+农业”将大数据、云计算、物联网等信息技术与农业深度融合，促进农业智能化，重构农业产业链，推进农业转型升级，将传统的农业生产方式转变为现代化的农业生产方式以提高农业环境效率。
很多文献肯定了互联网技术在农业生产中的重要作用，认为互联网技术能有效提高农业技术效率，如李国英(2015)认为互联网改造了传统的农业产业链，现代农业产业链和农业商业模式正在发生解构，互联网技术是提高农业生产效率的重要手段[1];王山和奉公(2016)指出互联网技术为农业产业链建设提供了技术支撑、驱动农业产业链融合的新模式[2];杨继瑞等(2016)指出互联网技术创新了农业经营思维，将农业生产经营中的生产要素重新整合配置，构建农业生产要素一体化市场，提高农业生产效率的同时降低农业要素市场的交易成本[3]。另一方面，也有很多文献研究了农业技术效率或农业环境效率及其影响因素，如Ezcurra 等(2011)研究了欧洲地区的农业生产效率及其发展趋势和影响因素，发现经济发展水平、农业结构、专业化生产等会对农业生产效率产生影响[4];Gollin等(2014)分析了不同国家农业生产率，并考察了导致农业生产率产生差距的原因[5];王钰等(2010)研究了考虑经济地理因素影响的农业全要素生产率，指出地理因素、土地利用能力、工业化进程、对外开放、科技水平等因素显著影响农业生产率[6];梁流涛等(2012)认为农业环境技术效率受到区域经济发展水平、农业产值结构、种植业结构、农业基础设施投资等因素的影响[7];沈能等(2013)发现农业环境技术效率的区域差异较大，且农业增长、城乡收入差距、对外开放程度、农业比重、农业技术水平、农业财政支持等因素对农业环境技术效率作用显著[8];田伟等(2014)从全国和区域层面分析了农业环境效率，指出各地区的农业环境效率受到农业生产特征、技术条件、能源结构和社会特征等方面的影响[9]。
这些关于农业环境效率的研究没有考虑到信息化背景下互联网技术对农业环境效率的影响，而关于互联网技术对农业的影响研究往往集中在理论层面，相关的实证研究很少，鲜有研究涉及互联网技术普及对农业环境效率的影响。鉴于此，本文采用中国31个省、直辖市和自治区的面板数据考察互联网技术普及对农业环境效率的影响，探讨互联网技术普及是否能成为提升农业环境效率的新动力。本文旨在从互联网技术的普及与动态发展角度，揭示互联网技术普及对农业环境效率的作用，以期为我国利用互联网技术提高农业环境效率提供科学依据。
二、互联网技术对农业环境效率影响的机理分析
农业生产的影响因素很多，既包括气候变化、土地覆被变化等自然因素，又包括社会状况、农业生产条件等因素，且后者在现代农业生产中发挥的作用越来越重要[9]。互联网技术的普及为社会发展带来重大变革，“互联网+农业”的发展思维正在变革传统农业，“生产可控、质量可溯、环境可测”的农业生产方式推动了农业环境效率的提升。互联网技术主要通过技术效应和环境效应对农业环境效率产生影响(见图1)。
农业生产智能化。互联网技术的应用，提高了农业基础设施信息化水平，实现了农业生产的数字化和智能化，提升了农业生产各环节的技术效率。基于互联网平台，感知技术、智能控制技术等在农业生产中的应用，能够实现农业生产的全程控制，大数据、云计算等互联网技术的应用，能够实时采集农业生产各环节的数据并对数据进行分析，从而促进农业生产智能化。
农业资源优化配置。基于互联网技术的智慧农业，实现了农业生产中各项资源的最佳整合配置，使得农业资本、劳动力和土地等生产要素在时空上精准分配，最大限度地降低农业能耗，有效提高农业资源利用效率及农业生产效率，实现农业系统的整体最优。农业商业化模式创新。互联网对农业生产资料销售、农产品流通、农业金融等农业商业模式产生了创新性的改变，如已涌现的农资电商、农产品电商、农业大数据服务等。农业电商的发展，能有效优化农产品流通渠道、促进产销对接、降低流通成本、增加农民收入，同时倒逼农业生产标准化，保障农产品质量安全。
农业全产业链重构。互联网技术优化了农业生产、管理、销售和服务的全产业链，为重构农业全产业链提供技术支撑。通过互联网平台，引导农业产业链上的经营主体整合资源，农业从业人员不仅可以获取相关农业生产技术、共享市场供求信息，而且可以获得技术咨询、法律咨询、融资等相关服务，提高农业技术效率和农业综合竞争力。
农业环境污染时空动态监测。利用大数据、云计算、遥感技术等信息技术建立农业环境监测平台，对农业土壤污染、农业水体污染等进行区域监测和时空动态分析，突破了传统的农业污染采用地面点状监测和定点采样分析的方法。利用互联网技术对监测数据和环境信息进行整合，能够反映出区域污染现状及空间分布特征、预测污染趋势，为认识农业环境问题提供依据。
政府数字化监管与治理环境污染。互联网技术实现了农业环境信息库的建立以及不同农业环境信息系统的协同，促进了农业环境信息的共享，从而实现农业环境监管与治理的数字化与网络化，为政府创新环境监管模式、制定农业环境治理决策、提升环境执法效果提供信息支持。
公众参与监督污染行为与治理成效。农业污染不仅对空气、水体、土壤等环境造成损害，降低公众生活质量，而且影响农副产品的质量安全，直接威胁公众生命健康。农业面源污染具有分散性、随机性、隐蔽性等特点，仅靠政府来获取全面的农业污染信息并进行监管较为困难。互联网技术普及则为公众获取环境信息、参与环保提供了新的方式。公众通过互联网平台，不仅能够获悉环境信息和环保知识，将污染现场信息提供给环保部门，举报环境违法行为，而且能够根据环保部门的反馈信息，监督环境治理成效，形成对农业污染行为和环境执法成果的双重监督。
三、研究方法与指标选取
(一)非径向方向距离函数
Chung 等(1997)提出的方向距离函数已广泛应用于考虑非期望产出时的效率测算[10]，其假定投入和产出等比例增加或减少，然而当存在非零松弛时，可能会高估效率值[11]。为避免方向距离函数可能存在的松弛偏差问题，Färe和Grosskopf(2010)[12]、Fuku⁃ yama 等(2011)[13] 、Barros 等(2012)[14] 、Zhou 等(2012)[15]、Zhang等(2014)[16]考虑了非期望产出的非径向方向距离函数，允许投入和产出按照不同比例增加或减少。借鉴现有研究，本文采用考虑非期望产出的非径向方向距离函数测算农业环境效率。
(二)指标选取与数据处理
自2011年起，环保部修订了统计制度中的指标体系、调查方法及相关技术规定，将统计范围扩展至农业源，所以农业源污染物排放数据仅从2011年开始统计，因此本文样本区间采用 2011-2015 年的数据。样本选用的中国31个省、直辖市和自治区(以下简称为区域或省域)相关原始数据来自于历年的《中国统计年鉴》、《中国环境统计年鉴》以及31个省(市、区)历年的统计年鉴。
投入产出变量。①投入要素。投入要素主要包括资本、劳动力和土地。资本投入包括农用化肥投入、农业机械投入和灌溉投入，化肥投入采用农用化肥施用折纯量来衡量，农业机械投入采用农业机械总动力来衡量，灌溉投入采用有效灌溉面积来衡量;劳动力投入采用农林牧渔业从业人数来衡量;土地投入采用农作物总播种面积来衡量。②期望产出。在农业技术效率测度中通常选取粮食产量、农业增加值或农业牧渔业总产值作为产出指标。粮食产量仅包含主要粮食种类，低估了种植业产出，且该指标无法涵盖林业、渔业和畜牧业产出，因此粮食产量这一指标会低估农业生产[19]。当研究对象为一国宏观经济时，产出为增加值口径较为恰当，当研究对象相对微观，产出采用总产值更合理[20]。本文研究对象为各省域农业部门，较为微观，因此期望产出采用农林牧渔业总产值。③非期望产出。非期望产出包括农业源化学需氧量排放量和农业源氨氮排放量两个指标。
核心解释变量。一方面，互联网技术能够改造传统农业生产方式和生产技术，优化农业生产要素配置，提升农业生产技术效率;另一方面，应用互联网技术能够推动环保部门环境信息化建设，加强农业环境治理，并提高社会公众的环保参与度。通过农业智能化生产、政府环境监管、公众监督的协同作用提升农业环境效率。本文采用互联网普及率来度量互联网技术普及。
控制变量。①农业财政支持。农业财政支持能够反映出当地农业生产条件与农业综合生产能力，对于提高农业环境效率有积极的促进作用，采用地方财政农林水事务支出占地方财政支出的比重来衡量。②工业化水平。工业化的加快不仅会过度消耗资源，而且会大幅增加废弃物的排放[21]。工业化发展初中期，工业化对农业资源的掠夺会导致农业生产者为提高生产率广泛运用高产高污染农用化学品[22]，此时工业化会对农业环境效率的提高产生抑制作用。工业化发展后期，工业部门的技术进步将加快农业清洁技术的应用，此时工业化将提高农业环境效率。采用第二产业增加值占GDP的比重来衡量工业化水平。③外商投资。外资技术溢出理论认为，一方面外资的技术溢出效应和竞争压力有利于提高当地生产效率，另一方面外资的进入会对当地企业形成冲击，降低当地企业的生产规模与利润，从而抑制生产效率的提高[23]。采用外商投资企业投资总额占GDP比重来反映外商投资。④环境规制。环境规制能够规范生产行为，刺激亲环境农业技术创新与应用，采用环境污染治理投资占 GDP 的比重来反映环境规制。
四、互联网技术普及对农业环境效率的影响分析
(一)农业环境效率分析
根据非径向方向性距离函数模型，测得 2011- 2015年31个省域农业环境效率。北京、上海、江苏、浙江、福建、海南、辽宁、内蒙古、云南、西藏、青海、新疆12个省域的农业环境效率达到生产前沿面;贵州和广西的农业环境效率处于相对较高的水平，效率值为分别为0.919和0.910;陕西的农业环境效率值为 0.823;黑龙江、广东和甘肃的农业环境效率值在 0.7～0.8之间;吉林、四川、重庆、湖北、山东5个省域的农业环境效率值在0.6～0.7之间;农业环境效率值在0.5～0.6的省域有天津、河北、宁夏、安徽、湖南、河南、江西和山西，其中山西的农业环境效率值最低，仅为0.545。
(二)计量模型设定
分析效率的影响因素时，传统的DEA-Tobit模型和DEA-OLS模型存在以下不足：DEA方法测度的效率值并不是真实值，而是相互依赖的经验估计值，这导致作为被解释变量的效率值与其影响因素之间存在内生依赖性，使得以误差项独立分布为基本假设的传统回归方法失效，此外，估计所用样本是全体样本中的一小部分，且估计值在[0，1]区间内。因此 Tobit 模型的估计结果具有不一致性，OLS 模型的估计结果也是有偏的，而截断 Bootstrap 方法可以克服 Tobit 模型和 OLS 模型的缺陷，使效率的回归分析结果更加可靠[24-28]。
(三)计量结果与分析
互联网技术普及对农业环境效率影响的估计结果见表1所列。从核心解释变量的估计结果来看，加入控制变量后并未改变互联网技术普及变量的系数符号，仅是参数的具体估计值略有变动，说明计量模型的估计结果具有较高的可靠性。
模型1是在没有控制变量时，互联网技术普及对农业环境效率的影响，其估计系数是0.229;模型2是在控制了公共财政因素后，互联网技术普及对农业环境效率的影响，此时互联网技术普及估计系数为 0.383;模型3是在模型2的基础上控制了产业结构因素，其中互联网技术普及估计系数为0.298;模型4在模型3基础上加入了外商投资因素，其中互联网技术普及估计系数为0.257;模型5在模型4基础上又进一步加入了环境规制因素，其中互联网技术普及估计系数为0.252。模型1-5中互联网技术普及变量的估计系数均在1%的统计水平上显著，且系数符号均为正值，说明互联网技术普及对农业环境效率具有显著的促进作用。从互联网技术普及的估计系数来看，在加入控制变量后，互联网技术普及对农业环境效率促进作用有一定的提升，表明在其他因素的共同作用下，更有利于增强和发挥互联网技术对农业环境效率提升效应。互联网技术普及为农业生产和农业环境治理提供了更加数字化、科技化、智能化、信息化的平台，有效提高了农业生产经营水平和管理效率。这验证了本文的观点：互联网技术普及促进了农业环境效率的提升，互联网技术已成为推动农业环境效率提升的新引擎。
模型中控制变量的估计结果显示，农业财政支持的增加对农业环境效率的提升具有显著的促进作用，农业财政支持力度的加大有利于提高农业生产能力和产出水平，且农业基础设施建设的完善也有利于减少农业污染排放;工业化水平的提高阻碍了农业环境效率的提升，说明目前工业化仍处于资源过度消耗阶段，造成农业资源减少及农业生态环境破坏，不利于农业环境效率的提升;外商投资能显著促进农业环境效率提高，一方面外资企业通过技术外溢提高了当地农业生产技术水平，另一方面外资企业的进入加剧了当地农业的行业竞争，从而迫使当地农业生产运用更先进的生产技术提高生产效率;环境规制对农业环境效率的影响不显著，可能的原因是环境治理主要集中在城市环境污染的治理，对农业和农村的环境治理力度较小，不能有效促进农业环境效率的改善。
五、结论与启示
本文在探索互联网技术对农业环境效率影响的作用机理基础上，运用非径向方向距离函数，对中国 31个省(市、区)的农业环境效率进行测度，并采用截断Bootstrap方法实证考察互联网技术普及对农业环境效率的影响效应，得到结论与启示如下：
第一，互联网技术普及对农业环境效率具有显著的促进作用。应加快互联网技术普及与应用，推进“互联网+农业”战略的实施，提高互联网技术对农业环境效率的溢出效应。一方面，充分发挥互联网技术对农业环境效率的技术溢出效应，加快移动互联网、大数据、云计算、物联网等互联网技术在农业部门的渗透融合，促使传统农业技术升级和数字化改造，变革农业发展态势，形成智慧农业、现代化农业新格局;另一方面，发挥互联网技术对农业环境效率的环境溢出效应，促使农业生产绿色化、生态化，利用互联网技术解决农业生产与环境污染的矛盾。
第二，农业环境效率呈现出区域性差异。2011- 2015年中国大多省域的农业环境效率未达到生产前沿，农业环境效率存在较大的提升空间。不同省域因社会特征、农业生产结构不同，省域间的农业环境效率存在差异。对于农业环境效率较低的省域而言，互联网技术对其农业环境效率的促进作用更大，互联网技术普及更具有意义，这些省域更应注重互联网技术的发展，不断提高其在农业生产中的比较优势。对于农业环境效率较高的省域而言，需创新互联网技术在农业领域的应用，巩固其在农业生产中的比较优势。
第三，农业财政支持、工业化水平和外商投资等对农业环境效率产生一定的影响。应加大农业财政支持力度，提高农业灌溉、农业装备等农业基础设施水平，改善农业生产条件;减少工业化发展对农业资源的过度消耗及对农业生态环境的破坏，并重视农业技术创新;引进外资要注重质量，通过外资的技术溢出，学习外资企业的先进技术和经营管理水平，提高本地区的农业生产技术水平。重视农业环境污染的事前预防和农业环境污染治理，提高农业环境治理投入力度和治理效率。——论文作者：解春艳a ，丰景春a，b ，张 可a，b
参考文献：
[1]李国英.“互联网+”背景下我国现代农业产业链及商业模式解构[J]. 农村经济，2015(9)：29-33.
[2]王山，奉公. 农业虚拟产业集群：“互联网+”创新驱动农业产业链融合的新模式[J]. 上海经济研究，2016(6)：86-92.
[3]杨继瑞，薛晓，汪锐.“互联网+现代农业”的经营思维与创新路径[J]. 经济纵横，2016(1)：78-81.
[4]Ezcurra R，Iraizoz B，Pascual P，et al. Agricultural Produc⁃ tivity in the European Regions：Trends and ExplanatoryFactors[J]. European Urban and Regional Studies，2011，18 (2)：113-135.
[5]Gollin D，Lagakos D，Waugh M. The Agricultural Produc⁃ tivity Gap[J]. Quarterly Journal of Economics，2014，129 (2)：939-993.
[6]王钰，宋文飞，韩先锋. 中国地区农业全要素生产率及其影响因素的空间计量分析——基于 1992-2007 年省域空间面板数据[J]. 中国农村经济，2010(8)：24-35.
[7]梁流涛，曲福田，冯淑怡. 基于环境污染约束视角的农业技术效率测度[J]. 自然资源学报，2012，27(9)：1580- 1589.
[8]沈能，周晶晶，王群伟. 考虑技术差距的中国农业环境技术效率库兹涅茨曲线再估计：地理空间的视角[J]. 中国农村经济，2013(12)：72-83.
[9]田伟，杨璐嘉，姜静. 低碳视角下中国农业环境效率的测算与分析——基于非期望产出的SBM模型[J]. 中国农村观察，2014(5)：59-71.
[10]Chung Y H，Färe R，Grosskopf S. Productivity and Unde⁃ sirable Outputs：A Directional Distance Function Approach [J]. Journal of Environmental Management，1997，51(3)： 229-240.
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