Study on the Influence of Digital Literacy on the Adoption Behavior of Cultivated Land Quality Protection Technology in Food and Agriculture
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摘要:
耕地质量对于保障我国粮食安全和农业可持续发展至关重要，如何促进粮农进行耕地质量保护值得探讨。文章利用中国乡村振兴调查（CRRS）数据，基于Oprobit模型实证分析数字素养对粮农耕地质量保护技术采纳行为的影响及作用路径，助力耕地质量保护。研究结果显示：数字素养对粮农耕地质量保护技术采纳行为具有显著的正向影响，经过内生性处理和一系列稳健性检验后，结论依然成立；机制检验发现，数字素养可以通过提升信息获取能力、增加农业社会化服务采纳和强化农业保险购买来促进粮农采纳耕地质量保护技术；异质性分析表明，数字素养对农地经营规模较小、未受灾和村庄有电商服务站的粮农具有显著性行为响应效果。
Abstract:The quality of arable land is crucial for ensuring China’ s food security and sustainable agricultural development. It is worth exploring how to promote the protection of arable land quality for food and agriculture. The article used data from the China Rural Revitalization Survey (CRRS) and empirically analyzed the impact and path of digital literacy on the adoption of cultivated land quality protection technologies based on the Oprobit model, in order to assist in land quality protection. The research results showed that, digital literacy had a significant positive impact on the adoption behavior of cultivated land quality protection technologies. After endogeneity treatment and a series of robustness tests, the conclusion still held true; Mechanism testing found that, digital literacy could promote the adoption of farmland quality protection technologies by enhancing information acquisition capabilities, increasing the adoption of agricultural socialized services, and strengthening the purchase of agricultural insurance; Heterogeneity analysis showed that, digital literacy had a significant behavioral response effect on farmers with smaller agricultural land management scales, unaffected areas, and villages with e-commerce service stations.
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耕地是人类生存和发展必不可少的物质基础，在保障粮食安全和实现可持续发展等方面发挥了重要作用[1]。但长期以来，掠夺式的农业生产方式使得土壤生态急剧恶化，耕地质量下降严重[2]。2019年全国耕地质量等级情况公报显示，我国耕地质量平均等级为4.76，中低等耕地的面积占比达68.76%[3]。对此，农业农村部专门出台了《耕地质量保护与提升行动方案》，强调在严格保护耕地数量的同时，更加注重耕地质量的建设和管理。“十四五”规划和2035年远景目标纲要提出，坚持最严格的耕地保护制度，强化耕地数量保护和质量提升。2024年中央一号文件也强调，严格落实耕地保护制度，加强退化耕地治理，实施耕地有机质提升行动。
农户是耕地的直接使用者[4]，如何调动其耕地保护的积极性，离不开对其耕地质量保护技术采纳影响因素的探讨。已有文献主要从地权稳定性、经营规模、社会网络、农户兼业、农业保险以及农业社会化服务等方面进行了分析。研究发现，土地产权的稳定[2]、种植规模的扩大[5]以及社会网络的拓展[6]有利于农户采纳耕地质量保护技术；而兼业阻碍了农户的耕地质量保护技术采纳[7]；农业保险可以降低农户采纳保护性耕作技术的风险，促进农户进行耕地质量保护投资[8]；农业社会化服务能缓解农业生产中的各种要素约束[9]，通过迂回执行的方式助推耕地质量保护[10]。
随着数字乡村战略深入推进，农户数字技术使用率不断提升。研究发现，互联网使用、电商参与[2]、数字技术使用[11]与数字推广[12]能促进农户采纳秸秆还田技术[13]，减量施用化肥，开展耕地质量保护[14]。而数字技术的使用离不开数字素养的支撑，只有具备较高数字素养的群体才能更好地应用数字技术[15]，享受数字红利。理论上说，数字素养能够增强农户获取信息能力，提高耕地保护认知、学习各种耕地质量保护技术、采纳相关的农业服务，进行耕地质量保护。那实际影响如何，是否符合理论预期？本文利用2020年中国乡村振兴调查（CRRS）数据中的粮食种植户数据，实证分析数字素养对粮农耕地质量保护技术采纳行为的影响，并探讨其中的作用路径。
与已有研究相比，本文可能的边际贡献为：（1）个别研究利用区域数据分析了数字素养对农户绿色生产的影响[16]，而本文则基于全国代表性数据，重点探讨数字素养对粮农耕地质量保护技术采纳的影响，相比绿色生产，耕地质量保护更侧重于耕作方式和产后废弃物处理；（2）深入分析信息获取、社会化服务与农业保险在数字素养与耕地质量保护行为之间的中介作用，理清其中的影响机理；（3）从村庄是否有电商服务站、农户经营规模和是否遭受自然灾害三方面出发，对比分析不同情境下数字素养对粮农耕地质量保护技术采纳行为的影响差异，为制定更具针对性的政策提供参考。
一、 理论分析与研究假设
数字素养的概念最早由Gilster[17]正式提出，被界定为获取、理解、整理和批判数字信息的综合能力。一方面，数字素养能够提高粮农信息获取能力，提高其对耕地质量保护技术的了解程度，提高耕地质量保护的经济、社会和生态效益认知与环境风险感知，从而促进粮农采纳耕地质量保护技术[6]；另一方面，数字素养能够增加粮农社会化服务的采纳与农业保险的购买，从而降低粮农参与耕地质量保护的成本，稳定粮农收益预期，放大耕地质量保护技术的正向效应[18]。
（一） 数字素养、信息获取能力与耕地质量保护技术采纳行为
首先，数字素养是理解和使用各种数字资源的能力，数字素养高的粮农可以通过互联网等途径获取更丰富的信息，信息获取能力强，能够通过网站、微信公众号等渠道来更好地了解耕地质量保护技术的优缺点与使用方式、熟悉相关政策，提高其对耕地质量保护的经济、社会和生态效益认知，促进其主动采纳耕地质量保护技术。其次，数字素养较高的粮农能够通过网络平台了解到过量施用化肥农药、焚烧秸秆等造成的环境污染和食品安全问题，形成危机意识和情感共鸣，进而增强其环境风险感知，提高耕地保护意识，进行耕地质量保护。另外，数字素养高的粮农可以通过社交媒体了解其他粮农采纳耕地质量保护技术的情况，通过彼此的学习交流，增强其社会规范感知和技术采纳上的趋同[6]，促进其采纳耕地质量保护技术。
（二） 数字素养、社会化服务与耕地质量保护技术采纳行为
一方面，数字素养的提升有助于粮农利用互联网等新媒体平台，更好地获取农业社会化服务市场所发布的各种服务信息，打破农业社会化服务交易主要发生在“熟人关系圈”的局限性，扩大了粮农的服务选择范围。另一方面，利用手机APP，粮农可以根据自身需要，更便捷地选取服务内容和方式，降低交易成本，实现服务供给与粮农需求的精准匹配，进而促进其采纳农业社会化服务。而农业社会化服务能够依托服务组织的人力、资本和技术等优势，将耕地质量保护技术采纳的实现方式由自我执行转变为迂回执行[9]。具体来看，一是农业社会化服务组织能够以相对较低的价格实现有机肥等绿色农资供给，利于粮农施用有机肥等；二是服务的采纳有助于缓解粮农进行耕地质量保护面临的劳动力、资本等要素约束，促进劳动偏向型（如回收农业废弃物）或资本偏向型（如秸秆还田）耕地质量保护技术的采纳；三是农业社会化服务组织的各类机械配备齐全，能够发挥机械化的规模优势，实现农地经营规模的扩大。理论上说，粮农学习耕地质量保护技术也是一种固定成本，随着土地规模的扩大，粮农在单位面积上的技术学习成本会降低，使粮农更有动力采纳耕地质量保护技术[19]。
（三） 数字素养、农业保险与耕地质量保护技术采纳行为
粮农是否购买农业保险取决于其对农业保险的认知，当粮农认识到农业保险的重要时才会购买，粮农数字素养的提升可以增加其对农业保险功能的了解，正确认知购买农业保险的必要性，进而改变对农业保险的态度和评价，强化农业保险购买行为。同时，耕地质量保护技术（如秸秆还田、休耕轮作）往往具有一定的风险性和收益滞后性，农业保险作为分散和转移农业风险的重要工具，能在粮农生产受灾后给予一定赔偿，降低粮农对耕地质量保护行为产生风险的担忧，使其更有意愿采纳耕地质量保护技术。另外，“信贷＋保险”互动模式使农业保险成为质押担保的替代和补充，有利于缓解粮农在耕地质量保护方面的信贷约束[8]，促进粮农采纳耕地质量保护技术。基于以上分析，提出相应假设。
H1：数字素养对粮农采纳耕地质量保护技术具有促进作用。
H2：数字素养可以通过提高信息获取能力来促进粮农采纳耕地质量保护技术。
H3：数字素养可以通过增加社会化服务的采纳来促进粮农采纳耕地质量保护技术。
H4：数字素养可以通过强化农业保险购买来促进粮农采纳耕地质量保护技术。
二、 数据来源、变量选取与模型构建
（一） 数据来源
本文采用2020年中国社会科学院农村发展研究所中国乡村振兴调查数据，简称“中国乡村振兴调查（CRRS）”。该数据按照空间全覆盖原则采取等距随机抽样的方法，对广东、浙江、山东、安徽、河南、贵州、陕西、宁夏、黑龙江、四川等10个省（区）、50个县（市）、156个乡（镇）的农户和村庄开展追踪调查，共获得300份村庄调查问卷和
3800 份农户调查问卷，具有全国代表性。考虑到种植作物差异的影响和耕地质量对保障粮食安全的重要性，本文重点分析粮农的耕地质量保护技术采纳行为，剔除信息不足和未进行粮食生产的样本，最终使用1922份粮农的数据进行分析。（二） 变量设置
1. 被解释变量
根据2015年农业农村部印发的《耕地质量保护与提升行动方案》，并借鉴程长明等[10]的研究，将耕地质量保护技术采纳分为轮作、休耕、施用有机肥、秸秆资源化利用和农药包装回收。借鉴杨高第等[9]的研究，将粮农采纳的耕地质量保护技术的数量作为衡量耕地质量保护技术采纳行为的指标。
2. 解释变量
将粮农的数字素养作为核心自变量。在借鉴已有研究的[20-21]基础上，从数字通用素养、数字信息素养、数字社交素养和问题解决素养4个维度设计指标体系进行衡量，如表1 所示。
表 1 数字素养指标体系目标 一级指标 二级指标 数字素养 数字通用素养 是否使用4G/5G手机
对使用4G/5G手机是否有困难数字信息素养 是否利用手机进行新闻浏览
如果有日常需求，能否通过手机或网络随时获取信息数字社交素养 是否利用手机App进行聊天社交
是否为聊天社交服务的APP支付过费用问题解决素养 是否在利用手机办公、数据分析、获取技术服务时支付过费用
是否通过微信群就重要事项进行交流3. 中介变量
本文选取粮农的信息获取能力、农业社会化服务采纳和农业保险购买行为作为中介变量。其中，信息获取能力是指粮农能够有效识别、收集和获取相关重要信息的能力，借鉴罗千峰等[22]的研究，以农户问卷中“您通过网络得到的信息是否能够满足生产生活等日常需求”来衡量；借鉴程长明等[10]的研究，以农户问卷中采纳社会化服务的环节数来衡量农业社会化服务采纳行为，共考虑了耕地、播种、施肥、施药、灌溉和收割6个环节，取值范围介于0~6之间；以农户问卷中“您是否参加农业保险”来衡量其保险购买行为。
4. 控制变量
借鉴耕地质量保护相关文献，本文引入粮农个体特征、家庭特征、村庄特征作为控制变量，个体特征变量包括户主年龄、受教育水平，家庭特征包括家庭农业从业人数、年收入、经营规模、家中是否拥有农机具、农业补贴额，村庄特征包括是否有废旧农膜或农药包装物回收点、村到县政府距离。此外，为了控制不同区域不可观测因素的影响，本文还引入省份虚拟变量。变量具体含义及赋值如表2所示。
表 2 变量定义及描述统计变量类型 变量名 含义及变量赋值 均值 标准差 因变量 耕地质量保护 粮农耕地质量保护技术的采纳数量/个 1.725 0.895 核心自变量 数字素养 熵权法测算 0.192 0.160 中介变量 信息获取能力 能借助网络获取满足日常需求的信息，是=1，否=0 0.300 0.459 社会化服务采纳 粮农采纳社会化服务的生产环节个数/个 1.683 1.462 农业保险 参保=1，不参保＝0 0.398 0.490 控制变量 户主年龄 户主年龄：≤29岁=1，30～39岁=2，40～49岁=3，
50～59岁=4，≥60岁=53.900 0.961 受教育水平 小学以下=1，小学=2，初中=3，高中及以上=4 2.670 0.809 农业从业人数 家庭全职务农的劳动力总数/人 1.429 0.980 家庭年收入 家庭全年总收入/万元，取对数 10.619 1.088 经营规模 家庭经营总面积/hm2，取对数 0.421 1.411 自购农机具 家庭是否拥有农机具，是=1，否=0 0.437 0.496 农业补贴 农业补贴金额/万元 0.275 0.746 到县政府距离 村委会到县政府的距离/km 23.508 16.121 村庄回收点 村是否有废旧农膜或农药包装回收点，是=1，否=0 0.395 0.489 注：自购农机具根据各生产环节中是否采用自家机械来衡量，只要有则为1。 （三） 模型选择
1. 基准回归模型
考虑到因变量粮农耕地质量保护技术采纳行为是有序离散变量，故采用Oprobit 模型进行分析，模型设定如下：
$$ {Quality} _{ {i} } ={{\mathrm{a}}} _{ {0} } {+{\mathrm{a}}} _{ {1} } {Digitalliteracy} _{ {i} } {+{\mathrm{a}}} _{ {2} } {X} _{ {i} } {+}\mu _{ {i} } $$ (1) 式（1）中，Quality为粮农i的耕地质量保护技术采纳行为；Digitalliteracy为数字素养；Xi表示一系列控制变量，μi为随机扰动项。
2. 中介效应模型
为了分析数字素养对粮农耕地质量保护技术采纳行为的影响路径，构建如下中介效应模型：
$$ {M} _{ {i} } ={\text{β}} _{ {0} } +{\text{β}} _{ {1} } {digitalliteracy} _{ {i} } +{\text{β}}_{ {2} } {X} _{ {i} } +\varepsilon_{1i} $$ (2) $$ {Quality} _{ {i} } {=\delta } _{ {0} } {+\delta } _{ {1} } {Digitalliteracy} _{ {i} } {+\delta } _{ {2} } {X} _{ {i} } {+\delta } _{ {3} } {M} _{ {i} } {+\nu } _{ {1i} } $$ (3) 式（2）（3）中，Mi为中介变量，包括信息获取、农业社会化服务和农业保险；εi、νi是随机扰动项；其余变量和符号与前文一致。
三、 结果与分析
（一） 基准回归结果
表3第（1）列报告了仅加入核心自变量的估计结果，（2）~（5）列报告了依次加入省份虚拟变量、粮农个体、家庭、村庄特征等变量的估计结果。结果显示，无论是否加入省份虚拟变量和控制变量，数字素养对粮农耕地质量保护技术采纳的影响均在1%的水平上显著为正，这表明数字素养会促进粮农采纳耕地质量保护技术，假说H1得到验证。
表 3 数字素养对粮农耕地质量保护技术采纳行为的影响变量 Oprobit模型 （1） （2） （3） （4） （5） 数字素养 0.638*** 0.732*** 0.606*** 0.552*** 0.531*** （0.144） （0.143） （0.159） （0.162） （0.165） 户主年龄 0.035 0.023 0.011 （0.027） （0.029） （0.030） 受教育水平 0.077** 0.082** 0.069** （0.032） （0.033） （0.033） 农业从业
人数−0.023 −0.021 （0.027） （0.027） 家庭年收入 0.046* 0.045* （0.027） （0.027） 经营规模 0.015 0.027 （0.027） （0.027） 自购农机具 0.099* 0.098* （0.055） （0.055） 农业补贴 0.057 0.054 （0.036） （0.038） 到县政府
距离−0.004** （0.002） 村庄回收点 0.167*** （0.056） 省份虚拟
变量未控制 已控制 已控制 已控制 已控制 样本量 1922 1922 1920 1886 1875 注：***、**、*分别表示1%、5%和10%的显著性水平，括号内为稳健标准误，下同。 在控制变量方面，受教育水平在5%的水平上显著为正，表明受教育程度越高的粮农采纳耕地质量保护技术的可能性就越高。可能的解释是受教育水平越高的粮农认知水平越高，了解保护耕地的责任和具体措施，进而会强化其耕地质量技术采纳行为。家庭总收入在10%的水平上显著为正，即收入高的粮农更倾向于对耕地质量进行保护，与程长明等[10]的研究结论一致，可能的解释是收入水平高的粮农对生态保护和农产品质量安全的意识高，因此更能够采纳耕地质量保护技术。自购农机具在10%的水平上显著为正，可能的解释是拥有农机具的家庭大多以农业收入作为其主要收入来源，因而更加注重耕地质量建设。到县政府距离在5%的水平上显著为负，可能的解释是距离县城较远的粮农接受到的耕地质量保护技术和培训相对较少，不利于其采纳耕地质量保护技术。村庄回收点在1%的水平上显著为正，可能的解释是村庄设有废旧农膜或农药包装回收点，便于粮农进行农业废弃物处置，同时设有回收点的村庄也会进行相关政策宣传，故能促进粮农回收废弃物、保护耕地。
（二） 内生性及稳健性检验
数字素养能够促进粮农采纳耕地质量保护技术，同时粮农出于更好地进行耕地质量保护的目的而通过电脑、手机搜寻相关知识，会在一定程度上提高其数字素养[15]，故粮农的数字素养与耕地质量保护之间可能存在由双向因果造成的内生性，本文采用工具变量法进行处理。参考苏岚岚等[20]的研究，选取“同村其他粮农数字素养水平的均值”和“粮农是否接受电脑或手机上网培训”作为工具变量，采用CMP方法进行分析。估计结果见表4第（1）~（2）列，两个工具变量对数字素养的影响均在1%的水平上正向显著，说明不存在弱工具变量问题，atanhrho_12统计量在10%的水平上显著，说明数字素养存在内生性。在考虑了可能的内生性后，结果显示：数字素养在1%的水平上正向影响粮农耕地质量保护技术的采纳，说明数字素养的影响没有改变。
表 4 内生性及稳健性检验结果变量 CMP方法 改变自变量 改变因变量 更换回归模型 第一阶段 第二阶段 Oprobit Probit Poisson （1） （2） （3） （4） （5） 数字素养 1.695***
（0.628）0.113**
（0.047）0.500**
（0.238）0.240***
（0.074）IV1 0.148***
（0.044）IV2 0.119***
（0.012）atanhrho_12 −0.176*
（0.094）控制变量 控制 控制 控制 控制 控制 省份虚拟变量 控制 控制 控制 控制 控制 观测值 1875 1875 1875 1875 1875 进一步采用以下三种方式进行稳健性检验：一是改变核心自变量测度方式。借鉴苏岚岚等[20]的研究，采用因子分析法重新测度数字素养。二是改变因变量测度方式。借鉴杜凤君等[16]的研究，将粮农按照耕地质量保护技术采纳程度分为两类，“低强度”样本组为采纳0～2种，“高强度”样本组为采纳3～5种。三是更换计量模型。引入处理计数模型的Poisson回归进行分析。结果见表4第（3）~（5）列所示，数字素养均正向影响粮农耕地质量保护技术的采纳，因此实证结果是稳健的，假说H2得以验证。
（三） 作用机制检验
为深入探讨数字素养影响粮农采纳耕地质量保护技术的作用机制，本文从信息获取、农业社会化服务、农业保险三方面，分析数字素养影响粮农耕地质量保护技术采纳的具体路径，对研究假设作进一步检验，结果见表5。
表 5 中介效应分析变量 信息获取 耕地质量保护行为 社会化服务 耕地质量保护行为 农业保险 耕地质量保护行为 （1） （2） （3） （4） （5） （6） 数字素养 2.649***
（0.274）0.441**
（0.171）0.332*
（0.185）0.508***
（0.164）0.624***
（0.223）0.511***
（0.164）信息获取 0.106*
（0.058）社会化服务 0.085***
（0.020）农业保险 0.108*
（0.055）控制变量 控制 控制 控制 控制 控制 控制 省份固定效应 控制 控制 控制 控制 控制 控制 样本量 1875 1875 1875 1875 1875 1875 见表5第（1）列，数字素养在1%的水平上正向影响粮农信息获取能力，第（2）列显示，数字素养和信息获取分别在5%和10%的水平上正向影响粮农采纳耕地质量保护技术，假说2得以验证，即数字素养通过提升粮农信息获取能力来促进其采纳耕地质量保护技术。第（3）~（4）列显示，数字素养在10%的水平上正向影响农业社会化服务，数字素养和农业社会化服务均在1%的水平上对粮农耕地质量保护技术的采纳产生了显著正向影响，假说H3得以验证，即数字素养通过增加农业社会化服务的采纳来促进粮农保护耕地质量。第（5）~（6）列显示，数字素养在1%的水平上正向影响农业保险，数字素养和农业保险分别在1%和10%的水平上正向影响粮农耕地质量保护技术的采纳，假说H4得以验证，也就是说，数字素养通过强化农业保险购买来促进粮农进行耕地质量保护。
（四） 异质性分析
现实中不同情境下，数字素养对粮农耕地质量保护技术采纳行为的影响存在差异。本文从所处村庄是否有电商服务站、农地经营规模、农地是否受灾三方面分析数字素养对粮农耕地质量保护技术采纳行为的异质性影响。
根据问卷中“本村是否有电商服务站或产品代售点”进行分组回归，结果见表6第（1）~（2）列，对于村庄有电商服务站的粮农，数字素养对其采纳耕地质量保护技术有显著的促进作用，而对村庄无电商服务站的粮农影响不显著，对两组系数的差异进行检验，P值为0.026，说明数字素养的影响差异显著。可能的原因是，电商服务站的存在有利于农产品线上销售，提高绿色农产品的市场竞争力，从而形成质量溢价，促进粮农采纳耕地质量保护技术。按照农地经营规模是否超过样本均值分为大规模组和小规模组，分组回归结果见表6第（3）~（4）列，数字素养对小规模粮农组的耕地质量保护行为具有显著的正向影响，而对大规模粮农组的影响不显著，且两组系数差异显著。可能的原因在于，大规模粮农已经比较重视耕地质量保护，小规模粮农在采纳新技术方面的能力和动力往往不足，数字素养的提升可以改变小规模粮农落后的生产理念、增强其耕地保护意识，对其耕地质量保护技术采纳的影响更显著。根据问卷中“农地是否受灾”进行分组，回归结果见表6第（5）~（6）列，数字素养对未受灾粮农的耕地质量保护技术采纳具有显著的正向影响，对受灾粮农的耕地质量保护技术采纳影响不显著，两组系数差异显著。可能的原因在于，未受灾粮农进行耕地保护投入能获得更高的回报，更有积极性为长期经营进行耕地质量保护。
表 6 异质性分析变量 有无电商服务站 经营规模 是否受灾 有 无 大规模 小规模 未受灾 受灾 （1） （2） （3） （4） （5） （6） 数字素养 0.970***
（0.263）0.214
（0.215）0.213
（0.224）0.857***
（0.244）0.910***
（0.211）−0.186
（0.273）控制变量 控制 控制 控制 控制 控制 控制 省份固定效应 控制 控制 控制 控制 控制 控制 组间系数差异 4.950**
（P= 0.026）3.770*
（P= 0.052）10.120***
（P=0.002）样本量 883 992 1151 724 1243 632 四、 结论与政策建议
（一） 结论
本文利用2020年中国乡村振兴调查（CRRS）数据，实证分析数字素养对粮农耕地质量保护技术采纳行为的影响及其作用路径。研究结果显示：第一，数字素养对粮农耕地质量保护技术采纳具有显著的正向影响，即粮农数字素养的提升有利于耕地质量保护。进一步进行内生性分析和稳健性检验，结果均表明基准模型的结论是可靠的。第二，数字素养可以通过提高粮农的信息获取能力、增加社会化服务的采纳以及强化农业保险购买来促进粮农采纳耕地质量保护技术。第三，数字素养对粮农耕地质量保护技术采纳的促进作用在“村庄有电商服务站、农地经营规模较小、农地未受灾的组别中更显著。
（二） 政策建议
基于上述研究结论，提出对策建议：第一，强化农户的数字素养提升工作。与新型职业农民培育相结合，增强农民数字素养培训服务，设置具有针对性、差异化的数字培训方案，重点加强小规模农户的数字素养提升，构建由政府部门、行业协会、学校以及社会力量多方参与的数字素养培训体系。第二，加快乡村数字基础设施建设。持续推进乡村信息基础设施优化升级，加快农村宽带、移动互联网的覆盖普及，深化电子商务进村综合示范，有序推进农村电商服务站点建设，为更好地发挥数字素养的作用——促进农户采纳耕地质量保护技术提供“硬件”支撑。第三，为畅通数字素养对农户耕地质量保护技术采纳的作用路径创造条件。围绕耕地质量保护技术与政策，加大数字推广力度，充分利用网络媒体进行宣传和引导，改变农户认知，帮助其更便捷地获取耕地质量保护相关信息。积极培育农业社会化服务组织，丰富服务内容，提升服务能力，加强农业社会化服务信息平台建设，拓展交易半径，降低交易成本，为农户选择合适的服务提供便利。加大政策宣传力度，贯彻落实三大主粮完全成本保险和种植收入保险，将更多种粮主体纳入保险的保障范围，补偿农户因受灾导致的损失，保障其种粮收益，促进其耕地质量保护技术的采纳。
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表 1 数字素养指标体系
目标 一级指标 二级指标 数字素养 数字通用素养 是否使用4G/5G手机
对使用4G/5G手机是否有困难数字信息素养 是否利用手机进行新闻浏览
如果有日常需求，能否通过手机或网络随时获取信息数字社交素养 是否利用手机App进行聊天社交
是否为聊天社交服务的APP支付过费用问题解决素养 是否在利用手机办公、数据分析、获取技术服务时支付过费用
是否通过微信群就重要事项进行交流
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表 2 变量定义及描述统计
变量类型 变量名 含义及变量赋值 均值 标准差 因变量 耕地质量保护 粮农耕地质量保护技术的采纳数量/个 1.725 0.895 核心自变量 数字素养 熵权法测算 0.192 0.160 中介变量 信息获取能力 能借助网络获取满足日常需求的信息，是=1，否=0 0.300 0.459 社会化服务采纳 粮农采纳社会化服务的生产环节个数/个 1.683 1.462 农业保险 参保=1，不参保＝0 0.398 0.490 控制变量 户主年龄 户主年龄：≤29岁=1，30～39岁=2，40～49岁=3，
50～59岁=4，≥60岁=53.900 0.961 受教育水平 小学以下=1，小学=2，初中=3，高中及以上=4 2.670 0.809 农业从业人数 家庭全职务农的劳动力总数/人 1.429 0.980 家庭年收入 家庭全年总收入/万元，取对数 10.619 1.088 经营规模 家庭经营总面积/hm2，取对数 0.421 1.411 自购农机具 家庭是否拥有农机具，是=1，否=0 0.437 0.496 农业补贴 农业补贴金额/万元 0.275 0.746 到县政府距离 村委会到县政府的距离/km 23.508 16.121 村庄回收点 村是否有废旧农膜或农药包装回收点，是=1，否=0 0.395 0.489 注：自购农机具根据各生产环节中是否采用自家机械来衡量，只要有则为1。
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表 3 数字素养对粮农耕地质量保护技术采纳行为的影响
变量 Oprobit模型 （1） （2） （3） （4） （5） 数字素养 0.638*** 0.732*** 0.606*** 0.552*** 0.531*** （0.144） （0.143） （0.159） （0.162） （0.165） 户主年龄 0.035 0.023 0.011 （0.027） （0.029） （0.030） 受教育水平 0.077** 0.082** 0.069** （0.032） （0.033） （0.033） 农业从业
人数−0.023 −0.021 （0.027） （0.027） 家庭年收入 0.046* 0.045* （0.027） （0.027） 经营规模 0.015 0.027 （0.027） （0.027） 自购农机具 0.099* 0.098* （0.055） （0.055） 农业补贴 0.057 0.054 （0.036） （0.038） 到县政府
距离−0.004** （0.002） 村庄回收点 0.167*** （0.056） 省份虚拟
变量未控制 已控制 已控制 已控制 已控制 样本量 1922 1922 1920 1886 1875 注：***、**、*分别表示1%、5%和10%的显著性水平，括号内为稳健标准误，下同。
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表 4 内生性及稳健性检验结果
变量 CMP方法 改变自变量 改变因变量 更换回归模型 第一阶段 第二阶段 Oprobit Probit Poisson （1） （2） （3） （4） （5） 数字素养 1.695***
（0.628）0.113**
（0.047）0.500**
（0.238）0.240***
（0.074）IV1 0.148***
（0.044）IV2 0.119***
（0.012）atanhrho_12 −0.176*
（0.094）控制变量 控制 控制 控制 控制 控制 省份虚拟变量 控制 控制 控制 控制 控制 观测值 1875 1875 1875 1875 1875
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表 5 中介效应分析
变量 信息获取 耕地质量保护行为 社会化服务 耕地质量保护行为 农业保险 耕地质量保护行为 （1） （2） （3） （4） （5） （6） 数字素养 2.649***
（0.274）0.441**
（0.171）0.332*
（0.185）0.508***
（0.164）0.624***
（0.223）0.511***
（0.164）信息获取 0.106*
（0.058）社会化服务 0.085***
（0.020）农业保险 0.108*
（0.055）控制变量 控制 控制 控制 控制 控制 控制 省份固定效应 控制 控制 控制 控制 控制 控制 样本量 1875 1875 1875 1875 1875 1875
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表 6 异质性分析
变量 有无电商服务站 经营规模 是否受灾 有 无 大规模 小规模 未受灾 受灾 （1） （2） （3） （4） （5） （6） 数字素养 0.970***
（0.263）0.214
（0.215）0.213
（0.224）0.857***
（0.244）0.910***
（0.211）−0.186
（0.273）控制变量 控制 控制 控制 控制 控制 控制 省份固定效应 控制 控制 控制 控制 控制 控制 组间系数差异 4.950**
（P= 0.026）3.770*
（P= 0.052）10.120***
（P=0.002）样本量 883 992 1151 724 1243 632
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