数字经济对农业新质生产力的影响机制研究：基于门槛效应与空间溢出效应的实证分析

本文基于中国31省2012-2021年面板数据，采用双向固定效应模型（FE）、中介效应模型、面板门槛模型及空间自回归模型（SAR），系统探讨数字经济（DIG）对农业新质生产力（ANQP）的影响机制。研究发现：（1）DIG显著促进ANQP，且通过内生性检验；（2）存在农业技术进步（ATR）的中介路径（贡献度42.6%）；（3）DIG对ANQP呈现"促进-抑制-促进"三阶段非线性门槛效应（阈值0.023/0.302/0.324）；（4）DIG具有显著空间溢出效应（系数0.125-0.132）。研究为数字农业政策制定提供理论依据。

　　

引言与文献综述

在全球经济数字化与农业现代化加速背景下，中国农业面临资源刚性约束、生产成本上升、技术脱节等挑战。农业新质生产力（ANQP）作为现代农业核心概念，强调通过技术创新与要素重组提升全要素生产率。数字经济（DIG）凭借其渗透性与创新性，成为驱动ANQP的关键因素。现有研究多聚焦数字经济对农业经济的影响，但缺乏对ANQP形成机制的系统探讨，尤其在非线性效应与空间维度存在研究空白。

理论分析与研究假设

直接效应

数字经济通过四重路径赋能ANQP：

1. 新型劳动者培育：数字技术提升农民技能（如在线培训），催生数据分析师等新职业。
2. 新型劳动工具创新：智能农机装备（如无人播种机）与农业大数据平台重构生产方式。
3. 新型劳动对象拓展：电商平台打破传统分销模式，促进农产品溢价（如直播带货）。
4. 绿色农业生产：精准农业技术减少化肥农药使用，降低碳排放强度。

间接效应

农业技术进步（ATR）是核心中介变量。DIG通过数据要素嵌入优化创新条件（如物联网传感器实时监测作物生长），重塑农业生产函数增长路径，并增强技术采用者行为（如数字技能培训提升技术吸收能力）。

非线性门槛效应

DIG对ANQP的影响呈现三阶段特征：

• 初期（DIG<0.023）：基础设施试点带来要素优化（边际效应系数1.774）。
• 成长期（0.023<>："虹吸效应"导致资源外流（系数-0.429）。
• 成熟期（DIG>0.324）：产业数字化转型完成（系数0.275）。

空间溢出效应

DIG的跨区域渗透性通过"数字红利"扩散，促进邻近地区ANQP提升（Moran's I>0.2，p<0.05）。

研究方法与变量设计

采用熵值法构建ANQP指标体系（含劳动者素质、劳动工具智能化等4个一级指标），核心解释变量DIG涵盖数字基础设施、产业数字化等维度。控制变量包括对外开放度（OPE）、财政支持（FS）等，工具变量选用省级互联网普及率。

实证结果

1. 基准回归：DIG每提升1%，ANQP增长0.267%（FE模型，p<0.01）。
2. 异质性分析：中部地区效应最强（系数0.319），西部次之，东北部最弱。
3. 机制检验：ATR中介效应占比42.6%（Sobel Z=3.981）。
4. 空间计量：经济-地理嵌套矩阵下空间滞后项系数达0.132（SAR模型）。

政策启示

1. 区域协调：加强中西部数字基建（如贵州数据中心），缩小"数字鸿沟"。
2. 技术赋能：推动智能农机研发与数字农业服务平台建设。
3. 绿色转型：推广精准施肥系统，建立生态农业数字化标准。
4. 空间联动：建立跨区域数字技术转移机制（如东部-西部对口支援）。

（注：全文数据均源自《中国统计年鉴》等官方渠道，分析方法通过Stata 17.0实现）