东盟地区技术创新与农业绩效：数字化赋能的实证研究

本文通过面板校正标准误差（PCSE）模型，系统研究了2000-2022年间技术创新（TI）对东盟农业绩效的影响机制，创新性引入数字化（DIG）调节变量，揭示其通过提升农业研发强度与劳动生产率促进作物/畜牧/渔业生产的协同效应，为农业4.0转型提供政策启示。

　　

亮点

• 构建东盟首个涵盖22年的技术创新指数体系

• 揭示数字化对TI-农业绩效关系的正向调节效应

• 发现作物/畜牧/渔业等细分领域的差异化响应

文献综述

既有研究多聚焦技术创新（TI）对制造业的影响，而农业领域机制研究存在空白。本文整合智能农业装备（如无人机、土壤传感器）、生物技术（GMOs^?）与数字工具（IoT、区块链）三维度，提出"技术-数字"双轮驱动模型。特别关注东盟小农经济中资源限制与数字鸿沟（digital divide）的突破路径。

方法与数据

采用面板校正标准误差（PCSE）模型处理异方差问题，设置双重稳健性检验：

1. 1.

   核心变量：农业全要素生产率（TFP_agri）

2. 2.

   调节路径：数字化基础设施覆盖率×TI指数

3. 3.

   机制检验：研发强度（R&D_int）与劳动生产率（LP_growth）中介效应

实证结果

1. 1.

   TI每提升1单位，农业TFP增长0.38%（p<0.01）

2. 2.

   数字化使TI边际效应放大1.7倍

3. 3.

   异质性显示：

   • 高教育水平国家技术吸收弹性达0.52

   • 稻米主产国数字化调节效应显著强于渔业国

讨论

突破传统ICT研究框架，首次验证元宇宙虚拟市场（metaverse-based Agri-Market）对农产品出口的促进作用。发现数字孪生（Digital Twin）技术在应对气候变化中的特殊价值，为联合国SDG²目标提供新证据。

结论

提出"东盟数字农业共同体"政策包：

1. 1.

   建立跨境农业云平台（Agri-Cloud）

2. 2.

   试点区块链溯源系统（Blockchain Traceability）

3. 3.

   开发抗逆作物基因数据库（CRISPR-Cas₉库）