《Frontiers in Sustainable Food Systems》：How institutional digitalization reshapes entrepreneurial activity in new agricultural business forms: quasi-natural experimental evidence from China's Digital Village Pilot Policy
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新农业业态是发展中国家克服传统农业约束、实现粮食系统可持续性的关键驱动力。然而，制度数字化能否有效激发新农业业态的创业活力，目前尚不明确。本研究构建了“机会创造—机会识别—机会转化”的理论框架，并将2020年实施的中国数字乡村试点政策（DVPP）视为一项准自然
新农业业态是发展中国家克服传统农业约束、实现粮食系统可持续性的关键驱动力。然而，制度数字化能否有效激发新农业业态的创业活力，目前尚不明确。本研究构建了“机会创造—机会识别—机会转化”的理论框架，并将2020年实施的中国数字乡村试点政策（DVPP）视为一项准自然实验。基于2014—2023年中国1743个县的面板数据，研究人员采用双重机器学习（DML）和空间杜宾双重差分（SDM-DID）模型等方法，系统识别了制度数字化对新农业业态创业活动（EANA）的影响、传导机制、异质性效应和空间溢出效应。结果表明：（1）DVPP显著提升了EANA，该结论在经过安慰剂检验、倾向得分匹配—双重差分（PSM-DID）、合成控制法—双重差分（SCM-DID）和工具变量（IV）估计等一系列检验后依然稳健；（2）农业技术创新、数字基础设施建设和数字金融发展是中介机制；（3）政策效应在数字接入水平较高、交通基础设施较完善、数字金融发展水平较高的县域更为明显，并呈现中部>西部>东部的格局，且在特色农产品优势区显著更强；（4）DVPP对邻近县的EANA产生了显著的负向空间溢出效应。本研究拓展了关于制度数字化与新农业业态创业之间关系的理论认识，并为中国及其他发展中国家优化数字乡村发展、培育新农业业态提供了实证证据。
制度数字化如何重塑新农业业态创业活力：基于中国数字乡村试点政策的准自然实验研究解读
一、研究背景与问题提出
在全球粮食安全压力加剧和绿色农业转型需求迫切的背景下，新农业业态作为现代数字技术与传统农业深度融合的产物，被视作发展中国家突破传统农业低效困境、实现粮食系统可持续性的关键引擎。然而，发展中国家农村数字基础设施普遍薄弱，城乡数字鸿沟显著。中国同样面临农村互联网普及率远低于城市、农业经营者中超过98%为小农户、信息不对称和融资约束严重等挑战，制约了新农业业态的培育和发展。为应对这些挑战，中国于2020年启动首批国家数字乡村试点政策（Digital Village Pilot Policy，DVPP），通过制度数字化干预缩小城乡数字鸿沟，推动农业农村全面数字化转型。但该政策能否有效激发新农业业态创业活动（Entrepreneurial Activity in New Agricultural Business Forms，EANA），其传导机制、异质性效应及空间溢出效应如何，现有研究尚未给出系统回答。已有研究多关注数字乡村政策对农业碳生产率、城乡收入差距等的影响，鲜有将EANA作为独立政策结果变量；理论框架侧重于“降低创业门槛”，对“创造新机会”关注不足；传统双重差分（DID）方法在应对高维混杂偏差和空间溢出方面存在局限。为此，研究人员构建了“机会创造—机会识别—机会转化”理论框架，以2020年首批DVPP为准自然实验，系统考察制度数字化对EANA的影响。
二、研究设计与关键方法
研究样本为中国1743个县级行政单位2014—2023年的面板数据。处理组为从首批117个试点县中筛选出的75个县，对照组为其余非试点县。EANA以县域每万人新注册的新农业业态企业数衡量，数据来自天眼查企业注册信息，结合七个关键词、行业筛选与经营范围语义审查识别。控制变量涵盖经济基础、财政金融环境、农业资源禀赋、交通与信息化水平等。主要方法包括：以交互式双重机器学习（Double Machine Learning，DML）模型为基准，辅以部分线性DML、传统DID、合成控制法—双重差分（SCM-DID）；采用Baron和Kenny（1986）三步法框架进行中介效应检验；使用基于“八纵八横”光纤骨干网节点距离与政策期虚拟变量交互构造的工具变量（IV）处理内生性；空间分析采用空间杜宾双重差分（Spatial Durbin Difference-in-Differences，SDM-DID）模型及多种空间权重矩阵。机制变量分别为农业技术创新（农业专利申请量）、数字基础设施建设（政府工作报告中相关词频）和数字金融（北京大学数字普惠金融指数）。
三、研究结果
4.1 基准回归分析：交互式DML模型估计显示，DVPP对EANA的系数在1%水平显著为正（系数为0.0875和0.0989），部分线性DML、传统DID和SCM-DID结果均支持该结论，平行趋势检验满足，支持假设H1。
4.2 稳健性检验：通过安慰剂检验、倾向得分匹配—双重差分（PSM-DID）、替换被解释变量、调整DML交叉拟合折数、更换机器学习算法（Lasso、弹性网、梯度提升、神经网络、支持向量机）、缩尾处理、引入城市×年份交互固定效应以及排除九项同期政策干扰，基准结论保持稳健。
4.3 内生性处理：基于县域到光纤骨干网节点城市球面距离与政策实施期虚拟变量构造工具变量，采用DML结合两阶段最小二乘法估计，DVPP系数仍显著为正；使用滞后一期解释变量同样缓解了反向因果担忧。
4.4 中介效应检验：DVPP显著提升农业技术创新（ATI）、数字基础设施建设（DIC）和数字金融发展（DF），且三者均显著正向影响EANA，表明三条传导机制成立，分别支持假设H2、H3和H4。
5.1 基于创业支持条件的异质性：按政策前农村互联网普及率、交通基础设施水平和数字金融发展水平中位数分组，高组的政策效应系数显著大于低组，表明数字接入、交通条件和数字金融是政策发挥创业赋能效应的关键支撑条件。
5.2 基于区域禀赋的异质性：东部、中部、西部地区的政策效应均显著为正，但呈现中部>西部>东部的格局；特色农产品优势区的政策效应显著高于非优势区，说明政策效果依赖地方产业基础与数字技术的互补性。
6.1 空间溢出效应：全局莫兰指数显示EANA存在显著空间正相关；SDM-DID回归中，DVPP对本地EANA的直接效应为0.0610，间接效应为-0.0206，总效应为0.0404，表明DVPP对邻近县EANA产生显著负向空间溢出，其机制可归因于要素虹吸效应和市场替代效应。
6.2 空间效应的稳健性检验：替换空间权重矩阵（地理距离、经济距离、经济地理距离）、采用PSM-SDID、500次安慰剂检验、使用滞后解释变量和替换被解释变量后，负向空间溢出结论依然稳健。
6.3 理论贡献、研究局限与展望：研究在理论上丰富了创业机会形成理论，指出制度供给不仅影响机会总量还影响其空间配置；将吸收能力概念扩展到县域层面，并揭示了试点政策可能引发创业资源空间再配置。局限包括机制变量度量精度、政策长期动态难以完全判断、负向溢出的具体机制有待进一步分解、EANA度量未涵盖创业质量等，未来可结合多源数据和微观调查进行深化。
四、讨论与结论
讨论部分强调，DVPP的创业效应并非均匀分布，而是取决于县域吸收能力、数字化基础与产业配套条件。政策评估若仅关注试点县内部效应而忽略空间外部性，可能高估政策的净社会收益；试点政策可能产生空间效率与区域公平的权衡。研究结论为：第一，DVPP显著提升了县域EANA，该结论在安慰剂检验、PSM-DID和工具变量估计等内生性处理后依然稳健；第二，农业技术创新、数字基础设施建设和数字金融发展发挥了中介作用；第三，政策效应在数字接入水平较高、交通基础设施较完善、数字金融发展水平较高的县域更为明显，呈现中部>西部>东部的格局，并在特色农产品优势区显著更强；第四，DVPP对邻近县EANA产生了显著的负向空间溢出效应。基于上述发现，研究人员提出应将数字乡村试点建设为长期制度安排，按照“技术—基础设施—金融”协同逻辑优化农村创业生态系统，依据县域吸收能力实施差异化政策，并建立区域协同治理机制，将政策优势转化为区域协调发展动力。
