《Economic Analysis and Policy》：The Impact of Digital Intelligent Development on Agricultural Ecological Efficiency: Evidence from China
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数字智能发展通过知识溢出和社会服务机制显著提升农业生态效率，存在显著的区域异质性，为农业数字化转型提供理论依据和实践参考。
曾波|王一飞|张卫民|文晓妮|卢宇航
北京林业大学经济管理学院，北京，100083，中国
摘要
在当前的数字智能发展（ADI）进程中，传统产业正在逐步被重塑。作为所有产业的基础，农业也迎来了数字化智能转型。本文基于绿色农业和低碳发展的目标，探讨了数字智能发展（ADI）对农业生态效率（AEE）的影响及其作用机制。我们使用了2011年至2023年中国地级城市的数据，采用了双向固定效应模型，并进行了内生性检验、稳健性检验、异质性检验和中介效应检验。研究发现，农业领域的数字智能发展（ADI）对农业生态效率（AEE）有显著的积极影响。这种影响在不同情境下表现出明显的差异性。经过一系列细致的检验，这一结论仍然成立。知识溢出（KS）和社会服务（SS）框架在此过程中起到了关键的中介作用。本研究不仅为农业数字智能发展（ADI）的指标提供了参考，其研究框架也有助于政府有效规划农业发展，具有实际意义。
引言
目前，低碳发展已成为全球性的重要目标。这一目标建立在人类社会与自然生态系统和谐共存的基础上。绿色农业是实现这一目标的核心环节。传统的农业生产模式难以有效降低污染水平，二氧化碳排放问题依然是一个主要挑战。此外，这种生产方式还会导致非点源污染，对食品安全和生态环境产生负面影响（董等，2025；刘和李，2025；齐等，2025）。
中国的数字经济从2014年的16.2万亿元增长到2023年的约56.1万亿元，占GDP的约44%（张等，2025；何等，2025；王和谢，2025）。这一变化推动了农业从依赖天气的传统、精度较低的生产方式向采用数据驱动方法和智能决策的精准生产模式转变（王等，2023；李等，2025）。因此，将传统的农业生产模式转变为数字智能生产是保护生态环境、促进绿色经济增长和低碳发展的必要措施（廖等，2021；董等，2025）。
农业数字智能发展（ADI）正在开创一种新的生产模式，全面升级农业生产的各个环节（侯等，2024；刘等，2025）。随着农业生产系统的转型，农业生态效率（AEE）作为评估标准应运而生（陈等，2023；徐等，2024）。农业生态效率（AEE）既包括正向产出，也包括负向产出。这一标准的目的是在扩大正向产出的同时，抵消负向产出（Coluccia等，2020；王和谢，2025；王等，2025；卢等，2025）。数字智能解决方案利用高科技农业设备和无人机等技术实现精准管理（Kousalya等，2017；高和刘等，2025），并利用农业生产数据进行实时调控或辅助农业生产者做出决策（王等，2023；齐等，2025）。
分析农业数字智能发展（ADI）对农业生态效率（AEE）的影响对于促进可持续农业发展和低碳发展具有重要意义。其背后的机制可能揭示出关键的影响领域，使政策制定者能够制定符合这些优先事项的策略，从而全力推动农业数字智能发展（ADI）在农业领域的应用，最终实现农业生态效率的提升（AEE）。
变量定义
自变量为ADI，用于衡量农业领域数字智能技术的采纳程度。它涵盖了数字智能基础设施、生产过程和技术应用（Giua等，2022；Gabriel和Gandorfer，2023；张等，2025）。通过选定的指标体系，使用熵权重方法计算该变量。表1详细列出了这些指标。
（2）因变量
AEE是……
描述性统计
表3中ADI的平均值为0.096，标准差为0.050，最小值为0.030，最大值为0.312。这表明样本期间各地区的ADI水平总体呈上升趋势，但仍存在显著的区域差异。因变量AEE的平均值为0.233，标准差为0.171，最大值为1.045，反映了AEE的异质性特征。
DID结果分析
一个地区的ADI发展通常离不开国家政策的支持（王和张，2024）。为了更严格地评估ADI是否能够成为提升AEE的新动力，本节对以ADI技术为核心的“国家级大数据综合试验区”试点政策进行了外生性冲击测试（Bi等，2026）。
表9的第（1）列仅包含“政策”变量，并同时控制了固定效应。
机制分析
我们采用了两步模型来研究ADI是否通过知识溢出（KS）和社会服务（SS）影响AEE。结果表明，ADI对KS和SS都有积极且显著的影响。如表6的第（1）列所示，ADI每增加一个单位，KS会增加0.349个单位；第（2）列显示ADI使SS增加了0.079个单位。这些结论均来自统计检验。
数字智能技术，如在生产与销售环节的应用、农业机械技术的传播等，都对农业发展产生了重要作用。
讨论
基于严谨的计量经济模型，本研究系统地分析了ADI对AEE及其作用渠道的影响。实证结果表明，ADI显著提升了AEE。尽管通过工具变量法（IV）和一系列敏感性测试解决了内生性问题，这一结论依然成立。知识溢出（KS）和社会服务（SS）被确定为ADI影响AEE的主要中介机制。研究还发现了显著的异质性，即不同地区之间的差异。
未引用参考文献
董等，2025；高等，2025；刘等，2025；王等，2025；张等，2025
CRediT作者贡献声明
曾波：撰写——审稿与编辑，撰写——初稿，软件使用，数据整理，概念构建。王一飞：软件使用，方法论设计，正式分析，数据整理。张卫民：数据可视化，概念构建。文晓妮：撰写——审稿与编辑，撰写——初稿，监督工作，概念构建。卢宇航：正式分析，数据整理。
