[{"data":1,"prerenderedAt":-1},["ShallowReactive",2],{"item-296":3,"related-296":82},{"id":4,"title":5,"url":6,"summary":7,"summary_zh":8,"content":9,"source_name":10,"source_url":8,"published_at":11,"category":12,"cover_url":8,"hotness":13,"is_selected":14,"score":15,"score_detail":16,"sources":24,"tags":29,"primary_topic":35,"secondary_topics":41,"classification":42,"search_phrases":75,"slug":78,"view_count":79,"doi":80,"paper":8,"created_at":81},296,"数字技术驱动农业经济韧性提升:作用机理、实证检验及政策启示","http:\u002F\u002Fjournals.caass.org.cn\u002Fzhny\u002FCN\u002F10.12133\u002Fj.smartag.SA202602013","朱孟帅、黄明义、沈辰、迟亮、张晶、吴建寨在《智慧农业(中英文)》2026年第3期《数字技术驱动农业经济韧性提升:作用机理、实证检验及政策启示》论文。研究聚焦数字技术对农业经济韧性的影响机制及政策启示。围绕数字技术如何通过要素重组效应、数据要素与传统生产要素的协同配置等中介机制提升农业经济韧性展开实证分析,并结合中国农业农村现实情境,提出差异化的政策路径。研究发现,数字技术对农业经济韧性的提升效应具有显著的门槛特征,数字基础设施较为完善的地区赋能效应更为显著;数字技术赋能效应的发挥还需要一定的产业基础、人才储备和制度环境作为支撑条件。研究从作用机理、实证检验和政策启示三个维度构建了完整的分析框架,既拓展了农业经济韧性领域的理论体系,也为各级政府制定数字农业政策、推进农业农村现代化提供了可操作的决策依据。",null,"### **0 引 言**\n\n在当前世界大变局下，农业作为国民经济的稳压器，正面临着极端气候频发、地缘政治风险溢出，以及市场需求波动等多重压力［1-3］。这种不确定性特征对农业系统的稳定运行提出了严峻挑战，如何提升农业经济韧性成为保障国家粮食安全与实现乡村振兴战略核心之一［4-6］。韧性本质上是系统的一种反脆弱能力，农业经济韧性指的是农业系统在面对极端气候、市场剧烈波动等冲击时，维持农业系统稳定的能力，不仅体现为系统在遭受冲击时的自我修复与抗压能力，更蕴含了在危机中实现转型升级的动态进化逻辑［7, 8］。粮食安全是实现乡村振兴的核心红线，保障粮食安全，必须坚持增强农业系统韧性支撑，通过提升抗风险能力确保产出的持续稳健。只有在韧性保障下实现粮食稳产保供，才能为乡村产业兴旺与经济发展筑牢物质基础，进而实现乡村振兴从低水平平衡向高质量发展的跨越。因此，探讨如何强化农业经济韧性，已成为学术界与政策制定者共同关注的重大命题。\n\n伴随着新一轮科技革命的深入发展，以大数据、物联网、人工智能为代表的数字技术正加速向农村地区渗透，成为重塑农业生产范式的关键变量［9, 10］。数字技术以数据为核心要素，以信息通信技术（Information and Communications Technology, ICT）为主要代表，是新质生产力的重要引擎。数字技术对农业经济韧性的赋能逻辑在于其对传统生产要素的“解构与重组”，它不仅物化为信息通信硬件与软件服务的中间投入，更通过对土地、劳动力与资本等传统要素的数字化修饰，实现了从“经验依赖”向“数据驱动”的农业生产范式转换。数字技术作为一种具有高渗透性、强替代性的核心生产要素，其对农业的影响已从简单的工具赋能演变为深层的结构重塑［11-13］。已有研究探讨了数字技术在优化产业结构［14］、增加农户收入［15］、促进农业转型［16］、推动城乡融合［17］等方面的积极效应，这为数字化赋能农业经济奠定了理论基础。然而，在农业生产实践中，数字技术不仅通过数字乡村等宏观环境发挥作用，更作为一种中间投入要素直接参与到生产函数中。数字技术作为生产要素投入，通过实时监测、精准配置和信息共享，为农业系统搭建起一道“数字防火墙”，从而在本质上改变了农业应对风险的模式［18-20］。\n\n从现有脉络看，学者开始关注数字技术作为中间投入要素的价值，认为数字技术能够通过技术溢出效应优化农业要素组合［21］，这为测度数字技术投入提供了理论支撑。与此同时，关于农业经济韧性的内涵测度及其驱动因素，现有研究多基于系统韧性理论［22, 23］，将其解构为抵抗力、恢复力和发展力3个维度［24-26］，并从金融保险［25, 27, 28］、财政支农政策［23］、农业社会化服务［29］等视角探讨了其增强机制。这些成果为理解农业系统在遭受冲击时的波动与调节规律奠定了基础。\n\n近年来的前沿成果进一步将数字技术视为一种“缓冲要素”，探讨其在风险精准监测［30, 31］、农业产业链韧性供应链［32-34］、农业生态［35, 36］中的核心价值。部分学者还分析了数字技术投入在不同资源禀赋地区所表现出的门槛效应与异质性特征［23］。然而，现有关于数字技术对农业的影响研究，大多采用宽泛的数字化指数或宏观综合指标来衡量，并进行影响效应和作用机制分析［37, 38］，这往往难以剥离出数字技术作为要素投入对农业的真实贡献［39, 40］。虽然已有文献在数字技术与农业韧性的单项研究上较为成熟，但结合数字技术投入探讨其对韧性驱动逻辑的实证检验仍有待深化。\n\n在经济系统的实际运行中，数字技术作为一种抽象的技术集合，必须通过具体的媒介物化为生产过程中的要素投入。本研究将ICT投入视为数字技术在农业生产中的具象化表现与量化抓手。通过考察ICT对农业产业的完全投入，能够精准捕捉数字技术作为中间生产要素对农业系统的渗透深度，从而避免了单纯使用宏观数字化指标可能带来的统计宽泛性。\n\n针对现有研究在数字技术测算口径上的泛化，以及对农业韧性影响研究的不足，遵循“理论机制分析-数字技术与韧性测算-实证效应检验”的研究思路展开探讨。首先，在理论层面，分析了数字技术对农业经济韧性的影响机理及传导机制。其次，在测算层面，摒弃了单一的数字化评价指标，利用投入产出模型（Input-Output Model）精准核算ICT对农业部门的完全投入值，以此作为数字技术渗透深度的客观表征。最后，在实证层面，利用中国省级面板数据，采用回归分析、中介效应与工具变量法，实证检验ICT投入对农业经济韧性的驱动效应及作用机制，并进一步考察其在不同地区与不同农业资源禀赋下的异质性表现。\n\n本研究创新点与边际贡献主要体现在：第一，跳出传统的宏观评价框架，采用ICT对农业的完全投入值作为核心自变量。这一指标能够精准刻画农业系统对数字技术的依赖深度，从而更加客观地揭示数字技术对农业经济韧性的驱动逻辑。参考相关领域的前沿动态［22, 41］，将ICT投入视为一种“韧性增强因子”，不仅能提高农业在面对灾害时的抵抗力，更能通过数据要素的溢出效应提升其灾后恢复力与长期发展力。第二，在影响机理上，深入剖析ICT投入如何降低农业生产中的信息不对称，并探讨其通过交通密度优化、农业经济效率提升及市场化进程推动农业韧性增长的传导路径。第三，结合现有的农业韧性评价体系［23, 24］，构建了涵盖抵抗力、恢复力和发展力的综合指标，通过实证检验数字技术投入在不同时空维度下的驱动效果。\n\n### **1 理论分析与研究假说**\n\n#### **1.1 数字技术对农业经济韧性的直接影响机理**\n\n数字技术作为一种新质生产要素，通过对生产、生态与经济多维度的深度渗透，系统性地强化了农业经济韧性的三大核心维度。首先，在抵抗力维度，数字技术能有效提升耕种收综合机械化率，助力精准灌溉与减施增效，实现作业的标准化与精准化，通过物理层面的技术替代减轻自然灾害的直接冲击，增强农业系统的生态缓冲性。其次，在恢复力维度，数字技术能显著提升农村金融与信息的流动性，打破空间不平衡，夯实系统应对外部波动的基础。最后，在发展力维度，数字技术通过催生农村电商、智慧农业等新业态，推动农业产业结构的纵深调整与价值链重构，使农业系统在经历冲击后并非简单回归原状，而是通过要素重组实现向更高水平发展范式的跃迁。综上所述，数字技术通过全方位的要素赋能，实现了对农业经济韧性（包含抵抗力、恢复力与进化力）的整体驱动。基于此，本研究提出：\n\n假说H1：数字技术投入能够驱动农业经济韧性的提升。\n\n#### **1.2 数字技术提升农业经济韧性的传导机制**\n\n除了直接效应外，数字技术还通过改善外部环境与内部效率，产生间接的韧性赋能效应。\n\n交通密度与市场通达性：数字技术投入与基础设施具有协同效应。数字技术投入的增加能够优化物流调度效率，在空间维度上，较高的交通密度配合数字信息流，能够优化农资补给与农产品流通，在冲击发生时保障供应链的恢复能力。\n\n经济效率与劳动生产率：数字技术对劳动力具有增强效应。通过数字技术投入，农业劳动生产力得到有效提高，单位劳动力承载了更高的价值增值，农业系统在遭受冲击后具备更强的资本积累能力与物质资本恢复力。\n\n市场化程度与要素配置：数字技术有助于打破信息孤岛，提升市场化指数。在高度市场化的环境下，土地、劳动力与资本等要素能够根据风险信号快速重组。\n\n据此，本研究提出：\n\n假说H2：数字技术通过提升交通密度、优化经济效率，以及推动市场化进程，间接驱动农业经济韧性的提高。\n\n#### **1.3 数字技术影响的异质性与非线性特征**\n\n数字技术对农业韧性的驱动作用可能受到区域特征的影响。在人均国内生产总值（Gross Domestic Product, GDP）较高，以及合作社组织化程度较强的地区，数字化投入的“数字红利”更容易被吸收转化。相反，在种植结构单一或对外开放程度极高的地区，系统可能面临更复杂的外部依赖风险。同时，由于数字技术具有明显的规模效应和门槛特征，数字技术投入对韧性的提升可能存在非线性特征。基于此，本研究提出：\n\n假说H3：数字技术对农业经济韧性的提升作用在不同资源禀赋及产业结构下具有显著的异质性。\n\n### **2 数据与方法**\n\n#### **2.1 变量定义、数据来源及处理**\n\n研究样本涵盖中国30个省、自治区、直辖市（因数据缺失，暂不含港澳台及西藏地区）。考虑到数字技术发展的阶段性及数据可得性，数据包括2012、2015、2017、2018、2020年5个年份30个省份的非连续年份的面板数据集。主要数据及来源渠道包括：\n\n1）宏观经济与农业生产数据。主要来源于历年《中国统计年鉴》《中国农村统计年鉴》《中国农产品价格调查年鉴》，以及各省份统计年鉴。\n\n2）核心解释变量（ICT完全投入值）。采用清华大学中国碳核算数据库中国2012、2015、2017、2018、2020年多区域投入产出报表［42, 43］。借鉴张兴祥等［44］基于全国多区域投入产出表的研究，本研究聚焦于“信息传输、软件和信息技术服务业”对农林牧渔业的渗透程度。本研究未包含硬件制造业投入，主要基于以下考量：一是数字化赋能农业的核心在于信息流的实时传递与软件系统的决策支持，而非单纯的硬件设备堆砌；二是服务业投入能更灵敏地反映农业生产过程中的动态技术消耗，避免了固定资产投资统计带来的时滞性偏差。具体测算时，利用列昂惕夫（Leontief）逆矩阵计算出农业农村部门的完全消耗系数，并乘以农业农村部门的总产出。这一指标能够精准刻画农业系统在生产、管理及流通环节中对数字信息服务的真实依赖深度。\n\n3）被解释变量（农业经济韧性）。在农业经济韧性测算中，学者们使用了较多的方法构建指标体系。以郝爱民和谭家银［24］构建的包括抵抗力、恢复力、再造力的农业经济韧性指标体系为基础，借鉴令涛和赵桂芹［25］、郑丽娜等［45］关于农业生产韧性、产业链韧性等的相关研究，采用综合指标法测算，指标体系如表1所示，并用熵值法确定权重。该方法通过计算指标信息的熵值，根据各指标观测值的变异程度来确定其权重，有效避免了层次分析法等主观赋权法带来的偏差。具体步骤如下。\n\n###### **表1 农业经济韧性评价指标体系**\n\nTable 1 Evaluation indicator system for agricultural economic resilience\n\n| 一级指标 | 二级指标 | 三级指标 | 指标属性 |\n| --- | --- | --- | --- |\n| 抵抗力 | 生产抵抗力 | 成灾面积\u002F受灾面积\u002F% | 负向 |\n| 农作物耕种收综合机械化率\u002F% | 正向 |\n| 生态抵抗力 | 单位播种面积农业生产用水量\u002Fm 3 | 负向 |\n| 单位播种面积农用化肥（折纯）量\u002Fkg | 负向 |\n| 单位播种面积农用塑料薄膜施用量\u002Fkg | 负向 |\n| 经济抵抗力 | 农业保险深度\u002F% | 正向 |\n| 农村居民人均可支配收入\u002F元 | 正向 |\n| 恢复力 | 物质资本 | 农村住户固定资产投资额\u002F亿元 | 正向 |\n| 财政资本 | 涉农支出占比\u002F% | 正向 |\n| 人力资本 | 农村受教育水平\u002F年 | 正向 |\n| 发展力 | 产业结构 | 农产品加工业与农业产值之比\u002F% | 正向 |\n| 要素配置 | 土地流转率\u002F% | 正向 |\n| 产业发展 | 农业研究与试验发展投入\u002F万元 | 正向 |\n\n数据标准化：为消除各指标量纲及数量级差异的影响，对正向指标和负向指标分别进行标准化处理。\n\n正向指标，如\n\n公式（1）\n所示。\n\n$z_{i , j , t} = \\frac{x_{i , j , t} - m i n \\left(x_{j}\\right)}{m a x \\left(x_{j}\\right) - m i n \\left(x_{j}\\right)}$\n\n（1）\n\n负向指标，如\n\n公式（2）\n所示。\n\n$z_{i , j , t} = \\frac{m a x \\left(x_{j}\\right) - x_{i , j , t}}{m a x \\left(x_{j}\\right) - m i n \\left(x_{j}\\right)}$\n\n（2）\n\n式中：$x_{i , j , t}$为$i$省份$j$指标在$t$年的原始值；$m i n \\left(x_{j}\\right)$为最小值；$m a x \\left(x_{j}\\right)$为最大值；$z_{i , j , t}$为标准化处理之后的值。\n\n计算指标权重：计算第$j$项指标在第$t$年的权重$\\omega_{j}$。\n\n综合得分计算：将各标准化指标值与对应权重加权求和，最终得到各省份年度农业经济韧性指数（Resilience）及其子维度（抵抗力、恢复力、发展力）的得分。\n\n4）中介变量与控制变量。交通密度、农业经济效率等数据源于《中国交通运输统计年鉴》及国家统计局数据库。市场化水平来自《中国分省份市场化指数报告》的市场化指数。农村教育水平根据国家统计局《第七次全国人口普查公报（第六号）》测算。经济水平：人均GDP取对数。农村人口占比：农村人口占总人口比值。种植结构：粮食面积占农作物总播种面积的比值。产业结构：第二产业增加值占比。农村合作社数量：为消除明显右偏取对数。对外开放程度：各省进出口总额\u002F地区生产总值。\n\n（5）工具变量。数字化发展基础为1988年农村广播户数与上一年农村互联网宽带人数的乘积［46］，来源于《中国统计年鉴（1989）》，体现了信息基础设施的历史发展水平。\n\n#### **2.2 模型构建**\n\n#### **2.2.1 基准回归模型**\n\n为检验数字技术对农业经济韧性的影响，构建以下基准回归模型，如\n\n公式（3）\n所示。\n\n$R e s i l i e n c e_{i , t} = a_{0} + a_{1} I C T_{i , t} + a_{2} C o n t r o l s_{i , t} + \\epsilon_{i , t}$\n\n（3）\n\n式中：$R e s i l i e n c e_{i , t}$为$i$省在$t$年的农业经济韧性综合指数；$I C T_{i , t}$为核心解释变量，即信息通信技术对农业的完全投入值；$C o n t r o l s_{i , t}$为一系列控制变量；$a_{0}$为常数项；$a_{1}$为核心变量估计系数；$a_{2}$为控制变量估计系数；$\\epsilon_{i , t}$为随机扰动项。变量具体描述如表2所示。\n\n###### **表2 数字技术对农业经济韧性影响的主要变量描述**\n\nTable 2 Main variables description of the impact of digital technology on agricultural economic resilience\n\n| 变量类型 | 变量 | 均值 | 标准差 | 最小值 | 最大值 |\n| --- | --- | --- | --- | --- | --- |\n| 被解释变量 | 农业经济韧性 | 0.226 | 0.082 | 0.104 | 0.490 |\n| 核心解释变量 | ICT完全投入值 | 0.000 | 1.000 | -1.108 | 4.579 |\n| 中介变量 | 农业经济效率 | 5.766 | 2.719 | 1.315 | 16.812 |\n|  | 交通密度 | 0.984 | 0.529 | 0.043 | 2.234 |\n|  | 市场化水平 | 8.119 | 1.841 | 3.359 | 11.934 |\n| 工具变量 | 数字化发展基础 | 0.000 | 1.000 | -0.783 | 4.211 |\n| 控制变量 | 经济水平 | 10.860 | 0.430 | 9.849 | 12.010 |\n|  | 农村人口占比 | 0.417 | 0.129 | 0.107 | 0.778 |\n|  | 种植结构 | 0.658 | 0.149 | 0.355 | 0.969 |\n|  | 产业结构 | 0.399 | 0.079 | 0.160 | 0.587 |\n|  | 农村合作社数量 | 3.199 | 0.687 | 1.213 | 4.532 |\n|  | 对外开放程度 | 0.261 | 0.270 | 0.008 | 1.354 |\n\n注：核心解释变量和工具变量均已进行 _Z_-Score标准化。\n\n#### **2.2.2 中介效应模型**\n\n用于考察农业经济效率、交通密度与市场化指数的传导机制，如\n\n公式（4）\n和\n\n公式（5）\n所示。\n\n$M e d_{i , t} = \\gamma_{0} + \\gamma_{1} I C T_{i , t} + a_{2} C o n t r o l s_{i , t} + \\epsilon_{i , t}$\n\n（4）\n\n$R e s i l i e n c e_{i , t} = \\theta_{0} + \\theta_{1} M e d_{i , t} + \\theta_{2} C o n t r o l s_{i , t} + \\epsilon_{i , t}$\n\n（5）\n\n式中：$M e d_{i , \\textrm{ } t}$为中介变量；$\\gamma_{0}$、$\\gamma_{1}$、$\\theta_{0}$、$\\theta_{1}$、$\\theta_{2}$为系数。\n\n#### **2.2.3 工具变量模型**\n\n选取“1988年各省农村广播数×上一年农村互联网宽带人数”作为工具变量，以缓解潜在的双向因果与遗漏变量问题。\n\n### **3 结果与分析**\n\n#### **3.1 基准回归结果**\n\n在进行回归估计前，首先对解释变量进行了多重共线性检验。各变量的方差膨胀因子均为1.07~4.15，平均值为2.30，远低于经验阈值10。这表明本研究选取的变量之间不存在严重的多重共线性问题，模型估计结果具有较强的稳健性。表3展示了数字技术投入对农业经济韧性影响的基准回归及维度分解结果。\n\n###### **表3 数字技术对农业经济韧性影响的基准回归结果分析与维度分解结果**\n\nTable 3 Baseline regression results and dimension decomposition of the impact of digital technology on agricultural economic resilience\n\n| 变量 | （1） | （2） | （3） | （4） |\n| --- | --- | --- | --- | --- |\n| 农业经济韧性 | 抵抗力 | 恢复力 | 发展力 |\n| ICT完全投入值 | 0.020*** | -0.003* | 0.010*** | 0.013** |\n| （0.007） | （0.002） | （0.002） | （0.006） |\n| 经济水平 | 0.119*** | 0.069*** | 0.002 | 0.049* |\n| （0.031） | （0.010） | （0.006） | （0.026） |\n| 农村人口占比 | 0.012 | -0.003 | -0.021 | 0.036 |\n| （0.042） | （0.015） | （0.014） | （0.035） |\n| 种植结构 | 0.185*** | 0.087*** | -0.008 | 0.105*** |\n| （0.045） | （0.018） | （0.013） | （0.039） |\n| 产业结构 | -0.108 | -0.165*** | 0.061*** | -0.005 |\n| （0.099） | （0.038） | （0.019） | （0.077） |\n| 对外开放程度 | -0.005 | -0.044*** | -0.009 | 0.048 |\n| （0.044） | （0.013） | （0.008） | （0.038） |\n| 农村合作社数量 | –0.029** | -0.009* | -0.006* | -0.014 |\n| （0.014） | （0.005） | （0.003） | （0.012） |\n| 常数项 | -1.06*** | -0.598*** | 0.049 | -0.510** |\n| （0.289） | （0.095） | （0.059） | （0.251） |\n| 样本量 | 150 | 150 | 150 | 150 |\n| _R_ 2 | 0.410 | 0.509 | 0.342 | 0.269 |\n\n注：括号内为回归系数估计值的标准差。***_P_ 0.01, **_P_ 0.05, *_P_ 0.1。下同。第（1）列为农业经济韧性总得分的基准回归，第（2）~（4）列分别为数字技术对抵抗力、恢复力、发展力3个维度的影响检验。\n\n#### **3.1.1 数字技术投入对农业经济韧性的总体驱动作用**\n\n由表3农业经济韧性回归结果可知，核心解释变量ICT完全投入值的系数在1%的水平下显著为正。有力实证了数字技术作为新质生产力的关键要素，通过信息通信服务深度嵌入，已成为提升农业经济韧性的重要动能。数字技术投入不仅降低了农业产业链各环节的信息交易成本，更通过对传统要素的数字化重组，增强了农业系统在复杂外部环境下的生存与调节能力。\n\n#### **3.1.2 数字技术影响维度的“非对称性”特征**\n\n对比表3抵抗力、恢复力、发展力的维度分解结果发现，数字技术对农业经济韧性的驱动效应呈现出显著的结构性差异。首先，表3数字技术投入对抵抗力产生了微弱但显著的负向影响。这一现象在一定程度上反映了当前农业数字化转型的技术依赖风险。随着生产过程对电力、网络等高度数字化设施的依赖加深，农业系统在面对极端自然灾害时的刚性防御表现出一定的敏感性。当然，这一负向影响的绝对值极小，且其稳健性仍需在未来的长周期研究中进一步验证。表3中数字技术对恢复力和发展力的影响均正向显著，恢复力的回归表明，数字化手段在灾后修复中发挥了重要支撑作用。依托高效的信息调度与资源配置，数字技术能显著缩短农业系统在遭受波动后的功能修复周期。表3中数字投入对发展力的驱动作用最为强劲且系数最大。这印证了数字技术作为一种变革性要素，其核心价值在于推动农业生产范式的深层跃迁。通过催生农村电商、智慧农业等新业态，数字技术投入不仅优化了农业产业结构，更提升了系统在经历冲击后实现进化与高质量发展的能力。\n\n#### **3.1.3 控制变量的异质化驱动逻辑**\n\n在控制变量方面，各要素对农业经济韧性的支撑作用呈现出分化特征。经济水平与种植结构表现出稳健的正向驱动力，反映出雄厚的物质基础与合理的作物布局依然是保障系统稳定的“压舱石”。相比之下，一些变量的表现值得反思：首先，农村合作社数量对多个维度具有显著负向影响，这可能暗示了当前部分合作社存在“行政化”或“空壳化”倾向，过高的组织协调成本在一定程度上削减了系统的灵活反应能力。其次，对外开放程度对抵抗力的显著负向影响，则进一步印证了地缘政治风险溢出对农业稳健性的冲击，过高的外部依赖可能放大市场波动对本土农业系统的负面传导。\n\n#### **3.2 稳健性检验与内生性处理**\n\n在基准回归验证了数字技术对农业经济韧性具有显著正向驱动的基础上，进一步通过内生性处理与稳健性测试，以确保估计结果的可靠性。\n\n#### **3.2.1 内生性处理**\n\n农业经济韧性的提升可能会反向吸引更多的数字技术投入，产生双向因果问题。为此，采用“1988年各省农村广播数×上一年农村互联网宽带人数”作为工具变量进行两阶段最小二乘回归。\n\n从回归结果看，表4中 _ICT_ 完全投入值表示第1阶段结果，显示工具变量对核心解释变量的估计系数在1%水平下显著为正，且Kleibergen-Paap rk Wald F统计量为23.286，远大于Stock-Yogo弱工具变量检验10%阈值（16.38），排除了弱工具变量的可能性。\n\n###### **表4 数字技术影响农业经济韧性的内生性处理与稳健性检验结果**\n\nTable 4 Endogeneity treatment and robustness tests _of the impact of digital technology on agricultural economic resilience_\n\n| 变量 | ICT完全投入值 | 农业经济韧性 | 农业经济韧性（缩尾5%） | 农业经济韧性（去除直辖市） |\n| --- | --- | --- | --- | --- |\n| 工具变量 | 0.440*** |  |  |  |\n|  | （0.091） |  |  |  |\n| ICT完全投入值 |  | 0.083*** | 0.029*** | 0.012** |\n|  |  | （0.018） | （0.007） | （0.006） |\n| 经济水平 | 0.661* | 0.046 | 0.083*** | 0.104*** |\n|  | （0.342） | （0.046） | （0.028） | （0.024） |\n| 农村人口占比 | 1.052 | -0.045 | 0.011 | -0.035 |\n|  | （0.753） | （0.076） | （0.042） | （0.035） |\n| 种植结构 | 0.730 | 0.138** | 0.146*** | 0.188*** |\n|  | （0.476） | （0.055） | （0.044） | （0.043） |\n| 产业结构 | -0.058 | -0.208 | -0.037 | -0.010 |\n|  | （0.872） | （0.133） | （0.092） | （0.070） |\n| 对外开放程度 | -1.749*** | 0.117* | -0.012 | -0.017 |\n|  | （0.536） | （0.071） | （0.013） | （0.011） |\n| 农村合作社数量 | -0.406*** | -0.009 | 0.063 | 0.118*** |\n|  | （0.137） | （0.019） | （0.045） | （0.037） |\n| 常数项 | -6.323* | -0.274 | -0.744*** | -0.966*** |\n|  | （3.714） | （0.458） | （0.269） | （0.241） |\n| Cragg-Donald Wald F statistic | 29.039 | – | – |\n| Kleibergen-Paap rk Wald F statistic | 23.286 | – | – |\n| 样本量 | 150 | 150 | 150 | 130 |\n| _R_ 2 | 0.275 | -0.104 | 0.401 | 0.568 |\n\n表4农业经济韧性结果显示第2阶段回归发现，在纠正了内生性偏误后，数字技术投入的系数提升至0.083。这一系数跳升具有明确的经济学含义。首先，它揭示了基准回归由于测量误差导致的“趋中偏误”，使得数字技术的增韧效能在统计上被严重低估；其次，IV法有效剥离了与数字技术投入正相关但抑制农业韧性的遗漏变量干扰，纠正了基准估计中的下偏偏误。此外，由于工具变量捕捉的是对数字技术反应敏锐样本的局部平均处理效应，这类先行地区往往展现出更高的边际红利，从而导致了系数的进一步放大。这一结果在纠正了内生性偏误后，再次确证了数字技术投入作为核心变量，是增强农业韧性的强劲动能，且其实际贡献远超基准估计。\n\n#### **3.2.2 稳健性检验**\n\n为排除极端值和特定行政区划对结论的干扰，进行了如下稳健性测试。\n\n首先，为了规避离群值对实证结果的潜在干扰，对所有连续变量进行上下5%的双边缩尾处理。如表4农业经济韧性（缩尾5%）所示，在消除极端值影响后，核心变量系数为0.029，依然在1%的水平下保持高度显著，这证明了核心结论在统计意义上的稳定性。其次，考虑到直辖市（北京、上海、天津、重庆）在农业资源禀赋、产业结构化及数字化资源调配上的特殊性，本研究剔除这4个样本后重新回归。如表4农业经济韧性（去除直辖市）所示，核心解释变量的系数为0.012，5%水平上显著，这说明在剔除特殊样本后，数字技术对农业经济韧性的提升作用依然稳健。上述系列测试一致表明，本研究结论具备较强的可靠性。\n\n#### **3.3 影响机理分析：中介效应检验**\n\n基准回归结果已证实数字技术投入对农业经济韧性具有显著的驱动作用。然而，数字技术作为一种高渗透性的中间投入要素，其赋能过程并非单一维度的直接映射，而是通过优化资源配置环境与生产效率产生间接影响。为进一步揭示数字技术投入转化为农业韧性的深层机理，验证前文理论假说H2中提出的“市场化进程、经济效率及交通密度”3条传导路径的有效性，采用中介效应模型展开机理检验。\n\n在方法设定上，借鉴江艇［47］的中介效应判定程序，构建递归回归模型。结果如表5所示。\n\n###### **表5 数字技术影响农业经济韧性的中介效应检验**\n\nTable 5 Mediation effect of digital technology on agricultural economic resilience\n\n| 变量 | 农业经济效率 | 交通密度 | 市场化指数 |\n| --- | --- | --- | --- |\n| ICT完全投入值 | 0.375** | 0.059* | 0.447*** |\n|  | （0.182） | （0.031） | （0.086） |\n| 经济水平 | 4.012*** | 0.763*** | 2.267*** |\n|  | （0.704） | （0.121） | （0.354） |\n| 农村人口占比 | 0.174 | 0.535** | 1.181* |\n|  | （1.062） | （0.247） | （0.613） |\n| 种植结构 | -1.138 | 0.658** | 1.593** |\n|  | （1.775） | （0.273） | （0.680） |\n| 产业结构 | -2.954 | 0.529 | 5.339*** |\n|  | （3.347） | （0.430） | （1.108） |\n| 对外开放程度 | -0.171 | 0.207 | 2.796*** |\n|  | （0.822） | （0.221） | （0.642） |\n| 农村合作社数量 | 0.582* | -0.207*** | 0.145 |\n|  | （0.318） | （0.063） | （0.186） |\n| 常数项 | -37.760*** | -7.561*** | -21.360*** |\n|  | （7.067） | （1.275） | （3.679） |\n| 样本量 | 150 | 150 | 150 |\n| _R_ 2 | 0.532 | 0.477 | 0.747 |\n\n#### **3.3.1 经济效率路径：系统修复的物质基础**\n\n表5农业经济效率回归结果显示，数字技术对农业经济效率的回归系数为0.375，在5%水平下显著。这验证了数字技术投入对农业生产效率的补偿效应。数字技术通过精准耕作、智能决策减少了生产冗余浪费，提升了人均产值。从韧性逻辑看，较高的经济效率意味着农业生产系统具备更丰厚的物质盈余和资本积累，在遭遇外部“黑天鹅”事件时，能够提供更强的缓冲空间和自我修复能力。\n\n#### **3.3.2 交通密度路径：物理空间的数字激活**\n\n表5交通密度结果显示，数字技术对交通密度的影响系数为0.059 8，且通过了10%水平的显著性检验。虽然系数相对较小，但依然揭示了数字技术与物理基础设施之间的协同效应。数字化软件和服务不仅提升了物流调度效率，更在无形中提升了路网的承载能力，缩短了应急物资与农产品流通的时间距离，为农业韧性的物理触达提供了支撑。\n\n#### **3.3.3 市场化改革路径：要素流动核心驱动力**\n\n在3个中介变量中，数字技术对市场化指数的促进作用最为显著。表5市场化指数表明，核心变量估计系数为0.447，且在1%水平下高度显著。这一结果表明，数字技术的嵌入不仅打破了城乡间的信息壁垒，更实现了对传统市场环境的“去摩擦化”改造。需要指出的是，农业数字化投入对宏观市场化进程的驱动，并非简单的部门规模拉动，而是一种由技术外溢引发的制度重塑。究其原因，数字化投入在沉淀海量生产数据、优化供需匹配的同时，也催生了数字契约与信用评价等新型交易范式，从而显著降低了农村土地、劳动力等关键要素流转的制度性交易成本。这种从微观技术渗透到中观要素市场、再到宏观制度环境的传导机制，使得局部数字技术投入有效激活了全省市场化的内生动力。在面临外部冲击时，这种深度发育的市场化环境能够通过灵敏的价格信号与资源调度机制实现快速响应，进而夯实农业经济韧性的制度基础。\n\n#### **3.4 异质性分析**\n\n考虑中国农业发展的资源禀赋、区域功能定位，以及数字基础设施建设存在显著的非均衡性，数字技术投入对农业经济韧性的驱动效应可能因时、因地而异。为避免“一刀切”的整体回归结果掩盖局部区域的特殊规律，并验证假说H3关于驱动效果非对称性的论述，本研究旨在通过异质性分析识别数字技术在不同约束条件下的表现差异，从而为精准施策提供实证支撑。\n\n本研究遵循“多维切分、对比观察”的逻辑：一是从时间维度，以2015年国家发布《促进大数据发展行动纲要》为分界点，考察数字政策红利释放前后的阶段性差异；二是从功能维度，根据国家农业功能区划将样本划分为粮食主产区、主销区与平衡区，探究数字赋能与粮食安全保障职能的匹配度；三是从地理维度，对比东、中、西部地区的回归系数，捕捉数字投入在不同经济发展程度下的边际贡献。具体结果如表6~表8所示。\n\n###### **表6 基于时间阶段的数字技术影响农业经济韧性的异质性回归结果分析**\n\nTable 6 Time period-based heterogeneity test of the impact of digital technology on agricultural economic resilience\n\n| 变量 | 2012年和2015年 | 2017、2018、2020年 |\n| --- | --- | --- |\n| ICT完全投入值 | 0.016 | 0.022*** |\n|  | （0.011） | （0.008） |\n| 经济水平 | 0.133** | 0.084* |\n|  | （0.053） | （0.049） |\n| 农村人口占比 | 0.061 | -0.016 |\n|  | （0.072） | （0.050） |\n| 种植结构 | 0.202*** | 0.171*** |\n|  | （0.069） | （0.053） |\n| 产业结构 | -0.110 | -0.069 |\n|  | （0.155） | （0.149） |\n| 对外开放程度 | -0.031 | -0.025 |\n|  | （0.019） | （0.025） |\n| 农村合作社数量 | -0.036 | 0.070 |\n|  | （0.060） | （0.085） |\n| 常数项 | -1.218** | -0.693 |\n|  | （0.501） | （0.480） |\n| 样本量 | 60 | 90 |\n| _R_ 2 | 0.385 | 0.405 |\n\n###### **表7 基于农业功能区的异质性回归结果分析**\n\nTable 7 Heterogeneity regression results based on agricultural functional zones\n\n| 变量 | 粮食主销区 | 粮食主产区 | 粮食生产平衡区 |\n| --- | --- | --- | --- |\n| ICT完全投入值 | 0.067*** | 0.003 | 0.052*** |\n|  | （0.016） | （0.007） | （0.015） |\n| 经济水平 | 0.137*** | 0.088 | 0.051 |\n|  | （0.044） | （0.057） | （0.038） |\n| 农村人口占比 | 0.215** | 0.010 | –0.065 |\n|  | （0.104） | （0.057） | （0.046） |\n| 种植结构 | -0.006 | 0.039 | 0.035 |\n|  | （0.161） | （0.104） | （0.093） |\n| 产业结构 | -0.362** | 0.001 | 0.439* |\n|  | （0.136） | （0.149） | （0.228） |\n| 对外开放程度 | -0.002 | -0.005 | 0.003 |\n|  | （0.045） | （0.024） | （0.017） |\n| 农村合作社数量 | 0.047 | 0.238** | 0.093 |\n|  | （0.076） | （0.100） | （0.129） |\n| 常数项 | -1.270*** | -0.767 | -0.531 |\n|  | （0.421） | （0.607） | （0.353） |\n| 样本量 | 35 | 65 | 50 |\n| _R_ 2 | 0.636 | 0.498 | 0.521 |\n\n###### **表 8 基于东中西部地区的异质性回归结果分析**\n\nTable 8 Heterogeneity regression results based on eastern， central， and western regions\n\n| 变量 | 东部 | 中部 | 西部 |\n| --- | --- | --- | --- |\n| ICT完全投入值 | 0.043*** | 0.002 | 0.027*** |\n|  | （0.014） | （0.010） | （0.009） |\n| 经济水平 | 0.158*** | -0.0426 | 0.076*** |\n|  | （0.041） | （0.097） | （0.028） |\n| 农村人口占比 | 0.142* | 0.029 | -0.058 |\n|  | （0.083） | （0.068） | （0.038） |\n| 种植结构 | 0.188*** | 0.037 | 0.001 |\n|  | （0.062） | （0.124） | （0.062） |\n| 产业结构 | -0.197 | -0.101 | 0.153 |\n|  | （0.125） | （0.275） | （0.263） |\n| 对外开放程度 | -0.024 | 0.028 | –0.011 |\n|  | （0.028） | （0.025） | （0.016） |\n| 农村合作社数量 | -0.050 | -0.066 | 0.145 |\n|  | （0.061） | （0.233） | （0.127） |\n| 常数项 | -1.502*** | 0.607 | -0.639** |\n|  | （0.408） | （1.092） | （0.255） |\n| 样本量 | 65 | 30 | 55 |\n| _R_ 2 | 0.426 | 0.208 | 0.487 |\n\n#### **3.4.1 时间维度的阶段性特征**\n\n以2015年作为政策节点，表6展示了两个阶段的回归结果。对比发现，在2012—2015年阶段，数字技术投入对农业韧性的影响虽为正向但并未通过显著性检验；而进入2017—2020年阶段后，该系数显著提升至0.022且在1%的水平下高度显著。这一转变有力地证实了数字技术赋能效应的门槛特征与政策红利释放效应。随着乡村数字化基础设施的普及与数字乡村战略的深入实施，数字技术从早期的零星渗透转变为深度融合，从而在后期表现出强劲的增韧作用。\n\n#### **3.4.2 农业功能区与地理区域的非对称性**\n\n从农业功能区划看（表7），数字技术的驱动效应呈现出鲜明的分化特征。具体而言，粮食主销区与平衡区数字技术投入系数分别在1%的水平下显著为正，而粮食主产区的系数则未能通过显著性检验。主销区通常具备更高的市场化程度与更完善的物流体系，数字技术能更有效地发挥风险预警与资源调度功能。相比之下，主产区农业生产规模大、路径依赖较强，传统生产方式向数字化转型的成本较高，导致现阶段数字技术的边际贡献尚不明显。\n\n从地理区域分布来看（表8），东部与西部地区均表现出显著的增韧效应，而中部地区则不显著。这种“两头显著、中间塌陷”的现象折射出不同的赋能逻辑。东部地区依托成熟的数字经济生态与高素质农业经营主体，实现了数字技术与农业全产业链的深度融合；而西部地区则体现了典型的“数字化跨越”特征，在传统基础设施相对薄弱的基础上，数字技术的引入以极低的成本弥补了地理劣势，产生了显著的边际红利；中部地区系数的不显著则可能暗示了其正处于农业机械化向数字化转型的过渡期，技术替代的摩擦成本抵消了部分数字红利。\n\n### **4 结论与政策建议**\n\n#### **4.1 研究结论**\n\n基于2012—2020年中国省级面板数据，利用投入产出模型精准测算了ICT对农业的完全投入值，并实证检验了其对农业经济韧性的驱动逻辑。研究发现：\n\n1）数字技术对农业经济韧性具有显著的“非对称”驱动作用。基准回归与内生性处理均证实，数字技术投入显著提升了农业经济的综合韧性，且对“发展力”的驱动最为强劲。然而，受技术依赖风险与范式转型阵痛影响，数字技术对“抵抗力”呈现出微弱但显著的负向冲击，反映出当前数字化进程中效率提升与系统耦合风险并存的特征。\n\n2）市场化进程、经济效率与交通密度构成了核心传导路径。机理分析表明，数字技术通过降低制度性交易成本、促进要素市场化配置产生最强的增韧效应。同时，数字技术对农业生产效率的补偿及对物理路网效能的提升，进一步强化了系统应对冲击的物质基础与物流保障。\n\n3）驱动效应表现出鲜明的时空异质性。时间上，数字红利在2015年国家大数据战略实施后加速释放；空间上，东部地区的“深度融合”与西部地区的“数字跨越”效应显著，而中部地区及粮食主产区则受限于转型摩擦成本，赋能效果暂不明显。此外，农村合作社的行政化倾向及对外开放带来的风险溢出，对数字化增韧效应产生了一定的抑制作用。\n\n#### **4.2 政策建议**\n\n基于上述结论，提出以下发展数字技术、提升农业经济韧性的对策建议。\n\n1）统筹“效率提升”与“风险防御”，防范数字化转型中的耦合脆弱性。政府在推进智慧农业时，应同步加强数字基础设施的防灾体系建设，防止农业系统因过度依赖数字技术而产生新的刚性风险。\n\n2）因地制宜实施“非对称”扶持，消除区域赋能盲区。针对粮食主产区和中部地区驱动效应不明显的现状，应探索“数字+集体经济”的融合模式，降低传统农业规模经营向数字化转型的成本。对于西部地区，应继续发挥数字技术的低边际成本优势，缩短其与东部地区的韧性差距。\n\n3）以“市场化”为牵引，优化要素配置的数字化环境。政策重点从单纯的基础设施建设转向数字制度优化，通过完善农村数字契约、农产品溯源及信用评价体系，进一步降低要素流转的制度性交易成本。\n\n4）强化“人力资本”支撑，跨越数字红利释放的门槛。建立“农技+数字”的双轨培训机制，重点培育一批既懂农业生产又懂数字工具的新农人，确保护航韧性的数字要素能够从技术投入转化为微观主体的应用产出。\n\n### **{{custom_sec.title}}**\n\n#### **{{custom_sec.title}}**\n\n {{custom_sec.content}} \n\n### **脚注**\n\n本研究不存在研究者以及与公开研究成果有关的利益冲突。\n\n {{custom_fn.content}} \n\n### **基金**\n\n国家自然科学基金项目(42271313)\n\n中央级公益性科研院所基本科研业务费专项(JBYW-AII-2025-25)\n\n中国农业科学院科技创新工程项目(CAAS-ASTIP-2025-AII)\n\n{{custom_fund}}","智慧农业(中英文) 2026, 8(3): 203-214","2026-08-03T00:00:00Z","论文",25,false,82,{"impact":17,"substance":18,"depth":19,"authority":20,"freshness":21,"relevant":22,"comment":23},22,23,18,14,5,1,"论文以ICT投入为核心变量，实证检验数字技术对农业经济韧性的驱动机制，方法新颖，数据详实，对政策制定有参考价值。",[25,26],{"name":10,"url":6},{"name":27,"url":28},"智慧农业(中英文)2026年第3期","https:\u002F\u002Ffinance.sina.com.cn\u002Fwm\u002F2026-08-28\u002Fdoc-inipwtfm8969424.shtml",[30,31,32,33,34],"数字技术","农业经济韧性","智慧农业期刊","作用机理","门槛特征",{"code":36,"slug":37,"name":38,"path":39,"parent_code":40},"I6","digital-village","数字乡村与数据要素","\u002Ftopic\u002Fdigital-agriculture\u002Fdigital-village","I",[],{"status":43,"locked":14,"version":44,"method":45,"evidence":46},"classified","2026-10-22.2","rules",{"candidates":47,"agricultural_evidence":51},[48,57,63,69],{"code":49,"score":50,"supported":51,"title":52,"abstract":53,"tags":56},"I1",7,true,[],[54,55],"智慧农业","数字农业",[30],{"code":36,"score":58,"supported":51,"title":59,"abstract":60,"tags":62},3,[],[61],"数据要素",[],{"code":64,"score":58,"supported":51,"title":65,"abstract":66,"tags":68},"J1",[],[67],"农业政策",[],{"code":70,"score":58,"supported":51,"title":71,"abstract":72,"tags":74},"J2",[],[73],"农业农村现代化",[],[76,77],"农业经济韧性 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智慧农业期刊","农业经济韧性智慧农业期刊作用机理数字技术-296",6,"10.12133\u002Fj.smartag.sa202602013","2026-08-07T23:57:51.346041Z",{"total":79,"page":22,"page_size":79,"items":83},[84,146,191,222,269,303],{"id":85,"title":86,"url":87,"summary":88,"summary_zh":8,"content":8,"source_name":89,"source_url":8,"published_at":90,"category":12,"cover_url":8,"hotness":91,"is_selected":14,"score":92,"score_detail":93,"sources":98,"tags":100,"primary_topic":105,"secondary_topics":106,"classification":107,"search_phrases":131,"slug":134,"view_count":22,"doi":8,"paper":135,"created_at":145},3053,"理解\"乡村\"：整体性视野下乡村数字治理的语境与空间","http:\u002F\u002Fwww.qikanzj.com\u002Fhek\u002Fjianghuailuntan\u002Fmulu\u002F678640.html","西北农林科技大学人文社会发展学院郭占锋、李美琪通过对陕西省Z县数字乡村\"1844\"智慧平台的考察发现，数字技术的不断渗透与全面覆盖使得乡村治理的实践场景、制度结构和生活空间发生了显著变化。通过实践空间的理性重塑、制度空间的结构联结和生活空间的技术嵌入，将分散的乡村空间和脱域的治理主体紧密联结，促使实践、制度与生活空间深度融合，这一过程兼具赋权与赋能之效，提升了乡村网格化、精细化和信息化的治理水平。研究得到国家社会科学基金项目\"乡村振兴背景下复合型农村社区组织体系建设问题研究\"（21BSH095）资助。","江淮论坛2026","2026-09-20T00:00:00Z",10,78,{"impact":94,"substance":95,"depth":19,"authority":20,"freshness":96,"relevant":22,"comment":97},16,21,9,"核心期刊论文，基于陕西Z县1844智慧平台的实地考察，提出实践、制度与生活空间融合的分析框架，对数字乡村治理研究有实质增量，但属学术探讨而非政策或产业级事件。",[99],{"name":89,"url":87},[101,30,102,103,104],"数字乡村","乡村数字治理","智慧平台","网格化治理",{"code":36,"slug":37,"name":38,"path":39,"parent_code":40},[],{"status":43,"locked":14,"version":44,"method":45,"evidence":108},{"candidates":109,"agricultural_evidence":51},[110,115,121,127],{"code":36,"score":111,"supported":51,"title":112,"abstract":113,"tags":114},4,[],[101],[101],{"code":116,"score":58,"supported":51,"title":117,"abstract":118,"tags":120},"G",[],[119],"乡村振兴",[],{"code":122,"score":58,"supported":51,"title":123,"abstract":124,"tags":126},"G5",[],[125],"乡村治理",[],{"code":49,"score":22,"supported":14,"title":128,"abstract":129,"tags":130},[],[],[30],[132,133],"西北农林科技大学 乡村数字治理","陕西Z县 1844智慧平台","西北农林科技大学乡村数字治理-3053",{"doi":8,"openalex_id":8,"authors":136,"venue":8,"cited_by_count":137,"oa_url":8,"card":138,"direction":142,"ingested_from":144},[],0,{"tldr":139,"method":140,"finding":141,"direction":142,"opportunity":143},"基于陕西Z县数字乡村平台案例，分析数字技术如何重塑乡村治理的实践、制度与生活空间。","案例研究法，考察陕西Z县数字乡村'1844'智慧平台。","数字技术通过重塑实践空间、联结制度空间、嵌入生活空间，提升乡村网格化、精细化、信息化治理水平。","数字乡村与农业信息化","可进一步比较不同区域数字乡村平台的治理效果，探究技术嵌入与乡村社会结构的互动机制。","agent","2026-09-21T00:04:39.751162Z",{"id":147,"title":148,"url":149,"summary":150,"summary_zh":8,"content":8,"source_name":151,"source_url":8,"published_at":152,"category":12,"cover_url":8,"hotness":91,"is_selected":14,"score":153,"score_detail":154,"sources":157,"tags":159,"primary_topic":163,"secondary_topics":164,"classification":165,"search_phrases":178,"slug":181,"view_count":96,"doi":182,"paper":183,"created_at":190},3003,"数字乡村建设对农业经济韧性的影响研究——基于2014—2023年30个省份面板数据","https:\u002F\u002Fxb.ynau.edu.cn\u002Fjwk_sk\u002Fcn\u002Farticle\u002Fpdf\u002Fpreview\u002F10.12371\u002Fj.ynau(s).202603058.pdf","安徽建筑大学潘和平等基于2014—2023年中国30个省份面板数据，运用双向固定效应模型和中介效应模型系统考察数字乡村建设对农业经济韧性的影响与传导机制。研究结果表明：数字乡村建设显著提升农业经济韧性，且这种正向效应在自然灾害频发区、粮食主产区及高数字乡村试点区表现更为突出；其传导机制主要通过促进农业技术创新实现。","云南农业大学学报(社会科学)2026,20(0):1-8","2026-09-15T00:00:00Z",80,{"impact":19,"substance":17,"depth":19,"authority":155,"freshness":96,"relevant":22,"comment":156},13,"基于30省十年面板数据的实证研究，方法规范、结论明确，对数字乡村政策评估有参考价值，但属学术论文，公共传播性有限。",[158],{"name":151,"url":149},[101,31,160,161,162],"粮食主产区","农业技术创新","面板数据",{"code":36,"slug":37,"name":38,"path":39,"parent_code":40},[],{"status":43,"locked":14,"version":44,"method":45,"evidence":166},{"candidates":167,"agricultural_evidence":51},[168,173],{"code":36,"score":169,"supported":51,"title":170,"abstract":171,"tags":172},12,[101],[101],[101],{"code":174,"score":22,"supported":14,"title":175,"abstract":176,"tags":177},"A8",[],[],[160],[179,180],"数字乡村 农业经济韧性","潘和平 安徽建筑大学 数字乡村","数字乡村农业经济韧性-3003","10.12371\u002Fj.ynau(s).202603058.pdf",{"doi":182,"openalex_id":8,"authors":184,"venue":8,"cited_by_count":137,"oa_url":8,"card":185,"direction":142,"ingested_from":144},[],{"tldr":186,"method":187,"finding":188,"direction":142,"opportunity":189},"基于30省面板数据，实证检验数字乡村建设对农业经济韧性的提升效应及传导机制。","2014—2023年30省面板数据，双向固定效应与中介效应模型。","数字乡村建设显著提升农业经济韧性，且在灾害频发区、粮食主产区、高试点区更突出，农业技术创新为中介。","可进一步探究数字乡村不同维度（如电商、治理数字化）对韧性的异质性影响及空间溢出效应。","2026-09-20T00:03:08.396757Z",{"id":192,"title":193,"url":194,"summary":195,"summary_zh":8,"content":196,"source_name":197,"source_url":8,"published_at":8,"category":12,"cover_url":8,"hotness":91,"is_selected":14,"score":198,"score_detail":199,"sources":202,"tags":204,"primary_topic":208,"secondary_topics":209,"classification":210,"search_phrases":217,"slug":220,"view_count":79,"doi":8,"paper":8,"created_at":221},340,"数字乡村建设对农业经济韧性的影响研究——基于2014—2023年中国30个省区市面板数据","https:\u002F\u002Fd.wanfangdata.com.cn\u002Fperiodical\u002Fynnydxxb-s202608016","在数字化快速发展背景下,作者基于2014—2023年中国30个省区市面板数据,运用双向固定效应模型和中介效应模型,系统考察数字乡村建设对农业经济韧性的影响与传导机制。研究发现:数字乡村建设显著提升农业经济韧性,且这种正向效应在自然灾害频发区、粮食主产区及高数字乡村试点区表现更为突出;传导机制主要通过促进农业技术创新实现。建议继续推进数字乡村建设,强化农业技术创新,实施差异化扶持政策以增强农业经济韧性。基金项目:安徽省社会科学创新发展研究课题(2024AH050264)。","检测到您正在使用 Safari 浏览器，可能影响导出功能的正常使用，建议您下载 [Google Chrome](https:\u002F\u002Fwww.google.cn\u002Fintl\u002Fzh-CN\u002Fchrome\u002F)、 [Microsoft Edge](https:\u002F\u002Fwww.microsoft.com\u002Fzh-cn\u002Fedge)、 [Firefox](https:\u002F\u002Fwww.firefox.com.cn\u002F)。 X\n\n[![Image 1](https:\u002F\u002Fwww.wanfangdata.com.cn\u002Fwww\u002Ffile\u002Flogo\u002F.png?v=2&default=logo\u002Fdefault.svg)](https:\u002F\u002Fwww.wanfangdata.com.cn\u002Findex.html?index=true)\n\n学术导航\n\n*   [学术期刊](https:\u002F\u002Fc.wanfangdata.com.cn\u002Fperiodical)[学位论文](https:\u002F\u002Fc.wanfangdata.com.cn\u002Fthesis)[会议论文](https:\u002F\u002Fc.wanfangdata.com.cn\u002Fconference)[科技报告](https:\u002F\u002Fc.wanfangdata.com.cn\u002Fnstr)[专利](https:\u002F\u002Fc.wanfangdata.com.cn\u002Fpatent)[标准](https:\u002F\u002Fc.wanfangdata.com.cn\u002Fstandard)[科技成果](https:\u002F\u002Fc.wanfangdata.com.cn\u002Fcstad)[法律法规](https:\u002F\u002Fc.wanfangdata.com.cn\u002Fclaw)\n\n[智研平台](https:\u002F\u002Fzhiyan.wanfangdata.com.cn\u002F)[会员](https:\u002F\u002Fsvip.wanfangdata.com.cn\u002F?wfchannel=headerNavigation)\n\n![Image 2](https:\u002F\u002Fipv6.wanfangdata.com.cn\u002Fv6\u002Fip\u002Finfo)\n\n[](https:\u002F\u002Fmy.wanfangdata.com.cn\u002Fuser\u002Fpersonal\u002Findex)\n\n绑定机构 \n\n![Image 3](https:\u002F\u002Fcdn.login.wanfangdata.com.cn\u002FContent\u002Fsrc\u002Fimg\u002Fanxs-loding-wx.gif)\n\n![Image 4](https:\u002F\u002Fcdn.login.wanfangdata.com.cn\u002FContent\u002Fimages\u002Fbind_right_icon.png)扫描成功 请在APP上操作\n\n 打开万方数据APP，点击右上角\"扫一扫\"，扫描二维码即可将您登录的个人账号与机构账号绑定，绑定后您可在APP上享有机构权限，如需更换机构账号，可到个人中心解绑。 \n\n[登录机构账号](https:\u002F\u002Fd.wanfangdata.com.cn\u002Fperiodical\u002Fynnydxxb-s202608016)\n\n[](https:\u002F\u002Fd.wanfangdata.com.cn\u002Fperiodical\u002Fynnydxxb-s202608016)[登录 \u002F 注册](https:\u002F\u002Fd.wanfangdata.com.cn\u002Fperiodical\u002Fynnydxxb-s202608016)[登录 \u002F 注册](https:\u002F\u002Fd.wanfangdata.com.cn\u002Fperiodical\u002Fynnydxxb-s202608016)[机构登录](https:\u002F\u002Fd.wanfangdata.com.cn\u002Fperiodical\u002Fynnydxxb-s202608016)\n\n[](https:\u002F\u002Fd.wanfangdata.com.cn\u002Fperiodical\u002Fynnydxxb-s202608016)\n\n[](https:\u002F\u002Fmy.wanfangdata.com.cn\u002Fusercenter\u002F)[](https:\u002F\u002Fd.wanfangdata.com.cn\u002Fperiodical\u002Fynnydxxb-s202608016)\n\n复制成功\n\n![Image 5](https:\u002F\u002Fd.wanfangdata.com.cn\u002Fperiodical\u002Fynnydxxb-s202608016)\n\n[](https:\u002F\u002Fmy.wanfangdata.com.cn\u002Fusercenter\u002Fmessage)[设置](https:\u002F\u002Fmy.wanfangdata.com.cn\u002Fusercenter\u002FaccountInfo)\n\n![Image 6](blob:http:\u002F\u002Flocalhost\u002F9f9c318b4ac5df73fe3ae9adb96756ba)万方会员\n\n暂未开通会员\n\n开通即享超值福利、会员权益\n\n优质内容推荐\n\n[立即开通](https:\u002F\u002Fsvip.wanfangdata.com.cn\u002F?wfchannel=headerNavigation)\n\n[个人中心](https:\u002F\u002Fmy.wanfangdata.com.cn\u002Fusercenter\u002F)[我的智研](https:\u002F\u002Fzhiyan.wanfangdata.com.cn\u002F)[订阅](https:\u002F\u002Fzhiyan.wanfangdata.com.cn\u002Fsubscribe)[收藏](https:\u002F\u002Fzhiyan.wanfangdata.com.cn\u002Fcollect)\n\n[退出登录](https:\u002F\u002Fd.wanfangdata.com.cn\u002Fperiodical\u002Fynnydxxb-s202608016)\n\n简 繁\n\n搜索\n\n[首页](https:\u002F\u002Fwww.wanfangdata.com.cn\u002Findex.html?index=true)>[期刊导航](https:\u002F\u002Fc.wanfangdata.com.cn\u002Fperiodical)>[云南农业大学学报](https:\u002F\u002Fc.wanfangdata.com.cn\u002Fmagazine\u002Fynnydxxb-s)>[2026年8期](https:\u002F\u002Fc.wanfangdata.com.cn\u002Fmagazine\u002Fynnydxxb-s?tabId=article&publishYear=2026&issueNum=8)> 数字乡村建设对农业经济韧性的影响研究 \n\n DOI: [10.12371\u002Fj.ynau(s).202603058](https:\u002F\u002Fd.wanfangdata.com.cn\u002Fperiodical\u002Fynnydxxb-s202608016)\n\n数字乡村建设对农业经济韧性的影响研究\n\n 文摘阅读 11\n\n 下载 0\n\n 导出题录 0\n\n 被引 0\n\n[潘和平](https:\u002F\u002Fd.wanfangdata.com.cn\u002Fperiodical\u002Fynnydxxb-s202608016)[胡熠](https:\u002F\u002Fd.wanfangdata.com.cn\u002Fperiodical\u002Fynnydxxb-s202608016)[章蓓蓓](https:\u002F\u002Fd.wanfangdata.com.cn\u002Fperiodical\u002Fynnydxxb-s202608016)\n\n[安徽建筑大学 经济与管理学院,安徽 合肥 230022](https:\u002F\u002Fd.wanfangdata.com.cn\u002Fperiodical\u002Fynnydxxb-s202608016)\n\n[在线阅读](https:\u002F\u002Fd.wanfangdata.com.cn\u002Fperiodical\u002Fynnydxxb-s202608016)[下载](https:\u002F\u002Foss.wanfangdata.com.cn\u002Ffile\u002Fdownload\u002Fperio_ynnydxxb-s202608016.aspx)[评审材料](https:\u002F\u002Fd.wanfangdata.com.cn\u002Fperiodical\u002Fynnydxxb-s202608016)\n\n引用\n\n收藏\n\n分享\n\n打印\n\n摘要：在数字化快速发展的时代背景下,数字乡村建设正日益成为增强农业经济韧性、推动农业高质量发展的关键力量.基于 2014-2023年中国 30个省区市面板数据,运用双向固定效应模型和中介效应模型,系统考察数字乡村建设对农业经济韧性的影响与传导机制.研究结果表明:数字乡村建设显著提升农业经济韧性,且这种正向效应在自然灾害频发区、粮食主产区及高数字乡村试点区表现更为突出,其传导机制主要通过促进农业技术创新实现.据此,应继续推进数字乡村建设,强化农业技术创新,实施差异化扶持政策以增强农业经济韧性.\n\n关键词：\n\n[数字乡村建设](https:\u002F\u002Fd.wanfangdata.com.cn\u002Fperiodical\u002Fynnydxxb-s202608016)[农业经济韧性](https:\u002F\u002Fd.wanfangdata.com.cn\u002Fperiodical\u002Fynnydxxb-s202608016)[农业技术创新](https:\u002F\u002Fd.wanfangdata.com.cn\u002Fperiodical\u002Fynnydxxb-s202608016)[传导机制](https:\u002F\u002Fd.wanfangdata.com.cn\u002Fperiodical\u002Fynnydxxb-s202608016)\n\n分类号：\n\nF323(中国农业经济)\n\n资助基金：\n\n[安徽省社会科学创新发展研究课题](https:\u002F\u002Fs.wanfangdata.com.cn\u002Fperiodical?q=%E5%9F%BA%E9%87%91%3A%E5%AE%89%E5%BE%BD%E7%9C%81%E7%A4%BE%E4%BC%9A%E7%A7%91%E5%AD%A6%E5%88%9B%E6%96%B0%E5%8F%91%E5%B1%95%E7%A0%94%E7%A9%B6%E8%AF%BE%E9%A2%98) ( 2024AH050264 ) \n\n文献发表日期：\n\n 2026-08-31 \n\n在线出版日期：\n\n 2026-07-24 （万方平台首次上网日期，不代表文献的发表时间）\n\n页数：\n\n8 ( 136-143 )\n\n英文信息\n\n![Image 7](https:\u002F\u002Fc.wanfangdata.com.cn\u002F\u002Fimages\u002FPeriodicalImages\u002Fynnydxxb-s\u002Fynnydxxb-s.jpg)\n\n[](https:\u002F\u002Fd.wanfangdata.com.cn\u002Fperiodical\u002Fynnydxxb-s202608016)\n\n[云南农业大学学报](https:\u002F\u002Fc.wanfangdata.com.cn\u002Fmagazine\u002Fynnydxxb-s)\n\n CSCD  AMI \n\nISSN：1004-390X\n\n年,卷(期)：[2026,20(8)](https:\u002F\u002Fc.wanfangdata.com.cn\u002Fmagazine\u002Fynnydxxb-s?tabId=article&publishYear=2026&issueNum=8)\n\n所属栏目：[农业农村现代化](https:\u002F\u002Fc.wanfangdata.com.cn\u002Fmagazine\u002Fynnydxxb-s\u002F?tabId=column&yearType=all&ztext=%E5%86%9C%E4%B8%9A%E5%86%9C%E6%9D%91%E7%8E%B0%E4%BB%A3%E5%8C%96 \"农业农村现代化\")\n\n相关文献  换一换\n\n1.[数字乡村建设对新型农村集体经济发展的影响研究](https:\u002F\u002Fd.wanfangdata.com.cn\u002Fperiodical\u002Fjxnyxb202607016 \"数字乡村建设对新型农村集体经济发展的影响研究\")[翟福意](https:\u002F\u002Fs.wanfangdata.com.cn\u002Fpaper?q=%E4%BD%9C%E8%80%85:%22%E7%BF%9F%E7%A6%8F%E6%84%8F%22 \"翟福意\") 等; [江西农业学报](https:\u002F\u002Fc.wanfangdata.com.cn\u002Fmagazine\u002Fjxnyxb \"江西农业学报\");2026\n\n2.[数字乡村建设对农业经济韧性的影响——基于产业结构升级调节效应](https:\u002F\u002Fd.wanfangdata.com.cn\u002Fperiodical\u002Fybxyxb202502002 \"数字乡村建设对农业经济韧性的影响——基于产业结构升级调节效应\")[陈丽宇;](https:\u002F\u002Fs.wanfangdata.com.cn\u002Fpaper?q=%E4%BD%9C%E8%80%85:%22%E9%99%88%E4%B8%BD%E5%AE%87%22 \"陈丽宇\")[宜宾学院学报](https:\u002F\u002Fc.wanfangdata.com.cn\u002Fmagazine\u002Fybxyxb \"宜宾学院学报\");2025\n\n3.[乡村数字基础设施对农业经济韧性的影响分析](https:\u002F\u002Fd.wanfangdata.com.cn\u002Fperiodical\u002Flyjj202512002 \"乡村数字基础设施对农业经济韧性的影响分析\")[曹楚涵](https:\u002F\u002Fs.wanfangdata.com.cn\u002Fpaper?q=%E4%BD%9C%E8%80%85:%22%E6%9B%B9%E6%A5%9A%E6%B6%B5%22 \"曹楚涵\") 等; [林业经济](https:\u002F\u002Fc.wanfangdata.com.cn\u002Fmagazine\u002Flyjj \"林业经济\");2025\n\n4.[数字乡村对农业经济韧性影响机制——基于城乡融合中介效应分析](https:\u002F\u002Fd.wanfangdata.com.cn\u002Fperiodical\u002Fzgnjh202511045 \"数字乡村对农业经济韧性影响机制——基于城乡融合中介效应分析\")[郅建迪](https:\u002F\u002Fs.wanfangdata.com.cn\u002Fpaper?q=%E4%BD%9C%E8%80%85:%22%E9%83%85%E5%BB%BA%E8%BF%AA%22 \"郅建迪\") 等; [中国农机化学报](https:\u002F\u002Fc.wanfangdata.com.cn\u002Fmagazine\u002Fzgnjh \"中国农机化学报\");2025\n\n5.[数字乡村建设对中国农业韧性的影响机制——基于中介效应和门槛效应模型的实证研究](https:\u002F\u002Fd.wanfangdata.com.cn\u002Fperiodical\u002Fhljdwjm202503008 \"数字乡村建设对中国农业韧性的影响机制——基于中介效应和门槛效应模型的实证研究\")[李小玉;](https:\u002F\u002Fs.wanfangdata.com.cn\u002Fpaper?q=%E4%BD%9C%E8%80%85:%22%E6%9D%8E%E5%B0%8F%E7%8E%89%22 \"李小玉\")[对外经贸](https:\u002F\u002Fc.wanfangdata.com.cn\u002Fmagazine\u002Fhljdwjm \"对外经贸\");2025\n\n[![Image 8](https:\u002F\u002Fop.wanfangdata.com.cn\u002Fwf\u002Fimage?s=-LKyWOnFQQAxpeo9r9zaXjaKDtbBMCHr_HQmi30SPI8&u=2eceaf31ef1b453f86f47df9eb0bc79a-30083&p=\u002Fwww\u002Ffile\u002Fstatic\u002Fop\u002Fdetail\u002F2026\u002F01\u002F320a380ae7c4477aaa98fe2ff11348f9.jpg&time=1786319735955&so=detail&l=true)](https:\u002F\u002Fop.wanfangdata.com.cn\u002Fwf\u002Fdetail?s=BcVUGdyrGnUBsL9BxI-K_Y3qoCsykG26LmAV-W5_MGY&u=2eceaf31ef1b453f86f47df9eb0bc79a-30083&r=https%3A%2F%2Fsvip.wanfangdata.com.cn%2F&l=true&time=1786319735955&so=detail)\n\n相关主题\n\n[数字乡村建设](https:\u002F\u002Fd.wanfangdata.com.cn\u002Fperiodical\u002Fynnydxxb-s202608016 \"数字乡村建设\")[农业经济韧性](https:\u002F\u002Fd.wanfangdata.com.cn\u002Fperiodical\u002Fynnydxxb-s202608016 \"农业经济韧性\")[产业结构升级](https:\u002F\u002Fd.wanfangdata.com.cn\u002Fperiodical\u002Fynnydxxb-s202608016 \"产业结构升级\")[调节效应](https:\u002F\u002Fd.wanfangdata.com.cn\u002Fperiodical\u002Fynnydxxb-s202608016 \"调节效应\")[数字乡村](https:\u002F\u002Fd.wanfangdata.com.cn\u002Fperiodical\u002Fynnydxxb-s202608016 \"数字乡村\")[城乡融合](https:\u002F\u002Fd.wanfangdata.com.cn\u002Fperiodical\u002Fynnydxxb-s202608016 \"城乡融合\")\n\n相关学者\n\n[廖信林](https:\u002F\u002Fd.wanfangdata.com.cn\u002Fperiodical\u002Fynnydxxb-s202608016 \"廖信林\")[安徽财经大学](https:\u002F\u002Fd.wanfangdata.com.cn\u002Fperiodical\u002Fynnydxxb-s202608016 \"安徽财经大学\")\n\n[黄洁萍](https:\u002F\u002Fd.wanfangdata.com.cn\u002Fperiodical\u002Fynnydxxb-s202608016 \"黄洁萍\")[北京理工大学](https:\u002F\u002Fd.wanfangdata.com.cn\u002Fperiodical\u002Fynnydxxb-s202608016 \"北京理工大学\")\n\n[王培培](https:\u002F\u002Fd.wanfangdata.com.cn\u002Fperiodical\u002Fynnydxxb-s202608016 \"王培培\")[山东管理学院](https:\u002F\u002Fd.wanfangdata.com.cn\u002Fperiodical\u002Fynnydxxb-s202608016 \"山东管理学院\")\n\n[钱晨](https:\u002F\u002Fd.wanfangdata.com.cn\u002Fperiodical\u002Fynnydxxb-s202608016 \"钱晨\")[南京农业大学](https:\u002F\u002Fd.wanfangdata.com.cn\u002Fperiodical\u002Fynnydxxb-s202608016 \"南京农业大学\")\n\n[赵颖](https:\u002F\u002Fd.wanfangdata.com.cn\u002Fperiodical\u002Fynnydxxb-s202608016 \"赵颖\")[贵州大学](https:\u002F\u002Fd.wanfangdata.com.cn\u002Fperiodical\u002Fynnydxxb-s202608016 \"贵州大学\")\n\n相关机构\n\n[长春市农民职业教育中心](https:\u002F\u002Fd.wanfangdata.com.cn\u002Fperiodical\u002Fynnydxxb-s202608016 \"长春市农民职业教育中心\")\n\n[山东省新泰市青云街道办事处](https:\u002F\u002Fd.wanfangdata.com.cn\u002Fperiodical\u002Fynnydxxb-s202608016 \"山东省新泰市青云街道办事处\")\n\n[山东省东营市河口区义和镇人民政府](https:\u002F\u002Fd.wanfangdata.com.cn\u002Fperiodical\u002Fynnydxxb-s202608016 \"山东省东营市河口区义和镇人民政府\")\n\n[新泰市新甫街道办事处](https:\u002F\u002Fd.wanfangdata.com.cn\u002Fperiodical\u002Fynnydxxb-s202608016 \"新泰市新甫街道办事处\")\n\n[甘肃省陇南市文县城关镇镇政府](https:\u002F\u002Fd.wanfangdata.com.cn\u002Fperiodical\u002Fynnydxxb-s202608016 \"甘肃省陇南市文县城关镇镇政府\")\n\n[帮助](https:\u002F\u002Fwww.wanfangdata.com.cn\u002FHelp)[客户服务](https:\u002F\u002Fwww.wanfangdata.com.cn\u002FCustomer)[问卷调查](https:\u002F\u002Fwww.wjx.top\u002Fjq\u002F23244564.aspx)[关于我们](https:\u002F\u002Fwww.wanfangdata.com.cn\u002FAbout)[公司首页](http:\u002F\u002Fwww.wanfang.com.cn\u002F)[加入我们](https:\u002F\u002Fwanfangdata1.zhiye.com\u002F)[网站地图](https:\u002F\u002Fwww.wanfangdata.com.cn\u002Fsitemap)[官方店铺](https:\u002F\u002Flogin.wanfangdata.com.cn\u002Fnotice\u002Fshop)\n\n![Image 9](https:\u002F\u002Fcdn.wanfangdata.com.cn\u002Fpicture\u002Fwb.svg)\n\n[万方数据微博](https:\u002F\u002Fweibo.com\u002Fwanfangdata)\n\n![Image 10](https:\u002F\u002Fcdn.wanfangdata.com.cn\u002Fpicture\u002Fwx.svg)\n\n[万方数据公众号](https:\u002F\u002Fd.wanfangdata.com.cn\u002Fperiodical\u002Fynnydxxb-s202608016)\n\n[网络出版服务许可证：(署)网出证(京)字第072号](https:\u002F\u002Fad.wanfangdata.com.cn\u002Fimages\u002Fhlwcb.jpg)\n\n[药品医疗器械网络信息服务备案：(京)网药械信息备字（2023）第 00470 号](https:\u002F\u002Fad.wanfangdata.com.cn\u002Fimages\u002Fzhengshu_2.jpg)\n\n[信息网络传播视听节目许可证 许可证号：0108284](https:\u002F\u002Fad.wanfangdata.com.cn\u002Fimages\u002Fstjmxkz3.jpg)\n\n万方数据知识服务平台--国家科技支撑计划资助项目（编号：2006BAH03B01）\n\n[万方数据学术资源发现获取服务系统[简称：万方智搜] V3.0 证书号：软著登字第11363462号](https:\u002F\u002Fwww.wanfangdata.com.cn\u002Fwww\u002Ffile\u002Fwfdatazs.pdf)\n\n[京ICP证：010071](https:\u002F\u002Fad.wanfangdata.com.cn\u002Fimages\u002Ficp.jpg)\n\n[营业执照](https:\u002F\u002Fad.wanfangdata.com.cn\u002Fimages\u002Fyyzz.png)\n\n[京公网安备11010802020237号](http:\u002F\u002Fwww.beian.gov.cn\u002Fportal\u002FregisterSystemInfo?recordcode=11010802020237)\n\n[京ICP备08100800号-1](https:\u002F\u002Fbeian.miit.gov.cn\u002F)\n\n©北京万方数据股份有限公司 万方数据电子出版社\n\n![Image 11](https:\u002F\u002Fcdn.wanfangdata.com.cn\u002Fimages\u002Ffooter\u002Fservice.svg)**在线客服**\n\n*   ![Image 12](https:\u002F\u002Fcdn.wanfangdata.com.cn\u002Fimages\u002Ffooter\u002Fservice_call.svg)**客服电话：4000115888** \n*   ![Image 13](https:\u002F\u002Fcdn.wanfangdata.com.cn\u002Fimages\u002Ffooter\u002Fservice_mail.svg)**[客服邮箱：service@wanfangdata.com.cn](mailto:service@wanfangdata.com.cn)** \n*   违法和不良信息举报电话：4000115888\n*   举报邮箱：problem@wanfangdata.com.cn\n*   [举报专区：https:\u002F\u002Fwww.12377.cn\u002F](https:\u002F\u002Fwww.12377.cn\u002F)![Image 14](https:\u002F\u002Fipv6.wanfangdata.com.cn\u002Fv6\u002F)\n\n x \n\n[回到 顶部](javascript:void(0);)\n\n[](https:\u002F\u002Fd.wanfangdata.com.cn\u002Fperiodical\u002Fynnydxxb-s202608016)\n\n[](https:\u002F\u002Fd.wanfangdata.com.cn\u002Fperiodical\u002Fynnydxxb-s202608016)\n\n分享到微信朋友圈\n\n打开微信，点击底部的“发现”，使用 “扫一扫” 即可将网页分享到我的朋友圈\n\n[](https:\u002F\u002Fd.wanfangdata.com.cn\u002Fperiodical\u002Fynnydxxb-s202608016)\n\n[](https:\u002F\u002Fd.wanfangdata.com.cn\u002Fperiodical\u002Fynnydxxb-s202608016)","云南农业大学学报 2026, 20(8): 136-143",72,{"impact":19,"substance":17,"depth":19,"authority":169,"freshness":200,"relevant":22,"comment":201},2,"基于省级面板数据的实证研究，结论可靠，但时效性较差。",[203],{"name":197,"url":194},[101,31,205,206,161,207],"中介效应","30省面板","云南农业大学学报",{"code":36,"slug":37,"name":38,"path":39,"parent_code":40},[],{"status":43,"locked":14,"version":44,"method":45,"evidence":211},{"candidates":212,"agricultural_evidence":51},[213],{"code":36,"score":169,"supported":51,"title":214,"abstract":215,"tags":216},[101],[101],[101],[218,219],"云南农业大学学报 农业技术创新 农业经济韧性 中介效应","云南农业大学学报 农业技术创新","云南农业大学学报农业技术创新农业经济韧性中介效应-340","2026-08-09T23:54:49.601668Z",{"id":223,"title":224,"url":225,"summary":226,"summary_zh":8,"content":227,"source_name":228,"source_url":8,"published_at":229,"category":12,"cover_url":8,"hotness":13,"is_selected":14,"score":230,"score_detail":231,"sources":234,"tags":239,"primary_topic":243,"secondary_topics":244,"classification":245,"search_phrases":262,"slug":265,"view_count":266,"doi":267,"paper":8,"created_at":268},294,"智慧农业赋能农业绿色转型的逻辑、障碍与建议——基于技术革新视角","https:\u002F\u002Fwww.smartag.net.cn\u002FCN\u002Frich_html\u002F10.12133\u002Fj.smartag.SA202505010","顾雪微、赵向豪在《智慧农业(中英文)》2026年第3期发表《智慧农业赋能农业绿色转型的逻辑、障碍与建议——基于技术革新视角》论文。研究智慧农业技术应用对农业绿色全要素生产率(AGTFP)的影响,基于技术革新视角系统分析智慧农业赋能农业绿色转型的内在逻辑、现实障碍与政策建议。研究通过构建智慧农业技术应用对AGTFP的影响机制框架,引入农业数据作为新质生产要素,考察「智慧农业技术应用→农业数据要素积累→要素配置效率提升→AGTFP提升」的传导路径,识别不同区域、不同农业发展水平下智慧农业技术赋能效应的差异化特征。研究发现,智慧农业技术的采纳显著提升了农业绿色全要素生产率,但其赋能效应受区域数字基础设施、农业产业化程度、农民数字素养等门槛条件制约。研究指出推进智慧农业赋能农业绿色转型需坚持技术革新与制度创新双轮驱动,加快农业数据要素市场化配置,完善智慧农业技术标准与质量评价体系,构建跨区域协同推进机制,缩小区域间数字农业发展差距。","文章编号: 1756196937923-382175617\n\n文献标识码: A\n\n专刊--数字技术赋能与农业经济范式转型\n\n智慧农业赋能农业绿色转型的逻辑、障碍与建议——基于技术革新视角\n\n*    顾雪微 1, \n*    赵向豪 [](mailto:709007878@qq.com), 2\n*    {{custom_author.prefix_cn}} {{custom_author.name_cn}}  {{custom_author.suffix_cn}} {{custom_author.prefix_cn}} {{custom_author.name_cn}}  {{custom_author.suffix_cn}} {{javascript:window.splitNeed=false;}} {{javascript:window.splitNeed=true;}}[![Image 1](https:\u002F\u002Fwww.smartag.net.cn\u002Fdevelop\u002Fmag_rich_cn\u002Fimg\u002Forcid.png)](https:\u002F\u002Forcid.org\u002F%7B%7Bcustom_author.orcid%7D%7D), {{javascript:window.splitNeed=true;}}[](mailto:{{custom_author.email}}), {{custom_author.xref}}, \n\n![Image 2](https:\u002F\u002Fwww.smartag.net.cn\u002Fdevelop\u002Fmag_rich_cn\u002Fimg\u002F2.png)\n[检索](javascript:;)\n\n[作者关系图](javascript:;)\n\n展开\n\n*   1. 新疆财经大学信息管理学院，新疆 乌鲁木齐 830012，中国\n*   2. 新疆财经大学经济学院，新疆 乌鲁木齐 830012，中国\n*   {{custom_aff}}\n\n {{custom_authorNote.replace(\u002F^\\s*\u003Cp( 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\n\n**收稿日期：**2025-05-13\n\n**网络出版日期：**2025-08-26\n\n**基金资助**\n\n国家社会科学基金一般项目(22BGL165)\n\n{{custom_fund}}\n\nLogic, Impediments and Suggestion of Smart Agriculture-Enabled Green Transition in Agriculture: Based on the Perspective of Technological Innovation\n\n*    GU Xuewei 1,\n*    ZHAO Xianghao [](mailto:709007878@qq.com), 2\n*    {{custom_author.prefix_en}} {{custom_author.name_en}}  {{custom_author.suffix_en}} {{custom_author.prefix_en}} {{custom_author.name_en}}  {{custom_author.suffix_en}} {{javascript:window.splitNeed=false;}} {{javascript:window.splitNeed=true;}}[![Image 4](https:\u002F\u002Fwww.smartag.net.cn\u002Fdevelop\u002Fmag_rich_cn\u002Fimg\u002Forcid.png)](https:\u002F\u002Forcid.org\u002F%7B%7Bcustom_author.orcid%7D%7D), {{javascript:window.splitNeed=true;}}[](mailto:{{custom_author.email}}), {{custom_author.xref_en}} ,\n\n![Image 5](https:\u002F\u002Fwww.smartag.net.cn\u002Fdevelop\u002Fmag_rich_cn\u002Fimg\u002F2.png)\n[检索](javascript:;)\n\n[作者关系图](javascript:;)\n\nExpand\n\n*   1. The School of Information Management, Xinjiang University of Finance Economics, Urumqi 830012, China\n*   2. The School of Economics, Xinjiang University of Finance Economics, Urumqi 830012, China\n*   {{custom_aff}}\n\n {{custom_authorNote.replace(\u002F^\\s*\u003Cp( [^\u003C]*)?>\u002Fig,\"\u003Cp>\u003Cstrong>First author: \u003C\u002Fstrong>\").replace(\u002F^(?!\u003Cp)(.)\u002Fg,\"\u003Cstrong>First author: \u003C\u002Fstrong>$1\")}} \n\n**First author:**biography:GU Xuewei, E-mail: [1048307092@qq.com](mailto:1048307092@qq.com)\n\n![Image 6](https:\u002F\u002Fwww.smartag.net.cn\u002FCN\u002Frich_html\u002F10.12133\u002F%7B%7Bcustom_bio.imgUrl%7D%7D){{custom_bio.content.replace(\u002F^\\s*\u003Cp( [^\u003C]*)?>\u002Fig,\"\u003Cp>\u003Cstrong>First author: \u003C\u002Fstrong>\").replace(\u002F^(?!\u003Cp)(.)\u002Fg,\"\u003Cstrong>First author: \u003C\u002Fstrong>$1\")}}\n\n**Corresponding author:**ZHAO Xianghao, E-mail: [709007878@qq.com](mailto:709007878@qq.com)\n\n {{custom_authorNote.replace(\u002F^\\s*\u003Cp( [^\u003C]*)?>\u002Fig,\"\u003Cp>\u003Cstrong>Corresponding author: \u003C\u002Fstrong>\").replace(\u002F^(?!\u003Cp)(.)\u002Fg,\"\u003Cstrong>Corresponding author: \u003C\u002Fstrong>$1\")}} \n\n**Received：**2025-05-13\n\n**Online：**2025-08-26\n\n**Fund**\n\nThe National Social Science Fund of China(22BGL165)\n\n{{custom_fund}}\n\n**Copyright**\n\ncopyright©2026 by the authors\n\n**【目的\u002F意义】** 现代农业发展通过采用智慧农业技术推进农业绿色转型发展，实现农业生产技术范式转型，增加农业的期望产出，降低农业的非期望产出，从而提升农业绿色全要素生产率。本文旨在对智慧农业技术革新赋能农业绿色转型开展系统研究，重点厘清其赋能农业绿色转型的内在逻辑，深入剖析存在的障碍，并提出可行的对策建议，以全面提升智慧农业技术革新对农业绿色转型的赋能效果，为农业绿色转型注入新的活力。 **【进展】** 系统探究了智慧农业技术革新赋能农业绿色转型的内在逻辑：从数据维度切入，构建多源异构的农业数据采集体系，夯实数据根基；从算法层面发力，借助智能决策重塑资源配置模式，实现精准调控；在设备领域推进，突破传统装备创新范式，提升生产效率；自生态视角着眼，构筑绿色生态监测体系，实现农业可持续发展。通过“数据-算法-设备-生态”的协同演进，构成智慧农业赋能农业绿色转型的创新逻辑。同时，研究发现智慧农业的技术革新赋能农业绿色转型面临诸多障碍，如核心能力缺失与技术落地场景的适配性危机、市场需求侧与供给侧的适用性错配、政策培育的协同缺失与标准体系结构性缺失等。 **【结论\u002F展望】** 提出如下对策建议：打破技术应用“最后一公里”，激发农业主体能动性；加速市场化进程，提升农业绿色资源配置效率；加强顶层设计，形成普惠型智慧农业新格局。\n\n**关键词：** 智慧农业;  农业绿色转型;  赋能逻辑;  赋能障碍;  农业数据;  新质生产力 [{{custom_kwd}}](javascript:;);\n\n**中图分类号：** F303.3  {{custom_clc.code}} ({{custom_clc.text}})\n\n顾雪微, 赵向豪. 智慧农业赋能农业绿色转型的逻辑、障碍与建议——基于技术革新视角[J]. 智慧农业(中英文), 2026, 8(3): 40-50.  DOI: [10.12133\u002Fj.smartag.SA202505010](https:\u002F\u002Fdoi.org\u002F10.12133\u002Fj.smartag.SA202505010)\n\nGU Xuewei, ZHAO Xianghao. Logic, Impediments and Suggestion of Smart Agriculture-Enabled Green Transition in Agriculture: Based on the Perspective of Technological Innovation[J]. _Smart Agriculture_, 2026, 8(3): 40-50.  DOI: 10.12133\u002Fj.smartag.SA202505010\n\n**[Significance]** The adoption of smart agricultural technologies has significantly accelerated the development of modern agriculture, emerging as a pivotal driver for green transition within the agricultural sector. By enabling a fundamental shift in agricultural production paradigms, these innovations not only enhance desirable agricultural outputs but also effectively reduce undesirable environmental outputs. This dual effect substantially contributes to the improvement of agricultural green total factor productivity (AGTFP). **[Progress]** A systematic investigation was undertaken into the pivotal role of smart agriculture technology innovation in driving the green transition within the agricultural sector. The analysis was meticulously structured across three sequential stages: Firstly, it elucidated the intrinsic mechanisms through which technological advancements serve as enablers for this green transition, detailing how innovations in agriculture technology translate into environmental sustainability gains. Secondly, it identified and categorized the existing implementation barriers that hinder the widespread adoption of smart agriculture solutions, providing insights into the challenges faced by stakeholders at various levels. The advancement of smart agricultural technologies facilitated a paradigm shift, moving from isolated, fragmented data systems to cohesive, interconnected ecological systems that support sustainable growth. The core technological logic underpinning this transition operates through a synergistic \"data-algorithm-equipment-ecology\" evolutionary trajectory: (1) Data infrastructure construction: Establishing comprehensive, multi-source heterogeneous agricultural data acquisition systems that collect, process, and analyze data from diverse sources, forming the foundational data assets necessary for the development and deployment of smart agriculture solutions. (2) Algorithmic decision-making: Developing sophisticated AI-driven resource allocation models that leverage big data analytics to enable precision management, optimizing resource use, and enhancing productivity through intelligent decision-making systems. (3) Equipment modernization: Creating technical closed loops characterized by a virtuous cycle of \"equipment upgrading-efficiency enhancement-cost reduction-environmental benefits\" through the implementation of automated production management and intelligent harvesting systems that minimize human intervention and maximize output. (4) Ecological optimization: Building circular systems for waste valorization, carbon footprint tracking, and ecological monitoring that facilitate the recycling of agricultural by-products, reduce greenhouse gas emissions, and promote the restoration and preservation of agricultural ecosystems, ultimately achieving self-regulating, resilient agricultural environments. However, the implementation process faces three categories of barriers: (1) Technological barriers: High infrastructure costs, inefficient technology commercialization, insufficient digital literacy among farmers, and inadequate full-process automation\u002Fintelligence levels constrain transformation depth. (2) Market barriers: Significant mismatches between supply-side capabilities and demand-side requirements in technology applicability. (3) Institutional barriers: Firstly, the lack of policy coordination is evident in the \"prioritizing construction over operation\" approach, leading to many agricultural big data platforms failing to effectively implement green technologies post-completion due to inadequate policies supporting sustained operations and practical applications. Secondly, structural deficiencies in the standard system, particularly the absence of unified classification standards for agricultural information resources, create technical barriers to cross-departmental and cross-regional data sharing. **[Conclusions and Prospects]** To effectively advance smart agriculture technology in driving the agricultural green transition and systematically address identified barriers, the following policy recommendations are proposed: (1) To effectively overcome the persistent \"last mile\" barrier that impedes the widespread adoption of technological innovations among smallholder farmers, it is imperative to actively promote multi-stakeholder participation across the agricultural sector. This involves fostering collaboration among governments, private enterprises, non-profit organizations, and local communities. Additionally, establishing a comprehensive technical service network is crucial, one that seamlessly integrates government guidance to ensure policy alignment, market operations to drive efficiency and sustainability, and social engagement to enhance community buy-in and knowledge dissemination. (2) To significantly boost the efficiency of green resource allocation within the agricultural sector, it is imperative to harness the power of market-oriented reforms. These reforms should serve as the cornerstone for forging a novel supply-demand-driven model that is both dynamic and responsive. By integrating intelligent algorithms and advanced data analytics, this coordinated approach will facilitate the precise matching of essential resources such as land, capital, and cutting-edge green technologies. Such precision will enable a paradigm shift from traditional, scale-oriented production methods to more flexible, demand-driven customization tailored to specific market needs. Ultimately, this transformation will cultivate sustainable endogenous growth momentum, providing a robust foundation for the agricultural sector's green transition and ensuring its long-term viability and competitiveness. (3) Governments ought to take the lead in driving systemic and comprehensive reform of existing policy formulation frameworks, ensuring that agricultural development strategies are aligned with long-term sustainability goals. Additionally, they should strengthen technological support systems for agricultural resource zoning, leveraging advanced tools such as big data analytics and geographic information systems to optimize land use and resource allocation. By doing so, governments can foster a new universal smart agriculture development paradigm that integrates digital innovation with ecological principles. These targeted measures will not only enhance agricultural productivity but also accumulate valuable experience for comprehensively advancing the agricultural green transition and promoting rural ecological revitalization in a systematic manner.\n\n### **{{custom_notes.title}}**\n\n {{custom_notes.content}} \n\n农业绿色转型作为新质生产力在农业领域的具体体现，其“新”的关键在于创新驱动，“质”的锚点在于高质量发展［1］。具体而言，农业绿色转型，指的是农业在绿色发展理念引领下，以绿色技术为核心驱动力，逐步从以往单纯追求经济增长的传统农业模式，转变为“减排”与“增效”协同共进、生态效益与经济效益并驾齐驱的新型农业发展形态的过程。\n\n智慧农业又称数字农业或信息农业［2］，是将大模型、物联网、大数据等技术运用到农业中，通过传感器采集数据，利用移动平台或电脑平台对农业生产进行控制，实现农业生产的精准化、智能化和高效化。它涉及农业信息快速获取、农田种植、土地管理、农药利用、污染控制、农业工程设备及其产业化技术等多种农业高新技术，是中国由农业大国迈向农业强国的必经之路。随着2017年提出的《关于创新体制机制推进农业绿色发展的意见》和2018年提出的《乡村振兴战略规划（2018—2022年）》，中央和各部门连续提出了一系列重要举措发展智慧农业，在持续关注农业绿色转型的同时，不断深化数字化绿色化协同转型发展，实现数字化赋能现代农业绿色化转型，支撑农业现代化建设［3］。相关政策文件如图1所示。\n\n![Image 7](https:\u002F\u002Fwww.smartag.net.cn\u002Farticle\u002F2026\u002F2096-8094\u002F22558\u002F2096-8094-2026-8-3-40\u002Fthumbnail\u002F66C62C93-8750-4836-B2E0-481125182871-F001.jpg)\n\n##### **图1 2017—2025年提出的关于发展智慧农业和推动农业绿色转型的相关政策文件**\n\nFig. 1 Policy documents pertaining to smart agriculture development and agricultural green transition promulgated from 2017 to 2025\n\n在此背景下，根据马克思生产力和生产关系矛盾运动规律，新型生产力的发展需要与之相适应的新型生产关系［4］。现代农业发展通过采用智慧农业技术推进农业绿色转型发展，实现农业生产技术范式转型，增加农业的期望产出，降低农业的非期望产出，从而提升农业绿色全要素生产率。智慧农业通过突破传统生产边界，实现降耗增效与生态保护的协同发展，为农业绿色转型提供了强有力的技术支持。据此，从本体论、认识论、方法论［5］三个层面阐释智慧农业技术革新的内涵，这些创新如何使智慧农业成为农业绿色转型的关键驱动力，也是实现农业高质量发展与生态文明建设深度融合的必由之路。\n\n从本体论视角审视，农业绿色转型的全环节覆盖［6］包括：（1）农业空间布局绿色转型。遵循“因地制宜、宜农则农”，科学规划农业空间布局，适配资源环境承载力，优化产业结构，构建生态友好型布局体系。（2）农业资源利用绿色转型。以水土保持为核心，推广节水灌溉、提升耕地质量等技术，强化综合生产能力；推进农业废弃物资源化利用，构建资源节约型路径。（3）农业生产手段绿色转型。加强农业基建，推进农机装备绿色化、智能化改造；集成推广绿色生产技术，加快智慧农业应用，构建智慧化绿色生产体系。（4）农业产业链绿色转型。以全产业链转型为目标，推动农村一二三产业融合，发展精深加工、冷链物流等业态，延伸绿色产业链，提升附加值。（5）农产品供给绿色转型。对接消费升级，推动农产品供给优质化、多元化、营养化；完善质量标准体系，构建全链条信息化监管网络，保障绿色供给。（6）农产品消费绿色转型。强化绿色食品等认证，探索“碳标签”机制；提高全民健康与环保意识，提升绿色低碳产品市场占有率，倡导绿色消费方式。（7）农业生态环境绿色转型。聚焦减污降碳、资源利用与生态修复，通过防治农业面源污染、推广化肥农药减量增效、发展种养循环、提升耕地质量及保护生物多样性，构建绿色低碳农业体系［7］。智慧农业的技术革新以农业对象、农业环境、生产过程的三维数字化建模为基础，构建起覆盖农业空间布局、农业资源利用、农业生产手段、农业产业链、农产品供给、农产品消费、农业生态环境全环节的绿色转型数字化系统，重构传统农业的生产模式，实现农业系统要素的可视化表达、状态参数的实时采集与动态分析，进而通过数据融合与智能算法形成决策支持，最终达成农业生产系统的精准化调控与智能化优化，为破解农业高碳发展困局提供了系统性解决方案。\n\n从认识论视角审视，面对全球气候变化、资源约束与生态压力的多重挑战，农业绿色转型已超越单一环节改良，演变为涵盖经济、生态、社会多维目标的系统性变革［8］。绿色技术作为这场变革的核心驱动力，通过构建“感知-传输-分析-决策-执行”的智慧农业闭环，实现了农业生产函数的根本性重构。这种重构不仅体现为物联网设备、大数据分析等工具层面的技术升级，更深层次地推动着传统农业从经验驱动的边际改进向数据驱动的范式突破跃迁。当数字孪生技术赋予农业系统自我学习与优化能力时，农业生产开始呈现指数型增长特征——技术、组织、制度三大要素形成协同创新网络，推动农业从自然再生产过程向数据再生产与自然再生产深度耦合的新型生产方式演进［9］。这种转变标志着人类对农业系统的认知与改造进入新阶段，在实现资源高效利用、生态环境保护与经济价值创造的动态平衡中，绿色技术正引领农业绿色转型迈向量子跃迁式的创新发展路径。\n\n从方法论来看，农业绿色转型的理论研究正逐步深化其内涵建构，核心聚焦于“转型路径”的系统性探索。学者基于农业多功能性视角［10］，重新界定绿色转型的复合价值内涵；在技术创新维度［11］，构建资源高效利用与环境友好的技术解决方案；从竞争策略视角出发［12］，提出市场导向的绿色转型战略选择；在宏观驱动层面，依托低碳带动视角［13］，设计政策引导与碳减排协同的转型机制。智慧农业作为现代农业技术集成的核心平台，正在农业领域掀起一场深刻的变革。在信息感知方面，通过遥感卫星、无人机和地面传感器等设备，可以实现对农田环境的实时监测和数据分析，为农业生产手段绿色革新提供科学依据。在智能决策方面，利用大数据分析和机器学习技术，可以对农田环境、作物生长周期和农业资源进行深入挖掘和分析，为农业资源利用绿色转型提供科学的决策支持。在精准作业方面，通过集成先进的自动化设备和机器人技术，可以实现农田作业的智能化和自动化，提高农业绿色生产效率和质量。\n\n综上所述，智慧农业的技术革新为农业的绿色转型提供了新的思路和解决方案。本研究将深入探讨智慧农业的技术革新如何赋能农业绿色转型，系统分析其内在逻辑，深入剖析存在的障碍，并提出可行的对策建议。\n\n本研究遵循“系统探究-障碍剖析-对策建议”的递进式研究方法，基于研究目标与内容，研究思路如图2所示。\n\n![Image 8](https:\u002F\u002Fwww.smartag.net.cn\u002Farticle\u002F2026\u002F2096-8094\u002F22558\u002F2096-8094-2026-8-3-40\u002Fthumbnail\u002F66C62C93-8750-4836-B2E0-481125182871-F002.jpg)\n\n##### **图2 智慧农业赋能农业绿色转型的总体研究思路**\n\nFig. 2 The overarching research framework for smart agriculture-enabled green transition in agriculture\n\n农业绿色转型涵盖农业空间布局、农业资源利用、农业生产手段、农业产业链、农产品供给、农产品消费、农业生态环境等环节。而智慧农业的技术革新通过数据要素渗透、智能装备替代、全链协同创新，重构了农业绿色转型的技术底座与商业模式，推动了从数据孤岛到生态闭环的技术突破。其技术逻辑本质上是利用“数据-算法-设备-生态”的协同进化，将农业生产的“经验依赖”转化为“数据智能驱动”，在提升效率的同时构建生态正循环，为农业绿色转型提供可量化的技术实现路径，如图3所示。\n\n![Image 9](https:\u002F\u002Fwww.smartag.net.cn\u002Farticle\u002F2026\u002F2096-8094\u002F22558\u002F2096-8094-2026-8-3-40\u002Fthumbnail\u002F66C62C93-8750-4836-B2E0-481125182871-F003.jpg)\n\n##### **图3 智慧农业赋能农业绿色转型的技术逻辑**\n\nFig. 3 The technical mechanisms of smart agriculture enabling the green transition in agriculture\n\n在新一轮技术革命和产业变革的背景下，智慧农业将数据要素融入农业绿色生产环节，对于改造传统农业、转变农业发展方式具有重要意义。第一，农业现代化的新基建逻辑。在数字经济时代，数据已成为继土地、劳动力、资本、技术之后的第五大生产要素［14］。智慧农业的技术革新首先聚焦于数据层的重构，将农业绿色转型理念深度嵌入其技术体系。其逻辑起点在于农业信息论［15］与生态经济学的交叉融合。通过构建多源异构数据采集体系，依托多种绿色技术嵌入环境监测，实现农业活动数字孪生与绿色映射，解决数据采集痛点，构建含生态参数的数字底座，为决策优化提供支撑。第二，农业数据的复杂性管理。农业数据多源异构源于生产系统开放及与自然生态系统耦合。智慧农业突破数据采集体系兼容性与内化绿色转型的目标，采用低功耗广域网络（Low-Power Wide-Area Network，LPWAN）技术，开发太阳能供电模块降低能耗。通过标准化与语义对齐技术，嵌入生态约束条件，构建多模态融合模型，实现数据融合与互操作。如农作物长势监测中，通过深度学习历史种植数据、气象信息、土壤墒情等多维农业要素，智慧平台可精准预测病虫害风险、产量波动及市场趋势，为农户提供科学种植方案。表1汇总了智慧农业的典型应用场景及实践效益，直观展现了数据要素对农业绿色转型的赋能效果。\n\n###### **表1 智慧农业赋能农业绿色转型的典型应用案例及效益分析**\n\nTable 1 Smart agriculture-enabled agricultural green transition： exemplary implementation cases and benefit analytics\n\n| 技术方案 | 实际案例 | 实施模式 | 实施效果 |\n| --- | --- | --- | --- |\n| 人工智能+水肥一体化 | 北大荒集团鹤山农场 | 以智慧农业全国重点实验室项目为依托，通过模型计算生成变量施肥处方图；通过水肥一体化系统控制中心的云计算，实现分区按需自动灌溉和施肥，形成了田间农事信息“采、传、算、用”的全链路数据处理、执行模式 | 水肥利用率提高到60%，减少化肥用量5%，粮食增产8% |\n| 人工智能+农作物害虫防控 | 江苏姜堰井贤农场示范基地 | 平台可以通过输入作物、病种和环境信息，实现精准响应和无人机施药参数的指导 | 水稻区农药滥用率下降20% |\n| 人工智能+农业决策 | 巨野县太平镇 | 通过对气象、土壤、市场数据的深度分析，农户依据精准气象预警，提前采取保温措施，守护麦苗安全 | 收集气象环境、土壤养分、虫情、病害、作物长势等8大类信息，为绿色农事决策提供数据支撑 |\n| 人工智能+农情服务 | 巨野县核桃园镇 | 依托“作物云-农田遥感监测系统”，农户们精准掌握小麦生长动态，科学开展穗期病虫防控和抗旱减灾工作 | 小麦生育期监测分布图、干旱诊断图清晰呈现，让农业绿色生产管理更加精准高效 |\n| 人工智能+多光谱无人机 | 潍坊市安丘市石堆镇岳家官庄村的智慧化示范田 | 用智能传感装置构建数据采集网络，通过中化现代农业技术服务平台（Modern Agriculture Platform， MAP）智能算法模型，生成“一田一策”的种植方案 | 化肥用量直降20%、麦苗均匀度提升超10% |\n| 人工智能+麦田管理 | 南阳市新野县施庵镇的高标准农田 | 通过收集卫星影像、无人机航拍，并进行光谱分析、气象站实时监测、土壤墒情等数据，传回大数据处理中心，由农业专家提出农事精细化管理方案，新型喷灌机-指针式喷灌机进行作业 | 亩均节水120 m 3，节水率达到48% |\n\n智慧农业利用算法技术构建“数据解析-模型构建-决策优化-绿色效应”的闭环，通过提升农资供应水平、增强农资精准利用效率，将农业经验决策转化为人工智能智能驱动，进而打破农业绿色转型桎梏，实现农业资源利用绿色转型。\n\n第一，农业知识的数字化解构。农业经验决策的本质是模糊逻辑与隐性知识的集合，而数据解析的核心任务是通过算法将非结构化经验转化为结构化数据。基于卷积神经网络（Convolutional Neural Network, CNN）［16］与循环神经网络（Recurrent Neural Network, RNN）的混合架构，系统可优先识别资源消耗节点，解析农业数据的时空特征。引入贝叶斯网络（Bayesian Network）［17］构建农业知识图谱，将高温高湿导致病害暴发等经验规则转化为概率图模型。采用模糊逻辑（Fuzzy Logic）［18］处理农业数据的模糊性，将土壤肥力中等模糊表述转化为隶属度函数，通过模糊推理系统生成施肥建议，使决策更符合农业绿色生产的实际情境。\n\n第二，农业系统的认知建模。模型构建是算法层的核心，其目标是通过数学建模实现对农业系统的认知映射。智慧农业综合运用机器学习模型，应用于精准种植决策、病虫害绿色防控、碳足迹与生态优化、供应链与市场优化等场景。例如，长短期记忆网络（Long Short-Term Memory, LSTM）模型预测作物需水量以优化灌溉计划，XGBoost回归优化物流路径，ResNet34改进提升病虫害识别准确率，强化学习动态调整灌溉策略，迁移学习减少病虫害识别模型训练数据量。智慧农业利用算法逻辑解构农业知识体系，借助认知建模实现农业系统的创新性重构，通过闭环控制实现数据到行动的转化，最终通过精准资源利用达成农业可持续发展的目标，推进农业绿色转型进程。这场算法驱动的农业革命，标志着人类从征服自然的工业化思维，向与自然和谐共生的生态文明思维转变。\n\n智慧农业通过自动化生产管理、智能化机械收割推动农业生产手段绿色转型。其核心逻辑在于构建“设备升级-效率提升-成本降低-环境友好”的技术闭环，实现农业生产与生态保护的协同发展。\n\n第一，农业装备的智能化跃迁。传统农业装备的本质是能量转换工具，其功能局限于机械力的放大与传递。智慧农业基于大模型技术中计算机视觉与多传感器融合，开发适应复杂农田环境的无人驾驶农机，实现厘米级路径规划与避障，并搭载土壤成分传感器与智能算法，实时分析土壤湿度、肥力数据，动态调整耕作参数，减少化肥、农药过量使用，降低碳排放。同时，利用大模型技术和机器人技术，研发出适用于不同农产品的自动化采摘设备，通过精准识别与轻柔操作减少机械损伤，降低果实腐烂率。如合肥市长丰县草莓采摘机器人，配备高分辨率摄像头与高精度机械手臂，通过视觉识别技术，准确判断作物成熟度与位置［19］。\n\n第二，生产函数的重构与优化。设备升级直接提升农业生产效率，通过精准作业减少化肥、农药等农资过量使用，降低环境污染，突破传统生产函数边际报酬递减规律。智能设备使要素投入的边际产出持续提升，并突破人类劳动生理限制，实现全天候环境友好型作业与多任务并行处理。\n\n第三，全生命周期的经济性革命。设备层技术的成本降低效应不仅体现在直接人力成本节约，更在于全生命周期的成本优化。江苏省吴江区通过机器人除草、覆膜插秧、侧深施肥等绿色新质生产力技术，赋能形成集约节约、循环高效的绿色生态型无人农场发展新模式［20］。当拖拉机进化为移动的超级计算机，采摘臂升级为精准的生物工程师，农业便从体力密集型产业蜕变为技术密集型产业。这场设备驱动的农业革命，标志着人类从依赖自然的农耕文明，历史性地向驾驭自然的智能文明跨越。\n\n智慧农业通过废弃物资源化、碳足迹追踪等生态优化措施，构建“资源循环-碳减排-生态监测”的闭环，实现农业生态系统的自我调节与持续优化，从而推动农业绿色转型。\n\n第一，农业生态系统的物质流重构。资源循环的本质是打破传统农业“资源-产品-废弃物”的线性代谢模式，构建“资源-产品-再生资源”的闭环系统。通过生物转化、热化学转化等技术，将农业废弃物转化为高值化产品。智慧农业通过在线分析粪便成分，精准调控发酵参数，加速腐熟过程，提升有机肥质量，并改造废旧水泥窑生产高效矿物质肥料，实现工业废弃物的资源化利用。基于物质流分析（Material Flow Analysis, MFA）理论，构建农业系统的物质代谢模型，系统可追踪化肥从生产，到施用，再到作物吸收的全过程，通过氮素利用效率指标量化资源浪费［21］。\n\n第二，农业气候责任的主动担当。农业既是碳源也是碳汇，其碳减排的紧迫性源于全球气候变化的压力。在碳足迹追踪上，通过追踪农产品从生产到消费的全流程碳排放，生成碳足迹报告，结合气象数据与土壤湿度传感器，动态调整灌溉与施肥方案，减少资源浪费［22］。此外，智慧农业利用AI无人机与图像识别，监测农田周边鸟类、昆虫活动，评估生态影响，并实时监测水体、土壤中的重金属与农药残留，提前预警污染风险。例如，新疆昌吉棉花碳足迹试点搭建物联网碳监测体系，借助传感设备与AI无人机采集全流程种植数据，自动核算棉花碳足迹。依托监测数据推行减肥节水、秸秆炭化技术，大幅降低农田碳排放，氮肥施用减少25%［23］。\n\n第三，农业生态安全的守护机制。生态监测是农业绿色转型的“眼睛”，其核心价值在于提供实时、精准的生态状态信息。基于遥感、物联网、无人机等技术，构建“空天地一体化”监测体系，卫星遥感可监测区域植被覆盖度，无人机可捕捉田间微地形变化，地面传感器可实时监测土壤质量。引入生物完整性指数（Index of Biotic Integrity, IBI）［24］、土壤质量指数（Soil Quality Index, SQI）［25］等指标，构建农业生态健康评估框架，系统可通过分析昆虫多样性、微生物群落结构等参数，评估农田生态系统的稳定性。基于机器学习算法构建生态风险预测模型，系统可提前预测病虫害暴发概率，并生成生物防治、物理防控等综合方案，减少化学农药的使用。这一过程不仅体现了技术进步的力量，更揭示了农业作为生态系统的本质属性。当秸秆转化为肥料，当碳汇成为资产，当监测数据守护生态安全时，农业便实现了生态环境层面的绿色转型。\n\n中国农业绿色转型虽已取得初步成效，但在向纵深推进的征程中，仍面临技术、市场与体制机制层面的多重掣肘。在“大国小农”的国情农情背景下，传统生产方式向智慧化、绿色化转变的复杂性不容小觑，智慧农业技术的适配性与推广普及面临着严峻挑战。智慧农业作为农业强国和“双碳”目标［26］两大战略目标的关键引擎，其深度融合应用与全方位推广，尚有诸多难题亟待攻克［27］。由此可见，借助智慧农业提升中国农产品绿色竞争力的任务艰巨，农业绿色转型之路依旧任重道远。\n\n在智慧农业发展初期，农业基础设施投入成本过高、技术成果转化效率低下、农民对数字农业模式认识程度不足等限制无法得到有效破解；智慧农业全流程信息化、自动化、智能化程度不足在一定程度上桎梏着农业绿色转型的深度［28］。\n\n一是高端传感器与智能芯片的“卡脖子”困境［29］。农业传感器作为数据采集的神经末梢，其技术成熟度直接决定数据质量。中国传感器产业快速增长，应用模式也日渐成熟。目前，中国传感器产品约6 000种，而国外已达20 000多种，远远满足不了国内市场需求。中高端传感器进口占比达80%，传感器芯片进口更是达90%，国产化缺口巨大。其中数字化、智能化、微型化等高新技术产品严重短缺。国家重大装备所需高端产品主要依赖进口，生物信息传感器产品，如作物生长信息传感器、畜牧养殖信息传感器、水产养殖信息传感器几乎都来自国外企业，中国相关产品仍处于研发和试用阶段，真正市场化的产品不多，使得农业绿色转型进展缓慢［30］。\n\n二是算法黑箱与决策信任危机。技术可解释性是农业技术推广的关键。首先，大多数大数据模型的决策逻辑呈现“黑箱”特性，缺乏面向农业生产者的可视化解释路径。农户的传统经验与大数据决策冲突，农户对预测结果的信任度不足，间接制约了绿色技术推广效率，限制了农业生产方式的绿色转型［31］。其次，智慧农业虽被寄予了精准减量的期待，但在实践中却陷入技术增量不减量的悖论。农业面源污染已成为水体富营养化与土壤退化的主要诱因，当前，中国农业化肥利用率仅为40.2%［32］，导致大量氮、磷元素及化学残留物通过地表径流进入水体。更严峻的是，数字技术的硬件依赖可能加剧污染风险，如无人机植保作业因缺乏药液漂移的控制算法，对邻近田地造成损伤。\n\n三是小农户场景的","智慧农业(中英文) 2026, 8(3): 40-50","2026-08-05T00:00:00Z",75,{"impact":19,"substance":232,"depth":19,"authority":20,"freshness":21,"relevant":22,"comment":233},20,"核心期刊论文，系统阐述智慧农业赋能绿色转型的逻辑与障碍，具有学术深度，但时效性一般。",[235,236],{"name":228,"url":225},{"name":237,"url":238},"智慧农业(中英文) 2026年第3期","https:\u002F\u002Fh.mffb.com.cn\u002Fa\u002F567288.html",[54,240,32,241,242],"AGTFP","农业绿色转型","技术革新",{"code":36,"slug":37,"name":38,"path":39,"parent_code":40},[],{"status":43,"locked":14,"version":44,"method":45,"evidence":246},{"candidates":247,"agricultural_evidence":51},[248,253,257],{"code":49,"score":249,"supported":51,"title":250,"abstract":251,"tags":252},15,[54],[54,55],[54],{"code":36,"score":58,"supported":51,"title":254,"abstract":255,"tags":256},[],[61],[],{"code":258,"score":22,"supported":14,"title":259,"abstract":260,"tags":261},"H4",[],[],[241],[263,264],"农业绿色转型 智慧农业期刊 技术革新 智慧农业","农业绿色转型 智慧农业期刊","农业绿色转型智慧农业期刊技术革新智慧农业-294",8,"10.12133\u002Fj.smartag.sa202505010","2026-08-07T23:57:51.274027Z",{"id":270,"title":271,"url":272,"summary":273,"summary_zh":8,"content":274,"source_name":275,"source_url":8,"published_at":276,"category":12,"cover_url":8,"hotness":91,"is_selected":14,"score":277,"score_detail":278,"sources":280,"tags":282,"primary_topic":285,"secondary_topics":286,"classification":287,"search_phrases":298,"slug":301,"view_count":96,"doi":8,"paper":8,"created_at":302},106,"数字技术赋能与农业经济范式转型——《智慧农业(中英文)》2026年第3期专刊导读","https:\u002F\u002Fwww.163.com\u002Fdy\u002Farticle\u002FL20M1E4V05568W0A.html","《智慧农业(中英文)》2026年第3期专刊集中刊发20篇研究成果,围绕智慧农业模式演进、数智技术农业应用、数字乡村政策效应、农业经济韧性、产业链效率、数据治理和研究范式转型等议题展开。本专刊从理论、方法、证据和制度多个层面,回答数字技术如何重塑农业发展逻辑。","[![Image 9](https:\u002F\u002Fwww.163.com\u002Fdy\u002Farticle\u002FL20M1E4V05568W0A.html)](javascript:void(0))\n\n[网易首页](https:\u002F\u002Fwww.163.com\u002F \"网易首页\")\n\n[应用](https:\u002F\u002Fwww.163.com\u002F#f=topnav)\n\n*   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100081，中国）\n\n数字技术正在深度进入农业农村。它带来了新的生产工具，也带来了新的组织方式、治理方式和研究方法。但在中国农业农村场景中，数字化转型并不是一个简单的技术扩散过程。中国农业仍以小农户为重要基础，经营规模、主体能力、基础设施、服务体系和制度环境存在显著差异。许多数智技术在试验场景中已经可行，但在真实生产经营中能否被农户采纳、能否形成经济回报、能否服务绿色转型和共同富裕，仍需要系统回答。\n\n由此，智慧农业和数字乡村建设面临一系列关键问题：数字技术如何适配“大国小农”的基本国情？如何从单点技术应用走向农业生产、经营、服务和产业链的系统重构？如何在提升效率的同时增强粮食安全、农户福利和农业经济韧性？如何处理农业数据要素化带来的权利保护、政策供给和治理规则问题？更进一步，数字技术也在改变农业经济学的研究对象、数据基础和方法体系，推动学科自身发生范式转型。\n\n正是在这一背景下，《智慧农业（中英文）》策划推出“数字技术赋能与农业经济范式转型”专刊。专刊集中刊发20篇研究成果，围绕智慧农业模式演进、数智技术农业应用、数字乡村政策效应、农业经济韧性、产业链效率、数据治理和研究范式转型等议题展开。各文既关注技术前沿，也重视经济逻辑；既讨论政策效果，也回应微观主体行为；既面向农业生产实践，也反思农业经济学自身的知识生产方式。由此，本专刊试图从理论、方法、证据和制度多个层面，回答数字技术如何重塑农业发展逻辑，并如何催生农业新质生产力这一核心命题。\n\n一、智慧农业赋能农业高质量发展：模式演进与制度适配\n\n中国社会科学院农村发展研究所胡冰川研究员团队从全球比较视角出发，构建四维比较框架识别了全球典型智慧农业发展模式，并提出中国作为大国小农的代表性经济体，可在技术、组织、数据、价值和治理的“五维协同”中推动全球智慧农业走向更具包容性的共生格局。对外经济贸易大学杨军教授团队直接回应智慧农业发展的中国实践命题，系统梳理了数智技术在生产环节、要素配置、管理服务与供应链体系中的实践应用，提出数智技术赋能农业高质量发展是一项涉及技术攻关、产业生态构建、数据治理、模式创新和人才培养等多维度的系统工程，必须坚持系统思维。新疆农业大学热孜燕・瓦卡斯教授团队从综合评价和驱动机制角度刻画了中国智慧农业发展的实践格局，揭示了不同地区之间的发展差异、空间关联和影响因素，为促进智慧农业政策精准施策提供了参考。新疆财经大学赵向豪副教授团队系统探究了智慧农业技术革新赋能农业绿色转型的内在逻辑，从“数据-算法-设备-生态”构建协同创新体系，深入剖析存在的障碍，并提出可行的对策建议。北京大学郑波副研究员团队聚焦人工智能驱动植物育种范式变革，系统梳理AI在种质资源挖掘、高通量表型解析、全基因组选择和分子设计育种中的应用进展，并讨论农业大模型对多模态数据融合、农业知识体系重构和精准育种决策的支撑作用，以及智慧育种发展面临的主要挑战。\n\n二、农业生产场景的数智技术的应用：技术可行性与经济可行性\n\n北京大学黄季焜教授团队基于两套全国代表性农户微观调查数据，刻画了涉农数智技术采纳的微观图景。该文分析发现，非嵌入式数智技术推广受农户认知、数字素养、基础设施和政策支持制约；嵌入式数智技术的较快扩散，则源于成本下降、社会化服务发展和行业标准完善。该文通过不同类型技术的扩散路径比较揭示了数智技术在农业生产中差异化扩散的行为基础与制度条件。中国农业大学蔡海龙教授团队以玉米种植户为研究样本，从户主特征、家庭禀赋、经营条件、区域发展和外部环境多维度构建分析框架，运用可解释机器学习方法识别出影响农户应用北斗导航拖拉机的关键因素和农户之间的异质性，为理解智能农机扩散提供了兼具预测能力和解释力的微观证据。植物工厂通常被视为智慧农业和设施农业的前沿形态，具有环境可控、生产稳定和空间集约等优势，但中国农业科学院都市农业研究所杨其长研究员团队通过植物工厂经济脆弱性诊断，揭示技术可行并不必然意味着经济可行。高额固定投资、能源成本、运营管理、市场定位和补贴依赖，都会影响植物工厂的盈利能力和长期可持续性。文章建议，植物工厂较为稳健的转型路径应该建立在控制升级、较优电力条件和价值链升级协同的基础上。\n\n三、数字乡村建设与农户福利改善\n\n南开大学丁凡琳博士通过对国内外文献的系统回顾，建立了数字技术通过信息传播、消费引导、社会互动和环境意识提升赋能农村居民突破生活方式低碳转型的障碍因素的概念框架，拓展了数字乡村研究的福利和行为维度，为该领域研究及相关政策设计提供参考。内蒙古农业大学乌云花教授团队聚焦农牧户群体，梳理了数字素养概念的动态演进与多维测度体系的发展、农牧户融资可得性的影响因素、农村金融“最后一公里”梗阻，数字素养对农牧区数字金融服务发展的促进作用，以及数字素养对农牧户贷款行为的影响机制。中国农业科学院农业信息研究所董晓霞研究员团队以全国数字乡村试点政策作为准自然实验，构建双重差分模型识别数字乡村建设对农村居民收入增长的影响，并进一步结合机制检验和调节效应模型分析其作用路径，揭示了数字红利转化的能力条件和制度条件。内蒙古大学钱贵霞教授团队依托全国农户追踪调查数据库，将电商进村政策的评价从传统的销售增长、收入提升拓展到农户生计韧性，既丰富了数字乡村绩效评价的维度，也为优化电商赶紧存政策提供了经验依据。\n\n四、数字技术提升农业经济韧性和效率\n\n山东农业大学崔钊达博士团队基于全国省级面板，构建粮食生产韧性综合评价体系，运用双重机器学习处理高纬控制变量和潜在选择偏误，从而更可靠地识别数字技术的因果赋能效应。该文进一步识别了“人-地-服”三条要素重组路径，为数字技术服务粮食稳产保供提供了经验证据。中国农业科学院农业信息研究所代辛副研究员团队则进一步针对当前数字技术赋能存在的区域异质性和要素不协同的现实问题，基于组态视角系统揭示数字技术如何通过多维要素的协同互动驱动农业经济韧性提升。中国农业科学院农业信息研究所吴建寨研究员团队从投出产出模型出发，再次探讨了数字技术投入对农业经济韧性的驱动效应和内在机理，识别了影响的空间异质性和非对称性。三篇文章为制定差异化的数字农业政策提供了理论和实证依据。沈阳农业大学陈迪副教授团队测算了农产品加工业全要素生产率和省域数字经济发展水平，检验数字经济如何通过技术进步、研发投入、管理优化等对农产品加工业全要素生产率的影响，为农产品加工业增长和政策制定提供理论依据与实证支撑。新疆财经大学程云洁教授团队对数字物流影响农业产业链现代化的作用机制和空间相关性特征和溢出效应进行检验分析，提出强化数智技术赋能、破除“制度性障碍”、消除资源配置效率提升的外部壁垒，以及因地制宜发挥数字物流优化各产区农业产业链现代化的作用等对策。\n\n五、农业数据要素化背景下的研究范式、政策工具与权利治理\n\n中国农业科学院农业经济与发展研究所王秀东研究员团队从库恩科学范式理论出发，系统阐释了大数据给农业经济研究带来七维范式变革，梳理数据、方法、治理层面转型困境，提出跨学科数据共享与规范建设发展方向，把数字化影响从农业生产实践推进到农业经济学自身的知识生产过程，为本专刊提供了方法层面的反思与拓展，也为农业经济学科自主知识体系建设提供了方法论支撑。南昌大学高群教授团队搭建“工具-主题-目标”三维政策分析框架，基于多年中央政策文本量化梳理智慧农业四阶段演进特征，指出政策工具失衡、主题适配不足等问题并提出优化策略。华中农业大学万志前教授团队深入到微观主体权利与制度保障，从理论上界定了智慧农业背景下农业经营者数据权益的性质与内涵，剖析了智慧农业背景下农业经营者数据权益保护困境，分析了导致理论与现实差距的制度因应，为构建智慧农业治理规则提供了重要参考。\n\n本专刊20篇文章集体展现了数字技术正在重塑农业农村发展的底层逻辑。它不仅更新了生产工具和治理手段，也改变了农业要素配置方式、经营组织形态、产业链协同机制和制度治理规则。智慧农业的发展，不能只看技术先进性。还要看农户是否愿意采纳，场景是否适配，成本收益是否可行，政策和制度能否有效支撑。数字乡村建设，不只是基础设施延伸和平台下沉。更重要的是提升农户能力，改善农户福利，增强农业经济韧性，推动产业提质增效。本期专刊的多篇文章呈现了数字技术推动农业经济范式转型的多重路径。期待这些研究为农业经济学科自主知识体系建设、数字乡村政策优化、农业产业升级和农业强国建设提供有益参考。\n\n来源：《智慧农业（中英文）》2026年第3期\n\n转载请联系编辑部授权\n\n本期支持单位\n\n特别支持单位\n\n![Image 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[](https:\u002F\u002Fwww.163.com\u002Fdy\u002Farticle\u002FL20M1E4V05568W0A.html)\n\n[返回网易首页](https:\u002F\u002Fwww.163.com\u002F?f=post2020_dy)[下载网易新闻客户端](https:\u002F\u002Fwww.163.com\u002Fnewsapp\u002F#f=post2020_dy)\n\n相关推荐\n\n热点推荐\n\n*   [![Image 21](https:\u002F\u002Fnimg.ws.126.net\u002F?url=http:\u002F\u002Fbjnewsrec-cv.ws.126.net\u002Fdoccover_gen\u002Fb47c5e23_7_cover.png&thumbnail=140y88&quality=80&type=jpg)](https:\u002F\u002Fwww.163.com\u002Fdy\u002Farticle\u002FL34H2RRP05198CJN.html?f=post2020_dy_recommends)### [据预测到2030年全国生物制造市场规模将增长至1.8万亿元 占全球市场规模近25%](https:\u002F\u002Fwww.163.com\u002Fdy\u002Farticle\u002FL34H2RRP05198CJN.html?f=post2020_dy_recommends)\n\n财联社 2026-07-31 00:11:08\n\n[0 _跟贴_ 0](https:\u002F\u002Fwww.163.com\u002Fdy\u002Farticle\u002FL34H2RRP05198CJN.html?f=post2020_dy_recommends) \n*   [![Image 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25](https:\u002F\u002Fnimg.ws.126.net\u002F?url=http:\u002F\u002Fvideoimg.ws.126.net\u002Fcover\u002F20260730\u002F0qVe28ILT_cover.jpg&thumbnail=140y88&quality=80&type=jpg)](https:\u002F\u002Fwww.163.com\u002Fv\u002Fvideo\u002FVD26B70QF.html?f=post2020_dy_recommends)### [农业农村部：研发农业农村专业模型，加快突破农业传感器等领域关键核心技术](https:\u002F\u002Fwww.163.com\u002Fv\u002Fvideo\u002FVD26B70QF.html?f=post2020_dy_recommends)\n\n界面新闻 2026-07-30 20:38:00\n\n[0 _跟贴_ 0](https:\u002F\u002Fwww.163.com\u002Fv\u002Fvideo\u002FVD26B70QF.html?f=post2020_dy_recommends) \n*   [![Image 26](https:\u002F\u002Fnimg.ws.126.net\u002F?url=http:\u002F\u002Fvideoimg.ws.126.net\u002Fcover\u002F20260730\u002FDGNwx7BtE_cover.jpg&thumbnail=140y88&quality=80&type=jpg)](https:\u002F\u002Fwww.163.com\u002Fv\u002Fvideo\u002FVF2602S52.html?f=post2020_dy_recommends)### [一台能顶百人的采棉机，现代农业究竟多强悍？](https:\u002F\u002Fwww.163.com\u002Fv\u002Fvideo\u002FVF2602S52.html?f=post2020_dy_recommends)\n\n几点科普 2026-07-30 17:23:30\n\n[6 _跟贴_ 6](https:\u002F\u002Fwww.163.com\u002Fv\u002Fvideo\u002FVF2602S52.html?f=post2020_dy_recommends) \n*   [![Image 27](https:\u002F\u002Fnimg.ws.126.net\u002F?url=http:\u002F\u002Fvideoimg.ws.126.net\u002Fcover\u002F20260729\u002FbgqeXzsfG_cover.jpg&thumbnail=140y88&quality=80&type=jpg)](https:\u002F\u002Fwww.163.com\u002Fv\u002Fvideo\u002FVZ220C7RI.html?f=post2020_dy_recommends)### [“紫泥沟”大货翻腾3兄弟合围，东子直呼不要动，到底是啥鱼](https:\u002F\u002Fwww.163.com\u002Fv\u002Fvideo\u002FVZ220C7RI.html?f=post2020_dy_recommends)\n\n脑洞编剧小剧场 2026-07-29 04:11:39\n\n[20 _跟贴_ 20](https:\u002F\u002Fwww.163.com\u002Fv\u002Fvideo\u002FVZ220C7RI.html?f=post2020_dy_recommends) \n*   [![Image 28](https:\u002F\u002Fnimg.ws.126.net\u002F?url=http:\u002F\u002Fvideoimg.ws.126.net\u002Fcover\u002F20260729\u002FpEjGskFw2_cover.jpg&thumbnail=140y88&quality=80&type=jpg)](https:\u002F\u002Fwww.163.com\u002Fv\u002Fvideo\u002FVY22L35U5.html?f=post2020_dy_recommends)### [远看像是直升机犁地，近看原来是拖拉机，突出一个高效！](https:\u002F\u002Fwww.163.com\u002Fv\u002Fvideo\u002FVY22L35U5.html?f=post2020_dy_recommends)\n\n欢趣匣子 2026-07-29 10:13:42\n\n[1 _跟贴_ 1](https:\u002F\u002Fwww.163.com\u002Fv\u002Fvideo\u002FVY22L35U5.html?f=post2020_dy_recommends) \n*   [![Image 29](https:\u002F\u002Fnimg.ws.126.net\u002F?url=http:\u002F\u002Fvideoimg.ws.126.net\u002Fcover\u002F20260730\u002FyI0L7fcB1_cover.jpg&thumbnail=140y88&quality=80&type=jpg)](https:\u002F\u002Fwww.163.com\u002Fv\u002Fvideo\u002FVW24D90MB.html?f=post2020_dy_recommends)### [运输木材哈哈哈哈哈哈哈](https:\u002F\u002Fwww.163.com\u002Fv\u002Fvideo\u002FVW24D90MB.html?f=post2020_dy_recommends)\n\n通勤崩溃观察员 2026-07-30 02:35:34\n\n[0 _跟贴_ 0](https:\u002F\u002Fwww.163.com\u002Fv\u002Fvideo\u002FVW24D90MB.html?f=post2020_dy_recommends) \n*   [![Image 30](https:\u002F\u002Fnimg.ws.126.net\u002F?url=http:\u002F\u002Fvideoimg.ws.126.net\u002Fcover\u002F20260729\u002FGVqHB60cZ_cover.jpg&thumbnail=140y88&quality=80&type=jpg)](https:\u002F\u002Fwww.163.com\u002Fv\u002Fvideo\u002FVY22GNLE1.html?f=post2020_dy_recommends)### [专门培养的辣椒造型，从小使用模具，现在变成了双胞胎！](https:\u002F\u002Fwww.163.com\u002Fv\u002Fvideo\u002FVY22GNLE1.html?f=post2020_dy_recommends)\n\n热点制造机 2026-07-29 08:57:31\n\n[1 _跟贴_ 1](https:\u002F\u002Fwww.163.com\u002Fv\u002Fvideo\u002FVY22GNLE1.html?f=post2020_dy_recommends) \n*   [![Image 31](https:\u002F\u002Fnimg.ws.126.net\u002F?url=http:\u002F\u002Fvideoimg.ws.126.net\u002Fcover\u002F20260728\u002Fzg0TP8mh2_cover.jpg&thumbnail=140y88&quality=80&type=jpg)](https:\u002F\u002Fwww.163.com\u002Fv\u002Fvideo\u002FVM20TVF4B.html?f=post2020_dy_recommends)### [光刻机技术进步了！](https:\u002F\u002Fwww.163.com\u002Fv\u002Fvideo\u002FVM20TVF4B.html?f=post2020_dy_recommends)\n\n呆萌的小鲤 2026-07-28 18:10:29\n\n[0 _跟贴_ 0](https:\u002F\u002Fwww.163.com\u002Fv\u002Fvideo\u002FVM20TVF4B.html?f=post2020_dy_recommends) \n*   [![Image 32](https:\u002F\u002Fnimg.ws.126.net\u002F?url=http:\u002F\u002Fvideoimg.ws.126.net\u002Fcover\u002F20260729\u002FKmgL70sH2_cover.jpg&thumbnail=140y88&quality=80&type=jpg)](https:\u002F\u002Fwww.163.com\u002Fv\u002Fvideo\u002FVZ2264R7B.html?f=post2020_dy_recommends)### [我的乡下老宅变成荒草密林了，得亏师傅手艺好，清理出来看傻眼了](https:\u002F\u002Fwww.163.com\u002Fv\u002Fvideo\u002FVZ2264R7B.html?f=post2020_dy_recommends)\n\n小Q不是导盲犬 2026-07-29 05:52:28\n\n[11 _跟贴_ 11](https:\u002F\u002Fwww.163.com\u002Fv\u002Fvideo\u002FVZ2264R7B.html?f=post2020_dy_recommends) \n*   [![Image 33](https:\u002F\u002Fnimg.ws.126.net\u002F?url=http:\u002F\u002Fvideoimg.ws.126.net\u002Fcover\u002F20260730\u002FwpRLEmf3a_cover.jpg&thumbnail=140y88&quality=80&type=jpg)](https:\u002F\u002Fwww.163.com\u002Fv\u002Fvideo\u002FVQ25IPUA5.html?f=post2020_dy_recommends)### [越来越多华裔正在对美国失去信心！美国身份的吸引力正大幅降低！](https:\u002F\u002Fwww.163.com\u002Fv\u002Fvideo\u002FVQ25IPUA5.html?f=post2020_dy_recommends)\n\n佛罗里达州张司令 2026-07-30 13:31:26\n\n[93 _跟贴_ 93](https:\u002F\u002Fwww.163.com\u002Fv\u002Fvideo\u002FVQ25IPUA5.html?f=post2020_dy_recommends) \n*   [![Image 34](https:\u002F\u002Fnimg.ws.126.net\u002F?url=http:\u002F\u002Fvideoimg.ws.126.net\u002Fcover\u002F20260727\u002Fv9hjK0AuG_cover.jpg&thumbnail=140y88&quality=80&type=jpg)](https:\u002F\u002Fwww.163.com\u002Fv\u002Fvideo\u002FVX1TKLGEK.html?f=post2020_dy_recommends)### [荒山变梯田，粮食有保障，饭碗牢牢的端在自己手中！](https:\u002F\u002Fwww.163.com\u002Fv\u002Fvideo\u002FVX1TKLGEK.html?f=post2020_dy_recommends)\n\n油炸逗比 2026-07-27 11:30:02\n\n[26 _跟贴_ 26](https:\u002F\u002Fwww.163.com\u002Fv\u002Fvideo\u002FVX1TKLGEK.html?f=post2020_dy_recommends) \n*   [![Image 35](https:\u002F\u002Fnimg.ws.126.net\u002F?url=http:\u002F\u002Fdingyue.ws.126.net\u002F2026\u002F0730\u002Fb95baa78j00tiytu1000fd0009c005uc.jpg&thumbnail=140y88&quality=80&type=jpg)](https:\u002F\u002Fwww.163.com\u002Fdy\u002Farticle\u002FL330NG600534A4SC.html?f=post2020_dy_recommends)### [赛里木湖自驾每人收75元引争议，景区称相关费用已做备案](https:\u002F\u002Fwww.163.com\u002Fdy\u002Farticle\u002FL330NG600534A4SC.html?f=post2020_dy_recommends)\n\n界面新闻 2026-07-30 10:06:07\n\n[32336 _跟贴_ 32336](https:\u002F\u002Fwww.163.com\u002Fdy\u002Farticle\u002FL330NG600534A4SC.html?f=post2020_dy_recommends) \n*   [![Image 36](https:\u002F\u002Fnimg.ws.126.net\u002F?url=http:\u002F\u002Fvideoimg.ws.126.net\u002Fcover\u002F20260729\u002FLuyHaFXmK_cover.jpg&thumbnail=140y88&quality=80&type=jpg)](https:\u002F\u002Fwww.163.com\u002Fv\u002Fvideo\u002FVZ23DERBT.html?f=post2020_dy_recommends)### [现在都有自动叉车，不愧是未来科技，已经开始逐步取代人工了！](https:\u002F\u002Fwww.163.com\u002Fv\u002Fvideo\u002FVZ23DERBT.html?f=post2020_dy_recommends)\n\n搞笑脱口秀 2026-07-29 17:19:30\n\n[1 _跟贴_ 1](https:\u002F\u002Fwww.163.com\u002Fv\u002Fvideo\u002FVZ23DERBT.html?f=post2020_dy_recommends) \n*   [![Image 37](https:\u002F\u002Fnimg.ws.126.net\u002F?url=http:\u002F\u002Fvideoimg.ws.126.net\u002Fcover\u002F20260730\u002FPaNXQnTRG_cover.jpg&thumbnail=140y88&quality=80&type=jpg)](https:\u002F\u002Fwww.163.com\u002Fv\u002Fvideo\u002FVZ266HGHB.html?f=post2020_dy_recommends)### [少见的稻草翻压拖拉机，能直接把秸秆压进泥土中](https:\u002F\u002Fwww.163.com\u002Fv\u002Fvideo\u002FVZ266HGHB.html?f=post2020_dy_recommends)\n\n爱笑无厘头 2026-07-30 19:16:21\n\n[1 _跟贴_ 1](https:\u002F\u002Fwww.163.com\u002Fv\u002Fvideo\u002FVZ266HGHB.html?f=post2020_dy_recommends) \n*   [![Image 38](https:\u002F\u002Fnimg.ws.126.net\u002F?url=http:\u002F\u002Fvideoimg.ws.126.net\u002Fcover\u002F20260729\u002FLmH2ipNeR_cover.jpg&thumbnail=140y88&quality=80&type=jpg)](https:\u002F\u002Fwww.163.com\u002Fv\u002Fvideo\u002FVS21MM4TO.html?f=post2020_dy_recommends)### [越南到底是个怎样的国家！9分钟带你了解它](https:\u002F\u002Fwww.163.com\u002Fv\u002Fvideo\u002FVS21MM4TO.html?f=post2020_dy_recommends)\n\n手工工作室 2026-07-29 01:22:18\n\n[0 _跟贴_ 0](https:\u002F\u002Fwww.163.com\u002Fv\u002Fvideo\u002FVS21MM4TO.html?f=post2020_dy_recommends) \n*   [![Image 39](https:\u002F\u002Fnimg.ws.126.net\u002F?url=http:\u002F\u002Fvideoimg.ws.126.net\u002Fcover\u002F20260728\u002FcbnTdI1ps_cover.jpg&thumbnail=140y88&quality=80&type=jpg)](https:\u002F\u002Fwww.163.com\u002Fv\u002Fvideo\u002FVX2063RDL.html?f=post2020_dy_recommends)### [移栽蔬菜前，为啥非得狠心掐掉叶子，值得一看](https:\u002F\u002Fwww.163.com\u002Fv\u002Fvideo\u002FVX2063RDL.html?f=post2020_dy_recommends)\n\n户外小辣椒 2026-07-28 11:13:27\n\n[1 _跟贴_ 1](https:\u002F","智慧农业(中英文) 2026, 8(3)","2026-07-16T19:00:00Z",70,{"impact":232,"substance":19,"depth":94,"authority":20,"freshness":200,"relevant":22,"comment":279},"核心期刊专刊导读，主题契合农业信息化，但发布于两周前，时效性低，内容为综述性导读，信息增量中等。",[281],{"name":275,"url":272},[54,283,30,284],"农业经济","专刊",{"code":36,"slug":37,"name":38,"path":39,"parent_code":40},[],{"status":43,"locked":14,"version":44,"method":45,"evidence":288},{"candidates":289,"agricultural_evidence":51},[290,294],{"code":49,"score":155,"supported":51,"title":291,"abstract":292,"tags":293},[54],[54],[30,54],{"code":36,"score":58,"supported":51,"title":295,"abstract":296,"tags":297},[],[101],[],[299,300],"农业经济 数字技术 智慧农业 专刊","农业经济 数字技术","农业经济数字技术智慧农业专刊-106","2026-07-31T00:00:55.921229Z",{"id":304,"title":305,"url":306,"summary":307,"summary_zh":308,"content":8,"source_name":309,"source_url":306,"published_at":310,"category":12,"cover_url":8,"hotness":91,"is_selected":14,"score":153,"score_detail":311,"sources":313,"tags":315,"primary_topic":320,"secondary_topics":321,"classification":322,"search_phrases":347,"slug":350,"view_count":137,"doi":351,"paper":352,"created_at":369},5581,"How Does Digital Literacy Promote Inclusive Rural Growth? Micro-Level Evidence from Income Inequality Among Farm Households","https:\u002F\u002Fdoi.org\u002F10.3390\u002Fsu182010689","Against the backdrop of the coordinated advancement of digital village construction and the common prosperity strategy, the widespread improvement in rural households’ digital literacy is emerging as a key force in reshaping rural income distribution and enabling sustainable rural development. Whether digital dividends can equitably benefit farm households with heterogeneous endowments has a direct bearing on the inclusive growth outcomes of digital village construction and the sustainable advancement of the common prosperity goal. Using three waves of panel data from the China Family Panel Studies (CFPS) covering 2018 to 2022, this paper empirically examines the impact of digital literacy on income inequality among rural households. The findings indicate that improvements in digital literacy significantly reduce rural household income inequality, and this conclusion remains robust across a series of robustness checks. Mechanism analysis reveals that digital literacy mainly curbs the widening of rural household income gaps through two core channels: expanding social capital and alleviating credit constraints. Heterogeneity analysis shows that the inequality-reducing effect of digital literacy is more pronounced among households that depend on non-agricultural income, have lower levels of human capital, or fall into relatively lower income brackets. Further analysis demonstrates that digital literacy significantly reduces inequalities in wage income, business income, and property income across rural households, whereas its mitigating effect on transfer income inequality is not statistically significant. Meanwhile, digital literacy significantly raises the probability of upward income mobility among rural households, thereby alleviating income inequality from a dynamic perspective. On the basis of these findings, this paper proposes policy implications in several areas: building a hierarchical and categorized rural digital literacy cultivation system, fostering a virtuous cycle of digital empowerment, equal opportunity, and income convergence, and optimizing income distribution structures and dynamic mobility mechanisms, with the aim of accelerating progress toward common prosperity.","在数字乡村建设与共同富裕战略协同推进的背景下，农户数字素养的普遍提升正成为重塑乡村收入分配格局、实现乡村可持续发展的重要力量。数字红利能否公平惠及禀赋异质性农户，直接关系到数字乡村建设的包容性增长成效与共同富裕目标的可持续推进。本文利用中国家庭追踪调查（CFPS）2018—2022年三期面板数据，实证检验数字素养对农户收入不平等的影响。研究发现，数字素养的提升显著降低了农户收入不平等，这一结论在一系列稳健性检验后依然成立。机制分析表明，数字素养主要通过拓展社会资本与缓解信贷约束两条核心渠道抑制农户收入差距的扩大。异质性分析显示，数字素养的减不平等效应在依赖非农收入、人力资本水平较低或处于相对较低收入区间的农户中更为明显。进一步分析发现，数字素养显著缩小了农户工资性收入、经营性收入和财产性收入的不平等，而对转移性收入不平等的缓解作用在统计上不显著。同时，数字素养显著提高了农户收入向上流动的概率，从而从动态视角缓解了收入不平等。基于上述发现，本文从构建分层分类的农户数字素养培育体系、形成数字赋能—机会均等—收入收敛的良性循环、优化收入分配结构与动态流动机制等方面提出政策启示，以期为加快共同富裕进程提供参考。","Sustainability","2026-10-21T00:00:00Z",{"impact":19,"substance":17,"depth":19,"authority":155,"freshness":96,"relevant":22,"comment":312},"基于CFPS三期面板数据的微观实证，方法规范、结论有新意，对数字乡村与共同富裕政策有参考价值，值得进入每日精选。",[314],{"name":309,"url":306},[101,316,317,318,319],"数字素养","共同富裕","农民收入","收入不平等",{"code":36,"slug":37,"name":38,"path":39,"parent_code":40},[],{"status":43,"locked":14,"version":44,"method":45,"evidence":323},{"candidates":324,"agricultural_evidence":51},[325,330,337,342],{"code":36,"score":266,"supported":51,"title":326,"abstract":327,"tags":329},[],[101,328],"digital village",[101,316],{"code":331,"score":79,"supported":51,"title":332,"abstract":333,"tags":336},"G6",[],[334,335],"农户收入","rural income",[],{"code":116,"score":58,"supported":51,"title":338,"abstract":339,"tags":341},[],[340],"rural development",[],{"code":343,"score":22,"supported":14,"title":344,"abstract":345,"tags":346},"G4",[],[],[317],[348,349],"CFPS 数字素养 农户收入","数字素养 农村收入差距","CFPS数字素养农户收入-5581","10.3390\u002Fsu182010689",{"doi":351,"openalex_id":353,"authors":354,"venue":309,"cited_by_count":137,"oa_url":306,"card":363,"direction":142,"ingested_from":368},"W7223105459",[355,358,361],{"name":356,"orcid":357},"Yong Feng","https:\u002F\u002Forcid.org\u002F0000-0002-8151-8594",{"name":359,"orcid":360},"Shuokai  kai Wang","https:\u002F\u002Forcid.org\u002F0009-0002-7439-1764",{"name":362,"orcid":8},"Fangping Cao",{"tldr":364,"method":365,"finding":366,"direction":142,"opportunity":367},"基于CFPS三期面板数据，实证检验数字素养对农户收入不平等的影响。","使用CFPS 2018-2022三期面板数据，进行机制与异质性分析。","数字素养通过扩展社会资本和缓解信贷约束显著缩小农户收入差距。","可延伸研究数字素养对不同收入来源不平等的差异化机制及动态收入流动路径。","openalex","2026-10-22T11:20:47.675827Z"]