Frontiers in Sustainable Food Systems·9月3日 · 周四论文农业人工智能与决策模型阅读 1
Artificial intelligence and agricultural production efficiency
Yi Zhou · Kuntong Tang · Baocong Han
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利用中国省级面板数据，实证检验AI对农业生产效率的影响及机制转换。
方法
多期DID方法，分析2005-2023年中国31省面板数据。
发现
AI显著提升农业生产效率，机制从智能技术采用转向土地利用效率。
机会点
可探索不同农业发展阶段下AI影响机制的动态转换条件，以及区域异质性政策设计。
影响力20
信息增量22
专业深度18
信源权威13
时效性5
基于省级面板数据与多期DID方法，揭示AI对农业效率的双机制动态切换，为政策设计提供量化参考。
原文摘要
作为新一轮科技革命的核心驱动力，人工智能（AI）正深刻重塑农业生产方式与要素配置格局。然而，AI对农业生产效率的影响并非线性过程，其作用机制如何传导，以及这些机制如何随着技术渗透的深化而演变，仍是亟待回答的理论与实践问题。本文利用2005—2023年中国31个省级行政区的面板数据，采用多期双重差分（DID）方法，系统考察了AI对农业生产效率的影响及其机制切换的动态特征。研究发现：第一，AI发展对农业生产效率具有显著的正向促进作用；第二，这一效应通过土地利用效率与智能技术采纳两条机制传导；第三，两条机制在主导性上呈现依次切换的规律，表现为先由智能技术采纳主导，后由土地利用效率提升主导。本研究将静态机制检验拓展至机制切换的动态分析，为设计差异化的农业数字化政策提供了理论依据与量化参考。