| 联系我们 |
 |
合作经济与科技杂志社
地址：石家庄市建设南大街21号
邮编：050011
电话：0311-86049879 |
|
|
| 经济/产业 |
| 数字经济与农业绿色全要素生产率耦合协调研究 |
| 第779期 作者：□文/邹吉艳 时间：2026/6/16 9:57:58 浏览：29次 |
［提要］ 在农业现代化持续推进与资源环境约束不断增强背景下，探索数字经济与农业绿色发展协同路径具有重要现实意义。本文基于我国30个省域面板数据，运用EBM-GML模型测算农业绿色全要素生产率，采用熵权法构建数字经济发展水平指标体系，并借助耦合协调模型分析二者的协同演进特征。研究结果表明：数字经济与农业绿色全要素生产率耦合协调水平整体呈持续上升态势，空间格局表现为“东高西低”；制约协同发展的主要因素由早期的数字基础设施不足，逐步转向数字技术应用能力和农业人力资本约束。对此，提出深化数字应用、强化信息传递与人力资本协同、因地制宜实施差异化政策，旨在为因地制宜推进数字农业建设、促进农业绿色转型提供有益参考。
关键词：数字经济；农业绿色全要素生产率；耦合协调
基金项目：广州职业技术大学校级科研项目：“促进金融更好的服务实体经济——以番禺区为例”（项目编号：2022SK12）
中图分类号：F32 文献标识码：A
收录日期：2026年2月2日
随着新一代信息技术加速向实体经济渗透，农业领域的数字化转型不断深化。国家层面相继出台《数字乡村发展战略纲要》等政策文件，明确提出推进数字技术在农业生产、经营和服务环节的广泛应用，以提升农业现代化和绿色发展水平。在此背景下，探讨数字经济发展与农业绿色全要素生产率提升之间的互动关系，具有重要的理论价值和现实意义。
农业绿色全要素生产率（AGTFP）是在资源环境约束条件下衡量农业发展质量的重要指标，是评估农业绿色转型成效的关键尺度。传统农业增长模式依赖要素高投入，面临资源约束趋紧和生态压力加大的现实挑战。数字经济的发展为破解这一难题提供了新路径，但其赋能效应在不同地区、不同发展阶段存在差异。因此，有必要从系统协同视角出发，分析数字经济与农业绿色全要素生产率的耦合协调特征，为推进农业高质量发展提供决策依据。
一、文献综述
随着数字经济的快速发展，其对农业发展方式转型的影响逐渐成为学界关注的重点。农业绿色全要素生产率作为衡量农业在资源环境约束下实现高质量发展的重要指标，已被广泛用于评估农业绿色转型绩效。围绕数字经济、农业绿色发展与生产效率之间的关系，已有研究从不同视角展开了较为系统的探讨。
现有研究普遍认为，数字经济对农业绿色全要素生产率具有显著促进作用。安红霞（2024）研究指出，数字普惠金融通过缓解农业生产中的融资约束，有效推动农业绿色全要素生产率提升。傅琛予等（2025）基于山东省地级市数据发现，数字农业发展水平提升能够显著促进农业绿色全要素生产率增长。杨军、孙杰刚（2024）进一步表明，数字经济不仅直接提升农业绿色全要素生产率，还通过改善农业生产决策环境强化其绿色发展绩效。上述研究从总体层面验证了数字经济赋能农业绿色发展的现实效应。
在区域维度上，研究发现数字经济对农业绿色全要素生产率的影响具有明显的空间关联性和区域差异性。史常亮（2024）、孙红雨（2025）认为，数字经济的发展不仅提升本地区农业绿色全要素生产率，还通过技术扩散和要素流动产生正向空间溢出效应。田野等（2025）从农业绿色发展韧性视角出发，发现数字经济的促进效应在不同区域存在显著异质性。王利荣等（2025）指出，该效应在东部地区呈显著的正“U”型影响；黄建康、卢琦等（2024）则认为，数字农业对农业绿色全要素生产率的促进作用在内陆地区更为突出。整体来看，区域发展条件差异在一定程度上制约了数字经济赋能农业绿色发展的实际效果，有必要从区域视角加以系统考察。
综上所述，现有研究从影响效应、区域差异等方面探讨了数字经济与农业绿色全要素生产率之间的关系，为本文研究奠定了坚实基础。但研究仍以单向影响分析为主，对二者协同演进特征的系统刻画相对不足。基于此，本文引入耦合协调分析框架，从整体视角考察数字经济与农业绿色全要素生产率之间的协调关系。
二、指标体系与研究方法
（一）指标体系构建。农业绿色全要素生产率指标体系。为有效衡量农业绿色全要素生产率，本文采用桑斯威特纪念模型对气候资源进行量化，该模型能有效捕捉气候条件对农业生产潜力的影响。在考虑资源环境约束的基础上，农业投入指标体系包含九类指标：气候资源投入（通过气候生产潜力测算）、劳动力投入（农业就业人员数据）、土地投入（农作物总播种面积）、化肥投入、农药投入、农膜投入、灌溉投入（有效灌溉面积）、机械投入（农业机械总动力）和能源投入（农用柴油消耗量）。产出指标选用农业总产值，表征农业生产的经济维度。
在数字经济评价方面，本文构建一套综合评价体系来评估农业背景下数字经济的发展水平，包含4个一级指标和15个二级指标。一级指标包括：基础设施（广播电视覆盖率、农气观测站数量、智能手机普及率、农村用电量）、农村治理（农村互联网普及率、农村通信支出、农机生产量）、产业发展（农村人均收入、农村消费水平、农业数字交易额、数字产品消费水平）以及数字公共服务水平（邮政快递服务质量、信息化应用服务范围、数字服务投资水平）。这一多维度的评价体系不仅反映了硬件基础设施，还涵盖了治理与服务等软性因素，力求全面反映农业背景下数字经济的发展水平。
（二）研究方法。本文采用超效率Epsilon-Based Measure（EBM）模型测算农业绿色全要素生产率，运用熵值法对数字经济发展水平进行综合评价，并在此基础上借鉴肖沁霖等（2024）的方法，构建数字经济与农业绿色全要素生产率的耦合协调模型，对二者协同发展水平进行测度。最后，通过障碍度模型识别制约协同发展的主要因素。其中，耦合协调模型表达式如下：
C＝■ （1）
T＝αη1+βη2 （2）
D＝■ （3）
式中，C表示耦合度；T为综合协调指数；α和β为待定系数（通常各取0.5）；D代表耦合协调度，取值区间为［0，1］。该模型中，η1与η2分别表示数字经济与农业绿色全要素生产率的标准化评价值。
（三）数据来源。本研究使用2014～2023年间我国30个省份的平衡面板数据（因数据缺失与一致性问题，剔除西藏及港澳台地区）。数据来源于《中国统计年鉴》《中国农村统计年鉴》及各省统计公报。为保证数据的完整性和一致性，对个别缺失值采用线性插值法进行处理。
三、结果分析
（一）数字经济与农业绿色全要素生产率耦合协调度分析。基于耦合协调度模型的测算结果，全国平均协调度由2014年的0.451提升至2023年的0.627，协调等级由“濒临失调”逐步向“初级协调”和“中级协调”转变，表明数字经济与农业绿色生产力的协同发展水平总体上不断提高。（表1）
区域分布分析显示，空间格局呈现“东高西低”的特征。如图1所示，协调度总体从沿海向内陆递减。从协调度提升幅度来看，东部地区平均值从2014年的0.531增至2023年的0.712，中部地区由0.462增至0.617，西部地区从0.392上升到0.558。尽管三大区域均取得显著进展，区域间差距有所缩小，但东部省份在整个研究期间仍保持领先，这主要受到经济发展水平、数字基础设施及农业生产特征等多因素的影响。（图1）
（二）耦合协调发展的障碍因素分析。为探究数字经济与农业绿色全要素生产率协调发展的障碍因素，本研究测算了协调障碍度，结果如表2所示。从表2可以看出，2014～2023年间的障碍因素发生显著变化。2014年，数字基础设施障碍占比最高，达到36.3%，其中农村互联网普及率（15.3%）和数字设备拥有率（14.2%）尤为突出。而到2023年，基础设施障碍度大幅下降至18.5%，显示出中国在数字基础设施建设上取得进展。相对而言，数字应用与人力资本的障碍度显著上升，这表明，数字农业协调发展的障碍性质正在转变，焦点逐渐转向数字技术的应用与技术使用能力。环境因素的障碍度也上升，从13.5%增至17.5%，强调了绿色可持续发展的新关注点。相比之下，制度支持因素在观察期内始终占比较小，未构成主要限制。（表2）
四、政策建议
为推进数字经济与农业高质量协同发展，建议应从以下方面进行改进：
第一，深化数字应用，推动数字经济与农业绿色发展实质融合。数字经济对农业绿色全要素生产率的促进作用已由“基础设施驱动”逐步转向“应用能力约束”。因此，政策重点应从单纯扩张数字基础设施，转向提升数字技术在农业生产、经营和管理环节的实际应用水平。一方面，围绕农业生产关键环节，加快推广数字化种植、精准施肥、智能灌溉等应用场景，提高数字技术对农业要素投入与产出效率的直接赋能能力；另一方面，通过完善农业数字服务体系，提升农户对数字工具的可获得性和可使用性，避免数字化建设“重硬件、轻应用”的问题。
第二，强化信息传递与人力资本协同，夯实数字经济作用基础。人力资本逐渐成为制约协同发展的重要因素，应构建多元化数字素养提升机制，积极引导高校、科研机构发挥资源优势，组织专业团队下乡开展精准化指导培训，同时鼓励大学生志愿者深入乡村基层，助力农业经营主体数字技能提升。
第三，因地制宜实施差异化政策，提升区域协同发展水平。考虑到数字经济与农业绿色全要素生产率耦合协调水平存在显著区域差异，应实施分区域、分阶段的政策安排。东部地区可进一步强化数字技术在农业绿色转型中的示范引领作用；中部地区应重点发挥资源配置优化和规模化经营优势；西部地区则需在夯实数字基础的同时，注重提升应用能力和制度支持，以逐步释放数字经济对农业绿色发展的潜在效应。
（作者单位：广州职业技术大学财经学院）
主要参考文献：
［1］安红霞.数字普惠金融对农业绿色全要素生产率的影响机制及空间溢出效应［J］.江苏农业科学，2024（18）.
［2］傅琛予，王静远，李芳.数字农业对农业绿色全要素生产率机制研究——以山东省为例［J］.商业经济，2025（01）.
［3］杨军，孙杰刚.数字经济对农业绿色全要素生产率的影响研究［J］.东岳论丛，2024（11）.
［4］史常亮.数字经济赋能农业全要素生产率增长：效应与机制［J］.华南农业大学学报（社会科学版），2024（03）.
［5］孙红雨，钟青.农村数字经济对农业绿色全要素生产率的影响——基于空间溢出和门槛效应模型的双重审视［J］.生态经济，2025（03）.
［6］田野，王伟，黄进.数字经济对农业绿色发展韧性的影响研究［J］.农业技术经济，2025（10）.
［7］王利荣，杨婷.数农融合能促进农业绿色发展吗？——基于农业绿色全要素生产率的视角［J］.农业资源与环境学报，2025（06）.
［8］黄建康，卢琦.数字经济对农业全要素生产率的影响研究［J］.生产力研究，2024（05）.
［9］周建波，范凤翠，杜兴兰，等.石家庄地区农业气候生产潜力变化分析［J］.中国农学通报，2020.36（03）.
［10］Tone，K.，Tsutsui，M..An epsilon-based measure of efficiency in DEA a third pole of technical efficiency［J］.European journal of operational research.2010.207（03）.
［11］焦帅涛，孙秋碧.我国数字经济发展测度及其影响因素研究［J］.调研世界，2021（07）.
［12］肖沁霖，邓宗兵，王炬.数字经济与绿色发展耦合协调的时空格局及分异机理［J］.西南大学学报（社会科学版），2024.50（05）.
|
|
|
|
