数字乡村与农业绿色全要素生产率：供给侧与需求侧机制分析

提升农业绿色全要素生产率（Agricultural Green Total Factor Productivity, AGTFP）对于推进农业高质量发展至关重要。研究人员采用超效率SBM-DDF-GML模型，利用中国县域面板数据（2014-2023年）计算了AGTFP。借助国家数字乡村试点（National Digital Village Pilot, NDVP）项目作为准自然实验，进一步应用双重差分（Difference-in-Differences, DID）方法来评估数字乡村发展对AGTFP的影响、潜在机制及空间溢出效应。结果表明，数字乡村倡议显著提升了AGTFP。经过多项稳健性检验和内生性检验，结果依然稳健，其效应主要由绿色技术进步而非绿色技术效率改善驱动。机制分析表明，数字乡村发展通过促进劳动力优化配置、刺激农业企业经营和鼓励消费扩张来提升AGTFP。异质性分析揭示，该政策效应在省会附近地区、地形起伏度高的地区以及道路网密度低的地区更为显著。样本期内的空间效应以虹吸效应为主，仅有绿色技术进步随时间推移表现出溢出迹象。本研究为数字乡村发展如何驱动农业绿色转型提供了新的实证证据，并为优化政策设计和促进区域协调发展提供了政策启示。

该研究发表于《Frontiers in Sustainable Food Systems》。当前，绿色发展是中国式现代化的重要特征，中国农业面临温室气体排放及生态退化等问题，传统依赖要素投入扩张的发展路径不可持续。在此背景下，数字乡村建设被纳入乡村振兴战略，数字技术与农业农村生产生活的融合日益加深，理论上具备通过缓解信息不对称、优化要素配置和促进知识溢出进而提升农业绿色全要素生产率（AGTFP）的潜力。然而，现有文献多基于省级数据测量，缺乏县域层面的实证证据，机制分析多聚焦供给侧而对需求侧关注不足，且大多忽略了数字乡村发展对邻近地区可能的空间溢出效应。为填补这些空白，研究人员开展了此项研究，利用中国县域面板数据（2014-2023年），以国家数字乡村试点（NDVP）作为准自然实验，采用双重差分（DID）等方法进行实证分析。研究得出结论：数字乡村发展显著提升AGTFP，主要通过绿色技术进步实现；其作用机制包括劳动力配置优化、农业创业刺激及消费扩张；政策效应在不同区域存在异质性，且在空间上短期表现为虹吸效应、长期出现技术溢出。该研究为理解数字乡村的绿色增长效应及政策制定提供了重要的新实证依据。

研究人员开展研究用到的主要关键技术方法包括：基于超效率SBM-DDF-GML模型测算县域AGTFP（含农业碳排放、面源污染等非期望产出）；以2020年首批国家数字乡村试点（NDVP）县为政策冲击，构建双重差分（DID）模型进行因果识别；运用事件研究法检验平行趋势及动态效应；通过中介效应模型（基于拟合值回归）检验劳动力配置、农业创业与消费扩张三大机制；开展异质性分析（按距省会距离、地形起伏度、路网密度分组）；利用空间邻接样本的事件研究法分析邻地动态空间效应（虹吸与溢出）；并辅以PSM-DID、双机器学习（DML）、工具变量双机器学习（IV-DML）及安慰剂检验等进行稳健性与内生性处理。样本为2014-2023年中国1571个县域的平衡面板数据（15,710个观测值）。

研究结果

1 基准估计结果

研究人员通过逐步加入固定效应与控制变量的基准回归发现，NDVP对AGTFP的系数显著为正；将AGTFP分解为绿色技术变化（TC）与绿色技术效率变化（EC）后，NDVP显著促进绿色TC，而对绿色EC的影响为负且不显著，表明数字乡村提升AGTFP主要靠绿色技术进步驱动。

2 平行趋势检验与动态效应分析

通过事件研究法（窗口[-5,3]，以政策前一期为基期）检验平行趋势，结果显示政策实施前系数多围绕零且不显著，满足平行趋势假设；动态效应上，政策实施后第一期显著为正，第二期有所回落（可能与2022年国内公共卫生政策扰动有关）。

3 稳健性检验

研究人员依次通过剔除插补样本、匹配省级AGTFP、替换被解释变量度量、调整控制变量、缩尾、双机器学习（DML）、PSM-DID及IV-DML等方式重新估计，核心系数均保持正向显著，并通过1000次随机分配试点县的安慰剂检验（系数集中在零，与基准估计明显不同），证明基准结果稳健。

4 内生性检验

为缓解样本选择偏误，研究人员使用核匹配（带宽0.06，卡钳0.05）的PSM-DID重新估计，NDVP系数仍显著为正；为缓解反向因果与遗漏变量问题，构建各县到杭州的球面距离与政策期虚拟变量的交互项作为工具变量（IV），并采用IV-DML估计，结果依然显著为正。

5 机制分析

研究人员通过中介效应检验发现：NDVP显著促进劳动力配置优化（农业劳动力向非农转移比例提高），其对AGTFP的正向影响显著；NDVP显著促进农业相关企业经营（新增农业相关企业数增加），其对AGTFP的正向影响显著；NDVP显著扩大消费（社会消费品零售总额提升），其对AGTFP的正向影响显著。这表明数字乡村通过供给侧的劳动力配置与农业创业、需求侧的消费扩张三条并行路径间接推动AGTFP增长。

6 异质性分析

按距省会距离中位数分组，NDVP系数在“近省会”组显著为正，在“远省会”组为正不显著，说明近省会地区因市场接入与产业基础更好，产生协同放大效应。按地形起伏度中位数分组，高起伏地区系数显著为正，低起伏地区不显著，说明数字连通可克服复杂地形带来的物理连接成本。按道路网密度中位数分组，低密度地区系数显著为正，高密度地区不显著，说明数字基础设施可补偿传统交通基础设施不足的连通缺口。总体体现为“低交易成本区协同效应、高交易成本区补偿效应”。

7 动态空间效应

研究人员将毗邻试点县的非试点县作为处理组、非毗邻非试点县作为对照组，用事件研究法分析邻地动态效应。结果显示：AGTFP在邻地政策冲击后立即期系数为负不显著，到第T+3期显著为负，短期主要表现为虹吸效应；绿色TC在邻地T+3期显著为正，出现技术溢出；绿色EC在邻地T+1期显著为负且T+3期进一步降至-0.015，说明初期要素外流导致既有技术下的管理与配置效率下降。短期内邻地绿色TC改善不足以抵消EC恶化，故AGTFP短期难转正。

讨论部分总结：研究发现数字乡村提升AGTFP主要由绿色技术进步而非效率改善驱动，这与中国农业县域数字化应用仍处于早期阶段、新型经营主体与先行者更快采纳技术有关，而“干中学”式效率改善更慢；三类机制中需求侧路径（消费扩张）尤其值得关注，数字平台缩短产销距离并形成市场拉动，补充了传统技术推动模式；异质性体现“近省会协同”与“偏远地区补偿”双重逻辑，符合发展经济学“跨越式（leapfrogging）”视角；空间上短期虹吸、长期技术溢出，提示需要跨区域协调机制（知识共享平台、产业链协作等）加速从虹吸走向共赢。局限包括部分农业投入由省级数据按耕地权重拆分可能带来测量误差、空间分析仅基于地理邻接、结论对其他发展中国家外部有效性尚需检验。

研究结论部分

基于2014-2023年中国县域面板数据与NDVP准自然实验的DID分析，研究得到四点主要结论：第一，数字乡村发展显著提高AGTFP，主要由绿色技术进步而非效率改善驱动；第二，劳动力再配置、农业企业经营与消费扩张是连接数字乡村与绿色技术进步的三种并行机制；第三，政策效应在近省会、高地形起伏、低路网密度县更强，体现集聚协同与外缘补偿；第四，空间分析揭示两阶段动态：短期虹吸效应为主，长期出现技术溢出。