[摘 要：文章基于2012—2022年30個省份的面板數據，定量分析數字技術對農業(yè)新質生產力形成的賦能作用。研究發(fā)現：數字技術能夠有效推動農業(yè)新質生產力形成，這一結論經過穩(wěn)健性檢驗后依然成立；異質性分析表明，數字技術對糧食主產區(qū)、胡煥庸線東側省份農業(yè)新質生產力的賦能作用更為顯著；影響機制分析表明，數字技術能夠通過提高農業(yè)全要素生產率，賦能農業(yè)新質生產力形成；調節(jié)機制分析顯示，新型基礎設施建設能夠放大數字技術對農業(yè)新質生產力的賦能作用。研究結論可為發(fā)揮數字技術在推進農業(yè)新質生產力形成過程中的賦能作用提供新思路。

關鍵詞：數字技術；農業(yè)新質生產力；農業(yè)全要素生產率；新型基礎設施建設；勞動者

中圖分類號：F323；TP399 文獻標識碼：A 文章編號：1007-5097（2024）12-0001-08 ]

Empirical Research on Digital Technology Promoting the Formation of

New Quality Productive Forces in Agriculture

MA Yuli1， ZHOU Yu2

（1. Department of Politics and Law Teaching&Research， Party School of the Shandong Provincial Committee of

the Communist Party of China （Shandong Academy of Governance）， Jinan 250014， China;

2. China Economic Research Institute， Shandong University of Finance and Economics， Jinan 250014， China）

Abstract：This article quantitatively analyzes the empowering role of digital technology in forming the new quality productive forces in agriculture， based on panel data from 30 provinces for 2012—2022. Research findings： Digital technology can effectively promote the formation of new quality productive forces in agriculture. This conclusion remains valid even after the robustness test. The heterogeneity analysis reveals that digital technology plays a more significant empowering role in the new quality productive forces in major grain-producing regions and provinces east of the Hu Line. The effect mechanism analysis shows that digital technology can empower the formation of new quality productive forces in agriculture by increasing the total factor productivity in agriculture. Additionally， the regulation mechanism analysis suggests that the construction of new infrastructure can amplify the empowering effect of digital technology on new quality productive forces in agriculture. The research conclusion can offer new insights into leveraging the empowering role of digital technology in promoting the formation of new quality productive forces in agriculture.

Key words：digital technology; new quality productive forces in agriculture; total factor productivity in agriculture; new infrastructure construction; labor

一、引言及文獻綜述

隨著新一輪科技革命和產業(yè)變革深入發(fā)展，農業(yè)新質生產力成為推進農業(yè)強國建設的重要抓手。相較于傳統(tǒng)生產力，農業(yè)新質生產力具有強滲透與廣鏈接特性，能夠擴展傳統(tǒng)生產力的效率邊界，變革農業(yè)生產技術、工藝、流程，加速農業(yè)強國建設進程。根據農業(yè)農村部公布的數據，我國農業(yè)科技進步貢獻率從2012年的54.5%提升至2022年的62.4%，但我國農業(yè)科技進步貢獻率與發(fā)達國家相比仍存在一定差距［1］。2024年政府工作報告強調，要“加快發(fā)展新質生產力”“錨定建設農業(yè)強國目標”?？梢?，加快形成并發(fā)展農業(yè)新質生產力，成為助力農業(yè)強國建設的關鍵著力點。數字經濟時代，數字技術賦予勞動資料數字化的屬性，衍生出智能傳感設備、智慧灌溉技術、土壤改良與培肥技術、物聯網技術等數智化勞動資料，并且依托自身高鏈接性與強滲透性直接作用于涉農新型勞動對象，與再生產各環(huán)節(jié)深度融合，推動農業(yè)新質生產力形成。進入新發(fā)展階段，面對我國仍處于并將長期處于社會主義初級階段的基本國情，唯有錨定中國式農業(yè)農村現代化發(fā)展目標，加快培育和發(fā)展農業(yè)新質生產力，才能為全面建成社會主義現代化強國提供有力保障。據此，實證檢驗數字技術對農業(yè)新質生產力形成的影響效應和內在機理，有助于更好地夯實農業(yè)強國建設的根基，對實現中國式農業(yè)農村現代化具有重要的理論價值和實踐價值。

隨著新一代信息技術向農業(yè)領域滲透，以科技創(chuàng)新為主導的農業(yè)新質生產力便應運而生，具有更高的融合性、創(chuàng)新性和科技含量，更符合農業(yè)強國建設與農業(yè)現代化發(fā)展要求。農業(yè)新質生產力以農業(yè)智能化、網絡化、科技化為主線，匯集并整合科技創(chuàng)新資源，引入新模式、新設備、新技術，促進農業(yè)生產力發(fā)展由量變到質變［2］，提高農業(yè)生產效率［3］，實現農業(yè)高質量發(fā)展。高原和馬九杰（2024）［4］指出，農業(yè)新質生產力不僅涵蓋農業(yè)領域借助技術形成的全新生產過程與要素投入，還囊括與新生產方式相匹配的鄉(xiāng)村社會關系。羅必良和耿鵬鵬（2024）［5］認為，農業(yè)新質生產力內含前沿科技和顛覆性技術，在科技力量上具備先導優(yōu)勢，能夠實現突破資源稟賦約束下的現代農業(yè)提質增效與動能優(yōu)化。

近年來，部分學者針對數字技術與新質生產力關系展開一系列探索。如劉偉（2024）［6］認為，作為新一輪產業(yè)革命的關鍵驅動力，數字技術具有典型的通用技術性質，能夠賦予新質生產力數字化的時代屬性；焦勇和齊梅霞（2024）［7］提及，數字技術的高生產效率使大量勞動力逐漸轉變?yōu)閿底謩趧恿?，加速實現生產要素的升級和配置效率的優(yōu)化，驅動新質生產力發(fā)展。此外，部分學者還聚焦于農業(yè)領域，從理論層面探究數字技術與農業(yè)新質生產力之間的關系。如王琴梅和楊軍鴿（2023）［8］指出，數字技術與農業(yè)生產環(huán)節(jié)融合有助于變革農業(yè)勞動對象、勞動者和勞動資料，加速形成數字農業(yè)新質生產力；毛世平和張?。?024）［9］認為，數字技術能夠助推農業(yè)生產組織模式變革，推動農業(yè)新質生產力發(fā)展。

綜上所述，已有文獻大多以農業(yè)新質生產力概念內涵、數字技術和農業(yè)新質生產力定性研究為主，鮮有學者對數字技術與農業(yè)新質生產力之間的關系進行定量研究。為此，本文首先運用系統(tǒng)GMM兩步估計法，驗證數字技術對農業(yè)新質生產力形成的影響，并從糧食功能區(qū)、地理區(qū)位異質性等方面展開分析，進一步豐富農業(yè)新質生產力現代化相關研究；其次，引入農業(yè)全要素生產率這一中介變量，揭示數字技術促進農業(yè)新質生產力形成的作用機理，為釋放數字技術在推進農業(yè)新質生產力形成過程中的巨大價值提供有益參考；最后，引入新型基礎設施建設這一調節(jié)變量，細致刻畫數字技術對促進農業(yè)新質生產力形成的賦能作用。

二、理論分析與研究假設

（一）數字技術對農業(yè)新質生產力的直接影響

農業(yè)新質生產力是指由高端生產要素構成，以數字經濟、智能經濟為承載介質，在科學技術創(chuàng)新突破基礎上所衍生的新質態(tài)生產力，即農業(yè)勞動資料、農業(yè)勞動者、農業(yè)勞動對象“三位一體”的數字化結果。順應新一輪科技革命和產業(yè)變革，數字技術已然成為農業(yè)新質生產力的內核，由云計算、大數據、人工智能、區(qū)塊鏈、移動通信等技術組合而成，可通過賦能數智化農業(yè)勞動資料、高素質勞動者、涉農新型勞動對象，進而夯實農業(yè)新質生產力底座。

第一，數字技術賦能數智化勞動資料。作為衡量社會生產力的基本尺度，勞動資料變化可呈現出社會生產關系變動情況［10］。人工智能和大數據等數字技術在農業(yè)生產中的應用，有助于搭建區(qū)域大數據監(jiān)測系統(tǒng)、農田遠程監(jiān)測系統(tǒng)、農業(yè)生產指標監(jiān)測系統(tǒng)，實時收集和分析數據，及時預警和發(fā)現問題，提高農業(yè)發(fā)展質量，為形成農業(yè)新質生產力提供支持。數字技術在農業(yè)生產中的應用，便于農業(yè)經營者實時監(jiān)控、精細管理各類農業(yè)要素，提高資源利用效率，提升農產品產量和質量，減輕農業(yè)生產對環(huán)境造成的負擔，加速推進農業(yè)新質生產力發(fā)展。

第二，數字技術賦能高素質勞動者。馬克思主義理論視域下，勞動者屬于生產力要素中最活躍且具有主導作用的要素［11］。新質生產力中的勞動者是適應數智化精密儀器、具有知識快速迭代能力、充分利用現代技術的新型人才［12］。而數字技術可發(fā)揮自身優(yōu)勢，建立“基礎層—應用層—創(chuàng)新層”相聯結的農民數字素養(yǎng)體系，培育高素質勞動者，推動農業(yè)新質生產力發(fā)展。一是基礎層，農民依托數字技術可實時獲取數據信息，并通過數字工具和平臺實現互動交流、信息傳遞和資源共享，可有效提升自身數字素養(yǎng)，助推農業(yè)新質生產力形成；二是應用層，高素質農民可以將數字化創(chuàng)新成果應用到具體行業(yè)場景，依托GIS、遙感等數字技術實現精準施肥和智能灌溉，助推農業(yè)生產精細化運行和智能化管控［13］，為農業(yè)新質生產力形成提供支持；三是創(chuàng)新層，高素質勞動者以數字技術為依托，打造物聯網種植基地和數控中心，實現從種植端、生產端、供應端到銷售端的數字化，并構建起產學研結合的現代育種體系，推動種業(yè)科技成果加速落地，為形成農業(yè)新質生產力提供支撐。

第三，數字技術賦能涉農新型勞動對象。隨著數智時代新技術的植入，數據物化到勞動對象上可以升級改造傳統(tǒng)勞動對象，提高原有勞動對象附加值，推動農業(yè)新質生產力產生重大飛躍。具體而言，依托數字技術建立農業(yè)數據共享平臺，有利于整合農業(yè)生產、流通等環(huán)節(jié)的數據，提高土地產出率、勞動生產率，生產與市場需求相適應的優(yōu)質產品，從而提高農業(yè)生產效益和產品質量，加速推動農業(yè)新質生產力形成。農業(yè)經營主體運用數字技術獲取土壤狀況、蟲害情況、氣溫等數據，通過對數據進行加工和算法處理，結合水肥一體化機器應用，可精準地調配肥力，開創(chuàng)無人化管理模式應用于大規(guī)模種植場景的全新路徑，為農業(yè)新質生產力形成提供支持。數字技術在農村地區(qū)的應用有利于發(fā)展農村電子商務、數字物流及數字金融等產業(yè)，實現農產品智能化流水線操控［14］，促進農產品高效流通，加速推進農業(yè)新質生產力形成。

綜上所述，數字技術可通過賦能數智化農業(yè)勞動資料、高素質勞動者、涉農新型勞動對象，進而有效推動農業(yè)新質生產力形成?；诖?，本文提出假設1。

H1：數字技術能夠有效推進農業(yè)新質生產力形成。

（二）數字技術對農業(yè)新質生產力的傳導機制

隨著數字技術的應用與普及，農業(yè)生產方式和生產生活場域發(fā)生了重大變革，為提高農業(yè)全要素生產率提供了良好環(huán)境。具體而言，依托數字技術強滲透性，農戶可利用數字化平臺獲得相關信息并作出科學決策，推動土地、資本、勞動力等投入要素合理配置，從根本上克服農戶家庭土地經營規(guī)模過小、組織化程度不高、生產經營方式粗放等缺陷［15］，提高農業(yè)全要素生產率。在數字技術加持下，“鄉(xiāng)助”APP數字化平臺可為農戶提供有針對性的涉農金融產品信息，暢通農戶獲取信貸市場信息渠道［16］，降低農村市場交易成本，提升農業(yè)全要素生產率。與此同時，農戶可在數字化平臺上購買生產資料，運用智能物聯網技術實現對農業(yè)生產的精準控制，實現農業(yè)生產加工流通全流程智能化、自動化管理，提高農業(yè)全要素生產率。

農業(yè)全要素生產率反映了在勞動力、資本、技術等生產要素投入下，農業(yè)產出與農業(yè)總要素投入的比率，不僅是衡量生產效率和技術進步的重要指標，也是推動農業(yè)新質生產力形成的關鍵因素之一。在數字技術驅動下，農業(yè)全要素生產率的提高有助于提升資本-勞動比，降低農業(yè)發(fā)展對化肥、農藥、勞動力等資源要素的依賴性，加快農業(yè)科技創(chuàng)新步伐，助力形成農業(yè)新質生產力。不僅如此，農業(yè)全要素生產率的提高還有助于深度挖掘農村的多元化價值，助推產業(yè)鏈全面升級和農村一二三產業(yè)融合發(fā)展，提高市場可持續(xù)發(fā)展能力與核心競爭力，推進農業(yè)新質生產力形成。綜上所述，數字技術可變革農業(yè)生產方式和生活場域，提高農業(yè)全要素生產率，進而助力農業(yè)新質生產力形成?；诖?，本文提出假設2。

H2：數字技術通過提高農業(yè)全要素生產率，進而形成農業(yè)新質生產力。

（三）新型基礎設施建設的調節(jié)作用

完善的新型基礎設施建設能夠加快新一代數智技術的集成迭代與擴散，全方位、全鏈條改造產業(yè)生產方式，為形成并發(fā)展農業(yè)新質生產力夯實基礎。根據網絡外部性定律和摩爾定律，新型基礎設施具有自增強的網絡效應和自提速的技術性能［17］。在建設初期，受基礎設施城鎮(zhèn)投資傾向影響，農村地區(qū)新型基礎設施建設落后于城鎮(zhèn)，使得農業(yè)發(fā)展過程中配套設施價格和物流配送成本相對高昂［18］，限制了數字技術對農業(yè)新質生產力的積極作用。隨著新型基礎設施建設的深入推進，數字技術在農業(yè)領域的深化應用有助于推動新型農業(yè)技術、新型農業(yè)機械及新型土壤改良劑等創(chuàng)新成果共享，加速推進農業(yè)新質生產力發(fā)展。隨著新型基礎設施建設的不斷完善，數字技術推進農業(yè)新質生產力形成的賦能效應將得以充分釋放?；诖?，本文提出假設3。

H3：新型基礎設施建設在數字技術賦能農業(yè)新質生產力發(fā)展進程中發(fā)揮正向調節(jié)作用。

三、模型設定與變量說明

（一）模型構建

1. 基準回歸模型

為證實數字技術對農業(yè)新質生產力的賦能作用，本文運用系統(tǒng)GMM兩步估計法進行研究。

[Camlit=α0Camli， t-1+β1Dnqpit+βControlsit+μi+υt+εit] （1）

式中：[υt]為時間固定效應；[i]為省份；[t]為年份；[Camlit]為農業(yè)新質生產力；[Dnqpit]為數字技術；[Controlsit]為控制變量；[β]為控制變量系數值；[μi]為地區(qū)固定效應；[εit]為隨機擾動項。

2. 中介效應模型

以農業(yè)全要素生產率為機制變量，本文構建中介機制模型，以揭示數字技術賦能農業(yè)新質生產力形成的傳導路徑。

[TFPit=αDnqpit+βControlsit+μi+υt+εit] （2）

[Camlit=α0+λ1Dnqpit+λ2TFPit+λControlsit+μi+υt+εit] （3）

式中：[TFPit]為中介變量，即農業(yè)全要素生產率；其他變量含義同式（1）。

3. 調節(jié)效應模型

參考何文盛等（2023）［19］的研究，本文構建調節(jié)效應模型，以檢驗新型基礎設施建設的調節(jié)效應。

[Camlit=γ0+θDnqpit+ρDinit+σDnqpit×Dinit+βControlsit+μi+υt+εit] （4）

式中：[Dinit]為新型基礎設施建設；[Dnqpit×Dinit]為新型基礎設施建設與數字技術交互項。

（二）變量與數據來源

1. 被解釋變量：農業(yè)新質生產力（[Caml]）

根據馬克思主義生產力三要素論，生產力由勞動資料、勞動者、勞動對象三要素構成。相較于傳統(tǒng)生產力，農業(yè)新質生產力包含以下三項內容：數智化勞動資料、高素質勞動者、涉農新型勞動對象。為此，本文參考相關研究［20-23］，從數智化勞動資料、高素質勞動者、涉農新型勞動對象三個維度構建農業(yè)新質生產力評價指標體系，見表1所列。在此基礎上，運用熵值法測算農業(yè)新質生產力發(fā)展水平。

2. 解釋變量：數字技術（[Dnqp]）

鑒于授權專利是度量創(chuàng)新產出的關鍵所在，本文運用授權專利測算數字技術水平。具體而言：首先，依據國家統(tǒng)計局發(fā)布的《數字經濟及其核心產業(yè)統(tǒng)計分類（2021）》中的數字創(chuàng)新國際專利分類代碼，采用PatSnap對全球專利數據庫分類進行檢索，并對法律狀態(tài)、國別、受理區(qū)域進行篩選；其次，對297萬件數字技術授權專利數據進行歸納清洗，得到中國數字技術創(chuàng)新授權專利度量指標；最后，采用永續(xù)盤存法，對數字技術創(chuàng)新年度授權專利流量進行存量化處理并取對數。

3. 機制變量：農業(yè)全要素生產率（[TFP]）

當前，學界對農業(yè)全要素生產率測算展開大量研究，主要運用非參數的DEA-Malmquist指數法［24］、隨機前沿法（SFA）［25-26］。本文運用DEA-Malmquist指數法測算農業(yè)全要素生產率。該方法將TFP拆解為技術效率（[ECH]）和技術進步（[TCH]），并在規(guī)模報酬變動情況下，拆解技術效率為規(guī)模效率（[SECH]）和純技術效率（[PECH]）。具體步驟如下：

[TFPtat+1，bt+1，at，bt=Dtat，btDt+1at，bt×Dtat+1，bt+1Dt+1at+1，bt+112×Dt+1at+1，bt+1VRSDt+1at，btVRS×Dtat，btDtat+1，bt+1=TCH×PECH×SECH=TCH×ECH] （5）

式中，[TFPtat+1，bt+1，at，bt]為全要素生產率。在測算農業(yè)全要素生產率過程中，需相應選取產出指標和投入指標。其中：產出指標，運用農林牧漁總產值進行衡量；投入指標，借助農業(yè)固定資產投入規(guī)模（億元）、耕地灌溉面積（千公頃）、農用機械總動力（萬千瓦）、農作物播種面積（千公頃）、農用塑料薄膜使用量（噸）、農用化肥實際用量（萬噸）、第一產業(yè)年末從業(yè)人員數（萬人）、農業(yè)無人機投入數量（萬臺）表示。

4. 調節(jié)變量：新型基礎設施建設（[Din]）

新型基礎設施建設是指以信息技術為支撐，依托于先進的互聯網技術，將傳統(tǒng)基礎設施轉型升級為數字化、智能化的新型基礎設施，并通過數據共享、端到端連接等方式實現工業(yè)互聯網與數字經濟的深度融合。新型基礎設施建設包含創(chuàng)新基礎設施、融合基礎設施和信息基礎設施建設，難以運用單一指標展開測度。立足新型基礎設施建設內涵［27-28］，本文從創(chuàng)新基礎設施、融合基礎設施和信息基礎設施三個維度構建評價指標體系，并運用熵值法測算新型基礎設施建設水平。具體評價指標體系見表2所列。

5. 控制變量

為規(guī)避可能存在遺留變量引發(fā)的內生性問題，本文采用以下控制變量：貿易開放程度（[OPEN]），運用貨物進出口總額與美元對人民幣匯率乘積/GDP表示；城鎮(zhèn)化水平（[URBA]），借助城鎮(zhèn)人口數量與總人口數量比值測算；經濟發(fā)展水平（[GDP]），采用人均GDP度量；鄉(xiāng)村集聚水平（[RAL]），運用村委會數量度量；地形情況（[TOC]），以地形起伏度測度。

6. 數據來源與說明

本文選取2012—2022年全國30個省份（不包括西藏和港澳臺地區(qū)）為研究對象，共計獲得330個樣本數據。實證所選變量數據大多來源于《中國統(tǒng)計年鑒》《農村經營管理統(tǒng)計年報》《中國科技統(tǒng)計年鑒》《中國農村統(tǒng)計年鑒》《中國農業(yè)年鑒》以及中華人民共和國國民經濟和社會發(fā)展統(tǒng)計公報、各省份的統(tǒng)計年鑒。此外，針對個別缺失數據，借助鄰近平均值及插值法補齊。

各變量的描述性統(tǒng)計見表3所列。

四、實證檢驗與分析

（一）農業(yè)全要素生產率時序演變

本文運用MATLAB2018a，按照DEA-Malmquist指數法測算2012—2022年農業(yè)全要素生產率，農業(yè)全要素生產率動態(tài)演變趨勢見表4所列。需要說明的是，由于Malmquist指數是一個相對值指標，反映的是相鄰兩期全要素生產率變動情況，表4中僅列示了2013—2022年結果。由表4可以看出，考察期內的農業(yè)全要素生產率表現為波動上升趨勢。原因可能在于，近年來國家高度重視發(fā)展現代農業(yè)，加大農業(yè)關鍵核心技術攻關力度，推動生物種業(yè)、重型農機、智慧農業(yè)等產業(yè)發(fā)展，合理配置數字農業(yè)諸要素，促進農業(yè)全要素生產率躍動提升。

（二）基準檢驗

本文借助系統(tǒng)GMM兩步估計法，評估數字技術對農業(yè)新質生產力的影響，結果見表5所列。列（1）、列（2）顯示，數字技術的影響系數分別為3.972、3.839，均通過1%顯著性檢驗，意味著發(fā)展數字技術有利于推進農業(yè)新質生產力形成。產生這一結果的原因可能在于：數字技術與農業(yè)深度融合有助于推動生產方式變革，并以基因工程、智能裝備改良農業(yè)自然屬性，以全鏈條協(xié)同創(chuàng)新推動農業(yè)高質量發(fā)展，能夠拓展農業(yè)發(fā)展新業(yè)態(tài)，從而加速推進農業(yè)新質生產力形成。因此，H1得到驗證。此外，列（3）結果顯示，數字技術滯后一期系數為3.219，通過1%顯著性檢驗，證實回歸結果具有穩(wěn)健性。

（三）穩(wěn)健性檢驗

首先，本文借助主成分分析法、均權法重新測算農業(yè)新質生產力水平，并重新進行回歸檢驗；然后，剔除4個直轄市后重新進行回歸檢驗；最后，借助“時間×地區(qū)”固定效應模型再次檢驗。結果表明，數字技術對農業(yè)新質生產力的賦能作用為正，充分證實前文結果具有較強穩(wěn)健性。

（四）多維視角下的異質性分析

1. 農業(yè)資源稟賦異質性

本文將研究樣本拆分為糧食主產區(qū)、糧食主銷區(qū)和糧食產銷平衡區(qū)，結果見表6列（1）—列（3）。不難看出，數字技術對上述三類地區(qū)農業(yè)新質生產力影響均顯著為正，具體影響大小表現為“糧食主產區(qū) > 糧食產銷平衡區(qū) > 糧食主銷區(qū)”。原因可能在于，糧食主產區(qū)數字技術的應用能夠通過精準施肥、智能灌溉等手段，實現農田精細化管理，提高種植和管理的精準性，進而提升農作物的產量和品質，加快培育農業(yè)新質生產力。

2.地理區(qū)位異質性

本文以胡煥庸線為界，將樣本分為胡煥庸線東側省份和西側省份，進一步考察數字技術對上述地區(qū)農業(yè)新質生產力的異質性影響。表6列（4）、列（5）為地理區(qū)位異質性檢驗結果?？梢钥闯?，相較于胡煥庸線西側省份，數字技術對胡煥庸線東側省份農業(yè)新質生產力的影響更為顯著。原因可能在于，胡煥庸線東側省份通過實施農村一二三產業(yè)融合發(fā)展試點示范工程，鼓勵新型經濟主體參與農業(yè)發(fā)展；通過深化數字技術應用，加速扭轉農業(yè)粗放型發(fā)展模式，逐步釋放農業(yè)新質生產力發(fā)展?jié)摿Α?/p>

（五）傳導機制檢驗

為驗證數字技術賦能農業(yè)新質生產力的作用機制，本文對式（2）、式（3）進行回歸，檢驗結果見表7所列。列（1）結果表明，數字技術回歸系數顯著為正，說明數字技術能夠有效提升農業(yè)全要素生產率；列（2）結果表明，在引入農業(yè)全要素生產率的基礎上，數字技術回歸系數依然顯著為正，證實數字技術能夠通過提高農業(yè)全要素生產率，間接賦能農業(yè)新質生產力形成。由此，H2得到驗證。原因可能在于，農業(yè)生產經營者利用人工智能、大數據等數字技術，實時監(jiān)測農業(yè)生產過程中各項數據，精準掌握農作物氣候變化、生長情況、土壤濕度等信息，提高農作物的產量和質量，提升農業(yè)全要素生產率。農業(yè)全要素生產率的提升有助于推動生產函數發(fā)生質變，培育現代農業(yè)發(fā)展模式，助力農業(yè)新質生產力加速形成。

（六）拓展性分析

為驗證新型基礎設施建設對數字技術賦能農業(yè)新質生產力的調節(jié)效應，本文運用式（4）展開實證檢驗，結果見表8所列?？梢钥闯?，新型基礎設施建設與數字技術交互項估計系數在1%的水平上顯著為正，且系數高于基準回歸系數，說明新型基礎設施建設能夠強化數字技術對農業(yè)新質生產力形成的賦能作用，H3得到驗證。原因可能在于，隨著新型基礎設施建設程度不斷深化，數字技術與農業(yè)生產、經營、流通等各環(huán)節(jié)呈現出深度融合趨勢，有助于推動數字要素對傳統(tǒng)農業(yè)生產要素的加速替代，驅動農業(yè)產業(yè)提質增效，進而促進農業(yè)新質生產力形成。

五、研究結論與政策建議

（一）研究結論

本文在闡述數字技術賦能農業(yè)新質生產力形成內在機理的基礎上，運用2012—2022年30個省份的面板數據，定量分析數字技術對農業(yè)新質生產力的影響。研究結論如下：①數字技術對農業(yè)新質生產力形成具有顯著正向影響，這一結論經過替代被解釋變量衡量方法、調整樣本數量、控制多維固定效應等穩(wěn)健性檢驗后依然成立。②異質性檢驗顯示，數字技術對不同農業(yè)生產功能定位農業(yè)新質生產力形成的影響均顯著為正，具體表現為“糧食主產區(qū) > 糧食產銷平衡區(qū) > 糧食主銷區(qū)”；相較于胡煥庸線西側省份，數字技術對胡煥庸線東側省份農業(yè)新質生產力形成的影響更為顯著。③數字技術能夠通過提高農業(yè)全要素生產率這一途徑賦能農業(yè)新質生產力形成。④新型基礎設施建設在數字技術賦能農業(yè)新質生產力形成過程中發(fā)揮正向調節(jié)作用，即隨著新型基礎設施建設逐步完善，數字技術對農業(yè)新質生產力形成的影響更為顯著。

（二）政策建議

基于上述研究結論，本文提出以下對策建議：

第一，培育發(fā)展農業(yè)生產要素，為形成農業(yè)新質生產力提供支持。一是重點圍繞畜禽、果業(yè)、蔬菜等產業(yè)品種培優(yōu)，攻克一批農業(yè)“卡脖子”核心技術，培育更多特色優(yōu)勢農業(yè)，打造農產品精深加工、智慧農業(yè)、設施農業(yè)等產業(yè)鏈，推動農業(yè)新質生產力形成；二是積極探索構建農業(yè)科研院所、地方政府、行業(yè)企業(yè)等多主體共建、共管、共享、共贏的協(xié)同育人平臺，推動涉農高校學科建設和高素質農民培養(yǎng)，為形成農業(yè)新質生產力夯實“高素質”勞動者基礎；三是加速培育壯大生物種業(yè)、智能農機等農業(yè)新興產業(yè)集群，逐步構建“特色優(yōu)質產業(yè)+傳統(tǒng)優(yōu)勢產業(yè)+農業(yè)戰(zhàn)略性新興產業(yè)”的現代農業(yè)產業(yè)體系，重點部署現代數字種業(yè)發(fā)展工程，加快推動農業(yè)科技創(chuàng)新，促進農業(yè)新質生產力發(fā)展。

第二，提高農業(yè)全要素生產率，為形成農業(yè)新質生產力提供助益。一是聚焦農業(yè)前沿領域，強化品種選育、耕地質量提升等重大實用技術研發(fā)，建設世界領先的農業(yè)基礎研究平臺，有效提高農業(yè)全要素生產率，加速培育農業(yè)新質生產力；二是鼓勵各地通過土地經營權流轉、土地入股、股份合作、土地托管等方式，開展多種形式適度規(guī)模經營，促進土地要素集聚，穩(wěn)步提升農業(yè)全要素生產率，為形成農業(yè)新質生產力提供支持；三是積極謀劃“北斗+智慧農業(yè)”試點項目，構建智慧農業(yè)指揮調度平臺，高效調度各類資源，推進農業(yè)結構優(yōu)化，實現精細化管理和網格化服務，推動農機智能化和農業(yè)可持續(xù)發(fā)展，提高農業(yè)全要素生產率，為形成農業(yè)新質生產力提供有力支持。

第三，加強農村新型基礎設施建設，為形成農業(yè)新質生產力夯實基礎。一是對可改造的設備進行數字化升級、智能化改造，加強農業(yè)、水利、電網、交通等多位一體的智慧鄉(xiāng)村體系建設，為加快形成農業(yè)新質生產力提供有力支持；二是深入實施數字鄉(xiāng)村建設工程和農村共享建設工程，注重提高農業(yè)裝備設施應用率，培育壯大新興數字產業(yè)，形成農業(yè)新質生產力；三是突出抓好數字孿生流域、數字孿生水網、數字孿生水利建設工程等建設，實現江河水庫、水網建設、工程調度等的可視化展示，放大數字技術對形成農業(yè)新質生產力的賦能作用。

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［責任編輯：陳建華］