数字乡村建设对农业生态效率的影响研究

doi:10.16258/j.cnki.1674-5906.2026.07.006

生态环境学报 ›› 2026, Vol. 35 ›› Issue (7): 1045-1058.DOI: 10.16258/j.cnki.1674-5906.2026.07.006

数字乡村建设对农业生态效率的影响研究

姚旭兵¹^,^*(), 张玲¹, 车四方², 邓晓霞¹

¹ 重庆三峡科技大学财经学院，重庆 404120
² 重庆工商大学经济学院，重庆 400067

收稿日期:2026-01-21 修回日期:2026-06-07 接受日期:2026-06-15 出版日期:2026-07-18 发布日期:2026-07-17
通讯作者: *姚旭兵,yaoxubing@163.com
作者简介:姚旭兵（1973年生），男，教授，博士，硕士研究生导师，研究方向为农业经济。E-mail: yaoxubing@163.com
基金资助:
国家社会科学基金项目(20BJY137);国家社会科学基金重大项目(25&ZD205);国家社会科学基金青年项目(21CTJ007)

Study on the Impact of Digital Rural Development on Agricultural Ecological Efficiency

Yao Xubing¹^,^*(), Zhang Ling¹, Che Sifang², Deng Xiaoxia¹

¹ School of Finance and Economics, Chongqing Three Gorges University of Science and Technology, Chongqing 404120, P. R. China
² School of Economics, Chongqing Technology and Business University, Chongqing 400067, P. R. China

Received:2026-01-21 Revised:2026-06-07 Accepted:2026-06-15 Online:2026-07-18 Published:2026-07-17

摘要/Abstract

摘要：

数字乡村建设是乡村振兴与农业现代化的核心依托，提升农业生态效率则是达成农业强国目标的关键支撑。为揭示数字乡村建设对农业生态效率的影响，为各地区因地制宜推进农业现代化发展提供具体实践参考，该文基于2012－2022年中国30个省份的面板数据，运用熵值法和全局超效率SBM模型分别测算数字乡村建设水平和农业生态效率水平，结合固定效应、中介效应、门槛效应及时空地理加权回归模型，系统剖析数字乡村建设对农业生态效率的影响效应、作用机制与时空特征。研究表明：1）数字乡村建设对农业生态效率的影响系数是0.632，具有显著正向提升作用，该结论经稳健性与内生性检验后依然成立；2）农业新质生产力在二者间发挥部分中介作用，数字乡村建设可通过赋能农业新质生产力发展间接促进农业生态效率提升；3）随着数字乡村建设水平的提升，其对农业生态效率的促进作用存在单一门槛值0.043，且呈现边际效应递减规律；4）研究期内，数字乡村建设对农业生态效率的影响具有显著的时空异质性，时间维度上促进作用逐步递减，空间维度上正向影响覆盖范围持续扩大。

关键词: 数字乡村建设, 农业生态效率, 农业新质生产力, 时空异质性, 全局超效率SBM模型, 时空地理加权回归模型

Abstract:

Digital rural development serves as the core foundation for rural revitalization and agricultural modernization, while enhancing agricultural ecological efficiency is the key pillar for achieving the goal of becoming a leading agricultural nation. To elucidate the impact of digital rural development on agricultural ecological efficiency and provide practical references for regions to advance agricultural modernization in a context-specific manner, this study used panel data from 30 provinces in China from 2012 to 2022. The entropy method and the global super-efficiency SBM model were employed to measure the levels of digital rural development and agricultural ecological efficiency, respectively. By incorporating fixed effects, mediating effects, threshold effects, and spatiotemporal geographic weighted regression models, the study systematically analyzes the impact, mechanisms, and spatiotemporal characteristics of digital rural development on agricultural ecological efficiency. The findings indicate that 1) the coefficient of influence of digital rural development on agricultural ecological efficiency is 0.632, demonstrating a significant positive effect, which remains valid after robustness and endogeneity tests; 2) agricultural new-quality productivity plays a partial mediating role between the two variables, enabling digital rural development to indirectly enhance agricultural ecological efficiency by empowering the growth of agricultural new-quality productivity; 3) as the level of digital rural development improves, its positive effect on agricultural ecological efficiency reaches a single threshold value of 0.043, exhibiting a diminishing marginal effect; 4) during the study period, the impact of digital rural development on agricultural ecological efficiency exhibits significant spatiotemporal heterogeneity, with the positive effect gradually diminishing over time and its coverage continuously expanding across spatial dimensions.

Key words: digital rural development, agricultural ecological efficiency, new-quality agricultural productivity, spatiotemporal heterogeneity, global super-efficient SBM model, spatiotemporal geographic weighted regression model

中图分类号:

姚旭兵, 张玲, 车四方, 邓晓霞. 数字乡村建设对农业生态效率的影响研究[J]. 生态环境学报, 2026, 35(7): 1045-1058.

Yao Xubing, Zhang Ling, Che Sifang, Deng Xiaoxia. Study on the Impact of Digital Rural Development on Agricultural Ecological Efficiency[J]. Ecology and Environmental Sciences, 2026, 35(7): 1045-1058.

图/表 15

参考文献 34

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变量	具体指标	测度方法	指标属性
投入指标	劳动投入指标	农业总产值/农林牧渔业总产值	−
	自然资源投入指标	农作物总播种面积	−
		有效灌溉面积	−
		耕地面积	−
	化学物质投入指标	化肥使用量	−
		农药使用量	−
		农用塑料薄膜使用量	−
	农机动力投入指标	农业机械总动力	−
	役畜投入指标	大牲畜年底头数	−
期望产出指标	农业总产值	农业总产值	+
非期望产出指标	碳排放	化肥、农药、农膜、柴油、农业灌溉和农业播耕的碳排放总量	−
非期望产出指标	农业面源污染	农业面源污染综合指数	−

变量	具体指标	测度方法	指标属性
投入指标	劳动投入指标	农业总产值/农林牧渔业总产值	−
	自然资源投入指标	农作物总播种面积	−
		有效灌溉面积	−
		耕地面积	−
	化学物质投入指标	化肥使用量	−
		农药使用量	−
		农用塑料薄膜使用量	−
	农机动力投入指标	农业机械总动力	−
	役畜投入指标	大牲畜年底头数	−
期望产出指标	农业总产值	农业总产值	+
非期望产出指标	碳排放	化肥、农药、农膜、柴油、农业灌溉和农业播耕的碳排放总量	−
非期望产出指标	农业面源污染	农业面源污染综合指数	−

变量	具体指标	测度方法	指标属性
数字基础设施	农村移动电话普及水平	农村居民平均每百户年末移动电话拥有量	+
	农村电脑普及水平	农村居民平均每百户年末计算机拥有量	+
	农村互联网普及水平	农村宽带接入用户	+
	农村电力水平	农村用电量/乡村人口	+
	农村流通设施建设	农村投递线路	+
	农业气象观测站	农业气象观测业务站点个数	+
乡村农业数字化	电子商务销售额	直接数据	+
	电子商务采购额	直接数据	+
	有效灌溉面积	直接数据	+
	农用大中型拖拉机数量	直接数据	+
	快递量	直接数据	+
	淘宝村数量	直接数据	+
	已通邮的行政村数量	直接数据	+
乡村生活数字化	电视普及率	农村电视节目人口覆盖率	+
	广播普及率	农村广播节目人口覆盖率	+
	数字技术人才	信息传输、软件和信息技术服务业城镇单位就业人员	+
	数字创新环境	国内专利申请授权量	+
	农村居民交通、通讯消费支出	农村居民人均交通通信支出	+
	农村每周平均投递次数	直接数据	+

变量	具体指标	测度方法	指标属性
数字基础设施	农村移动电话普及水平	农村居民平均每百户年末移动电话拥有量	+
	农村电脑普及水平	农村居民平均每百户年末计算机拥有量	+
	农村互联网普及水平	农村宽带接入用户	+
	农村电力水平	农村用电量/乡村人口	+
	农村流通设施建设	农村投递线路	+
	农业气象观测站	农业气象观测业务站点个数	+
乡村农业数字化	电子商务销售额	直接数据	+
	电子商务采购额	直接数据	+
	有效灌溉面积	直接数据	+
	农用大中型拖拉机数量	直接数据	+
	快递量	直接数据	+
	淘宝村数量	直接数据	+
	已通邮的行政村数量	直接数据	+
乡村生活数字化	电视普及率	农村电视节目人口覆盖率	+
	广播普及率	农村广播节目人口覆盖率	+
	数字技术人才	信息传输、软件和信息技术服务业城镇单位就业人员	+
	数字创新环境	国内专利申请授权量	+
	农村居民交通、通讯消费支出	农村居民人均交通通信支出	+
	农村每周平均投递次数	直接数据	+

变量	一级指标	二级指标	测度方法
农业劳动者	劳动者技能	受教育程度	农村劳动力人均受教育年限（+）
		农村成人技术培训比例	农村成人文化技术培训学校结业生数量/乡村人口（+）
	劳动生产率	第一产业人均产值	第一产业产值/第一产业从业人数（+）
	劳动生产率	农村居民人均收入	农村居民人均可支配收入（+）
	劳动者就业理念	农村劳动力流动情况	外出务工劳动力/乡村从业人员（−）
农业劳动对象	生态环境	绿色环保	森林覆盖率（+）
		绿色环保	环境保护财政支出/政府公共财政支出（+）
		污染治理	农业COD污染排放占比/第一产业产值占比（−）
		污染治理	农业氨氮排放占比/第一产业产值占比（−）
	新质产业	农林牧渔服务业情况	农林牧渔服务业增加值（+）
农业劳动资料	物质生产资料	传统基础设施	农村公路里程数/乡村人口（+）
		数字基础设施	农村宽带接入用户数/乡村户数（+）
		数字基础设施	每平方米光缆线路长度（+）
		能源消耗	农村人均用电量（+）
	无形生产资料	科技创新	农业科技从业人员数（+）
		科技创新	农业科技投入存量（+）
		数字化水平	农村数字普惠金融投资指数（+）
		数字化水平	农村数字普惠金融移动支付指数（+）

数字乡村建设对农业生态效率的影响研究

Study on the Impact of Digital Rural Development on Agricultural Ecological Efficiency

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变量	测度方法
农业结构	粮食播种面积/农作物总播种面积
第一产业增加值占比	第一产业增加值/地区生产总值
技术水平	农业机械总动力/农作物总播种面积
城镇化	城镇人口/年末常住人口
财政支农水平	地区财政事务支农支出/农作物总面积

变量	模型1	模型2	模型3
数字乡村建设	0.406^***	0.470^***	0.631^***
	(0.138)	(0.130)	(0.122)
农业结构	－	−0.457	−0.737^**
	－	(0.303)	(0.315)
第一产业增加值	－	1.063	1.652^**
	－	(0.728)	(0.702)
技术水平	－	0.134^**	0.205^***
	－	(0.060)	(0.059)
城镇化	－	－	1.310^**
	－	－	(0.529)
财政支农水平	－	－	−0.052^***
	－	－	(0.019)
常数项	0.352^***	0.453^**	−0.268
	(0.021)	(0.218)	(0.454)
统计量	330	330	330
决定系数R²	0.853	0.858	0.872
F	8.63	6.15	12.99

变量	(1)	(2)	(3)
变量	更换解释变量	剔除直辖市	剔除异常值
数字乡村建设	0.288^*** (0.093)	0.666^*** (0.138)	0.668^*** (0.136)
农业结构	−0.890^***	−1.298^***	−0.913^***
	(0.286)	(0.359)	(0.343)
第一产业增加值	−0.797	1.510**	1.820^**
	(0.894)	(0.730)	(0.765)
技术水平	0.085	0.236^***	0.207^***
	(0.058)	(0.058)	(0.059)
城镇化	0.146	0.448	0.975
	(0.591)	(0.743)	(0.594)
财政支农水平	−0.004	0.544^*	−0.092^***
	(0.017)	(0.286)	(0.029)
常数项	0.933^*	0.543	0.040
	(0.500)	(0.549)	(0.522)
省份固定效应	是	是	是
年份固定效应	是	是	是
决定系数R²	0.866	0.882	0.872
F	9.98	14.28	12.62
统计量	330	286	330

变量	第一阶段	第二阶段
数字乡村建设	－	0.600^** (0.251)
滞后一期数字乡村建设	1.046^*** (0.039)	－
控制变量	是	是
省份固定效应	是	是
年份固定效应	是	是
不可识别检验	－	Chi²=4.056，p=0.044
弱工具变量检验	－	F=737.619，[16.38]
统计量	300	300

变量	(1)	(2)	(3)
变量	农业生态效率	农业新质生产力	农业生态效率
数字乡村建设	0.631^***	0.274^***	0.422^***
数字乡村建设	(0.122)	(0.036)	(0.157)
农业新质生产力	－	－	0.764^**
农业新质生产力	－	－	(0.331)
常数项	−0.268	0.014	−0.279
	(0.454)	(0.127)	(0.449)
省份固定效应	是	是	是
年份固定效应	是	是	是
决定系数R²	0.872	0.940	0.874
控制变量	是	是	是
统计量	330	330	330

效应	系数	标准误	p值	置信区间（95%）
间接效应	0.209	0.103	0.042	[0.008, 0.411]
直接效应	0.422	0.165	0.011	[0.099, 0.745]

门槛个数	p	BS次数	门槛值	Trimming比例	置信区间（95%）
单一门槛	0.04	300	0.043	0.01	[0.039, 0.095]
双重门槛	0.38	300	0.217	0.01	[0.206, 0.225]

变量	（1）（Digv<0.043）		（2）（Digv≥0.043）
变量	系数	标准误	系数	标准误
数字乡村建设	2.067^***	0.453	1.351^***	0.197
控制变量	是	是	是	是
常数项	−0.912^** (0.41)		−0.912^** (0.41)
统计量	330	330	330	330

年份	系数	邻域	残差平方和	有效数量	残差估计标准差	修正后赤池信息量准则	决定系数	调整决定系数
2012－ 2015	3.03	44	1.15	27.27	0.10	−141.61	0.74	0.73
2016－ 2019	1.82	46	1.01	26.30	0.09	−160.52	0.74	0.73
2020－ 2022	1.79	34	2.25	26.59	0.16	5.16	0.70	0.67

[1]	张任菲, 肖萌, 刘志成. 京津冀地区景观破碎化的时空异质性及驱动因素研究[J]. 生态环境学报, 2025, 34(3): 461-473.
[2]	郑晓豪, 陈颖彪, 郑子豪, 郭城, 黄卓男, 周泳诗. 湖北省生态系统服务价值动态变化及其影响因素演变[J]. 生态环境学报, 2023, 32(1): 195-206.
[3]	赵锐, 詹梨苹, 周亮, 张军科. 地理探测联合地理加权岭回归的PM_2.5驱动因素分析[J]. 生态环境学报, 2022, 31(2): 307-317.