中國農業新質生產力水平的測度、時空特征及影響因素研究

摘要：科學評價農業新質生產力水平，探究其時空演化特征、差異性及影響因素，旨在為開創中國農業高質量發展新局面提供理論依據。基于2013—2022年我國除西藏和港澳臺外的30個省份的農業農村面板數據構建測度指標體系，運用熵權Topsis模型測度中國農業新質生產力水平并探究其時空演化特征，采用Dagum基尼系數法揭示中國農業新質生產力的差異性，進一步引入Tobit模型探析中國農業新質生產力的主要影響因素。結果表明，中國農業新質生產力在樣本期內呈穩定上升趨勢，增長幅度約為81.81%，其中增長貢獻最大的維度為勞動對象，增長幅度約為35%；農業新質生產力水平呈東高西低階梯狀格局，2022年東部地區農業新質生產力水平均值為0.29，遠高于其他地區，其中水平較高的省份為江蘇（均值0.65）、廣東（均值0.61）；目前中國農業新質生產力的主要差異來源為區域間差異，其差異貢獻率均值為35.42%，占比最大；對農業新質生產力有顯著正向影響的因素及對應系數依次為政府支持力度（0.218）、區域經濟發展水平（0.078）、農業貿易水平（0.046）及技術市場成熟度（0.013）。因此，實現中國農業新質生產力水平的提升和中國農業高質量發展應著力科技為核和農民為本、注重提質增效和順應市場、堅持區域協調和互促互補、突出頂層設計和制度保障。

關鍵詞：農業新質生產力；時空特征；影響因素；Dagum基尼系數；Tobit模型

中圖分類號：F323" 文獻標志碼：A

文章編號：1002-1302（2024）24-0282-09

收稿日期：2024-07-17

基金項目：江西省哲學社科重點研究基地項目（編號：23ZXSKJD22）；江西省高校人文社科項目（編號：JJ20208）；撫州市社科規劃項目（編號：21SK06）。

作者簡介：丁寶根（1985—），男，江西南昌人，博士，副教授，碩士生導師，主要研究方向為農業新質生產力。E-mail：592852935@qq.com。

通信作者：方 羽，碩士研究生，主要研究方向為農業新質生產力。E-mail：1546938685@qq.com。

2024年1月31日，習近平總書記在中共中央政治局第十一次集體學習時強調：“高質量發展需要新的生產力理論來指導，而新質生產力已經在實踐中形成并展示出對高質量發展的強勁推動力、支撐力，需要我們從理論上進行總結、概括，用以指導新的發展實踐”。2024年3月5日，國務院總理李強在政府工作報告中提出“大力推進現代化產業體系建設，加快發展新質生產力”。2022年12月23日，習近平總書記出席中央農村工作會議并發表重要講話時指出：“強國必先強農，農強方能國強。沒有農業強國就沒有整個現代化強國；沒有農業農村現代化，社會主義現代化就是不全面的”。推進中國式農業現代化進程，實現“農業大國”向“農業強國”的歷史性跨越，迫切需要加快發展農業新質生產力。與此同時，我國農業生產效率相對較低、農業經濟效益比較低下、農業生態環境壓力增加、農產品國際競爭力不足，急需改變傳統農業經濟增長方式和生產力發展路徑。可以說，加快發展農業新質生產力是中央的明確要求，也是農業高質量發展的內在要求和重要著力點，更是推進農業現代化以及中國式現代化的關鍵和緊迫任務。那么，農業新質生產力的內涵特征是什么？如何構建可供核查的農業新質生產力發展水平的評價指標體系？我國農業新質生產力發展水平存在怎樣的變動趨勢、地區差異、關鍵影響因素？我國農業新質生產力發展該選擇怎樣的有效提升路徑？這些都是亟待回答的問題。

目前，國內外學者針對農業新質生產力進行了大量研究，研究主要聚焦于農業新質生產力的內涵特征、水平測度、現存問題、提升路徑等方面。農業新質生產力是以科技創新為引擎，創新起主導作用，以實現涉農生產力要素品質屬性及其優化組合的突破性升級為基本內涵，代表涉農先進生產力發展方向的新型生產力質態^［1］。從政治經濟學角度分析，農業新質生產力是新質生產力在農業領域的體現，源于生產力發展、始于農業科技進步、豐于農業農村現代化，以生產力為內核，以農業為場景，突出“新質”表達^［2］。在農業新質生產力的水平測量方面，由于新質生產力的概念提出時間不長，當前仍處于初步探索的階段。目前，學界主要采取了2種測度方式，一是從農業新質生產力的特征出發，李勇斌等指出農業新質生產力具有創新化、數智化、綠色化等特征，并從這3個維度構建出農業新質生產力綜合評價指標體系^［3］。二是從農業新質生產力的內涵出發，農業新質生產力代表著由科技創新主導的農業生產力躍遷，由新質勞動者、新質勞動對象和新質勞動資料構成，其核心在于“新”與“質”的有機結合^［4］。朱迪等從農業勞動者、農業勞動對象和農業勞動資料3個方面選取指標構建農業新質生產力綜合評價指標體系^［5］。目前關于農業新質生產力現存問題的研究多為定性研究，有學者指出發展農業新質生產力面臨著農戶規模小而散、農業勞動力老弱化、涉農關鍵核心技術與世界先進水平差距較大、涉農基礎設施建設滯后等問題，對此李懷等從“新農企—新農人—新農技—新農地”4個維度構建四位一體促進農業新質生產力形成的實現^［6］。提升農業新質生產力需要加快農業資源要素的新質化整合、農業科學技術的新質化創新、農業產業結構的新質化轉型^［7］；需要科學處理發展農業新質生產力面臨的若干重大關系、提升農業勞動者素質并增強農業產業鏈供應鏈對人才創新創業的吸引力，協同打好關鍵核心技術攻堅戰與持久戰，鼓勵領軍企業、行業組織等成為發展農業新質生產力的“旗艦”、設立未來農業專項并加強資金和人才支持^［8］。總的來說，現有研究取得了一定成效，為本研究奠定了基礎，但還存在以下幾點不足：一是盡管已有學者從理論層面剖析了農業新質生產力的內涵和特征，但缺乏相關實證分析；二是少數研究雖然構建了指標體系對農業新質生產力進行測量，但多是從農業新質生產力的特征出發，鮮有從農業新質生產力內涵邏輯，以勞動力、勞動工具、勞動對象等維度對農業新質生產力開展系統性研究。同時，現有研究對農業新質生產力的分析不夠深入，特別是基于基尼系數法、Tobit模型等方法對農業新質生產力的差異性及影響因素開展深入研究并不多見。

基于以上研究背景與現狀，本研究在科學制定農業新質生產力測度體系的基礎上，運用熵權Topsis模型對2013—2022年我國除西藏及港澳臺外30個省份的農業新質生產力進行測度，選取Dagum基尼系數分解法探索農業新質生產力的差異性，并引入固定效應Tobit模型分析農業新質生產力的主要影響因素；最后，基于實證結果和研究結論，提出推進農業新質生產力發展的相關政策建議，以期為實現中國農業高質量發展、建設農業強國提供決策參考。

1 研究設計

1.1 指標體系設計

發展新質生產力是國民經濟高質量發展的內在要求和重要著力點^［9］。農業作為國民經濟的基礎和關系國家安全的戰略性產業，同樣要遵循這個大邏輯。從目前已有的研究看，農業新質生產力本質上是一種先進的生產力，其核心內涵在于科技創新為手段，全要素生產率為標準，質量優先為要求，綠色發展為內在的系統性的生產力發展綜合要求^［10］。一方面，相較于傳統生產力關系，農業新質生產力更重視科技創新成果的應用和賦能，如將數字技術、人工智能等新科技應用于產業發展中，改進傳統的生產模式來提高生產效率，更加重視多種要素的使用效率。此外，傳統農業生產力更重視農產品產出數量，難以滿足新時代農業高質量發展要求，而農業新質生產力在保障數量增長的前提下，更重視質量，強調資源節約、環境友好、可持續發展等理念，是從量變到質變的轉換。另一方面，馬克思主義認為勞動力、勞動工具、勞動對象共同構成了生產力的三大要素，而新質生產力與農業生產力三大要素深度融合，形成一種涉及農業勞動力、農業勞動對象、農業勞動工具等變革的農業新質生產力發展新形態（圖1）。首先，農業新質生產力要求提升農業勞動力素質，農業勞動者應當有更高的教育水平，能夠學習并掌握先進生產技術；其次，農業新質生產力要求優化農業勞動對象，包括農業產業結構的優化升級，通過農業新技術降低產業成本，升級產業模式，同時重視綠色生態發展，降低農業發展中對生態的破壞；最后，以農業勞動工具為農業發展的保障，一方面保障農業發展基礎設施及能源供應，另一方面促進農業科技創新在農業生產中的應用。

綜上理論分析，本研究借鑒已有農業發展相關測度研究，結合農業新質生產力內涵特點，從農業的勞動力、勞動對象、勞動工具3個方面進行農業新質生產力水平測度指標體系構建，具體見表1。

（1）農業勞動力方面。受教育程度、農村成人技術培訓比、農業科技從業人員數反映了農業勞動者素質，受教育程度用農村勞動力人均受教育年限反映，技術培訓比用農村技術培訓學校結業生數量與農村人口數量的比值反映；第一產業人均產值反映了勞動生產水平；農林牧漁業城鎮單位就業人員、第一產業就業人數體現了農村勞動者的就業情況。這些指標綜合反映了農業勞動力各方面情況。

（2）農業勞動對象方面。森林覆蓋率體現了農業發展的自然環境，農作物總播種面積、耕地面積反映了農業發展土地規模，農林牧漁占GDP比重則體現出農業發展的成果比重，龍頭企業鄉村人口反映了農業發展的組織，龍頭企業鄉村人口一定程度上能夠反映出農業發展是否科學規范、具有統籌性，農業生產率則反映了農業發展的效率和質量。

（3）農業勞動工具方面。鄉道公路里程數反映了農業發展傳統基礎設施水平，農村人均用電量反映的是農業發展電氣化水平，農村互聯網接入戶數反映了其信息化水平，農業機械化反映了農業生產活動中的機械化水平，農業塑料薄膜使用量、農業碳排放反映了農業發展過程中，農業勞動工具大規模使用帶來的污染水平。

1.2 研究方法

1.2.1 熵權Topsis模型 熵權Topsis模型是一種適用于多指標綜合評價的客觀方法，通過熵權法對原始數據歸一化處理再重新賦權以避免主觀偏差，以Topsis模型的最優方案貼近度為評價結果，該模型較為成熟且廣泛運用于農業發展水平測度。具體計算如下：

（1）標準化：

正向指標標準化：Xij=（xij-minxij）/（maxxij-minxij）+A；

負向指標標準化：Xij=（maxxij-xij）/（maxxij-minxij）+A。

（2）信息熵、指標權重、綜合評分與歐氏距離：

Pij=Xij∑nj=1Xij；

Ej=-K∑nj=1PijlnPij，K=1lnn；

Wi=1-Ei∑mi=1（1-Ei）；

Fij=∑mi=1WjPij；

Z=（zij）m×n，zij=WjXij（i=1，2，…，m；j=1，2，…，n）；

Z+={max1≤i≤mzij|i=1，2，…，m}={z+1，z+2，…，z+m}；

Z-={min1≤i≤mzij|i=1，2，…，m}={z-1，z-2，…，z-m}；

D+j=∑mi=1（zij-z+i）2；

D-j=∑mi=1（zij-z-i）2。

（3）相對貼近度：

Ci=D-jD+j+D-j，Ci=［0，1］。

其中，相對貼近度Ci取值范圍為［0，1］，數值越大代表農業新質生產力水平越高。

1.2.2 Dagum基尼系數法 在差異性分析中，本研究將我國30個省分為東中西三大區域，Dagum基尼系數模型能夠探索全國范圍、各區域的農業新質生產力水平差異。總體差異主要由區域內差異貢獻、區域間差異貢獻和超變密度貢獻共同構成^［11］，具體計算如下：

G=（∑ki=1∑kj=1∑ki=1∑nih=1∑njr=1|yih-yjr|）/2n2y；

Gii=12y∑nih=1∑nir=1|yih-yir|n2；

Gw=∑ki=1Giipisi；

Gij=（∑nih=1∑nir=1|yih-yir|）/ninj（yi+yj）；

Dij=（dij-pij）/（dij+pij）；

Gnb=∑ki=2∑i-1j=1Gij（pisj+pjsi）Dij；

Gt=∑ki=2∑i-1j=1Gij（pisj+pjsi）（1-Dij）。

其中：總體基尼系數G取值越大表示整體差異越大；Gw為區域內差異貢獻；Gnb為區域間差異貢獻；Gt為超變密度貢獻^［12］。

1.2.3 面板Tobit模型 農業新質生產力水平經熵權Topsis測算后結果控制在0～1之間，屬于受限因變量。為避免普通回歸估計可能產生的偏差，使用Tobit模型探究影響因素。具體如下所示：

Yit=β0+β1X1+β2X2+…+βnXn+εit。

其中：Y為農業新質生產力；i為橫截面；t為時間序列；X為自變量；ε為隨機擾動項。如果回歸系數顯著，則表明該自變量對農業新質生產力有影響。

1.3 數據來源

本研究以我國除西藏及港澳臺外的30個省份2013—2022年的數據為研究對象，所用數據主要來源于國家統計局官網、EPS全球數據庫、中國農村統計年鑒、CSMAR數據庫等，對于部分缺失值采用插值法補充。

2 實證分析

2.1 農業新質生產力水平的時空特征

2.1.1 全國層面分析

新質生產力以勞動力、勞動對象、勞動工具及其優化組合的躍升為基本內涵，具有強大發展動能，能夠引領創造新的社會生產時代。為準確地捕捉和反映農業新質生產力的核心要素以及發展程度，植根于傳統的生產力二元理論，采用熵權Topsis模型從勞動力、勞動對象以及勞動工具三維度出發計算出2013—2022年我國農業新質生產力水平，測算結果如圖2所示。

由圖2可知，我國農業新質生產力水平在時序上呈現出穩步上升的趨勢，2022年全國農業新質生產力發展水平為0.20，相比2013年提高0.09，增幅達到81.81%。

從發展階段來看，2013—2022年期間中國農業新質生產力水平主要呈現出明顯的2個階段變化特征：第一階段為2013—2018年，農業新質生產力水平處于發展初期，水平提升速度較慢，且2015—2018年3年農業新質生產力水平維持在0.16。第二階段為2018—2022年，我國整體農業新質生產力水平進入穩定增長時期，尤其是2022年農業新質生產力水平增長幅度達到11.11%。整體而言我國農業新質生產力水平得到了一定提升，這離不開近年來不斷提高的勞動力素質以及更廣范圍的勞動對象。

從基本維度相對貼近度來看，年均值大小排序為勞動對象＞勞動工具＞勞動力，3個基本維度年均值分別為0.23、0.18和0.15，說明近年來我國在全面推進農業新質生產力水平發展的過程中在多個領域齊齊發力。勞動對象在促進農業新質生產力水平提升的過程中，表現尤為突出，相對貼近度逐年提高，較2013年提高35%。得益于近年來數字技術的發展，科技創新的廣度延伸、深度拓展，使得勞動對象的種類和形態得到了極大拓展。比如，數據作為新型生產要素賦能傳統農業勞動對象，既直接創造社會價值，又通過與其他生產要素的結合、融合進一步放大價值創造效應。

在勞動工具層面，勞動工具相對貼近度呈先升后降的趨勢，2013—2019年期間相對貼近度穩步提升，但在2019年以后相對貼近度開始下降，整體而言，2022年勞動工具相對貼近度較2013年下降9%。這一趨勢主要歸因于2018年新冠疫情對我國經濟的沖擊，影響了勞動工具的有效利用和發展。由于疫情持續時間較長，在疫情期間，交通限制和物流中斷導致農業生產所需的機械設備、化肥、農藥等勞動工具無法及時到達農業生產區，影響了生產效率和農產品的質量。另一方面，疫情導致很多農業企業和農戶面臨資金短缺問題，限制了對新型農業機械、設備等勞動工具的投資和更新。由于勞動工具的供應不及時和使用效率降低，農業生產的整體效率受到影響，無法充分發揮現代農業機械和技術的優勢。但隨著疫情的逐漸控制和經濟的復蘇，農業領域也在積極探索和應用數字技術和科技創新，結合我國依然豐富的勞動力資源和逐步提高的勞動力素質來看，高技術含量的勞動工具仍然能為農業新質生產力發展助力。

在勞動力層面，除2018年相對貼近度受疫情影響略有下降外，其余年份均保持增長，較2013年增幅達140%，盡管在3個維度中的相對貼近度最低，但增長幅度最大。反映出我國農業生產力水平在勞動力層面的顯著提升。這得益于教育和培訓的提升、科技進步的普及、政策支持以及技術推廣和應用。隨著農村地區的教育水平逐步提高，越來越多的年輕人接受高等教育，掌握了更多現代農業知識和技術。數字技術在農業中的應用，如物聯網、大數據和人工智能，使農民能夠更加精準地管理農業生產，提高生產效率和收益。更高素質的勞動者作為新質生產力的第一要素，在農業新質生產力的發展中起著關鍵作用。頂尖科技人才和一流科技領軍人才通過技術創新和科學研究，推動農業生產方式的變革；應用型人才則通過技術實施和操作，確保新技術在生產中的高效應用。通過協同合作和系統培養，高素質勞動者將為農業新質生產力的提升提供持續動力，促進農業現代化和可持續發展。

2.1.2 區域層面分析

根據熵權Topsis模型評估2013—2022年全國30個省（市、區）農業新質生產力水平綜合評分，按自然地理區域劃分匯總為表2，并選取2013年與2022年繪制空間格局圖（圖3）。

從整體上看，我國農業新質生產力水平在研究時期內表現為平穩發展的態勢，但是大部分省份農業新質生產力水平普遍較低且上升較緩慢，且北京、黑龍江、上海、內蒙古、遼寧、吉林、山西等6個地區農業新質生產力水平在研究時期內表現出下降趨勢，這主要是因為農業新質生產力水平主要表現在涉及農業勞動者、農業勞動對象、農業勞動資料等變革的農業新質生產力發展新形態方面，相對而言北京、上海等地區城市化水平較高，農業用地較少，且該地區產業結構調整向高附加值的第三產業和高科技產業傾斜，農業在經濟中的比重相對降低，因此農業新質生產力水平相對較低。東北地區以及山西地區農業生產高度依賴自然資源，農業新質生產力發展受到自然環境等的制約。從空間上看，首先，我國農業新質生產力水平呈階梯化地理分布特征。東部地區有6個省份農業新質生產力水平排序在前10名，東部地區農業新質生產力水平普遍大于中西部地區。農業新質生產力水平較低地區主要集中于西部地區。

具體來看，江蘇、廣東、廣西的農業新質生產力水平在研究時期內處于全國最前列，其平均值分別為0.65、0.61、0.54。以廣東省和江蘇省為代表的“珠三角”和“長三角”地區集中了大量的科研機構和高等院校，具有強大的科技創新能力，同時這些地區吸引了大量高素質人才，結合自身實際，將農業與新質生產力融合發展，大大提高了農業新技術和新成果轉化為生產力的效率，為農業新質生產力的發展提供了重要支撐，是我國農業新質生產力發展的引領區。然而以青海、寧夏等為代表的西北地區的農業新質生產力水平在研究時期內最不理想，其平均值為0.008。西北地區經濟發展相對滯后，農業投入資金有限，再加上自然條件相對惡劣，氣候干旱、水資源匱乏、土壤貧瘠等問題嚴重，制約了農業新質生產力水平的發展。

2.2 農業新質生產力差異性分析

為進一步探究農業發展水平的空間差異，本研究對農業新質生產力的Dagum基尼系數進行測度，分析不同區域內與不同區域間的差異及來源，基尼系數測度結果見表3。（1）總體差異。農業新質生產力的總體基尼系數在樣本期內呈現緩慢增加趨勢，最小值為2013年的0.49，最大值為2022年的0.57，均值為0.544。結果表明樣本期內農業新質生產力水平存在緩慢擴大的空間差異，全國范圍內的農業新質生產力發展不均衡情況在逐漸擴大。（2）區域內差異。樣本期內區域內差異比較分析結果表明，東部地區最大值為0.56，最小值為0.49，均值為0.526，中部地區最大值和最小值分別為0.41和0.36，均值為0.386，西部地區最大值和最小值分別為0.55和0.39，均值0.511，三大地區的基尼系數均值皆低于全國范圍基尼系數均值，這表明整體差異高于區域內差異。其中中部地區基尼系數最低，東部與西部基尼系數相近，這表明中部地區農業新質生產力水平平衡情況與東部和西部地區相比較好，中部地區內部各省份之間農業新質生產力發展較為均衡，東部、西部內部省份則較不均衡。樣本期內三大區域的基尼系數上升情況則表明區域內差異在不斷擴大。（3）區域間差異。從基尼系數測算結果來看，樣本期內東部與中部的區域間基尼系數均值為0.575，東部與西部為0.605，中部與西部為0.477，農業新質生產力區域間差異顯著 其中東部與西部差異最為明顯。相較于區域內差異區域間差異的基尼系數較高。（4）差異來源及貢獻率。樣本期內，區域內、區域間與超變密度貢獻率均值分別為33.21%、35.42%及31.37%，三者均值較為接近，其中區域間差異貢獻率較高，這表明區域間差異是我國農業新質生產力差異性的主要來源。具體來看，3個指標在樣本期初期差異較大，2013年區域內、區域間與超變密度貢獻率分別為32.3%、39.35%及28.35%，2022年3個指標分別為33.12%、33.31%及33.57%，不同維度的差異貢獻率趨同，表明農業新質生產力的差異來源分布較為均衡，隨著我國現代化發展、小康社會的建成，農業新質生產力的差距逐漸縮小，沒有嚴重不平衡情況。

2.3 農業新質生產力影響因素分析

2.3.1 變量選取

農業新質生產力水平受到多方面影響，本研究以農業新質生產力為因變量，設置以下自變量，利用Tobit模型探究各變量對農業生產力的影響關系。

（1）技術市場成熟度（X1）。基于前面對新質生產力與農業領域結合的新形態分析，可以得知農業新質生產力更加注重將農業科技創新成果、數字技術等新技術運用于農業生產之中，農業新質生產力屬于技術導向型，因此成熟度較高的技術能應用于農業發展中提升農業新質生產力水平。技術市場成交額反映了技術市場的成熟度，能夠一定程度體現技術市場的成熟度，參考前人研究，本研究用技術市場成交額反映技術市場成熟度^［13］。（2）區域經濟發展水平（X2）。農業新質生產力的發展與區域經濟密切相關，區域資源稟賦對農業新質生產力提高有重要影響。農業新質生產力區別于傳統農業發展標準，對與第三產業聯系較密切的新興技術和科技創新的應用有更高要求，因此本研究借鑒前人經驗，以第三產業增加值代表區域經濟發展水平^［14］。（3）農業貿易水平（X3）。農業貿易活動頻繁的地區對農產品的需求更高，未來增加供給勢必要提高農業生產力，因此貿易水平能夠刺激農業新質生產力提高；同時農業新質生產力的提高會促進農產品產量質量提高，產品的優化增強了市場競爭力，能夠促進農業貿易水平提高。因此本研究借鑒學者對農業貿易水平的測度，選取農業進出口總額代表農業貿易水平^［15］。（4）政府支持力度（X4）。農業新質生產力發展離不開政府支持，政府支持具體體現為政府支援農業生產支出，主要包括水利噴灌補助、水土保持補助、水電站補助、造林和林木保護補助等方面^［16］，故本研究以農林水財政支出與一般公共預算支出的比值表示政府支持力度。（5）休閑農業產業（X5）。農業新質生產力發展能夠實現多要素優化配置，促進農業綠色健康發展，進而農業產業形態的升級，鄉村產業發展亦是農業現代化發展進而實現高質量發展的核心^［17］。休閑農業是我國農業現代化的新型農業產業形態，體現了農業發展的結構優化、開發農業潛力、生態綠色發展等要求^［18］，因此休閑農業的發展與農業新質生產力水平發展存在一定共性。本研究以休閑農業示范縣占比表示休閑農業發展水平。

2.3.2 回歸結果分析

本研究選取2013—2022年的省級面板數據，以農業新質生產力為因變量，經過豪斯曼檢驗后確定使用固定效應Tobit模型，回歸結果見表4。

結果表明，技術市場成熟度（X1）對農業新質生產力有顯著的正向影響，但其影響系數為0.013，處于較低水平。這是因為農業新質生產力更加重視科技創新成果的應用，其本身代表了較高科技創新水平，技術市場的發展對農業新質生產力的促進作用存在邊際效益遞減現象。區域經濟發展水平（X2）對農業新質生產力有顯著的正向影響，其影響系數為0.078，處于較高水平。區域經濟與新質生產力是一種相互促進和共同發展的關系，農業新質生產力是區域經濟高速增長的重要推力^［19］，同時通過推動不同區域間的協同發展，發揮各地區比較優勢，也是實現農業新質生產力發展的關鍵^［20］。農業貿易水平（X3）對農業新質生產力有顯著的正向影響，影響系數為0.046。農業貿易較發達的地區對農產品需求量大，能夠有效拉動農業產業發展，進而推動農業產業發展增質提效，促進農業新質生產力水平提高。政府支持力度（X4）對農業新質生產力有顯著正向影響，影響系數為0.218，處于最高水平。我國是一個農業大國，政府素來重視農業發展，政府調節作用對農業發展影響深遠^［21］，黨的二十大報告中提出“全面推進鄉村振興，堅持農業優先發展”為我國農業發展做出了引導，同時我國為了堅守耕地紅線、保護生態環境，制定了大量財政補貼政策，一系列政府支持政策的成效表明政府對農業的投入能夠有效推動農業新質生產力發展。休閑農業產業（X5）對農業新質生產力有顯著的負向影響，其影響系數為-0.01。這是由于休閑農業的核心為地區特色資源的綜合挖掘，聚合了鄉村文化、觀光旅游等要素，與以科技創新為核心的農業新質生產力有較大差異，側重點的差異使得二者呈現負向影響關系。

3 結論與啟示

3.1 研究結論

本研究選取2013—2022年我國30個省份的面板數據為樣本，運用熵權Topsis模型對中國農業新質生產力進行測度并探究其時空演化特征，采用Dagum基尼系數揭示中國農業新質生產力的差異性，并進一步引入Tobit模型探析中國農業新質生產力的主要影響因素，研究發現：（1）時間演化方面，我國農業新質生產力在樣本期內呈穩定上升趨勢，增幅達到81.81%，其中勞動對象對農業新質生產力的增長貢獻最大，樣本期內增長了35%；（2）空間格局方面，三大地區中東部地區處于領先地位，其農業新質生產力水平均值在2022年為0.29，遠高于其他地區，具體來看江蘇、廣東省的農業新質生產力水平較高，其平均值分別為0.65、0.61；（3）差異性探索顯示，目前農業新質生產力的主要差異來源為區域間差異，區域間差異貢獻率均值為35.42%，占比最大；（4）影響因素分析結果表明，政府支持力度、區域經濟發展水平與農業貿易水平對農業新質生產力有顯著正向影響，其中政府支持力度的影響系數為0.218，處于最高水平，說明政府支持力度對農業新質生產力影響效果最顯著。

3.2 政策啟示

基于中國農業新質生產力的測度、時空特征及影響因素分析，所得結論可為中國農業新質生產力發展以及農業高質量發展的相關政策制定提供決策參考。據此，由實證結果和研究結論可得以下幾點啟示。

第一，中國農業新質生產力發展需著力“科技為核，農民為本”。農業新質生產力的核心內涵是積極促進科技創新與新興技術如數字化技術賦能農業發展，最終實現農業發展的增質提效。因此需要增強農業科技創新能力，增加對農業科技的研發資金投入，支持農業科研機構和高校的創新研究，推動農業科技成果的轉化和應用。此外，在勞動關系中，勞動力是生產力的第一要素，在生產過程中發揮著主導作用，因此農業勞動者對農業新質生產力水平提升至關重要。應當加強對農業勞動者的教育和技術培訓，提升農業勞動者對新技術和新設備的接受能力和操作水平，積極推動農業職業化和專業化發展。

第二，中國農業新質生產力發展需注重“提質增效，順應市場”。農業新質生產力是服務于農業發展的，歸根結底是要促進農業高質量發展，實現農民增收、產品增質、生產提效。因此需要建立新的適配農業新質生產力水平的考核體系，從農民收入、農產品質量、農業生產效率等多個方面考核農業新質生產力發展成果。此外，研究表明農業貿易水平對農業新質生產力有顯著正向影響，從經濟學供求理論來看，農業貿易發達的地區對農產品需求量大，能夠促進地區農業發展，另一方面農業新質生產力發展對于提高農產品市場競爭力的積極作用會促使地區農業貿易活動增加。因此需要積極引導和推動農業貿易活動，規范農業貿易市場，重視農業品牌建設并積極拓展農業貿易市場。

第三，中國農業新質生產力發展需堅持“區域協調，互促互補”。我國農業新質生產力呈現階梯狀空間格局，其中以江蘇、廣東為代表的東部地區發展水平較高，差異性分析表明區域間的差異是我國農業新質生產力空間差異的主要原因，區域經濟水平對農業新質生產力有顯著正向影響。因此需要積極推動東部地區成功經驗與先進農業技術向中西部地區擴展，針對區域間差異制定區域協同發展的戰略，實現區域間資源互補，并通過技術轉移和技能培訓促進我國區域整體農業新質生產力水平提升。

第四，中國農業新質生產力發展需突出“頂層設計，制度保障”。我國農業新質生產力水平在全國層面呈緩慢發展形式，其中勞動工具在樣本期末期呈下降趨勢，因此需要頂層設計方面的引領以推動農業現代化發展，提高農業機械化水平，實現勞動力、勞動對象、勞動工具3個維度協調發展。除了政策引領之外，研究表明政府支持力度對農業新質生產力有顯著的正向影響，因此政府應當重視對農業的投入，完善農業補貼政策，為農業新質生產力發展提供堅實制度保障。

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