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农业信息化为提升农业气候韧性水平提供了新路径,对于推进农业高质量发展具有重要意义。论文基于2007—2023年中国省域面板数据,从信息分异视角综合运用熵值法、双向固定效应模型、系统广义矩估计等方法,实证探究农业气候韧性时空特征及农业信息化对其的影响程度与作用机制。研究结果表明:农业信息化对农业气候韧性水平提高有显著促进作用。交通基础设施与农业产业结构升级在农业信息化促进农业气候韧性水平提高中发挥调节作用;农业信息化通过抑制农业碳排放提升农业气候韧性。此外,农业信息化对农业气候韧性的影响呈现主产区优于非主产区的空间分异规律,且在高韧性区更有效。农业信息基础设施对农业气候韧性的溢出效应更高,而信息服务则相反。因此,应强化农业信息化顶层设计,促进信息基础设施与服务协同发展,并多路径运用差异化措施分层推进农业信息化赋能农业气候韧性提升。
Abstract:Agricultural informatization (AI) provides a new pathway for enhancing agricultural climate resilience (ACR), holding significant importance for high-quality agricultural development. Based on provincial panel data from China between 2007 and 2023, this study empirically investigates the influencing mechanism of AI on ACR from the perspective of information differentiation, employing methods such as the entropy method, two-way fixed effects models, and SYS-GMM. The findings are as follows: AI significantly promotes ACR. Transport infrastructure and the upgrading of agricultural industrial structure play a regulatory role in the improvement of ACR driven by AI. Additionally, AI can mitigate the impact of agricultural carbon emissions negatively on ACR. Furthermore, the impact of AI on ACR exhibits a spatial differentiation pattern where major production areas outperform non-major ones, and it proves to be more effective in regions with high ACR. The spatial spillover effect demonstrates that the information infrastructure exerts a more pronounced spillover effect on ACR, whereas the inverse holds for information services. Therefore, it is essential to strengthen the top-level design of AI, promoting the coordinated development of infrastructure and services. By adopting differentiation measures through multiple pathways to advance in a phased and hierarchical manner, thereby enabling the upgrading of ACR with AI.
[1]IPCC. IPCC seventh assessment report (AR7) [EB/OL]. (2025-04-09)[2026-01-22]. https://events.ecmwf.int/event/418/contributions/5118/attachments/2974/5064/AS2025_Vautard.pdf.
[2]马永喜,刘洋,俞书傲. 气候变化对农业经济韧性的影响效应研究:财政支农的调节作用[J]. 中国生态农业学报(中英文),2025,33(1):166-177.
[3]杨仙湖,姚媛媛,张瑜瑜,等. 气候韧性研究可视化分析:基于CiteSpace和VOSviewer[J]. 科学观察,2024,19(1):31-38.
[4]RAI R K, BHATTA L D, ACHARYA U, et al. Assessing climate-resilient agriculture for smallholders [J]. Environmental Development, 2018, 27: 26-33.
[5]马文林,郭丽平,王海婷,等. 社区生态系统气候韧性概念及评估研究[J]. 生态经济,2023,39(3):177-183.
[6]陈卫洪,于晴. 数字经济发展对农业气候韧性的影响机制研究:基于调节效应和空间溢出效应分析[J]. 中国生态农业学报(中英文),2024,32(6):944-956.
[7]于法稳. 气候韧性农业:内涵特征、理论阐释及推进策略[J]. 中国特色社会主义研究,2024(6):52-62.
[8]金建东,徐旭初. 数字农业的实践逻辑、现实挑战与推进策略[J]. 农业现代化研究,2022,43(1):1-10.
[9]李福夺,尹昌斌. 我国农业农村信息化发展水平测度与评价[J]. 中国农业信息,2023,35(3):75-83.
[10]刘国斌,李岱霖. 数字技术与农业农村信息化互动发展研究[J]. 情报科学,2023,41(4):127-132.
[11]高万林,李桢,于丽娜,等. 加快农业信息化建设促进农业现代化发展[J]. 农业现代化研究,2010,31(3):257-261.
[12]关付新,任一笑,郭震,等. 数字技术应用提高农户生产效率的机理与实证研究[J]. 农业现代化研究,2025,46(3):440-453.
[13]FINGER R, SWINTON M S, BENNI E N, et al. Precision farming at the nexus of agricultural production and the environment [J]. Annual Review of Resource Economics, 2019, 11(1): 313-335.
[14]JACOBUS H S, OSDEN J. Factors affecting digital technology adoption by small-scale farmers in agriculture value chains (AVCs) in South Africa [J]. Information Technology for Development, 2022, 28(3): 558-584.
[15]张可馨,白永秀. 农业信息化的碳减排效果评估:基于国家农村农业信息化示范省试点的经验证据[J]. 经济体制改革,2025(1):137-146.
[16]陈池波,张壮,陈有华. 农业信息化如何影响碳生产率[J]. 中山大学学报(社会科学版),2024,64(5):188-198.
[17]SARMA H H, PAUL A, KAKOTI M, et al. Climate resilient agricultural strategies for enhanced sustainability and food security: A review [J]. Plant Archives, 2024, 24(1): 787-792.
[18]师帅,郭怡梦,刘昌御,等. 中国农业气候韧性的空间效应及驱动因素[J/OL]. 环境科学:1-16. (2026-03-19)[2026-04-09]. https://doi.org/10.13227/j.hjkx.202510298.
[19]刘儒,郭提超,辛建岐. 新型数字基建促进乡村产业振兴的理论逻辑与实践指向[J]. 财经科学,2024(11):57-71.
[20]刘国斌,冯博. 数字经济与农业农村信息化协调发展的时空演化及障碍因素解析[J]. 情报科学,2024,42(4):43-54.
[21]张永旺,周欣欣. 气候变化视角下中国粮食生产韧性时空差异及影响因素研究:以粮食主产区为例[J]. 农业经济与管理,2024(6):63-76.
[22]郑建华,赵瑞雪,赵华,等. 智慧农业信息服务发展的国际经验与启示[J]. 中国农业科技导报,2022,24(6):9-18.
[23]邵喜武,朱雪,牛奕涵,等. 数据要素的农业碳减排效应及其机制研究[J]. 地理科学,2025,45(9):2013-2023.
[24]肖化柱,阳星雨. 数智赋能农业产业韧性:理论机制与实证检验[J]. 农业现代化研究,2025,46(6):1113-1123.
[25]郭益蓓,张坤鹏. 交通基础设施投资能够促进农村产业融合吗?:来自中国土地市场的证据[J]. 产经评论,2024,15(3):36-50.
[26]陈垚,汪晓文,张国兴. 交通基础设施对农村减贫的门槛效应研究[J]. 中国地质大学学报(社会科学版),2021,21(5):110-123.
[27]柳平增,朱珂,刘力宁,等. 气候智慧型农业研究实践与发展路径[J]. 中国农机化学报,2025,46(6):333-338.
[28]田云,尹忞昊. 中国农业碳排放再测算:基本现状、动态演进及空间溢出效应[J]. 中国农村经济,2022(3):104-127.
[29]田甜,谢中清. 乡村振兴视阈下长江经济带农业信息化对农民收支的影响研究[J]. 长江流域资源与环境,2023,32(7):1398-1416.
[30]江艇. 因果推断经验研究中的中介效应与调节效应[J]. 中国工业经济,2022(5):100-120.
基本信息:
中图分类号:S162;F323;F49
引用信息:
[1]师帅,刘昌御,郭怡梦,等.农业信息化对农业气候韧性的影响——基于信息分异视角[J].生态经济().
基金信息:
国家社会科学基金项目“增强农业生态系统气候韧性的机制研究”(23BGL236); 黑龙江省社会科学基金项目“基于时空分异的黑龙江省农业碳达峰研究”(22JYB239)
2026-05-15
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