新质生产力赋能农业高质量发展

摘要：加快形成数字农业新质生产力，是实现农业高质量发展、推进乡村振兴的必然选择，如何利用新质生产力推动农业高质量发展，是当前农业发展面临的重要课题。基于2011—2021年我国除香港、澳门、台湾、西藏之外30个省份的面板数据，运用空间杜宾模型、面板门槛模型探究新质生产力对农业高质量发展的驱动机制。结果表明：新质生产力是推进农业高质量发展的重要驱动力，并经过更换空间权重矩阵、剔除特殊样本和增加控制变量等稳健性检验，其结果依旧显著；机制检验表明，新质生产力通过拓展农业市场规模、加快土地流转，进而对农业高质量发展产生正向的空间溢出效应；异质性检验表明，东部地区新质生产力对农业高质量发展的直接与间接效应均显著为正，中部和西部与东北地区由于落后的经济发展和尚未成熟的市场机制，新质生产力的直接效应并不显著，但间接效应均显著为正；门槛效应分析表明，新质生产力与农业高质量发展间显著存在经济发展与政府保障双重门槛和信息化水平单门槛效应。因此，政府应重视农业科技创新与应用；促进农业市场一体化，推进土地流转和规模经营；因地制宜制定政策，加强区域合作与交流；加强经济发展基础，优化政府保障机制，提高农业信息化水平，以期实现数字农业新质生产力对农业高质量发展的全面驱动。

关键词：新质生产力；农业高质量发展；农业市场规模；土地流转；空间杜宾模型；面板门槛模型

中图分类号：F014.1；F323" 文献标志码：A

文章编号：1002-1302（2024）24-0258-12

收稿日期：2024-02-04

基金项目：国家社会科学基金（编号：18XJL012）；云南财经大学科研基金（2017D23）。

作者简介：李子成（1977—），男，云南大理人，博士，副教授，硕士生导师，主要研究方向为区域经济与产业经济。E-mail：kmlzch@139.com。

通信作者：王 珏，硕士研究生，主要研究方向为区域经济。E-mail：1320695402@qq.com。

党的二十大报告明确指出，实现高质量发展与全体人民共同富裕是中国式现代化的核心要义，而农业农村高质量发展是建设现代化农业强国、实现农民农村共同富裕的必然选择。那么，农业高质量发展的实现路径如何？2023年9月，习近平总书记在黑龙江考察时强调，“整合科技创新资源，引领发展战略性新兴产业和未来产业，加快形成新质生产力” 。作为创新驱动的核心理念，新质生产力不仅是生产力的跃迁，更是指引新时代新征程科技创新和高质量发展的灯塔，是数字时代更具有融合性、更体现新内涵的生产力；因此，以数字技术为核心驱动的新质生产力将成为推动各行各业高质量发展的新竞争力和持久动力。《数字农业农村发展规划（2019—2025年）》明确指出，“十四五”时期是推进农业农村数字化的重要战略机遇期，要求以产业数字化、数字产业化为发展主线，加强数字生产能力建设，大力提升数字化生产力，加快农业农村生产经营、管理服务数字化改造，以数字化引领驱动农业农村现代化，推动农业高质量发展，为实现乡村全面振兴提供有力支撑。可见，新质生产力赋能农业高质量发展，正成为推进乡村振兴、建设农业强国并最终实现中国式现代化的重要驱动力。然而，在农村地区，新质生产力的推广和应用仍面临一些挑战。如何确保新技术的普及和落地，提高农民的技能和知识水平，让数字技术赋能农业高质量发展、加快形成数字农业新质生产力，就成为实现我国农业高质量发展的关键所在。那么，新质生产力对农业高质量发展的影响效果如何？新质生产力推动农业高质量发展的路径是什么？研究这些问题有助于了解新质生产力对农业高质量发展的影响，对推动农业农村高质量发展有着重要的理论和现实意义。

1 文献综述

首先，关于新质生产力的研究才刚刚开始，文献较少，已有研究主要从新质生产力的内涵特征^［1］、理论逻辑^［2］与实践路径^［3］等方面进行探讨。张林等提出新质生产力起点在“新”，关键在“质”，落脚于“生产力”^［4］。这里的“新”是指新要素、新业态、新技术等^［5］，具体来看包括新劳动者、新劳动对象、新劳动工具以及新型基础设施。“质”则是强调科技创新的推动作用，突出在新时代演化发展过程中新质生产力相较于传统生产力的质变与跃迁^［6］。“生产力”是人类利用自然和改造自然进行物质资料生产的能力，是人类社会发展和进步的最终决定力量^［7］。翟绪权等从数字经济角度提出加快形成新质生产力的机制构成与实践路径，并强调我国需要在加快创新政策制定过程转型的基础上，加快构建国民共进创新格局，进而面向现代化加快全产业链数字化发展，为布局战略性新兴产业和未来产业奠定坚实基础，最终加快形成新质生产力^［8］。沈坤荣等则提出以新技术加速生产方式变革，以新动能提高经济增长速度，以新质能提升经济发展质量，进而推动我国高质量发展^［9］。

其次，关于农业高质量发展的研究。党的十八大以来，我国农业高质量发展的探讨取得了一定成就，现有文献主要围绕农业高质量发展的内涵^［10］、特征^［11］、目标体系^［12］、实现路径^［13］等方面进行研究。在农业高质量发展的内涵方面，学者们普遍认为，高质量发展不仅仅是数量的增长，更强调质量、效益和可持续性的统一^［14］。这意味着农业生产不仅要提高产量，更要注重农产品的品质、安全和生态友好的生产方式。在特征方面，农业高质量发展主要表现为创新驱动、绿色发展、协调共享和开放共赢等特点^［15］。创新驱动强调科技在农业发展中的重要作用，绿色发展则关注农业与生态环境的和谐共生，协调共享和开放共赢则突显了农业发展的整体性和全球视野。目标体系方面，农业高质量发展的目标主要包括提高农业生产效率^［16］、增加农民收入^［17］、保障粮食安全^［18］和促进农业可持续发展^［19］等。这些目标相互关联，共同构成了农业高质量发展的完整框架。在实现路径方面，学者们提出了多种策略和建议。例如，加强科技创新和人才培养，提高农业全要素生产率；推进农业供给侧结构性改革，优化农业产业结构^［20］；加强农业与二三产业的融合发展，延长产业链条^［21］；完善农业支持保护制度，提高农民的组织化程度等。

最后是以新质生产力为代表的数字经济和技术创新对农业高质量发展影响效果的研究。王琴梅等从理论研究的角度出发，认为数字技术推动农业高质量发展的实现路径，需从数字农业新质生产力的三要素出发，即加快培养农业数字化人才、升级数字化农业劳动资料、以数字技术广化、深化农业劳动对象^［22］。Basso等国外学者认为，数字技术应用于农业领域将会有效提高农业生产力，数字技术能够通过精准农业、智能农业等方式，提高农业生产效率，降低生产成本，同时改善农产品品质；此外，数字技术还可以帮助农民更好地管理农业生产过程，提高抗风险能力，并实现可持续发展^［23-25］。朱群芳等认为数字经济能够通过增强乡村产业韧性进而推动乡村产业高质量发展^［26］。侯明利等发现，数字技术对农业高质量发展创新、协调与共享产生的积极影响更突出，而对农业绿色发展的推动作用较弱且不显著，并且数字技术能够通过劳动力非农转移与农业资本深化进而推动农业高质量发展^［27］。罗千峰等则认为数字技术能够通过规模经济、范围经济、聚合经济和分工经济四大增效机制推进农业高质量发展^［28］。

综上，学术界从不同视角对新质生产力的理论逻辑与实现路径进行了深入分析，形成了较为系统的理论体系，这为研究提供了重要参考，但对新质生产力指标体系的构建尚处于起步阶段，而关于新质生产力推动农业高质量发展作用机制的实证研究成果较为欠缺，尤为缺少从农业市场规模和土地流转视角推理的研究成果，且鲜有文献以空间角度分析新质生产力对农业高质量发展的作用机制和影响因素。基于此，本研究的边际贡献如下：（1）创新性地从新劳动者、新劳动对象、新劳动工具以及新型基础设施4个维度构建新质生产力综合指标体系，丰富和拓展了新质生产力的理论内涵；（2）从实证角度出发构建空间计量模型探究新质生产力对农业高质量发展的作用机制和影响因素，以期为相关政策的制定和实践提供科学依据；（3）分别基于农业市场拓展与土地流转双视角的中介效应阐述新质生产力对农业高质量发展的影响，由此形成对现有研究的有益补充；（4）利用门槛效应模型探究社会经济发展、政府保障与信息化水平对新质生产力推进农业高质量发展的影响，进而提出新质生产力助力农业高质量发展的政策建议。

2 理论机制与研究假说

2.1 新质生产力对农业高质量发展的影响

新质生产力推动农业高质量发展主要体现在以下几个方面：第一，数字技术武装农业劳动者，催生数字农业劳动者。通过数字技术的培训和应用，现代农民掌握了大数据分析、智能农业设备操作等技能^［16］，既提高了农业生产效率，同时还使农民在农业生产中更具预见性和决策力。数字农业劳动者能够根据实时数据调整种植计划、优化资源配置，从而更好地应对市场变化和自然风险。第二，数字技术升级农业劳动资料，形成数字农业劳动资料。数字技术与传统农业劳动资料的结合，产生了数字农业劳动资料。这包括智能化的农机设备、精准的农业传感器和高效的数据处理软件等。这些数字农业劳动资料的应用，使得农业生产过程更加自动化、智能化，大大提高了农业生产效率和资源利用率^［29］。例如，通过精准的土壤和气象监测设备，农民可以精确掌握作物生长所需的水、肥等条件，实现精准施肥和灌溉，既节约了资源，又提高了产量。第三，数字技术嵌入农业劳动对象，产生数字农业劳动对象^［22］。数字农业劳动对象是指将数字技术应用于这些传统的农业劳动对象，实现对其的智能化管理、监测和优化。通过数字技术，农业劳动对象能够实现实时监测、精准管理和智能决策。数字农业劳动对象还表现在对农地、农业生产原材料和辅助材料的数字化管理上。通过数字化技术，可以实现农地资源的合理规划、农业生产原材料的精准采购和库存管理，以及辅助材料的智能化调度。这不仅能够提高农业生产的效率，还能够降低成本、减少资源浪费。此外，由于不同地区的资源禀赋、经济基础和社会条件存在差异，新质生产力在推动农业高质量发展中的效果也表现出明显的区域异质性。这些差异导致各地区在引入和应用新质生产力时面临不同的约束和机遇，使得新质生产力对农业高质量发展的影响因地理空间的变化而变化，且农业高质量发展存在显著空间相关性，随着要素市场化改革的稳步推进，生产要素的空间流动不断加强，意味着本地农业发展必然会受到邻近地区农业生产发展的影响^［30］。

基于此，提出以下假设：

H1：新质生产力发展能够推进农业高质量发展，并存在空间溢出效应；

H2：新质生产力对农业高质量发展的影响存在地区异质性。

2.2 农业市场拓展与土地流转的中介效应

新质生产力的引入和应用，如数字化技术、智能农业设备等，能够大幅度提升农业生产效率，降低生产成本，使得农产品在市场上的价格竞争力增强，从而有助于扩大市场规模。同时，新质生产力推动农业向精细化、高效化方向发展，促使农业产业结构优化升级，既提高了农产品的品质和附加值，也满足了消费者对于高品质农产品的需求，进一步推动了农业市场规模的扩大。此外，新质生产力的发展加速了农业产业链的整合，推动了农业的一二三产业融合，并催生了新的农业商业模式^［31］，如农产品电商、智能农场等。这种融合方式和新型商业模式有助于实现农业资源的优化配置，使得农产品销售渠道更加多元化，提高了农业的整体效益，农业市场规模得到进一步拓展。

新质生产力对土地流转的影响主要体现在以下几个方面：一是提升土地利用效率^［32］。新质生产力通过先进的农业技术和智能化设备，使得农业生产更加集约化、高效化，从而提高了土地利用效率，农业生产者能够实现对土地资源的精准管理和高效利用，避免了土地资源的浪费，有助于推进农业高质量发展。二是促进土地流转市场化^［33］。新质生产力的发展推动了农业市场的竞争和农业产业链的整合，促使土地流转更加市场化。在市场化的土地流转机制下，土地资源能够更好地流向高效率、高科技的农业企业和农户，提高整个农业行业的生产效率和竞争力。这为农业高质量发展提供了良好的市场环境。三是优化土地资源配置^［34］。农业生产者通过数据分析和智能决策，能够更好地把握市场需求和土地资源的潜力，更加科学地安排农业生产活动，优化土地资源配置，提高农产品的品质和附加值，增强农业的市场竞争力。四是创新土地流转模式^［35］。新质生产力的发展催生了新的土地流转模式，如共享农业、托管农业等。这些新型的土地流转模式使得土地资源得以更加灵活地配置和使用，提高了土地资源的利用效率和农产品的流通效率，为农业高质量发展提供了新的路径和动力。

基于此，提出以下假设：

H3：新质生产力发展会拓展农业市场并提高土地流转效率，进而推动农业高质量发展。

2.3 经济发展、政府保障与信息化水平的门槛效应

在经济发展的初级阶段，农业仍然是主要的生产部门，但整体经济水平较低，资金、技术和人才等关键资源相对匮乏，政府对农业的支持相对有限，信息化水平也存在滞后。这一阶段，新质生产力的引入和应用受到限制，对农业高质量发展的推动作用并不明显。由于缺乏足够的资金、政府支持和科技创新，农业生产仍然以传统方式为主，效率低下，难以满足市场需求。农业发展面临着诸多挑战，如生产成本高、农产品品质不稳定、市场竞争力弱等。随着经济的发展和政府支持力度的加大，农业开始逐步走出初级阶段的发展模式。经济水平的提升为农业提供了更多的资金和资源，政府对农业的投入也逐年增加，支持农业科技创新和基础设施建设。这些举措为新质生产力的引入和应用创造了有利条件。这一阶段，各方面条件的改善和提升为新质生产力的引入和应用提供了更好的条件。政府和企业对于农业的投入增加，支持农业科技创新和基础设施建设。农业生产者有了更多的资金和资源来引入新质生产力，如智能化农业装备、精准农业技术等。这些新技术的应用提高了农业生产效率和农产品品质，增强了农业的市场竞争力^［36］。同时，新质生产力的引入还带动了农业产业链的整合和优化，促进了农产品加工和流通环节的升级。这为农业高质量发展提供了更多的机会和空间。

基于此，提出以下假设：

H4：经济发展、政府保障和信息化水平对新质生产力推动农业高质量发展起到门槛作用。

3 模型设计与变量说明

3.1 模型设定

鉴于新质生产力对农业高质量发展的影响存在空间溢出效应，因此采用空间杜宾模型进行实证研究^［37］，模型设置如下：

Hqdait=α1WHqdait+α2Npfit+α3WNpfit+α4Cit+μi+δt+εit；（1）

为探究农业市场拓展与土地流转的中介效应，以农林牧渔业总产值和土地流转面积作为中介变量并构建如下中介效应模型：

lnAmeit=β1WlnAmeit+β2Npfit+β3WNpfit+β4Cit+μi+δt+εit。（2）

Hqdait=γ1WHqdait+γ2Npfit+γ3WNpfit+γ4lnAmeit+γ5WlnAmeit+γ6Cit+μi+δt+εit；（3）

lnLtit=α1WlnLtit+α2Npfit+α3WNpfit+α4Cit+μi+δt+εit；（4）

Hqdait=b1WHqdait+b2Npfit+b3WNpfit+b4lnLtit+b5WlnLtit+b6Cit+μi+δt+εit。（5）

进一步地，为探究新质生产力对农业高质量发展的影响是否存在门槛效应，以经济发展水平、政府保障和信息化水平作为门槛变量构建门槛效应模型：

Hqdait=ρ0+ρ1Npfit×I（lnRgdp≤q1）+ρ2Npfit×I（q1lt;lnRgdp≤q2）+ρ3Npfit×I（q2lt;lnRgdp≤q3）+…+ρnNpfit×I（lnRgdpgt;qn）+ρCit+μi+δt+εit；（6）

Hqdait=σ0+σ1Npfit×I（lnGg≤q1）+σ2Npfit×I（q1lt;lnGg≤q2）+σ3Npfit×I（q2lt;lnGg≤q3）+…+σnNpfit×I（lnGggt;qn）+σCit+μi+δt+εit；（7）

Hqdait=τ0+τ1Npfit×I（Il≤q1）+τ2Npfit×I（q1lt;Il≤q2）+τ3Npfit×I（q2lt;Il≤q3）+…+τnNpfit×I（Ilgt;qn）+τCit+μi+δt+εit。（8）

其中，i为省份，t为年份；Hqda为农业高质量发展；Npf为新质生产力；Ame为农业市场拓展，Lt为土地流转；Rgdp为经济发展水平，Gg为政府保障，Il为信息化水平；C表示控制变量；α、β、γ、a、b、ρ、σ、τ为回归系数；μi和δt表示控制个体和时间异质性，εit为随机误差项。W为空间权重矩阵，本研究采用地理邻接矩阵，其定义如下：

W=1，两地区相邻0，两地区不相邻。（9）

3.2 变量说明

3.2.1 被解释变量 农业高质量发展：参考杨军鸽等的研究^［15］，从创新、协调、绿色、开放、共享5个维度构建较为全面的农业高质量发展评价指标体系（表1）。

3.2.2 核心解释变量 根据已有文献对新质生产力内涵的判定^{［5，38-39］}，本研究利用熵权TOPSIS法分别从新劳动者、新劳动对象、新劳动资料、新型基础设施4个维度构建新质生产力综合评价指标体系（表2）。

3.2.3 中介变量 本研究以农林牧渔业总产值对数值衡量农业市场拓展，以土地流转总面积作为土地流转代理变量^［40-41］。

3.2.4 门槛变量 本研究选取人均GDP对数值来衡量经济发展，以地方财政社会保障和就业支出对数值衡量政府保障，以邮电业务总量占GDP比例衡量信息化水平^［42-44］。

3.2.5 控制变量 参考相关文献，本研究选取了以下控制变量^{［16，30］}：财政支持水平（Fsl）：用地方财政一般预算支出占GDP比重表示；对外开放（Open）：用外商直接投资占GDP比重表示；城市化进程（Ur）：用市辖区城市建设用地占市区总面积比重表示；机械化水平（Ml）：用农作物总播种面积占农业机械总动力比重表示。

3.3 数据来源

选取2011—2021年我国除香港、澳门、台湾、西藏之外的30个省份作为研究对象，原始数据主要来源于国家统计局、各省统计年鉴、《中国统计年鉴》《中国环境统计年鉴》《中国农村统计年鉴》《绿色食品统计年鉴》《中国农村经营管理年报》《中国商品交易市场统计年鉴》《中国能源统计年鉴》《中国水资源公报》；人工智能企业数量来自于天眼查（特定搜索人工智能企业且保留存续企业）；高新技术产业数据来自于《中国高技术产业统计年鉴》；上市公司机器人专利申请数来自于国家知识产权局；VR企业数量来自于企查查（特定搜索VR和虚拟现实企业且保留存续企业，并选择企业名、经营范围、企业简介以及品牌与产品）；年度PM2.5均值数据来自于https：//sites.wustl.edu/acag/datasets/surface-pm2-5/；碳排放数据来自于国泰安金融数据库；机器人安装密度数据来自于国际机器人联盟（IFR）；生物医药上市公司总资产净利润率和信息传输、计算机服务和软件业固定资产比重来自于同花顺与国泰安数据库； 人工智能企业净资产收益率来自于上市公司年报；移动电话基站数来自于中华人民共和国工业和信息化部；4类无形生产资料数据来自于patenthub全球专利数据库。部分缺失数据采用插值法和邻近值匹配进行补齐。具体变量的描述性统计如表3所示。

4 实证结果与分析

4.1 空间杜宾模型回归分析

4.1.1 空间自相关检验 利用全局莫兰指数计算2011—2021年农业高质量发展的空间自相关性，结果如表4所示，在地理邻接矩阵下，农业高质量发展的Morans I指数超过一半的年份通过了显著性检验，因为可认为农业高质量发展存在较为显著的空间正相关关系，验证了空间效应的存在。

4.1.2 基准回归 为了深入分析新质生产力对农业高质量发展的影响，通过空间计量模型进行实证分析，其中，空间依赖性检验均在1%水平显著，个体固定效应与时间固定效应检验、豪斯曼检验以及似然比检验均通过了显著性检验。基于以上检验结果，最终选择双固定效应空间杜宾模型来探究新质生产力对农业高质量发展的影响，检验结果、基准回归结果与空间效应分解结果如表 5所示。由表 5可知，新质生产力的回归系数未通过显著性检验，表明新质生产力难以促进本省农业高质量发展，但Wx回归系数为0.225，在1%水平显著，意味着新质生产力对农业高质量发展的影响存在正向的空间溢出效应，一省的农业高质量发展会受到邻近各省新质生产力发展的正向影响，即新质生产力对农业高质量发展的作用效果存在“辐射效应”。由于空间杜宾模型的参数估计结果是有偏的，不能直接反映空间溢出效应的真实影响效果，因此进一步对空间杜宾模型进行偏微分分解^［37］，可知新质生产力间接效应在1%水平显著为正，表明新质生产力能够促进邻近省份农业高质量发展。假设H1得以验证。总体来说，新质生产力未能显著促进本省农业高质量发展，但能够推动邻近省份农业高质量发展，其原因可能是多方面的：第一，本省在资源配置和政策方面可能存在一些问题，导致新质生产力未能得到充分应用和发挥，例如资金、技术、人才等资源存在不足或配置不均等问题以及农业政策的不完善、农业支持力度不足、农业科技创新体系不健全等，都将会制约新质生产力的推广和应用。第二，尽管邻近省份可能同样不具备先进的技术和生产力，但由于其具有较强的技术吸收和转化能力，能够更好地吸收和利用新质生产力，从而实现农业高质量发展。

4.2 稳健性检验

为使检验结果具有稳健性，进行了下列稳健性检验：（1）采用更换空间权重矩阵。将地理邻接矩阵更换为以经纬度构建的地理距离矩阵；（2）剔除特殊样本。剔除4个直辖市；（3）增加控制变量。加入规模以上工业企业Ramp;D（研究与试验发展）项目数对数值；（4）缩尾处理。对因变量进行了1%右侧缩尾处理。稳健性检验如表 6所示，上述结果同基准回归一致，说明得出的结论具有稳健性。

4.3 作用机制分析

以“农业市场拓展”为中介变量的中介效应模型检验结果见表7。列（1）中新质生产力对农业市场拓展的间接效应显著为正，列（2）中新质生产力与农业市场拓展的间接效应系数均在5%水平显著为正，表明新质生产力能够通过拓展农业市场和资源进而推动邻近省份农业高质量发展，这与王琴梅等的理论分析结果一致。

以“土地流转”为中介变量的中介效应模型检验结果见表 7。列（3）中新质生产力对土地流转的间接效应显著为正，列（4）中新质生产力和土地流转的间接效应均显著为正，且分别通过了5%和1%显著性检验，表明新质生产力能够通过促进土地流转进而推动邻近省份农业高质量发展。因此，假设H3得以验证。

4.4 异质性分析

4.4.1 区域异质性 考虑到我国各省份间经济水平存在差异，将研究样本划分为东部、中部和西部与东北地区，回归结果如表 8所示。东部地区新质生产力具有正向的空间溢出效应，中部地区则未表现出显著性影响，西部与东北地区新质生产力对农业高质量发展的影响显著为负，但空间溢出效应则表现为正向。从效应分解来看，东部地区的直接效应和间接效应分别在5%和1%水平显著为正，说明对东部地区而言，由于其经济和科技的优势，可能产生更多的创新和新技术。这些新技术不仅在本地得到应用，而且对邻近地区产生了积极的影响。此外，东部地区的农业产业链更加完善，与邻近地区的农业上下游产业形成了良好的协同效应。这种协同效应不仅促进了本地农业的发展，也对邻近地区的农业发展产生了正面的影响。中部地区的直接效应为正但并不显著，间接效应在10%水平显著为正，说明对中部地区而言，由于中部地区的农业发展水平相对较低，对新质生产力的吸收和应用能力有限，从而导致对本省农业高质量发展的影响不够明显，但中部地区可能在农业高质量发展过程中可能扮演着重要的桥梁或中介角色 这种桥梁或中介作用可能体现在资源与要素的流动、技术传播、市场互通等方面，使得新质生产力的影响得以扩散到邻近地区，并对这些地区的农业高质量发展产生积极的影响。西部与东北地区直接效应为负但并不显著，间接效应在1%水平显著为正，说明对西部和东北地区而言，由于在技术和资金方面存在一定的瓶颈，同时也面临着如水资源短缺、土地贫瘠或气候条件不利等资源与环境的限制，因此直接效应表现为负向。间接效应同中部地区相一致，但由于其经济基础弱于中部地区，且西部与东北地区较多省份均存在发展水平落后的局面，因此新质生产力的发展对周边省份农业高质量发展的促进作用反而更加明显，空间溢出效应更加突出。综上，假设H2得以验证。

4.4.2 政府干预与市场干预的门槛效应分析" 为考察在不同条件下，新质生产力对农业高质量发展影响效果的非线性，从经济发展水平、政府保障和信息化水平3个方面进行面板门槛模型回归。门槛效应检验结果如表 9所示，可以发现，人均GDP对数值作为门槛变量时，单一门槛和双重门槛模型P值分别为0.096 7和0.026 7，分别在10%和5%水平上显著，三重门槛模型P值均大于0.1，未通过显著性检验，因此选择双重门槛模型，门槛值分别为10.322 2和10.650 6；地方财政社会保障和就业支出对数值作为门槛变量时，单一门槛和双重门槛模型P值分别为0.020 0和0.000 0，分别在5%和1%水平上显著，三重门槛模型P值大于0.1，未通过显著性检验，因此选择双重门槛模型，门槛值分别为5.209 9和6.210 9；邮电业务总量占GDP比重作为门槛变量时，单一门槛模型P值为0.200 0，在5%水平上显著，双重门槛模型和三重门槛模型P值均大于0.1，未通过显著性检验，因此选择单门槛模型，门槛值为0.015 6。

表10报告了不同门槛效应下各变量之间的回归估计结果。列（1）表明，人均GDP对数值在低于10.322 2时 新质生产力对农业高质量发展的回归系数为-0.109，未通过显著性检验；当人均GDP对数值介于10.322 2与10.650 6时，新质生产力的回归系数为正，但并不显著；当人均GDP对数值高于10.650 6时，新质生产力的回归系数为0.247，在1%水平上显著。这表明经济发展在跨越10.650 6这一门槛后，新质生产力对农业高质量发展的影响显著增强。说明当一个地区的经济发展水平较低时，农业发展可能更多地依赖于传统的生产方式和技术，对新质生产力的需求和吸收能力有限。随着经济发展，农业发展所需的资源投入也相应增加，这为新质生产力的应用提供了更广阔的空间。此外，在经济较为发达的地区，技术和创新的扩散速度更快，企业和研发机构也更有可能进行农业技术创新，新质生产力更容易被采纳和应用。

列（2）的回归结果显示，地方财政社会保障和就业支出对数值低于5.209 9时，新质生产力对农业高质量发展的影响系数为-0.397，通过1%显著性检验。当地方财政社会保障和就业支出对数值介于5.209 9与6.210 9之间时，新质生产力的回归系数为正，但并不显著；当财政社会保障和就业支出对数值高于6.210 9时，新质生产力的回归系数为0.229，在1%水平上显著。这表明政府保障未达到一定水平时，会抑制新质生产力对农业高质量发展的促进作用。这反映了政府在资源配置方面的决策和优先级的安排。当政府面临财政压力和社会需求多样化的挑战时，可能会将有限的资源更多地投入到社会保障和就业等紧迫领域，而对农业发展的支持相对较少。这种资源配置的倾向在一定程度上限制了新质生产力在农业发展中的应用和推广。当政府保障水平达到一定高度后，能够为农业发展提供更好的环境和条件，从而促进新质生产力在农业中的应用和农业高质量发展的实现。

列（3）表明，邮电业务总量占GDP比例在低于0.015 6时，新质生产力对农业高质量发展的影响系数为0.207，通过5%显著性检验；当邮电业务总量占GDP比例高于0.015 6时，新质生产力对农业高质量发展的影响系数为0.281，在1%水平上显著。这表明随着信息化水平的不断提高，新质生产力对农业高质量发展的影响逐渐增强，邮电业务的发展为农业提供了更好的信息传递和交流渠道，促进了农业技术的传播和应用，同时也为农业产业链的优化和升级提供了支持。综上，假设H4得以验证。

5 结论与政策建议

新质生产力作为实现经济高质量发展的重要手段，在农业高质量发展中的作用日益凸显，它是推动农业现代化、提高农业生产效率和农产品品质的关键因素。本研究基于2011—2021年我国30个省份的面板数据，运用空间杜宾模型、面板门槛模型探究新质生产力对农业高质量发展的驱动机制。结果表明：（1）新质生产力是推进农业高质量发展的重要驱动力，并经过更换空间权重矩阵、剔除特殊样本和增加控制变量等稳健性检验，其结果依旧显著；（2）新质生产力通过拓展和扩大农业市场规模，进而对农业高质量发展产生正向的空间溢出效应，而加快土地流转能够通过新质生产力发展显著促进周边地区农业高质量发展；（3）东部地区新质生产力发展对农业高质量发展的直接效应和间接效应均显著为正，中部和西部与东北地区由于落后的经济发展和尚未成熟的市场机制，新质生产力的直接效应并不显著，但间接效应均显著为正；（4）经济发展具有双重门槛效应，当经济发展水平逐渐提高时，新质生产力对农业高质量发展的影响表现为从无到有，并逐步增强。政府保障具有双重门槛效应，当政府保障高于6.210 9时，新质生产力对农业高质量发展的影响将从0.053提升至0.229。信息化水平具有单门槛效应，当信息化水平高于0.015 6时，新质生产力对农业高质量发展的影响更为明显，回归系数与显著性水平均有所提升。

基于上述研究结论，可以得出以下启示：（1）重视农业科技创新与应用，制定传统农业劳动资料数字化升级政策扶持制度。新质生产力在农业中的应用，如智能农业、精准农业和生态农业等，都离不开科技创新的支撑。政府应加大对农业科技创新的投入，鼓励科研机构和企业开展农业科技研究和开发，推动新技术的推广和应用。同时，传统农业劳动资料数字化升级速度缓慢的一个重要原因是数字化升级成本较高，对于农业经营者来说，可能迫于资金的压力选择放弃升级，因此，各地区政府要在农业劳动资料数字化升级方面采取政策倾斜，比如对升级和购买数字化设备的农业经营者进行补贴或者减免税收的方式缓解其资金压力。（2）促进农业市场一体化，推进土地流转和规模经营。一方面，政府应采取措施打破地区间的市场壁垒，促进农产品和农业要素的自由流动，形成统一、开放、竞争、有序的农业市场体系，鼓励地区间开展农业合作，共享资源、技术和市场信息，实现优势互补、协同发展，放大新质生产力的正向空间溢出效应。另一方面，政府应完善土地流转政策，保障土地流转双方的合法权益，降低土地流转的交易成本。同时，鼓励和支持农业规模经营，提高农业生产效率和效益。这将有助于释放新质生产力的潜力，推动农业高质量发展。（3）因地制宜制定政策，加强区域合作与交流。针对不同地区的实际情况，制定适合各地区的农业高质量发展政策。对于东部地区，可以进一步发挥新质生产力在农业高质量发展中的作用，加强科技创新和推广，提高农业生产效率。对于中部、西部与东北地区，需要加强经济建设和发展，有序开展农村数字新基建布局，优先发展当地数字化基础设施建设，并提高市场机制的成熟度，为新质生产力的作用发挥创造有利条件。鼓励地区间开展农业合作与交流，共享资源、技术和市场信息，以区域合作与交流为手段，促进各地区之间的优势互补和协同发展，提高农业高质量发展的整体水平。（4）加强经济发展基础，优化政府保障机制，提高农业信息化水平。政府应加大对农业和农村经济发展的支持力度，促进农村产业结构的优化和升级，提高农业生产效率。同时，加强农村基础设施建设，提高农村经济的整体发展水平，为新质生产力的发展和应用创造更好的条件。根据农业发展的实际情况，制定合理的政策和措施，加大对农业的支持和保障力度，加强对农业资金和资源的监管，确保资金和资源的有效利用，提高政府保障的效益和效果。加大对农业信息化建设的投入和支持力度，提高农业信息化水平，完善农业信息化服务体系，提高农民的信息技术应用能力，为新质生产力在农业高质量发展中作用的发挥提供更好的技术支持。

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