中国农业新质生产力水平的测度、时空特征及影响因素研究

2024-02-14丁宝根方羽罗芳

江苏农业科学 2024年24期

摘要：科学评价农业新质生产力水平，探究其时空演化特征、差异性及影响因素，旨在为开创中国农业高质量发展新局面提供理论依据。基于2013—2022年我国除西藏和港澳台外的30个省份的农业农村面板数据构建测度指标体系，运用熵权Topsis模型测度中国农业新质生产力水平并探究其时空演化特征，采用Dagum基尼系数法揭示中国农业新质生产力的差异性，进一步引入Tobit模型探析中国农业新质生产力的主要影响因素。结果表明，中国农业新质生产力在样本期内呈稳定上升趋势，增长幅度约为81.81%，其中增长贡献最大的维度为劳动对象，增长幅度约为35%；农业新质生产力水平呈东高西低阶梯状格局，2022年东部地区农业新质生产力水平均值为0.29，远高于其他地区，其中水平较高的省份为江苏（均值0.65）、广东（均值0.61）；目前中国农业新质生产力的主要差异来源为区域间差异，其差异贡献率均值为35.42%，占比最大；对农业新质生产力有显著正向影响的因素及对应系数依次为政府支持力度（0.218）、区域经济发展水平（0.078）、农业贸易水平（0.046）及技术市场成熟度（0.013）。因此，实现中国农业新质生产力水平的提升和中国农业高质量发展应着力科技为核和农民为本、注重提质增效和顺应市场、坚持区域协调和互促互补、突出顶层设计和制度保障。

关键词：农业新质生产力；时空特征；影响因素；Dagum基尼系数；Tobit模型

中图分类号：F323" 文献标志码：A

文章编号：1002-1302（2024）24-0282-09

收稿日期：2024-07-17

基金项目：江西省哲学社科重点研究基地项目（编号：23ZXSKJD22）；江西省高校人文社科项目（编号：JJ20208）；抚州市社科规划项目（编号：21SK06）。

作者简介：丁宝根（1985—），男，江西南昌人，博士，副教授，硕士生导师，主要研究方向为农业新质生产力。E-mail：592852935@qq.com。

通信作者：方羽，硕士研究生，主要研究方向为农业新质生产力。E-mail：1546938685@qq.com。

2024年1月31日，习近平总书记在中共中央政治局第十一次集体学习时强调：“高质量发展需要新的生产力理论来指导，而新质生产力已经在实践中形成并展示出对高质量发展的强劲推动力、支撑力，需要我们从理论上进行总结、概括，用以指导新的发展实践”。2024年3月5日，国务院总理李强在政府工作报告中提出“大力推进现代化产业体系建设，加快发展新质生产力”。2022年12月23日，习近平总书记出席中央农村工作会议并发表重要讲话时指出：“强国必先强农，农强方能国强。没有农业强国就没有整个现代化强国；没有农业农村现代化，社会主义现代化就是不全面的”。推进中国式农业现代化进程，实现“农业大国”向“农业强国”的历史性跨越，迫切需要加快发展农业新质生产力。与此同时，我国农业生产效率相对较低、农业经济效益比较低下、农业生态环境压力增加、农产品国际竞争力不足，急需改变传统农业经济增长方式和生产力发展路径。可以说，加快发展农业新质生产力是中央的明确要求，也是农业高质量发展的内在要求和重要着力点，更是推进农业现代化以及中国式现代化的关键和紧迫任务。那么，农业新质生产力的内涵特征是什么？如何构建可供核查的农业新质生产力发展水平的评价指标体系？我国农业新质生产力发展水平存在怎样的变动趋势、地区差异、关键影响因素？我国农业新质生产力发展该选择怎样的有效提升路径？这些都是亟待回答的问题。

目前，国内外学者针对农业新质生产力进行了大量研究，研究主要聚焦于农业新质生产力的内涵特征、水平测度、现存问题、提升路径等方面。农业新质生产力是以科技创新为引擎，创新起主导作用，以实现涉农生产力要素品质属性及其优化组合的突破性升级为基本内涵，代表涉农先进生产力发展方向的新型生产力质态^［1^］。从政治经济学角度分析，农业新质生产力是新质生产力在农业领域的体现，源于生产力发展、始于农业科技进步、丰于农业农村现代化，以生产力为内核，以农业为场景，突出“新质”表达^［2^］。在农业新质生产力的水平测量方面，由于新质生产力的概念提出时间不长，当前仍处于初步探索的阶段。目前，学界主要采取了2种测度方式，一是从农业新质生产力的特征出发，李勇斌等指出农业新质生产力具有创新化、数智化、绿色化等特征，并从这3个维度构建出农业新质生产力综合评价指标体系^［3^］。二是从农业新质生产力的内涵出发，农业新质生产力代表着由科技创新主导的农业生产力跃迁，由新质劳动者、新质劳动对象和新质劳动资料构成，其核心在于“新”与“质”的有机结合^［4^］。朱迪等从农业劳动者、农业劳动对象和农业劳动资料3个方面选取指标构建农业新质生产力综合评价指标体系^［5^］。目前关于农业新质生产力现存问题的研究多为定性研究，有学者指出发展农业新质生产力面临着农户规模小而散、农业劳动力老弱化、涉农关键核心技术与世界先进水平差距较大、涉农基础设施建设滞后等问题，对此李怀等从“新农企—新农人—新农技—新农地”4个维度构建四位一体促进农业新质生产力形成的实现^［6^］。提升农业新质生产力需要加快农业资源要素的新质化整合、农业科学技术的新质化创新、农业产业结构的新质化转型^［7^］；需要科学处理发展农业新质生产力面临的若干重大关系、提升农业劳动者素质并增强农业产业链供应链对人才创新创业的吸引力，协同打好关键核心技术攻坚战与持久战，鼓励领军企业、行业组织等成为发展农业新质生产力的“旗舰”、设立未来农业专项并加强资金和人才支持^［⁸^］。总的来说，现有研究取得了一定成效，为本研究奠定了基础，但还存在以下几点不足：一是尽管已有学者从理论层面剖析了农业新质生产力的内涵和特征，但缺乏相关实证分析；二是少数研究虽然构建了指标体系对农业新质生产力进行测量，但多是从农业新质生产力的特征出发，鲜有从农业新质生产力内涵逻辑，以劳动力、劳动工具、劳动对象等维度对农业新质生产力开展系统性研究。同时，现有研究对农业新质生产力的分析不够深入，特别是基于基尼系数法、Tobit模型等方法对农业新质生产力的差异性及影响因素开展深入研究并不多见。

基于以上研究背景与现状，本研究在科学制定农业新质生产力测度体系的基础上，运用熵权Topsis模型对2013—2022年我国除西藏及港澳台外30个省份的农业新质生产力进行测度，选取Dagum基尼系数分解法探索农业新质生产力的差异性，并引入固定效应Tobit模型分析农业新质生产力的主要影响因素；最后，基于实证结果和研究结论，提出推进农业新质生产力发展的相关政策建议，以期为实现中国农业高质量发展、建设农业强国提供决策参考。

1 研究设计

1.1 指标体系设计

发展新质生产力是国民经济高质量发展的内在要求和重要着力点^［9^］。农业作为国民经济的基础和关系国家安全的战略性产业，同样要遵循这个大逻辑。从目前已有的研究看，农业新质生产力本质上是一种先进的生产力，其核心内涵在于科技创新为手段，全要素生产率为标准，质量优先为要求，绿色发展为内在的系统性的生产力发展综合要求^［10^］。一方面，相较于传统生产力关系，农业新质生产力更重视科技创新成果的应用和赋能，如将数字技术、人工智能等新科技应用于产业发展中，改进传统的生产模式来提高生产效率，更加重视多种要素的使用效率。此外，传统农业生产力更重视农产品产出数量，难以满足新时代农业高质量发展要求，而农业新质生产力在保障数量增长的前提下，更重视质量，强调资源节约、环境友好、可持续发展等理念，是从量变到质变的转换。另一方面，马克思主义认为劳动力、劳动工具、劳动对象共同构成了生产力的三大要素，而新质生产力与农业生产力三大要素深度融合，形成一种涉及农业劳动力、农业劳动对象、农业劳动工具等变革的农业新质生产力发展新形态（图1）。首先，农业新质生产力要求提升农业劳动力素质，农业劳动者应当有更高的教育水平，能够学习并掌握先进生产技术；其次，农业新质生产力要求优化农业劳动对象，包括农业产业结构的优化升级，通过农业新技术降低产业成本，升级产业模式，同时重视绿色生态发展，降低农业发展中对生态的破坏；最后，以农业劳动工具为农业发展的保障，一方面保障农业发展基础设施及能源供应，另一方面促进农业科技创新在农业生产中的应用。

综上理论分析，本研究借鉴已有农业发展相关测度研究，结合农业新质生产力内涵特点，从农业的劳动力、劳动对象、劳动工具3个方面进行农业新质生产力水平测度指标体系构建，具体见表1。

（1）农业劳动力方面。受教育程度、农村成人技术培训比、农业科技从业人员数反映了农业劳动者素质，受教育程度用农村劳动力人均受教育年限反映，技术培训比用农村技术培训学校结业生数量与农村人口数量的比值反映；第一产业人均产值反映了劳动生产水平；农林牧渔业城镇单位就业人员、第一产业就业人数体现了农村劳动者的就业情况。这些指标综合反映了农业劳动力各方面情况。

（2）农业劳动对象方面。森林覆盖率体现了农业发展的自然环境，农作物总播种面积、耕地面积反映了农业发展土地规模，农林牧渔占GDP比重则体现出农业发展的成果比重，龙头企业乡村人口反映了农业发展的组织，龙头企业乡村人口一定程度上能够反映出农业发展是否科学规范、具有统筹性，农业生产率则反映了农业发展的效率和质量。

（3）农业劳动工具方面。乡道公路里程数反映了农业发展传统基础设施水平，农村人均用电量反映的是农业发展电气化水平，农村互联网接入户数反映了其信息化水平，农业机械化反映了农业生产活动中的机械化水平，农业塑料薄膜使用量、农业碳排放反映了农业发展过程中，农业劳动工具大规模使用带来的污染水平。

1.2 研究方法

1.2.1 熵权Topsis模型熵权Topsis模型是一种适用于多指标综合评价的客观方法，通过熵权法对原始数据归一化处理再重新赋权以避免主观偏差，以Topsis模型的最优方案贴近度为评价结果，该模型较为成熟且广泛运用于农业发展水平测度。具体计算如下：

（1）标准化：

正向指标标准化：Xij=（xij-minxij）/（maxxij-minxij）+A；

负向指标标准化：Xij=（maxxij-xij）/（maxxij-minxij）+A。

（2）信息熵、指标权重、综合评分与欧氏距离：

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）相对贴近度：

Ci=D-jD+j+D-j，Ci=［0，1］。

其中，相对贴近度Ci取值范围为［0，1］，数值越大代表农业新质生产力水平越高。

1.2.2 Dagum基尼系数法在差异性分析中，本研究将我国30个省分为东中西三大区域，Dagum基尼系数模型能够探索全国范围、各区域的农业新质生产力水平差异。总体差异主要由区域内差异贡献、区域间差异贡献和超变密度贡献共同构成^［11^］，具体计算如下：

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：总体基尼系数G取值越大表示整体差异越大；Gw为区域内差异贡献；Gnb为区域间差异贡献；Gt为超变密度贡献^［¹²^］。

1.2.3 面板Tobit模型农业新质生产力水平经熵权Topsis测算后结果控制在0～1之间，属于受限因变量。为避免普通回归估计可能产生的偏差，使用Tobit模型探究影响因素。具体如下所示：

Yit=β0+β1X1+β2X2+…+βnXn+εit。

其中：Y为农业新质生产力；i为横截面；t为时间序列；X为自变量；ε为随机扰动项。如果回归系数显著，则表明该自变量对农业新质生产力有影响。

1.3 数据来源

本研究以我国除西藏及港澳台外的30个省份2013—2022年的数据为研究对象，所用数据主要来源于国家统计局官网、EPS全球数据库、中国农村统计年鉴、CSMAR数据库等，对于部分缺失值采用插值法补充。

2 实证分析

2.1 农业新质生产力水平的时空特征

2.1.1 全国层面分析

新质生产力以劳动力、劳动对象、劳动工具及其优化组合的跃升为基本内涵，具有强大发展动能，能够引领创造新的社会生产时代。为准确地捕捉和反映农业新质生产力的核心要素以及发展程度，植根于传统的生产力二元理论，采用熵权Topsis模型从劳动力、劳动对象以及劳动工具三维度出发计算出2013—2022年我国农业新质生产力水平，测算结果如图2所示。

由图2可知，我国农业新质生产力水平在时序上呈现出稳步上升的趋势，2022年全国农业新质生产力发展水平为0.20，相比2013年提高0.09，增幅达到81.81%。

从发展阶段来看，2013—2022年期间中国农业新质生产力水平主要呈现出明显的2个阶段变化特征：第一阶段为2013—2018年，农业新质生产力水平处于发展初期，水平提升速度较慢，且2015—2018年3年农业新质生产力水平维持在0.16。第二阶段为2018—2022年，我国整体农业新质生产力水平进入稳定增长时期，尤其是2022年农业新质生产力水平增长幅度达到11.11%。整体而言我国农业新质生产力水平得到了一定提升，这离不开近年来不断提高的劳动力素质以及更广范围的劳动对象。

从基本维度相对贴近度来看，年均值大小排序为劳动对象＞劳动工具＞劳动力，3个基本维度年均值分别为0.23、0.18和0.15，说明近年来我国在全面推进农业新质生产力水平发展的过程中在多个领域齐齐发力。劳动对象在促进农业新质生产力水平提升的过程中，表现尤为突出，相对贴近度逐年提高，较2013年提高35%。得益于近年来数字技术的发展，科技创新的广度延伸、深度拓展，使得劳动对象的种类和形态得到了极大拓展。比如，数据作为新型生产要素赋能传统农业劳动对象，既直接创造社会价值，又通过与其他生产要素的结合、融合进一步放大价值创造效应。

在劳动工具层面，劳动工具相对贴近度呈先升后降的趋势，2013—2019年期间相对贴近度稳步提升，但在2019年以后相对贴近度开始下降，整体而言，2022年劳动工具相对贴近度较2013年下降9%。这一趋势主要归因于2018年新冠疫情对我国经济的冲击，影响了劳动工具的有效利用和发展。由于疫情持续时间较长，在疫情期间，交通限制和物流中断导致农业生产所需的机械设备、化肥、农药等劳动工具无法及时到达农业生产区，影响了生产效率和农产品的质量。另一方面，疫情导致很多农业企业和农户面临资金短缺问题，限制了对新型农业机械、设备等劳动工具的投资和更新。由于劳动工具的供应不及时和使用效率降低，农业生产的整体效率受到影响，无法充分发挥现代农业机械和技术的优势。但随着疫情的逐渐控制和经济的复苏，农业领域也在积极探索和应用数字技术和科技创新，结合我国依然丰富的劳动力资源和逐步提高的劳动力素质来看，高技术含量的劳动工具仍然能为农业新质生产力发展助力。

在劳动力层面，除2018年相对贴近度受疫情影响略有下降外，其余年份均保持增长，较2013年增幅达140%，尽管在3个维度中的相对贴近度最低，但增长幅度最大。反映出我国农业生产力水平在劳动力层面的显著提升。这得益于教育和培训的提升、科技进步的普及、政策支持以及技术推广和应用。随着农村地区的教育水平逐步提高，越来越多的年轻人接受高等教育，掌握了更多现代农业知识和技术。数字技术在农业中的应用，如物联网、大数据和人工智能，使农民能够更加精准地管理农业生产，提高生产效率和收益。更高素质的劳动者作为新质生产力的第一要素，在农业新质生产力的发展中起着关键作用。顶尖科技人才和一流科技领军人才通过技术创新和科学研究，推动农业生产方式的变革；应用型人才则通过技术实施和操作，确保新技术在生产中的高效应用。通过协同合作和系统培养，高素质劳动者将为农业新质生产力的提升提供持续动力，促进农业现代化和可持续发展。

2.1.2 区域层面分析

根据熵权Topsis模型评估2013—2022年全国30个省（市、区）农业新质生产力水平综合评分，按自然地理区域划分汇总为表2，并选取2013年与2022年绘制空间格局图（图3）。

从整体上看，我国农业新质生产力水平在研究时期内表现为平稳发展的态势，但是大部分省份农业新质生产力水平普遍较低且上升较缓慢，且北京、黑龙江、上海、内蒙古、辽宁、吉林、山西等6个地区农业新质生产力水平在研究时期内表现出下降趋势，这主要是因为农业新质生产力水平主要表现在涉及农业劳动者、农业劳动对象、农业劳动资料等变革的农业新质生产力发展新形态方面，相对而言北京、上海等地区城市化水平较高，农业用地较少，且该地区产业结构调整向高附加值的第三产业和高科技产业倾斜，农业在经济中的比重相对降低，因此农业新质生产力水平相对较低。东北地区以及山西地区农业生产高度依赖自然资源，农业新质生产力发展受到自然环境等的制约。从空间上看，首先，我国农业新质生产力水平呈阶梯化地理分布特征。东部地区有6个省份农业新质生产力水平排序在前10名，东部地区农业新质生产力水平普遍大于中西部地区。农业新质生产力水平较低地区主要集中于西部地区。

具体来看，江苏、广东、广西的农业新质生产力水平在研究时期内处于全国最前列，其平均值分别为0.65、0.61、0.54。以广东省和江苏省为代表的“珠三角”和“长三角”地区集中了大量的科研机构和高等院校，具有强大的科技创新能力，同时这些地区吸引了大量高素质人才，结合自身实际，将农业与新质生产力融合发展，大大提高了农业新技术和新成果转化为生产力的效率，为农业新质生产力的发展提供了重要支撑，是我国农业新质生产力发展的引领区。然而以青海、宁夏等为代表的西北地区的农业新质生产力水平在研究时期内最不理想，其平均值为0.008。西北地区经济发展相对滞后，农业投入资金有限，再加上自然条件相对恶劣，气候干旱、水资源匮乏、土壤贫瘠等问题严重，制约了农业新质生产力水平的发展。

2.2 农业新质生产力差异性分析

为进一步探究农业发展水平的空间差异，本研究对农业新质生产力的Dagum基尼系数进行测度，分析不同区域内与不同区域间的差异及来源，基尼系数测度结果见表3。（1）总体差异。农业新质生产力的总体基尼系数在样本期内呈现缓慢增加趋势，最小值为2013年的0.49，最大值为2022年的0.57，均值为0.544。结果表明样本期内农业新质生产力水平存在缓慢扩大的空间差异，全国范围内的农业新质生产力发展不均衡情况在逐渐扩大。（2）区域内差异。样本期内区域内差异比较分析结果表明，东部地区最大值为0.56，最小值为0.49，均值为0.526，中部地区最大值和最小值分别为0.41和0.36，均值为0.386，西部地区最大值和最小值分别为0.55和0.39，均值0.511，三大地区的基尼系数均值皆低于全国范围基尼系数均值，这表明整体差异高于区域内差异。其中中部地区基尼系数最低，东部与西部基尼系数相近，这表明中部地区农业新质生产力水平平衡情况与东部和西部地区相比较好，中部地区内部各省份之间农业新质生产力发展较为均衡，东部、西部内部省份则较不均衡。样本期内三大区域的基尼系数上升情况则表明区域内差异在不断扩大。（3）区域间差异。从基尼系数测算结果来看，样本期内东部与中部的区域间基尼系数均值为0.575，东部与西部为0.605，中部与西部为0.477，农业新质生产力区域间差异显著其中东部与西部差异最为明显。相较于区域内差异区域间差异的基尼系数较高。（4）差异来源及贡献率。样本期内，区域内、区域间与超变密度贡献率均值分别为33.21%、35.42%及31.37%，三者均值较为接近，其中区域间差异贡献率较高，这表明区域间差异是我国农业新质生产力差异性的主要来源。具体来看，3个指标在样本期初期差异较大，2013年区域内、区域间与超变密度贡献率分别为32.3%、39.35%及28.35%，2022年3个指标分别为33.12%、33.31%及33.57%，不同维度的差异贡献率趋同，表明农业新质生产力的差异来源分布较为均衡，随着我国现代化发展、小康社会的建成，农业新质生产力的差距逐渐缩小，没有严重不平衡情况。

2.3 农业新质生产力影响因素分析

2.3.1 变量选取

农业新质生产力水平受到多方面影响，本研究以农业新质生产力为因变量，设置以下自变量，利用Tobit模型探究各变量对农业生产力的影响关系。

（1）技术市场成熟度（X1）。基于前面对新质生产力与农业领域结合的新形态分析，可以得知农业新质生产力更加注重将农业科技创新成果、数字技术等新技术运用于农业生产之中，农业新质生产力属于技术导向型，因此成熟度较高的技术能应用于农业发展中提升农业新质生产力水平。技术市场成交额反映了技术市场的成熟度，能够一定程度体现技术市场的成熟度，参考前人研究，本研究用技术市场成交额反映技术市场成熟度^［13^］。（2）区域经济发展水平（X2）。农业新质生产力的发展与区域经济密切相关，区域资源禀赋对农业新质生产力提高有重要影响。农业新质生产力区别于传统农业发展标准，对与第三产业联系较密切的新兴技术和科技创新的应用有更高要求，因此本研究借鉴前人经验，以第三产业增加值代表区域经济发展水平^［14^］。（3）农业贸易水平（X3）。农业贸易活动频繁的地区对农产品的需求更高，未来增加供给势必要提高农业生产力，因此贸易水平能够刺激农业新质生产力提高；同时农业新质生产力的提高会促进农产品产量质量提高，产品的优化增强了市场竞争力，能够促进农业贸易水平提高。因此本研究借鉴学者对农业贸易水平的测度，选取农业进出口总额代表农业贸易水平^［15^］。（4）政府支持力度（X4）。农业新质生产力发展离不开政府支持，政府支持具体体现为政府支援农业生产支出，主要包括水利喷灌补助、水土保持补助、水电站补助、造林和林木保护补助等方面^［16^］，故本研究以农林水财政支出与一般公共预算支出的比值表示政府支持力度。（5）休闲农业产业（X5）。农业新质生产力发展能够实现多要素优化配置，促进农业绿色健康发展，进而农业产业形态的升级，乡村产业发展亦是农业现代化发展进而实现高质量发展的核心^［17^］。休闲农业是我国农业现代化的新型农业产业形态，体现了农业发展的结构优化、开发农业潜力、生态绿色发展等要求^［¹⁸^］，因此休闲农业的发展与农业新质生产力水平发展存在一定共性。本研究以休闲农业示范县占比表示休闲农业发展水平。

2.3.2 回归结果分析

本研究选取2013—2022年的省级面板数据，以农业新质生产力为因变量，经过豪斯曼检验后确定使用固定效应Tobit模型，回归结果见表4。

结果表明，技术市场成熟度（X1）对农业新质生产力有显著的正向影响，但其影响系数为0.013，处于较低水平。这是因为农业新质生产力更加重视科技创新成果的应用，其本身代表了较高科技创新水平，技术市场的发展对农业新质生产力的促进作用存在边际效益递减现象。区域经济发展水平（X2）对农业新质生产力有显著的正向影响，其影响系数为0.078，处于较高水平。区域经济与新质生产力是一种相互促进和共同发展的关系，农业新质生产力是区域经济高速增长的重要推力^［19^］，同时通过推动不同区域间的协同发展，发挥各地区比较优势，也是实现农业新质生产力发展的关键^［²⁰^］。农业贸易水平（X3）对农业新质生产力有显著的正向影响，影响系数为0.046。农业贸易较发达的地区对农产品需求量大，能够有效拉动农业产业发展，进而推动农业产业发展增质提效，促进农业新质生产力水平提高。政府支持力度（X4）对农业新质生产力有显著正向影响，影响系数为0.218，处于最高水平。我国是一个农业大国，政府素来重视农业发展，政府调节作用对农业发展影响深远^［21^］，党的二十大报告中提出“全面推进乡村振兴，坚持农业优先发展”为我国农业发展做出了引导，同时我国为了坚守耕地红线、保护生态环境，制定了大量财政补贴政策，一系列政府支持政策的成效表明政府对农业的投入能够有效推动农业新质生产力发展。休闲农业产业（X5）对农业新质生产力有显著的负向影响，其影响系数为-0.01。这是由于休闲农业的核心为地区特色资源的综合挖掘，聚合了乡村文化、观光旅游等要素，与以科技创新为核心的农业新质生产力有较大差异，侧重点的差异使得二者呈现负向影响关系。

3 结论与启示

3.1 研究结论

本研究选取2013—2022年我国30个省份的面板数据为样本，运用熵权Topsis模型对中国农业新质生产力进行测度并探究其时空演化特征，采用Dagum基尼系数揭示中国农业新质生产力的差异性，并进一步引入Tobit模型探析中国农业新质生产力的主要影响因素，研究发现：（1）时间演化方面，我国农业新质生产力在样本期内呈稳定上升趋势，增幅达到81.81%，其中劳动对象对农业新质生产力的增长贡献最大，样本期内增长了35%；（2）空间格局方面，三大地区中东部地区处于领先地位，其农业新质生产力水平均值在2022年为0.29，远高于其他地区，具体来看江苏、广东省的农业新质生产力水平较高，其平均值分别为0.65、0.61；（3）差异性探索显示，目前农业新质生产力的主要差异来源为区域间差异，区域间差异贡献率均值为35.42%，占比最大；（4）影响因素分析结果表明，政府支持力度、区域经济发展水平与农业贸易水平对农业新质生产力有显著正向影响，其中政府支持力度的影响系数为0.218，处于最高水平，说明政府支持力度对农业新质生产力影响效果最显著。

3.2 政策启示

基于中国农业新质生产力的测度、时空特征及影响因素分析，所得结论可为中国农业新质生产力发展以及农业高质量发展的相关政策制定提供决策参考。据此，由实证结果和研究结论可得以下几点启示。

第一，中国农业新质生产力发展需着力“科技为核，农民为本”。农业新质生产力的核心内涵是积极促进科技创新与新兴技术如数字化技术赋能农业发展，最终实现农业发展的增质提效。因此需要增强农业科技创新能力，增加对农业科技的研发资金投入，支持农业科研机构和高校的创新研究，推动农业科技成果的转化和应用。此外，在劳动关系中，劳动力是生产力的第一要素，在生产过程中发挥着主导作用，因此农业劳动者对农业新质生产力水平提升至关重要。应当加强对农业劳动者的教育和技术培训，提升农业劳动者对新技术和新设备的接受能力和操作水平，积极推动农业职业化和专业化发展。

第二，中国农业新质生产力发展需注重“提质增效，顺应市场”。农业新质生产力是服务于农业发展的，归根结底是要促进农业高质量发展，实现农民增收、产品增质、生产提效。因此需要建立新的适配农业新质生产力水平的考核体系，从农民收入、农产品质量、农业生产效率等多个方面考核农业新质生产力发展成果。此外，研究表明农业贸易水平对农业新质生产力有显著正向影响，从经济学供求理论来看，农业贸易发达的地区对农产品需求量大，能够促进地区农业发展，另一方面农业新质生产力发展对于提高农产品市场竞争力的积极作用会促使地区农业贸易活动增加。因此需要积极引导和推动农业贸易活动，规范农业贸易市场，重视农业品牌建设并积极拓展农业贸易市场。

第三，中国农业新质生产力发展需坚持“区域协调，互促互补”。我国农业新质生产力呈现阶梯状空间格局，其中以江苏、广东为代表的东部地区发展水平较高，差异性分析表明区域间的差异是我国农业新质生产力空间差异的主要原因，区域经济水平对农业新质生产力有显著正向影响。因此需要积极推动东部地区成功经验与先进农业技术向中西部地区扩展，针对区域间差异制定区域协同发展的战略，实现区域间资源互补，并通过技术转移和技能培训促进我国区域整体农业新质生产力水平提升。

第四，中国农业新质生产力发展需突出“顶层设计，制度保障”。我国农业新质生产力水平在全国层面呈缓慢发展形式，其中劳动工具在样本期末期呈下降趋势，因此需要顶层设计方面的引领以推动农业现代化发展，提高农业机械化水平，实现劳动力、劳动对象、劳动工具3个维度协调发展。除了政策引领之外，研究表明政府支持力度对农业新质生产力有显著的正向影响，因此政府应当重视对农业的投入，完善农业补贴政策，为农业新质生产力发展提供坚实制度保障。

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