姚毓春,吉林大学经济学院(长春 130012)
张艳敏,吉林大学经济学院(长春 130012)
朱 玲,吉林大学经济学院(长春 130012)。
收稿:2025-12-05,
纸质出版:2026-03-15
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姚毓春,张艳敏,朱玲.数智化转型背景下“藏粮于技”何以落地? [J].中山大学学报(社会科学版),2026,66(02):193-206.
Yao Yuchun,Zhang Yanmin,Zhu Ling.How can “Hiding Grain in Technology” be Implemented under the Background of Digital and Intelligent Transformation: Micro-evidence from Agricultural Intelligent Technology Innovation[J].Journal of Sun Yat-sen University(Social Science Edition),2026,66(02):193-206.
姚毓春,张艳敏,朱玲.数智化转型背景下“藏粮于技”何以落地? [J].中山大学学报(社会科学版),2026,66(02):193-206. DOI: 10.11714/jsysu.sse.202602018.
Yao Yuchun,Zhang Yanmin,Zhu Ling.How can “Hiding Grain in Technology” be Implemented under the Background of Digital and Intelligent Transformation: Micro-evidence from Agricultural Intelligent Technology Innovation[J].Journal of Sun Yat-sen University(Social Science Edition),2026,66(02):193-206. DOI: 10.11714/jsysu.sse.202602018.
在“藏粮于技”战略与新一代人工智能技术变革交汇的背景下,探讨农业智能化技术创新如何赋能粮食全要素生产率的提升,对于保障国家粮食安全与推动农业现代化具有重大意义。本文以2010—2023年东北地区113个县域的面板数据为样本,实证检验了农业智能化技术创新对粮食全要素生产率的影响。研究发现:(1)农业智能化技术创新能够显著提升粮食全要素生产率,且该结论在经过内生性处理及一系列稳健性检验后依然成立;(2)机制分析表明,农业智能化技术创新主要通过促进经营组织化、生产智慧化以及作业农机化三条路径发挥作用;(3)异质性分析表明,四类数字农业专利对粮食全要素生产率均有显著的正向影响,其中智慧农业系统类专利对粮食全要素生产率的提升效果最为明显,同时,该效应在经济发展水平较高与劳动力素质较高的地区更为凸显。本研究为“藏粮于技”战略提供了经验证据,并为因地制宜地推进数字农业建设提供了政策启示。
Against the backdrop of the convergence of the “Hiding Grain in Technology” strategy and the transformation of the new generation of artificial intelligence technology, exploring how agricultural intelligent technology innovation can empower the improvement of total factor productivity in grain production is of great significance for ensuring national food security and promoting agricultural modernization. This paper uses panel data from 113 counties in Northeast China from 2010 to 2023 as samples to empirically test the impact of agricultural intelligent technology innovation on total factor productivity in grain production. The research findings are as follows: First, Agricultural intelligent technology innovation can significantly enhance total factor productivity in grain production, and this conclusion remains valid after endogeneity treatment and a series of robustness tests. Second, Mechanism analysis indicates that agricultural intelligent technology innovation mainly exerts its influence through three paths: promoting the organization of operations, the intelligence of production, and the mechanization of operations. Third, Heterogeneity analysis shows that all four types of digital agriculture patents have a significant positive impact on total factor productivity in grain production, among which the patents of smart agricultural systems have the most obvious effect. Meanwhile, this effect is more pronounced in regions with higher levels of economic development and higher quality of labor. This study provides empirical evidence for the “Hiding Grain in Technology” strategy and offers policy implications for promoting digital agriculture construction in a region-specific manner.
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