Turning Data into Sustainability: Agricultural Big Data Policy, Capital Composition, and Rural Eco-Environmental Sustainability in China(数据转化为可持续性:中国农业大数据政策、资本构成与农村生态环境可持续性)
以2016年农业大数据政策试点为准自然实验,评估其对中国农村生态环境可持续性的影响。
2010-2024年271个城市面板数据,交错双重差分(DID)设计。
政策使农村生态可持续性提升约2.91%,效应随数字资本上升、随机械化上升而减弱。
可探究数字资本与机械资本的替代/互补机制,及政策效应在非生产维度的异质性。
基于271城面板数据的交错DID实证,量化农业大数据政策对农村生态可持续性的效应及资本构成的调节作用,方法规范、结论有政策参考价值。
湖南第一师范学院马克思主义学院 Zhumiao Wang 等联合吉林大学、韩国圆光大学在《Sustainability》18(18): 9478 发表论文(2026-09-16 发表)。农村环境退化是分散的、监测薄弱的、难以治理的,是可持续发展目标(SDGs)最持久的障碍之一。以 2010-2024 年中国 271 个城市面板数据为基础,以 2016 年农业农村大数据政策(ABDP)试点为"准自然实验",采用交错双重差分(DID)设计估计政策对农村生态环境可持续性(RES)的效应。结果显示 ABDP 使 RES 提升 0.0015 个指数点(相当于样本均值 2.91%、分布 6.8 个百分位点);效应规模取决于政策所面临的资本存量:随农业机械化(AM)上升而下降并在高机械化水平下变得不显著,随数字资本(DC)上升而上升;田间"做什么"的资本替代信息,向田间"传递信息"的资本补充信息。增益集中在生产—环境维度。