数字经济赋能农业绿色发展的耦合协调研究——以甘肃省为例

Research on the Coupling and Coordination of Digital Economy Empowering Agricultural Green Development—A Case Study of Gansu Province

摘要: 本研究以甘肃省为例，构建了包含数字化基础设施、数字产业化、产业数字化三个维度的数字经济评价体系，以及包含环境友好、资源节约、经济效益三个维度的农业绿色发展评价体系。文章研究采用2011年至2023年的面板数据，运用熵值法确定各指标权重，并通过耦合协调度模型，系统地分析了甘肃省数字经济与农业绿色发展两个子系统之间的动态演进关系。

Abstract: This study takes Gansu Province as an example and constructs a digital economy evaluation system encompassing three dimensions: digital infrastructure, digital industrialization, and industrial digitization, as well as an agricultural green development evaluation system covering three dimensions: environmental friendliness, resource conservation, and economic benefits. The study uses panel data from 2011 to 2023, applies the entropy method to determine the weights of each indicator, and employs the coupling coordination degree model to systematically analyze the dynamic evolution relationship between the two subsystems of digital economy and agricultural green development in Gansu Province.

1. 引言

随着新一轮科技革命和产业变革深入发展，数字经济已成为重组全球要素资源、重塑全球经济结构的关键力量。农业作为国民经济的基础产业，其绿色、可持续发展对于保障国家粮食安全、实现“双碳”目标具有重要意义。如何借助数字技术赋能，破解农业生产中的资源环境约束，提升发展质量与效益，已成为学术界与政策界关注的焦点前沿。

甘肃省作为我国西北地区的生态屏障和传统农业省份，同时面临着推动农业现代化与加强生态环境保护的双重任务。其数字经济发展虽起步较晚，但近年来在政策驱动下呈现出快速追赶态势，为探究数字经济与农业绿色发展的互动关系提供了典型的区域样本。既有研究或侧重于数字经济对宏观经济的增长效应，或聚焦于农业绿色发展的单一路径，而对二者内在协同机制，特别是其动态演进规律的实证考察尚显不足，缺乏从系统耦合视角出发的深度剖析。

鉴于此，本研究尝试将数字经济与农业绿色发展视为两个复杂且异质的子系统，构建一套科学的多维评价指标体系。通过引入物理学中的耦合协调模型，对甘肃省2011~2023年间两系统的综合发展水平、耦合强度及协调程度进行定量测度与阶段划分，旨在深刻揭示其协同演化的内在规律与驱动机制。本研究不仅有助于丰富数字经济赋能乡村振兴的理论内涵，亦可为西部地区乃至全国推动数字技术与农业深度融合、实现农业高质量绿色发展提供精准的政策启示。

2. 文献回顾

随着数字经济的快速崛起与农业绿色转型的深入推进，二者之间的互动关系已成为学术界关注的焦点。现有研究普遍认为，数字经济通过技术渗透、要素重组与模式创新，为农业绿色发展提供了新路径；而农业绿色发展则为数字经济在乡村地区的落地提供了应用场景与需求支撑。甘肃省作为西北干旱半干旱地区的典型代表，其数字经济发展水平相对滞后，农业资源环境压力突出，系统探讨二者耦合协调关系具有重要的理论与实践意义。

现有研究普遍承认数字经济与农业绿色发展之间存在互动关系，认为数字技术通过渗透、重组与创新为农业绿色转型提供了路径，而农业绿色发展则为数字技术在乡村的应用提供了场景。然而，现有研究在视角、深度与方法上仍存在明显局限。在指标体系构建方面，多数研究虽已尝试从数字化基础、产业数字化、数字产业化等维度测度数字经济，并从资源、环境、效益等层面评估农业绿色发展，但指标选取较为趋同，缺乏对区域特征——尤其是西部生态脆弱区与欠发达农业区——的针对性调整。例如，许欧阳等人的指标体系虽具代表性，但未充分反映干旱区农业的资源约束特点[1]；吉泽男等人对新疆的研究虽细化了维度，却未深入解析障碍因子与空间异质性[2]。

在耦合协调关系分析上，现有成果多停留在对协调程度的宏观描述与时序比较，缺乏对耦合机制的系统解构。王鹏程等人虽指出西北地区耦合协调度不均衡，但缺乏对甘肃等典型省份的深入探讨，未能从系统演化视角分析其从“失调”到“协调”的动态过程[3]。吉泽男等发现新疆协调度呈上升趋势但区域差异显著，宋海茹指出西部整体仍处于初级协调阶段，林丽雪则揭示东西部差距明显，但这些研究均未深入揭示“为何滞后”“如何突破”等关键机制[4] [5]。

总体来看，现有研究存在以下明显缺口：一是对西部典型农业省份(如甘肃)的系统性研究匮乏，难以反映其生态–经济–技术交织的复杂特征；二是对数字经济影响农业绿色的中介与调节机制揭示不足，导致政策建议缺乏精准性；三是在方法上多依赖静态或比较静态分析，缺乏对系统演化路径与关键转折点的动态识别。因此，本文以甘肃省为研究对象，通过构建耦合协调模型与障碍度分析，旨在弥补上述研究空白，为理解数字技术赋能农业绿色转型的内在机制提供新的实证依据。

3. 研究设计

3.1. 研究区概况

甘肃省地处中国西北内陆，地形复杂、生态脆弱，是典型的旱作农业区与生态敏感区。全省农业以小麦、玉米、马铃薯等为主，同时兼具畜牧业与特色林果业。近年来，甘肃省在推动农业绿色转型方面取得了初步成效，但在水资源约束、土壤退化、经济效益低下等方面仍面临严峻挑战。与此同时，甘肃省数字经济发展虽起步较晚，但在“数字甘肃”战略引导下，信息基础设施快速普及，数字技术与农业、文旅、政务等领域的融合不断深化，为研究数字经济与农业绿色发展的协同关系提供了典型的时空样本。

3.2. 数据来源

本文选取甘肃省作为研究区域，原始数据主要采集自2011年至2023年间出版的《甘肃发展年鉴》《甘肃农村统计年鉴》及《中国统计年鉴》等权威文献。

3.3. 研究方法

3.3.1. 综合评价指标体系构建

本文在参考既有理论框架与前人研究的基础上(见表1和表2)，构建了多维度的分析模型：其中数字经济评价体系涵盖数字化基础设施建设、数字产业化、产业数字化三个维度[6]-[8]；农业绿色发展评价体系则包含环境友好、资源节约、经济效益三个核心模块，该指标体系遵循系统性与可操作性原则[9] [10]。

Table 1. Evaluation index system for the digital economy

表1. 数字经济评价指标体系

一级指标	二级指标	三级指标	指标具体定义	属性
数字经济	数字化 基础设施	互联网宽带接入率	互联网宽带接入端口数/地区常住人口数	正
		互联网宽带普及率	互联网宽带接入用户数/地区常住人口数	正
		移动电话设施规模	移动电话交换机容量	正
		长途光缆线路长度	长途光缆线路长度	正
	数字产业化	人均电信业务总量	电信业务总量/地区常住人口数	正
		移动电话普及率	直接数据	正
		信息传输、软件和信息技术 服务业法人单位数	直接数据	正
		信息软件业就业人员占比	信息传输、软件和信息技术服务业城镇单位就业人员/城镇单位就业人员	正
		国内专利申请授权量	直接数据	正
		国内专利申请受理量	直接数据	正
	产业数字化	北京大学数字普惠金融指数	直接数据	正
		有电子商务交易活动的企业数比重	直接数据	正
		电子商务销售额	直接数据	正
		每百家企业拥有网站数	直接数据	正
		二三产业增加值	第二产业增加值 + 第三产业增加值	正
		科技创新投入	规模以上工业企业R&D经费	正
		快递量	直接数据	正

Table 2. Evaluation index system for agricultural green development level

表2. 农业绿色发展水平评价指标体系

一级指标	二级指标	计算公式	属性
环境友好	农药投入强度	农药使用量/农作物总播种面积	负
	化肥投入强度	农用化肥施用折纯量/农作物总播种面积	负
	农膜投入强度	农用塑料薄膜使用量/农作物总播种面积	负
	柴油使用度	农用柴油使用量/农作物总播种面积	负
	森林病虫鼠害防治率	直接数据	正
	当年人工造林面积	直接数据	正
	农作物受灾面积比例	农作物成灾面积/农作物受灾面积	负
资源节约	水资源利用效率	有效灌溉面积/耕地面积	正
	农机总动力	农业机械总动力/农作物总播种面积	负
	耕地复种指数	农作物总播种面积/耕地面积	负
	人均农作物播种面积	农作物总播种面积/乡村人口	正
	热能技术	农村太阳能热水器	正
	单位农业产值耗水量	农业用水总量/农业总产值	负
	单位农业产值耗电量	农村用电量/农业总产值	负
	二氧化硫排放量	直接数据	负
	森林覆盖率	直接数据	正
	农业劳动生产率	农业总产值/第一产业就业人数	正
经济效益	土地产出率	农业总产值/农作物总播种面积	正
	农业经济结构	农业总产值/地区生产总值	正
	人均总产值	农林牧渔业总产值/乡村人口	正
	人均粮食产量	直接数据	正
	粮食单位面积产量	直接数据	正
	绿色发展支出	地方财政农林水事务支出	正
	农村居民人均收入	农村居民人均可支配收入	正
	城乡居民收入比	城镇居民人均可支配收入/农村居民人均可支配收入	负

3.3.2. 熵值法

熵值法是一种客观赋予各项指标权重的方法，根据指标的离散程度计算其熵值，具体公式为(1)~(6)加权得出数字化和农业绿色发展的综合得分，如图1所示。

第一步：对数据标准化处理

正向指标：

$U_{ij}=\frac{X_{ij}-\min \left(X_{ij}\right)}{\max \left(X_{ij}\right)-\min \left(X_{ij}\right)}$

负向指标：

$U_{ij}=\frac{\max \left(X_{ij}\right)-X_{ij}}{\max \left(X_{ij}\right)-\min \left(X_{ij}\right)}$

第二步：计算第i年第j个评价指标的比重：

$Y_{ij}=\frac{X_{ij}}{{\displaystyle {\sum }_{i=1}^n{X}_{ij}}}$

第三步：确定熵值：

$F_{ij}=-{\displaystyle \sum _{i=1}^n{Y}_{ij}\ln \left(Y_{ij}\right)}$

第四步：计算信息熵余度

$D_{ij}=1-F_{ij}$

第五步：计算指标权重：

$W_{ij}=\frac{D_{ij}}{{\displaystyle {\sum }_{i=1}^m{D}_{ij}}}$

3.3.3. 耦合度及耦合协调模型

根据所得指标权重值，建立数字经济和农业绿色综合评价指数，选取加权求和法计算综合评价指数，如公式所示。

$U={\displaystyle \sum _{j=1}^m{W}_j{U}_{ij}}$

耦合理论旨在探究两个及以上异质性系统间的交互作用机制，其本质内涵在于揭示多元系统如何通过非线性关联形成具有涌现性的功能整体。本文构建的耦合度模型如下：

$C=\sqrt{\frac{U_1\times U_2}{{\left(U_1+U_2\right)}^2}}$

在数字经济与农业绿色发展系统的交互耦合过程中，耦合强度系数$C$ 作为核心量化参数，用于表征双系统非线性关联作用的强度阈值(通常界定为0.5~1.0区间)其中，$U_1$ 和$U_2$ 分别代表农业绿色发展和数字经济的综合评价指数。见表3，耦合强度指标虽可量化系统间交互作用的强度维度，但其单一测度属性难以完整表征农业绿色发展系统与数字经济系统协同演进的综合质量。

$D=\sqrt{C\times T}$

$T=\alpha U_1+\beta U_2$

在构建的耦合协调模型中，$D$ 代表农业绿色发展系统与数字经济系统的协调发展程度，$T$ 为反映两系统综合发展水平的协同指数。

Table 3. Coupling level classification standards

表3. 耦合度等级划分标准

D值	耦合协调程度
[0, 0.2)	极度失调
[0.2, 0.3)	严重失调
[0.3, 0.4)	轻度失调
[0.4, 0.5)	濒临失调
[0.5, 0.6)	勉强协调
[0.6, 0.7)	初级协调
[0.7, 0.8)	中级协调
[0.8, 0.9)	良好协调
[0.9, 1)	优质协调

4. 实证分析

4.1. 综合指数分析

见表4，数字经济综合得分从2011年的0.022跃升至2023年的0.740，呈现出显著的“S型”非线性增长特征。这一过程可解构为两个阶段：2011~2015年为基础设施驱动阶段，此间指数缓慢爬升，增长主要依赖于宽带网络、移动通信等数字化基础设施的广泛铺设，为后续发展奠定了物理基础；2016年后进入应用创新驱动阶段，指数增速明显加快，表明数字产业化(如软件信息服务、专利创新)与产业数字化(如电子商务、数字金融)开始深度融合，并释放出巨大的协同效应。早期(2011~2015年)增长主要源于在“环境友好”与“资源节约”维度上的持续努力，如化肥农药减量化与水资源效率提升。后期(2016年后)的增长动能则明显增强，特别是在“经济效益”维度上表现突出，这很大程度上得益于前期积累的数字能力开始向农业生产、经营、管理全链条渗透，通过精准农业、智慧供应链等方式，实现了环境效益与经济效益的统一。两系统发展轨迹的“剪刀差”现象及其在2016年后的收敛，直观地印证了数字经济对农业绿色发展的赋能作用存在“滞后效应”与“加速效应”。只有当数字基础设施积累到一定阈值，其与传统农业要素的化学反应才得以充分触发，从而驱动整个系统实现跃迁。

Table 4. Comprehensive evaluation of digital economy and green agricultural development from 2011 to 2023

表4. 2011~2023年数字经济与农业绿色发展综合评价

年份	数字经济综合评价得分	农业绿色发展综合评价得分
2011	0.022	0.160
2012	0.112	0.189
2013	0.137	0.237
2014	0.174	0.252
2015	0.271	0.302
2016	0.305	0.525
2017	0.379	0.496
2018	0.522	0.568
2019	0.623	0.636
2020	0.726	0.696
2021	0.613	0.679
2022	0.652	0.772
2023	0.740	0.849

4.2. 耦合协调度分析

耦合协调度分析(见表5)为我们揭示了两个系统相互作用更为深刻的机理。首先，研究初期(2011~2014年)呈现的“高耦合、低协调”现象，暴露出系统协同的初级阶段特征。尽管两系统因政策引导和初始需求已建立起紧密的相互依赖关系(高C值)，但由于各自内生发展能力不足(低T值)，这种互动是“脆弱”的，系统陷入了一种“低水平均衡陷阱”。此时的耦合，更多是物理层面的连接，而非化学层面的融合。其次，2015~2016年是一个至关重要的“阈值突破点”。耦合协调度(D)首次由“濒临失调”进入“初级

Table 5. Coupling coordination level between digital economy and green agricultural development

表5. 数字经济与农业绿色发展耦合协调水平

年份	耦合度C	协调度T	耦合协调度D	耦合协调程度
2011	0.655	0.091	0.244	严重失调
2012	0.966	0.151	0.382	轻度失调
2013	0.963	0.187	0.424	濒临失调
2014	0.983	0.213	0.458	濒临失调
2015	0.999	0.287	0.535	勉强协调
2016	0.964	0.415	0.633	初级协调
2017	0.991	0.437	0.658	初级协调
2018	0.999	0.545	0.738	中级协调
2019	0.999	0.630	0.793	中级协调
2020	0.999	0.711	0.843	良好协调
2021	0.998	0.646	0.803	良好协调

协调”，这并非偶然。该时期恰逢甘肃省数字普惠金融快速普及、农村电子商务呈爆发式增长、物联网等智能农业设备开始试点。这些关键性数字技术的规模化应用，充当了打破“低水平锁定”的催化剂。它们直接作用于农业产业链，降低了交易成本，优化了资源配置，提升了风险应对能力，从而使两系统间的互动从“形式耦合”转向“功能耦合”，协同效益开始显性化。最后，2018年后系统步入“中级协调”及以上阶段，标志着二者进入了“协同共生”的新范式。此时，耦合度(C)持续保持高位，而协调度(D)的提升主要驱动力来自于协同指数(T)的稳步增长。这表明，数字经济与农业绿色发展已构建起正向反馈回路：数字技术的应用为农业绿色转型提供了新方法和新路径(如大数据用于病虫害预测、区块链用于绿色溯源)，而农业绿色转型过程中产生的新需求(如对精准化、透明化的要求)，又反过来拉动数字技术的迭代与创新应用。两系统在相互激荡中，共同推动复合系统向更高级、更有序的结构演化。

见图1所示的耦合度与协调度变化趋势进一步表明，尽管两系统的耦合强度始终维持在较高水平(C值多高于0.95)，但其协调度(D值)的提升更多依赖于系统综合发展水平(T值)的协同增长。这说明，单纯强化系统间互动并不足以实现高质量协调，必须同步推进数字经济与农业绿色发展的整体能力建设。

Figure 1. Trends in the coupling degree and coupling coordination degree between digital economy and green agricultural development in Gansu province

图1. 甘肃省数字经济与农业绿色发展的耦合度与耦合协调度变化趋势

5. 结论与建议

5.1. 研究结论

本研究通过构建数字经济与农业绿色发展的综合评价指标体系，运用熵值法、耦合协调度模型等方法，对甘肃省2011~2023年间的两系统协同关系进行了实证检验。主要研究结论如下：

(1) 两系统发展路径不同但均呈上升趋势。数字经济呈现“S型”快速增长，前期(2011~2015)以基础设施建设为主，后期(2016~2023)进入应用创新爆发阶段；农业绿色发展则表现为渐进式提升，前期依赖环境与资源因素，后期更多受益于数字技术带来的经济效益。二者前期存在发展差距，后期逐渐收敛，说明数字技术对农业的促进存在滞后和阈值效应。

(2) 两系统协调关系实现从“严重失调”到“良好协调”的跨越。初期(2011~2014)为“高耦合、低协调”，系统连接紧密但协同效果弱；2015~2016是关键转折点，数字普惠金融、农村电商等应用推动系统进入“功能耦合”；2018年后形成“协同共生”，数字技术与农业绿色发展相互促进，形成良性循环。

(3) 协同质量提升依赖系统自身能力的增强。两系统耦合度一直较高，但协调度的提升主要得益于二者综合发展水平的提高。仅强调系统间的连接不够，必须加强各自的内生发展能力，才能实现高质量协同。

(4) 发展进程呈现由中心向外围梯度扩散的特征。整体协调度虽提升，但区域内发展不均衡问题仍然存在，“数字鸿沟”和“绿色差距”可能成为制约整体协同的短板，未来需着力推动区域均衡发展。

5.2. 对策建议

基于上述研究结论，为深化甘肃省数字经济与农业绿色发展的协同关系，推动农业现代化向更高层次迈进，本文提出以下系统性、多层次的对策建议：

(1) 强化数字基建与技术创新双轮驱动，夯实协同发展的根基。在实现5G网络、千兆光网县域全覆盖的基础上，重点向农业园区、特色产业基地、乡村物流节点等场景延伸，并积极探索部署农业物联网、北斗导航等专用基础设施，降低农业经营主体的数据获取与应用成本；设立“智慧农业科技”重大专项：鼓励高校、科研院所与企业联合攻关，聚焦旱作农业、设施农业等区域特色，在智能节水灌溉、农业机器人、作物生长模型、绿色溯源区块链等关键核心技术上寻求突破，打造具有甘肃特色的智慧农业技术体系；推动全链条数字化场景深度融合，培育“数字 + 绿色”融合型新业态，鼓励发展共享农业、定制农业、创意农业等新模式，推动农业从单一生产功能向生态、休闲、文化等多功能拓展，实现数字经济价值与农业绿色价值的乘数效应。

(2) 构建多主体协同与多层次政策支撑体系，优化协同发展的环境。探索设立“农业绿色数字化转型”引导基金，以贴息、风险补偿等方式吸引社会资本投入。实施“新农人”数字素养与绿色技能提升计划：面向家庭农场、合作社带头人、返乡创业青年等新型农业经营主体，开展常态化、阶梯式的数字工具应用和绿色生产技术培训，并将其纳入新型职业农民认定体系，激发内生动力。

(3) 实施差异化区域协同策略，破解空间分异难题。对数字经济高地(如兰州、天水等)，政策重点应放在“技术输出与模式创新”上，鼓励其打造成为智慧农业技术和解决方案的策源地与输出地。对农业绿色本底优势区(如河西走廊灌溉农业区)，重点在于“全域赋能与价值实现”，推动数字技术全面嵌入绿色生产体系，并利用数字平台提升绿色农产品的品牌价值和市场竞争力。对发展滞后区域(如部分南部山区)，则需采取“基建先行与能力筑基”的策略，在补齐网络短板的同时，结合当地特色产业，开展轻量化、低成本的数字化应用示范，实现普惠性发展。构建“产业数字化”典型应用场景库：在生产端，推广“天空地”一体化的精准种植养殖模式；在经营端，深化“电商 + 特色农产品”模式，利用大数据分析消费者偏好，引导绿色、有机农产品生产；在管理端，建立全省统一的农业绿色低碳发展数字化管理平台，实现对资源消耗、面源污染等的动态监测与智能调控。

基金项目

本论文是甘肃省科技厅科技计划项目–基础研究计划–软科学专项项目(22JR11RA105)、甘肃省教育厅高校创新基金项目(2022B-97)的阶段性研究成果。