生产性服务数智化对农业绿色全要素生产率的影响——兼论政府环境规制的调节作用

郝爱民，刘育廷，解梦菡

（郑州航空工业管理学院经济学院，河南郑州 450046）

0 引言

我国正处于农业生产大国向农业生产强国转型的重要阶段，推进农业农村现代化要求把提高农业综合生产能力放在更加突出的位置。作为农业农村现代化的重要方向——农业绿色低碳可持续发展，关系到国家粮食安全、生态环境保护和低碳发展进程［1］。自改革开放，尤其是党的十八大以来，我国农业取得了长足的进展，粮食生产更是出现了“十九连丰”，确保了我国粮食的安全。但我国农业依靠资源消耗的粗放式发展模式尚未得到根本改变，资源环境对农业高质量发展的约束趋紧［2］，以高耗能、高投入、低产出的传统农业生产方式的弊端也未得到有效根除，“三农”仍然是一个薄弱环节。同新型工业化、信息化、城镇化相比，农业现代化明显滞后，主要表现在：农业生产效率相对较低，农业劳动生产率仅为非农产业的25.3%，农业比较效益低下，农产品国际竞争力明显不足［3］。在农业强国建设进程中，解决好农业全要素生产率仍然偏低的问题，实现农业由大到强的转变对我国农业现代化转型至关重要［4］。2021 年6 月，财政部、农业农村部联合发文，部署支持粮食生产一揽子政策，要求以小农户对关键领域、薄弱环节的需求为重点，大力推广生产社会化服务工作，对重点作物绿色、高质高效开展重点支持行动，藏粮于技，提高生产效率。

魏梦升等［2］、姜常宜等［5］、卢华等［6］、程永生等［7］、王玉斌等［8］的研究表明，基于我国“小生产、大市场”的农业生产格局，解决农业发展面临劳动力短缺、生产技术落后、生产成本增长、产销结构失衡、生产环境破坏等事关农业根基的问题，进而改善供给结构、提升农产品质量、提高农业绿色全要素生产率（AGTFP），亟需发挥农业生产性服务业的多维溢出作用。在数字经济背景下，以生产性服务业数智化为契机，推进现代信息技术对传统农业生产方式进行全方位、全链条改造的进程，发挥“数字+智能”技术在农业绿色发展过程中的放大、叠加、倍增作用，为重构农业产业体系、生产体系、经营体系，进而提升农业生产效率、生产效益，降低污染排放、中间产品损耗，助推农业绿色可持续发展提供有益思路。

1 文献综述

随着“双碳”目标的提出，学界对AGTFP 的研究逐渐升温，相关研究主要从AGTFP 的测度和影响因素两个方面展开。测度方面，关于测算方法，为有效克服变量松弛和有效决策单元（DMU）可区分、跨期可比三大问题，学者大多采用超效率模型（SBM）与Global-Malmquist-Luenberger（GML）指数相结合的方法进行测算，如周法法等［9］、马国群等［10］、银西阳等［11］的研究；在指标选取上，学者对投入指标、期望产出指标的选取基本达成一致，以劳动、土地、化肥、农药、农膜、用水、用电、农业机械总动力为投入指标，以农业产值、农业增加值作为期望产出指标，如杨骞等［12］的研究，对于非期望产出的指标选取则存在差异，例如，李谷成［13］、孟祥海等［14］以农业面源污染作为非期望产出，而葛鹏飞等［15］、Xu 等［16］将碳排放作为非期望产出，还有学者综合考虑了面源污染和碳排放，以期更准确地测算AGTFP［17］。影响因素方面，有关研究主要从内部生产要素和外部生产环境两个方面展开，一方面如王艳荣等［18］、颜丹［19］、何晓霞等［20］强调了人力资本、基础设施、技术进步等内部生产要素对促进AGTFP 的关键作用，而刘亦文等［21］、李健旋［22］、Fang 等［23］发现技术进步是我国农业绿色全要素生产率增长的主要源泉，金融发展对保障和引导农业绿色全要素生产率增长具有重要意义；另一方面，金芳等［24］、王亚飞等［25］、马国群等［10］研究发现，优化产业结构、推进城镇化进程、采取环境规制等外部环境对AGTFP 具有显著促进作用。

近年来，随着数字技术的进步，越来越多的学者开始关注产业数智化对绿色生产的影响，并且研究对象主要集中在制造业领域。有研究认为数字经济对绿色全要素生产率具有结构性的提升效应，且产业数字化发展是绿色全要素生产率长久提升的动力来源［26］。一方面，数智化技术应用能加速政府数智化转型，为经济生态化发展提供高效服务；另一方面，数字化发展为市场经济发展提供数字绿色发展创造可能［27］。进一步研究发现，海外产业数字化投入对经济增长的加速效应明显大于本土产业数字化投入［28］。黄星刚等［29］、付文宇等［30］认为，数字化转型主要通过提高资源配置效率来提升制造企业全要素生产率，是破解我国制造业大而不强难题切实可行性的方案。相对而言，服务业数智化对绿色生产影响的研究则不多见，仅有刘国武等［31］认为通过加速数字基础设施建设、提升核心技术研发支持力度、推动数字金融普惠性发展、引导服务业数字化创新来提速服务业数字化改造，有效缓解服务业“成本病”的弊端。有关服务业数智化对农业绿色发展影响的研究则更为少见，只有少数几篇文章从产业数字化的角度探讨AGTFP 提升路径。

已有相关文献为生产性服务数智化推动农业绿色全要素生产率提高提供了理论依据，但是，关于农业生产性服务业数智化的定性分析与定量测度及其对AGTFP 影响的理论分析与实证检验比较少见。鉴于此，本研究聚焦于农业生产性服务数智化对AGTFP 的影响，在测算我国各省份农业生产性服务数智化水平的同时，探讨环境规制在农业生产性服务数智化赋能农业绿色生产过程中存在的调节效应。

2 理论分析

2.1 生产性服务数智化特征

程华等［32］、李瑾等［33］认为，农业生产性服务数智化是数字技术向农业领域扩散的结果，通过对农业产前、产中、产后各环节的数字化、智能化改造重塑产业主体的组织模式，兼具数字化、智能化两大特征。

农业生产性服务数字化主要体现在信息数字化和服务数字化。其中，信息数字化是指对原料供应信息、生产信息（如茎叶大小、光照环境、土壤酸碱度、化肥农药投放量等）、销售信息、流通信息等进行采集，实现生产资料质量控制、生产过程全程监督、商贸流通在线反馈，避免原料供应商、生产者、中间商、消费者之间的信息不对称，实现生产、销售信息及时反馈；服务数字化是指在线处理金融服务、咨询服务、流通服务、产后管理等服务，发挥数字经济在节约成本、提升服务质量、提升资源利用率、推广先进技术等方面的关键作用。比如，在商贸流通环节，生产性服务数字化实现交易去中间化，变产销对接为产消对接，有效避免流通环节流通链条长、损耗率高、加价高等问题［34］，降低中间环节的耗损率，重构利益分配机制，增加农业生产者的收入；同时，产与消直接对接的生产消费格局为洞察消费者需求变化、顺应多样化消费趋势提供机会，可以实现个性化、定制化销售，形成先有客户再有产品的销售模式。

农业生产性服务的智能化主要体现在生产性服务依托物联网、大数据、人工神经网络（ANN）技术，以及遥感技术、地理信息系统、全球定位系统的“3S”技术等，对农业生产全过程进行智能化、精准化控制，实现农业各要素需求智能分析、病虫害防御监测识别、航空作业、市场预测分析等，提高农业生产自动化率和生产效率，降低单位生产成本。例如，智能灌溉系统可以帮助选择合适的灌溉水源，根据ANN 监测的气候指数和当地人文气象观测数据进行灌溉用水需求分析，选择最佳的灌溉规划策略。此外，全产业链信息化为掌握消费需求变化提供机会，在“3S”技术的帮助下预测农产品供给情况，及时调整生产结构，实现产消匹配的生产格局。

2.2 生产性服务数智化赋能农业绿色生产的机制

资源配置效应。农业生产性服务数智化改造是包含基础研究、技术研发、商业化应用、社会效用化等诸多环节在内的系统性改造。当下，找到农业生产性服务的短板和薄弱环节并探索数智化改造，可以促进农业创新链产业链精准对接，有利于通过资源配置效应促进农业绿色全要素生产率水平的提升。农户为了实现利益最大化，往往在农业生产中过度使用农药、化肥、农膜等农用化学品以提高产量，但这对农业生产环境是有害的，也是不可持续的［16］。农业生产性服务业数智化是解决这一问题的重要途径。一方面，农业生产性服务数智化通过配方施肥、滴灌、秸秆还田等环境友好性技术，协助农户在农业生产过程中实现精细化操作，为了有效规避绿色技术的锁定效应，倒逼农户实现规模化集约化生产，进而增加农户对绿色农业技术设备的应用，降低资源的消耗，提高资源的利用效率，为农业绿色生产注入活力［35］；另一方面，数字技术的介入大大降低了各生产要素之间的信息不对称。通过数字金融的支付、信贷、投资等服务的信息效应，引导各生产要素向农业绿色生产倾斜，缓解农业绿色生产的资金约束，为农业绿色可持续发展提供资金保障。

规模经济效应。农业生产性服务数智化可以提高农业生产的规模化、标准化、集约化水平，助推农业由粗放型向集约型转变。从土地规模经营来看，农业生产性服务和数智化服务的提供释放了大量劳动力参与非农产业活动，为农业规模经营提供了现实基础。部分有意愿从事农业生产的农户可以进一步扩大生产规模，推行标准化生产，使得化肥、农药、农膜等农业污染性投入的合理性显著增加［36］；另一方面，农业绿色生产的投入成本过高是限制农业绿色生产的主要原因。农业生产性服务数智化在一定程度上可以将数控技术、智能监测等为代表的先进技术引入农业生产，降低个体从事绿色生产活动的门槛。与此同时，可以充分发挥数字经济低成本、可复制的优势，以低成本甚至零成本为农户提供咨询、监测、技术指导等服务，推动农业绿色生产技术的使用与扩散，提高农业绿色全要素生产率水平。

生产优化效应。农业生产性服务数智化有利于农业生产上下游之间的信息共享，提升农业产消匹配度，实现“产购储加消”一体化发展格局。在生产资料供给环节，数智化技术协助农业生产性服务组织严格把关农资质量，为农户提供物美价廉的绿色农资产品，推进粮食生产的绿色发展。在农业生产环节，根据市场需求，合理调整农业种植结构，与园艺作物和经济作物相比，适当增加粮食作物的播种面积有助于减少农用化学投入品（如农药、农膜和化肥等）的需求，增加碳汇效应，提高农业环境效率［37］。此外，依托互联网、大数据等新型信息技术，农业生产性服务的数智化不仅使得农户信息获取更方便快捷，还可以向农户传递消费者对绿色健康食品的需求信息，激发农户绿色生产的积极性。在商贸流通环节，通过数字技术，生产者和消费者可以更好地交流，克服信息不对称的障碍，加之现代物流的协同配合，提高了交易效率，降低了从生产到餐桌过程中的农产品损耗。

综上，农业生产性服务数智化有益于提升我国的农业供给保障水平、科技创新水平，有益于完善农业经营体系，增强农业产业韧性，为进一步促进农业绿色全要素生产率水平的提高奠定了坚实基础。基于此，提出假设如下：

H1：生产性服务数智化能够有效促进农业绿色全要素生产率水平的提升。

在农业绿色发展初期，难以完全依靠市场化服务解决“公地悲剧”等环境问题，需要政府通过意识培养、法规约束、经济补偿等手段直接或间接参与市场调节，弥补市场化失灵带来的环境负外部性。在农业领域，环境规制通过影响农业生产方式抑制农业面源污染、碳排放等非期望产出，实现农业绿色可持续发展的目的。一方面，环境规制具有明显的科技创新效应，适当的环境规制会刺激技术创新，促进农业科技成果转化［38］，加快推进农业数智化改造进程，对农业环境产生正外部性。具体而言，政府对农业的环境规制倒逼农业生产性服务进行技术创新、产品服务引进和创新，实现农业生产产前、产中、产后之间的互联互通、精准配置，推动农业绿色全要素生产率提升。另一方面，环境规制具有明显的需求扩张效应。环境规制行为可能导致农业生产成本、污染治理成本增加，降低农业全要素生产率。受到资金约束、规模门槛、技术障碍等原因影响，依靠个人难以实现绿色生产的机器与设备的购置，为了抵消环境规制成本，农业生产者会寻求更加环保的生产方式，这将扩大对农业绿色生产的全产业链服务需求，带动农业生产的转型升级。基于此，提出假设如下：

H2：政府环境治理能够强化农业生产性服务数智化对农业绿色全要素生产率水平提升的促进作用。

3 研究设计

3.1 模型设定

为检验农业生产性服务数智化对AGTFP 的影响，构建如下基准回归模型：

式（1）中：IntelSeri,t为省份i在t年的农业生产性服务数智化水平；CON 为控制变量；ε为随机扰动项。

为进一步探讨农业生产性服务数智化与农业绿色全要素生产率之间的内在联系与作用机制，基于上述理论分析，选取环境规制力度（Env）作为调节变量，并将调节变量的交互项纳入到基准回归模型中，考察环境规制力度对农业生产性服务数智化与农业绿色全要素生产率之间关系的调节效应。具体模型如下所示：

式（2）中：IntelSer×Env 表示农业生产性服务数智化与政府环境规制的交互项。

3.2 变量说明

3.2.1 解释变量：生产性服务数智化（IntelSer）

从农业生产性服务的内涵出发，构建了包含金融服务、科技信息服务和商贸流通服务三部分的农业生产性服务数智化的综合评价指标体系（见表1）。在测度综合指数时，利用熵值法确定指标权重。具体测算步骤为：

表1 农业生产性服务数智化评价指标体系

设定指标含义：Xijk表示i省份j年第k个指标值；maxXijk和minXijk分别代表i省份j年第k个指标的最大值和最小值。首先进行标准化处理：

3.2.2 被解释变量：农业绿色全要素生产率（AGTFP）

采用投入导向的超效率SBM-GML 指数方法测算省份AGTFP。具体的投入产出变量设定如下：

（1）投入指标。借鉴杜建军等［39］的做法，分别从劳动、土地、资本、能源4 个维度来衡量，其中采用农业从业人数衡量劳动投入，采用农作物播种面积衡量土地投入，采用农业机械总动力、农业化肥折纯施肥量、农药施用量、农膜使用量衡量资本投入，采用农用柴油使用量、农业用电量、农业用水量衡量能源投入。

（2）产出指标，主要包含期望产出和非期望产出。以农业产值作为AGTFP 的期望产出，以农业面源污染、农业碳排放作为AGTFP 的非期望产出。其中，由于化肥是农业的面源污染的主要来源，因而农业面源污染=化肥使用量×化肥流失率×产污系数［40］；同时，从赖斯芸等［41］的研究可得，氮肥的氮污染系数为1.00，磷肥的磷污染系数为0.44，复合肥的氮污染系数为0.33、磷污染系数为0.15。农业碳排放量参考顾晟景等［42］、金芳等［24］衡量碳排放量的方法，考虑了化肥、农药、农膜、柴油、灌溉、翻耕所引发的CO2排放量。上述碳源的排放系数分别如下：化肥为0.895 6 kg·kg-1；农药为4.934 1 kg·kg-1；农膜为5.18 kg·kg-1；农用柴油为0.592 7 kg·kg-1；灌溉为266.48 kg·km-2；翻耕为312.6 kg·km-2。

3.2.3 控制变量

为控制其他因素对AGTFP 的影响，参考王晶等［43］的研究，进一步控制了以下变量：（1）人力资本（Edu），用居民平均受教育年限来表示。居民受教育水平越高，就越容易接受先进技术，理论上有利于AGTFP 的提高。（2）城镇化水平（Peo），用城镇人口占比来表述。人口城镇化水平越高，对绿色农产品的需求量就越高，理论上有助于AGTFP的提升。（3）农业产业结构调整指数（Str），以1-（农业总产值/农林牧渔总产值）表示。（4）气候环境（Clim），以农业受灾面积与农作物总播种面积之比来表示。

3.2.4 调节变量：政府环境规制

借鉴颜华等［36］、张金鑫等［44］的研究方法，以工业污染治理完成投资额与工业增加值之比来衡量政府对环境问题的重视程度，以此反映政府环境规制的力度。

3.3 数据来源与描述性统计

由于数据缺失，剔除香港、澳门、台湾、西藏和青海等5 个区域，以2014—2020 年我国29 个省（区、市）的相关数据作为研究样本。其中，数字普惠金融的覆盖广度、使用深度和数字化程度等数据来源于北大数字普惠金融指数；农业机械总动力、化肥、农药、农膜、柴油等数据来自于统计年鉴和统计局，部分数据用各省份统计年鉴补齐；智慧农业企业数据基于企查查数据整理。为剔除价格因素的影响，采用GDP 指数（2014 年=100）对农业产值、商贸流通业增加值、固定资产投资等货币型数据进行平减处理。各变量描述性统计如表2 所示。

表2 变量描述性统计结果

4 结果分析与讨论

4.1 数据特征

4.1.1 农业生产性服务数智化的变化趋势

总体来讲，样本区域农业生产性服务呈现上升趋势（见表3），研究期间保持15.15%的年平均增长率。分区域来看，粮食主销区农业生产性服务数智化优势较为明显，主要原因可能为粮食主销区经济发展速度快，是科技进步的摇篮，也是推进生产性服务数智化改造的主要技术提供方；而产销平衡区的农业生产性服务数智化发展水平较为滞后，其2020 年均值还未达到粮食主销区2014 年的水平，主要原因可能是农业生产性服务数智化改造的技术供给能力不足，同时其农业生产压力相对较小，对农业生产性服务数智化改进的需求不足。

表3 样本省份农业生产性服务数智化年度变化趋势

4.1.2 农业绿色全要素生产率的变化趋势

总体来讲，2014—2020 年样本区域呈现上升趋势（见表3），保持2.08%的年平均增长率，增长速度相对缓慢。主要原因是，农民生产过程中简单粗暴地以增加农药、化肥的投入量来保证农业产量，使得农业高碳性、高污染性的问题尚未根除；另一方面，虽然农业的技术能够有效提高AGTFP 水平，但是从技术进步到技术被农民采用、扩散的周期相对较长，因此，农业绿色全要素生产率水平的提高具有滞后性，要实现农业绿色可持续发展需要在农业技术推广方面持续发力。从粮食主产区来看，其绿色生产率水平在近几年得到有效改善，年平均增长率为2.27%，高于全样本总体年平均增长水平。

4.2 基准回归结果分析

表4 汇报了农业生产性服务数智化对AGTFP 的影响。在不考虑控制变量的情况下，IntelSer 的估计系数显著为正，初步说明农业生产性服务数智化对AGTFP 具有显著正向影响。在加入控制变量之后，农业生产性服务数智化对AGTFP 仍具有显著的正向促进作用，这意味着农业生产性服务数智化通过技术引进、模式创新重新整合农业产业链资源，充分发挥组织的资源配置效应、规模经济效应、生产优化效应优势，打造“供产消”一体化生产格局和利益分配机制，实现农业生产的低污染、低耗能、高产出，为农业绿色生产提供保障。

表4 生产性服务数智化对样本省份农业绿色全要素生产率的影响

进一步地，为探讨生产性服务数智化赋能农业绿色生产的路径，将农业生产性服务数智化指数分解至金融服务、科技信息服务、商贸流通服务3 个层面，以分析各维度对AGTFP 的影响。金融服务的数智化通过引导资本向绿色农业倾斜，缓解农业绿色生产过程中的资金约束，促进AGTFP 提升；科技信息服务主要通过采用先进技术优化生产环节的要素配置，克服与产前、产后信息不对称，进而提升AGTFP 水平；商贸流通服务主要通过搭建互联网综合信息平台，实现生产者与消费者之间的直接沟通，降低农产品中间消耗，提高农产品的利用率，提升农业绿色生产效率。

回归结果表明（见表5），当期FIN 和CIR 对农业绿色全要素生产呈正向促进作用，而滞后1 期和滞后2 期的估计系数则不显著，这意味着FIN 和CIR 对农业绿色全要素生产率的影响呈现当期有效的特征。与之形成鲜明对比的是TEC，其在较长的时间内仍可以保持对农业绿色全要素生产率的显著促进效应。经过比较3 个层面影响效果可以发现，如果只依靠提升金融服务水平和商贸流通水平而不实现农业生产性服务的技术创新，将很难为农业绿色生产提供源源不断的动力。

表5 农业生产性服务数智化对样本省份农业绿色全要素生产率动态叠加影响检验结果

4.3 稳健性检验

4.3.1 剔除直辖市样本

考虑到直辖市在农业政策扶持、经济发展定位、农业现代化发展等方面都明显有别于其他省份，因此剔除4 个直辖市样本，并重新进行参数估计。结果如表6 所示，在考虑控制变量之后，农业生产性服务业数智化系数在1%水平上显著为正，即主要研究结论依旧成立。

表6 稳健性检验结果

4.3.2 滞后解释变量

考虑到农业生产性服务数智化对于农业绿色全要素生产率水平提升的滞后性和反向因果问题，将解释变量滞后1 期、2 期分别加入回归模型进行稳健性检验。结果都表明，农业生产性服务数智化水平能显著提升农业绿色全要素生产率。

4.3.3 替换回归模型

为了缓解内生性问题，运用高斯混合模型（GMM）进行重新估计。其中，工具变量为滞后1期的农业生产性服务数智化水平。为了验证工具变量选取的合理性，采用Sargan 检验，结果表明原假设成立。对比GMM 模型和固定效应模型估计结果可知，农业生产性服务数智化的估计系数影响方向保持不变，即更换模型后估计结果与基准回归结果的结论一致。

5 进一步检验

5.1 政府环境规制调节作用的影响

通过理论分析发现，政府环境规制在农业生产性服务数智化影响AGTFP 的过程中可能存在调节效应，故对环境规制的调节效应进行回归检验，结果如表7 所示。在纳入农业生产性服务数智化与环境规制的交乘项之后，农业生产性服务数智化的主要效应仍显著为正，交乘项的系数在10%水平显著性水平下为正，说明政府环境规制水平的提升会正向调节农业生产性服务数智化与农业绿色全要素生产率之间的关系，使得农业生产性服务数智化的促进作用显著增强，验证了假设2。政府对环境污染行为的约束性越强，农民对于绿色金融、智慧农业、绿色流通等一系列农业生产性服务数智化的需求越大，这将有效降低农业生产过程中过度的能源消耗与碳排放量，推动农业绿色生产、加工、流通全产业链转型升级，加速了AGTFP 的提升。

表7 政府环境规制的调节效应检验结果

5.2 区域异质性分析

根据以上分析，农业生产性服务业数智化水平越高，AGTFP 水平就越高，而农业生产性服务数智化改造的顺利推进不仅受到地方经济发展水平、区域科技创新能力的影响，也与经济发展定位显著相关，所以，生产性服务数智化对AGTFP 的影响可能会因为区域间生产性服务数智化发展水平的高低呈现差异，即呈现区域异质性。根据《国家粮食安全中长期规划纲要（2008—2020 年）》，将样本按照生产功能区定位划分为粮食主产区、粮食主销区和产销平衡区进行比较，以期增强实验结果的可靠性和实用性。

如表8 所示，粮食主产区和粮食产销平衡区的农业生产性服务数智化估计系数显著为正，而粮食主销区不显著，可能的原因是，粮食主产区和产销平衡区的农业生产资源要素禀赋相对丰富，农业在经济发展中不可或缺，农业生产性服务数智化技术的需求相对较大，因此数智化技术的采用与扩散时间相对较少。相比较而言，粮食主销区的经济发展水平高、科技创新能力强，推动了农业生产性服务数智化发展，但是以二三产业为主的经济发展模式挤压了农业生产性服务数智化发展成果的应用场景，在此情况下，粮食产销平衡区以其相对雄厚经济实力和科学的农业发展定位成为农业生产性服务数智化成果转化的先行示范区。从回归结果来看，粮食产销平衡区的农业生产性服务数智化的系数显著为正，说明农业生产性服务数智化显著促进AGTFP。由此可知，生产性服务数智化对AGTFP 的影响存在区域异质性。

表8 区域异质性检验结果

6 结论与政策建议

通过阐述农业生产性服务数智化影响AGTFP 的内在机制，并利用面板数据进行实证检验。理论分析表明，农业生产性服务数智化主要通过资源配置效应、规模经济效应、生产优化效应促进AGTFP 水平的提升，同时政府的环境规制会强化农业生产性服务对AGTFP 的影响。实证检验结果则发现：第一，2014—2020 年我国29 个省份的农业生产性服务数智化水平呈现上升趋势，其中粮食主销区的农业生产性服务数智化水平明显高于粮食主产区和产销平衡区；第二，农业生产性服务数智化有利于AGTFP 水平的提升；第三，政府环境规制能够强化农业生产性服务数智化对AGTFP 的促进作用；第四，金融服务和商贸流通服务对农业绿色全要素生产的影响呈现当期有效的特征，而科技信息服务可以在较长的时间内仍可以保持对农业绿色全要素生产的显著促进效应；第五，农业生产性服务数智化促进作用存在明显的区域异质性，强弱依次为粮食主产区、粮食产销平衡区、粮食主销区。

结合上述研究结论，得出如下政策启示：（1）大力推进现代信息技术对传统农业生产方式进行全方位、全链条改造的进程，发挥“数字+智能”技术在提升农业生产效率、产品附加值、资源利用率，降低污染排放、中间产品损耗等方面的关键作用。此外，构建以科技信息服务为基础，金融服务、商贸流通服务为引领，拉动AGTFP 的长效增长机制。持续推进农村科技基础设施建设，完善科技投资风险分担机制，着力解决农业绿色发展的关键“卡脖子”技术。（2）根据区域要素禀赋优势，实行农业生产性服务数智化改造全国“一盘棋”。充分发挥各功能区优势，形成以粮食主销区为技术创新起点，以产销平衡区为试验田，以粮食主产区为应用蓝海的农业生产性服务数智化改造格局；同时，搭建综合信息共享平台，将区域间及区域内产业链各经营主体连接起来，实现协同配合，降低新技术应用的试错成本，加速粮食主销区数智化的成果转化与应用扩散，推动农业生产性服务现代化进程。（3）充分发挥政府农业绿色发展“引路人”的作用。完善农业绿色补贴机制，引导农业生产方式绿色转型。根据农业发展状况制定差异化环境规制政策，通过建立农业生产生态数据观测平台，定量评估各区域的农业生产生态现状，动态调整环境规制强度，推动农业生产生态建设。