数字化转型进程中农业现代化评价指标体系重构与实证——以重庆市渝北区153个村为例

doi:10.14088/j.cnki.issn0439-8114.2026.07.035

湖北农业科学 ›› 2026, Vol. 65 ›› Issue (7): 233-240.doi: 10.14088/j.cnki.issn0439-8114.2026.07.035

数字化转型进程中农业现代化评价指标体系重构与实证——以重庆市渝北区153个村为例

周霖¹, 吴兆娟¹, 陈文燕², 刘鹏³

1.重庆市农业科学院农业工程研究所/农业农村部西南山地智慧农业重点实验室（部省共建）,重庆 401329;
2.重庆市农业农村委员会,重庆 401121;
3.重庆农村土地交易所有限责任公司,重庆 400020

收稿日期:2026-03-10 出版日期:2026-07-25 发布日期:2026-07-23
通讯作者: 吴兆娟（1982-）,女,重庆人,副研究员,博士,主要从事乡村振兴研究,（电话）18983692982（电子信箱）wzjcqnky@163.com。
作者简介:周霖（1991-）,女,四川南充人,工程师,硕士,主要从事数字乡村、乡村振兴研究,（电话）18306038938（电子信箱）zlnykxy@163.com。
基金资助:
重庆市级财政科技创新类项目（KYLX20240500073）

Reconstruction and empirical analysis of the evaluation indicator system for agricultural modernization during the process of digital transformation: Taking 153 villages in Yubei District, Chongqing as an example

ZHOU Lin¹, WU Zhao-juan¹, CHEN Wen-yan², LIU Peng³

1. Institute of Agricultural Engineering, Chongqing Academy of Agricultural Sciences/Key Laboratory of Smart Agriculture in Southwest Mountainous Regions,Ministry of Agriculture and Rural Affairs (Co-built by Ministry and Province), Chongqing 401329, China;
2. Chongqing Municipal Commission of Agriculture and Rural Affairs, Chongqing 401121, China;
3. Chongqing Rural Land Exchange Co., Ltd., Chongqing 400020, China

Received:2026-03-10 Published:2026-07-25 Online:2026-07-23

摘要/Abstract

摘要： 为科学评价数字化转型进程中农业现代化水平,立足村域微观视角,基于农业现代化与数字农业理论,重构涵盖5个维度、17项具体指标的农业现代化综合评价体系;并依托实地调研获取了重庆市渝北区153个行政村的一手村域数据,综合运用层次分析法、熵权法、莫兰指数、障碍度模型等方法开展实证分析。结果显示,渝北区村域尺度的农业现代化指数差异显著（0.001 2~0.261 4）,高水平与较高水平村仅占13.08%,整体处于数字化转型起步阶段,且指数分布表现出显著的正偏态;空间格局上,村级农业现代化水平表现为离散随机分布,区域间联动效应较弱,尚未形成规模化协同特征;休闲农业产值、智能装备应用、农产品网销比例等是影响渝北区农业现代化水平的主要障碍因子。建议从推动区域协调发展、深化科技集成应用、推动三产深度融合、强化数字人才引育等方面进一步促进农业现代化发展。

关键词: 农业现代化, 数字化转型, 评价指标体系, 区域差异, 障碍因素

Abstract: To scientifically evaluate the level of agricultural modernization in the process of digital transformation, from a micro-perspective of villages and based on the theories of agricultural modernization and digital agriculture, a comprehensive evaluation system for agricultural modernization was reconstructed. The system covered 5 dimensions and 17 specific indicators. Based on field surveys, primary village-level data were collected from 153 administrative villages in Yubei District, Chongqing. An empirical analysis was conducted using methods such as the Analytic Hierarchy Process (AHP), entropy weighting method, Moran′s Index, and obstacle degree model. The results indicated that the agricultural modernization index at the village level in Yubei District showed significant variation (0.001 2-0.261 4), with high-level and relatively high-level villages accounting for only 13.08%. The region was generally in the initial stage of digital transformation and exhibited a distinct positive skewness. In terms of spatial patterns, village-level agricultural modernization levels were characterized by a discrete and random distribution with weak inter-regional linkage, and a large-scale collaborative feature had yet to be formed. The output value of leisure agriculture, the application of intelligent equipment, and the proportion of online agricultural product sales were the primary obstacle factors affecting the level of agricultural modernization in Yubei District. It was recommended to further promote the development of agricultural modernization by advancing coordinated regional development, deepening the integrated application of science and technology, promoting the deep integration of primary, secondary, and tertiary industries, and strengthening the cultivation of digital talent.

Key words: agricultural modernization, digital transformation, evaluation index system, regional disparities, obstacle factors

中图分类号:

F323.3
F49

周霖, 吴兆娟, 陈文燕, 刘鹏. 数字化转型进程中农业现代化评价指标体系重构与实证——以重庆市渝北区153个村为例[J]. 湖北农业科学, 2026, 65(7): 233-240.

ZHOU Lin, WU Zhao-juan, CHEN Wen-yan, LIU Peng. Reconstruction and empirical analysis of the evaluation indicator system for agricultural modernization during the process of digital transformation: Taking 153 villages in Yubei District, Chongqing as an example[J]. HUBEI AGRICULTURAL SCIENCES, 2026, 65(7): 233-240.

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