DOI: https://doi.org/10.17221/22/2025-agricecon
تاريخ النشر: 2026-02-04
المؤلف: Fanye Kong وآخرون
الموضوع الرئيسي: الرقمنة والتنمية الاقتصادية في الزراعة
نظرة عامة
تتناول هذه الورقة البحثية تأثير سياسات تمويل العلوم والتكنولوجيا (STF) على كفاءة الابتكار في الشركات المدرجة ذات الصلة بالزراعة (ARLEs) في الصين، باستخدام نموذج الفرق في الفروق (DID) استنادًا إلى تجربة شبه طبيعية من برنامج تجريبي عام 2011. تشير النتائج إلى أن سياسات STF تعزز بشكل كبير مستويات الابتكار بين ARLEs، على الرغم من أن التأثيرات تختلف حسب المنطقة وحجم الشركة. ومن الجدير بالذكر أن مستوى الرقمنة داخل هذه الشركات يعمل كعامل معتدل حاسم، مما يبرز الحاجة إلى نهج مخصص لتنفيذ السياسات يأخذ في الاعتبار البنية التحتية الرقمية الإقليمية وخصائص الشركات.
يدعم هذا الدراسة نظرية ريادة المؤسسات ونموذج الابتكار القائم على المراحل، مما يبرز التفاعل الديناميكي بين التقدم التكنولوجي والتوقعات المؤسسية. تشمل التوصيات الرئيسية إنشاء منصات رقمية شاملة تسهل التعاون بين أصحاب المصلحة ومشاركة البيانات، إلى جانب خدمات متميزة تتماشى مع السياقات المكانية والتشغيلية لـ ARLEs. يُحث صانعو السياسات على تعزيز إدارة الضمانات وتقديم حوافز مالية مستهدفة، خاصةً للشركات الأكبر، مع ضمان حصول الشركات الصغيرة ARLEs على الدعم الكافي لتعزيز الابتكار. تدعو الورقة إلى تركيز استراتيجي على تطوير القدرات الرقمية داخل ARLEs للاستفادة من الإمكانات الكاملة للرقمنة في تعزيز الابتكار الزراعي، بينما تدعو أيضًا إلى مزيد من البحث التجريبي للتحقق من هذه النتائج عبر سياقات اقتصادية متنوعة.
الطرق
تستخدم هذه الدراسة منهجية شاملة لتحليل أنشطة الابتكار في الشركات المدرجة ذات الصلة بالزراعة (ARLEs) في الصين من 2007 إلى 2022، باستخدام بيانات من لجنة تنظيم الأوراق المالية الصينية وقاعدة بيانات البحث الزراعي الصينية. تتكون العينة من 369 شركة، مع التركيز على بيانات براءات الاختراع كمؤشر رئيسي للابتكار. تستبعد التحليل الشركات الخاضعة لعلاج خاص أو في القطاع المالي، مما يضمن عينة تمثيلية من الشركات الزراعية عبر فئات مختلفة. تستخدم الدراسة نهج الفرق في الفروق لعدة فترات زمنية (MTDID) لتقييم التأثير السببي لسياسة صندوق التحول الخاص (STF) على الابتكار، مع التحكم في متغيرات مثل العائد على الأصول (ROA) ونسبة الرفع المالي لتخفيف تحيز المتغيرات المفقودة.
بالإضافة إلى ذلك، تتضمن البحث نموذج لعبة تطورية لاستكشاف ديناميات التحول الرقمي وتأثيره على الابتكار داخل ARLEs. يفحص هذا النموذج الاستراتيجيات التعاونية بين ARLEs والوسطاء الماليين في ظل ظروف ضغط الديون والائتمان، مما يبرز دور الدعم الحكومي وآليات تعويض المخاطر. من خلال دمج طريقة MTDID مع نظرية لعبة التطور، تقدم الدراسة منظورًا جديدًا حول التفاعل بين سياسات STF، والتحول الرقمي، والابتكار الزراعي، مع معالجة كل من التأثيرات السياسية الفورية والتكيفات السلوكية طويلة الأجل بين أصحاب المصلحة. يعزز هذا الإطار المزدوج الفهم للعلاقات السببية وتفاعلات أصحاب المصلحة في التمويل الزراعي، مما يميزه عن الدراسات السابقة التي استخدمت نهجًا أحادي الطريقة.
النتائج
تشير التحليلات التجريبية المقدمة في هذا القسم إلى أن إنشاء مناطق عرض STF في المقاطعات التي تضم ARLEs له تأثير إيجابي كبير على طلبات براءات الاختراع من قبل الشركات، مع وجود معاملات تظهر دلالة عند مستوى 1%. تشير النتائج إلى أن معدل نمو براءات الاختراع لـ ARLEs زاد بنحو 0.4 نقطة مئوية بعد تقديم هذه المناطق العرض. لا يظهر النموذج الأصلي المستخدم أخطاء اختيار عينة خطيرة، مما يعزز موثوقية هذه النتائج.
علاوة على ذلك، تؤكد الدراسة الفرضية القائلة بأن سياسات STF تعزز بشكل كبير قدرات الابتكار لدى ARLEs. يُعزى هذا التعزيز إلى قدرة السياسات على تعزيز الشرعية المعرفية والمعيارية والتنظيمية، كما هو موضح من قبل ماركارد وآخرون (2016). بشكل عام، تؤكد النتائج فعالية سياسات STF في رفع مستويات الابتكار داخل المناطق المستهدفة.
المناقشة
تحدد قسم المناقشة في الورقة البحثية هدفين رئيسيين: تحليل تأثير سياسة تمويل العلوم والتكنولوجيا (STF) على مستويات الابتكار في الشركات المدرجة ذات الصلة بالزراعة (ARLEs) في الصين وتوضيح الآليات السببية التي من خلالها تعزز STF الابتكار، مع التركيز بشكل خاص على دور الرقمنة. تسهم الدراسة في الأدبيات من خلال إثبات أن سياسات STF تعزز بشكل كبير الابتكار في ARLEs، مع تأثيرات متباينة بناءً على حجم الشركة والسياق الإقليمي. تفترض أن الرقمنة تعمل كعامل معتدل حاسم، مما يعزز فعالية سياسات STF من خلال تسهيل تخصيص الموارد بشكل أفضل وتقليل تكاليف المعاملات.
تسلط مراجعة الأدبيات الضوء على الفوائد المتعددة الأوجه لسياسات STF، والتي تشمل تحسين إدارة الموارد المالية وزيادة التعاون بين أصحاب المصلحة. ومع ذلك، تشير أيضًا إلى العيوب المحتملة، مثل “تأثير السيفون العكسي”، حيث قد تتجاوز متطلبات التحول الرقمي الشركات الصغيرة التي تفتقر إلى القدرة الاستيعابية الكافية. تقترح البحث فرضيتين: أن مناطق عرض STF تزيد من ابتكار براءات الاختراع في ARLEs وأن قدرات الرقمنة تعزز فعالية سياسات STF. تؤكد التحليلات التجريبية هذه الفرضيات، كاشفة أن التأثير الإيجابي لسياسات STF على الابتكار يعتمد على مستوى التحول الرقمي داخل ARLEs. تؤكد النتائج على ضرورة التدخلات السياسية المخصصة التي تأخذ في الاعتبار البنية التحتية الرقمية الإقليمية وخصائص الشركات المحددة لتحقيق أقصى استفادة من سياسات STF في تعزيز الابتكار الزراعي.
DOI: https://doi.org/10.17221/22/2025-agricecon
Publication Date: 2026-02-04
Author(s): Fanye Kong et al.
Primary Topic: Digitalization and Economic Development in Agriculture
Overview
This research paper examines the impact of science and technology finance (STF) policies on the innovation efficiency of agriculture-related listed enterprises (ARLEs) in China, utilizing a difference-in-differences (DID) model based on a quasi-natural experiment from a 2011 pilot program. The findings indicate that STF policies significantly enhance innovation levels among ARLEs, although the effects vary by region and enterprise size. Notably, the level of digitalisation within these enterprises serves as a critical moderating factor, emphasizing the need for tailored approaches to policy implementation that consider regional digital infrastructure and enterprise characteristics.
The study supports Institutional Entrepreneurship Theory and the stage-based model of innovation, highlighting the dynamic interplay between technological advancements and institutional expectations. Key recommendations include the establishment of comprehensive digital platforms that facilitate stakeholder collaboration and data sharing, alongside differentiated services aligned with the spatial and operational contexts of ARLEs. Policymakers are urged to enhance collateral management and provide targeted financial incentives, particularly for larger enterprises, while ensuring that smaller ARLEs receive adequate support to foster innovation. The paper advocates for a strategic focus on developing digital capabilities within ARLEs to leverage the full potential of digitalisation in enhancing agricultural innovation, while also calling for further empirical research to validate these findings across diverse economic contexts.
Methods
This study employs a comprehensive methodology to analyze the innovation activities of Agricultural-Related Listed Enterprises (ARLEs) in China from 2007 to 2022, utilizing data from the China Securities Regulatory Commission and the China Agricultural Research Database. The sample consists of 369 enterprises, with a focus on patent data as a key indicator of innovation. The analysis excludes enterprises under special treatment or in the financial sector, ensuring a representative sample of agricultural enterprises across various categories. The study employs a multiple time periods difference-in-differences (MTDID) approach to assess the causal impact of the Special Transformation Fund (STF) policy on innovation, while controlling for variables such as return on assets (ROA) and leverage ratio to mitigate omitted variable bias.
Additionally, the research incorporates an evolutionary game model to explore the dynamics of digital transformation and its influence on innovation within ARLEs. This model examines the cooperative strategies between ARLEs and financial intermediaries under conditions of debt and credit pressure, highlighting the role of government subsidies and risk compensation mechanisms. By integrating the MTDID method with evolutionary game theory, the study offers a novel perspective on the interplay between STF policies, digital transformation, and agricultural innovation, addressing both immediate policy effects and long-term behavioral adaptations among stakeholders. This dual-method framework enhances the understanding of causal relationships and stakeholder interactions in agricultural finance, distinguishing it from previous studies that utilized single-method approaches.
Results
The empirical analysis presented in this section indicates that the establishment of STF demonstration zones in provinces housing ARLEs has a significant positive effect on patent applications by firms, with coefficients showing significance at the 1% level. The results suggest that the patent growth rate for ARLEs increased by approximately 0.4 percentage points following the introduction of these demonstration zones. The original model employed does not exhibit serious sample selection errors, reinforcing the reliability of these findings.
Furthermore, the study confirms the hypothesis that STF policies substantially enhance the innovation capabilities of ARLEs. This enhancement is attributed to the policies’ ability to foster cognitive, normative, and regulatory legitimacy, as outlined by Markard et al. (2016). Overall, the results underscore the effectiveness of STF policies in elevating the innovation levels within the targeted regions.
Discussion
The discussion section of the research paper outlines two primary objectives: to analyze the impact of the Science and Technology Finance (STF) policy on the innovation levels of Agricultural-Related Listed Enterprises (ARLEs) in China and to elucidate the causal mechanisms through which STF enhances innovation, particularly emphasizing the role of digitalization. The study contributes to the literature by demonstrating that STF policies significantly boost innovation in ARLEs, with varying effects based on firm size and regional context. It posits that digitalization acts as a crucial moderating factor, enhancing the effectiveness of STF policies by facilitating better resource allocation and reducing transaction costs.
The literature review highlights the multifaceted benefits of STF policies, which include improved financial resource management and increased stakeholder collaboration. However, it also notes potential drawbacks, such as the “reverse siphon effect,” where the demands of digital transformation may overwhelm smaller firms lacking adequate absorptive capacity. The research proposes two hypotheses: that STF demonstration zones increase patent innovation in ARLEs and that digitalization capabilities strengthen the effectiveness of STF policies. Empirical analyses confirm these hypotheses, revealing that the positive impact of STF policies on innovation is contingent upon the level of digital transformation within ARLEs. The findings underscore the necessity for tailored policy interventions that consider regional digital infrastructure and firm-specific characteristics to optimize the benefits of STF policies in fostering agricultural innovation.