數(shù)字經(jīng)濟賦能農業(yè)韌性機制研究

宋敏 劉欣雨

內容提要 在梳理數(shù)字經(jīng)濟賦能農業(yè)韌性的機理基礎上，以30個省區(qū)市的面板數(shù)據(jù)為研究對象，一方面運用核心變量法測度農業(yè)韌性，并依托標準差橢圓等方法分析其時空演化特征，另一方面運用雙固定效應與系統(tǒng)GMM模型實證分析數(shù)字經(jīng)濟對農業(yè)韌性的影響。時空演化結果表明：樣本期內我國農業(yè)韌性發(fā)展呈波動趨穩(wěn)態(tài)勢，韌性重心向東南方向移動。實證分析結果表明：數(shù)字經(jīng)濟有效賦能農業(yè)韌性，在經(jīng)過多重穩(wěn)健性檢驗后該結論依然可靠。機制檢驗發(fā)現(xiàn)，數(shù)字經(jīng)濟增加高素質人才的供需，擴散人力資本的正外部性與學習效應，進而賦能農業(yè)韌性。地理位置異質性上，數(shù)字經(jīng)濟對農業(yè)韌性的影響系數(shù)由中部向東部遞增，在西部不明顯；受教育程度異質性上，數(shù)字經(jīng)濟的影響由低人力資本地區(qū)向高人力資本地區(qū)漸趨強化。

關鍵詞 農業(yè)韌性 數(shù)字經(jīng)濟 人力資本 系統(tǒng)GMM

宋敏，河海大學商學院副教授

劉欣雨，河海大學投資研究所助理研究員

本文為教育部人文社會科學基金項目“多重空間關聯(lián)網(wǎng)絡視角下我國地方政府債務風險傳染研究”（22YJC790193）的階段性成果。

一、研究背景

面對國內國際形勢深刻變化的局面，農業(yè)現(xiàn)代化建設面臨的不穩(wěn)定性與不確定性因素日益增加，比如自然災害、市場風險等。隨著國內外市場供給關系的不確定性加劇，農業(yè)部門受到市場風險的沖擊也在增大。此時農業(yè)抵抗外部風險與沖擊并尋求可持續(xù)發(fā)展的能力愈加成為政府制定政策時的重要現(xiàn)實考量。農業(yè)作為一切生產(chǎn)活動的首要條件，是我國國民經(jīng)濟建設與發(fā)展的重要基礎。習近平總書記在黨的二十大報告中提出要統(tǒng)籌發(fā)展與安全，著力提升產(chǎn)業(yè)鏈供應鏈韌性與安全水平，堅持農業(yè)農村優(yōu)先發(fā)展以夯實糧食安全。這彰顯了政府對增強農業(yè)發(fā)展安全性的重視程度，本文探討的“農業(yè)韌性”內涵也與之相呼應。農業(yè)韌性是指農業(yè)系統(tǒng)通過適應性結構調整抵抗外部沖擊、從沖擊中恢復，以實現(xiàn)向新增長路徑轉變并尋求可持續(xù)發(fā)展的能力。增強農業(yè)韌性逐漸成為農業(yè)現(xiàn)代化建設的關鍵環(huán)節(jié)，其不僅能保障農業(yè)穩(wěn)定健康發(fā)展，還為新發(fā)展階段我國形成新增長路徑注入強勁動力。

在互聯(lián)網(wǎng)、大數(shù)據(jù)和實體經(jīng)濟融合發(fā)展背景下，我國不同省份鄉(xiāng)村數(shù)字經(jīng)濟發(fā)展水平存在嚴重的不均衡性，并且發(fā)展水平較高的省份與水平較低的省份之間存在較大差距[1]。數(shù)字經(jīng)濟具備強創(chuàng)新性、高滲透性、廣覆蓋性的特征，逐漸成為農業(yè)現(xiàn)代化發(fā)展的新動能，因此對數(shù)字經(jīng)濟與農業(yè)韌性的關系進行探討具有重要的研究意義。

現(xiàn)有數(shù)字經(jīng)濟的研究主要有以下三個方面：一是數(shù)字經(jīng)濟的內涵界定，達成共識的定義是在G20峰會中提出的“數(shù)字經(jīng)濟是以使用數(shù)字化的知識和信息作為關鍵生產(chǎn)要素、以現(xiàn)代信息網(wǎng)絡作為重要載體、以信息通信技術的有效使用作為效率提升和經(jīng)濟結構優(yōu)化的重要推動力的一系列活動”。二是數(shù)字經(jīng)濟的應用與測度，許憲春等通過構建數(shù)字經(jīng)濟規(guī)模核算框架，對我國數(shù)字經(jīng)濟增加值等指標進行測算[2]。三是與數(shù)字經(jīng)濟有關的互動關系與影響機制研究，主要包括數(shù)字經(jīng)濟對經(jīng)濟高質量發(fā)展、區(qū)域經(jīng)濟韌性等的影響研究。毛豐付等從數(shù)字產(chǎn)業(yè)視角出發(fā)，就數(shù)字產(chǎn)業(yè)影響城市經(jīng)濟韌性的機制進行了考察[3]?，F(xiàn)有數(shù)字經(jīng)濟的實證研究多聚焦于區(qū)域經(jīng)濟韌性，農業(yè)韌性層面的研究較鮮見。

現(xiàn)有農業(yè)韌性的研究主要有以下三個方面：一是經(jīng)濟韌性的內涵界定，M.Ron認為適應性結構調整是經(jīng)濟韌性的重要標準，并將適應性韌性定義為經(jīng)濟系統(tǒng)遭受外部沖擊后體現(xiàn)出的風險敏感性、自身抵御性、恢復增長性以及重組發(fā)展路徑的能力[4]。二是經(jīng)濟韌性的測度方法，目前主要為核心變量法與指標體系法。核心變量法是基于反事實分析框架，采用一個能敏感反映外部沖擊的指標進行度量。李蘭冰等以生產(chǎn)率為核心變量測度了我國制造業(yè)韌性[5]。指標體系法是將經(jīng)濟韌性劃分為多個維度并選取相應的指標進行測度。李詩音等從抵抗力、適應力與恢復力三個維度構建指標體系測度了區(qū)域經(jīng)濟韌性[6]。三是經(jīng)濟韌性的影響因素。M.Ron等總結了影響經(jīng)濟韌性的特定因素，是分別與產(chǎn)業(yè)結構、人力資本、政府管理、金融環(huán)境、經(jīng)濟主體等相關的五類因素[7]。蔣輝認為農業(yè)經(jīng)濟韌性與區(qū)域經(jīng)濟發(fā)展存在倒掛特征，農業(yè)經(jīng)濟韌性具有顯著的省際關聯(lián)效應[8]。張明斗等認為政府支持力度、基礎設施建設、市場規(guī)模等是影響農業(yè)經(jīng)濟韌性的主要因素[9]?，F(xiàn)有對農業(yè)韌性影響因素的研究較匱乏。

數(shù)字經(jīng)濟賦能農業(yè)韌性的研究主要從以下三方面展開：一是數(shù)字經(jīng)濟賦能農業(yè)現(xiàn)代化發(fā)展。梁琳認為數(shù)字經(jīng)濟從提升生產(chǎn)效率、節(jié)約成本、融合一二三產(chǎn)業(yè)、優(yōu)化農業(yè)結構、促進農產(chǎn)品質量提升五方面賦能農業(yè)現(xiàn)代化發(fā)展[10]。二是數(shù)字經(jīng)濟賦能鄉(xiāng)村振興。張?zhí)N萍等認為數(shù)字經(jīng)濟從變革生產(chǎn)方式、保障農民生活以及完善農村政務服務三個方面賦能鄉(xiāng)村振興[11]。三是數(shù)字經(jīng)濟賦能農村居民增收。王軍等認為數(shù)字經(jīng)濟的發(fā)展有利于優(yōu)化產(chǎn)業(yè)結構、促進產(chǎn)業(yè)融合和縮小城鄉(xiāng)“數(shù)字鴻溝”等，進而提升農村居民收入，使城鄉(xiāng)居民收入差距趨于收斂[1]。農業(yè)韌性是農業(yè)現(xiàn)代化發(fā)展的重要組成部分，而鄉(xiāng)村振興、農村居民收入與農業(yè)韌性有一定程度的關聯(lián)。雖然上述研究在理論機制與實證研究中隱含地闡釋了數(shù)字經(jīng)濟賦能農業(yè)韌性，但尚缺乏系統(tǒng)性論證。

通過梳理已有文獻，我們發(fā)現(xiàn)存在以下局限：首先，韌性逐漸成為農業(yè)領域關注的重要話題，適應性韌性理論的應用多見于工業(yè)、區(qū)域層面，鮮有文獻深入探討農業(yè)韌性的內在機理。其次，較多學者使用指標體系法測度農業(yè)韌性。核心變量法能避免其帶來的因果混淆問題，因此可將其拓展至農業(yè)韌性的研究中。最后，學者們多從綜合發(fā)展層面分析數(shù)字經(jīng)濟與農業(yè)韌性的隱含關系，鮮有文獻對數(shù)字經(jīng)濟賦能農業(yè)韌性的內在機理進行系統(tǒng)性論證與實證檢驗。那么，我國農業(yè)韌性處于什么水平？數(shù)字經(jīng)濟能否賦能農業(yè)韌性？數(shù)字經(jīng)濟通過哪些機制賦能農業(yè)韌性？基于此，本文擬以2011—2020年我國30個省區(qū)市的面板數(shù)據(jù)為研究對象，運用核心變量法測度農業(yè)韌性，依托標準差橢圓等方法分析其時空演化特征，并利用雙固定效應與系統(tǒng)GMM模型實證分析數(shù)字經(jīng)濟與農業(yè)韌性的關系。

本文的邊際貢獻體現(xiàn)在以下三個方面：第一，將適應性韌性理論的內涵在農業(yè)層面進行一定程度的拓展；第二，運用核心變量法測度我國省級農業(yè)韌性，并解析其時空演化特征，為分析我國省域農業(yè)韌性演化異質性以及提出差異性政策提供支撐；第三，嘗試從“生產(chǎn)-經(jīng)營-產(chǎn)業(yè)”體系探討數(shù)字經(jīng)濟賦能農業(yè)韌性的內在機理以及人力資本的傳導機制，為數(shù)字背景下農業(yè)現(xiàn)代化發(fā)展提供相關對策。

二、理論分析與研究假設

農業(yè)韌性不僅強調農業(yè)部門抵抗沖擊與恢復的能力，更關注長期持續(xù)增長的適應性調整能力。數(shù)字經(jīng)濟可以通過促進資源高效配置、提高生產(chǎn)率、降低成本等賦能農業(yè)經(jīng)濟增長，其展現(xiàn)的“護城河效應”也能削弱外部沖擊對農業(yè)部門的不利影響以及依靠創(chuàng)新機制形成可持續(xù)發(fā)展路徑，從而賦能農業(yè)韌性。而數(shù)字經(jīng)濟的發(fā)展能增加高素質人才的供需，使高素質人才逐漸成為增強農業(yè)韌性的新引擎。數(shù)字經(jīng)濟對農業(yè)韌性的賦能效果會因地理位置、人力資本的差異產(chǎn)生區(qū)域異質性。

1.數(shù)字經(jīng)濟賦能農業(yè)韌性的內在機理

本文通過構建農業(yè)“生產(chǎn)-經(jīng)營-產(chǎn)業(yè)”體系分析數(shù)字經(jīng)濟賦能農業(yè)韌性的內在機理與路徑（圖1）。

（1）農業(yè)生產(chǎn)體系

數(shù)字經(jīng)濟融入農業(yè)生產(chǎn)有助于精準掌控要素與資源投入、促進市場信息流通，從而降低信息成本、提高農業(yè)生產(chǎn)率與資源利用率。數(shù)字基礎設施的逐漸完善能降低交易與信息搜尋成本[2]，從而使農業(yè)生產(chǎn)主體獲得更加個性化、精準化的服務，而這有助于提高市場運行效率，對農產(chǎn)品市場交易具有積極作用。物聯(lián)網(wǎng)、大數(shù)據(jù)等數(shù)字技術嵌入農業(yè)生產(chǎn)體系，有利于提高生產(chǎn)信息化、自動化、智能化水平，從而提高農產(chǎn)品競爭力。數(shù)字技術也有助于獲取農業(yè)生產(chǎn)各環(huán)節(jié)的關鍵數(shù)據(jù)，對自然災害、供應鏈環(huán)節(jié)等風險進行有效預防以及提出應對措施，從而及時做出適應性調整以保障農業(yè)可持續(xù)發(fā)展。

（2）農業(yè)經(jīng)營體系

數(shù)字技術為小農戶與現(xiàn)代農業(yè)有機銜接提供平臺支撐，有助于農業(yè)經(jīng)營的規(guī)?；徒M織化。農業(yè)經(jīng)營平臺逐漸在數(shù)字互聯(lián)網(wǎng)中涌現(xiàn)，為經(jīng)營主體提供網(wǎng)絡化、虛擬化銷售渠道，優(yōu)化傳統(tǒng)農業(yè)的營銷與經(jīng)營模式，極大降低了農產(chǎn)品供需匹配的摩擦成本。此外，數(shù)字技術通過模擬或收集農業(yè)經(jīng)營環(huán)節(jié)的數(shù)據(jù)對市場行情等風險進行預測，為經(jīng)營主體提供更加精準的信息，從而幫助其適時改善經(jīng)營模式，分散危機與降低風險。

（3）農業(yè)產(chǎn)業(yè)體系

農業(yè)產(chǎn)業(yè)鏈面臨供需不匹配、市場監(jiān)管弱化、經(jīng)濟效益增值乏力等困境[1]。在數(shù)字技術的支撐下農產(chǎn)品市場變得更透明，供給方能更好地了解并滿足市場需求。數(shù)字經(jīng)濟嵌入產(chǎn)業(yè)體系也有助于延長產(chǎn)業(yè)鏈，依靠數(shù)字產(chǎn)業(yè)化與產(chǎn)業(yè)數(shù)字化創(chuàng)造出新業(yè)態(tài)、新生態(tài)，促進傳統(tǒng)農業(yè)創(chuàng)新，從而創(chuàng)造更大的經(jīng)濟效益。數(shù)字經(jīng)濟有利于改造傳統(tǒng)農業(yè)并促進農業(yè)與其他產(chǎn)業(yè)融合，其形成的顛覆性創(chuàng)新連接上下游產(chǎn)業(yè)鏈，為避免產(chǎn)業(yè)體系折損、轉移外部沖擊、提供新型路徑提供內生動力。據(jù)此，本文提出以下假設：

假設1：數(shù)字經(jīng)濟的發(fā)展有效賦能農業(yè)韌性。

2.數(shù)字經(jīng)濟賦能農業(yè)韌性的作用機制

數(shù)字經(jīng)濟能通過拓展獲取信息的方式和途徑降低個體獲取信息的相關費用，而這也為農業(yè)勞動力提高自身素質提供便利。數(shù)字經(jīng)濟發(fā)展需要大量高素質人才來推動，進而會改造勞動力市場結構與勞動力就業(yè)模式，以迫使就業(yè)者提高自身工作能力與綜合素質，從而擴大了高素質人才的供需。數(shù)字基礎設施的建設實現(xiàn)了人與人之間跨區(qū)域溝通與交流，使得人力資本的正外部性與學習效應得到擴散。

人力資本是農業(yè)韌性建設的內生動力，貫穿農業(yè)發(fā)展的“生產(chǎn)-經(jīng)營-產(chǎn)業(yè)”體系。A. Humna等提出人力資本在發(fā)展遇到瓶頸、經(jīng)濟轉型期間能凸顯其正向作用[2]。在外部沖擊下農業(yè)抵抗風險、恢復動能以及尋求新路徑都需要“人”這一要素，而高素質人才在韌性建設中不僅能幫助數(shù)字技術在農業(yè)數(shù)字化經(jīng)營平臺的應用，還有助于對風險與沖擊進行預測與提出應對措施，進而增強農業(yè)韌性。人力資本的作用體現(xiàn)在推動相關行業(yè)復蘇，帶給城市自我轉型的能力與更強的發(fā)展?jié)摿3]，為農業(yè)做出適應調整提供動能。據(jù)此，本文提出以下假設：

假設2：數(shù)字經(jīng)濟通過提升人力資本的正外部性與學習效應，進而賦能農業(yè)韌性。

3.數(shù)字經(jīng)濟賦能農業(yè)韌性的區(qū)域異質性

數(shù)字經(jīng)濟是將世界“抹平”還是加深“數(shù)字鴻溝”，學者們對這個問題進行了廣泛的討論。我國不同地區(qū)在經(jīng)濟發(fā)展階段、資源稟賦條件、教育發(fā)達程度等方面具有異質性，這使得數(shù)字經(jīng)濟對農業(yè)“生產(chǎn)-經(jīng)營-產(chǎn)業(yè)”體系發(fā)揮出不同的影響，最終導致對農業(yè)韌性的賦能效果產(chǎn)生區(qū)域差異。李治國等研究表明數(shù)字經(jīng)濟對制造業(yè)生產(chǎn)率的影響在企業(yè)所有制、企業(yè)規(guī)模、城市規(guī)模以及區(qū)域位置等方面均具有異質性[1]；朱喜安等認為數(shù)字經(jīng)濟對綠色全要素生產(chǎn)率的影響在中西部地區(qū)、生產(chǎn)率水平較低地區(qū)和產(chǎn)業(yè)結構較低地區(qū)更加明顯[2]。據(jù)此，本文提出以下假設：

假設3：由于地理位置、人力資本的差異，數(shù)字經(jīng)濟對農業(yè)韌性的賦能效果存在區(qū)域異質性。

三、研究設計

1.農業(yè)韌性測算及其時空演化分析

本文運用標準差橢圓SDE方法對我國農業(yè)韌性的空間集聚格局進行分析，運用SDE方法時使用一個標準差計算，其能涵蓋約68%的集聚區(qū)域。具體使用的統(tǒng)計方法有空間重心、標準差橢圓面積、方位角以及長短軸標準差等。SDE重心相當于研究對象的空間分布中心。SDE面積表示研究對象的分布范圍，面積的增大（縮小）表示研究對象處于擴張（集中）趨勢。方位角則表示SDE具體的分布方向，即以正北為0度，順時針旋轉到長軸的角度。長軸標準差表示研究對象的主要分布方向，短軸標準差表示次要分布方向。

2.計量模型設定

考慮到農業(yè)韌性具有某種“路徑依賴性”，將因變量的一階滯后項引入模型構建動態(tài)面板模型。最后構建的動態(tài)面板模型如下：

本文首先通過穩(wěn)健標準誤的雙重固定效應模型對靜態(tài)面板模型進行估計。由于模型中自變量一階滯后項無法滿足嚴格外生性的條件以及雙向因果關系等也會導致內生性問題，而GMM模型可以有效解決模型內生性問題，因此本文使用比差分GMM更加有效的系統(tǒng)GMM估計動態(tài)面板模型。

3.變量選取與數(shù)據(jù)來源

（1）核心解釋變量：數(shù)字經(jīng)濟

結合已有研究[2]以及省級層面相關數(shù)據(jù)的可獲得性，本文從數(shù)字基礎設施建設、數(shù)字網(wǎng)絡資源、數(shù)字創(chuàng)新要素、數(shù)字經(jīng)濟交易以及數(shù)字普惠金融5個維度構建數(shù)字經(jīng)濟綜合評價指標體系。其中，本文選用每戶移動電話交換機容量、移動電話普及率、每平方公里長途光纜線路長度、人均互聯(lián)網(wǎng)寬帶接入端口數(shù)來表示數(shù)字基礎設施建設，選用互聯(lián)網(wǎng)用戶數(shù)占比、人均域名數(shù)、人均網(wǎng)頁數(shù)來表示數(shù)字網(wǎng)絡資源，選用計算機服務與軟件從業(yè)人員占比來表示數(shù)字創(chuàng)新要素，選用人均電信業(yè)務總量、人均軟件業(yè)務收入、人均電子商務銷售額、電子商務企業(yè)比重來表示數(shù)字經(jīng)濟交易，選用北京大學數(shù)字普惠金融指數(shù)來表示數(shù)字普惠金融。最后運用熵值法計算數(shù)字經(jīng)濟綜合指數(shù)，為避免數(shù)據(jù)之間的絕對差異性，將數(shù)字經(jīng)濟綜合得分乘100。

（2）中介變量：農村人力資本

平均受教育年限法能較為直觀地體現(xiàn)人力資本水平。農村人力資本水平=2×（文盲、半文盲的農村人口比重）+6×小學教育的農村人口比重+9×初中教育的農村人口比重+12×高中教育的農村人口比重+16×大專及大專以上教育的農村人口比重。

（3）控制變量

本文引入以下控制變量以保證回歸結果的穩(wěn)健。①對外開放，以地區(qū)進出口總額與GDP比值表示；②市場潛力，以人口密度的對數(shù)即每平方公里人數(shù)的對數(shù)來表示；③金融環(huán)境，以金融業(yè)增加值與地區(qū)生產(chǎn)總值比值表示；④經(jīng)濟規(guī)模，以人均社會零售商品總額的對數(shù)表示；⑤政府職能，以政府財政一般公共預算支出與地區(qū)生產(chǎn)總值比重表示；⑥創(chuàng)新能力，以每千人在校大學生數(shù)來表示。

（4）數(shù)據(jù)來源

本文以2011—2020年我國30個省區(qū)市的面板數(shù)據(jù)作為研究對象，相關變量的描述性統(tǒng)計如表1所示。數(shù)字普惠金融指數(shù)來自北京大學數(shù)字金融研究中心，其余數(shù)據(jù)來源于《中國統(tǒng)計年鑒》《中國勞動統(tǒng)計年鑒》《中國信息產(chǎn)業(yè)年鑒》《中國農村統(tǒng)計年鑒》以及各省份統(tǒng)計年鑒等。部分缺失數(shù)據(jù)運用加權平均法補齊，且以2005年為基期運用相關價格指數(shù)對價值型數(shù)據(jù)進行換算處理。

四、農業(yè)韌性時空演化趨勢分析

1.農業(yè)韌性的時間分布及演化趨勢

表2是2011、2020年排名前10與后10位省份的農業(yè)韌性測度值，均值為30個省區(qū)市的均值。2011年農業(yè)韌性為正數(shù)的省份有21個，2020年小于21個，且韌性均值由5.619下降至0.193，說明農業(yè)韌性發(fā)展狀況欠佳。但韌性均值均為正數(shù)，說明總體上我國農業(yè)韌性較強。為進一步比較我國農業(yè)韌性的區(qū)域差異，根據(jù)國家統(tǒng)計局的劃分方式將樣本劃分成東、中、西三大區(qū)域，并對觀測期各地區(qū)的農業(yè)韌性均值制作趨勢圖，結果見圖2。

2011—2020年各地區(qū)農業(yè)韌性呈波動態(tài)勢，但2016年后漸趨穩(wěn)定。東部地區(qū)農業(yè)韌性年均下降約9.8%，中部地區(qū)年均上升約58.1%，西部地區(qū)年均下降約8.1%。東部地區(qū)2011年農業(yè)韌性值較高，受邊際效用遞減規(guī)律影響呈下降態(tài)勢。西部地區(qū)本身農業(yè)物質資金投入不足且基礎設施薄弱，而近年由于來自然災害、市場風險等外部沖擊頻繁發(fā)生，其農業(yè)發(fā)展的脆弱性顯現(xiàn)。中部地區(qū)總體呈上升態(tài)勢，可能是作為我國傳統(tǒng)農業(yè)地區(qū)，中部地區(qū)農業(yè)農村現(xiàn)代化發(fā)展水平較大幅度提升，受限于傳統(tǒng)農業(yè)發(fā)展方式，農業(yè)韌性初期較低，后依靠農業(yè)實力底蘊與現(xiàn)代化先進技術等優(yōu)勢實現(xiàn)正向增長。

2.農業(yè)韌性的空間分布及演化趨勢

本文采用SDE方法分析2011—2020年我國農業(yè)韌性空間演化態(tài)勢，參數(shù)結果見表3。可以看出：

第一，我國農業(yè)韌性重心向東南方向移動。2011—2020年，韌性重心由山西省運城市移動至河南省信陽市。這表明在東南部省份，農業(yè)韌性的拉動作用增大，該階段與我國經(jīng)濟重心的變遷以及農業(yè)農村現(xiàn)代化的發(fā)展相吻合。

第二，農業(yè)韌性發(fā)展逐漸均衡化。2011—2020年橢圓面積增大約20.81萬平方公里，這說明農業(yè)韌性集聚范圍呈擴張態(tài)勢。方位角基本不變，這說明農業(yè)韌性始終保持東北—西南的集聚方向。長軸標準差縮短約59.14km，短軸延長約93.86km，這說明主要方向收縮，次要方向擴張，東北—西南的方向性逐漸減弱。以上結論均表明農業(yè)韌性發(fā)展?jié)u趨均衡。

五、實證結果及分析

1.基準回歸結果分析

表4列（1）為靜態(tài)面板回歸結果，列（2）為動態(tài)面板回歸結果，列（3）至列（5）為穩(wěn)健性檢驗結果，列（6）為因變量對中介變量回歸結果，由AR（1）、AR（2）、Hansen檢驗結果可知，系統(tǒng)GMM回歸結果是無偏的。列（1）表明，數(shù)字經(jīng)濟的估計系數(shù)為正，但未通過顯著性檢驗?？赡苁且驗槟Ｐ椭袃壬詥栴}的存在使數(shù)字經(jīng)濟對農業(yè)韌性的作用被忽視。而運用系統(tǒng)GMM模型對動態(tài)面板進行回歸，列（2）結果顯示數(shù)字經(jīng)濟的估計系數(shù)為正，且通過了5%的顯著性檢驗。這說明數(shù)字經(jīng)濟的發(fā)展有效賦能農業(yè)韌性，推動農業(yè)韌性向更高水平邁進，假設1得到驗證。數(shù)字經(jīng)濟可以滲透農業(yè)“生產(chǎn)-經(jīng)營-產(chǎn)業(yè)”體系，在資源配置、平臺經(jīng)營、產(chǎn)業(yè)鏈連接等方面促進農業(yè)經(jīng)濟增長。數(shù)字經(jīng)濟具有感應度低的特征，導致其對風險的敏感度低且不易影響其他行業(yè)，同時其帶來的顛覆性創(chuàng)新為農業(yè)抵抗危機、從危機中恢復、向現(xiàn)代化新增長路徑轉變并實現(xiàn)可持續(xù)發(fā)展提供內生動力，賦能農業(yè)韌性。

表4結果還顯示，農業(yè)韌性滯后一期的估計系數(shù)顯著為負，這驗證了農業(yè)韌性存在一定程度的“路徑依賴性”。系數(shù)顯著為負也說明處于外部沖擊的農業(yè)更有益于從危機中恢復，而經(jīng)濟持續(xù)增長的農業(yè)更加容易受到外部沖擊，因此即使農業(yè)韌性較強也應該注重農業(yè)發(fā)展的安全性。這也解釋了我國農業(yè)發(fā)展與改革取得成效的同時，國家一再強調農業(yè)發(fā)展安全的合理性。

控制變量中，市場潛力對農業(yè)韌性的估計系數(shù)顯著為負，這說明人口密度的增大會削弱農業(yè)韌性?？赡艿脑驗槿丝诿芏雀叩膬?yōu)勢條件沒有全部轉化為有效消費，農業(yè)市場還是存在供需不匹配、價格不穩(wěn)定等問題，這導致通過市場因素化解農業(yè)受到的風險與沖擊受到阻礙。其余控制變量的估計系數(shù)并不顯著，這說明對農業(yè)韌性的影響不明顯。

2.穩(wěn)健性檢驗

為驗證上述研究結論的可靠性，本文運用以下3種方法進行穩(wěn)健性檢驗：第一，替換控制變量。以人均GDP衡量經(jīng)濟規(guī)模進行重新回歸，因為社會零售商品總額作為GDP的一部分，消費的變動基本與經(jīng)濟的變動一致。結果見表4列（3），數(shù)字經(jīng)濟有效賦能農業(yè)韌性，且通過了10%的顯著性檢驗，其余控制變量的系數(shù)方向與顯著性與基準回歸結果基本一致，驗證了本文結論的穩(wěn)健性。第二，剔除部分樣本。對樣本值的上下1%進行縮尾處理，并進行重新回歸。結果見表4列（4），數(shù)字經(jīng)濟在5%的顯著性水平下有效賦能農業(yè)韌性，其余控制變量的估計系數(shù)與顯著性與基準回歸基本保持一致，這說明本文的結論比較穩(wěn)健。第三，更換計量模型。運用兩步系統(tǒng)GMM模型進行重新回歸。結果見表4列（5），數(shù)字經(jīng)濟的估計系數(shù)顯著為正，進一步驗證了結論的可靠性。

3.作用機制檢驗

由理論分析部分可以看出，數(shù)字經(jīng)濟能通過提高人力資本賦能農業(yè)韌性。因此本文在基準回歸的基礎上，對數(shù)字經(jīng)濟如何通過人力資本賦能農業(yè)韌性的傳導機制進行識別與檢驗，結果見表4列（6）。數(shù)字經(jīng)濟對人力資本的影響系數(shù)為正，且通過了10%的顯著性檢驗，這表明數(shù)字經(jīng)濟確實能通過提高人力資本賦能農業(yè)韌性，假設2得到驗證。隨著我國經(jīng)濟轉型的不斷深入，數(shù)字經(jīng)濟的發(fā)展促進勞動力素質不斷提高。在農業(yè)數(shù)字化轉型時期人力資本確實凸顯了其正向作用，發(fā)揮增強農業(yè)韌性的效應，為賦能農業(yè)韌性提供持續(xù)的內生動力。

4.異質性檢驗

為進一步驗證數(shù)字經(jīng)濟賦能效果的區(qū)域異質性，本文將總樣本依據(jù)地理位置劃分為東、中、西部3個子樣本，以及依據(jù)平均受教育年限的均值劃分為高、低兩個子樣本，回歸結果見表5。

（1）地理位置異質性檢驗

由于地理位置的不同，數(shù)字經(jīng)濟的賦能效果存在異質性。結果顯示，數(shù)字經(jīng)濟顯著增強東部地區(qū)農業(yè)韌性，顯著削弱中部地區(qū)農業(yè)韌性，對西部地區(qū)農業(yè)韌性影響不明顯，這說明數(shù)字鴻溝現(xiàn)象在數(shù)字經(jīng)濟時代仍然存在，數(shù)字經(jīng)濟對農業(yè)韌性的影響存在階段性特征?？赡艿脑颍旱谝?，東部地區(qū)高新技術產(chǎn)業(yè)相對較多且基礎設施完善，經(jīng)濟發(fā)達等優(yōu)勢使數(shù)字建設投入力度領先中西部，從而賦能農業(yè)韌性；第二，中部地區(qū)數(shù)字經(jīng)濟發(fā)展緩慢，“中部塌陷”問題突出，數(shù)字經(jīng)濟不利于中部地區(qū)經(jīng)濟增長的穩(wěn)定性與持續(xù)性[1]，從而削弱農業(yè)韌性；第三，西部地區(qū)數(shù)字經(jīng)濟水平較低，受自身基礎條件制約，數(shù)字經(jīng)濟與農業(yè)關聯(lián)度較低，西部地區(qū)更多通過自身優(yōu)勢條件影響農業(yè)韌性。

（2）受教育程度異質性檢驗

平均受教育程度的高低亦使數(shù)字經(jīng)濟的賦能效果產(chǎn)生差異。表5結果顯示，隨著平均受教育程度的提升，數(shù)字經(jīng)濟對農業(yè)韌性的正向作用漸趨強化，假設3得到驗證。主要是因為：第一，在高教育水平地區(qū)人力資本的重視與投入處于較高水平，這更加有益于人力資本正外部性效應與學習效應的發(fā)揮以及對經(jīng)濟轉型的正向作用；第二，在低教育水平地區(qū)，除了人力資本重視與投入程度相對較低，其教育發(fā)展階段的不同也應該被考慮在內。發(fā)展初期，一方面教育的邊際成本高，另一方面高端人才供給不足與人才流失嚴重，邊際收入可能不足以彌補邊際成本，從而人力資本的正向作用難以顯現(xiàn)。

六、結論與啟示

本文以2011—2020年我國30個省區(qū)市的面板數(shù)據(jù)作為研究對象，運用核心變量法測度農業(yè)韌性并依托標準差橢圓等方法分析其時空演化特征，以及借助雙重固定效應與系統(tǒng)GMM模型實證分析數(shù)字經(jīng)濟對農業(yè)韌性的影響機制。主要結論如下：第一，我國農業(yè)韌性呈波動趨穩(wěn)態(tài)勢，總體上東部與西部地區(qū)農業(yè)韌性呈下降態(tài)勢，中部地區(qū)呈上升態(tài)勢。觀測期內我國農業(yè)韌性重心向東南方向移動，農業(yè)韌性發(fā)展逐漸均衡化。第二，數(shù)字經(jīng)濟有效賦能農業(yè)韌性，在替換控制變量、剔除樣本異常值、更換計量模型后該結論依然穩(wěn)健，且人力資本是重要傳導機制。第三，地理位置異質性結果表明，數(shù)字經(jīng)濟顯著增強東部地區(qū)農業(yè)韌性，削弱中部地區(qū)農業(yè)韌性，對西部地區(qū)農業(yè)韌性影響不明顯。受教育程度異質性結果表明，隨著人力資本水平的提升，數(shù)字經(jīng)濟對農業(yè)韌性的正向作用漸趨強化。

基于以上結論，本文為數(shù)字經(jīng)濟賦能農業(yè)韌性提供如下建議：

第一，注重農業(yè)韌性的波動態(tài)勢，強化東南部高韌性省份的帶頭作用?？紤]到農業(yè)韌性的波動性，即便其近些年趨向于穩(wěn)定，但有必要依托數(shù)字政策工具對歷年農業(yè)韌性演化情況、相關政策成效進行動態(tài)跟蹤，從而確保政策增強農業(yè)韌性的成效。此外，應完善糧食生產(chǎn)、農產(chǎn)品價格與品質、農業(yè)產(chǎn)業(yè)鏈等方面保護體系的建設并提前制定應急調整方案。對農業(yè)韌性較高的省份，不斷挖掘自身農業(yè)農村發(fā)展新動能以進一步增強農業(yè)韌性，并且通過“三農”信息交流、農業(yè)服務共享等數(shù)字平臺加強與其他省份經(jīng)驗交流。農業(yè)韌性較低的省份，在利用數(shù)字化手段充分學習高韌性省份經(jīng)驗的基礎上，仍需要提升自身農業(yè)基礎設施、公共服務水平等條件以及根據(jù)農業(yè)現(xiàn)代化發(fā)展的實際情況做出調整。

第二，加強數(shù)字經(jīng)濟建設，深入挖掘數(shù)字技術在農業(yè)“生產(chǎn)-經(jīng)營-產(chǎn)業(yè)”體系中的應用場景與突破點，著重培養(yǎng)農業(yè)高素質人才。推動數(shù)字經(jīng)濟與農業(yè)的深度融合，提高農業(yè)現(xiàn)代化機械裝備、遙感自然災害預測技術、物聯(lián)網(wǎng)農業(yè)管理系統(tǒng)等的應用，從而為農業(yè)生產(chǎn)體系提供保障；加大對“互聯(lián)網(wǎng)+農業(yè)”的扶持，打通數(shù)字經(jīng)營平臺將農副產(chǎn)品轉變?yōu)榫W(wǎng)絡商品的通道，并利用大數(shù)據(jù)精準把控市場行情，為農業(yè)經(jīng)營體系提供保障；加強政府頂層設計，引導數(shù)字鄉(xiāng)村、數(shù)字農業(yè)的布局優(yōu)化，鼓勵數(shù)字新型基礎設施、地方優(yōu)勢資源向農業(yè)產(chǎn)業(yè)園區(qū)、科技園區(qū)聚集，從而為農業(yè)產(chǎn)業(yè)體系提供保障。農業(yè)韌性建設對復合型、數(shù)字化人才的需求愈加膨脹。通過平臺籌資、費用減免等方式鼓勵農民報考職業(yè)院校以提高學歷水平；通過現(xiàn)代農業(yè)示范區(qū)、家庭農場等基地模式對高素質人才分層次制定培訓計劃。此外，完善外部人才引進戰(zhàn)略，形成內部培養(yǎng)與外部激勵雙輪驅動戰(zhàn)略以擴充農業(yè)韌性建設的人才儲備。

第三，重視數(shù)字經(jīng)濟賦能效果的異質性，統(tǒng)籌協(xié)調各區(qū)域發(fā)展。針對區(qū)域位置異質性，在持續(xù)釋放東部地區(qū)數(shù)字經(jīng)濟紅利的基礎上，通過完善數(shù)字基礎設施，促進數(shù)據(jù)與資本、人力、能源要素的良性循環(huán)等途徑加強數(shù)字經(jīng)濟與傳統(tǒng)農業(yè)的融合程度，從而發(fā)揮更強的賦能效果；對中部地區(qū)，政府應遵循中部地區(qū)經(jīng)濟發(fā)展階段的特殊要求協(xié)助其數(shù)字經(jīng)濟發(fā)展模式的調整；對西部地區(qū)，應給予數(shù)字經(jīng)濟建設的政策扶持，聚焦于完善數(shù)字經(jīng)濟建設體系，從而形成與自身稟賦優(yōu)勢相匹配的農業(yè)韌性發(fā)展路徑。針對受教育程度異質性，對受教育程度高的地區(qū)，政府要充分挖掘與釋放人才紅利，激發(fā)高素質人才的創(chuàng)新活力；對受教育程度低的地區(qū)，政府應加大教育的重視與投入力度并積極依托于數(shù)字化平臺加強教育培訓，從而向高教育水平邁進。

〔責任編輯：吳玲〕

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