黄河下游数字经济对农业韧性的影响研究

2024-09-18苏小淞周玉玺

山东农业大学学报(社会科学版) 2024年1期

[内容提要]增强农业韧性是黄河流域生态保护和高质量发展的必然选择，数字经济快速发展给农业韧性带来显著影响。为进一步明晰数字经济对农业韧性的影响程度和传导路径，运用熵值法测度黄河下游农业韧性指数和数字经济发展水平，并采用双重固定效应和中介效应模型进行研究。结果表明：2011-2021年黄河下游数字经济发展水平对农业韧性增强有明显的促进作用；农业结构升级是数字经济发展水平增强农业韧性的传导路径；农业韧性的抵抗恢复能力和低城镇化地区农业韧性程度受数字经济发展水平的影响更加显著。

[关键词]数字经济；农业韧性；传导路径

[中图分类号]F323

[文献标识码]A

[文章编号]1008-8091（2024）01-0062-06

一、引言

近年来，数字经济迅速发展并保持高位增长[1]，在与实体经济不断碰撞、赋能融合的过程中[2]，逐步成为高质量发展的新动能[3]。党的二十大报告提出“加快建设农业强国”的新时代三农任务。而在新冠疫情等不确定因素冲击下，如何增强农业韧性，快速调整、适应并保障农业稳健发展成为国民经济的重中之重。黄河下游作为我国农业主产区，强化其农业韧性稳定，不仅能激发农业系统的内在潜力，也能有效助力国家粮食稳产保供[4]。因此，在黄河流域高质量发展的战略背景下，顺应数字经济发展，探究数字经济对农业韧性的影响，对全面推进乡村振兴和农业现代化有重要意义。

现有数字经济和农业韧性的研究，主要是围绕理论内涵[5]、测算方法[6]和影响因素[4][7]。但研究多集中在省级层面[8]，较少涉及数字经济能否提升农业韧性以及数字经济对农业韧性的传导机制等问题。因此，本文试图从流域水平剥离数字经济特征，运用地市级数字经济和农业韧性数据，测度数字经济发展水平和农业韧性指标，分析流域生态保护和农业发展中数字经济的作用，并对其传导机制进行研究，明确发展路径，为地区生态保护和农业生产现代化保驾护航。

二、理论基础与研究假说

农业韧性主要指农业系统调整、适应、抵抗外部冲击，并从中恢复至稳健的新增长路径的能力[9]。它不仅关注农业生产周期内受到冲击的抵抗和恢复能力，也重视长期发展的适应调整能力[10]。数字经济带来新生要素和发展模式，通过传统产业资源配置优化，为当前黄河下游内农业存在的环境风险突出、要素资源紧缺、转型升级缓慢等问题提供了解决方向，推动黄河下游农业韧性指标体系的构建。

（一）直接效应

农业系统受到外部冲击时，数字经济通过技术发展和模式积累，在传统产业发展中发挥赋能引领作用，助推农业韧性提升。首先，数字经济对总体经济态势较不敏感，在中国出现明显的逆周期态势。当受到冲击时，数字经济显示出较强的产业韧性和辐射带动能力。其次，传统农业的数字化发展激发新业态，能有效提升农业流通速率[5]。模式创新和数据标准化驱动降低经营成本，有效保障农产品供给与消费者需求的全链条精准对接。同时，农业数字化应用打破低效协作方式，促进传统企业优化，拓展数据应用边界[11]，实现业务流程高度融合发展，为农业遭受冲击后的恢复提供技术屏障和结构保障。由此，提出假说1：数字经济能增强农业韧性。

（二）传导机制

产业结构升级是农业体系中产业趋向集约化、技术化，优势资源产业逐渐占主导的过程。作为一种新经济形态，数字经济能在万物互联基础上优化资源配置[1]，提高农业结构合理化水平，促进农业结构调整。数字经济改变原有消费环境[12]，激发市场需求、推动农产品多渠道营销，实现国内外农业经济循环。借助物联网、大数据等数字技术成果，数字经济能够打破产业间壁垒，有效优化农业转型路径[13]，推动农业全产业链协同发展。由此，提出假说2：数字经济能够通过农业产业结构升级来提高农业韧性，即农业结构升级是数字经济增强农业韧性的传导路径。

三、研究设计与数据来源

（一）研究区域与数据来源

黄河下游是桃花峪至入海口的黄河河段，本文将黄河下游研究范围定为该河段直接流经的12个地市。2022年《黄河流域生态环境保护规划》中指出，黄河下游存在水资源过度开发、生态环境脆弱、环境风险突出等自然资源问题[14]。而农业本身对自然条件的高度依赖，使其成为抑制流域农业高质量发展的短板，因此对农业韧性的研究能在一定程度上规避风险隐患、补足短板。

在样本选择上，本文将新乡、濮阳、开封、菏泽等12个地市设为研究对象，在2011-2021 共计11年考察期内对相关地市数据展开进行研究。数据源于历年省市统计年鉴和部分统计公报，普惠金融源自北大数字普惠金融指数[15]。个别缺失数据采用线性插值补充。

（二）变量解释 1.被解释变量

参考现有研究，结合对农业韧性内涵的分析，本文从抵抗恢复力、适应调节力、创造革新力3个维度对农业韧性（Ra）展开测算。其中，抵抗恢复力表示农业遭受困境后减少所受冲击来维持稳定和恢复；适应调节力主要是主体面对冲击后在自然环境资源上的合理选择和调配调节；创造革新力是农业遭受困境后的自我改变和调整，表现为相关科技和知识提升的能力。本文运用熵值法对各指标进行赋权，得到黄河下游地级市农业韧性指数（Ra）。

2.解释变量

目前数字经济（Dig）测度尚无统一标准，本文参考赵涛等[16]、徐清源[6]等观点，在满足数字经济内涵和城市层面数据可得的基础上，选取数字普惠金融、移动电话用户、宽带普及程度、数字产出水平、数字产业人员五个方面，构建数字经济发展水平指数。采用熵值法分别进行权重分析，得到黄河下游2011-2021年12 个地级市的数字经济指数（Dig），如表1所示。

3.其它变量

为检验数字经济如何影响农业韧性，本文构建农业结构升级（Str），鉴于数据可得性，针对农业领域，选取农林牧渔服务业产值占总产值比重衡量，该指标与农业的结构转型成正比。本文进一步控制城镇化率（Urb）、人力资本（Hum）、政府财政（Gov）、经济规模（Eco），如表2所示。

四、结果与分析

（一）基准回归分析

利用Statal7.0软件分析数字经济对农业韧性的影响。分析可知，逐步采取双重固定效应并增加控制变量，数字经济的系数均显著且为正，表明数字经济能增强农业韧性指数，数字经济发展越好，越能增强农业韧性，假说1被充分验证。这是因为数字经济发展有效改善了农业各部分资源配置效率。新型数据要素驱动和应用技术使用，减少沟通损耗、降低投入成本，推动产业资源合理配置。同时，数字农业带来的商业模式创新带动农业融资、刺激供需关系，推动农业资本累积、农业消费循环，提升农业产业面对冲击的抵抗恢复力（表3）。

列（3）控制变量中，城镇化率和政府财政的系数在10%水平上显著为负，说明城镇化程度和政府财政对农业韧性有负面影响。这可能是因为城镇化进程和政府财政都推动了农业机械化水平提升，推广规模化种植，此时农业产业较易受市场波动影响，一旦出现负面问题影响，个体和企业均会因受到冲击较大而难以扭转颓势。人力资本水平系数显著为负，这可能是因为随着普通高等教育普及程度加深，年轻人更倾向从事服务业、商业等工作环境较舒适的行业，农业人才仍旧匮乏，抑制了农业韧性水平提升。农业经济规模系数为正，且在5%程度上显著，说明农业经济规模的提升对农业韧性有正面影响。原因可能是农业经济发展水平直接影响农业基础设施和产业链稳步发展，在遭遇外部冲击时，农业的经济规模越大，就会越具备更为丰富的恢复生产所需的可调配资源，更能保持较高的农业韧性水平。

（二）稳健性检验

为验证回归结果的可靠性，本文采取以下4

种方法：第一，缩尾1%。为避免数据异常值对回归造成的潜在影响，列（1）为各变量缩尾1% 之后固定效应回归得到的研究结果。在各变量缩尾1%后，数字经济的系数并未出现显著性变动，数字经济有效赋能农业韧性，控制变量与前文基本相同，回归结果得到验证。第二，换解释变量。列（2）中将解释变量采用主成分分析法重新测算，得到新的回归结果。此时解释变量回归系数在5%的水平上显著为正，回归结果与前文一致，数字经济能增强农业韧性水平，验证前文回归结果。第三，换被解释变量。列（3）将农业韧性指数的具体指标进行熵权TOPSIS分析，然后加入控制模型回归。结果表明，数字经济系数方向为正，且在1%程度显著，证明本文结论较为稳健。第四，滞后被解释变量。考虑到农业韧性可能存在时间滞性，列（4）将被解释变量滞后一期进行检验，此时数字经济的回归系数和显著性均未发现异常，进一步验证了结论的可靠性（表4）。

（三）传导路径分析

根据研究的基础理论分析，本文认为在数字经济发展水平作用农业韧性的过程中，较易受到产业结构调整升级的影响，因此选取农业结构升级作为中介变量来研究传导路径。由列（1）、（2）可知，农业产业结构升级能显著增强农业韧性水平，而数字经济发展水平一定程度上减缓农业结构升级速度。列（3）为引人中介变量后的总效应回归，可知数字经济和结构升级对农业韧性的影响显著且系数均为正。比对列（1）、（3），数字经济发展水平能通过农业产业结构升级来提高农业韧性水平，假说2得到验证（表5）。

（四）异质性分析

为验证数字经济是如何影响农业韧性的，本文将农业韧性涉及的抵抗恢复力、适应调节力、创造革新力3个维度进行拆解，考察数字经济发展水平对农业韧性各维度的影响效果和作用强度。表6维度异质结果可知，数字经济对农业韧性的抵抗恢复力作用在1%程度显著为正，表明3个维度中，数字经济对抵抗恢复力具有显著增强效果，与其他维度相比，数字经济对抵抗恢复能力的影响程度也更大。

城镇化率可以表征各地区现代化水平。城镇化水平越高，地区基建越完善，大数据、云计算等数字技术应用也广泛。同时，城镇化水平越高，也会导致农业劳动力减少，可能抑制农业发展，给农业韧性带来不稳定因素。因此，本文以城镇化率均值作为准线，将研究数据划分为高、低城镇化地区进行分组回归讨论。表6地区异质结果可知，数字经济对高、低城镇化地区的农业韧性系数均为正，且存在10%程度显著，说明数字经济对高、低城镇化地区的农业韧性均存在积极的显著影响；比较解释变量系数值，可发现数字经济对低城镇化程度地区的农业韧性的增强效果更明显。

五、研究结论与政策建议

本文在测度农业韧性和数字经济的基础上，选取2011-2021年黄河下游12个地市数据，采用固定效应、中介效应模型，系统研究数字经济对农业韧性的影响和传导路径，主要得到如下结论。首先，数字经济对农业韧性有显著的促进作用。农业经济规模能增强农业韧性指数，城镇化率、人力资源和政府财政则对农业韧性产生负面影响。其次，农业结构升级是数字经济增强农业韧性的传导路径，数字经济通过推动农业结构升级增强农业韧性。最后，数字经济对农业韧性的作用存在异质性，对农业韧性的抵抗恢复力影响最显著，在低城镇化地区数字经济对农业韧性的影响更大。

据此，本文提出如下建议：第一，重视数字经济对农业韧性的培育作用，顺应数字发展潮流，从基建维度提升农业系统冲击抵抗力，为数字经济发展增强农业韧性奠定设施基础；推动智能决策、精准投入、环境监测等数字技术在农业领域的应用，促进数字技术与农业深度融合。第二，加强核心技术自主研发，强化数字农业意识。利用数字化技术必须培育自己的核心竞争力，进一步实现对农业播种、管理、收割、物流等生产链全面优化，实现数字经济农业成果转化，从技术维度提升农业系统的创造革新力，助力农业智慧化转型。第三，因地制宜发展农业。在现有各地经济发展和资源条件下，发挥数字经济在农业全产业链中的差异化作用，推动数字优势地区示范化、劣势地区基建化发展，稳步实现优势互补的良性发展格局，保障我国农业供给稳定。总之，应充分发挥数字经济对传统农业的引领作用，充分尊重区域差异和现实因素，在保护流域生态的基础上，有序、合理推进数字经济发展，保障我国农业产业安全。

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