數字經濟對我國市域農業經濟韌性的影響效應與機理分析
——基于系統GMM模型與動態門檻模型的檢驗

徐 孝 勇 馮 瀟 瀟

(重慶師范大學 經濟與管理學院,重慶 401331)

一、引 言

市域農業作為我國區域農業發展中相對發達的版塊,承擔著保障我國城市農產品供應安全和引領農業高質量發展的重要使命。黨的十八大以來,我國全域農業現代化已取得了長足的進步。然而,市域農業在面臨各種生態因子制約、環境載荷趨緊以及自然災害頻發等多重挑戰時,其生態脆弱性愈發凸顯,引致市域農業抵御、化解風險的能力相對薄弱。并且,與農業發達國家相比,我國市域農業發展還面臨著可持續發展競爭力偏弱、產品附加值不高、供需結構不合理等問題[1]。當前,全球新一輪科技革命和產業分工深度演化,俄烏戰爭、巴以沖突和緬北沖突等地緣政治動蕩,進一步加劇了新形勢下糧食安全和供應鏈穩定的威脅[2],阻礙全球農業產業鏈、供應鏈暢通運轉的堵點和風險點不斷集聚,我國乃至全世界都日益深刻地意識到,在復雜的百年未有之大變局下,強化農業經濟韌性對于農業的適應性發展和可持續發展至關重要。因此,增強農業經濟韌性成為各界愈發重視的議題,并已被提升至戰略新高度。黨的二十大報告強調要著力提升產業鏈、供應鏈的韌性和安全性,并倡導大食物觀的發展理念,推進設施農業和智慧農業發展。2023年中央“一號文件”也明確指出“產業韌性強”為農業強國應有的核心內涵。在此背景下,探討市域農業如何防范諸如“黑天鵝”“灰犀?！钡雀鞣N不確定性風險,增強市域農業經濟韌性、推進市域農業高質量發展顯得尤為緊迫,這不僅是我國把牢農業發展主動權和筑牢農業發展安全屏障的前瞻性擘畫,更是推動農業強國建設的關鍵所在。

近年來,各國都在探索提升農業經濟韌性的有效途徑。從農業發達國家的經驗來看,采取的策略主要包括多元化生產以分散風險、加強風險管理等,并強調數字技術在提升農業經濟韌性中的關鍵作用[3]。隨著人工智能、5G通信、物聯網、大數據等數字技術演變更新迭代,利用數字技術發軔農業現代化發展已成為各國共同關注的課題。發達國家的數字農業實踐已取得顯著成效,并逐步形成了一個較為完善的發展體系。相較之下,我國的數字農業實踐還處于起步階段,但是數字經濟在農業領域的強大賦能作用已引起我國政府的持續關注與重視。早在2013年我國就開始著手“數字農業”的戰略布局,并陸續出臺了一系列政策文件,如“鄉村振興戰略規劃”“數字鄉村發展戰略綱要”等,旨在促進農業數字化轉型和智慧農業的發展。在這一系列戰略推動下,我國各城市積極踐行農業數字化[4],推動數字要素與數字技術滲透于市域農業產業鏈、供應鏈上的各關鍵節點。據《中國數字經濟產業發展研究(2023)》報告,2022年,我國農業領域的數字化滲透率已達到了10.5%,說明數字經濟正成為我國農業高質量發展的強勁引擎。并且,在我國宏觀經濟下行承壓期,數字產業表現出較強的產業韌性與帶動效應。也就是說,數字經濟能為數字化產業抵抗外部沖擊構筑一道內在的安全屏障,在一定程度上增強對外部沖擊的“免疫力”。那么,數字經濟能否為市域農業發展發揮“穩定劑”和“催化劑”的作用,進而鍛造市域農業經濟韌性呢?如果答案是肯定的,其影響路徑是什么?其影響效應又如何呢?在我國數字經濟驅動農業發展范式變革不斷深化的階段,如何實踐才能有效釋放數字紅利助推市域農業經濟韌性提升呢?本文認為,探討以上問題對利用數字經濟賦能我國市域農業經濟韌性提升,和夯實我國市域農業發展的安全堤壩具有重要的現實意義。

“韌性”的概念最初源于物理學,由Holling[5]首次引入生態學領域,并定義為生態系統在受沖擊后恢復至初始均衡狀態的能力。而Walker等人[6]強調生態系統具有多重均衡狀態,將生態韌性定義為系統在達到新穩態前所能承受的最大沖擊。Martin[7]等人進一步研究,發現生態韌性實質上仍受均衡論思維束縛,于是從演化論視角提出了更為全面的適應性韌性(亦即經濟韌性),指經濟系統應對外生沖擊的動態響應、重構與創新能力。適應性韌性特別強調了經濟系統在面對外部變化時的適應性學習能力,現已得到國內外眾多學者的認可和采用。相較于國外成熟的經濟韌性研究體系,我國對經濟韌性的研究起步較晚,研究多聚焦于宏觀層面,而對中觀和微觀層面的探究相對不足。國內學者對農業經濟韌性的研究多集中在其測算、時空演變及影響因素。關于農業經濟韌性的測算、時空演變,多數研究是基于對農業經濟韌性內涵的理解,構建綜合指標體系來測度各區域的農業經濟韌性。例如,Folke C[8]認為農業經濟韌性是指農業吸收沖擊并維持原始結構、功能和特征的綜合能力。于偉[9]也基于這種理解,從生產、生態和經濟三個維度構建了指標體系來測度農業抵抗沖擊的能力,卻未考慮到恢復力和變革力這兩個關鍵要素。進一步,蔣輝[10]、張明斗[11]等學者發現我國農業經濟韌性整體呈增強態勢,并存在區域內外差距和顯著的空間關聯效應。隨著數字經濟與農業深度融合發展,數字經濟對農業高質量發展的影響受到了學者們的廣泛關注,但僅有宋敏[15]、趙巍[16]等少部分學者直接研究了數字經濟對農業經濟韌性的影響,并認為數字經濟能通過提升人力資本、推動產業結構升級來增強農業經濟韌性。另外,任健華[17]、趙天榮[18]等學者從農業資本深化、全要素生產率等角度間接探討了數字經濟對農業經濟韌性的促進作用。上述有關數字經濟和農業經濟韌性的相關研究對本文研究的展開具有重要的借鑒價值,但是仍存在進一步探究的空間。

本文基于適應性韌性框架,認為農業經濟韌性不僅表現在其遭受外部沖擊后的恢復能力,更注重其經過適應期后調整與優化,突破原有的路徑依賴,市域農業升級至更高效、可持續發展路徑的能力。本文的邊際貢獻在于:第一,本文使用反事實方法較為科學地測度了市域農業經濟韌性,更契合農業經濟韌性的內涵。既有研究大多數是通過構建反映農業產業鏈上下游關聯的指標體系來評價韌性水平,雖然這種方法所考慮的因素比較全面,但由于指標選擇、統計口徑、權重分配不一致,可能在指標選擇上存在主觀性和因果混淆問題。第二,本文對市域層面農業經濟韌性研究有進一步推動。已有研究更多的是在宏觀層面,基于省級數據對我國農業整體展開研究,忽略了局部特征;而其他從縣域角度展開的研究往往僅限于對某個省份或某片區域來進行,而忽略了全局性。因此,本文以全國277個各級市域農業為研究對象,使用反事實方法科學測度市域農業經濟韌性水平,系統梳理數字經濟賦能市域農業經濟韌性的機理,引入農業資本深化作為中介變量,并考慮到數字經濟對市域農業經濟韌性存在非線性影響,運用兩步系統GMM模型、動態門檻模型、中介效應模型來實證檢驗數字經濟對市域農業經濟韌性的影響效應及作用機制,以期為數字化背景下增強市域農業經濟韌性提供經驗證據。

二、理論分析與研究假設

(一)數字經濟影響市域農業經濟韌性的直接效應

數字經濟直接提升市域農業經濟韌性,主要體現在增強市域農業應對不確定性風險的綜合能力、推動市域農業產業結構優化與升級兩個方面。

第一,數字經濟增強市域農業應對不確定性風險的預警、響應、恢復以及適應能力。一方面,利用大數據技術構建的市域農業風險智能識別和預警機制,能有效增強市域農業應對氣候變化和自然災害的預防能力;同時,數字平臺有效連接了市域農業產業鏈、供應鏈的上下游,提升了市域農業面對外部沖擊時的響應能力[19],協同管控斷鏈風險,有利于市域農業經濟韌性提升;此外,數字普惠金融的應用不但有效解決了農戶和涉農小微企業的融資難題,助力市域農業主體在遭受沖擊后更快地恢復運營,還通過其衍生的多元金融工具實現了市域農業風險的分擔與管理[20]。另一方面,依托互聯網信息平臺成本低、傳播廣等優勢,促進了涉農信息的流通[21],市域農業生產經營主體能更及時、全面地了解市場動態,包括價格信號、供求關系、生產經驗、政策變化等,為動態調整生產計劃和農作物種植結構、銷售策略等提供依據。這不僅改善了市域農業生產與消費的銜接,促使市域農業投入與產出結構關系更加緊密、協調,還增強了市域農業主體對不確定性風險的適應性調節能力。

第二,數字經濟推進市域農業產業結構優化與升級。數字經濟驅動市域農業生產向“精細化”“智能化”“綠色化”方向演進,提高了市域農業生產效率和農產品附加值,驅動市域農業與其他產業融合發展,促進市域農業產業結構優化與升級。一方面,通過地理信息系統(GIS)、智能農機以及物聯網等數字技術,實時監測和記錄苗情、墑情、蟲害及氣象等關鍵農業變量,再利用大數據技術對所收集的農業數據進行分析,幫助市域農業生產實現精準種植、灌溉、施肥和病蟲害管理等,緩解資源約束和環境污染,以科學合理的方式布局農業生產[22],實現經濟效益和生態效益的雙重優化。另一方面,數字經濟加速市域農業與其他產業的互動與融合,不斷催生農業新業態、新模式,促進農業產業結構向多元化、高級化的方向發展,也為市域農業發展帶來了新的增長點。

總之,通過以上機制,數字經濟推動市域農業向更優化、可持續的發展路徑邁進,進而增強了市域農業經濟韌性?；诖?本文提出研究假設一:

假設一:數字經濟賦能市域農業經濟韌性提升。

(二) 數字經濟影響市域農業經濟韌性的間接效應

數字經濟通過推進“以工促農”戰略的實施,促進市域農業資本深化,為市域農業帶來高效的要素配置,間接提升了市域農業經濟韌性。第一,數字經濟興起加速了非農部門的發展,導致非農部門產品相對價格下降,間接降低了農業部門技術創新的門檻,并為農業部門技術創新提供了高質量的中間產品,市域農業部門因此獲得更多先進的技術和資本注入[23],為農業部門提高生產率和科技進步提供了內生動力和外部條件。并且,數字經濟的發展為非農就業提供了更多的機會,農業部門的勞動力、土地也向資本回報率更高的非農部門轉移,導致農業部門勞動力要素和土地要素的相對價格上升,資本要素的相對價格降低。依據誘致性進步理論,這將推動市域農業生產者傾向于采用“勞動節約型”和“土地節約型”的投入模式,為農業部門用資本代替粗放型勞動力提供了契機,深化了市域農業資本要素的投入。第二,數字技術與資本要素相結合,即數字普惠金融的發展拓寬了金融服務的覆蓋范圍,延伸了金融服務的可及性,緩解了市域農業主體的融資資本約束,使得小農戶群體也能以較低成本實現用先進技術代替傳統勞動力,有利于實現市域農業的資本積累?？傊?資本要素投入的增加和土地、勞動力的非農轉移共同推動了農業資本的深化。

農業資本的深化促進農業全要素生產率提升,優化農業資源要素配置,有利于提升市域農業經濟韌性。第一,農業資本深化是我國農業勞動生產率和土地生產率增長的第一貢獻源,其帶來的生產率效應和要素替代效應共同驅動農業生產率增長[24],有效提升了市域農業的全要素生產率[25],優化了市域農業資源配置。第二,在市域農業面臨外部風險沖擊(如氣候變化或市場波動)時,其積累的資本為可以提供必要的緩沖,助力市域農業主體快速調整并恢復運營。因此,市域農業通過這一資本深化實現轉型升級,使其更具適應性和經濟韌性?；诖?本文提出研究假設二:

圖1 假設二演化路徑圖

假設二:數字經濟通過 “以工促農”,促進農業資本深化,進而增強市域農業經濟韌性。

(三)數字經濟影響市域農業經濟韌性的門檻效應

在前述理論分析的基礎上,本文認為數字經濟有提升市域農業經濟韌性的潛力,但我國各市域經濟發展和推動數字化進度不同,該影響作用可能存在時滯效應。在數字化進程落后的城市,數字化基礎設施投入不足,信息平臺不完善,導致數字經濟的應用范圍、深度受限[26],其溢出效應和乘數效應可能無法充分發揮。隨著數字化基礎建設和信息網絡的健全,數字技術向農業領域加快擴散,數字經濟所帶來的擴散效應、溢出效應和普惠效應逐漸顯現,進一步強化其對市域農業經濟韌性的提升效應。因此,數字經濟對市域農業經濟韌性的促進作用并非簡單線性關系,可能存在動態門檻效應?；诖?本文提出研究假設三:

假設三:數字經濟影響市域農業經濟韌性存在門檻效應

三、研究設計

(一)模型設定

本文主要通過構建系統GMM模型來驗證數字經濟對我國市域農業經濟韌性的直接影響效應。其原因如下:首先,鑒于市域農業經濟韌性具有某種“路徑依賴性”,將市域農業經濟韌性的一階滯后項納入模型。其次,考慮到潛在的內生性問題,普通最小二乘法或固定效應模型所得到的估計系數可能為有偏、非一致的,加之本文采用的樣本數據特征為大N小T的短面板,一般使用差分GMM估計或系統GMM估計。而系統GMM估計在處理內生性、弱工具變量以及模型設定檢驗時具有更強的優勢,能大幅提高估計的穩健性?；谏鲜隹剂?本文選取兩步系統GMM估計方法來進行實證檢驗。此外,參考前人研究還納入了經濟發展水平、城鎮化率、金融發展水平等其他關鍵變量,以確保模型的全面性和準確性。設定式(1)動態面板模型作為本文的基準回歸模型:

(1)

其中,i表示城市,t表示年份,Agrresi,t為因變量:市域農業經濟韌性,Digitali,t為核心解釋變量:數字經濟發展水平,controlsi,t表示控制變量集合,δi表示城市固定效應,φt表示年份固定效應,εi,t表示隨機擾動項。

為進一步探討數字經濟影響市域農業經濟韌性的傳導機制,本文以農業資本深化為中介變量,并借鑒江艇[27]提出的中介效應操作建議,在后文實證檢驗數字經濟對農業資本深化的影響,理論闡釋農業資本深化對市域農業經濟韌性的影響即可,以克服傳統中介效應分析方法的缺陷。在模型(1)的基礎上,建立如下中介模型:

(2)

其中,Mi,t表示中介變量,其余變量含義與上文相同。

為深入探究數字經濟影響市域農業經濟韌性是否存在門檻效應,構建如下動態門檻模型進行檢驗。Hansen[28]的方法是檢驗門檻效應的常見做法,基于靜態面板的固定效應進行建模。但這一方法要求協變量保持強外生性,否則會形成有偏估計,而本文基準模型設定為動態面板,所以不適用此方法。Seo等人[29]將模型擴展為具有潛在內生閾值變量的動態面板模型,從而有效應對內生性問題。因此,本文參考Seo等人的方法,以數字經濟發展水平(Digital)為門檻變量,構建單一的動態門檻模型。

δi+φt+εi,t

(3)

其中是滯后一期的市域農業經濟韌性,I(·)是指示性函數,即滿足括號內條件時I為1,否則為0。qi,t是門檻變量,當數字經濟發展水平低于門檻值γ時,數字經濟對市域農業經濟韌性的影響系數為β1,當數字經濟發展水平越過門檻值γ時,數字經濟對市域農業經濟韌性的影響系數為β2,其余變量含義與上文相同。

(二)變量選擇

1.被解釋變量:市域農業經濟韌性(Agrres)。關于產業經濟韌性的測度方法仍存在分歧,主流方法可分為綜合指標體系法和核心變量法。綜合指標體系法是嘗試采納一攬子指標來構建指標體系,但這種方法在指標的選擇上可能存在主觀性、因果混淆問題。這種基于均衡論的測度方法受到了一些演化經濟地理學者的質疑,進而引起了關于結果可靠性的爭議。核心變量法是選取某些對外部沖擊高度敏感的關鍵指標,如就業人數或GDP,并根據其在受沖擊前后的波動來估計韌性。然而,僅根據就業或GDP的變化來評估產業結構在韌性視角下的適應性較為片面。鑒于上述,本文參考劉瑞等人[30]的方法,比較農業勞動生產率的實際增長路徑與其預測的反事實增長路徑來測度。此方法有雙重優勢:一是勞動生產率的波動能夠有效地反映出產業結構的適應性調整與升級,更為契合適應性韌性內涵;二是該方法不僅關注到了某地區農業面對外部沖擊時經濟波動的空間效應,而且避免了綜合指標體系測度方法中常見的因果混淆問題和減少主觀偏差。

本文將2008年金融危機視為對市域農業的一次外部沖擊,并且鑒于地級市數據的可得性,本文設定研究周期為2011年至2020年。首先預測市域農業的反事實勞動生產率。

在第一階段,估算市域農業的反事實就業?；贒ixon-Thirlwal的循環因果模型,使用靜態凡登定律,構建了市域農業產值與就業之間的基本關系?？紤]到就業水平的“滯后影響”和“空間效應”,構建了以下的動態空間計量模型:

lnYt=β0+ρWlnYt+γlnYt-1+βlnXt+εt

(4)

其中,Yt為t期農業就業水平,Yt-1為滯后一期的農業就業水平,Xt為t期農業產值,WlnYt是空間滯后項,反映鄰近地區的農業就業水平。W設置為277個市域的鄰接權重矩陣,εt為隨機擾動項。利用GMM方法估計上式,得到ρ、γ、β的估計值分別為0.567、0.505、0.125,且至少在 5% 的置信水平上是顯著的?；谶@些估計,可以進一步推算出各市域的反事實農業就業水平。

在第二階段,將全國農業的實際產出增長率視為反映無金融危機沖擊下的市域農業產值的反事實增長率。以2007年的農業實際產值作為基準,計算各市域的反事實農業產出水平。最后,使用HP濾波法來計算這兩個增長率,并將它們的差值作為衡量農業經濟韌性的標準。若此值為正,則表示該地區的農業具有韌性。

2.解釋變量:數字經濟發展水平(Digital)。受限于市域層面相關數據的可獲得性,本文借鑒趙濤[31]的做法,從互聯網發展和數字普惠金融兩個維度來衡量數字經濟綜合發展水平。具體選取了互聯網普及率(每百人國際互聯網用戶數)、相關從業人員情況(信息傳輸、計算機服務和軟件業從業人員占比)、相關產出情況(人均電信業務總量)、移動電話普及率(每百人移動電話用戶數)和數字普惠金融發展程度(數字普惠金融指數)五個指標進行度量,運用熵權法確定權重,基于上述方法和數據,得到2011—2019年間各市域的數字經濟發展水平。

3.中介變量:農業資本深化(Capital)。為驗證數字經濟對農業經濟韌性的間接影響機制,本文選取農業資本深化(Capital)作為中介變量進行考察。農業機械在農業資本構成中占有核心地位,而農業機械化進程也被視為農業資本深化的關鍵手段[32],因此,參考唐建軍等人的處理方法,以勞均農業機械總動力來衡量農業資本深化程度,即農業機械總動力與第一產業就業人數的比值(千瓦/人),并取對數值以避免極端值影響。

4.控制變量:借鑒相關研究,本文選擇了以下五個可能會影響市域農業經濟韌性的其他因素作為控制變量。變量說明如下:

表1 控制變量說明

(三)數據來源

考慮到市域層面數據的可得性和連續性,本文選擇樣本數據區間為2011—2019年,剔除了部分數據嚴重缺失的城市,少部分缺失的數據采用線性插值法補齊,最終基于277個市域展開研究。數據來自國家統計局、《中國城市統計年鑒》《中國區域經濟統計年鑒》《 中國農村統計年鑒》以及各省市統計局、各地級市統計公報。各主要變量描述性統計如下:

表2 各主要變量描述性統計

五、實證分析

(一)基準回歸

表3報告了數字經濟對市域農業經濟韌性的基準回歸結果,列(1)是在加入控制變量后的普通OLS回歸結果,列(2)是在考慮同時納入城市與時間固定效應的前提下,采用兩步系統GMM方法回歸所得的結果。結果顯示,列(1)數字經濟的估計系數為0.379,在1%的水平上顯著,表明數字經濟能顯著提升市域農業經濟韌性。列(2)數字經濟的估計系數為3.144,在1%的水平上顯著,表明數字經濟發展水平每提升1%,市域農業經濟韌性會提升3.144%。并且,AR(1)檢驗的P值為0.000是小于0.1的,AR(2)檢驗的p值為0.843是高于0.1的,說明該模型擾動項的差分存在一階自相關但不存在二階自相關,Hansen檢驗的p值大于0.1,說明了工具變量的有效性和模型設定的合理性。同時,L.Agrres(市域農業經濟韌性滯后一期)的估計系數為0.207,在1%的顯著性水平上為正,進一步確認了市域農業經濟韌性存在顯著的“路徑依賴”特征,說明市域農業經濟韌性提升效應存在時滯性,即當期市域農業經濟韌性會受到前期市域農業經濟韌性水平的影響。在考慮了模型可能存在的內生性問題之后,數字經濟仍顯著影響市域農業的經濟韌性,假設一得證。

表3 基準模型回歸結果

此外,從控制變量估計結果來看,經濟發展水平估計系數顯著為負,可能是因為城市經濟發展水平的提高通常伴隨著產業結構的優化,城市的產業重心從農業轉向服務業和工業,導致農業部門在資源配置和政策關注上相對被忽視,一定程度上不利于農業經濟韌性增強。金融發展水平估計系數在10%的顯著性水平上為負,可能是在金融發展較為成熟的地區,金融資源偏向收益率更高的非農領域,這種傾斜可能導致農業部門在融資和投資方面受限,從而削弱其面對外部風險的應對能力。此外,政府干預程度估計系數顯著為負,這可能是因為政府過多干預會導致市場效率降低和資源分配失衡,削弱農業部門對經濟波動的適應能力,從而限制農業經濟韌性水平的提高。

(二)穩健性檢驗

為確保結果的穩健,本文采取以下三種方法進行穩健性檢驗:第一,剔除部分樣本。鑒于我國直轄市屬于省級行政單位,在經濟發展、產業政策等方面具有特殊性,為避免可能存在的統計學差異,本文剔除了北京、天津、上海、重慶四個直轄市樣本數據,對剩余273個城市重新進行回歸。第二,替換核心解釋變量。在基準回歸中核心解釋變量(數字經濟)是經熵值法測算得到的,此處使用主成分分析法重新對核心解釋變量(Digital)進行測算,再次估計。第三,縮尾處理。為避免極端值對回歸結果的影響,對樣本值的上下5%進行縮尾處理,并重新進行回歸。根據表4列(1)—(3)的結果顯示,核心解釋變量(Digital)的顯著性和估計系數與基準回歸基本一致,為本研究結果提供了堅實的證據。特別是,列(3)顯示,數字經濟對市域農業經濟韌性的提升效應依舊顯著為正并且系數升至7.779,這說明排除極端值影響后回歸更加平穩,數字經濟有效賦能市域農業經濟韌性提升這一結論是穩健的,進一步驗證了假設一。

表4 穩健性檢驗結果

表5 異質性檢驗結果

(三)異質性檢驗

1.基于地理區位的異質性分析。由于我國幅員遼闊,不同地區的資源稟賦與經濟基礎存在明顯差異,數字經濟發展水平也不同,這可能會導致數字經濟對市域農業經濟韌性水平的影響存在明顯的地理區位異質性特征。本文參考國家統計局的劃分標準,將全國277個樣本數據分為東部、中部、西部、東北部四個子樣本進行探究,重新對基準回歸模型進行回歸分析,結果如(1)至(3)顯示:數字經濟對于東部、中部和西部地區的市域農業經濟韌性均產生了顯著的正向效應,其中東部地區受益最為顯著,其后是中部和西部。在東部地區,數字經濟發展水平每提升1%,其市域農業經濟韌性水平提高1.487%,這主要得益于東部地區城市在基礎設施、人才集聚、市場環境以及技術水平等多方面的優勢,為東部地區進行數字化賦能市域農業提供支撐。然而,數字經濟對東北部地區城市農業經濟韌性的影響不顯著為正,東北地區作為我國重要的糧食基地,農業基礎雄厚,可能更多依靠優越的自然資源稟賦來影響農業經濟韌性。其次,近年來,東北地區經濟增長呈現出疲軟態勢,在人力資源流失嚴重、產業結構單一、支柱性工業整體下滑等背景下,難以實現產業轉型升級和資源重組,數字經濟在提升市域農業經濟韌性方面的作用也就無法顯現出來。

2.基于人力資本水平的異質性分析。為檢驗人力資本水平的高低是否會影響數字經濟賦能市域農業經濟韌性的效果,本文以人力資本水平的中位數為基準,將全國277個樣本數據分為高人力資本水平和低人力資本水平兩個子樣本進行探究。結果如(5)和(6)所示:數字經濟的估計系數為3.030和2.637,均在5%的置信水平上顯著,表明數字經濟對不同人力資本水平市域的農業經濟韌性均存在促進作用,在高人力資本水平的地區其促進作用更強。在人力資本水平高的地區其勞動力擁有更高的教育水平和技能,對數字技術的應用和適應性更強,能更好發揮人才的正外部性和學習效應,更有效地理解和利用市場信息,提高決策質量,從而更好地應對外部沖擊,增強市域農業經濟韌性。

(四)機制檢驗

根據前文研究理論分析,本文在基準回歸的基礎上,以農業資本深化為中介變量來研究數字經濟影響市域農業經濟韌性的傳導機制,回歸結果見表6。數字經濟對農業資本深化的影響系數為5.090,并在1%水平上通過顯著性檢驗,這表明數字經濟發展對農業資本深化產生了顯著的正面影響,假設二得到驗證。隨著數字經濟的蓬勃發展,數字經濟通過推進“以工促農”戰略來反哺農業,改變了農業部門的要素稟賦狀況和降低了農業部門技術進步的門檻,技術進步方向誘致農業生產者傾向于使用更多資本要素,從而有效促進了農業部門資本累積和深化。農業部門資本深化帶來的生產率效應和要素替代效應有效提升了農業部門的全要素生產率,促進市域農業提質增效,進而提升市域農業經濟韌性。

表6 中介效應結果

(五)動態門檻效應檢驗

為深入探討數字經濟對市域農業經濟韌性的非線性效應,本文選取數字經濟作為門檻變量,并采用了Seo等人所提出的動態面板門檻操作方法。實證分析顯示,隨著數字經濟的發展進程,其對農業經濟韌性的影響呈現出非線性特征。表7的結果表示,該模型的門檻值為0.147,下限置信區間為0.060,上限置信區間為0.188。

表7 門檻值估計結果

表8的結果說明,即當數字經濟水平低于門檻值(0.147)時,其系數估計值為2.867,且在10%的置信水平上顯著;當數字經濟水平超越門檻值(0.147)時,其系數估計值升至4.435,并在1%的置信水平上顯著。這說明,數字經濟對農業經濟韌性存在“邊際效應”遞增的非線性影響,驗證了假設三。在數字經濟發展的初級階段,由于數字基礎設施尚不完善,其對市域農業經濟韌性的提升作用較為有限。但隨著市域數字農業發展的環境逐漸成熟,規模經濟和溢出效應開始逐漸顯現,從而更有效地提高市域農業資源的配置和生產效率,進一步強化了其對市域農業經濟韌性的正面影響。

表8 動態門檻回歸結果

六、結論及建議

(一)結論

本文基于適應性韌性視角,首先從理論層面剖析了數字經濟對我國市域農業經濟韌性的影響機理,認為數字經濟不僅能夠直接增強市域農業經濟韌性,還通過深化農業資本投入,間接提升市域農業經濟韌性。

其次,實證研究采用了2011—2019年我國277個各級市域農業的面板數據作為樣本,運用反事實方法科學評估了其農業經濟韌性水平,通過系統GMM模型、動態門檻模型及中介模型檢驗了數字經濟對市域農業經濟韌性的影響效應及作用路徑。主要得到如下研究結論:第一,數字經濟有效賦能市域農業經濟韌性提升,且在剔除部分樣本、替換變量等穩健性檢驗后,該結論依然成立。第二,數字經濟對市域農業經濟韌性的提升作用在不同地理區位表現出異質性,其影響效應按東部、中部、西部地區遞減,而在東北地區其提升效應不顯著;數字經濟對市域農業經濟韌性的提升作用還存在人力資本異質性,隨著人力資本水平的提升,數字經濟對市域農業經濟韌性的正向作用逐漸加強。第三,農業資本深化在數字經濟提升市域農業經濟韌性的過程中起著重要的中介作用,表明數字經濟可以通過加深農業資本投入間接增強市域農業經濟韌性水平。第四,數字經濟對市域農業經濟韌性的影響呈現出非線性的“邊際效應”遞增特性,具體表現為,當數字經濟發展水平低于特定門檻值(0.147)時,其對市域農業經濟韌性的促進作用較小,而一旦超過該門檻值,該促進作用顯著增強。

(二)建議

1.積極推進市域農業全產業鏈數字化升級。強化數字經濟在鍛造市域農業經濟韌性方面的賦能作用,增強數字農業技術創新能力。第一,鑒于數字經濟對市域農業經濟韌性的提升作用存在門檻效應,應對數字化進程滯后的城市進行政策傾斜和投資傾斜,補齊其數字基礎設施與服務短板,為釋放數字紅利和激發數字新動能提供基礎保障。同時,打造數字農業知識云平臺,普及、推廣先進的數字農業技術,提高數字經濟在市域農業領域的滲透率。第二,依托物聯網、大數據等數字技術對市域農業生產、加工、流通等環節進行數字化改造,實現市域農業全鏈條增值、產業結構優化。依托數字經濟深挖市域農業的多種功能和多元價值,各城市應立足自身特色,推進農業與旅游、康養、親子以及電商等融合發展,實現多產業的協同效應,提高市域農業的抗風險能力。還要注意利用云計算、區塊鏈等數字技術健全市域農業產業鏈、供應鏈風險管理體系,強化防災減災能力,以應對外部環境的不確定性。第三,增強數字農業技術自主創新能力是實現農業高效生產、可持續發展的關鍵,應加大支持數字農業技術創新,加強“產學研”協作,建立高效的技術轉移機制和技術推廣機制,包括激勵政府、私營部門及非政府組織的協同投資農業數字化,完善補貼、補助和保險等聯動支持體系來促進市域農業的穩健發展。通過這種多元合作模式,加速數字農業研究成果的市場化,推動數字技術盡快轉化為農業現實生產力,實現技術創新與農業實踐需求的有效對接,為市域農業發展注入源源不斷的活力。

2.深化市域農業資本投入?？紤]到數字經濟是通過深化農業資本來提升市域農業經濟韌性,應進一步優化市域農業資本結構,提升市域農業經濟韌性。第一,借力數字金融工具促進數字農業的投資與應用,為農戶和涉農小微企業提供更易獲取、成本更低的數字金融服務。還可以通過數據驅動的信用評估,精準滿足不同農業主體的融資需求,有效增強市域農業的資本流動性和經濟韌性。第二,引導相關企業在推進農業數字化時轉變發展方式和投資模式,注重風險防范和化解機制建設,運用大數據等數字技術為投資者提供關于農業技術效益的預測和風險評估,從而降低投資風險,進而夯實市域農業抗風險基礎。

3.實施差異化的數字經濟賦能策略?？紤]到數字經濟對市域農業經濟韌性的影響因地理區位和人力資本水平而異,因此必須因地制宜地制定相應的發展策略。第一,東部地區各城市應充分發揮其創新要素集聚優勢,加強數字農業核心技術的創新能力,積極探索數字農業發展模式先行先試,起到引領示范和輻射帶動作用;中部地區各城市要加速數字化成果在市域農業發展中的應用場景開發和推廣,促進區域協同發展;西部地區各城市則要重點關注數字信息基礎設施的完善,支撐高效旱作農業、綠色生態農業等發展;東北地區各城市要加大支農、惠農政策力度以彌合數字鴻溝,學習、模仿發達地區數字農業的典型模式進行適應性發展,比如立足當地資源優勢發展特色農產品電商,大力推廣適合當地農業生產條件的數字技術,如抗寒耐寒作物的智能生產管理系統、加強黑土地治理等。第二,各城市在推進農業數字化具體實踐中,還需不斷提升農業從業者的數字素養,促進人機協同發展,以適配數字農業對高素質勞動力的需求。同時,完善各地區高水平人才培育和引進政策,培養一批“懂農業、精數字、會操作”的新型職業農民隊伍,更好釋放數字經濟對市域農業經濟韌性的賦能效應。