于麗艷 史晨宇 楊 鑫 穆月英

(1.天津科技大學(xué) 經(jīng)濟(jì)與管理學(xué)院,天津 300457;2.中國社會科學(xué)院 農(nóng)村發(fā)展研究所,北京 100732;3.中國農(nóng)業(yè)大學(xué) 經(jīng)濟(jì)管理學(xué)院,北京 100083)

目前,中國正在由農(nóng)業(yè)大國走向農(nóng)業(yè)強(qiáng)國,面對復(fù)雜的外部環(huán)境,2023年“中央一號文件”提出我國要立足國情農(nóng)情,建設(shè)產(chǎn)業(yè)韌性強(qiáng)的農(nóng)業(yè)強(qiáng)國,突出強(qiáng)調(diào)了“韌性”對于農(nóng)業(yè)高質(zhì)量發(fā)展的重要性。隨著以5G、大數(shù)據(jù)、區(qū)塊鏈、人工智能等為代表的數(shù)字化基礎(chǔ)設(shè)施的快速建設(shè),數(shù)字經(jīng)濟(jì)成為了拉動經(jīng)濟(jì)增長的新動力,特別是伴隨著數(shù)字化與農(nóng)業(yè)的不斷融合,數(shù)字技術(shù)在農(nóng)業(yè)農(nóng)村領(lǐng)域的應(yīng)用程度日益攀升。2019年,我國在《數(shù)字鄉(xiāng)村發(fā)展戰(zhàn)略綱要》(1)中共中央辦公廳、國務(wù)院辦公廳2019年印發(fā),http:∥www.gov.cn/zhence/2019-05/16/content_5392269.htm中明確提出,數(shù)字鄉(xiāng)村是伴隨網(wǎng)絡(luò)化、信息化和數(shù)字化在農(nóng)業(yè)農(nóng)村經(jīng)濟(jì)社會發(fā)展中的應(yīng)用,是鄉(xiāng)村振興的戰(zhàn)略方向,重點強(qiáng)調(diào)了鄉(xiāng)村數(shù)字化對于農(nóng)業(yè)各領(lǐng)域的重要作用。因此,在該背景下探究鄉(xiāng)村數(shù)字化對于農(nóng)業(yè)韌性的影響具有重要意義。

“韌性”,是指物體受到外力沖擊后能夠依靠自身的抵抗力恢復(fù)到原有狀態(tài)的能力,最早屬于物理學(xué)概念,并于1973年被引入生態(tài)學(xué)研究[1],后經(jīng)經(jīng)濟(jì)學(xué)家Huggins等[2]、Martin等[3]進(jìn)行梳理引入經(jīng)濟(jì)學(xué)界,經(jīng)濟(jì)韌性可以概括為:經(jīng)濟(jì)系統(tǒng)在受到外界不利因素沖擊后,依靠系統(tǒng)自身內(nèi)在的抵抗力,恢復(fù)到原有經(jīng)濟(jì)狀態(tài),并獲得可持續(xù)發(fā)展的能力。當(dāng)前,我國對于經(jīng)濟(jì)韌性的研究對象主要集中在區(qū)域?qū)用?、城市層面與工業(yè)層面,研究思路主要集中在兩個方面:一方面是關(guān)于經(jīng)濟(jì)韌性的測度與時空演化。當(dāng)前研究表明,我國經(jīng)濟(jì)韌性整體上呈上升趨勢,但區(qū)域內(nèi)部差異明顯,區(qū)域間差距呈上升趨勢。經(jīng)濟(jì)韌性在城市群間存在著正向的空間溢出效應(yīng)[4-7]。另一方面是從經(jīng)濟(jì)韌性的影響因素出發(fā),分別從政府調(diào)控能力[8]、產(chǎn)業(yè)多樣性[9]、數(shù)字金融[6]等方面實證研究了其對區(qū)域、工業(yè)經(jīng)濟(jì)韌性的影響。相較區(qū)域韌性、工業(yè)韌性的研究而言,目前學(xué)術(shù)界對于農(nóng)業(yè)韌性的研究起步相對較晚。在農(nóng)業(yè)韌性的內(nèi)涵上,農(nóng)業(yè)韌性于農(nóng)業(yè)系統(tǒng)來說是固有存在的,并不會因受到外力的影響、政策的實施而突然的出現(xiàn)或消失,只會在不同的發(fā)展時期存在著韌性強(qiáng)弱的波動,即農(nóng)業(yè)韌性是一種強(qiáng)弱水平的屬性,而非所期望的目標(biāo)或結(jié)果[10]。已有國外文獻(xiàn)表明,市場風(fēng)險[11]、糧食價格波動[12]、農(nóng)業(yè)產(chǎn)業(yè)政策的調(diào)整[13]、農(nóng)業(yè)關(guān)鍵功能的調(diào)整[14]被視為沖擊農(nóng)業(yè)系統(tǒng)的主要因素,而提高農(nóng)業(yè)風(fēng)險的預(yù)測能力和農(nóng)業(yè)專業(yè)化水平是提高農(nóng)業(yè)韌性的重要關(guān)鍵[15],特別是在全球遭受新冠肺炎沖擊后,許多國家發(fā)現(xiàn),農(nóng)產(chǎn)品銷售模式的多元化、農(nóng)村閑置人口向非農(nóng)部門的轉(zhuǎn)移、農(nóng)民社會網(wǎng)絡(luò)的構(gòu)建、充足的財政補貼和優(yōu)秀的企業(yè)家精神對農(nóng)業(yè)韌性的提升具有著積極的促進(jìn)作用[13,16-18],且與國家的短期利益相比,提升農(nóng)業(yè)韌性對于國家的經(jīng)濟(jì)系統(tǒng)的穩(wěn)定運行更具有長期價值。與此同時,我國對于農(nóng)業(yè)韌性的研究亦表明:當(dāng)前,我國農(nóng)業(yè)韌性整體呈不斷優(yōu)化趨勢且各省份間存在著明顯的空間關(guān)聯(lián)性[19],區(qū)域間農(nóng)業(yè)韌性發(fā)展差異呈不斷縮小趨勢[20],政府涉農(nóng)財政支持力度、環(huán)境規(guī)制強(qiáng)度、科研投入水平、產(chǎn)業(yè)融合發(fā)展水平對農(nóng)業(yè)韌性的發(fā)展具有顯著影響[10,19-21]。

鄉(xiāng)村數(shù)字化是在全球數(shù)字經(jīng)濟(jì)發(fā)展的大背景下,數(shù)字技術(shù)通過在農(nóng)村領(lǐng)域的覆蓋滲透,對農(nóng)村生產(chǎn)技術(shù)手段、社會管理模式、組織聯(lián)系方式進(jìn)行數(shù)字化賦能的過程,鄉(xiāng)村數(shù)字化是農(nóng)村實現(xiàn)高質(zhì)量發(fā)展的階段性成果[22]。本研究重點關(guān)注的是鄉(xiāng)村數(shù)字化對于農(nóng)業(yè)韌性的影響。國外研究表明,鄉(xiāng)村數(shù)字化可以有效地降低農(nóng)業(yè)生產(chǎn)成本與農(nóng)業(yè)環(huán)境污染[23],提高農(nóng)產(chǎn)品產(chǎn)量,加快先進(jìn)技術(shù)在農(nóng)村領(lǐng)域的廣泛傳播[24],帶動農(nóng)業(yè)可持續(xù)發(fā)展[25],促進(jìn)農(nóng)業(yè)韌性提升。我國有關(guān)鄉(xiāng)村數(shù)字化對于農(nóng)業(yè)韌性的研究多從數(shù)字化對于農(nóng)業(yè)現(xiàn)代化發(fā)展[26]、農(nóng)業(yè)綠色全要素生產(chǎn)率提升[27]等方面隱含的表明數(shù)字化對于農(nóng)業(yè)韌性的影響,僅有少量的研究將數(shù)字化對于農(nóng)業(yè)韌性的影響做出直接研究:從影響路徑上看,數(shù)字經(jīng)濟(jì)可通過產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)優(yōu)化提高農(nóng)業(yè)韌性[28]。在空間格局來看,數(shù)字鄉(xiāng)村在我國流通數(shù)字化程度較高,產(chǎn)業(yè)融合較高的地區(qū)對我國糧食體系韌性的提升效果更為明顯[29]。此外,數(shù)字經(jīng)濟(jì)對農(nóng)業(yè)韌性還存在著正向的空間溢出效應(yīng)。

綜上所述,我國當(dāng)前針對數(shù)字化對韌性影響的研究多停留在區(qū)域整體層面[30]、城市層面[31],而鄉(xiāng)村數(shù)字化對農(nóng)業(yè)韌性的實證研究有待進(jìn)一步豐富。并且現(xiàn)有文獻(xiàn)多傾向于研究數(shù)字化與農(nóng)業(yè)韌性的單向作用關(guān)系,而基于二者協(xié)調(diào)發(fā)展視角出發(fā)的文獻(xiàn)較少。其次,現(xiàn)有研究鄉(xiāng)村數(shù)字化對農(nóng)業(yè)韌性影響的文獻(xiàn)中,僅從糧食韌性的角度進(jìn)行分析,并未將農(nóng)業(yè)整體韌性體系納入測度的范圍內(nèi)。再次,當(dāng)前研究發(fā)現(xiàn)數(shù)字鄉(xiāng)村建設(shè)對于農(nóng)業(yè)韌性的提升具有直接效應(yīng),考慮到鄉(xiāng)村數(shù)字化發(fā)展對農(nóng)業(yè)韌性可能存在著間接影響,鄉(xiāng)村數(shù)字化對于農(nóng)業(yè)韌性的影響路徑仍有待進(jìn)一步探索。同時,考慮到我國幅員遼闊,各地區(qū)的資源稟賦各不相同、經(jīng)濟(jì)發(fā)展程度也存在著明顯差異,鄉(xiāng)村數(shù)字化對農(nóng)業(yè)韌性影響的區(qū)域異質(zhì)性討論仍有待豐富?；谝陨戏治?本研究采用2011—2020年省級面板數(shù)據(jù),測算了樣本期內(nèi)全國30個省級行政區(qū)的鄉(xiāng)村數(shù)字化與農(nóng)業(yè)韌性水平,并探究了二者的協(xié)調(diào)發(fā)展程度及鄉(xiāng)村數(shù)字化對于農(nóng)業(yè)韌性的作用路徑。以期為加速我國鄉(xiāng)村數(shù)字化轉(zhuǎn)型,提升農(nóng)業(yè)韌性提供理論支持。

1 評價指標(biāo)體系、分析模型及數(shù)據(jù)說明

1.1 評價指標(biāo)體系構(gòu)建

1.1.1農(nóng)業(yè)韌性的評價指標(biāo)體系

本研究參考蔣輝[32]的研究,從抵抗力、適應(yīng)力、重構(gòu)力3個維度出發(fā),構(gòu)建農(nóng)業(yè)韌性指標(biāo)體系。其中,生產(chǎn)能力、鄉(xiāng)村居民的消費結(jié)構(gòu)、農(nóng)產(chǎn)品運輸?shù)臅r效性是衡量農(nóng)業(yè)抵抗力的重要經(jīng)濟(jì)指標(biāo),反映了地區(qū)糧食、農(nóng)產(chǎn)品的供給保障能力。選取農(nóng)作物播種面積等8個指標(biāo)進(jìn)行衡量。適應(yīng)力,反映了農(nóng)業(yè)系統(tǒng)在遭受外力沖擊至重新再構(gòu)這一過渡過程中,經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平、農(nóng)民生活水平及自然生態(tài)的變化。因此,本研究采用第一產(chǎn)業(yè)增加值增長率等7個指標(biāo)進(jìn)行衡量。其中,由于農(nóng)產(chǎn)品的生產(chǎn)、農(nóng)業(yè)經(jīng)濟(jì)的增長離不開農(nóng)業(yè)物質(zhì)投入,但農(nóng)業(yè)物質(zhì)投入又在一定程度上加劇了農(nóng)業(yè)生態(tài)環(huán)境的惡化,因此將該類指標(biāo)的作用方向設(shè)定為負(fù)向。重構(gòu)力,反映了農(nóng)業(yè)系統(tǒng)在經(jīng)過適應(yīng)期后,依靠自身的調(diào)整與改進(jìn),使其獲得可持續(xù)發(fā)展的能力。金融機(jī)構(gòu)的信貸支持、政府財政補貼力度、研發(fā)機(jī)構(gòu)資金與人才的支撐、生態(tài)環(huán)境的有效保護(hù)是重構(gòu)力的重要組成部分。本研究用金融機(jī)構(gòu)涉農(nóng)貸款余額、農(nóng)業(yè)研發(fā)投入等8個指標(biāo)對重構(gòu)力進(jìn)行衡量(表1)。參考王軍等[33]的研究,利用熵值法確定各項指標(biāo)的具體權(quán)重。

表1 農(nóng)業(yè)韌性的評價指標(biāo)體系Table 1 Evaluation index system of agricultural resilience

1.1.2鄉(xiāng)村數(shù)字化水平的評價指標(biāo)體系

本研究參考金紹榮等[34]、孫淑惠等[35]的研究,利用熵值法從鄉(xiāng)村數(shù)字化信息基礎(chǔ)建設(shè)、鄉(xiāng)村數(shù)字化服務(wù)與物聯(lián)網(wǎng)技術(shù)應(yīng)用投資、鄉(xiāng)村數(shù)字化金融建設(shè)、鄉(xiāng)村數(shù)字化交易與貿(mào)易服務(wù)4個維度對鄉(xiāng)村數(shù)字化指數(shù)進(jìn)行測度(表2)。

表2 鄉(xiāng)村數(shù)字化的評價指標(biāo)體系Table 2 Evaluation index system of rural digitization

1.2 分析模型選取

1.2.1耦合協(xié)調(diào)度模型

耦合協(xié)調(diào)度模型來源于物理學(xué)領(lǐng)域,常被用來分析兩種變量間的發(fā)展協(xié)調(diào)程度?？紤]到我國近年來鄉(xiāng)村數(shù)字化與農(nóng)業(yè)韌性不斷發(fā)展,各地區(qū)受自然稟賦、發(fā)展定位的差異,農(nóng)業(yè)韌性與鄉(xiāng)村數(shù)字化發(fā)展可能存在著不同步、不一致的現(xiàn)象。因此本研究參考蔣輝等[21]的研究,利用耦合協(xié)調(diào)度模型分析我國農(nóng)業(yè)韌性與鄉(xiāng)村數(shù)字化的協(xié)調(diào)發(fā)展程度。耦合協(xié)調(diào)度的表達(dá)式如式(1)～(3)所示。

(1)

(2)

T=g1Z1+g2Z2

(3)

式中:CD為耦合度;T為綜合發(fā)展指數(shù);DCC為耦合協(xié)調(diào)度;γ1和γ2為待定系數(shù);Z1、Z2分別為農(nóng)業(yè)韌性、鄉(xiāng)村數(shù)字化發(fā)展指數(shù)?？紤]到農(nóng)業(yè)韌性與鄉(xiāng)村數(shù)字化具有同樣的重要地位,故將γ1、γ2均設(shè)為0.5。耦合協(xié)調(diào)度等級劃分如表3所示。

表3 耦合協(xié)調(diào)度等級劃分標(biāo)準(zhǔn)Table 3 Standard for grading coupling coordination degree

1.2.2中介效應(yīng)模型

本研究在采用熵值法測度農(nóng)業(yè)韌性與鄉(xiāng)村數(shù)字化發(fā)展水平的基礎(chǔ)上,參考溫忠麟等[36]的研究,構(gòu)建如下遞歸方程,檢驗鄉(xiāng)村數(shù)字化對于農(nóng)業(yè)韌性的直接效應(yīng)與間接效應(yīng):

Aeresit=cons1+β1Agdigit+
δ1Controlit+μi+νt+εit

(4)

Medit=cons2+β2Agdigit+
δ2Controlit+μi+νt+εit

(5)

Aeresit=cons3+β3Medit+β4Agdigit+
δ3Controlit+μi+νt+εit

(6)

式中:Aeres為農(nóng)業(yè)韌性,為本研究的被解釋變量。Agdig為鄉(xiāng)村數(shù)字化發(fā)展程度,為本研究的核心解釋變量。Control為一系列控制變量,本研究參考相關(guān)文獻(xiàn)[10,20],對以下變量做出了控制:水利基礎(chǔ)設(shè)施(Facility)采用有效灌溉面積與耕地面積之比表示;對外開放水平(Fdi),采用地區(qū)當(dāng)年外商直接投資總額占地區(qū)當(dāng)年生產(chǎn)總值的比重表示;工業(yè)化水平(Ind)采用地區(qū)工業(yè)增加值占地區(qū)生產(chǎn)總值的比重表示;鄉(xiāng)村人口老齡化程度(Poe)采用鄉(xiāng)村撫養(yǎng)比表示;環(huán)境保護(hù)重視程度(EnvG)采用地區(qū)環(huán)境污染治理投資總額占GDP的比重表示。對于中介變量Med,城鄉(xiāng)收入差距(Wagegap)和農(nóng)村人力資本水平(Hp),分別采用泰爾指數(shù)法和農(nóng)村實際人均人力資本指數(shù)來衡量。為緩解異方差問題,本研究對農(nóng)村實際人力資本水平取對數(shù)化處理。ε為隨機(jī)誤差項,μ和ν分別控制了省份、年份的固定效應(yīng),i和t分別表示省份與年份。

1.3 數(shù)據(jù)說明

本研究數(shù)據(jù)取自2011—2020年我國30個省(直轄市、自治區(qū)),各級變量來源于《中國統(tǒng)計年鑒》[37]、《中國農(nóng)村統(tǒng)計年鑒》[38]、國家統(tǒng)計局、國泰安數(shù)據(jù)庫、EPS數(shù)據(jù)庫、各省歷年統(tǒng)計年鑒、中華人民共和國生態(tài)環(huán)境部官網(wǎng)及《中國人力資本報告2022》(2)中央財經(jīng)大學(xué)2022年8月發(fā)布,http:∥cedcdata.cufe.edu.cn/cedc/metadata/list.html。其中個別變量在少數(shù)年份內(nèi)存在數(shù)據(jù)遺漏和缺失,分別采用插補法、年平均增長率法進(jìn)行補齊。此外,由于當(dāng)前統(tǒng)計資料中并未對各省農(nóng)業(yè)研發(fā)支出額作出直接的公示,因此本研究參考郝愛民等[29]的做法,對該數(shù)值進(jìn)行估算(表4)。

表4 變量設(shè)定及描述性統(tǒng)計Table 4 Variable setting and descriptive statistics

2 鄉(xiāng)村數(shù)字化對中國農(nóng)業(yè)韌性機(jī)制

2.1 理論闡釋

2.1.1鄉(xiāng)村數(shù)字化對農(nóng)業(yè)韌性的直接效應(yīng)

鄉(xiāng)村數(shù)字化對農(nóng)業(yè)韌性的直接效應(yīng)在于,一方面,鄉(xiāng)村數(shù)字化以數(shù)據(jù)作為投入要素,可以利用數(shù)據(jù)所提供的信息價值,使得農(nóng)民更加合理的進(jìn)行農(nóng)業(yè)物質(zhì)投放,降低勞動力要素、資本要素在生產(chǎn)投入中的錯配程度。在數(shù)字鄉(xiāng)村建設(shè)背景下,隨著農(nóng)業(yè)模型、核心算法不斷優(yōu)化,農(nóng)民可以對農(nóng)產(chǎn)品、農(nóng)資產(chǎn)品的供給與需求、生產(chǎn)條件與氣候變化等情況作出精準(zhǔn)判斷,以此快速調(diào)整生產(chǎn)計劃、優(yōu)化農(nóng)作物種植結(jié)構(gòu),增強(qiáng)農(nóng)民的風(fēng)險預(yù)控能力,降低因市場周期性、季節(jié)性變化對農(nóng)業(yè)生產(chǎn)造成的沖擊[34]。另一方面,鄉(xiāng)村數(shù)字化通過在傳統(tǒng)農(nóng)業(yè)生產(chǎn)的基礎(chǔ)上給予數(shù)字賦能,加強(qiáng)了農(nóng)業(yè)生物技術(shù)、節(jié)水技術(shù)、裝備技術(shù)在農(nóng)業(yè)生產(chǎn)中的使用程度,有效控制了農(nóng)業(yè)土壤污染、水資源污染,降低了溫室氣體及農(nóng)業(yè)面源污染物的排放量,提高了農(nóng)業(yè)綠色全要素生產(chǎn)率[35],增強(qiáng)了農(nóng)業(yè) “適應(yīng)力”。

據(jù)此,提出假設(shè)1:鄉(xiāng)村數(shù)字化對農(nóng)業(yè)韌性產(chǎn)生直接的促進(jìn)作用。

2.1.2鄉(xiāng)村數(shù)字化對農(nóng)業(yè)韌性的間接效應(yīng)

1)縮小城鄉(xiāng)收入差距 研究表明,數(shù)字化引領(lǐng)下的技術(shù)變革會帶來城鄉(xiāng)收入水平的調(diào)整[39-40]。鄉(xiāng)村數(shù)字化的發(fā)展對于城鄉(xiāng)收入差距的影響在于:第一,鄉(xiāng)村數(shù)字化提升了農(nóng)村勞動力對就業(yè)信息的獲取效率,釋放了農(nóng)村的閑置勞動力人口,優(yōu)化了農(nóng)村勞動力結(jié)構(gòu)。第二,電商平臺的快速興起,改變了農(nóng)產(chǎn)品銷售模式。電商平臺通過將供需雙方在線進(jìn)行快速匹配,農(nóng)民可以隨時關(guān)注消費者對于農(nóng)產(chǎn)品的需求動態(tài)并及時調(diào)整自身的生產(chǎn)行為,既拓寬了農(nóng)民的收入來源,又降低了因需求變動給農(nóng)業(yè)生產(chǎn)帶來的不穩(wěn)定性。第三,數(shù)字普惠金融的快速應(yīng)用,有效緩解了農(nóng)村信貸市場的信息不對稱,降低了農(nóng)村經(jīng)營者的信貸約束,增加了其經(jīng)營收入。城鄉(xiāng)收入差距的減小對于農(nóng)業(yè)韌性的作用在于:一是可以調(diào)動農(nóng)民生產(chǎn)的積極性,提升農(nóng)業(yè)生產(chǎn)效率,保障農(nóng)產(chǎn)品的有效供給,鞏固了農(nóng)業(yè)“生產(chǎn)韌性”,提高了農(nóng)業(yè)的“抵抗力”。二是由于我國農(nóng)村地區(qū)的收入水平與城市相比處于劣勢,所以,增加低收入群體的收入水平,可以帶來更高的邊際消費傾向,以消費帶動供給,鞏固農(nóng)業(yè)“適應(yīng)力”。三是涉農(nóng)企業(yè)經(jīng)營收入的提升,會加速企業(yè)進(jìn)行擴(kuò)大再生產(chǎn),加大技術(shù)研發(fā)投入。從而吸引更多的大學(xué)生、農(nóng)業(yè)高等技術(shù)人才返鄉(xiāng)工作,為農(nóng)業(yè)“重構(gòu)力”的提高給予了更高研發(fā)資金的支持與更多技術(shù)人才的儲備。

據(jù)此,提出假設(shè)2:鄉(xiāng)村數(shù)字化會通過縮小城鄉(xiāng)收入差距提高農(nóng)業(yè)韌性。

2)提升農(nóng)村人力資本水平 鄉(xiāng)村數(shù)字化的發(fā)展除了會通過縮小城鄉(xiāng)收入差距,影響農(nóng)業(yè)韌性外,還會通過改變農(nóng)村人力資本水平,進(jìn)而對農(nóng)業(yè)韌性產(chǎn)生影響。其影響在于:一是由于互聯(lián)網(wǎng)在農(nóng)村地區(qū)的不斷普及,農(nóng)民對于知識、技術(shù)、醫(yī)療衛(wèi)生的獲取變得不斷趨于“低成本性”與“非排他性”。一方面,農(nóng)民可以利用互聯(lián)網(wǎng)教育平臺、社交媒體迅速獲取優(yōu)質(zhì)的教育資源,掌握先進(jìn)的綠色生產(chǎn)技術(shù),培養(yǎng)綠色生產(chǎn)意識,并在未來的農(nóng)業(yè)生產(chǎn)中付諸實踐。另一方面,農(nóng)民還可以利用互聯(lián)網(wǎng)在線醫(yī)療不斷提升自身健康水平[41],延長勞動年限。從而緩解了當(dāng)前農(nóng)村人口老齡化、農(nóng)村勞動力短缺、農(nóng)業(yè)綠色生產(chǎn)技術(shù)應(yīng)用不足給農(nóng)業(yè)生產(chǎn)、發(fā)展所帶來的不利沖擊,增強(qiáng)了農(nóng)業(yè)“抵抗力”與“適應(yīng)力”。二是鄉(xiāng)村數(shù)字化的建設(shè)方便了農(nóng)業(yè)技術(shù)人員利用數(shù)字平臺進(jìn)行跨區(qū)域的人才交流與合作,加強(qiáng)了知識溢出,為農(nóng)業(yè)的科技創(chuàng)新、技術(shù)進(jìn)步打下了堅實的基礎(chǔ),為農(nóng)業(yè)可持續(xù)發(fā)展、獲得農(nóng)業(yè)“重構(gòu)力”提供支持。

據(jù)此,提出假設(shè)3:鄉(xiāng)村數(shù)字化會通過提升農(nóng)村人力資本水平提高農(nóng)業(yè)韌性。

2.3 實證分析:鄉(xiāng)村數(shù)字化與中國農(nóng)業(yè)韌性的耦合協(xié)調(diào)度和中介效應(yīng)

2.3.1農(nóng)業(yè)韌性與鄉(xiāng)村數(shù)字化的區(qū)域特征及耦合協(xié)調(diào)度分析

通過對我國農(nóng)業(yè)韌性與鄉(xiāng)村數(shù)字化發(fā)展水平進(jìn)行測算,并將其代入耦合協(xié)調(diào)度模型進(jìn)行計算檢驗可知(3)由于篇幅所限,檢驗結(jié)果備索:

第一,在樣本期內(nèi),我國農(nóng)業(yè)韌性強(qiáng)度呈不斷上升趨勢。從區(qū)域間發(fā)展水平來看,除直轄市受發(fā)展定位影響,與普通省份存在較大差異外,中東部地區(qū)的農(nóng)業(yè)韌性水平普遍高于西部地區(qū),但中東部地區(qū)間的農(nóng)業(yè)韌性水平差距并不明顯。農(nóng)業(yè)韌性綜合排名前五的省份為山東、江蘇、河南、四川、河北。從區(qū)域內(nèi)部發(fā)展水平來看,東中西部地區(qū)各省內(nèi)部的農(nóng)業(yè)韌性存在著較大差異,如四川在農(nóng)業(yè)韌性方面在全國處于領(lǐng)先地位,而與之相鄰的青海、甘肅則在全國處于落后水平。值得注意的是,雖然各省在樣本期內(nèi)農(nóng)業(yè)韌性保持上升態(tài)勢,但東北地區(qū),如遼寧、吉林,農(nóng)業(yè)韌性上升幅度較為緩慢,在樣本期內(nèi)農(nóng)業(yè)韌性在全國排名水平呈下降趨勢。而與之對應(yīng)的是西南地區(qū),如四川、貴州、云南省農(nóng)業(yè)韌性增速不斷提升,農(nóng)業(yè)韌性排名在全國呈攀升趨勢。

第二,與農(nóng)業(yè)韌性相對應(yīng)的是我國鄉(xiāng)村數(shù)字化水平同樣呈不斷上升趨勢,初步表明鄉(xiāng)村數(shù)字化與農(nóng)業(yè)韌性間存在著正相關(guān)關(guān)系。在樣本期內(nèi),鄉(xiāng)村數(shù)字化發(fā)展水平排名前五的省份分別為江蘇、浙江、廣東、上海、北京,多位于我國東部沿海地區(qū)。而與農(nóng)業(yè)韌性區(qū)域特征不同的是,東部地區(qū)總體的鄉(xiāng)村數(shù)字化發(fā)展水平明顯高于中部地區(qū)。東部地區(qū)雖在樣本期內(nèi)鄉(xiāng)村數(shù)字化發(fā)展水平呈不斷上升趨勢,但多數(shù)省份出現(xiàn)不同程度的排名下滑。而中西部地區(qū)排名則多呈上升趨勢,表明中西部地區(qū)鄉(xiāng)村數(shù)字化水平雖同東部地區(qū)相比仍存在著一定的差距,但差距在不斷縮小。綜合來看,山東、江蘇、廣東、河北、河南、四川省在農(nóng)業(yè)韌性與鄉(xiāng)村數(shù)字化的平均表現(xiàn)排名全國前十位。

第三,在二者的耦合協(xié)調(diào)發(fā)展方面,樣本期內(nèi)我國農(nóng)業(yè)韌性與鄉(xiāng)村數(shù)字化發(fā)展的耦合協(xié)調(diào)度呈緩慢上升的趨勢,均值從2011年的0.501上升至2020年的0.664,整體上已經(jīng)從勉強(qiáng)協(xié)調(diào)型過渡到初級協(xié)調(diào)型。在樣本期初,貴州、海南省的二者耦合協(xié)調(diào)度在0.4以下,還處于失調(diào)衰退階段。而至樣本期末,除海南、寧夏、青海、天津外,其余省份均步入?yún)f(xié)調(diào)發(fā)展階段,多數(shù)省份處于初級協(xié)調(diào)的狀態(tài);其中,山東、江蘇、四川、廣東、浙江、河南、河北省步入了中級協(xié)調(diào)狀態(tài)。表明我國農(nóng)業(yè)韌性和鄉(xiāng)村數(shù)字化的協(xié)調(diào)發(fā)展性趨好。分地區(qū)來看,二者的耦合協(xié)調(diào)度呈東中西部遞減趨勢。其中2011年東中西部的耦合協(xié)調(diào)程度均值分別為0.543、0.508、0.455,2020年耦合協(xié)調(diào)程度均值分別為0.688、0.668、0.637,中西部地區(qū)的耦合協(xié)調(diào)程度與東部地區(qū)相比,雖仍存在著差距,但差距呈不斷縮小趨勢。

2.3.2中介效應(yīng)

1)基準(zhǔn)回歸 本研究首先在式(4)的基礎(chǔ)上,在不考慮控制變量及省份、時間固定效應(yīng)的情況下利用普通最小二乘法進(jìn)行回歸,初步檢驗鄉(xiāng)村數(shù)字化對于農(nóng)業(yè)韌性的影響,回歸結(jié)果如表5所示。初步顯示,鄉(xiāng)村數(shù)字化對于農(nóng)業(yè)韌性存在顯著的正向作用。然后,在普通最小二乘法回歸的基礎(chǔ)上加入一系列控制變量,同時加入省份與時間固定效應(yīng),再次進(jìn)行回歸檢驗,結(jié)果表明鄉(xiāng)村數(shù)字化對于農(nóng)業(yè)韌性仍在1%的水平下顯著為正。最后,考慮到被解釋變量與核心解釋變量取值在0～1,因此利用面板Tobit模型再次進(jìn)行回歸估計,發(fā)現(xiàn)核心解釋變量作用方向仍未發(fā)生顯著性變化。鄉(xiāng)村數(shù)字化對于農(nóng)業(yè)韌性存在的直接效應(yīng)成立,驗證了假設(shè)1。

表5 基準(zhǔn)回歸結(jié)果Table 5 Baseline regression result

2)間接效應(yīng)檢驗 本研究在基準(zhǔn)回歸的基礎(chǔ)上,將被解釋變量、核心解釋變量、控制變量以及中介變量城鄉(xiāng)收入差距(Wagegap)、農(nóng)村人力資本水平(lnHP)帶入上述構(gòu)建的中介遞歸方程中,以檢驗鄉(xiāng)村數(shù)字化對農(nóng)業(yè)韌性的間接效應(yīng)。中介效應(yīng)的實證結(jié)果如表6所示。

表6 中介效應(yīng)檢驗Table 6 Mediation effect test

從表6可知,城鄉(xiāng)收入差距的增大對于農(nóng)業(yè)韌性具有顯著的削弱作用,而鄉(xiāng)村數(shù)字化的發(fā)展有效的抑制了城鄉(xiāng)收入差距的進(jìn)一步擴(kuò)大,從而提高了農(nóng)業(yè)韌性,驗證了假設(shè)2。同時,鄉(xiāng)村數(shù)字化的提升可以使農(nóng)村人力資本水平獲得進(jìn)一步的增強(qiáng),而農(nóng)村人力資本水平的提高,對于農(nóng)業(yè)韌性有顯著的促進(jìn)作用,驗證了前文的假設(shè)3。綜上所述,鄉(xiāng)村數(shù)字化會通過抑制城鄉(xiāng)收入差距、提升農(nóng)村人力資本水平,進(jìn)而提高農(nóng)業(yè)韌性。

2.3.3穩(wěn)健性檢驗

1)工具變量法 由于原模型中可能存在著內(nèi)生性問題,導(dǎo)致估計結(jié)果可能存在著失真。本研究選擇工具變量法,對研究結(jié)果進(jìn)行穩(wěn)健性檢驗。在工具變量的選取上,本研究參考趙濤等[42]的研究,利用2008年農(nóng)村移動手機(jī)擁有量與樣本期內(nèi)農(nóng)村互聯(lián)網(wǎng)寬帶接入用戶的乘積(4)由于原始的乘積值較大,所以在該計算結(jié)果的基礎(chǔ)上同等縮小了1 000倍,便于比較分析。作為工具變量1(Tool1)。一方面,移動手機(jī)作為耐用品,農(nóng)村持有移動手機(jī)的用戶不易輕易更換。另一方面,2008年距樣本期較近,樣本期內(nèi)農(nóng)村率先進(jìn)行互聯(lián)網(wǎng)使用的用戶往往距樣本期前1～2年內(nèi)擁有移動手機(jī),并且鄉(xiāng)村數(shù)字化水平的高低往往會反映在農(nóng)村互聯(lián)網(wǎng)用戶的接入人數(shù)上。同時,為避免工具變量選擇的偏誤對結(jié)果產(chǎn)生干擾,本研究參考李欠男等[43],將滯后一期的鄉(xiāng)村數(shù)字化指數(shù)作為工具變量2(Tool2),選取該工具變量的原因為:滯后一期的鄉(xiāng)村數(shù)字化發(fā)展水平與當(dāng)期的鄉(xiāng)村數(shù)字化發(fā)展水平具有較強(qiáng)的相關(guān)性,但當(dāng)期農(nóng)業(yè)韌性水平的提升并不會對滯后一期的鄉(xiāng)村數(shù)字化發(fā)展水平造成直接影響,因此工具變量2的外生性得到了保障。由結(jié)果可知,在緩解內(nèi)生性后,除變量的回歸系數(shù)大小有所改變外,核心解釋變量的作用方向并沒有發(fā)生顯著性改變,鄉(xiāng)村數(shù)字化依舊對農(nóng)業(yè)韌性存在顯著的正向作用。

2)縮尾處理 為避免原模型中極端值對回歸結(jié)果的影響,本研究對所有變量均進(jìn)行1%的縮尾處理,并對處理后的變量重新帶入原模型進(jìn)行回歸檢驗。根據(jù)表7的結(jié)果,在對變量進(jìn)行縮尾處理后,核心解釋變量的回歸方向并沒有發(fā)生顯著性的變化。鄉(xiāng)村數(shù)字化對農(nóng)業(yè)韌性具有提升作用,這一結(jié)論是穩(wěn)健可靠的。

表7 穩(wěn)健性檢驗Table 7 Robustness test

4 異質(zhì)性分析

4.1 分區(qū)域異質(zhì)性檢驗

鑒于上述對樣本期內(nèi)各省農(nóng)業(yè)韌性與鄉(xiāng)村數(shù)字化水平的變化及耦合協(xié)調(diào)度的描述性分析,初步判斷出各省的農(nóng)業(yè)韌性與鄉(xiāng)村數(shù)字化水平存在著明顯的區(qū)域異質(zhì)性。但是,不同區(qū)域鄉(xiāng)村數(shù)字化對于農(nóng)業(yè)韌性的作用效果是否亦存在著區(qū)域異質(zhì)性仍有待分析。本研究在參照上述將樣本分為東、中、西部區(qū)域的基礎(chǔ)上,進(jìn)一步驗證鄉(xiāng)村數(shù)字化對于農(nóng)業(yè)韌性的異質(zhì)性影響(表8)。由表8可知鄉(xiāng)村數(shù)字化對于農(nóng)業(yè)韌性的作用力在我國西、中、東部呈遞減趨勢,即相比于鄉(xiāng)村數(shù)字化水平較高的地區(qū),在鄉(xiāng)村數(shù)字化發(fā)展水平較低的地區(qū),鄉(xiāng)村數(shù)字化對于農(nóng)業(yè)韌性的推動力更強(qiáng)。

表8 鄉(xiāng)村數(shù)字化對不同區(qū)域農(nóng)業(yè)韌性影響的估計結(jié)果Table 8 Estimation results of the impact of rural digitization on agricultural industry resilience in different regions

5 結(jié)論與對策

本研究通過采用熵值法對農(nóng)業(yè)韌性與鄉(xiāng)村數(shù)字化水平進(jìn)行測算,利用耦合協(xié)調(diào)度模型分析了農(nóng)業(yè)韌性與鄉(xiāng)村數(shù)字化的協(xié)調(diào)發(fā)展程度,利用中介效應(yīng)模型分析了鄉(xiāng)村數(shù)字化對農(nóng)業(yè)韌性的作用機(jī)制,并做出區(qū)域異質(zhì)性分析,得出以下結(jié)論:1)當(dāng)前我國各省農(nóng)業(yè)韌性與鄉(xiāng)村數(shù)字化綜合發(fā)展水平呈不斷上升趨勢,中東部地區(qū)的農(nóng)業(yè)韌性、鄉(xiāng)村數(shù)字化發(fā)展水平以及二者的耦合協(xié)調(diào)程度普遍要高于西部地區(qū)。2)鄉(xiāng)村數(shù)字化的發(fā)展對農(nóng)業(yè)韌性的提高有顯著的促進(jìn)作用,且城鄉(xiāng)收入差距的縮小、農(nóng)村人力資本水平的提升在其中起間接作用。3)分區(qū)域來看,鄉(xiāng)村數(shù)字化水平對農(nóng)業(yè)韌性的影響存在著區(qū)域異質(zhì)性,影響程度呈西中東遞減趨勢,即在農(nóng)業(yè)韌性水平較低的地區(qū),鄉(xiāng)村數(shù)字化對韌性提升效應(yīng)更加明顯?；谝陨涎芯拷Y(jié)論,提出如下建議:第一,根據(jù)研究結(jié)論鄉(xiāng)村數(shù)字化可以縮小城鄉(xiāng)收入差距,進(jìn)而增強(qiáng)農(nóng)業(yè)韌性。據(jù)此,為縮小城鄉(xiāng)收入差距,應(yīng)大力提升并優(yōu)化數(shù)字化技術(shù)在涉農(nóng)領(lǐng)域的應(yīng)用。具體來說,一是利用大數(shù)據(jù)、云計算、人工智能與物聯(lián)網(wǎng)技術(shù)對農(nóng)業(yè)生產(chǎn)投入狀況進(jìn)行實時監(jiān)控與管理,最大程度的降低對勞動力的使用成本與勞動力工作強(qiáng)度,推動農(nóng)業(yè)生產(chǎn)效率提升;二是通過不斷優(yōu)化農(nóng)業(yè)模型與算法算力,對天氣、農(nóng)產(chǎn)品市場環(huán)境進(jìn)行精準(zhǔn)判斷與預(yù)測,給出農(nóng)民最優(yōu)生產(chǎn)策略,降低自然災(zāi)害、市場風(fēng)險給農(nóng)民帶來的經(jīng)濟(jì)損失,使農(nóng)民收入水平得到保障;三是政府應(yīng)加大農(nóng)民數(shù)字化生產(chǎn)工具購買的補貼力度,降低農(nóng)民對數(shù)字化工具的使用成本,增強(qiáng)農(nóng)民對數(shù)字化技術(shù)使用的積極性,推動農(nóng)民增產(chǎn)增收,提高農(nóng)業(yè)面對風(fēng)險的抵抗力與適應(yīng)力。

第二,雖然本研究證明鄉(xiāng)村數(shù)字化可以有效的提高農(nóng)村人力資本水平,但不可否認(rèn)的是,由于我國城鄉(xiāng)發(fā)展的不平衡性,農(nóng)村地區(qū)的經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平、基礎(chǔ)設(shè)施建設(shè)較城市地區(qū)仍有較大差距,導(dǎo)致農(nóng)村人才流失問題較為嚴(yán)重,現(xiàn)階段我國農(nóng)村人力資本仍處于較低水平。同時,由于傳統(tǒng)的農(nóng)業(yè)生產(chǎn)者受教育水平有限,對數(shù)字化接受程度普遍不高,存在思想保守、學(xué)習(xí)能力低下等問題。因而,針對這一問題,一是應(yīng)不斷加強(qiáng)對農(nóng)民的培訓(xùn)力度,如地方政府可定期組織農(nóng)民觀看與數(shù)字化相關(guān)的公開課,為農(nóng)民樹立數(shù)字化生產(chǎn)意識,幫助農(nóng)民學(xué)習(xí)數(shù)字化生產(chǎn)技術(shù),加深農(nóng)民對智慧農(nóng)業(yè)、綠色農(nóng)業(yè)的理解。并可以對農(nóng)村青壯年勞動力作為重點培訓(xùn)對象,再由青壯年勞動力以家庭為單位向家中的中老年勞動力進(jìn)行二次知識傳播,進(jìn)而實現(xiàn)農(nóng)村人力資本水平的鏈?zhǔn)教嵘?。二是鼓勵涉農(nóng)專業(yè)的高校大學(xué)生、研究生與農(nóng)業(yè)技術(shù)人員進(jìn)行下基層實地考察。一方面,涉農(nóng)高等人才下基層考察可以及時了解當(dāng)前農(nóng)業(yè)生產(chǎn)所面臨的問題與難點,據(jù)此來設(shè)計與開發(fā)未來農(nóng)業(yè)生產(chǎn)的數(shù)字化產(chǎn)品。另一方面,通過與農(nóng)民的溝通交流,可幫助農(nóng)民學(xué)習(xí)與掌握現(xiàn)有的農(nóng)業(yè)數(shù)字化生產(chǎn)技術(shù)。三是基層政府管理人員應(yīng)充分利用網(wǎng)絡(luò)在線交流平臺,定期組織交流溝通會,相互傳遞農(nóng)村成功的管理經(jīng)驗,共同探討農(nóng)村現(xiàn)有問題的解決方案,帶動農(nóng)村管理模式的優(yōu)化,提高農(nóng)業(yè)在面對風(fēng)險與挑戰(zhàn)時的適應(yīng)力與重構(gòu)力。

第三,由于我國幅員遼闊,各地區(qū)因經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平、自然資源稟賦的不同,而導(dǎo)致各地區(qū)的農(nóng)業(yè)韌性水平、鄉(xiāng)村數(shù)字化水平、二者的協(xié)調(diào)發(fā)展程度、鄉(xiāng)村數(shù)字化對農(nóng)業(yè)韌性的影響程度存在著明顯的差異。針對這一現(xiàn)象,各地區(qū)應(yīng)根據(jù)當(dāng)?shù)貙嶋H情況,制定與當(dāng)?shù)厍闆r相適應(yīng)的發(fā)展戰(zhàn)略。具體來說,東部地區(qū)應(yīng)不斷縮小城鄉(xiāng)數(shù)字鴻溝、縮小城鄉(xiāng)收入差距,降低農(nóng)村勞動力人口流失。可以用如落戶補貼等一系列福利政策,吸引以大學(xué)生為代表的高等教育人才、農(nóng)業(yè)技術(shù)人員返鄉(xiāng)工作,為農(nóng)村地區(qū)輸送人才。中部地區(qū)應(yīng)不斷向東部地區(qū)吸取優(yōu)秀的鄉(xiāng)村數(shù)字化管理經(jīng)驗,向東部地區(qū)引進(jìn)數(shù)字化生產(chǎn)技術(shù),并結(jié)合地形地貌特點加快當(dāng)?shù)剞r(nóng)業(yè)數(shù)字化、智慧化、生態(tài)化轉(zhuǎn)型,不斷縮小與東部地區(qū)的鄉(xiāng)村數(shù)字化發(fā)展差距。西部地區(qū)應(yīng)充分利用東數(shù)西算等政策紅利,加大鄉(xiāng)村數(shù)字化基礎(chǔ)設(shè)施建設(shè),向中東部地區(qū)引進(jìn)高等人才,提升數(shù)字金融普惠程度,鼓勵農(nóng)村創(chuàng)新創(chuàng)業(yè)。