徐 孝 勇 馮 瀟 瀟

(重慶師范大學(xué) 經(jīng)濟與管理學(xué)院,重慶 401331)

一、引 言

市域農(nóng)業(yè)作為我國區(qū)域農(nóng)業(yè)發(fā)展中相對發(fā)達的版塊,承擔著保障我國城市農(nóng)產(chǎn)品供應(yīng)安全和引領(lǐng)農(nóng)業(yè)高質(zhì)量發(fā)展的重要使命。黨的十八大以來,我國全域農(nóng)業(yè)現(xiàn)代化已取得了長足的進步。然而,市域農(nóng)業(yè)在面臨各種生態(tài)因子制約、環(huán)境載荷趨緊以及自然災(zāi)害頻發(fā)等多重挑戰(zhàn)時,其生態(tài)脆弱性愈發(fā)凸顯,引致市域農(nóng)業(yè)抵御、化解風險的能力相對薄弱。并且,與農(nóng)業(yè)發(fā)達國家相比,我國市域農(nóng)業(yè)發(fā)展還面臨著可持續(xù)發(fā)展競爭力偏弱、產(chǎn)品附加值不高、供需結(jié)構(gòu)不合理等問題[1]。當前,全球新一輪科技革命和產(chǎn)業(yè)分工深度演化,俄烏戰(zhàn)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(yīng)鏈穩(wěn)定的威脅[2],阻礙全球農(nóng)業(yè)產(chǎn)業(yè)鏈、供應(yīng)鏈暢通運轉(zhuǎn)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(fù)雜的百年未有之大變局下,強化農(nóng)業(yè)經(jīng)濟韌性對于農(nóng)業(yè)的適應(yīng)性發(fā)展和可持續(xù)發(fā)展至關(guān)重要。因此,增強農(nóng)業(yè)經(jīng)濟韌性成為各界愈發(fā)重視的議題,并已被提升至戰(zhàn)略新高度。黨的二十大報告強調(diào)要著力提升產(chǎn)業(yè)鏈、供應(yīng)鏈的韌性和安全性,并倡導(dǎo)大食物觀的發(fā)展理念,推進設(shè)施農(nóng)業(yè)和智慧農(nóng)業(yè)發(fā)展。2023年中央“一號文件”也明確指出“產(chǎn)業(yè)韌性強”為農(nóng)業(yè)強國應(yīng)有的核心內(nèi)涵。在此背景下,探討市域農(nóng)業(yè)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(nóng)業(yè)經(jīng)濟韌性、推進市域農(nóng)業(yè)高質(zhì)量發(fā)展顯得尤為緊迫,這不僅是我國把牢農(nóng)業(yè)發(fā)展主動權(quán)和筑牢農(nóng)業(yè)發(fā)展安全屏障的前瞻性擘畫,更是推動農(nóng)業(yè)強國建設(shè)的關(guān)鍵所在。

近年來,各國都在探索提升農(nóng)業(yè)經(jīng)濟韌性的有效途徑。從農(nóng)業(yè)發(fā)達國家的經(jīng)驗來看,采取的策略主要包括多元化生產(chǎn)以分散風險、加強風險管理等,并強調(diào)數(shù)字技術(shù)在提升農(nóng)業(yè)經(jīng)濟韌性中的關(guān)鍵作用[3]。隨著人工智能、5G通信、物聯(lián)網(wǎng)、大數(shù)據(jù)等數(shù)字技術(shù)演變更新迭代,利用數(shù)字技術(shù)發(fā)軔農(nóng)業(yè)現(xiàn)代化發(fā)展已成為各國共同關(guān)注的課題。發(fā)達國家的數(shù)字農(nóng)業(yè)實踐已取得顯著成效,并逐步形成了一個較為完善的發(fā)展體系。相較之下,我國的數(shù)字農(nóng)業(yè)實踐還處于起步階段,但是數(shù)字經(jīng)濟在農(nóng)業(yè)領(lǐng)域的強大賦能作用已引起我國政府的持續(xù)關(guān)注與重視。早在2013年我國就開始著手“數(shù)字農(nóng)業(yè)”的戰(zhàn)略布局,并陸續(xù)出臺了一系列政策文件,如“鄉(xiāng)村振興戰(zhàn)略規(guī)劃”“數(shù)字鄉(xiāng)村發(fā)展戰(zhàn)略綱要”等,旨在促進農(nóng)業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型和智慧農(nóng)業(yè)的發(fā)展。在這一系列戰(zhàn)略推動下,我國各城市積極踐行農(nóng)業(yè)數(shù)字化[4],推動數(shù)字要素與數(shù)字技術(shù)滲透于市域農(nóng)業(yè)產(chǎn)業(yè)鏈、供應(yīng)鏈上的各關(guān)鍵節(jié)點。據(jù)《中國數(shù)字經(jīng)濟產(chǎn)業(yè)發(fā)展研究(2023)》報告,2022年,我國農(nóng)業(yè)領(lǐng)域的數(shù)字化滲透率已達到了10.5%,說明數(shù)字經(jīng)濟正成為我國農(nóng)業(yè)高質(zhì)量發(fā)展的強勁引擎。并且,在我國宏觀經(jīng)濟下行承壓期,數(shù)字產(chǎn)業(yè)表現(xiàn)出較強的產(chǎn)業(yè)韌性與帶動效應(yīng)。也就是說,數(shù)字經(jīng)濟能為數(shù)字化產(chǎn)業(yè)抵抗外部沖擊構(gòu)筑一道內(nèi)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(shù)字經(jīng)濟能否為市域農(nóng)業(yè)發(fā)展發(fā)揮“穩(wěn)定劑”和“催化劑”的作用,進而鍛造市域農(nóng)業(yè)經(jīng)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(yīng)又如何呢?在我國數(shù)字經(jīng)濟驅(qū)動農(nóng)業(yè)發(fā)展范式變革不斷深化的階段,如何實踐才能有效釋放數(shù)字紅利助推市域農(nóng)業(yè)經(jīng)濟韌性提升呢?本文認為,探討以上問題對利用數(shù)字經(jīng)濟賦能我國市域農(nóng)業(yè)經(jīng)濟韌性提升,和夯實我國市域農(nóng)業(yè)發(fā)展的安全堤壩具有重要的現(xiàn)實意義。

“韌性”的概念最初源于物理學(xué),由Holling[5]首次引入生態(tài)學(xué)領(lǐng)域,并定義為生態(tài)系統(tǒng)在受沖擊后恢復(fù)至初始均衡狀態(tài)的能力。而Walker等人[6]強調(diào)生態(tài)系統(tǒng)具有多重均衡狀態(tài),將生態(tài)韌性定義為系統(tǒng)在達到新穩(wěn)態(tài)前所能承受的最大沖擊。Martin[7]等人進一步研究,發(fā)現(xiàn)生態(tài)韌性實質(zhì)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(yīng)性韌性(亦即經(jīng)濟韌性),指經(jīng)濟系統(tǒng)應(yīng)對外生沖擊的動態(tài)響應(yīng)、重構(gòu)與創(chuàng)新能力。適應(yīng)性韌性特別強調(diào)了經(jīng)濟系統(tǒng)在面對外部變化時的適應(yīng)性學(xué)習能力,現(xiàn)已得到國內(nèi)外眾多學(xué)者的認可和采用。相較于國外成熟的經(jīng)濟韌性研究體系,我國對經(jīng)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(nèi)學(xué)者對農(nóng)業(yè)經(jīng)濟韌性的研究多集中在其測算、時空演變及影響因素。關(guān)于農(nóng)業(yè)經(jīng)濟韌性的測算、時空演變,多數(shù)研究是基于對農(nóng)業(yè)經(jīng)濟韌性內(nèi)涵的理解,構(gòu)建綜合指標體系來測度各區(qū)域的農(nóng)業(yè)經(jīng)濟韌性。例如,Folke C[8]認為農(nóng)業(yè)經(jīng)濟韌性是指農(nóng)業(yè)吸收沖擊并維持原始結(jié)構(gòu)、功能和特征的綜合能力。于偉[9]也基于這種理解,從生產(chǎn)、生態(tài)和經(jīng)濟三個維度構(gòu)建了指標體系來測度農(nóng)業(yè)抵抗沖擊的能力,卻未考慮到恢復(fù)力和變革力這兩個關(guān)鍵要素。進一步,蔣輝[10]、張明斗[11]等學(xué)者發(fā)現(xiàn)我國農(nóng)業(yè)經(jīng)濟韌性整體呈增強態(tài)勢,并存在區(qū)域內(nèi)外差距和顯著的空間關(guān)聯(lián)效應(yīng)。隨著數(shù)字經(jīng)濟與農(nóng)業(yè)深度融合發(fā)展,數(shù)字經(jīng)濟對農(nóng)業(yè)高質(zhì)量發(fā)展的影響受到了學(xué)者們的廣泛關(guān)注,但僅有宋敏[15]、趙巍[16]等少部分學(xué)者直接研究了數(shù)字經(jīng)濟對農(nóng)業(yè)經(jīng)濟韌性的影響,并認為數(shù)字經(jīng)濟能通過提升人力資本、推動產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)升級來增強農(nóng)業(yè)經(jīng)濟韌性。另外,任健華[17]、趙天榮[18]等學(xué)者從農(nóng)業(yè)資本深化、全要素生產(chǎn)率等角度間接探討了數(shù)字經(jīng)濟對農(nóng)業(yè)經(jīng)濟韌性的促進作用。上述有關(guān)數(shù)字經(jīng)濟和農(nóng)業(yè)經(jīng)濟韌性的相關(guān)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(yīng)性韌性框架,認為農(nóng)業(yè)經(jīng)濟韌性不僅表現(xiàn)在其遭受外部沖擊后的恢復(fù)能力,更注重其經(jīng)過適應(yīng)期后調(diào)整與優(yōu)化,突破原有的路徑依賴,市域農(nóng)業(yè)升級至更高效、可持續(xù)發(fā)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(xué)地測度了市域農(nóng)業(yè)經(jīng)濟韌性,更契合農(nóng)業(yè)經(jīng)濟韌性的內(nèi)涵。既有研究大多數(shù)是通過構(gòu)建反映農(nóng)業(yè)產(chǎn)業(yè)鏈上下游關(guān)聯(lián)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(tǒng)計口徑、權(quán)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?qū)用孓r(nóng)業(yè)經(jīng)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(shù)據(jù)對我國農(nóng)業(yè)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(qū)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(nóng)業(yè)為研究對象,使用反事實方法科學(xué)測度市域農(nóng)業(yè)經(jīng)濟韌性水平,系統(tǒng)梳理數(shù)字經(jīng)濟賦能市域農(nóng)業(yè)經(jīng)濟韌性的機理,引入農(nóng)業(yè)資本深化作為中介變量,并考慮到數(shù)字經(jīng)濟對市域農(nóng)業(yè)經(jīng)濟韌性存在非線性影響,運用兩步系統(tǒng)GMM模型、動態(tài)門檻模型、中介效應(yīng)模型來實證檢驗數(shù)字經(jīng)濟對市域農(nóng)業(yè)經(jīng)濟韌性的影響效應(yīng)及作用機制,以期為數(shù)字化背景下增強市域農(nóng)業(yè)經(jīng)濟韌性提供經(jīng)驗證據(jù)。

二、理論分析與研究假設(shè)

(一)數(shù)字經(jīng)濟影響市域農(nóng)業(yè)經(jīng)濟韌性的直接效應(yīng)

數(shù)字經(jīng)濟直接提升市域農(nóng)業(yè)經(jīng)濟韌性,主要體現(xiàn)在增強市域農(nóng)業(yè)應(yīng)對不確定性風險的綜合能力、推動市域農(nóng)業(yè)產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)優(yōu)化與升級兩個方面。

第一,數(shù)字經(jīng)濟增強市域農(nóng)業(yè)應(yīng)對不確定性風險的預(yù)警、響應(yīng)、恢復(fù)以及適應(yīng)能力。一方面,利用大數(shù)據(jù)技術(shù)構(gòu)建的市域農(nóng)業(yè)風險智能識別和預(yù)警機制,能有效增強市域農(nóng)業(yè)應(yīng)對氣候變化和自然災(zāi)害的預(yù)防能力;同時,數(shù)字平臺有效連接了市域農(nóng)業(yè)產(chǎn)業(yè)鏈、供應(yīng)鏈的上下游,提升了市域農(nóng)業(yè)面對外部沖擊時的響應(yīng)能力[19],協(xié)同管控斷鏈風險,有利于市域農(nóng)業(yè)經(jīng)濟韌性提升;此外,數(shù)字普惠金融的應(yīng)用不但有效解決了農(nóng)戶和涉農(nóng)小微企業(yè)的融資難題,助力市域農(nóng)業(yè)主體在遭受沖擊后更快地恢復(fù)運營,還通過其衍生的多元金融工具實現(xiàn)了市域農(nóng)業(yè)風險的分擔與管理[20]。另一方面,依托互聯(lián)網(wǎng)信息平臺成本低、傳播廣等優(yōu)勢,促進了涉農(nóng)信息的流通[21],市域農(nóng)業(yè)生產(chǎn)經(jīng)營主體能更及時、全面地了解市場動態(tài),包括價格信號、供求關(guān)系、生產(chǎn)經(jīng)驗、政策變化等,為動態(tài)調(diào)整生產(chǎn)計劃和農(nóng)作物種植結(jié)構(gòu)、銷售策略等提供依據(jù)。這不僅改善了市域農(nóng)業(yè)生產(chǎn)與消費的銜接,促使市域農(nóng)業(yè)投入與產(chǎn)出結(jié)構(gòu)關(guān)系更加緊密、協(xié)調(diào),還增強了市域農(nóng)業(yè)主體對不確定性風險的適應(yīng)性調(diào)節(jié)能力。

第二,數(shù)字經(jīng)濟推進市域農(nóng)業(yè)產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)優(yōu)化與升級。數(shù)字經(jīng)濟驅(qū)動市域農(nóng)業(yè)生產(chǎn)向“精細化”“智能化”“綠色化”方向演進,提高了市域農(nóng)業(yè)生產(chǎn)效率和農(nóng)產(chǎn)品附加值,驅(qū)動市域農(nóng)業(yè)與其他產(chǎn)業(yè)融合發(fā)展,促進市域農(nóng)業(yè)產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)優(yōu)化與升級。一方面,通過地理信息系統(tǒng)(GIS)、智能農(nóng)機以及物聯(lián)網(wǎng)等數(shù)字技術(shù),實時監(jiān)測和記錄苗情、墑情、蟲害及氣象等關(guān)鍵農(nóng)業(yè)變量,再利用大數(shù)據(jù)技術(shù)對所收集的農(nóng)業(yè)數(shù)據(jù)進行分析,幫助市域農(nóng)業(yè)生產(chǎn)實現(xiàn)精準種植、灌溉、施肥和病蟲害管理等,緩解資源約束和環(huán)境污染,以科學(xué)合理的方式布局農(nóng)業(yè)生產(chǎn)[22],實現(xiàn)經(jīng)濟效益和生態(tài)效益的雙重優(yōu)化。另一方面,數(shù)字經(jīng)濟加速市域農(nóng)業(yè)與其他產(chǎn)業(yè)的互動與融合,不斷催生農(nóng)業(yè)新業(yè)態(tài)、新模式,促進農(nóng)業(yè)產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)向多元化、高級化的方向發(fā)展,也為市域農(nóng)業(yè)發(fā)展帶來了新的增長點。

總之,通過以上機制,數(shù)字經(jīng)濟推動市域農(nóng)業(yè)向更優(yōu)化、可持續(xù)的發(fā)展路徑邁進,進而增強了市域農(nóng)業(yè)經(jīng)濟韌性?；诖?本文提出研究假設(shè)一:

假設(shè)一:數(shù)字經(jīng)濟賦能市域農(nóng)業(yè)經(jīng)濟韌性提升。

(二) 數(shù)字經(jīng)濟影響市域農(nóng)業(yè)經(jīng)濟韌性的間接效應(yīng)

數(shù)字經(jīng)濟通過推進“以工促農(nóng)”戰(zhàn)略的實施,促進市域農(nóng)業(yè)資本深化,為市域農(nóng)業(yè)帶來高效的要素配置,間接提升了市域農(nóng)業(yè)經(jīng)濟韌性。第一,數(shù)字經(jīng)濟興起加速了非農(nóng)部門的發(fā)展,導(dǎo)致非農(nóng)部門產(chǎn)品相對價格下降,間接降低了農(nóng)業(yè)部門技術(shù)創(chuàng)新的門檻,并為農(nóng)業(yè)部門技術(shù)創(chuàng)新提供了高質(zhì)量的中間產(chǎn)品,市域農(nóng)業(yè)部門因此獲得更多先進的技術(shù)和資本注入[23],為農(nóng)業(yè)部門提高生產(chǎn)率和科技進步提供了內(nèi)生動力和外部條件。并且,數(shù)字經(jīng)濟的發(fā)展為非農(nóng)就業(yè)提供了更多的機會,農(nóng)業(yè)部門的勞動力、土地也向資本回報率更高的非農(nóng)部門轉(zhuǎn)移,導(dǎo)致農(nóng)業(yè)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(jù)誘致性進步理論,這將推動市域農(nóng)業(yè)生產(chǎn)者傾向于采用“勞動節(jié)約型”和“土地節(jié)約型”的投入模式,為農(nóng)業(yè)部門用資本代替粗放型勞動力提供了契機,深化了市域農(nóng)業(yè)資本要素的投入。第二,數(shù)字技術(shù)與資本要素相結(jié)合,即數(shù)字普惠金融的發(fā)展拓寬了金融服務(wù)的覆蓋范圍,延伸了金融服務(wù)的可及性,緩解了市域農(nóng)業(yè)主體的融資資本約束,使得小農(nóng)戶群體也能以較低成本實現(xiàn)用先進技術(shù)代替?zhèn)鹘y(tǒng)勞動力,有利于實現(xiàn)市域農(nóng)業(yè)的資本積累?？傊?資本要素投入的增加和土地、勞動力的非農(nóng)轉(zhuǎn)移共同推動了農(nóng)業(yè)資本的深化。

農(nóng)業(yè)資本的深化促進農(nóng)業(yè)全要素生產(chǎn)率提升,優(yōu)化農(nóng)業(yè)資源要素配置,有利于提升市域農(nóng)業(yè)經(jīng)濟韌性。第一,農(nóng)業(yè)資本深化是我國農(nóng)業(yè)勞動生產(chǎn)率和土地生產(chǎn)率增長的第一貢獻源,其帶來的生產(chǎn)率效應(yīng)和要素替代效應(yīng)共同驅(qū)動農(nóng)業(yè)生產(chǎn)率增長[24],有效提升了市域農(nóng)業(yè)的全要素生產(chǎn)率[25],優(yōu)化了市域農(nóng)業(yè)資源配置。第二,在市域農(nóng)業(yè)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(nóng)業(yè)主體快速調(diào)整并恢復(fù)運營。因此,市域農(nóng)業(yè)通過這一資本深化實現(xiàn)轉(zhuǎn)型升級,使其更具適應(yīng)性和經(jīng)濟韌性。基于此,本文提出研究假設(shè)二:

圖1 假設(shè)二演化路徑圖

假設(shè)二:數(shù)字經(jīng)濟通過 “以工促農(nóng)”,促進農(nóng)業(yè)資本深化,進而增強市域農(nóng)業(yè)經(jīng)濟韌性。

(三)數(shù)字經(jīng)濟影響市域農(nóng)業(yè)經(jīng)濟韌性的門檻效應(yīng)

在前述理論分析的基礎(chǔ)上,本文認為數(shù)字經(jīng)濟有提升市域農(nóng)業(yè)經(jīng)濟韌性的潛力,但我國各市域經(jīng)濟發(fā)展和推動數(shù)字化進度不同,該影響作用可能存在時滯效應(yīng)。在數(shù)字化進程落后的城市,數(shù)字化基礎(chǔ)設(shè)施投入不足,信息平臺不完善,導(dǎo)致數(shù)字經(jīng)濟的應(yīng)用范圍、深度受限[26],其溢出效應(yīng)和乘數(shù)效應(yīng)可能無法充分發(fā)揮。隨著數(shù)字化基礎(chǔ)建設(shè)和信息網(wǎng)絡(luò)的健全,數(shù)字技術(shù)向農(nóng)業(yè)領(lǐng)域加快擴散,數(shù)字經(jīng)濟所帶來的擴散效應(yīng)、溢出效應(yīng)和普惠效應(yīng)逐漸顯現(xiàn),進一步強化其對市域農(nóng)業(yè)經(jīng)濟韌性的提升效應(yīng)。因此,數(shù)字經(jīng)濟對市域農(nóng)業(yè)經(jīng)濟韌性的促進作用并非簡單線性關(guān)系,可能存在動態(tài)門檻效應(yīng)。基于此,本文提出研究假設(shè)三:

假設(shè)三:數(shù)字經(jīng)濟影響市域農(nóng)業(yè)經(jīng)濟韌性存在門檻效應(yīng)

三、研究設(shè)計

(一)模型設(shè)定

本文主要通過構(gòu)建系統(tǒng)GMM模型來驗證數(shù)字經(jīng)濟對我國市域農(nóng)業(yè)經(jīng)濟韌性的直接影響效應(yīng)。其原因如下:首先,鑒于市域農(nóng)業(yè)經(jīng)濟韌性具有某種“路徑依賴性”,將市域農(nóng)業(yè)經(jīng)濟韌性的一階滯后項納入模型。其次,考慮到潛在的內(nèi)生性問題,普通最小二乘法或固定效應(yīng)模型所得到的估計系數(shù)可能為有偏、非一致的,加之本文采用的樣本數(shù)據(jù)特征為大N小T的短面板,一般使用差分GMM估計或系統(tǒng)GMM估計。而系統(tǒng)GMM估計在處理內(nèi)生性、弱工具變量以及模型設(shè)定檢驗時具有更強的優(yōu)勢,能大幅提高估計的穩(wěn)健性?；谏鲜隹剂?本文選取兩步系統(tǒng)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(jīng)濟發(fā)展水平、城鎮(zhèn)化率、金融發(fā)展水平等其他關(guān)鍵變量,以確保模型的全面性和準確性。設(shè)定式(1)動態(tài)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(nóng)業(yè)經(jīng)濟韌性,Digitali,t為核心解釋變量:數(shù)字經(jīng)濟發(fā)展水平,controlsi,t表示控制變量集合,δi表示城市固定效應(yīng),φt表示年份固定效應(yīng),εi,t表示隨機擾動項。

為進一步探討數(shù)字經(jīng)濟影響市域農(nóng)業(yè)經(jīng)濟韌性的傳導(dǎo)機制,本文以農(nóng)業(yè)資本深化為中介變量,并借鑒江艇[27]提出的中介效應(yīng)操作建議,在后文實證檢驗數(shù)字經(jīng)濟對農(nóng)業(yè)資本深化的影響,理論闡釋農(nóng)業(yè)資本深化對市域農(nóng)業(yè)經(jīng)濟韌性的影響即可,以克服傳統(tǒng)中介效應(yīng)分析方法的缺陷。在模型(1)的基礎(chǔ)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(shù)字經(jīng)濟影響市域農(nóng)業(yè)經(jīng)濟韌性是否存在門檻效應(yīng),構(gòu)建如下動態(tài)門檻模型進行檢驗。Hansen[28]的方法是檢驗門檻效應(yīng)的常見做法,基于靜態(tài)面板的固定效應(yīng)進行建模。但這一方法要求協(xié)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(shè)定為動態(tài)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(nèi)生閾值變量的動態(tài)面板模型,從而有效應(yīng)對內(nèi)生性問題。因此,本文參考Seo等人的方法,以數(shù)字經(jīng)濟發(fā)展水平(Digital)為門檻變量,構(gòu)建單一的動態(tài)門檻模型。

δi+φt+εi,t

(3)

其中是滯后一期的市域農(nóng)業(yè)經(jīng)濟韌性,I(·)是指示性函數(shù),即滿足括號內(nèi)條件時I為1,否則為0。qi,t是門檻變量,當數(shù)字經(jīng)濟發(fā)展水平低于門檻值γ時,數(shù)字經(jīng)濟對市域農(nóng)業(yè)經(jīng)濟韌性的影響系數(shù)為β1,當數(shù)字經(jīng)濟發(fā)展水平越過門檻值γ時,數(shù)字經(jīng)濟對市域農(nóng)業(yè)經(jīng)濟韌性的影響系數(shù)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(nóng)業(yè)經(jīng)濟韌性(Agrres)。關(guān)于產(chǎn)業(yè)經(jīng)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(gòu)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(jīng)濟地理學(xué)者的質(zhì)疑,進而引起了關(guān)于結(jié)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(guān)鍵指標,如就業(yè)人數(shù)或GDP,并根據(jù)其在受沖擊前后的波動來估計韌性。然而,僅根據(jù)就業(yè)或GDP的變化來評估產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)在韌性視角下的適應(yīng)性較為片面。鑒于上述,本文參考劉瑞等人[30]的方法,比較農(nóng)業(yè)勞動生產(chǎn)率的實際增長路徑與其預(yù)測的反事實增長路徑來測度。此方法有雙重優(yōu)勢:一是勞動生產(chǎn)率的波動能夠有效地反映出產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)的適應(yīng)性調(diào)整與升級,更為契合適應(yīng)性韌性內(nèi)涵;二是該方法不僅關(guān)注到了某地區(qū)農(nóng)業(yè)面對外部沖擊時經(jīng)濟波動的空間效應(yīng),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(nóng)業(yè)的一次外部沖擊,并且鑒于地級市數(shù)據(jù)的可得性,本文設(shè)定研究周期為2011年至2020年。首先預(yù)測市域農(nóng)業(yè)的反事實勞動生產(chǎn)率。

在第一階段,估算市域農(nóng)業(yè)的反事實就業(yè)?；贒ixon-Thirlwal的循環(huán)因果模型,使用靜態(tài)凡登定律,構(gòu)建了市域農(nóng)業(yè)產(chǎn)值與就業(yè)之間的基本關(guān)系。考慮到就業(yè)水平的“滯后影響”和“空間效應(yīng)”,構(gòu)建了以下的動態(tài)空間計量模型:

lnYt=β0+ρWlnYt+γlnYt-1+βlnXt+εt

(4)

其中,Yt為t期農(nóng)業(yè)就業(yè)水平,Yt-1為滯后一期的農(nóng)業(yè)就業(yè)水平,Xt為t期農(nóng)業(yè)產(chǎn)值,WlnYt是空間滯后項,反映鄰近地區(qū)的農(nóng)業(yè)就業(yè)水平。W設(shè)置為277個市域的鄰接權(quán)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(nóng)業(yè)就業(yè)水平。

在第二階段,將全國農(nóng)業(yè)的實際產(chǎn)出增長率視為反映無金融危機沖擊下的市域農(nóng)業(yè)產(chǎn)值的反事實增長率。以2007年的農(nóng)業(yè)實際產(chǎn)值作為基準,計算各市域的反事實農(nóng)業(yè)產(chǎn)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(nóng)業(yè)經(jīng)濟韌性的標準。若此值為正,則表示該地區(qū)的農(nóng)業(yè)具有韌性。

2.解釋變量:數(shù)字經(jīng)濟發(fā)展水平(Digital)。受限于市域?qū)用嫦嚓P(guān)數(shù)據(jù)的可獲得性,本文借鑒趙濤[31]的做法,從互聯(lián)網(wǎng)發(fā)展和數(shù)字普惠金融兩個維度來衡量數(shù)字經(jīng)濟綜合發(fā)展水平。具體選取了互聯(lián)網(wǎng)普及率(每百人國際互聯(lián)網(wǎng)用戶數(shù))、相關(guān)從業(yè)人員情況(信息傳輸、計算機服務(wù)和軟件業(yè)從業(yè)人員占比)、相關(guān)產(chǎn)出情況(人均電信業(yè)務(wù)總量)、移動電話普及率(每百人移動電話用戶數(shù))和數(shù)字普惠金融發(fā)展程度(數(shù)字普惠金融指數(shù))五個指標進行度量,運用熵權(quán)法確定權(quán)重,基于上述方法和數(shù)據(jù),得到2011—2019年間各市域的數(shù)字經(jīng)濟發(fā)展水平。

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

4.控制變量:借鑒相關(guān)研究,本文選擇了以下五個可能會影響市域農(nóng)業(yè)經(jīng)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(shù)據(jù)來源

考慮到市域?qū)用鏀?shù)據(jù)的可得性和連續(xù)性,本文選擇樣本數(shù)據(jù)區(qū)間為2011—2019年,剔除了部分數(shù)據(jù)嚴重缺失的城市,少部分缺失的數(shù)據(jù)采用線性插值法補齊,最終基于277個市域展開研究。數(shù)據(jù)來自國家統(tǒng)計局、《中國城市統(tǒng)計年鑒》《中國區(qū)域經(jīng)濟統(tǒng)計年鑒》《 中國農(nóng)村統(tǒng)計年鑒》以及各省市統(tǒng)計局、各地級市統(tǒng)計公報。各主要變量描述性統(tǒng)計如下:

表2 各主要變量描述性統(tǒng)計

五、實證分析

(一)基準回歸

表3報告了數(shù)字經(jīng)濟對市域農(nóng)業(yè)經(jīng)濟韌性的基準回歸結(jié)果,列(1)是在加入控制變量后的普通OLS回歸結(jié)果,列(2)是在考慮同時納入城市與時間固定效應(yīng)的前提下,采用兩步系統(tǒng)GMM方法回歸所得的結(jié)果。結(jié)果顯示,列(1)數(shù)字經(jīng)濟的估計系數(shù)為0.379,在1%的水平上顯著,表明數(shù)字經(jīng)濟能顯著提升市域農(nóng)業(yè)經(jīng)濟韌性。列(2)數(shù)字經(jīng)濟的估計系數(shù)為3.144,在1%的水平上顯著,表明數(shù)字經(jīng)濟發(fā)展水平每提升1%,市域農(nóng)業(yè)經(jīng)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(guān)但不存在二階自相關(guān),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(shè)定的合理性。同時,L.Agrres(市域農(nóng)業(yè)經(jīng)濟韌性滯后一期)的估計系數(shù)為0.207,在1%的顯著性水平上為正,進一步確認了市域農(nóng)業(yè)經(jīng)濟韌性存在顯著的“路徑依賴”特征,說明市域農(nóng)業(yè)經(jīng)濟韌性提升效應(yīng)存在時滯性,即當期市域農(nóng)業(yè)經(jīng)濟韌性會受到前期市域農(nóng)業(yè)經(jīng)濟韌性水平的影響。在考慮了模型可能存在的內(nèi)生性問題之后,數(shù)字經(jīng)濟仍顯著影響市域農(nóng)業(yè)的經(jīng)濟韌性,假設(shè)一得證。

表3 基準模型回歸結(jié)果

此外,從控制變量估計結(jié)果來看,經(jīng)濟發(fā)展水平估計系數(shù)顯著為負,可能是因為城市經(jīng)濟發(fā)展水平的提高通常伴隨著產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)的優(yōu)化,城市的產(chǎn)業(yè)重心從農(nóng)業(yè)轉(zhuǎn)向服務(wù)業(yè)和工業(yè),導(dǎo)致農(nóng)業(yè)部門在資源配置和政策關(guān)注上相對被忽視,一定程度上不利于農(nóng)業(yè)經(jīng)濟韌性增強。金融發(fā)展水平估計系數(shù)在10%的顯著性水平上為負,可能是在金融發(fā)展較為成熟的地區(qū),金融資源偏向收益率更高的非農(nóng)領(lǐng)域,這種傾斜可能導(dǎo)致農(nóng)業(yè)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(yīng)對能力。此外,政府干預(yù)程度估計系數(shù)顯著為負,這可能是因為政府過多干預(yù)會導(dǎo)致市場效率降低和資源分配失衡,削弱農(nóng)業(yè)部門對經(jīng)濟波動的適應(yīng)能力,從而限制農(nóng)業(yè)經(jīng)濟韌性水平的提高。

(二)穩(wěn)健性檢驗

為確保結(jié)果的穩(wěn)健,本文采取以下三種方法進行穩(wěn)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(jīng)濟發(fā)展、產(chǎn)業(yè)政策等方面具有特殊性,為避免可能存在的統(tǒng)計學(xué)差異,本文剔除了北京、天津、上海、重慶四個直轄市樣本數(shù)據(jù),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(shù)字經(jīng)濟)是經(jīng)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(jié)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(jù)表4列(1)—(3)的結(jié)果顯示,核心解釋變量(Digital)的顯著性和估計系數(shù)與基準回歸基本一致,為本研究結(jié)果提供了堅實的證據(jù)。特別是,列(3)顯示,數(shù)字經(jīng)濟對市域農(nóng)業(yè)經(jīng)濟韌性的提升效應(yīng)依舊顯著為正并且系數(shù)升至7.779,這說明排除極端值影響后回歸更加平穩(wěn),數(shù)字經(jīng)濟有效賦能市域農(nóng)業(yè)經(jīng)濟韌性提升這一結(jié)論是穩(wěn)健的,進一步驗證了假設(shè)一。

表4 穩(wěn)健性檢驗結(jié)果

表5 異質(zhì)性檢驗結(jié)果

(三)異質(zhì)性檢驗

1.基于地理區(qū)位的異質(zhì)性分析。由于我國幅員遼闊,不同地區(qū)的資源稟賦與經(jīng)濟基礎(chǔ)存在明顯差異,數(shù)字經(jīng)濟發(fā)展水平也不同,這可能會導(dǎo)致數(shù)字經(jīng)濟對市域農(nóng)業(yè)經(jīng)濟韌性水平的影響存在明顯的地理區(qū)位異質(zhì)性特征。本文參考國家統(tǒng)計局的劃分標準,將全國277個樣本數(shù)據(jù)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(jié)果如(1)至(3)顯示:數(shù)字經(jīng)濟對于東部、中部和西部地區(qū)的市域農(nóng)業(yè)經(jīng)濟韌性均產(chǎn)生了顯著的正向效應(yīng),其中東部地區(qū)受益最為顯著,其后是中部和西部。在東部地區(qū),數(shù)字經(jīng)濟發(fā)展水平每提升1%,其市域農(nóng)業(yè)經(jīng)濟韌性水平提高1.487%,這主要得益于東部地區(qū)城市在基礎(chǔ)設(shè)施、人才集聚、市場環(huán)境以及技術(shù)水平等多方面的優(yōu)勢,為東部地區(qū)進行數(shù)字化賦能市域農(nóng)業(yè)提供支撐。然而,數(shù)字經(jīng)濟對東北部地區(qū)城市農(nóng)業(yè)經(jīng)濟韌性的影響不顯著為正,東北地區(qū)作為我國重要的糧食基地,農(nóng)業(yè)基礎(chǔ)雄厚,可能更多依靠優(yōu)越的自然資源稟賦來影響農(nóng)業(yè)經(jīng)濟韌性。其次,近年來,東北地區(qū)經(jīng)濟增長呈現(xiàn)出疲軟態(tài)勢,在人力資源流失嚴重、產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)單一、支柱性工業(yè)整體下滑等背景下,難以實現(xiàn)產(chǎn)業(yè)轉(zhuǎn)型升級和資源重組,數(shù)字經(jīng)濟在提升市域農(nóng)業(yè)經(jīng)濟韌性方面的作用也就無法顯現(xiàn)出來。

2.基于人力資本水平的異質(zhì)性分析。為檢驗人力資本水平的高低是否會影響數(shù)字經(jīng)濟賦能市域農(nóng)業(yè)經(jīng)濟韌性的效果,本文以人力資本水平的中位數(shù)為基準,將全國277個樣本數(shù)據(jù)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(jié)果如(5)和(6)所示:數(shù)字經(jīng)濟的估計系數(shù)為3.030和2.637,均在5%的置信水平上顯著,表明數(shù)字經(jīng)濟對不同人力資本水平市域的農(nóng)業(yè)經(jīng)濟韌性均存在促進作用,在高人力資本水平的地區(qū)其促進作用更強。在人力資本水平高的地區(qū)其勞動力擁有更高的教育水平和技能,對數(shù)字技術(shù)的應(yīng)用和適應(yīng)性更強,能更好發(fā)揮人才的正外部性和學(xué)習效應(yīng),更有效地理解和利用市場信息,提高決策質(zhì)量,從而更好地應(yīng)對外部沖擊,增強市域農(nóng)業(yè)經(jīng)濟韌性。

(四)機制檢驗

根據(jù)前文研究理論分析,本文在基準回歸的基礎(chǔ)上,以農(nóng)業(yè)資本深化為中介變量來研究數(shù)字經(jīng)濟影響市域農(nóng)業(yè)經(jīng)濟韌性的傳導(dǎo)機制,回歸結(jié)果見表6。數(shù)字經(jīng)濟對農(nóng)業(yè)資本深化的影響系數(shù)為5.090,并在1%水平上通過顯著性檢驗,這表明數(shù)字經(jīng)濟發(fā)展對農(nóng)業(yè)資本深化產(chǎn)生了顯著的正面影響,假設(shè)二得到驗證。隨著數(shù)字經(jīng)濟的蓬勃發(fā)展,數(shù)字經(jīng)濟通過推進“以工促農(nóng)”戰(zhàn)略來反哺農(nóng)業(yè),改變了農(nóng)業(yè)部門的要素稟賦狀況和降低了農(nóng)業(yè)部門技術(shù)進步的門檻,技術(shù)進步方向誘致農(nóng)業(yè)生產(chǎn)者傾向于使用更多資本要素,從而有效促進了農(nóng)業(yè)部門資本累積和深化。農(nóng)業(yè)部門資本深化帶來的生產(chǎn)率效應(yīng)和要素替代效應(yīng)有效提升了農(nóng)業(yè)部門的全要素生產(chǎn)率,促進市域農(nóng)業(yè)提質(zhì)增效,進而提升市域農(nóng)業(yè)經(jīng)濟韌性。

表6 中介效應(yīng)結(jié)果

(五)動態(tài)門檻效應(yīng)檢驗

為深入探討數(shù)字經(jīng)濟對市域農(nóng)業(yè)經(jīng)濟韌性的非線性效應(yīng),本文選取數(shù)字經(jīng)濟作為門檻變量,并采用了Seo等人所提出的動態(tài)面板門檻操作方法。實證分析顯示,隨著數(shù)字經(jīng)濟的發(fā)展進程,其對農(nóng)業(yè)經(jīng)濟韌性的影響呈現(xiàn)出非線性特征。表7的結(jié)果表示,該模型的門檻值為0.147,下限置信區(qū)間為0.060,上限置信區(qū)間為0.188。

表7 門檻值估計結(jié)果

表8的結(jié)果說明,即當數(shù)字經(jīng)濟水平低于門檻值(0.147)時,其系數(shù)估計值為2.867,且在10%的置信水平上顯著;當數(shù)字經(jīng)濟水平超越門檻值(0.147)時,其系數(shù)估計值升至4.435,并在1%的置信水平上顯著。這說明,數(shù)字經(jīng)濟對農(nóng)業(yè)經(jīng)濟韌性存在“邊際效應(yīng)”遞增的非線性影響,驗證了假設(shè)三。在數(shù)字經(jīng)濟發(fā)展的初級階段,由于數(shù)字基礎(chǔ)設(shè)施尚不完善,其對市域農(nóng)業(yè)經(jīng)濟韌性的提升作用較為有限。但隨著市域數(shù)字農(nóng)業(yè)發(fā)展的環(huán)境逐漸成熟,規(guī)模經(jīng)濟和溢出效應(yīng)開始逐漸顯現(xiàn),從而更有效地提高市域農(nóng)業(yè)資源的配置和生產(chǎn)效率,進一步強化了其對市域農(nóng)業(yè)經(jīng)濟韌性的正面影響。

表8 動態(tài)門檻回歸結(jié)果

六、結(jié)論及建議

(一)結(jié)論

本文基于適應(yīng)性韌性視角,首先從理論層面剖析了數(shù)字經(jīng)濟對我國市域農(nóng)業(yè)經(jīng)濟韌性的影響機理,認為數(shù)字經(jīng)濟不僅能夠直接增強市域農(nóng)業(yè)經(jīng)濟韌性,還通過深化農(nóng)業(yè)資本投入,間接提升市域農(nóng)業(yè)經(jīng)濟韌性。

其次,實證研究采用了2011—2019年我國277個各級市域農(nóng)業(yè)的面板數(shù)據(jù)作為樣本,運用反事實方法科學(xué)評估了其農(nóng)業(yè)經(jīng)濟韌性水平,通過系統(tǒng)GMM模型、動態(tài)門檻模型及中介模型檢驗了數(shù)字經(jīng)濟對市域農(nóng)業(yè)經(jīng)濟韌性的影響效應(yīng)及作用路徑。主要得到如下研究結(jié)論:第一,數(shù)字經(jīng)濟有效賦能市域農(nóng)業(yè)經(jīng)濟韌性提升,且在剔除部分樣本、替換變量等穩(wěn)健性檢驗后,該結(jié)論依然成立。第二,數(shù)字經(jīng)濟對市域農(nóng)業(yè)經(jīng)濟韌性的提升作用在不同地理區(qū)位表現(xiàn)出異質(zhì)性,其影響效應(yīng)按東部、中部、西部地區(qū)遞減,而在東北地區(qū)其提升效應(yīng)不顯著;數(shù)字經(jīng)濟對市域農(nóng)業(yè)經(jīng)濟韌性的提升作用還存在人力資本異質(zhì)性,隨著人力資本水平的提升,數(shù)字經(jīng)濟對市域農(nóng)業(yè)經(jīng)濟韌性的正向作用逐漸加強。第三,農(nóng)業(yè)資本深化在數(shù)字經(jīng)濟提升市域農(nóng)業(yè)經(jīng)濟韌性的過程中起著重要的中介作用,表明數(shù)字經(jīng)濟可以通過加深農(nóng)業(yè)資本投入間接增強市域農(nóng)業(yè)經(jīng)濟韌性水平。第四,數(shù)字經(jīng)濟對市域農(nóng)業(yè)經(jīng)濟韌性的影響呈現(xiàn)出非線性的“邊際效應(yīng)”遞增特性,具體表現(xiàn)為,當數(shù)字經(jīng)濟發(fā)展水平低于特定門檻值(0.147)時,其對市域農(nóng)業(yè)經(jīng)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(nóng)業(yè)全產(chǎn)業(yè)鏈數(shù)字化升級。強化數(shù)字經(jīng)濟在鍛造市域農(nóng)業(yè)經(jīng)濟韌性方面的賦能作用,增強數(shù)字農(nóng)業(yè)技術(shù)創(chuàng)新能力。第一,鑒于數(shù)字經(jīng)濟對市域農(nóng)業(yè)經(jīng)濟韌性的提升作用存在門檻效應(yīng),應(yīng)對數(shù)字化進程滯后的城市進行政策傾斜和投資傾斜,補齊其數(shù)字基礎(chǔ)設(shè)施與服務(wù)短板,為釋放數(shù)字紅利和激發(fā)數(shù)字新動能提供基礎(chǔ)保障。同時,打造數(shù)字農(nóng)業(yè)知識云平臺,普及、推廣先進的數(shù)字農(nóng)業(yè)技術(shù),提高數(shù)字經(jīng)濟在市域農(nóng)業(yè)領(lǐng)域的滲透率。第二,依托物聯(lián)網(wǎng)、大數(shù)據(jù)等數(shù)字技術(shù)對市域農(nóng)業(yè)生產(chǎn)、加工、流通等環(huán)節(jié)進行數(shù)字化改造,實現(xiàn)市域農(nóng)業(yè)全鏈條增值、產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)優(yōu)化。依托數(shù)字經(jīng)濟深挖市域農(nóng)業(yè)的多種功能和多元價值,各城市應(yīng)立足自身特色,推進農(nóng)業(yè)與旅游、康養(yǎng)、親子以及電商等融合發(fā)展,實現(xiàn)多產(chǎn)業(yè)的協(xié)同效應(yīng),提高市域農(nóng)業(yè)的抗風險能力。還要注意利用云計算、區(qū)塊鏈等數(shù)字技術(shù)健全市域農(nóng)業(yè)產(chǎn)業(yè)鏈、供應(yīng)鏈風險管理體系,強化防災(zāi)減災(zāi)能力,以應(yīng)對外部環(huán)境的不確定性。第三,增強數(shù)字農(nóng)業(yè)技術(shù)自主創(chuàng)新能力是實現(xiàn)農(nóng)業(yè)高效生產(chǎn)、可持續(xù)發(fā)展的關(guān)鍵,應(yīng)加大支持數(shù)字農(nóng)業(yè)技術(shù)創(chuàng)新,加強“產(chǎn)學(xué)研”協(xié)作,建立高效的技術(shù)轉(zhuǎn)移機制和技術(shù)推廣機制,包括激勵政府、私營部門及非政府組織的協(xié)同投資農(nóng)業(yè)數(shù)字化,完善補貼、補助和保險等聯(lián)動支持體系來促進市域農(nóng)業(yè)的穩(wěn)健發(fā)展。通過這種多元合作模式,加速數(shù)字農(nóng)業(yè)研究成果的市場化,推動數(shù)字技術(shù)盡快轉(zhuǎn)化為農(nóng)業(yè)現(xiàn)實生產(chǎn)力,實現(xiàn)技術(shù)創(chuàng)新與農(nóng)業(yè)實踐需求的有效對接,為市域農(nóng)業(yè)發(fā)展注入源源不斷的活力。

2.深化市域農(nóng)業(yè)資本投入。考慮到數(shù)字經(jīng)濟是通過深化農(nóng)業(yè)資本來提升市域農(nóng)業(yè)經(jīng)濟韌性,應(yīng)進一步優(yōu)化市域農(nóng)業(yè)資本結(jié)構(gòu),提升市域農(nóng)業(yè)經(jīng)濟韌性。第一,借力數(shù)字金融工具促進數(shù)字農(nóng)業(yè)的投資與應(yīng)用,為農(nóng)戶和涉農(nóng)小微企業(yè)提供更易獲取、成本更低的數(shù)字金融服務(wù)。還可以通過數(shù)據(jù)驅(qū)動的信用評估,精準滿足不同農(nóng)業(yè)主體的融資需求,有效增強市域農(nóng)業(yè)的資本流動性和經(jīng)濟韌性。第二,引導(dǎo)相關(guān)企業(yè)在推進農(nóng)業(yè)數(shù)字化時轉(zhuǎn)變發(fā)展方式和投資模式,注重風險防范和化解機制建設(shè),運用大數(shù)據(jù)等數(shù)字技術(shù)為投資者提供關(guān)于農(nóng)業(yè)技術(shù)效益的預(yù)測和風險評估,從而降低投資風險,進而夯實市域農(nóng)業(yè)抗風險基礎(chǔ)。

3.實施差異化的數(shù)字經(jīng)濟賦能策略。考慮到數(shù)字經(jīng)濟對市域農(nóng)業(yè)經(jīng)濟韌性的影響因地理區(qū)位和人力資本水平而異,因此必須因地制宜地制定相應(yīng)的發(fā)展策略。第一,東部地區(qū)各城市應(yīng)充分發(fā)揮其創(chuàng)新要素集聚優(yōu)勢,加強數(shù)字農(nóng)業(yè)核心技術(shù)的創(chuàng)新能力,積極探索數(shù)字農(nóng)業(yè)發(fā)展模式先行先試,起到引領(lǐng)示范和輻射帶動作用;中部地區(qū)各城市要加速數(shù)字化成果在市域農(nóng)業(yè)發(fā)展中的應(yīng)用場景開發(fā)和推廣,促進區(qū)域協(xié)同發(fā)展;西部地區(qū)各城市則要重點關(guān)注數(shù)字信息基礎(chǔ)設(shè)施的完善,支撐高效旱作農(nóng)業(yè)、綠色生態(tài)農(nóng)業(yè)等發(fā)展;東北地區(qū)各城市要加大支農(nóng)、惠農(nóng)政策力度以彌合數(shù)字鴻溝,學(xué)習、模仿發(fā)達地區(qū)數(shù)字農(nóng)業(yè)的典型模式進行適應(yīng)性發(fā)展,比如立足當?shù)刭Y源優(yōu)勢發(fā)展特色農(nóng)產(chǎn)品電商,大力推廣適合當?shù)剞r(nóng)業(yè)生產(chǎn)條件的數(shù)字技術(shù),如抗寒耐寒作物的智能生產(chǎn)管理系統(tǒng)、加強黑土地治理等。第二,各城市在推進農(nóng)業(yè)數(shù)字化具體實踐中,還需不斷提升農(nóng)業(yè)從業(yè)者的數(shù)字素養(yǎng),促進人機協(xié)同發(fā)展,以適配數(shù)字農(nóng)業(yè)對高素質(zhì)勞動力的需求。同時,完善各地區(qū)高水平人才培育和引進政策,培養(yǎng)一批“懂農(nóng)業(yè)、精數(shù)字、會操作”的新型職業(yè)農(nóng)民隊伍,更好釋放數(shù)字經(jīng)濟對市域農(nóng)業(yè)經(jīng)濟韌性的賦能效應(yīng)。