數字經濟賦能農業韌性機制研究

宋敏 劉欣雨

內容提要 在梳理數字經濟賦能農業韌性的機理基礎上，以30個省區市的面板數據為研究對象，一方面運用核心變量法測度農業韌性，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GMM模型實證分析數字經濟對農業韌性的影響。時空演化結果表明：樣本期內我國農業韌性發展呈波動趨穩態勢，韌性重心向東南方向移動。實證分析結果表明：數字經濟有效賦能農業韌性，在經過多重穩健性檢驗后該結論依然可靠。機制檢驗發現，數字經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，進而賦能農業韌性。地理位置異質性上，數字經濟對農業韌性的影響系數由中部向東部遞增，在西部不明顯；受教育程度異質性上，數字經濟的影響由低人力資本地區向高人力資本地區漸趨強化。

關鍵詞 農業韌性 數字經濟 人力資本 系統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“多重空間關聯網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，農業現代化建設面臨的不穩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，農業部門受到市場風險的沖擊也在增大。此時農業抵抗外部風險與沖擊并尋求可持續發展的能力愈加成為政府制定政策時的重要現實考量。農業作為一切生產活動的首要條件，是我國國民經濟建設與發展的重要基礎。習近平總書記在黨的二十大報告中提出要統籌發展與安全，著力提升產業鏈供應鏈韌性與安全水平，堅持農業農村優先發展以夯實糧食安全。這彰顯了政府對增強農業發展安全性的重視程度，本文探討的“農業韌性”內涵也與之相呼應。農業韌性是指農業系統通過適應性結構調整抵抗外部沖擊、從沖擊中恢復，以實現向新增長路徑轉變并尋求可持續發展的能力。增強農業韌性逐漸成為農業現代化建設的關鍵環節，其不僅能保障農業穩定健康發展，還為新發展階段我國形成新增長路徑注入強勁動力。

在互聯網、大數據和實體經濟融合發展背景下，我國不同省份鄉村數字經濟發展水平存在嚴重的不均衡性，并且發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]。數字經濟具備強創新性、高滲透性、廣覆蓋性的特征，逐漸成為農業現代化發展的新動能，因此對數字經濟與農業韌性的關系進行探討具有重要的研究意義。

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

現有農業韌性的研究主要有以下三個方面：一是經濟韌性的內涵界定，M.Ron認為適應性結構調整是經濟韌性的重要標準，并將適應性韌性定義為經濟系統遭受外部沖擊后體現出的風險敏感性、自身抵御性、恢復增長性以及重組發展路徑的能力[4]。二是經濟韌性的測度方法，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。李蘭冰等以生產率為核心變量測度了我國制造業韌性[5]。指標體系法是將經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域經濟韌性[6]。三是經濟韌性的影響因素。M.Ron等總結了影響經濟韌性的特定因素，是分別與產業結構、人力資本、政府管理、金融環境、經濟主體等相關的五類因素[7]。蔣輝認為農業經濟韌性與區域經濟發展存在倒掛特征，農業經濟韌性具有顯著的省際關聯效應[8]。張明斗等認為政府支持力度、基礎設施建設、市場規模等是影響農業經濟韌性的主要因素[9]?，F有對農業韌性影響因素的研究較匱乏。

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

通過梳理已有文獻，我們發現存在以下局限：首先，韌性逐漸成為農業領域關注的重要話題，適應性韌性理論的應用多見于工業、區域層面，鮮有文獻深入探討農業韌性的內在機理。其次，較多學者使用指標體系法測度農業韌性。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韌性的研究中。最后，學者們多從綜合發展層面分析數字經濟與農業韌性的隱含關系，鮮有文獻對數字經濟賦能農業韌性的內在機理進行系統性論證與實證檢驗。那么，我國農業韌性處于什么水平？數字經濟能否賦能農業韌性？數字經濟通過哪些機制賦能農業韌性？基于此，本文擬以2011—2020年我國30個省區市的面板數據為研究對象，運用核心變量法測度農業韌性，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GMM模型實證分析數字經濟與農業韌性的關系。

本文的邊際貢獻體現在以下三個方面：第一，將適應性韌性理論的內涵在農業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韌性，并解析其時空演化特征，為分析我國省域農業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-經營-產業”體系探討數字經濟賦能農業韌性的內在機理以及人力資本的傳導機制，為數字背景下農業現代化發展提供相關對策。

二、理論分析與研究假設

農業韌性不僅強調農業部門抵抗沖擊與恢復的能力，更關注長期持續增長的適應性調整能力。數字經濟可以通過促進資源高效配置、提高生產率、降低成本等賦能農業經濟增長，其展現的“護城河效應”也能削弱外部沖擊對農業部門的不利影響以及依靠創新機制形成可持續發展路徑，從而賦能農業韌性。而數字經濟的發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韌性的新引擎。數字經濟對農業韌性的賦能效果會因地理位置、人力資本的差異產生區域異質性。

1.數字經濟賦能農業韌性的內在機理

本文通過構建農業“生產-經營-產業”體系分析數字經濟賦能農業韌性的內在機理與路徑（圖1）。

（1）農業生產體系

數字經濟融入農業生產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、提高農業生產率與資源利用率。數字基礎設施的逐漸完善能降低交易與信息搜尋成本[2]，從而使農業生產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，對農產品市場交易具有積極作用。物聯網、大數據等數字技術嵌入農業生產體系，有利于提高生產信息化、自動化、智能化水平，從而提高農產品競爭力。數字技術也有助于獲取農業生產各環節的關鍵數據，對自然災害、供應鏈環節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可持續發展。

（2）農業經營體系

數字技術為小農戶與現代農業有機銜接提供平臺支撐，有助于農業經營的規?；徒M織化。農業經營平臺逐漸在數字互聯網中涌現，為經營主體提供網絡化、虛擬化銷售渠道，優化傳統農業的營銷與經營模式，極大降低了農產品供需匹配的摩擦成本。此外，數字技術通過模擬或收集農業經營環節的數據對市場行情等風險進行預測，為經營主體提供更加精準的信息，從而幫助其適時改善經營模式，分散危機與降低風險。

（3）農業產業體系

農業產業鏈面臨供需不匹配、市場監管弱化、經濟效益增值乏力等困境[1]。在數字技術的支撐下農產品市場變得更透明，供給方能更好地了解并滿足市場需求。數字經濟嵌入產業體系也有助于延長產業鏈，依靠數字產業化與產業數字化創造出新業態、新生態，促進傳統農業創新，從而創造更大的經濟效益。數字經濟有利于改造傳統農業并促進農業與其他產業融合，其形成的顛覆性創新連接上下游產業鏈，為避免產業體系折損、轉移外部沖擊、提供新型路徑提供內生動力。據此，本文提出以下假設：

假設1：數字經濟的發展有效賦能農業韌性。

2.數字經濟賦能農業韌性的作用機制

數字經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，而這也為農業勞動力提高自身素質提供便利。數字經濟發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模式，以迫使就業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。數字基礎設施的建設實現了人與人之間跨區域溝通與交流，使得人力資本的正外部性與學習效應得到擴散。

人力資本是農業韌性建設的內生動力，貫穿農業發展的“生產-經營-產業”體系。A. Humna等提出人力資本在發展遇到瓶頸、經濟轉型期間能凸顯其正向作用[2]。在外部沖擊下農業抵抗風險、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字技術在農業數字化經營平臺的應用，還有助于對風險與沖擊進行預測與提出應對措施，進而增強農業韌性。人力資本的作用體現在推動相關行業復蘇，帶給城市自我轉型的能力與更強的發展潛力[3]，為農業做出適應調整提供動能。據此，本文提出以下假設：

假設2：數字經濟通過提升人力資本的正外部性與學習效應，進而賦能農業韌性。

3.數字經濟賦能農業韌性的區域異質性

數字經濟是將世界“抹平”還是加深“數字鴻溝”，學者們對這個問題進行了廣泛的討論。我國不同地區在經濟發展階段、資源稟賦條件、教育發達程度等方面具有異質性，這使得數字經濟對農業“生產-經營-產業”體系發揮出不同的影響，最終導致對農業韌性的賦能效果產生區域差異。李治國等研究表明數字經濟對制造業生產率的影響在企業所有制、企業規模、城市規模以及區域位置等方面均具有異質性[1]；朱喜安等認為數字經濟對綠色全要素生產率的影響在中西部地區、生產率水平較低地區和產業結構較低地區更加明顯[2]。據此，本文提出以下假設：

假設3：由于地理位置、人力資本的差異，數字經濟對農業韌性的賦能效果存在區域異質性。

三、研究設計

1.農業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%的集聚區域。具體使用的統計方法有空間重心、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面板模型。最后構建的動態面板模型如下：

本文首先通過穩健標準誤的雙重固定效應模型對靜態面板模型進行估計。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GMM估計動態面板模型。

3.變量選取與數據來源

（1）核心解釋變量：數字經濟

結合已有研究[2]以及省級層面相關數據的可獲得性，本文從數字基礎設施建設、數字網絡資源、數字創新要素、數字經濟交易以及數字普惠金融5個維度構建數字經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、人均互聯網寬帶接入端口數來表示數字基礎設施建設，選用互聯網用戶數占比、人均域名數、人均網頁數來表示數字網絡資源，選用計算機服務與軟件從業人員占比來表示數字創新要素，選用人均電信業務總量、人均軟件業務收入、人均電子商務銷售額、電子商務企業比重來表示數字經濟交易，選用北京大學數字普惠金融指數來表示數字普惠金融。最后運用熵值法計算數字經濟綜合指數，為避免數據之間的絕對差異性，將數字經濟綜合得分乘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健。①對外開放，以地區進出口總額與GDP比值表示；②市場潛力，以人口密度的對數即每平方公里人數的對數來表示；③金融環境，以金融業增加值與地區生產總值比值表示；④經濟規模，以人均社會零售商品總額的對數表示；⑤政府職能，以政府財政一般公共預算支出與地區生產總值比重表示；⑥創新能力，以每千人在校大學生數來表示。

（4）數據來源

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

四、農業韌性時空演化趨勢分析

1.農業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位省份的農業韌性測度值，均值為30個省區市的均值。2011年農業韌性為正數的省份有21個，2020年小于21個，且韌性均值由5.619下降至0.193，說明農業韌性發展狀況欠佳。但韌性均值均為正數，說明總體上我國農業韌性較強。為進一步比較我國農業韌性的區域差異，根據國家統計局的劃分方式將樣本劃分成東、中、西三大區域，并對觀測期各地區的農業韌性均值制作趨勢圖，結果見圖2。

2011—2020年各地區農業韌性呈波動態勢，但2016年后漸趨穩定。東部地區農業韌性年均下降約9.8%，中部地區年均上升約58.1%，西部地區年均下降約8.1%。東部地區2011年農業韌性值較高，受邊際效用遞減規律影響呈下降態勢。西部地區本身農業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生，其農業發展的脆弱性顯現。中部地區總體呈上升態勢，可能是作為我國傳統農業地區，中部地區農業農村現代化發展水平較大幅度提升，受限于傳統農業發展方式，農業韌性初期較低，后依靠農業實力底蘊與現代化先進技術等優勢實現正向增長。

2.農業韌性的空間分布及演化趨勢

本文采用SDE方法分析2011—2020年我國農業韌性空間演化態勢，參數結果見表3。可以看出：

第一，我國農業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，農業韌性的拉動作用增大，該階段與我國經濟重心的變遷以及農業農村現代化的發展相吻合。

第二，農業韌性發展逐漸均衡化。2011—2020年橢圓面積增大約20.81萬平方公里，這說明農業韌性集聚范圍呈擴張態勢。方位角基本不變，這說明農業韌性始終保持東北—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韌性發展漸趨均衡。

五、實證結果及分析

1.基準回歸結果分析

表4列（1）為靜態面板回歸結果，列（2）為動態面板回歸結果，列（3）至列（5）為穩健性檢驗結果，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GMM回歸結果是無偏的。列（1）表明，數字經濟的估計系數為正，但未通過顯著性檢驗?？赡苁且驗槟Ｐ椭袃壬詥栴}的存在使數字經濟對農業韌性的作用被忽視。而運用系統GMM模型對動態面板進行回歸，列（2）結果顯示數字經濟的估計系數為正，且通過了5%的顯著性檢驗。這說明數字經濟的發展有效賦能農業韌性，推動農業韌性向更高水平邁進，假設1得到驗證。數字經濟可以滲透農業“生產-經營-產業”體系，在資源配置、平臺經營、產業鏈連接等方面促進農業經濟增長。數字經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，同時其帶來的顛覆性創新為農業抵抗危機、從危機中恢復、向現代化新增長路徑轉變并實現可持續發展提供內生動力，賦能農業韌性。

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

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

2.穩健性檢驗

為驗證上述研究結論的可靠性，本文運用以下3種方法進行穩健性檢驗：第一，替換控制變量。以人均GDP衡量經濟規模進行重新回歸，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濟的變動一致。結果見表4列（3），數字經濟有效賦能農業韌性，且通過了10%的顯著性檢驗，其余控制變量的系數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），數字經濟在5%的顯著性水平下有效賦能農業韌性，其余控制變量的估計系數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健。第三，更換計量模型。運用兩步系統GMM模型進行重新回歸。結果見表4列（5），數字經濟的估計系數顯著為正，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，數字經濟能通過提高人力資本賦能農業韌性。因此本文在基準回歸的基礎上，對數字經濟如何通過人力資本賦能農業韌性的傳導機制進行識別與檢驗，結果見表4列（6）。數字經濟對人力資本的影響系數為正，且通過了10%的顯著性檢驗，這表明數字經濟確實能通過提高人力資本賦能農業韌性，假設2得到驗證。隨著我國經濟轉型的不斷深入，數字經濟的發展促進勞動力素質不斷提高。在農業數字化轉型時期人力資本確實凸顯了其正向作用，發揮增強農業韌性的效應，為賦能農業韌性提供持續的內生動力。

4.異質性檢驗

為進一步驗證數字經濟賦能效果的區域異質性，本文將總樣本依據地理位置劃分為東、中、西部3個子樣本，以及依據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，數字經濟的賦能效果存在異質性。結果顯示，數字經濟顯著增強東部地區農業韌性，顯著削弱中部地區農業韌性，對西部地區農業韌性影響不明顯，這說明數字鴻溝現象在數字經濟時代仍然存在，數字經濟對農業韌性的影響存在階段性特征?？赡艿脑颍旱谝?，東部地區高新技術產業相對較多且基礎設施完善，經濟發達等優勢使數字建設投入力度領先中西部，從而賦能農業韌性；第二，中部地區數字經濟發展緩慢，“中部塌陷”問題突出，數字經濟不利于中部地區經濟增長的穩定性與持續性[1]，從而削弱農業韌性；第三，西部地區數字經濟水平較低，受自身基礎條件制約，數字經濟與農業關聯度較低，西部地區更多通過自身優勢條件影響農業韌性。

（2）受教育程度異質性檢驗

平均受教育程度的高低亦使數字經濟的賦能效果產生差異。表5結果顯示，隨著平均受教育程度的提升，數字經濟對農業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揮以及對經濟轉型的正向作用；第二，在低教育水平地區，除了人力資本重視與投入程度相對較低，其教育發展階段的不同也應該被考慮在內。發展初期，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。

六、結論與啟示

本文以2011—2020年我國30個省區市的面板數據作為研究對象，運用核心變量法測度農業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GMM模型實證分析數字經濟對農業韌性的影響機制。主要結論如下：第一，我國農業韌性呈波動趨穩態勢，總體上東部與西部地區農業韌性呈下降態勢，中部地區呈上升態勢。觀測期內我國農業韌性重心向東南方向移動，農業韌性發展逐漸均衡化。第二，數字經濟有效賦能農業韌性，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，數字經濟顯著增強東部地區農業韌性，削弱中部地區農業韌性，對西部地區農業韌性影響不明顯。受教育程度異質性結果表明，隨著人力資本水平的提升，數字經濟對農業韌性的正向作用漸趨強化。

基于以上結論，本文為數字經濟賦能農業韌性提供如下建議：

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

第二，加強數字經濟建設，深入挖掘數字技術在農業“生產-經營-產業”體系中的應用場景與突破點，著重培養農業高素質人才。推動數字經濟與農業的深度融合，提高農業現代化機械裝備、遙感自然災害預測技術、物聯網農業管理系統等的應用，從而為農業生產體系提供保障；加大對“互聯網+農業”的扶持，打通數字經營平臺將農副產品轉變為網絡商品的通道，并利用大數據精準把控市場行情，為農業經營體系提供保障；加強政府頂層設計，引導數字鄉村、數字農業的布局優化，鼓勵數字新型基礎設施、地方優勢資源向農業產業園區、科技園區聚集，從而為農業產業體系提供保障。農業韌性建設對復合型、數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院校以提高學歷水平；通過現代農業示范區、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略，形成內部培養與外部激勵雙輪驅動戰略以擴充農業韌性建設的人才儲備。

第三，重視數字經濟賦能效果的異質性，統籌協調各區域發展。針對區域位置異質性，在持續釋放東部地區數字經濟紅利的基礎上，通過完善數字基礎設施，促進數據與資本、人力、能源要素的良性循環等途徑加強數字經濟與傳統農業的融合程度，從而發揮更強的賦能效果；對中部地區，政府應遵循中部地區經濟發展階段的特殊要求協助其數字經濟發展模式的調整；對西部地區，應給予數字經濟建設的政策扶持，聚焦于完善數字經濟建設體系，從而形成與自身稟賦優勢相匹配的農業韌性發展路徑。針對受教育程度異質性，對受教育程度高的地區，政府要充分挖掘與釋放人才紅利，激發高素質人才的創新活力；對受教育程度低的地區，政府應加大教育的重視與投入力度并積極依托于數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〕

[1]田野、葉依婷、黃進、劉勤：《數字經濟驅動鄉村產業振興的內在機理及實證檢驗——基于城鄉融合發展的中介效應》，《農業經濟問題》2022年第10期。

[2]許憲春、張美慧：《中國數字經濟規模測算研究——基于國際比較的視角》，《中國工業經濟》2020年第5期。

[3]毛豐付、胡承晨、魏亞飛：《數字產業發展與城市經濟韌性》，《財經科學》2022年第8期。

[4]M. Ron， "Regional Economic Resilience， Hysteresis and Recessionary Shocks"， Journal of Economic Geography， 2012， 12（1）， pp.1-32.

[5]李蘭冰、劉瑞：《生產性服務業集聚與城市制造業韌性》，《財經科學》2021年第11期。

[6]李詩音、蘇欣怡、符安平：《長江中游城市群經濟韌性對高質量發展的影響》，《經濟地理》2022年第10期。

[7]M. Ron， S. Peter， "On the Notion of Regional Economic Resilience： Conceptualization and Explanation"， Journal of Economic Geography， 2015， 15（1）， pp.1-42.

[8]蔣輝：《中國農業經濟韌性的空間網絡效應分析》，《貴州社會科學》2022年第8期。

[9]張明斗、惠利偉：《中國農業經濟韌性的空間差異與影響因素識別》，《世界農業》2022年第1期。

[10]梁琳：《數字經濟促進農業現代化發展路徑研究》，《經濟縱橫》2022年第9期。

[11]張蘊萍、欒菁：《數字經濟賦能鄉村振興：理論機制、制約因素與推進路徑》，《改革》2022年第5期。

[1]王軍、肖華堂：《數字經濟發展縮小了城鄉居民收入差距嗎？》，《經濟體制改革》2021年第6期。

[2]陳曉峰：《數字經濟發展對我國制造業升級的影響——基于省際面板數據的經驗考察》，《南通大學學報（社會科學版）》2022年第3期。

[1]何亞莉、楊肅昌：《“雙循環”場景下農業產業鏈韌性鍛鑄研究》，《農業經濟問題》2021年第10期。

[2]A. Humna， H. M. Emranul， "Threshold Effects of Human Capital：Schooling and Economic Growth"， Economics Letters， 2017， 156， pp.48-52.

[3]胡艷、張安偉：《人力資本如何增強城市經濟韌性》，《財經科學》2022年第8期。

[1]李治國、王杰：《數字經濟發展、數據要素配置與制造業生產率提升》，《經濟學家》2021年第10期。

[2]朱喜安、馬櫻格：《數字經濟對綠色全要素生產率變動的影響研究》，《經濟問題》2022年第11期。

[3]劉瑞、張偉靜：《空間集聚能否提升中國制造業韌性——基于產業適應性結構調整的視角》，《當代財經》2021年第11期。

[1]江艇：《因果推斷經驗研究中的中介效應與調節效應》，《中國工業經濟》2022年第5期。

[2]劉軍、楊淵鋆、張三峰：《中國數字經濟測度與驅動因素研究》，《上海經濟研究》2020年第6期。

[1]張騰、蔣伏心、韋朕韜：《數字經濟能否成為促進我國經濟高質量發展的新動能？》，《經濟問題探索》2021年第1期。