数字经济与农业经济韧性:基于中介效应的机制研究

钱 力, 罗婧怡

(安徽财经大学 经济学院,安徽 蚌埠 233030)

一、文献综述与理论假说

1.文献综述

“韧性”一词最早被应用于生态学领域,是指生态系统遭受到冲击后的自我修复能力[1]。随后,韧性概念逐渐被引入到经济学领域,用来衡量经济系统在遭受冲击后的动态调整能力。目前,国内对于经济韧性研究较少,早期主要以评述国外已有文献的方式展开对经济韧性的研究[2-4],而后又从经济韧性的影响因素与测度方法两个方面进行探索[5-6]。相较于国内,西方对于经济韧性的研究起步较早,目前主要存在两种主流视角。从演化论角度来看,区域不会长期保持稳态,而是会不断调整自身以适应外部环境的变化[7];从均衡论角度看,区域会存在理想的均衡状态,任何外部冲击都会激发经济系统的自我修复能力使其恢复均衡[8]。

关于农业经济韧性方面的研究,国内外均少有涉及,且多以理论研究为主。有研究从内涵视角出发认为,农业经济韧性不仅是指遭受冲击后的恢复能力,更是反向升级能力[9]。也有研究从“双循环”背景出发,说明提升农业产业链韧性对中国农业发展具有重要意义[10]。还有研究从当前农业面临的风险挑战出发,探究全面提升农业经济韧性的必要性[11]。

数字经济是近些年研究的热点,有研究从全球角度出发,分析数字经济对进出口贸易、全球化发展以及生态环境的影响;也有研究从国内角度出发,分析数字经济对创新能力、城乡融合发展以及区域经济增长等方面的影响。在数字经济对农业的影响方面,学术界的普遍共识是数字经济能够助力农业经济的发展,认为数字经济具有促进农业产业升级、加快农村进步、促进农民增收的作用,能够有效推动乡村振兴,加快农业现代化发展[12-13]。雷泽奎等考察了数字经济与农业经济各个环节的融合,证明数字技术能够通过深度融入农业系统的各个环节来提高农业经济增长效率,从而促进农业高质量发展[14];傅华楠和李晓春通过数字经济对农业三个子体系现代化的驱动效应以及区域异质性的分析,证明数字经济对中国农业现代化具有显著赋能作用且能够推动区域农业现代化协同发展[15];王晶和徐玉冰对农业绿色全要素生产率展开讨论,研究表明数字技术在农业上的广泛运用不仅有利于实现“双碳”目标,推动农业绿色发展,还能够促进农业产业结构转型升级,构建绿色生产体系[16]。

在梳理国内外相关研究过程中发现,已有研究可能存在以下局限:首先,当前关于农业经济韧性方面的研究很少受到学者关注;其次,关于数字经济对农业的影响,大多文献都从数字经济对农业现代化、农业产业结构等方面的影响出发进行探究,对经济韧性的关注较少;最后,学者们大多对数字经济与农业经济韧性的关系进行分析,少有文献对数字经济促进农业经济韧性的机理进行分析与实证检验。基于此,本文可能的创新点如下:首先,与现有文献的研究角度略有不同,本文聚焦于数字经济对农业经济韧性的影响;其次,运用双向固定效应模型对数字经济促进农业经济韧性提升的影响效应进行分析,并利用中介效应模型探索数字经济促进农业经济韧性的路径;最后,建立农业经济韧性评价指标,对农业经济韧性进行测算并分析其异质性,提出差异化发展策略。

2.理论假说

(1)数字经济对农业经济韧性的直接影响 随着我国数字技术的不断发展,数字经济已经成为继农业经济、工业经济后的又一大经济发展形态,数字经济在农业领域的运用不断推动农业现代化水平的提高,促进传统农业向现代农业转型升级,提升农业资源配置效率,降低农业生产成本,使得农业发展的智能化水平提高。评价农业经济韧性可以从农业抵抗风险能力、适应调整能力、创新转型能力三个方面出发[17]。抵抗风险能力是农业在遭受冲击时减少冲击所带来影响的能力;适应调整能力是农业在遭受冲击后恢复到初始状态的能力;创新转型能力是农业在遭受冲击后通过变革与调整寻找到新的发展路径的能力。数字经济赋能农业经济韧性是以抵抗风险能力、适应调整能力与创新转型能力为载体实现的。首先,数字经济产业对经济波动的敏感系数较低,在经济遭受冲击时,数字经济产业受到经济波动的影响力度较小,因此数字化后的农业产业抵抗风险能力较强[18]。其次,数字技术的使用一方面为农业与其他产业融合发展提供了技术支撑,进而延长农业产业链,促进农业产业的纵向延伸,另一方面促进了生产要素的高效合理配置,进而优化农业产业布局,促进农业产业的横向发展。因此数字经济为农业遭受冲击后的恢复提供了产业结构的保障。最后,数字经济不仅能够促进农业领域的科技创新,提高农业生产效率,也能够减少农村劳动力外流、吸引农业技术人员流入,从而提高农业的创新转型能力。综上所述,数字经济以提高农业的抵抗风险能力、适应调整能力和创新转型能力为路径促进农业经济韧性的提升。为此,提出假说1:

H1:数字经济发展促进农业经济韧性的提高。

(2)数字经济对农业经济韧性的间接影响 发展数字经济不仅能够促进经济发展,也能够激发区域创新的活力、提高区域创新能力,极大提高区域创新的可能性。数字经济能够通过直接与间接两种方式促进创新能力的提升:其对创新的直接影响是数字经济的发展孕育了新的业态,这不仅有利于改变企业生产方式、促进产业结构调整、加速新旧动能的转换,也有利于新兴行业的产生以及落后行业及产能的淘汰;对创新的间接影响是市场主体可以依托数字经济实现信息收集和交流互动方式的升级,供求双方信息能够精准匹配,信息不对称现象得以缓解,企业创新研发周期缩短。作为经济增长新的动力,创新能力对农业经济韧性也具有显著影响,它能够决定农业生产的技术效率、影响农业现代化水平[19]。创新能力对农业经济韧性的影响主要体现在农业经济系统受到冲击后,创新能力较强的地区能够发挥其科研优势,依托较强的研发能力找到经济增长的新动力,使得农业系统在遭受经济危机后能够适应调整,甚至可能将冲击当作一次机遇,通过技术变革催生新的生产活动,从而率先从冲击中复苏,扭转经济颓势,实现农业系统的创新转型。因此,数字经济对创新能力的提升具有刺激作用,而创新能力对农业经济韧性的作用在于帮助农业在危机中迅速复苏,找到新的增长路径并形成新优势。为此,提出假说2:

H2:数字经济通过推动创新能力的提升增强农业经济韧性。

二、研究方法与数据说明

1.变量选取

(1)被解释变量:农业经济韧性 目前,学术界关于对农业经济韧性测度的研究较少,且尚未建立统一的综合评价指标体系。本文参考经济韧性以及农业经济韧性的定义,借鉴郝爱民、谭家银的研究方法[20],从农业经济系统的抵抗风险能力、适应调整能力、创新转型能力三个方面评价农业经济韧性。选取人均第一产业增加值、人均粮食产量、有效灌溉率、农作物受灾率、居民家庭恩格尔系数表示农业经济韧性的抵抗风险能力,选取第一产业增加值指数、农村居民人均可支配收入、农业机械动力水平、农业塑料薄膜使用强度表示农业经济韧性的适应调整能力,选取农村人均用电量、科技创新投入、农林水事务投入表示农业经济韧性的创新转型能力。根据以上指标,使用熵值法对各指标进行权重设定,构建了农业经济韧性综合评价指标体系[20]。具体指标体系与计算说明见表1所列:

(2)解释变量:数字经济发展水平 从数字基础设施、数字产业化、产业数字化三个方面出发,选取光缆线路长度、互联网宽带接入端口、域名数、移动电话普及率表示数字基础设施,其指标值越高,说明数字基础设施建设越完善;选取有电子商务交易活动企业数、电子商务销售额、软件业务收入、信息技术服务收入表示数字产业化,其指标值越高,表明数字经济的产业化水平越高;选取电信业务总量、快递数量、移动互联网用户数、农村宽带用户数表示产业数字化水平,其指标值越高,说明我国各产业的数字化水平越高。使用熵值法对数字经济发展水平进行测度,构建了数字经济发展水平的综合评价指标体系[21-22]。具体指标体系见表2所列:

表2 数字经济发展水平综合评价指标体系

(3)中介变量:创新能力 数字经济发展能够促进创新水平的提高,创新能力又是影响经济韧性最显著的因素之一,数字经济通过推动技术创新使得农业生产能力得以提高,进而增强农业经济韧性。因此本文选取创新能力作为中介变量,在参考李晓钟等[23]、魏峰等[24]研究的基础上,选取各省区市的专利授权数量,并取对数处理,来代表各省区市的创新能力。

(4)控制变量 农业经济韧性不仅会受到数字经济发展水平的影响,也会受到其他各方面因素的影响,为避免遗漏变量因而造成的误差,保证回归结果的稳健性,本文在参考现有研究成果的基础上,对可能影响农业经济韧性的其他因素进行控制[25]。如电力基础设施、水利基础设施属于农业基础设施建设,农业经济韧性高低与农业基础设施水平密切相关,因此选取其为控制变量;而地区生产规模可能会对农业体系受到冲击后的恢复能力产生影响,进而影响农业经济韧性,因此对其进行控制。具体如下:电力基础设施,用各省区市总用电量与总人口之比来表示;地区生产规模,用各省区市生产总值的对数形式来表示;水利基础设施用各省区市总水电量与总人口之比来表示。

2.计量模型设定

为验证数字经济发展水平对农业经济韧性的促进作用,探讨数字经济与农业经济韧性的关系,本文选取双向固定效应模型,对个体效应与时间效应进行固定,构建实证模型,具体形式如下:

RESit=α0DEIit+αjXij+βi+γt+δit

(1)

其中:i表示省区市;t表示年份;RES表示农业经济韧性;DEI表示数字经济发展水平;Xij表示影响农业经济韧性的所有控制变量的合集;βi为个体固定效应;γt为时间固定效应;δit为随机扰动项;α0、αj分别表示核心解释变量数字经济发展水平、控制变量对农业经济韧性的回归系数。

3.中介效应模型设定

为了研究创新能力在数字经济发展水平与农业经济韧性之间是否存在中介效应,本文在温忠麟等[26]提出的中介效应模型的基础上,结合Bootstrap检验方法进行中介效应检验。模型构建具体形式如下:

RESit=cDEIit+e1+δit

(2)

ln INVit=aDEIit+e2+δi

(3)

RESit=cDEIit+bln INVit+e3+δit

(4)

其中:ln INV表示中介变量创新能力即各省区市专利授权数量的对数值;e1、e2、e3表示常数项;c、a、b表示系数。

模型(2)用于检验数字经济发展水平对农业经济韧性影响的总效应,模型(3)用于检验数字经济发展水平对中介变量创新能力的影响效应,模型(4)中的b表示创新能力对农业经济韧性的直接影响效应,c表示在控制中介变量后数字经济发展水平对农业经济韧性的直接影响效应。若回归系数c、a、b均显著,则中介效应成立;若系数a、b中至少有一个不显著,则需要利用Bootstrap检验方法对中介效应进行进一步分析。

4.数据说明与描述性统计

考虑到数据的完整性、连续性与时效性,本文选取我国30个省区市(因数据缺失,不含西藏自治区、台湾省、香港和澳门特别行政区)2012-2021年的数据用于分析。所用数据均来源于《中国统计年鉴》以及各省区市统计年鉴,并采用插值法对部分缺失数据进行补齐。变量的描述性统计见表3所列。

表3 变量的描述性统计结果

由表3可知,农业经济韧性的最小值为0.073,最大值为0.526,数字经济发展水平的最小值为0.001,最大值为0.931,说明农业经济韧性与数字经济发展水平在全国范围内均存在较大的发展差距。从三大经济分区的平均值来看,东部地区无论是农业经济韧性还是数字经济发展水平都是最高,特别是数字经济发展水平显著高于其他地区,其次是中部地区,西部地区最低,说明经济越发达的地区,农业经济韧性与数字经济发展水平就越高(因篇幅所限,该类数据未在表中展示)。从中介变量创新能力与控制变量电力基础设施、地区生产规模、水利基础设施来看,其最小值与最大值也存在较大差距,发展水平在全国范围内呈现出不均衡的态势。

三、实证分析

1.基准回归结果分析

为了探讨数字经济发展水平对农业经济韧性的影响,运用2012-2021年的面板数据进行逐步回归,基准回归结果见表4所列。其中,表4列(1)表示仅含核心解释变量数字经济发展水平与被解释变量农业经济韧性的双向固定效应模型,表4列(2)～(4)是在模型(1)的基础上逐一添加控制变量后所得到的双向固定效应模型。

从表4列(1)～(4)回归结果的回归系数可以看出,在控制个体效应与时间效应后,不管是否加入控制变量或者加入几个控制变量,解释变量的系数均为正值,且在1%的显著性水平上均通过显著性检验,表明数字经济的发展能够提高农业经济韧性,H1得到验证。在逐步加入控制变量的过程中发现,在1%的显著性水平上,电力基础设施的回归系数为正值,表明电力基础设施建设对农业经济韧性具有正向影响。地区生产规模系数在1%的水平上显著为正,表明地区生产规模的扩大对农业经济韧性也具有促进作用。并且随着控制变量的不断加入,模型的拟合优度从0.931逐步提升到了0.954,表明控制变量的加入使得模型得到改善。

2.稳健性检验

为了剔除内部因素的影响,保证研究结论的无偏性,本文选用缩尾处理、剔除部分样本、加入遗漏变量三种方法验证基准回归结果的稳健性,具体做法如下:第一,缩尾处理,对各变量进行1%的缩尾处理并重新回归,回归结果见表5列(1)。可以看出,在对样本值进行缩尾处理后,数字经济发展水平对农业经济韧性的影响系数在1%的水平上显著为正,回归结果稳健。第二,剔除部分样本,考虑到回归结果可能受到部分离群值影响,本文剔除四个直辖市数据后再进行回归分析,回归结果见表5列(2)。在剔除直辖市样本后,数字经济发展水平回归系数依然显著为正,研究结论仍不变。第三,加入遗漏控制变量,遗漏变量是多数研究中都会遇到的问题,除了已选取的控制变量,农业经济韧性还可能受到其他因素影响,选取粮食播种率作为补充控制变量加入模型并进行回归分析,回归结果见表5列(3)。加入遗漏控制变量后,解释变量的系数仍为正向显著。综上所述,使用三种方法重新进行基准回归分析,回归结果均通过了稳健性检验,说明数字经济发展对农业经济韧性具有显著促进作用,数字经济发展水平越高,农业经济韧性就越高,H1再次得证。

表5 稳健性检验结果

3.基于Bootstrap研究方法的中介效应分析

根据理论分析,在数字经济促进农业经济韧性提高的过程中,创新能力发挥着中介作用[27]。为了检验创新能力在数字经济与农业经济韧性间的中介效应,本文采用因果效应法与Bootstrap研究方法进行中介效应检验,检验结果见表6、表7所列。表6列(1)的回归结果显示,在未加入中介变量同时加入控制变量时,数字经济发展水平对农业经济韧性的回归系数为0.206,且在1%的显著性水平上通过显著性检验;表6列(2)的结果显示,数字经济发展水平对创新能力的回归系数不显著;表6列(3)的结果显示,加入中介变量后,数字经济发展水平对农业经济韧性的回归系数为0.199,且在1%的水平上显著,对创新能力的回归系数为0.008,且不显著,表明数字经济发展水平对农业经济韧性的间接效应显著,但对创新能力的影响不显著。

表6 因果步骤法中介效应检验结果

表7 Bootstrap中介效应检验结果

由于加入中介变量后的创新能力对农业经济韧性以及数字经济发展水平对创新能力的影响不显著,因此利用Bootstrap检验方法展开进一步分析,设定Bootstrap重复抽样次数为1 000次,置信区间为95%。由表7可知,间接效应为0.036,直接效应为0.116,由于间接效应与直接效应系数分别在1%和10%的水平上显著,且置信区间均不包含0,因此创新能力在数字经济与农业经济韧性间存在中介效应,且为部分中介。基于上述研究,H2得证。

四、机制分析与异质性考察

1.区域异质性分析

随着数字化进程的不断推进,我国数字经济发展取得巨大进步,已经成为推动中国经济高质量发展的新引擎,但我国数字经济发展仍面临着许多问题。从全球角度出发,我国数字经济在某些关键领域落后于国际先进水平,与部分发达国家差距较大;从国内角度出发,数字经济发展呈现出城乡差异较大、各地区发展不平衡的问题;从具体地理位置上看,我国数字经济发展水平总体呈现出东高西低的趋势,数字鸿沟依然是数字经济发展过程中亟待解决的问题。

关于农业经济韧性的发展,有研究表明,近年来我国农业经济持续稳定发展,农业经济韧性水平提升,总体发展态势向好,但由于受到自然环境、资源禀赋、经济发展水平以及财政支出等方面的影响,农业经济韧性存在着明显的区域差异,且省区市发展差异呈现出不断扩大趋势[28]。不同地区经济社会发展水平、政府科技投入、资源禀赋等方面的差异导致数字经济水平与农业经济韧性均呈现出非均衡发展的态势,这使得数字经济在与农业融合发展的过程中对各地区农业经济体系产生不同的影响,并最终影响对农业经济韧性的赋能效果,使得数字经济对农业经济韧性的影响呈现出明显的区域异质性特征。

为验证数字经济发展水平对不同区域的农业经济韧性的影响是否存在差异,本文把所选取的30个省区市分为东部与中西部两个区域并进行异质性检验,基准回归结果见表8所列。

表8 区域异质性检验结果

由表8列(1)可知,在东部地区,数字经济发展水平对农业经济韧性的影响系数显著为正,说明东部数字经济发展对农业经济韧性具有显著促进作用。由表8列(2)可知,对于中西部地区,数字经济发展水平对农业经济韧性的影响不明显。造成这一现象可能的原因有:第一,东部数字经济发展水平较高且领先于中西部,数字鸿沟现象的出现使得东部数字经济对农业的赋能效果更强;第二,虽然中西部有许多农业大省,农业生产能力较高,但相较于东部,在生产技术与产业链纵深程度等方面依然有待优化,农业发展质量较低限制了数字经济对农业的作用效果;第三,受到经济发展水平、资源配置效率、基础设施等因素的影响,西部数字经济与农业系统的融合度不高,因此对传统农业的促进作用还有待提升。基于上述研究可以看出,数字经济发展水平对我国不同地区农业经济韧性的赋能效果具有明显差异,即数字经济对农业经济韧性的影响存在区域异质性。

2.农业发展水平异质性分析

结合现实考虑,数字经济对农业经济韧性的作用效果不仅会受到包括时间、空间以及创新能力等因素的影响,还有可能受到农业本身发展水平的影响。由于劳动力、土地、气候条件等资源禀赋不同,各省区市的农业发展水平和竞争力水平差异较大,例如在黑龙江、吉林等地由于其拥有世界罕见黑土区以及适合农作物生长的气候,其农业发展水平相对较高。为验证数字经济发展对农业经济韧性的影响在农业发展水平不同的地区是否存在差异,根据农业资源、农业产值、农产品品质与安全以及农民收入,本文把所选取的30个省区市划分为农业大省和非农业大省,将黑龙江、河南、山东、安徽、吉林、河北、江苏、内蒙古、四川、湖南十个省区市作为农业大省,其余省区市作为非农业大省,进行异质性研究,回归结果见表9所列。

表9 农业发展水平异质性检验结果

由表9可知,对于农业大省,数字经济发展水平对农业经济韧性的影响系数在5%的水平上显著为正,说明在农业大省数字经济发展对农业经济韧性具有明显的促进作用。由表9列(2)可知,对于非农业大省,数字经济发展水平对农业经济韧性的在10%的水平上为正,说明在非农业大省数字经济也会对农业经济产生较为显著的影响,但显著性水平低于农业大省。基于上述研究可以看出,数字经济发展水平对农业大省和非农业大省农业经济韧性的赋能效果具有明显差异,即数字经济对农业经济韧性的影响存在农业发展水平异质性。

五、结论与建议

本文基于2012-2021年全国30个省区市的面板数据,利用双向固定效应模型分析数字经济发展水平对农业经济韧性的影响,采用因果效应法与Bootstrap研究方法分析创新能力在此影响过程中充当的中介作用,并在此基础上按照全国三大经济带划分东中西三大地区进行异质性分析。主要研究结论如下:第一,数字经济推动农业经济韧性的提高。通过测度数字经济发展水平和农业经济韧性,并进行回归分析,发现数字经济发展水平对农业经济韧性具有显著正向影响,这一结论经过了一系列稳健性检验后依然成立。第二,数字经济通过推动创新能力的提升增强农业经济韧性,在数字经济促进农业经济韧性过程中,创新能力充当了部分中介作用,即数字经济可以通过提高创新能力来提升农业经济韧性。第三,数字经济对农业经济韧性的影响存在区域异质性与农业发展水平异质性。相较于中西部地区与农业发展水平较低地区,数字经济对东部地区与农业发展水平较高地区的影响更为显著,其原因可能是东部地区与农业发展水平较高地区数字经济发展较好、基础设施较为完善,数字经济对农业经济的嵌入程度更深。

从上述研究结论出发,本文提出以下政策建议:

一是加强数字经济建设。尤其是在中西部经济较为不发达的地区,要大力发展数字经济,缩小各省区市之间以及城乡之间的数字经济发展差距,弥合数字鸿沟[29]。政府应为数字经济赋能农业发展提供相关政策支持,做好行动规划与监管措施,保障政策的执行效果;对于落后地区,政府有必要提供人才、技术、资金等生产要素的保障与支持,加强基础设施建设,减小与发达地区的差距。在数字经济建设过程中,除了要发挥政府功能,也要凝聚公众的力量,要吸引民间投资,刺激社会资本进入数字经济基础设施建设过程,激发我国数字经济建设潜力。

二是增强农业经济韧性。本文研究表明,基础设施建设、地区生产规模对农业经济韧性具有重要影响,因此农业生产过程中要加强基础设施建设、促进规模化生产[30]。除此之外,还应该完善农业保险政策与灾后重建机制、增强农业生产的科技投入、改善农业生态环境以实现持续增强农业经济韧性的效果。在数字经济与农业经济融合发展方面,应当注重数字经济与农业系统的融合,提高农业生产过程中的数字化与信息化水平,发展“互联网+农业”,延长农业产业链,促进农业产业结构转型升级。

三是提升创新赋能农业经济发展的作用。政府要加强创新投入,引进创新人才,结合地方特色以及资源禀赋因地制宜地开展技术创新,为地区农业发展提供优秀人才以及高新技术。要利用好数字经济对创新能力的正向促进作用,通过创新培育新技术新模式,促进农业产业结构升级与产业链延长,形成数字经济与创新能力的双重合力,为提高农业经济韧性赋能[31]。

四是实施地区差异化发展政策。由于自然与社会等因素的影响,各省区市数字经济对农业经济韧性的赋能效果存在明显差异。对于赋能效果较好的东部,要继续提高数字经济与农业的融合程度,让数字经济更好地促进农业发展。对于中西部,要大力加强数字经济与农业基础设施建设,为数字经济发展提供政策支持,并利用其资源禀赋优势探寻农业发展新模式。要发挥东部的带头作用,东部向中西部输出先进的人才、技术,中西部可以承接东部农业产业,学习东部发展模式。不同省区市既要加强沟通与交流,共同发展与进步,也要结合自身优势,发展特色农业,找到适合本区域的农业发展赛道。