农业数字化赋能乡村经济韧性：影响机制与实证考察

关键词：农业数字化；乡村经济韧性；乡村创新能力

1引言

中国正处在由农业大国向农业强国转型的过程中。随着5G、人工智能等数字化技术的快速发展，数字经济成为驱动经济快速增长的关键力量。特别是数字技术与农业的紧密结合，逐步提升了其在乡村领域的应用频率。2019年发布的《数字乡村发展战略纲要》标志着数字乡村逐渐成为乡村振兴战略的核心部分，突显了其在农业各领域的关键作用。为遵循这一纲要，2023年的《数字乡村发展工作要点》将农业数字化转型与科技及智能装备在农业应用作为重点推进项目。为应对复杂的国内外环境，2024年《中共中央国务院关于学习运用“千村示范、万村整治”工程经验有力有效推进乡村全面振兴的意见》强调，为了推进中国式现代化，必须坚定不移地加强农业基础，促进乡村全面振兴，并建立一个高韧性的农业强国。在这样的政策框架下，研究农业数字化对乡村经济韧性的影响具有重要的现实和理论意义。据此，本文提出如下问题：在大力发展数字乡村的背景下，农业数字化发展是否能够使得乡村经济韧性增强？农业数字化对乡村经济韧性影响的区域异质性是否存在？农业数字化对乡村经济韧性的影响机制是怎样的？

本文选取全国30个省份为研究对象。首先，对农业数字化与乡村经济韧性的相关文献进行了回顾与评述，通过理论分析阐述其作用关系及影响机制；其次，构建农业数字化与乡村经济韧性的指标评价体系，基于2012—2022年各省份的面板数据，利用熵值法进行测度，并运用双固定效应模型对其关系以及区域异质性进行实证检验；最后，将乡村创新能力作为中介变量，利用中介效应模型对其机制进行实证检验，并根据研究结果进行深入讨论，提出相应的政策启示。

本文的创新点主要体现在三个方面：首先，在研究视角上，将农业数字化纳入乡村经济韧性的研究范围，拓展了理论研究的深度，弥补了以往文献对乡村经济韧性研究的不足；其次，在研究方法上，针对乡村经济韧性的实证研究并不多，采用面板回归模型进行实证探讨，深入分析农业数字化对乡村经济韧性的影响及其作用机制，丰富了相关研究的内容；最后，在研究对象上，以往对乡村经济韧性的实证研究多集中在县级区域层面，而本文则将研究对象扩展至省际层面，通过实证分析不同区域的农业数字化对乡村经济韧性的影响效应，使问题分析更加深入。

2文献回顾与评述

农业正在经历数字革命，对农业产量、农业生产关系有促进作用（Kamilarisetal.，2017）。在农业数字化过程中，信息技术被视为农业生产的核心资源。在现代信息技术的助力下，该过程涵盖了对农业生产对象、环境及其全过程的可视化、数字化设计和信息化管理。这一融合不仅加强了信息技术与农业各阶段的结合，而且对于转型传统农业模式和更新农业生产方式具有深远影响（张鸿等，2021）。伴随着数字乡村建设的深入发展，学术界对农业数字化及其对经济韧性的影响进行了广泛探讨，相关研究成果也日益丰富多样。

学者们对农业数字化的相关研究主要围绕数字乡村建设、农业数字化转型、农业领域数字技术效应、农业数字化评价、农业数字化发展问题等方面展开。曾亿武等（2021）在研究中强调，在数字乡村建设领域，关键要素包括乡村数字基础设施的建设、乡村数字产业化、乡村治理的数字化、乡村产业的数字化，以及乡村数据资源的开发与管理；吕小刚（2020）提出，农业数字化的转型应重点关注数字化支撑、管理和业务三个核心领域，并推动构建一个包含政府、农业企业、农民和消费者的多方参与治理体系。这些研究为深入了解和推动数字乡村及农业数字化转型提供了重要视角和理论支持。在农业领域数字技术效应研究上，农业数字化有助于优化资源利用，提升农业的生产力与效率（Trendovetal.，2019）。数字化手段能够增强对农业生产实践的监控、记录和验证，进而优化农业决策过程（Townsendetal.，2019）；数据的集中处理，通过持续的数据整合，构建针对农业管理和决策支持的大数据系统（Cobleetal.，2016）。孙竹梅等（2021）研究发现，为推进农村地区农业数字化的发展，不仅需要加强农业产业的数字化进程，还应注重对数字化人才和经营者的培养；钟文晶等（2021）通过总结农业数字化的国际经验，指出技术依赖性、数据中心性和能力匹配性等特征可能导致的问题；吕普生（2020）指出，农村地区数字化发展受到多重因素制约，包括数字基础设施的薄弱、涉农信息技术的匮乏、信息获取和利用水平的低下，以及经济发展水平的相对落后，这些因素共同阻碍了农业数字化转型和发展水平的提升，导致农村地区的数字化进展滞后于非农产业。当前数字农业面临的主要挑战是投资不足，在数字化转型的进程中，农业相比其他领域仍显落后（Gandhietal.，2016）。农民对数字农业的适应力不足，新技术的应用可能使传统农业技术被边缘化，导致一些农民放弃农业（Burtonetal.，2008）。数字农业可能引发产权争议和隐私风险，数据共享过程中信息可能泄露，农业数据的不均等性仍然存在，使得小规模农民在维护自身利益和议价能力上处于不利地位（Jakkuetal.，2019），进一步加深了“数字鸿沟”。此外，殷浩栋等（2020）、阮俊虎等（2020）论述了农村网络基础设施与服务水平、高科技人才和从业人员数、数字技能培育体系滞后等因素对农业数字化和农村数字产业化的影响；李翔等（2020）提倡利用数字技术整合乡村资源，以推动乡村旅游业的发展，进一步促进农村地区的经济增长和乡村振兴；刘海启（2017）构建包括“天空地”在内的三级平台，通过结合ICT技术，推动农业数字化的进程并实施大数据战略，以形成一个完整的农业数字经济体系。这些研究结果为理解和应对农业数字化带来的挑战提供了重要的理论依据。

“韧性”最初是一个物理的概念，后被应用到生态研究中（Holling，1973）。随着全球经济一体化的深入及各类风险（如经济周期性波动等）不断增多，经济学家Martin（2012）、Huggins等（2015）已将“韧性”这一概念纳入经济学研究，他们对经济韧性进行了定义，认为它是指经济体系在面对外部不利影响时，能够依赖于其内在的抗压能力恢复至初始状态，并保持可持续发展的特性。随后更多学者将其拓展到社会科学各领域，包括乡村韧性、社会韧性（Marshalletal.，2010）、组织韧性（Lengnick-Halletal.，2011）等。其中，Darnhofer等（2016）认乡村韧性侧重于乡村在遭遇特定风险环境时的能力，包括抵御风险、应对干扰以及维持可持续发展的综合能力。现有研究大多按照地域体系的结构构成，将乡村韧性划分为经济韧性（Heijmanetal.，2007）、生态韧性、文化韧性（Wilsonetal.，2018）三个维度。而对乡村韧性的研究侧重于乡村的发展问题（王向彬等，2022）、社会生态系统和乡村风险治理（雷晓康等，2020）三个方面。李玉恒等（2021a）最初提出乡村经济韧性的理念，并开发了评估乡村经济韧性的指标体系，进一步总结了乡村经济可持续发展的途径，而对乡村经济韧性的研究通常局限于县级区域，专注于其时空变化模式及影响机制的分析；李玉恒等（2021b、2022）以河北省为研究对象，发现其乡村经济韧性的空间分布呈现北部和西南部偏低、中部相对较高的格局特征；李东麟等（2022）对重庆市33个区县的乡村经济韧性进行了测度，认为该市整体乡村经济的稳定性不高，而高低水平的韧性区县在地理空间上倾向于集聚分布。此外，姚爽等（2022）以湖南省武陵山片区为研究区域，发现该片区的乡村经济韧性水平总体上有显著提升，呈现出“东高西低”的分布格局。

现有直接研究农业数字化与乡村经济韧性关系的文献相对较少，相似文献主要聚焦于探讨数字化对农业韧性、城市经济韧性、乡村产业韧性的影响。在作用路径方面，于丽艳等（2023）指出，通过提高人力资本水平和减小城乡收入差距，数字化有助于提升中国农业经济的韧性；周鹏飞等（2023）认为，积极推动数字乡村建设能够通过提升乡村地区农业劳动的生产率促进农业经济韧性的增强。此外，田雅群等（2022）研究发现，数字金融的健全可以完善农业社会化服务体系，进而提升乡村产业创新力，促进乡村产业的韧性发展；王志凌等（2023）认为，数字基础设施的建设有助于推动数字金融的发展，促进农村地区创新能力的提升，进一步提高农业经济的韧性。因此，数字乡村建设和数字农业的发展对于促进乡村韧性和经济韧性的提升具有重要意义，进一步研究农业数字化对乡村经济韧性的影响，是未来研究的重要拓展方向。

综上所述，已有研究成果为本文提供了重要的参考依据。尽管韧性概念已引入乡村经济研究中，但对于乡村经济韧性的探讨尚处于起步阶段，面临两个主要挑战：一是关于韧性的农村经济研究，其核心成果和研究框架仍然不够完善；二是现有关于乡村经济韧性的研究往往忽视了数字化技术在构建韧性系统中的关键作用。因此，本文在前人研究基础上选择农业数字化与乡村经济韧性为核心研究主题，并力图做出两方面创新性贡献：从乡村经济系统中“产业—生产—经营”三个维度上深入探讨农业数字化的理论作用；通过采用双固定效应模型和中介效应模型等方法进行实证分析，旨在为促进中国农村地区数字化发展和经济韧性提升提供经验依据。

3理论分析框架与研究方法

本文首先构建农业数字化对乡村经济韧性影响的理论分析框架，并提出相关的研究假设；其次，建立农业数字化与乡村经济韧性的指标体系，采用熵值法进行测度；最后，通过采用面板数据模型对农业数字化对乡村经济韧性的影响进行实证检验。这一系列方法和步骤旨在揭示农业数字化对乡村经济韧性的影响机制，为进一步推动乡村经济的发展提供理论支持和实践指导。

3.1理论分析框架与研究假设

本文基于文献回顾与相关理论，从多个角度出发，探讨农业数字化与乡村经济韧性之间的作用关系，并在此基础上提出相应的研究假设。

3.1.1农业数字化对乡村经济韧性的直接影响

农业数字化依托大数据、云计算等先进的数字信息技术，致力于通过数字化手段优化乡村产业结构、重构乡村生产流程，并增强乡村生产管理效能，通过这种方式，农业数字化促进了乡村经济的整体稳健发展（王胜等，2021）。（1）农业数字化的推进对于完善乡村产业结构具有显著效果。一方面，数字科技通过资源整合优势优化农产品的产销结构，扩展乡村产业链，增强乡村产业体系的内部稳定性（周鹏飞等，2023）；另一方面，农业数字化为乡村产业体系注入了新的信息动力，通过调整农业产量和资源消耗，缓解了由季节性、农产品需求灵活性等引起的生产与消费间的信息不对称（李本庆等，2022），这不仅降低了信息搜索成本，还提升了农业的运营效率，从而增强了乡村经济韧性。（2）推动农业数字化对重构乡村生产体系具有重要作用。随着我国农业数字化的加速发展，人工智能、区块链等先进信息技术已在农业生产中得到广泛应用，极大地提升了农产品生产过程中的资源整合与利用效率。实现乡村经济体系从生产到消费的全面优化，需要多方共同参与、共同合作的支持。对此，农业数字化利用数字化的普惠特性，使农户获取信息的渠道得以拓宽（易法敏，2021）。此外，通过加速发展基于云计算的综合智慧农业和绿色农业新型业态，可以有效推动农业向智能化、精细化转型（黄晓慧等，2023），进而提升乡村经济韧性。（3）农业数字化的推进有利于提升农业管理体系的效能。在面对外部环境的复杂影响时，农业数字化能够有效地赋能于乡村经济系统的各级参与者。首先，帮助乡村生产者实现农产品的数字化生产和销售，并进行合理的结构优化调整，来应对外部的影响；其次，在数字化的基础上，通过对农产品经营者的智能农业进行全面的管理，使其能够及时、准确地把握住市场动态以及有关涉农政策体系，从而能够按照市场和政策的要求，对农产品品类的生产和销售进行改革，从而提升农产品生产和销售的精准度；最后，农业数字化通过运用数字化手段实现乡村网络化和智能化管理，减少管理费用，提高生产的集约化、规模化、产业化程度，进一步提升乡村经济韧性。据此，提出假设H1。

H1：农业数字化对乡村经济韧性具有积极的促进作用。

3.1.2农业数字化差异对乡村经济韧性的异质性影响

我国各地区农业数字化发展水平不同，对乡村经济韧性的影响作用也存在差异。首先，通过农业数字化的发展与创新，可以有效地减少农户的生产成本，提升农产品的附加值，加强农产品的竞争能力，增加其经济效益，从而提高农民的收入，促进乡村经济发展（陈中伟等，2022）；其次，农业数字化的发展还能带动农民就业，拓宽农民的就业途径，降低农民贫困与失业率（戴志强等，2023），促进乡村经济稳步发展；最后，在推进农业数字化的过程中，运用尖端信息技术可以显著提升乡村的生产技术、增强乡村市场的活力（雷泽奎等，2023），这种技术应用还有助于降低农业的生产成本、提高生产效率，从而保障乡村生产的安全与持续性，促进乡村振兴，赋能乡村经济韧性。作为农业的重要组成部分，林业的生产、经营和产业特点与5G技术、互联网、区块链等不同数字技术相结合，可以精准赋能林业发展（侯方淼等，2023）；而森林覆盖率是林业资源的基础，其较高水平能够降低自然灾害如森林火灾和病虫害的风险，有助于维护林业生产的稳定，并提升林业的经济价值，从而有力支持乡村经济的持续发展（张赫等，2024）。但现阶段，我国不同地区的人口数字素养、数字基础设施水平和森林覆盖率的情况不同，也造成农业数字化在不同地区发展存在差异（刘运青等，2024），进而对乡村经济韧性的影响也可能会存在差异。据此，提出假设H2。

H2：农业数字化对乡村经济韧性的提升存在异质性。

3.1.3农业数字化对乡村经济韧性的影响机制分析

农业数字化通过数字技术和制度创新显著提升了乡村创新能力。数字技术持续输入到乡村领域，构建起了涵盖乡村各层次的创新生态体系。一方面，习近平总书记指出，数字经济具有创新性强、渗透性强、覆盖面广等特点，是建设现代经济体制的关键驱动力；另一方面，农业领域通过引入数字技术、信息和数据，对乡村价值链进行了重新整合。这种整合改变了传统的生产和流通系统，从而为乡村高质量发展设定了新的要求，并推动了乡村创新发展（易加斌等，2021）。《数字乡村发展战略》体现了我国对乡村数字化体制和机制的变革及创新。数字化的发展使得农产品的资源利用更加高效，进而降低了农业生产过程中的资源消耗，提高了乡村创新能力。

同时，乡村创新能力的增强也有助于提高乡村经济韧性。创新能力是一种能够把新的知识和科技转变成新的产品、过程和服务的能力（孙长东等，2020）。作为经济发展的源头与引擎，创新能力可以对生产流程进行再分配，推动产业升级，提高生产效率，进而达到节能减排的目的（王德平等，2022），为乡村经济韧性的提升提供了有效支撑。在熊比特创新理论中，创新被视为整合新型生产要素的关键动力，它不仅促进经济发展，还是推动产业升级的核心力量。它通过增强创新能力，可以带动经济增长、促进产业的高级化、改善生态环境，从而推进高质量发展。提升创新能力能够增加资源利用效率，节约能源和降低污染排放。此外，创新还能刺激需求端的绿色消费，提高全社会福利水平，推动全面发展（夏岩磊，2018）。据此，提出假设H3。

H3：农业数字化会通过提升乡村创新能力有效提高乡村经济韧性。

农业数字化对乡村经济韧性的作用机制如图1所示。

3.2研究方法

在上述理论分析的基础上，本文拟采用熵值法对农业数字化与乡村经济韧性进行水平测算，再将这两个系统的综合评价水平作为自变量与因变量，运用双固定效应模型实证验证农业数字化对乡村经济韧性的影响。

3.2.1双固定效应模型

在经过理论分析后，本文参考周鹏飞等（2023）对数字乡村和经济韧性的研究，选择双固定效应模型作为实证检验的基本方法。为验证本文提出的假设H1，构建地区与时间双固定效应模型，如式（1）所示。

式（1）中，Aeresit表示省份i在第t年的乡村经济韧性水平，为本文的被解释变量；Agdigit表示同一省份在同一年的农业数字化水平，为本文的核心解释变量；i表示全国30个不同省份，t表示时间，cons1为常数项；Conrtolit表示一系列可能影响乡村经济韧性的控制变量，包括人均基础设施水平、对外开放水平、乡村人口老龄化程度、社会消费水平、城乡差距水平；β1、δ1表示回归系数，ϵit表示随机扰动项，同时，控制了地区固定效应νt和年份固定效应μi。

3.2.2中介效应模型

为进一步探讨农业数字化对乡村经济韧性的影响机制，参考赵小雨等（2018）的方法，本文将乡村创新能力作为中介变量，构建中介递归方程，如式（2）、式（3）所示。

式（2）、式（3）中，Innoit表示乡村创新能力，在模型（1）考察农业数字化对乡村经济韧性的总效应β1的前提下，模型（2）中的系数β2表示农业数字化对乡村创新能力的直接效应，模型（3）中的系数β3表示乡村创新能力对乡村经济韧性的间接效应。在模型（1）中系数β1显著为正的基础上，若模型（2）与模型（3）中β2、β3和β4的回归系数也显著为正，且β3系数值略低于β1，则假设H2得以验证，即农业数字化对乡村经济韧性的作用受乡村创新能力的中介效应影响。

4数据来源、变量选取与描述性统计

本文对原始数据的来源以及所选取的相关变量进行详细的解释和说明。在进行模型估计之前，使用Stata16软件对相关变量进行初步的描述性统计分析，为后续的实证研究结论提供依据。

4.1数据来源

本文选取2012—2022年中国30个省（自治区、直辖市）为研究对象，由于西藏和港澳台的有关数据存在大量缺失，因此没有被统计在内。所用数据主要来源于《中国统计年鉴》《中国农村统计年鉴》《中国人口与就业统计年鉴》以及各省统计年鉴、国家知识产权局数据库等。对于部分缺失数据，采用插值法和年平均增长率等统计方法进行填补，以确保数据的完整性和研究的准确性。

4.2变量选取与说明

为提高实证过程的准确性，本文根据客观性和科学性原则进行指标的选取。在农业数字化方面，本文选取了农业数字化信息基础设施建设、农业数字化发展环境以及农业数字化服务投入三个层面的指标；在选择乡村经济韧性的变量时，本文主要从压力（P）、状态（S）、响应（R）三个维度进行了设定。在研究农业数字化对乡村经济韧性的影响时，本文将农业数字化作为解释变量，乡村经济韧性作为被解释变量。

4.2.1被解释变量：乡村经济韧性

乡村经济韧性是在经济周期、外部冲击作用下，农村生态、生产、生活体系抵御冲击、自我修复的能力（王思斌，2022）。以往学者多通过构建“压力—状态—响应”模型（李玉恒等，2022）或选择抵御能力、适应能力与改变能力等指标（周鹏飞等，2023）测算乡村经济韧性，主要通过选取宏观的经济指数来衡量区域乡村经济韧性。本文在充分借鉴相关政策文件和已有学者构建的指标体系基础上，引入“压力—状态—响应”模型对乡村经济韧性进行测度。乡村经济韧性指标体系广泛涵盖了自然、经济、社会及人文等多个方面（李玉恒等，2021a；王向彬等，2022）。

乡村经济韧性所承受的压力主要来自市场调节、政策变更和自然环境的波动等多个方面，尤其是政策变更和市场调节方面的影响难以进行准确的定量描述（陈诚，2020；林玉妹等，2024）。因此，本文采用定性分析来描述这些压力，概括为政策变更、市场波动、自然灾害以及农户内在动力所引发的各种压力。

区域经济系统是一个由自然、环境和经济等子系统组成的极其复杂而庞大的复合系统（梁吉义等，2003），因此，在“状态层”的分析中，本文参考姚爽等（2022）的方法，从生态资本、生产资本和生活资本三个维度选取变量。生态资本包括研究地区的生态压力和生态污染情况（何寿奎等，2022），因此，本文选取了农用化肥使用强度、森林覆盖率和人均耕地面积三个指标。在生产资本中，本文借鉴王彩丽等（2022）的研究方法，选取人均地区生产总值、产业结构和人均机械动力三个指标。生活资本应包括地区居民的经济条件、医疗卫生情况和社会发展动力等因素（霍松涛，2023），因此，本文选取居民生活水平、乡村劳动力储备状况、乡村医疗服务状况和乡村基础设施建设程度四个指标。

在“响应层”中，本文参考李东麟等（2022）的研究方法，指标涵盖抵抗力、适应力和重构力三个维度。为反映乡村经济在外部干扰下的抗风险能力，本文选取农业金融支持、农村经济基础和乡村人口质量作为指标；选取政府支持和农业研发投入两个指标，以反映乡村经济系统在外部干扰后快速响应并恢复生产生活的能力；选取可持续性和可恢复性反映乡村经济系统的重构能力。乡村经济韧性的评价指标体系如表1所示。

4.2.2解释变量：农业数字化

目前，学术界对于构建农业数字化指标体系的研究相对不足，现有研究主要聚焦于数字农业方面。林玉妹等（2024）从数字农业基础设施建设、数字农业产业化程度以及农业参与主体质量三个维度对我国数字农业发展状况进行测度；王恒等（2023）从数字基础、数字普及、数字应用、人才资源与创新发展五个方面建立我国农业数字化程度的综合评估指标；张鸿等（2021）从数字乡村基础设施、数字乡村发展环境、乡村数字化应用以及乡村数字化治理四个层面构建了数字乡村发展评价指标体系。

参考以上学者的研究内容和相关政策意见发现，农村信息基础建设、农业信息技术应用是农业数字化的重点内容。因此，本文在综合国内学者关于数字经济测度体系和农业信息化测度体系研究的基础上，进一步构建涵盖农业数字化信息基础设施建设、农业数字化发展环境以及农业数字化服务应用三个方面的指标体系，用以评估我国农业数字化的发展水平。

由于人均互联网用户数、邮电业务量等指标与地区的网络基础设施供应量直接相关（秦文晋等，2022），因此，选取域名数量、互联网宽带接入端口、农村移动电话覆盖率、农村宽带接入用户数量、农村投递路线、农村互联网普及率来体现乡村数字化信息基础设施建设程度，反映当前我国农业数字化的基本设施情况。选取农业技术人员数、农林水财政支出/财政支出、乡村网络投资额/GDP来衡量农业数字化发展环境，从而体现在人力、经济、技术等方面对农业数字化建设的支持程度。农业数字化服务应用选取淘宝村数量、农产品网络零售额、农民交通通讯占比三个指标衡量，反映该地区农村电商发展水平和农村居民生活数字化程度。农业数字化评价指标体系如表2所示。

4.2.3其他变量

中介变量：乡村创新能力。参考赵小雨等（2018）、陈堂等（2021）、浦徐进等（2024）的研究方法，本文以农村地区的专利授权数量来度量乡村创新能力。为减少仅通过对比专利总量可能引起的误差，本文通过比较各时期各地区的农业科技专利数量及其在全国授权总量中的比例，来评估不同区域的乡村创新能力。

控制变量：乡村经济韧性受多种因素的制约，因此本文将其他影响乡村经济韧性发展的因素作为控制变量纳入模型中，以避免仅考虑农业数字化这一核心变量而导致实证结果偏误的情况发生。本文参考于丽艳等（2023）的研究，选择了五个控制变量：人均基础设施水平（Infra）采用区域内道路总长度占县级行政区的比例表示；对外开放水平（Open）以进出口额在国内生产总值中所占的比例表示；乡村人口老龄化程度（Popul）以65岁及以上人口数在总人口数中所占的比例表示；社会消费水平（Cons）以社会消费品零售额与国内总产值的比例来表示；城乡差距水平（Urba）用泰尔指数表示。

4.3描述性统计

主要变量的描述性统计如表3所示。被解释变量乡村经济韧性最小值为0.0562，最大值为0.1241差异显著，以“农业农村第一大省”黑龙江为例，2022年黑龙江的乡村经济韧性为0.1241，而江苏只有0.0878，两者存在巨大差距，说明各省份之间的乡村经济韧性发展水平之间的差距较大。从解释变量来看，我国各省份的农业数字化最小值为0.4919，最大值为0.9922，发展水平也有很大差别，2022年我国数字经济发展水平第一梯队的广东、浙江农业数字化水平为0.9922、0.9489，而西部地区新疆、青海仅为0.4919、0.5230，由此可见各省份之间的乡村农业数字化发展水平也有着巨大差异，特别在东西部地区之间差距明显。乡村创新能力作为中介变量，最小值为0.0016，最大值为0.5037，说明乡村创新能力在各区域之间也存在着很大的差别。综上可知，我国各省份间乡村经济韧性、农业数字化水平和乡村创新能力均存在巨大差距，且东西部地区差距明显，但农业数字化水平较高的省份往往乡村经济韧性也较高，这说明农业数字化对乡村经济韧性的提升效应是存在的。

5经验性结果

基于上述研究假设与变量选择，本文运用熵值法和面板数据模型对上述数据实证结果进行整理与分析，并利用双固定效应模型进一步进行实证检验。

5.1多重共线性检验

为确保估计结果的有效性，避免由于变量间多重共线性带来的问题，本文对相关系数进行了检验。变量的平均方差膨胀因子（VIF）为1.43，远低于10的通常标准，表明各变量间的共线性问题不会显著影响研究结果。

5.2基准回归结果

本文以乡村经济韧性为被解释变量，农业数字化为解释变量。人均基础设施水平、对外开放水平、乡村人口老龄化程度、社会消费水平、城乡差距水平为控制变量，采用双固定效应模型进行实证分析，基准回归结果如表4所示。

表4中模型（1）表明，农业数字化对乡村经济韧性具有显著的促进作用。然后，在模型（2）中加入一系列控制变量，再次对模型进行回归分析，结果显示农业数字化对乡村经济韧性作用的方向与显著性保持一致。由此可以发现，无论是否加入控制变量，基准回归系数总在5%的显著性水平上显著，因此验证了假设H1，即农业数字化对乡村经济韧性具有显著的促进作用，且农业数字化每提升1%，乡村经济韧性提高0.0129%。从控制变量来看，对外开放程度（Open）与乡村经济韧性之间存在着显著的正向关系，表明推动对外开放有助于提升乡村经济韧性。其他控制指标没有通过显著性检验，可能是由于农村人均基础设施建设水平和农村人口老龄化程度等方面仍然存在短板，导致乡村经济韧性提升缓慢。

5.3稳健性检验

为降低回归分析结果的偶然性，并确保其稳定性与可靠性，本文采用工具变量法、剔除特殊样本的方式进行稳健性检验。

5.3.1内生性检验：工具变量法

考虑到乡村经济韧性也会受其他因素的影响，可能会出现遗漏变量的情况，造成回归的偏差，因此本文借鉴陈堂等（2021）的方法，选择农业数字化及乡村经济韧性的一阶滞后项作为工具变量，以确保估计结果的一致性和有效性。稳健性检验结果如表5所示。

表5中模型（1）是替换核心解释变量后的回归分析结果，模型（2）是替换被解释变量后得到的回归结果，模型的估计系数均在5%的显著性水平上显著，说明加入了工具变量以后，假设H1依然成立。

5.3.2剔除特殊样本

鉴于直辖市强大的经济实力和广泛的影响力可能对结果产生偏差，本文在剔除北京、天津、上海和重庆四个直辖市后，对剩余数据再次进行回归分析。表5中模型（3）表明，无论是采用工具变量法还是剔除特殊样本进行分析，农业数字化对乡村经济韧性的影响都与前面的研究成果一致，故所得出的结论是可靠的。

5.4异质性分析

为进一步分析农业数字化赋能乡村经济韧性过程中的其他影响因素，本文从区域异质性及森林覆盖率高低两个方面探究其异质性。

5.4.1区域异质性分析

由于每个地区的地理环境和数字基础建设程度都不一样，故农业数字化水平也不一样，不同的农业数字化发展水平对乡村经济韧性的提升程度也不同。基于此，本文参考李本庆等（2022）的做法，将全国30个省份按东部地区、中部地区、西部地区分为三个区域，分析不同区域间农业数字化对乡村经济韧性的影响。地区异质性估计结果如表6所示。

表6结果表明，东部和中部地区的农业数字化对乡村经济韧性有显著的促进作用，而在西部地区则未通过显著性检验，因此验证了假设H2。这可能是由于东部和中部地区较高的经济发展程度推动农业数字化的迅速发展，这两个区域的农民较西部地区更容易获取到农业生产需要的各种物资，且这两个区域的农民数字素养较高，对数字技术的运用也更为积极，因此东部和中部地区的农业数字化发展对乡村经济韧性的提升更有帮助。

5.4.2森林覆盖率的异质性分析

乡村经济的发展与林地面积占比有着密切关系（穆亚丽等，2024）。依据2022年中国国土绿化状况公报和各省份统计年鉴，对全国30个省份进行排序，并将森林覆盖率较高的前15个省份划为高森林覆盖率地区，包括福建、江西、贵州、广西、海南、浙江、湖南、云南、重庆、广东、陕西、吉林、北京、黑龙江和湖北，剩余省份为低森林覆盖率地区。森林覆盖率异质性估计结果如表7所示。由表7可知，农业数字化对高森林覆盖率地区的乡村经济韧性产生了更为显著的影响。因此，提升森林覆盖率对增强乡村经济韧性至关重要，林业资源能够为乡村经济的稳健发展奠定坚实的基础。

5.5基于乡村创新能力的中介效应分析

理论部分从乡村创新能力的视角出发，探讨了农业数字化影响乡村经济韧性的作用机制。为了验证这一传导机制的有效性，本文运用中介效应模型进行实证分析。中介效应检验结果如表8所示。

表8列（1）表示农业数字化对乡村经济韧性的正向显著影响，列（2）表示农业数字化对乡村创新能力的正向显著作用，列（3）同时考虑了农业数字化和创新能力，可以看出农业数字化对乡村经济韧性的影响虽略有减弱，但乡村创新能力的影响系数为0.0107，且在5%的显著性水平上显著，说明乡村创新能力在此传导机制中起着正向中介作用，表现出农业数字化→乡村创新能力→乡村经济韧性的传导机制。进一步计算乡村创新能力的中介效应值，可以得到该中介效应=0.1321×0.0107≈0.0014，因此，农业劳动生产率发挥的部分中介效应占比=0.0014÷0.0129×100%≈10.85%。因此，假设H3得到验证。

6研究结论、讨论与政策启示

基于2012—2022年中国30个省份的面板数据，本文构建农业数字化与乡村经济韧性的评价指标体系，并采用熵值法来估算其发展水平。同时，运用双固定效应模型和中介效应模型来验证农业数字化对乡村经济韧性的影响及其作用机制，旨在为我国农村地区经济系统的良性运行提供政策启示，并助力提高乡村的高质量发展。

6.1研究结论

本文以中国30个省份为研究对象，在熵值法测度农业数字化与乡村经济韧性综合指数的基础上，运用面板数据模型实证分析我国农业数字化对乡村经济韧性的影响，得出3点研究结论。

（1）农业数字化的推进显著促进了乡村经济韧性的提升。这表明农业数字化能够通过纵向延伸与横向延伸降低外部冲击给乡村经济系统带来的不利影响，从而使得乡村“产业—生产—经营”体系良性发展，具体表现为农业数字化每提升1%，乡村经济韧性提高0.0129%。

（2）农业数字化对乡村经济韧性的正向影响在不同地区表现出异质性。不同地区的教育程度、数字基础建设程度等因素会影响农业数字化对乡村经济韧性的作用效果，相较于西部地区，对东部和中部地区的促进效果更为显著；高森林覆盖率地区农业数字化对乡村经济韧性的作用比低森林覆盖率地区更大。

（3）乡村创新能力在农业数字化对乡村经济韧性影响的过程中起到显著的正向中介作用。农业数字化能通过有效提升乡村创新能力来提高乡村经济韧性，乡村创新能力在其中发挥了部分中介效应，其中介效应占比为10.85%。

6.2讨论

本文旨在实证探究农业数字化对乡村经济韧性的影响机制，在构建农业数字化和乡村经济韧性评价指标体系的基础上，分析农业数字化对乡村经济韧性的具体作用机理。主要研究结论与以往研究成果相似，同时也具有一定的创新和拓展。

（1）通过理论与实证分析发现，农业数字化对乡村经济韧性具有显著的正向促进作用，农业数字化通过优化乡村产业结构、重构乡村生产流程，并增强乡村生产管理效能，促进了乡村经济的整体稳健发展。这与于丽艳等（2023）、浦徐进等（2024）研究结论相似，但本文在现有研究的基础上进行了拓展，考虑到农业数字化对乡村经济系统中“产业—生产—经营”三个层面的影响，丰富了农业数字化促进乡村经济系统稳步发展的理论和现实依据。

（2）通过区域异质性分析发现，农业数字化对乡村经济韧性的提升效应在东部和中部地区以及高森林覆盖率地区更为显著。这可能是由于我国不同地区的人口数字素养、数字基础设施水平和林业资源的情况不同。这一结论与赵巍等（2023）、李鹏等（2024）的研究结论相似。然而，在导致这种区域差异的原因上，以往研究认为经济水平和交通设施完善程度会影响数字化对经济韧性影响程度的地区差异，而本文认为教育程度、数字基础建设水平等因素也对农业数字化程度和乡村经济韧性的提升效果起到重要作用。因此，本文为采取不同的地区差异化措施以促进乡村经济系统韧性的提升提供了依据。

（3）通过中介效应分析发现，农业数字化可通过乡村创新能力来促进乡村经济韧性的提升，这与蒋峦等（2022）、陈胜利等（2022）的研究结论相符。农业领域通过引入数字技术、信息和数据，为乡村高质量发展设定了新的要求，并推动了乡村创新发展（赵巍等，2023）。同时，作为经济发展的源头与引擎，农业数字化可以对生产流程进行再分配，提高专业化分工程度，推动产业升级，提高生产效率（朱金鹤等，2021），从而持续保障乡村经济韧性。基于该影响机制，本文为进一步提升乡村经济韧性提供了新的视角，即加快推动乡村创新水平提升，以确保乡村经济系统稳步增进。

本文仍存在不足之处，需要进一步研究分析。首先，农业数字化与乡村经济韧性之间的关系错综复杂，仅基于宏观数据的实证分析结论而提出政策建议，在一定程度上显得不够成熟，缺乏针对不同地区实际发展情况的实地调研。因此，通过深入实地调查，获取更多第一手资料，有助于更准确地评估各地乡村的经济韧性情况，从而更有针对性地提出相关对策建议。其次，本文衡量农业数字化和乡村经济韧性发展水平时所选取的变量可能不够全面，无法真实反映各地区农业数字化和乡村经济韧性发展的全貌。因此，可以通过增加指标的数量来弥补这一不足，从而更全面地评估农业数字化和乡村经济韧性的发展水平。

6.3政策启示

在推动数字乡村和乡村高质量发展的大环境下，我国农村地区仍然会面临各种突发事件的挑战，对乡村经济的稳定性产生不利影响。因此，深入研究农业数字化和乡村经济韧性对于实现农业农村现代化发展具有重要意义。基于前文的研究结论和讨论，本文提出三点政策启示。

第一，加强农村数字建设，注重区域差异，因地制宜促进农业数字化发展。加大农村地区的网络覆盖力度，建设数据中心、云计算平台等信息技术基础设施，进一步为农村地区提供强大的数据存储和处理能力。鉴于中国地域广阔，经济发展、人文环境在不同区域间存在显著的差异，导致各地乡村经济韧性水平、农业数字化水平及其对乡村经济韧性的影响程度均存在不同。因此，地方政府需根据本地实地情况，制定适宜的发展战略。西部地区应借鉴中东部地区先进的乡村数字化管理经验，引进高级数字化生产技术，并针对地形特点加速农业的数字化、智慧化和生态化转型，缩小与东中部地区的发展差距，利用“东数西算”等国家政策，加速西部地区农业数字化和乡村经济韧性的发展。

第二，强化人才的培养和引进，推动乡村创新能力提升。政府与社会各界应加大对农村人才教育和培训的重视，积极应对乡村人才流失的问题，并通过加大资金支持力度，如财政拨款、设立专项基金、提供税收优惠等多种方式，助力乡村人才发展，从而推动乡村在经济、科技、文化等方面的整体发展水平。同时，实施落户补贴等有吸引力的福利政策，吸引具有高等教育背景的人才回乡就业。这些措施不仅能够有效减少城乡间的“数字鸿沟”，还能缓解农村劳动力流失问题，进而增强地区的数字化发展活力，全方位提升乡村的创新能力，增强乡村经济韧性。

第三，保护林业资源，提高森林覆盖率。首先，政府应加强对森林保护区的管控，通过引入科技手段，如遥感技术和无人机监控系统，实时监测森林资源的变化情况，防止滥砍滥伐；其次，针对荒山、退化林地和沙化区域，可以实施大规模的植树造林工程，结合优质乡土树种与营造林技术的改进，逐步增强森林资源的生态功能与经济价值；最后，鼓励通过发展森林生态旅游和林业资源深加工等方式，充分利用林业资源的多重价值，在不破坏资源的前提下实现乡村经济韧性的提升。