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数字乡村建设对县域农业经济韧性的影响研究

2024-08-17 98 上传者：管理员

摘要：提高农业经济韧性是建设中国式农业现代化的关键环节，是农业高质量发展的重要内容之一。本文采用2013-2022年13个粮食主产省918个县(市)的面板数据，测评县域农业经济韧性现状及特点，构建双重差分模型(DID)实证检验数字乡村建设政策的效果，进而提出优化数字乡村建设、提高农业经济韧性的对策建议。

关键词：
农业经济韧性
县域经济
双重差分模型
市场风险
数字乡村建设
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一、引言

近年，国内外市场风险、自然灾害以及重大公共卫生事件频发，农业可持续发展面临的挑战日益加剧。农业经济韧性可以总结为农业经济系统在遭受内外部冲击时，表现出的抵抗冲击的能力、遭受冲击后的恢复能力以及转为更具持续性的新路径的能力。提高农业经济韧性已然成为我国建设中国式农业现代化的关键环节，是农业高质量发展的重要内容之一。

县域是“三农”发展的主阵地，据《中国县域高质量发展报告2022》，截至2021年底，我国内地县域达1866个，占国土面积90%左右，占大陆人口比重达52.5%。第七次全国人口普查数据也表明，县域常住人口约7.4亿人，其中2.4亿人集中于县城或县级市城区，5亿人落脚于农村。数字经济可以通过创新能力、创业活力、产业结构升级提高经济韧性。然而，目前我国县域地区普遍存在信息基础设施不完备、数字人才不足等问题，数字技术带来的普惠效应未能更好地助力“三农”发展。2015年我国确立了“数字中国”信息化纲领，2018年一号文件中首次提出了“实施数字乡村振兴战略”，2020年公布了首批数字乡村试点的名单。学界越来越关注农业经济韧性问题，但目前罕有探讨数字乡村建设对农业经济韧性的影响，且缺少数字乡村建设政策效果评价的研究。综上所述，本文以县域为研究对象，揭示数字乡村建设对县域农业经济韧性影响的机理。

二、研究设计

(一)数据来源

本文使用的研究数据主要来源于2014-2023年的《中国区域经济统计年鉴》《中国县域统计年鉴》，以及所属地级市的统计年鉴。对于缺失值，先是查阅各县级行政区的政府工作报告、统计公报尽量补充，而后剔除关键变量缺失严重的县(市)，并采用插值法进一步补齐。最终获得2013年-2022年，河北省、内蒙古自治区、辽宁省、吉林省、黑龙江省、江苏省、安徽省、江西省、山东省、河南省、湖北省、湖南省、四川省13个粮食主产省的918个县(市)的平衡面板数据。

(二)模型构建

数字乡村政策实施的本质上是一种准自然的实验。为进一步识别政策在规范实施阶段是否以及多大程度对县域农业经济韧性产生影响，本文构建双重差分模型(DID)进行分析。其核心是通过构造乘积交互项来识别政策的平均处理效应。本文模型的具体设定如下：

其中，为t年份第i个县(市)的农业经济韧性水平，dudt为政策变量，du表示该县(市)是否是数字乡村试点，是则du=1，否则du=0。dt为政策实施时间，政策实施以前dt=0，以后dt=1。为模型的控制变量，为控制个体变量，为控制时间变量，为扰动项。

(三)变量选取

1.被解释变量。

本文的被解释变量为农业经济韧性水平。根据上文构建的农业经济韧性评价指标体系，采用熵权法确定各指标权重，最终得到各个县(市)的农业经济韧性综合得分、抵抗能力得分、适应能力得分以及变革能力得分。

2.核心解释变量。

本文的核心解释变量为政策变量dudt。2020年中央网信办、农业农村部等七部门联合印发《关于开展国家数字乡村试点工作的通知》，同年，公布了首批数字乡村建设试点地区名单公布。因此，本文将2020年设定为数字乡村建设政策的实施年。

3.控制变量。

参考既有研究成果的通常做法，本文主要选取农业产业规模、土地禀赋、收入水平、服务水平以及农业产出水平作为控制变量。变量定义及描述性统计见表1。

三、模型估算结果与分析

(一)县域农业经济韧性测度与评价

2013-2022年13个粮食主产省县域农业经济韧性的时间趋势，呈逐年优化趋势，彰显了农业良好的发展势头。农业经济韧性综合得分从2013年的0.064，上升至2022年为0.110；抵抗能力得分变化较为平稳，由0.020略微升至0.021；适应能力得分由0.0266上升至0.065；变革能力得分由0.0173提高到0.023。农业经济韧性三个维度的绝对水平由高到低依次是变革能力、适应能力、抵抗能力。从空间分布来看，农业经济韧性综合位于前三的省份依次是江苏省、山东省、安徽省，且整体上呈现“东高，西低”的区域分布特征。进一步，采用泰尔指数，将县域农业经济韧性差异进行分解，结果如图1所示。可以看出，农业经济韧性水平、抵抗能力、适应能力、变革能力的组内差异指数均大于组间差异指数。这表明粮食主产区各省县域内部农业发展不均衡问题突出。

(二)DID模型估计结果

运用DID回归模型的数字乡村建设政策对农业经济韧性的估计结果如表2所示，在估计过程中，控制了时间和省份，并获得稳健标准误。第(1)列的估计结果显示，数字乡村建设对农业经济韧性综合得分的估计系数为正，且在10%的水平下显著。三个分维度中，适应能力的估计系数也为正向，且在5%的水平下显著。另外两个维度即抵抗能力和变革能力不显著。同时控制变量中农林牧渔业从业人数、人均可支配收入、第三产业占比均对农业经济韧性存在显著正向促进作用。

表1变量定义、赋值及描述性统计

图1泰尔指数的分解结果

(三)区域异质性

本文按照地区经济发展水平，将13个粮食主产省划分为东、中、西三个区域。东部地区有河北省、山东省、江苏省、辽宁省，中部地区有安徽省、湖南省、湖北省、河南省、江西省、黑龙江省、吉林省，西部地区有四川省、内蒙古自治区。采用DID模型进行分组回归，结果如下表3所示。东部地区，数字乡村建设政策对农业经济韧性总水平的影响系数为0.001，但是统计上不显著。中部地区，数字乡村建设政策对农业经济韧性总水平的影响系数为0.002，在10%水平下显著。西部地区，数字乡村建设政策对农业经济韧性总水平的影响系数为-0.001，但在统计上不显著。

(四)政策动态效应检验

双重差分估计量的一致性需要满足平行趋势假设，若满足平行趋势的假设，数字乡村建设政策对农业经济韧性的影响将会发生在政策的实施之后，而在之前，对农业经济韧性的动态影响不显著。数字乡村建设的动态效应检验结果显示，2022年以前，数字乡村建设对农业经济韧性的系数为不显著，2022的系数从0.000上升到0.002，且在10%水平上显著。说明政策实施前，数字乡村建设对农业经济韧性的影响不显著，平行趋势检验通过，且发现政策效果的发挥有时间滞后。

四、结论与建议

本文采用2013-2022年13个粮食主产省918个县(市)的面板数据，构建双重差分模型(DID)进行实证检验，结果表明：第一，2013～2022年我国粮食主产省农业经济韧性呈现出逐年上升的时间趋势，整体发展势头较好。三个维度的绝对水平由高到低依次是变革能力、适应能力、抵抗能力。空间分布上呈现“东高，西低”的区域分布特征。各省县域内部发展不均衡问题突出，导致省际农业经济韧性水平存在差距。第二，数字乡村建设提升了县域农业经济韧性以及适应能力，但对抵抗能力、变革能力的影响不显著。说明目前数字乡村建设是通过提高农业经济适应能力进而提升农业经济韧性的。第三，数字乡村建设政策效果呈现区域差异。对中部地区的粮食主产省的农业经济韧性的提升具有显著的影响，而对东部、西部的影响不显著。据此，提出如下对策建议：

一要加强农业数字化平台建设，推动产业结构升级，增强农业经济韧性。建设联通全产业链条的数字化平台，畅通信息流，整合产业资源，优化资源配置，促进三产融合水平。提高农业的经济实力，进而增强其抵抗外来冲击的能力。

二要助推数据要素、数字化技术在农业生产场景的应用，提高农业经济的变革能力。要鼓励农业领域的数据平台建设，数字技术，扩展并落实数据要素、数字化技术在农业领域的应用，大力发展智慧农业，提高精准化作业水平。对传统农业种植、收割、运输、销售等各个环境进行全方位的数字化改造，提高农业经济的变革能力。

三要促进区域间联动效应，平衡区域间的农业经济韧性差异。要激发数字经济的普惠效应，特别是缩小省内各个县(市)的农业经济发展差异，加强较弱地区的数字化基础建设，做好各个区域之间数据共享、互惠、互补等，平衡区域发展水平。当然，各区域因地制宜，注重农业生产、经济、社会和生态的协调发展。

四要加速推进数字乡村建设，向内陆县县域逐步延伸。2020年发布的《关于公布国家数字乡村试点地区名单的通知》中，覆盖了32个省、自治区、直辖市，117个县。但是从名单中可以看出，多数是数字基础比较高的区域。2024年第二轮试点即将开启，应该扩大试点规模，并向数字基础比较差的内陆地区延伸。

表2 DID模型估计结果

表3区域异质性

参考文献:

[1]陈胜利,王东.数字经济对经济韧性的影响效应及作用机制[J].工业技术经济,2022,41(06):26-34.

[2]李萍,何瑞石,刘畅.数字乡村建设赋能农业经济韧性的影响机制及效应[J].统计与决策,2024,40(02):11-17.

[3]郝爱民,谭家银.数字乡村建设对我国粮食体系韧性的影响[J].华南农业大学学报(社会科学版),2022,21(03):10-24.

基金资助:2024年大学生创新创业训练计划项目资助;

文章来源:王美雯.数字乡村建设对县域农业经济韧性的影响研究[J].农业经济,2024,(08):28-30.