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数字技术创新能否成为农业供应链韧性的“新引擎”?——来自涉农上市企业的实证证据

  • 2026-11-02 01:11:03
数字技术创新能否成为农业供应链韧性的“新引擎”?——来自涉农上市企业的实证证据

🌍 百年变局之下,农业供应链正经历前所未有的考验。

     地缘政治冲突、极端气候频发、公共卫生事件冲击……这些风险因素相互交织,使农业生产与农产品贸易的稳定性面临严峻挑战。习近平总书记强调,“要围绕发展新质生产力布局产业链,提升产业链供应链韧性和安全水平”。

      在这一背景下,数字技术创新能否成为提升农业供应链韧性的关键驱动力? 其作用机制是什么?宋瑛等学者发表于《中国农村经济》的《数字技术创新能否提升农业供应链韧性》一文,为我们提供了系统而深刻的解答。

📚 一、引言:农业供应链韧性为何至关重要?

🎯 现实背景:多重风险下的农业供应链

     党的二十大报告明确提出,要“着力提升产业链供应链韧性和安全水平”。对于农业而言,这一命题具有特殊的重要性。

🔴 外部环境复杂严峻。 大国博弈持续“发酵”,政治、军事、物流、气候等不利因素相互交织,农产品断供风险显著提升。中国作为全球最大的农产品进口国之一,大豆、玉米等大宗农产品高度依赖进口,国际市场的任何风吹草动都可能传导至国内,引发价格剧烈波动和供应短缺。

🟠 农业自身脆弱性突出。 农业生产高度依赖自然条件和土地资源,气候变化、自然灾害、病虫害等风险难以完全规避。与传统制造业相比,农业供应链面临的风险更加多样、波动更为频繁。

🟡 国内农业市场体系尚不完善。 农产品进口依存度高、农业政策受国际规则制约、农产品市场体系尚未健全等问题,对农业供应链韧性提出了更高要求。

💡 理论契机:数字技术创新的新质生产力潜能

     习近平指出,“要围绕发展新质生产力布局产业链”。蕴含新质生产力发展动能的数字技术创新,有望成为提升农业供应链韧性的重要驱动力。但什么是数字技术创新?它与普通意义上的数字技术应用有何区别?本文给出了一个极具洞见的界定:

       数字技术创新是指数字技术依托自身的可拓展性特征,以构建数字系统和完善系统模块实现迭代升级、延伸突破、拓展应用的过程。

       这一界定的关键,在于区分了“数字技术应用”与“数字技术创新”:简单说,种质资源库的建立、农业科技园区系统的搭建、数字追溯系统的开发——这些是数字系统建设;而在此基础上加载识别模块、规划模块、算法模块——这些是系统模块完善。两者共同构成数字技术创新的完整内涵。

🔍 研究空白与本文贡献

      尽管已有大量研究表明人工智能技术(宋华等,2024)和数字化转型(陶锋等,2023a)能够提升制造业供应链韧性,但对于风险多样、波动频繁的农业供应链,深入探讨其韧性的文献仍然较少。

     本文基于资源基础观理论,以2010—2023年涉农上市企业为研究样本,从抵抗能力和恢复能力两个维度,系统考察数字技术创新对农业供应链韧性的影响及其作用机制。

本文的边际贡献:

✅ 深化数字技术创新内涵——从可拓展性特征出发,体现数字技术动态变化的创新特征

✅ 拓展供应链韧性研究领域——将韧性研究从制造业延伸至农业领域

✅ 揭示数字技术赋能机制——以供应链优化策略为切入点进行实证检验


🔬 二、实证设计:如何科学检验数字技术创新的影响?

📈 核心变量测度方法

变量类型
变量名称
测度方法
指标方向
被解释变量
抵抗能力
营业收入残差(实际值-拟合值)
正向
恢复能力
存货跌价准备减少额差额(当期-前三期均值)
正向
核心解释变量
数字技术创新
数字经济类专利申请数量
正向
机制变量
促进供应多元化
供应商集中度
负向
增强企业合作度
金融机构持股比例
正向
提高信息透明度
上市公司透明度考评得分
正向
改善经营灵活性
员工人数变动率
负向

📊 三、实证结果:数字技术创新显著提升农业供应链韧性

📋 基准回归结果表

变量
(1) 抵抗能力
(2) 抵抗能力
(3) 恢复能力
(4) 恢复能力
数字技术创新
0.012***
0.010***
0.115***
0.103***
(3.030)
(3.236)
(3.108)
(3.518)
控制变量
未控制
已控制
未控制
已控制
个体/年份固定效应
已控制
已控制
已控制
已控制
观测值数
13873
8776
13873
8776
R²
0.618
0.830
0.112
0.175

📌 注:、、分别表示1%、5%、10%的显著性水平,括号内为t值。

结论清晰而有力:

✅ 对抵抗能力的影响:数字技术创新系数在1%水平上显著为正,表明数字经济专利越多,农业供应链抵抗外部冲击的能力越强。

✅ 对恢复能力的影响:同样在1%水平上显著为正,表明数字技术创新能帮助企业更快从冲击中恢复。


🔧 内生性处理:确保因果识别的可靠性工具变量检验结果:

检验指标
抵抗能力模型
恢复能力模型
第一阶段F值
>10
>10
LM统计量
显著
显著
Hansen J统计量(p值)
>0.1
>0.1

👉 工具变量均通过相关性和外生性检验,H1得到进一步验证。


🧪 稳健性检验:多角度验证结论可靠性

检验方法
检验内容
结论
子维度检验
数字发明专利 vs 实用新型专利
实用新型专利对两方面都显著
替换变量
熵值法构建韧性综合指标
系数仍显著为正
滞后效应
滞后两期数字技术创新
持续增强韧性
排除政策影响
行业×年份、省份×年份固定效应
结论依然成立

🔍 四、机制检验:数字技术创新如何提升韧性?

📈 机制检验结果表

机制路径
被解释变量
系数
显著性
结论
促进供应多元化
供应商集中度
-0.112
**
H2成立
增强企业合作度
金融机构持股比例
0.079
**
H3成立
提高信息透明度
上市公司透明度
0.010
**
H4成立
改善经营灵活性
员工人数变动率
-0.005
***
H5成立

🌍 五、异质性分析:效果差异的深层原因

📊 异质性分析结果汇总表

维度
分组
抵抗能力
恢复能力
核心发现
城市区位
沿海城市
✅显著
✅显著
沿海城市双提升
内陆城市
✅显著
❌不显著
内陆城市恢复受限
城市等级
中心城市
❌不显著
✅显著
中心恢复能力强
外围城市
✅显著
❌不显著
外围抵抗能力强
供应链环节
上游
✅显著
❌不显著
源头提质增效
中游
❌不显著
✅显著
加工灵活应变
下游
✅显著
❌不显著
市场精准预测
产权性质
国有
✅显著
❌不显著
国企持续性强
民营
✅显著
✅显著
民企双优

🏛️ 六、拓展分析:政府关注的重要作用研究发现:

🔹 政府关注能够显著促进涉农企业开展数字技术创新活动

🔹 政府关注通过经费支持、人才引进、成果转化等渠道,提升数字技术创新的落地效果

🔹 数字技术创新与政府关注的交乘项显著为正,表明政府关注能够强化数字技术创新的韧性提升效应


💡 七、结论与启示

📌 核心结论🎯 政策启示

1️⃣ 增强涉农企业数字技术应用能力

🚀 加强数字基础设施:完善农村网络设施,推动物联网、人工智能、大数据向农业生产全面渗透

🎓 加快数字人才培养:通过产学研合作、跨学科联合培养,为涉农企业输送专业人才

2️⃣ 切实提升农业数字技术的创新能力

🏗️ 数字系统建设:推动种质资源库、农业科技园区系统、数字追溯系统等基础设施全面升级

🔧 系统模块升级:着力推动识别模块、规划模块、算法模块、管理模块的协同创新

3️⃣ 深入挖掘数字技术创新潜力

🏙️ 发挥城市先发优势:推动形成农业产业集群

🌱 支持环节差异化创新:上游和下游侧重抵抗能力,中游侧重恢复能力

🤝 培育民营科技企业:塑造其在强链补链中的主体功能


📝 结语

      在全球农业供应链风险加剧的背景下,数字技术创新为提升供应链韧性提供了新的可能。本文的实证研究不仅验证了这一判断,更揭示了其作用机制和异质性特征。

      对于政策制定者而言,需要因地制宜、因企施策,为农业数字化转型创造良好环境;对于涉农企业而言,则需主动拥抱数字技术,在供应链优化中抢占先机。

       唯有如此,才能在复杂多变的国际环境中,确保农业供应链的安全稳定,为农业高质量发展保驾护航。


📚 参考文献:宋瑛,付俊治,张驰. 数字技术创新能否提升农业供应链韧性——来自涉农上市企业的经验证据[J]. 中国农村经济,2025(11)

💡 本文仅作学术分享,解读如有不当之处,敬请指正!

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1970-2022中国国家级、省级经济开发区数据集中国城市统计年鉴中国县域统计年鉴(含2023最新)各地级市就业数据各地级市数字经济水平全国贫困县数据收入差距与地级市收入差距数据2021年全国区县与地级市和省会的距离
🌿 环境、能源与地理
1979-2021年中国省、市、县年均通风系数分省分行业二氧化碳排放量上市公司碳排放数据(1992-2022)碳排放权交易信息数据(2013-2021)上市公司绿色/环保投资(1999-2021)各国地理距离、文化距离、制度距离
🏢 企业微观与上市公司
上市公司财务与控制变量上市公司代理成本与信息质量上市公司全要素生产率(TFP)上市企业基本信息、人力资本与商誉上市公司员工及高管薪酬数据中小企业板上市公司面板数据大全全国企业创新调查年鉴内部控制数据
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