數(shù)字金融賦能農(nóng)業(yè)韌性：效應(yīng)及機制

曾明耀 宋山梅

[基金項目]貴州省教育廳高等學(xué)校人文社會科學(xué)研究基地項目（項目編號：2018JD012）。

[作者簡介]曾明耀（2000－），男，江西宜春人，碩士研究生，研究方向：農(nóng)業(yè)經(jīng)濟管理、農(nóng)村金融；宋山梅（1963－），女，廣東梅縣人，教授，研究方向：農(nóng)林經(jīng)濟管理。

引用格式：

曾明耀，宋山梅.數(shù)字金融賦能農(nóng)業(yè)韌性：效應(yīng)及機制——兼論人力資本的異質(zhì)性[J].新疆農(nóng)墾經(jīng)濟，2024（02）：51-62.

摘要：鑄造農(nóng)業(yè)韌性是推進農(nóng)業(yè)現(xiàn)代化建設(shè)、實現(xiàn)農(nóng)業(yè)強國的應(yīng)有之義，數(shù)字金融發(fā)展為農(nóng)業(yè)風(fēng)險識別、沖擊抵抗、經(jīng)濟恢復(fù)和組織重構(gòu)提供了技術(shù)與資金新動能。文章基于2011—2021年中國31省面板數(shù)據(jù)，在使用熵值法測算我國農(nóng)業(yè)韌性水平的基礎(chǔ)上，運用雙向固定模型、中介模型、工具變量法等實證檢驗了數(shù)字金融發(fā)展對農(nóng)業(yè)韌性的影響效應(yīng)、機制和差異。結(jié)果表明：數(shù)字金融對農(nóng)業(yè)韌性具有顯著的促進作用，該結(jié)論在考慮內(nèi)生性問題及穩(wěn)健性后仍然成立，但其維度下的覆蓋廣度與信貸應(yīng)用并不顯著。通過提高農(nóng)業(yè)風(fēng)險識別能力和沖擊抵抗能力，數(shù)字金融對農(nóng)業(yè)韌性產(chǎn)生直接影響，同時也可以激勵農(nóng)業(yè)科技創(chuàng)新以及促進產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)高級化，間接推動農(nóng)業(yè)韌性提升。數(shù)字金融對農(nóng)業(yè)韌性的提升作用僅在東部地區(qū)顯著，且其促進效果隨人力資本的提高逐漸增強，受數(shù)字鴻溝的影響低人力資本地區(qū)存在抑制作用。故需不斷優(yōu)化農(nóng)村金融環(huán)境，提高農(nóng)戶數(shù)字素養(yǎng)，借助數(shù)字金融激活農(nóng)業(yè)科技創(chuàng)新助力農(nóng)業(yè)韌性提升。

關(guān)鍵詞：數(shù)字金融；農(nóng)業(yè)韌性；農(nóng)業(yè)科技創(chuàng)新；產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)高級化；人力資本

一、引言

面對國內(nèi)外形勢深刻變化、自然災(zāi)害頻發(fā)的狀況，農(nóng)業(yè)固有的弱質(zhì)性愈發(fā)凸顯。隨著不確定性因素的增加，如何為“脆性”農(nóng)業(yè)尋求識別外部風(fēng)險、抵抗外來沖擊，提高可持續(xù)發(fā)展的能力，成為農(nóng)業(yè)現(xiàn)代化建設(shè)進程中重要的考量[1]。黨的二十大報告中提出要著力提升產(chǎn)業(yè)鏈供應(yīng)鏈韌性和安全水平，加速建設(shè)農(nóng)業(yè)強國，夯實糧食安全根基。2023年中央一號文件也再次明確，要建設(shè)供給保障強、科技裝備強、經(jīng)營體系強、產(chǎn)業(yè)韌性強的農(nóng)業(yè)強國。產(chǎn)業(yè)韌性發(fā)展為以上困境尋得破解之道，提升農(nóng)業(yè)韌性逐漸成為促進農(nóng)業(yè)現(xiàn)代化建設(shè)的應(yīng)有之義。

在數(shù)字經(jīng)濟發(fā)展背景下，數(shù)字化農(nóng)業(yè)成為搶占農(nóng)業(yè)現(xiàn)代化最高點的戰(zhàn)略舉措，是提高農(nóng)業(yè)韌性的有效途徑。無論是數(shù)字基礎(chǔ)設(shè)施的建設(shè)、數(shù)字技術(shù)的運行與維護，還是最基本的農(nóng)業(yè)產(chǎn)購銷，都需要大量的資金投入，離不開金融服務(wù)的支持[2]。傳統(tǒng)金融覆蓋面窄、成本高、效率低，且存在“嫌貧愛富”的現(xiàn)象，并未很好地照顧到農(nóng)村邊緣群體，難以滿足農(nóng)業(yè)韌性發(fā)展的融資需求。隨著互聯(lián)網(wǎng)、大數(shù)據(jù)、云計算等技術(shù)的應(yīng)用，數(shù)字金融應(yīng)運而生，彌補了傳統(tǒng)金融發(fā)展過程中的很多缺陷。作為數(shù)字技術(shù)與金融市場有效銜接的載體，數(shù)字金融通過跨空間金融服務(wù)，在滿足農(nóng)業(yè)“長尾群體”資本需求的同時，還能有效地監(jiān)管資本流動，優(yōu)化農(nóng)業(yè)生產(chǎn)要素資源配置[3]，為農(nóng)業(yè)韌性提供新的金融動能。

有關(guān)數(shù)字金融的研究目前較為成熟，主要集中在數(shù)字金融的經(jīng)濟效益上，如數(shù)字金融推動經(jīng)濟發(fā)展[5]、促進居民增收[6]、激活居民消費[7]、鼓勵企業(yè)創(chuàng)新[8]、引導(dǎo)產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)優(yōu)化[9]等作用，但鮮有與韌性的互動研究。韌性（Resilience）一詞最初源于物理學(xué)領(lǐng)域，指材料在受到外力變形和斷裂過程中吸收能量的能力。需明確的是，韌性是事物的固有屬性，并不是在風(fēng)險沖擊時才擁有或具備韌性，韌性更多體現(xiàn)的是一種長期狀態(tài)下的可持續(xù)能力。MARTIN[10]對韌性構(gòu)建的四個維度是學(xué)術(shù)界比較認(rèn)可的定義，包括系統(tǒng)抵抗沖擊的能力、遭受沖擊后的恢復(fù)能力、新環(huán)境的適應(yīng)能力以及適應(yīng)后的重組能力。國內(nèi)研究在此基礎(chǔ)上，對農(nóng)業(yè)韌性的概念進行了擴展，如何亞莉[11]基于“雙循環(huán)”背景，將農(nóng)業(yè)產(chǎn)業(yè)鏈韌性定義為：以現(xiàn)代技術(shù)作為支撐，在面對不確定性沖擊時，能夠避免產(chǎn)業(yè)鏈條斷裂，或者通過自身能力將風(fēng)險轉(zhuǎn)移并迅速實現(xiàn)自我恢復(fù)的能力。郝愛民[12]則借鑒何亞莉的定義認(rèn)為農(nóng)業(yè)韌性是農(nóng)業(yè)經(jīng)濟系統(tǒng)通過調(diào)整內(nèi)部結(jié)構(gòu)抵御沖擊、迅速恢復(fù)并向新階段轉(zhuǎn)變的動態(tài)能力。在農(nóng)業(yè)韌性的測度方面，主要分為綜合指標(biāo)法與單變量指標(biāo)法。蔣輝等[13]基于PSR模型構(gòu)建農(nóng)業(yè)韌性指標(biāo)體系，宋敏與劉欣雨[1]則使用核心變量法，通過測量區(qū)域經(jīng)濟在衰退與復(fù)蘇時的反事實變化來衡量農(nóng)業(yè)韌性。目前暫未有數(shù)字金融與農(nóng)業(yè)韌性的互動研究，與之最為接近的是數(shù)字經(jīng)濟對農(nóng)業(yè)韌性的影響，如趙巍與徐筱雯[3]研究發(fā)現(xiàn)，數(shù)字經(jīng)濟對農(nóng)業(yè)韌性具有顯著的促進作用，且存在空間溢出效應(yīng)，宋敏與劉欣雨[1]則認(rèn)為，數(shù)字經(jīng)濟可通過擴散人力資本外部性進而推動農(nóng)業(yè)韌性提升。

綜上所述，目前關(guān)于農(nóng)業(yè)韌性的研究，無論是概念還是評價體系，都存在著更進一步的完善與優(yōu)化的空間。其次，在數(shù)字金融與農(nóng)業(yè)韌性的互動關(guān)系上，缺少影響效應(yīng)與作用機制的專門研究。農(nóng)業(yè)韌性的定義是什么？如何評測？數(shù)字金融發(fā)展能否推動農(nóng)業(yè)韌性提升，以及如何提升，又會受什么影響？這些問題都亟待解答。鑒于此，本文基于2011—2021年中國31個省份的農(nóng)業(yè)數(shù)據(jù)，完善現(xiàn)有農(nóng)業(yè)韌性指標(biāo)體系，運用雙向固定模型、中介模型、工具變量法等，在解決內(nèi)生性問題與保證穩(wěn)健性的情況下，探尋數(shù)字金融對農(nóng)業(yè)韌性的影響效應(yīng)以及農(nóng)業(yè)科技創(chuàng)新與產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)高級化在兩者間的作用路徑，并分析了人力資本的異質(zhì)性效果，為提高我國農(nóng)業(yè)韌性、促進農(nóng)業(yè)現(xiàn)代化建設(shè)提供經(jīng)驗證據(jù)與政策建議。

二、數(shù)字金融對農(nóng)業(yè)韌性影響的理論分析

（一）數(shù)字金融對農(nóng)業(yè)韌性的直接影響分析

現(xiàn)有研究多從抵抗力、恢復(fù)力與再造力三個方面對農(nóng)業(yè)韌性的概念進行定義[3]，本研究在借鑒和吸收現(xiàn)有成果的基礎(chǔ)上，結(jié)合當(dāng)前數(shù)字化背景[4]，增加了以農(nóng)村數(shù)字基礎(chǔ)設(shè)施建設(shè)為測度依據(jù)的農(nóng)業(yè)風(fēng)險識別能力。認(rèn)為農(nóng)業(yè)韌性是一個動態(tài)演進和能動反應(yīng)的過程，應(yīng)包含風(fēng)險識別、沖擊抵抗、經(jīng)濟恢復(fù)和組織重構(gòu)于一體。在風(fēng)險識別能力方面，面對國內(nèi)外環(huán)境的不確定性，農(nóng)業(yè)經(jīng)濟系統(tǒng)需要具備信息偵測與數(shù)據(jù)分析的風(fēng)險識別力；在沖擊抵抗能力方面，為保障農(nóng)業(yè)的生產(chǎn)、運營及供給，農(nóng)業(yè)系統(tǒng)需適配穩(wěn)固作物種植的生產(chǎn)力、綠色可持續(xù)的生態(tài)力、維持農(nóng)業(yè)生產(chǎn)效益的經(jīng)濟力和保障糧食安全產(chǎn)出的供給力；在經(jīng)濟恢復(fù)能力方面，農(nóng)業(yè)系統(tǒng)需要具備實現(xiàn)經(jīng)濟再生產(chǎn)的恢復(fù)力；在組織重構(gòu)能力方面，農(nóng)業(yè)系統(tǒng)還需要促進組織變革、結(jié)構(gòu)調(diào)整的重構(gòu)力。以上四個方面較為完善地對農(nóng)業(yè)韌性的概念進行了闡述。金融是經(jīng)濟發(fā)展的血脈，數(shù)字金融打破了傳統(tǒng)金融“融資難”“成本高”“效率低”的困境。利用數(shù)字技術(shù)實現(xiàn)數(shù)據(jù)資產(chǎn)化，引導(dǎo)傳統(tǒng)機構(gòu)改革創(chuàng)新，提高了金融服務(wù)的覆蓋率與融資效率，解決了農(nóng)戶弱勢群體的借貸擔(dān)保與信息不對稱問題，是助推農(nóng)業(yè)韌性提升過程中不可或缺的力量。本文構(gòu)建數(shù)字金融影響農(nóng)業(yè)韌性的分析框架如圖1 所示。

1.數(shù)字金融對農(nóng)業(yè)風(fēng)險識別能力的影響

借助互聯(lián)網(wǎng)、大數(shù)據(jù)、云計算等數(shù)字技術(shù)，數(shù)字金融將資金借貸下沉至農(nóng)業(yè)農(nóng)村，極大地激活了“長尾群體”經(jīng)濟發(fā)展中的金融動力，為數(shù)字基礎(chǔ)設(shè)施建設(shè)提供資金來源。一方面，數(shù)字基礎(chǔ)設(shè)施的完善拓寬了信息搜集渠道，在降低信息交易及信息處理成本的同時[15]，為農(nóng)戶制定更加細(xì)致、精準(zhǔn)的個性化服務(wù)，有利于提高農(nóng)業(yè)市場運行效率，增強風(fēng)險抗性。另一方面，數(shù)字金融借助數(shù)字基礎(chǔ)設(shè)施建立風(fēng)險規(guī)避機制[16]，實時跟蹤農(nóng)業(yè)生產(chǎn)經(jīng)營活動，為農(nóng)業(yè)生產(chǎn)經(jīng)營主體跨空間采信、評信與授信，彌補了傳統(tǒng)金融機構(gòu)無法掌握個人征信信息和信貸記錄的缺陷，通過緩解信息不對稱問題，增強了農(nóng)業(yè)經(jīng)銷過程中的透明性。

2.數(shù)字金融對農(nóng)業(yè)生產(chǎn)抵抗能力的影響

其一，通過引入資本+數(shù)字技術(shù)，數(shù)字金融有效緩解了農(nóng)戶流動性約束，進而促進農(nóng)業(yè)生產(chǎn)過程中資本對勞動的替代[17]。農(nóng)業(yè)遙感設(shè)備、灌溉設(shè)施等機械的引入彌補了農(nóng)業(yè)勞動力短缺的難題，促進了農(nóng)業(yè)生產(chǎn)技術(shù)效率。當(dāng)農(nóng)業(yè)生產(chǎn)系統(tǒng)受到?jīng)_擊時，農(nóng)戶利用大數(shù)據(jù)、區(qū)塊鏈、云計算等技術(shù)對農(nóng)業(yè)生產(chǎn)經(jīng)營過程中的各類變化全面感知，幫助其迅速做出反應(yīng)，降低農(nóng)作物受災(zāi)程度[18]，保證了農(nóng)業(yè)生產(chǎn)力。其二，綠色農(nóng)業(yè)是保障農(nóng)產(chǎn)品質(zhì)量、穩(wěn)固農(nóng)業(yè)可持續(xù)發(fā)展的基本內(nèi)涵。首先，數(shù)字金融憑借自身蘊含的綠色發(fā)展理念，構(gòu)建多主體環(huán)保服務(wù)平臺，如螞蟻森林，提高大眾低碳意識。其次，數(shù)字金融與生態(tài)農(nóng)業(yè)、無公害農(nóng)業(yè)有機結(jié)合，通過促進農(nóng)業(yè)金融產(chǎn)品創(chuàng)新、供售農(nóng)業(yè)綠色保險，為農(nóng)業(yè)生態(tài)發(fā)展增添融資渠道與融資便利。最后，數(shù)字金融引領(lǐng)農(nóng)業(yè)眾籌等創(chuàng)新消費模式[19]，在提升農(nóng)戶群體綠色金融素養(yǎng)的同時，為農(nóng)業(yè)經(jīng)營主體供應(yīng)最新的綠色種植技術(shù)與化肥農(nóng)藥，推動農(nóng)業(yè)生態(tài)力發(fā)展。其三，數(shù)字金融通過跨空間精準(zhǔn)識別，激活鄉(xiāng)村資本“蓄水”功能，解決了我國農(nóng)業(yè)分布散、差異大、種類多的金融匹配需求，將農(nóng)業(yè)生產(chǎn)規(guī)模與經(jīng)濟效益協(xié)同發(fā)展，促進農(nóng)業(yè)資本的廣化[20]，有效實現(xiàn)農(nóng)業(yè)經(jīng)濟的長期均衡發(fā)展。我國農(nóng)業(yè)由傳統(tǒng)的粗放經(jīng)營逐步轉(zhuǎn)向現(xiàn)代化精耕細(xì)作，農(nóng)業(yè)內(nèi)部分工更為細(xì)致，數(shù)字金融進一步誘導(dǎo)農(nóng)業(yè)縱向深化發(fā)展，誕生出“互聯(lián)網(wǎng)+農(nóng)業(yè)”下的新模式、新業(yè)態(tài)、新產(chǎn)業(yè)，不斷拉長農(nóng)業(yè)產(chǎn)業(yè)鏈條[3]，提高農(nóng)產(chǎn)品附加值，為農(nóng)業(yè)賦能經(jīng)濟動力。其四，數(shù)字金融下的資本流動具備普惠性與目標(biāo)性，使農(nóng)產(chǎn)品市場變得更透明，供給方能更好地了解并滿足市場需求。民為國基，谷為民命，糧食安全事關(guān)國運民生。首先，數(shù)字金融通過數(shù)字化的資本，與土地、勞動力、技術(shù)等要素協(xié)同流動，促進了農(nóng)業(yè)生產(chǎn)過程中的資源配置效率[20]，提高糧食作物產(chǎn)量。其次，數(shù)字金融推動了區(qū)域內(nèi)農(nóng)業(yè)產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)的合理化，穩(wěn)定了糧食種植面積，保障農(nóng)業(yè)供給力。

3.數(shù)字金融對農(nóng)業(yè)經(jīng)濟恢復(fù)能力的影響

數(shù)字金融為小農(nóng)戶與現(xiàn)代農(nóng)業(yè)有效銜接提供了金融平臺支撐，有助于農(nóng)業(yè)經(jīng)濟系統(tǒng)在遭受風(fēng)險沖擊后快速從經(jīng)濟低迷中復(fù)蘇。“金融+互聯(lián)網(wǎng)+農(nóng)村電商”模式迭代而生，商貿(mào)、物流與金融協(xié)同促進農(nóng)村經(jīng)濟增長[16]。數(shù)字金融為農(nóng)村電商提供網(wǎng)絡(luò)技術(shù)與信貸支持，通過虛擬化、網(wǎng)絡(luò)化的銷售渠道，采用新型結(jié)算支付服務(wù)，極大地降低了農(nóng)產(chǎn)品生產(chǎn)要素的匹配、采購和供銷成本，減少中間消耗[1]。最重要的是，數(shù)字金融通過增收效應(yīng)提高農(nóng)業(yè)生產(chǎn)與經(jīng)營兩方面收入，為農(nóng)業(yè)市場增添了消費新動力[21]，通過改善居民收入水平，激活農(nóng)村消費市場潛力，助力經(jīng)濟快速復(fù)蘇。

4.數(shù)字金融對農(nóng)業(yè)組織重構(gòu)能力的影響

數(shù)字金融為農(nóng)業(yè)科研投入注入金融血脈，引導(dǎo)農(nóng)業(yè)創(chuàng)新人才的集聚，能夠有機參與農(nóng)業(yè)體系的產(chǎn)業(yè)組織變革、技術(shù)創(chuàng)新、裝備升級與人力資本培育等過程[20]，推動農(nóng)業(yè)優(yōu)化重組，增強產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)升級內(nèi)生動力，形成更卓越的業(yè)務(wù)流程與價值創(chuàng)造能力，為農(nóng)業(yè)在受到自然災(zāi)害、經(jīng)濟環(huán)境、供應(yīng)鏈斷裂等沖擊后的優(yōu)化重組提供了資金與人才的保障，助力農(nóng)業(yè)向新階段發(fā)展。

綜合以上分析，本文提出以下研究假說H1：數(shù)字金融對農(nóng)業(yè)韌性提升具有顯著的促進作用。

假說H1a：數(shù)字金融通過直接提升農(nóng)業(yè)風(fēng)險識別能力對農(nóng)業(yè)韌性產(chǎn)生影響。

假說H1b：數(shù)字金融通過直接提升農(nóng)業(yè)生產(chǎn)抵抗能力對農(nóng)業(yè)韌性產(chǎn)生影響。

假說H1c：數(shù)字金融通過直接提升農(nóng)業(yè)經(jīng)濟恢復(fù)能力對農(nóng)業(yè)韌性產(chǎn)生影響。

假說H1d：數(shù)字金融通過直接提升農(nóng)業(yè)組織重構(gòu)能力對農(nóng)業(yè)韌性產(chǎn)生影響。

（二）數(shù)字金融對農(nóng)業(yè)韌性的間接影響分析

創(chuàng)新資源不足是阻礙創(chuàng)新水平和產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)高級化的重要原因之一。首先，數(shù)字金融突破傳統(tǒng)金融觸達壁壘，通過緩解農(nóng)業(yè)技術(shù)部門融資時的信息不對稱、降低融資成本與拓寬融資渠道，為農(nóng)業(yè)科研投入提供資金支持，促進農(nóng)業(yè)科技創(chuàng)新。其次，數(shù)字金融引領(lǐng)“企業(yè)+農(nóng)業(yè)”創(chuàng)新模式[2]，通過科技企業(yè)帶動農(nóng)業(yè)生產(chǎn)，合理優(yōu)化資源配置。如大北農(nóng)集團構(gòu)建農(nóng)業(yè)數(shù)字金融生態(tài)圈，整合上下游企業(yè)與農(nóng)戶的數(shù)據(jù)信息，在提高農(nóng)業(yè)產(chǎn)業(yè)鏈生產(chǎn)效率的同時，還推動了企業(yè)科技在農(nóng)業(yè)生產(chǎn)過程中的外溢性。數(shù)字金融還會通過財富效應(yīng)促進居民消費，以追求更高層次、更高質(zhì)量的產(chǎn)品，引發(fā)企業(yè)加速創(chuàng)新，改進農(nóng)業(yè)產(chǎn)品供應(yīng)模式[22]。消費者對產(chǎn)品的需求不斷驅(qū)動著傳統(tǒng)產(chǎn)業(yè)向服務(wù)高級化邁進，促進產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)升級。創(chuàng)新是引領(lǐng)農(nóng)業(yè)發(fā)展的第一動力，產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)高級化也是農(nóng)業(yè)高質(zhì)量發(fā)展的內(nèi)在需求。? ? ? ? ? ?結(jié)合以上分析，本文提出以下研究假說：

假說H2a：數(shù)字金融會通過激活農(nóng)業(yè)科技創(chuàng)新而間接推動農(nóng)業(yè)韌性提升。

假說H2b：數(shù)字金融可通過促進產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)高級化而間接推動農(nóng)業(yè)韌性提升。

（三）數(shù)字金融對農(nóng)業(yè)韌性的異質(zhì)性影響

依托數(shù)字技術(shù)產(chǎn)生的數(shù)字金融，因為使用者對數(shù)字技術(shù)的掌控程度不同，可能存在兩極分化的情形[23]。相較于低人力資本地區(qū)，高人力資本地區(qū)的農(nóng)戶平均受教育程度更高，對新事物的接納程度更廣，能更快地適應(yīng)數(shù)字技術(shù)在金融層面的應(yīng)用。高教育水平的農(nóng)戶在農(nóng)業(yè)生產(chǎn)經(jīng)營過程中更具優(yōu)勢，獲取市場信息與抗風(fēng)險的能力更強，能通過數(shù)字金融獲取更高的經(jīng)濟效益。而低教育水平的農(nóng)戶由于金融知識匱乏和學(xué)習(xí)能力薄弱，可能存在需求側(cè)的“自我排斥”，導(dǎo)致信息渠道閉塞，影響農(nóng)業(yè)生產(chǎn)。

基于以上分析，本文提出研究假說H3：在高人力資本地區(qū)，數(shù)字金融對農(nóng)業(yè)韌性的促進效果更顯著；數(shù)字金融對農(nóng)業(yè)韌性的影響效果可能會隨人力資本的提升而增強。

三、研究設(shè)計

（一）基準(zhǔn)模型構(gòu)建

為檢驗數(shù)字金融對農(nóng)業(yè)韌性的影響，考慮到當(dāng)前我國農(nóng)業(yè)正處于經(jīng)濟轉(zhuǎn)型、由量轉(zhuǎn)質(zhì)的非平穩(wěn)階段，個體時空的差異皆會導(dǎo)致樣本數(shù)據(jù)的波動，構(gòu)建雙向固定模型如下：

[Resit=α0+α1Indexit+βCit+δi+θt+εit] （1）

其中，[Resit]表示[i]省份[t]年份的農(nóng)業(yè)韌性水平，[Indexit]表示省份年份的數(shù)字金融發(fā)展水平，[Cit]代表一系列控制變量，[δi]為地點固定效應(yīng)，[θt]為時間固定效應(yīng)，[εit]表示隨機誤差干擾項。

目前，在中介效應(yīng)檢驗中，最常用的逐步回歸法存在較大爭議，本文借鑒江艇[24]在因果關(guān)系渠道檢驗中的建議，首先選取與農(nóng)業(yè)韌性關(guān)系顯而易見的中介變量，創(chuàng)新是引領(lǐng)發(fā)展的第一動力，產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)高級化是農(nóng)業(yè)高質(zhì)量發(fā)展的內(nèi)在需求，為此農(nóng)業(yè)科技創(chuàng)新與產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)高級化賦能農(nóng)業(yè)韌性的作用是顯而易見的；其次將研究重心轉(zhuǎn)移，聚焦到提高數(shù)字金融與農(nóng)業(yè)科技創(chuàng)新、農(nóng)業(yè)產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)高級化的因果關(guān)系識別可信度上，而不是去關(guān)注間接效應(yīng)的大小和其顯著性。為此構(gòu)建模型如下：

[Innoit=α0+α1Indexit+βCit+δi+θt+εit] （2）

[Aiiit=α0+α1Indexit+βCit+δi+θt+εit]? ? ? ?（3）

式（2）和式（3）中，[Innoit]和[Aiiit]分別代表省份年份的農(nóng)業(yè)科技創(chuàng)新和農(nóng)業(yè)產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)高級化水平。

（二）變量選取

1.被解釋變量

農(nóng)業(yè)韌性（Res）。目前學(xué)術(shù)界對農(nóng)業(yè)韌性尚未有統(tǒng)一且明確的衡量體系，本文參考郝愛民和譚家銀[12]所構(gòu)建的農(nóng)業(yè)韌性指標(biāo)體系，在其基礎(chǔ)上彌補了風(fēng)險識別與糧食安全供給兩方面的欠缺，構(gòu)建了包含風(fēng)險識別韌性、抵抗韌性、恢復(fù)韌性和重構(gòu)韌性4個一級指標(biāo)，識別力、生產(chǎn)力、生態(tài)力、經(jīng)濟力、供給力、恢復(fù)力和重構(gòu)力7個二級指標(biāo)以及可量化的27個三級指標(biāo)的農(nóng)業(yè)韌性評價體系，具體指標(biāo)如表1所示。同時為避免主觀因素對模型結(jié)果的影響，采用熵值法賦權(quán)測算。

2.解釋變量

數(shù)字普惠金融指數(shù)（Index）。借鑒多數(shù)學(xué)者的研究[16-17]，使用數(shù)字普惠金融指數(shù)作為數(shù)字金融發(fā)展的代理變量。為進一步分析數(shù)字金融對農(nóng)業(yè)韌性的影響，本文還使用了數(shù)字普惠金融覆蓋廣度、使用深度和數(shù)字化程度三個二級指標(biāo)，以及使用深度指標(biāo)下的支付、保險和信貸三個分類指數(shù)進行檢驗。

3.中介變量

農(nóng)業(yè)科技創(chuàng)新（Inno）。參考焦青霞與劉丘澤[22]的做法，從投入和產(chǎn)出兩方面衡量農(nóng)業(yè)科技創(chuàng)新水平。表2中農(nóng)業(yè)科研經(jīng)費=（農(nóng)林牧漁總產(chǎn)值/地方生產(chǎn)總值）*R＆D經(jīng)費內(nèi)部支持，農(nóng)業(yè)科技從業(yè)人員=（農(nóng)林牧漁總產(chǎn)值/地方生產(chǎn)總值）*R＆D研究人員，由于農(nóng)業(yè)專利數(shù)沒有具體的數(shù)據(jù)來源，使用全國專利授權(quán)數(shù)替代。同樣使用熵值法賦權(quán)測算。

農(nóng)村產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)高級化（Aii）。現(xiàn)有研究主要借鑒干春暉[25]等的做法，利用第三產(chǎn)業(yè)產(chǎn)值與第二產(chǎn)業(yè)產(chǎn)值之比來衡量經(jīng)濟體產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)的高級化。而在農(nóng)業(yè)領(lǐng)域，大多數(shù)學(xué)者采用農(nóng)林牧漁服務(wù)業(yè)與農(nóng)業(yè)的產(chǎn)值之比作為農(nóng)業(yè)產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)高級化的衡量指標(biāo)[26-27]，本文也使用這種方法進行計算。一般認(rèn)為，農(nóng)業(yè)服務(wù)化水平越高，代表農(nóng)業(yè)產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)越高級。

4.其他變量

（1）人力資本（Edu）。本文參考宋敏與劉欣雨[1]的做法，采用農(nóng)村居民平均受教育年限衡量。平均受教育年限=（小學(xué)人口*6+初中人口*9+高中人口*12+大專及以上人口*16）/六歲以上的人口。

（2）控制變量（C）。除以上因素外，本文還引入了城鎮(zhèn)化率、農(nóng)業(yè)重要程度、農(nóng)業(yè)種植結(jié)構(gòu)與農(nóng)業(yè)相對收益作為控制變量。其中，城鎮(zhèn)化率（C1）對農(nóng)業(yè)可持續(xù)發(fā)展有著正反兩面的雙重影響，一方面城鎮(zhèn)化進程的推進促進了農(nóng)村居民增收，為產(chǎn)業(yè)發(fā)展提供了資金與技術(shù)，而另一方面城鎮(zhèn)化會導(dǎo)致農(nóng)村過度消耗，造成農(nóng)村勞動力流失與環(huán)境污染的危害。因此，城鎮(zhèn)化率是影響農(nóng)業(yè)韌性不可忽略的因素之一，用城鎮(zhèn)人口占全省人口比重來衡量；農(nóng)業(yè)重要程度（C2）體現(xiàn)了農(nóng)業(yè)在區(qū)域經(jīng)濟發(fā)展中的地位，用第一產(chǎn)業(yè)產(chǎn)值占總產(chǎn)值比重表示；農(nóng)業(yè)種植結(jié)構(gòu)包括糧食作物比例（C3）與大豆種植比例（C4）兩部分，分別用糧食占農(nóng)作物播種面積比重和大豆占糧食播種面積比重表示；農(nóng)業(yè)相對收益（C5）與農(nóng)業(yè)生產(chǎn)積極性密切相關(guān)，用農(nóng)村居民工資性收入與經(jīng)營性收入之比表示。主要變量描述性統(tǒng)計詳見表3所示。

（三）數(shù)據(jù)來源

本文所用數(shù)據(jù)為2011—2021年中國31省（市、區(qū)）的平衡面板數(shù)據(jù)，主要包括兩部分：一是數(shù)字金融數(shù)據(jù)，來源于北京大學(xué)數(shù)字金融研究中心與螞蟻集團共同編制的《北京大學(xué)數(shù)字普惠金融指數(shù)（2011—2021）》[28]；二是農(nóng)業(yè)韌性衡量指標(biāo)及其他變量數(shù)據(jù)，主要來自各省統(tǒng)計年鑒、《中國統(tǒng)計年鑒》 《中國農(nóng)村統(tǒng)計年鑒》 《中國水利統(tǒng)計年鑒》。缺失值均采用線性插值法填補，此外為避免通貨膨脹的影響，有關(guān)收入和產(chǎn)值的數(shù)據(jù)皆以2011年為基期進行了平減處理。

（四）農(nóng)業(yè)韌性水平的時間演化

在使用熵值法測算農(nóng)業(yè)韌性后，圖2展示了全國及東、中、西部地區(qū)平均農(nóng)業(yè)韌性水平的時間演化趨勢。除COVID-19新冠疫情期間個別年份外，全國各地平均農(nóng)業(yè)韌性水平逐年上升，且均為正值，說明我國農(nóng)業(yè)發(fā)展質(zhì)量趨勢良好。區(qū)域間農(nóng)業(yè)韌性水平存在較大差異，東部地區(qū)與中部地區(qū)高于全國平均水平，西部地區(qū)遠(yuǎn)低于全國平均水平，且西部與東、中部地區(qū)的韌性差距呈現(xiàn)擴大趨勢。區(qū)域資源差異與經(jīng)濟發(fā)展質(zhì)量是造成以上不平衡發(fā)展的重要原因：東部地區(qū)以平原為主，土地肥沃，氣候濕潤，適合發(fā)展種植業(yè)，且東部經(jīng)濟增長較快，有利于農(nóng)業(yè)韌性培育；中部地區(qū)居于承東啟西的區(qū)位，雖然人力資源豐富，但人均資源占有量不多，生態(tài)環(huán)境較為脆弱；西部地區(qū)以高原為主，經(jīng)濟落后，地理環(huán)境相對惡劣，農(nóng)業(yè)韌性發(fā)展薄弱。

四、數(shù)字金融影響農(nóng)業(yè)韌性的實證分析

（一）基準(zhǔn)回歸結(jié)果分析

1.基準(zhǔn)回歸結(jié)果

首先在基準(zhǔn)回歸之前，為防止變量間存在多重共線性而導(dǎo)致估計結(jié)果不準(zhǔn)確，通過計算方差膨脹因子，發(fā)現(xiàn)各變量間的VIF值普遍低于3，說明以上變量的選取是相互獨立的。同時考慮到變量數(shù)據(jù)間量綱的差異，將農(nóng)業(yè)韌性估計結(jié)果原始值乘以100再進行回歸。由表4列（1）和列（2）回歸結(jié)果可以看出，無論是OLS回歸還是雙向固定效應(yīng)，數(shù)字金融指數(shù)的系數(shù)均為正，且都在1%水平上顯著，說明數(shù)字金融能顯著推動農(nóng)業(yè)韌性提升，假說H1得到驗證。

2.內(nèi)生性檢驗

考慮到數(shù)字金融與農(nóng)業(yè)韌性間存在內(nèi)生性：第一，農(nóng)業(yè)韌性水平越高的地區(qū)，農(nóng)戶的經(jīng)濟水平和技術(shù)能力也可能更強，因而更適合數(shù)字金融的滲透下沉，存在反向因果問題；第二，在構(gòu)建農(nóng)業(yè)韌性指標(biāo)體系以及選取控制變量時，可能忽略了重要的影響因素，存在遺漏變量問題。參考張勛等[7]的研究，各省與杭州的地理距離是較為合適的工具變量之一。因為數(shù)字普惠金融指數(shù)的編制數(shù)據(jù)主要來源于杭州的阿里集團，各省份與杭州的距離在一定程度上代表了數(shù)字金融的發(fā)展水平，為此是一個完全外生的工具變量。同時，由于地理距離是截面數(shù)據(jù)，在兩階段回歸中無法控制時間因素，本文將工具變量拓展為數(shù)字普惠金融指數(shù)與地理距離的交互項，賦予了時間效應(yīng)，經(jīng)檢驗F值>10，排除了弱工具變量的可能。列（3）和列（4）展示了地理距離和交互項分別作為工具變量在2SLS回歸中的最終結(jié)果，可以看出數(shù)字金融指數(shù)皆在1%水平上正向顯著，即在解決內(nèi)生性問題的情況下，數(shù)字金融仍對農(nóng)業(yè)韌性具有顯著的促進作用。

（二）穩(wěn)健性檢驗

本文運用三種方法進行穩(wěn)健性檢驗，以驗證上述結(jié)果的可靠性。第一，剔除直轄市。考慮到直轄市地位的特殊性，數(shù)字金融與農(nóng)業(yè)的發(fā)展水平和其他省份存在較大差異，所以剔除北京、上海、天津和重慶4個直轄市后對樣本重新進行估計。第二，縮尾處理。為避免數(shù)據(jù)的極端值對回歸結(jié)果產(chǎn)生影響，將所有變量的樣本值進行上下1%縮尾處理。第三，更換模型。由于，針對此類歸并數(shù)據(jù)，采用面板Tobit模型對農(nóng)業(yè)韌性原值（不乘100）進行回歸。回歸結(jié)果見表5，三列數(shù)據(jù)回歸結(jié)果的顯著性與基準(zhǔn)回歸保持一致，為此進一步驗證了結(jié)論的穩(wěn)健性。

（三）作用機制檢驗

1.直接效應(yīng)

首先將農(nóng)業(yè)韌性的四個維度：風(fēng)險識別韌性、抵抗韌性、恢復(fù)韌性和重構(gòu)韌性分別與數(shù)字金融指數(shù)進行回歸，以探討數(shù)字金融對農(nóng)業(yè)韌性的直接作用途徑。由表6回歸結(jié)果可以看出，風(fēng)險識別韌性和抵抗韌性分別在1%和5%水平上顯著為正，說明數(shù)字金融主要通過提高農(nóng)業(yè)的風(fēng)險識別能力與抵抗力對農(nóng)業(yè)韌性產(chǎn)生直接影響。數(shù)字金融的主要功能是信息共享與包容性金融，一方面，數(shù)字金融的發(fā)展提高了農(nóng)戶的信息偵測能力，增強了風(fēng)險識別韌性；另一方面，包容性金融為農(nóng)戶提供資金來源，促進了農(nóng)業(yè)生產(chǎn)過程中資本對勞動的替代，提高了農(nóng)業(yè)的生產(chǎn)供給與經(jīng)濟效益，增強了抵抗韌性。

2.間接效應(yīng)

前文理論分析中得到，農(nóng)業(yè)科技創(chuàng)新和產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)高級化是數(shù)字金融助推農(nóng)業(yè)韌性提升的可行途徑。由表7及表8中列（1）基準(zhǔn)回歸結(jié)果可知，數(shù)字金融的系數(shù)在1%水平上顯著為正，即數(shù)字金融能顯著推動農(nóng)業(yè)科技創(chuàng)新和產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)高級化，假說H2a初步得到驗證。為增強以上結(jié)果的可信度，分別使用工具變量解決內(nèi)生性，通過剔除直轄市樣本和縮尾處理保證穩(wěn)健性，以及從數(shù)字金融下的覆蓋廣度、使用深度、數(shù)字化程度三個維度重新進行回歸。由表7列（2）至列（7）回歸結(jié)果可以看出，各變量系數(shù)的方向和顯著性基本一致，故得到數(shù)字金融可通過促進農(nóng)業(yè)科技創(chuàng)新而間接推動農(nóng)業(yè)韌性提升，假說H2a得到驗證。

（四）異質(zhì)性檢驗

1.區(qū)域異質(zhì)性

為驗證數(shù)字金融賦能農(nóng)業(yè)韌性的區(qū)域異質(zhì)性，首先將總樣本按照地理位置劃分為東、中、西三個區(qū)域進行分組回歸。表9中列（1）至列（3）結(jié)果表明，數(shù)字金融能顯著提升東部地區(qū)農(nóng)業(yè)韌性，但在中部地區(qū)與西部地區(qū)皆不顯著。可解釋的原因為：東部地區(qū)經(jīng)濟發(fā)達，數(shù)字化基礎(chǔ)設(shè)施完善且高新技術(shù)產(chǎn)業(yè)相對較多，為此數(shù)字金融對農(nóng)業(yè)的滲透更容易。此外在這種經(jīng)濟環(huán)境下，東部地區(qū)農(nóng)村居民數(shù)字采納能力也相對更強，能更快采用金融技術(shù)。上述結(jié)果初步表明了“知識壁壘”在數(shù)字金融時代仍然存在。為繼續(xù)探討“人力資本”對數(shù)字金融的異質(zhì)性影響，本文按照全國農(nóng)村居民受教育年限平均水平7.6年，將總樣本劃分為低人力資本地區(qū)（小于7年）、中人力資本地區(qū)（7至8年）和高人力資本地區(qū)（大于8年）重新回歸。回歸結(jié)果如列（4）所示，數(shù)字金融系數(shù)顯著為負(fù)，說明在低人力資本地區(qū)，數(shù)字金融受到“知識壁壘”的影響，對農(nóng)業(yè)韌性產(chǎn)生抑制作用。通過對比列（5）和列（6）數(shù)據(jù)可知，高人力資本地區(qū)系數(shù)遠(yuǎn)大于中人力資本地區(qū)系數(shù)，且皆顯著為正。說明隨著人力資本的提升，農(nóng)村居民通過學(xué)習(xí)效應(yīng)，數(shù)字金融助推農(nóng)業(yè)韌性的效果漸趨強化。綜上分析，假說H3得到驗證。

2.結(jié)構(gòu)異質(zhì)性

為進一步分析數(shù)字金融結(jié)構(gòu)的異質(zhì)性，使用數(shù)字普惠金融指數(shù)的三個二級指標(biāo)以及使用深度的三個分類指數(shù)分別進行回歸。由表10結(jié)果可知，數(shù)字金融的覆蓋廣度對農(nóng)業(yè)韌性的影響不顯著，而使用深度和數(shù)字化程度均能顯著促進農(nóng)業(yè)韌性的提升，這實質(zhì)上揭示了我國數(shù)字金融在農(nóng)村建設(shè)的現(xiàn)狀，即數(shù)字技術(shù)的推動在一定程度上改善了農(nóng)村金融環(huán)境，但與城市相比，其數(shù)字基礎(chǔ)設(shè)施建設(shè)相對落后，網(wǎng)絡(luò)覆蓋率和移動寬帶普及率仍存在明顯差距；其次，數(shù)字金融的網(wǎng)點覆蓋面在農(nóng)村呈現(xiàn)不均衡的狀況，大部分網(wǎng)點供給主體集中在縣域和鄉(xiāng)鎮(zhèn)層面，對于貧困山區(qū)的觸達性不高。在使用深度的應(yīng)用中，支付和保險功能通過促進農(nóng)村居民消費與增強風(fēng)險抵抗性，可顯著推動農(nóng)業(yè)韌性的提高。信貸功能的系數(shù)為負(fù)且不顯著，可能的解釋為：農(nóng)村數(shù)字金融在信用數(shù)據(jù)收集方面的投入有限、落實度不高、信息真實性存疑，導(dǎo)致較為嚴(yán)重的征信問題[29]，加之?dāng)?shù)字金融的重點服務(wù)對象較為特殊，對于農(nóng)戶這類弱勢群體而言，本身借貸記錄就比較少，對信貸的需求受農(nóng)業(yè)生產(chǎn)的影響較大。大部分農(nóng)民從事農(nóng)業(yè)生產(chǎn)僅為滿足生活基本需求，很少以農(nóng)業(yè)生產(chǎn)利潤為目標(biāo)，因此對金融信貸的需求也并不強烈。

五、結(jié)論與建議

（一）研究結(jié)論

本文基于農(nóng)業(yè)韌性概念，從農(nóng)業(yè)風(fēng)險識別能力、沖擊抵抗能力、經(jīng)濟恢復(fù)能力和組織重構(gòu)能力四方面，理論分析了數(shù)字金融對農(nóng)業(yè)韌性的影響邏輯。隨后采用2011—2021年中國農(nóng)業(yè)省級面板數(shù)據(jù)，使用熵值法測度農(nóng)業(yè)韌性水平，運用雙向固定效應(yīng)、工具變量、中介模型等實證方法，檢驗了數(shù)字金融助推農(nóng)業(yè)韌性提升的影響機制。得出如下主要結(jié)論：（1）數(shù)字金融能顯著促進農(nóng)業(yè)韌性提升，而其覆蓋廣度與信貸應(yīng)用對農(nóng)業(yè)韌性不顯著。（2）數(shù)字金融主要通過提高風(fēng)險識別韌性和抵抗韌性對農(nóng)業(yè)韌性產(chǎn)生直接影響。（3）農(nóng)業(yè)科技創(chuàng)新與農(nóng)業(yè)產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)高級化是數(shù)字金融賦能農(nóng)業(yè)韌性的有效渠道，數(shù)字金融可通過促進農(nóng)業(yè)科技創(chuàng)新和產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)高級化進而間接推動農(nóng)業(yè)韌性提升。（4）數(shù)字金融存在區(qū)域及人力資本的異質(zhì)性。數(shù)字金融僅在東部地區(qū)對農(nóng)業(yè)韌性具有顯著的正向影響；在低人力資本地區(qū)，由于“知識壁壘”，數(shù)字金融對農(nóng)業(yè)韌性具有顯著抑制作用，隨著人力資本的提升，數(shù)字金融對農(nóng)業(yè)韌性的促進效果逐漸增強，系數(shù)隨低、中、高人力資本依次遞增。

（二）政策建議

第一，加強數(shù)字基礎(chǔ)設(shè)施建設(shè)，提升農(nóng)村金融觸達率。目前農(nóng)村金融仍存在覆蓋率低與征信不足的現(xiàn)象，嚴(yán)重阻礙了數(shù)字金融助力農(nóng)業(yè)韌性的步伐。完善的數(shù)字基礎(chǔ)設(shè)施是數(shù)字金融業(yè)務(wù)落實的基礎(chǔ)，應(yīng)推動以5G網(wǎng)絡(luò)通信、區(qū)塊鏈、數(shù)字貨幣為代表的新型數(shù)字基礎(chǔ)設(shè)施建設(shè)，保障農(nóng)戶通信質(zhì)量；提高農(nóng)村光纖、網(wǎng)絡(luò)基站覆蓋面和信號強度，消除偏遠(yuǎn)山區(qū)覆蓋盲點，打通農(nóng)村金融“最后一公里”；加快農(nóng)村傳統(tǒng)設(shè)施數(shù)字化轉(zhuǎn)型，實現(xiàn)農(nóng)業(yè)生產(chǎn)數(shù)字化、智能化與信息化，構(gòu)建廣覆蓋高滲透的數(shù)字金融網(wǎng)絡(luò)體系。其次，應(yīng)解決數(shù)字金融供給側(cè)征信問題，金融機構(gòu)要不斷完善數(shù)據(jù)采集流程，利用云計算、大數(shù)據(jù)等新一代互聯(lián)技術(shù)對農(nóng)戶進行精準(zhǔn)動態(tài)識別，提供高透明、低成本的金融服務(wù)。還要加強對農(nóng)戶數(shù)字信貸的講解與教育工作，展開數(shù)字金融誠信培訓(xùn)，推廣數(shù)字信貸創(chuàng)新產(chǎn)品，以滿足農(nóng)村小群體信貸需求。

第二，以數(shù)字金融帶動農(nóng)業(yè)科技創(chuàng)新，驅(qū)動農(nóng)業(yè)韌性提升。農(nóng)業(yè)科技創(chuàng)新是驅(qū)動農(nóng)業(yè)韌性提升的內(nèi)生動力，離不開資本要素的支持。應(yīng)推動數(shù)字技術(shù)應(yīng)用，將數(shù)字金融與農(nóng)業(yè)生產(chǎn)體系融合，借助人工智能與大數(shù)據(jù)技術(shù)，全面自主挖掘農(nóng)業(yè)生命周期中的金融需求，實現(xiàn)數(shù)字產(chǎn)品一站式服務(wù)。構(gòu)建“數(shù)字金融+企業(yè)+農(nóng)業(yè)”創(chuàng)新模式，以資本流動為介質(zhì)，強化企業(yè)互聯(lián)互通能力，營造有利于科技人才集聚的環(huán)境，實現(xiàn)技術(shù)的外溢性。

第三，普及數(shù)字金融知識，助力農(nóng)村區(qū)域均衡發(fā)展。為避免數(shù)字知識壁壘，需加大數(shù)字金融宣傳力度，將金融教育普及放在首要位置，通過短視頻直播或?qū)嵉刈咴L，積極開展數(shù)字金融教育與培訓(xùn)工作，傳授農(nóng)戶金融知識。同時應(yīng)結(jié)合區(qū)域資源異質(zhì)性，為地方特色產(chǎn)業(yè)、不同新型農(nóng)業(yè)經(jīng)營主體開發(fā)個性化、差異化的金融產(chǎn)品，充分發(fā)揮人力資本、經(jīng)濟發(fā)展、氣候環(huán)境在數(shù)字金融與農(nóng)業(yè)韌性之間的協(xié)調(diào)效應(yīng)，保障區(qū)域間平衡發(fā)展。

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責(zé)任編輯：管仲

Digital Finance and Resilience of Agriculture： Effects and Mechanisms

——On the Heterogeneity of Human Capital

1Zeng Mingyao? 2Song Shanmei

（1School of Economics， Guizhou University， Guiyang 5500825， Guizhou， China;

（2School of Management， Guizhou University， Guiyang 550081， Guizhou， China）

Abstract： Casting the resilience of agricultural economy is essential to promote the construction of agricultural modernization and a powerful country of agriculture. The development of digital finance provides new technical and financial aid for agricultural risk identification， impact resistance， economic recovery and organizational restructuring. Based on the panel data of 31 provinces in China from 2011 to 2021， this paper uses the entropy method to measure the level of Chinas agricultural economic resilience， and empirically tests the impact effect， mechanism and difference of digital finance development on agricultural economic resilience by using the two-way fixed model， intermediary model and instrumental variable method. The results are as follows. Digital finance has a significant role in promoting the resilience of agricultural economy. This conclusion is still positive considering the endogenous problem and robustness， but the coverage and credit application under its dimension are not significant. By improving the ability of agricultural risk identification and impact resistance， digital finance has a direct impact on the resilience of agricultural economy. At the same time， it can also stimulate agricultural science and technology innovation and promote the upgrading of industrial structure to indirectly promote the resilience of agricultural economy. The promotion effect of digital finance on the resilience of agricultural economy is only significant in the eastern region， and its promotion effect gradually increases with the improvement of human capital. Affected by the digital divide， low human capital areas show inhibitory effect. Therefore， it is necessary to continuously optimize the rural financial environment， improve farmers digital literacy， activate agricultural science and technology innovation with the help of digital finance， and help improve the resilience of agricultural economy.

Key words： digital finance; agricultural economic resilience; agricultural science and technology innovation; advanced industrial structure; human capital