農業新質生產力對糧食供應鏈韌性的影響研究

中圖分類號：F323 文獻標識碼：A 文章編號：1008-2697（2025）03-0004-08

一、引言

2023年9月，習近平總書記首次提出，新質生產力具有高科技、高效能、高質量特征。2024年1月，總書記再次強調“加快發展新質生產力是推動高質量發展的重要措施”。此外，在2025中央一號文件中，不僅首次明確了“農業新質生產力”的戰略定位，提出“以科技創新引領先進生產要素集聚，因地制宜發展農業新質生產力”。還確切要求穩定糧食播種面積，健全三位一體的種糧收益保障體系，2025年糧食供給的重心仍放在提升單產上，聚焦生物育種、智慧農業、設施農業等領域，加快突破關鍵核心技術，推動農業全產業鏈數字化轉型，推廣高產高效模式、水肥一體化技術，促進大面積均衡增產，強化糧食供應鏈韌性。

羅必良、耿鵬鵬[認為農業新質生產力是以數字化、智能化為基礎，結合科技創新，從而推動傳統農業產業轉型升級，大幅度提高農業全要素生產率，實現農業高質量發展，推動農業現代化進程，促進糧食產量、質量提升，牢牢守住我國糧食安全底線。因此，為促進我國農業產業高質量、可持續發展，農產品供求平衡，牢守我國糧食安全底線，研究農業新質生產力對糧食供應鏈韌性的影響具有重要理論與實踐意義。

關于農業新質生產力，有關學者研究了其內涵、現狀、挑戰。王殿安、彭才根認為農業新質生產力的內涵是以信息技術和數字技術賦能，通過優化資源配置，提高全要素生產率，改善生產條件，促進農業生產力不斷更新迭代，實現農業經濟增長、結構優化和發展可持續的新型生產力。學者們將農業新質生產力劃分為勞動者、勞動資料、勞動對象三個維度。張蚌蚌等[3認為新型勞動者教育水平高、學習能力強，具備多維知識結構，能夠更好地適應現代化的生產環節，快速掌握新技術，是農業新質生產力的關鍵。錢力等4則關注如互聯網、人工智能、大數據分析等新型勞動資料，認為它們改進了傳統產業和生產方式，推動生產要素整合、優化，提升產品、產業附加值。通過移動應用、遠程監測技術和數據分析，更精確地進行農業生產管理。彭明唱、王鳳羽[5]則認為生物技術培育的良種、數字化管理的良田等新型勞動對象，能夠使受自然約束的農業生產功能得以不斷延伸、拓展。但是，學者們指出數字化生產力與低素質生產者不匹配，難以發揮現代農業科技的作用。張淑娟、楊玉蘋[認為與農業新質生產力的有關創新不足，且與傳統要素結合效率低，轉化時間較長從而制約了其發展。科技成果推廣受限、缺乏創新，機械化水平低等問題，導致專業技術、高素質研究者缺乏，農民群眾應用農業技術成果效率不高，最終導致新技術的推廣和應用不足。

關于糧食供應鏈韌性，2024年《政府工作報告》中指出要“全方位夯實糧食安全根基，加強糧食和重要農產品穩產保供，始終把飯碗牢牢端在自己手上，提升其穩定性和韌性是當前的重要任務”。學界主要從其含義、測度和困境三個方面進行研究。張錦華、石帥偉認為糧食供應鏈韌性是在遭遇沖擊后能夠恢復到正常狀態的能力，韌性較強時可以通過動態調整來化解沖擊造成的不利影響，降低各環節間“斷裂”發生的可能性，增強產業發展的穩定性。郝愛民、譚家銀將其劃分為抵抗力、適應力、變革力三種能力進行測度，認為抵抗力表示沖擊下能夠防止斷鏈并具有現有經濟活動的能力；適應力表示在市場、自然雙重風險下，具有的生態可持續性和經濟可恢復性；變革力表示沖擊后，生產、經營、服務的改進與變革。余志剛、宮思羽則提出育種高端技術被發達國家控制、糧食供應鏈現代化能力不足、我國糧食企業的全球產業鏈布局不完善等困境。

現有研究存在兩方面局限：其一，國內糧食供應鏈韌性領域尚未形成系統化理論框架，其作用機理與傳導路徑缺乏深度解析；其二，農業新質生產力與供應鏈韌性的關聯研究尚未形成規模，且缺乏基于大樣本數據的實證支撐。針對上述缺口，本研究基于2013—2022年全國31省際面板數據，通過構建綜合指標與計量模型，系統檢驗二者作用關系，并據此提出政策優化路徑。

（一）農業新質生產力對糧食供應鏈韌性的影響路徑

農業新質生產力通過抵抗力、適應力、變革力三個維度，進而對糧食供應鏈韌性產生影響?，F有研究不僅證明農業新質生產力能夠有效提高農業生產效率，對糧食產業的高質量發展具有顯著的促進作用，對糧食增產、農民增收、農業產業鏈供應鏈現代化也具有顯著的促進作用[10-13]

林珊、于法穩[4]認為農業新質生產力通過現代生物技術培育抗逆性優良品種，不僅提升作物產量與品質，還能擴展糧食播種規模及灌溉效率。沈瓊[15]提出物聯網、云計算等技術與智能裝備的深度應用，推動了農業生產、加工、流通全流程數字化升級，驅動糧食單產增長、抑制消費價格波動、穩定從業隊伍，從而增強供應鏈韌性。

農業新質生產力通過提升勞動者生態環保意識與前沿技術應用能力，使其在生產過程中能夠明確科學的生產目的，通過減少農藥化肥使用、推進廢棄物資源化利用，解決農業生產過程中的污染問題，具有濃厚的綠色農業內涵。宮長瑞、修珺[]認為新材料技術能夠催生更綠色、更環保、更低碳、更安全的新質生產力工具，極大緩解生產過程中塑料薄膜、化肥和農藥的消耗和環境污染。李桂花、吳詩潔[7]則提出綠色、節能技術讓勞動資料擺脫了傳統的高消耗、高污染、低產出的束縛，能夠減少農業生產過程中的污染物排放，優化生態環境的同時也提高了生產效率。

曾智杰[8]認為農業新質生產力賦能糧食產業，其中知識和數據驅動扮演了重要角色，通過改變糧食產業的生產方式，重構生產關系，使得糧食產業轉向網絡化、生態化生產促進了第一產業的發展，也增加了農民收入。范月圓等[10]認為通過智能化、數字化、精準化等，加快傳統要素的適應性轉變和優化配置，并催生訂單農業、定制農業等新型產銷模式，提高農村地區的貨運量，促進市場有效銜接，形成了糧食供求平衡的農業市場。唐萍萍、任保平[19]提出加強綠色科技研發，強化前沿良種培育技術。發展農產品節能環保加工儲運技術，提高農業全產業鏈綠色化水平，實現農業的可持續發展，提升糧食供應鏈韌性的變革力。由此，本文提出假設：

二、理論分析與假設

H1：農業新質生產力能夠提升糧食供應鏈韌性。

（二）農業新質生產力通過提高農業機械化對糧食供應鏈韌性產生影響

倪紅福等[20]認為在勞動資料范疇中，生產工具占據核心地位，這也是傳統生產力與新質生產力的關鍵分野。農業機械化是推動農業發展方式轉型、提升農業生產效能的重要基石[2I]。于劍鋒[22]指出，農業機械化能夠對糧食生產形成有力驅動，在提升糧食產量的同時改善品質，進而促進農業產業的可持續發展。當與無人機、變量施肥機等新形態生產資料相結合時，該模式可有效緩解勞動力短缺問題，降低單位產出成本，提升資源利用效率。崔寧波等[23]提出糧食生產領域機械化與信息化水平的提升，能夠顯著助力糧食生產效率提升。此外，高鳴、江帆[24]研究表明，提升農業機械化水平有助于減少糧食生產各環節的損耗，包括收獲環節的田間遺落、儲運環節的腐敗霉變以及加工環節的原料浪費等問題。因此，本文提出假設：

H2：農業新質生產力通過提高農業機械化水平間接提升糧食供應鏈韌性。

（三）農業新質生產力對糧食供應鏈韌性的影響存在門檻效應

門檻回歸模型主要用于檢驗核心解釋變量與被解釋變量之間的非線性變化?；?979年劉易斯（Lewis）提出的二元經濟結構理論，認為傳統農業部門與現代工業部門共存，且農業部門存在大量邊際產出為零的剩余勞動力轉移至工業部門，加速工業部門的發展。而農業新質生產力通過提高農業機械化、數字化進而提高農業全要素生產率，農業部門原本的剩余勞動力將會得到高效的利用，能減少農業勞動力外流，最終促進農業發展；但伴隨著城鎮化水平的提高，工業部門與農業部門的差距逐漸變大，大量勞動力開始向工業部門轉移，農業部門將會出現勞動力不足的狀況，勢必會降低農業新質生產力對農業的促進作用。這種階段異質性表明變量間存在非線性拐點效應，需采用分段函數建模。因此，本文提出假設：

H3：農業新質生產力對糧食供應鏈韌性的影響因城鎮化水平的差異而存在門檻效應。

三、研究設計

（一）數據說明與描述性統計

部分省份因統計口徑調整、調查方法轉型或機構職能整合，導致部分地區2023-2024年的農業數據大規模缺失且無法通過補全、插值以完善樣本。為保證實證結果的有效性，本文選取了2013—2022除港澳臺外31個省份作為樣本，數據來源于《中國統計年鑒》《中國農村統計年鑒》《中國農業年鑒》《EPS數據庫》、國家統計局和各省份統計年鑒，少量缺失數值用插值法補全。表1為各變量的描述性統計。

（二）變量選取

1.被解釋變量

參考已有研究對糧食供應鏈韌性指標的定義[25-28]，采取熵值法對糧食供應鏈韌性進行加權測度，各評價指標見表2。

2.核心解釋變量

基于馬克思主義生產力三要素和學者們對農業新質生產力的理解，參考朱迪、葉林祥[29]、陳慧卿、曾福生[30]對農業新質生產力的度量方式。運用熵值法對農業新質生產力水平進行度量，各評價指標見表3。

3.控制變量

涉農貸款：各省農業貸款總額/第一產業就業總人數。財政支農水平：各省財政支農總額/總財政支出。農村人均固定資產投資：各省農村固定資產投資/農村總人口。人力資本：各省高等學校在校生數/地區總人口。第一產業增加值：本年第一產業總產值-上一年第一產業總產值。

4.中介變量

農業機械化水平為中介變量。對31個省份的機耕、機播、機收面積采用熵值法進行綜合測度，加權后得出農業機械化水平指數。

5.門檻變量

各省的城鎮化率：城市人口/總人口。

（三）模型設計

1.基準回歸模型

基準回歸模型如下：

Tougjness_it=α₀+α₁Productivity_it+α₂Control_it+λ_i+μ_t+ε_it

模型中，被解釋變量是 ，是 i 時期下 χ_t 省份的糧食供應鏈韌性水平；常數項是 α₀ ： α₁ 和 α₂ 則是估計系數，核心解釋變量是productivityu，是 i 時期下 Φ_t 省份農業新質生產力水平；本文控制變量以Control來表示，包括涉農貸款、財政涉農支出水平、農村人均固定資產投資水平、人力資本水平、第一產業增加值； λ_i 表示個體固定效應； μ_ι 表示時間固定效應； ε_it 表示隨機擾動項。

2.中介效應模型

基于溫忠麟的中介效應法[3I]，構建了如下中介效應模型：

γ₃Control_it+λ_i+μ_t+ε_it （204號 （3）

農業機械化水平 Machine_it 為本文中介變量；常數項分別為 β₀ 和 γ₀ ; β_? ，β₂，γ₁ 、 γ₂ 、 γ₃ 是相關系數， λ_i 和 μ_ι 表示個體固定效應、時間固定效應； ε_it 表示隨機擾動項。

四、實證結論

（一）基準回歸結果

基于面板數據采用雙效固定效應模型，研究農業新質生產力對糧食供應鏈韌性的影響。表4列（1）無控制變量，控制時間個體；表4列（2）有控制變量，控制時間個體。本文以表4列（2）作為基準回歸分析。

表4列（1）和列（2）中核心解釋變量的回歸系數在 1% 水平上顯著為正。不論是只控制時間和個體，或是在控制時間和個體的情況下加入系列控制變量，農業新質生產力水平都能夠提高糧食供應鏈韌性，且估計結果具有高度的穩健性。假設1得以驗證。

控制變量財政涉農支出水平、人力資本水平都在 1% 水平上顯著為正，農村人均固定資產投資水平

糧食安全

在 5% 水平上顯著為正。估計結果表明，財政涉農支出水平、農村人均固定資產投資水平、人力資本水平都是影響糧食供應鏈韌性不可忽略的因素。原因可能是，財政涉農支出水平是政府通過公共財政補貼農業發展的直接體現，包括農業補貼、基礎設施建設、自然災害防治、科技推廣等，可以降低生產波動、穩定生產預期、加速農業新質生產力的轉化、應用。農村人均固定資產投資水平主要反映了農業生產物質資本累積程度，包括農田改造、倉儲設施、機械化設備等，可以降低環境波動對產出的敏感度、保障供應鏈穩定性、減緩連作障礙和自然災害的累積影響。人力資本水平則是通過提高勞動力素質進而影響糧食生產的適應與恢復能力，包括教育水平、技能培訓等，可以提升生產系統靈活性、優化農戶風險管理決策、加速韌性技術的社區內擴散。涉農貸款系數為負，第一產業增加值系數為正但估計結果均不顯著，原因可能是涉農貸款使用效率較低且大多未用于生產性支出，加之農業的自然和市場雙重風險，貸款農戶可能會因債務導致經營風險上升。第一產業增加值的增長可能源于短期價格波動而非生產效率提升，生產韌性更依賴于技術和資源管理，第一產業增加值的變化對糧食供應鏈韌性的直接影響較小。

（二）穩健性檢驗

對所有的樣本數據進行 1% 的縮尾處理，利用熵值法重新測度核心解釋變量，剔除了北京、天津、上海、重慶的樣本數據，選擇核心解釋變量滯后一期作為工具變量。對基準回歸結果進行穩健性檢驗，以保證其穩健性。

1.樣本數據縮尾處理

結果見表5列（1），證明核心解釋變量的基準回歸結果是穩健的，通過 1% 水平的顯著性檢驗

2.替換核心解釋變量

結果見表5列（2），采用熵值法重新測度核心解釋變量的評價指標，來驗證其穩健性。證明核心解釋變量的基準回歸結果是穩健的，通過 1% 水平的顯著性檢驗。

3.剔除直轄市樣本數據

結果如表5列（3），由于四大直轄市經濟發展、開放水平等優于其他各省份，基準結果可能會存在偏差。在剔除四大直轄市樣本數據后重新進行回歸估計，來驗證其穩健性。證明核心解釋變量的基準回歸結果是穩健的，通過 1% 水平的顯著性檢驗。

4.工具變量法的內生性檢驗

結果如表5列（4），UnderidentificationTest和WeakInstrumentsTest均通過且證明核心解釋變量的基準回歸結果是穩健的，通過 1% 水平的顯著性檢驗。

（三）中介效應檢驗

本文采用逐步回歸的方法來驗證農業機械化水平在農業新質生產力對糧食供應鏈韌性的影響中是否作為中介發揮間接影響。表6列（1）是基準估計結果，表6列（2）是核心被解釋變量和中介變量的估計結果，表6列（3）是加入中介變量后的估計結果，核心解釋變量通過 1% 水平的顯著性檢驗，中介變量則通過 5% 水平的顯著性檢驗，假設H2 得到驗證。

（四）異質性檢驗

從地區差異看，我國東部地區的經濟發展和農業發展的整體狀況較其他地區要好，糧食供應鏈韌性水平也更具優勢。本文將全國31個省份的數據分為東部與非東部（中西部）兩個地區，檢驗不同地區情況下回歸結果的差別。

表7列（1）為東部地區的估計結果，核心解釋變量農業新質生產力估計系數為負且不顯著。原因可能是，我國東部地區經濟發展水平較高，農業高素質人才相對較充足且科技研究成果產出較多，糧食供應鏈韌性本身就具有良好基礎，導致農業新質生產力所產生的促進效應較低，對糧食供應鏈韌性的促進作用有限。表7列（2）為中西部地區的估計結果，核心解釋變量的系數在 1% 水平上顯著為正?？赡艿脑蚴?，經濟發展水平較低，農業基礎設施、農業高素質人才和農業科技創新具有較大的進步空間，農業新質生產力的發展滯后。通過農業新質生產力的加持，中西部地區糧食供應鏈韌性的原有短板將得到補充。

此外，糧食供應鏈韌性還受到自然稟賦的影響。我國擁有13個糧食主產區，地理位置優越，土壤品質高，生產基礎好，糧食供應鏈韌性較高。非糧食主產區的省份在地勢上多為山丘，土壤貧瘠，糧食作物產量相對較低。基于自然稟賦的差異，糧食主產區相較于非糧食主產區具有天然的資源優勢。本文通過將樣本數據劃分為糧食主產區和非糧食主產區兩類樣本，考察在不同自然稟賦條件下，農業新質生產力對糧食供應鏈韌性的作用是否存在顯著差異，

回歸估計結果見表7列（3）和列（4），核心解釋變量的系數在 1% 的水平上顯著為正，但差別不大。在自然稟賦不同的情況下，農業新質生產力對糧食供應鏈韌性的影響相近，且都能促進糧食供應鏈韌性正向發展。對糧食主產區的影響略大于非糧食主產區，表明農業新質生產力對于糧食供應鏈韌性的影響更加廣泛、全面。原因可能在于，農業新質生產力能加快發展腳步，縮短因自然稟賦差異引起的發展不平衡，因此在糧食主產區，農業新質生產力對糧食供應鏈韌性的正向促進作用會更加明顯。

（五）門檻效應分析

城鎮化率為門檻變量，門檻值檢驗結果見表8，構建門檻模型見式（4）。

Toughness = K0 + κ Productivity _it×I （Urbanization it ?Thit₁ ）+κ2Productivity Ψ_t×I （Urbanizationigt;Thit2） + κ₃Control_it+λ+μ_t+ε_it （20號 （4）

其中， I（x） 為指示函數，當括號內設定成立取1，反之取0；系數 κ₁ 、 κ₂ ！ κ₃ 為待估計系數，表示在城鎮化水平高低不一的情況下，農業新質生產力對糧食供應鏈韌性的影響程度； Thit_i （ i=1 、2）表示待估計門檻值。

1.門檻值檢驗

結果見表8，基于Hansen的面板數據門檻模型估計法[32]，采取自助抽樣法，分別在三重門檻、雙重門檻、單重門檻中，設置反復抽樣300次進行檢驗。結果顯示，城鎮化水平通過雙重門檻檢驗，門檻值為0.8757且在 5% 水平上顯著，表明此模型存在門檻效應。

2.門檻回歸結果

表9的實證結果表明，在城鎮化率未跨越門檻值（0.7265）時，農業新質生產力對糧食供應鏈韌性的估計系數為0.292且在 1% 水平上顯著。原因可能是，適度城鎮化下，優質耕地資源流失可控、使農村青壯年人口比例更加合理、城市工業反哺農業的邊際效益更高，將促進糧食供應鏈韌性的正向發展。當城鎮化率突破門檻值（0.7265）但未跨越（0.8757）時，農業新質生產力對糧食供應鏈韌性的估計系數由0.292下降至0.208，降幅約 30% ，但仍保持顯著正向影響，農業新質生產力對糧食供應鏈韌性的邊際效益將開始減小，但依然具有正向的提升作用。這表明城鎮化率要保持在（0.7265）以下包括（0.7265），農業新質生產力對糧食供應鏈韌性的邊際效益才能達到最優。但當城鎮化水平超過門檻值（0.8757）時，農業新質生產力對糧食供應鏈韌性開始產生負邊際效益。原因可能在于，當土地資源面臨擠壓風險，優質耕地可能被用于非農用途，青壯年勞動力外流，農業勞動力出現老化、低素質化，造成資源錯配，資本更多流入房地產、基建等產業，擠壓農業研發和基礎設施投入，不利于糧食供應鏈韌性的發展。

五、結論與建議

（一）結論

研究結論如下：其一，通過基準回歸、穩健性檢驗，證明農業新質生產力能夠顯著促進糧食供應鏈韌性的提升。其二，農業機械化水平在農業新質生產力提升糧食供應鏈韌性的過程中其中起到中介作用。其三，存在地區差別，非東部地區的農業新質生產力對糧食供應鏈韌性的促進作用要優于東部地區，但自然稟賦差異不大。農業新質生產力對糧食供應鏈韌性的影響在糧食主產區的邊際效益要高于非糧食主產區的邊際效益，但對糧食供應鏈韌性的提升作用都顯著為正。其四，在不同城鎮化率的狀況下，農業新質生產力提升糧食供應鏈韌性存在差異，當小于等于第一門檻值0.7265時，提升作用達到最優。大于第一門檻值0.7265小于等于第二門檻值0.8757時，邊際效益仍然存在，但系數有所下降。超過第二門檻值0.8757后，開始出現負邊際效益。

（二）建議

首先，應加強農業科技創新，大力發展農業新質生產力并著力提升農業機械化水平。農業科技創新是提升農業新質生產力和農業機械化水平的重要因素。各地區應該因地制宜地加強農業科技創新，尤其是農業生產全過程中的各種農業機械，使農業新質生產力更好地促進糧食供應鏈韌性的提升。政府發動群眾優勢，集中力量處理好農業科技創新中的育種卡脖子、科技創新能力不足、科技成果推廣應用阻力大等問題，助力農業新質生產力提升糧食供應鏈韌性。

其次，政府提高財政支農水平，引導社會資本參與農業。農業新質生產力的發展離不開財政和資本的支持，無論是提高農業勞動力的人力資本，還是提高農業勞動資料的機械化、電氣化水平，抑或是促進農業勞動對象的高品質、高產出，都需要綜合應用財政、社會資本等資源促進農業新質生產力提升糧食供應鏈韌性的正向發展。

其三，要關注地區差異，農業新質生產力對糧食供應鏈韌性具有不同程度的影響，各地區應制定適合本地區的農業新質生產力發展道路。東部地區在農業新質生產力水平較高的情況下，應該以人為本，更關注提升農業新質生產力所帶來的紅利，造福地區農民群眾。中西部地區在農業新質生產力水平相對較低的條件下，地方政府需要更好地履行其職責，加強農業科技創新、提高農業機械化水平、培育農業科技人才，努力提升本地區的農業新質生產力水平，提高地區糧食供應鏈韌性。

最后，加快城鎮化進程，平衡城鄉公共服務和基礎設施布局，促進城鄉要素流動。引導城市的醫療、養老、教育等公共服務進入農村地區，切實保障農村地區的生活質量，提高農民群眾的生活水平，為高校畢業生和高素質人才流入農村地區振興農村地區創造條件。但要切忌操之過急，城鎮化水平過高反而會降低農業新質生產力提高糧食供應鏈韌性的邊際效益，不利于糧食供應鏈韌性的持續發展。

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Research on the Impact of Agricultural New Quality Productivity on the Resilience of Grain Supply Chains

An Empirical Study Based on Panel Data of 31 Provinces

HUANG Pei-sheng， ZENG Jing （School of Economics and Management，Yangtze University，Jingzhou 434023）

Abstract：Tispaperconstructs evaluationsystemforagriculturalnewqualityproductiyandteresilienceof grainsuplychaiusing theentropyvaluemethod.BasedonprovincialpaneldatafromChinabetwen2O13and2O22，thestudyusesatwofixedefectsmodelfor empiricalanalysisTheresultsindicatethatewqualityagiulturalproductivitysignificantlyenhancestesilienceofgrainsuplhan regardlessofdifereatualedowents，ithoreproouncdtsientralndwsteegios，hileowingnubatial impactieasteregions.Agriculturalmechanzationplasamediatigoleintisrelatioship，andurbanzationrateeibitsathshold effectAcordinglytisdysgeststhatgoveentssouldarogioaldevelopntgapsyincreasingfiscalinvsmntding socialcapitalparticipation，strengtheningtechologicalempowerment，andoptimizingtalentcultivation，soastoaceleratethe enhancement of the resilience of grain supply chain through agricultural new quality productivity.

Keywords：Agriculturalnewqualityproductivity；Resilienceof grainsupplychain；Agriculturalmechanizationevel;Urbanizationlevel