新质生产力何以赋能农业产业链韧性提升

How new-quality productive forces the empower resilience enhancement of agricultural industrial chains

摘要

为探究新质生产力与农业产业链韧性提升的关系，基于2012—2023年省级面板数据，利用基准回归模型、机制验证模型和空间杜宾模型探讨新质生产力对农业产业链韧性提升的影响、作用机制及空间效应。研究发现：新质生产力对农业产业链韧性提升存在正向影响；在东西部地区、经济发展水平高的地区及市场化水平高的地区正向影响显著，中部地区、经济发展水平低的地区、市场化水平低的地区影响不显著；新质生产力对农业产业链韧性提升的影响通过提高农业生产效率和促进农业产业结构升级实现；新质生产力对本地区农业产业链韧性提升有促进作用，对相邻地区存在正向空间溢出效应。鉴于此，需分区域适配新质生产力，抓效率与结构双路径，建跨区要素共享及风险共防机制，助力农业产业链韧性提升。

Abstract

To explore the relationship between new-quality productive force and the resilience improvement of agricultural industrial chains， based on the provincial panel data from 2012 to 2023， this study uses benchmark regression models， mechanism testing models， and spatial Durbin models to investigate the impact， mechanism， and spatial effects of new-quality productive force. The results showed that new-quality productive force has a positive impact on enhancing the resilience of the agricultural industry chains； The positive impact is significant in the eastern and western regions， regions with high levels of economic development， and regions with high levels of marketization， while the impact is not significant in the central region， regions with low levels of economic development， and regions with low levels of marketization； The impact of new-quality productive force on enhancing the resilience of the agricultural industry chains can be achieved by improving agricultural production efficiency and promoting the upgrading of the agricultural industry structure； The new-quality productive force has a promoting effect on the resilience of the local agricultural industry chain， and has a positive spatial spillover effect on adjacent areas. In view of this， new-quality productive force should be adapted to regional contexts through dual pathways of efficiency and structure， while establishing cross-regional factor sharing and risk prevention mechanisms to enhance the resilience of the agricultural industry chains.

关键词

新质生产力 / 农业产业 / 产业链韧性 / 产业结构 / 空间效应

Key words

new-quality productive force / agricultural industry / industrial chain resilience / industrial structure / spatial effect

农业产业链是稳定农业发展、驱动农村三产融合的内生动力，其韧性更是保障粮食安全与推进农业强国建设的核心支撑。党的二十大及二十届三中全会均强调增强产业链供应链韧性和农业强国建设的战略意义^［1］，中共中央、国务院于2025年4月印发的《加快建设农业强国规划（2024－2035年）》更明确将全链条升级作为关键目标。新质生产力作为经济发展的新动能、科技创新驱动的先进生产力质态，依托数字化、智能化、绿色化等技术，摆脱了传统生产力发展路径，代表了生产力在数字经济时代的跃升方向，是推动农业产业链韧性提升的重要驱动力量。

近年来，我国农业产业链的短板问题日益凸显且影响加剧：在种质资源领域，我国大豆等主要作物的优异种质资源对外依存度超80%，蔬菜、畜牧的种苗也存在进口占比超过50%的情况，一旦遭遇国际供应链波动，直接威胁国内种植端稳定性；在产业链协同层面，根据2025年农业农村部数据，全国县级以上农业龙头企业达9.4万家，但多数中小农业主体（如合作社、家庭农场等）尚未深度融入全产业链。部分地区农产品加工产值与农业产值比例仅为2.4∶1，远低于发达国家水平，产业链延伸领域覆盖率不足30%。我国农业产业链中表现出来的这些问题严重制约着农业产业链韧性的提升。

新质生产力的兴起，为打破这种制约、推动农业产业链韧性提升提供了核心支撑与关键动能。首先，新质生产力的技术创新属性（如生物育种技术、智能农机装备、数字供应链系统）可突破传统生产瓶颈，直接增强产业链“源头抗风险能力”；其次，其要素重构特征（如数据要素与土地、劳动力的融合）能优化产业链资源配置效率，提升链条对市场波动的“动态适配性”；第三，其模式变革效应（如农业产业化联合体、跨区域供应链协作）可强化产业链各环节协同，增强链条受损后的“快速修复力”。二者的理论关联表明，新质生产力是破解农业产业链韧性短板的关键变量。

在此背景下，探究新质生产力对农业产业链韧性的提升路径，对保障中国农业产业安全生产、推进乡村振兴战略实现具有重要的现实意义。那么新质生产力能否突破传统路径依赖，实现农业产业链韧性提升？其内在作用机制是什么？又是否存在异质性特征？回答这些问题对于加深新质生产力与农业产业链韧性提升关系的理解，以及为政府部门充分利用新质生产力手段制定有效的农业产业政策和措施提供有益参考。

从现有关于新质生产力的研究来看，与本研究相关的文献可分为两类。其一，对新质生产力内涵的界定和测度。学者们认为新质生产力是关键性颠覆性技术实现突破的生产力，体现高效能、高质量^［2］，可从劳动者、劳动对象和生产资料三大维度构建评价指标体系，可选用省级层面的数据对其进行测度^［3-4］。具体到农业领域，可从农业新质劳动者、农业新质劳动对象、农业新质劳动资料和优化组合的跃升4个方面构建农业新质生产力评价指标体系^［5］。其二，新质生产力的作用。新质生产力的核心是全要素创新，载体是现代化产业，目的是高质量发展^［6］，不仅能够直接促进本地经济增长，而且能够通过空间溢出效应影响邻近地区经济发展^［4］。农业新质生产力可以从多个层面加速农业转型升级^［7］，推动农业绿色发展^［8］，同时也是增强农业经济韧性和推动农业高质量发展的重要支撑^［9］。

从产业链韧性视角来看，农业产业链韧性是指以现代化技术力量为支撑，在面对各种压力或冲击时，能够通过自身能力将外部冲击内化、分散或转移，快速实现自我恢复的能力特性^［10］，测度方法主要有核心变量法、综合评价法和投入产出法^［11］。影响产业链韧性的因素包括新质生产力^［12-13］、企业数字技术创新^［14］、实体经济与数字经济融合程度^［15］、农村劳动力老龄化^［16］等。

从新质生产力与产业链韧性的关系来看，新质生产力作为经济高质量发展的重要驱动，其发展壮大有利于克服产业链中的短板弱项筑牢韧性安全^［17］。发展农业新质生产力不仅可破解资源约束、促进农业绿色转型，还能防范全球粮链风险、保粮食安全，对农业产业链韧性提升有重要作用^［18］。杨刚等^［19］研究发现，新质生产力可从风险抵御、供需匹配和能级跃迁三个方面提升产业链韧性。除了上述定性讨论之外，也有学者从定量角度进行实证检验。如马克卫等^［20］、吴威威等^［13］分别基于城市面板数据和省份面板数据证实新质生产力对农业产业链韧性提升的正向影响。

综上，既有研究对新质生产力、产业链韧性的探讨已较为丰富，但二者关系的研究仍较薄弱，定量研究尤为稀缺。农业产业链因高度依赖自然资源、生产周期长、主体分散，其韧性核心诉求聚焦抗自然风险、稳生产流通衔接与保障民生供给，与非农领域侧重抗市场及技术风险存在本质差异，这决定了本研究需构建全新分析框架，而非简单套用非农逻辑。本研究拟通过构建新质生产力指标体系并测度农业产业链韧性的方式，结合双向固定效应模型与空间杜宾模型，检验新质生产力对农业产业链韧性的作用关系、影响路径、异质性及空间效应，厘清新质生产力对农业产业链韧性提升的影响逻辑，以期为明晰新质生产力对农业产业链韧性的赋能机制、理解农业产业链韧性提升路径提供科学分析视角与证据支持。

1　理论分析与研究假设

1.1　直接作用机制

新质生产力的核心特质体现为创新驱动，通过“强基、韧链、优企、提效”的系统性举措，有效提升产业基础能力，破解产业链供应链的短板约束，进而增强其韧性与安全水平 ^［17］。具体到农业领域，农业新质生产力既具备新质生产力的一般属性与共性特征，又彰显农业领域的独特性——它以农业生产需求为导向，聚焦种质、农机、生态等核心痛点，代表着农业及其关联产业链供应链先进生产力的演进方向^［21］。在“强基”层面，依托生物育种技术培育耐盐碱小麦、抗虫玉米等自主种质，破解大豆、高端蔬菜等作物种质对外依存度过高的短板，通过北斗导航智能农机、物联网数字农田建设，夯实农业生产根基；在“韧链”层面，借助区块链技术构建从田间到餐桌的农产品溯源体系，打通产销信息壁垒，减少流通环节损耗，通过跨区域农机共享平台实现灾害天气下的农机调配支援，以秸秆还田、粪污资源化等可再生资源利用模式降低化肥农药依赖，减少外部资源供应波动对链条的冲击；在“优企”层面，推动农业龙头企业牵头组建产业化联合体，带动中小农户接入数字订单农业；在“提效”层面，利用农业大数据分析市场需求，引导生产结构调整，避免产能过剩，通过预制菜加工延伸产业链，提升农产品附加值，推动农业产业向现代化、智能化转型跃升^［22］，借助技术层面的突破性进展带动农业产业质效提升，通过产业维度的创新性变革促进农业全产业链升级^［23］，最终实现农业产业链韧性的实质性增强。因此，本研究提出假设1。

假设1：新质生产力能够促进农业产业链韧性提升。

1.2　间接传导机制

1.2.1　基于农业生产效率的机制分析

新质生产力以创新为核心驱动力，通过将数字技术深度应用于农业领域，优化农业资源配置，精准管控农业生产流程，提升农业生产效率^［24］。例如，在种植业中，依托物联网传感器实时采集土壤墒情、作物长势数据，结合AI算法生成灌溉、施肥方案，减少亩均水资源消耗、降低化肥使用量；在养殖业中，通过数字监控系统实时监测畜禽健康指标，提前预警疫病风险，提升养殖成活率，借助大数据分析优化饲料配比，降低单位养殖成本，切实以技术赋能实现资源高效利用与生产精准管控。农业新质生产力不仅体现于技术革新与效率提升，更引领农业产业结构变革^［8］，通过效率改进推动农业生产要素高效整合与产业链各环节协同联动。如构建“数字农业平台”，整合分散农户的土地资源，对接大型农机合作社提供集约化耕作服务，提升农机作业效率，联动农产品加工企业与电商平台，实现“种植-加工-销售”数据互通，推动农户从单一种植转向“种植+初加工”复合经营，延伸收入链条。农业生产效率提升进一步增强了农业产业链抵御风险和冲击的能力，通过强化产业链各环节的抗风险能力、提升资源利用的弹性空间，将技术革新的动能转化为产业链韧性提升的实效^［16］。如遭遇干旱灾害时，采用智能灌溉系统的农田可通过精准补水维持作物基本生长需求，降低农田减产幅度；当面临化肥价格波动时，已实现粪污资源化利用的养殖场可通过自主生产有机肥替代外购化肥，减少成本波动对养殖环节的冲击，真正以效率提升筑牢产业链抗风险根基。因此，本研究提出假设2。

假设2：新质生产力通过提升农业生产效率促进农业产业链韧性提升。

1.2.2　基于农业产业结构升级的机制分析

农业新质生产力作为农业生产力革新的核心形态与发展方向^［25］，通过引入新技术要素改善农业生产条件，延伸农业产业链条，推进农业与新型工业和服务业融合，促进数字经济与农村实体经济结合^［26］，从多个层面加速农村产业结构向合理化、高级化方向发展。“农产品+直播带货”通过消费数据引导种植结构调整，减少产销错配，助力结构合理化；引入农产品精深加工技术，延伸玉米等作物加工链条，推动农业从“初级生产”向“精深加工”升级，“种植-加工-预制菜”模式催生配套服务业，推动农村产业向多元结构转变，促进产业结构高级化。产业结构合理化通过优化农村各产业间的比例关系与关联强度，减少产业链条中的结构性矛盾，增强产业链的抗扰动能力。如通过调整“种植-养殖-加工”产业比例，将养殖业产生的粪污通过资源化技术转化为种植业肥料，形成循环农业体系，减少化肥外购依赖，当化肥价格波动时，降低产业链受影响程度。产业结构高级化则通过推动农村产业向高技术、高附加值方向升级，增强产业链的可持续发展能力。如发展智慧农业服务业，提供从土壤检测、精准种植指导到产品溯源的全流程技术服务，带动当地农业技术服务产值增长。同时还能培育农产品品牌，提升优质果蔬溢价率，增强产业链抗风险能力。因此，产业结构合理化和高级化能够有效促进农业产业链韧性提升^［27］。由此，本研究提出假设3。

假设3：新质生产力通过促进农村产业结构合理化和高级化增强农业产业链韧性。

1.3　空间溢出效应

新质生产力的应用，能有效打破地理空间与行政壁垒的双重阻隔，推动农业发达地区的技术、模式、经验等优势向周边区域辐射扩散，在产业集群培育、市场范围拓展及产业链协同升级中，形成新质生产力促进农业产业链韧性提升的正向空间溢出效应^［28］。在技术与经验共享层面，农业发达地区借助新质生产力构建的数字农业管理体系，通过跨区域农技培训联盟、线上数字农业平台等渠道，向传统农业地区分享标准化生产流程与风险应对经验。这不仅帮助传统地区快速掌握高效生产技术，提升农产品产量与品质稳定性，更能增强其产业链抗灾害、抗波动能力。在产业协同层面，新质生产力驱动下的跨区域合作机制，能整合不同地区的农业资源禀赋，形成基于市场需求信号的协同生产体系^［29］。例如，核心产区根据电商平台反馈的全国消费数据，引导周边地区调整种植结构、配套发展初级加工与冷链物流，既拓展了农产品市场覆盖范围以降低单一市场风险，又推动区域间形成“生产 - 加工 - 流通”的分工协作格局，强化产业链各环节的互补支撑，促进区域农业经济深度融合，最终构建起互利共赢的产业链韧性提升良性空间溢出生态。因此，本研究提出假设4。

假设4：新质生产力通过空间溢出效应，能够显著影响邻近地区农业产业链韧性的提升。

2　研究设计

2.1　数据来源及样本处理

本研究数据来源于《中国农垦统计年鉴》^［30］ 《中国第三产业统计年鉴》^［31］ 《中国人口和就业统计年鉴》^［32］ 《中华人民共和国乡镇行政区划简册》^［33］ 《中国科技统计年鉴》^［34］和EPS数据平台1

1 EPS数据平台（Express Professional Superior）是以数据仓库和联机分析处理技术为核心架构的综合性数据分析平台，网址为https：//www.epsnet.com.cn/index.html#/Index。

，对缺失数据采用线性插值法补充。样本期间为2012—2023年2

2 选择2012年为数据起点是因为，当年国务院首将农业信息化纳入国家战略，为智能农机等新质生产力普及奠基，且2012年前数据以传统生产为主，与新质生产力关联性弱，难以支撑研究。

，覆盖我国30个省份（统计数据未含西藏及港澳台地区，下同）。

2.2　变量定义

被解释变量。农业产业链韧性（\mathrm{R}\mathrm{e}\mathrm{s}\mathrm{i}\mathrm{s}）。参照蒋健等^［16］的研究，本研究的农业产业链韧性用农林牧渔业总产值的“偏离程度”表示，通过构建计量模型，计算其残差进行测度^［35］。残差绝对值越大，说明受到外部冲击时偏离原始运行轨迹后的回弹能力越大，农业产业链韧性越强，反之越弱。具体模型如下：

\mathrm{l}\mathrm{n}\mathrm{A}\mathrm{G}\mathrm{D}{\mathrm{P}}_{it}={\lambda }_{\mathrm{0}}+{\lambda }_{\mathrm{1}}\mathrm{l}\mathrm{n}\mathrm{l}\mathrm{a}\mathrm{n}{\mathrm{d}}_{it}+{\lambda }_{\mathrm{2}}\mathrm{l}\mathrm{n}\mathrm{l}\mathrm{a}\mathrm{b}\mathrm{o}{\mathrm{r}}_{it}+{\lambda }_{\mathrm{3}}\mathrm{l}\mathrm{n}\mathrm{e}\mathrm{d}{\mathrm{u}}_{it}+{\lambda }_{\mathrm{4}}\mathrm{l}\mathrm{n}\mathrm{c}\mathrm{a}\mathrm{p}\mathrm{i}\mathrm{t}\mathrm{a}{\mathrm{l}}_{it}+{\mu }_i+e_t+{\epsilon }_{it}（1）

式中：AGDP为农林牧渔业总产值；land、labor、edu和capital分别为农作物总播种面积、农林牧渔业从业人员数、农村人力资本水平（平均受教育年数）和农业资本。{\lambda }_{\mathrm{0}}、{\lambda }_{\mathrm{1}}、{\lambda }_{\mathrm{2}}、{\lambda }_{\mathrm{3}}、{\lambda }_{\mathrm{4}}为待估参数；{\mu }_i和e_t分别表示省份固定效应和时间固定效应；{\epsilon }_{it}为随机干扰项。

解释变量。新质生产力。新质生产力是科技创新在其中发挥主导作用的生产力，具备高效能，体现高质量^［2］。农业新质生产力属于新质生产力范畴，兼具农业的自然属性，因此，本研究参考朱迪等^［36］、周玉玺等^［5］的研究构建新质生产力指标体系（表1），并用熵权TOPSIS法对新质生产力发展水平进行测度。

中介变量。农业生产效率和农业产业结构升级。借鉴蒋健等^［16］的研究，农业生产效率（Eff）采用“农林牧渔业总产值/农林牧渔业从业人员数”来衡量；农业产业结构升级分为2个维度，即农业产业结构合理化（Tl）和农业产业结构高级化（Ts）^［37］。农业产业结构合理化（Tl）按式（2）计算。

\mathrm{T}\mathrm{l}={\displaystyle \sum _{i=\mathrm{1}}^n}\left(\frac{Y_i}{Y}\right)\mathrm{l}\mathrm{n}\left(\frac{Y_i}{L_i}/\frac{Y}{L}\right)（2）

式中：Y、L分别为产值和就业人员数；i为产业部门：农林牧渔业和非农林牧渔业。Tl的值越小，说明产业结构越合理。当Tl=0时，产业系统处于均衡状态。

农业产业结构高级化（Ts）采用“农林牧渔服务业总产值/农林牧渔业总产值”衡量。

控制变量。为了减少遗漏变量对实证结果的影响，选取如下变量为本研究的控制变量^［16］：1）农业生态环境（ENV），用“水土流失治理面积/行政区划面积”测度；2）单位面积铁路里程（Railway）；3）单位面积公路里程（Highway）；4）财政支农强度（Fiscal），采用“农林水事务支出/财政支出”衡量；5）农业机械化水平（Mech），用“单位播种面积农机总动力”衡量；6）农作物播种结构（Struc），以“经济作物播种面积占总播种面积比重”表示。

2.3　模型构建

2.3.1　基准回归模型

为了分析新质生产力对农业产业链韧性的直接影响，构建式（3）所示基准回归模型：

\mathrm{R}\mathrm{e}\mathrm{s}\mathrm{i}{\mathrm{s}}_{it}={\alpha }_{\mathrm{0}}+{\alpha }_{\mathrm{1}}\mathrm{N}\mathrm{q}\mathrm{p}{\mathrm{f}}_{it}+{\alpha }_{\mathrm{2}}{X}_{it}+{\mu }_i+v_t+{\epsilon }_{it}（3）

式中：\mathrm{R}\mathrm{e}\mathrm{s}\mathrm{i}{\mathrm{s}}_{it}为第i个省份在第t年的农业产业链韧性；\mathrm{N}\mathrm{q}\mathrm{p}{\mathrm{f}}_{it}为第i个省份在第t年的新质生产力发展水平；X_{it}为一系列控制变量；{\alpha }_{\mathrm{0}}、{\alpha }_{\mathrm{1}}、{\alpha }_{\mathrm{2}}为待估参数；{\mu }_i、v_t为省份和年份固定效应；{\epsilon }_{it}为随机干扰项。

2.3.2　传导机制验证模型

借鉴江艇^［38］的研究，构建如式（4）所示模型检验新质生产力对农业产业链韧性可能存在的作用机制。

M_{it}={\beta }_{\mathrm{0}}+{\beta }_{\mathrm{1}}\mathrm{N}\mathrm{q}\mathrm{p}{\mathrm{f}}_{it}+{\beta }_{\mathrm{2}}{X}_{it}+{\mu }_i+v_t+{\epsilon }_{it}（4）

式中：M_{it}为中介变量，包括农业生产效率（Eff）、产业结构合理化（Tl）和产业结构高级化（Ts）；{\beta }_{\mathrm{0}}、{\beta }_{\mathrm{1}}、{\beta }_{\mathrm{2}}为待估参数。

2.3.3　空间溢出效应模型

为了进一步分析新质生产力对农业产业链韧性的空间溢出效应，在式（3）的基础上引入Nqpf、Resis和X的空间交互项，构建如式（5）所示空间杜宾模型（SDM）：

\mathrm{R}\mathrm{e}\mathrm{s}\mathrm{i}{\mathrm{s}}_{it}=\alpha +\rho W\times \mathrm{R}\mathrm{e}\mathrm{s}\mathrm{i}{\mathrm{s}}_{it}+\beta \mathrm{N}\mathrm{q}\mathrm{p}{\mathrm{f}}_{it}+{\varphi }_{\mathrm{1}}W\times \mathrm{N}\mathrm{q}\mathrm{p}{\mathrm{f}}_{it}+\gamma X_{it}+{\varphi }_{\mathrm{2}}W\times X_{it}+{\mu }_i+v_t+{\epsilon }_{it}（5）

式中： W 为空间权重矩阵，\rho、{\varphi }_{\mathrm{1}}、{\varphi }_{\mathrm{2}}为待估参数，分别表示空间自回归系数、Nqpf、X的空间交互项系数。

3　结果与分析

3.1　基准回归结果及分析

基准回归结果如表2。回归1和2结果表明，控制变量是否加入，均不影响新质生产力在10%水平上显著促进农业产业链韧性提升。假设1得到验证。控制变量中，农业生态环境的系数为0.155，在5%水平上显著，表明农业生态环境的改善，能够提升农业产业链韧性。单位面积铁路里程的系数在10%显著性水平上显著为负，单位面积公路里程的系数在1%水平上显著为正，可能是因为公路运输具有能覆盖分散的田间地头、小型仓储点和农村集市，精准匹配农业生产“小批量、多频次、短距离”的灵活性特点，而铁路运输依赖固定站点，难以直接服务分散的农业生产单元，降低了产业链应对突发情况变化的效率。财政支农强度的系数说明地方政府对农业的支持力度越大，对农业产业链韧性的提升越有利。农业机械化水平在1%水平下显著为正，说明农业机械化水平越高农业生产效率与抗风险能力越强。农作物播种结构在1%水平下显著为正，说明种植结构多元化能降低单一作物价格波动或灾害对产业链的冲击。

3.2　内生性问题分析及稳健性检验

3.2.1　内生性问题

逆向因果、遗漏变量均有可能导致内生性问题。尽管在回归中加入了一系列控制变量，但依然可能面临一定的内生性问题。如较高的农业产业链韧性意味着该地区农业生产经营具有更强的抗风险能力和协同效率，能够为技术应用提供稳定的场景支撑和成果转化土壤，从而可能提高新质生产力水平，即可能存在逆向因果。为缓解内生性问题带来的不良后果，本研究使用两种工具变量进行两阶段最小二乘估计。

首先，借鉴易行健等^［39］的做法，用滞后一期的新质生产力水平乘以全国新质生产力水平的一阶差分构建一个“Bartik”工具变量；其次，借鉴Lewbel^［40］的思路，以新质生产力水平与全国新质生产力水平均值离差的三次方作为工具变量，分别进行两阶段最小二乘估计3

3 限于篇幅，二阶段最小二乘结果和稳健性检验结果未在文中展示，若有需要，可向作者索取。

。结果显示，弱工具变量检验F值均远大于10，不可识别检验的Kleibergen-Paap rk LM statistic值均显著。因此，即便纳入内生性问题的考量，新质生产力对农业产业链韧性提升的显著促进作用仍未改变。

3.2.2　稳健性检验

本研究通过使用主成分分析法重新测度新质生产力，剔除北京、天津、上海和重庆4个直辖市数据，对新质生产力截尾1%和5%，3种方法进行稳健性检验。结果表明，新质生产力回归系数符号和显著性均未在10%水平上发生改变，即基准回归结果稳健。

3.3　机制检验

3.3.1　基于农业生产效率的机制检验

新质生产力通过提高农业生产效率促进农业产业链韧性提升的机制检验结果如表3回归1所示。可知，新质生产力的系数0.744在5%水平上显著，这说明新质生产力对农业生产效率提升有显著促进作用。由前面理论分析，农业生产效率提升能增强农业产业链抵御风险和冲击的能力。通过优化资源配置，降低单位产出的要素投入成本，增强农业产业链在自然风险中的抗冲击能力，减少局部风险向全链条传导的概率；农业生产效率提升带来的资金盈余在为技术升级提供资金支持的同时还会催生规模化经营与专业化分工，规模化经营通过集中配置土地、农机等生产要素，降低单位产出的成本波动，增强产业链在市场价格震荡时的抗风险能力；专业化分工通过细化农业产业链各环节职能、强化协同联动，增强产业链韧性。因此，假设2得到验证。

3.3.2　基于农业产业结构升级的机制检验

新质生产力通过促进农业产业结构升级促进农业产业链韧性提升的机制检验结果如表3回归2和3所示。产业结构合理化和高级化对应的新质生产力的系数-0.231和0.389分别在10%和1%水平上显著，表明无论是对产业结构合理化还是产业结构高级化，新质生产力均起到了促进作用4

4 产业结构合理化指标为负向指标，值越小，产业结构越合理。

。产业结构合理化聚焦各环节资源配置的协调性，通过调整种养结构、平衡生产与加工能力配比，减少产业链内部结构性矛盾，避免单一品类价格波动引发链条震荡；通过匹配农产品加工产能与原料供给规模，降低流通损耗与库存积压风险，使链条局部扰动下仍能保持整体稳定。产业结构高级化则侧重向高技术、高附加值环节升级，通过推动生物技术、数字技术向农业全链条渗透，从生产端筑牢风险防线；通过产业链价值分配从生产端向加工、服务端延伸，分散单一环节受损冲击，增强产业链对市场波动与自然风险的适配性。因此，产业结构升级能够促进农业产业链韧性提升。假设3得到验证。

3.4　空间溢出效应检验

3.4.1　空间自相关性

在进行实证分析前，需要先检验新质生产力和农业产业链韧性的空间效应。经计算5

5 受版面所限，本部分结果未在文章中报告，如有需要，可向作者索取。

，除个别年份外，中国30个省份的新质生产力和农业产业链韧性的全局Moran’s I指数均显著为正，即新质生产力和农业产业链韧性均存在显著正向空间依赖性。因此，进一步运用空间计量模型检验新质生产力如何影响农业产业链韧性提升。

3.4.2　空间溢出效应检验

为验证空间杜宾模型（SDM）是否合适，依次做LM检验、LR检验和Wald检验。LM检验结果表明空间计量模型优于OLS模型，LR检验和Wald检验表明，应选择SDM模型。采用地理邻接空间权重矩阵、地理经纬度距离空间权重矩阵和地理公路距离空间权重矩阵实证检验空间溢出效应，结果见表4。

可知，3种空间权重矩阵下，Nqpf和 W ×Nqpf的系数均在1%水平下显著为正，表明本地区的新质生产力对本地区农业产业链韧性提升具有正向影响，其他地区的新质生产力对本地区农业产业链韧性提升亦具有正向影响。

进一步将SDM模型的回归结果进行分解，以便于更加直观地讨论其空间效应。不同空间权重矩阵下的效应分解结果如表5所示。

由表5可知，在3种空间权重矩阵下，新质生产力对农业产业链韧性提升的直接效应和间接效应均为正，且至少在5%水平上显著，表明新质生产力对本地区和相邻地区的农业产业链韧性提升均具有显著促进作用。间接效应结果表明新质生产力对农业产业链韧性提升的空间溢出效应存在，假设4得到验证。

4　进一步讨论

4.1　地理区位异质性

我国幅员辽阔，各地区自然资源禀赋存在差异，因而新质生产力对农业产业链韧性提升的影响可能存在地区差异，本研究分别将我国30个省份划分为东中西3个区域^［14］，讨论新质生产力对农业产业链韧性提升的异质性影响。所得结果见表2回归3~5。

表2回归3~5结果显示，东部和西部地区的新质生产力分别在10%水平下显著为正，中部地区新质生产力系数即使是在10%水平下也不显著。从系数大小来看，西部地区新质生产力系数为0.339，大于东部地区的0.182。进行组间异质性的邹检验，P<0.01。出现这种现象的可能原因在于：西部地区农业产业链的突出问题是基础设施滞后、产业链条短、附加值低，而新质生产力的引入精准解决了这些“卡脖子”环节，因此对韧性的提升效果更强烈；东部地区农业现代化水平高，农业产业链已具备较强韧性，因此对韧性提升幅度小于西部；中部地区不显著可能是因为该地区以大宗粮食种植为主，产业链短、融合浅，难承接全链条创新，加之传统基建与数字配套仍存在一定差距，制约了技术落地，这些因素共同导致了影响不显著。

4.2　经济发展异质性

经济发展水平的高低可能会影响新质生产力的发展，因此，本研究依据人均GDP将研究样本划分为高经济发展水平地区和低经济发展水平地区两个子样本，如果该省份的人均GDP大于相应年份人均GDP的中位数，那么该省份属于高经济发展水平地区；反之，则为低经济发展水平地区。对两个子样进行回归，结果见表6回归1和2。可知，高经济发展水平地区新质生产力对农业产业链韧性提升的促进作用在5%水平下显著，而低经济发展水平地区不显著。这可能是因为高经济发展水平地区具备更完善的基础设施、更充足的人力资本和更健全的产业配套，能够为新质生产力的应用提供支撑，使技术创新、模式变革等效能充分释放，进而有效提升农业产业链韧性；而低经济发展水平地区往往存在基础设施薄弱、人才短缺、配套产业不足等瓶颈，制约了新质生产力的落地应用与功能发挥，致使其对农业产业链韧性的促进作用难以显现。

4.3　市场化水平异质性

市场化水平为新质生产力的发展提供制度环境，本研究依据市场化指数^［41-44］将研究样本划分为高市场化水平地区（市场化指数高于相应年份的中位数）和低市场化水平地区（市场化指数不高于相应年份的中位数）2个子样本，回归后得表6回归3和4所示结果。可知，高市场化水平地区，新质生产力对农业产业链韧性提升的效果在1%水平下显著，而低市场化水平地区即使是在10%水平下也不显著。可能是因为，高市场化水平地区凭借成熟市场体系与低要素流动壁垒，既能通过竞争与共享业态推动新技术渗透，又能实现要素跨主体跨环节整合，还可依托清晰需求信号引导新质生产力精准落地，高效转化为农业产业链韧性提升实效。而低市场化水平地区因缺乏新技术市场渗透路径、要素跨主体跨环节整合受流动性壁垒阻碍，且市场需求信号传递滞后失真，导致新质生产力难以转化为韧性提升实效。

5　结论与建议

本研究利用我国2012—2023年30个省份组成的面板数据，从理论和实证两个角度分析了新质生产力对农业产业链韧性提升的影响，并检验了几种可能的影响路径，得到如下结论。第一，新质生产力对农业产业链韧性提升具有正向影响，且该影响呈现鲜明的异质性特征：在区域维度上，东部地区依托高市场化基础与技术先发优势、西部地区借助特色产业政策赋能，新质生产力的韧性提升效应均显著；而中部地区因粮食主产区“稳生产”与“提韧性”的协同性待加强，效应暂不显著。在经济水平维度上，高经济发展地区能为智能农机应用、数字基建落地提供资金与配套支撑，效应显著；低经济发展地区因要素投入不足，效应不显著。在市场化维度上，高市场化地区通过竞争机制加速技术迭代与资源整合，效应显著；低市场化地区因供需衔接不畅，效应不显著。第二，新质生产力通过提高农业生产效率和促进农业产业结构升级途径传导对农业产业链韧性提升的影响。表明新质生产力并非直接作用于韧性提升，而是依托“效率加固”与“结构优化”形成双重支撑机制。第三，新质生产力能够促进本地区农业产业链韧性提升，且具有正向空间溢出效应。表明新质生产力对农业产业链韧性的赋能并非局限于单一区域，而是呈现“本地强化+跨区辐射”的双重作用特征。

综合以上结论，给出如下政策建议。

第一，针对东中西部差异，构建“分类赋能”政策体系。东部地区依托高经济与市场化基础，重点补贴生物育种、智慧供应链等高端技术研发，支持建设跨区域农产品数字交易平台，推动新质生产力向产业链高附加值环节渗透；西部地区聚焦特色作物，设立专项基金用于智能种植设备采购与本地化技术改造，深化东西部技术协作，建立东部农业科技企业与西部县域结对帮扶机制，加速技术溢出落地；中部地区作为粮食主产区，优先推进数字农田、跨区域农机共享平台建设，破解“种植­初级加工”的产业链短板，通过政策引导培育粮食精深加工企业，推动新质生产力与粮食安全保障需求深度结合，逐步释放韧性提升效应。

第二，围绕生产效率与产业结构两大传导路径，出台靶向政策。在效率提升层面，实施“智能农机下乡”补贴升级计划，对经济欠发达地区购置无人植保机、智能分拣设备给予购置补贴，同时建设省级农业技术培训中心，针对种粮大户、合作社负责人开展精准农技培训；在结构升级层面，设立农业产业融合示范项目，鼓励市场化水平高的地区建设农产品电商产业园，配套冷链物流设施，推动产业链从“生产端”向“消费端”延伸，通过政策激励打通新质生产力向韧性提升的传导堵点。

第三，为强化新质生产力的空间溢出，构建“要素共享-风险共防”的区域协同机制。一是建立省际农业要素共享平台，推动相邻地区共享智能农机调度、灾害预警数据，对跨区域使用农机的农户给予作业补贴，降低要素流动成本；二是组建区域农业韧性联盟，由东部经济发达地区牵头，联合中西部省份制定统一的农产品质量标准与溯源体系，推动优质农技经验、产业链管理模式跨区域复制；三是设立区域农业风险互助基金，鼓励市场化水平高的地区牵头，联合周边地区共同出资，用于应对洪涝、病虫害等突发风险。通过政策引导形成“一方技术溢出、多方韧性提升”的共赢格局，最大化新质生产力的空间辐射价值。

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国家自然科学基金项目(72473058)

国家自然科学基金项目(72563012)

国家自然科学基金项目(72563017)

浙江省哲学社会科学规划领军人才培育课题(26YJRC015ZD)

浙江外国语学院新型国际关系高等研究院2025年度重大项目(2025GYYZD08)