把一种多环节协同且多主体参与的复合型产业系统当作农业产业链，它韧性的提升不但能够保障我国粮食安全和经济安全，对构建现代农业产业体系以及满足人民消费需求来说也是必然要做的选择。党的二十大报告提出了“着力提升产业链供应链韧性与安全水平”。2025年中央一号文件进一步表明要通过多种举措帮助农民增加收入，壮大县域富农产业，持续推进农产品全产业链的发展，大力培育壮大产业集群，以此不断提升产业附加值。然而，农业产业链具备这样一些特性，分工演进迟缓，生产迂回程度偏低，产业链延伸也受限，在面对突发性风险之际，鉴于其内部结构弹性不大，极易引发系统性的结构失衡，进而造成供应链以及产业链断链的严重后果。2023年，国务院印发了《关于推进数字普惠金融高质量发展的实施意见》，该意见指出，一方面要“推动普惠金融高质量发展”，另一方面还要“提升其服务实体经济能力”，我国实体经济中，农业是重要组成部分，数字普惠金融已渗透进入农业的各产业环节，它会成为增强农业产业链韧性的助力器，所以，探讨数字普惠金融怎样助力农业产业链韧性，对保障农业产业稳定以及实现农业强国目标十分关键。

当前，有关数字普惠金融以及农业产业链韧性的相应研究，主要聚焦于以下的两个方面。

另一方面，对于农业韧性影响因素该方面，学术界实施了广泛讨论操作，进行了诸多方面深刻研究。当下拥有不少不同现有文献，这些文献主要是按照多个方向实施展开剖析的，这些方向涵盖农业保险方向、新质生产力方向、劳动力转移方向以及老龄化这个层面方向。而且需要注意到，农业保险同粮食生产韧性之间确切存在着稳健不倒的倒着写的“U”形状的关系，这种关系可不简单，这个关系不但能够去提升农业生产所具备的那种韧性，同时它还能够增强农户家庭经济所拥有的韧性性质。还有新质生产力这一方面，它是凭借提升乡村经济发展这个行为从而对农业经济韧性起到促进作用的，然而它自身目前仍然是存在着像农业人才供给数量不足这种状况以及农业科技创新能力还需要进一步提升这种挑战情况的，所以呢就需要更进一步地来破解新质生产力发展过程当中所遇见的难题，最终达成增强农业经济韧性这个目标。

另外来说，研究聚焦于数字普惠金融与农业产业链韧性，其一，针对数字普惠金融给农业产业链韧性所产生影响予以研究的内容极为丰富，并且达成了普遍的一致看法，也就是数字普惠金融在农业产业链韧性方面有着显著的促进功效作用。已经开展的相关研究表明，数字普惠金融凭借提升产业融合以及推进农业产业高级化，从而提升农业产业链韧性，其二，还有学者提出数字经济在农业韧性层面有着显著的空间效应。再者，存在不少学者，利用耦合协调模型分析二者的协调程度，其结果显示，数字普惠金融与农业产业链韧性耦合，二者的协调关系趋于增强态势，整体呈现出缓慢上升趋势。

综上所述，当前存在的研究，大部分是从促使农业产业朝着更高层级发展，以及提高产业融合程度这两个方面，来探究数字普惠金融对于农业产业链韧性的加强途径。为了探究是不是还有别的影响路径，是不是存在区域差异性，笔者运用2012至2023年我国30个省份（不包含港、澳、台地区以及西藏）的面板数据，构建面板模型以及中介模型，在探讨数字普惠金融对农业产业链韧性带来影响的基础之上，研究数字普惠金融凭借提高资源配置效率以及促进绿色技术创新从而增强农业产业链韧性的机制，并且探究其影响维度以及区域差异性，为增强农业产业链韧性提供实证依据，助力我国达成农业现代化，从农业大国转变为农业强国。

1理论分析

1.1数字普惠金融对农业产业链韧性的直接效应

对“农业产业链韧性”进行定义，国内外学者的说法各异，可归纳为：在遭遇各类内外冲击之际，具备维持自身结构与功能稳定的本事，而且能够快速进行自我调整以及恢复，最终安然度过危机，持续供应农产品以及农业服务的能力。数字普惠金融作用于农业产业链韧性体现在如下几个方面：其一，数字普惠金融能增强农业产业链的抗御能力。借助移动支付、小额信贷以及保险等工具，数字普惠金融凭借大数据风险控制与线上服务，迅速给农民、中小企业供应应急资金，减轻短期流动性危机。与此同时，农业保险的数字化可助力保险公司精确评估风险跟灾害，开拓差异性保险商品，削减产业链节点的脆弱性。②数字普惠金融能够提高农业产业链的适应能力。依据电商平台和消费金融数据，产业链主体能够实时捕获市场需求变化，调节种植结构与加工方向。并且，区块链与物联网相融合数字金融，达成农产品溯源以及供应链透明化管理，提高物流效率还有跨环节协作，增进产业链应对波动的灵活性。③数字普惠金融有提升农业产业链变革能力的作用。数字普惠金融不但给农业科技研发供给低成本融资渠道，促使技术从实验室推向田间。并且，数字平台将分散的农户，以及合作社、加工企业整合起来，进而形成“生产—加工—销售—服务”一体化的模式，大数据信用评估凭借其自身优势吸引社会资本，以此推动农业产业链朝着高附加值、可持续的方向发展与变革。综上所述，数字普惠金融具备提升农业产业链韧性的能力。基于这样的情况，提出研究假设H1。

H1：数字普惠金融对增强农业产业链韧性具有显著的正向影响。

1.2 数字普惠金融、资源配置效率与农业产业链韧性

当下，我国农业资源配置存在着农业资源配置失去平衡、配置并不充分以及配置转换滞后等难题，致使农业生产效率低下、产业结构失序，还有农业产业抵抗冲击的能力薄弱。于空间维度而言，数字普惠金融借由大数据分析以及物联网技术，对生产、流通、销售整个链条的数据予以整合，精准地掌握生产要素的流动趋向，打破传统农业所形成的信息孤岛状态，能实时监测库存、物流、市场需求等方面的数据，减少产业链各个环节的信息不对称情形，达成各环节更为高效的协同并且实现优化，利于产业链主体提前对风险进行预判，动态地调整生产计划以及资源配置。在时间方面，数字普惠金融缩短资源配置所存在的滞后性，压缩资金周转的周期，对资源要素进行优化整合。与此同时，凭借物联网动态监测，以及提前预判风险与灾害，及时针对需求者进行反馈，以此降低时间成本，进而优化资源配置效率。资源优化配置不但能够达成产品与要素资源供求的精准对接，对农业产业结构予以优化，提升生产效率以及经济效益，而且还能够推动农业与其他产业的融合，促进农业产业链和价值链的有效衔接，进而提升农业产业链韧性。鉴于此，提出研究假设H2。

H2，数字普惠金融，凭借提升资源配置效率，进而增强农业产业链韧性。

1.3 数字普惠金融、绿色技术创新与农业产业链韧性

一方面，数字普惠金融可促使绿色技术创新水平得到提升。大数据与物联网技术让地理上的限制被淡化，地域之间的衔接得以加强，这使得不同区域的农业研发人员能于同一时间参与绿色创新活动了，进而增强了绿色技术创新的外溢效应，推动了绿色技术水平的提升。并且，数字普惠金融有效缓解了供需双方信息不对称的问题，助力企业整合研发资源，增强企业风险规避能力，优化企业创新环境，所以提升了绿色技术创新能力。在另外一个方面，绿色技术创新能够对农业产业链韧性的提升起到促进作用。其一，借助精准农业、智能灌溉以及无人机种植等技术的引入，实现农业土地生产率以及资源利用率的提升，降低资源的浪费现象以及环境污染情况，以此增强农业生产的稳定性以及可持续能力。其二，技术创新能够促使生产模式发生转变，促使农业从原本低附加值情况朝着高附加值进行转型升级，延长农业产业链，提升农业产业链韧性。基于这样的情况，提出研究假设H3。

假设三：数字普惠金融经由推动绿色技术创新对农业产业链韧性加以强化。

2模型构建

2.1 指标选取

在2.1.1中，存在被解释变量，其为农业产业链韧性（AIC），对于此，该研究运用熵值法，从抵抗能力、适应能力以及变革能力这3个维度，构建了农业产业链韧性评价指标体系，具体情况见表1。

2.1.2 核心解释变量，其中数字普惠金融（DFI），是利用北京大学数字金融研究院所编制的数字普惠金融指数来予以表示的。

2.1.3 对变量进行控制啊。该研究选了下面这些用来控制的变量呢：①是交通基础设施（TI），它是用各省公路密度来表示的 ；②是人力资本（HCM），它是通过高等院校在校生人数与总人口之比来表示的 ；③是对外开放程度(DOW)，是按照货物进出口总额与生产总值之比来表示的 ；④是工业化水平（IDL），由工业增加值与生产总值之比表示它 ；⑤是政府干预程度（GID），就是用财政预算一般支出占地区生产总值之比来表示它的。

2.1.4 中介变数。此项研究挑选了以下中介变数：其一，资源配置效率（RAE），它是通过第一产业生产总值的增加值同农业机械总动力的比值来予以呈现。其二，绿色技术创新（GTI），其由每万人绿色专利申请数量来表示。

2.2 模型设定

本研究构建出基准回归模型，目的在于检验数字普惠金融对于农业产业链韧性所产生的影响，依据假设H2的相关因素，进一步去检验数字普惠金融影响农业产业链韧性的传导机制，进而构建中介模型。

2.3 数据来源

这项研究挑选了我国在2012年至2023年期间，涵盖30个省、市还、自治区的面板数据，其中西藏地区因部分数据严重缺失因此被剔除掉，这些数据主要源自《中国统计年鉴》、《中国农村统计年鉴》、《北京大学数字普惠之融指数》以及各省市统计年鉴，然后针对数字普惠金融进行取自然对数的处理，在取对数之前，各变量的描述性统计情况呈现在表2中。

3实证结果分析

3.1 基准回归分析

针对防止各变量出现严重多重共线性状况，运用方差膨胀因子也就是VIF来检验变量，检验结果表明各变量的VIF值全都小于10，不存在多重共线性情况。

针对达成基准回归分析这项工作,此项研究采用固定效应模型来展开分析。其结果呈现如下:跟农业产业链韧性相互关联的数字普惠金融,其回归系数在于0.057这儿,并且是借助0.01水平的显著性检验才得以确认的(具体可见表3)。在依次添加控制变量之后,该系数依旧显著地呈现为正,它强有力地证实了假设H1,即数字普惠金融对我国农业产业链韧性具备正向的作用。

请注意，其中的星号、双星号、三星号，他们各自分别代表着在相应的0.10、0. 05、0.01水平上呈现出显著的意思，而括号里面所包含的是t统计量。

针对这些来看，交通基础设施、人力资本、工业化水平以及政府干预程度，透过观察可知对控制变量回归有所展现，且对于农业产业链韧性具备促进效用。而到底是何原因呢？其一，基础设施得到改进，能够实现物流成本降低，以及促进市场半径扩展 致使供需形成动态平衡并且强化风险抗击承受才能由此增强农业产业链韧性。其二，人力资本增加作用显著，不但能够推动农业技术被应用，而且可以提升面对风险的应对能力进而又一次增大农业产业链的坚韧程度 句号。提升工业化水平，能够增强农业机械化程度，促使规模化生产得以实现，达成规模经济效益，以此增加农业，产业链韧性。政府借助风险兜底与资源调配的协同效应，矫正市场的失灵状况以及要素保障能力，以此保障，农业产业链韧性的稳定。对外开放程度对于农业产业链韧性，有着显著的抑制作用 ，其可能缘由在于提升，对外开放程度，会加大国际市场对我国农业产业链的冲击力度，进而削弱农业产业链韧性。

3.2 内生性检验

基准回归的结果，证实了二者之间有正向促进的关系，不过模型依然有可能存在内生性的问题，所以采取工具变量法进一步处理，这项研究参照杨齐等人的研究，选用互联网宽带用户也就是ISP作为工具变量，运用两阶段最小二乘法即2SLS来缓解内生性问题，如同表4所显示的，数字普惠金融对于农业产业链韧性依旧存在显著的正向影响。

附注说明，星号一个、星号两个、星号三个，它们分别对应着零点一零、零点零五、零点零一的水平显著程度，括号当中所呈现的是t统计量。

3.3 稳健性检验

为了保证基准回归结果具备有效性，避免因数字普惠金融测度方法存在差异，从而导致实证结果缺失稳健性的状况。该研究主要运用替换核心解释变量的方式，剔除特殊年份，并且进行缩尾处理来开展稳健性检验。

3.3.1 替换核心解释变量，该研究采用各省份 GDP，将其作为测度数字普惠金融的替换变量，对核心解释变量作出更换之后，如在表 5（1）列所显示的，结果依旧保持正向显著，象征着结果拥有良好的稳健性。

注：*、**、*** 分别代表0.10、0.05、0.01水平显著，括号内为t统计量。

3.3.2，将2020年以及2021年加以剔除，鉴于2020年与时2021年时间段以内，COVID - 19疫情针对各省市经济、政治、社会等诸多方面所带来的那种特殊性的影响，此项研究把2020年与2021年的数据去除掉，取用剩余的样本量来开展回归检验，其结果如同表5的列（2）所呈现的那样，系数明显为正，这表明结果拥有稳健性。

3 点 3 分 3 秒进行缩尾处理，为要减低极端值所带来的干扰情况之下，该项研究针对各个变量实施 1%的缩尾处理，表 5 当中列（3）的回归结果显示出来，数字普惠金融对着农业产业链韧性有着正向的显著表现，完成了对结果稳健性的验证。

完成一系列稳健性检验之后，结果显示，二者之间的关系存在系数变化，却始终正向显著，再次证实了假设H1的稳健性与可靠性。

3.4 中介效应检验

要对所构建的中介模型予以检验，所采用的办法是逐步回归法以及Bootstrap方法，目的在于验证数字普惠金融会对农业产业链韧性起到提升作用这种传导机制。

表6列（1）和列（2）之中，数字普惠金融系数显著呈现为正，资源配置效率显著呈现为正，这表明数字普惠金融借助提升资源配置效率进而促进农业产业链韧性，假说H2因而得到验证，采用逐步回归法对资源配置效率和绿色技术创新予以检验，结果显示在表6。表6列（3）和列（4）里面数字普惠金融系数显著为正，绿色技术创新系数显著为正，这表明数字普惠金融通过提升绿色技术创新来提高农业产业链韧性，假说H3得到验证，此为3.4.1逐步回归法。

注：*、**、*** 分别代表0.10、0.05、0.01水平显著，括号内为t统计量。

3.4.2 Bootstrap检验，为检验数字普惠金融以及农业产业链韧性中介效应的稳健性，采用Bootstrap方法予以稳健性检验，检验结果见表7，检验结果表明，中介变量的间接效应（P = 0.000）以及直接效应（P = 0.000）于95%置信区间内不包含0，中介效应通过了Bootstrap检验，再次表明资源配置效率与绿色技术创新在二者里起着中介作用。

3.5 异质性检验

3.5.1 进行维度异质性分析，于表8里，列（1）到列（3）展现了数字普惠金融的覆盖广度、使用深度以及数字化程度针对农业产业链韧性的回归结果，结果表明，回归系数全都显著为正，这意味着三者都对我国农业产业链韧性的增强有着积极作用，进一步对比回归系数能够发现，相较于覆盖广度而言，使用深度和数字化程度的影响效应更具优势。一种可能的缘由在于，当使用深度有所增加时，经济主体在面对经济冲击之际，能够更便利地得到资金支持，借此及时对经营决策予以调整以及优化，从而更妥善地应对经济冲击。数字化程度得以提升，这为农业产业链的各个环节提供了高效的信息管理方式，达成了信息的实时共享以及协同处理，进而提高了产业链的整体运行效率以及决策科学性。数字普惠金融覆盖范围不断扩大，使得更多有金融服务需求的农业主体能够获取相应的金融服务，提升了金融供需之间的匹配程度，引导资金进行流动，以此提升农业产业链的韧性。不过与此同时随之而来的也就是增强了数字普惠金融的存在风险规模，于一定的程度范围之内削减弱化了覆盖广度对于农业产业链韧性所具备的积极促进功效作用。

注：*、**、*** 分别代表0.10、0.05、0.01水平显著，括号内为t统计量。

先是进行 3.5.2 区域异质性分析，依据《国家粮食安全中长期规划纲要(2008—2020 年)》，把样本数据划分成粮食主产区、粮食产销平衡区以及粮食主销区，接着分别开展回归分析，去探究在不同粮食产区背景之下，数字普惠金融对农业产业链韧性影响的差异，回归数据结果分别呈现在表 8 列（5）、（6）和（7）之中，数字普惠金融对粮食产销平衡区并无显著影响，然而对粮食主产区和粮食主销区有着显著促进作用。缘由或许在于，粮食主产区农业相关资源的天赋条件比较突出，其机械化的水准相对较高，存在诸如农资采购以及农机更新之类的投入方面的需求，数字信贷借助数字支付与电子合约这样的模式，能够对审批以及购买效率予以提高。粮食主销区主要处在东部沿海地带，经济发展的程度比较高，基础设施完备，农户拥有较高的素养以及技术层面的经验，对于数字技术拥有较高的接纳程度。这里是粮食产销平衡区，有着多山地丘陵的地貌，农业展现出分散经营的特性，呈现基本保持自给自足的状态，农业生产结构相对稳定，农民面对数字技术时，接受程度以及应用能力存在局限。

4结论与政策启示

4.1 结论

该研究运用我国2012年至2023年期间，30个省、自治区、直辖市的省际面板数据，借助固定效应模型对数字普惠金融针对农业产业链韧性的影响展开探讨。结果得以发现，其一，数字普惠金融对于我国农业产业链韧性具备显著的积极效应，在历经一系列内生性处理以及稳健性检验之后，该结果依旧成立。其二，数字普惠金融凭借提升资源配置效率以及绿色技术创新水平从而增强农业产业链韧性，亦即在两者之间，资源配置效率以及绿色技术创新水平发挥着中介作用。最终，数字普惠金融于我国农业产业链韧性存有维度方面的异质性以及区域方面的异质性，当中，于维度异质性里，数字普惠金融的使用深度稍稍高于数字化程度，并且覆盖广度较为薄弱；于区域异质性里，数字普惠金融对粮食产销平衡区的作用不明显，然而对粮食主产区以及粮食主销区的促进作用显著。

4.2 政策启示

首先在4.2.1方面，要强化数字化基础设施这一举措，进而提升农业产业链的韧性。就基准回归的角度而言，数字普惠金融在推动农业产业链韧性提升上能够发挥有效作用，所以应该加强农村数字基础设施建设，并且要提高农民以及农业企业关于数字素养和金融知识的水平，还要完善数字普惠金融的监管以及风险防控体系，从而为数字普惠金融的发展营造出更好的环境，达成数字普惠金融与农业产业链韧性发展之间的良性互动，最终为农业农村现代化以及乡村振兴战略目标注入强大动力。

4.2.2 强化资源配置效率以及绿色技术创新水平，以此提升农业产业链韧性。就中介传导作用而言，于数字普惠金融的发展进程里，借助大数据与云计算等方式，持续创新农业金融服务模式，拓宽农民贷款途径，激励金融机构研发多样性的金融产品，满足不一样群体的金融需求，推动农业产业的可持续发展。同时，构建绿色技术创新金融支持系统，为绿色科技成果的应用给予激励，为绿色科技成果的转化提供风障，完善绿色投资机制，引导多元投资朝着绿色技术领域进行优化配置。

4.2.3 促使地区之间协同发展，将数字鸿沟予以消除，从异质性剖析来看，数字普惠金融的发展需依据各地实际情况，就数字普惠金融促进作用相对比较弱的覆盖广度层面而言，要加大对数字化基础设施的投入程度，把数字鸿沟消除掉，促使 5G 网络、光纤宽带等在农村地区广泛覆盖。同时，粮食主产区和粮食主销区，对数字普惠金融有显著影响，要促进金融机构利用物联网与互联网相结合的技术优势，构建数字普惠金融发展平台，提升粮食主产区金融服务及粮食主销区金融服务的可得性与便捷性，为当地经济发展注入新活力，推动区域经济协调发展，实现金融与经济协同发展。