农业科技创新是提升农业机械化水平提升的重要途径，农业机械化提升有助于促进粮食种植结构“趋量化”。故而，农业科技创新通过提升农业机械化水平提高粮食生产韧性。
农业发展逐渐演变为现代化生产方式，劳动力投入主要依靠质量提升，农业机械化作业服务人员占比提升表明中国农业机械化水平与农业劳动力质量的双重提升。故而，农业科技创新通过提升农业机械化作业服务人员占比提高粮食生产韧性。
基于上述分析，本文提出3个待检验假说。
假设1：农业科技创新能提升粮食生产韧性。
假设2：农业科技创新降低农用化肥施用量，提升农业机械化作业服务人员占比，以及农业机械化水平，促进粮食生产韧性提升。
式（1）控制了双向固定效应，估计系数β即为农业科技创新对粮食生产韧性的影响。
1）被解释变量。粮食生产韧性（Y）的测度，本研究采用熵值法，从多层次全面衡量，系统地构建粮食生产韧性综合评价指标体系。具体而言，将粮食生产韧性划分为抵抗力和恢复力2个维度。在对粮食生产韧性指标的构建中，将生产调节、经济基础以及社会要素3个维度划分为抵抗力；将生态治理、经济增长以及技术进步3个维度划分为恢复力。构建了3个层级14个指标的粮食生产韧性指标体系。
具体指标构建如表1所示。
表1 粮食生产韧性评价指标体系
对于构建粮食生产韧性指标权重的确定，采用熵值法进行处理。假设共有i个地区，j项评价指标，i=1,2，…，I;j=1,2，…，J;I=31,J=14。根据熵值法确定的指标权重，计算第i个地区粮食生产韧性如下:
具体指标构建如表2所示。
表2 农业科技创新指标体系
2）控制变量。本研究选择经营收入占比、农产品价格生产指数、城镇化率、进出口总额占比GDP、农产品生产价格变动5个指标作为影响粮食生产韧性的控制变量。
表3 变量描述性统计
表4中模型1和模型2为OLS（普通最小二乘法）和随机效应（Re）回归结果。研究结果发现，农业科技创新的估计系数在1%水平上显著为正。农业科技创新对粮食生产韧性有正向促进作用，假设1得以验证。
表6 异质性分析
表7 机制分析
本文选用空间杜宾模型（SDM）进行计量分析农业科技创新对粮食生产韧性的溢出效应。如表9所示，农业科技创新对附近地区提升粮食生产韧性具有显著溢出效应。农业科技创新会引发邻近省份的借鉴行为，为粮食生产韧性提供有利条件。假设3得以验证。
表8 粮食生产韧性自相关性检验结果
表9 空间杜宾模型估计结果
1）农业科技创新具有显著提升粮食生产韧性的作用。农业科技创新对粮食生产韧性的影响存在异质性，从是否为粮食主产区来看，农业科技创新对粮食主产区的影响明显大于非粮食主产区；从自然地理区位来看，农业科技创新对中部地区的影响大于东部地区，且对西部地区影响不显著。
2）农业科技创新通过降低农用化肥施用量，提升农业机械化作业服务人员占比以及农业机械化水平，从而促进粮食生产韧性提升。
3）运用空间杜宾模型估计农业科技创新对粮食生产韧性的溢出效应发现，农业科技创新的空间溢出效应显著为正，表明本地区农业科技创新会正向影响邻近地区粮食生产韧性。
上述研究结论表明，中国农业经济增长已从主要依赖生产要素投入转变为农业科技创新投入驱动，农业科技创新已成为提升粮食生产韧性和保障国家粮食安全重要支撑力量。基于此，我们建议：
1）要遵循农业科技规律，加快产业创新步伐，推进技术水平提升，加速农业要素替代，推动农业产业低碳绿色转型。
2）引导创新辐射和技术溢出，鼓励农业创新成果和科技资源的跨区域流动，实现科技创新增强粮食生产韧性的正向溢出。
3）不同粮食产区要因地制宜，粮食主产区应加强横向联系，粮食主销区和产销平衡区应顺应政策导向，发挥农业科技创新提升粮食生产韧性的良性驱动作用。
论文全文发表于《科技导报》2024年第16期，原标题为《农业科技创新对粮食生产韧性的影响》，本文有删减，欢迎订阅查看。
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