供应链管理是指企业通过内部及外部合作伙伴的协同、计划、组织和控制，对从原材料采购到最终产品及服务的生产和交付的全过程进行管理^[14]. 过去，农业企业主要关注成品的实物配送，致力于通过优化库存水平和降低运输成本来实现供应链的高效管理. 当前，农业企业的供应链管理正转向构建一个由采购、调度、生产控制、库存和分配活动组成的联合系统. 随着供应链管理内容不断丰富，管理的复杂性也在急剧上升，这导致农业企业与上下游合作伙伴之间的交易成本也随之增加.

在交易成本急剧增加的背景下，部分农业企业倾向于提高供应链的集中度. 通过提高供应链集中度，农业企业能够与头部供应商或客户建立稳定的合作关系，降低交易过程中的协调、沟通和信任成本. 同时，随着供应链集中度的提高，农业企业能够与上下游企业共享生产信息，更精准地调控生产节奏，降低农业企业的库存成本，提高农业企业的生产利润. 然而，提高供应链集中度将极大增加农业企业供应链网络的潜在风险. 一旦供应链中的关键供应商或客户发生变故，将对整个农业企业的生产经营产生严重冲击. 此外，如果供应链过度依赖于某个企业，则在合同谈判中，农业企业可能会处于较低的市场势力地位，面临被“卡脖子”的风险.

为了应对供应链潜在的不确定性风险，部分农业企业选择供应链配置的多元化，减少对单一供应商或客户的依赖，从而增强企业供应链的韧性. 与多个供应商、客户建立合作关系，农业企业能够更灵活地应对市场需求的变化. 例如，在疫情期间，许多农业企业通过降低供应链集中度来增强自身的韧性^[15]. 此外，与多个供应商建立合作关系可促进竞争，降低采购成本并提升产品质量. 然而，这种多元化策略也会带来一些挑战. 管理多个供应商关系，实现多渠道产品的质量控制将增加供应链管理的复杂度，极大提高了农业企业的交易成本.

数字化转型是企业通过应用数字技术，对产品和服务、业务流程、组织结构、商业模式以及合作方式进行全面重构，以创造更多的企业价值^[16]. 这一过程不仅有助于优化企业的人力资本结构^[17]、精简管理流程^[18]，还能推动企业模式创新^[19]，从而提高企业的全要素生产率^[20]和经营绩效^[21]. 随着研究的不断深入，学者们开始关注数字化转型对供应链上下游企业行为的影响. 刘胜等^[22]发现，供应商的数字化转型能够显著提升下游客户的生产效率. 李青原等^[23]研究表明，客户的企业数字化转型有助于降低供应商企业在信息搜寻和验证方面的成本，进而改善整个供应链的信息环境. 此外，客户的企业数字化转型还能通过结构赋能效应和资源赋能效应，提高供应商企业的ESG表现^[24].

然而，目前关于数字化转型如何影响农业企业供应链配置的研究相对较少. 本文认为数字化转型为解决农业企业供应链管理中的问题提供了新路径. 随着物联网、区块链和大数据等新兴技术在农业企业中的广泛应用^[25]，有效推动了企业内部经营管理的变革和供应链管理的数字化^[26]. 如图 1所示，本文认为，数字化转型通过2个主要效应——拓展交易半径效应(效应1)和细分交易对象效应(效应2)，促进了农业企业供应链配置的多元化.

数字化转型有利于扩大与客户的交易距离，提升客户的多样性. 通过数字化转型，农业企业能够利用大数据和云平台，及时捕捉并分析客户战略重心的新动向，精准模拟和预测客户需求，从而提前布局新的产品线^[27]. 此外，数字化转型使农业企业能够实时收集和分析客户对产品和口味的体验反馈，自动抓取和分析这些数据，并将其反馈给生产和研发部门，这有利于农业企业尽早改进生产流程，研发更符合客户需求的产品，增加产品的市场竞争力. 农业企业还可以通过数字新媒体技术等渠道加强与客户的沟通交流，树立农业企业产品的良好声誉，吸引更多客户购买其产品^[27]，进而提高客户的多元化.

同时，数字化转型能够突破供应商的地理限制^[28]，扩大与供应商的交易距离，提升供应商的多样性. 数字化转型能够提高农业企业的全要素生产率，降低成本，并确保及时支付供应商货款，从而增强供应商参与农业企业供应链的积极性. 此外，农业企业的数字化转型还能使上游供应商企业随需生产，提高物料规划的前瞻性^[29]，降低生产成本，提升上游供应商与农业企业的合作意愿，提升供应商的多样性.

首先，利用数字化技术，农业企业通过对物流的实时监控和生产需求的精准响应^[30]，实现生产原料来源的多维比较和产品销售的精准营销，提高了搜寻供应商、客户的精准度. 其次，通过数字化转型，打破了企业间信息壁垒，缓解了信息不对称问题^[31]，迅速建立起与上下游企业间的信息共享机制，实时量化节点农业企业的需求参数，精准匹配上下游企业的产品能力，提高中小企业参与农业企业供应链的机会^[32]. 最后，在信息共享的基础上，供应链上下游企业通过传感器、物联网和大数据平台，实时感知和自动监督农产品及加工品的质量、状态^[33]，提升对合作伙伴的监督能力^[34]，提高监督中小企业的效率，缓解供应链配置多元化带来的供应链管理压力. 因此数字化转型有利于丰富农业企业交易对象的类型，推动供应链配置向多元化转型.

基于此，本文提出假说：企业数字化转型可以显著推动农业企业供应链配置的多元化.

本文选取2008-2022年中国沪深A股中的农业上市企业为研究样本. 根据证监会出台的《上市公司行业分类指引》(2012年修订)，本文所指农业上市企业主要包括A01(农业)、A02(林业)、A03(畜牧业)、A04(渔业)、A05(农、林、牧、渔服务业)、C13(农副食品加工业)、C14(食品制造业)、C15(酒、饮料和精制茶制造业)、C19(皮革、毛皮、羽毛及其制品和制鞋业)、C20(木材加工和木、竹、藤、棕、草制品业)等门类下的企业. 参考现有研究对样本进行筛选，包括：剔除当年被归为ST、^*ST或PT类别的上市公司；剔除关键变量缺失的样本. 最终，本文得到270个农业上市企业的1 856个观测值. 此外，为消除异常值的影响，本文对连续变量进行1%和99%水平缩尾处理.

农业上市企业的数字化转型水平由笔者计算，控制变量等其他数据均源于国泰安(CSMAR)数据库.

供应链配置多元化. 本文采用农业企业上游供应商多元化和下游客户多元化的均值衡量供应链配置的多元化程度. 参考现有研究^[35]，供应商多元化的衡量方式为：除前5大供应商的采购额外，从其他供应商处的采购总额占该农业企业全年采购总额的比例；客户多元化的衡量方式为：除前5大客户销售额外，其他客户的销售总额占该农业企业全年销售总额的比例.

农业企业数字化转型水平. 参考赵宸宇等^[36]的研究，本文使用“企业数字化转型词频数总和+1”的自然对数刻画农业企业的数字化转型水平. 同时，考虑到如何衡量企业数字化转型是学术界争论的焦点，因此本文在稳健性检验中，将替换衡量农业企业数字化转型水平的方式，以确保研究结论的可靠性.

为缓解遗漏变量的干扰，本文选取的一系列控制变量如下：①企业一般特征变量. 企业规模、资产负债率、现金流比率、企业盈利能力、有形资产比例、企业所有制. ②企业治理特征变量. 股权制衡度、董事会规模、独立董事比例、管理层持股比例、机构投资者. ③宏观经济变量. 经济发展水平、经济结构、铁路里程、公路里程. ④年份、行业和省份固定效应.

表 1为主要变量的测度方式. 表 2为主要变量的描述性统计结果. 共线性检验结果表明，变量中最大的VIF值为6.59，VIF均值为2.13，均不超过10. 因此，本文的各变量之间不存在严重的多重共线性问题.

为检验数字化转型对农业企业供应链配置多元化的影响，本文建立如下计量模型：

式中：被解释变量Diver_it为农业企业i在第t年的供应链配置多元化程度；核心解释变量lnDt_it为农业企业i在第t年的数字化转型水平；X_it为企业和区域等层面控制变量；Year、Industry和Province分别为年份、行业和省份固定效应；α为常数项；β为核心解释变量系数；γ为控制变量系数；ε_it为随机扰动项. 同时，为控制组内自相关，本文采用聚类到行业层面的稳健标准误. 根据前文的理论分析，如果数字化转型确实促进了农业企业供应链配置的多元化，那么系数β应为正，且通过显著性检验.

本文根据式(1)分析数字化转型对农业企业供应链配置多元化的影响，表 3给出了基准回归结果. 在加入控制变量以及年份、行业和省份固定效应后，表 3第(1)列的结果显示，农业企业数字化转型水平的系数为0.022，且在1%的水平上显著. 这意味着，农业企业数字化转型推动了供应链配置的多元化. 从经济意义看，农业企业数字化转型水平每提高1%，将使农业企业供应链配置的多元化程度相对于样本期间供应链配置多元化的均值提高了约2.96%，因此本文假说成立.

进一步地，本文在表 3第(2)列和第(3)列分别检验了数字化转型对农业企业客户多元化和供应商多元化的影响. 在表 3第(2)列中，企业数字化转型水平的系数为0.016，且通过了5%水平上的显著性检验，说明数字化转型能够明显提高供应链的客户多元化. 从经济意义上来看，数字化转型水平每提高1%，农业企业的客户多元化程度相对于样本期间均值提高了约2.04%. 在表 3第(3)列中，企业数字化转型的系数仍然显著为正，这表明数字化转型提高了供应商的多元化. 从经济意义上来看，数字化转型水平每提高1%，农业企业供应商的多元化程度相对于样本期间均值提高了约4.02%. 这表明数字化转型对农业企业上游供应商多元化的影响大于对下游客户多元化的影响.

农业企业数字化转型水平的测量误差是本文内生性的重要来源. 当前学术界衡量数字化转型的方式主要有客观数据法、事件冲击法和词典法^[37]，这3种方法各有优劣. 本文采用了词典法来衡量数字化转型的效果，但这种方法会受到词典法本身完备性的影响. 为确保本文研究结论不受特定词典构成的影响，本文参考吴非等^[38]的方法，重新构建了衡量农业企业数字化转型的词典，并重新检验数字化转型对农业企业供应链配置多元化的影响，具体结果见表 4第(1)列. 从结果中可以看出，数字化转型的系数依然显著为正，表明本文的研究结论是稳健的，不受特定词典的影响.

另外，使用词频法衡量农业企业数字化转型意味着农业企业的实际行动与其声明的数字化努力相一致，然而在企业经营活动中，“说到”并不一定等同于“做到”. 为了排除农业企业可能存在“心口不一”的影响，本文还采用客观数据法衡量农业企业的数字化转型水平，即采用软件资产占总资产百分比的对数值来刻画农业企业的数字化转型水平，具体结果见表 4第(2)列. 结果显示，利用客观法衡量农业企业的数字化转型水平，本文结论依旧成立.

综合表 4第(1)列和第(2)列的结果可知，考虑农业企业数字化转型的测量误差后，本文研究结论依旧成立.

为缓解遗漏变量对本文结论可靠性的影响，本文采取了以下2种方法.

第1种方法，增加可能遗漏的变量，检验结论的可靠性. 考虑到农业企业高管的背景和农业企业的社会网络是影响农业企业治理和上下游企业间合作的重要因素^[39]，因此也会影响农业企业的供应链配置. 为此，本文增加了董监高是否具有金融背景、董监高是否具有海外背景、董监高是否兼任股东单位职务、独立董事网络中心度以及是否存在一控多等变量. 具体结果见表 4第(3)列. 由结果可知，增加上述控制变量后，数字化转型的系数和显著性与基准回归保持一致.

第2种方法，本文进一步控制联合固定效应，来消除不同年份发生在特定区域或行业的冲击. 具体结果见表 4第(4)列. 由结果可知，数字化转型的系数及其显著性与基准结果保持一致.

数字化转型与农业企业供应链配置多元化之间可能存在的互为因果问题也是本文内生性的潜在来源. 数字化转型能够拓展交易半径，细分交易对象，提高农业企业供应链配置的多元化. 同时，当农业企业供应链配置多元化程度较高时，为了更有效地管理这一复杂的供应链网络，农业企业也更有动力推动自身的数字化转型，利用数字技术来减轻管理复杂供应链网络的压力.

考虑到当期的农业企业供应链配置不太可能对前一期的数字化转型进程产生影响，这有助于部分缓解由反向因果关系引起的内生性问题. 因此，本文将数字化转型滞后1期项作为核心解释变量^[40]，重新回归，具体结果见表 5第(1)列. 由结果可知，数字化转型滞后1期的系数显著为正.

此外，本文还采用工具变量法缓解互为因果带来的内生性问题. 参考董松柯等^[41]的研究，选择农业企业数字化转型水平与当前农业企业所在行业的数字化转型水平均值差额的三次方作为农业企业数字化转型的工具变量. 在工具变量合理性的检验中，检验结果分别拒绝了“不可识别”和“弱工具变量”的原假设，且在表 5第(2)列中，工具变量显著为正，这表明本文选取的工具变量合理. 由第二阶段回归结果(即表 5第(3)列)可知，数字化转型系数及其显著性与基准回归保持一致，这表明在缓解了互为因果对研究结论的干扰后，假说依旧成立.

农业企业的数字化转型和供应链配置与全球范围内的重大金融冲击有较大关联. 在遭遇重大金融事件冲击后，供应链上下游企业与节点农业企业的正常合作关系会受到巨大冲击，进而影响农业企业的供应链配置. 同时，金融危机还会冲击农业企业的现金流和生产计划，打乱农业企业的数字化转型战略. 因此，这种外部冲击可能会对本文的研究结论产生干扰. 为此，参考相关研究^[42]，本文剔除了2010年之前的样本后，重新分析了数字化转型对农业企业供应链配置的影响，具体结果见表 6第(1)列. 数字化转型的系数及其显著性与基准回归保持一致.

考虑到新冠疫情期间，为控制新冠病毒的传播速度，政府采取了一系列疫情防控措施. 这对农业企业生产计划、员工跨区流动、交通运输网络等都带来了极大影响. 在此背景下，农业企业的交易半径、时间、对象等都受到一定限制，严重影响了与供应链上下游企业的正常交易活动. 因此，为排除新冠疫情对研究结论的潜在干扰，本文将2019-2022年的观测值剔除，重新分析了数字化转型对农业企业供应链配置多元化的影响，具体结果表 6第(2)列. 从结果可知，排除新冠疫情的影响后，数字化转型依旧显著地促进了农业企业供应链配置的多元化.

本文的研究对象为农业企业，根据《上市公司行业分类指引》(2012年修订)，农业企业共涵盖10个行业类别，相对较少，导致行业聚类时，可能会低估随机冲击引起的序列相关问题，同时在聚类分析中也可能低估了组内的关联性. 因此，本文将聚类对象调整为省级，具体结果见表 6第(3)列. 从结果中可知，将聚类调整为省级聚类以后，数字化转型的系数显著为正，与基准回归结果保持一致，这表明本文结论稳健.

2018年，为构建“协同发展”“供需匹配”“优质高效”的产业供应链体系，商务部等8部门开展供应链创新与应用试点工作，部分农业企业供应链的多元化趋势可能受到上述政策影响. 为此，本文剔除样本中的供应链创新与应用的试点企业，重新进行检验. 具体结果见表 6第(4)列. 其中，数字化转型的系数和显著性与基准结论一致，本文假说依旧成立.

前文已经得出数字化转型推动了农业企业供应链配置的多元化. 在此，本文进一步分析不同农业企业类型、不同行业竞争程度和不同市场地位等条件下，数字化转型对农业企业供应链配置的影响是否存在差异，从而为农业企业依据自身发展情况制定数字化转型策略提供实证参考，为政府制定针对性政策提供经验支持.

由于农产品具有季节性、供应高峰和易腐性等特性，不同类型的农业企业在供应链配置上面临不同的外部约束条件. 为了探究这些差异如何影响供应链配置，根据《上市公司行业分类指引》(2012年修订)，本文将农业企业进一步划分为农林牧渔类(A类)农业企业和制造类(C类)农业企业，并利用分组回归检验不同行业中数字化转型对农业企业供应链配置的影响. 具体结果见表 7第(1)列和第(2)列.

表 7第(1)列为农林牧渔类农业企业的回归结果. 其中，数字化转型水平的系数为-0.006，没有通过显著性检验. 这表明对于这类企业而言，数字化转型并未对其供应链配置的多元化产生显著影响. 表 7第(2)列为制造类农业企业的回归结果，其中数字化转型水平的系数为0.029，这一结果在1%的水平上通过了显著性检验. 这表明数字化转型对制造类农业企业供应链配置多元化有明显的推动作用. 同时，行业类别的组间系数差异检验在1%的水平上显著，证实上述组间的差异. 可能的原因是，与制造类农业企业相比，农林牧渔类农业企业的上下游更容易受到农业生产特性的影响，即对水、土、气、温等自然条件依赖度较高，限制了农业企业的选择空间，加之农产品通常价值较低且不适宜长途运输，这也降低了数字化转型在扩大交易半径方面的潜在作用.

当农业企业所在行业竞争比较激烈时，意味着同类型农业企业数量较多，供应链上下游企业潜在交易对象数量较多，因此拥有较高的市场势力. 这种场景下，农业企业更有动机通过数字化转型，拓展农业企业供应链的地理半径，丰富上下游交易对象，从而提高企业的供应链多元化水平，摆脱在供应链中的劣势地位. 为检验上述逻辑，本文利用行业赫芬达尔指数度量行业竞争程度，依据赫芬达尔指数的中位数，将行业划分为高竞争行业组和低竞争行业组. 具体回归结果见表 7第(3)列和第(4)列.

从结果中可知，在高竞争行业组中，数字化转型水平的系数为0.029，且在5%的水平上显著；在低竞争行业组中，数字化转型水平的系数为0.003，且没有通过显著性检验. 因此，在竞争更加激烈的行业中，农业企业更有动力通过数字化转型，推动其供应链配置多元化. 此外，行业竞争程度分组的组间系数差异检验均在1%的水平上显著，证实上述组间差异明显，验证了本文猜想.

如果农业企业在市场中占据领导地位，则该企业因其巨大的市场份额，上下游合作企业有动力珍惜与该企业的合作关系，主动关注该企业需求，积极拓展与该企业的合作，从而降低了领导企业供应链配置多元化的动力. 因此，数字化转型对领导企业供应链配置的影响可能有限. 为了验证这一逻辑，本文参考卢福财等^[43]的研究，将领导企业定义为企业每年主营业务收入在行业排名前30%的企业，将其他企业定义为追随企业. 检验结果见表 7第(5)列和第(6)列.

表 7第(5)列检验结果表明，在领导农业企业中，数字化转型的系数为-0.013，且没有通过显著性检验；表 7第(6)列检验结果表明，在追随企业中，数字化转型的系数为0.036，且通过了1%水平的显著性检验. 这表明在追随企业中，数字化转型对其供应链配置多元化具有明显的推动作用. 组间系数差异检验在1%的水平上显著，进一步验证了上述猜测.

前文的研究结论表明，数字化转型明显推动了农业企业供应链配置的多元化. 然而随着时间推移，这种推动作用会逐渐减弱还是会持续增强? 为解答这一问题，本文延长了考察数字化转型水平影响农业企业供应链配置的时间窗口，具体结果见表 8.

在表 8第(2)~(5)列中，本文分别将数字化转型滞后1~4期. 研究发现，对数字化转型进行滞后处理以后，数字化转型水平的系数依旧为正，但系数值在逐步变小，显著性水平也呈现下降趋势. 这表明，尽管农业企业数字化转型对农业企业供应链配置的多元化具有长期的叠加效应，能够持续促进供应链的多元化^[44]，但这种促进作用的强度会随着时间的延长而逐渐减弱.

本文在分析农业企业供应链配置独特性的基础上，从拓展交易半径和细分交易对象双重视角出发，剖析了数字化转型影响农业企业供应链配置的内在机制. 同时，利用2008-2022年中国农业上市企业数据，本文系统验证了数字化转型对农业企业供应链配置多元化的影响. 研究发现，数字化转型可以明显推动农业企业供应链配置的多元化. 异质性检验表明，数字化转型对农业企业供应链配置多元化的促进作用主要体现在制造类农业企业、所处行业竞争激烈以及处于追随者地位的企业中. 并且，数字化转型对农业企业供应链配置多元化的促进作用具有叠加效应，但这种叠加促进作用随着时间跨度增加而呈现衰减趋势. 基于以上研究结论，为加速农业企业数字化转型，推动农业企业供应链配置的多元化，增强农业企业供应链韧性和农业产业链韧性，本文提出如下政策建议：

1) 完善农业企业供应链治理，推动上下游企业信息共享. 本文结论表明，数字化转型有助于缓解农业企业与上下游供应商的信息不对称，推动企业供应链配置的多元化. 因此，要继续完善农业企业供应链治理模式，形成以政府监督、行业协会牵头的产业链治理框架，推动农业企业与上下游企业形成信息共享机制，充分发挥数字技术优势，降低上下游企业的交易成本，提高协作效率. 同时，政府要制定数字和数据领域的法律法规，构筑数字安全的法律保障体系，让政府、社会第三方平台和农业企业敢于共享信息.

2) 加快建设数字基础设施，加大数字人才培育力度. 中国式农业现代化建设恰逢数字技术蓬勃发展的历史性机遇，因此政府要加快传统基础设施的数字化改造，推进农业生产、冷链物流和农产品加工的数字化建设. 同时，要紧紧围绕农业数字人才建设，通过“校、企、地”协作，“产、学、研”融合等立体化人才培育模式，结合科技小院、农业科技企业等单位组织，培育一批懂农业生产、数字技术、产业经济的数字科技领军人才，更好地推进农业企业数字化转型，推动农业企业供应链配置的多元化，增强农业企业供应链韧性和农业产业链韧性，助推中国特色农业强国建设.

3) 有为政府与有效市场协作，推动农业企业数字化转型. 本文结论表明，对于制造类农业企业、处于激烈竞争行业以及处于追随者地位的农业企业更有动机通过数字化转型推动供应链配置的多元化. 一方面，政府要“有作为、能作为、善作为”，在数字中国、数字乡村等战略背景下，加大对上述农业企业数字化转型的财政扶持力度，引导农业企业持续推进数字化转型. 另一方面，互联网原生企业和数据平台要充分发挥自身数字技术强的优势，推动数字技术产业化、产品化，降低农业企业运用数字技术的门槛，帮助农业企业克服“不敢转、不会转”的困境，从而推动农业企业数字化转型，提升供应链配置多元化，提高农业企业的供应链韧性.