数字经济对城乡高质量融合发展的影响研究

滕耀凯孙 毅

(青岛大学经济学院,青岛 266100)

十九大报告明确指出“中国经济已由高速增长阶段转向高质量发展阶段”。在新的高质量发展阶段,破除城乡二元体制、推动城乡高质量融合发展是拓展发展空间的强大动力。城乡发展不平衡的问题尤其是城乡收入差距在中国一直备受关注[1]。数字经济深刻改变了要素、资源的流动方式,提高了统筹效率,使工农业之间、城乡之间的要素流动更加顺畅。随着数字化、信息化、网络化在农村的发展,乡村场域的数字经济建设逐渐成为促进乡村振兴的关键,同时也为城乡高质量融合发展带来了新的机遇。城乡融合发展体制是乡村振兴的制度保障[2]。而数字经济可以促进农村经济增长模式和机制的转变,提高乡村产业质量、经济效率、发展动力和变革农业发展方式。中共中央、国务院印发的《乡村振兴战略规划(2018—2020年)》明确提出了“实施数字乡村战略”,推进数字经济与农业相结合。数字经济指人类通过大数据技术实现资源配置优化,提高生产效率的一种经济形态[3]。发展数字经济对经济增长有着显著的推动作用[4],以互联网发展为代表的数字经济推动了产业部门的变革,显著促进了城市和制造业整体的生产率[5]。数字经济还提升了创业活跃度[6]、创新效率[7-8]和优化经济地理格局[9]。金融发展对乡村振兴有着积极的促进作用[10],作为数字经济的子集,数字金融具有较强的普惠性特征和“长尾效应”,中国的数字金融使金融体系对于农村居民的服务能力迅速提升,且改善了农村居民的创业行为[11-13],使创业机会均等化,显著提升了家庭收入,尤其是农村低收入群体的收入。现有文献多集中于数字经济对于经济发展的影响,而结合新发展理念对于城乡高质量融合发展进行的研究较少。本文从理论角度分析数字经济影响城乡高质量融合发展的作用机制,随后使用面板数据进行实证分析,并使用中介效应模型对数字经济的作用机制展开探讨。

1 数字经济推动城乡高质量融合发展机制分析

数字经济可以促进农村经济增长模式和机制的转变,电子商务是数字经济最为重要的表现形式之一。农村电商已成为广大农村地区农产品对外销售的重要渠道,同时也是城市工业产品深入农村地区的关键途径。农村电商的发展,不仅在一定程度上提升了农村居民收入,缩小了城乡收入差距,同时也为农村居民提供了物资供应,提升了农民群众的生活质量。而缩小城乡差距是城乡高质量融合发展的关键因素。

数字信息技术的发展也正为农业的绿色高质量发展赋能。数字农业技术和应用的创新,正改变着传统的农业生产方式。如无人机植保、农业数据平台、自动化农机驾驶等,均提高了农业生产效率。而数字化技术的应用不仅仅提升了农业生产力,而且使农村人口素质提升,缩小城乡之间的人力资本水平,使农业、文旅和乡村治理等领域焕发出新的活力,进而推动城乡要素流动,缩小城乡收入差距[14]。

数字经济发展也为农村创业创造了丰富的资源。数字经济的发展能够激发居民对农产品的多样化需求,使过去农村作为农产品供给方的单向输出转变为供需双方的双向交换输出[15],成为在农村地区进行创业活动的基础。同时,数字经济也极大的满足了创业者对于信息的需求,形成的信息平台不仅提高了创业者的信息获取能力,也扩展了信息获取范围,为农村创业提供了坚实的后盾。

基于以上分析,提出假设H1:数字经济能够推动城乡高质量融合发展。

通常情况下,产业结构的优化升级与地区的要素禀赋、消费需求和技术创新等密切相关。数字经济能够提高企业生产效率、协作效率和创新能力,从而促进企业生产经营效率的提高[16]。数字技术和数字应用的发展改变了农户和乡村企业的信息传递和决策的机制,在数字农业的系统环境下农业产业链、价值链不断延伸,实现城乡之间的良好互动,一、二、三产业获得融合发展[17]。数字网络和电商平台又拓宽了农产品的销售范围,使资本周转过程更加顺畅,实现了数字经济与传统农业的融合,并将数字技术深入到产品生产流通的各个阶段,推动了城乡产业转型升级,同时也推动了两者的融合发展。

基于以上分析,提出假设H2:数字经济发展通过影响产业结构升级,推动城乡高质量融合发展。

要素配置在生产过程中占据十分重要的地位,农业想要实现产业化提高生产能力,离不开资本、技术、知识、人才等要素的配置。数字经济的网络化、智能化和协同化等特征,为资本要素的配置提供高效的匹配能力,因此要素配置是连接数字经济与经济高质量发展以及产业结构升级的纽带[18]。平台技术的创新、大数据技术的发展为资本供给和需求之间的匹配提供了便利条件,减少错配情况的发生,优化了资本配置水平。

数字经济具有较强的社会互动性,不仅促进社会资本的积累,还使创业成功形成示范效应[19]。近年来,中国广大乡村地区涌现的“淘宝村”、“快递村”就是示范效应的例证,其中资本配置起到了关键作用。高质量的资本配置水平也为数字经济带来的农村创业热潮提供资金支持,为实现城乡的高质量融合创造条件。

基于以上分析,提出假设H3:数字经济通过提高资本要素的配置水平推动城乡高质量融合发展。

2 研究设计

2.1 模型构建

2.1.1 整体回归模型 为考察数字经济对城乡高质量融合发展的影响,本文将城乡高质量融合发展综合指数设定为被解释变量,以数字经济综合指数为核心解释变量,构建基本回归方程

其中,Y it表示城乡高质量融合发展综合指数,i代表省区,t代表时间;DEIit表示数字经济综合指数,β0为截距项,β1为解释变量的回归系数;X it代表控制变量,γ为各控制变量回归系数;αi代表i省区的个体固定效应;λt代表t年度的时间效应;εit代表随机干扰项。

2.1.2 中介效应模型 为验证第1节提出的假设H2和H3,在式(1)基础上,借鉴相关文献[20],构建中介效应模型

其中,θ1代表解释变量的回归系数,σ1代表中介变量的回归系数。中介效应模型的具体检测步骤如图1所示。

图1 中介效应模型的具体检测步骤

2.2 变量说明

2.2.1 被解释变量 城乡高质量融合发展通过打破城乡二元的发展格局,将城镇和乡村看做一个整体进行统筹发展,通过统筹城乡发展缩小城乡在经济、社会和生活等方面的差距,打破原有的对立关系,实现两者良性的互补发展[21]。从城乡高质量融合发展的内涵及原则出发,在经济融合、空间融合、社会融合和生态环境融合四个方面构建城乡高质量融合发展综合评价体系[22-24](见表1),使用熵值法测度城乡高质量质量融合发展水平综合指标,并将其作为被解释变量。

表1 城乡高质量融合发展水平综合评价体系

2.2.2 核心解释变量 本文的核心解释变量是数字经济。结合数据可得性,从数字化基础、互联网发展程度、以及数字化交易三个维度刻画数字经济发展水平[25],使用线性无量纲法中的阈值法将指标中的数据进行标准化处理[26],由于所选指标均为效益型指标,因此使用如下方法对信息化水平指数进行构建[27],具体指标及权重见表2。

首先将基期设定为2013年,计算表2中的每个三级指标

表2 数字经济发展水平评价指标体系

其中,V i为指标的原始数据,Vmin为30个省市自治区(除港澳台及西藏)的原始数据中的最小值,Vmax为30个省市自治区原始数据中的最大值。为了使数据可以跨年份比较,计算基期后各年份的三级指标

其中,t代表测度指标的年份,Vmax0和Vmin0为基期年份测度指标的最大值和最小值。经过上述处理,不同年份的测度指标具有了可比性。

由于本文的指标体系具有递进关系,不适用于主成分分析法,因此选择NBI指数权重进行赋权:

(1)每级指标权重＝1/该级指标个数;

(2)三级指标权重＝三级指标分权重×该指标所属二级指标分权重×该指标所属一级指标分权重。

最后采用线性加权的方法,将指标X it与权重W j相乘,确定最终的数字经济指数(DEI)

其中,j表示标准化后的三级指标,W j表示该三级指标的权重,j＝1,2,…,14。

2.2.3 中介变量 本文设置2个中介变量:产业结构水平和资本配置能力。产业结构高级化是指随着经济发展,国家经济重心逐渐从工农业为核心的第一产业和第二产业转向以服务业为核心的第三产业,这一过程也被称为经济的服务化。本文选择第三产业产值与第二产业产值之比代表产业结构水平[28]。资本配置效率使用各省份金融机构贷款余额年末数占GDP的比重来表示,比重越大表示通过金融机构进行投资的资本基数越大且资本流动性更强,各产业获得资本的机会也就越多[3]。

2.2.4 控制变量 控制变量有5个:农民工资结构(WSOR),使用农民非经营收入占可支配收入的比重表示;人均固定资产投资(PCIFA),用各地区固定资产投资总额比总人数来表示;地区开放程度(OU)由对外贸易额占GDP比重表示;政府干预水平(GI)由财政支出占GDP 比重表示;财政支农比重(ARG)由各地区财政支农支出占财政支出的比重表示。

2.3 数据来源

考虑数据的连续性与可得性,选用2013—2019年中国30个省市自治区的年度数据,剔除缺失值较多的西藏自治区。所有数据均来自2014—2020年的《中国统计年鉴》《中国劳动统计年鉴》《中国人口和就业统计年鉴》《中国环境统计年鉴》《中国劳动统计年鉴》《中国金融年鉴》以及各省份统计年鉴。个别缺失数据利用均值插补法补充,数据的描述性统计见表3。

表3 主要变量的描述性统计结果

3 实证结果分析

3.1 整体回归结果分析

为消除异方差性,并增加数据的平稳性,对变量取对数。使用双向固定效应模型对模型(1)回归分析,见表4。其中,第(1)列中仅加入数字经济这一核心解释变量,回归系数为0.055 7,且在1%显著性水平上为正。第(2)列在加入农民工资结构、人均固定资产投资、政府干预水平等控制变量后再次回归,发现数字经济发展水平的系数在1%显著性水平上仍然为正,解释变量被遗漏的问题也通过控制变量的引入得到改善。

表4 整体回归的估计结果

3.2 中介效应的估计结果

产业结构优化升级和资本配置水平在数字经济推动城乡高质量融合发展的中介效应检验结果,见表5。第(1)、(2)列回归结果是对假设H2的检验。由第(2)列回归结果可知,数字经济的发展对产业结构优化升级有着显著的促进作用。将产业结构水平(AIS)作为中介变量加入到基准模型后,系数显著为正,说明产业结构优化升级可以推动城乡高质量融合发展。此时变量产业结构水平(AIS)系数σ1不显著,故通过Sobel检验,发现中间效应显著,又因β′1＜β1,则数字经济发展通过推动产业结构优化升级显著地促进了城乡高质量融合发展,假设H2成立。

表5 中介效应的估计结果

第(3)、(4)列回归结果是对假设H3的检验。从第(3)列可以看出,数字经济对资本配置能力具有显著的促进作用。在基准回归中加入资本配置水平(CAC)变量后,数字经济指数(DEI)系数依然显著为正,相较于基准回归有所降低,同时β″1、θ2均为正数且显著,而资本配置水平(CAC)变量σ2不显著,且通过Sobel检验,说明中间效应显著,同样地,由于β″1＜β1,故数字经济发展通过推动资本配置水平的提高显著提升了城乡高质量融合发展水平,假设H3成立。

从上述分析可知,产业结构、资本配置在数字经济推动城乡高质量融合发展的过程中存在中介效应,数字经济可以通过优化地区的资本配置和产业结构达到推动城乡高质量融合发展的效果。

3.3 内生性和稳健性检验

3.3.1 内生性检验 本文使用30个省1984年的每百人固定电话用户数来作为数字经济发展指数的工具变量[5]。互联网技术的发展与固定电话的普及是分不开的,数字经济又是基于互联网普及、海量数据涌现而发展起来的,所以选取固定电话用户数作为数字经济发展指数的工具变量能够满足相关性要求。同时,固定电话对城乡融合发展的影响正逐步消失。进入4G 时代之后,中国的移动电话用户数激增,许多偏远乡村地区在未实现固定电话普及的情况下直接跨入智能手机普及时代,所以使用历史固定电话用户数作为工具变量在一定程度上也满足排他性要求。

由于数据可得性原因,1984年固定电话用户数缺少重庆市、海南省的数据,在回归中将这两地区剔除。又因本文研究样本为面板数据,而1984年各省每百人固定电话数量为横截面数据,不能够直接用于面板数据的分析。故构造各省1984年每百人固定电话数量与上一年全国信息传输、软件和技术服务业投资额的交互项,作为各省份数字经济发展指数的工具变量[29]。

如表4第(3)列所示,沃尔德外生性检验在1%显著性水平上拒绝了“主要解释变量不存在内生性”的原假设,第一阶段估计F值为64.35,工具变量t值为6.25表明构造的交互项作为工具变量具有较强解释力。在纠正了内生性问题后,数字经济的发展对城乡高质量融合发展的推动作用依然显著。

3.3.2 稳健性检验 选择替换关键解释变量的方式,使用CRITIC方法测算数字经济指数,再次运用同样的模型进行稳健性检验[30],结果见表6,其中个体&时间效应均为控制。如表6第(1)和(2)列所示,得到的检验结果与前文基本一致,说明本文研究结果具有一定的稳健性。由于中国区域经济差异较大,本文还使用分区域回归的方法进行异质性检验。第(3)、(4)列为东部省份的回归结果,第(5)、(6)列是中西部省份的回归结果,可知东部和中西部省份数字经济对城乡高质量融合发展均具有显著正向影响,且该效应不随区域变化而改变,这在一定程度上保证了研究结论的稳定性。通过比较回归系数可知,数字经济对东部地区城乡高质量融合发展影响更为突出。

表6 稳健性检验

4 结论与启示

本文运用30个省市的面板数据构建了基本回归模型和中介效应模型,检验了数字经济影响城乡融合发展的机制。数字经济对城乡高质量融合发展具有显著的推动作用,能够促进产业结构优化升级,以产业转型带动城乡的融合发展;数字经济发展能够缓解产业资本的错配程度,使资本在一定程度上重新向乡村地区倾斜,实现资本的优化配置,进而推动城乡高质量融合发展。

因此,应努力推进数字基础设施投资,尤其是乡村新基建投资,夯实数字经济发展的基础。鼓励返乡创业,培育新型职业农民。建立乡村数字经济发展的激励机制,以数字技术促进乡村产业融合发展。切实提高农民使用数字农业技术、数字网络应用的能力,缩小城乡人力资本方面的差距,推动城乡融合发展。稳步推进农村数字化转型,提高数字化技术在农业生产和经营管理中的作用。利用数字化技术将农业资源数据化,搞好农业技术研究,整合数字化条件的农学科研资源,推动物联网、大数据物流体系在乡村的落地,利用电商平台、直播带货等新渠道扩大农产品销售。打造数字政府,实现城乡公共服务一体化。建设数字化治理体系,提高乡村数字治理能力,推进电子政务和数字政府建设,使更多政务可以通过“网上办公”来解决,让农村居民的获得感和幸福感得到提升。