数字经济对城乡居民服务消费差距的影响研究

姚战琪

(中国社会科学院 财经战略研究院， 北京 100006)

一、问题的提出

《中共中央关于制定国民经济和社会发展第十四个五年规划和二〇三五年远景目标的建议》指出：“健全现代流通体系，发展无接触交易服务，降低企业流通成本，促进线上线下消费融合发展，开拓城乡消费市场。”而新冠肺炎疫情发生以来，我国数字经济快速增长，新冠肺炎疫情加速了贸易的数字化进程。数字经济能通过促进技术创新、优化资源配置、提升经济发展质量等方式推动我国经济向依靠创新驱动转变，搭建数字化共享平台能够推进我国科技创新的共享；同时，基于区块链技术构建数字票据能够遏制安全风险、降低使用成本、实现智能监管[1]。数字经济成为拉动消费的主动能，也促进了农村消费转型升级。故本文拟通过实证分析探索数字经济如何影响城乡居民服务消费差距及其作用机理，以期为实现城乡一体化和缩小城乡居民消费差距提供参考。

与本文主题相关的文献主要有四类。一是数字经济对城乡居民消费影响的研究。认为数字经济与城乡居民消费存在正相关关系，数字化能够让消费者接触到现有产品的“长尾”，从而增加消费者的消费机会，而不是仅仅让消费者只接触到零售商在有限空间内储存的产品[2]。二是城乡居民服务消费的影响因素研究。越来越多的研究关注收入、科技创新、城镇化及人口年龄结构对城乡居民服务消费的影响，认为经济增长是由服务消费推动的，而且技术密集型服务消费的重要性已经上升，随着收入的增加，消费者会更倾向于对技术密集型产出不断增长的需求[3]。三是城乡居民消费差距的影响因素研究。多数研究认为，收入差距是影响城乡居民消费差距的关键因素[4-5]；还有研究认为，数字普惠金融[6]、财政基础公共服务支出[7]、互联网普及[8]、人口老龄化[9]等因素对城乡居民消费差距扩大有重要影响。四是城乡居民服务消费差距的影响路径研究。相关文献多集中在土地供给[10]、进口贸易[11]、研发资本存量[12]等因素对城乡居民消费差距影响的中介效应研究上。

从总体上看，基于数字经济视角研究城乡居民服务消费差距问题的成果还较为匮乏。与已有文献相比，本文主要有四点边际贡献。第一，深入探讨了数字经济对城乡居民服务消费差距的影响效应及其作用机理，为深入理解数字经济与城乡居民服务消费差距之间的关系提供了新的视角和依据。第二，将空间效应纳入数字经济对城乡居民服务消费差距影响的计量模型，从时空两方面揭示数字经济对城乡居民服务消费差距的溢出效应；同时，使用经济距离空间权重矩阵、地理距离空间权重矩阵、是否相邻空间权重矩阵等三种空间权重矩阵来研究数字经济对城乡居民服务消费差距所产生的空间溢出效应，可以更加清晰、全面地分析数字经济的影响效果和作用程度。第三，建立面板门槛模型，验证了不同地区数字经济对城乡居民服务消费差距的影响为非线性关系。第四，从城乡居民服务消费差距、城乡人力资本差距、农村金融效率三个作用路径进行研究，尽可能全面地分析数字经济对城乡居民服务消费影响的作用机制，可以更清晰地考察数字经济对城乡居民服务消费差距影响的过程，并提出更具理论意义与实践价值的建议和对策。

二、理论分析与研究假设

(一)数字经济对城乡居民服务消费差距的直接影响及溢出效应

第一，数字经济可以提高城乡居民消费水平和优化消费结构。数字经济的特征之一就是通过数字技术应用实现数据的零成本复制，从而促进数据存储、计算和传输成本的快速下降。数字技术变革对经济活动、竞争战略、居民消费水平、新企业的形成以及政策确定都有影响。关于数字经济对居民消费水平的影响，目前学术界最具代表性的解释是，数字经济通过提高居民收入水平、提升企业和产业创新绩效进而促进居民的消费水平[13]。实际上，数字经济除了可以通过内在机制间接作用于居民消费，还可以直接影响城乡居民消费水平。数字经济仍要遵循生产决定消费的基本逻辑，而发展数字经济不但能降低成本，提高效率，改造生产和销售流程，还能对中小型企业产生显著的外溢效应[14]。随着互联网以及大数据、人工智能等数字技术的不断涌现，居民的消费质量和消费水平也会发生明显改变。数字经济能够推动产业转型升级，引发消费需求的多元化，是促进消费者参与企业生产全过程的新生产方式。具体表现为，数字经济发展水平较高地区的居民会更加关注精神需求，对服务产品具有更高的品质要求，在面对纷繁复杂和激烈竞争的市场经济活动时，一般会比数字经济发展水平较低地区的居民具有更强的适应性和应变能力，可以更好地适应消费升级带来的市场供给变化。比如，当有相应的改革举措或政策出台时，会更容易给出积极正面的政策反馈，也更容易形成适应新时代经济发展和政策调整的消费习惯。因此，提高城乡数字经济水平尤其是提高农村地区的数字经济水平，有利于缩小城乡数字经济差距，帮助农村居民形成现代服务消费习惯，扩大农村居民的服务消费，进而缩小城乡居民服务消费差距，化解城乡二元经济结构矛盾。

第二，数字经济的空间溢出效应显著。数字经济是建立在互联网经济基础上的，互联网经济的本质就是分享和链接，是对存量市场的结构优化和供需精准对接。数字产品的流动性受地理空间的限制小，数字化技术能够通过降低数据的扩散成本和提高数据的扩散速度来增强数字经济的地理空间溢出效应，使得数字经济具有明显的空间溢出效应。同时，信息和通信技术(ICT)不但对数字经济具有显著的促进作用，而且能显著提高一国的全要素生产率[15]。在数字化时代，数字化信息通信技术也使得不可贸易的服务产品具有可贸易性，服务业国际化的外部性使得发展中国家能够获得技术上的溢出效应。

综上，本文提出如下假设。

H1：数字经济对缩小城乡居民服务消费差距具有促进作用，且存在显著的空间溢出效应。

(二)城乡人力资本差距、城乡居民收入差距、农村金融效率对数字经济影响城乡居民服务消费差距的中介作用

1.数字经济、城乡人力资本差距与城乡居民服务消费差距

数字经济能够增加对农村人力资本的需求，缩小城乡人力资本差距。21世纪以来，发展中经济体迅速扩大计算机和互联网的使用，但是即使考虑到各经济体技术采用率的普遍提高，发达经济体与发展中经济体之间以及发展中经济体之间的技术渗透率也存在显著差异，人力资本、人均收入、少年儿童抚养比、电话密度、法律制度质量和银行业发展情况等都与技术渗透率紧密相关。在计算机和互联网普及率及其相关因素等方面与发达经济体没有显著差异，而在人均收入、电话密度、法律制度质量和人力资本等方面低于发达经济体，是发展中经济体技术渗透率低的主要原因。当前，ICT在我国农业发展、油气管道数字化管理、教育教学、消防监督管理等行业普遍应用，也在农村地区快速普及，促进了农村居民快速增收。其中，电子商务技术及其应用不但促进了我国农民收入增长，而且非农就业转移是电子商务影响我国农村居民收入增长的关键路径[16]。而数字经济能改善农村居民对非农就业的态度，并显著促进非农就业增长。夏炎等[17]研究发现，数字经济推动的非农就业占全国非农就业的比重从2014年的15%提高到2016年的20.2%，促进我国非农就业年均增长1 532万人。当前，我国大部分地区正处于数字经济发展能够缩小城乡人力资本差距的阶段[18]。

未来数字经济发展到较高水平时，相对于城镇地区，农村地区基础设施建设滞后，电子商务配套设施短缺，农民利用数字经济的能力不足，导致农民难以分享电子商务发展带来的红利，新的城乡数字鸿沟会加大我国城乡居民对数字技术的接受能力和利用能力的差距，从而可能会增大城乡人力资本差距。而城乡人力资本差距的扩大会导致城乡居民服务消费差距不断增大。夏怡然、陆铭[19]使用2010年人口普查数据研究了城市人力资本对劳动力流入的影响，认为城市人力资本能促进劳动力流入数量的增长，城市人力资本对劳动力流入和劳动力流出的影响主要发生在沿海城市。包括研发人员和高管在内的城市人力资本的积累对企业绩效具有显著的正向影响，而城乡居民消费水平与企业绩效显著正相关，因此人力资本显著影响城乡居民消费水平。对此，余向华、陈雪娟[20]认为，我国高校扩招改革任重道远，应加大教育投入，制定配套政策，各级政府也应该提高教育总投入，从而不断提升社会人力资本水平。提高我国人力资本水平不但能直接缩小城乡居民服务消费差距，而且可以通过缩小城乡居民收入差距进一步促进我国城乡居民服务消费差距不断缩小。杨晶、黄云[21]发现，提高农村人力资本水平能降低消费不平等，因而人力资本能缩小城乡居民收入差距和城乡居民服务消费差距，但是城乡人力资本差距是影响城乡居民收入差距和城乡居民服务消费差距的重要变量，会导致城乡居民收入差距和城乡居民服务消费差距持续性扩大[22]。韩其恒、李俊青[23]也认为，城乡人力资本积累的巨大差异会导致城乡居民的收入差距不断增大，而城乡居民收入差距增大必然会导致城乡居民服务消费差距不断扩大。

综上，本文提出如下假设。

H2：城乡人力资本差距在数字经济对城乡居民服务消费差距的影响中存在中介效应。

2.数字经济、城乡居民收入差距与城乡居民服务消费差距

随着我国对外开放水平的不断提高，数字经济不断增长，并正在成为我国经济发展新引擎。当前，我国大部分地区正处于数字经济发展能够缩小城乡居民收入差距的阶段，而且当前数字经济发展与城乡居民收入差距呈现显著的负向关系，即当前数字经济发展具有普惠性特点，快速发展的数字经济能缩小城乡居民收入差距[18]。另外，当前数字经济能通过城镇化来促进我国农村居民人均可支配收入增长，从而缩小城乡居民收入差距。数字经济不但对农村居民人均可支配收入具有直接正向影响，而且能通过提升城镇化的质量和水平来促进农村居民人均可支配收入增长。城镇化是数字经济促进农村居民人均可支配收入增长的中介变量，随着城镇化的质量和水平不断提升，数字经济对农民增收的促进作用快速增长[24]。因此，当前数字经济能缩小我国城乡居民收入差距。当数字经济发展到一定程度后，数字经济与城乡居民收入差距可能会呈现正向关系，即发展到较高水平的数字经济会带来数字鸿沟的连锁反应，数字鸿沟带来的技术门槛将对从业者的素质提出更高的要求，而我国农村教育水平与城市教育水平的差距会不断扩大，因此未来发展到较高水平的数字经济可能不会缩小甚至会扩大城乡居民收入差距。

而城乡居民收入差距是影响城乡居民服务消费差距的重要因素。服务消费是指人们在社会提供的各种文化和生活方面的非商品性消费，是居民收入增长到一定程度后的产物。与商品消费不同，服务消费支出中人均医疗保健支出等服务消费支出会不断增长，占比会不断提升。服务消费是数字经济不断增长以后的新消费诉求和消费升级的突出特征。城乡居民收入差距与城乡居民服务消费差距显著正相关，城乡居民收入差距越大则城乡居民服务消费差距越大；同样，缩小城乡居民收入差距就能缩小城乡居民服务消费差距。

综上，本文提出如下假设。

H3：城乡居民收入差距在数字经济对城乡居民服务消费差距的影响中存在中介效应。

3.数字经济、农村金融效率与城乡居民服务消费差距

数字经济能提高农村金融效率。在数字经济背景下，金融业与科技深度融合，金融科技快速推进，促进金融产业数字化快速发展，并且数字经济能够通过提升金融效率来提高我国经济发展质量[25]，而数字金融也能促进农业经济高质量发展[26]。如果农业金融服务使用数字技术，那么就能解决农业金融服务中的成本高、速度慢等问题，使用数字技术的农业金融服务既能降低贷款成本，也能降低信息不对称度。因此，数字经济能够提升农村金融效率。

同时，农村金融发展和农村金融效率提升能够缩小城乡居民消费差距。未来我国数字货币开展试点后，农村居民人均可支配收入会快速增长，乡镇居民消费也不断升级，从而推进我国城乡居民消费差距不断缩小。另外，农村金融发展不但能直接促进我国农业经济高质量发展，也能通过物质资本积累、人力资本积累、技术进步、制度演进等渠道来发挥其对农业经济高质量发展的提升效应[27]，从而间接提高农民收入和缩小城乡居民消费差距。其他研究[28-29]也发现，我国东部、中部和西部地区的农村金融效率对农村居民人均纯收入具有正向影响，并且中部地区农村金融效率对农村居民人均纯收入的促进作用最为显著。因此，随着农村金融效率不断提升，农村居民人均纯收入会快速增长，进而缩小城乡居民服务消费差距。

综上，本文提出如下假设。

H4：数字经济可以通过提高农村金融效率缩小城乡居民服务消费差距。

三、研究设计

(一)样本选取与数据来源

本文选取2008—2020年中国30个省份的面板数据作为研究样本。西藏和港澳台的很多数据缺失，因此做了剔除处理。城镇居民家庭人均服务消费支出数据来自《中国统计年鉴》，农村居民家庭人均服务消费支出数据来自《中国农村统计年鉴》；数字经济的测度指标数据来自Wind数据库、《中国统计年鉴》和各省份统计年鉴；城镇实际人均人力资本、农村实际人均人力资本数据来自李海峥教授主持的“中国人力资本的测量及人力资本指标体系的构建”项目的研究成果，城镇居民人均可支配收入、农村居民人均可支配收入、农村信用社存款余额、农村信用社贷款余额数据来自Wind数据库；人口出生率、人口抚养比数据来自《中国人口和就业统计年鉴》，进口额、出口额、国内生产总值(GDP)数据来自《中国统计年鉴》，地方财政用于交通运输的支出、全社会从业人员数据来自《中国第三产业统计年鉴》和各省份统计年鉴。

(二)变量定义

1.被解释变量

本文的被解释变量为城乡居民服务消费差距(Serc)，用城镇居民家庭人均服务消费支出与农村居民家庭人均服务消费支出的比值来测算。

2.解释变量

本文的解释变量为数字经济(Digl)。基于数字经济的内涵，本文从网络设备基础设施、数字技术水平、数字产业化规模及贸易交易额等3个维度选取11个二级指标(光缆线路长度、互联网宽带接入端口数、研究与试验发展经费内部支出、专利申请受理数、软件产业的从业人员数、互联网宽带接入用户数、电子商务销售额、软件产业的软件业务收入、固定电话普及率、人均GDP、市场开放度)，构建了中国数字经济发展水平综合指标体系，并使用熵权法确定Topsis模型中的各指标权重，使用基于相对熵的Topsis法得到中国各省份数字经济发展水平。首先，对所有评价指标进行同趋势化处理；其次，对同趋势化的原始数据矩阵进行归一化处理；再次，确定最优值向量和最劣值向量(有限方案中的最优方案和最劣方案)；然后，计算各项指标值与最优方案和最劣方案的距离；最后，计算数字经济综合评价指数。

3.中介变量

根据前文的分析，本文有3个中介变量：城乡人力资本差距(Huml)，用城镇实际人均人力资本与农村实际人均人力资本的比值来衡量；城乡居民收入差距(Inco)，用城镇居民人均可支配收入与农村居民人均可支配收入的比值来衡量；农村金融效率(Rurf)，用农村信用社存款余额与农村信用社贷款余额的比值来测算。

4.控制变量

本文的控制变量包括：人口出生率(Birt)，用年内出生人数占年内平均人口数的比重来测算；开放程度(Imex)，用各地区进出口总额占GDP的比重来衡量；人口抚养比(Popy)，用非劳动年龄人口占劳动年龄人口数的比重来衡量；财政支持力度(Locf)，用地方财政用于交通运输的支出的对数来衡量；劳动生产率(Laby)，用GDP与全社会从业人员数的比值来衡量。

(三)模型构建

本文构建如下模型来研究数字经济对城乡居民服务消费差距的直接影响：

Sercit=k+lDiglit+∑ΓCit+εit

(1)

其中，下标i、t分别表示地区和年份，C为一系列控制变量，k、l、Γ为待估计系数，ε为随机干扰项。

为了研究数字经济影响城乡居民服务消费差距的作用机制，根据前文的分析，在式(1)的基础上，先构建数字经济对各中介变量(包括城乡人力资本差距、城乡居民收入差距以及农村金融效率)的线性回归方程，分别如式(2)、式(4)和式(6)所示；然后构建数字经济和各中介变量对城乡居民服务消费差距的线性回归方程，分别如式(3)、式(5)和式(7)所示。

Humlit=d1+e1Diglit+∑fCit

(2)

Sercit=g1+h1Diglit+i1Humlit+∑jCit

(3)

Incoit=d2+e2Diglit+∑fCit

(4)

Sercit=g2+h2Diglit+i2Incoit+∑jCit

(5)

Rurfit=d3+e3Diglit+∑fCit

(6)

Sercit=g3+h3Diglit+i3Rurfit+∑jCit

(7)

其中，d、e、f、g、h、i、j、g均为待估计系数。如果数字经济通过各中介变量间接影响城乡居民服务消费差距，那么这种作用是否存在门槛效应,也就是说是否存在城乡人力资本差距、城乡居民收入差距、农村金融效率的阈值，在不同水平的阈值下，数字经济会对城乡居民服务消费差距产生不同的影响呢？对此，应考虑随着城乡人力资本差距、城乡居民收入差距的缩小以及农村金融效率的提升，数字经济和我国城乡居民服务消费差距之间的关系可能呈现非线性特征。为验证我国不同地区数字经济与城乡居民服务消费差距间的关系，本文建立以城乡人力资本差距、城乡居民收入差距、农村金融效率为门槛变量的单门槛模型。

Sercit=β1Diglit×I(Thre≤f1)+β2Diglit×I(Thre>f1)+∑γCit+εit

(8)

其中，Thre为门槛变量(包括Huml、Inco和Rurf)，f1为门槛值，I(·)为指标函数，β为待估计系数。式(8)为单门槛模型，可以根据门槛效应检验结果来选择双门槛或多门槛模型。

本文将空间杜宾模型(SDM)设定如下：

Sercit=λW×Sercit+β1Diglit+β2W×Diglit+∑γCit+μit+εit

(9)

本文使用经济距离空间权重矩阵、地理距离空间权重矩阵、是否相邻空间权重矩阵等三种空间权重矩阵进行空间计量回归，W×Serc为城乡居民服务消费差距的空间滞后项，W×Digl为数字经济的空间滞后项。可见，式(9)不但包括城乡居民服务消费差距的空间交乘项，也包括数字经济的空间交乘项。

四、数字经济对城乡居民服务消费差距影响的实证检验

(一)变量的描述性统计与单位根检验

表1为各变量的描述性统计及单位根检验结果。可以看出，各变量的方差膨胀因子(VIF)均小于5，因此不存在严重的多重共线性问题。使用Fisher-type检验、Hadri-LM检验、IPS检验等三种方法分别对各变量进行单位根检验，可以发现各变量在三种检验方法下均序列平稳，因此各变量均为平稳序列。

表1 变量的描述性统计及单位根检验结果

(二)数字经济影响城乡居民服务消费差距的空间溢出效应分析

Moran’s I和Geary’s C是衡量空间相关性的重要指数，可以用来反映所有样本地区数字经济的空间关联程度，但不能完全代表其空间相关性。一般情况下，Moran’s I介于-1～1，Geary’s C介于0～2。Moran’s I变小，表明空间集聚特征在减弱。从数字经济Moran’s I和Geary’s C指数分析结果(表2)可看到，总体而言，2013—2020年数字经济的Moran’s I逐渐增长，表明数字经济的集聚趋势不断增强，某一地区的数字经济发展依赖于周边地区的数字经济发展。

表2 数字经济Moran’s I和Geary’s C指数分析结果

使用经济距离空间权重矩阵、地理距离空间权重矩阵、是否相邻空间权重矩阵进行检验能够准确反映数字经济对我国城乡居民服务消费差距所产生的空间溢出效应。表3为使用上述三种权重矩阵的时空双重固定效应的空间滞后(SAR)模型和时空双重固定效应的空间杜宾模型检验结果，其中后者为最优选择。可以看出，列(4)～列(6)中，数字经济的估计系数均未通过10%的显著性检验，表明各地区数字经济不能直接缩小该地区的城乡居民服务消费差距，但从数字经济的空间滞后项(W×Digl)来看，其估计系数分别为-0.633、-2.453、-0.436，并至少通过了5%的显著性检验，因此各地区的数字经济对缩减周边地区城乡居民服务消费差距有显著作用。

表3 数字经济影响城乡居民服务消费差距的直接效应、间接效应和总效应

同时，从城乡居民服务消费差距的空间滞后项(W×Serc)来看，当期城乡居民服务消费差距受到往期城乡居民服务消费差距的显著影响。列(4)～列(6)中，城乡居民服务消费差距的空间滞后项系数分别为0.668、0.621、0.690，并均通过了1%的显著性检验，因此，往期城乡居民服务消费差距每增长1%，使得当期城乡居民服务消费差距分别提高0.668%、0.621%、0.690%。此外，空间自回归系数(rho)分别为0.204、0.810、0.169，并至少通过了5%的显著性检验，因此，本地区城乡居民服务消费差距每增长1%，会带动周边地区城乡居民服务消费差距分别增长 0.204%、0.810%、0.169%。

数字经济对城乡居民服务消费差距的直接效应均未通过10%的显著性检验，但间接效应均显著为负，且至少通过了10%的显著性检验，因此分别使用经济距离空间权重矩阵、地理距离空间权重矩阵、是否相邻空间权重矩阵进行回归时，本地区数字经济每增长1%，会降低周边地区的数字经济竞争力，进而使得本地区城乡居民服务消费差距分别降低0.518%、1.257%、0.347%。可见，数字经济既能间接降低本地区的城乡居民服务消费差距，也能缩减周边地区城乡居民服务消费差距，但不能提升周边地区的数字经济竞争力。这是因为，虽然我国数字经济发展成效显著，但是各地区数字经济发展过快，且主要集中于东部和中部地区，各地区数字经济对周边地区数字经济的外溢效应微弱，从而导致各地区数字经济对周边省份数字经济的促进作用较弱。列(1)～列(6)中，数字经济对城乡居民服务消费差距的总效应均至少通过了10%的显著性检验，表明虽然各地区数字经济不能直接缩小本地区的城乡居民服务消费差距，但是数字经济对城乡居民服务消费差距的总效应显著为负，支持了本文的H1。

(三)数字经济对城乡居民服务消费差距的影响机制分析

表4为城乡人力资本差距的中介效应检验结果。其中，数字经济对城乡居民服务消费差距的总效应为负，并通过了1%的显著性检验，表明数字经济缩小了城乡居民服务消费差距。列(1)显示，数字经济的系数为负，并通过了1%的显著性检验，数字经济能缩小我国城乡人力资本差距；同时，从列(2)可看到，城乡人力资本差距的扩大会导致城乡居民服务消费差距不断增加，并通过了5%的显著性检验。因此，数字经济通过城乡人力资本差距对城乡居民服务消费差距的间接效应(-0.291，即-3.310×0.088)显著为负，中介效应占总效应的比例为14.56%。列(2)还显示，数字经济对城乡居民服务消费差距的直接效应(-1.711)为负,并通过了1%的显著性检验，表明数字经济能够直接缩小城乡居民服务消费差距，而且城乡人力资本差距在其中起到了部分中介作用。因此，数字经济能通过缩小城乡人力资本差距缩小城乡居民服务消费差距，支持了本文的H2。

表4 城乡人力资本差距的中介效应检验结果

表5为城乡居民收入差距、农村金融效率的中介效应检验结果。从列(1)、列(2)可看到，数字经济能缩小城乡居民收入差距，而城乡居民收入差距对城乡居民服务消费差距有正向影响，并均通过了1%的显著性检验。因此，数字经济能够通过缩小城乡居民收入差距来缩小城乡居民服务消费差距，且数字经济对城乡居民服务消费差距的直接效应为-0.605，间接效应(0.507)占总效应比例为45.54%，支持了本文的H3。同样，从列(4)可看到，数字经济对农村金融效率具有正向影响，通过了1%的显著性检验；从列(5)可看到，农村金融效率对城乡居民服务消费差距有负向影响，并通过了10%的显著性检验，即农村金融效率能缩小城乡居民服务消费差距。因此，数字经济能通过提高农村金融效率缩小城乡居民服务消费差距，且中介效应占比为18.37%，支持了本文的H4。

表5 城乡居民收入差距、农村金融效率的中介效应检验结果

(四)数字经济影响城乡居民服务消费差距的门槛效应分析

本文进一步采用面板门槛模型来研究数字经济对城乡居民服务消费差距的影响为线性关系还是非线性关系。分别以城乡人力资本差距、城乡居民收入差距、农村金融效率为门槛变量，数字经济为门槛依赖变量，城乡居民服务消费差距为被解释变量，运用门槛模型对数字经济与我国城乡居民服务消费差距之间的关系进行检验，门槛值及置信区间见表6，门槛效应估计结果见表7。

表6 门槛值及置信区间

表7 门槛效应估计结果

表6中，以城乡人力资本差距为门槛变量、数字经济为门槛依赖变量的检验结果表明，临界值检验通过了单一门槛效应10%的显著性检验, 城乡人力资本差距的单一门槛值为3.680；以城乡居民收入差距为门槛变量、数字经济为门槛依赖变量的检验结果表明，临界值检验通过了单一门槛效应1%的显著性检验, 城乡居民收入差距的单一门槛值为2.336；以农村金融效率为门槛变量、数字经济为门槛依赖变量的检验结果表明，临界值检验通过了单一门槛效应1%的显著性检验, 农村金融效率的单一门槛值为1.500。

从表7可看到，如果城乡人力资本差距不断缩小，数字经济对缩小城乡居民服务消费差距的作用将逐渐减弱。当城乡人力资本差距小于门槛值3.680时，数字经济能缩小城乡居民服务消费差距，并通过了1%的显著性检验；当城乡人力资本差距大于门槛值3.680时，会进一步增强数字经济对缩小城乡居民服务消费差距的促进作用。

同样，当城乡居民收入差距小于门槛值时，数字经济能缩小城乡居民服务消费差距，并通过了1%的显著性检验；当城乡居民收入差距大于门槛值时，数字经济能快速缩小该地区城乡居民服务消费差距，也通过了1%的显著性检验。因此，如果城乡居民收入差距不断缩小，数字经济对缩小城乡居民服务消费差距的作用将逐渐减弱。

以农村金融效率为门槛依赖变量的估计结果显示，当农村金融效率小于门槛值时，数字经济能缩小城乡居民服务消费差距，并通过了1%的显著性检验；当农村金融效率大于门槛值时，数字经济仍能缩小城乡居民服务消费差距，但对缩小城乡居民服务消费差距的作用逐渐减弱。因此，随着农村金融效率的不断提高，数字经济对缩小城乡居民服务消费差距的作用具有边际效应递减的非线性特征，说明数字经济对缩小城乡居民服务消费差距的作用受到农村金融效率的约束，较低的农村金融效率才能发挥出数字经济缩小城乡居民服务消费差距的作用；而当农村金融效率超过某个临界值时，农村金融效率自身就能快速缩小城乡居民服务消费差距，数字经济对缩小城乡居民服务消费差距的作用必然下降。

五、稳健性检验及拓展性分析

(一)稳健性检验

本文使用三种方法进行稳健性检验，结果见表8。其一，替换被解释变量。使用城乡居民收入差距替换城乡居民服务消费差距，回归结果如列(1)所示，数字经济的估计系数仍显著为负。其二，替换解释变量。使用数字贸易(Digt)替换数字经济，回归结果如列(2)所示，数字贸易的估计系数为负，并通过了10%的显著性检验。其三，样本缩尾5%。回归结果如列(3)所示，数字经济的估计系数为负，并通过了1%的显著性检验。上述结果表明，本文的实证结果是稳健的。

表8 稳健性检验结果

(二)内生性检验

数字经济与城乡居民服务消费差距之间可能存在双向因果关系，数字经济会缩小城乡居民服务消费差距，而不断缩小的城乡居民服务消费差距又为数字经济注入新的动力。借鉴黄群慧等[30]的做法，同时使用固定电话数和数字经济的滞后一期作为数字经济变量的工具变量(IV)进行内生性检验。工具变量满足外生性假设，因为固定电话数显著影响数字经济，而城乡居民服务消费差距不会受到固定电话数的直接影响。两阶段最小二乘法(2SLS)的检验结果见表9。

表9 内生性检验结果

表9中使用工具变量的内生性检验结果显示，Hausman检验结果的p值均小于0.05，显著拒绝数字经济外生性的原假设；DWH-F检验结果的p值也小于0.05，在5%的显著性水平下通过内生性假设。因此，原方程(1)～(7)可能存在内生性。以列(1)和列(7)为例：列(1)为被解释变量为城乡居民服务消费差距、工具变量为固定电话数和数字经济的滞后一期的2SLS估计结果，列(7)为被解释变量为城乡居民服务消费差距、工具变量为数字经济和农村金融效率的2SLS估计结果；列(1)的数字经济第一阶段F值为59.410，列(7)的数字经济和农村金融效率的第一阶段F值分别为120.059、46.181，第一阶段F值均大于10，而且第一阶段回归的p值均为0.000，因此选择的工具变量与数字经济高度相关，不存在弱工具变量。在第二阶段的回归中，Kleibergen-Paap rk LM的检验结果显著拒绝了工具变量识别不足的原假设，因此选择固定电话数和数字经济的滞后一期作为数字经济的工具变量是合理的；Cragg-Donald Wald F检验结果超过了5%的临界值，拒绝工具变量是弱工具变量的原假设；Kleibergen-Paap rk Wald F统计量从检验水平扭曲方面拒绝存在弱工具变量问题的原假设；Hansen J 统计量结果显示，列(1)～列(7)都通过了过度识别检验。第二阶段的回归结果仍表明，数字经济能通过缩小城乡人力资本差距和城乡居民收入差距以及提升农村金融效率等渠道缩小城乡居民服务消费差距。

(三)异质性检验

本文将全国划分为东部、中部、西部和东北4个地区，以考察数字经济对不同区域城乡居民服务消费差距的影响。基于时空双重固定效应的SDM模型检验结果见表10。

表10中，东部、中部地区数字经济估计系数分别为-3.286、-1.902，并至少通过了10%的显著性检验，因此在东部和中部地区，数字经济能显著缩小城乡居民服务消费差距；但是，西部和东北地区数字经济估计系数均为正，并至少通过了5%的显著性检验，因此在西部和东北地区，数字经济不能缩小城乡居民服务消费差距。

表10 地区异质性检验结果

从空间自回归系数来看，东部、中部、西部和东北地区的rho分别为0.252、0.710、-0.061、0.394，并至少通过了10%的显著性检验。因此，在东部、中部和东北地区，本地区城乡居民服务消费差距每增长1%，会带动周边地区城乡居民服务消费差距分别增长0.252%、0.710%、0.394%；而西部地区城乡居民服务消费差距每增长1%，会导致周边地区城乡居民服务消费差距降低0.061%。从间接效应来看：在中部地区，数字经济对城乡居民服务消费差距的间接效应为负，并通过了5%的显著性检验，因此中部地区的数字经济会影响周边地区的发展，且中部地区数字经济每增长1%，会导致周边地区城乡居民服务消费差距降低3.792%；除中部地区外的其他地区的间接效应都不显著。从直接效应来看：在东部和中部地区，数字经济对城乡居民服务消费差距的直接效应显著为负，并且数字经济每增长1%，会直接导致本地区的城乡居民服务消费差距分别降低3.411%和2.925%；在西部和东北地区，数字经济对城乡居民服务消费差距的直接效应显著为正，并且数字经济每增长1%，会直接导致本地区的城乡居民服务消费差距分别增长1.551%和4.678%。

六、研究结论与政策建议

本文基于城乡人力资本差距、城乡居民收入差距、农村金融效率视角的中介机制，建立了有调节的中介模型，研究了数字经济与我国城乡居民服务消费差距之间的关系；同时使用三种空间权重矩阵研究了数字经济对城乡居民服务消费差距的影响，并运用面板门槛回归模型检验了数字经济对城乡居民服务消费差距的影响，主要得到如下研究结论。第一，我国各地区不断增长的数字经济不能直接缩小本地区城乡居民服务消费差距，但能缩小周边地区的城乡居民服务消费差距。第二，城乡人力资本差距、城乡居民收入差距、农村金融效率在数字经济与城乡居民服务消费差距之间具有中介作用，数字经济对城乡居民服务消费差距的总效应显著为负。第三，当城乡人力资本差距和城乡居民收入差距小于门槛值时，数字经济能缩小城乡居民服务消费差距；当城乡人力资本差距和城乡居民收入差距大于门槛值时，数字经济对缩小城乡居民服务消费差距的作用不断增强。当农村金融效率小于门槛值时，数字经济能缩小城乡居民服务消费差距；当农村金融效率大于门槛值时，数字经济对缩小城乡居民服务消费差距的作用逐渐减弱。第四，在东部和中部地区，数字经济能显著缩小城乡居民服务消费差距；在西部和东北地区，数字经济不能缩小城乡居民服务消费差距。此外，在中部地区，数字经济对城乡居民服务消费差距的间接效应显著为负。

基于上述研究结论，本文提出如下政策建议。第一，目前在西部和东北地区，数字经济不能缩小城乡居民服务消费差距，为此，西部地区的新疆、陕西等省份应在“一带一路”倡议下，建立数字贸易中心，大力发展数字经济，提高数字经济的国际竞争力。东北地区则要推动数字经济高质量发展和跨越式发展，以数字经济带动产业转型，加快数字基础设施建设，全力推进数字经济快速发展。第二，中部地区要发挥数字经济对缩小城乡居民服务消费差距的作用逐渐增强的优势，与西部地区建立数字经济协调发展联动机制，打破地理距离限制，共建数字经济基础设施，不断发挥数字经济对缩小城乡居民服务消费差距的带动作用。第三，东部地区虽然数字经济竞争力强于其他地区，且数字经济整体发展较为均衡，但是也应抢占全球数字科技战略制高点，掌握数字经济发展主动权，培育数字经济龙头企业；同时，要加快发展与信息技术相关的数字产业，通过拓展数字经济新业态来促进产业结构升级，以缩小城乡居民服务消费差距。此外，根据边际消费倾向递减规律，提高低收入群体的收入更有利于增加消费需求和引导服务消费增长尤其是农村居民的服务消费增长，而目前我国低收入群体主要集中在农村地区。因此，要以实施乡村振兴战略为统领，致力于以高质量发展现代农业、服务要素下沉农村和财政支农惠农等方式推动农村经济发展、产业兴旺和市场繁荣，夯实农村居民增收的经济基础，不断缩小城乡居民收入差距，进而缩小城乡居民服务消费差距。