数字经济、数字鸿沟与农村多维相对贫困

(石河子大学经济与管理学院，新疆 石河子 832000)

一、引言

2020年中国历史性地打赢了脱贫攻坚战，实现了第一个百年奋斗目标，全面建成小康社会，并开启新时代“三农”工作的新篇章。虽然我国成功解决了绝对贫困问题，但这并不意味着不再存在贫困，如何解决相对贫困问题成为新发展阶段我国贫困治理工作的严峻挑战和重点难题。国务院于2022年1月公布的《“十四五”数字经济发展规划》提出数字经济已成为重组全球要素资源、重塑全球经济结构、改变全球竞争格局的关键力量，在改变中国生产生活方式和治理方式中发挥着重要作用。2021年6月举办的亚太经合组织数字减贫研讨会上，与会专家明确指出数字经济为实现贵州脱贫做出重要贡献，数字减贫在中国全面脱贫的工作中具有巨大成效。数字经济不断下沉到农村地区，充分体现了其推动三农领域发展的巨大潜力。然而，农村地区受制于薄弱的基础设施建设与人才资源储备，数字鸿沟问题凸显。第50次《中国互联网络发展状况统计报告》指出，截至2022年6月，中国城镇地区互联网普及率达74.4%，网民规模达10.51亿，而农村地区互联网普及率仅为58.8%，农村网民规模为2.93亿。这说明我国农民上网数量不及城镇的三分之一，近一半的农村地区还没有

普及互联网。农村地区面临的数字鸿沟问题会形成强者更强、弱者更弱的“马太效应”，致使农村居民处于数字经济的边缘和外围地带。那么如何弥合农村地区数字鸿沟来充分发挥数字经济红利？数字经济能否减少农村多维相对贫困？如果能，影响内在机制又是怎样的？这些问题亟需深入探讨。

随着我国绝对贫困的消除，相对贫困问题亟需解决，大量学者将研究重心转移到多维相对贫困的测度以及减贫路径方面。在测度方面，UNDP与英国牛津贫困与人类发展中心合作构建了多维贫困指数(MPI)，从健康、教育、生活水平三大维度共计十个具体指标对贫困家庭的多维贫困进行衡量。Alkier和Foster(2011)[1]创建的A-F双临界值法受到广泛使用，能够从收入维度、教育维度、健康维度、社会保障维度、生活条件维度等多方面进行测度。郭君平等(2018)[2]从“收入—消费—多维”的视角对进城农民工的多维贫困进行测度，研究结果发现当前农民工多维贫困主要以消费贫困和选择性贫困为主。李棉管和岳经纶(2020)[3]设置了低线相对贫困和高线相对贫困，前者是基于收入的视角，后者是基于社会不平等视角，后者更多强调的是阶层差距和社会排斥，但不论从哪种角度来测度贫困，多维相对贫困都是客观存在的。在多维相对贫困的减贫路径方面，学者们探讨了增强人力资本投资和减少信贷约束[4]、优化产业结构和增强财政支出[5]、地权稳定[6]、生计资本[7]、非农就业[8]等对农村多维相对贫困的影响。而对于数字经济，学者们主要聚焦于数字经济对产业升级[9]、就业调整[10]、城乡收入差距[11]、居民消费[12]、收入增长和收入分配[13]等方面的影响。关于数字经济减少相对贫困的作用机制研究中，王杰等(2022)[14]指出数字素养增强有助于改善低人力资本、低物质资本和低社会资本的农村居民创业活动，进而缓解农村相对贫困。马留赟和白钦先(2022)[15]认为数字经济能通过提高收入、促进就业和激发创业这三个渠道缓解相对贫困。陈飞等(2022)[16]基于收入导向型视角，发现数字经济可以通过提高农业劳动生产率、创造非农就业机会、提升社会融入度与为农户技术赋能这几种渠道减少农村多维相对贫困。但数字经济在发展的同时也会产生数字鸿沟问题，数字鸿沟越大的地区，贫困程度越深[17]，社会各阶层家庭财富越不平等[18]，城市收入差距会越大[11]。通过对上述文献分析可知，国内外学者针对数字经济、数字鸿沟与多维相对贫困做了较为丰富的研究，为本文的写作提供了理论支撑，但仍有进一步探讨的空间：首先，现阶段关于农村多维相对贫困的测度注重于经济维度与社会维度，忽略了生态维度同样是致贫的重要因素；其次，针对数字经济对农村多维相对贫困影响的讨论非常少，仍存在很大的空白之处；最后，关于数字经济的研究往往忽略了数字鸿沟问题的存在，且并未提及如何缓解数字鸿沟问题。

本文研究的边际贡献在于：第一，本文从宏观层面探讨数字经济对农村地区多维相对贫困的影响，并对其内在逻辑和影响机制做了探讨，这为数字经济缓解农村多维相对贫困提供了一定的经验证据。第二，本文从创业机会和人力资本水平两个方面探讨数字经济影响农村多维相对贫困的具体作用机制，弥补了现有文献对于数字经济影响农村多维相对贫困作用机理探讨的不足。第三，考虑到存在数字鸿沟和数字红利两方面的影响，本文将完善农村基础设施和农村教育水平纳入分析框架，探究如何缓解数字鸿沟带来的农村多维相对贫困问题，并提出相应的政策建议。

二、研究假设的提出

本文认为数字经济发展能够通过以下两方面影响农村多维相对贫困。一方面，数字经济能够影响农村居民的创业机会，进而影响农村多维相对贫困。对于农村居民创业来说，资金、信息资源的重要性毋庸置疑，而农村受空间地理因素限制，信息传递滞后，对市场需求变化不敏感。数字经济的发展则以互联网、5G、大数据为基础，提高市场信息匹配的效率，破除信息传递的空间障碍，降低市场需求信息的搜索成本，并提供便捷高效的信息互动交流平台，通过各种方式满足农村创业者的信息获取需求，丰富其创业资源，从而提升农村创业活跃度[19]。同时，得益于数字经济的发展，农业生产、流通和销售采用数字技术赋能农业管理体系，吸引农村地区大部分数字人才回流，激发创业活跃度和创业热情，增加大量就业岗位，促使农村劳动力就业[16]。此外，数字经济还有助于农民形成良好的数字素养，农民通过学习数字平台中的成功的创业案例来汲取经验，并推动数字化的乡村产业与创业活动相结合来提升在创业市场中的竞争力[20]。因此，数字经济已成为促进农户创业活动、非农就业机会的重要推力，增加农民创业和就业的机会，会促使农户增加收入、提升健康水平和改善生活条件等[21]。但数字鸿沟对创业机会的影响也不容忽视，数字鸿沟会减少农村居民获取创业信息和创业机会的渠道，阻碍其对社会资本、创业资金、风险偏好等创业的核心要素的获取[22]。同时，农村居民因自身资本禀赋差距，对数字红利的分享是不同质、不等量的状态，仅有小部分居民凭借资本禀赋能够接触到数字红利，更多的居民因资源等因素造成的数字鸿沟，无法分享数字红利，从而错失新的创业机会[23]。只有当数字经济发展到一定程度时才能渗透进农村内部，这时农村数字化建设与居民数字技术应用水平得到提升，数字经济红利才得以广泛惠及农村居民。因此，数字经济发展初期因数字鸿沟的存在，并不能增加农村居民的创业机会，只有当数字经济发展到一定水平时才能够带来正向效应，从而缓解农村多维相对贫困。

另一方面，数字经济能够通过影响人力资本水平来进一步影响农村多维相对贫困。在数字经济促进产业扶贫与产业振兴有效衔接[24]、优化就业结构[25]、驱动乡村振兴[26]等过程中，人力资本发挥了良好的渠道作用。同时，在将人力资本结构细分为低级、中级与高级时，数字经济对于低级和高级人力资本水平有显著的提升作用[27]，这是因为人力资本水平低的劳动者与人力资本水平高的劳动者之间具有互补性，低技能的劳动者的边际产出会显著提升，高技能劳动者的工资溢价会有所削弱，从而有助于减少收入差距[28]。此外，数字经济的发展打破了学习壁垒和区域限制，能够促使村民低成本地接受各种专业技能培训和教育，增强其在劳动力市场的竞争力，提升人力资本水平，从而减少农村多维相对贫困。然而，还需要关注数字鸿沟对人力资本水平的影响，数字接入沟与数字使用沟对经济高质量发展会产生抑制性，因此增强对信息的识别和利用等数字能力是农民减贫的关键因素[29]。但是，农村地区的数字鸿沟容易导致经济发展中出现“马太效应”，还会导致农村劳动力成为“数字无产者”。数字技能低的劳动者将自身劳动力出卖给数字化产业链，不断依附于资本并从事高强度的低技能劳动，最终会造成低技能劳动者的工资下降以及失业率急骤上升，导致对高技能劳动力的需求增加，会使得两者之间的收入差距不断扩大[30]。并且数字鸿沟有可能转化为教育投资的鸿沟，会加强农村家庭教育的代际不平等，使其无法发挥将信息资本转化为人力资本的优势[31]。因此，在数字经济发展初期，由于村民数字能力水平过低，抑制了农村地区人力资本缓解多维相对贫困的作用。

基于以上分析，数字经济发展初期因数字鸿沟问题会抑制农村创业机会和人力资本水平，随着数字经济进一步发展则能发挥其积极作用，即通过增加农村创业机会和人力资本水平，从而缓解农村多维相对贫困。因此，数字经济发展水平与农村多维相对贫困之间并不是简单的线性关系，而是一个倒U型关系。基于此，本文提出以下假设。

H1数字经济发展水平与农村多维相对贫困之间存在倒U型关系。

H2数字经济发展能够通过增加农村创业机会和人力资本水平，进而缓解农村多维相对贫困。

农村地区互联网基础设施建设是农村经济高质量发展的关键因素，能够提升农村居民使用数字技术的能力和数字知识水平。农村互联网基础设施建设越完善，越有助于生产要素和各类资源流动，交易成本越低，生产效率越高，越能激发村民创业活跃度[32]，有助于农村居民在数字经济发展到一定水平时通过创业来减少相对贫困。强化农村网络基础设施建设亦有助于推动数字经济高质量发展，使得村民能更加方便快捷地学习知识，享受人力资本水平提升所带来的数字红利，从而推动就业结构优化，促使村民获得更多就业机会[17,25]。因此，增强农村互联网基础设施建设可以缓解数字经济早期发展的数字鸿沟问题，有助于增强数字经济发展后期减少农村多维相对贫困的作用。基于此，本文提出以下假设。

H3完善农村地区互联网基础设施可以调节数字经济发展对农村多维相对贫困的影响。

农村教育发展水平也会影响多维相对贫困。教育缺失是农村致贫的一个重要因素，一方面阻碍了农村居民人力资本水平的积累，减少了就业机会；另一方面限制了人们的认知能力与思维能力发展，会加强数字鸿沟的负面影响，阻断居民接触数字经济的渠道，无法分享数字红利。温涛和何茜(2018)[33]指出农村教育投入资金短缺与教育基础设施落后约束着农村人力资本积累，当农村教育环境改善，居民受教育机会增加，农村人力资本水平则会不断积累。此外，当农村居民人力资本水平积累到一定程度时，农民获得非农就业的机会乃至自身创业意愿也会随之增加[34]。同时，通过加强农村教育投入，建立“互联网+数字教育”平台，将数字素养培育融入农村学校教育、职业教育和社会教育中，打造全方位的数字素养培育模式，有效弥合数字鸿沟[35]。因此，增加农村教育投入能够提高农村教育发展水平，实现农村人力资本水平的有效积累，提高居民获取非农务工的机会以及创业意愿，从而削弱数字鸿沟带来的消极影响，使得农村居民可以接触并使用数字化技术，不断挖掘数字红利，利用数字资源开发农村发展潜力，形成良性循环，进而促进数字经济发展缓解农村多维相对贫困。基于此，本文提出以下假设。

H4农村地区教育投入的增加可以调节数字经济发展对农村多维相对贫困的影响。

三、研究设计

(一)模型设定

为考察数字经济发展水平对农村多维相对贫困的影响，本文建立面板基准回归模型，模型构建如下

Poorit=α0+α1Digeit+γcontrolit+μit+λit+εit

(1)

式中，i表示省份，t表示时间；Poorit为被解释变量，表示各省份农村多维相对贫困水平；Digeit为核心解释变量，表示各省份数字经济发展水平；controlit为其他影响农村多维相对贫困的控制变量；α0为常数项，μit为地区固定效应，λit为时间固定效应，εit为随机扰动项。

基于前文分析，囿于数字鸿沟的存在，数字经济的红利在短时期内可能并不会显现，需要经过一定时期的发展才能使农村地区的居民享受到数字红利，因此在模型中引入数字经济的二次项。模型构建如下

(2)

此外，数字经济可能通过影响农村创业机会与农村人力资本进而影响农村多维相对贫困，因此本文构建如下中介效应模型

(3)

(4)

式中，MEit代表中介变量，包含农村创业机会(Ent)、农村人力资本(Cap)。

前文分析数字鸿沟的存在会影响数字经济对多维相对贫困的作用，为验证这一推论，引入数字接入鸿沟与数字能力鸿沟作为调节变量。同时，农村互联网基础设施建设与农村投入能够弥合数字鸿沟，有效调节数字经济对农村多维相对贫困的影响。因此，本文构建如下调节效应模型

(5)

式中，Mit代表调节变量，包含数字接入鸿沟(Eddi)、数字能力鸿沟(Addi)、农村互联网基础设施(Inter)、农村教育投入(Edu)。

(二)变量选取

1.被解释变量

多维相对贫困(Poor)。多维相对贫困是从多维尺度上衡量地区经济发展、生活条件、社会保障、医疗卫生、生态资源对贫困程度的影响[36]，指标选取需要既能反映地区经济发展的本质特征，又能体现社会发展、生态资源变化的过程。因此，本文从经济、社会、生态三个维度选取12个指标衡量农村多维相对贫困水平。贫困测度方法使用AF双阈值法，该方法在全球多维贫困测量中已得到广泛使用[1]。多维相对贫困的识别需要对每一个指标设定贫困剥夺临界值，考虑到本文样本涉及不同省域跨年度的多维相对贫困比较，为确保不同年份地区之间的数据具有可比性，各指标贫困剥夺临界值以2020年的数据为基准，将2020年各指标均值的70%作为该指标的贫困剥夺临界值，低于该指标70%的即为多维相对贫困地区，赋值为1，否则为0。具体步骤如下。

第一，根据构建的多维相对贫困综合评价指标体系，测算中国各省份农村地区在某一指标上的贫困程度是否超过贫困剥夺临界值。其中，多维相对贫困矩阵为m×n维矩阵，m为省份，n为贫困指标，gij为i省份农村地区在j贫困指标上的数值，Zj表示在j贫困指标下的贫困临界值，wj表示j贫困指标在综合评价指标体系中的占比，且∑wj=1。

(6)

第二，根据各指标测算出的贫困剥夺临界值，对各年份数据进行赋权处理。将多维相对贫困指标体系分为经济、社会、生态三个维度，再综合利用等权重法与频率加权法进行赋权。首先，对经济、社会、生态三个维度进行等权重赋值，即为1/3。其次，采用频率加权法对具体贫困指标赋权。以经济维度多维相对贫困为例，该维度4个贫困指标的总权重为1/3，4个指标中非贫困地区的样本比例为x1、x2、x3、x4，因此这4个贫困指标在经济维度中的权重为

(7)

其中，h=1,2,3,4，代表当前维度中贫困指标数。

第三，综合各指标的权重及多维相对贫困数值，最终测算得出中国省域农村多维相对贫困指数。

表1 多维相对贫困评价指标体系

2.解释变量

数字经济发展(Dige)。借鉴袁徽文和高波(2022)[37]的方法，从支撑数字经济发展的数字基础设施、数字产业发展、数字企业应用、数字渗透等4个维度出发，选取17个基础指标来构建评价地区数字经济发展的综合指标体系，如表2所示。同时，为便于不同年份之间数据的可比性，本文以2013年为基期，运用线性无量纲化中的阈值法对数据进行标准化，从而反映样本期间数字经济的发展水平。计算公式如下

(9)

其中，Vmax与Vmin分别为基期中原始数据的最大值、最小值。经过处理后，基期数据值介于1到7之间，非基期数据值可以大于7或小于1，能够反映出样本期间数字经济发展水平。同时，考虑到数字经济的发展具有层次递进关系，不同维度都具有不可忽视的作用，故本文借鉴刘军等(2020)[38]的权重确定方法。数字基础设施、数字产业发展、数字企业应用、数字渗透4个维度各自赋予1/4的权重。最后，再结合阈值法处理后的数据，综合加权计算出数字经济发展水平。

3.中介变量

农村创业机会(Ent)。农村创业机会借鉴陈文和吴赢(2021)[11]的做法，使用农村私营企业就业人数来衡量农村居民的创业机会。

农村人力资本(Cap)。农村人力资本借鉴马黄龙和屈小娥(2021)[29]的研究，使用中央财经大学中国人力资本和劳动经济研究中心发布的《中国人力资本报告》，具体使用报告中的各省农村实际人力资本来代表农村人力资本水平。

4.调节变量

数字接入鸿沟(Eddi)。借鉴马黄龙和屈小娥(2021)[29]的方法，使用每万人每平方公里长途光缆长度的倒数表示。

数字能力鸿沟(Addi)。借鉴樊轶侠等(2022)[39]的方法，使用农村居民平均受教育年限的倒数表示。

农村互联网基础设施(Inter)。借鉴李婕妤和李林玲(2021)[40]的方法，使用农村宽带接入用户数表示。

农村教育投入(Edu)。借鉴张正平和陈欣(2022)[41]的方法，使用农村幼儿园、小学、初中、高中、职业高中教育经费支出之和表示。

表2 数字经济评价指标体系

4.控制变量

参考以往研究，控制变量选择：地区经济发展水平(lnrgdp)，采用地区人均GDP的对数表示；农村地区道路资源(lnroad)，采用农村人均公路里程的对数表示；农村地区化肥用量(lncf)，采用农用化肥使用量的对数表示；物价水平(CPI)，选择各省农产品生产价格指数表示。

5.数据来源

由于本文对数字经济测度时选取的部分指标较新，如IPV4地址数、移动电话基站、企业信息化个数等指标，这些指标基本出现在2013年以后，考虑到指标的有效性和可获得性，本文将样本研究期间选定为2013—2020年，构成我国30个省份农村地区(不包括中国香港、中国澳门和中国台湾地区)的面板数据，共计248个观测值。数据主要来源于EPS数据库、《中国农村统计年鉴》《中国统计年鉴》《中国教育数据库》《中国水利统计年鉴》《中国人口和就业统计年鉴》、北京大学数字金融研究中心以及中央财经大学中国人力资本和劳动经济研究中心，个别缺失值采用线性插值法补齐。最后，对数据进行对数与标准化处理。表3为主要变量的描述性统计，图1为数字经济发展在不同地区的发展趋势。

表3 变量描述性统计

图1 数字经济在不同地区的发展趋势

四、实证分析结果

(一)基础回归

表4显示了数字经济发展对农村多维相对贫困的影响结果。由列(1)可知，数字经济发展系数为正，且通过1%水平的显著性检验，说明数字经济发展扩大了农村地区的多维相对贫困。接着，将数字经济的二次项纳入回归模型，考察数字经济是否以非线性的关系影响农村多维相对贫困，回归结果如列(2)所示，数字经济一次项系数为正，且通过了5%的显著性水平检验，数字经济二次项系数为负，且通过10%显著性水平检验，说明数字经济发展和农村多维相对贫困存在显著的“倒U型”关系。在逐步加入地区经济发展水平、农村道路资源、农村化肥使用量、物价水平4个控制变量后，数字经济一次项与二次项的回归系数符号和显著性仍然没有明显变化。假设1得到验证，即在数字经济发展初期，由于数字鸿沟的存在，部分农村居民受基础设施环境和自身能力限制，无法分享数字红利，数字经济会先扩大农村多维相对贫困。当数字经济发展不断成熟，农村地区基础设施建设完善，居民数字能力提升，数字鸿沟弥合，农村居民能够充分利用数字技术促进自身全面发展，从而数字经济会缓解农村多维相对贫困。同时，从列(6)可知地区经济发展水平、农村道路资源、农村化肥使用量的估计系数均显著为负，表明随着地区经济的发展、农村交通基础设施完善及农业生产方式的改进，农村地区的多维相对贫困状况也能够得到缓解，符合理论预期。

表4 数字经济影响农村多维相对贫困的基础回归结果

(二)内生性与稳健性检验

1.内生性检验

考虑到可能存在的内生性问题会对研究结论造成干扰，本文借鉴赵涛等(2020)[42]的方法，将各省份1984年电话机数量作为历史上的电信基础，并将其与上一年互联网用户数的交互项作为当年该省份数字经济发展指数的工具变量，然后采用两阶段最小二乘法(2SLS)克服模型可能存在的内生性问题。一方面，1984年的电话机数量代表了该地区的历史电信基础，当地的历史电信基础又是互联网等数字经济发展的基础，会对数字经济的后续发展产生持续影响；另一方面，随着通信技术的发展，固定电话在生活中的使用频率越来越低，对农村多维相对贫困的影响微乎其微，满足排他性原则。回归结果如表5列(1)，可以发现在考虑内生性问题的情况下，数字经济发展一次项系数依旧显著为正，数字经济二次项系数显著为负，说明排除内生性问题后，假设1仍然成立。同时，对于原假设“工具变量识别不足”的检验，Anderson Canon Corr LM Statistic为87.71，p值为0.00，显著拒绝原假设；在工具变量弱识别的检验中，Cragg-Donald Wald F statistic为111.62，大于Stock-Yogo弱识别检验10%水平上的临界值。总体而言，以上检验说明了选取历史上各省电话机数量与上一年全国互联网用户数的交叉项作为数字经济发展工具变量的合理性。

2.稳健性检验

替换被解释变量。前文使用2020年各指标均值的70%作为该指标的贫困剥夺临界值，本文借鉴王小林和冯贺霞(2020)[43]的做法，选定2020年各指标均值的60%作为新的贫困剥夺临界值，并以此计算作为稳健性检验的被解释变量。回归结果如表5列(2)所示，数字经济发展一次项系数显著为正，数字经济发展二次项系数显著为负，证明前文的研究结论具有稳健性。

缩尾处理。考虑到自变量与因变量的波动较大可能影响估计结果，故对其进行1%缩尾处理。回归结果如表5列(3)所示，数字经济发展一次项系数显著为负，数字经济发展二次项系数依旧显著为正，再次验证基础回归结果的稳健性。

改变样本区间。2015年《“十三五”规划》中首次提出实施国家大数据战略。因此，本文将样本研究区间缩减为2015-2020年。回归结果如表5列(4)所示，数字经济发展一次项估计系数在1%水平下显著为正，数字经济发展二次项估计系数在1%水平下显著为负，再次验证数字经济发展与农村多维相对贫困具有倒U型关系。

剔除直辖市。直辖市地区因其特殊的行政地位，在经济发展水平、政策优先度、政府行为模式等方面均具有较大差异，从而导致数字经济对农村多维相对贫困的作用也有差异。因此本文将北京、天津、上海、重庆的样本剔除，仅保留普通省级单位的样本进行回归，结果如表5列(5)所示。在仅保留普通省级样本的情形下，数字经济发展与农村多维相对贫困的倒U型关系依旧成立，假设1仍然成立。

表5 稳健性检验结果

五、中介机制分析

上述实证研究表明，数字经济发展与农村多维相对贫困具有显著的倒U型非线性关系。那么数字经济缓解农村多维相对贫困的机制如何？根据第二部分的理论分析，数字经济可以通过增加农村创业机会与农村人力资本水平等路径作用于农村多维相对贫困。接下来围绕上述两个路径展开分析。

第一，数字经济通过影响农村创业机会缓解农村多维相对贫困。表6中列(1)(2)汇报了检验结果。在列(1)中，数字经济发展一次项系数在1%水平下显著为负，数字经济发展二次项系数在5%水平下显著为正，说明数字经济发展对农村创业机会的影响是U型的。数字经济发展初期，受农村数字基础设施建设与居民自身数字能力限制[22]，无法分享数字红利，从而抑制了农村地区居民的创业机会[23]。随着数字经济深入发展，农村数字化建设与居民数字技术应用水平得到提升，数字红利在农村地区得以释放，数字经济发展则能显著增加农村地区居民的创业机会[11]。在列(2)中，农村创业机会的估计系数在5%的水平显著为负，说明农村创业机会的增加缓解了农村地区的多维相对贫困状况。同时，数字经济发展一次项与二次项的系数依旧显著，且绝对值相较表4列(6)下降，说明农村创业机会在数字经济发展对农村多维相对贫困的影响中发挥了部分中介效应。

表6 数字经济影响农村多维相对贫困的中介机制检验结果

第二，数字经济通过影响农村人力资本水平缓解农村多维相对贫困。表6列(3)(4)汇报了检验结果。在列(3)中，数字经济发展一次项系数在1%水平下显著为负，数字经济发展二次项系数在10%水平下显著为正，说明数字经济发展对农村人力资本水平的影响是U型的。数字经济发展初期，数字鸿沟的存在使大量农村居民成为“数字无产者”，居民无法借助数字信息技术获取教育信息，从而抑制了农村居民人力资本水平的提升。随着数字经济的普及，数字接入沟、数字使用沟以及数字能力沟逐渐弥合，农村居民能够借助数字技术获取低成本的教育资源，从而增强自身人力资本水平。在列(4)中，农村人力资本水平的回归系数在1%水平下显著为负，说明农村人力资本水平的增加缓解了农村地区的多维相对贫困状况，并且数字经济发展一次项与二次项的系数依旧显著，两者绝对值相较表4列(6)下降，说明农村人力资本水平在数字经济发展对农村多维相对贫困的影响中发挥了部分中介效应。

六、进一步研究

(一)数字鸿沟的调节效应检验

数字鸿沟的存在极易导致经济发展过程中出现“马太效应”，致使农村地区处于数字边缘地区。在前文分析中，数字鸿沟的存在制约了数字经济发挥缓解农村多维贫困的效应，为验证这一推论，本文在综合考虑现有数据可获得性的基础上，从数字接入鸿沟、数字能力鸿沟两个维度表征数字鸿沟。具体而言，数字接入鸿沟体现为不同地区的宽带光缆建设、移动基站、网络终端等硬件数字基础设施建设水平差异，导致部分地区的居民无法接入数字网络获取数字信息，称为“硬沟”；数字能力鸿沟体现为不同地区的居民数字素养水平的差异，导致在获取、使用、创造数字资源等方面的差异，这与居民的受教育水平、数字技术培训等息息相关，成为“软沟”。

由表7列(1)(2)可知，数字经济与数字接入鸿沟的交乘项(Dige×Eddi)和数字经济与数字能力鸿沟的交乘项(Dige×Addi)的估计系数均显著为正，这说明在数字经济发展初期，数字接入鸿沟与数字能力鸿沟的存在使数字经济扩大农村多维相对贫困的效应被放大。同时，数字接入鸿沟与数字能力鸿沟的存在使数字经济发展对农村多维相对贫困的倒U型曲线变陡峭，导致数字经济发展缓解农村多维相对贫困的拐点被延迟。具体而言，当数字接入鸿沟与数字能力鸿沟问题没有得到有效解决时，农村居民处于数字技术边缘，被数字信息排斥，无法有效获取与利用数字资源，形成数字资源获取受限导致数字经济扩大贫困的恶性循环。

表7 数字鸿沟的调节效应检验结果

(二)农村互联网基础设施建设与农村教育投入的调节效应检验

在验证数字鸿沟的存在致使数字经济发展初期扩大了农村多维相对贫困后，需进一步探讨如何才能促使农村地区居民更好地接触到数字经济。经过前文理论分析，加快农村互联网基础设施建设与加强农村教育投入能够缓解农村地区数字接入沟与数字能力沟问题。因此，本文在基准模型中分别引入数字经济发展与农村互联网基础设施建设、农村教育投入的交互项，来检验农村互联网基础设施建设与农村教育投入在数字经济发展初期对农村多维相对贫困影响的调节作用。

表8 农村互联网基础设施建设与农村教育投入的调节效应检验结果

第一，农村互联网基础设施建设的调节作用。表8列(1)报告了农村互联网基础设施建设对数字经济发展与农村多维相对贫困之间关系的调节作用。可以发现，Dige×Inter的估计系数为负，且通过10%水平下的显著性检验。这意味着：一方面，农村互联网基础设施建设的完善能够缓解数字经济发展初期因数字接入鸿沟问题扩大农村多维相对贫困的负面作用；另一方面，农村互联网基础设施建设的完善能够使得数字经济发展对农村多维相对贫困的倒U型曲线变平缓，使得数字经济发展缓解农村多维相对贫困的拐点更容易达到。具体路径为：加强农村地区互联网基础设施建设能够有效缓解数字接入鸿沟的问题，使农村地区居民有匹配的硬件设施接入数字经济，从而能够利用数字信息获取创业信息、教育资源，从而增加农村居民创业活动并提高人力资本水平，最终促使数字经济充分发挥缓解农村多维相对贫困的正向作用。假设3得到验证。

第二，农村教育投入的调节作用。表8列(2)报告了农村教育投入对数字经济发展与农村多维相对贫困之间关系的调节作用。Dige×Edu的估计系数在5%的显著性水平下为负。这意味着：一方面，农村教育投入的增加能够缓解数字经济发展初期因数字能力鸿沟问题扩大农村多维相对贫困的负面作用；另一方面，农村教育投入的增加能够使得数字经济发展对农村多维相对贫困的倒U型曲线变平缓，使得数字经济发展缓解农村多维相对贫困的拐点更容易达到。具体路径为，加强农村地区教育投入能够有效缓解数字能力鸿沟的问题，农村居民受教育程度普遍提高，数字经济不再是少数人的“独享品”，农村居民有能力使用数字技术获取更多的创业信息与教培资源，从而促使数字经济发挥缓解农村多维相对贫困的正向作用。假设4得到验证。

七、结论与政策建议

本文通过研究数字经济对农村多维相对贫困的影响，发现数字经济发展水平与农村多维相对贫困之间具有倒U型关系，数字经济发展初期囿于数字鸿沟问题，会增加农村多维相对贫困，而随着数字经济的发展，其能够逐渐缓解农村多维相对贫困问题。通过机制检验发现，数字经济通过影响创业机会与人力资本水平缓解农村多维相对贫困。同时，加快农村互联网基础设施建设与教育投入能够有效调节数字经济发展初期扩大农村多维相对贫困的问题，促使数字经济更好地释放数字红利。基于以上结论，提出以下政策建议。

第一，在大力发展数字经济的同时，也需要注意农村地区数字鸿沟的问题。数字鸿沟的存在使得广大农村居民无法分享数字经济带来的红利，并且在数字经济发展初期扩大了农村多维相对贫困，因此政府应加强农村地区互联网基础设施建设与农村教育投入，推动“宽带中国”战略和“互联网+”战略，将数字技术与农村基础设施建设相结合，助力智慧农村的构建，并完善数字领域建设的投融资配套机制，拓展农村地区数字技术基础设施建设。政府还应加强农户的受教育意识，提高他们的主观能动性，加强基础教育投入和构建多元化教育资源体系，并将数字教育资源向农村地区倾斜，提升农村居民数字素养，缓解农村地区多维相对贫困问题。

第二，提升农村居民数字技能，利用数字经济实现创新创业。引导农民在创业过程中利用互联网获取资源信息的优势，增强创业主体之间信息交流与合作，构建创业资源共享平台。同时，加强农村地区创业主体的技能培训，提高数字技术能力和创业成功率，并根据各地区情况因地制宜地完善创业减贫政策，加强创业优惠政策和补贴，鼓励在外大学生和农民工返乡创业。

第三，推动数字经济发展，疏通农村人力资本的渠道。数字经济能够加快农村地区信息、技术、劳动力、资本等生产要素的流动，有助于挖掘农村地区的人力资本力量。通过完善农村人才多元培养体系，建立实地培训、田间学校及职业技术培训学校等提升农民的素养和数字技术能力，并加强政策、资金和项目支持力度来激励专业技能人才和致富带头人的内生动力，为充分发挥农村地区人口红利提供多元的渠道和路径。