少子老龄化背景下数字经济对农村消费增长的影响研究

胡珺池 董纪昕

摘 要：随着安徽省“少子老龄化”问题的加深，农村地区消费逐渐低迷。近几年，数字经济蓬勃发展，将数字经济与人民生活深度融合是当前发展的重要战略之一，“智慧城市”政策正是国家加快发展数字经济的重要尝试。在此背景下，本文选择安徽省2010-2019年各市的面板数据，通过双重差分法对智慧城市的绩效进行评估。研究发现，智慧城市的建设有助于促进安徽省农村地区消费水平的提高；智慧城市能够通过人口集聚来推动安徽省农村消费发展；异质性检验发现，数字经济在安徽省发展呈现明显的区域差异，同时科教水平越低的地区越有利于智慧城市的创新发展以带动农村消费提高。本文结合上述研究，将对数字经济相关政策的发展提出有效的建议，并加深对相关概念的理解。

关键词：少子老龄化；数字经济；智慧城市；双重差分

中图分类号：F2     文献标识码：A      doi：10.19311/j.cnki.16723198.2023.01.014

0 引言

当前中国即将进入人口老龄化加速的时期，而安徽省作为人口大省，已步入老龄化社会，“少子老龄化”对农村消费逐渐造成不利影响，再加上当下疫情尚未完全结束，农村消费水平亟待复苏。近年来，随着智慧城市的不断推进，数字化逐渐扩大普及范围，逐渐使数字经济在农村普及。

安徽省是人口大省，且农村人口比重很大，安徽省部分市和县的老龄化步伐加快（成凤皋，1996）。近年来，安徽省农村人口比重和年龄结构早已达到老龄化指标（王奇等，2011）。梁会军（2022）发现数字经济能够在促进消费、拉动内需上发挥一定的作用。向国成等（2021）根据经济均衡产出随数字经济发展而扩张这一结果，验证了数字经济对消费的提振作用；如通过促进农业产业的横向融合和纵向融合发挥带动作用，伴随网络化、信息化、数据化在农业农村经济社会发展中的应用而发展（宋晓云，2021）。为进一步探究，王瑞（2022）认为通过云计算、区块链等技术可以更好地实现提振居民消费的目标。另外，数字经济发展也有利于实现包容性增长、缩小收入分配差距问题（张勋等，2019），还有学者发现，数字经济下的农村电子商务的发展为农产品销售的消费者定位提供了信息，同时也为农村消费带来便利（齐文浩等，2021）。由此可见，数字经济在多方面促进了农村消费水平的提高，因而引入数字经济进农村具有极强的现实价值。董正浩（2021）认为我国县域急需通过打造智慧城市，通过营商环境优化吸引投资，通过推动居民生活便利带动消费升级。我们认为此理论思路同样适用于农村地区。

1 机制分析

1.1 数字经济对增长居民可支配收入具有重要作用

當前农村少子老龄化现象日趋明显，在生产方面，随着工业化与城镇化的发展，大量的农村适龄劳动力选择进城务工，导致农业收入下降。数字经济的引入可以为生产提供新平台，为农产品提供了崭新的销售渠道。随着近几年我国数字技术的发展，网上购物在农村不再受限，促进了商品消费。依托数字经济，通过传统和现代服务方式的结合，化解“数字鸿沟”为“数字红利”，助力农村消费升级。

1.2 智慧城市对消费的相关影响机制分析

为了更好地测算数字经济对于少子老龄化的农村地区消费水平是否有促进作用，我们选择我国在安徽省进行试点实验的“智慧城市”建设政策。当前安徽省面临严峻的少子老龄化问题，通过智慧城市来吸引年轻劳动力集聚具有重要的现实意义。它可以凭借其自身先进的技术、管理方式和经济发展方式，吸引更多高附加值行业在试点区域内发展，从而更好地促进经济水平质量的发展。综合来看，智慧城市建设能够提升试点地区生活质量，吸引数字经济相关的人才回流，改善由于少子老龄化带来的人力资本不足问题，为城市带来二次人口红利（王颖等，2021）。

1.3 相关异质性分析

安徽省的区域经济差异较大，根据地理区位划分，安徽省分为皖北、皖中和皖南三个区域。皖北地区农村居多，经济相对不发达；皖南地区地势以山区为主，旅游业兴盛；皖中地区以合肥作为经济增长极，优势明显。另外，安徽省各个地区创新能力的不同影响了数字经济在不同地区的发展程度。在创新能力较低的地区，政策可以更快地进行部署实施相关措施，具有极大的发展前景。因而在此类地区开展数字经济试点建设，能够更好地发挥该地区在技术资本、人力资本等各方面的边际效用优势，促进消费水平的提高。而在创新能力较高的地区，由于发展相对饱和，由新政策试点带来的经济绩效表现可能并不显著，故本文选择的研究对象智慧城市在高创新能力的地区进行试点，未必会比在低创新能力的地区进行试点对消费水平带来的促进效应要好。

2 数据说明与模型设定

2.1 数据说明和描述性统计分析

2.1.1 变量说明

为了测算数字经济对少子老龄化的安徽省农村地区消费水平是否存在促进作用，我们选择通过计量模型进行估计。根据我们选取的数据，构建如下变量进行回归分析：

（1）被解释变量：lnCVit，表示安徽省农村地区各年居民可支配收入的自然对数。

（2）核心解释变量：Di为处理组虚拟变量，表示进行试点地区的虚拟变量，试点城市设定为1，其他地区为控制组，设定为0；Dt为政策试点时间虚拟变量，在2013年及之后，值设定为1，2013年之前值设定为0；DIDit表示“智慧城市”政策试点的冲击绩效，为以上两个变量的交互项。

（3）控制变量：①lnscienit，各地各年科研经费投入量取自然对数；②lnfinait：各地各年财政投入取自然对数；③lnoldcostit：各地各年养老保险花销取自然对数。

（4）中介变量：人口集聚因素（lnpopit）：参考王颖等（2021）用每平方公里人数的自然对数来表示。

2.1.2 数据说明

数据来源于国家统计局各年公开的《安徽省统计年鉴》，中经网统计数据库等。根据国家对智慧城市试点的规划，安徽省共有9个，归为处理组，其余为控制组。具体数据的变量符号诠释与描述性统计分析如表1所示。

另外，由于《安徽省统计年鉴》在统计农村地区居民可支配收入时存在前后变量表述不一致的问题，致使在2010年存在缺失值。我们借助插值补足法将缺失值补充后，再带入模型中进行回归。

2.2 相关模型设定

为了测算“智慧城市”的试点政策能否对少子老龄化的农村地区消费水平产生改善作用，我们设立如下所示的DID基准回归模型：

其中，i表示地区，t表示时间，Xit表示各類控制变量，λi表示个体固定效应，μt表示时间固定效应，eit则表示随机扰动项。

而由于安徽省面积较大，省内发展呈现多样化，同时国家在选择城市进行智慧城市试点时可能存在样本选择的非随机性，致使样本选择偏差，因此我们继续构建PSM-DID模型进行完善，模型如下：

3 实证分析与检验

根据上述计量模型的构建，我们将逐一展开分析，并做相关的稳健性检验与异质性检验。

3.1 基准回归

我们先对样本总体进行DID基准回归，随后引入控制变量以及时间和个体固定效应，回归结果如表2所示。

其中，（1）（2）为普通面板回归，（3）（4）引入个体和时间固定效应，（2）（4）引入控制变量。显然，智慧城市试点的政策交互项均显著为正，说明智慧城市试点有助于安徽省农村地区可支配收入的提高，进而促进消费水平的提升。

3.2 平行趋势检验

DID进行回归分析必须满足平行趋势假设。为此，我们对被解释变量做平行趋势检验。在政策发生之前以及当期，回归系数均在零附近，说明处理组与控制组没有显著的发展趋势差别，而在政策实施后一到二年，回归系数显著区别于零，说明处理组在接受试点后与控制组发生了发展趋势的变化，符合DID平行趋势的假设。

3.3 安慰剂检验

根据DID相关假定，需要对模型进行反事实检验。本文假设在2010年就开始进行智慧城市的建设，并同样展开DID回归，结果如表4所示。

从回归结果发现，DID回归系数不显著，那么可以排除非政策因素对模型估计带来的干扰，通过反事实假设。

3.4 PSM-DID估计

由于存在样本选择的偏差，故对样本进行倾向性得分匹配（PSM）。如图1所示，通过核匹配，将原本模型中的控制变量及相关变形作为匹配变量进行逐年匹配，变量的一致性显著提高。

表3即为PSM-DID回归结果。通过结果（6）显然可以发现，在引入控制变量并控制时间、个体固定效应之后，政策虚拟变量仍然显著为正，与基准回归结果保持一致。

3.5 影响机制检验

为验证智慧城市能够提高人口集聚并进一步促进农村消费水平的提高，我们将相关交互项一并带入回归进行检验，结果如（7）所示。显然，智慧城市政策效应显著为正，同时，DID与人口集聚的交互项也显著为正，说明智慧城市可以促进人口集聚，进而通过人口集聚带来的人口红利促进农村消费水平的提高。

3.6 异质性检验

我们借鉴王颖等（2021）、杨继生等（2015）以及中国“首科新年论坛”（2021）等的相关研究，本文将从区域异质性、地区创新能力异质性两个维度对模型进行异质性检验，具体如下文所示。

（1）区域异质性。

安徽省可被分为皖北、皖中和皖南三个区域。我们按照相关分类将数据进行整理，重新带入模型进行检验发现，三区域呈现明显的异质性，具体结果如表4所示。

显然，皖中地区由于经济水平发展较高，而使得智慧城市的建设具有得天独厚的优势，智慧城市政策的效果最强，对农村地区可支配收入的拉动效应也越高。皖北皖南相较于皖中相对较弱，但政策虚拟变量系数仍然显著为正，说明智慧城市同样发挥着其正向的效果。

（2）地区创新能力异质性。

参考2021年中国“首科新年论坛”发布的《中国城市科技创新发展报告2020》，通过科技创新发展指数，对安徽省创新能力进行了测算。我们以国家平均水平为界限，国家水平以上列入较高创新水平，国家水平以下归入较低创新水平，其中合肥、芜湖、马鞍山、蚌埠、滁州、宣城、安庆七市的科技创新发展指数高于全国平均值。

结果显示，在高创新能力的地区建设智慧城市并不能显著地推动农村地区可支配收入的增加，而在低创新水平的地区，智慧城市能够显著促进那些消费水平的提高，与机制分析结论相同。

4 结论与政策意见

4.1 加强数字化人才培训，继续推进智慧城市建设

相关部门要建立健全人才激励机制，优化人力资本结构，加大创新型、技术型人才的引进。鼓励当地企业对劳动者进行技术培训，提高其自身技能。加强科技创新，促进产业向智能化方向发展。强化对数字经济相关的基础设施建设，减少数字经济发展的阻碍，缩小数字鸿沟。

4.2 注重地区异质性，强调发展的因地制宜

要认识到数字经济在促进农村消费增长中的地区差异性。充分发挥智慧城市的辐射带动作用和示范作用，激发周围农村地区的活力，提高关联水平，协调发展；发挥区位优势和人才优势，引进临近发展较好地区的人才、科技，实现产业结构的优化升级。

4.3 正确发挥政府在数字经济发展过程中的作用

避免政府的过度干预，严禁地方保护主义，致力于营造公平有序的市场竞争环境，促进市场调节与政府调控的有机协调，共同助力数字经济相关产业的健康发展。

参考文献

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