基于PVAR模型的数字乡村建设与城乡收入差距关系研究

闫首君，刘艳萍

（山西农业大学 农业经济管理学院，山西 晋中 030801）

0 引言

改革开放以来，我国的工业化进程不断加快，并进一步地推动了城市化发展，强者愈强的局面开始出现，城市与农村之间的差距逐渐拉大。进入21世纪，互联网、信息和数字技术快速发展，数据信息逐渐成为关键的生产要素，对相关行业乃至整个经济领域的生产关系可能产生颠覆性的影响。但是城市和乡村对数字信息资源的获取和使用存在着差异，造成了城乡之间的数字鸿沟。这种差距不仅体现在信息基础设施等物理层面的障碍，还有信息技术的获取以及应用方面严重的不平等性［1］。城乡之间正在不断扩大的数字鸿沟，阻碍着城乡的融合发展。

当前，我国正处于迈入数字化转型的关键时期，随着数字中国战略和乡村振兴战略的实施，数字乡村的建设成为弥合城乡数字鸿沟、促进数字技术真正赋能乡村、推动乡村发展不可或缺的重要一环。数字乡村建设的核心就是要以乡村空间为场景，用数字化手段实现乡村经济的升级，以此来重构城乡关系。如今，农村电商、短视频直播、网购等互联网数字信息应用已经渗入乡村生产生活的各个方面，互联网应用内容实现了乡村和城市同步化，这可能会在一定程度上弥合城乡之间的数字化差距。同时，数字乡村建设不仅是一种动态创新的过程，同时也是融合高效的状态，能够在产业、城乡和公私领域进行要素的重新配置和交叉融合，形成乡村建设的强大合力［2］。这种数字信息技术在乡村的渗透和城乡经济社会的融合发展中所产生的作用，形成了强大的合力，可能会缩小城乡社会基础的差距和发展态势的差异，促进城乡收入逐步实现平衡。因此，从弥合城乡数字鸿沟的视角，探讨数字乡村建设对我国城乡收入差距的影响具有重要的理论意义与现实意义。而数字乡村建设是否会对城乡收入差距产生影响？数字乡村的建设会产生怎样的影响？以及两者之间存在怎样的长期动态关系？上述问题成为本文研究的核心所在。本文采用省级面板数据通过PVAR模型验证了我国数字乡村建设与城乡收入差距之间的关系，从城乡收入差距的角度考察了数字乡村建设的经济社会效应，以期拓展数字乡村建设的研究视角，深化对数字乡村建设的科学认识。

1 文献综述

学者们从不同角度对城乡收入差距及其影响因素进行了研究，随着城乡数字鸿沟的不断扩大，学者们开始关注以互联网为核心的信息与通讯技术(information and communication technology，ICT)、电子商务和数字普惠金融等发展水平以及这些新变量对城乡收入差距的冲击力。现有文献研究这些新变量对城乡收入差距的影响并未得出一致的结论，大致可以分为3种观点。第1种观点认为ICT、电子商务等新因素对城乡收入差距存在先扩大再缩小的非线性关系。例如，程名望等［3-6］认为互联网、电子商务的发展对城乡之间收入差距的影响较为复杂，要根据地区、发展状态等因素具体分析。第2种观点认为以ICT为代表的信息化会扩大城乡收入差距。谭燕芝等［7-8］认为城乡之间由于资源和素质的差异，在信息化阶段所呈现出的差距会愈加明显，从而不利于缩小城乡收入差距。第3种观点认为数字信息技术会缩小城乡收入差距。刘军等［9-10］认为ICT等数字信息技术的广泛应用，对弥合城乡收入差距所产生的效应是复杂的动态系统，随着信息和技术的不断演进以及发展阶段的不同可能会产生不同的影响。

数字信息技术的不断演进，数字化的红利需要逐步向乡村下沉，提高乡村数字信息技术的获取和应用能力。数字乡村建设正是信息化与乡村振兴深度融合的产物，是乡村未来发展的方向，也是弥合城乡数字鸿沟的可行能力框架。国务院于2018年在中央一号文件中首次提出了数字乡村战略，到2020年，数字乡村建设取得了初步发展，一系列数字乡村建设政策的出台以及试点工作的开展，带动了学术界对数字乡村的研究热情。曾亿武等［11］对数字乡村建设的战略意义、概念框架、理论逻辑以及基本路径进行了阐释，深化了数字乡村的理论内涵，为后续开展数字乡村建设研究提供了一定的导向作用。马晓蕾等［12-19］陆续探讨了数字乡村建设水平的评价指标体系、农民的数字乡村建设实践参与度评估、数字乡村治理、数字化赋能农业高质量发展、乡村数字普惠金融发展、数字乡村产业融合发展、数字化乡村旅游等。但是，目前尚未有文献从城乡数字鸿沟的角度审视数字乡村建设，研究数字乡村建设与城乡收入差距之间的关系。

伴随着信息技术在乡村经济社会中的渗透，以及农民信息素养的提升，乡村与城市的联通不断增强，城乡发展的鸿沟在数字化的作用下逐渐成弥合态势。数字基础设施、农业生产的数字化、乡村管理服务数字化等乡村多种应用场景逐渐融入数字信息技术，逐步弥合城乡数字鸿沟，激发乡村的活力，提高乡村居民的收入。城乡数字鸿沟的缩小将引致数字乡村建设对城乡收入差距产生影响。

2 研究方法

2.1 数据来源

本文实证分析采用的是2011—2020年中国30个省份（不包括西藏自治区和港澳台）的面板数据。其中，数字普惠金融指数采用北京大学数字金融研究中心与蚂蚁金服集团联合开发的普惠金融指数，其他数据均来自2012—2021年《中国统计年鉴》《中国农村统计年鉴》和各省的统计年鉴。对于部分数据的缺失采用插值法进行弥补。由于数据可能存在异方差问题，因此，对本文中的所有变量均进行取对数处理。

2.2 变量选取及数据说明

本文主要是研究数字乡村建设与城乡收入差距之间的长期动态关系，因此，主要以数字乡村建设水平指标和城乡收入差距作为重要变量，但为了验证两者之间的具体变动程度加入静态回归分析。为此，加入一些可能影响城乡收入差距的变量进行估计。

被解释变量：城乡收入差距（GAP）。本文借鉴多数学者的方法，用城乡收入比衡量城乡收入差距，即城镇居民人均可支配收入与农村居民可支配收入的比值，其数值越大则表示城乡收入差距越大［20］。

核心解释变量：数字乡村建设水平（DIT）。目前，学界对于数字乡村建设指标并未形成统一的认识。因此，本文参考中央网信办等4个部门发布的《数字乡村标准体系建设指南》和北京大学新农村发展研究院所构建的县域数字乡村指标体系，以及李本庆等［21］的研究结果，基于数据的可得性，从数字乡村建设的基础设施、农业发展、普惠金融、生活服务以及绿色生态这5个方面构建指标，并采用熵权法计算数字乡村建设的综合指标。

控制变量：结合现有文献［22-24］，选取4个对城乡居民收入产生影响的变量，包括经济发展水平、城镇化水平、财政支农支出水平以及农村固定资产投资水平（表1）。

表1 解释变量说明

各变量的描述性统计分析结果如表2所示。

表2 描述性统计分析结果

2.3 模型设定

本文利用静态回归分析的固定效应模型和随机效应模型对数字乡村建设和城乡收入差距之间的相关性进行检验，分析两者之间是否存在相关关系。但为了避免模型设定中产生内生性问题和出现伪回归的可能性，以及探讨数字乡村建设和城乡收入差距之间存在的长期关系，本文主要依托PVAR模型进行分析。

结构模型往往是通过经济理论来描述变量之间的关系，但无法表示变量之间的动态关系以及解决内生变量的问题，使得估计和推论问题变得更加复杂。面板向量自回归模型(Panel Vector Auto Regression，PVAR)作为非结构化的多方程模型，能够很好地避免这些问题，使估计结果更加可靠。本文使用PVAR模型既能验证数字乡村建设与城乡收入差距之间的动态关系，也可以预测2个变量之间的冲击影响程度。本文选取PVAR模型作为实证研究模型，其基本形式如下：

本文主要研究数字乡村建设与城乡收入差距之间的关系，因此需要建立2个非结构化方程模型。

式（1）、式（2）中，lnGAP表示城乡收入差距；lnDIT表示数字乡村建设水平；αi表示各省份个体效应向量；γt表示时间效应向量；βj表示滞后期的待估矩阵系数；p表示滞后期；εi,t表示随机误差项。

运用PVAR模型对数字乡村建设与城乡收入差距之间的关系进行检验，首先，需要对数字乡村建设与城乡收入差距2个变量进行单位根检验，若存在非平稳的变量，则进行面板协整分析，来考察数字乡村建设和城乡收入差距之间的长期关系。然后，在确定PVAR模型的最优滞后阶数后，通过Granger因果关系检验两者之间的因果关系。最后，进行PVAR模型的脉冲响应函数分析和方差分解，以此来确定数字乡村建设对城乡收入差距的影响程度及其对预测误差的贡献程度。

3 实证结果分析

3.1 静态回归分析

为了体现估计方法的差异性和估计结构的稳健性，本文首先使用固定效应和随机效应模型对数字乡村建设和城乡收入差距进行回归分析，验证数字乡村建设与城乡居民收入差距之间的相关关系，为预测两者之间的长期关系以及动态结构奠定基础。由表3可知，数字乡村建设与城乡收入差距之间确实存在相关性且为负相关关系。证明了数字乡村建设在一定程度上能够缩小城乡收入差距。乡村数字化经济的发展，打破了时空的局限，促进了城乡之间产品、信息、服务等要素的交换和自由流动，城乡之间的分割状况得到了有效的改善，促进了城乡市场一体化建设，为农民提供了更多的就业和增收机会，客观上起到了缩小城乡收入差距的作用。并且在加入控制变量后无论是固定效应还是随机效应，数字乡村建设对城乡收入差距的影响至少均通过了5%的显著性检验，说明伴随着数字乡村建设实践活动的不断推进，农村数字化水平的提高，能够对城乡收入差距产生显著的影响。在所有控制变量中经济发展水平(GDP)、城镇化水平(UB)和农村固定资产投资水平(FI)对城乡收入差距产生显著的负向影响，这与现有研究结果和客观事实保持一致，说明经济发展水平、城镇化水平和农村固定资产投资水平的提高能够显著缩小城乡收入差距。在此次检验中财政支农支出水平(GE)未通过显著性检验，这可能是因为当前政府的财政支农支出力度不够，导致政府对乡村的财政支持力度不足以明显缩小城乡收入差距。

表3 固定效应模型和随机效应模型估计结果

3.2 PVAR模型实证结果分析

3.2.1 单位根检验 通过静态回归分析验证了数字乡村建设与城乡居民收入差距之间存在着相关性，但要验证两者之间的长期关系，首先需要进行单位根检验，避免两者存在伪回归现象。为了确保数据的平稳性，本文分别采用LLC和IPS 2种方法进行单位根检验，确保数字乡村建设水平和城乡收入差距2个变量的检验更加可靠。将检验所得到的t统计量和P值进行比较和分析，发现这2个变量的P值均小于0.05，则存在单位根的原假设并不成立。2种方法的检验结果也十分平稳（表4）,说明在95%的置信度下可以认为数字乡村建设水平和城乡收入差距这2个变量为平稳序列。

表4 LLC和IPS检验结果

3.2.2 确定PVAR模型的滞后阶数 PVAR模型的检验需要明确最优滞后阶数，确保参数估计的一致性，因此本文基于AIC准则、BIC准则和HQIC准则来确定最优的滞后阶数。从表5中可以看出AIC、BIC和HQIC值在滞后1期的时候同时达到最小，符合最优滞后阶数的选择标准，因此将滞后1期作为PVAR模型的最优滞后阶数。

表5 PVAR模型滞后阶数的筛选

3.2.3 Granger因果关系检验 本文主要讨论数字乡村建设对城乡收入差距的影响，所以忽略其他变量，只对数字乡村建设和城乡收入差距两者的因果关系进行讨论。通过Granger检验进一步得出了数字乡村建设水平的提高会缩小城乡收入差距（表6）。在1%的显著性水平下，原假设“DIT不是GAP的Granger 原因”的P值小于 0.01，拒绝原假设；原假设“GAP不是DIT的Granger 原因”的P值大于 0.1，接受原假设。说明在 99%的置信度下，可认为数字乡村建设与城乡收入差距有单边Granger 因果关系，数字乡村建设是城乡收入差距缩小的原因。随着数字乡村建设的不断推进，乡村的生产生活结构逐渐发生改变，数字化作用与乡村建设的强度也会随之增加，从而数字乡村建设会对城乡收入差距产生影响。

表6 数字乡村建设与城乡收入差距的因果关系分析

3.2.4 基于PVAR模型的脉冲响应函数和方差分解 通过Granger因果关系分析验证了数字乡村建设水平的提高是缩小城乡收入差距的原因。基于PVAR模型下的系统GMM回归分析进行验证分析，发现数字乡村建设和城乡收入差距之间存在负相关关系。为了确定两者之间的动态影响过程，进一步分析了2个变量之间的相互冲击与响应程度。图1显示的是城乡收入差距对数字乡村建设的响应途径，中间实线表示脉冲响应函数，两侧虚线表示正负两倍标准差偏离带。由图1可以看出，数字乡村建设给予城乡收入差距整体是负向冲击。这种冲击在滞后1期已经明显显现，在滞后2期时达到峰值，第3期及随后数字乡村对城乡收入差距的单位信息冲击的响应持续为负效应，但响应程度逐渐变小，趋于平稳，表明当前数字乡村建设会缩小城乡收入差距。这是因为数字化信息和网络等已经转变为生产力的新要素，互联网和移动通信正在塑造万物互联的新时代，为每一个具备信息可行能力的群体提供了新的发展机会，通过数字乡村战略将数字化高效地运用到乡村生产生活中，缩小城乡数字化之间的差距，弱化数字带给城乡经济社会的差别程度，从而缩小城乡收入差距。从数字乡村建设对城乡收入差距产生的影响来看，一方面，数字乡村建设对城乡收入差距的影响具有一定的滞后性，数字乡村建设带来的效果并不能立即显现，需要一定的时间，数字化运用到乡村只是实现数字乡村建设的前提条件，还需要将数字化逐渐地深入到乡村生产生活的各个方面以及农村思想素质等的转变，通过示范推广和普及等方式才能让数字乡村建设最大程度地缩小城乡收入差距。另一方面，数字乡村建设影响城乡收入差距的缩小不是一蹴而就的，是一个长期的过程，数字乡村建设目前仍处于起步阶段，乡村数字基础设施的接入程度和信息扩展程度依旧滞后于城镇，同时，由于农村教育和认知的不足，农村对以互联网为主的数字化设施大多仍停留在即时通讯和网络娱乐等信息应用层次较浅的方面，信息应用深度也需要长期的发展，这些因素注定了数字乡村建设要通过长期的发展与建设，才能实现乡村社会经济的全方位提升，从而缩小城乡收入差距。

图1 城乡收入差距对数字乡村建设信息波动的响应途径

方差分解用于描述变量之间相互冲击的贡献程度。根据以上脉冲响应，进行数字乡村建设和城乡收入差距的方差分解（表7）。由表7可知，城乡收入差距在8期中受到自身的影响最为显著，但从第2期开始，城乡收入差距对自身的影响逐渐减弱。数字乡村建设对城乡收入差距的影响在第1期时为0，但从第2期开始，对城乡收入差距的影响在不断地增大，但是影响程度较低。由此可知，城乡收入差距受自身因素的影响最大，但数字乡村建设的实施能够在一定程度上缩小城乡收入差距。这也就说明了我国城乡之间收入差距无法在短期得到有效解决，同时，当期的收入差距会在接下来一段时间内对城乡收入产生影响。随着数字乡村建设水平的不断提升，数字乡村政策的不断完善，试点工作的推广能够在一定程度上缓解城乡收入差距自身带来的影响，从而进一步地缩小城乡收入差距。

表7 方差分解结果

4 结论与建议

4.1 结论

基于当前文献中数字鸿沟对城乡居民收入差距的影响以及数字乡村建设对缩小城乡数字鸿沟影响的争论，本文利用我国2011—2020年30个省份的面板数据，采用PVAR模型分析了数字乡村建设与城乡居民收入差距两者之间存在的长期的因果关系，并对数字乡村建设对城乡收入差距的影响进行了预测。研究结果表明，数字乡村建设与城乡收入差距具有单项因果关系，数字乡村建设水平的提高能够缩小城乡收入之间的差距。同时数字乡村建设对城乡收入差距的影响具有一定的滞后性，但从长期来看，数字乡村建设对缩小城乡收入差距的影响逐渐明显。

中国长期存在的二元经济社会结构是造成城乡之间存在数字鸿沟的根源。乡村在我国经济社会发展中始终处于劣势地位，乡村信息技术的落后将会使农民在数字贫困中面临新的不平等，最终将阻碍城乡融合发展。但数字化为乡村的复兴提供了机遇，令农业农村的生产生活不再局限于传统方式，融入信息技术使乡村重新焕发生机。因此，数字乡村的建设将会成为弥合城乡数字鸿沟、缩小城乡收入差距的关键举措。目前，我国的数字乡村建设仍然处于起步阶段，乡村的数字化建设仍然还有较大潜力待挖掘。数字乡村建设对缩小城乡收入差距的影响越来越显著，但这是一个长期稳定的趋势。随着数字乡村建设的逐步推进，乡村的数字化一定能够为破除城乡之间的壁垒、实现城乡融合发展提供更大的价值。

4.2 建议

基于以上的讨论，应当充分发挥数字乡村建设能够缩小城乡收入差距的作用，数字乡村建设不仅是要将数字化融入乡村生产生活的方方面面，还要提高农民的信息素养，主动将有用的信息运用到生产生活当中，变“输血”为“造血”，提升乡村活力。故提出以下建议：

（1）改善乡村数字环境，夯实数字基础设施建设。加快落实乡村5G基站建设等来实现传统基础设施的数字化升级，将数字化与农民生活的“衣食住行”结合起来，打造数字化医疗、教育、出行等多种体系建设，构建城乡一体化的大数据平台，实现城乡之间数字基础设施建设的均等化，破除城乡数字鸿沟。

（2）推进产业振兴，打造高质量农业。通过数字化信息技术的接入将农业与市场紧密地结合在一起，将大数据等技术作为优化农产品供需信息的手段，为数字农业提供数据支撑，优化农业产业体系。依托电商平台，因地制宜地发展具有当地特色的农业、旅游、文化等产业，实现一二三产业的融合发展。

（3）提高农民数字素养，强化乡村智力支撑。授人以鱼不如授人以渔，通过宣传或培训活动等，使农民意识到数字技术对生产生活的重要性，引导农民不只依靠个人经验做决定，而是通过获取信息做出更加科学客观的决策。在激发乡村内生动力的同时，需要引进外部人才，引导更多的优秀人才积极投身于乡村建设，为乡村的可持续发展贡献出自己的一份力量。