数字经济与流通产业耦合协调发展及其农民增收效应

王 婷，苏 颉，罗啸潇，付江月

（1.贵州大学 管理学院，贵阳 550025；2.四川大学 经济学院，成都 610065）

0 引言

2020 年我国脱贫攻坚战取得了全面胜利，农村居民生活水平大幅提升，但2018—2020 年农村居民可支配收入的实际增长率呈现明显的放缓趋势[1]，如何防止脱贫人口返贫，建立农村稳定发展长效机制成为各界关注的重点。现阶段数字乡村、智慧农业等新型业态发展有效拓宽了农产品流通渠道，农村数字基础建设等能够助力农村地区发展。因此，正确把握数字经济与流通产业之间的耦合关系，探明二者互动机制及其农民增收效应，可以帮助进一步巩固拓展脱贫攻坚成果，缩小城乡差距，为乡村振兴提供长效动力。

现有关于数字经济的研究较为丰富，一方面，学者们进行了数字经济发展水平测度，分别从全国[2,3]、省域和城市[4]等不同层面出发，在明晰数字经济内涵的基础上构建评价指标体系，填补了不同层面的数字经济测度空白；另一方面，学者们聚焦数字经济与农业[5,6]、制造业[7,8]、服务业[9]等传统产业的融合发展，进一步强调传统产业数字化转型的重要性和必要性。其中，流通产业作为服务业的分支，其数据创新与智慧转型同样受到学者关注，赖红波（2020）[10]提出数字技术的融入冲击了传统营销决策范式，流通产业只有进行数字化改造，才能不断提升和创造客户价值。当前智慧转型和信息发展已经成为流通产业发展的重要抓手，数字经济与流通产业之间的耦合协调发展也在逐步加深，但现有研究多关注数字经济对流通产业的单向影响，鲜少有人关注数字经济和流通产业能否通过良性耦合达到协调发展，因此缺乏对二者之间互动关系的深入剖析。

目前关于数字经济、流通产业与农民增收的研究多为单维研究。一方面是数字经济对农民收入的影响，孙文婷和刘志彪（2022）[1]在测度长江经济带数字经济发展水平的基础上，实证检验了数字经济对农民增收的重要影响；齐文浩等（2021）[12]提出数字乡村主要通过互联网、普惠金融等方式促进农民收入增长。另一方面是流通产业发展对农民收入的影响，俞彤晖（2018）[13]实证分析了流通产业与城乡收入之间的动态关系，发现流通产业集聚能够有效缓解城乡收入差距；杨水根和王露（2018）[14]分别从总体减贫、内部要素、区域差异和空间溢出这四个不同的维度切入，发现流通产业发展具有显著的减贫效应，且存在明显的区域差异和空间差异。但整理上述文献发现，当前尚未有学者将数字经济、流通产业和农民增收效应纳入统一体系，深入探讨数字经济与流通产业耦合协调发展对农民增收的空间效应。

因此本文在已有的研究基础上，尝试从以下两个方面进行拓展：一是分别构建数字经济与流通产业的评价指标体系，分析我国不同省份的发展水平，并进一步考虑数字经济与流通产业之间的双向性和动态性特征，利用耦合协调度模型对比研究2013—2020年我国各省份、各区域的耦合发展过程；二是借助空间计量模型探究数字经济与流通产业耦合协调发展对农民收入增加的促进作用，对巩固脱贫攻坚成果以及建立农村稳定发展长效机制具有重要意义。

1 理论框架分析

1.1 数字经济与流通产业耦合互动机理分析

在大数据时代背景下，抓住数字经济发展的机遇能够有效促进流通产业的转型升级，具体表现在以下三个方面：第一，网络基础设施和智能信息技术的升级有效提升了大数据处理的速度和效率，从而促进了区域间的信息流动。与此同时，虚拟网络带来的零距离沟通有效简化了供需对接流程，降低了交易成本，缩小了消费差距，进一步激发了人民的需求潜力，为流通产业的转型发展注入了新的动力。第二，数字经济逐渐向第三产业渗透，广泛嵌入流通产业各个环节，相比工业、农业领域，流通产业领域的数字化发展呈领先趋势。这种数字经济与传统产业融合发展能够有效带动资源的重组聚合，提高资本、劳动力等资源的配置效率，从而促进产业、经济、人民生活等多层次、全方位互联互通。第三，随着数字经济的不断发展，数字消费模式已成为社会总体消费的重要组成部分，电子商务的迅速发展从根本上改变了流通产业的业务流程、经营管理和交易方式，推动商贸流通活动数字化发展。这种智慧转型强调通过数字技术增强服务吸引力，从而提升产品附加值，打造以消费者为中心的营商环境，进一步推动流通产业的发展。

流通产业的转型也能推动数字经济的持续进步，主要表现为：一方面，流通产业的创新发展重塑了商业零售方式，深刻影响了人们的消费观念和消费习惯，促使消费结构、消费环境以及消费形势等不断改变。这场消费变革的巨大浪潮加速了互联网、人工智能等数字技术的普及应用，倒逼数字经济发展。此外，在新型商业模式发展尚未完全成熟的背景下，流通商需要借助持续的模式创新和技术赋能突破发展困境，不断培养专业化人才跨越流通技术短板，维持发展优势，在一定程度上助推数字经济发展。另一方面，流通产业作为国民经济的先导产业，不仅会对区域经济增长产生直接作用，而且会对社会再生产其他环节产生影响，从而间接促进经济发展。而经济高水平发展地区往往更加重视数字化发展与应用，这有利于从网络基础设施、数字技术进步等方面进一步拉动数字经济发展。

1.2 数字经济与流通产业耦合发展水平对农民增收影响的理论分析

相较于数字经济和流通产业发展的单极驱动，二者的耦合协调发展不仅有助于两个系统的发展质量和发展速度的提高，而且对农民增收具有正向影响作用。

第一，数字经济与流通产业的耦合发展通过促进数字消费水平提高改善农村人民生活。农村通常位于偏远地区，交通基础设施建设落后，市场发育相对不足，但往往具有丰富的、价格相对低廉的土地、劳动力、自然资源等生产要素，且文化底蕴深厚。数字消费水平的提高不仅可以降低流通和交易成本，而且可以帮助农村有效发挥其成本和要素优势，打破地域局限，发展特色农产品电商销售业务、乡村旅游业建设等，从而实现广泛、便捷的市场接入，刺激农产品需求，促进农村新业态发展，给农村发展带来新的机遇。

第二，数字经济与流通产业的耦合发展能够加速经济增长，从而有利于带动农村发展。一方面，经济的增长能够帮助改善招商引资环境，催生出一批新的行业，使贫困人口的就业机会增加，平均工资上涨；另一方面，经济增长加速了创新技术发展和管理知识的溢出，促进知识结构升级，增强产业联动，有效推动乡村振兴目标的实现。

第三，数字经济与流通产业的耦合发展可以进一步推动数字金融发展，化解农业风险，为贫困农户提供更多的创业机会，同时，二者的融合发展能够支持农村基础设施建设，促进农村公共服务的创新供给，为农村地区提供低成本的优质资源共享渠道，从而有效促进农民增收。

2 研究方法与数据来源

2.1 指标体系构建与数据说明

本文主要从数字基础设施建设、数字技术融合发展、数字服务与交易三个方面，选取8项基础指标构建我国省域数字经济评价指标体系。从产业发展规模、产业发展效率和产业发展潜力三个方面，选取8项基础指标构建我国省域流通产业评价指标体系，采用主成分分析法确定各指标的权重，并对系统内各要素进行加权，以反映两个系统的综合评价结果。具体见表1和下页表2。

表2 流通产业评价指标体系

2.2 耦合协调度模型

耦合协调度计算过程如下：

（1）计算两个系统的耦合度

其中，Eit和Lit分别表示数字经济和流通产业的综合评价指数；ε是调节系数，且2 ≤ε≤5，本文涉及数字经济和流通产业两个指标体系，因此取ε=2。

（2）计算两个系统的耦合协调度

其中，Tit=αEit+βIit，表示数字经济与流通产业的综合协调发展度；α表示数字经济发展水平权重，β表示流通产业发展水平权重，本文认为二者同等重要，因此取α=β=0.5。

数字经济与流通产业的协调等级划分见表3。

表3 耦合协调度等级划分

2.3 空间自相关模型

空间自相关可以有效检测数字经济与流通产业耦合协调发展要素之间是否存在空间关联性，分析其空间格局特征。本文采用Moran’s I 进行全局空间自相关检验，其计算公式为：

其中，Wij表示省份i和j之间的空间权重；n为标本量（省份个数）；x表示观测值；S2则表示样本方差。若I＞0 且显著，则表示该要素具有空间集聚特性，其值越大，区域相关性越强。

2.4 回归分析法

本文进一步构建空间计量模型，空间面板模型主要包括空间杜宾模型（SDM）、空间滞后模型（SLM）和空间误差模型（SEM）。其中，SDM是一般化形式（见式（4）），而SLM和SEM是SDM的特殊形式。

其中，pit表示农村居民收入；Dit表示数字经济与流通产业的耦合协调度；Xit是影响农村居民收入的控制变量（见表4）；β、η为农民增收系数；ρ表示被解释变量的空间自回归系数；λ则表示随机误差项的空间自相关系数；δ表示解释变量的空间溢出系数；Wit为邻接空间权重，本文假设海南和广东为邻接关系；φ表示服从正态分布的随机误差项；εit为随机误差项；μi为空间效应；γt为时间效应。

表4 变量的设定与说明

2.5 数据来源

本文主要选取2013—2020 年我国30 个省份（不含西藏和港澳台）的数据作为样本。指标体系中的16 个指标的原始数据主要来自历年《中国统计年鉴》《中国第三产业统计年鉴》《中国贸易外经统计年鉴》以及北京大学数字金融研究中心。

3 实证分析

3.1 耦合发展效应分析

（1）数字经济与流通产业测度结果分析

通过计算得到中国各省份数字经济与流通产业的综合评价指数，总体发展趋势如图1和图2所示。

图1 2013—2020年各省份数字经济综合评价指数

图2 2013—2020年各省份流通产业综合评价指数

从图1中可以看出，我国数字经济发展存在着非常明显的两极分化现象，形成了严重的“数字鸿沟”问题。北京、上海、浙江、广东的数字经济发展远超全国数字经济发展平均水平，但除此之外的大部分地区数字经济发展水平仍然较低。分区域来看，东部和中部地区数字经济发展水平波动较大，相比之下，西部地区发展稳定，相比2013 年每年都有一定的提升，发展甚至赶超中部地区部分省份。这说明数字经济的发展在很大程度上取决于自身的数字基础设施建设水平，欠发达地区落后的基础设施是制约其数字经济发展的关键因素之一。

而我国的流通产业发展虽然存在不同程度的区域异质性，但相比数字经济来说，并不存在严重的两极分化现象。从图2中可以看出，大部分省份的流通产业发展水平呈先波动上升后波动下降的趋势，2018 年各地区产业发展趋势最佳，但受新冠肺炎疫情的影响，2019年与2020年各地区流通产业发展严重受阻，导致下降趋势明显。

（2）中国数字经济与流通产业耦合协调发展分析

在分别计算得到数字经济与流通产业综合评价指数的基础上，测算了2013—2020 年我国30 个省份的数字经济与流通产业的耦合协调度，如图3所示。从全国角度来看，2013—2020 年我国数字经济与流通产业的总体耦合协调度呈波动上升趋势，但上升幅度不大，较2013年上升2.72%。且我国数字经济与流通产业的耦合协调度存在较大的区域异质性，两极分化现象较为严重。东部地区拥有良好的经济基础和成熟的商业模式，其数字经济与流通产业的耦合协调度最高，基本达到了中度协调；相比东部地区来说，中西部地区的耦合协调度明显偏低，大多处于失调范围，但耦合协调度发展速度比东部地区快。其中，中部地区相比2013年上升了2.49%，总体由中度失调转向轻度失调，而西部地区在三大地区中增长率最高，相比2013年上升了11.43%，在2018 年其耦合协调度甚至超过了中部地区，率先向初步协调靠拢。这是因为西部地区凭借其土地价格低、温度适宜散热等独特的地理优势，成为国家大数据服务中心设立的最优选择，带动了西部地区的数字经济发展，加之西部地区对数字经济发展的重视，数字基础设施建设大幅推进，使得数字经济与流通产业进一步融合发展，耦合协调度持续上升。

图3 数字经济与流通产业的耦合协调度

如表5所示，我国数字经济与流通产业总体耦合协调程度较好，不存在严重失调的省份，但30个省份的耦合协调度存在较大的差异。上海的数字经济与流通产业耦合协调度最高，是唯一达到高质协调状态的省份；北京、广东、江苏、浙江和山东的耦合协调度仅次于上海，在2013年已处于中度协调阶段，协调状态稳定；福建、海南、四川、重庆、湖北均处于初步协调状态，协调趋势较好，其中，四川虽然地处西部地区，但是其2018 年的耦合协调度已超过中部地区，较2013年增长了19.98%；辽宁的协调状态不稳定，2013—2016年基本处于初步协调状态，但在2017年却下降至轻度失调状态；河北、内蒙古一直在初步协调的范围内波动；2013—2020 年贵州、云南、江西、广西、新疆的数字经济与流通产业耦合协调程度均由中度失调转向轻度失调，并向初步协调靠拢，其中，贵州的耦合协调度上升幅度达34.23%，增幅在全国所有省份中位居第一；宁夏、山西、青海、甘肃的协调状态并不稳定；吉林和黑龙江的耦合协调度呈波动下降趋势，且分别下降了11.01%和15.17%。

表5 2013—2020年中国省域数字经济与流通产业耦合协调度

3.2 减贫效应结果分析

全局自相关检验结果如表6所示。从检验结果可知，Moran，s I均显著为正，这表明我国数字经济与流通产业的耦合水平存在显著的正向空间自相关性，因此应当采用空间计量模型进行数字经济与流通产业耦合发展对农民收入增长的影响研究。

表6 数字经济与流通产业耦合协调度的全局自相关检验

在进行空间面板计量模型选择时，先采用拉格朗日乘数（LM）检验其空间依赖性的表现形式，再通过Wald检验和LR检验判断SDM是否会简化成SLM或SEM。经检验，SDM是适合本文的最佳模型。

从下页表7中可以看出，空间杜宾模型回归的拟合效果优于OLS模型。在个体固定效应的空间杜宾模型下，数字经济与流通产业的耦合协调度对农村居民收入的影响系数为0.571，且通过了5%的显著性检验，这表明我国数字经济与流通产业的耦合协调发展对提升农村居民收入具有明显的促进作用，与前文的理论分析一致。

表7 全国范围OLS与空间杜宾模型回归结果

如表8所示，数字经济与流通产业的耦合协调度在各地区均能有效促进农村居民收入增长，但对西部地区的影响最大，这是因为：一方面，对于贫困人口较多的西部地区来说，农村居民收入明显低于东部和中部地区，而数字经济与流通产业的耦合协调发展在很大程度上弱化了教育、医疗等制约西部地区经济发展的瓶颈因素，西部地区流通领域进一步开放，新型商业业态蓬勃发展，明显改善了农业商品供给过剩的现象，使偏远山区也能快速享受数字流通服务，有利于帮助农村贫困人口实现增收、摆脱贫困。另一方面，西部地区强调将大数据技术运用到扶贫领域，进一步助力精准扶贫，为数字技术与流通产业的耦合发展创造了更大的空间。因此，西部地区能够显著促进农村居民收入增长。对于中部地区来说，耦合协调度每上升1%，农村居民收入将增长0.378%，因此中部地区数字经济与流通产业的耦合协调发展同样需要引起重视。东部地区的增收效应最小，这是因为东部地区数字经济与流通产业的耦合协调发展程度最高，且发展较为稳定，加之东部地区乡村振兴机制较为完善，因此二者耦合协调发展对农村居民收入的影响较小。

表8 分地区回归结果

4 结论

本文在梳理数字经济与流通产业耦合发展内在逻辑的基础上，构建耦合协调度模型，对2013—2020年我国30个省份的数字经济和流通产业耦合协调发展问题展开分析，并进一步构建空间计量模型，探究数字经济与流通产业耦合发展对农民增收的影响机理，得出以下结论：

（1）2013—2020 年我国数字经济发展存在严重的“数字鸿沟”问题，北京、上海、广东等省份发展程度遥遥领先于其他省份。分地区来看，东部省份和中部地区数字经济发展波动较大，而西部地区发展呈稳步上升趋势；相比之下，我国流通产业发展并未出现严重的两极分化现象，但发展并不稳定，尤其受新冠肺炎疫情的影响，大部分地区出现倒退的趋势。

（2）2013—2020 年我国30 个省份的数字经济与流通产业耦合协调度波动上升，但上升幅度较小。观测期内东部地区一直处于中度协调阶段，耦合协调度明显高于中部和西部地区。值得注意的是，虽然2013—2017 年中部地区的耦合协调度高于西部地区，但其发展速度略低于西部地区，因此，2018年西部地区数字经济与流通产业的耦合协调度超过中部地区，率先向初步协调靠拢。

（3）从全国范围内来看，数字经济与流通产业的耦合协调发展能够显著促进农民增收；从各区域来看，增收效应在西部地区最为明显，中部地区次之，而对东部地区影响程度最低。