数字经济、空间效应与城乡收入差距

韩 刚 李 翀

（安徽财经大学经济学院 安徽蚌埠 233030）

我国在“十四五”规划中提出了“脱贫攻坚成果巩固拓展，乡村振兴战略全面推进，全体人民共同富裕迈出坚实步伐”的主要目标，体现了我党对乡村振兴工作的高度重视，以及实现共同富裕的紧迫性。我国一直致力消除贫困、收入不均等问题，而城乡收入差距构成了我国收入不均等的绝大比例[1]。城乡收入差距过大导致农民群体陷入贫困陷阱并带来社会阶层固化[2]。因此，提高农民可支配收入、缩小城乡收入差距，使农民群体共享发展成果和实现共同富裕具有重要现实意义。

城乡收入差距问题一直是学术界重点关注的研究议题，已有文献就城乡收入差距的影响因素展开了多方面研究。例如，欧阳志刚认为，城市偏向的发展政策导致了地方政府对农业投资力度不足，进而带来城乡收入差距扩大[3]；王建康等指出，城镇化为农民工进城务工提供机会，缩小了城乡收入差距，但由此引起的城建用地扩张、人力资本的虹吸效应等问题又加剧了城乡收入差距[4]；罗能生等发现，交通基础设施完善能够同时缩小本省和邻省的城乡收入差距[5]；曾宏锐提出，现阶段我国贸易开放度提高会进一步加剧城乡收入差距[6]；周申蓓等发现，城乡人力资本差距是导致城乡收入差距的重要因素[7]。

与此同时，随着新时代互联网信息技术飞速发展，学者们开始从信息化、互联网、电子商务、数字经济等方面对城乡收入差距展开分析。例如，许竹青等就信息化与农产品销售价格展开研究，发现信息服务供给能提高农产品销售价格，有利于缩小城乡收入差距[8]；贺娅萍等发现，虽然理论上互联网发展能通过降低农村居民的信息搜寻成本缩小城乡收入差距，但由于城乡居民在互联网接入机会与使用能力上的差距，互联网发展反而加剧了原有的城乡收入不平等[9]；李琪等发现，电子商务发展显著促进了本地和周边地区农民增收[10]。关于数字经济对城乡收入差距影响的研究则没有得到统一结论，其研究成果主要分为三类：第一，数字经济能促进城乡收入差距收敛。例如，周利等的研究表明，数字经济通过促进农民增收缩小了城乡收入差距[11]；艾小青等发现，数字经济具有农村减贫效应[12]。第二，数字经济发展可能加剧原有的城乡收入差距。例如，李怡等指出，数字设备接入不平等、数字技术使用不平等正在引发以数字红利差异为特征的“三级数字鸿沟”，可能导致更严重的贫富分化并扩大城乡收入差距[13]；何宗樾等提出，数字经济对数字劣势群体所产生的就业冲击可能会加剧贫困发生率和贫困程度，提高农村贫困治理难度[14]。第三，数字经济对城乡收入差距有非线性影响。例如，李晓钟等提出，数字经济在发展初期具有较高的使用门槛，无法为包括农民在内的诸多弱势群体带来数字红利，进而加剧了城乡收入差距，但随着数字经济发展，农民群体也能无差别地获取数字产品和服务，分享农村数字红利并缩小城乡收入差距，因而其影响呈先扩大后缩小[15]的趋势；陈文等则认为，数字经济在发展前期能有效地分享农村数字红利，但在发展后期其使用门槛会愈加明显，进而会先缩小而后扩大城乡收入差距，呈U 型影响[16]。

既有文献为本文关于城乡收入差距影响因素提供了重要的参考借鉴，但当前有关数字经济影响城乡收入差距的文献较少且暂未得到一致结论。此外，在我国区域经济联系日趋紧密背景下，少有文献在空间视角下对数字经济与城乡收入差距的关系进行研究，本文拟就此展开分析。本文可能存在的边际贡献：一是通过CRITIC-熵值法对我国数字经济水平进行测度，探究其通过何种方式影响城乡收入差距，为发展数字经济改善城乡收入差距提供有益借鉴；二是基于空间视角分析数字经济与城乡收入差距的关系，拓展数字经济的空间外部性研究，为统筹推进数字经济建设、实现共同富裕提供理论支持。

一、理论分析与研究假设

本文认为，数字经济对城乡收入差距的影响呈U 型，在发展初期有利于促进城乡收入差距收敛，在发展后期则会扩大城乡收入差距。

（一）数字经济对城乡收入差距的缩小作用及其机理

我国城乡数字鸿沟已显著缩小，由互联网可接入性导致的数字鸿沟明显降低，有利于分享数字红利、改善城乡信息不对称问题。在发展初期，由于使用门槛不高，数字经济也能惠及包括农民在内的诸多弱势群体，进而能从以下两方面缩小城乡收入差距：一方面，数字经济能有效提高农业劳动生产率。在数字经济时代，信息的高效传播增强了农民获取利用有效信息的能力，通过筛选有效信息，农民能够及时获取农业生产销售等专业信息，优化生产决策和营销方式，从而提高农村资源配置效率。随着农村电商的兴起，各种“淘宝村”如雨后春笋般出现，淘宝、京东、拼多多等电商平台为农民提供了“线上+线下”的销售模式，打破了传统农产品市场的地域限制，畅通了农产品销售渠道，解决了小农市场农民议价能力低、农产品交易成本高及供需不平衡问题，从而提高了农业收入和农业劳动效率。另一方面，数字经济能促进农村人口转移就业，加快城镇化进程。通过建立面向大众的征信体系，数字金融发展扩宽了金融服务的覆盖面积，使金融资源能惠及更多受众，进而促进城镇中小微企业创立，而城镇中小微企业是吸纳农村转移劳动力、提高农民就业收入的重要力量，通过将农业剩余劳动力转移至边际生产率更高的城镇非农就业，更有利于其收入的持续稳定增长，同时，还会加剧城镇劳动力市场的就业竞争，缩小城乡居民薪资差距。城镇化扩张有利于统筹城乡网络和交通基础设施一体化，提高农村网络质量和农产品物流效率，促进农村产业现代化，并进一步形成农产品加工、销售、物流服务等现代化的生产经营体系，优化农业产业链条，促进城乡良性互动，为农村劳动力就近就业提供支持。

综上，在发展初期，数字红利涌现，能够激发农村数字经济发展的“后发优势”，提高农业劳动生产率并加快城镇化，进而促进城乡收入差距收敛。据此，本文提出：

H1：数字经济能提高农业劳动生产率和城镇化率，进而促进城乡收入差距收敛。

（二）数字经济对城乡收入差距的非线性影响

Dimaggio 等提出，数字鸿沟包括接入不平等与使用不平等两个阶段[17]。我国城乡数字鸿沟虽有所改善，但在数字接入方面，农村网络基础设施落后、互联网发展基础薄弱、低收入群体数字化设备拥有率低，形成了在供给方面以数字接入差异为特征的一级数字鸿沟；在数字使用方面，农民数字化程度不高、人力资本不足、缺乏积极响应数字经济所需的数字技能，较之城镇居民通过互联网理财积累资本、获取经济收益的数字行为，农民对互联网的需求主要为娱乐消遣，在需求方面形成了以数字使用差异为特征的二级数字鸿沟。我们需要关注数字鸿沟对城乡收入差距的不利影响：一方面，信通院《中国数字经济发展白皮书》报告显示[18]，较之服务业和工业，农业数字经济增加值占比还比较低，这说明当前农民对数字经济的认识程度与接纳度不高、农业数字化进程较慢、农村数字经济潜力尚未有效发挥，城乡数字鸿沟制约了农业现代化发展；另一方面，数字经济对不同社会经济群体有不同的收益回报率，高收入群体往往拥有更高的数字技能并倾向于应用数字活动受益，而中低收入群体的数字活动则以通信娱乐为主[13]，不同群体间的数字红利差异可能会加剧原有的收入差距。因此，城乡数字鸿沟可能导致城乡数字经济回报率差异，若不加强农村数字经济建设、提高农民利用数字经济的能力，数字经济在发展后期可能会导致城乡收入差距扩大。

与此同时，数字经济的进一步发展，对农业劳动生产率和城镇化的促进作用也发生了改变。第一，农村电子商务规模扩大导致农民面临产品同质化竞争和利润下降，而随着数字经济的发展则更多地带动当地加工制造业与现代服务业发展。这些相对生产率更高的产业可能虹吸具有较高劳动素质的农民，制约农业劳动生产率提高。第二，在发展后期，数字经济越来越依靠大数据、云计算、人工智能、工业智能化等技术密集型产业推进，由于农民受教育水平一般较低，且农村转移劳动力主要从事城镇低技能工作，无法满足城镇新一轮就业扩张对数字人才的需求，进而面临被边缘化、挤出城镇就业的风险。第三，高新技术产业发展导致先进生产设备对低技能劳动力的加速替代可能会造成结构性失业，导致低技能劳动力失业率提高和工资下降，从而影响农村转移劳动力就业和生活来源稳定性[19]，对自身人力资本不足导致面临巨大生活就业压力，其将导致这部分农村劳动力宁愿退守乡村而非落户城镇，造成“逆城镇化”。

综上，在发展后期，数字经济可能会降低农业劳动生产率和阻碍城镇化进程并扩大城乡收入差距。据此，本文提出：

H2：数字经济对城乡收入差距的影响呈U 型，对农业劳动生产率和城镇化率的影响呈倒U 型。

（三）数字经济发展的正向空间外部性

数字经济是以信息为生产要素，以互联网为核心载体的新兴经济。已有研究表明，电子商务能通过扩大外部区域市场潜能产生技术扩散效应和上下游拉动效应，同时促进本地和周边地区农民增收[10]；数字普惠金融能同时提高本省和邻省农民的非农就业收入，表明我国数字金融开始进入跨区域技术共享、协同阶段，增强金融服务的传达能力进而促进各地金融服务共同发展[20]；互联网发展同样表现出了空间溢出效应[21]。那么，作为电子商务、数字金融、互联网的高级产物，数字经济能否通过空间效应缩小周边地区的城乡收入差距？随着区域间经济联动性不断增加，数字技术的跨时空传播大大促进了各地数据要素的自由流动与开放共享，基于互联网发展的“梅特卡夫定律”，本地数字经济发展可能对周边地区产生涓流效应（即扩散效应），形成区域间数字经济正向发展的空间集聚，进而推动构建全国统一数据市场，促进各地数字技术协同治理、共建共享，实现跨区域改善城乡收入差距。据此，本文提出：

H3：数字经济发展具有正外部性，可通过空间外溢改善周边地区城乡收入差距。

二、模型设定与变量选取

（一）城乡收入差距测度

相较于城乡人均可支配收入比，泰尔指数同时考虑了城乡人口变迁对城乡收入差距的影响[3]，更准确地反映了城乡收入差距。因此，使用泰尔指数来衡量城乡收入差距，其计算步骤为：

其中，j=1，2 分别代表城镇和农村，yij,t代表城镇和农村总收入，yi,t为总收入，xij,t代表城镇和农村人口，xi, t为总人口。

（二）数字经济指数测度

借鉴向云等的研究[22]，本文从数字经济普及与发展的角度衡量数字经济水平。具体来说，从互联网发展、信息化发展，人力资本支持和数字支付使用率4 方面衡量数字经济覆盖广度，从企业信息化及电子商务发展、两化融合、高新技术企业发展、科技企业孵化指标、数字企业指标、创新发展水平和数字支付使用量7 方面衡量数字经济使用深度，选取27 个指标构建数字经济综合指标体系（表1）对其进行测度。

表1 数字经济指标体系

具体测度步骤如下：

1.客观赋权

考虑到各测度指标间可能存在较强的相关性，本文使用CRITIC-熵权法利用数据客观属性进行赋权。首先将指标j原始数据极差法处理并向右移动0.001 个单位，计算其熵值（ej,t）、标准差（σj,t）、指标i的相关系数（rij,t），然后进一步计算各年度指标权重Wj,t：

2.指标的标准化处理

参考刘军等数字经济指数的计算方法[23]，以2015 年为基期将原始数据标准化：

其中，（3）（4）式分别用于正向指标和负向指标，xij,t为指标原始数据，xmaxj和xminj分别为指标最大值和最小值。

3.数字经济指数测度

加权计算各省（市）数字经济指数：

（三）模型构建

为分析数字经济对城乡收入差距的影响，构建如下基准模型：

其中，i和t分别代表省份和年份，Theili,t为城乡泰尔指数，Digi,t和Dig2i,t分别为数字经济及其平方项，Xi,t为控制变量，μi、γt和εi,t分别为个体效应、时间效应和随机误差项（下同）。

分析数字经济影响城乡收入差距的作用机制，可借鉴温忠麟等的研究[24]，构建如下机制检验模型：

其中，Alpi,t和Urbi,t分别为农业劳动生产率和城镇化水平。

考虑到数字经济可能存在的空间效应，本文还构建了如下空间杜宾模型：

其中，W为空间权重矩阵，ρ1、ρ2为空间滞后系数。

（四）变量设置

1.被解释变量：城乡泰尔指数（Theil），计算方法如（6）式。

2.核心解释变量：数字经济指数（Dig），计算方法如（5）式。

3.控制变量：交通基础设施建设（Trans），使用等级公路里程与铁路营业里程之和除以省（市）面积来衡量；对外贸易水平（Ft），使用进出口总额占GDP 来衡量；政府干预度（Fe），使用政府财政支出占GDP 来衡量；固定资产投资（Fai），使用固定资产投资占GDP 来衡量；产业结构指数（Is），使用Is=*i来衡量，其中Si为第i 产业增加值占比；城乡人力资本差异（Edu），使用城乡居民人均教育文化娱乐支出比来衡量；人口老龄化（Eld），使用老年人口抚养比来衡量。

4.中介变量：农业劳动生产率（Alp），使用第一产业劳动生产率来衡量；城镇化水平（Urb），使用城镇化率来衡量。

（五）数据来源及描述性统计

本文研究样本为我国30 个省、市、自治区（不含港澳台、西藏），时间序列设定为2015—2020 年，最终获得180 个观测对象。指标原始数据来源于中国经济社会大数据研究平台、国家统计局网站、企查查网站及北京大学数字普惠金融指数[25]，文中经济变量均以2015 年为基期进行价格平减以消除价格波动影响，变量描述性统计如表2 所示。

表2 变量描述性统计

三、实证结果及分析

（一）基准回归

本文使用时间个体双固定的固定效应模型就数字经济对城乡收入差距的影响进行研究，结果显示（表3），第（1）（2）列Dig 估计系数分别为-0.023和-0.022，且在1%的置信水平下显著，初步表明数字经济能缩小城乡收入差距；在第（3）（4）列加入Dig2后发现其估计系数分别为0.015 和0.014，且同样显著，这说明数字经济在发展初期有利于缩小城乡收入差距，但在发展后期随着城乡数字鸿沟凸显，反而会扩大城乡收入差距。这意味着我国在大力发展数字经济的同时也应注重培训农民的数字技能、加强农民获取并利用数字经济的能力，避免城乡数字红利差异导致城乡收入差距恶化。

表3 基准回归结果

（二）内生性检验及稳健性分析

考虑到模型可能存在的内生性问题，本部分将Dig 和Dig2视为两个内生变量，借鉴赵涛等的研究[26]，使用1984 年每万人拥有电话机数与上一年全国层面的互联网普及率的乘积构建面板工具变量进行2SLS 估计。其逻辑在于，一方面，历史上固定电话发展情况反映了当地的通信技术发展与人们对电话的使用习惯，会对后续数字经济发展产生影响；另一方面，历史固定电话数与上一年全国互联网普及率对如今各地区的城乡收入差距不存在直接影响，满足工具变量要求。结果显示：工具变量显著拒绝了识别不足假设和弱工具变量假设，具有合理性；同时，Dig 和Dig2的估计系数分别显著为正和显著为负，说明考虑了内生性问题后，数字经济对城乡收入差距的U型影响仍然存在。

此外，本部分还进行了一系列稳健性分析以增强研究结论说服力：使用城乡人均消费支出计算泰尔指数替换被解释变量；使用主成分分析计算数字经济指数替换解释变量；对样本数据进行1%双侧缩尾减少异常值影响。结果显示：除系数大小发生变化外，Dig 和Dig2估计系数依然显著且方向不变，研究结论较为稳健。

（三）机制检验

本部分通过逐步回归检验H2 是否成立，机制检验结果如表4 所示。表4 第（1）列Dig 估计系数为0.580，且在5%的置信水平下显著，Dig2估计系数为-0.097 但不显著，表明数字经济对农业劳动生产率的影响主要表现为促进作用，在发展后期仍能有效提高农业劳动生产率。第（2）列Alp估计系数为-0.006 且显著，表明数字经济能通过提高农业劳动生产率缩小城乡收入差距。第（3）列Dig 和Dig2估计系数分别为0.093 和-0.026 且均在1%的置信水平下显著，表明数字经济对城镇化的影响呈倒U 型，在发展初期有利于促进农村人口转移就业加快城镇化，在发展后期反而将低技能农村劳动力挤出城镇就业市场并阻碍城镇化。第（4）列Urb 估计系数为-0.167 且显著，表明数字经济能通过加快城镇化缩小城乡收入差距。相较于表3 第（4）列，本部分Dig 和Dig2估计系数有所下降，表明数字经济发挥部分中介作用。结合上部分结论，H1、H2 基本得以证实。

表4 机制检验结果

（四）数字经济的空间效应

考虑到我国各省（市）同时存在经济与空间上的联系，本部分采用经济地理距离构建空间权重矩阵：

其中，W为30*30 阶权重矩阵，矩阵元素如上，dij表示两省省会距离，Yi和Yj为两省2015—2020年人均GDP 平均值。进行双边莫兰检验发现Theil和Dig 莫兰指数均显著为正，表明二者均存在正向空间自相关关系。

进一步地，借鉴Lesage 等的研究[27]210，将数字经济对城乡收入差距的影响分解为直接效应、间接效应和总效应，分别反映数字经济发展对本地、对周边地区城乡收入差距的影响以及二者效应之和。结果显示（表5），数字经济的直接效应、间接效应和总效应分别为-0.010、-0.030 和-0.040，且均在5%的置信水平下显著为负，表明数字经济具有正向空间外部性，发展较快的地区通过技术扩散、知识共享实现了跨区域共建共享，不仅能够缩小本地城乡收入差距，还有助于改善邻省的城乡收入差距。同时，数字经济间接效应占比为74.5%，表明其对城乡收入差距的缩小作用主要来源于间接效应，可能原因为经济发展水平相似的地区数字经济协同发展所产生的交互效应更明显，更有利于数据要素的高效流动和数字知识共通共享，从而推进数字经济集聚。H3 得以证实。

表5 空间杜宾模型结果

（五）农民人力资本投资的门槛效应

由于农民人力资本较低，农村数字经济潜力尚未有效发挥，那么增加农民人力资本投资能否增强农民对数字经济的利用能力，缓解城乡数字鸿沟？本部分使用农村人均教育文化娱乐支出来衡量农民人力资本投资（Capital），将其作为门槛变量构建门槛模型对此展开分析：

以上为单门槛模型，υ1为门槛值，Capitali,t满足条件时I取1，否则取0。通过Bootstrap 法重复抽样1 000 次，发现以Capitali,t为门槛变量时，数字经济对农业劳动生产率的影响不存在门槛效应，对城镇化和城乡收入差距的影响存在单一门槛。进一步地，对Urb 和Theil 进行门槛回归，结果显示（表6），在低人力资本投资区间，数字经济对城镇化和城乡收入差距的估计系数分别为0.046 和-0.018，而在高人力资本投资区间，二者的估计系数分别为0.062 和-0.023，系数的绝对值显著提高，表明人力资本提高能增强数字经济推动城镇化和缩小城乡收入差距的作用。这说明城乡数字鸿沟主要来源于城乡人力资本差异造成的数字使用差异，农民人力资本不足制约了农村数字经济发展和农村人口转移就业，而提高农民的人力资本与教育投资能增强农民对数字技术的吸收与利用能力，同时缓解结构性失业对农民的影响，避免数字经济发展后期可能导致的逆城镇化和城乡收入差距扩大现象。

表6 门槛回归结果

四、结论与启示

本文基于2015—2020 年省级面板数据分析了数字经济对城乡收入差距的影响效应，主要研究结论如下：第一，数字经济在发展前期能够显著提高农业劳动生产率和城镇化率，促进城乡收入差距收敛，在后期虽仍能提高农业劳动生产率，但会阻碍城镇化和扩大城乡收入差距；第二，数字经济具有显著的正向空间外部性，大力发展数字经济不仅能缩小本地城乡收入差距，还能为周边地区城乡收入差距弥合创造良好环境；第三，农民人力资本不足显著制约了农村数字经济发展，提高农民的人力资本与教育投资有助于缓解城乡数字鸿沟、增强数字经济对城乡收入差距的缩小作用。鉴于此，本文提出以下政策建议：

第一，因地制宜，制定差异化发展策略。对于数字经济发展较为发达的地区，需要注意数字鸿沟可能导致的逆城镇化和城乡收入差距扩大问题，政府可以通过积极培养农民对数字技术的利用能力，深化数字经济在农村的创新应用，探索城乡数字经济协调发展方式，为其他地区提供有益借鉴。对于数字基础设施相对落后的地区，政府可以通过统筹城乡数字基础设施建设和构建城乡一体化的数字服务体系提高农村互联网质量，解决农村网速慢、网络不稳定问题，打通互联网乡村“最后一公里”。

第二，鉴于数字经济发展的正向空间外部性，应强调数字经济发展的整体观念，积极破除数据要素流动壁垒，构建数据要素共享体系，合理分配数字资源。如推进“东数西算”工程，优化数据中心建设布局，强化区域分工协作，通过在中西部地区积极引进数字人才和推进数字企业建设平衡区域数字经济发展，强化数字经济的辐射带动作用，从而更有效地发挥其缩小城乡收入差距的空间效应。

第三，提高农民人力资本，跨越城乡数字鸿沟。遏制城乡数字鸿沟扩大的关键在于提高农民人力资本，使之具有分享数字红利的知识技能，政府可以利用数字经济发展机会，加大对农民的数字知识与数字应用技能培训，提高其数字素养，使更多农民可以利用互联网获取各种教育资源与专业知识，实现人力资本的提升与发展。

最后，感谢2021 年安徽财经大学研究生科研创新基金项目：数字经济推进城乡一体化实证分析（项目编号：ACYC2021360）的资助。