数字乡村建设对农民农村共同富裕的影响及空间溢出效应

摘要：数字乡村建设以数字化赋能乡村产业发展、乡村建设和乡村治理，能够有效提升乡村的农业现代化建设、提高农村居民收入水平。因此，数字乡村建设对实现农民农村共同富裕有着至关重要的作用。基于此，通过深入分析二者之间的相互影响和空间溢出效应，对进一步加快数字乡村建设的方向提供参考。

关键词：数字乡村；农民农村；共同富裕；空间溢出

中图分类号：F32" " " 文献标识码：" A" " " 文章编号：2095-7734（2024）01-0025-06

一、绪论

" 数字乡村建设作为全面推进乡村振兴战略的重要突破口以及建设数字中国的重要内容，为缩小城乡差距插上数字翅膀，以数字化赋能乡村产业发展、乡村建设和乡村治理，整体带动农民农村现代化发展。习近平总书记在“十四五”规划和2035年远景目标纲要中提出，要加快推进数字乡村建设，牢牢把握数字技术创新发展新机遇，推动数字技术同农业发展、农村治理和农民生活深度融合。数字乡村的建设可以通过数字赋能有效提升乡村的农业现代化建设、提高农村居民收入水平。因此，数字乡村建设对实现农民农村共同富裕有着至关重要的作用。并且，出于绩效考核、互联互通、示范作用以及技术溢出等因素的考量，本地的数字乡村建设工作也许对周边地区的农民农村共同富裕存在一定的影响。因此，有必要研究数字乡村建设对农民农村共同富裕的影响以及空间溢出效应，以进一步安排更为精准的顶层设计。

二、理论分析

" 数字乡村建设在提高要素组合优化水平、推动农业生产数字化、整合农村经济发展资源与降低农产品交易费用均有显著的促进作用，可进一步加快实现农民农村共同富裕。首先，数字乡村建设可以提高要素组合优化水平。数字乡村建设使用互联网载体突破传统空间界限，重构农民农村多维发展应用场景，对乡村系统资源要素进行重组，实现各方资源的有机整合与协调创新[1]。各类要素在城乡间的自由流动，实现了城市和乡村产业的双向互动，不仅帮助劳动力、资本等核心要素模糊地域限制以增加乡村各要素的边际效率[2]，而且使得数据这一关键要素融入生产的各个环节以实现城市现代化要素流入农村，增加了农民农村的创收机会，实现乡村与城市的共同富裕[3]。其次，数字乡村建设可以推动农村生产数字化转型。随着数字基础设施在农村的广泛普及，农村各产业的生产方式和经营方式借助数字技术实现各环节的高效衔接，促进农村发展提质增效[4]。新型的农村生产模式走向数字化与智能化，不仅帮助传统农业生产强化全链条信息获取以减少农民在生产过程中的信息不对称性，而且可以通过智能分析帮助农民进一步挖掘消费者潜在需求，通过互联网平台获取与农业生产相关的技术与政策支持，鼓励农民进行现代化生产[5]，为农民农村共同富裕奠定基础。再次，数字乡村建设可以催生新业务与新模式。数字乡村建设通过平台技术的推广，催生电子商务、物流运输等业务不断扩大，产生大量就业机会，在减少闲置劳动力的同时拓宽农民获取收入的渠道。电商销售业务提高农民农村销售效率，乡村产业的集群效应与品牌影响力不断提升[6]。同时，“互联网+农业”新模式的发展为农业产业发展提供新型生产力，颠覆性的数字化创新和农业生产与监督数据共享模式，覆盖改变了农民农村生产的弱势地位[7]，催生出以智慧农业和精准农业为代表的数字农业新形态，推动农业农村共同富裕稳步进行[8]。最后，数字乡村建设可以降低农产品的交易费用。数字乡村建设强化益农数字平台建设，用数字技术指导农村作业全过程，缓解农村产业发展无序、产业链延伸脱节等问题[9]，能更为准确和高效地获取供求双方信息，以需定产，节约农村农业发展的交易费用。同时，数字化治理平台能够帮助市场交易双方减少中间繁琐流程，向消费者直接运输农产品，加强交流协作，减少恶性竞争所带来的不必要浪费，共筑循环系统，实现对农民农村的共同富裕[10]。

三、研究设计

（一）变量测度与说明

1.被解释变量

" 农民农村共同富裕（CPFRA）：本文参考王瑞峰[11]以及潘锡泉[12]的研究，取城镇居民可支配收入与农村居民可支配收入之比来衡量农民农村共同富裕程度。选取该变量的原因如下：两者之比不仅可以体现城镇与农村的收入差距以近似衡量共同富裕情况，而且可以观测出城镇与农村发展较为平衡与较不平衡的省份地区以调整发展战略。两者之比越小，意味着实现农民农村共同富裕的发展形式，是“共同”属性的均衡，还意味着城乡收入差距的缩小即实现农民农村共同富裕的物质基础，是“富裕”属性的增加。该指标属于负向指标，越接近1则表明城乡收入差距越小、农村居民可支配收入的提高。所以，该数值越接近于1越好。

2.解释变量

" 数字乡村建设（DIG）：根据《数字乡村发展行动计划（2022-2025年）》所部署的八个方向重点行动以及现有研究和数据的可得性，本文借鉴王中伟等人[13]的研究，从数字乡村信息环境、数字乡村服务环境与数字乡村应用环境三个维度构建数字乡村建设水平评价指标体系。经过标准化处理后通过熵值法确认各二级指标权重，最终得到数字乡村建设发展水平，具体的二级指标选取与权重赋值见表1。

3.控制变量

" 为了控制其他因素对于研究的影响，本文参考已有研究成果，选取如下控制变量：城镇化率（URB），选取城镇年末人口与地区年末总人口的比值衡量；财政支持（GOV），选取政府农林水支出与一般公共预算支出的比值衡量；产业结构升级（IS），选取二、三产业增加值占地区GDP的比值衡量；固定资产投资（FAI）：选取农林牧渔固定资产投资额的对数衡量；收入情况（SIT）：选取农林牧渔人员平均工资的对数衡量；科创能力（TIC）：选取高技术产业有效发明专利数衡量。

（二）模型构建

" 为了考察数字乡村建设对农民农村共同富裕的直接影响，即检验本文提出的H1，构建如下基准回归模型（1）：

CPFRAit=α0+α1DIGit+α2∑Control+？藓it+？滓i+？姿t（1）

其中，i代表省份，t代表年份，α0为常数项，而

∑Control为所有控制变量，其包括：城镇化率URB、财政支持GOV、产业结构升级IS、固定资产投资FAI、收入情况SIT以及科创能力TIC。此外，？藓it为随机误差项，？滓i为省份效应，？姿t为年份效应。

（三）样本选取和数据来源

" 本文选取我国31个省份（自治区、直辖市）作为研究样本，研究期间为2013-2020年，各变量主要来自于《中国统计年鉴》《中国农村统计年鉴》《中国农业年鉴》《中国社会统计年鉴》《中国住户调查年鉴》以及国家统计局各省份统计年鉴等权威年鉴和报告。由于部分变量在研究期间内并未完全列示，本文采用线性插值法予以补齐，各变量的描述性统计见表2所示。同时，各变量的VIF均小于10，说明总体上不存在共线性问题。

四、实证分析

（一）基准回归分析

首先进行Hausman检验P值为0拒绝原假设采用固定效应模型，具体回归结果见表3。其中，列（1）与列（2）不考虑年份与省份对解释变量产生的影响，数字乡村建设水平系数显著为负。列（3）同时考虑年份与省份会对解释变量产生的影响，乡村建设水平系数在1%水平下显著为负且该变量属于负向指标，表明数字乡村建设能够显著促进农民农村共同富裕。列（4）在列（3）的基础上加入控制变量，发现数字乡村建设水平系数依旧在1%水平下显著为负，说明数字乡村建设能够显著降低城镇居民可支配收入与农村居民可支配收入的比值，实现农民农村共同富裕。这一结论不仅肯定了我国数字乡村建设对于实现农民农村共同富裕的积极影响，也为各省份加快数字乡村建设提供一定的实证证据，激发各省对于乡村数字化建设的主动性。参考徐鹏杰[14]等人的研究，将城乡收入差距的对数（URIG）作为测度农民农村共同富裕的指标进行稳健性检验，结果见列（5）。使用CRITIC法测度解释变量再次进行稳健性检验，结果见列（6）。核心解释变量的系数均显著为负，说明数字乡村建设能够显著降低城镇居民可支配收入与农村居民可支配收入的比值，实现农民农村共同富裕，与主结论一致。

（二）空间检验

" 本文首先采用莫兰指数基于0-1矩阵，对被解释变量农民农村共同富裕，以及核心解释变量数字乡村建设的空间相关性进行检验，具体检验结果见表4。由表4可以看出，2013-2020年我国农民农村共同富裕的莫兰指数为正值且均通过1%水平上的显著性检验，数字乡村建设的莫兰指数同样也均为正值且通过显著性检验。2020年两者的莫兰指数均有所回落，可能是由于疫情导致省份之间的交流减少所致，两者虽然整体变化不大，但仍然表现出一定的上升趋势，说明我国农民农村共同富裕与数字乡村建设并非独立发展，已经形成了逐步强化的正向空间溢出效应。同时，绘制2013年与2020年农民农村共同富裕与数字乡村建设的莫兰散点图进行局部空间分析，具体的农民农村共同富裕的莫兰散点图见图1，具体的数字乡村建设的莫兰散点图见图2。从图1可以看出，我国大部分省份落于一、三象限，即位于“高—高”集聚区与“低—低”集聚区，且处于第三象限的省份多于第一象限。说明大部分存在空间正相关性且空间集聚程度较高的省份更多处于“低—低”集聚且长期不变。所以，这些省份实现农民农村共同富裕还有较大提升空间。此外，从图2可以看出，数字乡村建设的莫兰散点图同样有超过半数集中在一、三象限。所以，数字乡村建设的集聚程度较高且都存在显著的空间正相关性。并且从象限分布来看，2020年第一象限内的省份数量较2013年相比得到提升。所以，数字乡村建设水平较高的省份，对其周边地区的影响程度不断加深并逐渐产生集聚效应。

本文认为数字乡村建设和农民农村共同富裕表现出空间依赖特征，本地农民农村共同富裕程度不仅受到周边省份农民农村共同富裕程度的影响，还会受到周边省份数字乡村建设的影响。空间杜宾模型普遍被认为是空间经济问题研究的标准化方法。为此，我们加入各变量的空间滞后项，具体建立的空间面板模型如下（2）：

CPFRAit=？誽0+？誽1DIGit+？誽2∑Control+？籽1■wijCPFRAjt+？籽2■wijDIGjt+？籽3■wij∑Control+？滋i+？諼t+？仔it" （2）

" 其中，变量含义与模型（1）一致，？籽表示空间自回归系数，w表示空间权重矩阵。本文分别采用了0-1矩阵、空间经济矩阵、空间地理矩阵与经济地理矩阵来进行空间检验。首先进行LM检验，验证了空间杜宾模型并不会退化成空间滞后与空间误差。其次通过采用各权重矩阵进行回归发现，间接效应的回归系数均显著为负。表明本省数字乡村建设会带动周边省份城乡收入比的下降，即本省数字乡村建设水平的提高会促进周边省份农民农村共同富裕。可能的原因是：首先，注重良性竞争与合作。我国目前不断深入数字乡村建设，以期实现乡村振兴与数字中国宏观战略。在这一大目标的背景下，各省政府存在促进农民农村共同富裕的良性竞争与合作关系，通过竞合效应不断提升本省与周边省份的农民农村共同富裕程度。其次，空间趋同与示范效应。地理位置相近或者基础条件相似的省份在数字乡村发展方面存在一定的趋同性，关联省份之间的乡村数字化基础设施投入以及政府指导方针可能更加激烈或相似。并且，在农民农村共同富裕程度较高的省份，可以通过示范作用对周边省份产生积极影响。值得注意的是，使用空间地理矩阵与经济地理矩阵的直接效应系数并不显著，说明应该关注数字乡村建设在不同区域间的空间依赖性。

五、研究结论与政策建议

" 本文以我国31个省份为主要研究对象，实证研究了数字乡村建设对农民农村共同富裕的影响及其溢出作用。结果显示：数字乡村建设能够显著促进农民农村共同富裕。农民农村共同富裕空间集聚程度较高，“低—低”集聚处于多数且长期不变，数字乡村建设较高的省份对其周边地区的影响程度不断加深并逐渐产生集聚效应。同时，数字乡村建设对农民农村共同富裕存在正向空间溢出效应。

" 根据上述研究结论，本文提出以下政策建议：

" 第一，推进数字乡村建设，深入数字人才培养。数字乡村建设可为实现农民农村共同富裕注入新动能，通过拓展乡村互联网软件应用释放数字红利做大蛋糕，再以数字整合、数字治理以及共富设计分好蛋糕。在数字乡村建设过程中，不仅注重能力的建设，还要注重关系的建设。此外，可以通过校企合作定向培养数字化、信息化人才，并提升乡村数字化人才的福利待遇，以期提升乡村整体的数字化素养。在培养规划中，要注意留住熟悉当地环境的本土数字型人才，并且还需要对外招聘专业性更强的数字化人才。

" 第二，保障共富长效机制，实现城乡平衡发展。创新是发展的不竭动力，当地政府可以出台相关政策鼓励农村农民进行创新创业活动，通过“互联网+公共服务”实现乡村基本生活与数字技术连接程度的提升。此外，需要持续加强乡村数字化基础设施的建设，并向农民传递数字化生产生活的理念，使农民了解、学习到最终接受数字化建设，调动村民参与数字化生产生活的积极性与创造性。在农业工作中，积极使用数字化生产设备，并在最终销售环节上加强网络电商的培训，实现农村收入与效率的大幅提升。

" 第三，加强各省要素交流，发挥辐射带动作用。我国中西部地区的许多省份存在数字化转型成本较高、数字化基础设施建设较难推进的困境。因此，国家需要加强偏远地区的网络信息建设，给予资金和技术援助，加强人力、资本、数据等要素在各省份的流动交流，注重各要素的利用效率，努力实现和睦共治。此外，数字乡村建设程度较高的省份，可充分发挥示范作用与辐射带动作用，加强各省份之间的数字交流与合作，搭建区域协作平台，共享先进的数字化技术，并且还可为其他省份或地区提供成功经验。

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