数字经济对乡村振兴的影响研究

李旭静 雷娜

摘要：为从理论上阐释数字经济对乡村振兴的影响机制，采用2011年—2020年中国30个省份（西藏、港澳台除外）的面板数据，构建固定效应模型实证分析数字经济对乡村振兴的影响效应与机制；运用空间计量模型研究数字经济对乡村振兴影响的空间溢出效应及地区异质性。结果表明，数字经济对乡村振兴有显著正向作用和空间溢出效应，通过调整就业结构与提高劳动生产率助力乡村振兴；数字经济对东部地区乡村振兴的促进作用强于中西部地区。

关键词：数字经济；乡村振兴；空间溢出；就业结构；劳动生产率

中图分类号：F49；F323

文献标志码：A

强国必先强农，全面建设社会主义现代化国家，最艰巨的任务仍然在农村。中国强调要“全面推进乡村振兴”，这既是实现农业农村现代化的重要路径，也是建设农业强国、实现共同富裕的必然要求。《中国数字经济发展研究报告（2023）》显示，2012年以来，数字经济增速已连续11年显著高于GDP增速，2022年中国数字经济规模达到50.2万亿元，占GDP比重41.5%，已成为稳定经济增长的主要动力，为驱动乡村振兴提供了良好契机。近年来乡村数字基础设施建设发展迅速，2022年底，5G网络已覆盖所有县城城区，同时乡村新业态新模式不断涌现。2022年1月，中央网信办等10部门印发的《数字乡村发展行动计划（2022—2025年）》明确指出要着力发展乡村数字经济。在此背景下，从理论与实证层面全面评估数字经济对乡村振兴的影响，对充分发挥数字经济引擎作用、全面推进乡村振兴和实现共同富裕具有重要意义。数字经济的本质是以数字技术进行生产[1]，包括经济转型、产业升级和安全治理[2]。目前通过Machlup-Porat测算法[3]、国内生产总值核算中的生产法[4]等测算数字经济，数字经济对缩小城乡收入差距[5]、提升就业质量[6]和城市经济韧性[7]等具有显著影响。乡村振兴领域研究中，围绕产业兴旺、生态宜居、乡风文明、治理有效、生活富裕五个维度[8-9]构建乡村振兴评价指标体系，且以此作为评价乡村振兴的一级指标在学界已成为共识。研究发现文化产业[10]、农村职业教育[11]、高质量绿色发展[12]等对乡村振兴具有重要作用。数字经济通过供需结构升级、市场培育激活、内化融汇、联动融通推动乡村振兴[13]。但基础设施、人才等因素制约了数字经济对乡村振兴的作用[14]。数字经济与乡村振兴在内、外部环境下通过关键活动交叉耦合[15]，且耦合协调发展水平呈现上升态势，存在“沿海地区高，内陆地区低”的空间分异特征[16]。数字经济有利于促进本地区与邻近地区的乡村振兴，且具有明显的地区异质性[17]。目前数字经济、乡村振兴的研究成果较丰富，但关于数字经济对乡村振兴影响的研究成果较少，大都停留在实施路径、政策设计等理论方面，实证研究较为匮乏，且主要关注数字经济对乡村振兴某一维度的推动作用。本文在深入阐释数字经济影响乡村振兴的理论机制基础上构建了更加完善的指标评价体系，对数字经济和乡村振兴水平进行测度，多角度分析数字经济对乡村振兴的影响效应与机制，并探讨了二者之间的空间关联性。

1 理论分析与研究假设

1.1 数字经济对乡村振兴的直接影响机制

产业兴旺、生态宜居、乡风文明、治理有效、生活富裕是乡村振兴战略的总要求。数字经济能够推动农村产业兴旺，与农村产业相结合可催生新业态、新模式。在生产方面，借助数字技术可以实时监测农作物生长情况，及时发现潜在风险，有利于解放农业生产力，提高生产效率。在销售方面，农户可以借助互联网，通过直播、电商平台联通乡村产业链各个环节，降低信息成本，提高产品收入，促进产业发展。数字经济能够促进生态宜居，对环境污染影响较小，利用数字技术可准确把握化肥农药使用量、灌溉用水量等，提升资源利用效率，优化农业资源配置。数字经济有利于乡风文明建设，农民不仅可以通过网上课堂、线上直播等方式学习知识、了解时政、开阔视野，而且可以将传统手艺、传统习俗、风土人情，通过视频、直播等方式上传网络，促进农村传统文化传播。数字经济能够促进乡村治理，数字技术可以帮助完善农村智慧党建体系，推动党务、村务、财务等信息网上公开，提升村级事务智慧化水平，增加农民自治手段，有利于村民在线议事、在线监督以及集体资产监督管理，畅通民意表达渠道。数字经济有利于乡村生活富裕，可推动农业与第二、三产业融合，使技术、资本等生产要素跨行业配置，增加农产品附加值。同时，数字经济可打破时空限制，促进跨地区销售，提升交易对接效率，从而提高农民收入。综上，提出假设：

H1：数字经济可以促进乡村振兴。

1.2 数字经济对乡村振兴的间接影响机制

1.2.1 数字经济通过改善就业结构促进乡村振兴 数字经济有助于优化农村就业结构，改善就业质量。随着互联网的发展和数字技术的进步，电商、网络直播、自媒体等行业逐渐崛起并快速发展，这些行业就业门槛较低且收入可观，为农村劳动力开辟新的就业空间。同时，数字经济可以突破传统教育模式的限制，促进教育资源普及，农民可以借助互联网平台学习知识、技能，提升就业竞争力。数字技术的应用还可以推动传统农业转型升级，提高农业生产效率，使农民有更多的时间和精力从事其他产业，促进部分农民就业向第二、三产业调整，改善农村就业结构。数字金融的发展有利于打破传统金融的局限性，大大降低融资门槛，为支持农民创业和农村产业转型发展提供资金保障，对促进就业结构调整起到积极作用。就业结构的调整可以解决农村劳动力再就业问题，扩大农民收入来源，促进农民生活富裕、产业兴旺，为乡村振兴奠定经济基础。农民就业向互联网、自媒体等新兴行业转移，工作时间更加灵活，可留出更多空闲时间学习娱乐，提升自身文化素养，同时农民可借助互联网展示乡村景观特色、习俗文化，在增加收入的同时传播乡村传统文化、促进乡风文明。最后，随着农民就业向第二、三产业转移，农村产业结构发生变化。新兴产业的兴起和传统农业的转型升级可以推动农业生产方式从粗放型向集约型转变，减少对自然资源的过度依赖和破坏，改善乡村生态环境。综上，提出假设：

H2：数字经济能够通过改善就业结构促进乡村振兴。

1.2.2 数字经济通过提高劳动生产率促进乡村振兴 数字经济通过应用现代信息技术，提高了农业生产自动化和智能化水平，同时为农民提供了更多培训和学习机会，提高农民技能素质，促进了农业生产效率的提升。数字技术的应用使传统农业与现代服务业、制造业等产业深度融合，不同产业之间相互促进、相互支持，形成良性的产业生态系统，提高了整体生产效率。劳动生产率的提高可以增加农产品产量和农民收入，促进农民向乡村工业、服务业等非农产业转移，推进乡村产业兴旺发展。同时，农民有更多时间和精力参与乡村文化、教育、娱乐等活动及乡村公共事务，为乡风文明建设和乡村治理水平提升提供了重要基础。农业技术的改进和农业机械化的普及也提高了资源利用效率，减少了生产过程中的污染排放，有利于保护乡村生态环境，促进生态宜居。因此，提出假设：

H3：数字经济能够通过提高劳动生产率促进乡村振兴。

2 研究设计

2.1 模型设定

2.1.1 基准回归模型 针对数字经济对乡村振兴的影响，构建基准回归模型

ruralit= β0+β1digit+∑6jβjcontrolit+εit （1）

其中，rural表示乡村振兴，i为地区，t为年份；dig表示数字经济；control为一组控制变量；ε为随机扰动项，β0代表截距项，βj代表变量系数。

2.1.2 机制分析模型 为验证数字经济是否通过改善就业结构与提高劳动生产率影响乡村振兴，构建机制分析模型

empit= θ0+θ1digit+∑6jθjcontrolit+εit （2）

laborit=α0+α1digit+∑6jαjcontrolit+εit （3）

其中，emp表示就业结构；labor为劳动生产率；θ与α为变量系数，其他变量含义同上。

2.1.3 空间计量模型 为分析数字经济与乡村振兴二者之间的空间相关性，构建广义空间嵌套模型，由此转换出不同空间计量模型，后续将通过LR与LM检验判断模型具体形式

ruralit=β+ρWruralit+γdigit+θWdigit+φcontrolit+τWcontrolit+εit   （4）

其中，W是空间权重矩阵，ρ为乡村振兴的空间回归系数，r、φ为变量系数，τ为控制变量的空间回归系数，λ为误差项的空间自相关系数，μit是与Wεit不相关的随机扰动项，εit=λWεit+μit。

2.2 变量选择

2.2.1 被解释变量 乡村振兴（rural）。借鉴相关研究[9]，构建乡村振兴指标评价体系（表1），采用熵值法作为指标评价体系赋权方法，测算乡村振兴指数。

2.2.2 核心解释变量 数字经济（dig）。目前大部分文献对数字经济的衡量方式可分为两种，一种是从数字普惠金融的视角出发[18]，用数字金融普惠指数衡量数字经济，另一种是从互联网的发展视角出发构建数字经济指标评价体系。本文结合两种方法，从数字基础设施、产业数字化、数字产业化以及数字技术创新四个方面构建数字经济指标评价体系，其中数字基础设施水平使用互联网宽带接入用户、光缆线路长度、每千人拥有域名数衡量；数字产业化用电信业务量、软件业务收入、互联网从业人员占比衡量[19-20]；产业数字化使用北大数字普惠金融指数、网上零售额、快递业务量衡量[21]；数字技术创新水平用技术市场成交额、R&D经费支出衡量[17]，采用熵值法测算数字经济发展水平（表2）。

2.2.3 机制变量 就业结构（emp）、劳动生产率（labor）。选择第二产业与第三产业就业人数之和与总就业人数的比值来表征就业结构，选择地区生产总值与就业人数之比取对数表征劳动生产率。

2.2.4 控制变量 人口结构（pos），采用老年抚养比进行衡量[22]；企业规模（noi），工业企业数量的扩大可以增加农民就业机会，也会对乡村生态环境带来威胁，以规模以上工业企业数量衡量[23]；对外开放水平（open），采用进出口贸易总额占GDP的比重表示；教育水平（edu），用地方财政教育支出占地方财政一般预算支出的比值表示；财政支农水平（sagr），用地区农林水事务支出与财政一般预算支出之比表示[24]；金融发展水平（fin），用金融机构存贷款余额占GDP的比重表示。

2.3 数据说明

受数字经济发展时间限制以及数据可得性影响，选择了2011年—2020年全国30个省份数据（西藏、港澳台地区除外）作为样本，数据均来自《中国统计年鉴》和《中国农村统计年鉴》（表3）。

3 实证结果与讨论

3.1 数字经济对乡村振兴的影响效应分析

表4列（1）为混合回归模型且未加入控制变量的回归结果，列（2）为个体固定效应模型且加入控制变量所得结果，列（3）为个体时间双固定模型且加入控制变量的的回归结果。可以看出，数字经济在1%的显著性水平上对乡村振兴具有促进作用，H1得到证实。在列（3）中，人口结构的估计系数在5%的显著性水平上为负，因为目前农村内许多中老年人文化教育程度普遍不高，在掌握现代化农业生产技术方面具有一定难度，随着老年劳动者年龄的增长，体力、能力随之降低，从而对农业生产造成负面影响。企业规模的估计系数在1%的显著性水平上对乡村振兴具有促进作用，因为工业企业数量越多，产生的就业机会就越多，能够一定程度上增加乡村居民家庭收入，促进生活富裕从而促进乡村振兴。对外开放水平的估计系数在1%的显著性水平上对乡村振兴有促进作用，因为对外开放有利于农产品出口，增加农产品销售收入，从而促进乡村振兴。教育水平的估计系数在10%的显著性水平上对乡村振兴具有促进作用，因为教育水平的提高有利于提升村民文化素养，帮助村民学习更多劳动技能，从而助力乡村振兴。金融发展水平的估计系数在1%的显著性水平上为负，可能由于当前乡村地区金融体系还不够成熟，乡村振兴并未有效利用金融服务。

3.2 数字经济对乡村振兴的影响机制分析

表5中列（1）显示，未增加控制变量时，数字经济对就业结构的影响在1%的显著性水平上为正，由列（2）可知，增加控制变量后，数字经济对就业结构的影响同样在1%的显著性水平上为正，说明数字经济的发展有利于就业结构的调整。数字经济发展会拓宽就业渠道，改善就业结构从而促进乡村振兴。H2得证。由列（3），未增加控制变量时，数字经济对全员劳动生产率的影响在1%的显著性水平上为正，分析列（4），增加控制变量后，数字经济对劳动生产率的影响依然在1%的水平上为正，说明数字经济的发展有利于社会提高生产效率。全员劳动生产率是数字经济对乡村振兴影响的机制变量，数字经济与各行业的融合可以提高行业生产效率，从而促进乡村振兴。H3得证。

4 空间溢出效应分析

4.1 空间自相关检验

构建全局莫兰指数对数字经济及乡村振兴进行空间自相关检验

I=n∑ni=1∑nj=1wijxi-x-xj-x-∑ni=1∑nj=1wij∑nj=1xi-x2  （5）

其中，I表示全局莫兰指数，n为省份个数，xi，xj为空间i和空间j的样本值，x分别代入数字经济指数以及乡村振兴指数，x-为平均值，wij为空间权重矩阵。由表6可知，2011—2020年，数字经济的莫兰指数在1%水平上显著，而乡村振兴的莫兰指数大部分在5%水平上显著，个别年份在10%水平上显著，且都呈现出明显的正相关性，说明数字经济与乡村振兴存在空间聚集现象，因此继续进行空间计量回归。

4.2 空间模型选择

由表7可知，LM（error）和LM（lag）的统计量在1%的水平上均显著，观察Robust LM（error）和Robust LM（lag）的统计量，二者同样通过了10%的显著性检验，说明模型既存在空间误差项也存在空间滞后项，故选择更加广义的空间杜宾模型。进一步进行LR检验，检验结果显示空间杜宾模型不会退化为空间误差模型与空间滞后模型。同时豪斯曼检验结果表明固定效应和随机效应在系数估计中具有显著差异，因此选择固定效应的空间杜宾模型进行回归分析。

4.3 回归结果与分析

由表8列（1）～（3）可知，数字经济对乡村振兴的影响在1%水平上显著为正，表明数字经济发展有利于本地区乡村振兴，同时空间滞后项也在1%显著性水平上为正，意味着邻近地区数字经济发展可以促进本地区乡村振兴。因为数字经济可以打破时空限制，具有很强的渗透性和扩散性，数字技术的发展使地区间联系更加紧密，乡村振兴发展中所需的技术、知识等要素资源可以更加便捷迅速的在周边地区转移、流动，使各地区能够更加深入的进行交流与合作，形成区域经济发展联动效应，从而促进邻近地区乡村振兴。空间系数ρ在5%的显著性水平上为正，说明其他地区乡村发展对本地区具有带动作用。由于存在空间滞后效应，各解释变量的系数不能直接反应空间溢出效果的真实作用，需将其进行偏微分分解。列（4）～（6）为变化量的偏微分解释，可以看出无论是直接效应、间接效应还是总效应都在1%的显著性水平上为正，说明在经济距离权重矩阵中，本地及邻近地区的数字经济发展均会有效促进本地区乡村振兴，其中直接效应为0.251，间接效应为0.909，间接效应占总效应的78.30%，说明数字经济的空间溢出效应是助力乡村振兴的重要动力。

为考察数字经济对乡村振兴的影响是否存在地区差异性，将样本划分为东部、中部和西部三大地区。表9回归结果显示，东部地区数字经济对乡村振兴影响的空间溢出效应和总效应均显著为正而直接效应不显著，说明东部地区数字经济的发展有利于带动周边地区乡村振兴，但对本地区乡村振兴的推动作用较小。因为东部地区与其他地区相比自身经济更为发达，乡村建设已有较长时间的积累，数字经济发展对本地区乡村振兴的带动作用有限。同时由于东部地区拥有完善的数字基础建设、庞大的市场需求、高质量的人才资源和有力的政策支持，地区之间数字经济辐射带动作用较强，更有利于促进周边地区乡村振兴。中部和西部地区数字经济对乡村振兴影响的直接效应显著为正，但空间溢出效应和总效应均不显著，因为中西部地区数字产业基础仍相对薄弱，人才、技术、资金等关键资源分布不均，产业链条尚未真正形成，限制了数字经济的渗透和扩散效应，影响了其对周边地区乡村振兴的推动作用。而近年来国家不断出台政策扶持中西部地区数字经济发展，尤其是西部地区的土地绿电资源及“东数西算”工程等都为数字经济创造了良好的发展环境，所以数字经济对本地区乡村振兴作用较大。

将空间经济距离矩阵更换为空间邻接矩阵与空间距离倒数矩阵，对实证结果进行稳健性检验（表10）。回归结果并未发生显著变化，说明结论稳健可靠。

5 结论与建议

本文从理论上阐述了数字经济对乡村振兴的作用机制及空间溢出效应。数字经济能够推动乡村振兴，通过调整就业结构和提高劳动生产率助力乡村振兴；本地区数字经济可以促进乡村振兴，邻近地区数字经济发展也可以促进本地区乡村振兴，东部地区数字经济对乡村振兴的影响具有空间溢出效应，中西部地区数字经济对乡村振兴影响的空间溢出效应不显著，中西部地区乡村振兴更多依靠数字经济的直接效应。总体来看，东部地区数字经济对乡村振兴的驱动效应更加明显。

因此要加强农村地区5G、人工智能、物联网等数字基础设施建设，提高农村地区网络覆盖率和稳定性，为数字经济与乡村产业融合打下坚实基础。加快种植养殖、供水供电、冷链物流、农业生产加工等产业的数字化转型和智能化升级，提高农民生产生活的数字化水平，帮助农民节约成本、提高效益，助力乡村振兴战略实施和现代农业发展。加强农民数字技能培训，提高农民对数字经济的认识和数字技术运用能力，鼓励和支持农村地区发展乡村旅游、休闲农业、健康养老等数字经济新业态，推动农村一、二、三产业融合发展，促进农民多元化就业；推广智能农机、无人机等数字化农业装备和农业物联网技术，提高农业生产效率和产品质量，打通数字经济促进乡村振兴的重要渠道。同时，加大对中西部地区数字经济发展的支持，深入推进“东数西算”工程实施，加快中西部数字基础设施建设。充分发挥东部地区数字经济发展的辐射带动作用，利用中西部算力资源承接东部外溢需求，实现区域间数字经济融合发展与平衡发展。

参考文献

［1］李长江. 关于数字经济内涵的初步探讨[J]. 电子政务， 2017（9）： 84-92.

[2]田丽. 各国数字经济概念比较研究[J]. 经济研究参考， 2017（40）： 101-106+112.

[3]康铁祥. 数字经济及其核算研究[J]. 统计与决策， 2008（5）： 19-21.

[4]许宪春， 张美慧. 中国数字经济规模测算研究——基于国际比较的视角[J]. 中国工业经济， 2020（5）： 23-41.

[5]樊轶侠， 徐昊， 马丽君. 数字经济影响城乡居民收入差距的特征与机制[J]. 中国软科学， 2022（6）： 181-192.

[6]司小飞， 李麦收. 数字经济、就业结构与就业质量——基于中国省域数据的实证分析[J]. 西北人口， 2022， 43（4）： 54-69.

[7]SHI Y F， ZHANG T L， JIANG Y F. Digital economy， technological innovation and urban resilience[J]. Sustainability， 2023， 15（12）： 9250.

[8]张挺， 李闽榕， 徐艳梅. 乡村振兴评价指标体系构建与实证研究[J]. 管理世界， 2018， 34（8）： 99-105.

[9]毛锦凰， 王林涛. 乡村振兴评价指标体系的构建——基于省域层面的实证[J]. 统计与决策， 2020， 36（19）： 181-184.

[10] 时家贤， 赵耀. 文化产业赋能乡村振兴的机制与路径[J]. 社会科学家， 2022（12）： 65-70.

[11] 董芩， 阿木古楞. 西部农村职业教育赋能乡村振兴的逻辑、困境与路径[J]. 教育与职业， 2023， 1033（9）： 21-26.

[12] 韩冬雪， 符越. 高质量绿色发展助力乡村振兴的现状及路径研究[J]. 农业经济， 2023， 431（3）： 21-23.

[13] 陈雪梅， 周斌. 数字经济推进乡村振兴的内在机理与实现路径[J]. 理论探讨， 2023（5）： 85-90.

[14] 张蕴萍， 栾菁. 数字经济赋能乡村振兴：理论机制、制约因素与推进路径[J]. 改革， 2022（5）： 79-89.

[15] 张旺， 白永秀. 数字经济与乡村振兴耦合的理论构建、实证分析及优化路径[J]. 中国软科学， 2022（1）： 132-146.

[16] 杨玉敬. 数字经济与乡村振兴耦合协调发展水平研究[J]. 技术经济与管理研究， 2022（7）： 14-19.

[17] 张芬芬， 邓博华. 数字经济赋能乡村振兴的影响机制与空间效应[J]. 金融与经济， 2023（3）： 65-76.

[18] 黎翠梅， 周莹. 数字普惠金融对农村消费的影响研究——基于空间计量模型[J]. 经济地理， 2021， 41（12）： 177-186.

[19] 王晓玲， 韩平. 中国数字经济与制造业绿色发展耦合协调研究[J]. 统计与决策， 2024， 40（1）： 10-16.

[20] 江元， 徐林. 数字经济、能源效率和碳排放——基于省级面板数据的实证[J]. 统计与决策， 2023， 39（21）： 58-63.

[21] 孟维福， 郭正燕. 数字经济、劳动力配置与经济高质量发展[J]. 江汉论坛， 2024（1）： 26-36.

[22] 廖柳文， 高晓路. 人口老龄化对乡村发展影响研究进展与展望[J]. 地理科学进展， 2018， 37（5）： 617-626.

[23] 何雷华， 王凤， 王长明. 数字经济如何驱动中国乡村振兴？[J]. 经济问题探索， 2022（4）： 1-18.

[24] 孟维福， 张高明， 赵凤扬. 数字经济赋能乡村振兴：影响机制和空间效应[J]. 财经问题研究， 2023（3）： 32-44.

Research on the Impact of Digital Economy on Rural Revitalization

—— Based on the Perspective of Spatial Spillover Effect

LI Xu-jing，LEI Na

（School of Economics， Hebei GEO University，Shijiazhuang 050031， China）

Abstract：

To theoretically elucidate the impact mechanism of digital economy on rural revitalization， the panel data of 30 provinces in China （except Xizang， Hong Kong， Macao and Taiwan） from 2011 to 2020 was utilized to construct a fixed effects model for empirical analysis of the impact and mechanism of digital economy on rural revitalization. The spatial econometric model was applied to analyze the spatial spillover effect and regional heterogeneity of the impact of digital economy on rural revitalization. The results show that digital economy has a significant positive effect and spatial spillover effect on rural revitalization， and helps rural revitalization by adjusting employment structure and improving labor productivity. The role of digital economy in promoting rural revitalization is stronger in the eastern region than in the central and western regions.

Keywords：

digital economy; rural revitalization; spatial spillover; employment structure;  labor productivity