数字乡村建设如何促进后发地区农民收入增长

关键词：革命老区县；数字乡村建设；农民收入增长；共同富裕；空间计量模型

实现共同富裕是中国式现代化的本质要求，分布在中国28个省份的1389个革命老区县是中国式现代化发展进程中的关键一环[1]。相较于发达县域，革命老区县多处于偏远山区或省际交界处，受地理位置、经济基础、产业结构等条件制约，低收入群体较多，属于典型的后发地区[2]。作为实现共同富裕不可缺少的重要组成部分，革命老区如何加快提高农民收入水平，缩小与发达地区之间的收入差距，实现“增收缩距”，是当前革命老区振兴发展亟须解决的重大现实问题。2023年国家发展改革委、国家数据局印发的《数字经济促进共同富裕实施方案》着重强调，数字经济有利于加快生产要素高效流动、推动优质资源共享、推进基本公共服务均等化，是推动实现共同富裕的重要力量。作为推动乡村振兴和共同富裕的重要抓手，数字乡村建设已然成为农民增收的重要途径[3]。因此，在共同富裕的大背景下，数字乡村建设能否赋能革命老区农民收入增长？如果能，又是通过何种机制得以实现？探究这一重要的现实议题，有利于拓宽革命老区农民增收途径，推进革命老区高质量发展，为实现共同富裕贡献老区力量。

在数字经济背景下，“数据”成为最新的生产要素，乡村数字化对农民收入的影响受到广泛关注。已有研究发现，数字红利通过多维度、多途径扩散到农村地区，促进农民增收[4]。首先，随着农村地区数字基础设施的不断完善，大数据、物联网等数字技术更高效地嵌入农业育种、农业种植养殖管理、农产品流通与交易等农业生产的多个领域，有效地将各个生产环节整合为一个整体，降低农业生产成本，提高生产效率，促进农民收入提升[5]。其次，乡村数字化推动了农村地区产业结构升级与调整，农村地区可以借助“互联网+”“电子商务”等数字经济新业态，增加非农就业机会，实现农民增收[6]。同时，乡村数字化提高了农民的数字素养，农民可通过互联网更加及时准确地获取市场经济信息与资源，降低信息获取成本与资源不对等程度，促进收入水平提高[7]。

上述研究大多将中国作为一个整体进行研究，较少考虑到数字乡村建设对中国不同地区农民收入的影响。目前鲜有文献关注到数字乡村建设对革命老区农民收入的影响，考虑到数字乡村建设对乡村振兴与共同富裕的重要作用，探究革命老区能否借助数字乡村建设实现农民收入增长，具有研究价值。同时，革命老区县之间具有集中连片特征，呈现出极强的空间集聚特征。在同一革命老区内或不同革命老区间，各县域不仅在地域空间上处于相邻位置，自然与经济属性也具有趋同性，存在明显的空间相关性。在分析革命老区的经济活动时，“空间”也是不可忽略的重要维度之一。但现有相关文献研究方法较为单一，大多局限于空间均质性与独立性假设基础之上的实证模型，忽略了革命老区与数字乡村建设的空间特征，存在局部研究不足。

因此，本文聚焦数字乡村建设与革命老区农民收入，拟从空间视角出发，通过构建空间计量模型分析框架，探究数字乡村建设对革命老区农民收入的影响及作用机理，并检验其是否存在空间溢出效应。可能存在的边际贡献在于：一是基于革命老区的特殊属性，探究数字乡村建设对革命老区农民收入的影响效应及其作用机制，为数字乡村建设赋能革命老区农民收入提供经验证据。二是将革命老区与数字乡村建设的空间特性纳入实证分析框架，探究数字乡村建设对革命老区农民收入的直接效应与空间溢出效应，充分挖掘数字乡村建设所蕴含的收入增长效应。

一、理论分析与研究假设

（一）数字乡村建设对革命老区农民收入的直接影响

革命老区作为中国地理空间单元中较为典型的欠发达农业地区，与东部沿海等发达地区间存在较大发展差距。一般来说，这种落后的农业地区实现振兴发展，通常采取“外部输血”与“工业反哺”两种方式[8]。“外部输血”通常是指政府制定某项发展规划，引导资金、技术等各类生产要素向欠发达地区倾斜，加快其现代化发展进程，是欠发达地区早期加速追赶发达地区的必要举措；“工业反哺”则是指通过工业化与现代化发展，带动农业转型升级，打造一条农业高质高效、乡村宜居宜业、农民富裕富足的长效发展机制[9]。作为实现乡村振兴与共同富裕的政策性工具，革命老区积极响应国家号召，大力开展数字乡村建设不仅可以通过“外部输血”的途径承接大量财政转移性收入弥补自身财政薄弱、发展动能不足的缺陷，实现“数字帮扶”与革命老区发展有效衔接[10]；还可以通过完善数字基础设施建设，吸引数字经济产业嵌入革命老区，优化革命老区产业发展结构，为革命老区农民提供更多的创业就业机会，激活内生发展动力与后发优势，进而打造一个“内部造血”的持续发展机制，促进农民收入水平提高。因此，提出研究假设H1。

H1：数字乡村建设能有效促进革命老区农民收入增长。

（二）数字乡村建设对革命老区农民收入的作用渠道

按照传统四分法，农民收入主要由经营性收入、工资性收入、财产性收入、转移性收入四部分构成，由于数字乡村建设并不会直接作用于农民的转移性收入，数字乡村建设主要通过提高革命老区农民的经营性收入、工资性收入、财产性转入来实现其增收效应。

创业是农民增加经营性收入来源的重要渠道之一。数字乡村建设为农村地区引入了先进的技术与产业，为农民开展创业活动营造了良好的机遇与前景，促使农村地区出现新一轮的创业浪潮[11]。据统计，2020年全国各类返乡入乡创业创新人员规模高达1010万人，有55%返乡入乡创业项目都与信息技术有关，如开办网店、云视频、直播直销、无接触配送等。革命老区可以依托其特殊的资源禀赋，如红色资源、生态资源、传统民间技艺与文化等，利用“互联网+”等新模式促进传统实体经济与数字经济融合发展，打造一批具有“老区特色”的食品、加工制造、手工业与乡村旅游业等产业，为革命老区农民创业提供更多选择。同时，革命老区农民还可以利用大数据、直播等方式，更精准地实现革命老区特色产品与消费者的匹配，消除消费者与产品生产地之间的距离约束，解决特色产品销售渠道不足的问题，增加革命老区农民开展特色产业创业的经营性收入。因此提出研究假设H2。

H2：数字乡村建设可以通过提高革命老区创业活跃度，促进农民收入增加。

革命老区产业结构较为单一，往往以农业为支柱产业，外加经济基础薄弱、市场规模小等先天条件不足，难以有效发挥自然、生态等要素禀赋优势，农民增收渠道受限。但数字乡村建设为革命老区带来了以“电子商务”为代表的数字经济新业态，扩宽了革命老区农民增收渠道。“电子商务”等数字经济新业态对革命老区农民的增收效应主要体现在两个方面：一是电子商务平台的出现提高了农民的信息获取能力，通过电子商务平台可以获取市场价格信息和直接对接消费者，改变了传统价格被动接受的局面，减少了中间环节成本消耗，助力“小农户”融入“大市场”，提高革命老区农民的经营性收入[12]。二是随着革命老区电子商务发展水平不断提高，衍生出大量的新职业与新岗位，如网约车司机、外卖员、快递员等等，为革命老区农民提供了更多的非农就业机会与就业选择，缓解传统农村就业机会少、就业难的困境，提高革命老区农民的工资性收入[13]。因此提出研究假设H3。

H3：数字乡村建设可以通过提高革命老区电商发展水平，促进农民收入增加。

（三）数字乡村建设对革命老区农民收入的空间效应

数字乡村建设最明显的特征体现在“数字”上，具体可体现在以下几个方面：一是作为信息传递的载体，数字基础设施的使用没有排他性，数字乡村建设不仅可以提高当地数字基础设施水平，发挥数字技术带来的增收作用，而且对周边地区也具有明显的正外部效应[14]；二是数字乡村建设可以利用数字技术突破时空约束与资源限制促进资本、技术等生产要素跨空间流动，弱化地理距离与区域壁垒的阻碍作用，加强区域知识、技术的溢出与共享，促进整体收入水平提升[15]；三是数字乡村建设可以形成网络化的信息共享、资源互通、技术互补平台，将各地区经济生产活动链接成一个整体，扩大市场规模，助力形成地区间协同发展的统一大市场，促进地区经济发展与农民收入增长[16]。因此提出研究假设H4。

H4：数字乡村建设不仅能提高革命老区本地农民收入，对周边地区也会产生正向的空间溢出效应。

二、实证设计与变量选择

（一）空间杜宾模型

根据理论分析可得，数字乡村建设由于自身“数字”特性，可能不光会对革命老区本地农民收入产生影响，也可能存在空间溢出效应。因此，本文通过构建空间杜宾模型，更好地识别革命老区数字乡村建设与农民收入水平的相互关系，具体模型如下：

式（1）中为农民收入水平，为空间邻接权重矩阵，为空间回归系数。表示数字乡村指数，表示其他控制变量，为解释变量的空间滞后项，为控制变量的空间滞后项。为个体效应，为时间效应，随机扰动项。

（二）变量选取与数据来源

1.变量选取

（1）被解释变量：借鉴已有文献经验[11]，利用农村人均可支配收入来衡量革命老区农民收入水平。

（2）解释变量：县级尺度下的数字化水平测度是一项复杂的系统工程，涉及内容较广，指标体系构建需综合考虑多方面因素的影响，且数据获取难度较大，采取个人测算方式难以精准全面地反映出乡村数字化发展全貌，因此，本文根据北京大学新农村发展研究院联合阿里研究院发布的2018—2020年县域数字乡村指数来衡量县域数字乡村建设水平。该数据以县域作为基本单元，聚焦数字技术与乡村发展融合的实际，架构出更加契合中国“三农”实际的县域数字乡村指标体系，是目前关于县域数字乡村建设水平测度中最为权威性与代表性的数据之一。

（3）控制变量：革命老区农民收入的影响因素较多，为尽可能的控制其他因素对革命老区农民收入的影响，并从数据可获得性出发，选取经济发展水平、消费水平、金融发展水平、教育水平、财政支出、非农就业、农业生产、农业机械化等8个控制变量。描述性统计分析见表1。

2.研究区域选择与数据来源

通过对各省革命老区县数量进行统计，共计收集1389个革命老区县，其中一类革命老区县409个，二类革命老区县486个，三类革命老区县419个，四类革命老区县75个①。本文将第四类革命老区县剔除后，剩余1314个革命老区县，再与数字乡村指数测算县相匹配，最终保留935个有效样本。本文所选取的革命老区农民可支配收入与各控制变量数据均来源于《中国县域统计年鉴》，并对所选取的存量指标进行对数化处理。

三、实证分析

（一）模型估计结果与分析

如表2所示，OLS模型回归结果表明，数字乡村建设通过了1%水平上的显著性检验，表明数字乡村建设对革命老区农民收入水平具有显著的正向促进作用。但根据理论分析得知，数字乡村建设存在显著的空间特性，传统的计量模型因忽略变量的空间关联存在一定程度上的设定偏误，因此，本文通过构建空间杜宾模型来深入探究数字乡村建设对革命老区农民收入的影响。

在空间杜宾模型（SDM）下，数字乡村建设通过了1%水平上的显著性检验，且回归系数为正，表明数字乡村建设对革命老区农民收入水平具有显著的正向促进作用。数字乡村战略的实施，有助于激活革命老区作为欠发达地区的后发优势，帮助革命老区加快乡村数字化转型进程，利用数字技术突破革命老区发展局限，提高革命老区农业生产效率与促进产业结构升级与调整，拓宽革命老区农民就业方式与增收途径，验证了本文的假设H1。

（二）数字乡村建设的空间效应分解

根据理论分析可知，数字乡村建设对革命老区农民收入的影响存在明显的空间效应，进一步利用Pace等人偏微分的处理方法[17]，将革命老区农民收入的影响分解为直接效应、间接效应以及总效应。

空间效应分解结果见表3，总体上看，数字乡村建设对革命老区农民收入的直接效应、间接效应以及总效应均显著为正，且间接效应的回归系数大于直接效应，这表明数字乡村建设除了对本地区具有增收效应外，还对周边地区农民收入具有作用更为明显空间溢出效应，这种溢出效应将数字乡村建设产生的数字红利扩散到邻近地区，有利于缩小区域间的数字鸿沟和收入差距，实现“增收缩距”，体现出数字乡村建设所蕴含的空间效应，验证了本文的假设H4。

从4个分维度指标来看，直接效应上，乡村数字基础设施、乡村治理数字化与乡村生活数字化指数的回归系数都显著为正，说明数字乡村建设通过提高革命老区数字基础设施、数字治理与数字生活水平，不断完善数字技术嵌入革命老区生产生活的物质前提，带动革命老区数字消费、数字文旅教卫等数字生活领域的发展，促进农民增收。但乡村经济数字化对革命老区农民收入的直接效应却不显著，本文注意到，革命老区乡村经济数字化指数的平均值为46.7，是4个维度中发展水平最低的，说明目前革命老区乡村经济数字化仍处于发展初期。同时，革命老区乡村经济数字化指数的最大值为154，最小值仅为8.82，地区间发展水平差异较大，存在明显的“数字经济发展鸿沟”。在发展程度不足与“发展鸿沟”的双重作用下，革命老区乡村经济数字化的增收效应因存在门槛效应而未能有效释放。

间接效应上，乡村数字基础设施指数的间接效应显著为负，理论上数字基础设施的使用虽然没有排他性，具有正外部效应。但它的使用具有一定的技术性与复杂性，需要使用者具有较高的数字素养。在本地数字基础设施不断完善的同时，周边地区也需不断提高农民的数字素养，才能有效承接数字基础设施完善带来的溢出效应，否则将会形成拉大收入差距的负向效应。

（三）稳健性与内生性检验

为检验数字乡村建设对革命老区农民收入影响的稳健性，本文拟采取缩小研究区域范围与变更空间权重矩阵的方式来进行检验。

首先，赣闽粤、陕甘宁、左右江、大别山和川陕五大革命老区作为“1258”政策体系中的重要组成部分，为排除其他政策对革命老区农民收入的干扰，本文将五大革命老区剔除后进行稳健性检验，结果见表4列（1）。数字乡村指数的回归系数依旧显著为正，与前文分析一致。

其次，变换空间权重矩阵是空间计量模型常用的稳健性检验方法，本文使用空间距离矩阵与空间经济距离矩阵来代替空间邻接矩阵，结果见表4列（2）与列（3）。数字乡村指数在距离权重矩阵与经济距离权重矩阵下，依旧对革命老区农民收入具有显著促进作用，结果依旧稳健。

最后，考虑到革命老区农民收入水平与数字乡村建设之间可能存在双向因果关系而引发内生性问题，将本县区宽带用户接入数量与最近省会城市的距离相乘，以此来构建工具变量，通过二阶段最小二乘法来进行内生性检验。一方面，地理距离是比较外生的变量，符合工具变量对外生性的要求。另一方面，一般来说，省会城市作为省份各类要素资源聚集的中心地区，是数字化发展的优势地区，对周边地区会产生较强的数字红利溢出。结果见表4列（4），弱工具变量的F统计值大于10，表明不存在弱工具变量，工具变量的选择是有效的。数字乡村指数与其滞后项的回归系数仍显著为正，说明考虑内生性后，结果依旧稳健。

（四）异质性分析

为具体探究数字乡村建设对不同革命老区农民收入的异质性影响，本文通过类型差异与空间差异对其异质性进行识别，结果见表5。

类型差异角度①，如表5列（1）所示，革命老区中非贫困县与脱贫县数字乡村指数的回归系数均显著为正，且脱贫县的回归系数要略大于非贫困县，说明脱贫县数字乡村建设带来的增收效应要优于非贫困县地区，数字乡村建设作为乡村振兴与共同富裕的政策性工具，能够缩小革命老区非贫困县与脱贫县之间农民收入水平差距，促进脱贫地区加速追赶落后差距。不过，结果还显示，数字乡村建设的空间溢出效应仅发生在非贫困县，而脱贫县未有显著空间溢出效应，这可能与不少脱贫县的集中连片特征有关，尽管它们之间位于邻近地区，但它们数字化发展的资源与禀赋也较为类似，脱贫县之间的互补合作共赢的局面并未完全形成。

空间差异角度，如表5列（2）所示，数字乡村建设对东、中、西部的革命老区都存在显著的正向影响，但西部革命老区的回归系数要明显大于东、中部革命老区，说明数字乡村建设对西部革命老区带来的增收效应要优于东、中部革命老区，数字乡村建设能够充分挖掘革命老区西部等低收入地区的发展潜力，刺激农民收入的增长，缩小革命老区西部地区与东部地区的差距，促进地区均衡发展与共同富裕。

（五）机制分析

根据前文理论机制分析可知，本文认为至少有两个渠道（创业活跃度、电商发展水平）可以引致数字乡村建设对革命老区农民的增收效应。因此，参照江艇关于中介效应分析的建议[18]，在现有文献提供支撑的基础上直接识别解释变量与机制变量的因果关系，以此来检验数字乡村建设促进革命老区农民增收的作用机制。

已有研究证明，农民创业活跃度越高，越有利于农民收入增加[19]，本文采用浙江大学卡特—企研乡村产业研究团队创建的中国乡村创新创业指数中的一级指标“乡村创业”来衡量革命老区的创业活跃度。电子商务发展与农民收入之间关系早已处于学术对话之中，多数学者一致认为电子商务发展能有效促进农民增收[20]，本文采用县域内是否有淘宝村的虚拟变量来衡量革命老区的电商发展水平，如果县域内存在淘宝村变量取值为1，否则为0。

检验结果如表6所示，表6中列（1），数字乡村指数的回归系数通过了1%水平上的显著性检验，且系数为正，说明数字乡村建设可以有效提高革命老区农民的创业活跃度，通过引入先进技术与新兴产业，为农民开展创业活动营造良好氛围，从而带动农民收入水平提升，验证了本文的假设H2。表6中列（2），数字乡村指数通过了1%水平的显著性检验，且系数为正，说明数字乡村建设可以显著提高革命老区的电商发展水平，通过在革命老区普及以“淘宝村”为代表的新型农村发展模式，促进农民多元化就业，对革命老区农民收入水平具有积极影响，验证了本文的假设H3。

四、结论与启示

（一）结论

本文利用革命老区的特殊属性，聚焦数字乡村建设与革命老区农民收入，基于2018—2020年935个革命老区县的面板数据，从数字乡村建设的空间特性出发，通过构建空间计量模型分析框架，探究数字乡村建设对革命老区农民增收的作用机理与空间溢出效应。研究发现：（1）数字乡村建设对革命老区农民收入水平具有显著的正向作用，能促进革命老区农民增收，这一结果在多种稳健性方式检验下，依旧成立。（2）数字乡村建设对革命老区的增收效应存在显著的空间溢出效应，但这种溢出效应还仅发生在非贫困县间，脱贫县间的溢出效应还未完全形成。（3）异质性分析发现，数字乡村建设对革命老区脱贫县的增收效应优于非贫困县，对西部革命老区县的增收效应优于东、中部革命老区县。（4）机制分析发现，数字乡村建设对革命老区的增收效应可通过提高革命老区的创业活跃度、电商发展水平两个渠道实现。

（二）建议

（1）应加大力度推进革命老区数字乡村建设。革命老区可通过学习借鉴发达地区数字乡村建设经验，模仿其发展模式，缩短乡村数字化发展时间，提高数字化转型效率。（2）弥补革命老区数字乡村建设短板，最大限度地挖掘数字乡村建设红利。革命老区在完善数字基础设施建设的过程中，应提高数字技术与革命老区经济发展各项环节的融合度，依托其特殊的资源禀赋，如红色资源、生态资源、传统民间技艺与文化等，促进传统实体经济与数字经济融合发展，打造一批具有“老区特色”的食品、加工制造、手工业与乡村旅游业等产业，充分发挥数字经济赋能产业升级的发展效应。（3）多渠道实现数字乡村建设对革命老区的增收效应，改善农民福祉。革命老区应聚焦数字乡村建设促进农民增收的各种渠道，充分发挥在数字乡村建设过程中，通过引入新兴产业，如以“淘宝村”“电子商务”为代表的新型农村发展模式，为革命老区农民开展创业活动营造良好氛围，促进多元化就业，创造更多的增收机会，改善农民福祉。