數(shù)字經(jīng)濟(jì)、空間溢出與農(nóng)民收入增長

鄧曉軍，吳淑嘉，鄒 靜

(1.浙江財(cái)經(jīng)大學(xué)經(jīng)濟(jì)學(xué)院，浙江 杭州 310018；2.浙江省新型重點(diǎn)專業(yè)智庫杭州國際城市學(xué)研究中心，浙江 杭州 311121；3.浙江財(cái)經(jīng)大學(xué)金融學(xué)院，浙江 杭州 310018)

一、引 言

近年來，我國大力實(shí)施鄉(xiāng)村振興戰(zhàn)略。黨的二十大報(bào)告指出，“全面建設(shè)社會主義現(xiàn)代化國家，最艱巨最繁重的任務(wù)仍然在農(nóng)村。”如今，我國已進(jìn)入“后扶貧時(shí)代”，農(nóng)民問題作為“三農(nóng)”問題的核心，助力農(nóng)民增收是鞏固脫貧攻堅(jiān)成果、有效落實(shí)鄉(xiāng)村振興戰(zhàn)略、加快實(shí)現(xiàn)共同富裕的必然要求。然而，農(nóng)村仍面臨農(nóng)民收入增速放緩[1]、農(nóng)民增收的傳統(tǒng)動(dòng)能乏力[2]、農(nóng)村內(nèi)部收入差距不斷擴(kuò)大等問題。與傳統(tǒng)經(jīng)濟(jì)相比，數(shù)字經(jīng)濟(jì)在提升信息傳輸速度、降低數(shù)據(jù)交易成本、推動(dòng)新興產(chǎn)業(yè)發(fā)展等方面具有獨(dú)特優(yōu)勢。作為經(jīng)濟(jì)轉(zhuǎn)型升級的新動(dòng)力，數(shù)字經(jīng)濟(jì)為暢通城鄉(xiāng)要素流動(dòng)、拓寬農(nóng)戶增收致富渠道及增強(qiáng)農(nóng)村地區(qū)內(nèi)生發(fā)展動(dòng)力提供新的路徑。

目前，關(guān)于數(shù)字經(jīng)濟(jì)影響社會經(jīng)濟(jì)發(fā)展的研究主要集中于勞動(dòng)力市場[3]、區(qū)域創(chuàng)新[4]、產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)優(yōu)化和高質(zhì)量發(fā)展等方面[5][6]。在加快發(fā)展農(nóng)村經(jīng)濟(jì)、增加農(nóng)民收入的迫切需求下，既有文獻(xiàn)從不同視角探討了數(shù)字經(jīng)濟(jì)的增收、減貧效應(yīng)。理論上講，農(nóng)村數(shù)字技術(shù)發(fā)展帶來的協(xié)同效應(yīng)、匹配效應(yīng)和正外部效應(yīng)及鄉(xiāng)村數(shù)字基礎(chǔ)設(shè)施接入產(chǎn)生的滲透效應(yīng)[7]，通過提高生產(chǎn)要素的配置效率優(yōu)化了農(nóng)業(yè)生產(chǎn)過程，帶動(dòng)了農(nóng)村居民收入增長[8]。然而，現(xiàn)有研究對二者關(guān)聯(lián)性的結(jié)論并不一致，多數(shù)文獻(xiàn)均肯定數(shù)字經(jīng)濟(jì)發(fā)展促進(jìn)農(nóng)民增收、減貧方面的積極作用。齊文浩等(2021)發(fā)現(xiàn)數(shù)字鄉(xiāng)村通過普惠金融、互聯(lián)網(wǎng)、電商平臺等形式帶動(dòng)農(nóng)村全方位發(fā)展，有效增加了農(nóng)民收入[9]。秦芳等(2022)認(rèn)為數(shù)字經(jīng)濟(jì)通過增加創(chuàng)業(yè)機(jī)會、提高非農(nóng)就業(yè)水平及增加土地流轉(zhuǎn)來促進(jìn)農(nóng)戶增收[10]。不過，也有文獻(xiàn)認(rèn)為數(shù)字經(jīng)濟(jì)對增收、減貧的影響甚微。胡聯(lián)等(2021)從數(shù)字金融的視角研究發(fā)現(xiàn)，由于低收入家庭缺乏數(shù)字工具可得性，無法使數(shù)字金融有效推動(dòng)收入增長，數(shù)字普惠金融對低收入群體的減貧、增收作用不明顯[11]。可見，在宏觀區(qū)域?qū)用妫瑢W(xué)者們并未就農(nóng)村居民能否共享“數(shù)字紅利”達(dá)成一致。

此外，鮮有文獻(xiàn)從空間溢出效應(yīng)的角度研究數(shù)字化發(fā)展憑借其低擴(kuò)散成本、高擴(kuò)散速度等特點(diǎn)[5]，通過搭建“物理世界”和“數(shù)字世界”孿生的虛擬空間拉近不相鄰地區(qū)空間交流的距離[7]。從方法上看，現(xiàn)有研究大多采用傳統(tǒng)的計(jì)量模型進(jìn)行分析，較少選擇空間計(jì)量模型探討數(shù)字經(jīng)濟(jì)促進(jìn)農(nóng)民增收的空間溢出效應(yīng)。基于此，本文從城市層面以更細(xì)微的空間尺度對數(shù)字經(jīng)濟(jì)影響農(nóng)民增收的直接和間接作用機(jī)制及其空間溢出效應(yīng)展開理論分析，通過測度各城市數(shù)字經(jīng)濟(jì)的發(fā)展水平實(shí)證研究數(shù)字經(jīng)濟(jì)對農(nóng)民增收的影響，主要的邊際貢獻(xiàn)在于：第一，借鑒現(xiàn)有成果，構(gòu)建城市層面的數(shù)字經(jīng)濟(jì)測度指標(biāo)體系，探討數(shù)字經(jīng)濟(jì)如何通過影響創(chuàng)業(yè)活躍度來助推農(nóng)民增收，從一個(gè)新的研究視角豐富數(shù)字經(jīng)濟(jì)影響農(nóng)民增收的路徑機(jī)制；第二，從空間相關(guān)性和異質(zhì)性的角度切入，建立多種空間權(quán)重矩陣，運(yùn)用空間杜賓模型研究數(shù)字經(jīng)濟(jì)對農(nóng)民增收的空間溢出效應(yīng)，為數(shù)字經(jīng)濟(jì)助推區(qū)域農(nóng)民增收、縮小地區(qū)間收入差距提供經(jīng)驗(yàn)依據(jù)。

二、理論基礎(chǔ)與研究假設(shè)

(一)數(shù)字經(jīng)濟(jì)對農(nóng)民增收的直接影響

作為信息經(jīng)濟(jì)和互聯(lián)網(wǎng)經(jīng)濟(jì)的延伸，數(shù)字經(jīng)濟(jì)依托其先天優(yōu)勢和特征，使數(shù)字紅利不斷滲透到農(nóng)村地區(qū)，促進(jìn)農(nóng)民增收的直接傳導(dǎo)機(jī)制主要包括以下三方面。

第一，數(shù)字化技術(shù)在農(nóng)村的普及極大提高了農(nóng)業(yè)生產(chǎn)效率，從而帶動(dòng)農(nóng)民收入增長。互聯(lián)網(wǎng)的普及和電商平臺的興起大大降低了農(nóng)戶的搜尋、匹配和信任成本，使農(nóng)村居民能及時(shí)準(zhǔn)確地獲取農(nóng)產(chǎn)品信息及相關(guān)的農(nóng)業(yè)政策，改變農(nóng)戶作為“價(jià)格接受者”的被動(dòng)地位，增強(qiáng)其在要素和產(chǎn)品市場的議價(jià)能力[2]。ICT技術(shù)的應(yīng)用也有助于農(nóng)業(yè)發(fā)展模式的創(chuàng)新，促使農(nóng)民合理分配生產(chǎn)要素，在降低農(nóng)業(yè)生產(chǎn)成本的同時(shí)釋放農(nóng)業(yè)生產(chǎn)力。第二，數(shù)字經(jīng)濟(jì)發(fā)展推動(dòng)就業(yè)結(jié)構(gòu)不斷調(diào)整優(yōu)化，增加了非農(nóng)就業(yè)機(jī)會。數(shù)字經(jīng)濟(jì)在客觀上為新產(chǎn)業(yè)、新業(yè)態(tài)、新模式的茁壯成長培育了豐沃土壤，創(chuàng)造大量就業(yè)機(jī)會[12]，并實(shí)現(xiàn)不同技能勞動(dòng)力的有效分工，促使就業(yè)結(jié)構(gòu)不斷調(diào)整[13]。一方面，網(wǎng)絡(luò)化交易使“零工經(jīng)濟(jì)”日漸興起，服務(wù)業(yè)相關(guān)產(chǎn)業(yè)鏈進(jìn)一步延伸，由此帶來的“涓滴效應(yīng)”推動(dòng)低技能的農(nóng)村剩余勞動(dòng)力向低技能偏向的數(shù)字化非農(nóng)行業(yè)流動(dòng)；另一方面，大數(shù)據(jù)、工業(yè)物聯(lián)網(wǎng)的應(yīng)用有利于服務(wù)業(yè)和制造業(yè)等部門產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)的優(yōu)化升級，知識技能密集型崗位的增加使農(nóng)村高技能勞動(dòng)力向高技能偏向的非農(nóng)就業(yè)崗位轉(zhuǎn)移。第三，數(shù)字經(jīng)濟(jì)優(yōu)化資源配置并打破勞動(dòng)力市場信息壁壘[14]，提高了社會生產(chǎn)效率。數(shù)字化技術(shù)的應(yīng)用大大縮短信息接入鴻溝，不僅增強(qiáng)農(nóng)民自身的教育程度、知識技能等綜合就業(yè)能力，而且大幅降低農(nóng)戶在勞動(dòng)力市場的搜尋成本，擴(kuò)展了就業(yè)選擇，勞動(dòng)要素的配置效率得到極大改善，使農(nóng)民真正享受到“信息紅利”帶來的增收效應(yīng)。基于此，本文提出研究假設(shè)H1：數(shù)字經(jīng)濟(jì)對農(nóng)民增收存在顯著的直接正向影響。

(二)數(shù)字經(jīng)濟(jì)對農(nóng)民增收的間接影響

作為以數(shù)字技術(shù)為基礎(chǔ)的新經(jīng)濟(jì)形態(tài)，數(shù)字經(jīng)濟(jì)發(fā)展通過提高交易效率[15]、增強(qiáng)示范效應(yīng)[16]、緩解融資約束等拓寬創(chuàng)業(yè)活動(dòng)的發(fā)展路徑[17]，進(jìn)而提升創(chuàng)業(yè)活躍度。首先，數(shù)字經(jīng)濟(jì)的發(fā)展加快了信息交互和思想傳播，便捷的信息交流平臺使創(chuàng)業(yè)者能更有效地獲取生產(chǎn)需求和價(jià)格信息，堅(jiān)實(shí)的后臺支持為最終產(chǎn)品的匹配和交易提供了最優(yōu)路徑。其次，數(shù)字技術(shù)的應(yīng)用使眾多新模式、新業(yè)態(tài)大量涌現(xiàn)，為創(chuàng)業(yè)活動(dòng)提供了更多機(jī)會，受他人成功創(chuàng)業(yè)示范效應(yīng)的激勵(lì)，許多人的創(chuàng)業(yè)勁頭被激發(fā)。最后，數(shù)字金融憑借其服務(wù)覆蓋范圍廣和觸達(dá)能力強(qiáng)等優(yōu)勢，打破創(chuàng)業(yè)活動(dòng)的金融和地理限制，大大緩解借貸約束，有利于增進(jìn)農(nóng)村居民創(chuàng)業(yè)機(jī)會均等化。在數(shù)字經(jīng)濟(jì)時(shí)代，農(nóng)村居民創(chuàng)業(yè)行為的增加將幫助更多農(nóng)民實(shí)現(xiàn)就業(yè)，是提高農(nóng)村居民收入的重要推動(dòng)力。由上述分析，本文提出研究假設(shè)H2：數(shù)字經(jīng)濟(jì)通過提升創(chuàng)業(yè)活躍度來促進(jìn)農(nóng)民增收。

(三)數(shù)字經(jīng)濟(jì)對農(nóng)民增收的空間溢出效應(yīng)

數(shù)字要素在跨時(shí)空、高擴(kuò)散速度且極低成本的復(fù)制和搬運(yùn)的特征下?lián)碛刑烊坏牧鲃?dòng)屬性，受物理空間的約束較小，因而表現(xiàn)顯著的空間溢出效應(yīng)。同時(shí)，數(shù)字經(jīng)濟(jì)基于其互聯(lián)互通、共享的特性，打破區(qū)域間地理距離的限制，使各區(qū)域間的經(jīng)濟(jì)活動(dòng)更為密切，進(jìn)而產(chǎn)生空間外溢效應(yīng)。由此可知，數(shù)字經(jīng)濟(jì)可能對周邊地區(qū)的農(nóng)民增收效應(yīng)產(chǎn)生直接或間接的影響。一方面，數(shù)字經(jīng)濟(jì)和數(shù)字技術(shù)的迅猛發(fā)展使企業(yè)交流技術(shù)知識的頻率上升，中心城市的尖端信息技術(shù)也在更大范圍內(nèi)向外圍城市溢出，迫使外圍城市的鄉(xiāng)鎮(zhèn)中小企業(yè)不斷提高勞動(dòng)生產(chǎn)率[18]，有助于周邊地區(qū)農(nóng)民工資性收入的增長。另一方面，由于發(fā)達(dá)地區(qū)擁有更豐富的信息技術(shù)及更健全的數(shù)字基礎(chǔ)設(shè)施等數(shù)字資源，將吸引更多的勞動(dòng)力。同時(shí)，數(shù)字經(jīng)濟(jì)通過助力中小微企業(yè)的發(fā)展極大地豐富了勞動(dòng)者的就業(yè)形式，新增大量就業(yè)崗位，使鄰近地區(qū)的農(nóng)民向本地區(qū)流動(dòng)[19]，從而提升鄰近地區(qū)農(nóng)民的收入并產(chǎn)生“溢出效應(yīng)”[20]。通過上述分析，本文提出研究假設(shè)H3：數(shù)字經(jīng)濟(jì)對農(nóng)民增收具有空間溢出效應(yīng)。

三、模型設(shè)定與指標(biāo)選擇

(一)模型設(shè)定

1.基準(zhǔn)模型。為考察數(shù)字經(jīng)濟(jì)對農(nóng)民增收的作用，本文構(gòu)建如下的面板固定效應(yīng)模型來驗(yàn)證假說H1：

lnIncrit=α+β1Digit+βiZit+μi+εit

(1)

其中，lnIncrit表示i城市t年的農(nóng)民增收，Digit為i城市t年的數(shù)字經(jīng)濟(jì)，Zit為一系列控制變量，μi表示各城市的個(gè)體固定效應(yīng)，εit表示隨機(jī)誤差項(xiàng)，α表示模型截距項(xiàng)，β1和βi分別表示數(shù)字經(jīng)濟(jì)和控制變量的系數(shù)。

2.中介效應(yīng)模型。為進(jìn)一步探討數(shù)字經(jīng)濟(jì)對農(nóng)民增收可能存在的間接作用機(jī)制，基于前文分析，本文選擇創(chuàng)業(yè)活躍度作為中介因素，參照溫忠麟和葉寶娟(2014)的做法[21]，構(gòu)建以下的中介效應(yīng)模型來驗(yàn)證假說H2：

Entrit=ω0+ω1Digit+ωiZit+μi+εit

(2)

lnIncrit=η0+η1Digit+η2Entrit+ηiZit+μi+εit

(3)

其中，中介變量Entr表示創(chuàng)業(yè)活躍度，其他變量的含義與(1)式相同。若回歸系數(shù)ω1、η1和η2顯著為正，則證明創(chuàng)業(yè)活躍度在數(shù)字經(jīng)濟(jì)對農(nóng)民增收的影響過程中存在中介效應(yīng)。

3.空間計(jì)量模型。為既考察農(nóng)民增收受本地區(qū)數(shù)字經(jīng)濟(jì)的影響程度，又探究周邊地區(qū)數(shù)字經(jīng)濟(jì)對本地區(qū)農(nóng)民增收的影響，本文構(gòu)建如下的空間杜賓模型探討數(shù)字經(jīng)濟(jì)對農(nóng)民增收的空間溢出效應(yīng)，以驗(yàn)證假說H3：

lnIncrit=α+ρWlnIncrit+β1Digit+θ1WDigit+βiZit+θiWiZit+μi+εit

(4)

其中，W為空間權(quán)重矩陣。參照已有研究，為提高空間分析結(jié)果的穩(wěn)健性，本文使用空間鄰接矩陣(Queen鄰接矩陣)、經(jīng)濟(jì)距離矩陣兩種空間權(quán)重矩陣。ρ為空間自回歸系數(shù)，θ1和θi分別表示數(shù)字經(jīng)濟(jì)和控制變量的空間溢出效應(yīng)系數(shù)，其他變量的含義與(1)式相同。由于空間杜賓模型中的回歸系數(shù)不能直接顯示鄰近地區(qū)之間存在的大量交互信息，因此將其影響分解為：(1)直接效應(yīng)，即本地區(qū)數(shù)字經(jīng)濟(jì)對本地區(qū)農(nóng)民增收的平均影響；(2)空間溢出效應(yīng)，即鄰近地區(qū)數(shù)字經(jīng)濟(jì)對本地區(qū)農(nóng)民增收的平均影響；(3)總效應(yīng)，即直接效應(yīng)與間接效應(yīng)之和。

(二)指標(biāo)選取

1.解釋變量：數(shù)字經(jīng)濟(jì)(Dig)。隨著數(shù)字經(jīng)濟(jì)的快速發(fā)展，目前對數(shù)字經(jīng)濟(jì)的具體測度已有較多研究從省級層面展開，但仍未形成權(quán)威、統(tǒng)一的測度體系。鑒于城市層面指標(biāo)數(shù)據(jù)的可得性，對于城市層面數(shù)字經(jīng)濟(jì)的測度，本文借鑒趙濤等(2020)的研究[6]，綜合考量數(shù)字經(jīng)濟(jì)發(fā)展的基礎(chǔ)設(shè)施建設(shè)、數(shù)字產(chǎn)出發(fā)展水平、數(shù)字人才需求及數(shù)字金融普惠狀況，建立包括2個(gè)二級指標(biāo)(互聯(lián)網(wǎng)發(fā)展水平和數(shù)字金融水平)和5個(gè)三級指標(biāo)的城市數(shù)字經(jīng)濟(jì)指標(biāo)評價(jià)體系(見表1所示)。為綜合考慮該體系的各個(gè)維度，本文采用熵值法對標(biāo)準(zhǔn)化處理后的數(shù)據(jù)進(jìn)行計(jì)算，最終得到全國各城市的數(shù)字經(jīng)濟(jì)指數(shù)。

表1 城市數(shù)字經(jīng)濟(jì)指標(biāo)評價(jià)體系

2.被解釋變量：農(nóng)民增收(lnIncr)。國家統(tǒng)計(jì)局自2013年后使用“農(nóng)村居民人均可支配收入”代替“農(nóng)村居民人均純收入”來計(jì)算農(nóng)民收入，為確保數(shù)據(jù)統(tǒng)計(jì)口徑的一致性，本文的樣本期確定為2013—2019年，并以農(nóng)村人均可支配收入對數(shù)化來衡量農(nóng)民增收情況。為消除價(jià)格因素的影響，相應(yīng)省份各年度CPI指數(shù)折算成以2013年為基期的實(shí)際值。

3.中介變量：創(chuàng)業(yè)活躍度(Entr)。參考葉文平等(2018)的研究，本文采用人口法得到城市層面私營企業(yè)新建數(shù)目后再將城市人口作為標(biāo)準(zhǔn)化基數(shù)，以城市每百人中新創(chuàng)企業(yè)數(shù)來測度創(chuàng)業(yè)活躍度[22]。

4.控制變量。為全面分析數(shù)字經(jīng)濟(jì)對農(nóng)民增收的影響機(jī)制，避免遺漏變量存在偏誤的問題，本文選取以下的控制變量：(1)經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平(lnPgdp)，為消除價(jià)格因素的影響，以2013年為基期，根據(jù)各省份的平減指數(shù)調(diào)整人均GDP數(shù)據(jù)并依此來衡量；(2)金融發(fā)展水平(Loan)，以年末金融機(jī)構(gòu)各項(xiàng)貸款余額占GDP的比重表示；(3)科教投入(Sc)，采用科技教育投入占GDP的比值來度量；(4)基礎(chǔ)設(shè)施水平(Inf)，以人均城市道路面積表示。

(三)數(shù)據(jù)來源和描述性統(tǒng)計(jì)

本文選用2013—2019年283個(gè)城市的面板數(shù)據(jù)、共計(jì)1981個(gè)觀測值。新創(chuàng)企業(yè)數(shù)據(jù)來自天眼查數(shù)據(jù)庫，數(shù)字普惠金融指數(shù)來源于北京大學(xué)互聯(lián)網(wǎng)金融研究中心公布的資料，其他數(shù)據(jù)來自《中國城市統(tǒng)計(jì)年鑒》《中國統(tǒng)計(jì)年鑒》及部分城市的統(tǒng)計(jì)年報(bào)(如表2所示)。由于下文的空間效應(yīng)檢驗(yàn)需確保面板數(shù)據(jù)無缺失值，因此對缺失值和異常值進(jìn)行平衡面板數(shù)據(jù)處理，采用線性插值法補(bǔ)齊。

表2 變量的描述性統(tǒng)計(jì)結(jié)果(N=1981)

四、實(shí)證檢驗(yàn)

(一)基準(zhǔn)回歸結(jié)果

首先，根據(jù)Hausman檢驗(yàn)結(jié)果，本文拒絕隨機(jī)效應(yīng)的原假設(shè)，最終選擇個(gè)體固定效應(yīng)模型進(jìn)行實(shí)證回歸，并采用逐步添加控制變量的方式檢驗(yàn)基準(zhǔn)估計(jì)結(jié)果(如表3所示)。(1)列為未加入任何控制變量時(shí)數(shù)字經(jīng)濟(jì)影響農(nóng)民增收的線性估計(jì)結(jié)果，(2)—(5)列為分別加入經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平(lnPgdp)、金融發(fā)展水平(Loan)、科教投入(Sc)、基礎(chǔ)設(shè)施水平(Inf)后的回歸結(jié)果。從基準(zhǔn)回歸結(jié)果來看，在逐步加入各控制變量后，數(shù)字經(jīng)濟(jì)的系數(shù)均在1%的水平上顯著為正并逐漸下降，說明遺漏解釋變量得到有效控制，模型的擬合優(yōu)度也穩(wěn)步提升。

表3 基準(zhǔn)回歸結(jié)果(N=1981)

由(5)列的結(jié)果可知，數(shù)字經(jīng)濟(jì)對農(nóng)民增收的影響在1%的水平上顯著為正，即數(shù)字經(jīng)濟(jì)具有一定的農(nóng)民增收效應(yīng)，從而驗(yàn)證了H1。各控制變量亦在不同程度上影響農(nóng)民增收。其中，經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平的回歸系數(shù)為0.42且在1%的水平上顯著，表明經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平越高的地區(qū)，其農(nóng)民就業(yè)的機(jī)會越多，有利于促進(jìn)農(nóng)民收入的增長；金融發(fā)展水平的系數(shù)同樣顯著為正，說明城市金融業(yè)的發(fā)展通過向農(nóng)民提供資金支持、加大信貸支農(nóng)力度提高了農(nóng)業(yè)生產(chǎn)率；科教投入的回歸系數(shù)為負(fù)且在1%的水平上顯著，可能是因?yàn)榭平掏度氲脑龆鄬⑻岣咿r(nóng)民的受教育水平，擁有高學(xué)歷的農(nóng)民受發(fā)達(dá)城市高收入產(chǎn)業(yè)的吸引而離開收入回報(bào)相對較低的農(nóng)村，隨后轉(zhuǎn)變成為城市居民，但受教育水平較低的農(nóng)民則留守在農(nóng)村，從而對農(nóng)民增收產(chǎn)生負(fù)效應(yīng)[23]；基礎(chǔ)設(shè)施水平與農(nóng)民增收存在正相關(guān)關(guān)系且在1%的水平上顯著，說明便利的基礎(chǔ)設(shè)施能降低農(nóng)民外出打工的成本，吸引農(nóng)村勞動(dòng)力參與非農(nóng)就業(yè)，對農(nóng)民增收具有重要意義。

(二)內(nèi)在機(jī)制檢驗(yàn)

由上文可知，數(shù)字經(jīng)濟(jì)促進(jìn)了農(nóng)民增收。基于前文的理論分析，本文選用中介效應(yīng)模型對數(shù)字經(jīng)濟(jì)通過提升創(chuàng)業(yè)活躍度作用于農(nóng)民增收的關(guān)系進(jìn)行實(shí)證檢驗(yàn)(見表4所示)。(2)、(3)列是以創(chuàng)業(yè)活躍度為中介變量的估計(jì)結(jié)果。(2)列的結(jié)果顯示，數(shù)字經(jīng)濟(jì)對創(chuàng)業(yè)活躍度的影響系數(shù)為正且在1%的水平上顯著，說明數(shù)字經(jīng)濟(jì)對創(chuàng)業(yè)活躍度具有顯著的正向推動(dòng)作用。(3)列的結(jié)果顯示，數(shù)字經(jīng)濟(jì)對農(nóng)民增收的影響系數(shù)為1.44且在1%的水平上顯著，表明具有部分中介效應(yīng)。該影響系數(shù)相比(1)列的直接回歸系數(shù)1.881有所下降，說明數(shù)字經(jīng)濟(jì)可通過正向影響創(chuàng)業(yè)活躍度來間接推動(dòng)農(nóng)民增收。這一實(shí)證結(jié)果支持H2，說明創(chuàng)業(yè)活躍度是數(shù)字經(jīng)濟(jì)影響農(nóng)民增收的重要渠道。

表4 中介機(jī)制檢驗(yàn)結(jié)果(N=1981)

(三)異質(zhì)性檢驗(yàn)

1.區(qū)域異質(zhì)性。上述回歸分析均是從全國層面展開。然而，不同地區(qū)經(jīng)濟(jì)發(fā)展現(xiàn)狀、數(shù)字經(jīng)濟(jì)基礎(chǔ)設(shè)施水平都存在一定的差異，因此本文進(jìn)一步探究數(shù)字經(jīng)濟(jì)與農(nóng)民增收之間關(guān)系存在的區(qū)域異質(zhì)性特征。首先，將283個(gè)樣本城市劃分為東部、中部、西部和東北4個(gè)區(qū)域，研究數(shù)字經(jīng)濟(jì)對農(nóng)民增收的區(qū)域異質(zhì)性影響(見表5所示)。結(jié)果顯示，東部、中部、西部和東北4個(gè)區(qū)域的回歸系數(shù)均在1%的水平上顯著為正，系數(shù)值分別為1.304、2.007、2.593和2.386，表明東部地區(qū)數(shù)字經(jīng)濟(jì)對農(nóng)民增收的促進(jìn)效應(yīng)弱于其他3個(gè)區(qū)域，西部地區(qū)的促進(jìn)作用最大。可能的原因是：東部地區(qū)數(shù)字經(jīng)濟(jì)發(fā)展起步較早、水平較高(相對于其他地區(qū))，具有一定的數(shù)字基礎(chǔ)設(shè)施建設(shè)“先天優(yōu)勢”，但受邊際效應(yīng)遞減規(guī)律的影響，其“數(shù)字紅利”釋放效應(yīng)的上升空間受限。同時(shí)，東部地區(qū)的農(nóng)民收入顯著高于其他區(qū)域，導(dǎo)致數(shù)字經(jīng)濟(jì)對農(nóng)民收入的邊際貢獻(xiàn)相對變小。

表5 區(qū)域異質(zhì)性檢驗(yàn)結(jié)果(Ⅰ)

作為經(jīng)濟(jì)活動(dòng)開展的核心區(qū)域，城市群已成為一個(gè)地區(qū)獨(dú)特的身份屬性[24]。這里，進(jìn)一步從是否為城市群所屬城市視角展開分析并將所有城市劃分為城市群、非城市群兩個(gè)子樣本。表6的(1)和(2)列的分樣本回歸結(jié)果顯示，不管在城市群內(nèi)部還是在非城市群地區(qū)，數(shù)字經(jīng)濟(jì)均顯著促進(jìn)農(nóng)民增收，其系數(shù)分別為1.648和2.421，說明相比于城市群內(nèi)部，數(shù)字經(jīng)濟(jì)對非城市群地區(qū)的農(nóng)民增收具有更強(qiáng)的促進(jìn)作用。作為國家發(fā)展戰(zhàn)略重要實(shí)施區(qū)，城市群得到較多的政策傾斜和優(yōu)勢資源投入，其便利的基礎(chǔ)設(shè)施及多樣的就業(yè)機(jī)會吸引了眾多高質(zhì)量的農(nóng)村人力資本而導(dǎo)致農(nóng)村人才外流[23]，在一定程度上抑制數(shù)字經(jīng)濟(jì)對農(nóng)民增收的驅(qū)動(dòng)作用。同時(shí)，作為相對弱勢的非城市群地區(qū)，其數(shù)字化建設(shè)通過推動(dòng)實(shí)體經(jīng)濟(jì)發(fā)展、降低準(zhǔn)入門檻來滿足農(nóng)民的生產(chǎn)和生活需求，促進(jìn)農(nóng)民增收，數(shù)字經(jīng)濟(jì)的賦能效應(yīng)和普惠功能也得以顯現(xiàn)。

表6 區(qū)域異質(zhì)性檢驗(yàn)結(jié)果(Ⅱ)

2.時(shí)間異質(zhì)性。2015年7月，國務(wù)院印發(fā)的《關(guān)于積極推進(jìn)“互聯(lián)網(wǎng)+”行動(dòng)的指導(dǎo)意見》突出強(qiáng)調(diào)互聯(lián)網(wǎng)對實(shí)現(xiàn)經(jīng)濟(jì)提質(zhì)增效升級的重要意義，數(shù)字經(jīng)濟(jì)也由此上升到國家戰(zhàn)略并從2016年開始呈高速發(fā)展之勢。據(jù)此，將樣本期劃分為2013—2015和2016—2019年。從表6的(3)和(4)列可看出，2013—2015年數(shù)字經(jīng)濟(jì)對農(nóng)民增收的估計(jì)系數(shù)明顯小于2016—2019年。2015年之前，數(shù)字經(jīng)濟(jì)還處于發(fā)展的起步階段，信息化技術(shù)條件相對不足，數(shù)字基礎(chǔ)設(shè)施發(fā)揮的滲透作用有待進(jìn)一步加強(qiáng)，因而數(shù)字經(jīng)濟(jì)對農(nóng)民增收的促進(jìn)作用相對較弱。2015年之后，隨著數(shù)字經(jīng)濟(jì)得到越來越多的重視，數(shù)字基礎(chǔ)設(shè)施不斷完善，數(shù)字要素廣泛融入經(jīng)濟(jì)社會各領(lǐng)域，數(shù)字技術(shù)與傳統(tǒng)產(chǎn)業(yè)深度融合有效推動(dòng)了產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)優(yōu)化升級，使數(shù)字經(jīng)濟(jì)的發(fā)展紅利得到釋放，因此2016—2019年數(shù)字經(jīng)濟(jì)對農(nóng)民增收具有更強(qiáng)的促進(jìn)作用。

(四)空間效應(yīng)檢驗(yàn)

為考察數(shù)字經(jīng)濟(jì)與農(nóng)民增收的空間相關(guān)性，本文采用莫蘭指數(shù)進(jìn)行檢驗(yàn)。表7給出了2013—2019年數(shù)字經(jīng)濟(jì)與農(nóng)民增收空間相關(guān)性的莫蘭指數(shù)及其顯著性水平。結(jié)果顯示，在空間鄰接矩陣W1和經(jīng)濟(jì)距離矩陣W2下，2013—2019年數(shù)字經(jīng)濟(jì)的莫蘭指數(shù)均為正并通過1%的顯著性檢驗(yàn)，其莫蘭指數(shù)在整體上呈下降趨勢，說明隨著數(shù)字經(jīng)濟(jì)的不斷發(fā)展，各地加快數(shù)字基礎(chǔ)設(shè)施建設(shè)，數(shù)字技術(shù)日益突破地理空間的局限向薄弱地區(qū)擴(kuò)散，空間集聚性逐漸減弱。同時(shí)，無論使用何種空間權(quán)重矩陣，農(nóng)民增收的莫蘭指數(shù)也均在1%的水平上顯著為正，表明其在空間分布上呈集聚狀態(tài)，因此可借助空間面板計(jì)量模型進(jìn)一步探究數(shù)字經(jīng)濟(jì)對農(nóng)民增收的空間交互作用。

表7 莫蘭指數(shù)檢驗(yàn)結(jié)果

參考Elhorst(2014)的研究，在對面板數(shù)據(jù)進(jìn)行Wald檢驗(yàn)和LR檢驗(yàn)后，發(fā)現(xiàn)SDM無法退化成SAR模型和SEM模型，因此選擇SDM模型進(jìn)行接下來的實(shí)證分析[25]。由表8的SDM模型的估計(jì)結(jié)果可見，在兩種空間權(quán)重矩陣下，數(shù)字經(jīng)濟(jì)的回歸系數(shù)均在5%的水平上顯著為正。其中，空間鄰接矩陣的回歸系數(shù)為0.067，經(jīng)濟(jì)距離矩陣的回歸系數(shù)為0.146，均比基準(zhǔn)估計(jì)結(jié)果的回歸系數(shù)1.881顯著下降，說明面板回歸結(jié)果明顯高估了本地區(qū)數(shù)字經(jīng)濟(jì)對農(nóng)民增收的影響。各控制變量的估計(jì)系數(shù)的顯著性與基準(zhǔn)回歸基本一致，說明本文的回歸結(jié)果比較穩(wěn)健。

表8 空間效應(yīng)檢驗(yàn)結(jié)果(N=1981)

在兩種空間權(quán)重矩陣下，農(nóng)民增收的空間自回歸系數(shù)及數(shù)字經(jīng)濟(jì)與空間矩陣交互項(xiàng)的系數(shù)均在1%的水平上顯著為正，說明地區(qū)之間不僅存在農(nóng)民增收的內(nèi)生交互效應(yīng)，還存在外生且正向的數(shù)字經(jīng)濟(jì)空間溢出效應(yīng)。周邊地區(qū)數(shù)字經(jīng)濟(jì)對本地區(qū)農(nóng)民增收具有正向的傳導(dǎo)作用(即正向的外部性)。可見，數(shù)字經(jīng)濟(jì)的發(fā)展已成為促進(jìn)各地區(qū)農(nóng)民增收的重要新動(dòng)力。

由于上述的回歸結(jié)果無法具體體現(xiàn)解釋變量對被解釋變量的邊際影響，本文借鑒Elhorst(2014)的做法，通過估計(jì)直接效應(yīng)、間接效應(yīng)和總效應(yīng)來分析數(shù)字經(jīng)濟(jì)對農(nóng)民增收的內(nèi)在影響機(jī)制[25]。由表9可見，不管在空間鄰接矩陣還是在經(jīng)濟(jì)距離矩陣下，數(shù)字經(jīng)濟(jì)的三種效應(yīng)均在1%的水平上顯著為正，表明數(shù)字經(jīng)濟(jì)對農(nóng)民增收有著顯著的正向溢出效應(yīng)；數(shù)字經(jīng)濟(jì)的間接效應(yīng)均顯著高于直接效應(yīng)，說明數(shù)字經(jīng)濟(jì)的強(qiáng)外部性特征對促進(jìn)周邊地區(qū)農(nóng)民增收具有較大貢獻(xiàn)。對于控制變量，在兩種空間權(quán)重矩陣下，經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平、金融發(fā)展水平和基礎(chǔ)設(shè)施水平的三種效應(yīng)均為正并通過顯著性檢驗(yàn)，說明這三個(gè)控制變量對周邊地區(qū)農(nóng)民增收的空間溢出效應(yīng)同樣較為明顯。而科教投入的直接效應(yīng)為正，在空間鄰接矩陣下不顯著而在經(jīng)濟(jì)距離矩陣下顯著，其間接效應(yīng)和總效應(yīng)在兩種空間權(quán)重矩陣下均顯著為負(fù)，說明科教投入的增加對本地區(qū)農(nóng)民增收產(chǎn)生正向影響，但周邊地區(qū)和整個(gè)經(jīng)濟(jì)體系的科教投入增加將抑制本地區(qū)農(nóng)民增收。可能的原因是：周邊地區(qū)增加科教投入對本地區(qū)人力資本產(chǎn)生虹吸效應(yīng)，造成農(nóng)村優(yōu)質(zhì)人才大量流失，從而不利于本地區(qū)農(nóng)民增收。

表9 空間杜賓模型檢驗(yàn)結(jié)果(N=1981)

(五)穩(wěn)健性檢驗(yàn)

為確保實(shí)證結(jié)果的可靠性，我們對上述的固定效應(yīng)模型和空間計(jì)量模型分別進(jìn)行穩(wěn)健性檢驗(yàn)。第一，替換核心解釋變量。借鑒趙濤等(2020)的做法[6]，本文使用主成分分析法代替前文的熵值法并對數(shù)字經(jīng)濟(jì)指標(biāo)進(jìn)行賦權(quán)求值，以替換原有的數(shù)字經(jīng)濟(jì)指數(shù)，然后再就數(shù)字經(jīng)濟(jì)對農(nóng)民增收的影響進(jìn)行回歸(結(jié)果如表10的(1)列所示)。第二，增加控制變量。市場化水平的提升加速了要素在城市與農(nóng)村之間的流動(dòng)和重新配置，對現(xiàn)代農(nóng)業(yè)產(chǎn)生重要作用，有利于農(nóng)民增收[26]。為減少遺漏變量對回歸結(jié)果的影響，本文增加市場化水平(urb)這一控制變量。由于夜間燈光數(shù)據(jù)排除了人為因素的干擾，綜合反映夜間人類活動(dòng)強(qiáng)度，能有效區(qū)分城市和農(nóng)村地區(qū)[27]，故選用美國國家海洋和大氣管理局(NOAA)發(fā)布的夜間燈光數(shù)據(jù)來表征市場化水平(結(jié)果如表10的(2)列所示)。第三，內(nèi)生性檢驗(yàn)。考慮到內(nèi)生性問題，參考黃群慧等(2019)的研究[28]，本文將上一年全國互聯(lián)網(wǎng)用戶數(shù)與1984年各城市每百萬人郵局?jǐn)?shù)量的交互項(xiàng)作為數(shù)字經(jīng)濟(jì)的歷史工具變量。一方面，郵電業(yè)務(wù)的發(fā)展對城市互聯(lián)網(wǎng)技術(shù)的應(yīng)用產(chǎn)生影響，歷史上郵局?jǐn)?shù)量多的地區(qū)的信息網(wǎng)絡(luò)基礎(chǔ)設(shè)施建設(shè)更完善，數(shù)字經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平也更高；另一方面，隨著郵局對經(jīng)濟(jì)發(fā)展的影響日漸式微，歷史上郵局?jǐn)?shù)量未對當(dāng)?shù)氐霓r(nóng)民收入產(chǎn)生直接影響。因此，該交互項(xiàng)同時(shí)滿足選取工具變量的相關(guān)性和外生性條件。由于歷史郵局?jǐn)?shù)據(jù)選自1984年的《中國城市統(tǒng)計(jì)年鑒》，與現(xiàn)在的行政區(qū)劃存在一定的差異，故對部分樣本進(jìn)行刪減。表10的(3)列的結(jié)果顯示，在考慮內(nèi)生性問題后，數(shù)字經(jīng)濟(jì)對農(nóng)民增收的提升效應(yīng)仍成立。此外，工具變量識別不足檢驗(yàn)Kleibergen-Paaprk LM統(tǒng)計(jì)量P值為0.00，弱工具變量檢驗(yàn)結(jié)果Cragg-Donald Wald F統(tǒng)計(jì)量和Kleibergen-Paaprk Wald F統(tǒng)計(jì)量分別為534.67和149.72，遠(yuǎn)大于Stock-Yogo弱工具變量識別檢驗(yàn)在10%的水平上的評判值16.38，表明工具變量滿足可識別性條件且不存在弱工具變量問題。第四，使用不同的空間權(quán)重矩陣進(jìn)行穩(wěn)健性檢驗(yàn)。為綜合反映兩個(gè)地區(qū)的地理和經(jīng)濟(jì)因素的影響，本文使用經(jīng)濟(jì)地理嵌套矩陣替換前文的兩種空間權(quán)重矩陣，以檢驗(yàn)結(jié)果是否穩(wěn)健(如表10的(4)列所示)。可見，核心解釋變量的回歸系數(shù)和顯著性均未發(fā)生明顯變化，在空間計(jì)量模型中數(shù)字經(jīng)濟(jì)與空間矩陣交互項(xiàng)的系數(shù)和顯著性水平也與前文一致，說明回歸結(jié)果是穩(wěn)健的，從而佐證了本文的研究假設(shè)。

表10 穩(wěn)健性檢驗(yàn)結(jié)果

五、研究結(jié)論與政策建議

本文以2013—2019年283個(gè)城市為研究對象，采用熵值法測算各城市的數(shù)字經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平，多角度實(shí)證分析數(shù)字經(jīng)濟(jì)對農(nóng)民增收的內(nèi)在影響、作用機(jī)制和空間溢出效應(yīng)，得到以下的幾點(diǎn)結(jié)論：數(shù)字經(jīng)濟(jì)對農(nóng)民增收具有顯著的正向促進(jìn)作用，說明數(shù)字經(jīng)濟(jì)已成為推動(dòng)鄉(xiāng)村振興戰(zhàn)略有效實(shí)施、加快實(shí)現(xiàn)共同富裕的重要驅(qū)動(dòng)力；中介效應(yīng)檢驗(yàn)表明數(shù)字經(jīng)濟(jì)通過提升創(chuàng)業(yè)活躍度來促進(jìn)農(nóng)民增收；數(shù)字經(jīng)濟(jì)的發(fā)展不僅顯著提高當(dāng)?shù)剞r(nóng)民的收入，對周邊地區(qū)農(nóng)民的收入也有著正向推動(dòng)作用，具有空間溢出效應(yīng)；數(shù)字經(jīng)濟(jì)對農(nóng)民增收的影響效果具有異質(zhì)性特征。從時(shí)間異質(zhì)性看，2016年之后數(shù)字經(jīng)濟(jì)對農(nóng)民增收的推動(dòng)作用顯著強(qiáng)于2016年之前；從空間異質(zhì)性看，相比于東部地區(qū)和城市群所屬城市，中西部、東北和非城市群地區(qū)受到的數(shù)字經(jīng)濟(jì)溢出紅利更明顯，說明數(shù)字經(jīng)濟(jì)對欠發(fā)達(dá)地區(qū)農(nóng)民增收的積極影響大于發(fā)達(dá)地區(qū)。

根據(jù)以上結(jié)論并立足于我國鄉(xiāng)村數(shù)字化轉(zhuǎn)型現(xiàn)狀，本文提出以下的政策建議。第一，夯實(shí)農(nóng)村數(shù)字基礎(chǔ)設(shè)施建設(shè)，彌合城鄉(xiāng)數(shù)字鴻溝。加大農(nóng)村及偏遠(yuǎn)地區(qū)5G建設(shè)、農(nóng)村光纖寬帶網(wǎng)絡(luò)和IPv6等“新基建”的投入，將物聯(lián)網(wǎng)和大數(shù)據(jù)等數(shù)字技術(shù)有機(jī)嵌入農(nóng)村產(chǎn)業(yè)，積極推進(jìn)智慧農(nóng)村建設(shè)，實(shí)現(xiàn)更高質(zhì)量的互聯(lián)互通，進(jìn)一步釋放并鞏固數(shù)字基礎(chǔ)設(shè)施建設(shè)給農(nóng)民增收和農(nóng)村地區(qū)經(jīng)濟(jì)發(fā)展帶來的紅利優(yōu)勢。第二，持續(xù)強(qiáng)化數(shù)字經(jīng)濟(jì)在提升創(chuàng)業(yè)活躍度上的作用。加快數(shù)字經(jīng)濟(jì)與實(shí)體經(jīng)濟(jì)的深度融合，增強(qiáng)農(nóng)民對數(shù)字技術(shù)的認(rèn)知和應(yīng)用能力，完善原有的創(chuàng)業(yè)生態(tài)系統(tǒng)[29]，通過提高交易效率、降低創(chuàng)業(yè)門檻等多維度激活創(chuàng)業(yè)勁頭，從而深入推動(dòng)農(nóng)民創(chuàng)業(yè)，開拓增收新渠道。第三，結(jié)合區(qū)域發(fā)展差異，制定動(dòng)態(tài)、差異化的數(shù)字鄉(xiāng)村發(fā)展標(biāo)準(zhǔn)。各地區(qū)因地制宜探尋數(shù)字助農(nóng)的發(fā)展路徑。數(shù)字經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平相對較低的地區(qū)應(yīng)充分利用“后發(fā)優(yōu)勢”加快拓寬數(shù)字基礎(chǔ)設(shè)施覆蓋面，廣泛吸納數(shù)字技術(shù)、數(shù)字人才和數(shù)字資本并應(yīng)用到本地特色的數(shù)字農(nóng)業(yè)新業(yè)態(tài)中，以獲取數(shù)字經(jīng)濟(jì)發(fā)展帶來的紅利，縮小與發(fā)達(dá)地區(qū)農(nóng)民收入的差距。第四，充分發(fā)揮數(shù)字經(jīng)濟(jì)對農(nóng)民增收的空間溢出效應(yīng)。構(gòu)建地區(qū)間協(xié)同發(fā)展的數(shù)字網(wǎng)絡(luò)，暢通信息、技術(shù)、人才等要素流動(dòng)[30]，發(fā)揮發(fā)達(dá)地區(qū)數(shù)字經(jīng)濟(jì)的輻射帶動(dòng)作用，助推欠發(fā)達(dá)地區(qū)經(jīng)濟(jì)發(fā)展和農(nóng)民增收，讓數(shù)字經(jīng)濟(jì)切實(shí)成為共同富裕背景下破解地區(qū)發(fā)展不平衡的新動(dòng)能。