魏 萍，陳曉文

(青島大學(xué) 經(jīng)濟(jì)學(xué)院，山東 青島 266100)

一、引言

數(shù)字經(jīng)濟(jì)是伴隨數(shù)字技術(shù)革命和產(chǎn)業(yè)革命而產(chǎn)生的一種新的經(jīng)濟(jì)發(fā)展形態(tài)。根據(jù)G20杭州峰會(huì)的表述，“數(shù)字經(jīng)濟(jì)是指以使用數(shù)字化的知識(shí)和信息作為關(guān)鍵生產(chǎn)要素、以現(xiàn)代信息網(wǎng)絡(luò)作為重要載體、以信息通信技術(shù)的有效使用作為效率提升和經(jīng)濟(jì)結(jié)構(gòu)優(yōu)化的重要推動(dòng)力的一系列經(jīng)濟(jì)活動(dòng)。”[1]隨著云計(jì)算、物聯(lián)網(wǎng)、大數(shù)據(jù)以及人工智能等數(shù)字技術(shù)的不斷創(chuàng)新，數(shù)字經(jīng)濟(jì)保持蓬勃發(fā)展的良好態(tài)勢(shì)，2018年，中國(guó)數(shù)字經(jīng)濟(jì)總量達(dá)31.3萬(wàn)億元，GDP占比超過(guò)三分之一，其中北京、上海、廣東、浙江和江蘇等地區(qū)數(shù)字經(jīng)濟(jì)占GDP的比重已超過(guò)40%(1)數(shù)據(jù)來(lái)源：中國(guó)數(shù)字經(jīng)濟(jì)發(fā)展與就業(yè)白皮書(2019年)。。數(shù)字經(jīng)濟(jì)地位顯著提升，已經(jīng)成為帶動(dòng)中國(guó)國(guó)民經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)的關(guān)鍵力量。黨中央、國(guó)務(wù)院陸續(xù)提出 “寬帶中國(guó)”“互聯(lián)網(wǎng)+”“智慧城市”“數(shù)字鄉(xiāng)村”等一系列信息化發(fā)展戰(zhàn)略，支持推動(dòng)數(shù)字經(jīng)濟(jì)發(fā)展。

中國(guó)經(jīng)濟(jì)自改革開放以來(lái)快速增長(zhǎng)，居民收入大幅提升，但城鄉(xiāng)發(fā)展不平衡問(wèn)題仍然較為突出。2018年中國(guó)城鎮(zhèn)居民人均可支配收入39 251元，而農(nóng)村居民人均可支配收入僅為14 617元，城鄉(xiāng)居民收入比高達(dá)2.69(2)數(shù)據(jù)來(lái)源：經(jīng)濟(jì)日?qǐng)?bào)-中國(guó)經(jīng)濟(jì)網(wǎng)。。十九大報(bào)告指出，民生領(lǐng)域還有不少短板，脫貧攻堅(jiān)任務(wù)艱巨，城鄉(xiāng)區(qū)域發(fā)展和收入分配差距依然較大，必須著力加以解決[2]。而數(shù)字經(jīng)濟(jì)以“普惠共享”為發(fā)展原則，或?qū)⒊蔀橹︵l(xiāng)村振興、緩解城鄉(xiāng)收入差距的重要突破口。據(jù)阿里研究院《中國(guó)淘寶村研究報(bào)告(2018)》顯示，2018年中國(guó)淘寶村的數(shù)量達(dá)3202個(gè)，淘寶村網(wǎng)店的年銷售額超過(guò)2200億元，占農(nóng)村網(wǎng)絡(luò)零售額的比重超過(guò)10%，帶動(dòng)的就業(yè)機(jī)會(huì)超過(guò)180萬(wàn)個(gè)，淘寶村蓬勃發(fā)展，成為數(shù)字經(jīng)濟(jì)助力鄉(xiāng)村振興的先行者。世界銀行首席經(jīng)濟(jì)學(xué)家詹思敏表示，以信息技術(shù)為依托，數(shù)字經(jīng)濟(jì)拓寬了市場(chǎng)邊界，使得弱勢(shì)群體能夠更加便捷地參與市場(chǎng)交易，有利于實(shí)現(xiàn)經(jīng)濟(jì)共享。因此，隨著中國(guó)信息化快速發(fā)展，數(shù)字經(jīng)濟(jì)是否真正有利于縮小中國(guó)的城鄉(xiāng)收入差距以及在多大程度上影響中國(guó)的城鄉(xiāng)收入差距是值得探討的課題。

二、文獻(xiàn)綜述

(一)數(shù)字經(jīng)濟(jì)的空間溢出效應(yīng)

空間溢出效應(yīng)最早由Anselin提出，空間數(shù)據(jù)的觀察值與空間單元間的聯(lián)系有關(guān)，這種特征稱為空間效應(yīng)，具體表現(xiàn)為空間依賴性和空間異質(zhì)性，而空間溢出是產(chǎn)生空間效應(yīng)的原因之一[3]?？臻g溢出效應(yīng)是指單個(gè)空間單元某個(gè)變量變化所導(dǎo)致的空間影響，用來(lái)度量本區(qū)域變動(dòng)對(duì)其他區(qū)域的影響。[4]Richardson將地區(qū)間產(chǎn)生的擴(kuò)散作用稱為正溢出效應(yīng)，回流作用稱為負(fù)溢出效應(yīng)。[5]隨著空間計(jì)量經(jīng)濟(jì)學(xué)的發(fā)展，空間溢出效應(yīng)研究得到廣泛關(guān)注，既有研究主要集中于對(duì)FDI、知識(shí)、基礎(chǔ)設(shè)施以及人力資本等生產(chǎn)要素的溢出效應(yīng)進(jìn)行分析。Coughlin 和Segev考察了FDI 在中國(guó)各省的分布,發(fā)現(xiàn)FDI存在正向空間溢出效應(yīng)[6]。何興強(qiáng)、王利霞對(duì)中國(guó)154 個(gè)地級(jí)及以上城市的FDI 區(qū)位分布的空間效應(yīng)進(jìn)行檢驗(yàn)，發(fā)現(xiàn)本區(qū)域內(nèi)的FDI不但會(huì)受到周邊區(qū)域FDI活動(dòng)的顯著性影響，也受到周邊城市FDI 不可測(cè)因素的影響[7]。Cohen發(fā)現(xiàn)基礎(chǔ)設(shè)施可以降低區(qū)域間的運(yùn)輸成本和交易成本，促進(jìn)區(qū)域間信息和技術(shù)的擴(kuò)散，進(jìn)而促進(jìn)周邊地區(qū)經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)。[8]張治棟、李發(fā)瑩發(fā)現(xiàn)，交通基礎(chǔ)設(shè)施的空間溢出效應(yīng)還有利于促進(jìn)周邊地區(qū)的產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)升級(jí)。[9]趙勇、白永秀認(rèn)為，知識(shí)溢出是必然的，知識(shí)溢出可通過(guò)人才流動(dòng)、研發(fā)合作、企業(yè)家創(chuàng)業(yè)和貿(mào)易投資四種途徑產(chǎn)生溢出效應(yīng)。作為空間交互的重要途徑，知識(shí)的空間溢出具有局域性特征，使得區(qū)域之間的交互作用僅限于相鄰區(qū)域之間[10]。城市創(chuàng)新能力是自身投入與知識(shí)溢出共同作用的結(jié)果，周邊地區(qū)的空間溢出效應(yīng)是城市創(chuàng)新的重要推動(dòng)力，應(yīng)加快建立城市間的創(chuàng)新互動(dòng)機(jī)制，通過(guò)發(fā)揮中心城市的知識(shí)溢出作用，帶動(dòng)周邊城市創(chuàng)新增長(zhǎng)，從而實(shí)現(xiàn)區(qū)域協(xié)同創(chuàng)新發(fā)展[11]。

由于數(shù)字經(jīng)濟(jì)以互聯(lián)網(wǎng)、大數(shù)據(jù)等信息技術(shù)為基礎(chǔ)，具有互聯(lián)互通、共享等特性，能夠突破空間上的地理距離限制，因此，本地區(qū)數(shù)字經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平對(duì)關(guān)聯(lián)區(qū)域也會(huì)產(chǎn)生空間溢出效應(yīng)。張俊英等發(fā)現(xiàn)，電子商務(wù)降低了地區(qū)間交流成本，促進(jìn)了發(fā)達(dá)地區(qū)與比較不發(fā)達(dá)地區(qū)之間的信息化傳播，將發(fā)達(dá)地區(qū)企業(yè)創(chuàng)新的先進(jìn)經(jīng)驗(yàn)擴(kuò)散至其他地區(qū)，從而產(chǎn)生技術(shù)溢出并進(jìn)一步促進(jìn)地區(qū)產(chǎn)業(yè)集聚[12]。張旭亮等認(rèn)為，互聯(lián)網(wǎng)可打破地理時(shí)空約束，實(shí)現(xiàn)鄰近創(chuàng)新的可能，同時(shí)，互聯(lián)網(wǎng)加速了跨區(qū)域要素整合，有利于區(qū)域協(xié)同發(fā)展[13]。葉茜茜認(rèn)為，區(qū)域間的知識(shí)溢出、人才流動(dòng)和投資貿(mào)易往來(lái)使得技術(shù)創(chuàng)新產(chǎn)生空間溢出效應(yīng)。[14]77沈悅和郭品基于技術(shù)溢出理論，總結(jié)了互聯(lián)網(wǎng)金融產(chǎn)生溢出效應(yīng)的四種途徑，即示范作用、人員流動(dòng)、競(jìng)爭(zhēng)作用以及產(chǎn)業(yè)關(guān)聯(lián)[15]。與此同時(shí)，數(shù)字經(jīng)濟(jì)產(chǎn)生的空間溢出效應(yīng)大小受到參與主體的吸收能力限制。Grossman和Helpman指出，知識(shí)或者技術(shù)的擴(kuò)散必須以區(qū)域的知識(shí)吸收能力為前提，創(chuàng)新能力強(qiáng)的區(qū)域必然具有較強(qiáng)的知識(shí)吸收能力[16]。馬明認(rèn)為，發(fā)達(dá)地區(qū)的前沿技術(shù)是否能被其他地區(qū)獲得并應(yīng)用于生產(chǎn)取決于前沿技術(shù)的溢出程度以及接受方的知識(shí)吸收能力。[17]區(qū)域之間的網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)、知識(shí)差距和吸收能力、經(jīng)濟(jì)和政策環(huán)境等因素都會(huì)造成區(qū)域間的空間溢出效應(yīng)存在差異。[14]78

(二)數(shù)字經(jīng)濟(jì)與城鄉(xiāng)收入差距

近年來(lái)，學(xué)術(shù)界逐漸開始關(guān)注數(shù)字經(jīng)濟(jì)對(duì)收入分配的影響，主要有以下兩種觀點(diǎn)。

一種觀點(diǎn)認(rèn)為數(shù)字經(jīng)濟(jì)會(huì)拉大城鄉(xiāng)收入差距，主要原因?yàn)槌青l(xiāng)之間存在數(shù)字鴻溝(3)“數(shù)字鴻溝”(Digital Divided)，是指不同社會(huì)群體之間在擁有和使用現(xiàn)代信息技術(shù)方面存在的差距?！，F(xiàn)有研究主要從宏觀和微觀兩個(gè)角度進(jìn)行解釋。一是從宏觀角度，側(cè)重分析經(jīng)濟(jì)發(fā)展、人力資本以及基礎(chǔ)設(shè)施建設(shè)等因素對(duì)地區(qū)數(shù)字經(jīng)濟(jì)發(fā)展差異的影響。胡鞍鋼和周紹杰指出，信息基礎(chǔ)設(shè)施存在差距是導(dǎo)致城鄉(xiāng)數(shù)字鴻溝的重要原因。[18]10賀婭萍和徐康寧的研究表明，互聯(lián)網(wǎng)的使用效率與經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平和人力資本等因素緊密相關(guān)，相對(duì)于城鎮(zhèn)地區(qū)，農(nóng)村地區(qū)由于經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平以及受教育程度低等條件的限制，不能以同等的條件享受到互聯(lián)網(wǎng)帶來(lái)的優(yōu)勢(shì)，從而加大了城鄉(xiāng)收入差距[19]。張磊和韓雷發(fā)現(xiàn)，目前我國(guó)電子商務(wù)發(fā)展帶來(lái)的收益分配，并未在城鄉(xiāng)間實(shí)現(xiàn)真正的普惠和共享。[20]二是從微觀角度，主要分析居民收入水平、受教育水平、性別等因素對(duì)互聯(lián)網(wǎng)獲取或使用程度的影響。Lorence等認(rèn)為，低收入和高收入人群之間的數(shù)字鴻溝仍然存在，并且沒(méi)有得到改善[21]。劉曉倩和韓青發(fā)現(xiàn)，互聯(lián)網(wǎng)對(duì)農(nóng)民收入的影響程度與農(nóng)村居民的年齡、性別、教育水平以及工作性質(zhì)有關(guān)，互聯(lián)網(wǎng)的使用實(shí)際加大了不同性別、不同教育水平的農(nóng)村居民之間的收入差距[22]。隨著數(shù)字技術(shù)不斷創(chuàng)新，中國(guó)與發(fā)達(dá)國(guó)家、中國(guó)各地區(qū)之間、中國(guó)城鄉(xiāng)之間都將存在“數(shù)字鴻溝”。[18]6數(shù)字鴻溝可分為兩級(jí)：信息的可接入性稱為“一級(jí)數(shù)字鴻溝”、信息的鑒別和利用能力稱為“二級(jí)數(shù)字鴻溝”。[23,24]許竹青等認(rèn)為，伴隨著中國(guó)通信基礎(chǔ)設(shè)施不斷完善，農(nóng)村地區(qū)的信息可接入性水平已大幅提升，但是農(nóng)村居民對(duì)于信息的鑒別能力和利用能力還很差，中國(guó)城鄉(xiāng)間仍然存在較為嚴(yán)峻的“二級(jí)數(shù)字鴻溝”[25]。

另一種觀點(diǎn)認(rèn)為，數(shù)字經(jīng)濟(jì)發(fā)展為改善城鄉(xiāng)收入分配格局提供機(jī)遇，主要從數(shù)字經(jīng)濟(jì)有利于增加農(nóng)民收入、減少農(nóng)村貧困方面進(jìn)行分析。Bhavnani等提出，移動(dòng)電信服務(wù)對(duì)于農(nóng)村地區(qū)可持續(xù)減貧具有積極影響。[26]Aker發(fā)現(xiàn)，使用ICT可以促進(jìn)農(nóng)業(yè)技術(shù)、農(nóng)產(chǎn)品市場(chǎng)、病蟲害防治以及農(nóng)業(yè)生產(chǎn)資料等農(nóng)業(yè)信息的傳播，改善信息不對(duì)稱[27]。農(nóng)村居民可以更加準(zhǔn)確及時(shí)地獲取農(nóng)產(chǎn)品市場(chǎng)信息，作出生產(chǎn)決策，從而有利于降低農(nóng)業(yè)生產(chǎn)成本，提高農(nóng)業(yè)收入。國(guó)內(nèi)不少研究結(jié)果也表明，互聯(lián)網(wǎng)普及對(duì)中國(guó)農(nóng)村居民的收入效應(yīng)大于城鎮(zhèn)居民，互聯(lián)網(wǎng)具有改善城鄉(xiāng)收入分配格局的重要作用[28]23[29]。梁雙陸和劉培培認(rèn)為，借助互聯(lián)網(wǎng)和大數(shù)據(jù)等信息技術(shù)，數(shù)字普惠金融大幅地降低了農(nóng)村居民獲取金融資源的門檻，提高了農(nóng)村居民使用金融服務(wù)的機(jī)會(huì)，從而有助于縮小城鄉(xiāng)收入差距[30]。

綜上所述，學(xué)術(shù)界雖然已經(jīng)開始關(guān)注數(shù)字經(jīng)濟(jì)對(duì)城鄉(xiāng)收入分配的影響，但是大多沒(méi)有考慮到數(shù)字經(jīng)濟(jì)產(chǎn)生的空間溢出效應(yīng)，這可能導(dǎo)致對(duì)數(shù)字經(jīng)濟(jì)影響城鄉(xiāng)收入差距的估計(jì)結(jié)果存在偏差。為更加準(zhǔn)確地測(cè)算數(shù)字經(jīng)濟(jì)對(duì)城鄉(xiāng)收入差距產(chǎn)生的影響，本文首先采用全域莫蘭指數(shù)(Moran’s I)和局部莫蘭散點(diǎn)圖，對(duì)數(shù)字經(jīng)濟(jì)各指標(biāo)是否具有空間自相關(guān)性進(jìn)行檢驗(yàn)，然后建立空間杜賓模型，探討數(shù)字經(jīng)濟(jì)對(duì)城鄉(xiāng)收入差距的直接影響和空間溢出效應(yīng)，以期為解決中國(guó)城鄉(xiāng)收入分配問(wèn)題提供參考。

三、模型設(shè)定、變量選取與數(shù)據(jù)來(lái)源

(一)模型設(shè)定

為了更好地驗(yàn)證數(shù)字經(jīng)濟(jì)對(duì)城鄉(xiāng)收入差距的空間溢出效應(yīng)，本文采用空間計(jì)量模型進(jìn)行研究?？臻g計(jì)量模型主要有空間滯后模型(Spatial Lag Model,簡(jiǎn)稱“SLM”)、空間誤差模型(Spatial Error Model,簡(jiǎn)稱“SEM”)和空間杜賓模型(Spatial Dubin Model,簡(jiǎn)稱“SDM”)三種，具體如下。

空間滯后模型(SLM)主要考察被解釋變量在地區(qū)之間產(chǎn)生的空間溢出效應(yīng)，基本表達(dá)式為：

Y=ρWY+Xβ+ε

(1)

空間誤差模型(SEM)主要考察沒(méi)有包含在解釋變量中的遺漏變量或隨機(jī)干擾項(xiàng)產(chǎn)生的影響，基本表達(dá)式為：

Y=Xβ+μμ=λWμ+ε

(2)

作為更一般的計(jì)量模型形式，空間杜賓模型(SDM)兼具以上兩個(gè)模型的特點(diǎn)，在模型中同時(shí)引入了因變量與自變量的空間滯后項(xiàng)，基本表達(dá)式為：

Y=ρWY+Xβ+WXθ+ε

(3)

當(dāng)θ=0時(shí)，SDM 模型轉(zhuǎn)換為SLM模型；當(dāng)θ+ρβ=0時(shí)，SDM 模型轉(zhuǎn)化為SEM 模型。

其中，Y是因變量，X是自變量，β是自變量的系數(shù)，μ是隨機(jī)誤差，ε是殘差項(xiàng)。W是空間權(quán)重矩陣，WY是因變量空間滯后項(xiàng)，ρ是因變量空間回歸系數(shù)；WX是自變量空間滯后項(xiàng)，θ是自變量空間回歸系數(shù)；Wμ是空間誤差滯后項(xiàng)，λ是空間誤差回歸系數(shù)。

上述三種模型是常見的空間計(jì)量模型，具體采用哪一種模型最合適，需要根據(jù)面板數(shù)據(jù)對(duì)上述三個(gè)模型進(jìn)行檢驗(yàn)。具體的檢驗(yàn)步驟如下：首先，采用全域莫蘭指數(shù)、局部莫蘭散點(diǎn)圖對(duì)空間效應(yīng)進(jìn)行識(shí)別，判斷是否需要在后續(xù)回歸分析中引入空間相關(guān)性進(jìn)行分析；然后，采用Wald檢驗(yàn)和LR檢驗(yàn)，對(duì)θ=0和θ+ρβ=0分別進(jìn)行檢驗(yàn)，判斷空間杜賓模型能否退化為空間滯后模型或空間誤差模型；最后，采用Hausman檢驗(yàn)對(duì)混合效應(yīng)、固定效應(yīng)或隨機(jī)效應(yīng)進(jìn)行選擇，其中固定效應(yīng)又分為個(gè)體固定效應(yīng)、時(shí)間固定效應(yīng)和雙固定效應(yīng)。

(二)變量選取與說(shuō)明

1.被解釋變量為城鄉(xiāng)收入差距(Incgap)。衡量城鄉(xiāng)收入差距的常用指標(biāo)包括城鄉(xiāng)收入占比、城鄉(xiāng)消費(fèi)支出占比以及泰爾指數(shù)等，本文借鑒李子葉等的做法[31]，采用城市居民人均可支配收入與農(nóng)村居民人均可支配收入(4)2013年，國(guó)家統(tǒng)計(jì)局將“農(nóng)村人均純收入”這一指標(biāo)與“城市人均可支配收入”統(tǒng)一，口徑變?yōu)椤稗r(nóng)村人均可支配收入”。查閱相關(guān)資料可知，二者差距不大，因此，2010—2012年“農(nóng)村人均可支配收入”這一指標(biāo)由“農(nóng)村人均純收入”代替。的比值來(lái)衡量城鄉(xiāng)收入差距。

2.核心解釋變量為數(shù)字經(jīng)濟(jì)(Digital Economy)。由于數(shù)字經(jīng)濟(jì)以數(shù)據(jù)作為核心生產(chǎn)要素，能夠跨越行業(yè)和領(lǐng)域限制實(shí)現(xiàn)跨界融合，因此很難準(zhǔn)確地測(cè)量數(shù)字經(jīng)濟(jì)的體量，而國(guó)際、國(guó)內(nèi)研究機(jī)構(gòu)公布的數(shù)字經(jīng)濟(jì)指標(biāo)體系均涉及多個(gè)維度，計(jì)算十分復(fù)雜，例如歐盟2014年發(fā)布的“數(shù)字經(jīng)濟(jì)與社會(huì)指數(shù)”，該指標(biāo)需依據(jù)各地區(qū)的寬帶接入、人力資本、互聯(lián)網(wǎng)應(yīng)用、數(shù)字技術(shù)應(yīng)用以及數(shù)字化公共服務(wù)程度等5 個(gè)主要方面共31 項(xiàng)二級(jí)指標(biāo)計(jì)算得出[32]。考慮數(shù)據(jù)的可得性，本研究從數(shù)字基礎(chǔ)設(shè)施建設(shè)、數(shù)字技術(shù)普及以及數(shù)字技術(shù)應(yīng)用三方面分別選取信息基礎(chǔ)設(shè)施建設(shè)(Fiber)、移動(dòng)電話普及(Mob)、互聯(lián)網(wǎng)普及(Internet)、電子商務(wù)(EB)四個(gè)指標(biāo)衡量各地區(qū)數(shù)字經(jīng)濟(jì)發(fā)展。

(三)數(shù)據(jù)來(lái)源

本文以2010—2016年中國(guó)31個(gè)省(市)自治區(qū)(不包含香港、澳門和臺(tái)灣地區(qū))的面板數(shù)據(jù)為樣本，各變量的描述性統(tǒng)計(jì)結(jié)果見表2，主要數(shù)據(jù)來(lái)源為《中國(guó)統(tǒng)計(jì)年鑒》(2011—2017)以及歷年中國(guó)互聯(lián)網(wǎng)絡(luò)信息中心發(fā)布的《中國(guó)互聯(lián)網(wǎng)絡(luò)發(fā)展?fàn)顩r統(tǒng)計(jì)報(bào)告》。

四、實(shí)證檢驗(yàn)

(一)空間權(quán)重矩陣

空間權(quán)重矩陣用于表達(dá)不同地理單元之間的相互關(guān)聯(lián)程度或相互依賴程度，將合適的空間權(quán)重矩陣納入后續(xù)空間計(jì)量分析是準(zhǔn)確考察數(shù)字經(jīng)濟(jì)對(duì)城鄉(xiāng)收入差距空間溢出效應(yīng)的關(guān)鍵。結(jié)合研究?jī)?nèi)容，本文分別構(gòu)建鄰接權(quán)重矩陣、反距離權(quán)重矩陣和嵌套權(quán)重矩陣三種空間權(quán)重矩陣。

表1 變量指標(biāo)的選取

表2 變量描述性統(tǒng)計(jì)結(jié)果

1.鄰接權(quán)重矩陣(W01)。鄰接權(quán)重矩陣假設(shè)當(dāng)空間單元之間擁有共同地理邊界時(shí)，空間交互作用就會(huì)發(fā)生。當(dāng)省域i與省域j相鄰時(shí)，W01中的元素Wij取值為1，否則取值為0。W01矩陣的定義如下:

(4)

2.反距離權(quán)重矩陣(Winv)。反距離權(quán)重矩陣假設(shè)空間效應(yīng)不僅只存在于相鄰的空間單元之間，有些省域即使不相鄰也存在著空間效應(yīng)，且省域之間距離越近，這種空間效應(yīng)就越強(qiáng)。反距離權(quán)重矩陣的表達(dá)式如下:

(5)

其中dij為依據(jù)經(jīng)緯度數(shù)據(jù)計(jì)算得出的各省省會(huì)城市之間的地表距離。

3.嵌套權(quán)重矩陣(Wqiantao)?，F(xiàn)實(shí)生活中，空間關(guān)聯(lián)具有復(fù)雜性，地理距離并不是產(chǎn)生空間效應(yīng)的唯一因素，各省域之間的經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平、產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)、文化等因素都會(huì)導(dǎo)致各省域單元之間產(chǎn)生交互影響。因此，嵌套權(quán)重矩陣綜合考慮地理因素和經(jīng)濟(jì)因素來(lái)設(shè)置空間權(quán)重，其定義如下：

(6)

其中，Winv為前面構(gòu)建的反距離權(quán)重矩陣，diag(…)為對(duì)角矩陣，其對(duì)角元素為各省域的經(jīng)濟(jì)變量X的均值，本文將X取作各省域的人均實(shí)際GDP，該矩陣假設(shè)經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平較高的省域?qū)?jīng)濟(jì)水平低的省域會(huì)產(chǎn)生更強(qiáng)的空間效應(yīng)與輻射作用。

(二)空間自相關(guān)性檢驗(yàn)

空間自相關(guān)性，又稱空間依賴性或空間關(guān)聯(lián)性，是指空間地理單元上的某一現(xiàn)象或?qū)傩灾凳艿疥P(guān)聯(lián)地區(qū)同一現(xiàn)象或?qū)傩灾档挠绊?而是否需要在數(shù)字經(jīng)濟(jì)影響城鄉(xiāng)收入差距的回歸模型中加入空間效應(yīng)，取決于數(shù)字經(jīng)濟(jì)等變量是否具有空間自相關(guān)性特征?，F(xiàn)有文獻(xiàn)通常采用莫蘭指數(shù)對(duì)變量的空間自相關(guān)性特征進(jìn)行識(shí)別，本文分別選取全域莫蘭指數(shù)和局部莫蘭散點(diǎn)圖對(duì)各變量的地理分布是否具有空間自相關(guān)性特征進(jìn)行檢驗(yàn)。

1.全域莫蘭指數(shù)

全域莫蘭指數(shù)用來(lái)衡量空間整體的關(guān)聯(lián)性和聚集狀態(tài)，取值范圍為(-1,1)。全域莫蘭指數(shù)值大于0，表明空間單元之間存在正相關(guān)性，表現(xiàn)為空間集聚；全域莫蘭指數(shù)值小于0，表示空間單元之間具有負(fù)相關(guān)性，表現(xiàn)為空間擴(kuò)散；全域莫蘭指數(shù)值等于0，表明空間單元之間沒(méi)有相關(guān)性，各指標(biāo)的觀測(cè)值呈現(xiàn)獨(dú)立隨機(jī)分布。全域莫蘭指數(shù)計(jì)算公式如下：

(7)

基于全域莫蘭指數(shù)公式(7)，運(yùn)用STATA軟件在鄰接權(quán)重的基礎(chǔ)上計(jì)算出中國(guó)2010—2016年各變量全域莫蘭指數(shù)值，見表3。

表3 2010—2016年各變量全域莫蘭指數(shù)值

說(shuō)明：***、**和*分別表示數(shù)據(jù)在1%、5%和10%水平下顯著。

通過(guò)空間自相關(guān)性檢驗(yàn)結(jié)果(表3)可知，

(1)各變量的全域莫蘭指數(shù)值幾乎都在1%的水平上通過(guò)了檢驗(yàn)，說(shuō)明各變量具有顯著的空間自相關(guān)性特征，應(yīng)在后續(xù)數(shù)字經(jīng)濟(jì)影響城鄉(xiāng)收入差距的回歸模型中加入空間效應(yīng)。

(2)數(shù)字經(jīng)濟(jì)各指標(biāo)的全域莫蘭指數(shù)值均顯著為正值，表現(xiàn)為正的空間自相關(guān)性，說(shuō)明我國(guó)各省份的數(shù)字經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平在空間分布上并非表現(xiàn)為完全隨機(jī)狀態(tài)，而是呈現(xiàn)出一種集聚狀態(tài)，即數(shù)字經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平相似的省份在空間上趨于集聚。其中，信息基礎(chǔ)設(shè)施建設(shè)和電子商務(wù)的全域莫蘭指數(shù)值隨時(shí)間總體呈增大趨勢(shì)，表明省域之間的信息基礎(chǔ)設(shè)施和電子商務(wù)發(fā)展的空間集聚越來(lái)越顯著。而移動(dòng)電話和互聯(lián)網(wǎng)普及的全域莫蘭指數(shù)值隨時(shí)間變化總體呈減小趨勢(shì)，表明移動(dòng)電話普及和互聯(lián)網(wǎng)普及的空間集聚程度在減弱。

2.局部莫蘭散點(diǎn)圖

全域莫蘭指數(shù)反映了空間相關(guān)性的總體趨勢(shì)，但是無(wú)法對(duì)局部區(qū)域之間的差異進(jìn)行描述。為了對(duì)每個(gè)區(qū)域與其周邊地區(qū)之間的空間差異進(jìn)行檢驗(yàn)，本文基于鄰接權(quán)重，運(yùn)用STATA14.0軟件，分別繪制數(shù)字經(jīng)濟(jì)各指標(biāo)在2016年的局部莫蘭散點(diǎn)圖，見圖1。

局域自相關(guān)共有四種模式，分布在四個(gè)象限，每個(gè)象限對(duì)應(yīng)一種空間結(jié)構(gòu),用于反映各地區(qū)的觀測(cè)值與其鄰近地區(qū)觀測(cè)值之間的空間依賴關(guān)系。其中，位于第一象限和第三象限的地區(qū)分別屬于數(shù)字經(jīng)濟(jì)發(fā)展高水平區(qū)域被高水平區(qū)域包圍(H-H型)、數(shù)字經(jīng)濟(jì)發(fā)展低水平區(qū)域被低水平區(qū)域包圍(L-L型)，這兩個(gè)象限的地區(qū)數(shù)字經(jīng)濟(jì)發(fā)展的區(qū)域空間差異?。晃挥诘诙笙藓偷谒南笙薜牡貐^(qū)分別屬于數(shù)字經(jīng)濟(jì)低水平區(qū)域被高水平區(qū)域包圍(L-H型)、數(shù)字經(jīng)濟(jì)高水平區(qū)域被低水平區(qū)域包圍(H-L型)，這兩個(gè)象限的地區(qū)數(shù)字經(jīng)濟(jì)發(fā)展的區(qū)域空間差異大。

由數(shù)字經(jīng)濟(jì)各指標(biāo)的莫蘭散點(diǎn)圖(圖1)可以看出，絕大部分省域的觀測(cè)值均位于第一象限(H-H型)和第三象限(L-L型)，說(shuō)明數(shù)字經(jīng)濟(jì)發(fā)展具有明顯的“高高集聚”和“低低集聚”特征。其中，移動(dòng)電話普及的全域莫蘭指數(shù)值較小，為0.143，說(shuō)明目前移動(dòng)電話空間正向自相關(guān)性較弱，空間聚集特征已經(jīng)不明顯。而信息基礎(chǔ)設(shè)施建設(shè)、互聯(lián)網(wǎng)普及和電子商務(wù)的全域莫蘭指數(shù)均較大，分別為0.443、0.340、0.352，說(shuō)明目前各地區(qū)的信息基礎(chǔ)設(shè)施建設(shè)、互聯(lián)網(wǎng)普及以及電子商務(wù)發(fā)展仍具有較強(qiáng)的正向空間自相關(guān)性，即信息基礎(chǔ)設(shè)施建設(shè)、互聯(lián)網(wǎng)普及以及電子商務(wù)發(fā)展高水平區(qū)域趨向于與高水平區(qū)域相鄰，信息基礎(chǔ)設(shè)施建設(shè)、互聯(lián)網(wǎng)普及以及電子商務(wù)發(fā)展低水平區(qū)域趨向于與低水平區(qū)域相鄰，進(jìn)一步對(duì)各指標(biāo)進(jìn)行空間差異化集群劃分如下表4。(5)按統(tǒng)計(jì)局劃分標(biāo)準(zhǔn),東部地區(qū)包括北京、天津、河北、遼寧、上海、江蘇、浙江、福建、山東、廣東、海南;中部地區(qū)包括山西、吉林、黑龍江、安徽、江西、河南、湖北、湖南;西部地區(qū)包括四川、重慶、貴州、云南、西藏、陜西、甘肅、青海、寧夏、新疆、廣西、內(nèi)蒙古。

表4 2016年數(shù)字經(jīng)濟(jì)各指標(biāo)空間差異化集群劃分

由表4可知，數(shù)字經(jīng)濟(jì)四大指標(biāo)下，(1)依次有6、4、6、5個(gè)省域?qū)儆贖-H型(高值區(qū)域集群)，占我國(guó)全部省域的比例均不超過(guò)20%，且這些省域集中分布在中國(guó)東部沿海地區(qū)，尤其是以北京和天津?yàn)橹行牡木┙蚣降貐^(qū)、以上海為中心的長(zhǎng)三角地區(qū)以及以廣東為中心的閩粵地區(qū)，這與中國(guó)三大經(jīng)濟(jì)聚集區(qū)分布格局基本一致；(2)依次有17、15、16、20個(gè)省域?qū)儆贚-L型(低值區(qū)域集群)，占我國(guó)全部省域的50%左右，且這些省域集中分布在我國(guó)中西部地區(qū)，說(shuō)明我國(guó)絕大多數(shù)省域的數(shù)字經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平都較為低下，尤其是中西部地區(qū)，除河南、安徽、新疆、山西等個(gè)別省份外，中西部地區(qū)數(shù)字經(jīng)濟(jì)發(fā)展普遍落后，數(shù)字經(jīng)濟(jì)發(fā)展的潛力有待進(jìn)一步挖掘；(3)另外，除高值區(qū)域集群和低值區(qū)域集群，中國(guó)還有少部分省域?qū)儆贚-H型和H-L型，這兩個(gè)類型中的省域數(shù)字經(jīng)濟(jì)發(fā)展極不均衡。其中，高水平區(qū)域主要包括遼寧、北京、廣東等東部沿海省域，而低水平區(qū)域主要為安徽、江西等中部地區(qū)省域，由此可見，中國(guó)東部沿海地區(qū)雖然自身數(shù)字經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平高，但尚未充分發(fā)揮對(duì)其周邊區(qū)域尤其是中部地區(qū)的輻射和帶動(dòng)作用。

(三)空間杜賓模型的估計(jì)結(jié)果與分析

1．普通面板數(shù)據(jù)回歸

以2010—2016年中國(guó)31個(gè)省、市及自治區(qū)面板數(shù)據(jù)為樣本，首先對(duì)面板數(shù)據(jù)進(jìn)行普通回歸分析，如下表5所示。由表5可以看出，數(shù)字經(jīng)濟(jì)指標(biāo)中，互聯(lián)網(wǎng)普及對(duì)城鄉(xiāng)收入差距的影響系數(shù)為-1.367，并通過(guò)了1%水平的顯著性檢驗(yàn)，說(shuō)明互聯(lián)網(wǎng)的普及顯著縮小了城鄉(xiāng)收入差距。其他對(duì)城鄉(xiāng)收入差距具有顯著影響的指標(biāo)包括城鎮(zhèn)化、受教育程度、交通條件、產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)合理化和政府財(cái)政支出，且均在10%水平下通過(guò)了顯著性檢驗(yàn)。

表5 普通面板回歸結(jié)果

說(shuō)明：***、**和*分別表示數(shù)據(jù)在1%、5%和10%水平下顯著。

2．空間杜賓模型回歸結(jié)果

在進(jìn)行空間計(jì)量回歸之前，需要確定模型的具體形式，本文分別采用Wald 檢驗(yàn)和LR檢驗(yàn)對(duì)空間杜賓模型(SDM)是否可以簡(jiǎn)化為空間滯后模型(SLM)或者空間誤差模型(SEM)進(jìn)行檢驗(yàn)。檢驗(yàn)結(jié)果顯示，Wald_spatial_lag 值和LR_spatial_lag 值分別為100.17 和113.59，均在1%水平下通過(guò)了顯著性檢驗(yàn)，拒絕將空間杜賓模型設(shè)置為空間滯后形式的原假設(shè)；Wald_spatial_error 值和LR_spatial_error 值依次為78.75 和110.74，在1%水平通過(guò)了顯著性檢驗(yàn)，拒絕將空間杜賓模型設(shè)置為空間誤差形式的原假設(shè)。由此可知，空間杜賓模型是合適的模型。進(jìn)一步,Hausman 檢驗(yàn)結(jié)果顯示固定效應(yīng)優(yōu)于隨機(jī)效應(yīng)， 且LR統(tǒng)計(jì)結(jié)果顯示個(gè)體固定效應(yīng)和時(shí)間固定效應(yīng)同時(shí)存在。因此，本文最終選定雙向固定效應(yīng)的空間杜賓模型(SDM)估計(jì)數(shù)字經(jīng)濟(jì)對(duì)城鄉(xiāng)收入差距的影響，見表6。

雙向固定效應(yīng)的空間杜賓模型估計(jì)結(jié)果(表6)表明，從R2，Log-L和Sigma2統(tǒng)計(jì)量的值來(lái)看，三種空間權(quán)重下模型的擬合程度都較好，總體回歸可信度較高。由于空間杜賓模型考慮空間溢出效應(yīng)，表中數(shù)字經(jīng)濟(jì)各指標(biāo)的估計(jì)系數(shù)不能直接反映其對(duì)城鄉(xiāng)收入差距的影響，但是從估計(jì)結(jié)果中仍能獲取一些基本信息：除互聯(lián)網(wǎng)普及指標(biāo)外，其他三個(gè)數(shù)字經(jīng)濟(jì)指標(biāo)均在5%水平下通過(guò)了檢驗(yàn)，這表明數(shù)字經(jīng)濟(jì)的發(fā)展對(duì)城鄉(xiāng)收入差距有顯著影響；信息基礎(chǔ)設(shè)施建設(shè)、互聯(lián)網(wǎng)普及的影響系數(shù)為正，表明我國(guó)的信息基礎(chǔ)設(shè)施建設(shè)和互聯(lián)網(wǎng)普及加劇了城鄉(xiāng)收入差距，而移動(dòng)電話普及和電子商務(wù)的直接效應(yīng)以及間接效應(yīng)的估計(jì)系數(shù)均顯著為負(fù)值，說(shuō)明本地區(qū)移動(dòng)電話的普及和電子商務(wù)的發(fā)展不但有利于縮小當(dāng)?shù)氐某青l(xiāng)收入差距，還能有效緩解周邊地區(qū)的城鄉(xiāng)收入差距問(wèn)題。

3．直接效應(yīng)、間接效應(yīng)與總效應(yīng)

空間杜賓模型可以把空間總效應(yīng)分解為直接效應(yīng)和間接效應(yīng)。其中，直接效應(yīng)反映本地區(qū)自變量變動(dòng)對(duì)本地區(qū)因變量產(chǎn)生的影響；間接效應(yīng)即空間溢出效應(yīng)，反映本地區(qū)自變量變動(dòng)對(duì)其他地區(qū)因變量產(chǎn)生的影響；總效應(yīng)則反映自變量對(duì)因變量產(chǎn)生的平均影響。為了更好地揭示數(shù)字經(jīng)濟(jì)對(duì)城鄉(xiāng)收入差距的內(nèi)在影響機(jī)制，本文在空間杜賓模型估計(jì)結(jié)果的基礎(chǔ)之上，基于偏微分效應(yīng)分解方法，將數(shù)字經(jīng)濟(jì)對(duì)城鄉(xiāng)收入差距產(chǎn)生的影響進(jìn)行空間效應(yīng)分解如下表7。

由空間杜賓模型效應(yīng)分解結(jié)果(表7)可以得出以下結(jié)論。

(1)不考慮空間溢出效應(yīng)，可能會(huì)錯(cuò)估數(shù)字經(jīng)濟(jì)對(duì)城鄉(xiāng)收入差距產(chǎn)生的影響。由表5，普通面板回歸下，移動(dòng)電話普及和互聯(lián)網(wǎng)普及對(duì)城鄉(xiāng)收入差距的作用分別為擴(kuò)大、縮小，而由空間杜賓模型估計(jì)結(jié)果(表7)可知，加入空間效應(yīng)后，移動(dòng)電話普及和互聯(lián)網(wǎng)普及對(duì)城鄉(xiāng)收入差距的作用分別為縮小、擴(kuò)大，因此，不考慮空間溢出效應(yīng)，可能會(huì)錯(cuò)估數(shù)字經(jīng)濟(jì)對(duì)城鄉(xiāng)收入差距的影響。

表6 雙向固定效應(yīng)的空間杜賓模型估計(jì)結(jié)果

說(shuō)明：***、**和*分別表示數(shù)據(jù)在1%、5%和10%水平下顯著。

(2)由空間杜賓模型的直接效應(yīng)和間接效應(yīng)分解結(jié)果可知，本地區(qū)的信息基礎(chǔ)設(shè)施建設(shè)和互聯(lián)網(wǎng)普及擴(kuò)大了本地區(qū)的城鄉(xiāng)收入差距，但對(duì)周邊地區(qū)城鄉(xiāng)收入差距的影響不顯著；移動(dòng)電話普及和電子商務(wù)具有顯著的空間溢出效應(yīng)，本地區(qū)的移動(dòng)電話普及和電子商務(wù)發(fā)展不但能縮小本地區(qū)的城鄉(xiāng)收入差距，對(duì)周邊地區(qū)的城鄉(xiāng)收入差距也有抑制作用。

(3)目前，除互聯(lián)網(wǎng)普及外，數(shù)字經(jīng)濟(jì)各指標(biāo)對(duì)城鄉(xiāng)收入差距的作用效果還較小，這可能是因?yàn)橹袊?guó)數(shù)字經(jīng)濟(jì)規(guī)模有待進(jìn)一步提升，且數(shù)字經(jīng)濟(jì)資源主要集中在經(jīng)濟(jì)發(fā)達(dá)的東部和城市地區(qū)，對(duì)農(nóng)村等經(jīng)濟(jì)落后地區(qū)的扶貧作用尚未充分發(fā)揮；互聯(lián)網(wǎng)普及對(duì)城鄉(xiāng)收入差距的估計(jì)系數(shù)最大且顯著為正值，說(shuō)明數(shù)字經(jīng)濟(jì)發(fā)展過(guò)程中，互聯(lián)網(wǎng)普及加劇了中國(guó)的城鄉(xiāng)收入差距問(wèn)題。

表7 空間杜賓模型的直接效應(yīng)、間接效應(yīng)和總效應(yīng)

說(shuō)明：***、**和*分別表示數(shù)據(jù)在1%、5%和10%水平下顯著。

五、主要結(jié)論與建議

通過(guò)實(shí)證研究，本文得出以下主要結(jié)論。

(1)數(shù)字經(jīng)濟(jì)發(fā)展過(guò)程中，信息基礎(chǔ)設(shè)施建設(shè)、移動(dòng)電話普及、互聯(lián)網(wǎng)普及和電子商務(wù)發(fā)展具有顯著的正向空間自相關(guān)性。

(2)我國(guó)數(shù)字經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平在空間分布上并非完全隨機(jī)的，而是呈現(xiàn)出一種集聚狀態(tài)，具體表現(xiàn)為“高高集聚”和“低低集聚”特征，即數(shù)字經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平高的區(qū)域趨向于與水平高的區(qū)域相鄰，數(shù)字經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平低的區(qū)域趨向于與水平低的區(qū)域相鄰。

(3)我國(guó)數(shù)字經(jīng)濟(jì)發(fā)展地區(qū)不平衡問(wèn)題突出，信息基礎(chǔ)設(shè)施、互聯(lián)網(wǎng)以及電子商務(wù)等數(shù)字經(jīng)濟(jì)資源集中分布在我國(guó)東部沿海地區(qū)，尤其是以北京和天津?yàn)橹行牡木┙蚣降貐^(qū)、以上海為中心的長(zhǎng)三角地區(qū)以及以廣東為中心的閩粵地區(qū)，而中西部地區(qū)數(shù)字經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平普遍落后。

(4)不考慮空間溢出效應(yīng)，可能會(huì)錯(cuò)估數(shù)字經(jīng)濟(jì)對(duì)城鄉(xiāng)收入差距產(chǎn)生的影響。數(shù)字經(jīng)濟(jì)發(fā)展過(guò)程中，本地區(qū)的信息基礎(chǔ)設(shè)施建設(shè)和互聯(lián)網(wǎng)普及會(huì)擴(kuò)大本地區(qū)城鄉(xiāng)收入差距，但對(duì)其他地區(qū)的影響不顯著；移動(dòng)電話普及和電子商務(wù)空間溢出效應(yīng)顯著，不但能有效縮小本地區(qū)城鄉(xiāng)收入差距，而且對(duì)周邊地區(qū)的城鄉(xiāng)收入差距有抑制作用。

基于以上研究結(jié)論，提出以下建議。

(1)緩解數(shù)字經(jīng)濟(jì)發(fā)展地區(qū)不平衡難題。一方面，可以通過(guò)數(shù)字經(jīng)濟(jì)相對(duì)發(fā)達(dá)的地區(qū)對(duì)周邊區(qū)域形成的輻射和帶動(dòng)效應(yīng)，促進(jìn)周邊區(qū)域發(fā)展。中國(guó)東部沿海省市數(shù)字經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平遠(yuǎn)高于中部地區(qū)，東部沿海地區(qū)可通過(guò)加快技術(shù)轉(zhuǎn)移、信息交流、要素流動(dòng)等擴(kuò)散，發(fā)揮對(duì)周邊地區(qū)的輻射效應(yīng)，帶動(dòng)中部地區(qū)數(shù)字經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平進(jìn)一步提升；另一方面，西部地區(qū)屬于數(shù)字經(jīng)濟(jì)低水平區(qū)域被低水平區(qū)域包圍類型，這類地區(qū)在自身技術(shù)薄弱且無(wú)法接受鄰近地區(qū)的輻射效應(yīng)情況下，可立足自身資源優(yōu)勢(shì)，借助電商平臺(tái)，通過(guò)引進(jìn)技術(shù)和人才，打造當(dāng)?shù)靥厣a(chǎn)業(yè)。例如新疆巴楚縣借助電商平臺(tái)將當(dāng)?shù)靥厣r(nóng)產(chǎn)品“留香瓜”打入全國(guó)市場(chǎng)，并建立了一個(gè)可持續(xù)發(fā)展的支柱產(chǎn)業(yè)。

(2)提高農(nóng)村地區(qū)的互聯(lián)網(wǎng)普及率。城鄉(xiāng)數(shù)字鴻溝是互聯(lián)網(wǎng)擴(kuò)大城鄉(xiāng)收入差距的重要原因，目前我國(guó)農(nóng)村地區(qū)的互聯(lián)網(wǎng)普及率(38.4%)與城鎮(zhèn)地區(qū)(74.6%)仍有較大差距，實(shí)現(xiàn)數(shù)字經(jīng)濟(jì)“普惠共享”，需進(jìn)一步完善農(nóng)村地區(qū)數(shù)字基礎(chǔ)設(shè)施建設(shè)，尤其是加快實(shí)施農(nóng)村地區(qū)“網(wǎng)絡(luò)覆蓋工程”，提高農(nóng)村地區(qū)的互聯(lián)網(wǎng)普及率，彌合城鄉(xiāng)數(shù)字鴻溝。

(3)作為數(shù)字經(jīng)濟(jì)的重要組成部分，電子商務(wù)發(fā)展有利于減少貧困，助力鄉(xiāng)村振興。要充分發(fā)揮電子商務(wù)對(duì)城鄉(xiāng)收入差距的空間溢出效應(yīng)，加強(qiáng)各省、市、區(qū)之間的空間地理聯(lián)系，促進(jìn)省域之間的信息、技術(shù)、人才等要素流動(dòng)，促進(jìn)省域間相互合作，推動(dòng)形成區(qū)域協(xié)作的統(tǒng)籌機(jī)制，共同縮小城鄉(xiāng)收入差距。同時(shí)，智能手機(jī)和廣泛參與是電子商務(wù)在農(nóng)村地區(qū)發(fā)展的兩大要素，目前移動(dòng)手機(jī)在我國(guó)農(nóng)村地區(qū)已得到了全面普及，上網(wǎng)技能缺失及文化水平限制成為限制農(nóng)村居民參與的重要原因，進(jìn)一步提升電子商務(wù)在農(nóng)村的發(fā)展與應(yīng)用，需加大對(duì)農(nóng)村居民互聯(lián)網(wǎng)使用的教育和培訓(xùn)，提高農(nóng)民對(duì)信息的獲取和利用能力。