邢艷春,趙星星
(吉林財經(jīng)大學(xué) 統(tǒng)計學(xué)院,吉林 長春 130117)
近年來,我國大力扶持農(nóng)村農(nóng)業(yè)發(fā)展,城鄉(xiāng)融合發(fā)展水平穩(wěn)步提升.城鄉(xiāng)融合的主要特征表現(xiàn)為城鄉(xiāng)間人口和資金的自由流動加快[1].新時代推進城鄉(xiāng)產(chǎn)業(yè)融合和城鄉(xiāng)經(jīng)濟融合成為推進城鄉(xiāng)融合的重點,打破現(xiàn)有的城鄉(xiāng)產(chǎn)業(yè)的二元結(jié)構(gòu)體系是城鄉(xiāng)產(chǎn)業(yè)融合的突破點[2],借助數(shù)字技術(shù)的發(fā)展推動農(nóng)村經(jīng)濟快速發(fā)展是城鄉(xiāng)經(jīng)濟融合的重點.城鄉(xiāng)產(chǎn)業(yè)融合主要體現(xiàn)為產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)的高級化,這充分反映了城鄉(xiāng)之間的產(chǎn)業(yè)互補和產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)的優(yōu)化升級.城鄉(xiāng)經(jīng)濟融合方面,在新技術(shù)革命的推動下,我國已經(jīng)形成了以數(shù)字經(jīng)濟為標志的新經(jīng)濟形態(tài)[3].數(shù)字經(jīng)濟的快速發(fā)展加速了產(chǎn)業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型,推進了城鄉(xiāng)產(chǎn)業(yè)鏈條雙向延伸.本文主要關(guān)注產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)高級化和數(shù)字經(jīng)濟發(fā)展是如何影響城鄉(xiāng)融合發(fā)展的,并通過二者的交互項分析二者對城鄉(xiāng)融合發(fā)展的影響.
大多數(shù)學(xué)者對于城鄉(xiāng)融合發(fā)展的評價理論主要包括:二元結(jié)構(gòu)論、人地關(guān)系地域系統(tǒng)理論、區(qū)域空間結(jié)構(gòu)理論、空間均衡理論、等值化理論和流空間理論等[5].部分學(xué)者利用省級面板數(shù)據(jù),從區(qū)域異質(zhì)性的角度,使用空間計量模型研究了我國的城鄉(xiāng)融合發(fā)展狀況.結(jié)果表明,我國城鄉(xiāng)融合發(fā)展水平整體呈現(xiàn)出逐年提升的態(tài)勢,但區(qū)域之間仍存在差異;其次,城鄉(xiāng)融合的空間集聚效應(yīng)明顯,我國城鄉(xiāng)融合發(fā)展水平東部高于中西部,南部高于北部,且南北差距正逐漸超越東中西差距[6-10].
綜上所述,城鄉(xiāng)融合發(fā)展越來越受到廣大學(xué)者的關(guān)注,本文嘗試通過空間計量模型對產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)高級化和數(shù)字經(jīng)濟發(fā)展對城鄉(xiāng)融合發(fā)展的影響進行分析研究.本文創(chuàng)新性在于:第一,使用綜合評價法,構(gòu)建了城鄉(xiāng)融合發(fā)展指數(shù)和數(shù)字經(jīng)濟發(fā)展指數(shù);第二,利用空間杜賓模型分析各省市區(qū)產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)高級化和數(shù)字經(jīng)濟發(fā)展對城鄉(xiāng)融合發(fā)展的空間效應(yīng),加入產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)高級化和數(shù)字經(jīng)濟發(fā)展的交互項,分析了產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)高級化和數(shù)字經(jīng)濟發(fā)展對城鄉(xiāng)融合發(fā)展的內(nèi)在影響機制.
1.1.1 被解釋變量
城鄉(xiāng)融合發(fā)展.新時代新階段下城鄉(xiāng)關(guān)系的演變趨勢表現(xiàn)為城鄉(xiāng)融合發(fā)展,實現(xiàn)城鄉(xiāng)融合發(fā)展需要解決的關(guān)鍵問題是實現(xiàn)城鄉(xiāng)要素的合理流動與優(yōu)化配置[3].城鄉(xiāng)經(jīng)濟融合發(fā)展的內(nèi)涵特征表現(xiàn)為:城鄉(xiāng)市場高度統(tǒng)一、城鄉(xiāng)產(chǎn)業(yè)融合發(fā)展、城鄉(xiāng)生產(chǎn)力合理布局、城鄉(xiāng)功能優(yōu)勢互補、城鄉(xiāng)共享高質(zhì)量發(fā)展等[7].本文立足城鄉(xiāng)一體化,參考崔格格[3]、孫群力[8]、周佳寧[15-16]等的指標選取方法,同時結(jié)合數(shù)據(jù)的可獲得性,從要素、空間、經(jīng)濟、社會和生態(tài)融合5個維度對城鄉(xiāng)融合發(fā)展指標進行測度,其中社會融合方面從基礎(chǔ)設(shè)施和公共服務(wù)兩個角度進行解讀,選取我國2011—2019年部分省市區(qū)作為研究區(qū)域,針對其面板數(shù)據(jù),利用面板熵值法,構(gòu)建城鄉(xiāng)融合發(fā)展指數(shù).城鄉(xiāng)融合發(fā)展評價指標見表1,城鄉(xiāng)融合發(fā)展指數(shù)的時序變化趨勢見圖1.
表1 城鄉(xiāng)融合發(fā)展綜合評價指標
圖1 2011年、2019年城鄉(xiāng)融合發(fā)展指數(shù)的時序變化趨勢
1.1.2 核心解釋變量
(1)產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)高級化.經(jīng)濟發(fā)展到一定程度,城鄉(xiāng)關(guān)系就會轉(zhuǎn)向城鄉(xiāng)融合發(fā)展[12],而城鄉(xiāng)融合發(fā)展的基礎(chǔ)是產(chǎn)業(yè)融合[13].產(chǎn)業(yè)融合則主要通過產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)的優(yōu)化升級推動城鄉(xiāng)要素流動,推動城鄉(xiāng)空間互聯(lián)互動,進而推動城鄉(xiāng)產(chǎn)業(yè)融合[14].周佳寧等[15-16]研究了產(chǎn)業(yè)高級化對城鄉(xiāng)融合的影響,發(fā)現(xiàn)產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)高級化能從就業(yè)角度促進城鄉(xiāng)融合,縮小城鄉(xiāng)差距,產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)高級化對勞動就業(yè)的“吸納效應(yīng)”能促進就業(yè),推動城鄉(xiāng)融合.關(guān)于產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)高級化指標,參考崔慶安等[17]的做法,考慮到產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)高級化的主要表現(xiàn)為在經(jīng)濟發(fā)展中第一產(chǎn)業(yè)、第二產(chǎn)業(yè)和第三產(chǎn)業(yè)所占比重的變化,現(xiàn)階段產(chǎn)業(yè)發(fā)展呈現(xiàn)出第三產(chǎn)業(yè)發(fā)展速度大幅度提升的情況,所以采用第三產(chǎn)業(yè)增加值與第二產(chǎn)業(yè)增加值之比來衡量[17].
(2)數(shù)字經(jīng)濟.隨著數(shù)字化的發(fā)展,以數(shù)字技術(shù)為驅(qū)動力破解城鄉(xiāng)之間失衡關(guān)系、推動城鄉(xiāng)之間融合發(fā)展的策略應(yīng)得到高度重視.數(shù)字經(jīng)濟的發(fā)展模式是一種新經(jīng)濟模式,主要基于數(shù)字科技手段實現(xiàn)資源優(yōu)化配置,并通過發(fā)揮網(wǎng)絡(luò)平臺生態(tài)系統(tǒng)對生產(chǎn)要素的聚集、優(yōu)化、分配作用,為城鄉(xiāng)融合的資源要素配置提供助力[18].數(shù)字經(jīng)濟為城鄉(xiāng)產(chǎn)業(yè)轉(zhuǎn)型升級、要素雙向流動、地理空間重構(gòu)和公共產(chǎn)品配置調(diào)整提供了條件[19].大多數(shù)學(xué)者對數(shù)字化發(fā)展的解讀多從數(shù)字產(chǎn)業(yè)化和產(chǎn)業(yè)數(shù)字化兩個角度進行分析,以此來定義數(shù)字經(jīng)濟發(fā)展指標.部分學(xué)者在此基礎(chǔ)上提出創(chuàng)新的驅(qū)動力對數(shù)字經(jīng)濟發(fā)展的影響,參考已有文獻對數(shù)字經(jīng)濟的解讀及指標選取方法[3,18-19],本文從現(xiàn)階段的數(shù)字化發(fā)展和創(chuàng)新對數(shù)字經(jīng)濟發(fā)展的驅(qū)動力兩個方面對數(shù)字經(jīng)濟進行解釋,結(jié)合數(shù)據(jù)的可獲得性,選取研究區(qū)域2011—2019年面板數(shù)據(jù),使用面板熵值法,構(gòu)建數(shù)字經(jīng)濟綜合指標.數(shù)字經(jīng)濟指數(shù)的時序變化趨勢見圖2,數(shù)字經(jīng)濟綜合評價指標見表2.
圖2 2011年、2019年數(shù)字經(jīng)濟指數(shù)的時序變化趨勢
表2 數(shù)字經(jīng)濟綜合評價指標
1.1.3 控制變量
(1)政府干預(yù)度.在城鄉(xiāng)融合發(fā)展過程中,政府的財政支持和政策支持,為城鄉(xiāng)融合發(fā)展建立了良好的發(fā)展環(huán)境;
(2)對外開放度.一個地區(qū)的對外開放程度和該地區(qū)的經(jīng)濟發(fā)展往往表現(xiàn)為同方向變動的趨勢,這是因為對外開放程度越高越能吸引外來資本流入,對本地區(qū)的經(jīng)濟發(fā)展起積極的促進作用,進而影響到本地區(qū)的城鄉(xiāng)融合發(fā)展進程;
(3)人力資本.人才流入能大大激發(fā)該地區(qū)的創(chuàng)新潛能,人力資本指數(shù)越大越能刺激該地區(qū)的經(jīng)濟活力,進而影響城鄉(xiāng)融合發(fā)展的速度;
(4)金融發(fā)展.一個地區(qū)的金融發(fā)展水平可以用來衡量該地區(qū)的經(jīng)濟水平,且該地區(qū)的金融發(fā)展與經(jīng)濟發(fā)展呈同向變動趨勢,所以,金融發(fā)展影響城鄉(xiāng)融合發(fā)展水平.
綜上,本文選取政府干預(yù)度、對外開放度、人力資本和金融發(fā)展作為控制變量,其中,政府干預(yù)度用一般公共預(yù)算支出占地區(qū)GDP比重來衡量,對外開放度用進出口總額占GDP的比重來衡量,人力資本用本??茖W(xué)歷總?cè)藬?shù)占地區(qū)年末總?cè)丝诘谋戎貋砗饬浚鹑诎l(fā)展用金融產(chǎn)業(yè)增加值占第三產(chǎn)業(yè)增加值的比重來衡量(見表3).
表3 變量名稱
1.2.1 模型設(shè)定
構(gòu)造鄰接矩陣來反映各研究區(qū)域之間的空間關(guān)聯(lián)關(guān)系,鄰接矩陣中相鄰取值為1,否則取值為0.本文旨在分析數(shù)字經(jīng)濟和產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)高級化對城鄉(xiāng)融合發(fā)展的影響,建立空間計量模型如下:
URIDIit=α+ρWURIDIit-1+β1ICit+β2DEDIit+β3OPENit+β4HCit+β5GIit+β6FDit+
δ1WICit+δ2WDEDIit+δ3WOPENit+δ4WHCit+δ5WGIit+δ6WFDit+μi+γt+εit,
(1)
URIDIit=α+ρWURIDIit-1+β1ICit+β2DEDIit+β3OPENit+β4HCit+
β5GIit+β6FDit+β7ICit*DEDIit+δ1WICit+δ2WDEDIit+δ3WOPENit+
δ4WHCit+δ5WGIit+δ6WFDit+δ7WICit*DEDIit+μi+γt+εit.
(2)
其中:ρ為空間回歸系數(shù),βi表示直接效應(yīng)影響系數(shù),δi表示間接效應(yīng)影響系數(shù),μi和γt分別代表個體固定效應(yīng)和時間固定效應(yīng),εit代表誤差項.個體固定效應(yīng)可以解釋為不隨時間變化但隨個體變化的遺漏變量的問題,時間固定效應(yīng)可以解釋為不隨個體變化但隨時間變化的遺漏變量問題.兩種固定效應(yīng)都是一種可以影響解釋變量的控制變量,本文采用組內(nèi)離差法估計固定效應(yīng),利用解釋變量、被解釋變量和控制變量對時間求均值,形成一個組內(nèi)均值,以個體固定效應(yīng)為例,因個體固定效應(yīng)不隨時間變化,故變量的每個值都減去自己的組均值,就形成一個新變量,并消去個體固定效應(yīng).
公式(2)在公式(1)的基礎(chǔ)上增加了產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)高級化和數(shù)字經(jīng)濟發(fā)展的交互項,以檢驗二者的協(xié)同效應(yīng)對城鄉(xiāng)融合發(fā)展的影響.
1.2.2 數(shù)據(jù)來源
數(shù)據(jù)來源于《中國第三產(chǎn)業(yè)統(tǒng)計年鑒》《中國人口和就業(yè)統(tǒng)計年鑒》《中國環(huán)境統(tǒng)計年鑒》、中經(jīng)網(wǎng)統(tǒng)計數(shù)據(jù)庫、各地區(qū)統(tǒng)計年鑒和國家統(tǒng)計局.其中,香港、澳門和臺灣等地區(qū)因統(tǒng)計口徑不一致不做研究.
2.1.1 全局空間自相關(guān)性檢驗
本文選用標準化的鄰接空間權(quán)重矩陣,使用Stata軟件,計算全局莫蘭指數(shù),以檢驗城鄉(xiāng)融合發(fā)展水平的空間相關(guān)性,結(jié)果見表4.2011—2019年城鄉(xiāng)融合發(fā)展水平的全局莫蘭指數(shù)均為正值,且存在逐年減小的趨勢,這說明隨著整體集聚效應(yīng)的降低,城鄉(xiāng)發(fā)展差距逐漸縮小[21],在10%顯著性水平下;除2018年之外的8年,其莫蘭指數(shù)均通過了空間自相關(guān)檢驗,表明這31個研究區(qū)域之間的城鄉(xiāng)融合發(fā)展水平存在顯著的正向空間依賴性;而2018年的莫蘭指數(shù)并沒有通過顯著性水平檢驗,2017—2019年的莫蘭指數(shù)都偏低,原因可能是在鄉(xiāng)村振興戰(zhàn)略的指揮下,我國各地區(qū)城鄉(xiāng)差距逐漸縮小,城鄉(xiāng)融合水平得到不同程度的快速提高,使得各地區(qū)間差異減小.
表4 2011—2019年中國城鄉(xiāng)融合發(fā)展水平莫蘭指數(shù)及其檢驗結(jié)果
2.1.2 局部莫蘭指數(shù)檢驗
計算局部莫蘭指數(shù),對城鄉(xiāng)融合發(fā)展的局域集聚特征做進一步分析,圖3和圖4分別為研究區(qū)域2011年和2019年的城鄉(xiāng)融合發(fā)展指數(shù)的莫蘭散點圖.從兩圖中可以看出,大部分研究區(qū)域位于一、三象限,這表明其城鄉(xiāng)融合發(fā)展普遍表現(xiàn)為“高—高”集聚和“低—低”集聚,城鄉(xiāng)融合發(fā)展指數(shù)存在著正向的空間自相關(guān)性.
圖3 2011年城鄉(xiāng)融合發(fā)展指數(shù)的莫蘭散點圖
圖4 2019年城鄉(xiāng)融合發(fā)展指數(shù)的莫蘭散點圖
2011—2019年,天津、上海、北京、青海和海南等研究區(qū)域均表現(xiàn)為“高—高”集聚,主要是因為這些地區(qū)能夠憑借地理位置優(yōu)勢吸引大量的人才和資金流入.而江西、河南、湖南、湖北、山東、安徽、山西、重慶、陜西、貴州和廣西等研究區(qū)域均表現(xiàn)為“低—低”集聚,這些地區(qū)則主要是受到自身地理條件約束及其周邊地區(qū)虹吸效應(yīng)的影響,導(dǎo)致這些地區(qū)不能迅速發(fā)展,同時,部分地區(qū)如河南主要發(fā)展農(nóng)業(yè),雖然地大物博,但地處內(nèi)陸缺乏區(qū)位優(yōu)勢,很多省、直轄市經(jīng)濟基礎(chǔ)薄弱,地區(qū)經(jīng)濟實力無法在短期內(nèi)大幅提高,更容易出現(xiàn)人才流失的問題.四川、河北、江蘇和云南等研究區(qū)域表現(xiàn)為“低—高”集聚,存在負向空間自相關(guān)效應(yīng).從整體來看,我國城鄉(xiāng)融合發(fā)展態(tài)勢較為穩(wěn)定,同時,沿海地區(qū)的城鄉(xiāng)融合發(fā)展水平要高于其他地區(qū),存在地域差異.
2.2.1 模型檢驗
對公式(1)和公式(2)做LM、LR、Wald和Hausman檢驗,選擇合適的空間計量模型.結(jié)果如表5所示,在5%顯著性水平下,首先,LM-error和Robust LM-error拒絕原假設(shè),LM-lag檢驗的統(tǒng)計量拒絕原假設(shè),而Robust LM-lag不拒絕原假設(shè),說明存在空間自相關(guān)性[21];其次,LR檢驗的統(tǒng)計量和Wald檢驗的統(tǒng)計量均拒絕原假設(shè),也就是說SDM模型不能退化為SAR模型或SEM模型,故選用SDM模型;最后,Hausman檢驗的統(tǒng)計量拒絕原假設(shè),選取固定效應(yīng)模型.
表5 模型選擇的檢驗結(jié)果
2.2.2 實證結(jié)果及分析
為了進行對比,分別就有無產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)高級化與數(shù)字經(jīng)濟交互項的固定時間的空間杜賓模型、固定地區(qū)的空間杜賓模型以及時間和地區(qū)雙固定的空間杜賓模型進行模型估計與檢驗,表6為估計結(jié)果.
從表6中可知,對于無交互項和有交互項兩個模型而言,R2和Log-likelihood的值均顯示時間固定效應(yīng)模型要優(yōu)于個體固定效應(yīng)模型和雙固定效應(yīng)模型.在無交互項和有交互項的時間固定效應(yīng)模型中,產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)高級化和數(shù)字經(jīng)濟發(fā)展指數(shù)項系數(shù)方向和顯著性結(jié)果基本一致,在5%顯著性水平下,控制變量系數(shù)方向和顯著性結(jié)果相同.
表6 2011—2019年城鄉(xiāng)融合發(fā)展空間面板模型估計結(jié)果
2.2.3 效應(yīng)分解
對空間杜賓模型的總效應(yīng)進行分解,結(jié)果如表7所示,其中直接效應(yīng)表示解釋變量對本地區(qū)城鄉(xiāng)融合發(fā)展的影響,間接效應(yīng)即空間溢出效應(yīng),則表示解釋變量對鄰近地區(qū)的城鄉(xiāng)融合發(fā)展的影響.
表7 空間杜賓模型直接效應(yīng)和間接效應(yīng)分解
由表7可知,在5%水平上,兩個模型中產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)高級化對城鄉(xiāng)融合發(fā)展影響的直接效應(yīng)系數(shù)顯著為正,而間接效應(yīng)系數(shù)顯著為負,同樣的,數(shù)字經(jīng)濟對城鄉(xiāng)融合發(fā)展影響的直接效應(yīng)系數(shù)顯著為正,而間接效應(yīng)系數(shù)顯著為負.這意味著產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)高級化和數(shù)字經(jīng)濟發(fā)展對本地區(qū)的城鄉(xiāng)融合起正向的推動作用,而對鄰近地區(qū)的城鄉(xiāng)融合則起到相反作用.其原因可能是,產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)高級化和數(shù)字經(jīng)濟發(fā)展都可以提高本地區(qū)的經(jīng)濟實力,吸引鄰近地區(qū)的資源向其聚攏,使得本地區(qū)的經(jīng)濟實力能夠發(fā)揮出最大的輻射帶動作用.這種“虹吸效應(yīng)”的出現(xiàn),會使得大量的生產(chǎn)要素向表現(xiàn)較為強勢的地區(qū)靠攏,進而加快強勢地區(qū)城鄉(xiāng)融合發(fā)展的速度.當(dāng)本地區(qū)的經(jīng)濟不斷發(fā)展到一定水平時,本地區(qū)經(jīng)濟對鄰近地區(qū)經(jīng)濟的帶動能力就會輻射得更廣,從而帶動周邊地區(qū)的經(jīng)濟發(fā)展,逐漸形成具有極大發(fā)展?jié)摿Φ某鞘腥?
產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)高級化和數(shù)字經(jīng)濟發(fā)展交互項的直接效應(yīng)系數(shù)在5%水平上不顯著,說明二者的交互效應(yīng)對本地區(qū)的城鄉(xiāng)融合發(fā)展作用效果較弱.間接效應(yīng)系數(shù)在5%水平上顯著為正,說明產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)高級化和數(shù)字經(jīng)濟發(fā)展的交互效應(yīng)對鄰近地區(qū)城鄉(xiāng)融合發(fā)展的促進作用.其原因可能是:產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)的高級化促進了地區(qū)數(shù)字經(jīng)濟的增長,二者的協(xié)同作用對本地區(qū)的經(jīng)濟雖然無明顯的帶動作用,但能夠帶動鄰近地區(qū)的經(jīng)濟發(fā)展,提高整體城鎮(zhèn)化水平,進而影響到鄰近地區(qū)的城鄉(xiāng)融合發(fā)展水平.
控制變量中,在有交互項模型和無交互項模型中,政府干預(yù)度對城鄉(xiāng)融合發(fā)展的直接和間接影響系數(shù)在10%水平上顯著為正,說明政府干預(yù)能夠明顯的促進本地區(qū)的城鄉(xiāng)融合速度,且能帶動鄰近地區(qū)的城鄉(xiāng)融合發(fā)展;在無交互項模型中,對外開放度對城鄉(xiāng)融合發(fā)展的直接和間接影響系數(shù)在10%水平上顯著為正,但在有交互項模型中,對外開放度對城鄉(xiāng)融合發(fā)展的直接效應(yīng)系數(shù)在10%水平上顯著為正,間接效應(yīng)系數(shù)在10%水平上不顯著,其原因可能是對外開放度受到產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)高級化和數(shù)字經(jīng)濟發(fā)展的交互效應(yīng)的影響,二者的協(xié)同效應(yīng)削弱了對外開放度對鄰近地區(qū)的城鄉(xiāng)融合發(fā)展的影響;在無交互項模型中,人力資本對城鄉(xiāng)融合發(fā)展的直接效應(yīng)系數(shù)在10%水平上顯著為正,間接效應(yīng)系數(shù)在10%水平上不顯著,說明人力資本對本地區(qū)的城鄉(xiāng)融合發(fā)展有正向推動作用,在有交互項模型中,人力資本對城鄉(xiāng)融合發(fā)展的直接、間接效應(yīng)系數(shù)都不顯著,其原因可能是,產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)高級化和數(shù)字經(jīng)濟的協(xié)同效應(yīng)對城鄉(xiāng)融合發(fā)展的影響,解釋了人力資本對城鄉(xiāng)融合發(fā)展的影響;在無交互項模型和有交互項模型中,金融發(fā)展對城鄉(xiāng)融合發(fā)展的直接效應(yīng)系數(shù)在10%水平上顯著為負,說明金融發(fā)展對本地區(qū)的城鄉(xiāng)融合發(fā)展有負向抑制作用,而間接效應(yīng)系數(shù)則不顯著,原因可能是金融發(fā)展對鄰近地區(qū)的城鄉(xiāng)融合發(fā)展的影響較弱,此外,金融發(fā)展不受產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)高級化和數(shù)字經(jīng)濟發(fā)展的協(xié)同效應(yīng)的影響.
2.2.4 穩(wěn)健性和內(nèi)生性檢驗
將鄰接矩陣換成基于距離的空間權(quán)重矩陣以檢驗?zāi)P偷姆€(wěn)健性.表8中模型1和模型2屬于穩(wěn)健性檢驗,模型3和模型4為內(nèi)生性檢驗.在時間固定效應(yīng)下,產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)高級化、數(shù)字經(jīng)濟以及二者的交互項的系數(shù)方向與上文回歸的結(jié)果保持一致,說明回歸結(jié)果具有穩(wěn)健性.
表8 穩(wěn)健性和內(nèi)生性檢驗
考慮到模型內(nèi)生性問題,本文采用差分GMM方法.通過檢驗可知,Sargan檢驗結(jié)果接近于1,也就意味著不存在工具變量的過度識別,另有回歸結(jié)果的擾動項不存在二階自相關(guān),說明可以使用差分GMM.結(jié)果如模型3和模型4所示,前一期的城鄉(xiāng)融合對下一期有顯著影響,產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)高級化和數(shù)字經(jīng)濟發(fā)展仍對城鄉(xiāng)融合有著顯著的促進作用.
本文基于我國部分省市區(qū)2011—2019年的面板數(shù)據(jù),構(gòu)造空間杜賓模型,分析產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)高級化、數(shù)字經(jīng)濟發(fā)展與城鄉(xiāng)融合發(fā)展之間的關(guān)系,得出以下結(jié)果:我國的城鄉(xiāng)融合發(fā)展水平整體呈上升趨勢,存在顯著的空間相關(guān)性.產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)高級化程度和數(shù)字經(jīng)濟發(fā)展水平對本地區(qū)城鄉(xiāng)融合發(fā)展水平的影響均顯著為正,說明了產(chǎn)業(yè)融合是城鄉(xiāng)融合過程中的重要一環(huán),通過產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)的升級優(yōu)化可以為城鄉(xiāng)融合發(fā)展注入巨大活力,數(shù)字經(jīng)濟發(fā)展水平對城鄉(xiāng)融合發(fā)展的促進作用則體現(xiàn)在數(shù)字經(jīng)濟的發(fā)展加速了農(nóng)村經(jīng)濟轉(zhuǎn)升級,對農(nóng)村經(jīng)濟快速發(fā)展起顯著的促進作用,推動了城鄉(xiāng)經(jīng)濟融合.產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)高級化程度和數(shù)字經(jīng)濟發(fā)展水平對鄰近地區(qū)城鄉(xiāng)融合發(fā)展的空間溢出效應(yīng)顯著為負,原因可能是受到“虹吸效應(yīng)”的影響,本地區(qū)的經(jīng)濟快速增長吸引了鄰近地區(qū)的要素和資源流入,導(dǎo)致鄰近地區(qū)的發(fā)展速度減緩,進而影響到鄰近地區(qū)的城鄉(xiāng)融合發(fā)展進程.產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)高級化程度和數(shù)字經(jīng)濟發(fā)展水平的協(xié)同效應(yīng)對鄰近地區(qū)的空間溢出效應(yīng)顯著,但是二者的協(xié)同效應(yīng)對本地區(qū)的城鄉(xiāng)融合發(fā)展影響效果不明顯,也就意味著產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)高級化和數(shù)字經(jīng)濟發(fā)展之間的協(xié)同效應(yīng)對本地區(qū)的城鄉(xiāng)融合發(fā)展雖無顯著的影響,但是對鄰近地區(qū)的城鄉(xiāng)融合發(fā)展有著明顯的正向促進作用,這說明“虹吸效應(yīng)”并未導(dǎo)致“馬太效應(yīng)”,反而對鄰近地區(qū)有“正向反饋效應(yīng)”.數(shù)字經(jīng)濟的發(fā)展衍生出了許多數(shù)字產(chǎn)業(yè)鏈,數(shù)字經(jīng)濟與實體經(jīng)濟的融合發(fā)展也極大的促進了產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)升級.產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)高級化和數(shù)字經(jīng)濟之間的協(xié)同效應(yīng)促進了城鄉(xiāng)產(chǎn)業(yè)融合,提升了經(jīng)濟增長動能,推動了城鄉(xiāng)融合高質(zhì)量發(fā)展.