王子鳳,張桂文
(1.遼寧大學(xué)經(jīng)濟(jì)學(xué)院,沈陽 110036;2.山東管理學(xué)院勞動關(guān)系學(xué)院,濟(jì)南 250357)
當(dāng)前,我國已經(jīng)跨入以數(shù)字經(jīng)濟(jì)為核心驅(qū)動力的發(fā)展階段。數(shù)字經(jīng)濟(jì)以數(shù)字技術(shù)的使用與創(chuàng)新為推動力,極大地提升了經(jīng)濟(jì)社會運(yùn)行效率。根據(jù)中國信息通信研究院的統(tǒng)計,2002—2020 年,我國數(shù)字經(jīng)濟(jì)規(guī)模增長了近33倍,數(shù)字經(jīng)濟(jì)規(guī)模在當(dāng)年GDP 的占比也由10.3%提升至38.6%。數(shù)字經(jīng)濟(jì)發(fā)展提高了產(chǎn)出與效率,但其對收入分配會產(chǎn)生何種影響?特別是在我國還面臨城鄉(xiāng)發(fā)展不平衡這一嚴(yán)峻挑戰(zhàn)下,數(shù)字經(jīng)濟(jì)能否成為使城鄉(xiāng)居民收入差距收斂的一劑“良藥”?針對這些問題的研究對促進(jìn)數(shù)字經(jīng)濟(jì)發(fā)展、優(yōu)化收入分配具有重要的理論與現(xiàn)實意義。
在學(xué)界,雖不乏數(shù)字經(jīng)濟(jì)對城鄉(xiāng)居民收入差距影響的研究成果,但相關(guān)研究多以經(jīng)驗實證為主,雖然也有學(xué)者從理論上進(jìn)行了分析,但普遍認(rèn)為數(shù)字經(jīng)濟(jì)對農(nóng)民增收具有促進(jìn)作用,從而間接地說明了數(shù)字經(jīng)濟(jì)有利于城鄉(xiāng)居民收入差距縮小。顯然,這種僅基于數(shù)字經(jīng)濟(jì)對研究對象一方影響的結(jié)果得出雙方相對差距變化的分析方式缺乏信服力。就實證研究而言,由于對數(shù)字經(jīng)濟(jì)的認(rèn)識與測度、樣本選擇與方法選取上的差異,研究結(jié)論存在明顯分歧。一種觀點(diǎn)認(rèn)為數(shù)字經(jīng)濟(jì)可以通過促進(jìn)農(nóng)民增收[1]、驅(qū)動產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)升級[2,3]縮小城鄉(xiāng)居民收入差距。與之相反的另一種觀點(diǎn)則認(rèn)為城鄉(xiāng)間存在的數(shù)字鴻溝會拉大城鄉(xiāng)居民收入差距[4,5]。此外,還有一種觀點(diǎn)認(rèn)為數(shù)字經(jīng)濟(jì)對城鄉(xiāng)兩類群體間的收入差距并非線性影響,而是“U”型或“倒U”型關(guān)系[6,7]。
總的來看,現(xiàn)階段學(xué)界有關(guān)數(shù)字經(jīng)濟(jì)對城鄉(xiāng)居民收入差距影響的研究還處于探索階段,仍存在改進(jìn)的余地,如大多數(shù)研究僅根據(jù)研究需要選取少數(shù)代表性指標(biāo)構(gòu)建數(shù)字經(jīng)濟(jì)指標(biāo)體系,指標(biāo)涵蓋面不足。此外,未從數(shù)字經(jīng)濟(jì)的特征出發(fā),從理論上系統(tǒng)、深入分析數(shù)字經(jīng)濟(jì)對城鄉(xiāng)居民收入差距的影響也是當(dāng)前研究的一個不足。鑒于此,本文構(gòu)建了較為全面的數(shù)字經(jīng)濟(jì)指標(biāo)體系,測算了省域數(shù)字經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平,并基于理論實證與經(jīng)驗實證雙重視角,檢驗數(shù)字經(jīng)濟(jì)對城鄉(xiāng)居民收入差距的影響以及城鎮(zhèn)化、農(nóng)村人力資本在其中的調(diào)節(jié)作用。
數(shù)字經(jīng)濟(jì)發(fā)展初期,數(shù)字經(jīng)濟(jì)主要通過優(yōu)化城鄉(xiāng)資源配置與驅(qū)動產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)升級使收入差距收斂。一方面,創(chuàng)業(yè)是影響收入的重要因素。由于在農(nóng)村長期存在的金融供給排斥限制了農(nóng)民基礎(chǔ)金融服務(wù)的可獲得性,農(nóng)民比城鎮(zhèn)居民面臨著更大的創(chuàng)業(yè)資金約束,創(chuàng)業(yè)概率相對較低。數(shù)字普惠金融以包容性和益貧性為重要特征,有效拓展了農(nóng)民的信貸獲得渠道,降低了融資成本,促進(jìn)農(nóng)民實現(xiàn)“既不離鄉(xiāng)也不離土”的創(chuàng)業(yè)[8]。此外,數(shù)字平臺能夠精準(zhǔn)匹配勞動力供求信息,降低工作搜尋成本,農(nóng)民可以以較低成本方便快捷地獲得勞動力供求信息,加速向非農(nóng)產(chǎn)業(yè)流動,從而優(yōu)化城鄉(xiāng)勞動力配置,縮小城鄉(xiāng)居民收入差距。另一方面,數(shù)字產(chǎn)業(yè)化、產(chǎn)業(yè)數(shù)字化不僅是數(shù)字經(jīng)濟(jì)的重要構(gòu)成,還是助推產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)升級的重要力量,前者依托信息通信產(chǎn)業(yè)的發(fā)展壯大及其對其他產(chǎn)業(yè)的溢出、擴(kuò)散效應(yīng)推動產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)升級[9],后者則通過促進(jìn)傳統(tǒng)產(chǎn)業(yè)產(chǎn)出與效率的提升助力產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)升級[10]。產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)升級為農(nóng)民提供更多就業(yè)機(jī)會與增收機(jī)會,對縮小城鄉(xiāng)居民收入有促進(jìn)作用。
隨著數(shù)字經(jīng)濟(jì)的進(jìn)一步發(fā)展,其對經(jīng)濟(jì)社會的影響逐漸擴(kuò)大,產(chǎn)業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型的差異度開始顯現(xiàn),城鄉(xiāng)居民的數(shù)字素養(yǎng)也逐漸拉大,這有可能會拉大城鄉(xiāng)居民收入差距。一方面,由于不同產(chǎn)業(yè)數(shù)據(jù)建設(shè)基礎(chǔ)的差異和數(shù)字化資本回報率的迥異性,數(shù)字經(jīng)濟(jì)對傳統(tǒng)產(chǎn)業(yè)的滲透度具有明顯的產(chǎn)業(yè)差異性,農(nóng)業(yè)的數(shù)字滲透率最低,數(shù)字技術(shù)在農(nóng)產(chǎn)品的交易與銷售環(huán)節(jié)得到廣泛運(yùn)用,在生產(chǎn)與供應(yīng)鏈環(huán)節(jié)應(yīng)用不足[11]。即使在交易與銷售環(huán)節(jié),盡管農(nóng)產(chǎn)品與數(shù)字平臺的結(jié)合在早期激活了農(nóng)村發(fā)展的內(nèi)生動力,但在經(jīng)歷野蠻生長后也將陷入轉(zhuǎn)型瓶頸[12]。因此,數(shù)字技術(shù)賦能農(nóng)業(yè)轉(zhuǎn)型與農(nóng)民增收的作用有限。另一方面,城鄉(xiāng)居民存在數(shù)字鴻溝,數(shù)字經(jīng)濟(jì)助力農(nóng)民增收的作用不及城鎮(zhèn)居民。農(nóng)民對數(shù)字技術(shù)的需求主要停留在簡單的社交娛樂方面,使用數(shù)字技術(shù)進(jìn)行人力資本投資、線上商業(yè)等活動的比例低于城鎮(zhèn)居民。在助力農(nóng)民增收方面,數(shù)字化設(shè)備、數(shù)字技術(shù)的價值沒有得到有效利用,有可能拉大城鄉(xiāng)居民收入差距。綜上,本文提出:假設(shè)1:數(shù)字經(jīng)濟(jì)對城鄉(xiāng)居民收入差距具有先收斂后擴(kuò)大的“U”型影響。
城鎮(zhèn)化是統(tǒng)籌城鄉(xiāng)發(fā)展、縮小城鄉(xiāng)居民收入差距的必然選擇。數(shù)字經(jīng)濟(jì)雖然可以在城鄉(xiāng)創(chuàng)造新的就業(yè)機(jī)會,但由于城鎮(zhèn)化水平較低時,農(nóng)村剩余勞動力大量存在,城鄉(xiāng)勞動力供求失衡,因此數(shù)字經(jīng)濟(jì)對農(nóng)民增收的作用非常有限。隨著城鎮(zhèn)化進(jìn)程的推進(jìn),更多農(nóng)業(yè)勞動力轉(zhuǎn)移至非農(nóng)產(chǎn)業(yè)就業(yè),農(nóng)村勞動力供求不平衡問題得以緩解,非農(nóng)收入的增加和農(nóng)業(yè)產(chǎn)出效率的提高促進(jìn)了農(nóng)民增收。
人力資本是影響收入的關(guān)鍵因素之一。與城鎮(zhèn)相比,農(nóng)村人力資本與數(shù)字技術(shù)的耦合度偏低,不僅影響當(dāng)前農(nóng)民的收入,還容易在該群體中形成“低收入水平—低數(shù)字技術(shù)使用能力—低收入水平”的馬太效應(yīng)。如果不對這種情況進(jìn)行政策干預(yù),考慮到數(shù)字技術(shù)迭代升級的速度加快以及人力資本積累的過程性特征,那么城鄉(xiāng)勞動力對數(shù)字技術(shù)使用能力的差距可能會加劇收入分化。相反,提升農(nóng)村人力資本水平可以避免農(nóng)民數(shù)字素養(yǎng)的“掉隊”風(fēng)險,農(nóng)民可以把握更多數(shù)字經(jīng)濟(jì)帶來的就業(yè)機(jī)會與增收機(jī)會。因此,本文提出假設(shè)2:城鎮(zhèn)化和農(nóng)村人力資本可以調(diào)節(jié)數(shù)字經(jīng)濟(jì)對城鄉(xiāng)居民收入差距的“U”型影響關(guān)系。
2.1.1 數(shù)字經(jīng)濟(jì)測算方法
本文從數(shù)字基礎(chǔ)設(shè)施建設(shè)、數(shù)字技術(shù)應(yīng)用和數(shù)字經(jīng)濟(jì)發(fā)展環(huán)境這三個維度選擇24 個細(xì)分指標(biāo),使用熵值法為指標(biāo)賦權(quán),得到如表1所示的數(shù)字經(jīng)濟(jì)指標(biāo)體系。
表1 數(shù)字經(jīng)濟(jì)指標(biāo)體系
2.1.2 城鄉(xiāng)居民收入差距測算方法
本文將泰爾指數(shù)作為被解釋變量的代理變量。泰爾指數(shù)按照式(1)計算得到:
式(1)中,泰爾指數(shù)用Theilt表示,數(shù)值越小代表收入差距越??;I1t和I2t分別代表t時期城鎮(zhèn)和農(nóng)村居民的總收入,用各自人均可支配收入乘以人口總數(shù)計算得到;It為總收入;N1t、N2t和Nt分別代表城鎮(zhèn)人口、農(nóng)村人口和總?cè)丝凇?/p>
2.1.3 模型設(shè)定
本文構(gòu)建如下計量模型檢驗核心解釋變量對被解釋變量的“U”型影響:
其中,Theil、Degital、Z分別為被解釋變量、核心解釋變量、控制變量,province、year分別為省份、年份固定效應(yīng)。若α11顯著為負(fù)、α12顯著為正,則表明數(shù)字經(jīng)濟(jì)對城鄉(xiāng)居民收入差距的影響為“U”型。
此外,本文構(gòu)建如下模型檢驗城鎮(zhèn)化和農(nóng)村人力資本在數(shù)字經(jīng)濟(jì)影響城鄉(xiāng)居民收入差距中的調(diào)節(jié)效應(yīng):
若系數(shù)α14顯著為負(fù),則說明調(diào)節(jié)效應(yīng)存在。
本文用泰爾指數(shù)(Theil)刻畫城鄉(xiāng)居民收入差距;核心解釋變量為數(shù)字經(jīng)濟(jì)(Degital),根據(jù)數(shù)字經(jīng)濟(jì)指標(biāo)體系綜合測算得到;調(diào)節(jié)變量為城鎮(zhèn)化(Urban)和農(nóng)村人力資本(Education),分別用城鎮(zhèn)常住人口占比和農(nóng)村人均受教育年限刻畫;將經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平(lnagdp)、城鎮(zhèn)化(Urban)、經(jīng)濟(jì)開放程度(Open)、財政支出(Fin)、第一產(chǎn)業(yè)發(fā)展水平(Fir)、第三產(chǎn)業(yè)發(fā)展水平(Thi)和交通水平(Road)作為控制變量,并分別用取對數(shù)后的人均地區(qū)生產(chǎn)總值、城鎮(zhèn)常住人口占比、進(jìn)出口總額占GDP的比重、財政支出占GDP的比重、第一和第三產(chǎn)業(yè)增加值占GDP的比重、等級公路總里程數(shù)除以國土面積刻畫。
本文選取我國30個省份(不含西藏和港澳臺)作為研究對象,樣本時間跨度為2013—2020年,這是基于測算被解釋變量需要統(tǒng)一城鄉(xiāng)居民收入口徑的考慮。與城鎮(zhèn)居民使用人均可支配收入指標(biāo)的一貫性相比,農(nóng)民收入的測度指標(biāo)具有“截斷性”:以2013年為界,國家統(tǒng)計局在2013年前后分別使用統(tǒng)計口徑并不完全相同的人均純收入和人均可支配收入兩個指標(biāo)評估農(nóng)民收入。因此,基于城鄉(xiāng)居民收入指標(biāo)統(tǒng)計口徑一致性的考慮,本文將2013 年作為研究起點(diǎn)。
數(shù)字經(jīng)濟(jì)指標(biāo)體系中數(shù)字金融普惠指數(shù)來源于《北京大學(xué)數(shù)字普惠金融指數(shù)(2011—2020年)》,政務(wù)微博影響力指標(biāo)數(shù)據(jù)與網(wǎng)上政務(wù)服務(wù)能力指標(biāo)數(shù)據(jù)分別來源于歷年《人民日報·政務(wù)指數(shù)微博影響力報告》《省級政府網(wǎng)上政務(wù)服務(wù)能力調(diào)查評估報告》,固定寬帶平均可下載速度、網(wǎng)頁瀏覽平均首屏呈現(xiàn)時間和平均視頻下載速度三個指標(biāo)數(shù)據(jù)均來源于歷年《中國寬帶速率狀況報告》,數(shù)字經(jīng)濟(jì)指標(biāo)體系其余指標(biāo)與城鄉(xiāng)居民人均可支配收入、控制變量的數(shù)據(jù)來源均為國家統(tǒng)計局,農(nóng)村人力資本數(shù)據(jù)來源于歷年《中國人口和就業(yè)統(tǒng)計年鑒》。
根據(jù)數(shù)字經(jīng)濟(jì)指標(biāo)體系計算得到我國2013—2020年的數(shù)字經(jīng)濟(jì)發(fā)展情況,結(jié)果見表2??梢园l(fā)現(xiàn),區(qū)域數(shù)字經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平具有差異性,東部地區(qū)最高,西部地區(qū)最低,中部地區(qū)居中。這是因為數(shù)字經(jīng)濟(jì)雖然是一種新型經(jīng)濟(jì)形態(tài),但其并不是“真空經(jīng)濟(jì)”,數(shù)字經(jīng)濟(jì)發(fā)展需要依賴數(shù)字基礎(chǔ)設(shè)施建設(shè)的完善,需要科技創(chuàng)新與人才支持,尤其是產(chǎn)業(yè)數(shù)字化作為數(shù)字經(jīng)濟(jì)的核心構(gòu)成,需要依賴地區(qū)傳統(tǒng)產(chǎn)業(yè)發(fā)展,從而數(shù)字經(jīng)濟(jì)與地區(qū)經(jīng)濟(jì)存在正向相關(guān)性。此外,無論是從全國整體看還是分區(qū)域看,數(shù)字經(jīng)濟(jì)均呈增長態(tài)勢。樣本期內(nèi),全國、東、中、西部地區(qū)數(shù)字經(jīng)濟(jì)年均增速分別為10.81%、9.42%、11.98%、12.20%,區(qū)域數(shù)字經(jīng)濟(jì)增速的“西高東低”特征有助于改善西部地區(qū)數(shù)字經(jīng)濟(jì)欠發(fā)展的局面,促進(jìn)區(qū)域數(shù)字經(jīng)濟(jì)均衡發(fā)展。
表2 2013—2020年全國及區(qū)域數(shù)字經(jīng)濟(jì)發(fā)展趨勢
表3 匯報了2013—2020 年全國以及區(qū)域城鄉(xiāng)居民收入差距的變動情況??梢钥吹剑瑹o論是泰爾指數(shù)還是城鄉(xiāng)居民收入之比均呈下降態(tài)勢,這說明我國城鄉(xiāng)居民收入差距逐步降低。以泰爾指數(shù)為例,在樣本觀測期內(nèi),全國泰爾指數(shù)由2013 年的0.098 下降到2020 年的0.070,年均下降幅度為4.69%;東、中、西部地區(qū)的泰爾指數(shù)則分別以4.61%、4.33%、4.85%的幅度保持下降趨勢。此外,泰爾指數(shù)和城鄉(xiāng)居民收入之比均具有“西部>中部>東部”的特征,說明城鄉(xiāng)收入差距具有區(qū)域差異性。
表3 2013—2020年全國及區(qū)域城鄉(xiāng)居民收入差距變化趨勢
3.3.1 基準(zhǔn)回歸
下頁表4 匯報了基準(zhǔn)模型的估計結(jié)果。當(dāng)模型中不納入任何控制變量時,數(shù)字經(jīng)濟(jì)及其平方項的估計系數(shù)均高度顯著,但方向相反,前者為負(fù),后者為正。逐步將控制變量納入模型后,數(shù)字經(jīng)濟(jì)及其平方項估計系數(shù)的顯著性及作用方向并未發(fā)生改變,說明數(shù)字經(jīng)濟(jì)對城鄉(xiāng)居民收入差距存在先收斂后擴(kuò)大的“U”型影響,假設(shè)1 得到驗證。根據(jù)列(7)的估計結(jié)果,計算得到拐點(diǎn)處的數(shù)字經(jīng)濟(jì)發(fā)展指數(shù)為0.568。
表4 基準(zhǔn)回歸結(jié)果
在控制變量中,經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平、經(jīng)濟(jì)開放程度、城鎮(zhèn)化的估計系數(shù)為負(fù),說明促進(jìn)經(jīng)濟(jì)增長、擴(kuò)大對外開放、提高城鎮(zhèn)化水平能夠使城鄉(xiāng)居民收入差距收斂,與理論預(yù)期一致。第一、三產(chǎn)業(yè)發(fā)展水平的估計系數(shù)均在1%的水平上顯著,其中,第一產(chǎn)業(yè)的發(fā)展有助于提高農(nóng)民的農(nóng)業(yè)經(jīng)營收入,降低城鄉(xiāng)收入分化,因此第一產(chǎn)業(yè)發(fā)展水平的系數(shù)為負(fù)。農(nóng)村第三產(chǎn)業(yè)發(fā)展程度不高以及在城鎮(zhèn)第三產(chǎn)業(yè)中就業(yè)的農(nóng)業(yè)轉(zhuǎn)移勞動力規(guī)模遠(yuǎn)低于城鎮(zhèn)勞動力的事實,會拉大城鄉(xiāng)居民收入差距。交通水平的估計系數(shù)顯著為負(fù),說明道路基礎(chǔ)設(shè)施建設(shè)有利于城鄉(xiāng)居民收入差距收斂。
3.3.2 異質(zhì)性分析
本文通過分組回歸進(jìn)行異質(zhì)性檢驗,估計結(jié)果見下頁表5。可以看到,基準(zhǔn)模型估計得到的“U”型影響關(guān)系在西部地區(qū)非常顯著,但在東部地區(qū)并不顯著,在中部地區(qū)則演變?yōu)檎嬗绊?。這種異質(zhì)性影響可能與區(qū)域數(shù)字經(jīng)濟(jì)和城鄉(xiāng)居民收入差距的差異有關(guān)。從表2和表3可知,東部地區(qū)數(shù)字經(jīng)濟(jì)增速最慢,城鄉(xiāng)居民收入差距最小,從而數(shù)字經(jīng)濟(jì)對城鄉(xiāng)居民收入差距的影響甚微。中西部地區(qū)城鄉(xiāng)發(fā)展失衡問題相對突出,城鄉(xiāng)居民收入差距較大,且兩地數(shù)字經(jīng)濟(jì)增幅較大,從而數(shù)字經(jīng)濟(jì)能顯著影響城鄉(xiāng)居民收入差距。但不同的是,這種“U”型影響僅存在于西部地區(qū),中部地區(qū)已跨過“U”型曲線的拐點(diǎn)演變?yōu)檎嬗绊憽?/p>
表5 異質(zhì)性分析結(jié)果
3.3.3 基于時間趨勢的估計
為進(jìn)一步從時間維度刻畫數(shù)字經(jīng)濟(jì)對城鄉(xiāng)居民收入差距影響的動態(tài)變化,本文對基準(zhǔn)模型進(jìn)行調(diào)整,將數(shù)字經(jīng)濟(jì)及其與年份的交乘項納入模型并進(jìn)行估計。從表6的估計結(jié)果可知,基期2013年數(shù)字經(jīng)濟(jì)的系數(shù)顯著為負(fù),此后年份,數(shù)字經(jīng)濟(jì)與年份交乘項的估計系數(shù)雖然為正但并不顯著,直至2017 年,交乘項的估計系數(shù)在5%的水平上顯著為正,此后年份交乘項系數(shù)不斷變大,但直到2020年,交乘項的估計系數(shù)依然沒有超過基期系數(shù)的絕對值。這說明直到2020 年,數(shù)字經(jīng)濟(jì)對城鄉(xiāng)居民收入差距的影響仍處于“U”型曲線的下降部分,數(shù)字經(jīng)濟(jì)對城鄉(xiāng)居民收入差距收斂依然有助力作用。
表6 時間趨勢分析
3.3.4 內(nèi)生性討論
為處理內(nèi)生性問題,本文參考文獻(xiàn)[6]的做法,將除本省之外的其他省份數(shù)字經(jīng)濟(jì)的均值和平方項作為工具變量并進(jìn)行兩階段最小二乘估計。從表7列(1)的估計結(jié)果來看,數(shù)字經(jīng)濟(jì)和其平方項系數(shù)的作用方向與顯著性與表4 列(7)的結(jié)果一致,且根據(jù)估計結(jié)果計算得到數(shù)字經(jīng)濟(jì)的拐點(diǎn)為0.596,也與基準(zhǔn)模型估計結(jié)果較為接近,進(jìn)一步驗證了基準(zhǔn)估計結(jié)果的可靠性。
表7 內(nèi)生性與穩(wěn)健性檢驗結(jié)果
3.3.5 穩(wěn)健性檢驗
本文采用CRITIC 方法為數(shù)字經(jīng)濟(jì)指標(biāo)賦權(quán)、用城鄉(xiāng)居民人均可支配收入之比表征收入差距、采用動態(tài)面板系統(tǒng)差分進(jìn)行估計以及對所有連續(xù)型變量雙側(cè)1%縮尾處理的方法進(jìn)行穩(wěn)健性檢驗,結(jié)果如表7 列(2)至列(5)所示??梢园l(fā)現(xiàn),數(shù)字經(jīng)濟(jì)及其平方項系數(shù)的顯著性和作用方向均未發(fā)生變化。
3.3.6 調(diào)節(jié)效應(yīng)檢驗
本文采用調(diào)節(jié)效應(yīng)模型檢驗城鎮(zhèn)化和農(nóng)村人力資本在數(shù)字經(jīng)濟(jì)對城鄉(xiāng)居民收入差距影響中的調(diào)節(jié)作用,表8匯報了檢驗結(jié)果??梢园l(fā)現(xiàn),城鎮(zhèn)化和農(nóng)村人力資本與數(shù)字經(jīng)濟(jì)平方項交乘的估計系數(shù)分別在10%和5%的水平上顯著為負(fù),這說明城鎮(zhèn)化、農(nóng)村人力資本的提升有助于右移“U”型曲線的拐點(diǎn),進(jìn)而緩解數(shù)字經(jīng)濟(jì)對城鄉(xiāng)居民收入差距收斂的不利影響,假設(shè)2得到驗證。
表8 調(diào)節(jié)效應(yīng)檢驗結(jié)果
本文在對數(shù)字經(jīng)濟(jì)和城鄉(xiāng)居民收入差距進(jìn)行測算的基礎(chǔ)上,使用2013—2020 年我國30 個省份的面板數(shù)據(jù)檢驗了數(shù)字經(jīng)濟(jì)對城鄉(xiāng)居民收入差距的影響,結(jié)論如下:
(1)我國數(shù)字經(jīng)濟(jì)增長趨勢與城鄉(xiāng)居民收入差距降低趨勢明顯。無論是從全國整體看還是分區(qū)域看,數(shù)字經(jīng)濟(jì)都呈增長態(tài)勢,其中西部地區(qū)增速最快,中部地區(qū)居中,東部地區(qū)最慢。我國整體及區(qū)域城鄉(xiāng)居民收入差距逐步降低,其中,西部下降幅度最大,東部次之,中部最小。
(2)數(shù)字經(jīng)濟(jì)對城鄉(xiāng)居民收入差距具有先降低后擴(kuò)大的“U”型影響。這一結(jié)論在內(nèi)生性檢驗和一系列穩(wěn)健性檢驗后仍成立。這種“U”型影響在西部地區(qū)非常顯著,但在東部地區(qū)并不顯著,在中部地區(qū)則演變?yōu)榫€性的正面影響關(guān)系?;跁r間趨勢項的分析結(jié)果顯示,當(dāng)前我國數(shù)字經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平尚未達(dá)到“U”型曲線的拐點(diǎn),數(shù)字經(jīng)濟(jì)依然有助于縮小城鄉(xiāng)居民收入差距。
(3)城鎮(zhèn)化和農(nóng)村人力資本在數(shù)字經(jīng)濟(jì)對城鄉(xiāng)居民收入差距的“U”型影響中起到調(diào)節(jié)作用。城鎮(zhèn)化通過改變城鄉(xiāng)勞動力供求結(jié)構(gòu),使農(nóng)民在數(shù)字經(jīng)濟(jì)發(fā)展初期獲得更多的非農(nóng)就業(yè)機(jī)會,緩解數(shù)字經(jīng)濟(jì)發(fā)展后期可能對農(nóng)民增收的不利影響。農(nóng)村人力資本水平的提升可以提高農(nóng)民對數(shù)字技術(shù)的鑒別與使用能力,使農(nóng)民把握更多數(shù)字經(jīng)濟(jì)帶來的增收機(jī)會,從而強(qiáng)化數(shù)字經(jīng)濟(jì)發(fā)展初期對城鄉(xiāng)居民收入差距縮小的有利影響,降低后期的不利影響。