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(kù)杭州國(guó)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(lái)，我國(guó)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(huì)主義現(xiàn)代化國(guó)家，最艱巨最繁重的任務(wù)仍然在農(nóng)村?！比缃瘢覈?guó)已進(jìn)入“后扶貧時(shí)代”，農(nóng)民問(wèn)題作為“三農(nóng)”問(wèn)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(wèn)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(shì)。作為經(jīng)濟(jì)轉(zhuǎn)型升級(jí)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(huì)經(jīng)濟(jì)發(fā)展的研究主要集中于勞動(dòng)力市場(chǎng)[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(lái)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(guò)提高生產(chǎn)要素的配置效率優(yōu)化了農(nóng)業(yè)生產(chǎn)過(guò)程，帶動(dòng)了農(nóng)村居民收入增長(zhǎng)[8]。然而，現(xiàn)有研究對(duì)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(guò)普惠金融、互聯(lián)網(wǎng)、電商平臺(tái)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(guò)增加創(chuàng)業(yè)機(jī)會(huì)、提高非農(nóng)就業(yè)水平及增加土地流轉(zhuǎn)來(lái)促進(jìn)農(nóng)戶增收[10]。不過(guò)，也有文獻(xiàn)認(rèn)為數(shù)字經(jīng)濟(jì)對(duì)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(wú)法使數(shù)字金融有效推動(dòng)收入增長(zhǎng)，數(shù)字普惠金融對(duì)低收入群體的減貧、增收作用不明顯[11]?？梢?jiàn)，在宏觀區(qū)域?qū)用?，學(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(guò)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)?；诖耍疚膹某鞘袑用嬉愿?xì)微的空間尺度對(duì)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(kāi)理論分析，通過(guò)測(cè)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(duì)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(cè)度指標(biāo)體系，探討數(shù)字經(jīng)濟(jì)如何通過(guò)影響創(chuàng)業(yè)活躍度來(lái)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(duì)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(duì)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(shì)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(zhǎng)?；ヂ?lián)網(wǎng)的普及和電商平臺(tái)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(chǎng)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(huì)。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(zhǎng)培育了豐沃土壤，創(chuàng)造大量就業(yè)機(jī)會(huì)[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(lái)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(jí)，知識(shí)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(chǎng)信息壁壘[14]，提高了社會(huì)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(shí)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(chǎng)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(lái)的增收效應(yīng)?；诖?，本文提出研究假設(shè)H1：數(shù)字經(jīng)濟(jì)對(duì)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(duì)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(guò)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(tái)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(tái)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(huì)，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(shì)，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(huì)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(guò)提升創(chuàng)業(yè)活躍度來(lái)促進(jìn)農(nóng)民增收。

(三)數(shù)字經(jīng)濟(jì)對(duì)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(duì)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(shí)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(zhǎng)。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(guò)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(guò)上述分析，本文提出研究假設(shè)H3：數(shù)字經(jīng)濟(jì)對(duì)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(duì)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(lái)驗(yàn)證假說(shuō)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(duì)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(lái)驗(yàn)證假說(shuō)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(duì)農(nóng)民增收的影響過(guò)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(duì)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(duì)農(nóng)民增收的空間溢出效應(yīng)，以驗(yàn)證假說(shuō)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(duì)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(duì)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(duì)數(shù)字經(jīng)濟(jì)的具體測(cè)度已有較多研究從省級(jí)層面展開(kāi)，但仍未形成權(quán)威、統(tǒng)一的測(cè)度體系。鑒于城市層面指標(biāo)數(shù)據(jù)的可得性，對(duì)于城市層面數(shù)字經(jīng)濟(jì)的測(cè)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(jí)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(jí)指標(biāo)的城市數(shù)字經(jīng)濟(jì)指標(biāo)評(píng)價(jià)體系(見(jiàn)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(duì)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(guó)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(píng)價(jià)體系

2.被解釋變量：農(nóng)民增收(lnIncr)。國(guó)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(lái)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(duì)數(shù)化來(lái)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(yíng)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(lái)測(cè)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(duì)農(nóng)民增收的影響機(jī)制，避免遺漏變量存在偏誤的問(wèn)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(lái)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(lái)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(lái)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(cè)值。新創(chuàng)企業(yè)數(shù)據(jù)來(lái)自天眼查數(shù)據(jù)庫(kù)，數(shù)字普惠金融指數(shù)來(lái)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(lái)自《中國(guó)城市統(tǒng)計(jì)年鑒》《中國(guó)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(wú)缺失值，因此對(duì)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(lái)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(shuō)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(duì)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(huì)越多，有利于促進(jìn)農(nóng)民收入的增長(zhǎng)；金融發(fā)展水平的系數(shù)同樣顯著為正，說(shuō)明城市金融業(yè)的發(fā)展通過(guò)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(kāi)收入回報(bào)相對(duì)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(duì)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(shuō)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(duì)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(duì)數(shù)字經(jīng)濟(jì)通過(guò)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(jiàn)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(duì)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(shuō)明數(shù)字經(jīng)濟(jì)對(duì)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(duì)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(shuō)明數(shù)字經(jīng)濟(jì)可通過(guò)正向影響創(chuàng)業(yè)活躍度來(lái)間接推動(dòng)農(nóng)民增收。這一實(shí)證結(jié)果支持H2，說(shuō)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(guó)層面展開(kāi)。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(duì)農(nóng)民增收的區(qū)域異質(zhì)性影響(見(jiàn)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(duì)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(duì)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(shì)”，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(duì)農(nóng)民收入的邊際貢獻(xiàn)相對(duì)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(kāi)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(kāi)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(shuō)明相比于城市群內(nèi)部，數(shù)字經(jīng)濟(jì)對(duì)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(guó)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(shì)資源投入，其便利的基礎(chǔ)設(shè)施及多樣的就業(yè)機(jī)會(huì)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(duì)農(nóng)民增收的驅(qū)動(dòng)作用。同時(shí)，作為相對(duì)弱勢(shì)的非城市群地區(qū)，其數(shù)字化建設(shè)通過(guò)推動(dòng)實(shí)體經(jīng)濟(jì)發(fā)展、降低準(zhǔn)入門檻來(lái)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(guó)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(jiàn)》突出強(qiáng)調(diào)互聯(lián)網(wǎng)對(duì)實(shí)現(xiàn)經(jīng)濟(jì)提質(zhì)增效升級(jí)的重要意義，數(shù)字經(jīng)濟(jì)也由此上升到國(guó)家戰(zhàn)略并從2016年開(kāi)始呈高速發(fā)展之勢(shì)。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(duì)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(duì)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(duì)農(nóng)民增收的促進(jìn)作用相對(duì)較弱。2015年之后，隨著數(shù)字經(jīng)濟(jì)得到越來(lái)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(huì)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(jí)，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(duì)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(guò)1%的顯著性檢驗(yàn)，其莫蘭指數(shù)在整體上呈下降趨勢(shì)，說(shuō)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(wú)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(duì)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(duì)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(wú)法退化成SAR模型和SEM模型，因此選擇SDM模型進(jìn)行接下來(lái)的實(shí)證分析[25]。由表8的SDM模型的估計(jì)結(jié)果可見(jiàn)，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(shuō)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(duì)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(shuō)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(shuō)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(duì)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(jiàn)，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(wú)法具體體現(xiàn)解釋變量對(duì)被解釋變量的邊際影響，本文借鑒Elhorst(2014)的做法，通過(guò)估計(jì)直接效應(yīng)、間接效應(yīng)和總效應(yīng)來(lái)分析數(shù)字經(jīng)濟(jì)對(duì)農(nóng)民增收的內(nèi)在影響機(jī)制[25]。由表9可見(jiàn)，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(duì)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(shuō)明數(shù)字經(jīng)濟(jì)的強(qiáng)外部性特征對(duì)促進(jìn)周邊地區(qū)農(nóng)民增收具有較大貢獻(xiàn)。對(duì)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(guò)顯著性檢驗(yàn)，說(shuō)明這三個(gè)控制變量對(duì)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(shuō)明科教投入的增加對(duì)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(duì)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(duì)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(duì)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(duì)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(chǎng)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(duì)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(duì)回歸結(jié)果的影響，本文增加市場(chǎng)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(guó)國(guó)家海洋和大氣管理局(NOAA)發(fā)布的夜間燈光數(shù)據(jù)來(lái)表征市場(chǎng)化水平(結(jié)果如表10的(2)列所示)。第三，內(nèi)生性檢驗(yàn)?？紤]到內(nèi)生性問(wèn)題，參考黃群慧等(2019)的研究[28]，本文將上一年全國(guó)互聯(lián)網(wǎng)用戶數(shù)與1984年各城市每百萬(wàn)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(duì)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(duì)經(jīng)濟(jì)發(fā)展的影響日漸式微，歷史上郵局?jǐn)?shù)量未對(duì)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(guó)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(duì)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(wèn)題后，數(shù)字經(jīng)濟(jì)對(duì)農(nóng)民增收的提升效應(yīng)仍成立。此外，工具變量識(shí)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(shí)別檢驗(yàn)在10%的水平上的評(píng)判值16.38，表明工具變量滿足可識(shí)別性條件且不存在弱工具變量問(wèn)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)?？梢?jiàn)，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(shuō)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(duì)象，采用熵值法測(cè)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(duì)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(duì)農(nóng)民增收具有顯著的正向促進(jìn)作用，說(shuō)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(guò)提升創(chuàng)業(yè)活躍度來(lái)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(duì)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(duì)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(duì)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(shuō)明數(shù)字經(jīng)濟(jì)對(duì)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(guó)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(lái)的紅利優(yōu)勢(shì)。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(duì)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(guò)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(kāi)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(duì)較低的地區(qū)應(yīng)充分利用“后發(fā)優(yōu)勢(shì)”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(lái)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(duì)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。