数字经济促进乡村振兴的机制研究

冯芃菲 黄恬恬 吴芸 屈跃 郭玖俐

摘 要：本文探讨了数字经济促进乡村振兴的效应及其传导机制，在实证检验中，测度了2011—2021年中国135个地级及以上城市的数字经济、乡村振兴及农村市场发展水平综合指数，并在此基础上进行了中介效应、门槛效应、调节效应及区域异质性检验。结果表明：（1）数字经济是乡村振兴的重要驱动因素；（2）農村市场发展水平越高，数字经济带来的数字红利越能更好地带动乡村振兴；（3）农林水财政支出对数字经济的促进效果产生正向调节作用，且存在区域异质性。

关键词：数字经济；乡村振兴；农村市场；农林水财政支出；机制检验

本文索引：冯芃菲， 黄恬恬， 吴芸，等.<变量 2>[J].中国商论，2023（16）：-071.

中图分类号：F062.5 文献标识码：A 文章编号：2096-0298（2023）08（b）--05

近年来，数字经济逐步成为新经济形态，数字乡村建设也备受关注。然而，农村与城市存在较大差异，基于数字与网络技术发展而来的数字经济通过何种途径链接到乡村地区，不同区域间的差异情况如何都有待探究。

以往研究肯定了数字经济对乡村振兴的多维度赋能：金军（2023）提出数字经济通过影响农村收入来源、产业结构等方面推动乡村振兴；范玉茹、刘金方（2023）提出数字经济通过构建数字农业体系、搭建乡村数字经济平台等方式赋能乡村振兴。然而，目前对其传导机制的研究仍有不足。赵凯等（2023）提出，数字经济与乡村振兴的传导机制出现阻碍，无法充分发挥作用。另外，现有研究多关注数字经济与农村市场的关系，而较少关注数字经济通过农村市场推动乡村振兴的机制：周小波（2022）发现数字乡村建设对农村市场培育有多方面的促进作用。此外，从孙文婷、刘志彪（2022）基于长江经济带城市数据，孟维福等（2023）基于30个省份数据及王树娟、霍仕胤（2022）基于鲁西4市30县数据进行数字经济与乡村振兴相关研究，现有研究多集中在局部城市与省级层面。

本文可能提供的边际贡献包括：第一，利用全国范围内135个城市的数据进行研究，反映全国整体状况与区域间的差异；第二，在地级市层面构建数字经济、乡村振兴与农村市场发展水平评价指标，补充完善地级市层面的指标体系；第三，着重讨论农村市场发展水平与农林水财政支出的影响路径，丰富数字经济对乡村振兴的作用机制研究。

1 理论分析与研究假设

1.1 数字经济对乡村振兴的直接影响

数字经济对乡村振兴存在多方面影响：第一，为乡村带来新发展模式，如农业数字化与云旅游等；第二，为乡村带来高效服务和便捷生活，如提高农村物流配送效率；第三，为农村创造了更公平的社会环境，进一步实现信息共享。由此，本文提出以下假设：

H1：数字经济促进乡村振兴。

1.2 数字经济对乡村振兴的作用机制

农村市场很可能链接起数字经济与乡村振兴。第一，数字经济带动电商等业态崛起，扩大了农村市场销售范围。第二，数字技术提高了生产经营效率，扩大了农村市场领域。第三，数字经济带来的数据信息精准反映了市场动态，推动了农村市场创新发展。综上，本文提出以下假设：

H2：数字经济通过促进农村市场发展助力乡村振兴。

1.3 数字经济对乡村振兴的非线性影响

数字经济使信息在网络中更加便捷传播，引发网络外部性效应。数字经济背景下，乡村更多地加入数字平台，增加的用户数和活跃度吸引了更多参与者，由此正向循环，出现边际效应递增。但应注意，数字经济发展易引起数字鸿沟问题。综上，本文提出以下假设：

H3：数字经济对乡村振兴的影响存在边际效应递增的非线性特征。

1.4 数字经济对乡村振兴作用程度的影响因素

数字经济对乡村振兴的作用程度受多因素影响，农林水财政支出不仅可以提供资金支持，如设立专项资金扶持数字农业等领域创新发展，还可以促进农村基础设施建设和公共服务优化，如加强农村电信网络建设、发展数字金融服务等。因此，本文提出以下假设：

H4：农林水财政支持影响数字经济对乡村振兴的促进程度。

2 数据来源与模型设定

2.1 数据来源与变量设定

基于数据可得性，本文选取2011—2021年全国135个地级市的面板数据。数据来自中经网、EPS、国家统计局等，对少量缺失值进行插值填补。涉及产值、收入支出及社会消费品零售总额的数据分别用GDP平减指数、CPI和RPI进行平减。最终对各指标进行1%水平缩尾，减少异常值影响。乡村整治力度、电商经营比例、农村流通便利度及老龄化程度对应的数据在城市层面缺失较多，因此采用所在省市数据。

2.1.1 被解释变量：乡村振兴（Rural）

根据乡村振兴的内容，借鉴徐雪、王永瑜（2022）的构建方法，并结合数据可得性，构建多维度乡村振兴评价指标体系（见表1），最终采用熵值法得出乡村振兴综合指数。

2.1.2 核心解释变量：数字经济发展水平（Digital）

结合数字经济的内涵与相关研究，本文选取数字基础设施、数字产业化和产业数字化作为一级指标，二级指标包括互联网普及率（每百人互联网用户数）、移动电话普及率（每百人移动电话用户数）、人均电信业务总量、人均邮政业务收入、计算机服务和软件业从业人员占比及数字普惠金融指数，最终采用熵值法得出数字经济综合指数。其中，数字普惠金融指数来源于《北京大学数字普惠金融指数（2011—2021）》城市级指数。

2.1.3 调节变量：农林水事务财政支出水平（Fiscal）

调节变量以农村人均农林水事务财政支出衡量。参考王娟等（2019）的平减方法，利用CPI平减农林水事务财政支出，取对数后除以乡村常住人口。

2.1.4 中介变量：农村市场发展水平（Market）

本文借鉴相关研究，并结合数据可得性，构建多维度农村市场发展指标评价体系（见表2）。因本文的市场生产主体在农村，故市场规模由农村相关指标构成。消费主体包含农村和城镇，故市场效率与结构由各城市整体指标构成，最终采用熵值法得出农村市场发展综合指数。

2.1.5 控制变量

分析可能相关因素，并参考相关研究，选取人力资本（Human）、老龄化程度（Age）、城镇化水平（Urban）、经济发展水平（Eco）和财政干预程度（Finance）作为控制变量。其中，人力资本为各城市普通本专科及以上人口占比；老龄化程度为各市65岁及以上人口占比；城镇化水平为城镇常住人口占比；经济发展水平为人均对数生产总值；财政干预程度为对数财政一般预算支出除以对数生产总值。

2.2 模型设定

第一，为检验数字经济对乡村振兴的直接影响，本文构建基准回归模型：

其中，Ruralit表示城市i在t时期的乡村振兴水平；Digitalit表示城市i在t时期的数字经济发展水平；Controlkit表示控制变量；μi表示控制个体固定效应；δt表示控制时间固定效应；εit表示为随机扰动项。

第二，为检验影响机制，以农村市场发展水平为中介变量。借鉴江艇（2022）对“三步法”的改进方法，构建如式（2）所示的数字经济发展水平对中介变量的回归方程，中介变量对乡村振兴的影响通过理论论证。

第三，考虑到数字经济对乡村振兴可能存在边际效应递增的非线性影响，设定以下门槛模型：

其中，Thresit为门槛变量，包括数字经济发展水平和农村市场发展水平；I（·）为指示函数；θ为门槛值。式（3）构建的单门槛模型可扩展为多门槛模型。

第四，为检验农林水财政支出（Fiscal）在数字经济助力乡村振兴的调节效应，构建以下模型：

其中，借鉴方杰等（2022）的研究，对被解释变量、关键解释变量和调节变量进行标准化处理。另外，是的标准化值，其余同理；表示交互项。

2.3 描述性统计

乡村振兴指数均值为0.136，标准差为0.04，数字经济发展水平均值为0.056，标准差为0.031，两者标准差较小源于熵权法所得综合值整体较小。乡村振兴指数最小值与最大值分别为0.069与0.275，数字经济发展水平最小值与最大值分别为0.014与0.176，各城市间仍存在较大差距。控制变量、中介变量与调节变量均呈现最小值与最大值差异较大的特征，说明这些因素存在明显差异。限于篇幅，表格未予以展示，已留备查。

3 实证分析

3.1 基准回归结果

首先，本文进行了相关性与多重共线性检验，初步证明研究有意义。其次，通过豪斯曼检验，选择固定效应模型。

为验证数字经济对乡村振興的直接影响，用式（1）回归。如表3列（1）、（2）显示，无论是否考虑控制变量，数字经济发展水平系数在1%水平上均显著为正，说明其促进了乡村振兴，验证了假设1。表3列（2）中，控制变量人力资本系数不显著，说明人力资本对乡村振兴的影响较弱，推测因乡村产业较单一，人力资本难以充分发挥效益。老龄化程度系数在1%水平上显著为负，推测老龄化导致创新能力与经济活力减弱。经济发展水平系数在1%水平上显著为正，可能由于经济水平提升往往伴随产业转型升级、发展动力增强。城镇化水平和财政干预程度系数不显著，说明模型中两者并非影响乡村振兴的主要因素。

3.2 农村市场发展水平的中介机制分析

数字经济可能通过提升农村市场发展水平驱动乡村振兴。如表3列（3）所示，数字经济的系数显著为正，说明数字经济利于农村市场发展水平提升。同时，农村市场和乡村振兴之间存在较强关联。农村市场是乡村经济活动的基本载体，其发展能够逐步优化乡村地区的产业结构和发展方向，促进乡村经济持续发展。因此，数字经济通过影响农村市场发展，间接促进乡村振兴。

本文使用Bootstrap法辅助检验，重复抽样5000次。结果显示，数字经济对乡村振兴的直接效应和间接效应系数分别为0.142与0.009，在1%水平上显著，为部分中介效应，验证了假设2。

3.3 数字经济与农村市场发展水平的门槛效应分析

考虑到可能存在边际效应递增的非线性特征，本文基于Hansen（1999）提出的方法拟合固定效应面板门槛模型，通过“自举法”重复抽样500次后，数字经济发展水平通过单一门槛检验，单门槛值为0.0206；农村市场发展水平通过双重门槛检验，双门槛值分别为0.1276与0.1941。在回归结果中，门槛变量各阶段系数均在1%水平上显著。当数字经济发展水平低于0.0206时，系数为0.583；当高于0.0206时，系数为0.140，促进效果减弱。这可能源于当单独考虑数字经济对乡村振兴的影响时，高数字经济发展水平更易造成数字接入与数字能力鸿沟，农村居民易被扩大贫困。考虑到农村市场发展水平，当其低于第一门槛时，数字经济系数为0.1265；当其大于第一门槛而小于第二门槛时，系数升至0.2136，数字经济的促进作用大幅提升；当其大于第二门槛值后，系数为0.1274，虽小于上一阶段，但仍大于第一阶段，数字经济呈现边际效应递增的特征，验证了假设3。限于篇幅，检验表格未予以展示，已留备查。

3.4 农林水财政支出的调节效应分析

在基准回归模型中加入农林水财政支出和数字经济的交互项进行调节效应研究。如表4列（1）显示，交互项系数显著为0.03，说明农林水财政支出对数字经济的促进效果有正向调节作用。

3.5 农林水财政支出的区域异质性

考虑到我国各城市间存在差异，本文划分东、中和西三个区域进行异质性分析。

借鉴陈建林（2015）的分组回归分析方式，重点关注交互项显著性。如表4列（2）～（4）显示：东、西部地区数字经济和农林水财政支出的交互项在1%水平上显著为正。依据系数值，农林水财政支出在东部的调节作用最强，西部次之，中部最弱。东部经济水平较高，数字基础完善，农林水事务投入能进一步加强数字经济助力乡村振兴的成效；西部人均财政农业支出在西部大开发后大幅增长，反映了国家关注西部发展的导向，可能使西部的资金使用效率更高。此外，西部数字基础薄弱，财政支持能极大地促进基础建设，提高基本经济运行效率，快速放大数字经济的促进效果。中部虽具备一定的数字基础，但数字经济发展水平一般，政府关注力度也弱于西部，故调节作用不明显。

4 稳健性检验

因2020年与2021年存在新冠疫情特殊影响，将这两年的样本剔除，回归结果如表5列（2）所示，数字经济的促进作用仍显著。另外，因存在乡村振兴水平对数字经济发展水平的潜在影响，即双向因果问题，借鉴相关研究，因当期的乡村振兴水平不会对上一年的数字经济发展水平产生影响，故将数字经济发展水平滞后一期，结果如列（3）所示，滞后项系数显著为正，且与基准相比变化较小，即控制双向因果问题后，数字经济仍促进乡村振兴。此外，可能还有潜在因素在扰动项中，引起内生性问题，借鉴相关研究，本文选取2003年各城市邮政营业网点数乘以2011—2021年全国固定互联网宽带接入户数作为第一个工具变量；选取1984年各城市邮局数量乘以2011—2021年全国互联网端口数作为第二个工具变量。表5列（4）两阶段最小二乘法（TSLS）结果表明，使用工具变量后，数字经济系数仍在1%水平上显著为正。为检验工具变量的合理性，首先，进行过度识别检验，p值为0.1108，接受所有工具变量外生的原假设。其次，进行弱工具变量检验。第一阶段回归中，F统计量为18.9826，大于10，说明不存在弱工具变量。最后，进行DWH检验，F与统计量的p值分别为0.0003与0.0006，拒绝所有解释变量均为外生的原假设，认为数字经济发展水平为内生解释变量，满足使用工具变量的前提。以上分析验证了结果的稳健性。

5 结语

本文利用中介与门槛效应，明晰了农村市场发展在数字经济影响乡村振兴过程中的机制作用；利用调节效应模型，明晰了农林水事务财政支出对数字经济助力乡村振兴的调节作用，并验证了其存在区域异质性。研究表明：第一，数字经济是乡村振兴的重要驱动因素；第二，农村市场发展水平越高，数字经济带来的数字红利越能更好地带动乡村振兴。但当仅考虑数字经济与乡村振兴的关系时，高数字经济发展水平易导致数字鸿沟，使促进效果减弱；第三，农林水财政支出对数字经济的促进效果产生正向调节作用，表明政府对乡村发展的关注度会影响乡村振兴成效，且调节效果在东部地区最强，西部次之，中部最弱。

本文还提出以下政策启示：首先，农村生产主体应更多地应用数字技术进行生产，积极进入电商市场拓展销售；其次，政府可适时出台促消费政策，提高市场活力，并加强城乡道路建设，优化仓储物流，以提高市场效率；再次，政府应加大对数字基础的投资，创造更多数字红利。但应注意城乡协调发展，避免造成数字鸿沟；最后，政府应积极发挥农林水财政支持的正向调节作用，建立监督机制，保障助农资金的切实落地与使用效率，且因区域异质性的存在，故应“因地制宜”地采取助农财政措施，动态调整财政支出结构。

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