1、103科教广角数字经济发展水平对城乡收入差距的影响分析基于空间自回归模型文/宋香荣 于藤在党的十九大报告中提出的2035年目标与2050年目标都鲜明地体现了缩小城乡收入差距、实现共同富裕的要求，随着信息时代的到来，数字经济在全球的飞快发展，对我国城乡经济发展产生重大影响。为此，文章将引入空间自回归模型，基于20122021年间中国西部地区12个省份的面板数据，探究西部地区数字经济对城乡收入差异的影响效应。结果表明，数字经济的发展建设有效地缩减了城镇与乡村居民之间的收入差距，对此提出相关政策建议：以数字经济助力乡村振兴，促进数字经济发展惠及农村经济以及缩小城乡收入差距。改革开放以来，我国国民经济
2、高速健康增长。在2012年，西部地区城镇居民人均可支配收入为19827.2元，乡村居民人均可支配收入为6421.4元；2021年，西部地区城镇居民人均可支配收入为40420.8元，乡村居民人均可支配收入为15421.2元，收入水平显著升高。西部地区2021年城乡居民收入比为2.62：1，比全国的收入比2.50：1高出了0.12，而中部地区与东部地区分别为2.18和2.21，说明西部地区收入差距问题尤为严重，要想缩小收入差距比其他区域更为迫切。十九大报告指出，民生领域还有许多短板，城乡居民的协调发展值得关注，收入分配差距也依然较大。与此同时，以数字化为主导的“数字革命”正在全球悄悄展开。在G20
3、杭州峰会上，多国领导人联合签发了有关数字经济发展的相关政策文件，表明中国数字经济发展已是全球瞩目，同时由于中国数字科技的蓬勃发展，许多科技产品都开始创新并不断更新，我国数字经济发展水平也不断提高。2016年我国的数字经济规模为22.6万亿元，而2021年已经达到了45.5万亿元，其占GDP的比重达到了39.8%，短短6年增长了一倍多，也表明中国数字经济已经逐渐成为国民经济增长的主要中坚力量，再次登上了一个新的台阶。然而西部地区缺乏开发，人口稀少，经济发展速度迟缓，数字经济的发展从全国层面上来看也处于落后位置。由于数字经济能同时影响城镇居民和农村居民的收入，所以数字经济究竟对城乡收入差距具有什么
4、影响值得探讨。1文献综述当前城乡收入的差异一直是学者重点探讨的课题，近些年来，国内专家关于数字经济对城市收入差异的作用问题探讨，主要结论有如下两类：一个理论认为，数字经济可以使城乡收入差异逐步扩大，最主要的原因是社会群体之间的不同，在现代信息技术的使用程度与存在设施方面差距较为严重。胡鞍钢、周绍杰（2002）等认为，造成中国城乡间数字经济与社会发展水平差异的最主要因素，是信息基础设施差异过大1；贺娅萍、徐康宁（2019）通过研究表明，人力资本和经济发展水平这两个因素会影响互联网的使用效率，农村地区相较于城镇地区来说，自身的发展水平和受教育程度都比较低，由于这些限制，因此并不能同等地获得互联网所
5、带来的优势，这样一来城乡收入差距肯定会扩大2；刘欢（2020）利用空间面板模型，发现随着工业智能化的发展，其对城乡收入差距呈现显著扩大作用，对西部地区一样呈现扩大作用3。另一种观点认为，数字经济的发展会导致城乡收入差距收窄，因为数字经济可以在增加农民收入的同时，还可以减少农村贫困情况。程名望、张家平（2019）认为互联网的使用带来的收入效应对农村居民的作用大于城镇居民，填补城乡之间的数字差异将有助于缩短城乡人均收入差距4；李晓钟、李俊雨（2022）认为数字经济的发展使城乡收入差异呈现“倒U型”趋势，即先减小后增大，具有门槛作用，随着收入层次的提高、投入力度的增大，数字经济发达程度对城乡收入差异
6、的压缩效果将更加显现5。综上，针对数字经济和城乡收入差距二者之间的关系，现有研究并未达成一致。在研究方法上，多为面板中介变量模型、面板分位数回归等，从空间层面研究较少。在研究区域上，多以全国、省域为主，对西部地区的研究甚少。基于此，文章梳理了20122021年的10年间我国西部地区12个省份的面板数据，从空间效应角度出发进一步研究数字经济对城乡收入差距的影响，对前人的研究进行了补充，并为西部地区探究城乡收入差距的相关问题提供支撑，对寻求缩小路径具有重要的意义6。2模型设定、变量选取与数据来源2.1模型设定104科教广角本文引用了空间计量经济学的空间面板数据模型，空间自回归模型（SLM）主要是用
7、来研究周边区域对研究区域的影响，其表达式如下：（1）其中，为空间效应系数，W为空间权重矩阵，Wy为空间自回归因变量，为参数向量，为随机误差向量。2.2变量选取与说明2.2.1被解释变量为城乡收入差距（Incgap）本文利用西部地区12个省份20122021年城市居民人均可支配收入与乡村居民人均可支配收入的比值，来衡量城乡收入差距。2.2.2核心解释变量为数字经济发展评价指数（Index）由于数字经济以数据作为核心要素，考虑数据的可得性，本研究以北京大学数字普惠金融指数，对其取自然对数来代表数字经济发展指数。2.2.3控制变量具体指标第一，城镇化水平（Urban），选取西部地区各省份201220
8、21年的城镇人口占总人口的比重；第二，经济发展水平（AGDP），对西部地区各省份20122021年的人均GDP的值取对数；第三，受教育程度（Edu）用西部地区各省份20122021年的平均受教育年限来衡量；第四，对外开放度（Open），选取西部地区各省份20122021年的进出口总额占GDP的比值；第五，政府财政支出（Govern），即西部地区各省份20122021年的地方政府一般预算支出。2.3数据来源本文以20122021年西部地区12个省份的面板数据，主要数据来源为中国统计年鉴（20122021年）以及北京大学数字金融研究中心。3实证分析3.1空间自相关检验通过采用邻接权重矩阵（W01）
9、进行莫兰指数的检验来验证城乡收入差距是否具有空间效应：检验变量的空间相关性通过计算Morans I 指数I其中 n表示省份，为空间权重，x和分别为自变量及其均值。由表1可得，自2012年到2021年十年间西部地区城乡收入差距莫兰指数检验的结果大多数p值远低于0.1，表明通过了检验，各变量数据之间具有显著的空间自相关性，可在数字经济影响城乡收入差距的回归模型中加入空间效应影响。且由于莫兰指数值均为正值，说明西部地区各省城乡收入差距具有空间自相关性并且具有正向效应。因此，可以选用空间计量模型来讨论数字经济发展对城乡收入差距的影响作用。3.2模型选择经过LM检验、Hausman检验以及效应类型的检验
10、选取适合本文所需要构建的模型，具体如表2所示：表2 模型检验结果表2 模型检验结果LM检验Spatial error：Spatial lag：L a g r a n g e multiplierRobustL a g r a n g e multiplierL a g r a n g e multiplierRobustL a g r a n g e multiplier33.701*1.49060.463*28.252*Hausman检验chi2(6)=(b-B)(V_b-V_B)(-1)(b-B)=-64.83*固定效应选择ind nested in bothtime nested in
11、bothLR chi2(10)=39.05*LR chi2(10)=308.82*注：*、*、*分别表示 1%、5%、10%的显著性水平通过LM检验可得空间误差模型未经过检验，而空间自回归模型以及拉格朗日乘数和稳固拉格朗日乘数检验，都通过了在1%显著性水平下的检验，验证了西部地区省域尺度下城乡收入差异之间是存在空间相关性的，并通过进一步比较发现，SLM模型是适合本文构建的分析模型。Hausman检验的卡方值为-64.83zSpatial（rho)index0.621*0.1650.268*urban0.522*0.250agdp-0.617*-0.809edu-0.021 -0.144open
12、-0.070*-0.110govern-0.165*-0.357注：*、*、*分别表示 1%、5%、10%的显著性水平表1 20122021年我国各省城乡收入差距莫兰指数表1 20122021年我国各省城乡收入差距莫兰指数year2012201320142015201620172018201920202021I0.2250.2100.1880.1730.1300.1000.0920.1160.1370.144p-value*0.0250.0310.0410.0500.0830.0940.1250.0950.0760.072105科教广角由表3可得的值为0.268为正值，并且通过了在5%显著性水
13、平下的检验，说明被解释变量y对自身有正向的空间溢出效应，溢出效应的系数为0.268。由此可得本地数字经济的发展会对本地之后的发展起到促进作用。由于数字经济发展评价指数、城镇化水平的值都为正值，并通过检验，则显著说明上述通过检验的这两个指标对于邻地的数字经济的发展具有促进作用。而西部各省份政府财政支出的增加、经济发展水平的提升、对外开放程度的加深扩大了城乡收入差距，受教育水平也在其中起到了一定的抑制作用。究其原因，数字经济与城镇化缩小了城乡之间基础与硬件设施的差距，进一步拉近了城市与农村之间的距离，随着经济发展水平的提高，城乡收入差距也在逐渐扩大，而政府财政支出和对外开放程度的加深抑制了乡镇的发
14、展。随着受教育程度水平的提高，高学历的人才涌入城镇，导致城乡收入差距一定程度扩大。关于模型中具体的空间效应结果如表4所示：表4 空间自回归模型的空间效应分析表4 空间自回归模型的空间效应分析LR_DirectLR_IndirectLR_Totalindex0.647*0.2450.892urban0.531*0.2010.732*agdp-0.623*-0.230-0.853*edu-0.022-0.009-0.031open-0.071*-0.026-0.097*govern-0.159-0.060-0.220注：*、*、*分别表示 1%、5%、10%的显著性水平数字经济发展水平与城镇化水平
15、的回归系数均为正值，表明数字经济发展水平与城乡收入差距之间呈现正相关关系，也就是说明数字经济的发展是省域尺度下西部地区城乡收入差距缩小的重要因素之一。在直接效应中城镇化水平为正数并且通过检验，说明此变量对于本地区有正向的影响。间接效应中城镇化水平数值为正值并且通过检验，说明邻近地区对本地区有正向的影响。而经济发展水平、受教育程度、对外开放程度和政府财政支出数值为负值也通过了检验，说明这些部分对整体有负向的影响。总效应中城镇化水平数值为正值且通过检验，说明所有部分对整体的影响是正向的。4相关建议根据上述研究结论，提出以下建议：第一，西部地区在自身技术单薄、邻近省份帮扶能力不足且无法接受其经济关联
16、效应情况下，引进技术和人才，扩大地区发展优势。充分发挥电子商务的优势，进一步健全西部各省之间的信息空间与地域联系，促进省域间形成信息要素、科技人才资源等的共同流动，互惠共赢，促进省域间相互合作的协调机制，共同缩短城乡收入差距。第二，提高西部区域乡村现代互联网技术应用的普及率。目前西部省份乡村的现代互联网技术应用普及率与城镇地区仍有较大的差距，需加快实施、改进乡村相关基础配套建设，加大乡村的网络覆盖广度，提高其现代互联网技术应用普及率。第三，西部各地区政府要充分发挥农村城市化的经济带动功能，推进乡村户籍体系改造，进一步健全农村居民的社保体制，提高农村居民就业积极性。5结语本文选取了20122021年西部地区12个省域层面的面板数据，从数字经济对城乡收入差距的作用影响效果，得出以下几个结论：20122021年西部地区各省份数字经济发展水平呈现出逐渐上升的趋势，数字经济发展显著缩小了城乡收入差距，但随着经济发展水平的提升，城镇与农村居民的收入水平逐渐分化较大。地区受教育程度的提高导致高学历水平的人才流向一线城市及其他城镇，对农村的发展起到了一定程度上的抑制效果，农村地区引进人才困难。对外开放