李 军 舒季君
(浙江工业大学经济学院,杭州 310023)
城乡融合是城乡关系的进一步发展,也是中国实现共同富裕目标的必由之路。党的十九大、二十大相继提出要着力推进城乡融合发展,而城乡融合进程中,数字经济起到了至关重要的作用。目前,数字经济已经发展成为一种新的经济形态,成为中国经济发展至关重要的推动力。数字技术的应用在畅通城乡要素自由流动、促进城乡产业结构转型升级以及加速城乡融合等方面起着积极作用。
数字经济作为促进城乡关系高质量发展的新动能,它的快速发展引起了学术界的广泛关注,众多学者对数字经济助力城乡融合发展进行了大量研究。但是现有研究更多是从理论层面探讨数字经济是否对城乡融合有积极影响,实证研究和进一步的机理研究较少。基于此,本文通过双向固定效应模型,结合调节效应与中介效应的研究方法,在要素流动视角下讨论数字经济对城乡融合的影响,选用2013—2021年中国省级面板数据进行实证分析,以更好地阐释数字经济对城乡融合影响的路径与机制,以期加快中国城乡融合进程。
数字技术的广泛应用,缩短了城市与农村之间的距离,城乡间的物流、信息流和人员交流更加便捷,城市和农村之间的交通和通信等基础设施也得到了完善。农村三产融合有利于提高农村生产效率,也可以促进城乡产业结构的升级和转型,有效推动农村经济高质量发展。信息通信技术的发展可以畅通农村与外界的信息交流,生产信息更易获取,并且通过延伸产业链有效降低生产成本,推动农产品的销售,从而提高农村居民收入,缩小城乡收入差距,促进城乡融合发展。基于以上分析,本文提出假设H1。
H1:数字经济的发展能有效促进城乡关系进一步融合发展。
1.2.1 劳动力流动的调节作用
劳动力流动可以促进城乡之间的信息流和人员交流,增强城乡联系。在流动的过程中,就业人员会接触到不同领域和行业的数字创新,包括数字支付、智能家居、电子商务等。劳动力流动将进一步促进这些数字技术的传播和应用,加速数字技术在城乡之间的渗透和落地,助力城乡经济之间的技术转移和融合,推动农村经济的升级和发展,进一步增强数字经济对城乡融合的影响效应。基于以上分析,本文提出假设H2。
H2:劳动力的流动能够强化数字经济发展对城乡融合的促进作用。
1.2.2 资本流动的中介作用
数字经济打破了传统的地理限制,使得城市和农村之间的资金流动更加便捷。随着区块链技术的出现,数字货币逐渐成型,农村居民也可以更方便地接受城市资金的支持,农业生产或创业就业成本降低,有助于城乡经济发展差距的缩小。通过移动支付和互联网金融等数字技术手段,金融机构可以更好地服务于城乡居民和企业,推动数字农业和智慧农村建设,促进城乡的资金流通以及交易活动,进而促进城乡经济的融合与共同发展。基于以上分析,本文提出假设H3。
H3:数字经济发展可以通过资本流动的中介作用促进城乡融合。
本文采用双向固定效应模型研究数字经济对城乡融合的影响,具体公式为:
URIit=α0+α1DIGit+α2Conit+μi+λt+εit
(1)
为检验就业人员流动对数字经济影响城乡融合的调节作用,在式(1)基础上加入就业人员流动及其与数字经济的交互项,构建回归模型为:
URIit=β0+β1DIGit+β2Fpit+β3DIGit×Fpit+β4Conit+μi+λt+εit
(2)
为检验资本投入对数字经济影响城乡融合的中介作用,构建逐步回归模型为:
URIit=θ0+θ1lnCapit+θ2Conit+μi+λt+εit
(3)
URIit=δ0+δ1DIGit+δ2lnCapit+δ3Conit+μi+λt+εit
(4)
其中,URIit为被解释变量,表示各省份在不同时间的城乡融合水平;DIGit为解释变量,表示各省份在不同时间的数字经济发展水平;Fpit为调节变量,表示各省份在不同时间劳动力的流动水平;lnCapit为中介变量,表示各省份在不同时间的资本流动水平;Conit为控制变量;μi表示地区个体效应;λt表示时间效应;εit表示随机干扰项。
2.2.1 被解释变量
城乡融合水平(URI)。本文借鉴舒季君等[1]的研究方法,将城乡融合评价指标分为城乡人口、空间、经济、社会以及生态5个维度,并采用熵权法计算得到各省份在不同时间的城乡融合水平。
2.2.2 核心解释变量
数字经济发展水平(DIG)。本文借鉴刘军等[2]的研究方法,构建包含数字基础设施、数字交易以及数字创新潜力3个维度的指标体系,同样采用熵权法计算各地区在不同年份的数字经济发展水平。
2.2.3 调节变量与中介变量
调节变量:劳动力流动(Fp)。劳动力的流动通常以就业为导向,以寻找工作机会或更好的就业机会为目的。安虎森等[3]在研究中发现工资能够显著地影响就业人员的流动,因此本文借鉴白俊红等[4]的研究方法,采用就业人员的流动进行研究分析。本文计算方法为:
(5)
式(5)中,Mi表示各省份就业人员的数量,(Wj-Wi)表示j省份与i省份的平均工资差,Dij表示i省份与j省份的距离。
中介变量:资本流动(lnCap)。固定资产投资对于一个地区的资本流动来说具有显著的代表性,本文借鉴杨一鸣等[5]的研究方法,以固定资产投资额的对数表示资本流动。
2.2.4 控制变量
为控制其他影响城乡融合的变量,本文参考余泳泽等[6],李梅等[7],张海军等[8]的研究,选取控制变量为:经济发展水平(lnpergdp:人均GDP的对数值)、工业化程度(lnindus:工业增加值的对数值)、对外开放程度(lnfdi:外商直接投资额的对数值)、科技发展水平(lntech:财政支出中科技支出的对数值)、政府支农力度(lnfarm:财政支出中农林水事务支出的对数值)、金融发展水平(fin:金融机构年末贷款余额与存款余额的比值)。
考虑数据的连续性与可获得性,本文选取2013—2021年中国30个省份(除西藏、港澳台地区)面板数据作为研究对象。研究所用数据均来自国家统计局官网、各省份年度统计公报、各省份统计年鉴、《中国统计年鉴》《中国区域经济统计年鉴》。本文对于个别缺失数据,根据样本条件利用插值法做了估计,其中名义变量以2013年的不变价格为基准做了调整。主要变量的描述性统计见表1。
表1 主要变量的描述性统计
本文运用Stata/SE 16.0对式(1)进行回归。结果如表2所示。
表2 基准回归结果
表2列(1)仅将数字经济发展水平作为单一解释变量,结果显示数字经济发展在1%水平上对城乡融合具有显著的促进作用,影响系数为0.190。由于城乡融合的影响因素来自多个方面,为了消除其他因素对结果产生的影响,本文将控制变量依次加入回归方程中,结果如列(2)至列(7)所示。即使多个变量依次加入仍然没有改变核心变量的显著性,数字经济发展的估计系数仍然在1%的水平上显著为正,因此说明数字经济的发展能有效促进城乡融合,假设H1成立。
为了进一步检验回归结果的稳健性,本文采用剔除部分样本以及替换变量的方法对式(1)重新进行回归分析,结果如表3所示。列(1)为剔除4个直辖市后仅对省份固定效应和年份固定效应进行控制的结果;列(2)为进一步加入控制变量后的结果,核心解释变量的估计系数分别为0.131和0.132,且均在1%的水平上正向显著,与主回归结果一致,进一步验证了数字经济的发展对城乡融合具有促进作用。列(3)和列(4)的回归结果中,被解释变量城乡融合水平用人口融合指标数据进行替换,解释变量替换为数字交易指标数据(Dtrade),替换变量后加入控制变量,结果显示数字交易在1%的水平上对城乡的人口融合具有显著促进作用,与上文的结果保持一致,可以进一步证明结果的稳健性。
表3 稳健性检验
目前中国已经实现了全面建成小康社会的第一个百年奋斗目标,但是东西部的贫富差距仍然存在,为了进一步探究数字经济对城乡融合的影响是否存在不同区域间的差异,本文对其进行地区异质性检验,将30个省份分为东部、中部、西部3个区域,结果如表4所示。回归结果显示,东部地区和中部地区数字经济的发展对城乡融合的影响分别在1%和5%的水平上显著为正,估计系数分别为0.224和0.124。而西部地区数字经济发展的估计系数虽然为正,但是并不显著。可能是因为东部地区和中部地区相对于西部地区在城市化进程上更为迅速,城市规模更大,从而促使信息技术基础设施建设更为发达,聚集了大量数字化产业;东部地区和中部地区的教育水平相对较高,人才储备充足,这使得东部地区和中部地区能够更好地支撑数字经济的发展,并推动城乡融合。西部地区地理位置、教育水平以及市场需求等因素导致产业结构较为单一,数字经济发展的基础和条件不足,数字鸿沟依然存在,难以对城乡融合产生积极影响。因此数字经济的发展在较为发达的东部地区和中部地区对城乡融合的促进作用更为明显,说明不同地区的数字经济发展对城乡融合的影响效果存在差异。
表4 区域异质性检验
3.3.1 劳动力流动的调节效应
劳动力的流动不仅满足了数字经济发展的人才需求,还促进了人口在城乡、区域间自由流动,符合城乡融合中人口要素融合的基本条件。因此本文提出劳动力的区域间流动能强化数字经济发展对城乡融合的促进作用。为了进一步检验劳动力流动的调节效应,本文加入劳动力流动数据及其与数字经济发展水平的交互项,利用式(2)进行回归分析,结果如表5列(2)所示。结果显示,列(2)中交互项DIG×Fp的估计系数为0.047 5,并且在5%的水平上显著,说明可能在数字经济促进劳动力流动的同时,劳动力流动也为数字经济的发展提供了内需力,推动了城市服务业、高科技产业等的发展,为数字经济的兴起提供了新的增长点和发展机遇,这有助于实现城乡资源的互补和产业的协调发展,推动城乡融合。因此可以看出,随着劳动力流动的增加,数字经济发展对城乡融合的促进效果也在显著加强,假设H2成立。
表5 调节效应回归结果
3.3.2 资本流动的中介效应
本文预期数字经济发展能够通过刺激资本流入从而促进城乡融合发展。理论而言,数字经济的发展有利于资金要素的高效流动,引导资金向农村投资能够推动城乡关系深度融合。为了进一步验证资本投入的中介效应,将式(1)、式(3)、式(4)通过逐步回归的方法进行分析,结果如表6所示。列(1)为控制省份、年份以及相关变量时,数字经济发展水平对城乡融合水平的基准回归结果。列(2)报告了被解释变量为资本流动水平,解释变量为数字经济发展水平的回归结果,其回归的估计系数1.565在1%的水平上显著为正,表明数字经济的发展能有效促进资本流动。列(3)报告了在式(1)的基础上增加资本流动水平作为解释变量的回归结果,数字经济发展水平和资本流动水平的系数分别为0.163和0.004 77,并且均在统计上显著为正。主要可能由于数字经济为资金流动提供了便利,解决了传统金融体系难以覆盖农村地区的问题,促进了城乡资金流动和交易活动,使得城乡经济快速融合发展。综上所述,可以初步说明数字经济发展可以通过促进资本流动来加强城乡融合,并且资本流动起到部分中介作用,假设H3成立。
表6 中介效应回归结果
本文得出3点结论。第一,数字经济的发展对城乡融合具有显著促进作用,在加入控制变量及减小样本等操作后,结论依然稳健;数字经济的发展对城乡融合的影响存在区域差异性,影响效果为东部、中部、西部依次递减。第二,数字经济的发展对城乡融合的促进作用会受到就业人员流动的影响,具体表现为就业人员的流动能强化数字经济发展对城乡融合的促进作用,具有正向调节作用。第三,数字经济的发展能正向促进资本流动,并且数字经济的发展能通过促进资本流动进而促进城乡融合。
基于结论,本文提出4点建议。第一,推进数字技术的创新和研发。鼓励数字经济企业与农村地区合作开展数字化农业活动,运用物联网、大数据等高新技术,加速农村产业结构转型与升级,提高农业生产的效率和质量,推动城乡融合。第二,促进数字经济在中国各个区域协调发展。加强西部地区数字基础设施建设,提高城市基础设施的智能化、高效化水平,促进数字经济在东中西部地区协调发展。第三,畅通要素流动渠道。推进户籍制度改革,建立跨区域交流平台,消除要素流动壁垒,促进人才、资本、技术、经验、信息等要素的流动。第四,改善欠发达地区的人才引进政策,加大资金投入力度,实现资源要素优化配置,助推城乡深度融合发展。
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