农村数字贫困与乡村高质量发展：城乡不平等的中介效应

张 俊，李 莉

（安徽财经大学a.经济学院；b.继续教育学院，安徽蚌埠 233030）

乡村高质量发展是国内大循环的压舱石，是构建新发展格局的重要内容。伴随脱贫攻坚任务的完成，我国乡村高质量发展开启了新征程，以互联网为代表的新一代数字技术日益成为乡村高质量发展的新动能。从宽带“村村通”到“户户通”，国家对乡村网络基础设施的投入力度不断加大。《乡村振兴战略规划(2018—2022年)》《数字乡村发展战略纲要》《数字农业农村发展规划(2019—2025 年)》等提出了数字乡村发展战略，要求打造数字乡村，推进乡村高质量发展。得益于宽带乡村建设和网络扶贫工程，城乡之间的数字接入鸿沟明显缩小。截至2020 年底，我国农村家庭固定宽带用户达1.42 亿户，贫困村通光纤的比例达98%，贫困县农村电商全覆盖，淘宝村、网红村相继涌现；全国网民规模为9.89亿人，互联网普及率为70.4%，其中农村网民规模为3.09 亿，农村互联网普及率为55.9%[1]。在新冠疫情防控上互联网普及释放出强大的数字红利。然而，在数字技术赋能乡村发展的同时，农村数字贫困问题日益加剧[2-3]。例如，2020 年城乡之间的固定宽带用户差距为2 亿户、互联网普及率差距达23.9%，其中乡村非网民占乡村常住人口的51.2%，这些非网民难以申领防疫健康码，加大了乡村疫情防控治理的难度。不仅如此，城乡网民在数字素养、数字技能、数字信息辨别以及数字资源应用等方面的差距进一步扩大[4]。因此，在巩固拓展脱贫攻坚成果以及打造数字乡村的政策背景下，有必要探讨农村数字贫困对乡村高质量发展的影响。

一、文献回顾

伴随数字化社会的到来，以数字化、网络化、智能化为主要特征的信息技术为经济社会发展提供了巨大的“数字红利”，但在数字接入、运用和共享方面也产生了地区、行业、群体之间的贫富分化，呈现出与传统贫困状态不同的新型贫困，被称为数字贫困[5-6]。早期研究侧重于从数字鸿沟理解城乡之间的数字接入差距。此后，乡村网络基础设施不断改善，网络覆盖面日益扩大，城乡之间信息接入鸿沟趋向缩小，城乡之间的数字鸿沟向城乡居民数字禀赋差异转变[7]。然而，数字接入差距和数字禀赋差异可以通过经济发展来解决，但数字技术运用、数字资源汲取能力的相对差距更难缩小，由此引发的数字贫困问题成为近期学术界的关注热点。主要聚焦于两方面：其一，数字贫困的形成和根源。Roxana认为数字贫困是对信息技术接入和使用缺乏基本需求的群体产生的贫困状态[5]。May 把数据贫困界定为信息社会下个体基本能力的贫困[8]，根源在于个体参与信息社会的基本能力被剥夺。周向红[6]、彭继增等[9]的研究发现，从数字鸿沟向数字贫困的转变，原因在于数字信息获取、信息供给和信息应用能力的差异，从而形成数字化社会的“落伍者”或“边缘化”地区。闫慧认为数字贫困是个体缺乏数字化核心要素的多维度现象和状态，不仅是个体特征、行为和能力的结果，更是个体所在地区经济资本、文化资本、社会资本和政治资本等结构性因素的共同影响[2]。其二，数字贫困问题引发的社会效应。DiMaggio 等从政治学的角度提出数字贫困是信息资源分配的社会不平等，背离了公平正义[7]。数字贫困导致不同群体之间存在互联网资本差异，通过马太效应拉大群体收入差距。彭继增等[9]认为数字贫困通过劳动力禀赋效应阻碍产业结构升级，导致数字化社会分层日益固化，地区间在数字层面上形成贫者越贫，富者越富的马太效应。不仅如此，数字贫困群体处于社会的信息弱势阶层，获取社会公正和适当的资源分配权相对不足，阻碍了向上发展流动的通道，加剧了社会阶层不平等[10]。此外，在国家政治和社会事务管理日益数字化的情况下，数字贫困限制了个体参与政治活动和管理社会事务的机会，不能表达、主张和呼吁自己的权利，形成社会排斥[11]。吴玲、张福磊认为农村数字贫困使农村社会排斥与数字排斥相互作用，陷入了双重排斥的困境，加大了内生式脱贫的难度，加剧了经济贫困与数字贫困交织的风险[3]。朱烈夫等认为农村数字贫困限制了乡村获取有效的信息资源，阻碍了乡村资产增值，成为乡村新贫困门槛[12]。对数字化行为产生抵触心理，打压同伴的数字化动机和兴趣，形成对数字化的自我排斥[2]。吕普生认为农村数字贫困镶嵌于城乡之间的结构性分化体系，通过社会排斥和自我排斥的强化，再生产新的城乡不平等[4]。

综上分析，现有文献存在两方面改进的空间：一是研究主题主要从政治学、社会学的角度对数字贫困进行概念阐述和成因分析，进而考察数字贫困的社会不平等效应和社会排斥效应，鲜有文献关注农村数字贫困对乡村高质量发展的影响。当前，在我国快速步入数字化社会的同时，农村数字贫困问题应该给予足够的关注。二是研究方法以规范分析为主，实证分析相对较少。就我们目前所见，关于农村数字贫困与乡村高质量发展的实证文献付之阙如。有鉴于此，本文分析农村数字贫困对乡村高质量发展的影响机理，利用2011—2017年省级面板数据，构建固定效应、交互效应和中介效应模型，实证检验农村数字贫困对乡村高质量发展的影响效应及其作用机制，以期为消除农村数字贫困，全面推进脱贫攻坚和乡村振兴的有效衔接、实施数字乡村发展战略提供理论和政策依据。

二、理论机制分析

农村数字贫困是数字化社会进程中农民数字可行能力的相对贫困，主要通过四方面影响乡村高质量发展：其一，生产经营决策偏差。农村数字贫困使农民缺乏获取有价值的数字资源能力，不能及时了解土壤、水体、气候、虫害等一系列农情变化，难以降低农业生产全过程的信息不对称程度，对农作物生长情况过多依赖于传统生产经验判断，生产决策容易产生偏差，不利于农业生产标准化和规范化，降低了农业生产效率。在经营决策上，不能充分利用数字资源，了解农业生产资料价格和质量，降低农业生产和管理成本。此外，难以享受数字普惠金融服务的便利和快捷，加大农业生产经营的投融资交易成本。与此同时，在农产品销售上缺乏对市场需求反应的灵敏度，引发产销剧烈波动的蛛网价格周期，导致农业生产经营效率相对低下，从而阻滞乡村高质量发展。其二，诱致性创新滞后。我国耕地资源有限，“三调”结果显示，2019 年底耕地保有量19.18 亿亩，一级和二级耕地质量仅占6.82%、9.94%，推进农业农村现代化需要农民接受绿色生产和绿色发展理念，利用数字技术进步发现乡村生态产品、生态环境的价值，把农业生产的基本生产单位和周边生态环境视为整体，对土地、种子、水、化肥、农药与生物多样性等农业绿色发展各要素之间的关键指标进行计算，加大绿色生产要素以及环境友好型生产技术投入，实现农业生产废弃物循环利用以及化肥农药等投入品减量化，推动智慧农业、数字农业、生态农业和循环农业相融合，形成高质量的现代农业生产经营和服务体系。但农村数字贫困使农民在乡村数字化转型进程中显得焦虑和无所适从，难以接受新思维、新观念、新技术和新模式，抑制了乡村绿色发展理念、绿色生产技术、生产方式、产业转型升级、产业融合等方面的内生性创新动力，造成涉农数字生产技术、数字生产工具、数字产品服务模式的创新扩散相对停滞，限制了农业生产的数字化转型空间，不利于乡村产业转型升级[3-4]。例如，2018 年我国农业数字经济占行业增加值比重仅为7.3%，增速显著慢于服务业和工业，农业生产数字化程度远低于全行业数字化水平。与此同时，依托于数字化技术的乡村新业态、新模式创新相对缓慢，导致乡村组织化程度低、产业链条短、产业融合度低、市场竞争力不强的矛盾仍然突出，不利于乡村创新发展和绿色发展。其三，乡村劳动力禀赋内卷。伴随我国工业化和城镇化的快速推进，乡村青壮年劳动力持续外流。根据《2020 年农民工监测调查报告》，2016—2020年农民工规模从2.82亿增加到2.86亿，其中31-40岁农民工占比从22%上升到26.7%。而数字贫困容易使乡村产生贫困群分效应和排斥效应[2]，不利于青壮年劳动力回流，使乡村劳动力禀赋走向内卷化，从而阻碍了城乡融合发展。其四，乡村治理低效。在乡村社会事务和社会治理走向数字化的情形下，农村数字贫困使农民难以有效表达公共需求，导致乡村公共品供给水平、供给效率和供给质量不高，乡村社会数字化治理难度加大，不利于乡村社会事业发展。例如，近年来各地加大了对乡村教育、医疗卫生、社会保障、文化体育、社会治安、村务公开等社会事务的数字化建设力度，但一些数字化基础设施处于无人会用的闲置状态，乡村智慧医疗、智慧教育、智慧社保和数字文化等公共服务开展难度较大，农民对社会政策的认可度以及社会性公共品供给的满意度不高[12]。基于以上四方面分析，得到研究命题一：农村数字贫困对乡村高质量发展产生直接的抑制效应。

由于信息是数字化时代最为关键的发展资源，农村数字贫困使乡村成为信息孤岛，阻碍了乡村互联网普及以及数字技术深度应用，农民难以享受数字红利，失去竞争发展资源的先机，造成城乡之间经济机会、发展权利和收入方面的不平等[3][6][10]。（1）城乡经济机会不平等程度越大，导致更多的乡村资本、人才和资源流向城市，使数字产品和数字服务带有更加强烈的城市消费倾向，进一步引发乡村发展资源短缺，降低了乡村就业创业的机会，从而抑制乡村高质量发展。（2）城乡发展权利不平等使城市居民的可行权利集合更大，获取更多的公共资源分配权，而乡村居民的可行权利集合相对变小，获取社会资源相对不足，容易产生权利弱化和相对剥夺感，集聚乡村社会治理风险。此外，城乡发展权利不平等可能存在代际传递[11-12]，进一步弱化乡村发展的动力基础。（3）城乡收入不平等不仅限制了乡村市场的扩大，制约了乡村产业发展；而且使乡村居民获得感和满意度下降，降低了乡村社会福利[3]，削弱了城乡社会的和谐关系，从而不利于乡村高质量发展。基于以上理论分析，得到研究命题二：农村数字贫困通过城乡不平等效应对乡村高质量发展产生间接影响。

三、模型、变量与数据来源

（一）模型设定

为检验农村数字贫困对乡村高质量发展的直接效应，基准模型设定如下：

其中，developit表示乡村高质量发展水平，dpit表示农村数字贫困，controlit为控制变量，εit为随机扰动项，i和t分别代表地区和年份。

在基准模型（1）式的基础上，采用交互效应模型，检验农村数字贫困与城乡不平等的交互效应：

其中,interit为农村数字贫困与城乡不平等的交互项，β为交互项系数向量。在交互效应的基础上，采用中介变量（Mit）识别城乡不平等的传导机制，中介效应模型如式（3）（4）所示：

（二）变量设计

1.核心变量

一是乡村高质量发展(develop)。鉴于单一指标难以反映乡村高质量发展的多维属性，采用综合指标评价乡村高质量发展更为客观。本文以中国社科院农村发展研究所编制的“农村发展指数”衡量乡村高质量发展水平，该指数立足“五大发展理念”，包括5 个维度、14 个二级指标和25 个三级指标，以2011年为基准年，采用极值法处理三级指标和均权法确定指标权重[13]。二是农村数字贫困（dp）。现有研究认为宽带支付能力、电脑拥有率是体现数字贫困的典型特征组[6]，也有采用数字化贫困指数来衡量[9]。本文认为在我国数字化进程中农村数字贫困是一种动态的相对能力贫困，单一的宽带支付能力或者综合的数字化指数并没有体现城乡之间的数字贫困的动态变化，因此，本文采用城乡人均固定宽带拥有量之比来衡量，因为安装家庭固定宽带主要来自居民需求，其拥有量既需要各地具备足够的网络接入能力，也在一定程度上反映居民的数字支付、数字素养和数字基础技能，因此，城乡人均固定宽带拥有量之比能够反映农村数字贫困程度。此外，稳健性检验中采用城乡百户家用电脑之比（rhc）以及城乡固定宽带拥有量的泰尔指数（tel）作为替代指标。三是城乡不平等（unequ）。城乡不平等表现为经济机会、发展权利和收入不平等，借鉴现有研究，以个体就业与私人企业就业人数之和作为经济机会的代理变量，采用城乡人均经济机会之比来衡量经济机会不平等（eop）。根据阿马蒂亚·森的理论，健康、教育等人力资本是最大的发展权利，采用Jorgenson-Fraumeni（J-F）终生收入法测算了城乡人力资本存量，以城乡实际人均人力资本之比来衡量发展权利不平等（ind）。采用城乡居民实际可支配收入之比来测度收入不平等（income）。在这三个指标的基础上，采用熵值法进行客观赋权，获得城乡不平等变量。

2.控制变量

参照现有研究[9][14]，选取如下控制变量：（1）市场环境（mi），伴随我国要素市场化改革的深化，市场环境对乡村高质量发展具有重要影响，采用王小鲁和樊纲等（2019）编制的市场化指数来衡量。（2）财政支农水平（fd），以农林水支出占财政支出百分比来表示。（3）经济增长（gdp），采用各地人均GDP 表示。（4）对外依存度（open），采用进出口贸易总额占GDP比重来表示。

（三）数据来源

由于目前省级层面的城乡家庭固定宽带用户数只更新至2017年，加之上海、西藏农村家庭固定宽带用户数据缺失，因此，本文实证样本最终确定为除港澳台、上海、西藏之外的29个地区。市场化指数来自于wind 数据库，城乡人力资本存量来自于中国人力资本与劳动经济研究中心发布的《中国人力资本报告2019》。其他变量主要来源于《中国统计年鉴》《中国财政年鉴》以及各省统计年鉴（2012—2019）。经济类指标均以2011年CPI为基期进行平减。为降低异常值的干扰，对样本进行了前后1%的缩尾处理。为保证变量的平稳性，对所有变量进行了对数化处理。限于篇幅，相关变量的统计特征从略。

四、实证结果及分析

（一）基准回归

表1报告了基准模型估计结果。

表1 基准模型回归估计结果

其中，第（1）列是混合OLS回归（POLS），第（2）列是最小二乘虚拟回归（LSDV），第（3）和（4）列分别是固定效应和随机效应回归，第（5）列采用Driscoll-Kraay 标准误进行固定效应回归，控制可能存在的组间异方差、组内自相关和截面相关问题。考虑到当期乡村高质量发展可能受上期农村数字贫困的影响，第（6）列采用农村数字贫困的滞后1 期作为核心解释变量。比较第（1）—（6）列的回归结果，农村数字贫困（dp）的估计系数在0.03-0.058 之间，第（1）（2）列模型中在5%水平上显著为负，第（3）—（6）列均在1%水平上显著为负，表明农村数字贫困对乡村高质量发展存在显著的抑制效应，从而检验了研究命题一，为现有文献提供了实证支持[3-4]。根据Hausman 检验结果，固定效应（FE）优于混合回归（POLS），并且优于随机效应（RE-GLS），因此，本文选择采用Driscoll-Kraay 标准误的固定效应回归（FE-Driscoll-Kraay）进行解释。

根据FE-Driscoll-Kraay 模型估计结果，市场环境的估计系数在1%水平上显著为正，表明市场环境越完善，更有利于激发乡村市场主体活力，从而助推乡村高质量发展，这也是“市场化改革只有进行时没有完成时”的生动诠释。财政支农和经济增长均对乡村发展产生显著的提升效应，符合预期。这意味着地方财政支农力度越大、地区经济增长水平越高，更能弥补乡村公共品供给短板，支持乡村经济和社会发展。然而，对外依存度的估计系数为负，但不具有统计显著性，可能在于对外开放度为乡村高质量发展提供了更大的外部机会，但同时也对乡村市场化、组织化和农业竞争力提出更大挑战，尤其对粮食安全、耕地、生态等乡村生产结构带来一定的负向冲击，因此，以国内大循环为主体、国内国际双循环共同促进的新发展格局更加有利于乡村高质量发展。

（二）内生性讨论与稳健性检验

为防止内生性对基准回归的影响，本文以农村数字贫困的高阶差分滞后项作为工具变量,分别采用两阶段最小二乘法（TSLS）、两步GMM以及极大似然估计（LIML）进行回归，工具变量的识别不足检验（K-P rk LM统计量）p值都小于0.1、弱识别检验的C-D Wald F 统计量均大于10%的临界值，以及过度识别检验（Hansen J 统计量）所对应的p值均大于0.1，表明工具变量的选择是有效的。但农村数字贫困的内生性检验结果显示p值均大于0.1，表明农村数字贫困不构成内生性的挑战。与基准模型回归结果比较，工具变量回归后农村数字贫困的估计系数有所下降（从0.058下降到0.046），但系数方向仍然一致，进一步支持了研究命题一。控制变量的系数值存在小幅度变动，系数方向与表1基本一致。此外，采用了两组稳健性检验，结果如表2所示。其一，替换核心解释变量。表2 中第（1）列和第（2）列分别采用城乡百户家用电脑之比（rhc）以及城乡固定宽带拥有量的泰尔指数（tel）进行固定效应回归，结果显示rhc和tel的估计系数分别为-0.026、-0.324，均在1%水平上显著为负，表明农村数字贫困不利于乡村高质量发展。其二，采用不同样本。考虑到粮食安全的重要性，第（3）列和第（4）列分别采用粮食主产区样本和主销区样本进行回归，尽管农村数字贫困的估计系数绝对值与全样本相比有所上升，但仍然显著为负。为消除因变量极端值对回归结果的影响，表2的第（5）列将因变量在95分位点处缩尾后再次重复基准回归，发现农村数字贫困的估计系数略有变动，但仍然在1%水平上显著为负。控制变量的回归结果与表2基本一致，不再赘述。以上检验充分说明本文结论不受核心变量的衡量方法和特殊样本所影响，基准回归结果是稳健可靠的。

表2 稳健性检验

（三）机制识别检验

为识别城乡不平等这一传导机制，根据式（2）进行固定效应回归，表3 中第（1）（2）（3）列分别是农村数字贫困与经济机会不平等、发展权利不平等以及收入不平等的交互效应，第（4）列是农村数字贫困与城乡不平等的交互效应。结果显示，inter1、inter2、inter3、inter 的估计系数均在1%水平上显著为负，表明农村数字贫困与城乡不平等共同对乡村高质量发展产生负向影响，从而支持了研究命题二。

表3 农村数字贫困与城乡不平等的交互效应

图1 给出了农村数字贫困与城乡不平等交互效应的可视化①通过对农村数字贫困以及城乡不平等的均值加减1个标准差绘制，较高情况（high moderator）是指城乡不平等的均值加上1个标准差，较低情况（low moderator）是指城乡不平等的均值减去1个标准差。。可以看出在发展权利不平等、收入不平等程度较高的情况下农村数字贫困对乡村高质量发展的负向影响更大。

图1 农村数字贫困与城乡不平等交互效应的可视化

上述交互效应初步检验了城乡不平等的间接影响，但这一影响渠道是否成立仍需进一步检验。借鉴Acemoglu等的渠道判别研究[15]，若式（3）β1显著，并且式（4）γ2仍然显著，但γ1的显著性有明显下降（或者变为不显著），抑或系数值明显下降，那么这一变量的传导机制成立。表4报告了传导机制检验结果，第（1）列是基准模型回归，第（2）列是城乡不平等对农村数字贫困的回归，检验β1的显著性；第（3）列在基准模型中加入了中介变量，检验γ1、γ2的系数大小和显著性是否变化。第（2）列农村数字贫困的估计系数为1.473，在5%水平上显著为正，表明农村数字贫困强化了城乡不平等效应，这与前文理论预期相符。与第（1）列相比，农村数字贫困估计系数的绝对值由0.058下降为0.051，并且城乡不平等（unequ）的估计系数（0.005）仍然在1%水平上显著为负，说明城乡不平等效应这一间接影响渠道是成立的，进一步检验了研究命题二。限于篇幅，本文没有报告经济机会不平等、发展权利不平等和收入不平等的中介效应估计结果。具体来说，城乡不平等占总效应的12.7%，其中经济机会不平等占总效应的11.7%，发展权利不平等占总效应的14.2%，收入不平等占总效应的36.1%。

表4 城乡不平等的中介传导机制

（四）进一步讨论：区域异质性

由于各地经济发展水平、乡村资源禀赋等存在差异，例如，全国64%的耕地分布在秦岭-淮河以北，那么农村数字贫困对乡村高质量发展是否具有地区异质性？本文考察了三类地区差异：东部和中西部地区、南方地区和北方地区、粮食主产区和非粮食主产区。考虑到单一地区回归导致分样本较小，因此，采用虚拟变量区分不同地区，然后在全样本中引入地区虚拟变量和农村数字贫困的交互性进行回归。具体来说，东部地区赋值为1，中西部地区赋值为0；南方地区赋值为1，北方地区赋值为0；粮食主产区赋值为1，非粮食主产区赋值为0。同时采用Driscoll-Kraay 标准误进行固定效应回归，结果显示样本考察期内，农村数字贫困对乡村高质量发展的抑制效应在东部地区、北方地区以及粮食主产区相对更大，而中西部地区、南方地区以及非粮食主产区相对较小，并且中西部地区以及南方地区不显著。

五、结论与政策建议

当前，互联网、大数据和人工智能等新一代信息技术革命为我国乡村高质量发展提供了新机遇。然而，农村数字贫困是我国推进数字乡村和实施乡村振兴战略不容忽视的挑战。本文基于2011—2017 年的省级面板数据，考察了农村数字贫困对乡村高质量发展的影响效应，揭示了两者之间的影响机理和作用机制。研究发现：（1）农村数字贫困使乡村生产决策偏差、诱致性创新滞后、乡村劳动力禀赋内卷和乡村治理低效，从而对乡村高质量发展产生显著负向影响。（2）就影响机制而言，农村数字贫困强化了城乡不平等，主要表现为经济机会不平等、发展权利不平等以及收入不平等，进而抑制了乡村高质量发展。（3）从地区异质性看，农村数字贫困对乡村高质量发展的抑制效应在东部地区、北方地区以及粮食主产区更大，而中西部地区、南方地区以及非粮食主产区相对较小。

本文的研究结论具有如下政策启示。首先，加强农村数字脱贫的顶层设计。要从乡村高质量发展的角度认识农村数字脱贫的战略意义，把农村数字脱贫作为推进数字乡村建设以及乡村全面振兴的系统工程。以农村数字技能扶贫为导向，加快出台农村数字脱贫规划，精准施策，有序破解农村数字贫困。其次，加大乡村数字化教育的支持力度，推进乡村数字扫盲、数字培训和数字教育常态化和制度化。要把数字化教育与高素质农民培训结合起来，培育数字贫困群体的数字素养和数字自信，提升他们的数字化技能，扩大乡村互联网普及率。此外，加强农村数字基础教育，阻断农村数字贫困的代际传递。再次，持续加大乡村数字设施投入，夯实数字乡村建设基础。设立农村数字脱贫专项资金，推进信息进村入户，使农民享受“用得上、用得起、用得好”的数字服务。支持东部地区、北方地区以及粮食主产区率先探索农村数字脱贫模式，为推动全国农村数字脱贫提供经验支持。最后，构建农村数字贫困援助体系。面对庞大的农村数字贫困群体，一方面要充分发挥益农信息社和高素质农民的示范带动效应，激发农村数字贫困群体的脱贫内生动力；另一方面要加大城市数字人才反哺乡村力度，引导社会各界助力农村数字脱贫，着力改善城乡不平等。支持互联网平台企业为农村数字贫困群体创造更多分享数字红利的机会，为他们走向数字富裕提供高质量援助服务。