中部地区数字经济对城乡居民收入差距的影响研究★

2022-06-12梁红玉韩桂兰

现代工业经济和信息化 2022年4期

梁红玉，韩桂兰

（新疆财经大学，新疆乌鲁木齐 830012）

引言

由于数字技术的不断革新使数字经济快速发展，进而成为稳定经济增长的重要动力。中部崛起战略实施之后，积极推动数字经济和实体经济深度融合，各地区的数字经济发展程度明显提高，但是发展不平衡问题仍旧突出，尤其是城镇和农村居民人均收入仍存在很大差距。数字经济以“普惠共享”为发展理念，将成为减小城乡居民收入差距的发力点。随着新一代信息技术加快普及应用，数字经济是否真正有利于缩减城乡居民收入差距是值得我们深入研究的问题。

1 文献综述

现有研究关于数字经济对城乡收入差距的影响效应的文献比较丰富，但是学者们对数字经济对城乡收入差距的作用产生争议，一种观点认为数字经济发展缩小了城乡收入差距。柳江（2020）、刘军（2021）等认为数字经济发展能够显著缩小城乡收入差距[1-2]。有的学者认为互联网+农业对农村发展以及增加农户收入和非农就业等产生了积极影响同时还可以促进城乡之间资源的优化配置（Gao et al.，2018）[3]。一种观点认为数字经济发展能够扩大城乡居民收入差距[4]。魏萍和陈晓文（2020）从空间角度发现信息基础设施建设及互联网普及不存在空间溢出效应，仅不能抑制本地区的城乡收入差距的增大[4]。张磊和韩雷（2017）认为农村电商的发展对我国城乡居民收入产生了负向作用，且这种负向作用在中西部更为明显[5]。还有一种观点认为数字经济对城乡居民收入差距的影响作用并非线性。陈文（2021）认为数字经济发展对城乡居民收入差距的影响呈现先缩小后扩大的“U形”关系，且会产生数字鸿沟效应[6]。程名望、张家平（2019）认为互联网普及对城乡收入差距的影响并不是一种线性关系，而是呈现出“倒U形”关系[7]。

通过梳理相关文献，发现学者们多数没有考虑到城乡居民收入差距处于不同程度时，数字经济发展对其的影响。因此本文基于中部地区2010—2020年省级面板数据，通过构建面板分位数回归模型来研究数字经济对不同分位点下城乡居民收入差距的影响。

2 模型设定、变量选取与数据来源

2.1 模型设定

1978年，Koenker和Bassett提出分位数回归方法，其基本思想是最小化被解释变量与拟合值之间的距离，分位数回归可以观察到因变量的尾部，更加准确地反映自变量对于因变量条件分布形状的影响。分位数回归模型的一般形式为：

式中：τ为分位数点。

根据上述分析，建立模型如公式（2）所示:

式中：ln theili为城乡居民收入差距；ln Deconit、Infrastrucit、Industryit、Converit、Developit分别为数字经济指数和数字经济各维度指数。

2.2 变量选取

1）被解释变量。城乡居民收入差距（Theil），本文采用泰尔指数来衡量城乡居民收入差距，其公式（3）：

式中：j=1表示城镇，j=2表示农村；Pij为i省份城镇或农村的总收入；Zij为i地区城镇或农村人口数量。

2）解释变量。数字经济发展（Decon）。参考部分学者，本文采用熵值法从四个维度数字基础设施、数字产业化、融合应用发展、数字发展环境四个维度构造数字经济发展指标体系。具体选取如下所示，第一个维度是数字基础设施（Infrastruc），这里选取光缆线路长度、域名数、互联网接入端口、移动电话普及率。第二个维度是数字产业化（Industry）。这里选取电信业务总量、信息传输服务从业人员、软件业务收入、R&D人员全时当量。第三个维度是融合应用发展（Conver）。这里选取电子商务销售额、有电子商务交易活动企业占比。第四个维度是数字发展环境（Develop）。这里选取信息软件产业固定资产投资、硕士及以上人员从业数、R&D经费。

3）控制变量。选取以下变量：经济发展水平，即各省人均GDP；政府支出，即各省份2010—2020年的地方政府一般预算支出；经济开放程度，即各省份2010—2020年的外商直接投资额；地区教育水平，即各省份2010—2020年的教育支出占比；城镇化水平，选取各省份2010—2020年的城镇化率。

2.3 数据来源

本文采用2010—2020年中部6个省的面板数据，变量所需数据来源于《中国科技统计年鉴》、各省份统计年鉴和国家统计局。由于部分指标某些年份的数据出现断层，本文采用预测对相应的缺失值作填充处理。

3 实证分析

3.1 单位根检验

面板数据可能存在不平衡性，在建立模型之前要对数据进行平稳性检验。本文采用3种检验方法（LLC、IPS及ADF-Fisher检验）对变量进行检验，通过Stata得出结果显示变量平稳。协整检验结果显示P值小于0.1，通过了协整检验。

3.2 实证结果

上述内容显示数据是平稳的，接着对数据进行Hausman检验，其p值为0.000 0，小于0.01，通过了稳健的Hausman检验，即可以建立固定效应面板分位数回归模型。因此基于中部6个省2010—2020年的数据构建固定效应的分位数回归模型，分别选取0.10、0.25、0.50、0.75、0.90的分位点，如表1所示。

表1 分位点为0.1、0.25、0.50、0.75、0.90的模型估计结果

1）从整体上看，当城乡居民收入差距处于不同分位点时，各影响因素对其的作用程度存在一定差异。

2）数字经济发展的系数符号为负，且系数呈上升趋势，说明数字经济发展缩小了城乡居民收入差距，但缩小作用随着分位点的提高而增加。数字经济发展促进经济高质量发展，可以加强农村地区的信息和通信技术，赋予农业数字化，以便利于农村经济发展。数字经济发展指数每上升1%，城乡居民收入差距则会缩减17.3%~23.0%。数字基础设施指和数字产业化的系数为正，说明数字基础设施和数字产业均不能有效抑制城乡居民收入差距的扩大，而且随着分位点的提高对其的抑制越弱。

3）在控制变量方面，政府支出的系数为负，即政府支出可以有效促进城乡居民收入差距的减小，而且在低分位点时促进作用最大。教育支出占比的系数符号为正，说明地区教育水平能够增大城乡居民收入差距，并且在10%分位点附近的作用更大。城镇化水平的系数为负，说明城镇化水平能够对城乡居民收入差距的缩减产生正向影响，而且随着分位点的扩大对其的缩小作用在减弱。

4 研究结论与对策建议

4.1 研究结论

本文选取了2010—2020年中部地区6个省的面板数据，从数字基础设施、数字化产业、融合应用发展、数字发展环境4个维度测度数字经济发展，采用面板分位数回归模型考察数字经济对城乡居民收入差距的作用效果。得到以下结论：2010—2020年中部各地区的数字经济发展呈现出逐渐上升的趋势，空间上呈现出“中部高、南北低”的分布；面板分位数回归结果表明，数字经济发展对城乡居民收入差距起到了显著的缩减作用，而且在90%分位点处缩减作用最明显。数字基础设施和数字产业化能够显著促进城乡居民收入差距的扩大。政府支出和城镇化水平对城乡居民收入差距起到了收敛作用，地区教育水平对城乡居民收入差距起到扩大作用。