共同富裕背景下数字经济缩小城乡收入差距的路径与机制研究——基于“宽带中国”战略的准自然实验

郭根龙，柴 佳

（山西师范大学经济与管理学院，太原 030000）

1 引言

党的二十大报告提出，要建成规模最大的教育体系，社会保障体系，医疗卫生体系，人民群众获得感，幸福感，安全感更加充实，更有保障，更可持续，共同富裕取得新成效。在中国快速发展的过程中，存在着许多尚未解决的结构性问题，如长期存在的收入差距和收入分配不均衡等问题，众多收入差距问题中城乡收入差距是我国较为突出的问题[1]。改革开放以来，我国社会各类资源曾一度集中在城市，而对农村发展的扶持力度较小，造成城乡收入差距较大，且城乡收入差距比世界均值要大[2]。

已有文献关于影响城乡收入差距因素主要包括：制度变迁（如户籍制度，环境规制，养老保险制度等），基础设施投资[3]，教育投入等[4]。而互联网的蓬勃发展，为缩小我国城乡收入差距提供了新的观点和方向。数字技术的进步会促进数字经济的发展，给乡村和边远地区带来机遇[5]。数字经济发展能够扩大农村地区的供给需求，促进产业发展，提升消费水平，使农村地区的人均可支配收入得以增长。

数字化、网络化是数字经济的重要特征，而“宽带中国”战略的提出与其特征密切相关。随着宽带普及程度的提高为数字经济提供了大量的用户群体，有利于发挥数字经济的协同作用，因而本文将“宽带中国”战略作为数字经济发展的准自然实验。本文的研究能够丰富城乡收入差距相关理论，为缩小城乡差距建言献策，改变地区发展不平衡问题，最终实现共同富裕。

学术界关于数字经济影响城乡收入差距的研究，有几种不同观点：一种认为数字经济能够缩小城乡收入差距。N. Grishchenko[6]研究得出，随着俄罗斯社会群体的互联网普及度和使用频率的不断提高，越来越多的人开始享受到网络带来的便利，从而使得数字鸿沟也逐步缩小；韩长根等[7]认为，互联网能显著提高农村居民收入；程名望等[8]研究得出，2009 年以后，网络对城乡居民收入差距的影响逐渐减小。另一种认为数字经济发展使城乡不平衡更加严重，收入差距也会变大。贺娅萍等[9]研究得出，城乡互联网普及水平的不同，使得城乡之间的收入差距进一步扩大，其影响与经济发展水平、人力资本水平等因素相关；王林辉等[10]认为，随着人工智能技术的发展，各技术领域的生产率也会发生变化，进而导致高、低技术领域的收入差距进一步拉大。还有一些学者提出，数字经济和城乡收入差距之间可能呈“U型”[11]或“倒U型”[12]。

综合国内外文献，学术界对数字经济与城乡收入差距进行了探索，对本文的研究具有很大的启发作用。但也不能否认，目前的研究还存在一些盲区。一些学者通过构建指标体系衡量数字经济与城乡收入差距的关系[13]，但指标体系的构建容易存在争议。本文则以“宽带中国”政策作为准自然实验，通过多时点DID 研究其对城乡收入差距的影响。

本文的边际贡献主要有：第一，以“宽带中国”作为准自然实验，深入探讨其对城乡收入差距的影响，为相关理论研究提供了新的思路。第二，与省级面板数据相比，使用地级市面板数据，回归结果的可靠性更高，可以更好地反映实际情况。

2 理论机制与研究假设

数字经济的进一步发展，不仅改善了就业结构，还促进了我国经济的高质量发展。近年来，越来越多的学者开始关注数字经济在促进就业、促进收入分配等方面的作用。尽管数字经济能同时作用于城市和农村，但对于农村地区的影响相对较大。韩长根等指出，相对于城市居民而言，互联网对农村居民的“数字红利”更大，农村居民收入的增加也更明显[7]。首先，数字经济可以改变农业生产模式，使农民在不需要耗费大量人力的情况下完成生产任务，提高农业生产率，减轻了农民的工作负担，解放了农村的劳动力。其次，数字经济还可以改善农村基础设施，促进城镇化发展，改善城乡融合程度，提高农村生活水平。其三，数字经济扩展到农村地区，为“下沉市场”开辟了新的空间，突破了信息交流的局限，打破了由于区域经济发展水平的不同而造成的数字鸿沟[14]。此外，数字经济以其“普惠共享”的原则，在农村地区发展中发挥着重要作用，加快农业农村现代化进程[15]。数字平台所带来的庞大的教育与培训资源，为劳动力转型与其技能提高创造了有利的条件，从而促进农民非农就业，提高了其工资收入[16]。

城乡收入差距隐含着信息差距，资金易得性差距，市场意识差距，人的见识差距等。数字经济缩小城乡收入差距主要体现在：一是城乡之间的互联网普及率、数字技术应用、电子商务发展等方面仍有一定的差距，农村地区可以发挥数字经济的“后发优势”，缩小与城镇居民的收入差距。但城乡间的“数字鸿沟”也会造成城乡之间的数字经济发展不协调，使得城乡收入差距得不到缓解[11]。二是数字技术与农业生产的结合，可以有效提高农业的管理效率，增加农户对信息的获取渠道，不仅促进农产品在生产、加工和销售等环节的协调配给与发展，同时也推动乡村旅游业的发展，为农民带来了新的收入来源，有利于缩小城乡收入差距。三是发展数字经济可以为农村提供更多工作岗位。

基于以上分析，提出以下假设：

H1：数字经济发展有助于缩小城乡收入差距。

新经济增长理论指出，只有拥有丰富的知识储备，才能更好地把握新技术的发展趋势，更好地进行创新[17]。而技术创新能够促进经济增长，并具有正外部性。数字经济及其信息沟通渠道使知识在全球范围内的扩散和知识储备得到了显著的提升，从而推动技术创新。对新知识的认识和融合是技术创新的重要来源，数字经济的发展使得新知识的获得更为便捷。

而技术创新与收入差距也存在密切联系。V.P. Ojha[18]认为改变技术进步方向能缓解收入分配差距过大的问题；Liu Q.等[19]研究表明，区域整体创新的提高和农业技术进步都能缩小收入差距。创新产生的效益在初期会被城镇的高收入优先享受，但随着创新能力的持续提升，其溢出效应将为农村居民带来更多的发展机会，帮助他们拓宽视野，提高自身竞争力。一方面，技术革新提高了非农产业的生产，促进了工业化和城镇化，实现以镇带乡，推进了城乡一体化建设[20]；另一方面，农业的技术进步能促进农业生产力的发展，增加农民收入。基于以上分析，提出以下假设：

H2：数字经济发展通过提高技术创新水平进而缩小城乡收入差距。

在新一代的信息技术，如大数据和云计算的支持下，数字化程度得到较大的提升。城市居民通常较乡村居民更快地享受到数字化技术进步所带来的优质金融服务，从而导致了城市与乡村的金融资源分配不平衡，以及居民的收入差异。但随着数字经济的不断深化，资源开始向农村地区辐射倾斜，使得农村地区得到发展，农村居民获得的效益可能要大于城镇居民。利用数字技术对农村地区产业的改造，使农村的产业结构发生了变化，并延伸了产业链和价值链，提高了农民收入水平，城乡收入差距也得到了缩小。数字化程度的提高可以减少信息不对称，降低交易成本，增强减贫效应。

基于以上分析，提出以下假设：

H3：数字经济发展通过不断提高数字化程度进而缩小城乡收入差距。

数字经济的发展程度与经济发展水平密切相关，而地域、地形、气候等因素也会导致其发展水平的巨大差别。东部地区经济相对发达，基础设施相对完善，管理思想和技术比较先进，政府的政策和体制环境比较开放，创新能力比较强。中西部地区经济发展滞后，思想较为闭塞，数字经济发展面临诸多困难与阻碍[21]。因此，数字经济对城乡收入差距的作用会随着地区的不同而不同，且呈现出一种边际递减的效果，对欠发达地区而言，其发展具有后发优势。

数字经济对城乡收入差距的影响会因市场化程度的不同而不同。随着市场化程度的提高，经济行为更加规范，生产要素的流动更加自由，农民获得的收益也更多；在市场机制不完善、经济行为不规范的情况下，农户在市场竞争中将处于劣势，难以获得收益[22]。

图1 机制分析图Figure 1 Mechanism analysis

基于以上分析，提出以下假设：

H4：数字经济发展对不同地区、不同市场化程度的城乡收入差距的影响存在异质性。

3 模型、变量及数据

3.1 模型设计

本文旨在研究数字经济发展对城乡收入差距的影响。整体来看，数字经济的发展需要依靠互联网的支持。2013 年，国务院印发了《国务院关于印发“宽带中国”战略及实施方案的通知》，并于2014—2016 年先后发布了3 批共120 个“宽带中国”试点城市，经过一段时间的建设之后，被选中的城市需要在宽带接入能力、宽带用户渗透率方面达到全国领先水平，以促进国家数字经济的快速发展，这为本文的实证研究提供了一定的思路。

本文参考了刘传明等[23]的做法，构建了渐进DID模型对数字经济发展和城乡收入差距之间的关系进行了研究。本文的基准模型如（1）式所示：

其中，Yit为本文的被解释变量即城乡收入差距，policyit为解释变量，Xit为一系列控制变量，Γ为控制变量的估计系数矩阵。ui表示个体固定效应，τt表示时间固定效应，εit表示随机扰动项。

对于中介效应的检验，文章参考了温忠麟等[24]的层级回归法，具体模型如下所示：

上述表达式中，policyit表示政策冲击的虚拟变量，Y表示城乡收入差距，M表示中介变量。

3.2 变量测度及数据

被解释变量为城乡收入差距（Gap），由于泰尔指数同时考虑到了人口分布与收入分布，并且对收入变化较为敏感，所以本文借鉴程名望等[8]的研究，采用泰尔指数来衡量城乡收入差距。但泰尔指数数值较小，因而对其乘以100以便于计算和回归。

核心解释变量为城市i在第t年是否为“宽带中国”试点城市这一政策冲击虚拟变量（Policy）。中介变量为技术创新（Innovation），采用研发投入占总资产的比例来衡量；数字化程度（Payment），用普惠金融指标中的数字化程度表示。

表1 变量名称及释义Table 1 Variable names and definitions

3.3 数据说明

文章选取2010—2019 年地级及以上城市的面板数据进行实证分析。解释变量的数据根据文件自行整理，其他变量的数据主要来源于《中国城市统计年鉴》，分省份统计年鉴以及各城市统计公报。在对Fdi 的数据处理上，按当期汇率（6.4）对实际利用外资金额进行换算。

3.4 描述性统计

表2 为描述性统计结果，能够对样本数据有初步的了解，样本的观测数为1 492。宽带中国政策变量policy的均值为0.173 9，表示截至样本期末，已有17.39%的城市作为试点城市。

表2 描述性统计结果Table 2 Descriptive statistical results

4 实证结果分析

4.1 基准回归分析

本文使用Stata15.0 对模型进行回归，表3 是数字经济对城乡收入差距的回归结果。引入控制变量后，Stata检测方差膨胀系数平均VIF值是5.01，小于临界值10，也就是说在这一条件下，变量间没有多重共线性，可以进行下一步回归。

表3 基准效应回归Table 3 Baseline effect regression

列（1）和列（2）分别为不加与加入控制变量的回归结果，回归系数分别为-3.212 8 和-0.721 1，在1%和5%的水平下显著。回归结果验证了假设1，即数字经济能缩小城乡收入差距，促进农村居民和城市居民之间的经济互动，实现城乡一体化发展。对于控制变量，经济发展水平，商业发展水平，外商直接投资以及产业结构升级的回归系数为负，表明它们都会缩小城乡收入差距。其发展推动了城市与乡村的要素转移，为乡村发展带来了更大的机遇，缩小城乡收入差距。而教育、文化基础设施等对城乡收入差距的影响系数为正。教育对高收入群体的增收效果比中低收入群体要好，中低收入群体的教育水平仍然相对较低，他们对教育的投资有限，这就导致了人口群体中的收入差距扩大[25]，使得高收入群体更加富有，而中低收入群体则更加贫穷。

4.2 中介效应分析

表4 报告了数字经济对城乡收入差距的中介效应结果。结果表明：数字经济通过技术创新和数字化程度来降低城乡收入差距。表4 列（5）结果显示，解释变量回归系数为-0.528 9（绝对值小于-0.682 4），在10%的水平下显著，即技术创新发挥部分中介的作用，验证了假设2。Sobel检验结果表明，对于技术创新，中介效应占总效应的比重为28.71%。其经济逻辑可能是，数字经济发展为技术创新的扩散提供良好的传播渠道和环境[26]，能够提高农业生产率，增加农民收入，缩小城乡收入差距。此外，表4 列（6）的结果显示，解释变量的回归系数为-0.531 1（绝对值小于-0.682 4），在10%的水平下显著，即数字化程度发挥部分中介的作用，验证了假设3。其经济逻辑可能是，数字化程度的提高，不仅能够缓解信息不对称，降低交易成本，还能够增强减贫效应，从而缩小城乡收入差距，实现更多的经济发展机会。

表4 中介效应回归结果Table 4 Results of the mediation effect

5 异质性分析

5.1 地区异质性

由于不同地区的资源禀赋、经济和教育水平等存在着显著差异[27]，因此在研究数字经济对城乡收入差距的影响时，也应将其分为不同的区域进行考虑。按照传统的划分方法，将地级市数据分布在30 个省份，分为东部地区、中部地区和西部地区。表5显示了地区异质性回归结果。

表5 东中西地区异质性分析结果Table 5 Heterogeneity analysis results in east, central and western regions

实证结果表明，不同区域的数字经济发展对城乡收入差距的影响具有明显差异。数字经济在减小城乡收入差距中，考虑到地区的异质性，西部地区显著高于中部地区。考虑背后成因，或由于城乡发展本就不平衡的历史外因，西部地区存在“先天不足”的内在因素，经济发展水平落后，城乡收入差距明显，存在较大的改善空间，有显著的“后发优势”。且在中西部地区，由于没有太多的大中型城市，它对农村的要素没有太大的虹吸效应，这有利于按市场的需要合理地分配要素，从而提高农业生产效率，改善农民收入状况，缩小城乡收入差距。而在我国东部，数字经济与城乡收入差距的关系不显著。原因可能是东部地区本身具备了数字经济发展的各项优势，且其城乡收入差异并不显著。

5.2 市场化程度异质性

随着市场化水平的提高，农业劳动力获得更多的就业机会和对更高边际收入的自由选择。因此，本文预期在更高的市场化水平下，数字经济缩小城乡收入差距的效果更显著。本文参考樊纲的市场化指数，根据各个区域市场化指数的中位数对其进行分组，大于中位数的地区被视为市场化程度较高的地区，回归结果如表6所示。

表6 市场化程度异质性分析结果Table 6 Analysis results of heterogeneity of marketization

实证结果表明，数字经济对城乡收入差距的影响会因市场化程度的不同而不同。在市场化程度较高的地区，回归系数为-2.335 2，在1%的水平下显著；而在市场化程度较低的地区不显著。原因可能是市场化程度高的地区，经济行为更加规范，生产要素流动较为自由，因而农民的收入也相对较高，城乡收入差距就小。

6 稳健性分析

6.1 安慰剂检验

安慰剂检验能够缓解因忽略变量而产生的影响。具体来看，从研究对象中随机选择若干个城市为实验组，其他城市为对照组。若此时policy 的估计系数仍显著，则说明实证结果是由其他因素引起的。反之，则说明数字经济发展能够缩小城乡收入差距。随机抽样500次，并按表3列（2）回归，图2是安慰剂检验结果，policy 的t值密度分布图。policy的t值密度分布集中分布在0处，即仅有很少的估计结果优于基准回归。因此，可以认为研究结论是可靠的，能够真实反映数字经济与城乡收入差距的关系。

图2 安慰剂检验结果Figure 2 Placebo test results

6.2 PSM-DID

运用多期双重差分法，其先决条件是实验组与对照组的选择应遵循随机假设。鉴于“宽带中国”城市是不同时间评选的，考虑到结果的稳健性，本文采用由J. J. Heckman[28]提出的PSM-DID 方法，来减少样本的选择偏差。参考傅京燕等[29]的研究方法，以policy 为因变量，以经济发展水平，商业发展水平，教育水平等变量作为相应的协变量，按照卡尺设置为0.05进行近邻匹配，最终在不丢失大量样本的前提下，获得了在政策影响之前相似的匹配结果[30]，结果如表7所示。

表7 PSM-DID有效性结果Table 7 PSM-DID effectiveness results

图3为匹配前后的标准化偏差结果。由图3可知，匹配后所得数据相对均衡，缓解了一定的样本选择性偏误。表8 为PSM-DID 回归结果，其结论与基准回归结果无明显差异，因此具有一定的稳健性。

表8 PSM-DID模型回归结果Table 8 PSM-DID model regression results

图3 匹配前后的结果Figure 3 Results before and after matching

7 结论与政策建议

文章基于2010—2019年中国城市层面数据，采用DID 实证研究数字经济发展与城乡收入差距的关系，得出以下结论：

第一，数字经济的发展能够显著缩小城乡收入差距，安慰剂检验及PSM-DID 后，结论依然保持一致。机制检验结果表明：数字经济通过技术创新和数字化程度来降低城乡收入差距。

第二，异质性结果表明，数字经济对城乡收入差距的影响会因地理位置和市场化程度的差异而不同。具体表现为：在中西部地区，数字经济的发展能够显著缩小城乡收入差距，且西部地区的缩减效果超过中部地区；而在东部地区不显著；在市场化程度较高地区，数字经济缩小城乡收入差距的效果更好。

本文不仅为更好发挥数字经济的作用提供可行路径，同时还可为各级政府管理部门制定相关政策提出可操作性的建议。

第一，应加快数字技术和基础设施建设的融合，提升数字技术在减小城乡差距过程中的优势。政府应出台有效政策对促进互联网金融的机构进行规范引导，并给予政策优惠支持，以确保互联网金融在有序、健康、可持续发展的轨道上运行。为了实现城乡共同发展，我们要不断发展数字服务，以提高农村劳动生产率，缩小城乡分工差距，为农村和城市之间的融合提供更好的服务。

第二，要实现数字经济与传统农业的有机结合。进一步利用互联网、大数据等手段，对农业生产中的传统营销模式进行变革；建设网上信息平台，以更好地掌握市场动态，有效地进行交流，实现信息的高效交换；发展农村电子商务，突破实体壁垒，推动农产品在线销售，促进农村经济的发展，缩小城乡收入差距。

第三，在实现共同富裕的目标指导下，政府要在创新方面大力推进工业反哺农业、城市支持农村；要以“宽带中国”示范城市带动周边城市，充分利用各地区的比较优势，引进区域间的合作共赢机制，形成“以大带小”“以强扶弱”的帮扶体系。同时，要充分利用数字普惠金融的成本优势，采取政府补贴、建立风险保障基金等措施，为农民提供更好的信贷服务。