政府干预下数字经济对城乡收入差距的影响

乐洋，郜栋玺，张毅，郭维，陈怡

1）首都经济贸易大学经济学院，北京 100070；2）南京农业大学金融学院，江苏 南京 210095；3）贵州财经大学经济学院，贵州 贵阳 550025；4）广东金融学院信用管理学院，广东 广州 510521

城乡收入差距过大已成为制约当前中国迈向共同富裕的主要障碍之一［1］.数字经济作为以数字技术为核心的新经济形态，有助于优化农村资源配置，对缩小城乡收入差距产生重要影响.但在现阶段，我国城乡之间同时存在着一级数字鸿沟和二级数字鸿沟［1］，导致获益渠道变窄［2］.数字经济的出现究竟是加深了此数字鸿沟，还是更大程度地发挥了数字红利，以及这些影响背后的作用渠道是什么，都是值得深入研究的重要议题.

在数字经济逐步向农村渗透的过程中，政府通过引导数字技术与农村经济相融合，为农村现代化发展提供了重要助力.因此，数字经济对城乡收入差距的影响与政府干预密切相关，但三者之间的作用机制仍需进一步探讨.探究政府干预在数字经济与城乡收入差距之间的关键作用，对于缩小城乡收入差距进而实现共同富裕目标具有重要的理论和现实意义.

对于数字经济是否能真正缩小城乡收入差距，学界结论仍莫衷一是，目前主要有4类观点：① 数字经济能够有效促进城乡收入差距收敛，且其增收效应在农村地区更为显著［3］，通过市场一体化与专业分工可收敛城乡收入差距［4］.② 数字经济会加剧城乡收入差距，因为数字经济的发展并未实现利益在城乡之间的公平共享［5-6］.③ 数字经济与城乡收入差距呈U型关系.在发展初期，数字经济更多地发挥普惠效应［7］，这会收敛城乡收入差距，但随着数字经济规模不断扩张，数字鸿沟效应渐趋增强并愈发加剧城乡收入差距［8］.④ 数字经济与城乡收入差距呈倒U型关系，背后原因主要源于产业结构的高级化进程［9-10］.

总体而言，以上文献已从多个角度研究了数字经济的城乡收入分配效应，基本都认为农村数字基础相对更薄弱，需要政府干预.但遗憾的是仍存在不足之处：一是此类观点多出现于政策建议，缺乏严谨细致的理论演绎与分析，导致缺乏坚实的理论支撑；二是数字经济、政府干预和城乡收入差距三者之间的作用机制还有待深入的实证研究来提供经验支撑.本研究聚焦于政府干预这一重要因素，深入探究数字经济对城乡收入差距的作用机制，以期对前人研究形成有益补充，并据此提出相关政策建议.首先通过数理模型揭示数字经济影响城乡收入差距的方向与机制，再将政府干预纳入模型框架，进一步论证政府干预的作用，通过实证对模型推论进行检验，从而在理论与实证两个维度提供有力的证据支持.在实证层面，详细考虑了区位因素、数字经济发展程度和政策环境3 个维度可能的异质性，以期揭示数字经济对城乡收入差距的多元化影响.

1 收入分配模型

1.1 基准模型

基于城乡二元结构现实，本研究将生产部分划分为农业和非农业部门，采用柯布道格拉斯生产函数分别表征非农业部门和农业部门的产出水平为

其中，Au和Ar分别为非农业部门和农业部门的知识或劳动效率；K为非农业部门的物质资本；T为农业部门的土地存量；α和β分别为K和T的产出弹性系数；Lu和Lr分别为非农业部门和农业部门的劳动投入量.一般而言，在经济发展的早期，资本的作用尚未完全体现，其产出弹性较小，而土地的作用较为突出，对应的产出弹性则较大，表现为β＞α.随着产业结构的升级，人类现已进入后工业经济时代，资本的产出弹性将大于土地的产出弹性，即β＜α［11］.由于本研究考察的是现代经济体系，尤其近10 年来，中国数字经济呈蓬勃发展之势，资本的产出较土地的贡献更为凸显，因此假定β＜α.

传统生产方式下经济总量产出由资本和劳动力共同决定，当两者的投入量同时增长或被有效使用时，会引致经济总量增长.在数字经济时代，数据作为一种新的生产要素，被称为新时代的“石油”.借鉴JONES 等［12］做法，本研究将数据要素引入生产函数.数据作为一种生产要素，须与劳动力结合才能转化为现实生产力.根据内生经济增长理论［13-14］，在数字经济环境下，一方面劳动力可通过数据提升信息获取能力进而促进生产效率的提高，另一方面，数据要素可通过提高劳动力的资源配置效率进而提高总产出［15］，因此，纳入数据要素后非农业部门和农业部门的生产函数分别为

其中，Du和Dr分别为非农业部门和农业部门的数据量.

在完全竞争市场条件下，假定农村、城市和整体之间的数据要素存在一个稳定的关系，为Du=wD和Dr=(1 -w)D，其中w为权重，D为非农业部门和农业部门数据之和，则由式（3）和（4）可得

假设生产函数规模报酬不变，在完全竞争市场条件下，可得城镇居民和农村居民的劳动收入分别等于他们劳动的边际收益，即

由式（7）和式（8）可得城乡收入差距水平为

进一步求解城乡收入差距对数据的导数，可得

其中，α∈(0，1)；β∈(0，1)，且β＜α；w∈(0，1).因此，城乡收入差距对数据的导数为负，意味着数字经济的发展能有效促进城乡收入差距收敛.

1.2 政府干预视角下城乡收入差距

数字经济的蓬勃发展，促使政府不断出台新政策，令农村居民在信息环境、数字能力以及使用数字资源3方面更具优势.例如，2019年中共中央办公厅、国务院办公厅印发的《数字乡村发展战略纲要》，明确提出把数字乡村摆在建设数字中国的重要位置；2020年国家“十四五”规划提出要实施乡村建设行动，强化数字治理等在内的数字乡村建设，这些举措有力推动了数字经济与农村地区经济的深度融合，有利于农村居民收入的快速增长.

在完全竞争市场下，城市地区以现代经济为主，可认为城市地区数字经济发展水平较高，且城市居民对于信息和数据的获取能力高于农村地区，因此，城市居民的收入大于农村地区居民的收入水平.在此背景下，本研究在理论模型中引入政府干预变量，政府通过调控手段改善农村地区信息环境，提高农村居民数字技能，并增加农村居民使用数字资源的机会，由此引致农村地区总产出的增加.因此，引入政府干预后农村地区的生产函数为

其中，G(Dr)为政府对农村地区数字资源的干预；刻画了数字经济经由政府干预所推动的农村产出的增量.

将式（6）带入式（11），可得

用式（12）的(YDr)'代替式（8）的YDr，可得出政府干预下农村居民的劳动收入为

利用式（9）解得政府干预下的城乡地区居民收入差距为

对比式（9）和式（14）可以发现，相较于完全竞争市场下的基准情形，政府干预下式（14）分母增加但分子不变，即在城市居民收入保持既定水平的同时，农村居民收入得到提升，这意味着城乡收入差距下降，表明数字经济能够经由政府行政干预促进城乡收入差距收敛.

1.3 城乡家庭福利变化

为进一步探究数字经济在政府干预前后对农村居民福利的影响，基于世代交叠（overlapping generation，OLG）模型［16］，引入政府干预因素，着重考察该因素对农村居民消费者效用的影响.

OLG模型假设每个人仅生存2期，在寿命的第1 个时期（年轻时期），第t期进行劳动、消费和储蓄，在寿命的第2个时期（年老时期），第t+ 1期仅消费储蓄及所得利息.假设消费者的效用函数为

其中，C1，t和C2，t+1分别为t期消费者在年轻时期和老年时期的消费总额；ρ为贴现率；θ为相对风险规避系数，且θ≠1.

1.3.1 不存在政府干预

在数字经济时代，当不存在政府干预时，农村地区与数字经济缺乏有效融合，信息化程度和公共基建水平较低，宽带通信与互联网建设相对缓慢，年轻人未享受到数字红利，因此，此时其面临的预算约束为

其中，Wt为第t期农村地区年轻人的劳动收入；rt+1为第t+ 1期时的利息率.式（16）表明第t期消费者终生消费的现值应该等于终生的劳动收入.

根据式（15）和式（16）建立拉格朗日函数，并求解效用最大化，可解得

1.3.2 存在政府干预

当经济系统中存在政府干预时，政府为提高农村居民收入的比重，会不断加大支农惠农财政力度，加快数字乡村建设发展统筹协调步伐，以促使数字红利在农村地区进一步释放.此时，在数字经济红利和政府惠农政策下，由于掌握了一定的信息技术，年轻人的收入较无政府干预时有了一定程度的提高.假设因政府“数字+农村”行政干预引致的农村居民收入增加量为I，则农村地区年轻人面临的预算约束为

根据式（15）和式（19）建立拉格朗日函数，并求解效用最大化，可得政府干预下，农村地区第t代消费者在年轻时期和老年时期的消费总额分别为

将式（17）和式（18）代入式（15）可得无政府干预下的消费者的效用值Ut，将式（20）和式（21）代入式（15）可得政府干预下消费者的效用值Ut'，则效用的变化量为

式（22）恒为正，可见，在数字经济时代下，政府干预能够有效提升农村居民的效用，改善他们的家庭福利，进而缩小城乡相对收入差距.

综上可知，数字经济的发展有利于收敛城乡收入差距，且政府干预手段成为此收敛效应的桥梁，是缩减城乡收入差距的重要渠道.此外，数字经济背景下，政府干预也有利于提高农民效用，增加农民福利，从整体层面缩小城乡收入差距.

2 数据与模型设定

2.1 模型设定

为实证考察数字经济对城乡收入差距的影响，本研究建立的基准模型为

其中，下标p和t分别为省份和年份序号；(ITheil)p，t为城乡收入差距；(IDE)p，t为数字经济发展水平；cp，t一系列控制变量的合集；Ep为第p个省的省份固定效应；Et为第t年的时间固定效应；εp，t为第p个省份第t年的随机扰动项；β0为常数项；β1为城乡收入差距(ITheil)p，t对数字经济(IDE)p，t的回归系数；βk为一系列控制变量的回归系数.

2.2 变量和数据

1）城乡泰尔指数（ITheil）.城乡居民收入比值和城乡泰尔指数通常用来表征城乡收入差距，然而城乡居民收入比值并未考虑地区人口的权重，无法反映城乡之间人口的流动性，而城乡泰尔指数不仅能刻画城乡收入差距的动态特征，还能减缓城乡人口结构变化可能对城乡收入差距带来的影响［17］，同时也契合我国城乡收入差距主要表现为两端收入组别变化的特点［18］.因此，本研究采用ITheil刻画城乡收入差距，ITheil越大，表明城乡收入差距越大.泰尔指数计算逻辑为

其中，下标p和t分别表示省份和年份的序号；j= 1 和2 分别表示城镇和农村；spj，t为第t时期第p省（市）城镇或农村的总收入（人均收入水平乘以人口总数）；sp，t为第t时期第p省（直辖市）的总收入；rpj，t为第t时期第p省（直辖市）的城镇或农村人口，rp，t为第t时期第p省（直辖市）的总人口.

2）数字经济指数（IDE）.目前衡量数字经济发展水平的指标并不统一，部分文献采用阿里研究院的全球数字经济指数、腾讯研究院的“互联网+”数字经济指数［19］.尽管这些数据覆盖面较广，但指标体系和权重每年都会进行调整，导致时间纵向可比性较差，通常只能作为截面数据处理；也有学者自行构建了一些指标体系用以测度［20-21］.本研究参照中国数字产业化以及产业数字化的基本现实（数字产业化和产业数字化信息源自中国信息通信研究院发布的《中国数字经济发展白皮书（2017）》），从4个维度选取包括数字化基础设施水平、信息通信技术（information and communications technology，ICT）推进数字化水平、企业数字化发展水平和数字经济产业发展水平4个方面的13个指标（表1）.采用熵权法对我国30个省份、直辖市和自治区（未含西藏自治区和台湾省）2010—2019 年数字经济发展水平进行测算.

表1 数字经济指数评价指标体系Table 1 The evaluation index system of digital economy index

控制变量.本研究选取以下8个控制变量［22-27］：① 经济发展水平（LGDP），采用各省份的地区生产总值表征经济发展水平；② 财政支出水平（LPFE），采用财政支出占各地区生产总值的比重表示财政支出水平；③ 技术发展水平（LRD），选取试验与研发费用支出总额指标作为控制变量；④ 对外开放水平（LFDI），采用外商直接投资额表征对外开放水平；⑤ 居民消费水平（Lcl），选取居民平均每年消费数额作为控制变量；⑥ 教育投入水平（LE），选取教育支出占财政支出的比重表示教育投入水平；⑦ 金融发展制变量（LPJR）；⑧ 人力资本水平（LH），以专科以上学历的就业人口占总人口的比率表示.

2.3 数据来源

以2010—2019 年中国30 个省份、直辖市和自治区（除西藏自治区和台湾省）为研究对象，采集《中国农村统计年鉴》《中国教育统计年鉴》《中国劳动统计年鉴》《中国省级统计年鉴》和北京大学数字金融研究中心的相关数据，部分缺失数据通过地方统计年鉴进行补充，获取这些省份和直辖市的城乡泰尔指数、数字经济指数、经济发展水平、财政支出水平、技术发展水平、对外开放水平、居民消费水平、教育投入水平、金融发展水平、人力资本水平和政府干预数据的样本数据.由于国家统计局于2013 年将原先的“农村人均纯收入”指标替换为“农村人均可支配收入”指标，但因两指标差别不大，本研究在数据处理时，采用“农村人均纯收入”指标作为2013 年以前的“农村人均可支配收入”指标［10］.

3 数字经济与城乡收入差距结果与讨论

3.1 基准回归

采用混合最小二乘法（pooled ordinary least squares，POLS）对式（23）进行参数估计，结果见表2.其中，R2为拟合优度；N为观测值；c为控制变量；Ep为省份固定效应；Et为时间固定效应.本研究以同时纳入控制变量、省份固定效应和时间固定效应的回归结果为基准展开讨论.

表2 数字经济对城乡收入差距的影响结果1），2）Table 2 The impact of digital economy on urban-rural income gap

核心解释变量数字经济指数（IDE）对城乡收入差距（ITheil）的估计系数β1显著为负，表明数字经济的发展有助于直接缩小城乡收入差距，主要原因可能为：① 发展数字经济有利于降低农村居民信息获取的成本，加快了信息传播速度，打破城乡之间的信息流通壁垒，降低了农业生产成本.② 数字经济有利于营销模式的创新，在数字经济背景下，网络营销突破时间和空间的限制，将生产资料、劳动者与大数据紧密结合，如“淘宝村”的兴起与发展，推动了农村居民实现灵活就业和创业，在减贫脱贫等方面发挥出日益重要的社会经济价值.③数字经济有利于提高农业生产效率，一方面，农村居民通过互联网平台获取农业最新动态，融合数字农业技术，进而提高农业生产效率；另一方面，信息技术的广泛应用对农村居民思维模式产生影响，有利于激发他们的主观能动性，进而提高农业生产效率.但是，上述直接作用的有效性均依赖于农村信息基础设施环境完善度、农村居民的数字技能以及农村居民使用数字资源的机会，而实践中这些基础的实现都需要政府的有效干预.

3.2 机制检验

相比农村地区，城市地区在资源和技术上具有先天优势，因此，数字经济的增收效应在城市地区可能更易凸显，但若通过政府向农村地区倾斜更多政策和资金支持来推动农业数字化转型，则数字经济也能通过政府干预间接缩小城乡收入差距.

考虑到政府对农村地区的干预主要通过数字农村的顶层设计和制度供给，提升农民运用数字红利的能力和机遇，并显著降低城乡之间的收入差距.为此，本研究选取《2012年农业农村信息化发展“十二五”规划》（以下简称规划）作为节点并设置虚拟变量，用以表征政府干预（R），并进行机制检验.该规划内容完整地涵括改善农村数字基础设施环境、提升农民信息化水平以及增加农村居民使用信息资源的机会等政府干预思想，在样本期内能够较好地综合表征政府干预在数字农村方面的作用.

为实证考察政府干预发挥的机制作用，建立政府干预模型为

其中，γ0为常数项；γ1为政府干预Rp，t对数字经济(IDE)p，t的回归系数；γk为一系列控制变量的回归系数.

从政府干预的路径出发，实证检验数字经济对城乡收入差距的作用机理，同时为使机制检验的结果更为稳健，分别采取POLS、Probit 和Logit 模型进行参数估计结果见表3.由表3 可见，在不同参数估计方法下，数字经济均对政府干预产生显著影响，说明政府干预是数字经济缩减城乡收入差距的重要渠道.此结果与理论分析结果吻合.

3.3 稳健性检验

3.3.1 内生性检验

本研究模型可能存在遗漏变量问题，并导致内生性，因此，利用工具变量法进行内生性检验.参考文献［28］方法，选择数字经济与其均值差值的三次方构造工具变量（Vins），并进行不可识别检验、弱工具变量检验和过度识别检验，以考察工具变量的有效性，最后进行豪斯曼检验以确定模型是否真正存在内生性.检验结果见表4.由表4 可见，不可识别检验显著拒绝原假设，说明工具变量与核心解释变量高度相关；弱工具变量检验的统计值大于Stock-Yogo 统计量在10%显著性水平下的临界值（22.3），即拒绝存在弱工具变量的原假设，说明模型不存在弱工具变量问题；过度识别检验接受原假设，证明了工具变量的外生性.综上，工具变量选取合理且有效.此外，豪斯曼检验拒绝原假设，表明模型存在内生性.为缓解内生性偏误，进一步进行工具变量回归，以使估计结果更为可靠.第1阶段和第2阶段工具变量估计的模型分别为

表4 数字经济对城乡收入差距的内生性检验1）Table 4 The endogeneity test of digital economy on urbanrural income gap

其中，θ0和δ0为常数项；θ1是数字经济(IDE)p，t对工具变量(Vins)p，t的回归系数；(ÎDE)p，t是模型（26）回归得到的IDE的拟合值；δ1是城乡收入差距(ITheil)p，t对拟合值(ÎDE)p，t的回归系数；θk和δk分别为对应控制变量的回归系数.

第1阶段和第2阶段的参数估计结果见表5.由表5可见，第1阶段数字经济（IDE）对工具变量（Vins）的回归系数正向显著，说明工具变量与数字经济显著正相关；第2 阶段城乡收入差距（ITheil）对数字经济（IDE）的回归系数显著为负，表明在缓解内生性问题后，数字经济能缩小城乡收入差距的结论仍然稳健成立，且数字经济回归系数的绝对值小于基准模型的回归系数（-0.091 8）的绝对值，进一步说明工具变量的选取是合理且有效的.

表5 数字经济对城乡收入差距工具变量回归结果1），2），3）Table 5 Regression results of instrumental variables of digital economy on urban-rural income gap

3.3.2 替换解释变量测算方法和替换参数估计方法

为进一步验证基准回归结果的稳健性，采取替换核心解释变量数字经济的测度方法，并使用主成分分析法测算数字经济指标和进行参数估计.此外，分别采用了固定效应（fixed effects，FE）回归和系统广义矩估计（system generalized method of moments，SYS-GMM）检验数字经济对城乡收入差距的影响，结果见表6.

表6 替换数字经济的测度和替换OLS估计方法1），2），3）Table 6 Substitution of digital economy measures and substitution of OLS estimation methods

由表6 可见，更换数字经济的测度后，采用POLS方法下核心解释变量的回归系数仍显著为负.将POLS 方法替换为FE 估计方法和SYS-GMM 估计方法后，回归结果依然表明数字经济能够显著地缩小城乡收入差距.此外，SYS-GMM 估计有效的前提是需通过一阶和二阶自相关检验和过度识别检验（即汉森检验）.一阶自相关和二阶自相关检验结果显示，各模型残差序列只存在一阶序列相关，不存在二阶序列相关，模型通过了自相关检验；且汉森检验P值大于0.1，表明各模型的工具变量均有效，说明SYS-GMM 估计结果具有一致性和有效性.因此，无论是替换解释变量的测度还是替换参数估计方法，核心解释变量数字经济系数的正负性与显著性并未发生显著变化，进一步验证了理论分析和基准回归的稳健性，说明本研究的结果是稳健可靠的.

3.3.3 替换被解释变量测算方法

采用城乡居民可支配收入比（RG）来表征城乡收入差距，以检验结果的稳健性，估计结果见表7.其中，Ep为省份固定效应；Et为时间固定效应.

表7 替换城乡收入差距测度1），2）Table 7 Substitution of urban-rural income gap measures

表7的回归结果表明，在替换被解释变量的测度后，无论纳入何种控制条件，数字经济的回归系数β1仍然显著为负，充分表明本研究的估计结果是稳健可靠的.

3.4 异质性分析

3.4.1 区域异质性分析

中国是一个幅员辽阔、禀赋迥异的发展中大国，因此不同区域的经济基础和市场环境因地而异，数字经济对城乡收入差距的影响可能存在典型的区域异质性，探究区域间的差异性不仅有利于区域协调发展，也有助于相关部门能够因地制宜地发挥数字经济的红利效应.

表8 报告了中国东部、中部、西部3 大区域数字经济对城乡收入差距的参数估计结果.由表8可见，东部地区数字经济的回归系数显著为负，说明东部地区数字经济的城乡收入差距收敛效应较为明显，东部发达城市普遍数字经济水平较高，远超全国平均水平，能够充分发挥数字经济的红利效应，推动城乡收入差距收敛；中部地区的数字经济回归系数为负但不显著，表明数字经济对城乡收入差距的缩减效应在中部地区尚不明显，原因可能是相比东部和西部，中部地区城乡收入差距的收敛速度高于全国平均水平［29］，且受益于中部地区的崛起战略，城乡地区发展的均衡性得到了进一步提升，因此数字经济对中部地区城乡收入差距收敛作用的边际影响较小；西部地区数字经济对城乡收入差距估计的回归系数显著为负，数字经济对城乡收入差距的收敛效应最显著，原因可能是，相比中部地区和东部地区，数字经济红利能够更直接地缓解西部地区的区位劣势，提高西部地区的资源配置效率.另外，在信息化建设背景下，近年来西部地区的政府部门大力发展农村电商经济，积极实施数字扶贫等政策，让西部地区的农村居民充分享受到了数字红利下的增收效应，从而有利于缩小城乡收入差距.

表8 数字经济对城乡收入差距的区域异质性分析1），2），3）Table 8 Regional heterogeneity analysis of digital economy on urban-rural income gap

3.4.2 数字经济发展水平异质性分析

由异质性分析可知，中国东部地区数字经济发展水平较高，对城乡收入差距的缩减效应也较大，那么在数字经济发展水平的不同阶段，其对城乡收入差距的缩减效应是否存在差异？将数字经济发展水平以其中位数为分界，划分为高水平组和低水平组，得到参数估计结果见表9.

表9 数字经济对城乡收入差距的数字经济发展水平异质性分析1），2），3）Table 9 Heterogeneity of the digital economy development level of digital economy on urban-rural income gap

由表9 可见，基准组的系数-0.091 8 在5%的显著性水平下为负，与表2 的基准回归结果一致，说明在未分组的情况下，数字经济的整体发展水平有利于促进城乡收入差距的收敛；高水平组的回归系数显著为负，且绝对值高于基准组的绝对值，说明较高的数字经济水平对城乡收入差距的边际缩减作用更大；低水平组的回归系数为正但却不显著，表明当数字经济发展水平处于较低状态时，反而可能拉大城乡收入差距，原因可能是，当数字经济发展水平较低时，农村地区的信息基础设施和人才储备比于城市更匮乏.中国农村居民不仅存在基础设施方面的一级数字鸿沟，而且还存在信息甄别、利用与加工等方面的二级数字鸿沟［30］，由此导致数字红利的增收效应主要集中于城市地区，无形中拉大了城乡收入差距.因此，只有提高农村地区的数字经济水平，多维度地弥合数字鸿沟，让数字经济发展成果惠及更多弱势群体，才能充分发挥数字经济改善收入分配的独特优势，释放数字经济的普惠性.

3.4.3 政策环境异质性分析

由于数字经济现已成为国家日益关注的重要领域，政府干预是数字经济作用于城乡收入差距的重要机制，且干预力度与政策环境息息相关，因此，探究政策环境的变化对数字经济的城乡收入差距收敛效应颇具政策启示.2013年，国务院发布的“宽带中国”战略，有力地加快了我国数字经济发展的步伐，是中国数字经济发展政策的重要机遇期.受政策环境的影响，数字经济对城乡收入差距的作用可能产生异质性，因此，本研究选取2013 年作为政策环境的临界年份，参考文献［31-32］，将样本时间段划分为2010—2012 年和2013—2019 年两个时间段来对参数进行估计，结果见表10.

表10 数字经济对城乡收入差距的政策环境异质性分析1），2）Table 10 Heterogeneity of policy environment of digital economy on urban-rural income gap

由表10 可见，在两个政策时段的样本考察期内，数字经济对城乡收入的影响都具有明显差异.整体来看，2013年以后数字经济对缩小城乡收入差距的作用更明显，原因可能是，“宽带中国”战略的实施为数字经济的顺利发展提供了良好条件，有利于弥合一级数字鸿沟，助推数字经济的全面快速发展.此外，2013年后，国家将农村发展上升至国家长期发展战略的关键点，2017年党的十九大提出的乡村振兴战略，加速推动了农业农村发展，有效实现“以工促农、以城带乡”的发展战略，最终大幅提高了农民收入水平，进一步缩小了城乡收入差距.可见，政策环境对数字经济红利效应的有效发挥具有重要影响，进一步验证了政府干预机制作用的稳健性.

结 语

发展数字经济，促进城乡收入差距收敛是全面实现社会主义现代化国家建设的应有之义.本研究将政府干预纳入分析框架，从理论和实证层面分别探究数字经济对城乡收入差距的作用机制.结果表明：① 数字经济能够显著缩小城乡收入差距，其重要机制是政府干预手段，有形之手能够充分发挥数字经济收敛城乡收入差距的红利效应；② 数字经济对不同区域具有不同程度的城乡收入差距收敛效应，该效应在我国东部和西部地区体现得最为显著，在中部地区的适用性仍有待挖掘；③ 数字经济发展水平越高，对城乡收入差距的边际缩减作用越大；④ 自2013 年“宽带中国”战略实施后，数字经济对我国城乡收入差距的收敛作用力度更大，显著性更强.

为充分释放数字经济对城乡收入差距的作用潜能，本研究提出以下政策启示：

1）准确把握数字经济缩小城乡收入差距的特点，充分提升农村地区的数字经济发展水平，促进传统农业与数字经济的融合.一是强化5G、农业大数据等数字技术在农业领域的应用，降低信息获取成本，提升农业生产效率，为农村居民收入持续增长提供新的活力源泉；二是大力发展农村电子商务，全方位多维度销售农产品，线上线下双管齐下，同时实现农民就业和增收的灵活性与多样性；三是加强各区域之间的要素流动，推动技术、信息和人才等要素的互通有无，发挥东部地区的信息辐射带动作用，在推动区域数字经济均衡发展的同时，缩小地区收入差异，有助于城乡收入差距进一步收敛.

2）推进有为政府和有效市场的结合.一是在政府干预层面，应加强对农村信息化建设的各类资源支持，尤其在新基建背景下，政府应补齐农村基础建设短板，引导资源向偏远农村地区倾斜；二是发挥有效市场缩小收入差距的重要作用，持续推进数字普惠金融发展，引导市场开发出效率更高、成本更低且风险可控的普惠金融产品，以提升农村居民依托数字化技术的创新创业能力，提升其收入水平.

3）提高农村居民信息获取和应用能力，弥合数字鸿沟.着力打通农村宽带建设“最后一公里”建设，畅通农村数字发展循环，进一步推进网络宽带提速降费，以缩小一级数字鸿沟；加大对农村居民的数字技能培训，着重培养农民的互联网思维，提升农民运用互联网学习和开展活动的能力，以缩小二级数字鸿沟；尤其加大农村地区的教育投入，多方位开展数字通识教育，从根源上为农村居民数字技术能力的培育和应用打下基础，多措并举与数字经济发展形成强大的牵引合力最终缩小城乡收入差距.

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