数字经济、劳动力流动与城乡收入差距

王帅龙,孙培蕾

(1.石河子大学 经济与管理学院,新疆 石河子市 832003;2.新疆财经大学 经济学院,乌鲁木齐 830012)

引 言

城乡二元结构导致的中国城乡收入差距问题由来已久[1-2],国家统计局数据显示,2009年我国城乡收入差距高达3.33∶1,2010年之后城乡收入差距出现下降趋势,2021年降至2.50∶1。虽然近年来有所缓解,但城乡收入差距仍是中国进入经济高质量发展阶段的一个痼疾,而破解城乡收入差距问题的关键在于推动城乡要素融合发展。“十四五”规划及2021年中央“一号文件”均强调要通过城乡一体化数字经济畅通城乡经济循环,促进要素在城乡间的双向自由流动,舒缓城乡收入差距问题。随着数字经济蓬勃发展,互联网、大数据、人工智能及云计算等数字技术通过克服要素市场不对称,为劳动力等要素由低效率农业部门流向高效率的非农就业部门提供便利,提高要素配置效率。数字经济对城乡收入差距的影响到底如何,不同类型城市存在怎样的差异?数字经济能否通过劳动力流动对城乡收入差距产生影响?对这些问题的深入探究能够丰富数字经济影响城乡收入差距的研究视角,为在数字经济包容性发展过程中实现共同富裕提供理论参考与经验证据。

既有文献研究表明,城市化[3]、产业结构升级[4]、劳动力流动[5]、金融发展[6]、基础设施[7]、对外开放水平[8]、政府干预[9]等对城乡收入差距具有不同程度的影响。随着数字经济逐渐成为经济高质量发展的新引擎,学术界关于数字经济对城乡收入差距影响的研究日益丰富,但现有文献尚存一定争议。一种观点认为,以数字普惠金融和互联网为表征的数字经济对城乡收入差距具有缩减效应。其中,数字金融主要通过促进农业向非农业的就业转型,提升工资性收入与农业经营性收入进而抑制数字鸿沟扩大(宋晓玲,2017;周利等,2020;张勋等,2021)[10-12]。互联网则通过提高农产品市场价值、农民就业水平与非农就业率和农村居民创业水平,从而增加农村居民的农业收入、工资性收入和经营性收入(韩长根和张力,2017;刘晓倩和韩青,2018)[13-14]。另一种观点认为,由于以互联网、大数据、人工智能为表征的数字经济在城乡间的发展不均衡,加上经济发展、人力资本和资源禀赋在城乡间也存在显著差异,致使城乡居民对数字经济的接受和使用程度存在差距,从而会扩大城乡收入差距(Paul Gorski,20002;贺娅萍等2019;刘欢2020)[15-17]。

不同于以上两种截然相反的观点,程名望和张平(2019)[18]研究认为互联网对城乡收入差距的影响具有先扩大后缩小的倒“U”型特征。且现阶段互联网普及缩小城乡收入差距的直接原因是互联网应用对农民增收效应大于城镇居民。李晓钟和李俊雨(2022)[19]基于省际数据研究发现,数字经济发展对城乡收入差距具有先扩大后减小的倒“U”型影响。而陈文和吴赢(2021)[20]、张丽君等(2023)[21]、金殿臣等(2023)[22]研究均认为数字经济发展对城乡收入差距的影响具有先缩小后扩大的“U”型特征,即数字经济发展之初缩小城乡收入差距,但数字经济的进一步发展会拉大城乡收入差距。

从既有文献来看,学术界关于数字经济与城乡收入差距关系的研究成果颇丰,可归结为促进、抑制和非线性三种关系,然而现有研究仍存在一些不足:一是大多研究从数字产业化和数字技术应用两方面构建城市层面的数字经济发展指标,缺乏能够反映产业数字化水平的指标;二是尚未有文献从劳动力流动视角探讨数字经济对城乡收入差距的间接作用机制。基于此,文章首先从数字产业化、产业数字化和数字技术应用全面构建数字经济发展指标,采用熵权TOPSIS法科学测度数字经济发展水平,接着将数字经济、劳动力流动和城乡收入差距纳入统一分析框架,利用201个城市面板数据,采用双向固定效应和中介效应模型,深入探讨数字经济对城乡收入差距的影响效果及作用机制,以期对现有研究作有益补充。

一、理论分析与研究假设

(一)数字经济对城乡收入差距的直接影响

数字经济作为一种融合经济,已成为经济高质量发展的新引擎,正重塑着城乡经济体系和产业体系,变革着生产力和生产关系,势必会对城乡收入差距带来深远的影响。

数字经济能够增加农村居民收入,缩小城乡收入差距,主要体现在三个方面:一是随着数字技术与农业不断渗透融合,数字经济能够提升农业技术创新水平,优化农业产业结构,改善农业资源配置,延伸产业链、价值链,从而提高农村居民的收入。二是数字经济发展有助于农民迅速发现有效信息,诸如先进的农业技术、前沿农业生产信息与农产品市场供需情况,农户可以选择合适的种植规模与农产品销售渠道,随着农村电商渗透到“三农”领域,农产品的中间流通环节减少,农户可以获得更多收入[23]。三是数字经济发展能够改变农村居民的思维方式,提升其创业就业水平,提高农村居民收入水平和生活质量。

然而,由于数字经济在城乡之间发展的非均衡性,导致城乡间存在数字基础设施差异的一级数字鸿沟和信息甄别、利用与加工等差异的二级数字鸿沟,导致农业信息化程度较低,阻碍农业生产率的提高、减缓农村产业结构升级,不利于城乡经济一体化发展,从而导致城乡收入差距扩大[24]。概而言之,数字经济红利在惠及城乡居民的同时,可能会对城乡收入差距产生双重作用:一方面农村居民通过充分利用数字信息通信技术,对土地、劳动和资本等生产要素进行重组,进而提高全要素生产率和收入水平,数字经济具有缩小乡收入差距的作用;另一方面乡村居民较于城市居民人力资本水平偏低、基本配套设施缺乏,导致农民在信息通信技术获取程度与应用能力方面都低于城市居民,加之农村劳动力大多从事的是中低技能岗位,而数字经济通过要素重组升级、再配置引致的效率变革与产业智能化会降低中低技能劳动者的收入[25],致使农村居民获取的数字经济红利拉低于城市居民,城乡收入差距被进一步拉大。基于此,本文提出如下研究假设:

H1:我国数字经济发展对城乡收入差距具有先缩小后扩大“U”型影响

(二)劳动力流动的间接作用机制

数字经济发展能够促进农村剩余劳动力向城市流动,进而缩小城乡收入差距[26]。一方面,数字经济发展能够克服劳动力市场的信息不对称,降低求职者的工作搜寻成本[27],农民通过互联网的使用获得更多的知识和就业渠道,较快匹配到不同的岗位需求。另一方面,数字经济与社会关系网络的结合,能够形成示范效应,让更多农村人口流向城市务工,劳动力在城乡间的自由流动会促使不同地区的收入差距收敛,这主要是农村劳动力在城市获得的一部分收入会回流到农村家庭[28]。可见,数字经济通过促进劳动力流动,促使农民工群体获得较高的工资性收入,可以提高自身和留守家庭成员的生活质量。相关研究亦表明,城市的数字产业丰富着劳动者的就业形式,新增的高工资就业岗位通过吸纳部分农村剩余劳动力,促使农村居民获得比务农更高的工资性收入,即数字经济发展通过劳动流动对城乡收入差距起到了缩小作用[29]。

虽然现阶段我国产业结构仍以劳动密集型产业为主,但数字技术正重塑传统的生产模式,加速物化劳动代替劳动的进程[30],企业对外来劳动力的质量要求不断提高。由于农村劳动力人力资本水平普遍较低,较难掌握和运用数字经济时代的智能产品和服务,农村剩余劳动力不能满足数字经济时代新型人才的需求。此外,数字经济下的自动化技术进步不仅会降低制造业中低教育水平劳动力就业份额[31],而且增加了知识和技术密集型的生产性服务业与中高端的服务业城镇就业[32],致使蕴含较低数字素养的进城务工人员很难在新一轮的产业升级引致的就业扩张中获得更多就业岗位,不利于劳动力流动,加之工业智能化降低了农业转移人口的工作稳定性与工资收入[33],导致城乡收入差距的恶化。因此,虽然数字经济发展促进劳动力非农就业进而缩小城乡收入差距,但其发展带来的数字鸿沟会削弱农民的农业生产收入和劳动力进城务工的工资性收入,从而会拉大城乡收入差距。基于此,本文提出如下研究假设:

H2:数字经济能够通过劳动力流动间接作用城乡收入差距,且这种间接效应表现出先缩小后扩大的“U”型特征

二、研究设计

(一)模型构建

为验证数字经济发展对城乡收入差距可能存在的非线性影响,构建双向固定效应模型,具体公式如下:

(1)

(二)变量选取

1.城乡收入差距

被解释变量为城乡收入差距(Gap)。考虑到泰尔指数能同时兼顾城乡人口结构与城乡收入分布,更能反映出收入两极分化的敏感程度,故采用泰尔指数(Theil)来衡量城乡收入差距,其具体测算公式如下:

(2)

其中,Gapit为城乡收入差距,Sit为总收入,Pit为总人口,j=1,2分别表示城镇和农村地区,i表示地区,t为时期。

2.数字经济发展水平测度

目前关于城市层面的数字经济发展水平测度,大多采用赵涛等(2020)[34]的研究思路,从互联网发展和数字普惠金融两个维度构建数字经济发展指标,主要反映了数字产业化和数字技术的应用,但缺乏能够反映工业数字化的指标,考虑到产业数字化过程中机器人的使用能够提升企业劳动生产率[35],赋能传统产业转型升级[36],因此,选用工业机器人安装密度衡量工业产业数字化。为全面衡量数字经济发展水平,在学者们的研究基础上,本文从数字产业化、产业数字化和数字基础设施三方面构建数字经济发展指标评价体系,详见表 1,在此基础上,采用熵权TOPSIS法测算数字经济综合发展指数。其中,工业机器人数据来源于国际机器人联盟(IFR),由于工业机器人安装密度数据仅限于省域层面,为此,参考范子英(2019)等[37]的研究思路,以城市第二产业值占本省的第二产业值的比重为权重,乘以省域层面的工业机器人安装密度进而得到城市层面数据。数字普惠金融发展采用北京大学研究中心核算的中国数字普惠金融指数[38]。

表1 中国城市数字经济综合发展水平指标构建

3.机制变量

中介变量为劳动力流动(Labtra)。在城镇化进程中,农村剩余人口大量涌入城市,为城市的经济发展提供充足的劳动力,参考大多学者的做法,采用二、三产业就业人员与总就业人数之比来衡量。

4.控制变量

为减少因遗漏变量带来的内生性问题,加入影响城乡收入差距的其他控制变量,包括经济发展水平(lnY),用实际人均GDP的对数来衡量。人力资本(lnEdu),创新是一个国家经济增长的不竭动力,而人力资本又是创新的主要载体,考虑数据可得性,采用每万人高校在校生数的对数来衡量。基础设施(lnInf),选取人均城市道路面积的对数衡量;金融发展水平(Fin):采用地区存贷款之和与GDP之比来衡量;政府干预(Gov),选用地方一般性财政支出与地区生产总值比重衡量;对外开放(Open),采用进出口贸易总额占GDP比重衡量;产业结构升级(Hi),参考徐敏等(2015)[39]的做法,选用产业结构层次系数来表征。

(三)数据来源与描述性统计

本文以2011—2020年中国201个地级及以上城市为研究对象,形成2 010个样本观测值。研究使用的数据来源于《中国城市统计年鉴》和EPI数据库。各变量描述性统计如表2 所示,可以看出,城乡收入差距的均值为0.079,最大值和最小值分别为0.279和0.044,说明城乡收入差距存在较大的区域性差异。同样,数字经济发展水平的均值为0.382,而其最小值和最大值分别为0.023和0.740,这说明我国不同城市的数字经济发展水平存在显著性差异。

表2 变量描述性统计

三、实证结果分析

(一)基准回归

表3第(1)列为未加入其他控制变量的回归结果,可以看出,Dgl的系数α1和Dgl2的系数α2在1%水平显著性检验分别为负和正,初步说明我国数字经济发展对城乡收入差距的影响具有“U”型特征,随着控制变量的加入,Dgl与Dgl2的回归系数的符号和显著性仍然未发生明显变化,表明数字经济对城乡收入差距的影响具有先缩小后扩大的“U”型特征,假设H1得以验证。

表3 数字经济对城乡收入差距影响的基准回归结果

根据第(8)列中的回归结果测算可知,Dgl的系数α1为-0.134,Dgl2的系数α2为0.207,根据公式(1)计算出对称轴x=-α1/2α2,即数字经济发展与城乡收入差距的“U”型拐点值为0.3237,值得说明的是,通过梳理样本城市数字经济发展水平发现,在2015年尚有邵通市、定西市陇南市、武威市、巴中市、临沧市、保山市、天水市和周口市处于数字经济缩小城乡收入差距的U型拐点左侧,截至2016年样本城市的数字经济发展水平均已超过拐点值,这意味着2016年之后,样本城市均已进入数字经济快速发展带来的城乡收入差距加剧阶段。此外,第(9)、(10)列分别汇报了数字经济对城市居民和农村居民的人均可支配收入的影响,可以看出,数字经济对城市居民的收入效应高于农村居民,这也可能是城乡收入差距进被一步拉大的直接原因。

(二)稳健性检验

1.内生性检验

考虑到相应的内生性问题,借鉴谢杰等(2021)[40]的研究思路,采用数字经济发展滞后一期(L.Dgl)及其平方项(L.Dgl2)、人均移动电话使用量(Info)与其平方项(Info2)作为核心解释变量(Dgl)和其二次项(Dgl2)的工具变量。回归结果如表4列(1)和列(2)所示,内生性检验的P值为0.000,说明基准回归模型存在内生性问题,选取工具变量进行估计尤为必要;Kleibergen-Paap rk LM统计量为278.472,拒绝了识别不足的原假设;Kleibergen-Wald rk F统计量为3 458.962,均大于Stock-Yogo检验在15%水平的临界值,可以拒绝工具变量弱识别的原假设,意味着工具变量与内生变量具有较强的相关性;Hansen 检验的 P值为大于0.05,不能拒绝工具变量是过度识别的原假设,因此认为工具变量是外生的。以上检验说明文章选取的工具变量是合理有效的。在IV-2SLS、IV-GMM两种方法估计下Dgl的系数为负,且通过了1%水平显著性检验,Dgl2的系数显著为正,再次表明数字经济对城乡收入差距的影响具有显著先缩小后扩大的“U”型特征。假设1得到验证。

表4 稳健性检验结果

2.变量替换

该部分从替换被解释变量城乡收入差距和核心解释变量数字经济发展水平两方面进行稳健性检验。首先,采用城乡人均可支配收入之比来衡量城乡收入差距;其次,用熵权法重新测算数字经济发展指数 Dgl,并在此基础上进行回归,结果见表4列(3)和列(4)。在替换核心解释变量和被解释变量两种情况下Dgl和 Dgl2的系数仍分别为负值和正值,且通过了1%显著水平检验,表明数字经济发展对城乡收入差距具有先缩小后扩大的非线性影响。

3.剔除政策干扰

考虑“宽带中国”试点作为一项数字经济外生性政策,其对城乡收入差距也会产生影响,为剔除数字经济政策带来的干扰,利用双重差分法(DID)将试点政策纳入到基准回归中,结果见表4第(5)列,Dgl 和 Dgl2的系数在1%显著水平下显著为负和正,表明纳入数字经济政府冲击下,数字经济对城乡收入差距的影响仍呈现出“U”型特征。此外,DID的系数值在1%显著水平下为正,说明“宽带中国”试点拉大了城乡收入差距。

(三)中介效应检验

上文分析指出,数字经济会通过劳动力流动影响城乡收入差距。在数字经济发展初期,数字经济通过促进劳动力流动提高农村居民收入,城乡居民收入差距逐渐缩小。数字经济发展到一定程度后,城乡数字鸿沟效应开始显现,劳动力流动受阻,从劳动力流动视角解读数字经济发展对城乡收入差距的影响,参考叶康涛等(2018)[41]关于机制的检验方法,本文首先使用公式(3)检验数字经济对劳动力流动的影响,接着采用公式(4)验证劳动力流动对城乡收入差距的影响。

(3)

(4)

其中,Labtrait为劳动力流动,回归系数β1和β2反映了数字经济对城乡收入差距的直接非线性影响,β3反映劳动力流动对城乡收入差距的影响,且β3预期为负。

表5报告了机制检验的估计结果。列(2)Dgl的系数显著为正,Dgl2的系数显著为负,表明数字经济对劳动力流动的影响呈现出先促进后抑制的倒“U”型特征。数字经济发展初期能够促进农村劳动力流向城市,增加农村居民的非农就业收入,随着数字经济发展到一定阶段,产业数字化与数字化产业的发展对于劳动力的质量逐步提高,而相应的农村劳动力素质提升较慢,致使数字经济阻碍农村劳动力向城市的流动。第(3)列使用公式(4)检验了数字经济和劳动力流动对城乡收入差距的影响,Labtra的系数在1%显著性水平下显著为负,表明劳动力流动缩小了城乡收入差距。同时,Dgl与Dgl2的回归系数在1%水平下显著,且其绝对值相比于第(1)列相应的回归系数的绝对值有所下降,这表明劳动力流动就数字经济对城乡收入差距的影响发挥了部分中介效应,假设H2得以验证。

表5 中介效应检验结果

(四)异质性分析

1.经济发展水平

考虑到不同经济发展水平城市的城乡收入差距、数字经济发展程度、交通基础设施和公共服务存在差异,为检验不同经济发展水平的城市数字经济对城乡收入差距的非线性影响,借鉴王帅龙(2023)[42]关于城市经济发展程度的划分标准,以人均GDP作为经济发展水平衡量指标,通过计算中位数对样本进行分组回归,结果见表 6列(1)、列(2)。在不同经济发展水平下,Dgl和Dgl2的系数分别为负和正,但在经济欠发达城市样本中, Dgl和Dgl系数的显著性和绝对值均高于经济发达城市,说明数字经济对城乡收入差距先缩小后扩大的非线性影响在经济欠发达城市中更为显著。可能原因在于,经济欠发达城市的农村居民增收方式有限,数字经济发展初期能够增加其农业生产性收入和非农就业收入,舒缓城乡收入差距。然而欠发达城市城乡间的人力资本差异较大,且数字基础设施较不均衡,致使数字经济发展扩大城乡收入差距的拐点来临更快。

2.行政等级

为考察数字经济对不同行政级别城市碳排放的影响差异,将样本城市分为高行政等级的中心城市(直辖市和副省级城市)和低行政等级的外围城市(一般地级市)进行分组回归。结果见表6列(3)、列(4),在两种不同类型城市下,Dgl与Dgl2的回归系数在1%水平下均显著为负和正,说明中心城市和外围城市的城乡收入差距随着数字经济发展均表现出先缩小后扩大的“U”型特征。此外,中心城市和外围城市的拐点绝对值分别为0.554和0.263,表明外围城市城乡居民能够在较低的数字经济发展水平下享受其发展红利,然而由于外围城市城乡人力资本差异较大,且数字基础设施较为不均,致使数字经济扩大城乡收入差距的拐点更早显现。而中心城市城乡间人力资本差异较小,数字基础设施相对均衡,因此,城乡数字鸿沟问题显现较晚。

表6 数字经济对城乡收入差距的异质性影响

四、结论及政策启示

本文从理论上阐释了数字经济发展对城乡收入差距的影响机理,并实证检验数字经济发展对城乡收入差距的影响。研究发现,数字经济对城乡收入差距具有先缩小后扩大的“U”型影响;数字经济发展可通过促进劳动力流动间接作用于城乡收入差距,且此种间接效应亦表现出先缩小后扩大的“U”型特征;异质性分析发现,数字经济与城乡收入差距的“U”型关系在经济欠发达城市更为显著,相比于中心城市,外围城市的数字经济发展扩大城乡收入差距拐点的到来更早。

根据本文的研究结论,得到以下两点政策启示:鉴于数字经济发展后期导致城乡收入差距拉大的数字鸿沟问题,这主要是源于城乡居民对数字技术的使用差距和城乡数字基础设施的分布不均等,导致数字经济发展后期劳动力流动受阻,进而减少农村居民的非农就业收入。为此,一是加大对农村居民和进城务工人员的数字素养与技能培训力度,引导企业和公益组织对农民数字技能的培训,提升农民的信息获取与利用能力,优化城乡劳动力禀赋结构与数字技术的融合,不断缩小城乡劳动力数字素养差距,提高农村居民农业生产性收入和进城务工人员的工资性收入水平。二是要加强农村的网络基础设施建设,推进农村宽带升级、数字电视普及、5G基站建设等。要构建包括大数据中心、农业综合服务平台在内的基础信息共享平台,建立数据共享机制,持续深化农村电商发展,以电商为纽带接入各种服务于农村的资源,激活数字乡村建设的潜能,从而缩小城乡“数字鸿沟”。