数字经济、创业活跃度与城乡居民收入差距：来自中国城市的证据

文章编号：1005⁃9679（2025）01⁃0073⁃07

摘 要： 使用2011—2021年中国282个地级市面板数据，实证分析数字经济对城乡居民收入差距的影响及其作用机制。研究发现，数字经济对城乡居民收入差距的影响呈现显著的倒U型关系，并且存在着数字基础设施和城镇化水平的双重门槛效应。在异质性分析中，通过对区域差异和数字经济发展程度差异的分析，发现数字经济对低经济发展水平地区的城乡居民收入差距的影响效应更大。机制分析说明，数字经济会通过创业活跃度影响城乡居民收入差距。以上分析为缩小城乡居民收入差距提出相关政策建议。

关键词： 数字经济；城乡居民收入差距；创业活跃度；门槛效应

中图分类号： F 49 文献标志码： A

Digital Economy， Entrepreneurship and the Urban⁃Rural

Resident Income Gap： Evidence from Urban China

WANG Liangjun XIA Mengke LIN Zihan

（School of Economics， Zhejiang University of Technology， Hangzhou 310023， China）

Abstract： This paper empirically analyses the impact of the digital economy on the urban⁃rural resident income gap and its functioning mechanism using panel data of 282 prefecture⁃level cities in China from 2011 to 2021. It is found that the impact of the digital economy on the urban⁃rural resident income gap shows a significant inverted U⁃shaped relationship， and there is a double threshold effect of digital infrastructure and urbanisation level. In the heterogeneity analysis， through the analysis of regional differences and differences in the degree of development of the digital economy， it is found that the impact of the digital economy on the urban⁃rural resident income gap is greater in regions with low levels of economic development. The mechanism analysis shows that the digital economy affects the urban⁃rural resident income gap through entrepreneurship. The above analyses provide relevant policy recommendations for narrowing the urban⁃rural resident income gap.

Key words： digital economy; urban⁃rural resident income gap; entrepreneurship; threshold effect

0 引言

改革开放以来，我国的经济高速增长，创造了“增长的奇迹”。由于城市偏向和重工业优先的发展战略，导致大量的要素资源涌向城市，城乡发展不平衡的矛盾愈加凸显。突破城乡经济二元结构的关键是增加农村居民收入，缩小城乡居民收入差距。为此，我国政府实施了一系列的政策措施，据中国国家统计局数据显示，近十余年来，我国城乡居民收入差距不断缩小，城乡人均可支配收入比已由2009年的3.33降至2021年的2.5，但是城市居民的收入水平仍明显高于农村居民并且这种不平等远高于国际平均水平。

当前时期，新一轮科技革命和产业变革深入开展，数字经济实现飞速发展。根据中国信息通信研究院发布的《中国数字经济报告（2023年）》，2022年，我国数字经济规模达到50.2万亿元，占GDP比重达到41.5%，同比名义增长10.3%，已连续11年显著高于同期GDP名义增速。党的二十大报告明确指出，要加快发展数字经济，打造具有国际竞争力的数字产业集群，俨然数字经济已经成为实现中国式现代化的重要驱动力量。

数字经济是驱动全球社会经济发展和技术变革的主导力量，提供了“数字转移”的新思路，助推了农村电商的普及，解决了农产品“走出去”的“最后一公里”难题，产业数字化转移有利于农村居民收入的增加，有效助力乡村振兴和共同富裕。因此，研究如何顺应时代潮流借助数字经济的发展缩小城乡居民收入差距具有重要的理论和现实意义。

1 理论分析与研究假设

1.1 数字经济对城乡居民收入差距的影响效应

现有文献对于数字经济和城乡居民收入差距两者之间关系的研究结论尚未达成一致，主要有“促进论”和“抑制论”两种不同的观点：第一种观点认为数字经济可以缩小城乡居民收入差距。包含互联网、数字普惠金融和智慧农业在内的数字经济发展有助于拓展农村产业链条，优化城乡资源的配置，提升农村劳动力技能水平（黄庆华等，2023）[1]，使得农村居民拥有更多的机会进行就业创业，从而缩小城乡居民收入差距。第二种观点认为数字经济会扩大城乡居民收入差距。我国城市对农村的资源依然存在较强的“虹吸效应”，城乡居民的综合素养差异导致了对信息的认可程度和接收利用能力不同（许竹青等，2013）[2]，另外城乡的收入水平以及数字基础设施建设也存在差距，导致城乡之间存在一定程度的“数字鸿沟”（谭燕芝等，2017）[3]，都将扩大城乡居民收入差距。

本文认为，在数字经济发展前期，城市具有较高的经济发展水平和较完善的数字基础设施建设，而农村的数字基础设施比较薄弱，数字经济的发展水平也比较落后，且农村多以劳动密集型产业为主，劳动力的人力资本水平较低，在短时间内很难获得与数字经济相关的工作机会，导致了城乡居民收入差距的扩大（王梦菲等，2020）[4]。随着数字经济的发展，其规模效应和普惠效应凸显，数字经济应用成本下降，农村逐步打破信息传播的障碍，削弱了由于数字鸿沟所带来的负面影响，有利于农村优化就业结构和推动生产要素流动，发挥农村的后发优势，农村居民能够享受更多的数字红利，从而缩小城乡居民收入差距。

基于此，本文提出如下研究假设：

假设H1：数字经济与城乡居民收入差距存在先扩大后缩小的倒U型关系。

1.2 数字经济对城乡居民收入差距的作用机制

数字经济的发展为创业活动开展提供助力。一是成本降低效应。数字经济凭借其出色的信息搜集与处理能力，有助于产品供需端信息的匹配，缓解了信息不对称问题，有效降低创业过程中获取信息的成本支出（李丽，2022）[5]。二是金融扶持效应。数字经济打破了传统金融时空和信息壁垒（韩亮亮等，2023）[6]，扩大其服务覆盖范围，降低金融的限制门槛，为创业者提供资金支持和保障，实现创业机会的均等化。此外数字经济利用行为数据等“软信息”替代了抵押品等“硬信息”，使金融机构花费较低的成本对创业者进行信用评估和精准放贷，可以有效缓解创业者的信贷约束问题（尹志超等，2019）[7]。三是资源整合效应。数字经济通过与传统产业的深层融合，倒逼传统产业转型升级，释放出劳动力、资本等生产要素资源，催生出大量的创业机会（赵涛等，2020）[8]。

基于此，本文提出如下研究假设：

假设H2：数字经济可以通过创业活跃度进而对城乡居民收入差距产生影响。

2 研究设计

2.1 模型设定

基于上述理论分析，本文建立如下模型：

lnTheilit=β0+β1 lnDigitalit+β2 （lnDigital）2it+β3 Controlit+μi+νt+εit （1）

其中，[lnTheilit]、[lnDigitalit]与[（lnDigital）2it]分别表示[i]城市[t]时期城乡居民收入差距、数字经济及其平方项；[Controlit]是控制变量集；[μi]为城市固定效应；[vt]为年份固定效应；[εit]代表随机扰动项。

在前文的分析中指出数字经济会通过创业活跃度影响城乡居民收入差距，为了对上述机制进行检验，构建如下模型：

Entrepit=β0+β1 lnDigitalit+β2 （lnDigital）2it+β3 Controlit+μi+νt+εit （2）

lnTheilit=α0+α1 lnDigitalit+α2 （lnDigital）2it+α3 Entrepit+α4 Controlit+μi+νt+εit （3）

其中，[Entrepit]表示创业活跃度，其余指标解释同基准回归模型。

2.2 变量选取

2.2.1 被解释变量：城乡居民收入差距

本文借鉴袁智炜等（2023）[9]，选择泰尔指数对城乡居民收入差距进行测度，相比于其他，泰尔指数同时兼顾考虑了人口结构和收入分布特征。其计算公式如下：

Theilt=[i=12I1tIt]ln[I1t/P1tIt/Pt]=[I1tIt]ln[Iit/PitIt/Pt]+[I2tIt]ln[I2t/P2tIt/Pt] （4）

其中，[i=1]和[i=2]代表城镇和农村，[t]代表年份，[I]代表人均可支配收入，[P]代表人口数。

2.2.2 核心解释变量：数字经济

本文参考赵涛等（2020）[8]和徐维祥等（2022）[10]的处理方法，构建数字经济指标，并且使用熵值法进行综合指标计算，具体指标见表1。

2.2.3 机制变量

参考谢绚丽等（2018）[11]的研究，利用每年工商新注册企业数量与年末总人口数的比值作为地区创业活跃度的度量指标。

2.2.4 门槛变量

本文借鉴赵涛等（2020）[8]构建数字基础设施指标，由每百人移动电话用户数和每百人互联网宽带接入用户数通过熵值法计算得到；城镇化水平参考程名望等（2019）[12]，采用城镇常住人口数占总常住人口数的比重来衡量。

2.2.5 控制变量

借鉴陈文等（2021）[13]、李晓钟等（2022）[14]，选用以下控制变量：金融发展水平（Finance），采用年末金融机构存贷款余额与地区生产总值的比重表示；财政分权度（Finadp），以政府财政一般收入与政府财政一般支出的比值衡量；财政教育支出占比（Fiscal_edu），采用地方财政教育支出在地方政府财政一般预算支出中的占比表示；社会消费水平（Consume），以社会消费品零售总额占地区生产总值的比重表示；产业集聚度（lnIndustry_gat），用年末单位从业人员数与行政区域土地面积的比值表示；劳动力水平（lnLabor_lev），以年末单位从业人员数表示，并取自然对数处理。

2.3 数据说明

本文以2011-2021年282个地级市为研究样本。数据主要来源于国家统计局、《中国统计年鉴》、《中国城市统计年鉴》、CNRDS以及CSMAR数据库。其中数字普惠金融各项指数由北京大学数字金融研究中心和蚂蚁金服集团共同编制（郭峰等，2020）[15]。所有指标中缺失的数据利用插值法补齐。各变量的描述性统计如表2。

3 实证分析

3.1 基准回归结果

本文对式（1）进行逐步回归，结果如表3所示。在第（1）列中，没有加入任何控制变量，只对数字经济和城乡居民收入差距进行回归。结果显示[（lnDigital）2]的回归系数为负值并且在1%的统计水平下显著，初步说明数字经济与城乡居民收入差距之间呈现的是倒U型关系。之后依次加入控制变量进行回归，第（2）、（3）列结果显示[lnDigital]和[（lnDigital）2]的回归系数方向和显著性均没有发生改变。研究假设H1得到验证。

3.2 稳健性检验

首先本文剔除大型城市样本。将北京、天津、上海和重庆样本剔除之后进行回归。结果如表4第（1）列所示，核心解释变量[（lnDigital）2]系数为-0.498，通过1%的显著性检验，基准回归结果具有稳健性。

然后本文更换核心解释变量。借鉴陈贵富等（2022）[16]的方法，用专利授权量替代数字经济，具体计算如下：加权专利授权量=当年获得的发明数量×0.5+当年获得的实用新型数量×0.3+当年获得的外观设计数量×0.2，并对城市加权专利授权量（Pat）进行滞后一期处理作为核心解释变量。结果如表4第（2）列所示，回归结果依然稳健。

最后本文更换被解释变量。接着采用骆永民等（2019）[17]的处理方法，选用城乡居民人均可支配收入的比值替代城乡居民收入差距，由表4第（3）列可知，回归结果与前文一致，再次验证结论稳健。

3.3 机制检验

3.3.1 数字经济与创业

本文基于式（2）和（3）进行机制检验，结果如表5所示。第（1）列为基准回归的结果，第（2）列是数字经济对创业活跃度影响的检验，[（lnDigital）2]的回归系数在1%的统计水平下显著为负，即数字经济对创业活跃度的影响是倒U型的。可能原因是在数字经济初期释放出大量的创业机会，有利于居民进行创业；随着数字经济的发展，现有的创业机会被利用完，新的创业方向对创业者素质的要求越来越高，知识驱动性效应增强，从而抑制创业活动。在第（3）列中，[Entrep]的回归系数在1%的统计水平下显著为正，[（lnDigital）2]的回归系数在1%统计水平下显著且它的绝对值相对于第（1）列有所下降，说明数字经济通过创业活跃度影响城乡居民收入差距的机制成立。研究假设H2得到验证。

3.3.2 数字经济与分行业创业

借鉴谢绚丽等（2018）[11]的研究方法，本文通过每个注册企业“所属行业”的文本信息，构建了企业创业类型的相关指标，并区分为三大产业。基于式（2）和（3）分别对三大产业的创业活跃度进行回归分析，结果如表6所示。可以看出数字经济对三大产业创业活跃度的影响存在着行业异质性，可能的原因在于，绝大多数农民创业集中于第一产业（伍山林，2016）[18]，他们通过创业增加了除传统种植业外的家庭经营性收入，从而缩小城乡收入差距。第三产业则更多趋向于信息化和技术服务业等高附加值产业，相比于农村居民，城镇居民具备更高的人力资本水平，拥有更多的创业机会和资源，因此会扩大城乡居民收入差距。

3.4 门槛效应

3.4.1 模型设定

为了避免人为划定分界点造成的估计结果偏差，本文分别选取数字基础设施与城镇化水平作为门槛变量，借鉴Hansen（1999）[19]的方法，设定如下门槛模型：

lnTheilit=β0+β1 lnDigitalit（qit≤γ）+β2 lnDigital（qitgt;γ）+β3 Controlit+μi+νt+εit （5）

lnTheilit=β0+β1 lnDigitalit（qit≤γ1）+β2 lnDigital（γ1lt;qit≤γ2）+β3 Digitalit（qitgt;γ2）+β4 Controlit+μi+νt+εit （6）

其中，[qit]为门槛变量，[γ]为门槛值，其他字母含义同上。

3.4.2 门槛效应检验结果

首先需要确定是否存在门槛效应，依次进行单一门槛、双重门槛和三重门槛的检验，检验结果如表7所示。

由表7可知，当门槛变量为数字基础设施（lnDigital_1）时，单一门槛与双重门槛均通过显著性检验，但三重门槛不显著，即认为存在双重门槛效应。由表8可知，双重门槛对应的门槛值为0.0265和0.0390。当门槛变量为城镇化水平（Urban）时，三重门槛的p值为0.4400，结果不显著，因此存在双重门槛效应，其对应的门槛值为0.3121和0.5726。

3.4.3 门槛模型回归结果

进一步的回归结果如表9所示。第（1）列是门槛变量为数字基础设施的回归结果，当[lnDigital_1≤0.0265]时，数字经济对城乡居民收入差距的作用系数为1.750，通过1%的显著性检验；当[0.0265lt;lnDigital_1≤0.0390]时，作用系数为0.651，通过1%的显著性检验；当[0.0390lt;lnDigital_1]时，作用系数为0.165，通过1%的显著性检验。由此可得，当数字基础设施的发展处于不同阶段时，数字经济对城乡居民收入差距的影响作用也存在差异，即存在门槛效应。

第（2）列是门槛变量为城镇化水平的回归结果，当[Urban≤0.3121]时，数字经济对城乡居民收入差距的作用系数为0.732，通过10%的显著性检验；当[0.3121lt;Urban≤0.5726]时，作用系数为-0.023，未通过显著性检验；当[0.5726lt;Urban]时，作用系数为0.168，通过1%的显著性检验。说明城镇化水平越高，数字经济扩大城乡居民收入差距的边际效应越小，即数字经济对城乡收入差距的影响过程存在城镇化水平的门槛效应。

3.5 异质性分析

本文首先将研究样本划分为东部、中部、西部和东北地区进行分组回归，结果见表10。数字经济对城乡居民收入差距的影响在东中部地区存在倒U型关系，而在西部和东北地区存在明显的U型关系。可能的原因是，数字经济的发展率先在东中部地区推进，对农村居民的增收效应已经提前释放，导致缩小城乡居民收入差距的门槛升高，西部和东北地区因其数字经济相对滞后，整体仍然处于较低的水平，故数字经济对缩小城乡居民收入差距的效用较为明显。

接着本文还参考了由国家工业信息安全发展研究中心编制的《2020-2021数字经济报告》，依据数字经济发展程度将研究样本划分成四大梯队。其中第一、二梯队属于数字经济发展程度较高的地区，第三、四梯队为数字经济发展程度较低的地区，回归结果如表10所示。可以看出，相比于梯队较高的地区，数字经济更能够缩减梯队较低地区的城乡居民收入差距，并且数字经济缩小城乡居民收入差距的边际效用在梯队越低的地区作用效果越大。

4 结论与政策建议

4.1 结论

本文选用2011-2021年282个地级市为研究样本，使用面板双向固定效应模型实证检验了数字经济对城乡居民收入差距的影响及其作用机制，得到如下结论：第一，数字经济与城乡居民收入差距之间呈现出显著的倒U型关系，该结论在经过一系列的稳健性检验之后依旧成立。第二，机制分析表明，数字经济会通过创业活跃度影响城乡居民收入差距，创业活跃度的提高会扩大城乡居民收入差距。第三，数字经济对城乡居民收入差距的影响过程中存在着数字基础设施和城镇化水平的双重门槛效应。第四，在异质性分析中，从区域差异看，数字经济与城乡居民收入差距的关系在东中部地区呈现倒U型，在西部和东北地区呈现U型；从数字经济发展程度看，在梯队高的地区呈现倒U型，在梯队低的地区显著为U型。

4.2 政策建议

基于以上结论，本文提出如下政策建议：

第一，强化数字基础设施建设。政府应该平衡好城乡数字基础设施建设，加大对农村地区数字基础设施的财政支出力度，争取早日实现农村地区互联网、大数据等数字基础设施建设的全面覆盖。

第二，要大力提高农村人力资本水平。可通过“线上加线下”教育等多种方式对农村居民进行培训，培养他们的数字技术素养，提升他们的就业竞争力，让他们能够善于利用数字技术去获取就业信息、实现就业或者开展相关创业活动。

第三，持续推进城镇化进程。打破劳动力转移的制度性障碍，继续推动户籍制度改革，健全农村居民转移到城市之后的保障体系，健全住房、教育、医疗和就业等各方面的普惠机制，不断改进并出台新的落户方案，有序实现转移人口的市民化。

参考文献：

[ 1 ] 黄庆华，潘婷，时培豪. 数字经济对城乡居民收入差距的影响及其作用机制[J]. 改革，2023（4）：53⁃69.

[ 2 ] 许竹青，郑风田，陈洁. “数字鸿沟”还是“信息红利”？信息的有效供给与农民的销售价格——一个微观角度的实证研究[J]. 经济学（季刊），2013（4）：1513⁃1536.

[ 3 ] 谭燕芝，李云仲，胡万俊. 数字鸿沟还是信息红利：信息化对城乡收入回报率的差异研究[J]. 现代经济探讨，2017（10）：88⁃95.

[ 4 ] 王梦菲，张昕蔚. 数字经济时代技术变革对生产过程的影响机制研究[J]. 经济学家，2020（1）：52⁃58.

[ 5 ] 李丽. 数字经济对就业的影响及应对策略[J]. 经济问题，2022（4）：37⁃42.

[ 6 ] 韩亮亮，彭伊，孟庆娜. 数字普惠金融、创业活跃度与共同富裕——基于我国省际面板数据的经验研究[J]. 软科学，2023，37（3）：18⁃24.

[ 7 ] 尹志超，岳鹏鹏，陈悉榕. 金融市场参与、风险异质性与家庭幸福[J]. 金融研究，2019，466（4）：172⁃191.

[ 8 ] 赵涛，张智，梁上坤. 数字经济、创业活跃度与高质量发展——来自中国城市的经验证据[J]. 管理世界，2020（10）：65⁃76.

[ 9 ] 袁智炜，亢刘超，周建平，等. 数字经济发展能否缩小城乡收入差距？——基于市场潜力的视角[J]. 上海管理科学，2023，45（1）：34⁃38.

[10] 徐维祥，周建平，刘程军. 数字经济发展对城市碳排放影响的空间效应[J]. 地理研究，2022，41（1）：111⁃129.

[11] 谢绚丽，沈艳，张皓星，等. 数字金融能促进创业吗？——来自中国的证据[J]. 经济学（季刊），2018，17（4）：1557⁃1580.

[12] 程名望，张家平. 互联网普及与城乡收入差距：理论与实证[J]. 中国农村经济，2019（2）：19⁃41.

[13] 陈文，吴赢. 数字经济、数字鸿沟与城乡居民收入差距[J]. 南方经济，2021（11）：1⁃17.

[14] 李晓钟，李俊雨.数字经济对城乡收入差距的影响研究[J].农业技术经济，2022（2）：77⁃93.

[15] 郭峰，王靖一，王芳，等. 测度中国数字普惠金融发展：指数编制与空间特征[J]. 经济学（季刊），2020，19（4）：1401⁃1418.

[16] 陈贵富，韩静，韩恺明. 城市数字经济发展、技能偏向型技术进步与劳动力不充分就业[J]. 中国工业经济，2022（8）：118⁃136.

[17] 骆永民，樊丽明. 宏观税负约束下的间接税比重与城乡收入差距[J]. 经济研究，2019（11）：37⁃53.

[18] 伍山林. 农业劳动力流动对中国经济增长的贡献[J]. 经济研究，2016（2）：97⁃110.

[19] HANSEN B E. Threshold effects in non⁃dynamic panels： Estimation， Testing and Inference[J]. Journal of Econometrics，1999，93（2）：345⁃368.

收稿日期：2024⁃09⁃14

基金项目：浙江省科技厅软科学重点项目（2021C25006）

作者简介：汪良军（1975-），男，浙江衢州人，博士，浙江工业大学经济学院教授、硕士生导师，主要研究方向：收入不平等；夏梦柯（1998-），通信作者，女，河南洛阳人，浙江工业大学经济学院硕士研究生，主要研究方向：收入不平等；林子瀚（1999-），男，山东烟台人，浙江工业大学经济学院硕士研究生，主要研究方向：收入不平等。