数字经济对城乡融合具有空间溢出效应吗？——以长江经济带11省（市）为例
王松茂，尹延晓
（山东农业大学 经济与管理学院，山东 泰安 271018）
现阶段，中国经济社会发展中较为突出的结构性矛盾是城乡发展不协调，“重塑城乡关系，走城乡融合发展之路”成为新时代化解社会主要矛盾、实现中国式现代化的必经之路。党的二十大报告明确提出：“着力推进城乡融合和区域协调发展，推动经济实现质的有效提升和量的合理增长”。城乡融合发展将城市和乡村作为一个有机体，其关键在于缩小城乡收入差距，驱使城乡要素双向流动，最终实现城乡要素自由流动和公共资源均衡配置［1］。随着互联网、大数据、人工智能、云计算和区块链等数字技术的兴起，数字经济正影响和改变着城乡居民的生产、生活方式。2022 年1 月，国务院印发的《“十四五”数字经济发展规划》指出：“推进城乡要素双向自由流动，合理配置公共资源，形成以城带乡、共建共享的数字城乡融合发展格局”。数字经济具有促进要素流动、优化资源配置、重塑产业结构等特征［2］，展示出弥合城乡差距、推动城乡融合的巨大潜力。因此，探究数字经济对城乡融合发展的理论逻辑和作用机制具有重要的理论和现实意义。
数字经济对城乡融合的影响已受到国内外学者的广泛关注，现有文献主要探讨了数字经济对城乡收入差距的影响，主要呈现三种观点。（1）数字经济缩小城乡收入差距。相关研究发现，数字普惠金融［3］、通信设施完善［4］、互联网普及［5］是实现城乡收入均等化的重要途径。伴随着数字经济规模扩大与渗透效应增强，市场一体化进程明显加强，有利于缩小城乡收入差距［6］。（2）数字经济加剧城乡收入差距。从城乡数字差距视角出发，部分学者认为农村数字经济发展受限，数字基础在城乡之间存在较大差距，数字化发展将会引致城乡收入差距扩大［7］；
以共享视角为切入点，张磊等［8］提出电商经济虽然能够有效提升经济效益，但收益尚未在城乡之间实现共享，这将导致城乡收入差距扩大。李连梦等［9］研究表明数字经济不仅能够影响城乡收入差距，还会影响城乡消费差距。（3）数字经济对城乡收入的影响具有非线性。程名望等［10］研究发现数字经济对城乡收入差距的影响是先扩大后缩小的倒“U”型关系，城市地区相较于农村地区具有更为良好的数字经济基础与发展环境，数字经济发展往往会拉大城乡收入差距，而伴随数字经济的普及与数字经济基础设施的完善，其对城乡收入差距的影响转化为显著的抑制作用。
地理学第一定律指出，“一切事物都是相互关联的，彼此接近的事物关联更加紧密”，忽略空间相关性研究变量间的关系将会削弱结果的可靠性与真实性［11］。数字经济的流动性与共享性特征促使其具有较强的空间相关性特征，由此，部分学者尝试将空间因素纳入数字经济研究框架：（1）数字经济自身空间相关性研究。李海刚［12］通过空间相关性检验得出数字新基建具有显著空间相关性特征，在空间分布中呈现“H-H”与“L-L”集聚态势。（2）数字经济的空间溢出效应研究。刘新智等［13］将数字经济与区域绿色创新进行有机结合，认为数字经济不仅能够促进本地绿色创新能力，还能通过溢出效应提升周边区域的绿色创新水平。（3）数字经济对城乡关系的空间溢出效应。周慧等［14］以资源错配为研究视角，得出数字经济发展能够促进改善资源错配扩大相邻区域差距的结论。然而，部分学者持不同意见，认为数字经济对城乡经济融合［15］、城乡多维融合［16］均具有正向空间溢出效应。
已有研究在探讨数字经济与城乡关系影响方面得到诸多有益结论，但尚存在以下不足：首先，数字经济能否促进城乡融合发展学界尚未达成共识；
其次，将空间因素考虑在内探索数字经济对城乡融合影响的研究较少，数字经济的空间溢出效应尚未得到全面而深刻的诠释；
最后，当前关于数字经济对城乡关系影响的研究大多从单一维度展开，从多维视角探讨数字经济城乡融合效应的研究相对较少。鉴于此，本文选取长江经济带为研究案例地，基于2010—2019年省级面板数据，运用空间杜宾模型和中介模型，从多维视角探究数字经济对城乡融合的空间溢出效应及数字经济对城乡融合的影响机制，旨在丰富数字经济和城乡融合的理论内涵，为数字经济服务城乡融合提供理论参考。
（一）数字经济的城乡融合效应
经济、社会、空间、生态是城乡融合的4 个重要领域，四者协同促进城乡融合发展。本文以经济、社会、空间、生态4个维度为切入点，分析数字经济对城乡融合的直接作用路径。第一，数字经济的城乡经济融合效应。对于农村而言，数字经济的发展极大地解放生产力，促进农业生产效率的提高，加速农业现代化进程；
对于城市而言，数字经济发展能够显著提升城市对数字人才的吸引力，通过储备人力资源来提升城市经济韧性与经济质量［17］；
对于城乡两部门而言，数字经济的发展加强城乡经济交流与融通，提升城乡资源利用率。第二，数字经济的城乡社会融合效应。数字经济的发展一方面能够直接作用于城乡社会问题，通过要素重组与聚合实现远程医疗、线上教育，改善城乡社会资源分配不均的现状［18］；
另一方面，数字经济渗透到政府治理领域，改变政府治理方式、优化治理结构、转换治理动力，促进政府组织数字化、信息化、协同化与智能化升级，提升政府宏观调控效率，促进城乡公共事业的公平性。第三，数字经济的城乡空间融合效应。数字经济与实体经济融合发展，以高技术为支撑，加速人流、物流、信息流的流动速度，极大地削弱时空约束［19］，使得生产要素能够在更为广阔的空间流动，提升生产要素的利用水平与利用效率。第四，数字经济的城乡生态融合效应。首先，数字经济本身表现出环境友好型的特征，其发展必然会对环境依赖型产业产生较大冲击。数字经济发挥其替代效应加速产业结构优化升级，引导城乡生态环境向健康、可持续方向发展。其次，数字经济在社会各主体之间搭建起较为完善的沟通平台，搭建起“政府-企业-公众”三者间的互动桥梁［20］，完善环境监管机制，传播环境保护知识，保障生态环境质量。
（二）数字经济对邻地城乡融合的空间溢出机制
全球化、数字化时代，空间个体孤立发展的状态被打破，数字经济的增长极大地拓宽区域经济交流的界限，强化溢出效应。从数字经济自身发展的空间溢出效应来看，当前数字经济发展表现出明显的区域性与阶段性特征，不同省份间的数字经济基础与发展存在较大差异，部分地区成为数字经济发展先行区。随着规模的扩大，先进地区的资本、技术、人才等生产要素逐渐向落后地区溢出，对周边地区进行辐射带动，促进邻近或相关地区数字经济发展。邻地数字经济发展直接促进邻地城乡融合，总体表现为先行区域数字经济发展对邻地城乡融合的间接效应。数字经济城乡融合效应的空间溢出主要源于区域间的示范效应［21］。当某一区域通过大力发展数字经济，成为数字经济先行区，成功缩小当地城乡差距时，该地区的发展模式、政策体制与创新经验将会对邻近及相关区域产生启发效应与学习效应。同时，示范效应的存在能够增强社会各主体对于发展数字经济、促进城乡融合的决心与信心，这将加快数字经济城乡融合效应的空间溢出传播进程。
（三）数字经济影响城乡融合的路径机制
1.数字经济通过缓解城乡资源错配促进城乡融合 数据平台的建立能够实现城乡间信息的实时传导和有效利用，数字经济凭借其高流动性特征与扁平化结构能够有效减少资源配置环节冗余，提升信息传递效率与资源配置效率［22］。数字化、智能化的应用使得资源配置的黑箱逐渐透明化，能够改善城乡生产要素无序流动现状，提升要素流动质量，缓解资源错配。当前，我国农业部门与非农部门均存在资本和劳动力要素错配状况，实现城乡资源合理配置是实现城乡融合的必经之路。资本要素在城乡之间进行合理配置能够缩小城乡地区的融资能力差距，拓宽农村地区的融资渠道；
劳动力资源在城乡之间进行合理配置能够缓解摩擦性失业，拓宽城乡居民的就业渠道，有利于城乡人力资本积累，模糊城乡边界，实现融合发展。
2.数字经济通过提升流通效率促进城乡融合发展 数字化发挥其渗透效应与实体经济相结合，能够丰富流通主体、拓宽流通渠道、改善流通方式，从而提升流通效率［23］。首先，数字经济向流通领域渗透，对传统流通业进行改造，推动传统流通业向智能化、数字化方向转型，提升流通效率。其次，数字经济应用于流通业，能够实时反馈流通信息，产品供应链上下游协同发展，减少因物流运输迂回、供需不匹配、交易系统繁杂所带来的效率损失。流通效率的提升是社会综合实力提升的关键，是影响我国城乡经济结构的关键因素［24］。流通效率提升能够保证城乡产品交换的顺畅性与便利性，打破城乡交易壁垒，降低城乡流通成本与交易费用；
打通城乡经济循环堵点，改善农业、农村、农民的弱势地位，拉动农村经济社会发展，缓解城乡差距。
（一）数据来源
本文数据来源于《中国统计年鉴》《中国城市统计年鉴》《中国农村统计年鉴》《中国环境统计年鉴》《中国教育统计年鉴》、北京大学数字金融研究中心的中国数字普惠金融指数及长江经济带11省（市）统计年鉴。实证样本选择为长江经济带11省（市），时间序列设为2010—2019年，其中个别缺失数据借助插值法补全。
（二）变量选取
1.被解释变量 城乡融合内涵广泛，是经济、社会、空间、生态等各维度融合形成的有机体，是实现城乡居民生产、生活方式与生态环境一体化的公平、公正、和平的新型城乡关系。综合已有研究，本文构建经济、社会、空间、生态4 个维度测度城乡融合水平［25］，选用熵权法对城乡融合指标体系进行赋权［21］（表1）。
表1 城乡融合测算指标体系
2.解释变量 本文将数字经济划分为数字经济基础设施、数字产业化、产业数字化3 个维度，用以衡量数字技术发展、数字技术应用以及数字产业融合状况［26］。借助熵权法对数字经济指标体系赋权具体如表2所示。
表2 数字经济测算指标体系
3.中介变量 ①城乡资源错配指数。借鉴刘明辉等［27］的研究，将农村地区视为进行农业部门生产活动的主要聚集地，非农部门生产活动则主要聚集在城镇区域，以两生产部门的关系表现出城乡关系，以部门间的要素边际收益差距表示资源错配状态。②流通效率。借鉴王晓东等［28］的研究，以社会零售品总额衡量流通业增加值，并将其作为产出指标。将长江经济带11 省（市）的批发零售业从业人员数、住宿餐饮业从业人员数以及交通仓储及邮电通信业从业人员数之和作为流通业的劳动投入，采用永续盘存法计算资本存量作为资本投入，利用DEA-Malmquist指数测度投入产出效率。
4.控制变量 借鉴前人研究基础，添加可能对回归结果产生影响的控制变量［6］。①经济发展水平，用人均GDP 进行对数化处理后表征；
②政府规模，用政府支出占GDP 比值表征；
③金融发展，用存贷款余额占GDP 比值表征；
④文化水平，用本科及以上学历学生比例表征；
⑤外贸依存度，用进出口总额与地区生产总值之比表示。相关变量说明与描述性统计如表3所示。
表3 变量说明与描述性统计
（三）模型选择
构建空间面板模型探讨数字经济对城乡融合的空间效应，具体模型如下：
式（1）中，Yit和Xit分别表示i省份的被解释变量和解释变量；
ρ为被解释变量的空间自相关系数，γ为数字经济回归系数，α为数字经济空间溢出系数；
Yjt表示j省份的城乡融合水平，wijYjt为城乡融合空间滞后项；
wij为参考何昭丽等［29］构建的11×11 的嵌套矩阵，用以综合反映区域间地理关联与经济社会联系。
将空间面板模型的估计结果分解为直接效应与溢出效应，借鉴LeSage等［30］的研究，将式（1）合并同类项后可得：
式（2）中，Y为N× 1 维因变量的向量；
k为IN的回归系数；
IN为元素均为1 的N× 1 维向量；
X′为N×M的解释变量矩阵；
ε*为误差项；
N=11。
对式（2）中的因变量（Y）取期望E（Y），并对第k个解释变量求微分可得：
式（3）中，等式右边对角线上的元素值βk为直接效应；
非对角线上的元素为间接效应，直接效应与间接效应的和为总效应。
（一）数字经济与城乡融合时空演变
图1 显示了研究期间长江经济带11 省（市）数字经济发展状况。长江经济带数字经济发展水平呈现上升趋势，且增长速率较快，2010 年长江经济带数字经济指数仅为0.082 5，而2019 年数字经济指数已攀升至0.916 0，年均增长率高达27.22%。2010—2015 年数字经济变异系数呈现断崖式下降，区域间数字经济差距明显缩小，2015—2019 年数字经济变异系数在保持平稳态势的基础上实现小幅下降，数字经济整体均衡性显著增强。图2 报告了2010—2019 年长江经济带城乡融合发展态势。研究期间内长江经济带城乡融合整体水平逐年上升，2010 年城乡融合均值为0.233 5，2019 年城乡融合均值为0.775 6，年均增长率为14.30%。城乡融合变异系数逐年下降，从2010 年的0.507 0 下降至2019 年的0.124 3，区域之间城乡关系表现出明显的趋同性。
图1 2010—2019年长江经济带数字经济发展状况
图2 2010—2019年长江经济带城乡融合发展状况
（二）数字经济对城乡融合的空间效应分析
1.模型前验 （1）面板平稳性检验。LLC、Fisher-ADF、Hadri LM 检验均在10%的水平上通过显著性检验，表明各变量均具有平稳性。（2）空间自相关检验。如表4所示，研究期间长江经济带数字经济发展水平与城乡融合的莫兰指数均为正，分别在1%、5%的统计水平上通过显著性检验，数字经济与城乡融合表现出明显的空间聚集特征。
表4 数字经济与城乡融合的莫兰指数
2.空间面板回归模型估计结果 在进行空间面板回归之前首先对模型进行选择，Wald（SAR）和LR（SAR）的统计量分别为339.70 和206.46，Wald（SEM）和LR（SEM）的统计量分别为88.22 和64.91，在1%的水平上均通过显著性检验，故采用空间杜宾模型进行估计。Hausman 检验统计值为203.21，在1%水平上通过显著性检验，即选用杜宾固定效应模型进行回归（表5）。模型（1）显示了数字经济对城乡融合的整体效应，城乡融合的空间自相关系数ρ大于0，说明城乡融合存在显著的空间正关联性。数字经济对城乡融合的回归系数在1%的水平上通过显著性检验，表明数字经济对当地城乡融合具有显著正向影响。同时，数字经济滞后项在1%的水平上显著为正，证实当地数字经济发展对周边地区城乡融合水平具有正向空间溢出效应。进一步将数字经济分解为数字经济基础设施（X1）、数字产业化（X2）、产业数字化（X3）进行结构效应分析，研究发现数字经济3 个维度回归系数在1%的水平上均显著为正，数字经济基础设施、数字产业化、产业数字化对当地城乡融合水平均具有显著正向影响，且三者的滞后一期在10%的水平上均显著为正，说明数字经济基础设施、数字产业化、产业数字化均对相邻地区的城乡融合具有正向溢出效应。
表5 数字经济对城乡融合的空间杜宾回归结果
3.直接影响与空间溢出效应分析 利用偏微分方法将估计结果分解为直接效应和间接效应（表6），数字经济对城乡融合的直接影响在1%的水平上通过显著性检验，表明数字经济发展能够提升本地城乡融合发展水平。同时，正反馈效应的存在使得直接效应系数（0.646 1）显著高于间接效应系数（0.326 9）。就各维度而言，三者的直接效应、间接效应、总效应均在10%的水平上通过显著性检验，说明数字经济基础设施、数字产业化、产业数字化均能促进当地城乡融合，并对周边地区城乡融合水平产生积极影响。其中，三者的总效应大小依次为：数字产业化（0.259 1）＞产业数字化（0.172 8）＞数字经济基础设施（0.140 0），数字产业化对城乡融合的推动作用最显著，其次为产业数字化，数字经济基础设施对城乡融合水平贡献度最小。
表6 空间效应分解
（三）稳健性检验
1.区域异质性检验 对长江经济带11 省（市）进行整体分析难以考察长江经济带数字经济对城乡融合影响的区域差异，因此本文分别对上游成渝经济区、中游城市群、下游长三角地区进行实证分析（表7）。
表7 区域异质性检验
表7 结果表明：上游成渝经济区、中游城市群、下游长三角地区城乡融合滞后项系数均为正，且在1%的水平上均通过显著性检验，表明上、中、下游地区的城乡融合水平均具有明显的空间正向关联效应。将数字经济对城乡融合的影响分解为直接效应与溢出效应发现，上、中、下游数字经济对城乡融合的总效应均在1%的水平上通过显著性检验（表8），效应大小依次为：下游长三角地区（0.724 3）＞中游城市群（0.523 1）＞上游成渝经济区（0.449 1）。就直接效应而言，三者数字经济回归系数在10%的显著性水平上均通过检验，符号均为正，说明长江经济带上、中、下游数字经济发展对当地城乡融合水平均具有促进作用。就间接效应而言，中游城市群与下游长三角地区数字经济溢出效应均在5%的水平上显著为正，说明中游城市群与下游长三角地区数字经济发展空间溢出效应明显。上游成渝经济区间接效应在10%的水平上未通过显著性检验，说明其数字经济发展对邻地城乡融合推动作用不显著。
表8 各地区效应分解
2.内生性检验 空间杜宾模型未充分考虑模型内生性问题，参考邵帅等［31］的研究方法，引入GS2SLS 模型，将数字经济滞后一期作为工具变量进行回归，在控制内生性问题的基础上探究数字经济对城乡融合的空间溢出效应。回归结果如表9所示，数字经济的空间溢出效应在1%的水平上通过显著性检验，在考虑模型内生性的情况下，数字经济对城乡融合仍具有显著的空间溢出效应。
表9 内生性检验
（四）机制分析
数字经济作为缩小城乡差距的有效工具，能够促进本地与相邻区域城乡融合发展，为探究数字经济对城乡融合的作用机制，本文选取城乡资源错配与流通效率作为中介变量，设定如下公式：
数字经济对城乡融合的传导机制检验结果如表10所示。模型（5）、模型（7）汇报了数字经济对农业部门和非农部门资源错配的空间杜宾模型回归结果，数字经济农业部门资源错配与非农部门资源错配的回归系数分别在1%和5%显著性水平上为负，表明数字经济的发展能够显著缩小两部门的资源错配。同时，数字经济农业部门资源错配与非农部门资源错配的空间滞后项回归系数分别在1%和10%的水平上显著为负，表明数字经济能够对周边地区产生溢出效应，缓解周边区域资源错配现象。模型（6）和模型（8）为将两部门资源错配作为中介变量加入基准模型后的估计结果，数字经济回归系数与空间滞后项回归系数均显著为正，表明数字经济能够促进本地及邻地城乡融合发展。同时，中介变量回归系数均为负，表明资源错配的存在是城乡差距扩大的重要因素，资源错配的缓解能够有效促进城乡融合发展。数字经济通过促进各要素在城乡之间合理自由流动，有效缓解城乡资源错配，促进城乡关系融合发展。就流通效率而言，模型（9）中数字经济及其空间滞后项回归系数在1%显著性水平上均为正，表明数字经济发展不仅对本地流通效率存在显著的正向影响，还能够有效提升邻地流通效率。模型（10）为将流通效率作为中介变量加入基准模型后的估计结果，数字经济与流通效率的回归系数均为正，且在1%的显著性水平上通过检验，表明在数字经济影响城乡融合的过程中，流通效率存在部分中介效应。数字经济可以通过提升流通效率促进城乡融合发展。同时，数字经济空间滞后项系数显著为正，表明数字经济对城乡融合仍存在正向空间溢出效应。
表10 数字经济对城乡融合的传导机制检验
基于2010—2019 年长江经济带省级面板数据，构建数字经济与城乡融合指标体系，测度数字经济与城乡融合发展指数，利用空间面板杜宾模型和中介模型检验数字经济对城乡融合发展的影响，得出以下主要结论：（1）研究期间长江经济带11 省（市）数字经济与城乡融合的水平呈稳步上升趋势，区域间数字经济与城乡融合发展水平的差距逐渐缩小，平衡性显著增强。（2）数字经济与城乡融合具有较强的空间相关性，数字经济在对当地城乡融合产生正向促进作用的同时能够推动相邻地区城乡融合水平的提升。（3）数字经济基础设施、数字产业化与产业数字化对本地及邻地的城乡融合均具有显著正向影响。其中，数字产业化对城乡融合的效应最为显著（0.259 1），数字经济基础设施对城乡融合的推动作用相对较弱（0.140 0）。（4）数字经济对城乡融合的影响存在区域异质性，中游城市群与下游长三角地区数字经济能够促进本地与邻地城乡融合发展而上游成渝经济区对相邻地区城乡融合的溢出效应还未显现。（5）资源配置效率与流通效率在数字经济促进城乡融合发展过程中的中介效应明显，数字经济通过减少资源错配、提升商品流通效率促进城乡融合发展。
基于上述研究结论，提出如下政策建议：第一，数字技术普及与城乡数字经济均衡发展并举，推动城乡融合发展。首先，地方政府应充分发挥其主观能动性，对数字经济相关产业发展提供更强的政策支持，将数字经济视为推动城乡融合的可靠政策工具。通过加大对数字经济基础设施的投入，着力解决数字经济区域发展不平衡的问题，确保数字经济基础设施的可得性，促进数字经济普及与发展。其次，通过政府补贴缓解数字产业门槛高、进入壁垒大的现状，促进数字产业快速发展。着重加强对农村地区数字产业的扶持，充分把握数字产业成本过高与农村居民支付能力有限的矛盾。采取倾斜政策，促进人力、资本等生产要素向农村流动，确保数字产业在城乡间均衡发展。最后，应加强农村居民数字技能培养，打破数字经济“长尾效应”。通过公益辅导培训、普及数字工具等方式增强农村居民对数字技术的应用意愿与能力。第二，强化数字经济的辐射带动作用，注重数字经济对城乡融合的影响路径。首先，着力打造一体化数字平台，促进生产要素与生产资料在城乡间自由双向流动，充分发挥数字经济增长极辐射作用，带动周围腹地数字经济发展。其次，强化先行区数字经济对城乡融合影响的示范作用，通过溢出效应不断向周边地区进行经验输出。最后，明确数字经济对城乡融合的影响机制，通过提升城乡资源配置效率、打通城乡资源、要素、商品流通渠道，强化资源配置效率与资源配置效率的中介效应，加速数字经济促进城乡融合进程。
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