数字经济发展水平对城乡收入...分析——基于空间自回归模型_宋香荣.pdf
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1、103科教广角数字经济发展水平对城乡收入差距的影响分析基于空间自回归模型文/宋香荣 于藤在党的十九大报告中提出的2035年目标与2050年目标都鲜明地体现了缩小城乡收入差距、实现共同富裕的要求,随着信息时代的到来,数字经济在全球的飞快发展,对我国城乡经济发展产生重大影响。为此,文章将引入空间自回归模型,基于20122021年间中国西部地区12个省份的面板数据,探究西部地区数字经济对城乡收入差异的影响效应。结果表明,数字经济的发展建设有效地缩减了城镇与乡村居民之间的收入差距,对此提出相关政策建议:以数字经济助力乡村振兴,促进数字经济发展惠及农村经济以及缩小城乡收入差距。改革开放以来,我国国民经济
2、高速健康增长。在2012年,西部地区城镇居民人均可支配收入为19827.2元,乡村居民人均可支配收入为6421.4元;2021年,西部地区城镇居民人均可支配收入为40420.8元,乡村居民人均可支配收入为15421.2元,收入水平显著升高。西部地区2021年城乡居民收入比为2.62:1,比全国的收入比2.50:1高出了0.12,而中部地区与东部地区分别为2.18和2.21,说明西部地区收入差距问题尤为严重,要想缩小收入差距比其他区域更为迫切。十九大报告指出,民生领域还有许多短板,城乡居民的协调发展值得关注,收入分配差距也依然较大。与此同时,以数字化为主导的“数字革命”正在全球悄悄展开。在G20
3、杭州峰会上,多国领导人联合签发了有关数字经济发展的相关政策文件,表明中国数字经济发展已是全球瞩目,同时由于中国数字科技的蓬勃发展,许多科技产品都开始创新并不断更新,我国数字经济发展水平也不断提高。2016年我国的数字经济规模为22.6万亿元,而2021年已经达到了45.5万亿元,其占GDP的比重达到了39.8%,短短6年增长了一倍多,也表明中国数字经济已经逐渐成为国民经济增长的主要中坚力量,再次登上了一个新的台阶。然而西部地区缺乏开发,人口稀少,经济发展速度迟缓,数字经济的发展从全国层面上来看也处于落后位置。由于数字经济能同时影响城镇居民和农村居民的收入,所以数字经济究竟对城乡收入差距具有什么
4、影响值得探讨。1文献综述当前城乡收入的差异一直是学者重点探讨的课题,近些年来,国内专家关于数字经济对城市收入差异的作用问题探讨,主要结论有如下两类:一个理论认为,数字经济可以使城乡收入差异逐步扩大,最主要的原因是社会群体之间的不同,在现代信息技术的使用程度与存在设施方面差距较为严重。胡鞍钢、周绍杰(2002)等认为,造成中国城乡间数字经济与社会发展水平差异的最主要因素,是信息基础设施差异过大1;贺娅萍、徐康宁(2019)通过研究表明,人力资本和经济发展水平这两个因素会影响互联网的使用效率,农村地区相较于城镇地区来说,自身的发展水平和受教育程度都比较低,由于这些限制,因此并不能同等地获得互联网所
5、带来的优势,这样一来城乡收入差距肯定会扩大2;刘欢(2020)利用空间面板模型,发现随着工业智能化的发展,其对城乡收入差距呈现显著扩大作用,对西部地区一样呈现扩大作用3。另一种观点认为,数字经济的发展会导致城乡收入差距收窄,因为数字经济可以在增加农民收入的同时,还可以减少农村贫困情况。程名望、张家平(2019)认为互联网的使用带来的收入效应对农村居民的作用大于城镇居民,填补城乡之间的数字差异将有助于缩短城乡人均收入差距4;李晓钟、李俊雨(2022)认为数字经济的发展使城乡收入差异呈现“倒U型”趋势,即先减小后增大,具有门槛作用,随着收入层次的提高、投入力度的增大,数字经济发达程度对城乡收入差异
6、的压缩效果将更加显现5。综上,针对数字经济和城乡收入差距二者之间的关系,现有研究并未达成一致。在研究方法上,多为面板中介变量模型、面板分位数回归等,从空间层面研究较少。在研究区域上,多以全国、省域为主,对西部地区的研究甚少。基于此,文章梳理了20122021年的10年间我国西部地区12个省份的面板数据,从空间效应角度出发进一步研究数字经济对城乡收入差距的影响,对前人的研究进行了补充,并为西部地区探究城乡收入差距的相关问题提供支撑,对寻求缩小路径具有重要的意义6。2模型设定、变量选取与数据来源2.1模型设定104科教广角本文引用了空间计量经济学的空间面板数据模型,空间自回归模型(SLM)主要是用
7、来研究周边区域对研究区域的影响,其表达式如下:(1)其中,为空间效应系数,W为空间权重矩阵,Wy为空间自回归因变量,为参数向量,为随机误差向量。2.2变量选取与说明2.2.1被解释变量为城乡收入差距(Incgap)本文利用西部地区12个省份20122021年城市居民人均可支配收入与乡村居民人均可支配收入的比值,来衡量城乡收入差距。2.2.2核心解释变量为数字经济发展评价指数(Index)由于数字经济以数据作为核心要素,考虑数据的可得性,本研究以北京大学数字普惠金融指数,对其取自然对数来代表数字经济发展指数。2.2.3控制变量具体指标第一,城镇化水平(Urban),选取西部地区各省份201220
8、21年的城镇人口占总人口的比重;第二,经济发展水平(AGDP),对西部地区各省份20122021年的人均GDP的值取对数;第三,受教育程度(Edu)用西部地区各省份20122021年的平均受教育年限来衡量;第四,对外开放度(Open),选取西部地区各省份20122021年的进出口总额占GDP的比值;第五,政府财政支出(Govern),即西部地区各省份20122021年的地方政府一般预算支出。2.3数据来源本文以20122021年西部地区12个省份的面板数据,主要数据来源为中国统计年鉴(20122021年)以及北京大学数字金融研究中心。3实证分析3.1空间自相关检验通过采用邻接权重矩阵(W01)
9、进行莫兰指数的检验来验证城乡收入差距是否具有空间效应:检验变量的空间相关性通过计算Morans I 指数I其中 n表示省份,为空间权重,x和分别为自变量及其均值。由表1可得,自2012年到2021年十年间西部地区城乡收入差距莫兰指数检验的结果大多数p值远低于0.1,表明通过了检验,各变量数据之间具有显著的空间自相关性,可在数字经济影响城乡收入差距的回归模型中加入空间效应影响。且由于莫兰指数值均为正值,说明西部地区各省城乡收入差距具有空间自相关性并且具有正向效应。因此,可以选用空间计量模型来讨论数字经济发展对城乡收入差距的影响作用。3.2模型选择经过LM检验、Hausman检验以及效应类型的检验
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