数字经济能够缩小城乡多维差距吗？

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数字经济能够缩小城乡多维差距吗？
——资源错配视角
周慧 孙革 周加来

(安徽财经大学经济学院，安徽 蚌埠 233030)

摘 要： 数字经济正在成为社会经济发展的新动能，而缩小城乡差距关乎社会主义现代化建设的全局。数字经济能否减小城市差距并没有一致的结论。本文基于“虹吸效应”和“数字鸿沟”的典型事实，以资源优化配置的视角，解释数字经济缩小城乡差距的内在机制。研究发现：数字经济显著缩小城乡多维差距，这种作用在长期也表现出条件收敛。低经济水平与高水平区域改善路径有所不同，低经济水平地区数字经济通过改善劳动力配置缩小城乡差距，高经济水平区域则通过优化资本配置缩小城乡差距。空间溢出效应检验结果表明，数字经济通过改善城乡劳动力配置扩大周边地区城乡差距。本文的研究为评估城乡资源错配与城乡多维差距提供了数据支撑和分析视角，也为探寻数字经济背景下优化资源配置和缩小城乡差距的现实路径提供了政策依据。

关键词： 数字经济； 要素错配； 城乡多维差距； 虹吸效应； 数字鸿沟

一、引言
城乡发展失衡一直是我国长期发展的结构性难题之一，而其失衡的根源则在于要素配置错位。多年以来，由于城市对乡村的“虹吸效应”以及城乡二元制度改革的不彻底，城乡统一的要素市场发育缓慢，大量劳动力、资本、技术向城市集聚，乡村社会陷入了“资源沉睡”与商品贱卖乃至滞销的发展困境，城乡差距不断拉大。要素双向自由互动、平等交换和均衡配置是城乡融合的基石[1-2]，因此，要素回流成为市场诱导与政府引导共同作用下的理性选择。然而，在资本、人才、技术等要素集聚效应的逻辑下，同时受到传统乡村发展模式惯性和城乡制度安排桎梏，以及回流要素的市场优势在农村内部造成配置偏误风险的共同影响下，城乡要素配置格局重塑面临较大挑战。深化城乡要素市场化改革，激发广大农村市场活力，推动农业经济动力变革、质量变革、效率变革，提高要素质量和配置效率，对缩小城乡差距，实现城乡融合发展具有重要的现实意义。社会经济系统运行的基础是各种要素的优化配置，要素成为政府调控经济、促进社会公平的有力手段[3]，而现代信息技术正逐步转变为新的生产要素和治理工具。2020年，党中央、国务院印发《关于构建更加完善的要素市场化配置体制机制的意见》指出，数据是一种新型生产要素，数字经济是未来一段时期国家经济发展的核心动能之一。数字经济的概念最早由美国商人Tapscott于1996年在《数字经济：智能网络时代的希望与隐忧》中正式提出。随着互联网通信技术的迅速发展以及大数据的广泛应用，数字经济规模不断扩大。中国信息通信研究院《中国数字经济发展与就业白皮书(2019年)》报告指出，2018年我国数字经济规模达到31.3万亿元，增长20.9%，占GDP比重为34.8%，就业人数占比达24.6%，同比增长11.5%，显著高于同期全国总就业规模增速。截至2020年3月，我国网民规模为9.04亿，互联网普及率达64.5%，这为数字经济发展奠定了用户基础。习近平总书记强调，要以数字经济为抓手，实现供需有效对接。数字经济以先进信息技术为基础，推动要素整合与信息匹配，从理论上看，数字经济实现要素优化配置的作用是明显的。然而，一方面，长期的城乡二元体制加强了优质医疗、教育、社会保障、基础设施等资源的城市集聚，城市能级不断提升，但同时对乡村产生较强的“虹吸效应”，带来乡村地区要素流失以及发展困境。当前，要发挥数字经济的要素整合作用，必须克服“虹吸效应”圈层外扩，实现要素城—乡外溢，才能对城乡均衡发展产生积极影响。另一方面，要警惕城乡“数字鸿沟”带来的城乡差距拉大的风险。城乡“数字鸿沟”被认为是接触和使用信息资源的一种机会和能力的城乡分化状态[4]，可能导致农业数字化转型的滞后，以及农民在公共决策中陷入“数字民主鸿沟”，从而对城乡差距缩小形成硬性约束。

我国正处于新一轮科技革命发展的机遇期以及新旧动能转换与城乡结构转型的关键期，如何发挥数字经济资源整合效应，优化城乡要素配置结构和效率，摆脱农村附庸城市的传统要素配置思路，缓冲各类要素在城乡市场范围内重组造成的碰撞与冲突，激发城乡经济社会收敛的内生机制，对于数字经济与城乡发展具有重要的理论价值和现实意义。本文着眼于“虹吸效应”与城乡“数字鸿沟”并存的典型事实，基于资源配置的视角，对数字经济缩小城乡差距这一命题进行深入研究，既符合问题导向与目标导向相结合的研究范式，也符合经济学理论创新与我国改革发展实践应用相统一的科学路径。

二、文献综述
(一)城乡资源配置与城乡差距方面的研究
“城市偏向”政策符合国家经济发展的阶段目标，但带来城乡分割与城乡差距[5]，而“城市偏向”的基本表现和典型特征是城乡要素配置错位。要素配置影响城乡发展的观点可以追朔到亚当斯密关于绝对优势的思想，城乡具有不同的绝对优势，进而引发城乡要素流动与专业化分工[6]。马克思在批判地继承了亚当斯密分工理论的基础上，指出要素流动，特别是劳动力的流动，是产生城乡分离的根源，而分工带来的技术进步与生产扩大，又孕育出新的城乡关系和发展格局[7]。美国经济学家刘易斯的二元经济理论认为，劳动力的乡城转移打破了农业剩余劳动力边际生产率为零的状态，实现了要素的优化配置，这一过程将一直持续到农业与工业边际生产力相同为止[8]。Marshall(1920)以收益递增为切入点的外部性理论，为乡—城劳动力转移诱发的空间集聚效应提供了重要理论支撑[9]。这些理论为我们研究城乡要素配置与城乡关系演进奠定了坚实基础，不难发现，它们达成了两点共识，一是肯定了劳动力与社会资本由农业向工业的转移符合自然趋势，二是强调农业在国民经济中的基础地位，换言之，从长期看，要素回流是市场的理性选择。

近年来，学者们对我国当前要素配置与城乡差距之间的关系进行了广泛的讨论，具体来看：一是城乡劳动力配置方面。作为城乡要素配置的底层逻辑，城乡劳动力配置的相关文献大多聚焦于农村剩余劳动力的乡—城转移，在“乡→城”单一路径下，探讨了农业剩余劳动力转移对经济增长、城镇化、城乡收入、城乡消费等方面的作用[10-11]，同时，指出长期的单向流动将导致农村劳动力流失、农村空心化、劳动力结构弱化、农业生产效率损失等一系列农村发展困境[12-13]。二是城乡土地资源配置方面。土地是城乡利益格局的交汇点，低廉的土地成本为城市发展提供支持，但非对称的市场收益带来农地配置的低效率以及农民利益的侵蚀[14-15]，而政府主导的征地制度作为行政配置和市场配置的特别混合(周其仁，2004)[16]，是造成土地价格扭曲以及土地资源配置失序的重要原因。三是生态资源配置方面。党中央提出，生态文明建设是关系中华民族永续发展的根本大计，生态环境已被视作可交易的要素纳入到成本核算中。一方面，由于传统观念中环境的公共产品属性以及二元体制和发展的经济导向等原因，另一方面，由于农村土地成本相对较低、环境规制强度相对宽松，应对能力相对不足[17]，导致污染密集型企业逐步向乡村渗透，造成了污染的城—乡转移，农村生态环境问题凸显，这已成为固化城乡失衡的新因素[18]。而现有文献多关注污染的“地理空间”转移(东中西部区域之间、省份之间)，对“生存空间”上的“城→乡”污染转移研究不足。四是城乡资本配置方面。在要素回流和资本独大的现实逻辑下，以资本下乡为载体的城乡要素互动效果具有不确定性。一方面，广义上的资本下乡意味着资金、人才、技术、管理理念等城市优势禀赋，与农村土地、生态环境等优势资源形成互补，从而实现城乡发展共赢[19]。但另一方面，在农村市场条件尚不成熟环境下的资本下乡可能会加大对农村的二次掠夺风险[20-21]。王颂吉与白永秀(2013)[22]在此基础上研究指出，改革开放之后政府政策阻碍了要素流动与城乡二元经济结构转化，而减少政府政策干预有助于改善要素错配程度，有效加强政府引导，规避市场失灵，才能更好的发挥市场对资源的基础配置作用[23-24]。

(二)数字经济与城乡差距方面的研究
关于数字经济能否缩小城乡差距，观点并不统一，一种观点认为数字经济缩小城乡差距。学者们从微观与宏观两个层面进行了分析，微观层面主要从个体收入、促进就业、促进创业三个角度出发，如Dimaggio[25]研究表明网络使用与收入增长具有显著正相关关系。Fountain(2005)[26]则进一步指出互联网可以通过改善信息不对称，降低信息成本，提高就业率。张博与胡金焱(2015)[27]基于创业视角研究了城乡家庭创业收入与互联网发展程度的关系，指出由于社会交往面较广，交往对象多样化，社会网络对城市家庭创业收入更具有积极作用。宏观层面，随着互联网技术的发展，规模经济、范围经济及长尾效应将会发挥信息匹配作用，形成平台经济、共享经济等新经济形态，促进区域经济高质量发展[28]。尤其是，移动通讯业的快速发展，降低了信息不对称，为农民创造就业、提高农村市场效率、减少农村内部贫困提供了重要途径。另一种观点认为数字经济水平会扩大城乡收入差距。目前，城市对乡村要素资源仍具有较强的“虹吸效应”，城乡之间存在一定程度的“数字鸿沟”，这一观点被学界普遍认同，信息的可接入性、信息利用的意识水平、收入与信息基础设施差距是形成城乡“数字鸿沟”的主要原因[29-30]，而性别、受教育程度、收入等方面的不同则会导致人们从互联网技术中获利水平与获利能力存在显著差异[31-32]。

综上所述，现有文献多是针对单一要素的城乡配置特征以及形成原因进行问题导入式分析，大部分文献围绕要素配置对收入差距的影响研究，且多集中于单一要素对城乡收入的影响。而数字经济作为创新要素和驱动引擎，对于其优化要素配置的作用机制研究不足，将数字经济、要素配置与城乡差距纳入一个统一分析框架的研究更较为鲜见。此外，现有文献忽视了“虹吸效应”和“数字鸿沟”这一典型事实的影响，从而造成数字经济弥补城乡差距的绩效可能存在差异。本研究从资源优化配置的视角，探讨在“虹吸效应”与“数字鸿沟”影响下，数字经济如何通过要素优化配置实现城乡差距的缩小，弥补了现有文献在这方面的不足。具体而言，本文的边际贡献在于：第一，城乡差距不仅局限于城乡收入差距，医疗、教育、民生等方面的差距更值得关注，因此本文构建城乡多维差距评价体系，较为全面客观的对城乡差距进行测度。第二，本文将数字经济与优化要素配置纳入到城乡差距问题分析框架，一定程度上弥补了现有文献的不足，符合数字经济背景下城乡理论深化的要求。第三，本文认为数字经济能否通过优化资源配置弥补城乡差距的关键在于克服“虹吸效应”与“数字鸿沟”的影响，因此我们对不同区域进行了检验，从而揭示了不同虹吸模式与鸿沟水平下，数字经济弥补城乡差距的效果以及优化路径。

三、理论假说
(一)优化要素配置缩小城乡差距的机理
优化要素配置有助于缩小城乡差距，其作用机理体现在，一是优化要素配置结构，释放要素配置“结构红利”。在集聚效应的作用下，要素由报酬率低的农村流向要素报酬率高的城市，但随着要素的城市集聚，要素的边际报酬出现递减，进而产生回流的引力，从整体上看，优化要素配置结构能够提升要素整体的配置效率。二是提高要素在农村内部的配置效率，激发农村发展潜力和活力。要素回流对于推动农业经济动力变革、质量变革、效率变革具有重要作用，其中，以劳动力流动为载体和先导，实现技术、资金和管理向农村回流，符合当前我国发展的现实逻辑。三是实现要素的市场定价和平等交换。要素配置作为城乡利益格局的交汇点，低廉的劳动价格与土地成本为城市发展提供支持，但非对称的市场收益带来农地配置的低效率以及农民利益的侵蚀，因此，实现要素的市场定价，维护农民生产要素权益，有助于缩小城乡差距。

(二)数字经济实现要素优化配置的机制
数字经济基于大数据算法能够精准匹配供求信息，增加灵活就业人数，解决农业融资困难，打破劳动力、资本要素的空间地理限制，科学引导生产要素流向，从而提高生产要素配置效率。

第一，数字经济为供求双方提供了高效的对接平台。数字经济通过数据资源共享、信息整合开发与利用，为要素供需双方提供对接服务，数字技术在一定程度上增强了要素的可达性，打破了传统经济企业组织边界，加强与外部环境的网络联系，有效降低要素的交易成本，提高要素配置效率。同时数字经济催生的平台经济、共享经济等新业态，产生了自由职业、兼职就业等灵活就业模式，扩宽了就业渠道，实现了资源配置的集约高效。

第二，传统产业的数字化转型为优化要素配置创造了契机。一方面，在传统产业的数字化转型过程中，数字技术的高渗透性能够显著提升一二三产融合发展过程中的就业吸纳能力。另一方面，数字化转型有助于打通生产与消费的通道，通过建立大数据中心服务平台，促进产供销互联，形成生产、销售的动态匹配机制，实现集生产服务、资源管理、数据采集、技术服务、电子商务为一体的标准化生产流程，尤其是推进农产品初级加工行业发展，提高农产品附加值。并且，通过信息优势、市场关系优势与社会资本认可优势获取交易优势，数字经济也有助于产品销售模式的优化[33-34]。

第三，数字经济有助于资源共享，进而提高资源使用效率。在诸如教育、医疗、社会管理等领域，数字经济正在推动由单纯的线下向线上线下相结合的新形态转变，整合区域内资源，一定程度上缩小了城乡的时空限制，实现了优质医疗、教育等资源的城乡共享，对于缩小城乡差距具有重要现实意义。此外，数字经济以大数据平台为基础实现跨部门、跨系统、跨地区、跨层级的政府服务升级，以数据分析为支撑实现经济调节、社会管理、公共服务的科学决策，有效提高政府服务水平与服务效率，推动公共服务智能化、高效化、便捷化、均等化，有助于缩小城乡民生保障差距。

基于以上分析，本文提出研究假设1。

H1 数字经济有助于改善城乡要素错配。

(三)“虹吸效应”与“数字鸿沟”对缩小城乡差距形成阻力
“虹吸效应”在各个国家经济发展过程中具有普遍性，城市拥有良好的基础设施和创新创业环境、健全的公共服务和社会保障，对要素流动形成引力。在发展的初期阶段，单向的要素流动与城市集聚带来城乡要素报酬率的扩大，因而导致城市经济发展以及乡村地区衰落的双重性并存。应当看到，要素向城市集聚，符合发展初期以城市为增长极的规模与速度并存的导向政策，但当前我国已经进入转型发展阶段，城市经济成本攀升、环境承载能力不足诱发的城市病，以及城乡差距拉大带来的结构性矛盾凸显，因此，“弱化”城市的“虹吸效应”是缩小城乡差距的关键举措。近年来，我国城乡互联网发展整体保持快速增长态势，但乡村总体滞后于城市，尽管乡村地区互联网基础设施建设不断加快，网络接入条件不断改善，但网民增长规模、互联网普及率、网络应用深度等方面城乡差距仍较大，由此带来的城乡“数字鸿沟”与信息分化可能成为固化或拉大城乡差距新的诱因。数字技术迭代升级不仅驱动产业、教育、管理等信息化发展，从资源供给结构、管理方式、制度机制与经费投入等方面解决农村资源短缺问题(袁利平，2020)[35]，促进城乡资源共享。与此同时，乡村数字化发展、城乡人力资本差距的缩小以及乡村居民信息利用意识的提高，则有助于城乡“数字鸿沟”的缓解。因此，数字经济能否克服“虹吸效应”与“数字鸿沟”的影响，是缩小城乡差距的关键所在。

基于此，本文提出研究假设2。

H2 数字经济理论上可以缩小城乡多维差距，但是由于“虹吸效应”和“数字鸿沟”的存在导致绩效与结果具有不确定性。

四、研究设计
(一)变量与数据
1.解释变量

数字经济(DE)。目前学界对数字经济内涵尚无明确定义，因此本文参照葛和平和吴福象(2021)[36]、刘军等(2020)[37]与中国信息通信院发布的《中国数字经济发展与就业白皮书(2019年)》，从产业数字化与数字产业化两个方面构建指标体系，并对数字经济发展水平进行测度。产业数字化反映企业应用数字技术所带来的生产效率提升，包括采用信息化企业管理个数、通过互联网开展有关生产经营企业个数、通过互联网进行推广和宣传的企业个数和有电子商务企业个数；数字产业化反映信息通信业发展水平，包括电子及通信设备制造业营业收入、电子及通信设备制造业企业个数、电子及通信设备制造业从业人员平均人数和互联网域名数。由于各指标单位与属性不一致，本文首先采用极差法对各指标进行无量纲处理，如式(1)(2)所示

正向指标yi=(xi-minxi)/(maxxi-minxi)

(1)

负向指标yi=(maxxi-xi)/(maxxi-minxi)

(2)

其次由于极差法处理后数据区间为[0，1]，无法直接使用熵值法，因此本文参照已有文献对其作如下平移处理

zij=yij+1

(3)

其中i、j分别代表城市与指标，yij为极差标准化后的数据，zij为平移后的数据。

最后采用熵值法对平移后的数据进行客观赋权并计算综合得分，步骤如下。

计算第i个城市第j项指标所占权重(eij)

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(4)

计算第j项指标熵值

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(5)

计算第j项指标差异系数

dj=1-Ej

(6)

计算第j项指标权重

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(7)

计算数字经济综合得分

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(8)

2.机制变量

城乡要素错配系数。本文借鉴曹玉书与楼东玮(2012)[38]的方法，用非农业部门要素错配系数(SEM)与农业部门要素错配系数(AEM)衡量城乡要素错配程度。假设整个社会只有农业与非农业部门，且农业部门是乡村的主要生产部门，非农业部门是城市的主要生产部门，由于两部门要素回报率不相等，进而导致两部门工资利率比也不相等，因此通过计算两部门要素边际收益来表示两部门要素配置状态。用W1与W2分别表示农业部门与非农业部门工资水平；用R1与R2分别表示农业部门与非农业部门利率水平；用MPL1与MPL2分别农业部门与非农业部门边际劳动产出；用MPK1与MPK2分别表示农业部门与非农业部门边际资本产出；用α1与α2分别表示农业部门与非农业部门的资本产出弹性；用β1与β2分别表示农业部门与非农业部门的劳动产出弹性。两部门生产符合柯布道格拉斯生产函数形式(简称CD函数)，遵循边际收益最大化的条件，满足如下关系式

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(9)

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(10)

用W0/R0表示基准部门工资利率比，用表示要素错配系数，则有

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(11)

进一步可得

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(12)

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(13)

其中，λ1与λ2分别表示农业部门与非农业部门要素错配系数。本文将第一产业就业人数与第二三产业就业人数分别作为农业部门与非农业部门劳动投入，将第一产业固定资产投资与第二三产业固定资产投资分别作为农业部门与非农业部门资本投入，将各省平均的工资利率比作为各省基准部门。参照宋铮与袁志刚(2006)[39]的参数设定，将农业部门与非农业部门的资本产出弹性α1与α2分别设定为0.2与0.4，将农业部门与非农业部门的劳动产出弹性β1与β2分别设定为0.8与0.6。参照曹吉云(2007)[40]测度结果，将基准部门资本与劳动产出弹性α0与β0分别设定为0.557与0.443。当要素错配系数小于1时，表示资本配置过多，劳动配置较少；当要素错配系数大于1时，表示资本配置过少，劳动配置较多；当要素错配系数等于1时表示要素配置合理。因此农业部门要素错配系数一般大于1，表明城乡劳动力配置失衡，非农业部门要素错配系数一般小于1，表明城乡间资本配置失衡。

3.被解释变量

城乡多维差距(MDG)。本文从城乡收入差距、医疗差距、社会保障差距、教育差距四个方面构建指标体系综合测度城乡多维差距。现有文献在描述城乡差距时多采用单一维度，即以收入差距来表征城乡差距，本文主要基于要素配置视角，而要素配置效应对城乡经济、社会、环境、公共服务等多个维度均产生深远影响，因此，通过构建指标体系，基于多维度视角综合测度城乡差距，能够更加全面客观反映城乡综合差距现状，也契合本文研究的需要。因此我们选取了收入、医疗、教育与社会保障四个方面作为二级指标。采用城镇居民人均可支配收入与农村居民人均纯收入的比值描述城乡收入差距，每万人拥有城市技术卫生人员数与每万人拥有农村技术卫生人员数比值描述城乡医疗差距，城镇居民人均转移性收入与农村居民人均转移性收入的比值描述城乡社会保障差距，城市居民平均受教育年年限与农村居民平均受教育年限比值描述城乡教育差距。其中关于城乡人均受教育年限，本文参照张文等(2011)[41]的方法来进行计算，以城市居民平均受教育年限为例，方法如式(14)，其中i代表城市，j代表不同受教育程度，tij代表第i个城市第j种受教育程度年限，分别对不同教育程度的受教育年限进行定义，将未受过教育、小学、初中、高中、大专及其以上定义为1、6、9、12、16，pij代表第i个城市第j种受教育程度人口数量，农村居民平均受教育年限也按照上述方法计算得到。

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(14)

4.控制变量

本文在参考现有研究结果的基础上，引入以下控制变量。市场化程度(Mar)，采用非国有企业固定资产投资占全社会固定资产投资比重表征；城镇化率(Urban)，采用城镇常住人口占总人口比重表征；公路里程(Road)，采用公路里程与常住人口比值表征。

由于数字经济相关指标统计时间晚、年限少，为了遵循数据可得性与科学性，本文剔除了西藏自治区，选取2012—2018年我国30个省市自治区数据进行回归。本文数字经济相关数据来源于《中国第三产业统计年鉴》和《中国高技术产业统计年鉴》，其余数据均来源于《中国统计年鉴》和各省统计年鉴，各变量描述性统计见表1。

表1 描述性统计

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(二)模型构建
为考察数字经济通过影响城乡要素配置进而影响城乡多维差距，本文引入数字经济与城乡要素错配系数的交互项进行分析，普通面板回归模型设定如式(15)(以农村要素错配系数为例)，其中，i、t分别表示地区、年份，MDG表示城乡多维差距，DE表示数字经济综合得分，AEM表示农村要素错配系数，control表示一系列控制变量，包括市场化程度、城镇化率与公路里程，μi表示个体效应，λt表示时间效应，εit表示随机误差项。

lnMDGit=α0+α1lnDEit+α2lnAEMit*lnDEit+width=199,height=32,dpi=110

(15)

五、实证分析
(一)空间相关性分析
采用Stata15.0软件对2012—2018年的数字经济、农业部门要素错配系数与非农业部门要素错配系数的空间相关性作莫兰检验(见表2)，方法如下

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(16)

表2 全国lnDE、lnAEM与lnSEM全域莫兰指数

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注：*、**与***分别表示10%、5%与1%的显著性水平；括号中相关数值表示伴随概率p，下同。

其中，width=114,height=46,dpi=110是样本方差，width=129,height=49,dpi=110为空间权重之和。Moran指数为正，表示存在空间正相关，反之，表示存在空间负相关，为0，表示空间独立分布。全域莫兰指数无法对局部区域空间集聚情况进行描述，本文利用局部莫兰指数对特定区域以及周围区域之间的空间差异进行分析，以2014年和2017年为例绘制全国范围数字经济、农业部门要素错配系数与非农业部门要素错配系数的局部莫兰散点图。

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图1 2014年与2017年全国lnDE莫兰散点图

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图2 2014年与2017年全国lnAEM莫兰散点图

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图3 2014年与2017年全国lnSEM莫兰散点图

通过空间相关性检验结果可得，各变量几乎都通过了5%的显著性水平检验，表现为正的空间自相关性，全域范围内呈现出空间集聚特征。莫兰散点图大部分观测值分布在第一、三象限，表明数字经济、农业部门要素错配与非农业部门要素错配呈现高水平集聚与低水平集聚特征，因此，本文采用空间计量模型进行回归分析较为合理。

(二)空间计量模型选择
LM检验在邻接矩阵下，除R-LMLag外，其余指标均在5%水平下拒绝原假设。进一步通过LR检验空间杜宾模型(SDM)是否退化为空间误差模型(SEM)或空间误差模型(SAR)，结果表明显著拒绝原假设，验证SDM无法退化为SEM或SAR。Hausman检验结果表明，固定效应优于随机效应，而联合显著性检验结果表明，在邻接矩阵下应选择个体固定效应SDM模型，见表3。

表3 LM、LR、Hausman与联合显著性检验

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(三)数字经济对城乡多维差距检验
表4结果表明，数字经济对缩小城乡多维差距具有显著的正向促进作用，这种影响表现出显著的区域异质性。具体而言，中部地区影响最大，东部次之，西部最小。现有文献表明“数字鸿沟”可能拉大城乡差距[42]，相关文献研究指出，东、中、西部不同区域“数字鸿沟”大小存在差异，西部地区“数字鸿沟”最大，中部次之，东部最小[43]。因此西部地区数字经济的影响范围与强度相对中部与东部地区较低，尤其西部农村地区受制于地理环境、受教育水平与基础设施建设水平，居民整体使用数字化服务的能力与意愿偏低，削弱了数字经济对农村发展的经济社会效应。与东部地区相比，中部地区“数字鸿沟”更大，但数字经济对城乡多维差距扩大的负向抑制作用却高于东部，其主要原因在于数字经济水平提高为要素流动开通数字通道，打破要素流动壁垒，但东部地区依托城市群的高速发展，生产要素聚集水平较高，而聚集形成的规模效应又进一步强化要素的空间聚集，换言之，过强的地区“虹吸效应”削弱了数字经济对缩小城市差距的正向作用。

表4 数字经济对城乡多维差距空间杜宾模型回归结果

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(四)要素错配对城乡多维差距检验
城乡要素错配系数衡量城乡要素配置状况，SDM模型回归结果(表5)表明：(1)全国以及分区域来看，除西部地区外，农业与非农业要素错配系数均缩小城乡多维差距，要素配置优化有助于缩小城乡多维差距，与本文假设相符。(2)西部地区非农业部门要素错配系数扩大城乡多维差距，主要原因在于伴随非农业部门要素配置优化，农村资金短缺情况得以缓解，但西部地区受到区位、基础设施与农业生产技术的限制相对突出，所引起的农业规模化生产水平不足，导致农业生产效率提升受限，阻碍农村居民收入的提高，因此西部地区城乡资本优化配置对城乡多维差距影响有限，加强城乡劳动力的优化配置是缩小城乡差距的重点所在。

表5 城乡要素错配系数对城乡多维差距空间杜宾模型回归结果

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(五)机制检验
接下来对数字经济通过改善城乡要素错配进而缩小城乡多维差距进行机制检验，通过引入数字经济与城乡要素错配系数的交互项进行分析，如果交互项为负，则说明机制成立，反之则说明不成立。表6空间回归结果表明：(1)数字经济与农业部门要素错配系数交互项均为负，但仅中部地区通过显著性检验。表明中部地区数字经济能通过改变就业结构、改进就业方式，促进农村剩余劳动力向城市流动，进而缩小城乡多维差距。值得注意的是，伴随数字经济水平提高，中部地区城镇化已经呈现出新特征，原有流出人口逐渐由东部向中部回流，且回流人口从业类型呈现高级化趋势；(2)数字经济与非农业部门要素错配系数交互项仅在东部地区显著为负，表明东部地区数字经济通过为农村配置更多的资本，缓解农村资金、医疗资源与教育资源匮乏的局面，进而缩小城乡多维差距。

表6 机制检验空间杜宾模型回归结果

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空间杜宾模型存在空间溢出效应，因此采用空间偏微分法将空间溢出总效应分解为直接效应与间接效应(表7)，结果表明：(1)数字经济对缩小城乡多维差距具有空间溢出效应，并呈现区域异质性特征，东部地区数字经济主要通过改善城乡资本错配，而中西部地区主要通过改善城乡劳动力错配，进而缩小城乡多维差距。其原因可能有两个方面：一是劳动力配置方面。数字经济主要通过改变就业结构、改进就业方式促进剩余劳动力向城市转移，从而改善城乡劳动力错配。东部地区属于经济发展水平较高区域，城镇化水平与生产要素集聚程度相对较高，尤其是劳动力在东部城市大量集聚，因此削弱了数字经济对东部地区劳动力配置。与之相反，中西部地区经济发展水平较低，城市劳动力集聚程度相对偏低，通过改变就业结构、改进就业方式促进剩余劳动力向城市转移，城镇化进程与产业结构升级进程相契合。二是资本配置方面。数字经济一方面增强资本可达性，另一方面通过传统农业数字化转型提高农业资本回报率，在资本可达性提高的基础上吸引城市资本回流，进而改善城乡资本错配。农业资本回报率提高离不开农业人才，而影响农业人才分布的主要因素有农业经济水平、受教育状况与耕地面积，其中受教育状况影响最大，耕地面积影响最小[44]。因此相比中西部地区，东部地区具备提高农业资本回报率的先决条件，导致数字经济仅在东部地区能通过改善城乡资本错配从而缩小城乡多维差距。(2)数字经济缩小城乡多维差距仅表现为缩小本地区城乡差距。一方面，西部地区受教育状况与农业经济水平有限引起农业人才不足，同时伴随该地区数字经济发展，大量剩余劳动力向城市转移，又由于劳动力转移具有择优选择性特征，具有较高人力资本的农村劳动力转移间接导致中西部地区农村人力资本进一步降低，致使中西部地区无法承接来自东部地区农业数字化转型的技术、管理与经验，而因技术、管理与经验落后所引起的农业生产率落后也无法吸引优质人才返乡创业。因此伴随着东部城乡资本配置的优化，使得资本在东部农村聚集，加剧了中西部地区城乡差距的扩大。另一方面，数字经济通过改善城乡劳动力配置会加剧周边地区城乡差距这一结论与相关学者一致。其主要原因在于，数字经济引起的本地区城乡劳动力配置优化是基于改变就业结构与改进就业方式，吸引本地区和周边地区农村优质劳动力向本地区城市转移，进而在本地区产生人力资本溢出效应特别是集聚效应，本地区对周边地区进一步形成“虹吸效应”，从而扩大周边地区城乡差距。

表7 空间溢出效应分解

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(六)数字经济对城乡多维差距的收敛性分析
为了考察数字经济对城乡多维差距的长期影响趋势，本文采用空间计量模型对数字经济对城乡多维差距的影响进行收敛性检验。空间杜宾模型下的收敛效应结果如表8，结果表明：β值在全国及其各区域均显著为负，λ值均大于0，表明城乡多维差距存在条件收敛。全国、东、中、西部地区的收敛系数分别为0.24、1.82、1.20、0.47。采用偏微分的方法对收敛效应进行分解得到直接收敛效应、间接收敛效应和总收敛效应。从收敛趋势来看，东部、中部地区显著强于西部地区。全国层面总收敛效应为负，间接收敛效应为正，而直接收敛效应为负，表明数字经济在改善要素配置的过程中，总体上，数字经济发展水平越低的地区越有助于其城乡均衡化发展，但其中，数字经济水平越高的地区其在提高相邻地区城乡多维差距收敛速度的作用更为显著，而数字经济水平越低的地区其加快本地区城乡多维差距收敛的作用更突出。此外，东、中、西部地区总收敛效应均为负，表明数字经济水平越低的地区其城乡多维差距缩小的速度越快，其政策启示在于数字经济与要素配置之间的空间交互效应有助于落后地区实现城乡的均衡化发展，即数字经济能够缩小相邻地区间城乡多维差距水平。东、中、西部地区直接收敛效应均为负，表明数字经济发展能提高本地区城乡多维差距的收敛速度，而中、西部地区的间接收敛效应为正，表明数字经济水平越高其对周边地区城乡均衡化发展的作用越显著。东部地区间接收敛效应为负，其主要原因在于通过就业方式与就业结构的转变，促进剩余劳动力向城市流动，往往只能加快本地区城乡多维差距收敛，而通过资本下乡，解决农村资金、教育与医疗匮乏局面，不仅能加快本地区城乡多维差距收敛，而且也能提高相邻地区城乡多维差距收敛速度。

表8 数字经济对城乡多维差距的收敛性分解

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六、结论及建议
数字经济具有可复制、非竞争、高效率的特性，是新时代经济社会发展的重要基础和核心动力。然而，数字垄断可能带来无序扩张和野蛮生长，“虹吸效应”与“数字鸿沟”可能带来地区差距扩大，需要引起充分重视。本文基于资源配置的视角，深入分析了数字经济通过优化资源配置缩小城乡差距的机制，为评估城乡多维差距提供了数据支撑和分析视角，也为探寻数字经济背景下优化要素配置和缩小城乡差距的现实路径提供了政策参考。研究结果表明：(1)数字经济对缩小城乡多维差距具有显著的正向促进作用，其中，对中部地区的影响最大，东部地区次之，西部地区较低。这一结论的重要启示在于，数字经济对城乡差距的作用是否符合倒“U”型特征，即经济发展初期，数字经济对城乡差距的改善作用相对较低，随着经济发展水平的提高，这种作用不断提升并达到最大，此后逐渐减弱。(2)数字经济通过打破要素流动壁垒，改善要素错配，缩小城乡多维差距，但过强的“虹吸效应”与过大的“数字鸿沟”会削弱数字经济的影响，这一研究结论为以数字经济为抓手缩小城乡差距提供了经验证据，其政策指向在于，将弱化“虹吸效应”和消弭“数字鸿沟”纳入到数字经济驱动欠发达地区以及广大农村地区的援助政策具有重要的现实意义，“数字鸿沟”如果不加以解决，将可能进一步加剧地区及城乡之间的差距。(3)数字经济能够改善要素错配，提高要素配置效率，但作用机制与影响效果存在明显区域差异。欠发达地区，数字经济缩小城乡多维差距的关键点在城市，通过改进就业方式、改善就业结构，加快人口城镇化进程。发达地区，数字经济缩小城乡多维差距的关键点在农村，改善农村资本短缺是解决城乡多维差距的主要途径。(4)数字经济与要素配置之间的空间交互效应有助于落后地区实现城乡的均衡化发展，东、中、西部地区总收敛效应均为负，表明数字经济水平越低的地区其城乡多维差距缩小的速度越快，换言之，落后地区具有“追赶效应”。而中、西部地区的间接收敛效应为正，东部地区间接收敛效应为负，表明经济水平较低的区域，数字经济发展其对周边地区城乡均衡化发展的作用越显著。而经济水平较高的区域，往往只能加快本地区城乡差距的收敛。基于以上研究结论，本文提出如下政策建议。

第一，厚植乡村“数字土壤”。一是构建城乡一体化的大数据中心、城乡互联网基础设施和体系、重构城乡一体化公共卫生事件网络应急响应平台。新型基础设施是基于新型数字科技，为社会生产和居民生活提供公共服务的物质工程设施，地方政府要做好数字经济发展的顶层设计和规划引领，规范新型基础建设的有效投资和有序建设，要因地制宜，充分考虑本地发展情况，循序渐进的开展数字基建，提高资源配置效率。二是引导数字经济逆向渗透，促进城乡一体化发展。三是探索农业发展新模式，打破传统农产品产销路径，打造具有地方特色的农产品形象品牌，通过电商销售平台扩大农产品资讯传播，助力乡村开拓市场。四是缩小城乡“数字鸿沟”，充分发挥数字经济优化资源配置的作用。

第二，弱化城市“虹吸效应”。“虹吸效应”是各个国家经济发展过程中的普遍规律，但科学的政策引导能够有效缓解其对乡村发展带来的负面影响。弱化城市“虹吸效应”的政策重点在于强化乡村的发展势能，进而相对降低城市的引力势差，主要包括：一是加快推进乡村基础设施建设，一方面，交通基础设施决定了要素流速、流量与流向，另一方面，基础设施有助于重构城乡空间价值。二是优化乡村营商环境，降低交易成本，这有助于乡村经济的内生增长，也会对企业家“用脚投票”的决策模式产生影响。三是提升乡村公共服务供给水平，公共服务主要依靠政府财政，城市经济繁荣，其公共服务资源相对丰富，而乡村则相对落后，打破这一僵局的关键在于政府的合理规制来弥补市场失灵。

第三，遵循“市场主导+政府引导”的原则，优化城乡要素配置。政府应当加快推进公共资源配置向农业农村倾斜，破除体制机制弊端，让市场在城乡要素和公共资源配置中发挥主导作用，在外部要素引入与内部要素激活两个层面，释放数字经济动能，重构城乡要素互动秩序，立足城乡融合发展的科学理念，深入探索数字经济驱动下的农村内生发展路径。缩小城乡差距是一项复杂的系统性工程，而城乡要素配置关系到城乡功能实现、产业布局、政府职能转变、政策协同等诸多重大课题，涉及多方面的复杂利益，不同区域经济发展水平、数字化程度、要素配置格局都存在较大差异，因此，结合不同区域发展实际，制定推进策略，有针对性、分层次、分阶段的推进数字经济发展和要素市场化改革，才能真正实现城乡发展格局的重构。

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Can Digital Economy Narrow Multidimensional Gap Between Urban and Rural Areas from the Perspective of Resource Mismatch
ZHOU Hui, SUN Ge, ZHOU Jia-lai

(School of Economics, Anhui University of Finance and Economics, Bengbu 233030, China)

Abstract：Digital economy is becoming a new driving force for social and economic development, and narrowing the gap between urban and rural areas is related to the overall situation of socialist modernization. However, there is no consistent conclusion whether digital economy can narrow the gap between urban and rural areas. Based on the typical facts of "siphon effect" and "digital divide", this paper explains the internal mechanism of digital economy to narrow the multi-dimensional gap between urban and rural areas from the perspective of optimal allocation of resources. It is found that digital economy can significantly narrow the multi-dimensional gap between urban and rural areas, and this effect also shows conditional convergence in the long run. The improvement path of low economic level is different from that of high economic level. The digital economy in low economic level can narrow the urban-rural gap by improving labor allocation, while that in high economic level can narrow the urban-rural gap by optimizing capital allocation. The spatial spillover effect test results show that digital economy worsens the gap between urban and rural areas by improving the allocation of urban and rural labor. The research of this paper provides data support and analytical perspective for evaluating the mismatch of resources between urban and rural areas and the multi-dimensional gap between urban and rural areas, and also provides policy basis for exploring realistic paths to optimize resource allocation and narrow the gap between urban and rural areas under the background of digital economy.

Key words：digital economy; element mismatch; multidimensional gap between urban and rural areas; siphon effect; digital divide