數(shù)字經(jīng)濟(jì)發(fā)展如何影響城鄉(xiāng)收入差距

米嘉偉 屈小娥

內(nèi)容提要：從就業(yè)及收入分配視角分析了數(shù)字經(jīng)濟(jì)對(duì)城鄉(xiāng)收入差距的影響機(jī)制，使用2011-2019年中國238個(gè)地級(jí)及以上城市層面數(shù)據(jù)，探究數(shù)字經(jīng)濟(jì)發(fā)展和城鄉(xiāng)收入差距之間的關(guān)系并進(jìn)行區(qū)域異質(zhì)性分析。研究發(fā)現(xiàn)：數(shù)字經(jīng)濟(jì)發(fā)展對(duì)城鄉(xiāng)收入差距的影響呈先縮小后擴(kuò)大的“U型”變化趨勢(shì)，目前中國已跨越拐點(diǎn)處于“U型”曲線的右側(cè)，數(shù)字經(jīng)濟(jì)展現(xiàn)出擴(kuò)大城鄉(xiāng)收入差距的傾向。分區(qū)域看，西部地區(qū)“U型”關(guān)系明顯，東、中部地區(qū)較為微弱；以人口數(shù)量劃分城市規(guī)模大小，數(shù)字經(jīng)濟(jì)與城鄉(xiāng)收入差距的“U型”關(guān)系顯著存在于大規(guī)模和小規(guī)模城市。進(jìn)一步研究發(fā)現(xiàn)教育資源對(duì)數(shù)字經(jīng)濟(jì)與城鄉(xiāng)收入差距的“U型”關(guān)系具有調(diào)節(jié)作用，城鎮(zhèn)化在數(shù)字經(jīng)濟(jì)對(duì)城鄉(xiāng)收入差距的影響中具有部分中介效應(yīng)。上述研究對(duì)于制定減輕數(shù)字經(jīng)濟(jì)發(fā)展對(duì)就業(yè)結(jié)構(gòu)沖擊、改善城鄉(xiāng)收入差距的相關(guān)政策具有一定參考價(jià)值。

一、 引 言

城鄉(xiāng)收入差距過大一直是中國區(qū)域經(jīng)濟(jì)發(fā)展不平衡所面臨的重要問題。近十年來，中國農(nóng)村經(jīng)濟(jì)發(fā)展取得了長足進(jìn)步，中國也已全面建成小康社會(huì)，人民生活水平較改革開放初期大幅提高，但是從城鄉(xiāng)居民收入來看，中國城鄉(xiāng)收入比(1)城鄉(xiāng)收入比：指城鎮(zhèn)居民人均可支配收入與農(nóng)村居民人均可支配收入之比。從2011年的2.90下降到2020年的2.56，僅縮小了11.70%，農(nóng)村居民較城市居民在生活、教育、醫(yī)療等諸多方面仍存在顯著的差距，城鄉(xiāng)收入差距依然是中國改善收入分配結(jié)構(gòu)，實(shí)現(xiàn)共同富裕這一社會(huì)主義根本目標(biāo)過程中亟待解決的難題。

近年來，在互聯(lián)網(wǎng)、大數(shù)據(jù)、人工智能、5G等技術(shù)迅猛發(fā)展的推動(dòng)下，數(shù)字技術(shù)日益融入社會(huì)經(jīng)濟(jì)發(fā)展的各個(gè)領(lǐng)域，數(shù)字經(jīng)濟(jì)也憑借數(shù)字技術(shù)成為重塑要素分配和經(jīng)濟(jì)結(jié)構(gòu)的重要力量。中共十八大以來，黨中央更是將數(shù)字經(jīng)濟(jì)作為把握新一輪產(chǎn)業(yè)科技革命和產(chǎn)業(yè)變革的國家戰(zhàn)略選擇，根據(jù)中國信息通信研究院2021年發(fā)布的《中國數(shù)字經(jīng)濟(jì)發(fā)展白皮書》，2020年中國數(shù)字經(jīng)濟(jì)規(guī)模為39.2萬億元，占GDP比重為38.6%，數(shù)字經(jīng)濟(jì)已經(jīng)成為中國經(jīng)濟(jì)發(fā)展的重要驅(qū)動(dòng)力，與各產(chǎn)業(yè)融合，對(duì)資源要素流動(dòng)、生產(chǎn)模式變革、要素收入回報(bào)等產(chǎn)生著巨大作用，也必然會(huì)對(duì)城鄉(xiāng)居民就業(yè)和收入分配帶來深刻影響。因此在中國經(jīng)濟(jì)發(fā)展新舊動(dòng)能轉(zhuǎn)換的新階段，研究數(shù)字經(jīng)濟(jì)這一新的經(jīng)濟(jì)驅(qū)動(dòng)力如何影響城鄉(xiāng)收入差距，對(duì)于改善中國城鄉(xiāng)居民收入分配結(jié)構(gòu)，探索實(shí)現(xiàn)共同富裕具有重要意義。

二、 文獻(xiàn)綜述

1. 數(shù)字經(jīng)濟(jì)對(duì)就業(yè)及收入分配的相關(guān)研究

從歷史經(jīng)驗(yàn)來看，技術(shù)革命和產(chǎn)業(yè)變革往往會(huì)帶來勞動(dòng)力需求結(jié)構(gòu)的調(diào)整，并進(jìn)一步影響居民收入分配。隨著人工智能、云計(jì)算、大數(shù)據(jù)等數(shù)字技術(shù)的蓬勃發(fā)展，數(shù)字經(jīng)濟(jì)已成為促進(jìn)國民經(jīng)濟(jì)增長的新動(dòng)力，其內(nèi)含的科技力量正在重塑傳統(tǒng)生產(chǎn)模式，對(duì)中國勞動(dòng)力就業(yè)及收入分配產(chǎn)生深刻影響。在對(duì)就業(yè)影響方面，何宗樾和宋旭光(2020)研究發(fā)現(xiàn)數(shù)字經(jīng)濟(jì)可以促進(jìn)非農(nóng)就業(yè)，高人力資本群體能夠獲得更多就業(yè)機(jī)會(huì)。王文(2020)通過省級(jí)面板數(shù)據(jù)研究發(fā)現(xiàn)工業(yè)智能化會(huì)降低制造業(yè)程式化就業(yè)崗位份額，可以提升知識(shí)密集型服務(wù)業(yè)就業(yè)份額?？梢?，數(shù)字經(jīng)濟(jì)發(fā)展具有一定的就業(yè)促進(jìn)效應(yīng)，且會(huì)對(duì)就業(yè)結(jié)構(gòu)產(chǎn)生影響。在對(duì)創(chuàng)業(yè)影響方面，數(shù)字經(jīng)濟(jì)也具有積極作用，趙濤等(2020)利用中國城市數(shù)據(jù)發(fā)現(xiàn)數(shù)字經(jīng)濟(jì)可以提升城市創(chuàng)業(yè)活躍度進(jìn)而賦能經(jīng)濟(jì)高質(zhì)量發(fā)展。張勛等(2019)發(fā)現(xiàn)數(shù)字金融的發(fā)展可以為農(nóng)村居民提供均等化的創(chuàng)業(yè)機(jī)會(huì)，改善其創(chuàng)業(yè)行為。在對(duì)收入分配影響方面，柏培文和張?jiān)?2021)研究發(fā)現(xiàn)數(shù)字經(jīng)濟(jì)發(fā)展對(duì)低技能勞動(dòng)力權(quán)益的擠占效應(yīng)會(huì)抵消人口紅利降低所帶來的低技能勞動(dòng)力福利提升效應(yīng)，造成低技能勞動(dòng)力權(quán)益惡化。李怡和柯杰升(2021)指出農(nóng)村數(shù)字經(jīng)濟(jì)發(fā)展可以提升農(nóng)民收入但也會(huì)增加農(nóng)村居民群體內(nèi)部的收入不平等，擁有較高教育程度和社會(huì)地位的群體收入提升更多。從現(xiàn)有研究可以看到數(shù)字經(jīng)濟(jì)的發(fā)展可以提高就業(yè)和創(chuàng)業(yè)水平，也會(huì)對(duì)就業(yè)結(jié)構(gòu)產(chǎn)生影響，且具備較高人力資本的群體從數(shù)字經(jīng)濟(jì)發(fā)展中受益更多，進(jìn)而導(dǎo)致收入分配差異。

2. 關(guān)于城鄉(xiāng)收入差距影響因素的相關(guān)研究

近年來，中國居民收入差距呈高位徘徊狀態(tài)，其中城鄉(xiāng)收入差距有縮小，但其主要是由于面向農(nóng)村的轉(zhuǎn)移支付增加，而非城鄉(xiāng)融合所致(羅楚亮等，2021)，城鄉(xiāng)收入差距依然是改善中國收入分配差距的重要抓手。有關(guān)城鄉(xiāng)收入差距影響因素的研究頗多，城市傾向政策、城鎮(zhèn)化水平、金融發(fā)展、財(cái)政支出等都是以往研究中學(xué)者們較為聚焦的因素。陸銘和陳釗(2004)通過省級(jí)面板數(shù)據(jù)研究發(fā)現(xiàn)城市化有助于降低城鄉(xiāng)收入差距，同時(shí)政府的城市偏向性政策會(huì)擴(kuò)大城鄉(xiāng)收入差距。陳斌開和林毅夫(2013)認(rèn)為政府鼓勵(lì)資本密集型部門優(yōu)先發(fā)展會(huì)延緩城市化進(jìn)程，擴(kuò)大城鄉(xiāng)收入差距，并且研究發(fā)現(xiàn)中國城鄉(xiāng)收入差距隨經(jīng)濟(jì)發(fā)展呈“U型”規(guī)律。葉志強(qiáng)等(2011)研究發(fā)現(xiàn)金融發(fā)展會(huì)擴(kuò)大城鄉(xiāng)收入差距。隨數(shù)字技術(shù)在金融領(lǐng)域的滲透發(fā)展，宋曉玲(2017)利用省級(jí)面板數(shù)據(jù)研究發(fā)現(xiàn)數(shù)字普惠金融有助于縮小城鄉(xiāng)收入差距。陳安平和杜金沛(2010)研究發(fā)現(xiàn)，財(cái)政支出增加不一定會(huì)縮小城鄉(xiāng)收入差距，只有財(cái)政支出偏向農(nóng)業(yè)和科教文衛(wèi)時(shí)，才會(huì)利于縮小城鄉(xiāng)收入差距。隨著信息通信技術(shù)的興起，也有學(xué)者開始探索新技術(shù)變革對(duì)城鄉(xiāng)收入差距的影響。程名望和張家平(2019)研究發(fā)現(xiàn)互聯(lián)網(wǎng)普及對(duì)城鄉(xiāng)收入差距具有“倒U型”影響趨勢(shì)，當(dāng)前互聯(lián)網(wǎng)對(duì)農(nóng)村居民的收入提升作用大于城鎮(zhèn)居民，有助于縮小城鄉(xiāng)收入差距。劉歡(2020)從勞動(dòng)力轉(zhuǎn)移視角研究發(fā)現(xiàn)工業(yè)智能化會(huì)降低農(nóng)業(yè)轉(zhuǎn)移人口的收入和工作穩(wěn)定性，擴(kuò)大城鄉(xiāng)收入差距?？梢钥吹綄W(xué)者們對(duì)城鄉(xiāng)收入差距的影響因素做了諸多研究，且對(duì)其中一些傳統(tǒng)影響因素如城市化、城市偏向政策、財(cái)政支出等的作用效果也基本達(dá)成一致共識(shí)。

目前關(guān)于數(shù)字經(jīng)濟(jì)對(duì)中國城鄉(xiāng)收入差距影響的研究仍然較少。李曉鐘和李俊雨(2021)使用省級(jí)面板數(shù)據(jù)研究發(fā)現(xiàn)數(shù)字經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平對(duì)城鄉(xiāng)收入差距的影響呈先上升、后下降的“倒U型”趨勢(shì)，且存在門檻效應(yīng)，即隨人均收入水平和研發(fā)強(qiáng)度的提高，數(shù)字經(jīng)濟(jì)對(duì)縮小城鄉(xiāng)收入差距的影響越明顯。陳文和吳贏(2021)同樣利用省級(jí)面板數(shù)據(jù)構(gòu)建數(shù)字經(jīng)濟(jì)發(fā)展指標(biāo)，研究發(fā)現(xiàn)數(shù)字經(jīng)濟(jì)可以通過影響城鎮(zhèn)化率和創(chuàng)業(yè)水平來對(duì)城鄉(xiāng)收入差距產(chǎn)生作用，數(shù)字經(jīng)濟(jì)對(duì)城鄉(xiāng)收入差距的影響呈“U型”趨勢(shì)?？梢钥吹缴鲜鰞烧呔褂弥袊〖?jí)層面數(shù)據(jù)進(jìn)行研究，且研究結(jié)果呈現(xiàn)的影響趨勢(shì)恰好相反，未能互相佐證。

綜上所述，可以看到數(shù)字經(jīng)濟(jì)發(fā)展會(huì)對(duì)就業(yè)總量及就業(yè)結(jié)構(gòu)產(chǎn)生影響，且具備較高人力資本的群體會(huì)從數(shù)字經(jīng)濟(jì)發(fā)展中受益更多，進(jìn)而導(dǎo)致收入分配差異。而目前鮮有文獻(xiàn)從此視角出發(fā)研究數(shù)字經(jīng)濟(jì)發(fā)展對(duì)城鄉(xiāng)收入差距的影響。此外，關(guān)于數(shù)字經(jīng)濟(jì)對(duì)中國城鄉(xiāng)收入差距影響的研究成果還比較少，且現(xiàn)有研究結(jié)論相異。相較于已有研究，本文的邊際貢獻(xiàn)有以下三點(diǎn)：首先，從數(shù)字經(jīng)濟(jì)對(duì)居民就業(yè)及收入分配影響視角，分析了數(shù)字經(jīng)濟(jì)對(duì)城鄉(xiāng)收入差距的作用機(jī)制；其次，以中國238個(gè)地級(jí)及以上城市作為研究對(duì)象，用更為豐富的城市層面數(shù)據(jù)驗(yàn)證了數(shù)字經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平對(duì)城鄉(xiāng)收入差距的影響，研究發(fā)現(xiàn)總體上中國數(shù)字經(jīng)濟(jì)發(fā)展對(duì)城鄉(xiāng)收入差距的影響呈先縮小后擴(kuò)大的“U型”變化趨勢(shì)，且目前已跨越拐點(diǎn)，處于“U型”曲線右側(cè)，數(shù)字經(jīng)濟(jì)展現(xiàn)出擴(kuò)大城鄉(xiāng)收入差距的傾向，并在此基礎(chǔ)上進(jìn)行了區(qū)域異質(zhì)性分析，是對(duì)已有研究的有益補(bǔ)充；最后，檢驗(yàn)了教育資源的調(diào)節(jié)作用和城鎮(zhèn)化的中介作用，為政府制定相應(yīng)的公共政策緩解數(shù)字經(jīng)濟(jì)發(fā)展引致的城鄉(xiāng)收入差距擴(kuò)大提供經(jīng)驗(yàn)支持。

三、 數(shù)字經(jīng)濟(jì)影響城鄉(xiāng)收入差距的機(jī)制分析

中國鄉(xiāng)村振興調(diào)查數(shù)據(jù)(CRRS)顯示工資性收入和家庭經(jīng)營性收入已成為當(dāng)前農(nóng)村居民的主要收入來源，2019年農(nóng)村居民收入結(jié)構(gòu)中，工資性收入占比最高，為45.72%，家庭經(jīng)營性凈收入次之，占比為41.05%，其中農(nóng)業(yè)經(jīng)營凈收入占總收入比重為27.18%，非農(nóng)經(jīng)營凈收入占總收入比重為13.87%(杜鑫，2021)。數(shù)字經(jīng)濟(jì)可以通過影響農(nóng)村居民的就業(yè)和非農(nóng)經(jīng)營對(duì)城鄉(xiāng)收入差距產(chǎn)生影響。

數(shù)字經(jīng)濟(jì)對(duì)傳統(tǒng)生產(chǎn)模式和產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)的重塑會(huì)對(duì)就業(yè)總量及就業(yè)結(jié)構(gòu)產(chǎn)生沖擊。在對(duì)就業(yè)總量的影響方面：第一，數(shù)字經(jīng)濟(jì)興起會(huì)創(chuàng)造更多就業(yè)機(jī)會(huì)，且對(duì)非農(nóng)就業(yè)具有促進(jìn)作用(詹曉寧和歐陽永福，2018；何宗樾和宋旭光，2020)。智能化技術(shù)的應(yīng)用會(huì)創(chuàng)造新的業(yè)態(tài)與生產(chǎn)模式(Acemoglu和Restrepo，2018)，新的就業(yè)崗位將會(huì)隨之產(chǎn)生。同時(shí)有研究表明工業(yè)智能化會(huì)增加高、低教育程度勞動(dòng)力的需求(孫早和侯玉琳，2019)，而農(nóng)村居民恰為中低技能勞動(dòng)力供給主體。此外，數(shù)字經(jīng)濟(jì)平臺(tái)具有“蒲公英效應(yīng)”，當(dāng)數(shù)字經(jīng)濟(jì)企業(yè)確立其行業(yè)領(lǐng)先地位后，會(huì)為與其合作的上下游中小企業(yè)提供更好的發(fā)展條件和市場(chǎng)機(jī)會(huì)，營造完善的數(shù)字經(jīng)濟(jì)生態(tài)，進(jìn)而提供更多就業(yè)崗位。第二，數(shù)字經(jīng)濟(jì)的發(fā)展也可以間接促進(jìn)就業(yè)。首先，數(shù)字經(jīng)濟(jì)極大地便利了信息的流通，一定程度上降低了農(nóng)村勞動(dòng)力在尋求工作中的信息不對(duì)稱程度，其可以借助網(wǎng)絡(luò)信息平臺(tái)獲知招聘信息，進(jìn)行崗位匹配，減少其尋求工作的時(shí)間成本和經(jīng)濟(jì)成本，提高就業(yè)效率。其次，數(shù)字經(jīng)濟(jì)時(shí)代知識(shí)和信息具有非競(jìng)爭(zhēng)性，勞動(dòng)力通過互聯(lián)網(wǎng)即可獲取豐富的信息和知識(shí)，可以通過自學(xué)掌握和加強(qiáng)新的勞動(dòng)技能，提高自身人力資本，增強(qiáng)就業(yè)競(jìng)爭(zhēng)力。第三，數(shù)字經(jīng)濟(jì)的發(fā)展有助于促進(jìn)創(chuàng)業(yè)，促進(jìn)農(nóng)村居民的非農(nóng)經(jīng)營收入提高。隨著農(nóng)村居民非農(nóng)就業(yè)的增加，農(nóng)戶人均收入出現(xiàn)較快增長，農(nóng)村居民非農(nóng)創(chuàng)業(yè)意愿也隨人均收入的提高而提高(彭克強(qiáng)和劉錫良，2016)。農(nóng)村地區(qū)信貸市場(chǎng)嚴(yán)重的信息不對(duì)稱性和較高的信貸交易成本會(huì)阻礙農(nóng)村居民獲得創(chuàng)業(yè)融資，而數(shù)字金融可以有效緩解農(nóng)戶的信貸約束，促進(jìn)農(nóng)村居民創(chuàng)業(yè)，增加創(chuàng)業(yè)收入(何婧和李慶海，2019)。

信息技術(shù)革命的推進(jìn)會(huì)帶來勞動(dòng)力就業(yè)結(jié)構(gòu)的調(diào)整(Machin和Van Reenen,1998)，在對(duì)就業(yè)結(jié)構(gòu)的影響方面，現(xiàn)有研究主要聚焦于人工智能和工業(yè)智能化對(duì)程式化勞動(dòng)力的替代和就業(yè)極化問題。工業(yè)智能化水平的提升會(huì)減少制造業(yè)就業(yè)份額，增加知識(shí)和技術(shù)密集型服務(wù)業(yè)就業(yè)份額(王文，2020)。在工業(yè)智能化沖擊下，從事簡單勞動(dòng)的中技能勞動(dòng)者被迫下崗，或向低端服務(wù)業(yè)分流或提升技能向高技能崗位轉(zhuǎn)型(Goos等，2009；隆云滔等，2020)。有研究表明，人工智能技術(shù)在影響就業(yè)崗位增減的同時(shí)也會(huì)對(duì)不同技術(shù)部門的生產(chǎn)率產(chǎn)生差異化的影響，進(jìn)而擴(kuò)大高、低技術(shù)部門收入差距(王林輝等，2020)。

綜上所述，數(shù)字經(jīng)濟(jì)的發(fā)展會(huì)對(duì)勞動(dòng)力市場(chǎng)產(chǎn)生沖擊，深刻影響收入分配結(jié)構(gòu)。短期來看，中國的數(shù)字經(jīng)濟(jì)發(fā)展還處于“加快建設(shè)數(shù)字經(jīng)濟(jì)、數(shù)字社會(huì)、數(shù)字政府”以及推動(dòng)數(shù)字化轉(zhuǎn)型的階段，在這一階段一部分勞動(dòng)崗位雖然會(huì)被機(jī)器替代而消失，但數(shù)字經(jīng)濟(jì)的發(fā)展依然會(huì)供應(yīng)較多的中低技能崗位，而且中國目前處于人口紅利下降階段，人口紅利下降的勞動(dòng)力短缺效應(yīng)還是主要來自中低技能勞動(dòng)者，這會(huì)促使中低技能勞動(dòng)力的工資收入大幅提升(蔡昉，2010)，有助于彌合城鄉(xiāng)收入差距。但從長期來看，一方面就業(yè)崗位需求會(huì)隨數(shù)字經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平的提高而發(fā)生變化，農(nóng)村勞動(dòng)力不僅可能被工業(yè)智能化所替代，而且可能因其教育和職業(yè)因素的影響而在就業(yè)市場(chǎng)上被“擠出”，只能轉(zhuǎn)而從事更低技能要求的工作；另一方面，不同技能部門崗位的收入分配也會(huì)發(fā)生變化，就業(yè)極化問題的深化將有可能進(jìn)一步擴(kuò)大高、低技能部門勞動(dòng)力的收入差距。數(shù)字經(jīng)濟(jì)會(huì)對(duì)生產(chǎn)效率產(chǎn)生影響，使資本密集的高技能部門比勞動(dòng)密集的低技能部門生產(chǎn)效率提升更多，其相應(yīng)收入也會(huì)提高更多(柏培文和張?jiān)疲?021)，進(jìn)而擴(kuò)大收入分配差距。

四、 研究設(shè)計(jì)

1. 模型設(shè)定

本文以城鄉(xiāng)收入差距為被解釋變量，以城市數(shù)字經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平為核心解釋變量，同時(shí)添加其他控制變量，建立基準(zhǔn)回歸模型如下：

IGit=α0+α1DEit+η·X+μi+δt+εit

(1)

其中，i表示城市，t表示年份，IG代表城鄉(xiāng)收入差距，DE為本文測(cè)算出的各城市數(shù)字經(jīng)濟(jì)發(fā)展指數(shù)，X為一組影響城鄉(xiāng)收入差距的城市層面的控制變量，包括經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平、財(cái)政支出水平、城鎮(zhèn)化水平、金融發(fā)展程度、第一產(chǎn)業(yè)比重和第三產(chǎn)業(yè)比重等，μi為城市固定效應(yīng)，δt為時(shí)間固定效應(yīng)，εit為隨機(jī)擾動(dòng)項(xiàng)。

2. 變量選取及數(shù)據(jù)說明

(1) 被解釋變量。與已有研究一致，本文的被解釋變量城鄉(xiāng)收入差距使用城鎮(zhèn)人均可支配收入和農(nóng)村人均純收入之比來表示，2013年之后國家統(tǒng)計(jì)局使用農(nóng)村人均可支配收入來衡量農(nóng)村居民收入水平，不再公布農(nóng)村人均純收入，故2013年之后本文使用農(nóng)村人均可支配收入數(shù)據(jù)代替農(nóng)村人均純收入。

(2) 核心解釋變量。本文的核心解釋變量為城市數(shù)字經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平。本文借鑒趙濤等(2020)構(gòu)建的指標(biāo)體系，使用熵值法對(duì)各指標(biāo)權(quán)重進(jìn)行賦值，測(cè)算城市層面數(shù)字經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平，具體指標(biāo)見表1。

(3) 其他控制變量。根據(jù)研究內(nèi)容，本文選取如下控制變量：經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平(LnGDPP),用人均地區(qū)生產(chǎn)總值表示；財(cái)政支出水平(Fiscal)，用各城市公共財(cái)政支出占地區(qū)生產(chǎn)總值比重表示；城鎮(zhèn)化水平(Urban)，用各城市城鎮(zhèn)常住人口占總?cè)丝诒戎乇硎?；金融發(fā)展程度(Finace)，用金融機(jī)構(gòu)存貸款余額占地區(qū)生產(chǎn)總值表示；第一產(chǎn)業(yè)比重(Primary)，用第一產(chǎn)業(yè)產(chǎn)值占地區(qū)生產(chǎn)總值比重表示；第三產(chǎn)業(yè)比重(Tertiary)，用第三產(chǎn)業(yè)產(chǎn)值占地區(qū)生產(chǎn)總值比重表示。

表1 城市數(shù)字經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平指標(biāo)體系

本文研究樣本為2011-2019年全國238個(gè)地級(jí)及以上城市數(shù)據(jù)。城鎮(zhèn)和鄉(xiāng)村人均收入數(shù)據(jù)主要來自Wind資訊數(shù)據(jù)庫，數(shù)字經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平中各指標(biāo)數(shù)據(jù)以及地區(qū)生產(chǎn)總值數(shù)據(jù)、人均地區(qū)生產(chǎn)總值數(shù)據(jù)、公共財(cái)政支出數(shù)據(jù)、金融機(jī)構(gòu)存貸款數(shù)據(jù)、第一與第三產(chǎn)業(yè)產(chǎn)值比重?cái)?shù)據(jù)主要來自歷年《中國城市統(tǒng)計(jì)年鑒》，其中數(shù)字普惠金融指數(shù)由北京大學(xué)數(shù)字金融研究中心和螞蟻金服集團(tuán)共同編制(郭峰等，2020)。城鎮(zhèn)化水平數(shù)據(jù)主要來自CEIC數(shù)據(jù)庫。所有指標(biāo)中歷年缺失的數(shù)據(jù)通過各區(qū)域、省級(jí)、市級(jí)統(tǒng)計(jì)年鑒以及各市統(tǒng)計(jì)公報(bào)補(bǔ)齊，還有個(gè)別缺失數(shù)據(jù)采用插值法補(bǔ)齊。各變量的描述性統(tǒng)計(jì)如表2所示。

表2 變量描述性統(tǒng)計(jì)結(jié)果

3. 初步經(jīng)驗(yàn)判斷

結(jié)合上文中關(guān)于數(shù)字經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平對(duì)城鄉(xiāng)收入差距的影響機(jī)制分析，短期和長期內(nèi)數(shù)字經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平對(duì)城鄉(xiāng)收入差距的作用效果具有差異，為直觀地展示其相互關(guān)系，本文繪制了兩者之間的散點(diǎn)圖，如圖1所示?？梢钥吹絻烧叱省癠型”曲線，即數(shù)字經(jīng)濟(jì)發(fā)展對(duì)城鄉(xiāng)收入的影響呈“先下降、后上升”的非線性變化特征。

圖1 數(shù)字經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平與城鄉(xiāng)收入差距散點(diǎn)擬合

1. 基準(zhǔn)回歸

本文使用雙向固定效應(yīng)模型進(jìn)行回歸，結(jié)果見表3。其中，模型(1)為未添加控制變量的回歸結(jié)果，結(jié)果顯示數(shù)字經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平在1%的水平上顯著為正，對(duì)城鄉(xiāng)收入差距呈擴(kuò)大作用。模型(2)是在模型(1)基礎(chǔ)上加入控制變量后的回歸結(jié)果，數(shù)字經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平系數(shù)略有下降，但依然為正且通過了1%的顯著性水平檢驗(yàn)。說明現(xiàn)階段數(shù)字經(jīng)濟(jì)發(fā)展帶來的就業(yè)極化現(xiàn)象已開始影響城鄉(xiāng)居民收入差距，來自農(nóng)村地區(qū)的中低技能勞動(dòng)者被迫轉(zhuǎn)向從事更低技能要求工作，勞動(dòng)收入下降，且因生產(chǎn)效率差異，勞動(dòng)密集型的低技能部門收入增速慢于資本密集型的高技能部門，進(jìn)一步導(dǎo)致城鄉(xiāng)居民收入差距擴(kuò)大。

為驗(yàn)證數(shù)字經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平和城鄉(xiāng)收入差距之間是否存在非線性關(guān)系，本文在模型(3)、(4)中引入數(shù)字經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平的平方項(xiàng)。模型(3)中未添加其他控制變量，結(jié)果顯示在1%的顯著性水平上數(shù)字經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平顯著為負(fù)，其平方項(xiàng)顯著為正。在模型(3)基礎(chǔ)上增加其他控制變量后，模型(4)回歸結(jié)果顯示數(shù)字經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平系數(shù)為負(fù)，且系數(shù)通過了10%的顯著性水平，其平方項(xiàng)系數(shù)為正，通過了1%的顯著性水平檢驗(yàn)，說明數(shù)字經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平與城鄉(xiāng)收入差距之間存在“U型”關(guān)系，數(shù)字經(jīng)濟(jì)的發(fā)展初期會(huì)先縮小城鄉(xiāng)收入差距，但隨其進(jìn)一步發(fā)展，會(huì)對(duì)城鄉(xiāng)收入產(chǎn)生擴(kuò)大作用，此結(jié)果表明，在數(shù)字經(jīng)濟(jì)發(fā)展的早期，數(shù)字經(jīng)濟(jì)發(fā)展具有就業(yè)創(chuàng)造效應(yīng)，會(huì)提供較多的中低技能崗位，且由于中國人口紅利下降的短缺效應(yīng)主要來自中低技能勞動(dòng)力，其工資收入大幅提升，利于縮小城鄉(xiāng)收入差距。而從數(shù)字經(jīng)濟(jì)發(fā)展的長期來看，伴隨著數(shù)字經(jīng)濟(jì)進(jìn)一步發(fā)展，就業(yè)極化問題開始顯現(xiàn)加深，中低技能勞動(dòng)力就業(yè)環(huán)境和收入惡化，城鄉(xiāng)收入差距被拉大。根據(jù)表3中模型(4)的估計(jì)結(jié)果對(duì)“U型”曲線拐點(diǎn)進(jìn)行估算，拐點(diǎn)處數(shù)字經(jīng)濟(jì)的發(fā)展水平約為0.1875。從表2中的描述性統(tǒng)計(jì)結(jié)果可以看到中國當(dāng)前各地級(jí)及以上城市數(shù)字經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平的中位數(shù)和平均數(shù)分別為0.174和0.179，十分接近拐點(diǎn)處的數(shù)字經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平，由此可以推斷當(dāng)前本文所選用的城市樣本中有近一半城市的數(shù)字經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平已跨越發(fā)展拐點(diǎn)，同時(shí)也說明目前中國有相當(dāng)部分城市的數(shù)字經(jīng)濟(jì)發(fā)展已開始產(chǎn)生城鄉(xiāng)收入差距的擴(kuò)大效應(yīng)。

模型(4)中除數(shù)字經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平及其平方項(xiàng)外，其他控制變量也表現(xiàn)出對(duì)城鄉(xiāng)收入差距的不同影響。經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平系數(shù)在1%水平下顯著為負(fù)，說明隨著經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平的提高，城鄉(xiāng)收入差距有趨小的傾向。財(cái)政支出水平為負(fù)且通過了5%的顯著性水平檢驗(yàn)，說明財(cái)政支出政策對(duì)城鄉(xiāng)收入差距有縮小作用，這可能與中國持續(xù)的減貧政策以及鄉(xiāng)村振興戰(zhàn)略對(duì)鄉(xiāng)村建設(shè)的影響有關(guān)，減輕了過去財(cái)政支出“重城市輕農(nóng)村”的傾向，增加了對(duì)鄉(xiāng)村的民生和社會(huì)保障支出，促進(jìn)城鄉(xiāng)收入差距的縮小。城鎮(zhèn)化水平顯著為負(fù)，通過了1%的顯著性水平檢驗(yàn)，說明城鎮(zhèn)化程度的加深有助于降低城鄉(xiāng)收入差距。金融發(fā)展水平、第一產(chǎn)業(yè)比重和第三產(chǎn)業(yè)比重回歸系數(shù)均為正，但未通過顯著性檢驗(yàn)。

表3 基準(zhǔn)回歸結(jié)果

2. 穩(wěn)健性檢驗(yàn)

本文使用雙向固定效應(yīng)模型進(jìn)行回歸，并選取經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平、城鎮(zhèn)化水平、金融發(fā)展水平、財(cái)政支出以及產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)等過往研究中影響城鄉(xiāng)收入差距的主要因素作為控制變量，一定程度上已經(jīng)緩解了模型的內(nèi)生性問題?？紤]到數(shù)據(jù)限制，本文測(cè)算的數(shù)字經(jīng)濟(jì)發(fā)展指標(biāo)可能存在測(cè)量誤差進(jìn)而產(chǎn)生內(nèi)生性問題，故選用各市信息傳輸、計(jì)算機(jī)和軟件業(yè)從業(yè)人數(shù)及其平方項(xiàng)作為工具變量，進(jìn)行進(jìn)一步檢驗(yàn)。隨數(shù)字經(jīng)濟(jì)不斷發(fā)展，更多的信息通信技術(shù)相關(guān)行業(yè)從業(yè)者會(huì)被需要，同時(shí)信息通信技術(shù)行業(yè)從業(yè)人數(shù)對(duì)城鄉(xiāng)收入差距無直接影響，滿足工具變量與核心解釋變量相關(guān)且具有外生性的條件。使用兩階段最小二乘法進(jìn)行回歸，結(jié)果如表4模型(1)所列?；貧w結(jié)果顯示，數(shù)字經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平與城鄉(xiāng)收入差距的“U型”關(guān)系依然顯著存在，此外Kleibergen-Paap rk LM統(tǒng)計(jì)量通過1%的顯著性水平檢驗(yàn)，Kleibergen-Paap rk Wald F統(tǒng)計(jì)量大于Stock-Yogo 弱識(shí)別檢驗(yàn)10%水平上的臨界值，說明信息通信技術(shù)行業(yè)從業(yè)人數(shù)分別通過了工具變量識(shí)別不足檢驗(yàn)和弱工具變量檢驗(yàn)，具備合理性。

另外，使用城鄉(xiāng)居民人均消費(fèi)之比替換人均收入之比來衡量城鄉(xiāng)收入差距，以檢驗(yàn)回歸結(jié)果的穩(wěn)健性。同樣使用雙向固定效應(yīng)模型進(jìn)行回歸，結(jié)果如表4中模型(2)、(3)、(4)所示，與基準(zhǔn)回歸結(jié)果一致，數(shù)字經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平與城鄉(xiāng)收入差距存在顯著的“U型”關(guān)系。

表4 穩(wěn)健性檢驗(yàn)

3. 區(qū)域異質(zhì)性分析

中國國土面積廣闊，國內(nèi)各區(qū)域資源稟賦、經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平及人口分布等均存在差異，為進(jìn)一步研究數(shù)字經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平對(duì)城鄉(xiāng)收入差距影響的區(qū)域差異，本文按照城市地理分區(qū)和人口規(guī)模劃分，進(jìn)行分樣本回歸，以分析區(qū)域異質(zhì)性。

(1) 地理分區(qū)。按照地理區(qū)位東、中、西部的劃分(2)參考國家統(tǒng)計(jì)局對(duì)東部、中部、西部和東北地區(qū)的劃分：東部地區(qū)包括北京、天津、河北、上海、江蘇、浙江、福建、山東、廣東和海南10省(市)；中部地區(qū)包括山西、安徽、江西、河南、湖北和湖南6??；西部地區(qū)包括內(nèi)蒙古、廣西、重慶、四川、貴州、云南、西藏、陜西、甘肅、青海、寧夏和新疆12省(區(qū)、市)；東北地區(qū)包括遼寧、吉林和黑龍江。由于部分變量數(shù)據(jù)缺失，本文研究的238個(gè)城市中未包含東北地區(qū)城市。，本文首先對(duì)各區(qū)域的數(shù)字經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平和城鄉(xiāng)收入差距進(jìn)行描述性統(tǒng)計(jì)，結(jié)果如表5所示。從數(shù)字經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平來看，區(qū)域之間東部地區(qū)數(shù)字經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平的均值和各分位數(shù)數(shù)值均高于中部和西部地區(qū)，中西部兩者的數(shù)字經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平基本相仿。各區(qū)域內(nèi)部數(shù)字經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平均存在差距，東部地區(qū)內(nèi)部發(fā)展水平差距較大，中西部地區(qū)內(nèi)部差距較小。從城鄉(xiāng)收入差距來看，區(qū)域之間東部地區(qū)城鄉(xiāng)收入差距的均值和各分位數(shù)數(shù)值均低于中部和西部地區(qū)，從統(tǒng)計(jì)結(jié)果來看西部地區(qū)的城鄉(xiāng)收入差距最大。各區(qū)域內(nèi)部城鄉(xiāng)收入差距也存在差異，東部地區(qū)內(nèi)部收入水平差距較小，中西部地區(qū)內(nèi)部差距較大?？傮w來說，東部地區(qū)的數(shù)字經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平相對(duì)最高，城鄉(xiāng)收入差距最低。中部地區(qū)的數(shù)字經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平與西部地區(qū)基本相似，但其城鄉(xiāng)收入差距整體上小于西部地區(qū)。

本文應(yīng)用雙向固定效應(yīng)模型對(duì)各區(qū)域進(jìn)行分樣本回歸，東、中、西三大地區(qū)回歸結(jié)果見表6。對(duì)東部地區(qū)來說，表6模型(1)中數(shù)字經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平系數(shù)為正并通過了1%的顯著性水平檢驗(yàn)，表明東部地區(qū)數(shù)字經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平對(duì)城鄉(xiāng)收入差距呈擴(kuò)大作用，模型(2)中數(shù)字經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平的平方項(xiàng)系數(shù)為正并通過了1%的顯著性水平檢驗(yàn)，但模型(3)中加入其他控制變量后平方項(xiàng)系數(shù)不再顯著，表明數(shù)字經(jīng)濟(jì)發(fā)展與城鄉(xiāng)收入差距的“U型”關(guān)系在東部地區(qū)比較微弱。對(duì)中部地區(qū)來說，模型(4)中數(shù)字經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平系數(shù)為正，但未通過顯著性檢驗(yàn)。模型(5)、模型(6)中數(shù)字經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平及平方項(xiàng)的系數(shù)均未通過顯著性檢驗(yàn)，表明中部地區(qū)數(shù)字經(jīng)濟(jì)發(fā)展對(duì)其城鄉(xiāng)收入差距的影響比較小。對(duì)西部地區(qū)來說，模型(7)中數(shù)字經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平系數(shù)為正，未通過顯著性檢驗(yàn)。模型(8)和模型(9)中數(shù)字經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平平方項(xiàng)系數(shù)顯著為正且通過了1%的顯著性檢驗(yàn)，表明數(shù)字經(jīng)濟(jì)發(fā)展與城鄉(xiāng)收入差距的“U型”關(guān)系在西部地區(qū)較為明顯，城鄉(xiāng)收入差距會(huì)隨數(shù)字經(jīng)濟(jì)的發(fā)展先縮小后擴(kuò)大。總體來看目前數(shù)字經(jīng)濟(jì)的發(fā)展對(duì)城鄉(xiāng)收入差距呈擴(kuò)大作用，在東部和中部地區(qū)其“U型”關(guān)系較為微弱，在西部地區(qū)較為明顯。

表5 東中西部數(shù)字經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平及城鄉(xiāng)收入差距描述性統(tǒng)計(jì)

表6 東中西部數(shù)字經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平對(duì)城鄉(xiāng)收入差距影響回歸結(jié)果

(2) 人口規(guī)模。按照城市常住人口規(guī)模將本文樣本城市分為三種類別，小規(guī)模城市(人口小于200萬)、中等規(guī)模城市(人口介于200萬-500萬)和大規(guī)模城市(人口大于500萬)，不同規(guī)模城市數(shù)字經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平和城鄉(xiāng)收入差距的描述性統(tǒng)計(jì)如表7所示。從數(shù)字經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平看，整體上更高規(guī)模等級(jí)的城市數(shù)字經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平更高。從城鄉(xiāng)收入差距來看，城市規(guī)模等級(jí)越小城鄉(xiāng)收入差距越大。

使用雙向固定效應(yīng)模型對(duì)不同規(guī)模等級(jí)城市進(jìn)行分組回歸，結(jié)果如表8所示。對(duì)大規(guī)模等級(jí)城市來說，表8中，模型(1)中數(shù)字經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平為正，但未通過顯著性檢驗(yàn)，模型(2)和(3)中數(shù)字經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平的二次項(xiàng)均為正值且通過1%的顯著性水平檢驗(yàn)，說明數(shù)字經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平與城鄉(xiāng)收入差距的“U型”關(guān)系在大規(guī)模等級(jí)的城市中表現(xiàn)明顯。對(duì)中等規(guī)模等級(jí)的城市來說，模型(4)中數(shù)字經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平為正，與前文中基準(zhǔn)回歸結(jié)果的作用方向一致，但未通過顯著性檢驗(yàn)；模型(5)、模型(6)中數(shù)字經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平的二次項(xiàng)系數(shù)為正，也未通過顯著性檢驗(yàn)，說明其“U型”關(guān)系比較微弱。對(duì)小規(guī)模等級(jí)城市來說，模型(7)中數(shù)字經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平系數(shù)為正，通過了10%的顯著性檢驗(yàn)，說明在小規(guī)模城市中數(shù)字經(jīng)濟(jì)發(fā)展會(huì)擴(kuò)大城鄉(xiāng)收入差距，在模型(8)、模型(9)中數(shù)字經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平的二次項(xiàng)系數(shù)在1%顯著性水平下為正，說明數(shù)字經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平與城鄉(xiāng)收入差距的“U型”關(guān)系在小規(guī)模等級(jí)的城市也較為明顯。

表7 分規(guī)模城市數(shù)字經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平及城鄉(xiāng)收入差距描述性統(tǒng)計(jì)

表8 分規(guī)模城市數(shù)字經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平對(duì)城鄉(xiāng)收入差距影響回歸結(jié)果

4. 基于時(shí)間趨勢(shì)的估計(jì)結(jié)果

為進(jìn)一步觀察隨時(shí)間推進(jìn)，數(shù)字經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平對(duì)城鄉(xiāng)收入差距影響的動(dòng)態(tài)變化，本文借鑒程名望和張家平(2019)的研究方法，在基準(zhǔn)模型的基礎(chǔ)上再引入數(shù)字經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平與各年份的交叉項(xiàng)，并將2011年為作為基期使用雙向固定效應(yīng)模型進(jìn)行回歸，結(jié)果如表9所示。

從回歸結(jié)果可以看到，基期數(shù)字經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平系數(shù)為負(fù)，對(duì)城鄉(xiāng)收入差距呈縮小作用，但未通過顯著性檢驗(yàn)。2012年數(shù)字經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平的系數(shù)變?yōu)檎?，?duì)城鄉(xiāng)收入差距的影響開始轉(zhuǎn)變?yōu)閿U(kuò)大作用，也未通過顯著性檢驗(yàn)。從2013年開始至2019年，數(shù)字

表9 基于時(shí)間趨勢(shì)的回歸結(jié)果

經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平的系數(shù)始終為正值，其數(shù)值變化基本呈增加趨勢(shì)，且均通過了1%的顯著性水平檢驗(yàn)。上述回歸結(jié)果表明，基期數(shù)字經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平與城鄉(xiāng)收入差距之間的關(guān)系位于U型曲線的左側(cè)，從2013年左右開始數(shù)字經(jīng)濟(jì)的發(fā)展對(duì)城鄉(xiāng)收入差距的影響越過了“U型”曲線拐點(diǎn)，開始呈擴(kuò)大作用。

六、 進(jìn)一步研究

1. 教育資源的調(diào)節(jié)作用

地區(qū)教育資源的多寡對(duì)當(dāng)?shù)厝肆Y本的積累和提升具有重要作用，同時(shí)葉胥等(2021)研究發(fā)現(xiàn)人力資本提升在數(shù)字經(jīng)濟(jì)對(duì)就業(yè)結(jié)構(gòu)影響過程中扮演著中介作用，前文指出數(shù)字經(jīng)濟(jì)會(huì)對(duì)就業(yè)總量、就業(yè)結(jié)構(gòu)產(chǎn)生影響，進(jìn)而影響城鄉(xiāng)收入差距變化，可以推斷教育資源的豐富能夠提升地區(qū)人力資本，影響當(dāng)?shù)貏趧?dòng)力就業(yè)結(jié)構(gòu)，由此調(diào)節(jié)數(shù)字經(jīng)濟(jì)對(duì)城鄉(xiāng)收入差距的影響。為檢驗(yàn)教育資源的調(diào)節(jié)作用，參考陳文和吳贏(2021)，在基準(zhǔn)回歸模型(1)的基礎(chǔ)上構(gòu)建模型(2)：

(2)

其中，i表示城市，t表示年份，IG代表城鄉(xiāng)收入差距，lnEDU為高等院校在校學(xué)生數(shù)的對(duì)數(shù)，用以代表教育資源，DE為本文測(cè)算出的各城市數(shù)字經(jīng)濟(jì)發(fā)展指數(shù)，X為一組影響城鄉(xiāng)收入差距的城市層面的控制變量，與基準(zhǔn)回歸模型(1)中的控制變量一致，μi為城市固定效應(yīng)，δt為時(shí)間固定效應(yīng)，εit為隨機(jī)擾動(dòng)項(xiàng)。

使用雙向固定效應(yīng)模型對(duì)模型(2)進(jìn)行回歸，結(jié)果如表10所示。表10中模型(1)、模型(2)分別為未控制其他變量和控制之后的回歸結(jié)果，控制變量后各回歸系數(shù)絕對(duì)值略有減小，顯著性水平未發(fā)生明顯變化。模型(2)中回歸結(jié)果顯示DE2×lnEDU回歸系數(shù)為負(fù)且通過了5%的顯著性水平檢驗(yàn)，表示在數(shù)字經(jīng)濟(jì)與城鄉(xiāng)收入差距“U型”關(guān)系拐點(diǎn)的左側(cè)，教育資源的豐富可以加強(qiáng)數(shù)字經(jīng)濟(jì)對(duì)城鄉(xiāng)收入差距的縮小作用，相對(duì)地，在拐點(diǎn)的右側(cè)，教育資源的豐富可以緩解數(shù)字經(jīng)濟(jì)對(duì)城鄉(xiāng)收入差距的擴(kuò)大作用，說明教育資源對(duì)數(shù)字經(jīng)濟(jì)與城鄉(xiāng)收入差距的“U型”關(guān)系具有調(diào)節(jié)作用。

2. 城鎮(zhèn)化的中介作用

據(jù)前文中的文獻(xiàn)回顧，城鎮(zhèn)化水平是影響城鄉(xiāng)收入差距的重要因素，而且在城鎮(zhèn)化進(jìn)程中，更多的是中低技能農(nóng)村勞動(dòng)力流動(dòng)到城市進(jìn)行就業(yè)，數(shù)字經(jīng)濟(jì)可以通過影響就業(yè)結(jié)構(gòu)對(duì)這部分流動(dòng)勞動(dòng)力的就業(yè)產(chǎn)生影響，影響其在城鄉(xiāng)之間的流動(dòng)，進(jìn)而影響城鄉(xiāng)收入差距。前文表3模型(4)中城鎮(zhèn)化率的回歸系數(shù)為負(fù)且通過了1%的顯著性水平檢驗(yàn)，在此基礎(chǔ)上為檢驗(yàn)城鎮(zhèn)化率的中介效應(yīng)，本文構(gòu)建模型(3)：

(3)

其中，i表示城市，t表示年份，Urban表示城鎮(zhèn)化率，DE為本文測(cè)算出各城市數(shù)字經(jīng)濟(jì)發(fā)展指數(shù)，C為一組影響城鎮(zhèn)化率的城市層面的控制變量，包括經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平、財(cái)政支出水平、金融發(fā)展程度、第一產(chǎn)業(yè)比重和第三產(chǎn)業(yè)比重，μi為城市固定效應(yīng)，δt為時(shí)間固定效應(yīng)，εit為隨機(jī)擾動(dòng)項(xiàng)。

回歸結(jié)果如表11所示，模型(1)、模型(2)分別為未控制其他變量和控制之后的回歸結(jié)果，控制變量后各回歸系數(shù)絕對(duì)值略有減小，顯著性水平未發(fā)生變化。模型(2)中數(shù)字經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平的二次項(xiàng)系數(shù)在1%水平上顯著為負(fù)，說明數(shù)字經(jīng)濟(jì)發(fā)展與城鎮(zhèn)化呈“倒U型”關(guān)系，在數(shù)字經(jīng)濟(jì)發(fā)展的短期內(nèi)數(shù)字經(jīng)濟(jì)的發(fā)展會(huì)創(chuàng)造中低技能就業(yè)崗位，有利于城鎮(zhèn)化進(jìn)程的推進(jìn)，但隨數(shù)字經(jīng)濟(jì)發(fā)展越過拐點(diǎn)之后就業(yè)極化現(xiàn)象突出，中低技能勞動(dòng)者只能從事更低技能要求工作，中低技能農(nóng)村勞動(dòng)力從就業(yè)市場(chǎng)被擠出，對(duì)城鎮(zhèn)化產(chǎn)生阻礙作用。結(jié)合表3模型(4)中城鎮(zhèn)化對(duì)城鄉(xiāng)收入差距顯著的負(fù)向回歸結(jié)果，可以看到城鎮(zhèn)化在數(shù)字經(jīng)濟(jì)對(duì)城鄉(xiāng)收入差距的影響中具有部分中介效應(yīng)。

表11 數(shù)字經(jīng)濟(jì)對(duì)城鎮(zhèn)化影響的回歸結(jié)果

七、 結(jié)論及建議

本文使用2011-2019年中國238個(gè)地級(jí)及以上城市面板數(shù)據(jù)，實(shí)證檢驗(yàn)了數(shù)字經(jīng)濟(jì)發(fā)展和城鄉(xiāng)收入差距之間的關(guān)系。研究發(fā)現(xiàn)：總體上數(shù)字經(jīng)濟(jì)發(fā)展對(duì)城鄉(xiāng)收入差距的影響呈先縮小、后擴(kuò)大的“U型”變化趨勢(shì)。從區(qū)域差異看，在東部和中部地區(qū)“U型”關(guān)系較為微弱，在西部地區(qū)較為明顯。以人口數(shù)量劃分城市規(guī)模大小，數(shù)字經(jīng)濟(jì)與城鄉(xiāng)收入差距的“U型”關(guān)系顯著存在于大規(guī)模和小規(guī)模城市中?；貧w結(jié)果顯示，當(dāng)前中國已處于“U型”曲線拐點(diǎn)的右側(cè)，說明數(shù)字經(jīng)濟(jì)發(fā)展開始呈現(xiàn)出擴(kuò)大城鄉(xiāng)收入差距的傾向；進(jìn)一步研究發(fā)現(xiàn)，在拐點(diǎn)的左側(cè)，豐富的教育資源可以加強(qiáng)數(shù)字經(jīng)濟(jì)對(duì)城鄉(xiāng)收入差距的縮小作用，跨越拐點(diǎn)后其可以緩解數(shù)字經(jīng)濟(jì)對(duì)城鄉(xiāng)收入差距的擴(kuò)大作用，此外，數(shù)字經(jīng)濟(jì)還可以通過影響城鎮(zhèn)化水平來對(duì)城鄉(xiāng)收入差距產(chǎn)生作用。

基于上述研究發(fā)現(xiàn)，本文得出以下政策啟示：第一，在新一輪科技革命過程中要關(guān)注科技變革對(duì)收入分配的重要影響，因?yàn)橛煽萍甲兏锼I(lǐng)的數(shù)字經(jīng)濟(jì)會(huì)對(duì)就業(yè)結(jié)構(gòu)產(chǎn)生深刻影響，就業(yè)極化問題的進(jìn)一步發(fā)展會(huì)擴(kuò)大不同勞動(dòng)技能水平勞動(dòng)力的收入差距，進(jìn)而擴(kuò)大城鄉(xiāng)發(fā)展的不平衡。第二，在數(shù)字經(jīng)濟(jì)的發(fā)展過程中，盡可能創(chuàng)造更多的適合中低技能勞動(dòng)者的就業(yè)崗位，緩和就業(yè)極化現(xiàn)象的影響，為中低技能勞動(dòng)力進(jìn)行職業(yè)技能再培訓(xùn)，給其未來由于數(shù)字經(jīng)濟(jì)沖擊導(dǎo)致崗位更替、轉(zhuǎn)換就業(yè)方向提供緩沖時(shí)間。第三，要注重對(duì)農(nóng)村居民的教育投資和勞動(dòng)技能提升，工資收入占農(nóng)村居民收入的近一半比重，要縮小城鄉(xiāng)收入差距，關(guān)鍵要增強(qiáng)農(nóng)村居民就業(yè)競(jìng)爭(zhēng)力，縮小城鄉(xiāng)居民的勞動(dòng)技能稟賦差距，加強(qiáng)農(nóng)村居民職業(yè)技能培訓(xùn)，增加其就業(yè)可能性，防止其被勞動(dòng)力市場(chǎng)擠出。