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    數(shù)字經(jīng)濟(jì)促進(jìn)鄉(xiāng)村振興的機(jī)制研究

    2023-08-29 08:28:58馮芃菲黃恬恬吳蕓屈躍郭玖俐
    中國商論 2023年16期
    關(guān)鍵詞:數(shù)字經(jīng)濟(jì)鄉(xiāng)村振興

    馮芃菲 黃恬恬 吳蕓 屈躍 郭玖俐

    摘 要:本文探討了數(shù)字經(jīng)濟(jì)促進(jìn)鄉(xiāng)村振興的效應(yīng)及其傳導(dǎo)機(jī)制,在實證檢驗中,測度了2011—2021年中國135個地級及以上城市的數(shù)字經(jīng)濟(jì)、鄉(xiāng)村振興及農(nóng)村市場發(fā)展水平綜合指數(shù),并在此基礎(chǔ)上進(jìn)行了中介效應(yīng)、門檻效應(yīng)、調(diào)節(jié)效應(yīng)及區(qū)域異質(zhì)性檢驗。結(jié)果表明:(1)數(shù)字經(jīng)濟(jì)是鄉(xiāng)村振興的重要驅(qū)動因素;(2)農(nóng)村市場發(fā)展水平越高,數(shù)字經(jīng)濟(jì)帶來的數(shù)字紅利越能更好地帶動鄉(xiāng)村振興;(3)農(nóng)林水財政支出對數(shù)字經(jīng)濟(jì)的促進(jìn)效果產(chǎn)生正向調(diào)節(jié)作用,且存在區(qū)域異質(zhì)性。

    關(guān)鍵詞:數(shù)字經(jīng)濟(jì);鄉(xiāng)村振興;農(nóng)村市場;農(nóng)林水財政支出;機(jī)制檢驗

    本文索引:馮芃菲, 黃恬恬, 吳蕓,等.<變量 2>[J].中國商論,2023(16):-071.

    中圖分類號:F062.5 文獻(xiàn)標(biāo)識碼:A 文章編號:2096-0298(2023)08(b)--05

    近年來,數(shù)字經(jīng)濟(jì)逐步成為新經(jīng)濟(jì)形態(tài),數(shù)字鄉(xiāng)村建設(shè)也備受關(guān)注。然而,農(nóng)村與城市存在較大差異,基于數(shù)字與網(wǎng)絡(luò)技術(shù)發(fā)展而來的數(shù)字經(jīng)濟(jì)通過何種途徑鏈接到鄉(xiāng)村地區(qū),不同區(qū)域間的差異情況如何都有待探究。

    以往研究肯定了數(shù)字經(jīng)濟(jì)對鄉(xiāng)村振興的多維度賦能:金軍(2023)提出數(shù)字經(jīng)濟(jì)通過影響農(nóng)村收入來源、產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)等方面推動鄉(xiāng)村振興;范玉茹、劉金方(2023)提出數(shù)字經(jīng)濟(jì)通過構(gòu)建數(shù)字農(nóng)業(yè)體系、搭建鄉(xiāng)村數(shù)字經(jīng)濟(jì)平臺等方式賦能鄉(xiāng)村振興。然而,目前對其傳導(dǎo)機(jī)制的研究仍有不足。趙凱等(2023)提出,數(shù)字經(jīng)濟(jì)與鄉(xiāng)村振興的傳導(dǎo)機(jī)制出現(xiàn)阻礙,無法充分發(fā)揮作用。另外,現(xiàn)有研究多關(guān)注數(shù)字經(jīng)濟(jì)與農(nóng)村市場的關(guān)系,而較少關(guān)注數(shù)字經(jīng)濟(jì)通過農(nóng)村市場推動鄉(xiāng)村振興的機(jī)制:周小波(2022)發(fā)現(xiàn)數(shù)字鄉(xiāng)村建設(shè)對農(nóng)村市場培育有多方面的促進(jìn)作用。此外,從孫文婷、劉志彪(2022)基于長江經(jīng)濟(jì)帶城市數(shù)據(jù),孟維福等(2023)基于30個省份數(shù)據(jù)及王樹娟、霍仕胤(2022)基于魯西4市30縣數(shù)據(jù)進(jìn)行數(shù)字經(jīng)濟(jì)與鄉(xiāng)村振興相關(guān)研究,現(xiàn)有研究多集中在局部城市與省級層面。

    本文可能提供的邊際貢獻(xiàn)包括:第一,利用全國范圍內(nèi)135個城市的數(shù)據(jù)進(jìn)行研究,反映全國整體狀況與區(qū)域間的差異;第二,在地級市層面構(gòu)建數(shù)字經(jīng)濟(jì)、鄉(xiāng)村振興與農(nóng)村市場發(fā)展水平評價指標(biāo),補(bǔ)充完善地級市層面的指標(biāo)體系;第三,著重討論農(nóng)村市場發(fā)展水平與農(nóng)林水財政支出的影響路徑,豐富數(shù)字經(jīng)濟(jì)對鄉(xiāng)村振興的作用機(jī)制研究。

    1 理論分析與研究假設(shè)

    1.1 數(shù)字經(jīng)濟(jì)對鄉(xiāng)村振興的直接影響

    數(shù)字經(jīng)濟(jì)對鄉(xiāng)村振興存在多方面影響:第一,為鄉(xiāng)村帶來新發(fā)展模式,如農(nóng)業(yè)數(shù)字化與云旅游等;第二,為鄉(xiāng)村帶來高效服務(wù)和便捷生活,如提高農(nóng)村物流配送效率;第三,為農(nóng)村創(chuàng)造了更公平的社會環(huán)境,進(jìn)一步實現(xiàn)信息共享。由此,本文提出以下假設(shè):

    H1:數(shù)字經(jīng)濟(jì)促進(jìn)鄉(xiāng)村振興。

    1.2 數(shù)字經(jīng)濟(jì)對鄉(xiāng)村振興的作用機(jī)制

    農(nóng)村市場很可能鏈接起數(shù)字經(jīng)濟(jì)與鄉(xiāng)村振興。第一,數(shù)字經(jīng)濟(jì)帶動電商等業(yè)態(tài)崛起,擴(kuò)大了農(nóng)村市場銷售范圍。第二,數(shù)字技術(shù)提高了生產(chǎn)經(jīng)營效率,擴(kuò)大了農(nóng)村市場領(lǐng)域。第三,數(shù)字經(jīng)濟(jì)帶來的數(shù)據(jù)信息精準(zhǔn)反映了市場動態(tài),推動了農(nóng)村市場創(chuàng)新發(fā)展。綜上,本文提出以下假設(shè):

    H2:數(shù)字經(jīng)濟(jì)通過促進(jìn)農(nóng)村市場發(fā)展助力鄉(xiāng)村振興。

    1.3 數(shù)字經(jīng)濟(jì)對鄉(xiāng)村振興的非線性影響

    數(shù)字經(jīng)濟(jì)使信息在網(wǎng)絡(luò)中更加便捷傳播,引發(fā)網(wǎng)絡(luò)外部性效應(yīng)。數(shù)字經(jīng)濟(jì)背景下,鄉(xiāng)村更多地加入數(shù)字平臺,增加的用戶數(shù)和活躍度吸引了更多參與者,由此正向循環(huán),出現(xiàn)邊際效應(yīng)遞增。但應(yīng)注意,數(shù)字經(jīng)濟(jì)發(fā)展易引起數(shù)字鴻溝問題。綜上,本文提出以下假設(shè):

    H3:數(shù)字經(jīng)濟(jì)對鄉(xiāng)村振興的影響存在邊際效應(yīng)遞增的非線性特征。

    1.4 數(shù)字經(jīng)濟(jì)對鄉(xiāng)村振興作用程度的影響因素

    數(shù)字經(jīng)濟(jì)對鄉(xiāng)村振興的作用程度受多因素影響,農(nóng)林水財政支出不僅可以提供資金支持,如設(shè)立專項資金扶持?jǐn)?shù)字農(nóng)業(yè)等領(lǐng)域創(chuàng)新發(fā)展,還可以促進(jìn)農(nóng)村基礎(chǔ)設(shè)施建設(shè)和公共服務(wù)優(yōu)化,如加強(qiáng)農(nóng)村電信網(wǎng)絡(luò)建設(shè)、發(fā)展數(shù)字金融服務(wù)等。因此,本文提出以下假設(shè):

    H4:農(nóng)林水財政支持影響數(shù)字經(jīng)濟(jì)對鄉(xiāng)村振興的促進(jìn)程度。

    2 數(shù)據(jù)來源與模型設(shè)定

    2.1 數(shù)據(jù)來源與變量設(shè)定

    基于數(shù)據(jù)可得性,本文選取2011—2021年全國135個地級市的面板數(shù)據(jù)。數(shù)據(jù)來自中經(jīng)網(wǎng)、EPS、國家統(tǒng)計局等,對少量缺失值進(jìn)行插值填補(bǔ)。涉及產(chǎn)值、收入支出及社會消費(fèi)品零售總額的數(shù)據(jù)分別用GDP平減指數(shù)、CPI和RPI進(jìn)行平減。最終對各指標(biāo)進(jìn)行1%水平縮尾,減少異常值影響。鄉(xiāng)村整治力度、電商經(jīng)營比例、農(nóng)村流通便利度及老齡化程度對應(yīng)的數(shù)據(jù)在城市層面缺失較多,因此采用所在省市數(shù)據(jù)。

    2.1.1 被解釋變量:鄉(xiāng)村振興(Rural)

    根據(jù)鄉(xiāng)村振興的內(nèi)容,借鑒徐雪、王永瑜(2022)的構(gòu)建方法,并結(jié)合數(shù)據(jù)可得性,構(gòu)建多維度鄉(xiāng)村振興評價指標(biāo)體系(見表1),最終采用熵值法得出鄉(xiāng)村振興綜合指數(shù)。

    2.1.2 核心解釋變量:數(shù)字經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平(Digital)

    結(jié)合數(shù)字經(jīng)濟(jì)的內(nèi)涵與相關(guān)研究,本文選取數(shù)字基礎(chǔ)設(shè)施、數(shù)字產(chǎn)業(yè)化和產(chǎn)業(yè)數(shù)字化作為一級指標(biāo),二級指標(biāo)包括互聯(lián)網(wǎng)普及率(每百人互聯(lián)網(wǎng)用戶數(shù))、移動電話普及率(每百人移動電話用戶數(shù))、人均電信業(yè)務(wù)總量、人均郵政業(yè)務(wù)收入、計算機(jī)服務(wù)和軟件業(yè)從業(yè)人員占比及數(shù)字普惠金融指數(shù),最終采用熵值法得出數(shù)字經(jīng)濟(jì)綜合指數(shù)。其中,數(shù)字普惠金融指數(shù)來源于《北京大學(xué)數(shù)字普惠金融指數(shù)(2011—2021)》城市級指數(shù)。

    2.1.3 調(diào)節(jié)變量:農(nóng)林水事務(wù)財政支出水平(Fiscal)

    調(diào)節(jié)變量以農(nóng)村人均農(nóng)林水事務(wù)財政支出衡量。參考王娟等(2019)的平減方法,利用CPI平減農(nóng)林水事務(wù)財政支出,取對數(shù)后除以鄉(xiāng)村常住人口。

    2.1.4 中介變量:農(nóng)村市場發(fā)展水平(Market)

    本文借鑒相關(guān)研究,并結(jié)合數(shù)據(jù)可得性,構(gòu)建多維度農(nóng)村市場發(fā)展指標(biāo)評價體系(見表2)。因本文的市場生產(chǎn)主體在農(nóng)村,故市場規(guī)模由農(nóng)村相關(guān)指標(biāo)構(gòu)成。消費(fèi)主體包含農(nóng)村和城鎮(zhèn),故市場效率與結(jié)構(gòu)由各城市整體指標(biāo)構(gòu)成,最終采用熵值法得出農(nóng)村市場發(fā)展綜合指數(shù)。

    2.1.5 控制變量

    分析可能相關(guān)因素,并參考相關(guān)研究,選取人力資本(Human)、老齡化程度(Age)、城鎮(zhèn)化水平(Urban)、經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平(Eco)和財政干預(yù)程度(Finance)作為控制變量。其中,人力資本為各城市普通本??萍耙陨先丝谡急?;老齡化程度為各市65歲及以上人口占比;城鎮(zhèn)化水平為城鎮(zhèn)常住人口占比;經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平為人均對數(shù)生產(chǎn)總值;財政干預(yù)程度為對數(shù)財政一般預(yù)算支出除以對數(shù)生產(chǎn)總值。

    2.2 模型設(shè)定

    第一,為檢驗數(shù)字經(jīng)濟(jì)對鄉(xiāng)村振興的直接影響,本文構(gòu)建基準(zhǔn)回歸模型:

    其中,Ruralit表示城市i在t時期的鄉(xiāng)村振興水平;Digitalit表示城市i在t時期的數(shù)字經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平;Controlkit表示控制變量;μi表示控制個體固定效應(yīng);δt表示控制時間固定效應(yīng);εit表示為隨機(jī)擾動項。

    第二,為檢驗影響機(jī)制,以農(nóng)村市場發(fā)展水平為中介變量。借鑒江艇(2022)對“三步法”的改進(jìn)方法,構(gòu)建如式(2)所示的數(shù)字經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平對中介變量的回歸方程,中介變量對鄉(xiāng)村振興的影響通過理論論證。

    第三,考慮到數(shù)字經(jīng)濟(jì)對鄉(xiāng)村振興可能存在邊際效應(yīng)遞增的非線性影響,設(shè)定以下門檻模型:

    其中,Thresit為門檻變量,包括數(shù)字經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平和農(nóng)村市場發(fā)展水平;I(·)為指示函數(shù);θ為門檻值。式(3)構(gòu)建的單門檻模型可擴(kuò)展為多門檻模型。

    第四,為檢驗農(nóng)林水財政支出(Fiscal)在數(shù)字經(jīng)濟(jì)助力鄉(xiāng)村振興的調(diào)節(jié)效應(yīng),構(gòu)建以下模型:

    其中,借鑒方杰等(2022)的研究,對被解釋變量、關(guān)鍵解釋變量和調(diào)節(jié)變量進(jìn)行標(biāo)準(zhǔn)化處理。另外,是的標(biāo)準(zhǔn)化值,其余同理;表示交互項。

    2.3 描述性統(tǒng)計

    鄉(xiāng)村振興指數(shù)均值為0.136,標(biāo)準(zhǔn)差為0.04,數(shù)字經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平均值為0.056,標(biāo)準(zhǔn)差為0.031,兩者標(biāo)準(zhǔn)差較小源于熵權(quán)法所得綜合值整體較小。鄉(xiāng)村振興指數(shù)最小值與最大值分別為0.069與0.275,數(shù)字經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平最小值與最大值分別為0.014與0.176,各城市間仍存在較大差距??刂谱兞?、中介變量與調(diào)節(jié)變量均呈現(xiàn)最小值與最大值差異較大的特征,說明這些因素存在明顯差異。限于篇幅,表格未予以展示,已留備查。

    3 實證分析

    3.1 基準(zhǔn)回歸結(jié)果

    首先,本文進(jìn)行了相關(guān)性與多重共線性檢驗,初步證明研究有意義。其次,通過豪斯曼檢驗,選擇固定效應(yīng)模型。

    為驗證數(shù)字經(jīng)濟(jì)對鄉(xiāng)村振興的直接影響,用式(1)回歸。如表3列(1)、(2)顯示,無論是否考慮控制變量,數(shù)字經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平系數(shù)在1%水平上均顯著為正,說明其促進(jìn)了鄉(xiāng)村振興,驗證了假設(shè)1。表3列(2)中,控制變量人力資本系數(shù)不顯著,說明人力資本對鄉(xiāng)村振興的影響較弱,推測因鄉(xiāng)村產(chǎn)業(yè)較單一,人力資本難以充分發(fā)揮效益。老齡化程度系數(shù)在1%水平上顯著為負(fù),推測老齡化導(dǎo)致創(chuàng)新能力與經(jīng)濟(jì)活力減弱。經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平系數(shù)在1%水平上顯著為正,可能由于經(jīng)濟(jì)水平提升往往伴隨產(chǎn)業(yè)轉(zhuǎn)型升級、發(fā)展動力增強(qiáng)。城鎮(zhèn)化水平和財政干預(yù)程度系數(shù)不顯著,說明模型中兩者并非影響鄉(xiāng)村振興的主要因素。

    3.2 農(nóng)村市場發(fā)展水平的中介機(jī)制分析

    數(shù)字經(jīng)濟(jì)可能通過提升農(nóng)村市場發(fā)展水平驅(qū)動鄉(xiāng)村振興。如表3列(3)所示,數(shù)字經(jīng)濟(jì)的系數(shù)顯著為正,說明數(shù)字經(jīng)濟(jì)利于農(nóng)村市場發(fā)展水平提升。同時,農(nóng)村市場和鄉(xiāng)村振興之間存在較強(qiáng)關(guān)聯(lián)。農(nóng)村市場是鄉(xiāng)村經(jīng)濟(jì)活動的基本載體,其發(fā)展能夠逐步優(yōu)化鄉(xiāng)村地區(qū)的產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)和發(fā)展方向,促進(jìn)鄉(xiāng)村經(jīng)濟(jì)持續(xù)發(fā)展。因此,數(shù)字經(jīng)濟(jì)通過影響農(nóng)村市場發(fā)展,間接促進(jìn)鄉(xiāng)村振興。

    本文使用Bootstrap法輔助檢驗,重復(fù)抽樣5000次。結(jié)果顯示,數(shù)字經(jīng)濟(jì)對鄉(xiāng)村振興的直接效應(yīng)和間接效應(yīng)系數(shù)分別為0.142與0.009,在1%水平上顯著,為部分中介效應(yīng),驗證了假設(shè)2。

    3.3 數(shù)字經(jīng)濟(jì)與農(nóng)村市場發(fā)展水平的門檻效應(yīng)分析

    考慮到可能存在邊際效應(yīng)遞增的非線性特征,本文基于Hansen(1999)提出的方法擬合固定效應(yīng)面板門檻模型,通過“自舉法”重復(fù)抽樣500次后,數(shù)字經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平通過單一門檻檢驗,單門檻值為0.0206;農(nóng)村市場發(fā)展水平通過雙重門檻檢驗,雙門檻值分別為0.1276與0.1941。在回歸結(jié)果中,門檻變量各階段系數(shù)均在1%水平上顯著。當(dāng)數(shù)字經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平低于0.0206時,系數(shù)為0.583;當(dāng)高于0.0206時,系數(shù)為0.140,促進(jìn)效果減弱。這可能源于當(dāng)單獨(dú)考慮數(shù)字經(jīng)濟(jì)對鄉(xiāng)村振興的影響時,高數(shù)字經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平更易造成數(shù)字接入與數(shù)字能力鴻溝,農(nóng)村居民易被擴(kuò)大貧困??紤]到農(nóng)村市場發(fā)展水平,當(dāng)其低于第一門檻時,數(shù)字經(jīng)濟(jì)系數(shù)為0.1265;當(dāng)其大于第一門檻而小于第二門檻時,系數(shù)升至0.2136,數(shù)字經(jīng)濟(jì)的促進(jìn)作用大幅提升;當(dāng)其大于第二門檻值后,系數(shù)為0.1274,雖小于上一階段,但仍大于第一階段,數(shù)字經(jīng)濟(jì)呈現(xiàn)邊際效應(yīng)遞增的特征,驗證了假設(shè)3。限于篇幅,檢驗表格未予以展示,已留備查。

    3.4 農(nóng)林水財政支出的調(diào)節(jié)效應(yīng)分析

    在基準(zhǔn)回歸模型中加入農(nóng)林水財政支出和數(shù)字經(jīng)濟(jì)的交互項進(jìn)行調(diào)節(jié)效應(yīng)研究。如表4列(1)顯示,交互項系數(shù)顯著為0.03,說明農(nóng)林水財政支出對數(shù)字經(jīng)濟(jì)的促進(jìn)效果有正向調(diào)節(jié)作用。

    3.5 農(nóng)林水財政支出的區(qū)域異質(zhì)性

    考慮到我國各城市間存在差異,本文劃分東、中和西三個區(qū)域進(jìn)行異質(zhì)性分析。

    借鑒陳建林(2015)的分組回歸分析方式,重點關(guān)注交互項顯著性。如表4列(2)~(4)顯示:東、西部地區(qū)數(shù)字經(jīng)濟(jì)和農(nóng)林水財政支出的交互項在1%水平上顯著為正。依據(jù)系數(shù)值,農(nóng)林水財政支出在東部的調(diào)節(jié)作用最強(qiáng),西部次之,中部最弱。東部經(jīng)濟(jì)水平較高,數(shù)字基礎(chǔ)完善,農(nóng)林水事務(wù)投入能進(jìn)一步加強(qiáng)數(shù)字經(jīng)濟(jì)助力鄉(xiāng)村振興的成效;西部人均財政農(nóng)業(yè)支出在西部大開發(fā)后大幅增長,反映了國家關(guān)注西部發(fā)展的導(dǎo)向,可能使西部的資金使用效率更高。此外,西部數(shù)字基礎(chǔ)薄弱,財政支持能極大地促進(jìn)基礎(chǔ)建設(shè),提高基本經(jīng)濟(jì)運(yùn)行效率,快速放大數(shù)字經(jīng)濟(jì)的促進(jìn)效果。中部雖具備一定的數(shù)字基礎(chǔ),但數(shù)字經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平一般,政府關(guān)注力度也弱于西部,故調(diào)節(jié)作用不明顯。

    4 穩(wěn)健性檢驗

    因2020年與2021年存在新冠疫情特殊影響,將這兩年的樣本剔除,回歸結(jié)果如表5列(2)所示,數(shù)字經(jīng)濟(jì)的促進(jìn)作用仍顯著。另外,因存在鄉(xiāng)村振興水平對數(shù)字經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平的潛在影響,即雙向因果問題,借鑒相關(guān)研究,因當(dāng)期的鄉(xiāng)村振興水平不會對上一年的數(shù)字經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平產(chǎn)生影響,故將數(shù)字經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平滯后一期,結(jié)果如列(3)所示,滯后項系數(shù)顯著為正,且與基準(zhǔn)相比變化較小,即控制雙向因果問題后,數(shù)字經(jīng)濟(jì)仍促進(jìn)鄉(xiāng)村振興。此外,可能還有潛在因素在擾動項中,引起內(nèi)生性問題,借鑒相關(guān)研究,本文選取2003年各城市郵政營業(yè)網(wǎng)點數(shù)乘以2011—2021年全國固定互聯(lián)網(wǎng)寬帶接入戶數(shù)作為第一個工具變量;選取1984年各城市郵局?jǐn)?shù)量乘以2011—2021年全國互聯(lián)網(wǎng)端口數(shù)作為第二個工具變量。表5列(4)兩階段最小二乘法(TSLS)結(jié)果表明,使用工具變量后,數(shù)字經(jīng)濟(jì)系數(shù)仍在1%水平上顯著為正。為檢驗工具變量的合理性,首先,進(jìn)行過度識別檢驗,p值為0.1108,接受所有工具變量外生的原假設(shè)。其次,進(jìn)行弱工具變量檢驗。第一階段回歸中,F(xiàn)統(tǒng)計量為18.9826,大于10,說明不存在弱工具變量。最后,進(jìn)行DWH檢驗,F(xiàn)與統(tǒng)計量的p值分別為0.0003與0.0006,拒絕所有解釋變量均為外生的原假設(shè),認(rèn)為數(shù)字經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平為內(nèi)生解釋變量,滿足使用工具變量的前提。以上分析驗證了結(jié)果的穩(wěn)健性。

    5 結(jié)語

    本文利用中介與門檻效應(yīng),明晰了農(nóng)村市場發(fā)展在數(shù)字經(jīng)濟(jì)影響鄉(xiāng)村振興過程中的機(jī)制作用;利用調(diào)節(jié)效應(yīng)模型,明晰了農(nóng)林水事務(wù)財政支出對數(shù)字經(jīng)濟(jì)助力鄉(xiāng)村振興的調(diào)節(jié)作用,并驗證了其存在區(qū)域異質(zhì)性。研究表明:第一,數(shù)字經(jīng)濟(jì)是鄉(xiāng)村振興的重要驅(qū)動因素;第二,農(nóng)村市場發(fā)展水平越高,數(shù)字經(jīng)濟(jì)帶來的數(shù)字紅利越能更好地帶動鄉(xiāng)村振興。但當(dāng)僅考慮數(shù)字經(jīng)濟(jì)與鄉(xiāng)村振興的關(guān)系時,高數(shù)字經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平易導(dǎo)致數(shù)字鴻溝,使促進(jìn)效果減弱;第三,農(nóng)林水財政支出對數(shù)字經(jīng)濟(jì)的促進(jìn)效果產(chǎn)生正向調(diào)節(jié)作用,表明政府對鄉(xiāng)村發(fā)展的關(guān)注度會影響鄉(xiāng)村振興成效,且調(diào)節(jié)效果在東部地區(qū)最強(qiáng),西部次之,中部最弱。

    本文還提出以下政策啟示:首先,農(nóng)村生產(chǎn)主體應(yīng)更多地應(yīng)用數(shù)字技術(shù)進(jìn)行生產(chǎn),積極進(jìn)入電商市場拓展銷售;其次,政府可適時出臺促消費(fèi)政策,提高市場活力,并加強(qiáng)城鄉(xiāng)道路建設(shè),優(yōu)化倉儲物流,以提高市場效率;再次,政府應(yīng)加大對數(shù)字基礎(chǔ)的投資,創(chuàng)造更多數(shù)字紅利。但應(yīng)注意城鄉(xiāng)協(xié)調(diào)發(fā)展,避免造成數(shù)字鴻溝;最后,政府應(yīng)積極發(fā)揮農(nóng)林水財政支持的正向調(diào)節(jié)作用,建立監(jiān)督機(jī)制,保障助農(nóng)資金的切實落地與使用效率,且因區(qū)域異質(zhì)性的存在,故應(yīng)“因地制宜”地采取助農(nóng)財政措施,動態(tài)調(diào)整財政支出結(jié)構(gòu)。

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