摘要:基于2013—2021年中國(guó)31個(gè)?。ㄊ小^(qū))面板數(shù)據(jù),運(yùn)用面板固定效應(yīng)模型、空間杜賓模型、面板門檻模型實(shí)證檢驗(yàn)流通數(shù)字化對(duì)城鄉(xiāng)居民消費(fèi)差距的影響。研究表明:流通數(shù)字化能顯著縮小城鄉(xiāng)消費(fèi)差距,該作用在穩(wěn)健性檢驗(yàn)后仍成立;流通數(shù)字化縮小城鄉(xiāng)消費(fèi)差距的空間溢出效應(yīng)顯著,且該效應(yīng)強(qiáng)于其直接效應(yīng);市場(chǎng)化程度的提高能有效縮小本省的城鄉(xiāng)消費(fèi)差距,而金融發(fā)展水平的提升有助于縮小鄰省的城鄉(xiāng)消費(fèi)差距;流通數(shù)字化對(duì)城鄉(xiāng)消費(fèi)差距的影響存在以數(shù)字普惠金融為門檻變量的非線性效應(yīng)。據(jù)此,從持續(xù)推動(dòng)數(shù)字技術(shù)和流通業(yè)高效深度有機(jī)融合;以城市群和都市圈等為依托優(yōu)化流通網(wǎng)絡(luò)布局;積極推進(jìn)數(shù)字普惠金融發(fā)展,不斷提高區(qū)域市場(chǎng)化程度等方面提出政策啟示。
關(guān)鍵詞:流通數(shù)字化 數(shù)字普惠金融 溢出效應(yīng) 門檻效應(yīng)
*基金項(xiàng)目:國(guó)家社會(huì)科學(xué)基金一般項(xiàng)目“脫貧地區(qū)小農(nóng)戶數(shù)字素養(yǎng)促進(jìn)農(nóng)村共同富裕的作用機(jī)制與實(shí)現(xiàn)路徑研究”(23BJY159)。重慶工商大學(xué)研究科研創(chuàng)新項(xiàng)目“成渝地區(qū)雙城經(jīng)濟(jì)農(nóng)村新質(zhì)生產(chǎn)力促進(jìn)農(nóng)民共同富裕的機(jī)制與路徑研究”(yjscxx2024-284-82)。
黨的十八大以來,以習(xí)近平同志為核心的黨中央高度重視數(shù)字經(jīng)濟(jì)發(fā)展。在《不斷做強(qiáng)做優(yōu)做大我國(guó)數(shù)字經(jīng)濟(jì)》一文中,習(xí)近平總書記(2022)強(qiáng)調(diào)數(shù)字經(jīng)濟(jì)不僅是新的經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)點(diǎn),而且是改造提升傳統(tǒng)產(chǎn)業(yè)的支點(diǎn),可以成為構(gòu)建現(xiàn)代化經(jīng)濟(jì)體系的重要引擎。推動(dòng)數(shù)字經(jīng)濟(jì)賦能流通產(chǎn)業(yè),將有效降低消費(fèi)信息搜尋成本、信息溝通成本與交易成本,帶來要素資源的精準(zhǔn)配置和優(yōu)化組合,刺激相關(guān)消費(fèi)以及激活長(zhǎng)尾市場(chǎng),激發(fā)共同富裕活力,提高社會(huì)整體的流通效率(祝合良等,2023)。
縱觀現(xiàn)有文獻(xiàn),流通數(shù)字化對(duì)全國(guó)統(tǒng)一大市場(chǎng)建設(shè)(郝愛民等,2024)、鄉(xiāng)村三產(chǎn)融合及產(chǎn)業(yè)振興(郝愛民,2022;楊水根等,2023)、流通產(chǎn)業(yè)碳減排(余祖鵬等,2023)、全體人民共同富裕(楊水根等,2023)的促進(jìn)驅(qū)動(dòng)作用效果顯著。流通的作用是媒介供需,銜接經(jīng)濟(jì)社會(huì)運(yùn)行過程的各個(gè)環(huán)節(jié),打通商品跨區(qū)域跨領(lǐng)域流通堵點(diǎn),暢通商流、物流、信息流與資金流,彌合供給和需求的時(shí)空異步,緩解集中生產(chǎn)和分散消費(fèi)的突出矛盾(趙霞等,2024)。數(shù)字化賦能后,流通業(yè)的經(jīng)營(yíng)方向、支撐渠道、關(guān)鍵資源等均發(fā)生重要轉(zhuǎn)變,其刺激消費(fèi)、調(diào)節(jié)分配、引導(dǎo)生產(chǎn)、活躍市場(chǎng)的作用日益凸顯。
據(jù)《中國(guó)統(tǒng)計(jì)年鑒》數(shù)據(jù)顯示,2000—2022年,我國(guó)城鎮(zhèn)人口和農(nóng)村人口占比分別由36.22%、63.78%變動(dòng)至65.22%、34.78%,這意味著截止2022年底我國(guó)約有4.91億農(nóng)村居民,農(nóng)村居民人數(shù)龐大、城鄉(xiāng)人口差異明顯仍是我國(guó)突出的人口特征。從城鄉(xiāng)居民消費(fèi)差距來看,2000—2022年,我國(guó)城鎮(zhèn)居民和農(nóng)村居民人均消費(fèi)支出分別由5026.7元、1714.3元上升至30390.8元、16632.1元,前者整體名義增長(zhǎng)約為504.59%,后者整體名義增長(zhǎng)約為870.20%,兩者之比由2000年的2.93降至2022年的1.83。這表明城鄉(xiāng)消費(fèi)水平均在不斷提升,相比之下,農(nóng)村居民的消費(fèi)增速更快、消費(fèi)潛力更大,但消費(fèi)額度遠(yuǎn)不及城鎮(zhèn)居民,同時(shí)城鄉(xiāng)消費(fèi)差距雖有縮小但仍就趨高。因此,系統(tǒng)探究作為聯(lián)結(jié)供需關(guān)鍵紐帶的流通業(yè)在數(shù)字技術(shù)增勢(shì)賦能的基礎(chǔ)上,能否憑借打破城鄉(xiāng)分割和區(qū)域壁壘、暢通國(guó)內(nèi)大循環(huán)、推動(dòng)建設(shè)全國(guó)統(tǒng)一大市場(chǎng)的突出作用緩解城鄉(xiāng)消費(fèi)差距,進(jìn)而推動(dòng)城鄉(xiāng)共同富裕進(jìn)程,具有重要研究意義。
基于數(shù)據(jù)獲取的可及性及指標(biāo)構(gòu)建的多元性,本文以2013~2021年中國(guó)31個(gè)省(市、區(qū))面板數(shù)據(jù)為研究樣本,運(yùn)用空間杜賓模型和面板門檻模型探究流通數(shù)字化對(duì)城鄉(xiāng)消費(fèi)差距的影響作用,意圖為統(tǒng)籌城鄉(xiāng)均衡發(fā)展、彌合城鄉(xiāng)消費(fèi)鴻溝、推動(dòng)城鄉(xiāng)融合及共同富裕提供理論參考和決策依據(jù)。
(一)流通數(shù)字化對(duì)城鄉(xiāng)消費(fèi)差距的整體影響
一方面,流通數(shù)字化以多種電商形式涌現(xiàn),借助5G等新型數(shù)字化技術(shù)提高城鄉(xiāng)居民信息搜索效率并降低其時(shí)間成本的同時(shí),還能模糊商家與消費(fèi)者的互動(dòng)界限,突破時(shí)空地域限制,通過全天候、全時(shí)段、多場(chǎng)景交互,實(shí)現(xiàn)產(chǎn)品和服務(wù)的精準(zhǔn)推送,充分喚醒城鄉(xiāng)居民的消費(fèi)需求和消費(fèi)熱情,推動(dòng)城鄉(xiāng)居民消費(fèi)隨心化、隨時(shí)化,從而推動(dòng)城鄉(xiāng)消費(fèi)結(jié)構(gòu)趨同(張?jiān)鲚x等,2023)。另一方面,流通數(shù)字化能夠顯著提升包括可支配收入在內(nèi)的城鄉(xiāng)居民共同富裕水平(楊水根等,2023),并且農(nóng)產(chǎn)品流通數(shù)字化被證實(shí)能夠顯著改善本地和鄰地農(nóng)村居民的生活水平(楊海麗等,2022),而城鄉(xiāng)居民生活水平的提高對(duì)其消費(fèi)水平增長(zhǎng)、消費(fèi)層次提升起到重要支撐作用。此外,不同于城鎮(zhèn)居民的高儲(chǔ)蓄率,農(nóng)村居民的邊際消費(fèi)傾向更強(qiáng)(方福前等,2024),更愿意將新增收入用于消費(fèi)購物。綜上所述,流通數(shù)字化能夠通過數(shù)字技術(shù)創(chuàng)造新需求,釋放城鄉(xiāng)居民消費(fèi)潛力,加之城鄉(xiāng)居民各自不同的消費(fèi)特質(zhì),進(jìn)而縮小城鄉(xiāng)消費(fèi)差距。因此,本文提出如下假設(shè):
H1:流通數(shù)字化能夠顯著縮小城鄉(xiāng)消費(fèi)差距。
(二)流通數(shù)字化對(duì)城鄉(xiāng)消費(fèi)差距的非線性影響
作為傳統(tǒng)金融短板的填補(bǔ)者,數(shù)字普惠金融以弱勢(shì)群體為重點(diǎn)服務(wù)對(duì)象,為其提供優(yōu)質(zhì)、便捷、可承受的金融服務(wù),數(shù)字普惠金融的發(fā)展在釋放農(nóng)村居民消費(fèi)潛力(冉希美等,2024)與縮小城鄉(xiāng)消費(fèi)差距(程欣煒等,2023;李宗翰等,2023)等方面具有突出貢獻(xiàn)。從作用路徑來看,其一,數(shù)字普惠金融有助于弱化農(nóng)村居民的金融排斥心理,結(jié)合便捷的支付手段和多元化的金融產(chǎn)品服務(wù)緩解農(nóng)村居民的流動(dòng)性約束,釋放其消費(fèi)動(dòng)力;而城鎮(zhèn)居民在傳統(tǒng)金融幫助下的信用額度已經(jīng)較高,數(shù)字普惠金融難以進(jìn)一步釋放其消費(fèi)能力。其二,數(shù)字普惠金融通過將金融服務(wù)嵌入購物、社交、直播、短視頻等新業(yè)態(tài),提高金融服務(wù)包容性和普惠性的同時(shí),也對(duì)農(nóng)村居民產(chǎn)生了較強(qiáng)的消費(fèi)示范,促使農(nóng)村居民進(jìn)行即時(shí)消費(fèi)甚至超前消費(fèi),而城鎮(zhèn)居民的消費(fèi)金融需求受收入預(yù)期的調(diào)節(jié)較為清晰,其對(duì)數(shù)字普惠金融的反饋相對(duì)不足。在數(shù)字普惠金融的作用下,流通數(shù)字化的市場(chǎng)邊界得以拓寬,降低流通成本的同時(shí)進(jìn)一步激發(fā)了農(nóng)村居民的消費(fèi)需求。因此,本文提出第二個(gè)研究假設(shè):
H2:流通數(shù)字化對(duì)城鄉(xiāng)消費(fèi)差距的影響存在基于數(shù)字普惠金融的門檻效應(yīng)。
(一)數(shù)據(jù)來源與變量選擇
1.被解釋變量
本文的被解釋變量為城鄉(xiāng)消費(fèi)差距,借鑒張希剛等(2024)研究做法,用城鎮(zhèn)居民人均消費(fèi)支出與農(nóng)村居民人均消費(fèi)支出之比來衡量。
2.解釋變量
本文解釋變量為流通數(shù)字化指數(shù)。本文從流通數(shù)字化基礎(chǔ)設(shè)施、流通組織數(shù)字化、流通渠道數(shù)字化和產(chǎn)業(yè)數(shù)字化四個(gè)維度構(gòu)建流通數(shù)字化指數(shù)綜合評(píng)價(jià)體系,并運(yùn)用熵值法測(cè)算。
3.控制變量
為規(guī)避遺漏變量而產(chǎn)生內(nèi)生性問題,本文選取如下控制變量:政府扶持力度(Gov),采用交通運(yùn)輸支出與地方一般公共預(yù)算支出的比重表示;對(duì)外開放程度(Open),采用貨物進(jìn)出口總額占地區(qū)GDP比重表示;金融發(fā)展水平(Fin),采用金融業(yè)增加值占地區(qū)GDP比重表示;市場(chǎng)化程度(Market),采用省級(jí)層面的市場(chǎng)化總指數(shù)予以表征;經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平(Pgdp),采用各?。▍^(qū)、市)人均GDP表示。
4.門檻變量
本文的門檻變量為數(shù)字普惠金融發(fā)展水平Dif,源自北京大學(xué)數(shù)字金融研究中心編制的“北京大學(xué)數(shù)字普惠金融指數(shù)”省級(jí)層面的數(shù)字普惠金融總指數(shù)。
(二)模型構(gòu)建
1、基準(zhǔn)模型
為研究流通數(shù)字化對(duì)城鄉(xiāng)消費(fèi)差距的影響,本文構(gòu)建如下面板固定效應(yīng)模型:
其中,Cgapit為本文的被解釋變量城鄉(xiāng)消費(fèi)差距,Docit為核心解釋變量流通數(shù)字化指數(shù),Xit為一系列控制變量,具體包括政府扶持力度(Gov)、對(duì)外開放程度(Open)、金融發(fā)展水平(Fin)、市場(chǎng)化程度(Market)和經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平(Pgdp),α0為常數(shù)項(xiàng),β0為待估參數(shù),表示流通數(shù)字化對(duì)城鄉(xiāng)消費(fèi)差距影響的總效應(yīng)。此外,μi分別表示省份固定效應(yīng),εit為隨機(jī)擾動(dòng)項(xiàng)。
2.空間計(jì)量模型
為探究流通數(shù)字化對(duì)城鄉(xiāng)消費(fèi)差距的空間影響作用,本文構(gòu)建如下空間杜賓模型:
式(2)中,W表示經(jīng)濟(jì)距離空間權(quán)重矩陣,P是空間自回歸系數(shù);其余變量同式(1)。
3.面板門檻模型
為進(jìn)一步深入探究流通數(shù)字化水平對(duì)城鄉(xiāng)消費(fèi)差距的非線性影響,本文構(gòu)建如下單門檻面板門檻模型:
kysrxiKmOOkWbkd/kLNUeA==如果模型存在多重門檻情況,可對(duì)其進(jìn)行相應(yīng)擴(kuò)展。在式(3)中,Difit為t年的數(shù)字普惠金融發(fā)展水平,I(·)為指標(biāo)函數(shù),當(dāng)括號(hào)內(nèi)條件得到滿足時(shí),取值為1,否則取值為0;γ表示相應(yīng)的門檻值。
(三)數(shù)據(jù)來源
本文樣本期為2013—2021年,研究對(duì)象為中國(guó)31個(gè)?。▍^(qū)、市)(不含港澳臺(tái)),所涉及指標(biāo)數(shù)據(jù)來源于《中國(guó)統(tǒng)計(jì)年鑒》、《中國(guó)分省份市場(chǎng)化指數(shù)報(bào)告》、《北京大學(xué)數(shù)字普惠金融指數(shù)》、國(guó)家統(tǒng)計(jì)局、CNRDS數(shù)據(jù)庫。為規(guī)避量綱差異和異方差的影響,對(duì)部分指標(biāo)取其自然對(duì)數(shù),同時(shí)對(duì)部分缺失數(shù)據(jù)采用移動(dòng)平均法進(jìn)行插補(bǔ)。
(一)基準(zhǔn)回歸結(jié)果
基于2013—2021年我國(guó)31個(gè)?。▍^(qū)、市)面板數(shù)據(jù),采用面板固定效應(yīng)模型探究流通數(shù)字化對(duì)城鄉(xiāng)消費(fèi)差距的影響,估計(jì)結(jié)果如表1所示。表1中的列(1)—列(3)為逐步納入控制變量并最終控制省份效應(yīng)的估計(jì)結(jié)果,不難發(fā)現(xiàn),核心解釋變量流通數(shù)字化(Doc)對(duì)城鄉(xiāng)消費(fèi)差距的估計(jì)系數(shù)始終在1%的水平上顯著為負(fù),表明流通數(shù)字化發(fā)展能顯著縮小城鄉(xiāng)消費(fèi)差距。自此,研究假設(shè)H1得到驗(yàn)證。
聚焦控制變量,從列(3)中可以看出,對(duì)外開放程度(open)和市場(chǎng)化程度(Market)的估計(jì)系數(shù)均至少在10%的水平上顯著為負(fù),表明二者均有助于縮小城鄉(xiāng)消費(fèi)差距,但市場(chǎng)化程度的作用效果相對(duì)更強(qiáng)、顯著性更高;而金融發(fā)展水平(Fin)和經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平(Pgdp)估計(jì)系數(shù)雖為負(fù)但并不顯著,政府扶持力度(Gov)的估計(jì)系數(shù)則為正且并不顯著,無法判斷三者對(duì)城鄉(xiāng)消費(fèi)差距的具體影響。
(二)空間效應(yīng)分析
首先,本文基于經(jīng)濟(jì)距離權(quán)重矩陣,采用全域Moran指數(shù)檢驗(yàn)流通數(shù)字化指數(shù)和城鄉(xiāng)消費(fèi)差距的空間相關(guān)性。結(jié)果表明,2013~ 2021年中國(guó)31個(gè)省(區(qū)、市)的流通數(shù)字化指數(shù)與城鄉(xiāng)消費(fèi)差距的全域Moran指數(shù)均在1%的水平上顯著為正,這意味著流通數(shù)字化指數(shù)和城鄉(xiāng)消費(fèi)差距存在顯著的空間正自相關(guān),即相似的觀測(cè)值趨于空間集聚。自此,研究假設(shè)H1得到驗(yàn)證。
其次,本文繼續(xù)選用LM檢驗(yàn)、Hausman檢驗(yàn)、Wald檢驗(yàn)以及LR檢驗(yàn)以確定空間面板模型的選擇及適配性,以上結(jié)果均顯示空間杜賓固定效應(yīng)模型是本研究的最佳估計(jì)模型。為比較和檢驗(yàn)各變量參數(shù)估計(jì)的穩(wěn)健性,本文同時(shí)納入了基于鄰接空間權(quán)重矩陣的空間杜賓模型估計(jì)結(jié)果。鑒于空間杜賓模型中變量的參數(shù)估計(jì)并非代表其對(duì)城鄉(xiāng)消費(fèi)差距的平均邊際影響,因此,本文直接估算出模型中各解釋變量的直接效應(yīng)和間接效應(yīng),具體估計(jì)結(jié)果如表2所示。
從表2中顯而易得,無論是基于經(jīng)濟(jì)距離權(quán)重矩陣還是鄰接權(quán)重矩陣,核心解釋變量流通數(shù)字化(Doc)的直接效應(yīng)系數(shù)和間接效應(yīng)系數(shù)均顯著為負(fù),表明流通數(shù)字化能顯著縮小本省和鄰省城鄉(xiāng)消費(fèi)差距,即省份之間流通數(shù)字化發(fā)展對(duì)縮小城鄉(xiāng)消費(fèi)差距的空間溢出效應(yīng)顯著。并且該變量的間接效應(yīng)系數(shù)的絕對(duì)值大于直接效應(yīng)系數(shù),表明其對(duì)鄰省城鄉(xiāng)消費(fèi)差距的縮小作用比本省更強(qiáng)。
從控制變量參數(shù)估計(jì)來看,市場(chǎng)化程度(Market)的直接效應(yīng)系數(shù)顯著為負(fù),意味著該變量水平的提高有助于縮小本省的城鄉(xiāng)消費(fèi)差距。除此之外,其他變量的直接效應(yīng)系數(shù)均不顯著。就間接效應(yīng)而言,金融發(fā)展水平(Fi n)能顯著縮小鄰省的城鄉(xiāng)消費(fèi)差距,而政府扶持力度(Gov)、對(duì)外開放程度(Open)、市場(chǎng)化程度(Market)、經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平(Pgdp)在兩個(gè)模型中的顯著性并不一致,估計(jì)結(jié)果不夠穩(wěn)健,無法準(zhǔn)確判斷其對(duì)鄰省城鄉(xiāng)消費(fèi)差距的具體影響。
(三)門檻效應(yīng)分析
考慮數(shù)字普惠金融在流通數(shù)字化縮小城鄉(xiāng)消費(fèi)差距的作用中可能存在非線性影響,為此,本文以數(shù)字普惠金融總指數(shù)為門檻變量,反復(fù)抽樣500次對(duì)其進(jìn)行面板門檻存在性檢驗(yàn),以數(shù)字普惠金融為門檻變量的檢驗(yàn)結(jié)果顯示存在雙重門檻,表明流通數(shù)字化對(duì)城鄉(xiāng)消費(fèi)差距的影響存在基于數(shù)字普惠金融的面板門檻效應(yīng),表3為以數(shù)字普惠金融為門檻變量的面板門檻模型估計(jì)結(jié)果。
當(dāng)數(shù)字普惠金融總指數(shù)低于第一門檻值142.080時(shí),流通數(shù)字化會(huì)顯著擴(kuò)大城鄉(xiāng)消費(fèi)差距,究其原因可能在于,此時(shí)數(shù)字金融服務(wù)水平較低、普及程度不高,無法充分惠及農(nóng)村居民,加之城鄉(xiāng)居民在數(shù)字技能和金融知識(shí)方面存在的差異,導(dǎo)致農(nóng)村居民無法有效運(yùn)用此類金融服務(wù),進(jìn)而加劇了城鄉(xiāng)消費(fèi)差距。當(dāng)數(shù)字普惠金融總指數(shù)跨越第一門檻值142.080但小于第二門檻值375.354時(shí),流通數(shù)字化能顯著縮小城鄉(xiāng)消費(fèi)差距。隨著數(shù)字普惠金融越過第二門檻值后,流通數(shù)字化對(duì)城鄉(xiāng)消費(fèi)差距的縮小作用仍就顯著但稍有減弱。原因可能在于,隨著數(shù)字普惠金融發(fā)展水平的不斷提高,其針對(duì)長(zhǎng)尾群體的挖掘逐漸到位,當(dāng)大部分農(nóng)村居民能夠接觸并使用數(shù)字普惠金融服務(wù)時(shí),新的消費(fèi)刺激可能會(huì)有所減弱。自此,研究假設(shè)H2得到驗(yàn)證。
(四)穩(wěn)健性檢驗(yàn)
為證實(shí)本文研究結(jié)論的穩(wěn)健性、可靠性并確保研究的嚴(yán)謹(jǐn)性,本文先后通過剔除北京市、天津市、上海市、重慶市四大直轄市,排除2020~2021年新冠疫情對(duì)城鄉(xiāng)消費(fèi)差距的影響,將流通數(shù)字化的指標(biāo)評(píng)價(jià)方法改用變異系數(shù)法重新進(jìn)行回歸檢驗(yàn),回歸結(jié)果至少在5%的統(tǒng)計(jì)水平上顯著為負(fù),表明流通數(shù)字化對(duì)城鄉(xiāng)消費(fèi)差距具有顯著的縮小作用,與前文研究結(jié)論相符。
(一)研究結(jié)論
本文基于流通數(shù)字化基礎(chǔ)設(shè)施、流通組織數(shù)字化、流通渠道數(shù)字化和產(chǎn)業(yè)數(shù)字化四個(gè)維度構(gòu)建流通數(shù)字化評(píng)價(jià)指標(biāo)體系,并綜合運(yùn)用面板固定效應(yīng)模型、空間杜賓模型、面板門檻模型實(shí)證檢驗(yàn)了2013~2021年中國(guó)31個(gè)省(區(qū)、市)流通數(shù)字化對(duì)城鄉(xiāng)消費(fèi)差距的影響作用。研究發(fā)現(xiàn):一是流通數(shù)字化能夠顯著縮小城鄉(xiāng)消費(fèi)差距,該結(jié)論在一系列穩(wěn)健性檢驗(yàn)后仍然成立;二是流通數(shù)字化能顯著縮小本省和鄰省城鄉(xiāng)消費(fèi)差距,且其空間溢出效應(yīng)強(qiáng)于直接效應(yīng);三是市場(chǎng)化程度的提高有助于縮小本省的城鄉(xiāng)消費(fèi)差距,而金融發(fā)展水平的提升能顯著縮小鄰省的城鄉(xiāng)發(fā)展差距;四是流通數(shù)字化對(duì)城鄉(xiāng)消費(fèi)差距的影響存在以數(shù)字普惠金融為門檻變量的非線性效應(yīng),當(dāng)數(shù)字普惠金融水平較低時(shí),流通數(shù)字化會(huì)擴(kuò)大城鄉(xiāng)消費(fèi)差距;當(dāng)數(shù)字普惠金融水平較高時(shí),流通數(shù)字化有助于縮小城鄉(xiāng)消費(fèi)差距。
(二)政策啟示
1.持續(xù)推動(dòng)數(shù)字技術(shù)和流通業(yè)高效深度有機(jī)融合,大力培育一批智能化、高效化、信息化流通企業(yè)。各級(jí)政府應(yīng)當(dāng)強(qiáng)化數(shù)字技術(shù)研發(fā)企業(yè)、傳統(tǒng)流通企業(yè)、科研機(jī)構(gòu)、地方高校等主體之間的合作交流,激發(fā)流通企業(yè)投資數(shù)字技術(shù)研發(fā)的主動(dòng)性,降低企業(yè)運(yùn)用數(shù)字技術(shù)的成本壓力,推動(dòng)尖端數(shù)字技術(shù)在流通領(lǐng)域的創(chuàng)新應(yīng)用,運(yùn)用數(shù)字技術(shù)對(duì)流通企業(yè)進(jìn)行全流程、全鏈條、全環(huán)節(jié)改造,實(shí)現(xiàn)對(duì)流通環(huán)節(jié)和業(yè)務(wù)流程的實(shí)時(shí)監(jiān)控、智能決策和精細(xì)化管理,激活流通企業(yè)的數(shù)字要素價(jià)值和數(shù)字生產(chǎn)力,從而促使社會(huì)整體流通數(shù)字化水平的提高。
2.充分發(fā)揮流通數(shù)字化縮小城鄉(xiāng)消費(fèi)差距的空間溢出效應(yīng)。各級(jí)政府應(yīng)當(dāng)以城市群和都市圈等為依托優(yōu)化流通網(wǎng)絡(luò)布局,制定跨區(qū)域流通協(xié)調(diào)發(fā)展規(guī)劃,并在各省行政區(qū)域邊界上積極布置跨區(qū)域流通中心,作為物流集散地和商品交易平臺(tái),通過整合各地商品和信息資源,并借助數(shù)字化技術(shù)提高配送效率和服務(wù)質(zhì)量,吸引周邊地區(qū)消費(fèi)者,方便偏遠(yuǎn)農(nóng)產(chǎn)品進(jìn)城和工業(yè)品下鄉(xiāng),同時(shí)引導(dǎo)各省之間城鄉(xiāng)企業(yè)合作發(fā)展,共同縮小城鄉(xiāng)消費(fèi)差距。
3.積極推動(dòng)數(shù)字普惠金融發(fā)展,不斷提高區(qū)域市場(chǎng)化程度和金融發(fā)展水平。鑒于三者對(duì)城鄉(xiāng)消費(fèi)差距縮小的突出貢獻(xiàn),各級(jí)政府應(yīng)當(dāng)主動(dòng)推進(jìn)數(shù)字金融和傳統(tǒng)金融的融合發(fā)展,鼓勵(lì)金融機(jī)構(gòu)不斷創(chuàng)新金融產(chǎn)品和服務(wù),加大對(duì)金融科技的投入,滿足城鄉(xiāng)居民日趨多樣化的金融需求,提升數(shù)字普惠金融的可及性、包容性和便利性。同時(shí),各級(jí)政府應(yīng)深化市場(chǎng)化改革,進(jìn)一步提高市場(chǎng)化程度,逐步營(yíng)造良好的市場(chǎng)競(jìng)爭(zhēng)環(huán)境和市場(chǎng)創(chuàng)新環(huán)境,積極引導(dǎo)金融資源流向更具發(fā)展?jié)摿蛣?chuàng)新需求的流通企業(yè),以便更好助力流通業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型的開展。
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Analysis of the Impact of Circulation Digitization on Narrowing the Rural-Urban Consumption Gap
——Empirical Evidence from Provincial Panel Data and Spatial Durbin Modeling
Zoujiantao Gonghaolin Wangyuan
Abstract: Based on the panel data of 31 provinces (cities and districts) in China from 2013 to 2021, we empirically test the impact of circulation digitalization on the consumption gap between urban and rural residents using panel fixedeffects model, spatial Durbin model, and panel threshold model. The study shows that: the digitalization of circulation can significantly reduce the urban-rural consumption gap, and this effect still holds after the robustness test; the spatial spillover effect of the digitalization of circulation in reducing the urban-rural consumption gap is significant, and this effect is stronger than the direct effect; the increase in the degree of marketization can effectively reduce the urban-rural consumption gap in the province, and the increase in the level of financial development can help to reduce the urban-rural consumption gap in the neighboring provinces; the effect of the digitalization of circulation on the urban-rural consumption gap has a nonlinear effect with digital financial inclusion as the threshold variable. Accordingly, policy insights are provided in terms of continuing to promote the efficient and in-depth organic integration of digital technology and the circulation industry; optimizing the layout of the circulation network on the basis of city clusters and metropolitan areas, etc.; and actively promoting the development of digital inclusive finance and continuously improving the degree of regional marketization.
Keywords: Circulation digitalization; Digital inclusive finance; Spillover effect; Threshold effect
(作者單位:1.重慶工商大學(xué)成渝地區(qū)雙城經(jīng)濟(jì)圈建設(shè)研究院2.重慶工商大學(xué)經(jīng)濟(jì)學(xué)院)
責(zé)任編輯:李政