黄庆华 潘婷 时培豪

摘   要：基于2013—2019年省级面板数据，采用面板模型实证检验数字经济对我国城乡居民收入差距的影响及其作用机制。结果表明：数字经济发展能够显著缩小我国城乡居民收入差距。异质性研究发现，现阶段产业数字化缩减城乡居民收入差距的效应强于数字产业化，数字经济缩减城乡居民收入差距的效应在城乡居民收入差距较大的地区表现得更为明显，在四大区域中呈现“东北>西部>中部>东部”的态势。机制研究表明，人力资本提升效应、要素市场化优化配置效应是数字经济、数字产业化和产业数字化缩小城乡居民收入差距的重要渠道。进一步研究发现，数字经济、数字产业化和产业数字化对城乡居民收入差距的影响均存在门槛效应。为此，各省份应实施阶段性、差异化的促进数字产业化和产业数字化发展的战略；加大农村人力资本投入，提升农村居民数字素养和技能水平；激活数据要素潜能，提高城乡要素资源市场化配置质量，逐步缩小城乡居民收入差距。

关键词：城乡居民收入差距；数字经济；人力资本；要素市场化配置；经济高质量发展

中图分类号：F124.7   文献标识码：A   文章编号：1003-7543（2023）04-0053-17

改革开放以来，我国城乡居民收入持续高速增长，但差距逐步拉大，成为实现共同富裕的一大障碍。为满足人们对美好生活的殷切期盼，我国出台了多项促进城乡协调发展的政策，以补齐城乡协调发展短板。自2007年党的十七大报告提出“形成城乡经济社会发展一体化新格局”以来，我国发布了《中共中央 国务院关于建立健全城乡融合发展体制机制和政策体系的意见》《国家城乡融合发展试验区改革方案》等政策性文件，鼓励城市人才下乡、构建城乡统一的劳动力市场，缩小城乡居民收入差距。这些举措虽在一定程度上降低了我国城乡居民收入差距，但并未从根本上改变城乡居民收入差距过大的格局，且与世界平均水平相比仍有一定差距，这促使人们思考如何进一步协调联动缩小城乡居民收入差距，实现经济高质量发展。

近年来，数字经济发展成为转变农村经济发展方式、增加农民收入、实现共同富裕的重要引擎。一方面，数字技术有助于提升农村劳动者的人力资本水平。数字平台的构建提高了农村居民知识的可获得性，降低了学习成本，有助于提升农村居民专业素质和实践技能，提高农村居民劳动收入；数字技术应用有助于形成新产业、新业态、新模式，如直播电商、在线拼团等，拓宽了农村地区就业创业范围，由此产生的增收效应也逐渐凸显。另一方面，数字技术应用能够降低城乡生产要素供需双方间的信息不对称，优化要素市场化配置，从源头上缓解城乡居民收入差距过大的问题。数字经济带来的强劲动能为我国减少城乡居民收入差距、实现共同富裕带来了前所未有的机遇，但不容忽视的是，农村信息基础设施总体水平不高、数字人才供给不足、区域分化严重等诸多障碍导致乡村地区数字化发展困难重重，制约了数字经济在农村地区的扩散和渗透，使得数字技术所释放的普惠效应难以惠及广大农村居民。

因此，我们不禁要思考：当前我国数字经济发展的全面提速会对城乡居民收入差距产生何种影响？有何规律与特征？其内在机理是什么？数字经济影响城乡居民收入差距是否会受其他因素影响而存在差异？解答以上疑问，不仅可以深化数字经济对城乡融合发展引领作用的认识，而且能为相关支持政策的制定和执行提供理论支撑。基于此，本文以2013—2019年我国30个省份为研究对象，利用面板模型检验数字经济与城乡居民收入差距间的因果关系，探究数字经济影响城乡居民收入差距的传导机制，从数字经济实现路径、城乡居民收入差距和地区差异三个方面探究数字经济影响城乡居民收入差距的异质性效应。

一、相关文献综述

城乡居民收入差距过大一直是困扰我国经济发展的“痼疾”。近年来，学术界对我国城乡居民收入差距的研究热情不减，关于城乡居民收入差距及其影响因素的研究成果持续涌现。现有研究主要从政府和市场两个维度探寻影响城乡居民收入差距的因素，包括政府制度、地区开放、金融发展、产业结构和城镇化等因素。制度扭曲是引发城乡居民收入差距问题的主要因素［1］，以户籍制度、重工业优先发展战略等为代表的城市偏向型经济政策扩大了城乡居民收入差距［2-3］。随着经济开放层次的提高，外商直接投资产生的技术溢出效应、就业结构效应等逐步成为影响城乡居民收入差距不能忽略的因素［4］。已有研究表明，对外直接投资扩大了城乡居民收入差距［5］，与城乡居民收入差距之间存在“倒U型”关系［6］。此外，现有研究基本上肯定了数字普惠金融对城乡居民收入差距缩小的重要作用［7-8］，但各个维度、不同业务的影响具有差异性［9］。同时，大量的理论与实证研究表明，城镇化、产业结构和人力资本也是影响城乡居民收入差距的重要因素［10-11］。

随着研究的深入，学者们开始探讨数字经济与城乡居民收入差距之间的关系，力图廓清数字经济影响城乡居民收入差距的内在机理。从现有文献来看，一方面，部分学者从以互联网为代表的数字经济出发，研究互联网对城乡居民收入差距的影响。如罗超平等［12］、程名望和张家平［13］探讨了互联网发展对城乡居民收入差距的非线性效应；其中，互联网的普及及其产生的收入溢价效应存在城乡差异，造成了城乡居民收入差距［14-15］。另一方面，一些研究通过构建数字经济指标，建立计量回归方程，刻画了数字经济与城乡居民收入差距的关系。如李怡和柯杰升发现数字经济促进了农民增收，但加剧了城乡居民收入差距［16］。现有研究还发现，数字经济对城乡居民收入差距的影响轨迹呈“U型”曲线特征［17-19］，也有学者认为数字经济对城乡居民收入差距的影响呈“倒U型”特征［20］。

就数字经济影响城乡居民收入差距的机制而言，现有研究多从促进城镇化和创业增长、推动产业结构优化升级、缩小城乡“数字鸿沟”等角度开展定量分析，但结论并不一致。同时，部分学者关注到了人力资本在数字经济促进城乡包容性增长中所扮演的重要角色。研究认为，数字经济发展的一个重要作用是数字技能的掌握与运用［21］，这将提升农村居民人力资本，缩小城乡居民收入差距，有助于兼顾经济增长中的“公平与效率”［22］。此外，也有部分学者捕捉到了要素市场因素在数字经济影响城乡居民收入差距中产生的重要作用，如李丽莉等发现互联网有效降低了区域间市场分割程度，能够增加农民经营性收入［23］。周慧、孙革和周加来指出，数字经济通过打破要素流动壁垒、改善要素错配，缩小了包括城乡居民收入差距在内的城乡多维差距［24］。陈鑫鑫和段博用城乡收入泰尔指数表示城乡差距，研究表明数字经济主要借助市场一体化、模块化分工作用直接缩小城乡差距；其中，由于西部核心城市的虹吸效應较小，因而有利于资源市场化配置，促进了农民增收和城乡差距缩小［25］。

上述文献为本文提供了有益启发，但仍存在以下不足：第一，现有研究大多从整体层面考察数字经济与城乡居民收入差距的关系，较少考虑数字经济实现路径的异质性以及不同城乡居民收入差距水平条件下数字经济的差异性影响。第二，现有文献并没有关注数字经济在发展过程中是否存在阈值效应，即当其发展水平超越这个阈值时，才会对缩小城乡居民收入差距产生明显的影响，从而无法明确数字经济能够缩小城乡居民收入差距的最优区间。第三，有关数字经济影响城乡居民收入差距的文献中，并未重点关注人力资本，只是将受教育程度、教育支出、教育投入等相关变量作为控制变量。已有研究表明，数字经济与包容性增长的关系受到人力资本的影响，因而需要重新审视人力资本的重要作用。第四，虽有学者开始注意到要素市场化在数字经济缩小区域差距过程中的重要性［26］，但鲜有研究探讨要素市场化条件下数字经济与城乡居民收入差距的关系，对数字经济能否通过要素市场化配置进而缩小城乡居民收入差距更未提及。事实上，对上述问题进行研究，有助于加深对数字经济发展与城乡居民收入差距关系的理解。

二、理论分析与研究假说

（一）数字经济影响城乡居民收入差距的基本作用机制

1.人力资本机制

数字经济能够拓宽农村劳动者获得技能的途径，降低高技能劳动者的可替换性，促进农村劳动者创新创业，产生人力资本提升效应，从而减少城乡居民收入差距。一方面，数字经济有助于提升农村劳动力技能水平。数字经济以数字化、虚拟化为基本属性，具有追踪、连接、共享、个性化和直接化等五个特征［27］，改变了农村居民获取信息的方式和手段。农村居民可以利用互联网、多媒体平台学习专业技能，减少信息搜寻成本和学习成本。此外，数字经济发展所依赖的数字技术具有创新难度大、周期性强、升级迭代速度快等特征，会倒逼农村居民培养危机意识和终身学习的理念，持续不断地进行学习以满足数字技术更新的需求，从而持续提升农村人力资本。另一方面，数字经济发展有助于促进农村居民创新创业。在互联网和数字技术大规模应用的背景下，农村居民通过获取有效信息和先进知识，可以变革思维观念、更新知识体系，以发挥创新主观能动性充分拥抱新型网络营销模式。此外，数字经济发展能够拓宽增收渠道、降低就业门槛，并增加创新创业的机会和成功概率，使农村劳动力资源价值得以充分发挥，减小城乡居民收入差距。

2.要素市场化配置机制

数字经济能够优化要素市场化配置，促进农村发展和农民增收，缩小城乡居民收入差距。一方面，数字经济有助于提高城乡生产要素的匹配程度。在生产要素流动的过程中，要素供需双方之间普遍存在信息不对称的问题，而数字经济发展所集聚的海量数据资源所衍生的信息供给平台，能够匹配和传递城乡土地、资本、劳动力等资源的供需信息，降低要素交易成本和资源误配，有助于缩小城乡居民收入差距［28］。另一方面，数字经济扩大了农村生产要素的配置范围。随着数字技术对各行各业的逐渐渗透，生产要素在城乡之间、城乡内部的流动性得以提高，市场透明度和信息传递效率均获得大幅度提升，这也使得农村生产要素市场环境更加公平。在市场机制作用下，农村生产要素的配置范围将不断扩大，并依托数字技术所带来的规模效应实现农业生产效率提高，促进农民经营性收入增长，使城乡居民收入差距缩小。此外，数字经济发展带来的生产要素市场化配置［26］，为城乡要素市场一体化和要素价格均等化创造了有利条件，有助于收窄由城乡生产要素价格“剪刀差”所导致的城乡居民收入“剪刀差”。综上，提出假说1：

假说1：整体而言，数字经济发展有助于缩小城乡居民收入差距。

（二）数字经济对城乡居民收入差距的非线性传导机制

在数字经济发展初期，农村居民获取信息的成本较高，农村地区在数字经济的技术水平、渗透能力、应用领域等方面处于落后位置，此时数字经济的增收效应尚不明显，导致数字经济对农村居民的收入溢出作用弱于城镇居民。随着数字经济的迅猛发展，农村居民的信息可获取性得到提高，农村欠发达地区可以吸收城镇地区前期发展数字经济的经验和做法，加之数字经济在带动就业结构优化和就业质量提升［29］、推动城乡要素资源流动、引领农村产业发展等方面的作用不断增强，其对农村居民增收的后发优势将进一步缩小城乡居民收入差距。

然而，数字经济也为城乡居民收入差距缩小带来了挑战，甚至可能形成后发劣势。一方面，由于资源禀赋、政策倾向和经济社会演变历史等原因，城乡数字基础设施建设不平衡，城乡之间普遍存在数字技术应用方面的鸿沟，以及因人力资本差异所产生的能力鸿沟。另一方面，数字经济具有自我增长、自我强化特点，城镇作为数字经济发展先行区，将会不断拉大与农村的发展差距。此外，信息化是数字经济的本质，作为信息传播的载体，互联网同样适用边际效应递减法则［30］。综上，提出假说2：

假说2：数字经济对城乡居民收入差距的影响具有非线性效应，既可能缩小城乡居民收入差距，也可能拉大城乡居民收入差距。

三、研究设计

（一）模型设定

为验证上述研究假说，本文构建基本模型（1），检验数字经济发展对城乡居民收入差距的直接影响：

其中，下标i代表30个省份（西藏自治区除外），t代表年份；GAPit为城乡居民收入差距；DIGit指数字经济发展；Controlit表示控制变量组，包括金融发展水平（Financeit）、交通便利程度（lnTrafficit）和农业机械化水平（lnMachineit）；εit代表随机扰动项。

为检验数字经济发展影响城乡居民收入差距的内在机制，本文在模型（1）的基础上，采用温忠麟等［31］提出的检验方法进行分析。具体模型设置如下：

其中，MECHit为中介变量，表示人力资本和要素市场化。根据中介检验原理，在α1、β1、φ2系数均显著的情形下，若φ1不显著，表示存在完全中介效应，数字经济发展只能通过中介变量对城乡居民收入差距产生影响；若φ1显著，但相对于α1有所下降，说明存在部分中介效应，数字经济发展既会直接影响城乡居民收入差距，又会通过中介变量影响城乡居民收入差距。若α1，β1不全部顯著，则需通过Bootstrap法进行检验。

（二）变量选取

1.被解释变量

城乡居民收入差距（GAPit）。城乡居民收入差距常用城乡居民可支配收入的比值和泰尔系数来测度。相对于前一个指标，泰尔系数更能科学合理地反映城乡居民收入差距水平。有鉴于此，本文使用泰尔系数作为基准回归的被解释变量，并在后续的稳健性检验中将被解释变量替换为城乡居民可支配收入之比。泰尔系数的计算公式见式（4）：

其中，i指代地区，1为城镇，2为农村；Yit、Xit分别代表地区i在t时期的可支配收入、总人口数；Yt、Xt分别表示t时期两个地区的可支配收入加总、总人口数加总。

2.核心解释变量

数字经济发展（DIGit）。目前对数字经济发展的测度尚未形成统一的观点，但从数字产业化和产业数字化两个维度推动数字经济发展在学术界已基本达成一致。《数字经济及其核心产业统计分类（2021）》将数字经济划分为5个大类产业①，同时结合中国信息通信研究院发布的《中国数字经济发展白皮书（2021）》可知，数字产业化主要涉及数字产品制造和数字产品服务，具体行业包括电子信息制造业、电信业、互联网行业、软件和信息技术服务业；产业数字化主要包括数字技术应用及其效率提升，主要涉及的行业包括工业互联网、智能制造等融合性新产业新模式新业态。

基于上述逻辑，本文紧扣数字经济发展的核心，从数字产业化、产业数字化两个维度构建数字经济发展指标体系，并利用熵值法测算，具体测算步骤详见黄庆华和潘婷［32］的研究。在三级指标的设置方面，本文参照刘翠花［33］，在数字产业化的指标选择上，从电子信息制造能力、电信业务通信能力、互联网普及率、软件技术服务水平四个方面选择指标。在产业数字化指标选择上，除了从工业互联网、智能制造、数字物流和零售四个方面刻画产业数字化外，本文进一步将农业农村数字化纳入指标体系，从数字农业、数字农村、工业互联网、智能制造、数字物流和零售六个方面选取指标进行分析。产业数字化指标选择的逻辑在于，工业互联网、智能制造、数字物流和零售更多体现的是工业和服务业的数字化，并未考虑农业农村数字化发展情况，仅用工业和服务业的数字化程度刻画产业数字化程度将会造成偏误。具体指标设置如表1（下页）所示。

需要说明的是，基于数据的可获得性，本文借鉴伍国勇等［34］，采用实物商品网上零售额近似表征农产品网络零售额。对于工业机器人安装密度测算，本文借鉴康茜和林光华［35］、芦婷婷和祝志勇［36］的研究，以IRF联盟发布的中国各行业工业机器人安装量为基础，先计算分行业各省份就业人数与全国总就业人数占比，再用该比例乘以全国各行业机器人安装量进行度量。

3.中介变量

人力资本（lnHUMit）。本文采用李海峥等［37］的省级实际人均人力资本指数进行度量。该指数不仅可以对我国各省份人力资本进行跨时间纵向比较，而且可以进行跨空间横向比较，克服了以往人力资本测度结果无法进行横向比较的弊端，提高了测算结果的客观性和权威性，在测度地区人力资本情况时得到广泛应用。

要素市场化（lnMARit）。鉴于难以获得市场化的相关直接数据，直接测度要素市场化水平较为困难，已有研究多采用构建指标体系测度综合指数的方式进行表征。如俞伯阳［38］采用王小鲁等［39］编制的市场化指数近似表征要素市场化水平，分析探讨数字经济影响区域创新能力的内在机制。本文借鉴该思路，选择市场化指数表征地区要素市场化水平，全面反映各地区的要素市场化配置效率。

4.控制变量

为保证实证结果的准确性与可靠性，本文参考米嘉伟和屈小娥［18］、樊轶侠等［19］，结合研究需要选取了以下控制变量：（1）金融发展水平（Financeit），城乡协调发展离不开金融的有力支持，本文选取各省份金融机构存贷款余额占GDP的比重来表征金融发展水平。（2）交通便利程度（lnTrafficit），良好的交通条件有利于城乡资源要素流动，本文运用各省份公路里程的自然对数值来反映交通便利程度。（3）农业机械化水平（lnMachineit），农业机械化能够提高劳动生产率，进而对农村居民收入产生重要影响，本文以各省份农业机械总动力的自然对数值来表征农业机械化水平。

（三）数据来源及描述性统计

本文选取2013—2019年30个省份（西藏自治区除外）作为样本，除工業机器人安装密度数据来自国际机器人联盟外，其余样本数据来自历年的《中国统计年鉴》《中国人口和就业统计年鉴》《中国区域经济统计年鉴》以及各省份统计年鉴和EPS数据库。对个别缺失的数据，采用插值法补齐。鉴于各变量最大值与最小值之间差异较大，为避免可能存在的异常值对回归结果造成的影响，对样本数据进行2%和98%的双侧缩尾处理。变量描述性统计如表2（下页）所示。

由表2可以看出，城乡居民收入差距（GAP）的均值为0.090，最小值为0.020，最大值为0.179，说明城乡居民收入差距在各个省份中呈现较大差异。数字经济发展（DIG）的均值为0.114，最小值为0.014，最大值为0.519，省份层面数字经济发展指数呈现较大的波动，说明各省份数字经济发展水平差异较大。此外，金融发展水平（Finance）、交通便利程度（lnTraffic）和农业机械化水平（lnMachine）在各省份均呈现较大的差异。

四、实证估计结果与分析

（一）基准回归

本文分别使用固定效应、随机效应与可行广义最小二乘法（FGLS）进行回归，探讨数字经济与城乡居民收入差距之间的线性关系，结果如表3（下页）所示。考虑到各省份之间数字经济发展情况存在差异且相互影响，而FGLS估计方法可以同时处理这些问题，因而本文将FGLS估计出的结果作为基准进行后续分析。

表3中列（5）和列（6）展示了FGLS的回归结果。列（5）只加入数字经济变量，列（6）增加了金融发展水平、交通便利程度、农业机械化水平等控制变量。可以发现，数字经济的回归系数在列（5）、列（6）中均小于0，且通过了1%的显著性检验，说明数字经济对城乡居民收入差距具有负向影响，数字经济发展水平每提升1个单位，城乡居民收入差距将减少0.174个单位。

其他控制变量也呈现了不同影响，具体来看：金融发展水平的系数为正但未通过显著性检验，可能的原因是农村居民拥有极低的风险偏好，存在较严重的金融排斥现象，且以血缘关系为纽带的社会关系所起到的生产互助作用进一步降低了金融信贷需求。交通便利程度的回归结果在1%的统计水平上显著为正，原因可能是交通条件的改善加速了农村资源要素向城市集聚，且农村尚未形成规模化、特色化的产业发展格局，导致现阶段不利于缩小城乡居民收入差距。农业机械化水平的系数为负且通过了1%的显著性检验，说明随着农业机械化水平的提高，城乡居民收入差距有趋小的倾向。

（二）稳健性检验

为保证结论的准确性，本文进行了以下稳健性检验：一是剔除样本。将北京、天津、上海和重庆样本数据剔除后进行回归。二是替换核心解释变量。参考刘强、马彦瑞和徐生霞［40］，用软件业务收入占第三产业增加值的比重来表征数字经济发展。三是替换被解释变量。测算城乡居民人均可支配收入之比，以此表征城乡居民收入差距。由表4（下页）可知，数字经济对城乡居民收入差距的回归结果依然显著为负，研究结论尚未发生变化，均验证基准回归结果是可靠的。

（三）异质性检验

1.数字经济实现途径

数字经济对城乡居民收入差距的缩小作用本质上是数字产业化和产业数字化均衡作用的结果。那么，作为数字经济发展的实现路径，数字产业化、产业数字化对城乡居民收入差距有着怎样的影响呢？接下来对这一问题进行考察。如表5所示，在列（1）、列（3）中仅分别加入数字产业化、产业数字化两个变量，在列（2）、列（4）中增加了其他控制变量。可以看到，数字产业化、产业数字化的回归结果始终在1%的统计水平上显著为负。进一步发现，不论是否加入控制变量，数字产业化回归系数的绝对值均小于产业数字化回归系数的绝对值。这说明，就目前而言，产业数字化对城乡居民收入差距的缩小作用更为明显。

2.数字经济发展水平差异

由于各省份数字经济发展水平参差不齐，在数字经济发展战略实施和数字技术应用等方面有较大差异，加之我国城乡居民的收入水平本身存在较大差距，导致在不同城乡居民收入差距水平条件下数字经济发展对城乡居民收入差距缩小的贡献可能存在差异。为了捕捉这种异质性特征，本文分别考察数字经济对0.1、0.25、0.5、0.75、0.9分位点上城乡居民收入差距的影响。

表6（下页）的结果显示，在各分位点上，数字经济的回归结果均在1%的水平上显著为负，表明数字经济发展能够显著缩小城乡居民收入差距。具体来看，数字经济的回归系数在各分位点上分别为-0.075、-0.095、-0.119、-0.179、-0.220，即随着城乡居民收入差距由低分位点向高分位点变化，数字经济对城乡居民收入差距的缩小作用呈现持续上升的趋势，且估计峰值出现在高分位点上。可见，相较于城乡居民收入差距较小的地区，数字经济在城乡居民收入差距较大的地区的缩减效应更显著。

3.地区差异分析

我国东、中、西部和东北地区数字经济发展水平各不相同，各区域数字经济发展对于城乡居民收入差距的影响程度也存在一定差异。基于此，本文按照四大区域将总体样本进行分组回归，分别分析数字经济对各区域城乡居民收入差距的异质性影响。

由表7可知，不同地区数字经济的回归系数均为负数，表明数字经济缩小了四大地区的城乡居民收入差距；同时，数字经济的城乡居民收入差距缩小作用存在顯著的区域差异，表现为“东北>西部>中部>东部”。可能的原因是，东部地区率先承担了数字经济发展重任，发展水平较高，数字经济对农村居民的增收效应已提前释放，致使城乡居民收入差距缩小对数字经济发展水平提出了更高要求；中、西部和东北地区由于数字经济发展相对滞后，整体仍处于较低水平，数字经济对缩小城乡居民收入差距的边际效应仍然保持在较高水平。其中，相较于其他地区，东北地区数字经济发展总体水平最低［41］，尽管数字经济对东北地区城乡居民收入差距的缩小作用最大，但受限于数字经济发展滞后，数字经济对东北地区城乡居民收入差距的影响并不显著。同时，东部地区大城市的数字企业集聚程度以及对农村要素的虹吸效应普遍高于其他地区，限制了数字经济在缩小城乡居民收入差距过程中市场一体化和模块化分工作用的发挥；中、西部和东北地区城市的总体规模较小，农村受虹吸作用的影响较小，为农村要素市场化配置创造了良好条件，提高了农业分工水平与生产效率，最终促进了农村居民增收，缩小了城乡居民收入差距［25］。

（四）机制检验

由理论推导可知，数字经济可能通过两条渠道影响城乡居民收入差距：第一，数字经济能够提升劳动者技能的可获得性，实现从人力资源向人力资本转变，从而改善城乡居民收入差距。第二，数字经济可以优化资源配置方式，提高劳动、资本和技术等生产要素配置效率，缩小城乡居民收入差距。为检验这种作用渠道是否存在，本文基于式（1）—（3）探究数字经济影响城乡居民收入差距的途径。同时，进一步探究数字产业化、产业数字化能否通过提升人力资本和提高要素市场化配置效率来影响城乡居民收入差距。

1.数字经济的人力资本机制

就数字经济而言，从表8（下页）列（2）可以看出，数字经济对人力资本有着显著的提升作用。列（3）结果显示，数字经济对城乡居民收入差距的回归系数为负且通过了10%的显著性水平检验，回归系数绝对值小于基准回归（1）的系数绝对值0.174，人力资本与城乡居民收入差距的回归系数在1%水平上显著负相关。这说明人力资本发挥了部分中介效应，从而验证了数字经济能够通过提升人力资本缩小城乡居民收入差距。从数字经济实现途径来看，列（5）结果显示，数字产业化对人力资本的回归系数在1%的显著性水平上为正，即数字产业化显著提升了人力资本；列（6）结果显示，数字产业化的回归系数为负但未通过显著性检验，人力资本的回归系数在1%水平上显著为负，表明人力资本发挥了完全中介效应。列（8）结果显示，产业数字化的回归结果在1%的统计水平上显著为正，即产业数字化显著提升了人力资本；列（9）中产业数字化和人力资本的回归系数均显著为负，且产业数字化的回归系数绝对值小于基准回归（7）的系数绝对值0.174，说明人力资本发挥了部分中介效应。可见，数字产业化、产业数字化也能通过提升人力资本来缩小城乡居民收入差距。因此，提升人力资本是数字经济发展缩小城乡居民收入差距水平的其中一个重要渠道。

2.数字经济的要素市场化配置机制

就数字经济而言，由表9列（2）可以看出，数字经济对要素市场化有着显著的促进作用。列（3）结果显示，数字经济对城乡居民收入差距的回归系数为负且通过了5%的显著性水平检验，回归系数绝对值小于基准回归的系数绝对值0.174，同时要素市场化与城乡居民收入差距的回归系数在1%水平上显著负相关，说明要素市场化发挥了部分中介效应，从而验证了数字经济能够通过要素市场化配置缩小城乡居民收入差距。从数字化实现路径来看，由列（5）和列（8）可知，数字产业化、产业数字化对要素市场化的回归系数均在1%的显著性水平上为正，即数字产业化和产业数字化显著促进了要素市场化。列（6）结果显示，数字产业化的回归系数为负但未通过显著性检验，要素市场化的回归系数显著为负，表明要素市场化发挥了完全中介效应。在列（9）中，产业数字化和要素市场化的回归系数均显著为负，且产业数字化的回归系数绝对值小于基准（7）的系数绝对值，说明要素市场化发挥了部分中介效应。由此可知，数字产业化、产业数字化也能通过要素市场化缩小城乡居民收入差距。因此，提高要素市场化配置效率是数字经济缩小城乡居民收入差距的另一条潜在渠道。

以上中介效应检验结果表明，数字经济、数字产业化和产业数字化均可以通过人力资本和要素市场化配置机制缩小城乡居民收入差距，本文的假说1得到验证。

五、进一步分析

数字经济对城乡居民收入差距的影响可能会产生数字经济发展的非线性溢出效应。为了检验数字经济影响城乡居民收入差距是否存在非线性效应，本文利用Hansen［42］的门槛模型，设置了如下单一面板门槛模型：

考虑到可能存在多个门槛值，将单一门槛面板回归模型推广至多门槛面板回归模型：

其中，DIGit既是核心解释变量，又是门槛变量，γ表示待估算的门槛值。I（·）为示性函数，若符合括号内的条件，I（·）=1；否则，I（·）=0。

在进行面板门槛回归之前，需要检验门槛效应是否存在，再确定各门槛变量的个数。本文借助Bootstrap自抽样法，反复抽样300次，结果如表10（下页）所示。总体来看，数字经济显著通过了单一门槛检验，没有通过双重门槛检验。由表11可知，单一门槛值为0.049 5。从数字经济实现途径来看，数字产业化、产业数字化均通过了单一门槛检验，表11显示数字产业化和产业数字化的单一门槛值分别为0.048 1、0.038 4。

由表12可知，当门槛变量为数字经济时，数字经济在不同区间中的回归结果均通过了1%的显著性水平检验，但系数符号和大小存在较大差异，说明数字经济与城乡居民收入差距之间具有非线性关系。具体来看，当DIG≤0.049 5时，数字经济的回归系数为0.315，数字经济在这一区间内不利于缩小城乡居民收入差距，表现为对城乡居民收入差距的扩大效应；当DIG>0.049 5时，其回归系数为-0.053，即在越过门槛值后，数字经济对城乡居民收入差距产生了显著的负向影响。随着数字经济发展水平的提高，数字经济对城乡居民收入差距的缩小作用得到发挥。

当门槛变量为数字产业化时，数字产业化在两个区间中的回归系数既有正又有负。具体来看，当DIGa≤0.048 1时，数字产业化的回归系数为0.335，说明数字产业化在这一区间内对城乡居民收入差距产生了显著的正向作用，即扩大了城乡居民收入差距；当DIGa>0.048 1时，数字产业化的回归系数为-0.018，表明数字产业化在越过门槛值后缩小了城乡居民收入差距。由此可知，数字产业化对城乡居民收入差距的影响也存在非线性特征。

当门槛变量为产业数字化时，产业数字化对城乡居民收入差距的回归结果在不同区间中也存在较大差异，但均通过了1%的显著性水平检验。具体而言，当DIGb≤0.038 4時，产业数字化的回归系数为0.326，表明产业数字化在此区间内显著拉大了城乡居民收入差距；当DIGb>0.038 4时，产业数字化回归系数为-0.044，表示产业数字化在这一区间内明显发挥了对城乡居民收入差距的缩小作用。可见，当产业数字化水平较低时，其对城乡居民收入差距的缩小作用尚未显现，产业数字化与城乡居民收入差距也并非呈现简单的线性关系。

综上所述，数字经济、数字产业化、产业数字化与城乡居民收入差距并非呈现绝对的线性关系。以上结果验证了假说2。

六、研究结论与政策建议

本文以2013—2019年30个省份为研究样本，采用面板模型实证检验数字经济对我国城乡居民收入差距的影响及其作用机制，得到了如下结论：第一，数字经济发展显著缩小了我国城乡居民收入差距，该结论经过一系列稳健性检验后依然成立。其中，数字产业化、产业数字化均能显著缩小城乡居民收入差距，且产业数字化的缩减效应强于数字产业化；分位数回归结果表明，城乡居民收入差距越大，数字经济的城乡居民收入差距缩小作用越强；分地区回归结果表明，数字经济均能缩小东、中、西部和东北地区的城乡居民收入差距，但对东北地区城乡居民收入差距的缩小作用要大于其他地区，呈现“东北>西部>中部 >东部”的态势。第二，机制分析表明，数字经济、数字产业化和产业数字化均会通过人力资本提升效应、要素市场化优化配置效应两条渠道缩小城乡居民收入差距。第三，数字经济、数字产业化和产业数字化对城乡居民收入差距的影响存在非线性特征。数字经济发展对城乡居民收入差距的影响受数字经济自身发展水平的影响，表现为门槛效应，数字经济、数字产业化和产业数字化需要达到一定的门槛值后，才能够缩小城乡居民收入差距。基于上述结论，提出如下政策建议：

第一，以数字产业化和产业数字化为着力点，促进产业结构高级化和合理化转型，缩小城乡居民收入差距。一方面，推动数字产业化。瞄准量子信息、生物信息和人工智能等数字经济前沿技术和关键领域，找准东、中、西部和东北地区的数字产业突破口，规划好数字产业的未来发展方向和空间布局，强化重点领域数字产业发展的配套服务。东部地区应充分发挥数字经济发展的基础优势，加强数字经济关键核心技术攻关和数字技术应用场景推广，引领和推动数字经济发展。中部和东北地区应推进数字化应用场景落地，引导数字技术与制造业和服务业融合发展，带动传统产业转型升级，打造数字产业发展的集聚区。西部地区应以实施“东数西算”工程为抓手，加快5G、大数据、人工智能、工业互联网等新型数字基础设施建设，引导数据中心向西部资源丰富地区集聚，探索创新多元化数字基建供给模式，重点加快农村地区尤其是偏远落后乡村的新型数字基础设施发展速度。另一方面，促进产业数字化。以《“十四五”数字经济发展规划》为指引，组织实施重点产业应用数字技术示范工程，加大企业数字化改造项目申报和补贴力度；借助数字通信技术，对传统生产设备实施智能化改造，对网络设施、资源要素和信息平台等资源实施云化升级，尤其是在技术进步的贡献随着环境约束加强而减弱的情况下［43］，亟须借助数字经济通过产业间技术进步差异有效促进产业结构转型［44］。同时，加快培育农业生态旅游、文化交流等新型服务业业态，促进农业农村数字化转型。

第二，遵循地区间相对比较优势，因时因地实施差异化数字经济发展战略，逐步缩小“数字鸿沟”。一是实施阶段性数字经济发展战略。各省份应基于数字经济、数字产业化、产业数字化与城乡居民收入差距关系的非线性规律，根据数字经济发展的实际情况，在不同数字经济发展水平门槛区间内合理革新数字经济发展政策，体现其阶段性。特别是在我国数字经济发展全面提速时期，需增加对数字产业化和产业数字化的支持力度以帮助其跨越门槛值，更好地发挥数字经济发展对缩小城乡居民收入差距的积极作用。二是实施地区性差异化数字经济发展战略。一方面，东部地区的数字经济发展具备良好的产业条件，未来应进一步加强数字经济的创新环境培育与优化，强化企业的数字创新能力，支持数字平台企业做大做强，进一步构建以数字平台企业为引领的数字经济产业体系，释放数字经济对居民增收和农村发展的强劲动力。另一方面，中、西部和东北地区作为数字经济发展相对落后的地区，应优先安排数字农业农村重大基础设施建设项目用地，符合条件的数字农业专用设备和农业物联网设备可以给予一定的财政补贴，补齐数字基础设施短板，加快推进数字新型基础设施建设；打造满足企业用户多元化需求的数字平台企业，提升数字企业集聚水平，以数字产业集聚促进地区经济高质量发展［45］。

第三，提升农村居民数字素养和技能水平，夯实缩小城乡居民收入差距的基础。一是加强数字技能培训顶层设计。基于数字经济时代的农业农村发展格局，以满足乡村振兴需求为出发点和落脚点，完善针对偏远落后地区农村居民数字素养和技能提升的相关政策；以数字素养和技能提升行动方案为抓手，组织实施农村居民数字素养和技能提升示范工程，推出一批提升农村居民数字素养和技能水平的典型案例，充分发挥“标杆”和“样板”的示范带动作用。二是加强农民数字技能培训体系建设。构建政府培训机构、农村农业大学、农村技术中心等多层级培训平台，整合线上线下培训资源，满足农村居民的数字培训信息需求。创新农村数字技能培训方式，以现场培训、专题讲座、线上教学等方式，提供多元化、多层面和全方位的数字技能教育培训，提升农村居民数字化素养。充分发挥乡村创业能人的数字化示范带动作用，形成“一人带一户、一户带一村”的包容性创新创业带动发展机制。三是保障数字技能培训资金供给。构建以政府财政为主导、社会资本和企业共同参与的数字培训专项基金体系，提升农村劳动力的就业能力和执业水平，加快农村人力资源向人力资本转化；探寻引入数字技术的外部激励机制和风险补偿机制，对推进农村数字化建设成绩突出的单位及个人予以表彰和奖励。

第四，减少数字要素流动壁垒，最大限度激活数据要素潜能，提高城乡要素资源市场化配置效率。一是优化数字要素流动环境。提升数据要素市场化配置效率是现阶段提高全要素生产率的关键［46］，各级政府应高度重视农村数据要素市场培育，完善数字知识产权法律法规体系，设立专门的监管机构，推进农村数据要素市场的“约束力”建设；构建全国性与区域性协同的多层次数字资源交易平台，畅通信息和资源要素的流通渠道。二是创新数字技术应用场景。实施农村物流数字化工程，加快农村物流产业数字化转型，以政府投资引导社会资本参与县、镇（乡）、村邮政站点、物流集散网点的数字化建设和改造，推进农村物流信息化和智慧化发展，助力农产品出村进城。加强农业和数字平台衔接，推动数字技术和农业研发、生产、加工、储运、消费等多个环节有效衔接，提高农业生产经营决策效率、要素协同性和生产效率。三是规范数字经济发展相关制度。完善相关政策设计和制度安排，缓解因要素市场扭曲所带来的城乡间要素交换不平等、生产要素价格不统一以及同工不同酬等问题；在相关制度的设计和实施上应坚持市场化改革，解决因政府干预和市场分割而引致的要素扭曲，保障数字经济的扩散效应得到充分发挥。 [Reform]

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Abstract： Based on the provincial panel data from 2013 to 2019， this paper uses the panel model to empirically test the impact of digital economy on the income gap between urban and rural residents in China and its impact mechanism. The results show that the digital economy development can significantly reduce the income gap between urban and rural residents in China. The heterogeneity study finds that the effect of reducing the income gap between urban and rural residents is stronger at this stage of industrial digitization than digital industrialization; the effect of the digital economy on reducing the income gap between urban and rural residents is more obvious in regions with a larger income gap between urban and rural residents， showing a trend of "Northeast>West>Central>East" among the four major regions.Mechanism research shows that the human capital enhancement effect and the factor market-oriented optimal allocation effect are important channels for the digital economy， digital industrialization and industrial digitization to narrow the income gap between urban and rural residents. Further research finds that there is a threshold effect of the digital economy， digital industrialization and digitization of industry on the income gap between urban and rural residents. To this end， provinces should implement phased and differentiation strategies to promote digital industrialization and digital development of industries; increase investment in rural human capital to improve digital literacy and skills of rural residents; activate the potential of data elements， improve the quality of market-based allocation of urban and rural factor resources， and gradually narrow the income gap between urban and rural residents.

Key words： the income gap between urban and rural residents; digital economy; human capital; market-based factor allocation; economic high-quality development

（責任编辑：胡江峰）