尹慶民，王 尋

（河海大學(xué) 商學(xué)院，南京 211100）

一、引言

城鄉(xiāng)融合是指以要素在城鄉(xiāng)間自由流動(dòng)和資源公平共享為基礎(chǔ)，城鄉(xiāng)在經(jīng)濟(jì)、人文、社會(huì)、空間及生態(tài)多維度上良性互動(dòng)、協(xié)調(diào)互促、共同繁榮的城鄉(xiāng)關(guān)系（周佳寧等，2019）。新時(shí)代背景下，促進(jìn)城鄉(xiāng)融合是緩解社會(huì)主要矛盾、實(shí)現(xiàn)高質(zhì)量發(fā)展的必由之路，是國(guó)家現(xiàn)代化的重要標(biāo)志。

現(xiàn)階段我國(guó)社會(huì)存在的不平衡不充分的發(fā)展之間的矛盾其實(shí)是城鄉(xiāng)關(guān)系的不平衡和鄉(xiāng)村發(fā)展的不充分，如果不推進(jìn)城鄉(xiāng)融合發(fā)展，城鎮(zhèn)化的虹吸效應(yīng)會(huì)讓鄉(xiāng)村衰落加劇。2022 年中央“一號(hào)文件”明確指出要重構(gòu)城鄉(xiāng)關(guān)系、建立健全順應(yīng)城鄉(xiāng)融合的發(fā)展體制機(jī)制和政策體系。隨著數(shù)字化時(shí)代的到來，數(shù)字經(jīng)濟(jì)勢(shì)必會(huì)通過數(shù)字化重塑經(jīng)濟(jì)活動(dòng)、轉(zhuǎn)化經(jīng)濟(jì)社會(huì)結(jié)構(gòu)來影響城鄉(xiāng)關(guān)系的多維互動(dòng)?！吨袊?guó)數(shù)字經(jīng)濟(jì)發(fā)展白皮書（2021）》數(shù)據(jù)顯示，2020 年中國(guó)數(shù)字經(jīng)濟(jì)規(guī)模達(dá)到39.2 萬億元，占GDP 比重達(dá)38.6%，整體規(guī)模位居全球第二。發(fā)展迅猛的數(shù)字經(jīng)濟(jì)正在通過新技術(shù)、新業(yè)態(tài)和新模式改善資源錯(cuò)配程度賦能城鄉(xiāng)關(guān)系融合發(fā)展。

數(shù)字經(jīng)濟(jì)時(shí)代下，要素需求與供給側(cè)通過大數(shù)據(jù)分析實(shí)現(xiàn)精準(zhǔn)智能區(qū)配，修正要素錯(cuò)配并持續(xù)促進(jìn)資源要素在城鄉(xiāng)間的雙向流動(dòng)，而要素錯(cuò)配的改善使得生產(chǎn)力和生產(chǎn)關(guān)系得到重構(gòu)和優(yōu)化，使城鄉(xiāng)在產(chǎn)業(yè)、社會(huì)、空間、生態(tài)、治理等維度上不斷融合，激發(fā)城鄉(xiāng)融合發(fā)展的內(nèi)生動(dòng)力，這表明數(shù)字經(jīng)濟(jì)對(duì)于解決當(dāng)前城鄉(xiāng)發(fā)展不均衡具有深遠(yuǎn)的現(xiàn)實(shí)意義。鑒于數(shù)字經(jīng)濟(jì)影響的普遍性和城鄉(xiāng)關(guān)系對(duì)中國(guó)高質(zhì)量發(fā)展的重要性，將數(shù)字經(jīng)濟(jì)與城鄉(xiāng)融合發(fā)展相聯(lián)分析數(shù)字經(jīng)濟(jì)對(duì)城鄉(xiāng)融合發(fā)展的影響就具有重要的實(shí)踐意義。

2016 年G20 峰會(huì)上對(duì)數(shù)字經(jīng)濟(jì)做出如下定義：數(shù)字經(jīng)濟(jì)是指以使用數(shù)字化的知識(shí)和信息作為關(guān)鍵生產(chǎn)要素、以現(xiàn)代信息網(wǎng)絡(luò)作為重要載體、以信息通信技術(shù)的有效使用作為效率提升和經(jīng)濟(jì)結(jié)構(gòu)優(yōu)化的重要推動(dòng)力的一系列經(jīng)濟(jì)活動(dòng)。新熊彼特主義代表人物佩蕾絲（2007）提出了“技術(shù)-經(jīng)濟(jì)”范式：每一次技術(shù)革命都會(huì)導(dǎo)致整個(gè)經(jīng)濟(jì)“質(zhì)變”并伴隨長(zhǎng)期高潮，誘發(fā)社會(huì)結(jié)構(gòu)的深刻變革，為城鄉(xiāng)關(guān)系帶來新變化。那么，數(shù)字經(jīng)濟(jì)是否促進(jìn)了城鄉(xiāng)融合？若該效應(yīng)得到證實(shí)，這種影響是通過何種渠道產(chǎn)生的？數(shù)字經(jīng)濟(jì)對(duì)城鄉(xiāng)融合的作用在區(qū)域空間維度上是否存在差異？要回答以上問題，就要基于中國(guó)數(shù)字經(jīng)濟(jì)和城鄉(xiāng)融合發(fā)展的現(xiàn)實(shí)背景進(jìn)行實(shí)證研究，這也為本文提供了邊際貢獻(xiàn)的機(jī)會(huì)。

二、文獻(xiàn)回顧

城鄉(xiāng)融合是經(jīng)濟(jì)、人文、社會(huì)、空間及生態(tài)等方面的多維融合、有機(jī)聯(lián)系和共生共存。數(shù)字經(jīng)濟(jì)業(yè)已滲透進(jìn)實(shí)體經(jīng)濟(jì)，融合資源要素、聯(lián)動(dòng)城鄉(xiāng)。數(shù)字經(jīng)濟(jì)與城鄉(xiāng)融合關(guān)系的研究尚是一個(gè)新領(lǐng)域，也是一個(gè)獨(dú)具中國(guó)特色的發(fā)展路徑。在數(shù)字經(jīng)濟(jì)背景下，已有學(xué)者在研究城鄉(xiāng)關(guān)系時(shí)納入了數(shù)字化因素。

數(shù)字經(jīng)濟(jì)的發(fā)展使得地域與區(qū)位的差異和界限變得模糊，城鄉(xiāng)經(jīng)濟(jì)主體可以以低成本更便捷地獲取生產(chǎn)組織、市場(chǎng)交易的信息（高帆，2021），從而擴(kuò)展城鄉(xiāng)經(jīng)濟(jì)主體開展經(jīng)濟(jì)活動(dòng)的約束條件和選擇權(quán)，使城鄉(xiāng)居民獲得均等的機(jī)會(huì)和權(quán)利。理論研究上，楊夢(mèng)潔（2021）、謝璐和韓文龍（2022）等人梳理了數(shù)字經(jīng)濟(jì)、數(shù)字技術(shù)助力城鄉(xiāng)融合發(fā)展的理論邏輯，認(rèn)為數(shù)字經(jīng)濟(jì)助力城鄉(xiāng)均衡發(fā)展的路徑是數(shù)字化賦能社會(huì)再生產(chǎn)環(huán)節(jié)。樊軼俠（2021）從財(cái)政政策視角出發(fā)，提出了數(shù)字經(jīng)濟(jì)形態(tài)下應(yīng)該開展“城鄉(xiāng)數(shù)字化融合”試點(diǎn)示范區(qū)來帶動(dòng)城鄉(xiāng)融合。魯燊和莊晉財(cái)（2022）認(rèn)為數(shù)字金融應(yīng)用場(chǎng)景越廣泛，數(shù)字化便捷程度越高，對(duì)鄉(xiāng)村創(chuàng)業(yè)的賦能成效就越顯著。實(shí)證分析上，已有研究主要展開了數(shù)字經(jīng)濟(jì)或數(shù)字技術(shù)對(duì)城鄉(xiāng)融合單一維度的影響作用。從城鄉(xiāng)“經(jīng)濟(jì)”融合角度看，數(shù)字經(jīng)濟(jì)不斷與實(shí)體經(jīng)濟(jì)融合，推進(jìn)了產(chǎn)業(yè)數(shù)字化、數(shù)字產(chǎn)業(yè)化。彭瑞梅和刑小強(qiáng)（2019）研究表明數(shù)字技術(shù)使低收入人群打破資源束縛、信息隔離和能力約束，促進(jìn)了包容性創(chuàng)業(yè)進(jìn)而縮小了城鄉(xiāng)收入差距。魏君英等（2022）發(fā)現(xiàn)數(shù)字經(jīng)濟(jì)通過提高消費(fèi)信貸便利性縮小了城鄉(xiāng)消費(fèi)差距。從城鄉(xiāng)“人”和“空間”的融合角度看，田鴿和張勛（2022）研究發(fā)現(xiàn)數(shù)字經(jīng)濟(jì)引致的消費(fèi)互聯(lián)網(wǎng)帶動(dòng)了鄉(xiāng)村低技能勞動(dòng)力向低技能偏向的數(shù)字化非農(nóng)就業(yè)，從而縮小了城鄉(xiāng)就業(yè)結(jié)構(gòu)差距。楊瑞等（2022）通過實(shí)證探究得出數(shù)字經(jīng)濟(jì)通過發(fā)揮集聚創(chuàng)新要素的優(yōu)勢(shì)從而積極促進(jìn)了新型城鎮(zhèn)化，使城鄉(xiāng)在人口分布、社會(huì)保障和發(fā)展空間上達(dá)成優(yōu)化區(qū)配。從城鄉(xiāng)“社會(huì)”和“生態(tài)”的融合角度看，數(shù)字經(jīng)濟(jì)借助大數(shù)據(jù)、云計(jì)算等數(shù)字技術(shù)深度分析城鄉(xiāng)在教育、治理、醫(yī)療、交通、養(yǎng)老、污染防治等公共服務(wù)上的不平等數(shù)據(jù)，有助于改善政府公共服務(wù)，進(jìn)行高效率的轉(zhuǎn)移支付（彭錦和李彥龍，2022），從而促進(jìn)城鄉(xiāng)居民在公共服務(wù)上的均等、共享。可見數(shù)字經(jīng)濟(jì)以紅利共享、技術(shù)擴(kuò)散和轉(zhuǎn)移及設(shè)施硬件協(xié)同等方式逆向推動(dòng)資金、勞動(dòng)、科技、公共服務(wù)要素在城鄉(xiāng)間的空間、經(jīng)濟(jì)、社會(huì)和生態(tài)維度中的加速流轉(zhuǎn)，從而達(dá)成城鄉(xiāng)間萬物互聯(lián)、互補(bǔ)互促的協(xié)同發(fā)展模式。

但也有研究表明，數(shù)字經(jīng)濟(jì)的發(fā)展不利于城鄉(xiāng)融合。數(shù)字技術(shù)、應(yīng)用型數(shù)字經(jīng)濟(jì)等都表現(xiàn)出“城市偏好”的非均衡發(fā)展態(tài)勢(shì)，產(chǎn)生了“數(shù)字鴻溝”。由于“數(shù)字鴻溝”的存在，農(nóng)村精英流失，大量勞動(dòng)人口進(jìn)入城市，工資水平雖然得到提升，但城鄉(xiāng)互聯(lián)網(wǎng)普及水平差異的事實(shí)加劇了城鄉(xiāng)收入差距（賀婭萍和徐康寧，2019）。數(shù)字金融導(dǎo)致了面臨數(shù)字劣勢(shì)的貧困居民失業(yè)概率的提升，加劇了多維貧困（何宗樾等，2019），不利于城鄉(xiāng)的經(jīng)濟(jì)融合。一些受教育程度低的農(nóng)村人口尤其是中老年人因?yàn)閿?shù)字使用素養(yǎng)鴻溝的巨大障礙，在網(wǎng)絡(luò)空間參與社會(huì)文化生活、鄉(xiāng)村治理等觀點(diǎn)上形成代際文化消費(fèi)落差（何銓和張湘笛，2017），擴(kuò)大了城鄉(xiāng)的文化融合裂縫。

綜上所述，已有關(guān)于數(shù)字經(jīng)濟(jì)和城鄉(xiāng)融合的相關(guān)文獻(xiàn)為研究提供了價(jià)值借鑒，同時(shí)也存在兩點(diǎn)不足：相關(guān)研究多基于城鄉(xiāng)融合的某一維度如城鄉(xiāng)經(jīng)濟(jì)融合領(lǐng)域展開探討，如探究數(shù)字經(jīng)濟(jì)對(duì)城鄉(xiāng)收入差距、城鄉(xiāng)消費(fèi)差距的影響效應(yīng)，缺乏全局性和系統(tǒng)性的研究視角，忽視了城鄉(xiāng)融合的多維內(nèi)涵。同時(shí)令人遺憾的是當(dāng)前已有的相關(guān)研究多對(duì)研究數(shù)字經(jīng)濟(jì)和城鄉(xiāng)融合單獨(dú)展開研究，未考慮二者的相關(guān)性和作用機(jī)制，僅有的少數(shù)探究數(shù)字經(jīng)濟(jì)對(duì)城鄉(xiāng)融合影響的研究也以定性分析為主，就數(shù)字經(jīng)濟(jì)是否助推城鄉(xiāng)融合發(fā)展的實(shí)證研究極為缺乏。本文的邊際貢獻(xiàn)在于：第一，從系統(tǒng)論、空間區(qū)域發(fā)展視角較為全面地同時(shí)測(cè)度城鄉(xiāng)融合和數(shù)字經(jīng)濟(jì)的發(fā)展水平，以便能夠從更加細(xì)微的角度來探究二者的時(shí)空演化特征；第二，以往研究城鄉(xiāng)融合多以鄉(xiāng)村振興作為基點(diǎn)進(jìn)行理論闡釋，忽視數(shù)字經(jīng)濟(jì)影響的普遍性對(duì)城鄉(xiāng)融合的驅(qū)動(dòng)作用，本文創(chuàng)新性地基于數(shù)字經(jīng)濟(jì)和城鄉(xiāng)融合的多維內(nèi)涵來實(shí)證探析數(shù)字經(jīng)濟(jì)對(duì)城鄉(xiāng)融合的影響關(guān)系和中介傳導(dǎo)機(jī)制；第三，本文除了納入資本、勞動(dòng)傳統(tǒng)資源作為要素配置指標(biāo)外，還引入了數(shù)字經(jīng)濟(jì)發(fā)展特有的數(shù)據(jù)要素作為要素配置指標(biāo)，以期更全面、充分地探討資源要素配置作為中介變量的影響。

三、理論分析與研究假設(shè)

城鄉(xiāng)融合是涵蓋多主體、多層次、多領(lǐng)域的系統(tǒng)耦合過程，數(shù)字經(jīng)濟(jì)的跨時(shí)空信息實(shí)時(shí)交互和共享、與實(shí)體經(jīng)濟(jì)的有效融合及對(duì)社會(huì)再生產(chǎn)的數(shù)字化賦能有效破除了城鄉(xiāng)經(jīng)濟(jì)活動(dòng)的空間限制，促進(jìn)城鄉(xiāng)功能互補(bǔ)、機(jī)會(huì)均等和共同增長(zhǎng)，同時(shí)也可能由于數(shù)字鴻溝的存在，進(jìn)一步加劇城鄉(xiāng)差距。因此，本文提出如下研究假設(shè)。

假設(shè)H1a：數(shù)字經(jīng)濟(jì)對(duì)中國(guó)城鄉(xiāng)融合發(fā)展存在正向影響；

假設(shè)H1b：由于數(shù)字鴻溝的出現(xiàn)，數(shù)字經(jīng)濟(jì)可能對(duì)中國(guó)城鄉(xiāng)融合發(fā)展不存在顯著的正向影響。

數(shù)字經(jīng)濟(jì)除憑借自身特質(zhì)對(duì)城鄉(xiāng)融合產(chǎn)生直接影響外，還將通過影響要素錯(cuò)配對(duì)城鄉(xiāng)融合產(chǎn)生間接影響。同時(shí)，鑒于數(shù)字技術(shù)的“梅特卡夫”定律，即信息網(wǎng)絡(luò)價(jià)值的增長(zhǎng)速度是結(jié)點(diǎn)數(shù)目的平方項(xiàng)，表現(xiàn)出數(shù)字網(wǎng)絡(luò)溢出邊際效應(yīng)的遞增特性。因此數(shù)字經(jīng)濟(jì)對(duì)城鄉(xiāng)融合可能存在空間溢出效應(yīng)。這里將從要素錯(cuò)配的中介作用機(jī)制和空間溢出效應(yīng)兩個(gè)方面探討數(shù)字經(jīng)濟(jì)對(duì)城鄉(xiāng)融合的影響。

（一）要素錯(cuò)配中介效應(yīng)機(jī)制解析

“要素錯(cuò)配”是指資源配置未達(dá)到最優(yōu)狀態(tài)（陳永偉和胡偉民，2011）。信息經(jīng)濟(jì)學(xué)認(rèn)為，在農(nóng)業(yè)和工業(yè)經(jīng)濟(jì)形態(tài)下，由于信息不對(duì)稱、地區(qū)制度差異和有限理性，使得微觀經(jīng)濟(jì)主體對(duì)市場(chǎng)信息的認(rèn)知有限，產(chǎn)生了資源要素配置扭曲，難以實(shí)現(xiàn)帕累托最優(yōu)（Klenow，2009）。同時(shí)鄉(xiāng)村人口向城市大規(guī)模遷移，勞動(dòng)力、資本等要素都形成了“城市偏好”流動(dòng)，進(jìn)一步惡化了城鄉(xiāng)關(guān)系，阻礙了城鄉(xiāng)融合。從理論上講，數(shù)字經(jīng)濟(jì)的信息透明和媒介整合優(yōu)勢(shì)對(duì)要素錯(cuò)配可能帶來積極的改善效應(yīng)。而勞動(dòng)、資本、數(shù)據(jù)等要素在城鄉(xiāng)之間的有效配置和流動(dòng)將改變長(zhǎng)期形成的城鄉(xiāng)二元格局沉疴，重構(gòu)并優(yōu)化生產(chǎn)力和生產(chǎn)關(guān)系，使城鄉(xiāng)在產(chǎn)業(yè)、社會(huì)、空間、生態(tài)、治理等維度上不斷融合?；诖耍疚膹囊劐e(cuò)配層面出發(fā)，解析勞動(dòng)要素錯(cuò)配、資本要素錯(cuò)配和數(shù)據(jù)要素錯(cuò)配對(duì)我國(guó)城鄉(xiāng)融合的中介效應(yīng)。

第一，數(shù)字經(jīng)濟(jì)通過提升信息透明度來修正要素錯(cuò)配。數(shù)字經(jīng)濟(jì)的滲透性、替代性和協(xié)同性（蔡躍洲，2018）及大數(shù)據(jù)、云計(jì)算等數(shù)字技術(shù)的驅(qū)動(dòng)提升了市場(chǎng)信息透明度，使傳統(tǒng)的資源要素配置邊界不斷擴(kuò)充延展?；诰W(wǎng)絡(luò)平臺(tái)的信息透明化作用，勞動(dòng)力、資本、土地、科技、數(shù)據(jù)等生產(chǎn)要素的供需雙方可以迅速達(dá)成精準(zhǔn)區(qū)配意向（武宵旭和任保平，2022），打通要素配置“信息孤島”并減少了搜尋成本（王玉和張占斌，2021）。要素在地區(qū)間、城鄉(xiāng)間形成一體的、自由的和雙向的要素配置市場(chǎng)，要素錯(cuò)配程度得到修正，而要素錯(cuò)配的改善可以使生產(chǎn)力和生產(chǎn)關(guān)系得到進(jìn)一步優(yōu)化和重構(gòu)，拓展要素自由選擇城鄉(xiāng)流動(dòng)的選擇權(quán)邊界，激發(fā)城鄉(xiāng)融合發(fā)展的內(nèi)生動(dòng)力，改變城鄉(xiāng)二元格局沉疴，變城鄉(xiāng)“剪刀差”模式為城鄉(xiāng)融合發(fā)展模式。要素的自由流動(dòng)使城鄉(xiāng)產(chǎn)業(yè)不斷融合、生產(chǎn)組織方式更加多元，產(chǎn)生“數(shù)字紅利”，縮小城鄉(xiāng)收入差距。

第二，數(shù)字經(jīng)濟(jì)為供需雙方提供了高效的對(duì)接媒介。數(shù)字經(jīng)濟(jì)整合了生產(chǎn)、消費(fèi)、流通和分配等環(huán)節(jié)的要素信息，通過信息挖掘、信息共享與信息利用為要素供需雙方提供對(duì)接服務(wù)。通過數(shù)字經(jīng)濟(jì)這一媒介平臺(tái)，要素供需雙方修正了由于時(shí)空錯(cuò)位所產(chǎn)生的額外成本，更拓寬了信息搜集與整合的廣度和深度，實(shí)現(xiàn)要素配置的集約高效和最優(yōu)流動(dòng)。尤其是直播電商和數(shù)字普惠金融作為對(duì)接媒介為鄉(xiāng)村創(chuàng)新創(chuàng)業(yè)（宋林和何洋，2021）提供了要素流動(dòng)支撐和資金支持?？茖W(xué)技術(shù)、資本回流農(nóng)村開展的生態(tài)旅游、休閑養(yǎng)老等農(nóng)村非農(nóng)產(chǎn)業(yè)也在一定程度上促進(jìn)了城鄉(xiāng)的經(jīng)濟(jì)面融合和生態(tài)面融合。具備數(shù)據(jù)要素處理知識(shí)和技能的勞動(dòng)者進(jìn)一步改造現(xiàn)代農(nóng)業(yè)，形成“數(shù)字農(nóng)業(yè)”，創(chuàng)造出更多的社會(huì)財(cái)富，剩余勞動(dòng)資源則流向城鄉(xiāng)其他產(chǎn)業(yè)部門，工農(nóng)互促、城鄉(xiāng)互補(bǔ)，同時(shí)數(shù)字技術(shù)的滲透性功能會(huì)不斷提高社會(huì)的勞動(dòng)生產(chǎn)率（Oliner et al，2000）和價(jià)值流通速度，加快社會(huì)再生產(chǎn)過程，促進(jìn)城鄉(xiāng)的空間融合和人的融合。

綜合以上分析，本文分別提出：

假設(shè)H2a：數(shù)字經(jīng)濟(jì)可以通過改善勞動(dòng)要素錯(cuò)配來對(duì)中國(guó)城鄉(xiāng)融合產(chǎn)生正向影響；

假設(shè)H2b：數(shù)字經(jīng)濟(jì)可以通過改善資本要素錯(cuò)配來對(duì)中國(guó)城鄉(xiāng)融合產(chǎn)生正向影響；

假設(shè)H2c：數(shù)字經(jīng)濟(jì)可以通過改善數(shù)據(jù)要素錯(cuò)配來對(duì)中國(guó)城鄉(xiāng)融合產(chǎn)生正向影響。

（二）數(shù)字經(jīng)濟(jì)對(duì)城鄉(xiāng)融合的空間溢出效應(yīng)

數(shù)字經(jīng)濟(jì)呈現(xiàn)的重要特征之一是信息傳遞的高效性縮減了時(shí)空距離，打破了地理界限，增強(qiáng)了城市和農(nóng)村活動(dòng)關(guān)聯(lián)的深度和廣度。國(guó)外學(xué)者Yilmaz et a（l2010）以美國(guó)48 個(gè)州為樣本，檢驗(yàn)了信息化帶來的空間溢出效應(yīng)。國(guó)內(nèi)學(xué)者王偉和李天籽（2018）基于中國(guó)數(shù)字經(jīng)濟(jì)發(fā)展背景研究同樣得出了互聯(lián)網(wǎng)具有空間溢出效應(yīng)的結(jié)論。數(shù)字技術(shù)能夠?qū)崿F(xiàn)資源的跨區(qū)域流動(dòng)配置并產(chǎn)生空間溢出影響（韓長(zhǎng)根和張力，2019），在要素“強(qiáng)聯(lián)系”和“強(qiáng)流動(dòng)”的趨勢(shì)下，數(shù)字經(jīng)濟(jì)對(duì)城鄉(xiāng)融合的影響理應(yīng)在空間上表現(xiàn)出溢出效應(yīng)基于此，本文提出：

假設(shè)H3：數(shù)字經(jīng)濟(jì)可通過空間溢出效應(yīng)作用于鄰近地區(qū)的城鄉(xiāng)融合發(fā)展。

四、模型構(gòu)建與變量選取

（一）模型構(gòu)建

首先，針對(duì)數(shù)字經(jīng)濟(jì)（digital economy，DE）對(duì)城鄉(xiāng)融合（urban-rural integration，URI）的直接影響傳導(dǎo)機(jī)制構(gòu)建如式（1）基本模型來檢驗(yàn)上述研究假設(shè)。

其中：被解釋變量URIi，t為測(cè)算的城鄉(xiāng)融合發(fā)展水平；核心解釋變量DEi，t為測(cè)算的數(shù)字經(jīng)濟(jì)發(fā)展綜合指數(shù)；Controli，t為一系列控制變量；α為待估參數(shù)；δi和ηt分別為個(gè)體和時(shí)間效應(yīng)；ξi，t為隨機(jī)擾動(dòng)項(xiàng)。

其次，針對(duì)數(shù)字經(jīng)濟(jì)通過改善要素錯(cuò)配進(jìn)而影響城鄉(xiāng)融合的作用機(jī)制，本文建立回歸模型來檢驗(yàn)要素錯(cuò)配是否為二者間的中介變量。具體檢驗(yàn)步驟為：在回歸模型（1）中數(shù)字經(jīng)濟(jì)發(fā)展指數(shù)DE對(duì)于城鄉(xiāng)融合URI的回歸系數(shù)α1通過顯著性檢驗(yàn)基礎(chǔ)之上，分別構(gòu)建對(duì)于中介變量要素錯(cuò)配水平的線性回歸方程，以及DE與中介變量要素錯(cuò)配水平對(duì)URI的回歸方程。以上回歸模型的構(gòu)建如下：

其中：τLit、τKit和τDit分別為勞動(dòng)要素錯(cuò)配指數(shù)、資本要素錯(cuò)配指數(shù)和數(shù)據(jù)要素錯(cuò)配指數(shù)；L、K和D分別為勞動(dòng)、資本和數(shù)據(jù)要素；β、λ和θ為解釋變量數(shù)字經(jīng)濟(jì)發(fā)展綜合指數(shù)對(duì)中介變量要素錯(cuò)配的估計(jì)系數(shù)；ω為控制解釋變量數(shù)字經(jīng)濟(jì)發(fā)展綜合指數(shù)的影響后，中介變量要素錯(cuò)配對(duì)城鄉(xiāng)融合的效應(yīng)。通過式（2）?式（4）考察數(shù)字經(jīng)濟(jì)對(duì)要素錯(cuò)配的影響；若β1、λ1、θ1通過顯著性檢驗(yàn)，則將τLit、τKit、τDit納入式（5）進(jìn)行中介效應(yīng)估計(jì)；若ω1、ω2、ω3和ω4均通過顯著性檢驗(yàn)，表明數(shù)字經(jīng)濟(jì)與城鄉(xiāng)融合發(fā)展間的中介機(jī)制存在。其中，DE對(duì)URI的直接效應(yīng)為ω1，占比；勞動(dòng)要素錯(cuò)配τLit改善中介效應(yīng)占比為；資本要素錯(cuò)配τKit改善中介效應(yīng)占比為；數(shù)據(jù)要素錯(cuò)配τDit改善中介效應(yīng)占比為

最后，為進(jìn)一步分析數(shù)字經(jīng)濟(jì)對(duì)城鄉(xiāng)融合發(fā)展的空間溢出效應(yīng)，根據(jù)檢驗(yàn)及顯著性結(jié)果，空間面板計(jì)量模型應(yīng)包括被解釋變量和解釋變量的空間交互項(xiàng)，即構(gòu)建空間杜賓模型（spatial Dubin model，SDM）。本文在式（1）的基礎(chǔ)上引入數(shù)字經(jīng)濟(jì)、城鄉(xiāng)融合及所有控制變量的空間交互項(xiàng)，拓展為空間面板計(jì)量模型：

其中：ρ為空間自回歸系數(shù)；W為空間權(quán)重矩陣，本文采用地理距離矩陣進(jìn)行回歸；?1和?k為數(shù)字經(jīng)濟(jì)及控制變量空間交互項(xiàng)的彈性系數(shù)。

（二）變量說明

1.被解釋變量

城鄉(xiāng)融合水平（URI）：關(guān)于城鄉(xiāng)融合水平的測(cè)度，國(guó)外學(xué)者的定量評(píng)價(jià)不多，主要以城鄉(xiāng)農(nóng)業(yè)發(fā)展（Boudet et al，2019）、城鄉(xiāng)人均消費(fèi)支出（Azam，2019）、城鄉(xiāng)教育差距（Anlimachie et al，2020）等單一指標(biāo)來衡量城鄉(xiāng)融合的發(fā)展水平。國(guó)內(nèi)關(guān)于城鄉(xiāng)融合水平的測(cè)度近年來成果較多，隨著經(jīng)濟(jì)的高質(zhì)量發(fā)展和社會(huì)矛盾的轉(zhuǎn)化，城鄉(xiāng)融合水平的定量評(píng)價(jià)歷經(jīng)了從單一視角測(cè)度如城鄉(xiāng)生態(tài)環(huán)境和諧共生的生態(tài)學(xué)理論視角（劉玉邦和眭海霞，2020）和城鄉(xiāng)區(qū)域空間關(guān)聯(lián)的地理學(xué)視角（車冰清等，2020）到多維視角衡量的變化過程。城鄉(xiāng)融合不是經(jīng)濟(jì)單一維度上的融合，而是“社會(huì)-經(jīng)濟(jì)-環(huán)境”的三維融合（陸大道，1995）。在此基礎(chǔ)上周佳寧等（2019）進(jìn)一步拓展了“人口”和“空間”在內(nèi)的的多維城鄉(xiāng)融合評(píng)價(jià)體系?？v觀現(xiàn)有研究可以看出城鄉(xiāng)內(nèi)涵的演變逐漸由單一走向多元，基于當(dāng)前的新發(fā)展理念和高質(zhì)量發(fā)展內(nèi)涵，本文借鑒相關(guān)研究并結(jié)合本文的研究重點(diǎn)，構(gòu)建了“人口-經(jīng)濟(jì)-空間-社會(huì)-生態(tài)”的五維城鄉(xiāng)融合評(píng)價(jià)體系，更加符合當(dāng)前經(jīng)濟(jì)發(fā)展階段城鄉(xiāng)居民對(duì)融合的價(jià)值認(rèn)同，指標(biāo)構(gòu)建體系見表1。

表1 城鄉(xiāng)融合五維評(píng)價(jià)體系

2.解釋變量

數(shù)字經(jīng)濟(jì)發(fā)展指數(shù)（DE）：在已有的研究文獻(xiàn)中，有單一地使用互聯(lián)網(wǎng)覆蓋率指標(biāo)衡量數(shù)字經(jīng)濟(jì)（Fha 和Maz，2020），也有從數(shù)字化接入、裝備、平臺(tái)、應(yīng)用等多視角來測(cè)度數(shù)字經(jīng)濟(jì)（周青等，2020），尚未對(duì)如何衡量數(shù)字經(jīng)濟(jì)形成一致意見，本文依據(jù)當(dāng)前數(shù)字經(jīng)濟(jì)發(fā)展的趨勢(shì)和對(duì)數(shù)字經(jīng)濟(jì)認(rèn)識(shí)的新態(tài)勢(shì)，基于數(shù)據(jù)的可得性、可比性和前瞻性原則，參考王軍等（2021）的做法構(gòu)建數(shù)字經(jīng)濟(jì)發(fā)展評(píng)價(jià)指標(biāo)體系，具體指標(biāo)見表2。

表2 數(shù)字經(jīng)濟(jì)發(fā)展指數(shù)指標(biāo)體系

3.中介變量

要素錯(cuò)配指數(shù)：參考陳永偉和胡偉民（2011）的做法，本文對(duì)表示要素錯(cuò)配水平的勞動(dòng)要素錯(cuò)配指數(shù)（τLit）、資本要素錯(cuò)配指數(shù)（τKi）t和數(shù)據(jù)要素錯(cuò)配指數(shù)（τDi）t進(jìn)行測(cè)度，具體如下：

（1）設(shè)定生產(chǎn)函數(shù)：新古典增長(zhǎng)模型認(rèn)為，經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)來源于資本和勞動(dòng)兩個(gè)要素投入，技術(shù)進(jìn)步發(fā)揮外生作用。鑒于數(shù)字技術(shù)與傳統(tǒng)經(jīng)濟(jì)融合，數(shù)據(jù)要素作為新型投入與傳統(tǒng)生產(chǎn)要素一同引領(lǐng)著生產(chǎn)效率的變革。因此本文在借鑒相關(guān)研究基礎(chǔ)上，擴(kuò)展了柯布-道格拉斯生產(chǎn)函數(shù)，假定規(guī)模報(bào)酬不變，引入數(shù)據(jù)要素，構(gòu)建了包含三種要素投入的生產(chǎn)函數(shù)如式（7）所示。

對(duì)生產(chǎn)函數(shù)取對(duì)數(shù)后，在模型中加入個(gè)體和時(shí)間效應(yīng)進(jìn)行回歸，具體形式為

其中：產(chǎn)出水平（Yi，）t由各省份GDP 衡量，考慮到實(shí)際數(shù)據(jù)的科學(xué)性和結(jié)果的準(zhǔn)確性，采用GDP 平減指數(shù)折算成以1990 年為基期的實(shí)際GDP；βLi、λKi、θDi為勞動(dòng)、資本和數(shù)據(jù)的要素產(chǎn)出彈性，βLi+λKi+θDi=1；勞動(dòng)投入（Li，）t由各省總就業(yè)人員衡量；資本投入（Ki，t）采用各省固定資本存量衡量，使用永續(xù)盤存法計(jì)算，借鑒張軍等（2004）的做法，設(shè)定折舊率為9.6%；數(shù)據(jù)要素投入（Di，t）由于其無形性、滲透性的特點(diǎn)，難以通過單一的指標(biāo)來表征其錯(cuò)配指數(shù)，因此本文借鑒（李治國(guó)和王杰，2021）的做法，基于數(shù)據(jù)要素影響的廣泛性，運(yùn)用熵權(quán)technique for order preference by similarity to an ideal solution（TOPSIS）法從數(shù)據(jù)管理、數(shù)據(jù)應(yīng)用、數(shù)據(jù)共享、數(shù)據(jù)環(huán)境4 個(gè)維度來測(cè)度。

（2）設(shè)定要素錯(cuò)配指數(shù)：借鑒白俊紅和劉宇英（2018）的做法，衡量勞動(dòng)錯(cuò)配指數(shù)（τLi）、資本錯(cuò)配指數(shù)（τK）i和數(shù)據(jù)錯(cuò)配指數(shù)（τDi）如下：

其中：γLi、γKi和γDi代表要素的絕對(duì)錯(cuò)配系數(shù)，衡量的是要素與不存在扭曲時(shí)的相對(duì)加成狀況。在實(shí)際測(cè)度時(shí)，絕對(duì)扭曲系數(shù)無法測(cè)得。因此用相對(duì)扭曲系數(shù)來代替：

4.控制變量

（1）經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平（PGDP）。經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平反映的是一個(gè)地區(qū)經(jīng)濟(jì)發(fā)展的規(guī)模和速度，隨著經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平的提高，城鄉(xiāng)居民的收入也會(huì)隨之提升，城鄉(xiāng)間的社會(huì)保障和基礎(chǔ)設(shè)施等公共服務(wù)設(shè)施也會(huì)隨之得到改善，經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平以人均GDP 并做對(duì)數(shù)處理來衡量。

（2）財(cái)政分權(quán)（FD）。財(cái)政分權(quán)使得政府在推動(dòng)本地產(chǎn)業(yè)、經(jīng)濟(jì)發(fā)展上擁有主動(dòng)權(quán)，能夠推動(dòng)鄉(xiāng)村居民的非農(nóng)就業(yè)，繼而縮小城鄉(xiāng)差距（解堊，2007），本文選擇用人均省級(jí)財(cái)政支出與人均中央財(cái)政支出之比來衡量財(cái)政分權(quán)。

（3）對(duì)外開放程度（Open）。中國(guó)經(jīng)濟(jì)具備典型的對(duì)外開放特征，本文用進(jìn)出口貿(mào)易總額與GDP 的比值來衡量對(duì)外開放水平以控制對(duì)外開放發(fā)展對(duì)城鄉(xiāng)融合的影響。

（4）產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)高級(jí)化（STR）。已有研究表明產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)高級(jí)化助帶動(dòng)了鄉(xiāng)村居民向服務(wù)業(yè)和城市制造業(yè)的就業(yè)提升鄉(xiāng)村居民收入從而縮小了城鄉(xiāng)差距（馬志飛等，2022）。本文用第三產(chǎn)業(yè)產(chǎn)值與第二產(chǎn)業(yè)產(chǎn)值的比值表示產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)高級(jí)化。

（5）地區(qū)創(chuàng)新水平（INN）。創(chuàng)新是助推城鄉(xiāng)融合的深層次力量，本文用人均專利授權(quán)數(shù)來衡量地區(qū)創(chuàng)新水平。

（6）非農(nóng)產(chǎn)業(yè)發(fā)展（Non-agriculture）。非農(nóng)產(chǎn)業(yè)發(fā)展刺激資金、勞動(dòng)力在城鄉(xiāng)間自由流動(dòng)，繼而影響城鄉(xiāng)融合，本文用第二、三產(chǎn)業(yè)GDP 與第一、二、三產(chǎn)業(yè)GDP 比值表示非農(nóng)產(chǎn)業(yè)發(fā)展。

（7）農(nóng)業(yè)現(xiàn)代化水平（Modern）。農(nóng)業(yè)現(xiàn)代化是工農(nóng)互促、以城帶鄉(xiāng)的重要途徑，本文用農(nóng)業(yè)機(jī)械總動(dòng)力比耕地播種面積來表示農(nóng)業(yè)現(xiàn)代化水平。

5.數(shù)據(jù)來源與描述性統(tǒng)計(jì)

本文以2011—2020 年我國(guó)30 個(gè)省市（西藏、港澳臺(tái)地區(qū)因數(shù)據(jù)缺失較多未包含在本文研究?jī)?nèi)）的面板數(shù)據(jù)為研究樣本，所選取指標(biāo)的相關(guān)原始數(shù)據(jù)來自《中國(guó)統(tǒng)計(jì)年鑒》《中國(guó)環(huán)境統(tǒng)計(jì)年鑒》《中國(guó)勞動(dòng)統(tǒng)計(jì)年鑒》、互聯(lián)網(wǎng)發(fā)展報(bào)告，部分?jǐn)?shù)據(jù)來自各地方統(tǒng)計(jì)年鑒，少數(shù)缺失數(shù)據(jù)通過插值法補(bǔ)齊。變量描述性統(tǒng)計(jì)結(jié)果見表3。

表3 變量描述性統(tǒng)計(jì)結(jié)果

五、實(shí)證分析

（一）城鄉(xiāng)融合水平與數(shù)字經(jīng)濟(jì)發(fā)展指數(shù)測(cè)度

1.城鄉(xiāng)融合水平測(cè)度

鑒于城鄉(xiāng)融合發(fā)展水平評(píng)價(jià)指標(biāo)體系兼顧多維度、多跨度的特征。因此本文運(yùn)用加速遺傳算法投影尋蹤模型（projection pursuit classification-real coded accelerating genetic algorithm，RAGA-PPC）來評(píng)價(jià)30 個(gè)省市的城鄉(xiāng)融合發(fā)展水平。RAGA-PPC 模型評(píng)價(jià)方法更加穩(wěn)健、準(zhǔn)確，可確定樣本投影過程中的最佳投影方向并進(jìn)行線性投影，從而客觀確定各指標(biāo)的權(quán)重，將高維數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)化為一維空間的綜合投影值，實(shí)現(xiàn)城鄉(xiāng)融合發(fā)展水平的綜合評(píng)價(jià)。通過評(píng)價(jià)樣本指標(biāo)集的歸一化處理、構(gòu)建投影指標(biāo)函數(shù)、優(yōu)化投影指標(biāo)函數(shù)及綜合評(píng)價(jià)分析等步驟，得到各樣本城市最佳投影值即全國(guó)30 個(gè)省市的城鄉(xiāng)融合發(fā)展水平均值如圖1 所示。

圖1 2011、2015、2020 年我國(guó)城鄉(xiāng)融合發(fā)展水平的時(shí)序變化趨勢(shì)

由圖1 可知，我國(guó)各省的城鄉(xiāng)融合發(fā)展水平呈現(xiàn)逐漸增長(zhǎng)的趨勢(shì)，但省內(nèi)差異顯著，呈現(xiàn)自東向西差異逐漸降低的地理特征。較2011—2015 年時(shí)間段而言，2015—2020 年省內(nèi)差異擴(kuò)大，表明這一階段城鄉(xiāng)融合發(fā)展水平得到了較大的提升，這與該階段城鄉(xiāng)一體化戰(zhàn)略、鄉(xiāng)村振興戰(zhàn)略的實(shí)施及國(guó)家新型城鎮(zhèn)化規(guī)劃的實(shí)施存在一定關(guān)聯(lián)。東部地區(qū)的城鄉(xiāng)融合發(fā)展水平均值最高，從2011 年的0.213 增長(zhǎng)至2020 年的0.342，且增長(zhǎng)速度較快，與中西部地區(qū)呈現(xiàn)相分離趨勢(shì)。中部和西部地區(qū)的城鄉(xiāng)融合發(fā)展水平分別從2011 年為0.155和0.142 增長(zhǎng)至2020 年的0.231 和0.233。但值得注意的是，僅有北京、上海的城鄉(xiāng)融合發(fā)展水平在2020 年突破了0.5，分別達(dá)到0.580 和0.641，研究期內(nèi)大部分省市的城鄉(xiāng)融合發(fā)展水平均值均未達(dá)到0.3，表明現(xiàn)階段我國(guó)城鄉(xiāng)融合整體水平較低，城鄉(xiāng)發(fā)展不平衡不協(xié)調(diào)仍是當(dāng)前我國(guó)經(jīng)濟(jì)生活中存在的突出矛盾之一。

2.數(shù)字經(jīng)濟(jì)發(fā)展指數(shù)測(cè)度

本文基于熵值法測(cè)度得到2011—2020 年各省市的數(shù)字經(jīng)濟(jì)發(fā)展綜合指數(shù)如圖2 所示。從圖2 可看出，2011—2020 年中國(guó)數(shù)字經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平呈上升趨勢(shì)，均值從2011 年的0.164 增長(zhǎng)至2020 年的0.522，全國(guó)年均增速為14.40%。2011 年數(shù)字經(jīng)濟(jì)發(fā)展綜合指數(shù)最大值和最小值分別為0.659 和0.137，2020 年這一數(shù)據(jù)分別為0.947 和0.416，均有大幅提升。分區(qū)域來看，2011 年數(shù)字經(jīng)濟(jì)指數(shù)較高的省市有北京、上海、浙江、福建和廣東，均位于東部地區(qū)；數(shù)字經(jīng)濟(jì)綜合發(fā)展指數(shù)相對(duì)滯后的省市集中在中西部地區(qū)。2020 年各省市的數(shù)字經(jīng)濟(jì)發(fā)展雖然都得到了提升，但總體仍舊保持2011 年的省際分布格局，東部地區(qū)的數(shù)字經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平仍舊保持在全國(guó)前列，北京的數(shù)字經(jīng)濟(jì)發(fā)展綜合指數(shù)始終保持高位水平，省際間發(fā)展差異仍舊較大。值得注意的是，安徽、河南、廣西、貴州、云南、甘肅等中西部省份的年均增速保持在20%以上，表現(xiàn)出顯著的“追趕效應(yīng)”，整體形成“東部領(lǐng)跑、中西部追趕”的區(qū)域發(fā)展格局，也表明我國(guó)數(shù)字經(jīng)濟(jì)發(fā)展逐步呈現(xiàn)收斂趨勢(shì)。

圖2 數(shù)字經(jīng)濟(jì)發(fā)展綜合指數(shù)測(cè)度結(jié)果

（二）基準(zhǔn)回歸結(jié)果

Hausman 檢驗(yàn)結(jié)果表明，本文的基準(zhǔn)模型（1）應(yīng)采用固定效應(yīng)模型。表4 報(bào)告了數(shù)字經(jīng)濟(jì)影響中國(guó)城鄉(xiāng)融合發(fā)展的基準(zhǔn)回歸估計(jì)結(jié)果。

表4 基準(zhǔn)回歸（1）展示了數(shù)字經(jīng)濟(jì)對(duì)城鄉(xiāng)融合發(fā)展的影響。其估計(jì)系數(shù)顯著為正，這說明2011—2020 年數(shù)字經(jīng)濟(jì)的發(fā)展促進(jìn)了中國(guó)省級(jí)層面的城鄉(xiāng)融合。此外，表4 基準(zhǔn)回歸列（2）?列（8）為不斷加入控制變量后的固定效應(yīng)回歸結(jié)果?？梢钥闯?，加入控制變量后數(shù)字經(jīng)濟(jì)對(duì)城鄉(xiāng)融合仍有顯著影響。從列（8）的結(jié)果來看，數(shù)字經(jīng)濟(jì)對(duì)城鄉(xiāng)融合的影響顯著為正，這表明本文的核心結(jié)論在控制其他因素后依然成立；但另外，數(shù)字經(jīng)濟(jì)變量估計(jì)系數(shù)絕對(duì)值有所下降，這意味著未考慮控制變量時(shí)回歸模型存在著遺漏重要解釋變量的問題。

表4 基準(zhǔn)回歸結(jié)果

續(xù)表4

同時(shí)，在基準(zhǔn)列（8）中，經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平（PGDP）和地區(qū)創(chuàng)新水平（INN）與城鄉(xiāng)融合發(fā)展之間的正相關(guān)關(guān)系并不顯著，說明經(jīng)濟(jì)總量增長(zhǎng)的同時(shí)城市與農(nóng)村的多維發(fā)展并未得到有效融合，創(chuàng)新水平的提升在當(dāng)前城鄉(xiāng)融合的初級(jí)階段并未發(fā)揮深層次的激發(fā)作用。財(cái)政分權(quán)（FD）的估計(jì)系數(shù)為正且通過了10%的顯著性檢驗(yàn)，這意味著擁有更大財(cái)政自主權(quán)的地方政府有較強(qiáng)的有效決策財(cái)政資源的動(dòng)力去解決轄區(qū)內(nèi)城鄉(xiāng)發(fā)展的不平等和不均衡矛盾，從而促進(jìn)城鄉(xiāng)融合。對(duì)外開放程度（FDI）的估計(jì)系數(shù)值為負(fù)且通過了5%的顯著性檢驗(yàn)，可能是因?yàn)橐M(jìn)外資多集中于城市，形成“城市偏好”，進(jìn)一步擴(kuò)大了城鄉(xiāng)的融合差距。產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)高級(jí)化（STR）與城鄉(xiāng)融合之間的影響系數(shù)顯著為正，可能的原因是產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)的高級(jí)化使得更多產(chǎn)業(yè)和市場(chǎng)流向農(nóng)村，城鄉(xiāng)間聯(lián)系更加緊密，從而推動(dòng)了城鄉(xiāng)融合。非農(nóng)產(chǎn)業(yè)發(fā)展（Non-agriculture）帶動(dòng)了資本和勞動(dòng)力在城鄉(xiāng)間的雙向自由流動(dòng)。因此對(duì)城鄉(xiāng)融合呈現(xiàn)正向影響。農(nóng)業(yè)現(xiàn)代化（Modern）對(duì)城鄉(xiāng)融合的影響系數(shù)為正，且通過了10%的顯著性檢驗(yàn)，可能的原因是農(nóng)業(yè)現(xiàn)代化激發(fā)了農(nóng)業(yè)生產(chǎn)潛力，助推了工農(nóng)互促，提高農(nóng)業(yè)生產(chǎn)要素投資回報(bào)率，以城帶鄉(xiāng)助推城鄉(xiāng)融合。

（三）穩(wěn)健性檢驗(yàn)

1.替換及增加變量

一是替換被解釋變量。鑒于城鄉(xiāng)經(jīng)濟(jì)融合是城鄉(xiāng)融合的核心和動(dòng)力源泉（吳海峰，2021），采用城鄉(xiāng)經(jīng)濟(jì)融合替代被解釋變量城鄉(xiāng)融合綜合指數(shù)。二是替換解釋變量。本文采用數(shù)字經(jīng)濟(jì)發(fā)展指數(shù)的對(duì)數(shù)值（lnDE）來測(cè)度數(shù)字經(jīng)濟(jì)發(fā)展程度并進(jìn)行重新回歸分析，Hausman 檢驗(yàn)結(jié)果表明應(yīng)該使用固定效應(yīng)模型。三是增加控制變量。鑒于受教育水平可能對(duì)城鄉(xiāng)融合產(chǎn)生影響，在回歸模型中增加受教育水平（Education），用6 歲及以上人口中大專以上學(xué)歷人口比重來表示。結(jié)果皆表明各變量系數(shù)和顯著性均未發(fā)生明顯改變，且受教育水平對(duì)城鄉(xiāng)融合呈正向影響，意味著受教育水平的提升有助于優(yōu)化勞動(dòng)力質(zhì)量，提升就業(yè)水平，縮小收入差距，從而助推城鄉(xiāng)融合發(fā)展。

2.內(nèi)生性問題處理

考慮到隨著城鄉(xiāng)差距的縮小，在城鄉(xiāng)融合發(fā)展的進(jìn)程中對(duì)數(shù)字產(chǎn)品等的相關(guān)需求也會(huì)逐漸增加，進(jìn)而會(huì)促進(jìn)數(shù)字經(jīng)濟(jì)的發(fā)展。這意味著數(shù)字經(jīng)濟(jì)和城鄉(xiāng)融合發(fā)展可能存在互為因果的問題。鑒于解釋變量和被解釋變量之間可能存在的雙向因果關(guān)系及選擇的控制變量中遺漏重要變量而對(duì)本文估計(jì)結(jié)果造成內(nèi)生性問題，本文使用工具變量法對(duì)模型進(jìn)行估計(jì)，選取各省市1984 年每百人固定電話數(shù)量與上一年全國(guó)互聯(lián)網(wǎng)用戶數(shù)的交互項(xiàng)作為數(shù)字經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平的工具變量通過兩階段最小二乘法（2SLS）進(jìn)行工具變量回歸來檢驗(yàn)?zāi)Ｐ椭锌赡艽嬖诘膬?nèi)生性問題，選擇該變量的原因是固定電話普及率代表著數(shù)字技術(shù)走進(jìn)中國(guó)家庭的開始，也必將影響數(shù)字經(jīng)濟(jì)發(fā)展的深度和廣度，且歷史既定的固定電話數(shù)量不會(huì)直接影響到城鄉(xiāng)融合水平，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。表5 倒數(shù)第四行Kleibergen-Paap rkLM和倒數(shù)第三行Kleibergen-Paap Ward rkF檢驗(yàn)結(jié)果顯著拒絕原假設(shè)，表明不存在識(shí)別不足和弱工具變量問題，說明工具變量選擇是合理有效的。工具變量最小二乘（IV-2SLS）估計(jì)結(jié)果的變量系數(shù)和顯著性與基準(zhǔn)回歸保持高度一致，說明本文實(shí)證結(jié)果具有較好的穩(wěn)健性。

表5 穩(wěn)健性檢驗(yàn)

3.改變回歸樣本

鑒于北京、天津、上海和重慶4 個(gè)直轄市在經(jīng)濟(jì)、財(cái)政等方面與其他省份存在一定差異，所以擬在總樣本中剔除4 個(gè)直轄市進(jìn)行再次估計(jì)，以規(guī)避異常樣本的影響效應(yīng)。從估計(jì)結(jié)果來看，剔除直轄市后，核心解釋變量的估計(jì)結(jié)果與基準(zhǔn)回歸結(jié)果相吻合。

本文基準(zhǔn)回歸的結(jié)果驗(yàn)證了假設(shè)H1a，即數(shù)字經(jīng)濟(jì)對(duì)中國(guó)城鄉(xiāng)融合發(fā)展存在正向影響。

（四）要素錯(cuò)配的中介效應(yīng)

前文基于資源要素配置的角度從理論上探討了數(shù)字經(jīng)濟(jì)對(duì)城鄉(xiāng)融合發(fā)展影響的傳導(dǎo)機(jī)制。本部分將基于中介效應(yīng)模型來考察數(shù)字經(jīng)濟(jì)是否加劇或緩解要素的錯(cuò)配程度，進(jìn)而降低或提升城鄉(xiāng)融合水平，為此以要素錯(cuò)配程度作為中介變量來檢驗(yàn)該傳導(dǎo)機(jī)制的假設(shè)。其中，資源包括勞動(dòng)要素、資本要素和數(shù)據(jù)要素。從表6 看，列（2）中數(shù)字經(jīng)濟(jì)變量估計(jì)系數(shù)為正且通過了5%的顯著性檢驗(yàn)，說明數(shù)字經(jīng)濟(jì)發(fā)展進(jìn)一步加劇了勞動(dòng)要素的錯(cuò)配；列（3）和列（4）中數(shù)字經(jīng)濟(jì)變量估計(jì)系數(shù)顯著為負(fù)，表明數(shù)字經(jīng)濟(jì)發(fā)展緩解了資本要素和數(shù)據(jù)要素的錯(cuò)配程度。通過梳理中國(guó)數(shù)字經(jīng)濟(jì)的發(fā)展實(shí)踐可以歸結(jié)出上述情況的原因：現(xiàn)階段中國(guó)數(shù)字經(jīng)濟(jì)發(fā)展主要方向是數(shù)字產(chǎn)業(yè)化和產(chǎn)業(yè)數(shù)字化，數(shù)字技術(shù)對(duì)資本要素、數(shù)據(jù)要素的滲透率較高，再加上資本和數(shù)據(jù)要素具備流動(dòng)性強(qiáng)、流動(dòng)壁壘低的特點(diǎn)，更容易通過數(shù)字技術(shù)實(shí)現(xiàn)跨越地理距離的共享，提升收益率，從而降低錯(cuò)配程度。而勞動(dòng)要素的信息化、數(shù)字化關(guān)注較少，且勞動(dòng)力愿意就業(yè)的行業(yè)、地域及曾經(jīng)的工作經(jīng)歷等勞動(dòng)意愿信息的采集相較于數(shù)據(jù)要素和資本要素而言缺乏真實(shí)度，且出于對(duì)用戶隱私的保護(hù)，即便勞動(dòng)力信息已經(jīng)完成信息化也難以實(shí)現(xiàn)全面和有效的共享，因而數(shù)字技術(shù)對(duì)勞動(dòng)要素的滲透率不足，同時(shí)數(shù)字技術(shù)如人工智能等技術(shù)的過度使用會(huì)對(duì)中低端勞動(dòng)力產(chǎn)生替代效應(yīng)，進(jìn)一步加劇勞動(dòng)的錯(cuò)配程度，數(shù)字經(jīng)濟(jì)并未起到改善勞動(dòng)要素錯(cuò)配的作用。

表6 的列（5）中數(shù)字經(jīng)濟(jì)變量的估計(jì)系數(shù)顯著為正，但其估計(jì)系數(shù)值小于列（4）回歸得出的總效應(yīng)估計(jì)值，表明數(shù)字經(jīng)濟(jì)對(duì)城鄉(xiāng)融合的正向影響部分地通過改善要素錯(cuò)配而發(fā)揮作用?？删C合判斷出數(shù)字經(jīng)濟(jì)的發(fā)展會(huì)加劇勞動(dòng)要素錯(cuò)配程度，而勞動(dòng)要素的錯(cuò)配會(huì)進(jìn)一步阻礙城鄉(xiāng)融合，拉大城鄉(xiāng)差距。數(shù)字經(jīng)濟(jì)的發(fā)展會(huì)改善資本要素和數(shù)據(jù)要素錯(cuò)配程度，而降低資本要素和數(shù)據(jù)要素錯(cuò)配水平會(huì)進(jìn)一步提升城鄉(xiāng)融合水平，假設(shè)H2a 不成立，假設(shè)H2b、假設(shè)H2c 通過檢驗(yàn)。同時(shí)，本文基于中介效應(yīng)計(jì)算公式測(cè)度比較了資本要素和數(shù)據(jù)要素錯(cuò)配改善的中介效應(yīng)大小，根據(jù)測(cè)算得出，數(shù)字經(jīng)濟(jì)的資本要素錯(cuò)配改善中介效應(yīng)為0.188，大于數(shù)據(jù)要素錯(cuò)配改善中介效應(yīng)，這說明，當(dāng)前的數(shù)字經(jīng)濟(jì)發(fā)展對(duì)資本要素的影響已經(jīng)步入成熟期，更有利于改善資本要素的錯(cuò)配程度，從數(shù)字經(jīng)濟(jì)發(fā)展?jié)B透數(shù)據(jù)要素配置打破地理距離局限從而有效促進(jìn)城鄉(xiāng)融合。

表6 要素錯(cuò)配的中介效應(yīng)

（五）空間溢出效應(yīng)分析

進(jìn)行空間計(jì)量分析之前，本文運(yùn)用空間自相關(guān)檢驗(yàn)來探究數(shù)字經(jīng)濟(jì)發(fā)展和城鄉(xiāng)融合是否存在空間效應(yīng)。表7 報(bào)告了Moran’sI指數(shù)法檢驗(yàn)后地理距離矩陣下各考察年份的空間效應(yīng)。從表7 可看出，2011—2020 年城鄉(xiāng)融合指數(shù)在地理距離權(quán)重下的Moran’sI指數(shù)均通過了5%的顯著性檢驗(yàn)，數(shù)字經(jīng)濟(jì)發(fā)展指數(shù)的Moran’sI指數(shù)均通過了1%的顯著性水平，表明2011—2020 年我國(guó)各省的城鄉(xiāng)融合和數(shù)字經(jīng)濟(jì)發(fā)展具有較為顯著的空間自相關(guān)性，即其在空間分布上呈現(xiàn)集聚現(xiàn)象。

表7 2011—2020 年數(shù)字經(jīng)濟(jì)與城鄉(xiāng)融合的全局莫蘭指數(shù)

此外，本文依次進(jìn)行了普通靜態(tài)面板回歸（OLS）的LM-Lag 檢驗(yàn)、Robust LM-Lag 檢驗(yàn)、LM-Error 檢驗(yàn)和Robust LM-Error 檢驗(yàn)，檢驗(yàn)結(jié)果見表8。根據(jù)表8 可知，4 項(xiàng)檢驗(yàn)均拒絕了原假設(shè)，表明本文選取的樣本存在空間滯后和空間誤差自相關(guān)的雙重效應(yīng)。因此可初步選擇空間杜賓模型（SDM）進(jìn)行回歸。

表8 LM 檢驗(yàn)

表9 報(bào)告了SDM 模型、SAR（空間滯后模型）和SEM（空間誤差模型）的部分回歸結(jié)果，根據(jù)Hausman 檢驗(yàn)結(jié)果SAR 模型和SEM 模型選用隨機(jī)效應(yīng)，SDM 模型豪斯曼檢驗(yàn)的p值小于0.000，應(yīng)選擇固定效應(yīng)。表9 中可以看出，SDM 模型的擬合優(yōu)度R2為0.602，大于SAR 模型和SEM 模型的擬合優(yōu)度，表現(xiàn)最為理想，且SDM 模型的σ2最小。因此，應(yīng)選擇SDM 固定效應(yīng)模型。表9報(bào)告了LR 檢驗(yàn)的指標(biāo)值分別為271.01 和293.29，在1%的顯著性水平上拒絕原假設(shè)，綜上，本文選定時(shí)空雙重固定的SDM 模型來探究數(shù)字經(jīng)濟(jì)發(fā)展對(duì)城鄉(xiāng)融合的影響。

根據(jù)表9 時(shí)空雙重固定的SDM 模型回歸結(jié)果來看，數(shù)字經(jīng)濟(jì)指數(shù)的系數(shù)為正，且通過了5%的顯著性檢驗(yàn)，表明數(shù)字經(jīng)濟(jì)水平具有顯著的空間效應(yīng)，即本省的數(shù)字經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平也將顯著促進(jìn)其他省份的城鄉(xiāng)有效融合。同時(shí)城鄉(xiāng)融合的空間自回歸系數(shù)顯著為正，數(shù)字經(jīng)濟(jì)的空間交互項(xiàng)系數(shù)顯著為正，表明各省份在空間上不僅產(chǎn)生了外生的數(shù)字經(jīng)濟(jì)交互效應(yīng)，還存在城鄉(xiāng)融合的內(nèi)生交互效應(yīng)。鑒于簡(jiǎn)單的點(diǎn)回歸結(jié)果來分析地區(qū)間的空間溢出效應(yīng)將形成錯(cuò)誤估量，空間交互項(xiàng)的回歸系數(shù)值無法直接用來討論數(shù)字經(jīng)濟(jì)對(duì)城鄉(xiāng)融合的邊際影響。因此需運(yùn)用變量變化的偏微分解釋，即采用直接和間接效應(yīng)來解釋某一地區(qū)核心解釋變量對(duì)該地區(qū)及其他地區(qū)被解釋變量的影響，結(jié)果見表9，可以看出數(shù)字經(jīng)濟(jì)對(duì)我國(guó)城鄉(xiāng)融合發(fā)展的間接效應(yīng)顯著存在。綜上，假設(shè)H3 成立。

表9 模型回歸結(jié)果

（六）進(jìn)一步拓展：區(qū)域異質(zhì)性分析

由于各地區(qū)在資源稟賦、地理區(qū)位上差異較大，經(jīng)濟(jì)基礎(chǔ)、數(shù)字發(fā)展水平、城鄉(xiāng)流動(dòng)也具有明顯異質(zhì)性。為進(jìn)一步探究我國(guó)數(shù)字經(jīng)濟(jì)發(fā)展對(duì)城鄉(xiāng)融合影響的區(qū)域異質(zhì)性特點(diǎn)，本文擬綜合區(qū)位要素和數(shù)字技術(shù)發(fā)展程度，計(jì)算地區(qū)樣本期內(nèi)各省互聯(lián)網(wǎng)覆蓋率均值，以此為標(biāo)準(zhǔn)將省份劃分出三組：互聯(lián)網(wǎng)發(fā)達(dá)地區(qū)、互聯(lián)網(wǎng)發(fā)展中等地區(qū)及互聯(lián)網(wǎng)相對(duì)落后地區(qū)①互聯(lián)網(wǎng)發(fā)達(dá)地區(qū)包括：北京、天津、上海、江蘇、浙江、福建、山東、廣東、遼寧；互聯(lián)網(wǎng)發(fā)展中等地區(qū)包括：河北、吉林、黑龍江、河南、湖北、湖南、海南、重慶、陜西、新疆；互聯(lián)網(wǎng)發(fā)展落后地區(qū)包括：四川、廣西、內(nèi)蒙古、安徽、貴州、云南、寧夏、山西、江西、甘肅、青海。，隨后分別構(gòu)建SDM 固定效應(yīng)模型來分析數(shù)字經(jīng)濟(jì)對(duì)該地區(qū)城鄉(xiāng)融合影響的效應(yīng)，分析結(jié)果見表10。

由表10 可知，第一，互聯(lián)網(wǎng)發(fā)達(dá)地區(qū)數(shù)字經(jīng)濟(jì)的直接效應(yīng)和總效應(yīng)顯著為正，空間負(fù)向溢出效應(yīng)明顯?？赡艿脑蚴牵夯ヂ?lián)網(wǎng)發(fā)達(dá)地區(qū)吸收了更為充分的數(shù)字經(jīng)濟(jì)紅利，有更強(qiáng)的動(dòng)力去解決該轄區(qū)內(nèi)城鄉(xiāng)發(fā)展不均衡和不平等問題，資源配置的流動(dòng)呈現(xiàn)自由化和低成本的特點(diǎn)，從而普遍提升了城市和農(nóng)村在人、經(jīng)濟(jì)、空間、社會(huì)和生態(tài)等層面的融合效率和融合程度。但是，互聯(lián)網(wǎng)發(fā)達(dá)地區(qū)不可避免地對(duì)周圍地區(qū)形成“虹吸效應(yīng)”，鄰接地區(qū)資源要素向發(fā)達(dá)地區(qū)單向強(qiáng)流動(dòng)，地區(qū)之間、城鄉(xiāng)之間缺乏良性互動(dòng)。因此溢出效應(yīng)為負(fù)。第二，互聯(lián)網(wǎng)發(fā)展中等地區(qū)數(shù)字經(jīng)濟(jì)的直接效應(yīng)、溢出效應(yīng)和總效應(yīng)均顯著為正?？赡艿脑蚴牵褐械鹊貐^(qū)的數(shù)字技術(shù)處于快速增長(zhǎng)階段，技術(shù)外溢性強(qiáng)，經(jīng)濟(jì)主體突破供求對(duì)接的時(shí)空限制，數(shù)字技術(shù)向中等地區(qū)生產(chǎn)、流通、消費(fèi)和分配等領(lǐng)域的逐步滲透和應(yīng)用打破了以往固化的城鄉(xiāng)流通結(jié)構(gòu)，促進(jìn)了城鄉(xiāng)兩部門的融合發(fā)展。第三，互聯(lián)網(wǎng)發(fā)展落后地區(qū)數(shù)字經(jīng)濟(jì)的直接效應(yīng)顯著為正，且大于互聯(lián)網(wǎng)發(fā)達(dá)地區(qū)和互聯(lián)網(wǎng)發(fā)展中等地區(qū)的直接效應(yīng)，溢出效應(yīng)和總效應(yīng)未通過顯著性檢驗(yàn)?；ヂ?lián)網(wǎng)發(fā)展落后地區(qū)數(shù)字技術(shù)發(fā)展雖起步較晚，但數(shù)字技術(shù)從產(chǎn)品供給、要素配置、資源分配和社會(huì)治理層面等途徑深刻影響城鄉(xiāng)結(jié)構(gòu)轉(zhuǎn)化，形成后發(fā)優(yōu)勢(shì)，數(shù)字技術(shù)作用的邊際效應(yīng)大于互聯(lián)網(wǎng)發(fā)達(dá)地區(qū)和發(fā)展中等地區(qū)。因此數(shù)字技術(shù)能更有效地帶動(dòng)互聯(lián)網(wǎng)落后地區(qū)的城鄉(xiāng)融合發(fā)展。

表10 數(shù)字經(jīng)濟(jì)影響城鄉(xiāng)融合的區(qū)域異質(zhì)性分析

六、結(jié)論與啟示

數(shù)字經(jīng)濟(jì)通過新技術(shù)、新業(yè)態(tài)和新模式調(diào)整資源配置方式、打破地域空間限制賦能城鄉(xiāng)關(guān)系融合發(fā)展。本文基于數(shù)字經(jīng)濟(jì)對(duì)城鄉(xiāng)關(guān)系影響的普遍性、滲透性和融合性等特征，利用2011—2020 年的省級(jí)面板數(shù)據(jù)，在構(gòu)建城鄉(xiāng)融合發(fā)展水平指數(shù)與數(shù)字經(jīng)濟(jì)發(fā)展綜合指數(shù)的基礎(chǔ)上，運(yùn)用中介效應(yīng)模型、空間面板固定效應(yīng)模型多維實(shí)證檢驗(yàn)了數(shù)字經(jīng)濟(jì)對(duì)城鄉(xiāng)融合的影響。本文發(fā)現(xiàn)：

（1）現(xiàn)階段我國(guó)各省的城鄉(xiāng)融合發(fā)展水平較低，城鄉(xiāng)發(fā)展不平衡不協(xié)調(diào)仍是突出矛盾之一。通過測(cè)度發(fā)現(xiàn)當(dāng)前我國(guó)雖各省城鄉(xiāng)融合發(fā)展水平近年來呈現(xiàn)逐漸增長(zhǎng)的趨勢(shì)，但大部分省份城鄉(xiāng)融合的均值不足0.3，且省內(nèi)差異顯著，呈現(xiàn)自東向西差異逐漸降低的地理特征。

（2）數(shù)字經(jīng)濟(jì)直接促進(jìn)了城鄉(xiāng)有效融合，且資本和數(shù)據(jù)要素錯(cuò)配得到修正并發(fā)揮正向間接作用。數(shù)字經(jīng)濟(jì)不僅對(duì)城鄉(xiāng)融合產(chǎn)生正向直接效應(yīng)，還通過改善資本要素錯(cuò)配和數(shù)據(jù)要素錯(cuò)配間接對(duì)城鄉(xiāng)融合產(chǎn)生正向影響，已成為新時(shí)代下推動(dòng)城鄉(xiāng)結(jié)構(gòu)轉(zhuǎn)化、有效融合的重要力量。

（3）數(shù)字經(jīng)濟(jì)對(duì)城鄉(xiāng)融合具有顯著的空間溢出效應(yīng)和區(qū)域異質(zhì)性。數(shù)字經(jīng)濟(jì)有助于形成地區(qū)、城鄉(xiāng)協(xié)調(diào)發(fā)展、有效融合的結(jié)構(gòu)格局，表現(xiàn)為數(shù)字經(jīng)濟(jì)對(duì)城鄉(xiāng)融合的影響具有顯著的空間溢出效應(yīng)和區(qū)域異質(zhì)性，互聯(lián)網(wǎng)發(fā)達(dá)地區(qū)充分汲取了數(shù)字紅利，對(duì)周圍地區(qū)形成“虹吸效應(yīng)”，空間溢出效應(yīng)顯著為負(fù)，互聯(lián)網(wǎng)發(fā)展中等和落后地區(qū)數(shù)字技術(shù)形成后發(fā)優(yōu)勢(shì)，正在從多途徑、多維度深刻影響城鄉(xiāng)結(jié)構(gòu)轉(zhuǎn)化，數(shù)字經(jīng)濟(jì)的直接效應(yīng)顯著為正。

本文的結(jié)論還具有以下政策啟示：

（1）積極推進(jìn)數(shù)字中國(guó)、數(shù)字鄉(xiāng)村的建設(shè)。在數(shù)字經(jīng)濟(jì)具備成為推動(dòng)城鄉(xiāng)有效融合的新動(dòng)能現(xiàn)實(shí)之下，加大對(duì)數(shù)字技術(shù)的投資力度和應(yīng)用范圍，推進(jìn)數(shù)字中國(guó)、數(shù)字鄉(xiāng)村的建設(shè)，尤其是推動(dòng)數(shù)字技術(shù)與農(nóng)業(yè)、醫(yī)療、教育、養(yǎng)老、文化、旅游、電商的多維融合，推廣直播帶貨、數(shù)字普惠金融等應(yīng)用型經(jīng)濟(jì)，促進(jìn)非農(nóng)就業(yè)，助力城鄉(xiāng)科技共享、資源共享、經(jīng)濟(jì)共享和生態(tài)共治，進(jìn)一步鞏固數(shù)字經(jīng)濟(jì)發(fā)展為城鄉(xiāng)融合帶來的紅利優(yōu)勢(shì)，提升城鄉(xiāng)融合水平。

（2）優(yōu)化數(shù)字經(jīng)濟(jì)信息對(duì)接能力和信息透明度。數(shù)字經(jīng)濟(jì)通過改善資源要素錯(cuò)配和數(shù)據(jù)要素錯(cuò)配為我國(guó)城鄉(xiāng)融合帶來內(nèi)生動(dòng)力的路徑機(jī)制，證明了具備信息對(duì)接媒介功能的數(shù)字技術(shù)與資源要素、數(shù)據(jù)要素的合理配置能夠成為推動(dòng)城鄉(xiāng)二元對(duì)立結(jié)構(gòu)轉(zhuǎn)化的新動(dòng)能，也表明了現(xiàn)階段勞動(dòng)力要素的錯(cuò)配需要數(shù)字技術(shù)加大勞動(dòng)力信息透明度和真實(shí)度來得到改善。

（3）加強(qiáng)地區(qū)間數(shù)字技術(shù)的應(yīng)用合作與聯(lián)系。數(shù)字經(jīng)濟(jì)對(duì)城鄉(xiāng)融合具有正向的溢出效應(yīng)，利用數(shù)字技術(shù)可再生、開放共享和可滲透性，充分發(fā)揮地區(qū)空間互動(dòng)作用的溢出效應(yīng)，同時(shí)完善數(shù)字經(jīng)濟(jì)發(fā)展抓手，加強(qiáng)資源共享，構(gòu)建數(shù)字經(jīng)濟(jì)普惠格局，打破區(qū)域壁壘和城鄉(xiāng)分割的“藩籬”，引導(dǎo)數(shù)字技術(shù)、人才、資本向互聯(lián)網(wǎng)欠發(fā)達(dá)地區(qū)滲透，由城市流向農(nóng)村，助推區(qū)域協(xié)調(diào)，最終實(shí)現(xiàn)城鄉(xiāng)融合。