喜迎 龙春涛:《数字乡村建设、农业高质量发展与农民农村共同富裕》

一、引言

二、文献综述

三、理论基础与研究假设

四、研究设计

（一）变量选取

1.被解释变量：农民农村共同富裕（FRCR）

中国始终致力于全体人民的共同富裕，农民农村的共同富裕是其中不可替代的重要组成部分。因此本文借鉴马桔红的研究成果，具体如表1所示，并通过熵值法衡量。

数字乡村建设是乡村发展进程中不可或缺的重要举措。因此本文从四个维度建立数字乡村建设指标体系。具体指标如表2所示，并通过熵值法衡量。

3.中介变量：农业高质量发展（HQAD）

农业高质量发展是一项综合性战略目标。因此本文参考张涛的研究文献从五个维度建立农业高质量发展指标体系。具体指标如表3所示，并通过熵值法衡量。

4.控制变量

除核心解释变量外，本文进一步控制了可能影响农村共同富裕的其他重要变量，以缓解遗漏变量偏误问题，提高模型估计结果的稳健性。(1)种植结构(PA)，用粮食播种面积与农作物播种总面积的比值衡量；(2)农村工业企业发展(RIE)，用农村用电量衡量；(3)经济发展水平(LED)，用地区生产总值与地区常住人口数的比值衡量；(4)技术市场发展水平(LTMD)，用技术市场成交额衡量。

（二）模型构建

1.基准回归模型 

为探究数字乡村建设对农民共同富裕的影响，本文构建了基准回归模型：

2.中介效应模型 

本文将进一步构建中介效应模型来验证农业高质量发展在数字乡村建设与农民农村共同富裕间的中介作用。本文参照温忠麟的研究设定中介效应逐步检验法，具体模型如下：

3.空间计量模型

本文进一步借助空间计量模型分析数字乡村建设与农民农村共同富裕之间的关系，空间杜宾模型的基础设定如下：

根据本文所研究的问题，选取地理距离权重矩阵及经济与地理嵌套权重矩阵作为空间权重矩阵。

（三）数据来源

本文以2013—2022年我国30个省份（不含西藏和港澳台）的面板数据作为研究样本，相关数据主要来源于《中国统计年鉴》及各省份统计年鉴、《中国农村统计年鉴》、《中国环境统计年鉴》、《中国城乡建设统计年鉴》、淘宝村研究报告、国家统计局、北京大学数字普惠金融指数、RIES数据库。

五、实证分析

（一）基准回归结果

本文先建立了普通面板回归模型来检验数字乡村建设对农民农村共同富裕的影响。结果如表4所示，在三个模型中，数字乡村建设的影响系数均在1%的显著性水平下显著，表明数字乡村建设可以显著促进农民农村共同富裕，故研究假设H1a成立。这是因为数字乡村建设通过完善农村电商、智慧物流等基础设施，能够降低交易成本，增强农产品市场竞争力，助力农民分享产业链增值收益。此外，数字平台的可及性和开放性，有助于促进小农户与现代农业有机衔接，实现产销精准对接，进而提升农村经济活力。

（二）中介效应检验

本文聚焦于农业高质量发展在数字乡村建设影响农民农村共同富裕过程中的中介效应，构建了逐步回归中介效应模型展开深入分析，结果如表5所示。中介检验模型里，数字乡村建设在1%的显著性水平下通过检验。在直接效应模型中，数字乡村发展指数的系数为0.476，相较于总效应模型，该系数有所降低。与此同时，农业高质量发展的系数为0.256，且显著为正。这一结果说明，数字乡村建设对农业高质量发展具有显著的促进效应。上述结果有力验证了研究假设H1b。经计算，农业高质量发展的中介效应在总效应中占比达31.6%。这一结果表明，数字乡村建设不仅直接推动农民农村共同富裕，还通过促进农业高质量发展发挥间接作用，也与研究预期相符。此外，Sobel检验的p值为0.000，显著性检验得以通过，这进一步凸显了上述结论的稳健性。为研究结论H1b提供了坚实的可靠性支撑。

（三）空间溢出效应分析

1.空间相关性检验 

开展空间回归分析前，需先检验变量的空间相关性。本文首先采用全局莫兰指数进行检验。如表6所示，我国省域层面农村农民共同富裕水平的空间分布呈现出显著的空间集聚特征，即高值区域倾向于与高值区域相邻，低值区域则与低值区域相邻。

基于全局莫兰指数的检验结果，本文进一步绘制了数字乡村建设的莫兰散点图，以直观呈现其空间集聚状态与分布特征。限于篇幅，本文仅绘制 2013年、2016年、2019年、2022年这四年的莫兰散点图（见图1）。

莫兰散点图的分布结果表明，第一象限及第三象限所对应的样本数据之间具有显著的正相关关系，分别对应“高-高”集聚和“低-低”集聚。在第一象限的省份，农村农民共同富裕程度均较高，其邻近省份在这两方面的水平同样较高；处于第三象限的省份，农村农民共同富裕程度均较低，其周边省份在这两方面的表现也欠佳。这可能是因为在农村农民共同富裕程度方面，“高 - 高” 集聚省份以东部发达地区为主，当地产业发展成熟、农民收入渠道多元化。

2.空间计量模型的选择

本文采用双权重矩阵系统考察空间依赖性。为确定合适的计量模型，研究首先通过 LM 检验判断是否存在空间自相关性，继而通过 LR 检验、WALD检验及 Hausman 检验完成模型设定。首先，如表7所呈现的LM检验结果显示，LM-error检验及其稳健形式、LM-lag检验及其稳健形式的统计量，均在5%的显著性水平上通过了显著性检验。其次，Hausman 检验显示，两种权重矩阵下统计量均在 10% 水平显著，故采用固定效应模型分析。最后，对空间杜宾模型（SDM）进行了简化检验。WALD检验和似然比（LR）检验的结果均表明（见表8），在1%的显著性水平下，原假设被拒绝。由此说明，SDM模型不能退化为SAR模型或SEM模型。因此，本研究应采用更为全面的空间杜宾模型（SDM），以更准确地刻画变量间的空间依赖关系。进一步通过比较个体、时间及双固定效应的检验结果，选定空间杜宾模型中的时间固定效应形式。

3.空间效应分解

数字乡村建设对农村共同富裕影响的边际效应可以通过偏微分方法进行直接效应、间接效应和总效应的效应分解。如表9所示，数字农村发展对农村地区共同富裕的直接影响小于间接影响，意味着数字乡村建设对周边地区农村共同富裕的带动作用强于本地区。出现这种现象的主要原因在于地理相邻的地区在经济结构、产业类型等方面往往具有相似性。相较于本地区独自摸索促进农村共同富裕的路径，借鉴周边地区成熟经验更为便捷高效，能够更迅速地转化为推动本地农村经济发展的动力，同时也验证了研究假设H2成立。

（四）进一步分析

1.区域异质性检验

为探究数字乡村建设对农民农村共同富裕影响的区域异质性特征，本文将30个省份划分为东部、中部及西部三个区域。回归结果如表10所示，在两种空间权重矩阵下，东部地区的数字乡村建设DRC及其空间交互项W×DRC的回归系数相较于中西部地区更加显著。

其原因可能在于东部地区经济发展水平较高，且数字基础设施相对完善。同时，东部地区强大的人才吸引力和产业集聚效应，使得有关数字乡村建设的创新理念和技术能够快速传播与应用，进一步强化了其对农民农村共同富裕的推动作用及溢出效应。

2.粮食功能区异质性检验

由于不同农业生产结构对环境所产生的效应可能存在差异，本研究从粮食功能区的维度入手，进一步探究数字乡村建设对农民农村共同富裕所呈现的异质性作用。在两个不同的空间矩阵中，数字农村建设对农民农村共同富裕的相关系数为正，并通过了1%的显著性检验，如表11所示。粮食平衡区回归率最高，而粮食主产区回归系数低于粮食主产区，各功能区之间的不均衡状况，反映出粮食功能区之间存在一定的“数字鸿沟”。其原因可能在于主产区生产规模大，但数字资金、人才短缺；主销区产业多元，农业生产数字化投入不足；平衡区资源整合难，整体配置欠佳。

3.稳健性检验与内生性处理

(1)更换权重矩阵。空间权重矩阵的设定会影响模型估计结果，邻接矩阵可以直观反映地理邻近性对空间交互的影响，因此本文借助Rook邻接矩阵来检验结果是否稳健。替换空间权重矩阵的回归结果见表12列(1),DRC直接效应系数在1%水平上显著为正，间接效应系数在5%水平上显著为正，空间溢出效应显著存在。因此更换权重矩阵的稳健检验成立。

(2)替换核心解释变量。采用因子分析法重新测算数字农村建设，在替换数字农村建设的测算方法后，回归结果如表12第(2)列所示。数字农村建设对农民和农村共同富裕的影响系数仍然是正的，

并在1%水平下显著，验证了研究结论的稳健性。

(3)调整样本。鉴于直辖市（北京、上海、天津、重庆）在行政层级、政策资源禀赋及经济发展模式等方面与普通省份存在系统性差异，为避免特殊样本对估计结果的潜在干扰，本研究采用剔除直辖市样本的方式进行稳健性检验，结果见表12列(3)。

(4)内生性处理。本文选取滞后一期的数字农村建设指数作为工具变量，以解决反向因果关系和遗漏变量造成的内生性问题，内生性检验结果见表12列(4)，检验结果表明，工具变量与内生解释变量之间具有充分的相关性，符合识别条件。同时，工具变量与内生解释变量的相关性弱到不足以有效识别模型。因此，本文所选工具变量是合理有效的。结果明确揭示了数字乡村建设在促进农民农村共同富裕进程中所发挥的积极效应，研究结论具有较高的可靠性。

（一）研究结论

本文从多维度视角构建了数字乡村建设、农业高质量发展和农民农村共同富裕评价指标体系，利用我国2013—2022年的省级面板数据，实证分析了三者之间的关系，得出以下主要结论：

(1)数字乡村建设对农民农村共同富裕具有显著的直接推动作用。这是通过改善农村数字基础设施，发展数字农业农村新业态、提升乡村数字化治理水平以及促进城乡数字资源共享等途径实现。(2)农业高质量发展在数字乡村建设促进农民农村共同富裕的路径中，发挥着部分中介作用。农业高质量发展的中介效应在总效应中的占比为31.6%，表明数字乡村建设不仅直接作用于农民农村共同富裕，还通过农业高质量发展这一中介路径产生间接促进作用。(3)数字农村建设在助力农民与农村迈向共同富裕的进程中，呈现出显著的空间溢出特性。周边地区数字农村建设的推进，对本地农民增收与农村发展具有显著的正向溢出效应。这种效应的核心价值在于，周边地区在数字乡村建设中积累的成功实践、成熟模式与创新经验，能够为本地提供极具参考价值的借鉴样本。(4)农民与农村迈向共同富裕过程中展现出显著的区域异质性特征。数字农村建设在促进东部地区农民和农村共同富裕中的作用及溢出效应显著强于中西部地区。数字乡村建设对农民农村共同富裕具有显著的直接推动作用。而中西部地区受经济发展水平相对落后、数字基础设施建设短板、数字领域专业人才和产业集聚能力不足等因素制约，数字乡村建设对农民农村共同富裕的促进作用未能充分发挥。(5)数字乡村建设对农民农村共同富裕的影响在不同粮食功能区存在显著差异。在粮食主产区、主销区与平衡区中，粮食平衡区数字乡村建设对农民农村共同富裕的回归系数最大，主销区的回归系数小于主产区。

（二）政策建议

结合以上结论,本文提出以下政策建议。(1)为筑牢农村数字基础设施根基，并有效弥合区域间及城乡间的数字鸿沟。政府应加大对数字基础设施建设的财政投资力度，优先解决网络空白区域，再逐步提升现有网络带宽，提高网络质量及稳定性，并行推进农民数字技能培训，采用线上线下结合方式。线上提供短视频与直播课程，方便农民随时学习；线下开展集中授课及实地操作指导。(2)强化数字乡村建设的区域协同和溢出效应，促进均衡发展。在产业合作上，鼓励东部地区的数字企业、电商平台向中西部地区拓展业务，分享数字乡村建设经验和成果，同时以经济发达地区和数字乡村建设先行地区为中心，发挥其辐射带动作用。在技术扩散方面，这些地区可将成熟的数字农业技术、乡村治理数字化经验等向周边地区推广。(3)针对区域和粮食功能区异质性，实施差异化政策。对粮食主产区，应加大对农业数字化转型的支持力度，推广适合大规模农业生产的数字技术和装备，提高农业生产的规模化、集约化、智能化水平；对粮食主销区，应重点发展农产品流通数字化，建设智慧物流体系和电商平台，提升农产品流通效率；对粮食平衡区，应加强资源整合，因地制宜发展特色农业和乡村产业，加大数字乡村建设的综合投入，缩小与其他功能区的 “数字鸿沟”。

Digital Rural Construction, High-Quality Agricultural Development, and Common Prosperity of Farmers and Rural Areas

XI Ying, LONG Chuntao

Abstract:The shared prosperity of farmers and rural regions serves as the foundation for attaining common prosperity for the entire population and stands as the central objective of rural revitalization. This paper constructs a ternary linkage analysis framework of “digital rural construction- high-quality agricultural development - common prosperity of farmers and rural areas”, and empirically analyzes the relationship among the three using panel data of 30 provinces in China from 2013 to 2022 through methods such as spatial Durbin model and mediating effect test. The research results show that: digital rural construction has a significant direct role in promoting the common prosperity of farmers and rural areas, which is realized by improving digital infrastructure and developing new business forms; high-quality agricultural development plays a partial mediating role in it, with the mediating effect accounting for 31.6%; Digital rural development generates a significant spatial spillover effect on the common prosperity of farmers and rural regions, and the construction achievements in surrounding areas can promote the improvement of local common prosperity; this impact has regional heterogeneity, and the driving role and spillover effect in the eastern region are stronger than those in the central and western regions; at the same time, there are differences in different grain functional zones, with the regression coefficient of grain balance zones being the largest, and that of main sales zones being smaller than that of main producing zones. Based on this, this paper proposes recommendations like enhancing the development of digital rural infrastructure, boosting regional coordination, and adopting differentiated policies to advance the shared prosperity of farmers and rural areas.

Keywords:Digital Countryside Development； Shared Prosperity of Farmers and Rural Regions； Spatial Spillover Effect； Mediating Effect