浙江农业科学 ›› 2024, Vol. 65 ›› Issue (5): 1249-1256.DOI: 10.16178/j.issn.0528-9017.20240023
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收稿日期:
2024-01-08
出版日期:
2024-05-11
发布日期:
2024-05-23
作者简介:
瞿毅(1996—),男,湖北荆州人,硕士,研究方向为农村发展,E-mail:1031844830@qq.com。
Received:
2024-01-08
Online:
2024-05-11
Published:
2024-05-23
摘要:
基于全国31个省(自治区、直辖市)2011—2020年的面板数据,选择空间杜宾模型和中介效应模型,研究数字乡村、农业产业集聚对共同富裕的影响。结果显示:共同富裕在空间上的溢出效应显著为正;农业产业聚集的直接效应显著为正;农业产业集聚在数字乡村建设促进共同富裕的过程中,发挥了遮掩效应,同时数字乡村建设与财政转移支付协同会抑制本地区共同富裕的提升。
中图分类号:
瞿毅. 数字乡村、农业产业集聚与共同富裕[J]. 浙江农业科学, 2024, 65(5): 1249-1256.
QU Yi. Digital villages, agricultural industry agglomeration and common prosperity[J]. Journal of Zhejiang Agricultural Sciences, 2024, 65(5): 1249-1256.
一级指标 | 二级指标 | 三级指标 | 指标解释 | 属性 | 权重 |
---|---|---|---|---|---|
共同富裕 | 富裕 | 农村经济占比 | 农业GDP/(地区GDP-农业GDP) | 正 | 0.068 9 |
人均农业增加值 | 农业增加值/农村人口数 | 正 | 0.090 2 | ||
农村恩格尔系数 | 食品支出占总支出比重 | 负 | 0.063 1 | ||
家庭汽车拥有量 | 农村家庭平均每百户拥有汽车辆 | 正 | 0.065 5 | ||
农户娱乐支出 | 农村人均教育文化娱乐支出 | 正 | 0.063 4 | ||
收入结构 | 工资收入占纯收入比重 | 正 | 0.058 5 | ||
共享 | 劳动生产率 | 第一产业生产总值/第一产业从业人数 | 正 | 0.408 2 | |
城乡工资收入差 | 城镇居民工资收入/农村居民工资收入 | 负 | 0.059 0 | ||
城乡收入不平等程度 | 收入泰尔指数 | 负 | 0.022 4 | ||
城乡消费不平等程度 | 消费泰尔指数 | 负 | 0.056 9 | ||
教育不平等程度 | 城镇人均教育支出占城镇可支配收入比重/农村人均教育支出占农村可支配收入比重 | 负 | 0.025 3 | ||
城乡医疗差 | 城市医疗卫生床位数/农村医疗卫生床位数 | 负 | 0.018 6 |
表1 共同富裕综合指标体系
Table 1 Comprehensive index system of common prosperity
一级指标 | 二级指标 | 三级指标 | 指标解释 | 属性 | 权重 |
---|---|---|---|---|---|
共同富裕 | 富裕 | 农村经济占比 | 农业GDP/(地区GDP-农业GDP) | 正 | 0.068 9 |
人均农业增加值 | 农业增加值/农村人口数 | 正 | 0.090 2 | ||
农村恩格尔系数 | 食品支出占总支出比重 | 负 | 0.063 1 | ||
家庭汽车拥有量 | 农村家庭平均每百户拥有汽车辆 | 正 | 0.065 5 | ||
农户娱乐支出 | 农村人均教育文化娱乐支出 | 正 | 0.063 4 | ||
收入结构 | 工资收入占纯收入比重 | 正 | 0.058 5 | ||
共享 | 劳动生产率 | 第一产业生产总值/第一产业从业人数 | 正 | 0.408 2 | |
城乡工资收入差 | 城镇居民工资收入/农村居民工资收入 | 负 | 0.059 0 | ||
城乡收入不平等程度 | 收入泰尔指数 | 负 | 0.022 4 | ||
城乡消费不平等程度 | 消费泰尔指数 | 负 | 0.056 9 | ||
教育不平等程度 | 城镇人均教育支出占城镇可支配收入比重/农村人均教育支出占农村可支配收入比重 | 负 | 0.025 3 | ||
城乡医疗差 | 城市医疗卫生床位数/农村医疗卫生床位数 | 负 | 0.018 6 |
一级指标 | 二级指标 | 三级指标 | 指标说明 | 单位 | 属性 | 权重 |
---|---|---|---|---|---|---|
数字乡村 | 数字技术设施 | 移动电话普及率 | 平均每百户年移动电话拥有量 | 部/百人 | 正 | 0.040 1 |
农村互联网普及率 | 农村互联网接入户数占该地区农村户数 | % | 正 | 0.044 0 | ||
农村广播电视普及率 | 农村有线广播电视用户数占家庭总户数的比重 | % | 正 | 0.031 7 | ||
计算机普及率 | 农村居民平均每百户年末计算机拥有量 | 台 | 正 | 0.034 9 | ||
农业气象站 | 农业气象观测业务 | 个 | 正 | 0.020 5 | ||
农村物联网技术服务范围 | 农村投递路线 | 公里 | 正 | 0.029 3 | ||
农村物联网技术投资 | 农村交通运输仓储固定投资 | 亿元 | 正 | 0.049 0 | ||
数字应用服务 | 均快递业务收入 | 快递业务收入/快递业务量 | 元/人 | 正 | 0.052 0 | |
农村物联网技术运用 | 平均营业每一网点服务人数 | 万人 | 正 | 0.012 7 | ||
快递(邮政)服务点 | 快递(邮政)营业网点数 | 个 | 正 | 0.034 2 | ||
淘宝村个数 | 淘宝村个数 | 个 | 正 | 0.428 2 | ||
电子商务交易水平 | 电子商务销售额 | 亿元 | 正 | 0.026 0 | ||
电子商务采购额 | 亿元 | 正 | 0.023 9 | |||
农村居民数字消费水平 | 农村居民交通通信支出 | 元 | 正 | 0.049 4 | ||
网络支付水平 | 数字普惠金融指数 | 正 | 0.036 9 | |||
电信业务占比 | 电信业务总量/地区GDP | 正 | 0.025 9 | |||
计算机软件从业人数 | 计算机软件人数占就业人数比重 | 正 | 0.061 3 |
表2 数字乡村指标体系
Table 2 Digital village index system
一级指标 | 二级指标 | 三级指标 | 指标说明 | 单位 | 属性 | 权重 |
---|---|---|---|---|---|---|
数字乡村 | 数字技术设施 | 移动电话普及率 | 平均每百户年移动电话拥有量 | 部/百人 | 正 | 0.040 1 |
农村互联网普及率 | 农村互联网接入户数占该地区农村户数 | % | 正 | 0.044 0 | ||
农村广播电视普及率 | 农村有线广播电视用户数占家庭总户数的比重 | % | 正 | 0.031 7 | ||
计算机普及率 | 农村居民平均每百户年末计算机拥有量 | 台 | 正 | 0.034 9 | ||
农业气象站 | 农业气象观测业务 | 个 | 正 | 0.020 5 | ||
农村物联网技术服务范围 | 农村投递路线 | 公里 | 正 | 0.029 3 | ||
农村物联网技术投资 | 农村交通运输仓储固定投资 | 亿元 | 正 | 0.049 0 | ||
数字应用服务 | 均快递业务收入 | 快递业务收入/快递业务量 | 元/人 | 正 | 0.052 0 | |
农村物联网技术运用 | 平均营业每一网点服务人数 | 万人 | 正 | 0.012 7 | ||
快递(邮政)服务点 | 快递(邮政)营业网点数 | 个 | 正 | 0.034 2 | ||
淘宝村个数 | 淘宝村个数 | 个 | 正 | 0.428 2 | ||
电子商务交易水平 | 电子商务销售额 | 亿元 | 正 | 0.026 0 | ||
电子商务采购额 | 亿元 | 正 | 0.023 9 | |||
农村居民数字消费水平 | 农村居民交通通信支出 | 元 | 正 | 0.049 4 | ||
网络支付水平 | 数字普惠金融指数 | 正 | 0.036 9 | |||
电信业务占比 | 电信业务总量/地区GDP | 正 | 0.025 9 | |||
计算机软件从业人数 | 计算机软件人数占就业人数比重 | 正 | 0.061 3 |
变量 | 名称 | 符号 | 观察值 | 平均值 | 标准差 | 最小值 | 最大值 |
---|---|---|---|---|---|---|---|
被解释变量 | 共同富裕 | rich | 310 | 0.433 | 0.104 | 0.159 | 0.735 |
解释变量 | 数字乡村 | dig | 310 | 0.210 | 0.119 | 0.091 | 0.637 |
中介变量 | 农业产业聚集 | indus | 310 | 1.195 | 0.624 | 0.035 | 3.280 |
控制变量 | 城镇化水平 | lnur | 310 | 4.035 | 0.234 | 3.127 | 4.495 |
财政转移支付 | lnfin | 310 | 7.566 | 0.640 | 5.476 | 8.845 | |
技术创新 | lntech | 310 | 10.430 | 1.707 | 3.091 | 13.459 |
表3 变量描述性统计
Table 3 Descriptive statistics of variables
变量 | 名称 | 符号 | 观察值 | 平均值 | 标准差 | 最小值 | 最大值 |
---|---|---|---|---|---|---|---|
被解释变量 | 共同富裕 | rich | 310 | 0.433 | 0.104 | 0.159 | 0.735 |
解释变量 | 数字乡村 | dig | 310 | 0.210 | 0.119 | 0.091 | 0.637 |
中介变量 | 农业产业聚集 | indus | 310 | 1.195 | 0.624 | 0.035 | 3.280 |
控制变量 | 城镇化水平 | lnur | 310 | 4.035 | 0.234 | 3.127 | 4.495 |
财政转移支付 | lnfin | 310 | 7.566 | 0.640 | 5.476 | 8.845 | |
技术创新 | lntech | 310 | 10.430 | 1.707 | 3.091 | 13.459 |
年份 | 地理距离矩阵 | 经济地理嵌套矩阵 | ||||
---|---|---|---|---|---|---|
富裕 | 数字 | 区位熵 | 富裕 | 数字 | 区位熵 | |
2011 | 0.069*** | 0.063*** | 0.058*** | 0.064*** | 0.068*** | 0.072*** |
(4.073) | (3.049) | (2.938) | (3.263) | (2.898) | (3.073) | |
2012 | 0.106*** | 0.041*** | 0.054*** | 0.102*** | 0.033** | 0.069*** |
(4.346) | (2.359) | (2.785) | (3.832) | (1.935) | (2.956) | |
2013 | 0.120*** | 0.075*** | 0.045*** | 0.122*** | 0.071*** | 0.060*** |
(4.764) | (3.511) | (2.468) | (4.405) | (3.046) | (2.674) | |
2014 | 0.130*** | 0.045*** | 0.047*** | 0.129*** | 0.043** | 0.061*** |
(5.090) | (2.536) | (2.551) | (4.633) | (2.246) | (2.710) | |
2015 | 0.156*** | 0.055*** | 0.050*** | 0.161*** | 0.053*** | 0.062*** |
(5.889) | (2.819) | (2.630) | (5.510) | (2.492) | (2.745) | |
2016 | 0.086*** | 0.028** | 0.059*** | 0.086*** | 0.019* | 0.070*** |
(3.727) | (1.965) | (2.917) | (3.411) | (1.534) | (2.963) | |
2017 | 0.071*** | 0.027** | 0.065*** | 0.069*** | 0.020* | 0.073*** |
(3.282) | (1.951) | (3.100) | (2.947) | (1.556) | (3.046) | |
2018 | 0.106*** | 0.031** | 0.065*** | 0.114*** | 0.023* | 0.073*** |
(4.358) | (2.065) | (3.116) | (4.201) | (1.645) | (3.053) | |
2019 | 0.026** | 0.029** | 0.052*** | 0.020* | 0.020* | 0.057*** |
(1.887) | (2.023) | (2.744) | (1.534) | (1.542) | (2.613) | |
2020 | 0.016* | 0.036** | 0.057*** | 0.009 | 0.026** | 0.062*** |
(1.573) | (2.199) | (2.886) | (1.236) | (1.728) | (2.757) |
表4 2011—2020年共同富裕、数字乡村、农业区位熵的莫兰指数
Table 4 The Moran's index of common prosperity, digital village and agricultural location entropy from 2011 to 2020
年份 | 地理距离矩阵 | 经济地理嵌套矩阵 | ||||
---|---|---|---|---|---|---|
富裕 | 数字 | 区位熵 | 富裕 | 数字 | 区位熵 | |
2011 | 0.069*** | 0.063*** | 0.058*** | 0.064*** | 0.068*** | 0.072*** |
(4.073) | (3.049) | (2.938) | (3.263) | (2.898) | (3.073) | |
2012 | 0.106*** | 0.041*** | 0.054*** | 0.102*** | 0.033** | 0.069*** |
(4.346) | (2.359) | (2.785) | (3.832) | (1.935) | (2.956) | |
2013 | 0.120*** | 0.075*** | 0.045*** | 0.122*** | 0.071*** | 0.060*** |
(4.764) | (3.511) | (2.468) | (4.405) | (3.046) | (2.674) | |
2014 | 0.130*** | 0.045*** | 0.047*** | 0.129*** | 0.043** | 0.061*** |
(5.090) | (2.536) | (2.551) | (4.633) | (2.246) | (2.710) | |
2015 | 0.156*** | 0.055*** | 0.050*** | 0.161*** | 0.053*** | 0.062*** |
(5.889) | (2.819) | (2.630) | (5.510) | (2.492) | (2.745) | |
2016 | 0.086*** | 0.028** | 0.059*** | 0.086*** | 0.019* | 0.070*** |
(3.727) | (1.965) | (2.917) | (3.411) | (1.534) | (2.963) | |
2017 | 0.071*** | 0.027** | 0.065*** | 0.069*** | 0.020* | 0.073*** |
(3.282) | (1.951) | (3.100) | (2.947) | (1.556) | (3.046) | |
2018 | 0.106*** | 0.031** | 0.065*** | 0.114*** | 0.023* | 0.073*** |
(4.358) | (2.065) | (3.116) | (4.201) | (1.645) | (3.053) | |
2019 | 0.026** | 0.029** | 0.052*** | 0.020* | 0.020* | 0.057*** |
(1.887) | (2.023) | (2.744) | (1.534) | (1.542) | (2.613) | |
2020 | 0.016* | 0.036** | 0.057*** | 0.009 | 0.026** | 0.062*** |
(1.573) | (2.199) | (2.886) | (1.236) | (1.728) | (2.757) |
检验类型 | 原假设 | 嵌套矩阵 | 地理距离 | 结果 |
---|---|---|---|---|
LM检验 | SEM模型 | 222.147*** | 313.616*** | SDM模型 |
SEM模型(稳健) | 192.757*** | 277.981*** | ||
SAR模型 | 43.374*** | 40.877*** | ||
SAR模型(稳健) | 13.984*** | 5.241** | ||
Hausman检验 | 随机效应 | 669.94*** | -2 042.30**** | 选固定效应 |
Wald检验 | SEM模型能简化为SDM模型 | 30.53*** | 31.66*** | 拒绝简化 |
SAR模型能简化为SDM模型 | 24.68*** | 25.50*** | ||
LR检验 | 空间固定效应模型优于双固定效应模型 | 54.76*** | 53.27*** | 双固定效应模型 |
时间固定效应模型优于双固定效应模型 | 340.48*** | 322.03*** |
表5 静态面板数据模型相关检验结果
Table 5 Static panel data model correlation test results
检验类型 | 原假设 | 嵌套矩阵 | 地理距离 | 结果 |
---|---|---|---|---|
LM检验 | SEM模型 | 222.147*** | 313.616*** | SDM模型 |
SEM模型(稳健) | 192.757*** | 277.981*** | ||
SAR模型 | 43.374*** | 40.877*** | ||
SAR模型(稳健) | 13.984*** | 5.241** | ||
Hausman检验 | 随机效应 | 669.94*** | -2 042.30**** | 选固定效应 |
Wald检验 | SEM模型能简化为SDM模型 | 30.53*** | 31.66*** | 拒绝简化 |
SAR模型能简化为SDM模型 | 24.68*** | 25.50*** | ||
LR检验 | 空间固定效应模型优于双固定效应模型 | 54.76*** | 53.27*** | 双固定效应模型 |
时间固定效应模型优于双固定效应模型 | 340.48*** | 322.03*** |
变量 | 嵌套矩阵 | 地理距离矩阵 | ||
---|---|---|---|---|
无交互项 | 交互项 | 无交互项 | 交互项 | |
Wdig | 1.077*** | 1.350*** | 1.099*** | 1.774*** |
(4.313) | (2.949) | (4.281) | (3.000) | |
dig | 0.274*** | 0.420*** | 0.257*** | 0.411*** |
(5.963) | (4.747) | (5.690) | (4.649) | |
indus | 0.031** | 0.056*** | 0.033** | 0.061*** |
(2.362) | (3.035) | (2.562) | (3.234) | |
lnur | 0.225*** | 0.260*** | 0.233*** | 0.275*** |
(3.961) | (4.388) | (4.103) | (4.607) | |
lnfin | 0.036** | 0.035** | 0.034** | 0.035** |
(2.402) | (2.300) | (2.301) | (2.328) | |
lntech | 0.020** | 0.019** | 0.019** | 0.017** |
(2.400) | (2.229) | (2.228) | (2.064) | |
dig_indus | -0.177* | -0.182** | ||
(-1.921) | (-1.967) |
表6 静态空间杜宾模型估计结果
Table 6 Estimation results of static space Durbin model
变量 | 嵌套矩阵 | 地理距离矩阵 | ||
---|---|---|---|---|
无交互项 | 交互项 | 无交互项 | 交互项 | |
Wdig | 1.077*** | 1.350*** | 1.099*** | 1.774*** |
(4.313) | (2.949) | (4.281) | (3.000) | |
dig | 0.274*** | 0.420*** | 0.257*** | 0.411*** |
(5.963) | (4.747) | (5.690) | (4.649) | |
indus | 0.031** | 0.056*** | 0.033** | 0.061*** |
(2.362) | (3.035) | (2.562) | (3.234) | |
lnur | 0.225*** | 0.260*** | 0.233*** | 0.275*** |
(3.961) | (4.388) | (4.103) | (4.607) | |
lnfin | 0.036** | 0.035** | 0.034** | 0.035** |
(2.402) | (2.300) | (2.301) | (2.328) | |
lntech | 0.020** | 0.019** | 0.019** | 0.017** |
(2.400) | (2.229) | (2.228) | (2.064) | |
dig_indus | -0.177* | -0.182** | ||
(-1.921) | (-1.967) |
变量 | 嵌套矩阵 | 地理距离矩阵 | ||||
---|---|---|---|---|---|---|
直接效应 | 间接效应 | 总效应 | 直接效应 | 间接效应 | 总效应 | |
dig | 0.431*** | 1.558** | 1.989*** | 0.424*** | 2.056** | 2.481*** |
(4.680) | (2.467) | (2.983) | (4.563) | (2.524) | (2.909) | |
indus | 0.057*** | 0.246 | 0.303 | 0.062*** | 0.260 | 0.322* |
(3.067) | (1.214) | (1.465) | (3.271) | (1.476) | (1.766) | |
lnur | 0.263*** | 0.644 | 0.907* | 0.279*** | 0.931* | 1.210** |
(4.587) | (1.391) | (1.911) | (4.818) | (1.832) | (2.316) | |
lnfin | 0.035** | 0.126 | 0.162** | 0.037** | 0.235* | 0.271** |
(2.352) | (1.636) | (1.962) | (2.391) | (1.914) | (2.121) | |
lntech | 0.019** | 0.033 | 0.053 | 0.018** | 0.012 | 0.030 |
(2.283) | (0.435) | (0.668) | (2.109) | (0.171) | (0.400) | |
dig_indus | -0.176* | -0.342 | -0.518 | -0.183* | -0.724 | -0.907 |
(-1.864) | (-0.553) | (-0.799) | (-1.917) | (-1.122) | (-1.336) |
表7 空间溢出效应估计结果
Table 7 Spatial spillover effect estimation results
变量 | 嵌套矩阵 | 地理距离矩阵 | ||||
---|---|---|---|---|---|---|
直接效应 | 间接效应 | 总效应 | 直接效应 | 间接效应 | 总效应 | |
dig | 0.431*** | 1.558** | 1.989*** | 0.424*** | 2.056** | 2.481*** |
(4.680) | (2.467) | (2.983) | (4.563) | (2.524) | (2.909) | |
indus | 0.057*** | 0.246 | 0.303 | 0.062*** | 0.260 | 0.322* |
(3.067) | (1.214) | (1.465) | (3.271) | (1.476) | (1.766) | |
lnur | 0.263*** | 0.644 | 0.907* | 0.279*** | 0.931* | 1.210** |
(4.587) | (1.391) | (1.911) | (4.818) | (1.832) | (2.316) | |
lnfin | 0.035** | 0.126 | 0.162** | 0.037** | 0.235* | 0.271** |
(2.352) | (1.636) | (1.962) | (2.391) | (1.914) | (2.121) | |
lntech | 0.019** | 0.033 | 0.053 | 0.018** | 0.012 | 0.030 |
(2.283) | (0.435) | (0.668) | (2.109) | (0.171) | (0.400) | |
dig_indus | -0.176* | -0.342 | -0.518 | -0.183* | -0.724 | -0.907 |
(-1.864) | (-0.553) | (-0.799) | (-1.917) | (-1.122) | (-1.336) |
变量 | 模型(5) | 模型(6) | 模型(7) |
---|---|---|---|
dig | 0.100** | -1.549*** | 0.227*** |
(2.013) | (-5.452) | (4.906) | |
indus | 0.082*** | ||
(9.186) | |||
control | √ | √ | √ |
表8 中介效应检验结果
Table 8 Results of mediation effect test
变量 | 模型(5) | 模型(6) | 模型(7) |
---|---|---|---|
dig | 0.100** | -1.549*** | 0.227*** |
(2.013) | (-5.452) | (4.906) | |
indus | 0.082*** | ||
(9.186) | |||
control | √ | √ | √ |
变量 | 东部省份 | 中部省份 | 西部省份 | |||
---|---|---|---|---|---|---|
地理距离 | 嵌套矩阵 | 地理距离 | 嵌套矩阵 | 地理距离 | 嵌套矩阵 | |
dig | 0.065 | 0.039 | 0.205 | 0.153 | 0.448*** | 0.487*** |
(1.194) | (0.723) | (0.712) | (0.522) | (2.994) | (3.268) | |
indus | 0.067 | 0.071 | 0.078*** | 0.076*** | 0.077*** | 0.088*** |
(1.413) | (1.571) | (3.771) | (3.594) | (3.040) | (3.312) | |
lnur | 0.415** | 0.558*** | 1.550*** | 1.568*** | 0.482*** | 0.478*** |
(2.350) | (3.564) | (5.500) | (5.277) | (4.265) | (4.317) | |
lnfin | 0.028* | 0.032** | 0.351*** | 0.364*** | -0.072 | -0.065 |
(1.708) | (2.088) | (4.024) | (3.978) | (-1.192) | (-1.080) | |
时间固定效应 | YES | YES | YES | YES | YES | YES |
空间固定效应 | YES | YES | YES | YES | YES | YES |
表9 区域异质性检验结果
Table 9 Regional heterogeneity test results
变量 | 东部省份 | 中部省份 | 西部省份 | |||
---|---|---|---|---|---|---|
地理距离 | 嵌套矩阵 | 地理距离 | 嵌套矩阵 | 地理距离 | 嵌套矩阵 | |
dig | 0.065 | 0.039 | 0.205 | 0.153 | 0.448*** | 0.487*** |
(1.194) | (0.723) | (0.712) | (0.522) | (2.994) | (3.268) | |
indus | 0.067 | 0.071 | 0.078*** | 0.076*** | 0.077*** | 0.088*** |
(1.413) | (1.571) | (3.771) | (3.594) | (3.040) | (3.312) | |
lnur | 0.415** | 0.558*** | 1.550*** | 1.568*** | 0.482*** | 0.478*** |
(2.350) | (3.564) | (5.500) | (5.277) | (4.265) | (4.317) | |
lnfin | 0.028* | 0.032** | 0.351*** | 0.364*** | -0.072 | -0.065 |
(1.708) | (2.088) | (4.024) | (3.978) | (-1.192) | (-1.080) | |
时间固定效应 | YES | YES | YES | YES | YES | YES |
空间固定效应 | YES | YES | YES | YES | YES | YES |
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