張 俊，李 莉

（安徽財經(jīng)大學(xué)a.經(jīng)濟(jì)學(xué)院；b.繼續(xù)教育學(xué)院，安徽蚌埠 233030）

鄉(xiāng)村高質(zhì)量發(fā)展是國內(nèi)大循環(huán)的壓艙石，是構(gòu)建新發(fā)展格局的重要內(nèi)容。伴隨脫貧攻堅任務(wù)的完成，我國鄉(xiāng)村高質(zhì)量發(fā)展開啟了新征程，以互聯(lián)網(wǎng)為代表的新一代數(shù)字技術(shù)日益成為鄉(xiāng)村高質(zhì)量發(fā)展的新動能。從寬帶“村村通”到“戶戶通”，國家對鄉(xiāng)村網(wǎng)絡(luò)基礎(chǔ)設(shè)施的投入力度不斷加大?！多l(xiāng)村振興戰(zhàn)略規(guī)劃(2018—2022年)》《數(shù)字鄉(xiāng)村發(fā)展戰(zhàn)略綱要》《數(shù)字農(nóng)業(yè)農(nóng)村發(fā)展規(guī)劃(2019—2025 年)》等提出了數(shù)字鄉(xiāng)村發(fā)展戰(zhàn)略，要求打造數(shù)字鄉(xiāng)村，推進(jìn)鄉(xiāng)村高質(zhì)量發(fā)展。得益于寬帶鄉(xiāng)村建設(shè)和網(wǎng)絡(luò)扶貧工程，城鄉(xiāng)之間的數(shù)字接入鴻溝明顯縮小。截至2020 年底，我國農(nóng)村家庭固定寬帶用戶達(dá)1.42 億戶，貧困村通光纖的比例達(dá)98%，貧困縣農(nóng)村電商全覆蓋，淘寶村、網(wǎng)紅村相繼涌現(xiàn)；全國網(wǎng)民規(guī)模為9.89億人，互聯(lián)網(wǎng)普及率為70.4%，其中農(nóng)村網(wǎng)民規(guī)模為3.09 億，農(nóng)村互聯(lián)網(wǎng)普及率為55.9%[1]。在新冠疫情防控上互聯(lián)網(wǎng)普及釋放出強(qiáng)大的數(shù)字紅利。然而，在數(shù)字技術(shù)賦能鄉(xiāng)村發(fā)展的同時，農(nóng)村數(shù)字貧困問題日益加劇[2-3]。例如，2020 年城鄉(xiāng)之間的固定寬帶用戶差距為2 億戶、互聯(lián)網(wǎng)普及率差距達(dá)23.9%，其中鄉(xiāng)村非網(wǎng)民占鄉(xiāng)村常住人口的51.2%，這些非網(wǎng)民難以申領(lǐng)防疫健康碼，加大了鄉(xiāng)村疫情防控治理的難度。不僅如此，城鄉(xiāng)網(wǎng)民在數(shù)字素養(yǎng)、數(shù)字技能、數(shù)字信息辨別以及數(shù)字資源應(yīng)用等方面的差距進(jìn)一步擴(kuò)大[4]。因此，在鞏固拓展脫貧攻堅成果以及打造數(shù)字鄉(xiāng)村的政策背景下，有必要探討農(nóng)村數(shù)字貧困對鄉(xiāng)村高質(zhì)量發(fā)展的影響。

一、文獻(xiàn)回顧

伴隨數(shù)字化社會的到來，以數(shù)字化、網(wǎng)絡(luò)化、智能化為主要特征的信息技術(shù)為經(jīng)濟(jì)社會發(fā)展提供了巨大的“數(shù)字紅利”，但在數(shù)字接入、運用和共享方面也產(chǎn)生了地區(qū)、行業(yè)、群體之間的貧富分化，呈現(xiàn)出與傳統(tǒng)貧困狀態(tài)不同的新型貧困，被稱為數(shù)字貧困[5-6]。早期研究側(cè)重于從數(shù)字鴻溝理解城鄉(xiāng)之間的數(shù)字接入差距。此后，鄉(xiāng)村網(wǎng)絡(luò)基礎(chǔ)設(shè)施不斷改善，網(wǎng)絡(luò)覆蓋面日益擴(kuò)大，城鄉(xiāng)之間信息接入鴻溝趨向縮小，城鄉(xiāng)之間的數(shù)字鴻溝向城鄉(xiāng)居民數(shù)字稟賦差異轉(zhuǎn)變[7]。然而，數(shù)字接入差距和數(shù)字稟賦差異可以通過經(jīng)濟(jì)發(fā)展來解決，但數(shù)字技術(shù)運用、數(shù)字資源汲取能力的相對差距更難縮小，由此引發(fā)的數(shù)字貧困問題成為近期學(xué)術(shù)界的關(guān)注熱點。主要聚焦于兩方面：其一，數(shù)字貧困的形成和根源。Roxana認(rèn)為數(shù)字貧困是對信息技術(shù)接入和使用缺乏基本需求的群體產(chǎn)生的貧困狀態(tài)[5]。May 把數(shù)據(jù)貧困界定為信息社會下個體基本能力的貧困[8]，根源在于個體參與信息社會的基本能力被剝奪。周向紅[6]、彭繼增等[9]的研究發(fā)現(xiàn)，從數(shù)字鴻溝向數(shù)字貧困的轉(zhuǎn)變，原因在于數(shù)字信息獲取、信息供給和信息應(yīng)用能力的差異，從而形成數(shù)字化社會的“落伍者”或“邊緣化”地區(qū)。閆慧認(rèn)為數(shù)字貧困是個體缺乏數(shù)字化核心要素的多維度現(xiàn)象和狀態(tài)，不僅是個體特征、行為和能力的結(jié)果，更是個體所在地區(qū)經(jīng)濟(jì)資本、文化資本、社會資本和政治資本等結(jié)構(gòu)性因素的共同影響[2]。其二，數(shù)字貧困問題引發(fā)的社會效應(yīng)。DiMaggio 等從政治學(xué)的角度提出數(shù)字貧困是信息資源分配的社會不平等，背離了公平正義[7]。數(shù)字貧困導(dǎo)致不同群體之間存在互聯(lián)網(wǎng)資本差異，通過馬太效應(yīng)拉大群體收入差距。彭繼增等[9]認(rèn)為數(shù)字貧困通過勞動力稟賦效應(yīng)阻礙產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)升級，導(dǎo)致數(shù)字化社會分層日益固化，地區(qū)間在數(shù)字層面上形成貧者越貧，富者越富的馬太效應(yīng)。不僅如此，數(shù)字貧困群體處于社會的信息弱勢階層，獲取社會公正和適當(dāng)?shù)馁Y源分配權(quán)相對不足，阻礙了向上發(fā)展流動的通道，加劇了社會階層不平等[10]。此外，在國家政治和社會事務(wù)管理日益數(shù)字化的情況下，數(shù)字貧困限制了個體參與政治活動和管理社會事務(wù)的機(jī)會，不能表達(dá)、主張和呼吁自己的權(quán)利，形成社會排斥[11]。吳玲、張福磊認(rèn)為農(nóng)村數(shù)字貧困使農(nóng)村社會排斥與數(shù)字排斥相互作用，陷入了雙重排斥的困境，加大了內(nèi)生式脫貧的難度，加劇了經(jīng)濟(jì)貧困與數(shù)字貧困交織的風(fēng)險[3]。朱烈夫等認(rèn)為農(nóng)村數(shù)字貧困限制了鄉(xiāng)村獲取有效的信息資源，阻礙了鄉(xiāng)村資產(chǎn)增值，成為鄉(xiāng)村新貧困門檻[12]。對數(shù)字化行為產(chǎn)生抵觸心理，打壓同伴的數(shù)字化動機(jī)和興趣，形成對數(shù)字化的自我排斥[2]。呂普生認(rèn)為農(nóng)村數(shù)字貧困鑲嵌于城鄉(xiāng)之間的結(jié)構(gòu)性分化體系，通過社會排斥和自我排斥的強(qiáng)化，再生產(chǎn)新的城鄉(xiāng)不平等[4]。

綜上分析，現(xiàn)有文獻(xiàn)存在兩方面改進(jìn)的空間：一是研究主題主要從政治學(xué)、社會學(xué)的角度對數(shù)字貧困進(jìn)行概念闡述和成因分析，進(jìn)而考察數(shù)字貧困的社會不平等效應(yīng)和社會排斥效應(yīng)，鮮有文獻(xiàn)關(guān)注農(nóng)村數(shù)字貧困對鄉(xiāng)村高質(zhì)量發(fā)展的影響。當(dāng)前，在我國快速步入數(shù)字化社會的同時，農(nóng)村數(shù)字貧困問題應(yīng)該給予足夠的關(guān)注。二是研究方法以規(guī)范分析為主，實證分析相對較少。就我們目前所見，關(guān)于農(nóng)村數(shù)字貧困與鄉(xiāng)村高質(zhì)量發(fā)展的實證文獻(xiàn)付之闕如。有鑒于此，本文分析農(nóng)村數(shù)字貧困對鄉(xiāng)村高質(zhì)量發(fā)展的影響機(jī)理，利用2011—2017年省級面板數(shù)據(jù)，構(gòu)建固定效應(yīng)、交互效應(yīng)和中介效應(yīng)模型，實證檢驗農(nóng)村數(shù)字貧困對鄉(xiāng)村高質(zhì)量發(fā)展的影響效應(yīng)及其作用機(jī)制，以期為消除農(nóng)村數(shù)字貧困，全面推進(jìn)脫貧攻堅和鄉(xiāng)村振興的有效銜接、實施數(shù)字鄉(xiāng)村發(fā)展戰(zhàn)略提供理論和政策依據(jù)。

二、理論機(jī)制分析

農(nóng)村數(shù)字貧困是數(shù)字化社會進(jìn)程中農(nóng)民數(shù)字可行能力的相對貧困，主要通過四方面影響鄉(xiāng)村高質(zhì)量發(fā)展：其一，生產(chǎn)經(jīng)營決策偏差。農(nóng)村數(shù)字貧困使農(nóng)民缺乏獲取有價值的數(shù)字資源能力，不能及時了解土壤、水體、氣候、蟲害等一系列農(nóng)情變化，難以降低農(nóng)業(yè)生產(chǎn)全過程的信息不對稱程度，對農(nóng)作物生長情況過多依賴于傳統(tǒng)生產(chǎn)經(jīng)驗判斷，生產(chǎn)決策容易產(chǎn)生偏差，不利于農(nóng)業(yè)生產(chǎn)標(biāo)準(zhǔn)化和規(guī)范化，降低了農(nóng)業(yè)生產(chǎn)效率。在經(jīng)營決策上，不能充分利用數(shù)字資源，了解農(nóng)業(yè)生產(chǎn)資料價格和質(zhì)量，降低農(nóng)業(yè)生產(chǎn)和管理成本。此外，難以享受數(shù)字普惠金融服務(wù)的便利和快捷，加大農(nóng)業(yè)生產(chǎn)經(jīng)營的投融資交易成本。與此同時，在農(nóng)產(chǎn)品銷售上缺乏對市場需求反應(yīng)的靈敏度，引發(fā)產(chǎn)銷劇烈波動的蛛網(wǎng)價格周期，導(dǎo)致農(nóng)業(yè)生產(chǎn)經(jīng)營效率相對低下，從而阻滯鄉(xiāng)村高質(zhì)量發(fā)展。其二，誘致性創(chuàng)新滯后。我國耕地資源有限，“三調(diào)”結(jié)果顯示，2019 年底耕地保有量19.18 億畝，一級和二級耕地質(zhì)量僅占6.82%、9.94%，推進(jìn)農(nóng)業(yè)農(nóng)村現(xiàn)代化需要農(nóng)民接受綠色生產(chǎn)和綠色發(fā)展理念，利用數(shù)字技術(shù)進(jìn)步發(fā)現(xiàn)鄉(xiāng)村生態(tài)產(chǎn)品、生態(tài)環(huán)境的價值，把農(nóng)業(yè)生產(chǎn)的基本生產(chǎn)單位和周邊生態(tài)環(huán)境視為整體，對土地、種子、水、化肥、農(nóng)藥與生物多樣性等農(nóng)業(yè)綠色發(fā)展各要素之間的關(guān)鍵指標(biāo)進(jìn)行計算，加大綠色生產(chǎn)要素以及環(huán)境友好型生產(chǎn)技術(shù)投入，實現(xiàn)農(nóng)業(yè)生產(chǎn)廢棄物循環(huán)利用以及化肥農(nóng)藥等投入品減量化，推動智慧農(nóng)業(yè)、數(shù)字農(nóng)業(yè)、生態(tài)農(nóng)業(yè)和循環(huán)農(nóng)業(yè)相融合，形成高質(zhì)量的現(xiàn)代農(nóng)業(yè)生產(chǎn)經(jīng)營和服務(wù)體系。但農(nóng)村數(shù)字貧困使農(nóng)民在鄉(xiāng)村數(shù)字化轉(zhuǎn)型進(jìn)程中顯得焦慮和無所適從，難以接受新思維、新觀念、新技術(shù)和新模式，抑制了鄉(xiāng)村綠色發(fā)展理念、綠色生產(chǎn)技術(shù)、生產(chǎn)方式、產(chǎn)業(yè)轉(zhuǎn)型升級、產(chǎn)業(yè)融合等方面的內(nèi)生性創(chuàng)新動力，造成涉農(nóng)數(shù)字生產(chǎn)技術(shù)、數(shù)字生產(chǎn)工具、數(shù)字產(chǎn)品服務(wù)模式的創(chuàng)新擴(kuò)散相對停滯，限制了農(nóng)業(yè)生產(chǎn)的數(shù)字化轉(zhuǎn)型空間，不利于鄉(xiāng)村產(chǎn)業(yè)轉(zhuǎn)型升級[3-4]。例如，2018 年我國農(nóng)業(yè)數(shù)字經(jīng)濟(jì)占行業(yè)增加值比重僅為7.3%，增速顯著慢于服務(wù)業(yè)和工業(yè)，農(nóng)業(yè)生產(chǎn)數(shù)字化程度遠(yuǎn)低于全行業(yè)數(shù)字化水平。與此同時，依托于數(shù)字化技術(shù)的鄉(xiāng)村新業(yè)態(tài)、新模式創(chuàng)新相對緩慢，導(dǎo)致鄉(xiāng)村組織化程度低、產(chǎn)業(yè)鏈條短、產(chǎn)業(yè)融合度低、市場競爭力不強(qiáng)的矛盾仍然突出，不利于鄉(xiāng)村創(chuàng)新發(fā)展和綠色發(fā)展。其三，鄉(xiāng)村勞動力稟賦內(nèi)卷。伴隨我國工業(yè)化和城鎮(zhèn)化的快速推進(jìn)，鄉(xiāng)村青壯年勞動力持續(xù)外流。根據(jù)《2020 年農(nóng)民工監(jiān)測調(diào)查報告》，2016—2020年農(nóng)民工規(guī)模從2.82億增加到2.86億，其中31-40歲農(nóng)民工占比從22%上升到26.7%。而數(shù)字貧困容易使鄉(xiāng)村產(chǎn)生貧困群分效應(yīng)和排斥效應(yīng)[2]，不利于青壯年勞動力回流，使鄉(xiāng)村勞動力稟賦走向內(nèi)卷化，從而阻礙了城鄉(xiāng)融合發(fā)展。其四，鄉(xiāng)村治理低效。在鄉(xiāng)村社會事務(wù)和社會治理走向數(shù)字化的情形下，農(nóng)村數(shù)字貧困使農(nóng)民難以有效表達(dá)公共需求，導(dǎo)致鄉(xiāng)村公共品供給水平、供給效率和供給質(zhì)量不高，鄉(xiāng)村社會數(shù)字化治理難度加大，不利于鄉(xiāng)村社會事業(yè)發(fā)展。例如，近年來各地加大了對鄉(xiāng)村教育、醫(yī)療衛(wèi)生、社會保障、文化體育、社會治安、村務(wù)公開等社會事務(wù)的數(shù)字化建設(shè)力度，但一些數(shù)字化基礎(chǔ)設(shè)施處于無人會用的閑置狀態(tài)，鄉(xiāng)村智慧醫(yī)療、智慧教育、智慧社保和數(shù)字文化等公共服務(wù)開展難度較大，農(nóng)民對社會政策的認(rèn)可度以及社會性公共品供給的滿意度不高[12]?；谝陨纤姆矫娣治?，得到研究命題一：農(nóng)村數(shù)字貧困對鄉(xiāng)村高質(zhì)量發(fā)展產(chǎn)生直接的抑制效應(yīng)。

由于信息是數(shù)字化時代最為關(guān)鍵的發(fā)展資源，農(nóng)村數(shù)字貧困使鄉(xiāng)村成為信息孤島，阻礙了鄉(xiāng)村互聯(lián)網(wǎng)普及以及數(shù)字技術(shù)深度應(yīng)用，農(nóng)民難以享受數(shù)字紅利，失去競爭發(fā)展資源的先機(jī)，造成城鄉(xiāng)之間經(jīng)濟(jì)機(jī)會、發(fā)展權(quán)利和收入方面的不平等[3][6][10]。（1）城鄉(xiāng)經(jīng)濟(jì)機(jī)會不平等程度越大，導(dǎo)致更多的鄉(xiāng)村資本、人才和資源流向城市，使數(shù)字產(chǎn)品和數(shù)字服務(wù)帶有更加強(qiáng)烈的城市消費傾向，進(jìn)一步引發(fā)鄉(xiāng)村發(fā)展資源短缺，降低了鄉(xiāng)村就業(yè)創(chuàng)業(yè)的機(jī)會，從而抑制鄉(xiāng)村高質(zhì)量發(fā)展。（2）城鄉(xiāng)發(fā)展權(quán)利不平等使城市居民的可行權(quán)利集合更大，獲取更多的公共資源分配權(quán)，而鄉(xiāng)村居民的可行權(quán)利集合相對變小，獲取社會資源相對不足，容易產(chǎn)生權(quán)利弱化和相對剝奪感，集聚鄉(xiāng)村社會治理風(fēng)險。此外，城鄉(xiāng)發(fā)展權(quán)利不平等可能存在代際傳遞[11-12]，進(jìn)一步弱化鄉(xiāng)村發(fā)展的動力基礎(chǔ)。（3）城鄉(xiāng)收入不平等不僅限制了鄉(xiāng)村市場的擴(kuò)大，制約了鄉(xiāng)村產(chǎn)業(yè)發(fā)展；而且使鄉(xiāng)村居民獲得感和滿意度下降，降低了鄉(xiāng)村社會福利[3]，削弱了城鄉(xiāng)社會的和諧關(guān)系，從而不利于鄉(xiāng)村高質(zhì)量發(fā)展?；谝陨侠碚摲治?，得到研究命題二：農(nóng)村數(shù)字貧困通過城鄉(xiāng)不平等效應(yīng)對鄉(xiāng)村高質(zhì)量發(fā)展產(chǎn)生間接影響。

三、模型、變量與數(shù)據(jù)來源

（一）模型設(shè)定

為檢驗農(nóng)村數(shù)字貧困對鄉(xiāng)村高質(zhì)量發(fā)展的直接效應(yīng)，基準(zhǔn)模型設(shè)定如下：

其中，developit表示鄉(xiāng)村高質(zhì)量發(fā)展水平，dpit表示農(nóng)村數(shù)字貧困，controlit為控制變量，εit為隨機(jī)擾動項，i和t分別代表地區(qū)和年份。

在基準(zhǔn)模型（1）式的基礎(chǔ)上，采用交互效應(yīng)模型，檢驗農(nóng)村數(shù)字貧困與城鄉(xiāng)不平等的交互效應(yīng)：

其中,interit為農(nóng)村數(shù)字貧困與城鄉(xiāng)不平等的交互項，β為交互項系數(shù)向量。在交互效應(yīng)的基礎(chǔ)上，采用中介變量（Mit）識別城鄉(xiāng)不平等的傳導(dǎo)機(jī)制，中介效應(yīng)模型如式（3）（4）所示：

（二）變量設(shè)計

1.核心變量

一是鄉(xiāng)村高質(zhì)量發(fā)展(develop)。鑒于單一指標(biāo)難以反映鄉(xiāng)村高質(zhì)量發(fā)展的多維屬性，采用綜合指標(biāo)評價鄉(xiāng)村高質(zhì)量發(fā)展更為客觀。本文以中國社科院農(nóng)村發(fā)展研究所編制的“農(nóng)村發(fā)展指數(shù)”衡量鄉(xiāng)村高質(zhì)量發(fā)展水平，該指數(shù)立足“五大發(fā)展理念”，包括5 個維度、14 個二級指標(biāo)和25 個三級指標(biāo)，以2011年為基準(zhǔn)年，采用極值法處理三級指標(biāo)和均權(quán)法確定指標(biāo)權(quán)重[13]。二是農(nóng)村數(shù)字貧困（dp）。現(xiàn)有研究認(rèn)為寬帶支付能力、電腦擁有率是體現(xiàn)數(shù)字貧困的典型特征組[6]，也有采用數(shù)字化貧困指數(shù)來衡量[9]。本文認(rèn)為在我國數(shù)字化進(jìn)程中農(nóng)村數(shù)字貧困是一種動態(tài)的相對能力貧困，單一的寬帶支付能力或者綜合的數(shù)字化指數(shù)并沒有體現(xiàn)城鄉(xiāng)之間的數(shù)字貧困的動態(tài)變化，因此，本文采用城鄉(xiāng)人均固定寬帶擁有量之比來衡量，因為安裝家庭固定寬帶主要來自居民需求，其擁有量既需要各地具備足夠的網(wǎng)絡(luò)接入能力，也在一定程度上反映居民的數(shù)字支付、數(shù)字素養(yǎng)和數(shù)字基礎(chǔ)技能，因此，城鄉(xiāng)人均固定寬帶擁有量之比能夠反映農(nóng)村數(shù)字貧困程度。此外，穩(wěn)健性檢驗中采用城鄉(xiāng)百戶家用電腦之比（rhc）以及城鄉(xiāng)固定寬帶擁有量的泰爾指數(shù)（tel）作為替代指標(biāo)。三是城鄉(xiāng)不平等（unequ）。城鄉(xiāng)不平等表現(xiàn)為經(jīng)濟(jì)機(jī)會、發(fā)展權(quán)利和收入不平等，借鑒現(xiàn)有研究，以個體就業(yè)與私人企業(yè)就業(yè)人數(shù)之和作為經(jīng)濟(jì)機(jī)會的代理變量，采用城鄉(xiāng)人均經(jīng)濟(jì)機(jī)會之比來衡量經(jīng)濟(jì)機(jī)會不平等（eop）。根據(jù)阿馬蒂亞·森的理論，健康、教育等人力資本是最大的發(fā)展權(quán)利，采用Jorgenson-Fraumeni（J-F）終生收入法測算了城鄉(xiāng)人力資本存量，以城鄉(xiāng)實際人均人力資本之比來衡量發(fā)展權(quán)利不平等（ind）。采用城鄉(xiāng)居民實際可支配收入之比來測度收入不平等（income）。在這三個指標(biāo)的基礎(chǔ)上，采用熵值法進(jìn)行客觀賦權(quán)，獲得城鄉(xiāng)不平等變量。

2.控制變量

參照現(xiàn)有研究[9][14]，選取如下控制變量：（1）市場環(huán)境（mi），伴隨我國要素市場化改革的深化，市場環(huán)境對鄉(xiāng)村高質(zhì)量發(fā)展具有重要影響，采用王小魯和樊綱等（2019）編制的市場化指數(shù)來衡量。（2）財政支農(nóng)水平（fd），以農(nóng)林水支出占財政支出百分比來表示。（3）經(jīng)濟(jì)增長（gdp），采用各地人均GDP 表示。（4）對外依存度（open），采用進(jìn)出口貿(mào)易總額占GDP比重來表示。

（三）數(shù)據(jù)來源

由于目前省級層面的城鄉(xiāng)家庭固定寬帶用戶數(shù)只更新至2017年，加之上海、西藏農(nóng)村家庭固定寬帶用戶數(shù)據(jù)缺失，因此，本文實證樣本最終確定為除港澳臺、上海、西藏之外的29個地區(qū)。市場化指數(shù)來自于wind 數(shù)據(jù)庫，城鄉(xiāng)人力資本存量來自于中國人力資本與勞動經(jīng)濟(jì)研究中心發(fā)布的《中國人力資本報告2019》。其他變量主要來源于《中國統(tǒng)計年鑒》《中國財政年鑒》以及各省統(tǒng)計年鑒（2012—2019）。經(jīng)濟(jì)類指標(biāo)均以2011年CPI為基期進(jìn)行平減。為降低異常值的干擾，對樣本進(jìn)行了前后1%的縮尾處理。為保證變量的平穩(wěn)性，對所有變量進(jìn)行了對數(shù)化處理。限于篇幅，相關(guān)變量的統(tǒng)計特征從略。

四、實證結(jié)果及分析

（一）基準(zhǔn)回歸

表1報告了基準(zhǔn)模型估計結(jié)果。

表1 基準(zhǔn)模型回歸估計結(jié)果

其中，第（1）列是混合OLS回歸（POLS），第（2）列是最小二乘虛擬回歸（LSDV），第（3）和（4）列分別是固定效應(yīng)和隨機(jī)效應(yīng)回歸，第（5）列采用Driscoll-Kraay 標(biāo)準(zhǔn)誤進(jìn)行固定效應(yīng)回歸，控制可能存在的組間異方差、組內(nèi)自相關(guān)和截面相關(guān)問題。考慮到當(dāng)期鄉(xiāng)村高質(zhì)量發(fā)展可能受上期農(nóng)村數(shù)字貧困的影響，第（6）列采用農(nóng)村數(shù)字貧困的滯后1 期作為核心解釋變量。比較第（1）—（6）列的回歸結(jié)果，農(nóng)村數(shù)字貧困（dp）的估計系數(shù)在0.03-0.058 之間，第（1）（2）列模型中在5%水平上顯著為負(fù)，第（3）—（6）列均在1%水平上顯著為負(fù)，表明農(nóng)村數(shù)字貧困對鄉(xiāng)村高質(zhì)量發(fā)展存在顯著的抑制效應(yīng)，從而檢驗了研究命題一，為現(xiàn)有文獻(xiàn)提供了實證支持[3-4]。根據(jù)Hausman 檢驗結(jié)果，固定效應(yīng)（FE）優(yōu)于混合回歸（POLS），并且優(yōu)于隨機(jī)效應(yīng)（RE-GLS），因此，本文選擇采用Driscoll-Kraay 標(biāo)準(zhǔn)誤的固定效應(yīng)回歸（FE-Driscoll-Kraay）進(jìn)行解釋。

根據(jù)FE-Driscoll-Kraay 模型估計結(jié)果，市場環(huán)境的估計系數(shù)在1%水平上顯著為正，表明市場環(huán)境越完善，更有利于激發(fā)鄉(xiāng)村市場主體活力，從而助推鄉(xiāng)村高質(zhì)量發(fā)展，這也是“市場化改革只有進(jìn)行時沒有完成時”的生動詮釋。財政支農(nóng)和經(jīng)濟(jì)增長均對鄉(xiāng)村發(fā)展產(chǎn)生顯著的提升效應(yīng)，符合預(yù)期。這意味著地方財政支農(nóng)力度越大、地區(qū)經(jīng)濟(jì)增長水平越高，更能彌補鄉(xiāng)村公共品供給短板，支持鄉(xiāng)村經(jīng)濟(jì)和社會發(fā)展。然而，對外依存度的估計系數(shù)為負(fù)，但不具有統(tǒng)計顯著性，可能在于對外開放度為鄉(xiāng)村高質(zhì)量發(fā)展提供了更大的外部機(jī)會，但同時也對鄉(xiāng)村市場化、組織化和農(nóng)業(yè)競爭力提出更大挑戰(zhàn)，尤其對糧食安全、耕地、生態(tài)等鄉(xiāng)村生產(chǎn)結(jié)構(gòu)帶來一定的負(fù)向沖擊，因此，以國內(nèi)大循環(huán)為主體、國內(nèi)國際雙循環(huán)共同促進(jìn)的新發(fā)展格局更加有利于鄉(xiāng)村高質(zhì)量發(fā)展。

（二）內(nèi)生性討論與穩(wěn)健性檢驗

為防止內(nèi)生性對基準(zhǔn)回歸的影響，本文以農(nóng)村數(shù)字貧困的高階差分滯后項作為工具變量,分別采用兩階段最小二乘法（TSLS）、兩步GMM以及極大似然估計（LIML）進(jìn)行回歸，工具變量的識別不足檢驗（K-P rk LM統(tǒng)計量）p值都小于0.1、弱識別檢驗的C-D Wald F 統(tǒng)計量均大于10%的臨界值，以及過度識別檢驗（Hansen J 統(tǒng)計量）所對應(yīng)的p值均大于0.1，表明工具變量的選擇是有效的。但農(nóng)村數(shù)字貧困的內(nèi)生性檢驗結(jié)果顯示p值均大于0.1，表明農(nóng)村數(shù)字貧困不構(gòu)成內(nèi)生性的挑戰(zhàn)。與基準(zhǔn)模型回歸結(jié)果比較，工具變量回歸后農(nóng)村數(shù)字貧困的估計系數(shù)有所下降（從0.058下降到0.046），但系數(shù)方向仍然一致，進(jìn)一步支持了研究命題一?？刂谱兞康南禂?shù)值存在小幅度變動，系數(shù)方向與表1基本一致。此外，采用了兩組穩(wěn)健性檢驗，結(jié)果如表2所示。其一，替換核心解釋變量。表2 中第（1）列和第（2）列分別采用城鄉(xiāng)百戶家用電腦之比（rhc）以及城鄉(xiāng)固定寬帶擁有量的泰爾指數(shù)（tel）進(jìn)行固定效應(yīng)回歸，結(jié)果顯示rhc和tel的估計系數(shù)分別為-0.026、-0.324，均在1%水平上顯著為負(fù)，表明農(nóng)村數(shù)字貧困不利于鄉(xiāng)村高質(zhì)量發(fā)展。其二，采用不同樣本?？紤]到糧食安全的重要性，第（3）列和第（4）列分別采用糧食主產(chǎn)區(qū)樣本和主銷區(qū)樣本進(jìn)行回歸，盡管農(nóng)村數(shù)字貧困的估計系數(shù)絕對值與全樣本相比有所上升，但仍然顯著為負(fù)。為消除因變量極端值對回歸結(jié)果的影響，表2的第（5）列將因變量在95分位點處縮尾后再次重復(fù)基準(zhǔn)回歸，發(fā)現(xiàn)農(nóng)村數(shù)字貧困的估計系數(shù)略有變動，但仍然在1%水平上顯著為負(fù)?？刂谱兞康幕貧w結(jié)果與表2基本一致，不再贅述。以上檢驗充分說明本文結(jié)論不受核心變量的衡量方法和特殊樣本所影響，基準(zhǔn)回歸結(jié)果是穩(wěn)健可靠的。

表2 穩(wěn)健性檢驗

（三）機(jī)制識別檢驗

為識別城鄉(xiāng)不平等這一傳導(dǎo)機(jī)制，根據(jù)式（2）進(jìn)行固定效應(yīng)回歸，表3 中第（1）（2）（3）列分別是農(nóng)村數(shù)字貧困與經(jīng)濟(jì)機(jī)會不平等、發(fā)展權(quán)利不平等以及收入不平等的交互效應(yīng)，第（4）列是農(nóng)村數(shù)字貧困與城鄉(xiāng)不平等的交互效應(yīng)。結(jié)果顯示，inter1、inter2、inter3、inter 的估計系數(shù)均在1%水平上顯著為負(fù)，表明農(nóng)村數(shù)字貧困與城鄉(xiāng)不平等共同對鄉(xiāng)村高質(zhì)量發(fā)展產(chǎn)生負(fù)向影響，從而支持了研究命題二。

表3 農(nóng)村數(shù)字貧困與城鄉(xiāng)不平等的交互效應(yīng)

圖1 給出了農(nóng)村數(shù)字貧困與城鄉(xiāng)不平等交互效應(yīng)的可視化①通過對農(nóng)村數(shù)字貧困以及城鄉(xiāng)不平等的均值加減1個標(biāo)準(zhǔn)差繪制，較高情況（high moderator）是指城鄉(xiāng)不平等的均值加上1個標(biāo)準(zhǔn)差，較低情況（low moderator）是指城鄉(xiāng)不平等的均值減去1個標(biāo)準(zhǔn)差。?？梢钥闯鲈诎l(fā)展權(quán)利不平等、收入不平等程度較高的情況下農(nóng)村數(shù)字貧困對鄉(xiāng)村高質(zhì)量發(fā)展的負(fù)向影響更大。

圖1 農(nóng)村數(shù)字貧困與城鄉(xiāng)不平等交互效應(yīng)的可視化

上述交互效應(yīng)初步檢驗了城鄉(xiāng)不平等的間接影響，但這一影響渠道是否成立仍需進(jìn)一步檢驗。借鑒Acemoglu等的渠道判別研究[15]，若式（3）β1顯著，并且式（4）γ2仍然顯著，但γ1的顯著性有明顯下降（或者變?yōu)椴伙@著），抑或系數(shù)值明顯下降，那么這一變量的傳導(dǎo)機(jī)制成立。表4報告了傳導(dǎo)機(jī)制檢驗結(jié)果，第（1）列是基準(zhǔn)模型回歸，第（2）列是城鄉(xiāng)不平等對農(nóng)村數(shù)字貧困的回歸，檢驗β1的顯著性；第（3）列在基準(zhǔn)模型中加入了中介變量，檢驗γ1、γ2的系數(shù)大小和顯著性是否變化。第（2）列農(nóng)村數(shù)字貧困的估計系數(shù)為1.473，在5%水平上顯著為正，表明農(nóng)村數(shù)字貧困強(qiáng)化了城鄉(xiāng)不平等效應(yīng)，這與前文理論預(yù)期相符。與第（1）列相比，農(nóng)村數(shù)字貧困估計系數(shù)的絕對值由0.058下降為0.051，并且城鄉(xiāng)不平等（unequ）的估計系數(shù)（0.005）仍然在1%水平上顯著為負(fù)，說明城鄉(xiāng)不平等效應(yīng)這一間接影響渠道是成立的，進(jìn)一步檢驗了研究命題二。限于篇幅，本文沒有報告經(jīng)濟(jì)機(jī)會不平等、發(fā)展權(quán)利不平等和收入不平等的中介效應(yīng)估計結(jié)果。具體來說，城鄉(xiāng)不平等占總效應(yīng)的12.7%，其中經(jīng)濟(jì)機(jī)會不平等占總效應(yīng)的11.7%，發(fā)展權(quán)利不平等占總效應(yīng)的14.2%，收入不平等占總效應(yīng)的36.1%。

表4 城鄉(xiāng)不平等的中介傳導(dǎo)機(jī)制

（四）進(jìn)一步討論：區(qū)域異質(zhì)性

由于各地經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平、鄉(xiāng)村資源稟賦等存在差異，例如，全國64%的耕地分布在秦嶺-淮河以北，那么農(nóng)村數(shù)字貧困對鄉(xiāng)村高質(zhì)量發(fā)展是否具有地區(qū)異質(zhì)性？本文考察了三類地區(qū)差異：東部和中西部地區(qū)、南方地區(qū)和北方地區(qū)、糧食主產(chǎn)區(qū)和非糧食主產(chǎn)區(qū)?？紤]到單一地區(qū)回歸導(dǎo)致分樣本較小，因此，采用虛擬變量區(qū)分不同地區(qū)，然后在全樣本中引入地區(qū)虛擬變量和農(nóng)村數(shù)字貧困的交互性進(jìn)行回歸。具體來說，東部地區(qū)賦值為1，中西部地區(qū)賦值為0；南方地區(qū)賦值為1，北方地區(qū)賦值為0；糧食主產(chǎn)區(qū)賦值為1，非糧食主產(chǎn)區(qū)賦值為0。同時采用Driscoll-Kraay 標(biāo)準(zhǔn)誤進(jìn)行固定效應(yīng)回歸，結(jié)果顯示樣本考察期內(nèi)，農(nóng)村數(shù)字貧困對鄉(xiāng)村高質(zhì)量發(fā)展的抑制效應(yīng)在東部地區(qū)、北方地區(qū)以及糧食主產(chǎn)區(qū)相對更大，而中西部地區(qū)、南方地區(qū)以及非糧食主產(chǎn)區(qū)相對較小，并且中西部地區(qū)以及南方地區(qū)不顯著。

五、結(jié)論與政策建議

當(dāng)前，互聯(lián)網(wǎng)、大數(shù)據(jù)和人工智能等新一代信息技術(shù)革命為我國鄉(xiāng)村高質(zhì)量發(fā)展提供了新機(jī)遇。然而，農(nóng)村數(shù)字貧困是我國推進(jìn)數(shù)字鄉(xiāng)村和實施鄉(xiāng)村振興戰(zhàn)略不容忽視的挑戰(zhàn)。本文基于2011—2017 年的省級面板數(shù)據(jù)，考察了農(nóng)村數(shù)字貧困對鄉(xiāng)村高質(zhì)量發(fā)展的影響效應(yīng)，揭示了兩者之間的影響機(jī)理和作用機(jī)制。研究發(fā)現(xiàn)：（1）農(nóng)村數(shù)字貧困使鄉(xiāng)村生產(chǎn)決策偏差、誘致性創(chuàng)新滯后、鄉(xiāng)村勞動力稟賦內(nèi)卷和鄉(xiāng)村治理低效，從而對鄉(xiāng)村高質(zhì)量發(fā)展產(chǎn)生顯著負(fù)向影響。（2）就影響機(jī)制而言，農(nóng)村數(shù)字貧困強(qiáng)化了城鄉(xiāng)不平等，主要表現(xiàn)為經(jīng)濟(jì)機(jī)會不平等、發(fā)展權(quán)利不平等以及收入不平等，進(jìn)而抑制了鄉(xiāng)村高質(zhì)量發(fā)展。（3）從地區(qū)異質(zhì)性看，農(nóng)村數(shù)字貧困對鄉(xiāng)村高質(zhì)量發(fā)展的抑制效應(yīng)在東部地區(qū)、北方地區(qū)以及糧食主產(chǎn)區(qū)更大，而中西部地區(qū)、南方地區(qū)以及非糧食主產(chǎn)區(qū)相對較小。

本文的研究結(jié)論具有如下政策啟示。首先，加強(qiáng)農(nóng)村數(shù)字脫貧的頂層設(shè)計。要從鄉(xiāng)村高質(zhì)量發(fā)展的角度認(rèn)識農(nóng)村數(shù)字脫貧的戰(zhàn)略意義，把農(nóng)村數(shù)字脫貧作為推進(jìn)數(shù)字鄉(xiāng)村建設(shè)以及鄉(xiāng)村全面振興的系統(tǒng)工程。以農(nóng)村數(shù)字技能扶貧為導(dǎo)向，加快出臺農(nóng)村數(shù)字脫貧規(guī)劃，精準(zhǔn)施策，有序破解農(nóng)村數(shù)字貧困。其次，加大鄉(xiāng)村數(shù)字化教育的支持力度，推進(jìn)鄉(xiāng)村數(shù)字掃盲、數(shù)字培訓(xùn)和數(shù)字教育常態(tài)化和制度化。要把數(shù)字化教育與高素質(zhì)農(nóng)民培訓(xùn)結(jié)合起來，培育數(shù)字貧困群體的數(shù)字素養(yǎng)和數(shù)字自信，提升他們的數(shù)字化技能，擴(kuò)大鄉(xiāng)村互聯(lián)網(wǎng)普及率。此外，加強(qiáng)農(nóng)村數(shù)字基礎(chǔ)教育，阻斷農(nóng)村數(shù)字貧困的代際傳遞。再次，持續(xù)加大鄉(xiāng)村數(shù)字設(shè)施投入，夯實數(shù)字鄉(xiāng)村建設(shè)基礎(chǔ)。設(shè)立農(nóng)村數(shù)字脫貧專項資金，推進(jìn)信息進(jìn)村入戶，使農(nóng)民享受“用得上、用得起、用得好”的數(shù)字服務(wù)。支持東部地區(qū)、北方地區(qū)以及糧食主產(chǎn)區(qū)率先探索農(nóng)村數(shù)字脫貧模式，為推動全國農(nóng)村數(shù)字脫貧提供經(jīng)驗支持。最后，構(gòu)建農(nóng)村數(shù)字貧困援助體系。面對龐大的農(nóng)村數(shù)字貧困群體，一方面要充分發(fā)揮益農(nóng)信息社和高素質(zhì)農(nóng)民的示范帶動效應(yīng)，激發(fā)農(nóng)村數(shù)字貧困群體的脫貧內(nèi)生動力；另一方面要加大城市數(shù)字人才反哺鄉(xiāng)村力度，引導(dǎo)社會各界助力農(nóng)村數(shù)字脫貧，著力改善城鄉(xiāng)不平等。支持互聯(lián)網(wǎng)平臺企業(yè)為農(nóng)村數(shù)字貧困群體創(chuàng)造更多分享數(shù)字紅利的機(jī)會，為他們走向數(shù)字富裕提供高質(zhì)量援助服務(wù)。