On the Effective Linkage Mechanism and Effect Between Industrial Poverty Alleviation and Industrial Revitalization from the Perspective of Digital Economy
-
摘要: 数字经济不断向农村产业渗透，加快农村产业与数字经济融合发展，可促使农村产业实现可持续性发展，进而巩固拓展产业扶贫与产业振兴的有效衔接。基于2011—2018年我国省级面板数据，构建产业扶贫与产业振兴的耦合协同模型，探究数字经济在产业扶贫与产业振兴衔接中的影响效应。研究表明：我国产业扶贫与产业振兴耦合协同度基本处于低度协同与中度协同之间，且多数省份产业振兴滞后于产业扶贫；数字经济能巩固拓展产业扶贫与产业振兴的有效衔接，且产业数字化的促进作用强于数字产业化；进一步研究发现，人力资本在数字经济促进产业扶贫与产业振兴的衔接过程中具有中介效应。因此，为促进产业扶贫与产业振兴的有效衔接，需要加快农村信息基础设施建设，推动数字乡村战略的实施，以数字经济为抓手，实现乡村产业可持续发展。Abstract: Digital economy continues to penetrate into rural industries, accelerates the integrated development of rural industries and digital economy, and promotes the sustainable development of rural industries, so as to consolidate and expand the effective linkage between industrial poverty alleviation and industrial revitalization. Based on the provincial panel data from 2011 to 2018, a coupling collaborative model of industrial poverty alleviation and industrial revitalization was constructed to explore the impact of digital economy on the connection between industrial poverty alleviation and industrial revitalization. The results show that the coupling degree of industrial poverty alleviation and industrial revitalization in China is between the low and the medium, and most provincial industrial revitalization lags behind industrial poverty alleviation; digital economy can consolidate and expand the effective link between industrial poverty alleviation and industrial revitalization, and the promotion effect of industrial digitalization is stronger than that of digital industrialization. Further research shows that human capital plays a mediating role in the process of promoting cohesion of industrial poverty alleviation and industrial revitalization. Therefore, in order to promote the effective connection between industrial poverty alleviation and industrial revitalization, it is necessary to accelerate the construction of rural information infrastructure, promote the implementation of digital rural strategy, and realize the sustainable development of rural industry with digital economy as the starting point.
-
表 1 产业扶贫与产业振兴指标体系
一级指标 二级指标 三级指标 指标测度 产业扶贫 第三方经济主体 农民专业合作社示范社数量(个) 扶贫成果 贫困人口规模(万人) 贫困发生率(个) 经济效益 乡村个体就业人数(万人) 农村居民家庭人均可支配收入(元/人) 人均粮食产量(公斤) 农林牧渔业增加值(亿元) 产业振兴 产业升级 产业结构高级化 第三产业产值/第二产业产值(%) 产业结构合理化 $1 / \sum\limits_{i=1}^{n}\left(\frac{Y_{i}}{Y}\right) \ln \left(\frac{Y_{i} / L_{i}}{Y / L}\right)(\%) $ 农业产业链延伸 第一产业总值/第一产业从业人口数(亿元/万人) 工农业产值/第一产业占比(%) 产业融合 农业多功能性发挥 最美乡村休闲数量(个) 农用化肥使用量/农作物播种总面积(万吨/千公顷) 农业服务业融合发展 农林牧渔服务业总值/第一产业总值(%) 涉农贷款余额/农林牧渔产值(%) 
下载: 导出CSV
表 2 产业扶贫与产业振兴的耦合协同度等级划分
区间 耦合协同 特征描述 系统特征表述 [0.0-0.4) 低度协同 交互作用较弱 U1－U2>0.1产业振兴滞后
U2－U1>0.1产业扶贫滞后
0≤U2－U1≤0.1系统协调发展[0.4-0.6) 中度协同 交互作用增强且有抑制作用 [0.6-0.8) 高度协同 开始转化为良性耦合 [0.8-1.0] 极度协同 产生共振，互促互进
下载: 导出CSV
表 3 我国30个省份产业扶贫与产业振兴的耦合协同度区域归类
耦合协同 省份 系统特征 省份 低度协同 山西、安徽、河南、湖南、广西、重庆、四川、贵州、云南、陕西、甘肃、青海、宁夏 产业振兴滞后 河北、山西、内蒙古、辽宁、吉林、江苏、浙江、安徽、福建、江西、山东、河南、湖北、湖南、广东、重庆、四川、贵州、云南、陕西、宁夏 中度协同 天津、河北、内蒙古、辽宁、吉林、江苏、浙江、福建、江西、山东、湖北、广东、海南 产业扶贫滞后 北京、上海、新疆 高度协同 北京、黑龙江、上海、新疆 系统协调发展 天津、黑龙江、广西、海南、甘肃、青海
下载: 导出CSV
表 4 数字经济指标体系
一级指标 二级指标 三级指标 四级指标 五级指标 数字经济 数字产业化 数字产品制造业 电子元器件及设备制造 半导体集成电路产量(万块) 数字媒体设备制造 移动通讯手机产量(万部) 其他数字产品制造 信息产业制造业主营业务收入(万元) 信息产业制造业全部从业人员平均人数(人) 信息产业制造业企业数量(个) 数字产品服务业 数字产品服务 软件产业从业人员年末人数(人) 软件产业企业数(个) 软件业务收入(万元) 软件产品收入(万元) 数字技术应用业 信息技术服务 技术市场成交额(万元) 信息技术服务收入(万元) 软件开发 软件研发人员(人) 软件企业研发经费(万元) 电信、广播电视和卫星传输服务 电信业务总量(亿元) 有线广播电视用户(万户) 互联网相关服务 IPV4地址数(万个) 域名数(万个) 网站数(万个) 数字要素驱动业 互联网平台 互联网百强企业数量(个) 互联网批发零售 电子商务示范企业数(个) 数字内容与媒体 数字电视用户数(万户) 信息基础设施建设 互联网宽带接入端口数(万个) 电子信息产业固定投资(亿元) 长途光缆线路长度(公里) 数据资源与产权交易 国内专利授权数(件) 其他数字要素驱动 快递业务收入(万元) 产业数字化 数字化效率提升业 智慧农村 开通互联网宽带业务的行政村比重(%) 农村宽带接入用户(万户) 智能制造 两化融合指数 数字政府 党政机构微博数量(个) 数字金融 数字普惠金融指数
下载: 导出CSV
表 5 2011—2018年我国30个省份数字经济综合评价值
省份 2011 2012 2013 2014 2015 2016 2017 2018 均值 北京 0.334 6 0.344 4 0.386 2 0.420 8 0.426 0 0.447 6 0.497 9 0.553 3 0.426 3 天津 0.142 4 0.151 9 0.162 7 0.161 5 0.176 8 0.181 2 0.187 4 0.195 8 0.170 0 河北 0.152 9 0.164 2 0.177 9 0.184 7 0.194 8 0.202 5 0.220 0 0.226 8 0.190 5 山西 0.129 7 0.135 1 0.143 6 0.144 0 0.152 7 0.154 4 0.163 0 0.167 8 0.148 8 内蒙古 0.131 8 0.137 2 0.139 8 0.145 5 0.152 2 0.156 6 0.161 4 0.163 0 0.148 5 辽宁 0.203 3 0.241 3 0.264 7 0.266 2 0.264 2 0.235 1 0.255 6 0.236 6 0.245 9 吉林 0.137 2 0.142 8 0.151 9 0.155 1 0.161 1 0.163 3 0.172 7 0.179 1 0.157 9 黑龙江 0.147 8 0.153 7 0.163 1 0.167 6 0.167 4 0.170 1 0.177 9 0.174 9 0.165 3 上海 0.267 1 0.302 5 0.319 5 0.319 0 0.341 6 0.323 8 0.358 6 0.378 5 0.326 3 江苏 0.395 8 0.456 1 0.489 0 0.499 7 0.578 2 0.586 8 0.629 7 0.662 7 0.537 3 浙江 0.268 8 0.291 6 0.312 0 0.320 0 0.367 8 0.396 5 0.432 1 0.456 9 0.355 7 安徽 0.148 7 0.157 2 0.171 1 0.177 5 0.196 9 0.209 4 0.231 0 0.247 4 0.192 4 福建 0.193 1 0.203 4 0.219 5 0.233 7 0.262 3 0.295 2 0.331 9 0.345 0 0.260 5 江西 0.140 4 0.146 1 0.159 5 0.166 4 0.175 9 0.185 4 0.198 6 0.209 7 0.172 8 山东 0.244 1 0.263 5 0.312 2 0.330 6 0.365 3 0.386 8 0.416 0 0.436 1 0.344 3 河南 0.156 6 0.171 4 0.193 4 0.208 1 0.232 2 0.247 9 0.269 6 0.277 6 0.219 6 湖北 0.166 1 0.185 4 0.214 1 0.228 6 0.252 3 0.264 4 0.284 2 0.304 3 0.237 4 湖南 0.177 1 0.188 4 0.201 0 0.208 0 0.206 3 0.217 0 0.234 8 0.238 6 0.208 9 广东 0.475 5 0.513 5 0.559 8 0.580 7 0.650 4 0.705 3 0.770 3 0.811 8 0.633 4 广西 0.132 8 0.142 3 0.150 7 0.154 6 0.164 0 0.169 6 0.181 1 0.192 6 0.160 9 海南 0.111 2 0.115 4 0.120 1 0.121 8 0.124 6 0.126 4 0.133 8 0.139 0 0.124 0 重庆 0.143 2 0.153 4 0.166 1 0.178 4 0.194 9 0.217 2 0.227 7 0.241 7 0.190 3 四川 0.195 0 0.215 4 0.243 1 0.264 5 0.287 2 0.274 8 0.338 1 0.362 8 0.272 6 贵州 0.125 6 0.130 4 0.137 1 0.142 0 0.150 8 0.155 6 0.169 1 0.181 1 0.148 9 云南 0.128 5 0.133 9 0.140 3 0.141 9 0.150 6 0.173 3 0.166 5 0.177 7 0.151 6 陕西 0.149 7 0.159 7 0.177 3 0.185 6 0.202 8 0.209 3 0.230 8 0.240 4 0.194 5 甘肃 0.122 7 0.126 0 0.132 2 0.137 5 0.147 2 0.154 8 0.170 5 0.177 0 0.146 0 青海 0.110 0 0.114 0 0.118 2 0.121 8 0.125 6 0.126 9 0.131 6 0.134 8 0.122 9 宁夏 0.110 5 0.112 6 0.115 2 0.118 8 0.120 7 0.125 6 0.130 7 0.133 4 0.120 9 新疆 0.124 9 0.129 3 0.137 6 0.141 2 0.144 0 0.145 8 0.155 6 0.160 2 0.142 3
下载: 导出CSV
表 6 变量的描述性统计
变量 样本量 平均值 标准差 最小值 最大值 D 240 0.445 4 0.115 0 0.248 5 0.712 5 digital 240 0.230 6 0.128 2 0.110 0 0.811 8 gov 240 158.670 4 125.297 8 3.000 0 530.900 0 edu 240 9.485 7 0.696 2 8.241 5 11.765 9 inv 240 0.551 7 0.095 8 0.347 0 0.817 4 market 240 8.779 5 0.942 3 6.024 4 10.590 8 open 240 914.761 7 1 981.802 0.061 8 15 130.71
下载: 导出CSV
表 7 基准回归
变量 (1) (2) (3) digital 0.113*(0.059 6) dig_ind 0.109*(0.0585) ind_dig 0.123*(0.063 3) inv 0.272*(0.151) 0.281*(0.151) 0.166(0.159) gov -1.221*(0.687) -1.227*(0.687) -1.157*(0.688) edu 0.064 1***(0.011 9) 0.063 9***(0.011 9) 0.067 4***(0.011 9) market -0.054 2(0.106) -0.051 6(0.106) -0.067 3(0.108) open 0.051 5(0.046 2) 0.051 9(0.046 2) 0.054 5(0.045 7) con -0.171(0.115) -0.168(0.115) -0.214*(0.115) 时间 控制 控制 控制 省份 控制 控制 控制 N 240 240 240 R-squared 0.282 0.282 0.283 注：***、**、*分别表示在1%、5%和10%的水平下显著，括号内为稳健标准误；inv、gov、open的回归系数过小，因此在数据处理时将其分别乘以0.000 1，下同。
下载: 导出CSV
表 8 稳健性检验
变量 (1) (2) (3) L.D. -0.051 7(0.075 9) -0.049 7(0.075 8) -0.066 3(0.076 6) digital 0.122**(0.060 1) dig－ind 0.117**(0.058 9) ind－dig 0.141**(0.064 3) inv 0.481***(0.158) 0.487***(0.159) 0.368**(0.162) gov -1.178*(0.655) -1.179*(0.655) -1.102*(0.650) edu 0.080 8***(0.015 5) 0.080 2***(0.015 4) 0.085 2***(0.015 7) market -0.087 5(0.110) -0.085 9(0.110) -0.110(0.111) open 0.057 8(0.051 0) 0.058 9(0.051 0) 0.060 8(0.049 5) con -0.304**(0.145) -0.298**(0.145) -0.354**(0.148) 时间 控制 控制 控制 省份 控制 控制 控制 N 208 208 208
下载: 导出CSV
表 9 人力资本的中介效应分析
变量 (1) (2) (3) 产业衔接效应 人力资本 产业衔接效应 cap 0.000 183***(5.49e-05) digital 0.099 2*(0.056 9) 178.1***(66.45) 0.066 7(0.056 6) inv 0.130(0.132) -51.36(154.4) 0.140(0.129) gov -0.763(0.631) -1, 124(737.5) -0.558(0.621) edu 0.068 3***(0.011 6) 39.03***(13.51) 0.061 2***(0.011 5) market -0.095 5(0.103) 178.5(120.1) -0.128(0.101) open 0.047 6(0.035 9) 98.93**(41.91) 0.029 6(0.035 5) con -0.190*(0.112) -309.1**(130.5) -0.133(0.111) 时间 控制 控制 控制 省份 控制 控制 控制 N 240 240 240 R-squared 0.271 0.228 0.304 |ab/c| 0.488 6 Sobel检验 0.032 5(0.036 9) Bootstrap法 0.066 7[-0.005 3，0.138 7]
下载: 导出CSV
-
[1] 王文彬. 由点及面: 脱贫攻坚转向乡村振兴的战略思考[J]. 西北农林科技大学学报: 社会科学版, 2021(1): 52-59. https://www.cnki.com.cn/Article/CJFDTOTAL-NLXS202101007.htm [2] 庄天慧, 孙锦杨, 杨浩. 精准脱贫与乡村振兴的内在逻辑及有机衔接路径研究[J]. 西南民族大学学报: 人文社科版, 2018(12): 113-117. doi: 10.3969/j.issn.1004-3926.2018.12.016 [3] 涂圣伟. 脱贫攻坚与乡村振兴有机衔接: 目标导向、重点领域与关键举措[J]. 中国农村经济, 2020(8): 2-12. https://www.cnki.com.cn/Article/CJFDTOTAL-ZNJJ202008001.htm [4] HUANG C C, JIN H, ZHANG J, et al. The effects of an innovative e-commerce poverty alleviation platform on Chinese rural laborer skills development and family well-being[J]. Children and Youth Services Review, 2020, 116: 105189. doi: 10.1016/j.childyouth.2020.105189 [5] 刘明月, 汪三贵. 产业扶贫与产业兴旺的有机衔接: 逻辑关系、面临困境及实现路径[J]. 西北师大学报: 社会科学版, 2020(4): 137-144. https://www.cnki.com.cn/Article/CJFDTOTAL-XBSD202004018.htm [6] 秦秋霞, 郭红东, 曾亿武. 乡村振兴中的数字赋能及实现途径[J]. 江苏大学学报: 社会科学版, 2021(5): 22-33. https://www.cnki.com.cn/Article/CJFDTOTAL-JSLD202105003.htm [7] QIU P, ZHOU Z, KIM D J. A new path of sustainable development in traditional agricultural areas from the perspective of open innovation—a coupling and coordination study on the agricultural industry and the tourism industry[J]. Journal of Open Innovation: Technology, Market, and Complexity, 2021, 7(1): 16. doi: 10.3390/joitmc7010016 [8] YEN T F. Leisure agriculture in the era of targeted poverty alleviation[J]. Asian Journal of Education and Social Studies, 2020, 9(3): 1-6. [9] 陈潭, 王鹏. 信息鸿沟与数字乡村建设的实践症候[J]. 电子政务, 2020(12): 2-12. https://www.cnki.com.cn/Article/CJFDTOTAL-DZZW202012003.htm [10] 豆书龙, 叶敬忠. 乡村振兴与脱贫攻坚的有机衔接及其机制构建[J]. 改革, 2019(1): 19-29. doi: 10.3969/j.issn.1674-7453.2019.01.004 [11] 左停, 刘文婧, 李博. 梯度推进与优化升级: 脱贫攻坚与乡村振兴有效衔接研究[J]. 华中农业大学学报: 社会科学版, 2019(5): 21-28, 165. https://www.cnki.com.cn/Article/CJFDTOTAL-HZND201905003.htm [12] 贾晋, 尹业兴. 脱贫攻坚与乡村振兴有效衔接: 内在逻辑、实践路径和机制构建[J]. 云南民族大学学报: 哲学社会科学版, 2020(3): 68-74. https://www.cnki.com.cn/Article/CJFDTOTAL-YNZZ202003010.htm [13] 汪三贵, 冯紫曦. 脱贫攻坚与乡村振兴有机衔接: 逻辑关系、内涵与重点内容[J]. 南京农业大学学报: 社会科学版, 2019(5): 8-14, 154. https://www.cnki.com.cn/Article/CJFDTOTAL-NJNS201905002.htm [14] 张静宜, 陈洁. 强化乡村人才支撑有效供给实现脱贫攻坚乡村振兴有效衔接[J]. 宏观经济管理, 2021(8): 54-60. https://www.cnki.com.cn/Article/CJFDTOTAL-HGJG202108010.htm [15] 李冬慧, 乔陆印. 从产业扶贫到产业兴旺: 贫困地区产业发展困境与创新趋向[J]. 求实, 2019(6): 81-91, 109-110. doi: 10.3969/j.issn.1007-8487.2019.06.008 [16] 许汉泽, 徐明强. 再造新集体经济: 从"产业扶贫"到"产业兴旺"的路径探索——对H县"三个一"产业扶贫模式的考察[J]. 南京农业大学学报: 社会科学版, 2020(4): 78-90. https://www.cnki.com.cn/Article/CJFDTOTAL-NJNS202004011.htm [17] 汪晓文, 李济民. 从产业扶贫到乡村振兴——河西走廊寒旱农区产业扶贫发展历程[J]. 西北农林科技大学学报: 社会科学版, 2021(4): 17-23. https://www.cnki.com.cn/Article/CJFDTOTAL-NLXS202104004.htm [18] TORKY M, HASSANEIN A E. Integrating blockchain and the internet of things in precision agriculture: analysis, opportunities, and challenges[J]. Computers and Electronics in Agriculture, 2020, 178(11): 105476. [19] 师磊, 朱红根. 相对贫困视域下的产业精准扶贫政策研究: 机制与模式[J]. 农村经济, 2021(6): 25-32. doi: 10.3969/j.issn.1007-7103.2021.06.012 [20] 吴彬, 徐旭初. 农民专业合作社的益贫性及其机制[J]. 农村经济, 2009(3): 115-117. https://www.cnki.com.cn/Article/CJFDTOTAL-NCJJ200903033.htm [21] 赵晓峰, 邢成举. 农民合作社与精准扶贫协同发展机制构建: 理论逻辑与实践路径[J]. 农业经济问题, 2016(4): 23-29, 110. https://www.cnki.com.cn/Article/CJFDTOTAL-NJWT201604004.htm [22] 刘俊文. 农民专业合作社对贫困农户收入及其稳定性的影响——以山东、贵州两省为例[J]. 中国农村经济, 2017(2): 44-55. https://www.cnki.com.cn/Article/CJFDTOTAL-ZNJJ201702004.htm [23] 吕开宇, 施海波, 李芸, 等. 新中国70年产业扶贫政策: 演变路径、经验教训及前景展望[J]. 农业经济问题, 2020(2): 23-30. https://www.cnki.com.cn/Article/CJFDTOTAL-NJWT202002004.htm [24] 郭远智, 周扬, 刘彦随. 贫困地区的精准扶贫与乡村振兴: 内在逻辑与实现机制[J]. 地理研究, 2019(12): 2819-2832. doi: 10.11821/dlyj020190644 [25] 刘赛红, 杨颖. 金融资源配置与乡村产业振兴的交互作用及其空间溢出效应[J]. 经济问题, 2021(11): 98-106. https://www.cnki.com.cn/Article/CJFDTOTAL-JJWT202111013.htm [26] 申云, 陈慧, 陈晓娟, 等. 乡村产业振兴评价指标体系构建与实证分析[J]. 世界农业, 2020(2): 59-69. https://www.cnki.com.cn/Article/CJFDTOTAL-SJNY202002008.htm [27] 干春晖, 郑若谷, 余典范. 中国产业结构变迁对经济增长和波动的影响[J]. 经济研究, 2011(5): 4-16, 31. https://www.cnki.com.cn/Article/CJFDTOTAL-JJYJ201105002.htm [28] 谭燕芝, 姚海琼. 农村产业融合发展的农户增收效应研究[J]. 上海经济研究, 2021(9): 91-102. doi: 10.3969/j.issn.1005-1309.2021.09.009 [29] 廖文梅, 虞娟娟, 袁若兰. 脱贫攻坚与乡村振兴的耦合协同性——基于不同时序脱贫县(市)的比较[J]. 中国人口·资源与环境, 2020(10): 132-142. https://www.cnki.com.cn/Article/CJFDTOTAL-ZGRZ202010015.htm [30] 程文明, 王力, 陈兵. 乡村振兴下民族地区特色产业提质增效研究——以新疆棉花产业为例[J]. 贵州民族研究, 2019(6): 166-171. https://www.cnki.com.cn/Article/CJFDTOTAL-GZNY201906034.htm [31] 张晓莉, 朱盈. 新疆特色林果业产业兴旺水平评价[J]. 中国农业资源与区划, 2020(9): 189-197. https://www.cnki.com.cn/Article/CJFDTOTAL-ZGNZ202009029.htm [32] ZHANG L. Overview of the poverty-alleviation by supporting education in China[J]. Science Insights Education Frontiers, 2020, 6(2): 631-651. doi: 10.15354/sief.20.re010 [33] 王彩彩. 京津冀休闲农业与乡村旅游数字脱贫机制[J]. 社会科学家, 2018(9): 97-105. https://www.cnki.com.cn/Article/CJFDTOTAL-SHKJ201809014.htm [34] 狄琳娜. 中国农村产业振兴体系构建——难点识别、体系架构与制度保障[J]. 社会科学家, 2018(8): 43-48. https://www.cnki.com.cn/Article/CJFDTOTAL-SHKJ201808006.htm [35] 王强. 贫困群体脱贫内生动力及影响因素研究——基于全国农村困难家庭2014~2016年面板数据的实证分析[J]. 云南民族大学学报: 哲学社会科学版, 2020(1): 90-99. https://www.cnki.com.cn/Article/CJFDTOTAL-YNZZ202001013.htm [36] 黄群慧, 余泳泽, 张松林. 互联网发展与制造业生产率提升: 内在机制与中国经验[J]. 中国工业经济, 2019(8): 5-23. https://www.cnki.com.cn/Article/CJFDTOTAL-GGYY201908001.htm [37] NUNN N, QIAN N. US food aid and civil conflict[J]. American Economic Review, 2014, 104(6): 1630-66. [38] 张莉娜, 吕祥伟, 倪志良. "互联网+"驱动下数字经济的增收效应研究——基于中国家庭追踪调查数据[J]. 广东财经大学学报, 2021(3): 34-45. http://xb.gdufe.edu.cn/article/id/998286ab-9bcd-44f7-9389-6a3fe7e58fbb [39] 刘洋, 陈晓东. 中国数字经济发展对产业结构升级的影响[J]. 经济与管理研究, 2021(8): 15-29. [40] 杨嵘均, 操远芃. 论乡村数字赋能与数字鸿沟间的张力及其消解[J]. 南京农业大学学报: 社会科学版, 2021(5): 31-40. https://www.cnki.com.cn/Article/CJFDTOTAL-NJNS202105004.htm [41] 马黄龙, 屈小娥. 数字普惠金融对经济高质量发展的影响——基于农村人力资本和数字鸿沟视角的分析[J]. 经济问题探索, 2021(10): 173-190. https://www.cnki.com.cn/Article/CJFDTOTAL-JJWS202110016.htm [42] 温忠麟, 叶宝娟. 中介效应分析: 方法和模型发展[J]. 心理科学进展, 2014(5): 731-745. https://www.cnki.com.cn/Article/CJFDTOTAL-XLXD201405001.htm -
