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数字经济视角下产业扶贫与产业振兴有效衔接的机理与效应研究

唐红涛 谢婷

唐红涛, 谢婷. 数字经济视角下产业扶贫与产业振兴有效衔接的机理与效应研究[J]. 广东财经大学学报, 2022, 37(4): 30-43.
引用本文: 唐红涛, 谢婷. 数字经济视角下产业扶贫与产业振兴有效衔接的机理与效应研究[J]. 广东财经大学学报, 2022, 37(4): 30-43.
TANG Hong-tao, XIE Ting. On the Effective Linkage Mechanism and Effect Between Industrial Poverty Alleviation and Industrial Revitalization from the Perspective of Digital Economy[J]. Journal of Guangdong University of Finance & Economics, 2022, 37(4): 30-43.
Citation: TANG Hong-tao, XIE Ting. On the Effective Linkage Mechanism and Effect Between Industrial Poverty Alleviation and Industrial Revitalization from the Perspective of Digital Economy[J]. Journal of Guangdong University of Finance & Economics, 2022, 37(4): 30-43.

数字经济视角下产业扶贫与产业振兴有效衔接的机理与效应研究

基金项目: 

国家社会科学基金项目 21BJY176

详细信息
    作者简介:

    唐红涛(1977-),男,湖南衡阳人,湖南工商大学经济与贸易学院教授,博士

    谢婷(1999-),女,湖南衡阳人,湖南工商大学经济与贸易学院研究生

  • 中图分类号: F323.8; F062.9

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。
  • 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(%)
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    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 U1U2>0.1产业振兴滞后
    U2U1>0.1产业扶贫滞后
    0≤U2U1≤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
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    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
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    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
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    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
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    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
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    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;invgovopen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。
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    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)
    digind 0.117**(0.058 9)
    inddig 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
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    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]
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出版历程
  • 收稿日期:  2021-11-29
  • 网络出版日期:  2022-07-12
  • 刊出日期:  2022-07-28

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