數(shù)字經(jīng)濟(jì)促進(jìn)鄉(xiāng)村振興的機(jī)制研究

馮芃菲 黃恬恬 吳蕓 屈躍 郭玖俐

摘 要：本文探討了數(shù)字經(jīng)濟(jì)促進(jìn)鄉(xiāng)村振興的效應(yīng)及其傳導(dǎo)機(jī)制，在實證檢驗中，測度了2011—2021年中國135個地級及以上城市的數(shù)字經(jīng)濟(jì)、鄉(xiāng)村振興及農(nóng)村市場發(fā)展水平綜合指數(shù)，并在此基礎(chǔ)上進(jìn)行了中介效應(yīng)、門檻效應(yīng)、調(diào)節(jié)效應(yīng)及區(qū)域異質(zhì)性檢驗。結(jié)果表明：（1）數(shù)字經(jīng)濟(jì)是鄉(xiāng)村振興的重要驅(qū)動因素；（2）農(nóng)村市場發(fā)展水平越高，數(shù)字經(jīng)濟(jì)帶來的數(shù)字紅利越能更好地帶動鄉(xiāng)村振興；（3）農(nóng)林水財政支出對數(shù)字經(jīng)濟(jì)的促進(jìn)效果產(chǎn)生正向調(diào)節(jié)作用，且存在區(qū)域異質(zhì)性。

關(guān)鍵詞：數(shù)字經(jīng)濟(jì)；鄉(xiāng)村振興；農(nóng)村市場；農(nóng)林水財政支出；機(jī)制檢驗

本文索引：馮芃菲， 黃恬恬， 吳蕓，等.<變量 2>[J].中國商論，2023（16）：-071.

中圖分類號：F062.5 文獻(xiàn)標(biāo)識碼：A 文章編號：2096-0298（2023）08（b）--05

近年來，數(shù)字經(jīng)濟(jì)逐步成為新經(jīng)濟(jì)形態(tài)，數(shù)字鄉(xiāng)村建設(shè)也備受關(guān)注。然而，農(nóng)村與城市存在較大差異，基于數(shù)字與網(wǎng)絡(luò)技術(shù)發(fā)展而來的數(shù)字經(jīng)濟(jì)通過何種途徑鏈接到鄉(xiāng)村地區(qū)，不同區(qū)域間的差異情況如何都有待探究。

以往研究肯定了數(shù)字經(jīng)濟(jì)對鄉(xiāng)村振興的多維度賦能：金軍（2023）提出數(shù)字經(jīng)濟(jì)通過影響農(nóng)村收入來源、產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)等方面推動鄉(xiāng)村振興；范玉茹、劉金方（2023）提出數(shù)字經(jīng)濟(jì)通過構(gòu)建數(shù)字農(nóng)業(yè)體系、搭建鄉(xiāng)村數(shù)字經(jīng)濟(jì)平臺等方式賦能鄉(xiāng)村振興。然而，目前對其傳導(dǎo)機(jī)制的研究仍有不足。趙凱等（2023）提出，數(shù)字經(jīng)濟(jì)與鄉(xiāng)村振興的傳導(dǎo)機(jī)制出現(xiàn)阻礙，無法充分發(fā)揮作用。另外，現(xiàn)有研究多關(guān)注數(shù)字經(jīng)濟(jì)與農(nóng)村市場的關(guān)系，而較少關(guān)注數(shù)字經(jīng)濟(jì)通過農(nóng)村市場推動鄉(xiāng)村振興的機(jī)制：周小波（2022）發(fā)現(xiàn)數(shù)字鄉(xiāng)村建設(shè)對農(nóng)村市場培育有多方面的促進(jìn)作用。此外，從孫文婷、劉志彪（2022）基于長江經(jīng)濟(jì)帶城市數(shù)據(jù)，孟維福等（2023）基于30個省份數(shù)據(jù)及王樹娟、霍仕胤（2022）基于魯西4市30縣數(shù)據(jù)進(jìn)行數(shù)字經(jīng)濟(jì)與鄉(xiāng)村振興相關(guān)研究，現(xiàn)有研究多集中在局部城市與省級層面。

本文可能提供的邊際貢獻(xiàn)包括：第一，利用全國范圍內(nèi)135個城市的數(shù)據(jù)進(jìn)行研究，反映全國整體狀況與區(qū)域間的差異；第二，在地級市層面構(gòu)建數(shù)字經(jīng)濟(jì)、鄉(xiāng)村振興與農(nóng)村市場發(fā)展水平評價指標(biāo)，補(bǔ)充完善地級市層面的指標(biāo)體系；第三，著重討論農(nóng)村市場發(fā)展水平與農(nóng)林水財政支出的影響路徑，豐富數(shù)字經(jīng)濟(jì)對鄉(xiāng)村振興的作用機(jī)制研究。

1 理論分析與研究假設(shè)

1.1 數(shù)字經(jīng)濟(jì)對鄉(xiāng)村振興的直接影響

數(shù)字經(jīng)濟(jì)對鄉(xiāng)村振興存在多方面影響：第一，為鄉(xiāng)村帶來新發(fā)展模式，如農(nóng)業(yè)數(shù)字化與云旅游等；第二，為鄉(xiāng)村帶來高效服務(wù)和便捷生活，如提高農(nóng)村物流配送效率；第三，為農(nóng)村創(chuàng)造了更公平的社會環(huán)境，進(jìn)一步實現(xiàn)信息共享。由此，本文提出以下假設(shè)：

H1：數(shù)字經(jīng)濟(jì)促進(jìn)鄉(xiāng)村振興。

1.2 數(shù)字經(jīng)濟(jì)對鄉(xiāng)村振興的作用機(jī)制

農(nóng)村市場很可能鏈接起數(shù)字經(jīng)濟(jì)與鄉(xiāng)村振興。第一，數(shù)字經(jīng)濟(jì)帶動電商等業(yè)態(tài)崛起，擴(kuò)大了農(nóng)村市場銷售范圍。第二，數(shù)字技術(shù)提高了生產(chǎn)經(jīng)營效率，擴(kuò)大了農(nóng)村市場領(lǐng)域。第三，數(shù)字經(jīng)濟(jì)帶來的數(shù)據(jù)信息精準(zhǔn)反映了市場動態(tài)，推動了農(nóng)村市場創(chuàng)新發(fā)展。綜上，本文提出以下假設(shè)：

H2：數(shù)字經(jīng)濟(jì)通過促進(jìn)農(nóng)村市場發(fā)展助力鄉(xiāng)村振興。

1.3 數(shù)字經(jīng)濟(jì)對鄉(xiāng)村振興的非線性影響

數(shù)字經(jīng)濟(jì)使信息在網(wǎng)絡(luò)中更加便捷傳播，引發(fā)網(wǎng)絡(luò)外部性效應(yīng)。數(shù)字經(jīng)濟(jì)背景下，鄉(xiāng)村更多地加入數(shù)字平臺，增加的用戶數(shù)和活躍度吸引了更多參與者，由此正向循環(huán)，出現(xiàn)邊際效應(yīng)遞增。但應(yīng)注意，數(shù)字經(jīng)濟(jì)發(fā)展易引起數(shù)字鴻溝問題。綜上，本文提出以下假設(shè)：

H3：數(shù)字經(jīng)濟(jì)對鄉(xiāng)村振興的影響存在邊際效應(yīng)遞增的非線性特征。

1.4 數(shù)字經(jīng)濟(jì)對鄉(xiāng)村振興作用程度的影響因素

數(shù)字經(jīng)濟(jì)對鄉(xiāng)村振興的作用程度受多因素影響，農(nóng)林水財政支出不僅可以提供資金支持，如設(shè)立專項資金扶持?jǐn)?shù)字農(nóng)業(yè)等領(lǐng)域創(chuàng)新發(fā)展，還可以促進(jìn)農(nóng)村基礎(chǔ)設(shè)施建設(shè)和公共服務(wù)優(yōu)化，如加強(qiáng)農(nóng)村電信網(wǎng)絡(luò)建設(shè)、發(fā)展數(shù)字金融服務(wù)等。因此，本文提出以下假設(shè)：

H4：農(nóng)林水財政支持影響數(shù)字經(jīng)濟(jì)對鄉(xiāng)村振興的促進(jìn)程度。

2 數(shù)據(jù)來源與模型設(shè)定

2.1 數(shù)據(jù)來源與變量設(shè)定

基于數(shù)據(jù)可得性，本文選取2011—2021年全國135個地級市的面板數(shù)據(jù)。數(shù)據(jù)來自中經(jīng)網(wǎng)、EPS、國家統(tǒng)計局等，對少量缺失值進(jìn)行插值填補(bǔ)。涉及產(chǎn)值、收入支出及社會消費(fèi)品零售總額的數(shù)據(jù)分別用GDP平減指數(shù)、CPI和RPI進(jìn)行平減。最終對各指標(biāo)進(jìn)行1%水平縮尾，減少異常值影響。鄉(xiāng)村整治力度、電商經(jīng)營比例、農(nóng)村流通便利度及老齡化程度對應(yīng)的數(shù)據(jù)在城市層面缺失較多，因此采用所在省市數(shù)據(jù)。

2.1.1 被解釋變量：鄉(xiāng)村振興（Rural）

根據(jù)鄉(xiāng)村振興的內(nèi)容，借鑒徐雪、王永瑜（2022）的構(gòu)建方法，并結(jié)合數(shù)據(jù)可得性，構(gòu)建多維度鄉(xiāng)村振興評價指標(biāo)體系（見表1），最終采用熵值法得出鄉(xiāng)村振興綜合指數(shù)。

2.1.2 核心解釋變量：數(shù)字經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平（Digital）

結(jié)合數(shù)字經(jīng)濟(jì)的內(nèi)涵與相關(guān)研究，本文選取數(shù)字基礎(chǔ)設(shè)施、數(shù)字產(chǎn)業(yè)化和產(chǎn)業(yè)數(shù)字化作為一級指標(biāo)，二級指標(biāo)包括互聯(lián)網(wǎng)普及率（每百人互聯(lián)網(wǎng)用戶數(shù)）、移動電話普及率（每百人移動電話用戶數(shù)）、人均電信業(yè)務(wù)總量、人均郵政業(yè)務(wù)收入、計算機(jī)服務(wù)和軟件業(yè)從業(yè)人員占比及數(shù)字普惠金融指數(shù)，最終采用熵值法得出數(shù)字經(jīng)濟(jì)綜合指數(shù)。其中，數(shù)字普惠金融指數(shù)來源于《北京大學(xué)數(shù)字普惠金融指數(shù)（2011—2021）》城市級指數(shù)。

2.1.3 調(diào)節(jié)變量：農(nóng)林水事務(wù)財政支出水平（Fiscal）

調(diào)節(jié)變量以農(nóng)村人均農(nóng)林水事務(wù)財政支出衡量。參考王娟等（2019）的平減方法，利用CPI平減農(nóng)林水事務(wù)財政支出，取對數(shù)后除以鄉(xiāng)村常住人口。

2.1.4 中介變量：農(nóng)村市場發(fā)展水平（Market）

本文借鑒相關(guān)研究，并結(jié)合數(shù)據(jù)可得性，構(gòu)建多維度農(nóng)村市場發(fā)展指標(biāo)評價體系（見表2）。因本文的市場生產(chǎn)主體在農(nóng)村，故市場規(guī)模由農(nóng)村相關(guān)指標(biāo)構(gòu)成。消費(fèi)主體包含農(nóng)村和城鎮(zhèn)，故市場效率與結(jié)構(gòu)由各城市整體指標(biāo)構(gòu)成，最終采用熵值法得出農(nóng)村市場發(fā)展綜合指數(shù)。

2.1.5 控制變量

分析可能相關(guān)因素，并參考相關(guān)研究，選取人力資本（Human）、老齡化程度（Age）、城鎮(zhèn)化水平（Urban）、經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平（Eco）和財政干預(yù)程度（Finance）作為控制變量。其中，人力資本為各城市普通本?？萍耙陨先丝谡急?；老齡化程度為各市65歲及以上人口占比；城鎮(zhèn)化水平為城鎮(zhèn)常住人口占比；經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平為人均對數(shù)生產(chǎn)總值；財政干預(yù)程度為對數(shù)財政一般預(yù)算支出除以對數(shù)生產(chǎn)總值。

2.2 模型設(shè)定

第一，為檢驗數(shù)字經(jīng)濟(jì)對鄉(xiāng)村振興的直接影響，本文構(gòu)建基準(zhǔn)回歸模型：

其中，Ruralit表示城市i在t時期的鄉(xiāng)村振興水平；Digitalit表示城市i在t時期的數(shù)字經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平；Controlkit表示控制變量；μi表示控制個體固定效應(yīng)；δt表示控制時間固定效應(yīng)；εit表示為隨機(jī)擾動項。

第二，為檢驗影響機(jī)制，以農(nóng)村市場發(fā)展水平為中介變量。借鑒江艇（2022）對“三步法”的改進(jìn)方法，構(gòu)建如式（2）所示的數(shù)字經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平對中介變量的回歸方程，中介變量對鄉(xiāng)村振興的影響通過理論論證。

第三，考慮到數(shù)字經(jīng)濟(jì)對鄉(xiāng)村振興可能存在邊際效應(yīng)遞增的非線性影響，設(shè)定以下門檻模型：

其中，Thresit為門檻變量，包括數(shù)字經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平和農(nóng)村市場發(fā)展水平；I（·）為指示函數(shù)；θ為門檻值。式（3）構(gòu)建的單門檻模型可擴(kuò)展為多門檻模型。

第四，為檢驗農(nóng)林水財政支出（Fiscal）在數(shù)字經(jīng)濟(jì)助力鄉(xiāng)村振興的調(diào)節(jié)效應(yīng)，構(gòu)建以下模型：

其中，借鑒方杰等（2022）的研究，對被解釋變量、關(guān)鍵解釋變量和調(diào)節(jié)變量進(jìn)行標(biāo)準(zhǔn)化處理。另外，是的標(biāo)準(zhǔn)化值，其余同理；表示交互項。

2.3 描述性統(tǒng)計

鄉(xiāng)村振興指數(shù)均值為0.136，標(biāo)準(zhǔn)差為0.04，數(shù)字經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平均值為0.056，標(biāo)準(zhǔn)差為0.031，兩者標(biāo)準(zhǔn)差較小源于熵權(quán)法所得綜合值整體較小。鄉(xiāng)村振興指數(shù)最小值與最大值分別為0.069與0.275，數(shù)字經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平最小值與最大值分別為0.014與0.176，各城市間仍存在較大差距?？刂谱兞?、中介變量與調(diào)節(jié)變量均呈現(xiàn)最小值與最大值差異較大的特征，說明這些因素存在明顯差異。限于篇幅，表格未予以展示，已留備查。

3 實證分析

3.1 基準(zhǔn)回歸結(jié)果

首先，本文進(jìn)行了相關(guān)性與多重共線性檢驗，初步證明研究有意義。其次，通過豪斯曼檢驗，選擇固定效應(yīng)模型。

為驗證數(shù)字經(jīng)濟(jì)對鄉(xiāng)村振興的直接影響，用式（1）回歸。如表3列（1）、（2）顯示，無論是否考慮控制變量，數(shù)字經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平系數(shù)在1%水平上均顯著為正，說明其促進(jìn)了鄉(xiāng)村振興，驗證了假設(shè)1。表3列（2）中，控制變量人力資本系數(shù)不顯著，說明人力資本對鄉(xiāng)村振興的影響較弱，推測因鄉(xiāng)村產(chǎn)業(yè)較單一，人力資本難以充分發(fā)揮效益。老齡化程度系數(shù)在1%水平上顯著為負(fù)，推測老齡化導(dǎo)致創(chuàng)新能力與經(jīng)濟(jì)活力減弱。經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平系數(shù)在1%水平上顯著為正，可能由于經(jīng)濟(jì)水平提升往往伴隨產(chǎn)業(yè)轉(zhuǎn)型升級、發(fā)展動力增強(qiáng)。城鎮(zhèn)化水平和財政干預(yù)程度系數(shù)不顯著，說明模型中兩者并非影響鄉(xiāng)村振興的主要因素。

3.2 農(nóng)村市場發(fā)展水平的中介機(jī)制分析

數(shù)字經(jīng)濟(jì)可能通過提升農(nóng)村市場發(fā)展水平驅(qū)動鄉(xiāng)村振興。如表3列（3）所示，數(shù)字經(jīng)濟(jì)的系數(shù)顯著為正，說明數(shù)字經(jīng)濟(jì)利于農(nóng)村市場發(fā)展水平提升。同時，農(nóng)村市場和鄉(xiāng)村振興之間存在較強(qiáng)關(guān)聯(lián)。農(nóng)村市場是鄉(xiāng)村經(jīng)濟(jì)活動的基本載體，其發(fā)展能夠逐步優(yōu)化鄉(xiāng)村地區(qū)的產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)和發(fā)展方向，促進(jìn)鄉(xiāng)村經(jīng)濟(jì)持續(xù)發(fā)展。因此，數(shù)字經(jīng)濟(jì)通過影響農(nóng)村市場發(fā)展，間接促進(jìn)鄉(xiāng)村振興。

本文使用Bootstrap法輔助檢驗，重復(fù)抽樣5000次。結(jié)果顯示，數(shù)字經(jīng)濟(jì)對鄉(xiāng)村振興的直接效應(yīng)和間接效應(yīng)系數(shù)分別為0.142與0.009，在1%水平上顯著，為部分中介效應(yīng)，驗證了假設(shè)2。

3.3 數(shù)字經(jīng)濟(jì)與農(nóng)村市場發(fā)展水平的門檻效應(yīng)分析

考慮到可能存在邊際效應(yīng)遞增的非線性特征，本文基于Hansen（1999）提出的方法擬合固定效應(yīng)面板門檻模型，通過“自舉法”重復(fù)抽樣500次后，數(shù)字經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平通過單一門檻檢驗，單門檻值為0.0206；農(nóng)村市場發(fā)展水平通過雙重門檻檢驗，雙門檻值分別為0.1276與0.1941。在回歸結(jié)果中，門檻變量各階段系數(shù)均在1%水平上顯著。當(dāng)數(shù)字經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平低于0.0206時，系數(shù)為0.583；當(dāng)高于0.0206時，系數(shù)為0.140，促進(jìn)效果減弱。這可能源于當(dāng)單獨(dú)考慮數(shù)字經(jīng)濟(jì)對鄉(xiāng)村振興的影響時，高數(shù)字經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平更易造成數(shù)字接入與數(shù)字能力鴻溝，農(nóng)村居民易被擴(kuò)大貧困?？紤]到農(nóng)村市場發(fā)展水平，當(dāng)其低于第一門檻時，數(shù)字經(jīng)濟(jì)系數(shù)為0.1265；當(dāng)其大于第一門檻而小于第二門檻時，系數(shù)升至0.2136，數(shù)字經(jīng)濟(jì)的促進(jìn)作用大幅提升；當(dāng)其大于第二門檻值后，系數(shù)為0.1274，雖小于上一階段，但仍大于第一階段，數(shù)字經(jīng)濟(jì)呈現(xiàn)邊際效應(yīng)遞增的特征，驗證了假設(shè)3。限于篇幅，檢驗表格未予以展示，已留備查。

3.4 農(nóng)林水財政支出的調(diào)節(jié)效應(yīng)分析

在基準(zhǔn)回歸模型中加入農(nóng)林水財政支出和數(shù)字經(jīng)濟(jì)的交互項進(jìn)行調(diào)節(jié)效應(yīng)研究。如表4列（1）顯示，交互項系數(shù)顯著為0.03，說明農(nóng)林水財政支出對數(shù)字經(jīng)濟(jì)的促進(jìn)效果有正向調(diào)節(jié)作用。

3.5 農(nóng)林水財政支出的區(qū)域異質(zhì)性

考慮到我國各城市間存在差異，本文劃分東、中和西三個區(qū)域進(jìn)行異質(zhì)性分析。

借鑒陳建林（2015）的分組回歸分析方式，重點關(guān)注交互項顯著性。如表4列（2）～（4）顯示：東、西部地區(qū)數(shù)字經(jīng)濟(jì)和農(nóng)林水財政支出的交互項在1%水平上顯著為正。依據(jù)系數(shù)值，農(nóng)林水財政支出在東部的調(diào)節(jié)作用最強(qiáng)，西部次之，中部最弱。東部經(jīng)濟(jì)水平較高，數(shù)字基礎(chǔ)完善，農(nóng)林水事務(wù)投入能進(jìn)一步加強(qiáng)數(shù)字經(jīng)濟(jì)助力鄉(xiāng)村振興的成效；西部人均財政農(nóng)業(yè)支出在西部大開發(fā)后大幅增長，反映了國家關(guān)注西部發(fā)展的導(dǎo)向，可能使西部的資金使用效率更高。此外，西部數(shù)字基礎(chǔ)薄弱，財政支持能極大地促進(jìn)基礎(chǔ)建設(shè)，提高基本經(jīng)濟(jì)運(yùn)行效率，快速放大數(shù)字經(jīng)濟(jì)的促進(jìn)效果。中部雖具備一定的數(shù)字基礎(chǔ)，但數(shù)字經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平一般，政府關(guān)注力度也弱于西部，故調(diào)節(jié)作用不明顯。

4 穩(wěn)健性檢驗

因2020年與2021年存在新冠疫情特殊影響，將這兩年的樣本剔除，回歸結(jié)果如表5列（2）所示，數(shù)字經(jīng)濟(jì)的促進(jìn)作用仍顯著。另外，因存在鄉(xiāng)村振興水平對數(shù)字經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平的潛在影響，即雙向因果問題，借鑒相關(guān)研究，因當(dāng)期的鄉(xiāng)村振興水平不會對上一年的數(shù)字經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平產(chǎn)生影響，故將數(shù)字經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平滯后一期，結(jié)果如列（3）所示，滯后項系數(shù)顯著為正，且與基準(zhǔn)相比變化較小，即控制雙向因果問題后，數(shù)字經(jīng)濟(jì)仍促進(jìn)鄉(xiāng)村振興。此外，可能還有潛在因素在擾動項中，引起內(nèi)生性問題，借鑒相關(guān)研究，本文選取2003年各城市郵政營業(yè)網(wǎng)點數(shù)乘以2011—2021年全國固定互聯(lián)網(wǎng)寬帶接入戶數(shù)作為第一個工具變量；選取1984年各城市郵局?jǐn)?shù)量乘以2011—2021年全國互聯(lián)網(wǎng)端口數(shù)作為第二個工具變量。表5列（4）兩階段最小二乘法（TSLS）結(jié)果表明，使用工具變量后，數(shù)字經(jīng)濟(jì)系數(shù)仍在1%水平上顯著為正。為檢驗工具變量的合理性，首先，進(jìn)行過度識別檢驗，p值為0.1108，接受所有工具變量外生的原假設(shè)。其次，進(jìn)行弱工具變量檢驗。第一階段回歸中，F(xiàn)統(tǒng)計量為18.9826，大于10，說明不存在弱工具變量。最后，進(jìn)行DWH檢驗，F(xiàn)與統(tǒng)計量的p值分別為0.0003與0.0006，拒絕所有解釋變量均為外生的原假設(shè)，認(rèn)為數(shù)字經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平為內(nèi)生解釋變量，滿足使用工具變量的前提。以上分析驗證了結(jié)果的穩(wěn)健性。

5 結(jié)語

本文利用中介與門檻效應(yīng)，明晰了農(nóng)村市場發(fā)展在數(shù)字經(jīng)濟(jì)影響鄉(xiāng)村振興過程中的機(jī)制作用；利用調(diào)節(jié)效應(yīng)模型，明晰了農(nóng)林水事務(wù)財政支出對數(shù)字經(jīng)濟(jì)助力鄉(xiāng)村振興的調(diào)節(jié)作用，并驗證了其存在區(qū)域異質(zhì)性。研究表明：第一，數(shù)字經(jīng)濟(jì)是鄉(xiāng)村振興的重要驅(qū)動因素；第二，農(nóng)村市場發(fā)展水平越高，數(shù)字經(jīng)濟(jì)帶來的數(shù)字紅利越能更好地帶動鄉(xiāng)村振興。但當(dāng)僅考慮數(shù)字經(jīng)濟(jì)與鄉(xiāng)村振興的關(guān)系時，高數(shù)字經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平易導(dǎo)致數(shù)字鴻溝，使促進(jìn)效果減弱；第三，農(nóng)林水財政支出對數(shù)字經(jīng)濟(jì)的促進(jìn)效果產(chǎn)生正向調(diào)節(jié)作用，表明政府對鄉(xiāng)村發(fā)展的關(guān)注度會影響鄉(xiāng)村振興成效，且調(diào)節(jié)效果在東部地區(qū)最強(qiáng)，西部次之，中部最弱。

本文還提出以下政策啟示：首先，農(nóng)村生產(chǎn)主體應(yīng)更多地應(yīng)用數(shù)字技術(shù)進(jìn)行生產(chǎn)，積極進(jìn)入電商市場拓展銷售；其次，政府可適時出臺促消費(fèi)政策，提高市場活力，并加強(qiáng)城鄉(xiāng)道路建設(shè)，優(yōu)化倉儲物流，以提高市場效率；再次，政府應(yīng)加大對數(shù)字基礎(chǔ)的投資，創(chuàng)造更多數(shù)字紅利。但應(yīng)注意城鄉(xiāng)協(xié)調(diào)發(fā)展，避免造成數(shù)字鴻溝；最后，政府應(yīng)積極發(fā)揮農(nóng)林水財政支持的正向調(diào)節(jié)作用，建立監(jiān)督機(jī)制，保障助農(nóng)資金的切實落地與使用效率，且因區(qū)域異質(zhì)性的存在，故應(yīng)“因地制宜”地采取助農(nóng)財政措施，動態(tài)調(diào)整財政支出結(jié)構(gòu)。

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