摘要: 数字经济是信息时代下的主要经济形态，快速增长的数字经济为经济社会持续健康发展提供了强大动力。农村一二三产融合能有效解决“三农”问题，推动三产融合是促进经济高质量发展的重要举措。为探究数字经济发展水平对三产融合发展的作用，本文分别构建数字经济发展水平指标和三产融合指数。随后对获取的数据进行平稳性检验、基准回归分析和稳健性检验等。在基于数据平稳的情况下，研究发现数字经济发展对三产融合发展具有正向的促进作用，增加的控制变量验证了模型的稳健性。基于实证结果分析，本文提出推进数字经济和三产融合的意见，为促进经济繁荣发展提供理论支撑。
Abstract: The digital economy, as the primary economic form in the information age, provides robust momentum for the sustained and healthy development of the socio-economic landscape. Integrating primary, secondary, and tertiary industries in rural areas effectively addresses the “three rural issues” (agriculture, rural areas, and farmers), and promoting the integration of these industries is a crucial measure to foster high-quality economic development. To investigate the impact of digital economy development on the integration of these three industries, this study constructs indicators for digital economy development level and an index for the integration of primary, secondary, and tertiary industries. Subsequently, the data underwent stationarity tests, baseline regression analysis, and robustness checks. Given the stationarity of the data, the study finds that the development of the digital economy positively promotes the integration of these three industries. The inclusion of additional control variables further validates the robustness of the model. Based on the empirical findings, this paper offers recommendations for advancing the digital economy and the integration of primary, secondary, and tertiary industries, providing theoretical support for promoting economic prosperity and development.
1. 引言
习近平总书记在党的十九大报告中提出，我国社会主要矛盾已经转化为人民日益增长的美好生活需要和不平衡不充分的发展之间的矛盾。促进农村一二三产业融合(以下称为三产融合)发展是党中央、国务院做出的重要决策，是党的“三农”理论和政策的创新和发展。三产融合的概念首次在2015年中央“一号文件”中提出。实施三产融合推进行动，有利于拓宽农民就业增收渠道，促进农民持续较快增收。为此，促进三产融合有助于化解我国社会主要矛盾。
不同于农业经济和工业，经济数字技术快速发展并在各个领域广泛应用，在信息化时代的今天衍生出了数字经济。当前，我国已经步入了数字经济发展的成熟期，相关政府部门不断推出政策以促进数字经济的发展。2021年12月12日国务院印发《“十四五”数字经济发展规划》，该规划明确了数字经济发展的主要指标。优化升级数字基础设施、充分发挥数据要素作用和大力推进产业数字化转型等一系列举措被提出。2020年，我国数字经济核心产业增加值占国内生产总值(GDP)比重达到7.8%。《中国数字经济发展指数报告(2023)》显示2008~2022年，中国数字经济发展指数从100上升至572.26，年复合增长率达13.27%。而同期经济发展增速和金融发展增速只有9.48%和3.58%。中国数字经济发展指数在这段时间内暴发式增长，取得重大成就。
乡村产业是农村经济发展的关键。相关的研究表明数字经济有助于推动乡村传统产业智能化升级[1]。如果衡量数字经济发展水平，农村一二三产业融合如何度量，数字经济水平是否能有效地促进三产融合，这是本文将回答的问题。借鉴以往的研究，本文将建立数字经济和三产融合指标，从实证的角度来验证两者之间的关系，为数字经济发展和三产融合推进提出管理启示。
2. 文献综述
2.1. 数字经济的社会经济效应
数字经济是近年来的研究热点，许多学者从不同的角度来研究其对社会经济产生的作用。为验证数字经济对城乡收入差距的影响，徐江林(2024)实证分析了两者之间存在的空间效应，并进一步分析了城镇化水平在数字经济和城乡收入差距的中介效应[2]。周玉兰等(2024)基于创新要素流动视角，采用固定效应模型分析了2005~2021年的面板数据[3]。他们的研究发现，数字经济发展对城乡收入差距的影响呈现倒“U”型，创新人力要素流动将影响两者之间的阈值效应。产业结构升级是促进经济高质量发展的重要内容。陈晓东和杨晓霞(2021)运用灰关联熵与耗散结构理论分析数字经济对产业结构升级的作用，研究发现这种影响明显的阶段性特征[4]。熊宇辰和党国英(2024)实证研究了产业结构升级在数字经济促进黄河流域62个地级市碳排放的中介效应[5]。部分学者研究了数字经济对制造业、建筑业和农业高质量发展具有促进作用[6]-[8]。
2.2. 三产融合发展的机制研究
三产融合作为解决农村产业的重要政策手段，吸引许多学者进行研究。黄婉婷等(2023)基于我国30个省份2011~2020年的面板数据，分析得到数字经济对三产融合存在明显的溢出效应[9]。杨雨晴和陈灿煌(2024)采用熵值法测度三产融合协调水平，研究发现数字经济和三产融合之间存在时间差异并且具有收敛性[10]。布春蓉等(2024)成渝地区双城经济圈133个县域的面板数据，研究发现三产业融合能缩小城乡收入差距[11]。金融作为经济的血脉，对产业的发展有着不可忽视的作用。张芳(2023)的研究表明数字普惠金融与三产融合之间存在显著的正相关系，同时与农村创业活跃度之间也存在长期稳定的双向促进作用[12]。李练军和龚钰(2024)定义三产融合为中介变量，实证分析得到数字普惠金融对农村居民收入的促进作用，并发现东部地区数字普惠金融对农村居民的增收作用最强[13]。
综上所述，许多学者从不同的角度对有关数字经济和一二三产业融合展开了研究，现对文献进行分析总结，发现存在一些局限性。第一，在数字经济发展水平构建方面，大多数文献从数字产业化和产业化数字等方面构建评价指标体系，数据的选取较为宏观，而忽略了数字经济的分类。第二，在一二三产业融合水平构建方面，多数研究基于三产融合的经济效应来刻画，忽略了第一、二、三产业本身的融合程度。第三，关于数字经济对三产融合影响的现有研究主要聚焦于某个省份或者地区，基于省份数据的实证研究还有待开展。
基于已有的文献支撑，本文将分析2013年~2022年中国22个省份(不包含自治区和中国台湾地区)的面板数据，实证研究数字经济发展水平对三产融合水平的影响。根据国家统计局公布的《数字经济及其核心产业统计分类(2021)》，本文从数字产品，数字服务和数字应用三个分类来构建数字经济发展水平。其次，利用第一、二、三产业的经济指标来衡量第一、二、三产业的发展水平，并通过相关文献的公式来计算地区三产融合程度，以反映三产融合内部的融合水平。经典的计量经济学模型能揭示面板数据之间的数量关系和经济联系，本文利用该模型进行数字经济和三产融合水平的实证分析，并对实证结果进行稳健性检验。相关的结论可以为数字经济对三产融合的作用提供理论支撑，丰富该研究领域的研究。
3. 实证研究
3.1. 模型设定
根据以往研究以及获取的数据，本文构建个体固定效应模型。为探索数字普惠金融对三产融合的影响，提出模型(1)：
(1)
其中，i表示省份，t表示年份。
表示省份i在t年的第一二三产业融合指数。
表示省份i在t年的数字经济发展水平。
是控制变量，包含经济发展水平、人口规模、金融发展水平、教育水平。
表示该模型的截距项，
是指数字经济指数对三产融合指数的影响系数，
是控制变量的系数，
表示个体固定效应，
是随机干扰项。
3.2. 变量选取
3.2.1. 被解释变量
一二三产业融合水平C。参考布春蓉等(2024)对三产融合水平的指标构建，本文通过公式(2)来计算得到三产融合水平。
(2)
其中，C表示三产融合的融合程度，其范围在0和1之间。某地区的三产融合程度越趋向1则其三产融合程度越高。FI、SE和TH分别表示第一、二、三产业的发展水平，本文用第一、二、三产业产值占GDP的比值来表示。
3.2.2. 核心解释变量
数字经济发展水平Dig。根据数字经济及其核心产业统计分类，本文从数字产品、数字服务和数字应用三个方面来构建数字经济发展水平指标。其中，分别赋予移动电话普及率、互联网上网从业人员和高新技术企业数三个二级指标的权重为1。对三个指标无量纲化后，通过加权计算得到数字经济发展水平指数。
3.2.3. 控制变量
本文的控制变量有经济发展水平(Pgdp)、人口规模(Ps)、金融发展水平(Fin)、教育水平(Edu)和产业结构升级(Is)。其中，人均GDP用于衡量地区经济发展水平，发展水平对被解释变量可能存在正向的促进作用。各省份常住人口用于衡量其人口规模。金融行业产值用于衡量金融发展水平。各省份高等学校授予学位数用于衡量教育水平。高等院校是培养高水平人才的重要平台，高学历的就业人员对产业的多方面发展有着更有效的推进作用。产业结构升级对三产融合效率的影响可能存在影响，在稳健性检验中该变量被视为遗落的控制变量。所有变量的解释以及单位如表1所示。
Table 1. Variables and their explanations
表1. 变量及其解释
变量类型 |
变量名称 |
变量解释及其单位 |
被解释变量 |
一二三产业融合水平C |
一二三产业融合度 |
解释变量 |
数字经济发展指数Dig |
通过加权计算得到 |
数字产品 |
移动电话普及率(%) |
数字服务 |
互联网上网从业人员(人) |
数字应用 |
高新企业数(个) |
控制变量 |
经济发展水平Pgdp |
人均GDP (元/人)取对数 |
人口规模Ps |
常人口总数(千万人) |
金融发展水平Fin |
金融行业产值(亿元) |
教育水平Edu |
高等学校授予学位数(万人) |
产业结构升级Is |
第三产业产值与第二产业产值的比值 |
3.3. 数据来源与描述性统计
本文选取2013~2022年22省(不包含台湾地区)的面板数据用于回归分析。其中，被解释变量和控制变量数据来源于Wind数据库和《中国统计年鉴》。对上述数据进行统计描述如表2所示。每个变量的数据量为220，该表格展示了变量的最小最大值、均值和标准差等内容。
Table 2. Descriptive statistics table for each variable
表2. 变量的描述性统计
变量 |
样本量 |
最大值 |
最小值 |
均值 |
方差 |
一二三产业融合水平 |
220 |
1.00 |
0.10 |
0.33 |
0.20 |
数字经济发展指数 |
220 |
0.97 |
0.75 |
0.85 |
0.04 |
产业结构升级 |
220 |
3.231 |
0.67 |
1.26 |
0.40 |
经济发展水平 |
220 |
11.87 |
10.00 |
10.87 |
0.37 |
人口规模 |
220 |
12.68 |
0.57 |
5.09 |
2.80 |
金融发展水平 |
220 |
9.36 |
4.66 |
7.33 |
0.89 |
教育水平 |
220 |
34.29 |
0.66 |
14.65 |
7.23 |
3.4. 平稳性检验
为了数据的平稳性，本文继续对所有变量进行单位根检验(ADF)。该检验的原始假设为序列不平稳，如果p值小于0.05说明通过5%的置信水平，小于0.01说明通过1%的置信水平。所有变量的ADF检验结果如表3。
Table 3. Result of ADF
表3. ADF检验结果
变量 |
差分阶数 |
t值 |
p值 |
一二三产业融合水平 |
0 |
63.08 |
0.031 |
1 |
116.79 |
0.000 |
数字经济发展指数 |
0 |
54.97 |
0.124 |
1 |
62.99 |
0.007 |
产业结构升级 |
0 |
55.55 |
0.114 |
1 |
60.28 |
0.052 |
2 |
124.04 |
0.000 |
经济发展水平 |
0 |
27.09 |
0.979 |
1 |
113.06 |
0.000 |
人口规模 |
0 |
64.74 |
0.023 |
1 |
55.11 |
0.122 |
2 |
126.45 |
0.000 |
金融发展水平 |
0 |
151.81 |
0.000 |
教育水平 |
0 |
10.29 |
1.000 |
1 |
80.59 |
0.000 |
从ADF检验可以看出，解释变量数字经济水平和被解释变量三产融合水平在一阶均拒绝了序列不平稳的假设。控制变量除了人口规模，其他变量在一阶均能得到序列平稳的结论。综上所述，本文所运用的变量序列在二阶或者二阶以内是平稳的。
4. 回归分析
4.1. 基准回归分析
经过Hausman检验，结果发现固定效应优于随机效应。因此，构建数字经济指标对三产融合指标的个体固定效应回归分析如表4所示。下图第一栏和第二栏分别表示不考虑控制变量和考虑控制变量的回归结果。由图可知，两个模型中解释标量数字经济水平都对三产融合水平有显著的影响，其系数分别为0.680和0.474，且分别通过1%和5%显著水平。加入控制变量后，模型的拟合优度从0.973上升到0.976，调整后的拟合优度从0.968上升到0.972，这说明模型在整体上的拟合效果有了提升。单从数字经济水平对三产融合的影响力度上来看，加入控制变量后产生的促进作用小于不加入控制变量，这可能是因为控制变量对被解释变量的解释作用。继续分析控制变量，经济发展水平和教育水平对三产融合的影响是正向的。从现实情况看，当人均GDP提高时，人们的消费水平提高，对三产融合产业的需求也会增加。同时，高等教育水平的人群的增加也产生更高水平的人才，对三产融合的新业态和创新模式的开发也会更加积极。虽然从回归模型中并没有体现人口规模和金融水平对三产融合的促进作用，但其影响系数并不大。综上所述，加入控制变量后数字经济对三产融合水平的拟合效果增强，控制变量的影响使得结果更加综合。
Table 4. Analysis of benchmark regression results
表4. 基准回归分析结果
变量 |
C |
(1) |
(2) |
Dig |
0.680*** (3.00) |
0.474** (2.153) |
Pgdp |
|
0.165*** (3.014) |
Ps |
|
−0.076*** (−3.674) |
Fin |
|
−0.057** (−1.786) |
Edu |
|
0.001 (0.333) |
常数项 |
−0.245** (−1.275) |
−1.080* (−1.944) |
个体固定效应 |
控制 |
控制 |
R2 |
0.973 |
0.976 |
调整 |
0.968 |
0.972 |
样本量 |
220 |
220 |
注释：*、**、***分别表示在10%、5%、1%的水平上显著，括号内是t值；下同。
4.2. 稳健性检验
基准回归结果表明，数字经济水平对三产融合在计量经济学模型上确实具有显著的正向作用。为了进一步验证这种作用的稳健性，本文考虑加入产业结构升级(Is)变量重新检验回归结构。产业结构升级将提高产业发展的速度和优化产业发展的模式。产业结构升级对于三产融合发展是否在计量经济学上能提高解释力度。根据陈涵等(2023)的定义[14]，产业结构升级定义为第三产业产值与第二产业产值的比值。加入此变量重新进行拟合回归得到的结果如表5所示，列(1)和列(2)分别表示基准回归结果和稳健性回归结果。可以得到，加入产业结构升级之后，数字经济水平对三产融合水平作用有所提升，控制变量对被解释变量的影响更加显著，并且拟合优度并未下降。因此，基准回归模型是稳健的。
Table 5. Analysis of benchmark regression results
表5. 基准回归分析结果
变量 |
C |
(1) |
(2) |
Dig |
0.474** (2.153) |
0.464** (2.465) |
Is |
|
0.036 (1.199672) |
Pgdp |
0.165*** (3.014) |
0.202*** (3.224)− |
Ps |
−0.076*** (−3.674) |
0.070*** (−3.302) |
Fin |
−0.057** (−1.786) |
−0.057*** (−1.786) |
Edu |
0.001 (0.333) |
0.001 (0.222) |
常数项 |
−1.080* (−1.944) |
−1.592** (−2.275) |
个体固定效应 |
控制 |
控制 |
R2 |
0.976 |
0.976 |
调整 |
0.972 |
0.972 |
样本量 |
220 |
220 |
5. 结论与建议
本文构建了数字经济对第一二三产业融合的回归模型，并实证性分析了数字经济发展水平对第一二三产业融合的影响。在实证分析之前，定义被解释变量和解释变量，并加入对回归结果可能有影响的控制变量。研究结果如下所示。(1) ADF检验结果表明所有变量数据在二阶或者二阶以内都是平稳的。这说明此样本数据在时间序列上具有稳定的统计值，使用此数据进行回归得到的结果也是可行的。(2) 数字经济发展能够有效地促进三产融合发展。加入控制变量的回归模型的拟合效果更优于原来的回归模型。构建数字经济发展水平和三产融合发展水平的回归模型，同时加入控制变量能更好地拟合回归结构。(3) 引入产业结构升级变量检验回归模型的稳健性，结果发现新的回归模型能提高模型的显著性，仍然是稳健的。基于上文的实证结果，本文提出以下几点建议：
构建多元评价指标体系。当前中国经济稳居全球第二，但与世界第一大经济体美国相比，在数字经济发展水平方面还有很大的提升空间。面对数字经济短板，要在关键基础研究上把握好数字经济。构建多元评价指标体系，从多方面推动数字经济发展。本文从数字产品、数字服务和数字应用构建数字经济指标体系，综合计算得到的数字经济指标。为此，地区可以从这三个方面出发，加大对数字经济的扶持力度。三产融合指标由第一、二和三产业计算得到，能综合体现出三产融合的水平。根据实证结果，地区支持数字经济将带动三产融合发展。因此，相关部门可以将数字产品、数字服务和数字应用等作为着力点推动三产的高质量发展。
提高数字经济发展水平，促进三产融合发展。通过大数据、人工智能和物联网等技术的应用，企业能够更精准地把握市场需求，提高生产效率，降低运营成本。例如，智能制造通过自动化生产和精细化管理，大幅提升了生产效率和产品质量。同时，电子商务的发展打破了时间和空间的限制，使消费者能够随时随地进行购物，极大地丰富了消费选择。数字经济催生了大量新兴产业和新型就业机会。互联网金融、共享经济、数字娱乐等新兴行业迅速崛起，为社会提供了大量的就业岗位。例如，直播电商和在线教育等新模式不仅为消费者提供了新的服务体验，也为从业者创造了新的职业发展路径。这些新兴产业的蓬勃发展，不仅增强了经济的活力，也为社会的创新和创业提供了广阔的平台。地区推进数字经济发展将对第一、二和三产业的发展带来新的机遇。为推动数字经济的健康发展，需要采取多方面的措施。首先，政府应加大对数字基础设施的投入，改善网络覆盖和通信质量，为数字经济的发展提供坚实的基础。其次，制定和完善相关法律法规，加强数据安全和隐私保护，确保数字经济在规范和安全的环境中运行。此外，还应注重数字技能的普及和教育，提高全民的数字素养，缩小数字鸿沟，确保更多人能够共享数字经济带来的红利。
总之，我国数字经济发展还需要不断推进，具有巨大的发展潜力。通过有效的政策引导和技术创新，可以实现数字经济对三产融合的促进作用，最终实现产业的高质量发展，促进社会的全面进步。