數字經濟、空間溢出與農民收入增長

鄧曉軍，吳淑嘉，鄒 靜

(1.浙江財經大學經濟學院，浙江 杭州 310018；2.浙江省新型重點專業智庫杭州國際城市學研究中心，浙江 杭州 311121；3.浙江財經大學金融學院，浙江 杭州 310018)

一、引 言

近年來，我國大力實施鄉村振興戰略。黨的二十大報告指出，“全面建設社會主義現代化國家，最艱巨最繁重的任務仍然在農村?！比缃?，我國已進入“后扶貧時代”，農民問題作為“三農”問題的核心，助力農民增收是鞏固脫貧攻堅成果、有效落實鄉村振興戰略、加快實現共同富裕的必然要求。然而，農村仍面臨農民收入增速放緩[1]、農民增收的傳統動能乏力[2]、農村內部收入差距不斷擴大等問題。與傳統經濟相比，數字經濟在提升信息傳輸速度、降低數據交易成本、推動新興產業發展等方面具有獨特優勢。作為經濟轉型升級的新動力，數字經濟為暢通城鄉要素流動、拓寬農戶增收致富渠道及增強農村地區內生發展動力提供新的路徑。

目前，關于數字經濟影響社會經濟發展的研究主要集中于勞動力市場[3]、區域創新[4]、產業結構優化和高質量發展等方面[5][6]。在加快發展農村經濟、增加農民收入的迫切需求下，既有文獻從不同視角探討了數字經濟的增收、減貧效應。理論上講，農村數字技術發展帶來的協同效應、匹配效應和正外部效應及鄉村數字基礎設施接入產生的滲透效應[7]，通過提高生產要素的配置效率優化了農業生產過程，帶動了農村居民收入增長[8]。然而，現有研究對二者關聯性的結論并不一致，多數文獻均肯定數字經濟發展促進農民增收、減貧方面的積極作用。齊文浩等(2021)發現數字鄉村通過普惠金融、互聯網、電商平臺等形式帶動農村全方位發展，有效增加了農民收入[9]。秦芳等(2022)認為數字經濟通過增加創業機會、提高非農就業水平及增加土地流轉來促進農戶增收[10]。不過，也有文獻認為數字經濟對增收、減貧的影響甚微。胡聯等(2021)從數字金融的視角研究發現，由于低收入家庭缺乏數字工具可得性，無法使數字金融有效推動收入增長，數字普惠金融對低收入群體的減貧、增收作用不明顯[11]?？梢?，在宏觀區域層面，學者們并未就農村居民能否共享“數字紅利”達成一致。

此外，鮮有文獻從空間溢出效應的角度研究數字化發展憑借其低擴散成本、高擴散速度等特點[5]，通過搭建“物理世界”和“數字世界”孿生的虛擬空間拉近不相鄰地區空間交流的距離[7]。從方法上看，現有研究大多采用傳統的計量模型進行分析，較少選擇空間計量模型探討數字經濟促進農民增收的空間溢出效應?；诖?，本文從城市層面以更細微的空間尺度對數字經濟影響農民增收的直接和間接作用機制及其空間溢出效應展開理論分析，通過測度各城市數字經濟的發展水平實證研究數字經濟對農民增收的影響，主要的邊際貢獻在于：第一，借鑒現有成果，構建城市層面的數字經濟測度指標體系，探討數字經濟如何通過影響創業活躍度來助推農民增收，從一個新的研究視角豐富數字經濟影響農民增收的路徑機制；第二，從空間相關性和異質性的角度切入，建立多種空間權重矩陣，運用空間杜賓模型研究數字經濟對農民增收的空間溢出效應，為數字經濟助推區域農民增收、縮小地區間收入差距提供經驗依據。

二、理論基礎與研究假設

(一)數字經濟對農民增收的直接影響

作為信息經濟和互聯網經濟的延伸，數字經濟依托其先天優勢和特征，使數字紅利不斷滲透到農村地區，促進農民增收的直接傳導機制主要包括以下三方面。

第一，數字化技術在農村的普及極大提高了農業生產效率，從而帶動農民收入增長?；ヂ摼W的普及和電商平臺的興起大大降低了農戶的搜尋、匹配和信任成本，使農村居民能及時準確地獲取農產品信息及相關的農業政策，改變農戶作為“價格接受者”的被動地位，增強其在要素和產品市場的議價能力[2]。ICT技術的應用也有助于農業發展模式的創新，促使農民合理分配生產要素，在降低農業生產成本的同時釋放農業生產力。第二，數字經濟發展推動就業結構不斷調整優化，增加了非農就業機會。數字經濟在客觀上為新產業、新業態、新模式的茁壯成長培育了豐沃土壤，創造大量就業機會[12]，并實現不同技能勞動力的有效分工，促使就業結構不斷調整[13]。一方面，網絡化交易使“零工經濟”日漸興起，服務業相關產業鏈進一步延伸，由此帶來的“涓滴效應”推動低技能的農村剩余勞動力向低技能偏向的數字化非農行業流動；另一方面，大數據、工業物聯網的應用有利于服務業和制造業等部門產業結構的優化升級，知識技能密集型崗位的增加使農村高技能勞動力向高技能偏向的非農就業崗位轉移。第三，數字經濟優化資源配置并打破勞動力市場信息壁壘[14]，提高了社會生產效率。數字化技術的應用大大縮短信息接入鴻溝，不僅增強農民自身的教育程度、知識技能等綜合就業能力，而且大幅降低農戶在勞動力市場的搜尋成本，擴展了就業選擇，勞動要素的配置效率得到極大改善，使農民真正享受到“信息紅利”帶來的增收效應?；诖?，本文提出研究假設H1：數字經濟對農民增收存在顯著的直接正向影響。

(二)數字經濟對農民增收的間接影響

作為以數字技術為基礎的新經濟形態，數字經濟發展通過提高交易效率[15]、增強示范效應[16]、緩解融資約束等拓寬創業活動的發展路徑[17]，進而提升創業活躍度。首先，數字經濟的發展加快了信息交互和思想傳播，便捷的信息交流平臺使創業者能更有效地獲取生產需求和價格信息，堅實的后臺支持為最終產品的匹配和交易提供了最優路徑。其次，數字技術的應用使眾多新模式、新業態大量涌現，為創業活動提供了更多機會，受他人成功創業示范效應的激勵，許多人的創業勁頭被激發。最后，數字金融憑借其服務覆蓋范圍廣和觸達能力強等優勢，打破創業活動的金融和地理限制，大大緩解借貸約束，有利于增進農村居民創業機會均等化。在數字經濟時代，農村居民創業行為的增加將幫助更多農民實現就業，是提高農村居民收入的重要推動力。由上述分析，本文提出研究假設H2：數字經濟通過提升創業活躍度來促進農民增收。

(三)數字經濟對農民增收的空間溢出效應

數字要素在跨時空、高擴散速度且極低成本的復制和搬運的特征下擁有天然的流動屬性，受物理空間的約束較小，因而表現顯著的空間溢出效應。同時，數字經濟基于其互聯互通、共享的特性，打破區域間地理距離的限制，使各區域間的經濟活動更為密切，進而產生空間外溢效應。由此可知，數字經濟可能對周邊地區的農民增收效應產生直接或間接的影響。一方面，數字經濟和數字技術的迅猛發展使企業交流技術知識的頻率上升，中心城市的尖端信息技術也在更大范圍內向外圍城市溢出，迫使外圍城市的鄉鎮中小企業不斷提高勞動生產率[18]，有助于周邊地區農民工資性收入的增長。另一方面，由于發達地區擁有更豐富的信息技術及更健全的數字基礎設施等數字資源，將吸引更多的勞動力。同時，數字經濟通過助力中小微企業的發展極大地豐富了勞動者的就業形式，新增大量就業崗位，使鄰近地區的農民向本地區流動[19]，從而提升鄰近地區農民的收入并產生“溢出效應”[20]。通過上述分析，本文提出研究假設H3：數字經濟對農民增收具有空間溢出效應。

三、模型設定與指標選擇

(一)模型設定

1.基準模型。為考察數字經濟對農民增收的作用，本文構建如下的面板固定效應模型來驗證假說H1：

lnIncrit=α+β1Digit+βiZit+μi+εit

(1)

其中，lnIncrit表示i城市t年的農民增收，Digit為i城市t年的數字經濟，Zit為一系列控制變量，μi表示各城市的個體固定效應，εit表示隨機誤差項，α表示模型截距項，β1和βi分別表示數字經濟和控制變量的系數。

2.中介效應模型。為進一步探討數字經濟對農民增收可能存在的間接作用機制，基于前文分析，本文選擇創業活躍度作為中介因素，參照溫忠麟和葉寶娟(2014)的做法[21]，構建以下的中介效應模型來驗證假說H2：

Entrit=ω0+ω1Digit+ωiZit+μi+εit

(2)

lnIncrit=η0+η1Digit+η2Entrit+ηiZit+μi+εit

(3)

其中，中介變量Entr表示創業活躍度，其他變量的含義與(1)式相同。若回歸系數ω1、η1和η2顯著為正，則證明創業活躍度在數字經濟對農民增收的影響過程中存在中介效應。

3.空間計量模型。為既考察農民增收受本地區數字經濟的影響程度，又探究周邊地區數字經濟對本地區農民增收的影響，本文構建如下的空間杜賓模型探討數字經濟對農民增收的空間溢出效應，以驗證假說H3：

lnIncrit=α+ρWlnIncrit+β1Digit+θ1WDigit+βiZit+θiWiZit+μi+εit

(4)

其中，W為空間權重矩陣。參照已有研究，為提高空間分析結果的穩健性，本文使用空間鄰接矩陣(Queen鄰接矩陣)、經濟距離矩陣兩種空間權重矩陣。ρ為空間自回歸系數，θ1和θi分別表示數字經濟和控制變量的空間溢出效應系數，其他變量的含義與(1)式相同。由于空間杜賓模型中的回歸系數不能直接顯示鄰近地區之間存在的大量交互信息，因此將其影響分解為：(1)直接效應，即本地區數字經濟對本地區農民增收的平均影響；(2)空間溢出效應，即鄰近地區數字經濟對本地區農民增收的平均影響；(3)總效應，即直接效應與間接效應之和。

(二)指標選取

1.解釋變量：數字經濟(Dig)。隨著數字經濟的快速發展，目前對數字經濟的具體測度已有較多研究從省級層面展開，但仍未形成權威、統一的測度體系。鑒于城市層面指標數據的可得性，對于城市層面數字經濟的測度，本文借鑒趙濤等(2020)的研究[6]，綜合考量數字經濟發展的基礎設施建設、數字產出發展水平、數字人才需求及數字金融普惠狀況，建立包括2個二級指標(互聯網發展水平和數字金融水平)和5個三級指標的城市數字經濟指標評價體系(見表1所示)。為綜合考慮該體系的各個維度，本文采用熵值法對標準化處理后的數據進行計算，最終得到全國各城市的數字經濟指數。

表1 城市數字經濟指標評價體系

2.被解釋變量：農民增收(lnIncr)。國家統計局自2013年后使用“農村居民人均可支配收入”代替“農村居民人均純收入”來計算農民收入，為確保數據統計口徑的一致性，本文的樣本期確定為2013—2019年，并以農村人均可支配收入對數化來衡量農民增收情況。為消除價格因素的影響，相應省份各年度CPI指數折算成以2013年為基期的實際值。

3.中介變量：創業活躍度(Entr)。參考葉文平等(2018)的研究，本文采用人口法得到城市層面私營企業新建數目后再將城市人口作為標準化基數，以城市每百人中新創企業數來測度創業活躍度[22]。

4.控制變量。為全面分析數字經濟對農民增收的影響機制，避免遺漏變量存在偏誤的問題，本文選取以下的控制變量：(1)經濟發展水平(lnPgdp)，為消除價格因素的影響，以2013年為基期，根據各省份的平減指數調整人均GDP數據并依此來衡量；(2)金融發展水平(Loan)，以年末金融機構各項貸款余額占GDP的比重表示；(3)科教投入(Sc)，采用科技教育投入占GDP的比值來度量；(4)基礎設施水平(Inf)，以人均城市道路面積表示。

(三)數據來源和描述性統計

本文選用2013—2019年283個城市的面板數據、共計1981個觀測值。新創企業數據來自天眼查數據庫，數字普惠金融指數來源于北京大學互聯網金融研究中心公布的資料，其他數據來自《中國城市統計年鑒》《中國統計年鑒》及部分城市的統計年報(如表2所示)。由于下文的空間效應檢驗需確保面板數據無缺失值，因此對缺失值和異常值進行平衡面板數據處理，采用線性插值法補齊。

表2 變量的描述性統計結果(N=1981)

四、實證檢驗

(一)基準回歸結果

首先，根據Hausman檢驗結果，本文拒絕隨機效應的原假設，最終選擇個體固定效應模型進行實證回歸，并采用逐步添加控制變量的方式檢驗基準估計結果(如表3所示)。(1)列為未加入任何控制變量時數字經濟影響農民增收的線性估計結果，(2)—(5)列為分別加入經濟發展水平(lnPgdp)、金融發展水平(Loan)、科教投入(Sc)、基礎設施水平(Inf)后的回歸結果。從基準回歸結果來看，在逐步加入各控制變量后，數字經濟的系數均在1%的水平上顯著為正并逐漸下降，說明遺漏解釋變量得到有效控制，模型的擬合優度也穩步提升。

表3 基準回歸結果(N=1981)

由(5)列的結果可知，數字經濟對農民增收的影響在1%的水平上顯著為正，即數字經濟具有一定的農民增收效應，從而驗證了H1。各控制變量亦在不同程度上影響農民增收。其中，經濟發展水平的回歸系數為0.42且在1%的水平上顯著，表明經濟發展水平越高的地區，其農民就業的機會越多，有利于促進農民收入的增長；金融發展水平的系數同樣顯著為正，說明城市金融業的發展通過向農民提供資金支持、加大信貸支農力度提高了農業生產率；科教投入的回歸系數為負且在1%的水平上顯著，可能是因為科教投入的增多將提高農民的受教育水平，擁有高學歷的農民受發達城市高收入產業的吸引而離開收入回報相對較低的農村，隨后轉變成為城市居民，但受教育水平較低的農民則留守在農村，從而對農民增收產生負效應[23]；基礎設施水平與農民增收存在正相關關系且在1%的水平上顯著，說明便利的基礎設施能降低農民外出打工的成本，吸引農村勞動力參與非農就業，對農民增收具有重要意義。

(二)內在機制檢驗

由上文可知，數字經濟促進了農民增收?；谇拔牡睦碚摲治?，本文選用中介效應模型對數字經濟通過提升創業活躍度作用于農民增收的關系進行實證檢驗(見表4所示)。(2)、(3)列是以創業活躍度為中介變量的估計結果。(2)列的結果顯示，數字經濟對創業活躍度的影響系數為正且在1%的水平上顯著，說明數字經濟對創業活躍度具有顯著的正向推動作用。(3)列的結果顯示，數字經濟對農民增收的影響系數為1.44且在1%的水平上顯著，表明具有部分中介效應。該影響系數相比(1)列的直接回歸系數1.881有所下降，說明數字經濟可通過正向影響創業活躍度來間接推動農民增收。這一實證結果支持H2，說明創業活躍度是數字經濟影響農民增收的重要渠道。

表4 中介機制檢驗結果(N=1981)

(三)異質性檢驗

1.區域異質性。上述回歸分析均是從全國層面展開。然而，不同地區經濟發展現狀、數字經濟基礎設施水平都存在一定的差異，因此本文進一步探究數字經濟與農民增收之間關系存在的區域異質性特征。首先，將283個樣本城市劃分為東部、中部、西部和東北4個區域，研究數字經濟對農民增收的區域異質性影響(見表5所示)。結果顯示，東部、中部、西部和東北4個區域的回歸系數均在1%的水平上顯著為正，系數值分別為1.304、2.007、2.593和2.386，表明東部地區數字經濟對農民增收的促進效應弱于其他3個區域，西部地區的促進作用最大?？赡艿脑蚴牵簴|部地區數字經濟發展起步較早、水平較高(相對于其他地區)，具有一定的數字基礎設施建設“先天優勢”，但受邊際效應遞減規律的影響，其“數字紅利”釋放效應的上升空間受限。同時，東部地區的農民收入顯著高于其他區域，導致數字經濟對農民收入的邊際貢獻相對變小。

表5 區域異質性檢驗結果(Ⅰ)

作為經濟活動開展的核心區域，城市群已成為一個地區獨特的身份屬性[24]。這里，進一步從是否為城市群所屬城市視角展開分析并將所有城市劃分為城市群、非城市群兩個子樣本。表6的(1)和(2)列的分樣本回歸結果顯示，不管在城市群內部還是在非城市群地區，數字經濟均顯著促進農民增收，其系數分別為1.648和2.421，說明相比于城市群內部，數字經濟對非城市群地區的農民增收具有更強的促進作用。作為國家發展戰略重要實施區，城市群得到較多的政策傾斜和優勢資源投入，其便利的基礎設施及多樣的就業機會吸引了眾多高質量的農村人力資本而導致農村人才外流[23]，在一定程度上抑制數字經濟對農民增收的驅動作用。同時，作為相對弱勢的非城市群地區，其數字化建設通過推動實體經濟發展、降低準入門檻來滿足農民的生產和生活需求，促進農民增收，數字經濟的賦能效應和普惠功能也得以顯現。

表6 區域異質性檢驗結果(Ⅱ)

2.時間異質性。2015年7月，國務院印發的《關于積極推進“互聯網+”行動的指導意見》突出強調互聯網對實現經濟提質增效升級的重要意義，數字經濟也由此上升到國家戰略并從2016年開始呈高速發展之勢。據此，將樣本期劃分為2013—2015和2016—2019年。從表6的(3)和(4)列可看出，2013—2015年數字經濟對農民增收的估計系數明顯小于2016—2019年。2015年之前，數字經濟還處于發展的起步階段，信息化技術條件相對不足，數字基礎設施發揮的滲透作用有待進一步加強，因而數字經濟對農民增收的促進作用相對較弱。2015年之后，隨著數字經濟得到越來越多的重視，數字基礎設施不斷完善，數字要素廣泛融入經濟社會各領域，數字技術與傳統產業深度融合有效推動了產業結構優化升級，使數字經濟的發展紅利得到釋放，因此2016—2019年數字經濟對農民增收具有更強的促進作用。

(四)空間效應檢驗

為考察數字經濟與農民增收的空間相關性，本文采用莫蘭指數進行檢驗。表7給出了2013—2019年數字經濟與農民增收空間相關性的莫蘭指數及其顯著性水平。結果顯示，在空間鄰接矩陣W1和經濟距離矩陣W2下，2013—2019年數字經濟的莫蘭指數均為正并通過1%的顯著性檢驗，其莫蘭指數在整體上呈下降趨勢，說明隨著數字經濟的不斷發展，各地加快數字基礎設施建設，數字技術日益突破地理空間的局限向薄弱地區擴散，空間集聚性逐漸減弱。同時，無論使用何種空間權重矩陣，農民增收的莫蘭指數也均在1%的水平上顯著為正，表明其在空間分布上呈集聚狀態，因此可借助空間面板計量模型進一步探究數字經濟對農民增收的空間交互作用。

表7 莫蘭指數檢驗結果

參考Elhorst(2014)的研究，在對面板數據進行Wald檢驗和LR檢驗后，發現SDM無法退化成SAR模型和SEM模型，因此選擇SDM模型進行接下來的實證分析[25]。由表8的SDM模型的估計結果可見，在兩種空間權重矩陣下，數字經濟的回歸系數均在5%的水平上顯著為正。其中，空間鄰接矩陣的回歸系數為0.067，經濟距離矩陣的回歸系數為0.146，均比基準估計結果的回歸系數1.881顯著下降，說明面板回歸結果明顯高估了本地區數字經濟對農民增收的影響。各控制變量的估計系數的顯著性與基準回歸基本一致，說明本文的回歸結果比較穩健。

表8 空間效應檢驗結果(N=1981)

在兩種空間權重矩陣下，農民增收的空間自回歸系數及數字經濟與空間矩陣交互項的系數均在1%的水平上顯著為正，說明地區之間不僅存在農民增收的內生交互效應，還存在外生且正向的數字經濟空間溢出效應。周邊地區數字經濟對本地區農民增收具有正向的傳導作用(即正向的外部性)?？梢?，數字經濟的發展已成為促進各地區農民增收的重要新動力。

由于上述的回歸結果無法具體體現解釋變量對被解釋變量的邊際影響，本文借鑒Elhorst(2014)的做法，通過估計直接效應、間接效應和總效應來分析數字經濟對農民增收的內在影響機制[25]。由表9可見，不管在空間鄰接矩陣還是在經濟距離矩陣下，數字經濟的三種效應均在1%的水平上顯著為正，表明數字經濟對農民增收有著顯著的正向溢出效應；數字經濟的間接效應均顯著高于直接效應，說明數字經濟的強外部性特征對促進周邊地區農民增收具有較大貢獻。對于控制變量，在兩種空間權重矩陣下，經濟發展水平、金融發展水平和基礎設施水平的三種效應均為正并通過顯著性檢驗，說明這三個控制變量對周邊地區農民增收的空間溢出效應同樣較為明顯。而科教投入的直接效應為正，在空間鄰接矩陣下不顯著而在經濟距離矩陣下顯著，其間接效應和總效應在兩種空間權重矩陣下均顯著為負，說明科教投入的增加對本地區農民增收產生正向影響，但周邊地區和整個經濟體系的科教投入增加將抑制本地區農民增收?？赡艿脑蚴牵褐苓叺貐^增加科教投入對本地區人力資本產生虹吸效應，造成農村優質人才大量流失，從而不利于本地區農民增收。

表9 空間杜賓模型檢驗結果(N=1981)

(五)穩健性檢驗

為確保實證結果的可靠性，我們對上述的固定效應模型和空間計量模型分別進行穩健性檢驗。第一，替換核心解釋變量。借鑒趙濤等(2020)的做法[6]，本文使用主成分分析法代替前文的熵值法并對數字經濟指標進行賦權求值，以替換原有的數字經濟指數，然后再就數字經濟對農民增收的影響進行回歸(結果如表10的(1)列所示)。第二，增加控制變量。市場化水平的提升加速了要素在城市與農村之間的流動和重新配置，對現代農業產生重要作用，有利于農民增收[26]。為減少遺漏變量對回歸結果的影響，本文增加市場化水平(urb)這一控制變量。由于夜間燈光數據排除了人為因素的干擾，綜合反映夜間人類活動強度，能有效區分城市和農村地區[27]，故選用美國國家海洋和大氣管理局(NOAA)發布的夜間燈光數據來表征市場化水平(結果如表10的(2)列所示)。第三，內生性檢驗?？紤]到內生性問題，參考黃群慧等(2019)的研究[28]，本文將上一年全國互聯網用戶數與1984年各城市每百萬人郵局數量的交互項作為數字經濟的歷史工具變量。一方面，郵電業務的發展對城市互聯網技術的應用產生影響，歷史上郵局數量多的地區的信息網絡基礎設施建設更完善，數字經濟發展水平也更高；另一方面，隨著郵局對經濟發展的影響日漸式微，歷史上郵局數量未對當地的農民收入產生直接影響。因此，該交互項同時滿足選取工具變量的相關性和外生性條件。由于歷史郵局數據選自1984年的《中國城市統計年鑒》，與現在的行政區劃存在一定的差異，故對部分樣本進行刪減。表10的(3)列的結果顯示，在考慮內生性問題后，數字經濟對農民增收的提升效應仍成立。此外，工具變量識別不足檢驗Kleibergen-Paaprk LM統計量P值為0.00，弱工具變量檢驗結果Cragg-Donald Wald F統計量和Kleibergen-Paaprk Wald F統計量分別為534.67和149.72，遠大于Stock-Yogo弱工具變量識別檢驗在10%的水平上的評判值16.38，表明工具變量滿足可識別性條件且不存在弱工具變量問題。第四，使用不同的空間權重矩陣進行穩健性檢驗。為綜合反映兩個地區的地理和經濟因素的影響，本文使用經濟地理嵌套矩陣替換前文的兩種空間權重矩陣，以檢驗結果是否穩健(如表10的(4)列所示)?？梢?，核心解釋變量的回歸系數和顯著性均未發生明顯變化，在空間計量模型中數字經濟與空間矩陣交互項的系數和顯著性水平也與前文一致，說明回歸結果是穩健的，從而佐證了本文的研究假設。

表10 穩健性檢驗結果

五、研究結論與政策建議

本文以2013—2019年283個城市為研究對象，采用熵值法測算各城市的數字經濟發展水平，多角度實證分析數字經濟對農民增收的內在影響、作用機制和空間溢出效應，得到以下的幾點結論：數字經濟對農民增收具有顯著的正向促進作用，說明數字經濟已成為推動鄉村振興戰略有效實施、加快實現共同富裕的重要驅動力；中介效應檢驗表明數字經濟通過提升創業活躍度來促進農民增收；數字經濟的發展不僅顯著提高當地農民的收入，對周邊地區農民的收入也有著正向推動作用，具有空間溢出效應；數字經濟對農民增收的影響效果具有異質性特征。從時間異質性看，2016年之后數字經濟對農民增收的推動作用顯著強于2016年之前；從空間異質性看，相比于東部地區和城市群所屬城市，中西部、東北和非城市群地區受到的數字經濟溢出紅利更明顯，說明數字經濟對欠發達地區農民增收的積極影響大于發達地區。

根據以上結論并立足于我國鄉村數字化轉型現狀，本文提出以下的政策建議。第一，夯實農村數字基礎設施建設，彌合城鄉數字鴻溝。加大農村及偏遠地區5G建設、農村光纖寬帶網絡和IPv6等“新基建”的投入，將物聯網和大數據等數字技術有機嵌入農村產業，積極推進智慧農村建設，實現更高質量的互聯互通，進一步釋放并鞏固數字基礎設施建設給農民增收和農村地區經濟發展帶來的紅利優勢。第二，持續強化數字經濟在提升創業活躍度上的作用。加快數字經濟與實體經濟的深度融合，增強農民對數字技術的認知和應用能力，完善原有的創業生態系統[29]，通過提高交易效率、降低創業門檻等多維度激活創業勁頭，從而深入推動農民創業，開拓增收新渠道。第三，結合區域發展差異，制定動態、差異化的數字鄉村發展標準。各地區因地制宜探尋數字助農的發展路徑。數字經濟發展水平相對較低的地區應充分利用“后發優勢”加快拓寬數字基礎設施覆蓋面，廣泛吸納數字技術、數字人才和數字資本并應用到本地特色的數字農業新業態中，以獲取數字經濟發展帶來的紅利，縮小與發達地區農民收入的差距。第四，充分發揮數字經濟對農民增收的空間溢出效應。構建地區間協同發展的數字網絡，暢通信息、技術、人才等要素流動[30]，發揮發達地區數字經濟的輻射帶動作用，助推欠發達地區經濟發展和農民增收，讓數字經濟切實成為共同富裕背景下破解地區發展不平衡的新動能。