一、引言

在推进中国式现代化进程中，加快实现城乡融合发展是实施乡村振兴战略、推进农业农村现代化的应有之义。然而，当前我国城乡二元结构依然十分突出，城乡收入差距明显、公共服务不均、农村人口市民化等问题仍亟待解决。在此背景下，加快推进城乡融合发展迫在眉睫，这对于实现共同富裕目标和乡村全面振兴至关重要。近年来，以大数据、云计算、人工智能等数字技术为支撑的数字经济快速发展。对于城乡融合而言，蓬勃发展的数字经济可以通过提高资源配置效率、降低城乡市场交易成本、缓解城乡信息不对称等途径发挥正向作用。与此同时，实体经济作为现代经济运行的根基，是我国未来经济发展以及在国际竞争中赢得主动的关键所在。党的二十大报告明确指出，要“加快发展数字经济，促进数字经济和实体经济深度融合”。因此，数字经济与实体经济理应协同发力，双轮驱动城乡融合发展。

回顾既有文献，如何推动城乡融合发展一直是学术界重点研究领域之一。一类文献以城乡融合目标为导向，重点从理论层面探察了城乡融合视域下村落共同体秩序重建路径、农村社区治理共同体构建路径和农村金融发展模式。另一类文献则从实证层面论证了影响城乡融合发展的多维因素。研究发现，城市土地一级市场化与农地市场化可显著带动城乡融合发展水平提升，外来劳动力技能多样性能够有效促进县域城乡融合，互联网普及与农村金融发展可以同时提升本地区及周边地区城乡融合水平。还有学者基于要素配置与流动情况进行考察，发现城乡要素错配是制约城乡融合发展的重要因素，而生产要素流动对城乡融合发展有显著促进作用。此外，随着数字经济快速发展，近年来学者们关注到数字基础设施、数字普惠金融、数字乡村建设对城乡融合的影响，发现三者对城乡融合均具有显著的促进效应。在国家高度重视数字经济与实体经济融合的背景下，学者们围绕数实融合产生的社会效应展开探讨，发现数实融合对产业结构升级、绿色创新、新质生产力发展等均可发挥正向作用。

综上所述，现有文献虽然证实了数字经济对城乡融合的正向影响效应，但并未就数实融合对城乡融合的直接影响进行探察，且现有研究关于数实融合、要素投入与城乡融合三者之间的内在关系仍处于“黑箱”状态。本文基于2010—2023年我国30个省份的数据，在测算数实融合水平及城乡融合水平的基础上，将数实融合、要素投入、城乡融合纳入统一分析框架，探讨三者之间的内在关联，并从劳动力、土地、资本、数据、技术五个层面分析要素投入能否在数实融合与城乡融合之间发挥中介作用。

二、理论分析与研究假设

（一）数实融合对城乡融合的影响

数实融合能够从多个维度赋能城乡融合。第一，数实融合有助于促进城乡经济融合。从某种程度上来说，数实融合过程亦是信息技术赋能传统产业的过程，数实融合在培育新模式、新业态和新产业，促进经济社会进步的同时，也为城乡产业融通提供了新渠道。通过发挥创新模式、降低成本、增加收益、提升效率作用，数实融合使城市产业升级与农村农业产业链延伸紧密关联，城乡间产业融通度明显上升。此外，数字经济与乡村实体产业的融合进一步推动了农耕体验、农业观光及乡村民宿等多元产业发展，催生出“数字+旅游”“数字+文化”等多种现代乡村业态，打通农村市场与城市消费人群之间的连接通道，提升城乡经济融合水平。第二，数实融合有助于促进城乡空间融合与人口融合。推进数实融合发展进程中，各部门会进一步加强基础设施统筹规划建设，推动城乡数据中心、物联网等新型数字基础设施覆盖面不断扩展，这有助于提升城乡之间的交通便利度，加速城乡人口融合，实现城乡空间及人口融合发展。第三，数实融合能够加速城乡社会融合与生态融合。数实融合能够促进数字资源与基本公共服务整合，缩小城乡基本公共服务差距，促进城乡社会融合发展。同时，数实融合发展会直接带动远程医疗、在线教育等服务平台发展，使城乡居民可以享受到相对均等的公共服务，促进城乡社会融合。并且，数实融合过程中对数字技术的无边界应用还可直接提升城乡居民环保意识与参与度，形成全社会共同关心、支持生态环境保护的良好氛围，推动城乡生产环境改善和融合发展。基于此，提出研究假设1:

假设1：数实融合能够显著提升城乡融合水平。

（二） 要素投入的中介作用

充足的生产要素投入是实现城乡融合的重要前提。数实融合的不断发展可以吸引资本、劳动力、土地、技术、数据等生产要素投入，进而间接推动城乡融合发展。就资本要素投入维度而言，数实融合催生了大量数字化平台，使城乡间投资信息、项目需求等可以实现实时共享。借助大数据、人工智能等技术，城乡资本供需可以实现精准化匹配，城市资本可以更加精准地流向农村具备发展潜力的特色产业，在实现资本优化配置的同时推动城乡融合发展。并且，数实融合的发展带动了数字支付、互联网金融等新型金融业态，为农村居民提供了多元化融资渠道。在数字技术加持下，资本要素投入的流程得到简化，农村居民得以更加便捷地获得资本要素支持以进行农业生产与创新，从而推动城乡融合发展。

就劳动力要素投入维度而言，数字经济与实体经济融合发展催生了大量新型就业岗位，在零工经济平台、在线教育平台助力下，劳动力就业空间与学习途径得到有效拓展。农村居民不再局限于农业生产或受雇于单一正式雇主，而是可以借助数字技能获得更多样化的机会与更高的经济回报。与此同时，城市居民也会因受到“数字+农业”等新兴领域的吸引而进入农村地区。由此，数实融合会逐步提升整体劳动力要素投入水平，促使城乡居民收入差距和生活水平差距不断缩小，显著提升城乡融合程度。

就土地要素投入维度而言，数实融合可以借助数字技术对城乡土地进行数据化管理与监测，打破城乡土地市场信息壁垒，实现土地信息共享与透明化。伴随农村闲置建设用地、宅基地等信息的录入与公开，土地要素资源的社会经济价值得到进一步挖掘。这有助于吸引大量城市投资者与企业进入农村市场，推动农村地区产业空间重构，为城乡融合提供有力支撑。

就技术要素投入维度而言，数实融合发展会降低先进技术应用与二次开发成本，提高技术要素整体投入水平。在云计算、工业互联网等数字技术加持下，城市地区技术向农村地区溢出速度大幅加快，且科研院所、高校等得以通过云端研发设计平台与乡村企业、农户联合进行产品研发与技术攻关。这有助于提升农业生产效率，推动农业产业升级，促进农业现代化、智能化发展，为城乡融合注入持久动能。

就数据要素投入维度而言，数实融合发展过程中催生的一系列数字平台可以有效缓解城乡之间的信息不对称，提升整体数据要素投入水平。数实融合的发展能够汇聚城乡人口、产业、教育、消费等多维数据，并通过智能化分析精准引导城乡之间各类生产要素的优化配置。借助各类型数字平台及制度变革，数实融合重构了城乡数据要素的采集、共享、应用与交易机制，有效打破了城乡数据壁垒，激活了数据要素价值，形成“数据驱动决策、要素精准配置”的城乡融合发展范式。基于此，提出研究假设2:

假设2：数实融合能够通过促进要素投入间接提升城乡融合水平，具体而言，数实融合可通过促进资本、劳动力、土地、技术、数据要素投入，推动城乡融合水平提升。

三、研究设计

（一）模型构建

1.基准模型

为检验数实融合对城乡融合的具体影响，构建如下计量模型：

其中，i与t分别代表省份与年份，URI_it代表城乡融合，DS_it为数实融合，Control_it代表控制变量，μ_i、v_t分别代表省份与年份固定效应，ε_it为随机扰动项。

2.因果中介模型

鉴于传统中介效应模型存在天然的内生性问题，本文基于Alan等（2018)提出的因果中介分析框架，构造因果中介模型，将总效应分解为随机直接效应和间接效应，并通过敏感性分析弱化内生性问题。首先设定DS为数实融合水平的二元（高和低）虚拟变量，M_i(a)为当DS取值为a时的中介变量取值，URI_i(a,m)代表处理变量（DS=a）和中介变量（M=m）共同作用下的城乡融合水平。此时，数实融合的城乡融合效应可通过平均处理效应（ATE）进行量化，其数学表达式为：

若证实了存在ATE，则表明数实融合可以对城乡融合产生实质性影响，且中介变量M在数实融合干预下存在两个潜在值：M_i(1)、M_i(0)。此时，城乡融合结果变量可表示为URI_i(a,M_i(0))和URI_i(a,M_i(1))，其中a∈{0,1}。基于此，平均因果中介效应（ACME）可定义为：

由于a∈{0,1}，因此数实融合对各省份城乡融合的平均直接效应（ADE）可定义为：

ACME、ADE识别方式如下：

其中，M表示中介变量。至此，各省份仅能观察到 ，但无法识别到 ，故本文借鉴项后军和张清俊（2020)的做法，引入基于准贝叶斯蒙特卡洛近似的估计方法，首先拟合式（5）和式（6），按照模型参数抽样分布模拟中介变量潜在值；其次，依据中介变量模拟潜在值得到潜在结果；最后，计算因果中介效应，ACME和ADE的有效估计值分别为β₁λ₂、λ₁。

（二）变量选取

1.被解释变量

城乡融合（URI）。遵循全面性、可得性等原则，构建城乡融合评价指标体系，并借助熵权TOPSIS法测度城乡融合水平，具体评价指标体系见表1。

2.解释变量

数实融合（DS）。采用耦合协调度模型测算数字经济与实体经济融合程度。分别构建数字经济与实体经济评价指标体系。数字经济方面，从数字产业化、产业数字化、数字基础设施、数字经济发展环境4个层面进行衡量。实体经济方面，从实体结构、实体环境、实体效益、实体创新4个维度进行衡量。测度方法同样使用熵权TOPSIS法。具体评价指标体系如表2所示。

在此基础上，测度数实融合水平，具体公式如下：

其中，DS表示数字经济与实体经济的耦合协调度，其取值范围为[0,1]，数值越大，代表数实融合程度越高。C为数字经济与实体经济耦合度，计算公式为 ，其取值范围为[0,1],F1、F2分别表示数字经济和实体经济的发展水平。T为数字经济与实体经济的协调度，反映两系统之间的互动水平，计算公式为T=αF₁+βF₂，α、β为待定系数，本文认为实体经济与数字经济相辅相成、同等重要，设定α、β的取值均为0.5。

3.中介变量

要素投入。根据2020年发布的《中共中央国务院关于构建更加完善的要素市场化配置体制机制的意见》可知，资本、劳动力、土地、技术、数据是五大主要要素。以地区固定资本投入与地区生产总值的比值衡量资本要素投入（CEI）；以地区当年从业人数衡量劳动力要素投入（LEI）；以建成区面积与土地总面积之比衡量土地要素投入（LANDEI）；以财政科技支出占一般公共预算支出总额的比重反映技术要素投入（TEI）；以移动电话交换机容量的对数衡量数据要素投入（DEI）。

4.控制变量

为尽可能减小估计偏误，对如下变量进行控制：基础设施建设（INF），以人均道路面积衡量。经济发展水平（GDP），采用人均GDP的对数衡量。金融发展水平（FIN），以地区年末金融机构各项贷款余额与GDP之比衡量。政府财政支出（GOV），以地方政府一般公共预算支出衡量。对外开放程度（OPEN），以进出口总额与地区生产总值之比衡量。市场化水平（MARK），以非国有固定资产投资占全社会固定资产投资的比重衡量。

（三） 数据来源

考虑数据的连续性与可获得性，选取2010—2023年中国30个省份（不含西藏和港澳台）的面板数据进行实证分析。数据主要来源于《中国统计年鉴》《中国第三产业统计年鉴》《中国农村统计年鉴》《中国农业年鉴》、国家统计局官网、农业农村部网站、EPS数据平台、中经网统计数据库以及各省份历年统计年鉴。针对部分省份缺失的数据，采用均值插补法和移动平均法补齐。

四、实证分析

（一）基准回归结果分析

Hausman检验结果显示，采用随机效应模型的原假设被拒绝，故选用固定效应模型进行回归分析。表3展示了数实融合对城乡融合的基准回归结果。可以发现，在纳入控制变量前后，数实融合的估计系数分别为0.540、0.331，均在1%的水平上显著，说明数实融合可以显著提升城乡融合水平，本文假设1得到验证。控制变量方面，基础设施建设、经济发展水平、金融发展水平、政府财政支出、市场化水平的估计系数均为正，且至少通过5%的水平上的显著性检验，说明上述变量均有助于城乡融合。对外开放程度的估计系数为负，在5%的水平上显著。可能的解释是，相较于农村地区，城市能够充分享受开放经济环境带来的发展机遇与资源，是对外开放成果的主要受益者，故对外开放并不能显著促进城乡融合发展。

（二） 内生性检验

双向因果关系、遗漏变量可能导致回归模型产生内生性问题。对此，本文分别采用工具变量法和增加控制变量法缓解上述因素引发的内生性问题。第一，工具变量法。将数实融合的滞后一期作为工具变量，采用两阶段最小二乘法回归，结果如表4列（1）、列（2）所示。第一阶段回归结果显示，数实融合滞后一期与当期数实融合显著正相关。Wald F统计量为261.224，大于临界值16.38，通过弱工具变量检验；LM统计量为124.478，通过过度识别检验，所选工具变量具备较强的合理性。第二阶段回归结果显示，数实融合的估计系数为0.366，在1%的水平上显著，进一步验证了数实融合对城乡融合的促进作用。第二，增加控制变量。将城镇化水平（URBAN）、产业结构（IND）作为控制变量纳入回归模型重新进行估计，结果见表4列（3）。其中，城镇化水平通过城市人口在总人口中的占比衡量，产业结构通过第三产业产值与第二产业产值之比衡量。纳入这两个控制变量后的回归结果显示，数实融合的影响系数和显著性并未发生明显变化。综上，数实融合对城乡融合的正向影响在考虑内生性问题后仍旧成立。

（三）稳健性检验

为保证基准回归结果的稳健性，采用以下几种方法进行稳健性检验。第一，剔除直辖市样本，北京、天津、上海、重庆四个直辖市具有一定的政策优势，可能影响结果的普适性，故剔除四个直辖市样本并重新进行回归，结果见表5列（1）。数实融合的估计系数仍旧显著为正，表明数实融合有助于促进城乡融合，基准回归结果较为稳健。第二，变更研究时期。2019年暴发的新冠疫情对城乡经济社会带来冲击，因此设定研究时间段为2010—2018年，并重新进行回归，结果如表5列（2）所示。结果显示，数实融合的估计系数与基准回归结果无显著差异，说明前文估计结果较为稳健。第三，更换变量衡量方式，前文使用熵权TOPSIS法测度数字经济、实体经济与城乡融合发展水平，此处采用主成分分析法重新进行测度并回归，结果见表5列（3）。数实融合的估计系数显著为正，与基准回归结果一致，说明数实融合可以切实提升城乡融合水平，再次证明前文结论具有较强的稳健性。

（四）地区异质性检验

鉴于我国不同地区经济基础、地理区位存在客观差异，可能导致数实融合对城乡融合的影响存在异质性。将30个省份划分为东、中、西三大地区进行分组回归，结果如下页表6所示。观察可知，数实融合对东部、中部地区省份城乡融合的影响系数分别为0.439、0.302，均在1%的水平上显著，说明数实融合能够显著提升东部及中部地区城乡融合水平。数实融合对西部地区省份城乡融合的影响系数为0.215，未通过显著性检验，表明数实融合对西部地区省份城乡融合的影响不显著。可能的解释是，西部地区数字经济发展相对落后，居民数字素养与数字技能水平偏低，难以充分发挥数实融合对城乡融合的正向效应。

（五）要素投入的中介效应检验

本文基于因果中介模型，从资本、劳动力、土地、技术、数据等生产要素视角，检验要素投入的传导机制，结果如表7所示。在参数不确定性分析中，基于准贝叶斯框架，通过1000次重复模拟进行参数估计。结果显示，数实融合对资本、劳动力、技术与数据要素投入的影响系数均显著为正，对应ACME的95%置信区间均不包含0；对土地要素投入的影响系数并未通过显著性检验，且对应ACME的95%置信区间包含0。这一结果表明，数实融合不仅可以直接促进城乡融合，还可以通过促进资本、技术、劳动力及数据要素投入间接带动城乡融合，即资本、技术、劳动力与数据要素投入可以在数实融合与城乡融合之间发挥中介作用，土地要素投入的中介作用则并不成立，本文假设2部分得到验证。土地要素投入不具有显著中介效应的原因可能是，当前制约土地要素投入的主要因素在于土地碎片化、土地产权模糊等制度性障碍，而数实融合难以在制度层面产生明显影响。

五、结论与建议

（一）结论

本文基于2010—2023年我国30个省份的面板数据，实证分析数实融合对城乡融合的影响效应，并识别要素投入在其中发挥的中介作用。得到如下主要结论：数实融合对城乡融合有显著的促进作用，但这一影响效应存在地区异质性，表现为对东部地区的影响最强，对中部地区的影响次之，对西部地区的影响不显著。第二，资本、劳动力、技术、数据要素投入在数实融合促进城乡融合过程中均可发挥中介效应，数实融合可通过发挥外部性效应，促进上述生产要素投入，进而带动城乡融合发展。但土地要素投入在数实融合与城乡融合间的中介作用不明显。

（二）建议

一方面，加快推动城乡一体化数字基础设施建设，夯实数实融合发展基石。为充分发挥数实融合对城乡融合的促进作用，政府应统筹推进城乡一体化的数字基础设施建设，按需制定城乡一体化数字基础设施整体规划。在具体规划中，要注重区域协调发展，避免重复建设与资源浪费，实现城乡数字基础设施的互联互通、共享共用，缩小城乡数字鸿沟。优先考虑在城乡结合部或农村地区建设大数据中心，提供数据的存储计算与分析服务，实现城乡数据资源开放共享，为数实融合奠定建设基础，以数实融合带动城乡融合。另一方面，深化要素市场改革，充分发挥要素投入的机制作用。在劳动力要素维度，加快农业转移人口市民化进程，建立健全随迁子女保障机制、住房供应保障机制等，畅通城市落户通道。与此同时，在农村地区积极开展面向农村居民的数字技能培训，充分提升农村地区人力资本水平。在土地要素维度，建立城乡一体化土地市场，以土地规划与用途管制作为唯一市场准入制度，适当放活农村土地使用权，盘活农村闲置与低效利用的土地资源。在资本要素维度，大力扶持农村新型经营主体发展，通过设立城乡融合产业投资基金等方式引导城市资本参与乡村振兴。在数据要素维度，建立统一的数据共享平台，破除城乡数据壁垒与数据孤岛困境，积极探索城乡数据要素应用场景，通过智慧城市、智慧农业等发挥数据要素对城乡融合的带动作用。在技术要素维度，探索建立城乡技术交流平台，借助技术转移中心、科技成果转化中心等载体，促进城乡企业之间的技术合作与交流，加速城乡技术要素转化与共创。