数字经济对甘肃省城乡收入差距的影响机制与空间效应

doi:10.12118/j.issn.1000-6060.2025.003

Abstract

Abstract:

Exploring the mechanism through which the digital economy influences the urban-rural income gap holds significant importance for promoting integrated urban-rural development and achieving common prosperity. Based on relevant data from 14 cities (prefectures) in Gansu Province of China from 2012 to 2022, this study employs a fixed effects model and a spatial econometric model to empirically analyze the impact mechanism and spatial effects of the digital economy on urban-rural income gap. The findings are as follows: (1) The impact of the digital economy on the urban-rural income gap in Gansu Province exhibits a nonlinear “narrowing-widening-narrowing” pattern and has entered a critical phase since 2022, with the digital economy widening the urban-rural income gap. (2) Regional heterogeneity analysis reveals that the influence of the digital economy on the urban-rural income gap varies across different regions of Gansu Province. Specifically, a pronounced “inverted N-shaped” relationship is observed in the southeastern region of Gansu, while the impact is relatively weak in the central region and statistically insignificant in the Hexi Corridor region. (3) Mechanism analysis indicates that industrial structure upgrading and agricultural socialized services are crucial channels through which the digital economy affects the urban-rural income gap in Gansu Province. (4) There is a notable spatial clustering phenomenon in the urban-rural income gap across Gansu Province. The direct, indirect, and total effects of the digital economy on the urban-rural income gap all demonstrate an “inverted N-shaped” relationship, implying the presence of spatial spillover effects in the digital economy’s influence on the urban-rural income gap.

Key words: digital economy, industrial structure upgrading, agricultural socialized services, spatial spillover effect, Gansu Province

LI Xiaoke, CHEN Qiangqiang. Influence mechanism and spatial effects of the digital economy on the urban-rural income gap in Gansu Province[J].Arid Land Geography, 2026, 49(1): 198-210.

Figures/Tables 13

Fig. 1

Tab. 1

Descriptive statistics of variables"

变量类别	变量名称	符号	均值	中位数	标准差	最小值	最大值
被解释变量	城乡收入差距	$G a p$	0.122	0.143	0.067	0.007	0.277
核心解释变量	数字经济发展水平	DE	0.236	0.215	0.149	0.022	0.770
控制变量	经济发展水平/10⁴元	gdp	15.281	15.273	0.660	13.782	17.325
	教育投入/人	edu	6.569	6.537	0.228	5.840	7.235
	财政自给率	gov	0.232	0.167	0.174	0.042	0.880
	金融发展水平	fin	3.391	3.210	1.211	1.416	7.621
	对外开放水平	open	0.065	0.008	0.140	0.001	0.928
机制变量	产业结构升级	Ind	1.769	1.574	1.160	0.205	6.219
	农业社会化服务/10⁴元	Soc	0.497	0.430	0.198	0.226	0.945

Tab. 1

Tab. 2

Tab. 3

Baseline regression results"

变量	Gap
变量	回归1	回归2	回归3	回归4
DE	0.098^***（2.671）	-0.147^**（-2.120）	-0.373^***（-4.468）	-0.559^***（-3.475）
DE²	-	0.194^***（4.088）	1.044^***（5.142）	1.977^***（2.745）
DE³	-	-	-0.783^***（-4.290）	-2.647^*（-1.900）
DE⁴	-	-	-	1.226（1.349）
gdp	-0.061^***（-4.462）	-0.053^***（-4.065）	-0.034^***（-2.648）	-0.027^**（-1.988）
edu	-0.001（-0.047）	0.003（0.267）	-0.002（-0.201）	-0.004（-0.341）
gov	0.120^***（3.311）	0.115^***（3.363）	0.091^***（2.808）	0.086^***（2.626）
fin	-0.009^*（-1.955）	-0.005（-1.134）	-0.004（-0.904）	-0.004（-0.867）
open	-0.031（-1.590）	-0.021（-1.168）	-0.002（-0.124）	-0.001（-0.032）
Constant	1.058^***（5.038）	0.921^***（4.589）	0.692^***（3.548）	0.612^***（3.008）
控制变量	是	是	是	是
N	154	154	154	154
$R 2$	0.777	0.804	0.830	0.832
城市固定	是	是	是	是
时间固定	是	是	是	是

Tab. 3

Tab. 4

Heterogeneity analysis regression results"

变量	河西地区回归5	陇中地区回归6	陇东南地区回归7
$D E$	-0.014（-0.159）	-0.231（-1.353）	-0.953^***（-3.138）
DE²	-0.112（-0.460）	0.761^**（2.210）	5.039^***（3.479）
DE³	0.163（0.721）	-0.603^**（-2.338）	-7.612^***（-2.908）
Constant	0.520^**（2.108）	-0.525^*（-1.722）	2.632^***（5.766）
控制变量	是	是	是
N	55	44	55
$R 2$	0.797	0.954	0.976
城市固定	是	是	是
时间固定	是	是	是

Tab. 4

Tab. 5

Regression results based on time trends"

变量	Gap 回归8
DE（基期=2012年）	-0.199^***（-2.775）
DE×2013年	0.044（1.206）
DE×2014年	0.082^*（1.978）
DE×2015年	0.098^**（2.156）
DE×2016年	0.122^**（2.566）
DE×2017年	0.151^***（3.139）
DE×2018年	0.179^***（3.636）
DE×2019年	0.195^***（3.795）
DE×2020年	0.184^***（3.503）
DE×2021年	0.143^***（2.935）
DE×2022年	0.202^***（4.181）
Constant	1.265^***（7.334）
控制变量	是
N	154
$R 2$	0.802
城市固定	是
时间固定	是

Tab. 5

Tab. 6

Mechanism test of industrial structure and agricultural socialized services"

变量	Gap 回归3	Ind 回归9	Soc 回归10
DE	-0.373^***（-4.468）	13.506^***（3.894）	19.503^***（4.048）
DE²	1.044^***（5.142）	-31.016^***（-3.679）	-44.069^***（-3.764）
DE³	-0.783^***（-4.290）	22.588^***（2.981）	30.081^***（2.858）
Constant	0.692^***（3.548）	0.387（0.048）	-11.968（-1.064）
控制变量	是	是	是
N	154	154	154
$R 2$	0.830	0.621	0.506
城市固定	是	是	是
时间固定	是	是	是

Tab. 6

Tab. 7

Robustness and endogeneity tests"

变量	替换解释变量回归11	缩尾处理回归12	改变样本观察期回归13	工具变量法回归14
DE	-0.102^***（-6.410）	-0.373^***（-4.468）	-0.232^**（-2.186）	-1.043^***（-4.943）
DE²	0.045^***（5.809）	1.044^***（5.142）	0.923^***（3.991）	2.287^***（5.109）
DE³	-0.006^***（-4.634）	-0.783^***（-4.290）	-0.749^***（-3.645）	-1.708^***（-4.568）
Constant	0.886^***（5.008）	0.692^***（3.548）	0.717^***（3.355）	-0.015（-0.053）
控制变量	是	是	是	是
N	154	154	154	154
$R 2$	0.847	0.830	0.783	0.970
城市固定	是	是	是	是
时间固定	是	是	是	是
Kleibergen-Paap rk LM统计量	-	-	-	15.156 [0.0001]
Kleibergen-Paap rk Wald F统计量	-	-	-	23.055 {16.38}

Tab. 7

Fig. 2

Fig. 3

Tab. 8

Tab. 9

Tab. 10

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一级指标	二级指标	指标说明	单位	属性	权重
数字基础设施	互联网普及率	每百人互联网宽带用户数	户·(100人)^-1	正	0.092
数字基础设施	移动电话普及率	每百人移动电话用户数	部·(100人)^-1	正	0.053
数字产业化	信息化从业人员比例	信息传输、软件和信息技术服务业从业人员占年末从业人数比重	%	正	0.023
	人均电信业务总量	电信业务总量占常住人口比重	10⁴元·人^-1	正	0.209
	人均邮政业务总量	邮政业务总量占常住人口比重	10⁴元·人^-1	正	0.103
产业数字化	数字金融使用深度	数字普惠金融使用深度指数	-	正	0.040
	数字金融覆盖广度	数字普惠金融覆盖广度指数	-	正	0.033
	普惠金融数字化程度	数字普惠金融数字化程度指数	-	正	0.023
	电子商务销售额占比	电子商务销售额占GDP的比重	%	正	0.069
数字治理	R&D内部经费支出占比	R&D内部经费支出占GDP的比重	%	正	0.178
数字治理	每万人发明专利申请授权量	发明专利申请授权量占常住人口比重	件·(10⁴人)^-1	正	0.177

检验	统计量	P值
LM空间误差检验	42.129	0.000
稳健的LM空间误差检验	28.956	0.000
LM空间滞后检验	128.041	0.000
稳健的LM空间滞后检验	114.867	0.000
Wald（SDM退化为SAR）检验	74.125	0.000
Wald（SDM退化为SEM）检验	98.014	0.000
LR（有无个体效应）检验	32.100	0.021
LR（有无时间效应）检验	193.412	0.000

Influence mechanism and spatial effects of the digital economy on the urban-rural income gap in Gansu Province

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统计量	2012年	2013年	2014年	2015年	2016年	2017年	2018年	2019年	2020年	2021年	2022年
全局莫兰指数	0.696^***	0.731^***	0.735^***	0.728^***	0.732^***	0.7332^**	0.738^***	0.739^***	0.733^***	0.740^***	0.749^***
Z统计值	3.869	4.042	4.062	4.028	4.047	4.053	4.080	4.088	4.047	4.082	4.122
P值	0.001	0.001	0.000	0.001	0.001	0.001	0.000	0.000	0.001	0.000	0.000

变量	直接效应	间接效应	总效应
DE	-0.211^**（-2.172）	-0.390^***（-4.136）	-0.602^***（-5.080）
DE²	0.546^**（2.208）	1.024^***（3.592）	1.569^***（4.151）
DE³	-0.394^**（-1.990）	-0.769^***（-3.370）	-1.164^***（-3.966）
控制变量	是	是	是
城市固定	是	是	是
时间固定	是	是	是
N	154	154	154
R²	0.847	0.847	0.847

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