县域数字乡村发展对农村人口外流的影响

摘要：基于2021年广西100个县区数据测算了人口外流率，运用空间自相关方法分析了县域农村人口外流类型的空间集聚与分异，并通过构建空间滞后模型和空间误差模型考查数字乡村发展对县域农村人口外流的空间溢出效应.结果显示：广西绝大部分县域人口处于净流出状态，只有雁山区和龙圩区处于人口净流入状态；人口外流类型在空间分布上存在一定集聚特征，其中，桂东北的部分县域呈现低-低集聚，桂东南的部分县域呈现高-高集聚特征；数字乡村发展能有效抑制县域农村人口外流，县域农村人口外流不仅受本县数字乡村发展的影响，还受到其他县域数字乡村空间溢出效应的影响；数字乡村对市辖区与县域农村人口外流的影响具有异质性.未来，广西应着力发展县域数字经济，进一步挖掘县域吸收农村劳动力的潜力，提高县域农村居民收入，抑制人口外流.

关键词：数字乡村；人口外流；空间分析；溢出效应

中图分类号：F 304.6""" 文献标志码：A""" 文章编号：1001-988Ⅹ（2024）04-0088-09

The impact of digital rural development on rural population outflow

—As an example of Guangxi Province

WEI Jing-nan1，WU Liu-fen2

（1.College of Economic and Management，Guangxi University of Science and Technology，Liuzhou 545006，Guangxi，China；

2.School of Finance and Public Management，Guangxi University of Finance and Economics，Nanning 530003，Guangxi，China）

Abstract：It has been calculated the rate of outflow based on the population data of 100 counties in Guangxi Province in 2021，analyzed the spatial agglomeration and differentiation of the rural population outflow types in county areas by using spatial autocorrelation，and examined the spatial spillover effect of digital village on rural population outflow in county areas by constructing spatial lag model and spatial error model from the perspective of digitization in.The results show that most of the county population is in a state of net outflow in Guangxi Province，and the types of rural population outflow have certain clustering characteristics in spatial distribution.Some counties in the

northeast of Guangxi Province show low-low agglomeration among them，and high-high agglomeration

with some counties in the southeast.The development of digital rural can restrain the rural population outflow in counties effectively.The rural population outflow in county areas is not only affected by the digitization of the county，but also affected by the spatial spillover effect of the digitization of other counties.The study also finds that the impact of digitization on the rural population outflow in municipal districts and counties is heterogeneous.In the future，the digital economy in counties should be develop in Guangxi Province，excavate the potential of rural labor in counties even further，increase rural incomes in counties.

Key words：digital village;population outflow;spatial analysis;spillover effect

数字乡村是基于现代数字技术，以推动农业、农村与农民深度融合，逐步实现农业农村现代化的发展战略［1］.在数字乡村发展背景下，广西农村人口呈一定程度外流.长期以来，受地理环境、城乡二元结构发展不均衡等因素的影响，人口由乡村向城市、由经济欠发达地区向经济发达地区转移成为必然［2］.根据国家统计局广西调查队数据显示：2022年，全区农民工总量为1 314万人，其中，外出农民工（离开本乡镇）888万人，占比高达67.57%.大规模的农村人口外流，尤其是青壮年劳动力外流导致农村劳动力老龄化凸显，进而加剧了农村空心化，拉大了城乡发展差距，给乡村可持续发展带来巨大挑战［3］.

近年来，在移动互联网、人工智能及云计算技术的渗透下，数字乡村建设成效显著，乡村数字化进程加快，从而促进人口在地理空间上的流动.借助手机APP等各类数字技术平台，农村人口流动更为频繁［4］.具体来看，数字乡村与人口流动的相关研究主要集中在数字经济某一方面（如数字普惠金融［5］、农村电商［6］、互联网［7］等）对人口流动的影响和数字技术融入乡村治理问题［8］.数字金融发展通过提供就业机会和较高的预期收入吸引劳动力流入，农村电商发展推动了农民工城乡流动，电商发展主要通过缩小城乡居民收入来促进农民工返乡就业创业.此外，农村互联网发展拉近了村民与外出务工人员的情感交流，进而提高了农村人口外流意愿.

整体来看，当前关于农村人口外流的相关研究已取得丰硕的成果，但缺乏数字乡村与农村人口外流的理论研究，迫切需要更多的关注.因此，本文将数字乡村引入农村人口外流模型，利用“七普”人口数据剖析广西县域农村人口外流的空间分异特征，并采用空间计量模型分析县域数字乡村发展对农村人口外流的影响，为广西制定人口流动政策提供参考.本文的主要贡献有两点：一是基于数字乡村发展背景，探究县域数字乡村发展对农村人口外流的影响；二是采用空间计量经济模型实证研究其空间溢出效应，进一步厘清数字技术驱动农村人口外流的机制，为国内其他地区解决农村人口流动问题提供经验借鉴.

1 研究假说

农村人口外流及空间分布受多种因素的共同作用，一般包括自然地理环境［9］、经济社会发展［10］及户籍制度改革［11］等.推拉理论认为：农村人口主要往工资水平更高的发达地区流动，即农村人口呈现外流趋势［12］.数字经济的发展促使社会颠覆性变革，在数字乡村的引领下，农村人口流动规模更为庞大且频繁，势必影响农村劳动力供需关系.国内外学者对数字经济如何影响劳动力流动问题进行了各种研究，大多数集中在数字经济对劳动力的空间配置问题［13］.近年来，在数字经济的驱动下，劳动力跨区域流动变得更加复杂，就业多元化更为明显，很多劳动力实现灵活就业，提升了劳动力就业层次［14］.随着数字经济的发展，城市对农村人口的吸引力不断增大，留城市定居的意愿更为强烈［15］.此外，数字经济有利于提升农村流动人口就业质量与增加工资收入，并使得社会保障及福利待遇得到保证［16］.数字经济还能引导生产要素跨区域合理配置，促进劳动力流动［17］.由此，本文提出以下假设：

H1：数字技术解决了人们信息搜寻的不对称问题，促进了农村人口外流.

随着社会进入数字技术时代，人们获取信息的渠道更为多元化，灵活就业与线上就业成为新趋势.借助移动互联网技术，可以实时了解外界信息，且信息搜寻成本非常低，极大地刺激了农村人口外流的欲望，同时数字化还整合了各类就业信息，提高了劳动力要素的配置效率［18］.农村居民利用移动互联网了解外界动态信息，降低了信息的不对称问题，农村人口外流成为必然.在外农民工通过在线视频可以实现与家人实时沟通，数字技术拉近了时空距离，促进了农村人口跨区域流动.此外，数字技术具有外部性，一个地区数字经济的发展会对相邻甚至更远的区域产生空间溢出效应，由此，本文提出第二个假设.

H2：数字乡村对农村人口外流具有空间溢出效应.

地理学第一定律认为，任何事物都不是孤立存在的，具有一定相关性.当某个区域农民外出获得比当地更高的收入时，通过朋友圈或者抖音等在线平台让其他区域的农民也能在最短时间内获取信息，那么，相邻区域的农民也可能选择外出就业，从而形成“滚雪球效应”，带动更多的农村人口外流.一方面，数字乡村发展打破了相对封闭的村落与外界的联系，村落之间消除了地理隔阂，导致信息传播速度加快，影响范围更广；另一方面，人们获取的信息会首先影响邻近地理单元，即存在显著的空间溢出效应.

2 研究区域概况、数据来源和研究方法

2.1 研究区域概况

本研究选取广西壮族自治区（下文简称广西）作为研究区.广西地处我国西南边陲，地跨东经104°28′～112°04′，北纬20°54′～26°23′之间，行政区域土地面积23.76万km2.截至2020年7月，广西下辖14个地级市，50个县，12个自治县，9个县级市，40个市辖区.广西东连广东省，南临北部湾并与海南省隔海相望，西与云南省毗邻，东北接湖南省，西北靠贵州省，西南与越南社会主义共和国接壤，地处中国地势第二台阶中的云贵高原东南边缘，两广丘陵西部，总的地势是西北高、东南低，呈西北向东南倾斜状，主要分布有山地、丘陵、台地、平原等类型地貌，分别占全区陆地面积的62.1%，14.5%，9.1%和14.3%.

随着中国东盟自由贸易区和泛珠三角区域合作的不断深入，以及新型工业化及城镇化步伐加快，广西人口流动也随之发生变化，大规模的乡村劳动力离开农村，转移到区内外的城镇就业，其中，广东省成为广西农村人口外流的第一大省，南宁、柳州等区内中心城市成为农村人口主要流入地.此外，广西具有山地、丘陵、平原等多种地貌，区域经济异质性明显，各市县经济发展水平差异巨大，区域经济发展和农村人口流动具有自身独特的特征，具有一定代表性.

2.2 数据来源说明

本文使用的矢量地图源于国家基础地理信息中心，时间节点为2010年.农村常住人口和户籍人口数据来自《广西统计年鉴》（2022）和广西第七次全国人口普查资料；社会经济数据源于广西统计局及各市国民经济和社会发展统计公报；县域数字乡村指标数据来自阿里云和北京大学新农村发展研究院联合发布的《县域数字乡村指数研究报告（2020）》，其数据指标的科学性和权威性可靠.根据本文研究内容的需要，剔除了无乡村户籍人口和乡村常住人口的区县，针对部分数据缺失的区县，采用相邻年份补齐.

2.3 研究方法

1）农村人口外流测度.

人口流动是社会经济发展过程中的必然现象，指人口在不同地区之间进行的各种短期的、重复的或周期性的运动.从这一概念出发，人口外流是人口流入和流出引起的人口变动状况，可从规模和水平两个方面来度量，前者指基于实际流动统计的人口外流规模，后者指基于外流规模测度的人口外流程度.农村人口外流率（Outflow Rate of Rural Population，ORRP）［20］计算公式为

ORRP=PHP-RRPRHP×100%，（1）

其中RHP 和 RRP 分别表示农村户籍人口和农村常住人口，其中前者指在公安户籍管理部门登记了乡村常住户口的人，后者指实际经常居住在乡村半年以上的人口.根据人口外流的程度，将县域农村人口外流划分为净流入型、流动平衡型、净流出Ⅰ型和净流出Ⅱ型4种类型.

2）空间自相关.

地理学第一定律认为，不同的地理单元在空间上并不孤立，而是相互联系，同时在相互作用的过程中呈现出空间集聚与分异特征.空间集聚指具有某一属性的地理事物在空间上呈现一定的集聚特征；

空间分异指具有特定的地理事物在空间分布上呈现异质性.本研究分别选取Moran指数和局部Moran指数剖析广西农村人口外流的空间集聚和分异特征［19］.

全局空间自相关由Moran于1950年首次提出，用于识别地理单元之间是否存在相似性，最常见的统计量是Moran指数I，该指数取值为［-1，+1］.若指数大于0时，说明各空间单元存在正相关，并且指数越接近于1其正相关性越强；若指数小于0时，说明存在负相关，并且指数越接近于-1其负相关性越强；当指数为零时，说明观测值呈独立随机分布，全局空间不相关.Moran指数I定义为

I=∑ni=1∑nj=1wij（xi-）（xj-）

S2∑ni=1∑nj=1wij，（2）

其中，n是研究区域的地理单元总数，wij为空间权重，取值分别为1或0，表示两个单元之间相邻和不相邻，xi和xj分别是单元i和单元j的属性；S2表示观测值均值的偏差，为属性平均值.全局Moran指数I一般通过标准化Z值进行检验［20］.

局部空间自相关用于识别属性相似聚集区的空间分布位置，使用局部莫兰指数表示.局部空间自相关莫兰指数Ii定义为

Ii=（xi-）S2∑nj=1wij（xj-），（3）

其中，Ii为局部空间自相关指数，（xi-）为观测值方差，S2为属性方差，为属性平均值，wij为空间权重.当Ii取值为正时，表示空间单元i呈高集聚或低集聚；当Ii取值为负时，表示空间单元i呈高低集聚或低高集聚.

3）空间计量模型.

由于传统的计量经济模型忽略了地理单元的空间依赖性，因此，本文采用空间计量模型探究广西县域农村人口外流的影响因素［21］.常用的空间计量模型包括空间滞后模型（Spatial Lag Model，SLM）和空间误差模型（Spatial Error Model，SEM）.SLM的因变量不仅与自身的自变量有关，还受到相邻空间自变量的影响，即存在空间溢出效应.SLM的一般表达式为

y=αWy+Xβ+ε，（4）

其中y为因变量，α为待估计空间自回归系数，表现为空间对象相互作用关系，若α通过显著性检验，则说明各单元之间存在空间效应；W为n×n阶的空间权重矩阵，W为模型自变量，β为自变量待估计系数，ε为随机误差项.

SEM主要探讨模型中的空间相关误差项的显著性问题，通过不同地理单元的空间协方差来反映误差的显著性，其一般表达式为

y=Xβ+ε，

ε=ρWε+ω，（5）

其中y为因变量，X为模型自变量，β为自变量待估计系数，ε为随机误差项，ρ为待估计误差项空间滞后系数，ω为随机误差项的扰动项.

2.4 变量选取说明

1）被解释变量.

本文被解释变量为广西县域农村人口外流率.

2）核心解释变量.

关于数字乡村测度方法，学术界主要分为单一指标法和综合指标法［22，23］.单一指标法测度数字乡村主要采用农村居民手机普及率，但该指标不能全面反映数字乡村与农业农村融合发展；而综合指标法测度数字乡村虽然能从多维度构建数字乡村指标体系，但存在各指标的科学性不高等.因此，本文拟采用北京大学联合阿里云共同发布的县域数字乡村指数作为核心解释变量.该指数由数字基础设施指数、乡村经济数字化指数、乡村治理数字化指数、乡村生活数字化指数4个维度构成，经过专家综合打分对各分指标赋权重后计算所得.由于该指数并未涵盖所有区县，具体来看，广西缺失的区县包括：青秀区、城中区、鱼峰区、柳南区、柳北区、叠彩区、象山区、七星区、万秀区、长洲区这10个区，因此，本研究样本为剔除10个区的剩余区县.

3）控制变量.

农村人口外流的影响因素主要有三个方面，分别为自然地理环境、社会经济发展和人口管制政策［24］.农村人口由经济欠发达地区往经济发达地区流动，通常经济发展水平越高对农村人口流入的吸引力也越大.从农村生产条件来看，农地经营规模是影响农村人口外流的重要因素，人地矛盾紧张加速了农村人口外流；农村公共服务设施方面，随着农村交通基础设施建设不断完善，加快了农村人口外流速度；随着县域经济发展壮大及城镇化水平不断提高，县域内提供的非农就业岗位增加，导致县域第一产业就业人员比重下降.本文的控制变量包括：人均耕地面积反映农业生产条件，行政区路网密度反映农村交通基础设施，城镇化率和第一产业就业人员占比衡量县域经济发展水平.

4）中介变量.

在数字经济的驱动下，农民网购、带货直播等新业态蓬勃发展，城乡居民收入来源多样化有助于增加农村居民收入.因此，本文选取县域农民人均纯收入作为中介变量，探究农村居民收入对不同县域农村人口外流的中介效应.

3 研究结果

3.1 描述性统计分析

本研究各变量的描述性统计结果见表2.根据表1农村人口外流的类型划分可知：广西县域农村人口外流整体上处于净流出状态.具体来看，广西不同县域的农村人口外流差异很大，农村人口外流率最大值达到57.81%，最小仅为-55.37%，这意味着广西县域农村人口并非完全呈现外流，也有个别县域呈现人口净流入.从数字乡村指数差异来看，不同县域的乡村数字水平差异较大，乡村数字水平最高和最低分别为76.38和39.17.

3.2 广西县域农村人口外流类型空间分布

借助GIS10.0软件，得出广西县域农村人口外流类型空间分布如图1所示.除了数据缺失的10个市辖区以外，广西只有2个县区的农村人口处于净流入型，分别是雁山区和龙圩区，其他县区农村人口均呈现净流出状态，可见，广西绝大部分县域农村人口处于净流出特征.具体来看，在所有

净流出类型中，净流出Ⅱ型和净流出Ⅰ型的县区数量大致相当.

从空间分布来看，农村人口净流出Ⅱ型的县区主要分布在桂西北和桂东南地区，净流出Ⅰ型的县区主要分布在南宁、柳州、桂林和梧州所辖县区，此外，边境地区和北部湾地区也呈一定分布格局.

3.3 广西县域农村人口外流的空间相关分析

虽然通过图1能直观了解广西县域农村人口外流类型的分布情况，但无法得知其在空间分布上是否呈现依赖性和异质性，所以本研究采用探索性空间数据分析（Exploratory Spatial Data Analysis， ESDA）检验不同县区农村人口外流是否存在空间溢出效应，包括全局空间自相关及局部空间自相关［25］.

广西县域农村人口外流类型在空间上可能存在正相关，Moran指数I=0.1987.经过（Pseudo P-value）检验后，结果值为0.002，表明其存在空间正相关.由图2所示：广西县域农村人口外流呈现高-高聚集的县区只有9个，说明广西县域农村人口外流率高的县区被周边农村人口外流率高县区包围特征不显著；高-低聚集的县区仅有1个，说明广西县域农村人口外流率高的县区被周边农村人口外流率低县区包围的情况很少；低-低聚集的县区均为桂林市辖县区，且在空间上呈现典型的聚集特征，即桂林农村人口外流率低的县区被周边农村人口外流率低的县区包围情况较为明显.可见，广西

县域农村人口外流类型分布在空间上存在一定的集聚特征，但只存在局部集聚现象.结合全局空间自相关和局部空间自相关检验结果来看，广西县域农村人口外流类型在空间分布上呈现显著正相关，且具有一定的集聚特征.

3.4 空间计量经济模型实证结果

基于距离空间权重，采用普通最小二乘（Ordinarg Least Squares，OLS）模型进行基准回归，空间依赖性检验值的伴随概率为0.000，强烈拒绝了“残差不存在空间依赖性”的原假设，即OLS模型回归后其残差存在空间依赖性，应选择空间计量模型.虽然明确模型存在空间效应，但无法判断究竟采用空间滞后模型还是空间误差模型，对此需要通过稳健性的拉格朗日乘子检验.Robust LM（lag）和Robust LM（error）统计量的伴随概率分别为0.937和0.364，显然，在5%的显著性水平下拒绝“不是空间滞后模型”的原假设，因而选择空间滞后模型模型，回归结果见表3.

由SLM模型回归结果可知，数字乡村发展对广西县域农村人口外流产生显著的负向影响.县域数字乡村发展水平越高，对抑制农村人口外流的作用越明显，即农村人口外流率越低.数字乡村水平越高的县域，意味着农民在当地有更多的就业机会，在一定程度上减少了农民工外出就业.从各控制变量的影响系数来看，人均耕地面积对县域农村人口外流具有显著的正向影响，农地经营规模越大，农民外流率也越高.广西不同县域耕地面积及人口密度差异较大，虽然桂东南一带耕地面积存量相对较多，但人口密度较大，导致人均耕地面积较少，农村人口外流率也偏高.事实上，所在县域与经济发达地区的距离对农村人口外流有重要影响.桂东南在空间上更接近珠江三角洲地区，广东尤其是珠江三角洲地区是广西农民工跨省务工的第一大目的地，因而对桂东地区农村劳动力的吸引力更大.可见，县域数字经济发展能有效抑制农村人口外流.从空间溢出效应来看，虽然大部分县区农村人口外流受相邻县区的影响不显著，但其依然存在空间依赖性，即数字乡村不仅对本县区农村人口外流产生影响，同时还对相邻的县区产生溢出效应.此外，从各变量的影响系数看，除了第一产业就业人员占比的影响方向不同以外，OLS模型与SLM模型的实证结果没有显著差异.

3.5 中介效应分析

已有研究表明，数字经济发展促进了城乡居民收入的增加.事实上，数字经济的发展的确提升了农村居民收入［26］.接下来通过中介效应分析数字乡村发展如何通过提高农村居民收入来影响县域农村人口外流.第一步，将农村居民收入作为被解释变量，继续采用数字乡村指数作为解释变量进行回归；第二步，再以农村居民收入和数字乡村指数作为解释变量，进行二次回归［25］.

由表4可知：数字乡村发展对促进农村居民收入产生显著影响.随着数字经济的发展，农村居民收入来源渠道多样化，农民可以通过数字技术手段获取农产品市场供求信息，利用网络直播带货方式销售农产品，提高了农民的经营性收入.由于数字经济的发展，拉近了县域与外界的联系，农民外出务工的渠道增多，就业形式更为灵活，从而提高了农村居民收入.当把农村居民收入和数字乡村指数同时作为解释变量进行回归后，发现数字乡村指数变量对农村人口外流的影响仍然显著，可见，数字乡村发展对广西县域农村人口外流具有显著的负向影响.

3.6 稳健性检验

数字乡村发展对广西县域农村人口外流产生显著影响，但中介变量农村居民收入对其影响并不显著，为了检验模型的稳健性，采用逐步增加控制变量法进行检验，结果见表5.

由表5可知，模型1在不加入控制变量的条件下，数字乡村指数与县域农村人口外流呈显著负相关性.当依次加入控制变量后，数字乡村指数对县域农村人口外流的影响方向均显示为负值，随着加入更多的控制变量后，其影响显著性总体不断增强，并且在5%的显著性水平下影响比较显著.因此，本文实证结果具有稳健性.

3.7 异质性检验

虽然县域与市辖区是同等级别的县级单位，但是市辖区的社会经济发展水平整体上要高于县域，因此，对当地农村人口外流的影响可能存在差异.将广西县域农村人口外流分成两组，分别为县域组和市辖区组，依次检验数字乡村对农村人口外流的影响差异，探讨不同行政类型的县域农村人口外流与数字乡村的关系，检验结果见表6.

由表6可知，数字乡村指数对广西市辖区与县域的农村人口外流的影响不同.从县域组的影响结果看，无论是否加入控制变量，数字乡村指数对广西县域组的农村人口外流均产生显著的负向影响，

当加入控制变量后，其影响程度减弱，表明广西县域农村人口外流不仅受到数字乡村发展水平的影响，同时还受城镇化的影响.从市辖区组的影响结果来看，无论是否加入控制变量，乡村数字指数对广西市辖区组的农村人口外流的影响方向为负，但影响程度均不显著.可见，数字乡村发展对广西市辖区与县域的农村人口外流的影响具有异质性.

4 结论与讨论

4.1 结论

本文通过空间自相关法分析广西县域农村人口外流的空间分异与集聚特征，并构建空间计量经济模型实证研究数字乡村对其影响，研究结果如下.

1）除了个别县域外，广西县域农村人口呈现净流出状态，其中，净流出Ⅰ型和净流出Ⅱ型的县域数量基本相当.

2）广西县域农村人口外流类型在空间分布上呈现显著正相关，局部空间自相关检验结果表明，部分县域人口外流类型存在一定程度的空间集聚现象，主要表现为低-低集聚和高-高集聚特征.

3）数字乡村对广西县域农村人口外流产生显著的负向影响，即提高县域数字化水平可以有效抑制农村人口外流，并且具有空间溢出效应.中介效应检验结果表明，数字经济发展对提高农村居民收入有显著正向影响.此外，数字乡村对广西市辖区与县域农村人口外流的影响存在显著差异.

4.2 讨论

1）有序引导县域农村人口转移至县城.广西大部分县域农村人口仍处于净流出阶段，意味着县域整体经济带动效应较弱，县域吸纳农村剩余劳动力能力不足，县域城镇化水平依然较低.一方面，要加快县域一二三产业融合发展，促进县域特色产业形成规模化经营，强化县域数字经济对区域经济增长的带动作用；另一方面，提高县域经济发展质量，创造更多的就业岗位，实现农村劳动力在家门口即能就业.

2）大力发展乡村电商经济，促进县域农民增收.数字经济推动了农村电商发展，农民通过采纳数字技术，借助电商平台进行带货直播，农村居民收入明显增加.此外，农村电商还进一步撬动了农村居民消费，有利于振兴县域消费市场，推动县域实现共同富裕.

3）完善县域基础设施，尤其是加快数字基础设施建设.随着5G技术的推广普及，乡村通信技术设施急需更新改造，要持续增加农村数字产品的供给，不断满足居民对高质量移动互联网的需求，打造城乡无障碍数据传输，提供高效、便捷的数字技术服务，促进县域数字经济发展，加快县域城乡人口跨区域流动，推动城乡经济融合发展.

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（责任编辑 马宇鸿）