数字经济发展与共同富裕促进：“做大蛋糕”与“分好蛋糕”辩证思考

袁惠爱 赵丽红 岳宏志

(1.西北大学 经济与管理学院，陕西 西安 710127；2.西藏大学 经济与管理学院，西藏 拉萨 850000)

一、引言

党的十八大特别是十九届五中全会以来，习近平总书记就共同富裕发表了一系列重要论述，为扎实推动共同富裕提供了理论基础和实践指南。共同富裕是消除两极分化和贫穷基础上的普遍富裕，内含“共同”与“富裕”两层含义，其中“富裕”是生产力高度发展的结果，是人民生活水平和质量的集中体现，“共同”涉及“缩小差距”“共享”“公平”，而不是所谓的平均主义。在不同的时代背景下，虽然共同富裕的目标没有变，但是实现共同富裕的环境、条件和路径发生了变化，意味着其发展过程具有长期性、复杂性和动态性，不可能一蹴而就。因此，在新发展阶段，如何统筹好共同富裕的一体两面(“做大蛋糕”和“分好蛋糕”)，成为经济社会健康持续发展的关键所在。

目前，数字经济逐渐成为全球经济发展的主线与新功能。就国内看，中国信息通讯研究院的测算显示，2020我国数字经济规模达39.2万亿元，占GDP比重达38.6%，增速达9.7%，远高于同期GDP名义增速(6.7%)。就国际看，联合国贸易与发展会议发布的《2021年数字经济报告(数据跨境流动和发展：数据为谁而流动？)》指出，中国和美国参与数字经济的程度最强，占全球最大数字平台市值近90%，中国的腾讯、阿里巴巴跻身七大“超级平台”，越来越多地参与到全球数据价值链的各个环节中。数字经济已成为当前速度发展最快、创新最具活力、影响最广泛的经济形态，我国共同富裕必然要以数字经济为依托来积极有序推进[1]，那么如何发挥数字经济新优势，更加积极有为地促进共同富裕，成为近年来政府和社会各界广泛讨论的议题。

众多学者对数字经济与共同富裕的关系做了探索性研究。部分研究认为数字经济能够促进宏观经济的一般性增长，缩小地区发展差距。第一，数字经济能够促进“技术—经济组织—新技术—新适应经济组织”的适应性演化[2]，以创新效应、溢出效应、协同效应和普惠效应推动共同富裕的实现[3]，促使宏观经济的一般性、包容性增长及公共服务均等化，实现经济“质”与“量”的提升。第二，作为数字经济构成要素的数字平台也逐渐成为新发展阶段社会财富的主要创造和分配场域，关系到社会财富增加、社会福利提高和社会公平分配[4]。第三，作为数字经济发展重要载体的数字普惠金融也有助于增强居民消费，缩小城乡差距[5]，减缓贫困[6]，提升社会保障水平[7]，促进经济增长[8]和经济发展质量，对共同富裕的影响呈现规模报酬递增的非线性特征[9]。也有研究认为，数字经济的不平衡发展会加大地区发展差距[10]。法国经济学家托马斯·皮凯蒂在其著作《21世纪资本论》中指出技术的革新会扩大收入差距，是企业获得市场势力和攫取垄断利润的有力工具。数据要素作为数字经济的关键生产要素，需要搭载大量硬件和软件资源，初期形成成本较高，但数据资源一旦形成，边际成本几乎为零。而目前数据大部分都掌握在大型互联网企业手中，产权界定模糊，使得数字经济相关行业表现出自然垄断的属性，这导致要素参与方在要素报酬分配中出现报酬与贡献不匹配的结果。因此，数字经济深刻影响生产生活方式，促进“蛋糕”做大，但平台企业垄断、“马太效应”加剧等风险也有可能导致阶级分化，贫富差距进一步拉大，偏离共同富裕目标。

上述文献为本研究提供了基本分析思路，但目前大部分研究都是聚焦数字经济发展对共同富裕整体的作用过程，暂未有文献研究数字经济对共同富裕的一体两面(“做大蛋糕”和“分好蛋糕”)的作用过程，并且通过实证辩证分析“做大蛋糕”和“分好蛋糕”的内在联系。具体地讲，数字经济能否显著促进“做大蛋糕”和“分好蛋糕”？对“做大蛋糕”和“分好蛋糕”是直接效应、间接效应或者二者皆有？作用机制是什么？是否存在非线性影响效应？为回答以上问题，本研究通过理论分析并利用2011-2020年我国30个省市(1)由于西藏自治区、香港和澳门特别行政区及台湾地区相关基础数据存在明显缺失，因此做剔除处理。的面板数据，实证检验数字经济对“做大蛋糕”和“分好蛋糕”的影响机制。本研究可能的边际贡献体现在以下三个方面：第一，丰富了数字经济发展与共同富裕促进的研究视角，即尝试探讨数字经济与“做大蛋糕”和“分好蛋糕”的辩证关系。第二，揭示了数字经济影响“做大蛋糕”和“分好蛋糕”的作用机理，即创业活跃度、产业结构调整是数字经济影响共同富裕的中介机制。第三，构建了通过省级数据可度量的共同富裕指标体系。基于共同富裕的发展内涵及省级数据可得性，聚焦“共同”和“富裕”，构建了2个一级指标、8个二级指标和17个三级指标的共同富裕评价指标体系，为开展省际共同富裕评价及其相关研究提供一定借鉴。

二、机制分析与研究假设

(一)数字经济对共同富裕的直接影响

数字经济的发展能有效解决经济发展不平衡不充分问题，契合共同富裕目标要求，为实现共同富裕提供技术和路径支持[1]。随着数字经济从信息网络起步，到以IT与ICT的应用为主，再到以富含信息与知识的数据驱动，以及如今以人工智能为核心的智能时代发展，其不仅能够提高供需主体间的信息透明度，纠正资源错配，使人力、技术、物质等要素重组、聚合、合理流动，保障资源要素充分利用；而且能够促进产品数字化改造，调整市场各主体间价值分配，改变传统运营方式，优化组织结构，提高资源配置效率，从而促进经济高质量、可持续发展，实现“做大蛋糕”的目标。

要解决分好“蛋糕”的问题，重点在于提高发展的平衡性、协调性、包容性，缩小“地区、城乡、收入”差距，逐步促进共同富裕。数字技术能够打破地区间的行政限制，解决行政跨域治理难题，营造公平的营商环境，使得数字商业、数字政务、数字产业实现均衡式共享发展，即数字经济发展能够显著抑制区域内与区域间差距变大[11]。城乡二元结构对立体现为城市和乡村具有差别化的劳动生产率、收入、消费及社会保障水平[12]，数字经济有利于农村地区完善制度安排，明确主体权利，发挥市场一体化效应、模块化分工效应，直接缩小城乡差距，并经由集聚经济发挥劳动力再配置效应、集聚效应，间接缩小了城乡差距[13]，特别使得中部和西部地区城乡收入差距缩小[14]。但是，在数字经济时代下，生产要素发生了改变，传统经济下的按劳分配变为按富含信息和知识的数据要素分配，使得那些具有数字技能、拥有丰富知识的专业技术人员及管理人员的收入快速提高，从而更加有利于富裕人群，拉大高低收入群体之间的差距[15]，且可能在低收入群体之间形成“数字鸿沟”[16]，尤其是数字经济更多地促进城镇居民收入时，会进一步拉大城乡贫富差距。因此，数字经济发展也有可能存在“数字鸿沟”，不利于“蛋糕”的分配。基于以上分析，本研究提出如下假设。

H1数字经济可以促进“做大蛋糕”，对“分好蛋糕”的作用效应存在异质性。

(二)数字经济对共同富裕的间接影响

数字经济通过创业活跃度影响共同富裕。创业活动对扩大就业和改善民生、实现机会公平及促进经济增长有重要作用[18]，即有助于“蛋糕”做大。数字平台的信息透明度使得投资者更有可能选择与自己风险态度和资本责任能力相符的项目，促进创业项目资金精准匹配，极大提高创业成功概率；而对创业企业来说，也可以依靠数字平台，将大数据、云计算、人工智能等渗透到供需系统的各个环节，不仅方便与上下游企业或用户沟通，提供更多的产业产品，还能在动态竞争中快速地发明和推动新的创新技术，同时数字平台的低边际成本可以进一步激发企业技术创新，获得更高质量的产品，获得竞争优势，创造更多社会财富。

数字经济是否能够通过创业活跃度“分好蛋糕”，研究尚有分歧。一方面，创业活跃度能够促使“分好蛋糕”。脱贫攻坚战的全面胜利在实现共同富裕的道路上迈出了坚实的一大步[19]，即消除贫困，扎实推进共同富裕，是不断提升民生福祉水平的关键。已有大量文献研究创业活动的减贫效应。斯晓夫等(2020)[20]根据相关研究整合出6个方面的创业减贫理论，包括新BOP理论(加入数字技术)、平台赋能理论、学习改变理论等，为创业减贫实践提供了理论支持；傅晋华等(2020)[21]以科技特派员下乡创业和“淘宝村”农民网商创业为典型实践进一步分析我国创业减贫模式。已有研究表明创业活动减贫效果较好，缩小了城乡收入差距，改善了城乡收入格局[22]，促进“分好蛋糕”。另一方面，创业活跃度是否是数字经济和“分好蛋糕”的有效中介，需要进一步进行理论研究和实践检验。张碧琼和吴琬婷(2021)[23]认为在数字普惠金融扶持下，农村居民有更强的创业意愿，这能够有效改善收入分配，减小收入差距，发挥数字红利特征[24]。但是农村地区数字经济的发展有可能只是提高农村居民信息的可获得性，并没有提高数字信息的鉴别性和利用性，而且在以人工智能、大数据、区块链等技术为核心的数字经济发展会造成低技能劳动力的失业率上升和工资下降，同时催生对于高技能劳动力的需求，从而使得低技能劳动力和高技能劳动力收入差距的加大[25]，进而拉大城乡收入差距。基于以上分析，本研究提出如下假设。

H2a数字经济能够通过创业活跃度促进“做大蛋糕”，但对“分好蛋糕”的效应存在异质性。

数字经济调整产业结构，助推共同富裕能力的提升。产业可持续发展是能够实现共同富裕的根本所在。一方面，数字经济畅通经济循环，助力产业结构优化升级，是助推我国产业结构向中高端迈进的重要驱动力。如其能通过动能转换、技术溢出等途径推动农业产业融合发展[26]；并从促进价值创造[27]、产业边界模糊化、交易成本降低、需求侧改变以及全球价值链高端化[28]等方面驱动制造业转型升级；加快服务业转型升级与推进服务业跨界融合进度[29]；不断提升体育产业高质量、高水平发展[30]。同时数字技术的强扩散性和强渗透性促进分散产业间的交易互动，使产业间深度融合，增强产业间的技术和知识配置，提高产业数字化和智能化水平，助推经济高质量发展，提高富裕水平，即有助于“做大蛋糕”。另一方面，数字经济发展能够使得产业分工更为精细化、资源分配效率和利用效率更高，促使产业结构调整。而产业结构调整不仅能够促使劳动生产率提高，也能够促使剩余劳动力在不同区域、不同行业、不同部门之间流动，使得劳动者的报酬提高，进而缩少了发展差距，即产业结构调整不仅能够影响区域经济差距，也能影响城乡区域协调发展，直接和间接影响城乡居民收入差距[31]。因此，数字经济也能通过产业结构调整弱化区域资源限制、突破市场壁垒、加速生产要素流动，进而缩少经济发展差距，即有助于“分好蛋糕”。基于以上分析，本研究提出如下假设。

H2b数字经济能够通过产业结构调整促进“做大蛋糕”，也有利于“分好蛋糕”。

(三)非线性效应分析

数字经济对共同富裕的影响可能是非线性的。在数字经济条件下，数据的爆炸式增长；网络信息扩张效应的“梅特卡夫法则”；企业不主动淘汰旧产品、不持续创新就会自取灭亡的达维多定律；数字平台的正反馈机制与正外部性、几乎为零的边际成本、边际报酬递增等特征和规律都显示出数字经济对于经济发展作用具有积极的非线性特征。

但是这些特征和规律能否完全实现是受现实因素制约的，即数字经济的发展可能呈现阶段性发展特征。一国或地区的经济能否持续发展，主要取决于传统实物经济层面，因此数字经济能够健康发展的重要因素是实物经济，数字经济最先在美国发起并蓬勃发展就是最好的例证[32]，即实物经济这座“蛋糕”可能会受到数字技术改造或彻底突破或创新，但永远不会被取代，没有实物经济中的物质、人才和市场支持，数字经济就会成为空中楼阁。就本研究而言，数字经济能够提高劳动生产率，利于“做大蛋糕”；但受制于实物经济的发展，会随着数字经济的发展阶段的不同呈现不同的发展特色，同时考虑到“蛋糕”不断做大，可能由于马太效应，不平衡不充分问题会加深社会矛盾，也就是说，数字经济能否促进“蛋糕”做大，会受到差距是否缩小的影响；另一方面，数字经济能够促进“蛋糕”分好的前提是有“蛋糕”可分配，即数字经济是否“分好蛋糕”受“做大蛋糕”程度的影响。基于以上分析，本研究提出以下假设。

H3a数字经济发展水平的高低对“做大蛋糕”和“分好蛋糕”的影响不同。

H3b数字经济对“做大蛋糕”的作用受“分好蛋糕”影响。

H3c数字经济对“分好蛋糕”的作用受“做大蛋糕”影响。

三、研究设计

(一)模型设定

基于上述机制分析，建立如下基准模型

cpit=α0+α1deit+α2Xit+xt+xi+εit

(1)

模型(1)中被解释变量cpit表示地区i省份t时期共同富裕情况，本研究从“做大蛋糕”(cp1)和“分好蛋糕”(cp2)两个维度进行测量；核心解释变量deit表示i省份t时期的数字经济发展水平；Xit为其他影响共同富裕的控制变量集合；xt为时间虚拟变量，反映时间效应；xi为地区虚拟变量，反映地区效应；εit为随机扰动项。α1的数值正负、大小体现数字经济对共同富裕的作用方向和程度，是本研究最为关心的模型拟合系数。

模型(1)本质上是一种条件期望，衡量解释变量对被解释变量的影响，受极端值的影响较大，为了更加全面反映被解释变量的条件分布情况，进一步构建分位数回归模型(2)去捕捉被解释变量的极值区域的影响效果。

cpit(τ)=β0(τ)+β1(τ)deit+β2(τ)Xit+xt+xi+εit

(2)

其中，τ(0<τ<1)表示条件分布的不同分位点，分别为0.10、0.25、0.50、0.75、0.90；核心系数β1(τ)揭示了数字经济对不同分位点共同富裕的边际影响。

正如上文机制分析部分所阐述的，数字经济通过创业活跃度和产业结构调整(产业结构合理化和产业结构高级化)间接影响共同富裕。本研究通过中介效应模型来检验上述机制分析。

medit=κ0+κ1deit+κ2Xit+oit

(3)

cpit=γ0+γ1deit+γ2medit+γ3Xit+πit

(4)

其中，medit代表中介变量。通过使用每百人固定电话数作为工具变量进行2SLS估计以避免内生性问题。由于Bootstrap检验力高于Sobel检验[33]，故通过Bootstrap置信区间是否包含0判断模型结果是否显著[34]。为进一步分析数字经济对“做大蛋糕”和“分好蛋糕”的非线性动态特征，借鉴Hansen(1999)[35]的面板门槛模型考察数字经济对“做大蛋糕”和“分好蛋糕”的非线性影响效应，构建模型如下

cpit=γ1deit·I(deit≤θ1)+γ2deit·I(θ2≥deit>θ1)+…+γn+1·I(deit>θn)+δ1Xit+xt+xi+εit

(5)

式(5)中θ1～θn是n个门槛值，I(·)是指示函数，当括号内的条件满足时取值为1，否则取值为0。

另外，考虑到共同度是影响数字经济对富裕度的约束机制式(6)，富裕度是影响数字经济对共同度的约束机制式(7)，构建如下检验模型

(6)

(7)

(二)变量测度与说明

1.解释变量

本研究选取数字经济发展水平作为解释变量。参考王军等(2021)[14]对数字经济指标体系的构建方法，在厘清数字经济内涵基础上将整体数字经济发展水平指标体系分为4个目标层，9个细分指标，30个变量。本研究使用熵值法测算得到的数字经济发展水平作为被解释变量，进行基准回归检验。

2.被解释变量

本研究选取共同富裕作为被解释变量，从共同富裕的两个层面(“做大蛋糕”和“分好蛋糕”)构建指标体系(2)本研究着重考察数字经济与“做大蛋糕”(富裕度)和“分好蛋糕”(共同度)之间的辩证关系，因此是以“富裕度”和“共同度”作为一级指标构建指标评价体系。但若将“富裕度”和“共同度”作为二级指标，合成一个一级指标(共同富裕指数)，进一步开展相关研究也是具有可行性的，并且本研究在实证部分验证了数字经济对共同富裕整体水平的促进作用，但囿于研究核心以及篇幅限制，并未在文中显示，留存备索。。如果人无法获得体面的生活、健康、受教育的机会，其他方面将无从谈及(3)联合国开发计划署(UNDP)确定人类发展指数(HDI)体系所秉承的宗旨。，据此在建立共同富裕指标体系时首先考虑这三个方面，但由于本研究核心关注“做大蛋糕”和“分好蛋糕”的辩证关系，并且实证验证数字经济分别对于二者作用过程，因此暂时未纳入寿命相关指标(4)若不考虑“富裕度”和“共同度”内在辩证关系，关注共同富裕的综合影响，可以将健康指标纳入评价体系，并可通过出生时预期寿命、健康预期寿命进行衡量。本研究考察数字经济对于“做大蛋糕”和“分好蛋糕”的作用之前，考察了数字经济对共同富裕的综合影响。选择寿命相关指标与否并未影响数字经济促进共同富裕整体水平的核心结论。，而是通过医疗发展间接反映居民健康情况。

表1 我国省际数字经济发展水平指标体系

考虑我国经济发展实际，纳入住房方面的分项指标。2020年我国房地产创造的GDP是信息传输、软件和信息技术服务业的1.96倍，增加值达74 553亿元，占GDP比重达7.3%，远超过建筑业，交通运输、仓储和邮政业，住宿和餐饮业，租赁和商务服务业，说明房地产能够促进“蛋糕”做大。但是，由于我国居民对房子的消费观念以及房价的上升会使得有房族和无房族的财富差距越来越大。已有研究也发现住房的价格正向影响居民财富，并且通过财富效应提升居民消费[36]，但也会加剧个人、家庭、地区间的相对贫困状态[37]，成为我国贫富差距的最大单个影响因素[38]。

因此，本研究从居民生活、住房、医疗和教育这四个维度构建“共同度”和“富裕度”指数，结合省际层面数据可得性，构建出由2个一级指标、8个二级指标构成的共同富裕评价指标体系。越全面的指标体系似乎更能紧扣变量的内涵逻辑，但“好心也可能办坏事”[39]，过多指标进入函数方程式中，会容易导致指标之间关系复杂，很可能不满足变量间的单调性、一致性、可加性等公理化准则，最终可能会违背现实逻辑[40]。因此，在选择三级指标时，紧扣指标内涵，避免过多变量进入方程造成相关性过高的现象，最终选择了17个三级指标，如表2所示。为避免主观赋权的弊端以及多指标数据重叠问题，本研究选择使用熵值法对共同富裕评价指标进行赋权，得到省级层面的“富裕”(cp1)和“共同”(cp2)发展指数。

表2 我国省级共同富裕指标体系

基尼系数能够有效测度指标差异程度，尤其对于中间层次收入水平变化更加敏感，原则上使用大规模微观数据测算住房和教育基尼系数更为理想，但由于微观数据的不连续性，开展省级研究具有一定难度。因此，本研究参照Thomas等(2001)[41]提出的公式测算住房(5)目前暂未有文献构建出省级层面的住房基尼系数。本研究根据房屋新开工面积以及房地产企业开发资质构建住房基尼系数。根据《房地产开发企业资质管理规定》第五条规定，房地产开发企业按照企业条件分为一、二、三、四个资质等级，对应资质所需经营的年限至少是5年、3年、2年、1年。《中国房地产年鉴》现披露的数据还包含五级资质和其他资质的房地产开发企业，因此结合规定及现有数据，本研究的房地产企业开发资质按照5年、3年、2年、1年、0.5年、0.25年进入基尼系数核算方程。和教育(6)教育基尼系数涉及的教育阶层包括：文盲、小学、初中、高中、大专、本科和研究生；前六项的受教育年限分别设定为0年、6年、9年、12年、15年、16年，研究生的受教育年限设定的是硕士研究生(19年)和博士研究生(22年)的加权平均值；加权权重通过各省市的各教育阶层的学历人口数占总人口数的比重来衡量。基尼系数(7)联合国规定，收入基尼系数的“警戒线”是0.4。0.2-0.3之间代表比较平均；0.3-0.4之间代表相对合理；0.4-0.5之间代表差距较大；大于0.5时，代表差距悬殊。此判断标准同样适合住房、教育基尼系数。基尼系数与不平等性之间呈负相关关系，即基尼系数越高，资源分配越不平等；反之，分配越公平。。泰尔指数也是衡量个人或地区差距的有力工具，对于上层收入水平的变化特别敏感，本研究参考彭定赟和陈玮仪(2014)[42]泰尔指数的构建方法，构建了城乡收入、消费、医疗差距的泰尔指数。由于在统计时发现，城镇组的结果是正的，农村组是负的，城镇与农村加总会出现正负抵消的结果，使得差距缩减，不能反映真实的差距，据此使用修正的泰尔指数计算公式。

(8)

式(8)中Mj代表收入、消费、医疗的相关数据；i=1、2，分别代表城镇和乡村，N代表全国总人口，Ni代表城镇(农村)总人口数；j=1、2、3，分别代表收入、消费、医疗，Tj代表城乡收入、消费、医疗差距的泰尔指数。

3.中介变量

(1)创业活跃度。借鉴赵涛等(2020)[18]的衡量思路，采用人均私营和个体户企业数乘以私营和个体户就业人数占比衡量省际层面的创业活跃度。

(9)

式(9)中，i、t分别表示省份和年份，Qit代表i省t时期的私营企业和个体户总数，Pit代表i省t时期总人口数；Eqit代表i省t时期私营企业和个体户就业总人数，Emit代表i省t时期全部就业总人数。

(2)产业结构。产业结构合理化反映的是各产业部门协调发展的程度，本研究根据干春晖等(2011)[43]采用泰尔指数(TL)衡量产业结构合理化水平。

(10)

式(10)中Y、L代表产值和就业，i代表产业，n代表产业部门数。泰尔指数(TL)越接近0表示产业结构越合理，说明当前产业结构越接近于均衡状态；反之，表明当前产业结构距离均衡状态越远，亦即越不合理。

关于产业结构高级化水平(TS)，考虑到产业结构升级以现代服务业为主，本研究选取第三产业与第二产业的GDP比值进行衡量。

4.控制变量

借鉴相关研究，本研究引入对外开放水平、政府干预、市场化水平、城镇化水平作为控制变量。对外开放水平(open)采用进出口贸易总额占GDP的比重进行度量；政府财政支出(gov)采用政府财政预算支出占GDP比重来衡量；市场化水平(mark)选取非国有企业就业人员与总就业人数的比值来衡量；城镇化水平(urban)选取城镇人口占年末总人口比重来衡量。

5.数据说明

本研究基于2011-2020年我国30个省市的平衡面板数据进行实证研究。所有变量的数据来源于国家统计局及各省份统计局官网、中国统计年鉴、中国第三产业统计年鉴、中国信息年鉴、中国信息产业年鉴、中国房地产年鉴、中国信息通信研究院以及工业和信息化相关研究报告和公布数据、各省份历年统计年鉴、历年中国数字经济发展报告。

四、实证结果与分析

(一)基本模型回归结果

通过stata16.0对模型(1)进行面板回归，考察数字经济对共同富裕的具体影响。通过加入个体效应、时间效应进行面板回归时，发现引入年度虚拟变量进行时间效应回归时的联合统计量F非常不显著，说明模型(1)中并不包含时间效应，故选择含有个体效应的面板模型继续回归；并且为了增加模型严谨性，提高模型可信度，逐步加入影响共同富裕的其他控制变量进行回归(表3)，同时根据Hausman检验的P值结果，强烈拒绝模型是随机效应模型的原假设，故本研究选择使用固定效应模型。

分别采用最小二乘法、固定效应模型对数字经济与“做大蛋糕”和“分好蛋糕”的关系进行检验(表3)，列(1)-(4)为数字经济对富裕度的回归结果，列(5)-(8)为数字经济对共同度的回归结果。列(2)和列(4)为在加入控制变量时采用最小二乘法、固定效应模型的检验结果，显示数字经济对富裕度的参数拟合值分别为0.88、1.10，且在1%的水平显著，说明数字经济显著促进“蛋糕”做大。列(6)和列(8)为加入控制变量时采用最小二乘法、固定效应模型的检验结果，显示数字经济对“分好蛋糕”的参数拟合值分别为0.17、0.30，且在1%的水平显著，说明数字经济显著促进了“蛋糕”分配。因此，数字经济不仅有利于“做大蛋糕”，也有利于“分好蛋糕”。

表3 数字经济对“做大蛋糕”和“分好蛋糕”的回归结果

进一步分析表3列(4)和列(8)的回归结果，对外开放水平(open)、政府财政支出(gov)、市场化水平(mark)、城镇化水平(urban)在1%或5%的显著性水平下通过检验，说明提高城镇化水平，加大财政支出强度，深化市场改革，扩大高水平开放有利于“做大蛋糕”和“分好蛋糕”。

(二)分位数回归结果

面板固定效应模型反映数字经济在均值区间的影响结果，为了刻画极值区域特征且为了降低极端值影响，全面反映数字经济对共同富裕的影响，选择面板分位数回归方法进一步研究，使用模型(2)估计在不同分位点处的影响效果(表4)。表4列(1)-(5)代表在控制个体效应及其他影响共同富裕的控制变量时，处于不同分位点处的数字经济分别对富裕度和共同度的回归结果，两者的拟合系数分别在区间[0.38，1.15]、[0.15，0.22]内变化。具体看，对“做大蛋糕”来说，数字经济的拟合系数整体上在不断提高，意味着富裕程度越高的省份数字经济的影响越大，富裕程度越低的省份数字经济影响富裕的程度越低。由于数字经济存在的马太效应，经济越发达的地区，整体富裕水平越高，能更多地享受数字经济发展红利。反之，经济发展水平较低的省份受益于数字经济发展红利的程度低，对其富裕水平的提高也比较有限。

对“分配蛋糕”来说，数字经济水平在0.25分位数的拟合系数最高，为0.22；其次是0.1分位点处拟合系数为0.19；在0.75和0.9分位点处拟合系数最低，分别为0.16和0.15。说明数字经济在各分位点都能够促进“蛋糕”分配，并且数字经济的系数拟合值大小基本呈现两头低中间高的偏倒U型的趋势，说明数字经济发展对共同度处于中低层的省市影响高于中高层的省市，即数字经济发展对于有一定经济基础，但差距较大的省市的影响效应不仅高于经济基础薄弱且差距很大的省市，也高于经济基础雄厚且差距较小的省市。可能的原因在于：对于相对差距较大的省市，数字经济的应用受到其资源禀赋、基础设施等影响；对于差距较小的省市，要想进一步缩小差距，需要数字经济发展到更高水平才能有更大促进空间，或者也有可能数字经济对于差距的缩小本身就是有局限性的，所以会呈现出随着经济富裕度不断提高，对于差距的影响是边际递减的。

表4 数字经济对“做大蛋糕”和“分好蛋糕”的分位数回归结果

(三)内生性处理

模型中可能存在的内生性问题会造成估计不准确，通常用面板工具变量法进行再次检验以解决该问题。按照相关性和排他性要求，参照黄群慧等(2019)[44]的做法，选择固定电话数量和数字经济发展指数滞后一期作为工具变量。固定电话等传统电信工具是互联网的前期发展阶段，当地历史上的电信基础设施会从技术水平和使用习惯等因素影响到后续阶段互联网技术的应用，即满足相关性要求；同时，固定电话等传统电信工具对经济发展的影响随着使用频率下降而逐渐式微，即满足排他性要求。由于工具变量原始数据为横截面形式，不适用面板数据，可以通过引入随时间变化的变量构造面板工具变量[45]。具体而言，利用1984年每百人固定电话数量的历史数据乘以不同年份的信息传输、软件和信息技术服务业固定投资额，作为当年的数字经济发展指数的工具变量。如表5所示，每百人固定电话数量和数字经济滞后一期的第一阶段拟合结果均显著为正，且通过了工具变量有效性的各项检验。第二阶段结果分析可知数字经济对“做大蛋糕”和“分好蛋糕”的拟合系数分别为0.90和0.36，这表明每百人固定电话数量和数字经济滞后一期作为工具变量后，数字经济对共同富裕的促进作用是具有稳健性的。

(四)稳健性检验

首先，富裕度和共同度分别替换为韩亮亮等(2022)[9]共同富裕指数包含的富裕度和共同度衡量指标。其次，参照赵涛等(2020)[18]从互联网普及率、从业人员数相关支出、用户数以及数字普惠金融发展重新构建数字经济的指标体系且用熵值法估算的指数(de_zt)作为替换数字经济的变量。然后，删除北京、上海、天津和重庆4个直辖市的数据，原因在于直辖市经济发展的政策制定具有先导性和试验性，影响估计结果的适用性。最后，考虑到富裕度和共同度的当期值容易受往期值的影响，从而存在序列自相关问题，通过选用广义矩估计方法来排除这一影响。表6列(4)(8)为采用GMM的回归结果，可知富裕度和共同度分别滞后一期的系数在两个模型中显著为正，排除了富裕度和共同度的上一期值与残差项之间的内生关联等影响，同时Hansen检验表明工具变量有效。从列(1)-(8)中数字经济的拟合系数看，数字经济对“做大蛋糕”和“分好蛋糕”都具有显著的正向作用。因此，不管是更换数字经济指标及估算方式，或是更换富裕度和共同度的指标，或是更换计量分析方法，对于“做大蛋糕”和“分好蛋糕”，数字经济发挥了稳定且显著的作用，表明数字经济能够促进共同富裕的核心结论是稳健的。

表5 数字经济对“做大蛋糕”和“分好蛋糕”的内生性检验结果

五、进一步分析

(一)机制检验

根据上文的机制分析，选择创业活跃度、产业结构调整作为中介变量检验数字经济对共同富裕的影响，结果如表7所示。产业结构合理化和产业结构高级化作为中介变量对“做大蛋糕”和“分好蛋糕”均发挥了中介作用，而创业活跃度作为中介变量仅对“做大蛋糕”发挥中介作用，对于“分好蛋糕”的中介作用并不显著。具体而言，列(1)(2)中数字经济对创业活跃度、创业活跃度对富裕度，以及数字经济通过创业活跃度影响富裕度的拟合系数均通过1%的显著性水平检验，说明数字经济能够通过创业活跃度促进“蛋糕”做大，并且数字经济发展水平每提高1单位，能直接使得富裕度提高0.54单位，也会使创业活跃度提高4.81单位，从而导致富裕度间接提高0.42单位(4.810 2×0.087 4≈0.42)，总效应提高0.96个单位，创业活跃度对“做大蛋糕”带来的间接效应在总效应中占比约43.81%。由列(1)和列(3)可知，数字经济能够显著促进创业活跃度，创业活跃度亦能显著促进“分好蛋糕”，但是创业活跃度作为数字经济影响“分好蛋糕”的中介效应并没有通过Bootstrap检验，即使通过检验，创业活跃度对于“分好蛋糕”的中介效应也是负向变动的，即拉大了差距，但不是拉大差距的主要原因(间接效应占总效应比为12.36%)。列(4)-(9)为产业结构合理化、高级化的检验结果，产业结构合理化、高级化水平均能够促进“做大蛋糕”和“分好蛋糕”。其中，产业结构合理化对“做大蛋糕”和“分好蛋糕”带来的间接效应占比总效应比重为7.22%和15.73%；产业结构高级化带来的间接效应占比分别为34.41%和42.06%，说明数字经济更多通过产业结构高级化影响“做大蛋糕”和“分好蛋糕”，且数字经济不论是通过产业结构合理化还是高级化，都更大程度影响“分好蛋糕”，这也说明，产业结构调整是实现“分好蛋糕”的有力工具。

表6 数字经济对“做大蛋糕”和“分好蛋糕”的稳健性检验结果

表7 数字经济对“做大蛋糕”和“分好蛋糕”的中介效应

(二)非线性效应分析

表8报告了数字经济对“做大蛋糕”和“分好蛋糕”非线性影响的回归结果。运用Hansen的自举法检验来确定模型的具体形式和门槛值。具体研究思路为：首先，采用数字经济作为门槛变量分别分析其对“做大蛋糕”和“分好蛋糕”的影响效果。其次，为了更好地把握在“做大蛋糕”和“分好蛋糕”的辩证关系中数字经济发挥的作用，在研究“做大蛋糕”时，采用“分好蛋糕”作为门槛变量，研究“分好蛋糕”则采用“做大蛋糕”作为门槛变量分别进行门槛回归。结果显示，模型(1)-(3)存在双门槛，模型(4)只存在单一门槛。具体地，从“做大蛋糕”层面来看，列(1)显示当数字经济水平未越过门槛值0.04时，数字经济并未能促进富裕度提升；当数字经济水平处于区间[0.04，0.18]时，数字经济对“做大蛋糕”有显著正向影响，在越过0.18时，数字经济的估计系数显著为正且从0.94上升到1.21，说明随着数字经济水平的提高，对“做大蛋糕”的影响呈现边际递增趋势。列(2)中，当“分好蛋糕”作为门槛变量，未越过门槛值0.48前，数字经济促进“蛋糕”做大，但随着共同度门槛值落在[0.48，0.60]区间时，数字经济对于“做大蛋糕”的效应边际递减，只有越过门槛值0.60时，数字经济对“做大蛋糕”的边际效应才不断增强，说明随着数字经济的发展，如果能够显著改善分配差距问题，将有助于进一步提高富裕程度。就“分好蛋糕”而言，列(3)表明只有当数字经济发展到一定程度时，才会促进“蛋糕”分配。在数字经济水平达到区间[0.02，0.22]时，数字经济有利于公平分配，但当数字经济水平越过0.22时，数字经济的拟合系数在减小，从0.41降到0.22，体现出边际递减效应。说明随着数字经济的发展，虽有助于“蛋糕”分配，但影响力度逐渐减小，未来可能存在马太效应。列(4)中当“做大蛋糕”作为门槛变量越过0.14，数字经济对共同度的拟合系数从-0.80变为0.23，表明当社会整体富裕程度提高到一定水平，数字经济能够显著提高富裕的普遍性，实现共同富裕。

表8 数字经济对“做大蛋糕”和“分好蛋糕”的门槛效应检验结果

(三)异质性检验

数字经济发展水平以及共同富裕程度存在区域差异性，研究数字经济对不同区域共同富裕的异质性影响有利于准确定位并进行横向比较。为了证实区域差异是否存在，进行了以地区分组的Chow检验，得出的结论：富裕度的Chow Test=7.46，对应p值为0.00；共同度的Chow Test=7.29，对应p值为0.00，说明区域之间的系数存在显著差异。从表9看，数字经济对“做大蛋糕”的影响效应呈现“东部>东北部>西部>中部”，说明数字经济最有利于东部地区“做大蛋糕”，东北部次之，中部最弱。可能的原因在于东部互联网、物联网、车联网、平台经济等相比其他区域更加发达，与产业融合发展更具有优势，数字红利释放的更加充分；东北部得到数字红利比较高的原因可能是辽宁的数字经济发展带动了整个区域的发展。2020年辽宁数字经济发展规模超5 000亿元，产业数字化占GDP比重超过30%，位列全国第15名，而此时黑龙江和吉林还处于垫底，并且辽宁是装备制造业大省，实体经济基础好，有利于吸收数字红利，如辽宁朝阳市创建承接京津冀产业转移示范区，重点承接新型电子元器件、人工智能、数字金融等产业，实现大数据与工业融合发展；数字经济对于中部地区和西部地区“做大蛋糕”的影响效应比较接近，西部略高于中部的原因在于西部部分省市数字经济发展更为迅速，2020年数字经济占GDP比重增速位列全国一二的是西部的贵州和重庆(8)此处，也可能是重庆作为直辖市的特殊性和政策偏向性带动了西部区域略高于中部。因此，进行稳健性检验，剔除4个直辖市，发现数字经济对于“做大蛋糕”呈现出“东部>东北部>中部>西部”，但是中部(1.10)和西部(1.05)的效应还是非常接近的。说明重庆确实是影响西部略高于中部的原因。对于“分好蛋糕”，是否剔除直辖市，“中部>西部>东部”，东北部不显著的结果未发生变化。，其中重庆产业数字化占比成绩引人瞩目，通过一系列综合举措承接了高梯度区的数字技术，引进具有专业技术的数字化人才，在数字经济发展中梯度区遥遥领先。

就“分好蛋糕”而言，数字经济促进了东中西部的“蛋糕”分配，对东北部的作用效果不显著。同时，数字经济的影响效应呈现“中部>西部>东部”。可能的原因在于：从共同度指数排名看，集中于前十位大部分是东部省市，中间居多的是西部省市，而中部大部分省份是处于中后段的(9)从共同度的综合指数看，2020年中部6省中有4省指数(湖南省、安徽省、江西省、山西省)位于15名之后；通过使用单一指标(2020年的收入基尼系数)，得到的亦是如此结论。，说明数字经济对于差距较大区域的“蛋糕”分配影响程度更大。

表9 数字经济对“做大蛋糕”和“分好蛋糕”的异质性检验(10)东部地区包括北京市、天津市、河北省、上海市、江苏省、浙江省、福建省、山东省、广东省、海南省。中部地区包括山西省、安徽省、江西省、河南省、湖北省、湖南省。西部地区包括内蒙古自治区、广西壮族自治区、重庆市、四川省、贵州省、云南省、西藏自治区、陕西省、甘肃省、青海省、宁夏回族自治区、新疆维吾尔自治区。东北地区包括辽宁省、吉林省、黑龙江省。囿于数据可得性，本研究不包含西藏自治区、香港和澳门特别行政区及台湾地区的相关数据。

表10 数字经济对共同富裕的内部构成的异质性检验

共同富裕是一个复杂系统，通过进一步考察数字经济对“共同”和“富裕”内部构成的影响程度(表10)。研究结果表明，数字经济能够使居民更加体面地生活，提高人均教育、医疗、住房资源，但就现阶段而言，数字红利仅体现在生活和教育差距方面，对于住房及医疗差距起到的是数字鸿沟作用。

五、结论与建议

(一)研究结论

围绕共同富裕的核心内涵，本研究基于2011-2020年的省级面板数据，在构建省级共同富裕指数的基础上，运用面板固定效应模型、广义GMM模型、面板分位数模型、中介效应模型和门槛模型实证分析数字经济对“做大蛋糕”“分好蛋糕”的作用效果及内在机理，主要结论如下：第一，数字经济能够显著促进“做大蛋糕”和“分好蛋糕”，并且通过分位数回归可知数字经济对中低端省市的“蛋糕”分配更具有促进效应；区域异质性分析结果表明数字经济更能促进东部地区“做大蛋糕”、中西部地区“分好蛋糕”，东北部暂时未显现出“分好蛋糕”效应，经过内生性检验、剔除直辖市及更换核心变量等多种稳健性检验后，以上结论仍成立。第二，数字经济能通过创业活跃度间接促进“做大蛋糕”，对于“分好蛋糕”的中介效应暂不明确；也能通过产业结构调整间接促进共同富裕，且相较于产业结构合理化，产业结构高级化的间接效应更为强烈，但数字经济不论是通过产业结构合理化还是产业结构高级化，都更有利于“分好蛋糕”。第三，数字经济对“做大蛋糕”的影响效应呈现边际递增效应，且若能够显著改善差距问题，将有助于进一步提高富裕程度；数字经济能够“分好蛋糕”的前提是“做大蛋糕”，且随着数字经济发展水平的提高，对“分好蛋糕”的影响效应呈现边际递减趋势，之所以呈现递减趋势，原因在于数字经济对于住房和医疗(共同度指数的部分构成指标)更多地起到数字鸿沟而非数字红利作用。

(二)政策建议

基于上述研究结论，本研究提出如下政策建议。

首先，基于数字经济发展是共同富裕促进的新动能，应大力发展数字经济，不断夯实数字基础设施，突破“卡脖子”技术，深度融合传统产业，发展先进的数字技术产业，巩固数字红利并进一步挖掘数字潜力。

其次，考虑数字经济对共同富裕的区域异质性，制定差异化、动态化的数字经济发展战略，尤其是在深化数字经济对东部和东北部地区“做大蛋糕”的基础上，并重视数字经济对“分好蛋糕”的影响；在继续加大中西部“分好蛋糕”的基础上，积极引进和承接东部地区产业转移，挖掘数字红利，促进“蛋糕”进一步做大。

再次，针对数字经济对共同富裕的中介机制，一是数字经济能通过创业活跃度促进“蛋糕”做大，证明了数字与创新创业的结合能汇聚经济社会新动能，促进全体人民的普遍富裕，应继续借助数字经济，打造创业平台，持续降低创新创业的门槛和成本，形成各类主体平等参与、广泛参与的创新创业新局面。二是充分利用数字经济优化产业结构的契机，畅通数字经济推动产业结构合理与升级的渠道，弥补市场信息的不完全性，提高资源的利用效率，强化产业间的关联程度，协同产业发展与创新，推动共同富裕目标的实现。

最后，住房和医疗的数字鸿沟会影响数字经济更好地分配“蛋糕”。对于住房数字鸿沟，通过房地产调控和收入分配政策改善住房数字鸿沟，尤其是结合地方发展实际，完善房地产政策，支持刚性和改善性住房要求，同时，结合收入分配机制，控制房地产投机性炒作，并引导高收入群体富裕资金转移，减少投机炒房行为，促进房地产行业平稳健康发展。对于医疗数字鸿沟，一是改善城乡医疗硬件资源和软件资源差异，提升农村医疗卫生资源和信息化资源，二是建立更加公平的医疗卫生保障制度，改善医疗卫生资源分配、利用的不公平性。

(三)研究局限与展望

鉴于目前共同富裕研究可借鉴的经验较少，如何准确把握其科学内涵并用数据科学度量其发展进程以及实现程度是一个比较复杂且至关重要的课题。本研究建立的省级共同富裕指标体系是初步的，尚不完善，以期为后续研究起到抛砖引玉的作用。另外，数字经济作为影响共同富裕的因素之一，已成为中国经济高质量发展的重要推动力，但数字经济通过何种作用机制促使实现共同富裕目标，需要进一步丰富和完善。