数字经济赋能共同富裕：理论分析与经验证据

田 沛，张小军

（1.陕西师范大学马克思主义学院，西安 710119；2.西安培华学院马克思主义学院，西安 710125）

0 引言

改革开放以来，我国经济取得了跨越式发展，经济总量连续多年位居世界第二，占世界经济总量的比重超过六分之一[1]。然而在经济发展取得巨大成就的同时，我国社会财富分配不公、地区发展不均衡、城乡发展不协调、群体收入不平衡等问题逐渐凸显[2]。实现全体人民共同富裕是解决当前经济发展不充分不平衡问题的重要举措和根本价值旨归，充分彰显了中国特色社会主义制度的优势。伴随数字技术的快速发展，数字经济已成为实现经济可持续发展、扎实推进共同富裕的新动能。从时间上看，发展数字经济与扎实推进共同富裕的时期相吻合；从目标上看，数字经济所蕴含的高渗透性、广覆盖性、强分享性特征与共同富裕目标高度契合；从二者间的关系上看，数字经济借助数字技术手段，能够有效打破地区、群体、城乡间的信息不对称壁垒，完善社会资源的分配结构，为持续创造和积累社会财富、完善财富分配模式提供重要机遇，赋能共同富裕发展。同时，数字经济能够通过数字化改造产品和服务，加速社会市场主体的价值再分配，切实提高社会生产率[3]。深入研究数字经济对共同富裕的影响，对于扎实推进共同富裕具有重要的现实意义。

学者们就共同富裕、数字经济以及二者间的关系进行了较为深入而广泛的讨论[4—15]，这为本文的研究奠定了理论基础。但目前学术界关于数字经济与共同富裕的关系并未形成一致的结论，且对二者作用路径的探讨还有待进一步深入。另外，很少有学者关注到劳动收入份额在数字经济与共同富裕之间的作用机制。事实上，一方面，数字经济能够有效打破资源要素传递的空间壁垒，畅通资源要素在不同地区间的流转，缩小区域差距，赋能共同富裕发展；另一方面，数据要素作为一种全新的要素资源，在发展过程中必然会在不同地区存在差异，形成“数字鸿沟”，不利于实现共同富裕。那么，数字经济究竟对共同富裕有何影响？这一影响具有什么特征？劳动收入份额是否在数字经济影响共同富裕过程中起到机制作用？针对上述问题，本文将数字经济对共同富裕的影响聚焦于总体富裕程度和发展成果共享程度两个领域，细致分析数字经济的作用方式，并探讨数字经济的非线性影响。同时，高度重视数字经济发挥作用的内在机制，将劳动收入份额纳入研究框架来分析数字经济的作用机理。

1 研究假设

1.1 数字经济对共同富裕的直接影响

数字经济借助数字技术手段，能够有效提升社会资源整合效率和数据信息传递效能，促进社会财富的创造和积累，完善社会财富分配结构，助力共同富裕发展。第一，提升总体富裕程度。数字经济能够借助数字产业化、产业数字化发展与实体经济深度融合，有效打破传统产业发展过程中面临的时间和空间制约，切实加速产业链的延链、补链、强链[16]。进一步地，能够促进生产力快速发展，为经济高质量发展注入数字新动能，促进社会财富的创造和积累，提升总体富裕程度。第二，促进发展成果共享。借助人工智能、大数据、互联网等数字技术，数字经济能够提升资源配置效率，优化资源配置结构，有效解决资源分配不均衡的问题，提高受惠群体的共享程度。数字经济在提升资源配置效率和优化资源配置结构的过程中，能够助力欠发达地区实现快速发展，弥合区域间、城乡间的发展鸿沟，缓解发展的不平衡性与不充分性，促使发展成果更好、更多、更公平地惠及广大人民群众，从而分好共同富裕“蛋糕”。由此，本文提出：

假设1：数字经济的发展可显著促进共同富裕。

1.2 劳动收入份额的中介效应

数字经济不仅可直接影响共同富裕，而且可通过提升劳动收入份额促进共同富裕。第一，数字经济有助于提升劳动收入份额。在数字经济发展背景下，市场主体为应对大数据、人工智能等数字产业发展的需要，往往会积极设立数字生产、数字管理等数字化就业岗位，从而大幅度提升市场对高技能劳动力的需求[17]。而地区劳动力需求提升将会促使劳动力市场由买方市场向卖方市场变化，促进劳动力供求双方平等发展，增强劳动者议价能力，完善劳动者利益分配，提升劳动收入份额[18]。第二，提升劳动收入份额有助于促进共同富裕。劳动收入份额下降是导致国民收入分配结构性失衡、消费低迷的重要原因。提升劳动收入份额能够有效改善国民收入分配失衡问题。一方面，提升劳动收入份额能够有效扩大社会投资，推动消费升级，赋能经济高质量发展，驱动社会财富快速积累；另一方面，提高劳动收入份额有助于切实缓解社会群体间的收入不平衡问题。中等收入群体的主要收入仍是劳动收入，且劳动收入差距扩大也是居民收入差距扩大的主要原因[19]。实现共同富裕的关键着力点在于扩大中等收入群体规模、缩小低收入群体规模，即“扩中提低”。而劳动收入份额提高有利于提升劳动收入者相对于资本收入者的收入水平，从而缩小规模收入分配差距，消除各群体劳动收入分配的“鸿沟”，使发展成果能够惠及全体人民，加速实现全体人民共同富裕。由此，本文提出：

假设2：数字经济可通过提升劳动收入份额促进共同富裕。

1.3 数字经济对共同富裕的非线性影响

在数字经济发展初期，人工智能、平台经济、工业机器人等新技术、新应用井喷式发展，而与之对应的监管等配套措施还不够完善，这可能会冲击社会原本相对稳定的资源分配格局、就业结构以及产业布局，从而产生新的发展不充分不平衡问题，不利于共同富裕。同时，数字经济发展所带来的自动化、智能化水平提升可能会对原有劳动力产生替代效应，减少社会就业岗位，加剧收入分配失衡。当数字经济发展到一定水平时，数字经济所蕴含的分享性、渗透性特征得以有效发挥，这能够在一定程度上抵消数字技术红利的生成与分配的偏向性，释放数字经济的共富效能。伴随数字经济发展水平的不断提升，我国相关监管措施进一步完善，有效削弱数字经济技术部门和利益集团的财富分割势力，切实保障数字经济的共享性利益创造和分配机制，强化数字经济对共同富裕的作用效能。由此，本文提出：

假设3：数字经济对共同富裕的影响存在以自身为门槛的双重门槛效应。

2 研究设计

2.1 模型设定

为检验数字经济、劳动收入份额与共同富裕三者之间的关系，构建以下模型。

首先，为验证假设1，构建如下基准回归模型：

其中，i和t分别表示城市和年份，COPE表示共同富裕，DIG表示数字经济，α0为截距项，X表示控制变量集合，α1表示数字经济的回归系数，μi、vt、εit分别为个体固定效应、时间固定效应、随机误差项。

其次，除了式（1）所体现的直接影响外，为探讨劳动收入份额在二者间可能存在的中介作用，本文借鉴江艇（2022）[20]的研究，利用如下方法测算中介效应：

最后，考虑到数字经济发展过程中存在的“梅特卡夫法则”，数字经济的影响可能具有非线性特征，本文进一步构建如下门槛效应模型：

其中，I(·)为指示函数，γ为门槛变量。

2.2 变量说明

（1）核心解释变量

本文的核心解释变量为数字经济（DIG）。本文基于数字经济的内涵及数据可获得性原则，从数字基础设施、产业数字化、数字产业化和数字技术创新四个维度测算数字经济发展水平。其中，数字基础设施是数字经济发展的关键载体，采用每百人移动电话用户数、每百人互联网宽带接入用户数来表征；产业数字化是数字经济与实体经济融合的重要体现，采用北京大学数字普惠金融指数来表征；数字产业化是数字经济发展的基石，利用信息传输、计算机服务和软件业从业人员占比，人均电信业务收入（产业规模）指标来测算；数字技术创新是数字经济参与创新活动的关键，通过5G产业专利授权数、工业互联网专利授权数、电子商务专利授权数来衡量。在测算方法上，采用客观赋权的熵值法测算数字经济发展水平。

（2）被解释变量

本文的被解释变量为共同富裕（COPE）。共同富裕的核心内涵在于“富裕”和“共享”的有机统一。“富裕”是指总体富裕水平提升，旨在解决发展不充分的问题；“共享”旨在着重解决区域间、城乡间、群体间发展不平衡的问题。因此，在扎实推进共同富裕的过程中，不仅要将提升总体富裕程度作为重要战略方向，而且应牢牢把握驱动发展成果共享的原则，持续缩小群体间、区域间以及城乡间的发展差距，全面扎实推进共同富裕。本文尝试立足于总体富裕程度（OA）和发展成果共享程度（DA）两个层面，构建共同富裕评价指标体系，如表1 所示。考虑到主观赋权的方法在研究过程中易受到人为干扰，同样采用客观赋权熵值法测算共同富裕水平。此外，在测算综合指数之前，为消除量纲对测算结果的影响，对各分项指标进行标准化处理。

表1 共同富裕评价指标体系

（3）中介变量

本文的中介变量为劳动收入份额（LAS）。劳动收入份额反映的是劳动收入在国民收入中的分享程度。本文借鉴芦婷婷等（2022）[21]的研究，采用要素法计算市级层面的劳动收入份额，具体测算方法如下：

其中，营业盈余通过主营业务利润+其他业务利润-期间费用-资产减值损失+投资收益+公允价值变动收益衡量；固定资产折旧通过（固定资产原值-净残值）/固定资产预计使用年限测算。

（4）控制变量

本文选取的控制变量包括：①经济发展水平（GDP），采用城市人均国内生产总值表示。②金融发展水平（FDL），以人均金融机构贷款余额的对数衡量。③城市开放水平（OPE），以当年实际使用外资占地区生产总值的比重衡量。④人力资本水平（HCL），以各地区普通高等学校在校生人数衡量。⑤基础建设水平（INFE），以人均城市道路面积衡量。⑥人口规模（POS），以户籍人口衡量。⑦产业结构（IST），以第二产业增加值与第三产业增加值的比值衡量。

2.3 数据来源

本文对部分数据缺失严重的城市予以剔除，最终选取2013—2021 年中国251 个地级及以上城市的面板数据作为研究样本。数据主要来自历年《中国统计年鉴》《中国城市统计年鉴》《中国科技统计年鉴》。针对研究中存在的少量缺失数据，采用线性内插法，即通过将相关数据拟合成一条函数，根据已有数据求出斜率，最后计算缺失部分数据来补全。

3 实证分析

3.1 基准回归结果

在进行基准回归之前，对各变量间的相关性进行检验。Person和Spearman的相关性检验结果表明：数字经济与共同富裕显著正相关，这一结论初步验证了假设1。与此同时，数字经济与各控制变量的相关系数较小，说明各变量间不存在严重的多重共线性问题。表2 为数字经济对共同富裕影响的回归分析结果。列（1）仅考虑了核心解释变量，可以看出在不加入任何固定效应、控制变量的情形下，数字经济的系数显著为正，表明数字经济的发展能够促进共同富裕水平的提升。为排除共同富裕的其他干扰因素，在列（2）中引入个体、年份固定效应，在列（3）中引入一系列控制变量。结果表明，数字经济的系数与显著性均未发生实质性改变。在此基础上，列（4）中同时引入控制变量与个体、年份固定效应后，数字经济的系数虽有所减小但仍旧显著。进一步，将共同富裕分为总体富裕程度和发展成果共享程度两个子维度，分析数字金融对各子维度的影响效应。由列（5）、列（6）可知，数字经济对总体富裕程度的促进效应明显强于发展成果共享程度。总体而言，基准回归结果证明数字经济能够显著提升城市层面的共同富裕水平，验证了假设1。

表2 基准回归结果

3.2 内生性问题与稳健性检验

3.2.1 内生性问题

前文结论表明，数字经济的发展可显著促进共同富裕。事实上，较高的共同富裕水平亦能为数字经济的发展提供良好的资源与政策支撑，二者可能存在互为因果的关系，极易引发内生性问题。为保证结论的科学性和稳健性，将城市固定电话普及率作为工具变量。从相关性看，将固定电话作为传统数字通信设施，可对城市数字经济发展产生影响；从外生性看，固定电话这种数字通信设施已经被淘汰，难以对共同富裕产生显著影响。由此可见，选用固定电话普及率作为工具变量较为合适。工具变量的回归结果如下页表3 所示。在采用工具变量法进行实证检验后，数字经济的系数并未发生实质性变化，说明结论较为稳健。

表3 工具变量回归结果

3.2.2 稳健性检验

（1）缩尾处理。考虑到数据异常值和非随机性可能导致结果产生误差，本文对主要解释变量进行1%的缩尾处理。（2）共同富裕是一个动态发展的过程，即当前共同富裕水平会受到前期共同富裕水平的影响，将共同富裕滞后项引入模型中，并利用系统GMM模型进行重新估计。（3）剔除直辖市。直辖市具有较强的政策偏向性和发展特殊性，故进一步剔除北京、上海、天津和重庆4个直辖市，对剩余样本进行重新估计。（4）为使研究结论更加稳健，采用“宽带中国”战略作为外生政策冲击，以双重差分（DID）方法评估数字经济对共同富裕的影响。结果表明，在进行一系列稳健性检验后，数字经济对共同富裕影响的估计系数并未发生实质性改变，充分证明本文结论具有稳健性。

3.3 异质性检验

考虑到不同城市所在地区在数字发展环境、经济基础、要素资源水平等方面差异明显，本文进一步依据国家统计局的划分标准，根据城市所在省份将所有样本划分为东部、中部、西部和东北地区，进行城市区位异质性检验，结果如表4所示。总体来看，数字经济对共同富裕的影响在东部地区较强，在中部、西部和东北地区较弱。究其原因，东部地区在数字基础设施建设、创新资源禀赋以及要素集聚能力等方面均具有显著优势，故而驱动共同富裕的过程较为顺畅；而中部、西部和东北地区在经济发展、人力资本水平以及科教资源等方面与东部地区相差较大，从而在一定程度上导致数字经济对共同富裕的赋能效应难以发挥。

表4 异质性检验结果

3.4 中介机制检验

前文的理论分析表明，劳动收入份额是数字经济影响共同富裕的重要机制，即存在“数字经济—劳动收入份额—共同富裕”的作用路径。那么，上述理论机制是否真实存在？本文将劳动收入份额引入研究框架，探究劳动收入份额在数字经济影响共同富裕过程中发挥的作用，结果如表5 所示。列（1）和列（2）分别为不加入和加入控制变量的回归结果。可以看出，数字经济能够显著促进劳动收入份额的提升。结合前文的理论分析，可证明劳动收入份额在数字经济与共同富裕之间发挥中介效应。由此，假设2得以验证。

表5 机制检验结果

4 进一步分析

在数字经济发展的不同阶段，其对于共同富裕的影响具有较大差异。本文进一步以数字经济作为门槛变量，对数字经济与共同富裕间的关系进行门槛效应检验。在进行门槛效应检验之前，需对面板门槛的存在性进行分析。在经过Boorstrap反复抽样500次后，结果表明数字经济对共同富裕的影响存在双重门槛效应。在此基础上进一步构建双重门槛模型，回归结果如表6所示。可以看出，当数字经济小于第一重门槛值时，数字经济的回归系数估计值为0.109，未通过显著性检验。究其原因，在数字经济发展初期，平台经济、大数据、人工智能等新技术、新应用会在一定程度上冲击原有的社会就业结构和资源分配结构，从而可能引发新的发展不平衡不充分问题，不利于发挥数字经济对共同富裕的赋能效应。当数字经济介于两重门槛值之间时，数字经济的回归系数估计值为0.211，且通过1%水平上的显著性检验，表明此时数字经济能够显著促进共同富裕。这是因为伴随数字经济发展水平的不断提升，各城市数字经济发展环境逐步优化，监管能力逐步提升，创新转化效率逐步提高，使得数字经济的创造效应逐步超过替代效应，有利于进一步完善分配结构，促进共同富裕。当数字经济跨越第二重门槛值后，数字经济的回归系数估计值进一步增长为0.608，且通过1%水平上的显著性检验。可见，伴随数字经济的不断发展，数字经济对共同富裕的影响呈现边际效应递增的变化趋势，表明“梅特卡夫法则”在共同富裕语境下仍旧适用。假设3得到验证。

表6 门槛模型回归结果

5 结论与建议

本文基于2013—2021 年我国251 个地级及以上城市的面板数据，实证检验数字经济对共同富裕的影响及作用机制。研究表明：数字经济能够显著提升共同富裕水平，且上述结论在考虑内生性问题及进行一系列稳健性检验后仍然成立。异质性分析结果表明，数字经济对东部地区城市共同富裕的促进作用较强，对中部、西部和东北地区城市共同富裕的促进作用较弱。机制分析结果表明，提升劳动收入份额是数字经济影响共同富裕的重要渠道。门槛效应检验结果表明，数字经济在跨过门槛值后，对共同富裕的赋能效应呈现非线性递增特征。

基于以上结论，提出以下建议：

第一，持续推动数字经济健康发展。应积极完善数字基础设施建设布局，强化数字经济监管力度，持续推动数字经济健康发展，为共同富裕发展夯实数字经济根基。一是完善数字基础设施建设布局。应在数字基础设施建设领域给予更多政策倾斜，持续鼓励并支持5G、工业互联网等数字基础设施建设，进一步推进“东数西算”工程战略布局，完善数字基础设施建设。二是强化数字经济监管力度。一方面，政府应坚持“包容审慎监管”原则，重点围绕反垄断、反不正当竞争设置好分领域分行业数字经济监管治理的“红绿灯”，进而在规范有序的条件下加速数字经济健康发展进程，助力共同富裕稳步、扎实推进；另一方面，政府应进一步加强数字监管队伍的能力建设，加强数字经济监管人才培训，着力打造高素质、专业化的数字经济监管执法队伍，为强化数字监管、驱动共同富裕提供强有力的人才支撑。

第二，着力提升劳动收入份额。应当积极建立劳动收入稳定增长机制，逐步完善收入分配体系，强化数字经济发展效能。一方面，应当积极建立健全社会工资水平决定机制、正常增长机制以及支付保障机制，并依据各地区实际发展状况、物价水平，及时调整社会劳动者最低工资标准，保障劳动者合法权益，提升劳动收入份额。另一方面，应针对数字经济所衍生的新岗位、新需求，建立相应的人才培养体系，高度对接社会对新技术、新岗位的劳动力需求。同时，对于高技能人才，应着力提高其在初次分配中的比重，让高技能劳动者成为中等收入群体，在带动整个地区劳动收入水平提升的同时，为数字经济发展提供高质量人才支撑，强化数字经济对共同富裕的驱动效应。

第三，实施差异化区域数字经济发展战略。数字经济在东部地区对共同富裕的影响显著强于中部、西部和东北地区。因此，各地区应当充分认识到这种地区差异特征，立足本地区发展实际，实施差异化区域数字经济发展战略，充分释放数字经济对共同富裕的驱动效能。具体而言，东部地区应当充分发挥数字经济发展的引领和示范作用，打造数字经济发展高地，在持续提升本地区数字经济发展水平的同时，将更多数字资源向中部、西部和东北地区输送，带动整体数字经济发展水平实现跃升。中部、西部地区应当持续挖掘本地区数字经济发展的潜力，有规划、有目标地稳步发展数字经济。与此同时，中部、西部地区应当积极探索数字经济监管措施，避免在数字经济发展初期出现负向赋能，制约共同富裕发展。东北地区应当致力于将数字经济与本地区特色经济相结合，驱动本地区产业数字化、智能化升级，充分释放东北地区内需潜力，强化数字经济的赋能效应。