数字经济、相对贫困治理与中国式现代化

刘晓雅

（南开大学马克思主义学院，天津 300350）

0 引言

党的二十大报告明确指出，要团结带领全国各族人民全面建成社会主义现代化强国、实现第二个百年奋斗目标，以中国式现代化全面推进中华民族伟大复兴。不同于西方现代化走以资本为中心、两极分化与物质主义膨胀的现代化老路，中国式现代化坚持以人民为中心的发展理念，将提高生产率、实现全民福祉和社会繁荣稳定作为经济发展的起始点与落脚点[1]。在世界经济复苏乏力、全球性问题加剧的外部环境下，我国始终以稳中求进为工作总基调，取得了社会主义现代化建设的历史性成就。但由于地理区位差异、资源禀赋不同，当前中国式现代化的比较优势和发展潜力未能全面释放，仍无法避免城市化发展水平较低、二元经济结构黏性等问题[2]。为此，探寻促进中国式现代化发展的动力机制成为当前亟待突破的现实议题。

近年来，数字经济将大数据、云计算、人工智能等前沿数字技术融入传统经济，建立起相互交织、相互影响的创新领域，深刻影响了中国式现代化的发展进程。一方面，数字经济借助变革传统产业结构与商业模式的方式，推动传统三大产业向智能化方向转型，有力驱动中国式现代化发展；另一方面，数字经济通过重构市场结构和生态，催生新业态和新模式，提高全要素生产率，为中国式现代化提供新动能。步入新发展阶段，探究数字经济对中国式现代化的影响，是全面建成社会主义现代化强国的应有之义。

2020 年中国彻底消除农村绝对贫困，进入以相对贫困为主的后小康时期。在此阶段，由于社会经济发展不平衡不充分，部分家庭生活质量较低，发展能力偏弱，发展机会匮乏，在一定程度上带来“代际贫困”“精神贫困”“知识贫困”等一系列相对贫困问题[3]。这与中国式现代化始终坚持的共同富裕目标相悖，也延缓了中国式现代化发展进程。2020年中央一号文件提出，“要研究建立解决相对贫困的长效机制，推动减贫战略和工作体系平稳转型”。2023年中央一号文件进一步提出，要“坚决守住不发生规模性返贫底线”“增强脱贫地区和脱贫群众内生发展动力”。在上述政策指引下，如何有效开展相对贫困治理工作已成为全面推进中国式现代化的现实命题。在一定程度上，数字经济发展可通过增加非正规就业规模、弥补教育资源差距等举措提升相对贫困治理效果，进而影响中国式现代化进程。那么，数字经济是否对中国式现代化产生实质性影响？数字经济可否通过相对贫困治理推动中国式现代化？数字经济对中国式现代化的影响又会有何差异？科学解释以上问题，不仅有利于发挥数字经济的“数字红利”，而且能为全面建成社会主义现代化强国提供参考。

已有研究针对数字经济与中国式现代化、相对贫困治理与中国式现代化、数字经济与相对贫困治理两两之间的关系展开了深入讨论[4—17]，这为本文提供了重要理论支撑。但遗憾的是，现有文献未将数字经济、相对贫困治理与中国式现代化置于统一逻辑框架，且较少关注相对贫困治理是否能够成为数字经济助力中国式现代化发展的传导路径。鉴于此，本文选取2012—2021 年中国30 个省份的面板数据，实证探究数字经济对中国式现代化的影响、作用机制及其异质性。

1 理论分析与研究假设

1.1 数字经济对中国式现代化的直接影响

随着数字技术快速发展，数字经济作为变革经济结构、整合市场要素资源与优化竞争格局的核心驱动力[18]，从支撑逻辑与赋能效应两个方面深刻影响中国式现代化进程。

就支撑逻辑而言，数字经济有利于推动产业现代化，为加速实现中国式现代化提供关键支撑。习近平总书记指出，现代化产业体系是现代化国家的物质技术基础，必须把发展经济的着力点放在实体经济上，为实现第二个百年奋斗目标提供坚强物质支撑。数字经济借助人工智能、云计算、区块链等核心技术，可从多个层面推进现代生产经营方式与传统农业、工业和服务业进行深度融合，推动传统产业逐步向高端化、智能化与网络化方向转型，为助力中国式现代化奠定产业之基。

就赋能效应而言，数字经济可向实体经济注入新的动力源泉，为全面推进中国式现代化赋能。其一，在数字经济的赋能作用下，金融机构可搭建金融科技平台，提升数据整合能力及其与中小微实体企业融资的适配性，助力实体企业迈入高端领域，推进中国式现代化。其二，数字经济可加速生产要素、资源的流动与融合，畅通国内外经济循环，促进中国式现代化。在消费端，数字化平台可为消费者提供个性化商品和服务，降低消费者购物成本，提高实体经济消费水平，继而赋能中国式现代化；在生产端，数字经济催生的直播经济、远程办公、在线医疗等商业模式，可为消费者提供个性化定制与柔性化生产商品，提高实体经济生产能力，推动中国式现代化。综上，提出如下研究假设：

假设1：数字经济可显著促进中国式现代化。

1.2 相对贫困治理的传导机制

数字经济可通过增加非正规就业规模、弥补教育资源差距与减少劳动力市场分割的方式实现相对贫困治理，为推动中国式现代化提供助力。其一，数字经济快速发展催生出“零工经济”①“零工经济”，即不同于“朝九晚五”的固定模式，而是利用互联网和移动技术快速匹配供需方的经济模式。这一非正规就业模式，并通过促进中小微企业创新创业、推动个体就业的方式增加社会财富，由此缓解相对贫困，推进中国式现代化。《数字生态就业创业报告》指出，新媒体创业、小程序电商、视频号创作等数字生态新职业、新岗位以平等合作、时间自由的优势，吸纳大量青年群体就业创业。数字经济通过增加非正规就业规模，为增进民生福祉、提高人民生活品质提供有效支撑，在有效推进相对贫困治理的进程中，赋能中国式现代化。其二，数字经济可通过促进教育均衡发展弥补教育资源差距，加速推动相对贫困治理，助力中国式现代化发展。相对贫困问题产生的关键原因之一就是教育资源差距[19]。由于地域差异与家庭财富差异的存在，不同环境下的教学投入、教育资源均衡性存在差距，这不仅会导致教育机会不平等，而且不利于推进社会的协同发展。伴随数字技术的快速发展，数字经济催生出“互联网+教育”“人工智能教育”等新型教育模式，较好地弥补了学校间、地区间的教育资源差距，为相对贫困群体带来就业、致富等机会。这能够有效解决“能力贫困”“知识贫困”“精神贫困”“代际贫困”等相对贫困问题，赋能中国式现代化。其三，数字经济发展能削弱劳动力市场分割程度，促进劳动力配置效率提升，由此扩充低收入群体收入，推动相对贫困治理，赋能中国式现代化。在当前分权体制下，地区就业水平、财政收入规模关乎地方经济发展程度与官员绩效评价。为保护本地企业发展，提高评价绩效，地方政府会通过部分政策进行市场分割[20]，这会提高相对贫困治理难度，阻碍中国式现代化发展进程。而数字经济的广泛应用能够打破地方行政垄断，促使生产要素在地区、行业之间自由流动，进而提升相对贫困治理的精准性、协同性和有效性，助力中国式现代化。据此，提出如下研究假设：

假设2：数字经济通过促进相对贫困治理，继而推动中国式现代化。

2 研究设计

2.1 模型构建

为验证数字经济对中国式现代化的影响，本文构建双向固定效应模型：

式（1）中，下标i、t分别为省份、年份，Modenit代表中国式现代化，digit指代数字经济，Ctrit是一系列控制变量，δi是个体固定效应，σt为时间固定效应，εit为随机误差项，系数α0为常数项，系数α1与系数α2均表征变量待估系数。

为检验相对贫困治理在数字经济与中国式现代化之间的作用路径，构建如下检验模型：

式（2）与式（3）中，Engel为机制变量相对贫困指数，β0、ϑ0为常数项，β1、β2、ϑ1、ϑ2与ϑ3为变量待估系数，其他变量的含义同式（1）。式（2）用于分析数字经济对相对贫困治理的影响，式（3）用于阐释数字经济、相对贫困治理对中国式现代化的影响。

2.2 变量选取与数据说明

2.2.1 被解释变量：中国式现代化（Moden）

本文参照《科学构建中国式现代化的评价指标体系》与现有经验，从经济发展现代化、生态文明现代化、文化成果现代化、城乡区域现代化、社会进程现代化五个方面出发，构建中国式现代化综合评价指标体系（见表1）。在此基础上，采用熵权法对中国式现代化水平进行测度。

表1 中国式现代化综合评价指标体系

2.2.2 核心解释变量：数字经济（dig）

结合《数字经济及其核心产业统计分类（2021）》及《中国数字经济发展报告（2022 年）》，从数字经济基础设施、数字经济发展规模、数字经济发展潜力、数字经济技术应用、数字经济产业发展五个维度构建数字经济综合评价指标体系。涉及的指标包括：移动电话普及率（移动电话总数/人口总数）、互联网宽带接入端口数（互联网宽带接入端口总数）、数字产业企业数量（相关数字产业企业数量之和）、主营业务收入（数字产业主营业务收入之和）、R＆amp;D经费投入强度（R＆amp;D 支出与所在省份地区生产总值的比值）、研发人员强度（研发人员占从业人员的比重）、数字产品销售额（电子产品销售总额）、企业信息化水平（每百家企业拥有网站数）、网络零售规模（网络零售总额与社会消费品零售总额）、电信业务总量规模（电信业务营业收入总额）。通过熵权法得到数字经济综合指数。

2.2.3 机制变量：相对贫困指数（Engel）

考虑到消费支出比例法[21]中的数据获取与计算难度较大，且比例衡量标准不一，本文采用全体居民恩格尔系数[22]衡量地区相对贫困指数。

2.2.4 控制变量

选取如下影响中国式现代化发展进程的控制变量：政府干预水平（gov），以地方政府财政总收入与总支出之比代表；人力资本水平（hum），以各省份人均受教育年限表征；金融发展水平（Fin），以金融机构年末存贷款余额占GDP 的比重表征；数字技术创新水平（Ti），以数字经济领域中的产业技术专利总量衡量；贸易开放程度（Open），以进出口总额占地区生产总值的比重代表。

2.2.5 数据来源

基于数据可得性与统计口径一致的原则，本文选取2012—2021年中国30个省份（不含西藏和港澳台）的面板数据作为研究样本进行实证分析。本文数据主要来自《中国统计年鉴》《中国经济普查年鉴》《中国科技统计年鉴》、国泰安数据库、Wind 数据库和各省份统计年鉴。为避免极端值的干扰，精准评估变量间的实际关系，对所有变量进行1%和99%的缩尾处理。本文主要变量的描述性统计见表2。

表2 变量描述性统计与VIF检验

3 实证分析

3.1 面板数据多重共线性、平稳性与协整检验

实证分析之前先对各变量进行多重共线性、平稳性与协整检验。其一，为避免数据在回归时出现多重共线性问题，运用Stata 软件对每个解释变量进行皮尔森相关性检验与VIF检验，进而得出每个变量的皮尔森相关系数矩阵与VIF 值。其中，数字经济、中国式现代化与相对贫困指数等变量的相关系数介于0.2253～0.3569，且均通过1%水平上的显著性检验。表2中各变量方差膨胀因子的VIF值介于0.0231～0.6155，远小于合理值10，说明该回归模型不存在多重共线性问题。其二，采用Stata 软件对各变量展开单位根检验。在经过IPS 检验、LLC 检验等单位根检验方法检验后发现，各变量均通过1%水平上的显著性检验，为平稳序列。其三，对被解释变量、核心解释变量、机制变量与控制变量进行协整检验，发现上述变量均通过95%置信度下的KAO检验，意味着各变量协整关系显著。

3.2 数字经济对中国式现代化的影响

选取OLS 模型、固定效应模型（FE）与系统GMM 模型（SYS-GMM）①选取被解释变量滞后一期为工具变量。展开基准回归，由此得出数字经济影响中国式现代化的回归结果（见表3）。

表3 基准回归估计结果

列（1）为不考虑个体固定效应、时间效应的OLS 回归结果，发现回归系数为0.2252，且通过显著性检验，意味着数字经济对中国式现代化产生显著正向影响。列（2）为同时固定个体效应与时间效应之后的FE 回归结果，发现数字经济系数虽为正但不显著。列（3）中Sargan检验结果不显著，意味着工具变量选择有效，由此证明列（3）模型设定与检验方法均具有合理性。因此，分析列（3）的结果发现，数字经济的回归系数为0.8926，且在1%的水平上显著，证明数字经济发展有利于推进中国式现代化，由此假设1得证。

3.3 稳健性检验

为提高研究结果的科学性，本文借助下述方法展开稳健性检验。其一，运用缩尾处理方法对研究样本进行优化。为避免极端值对研究结果产生较大干扰，先对连续变量进行99%水平的缩尾处理，再运用系统GMM模型重新回归处理后的研究样本，具体结果见表4列（1）。二是改变样本区间。为了避免样本选择对回归结果产生影响，从研究期内剔除2010—2013年②由于2012—2013年是数字经济发展过渡期，相关数据可能处于不稳定状态，因此予以剔除。的数据进行重新回归，具体结果见表4列（2）。经过分析发现，数字经济的回归系数仍显著为正，与基准回归结果基本一致，故基准回归具有稳健性。

表4 稳健性检验结果

3.4 内生性问题处理

在考察数字经济与中国式现代化关系的过程中，可能存在由反向因果关系或遗漏关键变量导致的内生性问题。因此，采用下述方法展开内生性检验。第一，工具变量法。借鉴黄群慧等（2019）[23]的研究，参考Nunn 和Qian（2014）[24]的经验，以各地1984年每百人固定电话数量与上一年（即研究期各年份的前一年）全国互联网投资额占固定投资的比重构建交互项（dig_d）。在此基础上借助最小二乘法（2SLS）展开运算，获得下页表5列（1）所示的结果。经分析可知，Kleibergen-Paap rk LM 统计量的P 值为0.0032，证明工具变量可被有效识别；Kleibergen-Paap rk F统计值为15.33，在10%的水平上大于Stock-Yogo弱识别检验的临界值10，证实弱工具变量的假设并不存在。可以认为，此次工具变量选取具有合理性。第二，增加可能影响估计结果的控制变量。市场化程度（mark）、环境规制（envir）与经济增长水平（ecom）分别用《中国各省份市场化指数报告》公布的各省份市场化指数、各省份工业污染治理投资、各省份实际GDP衡量，进一步运用固定效应模型再次进行回归，结果见表5列（2）至列（4）。以上研究结果表明，核心解释变量的估计系数仍然显著为正。这说明在缓解内生性问题之后，基准回归结果依然稳健。

表5 内生性估计结果

3.5 异质性分析

3.5.1 时间异质性

从发展历程特征来看，数字经济以2016 年为时间节点存在显著的阶段性发展特征，此前为“服务制胜”阶段，此后为“流量竞争”时期[25]。2016年通过的《G20数字经济发展与合作倡议》促使数字经济步入快速发展轨道，因此以2016 年为界将研究期划分为2012—2015 年、2016—2021 年两个阶段，进行具体分析，结果见表6 的列（1）、列（2）。分析发现，在两个阶段内，数字经济的回归系数分别为0.4551与0.7152，且均通过1%水平上的显著性检验，意味着数字经济始终能助力中国式现代化。但对比系数大小可知，2016—2021 年数字经济作用于中国式现代化的正向效应更强。细究其因，2016年之后，数字经济下的信息基础设施完善程度明显提升，电子商务和移动支付领跑作用更加突出，这不仅释放了地区创新、个体就业创业潜能，而且逐步丰富了网约车、共享单车、外卖、在线教育等典型新业态，为赋能中国式现代化提供了极为重要的支持。

表6 异质性回归结果

3.5.2 区域异质性

参照国家统计局的划分依据，将研究样本划分为东部、中部、西部与东北地区四大样本，并利用SYS-GMM模型进行实证分析，结果见表6 列（3）至列（6）。总体而言，四大地区数字经济的回归系数均通过显著性检验，意味着数字经济发展有利于推进四大地区中国式现代化进程。但对比而言，数字经济对东部地区中国式现代化的影响仍居首位，东北与中部地区分别位列第二、第三，西部地区最后。可能的原因在于，东部地区本就具备良好的信息基础体系，这使得数字经济对中国式现代化进程的推进阻碍较小。东北地区与中部地区紧随其后，意味着这两个地区数字经济潜力正被激发，对中国式现代化的作用日渐提升。西部地区数字经济发展环境虽有大幅改善，但仍滞后于其他地区，对中国式现代化的赋能效应仍处于追赶阶段。

3.6 相对贫困治理的作用机制检验

进一步评估相对贫困治理在数字经济与中国式现代化关系中的作用机制，结果见表7。列（1）的结果显示，数字经济对中国式现代化的影响系数为0.7807，且在1%的水平上显著，表明数字经济可显著促进中国式现代化发展。列（2）的结果表明，数字经济对相对贫困指数的影响系数为-0.5633，且通过显著性检验，意味着数字经济有利于促进相对贫困治理。列（3）的结果表明，数字经济、相对贫困指数对中国式现代化的影响系数均通过显著性检验，证明数字经济可通过相对贫困治理赋能中国式现代化发展。据此，假设2得证。

表7 机制分析回归结果

4 结论与建议

本文选取2012—2021年中国30个省份的面板数据作为研究样本，实证研究数字经济对中国式现代化的影响，以及相对贫困治理在其中的作用机制。研究结果表明：整体上，数字经济对中国式现代化具有显著促进作用，此结论经一系列稳健性检验、内生性问题处理之后仍成立。异质性分析发现，从时间视角看，2016年之后数字经济对中国式现代化的促进作用更强；从区域视角看，数字经济均显著促进四大地区的中国式现代化，在东部地区作用更强。进一步机制作用检验结果显示，数字经济可通过推动相对贫困治理加快推进中国式现代化。

结合上述结论与现实状况，提出如下建议：第一，坚持创新驱动策略，激发数字经济赋能潜力。数字企业应以数字技术创新为内在驱动力，引导社会服务模式创新，消除各类“数字鸿沟”，缓解地区间数字经济发展不平衡问题，赋能中国式现代化。第二，加大政策扶持力度，推动区域均衡化发展。不同地区应根据自身实际情况，尽快丰富数字经济扶持政策，加快地区协同发展，赋能中国式现代化。东部地区应整合前沿数字技术，并鼓励企业将数字技术深度应用于工业全流程，加快发展现代产业体系，推动中国式现代化发展；中西部地区应加快提升数字经济覆盖广度，增设机构并逐步消除“数字鸿沟”，令低水平贫困人口能够共享数字经济发展成果，实现区域均衡化发展，助力中国式现代化。第三，实施特色反贫困策略，提升相对贫困治理质量。我国应以发展生产力为核心落实反贫困策略。政府应加强制定特色反贫困政策，如电商扶贫、扶贫车间、“巾帼脱贫行动”“万企帮万村”等，丰富生产力发展途径，不断纾解相对贫困带来的诸多问题，为推动中国式现代化助力。