数字经济赋能共同富裕

摘 要：数字经济正在引领中国经济社会向高质量发展迈进，已然成为共同富裕目标实现的新机遇。基于2011-2021年中国286个城市的面板数据，构建双向固定效应模型来实证检验数字经济对共同富裕的赋能效应，并进一步探究科技创新与人力资本水平在其赋能过程中的调节作用机制。研究结果表明：数字经济发展能够显著促进共同富裕的实现；东部地区的数字经济赋能效应最强，中西部地区次之；“宽带中国”试点政策发布后，其赋能效应得到进一步加强；科技创新与人力资本在赋能过程中存在着显著的正向调节作用。

关键词：数字经济；共同富裕；科技创新；人力资本

中图分类号：F49;F127文献标识码：A

doi：10.3969/j.issn.1672-2272.202406145

Prefecture -Level Digital Economy Empowering Common Prosperity： The Moderating Effects of Scientific and Technological Innovation and Human Capital

Abstract： The digital economy is leading China’s economic and social development towards the pace of high-quality development， and has become a new opportunity for the realization of the goal of common wealth. Based on the panel data of 286 cities in China from 2011 to 2021， a two-way fixed-effects model is constructed to empirically test the empowering effect of the digital economy on common wealth， and further explore the moderating mechanism of scientific and technological innovation and the level of human capital in the process of empowerment. The results of the study show that the development of digital economy can significantly promote the realization of common wealth; the empowering effect of digital economy is strongest in the eastern region， followed by the central and western regions; the empowering effect has been further strengthened since the release of the “Broadband China” strategy; and there is a significant positive moderating effect of scientific and technological innovation and human capital in the empowering process.

Key Words：Digital Economy; Common Prosperity; Scientific and Technological Innovation; Human Capital

0 引言

共同富裕既是中国特色社会主义的本质要求，亦是中国式现代化的重要特征，更是中华民族伟大复兴中国梦的重要组成部分。党的二十大报告强调，“应着力维护和促进社会公平正义，着力促进全体人民共同富裕，坚决防止两极分化”。改革开放以来，我国在经济发展方面取得卓越成就，但还依然处于社会主义初级阶段；发展不平衡不充分的现实问题日益凸显，成为我国实现共同富裕目标进程中一直以来必需攻克的难关。然而共同富裕的实现必然会依存于当前所处的经济发展阶段[1]。近年来，随着大数据、云计算、人工智能等信息技术的飞速发展，数字经济已然成为驱动我国乃至全球经济社会发展的新引擎。2023年中国信息通信研究院发布的《中国数字经济发展白皮书》数据显示，2022年我国数字经济规模攀升至50.2亿元，总量稳居世界第二，同比名义增长10.3%，占国内GDP比重高达41.5%。2023年12月印发的《数字经济促进共同富裕方案》提出：“要推动数字技术和实体经济深度融合，不断做强做优做大我国数字经济，通过数字化手段促进解决发展不平衡不充分问题，推进全体人民共享数字时代发展红利，助力在高质量发展中实现共同富裕。”可见，在我国处于新发展阶段的背景下，研究数字经济对共同富裕的赋能效应，并进一步探究其内在影响机制，具有重要的实践价值与现实意义。

数字经济作为一种具有高创新性和普惠性等特征的新经济形态，既能促进宏观经济的一般性增长，又能推动社会财富的公平分配，已然成为实现共同富裕目标的重要推动力。关于数字经济推动共同富裕实现的课题，近年来受到了愈来愈多的关注，学者们从不同角度对其展开了研究与探讨。从解决共同富裕目标实现过程中的核心问题出发，数字经济不仅可以通过降低沟通成本和加快农业技术革新，加快城乡融合与乡村振兴的进程[2]，还能够提升市场活跃度和促进电商集群[3]，使农村居民的增收效应大于城市居民[4]，显著缩小城乡收入差距[5]；数字经济的强渗透性与广覆盖性使其赋能效果具有空间溢出效应，不仅能推动本地区共同富裕的实现进程，还能有效带动周边地区的共同富裕水平，从而促进各区域均衡发展[6-8]。另外，还有学者基于不同的研究视角，探究数字经济促进共同富裕的传导机制：①基于产业结构视角，数字经济能够促进产业结构高级化与产业结构合理化[9-12]；②基于生产要素视角，数字经济可以加快要素结构转型[13]、优化创新要素与要素市场化配置[14-15]；③基于国内市场角度，数字经济能够消除市场分割实现产业非中心化[16]，并推动全国统一市场化建设[17]；④基于商业贸易视角，数字经济的核心载体之一——电子商务的城市建设能够显著加快共同富裕的实现进程[18]；同时数字经济的发展亦能促进商贸流通效率的提升[19]；⑤基于劳动力市场视角，数字经济与实体经济的有机融合能够带动我国劳动力技能提升，进而提升劳动力市场的整体质量[20]；⑥基于基本公共服务视角，数字经济能够提高地方政府的治理效率，增强其解决基本公共服务不平衡不充分问题的能力，进而促进基本公共服务均等化[21]。由诸多学者对数字经济影响共同富裕的研究结论可知，数字经济可借助宏观或者微观因素的传导机制来影响共同富裕，一方面刺激宏观经济增长从而“做大蛋糕”，另一方面促进各区域和群体之间均衡协调发展，进而“分好蛋糕”，最终为我国共同富裕目标的实现赋能。

综上所述，学者们围绕数字经济如何促进共同富裕进行了一定的理论分析和实证探讨，并取得了一定的研究成果，为本文奠定了较为坚实的理论基础，但仍然存在一定的局限性与不足。从研究对象来看，现有文献大多从省级层面来探讨分析数字经济与共同富裕之间的关系，而我国多数省份面积较大，且不同省域间各个城市的资源禀赋等方面存在较大差异，因此可能导致研究结论出现偏差；从影响机制来看，学者们的实证研究大多从中介效应出发来探究其内在影响机制，可能忽视了一些关键性因素在数字经济赋能共同富裕过程中的调节作用。鉴于此，本文以城市面板数据作为研究样本，构建基准回归模型来检验数字经济发展对共同富裕的赋能作用，并在此基础上引入调节效应模型，进一步检验科技创新水平与人力资本水平在数字经济赋能过程中的作用。

1 理论分析与研究假设

1.1 数字经济赋能共同富裕

一方面，数字经济依托于新时代数字技术与传统产业深度融合发展，推动生产方式的自动化、智能化以及组织管理模式的高效化，改善要素错配，从而提高资源配置效率和全要素生产率[22]。与此同时，由数字经济催生出的数字平台能够缓解信息不对称问题和降低交易成本，实现需求与供给的有效对接，进而提升经济运行效率[23]。由此可见，数字经济作为经济高质量发展的新引擎，能够加快社会财富的创造和积累速度，从而夯实共同富裕目标实现所需的经济基础[10]。

另一方面，数字经济能够借助数字平台，既使得优质公共服务资源向边远贫困地区有效流动，实现基本公共服务均等化[21]；同时又能促进信息和知识资源在区域之间的传递和共享，加强区域间经济活动联系与分工合作，从而有效缩小区域之间的发展差距[24]。因此，数字经济能够发挥自身普惠效应，推动经济发展成果全民共享，从而助力共同富裕目标的实现。

基于以上分析，本文提出研究假设1：数字经济能够直接赋能共同富裕。

1.2 科技创新的调节效应

数字经济的蓬勃发展离不开当前一系列信息通信技术的更新与迭代，且需以数字技术作为媒介融入到社会各领域中，进而发挥其赋能作用。首先科技创新水平的提高能够加快数字技术的升级和新型数字技术的研发，从而使得数字红利能够得到进一步释放，促进数字经济与我国社会各个领域的有机融合。其次，我国幅员辽阔，各个地区的数字基础设施的完备程度差异较大，而科技创新水平的提升有利于解决我国数字基础设施建设中遇到的技术难题，完善偏远贫困地区的数字基础设施的建设以及加快发达地区的数字基础设施的升级，从而提升我国整体的数字基础设施水平，最终使得数字经济对共同富裕的赋能作用得到进一步强化。

基于以上分析，本文提出研究假设2：科技创新水平在数字经济赋能共同富裕过程中起正向调节作用。

1.3 人力资本水平的调节效应

在数字经济蓬勃发展的新时代背景下，我国各种高新技术行业对高素质数字型人才的需求与日俱增。数字型人才的数量的增加离不开我国整体人力资本水平的提高，而数字型人才具有较高的数字技能素养，能够有效地参与各行业的智能化生产与技术创新研发过程，进而为数字产业化发展与产业数字化转型提供强大的动力支持。与此同时，人力资本水平的提升也有利于培养居民们良好的数字意识，在一定程度上能够缓解“数字鸿沟”所带来的负面影响，从而保障数字经济能够顺利推动共同富裕目标实现。

基于以上分析，本文提出研究假设3：人力资本水平在数字经济赋能共同富裕过程中起正向调节作用。

2 研究设计与数据说明

2.1 变量选取

2.1.1 被解释变量

共同富裕（Cp）。借鉴相关文献[25]对我国共同富裕内涵的界定，本文基于共同富裕的发展性、共享性以及可持续性三大特征，同时考虑到数据的可获得性与指标的科学性，选取了3个一级指标、9个二级指标和20个三级指标来构建城市层面的共同富裕水平综合评价指标体系。为了避免主观赋权的弊端，本文采用熵值法来测算共同富裕综合指数，具体指标体系见表1。

2.1.2 核心解释变量

数字经济（Dige）。参考相关文献[26]，本文从数字基础设施、数字产业化、产业数字化三个维度来构建城市数字经济评价指标体系，并用熵值法来测度数字经济指数，指标体系具体见表2。

2.1.3 调节变量

科技创新水平（Innov）采用各城市的专利申请授权数（单位：十万件）来衡量；人力资本水平（Hc）使用普通高等学校在校人数占常住人口比重来表征。

2.1.4 控制变量

为尽量减少由于遗漏变量所造成的模型估计偏误，本文在原本的基准回归模型中加入以下控制变量：城市经济密度（Eco）：采用地区生产总值与行政区域土地面积来衡量；金融发展程度（Fin）：以年末金融机构各项贷款余额与地区生产总值之比来表示；市场规模（Market）：选取社会消费品零售总额占地区生产总值比重来测度；对外开放程度（Open）：运用货物进出口总额与地区生产总值的比值来测度；产业结构（Indus）：用第三产业增加值与第二产业增加值之比来表示；政府干预程度（Gov）：使用地方财政一般预算内支出占地区生产总值的比重表征。

2.2 模型构建

2.2.1 基准回归模型

通过对计量模型的各种检验，本文采取控制年份时间效应和城市个体效应的面板双固定效应模型来验证数字经济促进共同富裕的假设，模型构建如下：

Cpi，t=α0+α1Digei，t+∑mαmControlsi，t+μi+δt+εi，t（1）

其中，Cpi，t代表城市i在年份t的共同富裕水平，Digei，t表示城市i在年份t的数字经济水平，Controlsi，t为模型中选取的一系列控制变量；α0为常数项，αi为各变量的系数，μi表示城市的个体效应，δt表示年份的时间效应，εi，t为模型中的随机扰动项。

2.2.2 调节效应模型

为了进一步考察科技创新水平和人力资本水平在数字经济赋能共同富裕过程中的调节作用，本文在上述基准回归模型中依次加入科技创新水平和人力资本水平及各自与数字经济水平的交互项，构建调节效应模型如下：

Cpi，t=β0+β1Digei，t+β2Innovi，t+β3Digei，t×Innovi，t+∑mβmControlsi，t+μi+δt+εi，t（2）

Cpi，t=γ0+γ1Digei，t+γ2Hci，t+γ3Digei，t×Hci，t+∑mγmControlsi，t+μi+δt+εi，t（3）

其中，β0和γ0为模型中的常数项，βi和γi为模型中各变量的回归系数；Innovi，t和Hci，t分别表示科技创新水平和人力资本水平，其他符号含义与公式（1）相同。

2.3 数据来源与变量描述性统计

本文选取2011-2021年全国286个地级及以上城市的面板数据作为研究样本，部分城市由于数据严重缺失予以剔除。指标数据主要来源于《中国城市统计年鉴》《中国区域经济统计年鉴》《中国城市建设统计年鉴》《北京大学数字普惠金融指数》《中国通信产业统计年鉴》《中国第三产业统计年鉴》《中国人口和就业统计年鉴》、CEIC数据库、CNRDS数据库以及各省市统计年鉴和统计公报，对少数缺失数据与异常值依次采用线性插值法和类推法进行补齐和估算。模型中各变量的描述性统计如表3所示。

3 实证结果分析

3.1 基准模型回归

在实证检验之前，对基准回归模型中所选变量进行多重共线性检验，检验结果显示VIF最大值为1.99，均值为1.66，故所选变量之间不存在严重的多重共线性。根据F检验、LM检验以及Hausman检验的结果，本文采用双向固定效应模型进行回归更加合适，另外考虑到组间异方差与组内自相关问题可能对计量模型造成估计偏误，故在模型中采用聚类稳健标准误进行回归估计。

表4为基准模型回归的结果，其中列（1）为未加入控制变量时的回归结果，列（2）-列（7）为逐步加入控制变量的回归结果。从实证回归结果上看，随着模型中控制变量的加入，模型的拟合优度逐渐提升，核心解释变量数字经济的回归系数从一开始的0.267最终收敛到0.177 2且均在1%的水平下显著为正。这说明模型中选取的控制变量较为合理，且数字经济水平的发展能够有效地赋能共同富裕，成为新时代推动共同富裕发展的重要引擎，验证了本文在之前所提出的研究假设1。

3.2 稳健性检验与内生性处理

3.2.1 替换核心解释变量与被解释变量的测度方式

为了避免可能由变量测度方法的差异给模型带来的估计偏误，本文使用主成分分析法重新测算出数字经济水平指数（Dige_2）与共同富裕水平指数（Cp_2），并分别将其放入到模型中再次进行回归估计。从表5中列（1）和列（2）的回归结果来看，核心解释变量数字经济的估计系数均在在1%的水平下显著为正，与前文的研究结论保持一致，说明本文结论具有良好的稳健性。

3.2.2 剔除直辖市样本

考虑到我国北京、天津、上海、重庆这4个直辖市因为政策偏向性，与其他城市相比在数字经济与共同富裕的发展过程中具有明显优势，将其放入样本中回归可能会造成结果的估计偏误。因此本文将4个直辖市样本剔除再重新进行回归分析。由表5中列（3）的回归结果可知，数字经济的回归系数依旧显著为正，说明上文的研究结论的稳健性较强。

3.2.3 改变研究样本的窗口期

新冠肺炎疫情带来的宏观经济冲击可能使本文的研究结论不够可靠，因此本文将样本研究窗口期改为2019-2021年再次进行基准回归。从表5列（4）的回归结果来看，核心解释变量的回归系数为0.2801且在1%的水平下显著。这说明即使遭受了新冠疫情的冲击，我国数字经济依然能够显著地促进共同富裕的发展，进一步验证了本文结果的稳健性。

3.2.4 内生性处理

考虑到模型中可能由于反向因果而导致的内生性问题，本文采用滞后两期的数字经济水平作为工具变量（IV）进行两阶段最小二乘法（2SLS）回归进行内生性检验，第一阶段和第二阶段的回归结果如表5列（5）和列（6）所示。进行回归时，Kleibergen-Paap rk LM统计量为29.78且在1%水平下显著，且Kleibergen-Paap Wald rk F统计量为22.67，大于10%时的临界值16.38，这说明工具变量通过了识别不足检验和弱工具变量检验。从回归结果上看，第一阶段工具变量的估计系数显著为正，且进行二阶段回归的核心解释变量数字经济的估计系数方向与显著性依旧与前文结果一致，说明本文回归结果具有较强的可靠性。

3.3 异质性分析

3.3.1 区域异质性

我国幅员辽阔，处于不同地理方位的城市之间的资源禀赋不同，因此数字经济对共同富裕的赋能效应可能存在着一定的差异。将全样本划分为东部、中部、西部地区进行分组回归。如表6中列（1）到列（3）的回归结果所示，东中西部三大区域数字经济的回归系数均显著为正，但系数逐渐减小且显著性也有所下降。这说明从整体上看，数字经济对三大区域的共同富裕水平均具有促进作用，但作用强度存在差异。东部地区数字经济的作用强度最强，中部区域次之，西部区域最弱。原因可能是东部地区的经济发展水平较高且数字基础设施较为完备，为数字经济赋能共同富裕奠定了坚实的物质基础；而中西部地区的经济发展水平较为薄弱，基础设施也相对落后，数字化程度较低，因此暂时无法充分释放数字经济红利，导致数字经济的赋能效应较弱。

3.3.2 时间异质性

自2013年8月我国发布“宽带中国”试点政策以来，全国区域内的数字基础设施建设开始逐渐完善和发展。而数字基础设施的完善在较大程度上会影响之后数字经济的发展，因此本文选择2015年作为分界点将样本划分为2015年之前和2015年之后分别进行回归。通过表6中列（4）和列（5）的回归结果可知，两个时间段的回归系数均显著为正，但2015年之后数字经济的回归系数比2015年之前更大。由此可见，我国发布“宽带中国”试点政策后，数字基建进度加快，使得我国数字经济对共同富裕的赋能效应得到进一步加强。

3.4 调节效应

通过前文的实证分析结果，本文已经验证了数字经济能够显著地促进共同富裕的发展。本文将科技创新水平和人力资本水平作为调节变量来进行进一步的机制检验。表7为机制检验的实证结果，其中列（1）和列（2）分别代表前文模型（2）和（3）的回归结果。

从列（1）和列（2）的回归结果来看，数字经济与科技创新水平的交互项系数分别为0.067 5，在1%的水平下显著；而数字经济与人力资本水平的交互项的估计系数为0.553 2，在5%的水平下显著。以上结果说明当地的科技创新水平与人力资本水平能够显著地强化数字经济对共同富裕的促进效果，验证了前文提出的研究假设2与假设3。究其原因，科技创新水平的提高能够促进数字技术的迭代更新，从而进一步加快各行各业的数字化转型进程；而人力资本能够直接参与社会生产过程，其水平的提升使得更多人具有良好的数字技能素养，有利于提高社会整体的创新能力与生产效率，从而为数字经济赋能共同富裕提供坚实的人才保障。

4 结论、启示与展望

4.1 研究结论

本文以2011-2021年286个城市面板数据为研究样本，构建面板双向固定效应模型与调节效应模型，实证检验数字经济对共同富裕的赋能效应，并进一步探究科技创新与人力资本在赋能过程中的调节作用。本文主要结论如下：①数字经济的发展能够显著推动共同富裕目标的实现。在经过替换被解释变量与核心解释变量的测度方法、剔除直辖市样本、改变样本窗口期以及引入工具变量一系列稳健性检验和内生性检验之后，结论依然成立。②通过区域和时间异质性分析，可知东部地区的数字经济赋能效应强于中部地区，且西部地区的赋能效果最弱；在实施“宽带中国”政策之后，全国数字经济对共同富裕的促进效果明4c03b85486097f7144230cd01a243fb4显增强。③科技创新与人力资本水平的提升能够显著强化数字经济的赋能效应。

4.2 管理启示

基于以上结论，本文提出相应政策建议如下：

第一，把握赋能共同富裕新机遇，持续提升数字经济水平。首先，持续不断完善各地区数字化基础措施，夯实数字经济蓬勃发展的物质基础。其次，推动数字技术与传统行业深度融合，加快产业数字化转型，为传统行业注入数字经新活力。最后，加强数字政府建设，建立健全线上公共服务体系，实现公共服务均等化，让全体居民都能够享受数字红利。

第二，基于区域主体特点，制定差异化数字经济发展战略。根据 “宽带中国”进一步加强了数字经济对共同富裕的赋能作用这一事实，政府可针对数字化基础设施建设进行相关的战略部署，完善数字治理新格局。基于我国三大区域数字经济赋能效果存在较大差异这一现状，中西部地区应完善数字经济顶层设计，加大对数字基础设施的投入，增强高水平数字化人才的引进力度；东部地区应当发挥自身优势，致力于突破核心数字技术的研发创新，加强与中西部地区的经济联系与技术交流，充分发挥其示范效应与溢出效应，进而实现区域协调发展。

第三，深入实施科教兴国与人才强国战略，助力共同富裕目标的实现。我国应加大科技创新研发投入，给予高新技术产业相应的政策扶持，加快科技成果转化，促进新型数字技术的应用；还应持续推进各地区教育体系的改革与完善，加强创新型数字化人才的培养，为数字经济赋能共同富裕提供高质量的人才储备。

4.3 研究局限与展望

6b3fa03a17a9998edc819845a1e14474

本文在以往文献研究基础之上，研究数字经济对实现共同富裕的赋能作用，并探究了科技创新与人力资本的正向调节效应，虽有一定的创新，但仍存在一些局限。第一，在数据选择方面，部分城市由于指标缺失严重或无法搜寻而被剔除于研究范围之外，导致本文中少部分省份的城市样本较少。后续研究中若有条件可将其完善补齐，以保证城市层面数据的全面性。第二，在影响机制研究中，由于指标数据的可获得性以及以往文献对中介效应机制研究较多，故本文只将科技创新与人力资本水平作为关键的调节变量纳入机制研究中，未将中介效应影响机制考虑在内。后续研究可深入探讨某些潜在的变量在数字经济赋能共同富裕中的中介机制，以丰富文章的内容。第三，本文在指标测度方面，选择了以往文献中最常用的熵值法来测度核心解释变量以及被解释变量。后续研究可多关注关于综合指标测度方法的最新研究文献，采取更为科学合理的方法来测度关键变量的指数，使研究结论具有更强的可靠性和稳健性。

参考文献参考文献：

[1] 夏杰长， 刘诚. 数字经济赋能共同富裕：作用路径与政策设计[J]. 经济与管理研究， 2021， 42 （9）： 3-13.

［2］ 柏旭. 数字经济的共同富裕效果研究——基于城乡收入分配差距的视角 [J]. 经济纵横， 2023 （12）： 84-94.

［3］ 龚勤林， 宋明蔚， 贺培科， 等. 数字经济、流动空间与城乡收入差距[J]. 上海经济研究， 2023 （6）： 95-108.

［4］ 钟文， 郑明贵， 钟昌标. 数字经济发展对城乡收入差距影响的实证检验[J]. 统计与决策， 2023， 39 （18）： 83-87.

［5］ 金殿臣， 邓国琴. 数字经济与共同富裕：基于城乡收入差距的视角[J]. 贵州社会科学， 2022 （9）： 121-128.

［6］ 王玉洁， 彭迪云， 赵送琴. 数字经济发展对共同富裕的影响——基于空间溢出效应的实证分析[J]. 企业经济， 2023， 42 （2）： 28-39.

［7］ 王军， 罗茜. 数字经济影响共同富裕的内在机制与空间溢出效应[J]. 统计与信息论坛， 2023， 38 （1）： 16-27.

［8］ 柳毅， 赵轩， 毛峰. 数字经济驱动共同富裕的发展动力与空间溢出效应研究——基于长三角面板数据和空间杜宾模型[J]. 中国软科学， 2023（4）： 98-108.

［9］ 常轩， 李金叶. 数字经济、产业结构升级与共同富裕[J]. 技术经济与管理研究， 2022（12）： 10-16.

［10］ 向云， 陆倩， 李芷萱. 数字经济发展赋能共同富裕：影响效应与作用机制[J]. 证券市场导报， 2022（5）： 2-13.

［11］ 付滨， 矫丽洋. 数字经济赋能共同富裕内在机制及影响效应——基于产业结构升级视角[J]. 四川农业大学学报， 2023， 41 （6）： 1140-1147.

［12］ 高星. 数字经济发展赋能共同富裕的实证检验[J]. 统计与决策， 2023， 39 （14）： 11-16.

［13］ 陈非儿. 数字经济、要素结构转型与共同富裕[J]. 技术经济与管理研究， 2023（12）： 30-34.

［14］ 卢雪， 杨洪. 数字经济、创新要素配置与共同富裕[J]. 云南民族大学学报（哲学社会科学版）， 2023， 40 （6）： 130-141.

［15］ 周芸帆， 邓淑华. 数字经济、要素市场化配置与共同富裕[J]. 技术经济与管理研究， 2023 （9）： 1-6.

［16］ 刘儒， 张艺伟. 数字经济与共同富裕——基于空间门槛效应的实证研究[J]. 西南民族大学学报（人文社会科学版）， 2022， 43 （3）： 90-99.

［17］ 兰静， 刘大勇， 弓媛媛. 统一市场建设、数字经济与共同富裕[J]. 统计与决策， 2024， 40 （2）： 5-10.

［18］ 冯苑， 聂长飞. 数字经济促进共同富裕的机制及异质性研究——来自电子商务示范城市建设的经验证据[J]. 首都经济贸易大学学报， 2023， 25 （4）： 3-17.

［19］ 刘晓宇， 刘长君. 数字经济、商贸流通效率对共同富裕的影响和空间溢出效应[J]. 商业经济研究， 2023 （15）： 23-26.

［20］ 俞伯阳， 丛屹. 数字经济发展助推共同富裕的机制分析——来自劳动力市场的经验证据[J]. 经济与管理， 2024， 38 （1）： 45-52.

［21］ 许潇丹， 惠宁， 韩先锋. 数字经济赋能基本公共服务均等化——作用机制与动态调节效应研究[J]. 经济问题探索， 2023 （8）： 132-146.

［22］ 王园园， 冯祥玉. 数字经济、人口红利与共同富裕[J]. 山西财经大学学报， 2023， 45 （6）： 1-13.

［23］ 刘荣增， 何春. 数字经济促进共同富裕的机制与检验[J]. 区域经济评论， 2022 （5）： 37-46.

［24］ 沈文玮， 李昱. 中国式现代化、数字经济和共同富裕的内在逻辑[J]. 经济纵横， 2022（11）： 1-7.

［25］ 陈丽君， 郁建兴， 徐铱娜. 共同富裕指数模型的构建[J]. 治理研究， 2021， 37 （4）： 5-16，2.

［26］ 赵涛， 张智， 梁上坤. 数字经济、创业活跃度与高质量发展——来自中国城市的经验证据[J]. 管理世界， 2020， 36 （10）： 65-76.