數(shù)字經(jīng)濟(jì)發(fā)展對(duì)家庭相對(duì)貧困的緩解效應(yīng)

高夢(mèng)桃

（山東大學(xué)經(jīng)濟(jì)學(xué)院，山東濟(jì)南 250100）

一、引言

反貧困一直是各國(guó)政府和學(xué)術(shù)界持續(xù)關(guān)注的問題，也是人類社會(huì)生存與發(fā)展面臨的巨大挑戰(zhàn)。2020 年底，我國(guó)如期完成了全面消除絕對(duì)貧困和區(qū)域性整體貧困的艱巨任務(wù)，相對(duì)貧困治理將成為貧困治理工作的重點(diǎn)。鞏固拓展脫貧攻堅(jiān)成果，探索相對(duì)貧困治理有效路徑，對(duì)構(gòu)建相對(duì)貧困長(zhǎng)效治理機(jī)制具有重要意義。

近年來(lái)，隨著信息技術(shù)的進(jìn)步和普遍應(yīng)用，我國(guó)數(shù)字經(jīng)濟(jì)得以蓬勃發(fā)展。數(shù)字經(jīng)濟(jì)有助于創(chuàng)造和積累社會(huì)財(cái)富、發(fā)展共享經(jīng)濟(jì)、提升就業(yè)水平、改善服務(wù)質(zhì)量、釋放消費(fèi)潛力[1-2]，已經(jīng)成為新時(shí)期引領(lǐng)國(guó)民經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)的重要?jiǎng)幽?。中?guó)信息通信研究院發(fā)布的《中國(guó)數(shù)字經(jīng)濟(jì)發(fā)展報(bào)告（2022年）》顯示，2021年我國(guó)數(shù)字經(jīng)濟(jì)規(guī)模達(dá)到45.5萬(wàn)億元，數(shù)字經(jīng)濟(jì)占GDP的比重達(dá)到39.8%[3]，其作為國(guó)民經(jīng)濟(jì)發(fā)展穩(wěn)定器和加速器的作用日益增強(qiáng)。數(shù)字經(jīng)濟(jì)的快速發(fā)展正在深刻改變著人們的生產(chǎn)生活方式，影響著價(jià)值創(chuàng)造與價(jià)值交換的方式。與此同時(shí)，憑借信息技術(shù)手段，數(shù)字經(jīng)濟(jì)通過(guò)緩解信息不對(duì)稱狀況、破除地理和制度障礙，促進(jìn)要素自由流動(dòng)和資源優(yōu)化配置，推動(dòng)區(qū)域協(xié)調(diào)發(fā)展。在數(shù)字化時(shí)代，消除發(fā)展道路上的數(shù)字鴻溝，有助于破解信息貧困的惡性循環(huán)，降低貧困發(fā)生率，縮小貧富差距。綜上所述，數(shù)字經(jīng)濟(jì)會(huì)影響城鄉(xiāng)家庭貧困狀況。在相對(duì)貧困治理和數(shù)字經(jīng)濟(jì)快速發(fā)展的雙重背景下，探究數(shù)字經(jīng)濟(jì)發(fā)展對(duì)城鄉(xiāng)家庭相對(duì)貧困的影響和作用機(jī)制，可為相對(duì)貧困的數(shù)字化治理和共同富裕的推進(jìn)提供理論和實(shí)證參考。

二、文獻(xiàn)綜述

對(duì)相對(duì)貧困的研究，最早始于20 世紀(jì)60 年代。富克斯（Fuchs）[4]認(rèn)為，對(duì)相對(duì)貧困狀況的認(rèn)定不僅要考慮自身收入水平，而且要參照社會(huì)平均生活水平，如果一個(gè)人的生活水平低于社會(huì)平均水平且達(dá)到一定程度，那么即使他收入水平提升，他也應(yīng)被認(rèn)為處于相對(duì)貧困狀態(tài)。后來(lái)，相對(duì)貧困的內(nèi)涵從收入視角擴(kuò)展到能力視角，測(cè)量標(biāo)準(zhǔn)也隨之從單一維度擴(kuò)展到多個(gè)維度[5]，并進(jìn)一步延伸至貧困長(zhǎng)期性、貧困脆弱性等方面。目前，測(cè)度相對(duì)貧困的方法主要有兩種：一種以收入為核心進(jìn)行靜態(tài)評(píng)價(jià)，通常以收入的中位數(shù)或均值作為重要參照[6]；另一種基于動(dòng)態(tài)視角，用貧困脆弱性相關(guān)指標(biāo)來(lái)測(cè)度家庭因受到外部沖擊而在未來(lái)陷入貧困狀態(tài)的可能性[7]。靜態(tài)評(píng)價(jià)是一種事后評(píng)價(jià)，只能靜態(tài)度量當(dāng)期的家庭福利水平，難以動(dòng)態(tài)反映家庭相對(duì)貧困狀況。因此，對(duì)相對(duì)貧困的識(shí)別與測(cè)度應(yīng)綜合考慮靜態(tài)與動(dòng)態(tài)兩個(gè)方面。

現(xiàn)有文獻(xiàn)從多方面探討了影響相對(duì)貧困的要素。在宏觀層面上，大部分文獻(xiàn)研究了財(cái)政支出[8]、金融發(fā)展[9]、政府引導(dǎo)[10]等因素對(duì)收入不平等的影響；在微觀層面上，部分文獻(xiàn)從貧困脆弱性視角研究了公共轉(zhuǎn)移支付[11]、代際關(guān)系質(zhì)量[12]、合作參與[13]等因素的影響和作用。然而，現(xiàn)有研究?jī)H探討了相關(guān)因素對(duì)農(nóng)村家庭的減貧效應(yīng)，忽視了其對(duì)城市家庭相對(duì)貧困的影響。考慮到還有很多城市家庭收入水平比較低、貧困脆弱性比較強(qiáng)，在受到外部沖擊時(shí)存在較大的返貧風(fēng)險(xiǎn)，應(yīng)在綜合考慮城鄉(xiāng)家庭的基礎(chǔ)上探討相關(guān)因素的減貧效應(yīng)。

隨著數(shù)字經(jīng)濟(jì)的不斷發(fā)展，涌現(xiàn)出大量關(guān)于數(shù)字經(jīng)濟(jì)的研究。目前，相關(guān)研究主要局限于對(duì)數(shù)字經(jīng)濟(jì)概念內(nèi)涵、特征、規(guī)模測(cè)度、作用的分析。在國(guó)內(nèi)相關(guān)實(shí)證研究中，多數(shù)研究從宏觀層面討論數(shù)字經(jīng)濟(jì)發(fā)展對(duì)經(jīng)濟(jì)高質(zhì)量發(fā)展[14]、產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)升級(jí)[15]、就業(yè)[16]、城鄉(xiāng)收入差距[17]等的影響，少數(shù)研究從微觀角度探討數(shù)字經(jīng)濟(jì)發(fā)展對(duì)就業(yè)[18]、家庭增收[19]、包容性增長(zhǎng)[2]等的影響，很少研究直接探討數(shù)字經(jīng)濟(jì)發(fā)展對(duì)相對(duì)貧困的影響[20]，極少研究從微觀層面分析數(shù)字經(jīng)濟(jì)發(fā)展對(duì)家庭相對(duì)貧困的影響。且相關(guān)研究主要圍繞互聯(lián)網(wǎng)、電子商務(wù)、數(shù)字普惠金融發(fā)展與絕對(duì)貧困的關(guān)系展開[7，21-22]，而互聯(lián)網(wǎng)、電子商務(wù)、數(shù)字普惠金融只是數(shù)字經(jīng)濟(jì)的一個(gè)維度。因此，在系統(tǒng)而全面測(cè)度數(shù)字經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平的基礎(chǔ)上，研究數(shù)字經(jīng)濟(jì)發(fā)展對(duì)家庭相對(duì)貧困的影響具有重要理論與現(xiàn)實(shí)意義。

鑒于此，本研究構(gòu)建數(shù)字經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平綜合評(píng)價(jià)指標(biāo)體系，采用全排列多邊形圖示指標(biāo)法測(cè)度省級(jí)層面的數(shù)字經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平；利用北京大學(xué)中國(guó)社會(huì)科學(xué)調(diào)查中心的中國(guó)家庭追蹤調(diào)查（CFPS）數(shù)據(jù)，以微觀家庭為樣本，從靜態(tài)和動(dòng)態(tài)兩個(gè)方面考察數(shù)字經(jīng)濟(jì)發(fā)展對(duì)家庭相對(duì)貧困的影響；探究數(shù)字經(jīng)濟(jì)發(fā)展對(duì)家庭相對(duì)貧困的作用機(jī)制。

三、理論分析與研究假設(shè)

數(shù)字經(jīng)濟(jì)的強(qiáng)滲透性、強(qiáng)融合性決定了其對(duì)相對(duì)貧困作用路徑的多元性和復(fù)雜性。本研究借鑒相關(guān)文獻(xiàn)，從就業(yè)創(chuàng)造效應(yīng)、金融賦能效應(yīng)、人力資本賦能效應(yīng)三個(gè)方面闡釋數(shù)字經(jīng)濟(jì)發(fā)展對(duì)家庭相對(duì)貧困的影響與作用機(jī)制。

（一）就業(yè)創(chuàng)造效應(yīng)

數(shù)字經(jīng)濟(jì)為發(fā)展新業(yè)態(tài)、開創(chuàng)就業(yè)新局面提供了強(qiáng)大的動(dòng)能，對(duì)就業(yè)創(chuàng)造、就業(yè)結(jié)構(gòu)和勞動(dòng)力需求結(jié)構(gòu)調(diào)整具有積極作用[1]。一方面，數(shù)字技術(shù)向社會(huì)各領(lǐng)域深度滲透，能催生新業(yè)態(tài)、新模式，拓寬就業(yè)領(lǐng)域，創(chuàng)造大量就業(yè)機(jī)會(huì)。特別是新的就業(yè)形態(tài)容量大、門檻低、靈活性強(qiáng)，能為大量低技能群體提供就業(yè)增收機(jī)會(huì)；另一方面，數(shù)字經(jīng)濟(jì)能加快新產(chǎn)品新服務(wù)的生產(chǎn)，促進(jìn)消費(fèi)需求的多元化，給居民創(chuàng)業(yè)帶來(lái)機(jī)遇，影響居民創(chuàng)業(yè)決策，提升居民創(chuàng)業(yè)績(jī)效[18，23-24]。與此同時(shí)，數(shù)字技術(shù)能拓寬就業(yè)創(chuàng)業(yè)信息獲取渠道，極大地降低信息搜索成本，增強(qiáng)就業(yè)的便利性、公平性、普惠性，進(jìn)而緩解家庭相對(duì)貧困，且這一影響在農(nóng)村不發(fā)達(dá)地區(qū)、低收入群體中表現(xiàn)得更明顯[2，25]。然而，宋旭光等[26]指出，數(shù)字經(jīng)濟(jì)的發(fā)展、智能化設(shè)備的使用可能會(huì)導(dǎo)致就業(yè)崗位減少，造成勞動(dòng)力替代，引發(fā)結(jié)構(gòu)性失業(yè)，給就業(yè)帶來(lái)挑戰(zhàn)。不過(guò)，多數(shù)研究認(rèn)為，短期內(nèi)數(shù)字經(jīng)濟(jì)不會(huì)對(duì)勞動(dòng)就業(yè)總量產(chǎn)生不利影響，只會(huì)帶來(lái)勞動(dòng)力就業(yè)結(jié)構(gòu)的變化[16]?；诖?，提出如下假設(shè)：

H1：數(shù)字經(jīng)濟(jì)發(fā)展通過(guò)創(chuàng)造就業(yè)機(jī)會(huì)、增強(qiáng)創(chuàng)業(yè)意愿，促進(jìn)低收入群體就業(yè)或創(chuàng)業(yè)，緩解家庭相對(duì)貧困。

（二）金融賦能效應(yīng)

獲取金融資源是緩解家庭相對(duì)貧困、推動(dòng)經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)的重要途徑。低收入群體在金融市場(chǎng)中長(zhǎng)期被排斥，難以公平獲取金融產(chǎn)品和服務(wù)，個(gè)體財(cái)富增長(zhǎng)受阻，易落入貧困陷阱[27]。一方面，以數(shù)字技術(shù)賦能普惠金融，能促進(jìn)數(shù)字普惠金融新模式的形成與發(fā)展，擴(kuò)大金融服務(wù)覆蓋面，增強(qiáng)金融服務(wù)普惠性，提高金融服務(wù)滲透率，使金融服務(wù)更全面而有效地觸及低收入群體[28]，為面臨金融排斥和信貸約束的人群提供方便快捷的多元化金融服務(wù)，緩解家庭相對(duì)貧困，實(shí)現(xiàn)包容性增長(zhǎng)[2，9]。另一方面，數(shù)字經(jīng)濟(jì)發(fā)展能促進(jìn)信息傳播與居民溝通互動(dòng)，增強(qiáng)非正規(guī)金融的可得性。作為正規(guī)金融的有效補(bǔ)充，非正規(guī)金融具有靈活的交易方式和低額的利息，能降低融資門檻，解決居民融資難問題，促進(jìn)家庭收入增長(zhǎng)[29]，進(jìn)而緩解家庭相對(duì)貧困。可見，數(shù)字經(jīng)濟(jì)發(fā)展能在加速金融產(chǎn)品與金融服務(wù)創(chuàng)新的同時(shí)，增強(qiáng)非正規(guī)金融的可得性，更好地滿足弱勢(shì)群體對(duì)信貸、保險(xiǎn)、投融資等多樣化金融的需求，促進(jìn)其生產(chǎn)經(jīng)營(yíng)，增加其收入，緩解其家庭相對(duì)貧困[21]?；诖?，提出如下假設(shè)：

H2：數(shù)字經(jīng)濟(jì)發(fā)展通過(guò)緩解信貸約束、增強(qiáng)信貸可得性，滿足低收入群體的信貸需求，促進(jìn)收入增長(zhǎng)，降低家庭陷入相對(duì)貧困狀態(tài)的可能性。

（三）人力資本賦能效應(yīng)

貧困實(shí)質(zhì)上是以知識(shí)和信息為基礎(chǔ)的能力匱乏導(dǎo)致的結(jié)果，能力匱乏是引致家庭經(jīng)濟(jì)貧困的真正原因[30]。數(shù)字經(jīng)濟(jì)發(fā)展可通過(guò)提升弱勢(shì)群體專業(yè)技能與綜合素養(yǎng)，促進(jìn)其收入增長(zhǎng)。這主要是因?yàn)椋阂环矫?，?shù)字經(jīng)濟(jì)具有廣泛滲透性，能突破知識(shí)傳遞與信息獲取的時(shí)空限制，為貧困人口提供更多選擇和渠道，使之以較低的成本、較便捷的方式接受先進(jìn)市場(chǎng)經(jīng)濟(jì)理念和現(xiàn)代工業(yè)文明的熏陶，極大地提升自己的知識(shí)能力、科學(xué)素養(yǎng)與發(fā)展能力[31]。特別是在線教育模式促進(jìn)了教育資源的優(yōu)化配置與均等化發(fā)展，有利于貧困地區(qū)共享優(yōu)質(zhì)教育資源，有助于相對(duì)貧困地區(qū)和相對(duì)貧困人口全面提高人力資本水平[32]。而隨著人力資本的積累，農(nóng)村優(yōu)質(zhì)勞動(dòng)力會(huì)進(jìn)行選擇性轉(zhuǎn)移形成非農(nóng)就業(yè)，以增加收入[17]。另一方面，數(shù)字技術(shù)的加速迭代對(duì)勞動(dòng)者的數(shù)字技能提出了更高要求。特別是隨著數(shù)字經(jīng)濟(jì)賦能傳統(tǒng)產(chǎn)業(yè)，大批高端、智能化設(shè)備取代傳統(tǒng)設(shè)備，傳統(tǒng)就業(yè)崗位對(duì)勞動(dòng)力提出了新的更高要求，倒逼其進(jìn)行人力資本升級(jí)，并通過(guò)人力資本升級(jí)帶來(lái)的就業(yè)創(chuàng)業(yè)引致效應(yīng)緩解家庭相對(duì)貧困?；诖?，提出如下假設(shè)：

H3：數(shù)字經(jīng)濟(jì)發(fā)展通過(guò)促進(jìn)人力資本積累，提升低收入群體專業(yè)技能與綜合素養(yǎng)，增強(qiáng)就業(yè)創(chuàng)業(yè)引致效應(yīng)，緩解家庭相對(duì)貧困。

四、模型構(gòu)建、變量設(shè)計(jì)與數(shù)據(jù)說(shuō)明

（一）模型構(gòu)建

為考察數(shù)字經(jīng)濟(jì)發(fā)展對(duì)家庭相對(duì)貧困的影響，設(shè)定如下計(jì)量模型：

其中，被解釋變量Povertyijt表示省份j的家庭i在第t年的相對(duì)貧困狀況；核心解釋變量DEjt表示省份j第t年的數(shù)字經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平；Xijt表示對(duì)家庭相對(duì)貧困有影響的戶主、家庭、地區(qū)層面的控制變量；系數(shù)γ反映數(shù)字經(jīng)濟(jì)發(fā)展對(duì)家庭相對(duì)貧困的影響，是本研究重點(diǎn)關(guān)注的系數(shù)；ηi、σt分別表示個(gè)體固定效應(yīng)和年份固定效應(yīng)；εijt為隨機(jī)擾動(dòng)項(xiàng)?？紤]到同一家庭在不同年份的干擾項(xiàng)可能存在相關(guān)性，本研究采用根據(jù)家庭進(jìn)行聚類調(diào)整的穩(wěn)健性標(biāo)準(zhǔn)誤。

（二）變量設(shè)計(jì)

1.被解釋變量

本研究考察的是數(shù)字經(jīng)濟(jì)發(fā)展對(duì)家庭相對(duì)貧困的影響，被解釋變量為家庭相對(duì)貧困。

（1）靜態(tài)相對(duì)貧困

國(guó)內(nèi)外度量靜態(tài)相對(duì)貧困的指標(biāo)通常來(lái)自人均收入的均值和中位數(shù)，兩者孰優(yōu)孰劣，尚無(wú)定論[33]。人均收入的平均數(shù)易受極端值影響，以平均數(shù)的一定比例作為貧困線會(huì)導(dǎo)致對(duì)靜態(tài)相對(duì)貧困的高估。因此，根據(jù)國(guó)際慣例，以各省份城鎮(zhèn)和農(nóng)村家庭人均收入的中位數(shù)為參照（即“全國(guó)一條線”），認(rèn)定家庭是否處于靜態(tài)相對(duì)貧困狀態(tài)。綜合考慮家庭規(guī)模和人口結(jié)構(gòu)[9]，按等效家庭規(guī)模①計(jì)算城鄉(xiāng)樣本家庭人均收入，并以其中位數(shù)的40%、50%、60%為貧困線確認(rèn)樣本家庭是否處于靜態(tài)相對(duì)貧困狀態(tài)。若樣本家庭人均收入超過(guò)相應(yīng)的標(biāo)準(zhǔn)，認(rèn)為該家庭未處于相對(duì)貧困狀態(tài)；反之，認(rèn)為該家庭處于相對(duì)貧困狀態(tài)。此外，考慮到城鄉(xiāng)二元經(jīng)濟(jì)結(jié)構(gòu)下我國(guó)城鄉(xiāng)居民收入差距較大，在穩(wěn)健性檢驗(yàn)部分，分別以城鎮(zhèn)和農(nóng)村樣本家庭人均收入中位數(shù)的40%為標(biāo)準(zhǔn)（即“城鄉(xiāng)兩條線”），認(rèn)定城鎮(zhèn)和農(nóng)村家庭是否處于相對(duì)貧困狀態(tài)[34]。

（2）動(dòng)態(tài)相對(duì)貧困

考慮到低收入人群收入增長(zhǎng)乏力，貧困脆弱性強(qiáng)，在遭遇各種不利外部沖擊后返貧風(fēng)險(xiǎn)更大，本研究用貧困脆弱性來(lái)測(cè)度動(dòng)態(tài)相對(duì)貧困。貧困脆弱性指標(biāo)具有不確定性、動(dòng)態(tài)性、前瞻性特征，可反映長(zhǎng)效脫貧減貧成果。它根據(jù)家庭現(xiàn)階段生活水平綜合評(píng)估居民未來(lái)陷入或繼續(xù)保持相對(duì)貧困狀態(tài)的概率。當(dāng)前，測(cè)度貧困脆弱性的指標(biāo)主要有三種，分別是低期望效用脆弱性（Vulnerability as Low Expected Utility）、風(fēng)險(xiǎn)暴露脆弱性（Vulnerability as Uninsured Exposure to Risk）、預(yù)期貧困脆弱性（Vulnerability as Expected Poverty）。其中，風(fēng)險(xiǎn)暴露脆弱性指標(biāo)主要反映個(gè)人或家庭在遭遇風(fēng)險(xiǎn)沖擊后的福利損失。低期望效用脆弱性、預(yù)期貧困脆弱性指標(biāo)主要用將來(lái)的預(yù)期收益來(lái)測(cè)度貧困脆弱性，具有前瞻性，但低期望效用脆弱性指標(biāo)的實(shí)際應(yīng)用會(huì)因數(shù)據(jù)維度不足以刻畫個(gè)人偏好與消費(fèi)變動(dòng)性而受到限制[11，35]。因此，本研究選用預(yù)期貧困脆弱性來(lái)測(cè)度家庭動(dòng)態(tài)相對(duì)貧困，即家庭在未來(lái)陷入貧困狀態(tài)的概率越大，貧困脆弱性越強(qiáng)。

預(yù)期貧困脆弱性代表家庭i在第t年不貧困、在第t+1 年變?yōu)樨毨В蛘咴诘趖年貧困、在第t+1年繼續(xù)保持貧困的概率。該指標(biāo)所反映的是一種事前風(fēng)險(xiǎn)，具有前瞻性。參考樊麗明等[11]的研究，設(shè)置以下測(cè)量貧困脆弱性的三階段廣義最小二乘法基本方程：

其中，Ci，t+1表示家庭i在第t+1 年的人均消費(fèi)，poor表示貧困線，Vit表示家庭i在第t+1年的人均消費(fèi)低于貧困線的概率。此模型用以測(cè)度一定時(shí)間內(nèi)家庭i陷入或可能陷入相對(duì)貧困狀態(tài)的概率。

第一步，估計(jì)消費(fèi)方程，公式如下：

其中，Cit表示家庭i在第t+1年的人均消費(fèi)，Xit為戶主或家庭特征變量，θi表示個(gè)體固定效應(yīng)。

第二步，估計(jì)家庭未來(lái)人均消費(fèi)對(duì)數(shù)的期望值E和方差V，公式如下：

第三步，假設(shè)人均消費(fèi)的對(duì)數(shù)服從正態(tài)分布，可將貧困脆弱性表示為：

可以發(fā)現(xiàn)，貧困線高低對(duì)貧困脆弱性的影響很大。

需要強(qiáng)調(diào)的是，之所以采用消費(fèi)標(biāo)準(zhǔn)認(rèn)定家庭相對(duì)貧困狀況，主要是因?yàn)橄M(fèi)行為既能直接反映個(gè)體福利狀況，又能控制收入變量避免回歸模型內(nèi)生性問題。本研究采用世界銀行定義的貧困線標(biāo)準(zhǔn)，即日人均消費(fèi)1.9 美元和3.1 美元②[36]。

2.核心解釋變量

本研究的核心解釋變量為數(shù)字經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平?？紤]到目前國(guó)內(nèi)外測(cè)度數(shù)字經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平的指標(biāo)體系③各有側(cè)重，存在統(tǒng)計(jì)范圍界定不準(zhǔn)確、數(shù)據(jù)來(lái)源不穩(wěn)定、數(shù)據(jù)可得性受限、可操作性不強(qiáng)、可比性差、應(yīng)用范圍窄、樣本可延長(zhǎng)性差等問題[37]，本研究參考相關(guān)文獻(xiàn)[37-38]，基于數(shù)字經(jīng)濟(jì)內(nèi)涵與發(fā)展特征，結(jié)合省級(jí)層面數(shù)據(jù)可得性與適用性，構(gòu)建包含4個(gè)一級(jí)指標(biāo)10個(gè)二級(jí)指標(biāo)、能客觀定量評(píng)估數(shù)字經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平的綜合評(píng)價(jià)指標(biāo)體系（見表1）④，并采用全排列多邊形圖示指標(biāo)法測(cè)算數(shù)字經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平。該方法不需要確定各指標(biāo)權(quán)重，只需要提供與決策相關(guān)的上限值、下限值和臨界值，其計(jì)算過(guò)程簡(jiǎn)單，評(píng)價(jià)結(jié)果簡(jiǎn)潔直觀、客觀準(zhǔn)確，既有單項(xiàng)指標(biāo)值，又有綜合指標(biāo)值，能綜合體現(xiàn)各級(jí)指標(biāo)臨界值對(duì)系統(tǒng)綜合指標(biāo)的放大和縮緊效應(yīng)，遵循系統(tǒng)整合原理，客觀反映評(píng)估對(duì)象綜合狀況⑤[39]。

表1 數(shù)字經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平綜合評(píng)價(jià)指標(biāo)體系

3.控制變量

參考相關(guān)文獻(xiàn)[11，17，21]，考慮數(shù)據(jù)可得性，分別從戶主、家庭、地區(qū)層面選取控制變量。其中，戶主層面的控制變量包括戶主年齡、性別、受教育年限、是否已婚、是否就業(yè)、健康狀況、戶口類型；家庭層面的控制變量包括家庭規(guī)模、家庭人均收入、家庭中老年人占比、家庭中兒童占比；地區(qū)層面的控制變量包括地區(qū)人均GDP、城鎮(zhèn)化率、金融發(fā)展水平、第三產(chǎn)業(yè)占比。

本研究主要變量及其說(shuō)明見表2，其描述性統(tǒng)計(jì)見表3。此外，按數(shù)字經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平將樣本家庭分為四組，分組統(tǒng)計(jì)家庭靜態(tài)相對(duì)貧困發(fā)生率和動(dòng)態(tài)相對(duì)貧困水平，結(jié)果見表4。經(jīng)分析可知，在所有的貧困標(biāo)準(zhǔn)下，數(shù)字經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平與家庭相對(duì)貧困之間都存在明顯的負(fù)相關(guān)關(guān)系，即數(shù)字經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平越高，家庭陷入相對(duì)貧困的可能性越小。具體來(lái)看，隨著數(shù)字經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平的提升，基于人均收入中位數(shù)40%、50%、60%標(biāo)準(zhǔn)的家庭靜態(tài)相對(duì)貧困發(fā)生率逐漸降低，基于日人均消費(fèi)1.9美元和3.1 美元標(biāo)準(zhǔn)的家庭貧困脆弱性水平也逐漸降低。不過(guò)，這只是通過(guò)統(tǒng)計(jì)性描述得到的直觀判斷，考慮到影響家庭相對(duì)貧困的因素紛繁復(fù)雜，還需要在控制其他潛在影響因素的情況下進(jìn)行回歸分析。

表2 本研究主要變量及說(shuō)明

表3 本研究主要變量描述性統(tǒng)計(jì)

表4 按數(shù)字經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平分組的家庭相對(duì)貧困的統(tǒng)計(jì)性描述

（三）數(shù)據(jù)來(lái)源

本研究使用的中國(guó)家庭微觀數(shù)據(jù)來(lái)自北京大學(xué)中國(guó)社會(huì)科學(xué)調(diào)查中心的CFPS數(shù)據(jù)平臺(tái)。CFPS 項(xiàng)目始于2010年，每?jī)赡赀M(jìn)行一輪調(diào)查，截至目前共進(jìn)行了一輪基線調(diào)查和五輪全國(guó)追訪工作。調(diào)查數(shù)據(jù)涉及個(gè)體、家庭、社區(qū)三個(gè)層次，可為中國(guó)社會(huì)、經(jīng)濟(jì)、人口、教育、健康情況分析提供基礎(chǔ)性數(shù)據(jù)。本研究選用其中的四期（2012 年、2014 年、2016 年、2018 年）非平衡面板數(shù)據(jù)⑥。在對(duì)數(shù)據(jù)中的缺失值、異常值、極端值進(jìn)行處理后，得到有效樣本49 135個(gè)。

測(cè)算我國(guó)省級(jí)層面數(shù)字經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平的原始數(shù)據(jù)來(lái)自國(guó)家統(tǒng)計(jì)局、中國(guó)工業(yè)經(jīng)濟(jì)統(tǒng)計(jì)年鑒、中國(guó)電子信息產(chǎn)業(yè)統(tǒng)計(jì)年鑒、中國(guó)科技統(tǒng)計(jì)年鑒、中經(jīng)網(wǎng)統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù)庫(kù)、北京國(guó)民經(jīng)濟(jì)研究所中國(guó)分省份市場(chǎng)化指數(shù)數(shù)據(jù)庫(kù)等。受數(shù)據(jù)可得性限制，本研究?jī)H分析2011—2018 年我國(guó)30 個(gè)省份（不含香港、澳門、臺(tái)灣、西藏地區(qū)）的情況。對(duì)于個(gè)別缺失數(shù)據(jù)，主要用年均增長(zhǎng)率法推算得到。

五、實(shí)證分析

（一）基準(zhǔn)回歸

表5 給出了數(shù)字經(jīng)濟(jì)發(fā)展對(duì)家庭相對(duì)貧困的基準(zhǔn)回歸結(jié)果。表5 列（1）至列（6）的被解釋變量是靜態(tài)相對(duì)貧困。其中，列（1）至列（3）展示的是基于普通最小二乘（OLS）模型的回歸結(jié)果，列（4）至列（6）展示的是基于Probit 模型的回歸結(jié)果。表5列（7）、列（8）展示的是基于OLS 模型的估計(jì)結(jié)果，其被解釋變量是動(dòng)態(tài)相對(duì)貧困。具體來(lái)看，在控制戶主、家庭、地區(qū)層面的變量后，無(wú)論是利用OLS 模型還是利用Probit 模型，無(wú)論是對(duì)靜態(tài)相對(duì)貧困還是對(duì)動(dòng)態(tài)相對(duì)貧困，數(shù)字經(jīng)濟(jì)發(fā)展的系數(shù)均顯著為負(fù)，即數(shù)字經(jīng)濟(jì)發(fā)展可以減小家庭陷入相對(duì)貧困狀態(tài)的可能性，降低家庭貧困脆弱性水平，這驗(yàn)證了數(shù)字經(jīng)濟(jì)發(fā)展的減貧效應(yīng)。其可能的原因有二：一是數(shù)字經(jīng)濟(jì)發(fā)展能極大地激發(fā)市場(chǎng)經(jīng)濟(jì)活力，催生大量服務(wù)性行業(yè)，增加就業(yè)機(jī)會(huì)，減少摩擦性失業(yè)，提高就業(yè)質(zhì)量，提升收入水平，降低個(gè)體遭受相對(duì)剝奪的概率；二是數(shù)字經(jīng)濟(jì)發(fā)展能倒逼勞動(dòng)者進(jìn)行人力資本投資以提升能力素養(yǎng)、匹配市場(chǎng)需求，進(jìn)而減少勞動(dòng)者所遭受的相對(duì)剝奪，降低家庭相對(duì)貧困發(fā)生率[40]。

表5 基準(zhǔn)回歸結(jié)果

（二）內(nèi)生性檢驗(yàn)

本研究盡管在基準(zhǔn)回歸中對(duì)戶主、家庭、地區(qū)層面的變量進(jìn)行了控制，但遺漏變量、雙向因果關(guān)系等內(nèi)生性問題依然會(huì)使結(jié)果產(chǎn)生偏誤。為緩解這些潛在的內(nèi)生性問題，本研究采用面板固定效應(yīng)模型、工具變量法、滯后變量法進(jìn)行內(nèi)生性檢驗(yàn)。

1.面板固定效應(yīng)模型

為緩解遺漏變量帶來(lái)的內(nèi)生性問題，在控制家庭固定效應(yīng)的基礎(chǔ)上進(jìn)行回歸。面板固定效應(yīng)模型如下：

與式（1）相比，式（7）加入了家庭固定效應(yīng)αi，其他指標(biāo)與式（1）一致。該模型能在一定程度上緩解遺漏變量特別是不隨時(shí)間變化的遺漏變量所帶來(lái)的內(nèi)生性問題。

從表6 列（1）、列（4）、列（5）的回歸結(jié)果看，數(shù)字經(jīng)濟(jì)發(fā)展的系數(shù)顯著為負(fù)，這說(shuō)明基準(zhǔn)回歸結(jié)果穩(wěn)健。

2.工具變量法

為緩解雙向因果關(guān)系帶來(lái)的內(nèi)生性問題，相關(guān)研究[14，41]通常以1984年每百人擁有的固定電話機(jī)數(shù)量為工具變量來(lái)衡量數(shù)字經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平。這是因?yàn)?，一方面，一個(gè)地區(qū)過(guò)去所擁有的固定電話機(jī)數(shù)量能反映傳統(tǒng)通信技術(shù)水平，會(huì)從技術(shù)發(fā)展、使用習(xí)慣等方面影響互聯(lián)網(wǎng)技術(shù)的應(yīng)用，進(jìn)而影響數(shù)字經(jīng)濟(jì)發(fā)展，滿足對(duì)工具變量的相關(guān)性要求；另一方面，隨著信息技術(shù)的發(fā)展，過(guò)去所擁有的固定電話機(jī)數(shù)量很難再對(duì)數(shù)字經(jīng)濟(jì)發(fā)展和家庭收入水平產(chǎn)生影響，滿足對(duì)工具變量的外生性要求。不過(guò)，本研究使用的是面板數(shù)據(jù)，而1984年每百人擁有的固定電話機(jī)數(shù)量只有單一年份的截面數(shù)據(jù)，因此用各省份1984 年每百人擁有的固定電話機(jī)數(shù)量與全國(guó)互聯(lián)網(wǎng)用戶數(shù)（一個(gè)隨時(shí)間變化的變量）的交互項(xiàng)作為工具變量進(jìn)行回歸。結(jié)果顯示，克拉格-唐納德·瓦爾德（Cragg-Donald Wald）F統(tǒng)計(jì)量為146.298，大于斯多克-尤格（Stock-Yogo）弱識(shí)別檢驗(yàn)10%水平上的臨界值，通過(guò)了弱工具變量檢驗(yàn)；克萊伯根-帕普（Kleibergen-Paap）rk LM統(tǒng)計(jì)量的p值為0.000，在1%的水平上拒絕了工具變量不可識(shí)別的原假設(shè)。這表明，本研究選取的工具變量是合適的。從表6列（2）、列（6）、列（7）的回歸結(jié)果看，數(shù)字經(jīng)濟(jì)發(fā)展的系數(shù)顯著為負(fù)，基準(zhǔn)回歸結(jié)果穩(wěn)健。

3.滯后變量法

為緩解雙向因果關(guān)系帶來(lái)的內(nèi)生性問題，本研究用滯后一期的數(shù)字經(jīng)濟(jì)發(fā)展替換基準(zhǔn)回歸中的核心解釋變量。表6列（3）、列（8）、列（9）的回歸結(jié)果再次驗(yàn)證了基準(zhǔn)回歸結(jié)果的穩(wěn)健性。滯后一期的數(shù)字經(jīng)濟(jì)發(fā)展的系數(shù)顯著為負(fù)，數(shù)字經(jīng)濟(jì)發(fā)展對(duì)家庭相對(duì)貧困的影響具有明顯的時(shí)滯性，這可能與低收入群體受教育水平較低、數(shù)字素養(yǎng)與技能不高、對(duì)新事物反應(yīng)遲緩有關(guān)。

表6 內(nèi)生性檢驗(yàn)結(jié)果

（三）異質(zhì)性分析

異質(zhì)性分析結(jié)果如表7 所示。列（1）和列（2）顯示了基于戶主戶口類型的分組回歸結(jié)果。結(jié)果表明，數(shù)字經(jīng)濟(jì)發(fā)展對(duì)城鎮(zhèn)和農(nóng)村家庭相對(duì)貧困的影響均顯著為負(fù)，且該作用在農(nóng)村家庭中更大。這可能是因?yàn)?，現(xiàn)階段數(shù)字經(jīng)濟(jì)的發(fā)展為農(nóng)村低技能居民就業(yè)創(chuàng)造了機(jī)會(huì)，有助于其家庭相對(duì)貧困狀況的改善。比如，近年來(lái)電商行業(yè)的發(fā)展極大地促進(jìn)了農(nóng)民增收減貧。

表7 異質(zhì)性分析結(jié)果

列（3）至列（5）顯示了基于區(qū)域的分組回歸結(jié)果。結(jié)果表明，數(shù)字經(jīng)濟(jì)發(fā)展的減貧效應(yīng)在東部、中部、西部地區(qū)均通過(guò)了顯著性檢驗(yàn)，但在中西部地區(qū)減貧效應(yīng)更強(qiáng)。這可能是因?yàn)?，中西部省份積極出臺(tái)數(shù)字經(jīng)濟(jì)專項(xiàng)政策，為數(shù)字產(chǎn)業(yè)化和產(chǎn)業(yè)數(shù)字化發(fā)展提供豐富載體與廣闊市場(chǎng)空間，推動(dòng)中西部地區(qū)數(shù)字經(jīng)濟(jì)及相關(guān)產(chǎn)業(yè)發(fā)展，幫助廣大群眾從中獲取數(shù)字紅利，進(jìn)而緩解家庭相對(duì)貧困。

列（6）至列（8）顯示了基于戶主年齡的分組回歸結(jié)果。結(jié)果表明，數(shù)字經(jīng)濟(jì)發(fā)展在戶主年齡未超過(guò)60 歲的家庭中對(duì)相對(duì)貧困的影響顯著為負(fù)，特別是在戶主年齡未超過(guò)40 歲的家庭中影響更大，在戶主年齡超過(guò)60 歲的家庭中影響不顯著，這與中老年群體數(shù)字技能缺乏、勞動(dòng)能力不足等有關(guān)。

列（9）和列（10）顯示了基于戶主受教育年限的分組回歸結(jié)果。結(jié)果顯示，相較于戶主受教育年限短的家庭，數(shù)字經(jīng)濟(jì)發(fā)展在戶主受教育年限長(zhǎng)的家庭中對(duì)相對(duì)貧困的影響更大。這主要是因?yàn)椋瑪?shù)字經(jīng)濟(jì)對(duì)人們的綜合素質(zhì)提出了更高的要求，特別是隨著數(shù)字經(jīng)濟(jì)與實(shí)體經(jīng)濟(jì)的深度融合及其向社會(huì)各領(lǐng)域的不斷滲透，數(shù)字技能越來(lái)越成為勞動(dòng)者所需要的一項(xiàng)重要技能，受教育年限短的個(gè)體會(huì)面臨更大的收入不確定性，其家庭陷入相對(duì)貧困狀態(tài)的風(fēng)險(xiǎn)更大。

（四）穩(wěn)健性檢驗(yàn)

為進(jìn)一步提高研究結(jié)果的可靠性，本文進(jìn)行了穩(wěn)健性檢驗(yàn)。

1.更換被解釋變量衡量標(biāo)準(zhǔn)

第一，借鑒汪三貴等[34]的做法，分別以城鎮(zhèn)和農(nóng)村家庭人均收入中位數(shù)的40%為貧困線（即“城鄉(xiāng)兩條線”），判斷城鎮(zhèn)和農(nóng)村家庭是否處于相對(duì)貧困狀態(tài)。以根據(jù)這兩個(gè)標(biāo)準(zhǔn)認(rèn)定的家庭相對(duì)貧困為被解釋變量分別進(jìn)行回歸，結(jié)果見表8列（1）、列（2）。

第二，參考博爾哈斯（Borjas）[23]關(guān)于主觀相對(duì)貧困的研究，根據(jù)CFPS 問卷數(shù)據(jù)，將在個(gè)人收入水平問題（“您的個(gè)人收入在本地屬于何種水平”）上勾選“1”選項(xiàng)的家庭認(rèn)定為相對(duì)貧困，將勾選“2”“3”“4”“5”選項(xiàng)的家庭認(rèn)定為相對(duì)不貧困，這里的選項(xiàng)“1”表示收入很低，選項(xiàng)“5”表示收入很高。以根據(jù)該標(biāo)準(zhǔn)確定的主觀相對(duì)貧困為被解釋變量并進(jìn)行回歸分析，結(jié)果見表8列（3）。

2.替換核心解釋變量衡量指標(biāo)

楊慧梅等[37]基于數(shù)字產(chǎn)業(yè)化、產(chǎn)業(yè)數(shù)字化兩個(gè)維度構(gòu)建評(píng)價(jià)指標(biāo)體系（相比于本研究構(gòu)建的指標(biāo)體系，該指標(biāo)體系只有兩個(gè)維度，且兩個(gè)維度所涉及的具體指標(biāo)有所不同），并利用主成分分析法測(cè)算我國(guó)省級(jí)層面的數(shù)字經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平綜合評(píng)價(jià)值以及數(shù)字產(chǎn)業(yè)化水平、產(chǎn)業(yè)數(shù)字化水平兩個(gè)分項(xiàng)值。受篇幅所限，不再展示其指標(biāo)體系和測(cè)算過(guò)程。本研究分別用楊慧梅等[37]設(shè)計(jì)并測(cè)算的上述三個(gè)指標(biāo)，替換核心解釋變量的衡量指標(biāo)并進(jìn)行回歸分析。當(dāng)解釋變量衡量指標(biāo)為數(shù)字經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平綜合評(píng)價(jià)值時(shí)，回歸結(jié)果見表8列（4）、列（5）；當(dāng)解釋變量衡量指標(biāo)為產(chǎn)業(yè)數(shù)字化時(shí)，回歸結(jié)果見表8 列（6）、列（7）；當(dāng)解釋變量衡量指標(biāo)為數(shù)字產(chǎn)業(yè)化時(shí)，回歸結(jié)果見表8列（8）、列（9）。

表8 穩(wěn)健性檢驗(yàn)結(jié)果

綜合上述回歸結(jié)果，無(wú)論是在更換被解釋變量衡量標(biāo)準(zhǔn)后，還是在替換核心解釋變量衡量指標(biāo)后，核心解釋變量數(shù)字經(jīng)濟(jì)發(fā)展的系數(shù)均顯著為負(fù)，即數(shù)字經(jīng)濟(jì)發(fā)展具有顯著的減貧效應(yīng)，本研究基準(zhǔn)回歸結(jié)果穩(wěn)健可靠。

（五）機(jī)制檢驗(yàn)

基準(zhǔn)回歸結(jié)果顯示，數(shù)字經(jīng)濟(jì)發(fā)展的減貧效應(yīng)十分顯著。那么，這種減貧效應(yīng)借助何種機(jī)制傳導(dǎo)？接下來(lái)，進(jìn)一步對(duì)其內(nèi)在影響機(jī)制進(jìn)行檢驗(yàn)。

1.就業(yè)創(chuàng)造效應(yīng)

前面的理論分析發(fā)現(xiàn)，數(shù)字經(jīng)濟(jì)發(fā)展可以通過(guò)創(chuàng)造就業(yè)機(jī)會(huì)、增強(qiáng)創(chuàng)業(yè)意愿緩解家庭相對(duì)貧困。對(duì)于是否就業(yè)、是否創(chuàng)業(yè)這兩個(gè)變量，本研究分別根據(jù)CFPS 問卷中對(duì)“現(xiàn)在是否有工作”和“過(guò)去一年里您家是否有家庭成員從事個(gè)體經(jīng)營(yíng)或開辦私營(yíng)企業(yè)”這兩個(gè)問題的回答來(lái)定義。表9的結(jié)果顯示，無(wú)論是對(duì)靜態(tài)相對(duì)貧困還是對(duì)動(dòng)態(tài)相對(duì)貧困，數(shù)字經(jīng)濟(jì)發(fā)展的系數(shù)均顯著為負(fù)。這驗(yàn)證了H1，即數(shù)字經(jīng)濟(jì)發(fā)展通過(guò)促進(jìn)就業(yè)和創(chuàng)業(yè)緩解家庭相對(duì)貧困的作用機(jī)制是存在的。其可能原因在于，數(shù)字經(jīng)濟(jì)通過(guò)與實(shí)體經(jīng)濟(jì)的深度融合及其向社會(huì)各領(lǐng)域的不斷滲透，催生新的就業(yè)形態(tài)，而新的就業(yè)形態(tài)崗位容量大，就業(yè)門檻較低，能為大量低技能群體創(chuàng)造就業(yè)機(jī)會(huì)，擴(kuò)大非正規(guī)就業(yè)規(guī)模。此外，數(shù)字經(jīng)濟(jì)發(fā)展能突破信息獲取與交流的時(shí)空限制，緩解融資約束，增強(qiáng)人們進(jìn)行自主創(chuàng)業(yè)的意愿，提高居民生活水平，在某種程度上減少低收入群體所遭受的相對(duì)剝奪。

表9 基于就業(yè)和創(chuàng)業(yè)效應(yīng)的機(jī)制檢驗(yàn)結(jié)果

2.金融賦能效應(yīng)

為驗(yàn)證數(shù)字經(jīng)濟(jì)發(fā)展的金融賦能效應(yīng)，本研究用有無(wú)待償銀行貸款、有無(wú)待償親友或民間貸款反映有無(wú)借貸（僅當(dāng)對(duì)兩個(gè)題項(xiàng)的回答均為“否”時(shí)，表示無(wú)借貸）。進(jìn)一步，用來(lái)自銀行的借貸額的對(duì)數(shù)反映對(duì)正規(guī)金融的使用情況，用來(lái)自親友或民間的借貸額的對(duì)數(shù)反映對(duì)非正規(guī)金融的使用情況。表10列（1）至列（3）的回歸結(jié)果驗(yàn)證了數(shù)字經(jīng)濟(jì)發(fā)展通過(guò)金融賦能效應(yīng)對(duì)家庭相對(duì)貧困的影響（H2）。這表明，數(shù)字經(jīng)濟(jì)發(fā)展能提高居民獲得借貸的可能性，使之能更加容易地獲得來(lái)自正規(guī)金融和非正規(guī)金融的融資，進(jìn)而緩解家庭相對(duì)貧困。其原因有二：一是數(shù)字經(jīng)濟(jì)的發(fā)展有助于數(shù)字普惠金融在全國(guó)范圍內(nèi)的加速普及，數(shù)字普惠金融滲透性、普惠性強(qiáng)，可以更直接有效地觸及低收入群體；二是數(shù)字經(jīng)濟(jì)的發(fā)展有助于拓展居民社會(huì)網(wǎng)絡(luò)，提高居民獲得非正規(guī)金融的可能性。

3.人力資本賦能效應(yīng)

為驗(yàn)證數(shù)字經(jīng)濟(jì)發(fā)展的人力資本賦能效應(yīng)，本研究用受教育年限衡量人力資本水平。表10列（4）的回歸結(jié)果驗(yàn)證了數(shù)字經(jīng)濟(jì)發(fā)展通過(guò)人力資本賦能效應(yīng)對(duì)家庭相對(duì)貧困的影響（H3），即數(shù)字經(jīng)濟(jì)發(fā)展能通過(guò)提升人力資本水平有效緩解家庭相對(duì)貧困。其原因可能是，數(shù)字經(jīng)濟(jì)不斷向貧困人口的生產(chǎn)和生活領(lǐng)域滲透，既為居民學(xué)習(xí)數(shù)字技能創(chuàng)造良好條件，又倒逼居民提升數(shù)字素養(yǎng)和數(shù)字技能，而這有助于居民在勞動(dòng)力市場(chǎng)上獲得更加優(yōu)質(zhì)的工作，緩解家庭相對(duì)貧困[9]。

表10 對(duì)人力資本賦能效應(yīng)和金融賦能效應(yīng)的機(jī)制檢驗(yàn)結(jié)果

六、結(jié)論與政策建議

（一）結(jié)論

本研究構(gòu)建數(shù)字經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平綜合評(píng)價(jià)指標(biāo)體系，進(jìn)而基于此利用全排列多邊形圖示指標(biāo)法測(cè)度省級(jí)層面數(shù)字經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平，并結(jié)合CFPS 數(shù)據(jù)，從理論和實(shí)證層面考察數(shù)字經(jīng)濟(jì)發(fā)展對(duì)家庭相對(duì)貧困的影響與作用機(jī)制。研究結(jié)論如下：

第一，數(shù)字經(jīng)濟(jì)發(fā)展能顯著緩解家庭相對(duì)貧困。基準(zhǔn)回歸結(jié)果表明，數(shù)字經(jīng)濟(jì)發(fā)展能有效降低家庭相對(duì)貧困發(fā)生的概率，減小家庭因遭受相對(duì)剝奪而在未來(lái)陷入相對(duì)貧困狀態(tài)的可能性。采用面板固定效應(yīng)模型、工具變量法、滯后變量法緩解潛在內(nèi)生性問題后，結(jié)論依然保持一致。更換被解釋變量衡量標(biāo)準(zhǔn)、替換核心解釋變量衡量指標(biāo)后，結(jié)論依然穩(wěn)健。

第二，數(shù)字經(jīng)濟(jì)發(fā)展對(duì)家庭相對(duì)貧困的緩解作用存在異質(zhì)性?；趹糁鲬艨陬愋偷漠愘|(zhì)性分析結(jié)果表明，數(shù)字經(jīng)濟(jì)發(fā)展在城鎮(zhèn)和農(nóng)村家庭中對(duì)相對(duì)貧困均有抑制作用，但在農(nóng)村家庭中抑制作用更強(qiáng)；基于區(qū)域的異質(zhì)性分析結(jié)果表明，數(shù)字經(jīng)濟(jì)發(fā)展在東部、中部和西部地區(qū)均能顯著緩解家庭相對(duì)貧困，但在中西部地區(qū)這種作用更明顯；基于戶主年齡的異質(zhì)性分析結(jié)果表明，數(shù)字經(jīng)濟(jì)發(fā)展在戶主年齡未超過(guò)60歲的家庭中能顯著緩解相對(duì)貧困，特別是在戶主年齡未超過(guò)40 歲的家庭中這種作用更強(qiáng)；基于戶主受教育年限的異質(zhì)性分析結(jié)果表明，相較于戶主受教育年限較短的家庭，數(shù)字經(jīng)濟(jì)發(fā)展在戶主受教育年限較長(zhǎng)的家庭中減貧效果更明顯。

第三，數(shù)字經(jīng)濟(jì)發(fā)展主要通過(guò)就業(yè)創(chuàng)造效應(yīng)、人力資本賦能效應(yīng)和金融賦能效應(yīng)緩解家庭相對(duì)貧困。機(jī)制檢驗(yàn)結(jié)果表明，數(shù)字經(jīng)濟(jì)發(fā)展能催生新的就業(yè)形態(tài)，增加就業(yè)崗位，降低就業(yè)門檻，為低技能群體就業(yè)創(chuàng)業(yè)提供機(jī)會(huì)，促進(jìn)其收入水平提高；數(shù)字經(jīng)濟(jì)發(fā)展能為居民學(xué)習(xí)數(shù)字技能創(chuàng)造良好條件，倒逼居民提升數(shù)字素養(yǎng)和數(shù)字技能，而這使之能在勞動(dòng)力市場(chǎng)上獲得更加優(yōu)質(zhì)的工作，進(jìn)而緩解家庭相對(duì)貧困；數(shù)字經(jīng)濟(jì)發(fā)展有助于破除融資約束，使居民更容易獲得正規(guī)和非正規(guī)金融借貸，進(jìn)而緩解家庭相對(duì)貧困。

（二）政策建議

第一，持續(xù)推動(dòng)數(shù)字經(jīng)濟(jì)發(fā)展，強(qiáng)化數(shù)字經(jīng)濟(jì)在促進(jìn)就業(yè)增收方面的作用。完善的基礎(chǔ)設(shè)施是發(fā)展電子商務(wù)、物流運(yùn)輸?shù)谋匾疤岷椭匾A(chǔ)，應(yīng)進(jìn)一步加大對(duì)中西部地區(qū)數(shù)字經(jīng)濟(jì)基礎(chǔ)設(shè)施建設(shè)的支持力度，盡可能實(shí)現(xiàn)信息網(wǎng)絡(luò)基礎(chǔ)設(shè)施在農(nóng)村地區(qū)的全覆蓋，提升中西部地區(qū)數(shù)字經(jīng)濟(jì)對(duì)區(qū)域經(jīng)濟(jì)發(fā)展的支撐能力，讓廣大家庭共享數(shù)字紅利，逐步消除數(shù)字鴻溝。

第二，在相對(duì)貧困治理中，靈活運(yùn)用數(shù)字經(jīng)濟(jì)的就業(yè)創(chuàng)造機(jī)制，大力拓寬就業(yè)渠道，因勢(shì)利導(dǎo)做好穩(wěn)就業(yè)工作。增強(qiáng)創(chuàng)業(yè)帶動(dòng)就業(yè)作用，通過(guò)數(shù)字經(jīng)濟(jì)促進(jìn)政策使更多就業(yè)者（特別是非正規(guī)就業(yè)者、農(nóng)村居民、貧弱群體）實(shí)現(xiàn)創(chuàng)業(yè)增收，確保不發(fā)生“規(guī)模性返貧”。

第三，在推動(dòng)數(shù)字經(jīng)濟(jì)發(fā)展的同時(shí)，注重提升居民人力資本水平，使人民群眾公平享有數(shù)字紅利?！胺鲐毐胤鲋恰?，提升居民數(shù)字素養(yǎng)至關(guān)重要。政府應(yīng)加大對(duì)農(nóng)村地區(qū)和低收入地區(qū)的公共政策傾斜力度，優(yōu)化高等教育和職業(yè)教育專業(yè)設(shè)置，借助信息化的力量促進(jìn)教育公平，縮小教育差距，推動(dòng)教育公平與教育質(zhì)量提升。

第四，提高數(shù)字技術(shù)向農(nóng)村地區(qū)特別是貧困地區(qū)滲透的廣度和深度，在推動(dòng)數(shù)字技術(shù)強(qiáng)力賦能現(xiàn)代農(nóng)業(yè)的同時(shí)，充分發(fā)揮信息化對(duì)農(nóng)業(yè)農(nóng)村現(xiàn)代化建設(shè)的促進(jìn)作用，以數(shù)字普惠金融和農(nóng)產(chǎn)品電商助力鄉(xiāng)村振興。以居民需求為導(dǎo)向，切實(shí)增強(qiáng)社會(huì)供給的針對(duì)性和有效性，促進(jìn)農(nóng)村產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)升級(jí)，提高農(nóng)村居民收入水平與生活質(zhì)量。

注釋：

①在計(jì)算一般意義上的家庭規(guī)模時(shí)，對(duì)所有家庭成員賦予相同權(quán)重。在計(jì)算等效家庭規(guī)模時(shí)，要考慮家庭人口結(jié)構(gòu)，按年齡對(duì)各家庭成員賦予不同權(quán)重。其具體做法是：把戶主的權(quán)重賦為1，把非戶主成年人和14～17 周歲未成年人的權(quán)重賦為0.5，把小于14 周歲未成年人的權(quán)重賦為0.3，然后將所有成員的權(quán)重加總，即得到等效家庭規(guī)模。

②根據(jù)世界銀行的推算，2011 年人民幣購(gòu)買力平價(jià)為3.506，即1美元與3.506元人民幣的購(gòu)買力相當(dāng)。2011—2017 年消費(fèi)者物價(jià)指數(shù)（CPI）數(shù)據(jù)來(lái)自國(guó)家統(tǒng)計(jì)局網(wǎng)站，在經(jīng)過(guò)購(gòu)買力平價(jià)和CPI 調(diào)整后，每人每天1.9 美元在2012 年、2014 年、2016 年、2018 年分別相當(dāng)于每人每年2 435 元、2 572 元、2 672 元、2 793 元；每人每天3.1 美元在2012 年、2014 年、2016 年、2018 年分別相當(dāng)于每人每年3 972元、4 205元、4 325元、4 382元。

③目前提出數(shù)字經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平測(cè)度指標(biāo)體系的國(guó)外研究機(jī)構(gòu)有歐洲聯(lián)盟、美國(guó)商務(wù)部數(shù)字經(jīng)濟(jì)咨詢委員會(huì)、國(guó)際電信聯(lián)盟、世界經(jīng)濟(jì)論壇、經(jīng)濟(jì)合作與發(fā)展組織等，國(guó)內(nèi)研究機(jī)構(gòu)有中國(guó)信息通信研究院、賽迪顧問、上海社會(huì)科學(xué)院、騰訊研究院、新華三集團(tuán)、蘇州大學(xué)等。

④筆者還采用其他方法（主成分分析法、模糊集法、層次分析法）測(cè)算了省級(jí)層面的數(shù)字經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平。以全排列多邊形圖示指標(biāo)法的測(cè)算結(jié)果為基準(zhǔn)，檢驗(yàn)其與其他方法測(cè)算結(jié)果之間的相關(guān)關(guān)系。結(jié)果顯示，其他方法的測(cè)算結(jié)果與全排列多邊形圖示指標(biāo)法的測(cè)算結(jié)果均在1%的水平上顯著正相關(guān)，且相關(guān)系數(shù)均大于0.50，這證實(shí)了本研究測(cè)算數(shù)據(jù)的穩(wěn)健性。

⑤受篇幅所限，本研究未能展示全排列多邊形圖示指標(biāo)法的測(cè)算過(guò)程以及其他方法的測(cè)算過(guò)程和結(jié)果。

⑥本研究未選取2010 年、2020 年的CFPS 數(shù)據(jù)。未選取2010 年CFPS 數(shù)據(jù)是因?yàn)樵撃闏FPS 數(shù)據(jù)屬于基線調(diào)查數(shù)據(jù)，存在數(shù)據(jù)不夠規(guī)范、與后續(xù)調(diào)查數(shù)據(jù)統(tǒng)計(jì)口徑有差別等問題。未選取2020 年CFPS 數(shù)據(jù)是因?yàn)樵撃闏FPS數(shù)據(jù)現(xiàn)僅公布了個(gè)人庫(kù)和少兒家長(zhǎng)代答庫(kù)，其他數(shù)據(jù)仍在清理和評(píng)估中，發(fā)布日期待定，且問卷中現(xiàn)有的個(gè)人自答部分?jǐn)?shù)據(jù)不能滿足本研究實(shí)證分析的需要。同時(shí)，本研究主要從數(shù)字經(jīng)濟(jì)發(fā)展載體、發(fā)展環(huán)境、數(shù)字產(chǎn)業(yè)化、產(chǎn)業(yè)數(shù)字化四個(gè)方面測(cè)度數(shù)字經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平，涉及指標(biāo)多，數(shù)據(jù)量大，而2020年CFPS數(shù)據(jù)在多項(xiàng)指標(biāo)上存在嚴(yán)重缺失。此外，筆者在刪除關(guān)鍵變量缺失的觀測(cè)值、對(duì)極端值進(jìn)行處理后，利用2010 年、2012 年、2014 年、2016年、2018 年五期的數(shù)據(jù)（有效調(diào)查樣本57 218 個(gè)），再次按照本研究設(shè)計(jì)進(jìn)行相應(yīng)的實(shí)證分析，發(fā)現(xiàn)基于2010年、2012 年、2014 年、2016 年、2018 年五期數(shù)據(jù)的結(jié)果與本研究基于2012 年、2014 年、2016 年、2018 年四期數(shù)據(jù)的結(jié)果基本一致。