數(shù)字經(jīng)濟對共同富裕的影響效應(yīng)檢驗

古晨光，李 蕾，李佳杰，陳洋毅

（中共中央黨校（國家行政學(xué)院）經(jīng)濟學(xué)教研部，北京 100091）

0 引言

加速數(shù)字經(jīng)濟與共同富裕目標的深度融合是構(gòu)建新發(fā)展格局、推動經(jīng)濟高質(zhì)量發(fā)展的重要一環(huán)。數(shù)字經(jīng)濟的發(fā)展不僅創(chuàng)造出新業(yè)態(tài)、新模式、新動能，而且為人民群眾追求精神生活的愉悅和滿足創(chuàng)造了技術(shù)條件。同時，只有共同富裕取得實質(zhì)性進展，中等收入群體不斷擴大，我國數(shù)字經(jīng)濟發(fā)展中最大的優(yōu)勢——廣闊的市場容量才能充分發(fā)揮，數(shù)字經(jīng)濟才能有強勁的市場動力。

在理論層面上，大量學(xué)者研究發(fā)現(xiàn)數(shù)字經(jīng)濟對實體經(jīng)濟、居民收入等存在顯著的正向作用，這從理論上證明了數(shù)字經(jīng)濟的發(fā)展對于共同富裕的重要性。在宏觀層面上，張勛等（2019）[1]研究發(fā)現(xiàn)，數(shù)字技術(shù)與金融業(yè)相結(jié)合產(chǎn)生的數(shù)字金融在欠發(fā)達地區(qū)的發(fā)展速度高于發(fā)達地區(qū)，且數(shù)字金融能夠有效地提高家庭收入，特別是對于低物質(zhì)資本、低社會資本與農(nóng)村低收入家庭，數(shù)字經(jīng)濟的發(fā)展能夠促進我國經(jīng)濟包容性增長。在微觀層面上，何帆和劉紅霞（2019）[2]研究發(fā)現(xiàn)，對于企業(yè)而言，數(shù)字經(jīng)濟為實體企業(yè)的轉(zhuǎn)型和技術(shù)升級提供動力，提升企業(yè)經(jīng)濟效益。然而，也有部分學(xué)者研究發(fā)現(xiàn)，數(shù)字經(jīng)濟會引起“數(shù)字鴻溝”問題，即由于數(shù)字資源、技術(shù)資源等的差距，“數(shù)字鴻溝”問題的出現(xiàn)可能會導(dǎo)致數(shù)字經(jīng)濟的發(fā)展與共同富裕的目標背道而馳。汪明峰（2005）[3]認為國家內(nèi)部的“數(shù)字鴻溝”主要表現(xiàn)為城鄉(xiāng)的差距，城市間的“數(shù)字鴻溝”主要表現(xiàn)為發(fā)達城市與落后城市的差距，城市內(nèi)部的“數(shù)字鴻溝”則表現(xiàn)為信息發(fā)達區(qū)與信息貧困區(qū)的差距，這本質(zhì)上是信息資源的差距。王美和隨曉筱（2014）[4]認為“數(shù)字鴻溝”除了傳統(tǒng)的信息資源富有者與信息資源缺乏者之間在信息技術(shù)使用機會上存在的差異，還存在“新數(shù)字鴻溝”，即“技能鴻溝”與“使用鴻溝”。

數(shù)字經(jīng)濟對經(jīng)濟體影響的差異性會進一步導(dǎo)致數(shù)字經(jīng)濟對共同富裕的影響產(chǎn)生偏差，對這一問題的研究對于我國實現(xiàn)共同富裕至關(guān)重要，而目前已有文獻對這方面的研究仍處于初級階段，并未深入探討。因此，本文在已有研究的基礎(chǔ)上，通過梳理數(shù)字經(jīng)濟對共同富裕的作用機制，從理論和實證兩個層面全面地對這一問題進行分析，以期為我國推進共同富裕提供更詳盡的參考。

1 作用機理與研究假設(shè)

數(shù)字經(jīng)濟具有非排他性、邊際成本遞減、高附加性、高滲透性等特點，數(shù)字經(jīng)濟主要通過創(chuàng)新效應(yīng)、溢出效應(yīng)與規(guī)模效應(yīng)對共同富裕產(chǎn)生促進作用。

在創(chuàng)新效應(yīng)下，數(shù)字經(jīng)濟通過產(chǎn)業(yè)升級能夠加速財富積累，實現(xiàn)經(jīng)濟高質(zhì)量發(fā)展，提高國民收入，增加就業(yè)機會，進而促進共同富裕。數(shù)字技術(shù)的應(yīng)用與發(fā)展一方面能夠產(chǎn)生新產(chǎn)品、新業(yè)態(tài)與推動新基礎(chǔ)設(shè)施建設(shè)，帶來新的就業(yè)機會、經(jīng)濟增長動力與更高的回報率，提升社會的創(chuàng)新創(chuàng)業(yè)意識，進而影響國民經(jīng)濟的投資方向與產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)；另一方面，數(shù)字技術(shù)能為傳統(tǒng)行業(yè)帶來新的增長動力，降低傳統(tǒng)行業(yè)的生產(chǎn)成本，加速產(chǎn)業(yè)資本的流通速度[5]。同時，利用數(shù)字技術(shù)構(gòu)建的數(shù)字信息平臺能夠讓信息更透明，加速各類信息的流通速度，降低信息搜尋和使用的成本，這不僅有利于消費者和企業(yè)，也有利于政府進行政策分析與管理，使整個經(jīng)濟體的運行更加順暢[6]。

在溢出效應(yīng)下，數(shù)字經(jīng)濟的發(fā)展能夠使先富帶動后富，縮小區(qū)域間的收入差距，進而推進共同富裕目標的實現(xiàn)。從城市的角度看，溢出效應(yīng)出現(xiàn)在城鄉(xiāng)之間，數(shù)字經(jīng)濟的強滲透性和廣覆蓋性能夠提升信息傳遞效率，增強城鄉(xiāng)聯(lián)系強度，同時提升農(nóng)村創(chuàng)業(yè)活躍度，推進城鎮(zhèn)化進程，進而提高農(nóng)村居民收入，縮小城鄉(xiāng)收入差距[7]。從國家的層面看，數(shù)字經(jīng)濟能夠提升區(qū)域的創(chuàng)新水平，并且對于欠發(fā)達地區(qū)的提升作用強于發(fā)達地區(qū)；然而在數(shù)字經(jīng)濟對區(qū)域協(xié)調(diào)發(fā)展的影響上則正好相反，發(fā)達地區(qū)的數(shù)字經(jīng)濟具有相對落后地區(qū)更強的溢出效應(yīng)，發(fā)達地區(qū)能夠有效發(fā)揮自身先進示范輻射作用，利用自身強大的數(shù)字經(jīng)濟加強與周邊區(qū)域的協(xié)同發(fā)展。從國際的層面看，現(xiàn)有研究普遍認為數(shù)字經(jīng)濟的應(yīng)用能夠提升國際貿(mào)易規(guī)模，但有部分研究認為數(shù)字經(jīng)濟強化了壟斷現(xiàn)象，發(fā)達國家能夠從中攫取更多利益[8]。

在規(guī)模效應(yīng)下，首先，數(shù)字經(jīng)濟能夠通過平臺經(jīng)濟公開交易信息，實時追蹤交易各個環(huán)節(jié)，降低信息的搜集、跟蹤、驗證成本，提高了交易達成概率，進而降低政府、企業(yè)運行成本與居民生活成本，提升數(shù)字產(chǎn)業(yè)發(fā)展的普惠效應(yīng)，最終達到推進共同富裕的目標[9]；其次，數(shù)字經(jīng)濟具有高固定成本與低邊際成本的特點[10]，能夠有效整合多種資源，加速企業(yè)內(nèi)部、行業(yè)內(nèi)部以及跨行業(yè)上下游供應(yīng)鏈之間的融合發(fā)展，助力產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)升級；最后，數(shù)字經(jīng)濟由于其具有極強的規(guī)模經(jīng)濟與范圍經(jīng)濟特征，能夠?qū)σ环N成功的模式進行快速擴張，且在數(shù)字平臺上能夠銷售多種服務(wù)，因此數(shù)字經(jīng)濟能夠充分發(fā)揮長尾效應(yīng)，使得企業(yè)能夠充分發(fā)掘個人的喜好。

通過分析數(shù)字經(jīng)濟對共同富裕作用機制，本文提出假設(shè)1：數(shù)字經(jīng)濟發(fā)展能夠有效促進共同富裕目標實現(xiàn)，并存在空間溢出效應(yīng)。

而由于我國幅員遼闊，各地區(qū)經(jīng)濟、文化、基礎(chǔ)設(shè)施等存在較大差異，一般認為東部地區(qū)相比中西部地區(qū)各方面更發(fā)達。而已有的大量實證表明數(shù)字經(jīng)濟對于欠發(fā)達地區(qū)與低收入人群收入的提升效果優(yōu)于對發(fā)達地區(qū)與高收入人群收入的提升效果，具有增收減貧的能力。由此，本文提出假設(shè)2：數(shù)字經(jīng)濟對于共同富裕的促進作用存在空間異質(zhì)性，對于中西部地區(qū)的促進作用要強于東部地區(qū)。

2 指標體系的構(gòu)建與數(shù)據(jù)來源

2.1 指標體系構(gòu)建

被解釋變量：共同富裕（CP）。本文選取經(jīng)濟發(fā)展、生活質(zhì)量、結(jié)構(gòu)升級、公平效率、生態(tài)環(huán)境5個一級指標及14項二級指標來測度共同富裕水平：（1）經(jīng)濟發(fā)展選用人均GDP、經(jīng)濟增長率2項二級指標表征。（2）在生活質(zhì)量這個一級指標下選用4項二級指標，即用人均可支配收入占人均GDP 的比重這一指標來衡量老百姓的收入滿意度，比重越大，說明收入滿意度越高，因此為正向指標。高等學(xué)校在校生人數(shù)衡量的是教育水平，在校人數(shù)越多，說明地區(qū)的教育水平越高，經(jīng)濟軟實力越強，因此該指標為正向指標。醫(yī)療機構(gòu)床位數(shù)衡量的是地區(qū)的醫(yī)療水平，數(shù)量越大說明人民就醫(yī)越便利，因此該指標為正向指標。人均城市道路面積衡量的是公共基礎(chǔ)設(shè)施水平，數(shù)值越大，說明交通越便利，因此該指標為正向指標。（3）在結(jié)構(gòu)升級這個一級指標下選取3項二級指標，用工業(yè)企業(yè)R&D經(jīng)費支出和國內(nèi)專利申請受理量來衡量地區(qū)的創(chuàng)新發(fā)展水平和創(chuàng)新能力，指標值越大，證明地區(qū)的科技投入越大和科技成果越多，因此該指標為正向指標。第三產(chǎn)業(yè)產(chǎn)值占GDP的比重衡量的是產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)升級水平，數(shù)值越大說明產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)越高端，因此該指標為正向指標。（4）公平效率選取城鄉(xiāng)人均消費支出比和城鄉(xiāng)人均可支配收入比2 項二級指標表征，二者均為負向指標。（5）生態(tài)環(huán)境選取3 項二級指標。人均水資源量、人均公園綠地面積都是從人民日常生活的角度來衡量環(huán)境保護水平，數(shù)值越大說明生態(tài)越好，人民生活質(zhì)量越高，因此該指標為正向指標。每萬人化學(xué)需氧量排放量則是從經(jīng)濟發(fā)展的角度來衡量污染水平，數(shù)值越大說明環(huán)境污染越嚴重，為負向指標。

解釋變量：數(shù)字經(jīng)濟發(fā)展水平（DE）。從已有文獻可以看出，目前對數(shù)字經(jīng)濟發(fā)展水平的測度和衡量主要從數(shù)字產(chǎn)業(yè)化和產(chǎn)業(yè)數(shù)字化兩個方面出發(fā)來進行測度[11]。本文結(jié)合已有文獻，從數(shù)字經(jīng)濟的發(fā)展性、共享性和可持續(xù)性三個維度出發(fā)，對當前數(shù)字經(jīng)濟的發(fā)展水平選取基礎(chǔ)設(shè)施水平、應(yīng)用水平、服務(wù)水平、創(chuàng)新水平、環(huán)境水平5 個一級指標來整體衡量和測度，分別用長途光纜線路長度（萬公里）、互聯(lián)網(wǎng)寬帶接入用戶（萬戶）、地方財政文化體育與傳媒支出（億元）、技術(shù)市場成交額（萬元）和域名數(shù)（萬個）作為二級指標。

控制變量：金融發(fā)展水平（FIN），以原保險保費收入占GDP的比重衡量[12]。政府干預(yù)（GOV），用政府財政支出占GDP的比重衡量[13]。人力資源（lnHUM），用年末城鎮(zhèn)單位就業(yè)人員數(shù)衡量[14]。對外開放程度（OPEN），用進出口總額占GDP 的比重衡量[15]。規(guī)模經(jīng)濟水平（SSE），用規(guī)模以上工業(yè)企業(yè)利潤總額占GDP的比重衡量[16]。

2.2 評價指標權(quán)重

本文借鑒文獻[17]的做法，采用層次分析法（AHP）對共同富裕構(gòu)建起一套成對比較矩陣，用熵值法求出權(quán)重。

2.2.1 層次分析法

在共同富裕指標權(quán)重的計算方面，先使用層次分析法構(gòu)建一套成對比較矩陣。本文通過MATLAB 軟件測算得出共同富裕指標的權(quán)重，其中，經(jīng)濟發(fā)展權(quán)重為0.412，生活質(zhì)量權(quán)重為0.192，結(jié)構(gòu)升級權(quán)重為0.040，公平效率權(quán)重為0.199，生態(tài)環(huán)境權(quán)重為0.157。根據(jù)下頁表1可知，共同富裕水平均值最高的是浙江（0.518），最低的是寧夏（0.134）。

表1 2011—2020年30個省份數(shù)字經(jīng)濟發(fā)展水平和共同富裕水平均值

2.2.2 熵值法

在數(shù)字經(jīng)濟指標權(quán)重的計算方面，使用熵值法測量出5個指標的權(quán)重，其中，基礎(chǔ)設(shè)施水平為0.076，應(yīng)用水平為0.133，服務(wù)水平為0.096，創(chuàng)新水平為0.402，環(huán)境水平為0.293。根據(jù)表1結(jié)果可知，數(shù)字經(jīng)濟發(fā)展水平均值最高的是浙江（0.699），其次是北京（0.632），均值最低的是寧夏（0.112）。

2.3 數(shù)據(jù)來源

本文原始數(shù)據(jù)主要來源于《中國科技統(tǒng)計年鑒》《中國高技術(shù)產(chǎn)業(yè)統(tǒng)計年鑒》《中國統(tǒng)計年鑒》《中國環(huán)境統(tǒng)計年鑒》《中國區(qū)域經(jīng)濟統(tǒng)計年鑒》及各省份統(tǒng)計年鑒和EPS數(shù)據(jù)庫。在研究時間段的選擇上，鑒于數(shù)字經(jīng)濟對社會經(jīng)濟發(fā)展的影響具有一定的時滯性，2020 年新冠肺炎疫情對其的影響很難在當期直接體現(xiàn)出來，故本文將研究時間范圍設(shè)置為2011—2020年，并選取我國30個省份（不含西藏和港澳臺）的面板數(shù)據(jù)進行實證分析[18]。

3 空間計量模型的設(shè)立

3.1 空間杜賓模型的構(gòu)建

本文選取共同富裕和數(shù)字經(jīng)濟的5個一級指標，通過層次分析法和熵值法求出綜合指數(shù)，并將共同富裕水平作為被解釋變量，數(shù)字經(jīng)濟發(fā)展水平作為核心解釋變量，構(gòu)建一個空間杜賓模型，以此來探尋各主要指標的溢出效應(yīng)。

通過構(gòu)建反經(jīng)濟距離矩陣來反映省域之間空間性的經(jīng)濟關(guān)系，權(quán)重矩陣元素Wij的公式為：

在公式（1）和公式（2）中，下標i和j代表省份，t代表年份；C為常數(shù)項；ρ衡量區(qū)域經(jīng)濟韌性的空間相關(guān)度；β為待估計系數(shù)；W為空間權(quán)重，空間溢出效應(yīng)的效果受兩個省份之間的經(jīng)濟總量、地理因素、科創(chuàng)能力等因素的影響，這可以通過分配不同權(quán)重來量化體現(xiàn)；μi和vt分別為固定效應(yīng)和隨機效應(yīng)；εit為隨機誤差項。

3.2 空間自相關(guān)性檢驗

本文采用Moran' s I 來檢驗變量是否具有空間相關(guān)性[18]，公式如下：

其中，S2是樣本方差；Wij為空間權(quán)重矩陣的元素，用來度量區(qū)域i和區(qū)域j之間的距離。

4 實證分析

4.1 空間自相關(guān)結(jié)果

本文利用Stata 15 計算了2011—2020 年我國30 個省份的數(shù)字經(jīng)濟發(fā)展水平和共同富裕水平的Moran's I 值。數(shù)字經(jīng)濟發(fā)展水平和共同富裕水平的莫蘭指數(shù)均大于0，且均在1%的水平下顯著，通過了空間自相關(guān)檢驗。數(shù)字經(jīng)濟發(fā)展水平的Moran's I 值在樣本期間圍繞0.35 波動，共同富裕水平的Moran's I 值圍繞0.35 波動。結(jié)果證明數(shù)字經(jīng)濟和共同富裕在全域范圍內(nèi)均存在空間正相關(guān)性，因此在構(gòu)建數(shù)字經(jīng)濟和共同富裕指數(shù)模型時要考慮空間效應(yīng)。

4.2 空間效應(yīng)分析

根據(jù)固定效應(yīng)回歸結(jié)果可知，F(xiàn) 值分別為194.19 和71.27，P 值都為0.000，具有顯著性，因此選擇固定效應(yīng)模型進行分析。進一步，使用MLE 方法對含有空間效應(yīng)的模型進行回歸分析，本文選取空間和時間雙固定模型。分別對SDM、SEM 和SLM 進行回歸分析，結(jié)果顯示，SDM的Log-likelihood 值高于其他二者，且Wald 檢驗和LR 檢驗的結(jié)果顯示，可以在1%的顯著性水平上拒絕原假設(shè)，即應(yīng)當選擇SDM進行后續(xù)的分析[18]。結(jié)果見下頁表2。

表2 空間計量模型的回歸結(jié)果

為了驗證使用SDM 的正確性，此時需進一步通過似然比（LR）檢驗和沃爾德（Wald）檢驗來判斷SDM是否會簡化為SEM或SLM。根據(jù)檢驗結(jié)果，LR和Wald對應(yīng)的空間誤差檢驗、空間滯后檢驗均可以在1%的顯著性水平上拒絕SDM 簡化為SEM 或SLM 的原假設(shè)，這也更加驗證了使用SDM的正確性[18]。

由下頁表3 可得，數(shù)字經(jīng)濟（DE）的直接效應(yīng)、間接效應(yīng)和總效應(yīng)均在1%的水平上顯著，系數(shù)分別為0.304、0.321和0.625，說明數(shù)字經(jīng)濟的發(fā)展與共同富裕存在正相關(guān)關(guān)系，對本地區(qū)和周邊地區(qū)都有明顯的正向促進作用，且溢出效應(yīng)比直接效應(yīng)更明顯，驗證了假設(shè)1。對于控制變量而言，金融發(fā)展水平（FIN）、政府干預(yù)（GOV）、人力資源（lnHUM）和對外開放程度（OPEN）都對本地區(qū)和周邊區(qū)域的共同富裕有明顯的正向促進作用，這說明金融發(fā)展、政府的宏觀調(diào)控、人力資源水平和高質(zhì)量的對外開放有助于實現(xiàn)共同富裕。此外，規(guī)模經(jīng)濟水平（SSE）有利于本地區(qū)共同富裕目標的實現(xiàn)，但會對周邊地區(qū)產(chǎn)生負向抑制作用，但負向作用的結(jié)果并不顯著。

表3 空間效應(yīng)的分解

4.3 區(qū)域異質(zhì)性分析

由表4可知，數(shù)字經(jīng)濟的發(fā)展在東部和中西部地區(qū)均通過了1%的顯著性檢驗，且數(shù)字經(jīng)濟的發(fā)展無論是對本地區(qū)還是對周邊地區(qū)，在中西部地區(qū)對實現(xiàn)共同富裕目標的正向促進作用明顯強于東部地區(qū)，驗證了假設(shè)2。

表4 分樣本空間杜賓模型的效應(yīng)分解

4.4 穩(wěn)健性檢驗

4.4.1 更換空間權(quán)重矩陣

為了檢驗空間計量模型的精準度，本文選用不同的空間權(quán)重矩陣進行穩(wěn)健性檢驗，將原有的空間權(quán)重矩陣更改為二元鄰接空間矩陣，其中，若省份i和省份j在空間上相鄰，則空間矩陣的權(quán)重為1；若省份i和省份j在空間上不相鄰，則空間矩陣的權(quán)重為0[18]。根據(jù)表5可知：更換空間權(quán)重矩陣后，解釋變量系數(shù)的符號均未發(fā)生變化，且顯著性水平基本相同，表明實證結(jié)果是穩(wěn)健的。

4.4.2 更換測算方法

本文更換解釋變量的測算方法，將測算數(shù)字經(jīng)濟發(fā)展水平的熵值法更改為層次分析法。根據(jù)檢驗結(jié)果（見下頁表6）可知，解釋變量系數(shù)顯著性的差異較小，且符號保持一致，所得結(jié)果依然穩(wěn)健。

表6 更換解釋變量測算方法后的空間計量模型的效應(yīng)分解

5 結(jié)論

本文基于2011—2020 年我國30 個省份的面板數(shù)據(jù)，利用AHP 和熵值法來測度共同富裕和數(shù)字經(jīng)濟指數(shù)，并通過構(gòu)建空間計量模型，分析數(shù)字經(jīng)濟促進共同富裕的作用機制、溢出效應(yīng)和區(qū)域異質(zhì)性：（1）數(shù)字經(jīng)濟對共同富裕有明顯的正向促進作用，同時也可以通過空間溢出效應(yīng)提高周邊區(qū)域的共同富裕水平。在金融發(fā)展水平、政府干預(yù)、人力資源、對外開放程度、規(guī)模經(jīng)濟水平這幾個變量中，人力資源和政府干預(yù)對于共同富裕的正向促進作用更顯著。（2）數(shù)字經(jīng)濟的發(fā)展在中西部地區(qū)對于共同富裕的提升作用明顯強于東部地區(qū)，原因在于近些年西部大開發(fā)戰(zhàn)略、區(qū)域協(xié)調(diào)發(fā)展、城鄉(xiāng)一體化建設(shè)、勞動力和資本向中西部的流入等為推動共同富裕進程提供了充足的基礎(chǔ)設(shè)施保障、要素資源保障和政策制度保障。相較于中西部地區(qū)，對外開放程度、規(guī)模經(jīng)濟水平等因素使得東部地區(qū)的快速發(fā)展對于共同富裕水平的提升更顯著，原因在于東部地區(qū)完善的數(shù)字基礎(chǔ)設(shè)施、創(chuàng)新要素的集聚作用、充足的人力資源和較低的成本。