共同富裕背景下数字经济发展对城乡收入差距的影响

摘 要：数字经济有利于加快生产要素高效流动、推动优质资源共享、推进基本公共服务均等化，是推动实现共同富裕的重要力量。此研究对数字经济影响城乡收入差距的机制进行理论剖析，基于2011—2021年中国31个省（区、市）的面板数据进行回归分析，以数字经济指数为核心变量，引入滞后项，并进行U形曲线效应分析、地区异质性分析、门限效应检验，得出以下结论：第一，数字经济能够缩小城乡收入差距，有利于推动城乡共同富裕的进程。第二，应根据当地经济发展实际情况，制定精准的数字经济发展规划。同时，要警惕数字经济发展后期可能会产生的数字鸿沟等问题，提前做好防范。第三，从地区和经济发展水平来看，数字经济对城乡居民收入差距的影响具有地区异质性，数字经济能缩小我国中西部地区城乡收入差距，但会扩大我国东部地区城乡收入差距，且主要与地方经济水平相关，存在二重门限。基于此，提出关注收入分配、加强技能培训、提升人力资本、促进转移就业等对策建议。

关键词：共同富裕；数字经济；城乡收入差距；滞后效应

中图分类号：F124.7；F49 文献标志码：A 文章编号：1674-7909（2024）2-37-6

DOI：10.19345/j.cnki.1674-7909.2024.02.008

0 引言

共同富裕是中国特色社会主义的本质要求。中国式现代化是全体人民共同富裕的现代化。国家发展改革委、国家数据局于2023年12月23日印发的《数字经济促进共同富裕实施方案》提出，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。这一方案为新时代新征程以数字经济高质量发展推进共同富裕提供了指引。

从近些年发展来看，数字技术创造了新的经济增长点，有利于加快生产要素高效流动、推动优质资源共享、推进基本公共服务均等化，是推动实现共同富裕的重要力量。数字经济有助于打破城乡间的区域间隔，可以为农民提供更多增加收入的途径。然而，数字经济的发展也带来了“数字鸿沟”的问题。一般来说，城市地区往往集中了高新数字技术，而农村地区由于基础设施建设落后、居民数字素养较低、相关设备使用门槛较高等原因，难以充分享受数字经济带来的红利，可能导致城乡收入差距扩大。因此，在积极发展数字经济的同时，要促进数字经济与实体经济相融合，采取数字化的手段解决发展中不平衡不充分的问题，寻找平衡城乡发展和缩小收入差距的路径，使全体人民共享数字技术发展的红利，在高质量发展中实现共同富裕。

1 文献综述

较多学者就数字经济对城乡收入差距的影响进行了研究。程名望等［1］和李晓钟等［2］分别利用2003—2016年和2009—2017年省际面板数据进行实证分析，提出数字经济对城乡收入差距的影响呈“倒U形”曲线，即随着数字经济的发展，城乡收入差距会呈现先增长后下降的趋势。另外，陈文等［3］利用2012—2018年的省际面板数据研究，认为该效应为“正U形”。其主要原因在于选取的数据时间不同，数字经济指标体系涵盖的内容不同，测算的方法也不同。

一些学者对城乡收入差距的影响因素进行了广泛研究。张宽等［4］认为经济发展水平、财政支出影响城乡收入差距，且整体呈现正相关关系。宋晓玲［5］认为数字普惠金融发展水平的提高能缩小收入差距，并建议加强对普惠金融生态圈的建设。宋佳莹等［6］认为增加教育投入能缩小城乡收入差距。徐凯［7］认为城镇化水平对城乡收入差距的影响呈现先扩大后缩小的“倒U形”曲线效应。周绪军［8］认为产业高级化、合理化水平的提高能够缩小城乡收入差距，并提出促进二三产业发展的建议。综上所述，要缩小城乡收入差距，促进实现共同富裕，需要多方面的协调发展。

学者对城乡收入差距进行了多方面的研究，但是缺少对数字经济滞后性的考虑。因此，此研究加入数字经济指数的滞后项，并在滞后项的基础上引入二次项，进而研究该模型是否具有U形曲线效应，对数字经济的滞后效应进行相对全面的分析。

2 模型设计、变量与数据说明

2.1 模型构建

构建面板模型研究数字经济对城乡收入差距的影响，见式（1）。

[   Theili，t=αi+βi，tDei，t+γiXi，t+ui+δt+εi，t] （1）

式中，Theili，t为被解释变量，代表城乡收入差距；Dei，t为核心解释变量，代表数字经济指数；Xi，t为一组控制变量。参考李晓钟［2］、陈文［3］等对控制变量的选取，其中包括经济发展水平、数字普惠金融指数、地区教育水平、城镇化水平、外贸依存度、产业高级化指数、社会保障和就业投入水平。

另外，笔者认为数字经济对城乡收入水平的影响存在滞后性。为研究数字经济的滞后性对城乡收入差距的影响是否存在U形曲线效应，构建以下模型，见式（2）。

[Theili，t=αi+βi，tDei，t+γi，tL2.Dei，t+]

[φi，tL2.De2i，t+φiXi，t+ui+δt+εi，t]              （2）

式（2）中，[L2.Dei，t]为数字经济指数二阶滞后项，L2.[De2i，t]为数字经济指数二阶滞后项的平方，其余变量含义与式（1）相同。

2.2 变量的选取

2.2.1 被解释变量

国内相关研究常用泰尔指数（Theili，t）和城乡人均可支配收入之比（Gap）来衡量城乡收入差距。根据王少平［9］对城乡收入差距衡量指标选取的观点，选用泰尔指数进行研究。泰尔指数综合考虑了城乡人口比重和收入比重，尤其对于拥有众多农业人口的国家来说，能够更合理地反映城乡收入差距。用Theili，t来表示i省份t时期的泰尔指数，见式（3）。

[Theili，t=][j=12Ii，j，tIi，t×lnIi，j，t/Ii，tPi，j，t/Pi，t]             （3）

式（3）中，i代表省份；t代表年份；j=1和j=2分别表示城市和农村；I代表收入，用地区生产总值来衡量；P代表地区人口数，用地区常住人口数来衡量。

i地区在t年的泰尔指数见式（4）。

[泰尔指数=农村收入总收入×ln农村收入/总收入农村人口/总人口+][城镇收入总收入×ln城镇收入/总收入城镇人口/总人口]                       （4）

另外，根据上述选取指标的原因，在稳健性检验中，选取城乡可支配收入之比（Gap）来进行稳健性检验。

2.2.2 解释变量

选用数字经济指数（De）作为核心解释变量，并且引入数字经济指数二阶滞后项（L2.De）。数字经济指标的衡量存在多种方法，包括权威机构的定义和学者对数字经济评价指标体系的构建。此研究将权威机构的定义和学者常用的评价指标体系相结合，构建了一种数字经济发展水平评价指标体系（见表1）。

此研究构建的数字经济发展水平评价指标体系包含3个维度、12个具体指标，通过熵值法对该指标体系内的各项指标进行客观赋权，并利用其对数字经济发展情况进行测算，得出每个省份在不同年间的数字经济发展水平。

2.2.3 控制变量

选取对城乡收入差距影响较大的几个指标作为控制变量：①地区经济发展水平［4］（Eco），用地区人均生产总值衡量其经济发展水平，并在模型中取对数处理。②数字普惠金融指数［5］（Duf），采用北京大学数字普惠金融指数来衡量，普惠金融能降低人们获得金融服务的门槛，促进小微企业融资。③教育水平［6］（Edu），采用在校大学生与常住人口的比值来衡量。④城镇化水平［7］（Urban），采用年末城镇人口数与总常住人口数之比来衡量。⑤外贸依存度（Foreign），采用地区进出口总额与地区生产总值之比来衡量，反映一个地区的开放程度。⑥产业高级化指数［8］（TS），采用产业分配权重来衡量，具体计算公式为：TS=（第三产业增加值*3+第二产业增加值*2+第一产业增加值*1）/地区生产总值，产业的发展程度对居民收入结构会产生影响。⑦社会保障和就业投入水平［4］（SSC），采用财政支出中社会保障和就业支出所占比重来衡量，通常社保和就业支出可以保障低收入人群的利益。

2.2.4 数据来源

此研究选取的是2011—2021年我国31个省（区、市）的面板数据，数字经济指数通过熵值法计算取得，数字普惠金融指数从北京大学《数字普惠金融指数报告》中获得，其他的基础数据来源于2011—2022年的《中国统计年鉴》和《中国人口和就业统计年鉴》，所使用的指标通过相应的公式计算得到。

3 实证分析

3.1 回归分析

此研究先根据经济内涵设立模型，对基础面板模型进行Hausman检验，得出强烈拒绝原假设的结论，故又选用固定个体效应和时间效应的双固定模型，来检验数字经济对城乡收入差距的影响。同时，在基础面板模型上加入数字经济指数二阶滞后项和数字经济指数二阶滞后项的平方，研究数字经济的滞后影响，以及数字经济的滞后项对城乡收入差距的影响是否存在U形曲线效应。实证结果如表2所示。

3.2 实证结果分析

3.2.1 回归结果分析

回归结果如表2所示。第（2）列对比第（1）列，加入控制变量后，核心解释变量显著，具体分析：①数字经济发展指数（De）系数为-0.034，能够对泰尔指数产生显著的负向影响，表明数字经济的发展能够缩小城乡收入差距。原因在于数字经济的发展创造就业机会，产生更多灵活就业岗位，促进信息流通，加快资源配置，同时为农村地区带来数字电商平台，扩大农产品销售渠道，直接促进农民收入水平的提高。②地区经济发展水平（Eco）系数显著为负，说明地区经济发展水平的提高能够缩小城乡收入差距。经济发展水平高的地区通常意味着更高的城市化率，城乡收入差距会更小。③数字普惠金融指数（Duf）系数显著为正，说明数字普惠金融的发展会提高城乡收入差距。原因在于不平等受益者和数字鸿沟的存在，农村地区居民因为缺乏数字素养或使用机会，往往难以享受到数字普惠金融所带来的好处。④教育水平（Edu）系数显著为负，说明教育水平的提高能缩小城乡收入差距。教育能够提升人力资本、增加就业机会和提高生产能力，且教育投资回报率存在边际递减效应，教育水平提升对于农村地区人力资本的提升和居民收入的提高作用更显著。⑤城镇化水平（Urban）系数显著为负，说明城镇化水平的提高能缩小城乡收入差距。高城镇化率能提供更多的就业机会和更高的工作报酬，可吸收更多的农村富余劳动力，提高农村地区居民收入水平，缩小城乡收入差距。⑥外贸依存度（Foreign）系数显著为负，说明开放程度的提高能缩小收入差距。开放程度的提高能够增加就业机会，缩小城乡收入差距。⑦产业高级化指数（TS）显著为正，说明产业升级能扩大城乡收入差距。产业升级通常会促使资源向城市集聚，农村地区居民难以享受到产业升级带来的福利；在城市内部产业升级的过程中，也存在低技能水平的工人被边缘化的情况，而这可能进一步扩大城乡收入差距。⑧社会保障和就业投入水平（SSC）的系数为正，说明社会保障投入提高能扩大城乡收入差距。目前，政府社会保障和就业投入的对象存在偏差，社会保障投入更多集中在城市，农村社会保障投入不足，保障福利无法惠及农村群体，不利于城乡收入差距的缩小。

3.2.2 滞后项结果分析

数字经济对社会经济发展、个人收入的影响，通常需要一定的时间才能发挥出来，因此数字经济发展对收入的提升存在一定的滞后效应。此研究根据式（2）所构建的模型，加入数字经济指数二阶滞后项（L2.De）和数字经济指数二阶滞后项的平方（L2.De2），研究数字经济对城乡收入差距的滞后影响，并探讨该作用是否存在U形曲线效应。综合考察数字经济滞后性对城乡收入差距的影响，对含滞后项的模型具体实证结果如表2的第（3）列和第（4）列所示。