張維星,周之浩

(蘭州財經(jīng)大學(xué) 統(tǒng)計學(xué)院,甘肅 蘭州 730020)

一、問題的提出

黨的十九屆五中全會提出了2035年基本實現(xiàn)社會主義現(xiàn)代化的美好愿景,并強調(diào)了當(dāng)前的重要任務(wù),即努力讓所有人民共享日益美好幸福的生活,共創(chuàng)日益顯著的成果。推動實現(xiàn)共同富裕,是邁向社會主義現(xiàn)代化國家的必要條件。如何加速推動共同富裕,讓富?；菁八腥嗣?數(shù)字經(jīng)濟(jì)是加速共同富裕的新型動力源,正在引領(lǐng)我國的效率變革、質(zhì)量變革以及動力變革[1]。同時,《浙江高質(zhì)量發(fā)展建設(shè)共同富裕示范區(qū)實施方案(2021—2025年)》明確提出,以數(shù)字化改革撬動共同富裕,向區(qū)域協(xié)調(diào)發(fā)展、全體人民共享富裕邁進(jìn)[1]。因此,深入探索數(shù)字經(jīng)濟(jì)與共同富裕的內(nèi)在關(guān)系,不僅有助于提高生產(chǎn)效率、降低社會成本,還可以推動產(chǎn)業(yè)融合發(fā)展、加速全社會共享數(shù)字紅利,對早日實現(xiàn)共同富裕和實現(xiàn)經(jīng)濟(jì)質(zhì)量發(fā)展具有重要戰(zhàn)略指導(dǎo)作用。

從現(xiàn)有研究來看,數(shù)字經(jīng)濟(jì)能夠契合共同富裕的內(nèi)涵[2],一方面,數(shù)字經(jīng)濟(jì)能夠擴(kuò)容經(jīng)濟(jì)總量、提高生產(chǎn)力、為共同富裕提供物質(zhì)支撐[3];另一方面,數(shù)字經(jīng)濟(jì)為促進(jìn)共同富裕美好生活帶來新機(jī)遇,為擴(kuò)大新發(fā)展階段更高水平開放、更高質(zhì)量發(fā)展貢獻(xiàn)新動能[4]。因此,數(shù)字經(jīng)濟(jì)是新發(fā)展階段經(jīng)濟(jì)轉(zhuǎn)型的新變量,也是共同富裕的新引擎。與此同時,我國數(shù)字經(jīng)濟(jì)雖然發(fā)展趨勢迅猛,但也存在新型產(chǎn)業(yè)基礎(chǔ)薄弱、數(shù)字技術(shù)較為落后、數(shù)據(jù)安全難以得到保障等問題[5],這顯然成為一國實現(xiàn)以數(shù)字經(jīng)濟(jì)促進(jìn)經(jīng)濟(jì)均衡增長、助力普惠共享發(fā)展等戰(zhàn)略目標(biāo)的阻力[1]。在研究過程中,又面臨數(shù)字經(jīng)濟(jì)和共同富裕的理論測度方法尚未統(tǒng)一、數(shù)字經(jīng)濟(jì)增能社會主義共同富裕的實證分析缺乏等問題。因而,進(jìn)一步探討數(shù)字經(jīng)濟(jì)增能社會主義共同富裕的有效機(jī)制,并發(fā)現(xiàn)數(shù)字經(jīng)濟(jì)社會中由于技術(shù)發(fā)展水平、數(shù)字化程度等差異所形成的異質(zhì)性影響,將變得尤為關(guān)鍵。

綜上所述,現(xiàn)階段數(shù)字經(jīng)濟(jì)與共同富裕的相關(guān)研究已較為完善,但仍存在以下兩個方面的不足:第一,研究數(shù)字經(jīng)濟(jì)與共同富裕二者關(guān)系的文獻(xiàn)多側(cè)重理論層面分析,定量分析較少;第二,數(shù)字經(jīng)濟(jì)對共同富裕的賦能機(jī)理尚未達(dá)成共識,非線性關(guān)系研究甚少。與以往文獻(xiàn)相比,本文的邊際貢獻(xiàn)在于:第一,相較于從理論上梳理數(shù)字經(jīng)濟(jì)與共同富裕關(guān)系的文獻(xiàn),本文以數(shù)字經(jīng)濟(jì)與共同富裕的內(nèi)涵界定以及前人研究成果為依據(jù),定量分析二者的賦能關(guān)系;第二,基于2011—2020年30個省份的面板數(shù)據(jù),運用半?yún)?shù)可加面板模型擬合出高斯核回歸圖形,更準(zhǔn)確地反映數(shù)字經(jīng)濟(jì)與共同富裕的關(guān)系,通過靜態(tài)面板模型與面板門限回歸模型等計量模型進(jìn)行驗證,最后使用工具變量法與系統(tǒng)廣義矩估計進(jìn)行模型的內(nèi)生性分析。

二、理論分析與研究假說

(一)數(shù)字經(jīng)濟(jì)是實現(xiàn)全體人民共同富裕的新路徑與強勁驅(qū)動力

數(shù)字技術(shù)高度契合共同富裕的目標(biāo)要求,是滿足人民美好生活需要的重要途徑[1]。數(shù)字經(jīng)濟(jì)是否促進(jìn)共同富裕的關(guān)鍵在于能否為低收入群體或地區(qū)帶來經(jīng)濟(jì)增長,并縮小貧富差距與區(qū)域差距。一方面,數(shù)字技術(shù)的創(chuàng)新效應(yīng)可以創(chuàng)造社會財富,表現(xiàn)出強大的“做大蛋糕”的動力機(jī)制[1]。數(shù)字經(jīng)濟(jì)以人工智能、大數(shù)據(jù)等為核心,催生了大量新產(chǎn)業(yè)新模式,日益成為經(jīng)濟(jì)增長的新引擎,創(chuàng)造出新的財富[3]。作為一種新型生產(chǎn)要素,數(shù)字技術(shù)具有創(chuàng)新性,不僅可以通過技術(shù)溢出影響傳統(tǒng)產(chǎn)業(yè)[6],為更快實現(xiàn)社會福利最大化創(chuàng)造條件,還可以從知識溢出方面大幅降低企業(yè)生產(chǎn)研發(fā)成本[7],刺激經(jīng)濟(jì)提質(zhì)增效,為“做大蛋糕”提供有力支撐。另一方面,數(shù)字技術(shù)的普惠性和共享性,可助力分好共同富裕的“蛋糕”[1]。數(shù)字經(jīng)濟(jì)不僅可以通過減少市場分割[1],將中西部的資源優(yōu)勢與東部地區(qū)的技術(shù)優(yōu)勢和產(chǎn)業(yè)優(yōu)勢相結(jié)合[3],以東帶西,促進(jìn)區(qū)域均衡協(xié)調(diào)發(fā)展,還可以借助數(shù)字連通、數(shù)據(jù)共享和收入分配均等化等方式,加快全體人民共享數(shù)字經(jīng)濟(jì)紅利[8]。目前,數(shù)字經(jīng)濟(jì)的蓬勃發(fā)展,是激活高質(zhì)量發(fā)展的密鑰,更是滿足人民美好生活需要的引擎。據(jù)此,可以提出以下假設(shè):

H1:數(shù)字經(jīng)濟(jì)是助推全體人民共享共富的核心驅(qū)動力,為實現(xiàn)共同富裕提供了技術(shù)路徑。

(二)數(shù)字經(jīng)濟(jì)對共同富裕具有非線性促進(jìn)作用

隨著數(shù)字化程度的加深,數(shù)字經(jīng)濟(jì)對共同富裕的賦能效果可能存在非線性特征。一方面,部分學(xué)者指出數(shù)字經(jīng)濟(jì)存在“邊際遞增”的特性。在數(shù)字技術(shù)的高滲透性和網(wǎng)絡(luò)外部性[9],以及數(shù)字要素的要素報酬遞增特性的影響下[10],數(shù)字經(jīng)濟(jì)的邊際效應(yīng)隨數(shù)字技術(shù)的進(jìn)步而遞增[11]。同時,數(shù)據(jù)驅(qū)動經(jīng)濟(jì)高質(zhì)量、產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)升級等也可能呈現(xiàn)出非線性的遞增態(tài)勢[12]。數(shù)字經(jīng)濟(jì)的空間外溢性具有明顯的非線性趨勢[13]。另一方面,部分學(xué)者認(rèn)為,數(shù)字技術(shù)對共同富裕的賦能效果隨著數(shù)字化程度的加深,呈現(xiàn)出“邊際遞減”的變化趨勢。在數(shù)字化程度較低的省份,數(shù)字經(jīng)濟(jì)對城鄉(xiāng)共同富裕的促進(jìn)作用更顯著[14],數(shù)字普惠金融對縮小區(qū)域差距有門檻效應(yīng)[15]。在數(shù)字經(jīng)濟(jì)萌芽時期,技術(shù)溢出效應(yīng)使得數(shù)字經(jīng)濟(jì)推動傳統(tǒng)產(chǎn)業(yè)的數(shù)字化升級,催生農(nóng)村新業(yè)態(tài)新崗位,縮小城鄉(xiāng)差距[16],進(jìn)而謀求社會福利普及化;但在發(fā)展后期,數(shù)字經(jīng)濟(jì)賦能共同富裕的邊際貢獻(xiàn)有所下降。因此,可以提出以下假設(shè):

H2:數(shù)字經(jīng)濟(jì)賦能共同富裕的影響可能存在非線性特征。

(三)數(shù)字經(jīng)濟(jì)對共同富裕的影響具有顯著差異性

通過文獻(xiàn)梳理發(fā)現(xiàn),無論是從數(shù)字經(jīng)濟(jì)的不同維度還是不同發(fā)展水平與不同區(qū)域來看,數(shù)字經(jīng)濟(jì)對共同富裕的影響存在顯著差異性。從數(shù)字化的不同維度來看,數(shù)字經(jīng)濟(jì)對經(jīng)濟(jì)一般增長、均衡增長存在差異性。隨著“新基建”戰(zhàn)略的實施,數(shù)字基礎(chǔ)設(shè)施與數(shù)字產(chǎn)業(yè)化、產(chǎn)業(yè)數(shù)字化一起,構(gòu)成數(shù)字經(jīng)濟(jì)的核心要素[17]。范合君和吳婷[18]從生產(chǎn)數(shù)字化、流通數(shù)字化以及消費數(shù)字化三個維度對數(shù)字化的賦能效果進(jìn)行探析;向云等[1]通過對數(shù)字經(jīng)濟(jì)多個維度的賦能效應(yīng)進(jìn)行對比發(fā)現(xiàn),數(shù)字產(chǎn)業(yè)化是共同富裕的重要決定因素。從不同的發(fā)展程度和區(qū)域來看,數(shù)字經(jīng)濟(jì)對共同富裕的影響,因不同區(qū)域共同富裕進(jìn)程的差異表現(xiàn)出明顯的異質(zhì)性。張少華和陳治[19]指出數(shù)字經(jīng)濟(jì)紅利在經(jīng)濟(jì)發(fā)展較落后的省份更容易顯現(xiàn),馬勇等[20]發(fā)現(xiàn)數(shù)字經(jīng)濟(jì)對實體經(jīng)濟(jì)的影響隨著實體經(jīng)濟(jì)水平的提高而呈現(xiàn)出顯著差異。同時,在“西部大開發(fā)”和“中部崛起”等戰(zhàn)略的支持下,中西部地區(qū)的數(shù)字經(jīng)濟(jì)賦能效果要優(yōu)于經(jīng)濟(jì)較發(fā)達(dá)的東部地區(qū)[1],數(shù)字經(jīng)濟(jì)在發(fā)達(dá)地區(qū)對實體經(jīng)濟(jì)的促進(jìn)效應(yīng)明顯小于經(jīng)濟(jì)欠發(fā)達(dá)地區(qū)的正面影響[21]。因此,可以提出以下假設(shè):

H3:在不同的數(shù)字經(jīng)濟(jì)維度、發(fā)展水平和區(qū)域等的影響下,數(shù)字經(jīng)濟(jì)對共同富裕的影響表現(xiàn)出明顯的差異性。

三、模型設(shè)定與變量選取

(一)模型設(shè)定

1.半?yún)?shù)可加模型及其擴(kuò)展

學(xué)者Opsomer和Ruppert在20世紀(jì)末提出半?yún)?shù)可加模型[22],其優(yōu)點在于:第一,相較于參數(shù)估計方法,擬合效果更好;第二,可同時刻畫變量間的線性關(guān)系和非線性關(guān)系[23],有助于解決復(fù)雜的經(jīng)濟(jì)問題。本文在半?yún)?shù)可加模型的基礎(chǔ)上進(jìn)行擴(kuò)展,引入虛擬變量作為面板個體固定效應(yīng),并將非參數(shù)估計與參數(shù)估計相結(jié)合,為本文研究結(jié)果提供了更可靠的模型依據(jù)[21]。半?yún)?shù)可加面板數(shù)據(jù)模型如下:

(1)

2.實證模型構(gòu)建

一方面,數(shù)字經(jīng)濟(jì)是驅(qū)動共同富裕的新引擎,本文通過對共同富裕(Cp)與數(shù)字經(jīng)濟(jì)(Dig)變量間的關(guān)系進(jìn)行擬合,發(fā)現(xiàn)數(shù)字經(jīng)濟(jì)與共同富裕呈非線性關(guān)系;另一方面,除了數(shù)字經(jīng)濟(jì)以外,市場化程度、教育水平、對外貿(mào)易以及外商投資等都是影響共同富裕的決定性因素。因此,為了驗證數(shù)字經(jīng)濟(jì)與共同富裕的非線性關(guān)系,本文結(jié)合半?yún)?shù)可加面板模型,將數(shù)字經(jīng)濟(jì)設(shè)定為非參數(shù)變量,將其他變量作為參數(shù)變量,設(shè)定上述核心變量對共同富裕的GAM估計方程如下:

Cpit=αi+Xit,1β1+…+Xit,pβp+f(Digit)+ui+εit

(2)

(3)

式(3)中,fx(xi,x0,h)指位于x0處的概率密度,h是指“帶寬”,即xi在x0附近鄰域的大小。h越大表明核密度估計越光滑。

(二)變量選取與測算結(jié)果

1.被解釋變量:共同富裕發(fā)展水平(Cp)

共同富裕指全面富裕與全民共富、共建同富與逐步共富[24];是“共同”和“富裕”兩者的有機(jī)統(tǒng)一[25];是在以中國特色社會主義制度作為根本保證和以經(jīng)濟(jì)質(zhì)量轉(zhuǎn)型作為核心載體的前提下,實現(xiàn)全體人民共享發(fā)展成果的一種狀態(tài)[26]。通過對共同富裕理論內(nèi)涵的透徹理解,從共同富裕的內(nèi)涵中提煉出發(fā)展性、共享性和可持續(xù)性三個特征,并參考韓亮亮等[27]構(gòu)建的共同富裕綜合指標(biāo)體系,依據(jù)發(fā)展性、共享性和可持續(xù)性3個一級維度、10個二級指標(biāo)和21個三級指標(biāo)構(gòu)建綜合指標(biāo)體系(見表1)。接下來運用熵權(quán)法對初始數(shù)據(jù)進(jìn)行標(biāo)準(zhǔn)化處理、賦予權(quán)重及綜合測算,最終得到共同富裕的綜合指數(shù)。

表1 共同富裕的綜合測度指標(biāo)體系

2.非參數(shù)解釋變量:數(shù)字經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平(Dig)

基于《“十四五”數(shù)字經(jīng)濟(jì)發(fā)展規(guī)劃》對數(shù)字經(jīng)濟(jì)的界定,①本文借鑒王軍等[28]、劉洋和陳曉東[29]的研究成果,從數(shù)字產(chǎn)業(yè)化、產(chǎn)業(yè)數(shù)字化以及數(shù)字基礎(chǔ)設(shè)施3個一級指標(biāo)、9個二級指標(biāo)和28個三級指標(biāo)構(gòu)建數(shù)字經(jīng)濟(jì)發(fā)展測度指標(biāo)體系(見表2)。首先收集該28個數(shù)據(jù),并進(jìn)行屬性確定,其次基于面板數(shù)據(jù)熵權(quán)法測度出數(shù)字經(jīng)濟(jì)綜合指數(shù),最后分維度測算出3個一級指標(biāo)綜合指數(shù)——數(shù)字產(chǎn)業(yè)化指數(shù)、產(chǎn)業(yè)數(shù)字化指數(shù)以及數(shù)字基礎(chǔ)設(shè)施指數(shù)。

表2 數(shù)字經(jīng)濟(jì)的綜合測度指標(biāo)體系

3.參數(shù)部分解釋變量

(1)市場化程度(Mar)。利用樊綱等[30]測算的市場化進(jìn)程指數(shù)推算得到。(2)對外貿(mào)易依存度(Open)。用貨物貿(mào)易總額占GDP的比重來衡量。(3)外商投資強度(Fdi)。用實際利用外資額與各省份生產(chǎn)總值的占比來度量。(4)教育發(fā)展水平(Edu)。本文采用地方教育財政支出占各省份財政一般預(yù)算支出的比重來測度。(5)產(chǎn)業(yè)集聚(Indus)。用第三產(chǎn)業(yè)區(qū)位熵來度量,具體做法如下:

(4)

表3 主要變量名稱、符號及定義

(三)數(shù)據(jù)來源與描述性統(tǒng)計

本文采用中國2011—2020年30個省份的面板數(shù)據(jù)來反映數(shù)字化對共同富裕的實際影響?；緮?shù)據(jù)源于《中國城市統(tǒng)計年鑒》《中國工業(yè)統(tǒng)計年鑒》《中國科技統(tǒng)計年鑒》,以及各省歷年統(tǒng)計年鑒、中經(jīng)數(shù)據(jù)庫、國泰安數(shù)據(jù)庫及國家統(tǒng)計局。變量的描述性統(tǒng)計見表4。

表4 主要變量的描述性統(tǒng)計

表4列出了相關(guān)變量的描述性統(tǒng)計信息。首先,各省份共同富裕程度存在一定程度的差距,最大值0.772,最小值0.076,均值為0.303,為我們的研究提供了良好的基礎(chǔ)。其次,數(shù)字經(jīng)濟(jì)的綜合指數(shù)和分維度指數(shù),大多集中在0.021～0.975的范圍內(nèi),均值都集中在0.200左右,差距不是很明顯,分維度研究其對共同富裕的影響有助于厘清數(shù)字經(jīng)濟(jì)的賦能效果。最后,在控制變量方面,只有市場化程度指數(shù)波動明顯,分散在2.330～12.000的區(qū)間內(nèi),其他控制變量均差異較小并且始終維持在0.008～1.772之間。

四、實證結(jié)果及分析

(一)數(shù)字經(jīng)濟(jì)對共同富裕的非線性效應(yīng)

為了驗證數(shù)字經(jīng)濟(jì)與共同富裕的非線性關(guān)系,本文利用半?yún)?shù)可加面板模型進(jìn)行了實證分析。實證結(jié)果分為非參數(shù)估計與參數(shù)估計,因為非參數(shù)估計結(jié)果無法用數(shù)值表示,所以選用圖形來體現(xiàn)數(shù)字經(jīng)濟(jì)對共同富裕的影響效果,具體效果如下。

1.非參部分估計結(jié)果分析

為探究數(shù)字經(jīng)濟(jì)對共同富裕的影響,本文利用R軟件,采用擴(kuò)展后的半?yún)?shù)可加面板模型(GAM),繪制2011—2020年中國數(shù)字經(jīng)濟(jì)對共同富裕的高斯核回歸圖?；貧w模型為面板隨機(jī)效應(yīng)模型,將最優(yōu)帶寬設(shè)定為回歸帶寬,并用約束性最大似然法(REML)進(jìn)行非參數(shù)平滑[21],所得回歸結(jié)果如圖1所示(圖1的縱軸為共同富裕綜合指數(shù),橫軸代表數(shù)字經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平,下同)。

圖1 數(shù)字經(jīng)濟(jì)對共同富裕的影響趨勢圖

圖1主要反映了數(shù)字經(jīng)濟(jì)對共同富裕的影響的作用趨勢,初步驗證了中國在加速實現(xiàn)共同富裕的過程中數(shù)字經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平所發(fā)揮的總體作用,也凸顯了目前中國數(shù)字紅利在發(fā)揮過程中遭遇的發(fā)展瓶頸。具體來看,數(shù)字經(jīng)濟(jì)對共同富裕的賦能效果呈現(xiàn)波動式上升趨勢,從而驗證了假設(shè)1。圖1中,橫軸表示解釋變量數(shù)字經(jīng)濟(jì)的取值,縱軸是與解釋變量相對應(yīng)的共同富裕的非參數(shù)函數(shù)值,虛線部分表示95%的置信帶。結(jié)合實際來看,前期階段,在政策大力扶持與市場推動下,數(shù)字技術(shù)發(fā)展迅猛,不斷拓展新業(yè)態(tài)、新產(chǎn)業(yè)及新模式,其帶來的市場一體化效應(yīng)、溢出效應(yīng)和普惠效應(yīng)必定會助推共同富裕程度快速攀升,這與上文的理論相吻合。但與此同時,隨著數(shù)字經(jīng)濟(jì)發(fā)展到一定程度,傳統(tǒng)產(chǎn)業(yè)自主創(chuàng)新能力不足、數(shù)字技術(shù)對外依賴較高、數(shù)字安全得不到保障等問題漸漸顯現(xiàn),數(shù)字經(jīng)濟(jì)對共同富裕的賦能效果開始變得較為緩慢。一方面,數(shù)據(jù)安全得不到保障,數(shù)據(jù)共享障礙繁多,數(shù)據(jù)確權(quán)困難重重,數(shù)據(jù)資產(chǎn)地位尚未確定;另一方面,數(shù)字平臺的急速拓展加速形成了“一家獨大”的市場格局,帶來了市場壟斷的問題,數(shù)據(jù)監(jiān)管難以沿用傳統(tǒng)反壟斷規(guī)則。總而言之,數(shù)字經(jīng)濟(jì)對共同富裕的賦能效果既優(yōu)勢明顯又困難重重,整體呈波動上升態(tài)勢。當(dāng)然,情況是否如此,還需要后文進(jìn)一步驗證和分析。

2.參數(shù)估計分析

參數(shù)部分解釋變量(對外貿(mào)易依存度、市場化程度、產(chǎn)業(yè)集聚、外商直接投資強度以及教育發(fā)展水平)對共同富裕影響的估計結(jié)果見表5。

表5 參數(shù)部分估計系數(shù)結(jié)果

表5列出了截距項和參數(shù)變量市場化程度、對外貿(mào)易依存度、產(chǎn)業(yè)集聚、外商直接投資以及教育發(fā)展水平等變量影響共同富裕的估計系數(shù)?？梢园l(fā)現(xiàn),所有解釋變量的估計系數(shù)均在5%的水平上顯著,且擬合效果非常好。具體來看,產(chǎn)業(yè)集聚對共同富裕有顯著的負(fù)向影響。產(chǎn)業(yè)集聚程度較高,在一定程度上雖然可以降低生產(chǎn)成本、增強區(qū)域聯(lián)系、提升經(jīng)濟(jì)收益,但同時也會帶來負(fù)面影響。例如,產(chǎn)業(yè)集聚使資源匯集在同一個區(qū)域內(nèi),形成了一定的市場壟斷,從而進(jìn)一步拉大了區(qū)域間差距,阻礙了全體人民共享成果的步伐。當(dāng)負(fù)面影響超過正向影響后,產(chǎn)業(yè)集聚掣肘著我國的共同富裕與經(jīng)濟(jì)均衡增長。市場化程度、對外貿(mào)易依存度以及外商直接投資等變量對共同富裕均有顯著的正向影響。新發(fā)展階段,破除市場分割與地區(qū)保護(hù)、加快構(gòu)建全國統(tǒng)一大市場以及積極構(gòu)建新發(fā)展格局,有助于迸發(fā)數(shù)據(jù)活力,并為數(shù)字經(jīng)濟(jì)帶動共同富裕提供內(nèi)在動力。同時,教育發(fā)展水平的提高也顯著促進(jìn)了共同富裕的實現(xiàn)。

(二)穩(wěn)健性檢驗

為了驗證上述半?yún)?shù)可加面板模型的估計結(jié)果是否可靠,本文運用加入平方項的靜態(tài)面板固定效應(yīng)模型與面板門限回歸模型進(jìn)行穩(wěn)健性檢驗。

1.面板固定效應(yīng)模型

由于半?yún)?shù)可加面板模型的估計結(jié)果顯示了數(shù)字經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平與共同富裕之間存在非線性關(guān)系,因此本部分根據(jù)其擬合的圖形結(jié)果將數(shù)字經(jīng)濟(jì)的二次項納入控制模型中,重新對變量間的關(guān)系進(jìn)行驗證。使用的面板回歸模型如下:

(5)

變量定義與上文一致,具體結(jié)果見表6。

在實證分析中,首要步驟是模型的識別與選擇。②從表6可以發(fā)現(xiàn),首先,Hausman Test、LM Test和F Test均在1%的水平下不接受原假設(shè),所以選擇固定效應(yīng);其次,需要對模型的隨機(jī)擾動項進(jìn)行截面相關(guān)、自相關(guān)及異方差這三大問題的檢驗。③檢驗發(fā)現(xiàn),誤差項存在自相關(guān)、截面相關(guān)與異方差的問題?；谏鲜鲈?我們選擇上表中的Driscoll-Kraay標(biāo)準(zhǔn)誤模型作為基準(zhǔn)回歸模型。該模型在面板雙固定效應(yīng)模型的基礎(chǔ)上解決了以上三大問題,結(jié)果更加可靠穩(wěn)健。觀察該模型估計結(jié)果發(fā)現(xiàn),數(shù)字經(jīng)濟(jì)是共同富裕顯著的驅(qū)動力。具體來看,數(shù)字經(jīng)濟(jì)的一次項系數(shù)為正,二次項系數(shù)顯著為負(fù),意味著面板回歸結(jié)果中,數(shù)字經(jīng)濟(jì)的驅(qū)動效應(yīng)先增加后減少,其形狀與上文半?yún)?shù)估計結(jié)果基本相符,同時也驗證了H1與H2。

控制變量中,市場化程度、對外貿(mào)易依存度、外商直接投資以及教育發(fā)展水平對共同富裕大多具有顯著的正向拉動作用。主要原因分別是:(1)加快市場化進(jìn)程,不僅有助于形成自由、平等、良性的市場競爭,還會促進(jìn)自由資源配置的合理化,進(jìn)而打破區(qū)域分割,加速推動共同富裕;(2)對外貿(mào)易強度越大,中國與世界的關(guān)系越密切,越有助于吸收國外先進(jìn)技術(shù)與資本投資,節(jié)約本國的生產(chǎn)勞動、提高人民收入與經(jīng)濟(jì)效益;(3)積極引進(jìn)外資有助于吸納更多的勞動力就業(yè),同時可以促進(jìn)農(nóng)民增收、減緩城鄉(xiāng)差距;(4)加大教育投資不僅有助于提高一國的勞動力質(zhì)量,提升大眾的知識文化水平,為推動科技飛躍提供深厚的根基與保證,還可以優(yōu)化人才結(jié)構(gòu),傳播科學(xué)知識,使科學(xué)知識轉(zhuǎn)化為現(xiàn)實生產(chǎn)力,提高人的職業(yè)技能,創(chuàng)造出更多的社會財富。而產(chǎn)業(yè)集聚對共同富裕具有顯著的抑制作用,原因可能在于產(chǎn)業(yè)集聚會拉大區(qū)域差距,不利于區(qū)域協(xié)調(diào)均衡發(fā)展。當(dāng)產(chǎn)業(yè)分散于全國各地,企業(yè)生產(chǎn)鏈的上游企業(yè)提供資金與技術(shù),下游企業(yè)提供勞動力與機(jī)器設(shè)備,整個生產(chǎn)鏈所在區(qū)域的人民收入都會提高,從而有助于促進(jìn)區(qū)域間經(jīng)濟(jì)均衡增長,進(jìn)一步加速實現(xiàn)共同富裕。另外,參數(shù)部分變量的待估計系數(shù)均與半?yún)?shù)估計結(jié)果整體趨于一致?；诖?模型設(shè)定更加可靠穩(wěn)健。

2.面板門限回歸模型

為驗證半?yún)?shù)可加面板模型非參部分?jǐn)M合的非線性結(jié)果,本文基于面板門限模型探究數(shù)字經(jīng)濟(jì)在不同水平下對共同富裕的賦能效果。具體面板門限模型如下:

Cpit=β0+β1Digit×I(Digit≤γ)+β2Digit×I(Digit>γ)+λjXit+ui+εit

(6)

其中,γ表示門限值,β0、β1、β2、λj表示待估參數(shù),其他變量同上。估計結(jié)果見表7。

表7 面板門限回歸模型估計結(jié)果

表7列出了面板門限回歸結(jié)果,即不同數(shù)字化程度下,數(shù)字經(jīng)濟(jì)對共同富裕的賦能效果存在差異。首先利用Bootstrap進(jìn)行門限值檢驗,可以看出只有第一個門限值在5%的水平下通過了檢驗,說明該模型只存在一個門限值0.213,門限估計值似然比函數(shù)圖見圖2。接下來估計核心解釋變量數(shù)字經(jīng)濟(jì)在不同數(shù)字化程度下的系數(shù)。當(dāng)數(shù)字化程度小于0.213時,數(shù)字經(jīng)濟(jì)的估計系數(shù)顯著為正,且為0.341;當(dāng)數(shù)字化程度超過0.213時,數(shù)字經(jīng)濟(jì)的系數(shù)變小(0.154),說明數(shù)字經(jīng)濟(jì)可以明顯驅(qū)動共同富裕,但隨著數(shù)字化程度的加深,數(shù)字經(jīng)濟(jì)對共同富裕的驅(qū)動作用逐漸變?nèi)?賦能效果出現(xiàn)“邊際效應(yīng)遞減”的非線性特征。這不僅驗證了假設(shè)2,也與半?yún)?shù)估計結(jié)果相一致,進(jìn)一步說明了上述估計結(jié)果的穩(wěn)健性。

圖2 門限估計值似然比函數(shù)圖

(三)內(nèi)生性檢驗

為解決內(nèi)生性問題,如數(shù)字經(jīng)濟(jì)發(fā)展和共同富裕水平互為因果、模型遺漏重要變量等,本文借鑒韓亮亮等[27]與向云等[1]的做法,選用工具變量法與動態(tài)面板模型兩種方法進(jìn)行檢驗。

1.工具變量法

本文借鑒韓亮亮等[27]的思想,選擇1984年每百人固定電話與數(shù)字經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平的滯后一期的交乘項以及1984年各省萬人郵局?jǐn)?shù)與數(shù)字經(jīng)濟(jì)滯后一期的交互項作為當(dāng)期數(shù)字經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平的兩個工具變量,同時納入模型中,運用兩階段最小二乘估計的方法進(jìn)行內(nèi)生檢驗。檢驗結(jié)果見表8。

表8 兩階段最小二乘估計結(jié)果

表8報告了固定效應(yīng)兩階段最小二乘估計,隨機(jī)效應(yīng)兩階段最小二乘估計以及面板固定效應(yīng)的回歸結(jié)果。首先利用Hausman Test進(jìn)行模型選擇,可以發(fā)現(xiàn)模型在1%的水平下拒絕原假設(shè),所以選擇固定效應(yīng)兩階段最小二乘估計,即表8第2列。從該列可以看出,模型在1%的水平下通過了弱識別性檢驗、內(nèi)生性檢驗以及外生性檢驗,選取的工具變量均是有效的。利用工具變量法緩解了內(nèi)生性問題后,數(shù)字經(jīng)濟(jì)與共同富裕仍呈現(xiàn)正相關(guān),進(jìn)一步驗證了模型的穩(wěn)定性與可靠性。

2.動態(tài)面板模型

建立動態(tài)面板模型,對模型的內(nèi)生性進(jìn)行驗證。公式如下:

(7)

式(7)中,L.Cp指被解釋變量共同富裕的滯后一期,其余變量與上文相同。⑤具體估計結(jié)果見表9。

表9 動態(tài)面板回歸結(jié)果

從表9可以看出:一方面,上述模型的殘差均不具有二階自相關(guān)性;另一方面,根據(jù)過度識別(Hansen)檢驗可以發(fā)現(xiàn),所有工具變量都是有效的,為外生變量,不存在過度識別問題,系統(tǒng)GMM估計結(jié)果是有效的。F檢驗結(jié)果表明,解釋變量系數(shù)為0的原假設(shè)未能通過顯著性檢驗,表明回歸結(jié)果整體顯著。從檢驗結(jié)果來看,被解釋變量共同富裕的一階滯后項的檢驗結(jié)果均顯著。同時,動態(tài)面板估計結(jié)果與靜態(tài)面板模型估計結(jié)果大致相同,各變量的系數(shù)和顯著性也無明顯差別,進(jìn)一步證明了模型的穩(wěn)健性。

五、異質(zhì)性分析

依據(jù)前文的理論分析發(fā)現(xiàn),數(shù)字經(jīng)濟(jì)對共同富裕具有差異化影響。為了驗證該理論,本文從不同維度、不同發(fā)展水平及不同區(qū)域三個方面對數(shù)字經(jīng)濟(jì)影響共同富裕的異質(zhì)性效果進(jìn)行分析。

(一)分維度異質(zhì)性

表10報告了數(shù)字經(jīng)濟(jì)三個分維度影響共同富裕的回歸結(jié)果。第(1)—(4)列分別顯示數(shù)字經(jīng)濟(jì)綜合水平、數(shù)字基礎(chǔ)設(shè)施、數(shù)字產(chǎn)業(yè)化以及產(chǎn)業(yè)數(shù)字化對共同富裕的影響。對比發(fā)現(xiàn),數(shù)字經(jīng)濟(jì)、數(shù)字基礎(chǔ)設(shè)施、數(shù)字產(chǎn)業(yè)化的回歸系數(shù)均顯著為正,產(chǎn)業(yè)數(shù)字化的系數(shù)不顯著為正,且數(shù)字基礎(chǔ)設(shè)施對共同富裕的促進(jìn)效應(yīng)最大,數(shù)字產(chǎn)業(yè)化次之,產(chǎn)業(yè)數(shù)字化影響最小。

表10 分維度異質(zhì)性分析結(jié)果

存在這種差異的可能原因在于:第一,作為數(shù)字經(jīng)濟(jì)的重要組成部分,數(shù)字基礎(chǔ)設(shè)施的建設(shè)不僅助力推進(jìn)基本公共服務(wù)均等化,還可以加速智慧城市和數(shù)字鄉(xiāng)村建設(shè),縮小城鄉(xiāng)與區(qū)域差距,進(jìn)而夯實共同富裕的基礎(chǔ)保障;第二,數(shù)字核心技術(shù)與傳統(tǒng)產(chǎn)業(yè)融合是一個持久的過程,目前融合的廣度和深度仍有待加強,因而產(chǎn)業(yè)數(shù)字化的賦能效果反而有限;第三,產(chǎn)業(yè)數(shù)字化雖然在一定程度上會助推我國經(jīng)濟(jì)高質(zhì)量發(fā)展,但產(chǎn)業(yè)數(shù)字化同時也會帶來低技能勞動力失業(yè)、數(shù)字鴻溝拉大、企業(yè)或行業(yè)壟斷等問題,從而導(dǎo)致貧富分化,不利于共同富裕。因此,在一定程度上驗證了H3。

(二)不同發(fā)展水平與不同區(qū)域的異質(zhì)性

表11報告了面板分位數(shù)回歸結(jié)果與分區(qū)域分析結(jié)果。從表11第(2)—(4)可以看出,隨著共同富裕程度的提高,數(shù)字經(jīng)濟(jì)對共同富裕賦能效果逐漸減弱。對比0.25、0.5以及0.75三個分位點下數(shù)字經(jīng)濟(jì)對共同富裕的估計系數(shù)可以發(fā)現(xiàn),隨著分位點的增加,數(shù)字經(jīng)濟(jì)的估計系數(shù)逐漸從0.475降低到0.399再下降至0.333,說明共同富裕水平越高的地區(qū),數(shù)字經(jīng)濟(jì)的賦能效果越小。從(5)—(6)列可以看出,東部地區(qū)數(shù)字經(jīng)濟(jì)賦能效果弱于西部地區(qū),西部地區(qū)又略遜于中部地區(qū)。⑦這可能有兩方面的原因,一是共同富裕與數(shù)字經(jīng)濟(jì)具有較高的一致性與同步性,即共同富裕程度較高的地區(qū)也是數(shù)字經(jīng)濟(jì)發(fā)展較快的地區(qū),并且同時大多集中在東部地區(qū)。相較于中西部地區(qū),東部地區(qū)本身經(jīng)濟(jì)就比較發(fā)達(dá),人民富裕程度也較高,加大數(shù)字技術(shù)投資力度對該地區(qū)共同富裕的邊際效應(yīng)不如西部地區(qū)的邊際效應(yīng)大。二是目前西部地區(qū)受政府扶持力度較大,并且具有較為豐富的資源稟賦,一方面加大數(shù)字經(jīng)濟(jì)投資力度,有助于推進(jìn)產(chǎn)業(yè)數(shù)字化,改善人民生活水平,另一方面把握當(dāng)下數(shù)字經(jīng)濟(jì)發(fā)展機(jī)遇,有助于縮小東西部區(qū)域差距,實現(xiàn)彎道超車。這進(jìn)一步驗證了H3,即數(shù)字經(jīng)濟(jì)會加速驅(qū)動實現(xiàn)共同富裕,但也會隨著共同富裕程度的提高,促進(jìn)作用逐漸減弱。

表11 不同發(fā)展水平與不同區(qū)域估計結(jié)果

與已有文獻(xiàn)相比,本文更側(cè)重于利用非參數(shù)估計與參數(shù)估計相結(jié)合的方法,對數(shù)字經(jīng)濟(jì)與共同富裕間的非線性關(guān)系進(jìn)行研究。實證發(fā)現(xiàn):第一,數(shù)字經(jīng)濟(jì)對共同富裕拒用正向驅(qū)動作用,但賦能效果呈現(xiàn)“邊際效用遞減”非線性特征;第二,數(shù)字經(jīng)濟(jì)對共同富裕的影響在不同維度、不同發(fā)展水平以及不同地區(qū)都存在顯著差異。該研究不僅驗證了前人數(shù)字經(jīng)濟(jì)賦能共同富裕的結(jié)論,還進(jìn)一步闡述了二者的非線性關(guān)系,對其異質(zhì)性影響進(jìn)行了論述。

六、結(jié)論與政策建議

依托于2011—2020年30個省份的面板數(shù)據(jù),本文以數(shù)字經(jīng)濟(jì)與共同富裕之間的關(guān)系為主線,通過構(gòu)建半?yún)?shù)可加面板模型、面板固定效應(yīng)模型以及動態(tài)面板模型,對數(shù)字經(jīng)濟(jì)的賦能效果進(jìn)行了詳細(xì)闡述,并得出了以下兩個結(jié)論:第一,數(shù)字經(jīng)濟(jì)對共同富裕呈現(xiàn)顯著的正向影響,但該影響因數(shù)字化程度的不同而呈現(xiàn)“邊際效用遞減”的非線性特征。第二,數(shù)字經(jīng)濟(jì)對共同富裕存在異質(zhì)性影響。分維度看,數(shù)字基礎(chǔ)設(shè)施的賦能作用最大,數(shù)字產(chǎn)業(yè)化效果最小,而產(chǎn)業(yè)數(shù)字化的賦能效果介于二者之間;分地區(qū)看,數(shù)字經(jīng)濟(jì)對東部地區(qū)的共同富裕影響低于中西部賦能效果;在不同的共同富裕水平下,隨著共同富裕程度的加深,數(shù)字經(jīng)濟(jì)對共同富裕的促進(jìn)效應(yīng)逐漸降低。

根據(jù)本文研究的結(jié)論,并結(jié)合新時代中國數(shù)字經(jīng)濟(jì)發(fā)展與實現(xiàn)共同富裕面臨的困境,提出如下政策建議:

第一,大力發(fā)展數(shù)字經(jīng)濟(jì),發(fā)揮規(guī)模經(jīng)濟(jì)效應(yīng),彌合數(shù)字經(jīng)濟(jì)邊際效應(yīng)遞減的趨勢,作為其可持續(xù)的內(nèi)生動能,推動高質(zhì)量發(fā)展,保證共同富裕的實現(xiàn)。具體來講,就是發(fā)揮數(shù)字要素作為新生產(chǎn)要素的重要推動力,加快數(shù)字產(chǎn)業(yè)化發(fā)展;加強以5G為核心的數(shù)字基礎(chǔ)設(shè)施建設(shè)投入,為數(shù)字經(jīng)濟(jì)新動能提供設(shè)施基礎(chǔ);推動要素配置效率和企業(yè)的數(shù)字化水平,推動傳統(tǒng)產(chǎn)業(yè)轉(zhuǎn)型升級,實現(xiàn)產(chǎn)業(yè)數(shù)字化。通過上述三個方面,做到數(shù)字技術(shù)與傳統(tǒng)產(chǎn)業(yè)相融合,創(chuàng)新驅(qū)動傳統(tǒng)制造業(yè)發(fā)展,以數(shù)字技術(shù)催生新業(yè)態(tài)與新就業(yè),縮小城鄉(xiāng)差距與收入差距,盡可能實現(xiàn)公共服務(wù)均等化與社會福利最大化,加速實現(xiàn)共同富裕。

第二,從數(shù)字經(jīng)濟(jì)賦能共同富裕的異質(zhì)性分析結(jié)果來看,各區(qū)域要有針對性地制定差異化的發(fā)展策略。如東部地區(qū)需要在鞏固自身地理位置與經(jīng)濟(jì)發(fā)展優(yōu)勢的基礎(chǔ)上創(chuàng)新突破,發(fā)揮浙江、江蘇等數(shù)字經(jīng)濟(jì)與共同富裕示范區(qū)的作用,以先富帶動后富,積極推動整個東部地區(qū)經(jīng)濟(jì)更高更快發(fā)展;中西部地區(qū)應(yīng)以補短板為主,加強新型數(shù)字基礎(chǔ)設(shè)施建設(shè),抓住數(shù)字經(jīng)濟(jì)發(fā)展機(jī)遇,充分利用其技術(shù)溢出和知識溢出效應(yīng),大力引入先進(jìn)的科學(xué)技術(shù)、吸引高素質(zhì)人才和外商投資等。要大力發(fā)展傳統(tǒng)產(chǎn)業(yè),鼓勵新興產(chǎn)業(yè),努力縮小地區(qū)差距,構(gòu)建有助于數(shù)字經(jīng)濟(jì)發(fā)展的社會環(huán)境,使數(shù)字紅利能夠早日惠及全中國所有人民。

[注 釋]

① 《“十四五”數(shù)字經(jīng)濟(jì)發(fā)展規(guī)劃》中,數(shù)字經(jīng)濟(jì)被定義為“以數(shù)據(jù)資源為關(guān)鍵要素,以現(xiàn)代信息網(wǎng)絡(luò)為主要載體,以信息通信技術(shù)融合應(yīng)用、全要素數(shù)字化轉(zhuǎn)型為重要推動力,促進(jìn)公平與效率更加統(tǒng)一的新經(jīng)濟(jì)形態(tài)”。

② 模型的選擇與識別:第一步,用F檢驗方法比較混合回歸模型(PLS)和固定效應(yīng)模型(FE),若p值大于0.05,不拒絕原假設(shè),則不存在固定效應(yīng),選擇PLS,反之,則可能選擇FE;第二步,用LM檢驗比較混合回歸模型(PLS)和隨機(jī)效應(yīng)模型(RE),若p<0.05,拒絕原假設(shè),誤差項存在一階自相關(guān),隨機(jī)效應(yīng)存在一階自相關(guān),則選擇隨機(jī)效應(yīng);第三步,用Hausman 檢驗比較固定效應(yīng)模型FE和隨機(jī)效應(yīng)模型RE,若p<0.05,拒絕原假設(shè),選擇固定效應(yīng)模型。

③ 誤差項的三大問題檢驗:第一,截面相關(guān)檢驗。用Free’s test來驗證是否存在截面相關(guān)問題,若Free’統(tǒng)計量實際值大于1%水平下的臨界值,則拒絕原假設(shè),說明模型有截面相關(guān)問題。第二,異方差檢驗。Modified Wald Test用來檢驗殘差是否存在異方差,發(fā)現(xiàn)Modified Wald Test結(jié)果在1%的水平下不接受原假設(shè),說明誤差項存在異方差問題。第三,自相關(guān)檢驗。采用Wooldridge Test來檢驗殘差是否存在自相關(guān),發(fā)現(xiàn)Wooldridge Test結(jié)果在1%的水平下不接受原假設(shè),模型存在自相關(guān)問題。

④ 外生性檢驗(Sargan Test)用來檢驗外生性問題,原假設(shè)是工具變量與誤差項不相關(guān);內(nèi)生性檢驗(Endogeneity Test)用來檢驗核心解釋變量是否存在內(nèi)生性問題,原假設(shè)為核心解釋變量與誤差項不相關(guān);相關(guān)性檢驗即弱識別性檢驗(Weak Indentify Test),用來檢驗工具變量是否為弱工具變量,原假設(shè)是工具變量與核心解釋變量不相關(guān)。

⑤ 為保證GMM估計的一致性,必須保證不存在自相關(guān)且工具變量與誤差項不相關(guān)。因而用Arellano-Bond的自相關(guān)檢驗方法進(jìn)行檢驗,要求檢驗結(jié)果“存在一階自相關(guān)性”且“不存在二階自相關(guān)”,同時使用Hansen過度識別約束檢驗對所用的工具變量的有效性進(jìn)行檢驗。

⑥ AR(1)、AR(2)檢驗的零假設(shè)為殘差不存在一階、二階自相關(guān);Hansen檢驗的零假設(shè)為工具變量與殘差無相關(guān)性,即模型不存在過度識別;F檢驗的零假設(shè)為回歸方程解釋變量系數(shù)為0。

⑦ 根據(jù)“七五計劃”與《中國衛(wèi)生健康統(tǒng)計年鑒》,目前我國東部地區(qū)包括北京、天津、河北、遼寧、上海、江蘇、浙江、福建、山東、廣東和海南等11個省(市);中部和西部地區(qū)包括山西、內(nèi)蒙古、吉林、黑龍江、安徽、江西、河南、湖北、湖南、廣西、重慶、四川、貴州、云南、西藏、陜西、甘肅、青海、寧夏、新疆等20個省(市、自治區(qū))。