谢家智 杨付云

〔摘要〕数字经济如何赋能共同富裕尚未得到有效探索，为了探讨数字经济促进共同富裕这一新动能，本文基于2011—2020年中国省级面板数据，利用耦合协调度模型测算了共同富裕和数字经济发展指数，研究了数字经济对共同富裕的作用机理和影响路径。结果表明：数字经济发展水平和共同富裕水平不断提高；数字经济显著促进共同富裕，数字经济既能够提高收入水平，又能够降低收入分配不公平程度，促进收入与公平二者协调统一，实现共同富裕；数字经济对共同富裕影响具有异质性，西部地区促进效应最大；数字产业化对东部地区的共同富裕赋能作用大于产业数字化，而中部地区和西部地区反之；创新效应和普惠效应是数字经济的主要传导机制，数字经济通过创新效应和普惠效应显著提升共同富裕；数字经济发展存在空间溢出效应。

〔关键词〕数字经济；共同富裕；空间溢出效应；耦合协调度模型

中图分类号：F49；F124.7    文献标识码：A    文章编号：1008-4096（2023）02-0049-12

一、引  言

“治国之道，富民为始”。党的二十大报告指出“共同富裕是中国特色社会主义的本质要求”，也是中国式现代化的本质要求之一。共同富裕归根结底是发展的问题和发展成果由人民共享的问题，是“做大蛋糕”与“分好蛋糕”的问题。数字经济是引领新一轮技术革命和产业转型的新经济，是经济增长的新引擎。数字经济的形成与发展，改变了人们的生产方式、生活方式以及社会财富的分配方式。因此，数字经济的发展对共同富裕的影响引起了学者们的高度关注，学术界关于数字经济对共同富裕影响的研究也由此展开。

一部分学者认为，数字经济能够加快产业升级和结构调整，促进产业结构高级化和产业结构合理化，促进经济发展，調节收入分配，兜底民生保障，减少信息障碍，有助于促进共同富裕。另一部分学者认为，发展数字经济依赖于创新性的人才和相应的技术设备；数字经济带来普惠效应的同时，也会产生数字鸿沟。数字信息作为经济社会发展新的资源和要素，数字鸿沟不利于实现共同富裕。因此，数字经济是否能够影响共同富裕目标的顺利实现？如果对共同富裕有影响，那么它是通过何种机制来实现的？数字经济突破时空限制和资源约束对共同富裕的影响在时间和空间上是否存在一致性？对于这些问题，学术界研究的成果较少，并且未能得出一致的结论。虽然理论上数字经济能够为共同富裕提供新动能和可行路径，但数字经济和共同富裕的程度和量化难度较大，从时间和空间两个维度对数字经济影响共同富裕的研究较少。基于此，本文使用省级面板数据来检验数字经济对共同富裕的影响，并构建数字经济机制变量的交互项，检验数字经济对共同富裕的传导机制，同时考虑到数字经济突破了地理上的资源约束和时空限制，基于空间杜宾模型对数字经济进行了空间溢出效应检验。

本文的边际贡献可能在于：第一，丰富了现有文献产业数字化指标的度量。本文从智能制造、智慧农业、数字金融、数字交易和数字政府五个维度反映产业数字化发展水平，并设立相应的指标，丰富和拓展了数字经济指标体系。第二，本文从创新效应和普惠效应两个方面检验了数字经济赋能共同富裕的传导机制，丰富了共同富裕的研究成果。第三，本文从时间和空间两个维度，探讨数字经济对共同富裕的影响，拓展了数字经济赋能共同富裕的研究视角。

二、文献梳理与研究假设

（一）数字经济与收入水平

从现有文献来看，学术界关于数字经济对收入水平的影响未取得一致的结论。一部分学者认为数字经济能够促进收入水平提高，具有显著的收入增长效应。数字经济能够拓宽劳动者增收渠道，优化农民群体的创业方式，让他们能够拥有更多的平等创业机会［1］，能够增强企业创新活力［2］，提高资源配置效率，提高农村家庭收入和增加工作机会［3］，进而促进收入水平提高。另一部分学者认为，数字经济对收入水平的提高存在一定的负面影响，工业智能化降低了农业转移人口的收入水平与工作稳定性［4］，不利于提高农村家庭收入水平。

从总体上来说，数字经济有利于提高收入水平。一方面，数字信息作为一种生产要素，可以拓宽劳动者增收渠道，共享经济、平台经济催生了许多新型就业岗位［5］，提高了现有岗位和劳动力的匹配效率，带来了新的就业机会，促进了灵活就业；与此同时，数字经济还可以扩宽农产品的营销渠道，促进了农村特色产业集聚［1］，人工智能、大数据和云计算等新技术和传统产业之间进行了一次较为深入的融合，释放了产业活力，催生了直播电商、“网红经济”、线上“地摊经济”的发展。

另外，数字经济能够促进产业升级，带动产业结构优化调整，以其特有的创造性和协同性，减少各部门之间的信息障碍，从而提高系统的整体运行效率［6］和生产力水平，由此提高了劳动生产率，进而提高居民收入水平。由此可见，数字经济将数字信息作为一种新的生产要素注入生产函数，拓展了传统的劳动、资本、技术等生产要素范畴。这说明，数字经济能够拓宽劳动者增收渠道，促进创业和收入增长，进而提高居民收入水平。据此，本文提出如下假设：

假设1：数字经济有利于提高收入水平。

（二）数字经济与收入差距

在城乡收入差距上，数字经济有利于缩小城乡收入差距，并且在城镇化水平程度较低阶段，在欠发达的地区，农村居民收入差距明显缩小［7-8］；在地区收入差距上，数字经济与地区收入差距之间存在相关性，数字经济发展较快的地区往往具有更高的收入水平［9］。此外，数字经济的发展会造成数字鸿沟，扩大收入差距［10-11］。随着中国数字化发展程度的提高，农村居民收入差距的趋势呈现出“倒U型”形态。

总体来说，数字经济有利于降低收入分配不公平程度。一方面，数字经济重构社会化分工合作体系，以数字平台和信息化技术为基础，对社会资源精确配置，打破时间与资源的限制，激发了人们多元化的个人需求，满足了偏远地区小微企业的小规模柔性发展需要。大数据、信息技术的运用，为实现均衡发展提供了包容机制，数字经济的发展推动了城乡之间的数据共享，促进了城乡协调发展［11］。另一方面，数字经济正在重塑社会就业结构，数字平台拥有广泛覆盖、高聚合的功能，使产品多样化与个性化的需求快速衔接，也正是因为数字平台的出现，才涌现出一批贴近消费者的社区微工厂、带货主播、物流配送、快递等新兴的工作岗位。新的就业岗位使就业门槛有所下降，就业需求不断得到满足，就业途径也变得更加宽广。数字经济为人们提供了更加灵活多样的就业机会，增加了社会总福利［12］。由此可见，数字经济突破传统经济时空限制，实现资源共享和公共服务均等化，能够较为有效地降低收入分配不公平程度。据此，本文提出如下假设：

假设2：数字经济有利于降低收入分配不公平程度。

（三）数字经济与共同富裕

相较于传统经济，数字经济作为新型经济形态，加快了社会财富创造和积累。特别是数字技术不断创新和广泛应用，极大地促进了生产力的发展，为共同富裕提供了新动能。一方面，数字经济有助于改善资源要素配置，提高经济发展质量和水平［13-15］。另一方面，数字经济本身具有强大的增长潜力，能够快速地实现财富创造和积累，进而促进共同富裕。与此同时，数字经济既具有“做大蛋糕”的作用，又具有推进“分好蛋糕”的作用，通过这两个方面来促进共同富裕的实现［16］。因此，数字经济能够提高全要素生产率，加速社会财富积累，提高全社会的共同富裕水平。据此，本文提出如下假设：

假设3：数字经济有利于实现全体人民共同富裕。

（四）数字经济赋能共同富裕的机理

数字技术作为一种新型技术，数字经济作为一种新型经济形态，数字技术支持的数字经济在现代经济发展中产生特殊的资源效应、创新效应和普惠效应，促进共同富裕的实现。资源效应是指数字信息成为现代经济发展中的新型资源，并能够促进包括土地、资本、劳动力和科技等资源效率的提升，从而实现资源效应。在数字产业化和产业数字化发展背景下，数字经济的资源效应更加明显，数字技术发挥了巨大的经济和财富增长作用。创新效应是指因为数字技术具有可编辑性和共享性，数据资源具有开放性和融合性，加快了创新进程。此外，数字经济因为具有虚拟性，摆脱了实体物理空间约束，提高了分布式要素的处理和整合效率，进而提高生产效率。普惠效应是指数字经济通过信息通信技术构建组织间的信息系统实现数字信息高效互换，有利于降低交易双方的信息不对称程度，减少摩擦，降低交易成本。在数字技术支持下的数字普惠金融具有更低的交易和服务门槛，缓解融资约束[17]。据此，本文提出如下假设：

假设4：数字经济能够通过创新效应和普惠效应加强对共同富裕的影响。

（五）数字经济与空间溢出效应

物联网、大数据、通信技术的发展，打破时空、资源、地域方面的限制，实现跨区域分工和协作，区域经济活动之间的空间联系已成为不争的事实。具体表现为：互联网、信息化对区域经济发展存在空间溢出效应；数字经济与实体经济融合存在显著的空间溢出效应；数字经济对全要素生产率存在显著的空间溢出效应；数字经济对城市经济高质量发展等存在空间溢出效应。数字经济是以网络技术为技术支撑的，因而在一定程度上，其发展对人类社会的发展也会产生一定的空间外溢作用。据此，本文提出如下假设：

假设5：数字经济对共同富裕具有空间溢出效应。

三、共同富裕与数字经济指标测度

（一）共同富裕指标测度

⒈ 指标体系构建

本文借鉴邹克和倪青山［18］的研究方法，利用耦合协调度模型构建共同富裕指标体系，并对其进行定量测度。共同富裕的一级指标包括衡量富裕程度的收入指标和衡量分配公正合理程度的公平指标。因此，共同富裕指标体系如表1所示。

表1共同富裕指标体系

注：“+”表示正向指标，“-”表示逆向指标。下表同。

由表1可知，城乡居民收入比采用当年城镇居民人均可支配收入与农村居民人均可支配收入的比值；区域收入差距采用当年各地区城镇居民可支配收入与标杆地区的比值，本文选择上海市作为标杆地区，由于部分数据缺失，使用插值法进行补齐。公平指标中，除城乡恩格尔系数比和城镇化率外，其他所有公平指标均为负向指标，原始数据均来源于各省份统计年鉴、《2020年中国农村贫困监测报告》。

⒉ 耦合协调度模型的建立

本文根据指标的性质将全部指标分成正向指标与负向指标，然后利用极大极小值法，对原始资料进行标准化处理，以克服各指标的维度差别，并采用耦合协调度模型测度共同富裕水平。

首先，构建一级指标收入综合发展水平评价模型，计算公式为：

U_1=∑_（i=1）^n〖a_i M_i 〗                                                                                                                                                           （1）

其中，U1為收入综合发展水平，n为指标个数，a_i为指标权重，M_i为标准化数值。

其次，构建一级指标公平综合发展水平评价模型，计算公式为：

U_2=∑_（i=1）^m〖b_i y_i 〗                                                                                                                                                            （2）

其中，U_2为公平综合发展水平，m为指标个数，b_i为指标权重，y_i为标准化数值。

最后，构建耦合度及耦合协调度模型。共同富裕耦合度的计算公式为：

C=2√（U_1·U_2/（U_1+U_2 ）^2 ）                                                                                                                                           （3）

其中，C、U_1、U_2分别为耦合度、收入综合发展水平、公平综合发展水平。由于耦合度自身的局限性，本文采用耦合协调度模型测度。设共同富裕的耦合协调度为D，计算公式为：

D=√（C·T），T=αU_1+βU_2                                                                                                                                          （4）

其中，D為耦合协调度，T为共同富裕综合发展评价指数，α、β为各一级指标权重，因为收入和公平两个一级指标同等重要，因而赋值α= β=0.5。

（二）数字经济指标测度

数字经济所包含的内容非常宽广，从不同角度看，其含义界定也存在一些差异。本文构建的数字经济指标体系如表2所示。

从发展路径进行分析，数字经济应当包含两个方面的内容：数字产业化和产业数字化。本文在对相关问题进行探讨的时候，借鉴了杨慧梅和江璐［15］的方法，将数字产业化细分为三个方面：电子信息制造业规模、主要产品产量；电信业规模、通信能力及服务水平；软件和信息技术、互联网和相关服务业规模及发展状况。借鉴葛和平和吴福象［19］的研究，从智能制造、智慧农业、数字金融、数字交易、数字政府五个方面刻画产业数字化指标。其中，智慧农业中，农产品网络零售额表示农产品数字化交易水平；农业物联网等信息技术应用使用农村邮政网点平均服务人口数量来衡量；数字农业农村创新基地使用阿里研究院报告中不同省（市、区）淘宝村数量来衡量；选择由北京大学数字金融研究中心开发的“普惠”指标，对各省（市、区）的数字金融发展进行评价；选用第三方移动支付水平、互联网保险水平、有电商交易的企业占比和电子商务交易额来衡量数字交易指标；数字政府采用政府网站绩效评估分值来衡量。

（三）测度结果分析

⒈ 共同富裕结果分析

从测度结果来看，2011—2020年共同富裕水平呈现不断上升趋势。共同富裕水平从2011年的0.480上升到了2020年的0.663，提高了33.7%，收入和公平两者共同协调促进了共同富裕。从收入水平来看，收入指数从2011年的0.131上升至2020年的0.399，提高了2倍多，对共同富裕的促进作用十分明显，主要得益于2020年中国贫困人口已经全面实现了脱贫。中国在收入分配公平方面也做出了积极努力，精准扶贫助力实现了全面脱贫，使农村贫困发生率降到了0，取得了人类减贫史上一个里程碑标志的伟大成就。

⒉ 数字经济结果分析

从测度结果来看，中国数字经济综合发展水平呈现不断上升趋势，从2011年的0.316上升至2020年的0.545，提高了72.4%。从产业数字化程度的角度出发，产业数字化指标从2011年的0.113上升至2020年的0.439，提高了288.5%。这些年来，中国积极打造数字经济基础设施，支持5G大规模推广工作，推动产业向着数字化转型。积极发展智慧城市和数字乡村，培育和壮大数字产业，发展集成电路和人工智能，实现了数字经济的融合发展。

四、模型构建与数据来源

（一）模型构建

根据上述假设1—假设3，构建基本计量模型：

Y_it=β_0+β_1 diei_it+γcontrol+u_i+ε_it （5）

其中， Y_it表示被解释变量，包括共同富裕（copiit）、收入指数（inciit）、公平指数（equiit）；dieiit表示数字经济指数；control表示一系列控制变量；u_i表示个体固定效应。

为了增强模型的解释力度，降低遗漏变量的影响，本文借鉴已有文献，选择如下五个控制变量：（1）受教育水平（eduyit），用6岁及以上人口平均受教育年份衡量。其中，文盲应当为0年，小学应当为6年，初中应当为9年，高中应当为12年，大专及以上应当为16年，乘以相应受教育水平的劳动人口所占比例得到该指标。（2）创新能力（inoait）。用发明专利申请量对数来表示。（3）对外开放水平（openit）。用对外贸易进出口总额与当年GDP的比值衡量。（4）城镇化水平（urbanit）。用城镇人口与总人口的比值来衡量。（5）金融发展水平（fideit）。用金融机构贷款余额占当年地区生产总值的比重衡量。

（二）数据来源

本文采用省级面板数据，选取中国30个省份（西藏、港澳台地区除外），除了测度指标已经说明数据来源外，城镇化水平、创新能力等各项数据来源于国家统计局网站、各省份统计年鉴和《中国金融统计年鉴》，并且利用插值法对某些遗漏的资料进行了修正。

五、实证结果分析

（一）结果分析

本文采用固定效应模型进行回归分析，数字经济对共同富裕的基本回归结果如表3所示。

由表3可知，列（1）和列（2）为数字经济对收入（inci）的回归结果；列（3）和列（4）是数字经济对公平（equi）的回归结果；列（5）和列（6）是数字经济对共同富裕（copi）的回归结果。由回归结果中列（1）和列（2）可知，diei的系数为正，通过显著性检验（在1%的显著性水平），表明数字经济有利于收入水平的提升，验证了假设1。控制变量创新能力和城镇化水平的系数显著为正，表明数字经济对促进收入有一定的正向影响；而控制变量对外开放程度和金融发展水平的系数为负，表明数字经济对收入有一定的负向影响，金融发展水平的系数不显著，其对收入产生负向影响的原因可能在于区域经济发展不平衡，存在滞后效应，不利于提高总体收入水平。

由回归结果中列（3）和列（4）可知，diei的系数也为正，通过显著性检验（在1%的显著性水平），验证了假设2。说明数字经济能够降低收入分配不公平程度。数字经济通过支持中低收入群体、农村脱贫群众，有效提高其收入水平，缩小城乡收入差距，通过支持中小企业发展实现更高水平的就业，从而让收入分配不公平程度降低。受教育水平、金融发展水平和城镇化水平具有同样的作用。然而创新能力不利于收入分配公平，结果也并不显著。

由回归结果中列（5）和列（6）可知，diei的系数也为正，并通过显著性检验（在1%的显著性水平），验证了假设3。也就是说，数字经济能够较为有效地促进区域协调发展，通过创新效应、普惠效应等改善收入分配状况、提高收入水平，并通过收入和公平两者协调统一，推动共同富裕。

（二）稳健性检验

本文将样本分为2011—2014年和2015—2020年两个时间段，分别进行回归，稳健性检验回归结果如表4所示。

由表4可知，2011—2014年和2015—2020年的回归结果在1%水平下显著，数字经济对共同富裕影响的回归结果相对稳定。使用系统GMM模型进行再次估计， 结果如在表4的列（3）所示，AR（2）和Sargan检验都通过了稳健性检验，数字经济变量的估计系数仍然显著为正，这就再次证实了基准回归结果的可靠性。

（三）异质性分析

⒈ 区域异质性

本文将样本划分为东部地区、中部地区和西部地区三类样本，实证分析数字经济在促进共同富裕方面是否存在区域异质性。 由回归结果可知，数字经济的系数为正，东部、中部和西部均在1%的显著水平下显著。也就是说，数字经济具有明显的区域异质性，表现为对西部地区的共同富裕程度的正效应最大，对中部地区的正效应次之，对东部地区的正效应最小。同时，本文也做了数字经济对收入、公平的区域异质性检验，发现数字经济对收入有提升作用，东部地区的收入水平提升幅度最大，中部地区、西部地区次之；而数字经济对公平指数的系数也为正，说明数字经济有利于降低收入分配不公平程度，但东部地区、中部地區的统计显著性水平分别为1%、5%，而西部地区统计不显著。

⒉ 分维度异质性

本部分研究了数字产业化（diin）和产业数字化（indi）两个数字经济分维度对收入、公平和共同富裕的回归结果。 产业数字化对收入、公平和共同富裕的促进作用均大于数字产业化。另外，产业数字化和数字产业化对收入水平的提升效果较为明显。

（四）机制检验

本文引进创新效应（inef）和普惠效应（lninfi）作为影响共同富裕的机制变量（mech）。引入上述机制变量及其与解释变量的交互项分析数字经济对共同富裕的作用机制。构建模型（6）。如果α1有明显的正向，说明数字经济在机制变量的影响下起到了赋能的作用。

Y_it=α_0+α_1 diei_it×mech_it+α_2 mech_it+γcontrol+u_i+ε_it （6）

其中， Y_it表示被解释变量，包括共同富裕（copiit）、收入指数（inciit）、公平指数（equiit）；核心解释变量diei_it×mech_it为数字经济指数与机制变量（分别为inef和lninfi）的交互项；control表示一系列控制变量；u_i表示个体固定效应。本文的机制检验回归结果如表5所示。

由表5的列（1）和列（2）可知，在控制了普惠效应的前提下，数字经济与创新效应的交互项的系数为正，通过显著性检验，说明数字经济可以在创新效应的作用下显著提高收入水平，降低收入分配不公平程度。由列（4）和列（5）可知，在控制了创新效应的前提下，数字经济与普惠效应的交互项的系数为正，通过显著性检验，说明数字经济在普惠效应的作用下能够显著提高收入水平和实现收入分配公平。而数字经济与机制变量的交互项对共同富裕也有积极的促进作用，但显著性偏低。因此，机制检验结果表明，数字经济发展通过创新效应和普惠效应显著提高收入和公平，实现收入和公平的协调统一，从而赋能共同富裕，验证了假设4。

（五）空间效应

⒈ 空间模型设定

本文构建的空间模型如式（7）所示：

copi_it=?_0+ρ_1 Wdiei_jt+ρ_2 Wcopi_jt+γcontrol+u_i+ε_it （7）

其中，Wdiei_jt=∑_（j=0）^nW_ij  diei_ij，表示其他地区数字经济空间滞后项；Wcopi_jt=∑_（j=0）^nW_ij  copi_ij，表示其他地区共同富裕空间滞后项；control表示控制变量。

⒉ 空间权重矩阵构建

本文考虑到地理空间相互邻近的地区在经济发展水平上差距较大，并且随着互联网信息化的发展，地区间的信息交流突破了这种地理上的距离限制。因此，借鉴杨惠梅和江璐［16］的做法，选取经济距离作为空间权重矩阵，如式（8）所示：

W_ij={（0，i=j@1/|avGDP_i-avGDP_j | ，i≠j）┤ （8）

其中，avGDP表示消除物价变动之后的地区人均国内生产总值。

⒊ 空间模型回归结果

Lesage和Pace［20］在经过一系列的研究之后得出结论认为，由于邻近地区相互影响较大，单靠线性回归因子来说明空间的回归分析会产生误差。因此，本文最终选择使用Lesage和Pace［20］的做法，对数字经济对共同富裕产生的影响进行了分析。由回归结果可知， 当其他变量都不改变的情况下，数字经济的直接效应、间接效应和总效应的估计系数在1%的统计水平上均为正且显著，说明数字经济的发展不仅会提高本地區的收入、公平和共同富裕程度，而且也会提高其他地区的收入、公平和共同富裕程度，从而对假设5进行了验证。

六、结论与政策建议

（一）结论

基于以上理论和实证分析，本文得到以下结论：（1）中国数字经济发展水平和共同富裕程度不断提高，数字经济发展水平主要得益于产业数字化水平的提高，收入水平的提高是共同富裕程度提高的主导力量。（2）数字经济对共同富裕具有赋能作用，促进收入与公平二者协调统一，进而促进了共同富裕。（3）机制检验分析表明，数字经济能够发挥创新效应和普惠效应，对收入和公平产生显著的正向影响。（4）区域异质性分析发现，数字经济对共同富裕具有显著的区域异质性，表现为对共同富裕的正效应在西部地区最大，中部地区次之，东部地区最小。分维度表明产业数字化对收入、公平和共同富裕的促进效应均大于数字产业化。（5）数字经济发展存在空间溢出效应，而且也会提高其他地区的收入、公平和共同富裕程度。

（二）政策建议

本文提出以下三个方面政策建议：

第一，积蓄数字经济比较优势，制定差异化数字经济发展政策。数字经济对共同富裕的影响具有显著的区域异质性，数字经济赋能共同富裕在中部地区、西部地区的促进效应最大，也就是说，各地区在制定相关政策的时候，应当根据本地的特色和优势，采取相应的对策，才能让数字经济实现更快的发展。对于东部地区，数字基础设施趋于完善，应当强化战略规划，建设核心技术应用服务体系，促进高新技术产业能级跃升，强化顶层技术攻关；对中部地区和西部地区来说，应当着力加强数字基础设施建设，完善数字产业布局，围绕着供应体制的变革，注重对需求变化的应当措施，从而更好地适应数字经济的发展，不断催生新行业和新业态，积蓄数字化发展新动能。

第二，推进数字产业化和产业数字化发展，充分发挥创新效应和普惠效应。一方面，充分发挥数字经济的创新效应，推进数字经济与实体经济深度融合，加速数字产业化与产业数字化。应当以健全多元化投入机制、增强基础数字技术研发能力、加强科技体制改革和完善法律法规等措施，推动数字经济创新发展。另一方面，充分发挥数字经济的普惠效应，促进制造业等领域加快向数字化、智能化方向发展，使5G技术、云计算等领域都能够取得较快的发展和提升，并将其应用到更多的领域，从而形成一个“数字经济+普惠金融”良好环境，使数字金融发挥更大的普惠、共享效应。

第三，充分利用数字经济的外溢效应，构建区域协同发展网络。数字经济不受地理的限制，也不受空间和地域的限制。因此，充分利用数字经济的空间溢出效应，无疑是协调区域发展的关键。构建以互联网信息技术为依托的区域协同发展网络，促进信息技术与实体产业深度广泛融合，通过区域间的分工和协作，缩小区域发展差距，缩小城乡居民收入差距。数字经济的发展规律不同于传统经济，可以从专用政策和通用政策两个方面建立符合其发展规律的政策体系［21］，以此促进数字经济快速发展，更好地推进共同富裕。

参考文献：

［1］  张勋，万广华，张佳佳，等.数字经济、普惠金融与包容性增长[J].经济研究，2019，54（8）：71-86.

［2］  刘诚.数字经济与共同富裕：基于收入分配的理论分析[J].财经问题研究，2022（4）：25-35.

［3］  李宝琴.数字经济的农村减贫效应研究[J].信阳师范学院学报（哲学社会科学版），2022，42（2）：51-55，94.

［4］  刘欢.工业智能化如何影响城乡收入差距——来自农业转移劳动力就业视角的解释[J].中国农村经济，2022（5）：55-75.

［5］  罗小芳，王素素.数字经济、就业与劳动收入增长——基于中国家庭追踪调查（CFPS）数据的实证分析[J].江汉论坛，2021（11）：5-14.

［6］  KETTENI E .Information technology and economic performance in U.S industries[J]. Canadian journal of economics，2009，42（3）：809-843.

［7］  柳江，趙兴花，程锐.数字经济改善城乡收入差距的门槛效应研究[J].开发研究，2020（6）：105-113.

［8］  李晓钟，李俊雨.数字经济发展对城乡收入差距的影响研究[J].农业技术经济，2022（2）：77-93.

［9］  陈修颖，苗振龙.数字经济增长动力与区域收入的空间分布规律[J].地理学报，2021，76（8）：1882-1894.

［10］  LORENCE D P， PARK H， FOX S. Racial disparities in health information access： resilience of the digital divide[J].Journal of medical systems，2006，30（4）：241-249.

［11］  陈文，吴赢.数字经济发展、数字鸿沟与城乡居民收入差距[J].南方经济，2021（11）：1-17.

［12］  杨文溥.数字经济促进高质量发展：生产效率提升与消费扩容[J].上海财经大学学报，2022，24（1）：48-60.

［13］  柏培文，张云.数字经济、人口红利下降与中低技能劳动者权益[J].经济研究，2021，56（5）：91-108.

［14］  郭吉涛， 梁爽.数字经济对中国全要素生产率的影响机理：提升效应还是抑制效果？[J]. 南方经济， 2021（10）： 9-27.

［15］  杨慧梅，江璐.数字经济、空间效应与全要素生产率[J].统计研究，2021，38（4）：3-15.

［16］  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.

［17］  王聪聪，党超，徐峰，等.互联网金融背景下的金融创新和财富管理研究[J].管理世界，2018，34（12）：168-170.

［18］  邹克，倪青山.普惠金融促进共同富裕：理论、测度与实证[J].金融经济学研究，2021，36（5）：48-62.

［19］  葛和平，吴福象.数字经济赋能经济高质量发展：理论机制与经验证据[J].南京社会科学，2021（1）：24-33.

［20］  LESAGE J P ， PACE R K. Introduction to spatial econometrics[M]. Boca Raton：CRC press， 2009：355-376.

［21］  陈万钦.数字经济理论和政策体系研究[J].经济与管理，2020，34（6）：6-13.

Digital Economy Empowering Common Prosperity： Mechanism of Action and Path of Influence

XIE Jia-zhi ，YANG Fu-yun

（College of Economics and Management， Southwest University， Chongqing  400715， China）

Summary：It has always been the unswerving goal of the Communist Party of China to achieve common prosperity.Digital intelligent technology has become the key technical support for economic and social transformation， which makes the digital economy a new driving force for common prosperity. However， there are few existing studies on how the digital economy influences common prosperity from both time and space aspects， especiallyon the mechanism of digital economy empowering common prosperity.

Based on the provincial panel data in China from 2011 to 2020， this paper uses the coupling coordination model to calculate the common prosperity and digital economy development index， and studies the mechanism and influence path of digital economy on common prosperity. The research results are as follows. The level of digital economy development and common prosperity continues to improve. The digital economy significantly promotes common prosperity， which can not only increase income levels， but also reduce income inequality， promote the coordination and integration of income level and income equality， and achieve common prosperity. The digital economy has significant heterogeneity for common prosperity， with the largest promotion effect in China's western region. Moreover， digital industrialization has a greater effect on the common prosperity of the eastern region than industrial digitalization， while the effect of industrial digitalization is larger in China's central and western regions. The innovation effect and inclusive effect are the main transmission mechanisms of the digital economy， and the digital economy significantly enhances common prosperity through the innovation effect and inclusive effect. There is a spatial spillover effect in the development of the digital economy.

Compared with other studies， the marginal contributions of this paper lie in the following aspects. First， it enriches the measurement of existing digitization indicators of the literature industry. This paper depicts industrial digitalization indicators from five aspects： intelligent manufacturing， smart agriculture， digital finance， digital trading， and digital government. This is different from the measurement of industrial digitalization indicators in existing literature， and enriches the existing digital economy index system. Second， it enriches the research mechanism for common prosperity.This paper verifies the mechanism of digital economy empowering common prosperity from the aspects of innovation effect and inclusive effect， and enriches existing research on the mechanism of digital economy empowering common prosperity.Third， it broadens the perspective of the digital economy empowering common prosperity.

To a certain extent， this paper discusses the impact of digital economy on common prosperity， and reveals the mechanism path of digital economy to empower common prosperity， which is helpful for government departments to formulate corresponding digital economy development strategies.

Key words：digital economy; common prosperity; spatial spillover effect; the coupling coordination model

（责任编辑：孟  耀）

收稿日期：2023-01-10

基金项目：国家社會科学基金一般项目“数字化时代创新链与产业链融合的机制创新与政策协同”（22BJY034）；国家社会科学基金一般项目“乡村振兴战略背景下第一书记驻村制度实践机制及绩效评价研究”（19BJL031）；辽宁省教育厅基本科研项目“乡村振兴中辽宁农村低收入群体收入增长长效机制及对策研究”（LIKMR20221574）

作者简介：谢家智（1967—），男，四川西充人，教授，博士生导师，主要从事金融经济学、中国式分权与金融发展等研究。E-mail：932900972@qq.com

杨付云（1997—），男，宁夏海原人，硕士研究生，主要从事智能金融与风险管理等研究。E-mail：1769450714@qq.com