王亚新
(南京审计大学 经济学院，江苏 南京 211815)
“十四五”规划和2035年远景目标纲要提出“加快数字化发展，建设数字中国”，并就打造数字经济新优势、加快数字社会建设步伐、提高数字政府建设水平、营造良好数字生态作出战略部署。***总书记指出，数字经济发展速度之快、辐射范围之广、影响程度之深前所未有，正在成为重组全球要素资源、重塑全球经济结构、改变全球竞争格局的关键力量。根据中国网络空间研究院发布的《中国互联网发展报告2021》，2020年中国数字经济规模达到39.2万亿元，保持9.7%的同比增长速度，已成为经济增长的重要动力。同时，与传统经济相比，数字经济的蓬勃发展赋予生产要素、生产力和生产关系新的内涵和活力。
******强调，共同富裕是社会主义的本质要求，是中国式现代化的重要特征。十四五”时期，是我国全面建设社会主义现代化国家新征程的开局起步期，也是世界百年未有之大变局的加速期、全球百年未遇之大疫情的持续发展期。在这一背景下，切实推进中华民族伟大复兴战略全局，需要重新审视和理解经济发展中公平和效率的问题，促进社会公平和社会稳定，促进共同富裕。
共同富裕的核心问题是正确处理效率与公平的关系，那么数字经济如何促进共同富裕？学术界对于数字经济对经济增长效率和公平的影响都有相关研究。效率方面，作为数字经济关键组成部分的互联网对经济效率和劳动生产率有显著促进作用[1]，互联网对属于技术进步推动型的全要素生产率具有显著促进作用[2]，数字经济通过提高创业活跃度赋能高质量发展[3]。公平方面，数字金融能够通过激发农村居民的创业行为促进经济包容性增长[4]；
而柏培文等[5]认为数字经济降低了中低技能劳动者的收入。
本文采用2011-2016年全国283个地级及以上城市数据，构建数字经济综合指标，通过研究数字经济对城市经济增长效率和经济增长公平的空间溢出效应，以及数字经济通过提升城市创新水平而提高城市经济增长效率，即通过研究数字经济对共同富裕两个核心要素的影响，来讨论数字经济对于共同富裕的影响。因此，本文可能的边际贡献在于：第一，研究数字经济对经济增长的影响，兼顾公平和效率双重视角。以往研究均单一研究数字经济对于经济增长效率和公平的影响，而本文综合了这两个视角。第二，由于共同富裕尚未有成体系的指标，目前学界对于共同富裕的研究大多为定性研究，本文采用实证研究，丰富了共同富裕的研究方法。
1.1 理论框架：数字经济对于城市经济增长效率和公平的空间溢出
数字经济已成为经济增长的新动能，黄群慧等[6]研究得出互联网对于城市整体和制造业全要素生产率具有促进作用。而目前数字经济对于城乡收入的影响仍有争议，陈啸等[7]认为发展普惠金融能够缩小城乡收入差距，而柏培文等[8]的研究发现数字经济会拉大高技能劳动者和低技能劳动者的收入差距。
数字技术缩短了时间和空间的距离，打破了知识和信息传输在地理上的限制，中外学者对于数字经济的空间溢出效应均有研究。Yilmaz等[9]较早关注到信息化具有空间外溢效应，采用实证方法研究了美国48个州的数据。Keller[10]补充了对于溢出距离的研究。在国内研究中，互联网对于改善我国资源配置[11]，以及城市技术效率[12]有显著的空间溢出效应。此外，数字经济对于经济高质量发展、全要素生产率[13]、区域创新质量[14]也存在空间外溢效应。基于以上分析，本文提出如下假设。
假设1：数字经济不仅对当地的经济增长效率有影响，还会对周边地区经济增长效率存在空间外溢效应；
假设2：数字经济不仅对当地的经济增长公平有影响，还会对周边地区经济增长公平产生空间溢出效应。
1.2 理论框架扩展：数字经济对于城市经济增长效率的影响机制
数字经济通过知识溢出效应和劳动力跨区域流动提高城市创新水平。第一，互联网对于区域创新效率的提升具有显著的促进作用，可以成为新时代国家提升区域创新效率的新动能，而与互联网具有相同特征的数字经济同样如此。数字经济跨时空传播的特性可以提高人们获取信息与知识的便利性，使人们打破自身资源禀赋的限制，享有更好的教育水平，从而促使城市人力资本结构高级化，而城市中劳动力教育水平的提升，则会促进城市的创新水平[15]。第二，数字经济通过资本积累效应和劳动力效应的共同作用扩大了高低技能部门的收入差距，势必导致高技能劳动力跨区域流向数字经济水平高的城市，外来人力资本的流动激发流入地城市的创新潜力[16]。
与此同时，城市创新水平的提高能促进经济增长效率。创新驱动的内生增长理论为其奠定了基础，该理论有两种模式，一种是熊彼特增长模式[17]，强调新旧技术的更替；
另外一种是罗默增长模型[18]，该模型是认为新旧技术共存，促使技术多样化。这两种模式都可以促进经济长远发展，提高生产效率。此外，有研究[19]从制度质量视角出发得出创新驱动发展是经济增长动力所在。基于此，本文提出如下假设：
假设3：数字经济可以通过提升城市创新水平促进城市经济增长效率。
2.1 模型构建
2.1.1 空间计量模型设定与说明
根据上述理论机制分析，本文应采用空间杜宾模型，数字经济对于经济增长公平的具体模型如式(1)：
efficiencyit=ρ0Wefficiencyit+β0digit+θ0Wdigit+γ0WZit+νi+νt+εit
(1)
下标i表示地区,t表示年份。被解释变量efficiency表示城市经济增长效率,W为空间权重矩阵, Wefficiency表示被解释变量efficiency的空间滞后项；
ρ为空间自相关回归系数，度量了邻近地区经济增长效率对本地区经济增长效率的影响；
dig是数字经济指标；
Wdig为解释变量dig的空间滞后项；
Z表示控制变量的集合;Vi和Vt分别表示个体和时间固定效应；
ε表示随机扰动项。
然而Lesage & Pace[20]指出，通过使用一个或更多空间回归模型设定的这些点估计来判定是否存在空间溢出效应的做法可能导致错误的结论，而对不同空间模型设定中变量变化的偏微分解释则可作为检验是否存在空间溢出效应假设的更为有效的基础。则使用Lesage & Pace的方法对式(1)进行变形可得式(2)：
efficiencyit=(1-ρ0W)-1(β0digit+θ0Wdigit+γ0WZit)+(1-ρ0W)-1(νi+νt+εit)
(2)
直接效应是一个特定单位中的特定解释变量的变化引起自身的被解释变量的变化，间接效应是一个特定单位中的特定解释变量变化引起其他单位被解释变量的变化。综上，本文采用Lesage & Pace的方法，用直接效应衡量地区内的溢出效应，用间接效应衡量空间溢出效应。
同理，数字经济对于经济增长公平的具体形式如式(3)：
incomegapit=ρ1Wincomegapit+β1digit+θ1Wdigit+γ1WZit+νi+νt+εit
(3)
被解释变量incomegap表示城乡收入差距, Wincomegap表示被解释变量incomgap的空间滞后项; ρ为空间自相关回归系数，度量了邻近地区城乡收入差距对本地区城乡收入差距的影响。同样，使用Lesage & Pace的方法对式(3)进行变形可得式(4)：
incomegapit=(1-ρ1W)-1(β1digit+θ1Wdigit+γ1WZit)+(1-ρ1W)-1(νi+νt+εit)
(4)
2.1.2 扩展模型的设定与说明
为了检验假设3，主要采用城市和时间的双向固定效应模型，构建数字经济对于经济增长效率的直接机制，如式(5)：
efficiencyit=α0+α1digit+α2Zit+νi+νt+εit
(5)
根据上文理论机制分析，数字经济可通过提高城市创新水平来促进城市经济增长效率，因此，要为此进行中介效应检验。本文采用方法为：首先，检验模型(5)的系数α1是否显著。其次在其显著的基础上，构建解释变量dig对于中介变量城市创新水平(innovation_std)的回归模型。最后，将中介变量innovation_std作为控制变量。比较β1、 γ1、 γ2系数来检验中介效应是否存在，如果加入中介变量后，数字经济对经济增长效率的影响减弱甚至消失，意味着数字经济的影响作用至少有一部分来自中介变量，中介效应是存在的。具体如式(6)、式(7)：
innovation_stdit=β0+β1digit+β2Zit+νi+νt+εit
(6)
efficiencyit=γ0+γ1digit+γ2innovation_stdit+γ3Zit+νi+νt+εit
(7)
2.2 变量选取和说明
2.2.1 被解释变量
共同富裕由两部分组成：一是经济增长效率，二是经济增长公平。
(1)经济增长效率。参考已有文献，本文选取单位资本经济产出表示经济增长效率efficiency，即各地级市实际GDP(2002年为基期)与固定资本存量之比，并且对其进行0-1标准化处理。其中，固定资本存量为采用永续盘存法，以2002年为基期计算而得[21]。
(2)经济增长公平。城乡收入差距(incomegap)为经济增长公平的测量指标，用各个地级市城镇居民可支配收入和该市农村居民纯收入的比值刻画，城乡收入差距越大，经济增长的公平性就越低。
2.2.2 核心解释变量
采用百人中互联网宽带接入用户数、计算机服务和软件业从业人员占城镇单位从业人员比重、人均电信业务总量与人均邮政业务总量、百人中移动电话用户数作为互联网发展的测度，用数字普惠金融指数[22]衡量数字金融的发展。由于目前学界对主成分分析法能否能够用于面板数据尚有争议，因此与赵涛所用方法不同，本文采用熵值法将6个指标综合为数字经济综合指标，作为本文的核心解释变量dig。
2.2.3 中介变量
选取城市创新水平作为数字经济影响城市经济增长效率的中介变量，数据选取《中国城市和产业创新力报告2017》[23]，并进行标准化处理。
2.2.4 控制变量
选取地区人均GDP的对数衡量经济发展程度，采用外商实际投资额(按当年汇率进行调整)与城市生产总值的比值刻画外商投资比重(fdi)，用地方一般公共预算收入与地方一般公共支出之比(finance)定义财政自主权，用非农业人口与年末总人口的比例表示城镇化水平(urban)，第一产业生产总值占GDP的比重，再经过标准化来刻画产业结构(primaryindustry_std)，用上述变量作为控制变量，用来测度经济发展程度、外商实际投资额、财政自主权、城镇化水平、产业结构对于对经济增长效率与公平的影响。
2.3 数据来源与描述性统计
本文采用2011-2016年全国283个地级及以上城市数据(陇南、拉萨、铜仁、毕节缺失值较多，故删除)，经济增长效率(efficiency)和城乡收入差距(incomegap)数据来源于《中国城市统计年鉴》《中国区域经济统计年鉴》以及各省统计年鉴，数字经济(dig)来源于《中国城市统计年鉴》和北京大学数字金融研究中心，中介变量城市创新水平来自《中国城市和产业创新力报告2017》。其他控制变量数据均来自于《中国城市统计年鉴》。各个变量的描述性统计结果见表1。
3.1 数字经济与经济增长效率
使用空间计量方法进行估计之前，需要对经济增长效率的空间自相关性进行检验，探讨地区间变量的相关性和反映地区间集聚格局特征，通常采用莫兰Moran’s I指数，得到Moran’s I 指数为0.020，且在1%的水平下显著。因此，应使用空间计量模型进行估计。
参考Elhorst[24]的检验思路，采用拉格朗日乘数(LM)和沃尔德统计量(wald statistics) 来确定空间计量模型。结果如表2所示。
表1 变量描述性统计结果
表2 数字经济与经济增长效率检验结果
由表2可知，本文应采用双重固定效应的SDM模型，这与上文理论分析部分结论一致。SDM的估计结果如表3所示。
表3 空间杜宾模型(SDM)分析结果
表3显示数字经济对于经济增长效率的空间杜宾面板模型的估计结果。由表3第一列的估计结果可知，数字经济的估计系数均为正，且都通过了10%的显著性检验。然而，如上述理论部分所述，在空间计量模型中数字经济对经济增长效率的城市内溢出效应和城市间溢出效应不能简单地用这些点估计结果进行解释，而应采用Lesage & Pace所提出来直接效应和间接效应进行计算。
表3的后两列指数字经济对于经济增长效率的直接效应和间接效应。可以看出数字经济的直接效应为正值且显著，说明数字经济水平提高能够促进经济增效效率。换言之，数字经济存在明显的城市内溢出效应。另外，数字经济的间接效应系数也为正，且在5%的水平下显著，表示数字经济水平提高也会促使其他城市经济增长效率上升。即数字经济对于经济增长效率具有明显的空间溢出效应，假设1成立。与互联网相似，数字经济能够通过减少资源错配、降低交易成本、促进创新要素流动、提高创业活跃度等提高经济增长效率，后文将研究数字经济通过提升城市创新水平提高经济增长效率的机制。
就控制变量而言，经济发展水平(GDP)的直接效应显著为正，而其间接效应为负，即本地区经济发展水平的提升，会抑制其他地区的经济增长效率。就现实意义而言，本地区经济发展水平提升，可能会吸引高技能人才从其他地区流入本地，其他地区由于人才的流失而造成经济效率降低。财政自主权(finance)、城镇化水平(urban)系数均为正但不显著，表明本研究无法说明两者对于经济增长效率有积极影响。
3.2 数字经济与经济增效公平
同上文经济增长效率的检验思路，对数据进行全局的Moran’s I检验，得到Moran’s I 指数为0.101 507 51，且在1%的水平下显著，继而采用拉格朗日乘数(LM)和沃尔德统计量(wald statistics) 来确定空间计量模型，结果如表4所示。由表4可知，同样应采用双重固定效应的 SDM模型，这与上文理论分析部分结论一致。SDM的估计结果如表5所示，表5结果显示，数字经济会拉大本地区的城乡收入差距，且在1%的水平下显著。同样，采用 Lesage & Pace所提出来的直接效应和间接效应进行分析，数字经济能够拉大城市内的城乡收入差距，数字经济每增加一单位，城乡收入差距拉大0.75。本文结论与多数研究相同，都表明了数字经济一定程度上会拉大收入差距[25]。而间接效应的结果显示数字经济的空间外溢效应能够缩小其他地区的城乡收入差距。究其原因，可能是数字经济带来的“就业极化”，使得数字经济薄弱地区劳动力流失，从而使间接效应为负值。
表4 数字经济与经济增长公平的检验结果
表5 数字经济与经济增长公平检验结果
控制变量方面，外商实际投资额和经济发展水平均提高能缩小城市内城乡收入差距，拥有一定经济实力的城市，可能有较高的政府治理能力，促进包容性增长，但其没有明显的空间外溢效应。第一产业生产总值占比的直接效应和间接效应均为正，且都在5%以上水平显著，表明从事第一产业经济活动越多，反而会拉大城乡收入差距。
指标变换检验。本文用数字普惠指数代替由熵值法计算得到的综合指标，对经济增长效率和公平进行检验，经检验两者均适用于时空双重固定效应模型，检验结果不再列出，估计结果如表6、表7。表6和表7显示，数字经济对于经济增长效率的直接效应和间接效应都通过了检验，都在10%水平显著，数字经济增长对经济增长公平的直接效应显著，间接效应系数虽与前文实证结果相反，但是不显著。总之，本文的结论不会因为数字经济指标的测度而改变。
上述基础模型表明数字经济会提高城市经济增长效率，那么数字经济通过什么传导机制实现经济增长效率提升呢？根据理论模型的结论，数字经济通过提高城市创新水平而提升城市经济增长效率。数字经济对经济增长效率的实证结果如表8所示。
表6 数字经济与经济增长效率的稳健性检验结果
表7 数字经济与经济增长公平的稳健性检验结果
表8列(1)为模型(5)的估计结果，表明数字经济对于城市经济增长效率有显著的积极作用，列(2)为模型(6)的估计结果，表明数字经济显著提高了城市创新绩效，数字经济所具有的共享性和渗透性[26]，能够带来新产业、新模式、新业态的变革，从中会伴随大量的技术创新和知识溢出，从而提升城市的创新水平。在模型(5)的基础上加入中介变量创新得到模型(7)，列(3)是模型(7)的估计结果，比较列(1)和列(3)，可得加入创新之后，数字经济对经济增长效率的影响系数变小，结合列(2)创新对经济增长效率有显著促进作用，可得出结论：数字经济通过提升创新水平而提高经济增长效率，故假设3成立。
表8 数字经济对于经济增长效率的影响
6.1 研究结论
实现共同富裕关键在于正确地处理效率和公平的关系，本文针对效率和公平是共同富裕的两个核心要点，构建数字经济综合指标，从效率和公平视角出发，选取我国283个地级市2011-2016年的面板数据，通过分别研究数字经济对于经济增长效率和公平的空间外溢效应，间接说明数字经济对共同富裕的影响，以及扩展研究了数字经济对经济增长效率的影响机制。
本文的研究结论主要包括：第一，数字经济对经济增长效率既有城市内溢出又有城市间的空间溢出效应。表明数字经济不仅通过城市创新水平对本地区的经济增长效率产生积极影响，也会通过空间外溢效应提升其他地区的经济增长效率。第二，数字经济的发展造成的数字鸿沟，将拉大城乡收入差距，而间接效应则显示数字经济将通过空间外溢缩小其他地区的城乡收入差距。第三，机制研究表明，数字经济通过提高城市创新水平而提升城市经济增长效率。
本文从空间维度拓展了数字经济对城市经济增长公平和效率的认识，发现数字经济对城市经济增长和公平有明显的城市内和城市间的溢出效应，数字经济可以通过城市创新传导机制提高城市经济增长效率。
6.2 政策启示
本文得到以下政策启示：第一，政府应激活数字经济活力，挖掘数字经济潜力，不断加大研发投入，促进产学研深度融合，凝聚当地高等院校和科研机构的力量，提高城市的创新水平和发展效率。第二，研究表明数字经济具有空间溢出效应，这对我国统筹区域经济健康发展具有重要启示，各地政府要破除“地方本位”思想，应更加广泛、深入、持续地与其他城市进行经济、政治、文化等各个方面的交流与合作，积极打破城市间的市场壁垒，消除区域间要素流动的体制机制障碍，更好地发挥经济增长效率较高地区的空间外溢效应。
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