數字經濟對城市相對貧困的影響

徐思雨

（遼寧大學經濟學院，沈陽 110036）

引 言

2020年，中國徹底消除絕對貧困，實現脫貧攻堅戰的全面勝利，但全面脫貧并不意味著扶貧工作的結束，國務院明確指出，脫貧工作的下一階段將轉向相對貧困。絕對貧困雖已消除，但相對貧困長期存在，緩解相對貧困，既是鞏固脫貧成果的重要保障，又可為實現共同富裕保駕護航。相比于農村貧困，城市貧困具有脆弱性、隱蔽性、動態性等特征，工資收入是城市貧困人口的主要收入來源，一旦遭遇外部沖擊而失業，貧困人口會難以維持正常生活。此外，城市相對貧困更易導致貧富差距擴大，不利于社會健康發展，不利于實現共同富裕。

近年來，我國數字經濟快速發展，并逐步成為構建現代化經濟體系的重要引擎。憑借互聯網、大數據、人工智能、區塊鏈等技術，數字經濟可在緩解相對貧困中發揮重要作用。相比之下，城鎮地區的數字化基礎設施建設更為完善，人口密度更大，更利于數字經濟發揮作用。但數字經濟是一把雙刃劍，通過數字技術，人們可以獲取各種有用知識提升自身能力和收入，也可能遭遇詐騙、賭博等違法違規行為，讓自身遭受慘重損失。因此，本文關于數字經濟影響城市相對貧困的研究，具有重要現實意義。

1 文獻回顧

數字經濟正在深刻改變著中國經濟，學術界對數字經濟進行了大量的研究，這些研究可概括為兩個方面：

（1）數字經濟的測度。深入研究數字經濟的前提是對數字經濟發展水平進行科學、精準的測算，世界銀行、OECD等國際組織較早關注數字經濟如何進行測算，美國經濟分析局、澳大利亞統計局、中國信通院通過經濟增加值方法計算了各國數字經濟的規模［1］。 蔡躍洲和牛新星 （2021）［2］從數字化技術及數字經濟的特征出發，基于增長核算和計量分析討論了中國的數字經濟規模。為全面分析數字經濟發展狀況，學者們還從不同維度選擇指標構建指標體系，并基于熵值法、主成分分析法、數據包絡分析 （DEA）等方法測算數字經濟發展水平。如毛豐付和張帆 （2021）［3］、王軍等 （2021）［4］從基礎設施、數字產業化、產業數字化、外部環境、信息化、數字交易等不同角度選擇相應的指標，基于熵值法測算中國數字經濟發展水平。李研 （2021）［5］以電子信息機電制造業、互聯網及其相關服務業等7個數字經濟核心產業為研究對象，使用DEA方法測算了數字經濟產出效率。在進行數字經濟的經濟效應相關研究時，被解釋變量可能也需要構建指標體系，并使用熵值法計算得到，為避免部分指標重合帶來的反向因果關系、內生性等問題，部分學者使用主成分分析法測算數字經濟發展水平，如范合君和吳婷 （2021）［6］從數字化、數字金融、互聯網、移動互聯網等角度選取指標，使用主成分分析法測算中國數字經濟發展水平。

（2）數字經濟的經濟效應。學術界針對數字經濟能夠帶來何種影響開展了大量的研究。早期的研究多為定性研究，在分析數字經濟內涵、發展狀況的基礎上，普遍認為數字經濟可從微觀、中觀、宏觀等層面助力企業轉型，推動經濟高質量增長［7］。隨著數字經濟測算的成熟，有關經濟效應的實證檢驗大量出現，且普遍認為數字經濟發揮了積極作用。宏觀層面，趙濤等 （2020）［8］的研究表明，數字經濟的壯大利于提升經濟發展質量。梁琦等 （2021）［9］的研究表明，數字經濟通過推動產業結構升級促進了綠色發展。微觀層面，郭金花等 （2021）［10］的研究表明，數字經濟通過緩解融資約束提升了企業全要素生產率。王玉 （2021）［11］的研究表明，數字化應用可通過促進創新提升企業競爭力，推動制造業轉型。

綜上所述，在數字經濟領域，學術界成果豐碩，這些研究從不同角度證實了數字經濟在宏觀、微觀方面的積極作用。但有關數字經濟緩解貧困，尤其是緩解相對貧困的研究幾乎沒有，基于此，本文展開討論，可為數字經濟相關研究形成有益補充。

2 理論分析與研究假說

2.1 數字經濟的減貧效應

數字經濟（Digital Economy）一詞最早由多倫多大學經濟學家唐·泰普斯科特（Don Tapscott）［12］于1996年提出，近年來，隨著移動互聯網普及率的持續提升及電商相關模式的不斷成熟，中國數字經濟持續發展壯大，并在推動中國經濟轉型、提升中國國際競爭力上取得了卓越成就。經過多年的快速發展，中國數字經濟規模排名世界第二，數字經濟核心產業規模占GDP比重達到7.8%，數字經濟已成為中國高質量發展的重要引擎。

憑借信息化手段和技術優勢，數字經濟在減貧中發揮了巨大作用。（1）通過提升公共服務數字化水平，政府可更容易監控貧困動態，查找貧困原因，治理貧困問題。中國政府高度重視數字化治理，持續推進公共服務領域的數字化建設，重視大數據和人工智能技術的使用，這使得貧困信息能夠被實時監測。對于居民來說，數字化和在線化的服務方式讓相關業務的辦理變得更加透明和便利；（2）數字經濟緩解了信息不對稱，提升了勞動者技能。雖然在互聯網發展早期，不同人群和地區間存在 “數字鴻溝”，但隨著 “數字中國”戰略的持續推進，中國寬帶普及率持續提升，根據工信部的數據，截至2020年，中國固定寬帶家庭普及率達到96%，移動寬帶普及率則達到108%。網絡普及率的持續提升縮小了數字鴻溝，釋放了數字紅利。網絡具有傳播速度快、信息搜尋成本低的特征［13］，這使得信息不對稱問題大幅緩解，普通人可以更加容易獲取各種信息，短視頻、在線教育模式的發展使得實用信息更容易被識別和搜尋，勞動者通過網絡即可獲得有用信息，提升自身技能和收入［14］；（3）數字經濟還可提升金融普惠性，通過減少金融排斥增加居民收入，緩解相對貧困。傳統模式下，普通人獲取金融服務較為困難，弱勢群體面臨嚴重的金融排斥，數字普惠金融通過重塑信用體系讓金融變得更普惠，中小微企業和普通人也可以更加容易的獲取金融支持［15］。基于此，本文提出以下研究假說：

假說1：數字經濟有助于緩解相對貧困。

2.2 數字經濟緩解貧困的機制

數字經濟借助大數據、互聯網、人工智能等技術和實體經濟不斷融合，塑造了眾多商業新業態和新模式，借助數字化技術和平臺，勞動者擇業和創業變得更加容易，貧困問題得到緩解。（1）數字經濟可增加就業機會。借助數字化技術，眾多新商業模式和新工作崗位不斷涌現，增加了就業崗位和就業渠道，低技能勞動者也可以更容易找到合適的工作［16］；（2）數字經濟可激發創業熱情。“大眾創業，萬眾創新”國家戰略讓創業變得深入人心，而數字技術和互聯網的發展讓創業變得更容易。作為一種新興模式，投資者和懂技術的勞動力更容易在數字經濟中發現新機會，嘗試新模式；另外，新媒體、直播帶貨等模式的出現讓普通人也有了更多的創業機會。不斷規范的金融科技進一步緩解了創業者的融資約束，提升了創業績效。同時，中國政府高度重視數字經濟治理和數字化服務。持續加強數字經濟治理，既鼓勵數字經濟創新，又加強不規范行為的監督治理，這有利于數字經濟的健康發展，有利于數字紅利的釋放；另外，通過提升公共服務的數字化水平，讓創業變得更加便捷。

基于此，本文提出以下研究假說：

假說2：數字經濟可通過增加就業機會緩解貧困。

假說3：數字經濟可通過激發創業激情緩解貧困。

3 研究設計

3.1 模型設定

前文理論分析了數字經濟的城市減貧效應，進一步以城市相對貧困（poverty）作為被解釋變量，以數字經濟（de）作為解釋變量，設立模型實證檢驗二者關系。

訓誡防止人由于自己動物性的動機而偏離其規定，即人性。比如，這種規定必須限制他，以使他不任性地、不假思索地陷入危險。因此，訓育純粹是消極的，也就是說，是從人身上去除野性的一種行動。與此相反，教導則是教育的積極部分。因此，人必須盡早就習慣于服從理性的規定。假如人們讓他在年少時率性而為，不加任何遏制，那么他就將終生保持某種野性。而在年少時受到過多母親般溫存保護的人，也是無可救藥的，因為他們一旦參與世界事務時，便將越來越多地感受到來自四面八方的阻力，并到處碰壁。

影響城市相對貧困的因素眾多，為避免其它因素的干擾，結合已有研究，本文同時控制了一系列能夠影響貧困的變量，包括產業結構（tertiary）、 人力資本水平（human）、 城鎮化（urban）、金融發展水平（finance）、 政府支持（government），以CV表示一系列控制變量，模型變成以下形式：

通過理論分析得知，數字經濟緩解城市相對貧困的機制為增加就業和激發創業，借鑒溫忠麟和葉寶娟 （2014）［17］的方法， 以就業（employ）和創業（business）作為中介變量，通過逐步檢驗回歸系數方法驗證二者間的中介效應，以MV表示中介變量，模型設立如下：

結合以上3個模型的回歸結果，根據估計系數α1、β1、γ1、γ2的符號及顯著性， 來判定是否存在中介效應。

3.2 變量選擇

核心解釋變量。本文的核心解釋變量為數字經濟de，借鑒許憲春和張美慧 （2020）［19］的思路，從基礎設施、外部環境、產業數字化和數字產業化4個維度選取指標，進一步通過熵值法計算得到中國2009～2020年31個省（區、市）的數字經濟指數（基于數據的可獲得性，港、澳、臺地區未包括在內）。相關數據主要來自中國信息年鑒、中國統計年鑒、數字經濟發展報告等。

表1 數字經濟指標體系

中介變量。（1）就業employ。使用各個省（區、市）的就業總人口表示，實證時取對數；（2）創業business。使用城鎮個體和私營企業從業人員數量作為創業指標。相關數據主要引自中國人口和就業統計年鑒，實證時取對數。

控制變量。（1）產業結構tertiary。用第三產業增加值與第二產業之比衡量產業結構，第三產業占比越大，越有利于緩解相對貧困；（2）人力資本水平human。用平均受教育年限衡量人力資本水平； （3）城鎮化水平urban。用人口城鎮化衡量城鎮化水平；（4）金融發展水平finance。用貸款余額占GDP比重衡量金融發展水平；（5）政府財政支持government。用財政支出占GDP比重表示。各變量數據來自中國統計年鑒、中國金融年鑒、中國人口和就業統計年鑒等。

4 實證結果及分析

4.1 基準回歸

表2列出了基準回歸結果，從全國層面整體來看，數字經濟系數顯著為負，表明數字經濟對城市相對貧困產生顯著負向影響，有利于緩解相對貧困。通過數字化技術，各種新模式不斷涌現，勞動者提升技能的成本更低，受教育程度較低的勞動者也可以更容易找到工作，共享經濟模式讓普通人有了更多的收入來源，金融科技讓普通人可以更容易獲取高于銀行存款的理財收益。簡而概之，數字經濟通過新模式、新技術顯著緩解了城市相對貧困。

表2 基準回歸

從控制變量來看，整體及區域回歸結果中，控制變量的系數均為負，且保持了較高的顯著性，這表明優化產業結構、增加受教育年限、推動城鎮化建設、加大財政投入和推動金融改革均有利于緩解城市相對貧困。

4.2 穩健性檢驗

為保證結論的可靠性，本文從3個方面進行穩健性檢驗。（1）使用不同的估計方法，前文基于固定效應模型進行回歸，進一步基于隨機效應模型進行回歸；（2）替換被解釋變量，使用恩格爾系數作為貧困指標，恩格爾系數反映了食品支出在家庭中的比重，通常越貧困的家庭，在維持生存所必須的食品上的支出也越高；（3）對樣本進行更換：①去掉4個直轄市重新進行估計；②考慮到受新冠肺炎疫情沖擊，2020年中國經濟出現較大波動，因此樣本去掉2020年數據重新進行估計。表3列出了使用不同方法進行穩健性檢驗的結果，回歸結果中，數字經濟系數都為負，且都通過了1%或5%水平上的顯著性檢驗，數字經濟均可對相對貧困產生顯著負向影響，數字經濟對城市相對貧困的緩解作用具備較強的穩健性。

表3 穩健性檢驗和內生性處理

4.3 內生性處理

雖然本文以控制變量的形式考慮了能夠影響城市相對貧困的其它因素，但仍然可能存在內生性問題，影響結果的有效性。原因包括：（1）影響貧困的因素眾多，難以考慮周全；（2）相對貧困和數字經濟之間可能存在反向因果關系，相對貧困程度高的地區，數字經濟發展水平可能較低。本文使用兩種方法緩解內生性問題：系統廣義矩估計（SYS-GMM）和兩階段最小二乘法（2SLS）。2SLS需要為核心解釋變量數字經濟選擇合適的工具變量，借鑒黃群慧等 （2019）［20］使用的方法，用各省（區、市）1984年郵電業務量數據與前一年互聯網用戶數之積作為工具變量。使用兩種不同方法分別進行回歸，根據表3中的結果，數字經濟系數均顯著為負，表明數字經濟對城市相對貧困產生顯著負向影響，即考慮了內生性問題后，本文結論仍然成立。

4.4 門檻效應及分位數回歸

（1） 門檻效應

本文通過門檻模型考察數字經濟和城市貧困間可能存在的非線性關系，以數字經濟作為門檻變量，得到門檻效應結果（表略），可以看出只有單一門檻顯著，因此數字經濟和城市相對貧困間的關系存在單門檻效應。進一步進行單門檻回歸（表略），數字經濟在低于門檻值0.185時，系數為-0.005，在5%的統計水平上顯著；超過0.185時，數字經濟系數為-0.026且顯著。結果表明，兩個區間內，數字經濟都對城市相對貧困產生顯著負向影響，超過門檻值后，數字經濟對城市相對貧困的緩解作用大幅提升，結果的政策啟示非常明顯，持續推動數字經濟發展可緩解相對貧困，助力中國實現共同富裕目標。

（2） 分位數回歸

進一步通過分位數回歸探討在不同的貧困程度下，數字經濟減貧效果的差異。按照從小到大的順序，把貧困程度設置為0.1、0.5和0.9 3個分位數點，在不同的分位點下（表略），數字經濟系數均為負，且具備較高的顯著性，表明數字經濟均可顯著緩解城市相對貧困。對比系數大小可知，隨著貧困程度的提升，數字經濟的減貧效果持續變大。結果表明，在貧困程度較高的地區，數字經濟的減貧效應更加顯著。

4.5 作用機制檢驗

前文理論分析表明數字經濟可通過就業和創業兩種機制緩解城市相對貧困，相關數據代入前文中介效應模型。結合前文結果及中介效應回歸結果（表略）可知，在數字經濟通過增加就業緩解城市相對貧困的路徑上，數字經濟單獨解釋就業時，數字經濟系數顯著為正，數字經濟增加了就業，數字經濟和就業共同解釋相對貧困時，數字經濟和就業系數均顯著為負，因此有必要通過進一步檢驗來判定就業路徑的中介效應，Sobel檢驗的概率p值為0.031，在5%的統計水平上顯著，表明就業發揮了中介效應，數字經濟可通過促進就業緩解相對貧困。在數字經濟通過激發創業緩解城市相對貧困的路徑上，數字經濟單獨解釋創業時，數字經濟系數顯著為正，數字經濟激發了創業熱情；數字經濟和創業共同解釋城市相對貧困時，數字經濟和創業系數均顯著為負。進一步進行Sobel檢驗，概率p值為0.006，在1%的統計水平上顯著，表明創業發揮了中介效應，數字經濟可通過激發創業熱情緩解城市相對貧困。

5 結論與啟示

本文基于中國省級面板數據，首先構建指標體系使用熵權法測算數字經濟發展水平，使用貧困發生率作為城市相對貧困指標，在此基礎上實證檢驗了數字經濟對于城市相對貧困的影響，使用系統廣義距方法和兩階段最小二乘法緩解內生性問題，使用門檻模型分析了數字經濟和城市相對貧困間的非線性關系，使用分位數回歸模型分析數字經濟對于不同程度貧困的影響差異，最后進一步從就業和創業路徑探討數字經濟緩解城市相對貧困的作用機制。主要結論如下：（1）數字經濟可以顯著緩解城市相對貧困，且具備一定的穩健性。考慮內生性后，結論仍然成立； （2）以數字經濟發展水平作為門檻變量，數字經濟對城市相對貧困的影響存在單門檻效應，超過門檻值后，數字經濟減貧效果顯著提升；（3）分位數回歸結果表明，在貧困程度更高的地區，數字經濟的減貧效果更加明顯；（4）數字經濟緩解城市貧困的作用機制為增加就業機會和激發創業激情。根據研究結論，本文提出如下政策建議：

（1）不斷推進數字基礎設施建設。進一步建設綠色低碳、安全可控的智能化數字基礎設施，有序推進5G網絡建設，推動5G應用的落地，提升工業物聯網在公共服務、制造業、農業中的覆蓋面，前瞻性布局6G網絡。大力建設高效節能的綠色數據中心，加強云網協同能力，提升數據共享性的同時，加強數據協調調度水平。提升工業生產和公共服務的智能化水平，有序建設面向公共服務、人工智能領域的智能基礎設施，針對少子老齡化問題，提早布局面向制造業、農業的人工智能技術。

（2）推動公共服務數字化轉型。持續提升公共服務數字化水平，加強不同地區公共服務的互聯互通，提升數據共享程度，應急管理、公共衛生服務等領域數字化水平的提升，既可方便人們辦理業務，也可借助數字化技術預警和應對突發事件。提升養老、教育、醫療領域的數字化水平，可讓相關服務更加均等化，讓更多人更易享受高質量的醫療、教育、文化等公共服務。鼓勵大型互聯網企業和教育機構開展普惠性質的就業、創業及數字技能培訓，縮小數字鴻溝，讓更多人享受數字紅利。

（3）借助數字化工具建立長效扶貧機制。建立數字化長效扶貧機制有助于實時監測貧困動態，鞏固脫貧成果。建立健全貧困人口增收機制，可借助數字平臺和互聯網舉辦公益性質技能培訓，提升貧困人口就業能力。扶貧過程中注重扶智、扶技，借助互聯網提升勞動者技能的同時，以電影、宣講、演出等形式積極宣傳致富經驗，激發貧困人員積極性和自信心，提升增收內生動力。借助大數據工具，通過分析收支、消費情況精準識別貧困人群，用制度形式確保真正貧困人群的子女能夠接受系統教育，通過教育杜絕貧困的代際傳遞，防范階層固化。