數字經濟帶來低效內卷還是公平競爭：對同齡群體收入收斂趨勢的觀察

劉渝琳 李曉梅

一、引 言

伴隨數字經濟的快速發展，“內卷”現象越來越普遍，無論是教育、就業還是晉升等勞動力之間的過度競爭導致的收入不平等引發了一系列社會層面的消極情緒，特別是在同齡群體之間的“內卷”愈加突顯，引起了社會的廣泛關注。若同齡群體的收入差距過大，容易阻礙普通人向上的動力，長期來看不利于共同富裕目標的推進。數字經濟的高速發展驅動經濟增長和社會轉型的同時也引發了以“數字化收入差距”為主要特征的數字鴻溝（胡鞍鋼、周紹杰，2002）。一方面，數字經濟的發展通過提高生產率來增進社會的總體福利，并為個體提供更多靈活就業和創造收入的機會；另一方面，數字經濟的發展正在重塑收入分配格局，新技術替代傳統產業技術導致部分勞動者承擔了社會福利的損失。多數研究認為數字經濟的發展加劇了社會收入不平等（朱秋博等，2022；王林輝等，2020），但是對于同齡收入差距的影響尚缺乏研究。

進入數字經濟時代以來，“內卷”一詞被頻繁提及，對于“內卷”現象更為凸顯的同齡群體而言，“內卷”和競爭是相伴而生的。“內卷”實際上也是一種競爭，其最早由Geertz（1963）提出，指在限定或限制了資本和土地等資源的情況下，勞動力依舊流入農業生產中，并造成勞動生產率持續低下的過程。據此，“內卷”可以認為是由于信息的不對稱和資源的限制，同行間為爭奪有限的資源需要付出比之前更多的努力，從而導致個體“努力收益回報”下降的現象（楊衛，2022），這里特指被限制了資源的競爭。數字經濟發展支持的數字技術和數字平臺打破了傳統的組織邊界，向經濟個體提供市場、研發、生產等資源，為個體獲取收入打造了一個良性且更加公平的競爭環境。數字經濟的發展是否有利于緩解同齡群體間的“內卷”進而影響同齡收入差距還有待進一步探索。

基于上述背景，本文首先使用WID 數據庫、國家統計局和CFPS 數據庫數據，并借鑒Alm?s et al.（2012）測算同齡收入不平等指數的做法，總結出中國總體收入不平等處于上升趨勢而同齡收入差距趨于收斂的典型事實。其次，本文從宏觀和微觀兩個層面出發，通過“內卷-競爭”視角構建分析框架，從數字經濟發展的角度解釋同齡收入差距縮小的原因及其作用機制。

本文可能的邊際貢獻主要體現在以下三個方面：第一，不同于以往有關收入不平等的研究，本文借鑒Alm?s et al.（2012）測算同齡基尼系數的方法，使用CFPS 數據庫測算了中國2010—2018年25個省4 個年齡組群的同齡收入不平等指數，拓寬了收入不平等的測量邊界；第二，本文通過“內卷-競爭”的量化識別探討數字經濟對同齡收入差距的影響，從宏觀和微觀兩個維度探討了這一作用機制下的不同表現，揭示了數字經濟通過互聯網使用和促進創業活動收斂同齡收入差距這一路徑，為縮小收入差距提供了一種新的解釋；第三，通過厘清數字經濟對不同年齡群體收入差距的影響機理，為數字經濟發展影響收入分配問題提供了不同層面的實證證據。

余文部分的安排如下：第二部分是典型事實和文獻綜述；第三部分是研究設計，介紹了實證部分使用的計量模型以及變量測度與數據來源；第四部分是實證檢驗和結果分析，并對基準回歸結果做了內生性分析和穩健性檢驗；第五部分是機制分析；第六部分是對同齡群體中誰從數字經濟中獲益更多這一延伸問題做的進一步分析；最后是本文的結論和啟示。

二、典型事實與文獻綜述

（一）典型事實

收入差距慣用基尼系數來衡量，基尼系數是國際上通用的指標。另外，國際上通常把0.4作為一個國家或地區貧富差距的警戒線，基尼系數一旦超過0.4就進入了警戒狀態。

自改革開放以來，中國從一個貧窮落后的國家發展成為世界第二大經濟體，實現了高速且持續的增長。伴隨經濟的快速發展，中國的收入差距擴大趨勢愈發明顯（見圖1）。根據反映收入差距的不同測算方法估計的基尼系數均已超過國家貧富差距警戒線，應當引起重視。國際測算的中國國民收入基尼系數從1978年的約0.38上升到2020年的接近0.55，總體處于上升趨勢；國內測算的居民人均可支配收入基尼系數雖然2008年之后有一段時期的下降，但在2015年出現拐點，2015年至今收入不平等仍處于上升趨勢。因此，總體上中國的經驗證據驗證了庫茲涅茨假說的成立，但中國的經驗事實主要位于庫茲涅茨曲線的前半部分，至于它是否在拐點附近或者已經超過拐點仍有待觀察。

典型事實一：國民收入基尼系數總體呈上升趨勢，居民可支配收入基尼系數呈“V”型變化，在2015年出現“V”型拐點。總體而言，中國基尼系數仍處于收入不平等的貧富差距警戒線以上。

經濟個體有其獨特的生命周期規律，理論研究和實證結果都表明年齡與收入存在顯著的關系（郭繼強等，2014），因此有必要對中國的同齡收入差距進行刻畫。傳統基尼系數在測算同齡收入不平等指數時，通過截面數據將不同年齡的個體按照相同的權重進行處理，沒有考慮個體特征的年齡差異，可能會高估不平等水平。本文借鑒Alm?s et al.（2012）測算同齡收入不平等指數的方法（即AG指數），在考慮年齡特征的基礎上，將年齡因素和其他因素剝離，利用CFPS數據庫的數據測算了消除年齡效應的基尼系數。

本文根據同齡收入不平等指數的計算方法，將同一年齡區間的個體分為一組，視為同齡人（寇璇等，2021）。中國《論語》中有“三十而立，四十而不惑，五十而知天命，六十而耳順”的說法，可見從古至今整十歲都是至關重要的人生節點，本文首先以每個逢十年齡為一組，將勞動年齡群體按照29歲及以下、30—39 歲、40—49 歲和50—60 歲劃分為四組，測算了2010—2018 年以逢十為間距的同齡收入不平等趨勢（圖2（a））。此外，由于傳統習慣的差別，國外研究的做法與本文有所不同，Alm?s et al.（2011）在測算挪威的同齡收入不平等指數時，以年齡逢五為一組表現同齡收入差距的發展趨勢，本文將此分類作為第二種年齡分組方法（圖2（b））。

圖2（a）中，29 歲以下和40—49 歲群體的同齡收入不平等趨勢是逐年下降的，30—39 歲以及50—60 歲這兩個年齡群體的同齡收入不平等雖然分別在2016 年和2014 年節點上有所上升，但總體是趨于收斂的。圖2（b）中，45歲以上群體的同齡收入不平等下降趨勢最為明顯，24歲以下群體的同齡收入不平等在2014年略微上升，但很快又處于下降趨勢。對于25—44歲的同齡群體，收入不平等趨勢在2016年有所上升，而后也有所緩解。

典型事實二：與總體收入不平等走勢相反，同齡收入不平等總體呈下降趨勢；特別是2014 后隨著數字經濟的快速發展，30歲以下同齡群體的收入差距收斂趨勢更加明顯。

近年來，作為數字經濟發展基礎的寬帶技術取得很大進展，新業態也不斷發展壯大，數字經濟總體規模逐年增長，2021 年達到了45.5 萬億元，占GDP 的比重接近40%（見圖3）。為推動信息化和數字化經濟發展，平衡區域間網絡基礎設施建設，提高網絡覆蓋范圍和傳輸速率，國務院在2013 年發布了“寬帶中國”戰略及實施方案的通知。作為數字經濟建設的重要節點，2014年、2015年和2016年國務院陸續公布了三批共120個城市作為“寬帶中國”示范點，數字經濟得到大力發展。隨著數字經濟的快速發展，區域間實現了互聯網的普及化和信息的均等化，個體獲取信息的成本顯著下降，同時，數字平臺的發展催生了自主創業等就業新模式，為個體創造收入提供更多平臺和機會。

圖3 中國數字經濟總體規模及占GDP的比重

典型事實三：國家在2014 年之后加大了數字經濟建設的政策支持力度，中國數字經濟發展迅速。

（二）文獻綜述

在以往的研究中，國內外學者從多個維度研究了中國各種收入不平等的趨勢、模式和來源。勞動力特征的變化、農村向城市遷移模式的變化、貿易自由化、所有權和市場結構的變化、再分配政策等因素都在一定程度上造成了中國收入不平等的加劇，這些因素對于理解和解釋中國收入不平等的模式和趨勢至關重要（Zhang，2021）。詳細的研究可參考Zhang（2021）有關中國收入不平等的最新綜述性研究。其中，所有權和市場結構的變化等都會造成勞動力的機會不公平。另外，由壟斷行為引發的不合理的不平等也可能會破壞機會平等，這些破壞機會平等的因素都會導致個體間更加不公平的競爭。

有大量研究發現，初次分配和市場競爭密切相關，不公平競爭是導致收入分配差距擴大的主要原因之一。一方面，完善要素市場的競爭環境會降低企業和員工雙方的搜尋摩擦成本，提高匹配效率（Egger et al.，2013）；另一方面，在勞動力市場上，只要勞動要素可以自由且充分地流動，同樣的人力資本將會趨于一個均衡的工資水平，從而實現勞動力市場的效率（郭劍雄，2005）。其中，戶籍制度和行政壟斷是造成市場競爭不公平的主要因素。戶籍制度表現為嚴格的人口遷移限制和歧視性的城市福利分配，形塑了二元勞動力市場，阻礙了勞動力的自由流動和市場資源的有效配置，對外來人口的就業排斥導致了嚴重的城鄉收入差距（魏萬青，2012）。行業壟斷是造成當前收入分配矛盾的主要因素，壟斷行業的高收入主要來源于行政壟斷的作用（傅娟，2008），其與競爭行業的收入差距有50%以上是不合理的（岳希明等，2010）。

數字經濟的發展促進了要素流動（周少甫、陳亞輝，2022），為個體就業和獲取收入創造了更多機會（何宗樾、宋旭光，2020），催生了靈活就業模式，在一定程度上緩解了上述因素造成的不公平競爭。師博、胡西娟（2022）從理論上證明了數字經濟的有序擴張能夠縮小區域差距、城鄉差距、收入差距、行業差距，推進共同富裕的共享機制。張呈磊等（2021）的研究發現數字普惠金融的發展改善了總體收入不平等狀況，李雅楠、謝倩蕓（2017）基于CHNS 數據的研究發現，互聯網普及顯著降低了社會整體工資收入差距。目前，尚無研究關注數字經濟對同齡收入差距的影響。就同齡群體而言，他們有著相似的知識體系，掌握類似的數字工具，在數字經濟的背景下，同齡群體獲取信息的途徑和渠道更加廣泛，接受教育的機會更加多元化，獲取和創造收入的機會增加，其收入差距收斂趨勢可能更加明顯。

已有研究關于數字經濟影響收入差距的機制討論主要從以下兩個方面展開。首先，國家大力投入數字經濟基礎設施建設，推動落后地區和發達地區信息均等化，大力普及互聯網。互聯網用途廣泛，人們可通過互聯網進行學習、工作和社交等，這些方式都可能會影響個體的收入（毛宇飛等，2018）。一是互聯網打破了只能線下面對面教學的模式，也為人們搜尋學習資料帶來便利，其在提高社會人力資本的同時也提高了個體在社會上的競爭力。二是由信息搜尋理論可知，利用網絡搜尋工作機會減少了求職所需的各種費用（Kuhn and Mansour，2014），互聯網動態匹配職位供求信息提高了個體被錄用的概率。三是互聯網發揮網絡效應，拓寬了人們的社交邊界和信息獲取渠道，為潛在交易雙方解決了精準匹配和交易效率問題。已有文獻表明，互聯網使用顯著提升了靈活就業收入，縮小了正規就業和靈活就業者的工資差異（戚聿東等，2022）；從地區收入差距角度考慮，互聯網使用促進了要素流動，降低了地區分割程度，縮小了區域間經濟發展差距（周少甫、陳亞輝，2022）；從城鄉收入差距角度考慮，互聯網使用提高了農村居民獲取信息和勞動知識技能的能力，拓寬了農村居民就業方式和就業渠道，進而提升居民收入（劉生龍等，2021）。

其次，數字技術賦能實體經濟，弱化了人們對傳統生產要素的依賴，帶動了平臺經濟等新業態的快速發展，催生了自主創業等靈活就業新模式。一是創業活動能夠增加社會企業數量，促進市場競爭，在一定程度上改變原有廠商的壟斷地位（Bruton et al.,2013），從而改善收入分配，縮小貧富差距。二是數字平臺賦能幫助個體建立創業孵化渠道或者自我雇傭創業渠道（Si et al.，2015），同時也豐富了貧困地區人口創造收入的方式，如越來越多的農民通過網絡直播的方式售賣自產蔬果。電子商務具有低進入門檻和低創業成本的特點，這一優勢為中低收入群體提供了良好的創業契機。Kimhi（2010）認為農戶創業可以通過延長農產品產業鏈，提高農產品深加工水平，從而拓寬農戶創收渠道，改善收入分配格局。中國新增企業數量逐年上升，農村創業活動興起，數字技術引發的創業企業和就業崗位增長數量可觀。據啟信寶網站數據顯示，2021年全國新增注冊企業超2780萬家，相比2020年增加10.94%；據《2015 年農民工監測調查報告》的數據顯示，農民工群體中創業人數占比達到了16.6%。三是創業活動具有正外部性，不僅實現了人們的自我就業，還能帶動更多的人參與就業（Fritsch and Mueller，2008）。創業者通過創業活動，在直接提供更多的就業崗位、吸納大量勞動力的同時，還帶動了周圍人的創業熱情，有利于形成示范效應。四是數字普惠金融的推廣使更多的低收入人群和中小企業獲益，數字金融的覆蓋廣度、使用深度和數字支持服務程度顯著促進了創業（謝絢麗等，2018），帶來了創業機會的均等化，創業企業增加而勞動力供給減少，勞動需求增加，導致工資水平上升，創業者與工資收入者的收入差距逐漸縮小（張龍耀等，2013）。

綜上，數字經濟的發展改變了傳統的生產生活方式，降低了個體獲取信息和使用信息的成本，同時賦能創業，為個體提供更多創造收入的途徑，為個體發展提供公平的競爭環境和平臺。但上述研究更多地探討數字經濟對總體收入分配和地區收入差距的影響及其機制，尚未關注到數字經濟對同齡群體收入差距的作用。測算同一年齡段的收入差距，需要消除同一組群的年齡效應，微觀數據庫對個體的長期追蹤使測算同齡收入差距的發展趨勢成為可能。

三、研究設計

（一）模型設定

文獻研究表明數字經濟的發展對收入分配帶來諸多影響，但與同齡收入差距的關系尚未可知，考慮到數字經濟時代的同齡收入差距問題被愈加關注，本文初步設定如下模型考察數字經濟對同齡收入差距的經驗分析：

其中，被解釋變量AGat代表個體i 所在省級層面下年齡組群a 在t 年的同齡收入不平等指數，核心解釋變量Dataindexjt是基于省級層面的數字經濟發展水平指數。向量Xjt代表一系列省級層面的控制變量，包括人均地區生產總值、財政支出、產業發展程度、城鎮化率和市場化程度等；向量Zit代表一系列個體層面的控制變量，如性別、婚姻狀況、政治面貌、健康狀況、受教育程度、戶口類型等以及家庭因素包括父母親受教育程度等。此外，ηj為省份固定效應，μi為個體固定效應，λt為時間固定效應，εijt表示隨機擾動項。

（二）變量測度與說明

1.同齡收入差距（AG）

根據年齡調整的基尼系數的測算最早是由Paglin（1975）提出的。Paglin（1975）認為，當使用橫截面數據時，經典基尼系數過分具體化了平等的條件：假設目前沒有經濟增長，完美的平等不僅要求終身收入相等，而且要求所有年齡段的個人在任何給定年份都必須有相同的收入，這只有在年齡-收入曲線不變的情況下才能實現。因此，有必要對不平等的橫向衡量標準進行年齡調整。Paglin（1975）提出的PG指數可以表示為：

應用標準基尼系數分解，PG可以改寫為：

其中，G_b 表示如果每個年齡組中每個人的收入被相關年齡組的收入取代獲得的基尼系數，Gi代表個體i年齡組內的基尼系數，θi是該群體的收益份額和人口份額的乘積給出的權重，ni表示個體i年齡組的人數，R表示各年齡組收入分布的重疊程度。

Wertz（1979）在Paglin（1975）的PG指數基礎上構造了WG（Wertz-Gini）指數：

其中，yi和yj分別表示個體i 和個體j 的實際個人收入，μi和μj分別表示個體i 和個體j 所屬年齡組的所有個體的平均收入。WG和PG都將個人的平均收入定義為所屬年齡組的平均收入，忽略了其他收入產生因素與年齡相關，它們不僅消除了年齡造成的不平等，還消除了其他因素造成的不平等。基于此，Alm?s et al.（2012）提出了一種新的測度方法（即AG指數）。

AG指數測算的同齡收入不平等可表示為:

其中，yi表示個體i的實際收入，建立收入決定模型，如下：

對上式模型取對數并進行簡化:

其中，ai表示個體i 所在年齡組群，Xi表示個體特征變量，函數f 是取決于年齡的收入增長模型。δi表示在保持其他變量不變的情況下，個人i所在年齡組群相對于其他年齡組群的收入百分比差異。

其中，eδk表示消除與年齡相關因素的收入影響后，個體k 所屬年齡組的凈年齡效應。如果沒有其他決定收入的影響因素與年齡相關，那么這里的均衡收入就等于每個年齡組群的平均收入。如果收入又沒有年齡效應，那么均衡收入就是社會整體收入和人數的比值。根據式（9），通過計算~yi得到的估計值，進而測算AG指數。

相比其他指數測算方法，AG 指數的優勢在于，其僅消除了年齡帶來的不平等，保留了與年齡相關的其他影響收入的因素，能夠反映收入分配中同齡人收入不平等問題（Alm?s et al.，2012）。計算同齡收入不平等的含義雖然簡單，但需要使用較為完備的個人收入和個人信息數據。現有的利用微觀數據計算收入不平等的研究中，通常使用家庭人均收入，即用家庭總收入除以家庭總人口得到，這一做法是在假定了家庭成員收入均等的條件下，不適合用來測算社會同齡收入不平等指數。本文在此基礎上做出改進，利用CFPS成人數據庫中的個人收入數據進行同齡收入不平等的測算，這里的個人收入是工資收入、從事自家農業生產經營、私營企業/個體工商/其他自雇的收入的總和。

估計同齡收入不平等，盡可能將既影響收入又受年齡影響的控制變量納入模型。根據個人識別碼，將成人數據庫與家庭數據庫相匹配，進而將個人與其父母聯系起來，從而允許對家庭背景進行控制。出于數據可得的考慮，個人特征包括年齡、受教育年限和社會地位，家庭特征包括父親受教育年限、母親受教育年限、出生時父親的年齡以及出生時母親的年齡。中國傳統文化習慣將每個整10歲作為新階段的生活起點，因此，本文以每個整十數年齡為一組，分為16—29歲、30—39歲、40—49歲、50—60 歲四個年齡組群，同一年齡組群的個體視為同齡人，測算了25 個省（內蒙古自治區、海南、西藏、青海、寧夏、新疆除外）各年齡組群的同齡收入不平等指數。

2.數字經濟發展水平（Dataindex）

數字經濟的發展經歷了信息技術和人工智能等數字技術產業化到互聯網等數字平臺賦能化的過程，目前已經逐漸趨于成熟，涉及數字經濟發展水平指數測度的文獻也越來越多。本文借鑒黃群慧等（2019）、趙濤等（2020）以及柏培文、喻理（2021）的指標體系構建思路，綜合考量數據的可獲得性，從數字用戶、數字平臺、數字產出以及數字金融普惠四個維度十個指標對各省的數字經濟發展水平進行測度，其中，數字用戶維度包括互聯網普及率、移動互聯網用戶數和潛在互聯網用戶數，互聯網普及率用每百人互聯網寬帶用戶表示，移動互聯網用戶數用每百人移動電話用戶數表示，潛在互聯網用戶數用每百人固定電話用戶數表示，數據來自《中國城市統計年鑒》以及工業和信息化部網站；數字平臺維度包括電子商務體量和平臺數量，電子商務體量用電子商務交易額對數表示，平臺數量用域名、網民和網站數表示，數據來自國家統計局、《中國電子商務年鑒》和CNNIC 網站；數字產出維度包括互聯網相關產出和數字技術從業人員，互聯網相關產出用電信業務總量/總人口表示，數字技術從業人員用計算機和軟件從業人員占城鎮就業人員比重表示，數據來自《中國城市統計年鑒》；數字金融普惠維度包括數字普惠金融指數這一指標，數據來自北京大學數字普惠金融指數。對以上指標數據標準化后進行降維處理，運用主成分分析法得到數字經濟發展水平指數。

3.“內卷”和競爭的變量定義

內卷（Involution）。“內卷”一詞最早由Geertz（1963）提出，指在限定或限制了資本和土地等資源的情況下，勞動力依舊流入農業生產中，并造成勞動生產率持續低下的過程。對此，可以發現內卷也是一種競爭，但由于信息的不對稱和資源的限制，競爭方式和競爭范圍受到了資源的約束，帶來內部之間的過度競爭，從而導致個體“努力收益回報”下降（楊衛，2022）。對于30 歲以上群體而言，其教育水平幾乎已是既定變量，不會再隨著數字經濟的發展而追加投入，因此數字經濟的發展實際上使得教育資本的回報率發生改變，造成收益率下降，進而產生所謂的“內卷”問題。本文用同齡群體教育資本的收入回報（income）作為代理變量，據此反映同一年齡群體由于資源限制所帶來的資本收益回報下降的過度競爭。

競爭（Competition）。按照亞當?斯密所提倡的理想化公平性自由競爭的概念，經濟學中的競爭指經濟主體之間在平等的條件下為獲取經濟利益而展開的較量，其本質是通過一定的競爭環境按照社會規范進行，促進自身和社會的進步。數字經濟的發展帶來了更加公平的競爭環境。首先，數字經濟的發展拓寬了個體在勞動力市場上的競爭方式（互聯網使用）。數字經濟背景下的互聯網與工作場景深度融合，個體利用互聯網工作不僅是對傳統工作方式的擴展，同時也提升了工作方式的自主性和靈活性（Bloom et al.，2015）；此外，個體可利用互聯網進行學習和社交，互聯網的低成本教學和培訓提升了勞動力的人力資本水平，改變了個體的就業選擇（宋林、何洋，2020）。田鴿、張勛（2022）的研究證實數字經濟所帶來的互聯網的使用有助于促進農村勞動力向非農行業流動。其次，數字經濟的發展拓寬了個體在勞動力市場上的競爭范圍（創業）。數字經濟背景下互聯網的大力普及可以顯著增加靈活就業者的自雇概率（戚聿東等，2021），個體不僅可以通過受雇獲取收入，也有更多機會通過創業增加收入（Kimhi，2010）；在作用機制上，數字經濟助推大眾創業（趙濤等，2020），其主要通過緩解借貸約束、彌補社會關系資源不足對創業行為產生積極的推動作用（何宗樾、宋旭光，2020）。

綜上，本文通過競爭方式與競爭范圍表達信息公開的競爭環境：互聯網使用（Internet）采用個體互聯網使用數據，用來表達競爭方式；創業活躍度（Entrep）宏觀層面使用各省每年新增私營企業數據，微觀層面使用個體創業數據，用來表達競爭范圍。

4.控制變量的構建

控制變量分為省級和個體兩個層面，其中，控制省級的經濟特征與個體的基本特征是剝離相關因素對本研究的干擾，作為控制變量的這些特征因素將在經驗分析中被考慮，對此，表1列出了模型中用到的控制變量及其構建方式。

表1 控制變量的構建

（三）數據來源

本文使用的數據主要來自國家統計局、《中國城市統計年鑒》、《中國電子商務年鑒》、工業和信息化部網站、CNNIC 網站、中國市場化指數數據庫以及由北京大學數字金融研究中心和螞蟻金服集團共同編制（郭峰等，2020）的數字普惠金融指數等相關宏觀數據庫和CFPS微觀數據庫（包括成人數據庫和家庭數據庫）。其中，按受教育程度劃分，小學及以下樣本21193 人，大專及以上樣本14820 人，中間樣本36622人；按城鄉劃分，農村樣本48812人，城鎮樣本23823人；按性別劃分，男性樣本40375人，女性樣本32260人。

四、回歸結果和分析

（一）基準回歸結果

本文實證采用非平衡面板數據，通過F 檢驗和豪斯曼檢驗確定了本研究的固定效應模型，根據式（1）進行回歸，表2報告了數字經濟發展水平對同齡收入差距的基準回歸估計結果。

表2 總體基準回歸結果

表2列（1）未加入控制變量，只考慮了數字經濟和同齡收入差距的單變量關系，列（2）增加了省級控制變量，列（3）加入了個體控制變量，列（4）同時加入省級控制變量和個體控制變量。結果顯示，在各種模型的回歸結果中核心解釋變量數字經濟發展指數（Dataindex）的估計系數都為負，且均在1%水平下顯著，表明數字經濟的發展有利于縮小同齡收入差距。

（二）模型的進一步調整和檢驗

首先，考慮到不同年齡層對數字經濟的接受度和應用能力不同，本文將樣本分為四個年齡組群分別進行回歸，探究數字經濟發展對同齡收入差距的影響在不同年齡層的表現。表3列（1）—列（4）報告了回歸結果。

表3中列（1）和列（2）數字經濟對16—29歲以及30—39歲這兩個年齡段的同齡收入差距有顯著的負向影響，表明數字經濟的發展減小了40歲以下青年人群之間的收入相對不均，有效激勵年輕人向上努力奮斗；其中，對30—39 歲這個群體的作用最大。另外，數字經濟發展對40—49 歲和50—60歲年齡層的同齡收入差距的系數為正，且在1%水平上顯著，表明數字經濟的發展反而擴大了40—60這個年齡層的同齡收入差距。可能的解釋是：首先，40歲以下的青年人對數字技術和數字信息的獲取和應用能力更強，中老年群體雖然有主動觸網需求，但使用互聯網的過程仍存在各種障礙。其次，40 歲以下的青年群體是伴隨著互聯網成長起來的一代人，他們對數字技術和互聯網的應用較少受限于受教育水平；而對于40歲以上的同齡群體而言，他們利用數字經濟創收增收的能力更多受制于受教育水平，數字經濟的發展反倒拉大了這一同齡群體的收入差距。這一發現啟示社會應重視處在數字經濟時代的中老年群體，解決中老年人群觸網困難，提高老年群體網絡普及率，加大其數字應用技術的培訓力度。

其次，考慮到以2014 年為節點國家開始實施“寬帶中國”戰略，加大了數字經濟的政策支持力度，本文進一步探究“寬帶中國”實施前后對同齡收入差距的影響是否存在顯著差別。具體操作如下：采用二元取值進行賦值，將實施了“寬帶中國”政策的年份賦值為1，得到表3 列（5）和列（6）的回歸結果。列（5）和列（6）的變量Dataindex 系數均為負且在1%水平上顯著，可以發現：作為數字經濟大力發展的節點，較之于2014 年之前，2014 年之后數字經濟對同齡收入差距的影響更加顯著；且較之于表2基準回歸的作用效果，收斂作用更加突出。基準回歸的調整和進一步檢驗揭示了2014年之后數字經濟的大力發展對同齡收入差距的影響更加突出，其作用更加明顯。

（三）內生性分析

基準回歸的結果還可能受到以下兩點影響：其一，可能存在一些未包含在控制變量里的因素同時影響數字經濟發展和同齡收入差距，如果數字經濟發展對同齡收入差距的影響還受到不可觀測的變量的干擾，估計結果將是有偏的；其二，數字經濟發展程度是一個不易準確測量的經濟變量，本文所用測量方法可能存在一定的誤差。因此，為核心解釋變量數字經濟發展水平（Dataindex）選取合適的工具變量，是解決上述內生性問題常用的方法。

1.構建工具變量

本文采用歷史數據工具變量進行內生性分析。借鑒黃群慧等（2019）和趙濤等（2020）的做法，采用各省在1984年的每萬人電話機數量作為數字經濟發展水平的工具變量，數據來源于《1984年中國統計年鑒》。一方面，用某地1984 年的電話機數據代表其當年的數字經濟狀況，歷史上的電信基礎設施可能會影響到數字技術的發展，與現在的數字經濟發展水平有很強的相關性，滿足工具變量的相關性；另一方面，隨著固定電話逐步淡出歷史舞臺，其對收入差距的影響也逐漸式微，滿足工具變量的外生性。需要強調的是，本文基準回歸所用數據為非平衡面板數據，僅用1984年一年的每萬人電話數據不能直接用于工具變量檢驗，因此，參考Nunn and Qian（2014）與趙濤等（2020）對于這一問題的處理方法，以上一年全國互聯網用戶數分別與1984年各省每萬人電話機數量構造交互項，作為本文核心解釋變量的工具變量。

表4列（1）（2）報告了使用工具變量檢驗的估計結果。結果顯示，在考慮了內生性之后，數字經濟發展水平對同齡收入差距的系數仍為負且顯著，也即數字經濟對同齡收入差距的負向效應仍成立。

表4 內生性分析和穩健性檢驗

2.有關工具變量的進一步檢驗

根據表4列（1）（2）的結果，Kleibergen-Paap rk的LM統計量p值為0.0000，顯著拒絕“工具變量識別不足”的原假設；進行工具變量的弱識別檢驗，Wald F 統計量大于Stock-Yogo 弱識別檢驗10%水平上的臨界值。此外，借鑒Conley et al.（2012）的LTZ方法進行了近似外生工具變量檢驗，列（3）的系數結果表明，在工具變量非完全外生時估計結果仍然穩健。以上各種檢驗均說明所選工具變量的合理性。

（四）穩健性檢驗

上述分析說明基準模型通過了內生性檢驗，但仍有部分因素值得探討，比如基準回歸的結果是否是由數字經濟的定義驅動的、同齡收入不平等指數的測度間隔是否影響實證結果以及實證回歸中所用樣本容量是否會導致結果偏差。

1.替換核心解釋變量

首先討論本文構建的核心解釋變量是否可以準確衡量數字經濟的發展水平，使用替換核心解釋變量方法對基準模型進行穩健性檢驗。基礎模型中的數字經濟發展水平變量是在李曉鐘、李俊雨（2022）以及陳文、吳贏（2021）的基礎上進行了拓展，按照他們的做法，將數字普惠金融這一指標去掉，重新測度數字經濟這一變量，并進行回歸檢驗，得到表4列（4）的實證結果，變量Dataindex的系數為負，且通過了1%的顯著性水平檢驗。再者，使用熵值法重新測算數字經濟發展水平，并代入式（1）進行回歸檢驗，列（5）報告了檢驗的結果，數字經濟發展水平（Dataindex）的系數顯著為負。兩種方法的實證結果都同基準回歸的結論保持一致，由此可得基準回歸的結果是穩健的。

2.替換因變量

基礎模型中的因變量同齡收入不平等指數是以年齡逢十進行測算的，借鑒Alm?s et al.（2011）的做法，以年齡逢五為一個年齡區間測算同齡收入不平等指數，并重新代入模型（1）進行回歸檢驗，得到表4 列（6）的回歸結果。核心解釋變量Dataindex 的估計系數為負，且在1%水平上顯著，表明基準回歸結果并沒有因為因變量的測度方式不同而導致嚴重偏誤。

3.改變樣本容量

一般而言，“內卷”在40歲以下群體中表現尤為突出，數字經濟的最大受益群體也主要為熟練利用互聯網的青年群體，因此，本文剔除了40 歲以上群體的樣本，并對式（1）重新進行實證檢驗，得到表4列（7）的回歸結果。結果顯示，新樣本的核心解釋變量依然通過了顯著性檢驗，且和基準回歸結果的結論一致。

五、機制分析

基準回歸結果表明數字經濟的發展顯著緩解了同齡收入差距的擴大趨勢，那么其內在的作用機制是什么？本文進行以下分析來考察數字經濟影響同齡收入差距的具體傳導機制。

（一）內卷還是競爭？

由文獻可知，公平競爭有利于縮小收入差距。數字經濟的到來使“內卷”和競爭相伴而生，數字經濟帶給同齡人的究竟是“內卷”還是競爭？由于資源的有限性，同齡群體內部過度競爭明顯，那么在同齡“內卷”的情況下，個體教育資本的回報率是逐年降低的，本文以此來說明數字經濟背景下的“內卷”現象，并構建如下模型進行檢驗：

其中，被解釋變量ln(income)it代表個體i 在t 年收入的對數，核心解釋變量Eduit代表個體i 的受教育程度。同模型（1），向量Xjt代表一系列省級層面的控制變量，向量Zit代表一系列個體層面的控制變量。此外，ηj為省份固定效應，μi為個體固定效應，εijt表示隨機擾動項。

表5報告了不同年齡群組教育對收入的影響結果。所有的同齡組群中，2014 年之前教育的收入回報逐年降低，2014 年之后教育的收入回報逐年增長，這表明在2014 年之后同齡群體間的內卷現象是趨于緩和的。根據前文典型事實三，政府在2014年之后加大了對數字經濟的政策支持力度，數字經濟發展更為迅速，同齡內卷現象出現緩和的時間節點和數字經濟大力發展的節點是一致的。

表5 內卷的表現-不同年齡教育收入回報

為進一步檢驗數字經濟在同齡群體的教育回報中是否起到了積極的作用，本文在模型（10）的基礎上加入了數字經濟發展變量和教育程度與數字經濟發展水平的交乘項，以交乘項的系數表示數字經濟對教育回報的調節作用，并加入了年份固定效應。由于交互項與自變量和調節變量之間產生的高度共線性可能使我們的模型估計產生偏差，本文通過中心化處理對實證模型進行了修正。回歸結果見表6。從表6 的結果可知，交乘項系數均為正，在40 歲以下的同齡組群中通過了1%的顯著性，在40 歲以上的同齡組群中不顯著，表明數字經濟的發展有效調節了40 歲以下同齡人之間的“內卷”程度。可能的解釋是，40歲以下的青年人受信息技術和互聯網的影響更大，根據《中國互聯網絡發展狀況統計報告》的數據顯示，2019年全國網民中50歲及以上網民群體占比僅有13.6%，造成中老年數字鴻溝最重要的原因之一是出生和成長就伴隨著信息通信技術的人與沒有信息通信技術的人之間的差異。綜上，數字經濟的發展緩和了“內卷”現象，從而促進了更加公平的競爭。

表6 競爭的作用-數字經濟的調節

（二）競爭方式或競爭范圍拓展？

文獻分析表明數字經濟通過帶來公平的競爭進而影響同齡收入差距，主要體現在競爭方式（互聯網普及）和競爭范圍（創業）的拓展上，本文對數字經濟影響同齡收入差距的機制進行檢驗。檢驗方法如下：在基準回歸模型（1）的基礎上，構建數字經濟發展水平指數Dataindex 對中介變量M 的回歸模型以及數字經濟發展水平指數Dataindex與中介變量M 對同齡收入不平等指數AG 的回歸模型，通過觀察系數β1、γ1和γ2的顯著性判斷機制效應是否存在。模型設定如下：

其中，ηj為省份固定效應，μi為個體固定效應，λt為時間固定效應，εijt表示隨機擾動項。

1.競爭方式的作用機制

數字經濟促進了互聯網平臺的大力發展，為個體參與勞動提供了新的方式，個體可通過互聯網平臺進行學習和工作等活動，提升自身能力的同時提高了在勞動市場上的競爭力。本文以個體是否上網學習或工作作為競爭方式的代理變量進行機制檢驗。在數據使用上，CFPS 問卷在2014—2018年收集了個體互聯網絡學習和工作的頻率信息。在數據清洗上，本文將從不使用互聯網學習和工作的回答賦值為0，其他賦值為1。

表7報告了利用中介效應模型對該機制的檢驗結果。使用上網學習或工作與否作為競爭方式的代理變量，在列（1）檢驗了數字經濟對同齡收入差距具有積極影響的基礎上，列（2）驗證了數字經濟是否能夠促進居民上網學習或工作。由列（2）可知，回歸系數為正，且在1%的水平上顯著，證實了數字經濟的發展促進了居民通過上網提升自身競爭力的活動。列（3）中數字經濟對同齡收入差距的積極影響相比列（1）有所下降，變量Internet 系數為負，且在1%水平上顯著，說明使用互聯網學習或工作是數字經濟促進同齡收入差距縮小的作用機制。綜上，使用是否上網學習或工作作為競爭方式的代理變量進行中介效應回歸通過了機制檢驗。

表7 競爭方式-互聯網使用的作用機制

2.競爭范圍的作用機制

數字技術產業化帶動企業發展的同時也支持和推動了個體的創業活動，個體增收創收不再僅依靠在勞動力市場求職，數字經濟的發展同樣拓寬了個體在勞動市場上的競爭范圍。本文從宏觀和微觀兩個角度對數字經濟對同齡收入差距的競爭范圍機制路徑進行檢驗，以創業作為競爭范圍的代理變量。在宏觀層面，借鑒趙濤等（2020）的做法，使用各省每年新增私營企業的數量來衡量創業變量，數據來源于啟信寶官方網站。在數據清洗上，對每年新增私營企業數作對數處理。在微觀層面，2010—2018 年CFPS 問卷都收集了關于個體工作類型的信息。在數據清洗上，2012—2018 年詢問被訪者主要工作類型有四個選項：①自家農業生產經營；②私營企業、個體工商戶或其他自雇；③農業打工；④非農受雇。本文將回答為②的樣本作為創業樣本進行實證分析，并賦值為1。2010 年未詢問被訪者的工作類型，本文將問題“去年，個體（私營）經營者的凈收益（元）”做數據清洗，回答中有收益數額的樣本作為創業樣本，同上，采用二元取值進行賦值。利用回歸模型（11）（12）對該作用機制進行實證檢驗，回歸結果見表8。

表8 競爭范圍-創業的作用機制

在宏觀層面上，列（1）—（2）證實了數字經濟對緩解同齡收入差距具有積極作用，且數字經濟的發展促進了地區創業活躍度。列（3）中數字經濟對同齡收入差距的積極影響相比列（1）有所下降，說明創業是數字經濟促進同齡收入差距的作用機制。從微觀層面考慮，列（4）和列（1）的估計結果一致，列（5）的結果為正且在5%的水平上顯著，說明數字經濟促進了個體的創業行為，同樣，將代表個體創業行為的中介變量放入數字經濟對同齡收入差距影響的模型中，列（6）的回歸系數相比列（4）有所增加，證實了數字經濟通過促進創業行為從而影響同齡收入差距的路徑。

（三）機制檢驗：進一步分析

數字經濟提供了公平競爭的市場環境，通過拓寬競爭方式（互聯網使用）和競爭范圍（創業）的路徑緩解了同齡收入差距的擴大趨勢。人們利用互聯網的多種用途來提升自身競爭力，比如上網學習、上網工作或者上網社交，這些方式對緩解同齡收入差距的作用效果如何？哪種方式更有助于縮小同齡收入差距？另外，數字經濟的發展為同齡人提供了自由競爭、自由創業的環境，創業群體中有些是主動創業，也有些是生計所迫，那么何種創業類型對縮小同齡收入差距的貢獻更大呢？本部分就以上疑問作了進一步分析。

1.互聯網使用方式對同齡收入差距的影響

根據CFPS 數據庫將互聯網使用方式分為學習、上班和社交三種，在數據使用上，CFPS 問卷在2014—2018 年收集了個體互聯網絡學習（如搜索學習資料、上網絡學習課程等）的頻率、互聯網絡工作的頻率和互聯網絡進行社交活動（如聊天、發微博等）的頻率信息。數據清洗上，三種問題的回答選項是一樣的：①幾乎每天；②一周3-4 次；③一周1-2 次；④一月2-3 次；⑤一月1 次；⑥幾個月1次；⑦從不。本文將頻率從高到低依次賦值為6-5-4-3-2-1-0，將代表上網學習、上網工作和上網社交的三個變量分別代入基礎模型，得到表9中列（1）—（4）的回歸結果。

表9 機制檢驗的進一步分析

根據表9的回歸結果來看，利用網絡學習的系數為-0.0008，且在10%的水平下顯著，說明上網學習在一定程度上縮小了同齡收入差距；利用互聯網工作的系數為-0.0015，且在1%水平下顯著；總模型中Internet_study 的系數不顯著，Internet_work 的系數為-0.0016 且顯著，說明利用互聯網工作比利用互聯網學習對縮小同齡收入差距的貢獻更大。可能的解釋是，上網學習不一定能將知識變現為工資性收入。上網工作之所以顯著縮小同齡收入差距是因為，一方面，利用互聯網工作改變了傳統的工作方式，打破了時間和空間的限制，為勞動者節約了信息搜尋成本和通勤成本，提高工作效率；另一方面，作為新經濟工作平臺，互聯網的普及不僅伴隨著大量“互聯網+”新業態，還衍生出大量靈活就業形式，有些工種只要有網絡就可以隨時隨地工作，比如IT、電商、推廣等常見工種。特別是在新冠疫情居家辦公期間，互聯網更是起到了很大作用。上網工作為人們提供了就業和提升收入的機會，縮小了同齡收入差距。

利用互聯網社交對同齡收入差距的影響系數為正，說明上網社交反而擴大了同齡收入差距。數字經濟時代，以微信、微博等為代表的各種社交平臺和社交工具極大豐富了人們的社交生活,拓寬了人們的社交范圍，降低了社會網絡內部的信息溝通成本和勞動力市場供求信息的不對稱程度,使得社會關系的建立和維護成本大幅度降低,因而有利于人們拓寬社會網絡并獲取目的性資源（Hooghe and Oser，2015）。但同時，社會網絡是有等級性的，在社會結構中占據不同位置的人對資源的可獲取性和控制力是不同的（張春泥、劉林平，2008）。所處社會網絡越高級，其利用互聯網社交的能力也越強，反之亦然。數字經濟帶來的社交便利性進一步拉大了這種差距，使得不同工資水平的人之間收入差距越來越大，反而擴大了同齡收入差距。

2.創業類型對同齡收入差距的影響

本文將創業樣本分為生存型創業和機會型創業兩種類型。兩者的主要區別在于，相比生存型創業，機會型創業不僅能解決創業者自身的就業問題，還能帶動社會就業。在數據使用上，以CFPS 問卷中創業者是否為雇員購買保險情況作為劃分生存型創業和機會型創業的標準。生存型創業者往往是迫于生計開展創業活動，大多數是夫妻店或者家庭店，外雇人員的可能性較小，因此，以個體或私營業主身份繳納保險的可能性較小；與生存型創業者不同，機會型創業者往往是為了追求商業機會從事創業活動，能獲得更多的貸款和政策支持，有足夠的經濟實力為雇員繳納保險。在數據清洗上，2012—2018年的CFPS問卷詢問了被訪者以個體或者私營業主的身份繳納的保險類型，本文將回答了“以上都沒有”的樣本作為生存型創業的實證樣本，將回答了任意一種保險類型的樣本作為機會型創業的實證樣本，以此進行實證檢驗。

在模型（1）的基礎上加入創業類型的代理變量，回歸結果見表9列（5）—（7）。結果顯示，生存型創業為同齡收入差距的縮小貢獻了0.002，而機會型創業貢獻了0.014，明顯大于生存型創業，說明在數字經濟背景下，機會型創業活動更有利于緩解同齡收入差距。可能的解釋是，機會型創業不僅改變了創業者自身的收入，也創造了更多的就業崗位，帶動他人就業，從而改善了更多人的收入水平。因此，對于同齡群體而言，機會型創業者創造的就業價值遠遠大于生存型創業者為生計創業帶來的收入價值。

六、進一步討論：同齡群體中誰從數字經濟中獲益更多？

數字經濟的發展對同齡收入差距有著顯著影響，但是這種影響還不足以揭示同齡群體的個體特征。因此，本文進一步考察同齡人中哪類群體從數字經濟的發展中獲益更多（即收入增長更多），以詳細解析數字經濟在同齡群體中的分配效應。

（一）低收入還是高收入同齡群體？

前文基準回歸的結果只能表明數字經濟對全樣本的同齡收入差距具有收斂的作用，無法分析數字經濟發展對同齡不同收入階層的收入分配效應。本文選取樣本中個人收入的中位數為分界標準，將樣本分為低收入群體和高收入群體兩組，以考察在不同收入階層中數字經濟對同齡群體收入的影響，具體結果如表10 所示。結果顯示，對于16—39 歲的同齡群體，數字經濟對低收入群體收入促進作用大于高收入群體；對于40—60歲的同齡群體，數字經濟發展對低收入群體收入促進作用小于高收入群體。這一結果和表3中對不同年齡層的同齡群體進行基準回歸的結果是一致的，數字經濟的發展縮小了16—39 歲同齡群體的收入差距，反而擴大了40—60 歲同齡群體的收入差距。這背后的邏輯在于，40 歲以下和40 歲以上的同齡群體不僅在數字技術應用和數字信息獲取方面存在顯著差異，而且利用數字經濟創收增收的能力受教育水平的影響也有較大差別。

表10 數字經濟同齡群體高低收入階層的收入分配效應

（二）低技能、中等技能還是高技能同齡群體？

不公平競爭對收入分配產生的不利影響還體現在加劇個體在勞動力市場上競爭能力分化。以信息技術為核心的數字經濟發展對勞動力市場的影響是“有偏”的，高技能個體更容易適應技術進步的勞動力市場，而中低技能個體更容易被自動化技術和信息技術所替代。因此，數字經濟帶來的有偏的技術進步在提高高技能個體收入的同時降低了技能相對較低的個體的收入，造成技能溢價提高，不利于收入差距的縮小；另一方面，數字經濟促進了互聯網平臺的發展，帶動新興產業立足勞動力市場，使個體獲取信息和創造收入的機會增加，尤其是對低技能群體，比如外賣平臺的興起擴大了對低技能勞動者的需求，提高他們的技能單價，使其收入增加（聶海峰、岳希明，2016），有利于收入差距的縮小。

已有文獻表明，中等技能水平的勞動者被數字技術替代的風險較高，而數字技術對處于低技能水平和高技能水平的勞動者的收入產生正面作用（Goos et al.，2009），國內學者也確認了中國勞動力市場存在兩極化現象（郝楠、江永紅，2017）。本文按照不同技能水平的標準將每個年齡組群分為三組，分別考察數字經濟發展對同齡不同技能水平群體的收入分配效應。

出于數據獲取考慮，本文將樣本簡單分為三類，小學及以下代表低技能水平勞動者，大專及以上代表高技能勞動者，中間樣本代表中等技能水平勞動者。表11 報告了數字經濟發展水平對四個年齡層不同技能水平勞動者收入的影響。從結果中可以看出，數字經濟對同齡不同技能水平群體的收入分配效應因年齡段不同存在異質性，其中，16—29 歲同齡群體高技能水平個體從數字經濟發展中獲益更多，30—39 歲同齡群體低技能個體獲益更多，40—49 歲同齡群體中等技能水平個體獲益更多，而對于50 歲以上的群體，數字經濟對低技能和高技能的個體收入影響不顯著，對中等技能群體的收入存在負向影響。

表11 數字經濟對同齡不同技能水平群體的收入分配效應

（三）城鎮同齡群體還是農村同齡群體？

同齡人間的數字鴻溝不僅存在于省域間，也存在于城鄉之間。許多學者探究了數字經濟對城鄉收入差距的影響，其中，程名望、張家平（2019）分別從宏觀和微觀視角檢驗了互聯網普及對城鄉收入差距的影響效應，并認為互聯網普及和城鄉收入差距是“倒U型”的非線性關系，中國正處于“倒U型”曲線的右側。李曉鐘、李俊雨（2022）認為，人均收入水平和研發強度能有效調節數字經濟對城鄉收入差距的影響，周利等（2020）發現數字普惠金融的發展增加了金融可得性，從而縮小城鄉收入差距。本文從同齡視角出發探究數字經濟的發展對城鄉群體的收入效應，表12報告了實證的結果。

表12 數字經濟的同齡城鄉收入分配效應

從表12中可以發現，數字經濟的發展能夠顯著提高50歲以下人群的收入，且城鎮居民的收入效應大于農村居民，但對50—60 歲群體的收入效應不顯著。數字經濟的城鄉收入效應因年齡不同存在顯著差異，在16—29 歲的群體中為0.027，30—39 歲的群體中為0.020，40—49 歲的群體中表現為0.027，30—39歲的同齡群體城鄉收入差距最小。本文從同齡收入的維度分析，結果表明數字經濟對城鎮居民收入的促進效應大于農村居民，從這個角度看，數字經濟的發展似乎擴大了同齡收入差距。文獻研究發現，數字經濟的發展促進了要素流動，個體就業和創收越來越不受地域和戶籍的限制，因而在本文的樣本中，城市和農村只是在戶籍制度上進行的區分。另外，結合表3和表11的回歸結果，我們發現對于伴隨互聯網成長起來的一代人，他們對數字技術和數字信息的應用更少受限于受教育水平，因此，數字經濟對同齡群體的城鄉收入效應是和年齡以及受教育水平交織在一起發揮作用的。基于此，本文構建如下模型進一步檢驗了數字經濟的城鄉收入效應：

其中，被解釋變量ln(income)it代表個體i 在t 年收入的對數，解釋變量Dataindexjt代表數字經濟發展水平指數，Eduit代表個體i的受教育程度，Ageit代表個體i的年齡。同模型（1），向量Xjt代表一系列省級層面的控制變量，向量Zit代表一系列個體層面的控制變量，ηj為省份固定效應，μi為個體固定效應，λt為時間固定效應，εijt表示隨機擾動項。

表13結果顯示，在控制了年齡和受教育水平后，數字經濟對城鎮群體收入的促進作用小于農村群體，農村群體受教育水平對數字經濟與收入關系的正向調節效應小于城鎮群體，年齡的調節效應未通過顯著性檢驗。這個結果和前文的發現是一致的，相比于城鎮地區，農村地區存在大量的中低技能勞動力，對于30—50歲的同齡群體而言，中低技能水平個體在數字經濟中獲益更多。這一結果表明，數字經濟的發展有利于縮小同齡群體整體的城鄉收入差距。

表13 調整后的數字經濟城鄉收入分配效應

（四）同齡群體中的男性還是女性？

信息技術的使用存在性別差異，莊家熾等（2016）認為男性對信息技術的學習能力、應用能力和創新能力都遠遠超過女性，且男性利用信息資源進行學習創新和人力資本積累的偏好更加強烈。盡管數字經濟的發展緩解了整體同齡收入差距，但如果它對同齡男性和女性群體的收入影響存在顯著差異，則會加劇同齡人的收入差距。本文將全部樣本按照性別進行分組，分別考察數字經濟發展對其收入的影響。

將同齡群體分為男性樣本和女性樣本分別進行回歸，得到表14的回歸結果。結果顯示，女性的數字經濟收入溢價超過男性，女性在數字經濟的發展中受益更多。這背后的邏輯在于，一方面，數字經濟快速發展的時代，互聯網的應用更傾向于腦力勞動，這弱化了在體力勞動中占上風的男性在工作中的比較優勢；另一方面,互聯網的普及降低了信息搜尋成本和獲取成本，增加了女性獲得工作的機會。同時，網絡辦公增加了就業的靈活性，互聯網遠程辦公又可以減少通勤時間（Bloom et al.，2015），增加了已婚已育女性工作的機會。這一發現表明，數字經濟的發展有利于縮小同齡群體間的性別收入差距，進而縮小同齡群體的整體收入差距。

表14 數字經濟的同齡性別收入分配效應

七、結論與政策啟示

現在文獻對中國收入不平等的研究主要聚焦于區域、城鄉、行業企業和性別差距層面，忽視了同齡群體收入差距的識別。鑒于此，本文基于“內卷-競爭”的量化識別分析數字經濟發展對同齡收入差距的影響，采用2010—2018年CFPS微觀數據庫和相應的省級宏觀數據，使用AG 指數測算方法測算了四個年齡組群的同齡收入不平等指數，分別從宏觀和微觀兩個層面剖析數字經濟對同齡收入差距的作用機制。

本文的主要結論如下：第一，數字經濟的快速發展顯著縮小了同齡收入差距，成為新業態下促進社會公平的重要力量，通過引入工具變量、替換核心解釋變量、替換因變量以及改變樣本容量等穩健性檢驗，結論依然成立。另外，對不同年齡組群分別進行回歸分析，研究發現：數字經濟對40歲以下群體的同齡收入差距有顯著的積極效應，而對40歲以上群體的影響效應相反。第二，數字經濟的發展緩解了同齡群體內部“內卷”的加劇，打造了更加公平的競爭環境，有效緩解了同齡收入差距。一方面，數字技術的發展提高了互聯網普及率，支持個體的互聯網使用，從而影響了同齡收入差距，其中，上網工作對同齡收入差距的影響為負，上網社交對同齡收入差距的影響為正；另一方面，激發大眾創業是數字經濟賦能共同富裕的重要作用機制，本文從宏觀和微觀兩個角度驗證了數字經濟的創業效應有利于同齡收入差距的縮小，而且在數字經濟背景下，機會型創業活動更有利于緩解同齡收入差距。第三，數字經濟對同齡不同技能水平群體的收入分配效應在不同年齡層存在顯著異質性；在控制了個體年齡和受教育水平后，數字經濟對農村群體的收入促進作用大于城鎮群體。此外，同齡群體中女性在數字經濟發展中獲益更多。

根據本研究的發現，得到如下政策啟示：第一，加大對數字經濟基礎設施建設和互聯網的投資力度，推進數字中國建設，進一步鞏固信息技術為實現共同富裕帶來的紅利優勢。政策制定者在推行數字經濟發展之余，應保障“互聯網+”環境下公平的信息資源競爭環境，為減少同齡收入差距提供更多公開信息。同時，應考慮不同群體對數字技術的接受能力和應用能力的差異，青年人對互聯網的接受度更高、學習能力更強，利用數字技術增加收入的比率更大，基于此，政府應重視對中老年群體數字化技能的提升。第二，數字經濟通過激發創業活躍度對同齡收入差距帶來積極效應的路徑機制，進一步揭示了創業能夠為新時代推動共同富裕發揮重要作用。政府應鼓勵和推動開放自由的競爭環境，為企業和個體發展打造一個更利于公平競爭的市場環境，推動個體依托數字化平臺進行創業。第三，提高農村勞動力對數字技術的獲取能力和將信息資本轉化為工資性收入的數字技術應用能力，加強數字智能知識和技能培訓，幫助農村勞動個體熟練應用移動技術和互聯網知識，擴大農村地區具有數字化素養的勞動力培養規模，使其能夠抓住數字經濟帶來的創業就業機會，提升農村勞動力的收入水平。