引言

党的二十大报告明确提出“加快发展数字经济，促进数字经济和实体经济深度融合”，并将“扎实推进共同富裕”纳入中国式现代化的战略部署。数字经济凭借其高创新性、强渗透性与广覆盖性，正在成为破解发展不平衡不充分问题的关键抓手。然而，数字技术革命在创造巨大财富的同时，也加剧了数字鸿沟与收入分配失衡的风险。据国际劳工组织统计，全球数字平台企业的收入集中度已超过传统行业平均水平的三倍，折射出技术红利分配机制的深层矛盾。在此背景下，探究数字经济与共同富裕的内在关联机制，对于推动高质量发展与社会公平正义具有双重价值。

一、文献综述

围绕数字经济、产业结构与共同富裕三者的关联，现有研究可划分为三类核心脉络，分别从数字经济测度、数字发展的分配效应、产业传导路径三个维度展开讨论，同时仍存在可供拓展的研究空间。

第一类文献聚焦数字经济指标体系构建与发展水平测算。早期研究仅依靠通信产业产值、互联网用户等单一指标衡量数字化程度，评价维度较为单薄。赵涛等搭建起数字产业化、产业数字化双维度测算框架，纳入基建、产业、创新多类指标，成为国内省域数字经济测度的主流范式。后续研究在此基础上引入数字普惠金融、企业数字化文本词频等微观指标丰富评价维度，但多数测算体系侧重产业经济层面，对数字政务、线上公共服务等普惠型数字化内容覆盖不足，难以完整反映数字化对民生共享的作用。

第二类文献探讨数字经济对收入分配、区域均衡发展的双重影响，学界尚未形成统一结论。一部分研究持积极观点，认为数字普惠金融、线上就业渠道打破地域限制，能够拓宽低收入群体经营与工资收入，有效缩小城乡收入差距。另一部分研究指出数字化会产生技能溢价效应，高技能劳动者获取的数字化收益显著高于普通劳动力，叠加头部平台市场垄断行为，进一步拉大群体收入差距。现有实证大多基于全国整体样本回归，较少区分东部、中部、西部的资源禀赋差异，难以解释数字化红利在不同区域呈现完全相反作用的现实现象。

第三类文献分析数字经济、产业结构与居民福利的传导关系。已有研究证实数字技术要素流动能够推动产业结构向高度化转型，而产业层次提升会改变劳动与资本的收益分配比例。但现有成果多两两单独检验变量关系：或是研究数字经济对产业升级的影响，或是分析产业结构与收入差距的关联，较少将产业高度化作为中介变量，构建 “数字经济 — 产业升级 — 共同富裕” 完整传导链条，同时结合区域分组开展中介对比检验的实证研究较为稀缺。

综合梳理现有文献能够发现，相关研究已经搭建起基础分析框架，但仍存在两处明显不足：一是多数研究仅使用单一收入指标衡量共同富裕，缺少兼顾富裕水平、公共服务共享程度的综合评价体系；二是现有文献未能同步检验整体传导机制与区域差异化效果，无法解释各地数字经济推进共富成效分化的现实差异，这也是本文重点切入的研究方向。

二、理论机制与研究假设

（一）数字经济赋能共同富裕的直接作用路径

第一，数字技术降低要素交易成本，拓宽低收入群体就业渠道。互联网、电商、数字服务弱化地域门槛，农村居民、小微企业、灵活就业群体可依托线上市场参与价值分配，做大全民共享的经济“蛋糕”。

第二，平台经济催生多元化共享业态，优化初次收入分配格局。直播电商、共享服务、数字普惠金融拓宽居民经营性、财产性收入来源，缓解传统工业模式下劳动报酬占比偏低的困境。

第三，数字化公共治理推动公共服务均等化。数字政务、远程医疗、在线教育打破优质公共资源地域壁垒，缩小城乡基本福利差距，夯实共同富裕的共享基础。据此提出：

H1：数字经济发展对区域共同富裕水平存在显著正向促进作用。

（二）产业结构高度化的中介传导机制

数字技术加速生产要素跨行业流动，推动产业结构向高度化演进：一方面，数字产业化壮大信息技术、研发服务等高附加值产业，提升高技能劳动力工资溢价；另一方面，产业数字化改造传统制造业，催生新型灵活就业岗位，扩大中等收入群体规模。产业结构升级进一步重塑劳动、资本报酬分配比例，将数字技术红利转化为普惠性居民增收，形成 “数字经济 — 产业升级 — 共同富裕” 传导链条。据此提出：

H2：产业结构高度化在数字经济影响共同富裕过程中发挥部分中介效应。

三、发展水平测度与现状特征

（一）数字经济发展水平测算与区域特征

1. 指标体系构建

参照赵涛等的研究框架，从数字基础载体、数字产业发展、数字创新环境 3 个维度选取 21 项二级指标，涵盖互联网基建、数字产业营收、数字化词频、数字普惠金融、研发创新、人才储备等内容；采用熵权 - TOPSIS 法进行综合测算，先标准化处理正负向指标，通过熵值法客观赋予指标权重，再计算各省份与正负理想解的欧氏距离，以贴近度表征数字经济综合发展指数。

2. 发展现状

2018—2023 年我国数字经济规模由 31.3 万亿元增长至 53.9 万亿元，GDP 占比从 34.8% 提升至 42.8%，数字经济成为经济增长稳定器与核心引擎。区域层面呈现显著梯度差异：2022 年东部数字经济均值为西部 1.83 倍、中部 1.6 倍，广东、北京、江苏数字经济集聚优势突出；2017—2022 年中部地区年均增速 12.02%，追赶效应明显；福建、海南等东部沿海省份粗放式扩张模式难持续，阶段性增速转负。分区域增速波动受互联网政策红利、平台监管、外部芯片供给等多重因素影响。

（二）共同富裕发展水平测算与区域特征

1. 指标体系构建

目标层	一级指标	二级指标	指标类型	权重
居民共同富裕水平	共享度	常住人口城镇化率（%）	正向（+）	0.034
		地方财政公共服务支出占比（%）	正向（+）	0.244
		地方财政社会保障和就业支出占比（%）	正向（+）	0.102
		公共交通发展水平（标台）	正向（+）	0.065
		每万人医疗机构床位数（床）	正向（+）	0.099
		每万人拥有执业（助理）医师数（人）	正向（+）	0.058
		森林覆盖率（%）	正向（+）	0.091
	富裕度	居民人均可支配收入（元/人）	正向（+）	0.097
		居民人均消费支出（元/人）	正向（+）	0.085
		农村居民家庭恩格尔系数（-）	负向（-）	0.021
		城镇居民家庭恩格尔系数（-）	负向（-）	0.024
		城乡居民收入差距（元）	负向（-）	0.037
		城乡居民支出差距（元）	负向（-）	0.023
		部门工资差距（-）	负向（-）	0.019

借鉴韩亮亮等的研究，从富裕度、共享度两大维度构建指标体系，共 14 项二级指标。富裕度包含居民收入、消费、城乡收入支出差距、行业工资差距等；共享度涵盖城镇化、公共财政民生支出、医疗交通公共服务、生态绿化等，区分正向、负向指标，统一采用熵权 - TOPSIS 法测算共同富裕综合指数。

2. 发展现状

2012—2022 年全国共同富裕水平持续提升，年均增速 3.05%，增长呈现前高后低特征，2012—2017 年增速显著高于 2017—2022 年。空间上东部京、浙、沪形成高水平第一梯队，中部、西部整体偏低；区域内部分化明显，西部西藏、青海富裕指数出现阶段性回落，资源型省份转型滞后拖累增长。核密度估计结果显示，全国共同富裕分布中心持续右移，整体极化程度缓解，但极端区域差距依然存在；数字经济与共同富裕拟合散点图呈现明显正向相关关系。2012—2022 年 31 省份数字经济、共同富裕两项指数标准差均偏大，直观说明省际发展差距客观存在；数字创新环境指标离散程度最高，反映各省份研发、人才资源分化最突出，也为后文区域异质性回归结果提供现实铺垫。

维度	一级指标	二级指标	指标类型	权重
数字基础发展载体	传统数字经济基础设施	互联网接入端口数	正向（+）	0.031
		互联网宽带接入用户数	正向（+）	0.034
		每千人拥有域名数	正向（+）	0.083
		有线广播电视实际用户数占家庭总户数的比重	正向（+）	0.026
	新型数字经济基础设施	移动电话年末用户	正向（+）	0.026
		光缆密度	正向（+）	0.028
		单位城区面积移动电话交换机容量	正向（+）	0.025
		移动电话普及率	正向（+）	0.016
数字产业发展	数字产业化	软件业务收入占GDP比重	正向（+）	0.069
		信息技术服务收入占GDP比重	正向（+）	0.078
		政府工作报告数字化词频数	正向（+）	0.059
		电信业务总量占GDP比重	正向（+）	0.015
	产业数字化	电子商务交易活动企业比例	正向（+）	0.013
		电子商务额/GDP	正向（+）	0.037
		数字普惠金融指数	正向（+）	0.015
数字经济发展环境	人才环境	信息传输、软件和信息技术服务业城镇单位就业人员	正向（+）	0.061
		规模以上工业企业R&D人员折合全时当量	正向（+）	0.070
	创新环境	规模以上工业企业R&D经费支出	正向（+）	0.065
		规模以上工业企业PCT国际专利申请量	正向（+）	0.075
		技术合同成交总额	正向（+）	0.098
		专利申请授权数	正向（+）	0.074

四、数字经济赋能共同富裕的实证分析

（一）模型设定

1. 基准检验模型

为验证假设1，探究数字经济对共同富裕的影响，本文构建双向固定效应模型进行回归。模型设计如下：

式中，代表省份，代表年份，被解释变量表示各地区共同富裕水平，核心解释变量表示数字经济发展水平，表示各控制变量，、、分别为个体固定效应、时间固定效应和随机扰动项；为常数项，为核心解释变量的估计系数。若＞0，则表明数字经济能促进共同富裕水平；反之则为负向作用。

2. 机制检验模型

为验证假设2，考察产业结构高度化在数字经济对共同富裕影响中是否起到中介效应，本文借鉴温忠麟等的做法，结合式（1），构建模型如下：

具体检验步骤包括：第一，数字经济对共同富裕进行回归，如式（1）所示；第二，数字经济对中介变量产业结构高度化进行回归，如式（2）所示；第三，数字经济及产业结构高度化对共同富裕进行回归，如式（3）所示。若、、系数显著，不显著，则表明存在完全中介效应若、、系数均显著，且<，则表明存在部分中介。

（二）变量选取与数据来源

1. 核心解释变量

数字经济（）。根据上文表2指标体系，测度我国31个省、自治区、直辖市（不包含我国港澳台地区）的数字经济水平，并分为数字基础发展载体（）、数字产业发展（）与数字经济发展环境（）三个维度进行异质性分析。

2. 核心被解释变量

共同富裕水平（）。根据上文表1测度我国31个省、自治区、直辖市（不包含我国港澳台地区）的共同富裕水平。

3. 机制变量

产业结构高度化（）。产业结构高度化是产业结构转型升级的重要维度，反映的是产业结构根据经济发展的历史和逻辑序列从低水平状态向高水平状态顺次演进的动态过程。参考袁航等的研究，本文从产业结构份额比例上的相对变化刻画三大产业在数量层面的演进过程，研究其在数字经济赋能共同富裕的作用中起到的中介作用。具体计算公式为：

上式（4）中，表示地区第产业在时期占该地区生产总值的比重，该指数反映了中国三大产业从由第一产业占优势地位逐渐向第二产业、第三产业占优势地位的比例关系的演进。

4. 控制变量

数字经济影响共同富裕的进程中会受到金融、地区差异诸等多方面的影响，为减少遗漏变量所造成的估计误差，参考李莹等、刘佳玮等学者的研究，本文选取控制变量如下：（1）经济发展水平（）。以2012年为基期，同时为了消除极值的影响，采用根据GDP指数平减后的人均GDP取对数处理。（2）城镇职工养老保险覆盖率（）。以城镇参保人数占城镇总职工人数比重衡量。（3）房地产价格（）。以商品房平均销售价格取对数衡量。（4）外商直接投资水平（）。以各地区外商直接投资额乘年份对应平均汇率占地区名义GDP比重衡量。（5）贸易开放度（）。以各地区进出口总额占地区名义GDP比重衡量。

5. 数据来源

本文样本为 2012—2022 年全国 31 个省、自治区、直辖市平衡面板，不含港澳台地区。原始数据均取自历年《中国统计年鉴》《中国劳动统计年鉴》以及各省份地方统计年鉴，最终得到 341 组有效观测值。描述统计结果显示，数字经济均值 18.13，共同富裕均值 27.52，各项指标标准差处于合理区间，不存在极端异常数值，数据满足面板回归基本要求。

6. 变量描述性统计

本文全部变量观测值共 341 个。数字经济综合指数均值 18.13，标准差 11.63，省际发展差距明显；共同富裕均值 27.52，标准差 6.53，整体分化程度弱于数字经济。产业高度化均值 2.408，各省份产业层次差异较小。人均 GDP、房价、对外开放度等控制变量数值波动均处于合理区间，无极端异常值，数据平稳，适合开展面板回归分析。

五、实证结果分析

（一）基准回归结果

数字经济总体系数为 0.112，通过 1% 显著性水平检验，数字经济显著提升共同富裕水平，H1 成立。分维度回归显示，数字基础设施、数字创新环境对共同富裕存在显著正向作用；数字产业发展系数为负且不显著，原因在于数字产业资本密集、技术垄断特征加剧技能溢价，挤压中低端劳动者收入份额，难以独立发挥普惠增收作用。

（二）稳健性与内生性处理

更换等权重法、主成分分析法、组合赋权法重新测算共同富裕指数进行回归，核心解释变量系数仍显著为正，基准结论稳健。为缓解双向因果内生性，选取各省至杭州球面距离、数字经济滞后一期作为工具变量，弱工具变量检验、不可识别检验均通过，数字经济正向效应依旧成立。

分东、中、西三组回归结果显示：东部地区数字经济系数 0.074（1% 显著），完善的创新生态、人力资本实现技术红利普惠分配；中部系数 - 0.084（5% 显著），人才虹吸、劳动力技能错配、传统产业数字化转型滞后形成抑制效应；西部系数为正但未通过显著性检验，数字基建、人力资本储备尚未达到赋能门槛。

中部地区出现抑制效应，除人才外流、技能错配外，还和中部产业结构有关：中部传统重工业占比偏高，数字化改造投入周期长、短期增收效应弱，平台线上业态难以大规模落地，数字红利无法快速转化为居民收入；西部虽有东数西算布局，但配套服务业、本地数字用工市场不完善，基建红利难以转化为居民增收，因此系数不显著。

（三）中介效应检验

三步回归核心系数全部显著，数字经济能够推动产业结构高度化，产业升级进一步提升共同富裕水平，中介效应占总效应 25%，产业结构升级是数字经济赋能共同富裕的重要传导渠道，H2 得到验证。

六、研究结论与政策启示

（一）主要研究结论

第一，数字经济整体对共同富裕具备显著正向赋能作用，数字基础设施与创新环境是核心支撑，单纯扩张数字产业规模无法兼顾收入分配公平。

第二，数字经济的赋能效应存在明显区域异质性，呈现 “东部促进、中部抑制、西部不显著” 的梯度分化格局，区域产业基础、人力资本、数字软硬件配套差距是核心诱因。

第三，产业结构高度化承担部分中介效应，数字经济依靠推动产业向高端服务化转型优化要素报酬结构，实现效率提升与分配公平协同发展。

（二）差异化政策启示

实施分区分类数字经济发展战略。东部地区依托科创资源布局人工智能、量子信息等前沿数字产业，打造国家级数字创新策源地，深化数字乡村建设持续缩小城乡收入差距；中部设立数字技能转型专项补贴，面向传统制造业劳动者开展数字化技能培训，推动工业数字化改造，破解技能错配难题；西部地区依托 “东数西算” 补齐数字基建短板，因地制宜发展数字文旅、特色数字农业，走特色化数字赶超路径。

构建包容性数字产业分配制度。针对头部数字平台设立超额利润调节税，税收资金专项用于低收入群体数字技能培训与社会保障；完善新业态灵活就业保障体系，试点网约车、外卖骑手按单参保机制；扶持县域电商、直播产业，对小微数字化创业主体实施税费减免、流量扶持，拓宽居民经营性收入渠道。

健全现代化数字协同治理体系。强化平台经济反垄断与算法监管，整治大数据杀熟、排他性经营等垄断行为；完善数据要素收益分配机制，政务脱敏数据增值收益反哺医疗、教育等公共服务；搭建东西部数字产业协作平台，落地 “数字援疆、数字援藏” 专项行动，打通跨区域数字人才、技术、数据要素流通壁垒。

参考文献：

1. [1] 余静文,李媛媛,谭静,等.数字经济背景下的共同富裕实现机制研究——基于流动人口视角的诠释[J].金融研究,2024(10):20-38.
2. [2] 周亚虹,邱子迅,姜帅帅,等.数字经济发展与农村共同富裕:电子商务与数字金融协同视角[J].经济研究,2024,59(07):54-71.
3. [3] 郭峰,王靖一,王芳,等.测度中国数字普惠金融发展:指数编制与空间特征[J].经济学(季刊),2020,19(04):1401-1418.
4. [4] 黄玖立，徐怡然，李坤望.数字技术与中小企业劳动收入份额 [J]. 经济研究，2023,58(09):135-149.
5. [5] 赵涛，张智，梁上坤.数字经济、创业活跃度与高质量发展 —— 来自中国城市经验证据 [J]. 管理世界，2020,36(10):65-76.
6. [6] 袁航，朱承亮.国家高新区推动了中国产业结构转型升级吗 [J]. 中国工业经济，2018(08):60-77.
7. [7] 温忠麟，叶宝娟.中介效应分析：方法和模型发展 [J]. 心理科学进展，2014,22(05):731-745.
8. [8] 韩亮亮，彭伊，孟庆娜.数字普惠金融、创业活跃度与共同富裕 [J]. 软科学，2023,37(03):18-24.
9. [9] 童成帅,周向军.新时代共同富裕的生成基础、逻辑内涵与实践进路[J].西北农林科技大学学报（社会科学版）,2023,23(02):7-15.
10. [10] 孙雪亮.浅论共同富裕的理论内涵与实现路径[J].就业与保障,2023(06):46-48.
11. [11] 戚聿东，刘翠花，丁述磊.数字经济发展、就业结构优化与就业质量提升 [J]. 经济学动态，2020(11):17-35.
12. [12] 李莹，程广斌，吴家庆.数字经济赋能共同富裕：理论路径与中国经验 [J]. 统计与决策，2025,41(02):5-10.
13. [13] 刘佳玮，金桂兰.数字经济影响共同富裕的作用机制与空间溢出效应 [J]. 统计与决策，2025,41(02):23-29.
14. [14] 王嵩,范斐,戴靓.数字经济对共同富裕的影响机制及空间效应[J].研究与发展管理,2024,36(04):139-154.
15. [15] 雷汉云,许可,陈锐.数字普惠金融服务乡村振兴的区域效应与动力机制——基于空间治理现代化视角研究[J].武汉金融,2025(06):65-73.
16. [16] 宋雅静.科技金融投入、技术转移与区域产业升级[D].上海师范大学,2020.
17. [17] Goldfarb A, Tucker C. Digital economics[J]. Journal of economic perspectives, 2019,33(01):3-22.
18. [18] Acemoglu D, Restrepo P. The race between man and machine[J]. American economic review, 2020,110(10):3441-3464.
19. [19] Liu C, Yan M ,Zhang M.Digital economy, green innovation and urban-rural income gap-analysis based on prefecture-level city panel data of China[J].Journal of advanced computational intelligence and intelligent informatics,2024,28(04):845-853.
20. [20] Bukht R, Heeks R. The digital economy: Towards a definition[J]. Information technology for development,2017,23(02):185-204.
21. [21] World Bank. Digital dividends[R]. Washington D.C.: World Bank,2016.