数字经济、要素配置与共同富裕 (1).pdf
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1、统计与决策2023年第22期总第634期0引言数字经济在我国经济发展中起到了积极推动作用,成为技术创新、产业结构升级以及经济高质量发展的关键驱动力。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。数字经济的溢出效应和普惠效应可为共同富裕提供坚实的物质基础,而且数字经济具有数据共享、价值叠加、功能融合的特性,能够与实体经济深度融合,推动资源要素自由流动,因此,数字经济不仅能够“做大蛋糕”,而且能够“分好蛋糕”,从而推动共同富裕目标的实现。关于数字经济的经济效应,已有研究主要集中在产业结构、创新创业、经济韧性等方面。在微观层面,数字经济可以通过促进技术创新、优化人力资本结构、降低供应链集中
2、度、扩展企业知识网络、优化制造业结构、扩大企业规模、推动资本深化等方式助力全要素生产率提升。在宏观层面,数字经济可以通过提升市场运行效率、改变经济结构、推动传统产业转型、影响产业结构层次来为经济高质量发展注入动力。关于共同富裕的研究在内涵特征、影响因素、指标构建等方面都已取得较大进展,为构建共同富裕评价指标体系以及研究数字经济对共同富裕的影响效应和作用机制奠定了基础。虽然部分文献已经实证分析了数字经济对共同富裕的作用机制,但鲜有研究考察要素配置在这两者之间的中介作用。资源要素的高效配置不仅是经济发展的持续动力,而且是优化收入分配结构的必要条件,因此,是影响共同富裕的关键因素和核心变量。本文的边
3、际贡献如下:一是通过构建评价指标体系来测度我国各省份数字经济和共同富裕的发展水平,实证分析数字经济对共同富裕的长期影响。二是通过引入劳动要素和资本要素,从要素配置的视角出发,深入探讨数字经济影响共同富裕的作用机制,丰富了数字经济与共同富裕的理论和实证研究。1理论分析与研究假设1.1数字经济与共同富裕数字经济以其高技术特质和共享性特征,既为经济增长提供了推动力,又为均衡发展提供了共享机制,有助于消除实现共同富裕的关键障碍,平衡增加经济总量和优化收入分配的现实冲突。共同富裕涵盖了增加经济总量和优化收入分配两个密切相关的环节。在“做大蛋糕”方面,现有研究证实了数字经济的经济增长效应。数字经济可以提升
4、生产效率、激活消费市场,因而是经济高质量发展的新动能、新引擎1,2。数字经济所具有的空间溢出效应有利于后发地区实现技术的增量扩展,进而推动经济增长。后发地区可以依托数字经济,利用互联网搭建数字平台以及通过数字物流获得大规模的市场需求,开发新的商业场景,由此衍生出新的经济增长点,推动经济的发展。在“分好蛋糕”方面,数字经济对收入差距的影响效果并不相同。一方面,有学者认为数字技术不仅是资本所有者的生产工具和管理手段,而且可以为劳动者赋能,通过提高企业内部普通劳动者的收入来缩小收入差距。数字技术具备空间、知识等的溢出效应,在一定程度上能够削弱对资本的依赖,提高劳动收益率,进而缩小收入差距3。数字经济
5、、要素配置与共同富裕张春华,王乾坤,侯冠宇(中国政法大学 商学院,北京 100088)摘要: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。文章以我国30个省份为样本,构建了数字经济与共同富裕评价指标体系,探讨了数字经济与共同富裕之间的关系以及要素配置在其中的影响。研究结果表明:数字经济已成为实现共同富裕的重要驱动力;数字经济发展能够通过降低劳动要素的错配程度来推动共同富裕,但其改进资本要素配置的效果不明显;异质性分析发现,数字经济在资源要素配置不足的情况下对共同富裕的影响更显著,且在北方地区的效果更为明显。关键词:数字经济;共同富裕;资源要素错配;中国式现代化中图分类号:F49;F2
6、49.24文献标识码:A文章编号:1002-6487(2023)22-0005-06基金项目:国家社会科学基金资助项目(22BJL007);教育部人文社会科学研究规划基金项目(21YJA790004)作者简介:张春华(1991),女,山东济南人,博士研究生,研究方向:政治经济学。(通讯作者)王乾坤(1993),男,河北邯郸人,博士研究生,研究方向:政治经济学。侯冠宇(1996),男,吉林吉林人,博士研究生,研究方向:政治经济学。专 题 研 究DOI:10.13546/ki.tjyjc.2023.22.0015统计与决策2023年第22期总第634期另一方面,有学者认为数字技术并不一定会带来收入
7、分配结构的改善。数字技术带来的自动化和智能化生产使就业出现不同程度的两极分化,即低技能劳动者和高技能劳动者就业增加,中技能劳动者的就业减少4,5。数字经济对“做大蛋糕”、推动经济高质量发展的物质支撑作用已得到较多研究的证实,然而关于数字经济对“分好蛋糕”、改善收入分配结构的作用则仍存在争议。因此,提出如下假设:假设1:数字经济发展水平的提升能够促进共同富裕。1.2生产要素配置的中介效应尽管众多研究已深入探讨了数字经济对共同富裕的作用机制,但多数研究集中在区域协调发展和城乡差距缩小等领域,较少涉及造成这些差异的更深层次原因要素配置。在行政垄断导致的所有制歧视、区域划分引发的市场分割,以及户籍制度
8、限制等因素的影响下,经济发展存在严重的资源错配问题,进而抑制了全要素生产率的提升68。数字经济不仅有助于“增加总量”,而且能“公平分配”,既优化资源配置以提升经济效率,又通过降低收入不平等来推进共同富裕。一方面,数字经济通过与传统行业的融合,能够提升资源利用率。产业的数字化强化了各生产部门间的互动,促进产业协同发展。产业的数字化能推动以劳动密集型、重工业为主的产业结构向技术含量更高、更环保的产业结构转变。这说明在数字经济的引领下,生产要素将更大程度地流向效率更高的领域,从而使得投入和产出的结构更加协调。另一方面,数字经济可优化产业布局,有助于区域协调发展。数字经济降低了产业聚集和交易对地理距离
9、的依赖,突破了地理区位的束缚,拓宽了就业选择的范围。同时,数字经济的发展提升了公共服务水平,允许各地根据其资源禀赋进行产业布局的优化,为经济欠发达地区和社会弱势群体提供了更广阔的发展机会。因此,提出如下假设:假设2a:数字经济通过影响劳动力要素的配置,进而影响共同富裕。假设2b:数字经济通过影响资本要素的配置,进而影响共同富裕。2研究设计2.1变量说明(1)被解释变量:共同富裕指数(conrich)。为使指标体系能全面地反映共同富裕的内涵,本文将“发展”和“共享”作为一级指标。在“发展”维度,选择了生产发展、投资发展、消费发展3个二级指标;在“共享”维度,选取了城乡共享、区域共享、社会服务3个
10、二级指标。最终形成了包含2个一级指标、6个二级指标的评价指标体系,具体指标体系如表1所示。(2)解释变量:数字经济指数(digscore)。结合新发展理念,考虑我国实际发展情况和数据的可获取性,本文借鉴相关研究9,10,从信息化发展、互联网发展、数字交易发展三个方面,选取了13个指标,构建了省级层面的数字经济评价指标体系,具体如表2所示。表2数字经济评价指标体系一级指标信息化发展互联网发展数字交易发展二级指标信息化基础信息化影响固定端互联网基础移动端互联网基础固定端互联网影响移动端互联网影响数字交易基础数字交易影响测度指标光缆密度移动电话交换机密度信息化从业人员占比电信业务总量软件业务收入互联
11、网接入端口密度移动电话普及率宽带互联网用户人数占比移动互联网用户人数占比每百家企业拥有网站数每百人使用计算机数有电子商务交易活动的企业占比电子商务销售额属性+为避免因主观赋权而产生偏差,在权重赋予上,本文采用熵权法确定各指标的权重。对数字经济指数的计算包括以下四个步骤。第一步,为有效避免因数据量纲不同而造成的干扰,本文对数据进行标准化处理,具体公式为:Yij=Xij-min()Xijmax()Xij-min()XijXij为正向指标max()Xij-Xijmax()Xij-min()XijXij为负向指标(1)其中,i和j分别代表地区和年份,Y表示标准化处理后的指标,max(Xij)和min(
12、Xij)分别表示X的最大值和最小值。第二步,计算标准化后指标Yij的信息熵Eij:Eij=ln(n)i=1nYij/i=1nYijlnYij/i=1nYij(2)第三步,测算评价指标权重Wj:Wj=()1-Ej/j=1m(1-Ej)(3)其中,Wj为第j项指标的权重,具体权重赋值如下页表3所示。第四步,计算各地区数字经济指数,具体公式为:Zis=i=1qWiYij(4)专 题 研 究表1共同富裕评价指标体系一级指标发展共享二级指标生产发展投资发展消费发展城乡共享区域共享社会服务衡量方式地区生产总值/年末常住人口全社会固定资产投资总额取对数全社会消费品零售总额取对数各省份农村居民家庭平均每人纯收
13、入/各省份城镇居民人均可支配收入各省份人均GDP/全国人均GDP地方财政一般预算支出/GDP属性+6统计与决策2023年第22期总第634期表3数字经济评价指标权重一级指标信息化发展互联网发展数字交易发展权重0.630.140.23二级指标信息化基础信息化影响固定端互联网基础移动端互联网基础固定端互联网影响移动端互联网影响数字交易基础数字交易影响权重0.320.300.040.040.040.040.090.14测度指标光缆密度移动电话交换机密度信息化从业人员占比电信业务总量软件业务收入互联网接入端口密度移动电话普及率宽带互联网用户人数占比移动互联网用户人数占比每百家企业拥有网站数每百人使用计
14、算机数有电子商务交易活动的企业占比电子商务销售额权重0.050.040.230.110.190.040.040.040.040.010.050.030.14根据前述指标,本文利用熵权法测度数字经济指数(digscore)和共同富裕指数(conrich),具体结果如图1所示(限于篇幅,仅展示部分结果,下同)。数字经济指数与共同富裕指数基本呈现共同上升的变动趋势。以北京为例,数字经济指数曲线穿过共同富裕指数曲线,可以推测数字经济对于共同富裕具有一定的牵引作用。此外,各省份数字经济对共同富裕的牵引程度并不完全一致,这可能源于要素流动障碍所引发的资源配置不均衡11。0.80.70.60.50.4201
15、3201420152016201720182019数字经济指数共同富裕指数年份指数值图1 北京20132019年数字经济指数、共同富裕指数(3)控制变量。本文借鉴刘洋和陈晓东(2021)10、郭健等(2022)12的研究,选取如下控制变量:城市基础设施水平(road),用城镇居民人均拥有道路面积衡量;对外开放程度(exinsum),用进出口贸易额占GDP的比重衡量;工业化水平(industrial),用第二产业增加值占GDP的比重衡量;消费性支出(consumption),用城镇居民人均消费支出衡量;医疗保障(medical),以医疗卫生机构床位数的对数表示;政府干预(gov),用政府公共财政
16、支出与地区生产总值的比值衡量。2.2数据来源与描述性统计本文数据来源于国家统计局官网,考察时间为20132019年,基于我国30个省份(不含西藏和港澳台)的平衡面板数据,得到数据描述性统计结果如表4所示。共同富裕指数的均值约为0.3,且与最大值和最小值相距较近,这在一定程度上说明,共同富裕的实现建立在更合理地“分蛋糕”的前提之上。表5对指标进行了相关性分析,可以发现数字经济与共同富裕之间存在较强的联系,因此本文的研究符合统计学经验。表5相关性分析conrichdigscoreroadexinsumindustriallnconsumptionmedicalgovconrich10.710-0.
17、3000.751-0.4240.804-0.557-0.040digscore1-0.1940.686-0.4280.870-0.457-0.338road1-0.3870.330-0.1840.137-0.088exinsum1-0.2600.690-0.677-0.410industrial1-0.4210.272-0.293lnconsumption1-0.491-0.273medical10.373gov13实证分析3.1基准回归结果为检验上述假设,本文构建省级面板数据模型:conrichit=1+2digscoreit+3Controlsit+FEsit+it(5)其中,conric
18、hit表示i省份在t时期的共同富裕指数;digscoreit表示i省份在t时期的数字经济指数;Controlsit表示影响共同富裕的其他控制变量集合,具体包括城市基础设施水平(road)、对外开放程度(exinsum)、工业化水平(industrial)、消费性支出(consumption)、医疗保障(medical)、政府干预(gov);FEsit表示省份和年份的固定效应;it表示随机扰动项。下页表6第(1)列是未加入控制变量的结果,数字经济指数的估计系数为0.245,并在1%的水平上显著;第(2)列是加入控制变量后的回归结果,数字经济指数的估计系数为0.203,并在1%的水平上显著。具体而
19、言,数字经济指数每提高一个标准差(0.129),共同富裕指数将提升2.62%。在第(3)列,将解释变量替换为北大数字普惠金融指数(dig_pk),以检验估计结果的稳健性,进一步验证了假设1。3.2内生性问题数字经济会显著促进共同富裕,同时,共同富裕水平的提升也会对数字技术的进步提出更高的要求,基于此,数字经济与共同富裕之间可能存在反向因果关系。然而,共同富裕的影响因素繁多,引入控制变量依然会存在遗漏变量的问题。如果这些遗漏变量与数字经济有显著的关联,那么可能导致估计结果出现偏误。鉴于此,本文对模型进行内生性检验。首先,借鉴黄群慧等(2019)13的方法,使用1984年各城市的邮电历史数据作为数
20、字经济指数的工具变量(iv)。其次,参考Nunn和Qian(2014)14的做专 题 研 究表4变量描述性统计变量conrichdigscoreroadexinsumindustriallnconsumptionmedicalgov变量含义共同富裕指数数字经济指数城市基础设施水平对外开放程度工业化水平消费性支出医疗保障政府干预样本量210210210210210210210210均值0.2990.17316.07026.30040.2509.9647.17526.710标准差0.1040.1294.68826.8707.6640.2572.46211.340最小值0.1650.0264.110
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