數字經濟如何調節高等教育對共同富裕的影響？ ＊

張玉鵬 王 茜

（1.華東師范大學經濟學院，上海 200062；2.華東師范大學教育經濟實驗室，上海 200062；3.上海對外經貿大學貿易談判學院，上海 200336）

一、引言

2021 年11 月，黨的十九屆六中全會審議通過了《中共中央關于黨的百年奮斗重大成就和歷史經驗的決議》，把推動“全體人民共同富裕取得更為明顯的實質性進展”作為新時代重要的戰略任務。在2021 年3 月5 日的政府工作報告中，時任國務院總理的李克強指出要建設高質量教育體系，深化教育改革，實施教育提質擴容工程。系統接受高等教育不僅是經濟發展的客觀需要，而且是擴大中等收入群體的重要支撐，能夠對共同富裕形成實質性的推進。另一方面，人力資本具有報酬遞增的特性，接受過系統高等教育的勞動者，學習掌握各種技能的能力越強，在市場上易于獲得更好的就業機會和更高的收入。隨著社會中高等教育占比的提升，居民收入差距可能會進一步加大（焦斌龍，2011）。

作為新一輪科技革命的產物和全球發展的未來趨向，數字經濟會對經濟增長、效率提升和社會結構變革產生深刻影響。現階段，中國進入共同富裕恰好與數字經濟時代相吻合（夏杰長，劉誠，2021）。數字經濟成為推進共同富裕發展的新動能，具有顯著的收入增長效應和減貧效應（Ahmed & Roubaie，2013；艾小青，田雅敏，2022）。但數字經濟與實體經濟的深度融合也仰賴于國家或地方（區域）的發展階段與產業分工，當融合水平較低時，數字經濟發展可能會對實體經濟的發展產生“擠出效應”（馬勇等，2021），而數字經濟發展中造成的“贏家通吃”現象會擠占中低技能勞動者的相對收入權（柏培文，張云，2021），加劇不同技能勞動力之間的收入差距（劉軍等，2021），從而對共同富裕產生負面影響。

當前，黨和國家事業發展對高等教育的需要，對科學知識和優秀人才的需要，比以往任何時候都更為迫切。習近平總書記強調：“我國高等教育要緊緊圍繞實現‘兩個一百年’奮斗目標、實現中華民族偉大復興的中國夢，源源不斷培養大批德才兼備的優秀人才。”但我國高等教育和數字經濟的發展水平具有明顯的空間差異性，不僅省份之間分布不均等，城鄉之間的差異更是十分明顯。在此背景下，迫切需要明晰數字經濟如何影響省級總體、城鎮和農村高等教育對各自層面共同富裕的作用效果，并明確省級總體、城鎮和農村高等教育對各自層面共同富裕的影響以及數字經濟對共同富裕的影響。這三方面研究可為實現更高水平的共同富裕探索合適的路徑。

本文的邊際貢獻主要有兩方面：第一，已有研究多從提升教育等公共服務均等化的角度，分析教育對省級層面共同富裕的影響。本文基于我國31 個省份2011—2020 年間的面板數據，從“發展”和“共享”兩個維度，創造性地構建省級總體、城鎮和農村層面共同富裕指標，并針對性地考察省級總體、城鎮和農村高等教育對各自層面共同富裕的作用效果。第二，已有研究只分析了數字經濟對省級總體層面共同富裕的影響，尚無文獻將數字經濟發展引入高等教育與共同富裕的分析框架，詳細考察數字經濟對省級總體、城鎮和農村三個層面共同富裕的影響以及數字經濟如何影響省級總體、城鎮和農村高等教育對各自層面共同富裕的作用效果。

二、文獻回顧與研究假設

（一）高等教育與共同富裕的關系

共同富裕包括“發展”與“共享”兩大方面的內涵（萬海遠，陳基平，2021）。從發展角度看，學校教育通過提高受教育者的通用人力資本，賦予勞動者知識技能，提高勞動者素質，進而推動經濟增長（吳嘉琦，閔維方，2022）。高等教育能夠提高人力資本和知識創新、科技創新的水平，隨著勞動者隊伍中高素質勞動力占比不斷提升，勞動生產技能水平逐步提高，人力資本逐步成為經濟增長的新優勢（游士兵，李一楓，2020）。美國國家經濟研究署對146 個國家1950—2010 年的相關數據分析發現，人均受教育年限每增加1 年，由此轉化而來的經濟總量至少增加2%；世界銀行相關研究也表明，勞動力人均受教育時間每增加1 年，國內生產總值就會增加9%（環球網，2021）。

從共享角度看，高等教育能夠為社會培養各種高層次專門人才。作為高級生產要素，人力資本對促進經濟均衡發展具有重大意義（Acemoglu & Autor，2012）。人力資本理論（Schultz, 1960；Becker,1964）認為，教育作為最重要的人力資本積累，是促使收入分配趨于平等的重要原因。Schultz（1960）發現隨著全社會人力資本存量增加，由于稟賦、社會地位、制度等因素造成的收入差距對居民整體收入差距的影響減弱，從而使居民收入差距減小。陳釗等人（2004）發現，高等教育的持續均衡發展可縮小地區間的收入差距。李亞玲和汪戎（2006）的研究發現提高人均受教育年限，有助于降低人力資本基尼系數，進而縮小區域經濟差距。日本和美國都出現過這方面的教訓，當放慢了高等教育的發展后，勞動力市場出現兩極化和收入分化的現象（蔡昉，2021）。趙國昌和朱州（2022）發現，當需求不變時，教育擴張造成高技能工人的快速增加可能會降低教育回報率，從而降低收入不平等。基于以上兩方面分析，本文提出如下假說：

H1a：高等教育占比的提升在促進經濟增長的同時會縮小貧富差距，從而有助于共同富裕目標的實現。

另一方面，高等教育水平的提升可能會對“共享”產生負面影響。受教育水平的提升除了可以增加勞動者的技能和創造力從而使勞動者獲得更高的報酬之外，更重要的是教育過程還可以給受教育者帶來社會資本，更有利于獲得“公共資源”的支持（欒海清，2022）。人力資本的積累具有報酬遞增性，人力資本存量越大，層次越高，比較優勢越明顯，收入也越多，從而使收入差距擴大的速度加快和幅度增大。Marin & Psacharopoulos（1976）發現，美國高等教育每擴張5%，將會使其收入分配指數惡化2%。焦斌龍（2011）發現中國目前正處于工業化中期，處于倒U 形曲線的左側，隨著人力資本投資增加，居民收入差距呈擴大的態勢。目前我國高等教育的空間分布具有差異性，人力資本存量自東向西依次遞減（李亞玲，汪戎，2006；匡遠鳳，2011；嚴立剛，曾小明，2020）。根據教育機會不平等的最大化保持理論（Raftery & Hout，1993），在優勢階層的入學率達到飽和點之前，擴張的教育機會比以往更加集中于經濟社會地位中上家庭，從而擴大教育不平等和收入差距。基于此，本文提出如下競爭性假說：

H1b：高等教育占比的提升會造成收入差距擴大，抑制共同富裕的進程。

（二）數字經濟與共同富裕的關系

數字經濟加速了社會財富的創造和積累，具有“做大蛋糕”的動力機制，會對共同富裕的“發展”內涵產生正面影響。由于數字經濟為推動生產力高質量發展提供了新動能（周澤紅，郭勁廷，2022），數字技術與生產的融合將促進數字產業化和產業數字化發展，為實現共同富裕奠定堅實的物質基礎（江小涓，孟麗君，2021）。此外，數字經濟還可能對共同富裕的“共享”內涵產生正面影響。夏杰長&劉誠（2021）和向云等人（2022）指出，數字經濟有助于促進地區間、行業間、產業間協調發展，縮小不同維度的發展差距，具有“分好蛋糕”的共享機制。數字經濟的普惠效應、溢出效應和協同效應，能夠帶來發展機會均等化，使農村和偏遠城市受益（Forman et al.，2005），從而為低技能勞動者提供更多機會，降低弱勢人群受到的負面影響，實現包容性增長與收入分配狀況的改善（張勛等，2019）。因此，數字經濟不僅是驅動發展的動力，更是消除貧困、實現共同富裕的鑰匙（王寧，胡樂明，2022）。

另一方面，我國各地區數字經濟各維度的發展水平存在顯著差異。數字經濟對共同富裕的“共享”內涵可能會產生負面影響，抑制共同富裕的進程。這是因為，數字經濟發展可能會造成“贏家通吃”的現象，擠占中低技能勞動者的相對收入權（柏培文，張云，2021），加劇不同技能勞動力之間的收入差距（劉軍等，2021）；此外，數字經濟的不均衡發展，可能會導致出現“數字鴻溝”，進而擴大不同地區、不同社會階層之間的“經濟鴻溝”（尹志超等，2021），造成新的貧富差距（強國令，商城，2022）。當數字經濟對“共享”內涵的負面影響超過其對“發展”內涵的正面影響時，將會阻礙共同富裕目標的實現。基于此，本文提出如下競爭性假說：

H2a：數字經濟發展在促進經濟增長的同時會縮小貧富差距，有助于共同富裕目標的實現。

H2b：數字經濟發展會導致貧富差距擴大，抑制共同富裕的進程。

（三）數字經濟如何影響高等教育對共同富裕的作用效果

收入達到高水平并實現共享是共同富裕的基本特征。高收入以高水平的勞動生產率為支撐（李實，朱夢冰，2022），同時生產率的提升又是經濟發展成果共享的必要物質條件。數字技術的發展，培育了新的供應服務網絡和商業模式，推動了創新創業的模塊化，使更多具有創意、創新、創業能力的人才能夠脫穎而出，推動共同富裕走向更高層次（李勇堅，2022）。國民受教育程度越高，就越容易形成以知識和信息為基礎的經濟發展模式（胡鞍鋼，李春波，2001），數字紅利可輔助高等教育作用的發揮。此外，數字經濟能夠有效改善落后地區學習資源匱乏的問題。與發達地區的高人力資本存量相比，落后地區的人力資本存在更大的提升空間，數字經濟的發展會對低經濟水平地區產生更大的影響（劉濤雄，蘭圖，2022）。數字技術與教育相結合衍生的新型教育資源和遠程授課等新型教育方式，大幅改善了知識獲取的公平性，可以促進“教育致富”（李衛東，陳鏡宇，2022）。

另一方面，在數字經濟時代，數字技術應用需要勞動者有較高的知識和技能水平，而“去技能化”使勞動依附于資本的趨勢更加明顯，可能導致勞動者成為新的“數字無產者”，只能從事高強度的簡單勞動（周澤紅，郭勁廷，2022），難以獲得平等的發展機會（蔣永穆，亢勇杰，2022），無法改善原有的收入條件，跟具有較高數字技能的群體愈發拉開差距（王寧，胡樂明，2022）。袁志剛等人（2022）指出，以數字經濟和人工智能為特征的新一輪產業革命會導致大量的勞動力或被替代，或被賦能，其結果是充裕生產要素低價，稀缺生產要素高價，收入差距越發拉大。在數字經濟的快速發展時期，一些國家或地區的收入分配不平等在加劇（Guellec & Paunov，2017；Acemoglu & Restrepo，2020），勞動數字化普及與數字化技能的非均衡配置制約了欠發達地區發展，加劇地區差距（胡鞍鋼，王蔚，2016；田海燕，李秀敏，2018；陳文，吳贏，2021）。基于此，本文提出如下競爭性假說：

H3a：數字經濟的發展會強化高等教育對共同富裕的改善作用。

H3b：數字經濟的發展會抑制高等教育對共同富裕的改善作用。

三、指標構建與模型設定

（一）指標構建

1.共同富裕指標測度

現有文獻對貧富差距的研究較多（Piketty et al.，2019；Novokmet et al.，2018；楊華磊，周曉波，2012），而較少對中國共同富裕指標體系構建和測度進行探討。部分學者采用多層次、多維度指標構建共同富裕的測度指標體系和指數模型，如許憲春等人（2019）基于 4 個一級指標、20 個二級指標、49 個三級指標構建“平衡發展指數”；高質量發展研究課題組（2020） 基于4 個二級指標、26 個三級指標構建“經濟共享發展指數”；劉培林等人（2021）建議分別從“總體富裕程度”和“發展成果共享程度”兩個維度構建共同富裕的指標體系框架，總體富裕程度采用8 個細分指標測度，發展成果共享程度由15 個細分指標測度。

上述指標囊括共同富裕的方方面面，但過多指標進入共同富裕函數方程式，容易導致指標之間關系復雜，很可能不滿足變量間的單調性、一致性、可加性等公理化準則，最終導致所構建的共同富裕指標違背現實邏輯（Ravallion，2011；萬海遠，陳基平，2021）。萬海遠和陳基平（2021）從“總體富裕”和“共享富裕”兩個維度構造等權重的共同富裕關系式，對全球162 個國家或地區的共同富裕進行測度。該構建方法的優點在于其覆蓋共同富裕“發展”和“共享”兩大內涵，指標的易識別程度、邏輯清晰程度較高，能準確地反映問題的最主要方面。

有鑒于此，本文借鑒萬海遠和陳基平（2021）的思路，構建省級總體、城鎮和農村三個層面的共同富裕指標。省級總體的共同富裕指標計算如下：

其中，i表示省份；PGDP 為人均國民生產總值，用來測度共同富裕的“發展”維度，PGDPmax（PGDPmin）為樣本期間人均國民生產總值的最大（最小）值；Gini 為人均可支配收入基尼系數，用來測度共同富裕的“共享”維度，Ginimax（Ginimin）為樣本期間省級基尼系數的最大（最小）值。基尼系數測算參照田為民（2012）方法，根據洛倫茲曲線與基尼系數關系推導出基尼系數的計算公式得到。

省級城鎮和農村層面的共同富裕指標計算如下：

其中，i表示省份；由于缺少城鎮和農村層面的人均國民生產總值數據，在構建省級城鎮和農村層面的共同富裕指標時，本文選用省級城鎮和農村居民人均可支配收入DPI 替代PGDP；省級城鎮和農村基尼系數同樣參照田為民（2012）方法計算得到；PGDPmax（PGDPmin）為樣本期間省級城鎮和農村人均可支配收入的最大（最小）值，Ginimax（Ginimin）為樣本期間省級城鎮和農村基尼系數的最大（最小）值。

需要指出的是，共同富裕指標CP 的取值范圍在0～100 之間。如果一個地區的人均國內生產總值（可支配收入）越高、基尼系數越小，CP 指數就會越接近于100，表明越趨向于共同富裕目標；相反，當該地區的人均國內生產總值（可支配收入）越小、基尼系數越大，CP 指數越接近于0，即表明越偏離共同富裕的目標。

2.數字經濟指標測度

現有研究多是在對數字經濟內涵進行界定的基礎上，結合數據的可得性，對數字經濟進行測度。例如，中國信通院（2021）從數字產業化、產業數字化、數字化治理與數據價值化的“四化”角度對數字經濟的內涵進行闡釋；劉軍等人（2020）從信息化發展、互聯網發展和數字交易發展等3 個維度選用了14 個測度指標，構建中國分省份數字經濟評價指標體系；柏培文和張云（2021）從數字產業活躍度、數字創新活躍度、數字用戶活躍度、數字平臺活躍度等3 個維度13 個測度指標對數字經濟進行衡量。

從我國數字經濟發展的歷程來看，直到“互聯網+”相關政策出現后，我國的數字經濟才出現了較大幅度的增長（劉軍等，2020）。因此，本文借鑒黃群慧等人（2019）、劉軍等人（2020）和趙濤等人（2020）的思路，將互聯網發展作為測度核心，采用百人中互聯網寬帶接入用戶數、計算機服務和軟件業從業人員占城鎮單位從業人員比重、人均電信業務總量和百人中移動電話用戶數等4 個指標來測度互聯網發展程度，并補充了北京大學數字金融研究中心發布的中國數字普惠金融指數來反映數字金融發展的維度。在此基礎上，我們采用主成分分析方法，將5 個指標降維得到數字經濟綜合指標。在采用主成分分析方法時，底層指標越豐富似乎反映的信息越全面，但指標間錯綜復雜的關系可能妨礙關鍵信息的表達，同時可能會導致綜合指標更嚴重的內生性問題。因此，與共同富裕指標構建思路類似，本文采用盡可能少的幾個關鍵數據來構建數字經濟指標。除數字普惠金融指數外，其他用來構建數字經濟指標的數據均來源于《中國統計年鑒》，鑒于數字普惠金融指數于2011 年可得，因此本文構建的數字經濟指標數據起始于2011 年。

（二）實證模型說明

1.高等教育影響共同富裕的實證模型

模型（3）考察省級總體、城鎮和農村高等教育占比對各自層面共同富裕的影響：

其中，被解釋變量CPit為省份i第t年的共同富裕指標，分別采用省級總體、城鎮和農村三個層面的共同富裕指標；核心解釋變量HEit-1為滯后一期的高等教育占比，分別采用省級總體、城鎮和農村6 歲及以上人口中大專及以上學歷人數占比來測度，其中城鎮數據由城市和區鎮數據匯總得到，相關數據源于《中國人口和就業統計年鑒》。解釋變量滯后一期是考慮到高等教育對共同富裕的影響存在時滯性，同時可在一定程度上避免反向因果問題。Controlit-1為滯后一期的控制變量集合。為確保高等教育對共同富裕的影響沒有混雜其他區域層面的經濟效應，基于已有研究，本文添加如下控制變量：① 城鎮化率。采用城鎮常住人口占總人口的比重來表示，數據來源于中經網。② 人均FDI。以外商投資企業投資總額除以總人口數，得到地區的人均FDI（單位：百美元/人），外商投資企業投資總額的數據來源于同花順數據庫。③ 對外開放水平。以進出口總額（用年度基準匯率將美元轉換為人民幣標價）占名義GDP 的比重來表示，數據來源于同花順數據庫。④ 高中在校人數變化。以每十萬人口高中學校平均在校生數的增長率表示，數據來源于同花順數據庫。鑒于適齡人口變化是預測高等教育毛入學率的常見指標，故應控制此變量（感謝匿名審稿人的建議）。

模型中的Province和Time分別代表省份和時間固定效應；Province×Trend為省份與時間趨勢的交互項，以控制省份特定的時間趨勢； εi,t為特異誤差項。省份固定效應、時間固定效應和省份時間趨勢可進一步控制遺漏變量所導致的參數估計偏誤問題。需要指出的是，控制省份時間趨勢可在一定程度上消除高等教育人口在城鄉或跨省間流動對研究結論的影響。

2.數字經濟影響共同富裕及其如何影響高等教育對共同富裕作用效果的實證模型

模型（4）和模型（5）分別考察數字經濟對共同富裕的影響以及數字經濟如何影響高等教育對共同富裕的作用效果：

除數字經濟指標DEit-1外 ，模型（4）和模型（5）中其他變量與模型（3）設定一致，ei,t和ui,t為特異誤差項。需要指出的是，相比于高等教育，數字經濟對共同富裕的影響更為外生，故數字經濟適合作為數字經濟影響共同富裕的調節變量。

（三）數據說明

本文的數據樣本選取期間為2010—2020 年。考慮到模型（3）中的解釋變量均滯后一期，故模型（3）中被解釋變量和解釋變量的樣本選取區間分別為2011—2020 年和2010—2019 年。此外，鑒于用于構建省級數字經濟指標的中國數字普惠金融指數從2011 年才可獲得，且模型（4）和模型（5）中解釋變量也均滯后一期，故模型（4）和模型（5）中的被解釋變量和解釋變量的樣本選取區間分別為2012—2020 年和2011—2019 年。

表1 給出的核心變量的描述統計結果顯示：省級總體、城鎮和農村層面共同富裕指標的均值都在45 左右，各樣本組的均值與中位值基本接近，但各指標離散程度較高，最小值為0，最大值接近100，標準差在20 左右，表明各樣本組內的共同富裕程度具有很大的差異；高等教育占比指標顯示，城鎮高等教育占比的均值為20.001 8 左右，要明顯高于農村高等教育占比的均值3.544 8，表明我國城鄉高等教育空間分布具有較大差異。

表1 變量統計性描述

表2 給出共同富裕與數字經濟的省級前兩位排名的位次變化，結果顯示：省級總體、城鎮和農村層面共同富裕的位次變化較為頻繁；對于省級總體共同富裕，2011—2020 年前兩位排名中上海、天津和北京分別出現了6 次、4 次和3 次；對于省級城鎮共同富裕，2011—2020 年前兩位排名中上海、浙江和北京分別出現了6 次、4 次和3 次；對于省級農村共同富裕，2011—2020 年前兩位排名中上海、江蘇、北京和天津分別出現7 次、4 次、3 次和3 次。綜合來看，共同富裕靠前的主要是經濟發達的東部省份，中西部省份沒出現過。這表明，共同富裕目標的實現需要以經濟發展為基礎，經濟相對落后地區的首要任務是提高自身發展效率，努力縮小區域發展差距。對于數字經濟指標，位次基本保持穩定，除了2018 年，前兩位一直是北京和上海。

表2 共同富裕與數字經濟的省級位次變化

四、實證研究

（一）高等教育對共同富裕的影響分析

表3 給出了省級總體、城鎮和農村高等教育占比對各自層面共同富裕影響的估計結果。回歸結果表明，不論是省級總體、城鎮還是農村層面，高等教育占比的提高均對共同富裕產生了統計上顯著的正面影響，驗證了假說H1a 的觀點。

表3 高等教育對共同富裕的影響

在省級總體層面，控制省份層面變量、省份和時間固定效應以及省份時間趨勢，在5%顯著性水平上，省級總體高等教育占比每提高1 個百分點，會使省級總體層面共同富裕增加0.652 0，這表明高等教育占比的提升對于提高人均GDP、縮小省級收入差距和實現共同富裕具有明顯的提升效應。隨著省級高等教育占比的提升，勞動者隊伍中高素質勞動力占比不斷提升，由稟賦、社會地位、制度等因素造成的收入差距對居民整體收入差距的影響減弱，這將有助于共同富裕目標的實現。

在省級城鎮層面，控制省份層面變量、省份和時間固定效應以及省份時間趨勢，在5%顯著性水平上，城鎮高等教育占比每提高1 個百分點，會使城鎮層面的共同富裕指標增加0.261 3。城鎮地區由于具備高端的產業結構作為支撐，高人力資本的效應更容易實現。人力資本擴張不僅能夠提高勞動效率（毛其淋，2019），還有助于推動技術結構升級（劉智勇等，2018），從而對經濟增長產生重要的促進作用，縮小城鎮經濟發展差距。

在省級農村層面，控制省份層面變量、省份和時間固定效應以及省份時間趨勢，在1%顯著性水平上，農村高等教育占比每提高1 個百分點，會使得農村層面的共同富裕指標增加1.885 2。就農村地區而言，教育對于勞動供給的影響在于它能提供給人們認識市場機會的能力（都陽，1999）。思想觀念上的差異，是造成近年來農村貧富差距逐漸拉大的一個主要原因。農村人口中學歷層次高的人越多，勞動力隊伍的思想意識越靈活，靠技術、靠工作能力謀生的人就越多。高等教育發展能夠顯著提升農村勞動力的整體素質。尤其是職業教育，長期以服務三農為主要目標，著重培養受教育者的專業知識和技能，強調應用性和實踐性，更加契合農村勞動力的成長特點，在減貧和農業農村發展中發揮了重要作用（易紅梅等，2022）。

（二）數字經濟對共同富裕的影響分析

表4 報告了模型（4）的回歸結果，其第一、二、三列分別考察數字經濟對省級總體、城鎮和農村層面共同富裕的影響。

在省級總體和城鎮層面，控制省份層面變量、省份和時間固定效應以及省份時間趨勢，數字經濟發展對省級總體和城鎮層面的共同富裕產生正面影響，但其在10%的顯著性水平上并不顯著，穩健性檢驗部分依然顯示其為不顯著的正值。

在省級農村層面，控制省份層面變量、省份和時間固定效應以及省份時間趨勢，在10%顯著性水平上，數字經濟發展水平每提高1 個單位，會使得農村層面的共同富裕增加4.795 2，驗證了假說H2a 的觀點。該結果在一定程度上表明，數字經濟會對農村共同富裕的“發展”和“共享”內涵產生正面影響。一方面，數字經濟可激發鄉村內生發展動力、推動鄉村產業轉型升級、提升農業農村現代化水平，此外還可通過數字金融提高農村金融可得性，并借助電子商務暢通鄉村產品銷售渠道，助推農村經濟發展和產業振興。另一方面，數字經濟能夠帶來發展機會的均等化，使農村和偏遠城鎮受益（Forman et al.，2005），為低技能勞動者提供更多機會，實現經濟包容性增長與收入分配狀況的改善（張勛等，2019）。數字經濟不僅是驅動發展的動力，更是消除貧困、實現共同富裕的鑰匙（王寧，胡樂明，2022）。

（三）數字經濟如何影響高等教育對共同富裕的作用效果

表5 報告了模型（5）的回歸結果，第一、二、三列分別考察了數字經濟如何影響省級總體、城鎮和農村高等教育占比對各自層面共同富裕的作用效果，結果顯示數字經濟的影響表現出同質性特征，驗證了假說H3a 的觀點。

表5 數字經濟如何影響高等教育占比對共同富裕的作用效果

在省級總體和城鎮層面控制省份層面變量、省份和時間固定效應以及省份時間趨勢，數字經濟發展會強化省級總體和城鎮高等教育對各自層面共同富裕的正面影響，兩者分別在1%和10%顯著性水平上統計顯著。當前，我國的產業結構逐漸從傳統的勞動密集型產業升級為資本密集型或技術密集型產業，這要求更多地依靠技術創新和技術進步提高全要素生產率，而高等教育的發展是關鍵。在產業結構升級過程中，數字技術的發展，培育了新的供應服務網絡和商業模式，推動了創新創業的模塊化，為人力資本更好地發揮其效能創造條件。國民受教育程度越高，就越容易形成以知識和信息為基礎的經濟發展模式（胡鞍鋼，李春波，2001），數字紅利可輔助高等教育作用的發揮。

在省級農村層面，數字經濟的發展同樣強化了省級農村高等教育對農村層面共同富裕的正面影響，但其在10%的顯著性水平上并不顯著，穩健性檢驗依然顯示為不顯著的正值。結合表3 和表4 中的實證結果，這表明雖然數字經濟發展和農村高等教育占比的提升均會對農村層面共同富裕產生正面影響，但數字經濟與農村層面高等教育的融合度還不夠，數字經濟無法顯著提升農村高等教育對其共同富裕的正向作用效果。對此的可能解釋為：首先，在城鎮相對成功的數字經濟發展模式，通常無法通過簡單復制在農村地區取得成功。其次，目前農村地區的數字化基礎設施、數字化教育資源及其投入還存在明顯不足，無法輔助農村高等教育人才效能的發揮。

（四）穩健性分析

為消除由于遺漏變量所導致的內生性問題，本節在基準回歸的基礎上，進一步控制影響數字經濟與高等教育的相關因素。具體的控制變量如下：a.交通基礎設施。采用公路里程數（數據源于中經網，單位為公里）除以土地總面積（數據源于同花順數據庫，單位為平方公里）表示。b.產業結構高級化。借鑒袁航和朱承亮（2018）的做法，產業結構高級化由三次產業增加值比重與對應產業勞動生產率的乘積加權值得到。產業結構高級化反映的是：原有要素和資源從勞動生產率較低的產業部門向勞動生產率較高的產業部門轉移，新增的要素和資源也被配置到勞動生產率較高的產業部門，導致勞動生產率較高的產業部門的份額不斷上升，使得不同產業部門的勞動生產率共同提高。c.產業結構合理化。采用干春暉等人（2011）構建的“泰爾指數”方法進行測度。產業結構合理化反映產業間協調程度和資源有效利用程度兩方面的情況，是對要素投入結構和產出結構耦合程度的衡量。d.專利授權。由國內專利申請授權量（發明）、國內專利申請授權量（實用新型）與國內專利申請授權量（外觀設計）三者匯總得到，數據源于同花順數據庫。e.市場需求。以社會消費品零售總額（數據源于同花順數據庫）進行測度，其值越高意味著本地市場消費相對活躍。f.人均GDP。數據源于同花順數據庫，鑒于人均GDP 會同時對共同富裕和高等教育產生影響，模型中應控制此變量（感謝匿名審稿人的建議）。

表6 報告了模型（3）至模型（5）的穩健性回歸結果，Part A 至Part C 分別給出模型（3）至模型（5）的穩健性回歸結果，三個回歸包含基準回歸中的控制變量、時間和省份固定效應、省份時間趨勢以及新增加的6 個控制變量，控制變量的系數估計結果沒有給出，結果備索。表6 的穩健性檢驗結果顯示：在10%的顯著性水平上（備擇假設大于零的單邊檢驗），省級總體高等教育占比的提升會對省級總體共同富裕產生顯著的正面影響；在1%和5%的顯著性水平上，城鎮和農村高等教育占比的提升對各自層面的共同富裕均產生顯著的正面影響。數字經濟發展會對省級農村層面的共同富裕產生顯著的正面影響，但其對省級總體和城鎮層面共同富裕的影響為不顯著的正值（在10%的顯著性水平上）。數字經濟發展會強化省級總體、城鎮和農村高等教育占比對各自層面共同富裕的正向促進作用，但其對省級農村層面的調節作用并不顯著（在10%的顯著性水平上）。表6 的實證結果驗證了表3 至表5 結果的穩健性，以及假說H1a、H2a 和H3a 的合理性。

表6 穩健性檢驗

五、結論與政策啟示

本文基于2011—2020 年間中國31 個省域的平衡面板數據，從“發展”和“共享”兩個維度創造性地構建了省級總體、城鎮以及農村三個層面的共同富裕指標，并嘗試回答數字經濟如何調節高等教育對共同富裕的影響。為此，需首先明確省級總體、城鎮以及農村高等教育占比對各自層面共同富裕的影響，以及數字經濟發展對共同富裕的影響，然后重點分析數字經濟如何影響高等教育對共同富裕的作用效果。實證結果顯示：

（1）高等教育占比對共同富裕具有顯著的促進作用。在加入省級層面控制變量，時間、省份雙向固定效應以及省份時間趨勢后，省級總體、城鎮和農村三組回歸中高等教育系數均顯著為正，表明省級總體、城鎮和農村高等教育占比的提升均有助于各自層面共同富裕的實現。

（2）數字經濟發展會對省級總體、城鎮和農村層面的共同富裕均產生正面影響，但只對農村層面的影響顯著。

（3）調節效應分析表明，數字經濟的發展會強化省級總體和城鎮高等教育占比對各自層面共同富裕的正向促進作用。

結合上述結論，本文的政策啟示如下：

一是適度擴大高等教育規模，進一步提升高等教育入學率。自1999 年教育部出臺《面向21 世紀教育振興行動計劃》以來，我國開啟了高等教育（包括大學本科、研究生）擴招的改革。到2019 年，我國高等教育毛入學率已經超過50%，進入了高等教育普及化階段。然而，目前我國高等教育的發展程度仍低于國際上很多國家。按聯合國教科文組織統計研究所的數據，2020 年我國第三級教育入學率為58.4%，而高收入國家第三級教育平均入學率79.4%，2019 年美國的數據是87.9%（馬鳳岐，謝愛磊，2022）。要繼續擴大高等教育規模，通過教育改革延長人均受教育年限并不斷深化終身學習型社會的建設，進而提高人力資本積累水平，以回應經濟社會發展的需求，助力共同富裕的實現。

二是推進農村地區數字經濟發展，堅持把數字經濟作為推進農村層面共同富裕的關鍵增量。因地制宜優化鄉村數字經濟發展政策，將中西部地區的低成本優勢、資源優勢與東部地區的技術、市場和數字產業優勢結合起來，形成優勢互補、協同發展的鄉村數字經濟發展機制（劉強，徐生霞，2022）；加大對農村地區數字基礎設施的投資力度和數字金融知識的普及力度，提升農村居民接近數字經濟的便利性（陳文，吳贏，2021）；著力推動數字鄉村建設，激發鄉村內生發展動力，推動鄉村產業轉型升級，提升農業農村現代化水平；以智慧農業發展為目標，加強農產品產業鏈的數字化協同，打破地域、交通等傳統因素與鄉村發展的限制，借助電子商務暢通鄉村產品銷售渠道。

三是發揮數字經濟強化高等教育對共同富裕提升作用的機制路徑。習近平總書記指出“必須優化同新發展格局相適應的教育結構、學科專業結構、人才培養結構。”當前高等院校教學與實踐內容與數字化知識快速更新、數字化人才培養和供給不足與市場經濟人才需求之間的矛盾日益突出，對此，政府相關部門應持續優化頂層設計，推進數字經濟人才培養體制建設，開拓創新數字人才培養模式，更好地發揮數字經濟對高等教育促進共同富裕的正向調節作用。其次，加快推動高等教育資源數字化供給，將優質教育資源引向教育邊際報酬更高的經濟不發達地區，縮小地區間貧富差距，助力共同富裕目標的實現。最后，重點完善農村數字化基礎設施建設，塑造鄉村教育振興的數字環境，提高存量教育資源配置效率，并通過人才政策吸引高等教育人才回流反哺鄉村建設與發展，著力發揮數字經濟對農村高等教育影響的正向調節作用。

（張玉鵬工作郵箱：ypzhang@sfs.ecnu.edu.cn；王茜為本文通信作者：liza1234@163.com）