數字經濟對居民收入的影響效應研究
——基于多層線性模型的實證分析

宋寶琳，王 麗，宋卓展

1.河北大學管理學院，河北 保定 071000；2.滄州交通學院，河北 滄州 061199；3.河北大學共同富裕研究中心，河北 保定 071000)

0 引言

黨的二十大明確指出，完善按要素分配政策制度，探索多種渠道增加中低收入群眾要素收入，多渠道增加城鄉居民財產性收入。顯然，在新時代共同富裕目標下，如何促進居民收入增長、擴大中等收入群體規模，成為現階段亟需完成的艱巨任務。生產力作為推動人類社會發展的決定性因素，是衡量社會進步程度和人類生活質量的重要標志。在第四次產業革命浪潮的推動下，數字技術逐漸嵌入經濟社會并與其實現深度融合，繼而成為數字智能時代社會發展的新質生產力。數字技術的迭代升級帶動了數字經濟的蓬勃發展，同時，數字經濟極大改變了人們的生產、生活方式和社會財富分配方式。數字技術催生的新經濟模式為傳統的勞動、資本、技術等生產要素注入了新動能，成為提升勞動者素質進而增加收入水平，實現共同富裕的新引擎[1]。

隨著互聯網、大數據、云計算以及人工智能等數字工具的快速發展，數字經濟的發展規模也隨之不斷擴大，滲透于社會發展的各個領域。中國信息通信研究院的統計結果顯示，2022年我國數字經濟規模達到50.2萬億元，同比名義增長10.3%，占GDP的比重達到41.5%。數字經濟顛覆了單純依靠資本、勞動力等傳統要素的生產方式，使其逐漸向依靠知識、數據等新型要素的創新驅動方式轉變。這種轉變有助于重塑就業市場結構，拓寬居民增收的空間，促進居民收入增加，緩解相對貧困[2]。由此可見，數字經濟的發展對于居民收入具有一定的影響效應。

本文的邊際貢獻在于：第一，考慮到數字經濟對社會生活的深入滲透，從宏觀與微觀相結合的視角全面分析數字經濟對居民收入的影響效應以及其對不同特征居民收入影響產生的差異性，為解釋數字經濟對居民收入的增收效應提供理論參考；第二，考慮到宏微觀因素交互產生的重疊效應，建立 “宏觀地域-微觀個體”的跨層分析模型，既考慮到不同城市樣本之間產生的組內組間差異，又能將數字經濟對居民收入的影響設定為隨機效應，彌補現有研究的不足，使研究結果更具有現實意義；第三，本文運用結構方程模型進行調節效應分析，以居民個人受教育程度為調節變量，分別檢驗其跨層調節效應和同層調節效應，有助于減小普通調節效應分析產生的結果偏差，以期獲取更加準確、有效的無偏估計結果。

1 文獻綜述

隨著數字智能化時代的到來以及數字經濟對社會發展的貢獻越來越大，諸多學者逐漸將研究重點聚焦于與數字經濟相關的研究上，主要表現在研究其對農民的增收、對居民消費質量的提升以及對縮小城鄉收入差距等方面。具體來看，數字技術低門檻、低成本、共享便捷的先天優勢促進各種要素融入鄉村振興的戰略部署，推動農村產業興旺，帶動農民收入增長[3]。與此同時，數字經濟在一定程度上能夠有效解決農村信息閉塞的問題，幫助農民群體抵御風險沖擊，促進收入穩定增長[4]。作為一種新經濟形態，數字經濟不僅滲透于生產領域，而且還廣泛應用于社會消費領域。方便、快捷、共享等數字經濟特征悄然改變著居民的消費方式、消費途徑和消費內容，在緩解消費不平等、促進消費升級中發揮著關鍵作用，這將成為推動消費高質量發展的核心動能[5]。事實上，數字經濟借助互聯網、云計算、大數據和人工智能等技術工具實現了平臺經濟與實體經濟的有效融合，從而推進地區高質量發展[6-7]。一個地區的數字經濟水平深受當地政治、經濟和社會發展等多維因素的影響，不同區域間、城鄉間數字經濟發展的差異性可能會在一定程度上影響到城鄉收入差距[8-11]。所以，數字經濟與城鄉收入差距的關系一直是學術界研究的熱點之一，但至今未達成共識，主要的分歧在于以下兩點：一是從研究視角看，宏觀層面上，數字經濟打破了城鄉間的物理隔閡，降低了區域間的信息不對稱程度，拓寬了農民的增收渠道進而縮小了城鄉收入差距[12]；聚焦微觀家庭視角，數字普惠金融作為數字經濟的重要組成部分，有助于緩解傳統金融對農村家庭的金融排斥，提高農村居民的金融可得性，為進一步縮小城鄉居民收入差距提供可能[13-14]。二是從社會現實看，農村技術基礎設施和人才儲備的缺乏使數字經濟難以廣泛普及，城鄉數字鴻溝問題日益凸顯，不僅難以改善目前的城鄉差距，反而存在拉大城鄉收入差距的風險[15]。

大量文獻均已證實，數字經濟的發展能夠有效提高農民收入水平、縮小城鄉收入差距。但是從分析方法上看卻有所不足，體現在絕大多數研究將兩個層面的數據放在同一個層次進行實證研究，導致研究忽視同一地區居民的組內相關和不同地區居民之間的組間差異，由此導致實證結果存在偏差?；诖耍疚膶⒀芯恐攸c轉向數字經濟對居民收入的影響效應，故將居民個體的微觀變量和城市層面的宏觀變量置于模型的不同層次，通過構建多層線性模型全面分析數字經濟對居民收入的影響，以期準確估計數字經濟對居民收入產生的真實影響和可能存在的異質性。

2 理論分析與研究假設

2.1 數字經濟對居民收入的影響效應

數字經濟以數字化信息為關鍵要素，以科學技術為重要載體滲透于社會生活的各個領域，不斷推動產業變革升級，為全體居民提供更多的新生就業崗位，進而創造更多的增收機會。具體而言：①數字經濟作為人類生產方式在更高層次上的延續，是實現經濟可持續、高質量發展的新驅動，其在優化生產關系和生產力的同時也對勞動者提出更高的技能要求，倒逼勞動者努力提高自身勞動素質以適應勞動市場需求，由此帶動居民收入的增加[16]；②數字經濟作為一種新經濟形態，憑借強大的網絡共享效應，將不同區域緊密連接在一起，擴大了經濟發展的邊界和范圍，使得區域之間的邊界逐步模糊，為勞動者創造了向上流動的空間和機會，拓寬了居民增收渠道[17-18]；③數字經濟作為新技術帶動的經濟模式，其快速發展能夠顯著提高區域經濟發展水平，而較高的區域經濟發展水平是居民收入增加的強有力依托，水漲船高，為提高居民的收入水平創造了更多的可能性空間，為助力實現共同富裕提供不竭動力[19]?；谏鲜龇治觯疚奶岢黾僭O1：數字經濟能夠有效提高居民收入水平。

2.2 數字經濟對居民收入影響的異質性

雖然數字經濟能夠有效提高居民收入水平，但是考慮到不同特征的居民對數字經濟的了解深度和應用程度不同，從中獲取的數字紅利也各有所異，因此，在某種程度上數字經濟對居民收入的影響很可能存在個體差異。不同居民對數字經濟增收效應敏感性的差異主要來源于年齡、性別、婚姻狀態、健康狀況、受教育程度以及工作性質等個人特征變量。從年齡角度看，雖然數字經濟的受眾群體為全體居民，但是相較于青年群體，中老年群體作為數字社會的邊緣群體，不斷擴大的 “數字鴻溝”使其對數字經濟的了解和應用程度受到極大限制[20]。除此之外，居民個體的性別、婚姻狀態、健康狀況等都在一定程度上影響著數字經濟為其帶來的增收效應。

在某些特定環境中，居民受教育程度對個體收入的影響不是均質的，而是存在異質性，即不同文化水平下居民的收入水平參差不齊。因此，由于認知偏差，數字經濟對不同受教育程度居民也會產生不同的收入效應。事實上，居民的工作收入與其從事的工作性質密切相關，相比于體制外員工而言，體制內工作的居民年收入波動幅度較小。一般而言，在數字經濟延伸出的眾多新業態模式中，體制外工作的居民更能敏銳發現數字機遇并促進自我增收，因此數字經濟對不同工作性質居民收入的影響可能也有所不同。基于上述論述，本文提出假設2：數字經濟對居民收入的影響因個人特征不同而產生異質性。

2.3 數字經濟對居民收入影響的調節效應

斯密作為歷史上第一個提出 “人力資本”概念的經濟學家，明確指出教育是人力資本最主要的投資形式，教育和技能培訓等活動可以提高人的生產能力。這一論斷揭示了教育作為一種人力資本投資活動的經濟屬性，即教育可以通過使受教育者提高工作效率、選擇能力、創新能力以及完善人格獲得較高的外溢性收益[21]。另外，從社會生產的角度看，受教育程度作為個人學習能力的直接體現，是提高個人勞動生產率的必要因素，而勞動生產率又是提高收入水平的前提和基礎。總之，受教育程度越高，越能掌握更多專業知識，對新事物的學習能力越得心應手，越有益于提高收入水平。

目前，數字經濟及其衍生行業已成為國民經濟發展的重要行業，其對居民收入的影響離不開居民人力資本的提升。居民的受教育程度直接關乎其對新經濟模式的接受和適應程度。由此可以看出，數字經濟作為推動經濟發展的新生力量，對居民收入的影響很大程度上受居民個人教育水平的干擾。居民受教育程度越高，其越能較快融入數字化社會，進而更加敏銳地發現數字經濟紅利[22]，有利于居民收入提高；居民受教育程度越低，越容易遭受數字排斥，難以享受到數字經濟增收的福利效應?；谏鲜龇治?，本文提出假設3：居民受教育程度在數字經濟對居民收入影響中發揮正向調節作用，居民受教育程度越高、對數字經濟的利用程度越高，越有益于增加自身的收入。

3 模型設定、變量選取與數據來源

3.1 模型設定

3.1.1 多層線性模型

多層線性模型 (Hierarchical Linear Model，HLM)適用于具有分層嵌套關系的數據，即包括個體和總體兩個層次。每一群體會對其所屬個體產生系統性影響，屬于同一總體的個體可能會有某些共性，即具有組內相關性；不同群體的個體之間也可能會存在差異，即具有組間差異性。包含宏觀和微觀層面的多層線性模型能夠解決由于組內相關和組間異方差造成的普通最小二乘法 (OLS)回歸結果不準確的問題。

最常見的多層線性模型包含個體層次模型和總體層次模型兩個層次，其中個體層次模型為第一層模型，總體層次模型為第二層模型。模型設定如下：

Level 1Yij=β0j+β1jXij+εij

第二層模型以第一層模型的截距和斜率為被解釋變量，最終建立同時包含兩個層次模型的混合模型：

Yij=γ00+γ10Xij+γ01Zj+γ11ZjXij+μ0j+μ1jXij+εij

其中，Yij為居民個人收入；Xij為個體層次變量；Zj為城市層次變量；β0j和β1j為個體層次的截距和待估系數，γ00，...，γ11為城市層次的系數，εij、μ0j和μ1j表示隨機擾動項。

3.1.2 基于結構方程模型的多層調節效應檢驗

完整模型為：

在區分自變量組內差異和組間差異的基礎上，控制同層的調節作用，得到真實的跨層調節效應估計值γ11，為了減小估計誤差，在以上多層線性調節的基礎上，根據多層結構方程模型的基本原理分別設置組間效應和組內效應的潛變量，以此得出跨層調節項的潛變量進行多層調節分析。

3.2 變量選取

(1)第一層模型的變量選擇。第一層模型即個體層次模型，包含最終的被解釋變量和個體居民層面的解釋變量。

被解釋變量：根據本文的研究目的，被解釋變量應選取能夠反映居民收入的變量。居民收入包含工資性收入、財產性收入、經營性收入和轉移性收入。考慮各種收入的差異屬性及本文研究的重點，最終采用居民工資性收入的對數作為被解釋變量。

解釋變量：本文選擇可能影響居民收入的個體特征因素作為第一層模型的解釋變量，包括居民性別、年齡、民族、健康狀況、婚姻狀態、受教育程度和工作性質。

(2)第二層模型的變量選擇。第二層模型即城市層次模型，其被解釋變量為第一層模型的截距和斜率。結合本文的研究目的，第二層模型的解釋變量應為能夠體現城市層面數字經濟水平的指標。結合《中國數字經濟發展白皮書》的相關內容，本文建立起以數字基礎設施、數字創新、數字產業化3個二級指標和14個三級指標為主的數字經濟水平測度指標體系 (見表1)，利用熵值法測算我國128個城市2020年的數字經濟發展水平，不同城市的數字經濟發展水平存在較大差異，基本呈現由東部沿海地區向中、西部地區逐漸弱化的演變態勢。同時，考慮居民收入受地區法規、經濟、社會等多方面的影響，將經濟發展水平、財政支出水平、對外開放水平、區域就業水平、教育發展水平、產業結構和營商環境等因素作為宏觀層面的控制變量。其中，以生態環境、創新環境、公共服務環境、人力資源環境、市場環境5個二級指標和21個三級指標構建起評價營商環境的綜合指標體系 (見表2)，并采用熵值法進行測算，得出營商環境指數。所有變量的設置及描述性統計結果見表3。

表1 數字經濟水平測度指標體系

表2 營商環境評價指標體系

表3 變量設置及描述性統計結果

3.3 數據來源

本文使用宏觀和微觀兩個層面的數據，宏觀數據來源于《中國城市統計年鑒》，微觀數據來源于2020年中國家庭追蹤調查數據庫。宏觀層面數據主要涉及各個城市的數字經濟水平、經濟發展水平、財政支出水平、對外開放水平、區域就業水平、教育發展水平、產業結構和營商環境等指標。在樣本篩選時，由于新疆、西藏、青海、內蒙古、寧夏和海南等省份城市的數字經濟發展較為緩慢，為了避免受極端值影響，故在具體研究中剔除這些地區，剩余128個地級市。微觀層面數據涉及居民個人年齡、性別、民族、健康狀況、婚姻狀態和受教育程度等變量，在樣本篩選時剔除空白、缺失以及回答 “不知道”和 “其他”的樣本，最終得到8898個居民的個體樣本。

4 實證分析

4.1 基準回歸

多層線性模型的使用需要滿足兩個基本條件：第一，樣本變量存在組間效應和組內效應；第二，變量系數為隨機系數。因此，需要建立零模型和隨機系數模型，對以上兩個條件進行檢驗，從而判斷多層次線性模型的適用性。

表4 多層線性模型基準回歸分析結果

表4中的模型2為僅有個體微觀變量的隨機截距模型結果，可見，居民個體的性別、年齡、健康狀況、婚姻狀態、受教育程度以及工作性質均會對其收入水平產生相關影響。模型3在模型2的基礎上，在截距項中加入城市層次的自變量，探討城市層面變量對居民收入的直接效應。結果表明，地區經濟發展水平、區域就業水平、教育發展水平、產業結構和營商環境宏觀地區變量均對居民收入產生顯著正向影響。

表4中的模型4將第一層微觀個體自變量和第二層宏觀地區自變量同時加入分層模型，構建完整模型。研究發現，數字經濟對居民收入的影響在1%的水平通過顯著性檢驗，且相關系數為正值，說明數字經濟能夠有效提高居民收入水平，證實了假設1。觀察模型4中宏觀變量對居民收入的影響，發現除了財政支出水平和對外開放水平外，其余城市的宏觀變量對居民收入的影響均通過了顯著性檢驗，說明地區發展對居民收入的影響作用也是不容忽視的。個體層面上居民性別、年齡、健康狀況、受教育程度和工作性質對居民收入的影響通過了顯著性檢驗，說明個人自身特征是影響居民收入水平的重要內生因素。與此同時，這些變量與數字經濟的交互項也全部通過了顯著性檢驗，意味著數字經濟對不同居民收入的影響具有異質性特征。其中，性別與數字經濟的交互項系數為0.119，說明性別在數字經濟對居民收入的影響中發揮著顯著正向作用，地區數字經濟發展水平越高，男性的個人收入會顯著高于女性，這與當下女性由于生育和家庭問題面臨的就業形勢相符合；年齡與數字經濟的交互項系數為-0.652，說明年齡在數字經濟與居民收入之間具有明顯的負向調節效應，即數字經濟發展水平越高，年輕群體的個人收入相對越高，原因可能在于年輕群體對數字經濟基礎設施的運用較為熟練，能敏銳發現其中的 “數字紅利”，從而拓寬增加個人收入的渠道；數字經濟時代雖然科學技術代替了部分勞動力，但經濟發展仍離不開大量的人力投入，基于生命周期理論，身體健康狀況是考察勞動能力的重要指標，模型4中居民健康狀況與數字經濟的交互項系數為0.492，說明身體健康狀況在數字經濟與居民收入之間發揮著明顯的正向調節作用，數字經濟發展水平越高，身體越健康居民的個人收入越高；數字經濟對居民收入的影響會因個人工作性質的不同而產生差異，相比于體制內工作的職工，數字經濟的發展對企業職工增收的作用更加強烈，可能的原因是依托數字技術發展的企業更能提高生產效率、加快產業升級、增加企業整體產值，從而增加勞動者個人收入。因此，數字經濟對不同特征的居民具有不同的收入效應，這也進一步證實了假設2。

4.2 調節效應檢驗

本文在利用多層結構方程模型進行調節效應分析時，考慮到跨層調節效應和同層調節效應可能同時存在，于是對兩種調節效應分別檢驗，具體操作如下。首先，多層結構方程模型適用性檢驗。借助Mplus軟件，使用LMS法判斷多層調節模型的擬合情況。結果顯示，包含潛調節項的多層結構方程調節模型的Log-Likelihood值為-2436.37，相比基準結構方程模型的值增大了131.18，即-2LL值為131.18，-2LL值的卡方檢驗在1% (p<0.001)水平通過顯著性檢驗；AIC值為5398.65，相比基準結構方程模型的值減少了126.87。因此，-2LL值和AIC值均表明多層結構方程調節模型更具有適用性。其次，多層調節效應檢驗結果分析。多層結構方程調節效應檢驗結果顯示，跨層調節效應中γ11值為0.132、SE值為0.089、p值小于0.001，在1%水平通過顯著性檢驗，即居民個人的受教育程度越高，數字經濟與居民收入之間的正向關系越強；同層調節效應中p值為0.7，未通過顯著性檢驗，說明居民個人的受教育程度對數字經濟與居民收入的調節作用主要來源于跨層調節。

為了更加清晰地揭示居民受教育程度在數字經濟和居民個人收入關系中的跨層調節作用，本文進一步通過簡單斜率圖來直觀展示 (見圖1)。研究發現，數字經濟對高教育水平居民收入的正向影響程度明顯高于對低教育水平居民收入的影響。換言之，居民受教育程度在數字經濟與居民收入之間發揮著較強的調節作用，數字經濟促進居民增收的正向效應隨著居民受教育程度的提高而增強，假設3得到驗證。

圖1 受教育程度在數字經濟影響居民收入中的調節效應

4.3 內生性檢驗：工具變量法

在上述分析中，本文針對數字經濟對居民收入的影響進行了基準分析和機制檢驗，考慮到可能存在雙向因果關系、樣本選擇偏差和遺漏重要解釋變量所導致的內生性問題，導致估計結果可能存在一定誤差，為此，本研究嘗試采用工具變量法對基準回歸結果進行內生性檢驗。參考黃群慧等[26]的做法，選取各地區的每萬人電話機數量和每萬人郵局數量作為數字經濟的工具變量，采用兩階段最小二乘法 (2SLS)進行估計，回歸結果見表5。從表5第 (1)列的結果看，每萬人電話及數量對數字經濟具有顯著正向影響，滿足工具變量的相關性要求，LM統計量和F統計量分別在1%和5%的水平通過顯著性檢驗，故不存在不可識別和弱工具變量問題。從表5第 (2)列每萬人電話機數量第二階段的估計結果來看，數字經濟對居民收入仍保持正向影響，且相關系數明顯增大，表明基準回歸結果可能低估了數字經濟促進居民增收的作用。從表5第 (3)列的結果看，工具變量每萬人郵局數量對數字經濟同樣具有顯著正向影響，LM統計量和F統計量也分別在1%和5%的水平通過顯著性檢驗，拒絕了數字經濟外生性的原假設。表5第 (4)列為每萬人郵局數量第二階段的估計結果，數字經濟對居民收入的相關性仍與上文保持一致，數字經濟對居民收入具有積極提升作用，再次印證了假設1。

表5 工具變量法估計結果

4.4 穩健性檢驗

為了進一步驗證實證結果的可靠性，本文通過替換核心變量和穩健標準誤兩種方法進行穩健性檢驗，結果見表6。首先，將居民一年的工資性收入這一核心被解釋變量替換為居民每月的稅后平均工資，得到的檢驗結果如表6模型1所示，被解釋變量替換后的基準回歸結果和原有的基準回歸結果接近，相關性和顯著性基本相同，即數字經濟對居民收入的影響仍保持正向顯著關系。其次，將以數字基礎設施、數字創新、數字產業化為指標構建的核心解釋變量替換為以互聯網普及率、互聯網從業人數、互聯網相關產出、互聯網用戶數和數字金融普惠指數等產出指標為主的數字經濟，結果如表6模型2所示。研究發現，采用不同方法測算的數字經濟水平對居民收入的影響并未發生明顯改變，說明本文的實證研究結果具有一定的穩健性。最后，在多層線性模型中，若普通標準誤與穩健標準誤的估計結果極為接近，表明模型設定具有一定的合理性。穩健標準誤結果如表6中的模型3所示，對比發現，各變量系數的穩健標準誤和普通標準誤非常接近，且變量系數的顯著性均保持一致，再次驗證了該模型設定的合理性和基準回歸結果的穩健性。

表6 穩健性檢驗結果

5 結論與對策建議

本文以檢驗數字經濟的增收效應為切入點，通過宏微觀視角相結合的多層線性模型以及多層結構方程模型，實證檢驗數字經濟對居民收入存在的影響及其內在機制，得出以下研究結論。第一，在零模型分析中，居民收入具有明顯的分層效應，地區宏觀因素和居民個體因素都對居民收入產生了顯著影響；第二，數字經濟與居民收入之間呈現出顯著的正向相關關系，即數字經濟能夠有效促進居民增收；第三，綜合考慮地區宏觀因素和居民個體微觀因素，發現數字時代下數字經濟對不同特征居民的收入效應表現出明顯的異質性；第四，居民受教育程度作為人力資本提升的重要指標，在數字經濟與居民收入之間發揮著重要的調節作用，即居民受教育程度越高，數字經濟促進居民增收的作用越強烈?；谝陨涎芯堪l現，本文提出如下對策建議：

5.1 大力發展數字經濟，充分發揮新業態經濟的增收作用

在數字技術浪潮不斷發展的大背景下，應緊緊抓住數字經濟這一發展機遇，堅持以數字技術與實體經濟深度融合為主線，培育數字化產業，為勞動者提供更多的就業機會，提高居民收入。同時，數字化產業的發展能夠倒逼勞動者主動提高自身勞動素質，以適應崗位需求，這也會有利于提高勞動者收入水平。因此，大力發展數字經濟，不僅符合現階段經濟高質量發展的現實需求，而且是激烈市場競爭環境下提高產業競爭力、釋放經濟活力的必要舉措，更是促進居民增加個人收入的重要引擎。

5.2 全面統籌精準施策，彌合數字經濟對居民收入影響的差異性

不同地區的經濟、政治、文化和社會差異是影響數字經濟增收效應的重要因素，政府應從國家政策層面加強統籌規劃、因地制宜，制定科學合理的戰略規劃。對經濟發展水平較高的地區，應繼續保持先發優勢，充分發揮數字經濟的輻射帶動效應；對經濟發展水平較低的地區，應立足自身發展優勢，探索獨特的數字經濟發展路徑。此外，彌合 “數字鴻溝”，挖掘數字紅利是將數字經濟促進居民增收作用發揮到最大化的必要之舉。年齡偏大或受教育程度較低的勞動者對數字經濟這一新事物的接受速度較為緩慢，對數字基礎設施的使用能力差異較大，政府應有針對性地對勞動者開展大量的數字技能培訓課程，定期對勞動者的數字技能進行考核，強化數字經濟提升居民收入水平的普惠性。

5.3 構建終身學習社會，強化人力資本對數字經濟增收效應的調節作用

推動數字經濟健康發展、促進人力資本水平提升、激發人才創新活力是 “十四五”時期中國經濟發展的重要內容，尤其是在數字經濟衍生的新業態模式下，人力資本提升在數字經濟促進居民收入中的作用尤為突出。數字化背景下，人力資本水平的提高不僅是促進居民收入增加、提高生活水平的重要途徑，也是實現人的全面發展和共同富裕的根本抓手。受教育程度在數字經濟與居民收入之間發揮重要的調節作用，要充分發揮數字經濟促進居民增收的作用，必須將提高居民受教育程度放在首要位置。構建終身學習社會，為社會成員提供良好的學習環境，提升勞動技能，從容應對產業結構調整和經濟社會的變化，為穩定就業、增加居民收入提供重要支撐。