數字產業集聚能否推動共同富裕?

摘要：在數字產業邁入新發展階段之際，發揮其集聚模式的優勢成為推進共同富裕的重要路徑之一。文章基于2010—2022省級面板數據，實證探析數字產業集聚對共同富裕的影響效應與作用機制，為明晰數字產業集聚對共同富裕的賦能路徑提供了重要依據。結果表明：數字產業集聚對推進共同富裕目標達成產生賦能效應，且該賦能效應在東部地區尤為顯著；從共同富裕各維度上看，數字產業集聚更利于其發展性與可持續性，其次為共享性；當共同富裕處于中高水平時，數字產業集聚對其的影響力度最大；數字產業集聚還通過收入分配效率與生活方式變遷等路徑間接促進共同富裕程度提升。此外，政府治理能力在數字產業集聚影響共同富裕進程中發揮重要的調節作用，提高政府治理能力有助于數字產業集聚推動共同富裕的目標達成。基于此，文章從政策引導、創新激勵與監督規范等方面提出了進一步助推數字產業集聚發展、提升政府治理能力的對策和建議。

關鍵詞：數字產業集聚；共同富裕；政府治理能力；中介效應；調節效應

一、引言

黨的十八大以來，以習近平同志為核心的黨中央不斷把握發展階段的變化，逐步將實現共同富裕放置于更突出、更重要的位置上，實現共同富裕已成為我國促進經濟轉向高質量發展階段與滿足人民對美好生活需求的必然要求與重要著力點。2024年政府工作報告明確將“切實保障和改善民生，扎實推進共同富裕，不斷增強人民群眾的獲得感、幸福感、安全感”和“推進數字產業化、產業數字化，打造具有國際競爭力的數字產業集群”作為我國政府當前的重要工作任務。根據《中國數字經濟發展研究報告（2023年）》《數字中國發展報告（2022年）》的數據顯示，截至2022年我國數字經濟規模已達到50.2萬億元，其中數字產業化規模與產業數字化規模分別達到9.2萬億元和41萬億元，電子信息制造業實現營業收入15.4萬億元，軟件業務收入達10.81萬億元，工業互聯網核心產業規模超1.2萬億元。我國數字產業總值在實現了穩步增長且規模不斷擴大的同時，以此為主體的數字經濟也不斷改變著我國的經濟發展格局，成為經濟穩增長促轉型的主要“引擎”。隨著數字產業邁入新發展階段，其集聚式發展模式也為推進共同富裕進程提供了新的契機。

共同富裕作為中國特色社會主義的基本目標與重要內容，受到了學術界的廣泛關注。眾多學者對共同富裕的概念與內涵展開了探究，并在構建評估指標體系的基礎上實施了綜合評估研究。第一，關于共同富裕的理論辨析。“共同富裕是全體人民的富裕，是人民群眾物質生活和精神生活都富裕，不是少數人的富裕，也不是整齊劃一的平均主義，要分階段促進共同富裕”[1]。基于“共同”與“富裕”兩個維度，有學者將共同富裕定義為消除兩極分化和貧窮基礎之上的普遍富裕[2]，也有學者認為共同富裕是生產力與生產關系的統一[3]。同時，也有學者界定共同富裕為物質、精神等財富均達到富裕程度的全面富裕，其是政治文明、物質文明、精神文明、社會文明與生態文明高度發達的新文明形態[4]。第二，關于共同富裕的實證研究。以共同富裕的理論與內涵為基礎，學者們均將富裕、共享、發展等因素納入了共同富裕指標體系框架中。如劉培林等[5]基于總體富裕程度與發展成果共享程度兩個方面構建了指標體系框架；徐振宇等[6]從富裕性、共享性與托底性三個維度構建了共同富裕評價指標體系。另外，在共同富裕的綜合評估中，多數文獻圍繞省級與區域層面展開。

數字產業作為數字經濟的重要支柱，為數字經濟的發展發揮了關鍵性的推動作用，因此關于數字產業集聚對共同富裕的影響，最早的研究以數字經濟為主要背景和切入點。眾多學者通過理論闡釋與實證研究證實，數字經濟對共同富裕產生非線性促進作用[7]，并通過消費升級、規模經濟和產業結構調整等效應影響共同富裕[8]，也能通過改善信息不對稱現象、降低信息獲取和交易成本等方式促進信息、資金以及商品的流通從而擴大共同富裕的物質基礎[9]，進一步促進城鄉協調發展、彌補公共服務短板與提升政府服務能力[10]。然而，不少學者也通過研究揭示，數字經濟驅動的數字技術應用，其衍生的數字剝削、數字鴻溝擴大、數字平臺壟斷等負面效應也逐漸成為推動共同富裕的重要阻礙因素[11-12]。高附加值的數字經濟及產業也導致區域間收入差距擴大而不利于實現社會平等和共同富裕[13]。從“數字經濟”逐步細化到“數字產業”與“數字產業集聚”，相關概念具有清晰的發展脈絡，在數字經濟發展日益普及的背景下，數字產業相關概念也被學界和業界廣泛接受與傳播[14]。數字產業集聚作為數字產品制造業與服務業企業及相關機構實現協同化和集聚化發展，并推動產業鏈上下游跨鏈合作和網絡化協作的一個過程[15]，其對共同富裕的影響也逐漸受到學者關注。諸多學者的研究結果表明，數字產業集聚可以顯著提升區域綠色創新水平[16]，而綠色創新水平能通過促進經濟增長、提高收入水平與生態環境質量，加快共同富裕目標的實現[17]。數字經濟核心產業的集聚對新質生產力發展發揮正向促進作用[18]，而新質生產力的發展會擴大就業規模與提高資源配置效率，最終提升勞動收入份額[19]。此外，產業集聚效應也能通過減少制度約束，為農村居民參與非農活動提供相對平等的機會，增加農村家庭收入并減少收入不平等現象，夯實共同富裕基礎[20]。

綜上所述，國內關于共同富裕的研究已較為成熟，數字產業集聚對共同富裕的影響也在學者的研究中得到間接證實，但將數字產業集聚與共同富裕置于同一框架中的研究仍然較少，數字產業集聚對共同富裕的潛在作用機制尚需進一步闡釋，這也為本研究的開展提供了拓展空間。那么，數字產業集聚能否推動共同富裕？通過何種機制產生作用？基于此，本研究擬從企業發展、公眾生活的角度探析數字產業集聚對共同富裕的影響，并考量政府治理能力在此過程中所產生的調節作用，從而解答上文所提出的疑問。本研究的主要邊際貢獻可能有：第一，明確數字產業集聚對共同富裕的影響效應，并檢驗數字產業集聚影響共同富裕的作用機制，其是對數字經濟研究視域的進一步深化，有助于豐富共同富裕的實踐路徑；第二，探析數字產業集聚影響共同富裕不同維度、不同水平的異質性，并考察其對不同地區共同富裕的差異性影響，進一步加深數字產業集聚對共同富裕影響的認識與了解；第三，檢驗政府治理能力在數字產業集聚影響共同富裕進程中的調節作用，其有益于加深對政府治理的經濟社會效益的認知與理解，為推動數字產業集聚式發展的對策制定提供依據和參考。

二、理論基礎與研究假設

集聚經濟理論認為，經濟活動的集聚為商品制造者、供給者與顧客之間搭建了更暢通的信息交流平臺，其有利于開展創新活動、提升新技術采納程度，并增加創新成果傳播與轉化效率，但是過度集聚亦會帶來一系列負面效應。從正面效應來看，數字產業集聚有助于推動集聚區內部數字企業建立信任[21]，加快新產品開發速度，帶動數字產業發展，使集聚區內數字企業獲得更高經濟效益與更多可分配財富[22]。數字產業集聚亦能促進集聚區內的職業流動與多層次就業增長[23]，尤其是農戶非農就業增長，進一步提高農戶收入水平并有效改善“數字鴻溝”現象。另外，集聚區的“勞動力池”效應[24]也能增強集聚區對人力資本的吸引力[25]，改善產業發展環境與組織基礎，促進區域經濟發展與提高就業人口的生活水平，促進共同富裕目標的達成。從負面效應來看，數字資源的區域性集中，可能會降低其他地區的發展競爭力，其“擠出效應”會使得周邊省市與地區減少技術與資金的投入，從而打破地區發展均衡性，加劇城鄉、地區之間的發展差異。“人才磁場效應”也會加速人口區域性聚集[26]，進一步導致資源的過度消耗和環境惡化，影響共同富裕的可持續性。另外，數字產業集聚加速產業升級的同時，其“替代效應”必然導致傳統產業利潤與就業崗位的減少，造成部分就業人員的失業和收入下降，進而阻礙共同富裕進程[27]。當前，我國數字經濟規模雖有快速增長之勢，但內部結構方面，數字產業化與產業數字化總體呈“二八”不均衡發展態勢，關鍵領域核心技術匱乏，產業鏈完整性亟待加強，數字產業網絡生態圈建設滯后。鑒于數字產業集聚是一個動態長期過程，相關政策亦于近年才陸續頒布，其驅動效應尚未全面顯現。結合袁歌騁等[28]的觀點，預期我國數字產業集聚式發展仍處于初起階段，其對共同富裕的影響可能仍以正向影響為主。

基于以上分析，本文提出研究假設H1：數字產業集聚對共同富裕的影響仍以正向為主。

值得注意的是，不同的城市、省份或地區，其經濟發展水平、產業結構、科創能力、人才資源基礎以及政策支持等各方面會呈現顯著的差異性，因此數字產業集聚對共同富裕的影響效應可能并非一成不變，而是隨著不同條件的組合與變化而呈現出異質性特征。

基于以上分析，本文提出研究假設H2：數字產業集聚對共同富裕的影響，隨共同富裕的維度、水平及地區的不同而呈現異質性。

培育和促進數字產業集聚發展是創新驅動發展和經濟轉型升級的必然要求，也是市場調節發展的必然結果，更是通過數字賦能效應推動共同富裕的重要路徑。凱恩斯的政府干預理論認為，市場調節機制具有一定的盲目性和片面性，在各種經濟因素的擾動下，不得不需要“看得見的手”即政府發揮其超前引領作用[29]。第一，通過監管和政策規范，可以有力保障市場主體的規范行為，避免外部效應的干擾，引導數字產業集聚區技術和制度提升，建立健全的產業生態系統，推動整個數字產業集聚區的協同發展，同時亦能防止集聚區內部的壟斷和不正當競爭行為，推動企業和就業人員收入分配的合理化[30]；第二，通過有效的資源投入，扶持中小微企業、推動科技創新與提升教育水平等，也能擴大數字產業集聚對社會的“普惠效應”，促進社會多階層多層次的參與和受益，從而縮小貧富差距。

基于以上分析，本文提出研究假設H3：政府治理能力在數字產業集聚推動共同富裕目標實現過程中發揮顯著的調節作用。

發展經濟學理論認為，通過引進新技術、改善生產組織與提高生產效率可以推動生產方式的革新，教育、社會保障、稅收等政策可以起到調節收入分配和降低貧富差距的作用，而且隨著經濟的發展與社會生活水平的提高，消費模式、社會結構與文化觀念均會發生顯著變化。因此，數字產業集聚可能會通過生產方式革新效應、收入分配效率提升效應與生活方式變遷效應促進共同富裕。其一，生產方式革新效應。隨著數字產業集聚程度的不斷深化，數據要素成為除資本、勞動與技術等傳統生產要素之外最重要的生產因子，自動化、智能化的生產工具逐步突破時間與空間的束縛，使得供需關系得以在數字化平臺上全面展現，此變革所產生的“溢出效應”將引發生產技術的根本性變革，促使數字產業通過“替代溢出”機制實現數字化時代生產方式的革新[31]。該變革有利于提高全要素生產率[32]，企業能生產更多優質的產品和服務，創造就業機會、增加收入、提高大眾生活水平與創造更多社會財富，為政府通過稅收政策實現公平分配帶來可能性，進而促進共同富裕[33]。其二，收入分配效率提升效應。數字產業集聚顯著推動了數字經濟的發展進程，其“去中心化”的經濟模式促進了勞動力市場的多樣化與靈活性，催生了大量靈活就業崗位，而且數字技術創新與應用市場的蓬勃發展，也為高技能人才創造了更匹配的就業平臺，進一步提升人力資源的配置效率，促進中產階級規模的擴大。同時，數字產業集聚所推動的數字技術在數字化服務平臺上的廣泛應用，也顯著促進了城鄉公共服務的均等化發展，有助于縮小城鄉差距及優化收入分配格局，進而推動共同富裕目標的實現[34]。其三，生活方式變遷效應。數字產業集聚式發展推動社會數字化轉型，此過程中數據要素流通的零邊際成本會顯著降低市場中的信息不對稱現象，增強市場透明度，而且“數字包容”在一定程度上彌合了數字鴻溝，不僅能滿足大眾差異化的消費需求，還通過優化消費結構與重塑消費方式，推動城鄉、城間消費結構趨同，進一步促進消費市場的平衡發展[35-36]。大眾更加注重生活品質與個性化需求的同時，也會催生新的產業發展，推動產品和服務需求增加，創造更多的就業機會、更高的就業群體收入，從而刺激經濟增長，讓多元主體能參與到經濟社會的發展過程中，從而促進共同富裕的實現[37]。

基于上述分析，本文提出以下研究假設：

假設H4：數字產業集聚通過促使生產方式革新，間接助力共同富裕目標達成。

假設H5：數字產業集聚通過提升收入分配效率，間接促進共同富裕目標達成。

假設H6：數字產業集聚通過推動生活方式變遷，間接驅動共同富裕目標達成。

三、模型設定與變量說明

（一）模型設定

1.基準回歸模型

為證實數字產業集聚對共同富裕的總體影響效應，本研究參考向云等[38]的研究構建了以下基準回歸模型。同時，在模型中加入了數字產業集聚二次項用以檢驗數字產業集聚對共同富裕的影響是否仍以正向為主。具體模型如下：

[ CPit=α0+α1DIAit+α2DIA2it+α3controlsit+μi+λt+εit]（1）

其中，[i]表示省級行政區，[t]表示年份；[CPit]為第[i]個省級行政區第[t]年的共同富裕水平；[DIAit]為第[i]個省級行政區第[t]年的數字產業集聚程度；[controlsit]為控制變量組，[μi]為省份固定效應，[λt]為年份固定效應，[εit]為隨機擾動項，[α0]為常數項，[α1]、[α2]與[α3]均為待定系數；[DIA2]為數字產業集聚的二次項，用于檢驗數字產業集聚是否對共同富裕產生非線性影響，若[α1]顯著正，[α2]未通過顯著性檢驗，則可證實研究假設H1。

2.調節效應模型

為明確政府治理能力在數字產業集聚影響共同富裕過程中的調節作用，在上文基準回歸模型的基礎上構建了以下調節效應模型：

[CPit=β0+β1DIAit+β2DIAit×GGCit+β3GGCit]

[" " " " "+β4controlsit+μi+λt+εit]" " " " " " " " " " "（2）

其中，[GGCit]為第[i]個省級行政區第[t]年的政府治理能力，[DIAit×GGCit]為數字產業集聚與政府治理能力的交乘項，其他同上。若[β2]為正且通過顯著性檢驗，表明政府治理能力在數字產業集聚影響共同富裕過程中產生正向調節作用，則可證實假設H3。

3.中介效應模型

為檢驗生產方式革新、收入分配效率與生活方式變遷在數字產業集聚影響共同富裕過程中的中介作用，在上文基準回歸模型的基礎上構建了以下兩個階段的檢驗模型：

[MEit=χ0+χ1DIAit+χ2controlsit+μi+λt+εit]" " " （3）

[CPit=δ0+δ1DIAit+δ2MEit+δ3controlsit+μi+λt+εit]" " （4）

其中，[MEit]為中介變量，包括生產方式革新、收入分配效率與生活方式變遷。式（3）主要考量[χ1]系數的正負以及顯著性，若通過顯著性檢驗，則表明數字產業集聚對中介變量產生顯著影響。式（4）主要檢驗中介變量對共同富裕的影響，若[δ2]系數正負符號與1相同，且通過顯著性檢驗，表明中介變量在數字產業集聚影響共同富裕進程中發揮中介作用，則可證實研究假設H4、H5與H6。

（二）變量選取

1.被解釋變量：共同富裕（CP）

通過構建共同富裕評估指標體系，并采用熵權法、加權求和法測算綜合指數，并將其作為共同富裕（CP）的變量數據。指標體系中各指標的數據來源于2010—2022年的面板數據，共同富裕雖是基于2021年全面脫貧攻堅勝利后提出的新階段戰略與目標，但歷史數據的價值在于能提供長期視角，幫助了解不同時代背景下經濟社會發展對共同富裕產生的累積效應，因此選擇包括2021年及以前的數據有助于揭示本研究主題中數字產業集聚與共同富裕關系的演變歷程。為了在囊括傳統意義上收入分配、基本公共服務、城鄉差距、區域發展平衡等指標的基礎上，能對共同富裕理念進行適時拓展，以反映共同富裕更深層次的要求，使得指標體系的核心要素在共同富裕戰略提出前后具有延續性和一致性，并能夠體現共同富裕程度的動態變化，參考向云等[38]、陳麗君等[39]、周清香和李仙娥[40]的相關研究，從共同富裕發展性、共享性與可持續性三個維度構建了評估指標體系（見表1）。

2.解釋變量：數字產業集聚（DIA）

參考袁歌騁等[28]的相關研究，采用區位熵二次測算求得其變量數據。相關處理公式如下：

[DIAit=DIEEit/EEitDIEEit/EEit]" " " " " " " " " " " " " " "（5）

其中，[DIEEit]為第[i]個省級行政區第[t]年的數字產業就業人數，參照國家統計局《數字經濟及其核心產業統計分類（2021）》采用計算機通信和其他電子設備制造業、電信廣播電視和衛星傳輸服務、互聯網和相關服務、軟件和信息技術服務業等數字產業化的就業人數總和進行表示；[EEit]為第[i]個省級行政區第[t]年的就業人數總和，使用城鎮單位就業人員總數進行表示；[DIEEit]為所有省份的數字產業就業人數總和，即全國數字產業就業人數；[EEit]為所有省份的就業人數總和，即全國就業人數總和。

3.調節變量：政府治理能力（GGC）

在數字產業集聚與經濟發展的互動中，政府的政策支持與管理效率成為重要調節因素，影響著數字技術在社會各領域的應用深度與廣度。政府治理能力不僅是決定數字產業集聚能否最大化其潛能、有效驅動經濟增長的關鍵，也是保障資源分配公平性的重要基石。通過提升治理能力，政府能夠強化數字產業集聚對經濟發展的正向激勵作用，確保發展成果惠及廣泛社會群體，從而助力社會穩步邁向共同富裕。本研究參考李真和蘇春紅[41]、聶愛云和潘孝虎[42]及陳浩[43]關于政府治理能力的測評方法，分別從政府績效、監管質量、法治建設、經濟發展、公共服務、基礎設施與創新水平等維度構建了政府治理能力評估指標體系（見表2），同樣采用熵權法、加權求和法測算求得綜合指數，并將其作為變量數據。

4.中介變量

（1）生產方式革新（IPM）。在借鑒相關文獻的基礎上，本研究采用“綠色實用型專利占專利總授權數的比重”對生產方式革新進行表征。該指標不僅能通過數字技術應用程度反映數字產業集聚的規模，也能有效地反映出生產方式革新的效率與水平，綠色實用型專利占比越多，則表明生產方式革新效率越高。

（2）收入分配效率（IDE）。參考段夢和婁峰[44]的相關研究，首先采用“基尼系數”反映城鄉居民收入的公平性，同時加入“城鄉就業人員工資總額占GDP的比重”，使用兩個指標測算求得收入分配效率指數并作為變量數據。相關處理公式如下：

[Gini=θGrural+（1-θ）*Gurban+abIall*D]" " " " " " （6）

[θ=Irural*PruralIrural*Prural+Iurban*Purban]" " " " " " " " " " " " " " "（7）

其中，[Gini]為基尼系數，[θ]為農村居民收入占城鄉居民整體收入的比重，[Grural]為農村居民基尼系數，[1-θ]為城鎮居民收入占城鄉居民整體收入的比重，[Gurban]為城鎮居民基尼系數，[a]為農村人口占總人口的比重，[b]為城鎮人口占總人口的比重，[Iall]為總人口的平均收入，D表示城鄉居民收入差異， [Irural]為農村居民平均收入，[Prural]為農村人口數，[Iurban]為城鎮居民平均收入，[Purban]為城鎮人口數。

（3）生活方式變遷（LC）。參考唐升和孫皓[45]的研究，考慮到城鄉消費結構趨才更能反映共同富裕的水平，因此采用“城鄉居民消費結構相似性”衡量生活方式變遷的狀況。城鄉居民消費結構相似性使用Bray-Curtis指數[46]進行測度。處理公式如下：

[BCt=1-x=1Kwruralxt-wurbanxtx=1Kwruralxt+wurbanxt" x=1，2，…，K]" " " （8）

其中，[wruralxt]與[wurbanxt]分別為農村消費支出比重與城鎮消費支出比重，[K]為消費支出項目數①，[BCt]為Bray-Curtis指數，取值范圍為[0，1]，取值越接近1則表明城鄉居民消費結構具有越強的相似性。

5.控制變量

為了更準確地探析數字產業集聚對共同富裕的影響效應，本研究參考向云等[38]、周清香和李仙娥[40]及程開明和劉書成[47]的相關研究選取以下控制變量：（1）政府規模（GS），采用財政一般預算支出占GDP的比重進行表征。（2）人力資本（HC），采用人均受教育平均年限（取對數）進行表征。（3）金融發展（FD），采用金融機構貸款余額占GDP的比重進行表征。（4）信息化程度（ID），采用人均郵電業務總量（取對數）進行表征。（5）產業結構（IS），采用第三產業與第一、二產業增加值的比例進行表征。

（三）數據說明與描述性統計

本研究樣本數據區間為2010—2022年，該區間涵蓋了數字產業快速發展的關鍵階段，能夠充分反映數字技術進步及其對經濟社會的深遠影響，能揭示其對共同富裕影響的長期趨勢與機制。樣本數據共涉及我國31個省級行政區（不含港澳臺）②。考慮到數據的可獲得性與可量化性等原則以及數據對回歸分析的重要性，本研究的變量數據以社會經濟數據為主，主要來源于《中國統計年鑒》《中國區域經濟統計年鑒》《中國民政統計年鑒》《中國教育統計年鑒》《中國勞動統計年鑒》《中國人口與就業統計年鑒》《中國金融年鑒》與CNKI中國經濟社會大數據研究平臺。同時，為減少異常值的影響，本研究在回歸分析前對相關變量進行了1% 的縮尾處理。相關變量描述性統計結果見表3。

四、實證結果與分析

（一）基準回歸分析結果

在回歸分析前，VIF檢驗結果顯示，各個變量的VIF值均小于10，VIF均值為2.97，表明本研究所選各變量之間不存在嚴重的多重共線性問題，可以進行下一步回歸分析；豪斯曼檢驗結果顯示，卡方值（chi2）為107.44，p值小于0.05，表明拒絕隨機效應模型的原假設，應選擇固定效應模型。

表4報告了數字產業集聚影響共同富裕的基準回歸分析結果。其中，列（1）至列（6）依次加入控制變量、省份固定效應、年份固定效應、省份與年份雙固定效應以及數字產業集聚二次項，除列（2）中的結果未能通過顯著性檢驗外，其余均通過顯著性檢驗。列（6）中加入數字產業集聚二次項后，其對共同富裕的影響均未通過顯著性檢驗。該基準回歸結果表明，目前數字產業集聚對共同富裕仍以線性正向影響為主，即數字產業集聚每增加1個單位，共同富裕就增加0.231個單位，該結果符合理論分析的預期，因此研究假設H1檢驗通過。具體的原因可能在于：從發展性角度看，數字產業集聚促進了高附加值產業的發展，帶動區域內整體經濟水平的提高，從而增加了人均收入。數字技術的應用有利于資源調配與優化產業結構，減少區域間發展的不平衡現象，推動更廣泛的城鄉、城間經濟協調發展；從共享性角度看，數字產業集聚推動的數字技術的普及，使得優質的文化教育資源能夠跨越地理限制，實現更廣泛的社會共享。數字化管理和服務平臺亦能更高效地提供社會保障服務，使受益群體增多，增強了社會保障的有效性和覆蓋范圍；從可持續性角度看，數字產業集聚通常伴隨科技創新活動，其中綠色技術創新不僅能推動產業升級，還能拓展稅收來源與增強地方政府的財政實力，從而支持公共服務和社會保障體系建設。數字化技術的應用也有助于環境監測與管理，減少資源浪費，促進綠色低碳發展，從而實現經濟社會與生態環境的和諧共生。

（二）內生性檢驗

上文基準回歸分析證實了數字產業集聚對共同富裕的正向影響，但共同富裕程度較高的地區其經濟發展水平也更高，更有可能吸引數字企業向集聚區靠攏，從而產生逆向因果關系。參考唐曉華等[48]的相關文獻，本研究擬采用兩種方法開展內生性檢驗。第一，采用滯后一期數字產業集聚（L1.DIA）作為工具變量進行面板數據雙固定效應模型檢驗；第二，加入滯后一期共同富裕（L1.CP）并采用系統GMM估計法進行檢驗。

表5報告了內生性檢驗結果。表5列（1）與列（2）中，滯后一期數字產業集聚的回歸系數為0.323和0.098，分別在1%與10%的水平上呈現顯著性，第一階段F檢驗值10.63gt;10，說明滯后一期數字產業集聚不是弱工具變量。兩個階段的Kleibergen-Paap rk LM統計量均通過顯著性檢驗、Kleibergen-Paap Wald rk F統計量均大于顯著性15%的臨界值，表明工具變量滿足相關性與外生性要求。列（3）中，系統GMM估計法中一階序列通過了顯著性檢驗、二階序列未通過顯著性檢驗，即接受殘差項無自相關的原假設，證明模型的設定具有合理性。另外，Sargan統計量未通過顯著性檢驗，表明模型不存在過度識別問題，加入滯后一期共同富裕后數

字產業集聚仍對共同富裕產生顯著正向影響。。因此，以上兩種內生性檢驗方法得到的回歸結果均與上文數字產業集聚對共同富裕總體影響的結果一致，即表明該研究結果具有可靠性。

（三）穩健性檢驗

為提升基準回歸分析結果的可靠性，本研究擬采用以下六種方法開展穩健性檢驗。

1.替換解釋變量：數字經濟（DE）

參考辛璐璐[15]的研究文獻，數字產業集聚主要考量數字產業從業人員數單個指標，此處特將其外延并替換為數字經濟發展指數，并構建數字經濟發展評估指標體系（見表6），按上文的熵權法與加權求和法進行測算，相關指標數據來源于《中國統計年鑒》與北京大學發布的數字普惠金融指數。

2.替換解釋變量：基于產業產值測度的數字產業集聚度（DIA1）

本研究采用了區位熵測算數字產業集聚度，而前文以數字產業就業人數為指標測算了數字產業集聚度，為進一步提升回歸結果的穩健性，此處特以數字產業產值為指標進行區位熵測算，并進一步開展回歸分析。相關數據主要來源于中經數據庫。

3.替換被解釋變量為泰爾指數（Theil）

泰爾指數作為衡量經濟不平等或收入分配差異的統計指標，能較好地反映經濟體內部的貧富差距。共同富裕的重要內涵之一就是縮小收入差距，提高全民福祉并共享經濟增長成果。因此，泰爾指數可以作為共同富裕程度的一個側面反映。泰爾指數越大，城鄉收入差距就越大，反映共同富裕程度越低。泰爾指數涉及的城鎮與農村居民可支配收入、城鎮與農村人口總數等指標數據均來源于《中國統計年鑒》。

4.縮小數據時間跨度

2013年我國正式進入移動互聯網時代，數字經濟邁入成熟期，將本研究樣本數據時間跨度縮小至2013—2022年，有助于更加聚焦于移動互聯網時代背景下數字產業集聚的核心特征與動態演變，從而增強回歸分析結果的準確性和可靠性。

5.加入多維交互固定效應

參考戴魁早等[49]的研究，在省份固定效應、年份固定效應的基礎上增加區域固定效應，控制隨區域變化的不可觀測因素，更準確地估計數字產業集聚對共同富裕的影響，減少遺漏變量偏差，并提高回歸結果的穩健性。

6.更改樣本數量

上海、北京、廣東、江蘇與浙江等東部地區省市的數字產業集聚程度顯著高于全國水平，此類樣本數據作為極端值或異常值可能使回歸結果受到過度的影響。剔除此類樣本，可以更準確地估計數字產業集聚對共同富裕的影響，從而提升模型的穩健性。

表7為以上六種方法的穩健性檢驗結果，數字產業集聚始終對共同富裕產生正向影響，可以證實數字產業集聚與共同富裕的正向影響關系，表明上文的基準回歸結果具有較好的穩健性。

（四）調節效應檢驗

表8報告了政府治理能力的調節效應檢驗結果。其中，在列（1）至列（4）中無論是全國、東部地區、中部地區③還是西部地區，數字產業集聚與政府治理能力交乘項（DIA×GGC）回歸系數均為正，且均在1%的水平上呈現顯著性。該檢驗結果表明，政府治理能力的提升可以有效減少數字產業集聚對共同富裕的不利影響，政府治理能力在數字產業集聚影響共同富裕過程中發揮顯著的調節作用。因此，本研究的假設H3檢驗通過。從地區上看，東部地區、中部地區與西部地區數字產業集聚與政府治理能力交乘項的回歸系數分別為0.203、0.307與0.281，即政府治理能力在中部地區的調節力度最大，其次為西部地區與東部地區。

具體的原因可能在于：在數字產業集聚程度仍處于起步階段的中部地區，其政府治理能力在數字產業集聚賦能共同富裕過程中起到主要作用，政府的有效治理、資源投入引導和配置優化、政策驅動等顯著推動數字產業集聚效應的擴大；而在西部地區與東部地區，雖然發展階段不同，但良好的政府治理同樣能通過改善營商環境、提供政策支持等方式，有效調節數字產業集聚對共同富裕的影響。但是，經本文指標測算的結果顯示，政府治理能力相對較弱的甘肅、寧夏、青海、西藏、新疆等西部地區省份及自治區，急需進一步強化數字基礎設施建設、數字技術應用與數字公共服務等，進而擴大數字產業集聚對共同富裕的賦能效應。

（五）中介效應檢驗

表9分別報告了生產方式革新（IPM）、收入分配效率（IDE）與生活方式變遷（LC）的中介效應檢驗結果。其中，列（1）與列（4）為生產方式革新的檢驗結果，列（1）中數字產業集聚影響生產方式革新的回歸系數為0.254，且通過了5%水平上的顯著性檢驗，但列（4）中生產方式革新對共同富裕的影響未通過顯著性檢驗；列（2）與列（5）為收入分配效率的檢驗結果，列（2）中數字產業集聚影響收入分配效率的回歸系數為0.213，列（5）中收入分配效率影響共同富裕的回歸系數為0.137，分別通過了1%與5%水平上的顯著性檢驗；列（3）與列（6）為生活方式變遷的檢驗結果，列（3）中數字產業集聚影響生活方式變遷的回歸系數為0.673，列（6）中生活方式變遷影響共同富裕的回歸系數為0.124，均通過了1%水平上的顯著性檢驗。列（1）與列（4）的檢驗結果表明，生產方式革新在數字產業集聚影響共同富裕進程中的中介效應尚不顯著，研究假設H4未能通過檢驗；列（2）與列（5）的檢驗結果表明，收入分配效率在數字產業集聚促進共同富裕過程中發揮顯著的中介作用，研究假設H5檢驗通過；列（3）與列（6）的檢驗結果表明，生活方式變遷在數字產業集聚促進共同富裕過程中發揮顯著的中介作用，研究假設H6檢驗通過。按“中介效應/總效應=中介效應比重”計算規則，求得收入分配效率與生活方式變遷的中介效應占比分別為12.63%與36.13%。

生產方式革新的中介效應尚不顯著的可能原因在于，數字產業集聚帶動的數字技術應用與生產技術變革，其主要效應首先存在于城鎮單位，人才與技術在農村的“下沉”會稍顯滯后，因此驅動生產方式革新而促進城鄉共同富裕的作用尚不顯著。收入分配效率與生活方式變遷的中介效應顯著的具體緣由在于，數字產業集聚擴大了數字化企業的規模效應，不僅降低生產運營成本，同時也為農村居民增加了更多非農就業機會，有利于促進城鄉居民的收入平等化，有效降低城鄉基尼系數，提升城鄉、城間之間的富裕度與均衡度；同時，數字產業集聚加速數字技術的應用，不斷更新迭代的數字產品在全社會的廣泛使用與普及，增加了社會生活的便利性與高效性，減少了社會信息不對稱現象，促使了社會生活方式的變革，進而有助于提升城鄉居民在文化教育與社會保障等方面的共享程度。

（六）進一步討論：異質性分析

1.維度異質性分析

由于共同富裕是一個多維度的概念，數字產業集聚對其影響可能因維度不同而有所差異，探究此類差異可以更好地理解數字產業集聚如何在經濟、社會、文化和生態等層面促進共同富裕，并據此制定更具針對性的政策措施。本研究擬將共同富裕的發展性（CP1）、共享性（CP2）與可持續性（CP3）三個維度分別作為被解釋變量，進一步探析數字產業集聚對共同富裕不同維度的影響效應。表10中的結果顯示，數字產業集聚影響共同富裕以上三個維度的回歸系數依次為0.061、0.045與0.057，分別在1%、5%與10%水平上呈現顯著性。該回歸結果表明，數字產業集聚對共同富裕發展性、共享性與可持續性三個維度均產生顯著助推作用，其作用力度依次為：發展性gt;可持續性gt;共享性。產生影響差異的緣由可能在于，數字產業集聚推動了數字技術的發展，能直接提高生產效率和創新能力，使經濟增長產生立竿見影的效果，因此對共同富裕發展性維度的影響更為顯著；同時，數字技術的應用也有助于資源的有效利用和環境保護，但此類正向效應通常具有逐步性、遲緩性，因此對可持續性維度的作用力度次之；另外，數字技術的廣泛普及仍需配套的社會政策來確保社會利益的公平分配，實現這一目標是總體布局與長期協調的過程，因此對共享性維度的影響力度最小。

2.水平異質性分析

當共同富裕處于不同水平時，數字產業集聚對其的影響程度可能存有顯著差異，明晰相關的水平差異，有利于更好地理解數字產業集聚在推動共同富裕過程中的趨勢與階段性，幫助更加精準有效的制定措施，促進數字產業集聚與共同富裕的良性互動和協調發展。借鑒KOENKER[50]的相關研究，采用面板分位數回歸模型進一步探析共同富裕不同水平下數字產業集聚對其的影響差異。表11中的結果顯示，10%、25%、50%、75%與90%分位點上數字產業集聚影響共同富裕的回歸系數依次為0.119、0.078、0.154、0.186與0.116，且均通過了1%水平上的顯著性檢驗。該回歸結果表明，整體而言數字產業集聚對共同富裕產生顯著的賦能作用，當共同富裕處于50%與75%分位點上時，數字產業集聚對其的影響力度最大。具體緣由可能在于，當共同富裕程度較低，即城鄉、城間發展差距較大時，數字產業集聚程度的提升會縮小發展差距，但數字鴻溝、資源分配不均等問題的存在，會在一定程度上抑制其賦能效應；當共同富裕水平處于中高水平時，城鄉、城間發展逐漸實現了經濟、社會、文化與生態等方面的共享與可持續發展，數字產業集聚得以發揮其最大限度的賦能效應，進一步促進共同富裕邁向高質量發展階段；當共同富裕程度處于高水平階段時，城鄉、城間發展邁入融合協調階段，數字產業集聚的賦能效應依然存在，但過度的數字產業集聚可能會造成技術、資源與財力的傾斜和集中，對共同富裕發展形成阻礙，進而減少其賦能作用。

3.區域異質性分析

不同區域因自然地理條件和人文環境的顯著異同，展現出經濟、社會與文化等多層面的異質性，使得數字產業集聚相關政策在不同區域實施時可能產生差異化效果，深入理解區域異質性對于準確識別各區域在推進共同富裕過程中的獨特特點和需求至關重要。本研究采用引入地區虛擬變量與數字產業集聚交乘項，檢驗數字產業集聚對共同富裕在不同地區的影響差異。首先生成數字產業集聚東部地區虛擬變量（eastern），將其賦值1，其他地區賦值0，同時按此方法生成中部地區虛擬變量（middle）與西部地區虛擬變量（western）。表12中的結果顯示，數字產業集聚與東部地區虛擬變量交乘項（DIA×eastern）、與中部地區虛擬變量交乘項（DIA×middle）以及與西部地區虛擬變量交乘項（DIA×western）的回歸系數分別為0.411、-0.205與-0.028，僅西部地區未能通過顯著性檢驗。該回歸結果表明，東部地區數字產業集聚對共同富裕產生顯著的賦能效應，中部地區產生負向阻礙作用，西部地區尚不顯著。區域間的影響差異可能源于以下原因：東部地區擁有較為完善的數字基礎設施和人才儲備，數字產業集聚能有效促進技術創新和產業升級，進而推動共同富裕的發展；中部地區由于城鄉、城間發展差異較大，數字產業集聚發展反而會加重數字鴻溝現象，進而拉大發展差距；西部地區除重慶、四川與陜西等少部分省市具有較好的數字產業發展基礎外，大部分省份及自治區數字產業發展較為滯后，尚未形成集聚效應，因此，數字產業集聚對共同富裕的影響亦不明顯。至此，結合以上維度、水平與地區的異質性分析結果可知，研究假設H2檢驗通過。

五、結論與建議

（一）結論

本文運用2010—2022年31個省級行政區的面板數據，利用雙固定效應模型、中介效應模型與調節效應模型，探析了數字產業集聚對共同富裕的影響效應與作用機制。研究結果表明：（1）數字產業集聚對共同富裕產生正向影響關系，該結論經過替換解釋變量、替換被解釋變量、縮小數據時間跨度、加入多維交互固定效應與更改樣本數量等一系列穩健性檢驗后依然成立；（2）數字產業集聚對共同富裕不同維度、不同水平下的影響力度具有顯著差異。對共同富裕各維度的影響力度從大到小依次為：發展性gt;可持續性gt;共享性。當共同富裕處于50%與75%分位點上時，數字產業集聚對其的影響力度最大。此外，數字產業集聚對共同富裕的賦能效應仍集中于東部地區；（3）政府治理能力在數字產業集聚影響共同富裕進程中發揮顯著的調節作用，提高政府治理能力有助于數字產業集聚推動共同富裕進一步發展，且該作用在中部地區尤為顯著；（4）數字產業集聚通過收入分配效率提升、生活方式變遷等路徑間接促進共同富裕程度目標達成，生產方式革新的中介效應尚不顯著。

（二）政策建議

第一，優化數字產業集聚策略，精準推進多維度共同富裕。應加大對數字產業的扶持力度，特別是在中西部地區，通過政策引導和資源傾斜，促進數字產業集聚均衡發展，以縮小區域間共同富裕差距。同時，針對數字產業集聚對發展性、可持續性和共享性影響的不同側重，應制定差異化政策，優先支持能夠直接帶動經濟發展和居民收入提升的數字產業項目，同時注重環境保護和社會公平，確保共同富裕的多維度均衡推進。此外，鑒于東部地區數字產業集聚的賦能效應顯著，可探索建立跨區域數字產業合作機制，促進先進經驗和技術向中西部擴散，加速全國共同富裕進程。

第二，強化政府治理能力，增強數字產業集聚對共同富裕的賦能效應。首先，政府應簡化審批流程，為數字企業打造更便捷的市場準入通道，以吸引更多數字企業入駐并促進產業集聚。同時，需加大公共投入，特別是針對數字基礎設施建設，為產業集聚提供堅實的硬件支撐。還應主動對接數字企業的實際需求，提供包括稅收減免、研發補貼等在內的定制化服務，以激發企業活力并推動其創新發展。最后，強化區域間合作也是關鍵一環，通過推動中部地區與其他地區的資源共享與優勢互補，共同推進數字產業集聚與共同富裕的深度融合。

第三，著力提升收入分配效率，促進社會生活方式變遷。首先，應通過對數字產業的政策扶持和技術創新激勵，著力提高數字產業的生產效率并優化產品服務質量，以此推動經濟增長和就業收入的穩步提升，進而完善收入分配機制。要密切關注消費者日益多元化的需求，大力發展高品質、多樣化的數字產品和服務，積極引導消費需求升級，促進數字產業形成自我強化的良性循環。此外，通過宏觀調控和前瞻性產業布局，特別是針對中西部地區，進一步強化政策引導和產業規劃能力，加速培育和發展高質量的數字產業集群，建立健全完善的數字產業生態產業鏈，確保中西部地區均能共享數字產業發展紅利，縮小區域發展差距，實現由收入分配效率提升和生活方式變遷共同驅動的共同富裕目標。

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責任編輯：管仲

Can Digital Industry Agglomeration Promote Common Prosperity？

——On the Moderating Effect of Government Governance Ability

1Liu Dingrong" 1Sun Shi" 2Yang Xinhui

（1School of Public Administration， Guangdong University of Finance and Economics， Guangzhou 510320， China;

2School of Politics and Public Affairs Management， Sun Yat sen University， Guangzhou 510275， China）

Abstract： When the digital industry enters a new stage of development， giving play to the advantages of its agglomeration mode has become one of the vital ways to promote common prosperity. Based on the provincial panel data from 2010 to 2022， the empirical analysis of the effect and mechanism of digital industry agglomeration on common prosperity provides the necessary basis for clarifying the empowering path of digital industry agglomeration on common prosperity. The results show that digital industrial agglomeration has an empowering effect on achieving the goal of common prosperity， and this effect is particularly significant in the eastern region. In terms of the dimensions of common prosperity， digital industrial agglomeration is more conducive to its development and sustainability， followed by sharing. When the common prosperity is at a medium-high level， digital industrial agglomeration has the strongest impact on it. The government’s governance capacity plays an important moderating role in the process of digital industrial agglomeration affecting the common prosperity， and improving the government’s governance capacity can help digital industrial agglomeration promote the goal of common prosperity. In addition， digital industrial agglomeration indirectly contributes to the increase of common prosperity through the improvement of income distribution efficiency and lifestyle changes. From the aspects of policy guidance， innovation incentive and supervision， the paper puts forward countermeasures and suggestions to further promote the development of digital industry agglomeration and improve the government’s governance ability

Key words：" digital industrial agglomeration; common prosperity; government governance capacity; mediating effect; moderating effect

[基金項目]教育部人文社會科學研究一般項目（項目編號：23YJC790078）。

[作者簡介]劉丁蓉（1979-），女，湖南益陽人，博士，副教授，研究方向：數字治理；孫仕（1988-），男，湖南華容人，碩士研究生，研究方向：數字治理；楊新輝（1991-），男，廣東梅州人，博士研究生，研究方向：數字治理。