产业数字化赋能共同富裕：理论机制与实证分析

赵丹丹 赵秀凤

摘要：共同富裕作为中国特色社会主义的本质要求，既是广大人民群众的殷切期盼，也是推动高质量发展、全面推进中国式现代化的根本目标。作为数字经济发展的主战场，产业数字化对驱动传统产业提质增效、扎实推进共同富裕具有重要的现实意义。基于2011—2021年中国31个省份面板数据，运用固定效应模型等可以厘清验证产业数字化对共同富裕的影响效果机制与作用关系。研究结果表明，产业数字化对共同富裕具有显著正向赋能作用，这一结论在考虑内生性与稳健性后依然成立。机制分析表明，产业数字化可通过优化创新要素配置、促进劳动力就业间接赋能共同富裕。异质性分析发现，产业数字化对东部地区共同富裕的影响更为显著。门槛效应分析证实，产业数字化对共同富裕具有双重门槛效应，产业数字化超过门槛值后对共同富裕的赋能作用呈现边际递增趋势。因此，要推动传统产业智能化高端化发展，持续优化创新要素配置体系，全力促进高质量充分就业。

关键词：产业数字化；共同富裕；创新要素配置；劳动力就业

基金项目：国家社会科学基金重大项目“改革开放以来中国贫困治理对外话语体系的建构与传播研究”（20&ZD140）

中图分类号：F49 文献标识码：A 文章编号：1003-854X（2024）02-0021-09

一、引言与相关文献综述

共同富裕作为中国特色社会主义的本质要求，既是广大人民群众的殷切期盼，也是推动高质量发展、全面推进中国式现代化的根本目标。党的二十大报告提出，“中国式现代化是全体人民共同富裕的现代化”，并将“人的全面发展、全体人民共同富裕取得更为明显的实质性进展”纳入2035年总体目标。以党的二十大精神为指引，实现全体人民共同富裕的重中之重在于遵循经济发展规律，着力助推产业结构转型升级，促进经济高质量发展，不断解放和发展社会生产力，保障现代化发展成果惠及全体人民。尤其是在新一轮科技革命与产业变革纵深推进的当下，加快构建现代化产业体系，助力产业数字化发展，培育新质生产力，推动我国产业加速向全球价值链中高端跃升，已成为做大“蛋糕”、实现全体人民共同富裕的必然选择。但就现实情况而言，我国现代化产业体系建设仍面临制造业劳动生产率与发达经济体相比差距较大、产业链在国际分工體系中整体处于中低端、产业基础能力相对薄弱等问题。如何将补短板与锻长板相统一，拓展我国现代化产业体系发展空间，夯实共同富裕的物质基础，已然成为我国面临的一项重大课题和紧迫任务。

伴随人工智能、云计算等技术的迭代升级和广泛应用，产业数字化作为数字经济发展的关键组成部分，对生产力、生产关系以及生产方式产生深远的影响，已成为打造具有更高附加值的现代化产业体系、驱动共同富裕的新引擎。具体而言，产业数字化是数字技术与实体经济的深度融合，能够依托数据资源、数字技术，助力传统产业实现产出增加与效率提升。数字经济时代下，产业数字化主要是指深化大数据和5G等技术在生产、运营、管理以及营销等一系列环节中的应用，借助数字技术对传统产业进行全链条、全方位智能化和网络化改造的实践过程。在产业数字化进程不断加快的背景下，数字技术与传统产业呈现出加速融合的发展趋势，有助于提高全要素生产率，引领传统产业实现质量变革、效率变革及动力变革，培育经济高质量发展新动能，为扎实推进全体人民共同富裕提供有力支撑。由此，深入探析产业数字化对共同富裕的影响效应，明晰二者之间的作用机理，对充分释放数字化发展红利、推动共同富裕取得实质性进展具有重要的指导意义。

学术界关于数字经济与共同富裕的研究由来已久，并取得了丰硕的成果。就定性分析维度而言，数字经济可通过提高生产效率、完善流通体系以及带动消费升级等途径，助力共同富裕。数字经济包容性发展能够有效促进充分发展、均衡发展及人的全面发展，为驱动共同富裕夯实基础。在数字经济发展过程中，相关部门有必要从加强算法歧视监管、弥合数字鸿沟和助推平台规范发展等方面发力，进而充分发挥数字经济对共同富裕的赋能效应。就定量分析维度而言，既有研究基于省级面板数据进行实证检验，结果表明数字经济对实现共同富裕发挥显著促进作用。在这一过程中，数字经济不仅能够带动居民收入增长，而且可以增加居民的基础性与享受性支出，加快共同富裕进程。不仅如此，优化创新要素配置也是数字经济助推共同富裕的重要渠道。另外，还有部分学者基于“中国土地经济调查”（CLES）数据研究发现，农村数字经济发展有利于提高农户人力资本和社会资本，加速乡村非农产业发展，继而提升农民收入水平。作为数字经济与“三农”发展的有机结合，数字乡村建设在实现农民农村共同富裕进程中发挥显著的促进作用。

综上所述，学者们从理论和实证层面出发，围绕数字经济对共同富裕的影响进行深入探讨，为后续研究提供了宝贵的参考。通过对既有研究成果的梳理可以发现，鲜有学者从微观层面入手，分析产业数字化与共同富裕之间的关系。相较于已有文献，本文可能的边际贡献主要在于以下几点：就研究视角而言，将产业数字化和共同富裕纳入同一逻辑框架展开研究，有助于进一步丰富和拓展数字经济发展的研究范畴，为释放传统产业数字化转型在推进共同富裕中的叠加、倍增效应提供经验证据。就研究内容而言，本文系统性检验产业数字化对共同富裕的直接影响、作用机制以及门槛效应，能够有效补充共同富裕影响因素的相关研究。

二、理论基础与研究假设

（一）产业数字化对共同富裕的直接效应

作为数字技术、数据要素与传统产业互嵌共融的新模式，产业数字化是指传统产业依托于数字技术对各环节进行改造升级的过程。伴随数字经济的蓬勃发展，产业数字化依托数据、数字技术等核心要素，能够在重塑产业组织模式、降低经营管理成本的同时，优化生产流程，提高劳动生产效率、企业经济效益，夯实共同富裕的物质基础。换言之，产业数字化的加快推进对于实现传统产业降本增效、做大共同富裕“蛋糕”意义重大。传统产业通过推进数字化转型，可改变传统意义上的投入与产出关系，不断优化资源要素配置，提升传统生产要素产出效率，助力实现产出增长和价值增值，为促进共同富裕夯实基础。例如，农业数字化转型不仅能够降低农业生产、流通等各项环节产生的冗余成本，而且可以借助智能化农业机械与自动化设备，高效利用农业资源，提高农业生产效率，带动农民致富增收，加快农民农村共同富裕进程。数字经济时代下，产业数字化可凭借数字技术的强渗透性、广覆盖性、泛时空性等优势，实现动态感知、敏捷分析及智能决策，促使传统产业由劳动、资源密集型向技术和知识密集型转变。这有利于助推产业结构转型升级，形塑现代化产业体系，激活财富创造和积累的内生动力，塑造经济高质量发展新动能，为实现全体人民共同富裕提供有力保障。据此，提出如下研究假设：

H1：产业数字化能够促进共同富裕。

（二）产业数字化赋能共同富裕的间接传导机制

在市场分割、信息不对称、高交易成本等因素叠加影响下，创新要素市场往往处于非瓦尔拉斯均衡状态。而步入数字经济时代后，产业数字化的加快推进能够实现创新资源精准匹配，有效优化创新要素配置。传统产业在数字化转型过程中，可通过数字平台和数据要素共享，打破创新要素供求信息交互的时空壁垒，降低搜寻和交易成本，助力创新要素供需双方实现实时交流，提高创新要素匹配度和配置效率。传统产业通过深化数字化转型，能够在精准把握市场变化趋势、消费者个性化需求的基础上，高效整合研发资金、技术人才等创新要素，改善创新供给与需求错配问题。优化创新要素配置在推进高质量发展和共同富裕中发挥着至关重要的作用。内生增长理论认为，人力资本提升、技术进步是助推经济增长的关键要素。在内生增长理论视域下，伴随人才、技术等创新要素配置的不斷优化，产业链上下游可加快完善专业化分工协作网络，进一步提高劳动生产率，带动产出持续增长，为加快实现共同富裕提供坚实的物质基础。以产业数字化为抓手，创新要素配置效率的提升有助于培育壮大一批高附加值的新产业、新业态，引领经济实现量质齐升，显著增强财富创造能力，从而筑牢共同富裕的物质基础。

数字经济时代下，人工智能、5G等数字技术加速嵌入传统产业，全面贯穿产业链供应链各环节。这一方面催生出以零工经济为代表的新业态，创造大量全新的就业岗位；另一方面提高了劳动者的就业选择自由度，拓展劳动者参与经济发展的渠道，为促进劳动力就业、多维增加灵活就业人员收入带来更多可能性。传统产业在数字化转型过程中能够不断扩大企业生产经营范围，衍生互联网工程技术人员、数字化战略规划师、工业视觉系统运维员等高质量就业增长点，释放就业增量效应，为扩大中等收入群体、促进共同富裕提供助益。不仅如此，产业数字化进程的加快推进可提升企业全要素生产率、经营绩效以及利润水平，推动企业逐步扩大生产规模，增加对劳动力的实际需求，产生就业创造效应，带动高质量就业。这有利于缓解劳动力供需结构性错配，创造更多致富机会，提高劳动者收入水平，助力共同富裕。综上，提出如下研究假设：

H2：产业数字化通过优化创新要素配置赋能共同富裕。

H3：产业数字化通过促进劳动力就业赋能共同富裕。

（三）产业数字化对共同富裕的非线性影响

相较于传统经济而言，数字经济发展受到达维多定律、梅特卡夫法则支配，具有包括边际成本递减、边际收益递增在内的多重优势。作为数字经济的关键环节，产业数字化对共同富裕的影响会随着数字经济深入发展不断增强。在萌芽发展阶段，许多地区普遍面临数字基础设施不完善、“数据孤岛”问题严重、数字产业基础相对薄弱及数字技术应用场景较少等瓶颈约束。上述问题加剧了企业“不敢转”“不愿转”“不能转”等现象，极大阻碍着产业数字化转型进程。数字技术与传统产业融合不足不利于推动产业结构转型升级和生产力跃迁，制约数字经济在提高生产效率和规模报酬、实现共同富裕中的优势效能发挥。而随着国家各项利好政策密集出台，产业数字化发展逐渐迈入成熟期。在此背景下，数字技术与农业、制造业、服务业等产业呈现出加速融合趋势，推动传统产业实现智能化和精细化发展，促成新旧动能加快转换，为拓展高质量发展空间、助力全体人民共同富裕提供新机遇。尤其是伴随数字中国、数字乡村、“宽带中国”等重大战略的深入实施，产业数字化进程不断提速升级，有利于深刻变革生产方式，转变要素驱动的数量型扩张模式，进一步释放数字生产力，夯实共同富裕的产业根基。综上，提出如下假设：

H4：产业数字化对共同富裕的影响效应具有边际递增的非线性特征。

三、研究设计

（一）模型构建

为揭示产业数字化对共同富裕的影响，本文参考王进等的研究，构建以下基准回归模型：

Comp=α+αIndu+αX+μ+ν+ε （1）

公式（1）中，Comp为t年i地区共同富裕水平；Indu为t年i地区产业数字化水平；X为控制变量集合；ε 为随机扰动项；μ为个体固定效应；ν为时间固定效应。

创新要素配置与劳动力就业是产业数字化赋能共同富裕的重要传导机制。本文参考江艇的研究成果，构建如下中介效应模型：

M=β+βIndu+βX+μ+υ+ε （2）

Comp=λ+λIndu+λM+λX+μ+ν+ε （3）

公式（2）、（3）中， M为中介变量，包括创新要素配置与劳动力就业。本文重点关注系数β的显著性，并以此判断传导机制是否存在：当系数β显著为正时，表明产业数字化可通过优化创新要素配置与促进劳动力就业推动共同富裕。同时，逐次运用Sobel检验与Bootstrap检验，并依据P值及置信区间评估创新要素配置与劳动力就业是否构成产业数字化赋能共同富裕的传导机制。

（二）变量选取

1.被解释变量：共同富裕（Comp）

共同富裕涵盖“共同”和“富裕”两大维度。就“共同”而言，共同富裕不是一部分人、少数地区的富裕，而是要着力促进区域和城乡协调发展，多措并举增强发展的均衡性和可及性，从而实现“一个都不能少”的富裕。就“富裕”而言，共同富裕的先决条件在于促进高质量发展，不断解放和发展社会生产力，通过做大“蛋糕”的方式创造更多的社会财富，带动居民增收致富。此外，实现共同富裕也要求统筹推动经济社会发展与生态建设，加大生态环境保护力度，从而有效增进生态福祉。基于上述分析，本文借鉴部分学者的研究，从共享程度、富裕程度、可持续性三个方面构建共同富裕评价指标体系，见表1。在构建共同富裕评价指标体系基础上，运用熵权-TOPSIS法度量共同富裕水平。

2.解释变量：产业数字化（Indu ）

在增長核算账户框架基础上，运用永续盘存法度量各省份产业数字化规模，以不同行业ICT资本存量近似表征产业数字化规模，将计量模型设定如下：

3.中介变量：创新要素配置（Alif）和劳动力就业（Lfem）

（1）创新要素配置。创新要素配置主要指创新人员、资本等要素从低效率部门流向高效率部门的过程，这一过程可促使创新要素配置达到帕累托最优状态。本文参考部分学者的研究方法，借助创新要素错配指数表征创新要素配置效率。

第一步，分别度量创新人员错配指数与创新资本错配指数。

在公式（12）中， L为创新人员投入量，使用R&D人员全时当量表示；K为创新资本投入量，以R&D经费投入测度；Y为创新产出，以专利申请数表征。鉴于创新要素错配指数属于反向指标，将创新人员错配程度、创新资本错配程度取相反数可得到创新人员、创新资本配置效率。随后，运用创新人员配置效率、创新资本配置效率加总平均值测度创新要素配置效率。

（2）劳动力就业。在数字经济时代，劳动力就业结构不断优化可为经济持续健康发展、社会大局稳定、人民生活持续改善奠定扎实基础。因此，运用“第二、三产业就业人数/第一产业就业人数”测度劳动力就业结构。

4.控制变量

本文纳入与共同富裕相关的其他控制变量：经济发展水平（Gdp）以人均GDP衡量。产业结构（ indv）运用第二、第三产业增加值之和与GDP比值表征。金融支持程度（Fina）采用金融机构存贷款余额/GDP衡量。对外开放程度（Open）使用实际外商投资额/GDP测度。

（三）数据来源及描述性统计

本文选取2011—2021年我国31个省份（不包括中国香港、澳门、台湾）的面板数据，实证检验产业数字化对共同富裕的影响效果及作用机制。数据主要源自《中国人口与就业统计年鉴》《中国统计年鉴》《中国民政统计年鉴》《中国农村统计年鉴》《中国科技统计年鉴》《中国信息产业年鉴》以及CNRDS数据库、CSMAR数据库和各省份投入产出表。针对部分缺失数据，运用移动平均法予以补齐。同时，对于非比值型变量进行对数化处理。各变量描述性统计结果见表2。

四、实证结果分析

（一）基准回归结果

经由Hausman检验与Wald检验结果可知，相较随机效应模型与最小二乘法，本文选用时间、个体双向固定效应模型更适合。综合考量模型稳健性与对比分析，运用固定效应模型与最小二乘法进行对比，检验结果见表3。可以看出，在前述两类模型结果中，产业数字化均对共同富裕具有显著促进作用，且在引入控制变量以及控制个体、时间固定效应后结果显著为正，由此佐证假设H1成立。同时，Hausman检验结果显示，固定效应模型结果更为有效。不难发现，产业数字化回归系数为0.152，并在1%水平上显著，说明产业数字化每提升1个单位，共同富裕水平将提高15.2%，再次证实假设H1成立。由表3列（3）、（5）结果可知，纳入控制变量后产业数字化回归系数由0.176降低至0.152，说明不考虑控制变量会放大产业数字化的赋能作用。可能的原因在于，产业数字化可凭借物联网、大数据、5G为代表的新一代信息技术对生产方式与生产关系产生深刻影响，拓展劳动力参与经济增长模式，多渠道增加就业人员收入，推进全体人民共同富裕。控制变量经济发展水平、金融支持程度、产业结构回归系数均在1%水平上显著为正，意味着国民经济持续发展、金融服务逐步向好、产业结构升级可有效促进居民增收致富，不断壮大中等收入群体规模，完善低收入群体社会帮扶体系，进而助推共同富裕。对外开放程度回归系数在5%水平上显著为正，说明随着对外开放水平逐步提升，各地可获得多元化资源，有利于全方位融入世界经济格局，实现社会可持续发展，助力共同富裕。

（二）内生性检验

产业数字化能够有效促进共同富裕，二者间可能具有内生性问题：一方面，鉴于共同富裕包含较多影响因素与内容，本文虽引入控制变量，但仍然可能存在遗漏变量的问题；另一方面，产业数字化与共同富裕间可能存在反向因果关系，从而引起模型设定偏误。因此，在基准回归模型基础上，本文运用工具变量法探究产业数字化对共同富裕的影响。参考叶亚丽的研究，本文运用ICT资产与对应产业增加值之比作为第一个工具变量（IV1 ）。同时，参考周夏伟等的研究，本文选用产业数字化1阶滞后项作为第二个工具变量（ IV2）。在明确工具变量基础上，进行内生性检验，结果见表4。可以看出，各工具变量在一阶段中与产业数字化存在正相关关系，与预期结果较为一致。Kleibergen-Paap rk LM检验、Kleibergen-Paap rk Wald F检验表明，不存在弱工具变量、工具变量识别不足问题。二阶段结果显示，产业数字化对共同富裕影响均在1%水平上显著为正，说明在控制内生性问题后，前文结论依然成立。

（三）稳健性检验

1.替换被解释变量

为验证前文结果稳健性，选择城乡居民人均可支配收入比的倒数（Comp'）替换共同富裕，并重新进行回归检验，结果见下表5列（1）。可以看出，替换共同富裕变量后，产业数字化回归系数依然显著为正，这一结果符合预期，说明前文的结论是稳健的。

2.替换解释变量

鉴于产业数字化测度方式可能影响回归结果精准度，参考赵立斌和张梦雪的研究，本文运用完全消耗系数度量数字产业及高端制造业的增加值投入占比，替代产业数字化变量（Indu'）。对上述替代性指标再次进行回归检验，检验结果见表5列（2）。可以看出，替换后的产业数字化对共同富裕的影响系数依然显著为正，意味着改变产业数字化度量方式不会对研究结论的稳健性产生影响。

3.调整研究样本

为规避样本选择不严谨引发实证结果偏误，本文调整研究样本进一步展开稳健性检验。一是剔除部分样本。考虑到直辖市的经济规模、行政级别、人口数量具有独特性，剔除4个直辖市样本后再次进行检验，结果见表5列（3）。可以看出，产业数字化对共同富裕的促进作用并未产生明显变化，仅影响系数有所提升。这意味着在未剔除干扰样本前，产业数字化对共同富裕的作用强度可能被低估。二是更换样本范围。为避免“宽带中国”政策颁布后研究结果偏误，选择2015年之后的样本重新考察，检验结果见表5列（4）。不难看出，产业数字化回归系数并未产生明显变化，说明前文结果具有稳健性。

（四）中介效应检验

为揭示产业数字化赋能共同富裕的传导机制，将创新要素配置与劳动力就业分别代入公式（2）（3）进行检验，结果见表6。其中，列（1）为基准回归结果，列（2）、（3）为创新要素配置传导机制的检验结果，列（4）、（5）为劳动力就业传导机制的检验结果。列（2）、（3）结果表明，产业数字化的影响系数显著为正，说明产业数字化能够通过创新要素配置赋能共同富裕。同时，Sobel检验中P值低于0.05，Bootstrap检验中95%置信区间不含0，再次验证创新要素配置传导机制的存在。列（3）、（4）结果表明，产业数字化的影响系数显著为正，说明产业数字化能够通过劳动力就业赋能共同富裕。同时，Sobel检验中P值为0.005，Bootstrap检验中95%置信区间为［0.002， 0.005］，验证劳动力就业传导机制的存在。由此，假设2、3得以验证。

（五）异质性检验

为探究不同地区产业数字化对共同富裕的差异影响，以国家统计局的划分为基础，将研究样本划分为东、中、西、东北四大地区，并进行实证检验，结果见表7。可以看出，产业数字化对四大地区共同富裕均具有正向影响，且表现为“东部>中部>东北>西部”的态势。究其可能原因，东部地区凭借数字技术创新水平较高、数字基础设施体系完善及配套资金投入充足等优势，有效推动数字技术与实体产业深度融合，加速产业数字化进程，提高生产效率和经济效益，有助于赋能共同富裕。中部地区与东北地区在推动产业数字化方面相对滞后于东部地区，近年来依托智能化与数字化手段构建现代化产业体系，通过数字化平台整合内外部资源，加速产业数字化进程，从而助推共同富裕。囿于數字产业基础薄弱、数字人才匮乏等因素，西部地区产业数字化进程相对缓慢，使得产业数字化对共同富裕的赋能作用较弱。

五、进一步探讨

考虑到产业数字化对共同富裕的影响可能具有非线性效应，本文以产业数字化为门槛变量，构建门槛效应模型如下：

Comp=θ+θIndu·I（d≤γ）+θIndu·I（d>γ）+θ Z+μ+ν+ε （13）

在公式（ 13）中，γ 为门槛值； d为产业数字化，即门槛变量；I（·）为1即满足括号内条件，反之为0。运用Bootstrap法，对产业数字化作为门槛变量经过重复抽样500次后得到门槛效应检验结果。结果证实，产业数字化存在单一门槛与双重门槛，不存在三重门槛，且产业数字化的门槛值分别为4.264、8.549。

在确定门槛值基础上，本文运用公式（ 13）进行检验，结果见表8。可以看出，产业数字化对共同富裕具有双重门槛效应，且在不同门槛区间内均正向赋能共同富裕。随着产业数字化水平不断提升，产业数字化对共同富裕的赋能作用得以进一步增强。由此，假设H4得以验证。

六、研究结论与政策建议

本文基于2011—2021年中国31个省份面板数据，运用固定效应模型、中介效应模型、门槛模型等方法检验产业数字化与共同富裕间的影响机制与作用关系。研究发现：产业数字化对共同富裕具有显著促进作用，且这一结论在经过内生性检验与一系列稳健性检验后均成立；产业数字化可以通过优化创新要素配置、促进劳动力就业两条途径，进而推进共同富裕；产业数字化对共同富裕的促进作用具有区域异质性，主要表现为东部>中部>东北>西部；产业数字化对共同富裕的驱动效应存在双重门槛，随着产业数字化水平逐步提升，产业数字化对共同富裕的赋能作用呈现边际递增趋势。

基于此，提出如下政策建议：

第一，推动传统产业智能化高端化发展。各级政府需要加大对产业数字化转型的政策支持，从人才、金融及财税等方面出台相关利好政策和配套方案，支持企业“上云、用数、赋智”，赋能传统产业智能化升级，为实现经济高质量发展和共同富裕提供新动能。各地区应在强化数据中心、工业互联网等数字基础设施建设的同时，加速传统基础设施智能化改造，推动传统产业网络化改造和柔性化生产，夯实共同富裕的产业根基。在具体实践过程中，各地区需要构建产学研深度融合的数字技术创新体系，深入实施一批关键核心技术攻关专项与示范应用工程，引导企业广泛参与数字技术研发和融合性创新，并鼓励云服务商打造企业上云本地化服务生态，为产业链上下游企业提供各类数字化转型服务，加速赋能共同富裕。

第二，持续优化创新要素配置体系。各地要将“有为政府”与“有效市场”有机结合，统筹优化研发资金、创新人才等资源，实现创新链与产业链深度融合，充分激发创新要素在驱动全体人民共同富裕中的放大、叠加、倍增作用。就政府层面而言，要发挥财政科技投入的杠杆放大效应，健全多元经费投入机制，深化人才发展体制机制改革，提升创新要素配置效率，为做大共同富裕“蛋糕”注入强劲活力。就市场层面而言，重点在于全面推进全国统一要素市场建设，着力深化要素市场化配置改革，破除区域壁垒与地方保护，疏通阻碍技术、人才、资金等创新要素自由流动的堵点，为提高全要素生产率、驱动高质量发展和共同富裕提供不竭动能。

第三，全力促进高质量充分就业。各地区应充分发挥数字经济在推动高质量充分就业中的积极作用，着力优化就业结构，培育新就业形态，助力居民收入增长，扎实推进共同富裕。数字经济时代下，地方政府和行业企业应着力促进农业数字化转型、制造业智能化升级、服务业平台化发展，激发产业数字化的就业创造效应，实现效率与工资同步增长的动态平衡，为缩小收入差距、实现共同富裕夯实基础。在此过程中，有关部门需贯彻落实新就业形态劳动者权益保障政策，厘清劳资双方的权利与义务，细化灵活就业人员合法权益保障、职业技能培训、灵活就业服务等保障措施，从而提高就业质量和灵活就业人员劳动报酬，助力实现共同富裕。

注释：

（1） 许召元、许振凌、刘凡、胡秀蓉：《现代化产业体系建设的主要方向与重点任务》，《改革》2023年第8期；黄汉权、盛朝迅：《现代化产业体系的内涵特征、演进规律和构建途径》，《中国软科学》2023年第10期。

（2） 栗智慧：《我国产业数字化水平的地区差异与分布动态演进》，《统计与决策》2023年第18期。

（3） 曾祥明：《数字经济推进共同富裕的理论机理、现实困境与路径优化》，《湖北大学学报》（哲学社会科学版）2023年第5期。

（4） 杨剑刚、朱巧玲：《迈向共同富裕的数字经济包容性发展》，《江汉论坛》2023年第5期。

（5） 陈锦其：《面向共同富裕的数字经济赋能机制、失序风险和政策向导》，《浙江学刊》2023年第4期。

（6） 周清香、李仙娥：《数字经济对共同富裕的影响效应与作用机制研究》，《经济问题探索》2023年第6期；徐慧琳、杨望、谭小芬：《数字经济对共同富裕的影响——基于省级面板数据的实证》，《统计与决策》2023年第19期。

（7） 陈梦根、周元任：《数字经济、分享发展与共同富裕》，《数量经济技术经济研究》2023年第10期。

（8） 卢雪、杨洪：《数字经济、创新要素配置与共同富裕》， 《云南民族大学学报》  （哲学社会科学版）2023年第6期。

（9） 张良、徐志明、李成龙：《农村数字经济发展对农民收入增长的影响》，《江西财经大学学报》2023年第3期。

（10） 王中伟、焦方义：《数字乡村建设赋能农民农村共同富裕的实证检验》，《云南民族大学学报》（哲学社会科学版）2023年第3期。

（11） 肖旭、戚聿东：《产业数字化转型的价值维度与理论逻辑》，《改革》2019年第8期。

（12） 马玥：《数字经济赋能经济高质量发展的机理、挑战及政策建议》，《求是学刊》2022年第6期。

（13） R. E. Lucas， On the Mechanics of Economic Development， Journal of Monetary Economics， 1988， 22（1）， pp.3-42.

（14） 王薇、李瑞、魏阳阳：《创新要素配置对区域共同富裕影响的实证检验》，《统计与决策》2023年第16期。

（15） 赵宸宇：《数字化转型对企业劳动力就业的影响研究》，《科学学研究》2023年第2期。

（16） 王珏、吕德胜：《数字经济能否促进黄河流域高质量发展——基于产业结构升级视角》，《西北大学学报》（哲学社会科学版）2022年第6期。

（17） 王进、史明聪、李志超：《数字经济驱动农业高质量发展：内在机制与经验证据》，《西安财经大学学报》2023年第4期。

（18） 江艇：《因果推断经验研究中的中介效应与调节效应》，《中国工业经济》2022年第5期。

（19） 李金昌、余卫：《共同富裕统计监测评价探讨》，《统计研究》2022年第2期；吕重阳、傅联英、韩蓄：《数字创新创业实现共同富裕的机理和证据》，《研究与发展管理》2023年第1期；惠献波：《数字经济、创业活跃度与共同富裕——来自智慧城市建设的证据》，《当代经济管理》2023年第5期；韩建雨、葛汉琪：《我国共同富裕水平测度、地区差异和动态演进》，《统计与决策》2022年第23期。

（20） 门秀萍、李旭辉、何金玉：《创新要素配置效率的区域差异及动态演进——基于长江经济带的统计测度》，《统计与决策》2022年第17期。

（21） 王宏鸣、陈永昌、杨晨：《数字化能否改善创新要素错配？——基于创新要素区际流动视角》，《证券市场导报》2022年第1期。

（22） 葉亚丽：《产业数字化对实体经济“脱虚向实”的空间溢出效应研究》，《现代管理科学》2023年第4期。

（23） 周夏伟、杨彬如、岳太青：《产业数字化、引致创新与区域经济增长》，《经济体制改革》2022年第3期。

（24） 赵立斌、张梦雪：《数字技术创新溢出对全球价值链结构性权力的影响——兼论中国的应对策略》，《经济学家》2023年第11期。

作者简介：赵丹丹，  通讯作者， 中国石油大学（北京）马克思主义学院博士研究生，北京，102200；赵秀凤，中国石油大学（北京）中国国际能源舆情研究中心教授、博士生导师，北京，102200。

（责任编辑 李灯强）