劉曉雅

（南開大學(xué)馬克思主義學(xué)院，天津 300350）

0 引言

黨的二十大報(bào)告明確指出，要團(tuán)結(jié)帶領(lǐng)全國各族人民全面建成社會(huì)主義現(xiàn)代化強(qiáng)國、實(shí)現(xiàn)第二個(gè)百年奮斗目標(biāo)，以中國式現(xiàn)代化全面推進(jìn)中華民族偉大復(fù)興。不同于西方現(xiàn)代化走以資本為中心、兩極分化與物質(zhì)主義膨脹的現(xiàn)代化老路，中國式現(xiàn)代化堅(jiān)持以人民為中心的發(fā)展理念，將提高生產(chǎn)率、實(shí)現(xiàn)全民福祉和社會(huì)繁榮穩(wěn)定作為經(jīng)濟(jì)發(fā)展的起始點(diǎn)與落腳點(diǎn)[1]。在世界經(jīng)濟(jì)復(fù)蘇乏力、全球性問題加劇的外部環(huán)境下，我國始終以穩(wěn)中求進(jìn)為工作總基調(diào)，取得了社會(huì)主義現(xiàn)代化建設(shè)的歷史性成就。但由于地理區(qū)位差異、資源稟賦不同，當(dāng)前中國式現(xiàn)代化的比較優(yōu)勢(shì)和發(fā)展?jié)摿ξ茨苋驷尫牛詿o法避免城市化發(fā)展水平較低、二元經(jīng)濟(jì)結(jié)構(gòu)黏性等問題[2]。為此，探尋促進(jìn)中國式現(xiàn)代化發(fā)展的動(dòng)力機(jī)制成為當(dāng)前亟待突破的現(xiàn)實(shí)議題。

近年來，數(shù)字經(jīng)濟(jì)將大數(shù)據(jù)、云計(jì)算、人工智能等前沿?cái)?shù)字技術(shù)融入傳統(tǒng)經(jīng)濟(jì)，建立起相互交織、相互影響的創(chuàng)新領(lǐng)域，深刻影響了中國式現(xiàn)代化的發(fā)展進(jìn)程。一方面，數(shù)字經(jīng)濟(jì)借助變革傳統(tǒng)產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)與商業(yè)模式的方式，推動(dòng)傳統(tǒng)三大產(chǎn)業(yè)向智能化方向轉(zhuǎn)型，有力驅(qū)動(dòng)中國式現(xiàn)代化發(fā)展；另一方面，數(shù)字經(jīng)濟(jì)通過重構(gòu)市場(chǎng)結(jié)構(gòu)和生態(tài)，催生新業(yè)態(tài)和新模式，提高全要素生產(chǎn)率，為中國式現(xiàn)代化提供新動(dòng)能。步入新發(fā)展階段，探究數(shù)字經(jīng)濟(jì)對(duì)中國式現(xiàn)代化的影響，是全面建成社會(huì)主義現(xiàn)代化強(qiáng)國的應(yīng)有之義。

2020 年中國徹底消除農(nóng)村絕對(duì)貧困，進(jìn)入以相對(duì)貧困為主的后小康時(shí)期。在此階段，由于社會(huì)經(jīng)濟(jì)發(fā)展不平衡不充分，部分家庭生活質(zhì)量較低，發(fā)展能力偏弱，發(fā)展機(jī)會(huì)匱乏，在一定程度上帶來“代際貧困”“精神貧困”“知識(shí)貧困”等一系列相對(duì)貧困問題[3]。這與中國式現(xiàn)代化始終堅(jiān)持的共同富裕目標(biāo)相悖，也延緩了中國式現(xiàn)代化發(fā)展進(jìn)程。2020年中央一號(hào)文件提出，“要研究建立解決相對(duì)貧困的長(zhǎng)效機(jī)制，推動(dòng)減貧戰(zhàn)略和工作體系平穩(wěn)轉(zhuǎn)型”。2023年中央一號(hào)文件進(jìn)一步提出，要“堅(jiān)決守住不發(fā)生規(guī)模性返貧底線”“增強(qiáng)脫貧地區(qū)和脫貧群眾內(nèi)生發(fā)展動(dòng)力”。在上述政策指引下，如何有效開展相對(duì)貧困治理工作已成為全面推進(jìn)中國式現(xiàn)代化的現(xiàn)實(shí)命題。在一定程度上，數(shù)字經(jīng)濟(jì)發(fā)展可通過增加非正規(guī)就業(yè)規(guī)模、彌補(bǔ)教育資源差距等舉措提升相對(duì)貧困治理效果，進(jìn)而影響中國式現(xiàn)代化進(jìn)程。那么，數(shù)字經(jīng)濟(jì)是否對(duì)中國式現(xiàn)代化產(chǎn)生實(shí)質(zhì)性影響？數(shù)字經(jīng)濟(jì)可否通過相對(duì)貧困治理推動(dòng)中國式現(xiàn)代化？數(shù)字經(jīng)濟(jì)對(duì)中國式現(xiàn)代化的影響又會(huì)有何差異？科學(xué)解釋以上問題，不僅有利于發(fā)揮數(shù)字經(jīng)濟(jì)的“數(shù)字紅利”，而且能為全面建成社會(huì)主義現(xiàn)代化強(qiáng)國提供參考。

已有研究針對(duì)數(shù)字經(jīng)濟(jì)與中國式現(xiàn)代化、相對(duì)貧困治理與中國式現(xiàn)代化、數(shù)字經(jīng)濟(jì)與相對(duì)貧困治理兩兩之間的關(guān)系展開了深入討論[4—17]，這為本文提供了重要理論支撐。但遺憾的是，現(xiàn)有文獻(xiàn)未將數(shù)字經(jīng)濟(jì)、相對(duì)貧困治理與中國式現(xiàn)代化置于統(tǒng)一邏輯框架，且較少關(guān)注相對(duì)貧困治理是否能夠成為數(shù)字經(jīng)濟(jì)助力中國式現(xiàn)代化發(fā)展的傳導(dǎo)路徑。鑒于此，本文選取2012—2021 年中國30 個(gè)省份的面板數(shù)據(jù)，實(shí)證探究數(shù)字經(jīng)濟(jì)對(duì)中國式現(xiàn)代化的影響、作用機(jī)制及其異質(zhì)性。

1 理論分析與研究假設(shè)

1.1 數(shù)字經(jīng)濟(jì)對(duì)中國式現(xiàn)代化的直接影響

隨著數(shù)字技術(shù)快速發(fā)展，數(shù)字經(jīng)濟(jì)作為變革經(jīng)濟(jì)結(jié)構(gòu)、整合市場(chǎng)要素資源與優(yōu)化競(jìng)爭(zhēng)格局的核心驅(qū)動(dòng)力[18]，從支撐邏輯與賦能效應(yīng)兩個(gè)方面深刻影響中國式現(xiàn)代化進(jìn)程。

就支撐邏輯而言，數(shù)字經(jīng)濟(jì)有利于推動(dòng)產(chǎn)業(yè)現(xiàn)代化，為加速實(shí)現(xiàn)中國式現(xiàn)代化提供關(guān)鍵支撐。習(xí)近平總書記指出，現(xiàn)代化產(chǎn)業(yè)體系是現(xiàn)代化國家的物質(zhì)技術(shù)基礎(chǔ)，必須把發(fā)展經(jīng)濟(jì)的著力點(diǎn)放在實(shí)體經(jīng)濟(jì)上，為實(shí)現(xiàn)第二個(gè)百年奮斗目標(biāo)提供堅(jiān)強(qiáng)物質(zhì)支撐。數(shù)字經(jīng)濟(jì)借助人工智能、云計(jì)算、區(qū)塊鏈等核心技術(shù)，可從多個(gè)層面推進(jìn)現(xiàn)代生產(chǎn)經(jīng)營(yíng)方式與傳統(tǒng)農(nóng)業(yè)、工業(yè)和服務(wù)業(yè)進(jìn)行深度融合，推動(dòng)傳統(tǒng)產(chǎn)業(yè)逐步向高端化、智能化與網(wǎng)絡(luò)化方向轉(zhuǎn)型，為助力中國式現(xiàn)代化奠定產(chǎn)業(yè)之基。

就賦能效應(yīng)而言，數(shù)字經(jīng)濟(jì)可向?qū)嶓w經(jīng)濟(jì)注入新的動(dòng)力源泉，為全面推進(jìn)中國式現(xiàn)代化賦能。其一，在數(shù)字經(jīng)濟(jì)的賦能作用下，金融機(jī)構(gòu)可搭建金融科技平臺(tái)，提升數(shù)據(jù)整合能力及其與中小微實(shí)體企業(yè)融資的適配性，助力實(shí)體企業(yè)邁入高端領(lǐng)域，推進(jìn)中國式現(xiàn)代化。其二，數(shù)字經(jīng)濟(jì)可加速生產(chǎn)要素、資源的流動(dòng)與融合，暢通國內(nèi)外經(jīng)濟(jì)循環(huán)，促進(jìn)中國式現(xiàn)代化。在消費(fèi)端，數(shù)字化平臺(tái)可為消費(fèi)者提供個(gè)性化商品和服務(wù)，降低消費(fèi)者購物成本，提高實(shí)體經(jīng)濟(jì)消費(fèi)水平，繼而賦能中國式現(xiàn)代化；在生產(chǎn)端，數(shù)字經(jīng)濟(jì)催生的直播經(jīng)濟(jì)、遠(yuǎn)程辦公、在線醫(yī)療等商業(yè)模式，可為消費(fèi)者提供個(gè)性化定制與柔性化生產(chǎn)商品，提高實(shí)體經(jīng)濟(jì)生產(chǎn)能力，推動(dòng)中國式現(xiàn)代化。綜上，提出如下研究假設(shè)：

假設(shè)1：數(shù)字經(jīng)濟(jì)可顯著促進(jìn)中國式現(xiàn)代化。

1.2 相對(duì)貧困治理的傳導(dǎo)機(jī)制

數(shù)字經(jīng)濟(jì)可通過增加非正規(guī)就業(yè)規(guī)模、彌補(bǔ)教育資源差距與減少勞動(dòng)力市場(chǎng)分割的方式實(shí)現(xiàn)相對(duì)貧困治理，為推動(dòng)中國式現(xiàn)代化提供助力。其一，數(shù)字經(jīng)濟(jì)快速發(fā)展催生出“零工經(jīng)濟(jì)”①“零工經(jīng)濟(jì)”，即不同于“朝九晚五”的固定模式，而是利用互聯(lián)網(wǎng)和移動(dòng)技術(shù)快速匹配供需方的經(jīng)濟(jì)模式。這一非正規(guī)就業(yè)模式，并通過促進(jìn)中小微企業(yè)創(chuàng)新創(chuàng)業(yè)、推動(dòng)個(gè)體就業(yè)的方式增加社會(huì)財(cái)富，由此緩解相對(duì)貧困，推進(jìn)中國式現(xiàn)代化?！稊?shù)字生態(tài)就業(yè)創(chuàng)業(yè)報(bào)告》指出，新媒體創(chuàng)業(yè)、小程序電商、視頻號(hào)創(chuàng)作等數(shù)字生態(tài)新職業(yè)、新崗位以平等合作、時(shí)間自由的優(yōu)勢(shì)，吸納大量青年群體就業(yè)創(chuàng)業(yè)。數(shù)字經(jīng)濟(jì)通過增加非正規(guī)就業(yè)規(guī)模，為增進(jìn)民生福祉、提高人民生活品質(zhì)提供有效支撐，在有效推進(jìn)相對(duì)貧困治理的進(jìn)程中，賦能中國式現(xiàn)代化。其二，數(shù)字經(jīng)濟(jì)可通過促進(jìn)教育均衡發(fā)展彌補(bǔ)教育資源差距，加速推動(dòng)相對(duì)貧困治理，助力中國式現(xiàn)代化發(fā)展。相對(duì)貧困問題產(chǎn)生的關(guān)鍵原因之一就是教育資源差距[19]。由于地域差異與家庭財(cái)富差異的存在，不同環(huán)境下的教學(xué)投入、教育資源均衡性存在差距，這不僅會(huì)導(dǎo)致教育機(jī)會(huì)不平等，而且不利于推進(jìn)社會(huì)的協(xié)同發(fā)展。伴隨數(shù)字技術(shù)的快速發(fā)展，數(shù)字經(jīng)濟(jì)催生出“互聯(lián)網(wǎng)+教育”“人工智能教育”等新型教育模式，較好地彌補(bǔ)了學(xué)校間、地區(qū)間的教育資源差距，為相對(duì)貧困群體帶來就業(yè)、致富等機(jī)會(huì)。這能夠有效解決“能力貧困”“知識(shí)貧困”“精神貧困”“代際貧困”等相對(duì)貧困問題，賦能中國式現(xiàn)代化。其三，數(shù)字經(jīng)濟(jì)發(fā)展能削弱勞動(dòng)力市場(chǎng)分割程度，促進(jìn)勞動(dòng)力配置效率提升，由此擴(kuò)充低收入群體收入，推動(dòng)相對(duì)貧困治理，賦能中國式現(xiàn)代化。在當(dāng)前分權(quán)體制下，地區(qū)就業(yè)水平、財(cái)政收入規(guī)模關(guān)乎地方經(jīng)濟(jì)發(fā)展程度與官員績(jī)效評(píng)價(jià)。為保護(hù)本地企業(yè)發(fā)展，提高評(píng)價(jià)績(jī)效，地方政府會(huì)通過部分政策進(jìn)行市場(chǎng)分割[20]，這會(huì)提高相對(duì)貧困治理難度，阻礙中國式現(xiàn)代化發(fā)展進(jìn)程。而數(shù)字經(jīng)濟(jì)的廣泛應(yīng)用能夠打破地方行政壟斷，促使生產(chǎn)要素在地區(qū)、行業(yè)之間自由流動(dòng)，進(jìn)而提升相對(duì)貧困治理的精準(zhǔn)性、協(xié)同性和有效性，助力中國式現(xiàn)代化。據(jù)此，提出如下研究假設(shè)：

假設(shè)2：數(shù)字經(jīng)濟(jì)通過促進(jìn)相對(duì)貧困治理，繼而推動(dòng)中國式現(xiàn)代化。

2 研究設(shè)計(jì)

2.1 模型構(gòu)建

為驗(yàn)證數(shù)字經(jīng)濟(jì)對(duì)中國式現(xiàn)代化的影響，本文構(gòu)建雙向固定效應(yīng)模型：

式（1）中，下標(biāo)i、t分別為省份、年份，Modenit代表中國式現(xiàn)代化，digit指代數(shù)字經(jīng)濟(jì)，Ctrit是一系列控制變量，δi是個(gè)體固定效應(yīng)，σt為時(shí)間固定效應(yīng)，εit為隨機(jī)誤差項(xiàng)，系數(shù)α0為常數(shù)項(xiàng)，系數(shù)α1與系數(shù)α2均表征變量待估系數(shù)。

為檢驗(yàn)相對(duì)貧困治理在數(shù)字經(jīng)濟(jì)與中國式現(xiàn)代化之間的作用路徑，構(gòu)建如下檢驗(yàn)?zāi)Ｐ停?/p>

式（2）與式（3）中，Engel為機(jī)制變量相對(duì)貧困指數(shù)，β0、?0為常數(shù)項(xiàng)，β1、β2、?1、?2與?3為變量待估系數(shù)，其他變量的含義同式（1）。式（2）用于分析數(shù)字經(jīng)濟(jì)對(duì)相對(duì)貧困治理的影響，式（3）用于闡釋數(shù)字經(jīng)濟(jì)、相對(duì)貧困治理對(duì)中國式現(xiàn)代化的影響。

2.2 變量選取與數(shù)據(jù)說明

2.2.1 被解釋變量：中國式現(xiàn)代化（Moden）

本文參照《科學(xué)構(gòu)建中國式現(xiàn)代化的評(píng)價(jià)指標(biāo)體系》與現(xiàn)有經(jīng)驗(yàn)，從經(jīng)濟(jì)發(fā)展現(xiàn)代化、生態(tài)文明現(xiàn)代化、文化成果現(xiàn)代化、城鄉(xiāng)區(qū)域現(xiàn)代化、社會(huì)進(jìn)程現(xiàn)代化五個(gè)方面出發(fā)，構(gòu)建中國式現(xiàn)代化綜合評(píng)價(jià)指標(biāo)體系（見表1）。在此基礎(chǔ)上，采用熵權(quán)法對(duì)中國式現(xiàn)代化水平進(jìn)行測(cè)度。

表1 中國式現(xiàn)代化綜合評(píng)價(jià)指標(biāo)體系

2.2.2 核心解釋變量：數(shù)字經(jīng)濟(jì)（dig）

結(jié)合《數(shù)字經(jīng)濟(jì)及其核心產(chǎn)業(yè)統(tǒng)計(jì)分類（2021）》及《中國數(shù)字經(jīng)濟(jì)發(fā)展報(bào)告（2022 年）》，從數(shù)字經(jīng)濟(jì)基礎(chǔ)設(shè)施、數(shù)字經(jīng)濟(jì)發(fā)展規(guī)模、數(shù)字經(jīng)濟(jì)發(fā)展?jié)摿Α?shù)字經(jīng)濟(jì)技術(shù)應(yīng)用、數(shù)字經(jīng)濟(jì)產(chǎn)業(yè)發(fā)展五個(gè)維度構(gòu)建數(shù)字經(jīng)濟(jì)綜合評(píng)價(jià)指標(biāo)體系。涉及的指標(biāo)包括：移動(dòng)電話普及率（移動(dòng)電話總數(shù)/人口總數(shù)）、互聯(lián)網(wǎng)寬帶接入端口數(shù)（互聯(lián)網(wǎng)寬帶接入端口總數(shù)）、數(shù)字產(chǎn)業(yè)企業(yè)數(shù)量（相關(guān)數(shù)字產(chǎn)業(yè)企業(yè)數(shù)量之和）、主營(yíng)業(yè)務(wù)收入（數(shù)字產(chǎn)業(yè)主營(yíng)業(yè)務(wù)收入之和）、R＆amp;D經(jīng)費(fèi)投入強(qiáng)度（R＆amp;D 支出與所在省份地區(qū)生產(chǎn)總值的比值）、研發(fā)人員強(qiáng)度（研發(fā)人員占從業(yè)人員的比重）、數(shù)字產(chǎn)品銷售額（電子產(chǎn)品銷售總額）、企業(yè)信息化水平（每百家企業(yè)擁有網(wǎng)站數(shù)）、網(wǎng)絡(luò)零售規(guī)模（網(wǎng)絡(luò)零售總額與社會(huì)消費(fèi)品零售總額）、電信業(yè)務(wù)總量規(guī)模（電信業(yè)務(wù)營(yíng)業(yè)收入總額）。通過熵權(quán)法得到數(shù)字經(jīng)濟(jì)綜合指數(shù)。

2.2.3 機(jī)制變量：相對(duì)貧困指數(shù)（Engel）

考慮到消費(fèi)支出比例法[21]中的數(shù)據(jù)獲取與計(jì)算難度較大，且比例衡量標(biāo)準(zhǔn)不一，本文采用全體居民恩格爾系數(shù)[22]衡量地區(qū)相對(duì)貧困指數(shù)。

2.2.4 控制變量

選取如下影響中國式現(xiàn)代化發(fā)展進(jìn)程的控制變量：政府干預(yù)水平（gov），以地方政府財(cái)政總收入與總支出之比代表；人力資本水平（hum），以各省份人均受教育年限表征；金融發(fā)展水平（Fin），以金融機(jī)構(gòu)年末存貸款余額占GDP 的比重表征；數(shù)字技術(shù)創(chuàng)新水平（Ti），以數(shù)字經(jīng)濟(jì)領(lǐng)域中的產(chǎn)業(yè)技術(shù)專利總量衡量；貿(mào)易開放程度（Open），以進(jìn)出口總額占地區(qū)生產(chǎn)總值的比重代表。

2.2.5 數(shù)據(jù)來源

基于數(shù)據(jù)可得性與統(tǒng)計(jì)口徑一致的原則，本文選取2012—2021年中國30個(gè)省份（不含西藏和港澳臺(tái)）的面板數(shù)據(jù)作為研究樣本進(jìn)行實(shí)證分析。本文數(shù)據(jù)主要來自《中國統(tǒng)計(jì)年鑒》《中國經(jīng)濟(jì)普查年鑒》《中國科技統(tǒng)計(jì)年鑒》、國泰安數(shù)據(jù)庫、Wind 數(shù)據(jù)庫和各省份統(tǒng)計(jì)年鑒。為避免極端值的干擾，精準(zhǔn)評(píng)估變量間的實(shí)際關(guān)系，對(duì)所有變量進(jìn)行1%和99%的縮尾處理。本文主要變量的描述性統(tǒng)計(jì)見表2。

表2 變量描述性統(tǒng)計(jì)與VIF檢驗(yàn)

3 實(shí)證分析

3.1 面板數(shù)據(jù)多重共線性、平穩(wěn)性與協(xié)整檢驗(yàn)

實(shí)證分析之前先對(duì)各變量進(jìn)行多重共線性、平穩(wěn)性與協(xié)整檢驗(yàn)。其一，為避免數(shù)據(jù)在回歸時(shí)出現(xiàn)多重共線性問題，運(yùn)用Stata 軟件對(duì)每個(gè)解釋變量進(jìn)行皮爾森相關(guān)性檢驗(yàn)與VIF檢驗(yàn)，進(jìn)而得出每個(gè)變量的皮爾森相關(guān)系數(shù)矩陣與VIF 值。其中，數(shù)字經(jīng)濟(jì)、中國式現(xiàn)代化與相對(duì)貧困指數(shù)等變量的相關(guān)系數(shù)介于0.2253～0.3569，且均通過1%水平上的顯著性檢驗(yàn)。表2中各變量方差膨脹因子的VIF值介于0.0231～0.6155，遠(yuǎn)小于合理值10，說明該回歸模型不存在多重共線性問題。其二，采用Stata 軟件對(duì)各變量展開單位根檢驗(yàn)。在經(jīng)過IPS 檢驗(yàn)、LLC 檢驗(yàn)等單位根檢驗(yàn)方法檢驗(yàn)后發(fā)現(xiàn)，各變量均通過1%水平上的顯著性檢驗(yàn)，為平穩(wěn)序列。其三，對(duì)被解釋變量、核心解釋變量、機(jī)制變量與控制變量進(jìn)行協(xié)整檢驗(yàn)，發(fā)現(xiàn)上述變量均通過95%置信度下的KAO檢驗(yàn)，意味著各變量協(xié)整關(guān)系顯著。

3.2 數(shù)字經(jīng)濟(jì)對(duì)中國式現(xiàn)代化的影響

選取OLS 模型、固定效應(yīng)模型（FE）與系統(tǒng)GMM 模型（SYS-GMM）①選取被解釋變量滯后一期為工具變量。展開基準(zhǔn)回歸，由此得出數(shù)字經(jīng)濟(jì)影響中國式現(xiàn)代化的回歸結(jié)果（見表3）。

表3 基準(zhǔn)回歸估計(jì)結(jié)果

列（1）為不考慮個(gè)體固定效應(yīng)、時(shí)間效應(yīng)的OLS 回歸結(jié)果，發(fā)現(xiàn)回歸系數(shù)為0.2252，且通過顯著性檢驗(yàn)，意味著數(shù)字經(jīng)濟(jì)對(duì)中國式現(xiàn)代化產(chǎn)生顯著正向影響。列（2）為同時(shí)固定個(gè)體效應(yīng)與時(shí)間效應(yīng)之后的FE 回歸結(jié)果，發(fā)現(xiàn)數(shù)字經(jīng)濟(jì)系數(shù)雖為正但不顯著。列（3）中Sargan檢驗(yàn)結(jié)果不顯著，意味著工具變量選擇有效，由此證明列（3）模型設(shè)定與檢驗(yàn)方法均具有合理性。因此，分析列（3）的結(jié)果發(fā)現(xiàn)，數(shù)字經(jīng)濟(jì)的回歸系數(shù)為0.8926，且在1%的水平上顯著，證明數(shù)字經(jīng)濟(jì)發(fā)展有利于推進(jìn)中國式現(xiàn)代化，由此假設(shè)1得證。

3.3 穩(wěn)健性檢驗(yàn)

為提高研究結(jié)果的科學(xué)性，本文借助下述方法展開穩(wěn)健性檢驗(yàn)。其一，運(yùn)用縮尾處理方法對(duì)研究樣本進(jìn)行優(yōu)化。為避免極端值對(duì)研究結(jié)果產(chǎn)生較大干擾，先對(duì)連續(xù)變量進(jìn)行99%水平的縮尾處理，再運(yùn)用系統(tǒng)GMM模型重新回歸處理后的研究樣本，具體結(jié)果見表4列（1）。二是改變樣本區(qū)間。為了避免樣本選擇對(duì)回歸結(jié)果產(chǎn)生影響，從研究期內(nèi)剔除2010—2013年②由于2012—2013年是數(shù)字經(jīng)濟(jì)發(fā)展過渡期，相關(guān)數(shù)據(jù)可能處于不穩(wěn)定狀態(tài)，因此予以剔除。的數(shù)據(jù)進(jìn)行重新回歸，具體結(jié)果見表4列（2）。經(jīng)過分析發(fā)現(xiàn)，數(shù)字經(jīng)濟(jì)的回歸系數(shù)仍顯著為正，與基準(zhǔn)回歸結(jié)果基本一致，故基準(zhǔn)回歸具有穩(wěn)健性。

表4 穩(wěn)健性檢驗(yàn)結(jié)果

3.4 內(nèi)生性問題處理

在考察數(shù)字經(jīng)濟(jì)與中國式現(xiàn)代化關(guān)系的過程中，可能存在由反向因果關(guān)系或遺漏關(guān)鍵變量導(dǎo)致的內(nèi)生性問題。因此，采用下述方法展開內(nèi)生性檢驗(yàn)。第一，工具變量法。借鑒黃群慧等（2019）[23]的研究，參考Nunn 和Qian（2014）[24]的經(jīng)驗(yàn)，以各地1984年每百人固定電話數(shù)量與上一年（即研究期各年份的前一年）全國互聯(lián)網(wǎng)投資額占固定投資的比重構(gòu)建交互項(xiàng)（dig_d）。在此基礎(chǔ)上借助最小二乘法（2SLS）展開運(yùn)算，獲得下頁表5列（1）所示的結(jié)果。經(jīng)分析可知，Kleibergen-Paap rk LM 統(tǒng)計(jì)量的P 值為0.0032，證明工具變量可被有效識(shí)別；Kleibergen-Paap rk F統(tǒng)計(jì)值為15.33，在10%的水平上大于Stock-Yogo弱識(shí)別檢驗(yàn)的臨界值10，證實(shí)弱工具變量的假設(shè)并不存在?？梢哉J(rèn)為，此次工具變量選取具有合理性。第二，增加可能影響估計(jì)結(jié)果的控制變量。市場(chǎng)化程度（mark）、環(huán)境規(guī)制（envir）與經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)水平（ecom）分別用《中國各省份市場(chǎng)化指數(shù)報(bào)告》公布的各省份市場(chǎng)化指數(shù)、各省份工業(yè)污染治理投資、各省份實(shí)際GDP衡量，進(jìn)一步運(yùn)用固定效應(yīng)模型再次進(jìn)行回歸，結(jié)果見表5列（2）至列（4）。以上研究結(jié)果表明，核心解釋變量的估計(jì)系數(shù)仍然顯著為正。這說明在緩解內(nèi)生性問題之后，基準(zhǔn)回歸結(jié)果依然穩(wěn)健。

表5 內(nèi)生性估計(jì)結(jié)果

3.5 異質(zhì)性分析

3.5.1 時(shí)間異質(zhì)性

從發(fā)展歷程特征來看，數(shù)字經(jīng)濟(jì)以2016 年為時(shí)間節(jié)點(diǎn)存在顯著的階段性發(fā)展特征，此前為“服務(wù)制勝”階段，此后為“流量競(jìng)爭(zhēng)”時(shí)期[25]。2016年通過的《G20數(shù)字經(jīng)濟(jì)發(fā)展與合作倡議》促使數(shù)字經(jīng)濟(jì)步入快速發(fā)展軌道，因此以2016 年為界將研究期劃分為2012—2015 年、2016—2021 年兩個(gè)階段，進(jìn)行具體分析，結(jié)果見表6 的列（1）、列（2）。分析發(fā)現(xiàn)，在兩個(gè)階段內(nèi)，數(shù)字經(jīng)濟(jì)的回歸系數(shù)分別為0.4551與0.7152，且均通過1%水平上的顯著性檢驗(yàn)，意味著數(shù)字經(jīng)濟(jì)始終能助力中國式現(xiàn)代化。但對(duì)比系數(shù)大小可知，2016—2021 年數(shù)字經(jīng)濟(jì)作用于中國式現(xiàn)代化的正向效應(yīng)更強(qiáng)。細(xì)究其因，2016年之后，數(shù)字經(jīng)濟(jì)下的信息基礎(chǔ)設(shè)施完善程度明顯提升，電子商務(wù)和移動(dòng)支付領(lǐng)跑作用更加突出，這不僅釋放了地區(qū)創(chuàng)新、個(gè)體就業(yè)創(chuàng)業(yè)潛能，而且逐步豐富了網(wǎng)約車、共享單車、外賣、在線教育等典型新業(yè)態(tài)，為賦能中國式現(xiàn)代化提供了極為重要的支持。

表6 異質(zhì)性回歸結(jié)果

3.5.2 區(qū)域異質(zhì)性

參照國家統(tǒng)計(jì)局的劃分依據(jù)，將研究樣本劃分為東部、中部、西部與東北地區(qū)四大樣本，并利用SYS-GMM模型進(jìn)行實(shí)證分析，結(jié)果見表6 列（3）至列（6）?？傮w而言，四大地區(qū)數(shù)字經(jīng)濟(jì)的回歸系數(shù)均通過顯著性檢驗(yàn)，意味著數(shù)字經(jīng)濟(jì)發(fā)展有利于推進(jìn)四大地區(qū)中國式現(xiàn)代化進(jìn)程。但對(duì)比而言，數(shù)字經(jīng)濟(jì)對(duì)東部地區(qū)中國式現(xiàn)代化的影響仍居首位，東北與中部地區(qū)分別位列第二、第三，西部地區(qū)最后?？赡艿脑蛟谟冢瑬|部地區(qū)本就具備良好的信息基礎(chǔ)體系，這使得數(shù)字經(jīng)濟(jì)對(duì)中國式現(xiàn)代化進(jìn)程的推進(jìn)阻礙較小。東北地區(qū)與中部地區(qū)緊隨其后，意味著這兩個(gè)地區(qū)數(shù)字經(jīng)濟(jì)潛力正被激發(fā)，對(duì)中國式現(xiàn)代化的作用日漸提升。西部地區(qū)數(shù)字經(jīng)濟(jì)發(fā)展環(huán)境雖有大幅改善，但仍滯后于其他地區(qū)，對(duì)中國式現(xiàn)代化的賦能效應(yīng)仍處于追趕階段。

3.6 相對(duì)貧困治理的作用機(jī)制檢驗(yàn)

進(jìn)一步評(píng)估相對(duì)貧困治理在數(shù)字經(jīng)濟(jì)與中國式現(xiàn)代化關(guān)系中的作用機(jī)制，結(jié)果見表7。列（1）的結(jié)果顯示，數(shù)字經(jīng)濟(jì)對(duì)中國式現(xiàn)代化的影響系數(shù)為0.7807，且在1%的水平上顯著，表明數(shù)字經(jīng)濟(jì)可顯著促進(jìn)中國式現(xiàn)代化發(fā)展。列（2）的結(jié)果表明，數(shù)字經(jīng)濟(jì)對(duì)相對(duì)貧困指數(shù)的影響系數(shù)為-0.5633，且通過顯著性檢驗(yàn)，意味著數(shù)字經(jīng)濟(jì)有利于促進(jìn)相對(duì)貧困治理。列（3）的結(jié)果表明，數(shù)字經(jīng)濟(jì)、相對(duì)貧困指數(shù)對(duì)中國式現(xiàn)代化的影響系數(shù)均通過顯著性檢驗(yàn)，證明數(shù)字經(jīng)濟(jì)可通過相對(duì)貧困治理賦能中國式現(xiàn)代化發(fā)展。據(jù)此，假設(shè)2得證。

表7 機(jī)制分析回歸結(jié)果

4 結(jié)論與建議

本文選取2012—2021年中國30個(gè)省份的面板數(shù)據(jù)作為研究樣本，實(shí)證研究數(shù)字經(jīng)濟(jì)對(duì)中國式現(xiàn)代化的影響，以及相對(duì)貧困治理在其中的作用機(jī)制。研究結(jié)果表明：整體上，數(shù)字經(jīng)濟(jì)對(duì)中國式現(xiàn)代化具有顯著促進(jìn)作用，此結(jié)論經(jīng)一系列穩(wěn)健性檢驗(yàn)、內(nèi)生性問題處理之后仍成立。異質(zhì)性分析發(fā)現(xiàn)，從時(shí)間視角看，2016年之后數(shù)字經(jīng)濟(jì)對(duì)中國式現(xiàn)代化的促進(jìn)作用更強(qiáng)；從區(qū)域視角看，數(shù)字經(jīng)濟(jì)均顯著促進(jìn)四大地區(qū)的中國式現(xiàn)代化，在東部地區(qū)作用更強(qiáng)。進(jìn)一步機(jī)制作用檢驗(yàn)結(jié)果顯示，數(shù)字經(jīng)濟(jì)可通過推動(dòng)相對(duì)貧困治理加快推進(jìn)中國式現(xiàn)代化。

結(jié)合上述結(jié)論與現(xiàn)實(shí)狀況，提出如下建議：第一，堅(jiān)持創(chuàng)新驅(qū)動(dòng)策略，激發(fā)數(shù)字經(jīng)濟(jì)賦能潛力。數(shù)字企業(yè)應(yīng)以數(shù)字技術(shù)創(chuàng)新為內(nèi)在驅(qū)動(dòng)力，引導(dǎo)社會(huì)服務(wù)模式創(chuàng)新，消除各類“數(shù)字鴻溝”，緩解地區(qū)間數(shù)字經(jīng)濟(jì)發(fā)展不平衡問題，賦能中國式現(xiàn)代化。第二，加大政策扶持力度，推動(dòng)區(qū)域均衡化發(fā)展。不同地區(qū)應(yīng)根據(jù)自身實(shí)際情況，盡快豐富數(shù)字經(jīng)濟(jì)扶持政策，加快地區(qū)協(xié)同發(fā)展，賦能中國式現(xiàn)代化。東部地區(qū)應(yīng)整合前沿?cái)?shù)字技術(shù)，并鼓勵(lì)企業(yè)將數(shù)字技術(shù)深度應(yīng)用于工業(yè)全流程，加快發(fā)展現(xiàn)代產(chǎn)業(yè)體系，推動(dòng)中國式現(xiàn)代化發(fā)展；中西部地區(qū)應(yīng)加快提升數(shù)字經(jīng)濟(jì)覆蓋廣度，增設(shè)機(jī)構(gòu)并逐步消除“數(shù)字鴻溝”，令低水平貧困人口能夠共享數(shù)字經(jīng)濟(jì)發(fā)展成果，實(shí)現(xiàn)區(qū)域均衡化發(fā)展，助力中國式現(xiàn)代化。第三，實(shí)施特色反貧困策略，提升相對(duì)貧困治理質(zhì)量。我國應(yīng)以發(fā)展生產(chǎn)力為核心落實(shí)反貧困策略。政府應(yīng)加強(qiáng)制定特色反貧困政策，如電商扶貧、扶貧車間、“巾幗脫貧行動(dòng)”“萬企幫萬村”等，豐富生產(chǎn)力發(fā)展途徑，不斷紓解相對(duì)貧困帶來的諸多問題，為推動(dòng)中國式現(xiàn)代化助力。