数字经济助力农村低收入群体共同富裕——理论机制与微观证据

许成安 刘一涵

当前，我国步入新发展阶段，如何使脱贫不稳定户、边缘易致贫户、特殊困难户等农村低收入群体持续增收，成为全面推进乡村振兴工作的重中之重。以现代信息网络为主要载体的数字经济特别是数字技术与农村生产生活的深度融合，极大地推动了乡村经济的信息化、网络化、智能化，逐渐成为推动乡村共同富裕的重要引擎。在此背景下，探讨数字经济发展对农村低收入群体实现共同富裕的影响及作用机理，不仅有利于贯彻落实党的二十大提出的“加快发展数字经济，促进数字经济和实体经济深度融合”的指导思想（1），同时对于健全与新发展阶段相适应的农村农民共同富裕的实现机制也具有重要的政策价值和现实意义。

目前国内外有关数字经济助推共同富裕的相关研究成果大体可分为三类：

一是农村低收入群体共同富裕目标实现的路径研究。从宏观上看，很多学者都认为拉动经济增长和促进增收是推动农村低收入群体实现共同富裕的关键因素（2）。辛远等指出，要夯实兜底保障根基、拓宽农村低收入群体致富渠道、提升农村低收入群体致富能力，加快实现乡村全面振兴和农村低收入群体共同富裕（3）。罗楚亮等通过实证分析指出，完善老年社会保障体系、加快促进劳动力流动和区域经济平衡发展是农村低收入群体实现共富的有效途径（4）。从微观上看，以往文献主要分析了良好的人力资本对低收入群体产生的积极影响。洪银兴等指出，人力资本投资有助于从根源上打破低收入的恶性循环（5）。胡阿丽则立足于我国国情，从人力资本投资与非农就业的关系入手，分别从成本效应和收入效应两方面验证并解释了农村人力资本投资与非农就业的正向相关关系（6）。另外，作为提升人力资本水平的关键要素，基础教育的优质均衡发展、农村低收入者就业机会的增加，都对推动农村实现共同富裕意义重大（7）。

二是数字经济发展对宏观经济的影响。牛禄青认为，经济的数字化转型对就业具有巨大的吸纳作用，数字经济引领的新信息时代能够在一定程度上解决结构性失业、缓解就业压力（8）。李宗显、范合君等分别利用实证分析得出结论：扩大数字经济发展规模有利于全要素生产率的提升（9）。赵涛等从创业活跃度入手，利用中国城市面板数据对数字经济和经济高质量发展之间的关系展开了实证研究（10）。

三是数字经济助推农村实现共同富裕的机理。国外的相关研究大多立足于本国经济现状展开讨论。例如Kurantin 等以加纳为研究对象，通过研究数字经济提高农民收入的影响机制指出，数字经济增加农民收入的主要方式是提高其创新能力（11）。Skiter 等基于俄罗斯的研究结果显示，数字经济可以通过扩大自主就业来为农民增收（12）。与之相比，国内学术界探讨数字经济助推农村实现共同富裕机制的角度更为广泛。首先是数字经济的增收效应。李宝琴认为，基于互联网的数字经济能有效缓解农村居民信息不对称的弊端，使农民上网更加便捷，在一定程度上推动农民增收（13）。艾小青等借助内生增长理论分析得出结论：发展数字经济主要是从完善物质资本和提高人力资本水平两方面来增加农民收入，避免贫困代际转移或“贫困陷阱”的产生（14）。其次是数字经济的收入分配效应。部分学者认为，数字经济具有地区辐射效应，能通过资源和人才流动有效弥合数字鸿沟（15）。反对者则认为，发展数字经济会加剧资源配置不平等，恶化低收入群体的生活状况（16）。程名望等通过实证分析得出结论：互联网技术对城乡收入差距的影响呈先缩小后增大的倒U 型曲线（17）。最后是数字经济的精准监测效应。赵秀兰认为普及互联网的优势在于对农村低收入人群进行精准识别，帮助其实现自我能力提升，进而有力推动共同富裕（18）。王亚飞等则指出，通过对低收入农户开展预警筛查及动态检测工作，大数据技术在系统梳理其社会信息的基础上寻找低收入根源，进而制定科学的增收举措，有利于提升资源配置和政策实施效率（19）。

综上所述，既有文献提供了许多值得借鉴的成果，但仍存在一定的完善空间。一方面，有关数字经济助推农村共同富裕作用机制的讨论， 主要是基于数字经济赋能人力资本这一路径展开分析，未能将其他渠道考虑在内，对影响机制的系统性梳理有所欠缺。此外，针对数字经济如何借助就业促进农村农民共同富裕的理论逻辑，多数文献未予以详细介绍，缺少对其机制的深层次挖掘。另一方面，以往相关的实证分析大多采用省级层面的宏观数据，很少将个体层面的微观数据纳入检验。考虑到中国家庭追踪调查（CFPS）2020 年家庭经济问卷的数据暂未公布，本文利用2014 年、2016 年、2018 年三年CFPS 数据库中成人基本信息问卷和家庭经济问卷中的微观数据，通过构建省级数字经济指数，结合面板probit 模型，就数字经济对农村低收入群体实现共同富裕的影响展开实证分析，以期为后续相关理论研究和政策制定提供参考。

本文在参考相关研究成果的基础上，尝试从“输血式帮扶”和“造血式帮扶”两个视角对数字经济助力农村低收入群体共同富裕的作用机理展开阐述，同时首次把“拓展就业深度、延伸就业广度”作为数字经济促进就业的新着力点纳入研究框架，力求兼顾理论分析的完整性与深刻性。

作为农村低收入群体赖以生存和发展的基本物质保障，基础设施建设是助力农村低收入群体实现共同富裕的重要一环。当前，农村偏远地区基础设施建设存在资金投入少、设施质量差、信息技术资源普及率低等诸多问题，严重制约农业规模化生产经营水平的提升，不利于乡村振兴战略的推进。随着数字技术的广泛应用，积极推进农村数字化新基建是大势所趋。数字技术向农业农村各领域的广泛渗透，将有效地改善农村低收入群体的生产生活条件，为地方产业发展升级创造良好的外部环境，有利于现代农业产业化升级及新型数字化基础设施的建设，进而促进农村低收入群体增收，加快实现共同富裕。

对农村低收入群体信息筛选的准确性和全面性是精准帮扶工作的关键。数字经济的蓬勃发展，特别是大数据技术的普及，逐渐成为促进“精准帮扶全覆盖”、加快“帮扶政策全落实”的高效技术手段，其具体作用主要体现在以下三方面：一是事前识别。大数据技术辅助下的信息识别功能通过预警筛查和动态监测，可以将那些因教育、重病、缺乏劳动能力等原因而致贫返贫的群体及时划定为低收入群体，避免出现识别死角和盲区，努力做到不漏一户、不落一人。二是事中监测。除了对教育、工商等领域的数据进行实时共享比对、提升地区帮扶效率之外，大数据技术还会结合不同地区的地理和人口特征，深度分析其低收入原因，因地制宜地采取科学帮扶措施。三是事后追踪。大数据平台不仅会及时识别脱贫和不满足帮扶要求的人口，而且还将继续对已脱贫人口展开跟踪追查，遏止返贫问题的发生。以大数据技术为代表的数字经济在精准帮扶中所发挥的积极作用，一定程度上能扩大对农村低收入群体的帮扶范围，为农村低收入人群提供坚实的物质保障，有助于增加其收入，缩小收入差距鸿沟，进而促进农村实现共同富裕。

总之，数字经济无论是通过加强基础设施建设为农村低收入群体增收，还是通过精准帮扶降低其陷入低收入陷阱的可能性，都是借助外部力量为农村低收入群体提供经济支持和生活保障，可以看作是推动了“输血式帮扶”。

综上提出假设1：数字经济能通过加强农村基础设施建设、完善精准帮扶工作来推动“输血式帮扶”，有助于帮助农村低收入群体增收，进而实现共同富裕。

发展数字经济能拓展农村低收入群体的“就业深度”。在经济新常态的背景下，信息技术更迭速度日益加快，随之产生的新岗位对劳动者的知识结构、专业技能提出了更高的要求，对数字化、复合型的高技能人才的需求激增。数字乡村战略的不断深入实施使农村低收入群体获取互联网服务的方式更加便捷，传统学习模式的时空限制会被逐步打破，这使得文化水平低下的农民能以低成本甚至零成本的方式获取丰富齐全的教育资源，有知识基础的居民能进一步学习就业所需的理论知识和专业技能。被动接受基础教育与主动利用数字经济平台获取知识的两种手段相结合，有助于农村低收入群体的受教育范围的普及与教育质量的提升，因此能拓展农村低收入群体的“就业深度”。

发展数字经济能延伸农村低收入群体的“就业广度”。这一点可以从三个角度来分析。第一，数字经济有利于创造健康稳定的金融环境。数字普惠金融的兴起，能显著降低信贷供需双方的信息不对称和因时滞而产生的交易成本，进而提升信贷资源分配和交易效率，帮助低收入群体从事创业活动，为农村低收入群体就业提供有力的金融支持。第二，数字经济有助于拉动本地农业的发展。信息技术在广大农村地区掀起的数字化浪潮，能推动农业产业链的延伸拓展和分工深化，可以催生诸如休闲农业、智慧农业等农业新业态；
同时也能加速电子商务的繁荣，为个体农户通过线上网络销售产品、开展创业活动搭建多样化平台。第三，数字经济有助于促进农村剩余劳动力向城市迁移。数字技术与农业的有机结合能极大地提升生产经营效率，在推动农业规模化、农村现代化进程的同时也将会导致大量的剩余劳动力。剩余劳动力向非农产业的迁移将推动就业结构升级，有利于失业者工资性收入的增加。

总之，数字经济通过“拓展就业深度”和“延伸就业广度”能有效地改善农村低收入群体的就业情况，进而促进其增收，加快实现其共富，可以看作是推动了“造血式帮扶”。

综上提出假设2：数字经济能通过拓展就业深度、延伸就业广度来扩大农村低收入群体就业，推动“造血式帮扶”，进而促进其增收，有助于实现共同富裕。

上述数字经济助推农村低收入群体实现共同富裕的作用机制如图1 所示。

图 1 数字经济助推农村低收入群体共同富裕的作用机制

相较于中西部地区而言，东部地区的经济发展速度最快、水平也最高，因此，以互联网为代表的数字技术在东部农村地区的普及率和渗透率也最高，助推农村低收入群体实现共富的作用也更为明显。

相较于老年低收入群体，中青年低收入群体在运用和整合数字技术资源方面能表现出更强的能力，或者说能更容易发挥数字经济的优势，促进自身收入水平的提高，最终更有利于实现共富。其中，中年低收入群体与青年低收入群体相比，财富基础更加坚实，社会经验和人脉资源更为丰富，具有较强抵抗低收入风险的能力。因此，数字经济可能对农村中年低收入群体实现共同富裕的促进效果最明显，青年低收入群体次之，而对老年低收入群体实现共同富裕的促进程度最弱。

综上提出假设3：数字经济对农村低收入群体实现共同富裕的促进作用存在区域和年龄异质性。

（一）模型设定

为了定量考察数字经济发展水平对农村低收入群体共同富裕实现的影响，本文构建基准计量模型如下：

在公式（1）中， Yi,t代表被解释变量，表示第t年i 是否是农村主观/客观低收入者；

β0代表常数项；
DE 代表核心解释变量，即数字经济发展水平；

∑Xi,t表示其他影响受访者被界定为主观/客观低收入者的控制变量集合，包括性别、年龄、婚姻状况、健康状况、家庭规模；

δi代表不随时间变化的固定效应，εi,t为随机误差项。

（二）变量选取

1.被解释变量

本文通过设置二值虚拟变量，将低收入者划分为主观低收入者和客观低收入者两个维度分别展开分析。对于主观低收入者的界定，本文采用CFPS问卷中“您的收入在本地处于什么位置?”这一问题的答案作为衡量标准。该问题的回答选项为1—5，数值越大，表示个人主观认为收入越高。这里将回答为1 的样本设定为主观低收入者，赋值为1；
回答为2—5 的样本设定为主观非低收入者，赋值为0。由于目前我国还没有统一划定的低收入衡量标准，本文参考单德朋等（20）的测度办法，将农村居民人均收入的70%设定为低收入水平线，若受访者个体收入低于该水平线，就将其界定为客观低收入者，赋值为1；
反之则设定为客观非低收入者，赋值为0。

表 1 数字经济综合发展指数测算指标体系

2.核心解释变量

有关核心解释变量（DE）的测度，本文从互联网发展水平和数字金融普惠发展水平两个层面构建省级数字经济综合发展指数。对于互联网发展水平，本文采用互联网普及率、相关从业人员情况、相关产出情况和移动电话普及率四个方面的指标，分别对应原始数据中的每百人中互联网用户数、计算机服务和软件从业人员占比、人均电信业务总量、每百人移动电话用户数四个指标。数字普惠金融发展指数则借鉴由北京大学数字金融研究中心通过指标无量纲化、AHP 变异系数赋权和指数合成等方法测算得到的指标，分别对应原始数据中的每百人中互联网用户数、计算机服务和软件从业人员占比、人均电信业务总量、每百人移动电话用户数四个指标。基于此，本文综合被解释变量、控制变量数据的可获得性，通过主成分分析法，对上述数据标准化后实施降维处理，计算得到我国25 个省（直辖市、自治区）三年的数字经济综合发展指数，记为DE。具体指标设定详见表1。

3.控制变量

为了减少回归模型中的遗漏变量偏误，本文选定CFPS 问卷中受访居民个体层面的特征变量和家庭层面的特征变量，其中个体层面的特征变量包括性别（Gender）、年龄（Age）、婚姻状况（Marriage）、健康状况（Health），家庭层面的特征变量为家庭规模（Familysize）。

以上变量的定义如表2 所示。

表 2 主要变量定义

结合上述理论分析和研究假设1 与假设2，本文假定中介变量为以下四个：基础设施完善情况（Infra）、政府帮扶情况（Subsidy）、就业深度（Depth）和就业广度（Width）。首先，本文采用“您所在村是否新增以下基础设施或经历过以下变革？”这一问题的答案衡量受访者所在地区基础设施的完善程度（以上都没有=0，其他=1）。其次，本文采用“您的家庭是否收到政府补助？”这一问题的答案衡量受访者所在地区的政府帮扶情况（是=1；
否=0）。再次，学历是决定就业深度大小的一个最为关键的因素。那些在学历上占有绝对优势的求职者往往拥有更多高质量就业机会的选择权，工作前景也更为广阔。因此，本文采用“受访者已完成的受教育年限”这一问题的答案衡量就业深度（文盲/半文盲=1；
小学=6；
初中=9；
高中/中专=12；
大专=15；
大学本科=16；
硕士=19；
博士=22）。最后，关于就业广度的度量，本文在综合考虑指标相关性及数据可获得性的基础上，创造性地选取受访者所在地的金融环境情况、本地农业工作情况、剩余劳动力向城市的迁移情况三个二级指标构建就业广度测度体系。在对相关数据进行标准化处理的基础上，运用熵权法赋予各项指标对应权重，据此计算就业广度指标。相关指标说明见表3。

表 3 就业广度指标体系

（三）数据来源

本文研究所涉及的数据来源于两部分。一是中国家庭追踪调查数据库（CFPS）。本文主要使用的是三年CFPS 数据库中成人基本信息问卷和家庭经济问卷中的微观数据，并对相应数据作出以下处理：筛选所需的关键变量；
剔除城镇样本，保留乡村样本；
将三个年度的数据纵向合并，形成三年的面板数据；
对于个别缺失值通过插值法补齐，删除部分极端值。最后获得满足条件的样本数量3395个。二是数字经济综合发展指数。其中，测度互联网发展水平所需的三级指标数据来源于《中国统计年鉴》、各省市统计年鉴以及《中国通信年鉴》；
而关于数字普惠金融发展的衡量，本文则选择由北京大学数字金融研究中心和蚂蚁金服集团共同编制的中国数字普惠金融发展指数。表 4 报告了主要变量的描述性统计分析结果。

表 4 主要变量的描述性统计结果

（一）基准回归分析

根据表5 回归结果可知：在回归中逐步添加个体、家庭层面的控制变量后，发展数字经济对于减少我国农村低收入群体、实现共同富裕的促进作用在1%水平上显著。平均边际效应的计算结果表明，在控制其他变量不变的情况下，数字经济的发展水平每提高一个单位，农村居民成为主观低收入群体的概率会下降6.84%，成为客观低收入群体的概率会下降8.86%。

表 5 基准回归结果

另外，通过回归（3）、回归（6）的系数可知，受访者个人层面和家庭层面上的控制变量也会对低收入群体的界定产生不同程度的影响。第一，农村女性群体比男性群体将自身界定为低收入者的概率更大。第二，农村居民的年龄对其成为低收入者概率的影响表现为显著的“U 型”趋势。可能的原因是，年龄较小的受访者获得收入的能力较低，因此更容易被划分为低收入者；
随着年龄的增长，居民的知识水平和理财经验也会有一定的提升，成为低收入者的可能性也会降低；
对于需要赡养老人的家庭，抚养负担重，实际劳动力不足，往往会存在入不敷出的现象。第三，受访者是否被界定为低收入者与其婚姻状况也存在一定的关系。与在婚（有配偶）的受访者相比，处于未婚、离婚等状态的受访者可能更易将自身归类于低收入者，产生这种结果的主要原因可能是在婚家庭双方均有稳定收入，相较于其他几类家庭更具有安全感和稳定性。未婚受访者年龄较小，社会经验和所拥有的财富都比较缺乏；
同居受访者与有婚姻保障的受访者相比稳定性不足；
而离婚、丧偶等家庭则因为原有家庭稳定结构被打破，因此相对来说将自身归类于低收入者的可能性更大。第四，受访者身体的健康状况对于农村低收入群体增收存在显著的正向作用。健康的身体不仅会减少受访者所在家庭的医疗支出，还有助于受访者寻找到更多更好的工作机会，获取更多的工资性收入。相比而言，那些有身体疾病成员存在的家庭医疗支出增加，可获得收入的劳动力不足，成为低收入群体的概率更高。第五，家庭规模的扩大在10%显著性水平上有助于降低主观低收入群体产生的概率，但对于客观低收入群体的影响并不显著。

（二）稳健性检验

为保证回归结果的有效性，下面对上述基准回归结果进行稳健性检验。根据样本数据的特征，本文主要选择替换核心解释变量和调整样本区间两种方式来检验基准回归是否稳健。

1.替换核心解释变量

用“互联网普及率”（Ipr）代替“数字经济综合发展指数”作为核心解释变量进行回归分析。一个地区互联网普及率越高，数字经济在该地的发展速度就越快，农村低收入群体借助互联网获取信息的可能性更大，越容易增加自身收入，两者存在较强的相关性。表6 的回归结果表明，本文的基准回归结果具有较好的稳健性。

表 6 稳健性检验结果

为了使回归结果更具可信度，这里筛选年龄为20—60 岁的样本进行进一步回归检验。表6 的回归结果显示，稳健性检验结果中核心解释变量的系数正负、显著性均与基准回归保持一致，说明本文的回归结果具有较好的稳健性。

（三）异质性检验

根据假设3，考虑到因地理位置导致资源禀赋条件的差异性以及个体年龄的差异性，本文认为数字经济发展对农村低收入群体实现共同富裕的促进作用可能存在异质性。为此，一方面，本文根据地理位置将所有样本分成东、中、西部进行区域异质性检验；
另一方面，由于本文所使用样本的年龄上下限分别是88 岁和20 岁，本文将受访者分成青年低收入群体（20—35 岁）、中年低收入群体（36—60 岁）和老年低收入群体（61—88 岁）三类进行年龄异质性检验。表7 和表8 分别显示了区域异质性、年龄异质性的回归结果。

由表7 的回归结果可知，数字经济发展对于减少东部农村地区低收入群体、促进其实现共富的作用最为明显。相比之下，其对于中西部农村地区的效果则并不显著。

表 7 区域异质性检验结果

表 8 年龄异质性检验结果

由表8 的回归结果可知，数字经济发展对于促进农村低收入群体实现共同富裕作用的显著性呈现出中年、青年、老年逐渐降低的趋势。

（四）作用机制检验

基于上述理论假说及回归结果，本文以基础设施完善情况、政府帮扶情况、就业深度、就业广度分别作为中介变量，借助中介效应模型进一步检验数字经济促进农村低收入群体实现共同富裕的主要理论机制。中介效应的回归结果详见表9。

由上述估计结果可知，数字经济的发展能够通过完善农村基础设施、促进政府精准帮扶全覆盖、拓展就业深度、延伸就业广度间接作用于农村低收入群体，帮助其加快实现共同富裕。在此基础上的Sobel 检验显示P 值均小于0.05，表明中介效应成立。

表 9 中介效应的估计结果

本文在系统阐述数字经济助推农村低收入群体实现共同富裕作用机制的基础上，利用面板probit模型就数字经济对农村低收入群体实现共同富裕的影响及其异质性展开了实证分析，并进一步探讨了就业深度、就业广度等变量所发挥的中介作用。研究发现：第一，作为信息时代带来的重要机遇，数字经济对农村低收入群体共同富裕的实现具有显著的积极作用。另外，受访者的性别、年龄、婚姻状况等因素也都对农村低收入群体共同富裕产生不同程度的影响。第二，数字经济对农村低收入群体共同富裕的影响存在区域和年龄异质性。与中西部地区相比，数字经济对东部农村地区低收入群体实现共同富裕的促进效果可能会更加显著；
数字经济可能对农村中年低收入群体实现共同富裕的促进效果最明显，青年低收入群体次之，而对老年低收入群体实现共同富裕的促进程度最弱。第三，数字经济可以通过加强农村基础设施建设、完善精准帮扶工作、拓展就业深度、延伸就业广度为农村低收入群体共同富裕提供助力。

基于上述研究结论，本文的政策启示在于：

第一，逐步健全数字乡村建设治理体系，提升乡村产业发展的基础设施保障能力。政府要制定数字乡村建设的整体规划和运行规则，构建应对相关风险的防控体系，加强对治理过程中各环节的评价考核，确保数字乡村建设目标如期实现。国家还应加大农村数字新基建投入力度，重点对偏远落后地区数字基础设施建设设立专项资金予以扶持，加快推动农村地区公路、水利、电力等基础设施数字化转型，提升农村数字化设备及信息化系统的普及率，打通农村数字经济最后一公里。

第二，继续加强乡村数字人才队伍建设，提升广大农村居民的知识素质和教育素养。政府应积极完善乡村数字教育基础设施，推动以数字化校园为核心的教育环境建设，为农村居民开展线上教育搭建良好的网络平台。此外，应有效借助高等院校、科研院所等力量，努力开展数字经济领域乡村人才培养活动，充分发挥驻村特派员、大学生村官等的积极作用，为当地群众普及数字乡村经营的相关专业知识，同时提供涉农信息技术、农村电商等一系列职业技能培训，培养农村家庭熟练应用数字技术实现高效生产经营的能力，为数字乡村建设提供有效的数字化人才支撑，以此服务乡村振兴。

第三，加快推动新一代信息技术与乡村产业深度融合，充分挖掘并发挥数字经济带动就业的巨大潜力。这就不仅要大力促进大数据、人工智能等数字技术向农业生产经营的渗透，提高农业装备现代化水平和生产经营效率，构建以数字化、自动化等为表征的现代农村产业体系，还应积极推动数字经济与商品流通的深度融合，有效利用智慧物流、电子商务等新型流通模式带动农产品销售。

第四，促进数字经济资源优化配置，逐步缩小区域异质性鸿沟。各区域应结合自身实际情况进行布局谋划，立足于地方优势发展特色产业。政府也必须因地制宜实施区域差异化数字经济政策，大力促进产业数字化融合和智能化技术改造，打造具有区域优势的数字经济产业。

注释：

（1） 习近平：《高举中国特色社会主义伟大旗帜 为全面建设社会主义现代化国家而团结奋斗——在中国共产党第二十次全国代表大会上的报告》，《人民日报》2022 年10 月26 日。

（2） 夏庆杰、宋丽娜、Simon Appleton：《经济增长与农村反贫困》，《经济学（季刊）》2010 年第3 期。

（3） 辛远、韩广富：《农村低收入群体实现共同富裕：何以可能? 》，《当代经济管理》2023 年第2 期。

（4） 罗楚亮、梁晓慧：《农村低收入群体的收入增长与共同富裕》，《金融经济学研究》2022 年第1 期。

（5） 洪银兴、龙翠红：《论劳动力流动背景下人力资本对三农的反哺》，《江海学刊》2009 年第1 期。

（6） 胡阿丽：《人力资本投资对农民非农就业的影响研究》，西北农林科技大学2012 年博士学位论文。

（7） 章元、万广华、刘修岩、许庆：《参与市场与农村贫困：一个微观分析的视角》，《世界经济》2009 年第9 期。

（8） 牛禄青：《数字经济对就业的影响》，《新经济导刊》2017 年第10 期。

（9） 李宗显、杨千帆：《数字经济如何影响中国经济高质量发展？》，《现代经济探讨》2021 年第7 期；
范合君、吴婷：《数字化能否促进经济增长与高质量发展：来自中国省级面板数据的经验证据》，《管理学刊》2021 年第3 期。

（10） 赵涛、张智、梁上坤：《数字经济、创业活跃度与高质量发展：来自中国城市的经验证据》，《管理世界》2020 年第10 期。

（11） N. Kurantin & B. Z. Osei-Hwedie，Digital Financial Integration， Investment， Economic Growth，Development and Poverty Reduction，Emerald Publishing Limited， 2019.

（12） N. N. Skiter & N. V. Ketko & A. F. Rogachev，et al，Institutional Poverty as One of the Main Threats to the Digital Economy，International Journal of Sociology and Social Policy，2021，pp.15-23.

（13） 李宝琴：《数字经济的农村减贫效应研究》，《信阳师范学院学报》（哲学社会科学版）2022 年第2 期。

（14） 艾小青、田雅敏：《数字经济的减贫效应研究》，《湖南大学学报》（社会科学版） 2022 年第1 期。

（15） 李翔、宗祖盼：《数字文化产业：一种乡村经济振兴的产业模式与路径》，《深圳大学学报》（人文社会科学版）2020 年第2 期。

（16） 何宗樾、张勋、万广华：《数字金融、数字鸿沟与多维贫困》，《统计研究》2020 年第10 期。

（17） 程名望、张家平：《互联网普及与城乡收入差距：理论与实证》，《中国农村经济》2019 年第2 期。

（18） 赵秀兰：《“互联网 +”精准扶贫模式：主要内容与政策建议》，《农村经济》2017 年第8 期。

（19） 王亚飞、冉渝融：《中国数字经济发展与农村贫困缓解：作用机理与经验证据》，《重庆师范大学学报》（社会科学版）2021 年第4 期。

（20） 单德朋、张永奇：《互联网使用对农户相对贫困的影响及机制研究》，《社科纵横》 2021 年第6 期。