数字经济视角下我国共同富裕水平及提升路径
——基于NCA 和fsQCA 的组态分析

郭晓剑 林涵莎

（江西理工大学经济管理学院， 赣州 341000）

引 言

共同富裕是社会主义的本质要求， 是中国式现代化的重要特征。 数字经济作为兼具创造财富和共享财富属性， 又能够促进公平与效率统一的新经济形态， 与共同富裕目标高度契合， 是促进共同富裕的巨大引擎。 探讨共同富裕的实现路径无法脱离数字经济的大背景， 而应在发展数字经济的同时持续为共同富裕赋能。

学者们从共同富裕的核心内涵出发， 回答了什么是共同富裕的问题。 大多学者一致认为共同富裕是“富裕” 和“共同” 的有机统一。 “富裕”旨在实现物质富裕和精神富裕， 确保人类生活的基本物质需求得到充分满足［1－3］。 同时， 人们还能在精神、 文化、 法律等领域得到充分发展。 此外，共同富裕注重的“共享” 这一概念， 则强调区域间、 群体间、 城乡间的差距要适度均衡［4－6，2］。

随着数字经济带来的生产力变革， 正逐渐拓宽共同富裕实现路径， 这一进程可以从两个关键角度来审视。 从“做好蛋糕” 来说， 实现共同富裕要不断提高生产力水平， 推动经济高质量发展。数据作为一种新的生产要素， 促进不同信息间的交流和融合， 赋予数字经济强大活力［7］， 从而提升生产效率、 优化流通体系、 驱动消费升级， 进而促进共同富裕［8］。 从“分好蛋糕” 来说， 实现共同富裕需要进一步完善收入分配机制， 不断深化区域协调发展， 通过“先富带动后富” 进一步加强对落后地区的对口帮扶。 数字经济广泛深入乡村， 加快农业农村现代化进程， 获取更广泛的城乡经济联动发展， 有利于缩小城乡发展差距与城乡数字鸿沟［9，10］。 此外， 数字政府建设弥补了公共服务供给短板， 构建以人为本新型智慧城市，促进资源的公平分配［11，12］。

综上所述， 已有研究成果为本文的研究展开奠定了坚实基础， 但仍存在一定局限性。 本文鉴于评价指标体系的构建易出现主观性、 重复性的缺点， 使用Citespace 关键词聚类筛选出学术热点， 通过文献海选方式构建初步评价体系， 运用R 聚类和变异系数筛选指标， 提高了评价体系的科学性； 对我国2013～2021 年区域共同富裕水平进行测度， 揭示其演进过程、 发展趋势， 并运用NCA 与fsQCA 结合的方法， 深入探讨数字经济促进共同富裕路径， 识别复杂影响机制， 为我国共同富裕发展的切实推进提供有效参考与政策启发。

1 研究设计与数据来源

1.1 指标体系构建

1.1.1 初步构建

本文通过Citespace 的关键词共现网络功能构建评价指标的准则层和因素层， 选取中国知网CSSCI 来源期刊作为数据源， 将Time Slicing 设置为“2021～2023” 年， 检索词设定为“共同富裕”（“数字经济”， 括号中为数字经济相关数据， 下文不再说明）， 共检索到相关文献3235 篇（4411 篇），经人工筛选剔除了会议、 选题等干扰文献， 最终获得有效文献2171 篇（2488 篇）。

除去基础关键词后根据高频词统计得到表1，对高频关键词进行归纳得到评价体系的准则层。同时限定检索词“共同富裕＋测度” 或者“共同富裕＋评价” 或者“共同富裕＋指标” （数字经济同理）得到文献145 篇（238 篇）， 经人工筛选同时选取期刊复合影响因子大于3， 综合影响因子大于2 的文献， 总获得共同富裕指标构建类文献10篇［1－6，13－16］（17 篇［7，12，17－31］）。 共收集到共同富裕类指标216 个（173 个）， 将相似指标合并， 同时根据数据可得性原则建立初始体系（表略）。

1.1.2 指标筛选

（1） 数据标准化

数据标准化是指消除数据间的数量级差异，从而使得各个维度上数值的比较具有可比性。

正向指标：

负向指标：

（2） R 型聚类

R 型聚类是层次聚类的一种， 使用SPSS 软件进行操作， 具体步骤如下：

将每个数据点视为独立聚类， 选用类平均法（组间联接）计算每一对聚类间距离。G表示类，假定G中有n个样本， 用列向量xi（i＝1，2，…，n）来表示，dij表示样本xi与xj间距离，DKL表示类GK与类GL之间的距离， 则GK和GL之间的平方距离为：

类间平方距离的递推公式为：

逐步合并聚类， 更新相似性矩阵直到生成整体聚类， 选定聚类层次确定最终聚类数目。

（3） 基于变异系数筛选

对每一类下指标的变异系数进行对比， 保留变异系数最大的指标， 形成最终评价指标体系见表2。 其中Xj表示第j个指标各年份数据的平均值，Xij表示第j个指标第i年的具体数值。

表2 共同富裕（数字经济）评价指标体系

续 表

1.2 研究方法

1.2.1 熵值法

熵值法基本思想是根据各评价指标的信息熵值和各指标与综合目标的相关性进行计算， 最终得出各指标相对权重的比例。

（1） 计算权重

其中Pij为第i个评价对象的第j项指标在所有评价对象中的比重。

再根据熵值计算出各个指标的权重。

（2） 计算综合评价值

1.2.2 NCA 与fsQCA 混合法

NCA 方法着重于寻找在给定条件下的最低要求， 即前因条件在什么程度下才是产生结果的必要条件［32］。 fsQCA 是一种质性比较分析方法， 旨在研究前因条件与结果变量间的复杂因果关系。本文以共同富裕的综合评价值作为结果变量， 用数字经济评价体系的六大因素即数字基础、 数字规模、 效益水平、 效益规模、 数字环境、 数字能力作为前因条件。

1.3 数据来源

本文选取2013～2021 年我国30 个省（区、 市）作为研究对象， 基于数据可得性， 本文研究区域不包括西藏、 中国香港、 中国澳门和中国台湾。原始数据来源于《中国统计年鉴》、 《中国火炬统计年鉴》、 国家统计局和政府官网等； 数字普惠金融指数来源于北京大学数字金融研究中心课题组［33］； 政策支持力度数据来源于马克数据库。 在组态研究中考虑结果变量相较前因条件会出现一定滞后［34］， 本文结果变量采用2021 年、 2020 年共同富裕综合得分均值， 前因条件变量采用2018年、 2019 年均值， 少量缺失值用线性插值法进行补充。

2 实证分析

2.1 共同富裕水平测度

利用熵值法测度2013 ～2021 年我国区域共同富裕发展水平。 总体而言， 我国区域共同富裕发展形势稳中向好， 综合评价指数平均值从2013 年0.226 涨至2021 年0.452， 但区域间发展不平衡逐渐加剧。 从2013 年最高与最低分相差0.292 到2021 年相差0.338 便足以显现。 使用ArcGIS 软件展示2013 年、 2015 年、 2018 年和2021 年的演变数据（图略）。 每0.2 分值间隔代表一个级别， 将“共同富裕水平” 分别标记为低、 较低、 中、 较高和高5 个级别。 2013 年， 各地区共同富裕均处于较低、 低水平， 我国仍有超过八千万的农村贫困人口， 贫困地区的发展滞后问题尚未得到根本解决。 到2015 年， 大部分地区的共同富裕水平仍然较低， 极少数地区达到中等。 精准扶贫阶段云南、 贵州等落后地区逐渐迎头赶上， 我国区域发展不平衡问题得到了极大改善， 2018 年我国所有区域均在低等级及以上。 在随后的经济快速增长阶段， 各地区紧抓数字经济发展机遇， 2021 年大部分地区共同富裕水平达到中等， 少量地区跨入较高水平。

2.2 提升路径组态研究

2.2.1 校准

为了确保数据在模糊集分析中的一致性和可比性， 要对原始数据进行校准， 参照已有研究， 本文采用直接校准法， 将完全隶属、 交叉点和完全不隶属3 个校准锚点分别设定为0.75、 0.5、 0.25［35］。模型的校准锚点及描述性统计如表3 所示。

表3 集合、 校准和描述性统计

2.2.2 必要条件分析

NCA 可以用来分析哪些因素是实现特定结果的必要条件， 主要判断依据为必要性效应量（d）和显著性水平。 运用软件R4.3.1 运算， 结果如表4 所示， 效益水平、 数字环境在CE 测算时效应量大于0.1 且P 值显著， 是共同富裕发展的必要条件， 数字基础、 数字规模、 效益水平、 数字环境在CR 测算时虽同时满足成为必要条件的要求， 但根据Dul 提出的精确度不低于95%的标准［36，37］， 不能被认定为必要条件。

表4 NCA 对单个条件的必要性分析

NCA 的瓶颈水平测度用以衡量为达到目标值， 单个前因条件在其观测值范围内所需达到的最低水平。 如表5 所示， 要达到90%的共同富裕水平， 需要63.9%的数字基础、 62.4%的数字规模、 74.8%的效益水平和62.8%的数字环境， 其他条件在该水平上均不存在瓶颈水平。

表5 NCA 对单个条件必要性瓶颈水平（%）的分析

本文进一步采用fsQCA 方法进行必要性检验， 在一致性结果大于0.9 表明该条件为必要条件的标准下［32］， 不存在产生高／非高共同富裕发展的必要数字经济条件， 见表6。 该结果与NCA分析结果存在部分差异， 其原因是NCA 可以识别比fsQCA 更必要的条件且QCA 通常在数据集中发现的必要条件比NCA 少得多［38］。 同时， 在下文的组态分析中识别了效益水平和数字环境为核心条件的路径， 说明NCA 与fsQCA 必要性分析结果基本一致。

表6 fsQCA 对单个条件的必要性检验

2.2.3 组态分析

本文运用fsQCA 软件探讨各数字经济前因条件实现共同富裕的路径， 在进行组态分析时需要对一些参数进行设置。 考虑省（区、 市）案例的特殊性将案例阈值设置为1， 原始一致性阈值设为0.8， PRI 一致性阈值设为0.75［34］。 通过比对中间解和简约解的嵌套输出， 得到了4 种高共同富裕实现组态和5 种产生非高共同富裕的组态， 每条路径的一致性和总体一致性均高于0.9。 需要说明的是， S4 路径唯一覆盖度为0， 是因为该组的4 个案例被组态2 和组态3 所覆盖。 具体情况如下：

（1） 高共同富裕组态

根据表7， 构成高共同富裕的4 条路径核心条件相同， 都包含效益水平和数字环境， 是二阶等价组态。 在组态S1 中， 高效益水平和高数字环境为核心条件， 与高数字规模、 高效益规模和非高数字能力为边缘条件互补， 共同促成高共同富裕的目标。 该组态下尽管数字能力欠佳， 但在数字规模和效益规模的双重辅助下， 效益水平和数字环境持续赋能， 仍能拥有高共同富裕成效， 被命名为水平－环境主导下的双规模驱动型。

表7 产生高、 非高共同富裕的数字经济组态

续 表

该类组态典型地区包括上海、 江苏等5 个地区， 位于我国不同地理区位， 但根据其经济特点和政策导向， 数字经济对共同富裕的表现呈现出一致性。 近年来， 上海紧抓国家数字经济发展政策， 鼓励和推广数字服务的“合约式” 模式， 对软件和信息服务业、 互联网以及部分数字经济跨境活动实施税收优惠政策， 激励了数字新业态发展的包容环境， 激发了数字企业新活力。 此外，超前布局6G、 区块链等前沿技术， 首发数字资产“回力DESIGN－元年” 等举措有力推动了数字产业化和产业数字化之间的协同创新， 全市数字经济核心产业规模已超5500 亿元， 数字化效用显著。 以上海为例的这类组态地区， 在效益水平和数字环境表现出强大动能， 与数字规模、 效益规模联动匹配， 为实现共同富裕提供有力保障。

组态S2 表明， 效益规模不甚理想的状况下，效益水平和数字环境完善的地区如能拥有较优的数字基础， 激发更多数字能力， 同样也能促成高共同富裕愿景。 该组态以效益水平、 数字环境为核心条件， 数字基础、 数字能力和非效益规模为辅助条件， 因此被命名为水平－环境主导下的基础能力双驱型。

典型地区包括内蒙古、 浙江。 内蒙古在煤炭、石油等领域有着丰富的资源， 经济发展侧重于传统资源型产业， 数字经济的发展相对滞后。 在效益规模方面， 内蒙古的软件信息产业存在规模相对较小、 研发实力较弱等特点， 这不仅限制了当地信息软件产业的增长， 还导致了明显的业务流失趋势。 但近年来， 内蒙古立足自身禀赋和战略定位全力推动数字经济产业建设， 成为“东数西算” 八大枢纽节点之一， 多家央企、 互联网企业进驻， 数据中心产业规模不断壮大， 数字经济效益从2016 年3395 亿元增至2022 年5574 亿元，占GDP 比重由18.7%增至24.4%。 依托政策红利， 内蒙古搭建起高能级“走出去” 招商引资平台， 举办了京津冀、 长三角等推介活动。 同时随着数字经济产教融合基地的落户， 创造了更多的经济机会留住人才。 搭上数字经济快车的内蒙古为共同富裕发展提供了一片沃土。

组态S3 路径下， 效益水平和数字环境同样发挥着引领作用， 同时数字基础、 数字规模发挥积极影响， 效益规模广阔， 被命名为水平－环境主导下的程度规模三驱型， 包括北京、 广东等7 个典型地区。 组态S4 与组态S3 相似， 差别在于S3的效益规模为边缘条件存在， 数字能力缺失， 而S4 刚好相反。 故命名为水平－环境主导下的程度能力三驱型。 典型地区包括北京、 浙江、 广东、山东。

北京是我国数字经济的引领者。 2022 年数字经济产业占全市地区生产总值比重为41.6%， 其中数字经济核心产业增加值占全市地区生产总值比重上升至23.9%。 除了传统数字基础设施的不断覆盖， 北京还在加速推动新型数字基础设施的建设， 在云计算、 先进算力、 元宇宙等领域实现产业化和数字化发展的超前布局。 跨越式数字化程度为数字经济发展奠定良好基础， 灵活的政策措施则营造了积极数字环境。 北京将目光紧紧锁定在数字经济技术瓶颈和前沿核心科技上， 产业研发紧密结合、 软硬协同运作的数字技术创新生态逐现雏形。 因此， 当地区处于高效益水平和高数字环境的有利条件下， 整合数字化程度优势，通过效益规模或数字能力的协同作用， 推动实现高共同富裕目标。

（2） 非高共同富裕组态

产生非高共同富裕的组态共有5 条， 该结果与高共同富裕组态不存在对称关系， 符合因果非对称性。 组态NS1 表明各类数字经济相关要素缺失时， 不能达到高共同富裕水平。 NS2、 NS3 显示， 在数字基础和数字环境核心条件缺失， 其余因素作为边缘条件存在或缺失的情况下， 均会抑制高共同富裕。 当只注重数字基础发展， 而效益水平、 效益规模和数字环境作为核心条件缺失，即使数字能力发展较好， NS4 呈现出的同样是非高共同富裕。 NS5 则表示忽视数字基础和数字环境， 依靠其他条件的驱动仍无法实现共同富裕。

2.2.4 稳健性检验

本文参照杜运周等［32］的研究采用两种方法对数据集进行验证， 结果如表8 所示： （1） 对校准点进行调整， 采用0.8， 0.5， 0.2 校准阈值， 输出组态与原组态保持一致， 仅在一致性和覆盖度上存在微小差别； （2） 调整PRI 值降低至0.65，此时输出高共同富裕组态5 条， 原组态为现组态的子集。 检验结果表明不同条件下的组态仍然趋向一致， 研究结论具有稳健性。

表8 产生高共同富裕组态的稳健性检验

3 结论与启示

3.1 研究结论

本文以我国30 个省（区、 市）为研究对象， 基于文献计量方法构建的评级指标体系对共同富裕进行了综合评价， 并通过NCA 和fsQCA 结合的方法， 挖掘数字经济六大因素提升共同富裕的驱动路径， 主要结论如下：

（1） 我国共同富裕发展水平在这9 年里正向发展， 但整体处在中等水平， 存在很大提升空间。区域间发展不平衡且差距逐渐扩大， 经济发达地区与经济落后地区相比存在显著梯度差。

（2） 单一数字经济发展要素不能构成共同富裕绩效， 但效益水平和数字环境在驱动共同富裕路径中发挥着关键作用， 协同其他前因条件以不同的组合方式促成高共同富裕愿景， 共形成4 条有效路径。 其中， 组态S3 和S4 中效益规模和数字能力的潜在替代关系， 反映了实现共同富裕过程中的多元化路径。

3.2 管理启示

（1） 注重数字经济效益水平和数字环境。 在所有构成高共同富裕的组态中， 效益水平和数字环境均作为核心条件存在。 鼓励创新和研发是提高数字经济效益的关键。 政府要加强研发资金的投入， 支持技术创新和数字化领域的研究项目。企业应鼓励员工参与研发活动， 积极与高等院校开展产学研合作。 降低市场准入壁垒， 促进新企业的涌现。 同时不断完善监管政策， 确保数字经济的合法性和公平性。 以效益水平和数字环境为着力点联动整个数字经济驱动系统， 助力共同富裕。

（2） 选择合适发展路径， 注重各因素的协同作用。 数字经济六大前因条件变量相互交织， 共同推动数字化经济驱动系统的运转， 单独看待任何一个因素都难以实现高度的共同富裕， 需要综合考虑各个要素的相互影响。 上述多元化路径反映了不同地区在追求共同富裕时可以采取的多样化策略。

（3） 灵活运用替代关系， 采取差异化策略。效益规模和数字能力之间的潜在替代关系突出了在实现共同富裕的过程中， 各地区可以根据自身条件进行调整和灵活性的应用。 这意味着在某些情况下提高数字能力可能弥补了规模的不足， 反之亦然。