一、引言

共同富裕是中国特色社会主义的本质要求，也是中国式现代化的重要特征，推进全体人民共同富裕已经成为中国经济社会发展的重要战略任务。通过坚持不懈地奋斗，中国取得了一系列的突出成就：2020年脱贫攻坚战全面胜利，城乡收入比从2012年的2.88降至2024年的2.34。然而，我国城乡收入差距依然较大，农户收入水平依然较低。农业生产经营的相对效益偏低、农民增收的传统动能减弱是农民持续增收乏力的重要原因。数字乡村建设作为国家深入推进乡村数字化转型，加快实现农业农村现代化的重要战略安排（李丽莉等，2023），能否有效提升农业生产经营效益，如何培育新的增收动能，从而增加农户收入，缩小收入差距，进而促进共同富裕，已成为亟待解决的重大理论和实践问题。

已有研究分别从定性和定量的角度探讨了数字乡村建设的理论内涵、实践路径及其积极效用。首先，从定性研究的角度来看，数字乡村建设不仅涵盖农业农村的数字基础设施建设，还更为注重数字技术对农业生产、农村发展和农民生活的全面数字化改造（曾亿武等，2021;Zhao et al.，2021），是农业农村信息化水平全面提升的新阶段（李丽莉等，2023）。其中，增强农民利用数字技术和工具解决实际问题的能力是数字乡村建设的重要抓手（曾亿武等，2021）；村庄经营是推进数字乡村建设的重要路径（沈费伟和崔钰，2024）。同时，推进数字乡村建设不仅依赖于政府主导，还需要企业和农户等多元主体协同（沈费伟和叶温馨，2021）。另外，部分研究还从理论上探讨了数字乡村建设在增强政府信任、提升居民幸福感、减小贫富差距、促进城乡融合发展、提升乡村治理效能、推动农村产业结构升级、缩小城乡收入差距和农户增收等方面的积极作用（张岳和易福金，2023；李丽莉等，2023;Wang et al.，2023；顾相君，2023；沈费伟和叶温馨，2021）。例如，王敏等（2023）以广州市桂峰村为例的案例分析发现，数字技术加速了农户的个体化进程，重塑了乡村空间结构。李丽莉等（2023）的理论分析也表明，数字乡村建设是缩小城乡数字鸿沟，减小贫富差距，进而实现共同富裕的重要途径。沈费伟和叶温馨（2021）则从乡村振兴的角度，强调了数字乡村建设在推动乡村产业发展、提升乡村治理效能和促进城乡文化融合等方面的积极作用。

其次，从定量研究的角度来看，数字乡村建设在缓解资源要素错配、提升农业生产效率、优化金融资产配置、农业碳减排以及激励农户创业等方面均具有显著的促进效应（郭海红和刘新民，2023；赵佳佳等，2023），但其对农户收入和收入差距影响的实证结论尚未达成共识。部分学者研究发现，数字乡村建设有助于农户增收（丁建军和万航，2023；朱喜安和王慧聪，2023）和缩小收入差距（潘泽江和石紫明，2023）。例如，朱喜安和王慧聪（2023）基于2018—2020年县域数字乡村指数的实证研究发现，数字乡村建设有助于农户增收。詹晶和王旭英（2023）、丁建军和万航（2023）、Li and Yang(2023）基于农户微观调研截面数据的研究发现，数字乡村建设促进了农户增收。然而，另一部分学者的实证结果却表明，数字乡村建设对农户收入并无显著影响（Tang et al.，2022），反而扩大了收入差距（林海等，2023；张良等，2023）。例如，林海等（2023）以手机宽带普及率、互联网普及率和数字农业企业数量表征数字乡村基础条件，并辅之以（区）县政府网站涉及数字乡村的信息数量表征数字乡村治理，以探究数字乡村建设对共同富裕的影响，发现数字乡村建设扩大了城乡收入差距。张良等（2023）利用中国土地经济调查数据的实证研究也表明，乡村数字经济扩大了群体收入差距。Tang et al.(2022）证实数字乡村对农户收入并无显著影响。另外，还有部分学者直接探究了数字乡村建设对共同富裕的影响（龚新蜀等，2023；潘泽江和石紫明，2023）。龚新蜀等（2023）基于省域面板数据的实证研究发现，数字乡村建设促进了共同富裕；潘泽江和石紫明（2023）基于县域宏观数据，以电子商务进村综合示范县是否创建表征数字乡村建设，探究其对共同富裕的影响时发现，数字乡村建设有效缩小了城乡居民收入差距，进而促进了共同富裕。

已有研究为本文提供了很好的研究思路，但仍存在以下拓展空间：第一，数字乡村建设对共同富裕影响的实证结论尚未达成一致，其对共同富裕的影响效应也有待进一步挖掘。数字技术赋能共同富裕需以实际应用场景为依托，并受外部环境的制约。然而，不同地区农业生产功能定位和社会经济特征不同，数字乡村建设赋能的方式也不同，其对共同富裕影响的特征也理应不同，如是否表现出促进效应？是否存在追赶特征？是否受经济活力和经济基础等外部环境制约等问题仍有待进一步的实证检验。第二，现有研究多从省域宏观视角和农户微观视角，探讨数字乡村建设对共同富裕的影响，而从县域层面探究其对共同富裕影响的研究较少。事实上，县域才是推动城乡融合发展、加快数字乡村建设和推进共同富裕的主战场（朱玉春等，2024）。另外，使用农户微观调研的截面数据，难以将随时间变化且不可观测的遗漏变量纳入模型，从而导致估计结果存在内生性，影响估计效率。同时，基于省域面板数据的研究虽在一定程度上规避了遗漏变量导致的内生性问题，但这些数据大多涵盖了2018年之前的信息，而数字乡村却是2018年提出的新概念，用2018年前的数据表征数字乡村建设可能并不合适。因此，利用2018年后的县域面板数据成为破解上述问题的关键。第三，现有研究在指标和样本数据选择方面的合理性有待进一步提升。部分学者直接以电子商务进村综合示范县设立与否等单一指标或手机宽带普及率、互联网普及率、数字农业企业数量和数字乡村政府文件数量等有限的几个指标表征数字乡村建设，而忽视了数字乡村建设的多维性。因此，部分学者为规避上述问题，直接利用2018—2020年北京大学县域数字乡村指数，从乡村设施、经济、生活和乡村治理等4个方面20多项指标，表征数字乡村建设。但其又忽略了数字乡村指数统计口径的差异造成不同年份数据存在不可比性的问题，导致估计结果的有效性有待提升。因此，如何破解县域数字乡村指数的数据不可比性问题，成为提升实证结论准确性的关键。

本文可能的边际贡献主要体现在以下三个方面：第一，关注到数字技术赋能共同富裕需依托于实际应用场景的特征，使得内嵌其中的经济活力和经济基础的调节机制得以显化，并从农业生产功能分区和社会经济特征分区的异质性视角出发，检验数字乡村建设对共同富裕的影响，从而揭示了不同应用场景下数字乡村建设对共同富裕的影响特征，为提升数字乡村建设支持政策的施政效果，提供了有益借鉴。第二，基于2019—2020年1637县面板数据，运用双向固定效应模型评估数字乡村建设对共同富裕的影响，进而较好地缓解截面数据导致的内生性偏误，不仅提升估计结果的准确性，还从县域视角为数字乡村建设赋能共同富裕的相关研究提供了有益补充。同时，明确指出2018年和2019—2020年的北京大学数字乡村建设指数的不可比性，并强调数字乡村建设是2018年提出的全新概念，从而为提升数字乡村建设相关研究的规范性提供借鉴，以降低数据的乱用、误用和错用的概率。第三，强调数字乡村建设的多维性，从乡村设施数字化、乡村经济数字化、乡村治理数字化和乡村生活数字化等角度表征数字乡村建设，并从总体视角和分维度视角检验了其对共同富裕的影响。接着，利用分位数回归模型，探讨了数字乡村建设对共同富裕影响的追赶效应，为完善数字乡村建设赋能共同富裕的政策体系，提供了理论依据和更为准确的实践参考。

文章后续内容安排如下：第二部分构建数字乡村建设对共同富裕影响的理论分析框架。第三部分从数据说明、模型设定和变量选取等三个方面进行研究设计。第四部分展示了数字乡村建设对共同富裕影响的基准回归、稳健性检验、内生性讨论与追赶效应分析等内容，并进行了异质性分析和调节效应分析。最后是主要结论与政策建议。

二、理论基础与研究假说

“数字乡村是伴随网络化、信息化和数字化在农业农村经济社会发展中的应用，以及农民现代信息技能的提高而内生的农业农村现代化发展和转型进程”。与传统的农村网络化、信息化和数字化相比，数字乡村建设不仅关注乡村基础设施的数字化升级，还特别强调数字技术对农业生产、农民生活和乡村治理的全面赋能（沈费伟和叶温馨，2021），从而有助于提升农村产品市场和要素市场的有效性，促进城市资源向乡村有序流动，进而推动乡村产业发展和农民增收，并缩小城乡收入差距（潘泽江和石紫明，2023）。同时，数字乡村建设也更加注重提升农民利用数字工具和知识解决实践问题的能力，而这种数字能力的增强也是农户人力资本积累的有效途径，有助于农户增收（陆镜名等，2023）。此外，数字技术不仅有助于提升村内信息和资源的交换效率，还为其他各类乡村提供了在线交流和资源流通的渠道，进而有利于发展相对滞后的乡村借鉴同类经济发展较好乡村的发展经验和模式（邓金钱和刘明霞，2023），缩小乡村发展差距和区域农户收入差距。因此，数字乡村建设为农户增收、城乡收入差距缩小和区域农户收入差距缩小，提供了新的契机。

（一）数字乡村建设的农户增收效应

搜寻成本理论指出，信息搜寻是有成本的，且这些成本是影响社会经济主体行为决策的关键因素。当信息搜寻成本低于充分信息下资源配置优化所产生的净收益时，社会经济行为主体多会选择继续搜寻信息。反之，若信息搜寻成本过高，其多会停止搜索，在不充分信息的情况下配置资源，进而影响社会经济运行效率。数字乡村建设有助于降低农户的信息搜寻成本，并从生产端、销售端和非农就业等多个角度增加农户收入。首先，从生产端来看，当前中国农村的“小农”生产特征突出，农业生产要素市场相对封闭，信息搜寻成本也相对较高（赵佳佳等，2023）。这导致农户被迫限定在小范围内，从有限几家农资供应商处购入化肥、农药、农膜和种子等农用物资，而现阶段中国农业生产对化肥、农药和农膜等农用物资的依赖度相对较高（李丽莉等，2023），这使得农资成本占生产总成本的比例也相对较高。在此背景下，数字乡村建设为降低搜寻成本，帮助农户在信息更充分的条件下配置资源提供了可能。一方面，数字乡村建设促进了农户利用数字技术和数字设备以相对较低的信息搜寻成本在更大市场范围内搜寻与购买性价比更高的农用生产物资，进而有助于降低农业生产成本。另一方面，数字乡村建设还使得农户能够更直观地了解新品种、新技术和其他农用物资的使用场景和方法，从而便于其引进先进种植技术，提升农业生产效率（林海等，2023；邓金钱和刘明霞，2023），进而实现农户增收。

其次，从销售端并结合供求理论来看，农产品的市场价格由供给和需求共同决定，表现为市场供给一定时，需求的增长将推动价格上升。数字乡村建设拓展了农户利用数字技术解决现实问题的应用场景，从而增强了农户数字素养（郭海红和刘新民，2023），为降低农产品市场需求的信息搜寻成本，激励农户参与线上市场提供了可能（李丽莉等，2023），进而有助于提升农户收入。一方面，在农产品产量保持稳定的情况下，农户参与线上市场有助于拓宽产品销售渠道，对接更多农产品市场需求（夏显力等，2019），进而有助于提高产品价格，增加农户收入。另一方面，农产品电商规模的逐步扩大将冲击以收购为主的传统农产品销售模式，并在一定程度上加剧市场竞争，这在挤出一部分收购商的同时，也进一步提高了农产品的收购价格，进而有助于农户增收。

最后，从非农就业来看，数字乡村建设降低了农户利用数字设备获取非农就业机会的信息搜寻成本，为农户增加非农就业机会与提高非农就业收入开辟了新路径。事实上，农户的收入不仅包括农业生产经营性收入，还包括务工和创业等非农就业收入，且后者在总收入中的占比已超过40%。然而，由于自身劳动技能和知识水平的限制，农户多从事兼业性质的短期体力劳动，这对劳动力市场供求信息的实时性提出了更高要求。然而，由于“小农”经济具有相对封闭的特征，农户获取劳动力市场供求信息的难度较大且成本较高，成为制约其获得非农就业机会与提升非农就业收入的主要障碍之一。在此背景下，数字乡村建设显著提升了农户利用数字技术和数字工具获取非农就业信息的能力。一方面，数字乡村建设拓宽了农户的社会网络（潘泽江和石紫明，2023），进而有助于提高其捕获社会网络内非农就业机会的概率。另一方面，数字乡村建设也在一定程度上提升了劳动力供需双方的匹配效率，表现为劳动力供求双方均可借助数字技术和数字设备，以更低的信息搜寻成本快速获取劳动力市场的供求信息，进而有助于提升农户非农就业收入。

（二）数字乡村建设的城乡收入差距缩小效应

内生增长理论指出，乡村经济持续发展的动力源于内生的技术进步。事实上，中国农村的“小农”特征依然突出，要素市场和产品市场均相对封闭，再加之乡村社会较低的市场化程度，导致市场机制难以有效发挥优化资源配置的作用，造成乡村产品市场和要素市场的资源配置效率相对较低，技术创新和先进技术引进的难度相对较高，进而逐步形成了资源由农村向城市单向流动的格局（曾亿武等，2021），这也是造成乡村发展滞后和城乡差距过大的主要因素之一。在此背景下，数字乡村建设通过云计算和人工智能等数字技术从乡村社会日常产生的庞杂信息中，识别、整理和筛选出有效信息，从而降低了信息搜寻成本（郭海红和刘新民，2023）。这不仅有助于提升乡村治理效能，还促进了新技术和新品种的引进，加快了先进技术和优质种质资源的推广和应用，并将外部的一般性技术进步内化为结合乡村地域特色的内生技术进步，进而持续推进乡村经济发展，缩小城乡收入差距。

另外，数字乡村建设还通过加快数字技术对乡村社会的渗透（詹晶和王旭英，2023），缩小了城乡收入差距。规模效应和网络效应理论指出，数字技术具备规模效应、网络效应和低边际成本的特征和优势，能够通过网络和虚拟平台扩展农村要素市场与产品市场的边界，并在提高市场活跃度的同时，有助于提升城乡间两类市场的连接效率（潘泽江和石紫明，2023），打破农村市场相对垄断的格局，从而缩小城乡收入差距。一方面，数字乡村建设有助于挖掘乡村文化、生态和产业等优势，催生出诸如“绿色农业+直播带货”“休闲农业+乡村旅游”“现代农业+科普教育”等新业态（曾亿武等，2021），这有助于加速城市资本和劳动力等资源向农村流动，打破资源从农村向城市单向流动的格局，推动农业农村现代化发展（詹晶和王旭英，2023）。另一方面，数字乡村建设也促进了城乡产品市场和要素市场的联动，提高了资源配置效率，从而推动了乡村和城市发展（潘泽江和石紫明，2023）。然而，与农村相比，城市的基础设施更为完善，资源配置效率也相对更高。因此，数字乡村建设对城市而言主要是从“有”到“好”的优化提升，而对农村则是从“无”到“有”的质变过程，表现为数字乡村建设打破了原有的“小农”格局，为乡村劳动力和土地的优化配置提供了新机遇，对农户增收的促进效应理应更强。例如，数字乡村建设带动的非农就业和农户创业，直接拓展了农户收入来源，优化了收入结构，进而有效提高了农户收入，而对城市而言，多体现为低成本劳动力替代高成本劳动力所产生的劳务价差，对城市居民增收的影响有限。因此，数字乡村建设有助于缩小城乡收入差距。

（三）数字乡村建设的区域农户收入差距缩小效应

数字乡村建设有助于缩小区域农户收入差距。首先，外部性理论指出，任何事物的发展变化都会产生个体效应和社会效应，如社会经济个体利用数字设备在降低信息搜寻成本，获取更充分信息以优化资源配置的同时，其自身也会形成一个信息“采集点”，收集其资源配置信息。一方面，这不仅有助于实现个体农户的价值增值，还将此类正向效益外溢至网络中的其他农户，进而在促进信息的集成与优化的同时，也缩小了农户收入差距。另一方面，当信息数量达到一定阈值时，数字技术还可通过乘数效应，对单一信息的价值进行集成放大，最终创造出更高的社会效益和经济效益，进而为发展相对滞后农户的“搭便车”行为创造了条件，有助于缩小区域农户收入差距。其次，数字乡村建设还加快了数字技术向农村地区的渗透，而数字技术不仅通过在线网络构建了县域内各村之间的信息和资源交换平台，也为市内、省内乃至全国范围内的其他乡村提供了线上交流和资源流通的渠道。这不仅有助于提升区域市场的一体化水平，加快区域内要素流动和效率升级，也有利于发展相对滞后的乡村借鉴同类经济发展较好乡村的发展经验与模式（邓金钱和刘明霞，2023），加速先进地区的创新技术和经验模式流向欠发达乡村，从而缩小区域农户收入差距。最后，数字乡村建设也缩小了农户的创收能力和发展机会的区域差异（刘渝琳和李晓梅，2023）。一方面，数字乡村建设使得农户不仅能够利用数字技术和数字设备在线检索信息，还可以通过在线教育获得与发达地区同等质量的优质教育资源（曾亿武等，2021），进而缩小不同区域间的教育资源差距，减少农户人力资本和创收能力的区域差异。另一方面，数字乡村建设还有利于在更大范围内提升区域间的分工协作效率（夏显力等，2019）。例如，一些劳动力资源丰富的乡村或者县域，受限于自身经济发展阶段的限制，缺乏足够的就业岗位吸纳闲置劳动力，而部分经济发展较好的县域又受限于劳动力短缺，从而使得其劳动力价格相对较高，也制约了其进一步发展。在此背景下，数字乡村建设使得农户能够通过数字平台或者在线交流工具实现即时沟通，从而有助于缓解区域间劳动力要素的错配（郭海红和刘新民，2023）。事实上，部分县域也凭借自身突出的劳动力资源优势成为劳务输出大县，这不仅有助于带动经济发达地区的企业增收，也为欠发达地区的农户提供了新的增收途径，进而有助于缩小区域农户收入差距。

综上，增加农户收入、缩小城乡收入差距和区域农户收入差距是实现共同富裕的重要抓手，而数字乡村建设作为加快实现农业农村现代化的国家战略安排，有助于农户增收、城乡收入差距缩小和区域农户收入差距缩小，进而促进共同富裕。因此，提出如下假说：

假说H1：数字乡村建设促进了共同富裕。

（四）外部环境的调节效应

数字乡村建设对共同富裕的影响受经济活力和经济基础等外部环境的调节。从经济活力来看，数字乡村建设的战略任务之一是利用数字技术推动农业农村现代化发展（李丽莉等，2023），但其积极效能还受应用场景的制约（夏显力等，2019）。经济活力不仅反映了当地经济供需规模、增长速度及区域经济发展环境质量，还影响着数字技术应用场景的丰富程度。当区域经济活力较强时，区域经济发展环境更好，市场供给和需求的规模更大，资源交换的规模和强度也更高（刘泠岑等，2023）。此时，数字技术的应用场景则更加丰富，衍生出的就业和创业机会也更多，数字乡村建设的农户增收效应、城乡收入差距和区域农户收入差距的缩小效应也更为显著。反之，区域经济活力越弱，数字乡村建设对共同富裕的影响也越小。

此外，经济基础在数字乡村建设影响共同富裕时，既存在加速效应也存在抑制效应。一方面，县域经济基础较好时，其产品市场、劳动力市场和其他生产要素市场的规模通常更大，数字技术缓解城乡各类市场间信息不对称的能力也相对更强，从而有助于放大数字乡村建设对共同富裕的促进效应。但另一方面，经济基础越好，意味着区域资源流动的体制机制也相应更为完善，特别是在数字乡村建设背景下，乡村发展的内生动力被有效激活，使得乡村成为价值创造的潜在洼地，这在推动城市资源进一步流向乡村的同时，也增强了城市居民利用数字技术在乡村市场中的反向获利能力。而农户面临数字素养不足、数字能力鸿沟突出的现实约束，在乡村数字化转型的进程中，其获利能力显著低于城市居民，这不仅加大了城乡收入差距，还进一步压缩了农户的获利空间，进而削弱了数字乡村建设对共同富裕的推动作用。综上，提出如下假说：

假说H2：受经济活力和经济基础的制约，数字乡村建设对共同富裕的影响存在调节效应。

三、数据、模型和变量

（一）数据说明

数字乡村建设数据直接引用于北京大学新农村发展研究院最新发布的县域数字乡村指数，涉及2018—2020年中国28省县域数据。其中，2018年数据涉及29项指标；2019年和2020年的可比面板数据涉及25项指标。考虑到上述两类数据间的不可比性，且面板数据具有扩大样本容量、缓解因遗漏变量导致的内生性问题等优势，本文以2019年和2020年可比面板数据作为基准回归数据，将2018年的截面数据作为补充数据进行稳健性检验。夜光灯数据源于美国国家海洋和大气管理局数据库，并对数据进行了饱和性、连续性和一致性矫正。其余数据源于《县域统计年鉴》《城市统计年鉴》《国民经济和社会发展统计公报》《政府工作报告》，国家统计局数据库和CNRDS数据库，部分缺失数据采用插值法补齐。

（二）模型设定

为探究数字乡村建设对共同富裕的影响，结合共同富裕指数为连续型面板数据的特征，并考虑到可能存在一些不可观测的个体特征会导致内生性的问题，引入个体效应模型，并进行Hausman检验，判断固定效应模型和随机效应模型的估计效率。检验结果显著拒绝原假设，表明个体效应与解释变量相关，固定效应模型优于随机效应模型。此外，年度虚拟变量的联合显著性检验也显著拒绝原假设，表明双向固定效应模型的估计效率更优。因此，引入双向固定效应模型检验数字乡村建设对共同富裕的影响。模型设定如下：

为探究数字乡村建设对共同富裕影响的追赶效应，引入分位数回归模型，设定如下：

为进一步探究经济活力和经济基础的调节机制，引入调节效应模型，设定如下：

（1)—(3）式中， 分别为i地区t年的共同富裕指数、共同富裕的q分位数和数字乡村建设；Controlijt为i地区t年j控制变量指数；βj(j=1，2，3......)为对应变量的回归系数；ui、λt、εit分别为省域地区固定效应、时间固定效应和残差；为降低自相关和异方差对估计效率的影响，均采用聚类稳健标准误。

（三）变量选取

1. 被解释变量：共同富裕

从共同富裕的内涵特征出发，参考林海等（2023）和龚新蜀等（2023）的处理方式，从农民增收、城乡收入差距和区域农户收入差距3方面共5个指标，进行无量纲化并加权拟合了共同富裕指数。其中，农户增收以农村居民人均可支配收入衡量；城乡收入差距以城乡居民可支配收入比表示；区域农户收入差距分别以市内、省内和国内的农村居民人均可支配收入差距衡量（见表1）。

2. 解释变量：数字乡村建设

与传统的农村数字化、网络化和信息化相比，数字乡村建设的内涵更为丰富，不仅涵盖农业生产等乡村经济数字化，还包括乡村治理数字化、乡村生活数字化和乡村设施数字化（丁建军和万航，2023）。因此，直接引用北京大学县域数字乡村指数来表征数字乡村建设。同时，为从整体上把握我国数字乡村建设状况，结合2018年中共中央首次提出数字乡村概念，并考虑到县域数据的可得性与可比性，直接引用北京大学2019年与2020年可比县域数字乡村指数，并利用Arc GIS可视化分析中国数字乡村建设的整体情况（见图1）。其中，数字乡村指数区间基于2019年数字乡村指数的4分位数框定。

由图1可以发现，大致以“黑河—腾冲”的人口分界线为界，以东地区的数字乡村指数更高，这与中国人口分布特征相同，表明人口规模可能是影响数字乡村建设的重要变量。可能的原因是，人口规模越大，数字乡村建设的网络效应和规模效应越突出，进而有助于加快数字乡村建设。但同时，人口规模越大，实现共同富裕的难度也越大（赵晓峰和刘海颖，2023）。因此，人口规模是同时影响数字乡村建设和共同富裕的重要变量之一。从时间维度来看，相较于2019年，2020年部分县域数字乡村建设水平有所上升，但总体格局仍相对一致。进一步分析发现，数字乡村建设水平与经济发展水平并不完全一致，反而与粮食生产和农业发展水平表现出较高一致性。例如，广东省经济发展水平较高，而农业产业相对偏弱，其数字乡村建设水平也偏低，而河北省、河南省和安徽省的经济发展水平偏低，但粮食产量和农业发展水平相对较高，其数字乡村建设水平也偏高。这表明，相较于地区生产总值，数字乡村建设受农业产业基础的影响更大，而农业作为农村居民的主要收入来源之一，其发展水平也在一定程度上影响了农户的收入水平，进而影响共同富裕。因此，相较于经济基础，农业产业基础更是同时影响数字乡村建设和共同富裕的重要变量之一。

3. 控制变量

为避免遗漏变量导致的内生性问题，参考潘泽江和石紫明（2023）、林海等（2023）的研究成果，并结合前述中国数字乡村建设的现实特征，从社会经济条件、政府干预和社会福利水平三个方面选取控制变量。一是社会经济条件的控制变量包括人口规模、农业产业基础、产业结构、医疗卫生条件。首先，结合前述对解释变量的分析可以发现，人口规模越大，需要政策兜底的绝对人数可能越多，实现共同富裕的难度也越高（赵晓峰和刘海颖，2023），但同时数字乡村建设的网络效应和规模效应也越突出，有助于促进共同富裕。其中，人口规模以户籍人口数衡量。其次，农业产业基础越好，新技术引进的规模效应越强（李凡凡和孙洪武，2021），农户经营性收入的增长潜力越大，对共同富裕的影响也越大。其中，农业产业基础以第一产业增加值表示。再次，数字技术效用的发挥需以实际应用场景为依托，而这些场景不仅依托于乡村自身的农业基础和自然特征，还依赖于地区的产业结构特征。同时，地区的产业结构也在一定程度上影响“以城带乡，以工促农”的形式与强度，进而影响农业产业发展及农户收入（徐鹏杰等，2023）。其中，产业结构以第二产业增加值与第一产业增加值之比测度。最后，因病致贫和因灾返贫是农户致贫返贫的重要原因，良好的医疗卫生条件不仅有助于降低农户“小病成大病和小病变残疾”的风险，保障农业生产对健康劳动力的需求（金祥义和张文菲，2022），还有利于改善农村劳动力非农就业的质量和状况，进而促进共同富裕。其中，医疗卫生条件以医疗卫生机构床位数衡量。

二是政府干预控制变量。一方面，由于农业附加值相对较低和农户专业技能偏弱，短期内市场机制很难独立地引导城市资源向乡村社会大量流动，而政府干预则成为引导资源流向弱势群体的重要方式，进而有助于促进共同富裕。另一方面，政府的资源配置效率在一定程度上低于市场的资源配置效率，在资源总量有限的情况下，不合理的政府干预也可能降低资源配置效率，进而阻碍共同富裕的实现。其中，政府干预以一般公共预算支出为测度。三是社会福利水平控制变量。社会福利水平在一定程度上反映了该地区的政府、人民、企业和其他社会团体对公共福利的关注水平、努力程度和力量大小，而无论是数字乡村建设还是共同富裕，均在一定程度上具有社会公共福利属性（刘培林等，2021），因此社会福利状况背后所反映的经济行为主体特征可能会同时影响数字乡村建设和共同富裕。其中，社会福利水平以各种社会福利收养性单位床位数表示。

4. 调节变量

数字乡村建设对共同富裕的影响受经济活力和经济基础等外部环境的调节。因此，调节变量选取经济活力和经济基础。参考刘泠岑等（2023）的研究成果，以各县域遥感夜间灯光值表征经济活力。各县域夜间灯光亮度在一定程度上反映了资源交换的规模与强度（刘泠岑等，2023），表现为经济活力越强，资源交换的规模和强度越大，夜间灯光亮度越高；经济基础则以地区生产总值测度。

四、结果分析

（一）基准回归

1. 数字乡村建设对共同富裕的影响

表2(1)—(2）列分别为未加入控制变量和加入控制变量后，数字乡村建设对共同富裕影响的估计结果。同时，为避免因多重共线性导致的估计结果偏差，引入方差膨胀因子法，检验变量间的多重共线性。结果显示，VIF的最大值为5.93，均值为3.05，均小于10，故变量间不存在多重共线性，估计结果是有效的。

由表2可以发现，无论是否加入控制变量，数字乡村建设的估计系数均显著为正，表明数字乡村建设促进了共同富裕。可能的原因是，数字乡村建设有助于农户借助数字技术和数字设备，以更低的信息搜寻成本获取信息，使得农户在有限资源的情况下，能够以更低的价格购入数量更多且质量更优的化肥、农药、农膜和种子，进而降低农业生产成本。另外，数字乡村建设也为农户利用可视化技术和在线交流种植经验提供了可能，有助于农户更直观地了解新品种、新技术、新机械，进而扩大其应用范围，提高农业生产效率（金绍荣和任赞杰，2022）。同时，数字乡村建设也丰富了农户利用数字技术和数字设备的社会实践，有助于提升农户数字素养，进而加快人力资本积累（曾亿武等，2021）。更为关键的是，数字乡村建设也为农户享受线上优质教育资源提供了可能，进而有助于提升其人力资本水平，促进农户增收。因此，数字乡村建设通过降低农业生产成本、提高农业生产效率以及提升农村人力资本水平等方式，促进了共同富裕。

此外，由表2(2）列可以进一步发现，所有控制变量均在1%的水平上显著，其中农业产业基础、产业结构、医疗卫生条件、社会福利水平显著为正，人口规模和政府干预显著为负，表明控制变量的选择是有效的，且农业产业基础的巩固、产业结构的优化、医疗卫生条件的改善和社会福利水平的提升均有助于促进共同富裕，而人口规模的扩大和政府干预程度的提升则在一定程度上不利于共同富裕的实现。可能的原因是，人口规模越大，不同社会经济主体之间的差异越大，需要政策兜底的绝对人数可能越多，收入差距也越大（赵晓峰和刘海颖，2023）。同时，人口规模越大，经济系统内部主体利益诉求的不一致性更为突出，公平与效率之间的内在矛盾也更为突出，社会公平目标对资源配置效率升级的制约性也相对较大（高帆，2022），这在一定程度上降低了居民整体收入。此外，在地区资源总量一定的情况下，人口规模的增长降低了人均资源拥有量，也在一定程度上制约了共同富裕的实现。因此，人口规模越大，实现共同富裕的难度也越高（赵晓峰和刘海颖，2023）。另外，政府的资源配置效率通常低于市场，尤其是在资源总量有限的情况下，不合理的政府干预也可能影响资源配置效率，进而降低全体居民收入，不利于共同富裕的实现。同时，这也意味着当前的政府干预方式有待进一步优化。

2. 稳健性检验

为检验数字乡村建设对共同富裕影响的稳健性，处理如下：①变量缩尾。为避免极端数据对估计效率的影响，将所有变量缩尾1%后，再次估计数字乡村建设对共同富裕的影响；②变量替换。为避免指标选择偏差影响估计效率，将2019—2020年面板数据替换为2018年的截面数据，再次检验数字乡村建设对共同富裕的影响。表3(1)—(4）列分别为变量缩尾和变量替换后，未加入控制变量和加入控制变量情形下，稳健性检验的估计结果。由表3可以发现，在上述处理后，无论是否加入控制变量，数字乡村建设的估计系数均显著为正，表明前述结论是稳健的。

3. 内生性讨论

由于影响共同富裕的因素较多，可能存在遗漏变量导致的内生性问题。参考张勋等（2020）的处理方式，以各县到所属地级市的球面距离为工具变量，利用2SLS法再次检验数字乡村建设对共同富裕的影响。理论上，距离是客观的，不直接影响共同富裕，满足外生性要求。同时，地理第一定律表明，距离所属地级市越近，交通基础设施越完善，与中心城区的产业衔接越好，数字溢出效应也越强，进而有助于加速数字乡村的建设进程（Zhao et al.，2022）。因此，各县到中心城区的球面距离满足相关性要求。此外，还考虑到各县到所属地级市的球面距离变量不随时间变化，不满足面板2SLS对工具变量的要求，再次借鉴张勋等（2020）的处理方式，以当年数字乡村建设指数均值与各县到所属地级市的球面距离之积作为新工具变量，并利用2SLS法重新检验数字乡村建设对共同富裕的影响。

为进一步验证内生性处理的稳健性，以各县到杭州的球面距离、各县到省会城市的球面距离为工具变量，再次检验数字乡村建设对共同富裕的影响。同样，距离是客观的，不直接影响共同富裕，满足外生性要求。同时，以阿里巴巴为代表的电商和以支付宝为代表的数字金融均起步于杭州（张勋等，2020），且杭州的电商和数字金融发展仍处于全国领先位置，而电商和数字金融又是数字乡村建设的重要支撑（曾亿武等，2021）。因此，距离杭州越近，电商和数字金融的溢出效应越强，其中一部分溢出效应是直接从杭州通过互联网、电商和数字金融溢出到所在（区）县，而另一部分则是先溢出到所在省会城市，再转移至所在（区）县（张勋等，2020）。因此，上述两类工具变量也满足相关性的要求。此外，通过梳理数字金融、数字经济和数字乡村建设的权威文献发现，已有研究大多利用研究样本与杭州的球面距离作为工具变量（张勋等，2020；田鸽等，2023），这在一定程度上也说明工具变量的选取具有一定的合理性。但同时，距离并非影响数字资源溢出的唯一因素，数字技术应用场景的丰裕程度也是影响数字资源转移和溢出的重要因素。因此，将各县到杭州的球面距离与县域二三产业增加值的倒数之积、各县到省会城市距离与杭州数字溢出到省会城市的基础潜力水平之积作为新的工具变量。其中，杭州数字溢出到省会城市的基础潜力水平以省会城市距离杭州的距离与省会城市二三产业增加值的倒数之积表示。表4(1)—(3）列分别为上述三个工具变量的2SLS估计结果。

由表4可知，一方面，第一阶段的F值大于10，且Cragg-Donald Wald F统计量和Kleibergen-Paap Wald F统计量均大于15%的临界值，表明工具变量是合理的。另一方面，数字乡村建设的估计系数均显著为正，表明在考虑了内生性后，数字乡村建设仍显著促进了共同富裕。假说H1得到证实。

4. 进一步分析

引入分位数回归模型，检验数字乡村建设对共同富裕影响的追赶效应。其中，追赶效应可转化为：数字乡村建设对低共同富裕水平县域的影响强度更高，而对高共同富裕水平县域的影响强度更低（张衡和穆月英，2023）。表5(1)—(9）列分别从10%到90%，依次间隔10%的共同富裕分位点。图2中弯折区曲线和阴影部分为分位数回归估计系数及其95%的置信区间，横轴实线和横轴上下虚线为基础回归估计系数及其95%的置信区间。

由表5和图2可以发现，数字乡村建设的估计系数随着共同富裕分位数的增加，总体呈现出前高后低的特征，表明数字乡村建设对低共同富裕水平地区的促进作用较大，而对高共同富裕水平地区的促进作用相对较小，进而有助于缩小区域间的共同富裕差距，存在追赶效应。事实上，共同富裕水平越高，在一定程度上也反映出城乡间的数字鸿沟和发展鸿沟越小，而数字乡村建设的核心优势在于通过数字技术缩小城乡间的数字鸿沟和发展鸿沟，当城乡间数字鸿沟和发展鸿沟越小时，数字技术对于弥合城乡间劳动力市场、要素市场和产品市场信息不对称所产生的边际贡献也越小。这在一定程度上有助于解释为何已有研究对数字乡村建设影响共同富裕的实证结论不一致，即可能是由于不同区域共同富裕水平不同，当研究样本集中在某一范围时，数字乡村建设对共同富裕的影响不同。

（二）异质性分析

为进一步探究数字乡村建设对共同富裕的影响特征，从共同富裕的分维度、数字乡村建设的分维度和区域异质性等三个角度再次检验数字乡村建设对共同富裕的影响。

1. 共同富裕的分维度分析

结合共同富裕的内涵特征，将共同富裕分解为农户增收、城乡收入差距和区域农户收入差距等子维度，进一步检验数字乡村建设对共同富裕的影响特征。表6(1)—(5）列分别为数字乡村建设对农户增收、城乡收入差距、市内、省内和国内农户收入区域差距影响的估计结果。

由表6可以发现，数字乡村建设的估计系数在（1）列中显著为正，（2)—(5）中显著为负，且在（5）列中的绝对值最大，表明数字乡村建设在促进农户增收的同时，也显著降低了城乡收入差距和区域农户收入差距，且对国内农户收入差距的缩小效应更强。可能的原因是，数字乡村建设加速了数字技术向农村渗透，而数字技术不仅通过在线网络构建了市内和省内各村的信息和资源交换渠道，也为国内其他各类乡村提供了在线交流和资源流通的途径，这不仅有助于提升区域市场的一体化水平，加快区域内要素流动和效率升级，也有利于发展相对滞后的乡村共享国内同类经济发展较好乡村的发展经验和模式（邓金钱和刘明霞，2023）。国内先进的乡村发展模式不仅有助于带动省内和市内发展相对滞后的乡村共同富裕，也为省内和市内发展较好的乡村提供了经验借鉴，这在一定程度上弱化了数字乡村建设对省内和市内收入差距缩小的积极效应。因此，与市内和省内收入差距相比，数字乡村建设对国内收入差距的缩小效应更强。

2. 数字乡村建设的分维度分析

将数字乡村建设指数分解为乡村设施数字化、乡村经济数字化、乡村治理数字化和乡村生活数字化等子维度，检验其对共同富裕的影响。表7(1)—(4）列分别为上述数字乡村建设的四个子维度对共同富裕影响的估计结果。

由表7可以发现，乡村设施数字化、乡村经济数字化、乡村治理数字化和乡村生活数字化的估计系数均显著为正，且乡村经济数字化和乡村设施数字化的估计系数远大于乡村治理数字化和乡村生活数字化，表明主要是乡村经济数字化和乡村设施数字化促进了共同富裕，而乡村治理数字化和乡村生活数字化对共同富裕的影响相对较小。可能的原因是，数字乡村建设依托于数字技术，能够减少要素市场和产品市场的信息不对称程度及信息搜寻成本，从而通过提升农业生产效率、拓宽产品销售渠道、激励农户创业和非农就业等路径，促进共同富裕。而乡村经济数字化主要涵盖数字化生产和数字化供应链、数字化营销、数字化普惠金融等领域。其中，数字化生产和数字化供应链主要是针对农业生产端的数字化升级，有助于直接提升农业生产效率；数字化营销的应用场景也重点在于拓宽产品销售渠道；数字化普惠金融也有效缓解了农户创业的资本约束，激励农户创业（赵佳佳等，2023）。同时，乡村设施数字化又是数字技术发挥作用的前提和基础。因此，乡村经济数字化和乡村设施数字化对共同富裕的促进效应相对较大。

3. 区域异质性检验

考虑到数字乡村建设共同富裕效应的发挥受农业生产功能定位以及社会发展特征的影响，将样本分别按照上述两类特征，并参照《国家粮食安全中长期规划纲要（2008—2020年）》和国家统计局的划分标准，从农业生产功能定位的角度，划分为粮食主产区和非粮食主产区；从社会发展特征的角度，划分为东部、中部和西部等地区。表8(1)—(2）列和（3)—(4）列分别为农业生产功能分区异质性检验和社会发展特征分区异质性检验的估计结果。同时，为避免分组回归估计系数间的不可比性，引入组间系数的似无相关检验模型，检验分组回归估计的组间系数差异。结果显示，无论是农业生产功能分区和社会发展特征分区的SUR检验均显著拒绝原假设，表明组间系数差异显著。

由表8(1)—(2）列可以发现，在粮食主产区和非粮食主产区，数字乡村建设的估计系数均显著为正，且粮食主产区数字乡村建设的估计系数远大于非粮食主产区，表明数字乡村建设主要促进了粮食主产区的共同富裕，而在非粮食主产区，数字乡村建设对共同富裕的促进作用相对较小。可能的原因是，降低农业生产成本和引进农业生产新技术是数字乡村建设赋能农户增收的重要渠道（林海等，2023），且粮食主产区的农户种植粮食的比例远高于非粮食主产区，而相较于经济作物，粮食作物生产的标准化程度更高，粮食种植技术的同质性更强（侯明利和郝新哲，2023），新技术规模化推广的难度更小且周期更短。因此，在粮食主产区，数字乡村建设的共同富裕效应更强。同时，2020年粮食主产区农户的农业经营性收入占可支配收入的比重为40.28%，远高于非粮食主产区农户经营性收入占可支配收入的28.19%，这也从侧面说明，粮食主产区通过数字乡村建设引入的农业新技术，使得农业生产效率提升的经济收益增量更高，对共同富裕的促进效应也相对更强。

进一步从社会发展特征分区的异质性来看，在东中西部地区，数字乡村建设的估计系数均显著为正，且在中部地区，数字乡村建设的估计系数远大于东部地区和西部地区。这表明数字乡村建设主要促进了中部地区的共同富裕，而在东西部地区，数字乡村建设对共同富裕的促进作用相对较小。事实上，我国主要的粮食主产省份如河南、湖北、湖南、安徽等主要位于中部地区，而东部地区和西部地区的农业生产的产量和规模相对较小，进而使得数字乡村建设所带来的农业生产效率提升对其农户收入的影响相对较小。

（三）经济活力与经济基础的调节效应分析

前述理论分析表明，数字乡村建设对共同富裕的影响受经济活力和经济基础的制约。为验证上述假说，引入调节效应模型验证其在数字乡村建设影响共同富裕时的调节效应。表9(1)—(2）列和（3)—(4）列分别为在不加入控制变量和加入控制变量后，经济活力与经济基础的调节效应估计结果。

由表9(1)—(2）列可以发现，无论是否加入控制变量，数字乡村建设与经济活力的交乘项系数均显著为正，表明经济活力是数字乡村建设促进共同富裕的正向调节变量，表现为经济活力越强，数字乡村建设对共同富裕的促进效用越强。假说H2得以证实。事实上，结合前述理论分析可以发现，数字乡村建设的战略任务之一是发挥数字技术对推动农业农村现代化发展的积极效用，其核心工具是数字技术（李丽莉等，2023）。然而，数字技术赋能乡村发展的积极效能受数字技术实际应用场景的制约（夏显力等，2019），当区域经济活力较强时，区域经济发展环境越好，市场的供给和需求规模越大，资源交换的规模和强度也越大（刘泠岑等，2023）。此时，数字技术所赋能的场景就越丰富，其衍生出的就业和创业机会也越多，使得数字乡村建设的农户增收效应、城乡收入差距和区域农户收入差距缩小效应也愈加突出。

由表9(3)—(4）列可以发现，无论是否加入控制变量，数字乡村建设与经济基础的交乘项系数均显著为负，表明经济基础是数字乡村建设促进共同富裕的负向调节变量，表现为经济基础越好，数字乡村建设对共同富裕的促进效用越弱。这可能是因为在数字乡村建设背景下，乡村发展的内生动力被有效激活，乡村市场逐步成为价值创造洼地。而地区经济基础越好，其资源流动的体制机制也相应更为完善，这在推动城市资源流向乡村的同时，也进一步增强了城市居民利用数字技术在乡村市场中的反向获利能力。同时，受限于农户数字素养不足、数字能力鸿沟突出的现实问题，在乡村数字化转型的进程中，农户的获利能力明显弱于城市居民，这不仅在一定程度上加大了城乡收入差距，还进一步压缩了农户的获利空间，进而制约了数字乡村建设共同富裕效应的发挥。同时，经济基础越好，地区的价值创造能力就越强，其居民富裕程度也相应越高，而数字乡村建设有助于缩小区域间共同富裕差距，存在追赶效应的前述结论，也在一定程度上佐证了经济基础的负向调节效应。

五、结论与启示

在乡村经济全面数字化转型的背景下，探究数字乡村建设与共同富裕的关系，有助于加快推进乡村振兴，实现共同富裕。因此，文章基于2019—2020年1637县面板数据，利用双向固定效应、分位数回归和调节效应等模型，探究数字乡村建设对共同富裕的影响及效应。结果表明：第一，数字乡村建设不仅促进了共同富裕，其对共同富裕的影响还存在明显的追赶效应，有助于缩小不同区域共同富裕水平的差距。第二，数字乡村建设和共同富裕的分维度检验发现，乡村经济数字化和乡村设施数字化的共同富裕效应较强，而乡村治理数字化和乡村生活数字化对共同富裕的影响相对较小。此外，数字乡村建设主要缩小了国内农户收入差距，而对城乡收入差距、省内农户收入差距、市内的农户收入差距和农户增收的影响相对较小。第三，区域异质性分析发现，数字乡村建设主要促进了粮食主产区的共同富裕，而在非粮食主产区，其对共同富裕的促进作用相对较小；进一步从社会经济发展特征异质性的角度看，数字乡村建设主要促进了中部地区的共同富裕，而在东部和西部地区，其对共同富裕的促进效应相对较小。第四，调节效应分析发现，经济活力和经济基础在数字乡村建设影响共同富裕时存在调节效应，表明经济活力的提升显著增强了数字乡村建设对共同富裕的促进效应，而经济基础的完善则在一定程度上削弱了这种促进效应。

基于上述结论，政策启示如下：第一，分区域有重点地推进数字乡村建设。在乡村经济全面数字化转型的背景下，加快数字乡村建设是实现共同富裕的重要路径。而在不同农业生产特征和社会经济特征的条件下，数字乡村建设对共同富裕的促进效应存在显著差异。因此，建议以加强中部地区粮食主产区的数字乡村建设为重点，以提升农户数字素养为抓手，提高农户利用数字技术和数字工具，改进生产方式与引进新技术的能力。同时，加快劳动力市场的数字化转型进程，激活数字技术在提升农户非农就业效率、增加非农就业收入方面的积极效能。第二，重点加强乡村数字基础设施建设，推进乡村经济数字化，促进农户增收。研究表明，现阶段乡村经济数字化和乡村设施数字化对共同富裕的促进效应相对较强，而乡村经济数字化又主要涵盖数字化生产、数字化供应链、数字化营销和数字化普惠金融等方面。因此，建议以农村电商基础设施建设为重点，进一步加强对农村物流体系建设的支持力度，如开展对农村物流的专项补贴、引导物流企业向农村地区布局、降低农村地区的物流费用等。同时，加快农村普惠金融的数字化转型，提升数字普惠金融供给与农户需求的衔接效率，尤其是针对新技术、新品种和新农业生产方式引进方面的农户资金需求，更应充分利用农户大数据，在风险可控的情况下，简化审批流程，提高普惠金融的供需匹配效率，以提升农业生产效率。第三，以经济建设为中心，提振经济发展活力。数字乡村建设的共同富裕效应发挥受限于经济活力和经济基础等外部环境的调节，表现为经济活力越强，数字乡村建设对共同富裕的促进效应也越强。因此，需发挥数字技术的核心优势，在深入挖掘县域文化特色、历史遗产和自然资源优势的基础上，以拓展数字技术的应用场景为重点，发挥数字技术在挖掘、培育和赋能优势产业发展方面的积极效能。同时，加快推进行政审批手续流程简化改革，并在风险可控的基础上，大力推进“地摊经济”“网红经济”和“直播经济”等新经济形式发展，进一步激发县域经济活力。

本文虽在农户增收、城乡收入差距缩小和区域农户收入差距缩小等方面，从生产端、销售端和非农就业的角度构建了数字乡村建设影响共同富裕的理论分析框架，并揭示了不同应用场景下，数字乡村建设对共同富裕的影响特征，但关于数字乡村建设与共同富裕的研究仍有待进一步深入，具体如下：（1）受限于中国县域公共数据库建设的滞后性，可得公共数据多集中于省（市）层面，而县域数据缺失严重，使得数字乡村建设对共同富裕的影响机制在县域层面仍有待进一步的实证检验。另外，从村级层面探究其对共同富裕影响的研究也有待深入。（2）数字技术赋能共同富裕的应用场景有待进一步挖掘。本文虽从农业生产功能分区、社会发展特征分区的异质性场景以及从经济活力和经济基础调节效应视角，探究了不同应用场景条件下，数字乡村建设的共同富裕效应，但数字乡村建设对共同富裕的影响可能还受数字技术应用的前期投资成本、后期运营成本和地区产业特征的制约，表现出不同的特征。（3）数字乡村建设是2018年提出的全新概念，其建设仍处于初级阶段，且尚未经历一个完整的建设周期，阶段性矛盾也未完全凸显，意味着数字乡村建设虽在理论上有助于推进共同富裕，但在政策实际落地过程中仍需实践的进一步验证。