数字经济、产业结构升级与共同富裕

常 轩，李金叶

（新疆大学 经济与管理学院，新疆 乌鲁木齐 830000）

一、引言

随着人工智能、区块链、云计算、大数据等数字技术的迅速发展，数字经济已成为各国经济发展中最活跃的领域。根据中国信息通信研究院发布的《2021年全球数字经济白皮书》显示，2020年中国数字经济规模近5.4万亿美元，居世界第二位，同比增长率为9.6%，居世界第一位。根据国家统计局数据显示，2021年中国互联网上网人数为10.32亿人，互联网普及率为73.06%，这为数字经济规模的持续扩张奠定了良好的基础。与此同时，在全面建成小康社会的目标已实现的情况下，国务院发布的“十四五”规划中鲜明地提出了实现共同富裕的要求。党的二十大报告中也强调“着力促进全体人民共同富裕，坚决防止两极分化”。由于数字经济具有普惠性和共享性，这与共同富裕具有很强的契合性，因此，数字经济可能成为实现共同富裕的强驱动力。毋庸置疑，共同富裕包含“富裕”和“共同”两层含义[1]，在讨论数字经济与共同富裕的关系时，应从数字经济是否具有显著的经济增长效应和公平效应两方面进行[2]。公平效应具体体现在需要解决地区、收入、城乡三大差距问题：一是增强区域发展的平衡性，重在缩小“区域差距”；二是着力扩大中等收入群体规模，重在缩小“收入差距”；三是全面推进乡村振兴，重在缩小“城乡差距”。那么，数字经济是否具有经济增长效应？如果回答是肯定的，其背后的作用机制是什么？数字经济的经济增长效应的规律和特征是什么？如何发挥数字经济的效力才能激发公平效应，实现共同富裕呢？对于以上问题的梳理与解答，对共同富裕的实现具有重要的理论与实践价值。

目前已有研究证实数字经济对经济增长存在正向影响[3]，但这类文献仅关注了数字经济的经济增长效应，未探究数字经济的公平效应。关于公平效应，部分学者从区域差距的视角切入，认为数字经济的空间分布呈现出东强西弱、南强北弱的不均衡特征，对地区差距具有负向的直接效应[4]，数字经济的发展也将抑制城市群区域经济增长一体化水平[5]，但有学者认为数字经济能够改善不平衡不充分的发展局面[6]；有关收入差距方面研究发现，数字经济的发展存在马太效应，使得位于贫困线附近及以下的居民愈发贫困[7]，且对经营性收入差距的影响最为明显[8]；基于城乡差距的研究认为，数字经济可以有效收敛城乡差距[9]。有学者兼顾了数字经济的增长效应和公平效应，从微观角度上证实了数字经济促进中国经济的包容性增长[10]，从宏观角度上也可得出类似的结论[11]。虽然中国高度重视数字经济发展，但是关于数字经济赋能产业结构升级进而推动共同富裕实现的问题，进行深入剖析的学者较少，这也为文章提供了边际贡献的机会。

通过以上对数字经济相关问题的梳理，文章尝试结合数字经济的特有属性，以产业结构升级为视角构建分析框架，选取城市层面作为研究对象，重点探究公平效应中的区域差异问题，以期能够对数字经济、产业结构升级与共同富裕进行更为深入的研究。文章可能的边际贡献在于以下三个方面：

第一，在作用机制上，文章从三个维度更全面地评估了产业结构升级对于数字经济促进经济增长的间接影响，为中国坚持推进数字产业化、产业数字化提供了证据支持，深化了已有研究；

第二，在效应分析上，从简单地验证数字经济的经济增长效应，延展到通过关注经济增长的条件性效应和数字经济的非线性溢出效应进而分析数字经济的公平效应，多角度厘清了数字经济与共同富裕的关系；

第三，在数据获取上，文章采用了质量更好的校正后的城市夜间灯光数据作为城市层面经济发展水平的测度指标，相比以往的研究更能准确衡量经济增长在区域上的差异特征，更准确地讨论了共同富裕这一话题。

二、理论分析与研究假设

1.数字经济影响经济发展的作用机制

根据数字经济的基本特征和实质，数字经济对经济增长的影响主要基于两种路径：

第一，直接传导机制，主要表现为数字经济对经济增长的直接影响。具体体现在：一是数字经济既是一种数字技术，也是一种数据要素。数字经济对经济增长的贡献很难从劳动、资本等生产要素之外清晰地剥离出来[12]，其作用已渗透进增加产品价值、优化经营模式等各个领域，可以显著提高社会生产力，拉动地区经济[13]。且在当前社会环境日益复杂的情况下，数字经济也显现出其拉动经济增长的特殊韧性，不仅表现在电商、外卖等原本就依托数字技术的行业受疫情冲击较小，而且医疗、教育、培训等行业的数字化新模式也在蓬勃发展。二是数字经济可以降低交易成本，完善价格机制，提高交易效率。研究表明数字经济可以使资源、人员、物质等高效精准匹配，使消费者可以借助数字平台扩大选择范围，提高消费者福利，同时使商品跨区域流动范围更广[14]。三是数字经济可部分解决信息不对称问题。由于数字技术提升了信息的可靠性，无论是企业选择合作伙伴，还是消费者进行消费，均可通过线上声誉进行有效识别，倒逼企业和商家提升自身实力，减少“劣币驱逐良币”现象的发生，形成透明的交易、评价机制，促进经济发展实现良性循环。

第二，间接传导机制，数字经济是以数字技术为支撑，不断改造传统产业、发展新兴产业，通过赋能产业结构升级对经济增长产生间接影响。文章将产业结构升级细分为产业结构高度化的量的增加、产业结构高度化的质的提升及产业结构合理化，产业结构高度化的量的增加是指产业结构在数量层面实现从第一产业向第二、三产业的顺次推进；产业结构高度化的质的提升是指产业结构实现劳动密集型—资本密集型—技术密集型、低附加值—高附加值、低加工度—高加工度产业方向上的递进演进[15]；产业结构合理化是指产业之间协调能力的提高。因此，数字经济的经济增长间接效应具体体现在：一是数字经济不是替代性增长，它不仅可以维护和拓展原有的产业及市场，还可以激发和衍生出新产业、新业态，为劳动力市场提供新的就业岗位，形成新的经济增长点。二是数字经济依托人工智能、大数据等高新技术与传统产业之间形成联动效应和扩散效应[16]，同时也具有提升传统产业附加值的突破效应[17]，这种产业结构高度化的质带来的“结构红利”会产生正外部性，使经济持续增长[18]。三是数字经济的发展可以将数字技术融入生产的各个环节，实现资源的自由流动、合理分配，提高资源的利用效率、强化产业间的关联程度、实现产业间的协调发展[19]，进而推动经济增长。综上所述，文章提出如下假设：

假设H1：数字经济不仅可以直接推动经济增长，还可以通过增加产业结构高度化的量、提升产业结构高度化的质、促进产业结构合理化对经济发展产生间接的积极作用。

2.数字经济对经济发展的条件性效应

由于中国区域间经济发展水平的初始状态本就不同，而数字经济的发展状况与经济增长状况呈类似的分布特性。而且在发展初期，发达地区数字经济具有先发优势，其凭借着自然禀赋和区位优势使得数字经济的增速大于落后地区，又通过数字经济的正外部性进一步拉动经济增长，形成良性循环。而落后地区囿于自身的经济发展水平和技术水平较低，其数字经济的增速缓慢，吸收和扩散能力有限，被束缚在数字技术与经济发展的落后中，形成恶性循环。在这种极化力量的作用下，发达地区与落后地区经济发展水平的差距会越来越大[4]，据此，文章提出如下假设：

假设H2：在区域经济发展不同水平下，数字经济会扩大区域间经济发展水平的差距。

3.数字经济对经济发展的非线性效应

在数字技术发展初期，数字技术水平较低、基础设施建设不完备、研发成本较高、用户数量有限，导致数字经济对经济的增长效应扩散范围小、强度弱[20]。而由于数字技术的可共享性，在基础设施逐步完善的情况下，随着数字技术的发展和推广，用户数量持续增加、供给规模不断扩大，数字技术的边际成本随之下降，数字经济的增长效应呈几何式增长，即“梅特卡夫法则”在区域经济增长中成立。但是数字经济的高度发达也有可能导致数据垄断这一新的垄断形式的出现，从而降低生产效率、损害社会福利，减弱数字经济对经济增长的拉动作用[21]。据此，文章提出如下假设：

假设H3：数字经济对区域经济发展的影响存在非线性特征，这种非线性特征的存在可能是缩小区域经济发展水平差距的关键。

三、研究设计

1.模型构建

首先，为考察数字经济对经济发展水平的影响，建立如下基础计量模型：

式(1)中，下标t表示时间，下标i表示城市，ecoit为被解释变量，表示城市i在t时期的经济发展水平，digeit为核心解释变量，表示城市i在t时期的数字经济指标，xijt表示一系列控制变量，α0、α1、αj分别表示常数项和待估计系数，μi表示城市个体效应，λt表示时间效应，εit表示随机扰动项，且μi和εit不相关。

式(1)反映了数字经济对经济发展水平的直接影响，为进一步考察数字经济赋能产业结构升级影响经济发展的间接影响机制，引入中介变量，采用中介效应的三步法进行机制检验[22]。在假定式(1)中的系数α1显著性通过检验的基础上，设定第二步、第三步回归如下：

其中，Mit为中介变量，其他变量含义同上。

其次，为进一步讨论在不同经济发展水平下数字经济的条件性效应，借鉴Roger[23]提出的分位数回归方法，对式(1)继续进行估计。

最后，基准线性回归只能简单论证数字经济对经济发展的影响是否存在，由于中国区域间产业结构等因素的非均衡性，为探究数字经济的网络效应和边际效应可能对经济发展产生的非线性影响，基于Bruce[24]的研究成果，文章构建如下所示的面板门限模型：

其中，I(·)表示指标函数，qit为门限变量，η为待估门限值。式(4)表示的是单门限回归，可以根据计量检验步骤扩展至多门限回归。

2.变量测度与说明

（1）被解释变量

目前涉及经济发展水平的研究，多是选取地区GDP或人均GDP参与实证回归，但是近年来有学者认为，上述传统指标一方面受地方政府追求政绩等因素的影响而被人为高估[25]，另一方面也难以表征经济活动的空间信息[26]；而越来越多的学者研究证实夜间灯光数据可以作为GDP的有效替代指标[27]。夜间灯光数据分为两种（DMSP-OLS和NPP-VIIRS），由于这两种数据不可比，导致2013年前后的数据不连续，因此借鉴Chen等[28]的研究方法，基于深度学习模型通过自编码器实现跨传感器校正DMSP-OLS和NPP-VIIRS夜间灯光遥感数据，采用校正后的、连续的城市夜间灯光均值作为地区经济发展水平的测度指标，记为eco。

（2）解释变量

目前涉及城市层面的数字经济测度的研究较少，借鉴赵涛等[29]的方法，从数字普惠金融和互联网发展两个方面采用主成分分析法对数字经济进行测度，记为dige。互联网发展包括的四个子指标为：百人中互联网宽带接入用户数、百人中移动电话用户数、计算机服务和软件从业人员占城镇单位从业人员的比重、人均电信业务总量。

（3）中介变量

结合上文的理论分析，借鉴袁航、朱承亮[15]的研究，文章对产业结构升级的测度主要从产业结构高度化的量、产业结构高度化的质与产业结构合理化三个维度进行。

产业结构高度化的量(ais1)，该指标可刻画由第一产业占优势地位逐步向第二、三产业占优势地位的数量层面的演进过程，计算公式为：

式(5)中，kimt表示城市i第m产业在t时期占GDP的比重。

产业结构高度化的质(ais2)，该指标的内涵是产业之间的比例关系与各产业劳动生产率的乘积加权值，计算公式为：

式(6)中，kimt同式(5)，Kimt表示城市i第m产业t时期的增加值，Limt表示城市i第m产业t时期的从业人员，采用均值化方法消除Kimt与Limt比值的量纲。

产业结构合理化(theil)，文章借鉴泰尔指数的计算方法测度该指标，该指标可反映不同产业产值与就业的结构偏差。若该值为0，表明产业结构处于均衡水平；若不为0，其数值越大，则表明产业结构偏离均衡状态越远，产业结构越不合理，计算公式为：

式(7)中，kimt同式(5)，limt表示城市i第m产业在t时期从业人员占总从业人员比重。

（4）控制变量

为了更全面地分析经济发展过程中数字经济的影响，从金融、对外开放等方面选取控制变量：金融发展水平(fin)，用金融机构贷款余额比GDP表示；对外开放水平(open)，用实际使用外资比GDP表示；教育水平(edu)，用每万人中普通高校学生在校人数的对数表示；城市化水平(urban)，用人口密度的对数表示；政策效应(poef)，用教育与科技支出占财政支出的比重表示；绿化率(green)，用绿地面积比土地面积表示。

3.数据来源与描述性统计

文章选取2011—2019年282个城市的平衡面板数据进行分析。其中城市夜间灯光数据的原始数据来源于美国国家海洋和大气管理局(NOAA)，数字普惠金融指数由北京大学数字金融研究中心编制[30]，其余指标的原始数据来源于历年《中国城市统计年鉴》，个别年份的缺失值采用线性插值法补齐。各指标的描述性统计结果见表1。

表1 变量描述性统计

四、实证结果及分析

1.基准回归结果

表2为282个城市的基准线性估计结果。结合模型(1)和模型(2)的估计结果可发现，无论是否加入控制变量并控制城市个体和时间固定效应，数字经济对经济发展水平的影响均在1%水平下显著为正，此估计结果初步证实了数字经济可以推动经济增长，这验证了假设H1的前半部分。

表2 基准回归结果

从控制变量的估计结果来看，金融发展的回归系数在5%的水平下显著为正，说明金融发展状况良好可以使企业较容易获得贷款、扩大生产规模，从而推动当地经济发展。对外开放的回归系数在10%的水平下显著为负，说明引进外资有可能形成技术依赖，不利于经济发展。教育水平对经济发展存在促进效应，说明教育水平的提升可能使参与经济活动的劳动力质量提高，对经济发展起到正面辐射效应。城市化水平与经济发展水平呈正相关，说明城市规模扩张可以有效吸纳农村剩余劳动力，有利于经济增长。政策效应对经济发展水平存在正向影响，说明政府对科技和教育的重视与支持可以有效拉动本地经济的发展。绿化率的回归系数为负，但未通过显著性检验，可能原因在于，在部分政府官员以经济增长为核心目标的“晋升锦标赛”模式下，环境治理与经济增长存在一定的矛盾。

2.作用机制检验

基准估计结果表明，数字经济对经济发展具有促进作用，那么数字经济为什么会提升经济发展水平？其作用机制是什么？正如上文的理论分析，数字经济可能通过增加产业结构高度化的量、提升产业结构高度化的质、促进产业结构合理化影响经济增长。采用中介效应的三步法对以上作用机制进行检验，上文的基准回归结果已验证中介效应第一步，在此不再赘述，文章重点考察中介效应第二步与第三步的关键系数，结果如表3所示。此外，利用Soble检验与Bootstrap检验两种方法的检验结果也进一步证实了中介效应的存在。

表3 作用机制检验结果

模型(1)结果显示，数字经济对产业结构高度化的量的影响显著为正，模型(2)中，数字经济和产业结构高度化的量对经济发展水平的影响均显著为正，表明数字经济可通过增加产业结构高度化的量间接推动区域经济发展水平的提高。同理，结合模型(3)、(4)的估计结果可以看出，数字经济可通过提升产业结构高度化的质间接促进经济发展。由模型(5)、(6)可知，数字经济对产业结构泰尔指数的影响、产业结构泰尔指数对经济发展的影响均显著为负，这说明数字经济的发展能有效抑制产业结构偏离均衡状态，促进产业结构合理化，从而减弱产业结构偏离均衡状态给经济发展带来的负面影响。至此，假设H1得以全部验证。进一步从数值上来看，数字经济通过产业结构高度化的量、质和产业结构合理化促进经济增长的中介效应值分别为0.0614(0.0880×0.6978)、0.0655(0.2902×0.2260)、0.0522(|-0.0569|×|-0.9189|)，占总效应（总效应为直接效应和中介效应之和，值为0.3685）之比分别为16.66%、17.79%、14.18%，这表明数字经济通过产业结构高度化的质提升经济发展水平最为有效。总体看，数字经济对经济增长的直接效应均大于间接效应，即区域经济增长中的数字经济驱动以直接溢出为主。

3.稳健性检验

（1）更换被解释变量

为进一步验证选用城市夜间灯光数据表征经济发展水平的合理性，将人均GDP取对数作为夜间灯光数据的替代变量纳入模型，检验结果如表4中模型(1)所示。模型(1)的估计结果显示，数字经济对经济发展的影响依然显著为正，此结论与上文估计结果一致。

（2）剔除特殊城市样本

由于北京、上海、广州、深圳4个超大城市以及各省省会等30个城市的数字经济水平明显高于其他城市，为保证结果的稳健性，剔除上述特殊样本城市来分析数字经济对经济发展水平的影响，回归结果如表4中模型(2)、(3)所示。由模型(2)、(3)可知，在剔除特殊城市样本后，数字经济回归系数的方向与显著性均未发生实质性改变，此结论证明数字经济能够推动经济增长的结论具有稳健性。

（3）工具变量法

考虑到双向因果关系、样本自选择及数据结构等方面的原因，基准估计可能存在内生性问题，参考黄群慧等[31]的方法，选取各城市1984年年末的每万人电话机数量(tel)和每万人邮局数量(pos)作为数字经济的工具变量。但以上两个变量均为截面数据，无法直接参与面板数据的计量回归，借鉴Nunn等[32]的方法，将以上两个变量分别与历年互联网宽带接入用户数构造交互项作为数字经济的工具变量，记为iv_tel和iv_pos，采用两阶段最小二乘法（2SLS)进行估计，回归结果见表4中模型(4)～(7)。由模型(5)、(7)的回归结果可知，在考虑内生性问题之后，数字经济回归系数的方向及显著性均与上文一致，再次印证了基准估计结果是准确可靠的。

表4 数字经济影响经济发展水平的稳健性检验

4.进一步分析

（1）条件性效应分析

为进一步探究当城市经济发展水平不同时，数字经济对经济增长的影响是否存在差异，且考虑到面板分位数可以排除极值干扰，并能精准刻画出条件分布的样态，选取10%、25%、50%、75%、90%五个分位点进行面板分位数回归，回归结果见表5。由表5可知，数字经济的回归系数呈现递增趋势，且均通过了1%水平的显著性检验。这表明当城市经济发展水平不同时，数字经济的经济增长效应确实存在显著差异，对于经济发展水平落后的城市而言，数字经济的赋能效果有限，而对于经济发展水平领先的城市而言，数字经济的赋能效果更为明显，因此，数字经济会扩大城市间经济发展水平的差距，造成所谓的“数字鸿沟”，为实现共同富裕加大了阻力。由上述分析可知，假设H2成立。

表5 面板分位数回归结果

（2）非线性效应分析

结合上文的理论阐释，将数字经济作为门限变量进行门限效应存在性检验，经过boorstrap法反复抽样1000次后，结果表明数字经济通过单一门限检验，同理检验发现东、中、西部地区也均应采用单一门限模型进行分析。依此设定单一门限进行门限效应显著性检验，结果如表6中模型(1)～(4)所示。F统计量及其P值显示，数字经济门限变量在1%（仅东部地区为5%）的显著性水平下拒绝了无门限效应的原假设，即基于城市间数字经济的差异性，数字经济对经济增长的影响呈现非线性门限特征。对比发现，全样本的数字经济门限值略低于东部地区，但远高于中、西部地区，这表明东部地区有着更高的数字经济门限要求。

表6 门限效应自抽样检验结果

全国层面的门限回归结果如表7中模型(1)所示，基于模型(1)可知，单门限模型下数字经济变量的各区间系数均在1%水平下显著为正，说明在经济增长系统中出现了数字经济溢出的网络效应。当数字经济小于门限值1.8895时，数字经济的回归系数为1.4077；当数字经济跨越门限值后，数字经济对经济增长的促进作用有所减弱，回归系数降为0.7636。不难发现，在全国层面，随着数字经济数值的增大，数字经济对城市经济发展的影响表现出了显著的边际效应递减的非线性特征。

进一步对东部、中部、西部地区进行考察，相应的门限回归结果见表7中模型(2)～(4)。可以看到，随着数字经济的蓬勃发展，其对东部、中部、西部地区经济增长的非线性影响差异具体表现为：一是数字经济对东部地区经济发展的影响特征与全国层面基本一致，当数字经济超过门限值2.0434时，数字经济对区域经济增长的影响强度有所降低；二是中部地区数字经济跨过门限值1.0121后，其对城市经济发展的正向影响加大，存在边际效应递增现象；三是数字经济对西部地区经济发展的影响特征与中部地区基本一致，当数字经济大于门限值0.4237时，影响强度有所攀升，呈现出边际效应递增的趋势。相较于全国层面和东部地区而言，中部、西部地区的经济增长有着较低的数字经济门限约束，且数字经济边际效应递增规律的存在也证明了，在这两大地区数字经济对经济发展的促进作用有着较为明显的后发优势。特别是西部地区，考察期内占比约60.97%的西部城市数字经济指数未达到0.4237，充满了发展潜力。

表7 门限回归结果

结合文章的条件性效应分析可知，虽然在经济发展水平不同的条件下，数字经济确实会加剧城市间经济发展水平的差距。但是数字经济是否真的会造成所谓的“数字鸿沟”、阻碍共同富裕的实现，这还取决于各城市数字经济的发展速度差异。且由门限回归结果可知，数字经济对经济增长的促进作用在东部地区边际效应递减，在中部、西部地区边际效应递增，这足以证明深入推动数字经济的快速提升将可能是中、西部地区缩小与东部地区经济增长差距的有效战略手段，可将“数字鸿沟”转为“数字红利”，加快推进共同富裕的实现。至此，假设H3得到验证。

以上研究表明，数字经济与区域经济增长之间存在正向的非线性特征，但是这是否意味着只要提升数字经济指数，就一定能提高区域经济发展水平呢？事实上，数字经济对经济增长的影响不仅受到自身水平的作用，更可能还存在其他方面的影响。基于此，分别将产业结构高度化的量、质及产业结构合理化作为门限变量进行门限效应存在性检验，结果表明：产业结构高度化的量、质通过双重门限检验，产业结构合理化未通过门限效应检验。在此基础上设定双重门限进行显著性检验，结果如表6模型(5)、(6)所示，门限回归结果如表7模型(5)、(6)所示。

由回归结果可知：第一，当产业结构高度化的量依次跨越2.3929、2.5075时，数字经济对经济发展的促进作用是先增大后减弱，说明第二区间内产业结构高度化的量对数字经济推动经济增长的强化效果最大，即存在最优区间，但截至2019年，仅北京、天津等44个城市（占样本量的15.60%）产业结构高度化的量超过了2.5075，中部、西部地区的城市仍存在较大的挖掘空间；第二，当产业结构高度化的质依次跨越1.2940、1.9949时，数字经济对城市经济发展的促进作用是持续增强的，回归系数从0.8573提升至2.5218，且对应的各门限区间显著变大，表明产业结构高度化的质可以正向强化数字经济对经济发展水平的提升。此估计结果不仅证实了上文选取产业结构高度化的量与质作为中介变量的合理性，亦可证明中、西部地区若想扭转“数字鸿沟”为“数字红利”，提升产业结构高度化的质是重中之重。

五、结论与对策建议

文章立足于数字经济蓬勃发展带来的新经济增长点，从产业结构升级的视角切入，在引入校正后的连续的城市夜间灯光数据的基础上，基于城市层面数据，运用面板固定效应模型、中介效应模型、面板分位数模型和门限模型，从增长效应和公平效应两个方面实证检验了数字经济对共同富裕的影响。主要结论如下：

第一，数字经济明显促进了经济增长，已成为新时代中国经济发展的重要引擎，通过引入工具变量等方法进行稳健性检验，该结果依然成立。第二，数字经济能够通过增加产业结构高度化的量、提升产业结构高度化的质、促进产业结构合理化以此间接推动经济增长，但文章结论表明间接影响均弱于直接影响。第三，经济发展水平越高的区域，数字经济对经济增长的促进作用越明显，从而导致区域间经济差距扩大。第四，数字经济对区域经济发展的影响存在非线性特征，在东部地区有着更高的数字经济门限要求，数字经济对经济增长的作用正向但边际效应递减，而在中部、西部地区释放数字红利有着相对较低的门限要求，数字经济对经济增长的作用正向且边际效应递增；且产业结构高度化的量、质还可正向强化数字经济的非线性溢出特征。

基于以上实证结果，文章提出如下政策建议：第一，当前中国正处于扎实推进实现共同富裕的新征程上，应高度重视与肯定数字经济对经济增长的显著作用。发挥政府的引导与支持作用，加大对数字经济的投资强度和规模，加快推动数字技术与各个领域的相互融合，保持中国数字经济在世界上的领先优势。第二，充分发挥产业结构升级的传导作用，打造数字经济新优势，赋能传统产业转型升级，催生新产业新业态新模式，壮大经济发展新引擎。第三，深刻把握数字经济的条件性效应，优化数字资源配置。在巩固经济发达地区发展优势的同时，适度推动数字资源和扶持政策向落后地区倾斜，引导数字资源积极向落后地区流动和扩散，弥补落后地区数字经济的发展短板，尽可能打破“数字鸿沟”的约束，促进共同富裕的实现。第四，由于东、中、西部地区呈现出差异化的非线性特征，这就要求数字经济的发展策略不能是一成不变的，各区域应结合自身的自然禀赋、发展进程，制定差异化的发展战略。虽然东部地区的经济增长对数字经济有着更高的门限要求，但是大约半数以上城市尚未达到这一门限值，这些城市仍需注重加强数字经济的规模扩张，而对于那些达到门限要求的城市，应重视数字经济正向但边际效应递减的非线性特征，注意提防数字经济高度发展可能带来的数据垄断，加大对数据垄断的监管力度。中部、西部地区的经济增长相对东部地区而言，有着较低的门限要求，且数字经济对区域经济增长具有正向且边际效应递增的非线性特征，中部、西部地区的城市可充分利用这些特性，形成“后发优势”，把握住数字经济提供的这一次难得的“弯道超车”机遇，扭转“数字鸿沟”为“数字红利”，为早日实现共同富裕增添助力。同时，各地区不应忽视产业结构升级的强化作用，应积极制定符合自身发展的产业政策，正确推进各产业间的递进演进。