数字经济发展与家庭非工资性收入差距研究

易小丽 孙振华

一、引言

提高居民收入，缩小收入差距是实现全体人民共同富裕的重要基础条件。一个社会的高度富裕由其高收入水平、高财产积累和高水平公共服务来决定，它们也决定了社会成员的整体福祉水平和发展能力(李实，2021)。《中华人民共和国2022年国民经济和社会发展统计公报》数据显示，我国居民人均可支配收入为36883元，比上年实际增长2.9%。其中，城镇居民人均可支配收入达到49283元，比上年实际增长1.9%；农村居民人均可支配收入达到20133元，比上年实际增长4.2%；居民收入稳步提升，但收入差距仍存在。其中，非工资性收入不平等正逐渐成为我国居民收入差距存在的重要原因。《中国统计年鉴(2022)》数据显示，2021年，我国居民可支配收入中非工资性收入占比已达到44%，其中已有5个省份居民非工资性收入占比超过50%。非工资性收入已经成为我国居民收入的重要来源。党的二十大报告提出，完善按要素分配政策制度，探索多种渠道增加中低收入群众要素收入，多渠道增加城乡居民财产性收入。

随着新一轮产业革命和科技革命的持续发力，数字经济不仅在核心产业上形成增量发展，而且全方位地渗透到传统产业之中，成为推动高质量发展的新动能，是在高质量发展中促进共同富裕的重要力量。数字经济的快速发展，为提升居民非工资性收入，推动全体人民共同富裕提供了新思路。本文首先回顾总结已有文献对我国居民收入结构的研究，然后讨论并实证检验数字经济对提升我国居民非工资性收入，助推实现全体人民共同富裕的作用机制，最后提出促进居民非工资性收入增长，实现全体人民共同富裕的路径和政策建议。

二、文献综述

随着数字经济的发展以及全体人民共同富裕目标的提出，学界对数字经济与居民收入之间的关系展开了较为丰富的研究。对于数字经济能否提升我国居民家庭收入，已有研究得出了较为一致的结论，认为数字经济发展能够提升居民收入。如焦音学和柏培文(2021)将数字经济要素纳入刻画产业劳动收入份额潜在影响因素的理论模型，探究数字经济发展对我国不同产业以及总体收入份额的影响，实证研究发现，数字经济发展对我国第二、第三产业劳动收入增长具有积极影响，但对第一产业影响不显著。唐红涛和谢婷(2022)构建耦合协同模型，利用家庭微观数据研究发现，数字经济发展不仅可以促进居民增收致富还可以促进居民消费。陈飞等(2022)研究发现，数字经济发展能够显著降低以收入为导向的农户多维相对贫困程度。何宗樾和宋旭光(2020)探究了数字经济与家庭就业决策之间的关系，发现数字经济对非农就业，特别是受雇型非正规就业具有显著的促进作用，从而有利于稳定并提高劳动者收入。刘晓倩和韩青(2018)研究发现互联网的使用可以通过提升农产品市场价值，提高农村居民就业水平和非农就业率，促进农村居民创业等途径提高农村居民收入，并且对农业收入、经营性收入、工资性收入和其他收入均有显著提升效果，其中对农业收入的影响最大。

除探究整体收入水平，已有文献还从不同角度论述了数字经济发展能否缩小我国家庭居民收入差距，但结论不一。在城乡差距上，大多数研究认为数字经济发展能够缩小城乡收入差距。冀福骏(2023)认为数字经济发展存在缩小城乡收入差距的效应，该效应主要通过提高农民收入实现。周慧等(2022)研究发现数字经济对缩小城乡多维差距具有显著的正向促进作用，其中，对中部地区的影响最大，东部地区次之，西部地区较低。也有研究认为，数字经济发展对我国城乡居民收入差距存在非线性关系。陈文和吴赢(2021)通过构建省际面板数据研究发现，数字经济发展与居民收入差距间存在倒“U”形关系，在发展初期，数字经济能够缩小城乡居民收入差距，但随着数字经济的进一步发展，则可能会产生数字鸿沟问题。李晓钟和李俊雨(2022)认为，数字经济发展初期受基础设施等方面的差异影响，城乡居民收入差距会扩大，而随着农民思想理念转变、生产成本降低、生产效率提高，农业收入水平会提高，城乡收入差距趋于缩小呈现出先增大后降低的倒 “U” 形发展态势。

在收入差距上，刘诚(2022)认为，数字经济打破了传统职业对工作时间和地点的限定，也极大地改变了许多行业的生产流程和运营规则，降低了相关职业对所需劳动力的技能要求，使得低技能家庭也可以有收入增长机会。而罗小芳和王素素(2021)利用家庭数据研究发现，数字经济发展对不同收入群体的收入增长均具有显著的促进作用，且对低收入群体作用效果更加明显。柏培文和张云(2021)认为，数字经济通过要素重组升级、再配置引致的效率变革与产业智能化削弱了中低技能劳动者的相对收入权，但通过数字化治理模式改善了中低技能劳动者的相对福利效应。也有学者具体到不同收入来源分析，如尹志超等(2021)认为数字鸿沟的存在显著降低了我国居民家庭总收入，对工资性收入、工商业收入、财产性收入、转移性收入和其他收入均有负向影响，并且对低收入家庭的收入负向影响更大。樊轶侠等(2022)认为数字经济对城乡居民工资性收入差距和财产性收入差距影响呈现“U” 形，对城乡居民经营性收入差距影响呈现倒“U”形。

综合来看，已有文献对数字经济与居民收入的研究主要集中于居民工资性收入，少有文献以居民经营性收入、财产性收入以及整体非工资性收入作为主要研究对象，并且相关实证研究主要聚焦于农村居民，探讨数字经济对城乡收入差距的影响。除此之外，已有数字经济对居民家庭收入的作用机制研究主要集中于家庭创业、劳动者技能、城镇化率等现实因素，较少涉及居民主观意愿。理论上，数字经济发展不论是对城镇居民还是农村居民都存在重大影响，并且，随着我国居民收入水平不断提升，非工资性收入占比也不断提高，数字经济对居民非工资性收入也有重要影响。最后，数字经济发展带来的巨大红利正逐渐被释放，人们积极利用数字技术的主观意愿正不断增强，这势必会影响数字经济的作用发挥。

基于此，与已有的研究相比，本文可能的贡献有：第一，从微观视角出发，探究数字经济发展对居民家庭非工资性收入的影响。第二，以居民经营性收入、财产性收入以及整体非工资性收入为主要研究对象，讨论数字经济发展对家庭非工资性收入总数和收入差距的影响。第三，提出数字素养和金融资源可获得性两个渠道，探讨家庭居民数字技术认知水平以及金融资源约束对家庭非工资性收入的影响。

三、理论分析

(一)数字经济发展与家庭非工资性收入水平

数字经济的蓬勃发展打破了时间限制，使资源配置更加合理，极大便利了居民信息获取，帮助居民家庭通过多种方式获取财产性收入、经营性收入等，优化了家庭收入结构，为家庭非工资性收入增长提供助力。一方面，数字经济是重组要素资源的关键力量，为活跃市场主体、促进家庭创业带来新契机(Evans &Jovanovic，1989；韩艳旗和郭志文，2022)，提高了居民家庭经营性收入。首先，数字经济发展能够带动营商环境优化(邹琪和樊丽，2022)，为家庭创业增收提供良好的外部环境。其次，互联网等数字技术的广泛应用，为家庭提供了便捷有效的社交渠道，既有利于拓展家庭社交网络，提高社会资本，也增强了信息获取能力，激发家庭创业意愿。最后，数字技术的支持也极大提高了家庭创业成功率，如电子商务和移动支付工具的广泛使用为农村打开了广阔的线上空间，《中共中央国务院关于做好2022年全面推进乡村振兴重点工作的意见》提出，实施“数商兴农”工程，推进电子商务进乡村，支持和促进农业生产发展与乡村产业振兴，促进农民增收。

另一方面，数字经济发展也提高了居民家庭理财的效益，从而提高家庭财产性收入。首先，数字经济发展提高了家庭理财意识和能力，通过互联网等数字技术应用，家庭居民可以更加便捷地掌握理财和投资相关知识，提升进行投资等经济决策的意识与能力，并从购买理财产品中获益，从而提高家庭财产性收入。其次，数字技术应还能够为权益匹配和权益保护提供更为透明的市场环境(单德朋等，2022)，从而拓宽家庭理财渠道，盘活家庭闲置资产，多元化促进家庭闲置资产价值实现。最后，智能投顾等数字工具的使用也有助于居民进行理财管理，增加家庭财产性收入，扩大财产性收入占家庭总收入的比重。基于此，本文提出以下假设。

H1：数字经济发展能够提升家庭整体非工资性收入增长。

(二)数字经济发展与家庭非工资性收入差距

数字经济虽然能够拓宽家庭信息获取渠道，缓解创业融资约束，有利于资源优化配置，从而提升家庭非工资性收入水平，但已有文献表明，数字经济促进家庭非工资性收入的效果，在不同人群、不同地区上存在异质性，可能会导致家庭非工资性收入差距扩大。

首先，城镇居民与农村居民在资源禀赋、营商环境等方面具有显著差异，数字经济发展可能会加大城乡非工资性收入差距。一方面，相对于农村居民，城镇个体工商户在营商环境、经营经验，以及客源等方面具有显著优势。数字经济发展又进一步拓展了线上营销渠道，缓解了短期资金约束，为城镇居民经营性收入提高注入新的动力。而农村居民在创业经营经验上处于劣势，缺乏相关战略及人才支持，并且营销产品多为附加值低的初级农产品，经营性收入提高范围有限。另一方面，城镇居民往往持有房产、车辆等高净值资产，并且社交范围广，社会资本高，金融交易经验丰富。而我国农村居民的财产性收入主要来自土地等生产资料的经营权流转收入，由于地理位置上的限制，其变现能力较弱，回报率也较低(方毅等，2021)。因此，相对于农村居民，数字经济更能够提高城镇居民非工资性收入，有可能会加剧城乡收入差距。

其次，数字经济本质上是知识型经济，依托数字经济提升家庭非工资性收入，可能会受到家庭人力资本水平的影响。受教育水平高的家庭，能够更好地应用数字技术，将其转化为增加家庭收入的有力工具。并且，丰富的知识储备也有利于家庭成员识别互联网虚拟空间冗杂的信息，从而过滤无用以及虚假信息，保留有益内容，更好地利用数字技术为自己服务。而对于受教育水平较低的家庭而言，数字技术更多的可能是作为日常娱乐休闲的工具，难以转化为扩展信息渠道、促进创新创业的辅助手段，从而也较难发挥数字经济的增收效应。因此，数字经济可能更有利于提升人力资本水平较高家庭的非工资性收入，从而扩大家庭收入差距。

最后，数字经济以数字技术为依托，数字基础设施是数字经济发展的技术基础，地区数字基础设施建设水平会直接影响数字经济提升家庭非工资性收入的效果。在我国城市化建设进程中，城镇化率较高的地区往往具有较为完善的数字基础设施，更有利于数字信息的普及与应用。而城镇化率较低的地区可能会因为交通不畅、网速不稳定等问题，难以充分获得数字经济发展带来的数字红利，从而不利于家庭非工资性收入提升。因此，数字经济促进家庭非工资性收入提升可能存在区域异质性，有可能扩大家庭非工资性收入差距。基于此，本文以下提出假设。

H2：数字经济发展促进家庭非工资性收入增长的效果存在城乡差异、人力资本差异以及城镇化水平差异，可能导致家庭非工资性收入差距扩大。

(三)数字经济发展影响家庭非工资性收入的机制

在数字经济的带动下，我国数字基础设施和数字化应用场景不断发展，数字素养已经成为我国家庭居民日常工作学习和生活必备的基本素质。数字素养包括对数字技术重要性的认识程度，以及对接受数字技术应用的主观意愿。随着数字经济快速发展，我国居民数字素养不断提升。一方面，数字技术渗透到企业内部，与企业内部生产、管理、营销等流程充分融合，不仅优化了企业内部流程，变革了管理方式，也提高了企业运营效率和创新能力。同时，数字技术应用也为家庭抵御外部风险提供助力。例如，新冠疫情期间，在线会议、线上办公、云教育、在线培训等新模式为维持企业单位正常运行、促进个人全面发展提供了重要保障，真正做到了“停工不停产，停课不停学”，数字技术的重要性得到广泛认可。

另一方面，数字技术以“互联互通”为主要特征，通过互联网将个体活动充分融入社会体系之中，带来社会交往领域的变革，通过数据联通，使每个人进入网络虚拟空间，提升个人数字参与程度，有助于社会个体维系与亲人朋友之间的关系，做到“虽相隔万里却近若咫尺”；同时，有助于他们积累社会资本，进行更充分的社会互动，从而提升他们的幸福感(杨阳等，2022)。社交平台、网上购物、虚拟现实、短视频自媒体等现代数字技术应用已经成为我国居民日常生活必不可少的一部分，成为提升居民幸福指数的关键，家庭居民接受数字技术应用的主观意愿不断增强，加深了对数字技术的信赖感和依赖度。数字素养的提升会推动家庭积极融入数字经济时代，提高家庭数字技术使用频率和适用范围，从而不再仅把数字技术作为日常生活的辅助工具，数字技术正逐渐成为家庭获取市场信息的主要方式，成为家庭获取非工资性收入的得力助手。基于此，本文提出以下假设。

H3：数字经济发展通过提升居民家庭数字素养水平，促进家庭非工资性收入增长。

数字经济快速发展，同样也带来了金融领域的巨大变革，助力经济增长(Kapoor，2013)，为家庭非工资性收入提升带来契机。一方面，传统金融以线下交易服务为主，其发展在很大程度上受地理与时间上的限制，无法为居民提供及时有效的金融服务。而数字技术帮助传统金融从线下搬到线上，打破了传统金融服务时空限制，降低了金融交易成本，极大增强了金融交易便利性，满足了居民金融服务需求。例如，网上银行、第三方支付、数字人民币等新兴事物如雨后春笋般不断涌现，使居民足不出户就可以享受到便捷的金融服务，也提升了居民参与金融交易的意愿，优化了居民家庭资产配置效率，提升居民财产性收入。

另一方面，金融机构与家庭居民之间的信息不对称，是制约金融机构向家庭提供金融服务的重要因素(Stiglitz &Weiss，1981)。在传统金融体系下，金融机构缺乏大多数“长尾用户”的信用信息，无法准确识别用户信用等级，难以向用户提供服务。数字技术的应用能够帮助金融机构通过获取居民日常网络财务信息，对用户进行信用评级，填补了信用空白，通过网络足迹填补传统征信体系空缺，拓展金融的服务范围和触达能力，从而为大量传统金融体系无法触及到的“长尾用户”提供资金便利，这促使金融资源分配更加有效，金融普惠性不断提升，缓解了家庭经营的资金约束，从而促进创业活动(Bianchi，2010)，助力家庭经营性收入提高。基于此，本文提出以下假设。

H4：数字经济发展通过提升家庭金融资源可获得性，促进家庭非工资性收入增长。

四、实证分析

(一)数据来源

本文数据来自北京大学中国社会科学调查中心的中国家庭追踪调查(China Family Panel Studies，CFPS)项目。CFPS样本数据覆盖25个省(区、市)，目标样本规模为16000户，调查对象包含样本家户中的全部家庭成员。调查内容涵盖家庭经济活动、教育成果、家庭关系与家庭动态、人口迁移、健康等在内的诸多主题，旨在通过跟踪收集个体、家庭、社区三个层次的数据，反映中国社会、经济、人口、教育和健康的变迁，是一项全国性、大规模、多学科的社会跟踪调查项目，能够较为全面地反映家庭基本生活状况。

(二)变量定义

1.被解释变量

本文被解释变量为家庭非工资性收入，非工资性收入指的是劳动者除工资报酬之外的收入，一般包括经营性收入、财产性收入和转移性收入等。经营性收入指的是家庭或者家庭成员从事生产经营活动所获得的收入。财产性收入指的是家庭拥有的财产，如房屋、车辆、存款等，参与社会生产和生活活动所产生的收入，一般包括利息收入、转让承包土地经营权租金收入、出租房屋收入等。转移性收入指的国家、单位、社会团体对住户的各种经常性转移支付和住户之间的经常性收入转移。由于转移性收入相对独立，与数字经济关联性不强，因此不作为本文研究的重点。在实证分析中对家庭非工资性收入、经营性收入和财产性收入均做对数化处理。

2.关键解释变量：数字经济发展指数

目前，关于数字经济具体测度的相关文献较多，主要通过构建不同维度的综合性指标进行评价，但未形成统一标准，如王军等(2021)从数字经济的条件、应用与环境出发，基于2013～2018年30个省(区、市)的面板数据，构建数字经济发展水平评价指标体系。张雪玲和焦月霞(2017)从信息通信基础设施、信息通信技术初级应用、信息通信技术高级应用、企业数字化发展及信息通信技术产业发展五个维度构建我国数字经济发展评价指标体系。本文借鉴刘军等(2019)的做法从信息化发展、互联网发展和数字交易发展三个维度选取相关指标衡量数字经济发展，包括互联网普及程度、地区电子商务销售额、移动电话普及率和数字产业从业人员。其中，互联网宽带用户数、规模以上企业电子商务销售额、每百人拥有移动电话部数数据来源于国家统计局；地区户数、各行业城镇单位就业人员及城镇总就业人员等来源于各地区统计年鉴，由作者自行收集整理。同时，参考赵涛等(2020)的做法，引入北京大学数字金融研究中心和蚂蚁金服集团共同编制的数字普惠金融指数作为数字金融发展水平测度共同建立数字经济发展指标体系，该指数基于支付宝的用户交易数据，能够较好地反映我国各地区数字普惠金融发展现状及其变化。吴雨等(2020)认为，数字经济时代发展衍生出数字金融，数字金融在互联网、大数据、云计算等数字技术的加持下，极大地提升了家庭获取金融服务的效率，降低了金融服务、信用评估风险和信息不对称，有利于优化家庭金融资产配置，促进家庭财富增长。为缓解可能存在的内生性问题，本文采用滞后一期的相关数据衡量地区数字经济发展水平，详细指标体系描述见表1。

表1 数字经济发展指标体系

3.中介变量：数字素养、金融资源可获得性

数字经济发展带来的巨大数字红利，逐渐提高了我国家庭居民对数字技术重要性的认识程度，以及对接受数字技术应用的主观意愿，从而提高了居民家庭整体数字素养。数字素养是家庭利用数字技术提升自身收入水平的重要能力，有助于提升家庭非工资性收入。本文以家庭调查问卷中被访问人对“是否上网”“使用互联网学习/工作/社交/娱乐/商业活动的频率(次)”以及“使用互联网进行学习/工作/社交/娱乐/商业活动的重要程度”三个问题的回答组成综合变量衡量个体数字素养水平，其中如“从不上网”则直接赋0，然后以家庭为单位进行加总，最后求出家庭平均数字素养，作为家庭数字素养的衡量指标，该指数越高，表明家庭的数字素养越高。

数字经济发展，尤其是数字金融的发展，改善了金融资源错配，缓解了金融约束，大大增强了金融普惠性，使家庭获取金融资源支持的门槛降低。金融资源可获得性提升有助于家庭经营获取资金支持，优化家庭资产配置，促进家庭非工资性收入提高。本文以家庭调查问卷中被访问家庭“是否有待偿银行贷款”以及“是否有金融资产”衡量家庭金融资源可得性。如果被访问家庭有待偿银行贷款或者金融资产赋1，否则赋0。

4.其他控制变量

为了更全面衡量数字经济发展对家庭非工资性收入的影响，本文进一步控制了户主层面、家庭层面以及地区层面的控制变量。户主层面控制变量包括户主年龄、户主性别、户主婚姻情况和户主学历水平，其中，以家庭经济数据库中“财务问题回答人”作为户主标识，剔除其中未满18岁的样本。户主性别=1，代表户主为男性；户主性别=0，代表女性。户主婚姻情况=1，代表户主已婚有配偶；户主婚姻情况=0，代表未婚或丧偶。户主受教育水平，文盲/半文盲=0，小学毕业=6，初中毕业=9，高中/中专/技校/职高=12，大专毕业=15，大学本科=16，研究生及以上=19。家庭层面控制变量包括家庭规模、家庭少儿比例和老年人比例，家庭规模用家庭人口数代表，家庭少儿比例为家庭中未满16周岁的成员占家庭人口数的比例，老年人比例则为家庭中年龄超过60周岁成员占家庭人口数的比例。地区层面控制变量中，本文将家庭所在的省(区、市)分为东部、中部和西部地区，东部地区=1，中部地区=2，西部地区=3，以控制地区特征变量。将户主层面和家庭层面控制变量数据由CFPS数据集相关数据计算整理获得，东部、中部、西部地区分布划分来源于国家统计局网站公布的划分标准。剔除缺失数据样本后得到连续跟踪调查的3364户家庭样本。具体变量的描述性统计见表2。

表2 变量的描述性统计

(三)基准回归

1.回归模型

本文研究数字经济对家庭居民非工资性收入的影响，主要包括经营性收入与财产性收入，构建了如下双向固定效应模型：

(1)

(2)

(3)

其中，Nwageijt、Noperijt、Npropijt分别表示t年j地i家庭的非工资性收入、经营性收入和财产性收入，DIFi，t-1表示家庭所在省(区、市)数字经济发展水平，即数字经济发展指数，采用滞后一期的数据以减轻内生性影响。Xijt表示户主、家庭及地区层面的相关控制变量。νi为家庭个体固定效应，φt为年份固定效应。εijt表示随机误差。

2.基准回归分析

本文首先分析数字经济与家庭总体非工资性收入的关系，然后将家庭非工资性收入进行分解，进一步研究数字经济对居民经营性收入与财产性收入的影响。

表3第(2)列报告了基本回归模型的估算结果，因变量为家庭非工资性收入。结果显示，数字经济发展对家庭非工资性收入的回归系数为0.1239，在1%的水平上显著为正，这表明数字经济发展能够促进家庭非工资性收入增长，验证了H1。

表3 数字经济对家庭非工资性收入的影响

控制变量回归结果显示，户主层面上，户主年龄显著为负，表明户主越年轻越有利于提升家庭非工资性收入，数字经济以互联网技术为支撑，而老年人对互联网、智能手机等数字设备的使用明显不如年轻人有优势，这符合直觉。户主性别回归系数显著为正，表明数字经济更有利于男性管理财务的家庭提升非工资性收入。一种可能的解释是，男性相对女性往往偏好风险，倾向于参与风险性金融投资从而获取非工资性收入。户主婚姻状况和健康状况的回归系数不显著，表明婚姻状况和健康对家庭非工资性收入水平影响不大。户主学历水平的回归系数显著为正，表明户主学历水平越高，家庭富裕程度也趋向于越高。可能的原因在于，数字经济的核心是知识型经济，户主学历水平较高的家庭整体知识水平也会较高，因此更有利于借助数字经济浪潮实现家庭财富增长。家庭层面上，家庭规模的回归系数不显著，表明家庭人口总数的多少对家庭非工资性收入影响不大。家庭老年人比例和少儿比例回归系数显著为负，表明如果家庭中老年人和儿童占比较大，不利于提升家庭非工资性收入，可能的原因是，老人和儿童占比较高的家庭，往往负担较重，更多依靠稳定工资性收入维持家庭开销，较少参与不稳定的经营活动或者风险性投资项目，因此不利于家庭非工资性收入水平提升。地区层面控制变量显著为负，表明数字经济更有利于促进东部地区家庭非工资性收入提升。相对于中部和西部地区，东部地区数字基础设施完善，人力资本水平相对较高，为家庭非工资性收入提升提供了有利条件。

进一步对家庭经营性收入与财产性收入进行回归分析，表3的第(3)、第(4)列分别是数字经济对经营性收入与财产性收入的回归结果。结果显示，与大多数文献结论类似，数字经济发展不仅对家庭经营性收入的回归系数显著为正，对家庭财产性收入的回归系数也显著为正。表明数字经济发展既能够提升家庭经营性收入也能够提升家庭财产性收入，从而有助于提升家庭总体非工资性收入。

为解决模型可能存在的内生性问题，除采用滞后一期的数字经济发展指数来减轻可能存在的反向因果问题，本文进一步采用工具变量法来进行回归分析。借鉴张勋等(2021)的做法，选取所在省省会到杭州的球面距离×全国 (除本省)数字经济发展指数均值作为工具变量。一个好的工具变量需要满足外生性和相关性两个条件，家庭所在省省会城市到杭州的球面距离满足工具变量的外生性，但它不会随时间变化，相关性通常偏弱，将其与数字经济发展指数均值进行交互，可增强工具变量的相关性。同时，为强化工具变量的外生性，剔除了家庭所在地区数字经济发展的影响。表3第(4)、第(5)列结果显示，数字经济发展指数的回归系数显著为正，控制变量结果与基准回归基本一致。在第一阶段回归中，工具变量的系数显著为负，符合直觉，方程一阶段F值为123.23，不存在弱工具变量。Hansen检验通过了工具变量外生性检验，回归结果与基准回归基本相同，数字经济发展指数的回归系数为正，说明数字经济有助于提升家庭非工资性收入，进一步验证了H1。

3.稳健性检验

在基准回归模型基础上，本文进一步通过剔除直辖市、上下10% 缩尾、替换核心解释变量进行稳健性检验，以验证模型结论的稳健性。我国各直辖市经济发展水平相对高于其他省(区)，将各省(区)与各直辖市放在一起进行回归分析会对回归结果产生影响，剔除直辖市的回归结果显示，数字经济发展的回归系数依然在1%的水平上显著为正。剔除家庭总收入水平较高的10%和水平较低10%的回归结果显示，该系数仍旧显著为正。除此之外，参考韩兆安等(2021)对我国省际数字经济发展水平的测度结果，替换本文计算的数字经济发展指数对家庭非工资性收入做回归分析，回归系数仍显著为正。以上各检验进一步证实了本文结论的稳健性(见表4)。

表4 稳健性检验

4.异质性检验

为进一步探究数字经济发展和家庭非工资性收入之间的内在关系，本文进行了异质性检验，探讨不同情形下数字经济发展影响家庭非工资性收入水平的差异性。

(1)数字经济发展扩大了城乡家庭非工资性收入差距。

为了探究数字经济发展是否会扩大家庭非工资性收入差距，根据调查问卷中城乡分类情况，将样本数据分为城镇居民和农村居民两类子样本，分别进行回归分析。

表5报告了子样本分类回归的结果。第(1)、第(2)列报告了数字经济对城镇和农村两类家庭总体非工资性收入的回归结果。其中，数字经济发展指数的回归系数均显著为正，表明不论是对于城镇家庭还是农村家庭，数字经济发展都能够促进其非工资性收入增长。但同样注意到，两组之间系数大小具有显著差异，数字经济发展更能提升城镇家庭非工资性收入。一种可能的解释是，城镇家庭在人力资本、基础设施、公共服务等方面显著优于农村家庭，导致数字经济发展对农村家庭非工资性收入水平的提升效果弱于城镇家庭。

表5 数字经济发展与城乡家庭非工资性收入

进一步细化分析家庭经营性收入和家庭财产性收入发现，对于城镇和农村家庭的经营性收入和财产性收入，数字经济发展均有提升作用，但检验的结果表明两组系数也存在显著差异。家庭经营性收入方面，数字经济提升城镇家庭经营性收入水平的效果优于乡村家庭，原因可能是数字经济发展为城镇个体工商户家庭打通了线上线下两个渠道，拓展了线上线下两种营销模式，从而有助于经营性收入提高。而我国农村家庭大多从事农业经营生产，虽然数字经济发展帮助农户提高销量，提升农产品价值，但农产品价值提高的程度有限，增收效果略逊一筹。

家庭财产性收入方面，数字经济发展促进城镇家庭财产性收入提高的效果优于数字经济提升农村家庭财产性收入的效果，可能的原因是城镇居民往往拥有房屋、车辆等高价值资产，并且金融交易经验相对丰富，数字经济发展拓展了信息渠道，便利了金融交易，因此提升了城镇家庭获取财产性收入的能力。但农村居民财产性收入往往来自土地流转承包的收入、闲置农具租赁收入等，在数字经济的推动下，虽然能够增强信息获取能力，提升土地流转效率，但流转土地收入难以有较大提高，难以带来较高的财产性收入。综上，数字经济发展有可能扩大城乡家庭非工资性收入差距。

(2)数字经济发展扩大了不同人力资本水平家庭非工资性收入差距。

本文进一步探究了数字经济发展对不同学历水平家庭的非工资性收入影响的异质性，按照家庭平均学历水平将样本家庭分为高学历组和低学历组分别进行回归分析。

表6报告了分样本回归结果。数字经济发展分别对高学历和低学历组家庭总体非工资性收入的回归结果显示，数字经济发展对两类家庭的非工资性收入均有提升作用，进一步参考连玉君和廖俊平(2017)的做法，采用Chow检验，检验同一分组下核心解释变量系数是否具有显著差异。检验结果表明，数字经济发展对不同学历组家庭的回归系数存在显著差异，数字经济发展对高学历水平家庭的非工资性收入提升效果更佳。对家庭经营性收入和财产性收入的回归结果显示，数字经济发展对受教育水平高的家庭和受教育水平低的家庭经营性收入和财产性收入均有提高作用，在家庭经营性收入回归分析中，高学历组与低学历组之间系数存在显著差异，而在家庭财产性收入回归分析中不具有显著差异。可能的原因在于，一方面，数字经济运用需要掌握一定的数字技能，受教育水平较低的家庭往往只能应用较为普通的数字技术。另一方面，受教育水平高家庭拥有更高的信息辨识度并且更有意识利用数字技术提升自己家庭收入能力，而受教育水平较低的家庭相对难以在纷繁复杂的信息中提取有用信息，并且应用数字技术的意识较低。因此，数字经济发展有可能会扩大不同受教育水平家庭非工资性收入差距。

表6 数字经济发展与不同人力资本水平家庭非工资性

(3)数字经济发展扩大了不同城镇化水平地区家庭非工资性收入差距。

已有文献表明，城镇化水平是影响我国家庭收入差距的关键因素(穆红梅，2019)。本文进一步研究了不同城镇化率地区家庭非工资性收入的异质性，以城镇常住人口数占年末常住人口表示各地区城镇化率，以样本地区城镇化率中位数为界，分为高城镇化率和低城镇化率两组分别进行回归分析。

表7报告了相关的回归结果。表7第(1)列的回归结果显示，数字经济发展对高城镇化率地区家庭非工资性收入回归系数在1%水平上显著为正，表明数字经济发展显著提高了城镇化率较高地区家庭的非工资性收入。而表7第(2)列显示，数字经济发展对低城镇化率地区家庭非工资性收入回归系数也为正，但不显著，表明数字经济发展对城镇化率较低地区家庭的非工资性收入影响不大。组间系数差异性检验表明，两组之间系数具有显著差异。同样，将家庭非工资性收入分解，回归结果显示，数字经济发展对于高城镇化率地区家庭的经营性收入和财产性收入均有显著的提升效果，而对低城镇化率地区家庭的经营性收入和财产性收入的影响不显著。可能的一种解释是，城镇化水平较高的地区，使得人口、资本、技术等优势资源相对集中，数字经济发展又进一步提高了该地区城市财产价值，也为该地区家庭获得经营性收入提供更多的机会和渠道，从而该地区家庭获益更多。而城镇化水平较低的地区人才储备不足，资源相对匮乏，并且数字基础设施相对落后，数字技术难以充分发挥效用，难以为相应地区提供数字福利。因此，数字经济发展可能会扩大不同城镇化率水平地区家庭的非工资性收入差距。

表7 数字经济发展与不同城镇化水平地区家庭非工资性收入

综上所述，数字经济发展促进家庭非工资性收入增长的效果存在城乡差异、人力资本差异以及城镇化水平差异，可能会导致家庭非工资性收入差距扩大，验证了H2。

五、数字经济提高家庭非工资性收入的机制分析

为了分析数字经济发展影响家庭非工资性收入的作用机制，本文借鉴温忠麟等(2004)的做法，采用中介效应模型考察数字经济发展对家庭非工资性收入的影响。模型设定如下：

(4)

(5)

(6)

其中，shuijt代表“家庭数字素养”或者“家庭金融资源可获得性”中介变量，分别以数据集中整理计算的家庭数字素养综合指数、家庭金融资源可得性指标表示。同时，与基准模型类似，分析中进一步控制了户主、家庭和地区层面的控制变量，回归结果见表8。表8第(1)列为数字经济发展对家庭数字素养的影响，其回归系数在5%的水平上显著为正，表明数字经济发展能促进家庭数字素养的提升。表8第(2)列为加入了数字素养后的数字经济发展对家庭非工资性收入影响的中介效应。相对于表3中数字经济发展的总效应，加入数字素养中介后数字经济发展的回归系数显著为正且有所下降，数字素养中介变量的回归系数均显著为正，表明数字经济发展能显著提升家庭数字素养，通过提升家庭数字素养进而促进家庭工资性收入提升。

表8 数字素养中介效应分析

将被解释变量替换为家庭经营性收入和家庭财产性收入后，得到了相似的回归结果，表明数字经济发展通过提升家庭数字素养，同样也提高了家庭经营性收入和财产性收入。随着数字经济在我国快速发展，给我国家庭居民带来巨大数字红利，逐渐提高了我国家庭居民对数字技术重要性的认识程度，以及对接受数字技术应用的主观意愿，从事个体经营的家庭主动通过数字技术获取市场信息，拓展营销渠道，改善自身经营状况，从而提升家庭经营性收入。同时，数字经济发展也带动了数字普惠金融快速发展，为家庭提供更多的金融交易信息，提升了金融服务可得性，从而激发了居民利用家庭闲置资产获得收入的意愿，有助于家庭财产性收入的提高，验证了H3。

表9为家庭金融资源可得性中介效应检验的结果。表9第(1)列显示，数字经济发展对家庭金融资源可得性的回归系数在1%的水平上显著为正，说明数字经济发展能够显著提升家庭金融资源可得性。表9第(2)列为加入家庭金融资源可得性后的数字经济发展对家庭非工资性收入影响的中介效应。相对于表3中数字经济发展总效应，数字经济发展的回归系数同样显著为正且有所下降，表明数字经济发展也可以通过提升家庭金融资源可得性从而提升家庭非工资性收入水平。类似于检验数字素养机制的做法，将家庭非工资性收入分别替换为家庭经营性收入和家庭财产性收入，得到了类似的结果，表明数字经济发展通过提升家庭金融资源可得性，也带动了家庭经营性收入和财产性收入的提高。数字经济发展提高了金融普惠性，既能够缓解家庭信贷约束，为家庭经营性活动提供资金支持，又能够优化家庭资产配置，提升风险承担水平(Hong et al.，2020)，从而提升家庭资产配置有效性，并提高家庭财产性收入，验证了H4。

表9 金融资源可获得性中介效应分析

六、结论与政策建议

数字经济的快速发展极大带动了经济社会发展，给人民生活带来了日新月异的变化，也为推动我国实现全体人民共同富裕提供契机。收入提升是实现共同富裕的基础，改革开放以来，我国居民收入不断提升，非工资性收入占比也不断提高，同时，非工资性收入差距问题逐渐引起学者们广泛关注。本文利用2014年、2016年与2018年中国家庭追踪调查(CFPS)数据，从微观个体层面实证研究了数字经济发展对提升家庭非工资性收入的效果及其作用机制。研究结果表明：(1)数字经济发展不仅显著提升了家庭整体非工资性收入，还能促进家庭经营性收入和财产性收入增长。(2)数字经济发展促进家庭非工资性收入增长的效果存在城乡差异、人力资本差异以及城镇化水平差异，导致我国家庭非工资性收入差距扩大。(3)数字经济发展主要通过提升居民家庭数字素养水平和提高家庭金融资源可获得性，促进家庭非工资性收入增长。

共同富裕必须建立在全体居民收入提高的基础上，才有可能逐步实现。数字经济的快速发展，有利于拓宽人们的收入渠道，促进非工资性收入增长，这为我国在高质量发展中促进共同富裕提供了十分有利的契机。基于此，本文提出以下政策建议。

第一，不断做强做优做大数字经济，推动实现共同富裕。数字经济是当前经济增长的重要驱动力，数字经济与传统产业深度融合不断催生各种新业态、新模式，有助于家庭自主创业和灵活就业，尤其对一些农村偏远地区的弱势群体就业发挥了显著作用。未来应继续秉持创新、协调、绿色、开放、共享的新发展理念，让更多家庭、更多居民积极参与到数字产业化和产业数字化的具体进程中，推动数字技术与百姓创新创业活动充分结合，不断扩展家庭收入来源渠道，增强非工资性收入在家庭收入中所占的比重，带动家庭整体收入增长，推动实现共同富裕取得实质性进展。

第二，不断加强数字经济监管，缩小居民收入差距。数字技术的应用以及数字经济的发展在实现家庭非工资性收入增长的同时，也可能加剧收入分配的马太效应，不利于共同富裕目标实现。要规范健康推进数字经济发展，在充分吸收数字经济发展红利的同时，关注数字经济发展可能引起的不同群体间收入差距扩大等负面影响。要加强对数字企业和平台的监管，针对数字经济发展过程中出现的垄断、数据信息泄露、劳动权益保障缺失等一系列问题积极制定对策，形成全方位、多层次、立体化的监管体系，引导数字经济朝着包容性、普惠性增长的方向发展，平衡公平和效率的关系。

第三，不断加强数字教育培训，提升居民数字素养。数字经济对劳动者的数字技能、数字素养提出更高要求，不具备这些能力的人不仅不能公平分享到数字红利，还将面临边缘化的危险，这不利于全体人民共同富裕目标的实现。因此，要在数字经济推动实现共同富裕的过程中，加强数字技术的教育普及和宣传，着重增强居民数字素养，引导居民主动接收并合理利用数字技术增收致富，提高非工资性收入水平，提升家庭幸福感，进一步巩固拓展脱贫攻坚成果，推动实现共同富裕。要完善地区数字基础设施建设，提高老龄人口、贫困人口等群体的数字化工具使用能力，消除“数字鸿沟”。