重大突发公共事件下数字经济对经济韧性的影响研究

张晒春， 谷洪波

（湖南科技大学商学院，湖南 湘潭 411201）

一、引言

经济社会发展不可避免地面临诸如自然灾害、事故灾难、公共卫生及社会安全等重大突发公共事件的冲击。各类外部风险事件的发生都将对经济运行和社会秩序带来重大影响，造成经济的波动甚至持续下行。面对当今新冠疫情的全球大流行以及愈加复杂严峻的外部环境，经济韧性水平成为衡量一个国家或一个地区经济能否持续稳定发展的关键指标[1]，同时，经济韧性也是区域经济系统克服困难、抵抗风险、提升恢复力的重要基础和保障。我国经济虽在疫情冲击下展现出了强大的韧性，但所受影响仍不容忽视。首先，从GDP 和产业发展角度来看，根据国家统计局数据，2020 年一季度GDP 同比下降6.8%，这是自国家统计局开始季度数据统计以来首次出现季度GDP 的负增长，所受冲击远超1997 年亚洲金融风暴和2008 年美国次贷危机带来的影响。疫情下三次产业增加值指数均明显下降，2020 年第一季度第一产业增加值指数下降了3.2%，第二产业增加值指数下降了9.6%，第三产业增加值指数下降了5.2%，第二产业降幅最大。其次，从就业和居民收入角度看，全国城镇调查失业率从2020年1 月份的5.3%上升至2 月份的6.2%，直至9 月份才逐渐回落至5.4%。居民收入受疫情影响也是不可小觑，2020 年前两季度居民人均可支配收入实际增长均为负，分别为-3.9%和-1.3%，第三季度才开始转为小幅度的正向增长，可见疫情对居民收入的冲击强度大、持续时间长。收入的下降和不乐观的预期使微观个体的消费和投资更加谨慎，这也间接影响经济恢复的进程，经济恢复缓慢又影响居民收入水平的提升[2]。最后，从拉动经济的“三驾马车”来看，消费、投资和出口均表现出一段时期的负增长，2020 年3 月统计的社会消费品零售总额同比下降了15.8%，4 月到7 月下降幅度逐渐缩小，至8 月恢复为正向增长。固定资产投资额（不含农户）2 月累计下降24.5%，至9 月方才基本实现小幅增长。出口受疫情影响同样严重，2020 年第一季度出口总值呈现较大幅度的下滑，分别为1 月下降2.9%，2 月下降17.2%，3 月下降6.6%。

此次重大突发公共事件对经济造成严重影响的同时，也带来了诸多新经济和新业态的发展。在隔离防控措施下，居民的消费习惯和生活方式都有了较大改变，如教育、办公、消费、娱乐，甚至部分医疗服务等日常活动均转至线上进行，涌现了大量以数字技术为基础的在线教育、线上办公及互联网医疗等新业态。数字经济作为推动经济发展的新引擎，在经济面临冲击时提供了强有力的支撑，充分发挥了稳定器的作用。党中央在“十四五”规划中强调了要加快数字化发展，打造数字经济新优势。2020 年4 月在中国区域经济50 人论坛关于新冠疫情对经济影响的议题上，多位专家学者也表示要基于新基建，建立现代化产业链治理体系，持续实施创新驱动发展战略，加快数字经济发展[3]。可见发展数字经济、实现数字科技赋能，是有效应对当下日益频繁和难以预料的重大突发公共事件等外部冲击的重要路径，是提高区域经济抗风险能力和不断提升经济韧性的重要切入点。

本文运用固定效应模型和中介效应模型探讨数字经济对经济韧性的影响，着重回答以下问题：（1） 数字经济的发展能否促进经济韧性的提升？（2） 如果数字经济的发展能促进经济韧性的提升，那么是否存在间接影响？（3） 若存在间接影响，是否具有区域异质性？（4） 如何根据研究结论和我国经济运行实际情况提出相应的政策建议？本文拟以数字经济为切入点，同时以城乡收入差距作为中介变量来论证数字经济对经济韧性的影响机制，从理论和实证的角度为发展数字经济和提升经济韧性提供科学依据。

二、文献回顾

2016 年《G20 数字经济发展与合作倡议》明确了数字经济的定义，该定义从要素、载体和应用三个维度阐述了数字经济的要点：以数字化信息和数据为核心要素、以网络及其基础设施为重要载体，最后将数字化技术应用于生产生活的各方面从而实现生产效率的提升和经济结构的优化。大多关于数字经济的已有研究，着重考察数字经济的测度、影响因素及其对现代经济的影响效应。在数字经济的测度上，文献多以构建综合评价指标体系来测算数字经济指数[4，5]。关于数字经济的影响因素，研究表明经济增长水平、对外开放水平、政府行为和产业结构水平等均对数字经济发展有促进作用[6，7]。而更多的文献则是从不同角度探讨数字经济对经济发展的影响。李晓钟[8]等认为数字经济对城乡收入差距的影响呈倒“U”型，并且人均收入水平越高、研发强度越大越有利于数字经济促进城乡收入差距的缩小；在对产业结构的影响方面，数字经济的发展能够显著促进产业结构升级[9-11]；也有学者聚焦于中国经济高质量发展，李宗显[12]等研究发现数字经济通过促进技术创新和提升要素配置效率有效推动了全要素生产率的提升。

已有关于经济韧性的研究主要集中于经济韧性的概念界定和测度上。有学者将经济韧性定义为经济系统有效应对外部干扰的能力[13]，并强调有韧性的经济体在面对外部干扰和冲击时能充分发挥自身的稳定性、恢复力和适应性[14-16]。其中“干扰和冲击”不仅指经济波动，也包括自然灾害和重大突发公共卫生事件。关于经济韧性的测度，学界主要有两种方法即综合指标测度法[17]和核心变量法[18，19]，其中综合指标测度法是通过构建一揽子指标体系来对经济韧性进行综合测算，而核心变量法主要是通过GDP 或就业率的变化情况来反映地区经济的抵抗力或恢复力。近年来也逐渐有学者开始关注经济韧性的影响因素，当前多数文献主要从经济集聚[18]、产业发展[20-22]、创新投入和政策制度[23]等方面来进行实证分析和研究。赵春燕[18]等研究发现经济集聚显著促进了城市经济韧性的提升，其中大城市和东部城市的经济韧性受多样化集聚的影响更为显著，而专业化集聚对小城市经济韧性提升效果更好。郭将[22]等认为产业相关多样性对经济韧性的影响会由于地区创新水平的差异表现出区域特征，高创新水平地区产业相关多样性更能促进经济韧性的提升。丁建军[23]等对中国连片特困区的经济韧性进行了测度和比较，发现越贫困的地区，经济韧性的提升越依赖扶贫政策。

关于数字经济对经济韧性影响的研究，目前国内外相关成果都较少。Petrie&Marie[24]阐述了包容性的数字经济对提升非洲经济韧性的作用，认为数字经济可通过释放更多的商业、教育和卫生等就业机会来实现社会包容和增强社会资本，进而提升经济韧性。朱金鹤[25]等认为数字经济对城市经济韧性具有显著的提升作用，且人才资源发展潜力、经济部门发展动力以及创新产出发展活力是数字经济提升城市经济韧性的中介机制。

上述已有相关研究成果为本文的研究提供了很有价值的借鉴和启示。但已有研究大多集中于经济韧性的概念界定和测度方法，关于其影响因素的研究也鲜有文献从数字经济的角度进行论证。此外，城乡收入差距过大一直是困扰我国经济社会发展的一个重大问题。收入差距过大不利于经济韧性的提升，而数字经济由于其平台化、数据化及普惠性等特点，对促进农民增收、缩小收入差距具有重要作用。因此，本文拟运用固定效应模型和中介效应模型考察数字经济对经济韧性的影响，且不同于朱金鹤[25]等的研究，本文从缩小城乡收入差距的视角检验数字经济对经济韧性影响的中介机制，并进一步考察数字经济对经济韧性影响机制的区域异质性和经济韧性提升的路径依赖性，这将从理论和实证上丰富和完善数字经济与经济韧性之间关系的研究，并为发展数字经济、提升经济韧性提供科学有效的理论依据和政策参考。

三、理论分析

（一） 数字经济对经济韧性的直接影响

数字经济作为一种新经济形态，主要从以下几个方面影响经济韧性：一是数字经济自身发展规模大，其自身发展能在一定程度上有效促进经济增长，提升区域经济的稳定性和抵抗力。中国信息通信研究院发布的《中国数字经济发展白皮书（2021）》显示，我国2020 年数字经济的发展规模达39.2 万亿元，占GDP 的比重为38.6%，其中数字产业化及产业数字化规模分别为7.5 万亿元和31.7 万亿元，分别占GDP 的7.3%和31.2%。2020 年数字经济同比名义增速是GDP 同比名义增速的3.2 倍多，由此可见，2020 年面对突发的新冠疫情的冲击和全球经济下行的压力，数字经济成为稳定经济增长的重要支撑和关键动力[26]。二是数字经济既能有效刺激消费需求，又能提升资源配置效率，使区域经济具备更强的适应性和恢复力。一方面，与传统消费方式相比，电子商务的发展大大降低了公众购物的时间成本，也破除了空间限制，刺激了公众非必需的消费欲望；另一方面，数字化技术的应用能够为制造业企业节约大量人力和管理成本，实现资源和要素的合理配置并提高企业的生产和运行效率。三是数字经济有助于推动经济的包容性和创新性发展，激发经济发展潜力。一方面，数字技术的广泛运用有利于缓解低收入群体和贫困地区长期面临的资源获取劣势，促进机会平等，实现包容性发展[24]；另一方面，数字经济的信息和技术溢出能有效降低行业的进入门槛，增加行业中供给主体的数量、促进市场竞争[27]，有利于企业运营模式和产品技术研发的创新；同时，数字技术的应用降低了信息获取的成本，促进了产业间的信息共享[28]，5G 时代的万物互联有助于实现产业间的融合发展和创新发展[29]。基于以上分析，提出假说1：

H1：数字经济的发展能够有效提升区域经济韧性。

（二） 数字经济对经济韧性的间接影响

中国是一个农业大国，传统“二元社会”长期以来造成了我国巨大的城乡收入差距，而持续的较大的城乡收入差距会影响经济韧性的提升。第一，根据凯恩斯的消费理论，消费取决于收入，而边际消费倾向则决定了收入中用于消费的比例。通常低收入人群拥有相对更高的边际消费倾向，因此，收入差距的扩大会严重影响社会的消费水平进而抑制经济韧性的提升。第二，持续的较大的收入差距是影响社会稳定发展的潜在因素，蕴含着很大的社会风险，易造成对经济的冲击。同时，收入差距越大，对低收入群体的转移支付和用于社会维稳的资金就越多，对经济的正常运行与发展也越不利[30]。

促进农民收入增长、缩小城乡收入差距是提升经济韧性、实现共同富裕的重要前提和基础。数字经济为实现农民增收、缩小城乡收入差距提供了多种途径：一是数字经济可增加农业生产收入。第一，由于数字经济能够有效降低信息获取门槛，缓解信息不对称问题，有利于农民及时获取市场最新信息从而合理调整生产策略，实现增收和减损；第二，数字技术与第一产业融合，可促进生产工具、生产流程和生产技术的智能化，有利于推动农业农村现代化，提高农村劳动生产率，降低生产成本，实现增产和增收；第三，电商平台不仅为城市扶贫资源注入农村提供了新的通道，也促进了农村传统产业的规模化和标准化，成为缩小城乡收入差距的重要载体[31]。二是数字经济可通过拓宽农村居民的就业渠道实现非农就业的收入增长。近年来智能手机的快速普及和互联网的高触达性极大地增加了农民接收信息的途径，拓宽了农民的就业渠道，增加了非农就业收入。此外，数字技术与教育的融合降低了农民的知识获取门槛，有利于促进农村劳动力工作技能的提升，进而匹配到薪资更高的职位。因此，本文提出假说2：

H2：数字经济能够通过缩小城乡收入差距来提升经济韧性。

四、研究设计

（一） 模型构建

根据数字经济影响经济韧性的理论分析和假设，构建模型如下：

式（1） 为数字经济影响经济韧性的基准模型，检验假说1，系数α1表示数字经济对经济韧性影响的总效应。模型（2） 和（3） 检验数字经济对经济韧性影响的中介机制，系数β1反映数字经济对中介变量的影响程度，γ1表示数字经济对经济韧性影响的直接效应，β1和γ2的乘积β1γ2是数字经济对经济韧性影响的间接效应，直接效应和间接效应的加总即为总效应，即α1=γ1+β1γ2。模型中i、t 分别表示省份和年份，Resit表示经济韧性指数，Digitalit表示数字经济指数。IncGap 为中介变量，为了便于分析，用城乡收入差距的倒数表示，该值越大则意味着城乡收入差距越小。Controlsit为控制变量，选取地方政府财政分权（FinPow）、金融发展水平（FD）、基础设施水平（Inf） 和地区国有工业企业占比（SOB）四个变量，σi为个体固定效应。

（二） 变量选取

被解释变量：经济韧性指数Res。本文借鉴H Yu[32]、白立敏[33]和齐昕[17]等人经济韧性指标体系的构建思路，并基于前述经济韧性的概念界定，结合数据的可获得性，从经济系统的稳定性、恢复力和发展潜力三个维度选取8 个指标对经济韧性指数进行测算。选取人均GDP、失业率和出口额占GDP 比重来衡量经济的稳定性；选取居民人均可支配收入、人均房地产开发投资和第二产业占比三个指标来反映区域经济的恢复力；选取每十万人口高等教育平均在校生数来衡量人力资本水平，以科教支出占一般财政预算支出的比重来衡量科教投入，用这两个指标来综合反映区域经济的发展潜力。

核心解释变量：数字经济指数Digital。参考焦帅涛[7]等、李宗显[12]等、刘军[6]等数字经济指标体系的构建思路，结合前述数字经济的内涵，构建包含数字化基础、数字化创新和数字化应用3 个一级指标、6 个二级指标和13 个三级指标的数字经济指标体系。其中数字化基础是指数字经济发展的设施载体，包含固定端基础和移动端基础；数字化创新是指数字经济发展的技术支撑，包含创新投入和创新产出；数字化应用是指数字经济的应用途径，主要包含数字交易和数字金融两个方面。

中介变量：城乡收入差距IncGap。由于城乡收入差距扩大不利于经济的均衡发展，故城乡收入差距对经济韧性的提升有抑制作用。本文使用城乡收入差距的倒数即农村居民人均可支配收入与城镇居民人均可支配收入的比值来表征收入差距。

控制变量。本文选择了省级政府财政分权（FinPow）、金融发展水平（FD）、城市基础设施水平（Inf） 和地区国有工业企业数量占比（SOB） 等四个变量。其中财政分权用各省财政收入与全国财政收入之比衡量，金融发展水平用金融业增加值占GDP 的比重来衡量，城市基础设施水平用城市人均道路面积衡量，国有工业企业占比等于地区国有控股工业企业数量与地区规模以上工业企业数量之比。

以上所有变量，除了经济韧性指数和数字经济指数，其他变量均做了取对数处理。主要变量的描述性统计见表1。

表1 变量描述性统计

（三） 指数测度方法与数据来源

1.指数测度方法。本文采用熵值法对数字经济指数和经济韧性指数进行测度。熵值法可以根据指标变异程度的大小来确定指标的客观权重，其计算方法如下：

对各项指标的数据进行标准化处理，公式为：

由于本文是对面板数据的指标进行赋权，因此对归一化和信息熵的计算做了如下调整：

其中Xij表示省份i 的j 指标数据，t 表示时期。数字经济综合指标体系及其指标赋权结果见表2；经济韧性综合指标体系及其指标赋权结果见表3。

表2 数字经济综合指标体系及权重

表3 经济韧性指数综合指标体系及权重

2.数据来源。本文基于2015—2019 年全国30个省（市、自治区） （因数据可得性原因，西藏自治区暂未考察） 的数据对数字经济指数和经济韧性指数进行测算，数字普惠金融指数来自北京大学数字金融研究中心，其他数据来自2016—2020 年《中国统计年鉴》和国家统计局。

五、实证结果分析

（一） 基准回归

在回归之前先对各变量进行如下检验：首先进行多重共线性检验，结果显示各变量的方差膨胀因子（VIF） 最大值不超过10，因此可排除多重共线性的影响；其次，对年度虚拟变量的联合显著性进行检验，检验结果不拒绝“无时间效应”的原假设，因此本文暂不考虑时间效应；最后，Hausman 检验的结果显示P 值小于0.001，但“V_b-V_B”非正定，借鉴陈小辉[9]等的做法，先选用固定效应模型进行基准回归，然后采用随机效应模型进行稳健性检验。基于以上检验，本文运用个体固定效应模型进行估计，同时采用聚类稳健标准误修正异方差，利用逐步检验回归系数法检验前文假设。回归结果见表4。

表4 中，（1） 列为数字经济对经济韧性影响的回归结果，（2） 列和（3） 列为数字经济对经济韧性影响的中介机制检验结果。（1） 列的回归结果显示数字经济在1%的显著性水平下促进了经济韧性的提升，验证了假设H1。（2） 列的回归结果显示数字经济的回归系数在1%的显著性水平下为正，即数字经济能够显著缩小城乡收入差距，又根据（3）列，经济韧性对于城乡收入差距的回归系数也通过1%显著性水平的检验，表明缩小城乡收入差距有利于促进经济韧性的提升，因此，数字经济通过缩小城乡收入差距提升了经济韧性，验证了假设H2。因此，数字经济的发展不仅能直接促进经济韧性的提升，还能通过缩小城乡收入差距来提升经济韧性。

表4 数字经济发展对经济韧性影响的回归结果

控制变量中，财政分权对经济韧性有显著的抑制作用。由于不同地区的经济发展存在较大差异，因而，地方政府的财政收入也就存在明显的差距，缩小地方政府的财政分权，让部分财政收入由中央统一进行宏观调拨，有利于实现区域经济的平衡发展，缩小地区发展差距，提升经济韧性。此外，金融发展对经济韧性存在显著的抑制效应，可能的原因在于金融业没有充分地服务于实体经济。实体经济是经济发展的基础，金融业“脱实向虚”的现象容易增加经济发展中的系统性风险，不利于提升经济韧性。基础设施是一切发展的基石，所谓“要想富，先修路”，完善的基础设施有利于各项经济社会活动的开展，对经济韧性的提升有着基础性的作用。

（二） 稳健性检验

1.内生性讨论。计量模型设定中难以避免地会出现遗漏变量，当遗漏变量与解释变量相关时，则会导致内生性问题。同时，经济韧性水平高也有利于数字经济的发展，故数字经济与经济韧性之间可能存在逆向因果关系。为解决遗漏变量和逆向因果引起的内生性偏误，本文借鉴赵涛[5]等和李宗显[12]等的方法，结合数据可得性，采用1989 年省级层面每百人拥有电话数量作为数字经济的工具变量来解决内生性问题。选用该工具变量的合理性在于：第一，在互联网普及之前，电话机使用较多的地区拥有相对更完善的通信基础设施和知识技术储备，为后期数字经济的发展奠定了基础，满足了与解释变量相关的内生性要求；第二，由于数字技术更新迭代速度快，传统的通信工具逐渐被替代，故所选工具变量对当前经济韧性和遗漏变量的影响微乎其微，满足了外生性要求。将全国互联网普及率滞后一期与工具变量进行交乘，构造面板工具变量进行估计，结果见表5。估计结果显示不可识别检验的Kleibergen-Paap rk LM 统计量P 值为0.000，强烈拒绝不可识别的原假设。弱工具变量检验的Kleibergen-Paap rk Wald F 统计量的值大于Stock and Yogo（2005） 弱识别检验10%水平上的临界值16.38，拒绝存在弱工具变量的原假设，证明所选的工具变量是合理有效的。此外，解释变量内生性检验的χ2（1）统计量为9.586，其P 值为0.002，可认为解释变量是内生的。表5 的回归结果显示在考虑了内生性问题后数字经济依然在1%水平下显著提高了经济韧性，说明基准回归是稳健的。

2.经济韧性提升路径依赖检验。为检验经济韧性是否受到上一期韧性水平的影响，本文将被解释变量经济韧性的一阶滞后项纳入模型，采用差分GMM 进行检验，模型如下。

检验结果显示AR（2）P 值为0.700，说明扰动项不存在二阶自相关，Hansen 检验的P 值为0.337，通过了过度识别检验。估计结果表明经济韧性的一阶滞后项在1%的水平下为正，说明经济韧性的提升存在一定的路径依赖，当期经济韧性的提升在一定程度上依赖于上一期的韧性水平。原因可能在于韧性水平高的地区具有更高的经济稳定性、恢复力和发展潜力，经济系统更加健康完善，更有利于下一期经济韧性水平的提升。此外，回归结果显示数字经济依然对经济韧性具有显著的促进作用，且通过5%显著性水平的检验，与前文结论一致，证明基准回归和假设H1 是稳健的。具体回归结果见表6。

表6 经济韧性路径依赖检验

3.异常值处理。为排除基准回归结果可能受到的样本异常值的影响，对连续变量在1 百分位和99百分位进行缩尾处理，表7 中（1）~（3） 列报告了对缩尾处理后的数据进行面板回归的结果。由表7 的回归结果看出，（1） 列和（3） 列中，数字经济的回归系数为正且均通过了1%显著性水平的检验，说明基准回归结果是稳健的，进一步验证了假设H1，即数字经济显著提高了经济韧性；（2） 列中数字经济的回归系数在1%的显著性水平下为正，且（3）列中城乡收入差距的倒数与经济韧性在1%的显著性水平下正相关，验证了城乡收入差距的中介效应，即假设H2 成立。以上回归结果与基准回归基本一致，证明前述结论稳健。

4.采用随机效应RE 对假设进行检验，结果见表7 的（4）~（6） 列，数字经济显著提升了经济韧性，并且城乡收入差距发挥了部分中介效应，与基准回归基本一致。

表7 缩尾处理与RE 估计的稳健性检验

5.区域异质性检验。考虑到经济韧性和数字经济的发展存在地区差异，此处将所研究的30 个省（市、自治区） 划分为东部和中西部地区，探究数字经济影响经济韧性的区域异质性。回归结果见表8，无论是东部地区还是中西部地区，数字经济发展均在1%的显著性水平下提高了经济韧性，进一步验证了假说H1。此外，东部地区和中西部地区的城乡收入差距均显著发挥了中介效应，即数字经济能够通过缩小城乡收入差距来提升经济韧性，验证了假设H2。其中，中西部地区的中介效应程度为10.6%，东部地区则为3.6%。相比之下，东部地区的数字经济更发达，城乡收入差距也相对较小，数字技术对经济运行的渗透更全面深入，因此，东部地区数字经济对经济韧性的提升主要体现为直接效应。中西部地区的数字经济相对落后，不足以支撑经济韧性的全面提升，但中西部地区的城乡收入差距更大，数字经济对均衡城乡收入分配具有相对更大的作用空间，故可以通过缩小收入差距来提升经济韧性，因此中介效应程度更大。

表8 区域异质性检验

六、结论与政策建议

（一） 研究结论

面对重大突发公共事件等各类外部风险事件的冲击与持续影响，数字经济的发展为区域经济韧性的提升提供了有力的支撑，是推动我国经济持续稳定和高质量发展的新引擎。基于此，本文运用2015—2019 年我国30 个省（市、自治区） 的面板数据，采用固定效应模型和中介效应模型实证检验了数字经济对经济韧性的影响及作用机制，得出结论：

1.数字经济对经济韧性的提升具有显著的促进作用，在考虑了内生性、极端值等问题后，该结论依旧成立。

2.城乡收入差距发挥了部分中介效应，即数字经济能够通过缩小城乡收入差距来提升经济韧性。

3.经济韧性的提升具有一定程度的路径依赖，即上一期的经济韧性水平对当期经济韧性的提升具有显著的正向影响。

4.数字经济对经济韧性影响的中介效应具有区域异质性，城乡收入差距发挥的中介效应程度在东部地区约为3.6%，在中西部地区约为10.6%。

（二） 政策建议

基于以上结论，本文提出以下政策建议。

1.紧扣创新驱动发展战略，夯实数字经济技术基础。数字经济的发展离不开前沿科技的支撑，而当前中国依然有部分核心科技面临“卡脖子”问题，政府应加大对研发型创新企业的政策支持，激发企业加大科技创新和增加研发投入的动力，稳固数字经济的发展基础。此外，人才是科技创新发展的关键要素，政府应高度重视高端科研人才流往国外的问题，对高校、研究所以及研究型企业进行积极引导，缓解科研人员的竞争压力，创造良好的科研环境，吸引人才回流。

2.顺应数字经济发展潮流，加强数字技术与产业的融合发展。数字经济在数字产业化和产业数字化上都有利于传统产业的转型升级和资源的优化配置，因此应深化数字技术对经济的渗透，将数字技术广泛和深度应用于各行各业，积极打造数字中国；应充分发挥数字化知识和技术的溢出效应，加强数字经济对经济韧性的作用效果。

3.加大中西部欠发达地区新型基础设施建设投入，加强数字经济对低收入群体的辐射。当数字经济的发展跨越了“倒U 型”的拐点，数字经济就能够显著缩小城乡收入差距，农村居民也能享受“数字红利”[8]。因此，应加大新基建和数字教育的投入，尤其是深化中西部欠发达地区数字技术与教育的融合，缩小“数字鸿沟”，充分发挥数字经济的减贫效应。