包容性增长:技术进步推动共同富裕的条件机制
——来自全球宏观面板数据的证据

臧雷振,张冰倩,刘 超

(1.中国农业大学 人文与发展学院,北京 100193;2.北京大学 国家治理研究院,北京 100080;3.南京审计大学 公共管理学院,江苏 南京 211815)

一、引言

贫困并非欠发达国家或地区所独有的现象,发达国家或地区也面临严重的贫困问题,消除贫困、实现共同富裕是全人类的共同使命和任务。当前,全球仍有13亿人口深陷贫困状态[1];国际货币基金组织的数据表明,2019年全球有6.5亿极度贫困人口,而新冠疫情进一步冲击全球减贫进程,致使2020年全球新增1.2亿贫困人口。

与此同时,信息通信技术(information and communication technologies,简称ICTs)的创新与发展已成为经济社会发展的重要引擎。ICTs作为一系列技术工具、应用和资源的集合,有效实现了信息的创建、传播、存储和管理[2]。国际电信联盟在《2020年宽带状况报告》中指出,目前全球互联网普及率约54%,发展中国家最低水平已达19%。因而,在全球经济和减贫事业遭受疫情冲击尚未完全恢复的关键时刻,如何更好地利用ICTs促进全球经济复苏、促进包容性发展显得尤为重要。已有研究聚焦于微观层面个体互联网使用带来的溢出效应,如学者通过实证研究得出互联网使用能够降低农民个体陷入贫困的概率[3],还有部分学者讨论ICTs与减贫在某一国家或地区层面的机制路径[4]。但针对全球范围内ICTs减贫的宏观影响机制尚不清晰,本文选取1990—2019年158个国家的全球面板数据,借助包容性视角讨论ICTs如何成为国家贫困治理的有效动能并进而促进共同富裕。

二、文献评述和研究假设

(一)政策议程:包容性增长推动共同富裕

面对贫困与不平等交织所带来的发展矛盾,如何实现包容性增长已成为备受关注的全球减贫方案。包容性增长这一概念较早来源于全球性国际组织的发展报告和区域间发展会议讨论[5],其强调所有人都应该平等地获得参与经济增长的机会,并减少因发展能力不足、政策或制度等因素导致贫困人口难以分享经济发展成果、提高收入水平的消极增长模式[6]。因此,持续经济增长和公平收入分配是实现包容性增长的两个关键维度。一方面,经济发展形成的涓滴效应是普遍性提高国民收入的基础,而持续稳定的高速经济增长则为包容性增长提供强有力的物质基础[7]。另一方面,缩小农业人口和非农人口的收入差距、达到收入公平的共享式发展是实现包容性增长的必要条件[8],如通过在税收执行中设计包容性发展制度,通过转移支付消除贫困群体面临的权利贫困、信息贫困和社会排斥等问题[9]。

包容性增长既是益贫式增长的典型模式,也是推动共同富裕的政策议程。首先,在效率与公平方面,包容性增长同时兼顾经济发展效率和收入分配公平,符合共同富裕的不断增强发展生产力和综合国力、全体人民共享发展成果的经济愿景[10-11]。其次,在高质量发展方面,发展性、共享性、可持续性既是推动共同富裕的关键要素[12],也是高质量发展与包容性增长的具体要求。最后,在合法性和有效性方面,借助可持续的经济增长消除绝对贫困、减少相对贫困等发展不平衡问题是国家治理有效的直接表现,而通过公平收入分配实现经济发展成果惠及贫困人口在内的所有群体是国家治理合法性的内在要求[13],因而,共同富裕有助于实现国家治理合法性,同时保持较高国家治理有效性。

(二)研究假设:ICTs与国家贫困关系

伴随着科技革命和产业升级的持续突破,由技术创新与进步驱动的经济发展模式成为实现增长的典型路径[14]。ICTs作为信息时代的代表性技术工具,是推动包容性增长的内在动力。如借助ICTs实现持续经济增长和合理收入分配,能够缓解区域间和群体间的整体贫困[15],有助于解决相对贫困这一共同富裕的底线问题,实现技术工具促进包容性增长、助推共同富裕的高质量发展目标。

1．ICTs对国家贫困的直接影响

直接影响是借助信息赋权增加贫困群体的发展能力。贫困群体常因劣势的社会经济地位而被排除在有效信息之外。当前,不断提高的ICTs普及率大大降低贫困群体信息使用门槛,持续扩展的ICTs应用有效缩小不同收入群体间的信息使用差距,ICTs因而成为增加信息流和赋权贫困群体的技术工具,满足贫困群体差异化的信息需求,进而借助信息溢出效应促进减缓贫困[16]。同时,已有实证研究发现,ICTs引入某一国家(或地区)之初,具有较强的经济增长效应,有利于地区贫困程度的减缓,但当ICTs普及率越过某一拐点时,极有可能出现数字鸿沟等社会问题[17],反而会恶化贫困发生情况[18]。由此推测ICTs对国家减贫也存在类似“拐点”,即ICTs减贫边际效应先增后减。因此,提出本文的第一个研究假设:

H1:ICTs与国家贫困之间呈显著的负相关关系,且二者的关系曲线具有U型特征。

2．ICTs对国家贫困的间接影响

包容性增长理论为评估ICTs相对多维贫困的影响提供较为全面的研究框架,也为ICTs的经济增长效能和收入分配效能开辟新途径[19]。在国家贫困治理中,已有研究证实经济增长和收入分配是减少多维相对贫困的有力工具[20]。

(1)ICTs的经济增长效能。国内外学者已证实经济增长对国家减贫的正向作用[21-22]。如涓滴效应强调持续性经济增长为贫困治理提供坚实的物质基础[23],不仅直接为贫困人口提供创业和就业的机会,而且间接提高当地政府的财政实力,使其能够更好地制定和实施益贫政策[24]。同时,ICTs对于经济增长具有明显的“替代效应”和“渗透效应”[25]。一方面,ICTs的创新和发展直接导致相关产品价格的大幅下降和市场占有率的提升,从而在替代劳动等生产要素方面形成突出的成本收益效应[26],进而有利于经济增长。另一方面,ICTs的高渗透性使其能够与工业、制造业等传统行业深度结合,提高整个社会全要素生产率,提升国内生产总值,促进宏观经济发展[27],有助于提高贫困群体收入水平。因此,提出本文第二个研究假设:

H2:ICTs通过促进国家经济增长间接减缓贫困。

(2)ICTs的收入分配效能。虽然经济增长是减贫的利器,但经济增长的减贫效果与初始收入不平等程度密切相关。已有研究在分析收入差距和国家贫困之间关系时,证实收入不平等是加剧贫困问题的主要因素[28]。收入差距不仅导致个体教育资源和健康保障水平下降,恶化个体贫困状况[29],而且常伴随地区间不均衡的教育和医疗财政资源分配,削弱经济增长的福利效应[30],加剧地区贫困问题。而ICTs则有助于减少群体间的收入差距,减缓国家贫困[31]。一方面,ICTs提升农村人口的人力资本,带来更多就业、创业的机会,带来农村人口的显著增收效应,直接减少城乡收入差距[32];另一方面,ICTs赋能教育、医疗和健康等领域,有利于优化公共服务配置,改善贫困群体公共服务可及性和福利水平,间接减少群体间福利保障支出差距[33]。因而,提出本文的第三个研究假设:

H3:ICTs通过改善国家收入分配间接减缓贫困。

三、研究设计

(一)构建面板数据回归模型

由上述理论推演可知ICTs对国家贫困产生重要影响,考虑到不同国家之间的个体趋势和时间趋势,建立ICTs的减贫效应模型为:

(1)

在式(1)中:POV代表被解释变量国家贫困程度;t代表年份;i代表区域(国家或地区);C表示截距项;ICTs代表核心解释变量信息通信技术指数;α是信息通信技术指数的待估系数,根据上文研究假设的提出,α的预期符号为负值;X代表一系列的控制变量;5表示控制变量的数量;μi和λi分别为国家和时间的固定效应;εit表示误差项的向量。

考虑到ICTs与国家贫困可能存在非线性关系,在模型(1)中加入ICTs的二次项,修正后的模型为:

(2)

(二)数据来源与样本选择

本文数据来自瑞典哥德堡大学发布的全球治理质量综合数据库(The Quality of Government Standard Dataset,简称QoG)。该数据库整合自世界银行世界发展指标数据库、世界银行全球治理指标数据库等几个综合性、权威性的调查数据,变量指标较为全面地覆盖社会、经济、政治等多个社会科学研究领域。由于全球在20世纪90年代迈向信息化时代,ICTs开始深入人们生活并对经济社会产生影响,故以1990—2019年为研究区间,并选取中国、美国、印度、澳大利亚和巴西等158个国家和地区作为样本,分析ICTs减贫的全球发展规律。

(三)变量构建与选取

1.被解释变量与核心解释变量的构建

本文在包容性视角下讨论ICTs如何影响国家贫困治理,故国家贫困程度为被解释变量,ICTs为解释变量。在被解释变量维度,国家贫困程度可由绝对贫困和相对贫困两种指标实现操作化,按2011年国际购买力平价(PPP)计算,每人每天消费支出低于3.20美元和1.90美元是衡量绝对贫困的两种通用指标[34]。但收入维度的绝对贫困指标无法满足相对贫困测量需求,有学者将贫困内涵从单一维度拓展至囊括食物、饮用水、住房、教育、医疗等多维度的相对贫困,并衍生人类发展指数(human development index,简称HDI)这一多维衡量指标,已被国内外相对贫困研究公认[35]。同样地,本文也选择HDI作为被解释变量的操作化指标。

在解释变量维度,已有研究仅仅采用互联网使用或手机使用等其他单一指标。本文在单一指标基础上,结合数据的可获得性和代表性,将互联网用户数、固定电话用户数和移动蜂窝用户数三个变量同时纳入到ICTs的测量指标。同时,为避免主观赋值的缺陷,还利用主成分分析法将方差旋转最大化,计算主因子得分和每个因子的方差贡献率,最终借助主成分合成ICTs指数。

2.控制变量选取

在控制变量维度,为最大可能减少遗漏变量偏误、确保量化分析的科学性,本文将城市化水平(URP)、教育支出(EDU)、就业率(EMP)、人口老龄化(AGE)、通货膨胀(INF)等变量纳入控制变量之中。(1)教育支出,用政府教育支出占政府支出的百分比(%)来衡量。政府教育支出能够缓解家庭教育支出,进而提高贫困人口的综合素质,使其具备一定的脱贫能力[36],故教育发展是国家减贫的一个重要渠道。(2)城市化,用城市人口占总人口的百分比(%)测量。一个国家的城市化水平越高,意味着全要素生产率较高,因此城市化是影响国家经济发展和贫困减缓的重要因素[37]。(3)就业率,用就业总数占总劳动力的百分比(%)衡量。就业是提高家庭经济收入、摆脱家庭贫困的最有力武器[38]。就业率的提高会直接增加家庭的经济收入,缓解家庭贫困。(4)人口老龄化,以65岁及以上人口占总人口的百分比(%)衡量。随着人口老龄化程度的提升,老龄人口更易受到贫困的冲击,其贫困率也不断上升[39]。(5)通货膨胀,选择一国(或地区)通货膨胀率表示。通货膨胀冲击对经济增长具有消极影响,可以预期通货膨胀对贫困人口的经济收入也会造成不利影响[40]。

(四)描述性分析

表1汇报主要变量的描述性统计结果,被解释变量——国家贫困的均值为9.40,标准差为13.89,说明样本国家间的贫困差异较大。解释变量——ICTs的标准差为51.14,说明离散程度较大。此外,为避免解释变量之间的多重共线性影响模型估计结果的准确性,根据方差膨胀因子的经验法则,计算发现各VIF值均远远小于10,这意味着所选变量之间不存在多重共线性。

表1 描述性统计分析

四、实证检验与结果分析:ICTs的减贫效应

(一)基本回归分析:“减缓”还是“加剧”?

表2中模型(1)和模型(2)分别为未加控制变量和加入控制变量的普通最小二模型(OLS)结果,ICTs的系数均在1%的水平上显著为负。模型(3)为引入异方差和时间效应的广义最小二乘法(FGLS)模型结果,结果显示ICTs的系数也在1%的水平上显著为负。同时,豪斯曼检验结果建议模型选择为固定效应还是随机效应,由于P值为0.01,拒绝随机效应的原假设,故本文使用面板估计固定效应模型。

表2中模型(4)—(6)呈现固定效应模型的全样本回归结果。在没有控制变量的情况下,ICTs的回归系数在1%的水平上显著为负,而纳入城市化、就业率、人口老龄化等控制变量后,ICTs的系数方向和显著性水平不变。模型(5)是在模型(4)的基础上,进一步控制个体和时间差异后的固定效应回归结果,ICTs对贫困的影响依然显著为负。上述回归结果表明,ICTs对国家贫困具有显著的抑制作用。ICTs能够改善贫困地区的电力、宽带、物流等方面的基础设施条件,优化农业农村的生产和经营状况[41];应用ICTs还能提高贫困群体的文化资本、缩小知识鸿沟、带动就业创业,从而减缓贫困问题[42]。

为进一步检验ICTs减贫的边际效应,在模型(6)中加入ICTs的平方项,回归结果发现一次项系数在1%的水平上显著为负,而平方项系数在1%的水平上显著,表明ICTs发展与国家贫困之间呈现U型关系,即ICTs减贫的边际效应存在先上升后下降的“拐点”,具有先“扬”后“抑”的特点。这可能是因为ICTs发展初期有利于促进国家减贫,但当ICTs发展达到一定阈值后,数字鸿沟的消极影响逐渐显现[43],致使信息通信技术减贫的边际效应逐渐下降。因此,H1得到验证。

(二)内生性问题与工具变量检验

选择偏误导致解释变量和随机扰动项之间的相关性可能产生ICTs发展和贫困变量之间的内生性问题,本文借助工具变量尝试解决此问题。分别选择自变量ICTs的滞后一期(L.ICTs)和每100人固定电话订阅比例作为工具变量,利用两阶段最小二乘法(IV-2SLS),尝试消除模型中可能出现的变量内生性问题。如表2中模型(7)所示,工具变量回归结果显示ICTs的回归系数仍然在1% 的水平上显著为负,与上文基线回归结果的符号方向和显著性水平保持高度一致,且已通过工具变量的不可识别假设、弱工具变量假设和过度识别假设等检验,说明工具变量有效。

(三)稳健性检验

虽然利用模型替换和工具变量等内生性问题检验策略,已初步说明研究结论具有较高的科学性,但由于基线模型涉及全球158个国家和地区,减贫治理实践差异复杂多样,故仍需要借助分组回归和替换变量等工具,对量化模型进行稳健性检验,进一步验证量化结果的可靠性。

首先,根据地区经济发展水平和地理距离相近原则,将全球7大洲分为三个部分:欧洲和中亚,东亚、太平洋和美洲,南亚和非洲,以呈现ICTs影响国家贫困的区域差异性。如表3中模型(1)—(3)所示,在三个区域中,ICTs系数均在1%的显著性水平上为负,与基线回归中全样本的显著性水平和系数方向保持高度一致,进一步支持原结论。更具体地,南亚和非洲国家的ICTs减贫边际贡献最高,东亚、太平洋和美洲国家次之,而欧洲和中亚国家则最低。这可能由于发达国家的初始贫困率相对较低且ICTs水平较高,故相较于欠发达国家或地区,其减贫边际效应也相对较小。

表3 稳健性检验结果

其次,ICTs影响国家贫困治理的时间效应差异也纳入量化模型稳健性检验的考察范围。分别以20年和10年为时间跨度,将全样本均衡地分为两组,观察全球范围内ICTs减贫的时间效应。如表3中模型(4)和模型(5)所示,在1990—2009年和2010—2019年期间,ICTs均具有显著的减贫效应,但是2010—2019年期间的系数比1990—2009年期间的两倍还要大,再次证实ICTs的贫困治理效应随时间推移而逐渐递减。

最后,采用替换被解释变量的方式,补充说明基线回归的稳健性。引入1.90美元的绝对贫困标准作为新的被解释变量,并纳入基线回归模型。如表3中的模型(6)所示,在1%的显著性水平下,ICTs与国家贫困之间仍存在负相关关系,这说明ICTs对遏制绝对贫困同样具有积极作用,再次支持基线回归模型具有较好的稳健性。

五、条件机制分析:ICTs如何促进国家贫困治理?

上文研究发现,ICTs能够有效遏制国家贫困,且已通过内生性检验和稳健性检验,接下来从经济发展和收入分配两个角度对ICTs的贫困治理机制进行详细分析,并在公式(1)的基础上,构建如下回归模型[44]:

(3)

(4)

公式(3)和(4)中的指标含义与公式(1)保持一致。其中:GDP代表经济增长水平,GINI代表收入不平等,二者均为ICTs减贫的中介变量;Xi表示控制变量;βj为估计系数;εit为误差项。以 2010 年不变价美元表示的人均 GDP 来衡量国家经济增长,选择基尼系数作为收入不平等的代理变量。基于前文已论述的“经济增长→贫困”和“收入分配→贫困”的理论作用路径,按照逐步回归法继续分析中介效应,构建如下两个回归方程:

(5)

(6)

(一)中介效应分析:经济增长与收入分配

一方面,使用逐步回归法检验ICTs是否借助经济增长间接实现减贫。表4中模型(1)为ICTs减贫的总效应,模型(2)为ICTs作用于经济增长的直接效应,结果显示在1%的显著性水平上,ICTs对经济增长具有正向影响,证实ICTs有助于提高国家经济发展水平。模型(3)显示ICTs和经济增长对贫困的影响在1%的水平上显著为负,说明经济增长能够降低贫困发生率。因此,ICTs通过提高国家的经济发展水平间接降低国家的贫困发生率。故H2得到验证。

表4 经济增长和收入分配的作用机制检验

另一方面,与上述经济增长机制的分析过程类似,分别对公式(4)和(6)进行逐步回归。模型(1)依然是ICTs对减贫的负向影响,模型(4)显示ICTs在1%的水平上对收入不平等具有负向作用,说明ICTs可以降低富人和穷人之间的收入不平等。模型(5)的结果表明收入不平等促进贫困的发生,可见缩小收入不平等是ICTs影响贫困的另一中介因素,进一步证实“ICTs—降低贫富收入差距—减缓国家贫困”的传导机制。因此,H3得到验证。

(二)中介效应检验

有学者质疑逐步回归法存在解释效力偏低的不足[45],故采取Sobel检验说明上述中介效应的可靠性和稳健性。一方面,Sobel检验结果发现,在ICTs发展促进经济增长间接影响减贫过程中,Z值等于4.15,p值等于0.00,即经济发展的中介效应具有良好的可信度。在ICTs抑制收入分配差距间接影响减贫的过程中,Z值等于-3.39,p值等于0.00,即收入分配的中介效应也通过了Sobel检验。另一方面,观察自助法检验(bootstrap test)法的置信区间是否包含0,同样可以判断中介效应是否成立,检验结果与逐步回归法、Sobel检验保持一致。上述估计与检验结果验证ICTs借助经济增长效应和收入分配效应实现间接减贫。

(三)包容性增长:共同富裕的条件机制

上文从宏观层面详细呈现技术手段推进共同富裕的作用过程,发现持续经济增长和公平收入分配是共同富裕的条件机制,不仅为理解全球贫困和ICTs发展趋势提供了崭新的研究视角,而且为全球消除绝对贫困和相对贫困的治理提供坚实的实证证据,对促进全球可持续发展目标的实现具有重要意义。

一方面,加强信息通信技术研发与基础设施建设,保障更多贫困群体的信息需求。首先,加大ICTs的研发和技术攻关,推动传统产业的数字化转型和结构升级,实现数字经济与实体经济深度融合,培育经济发展新业态和激发减贫动能[46]。其次,提升农村地区信息通信技术的基础设施建设水平。加大农村地区、偏远地区的现代信息公共服务财政投入力度,形成政府、社会组织、企业多元主体共建的农村信息服务系统。从贫困农民生产和生活上的信息需求着手,逐步提升农业农村的ICTs智慧水平,充分发挥ICTs在农业综合生产和农民生活中的持续创新能力,弥合城市和农村之间的数字鸿沟[47]。

另一方面,注重发展新业态和提高国民信息素养,着重提高贫困群体的信息应用福利。以ICTs为基础,延伸产业链条,培育ICTs+农业、ICTs+休闲旅游业、ICTs+农村金融业等特色产业新业态,激活贫困地区的经济发展因子,提高农村电商的发展水平,培育新型职业农民,进而提升农户的经济收入,缩小贫富差距[48]。同时,要格外注意的是,只有提高国民的ICTs使用能力和信息素养,利用ICTs扩大意见表达渠道,为弱势群体的民主权益表达提供机会,才能在ICTs普及的前提下让更多的贫困者有能力享受信息红利,减少贫困发生、促进共同富裕。

六、研究结论与讨论

本文不仅厘清ICTs影响国家贫困的作用机制,还通过建构全球面板数据的固定效应模型对相应的假设进行实证验证。主要研究结论如下:第一,一国的ICTs发展水平越高,意味着国家贫困发生的可能性越低,且ICTs的减贫效应具有U型特征。第二, ICTs减贫的边际贡献在南亚和非洲国家最大,其次是东亚、太平洋和美洲国家,再次是欧洲和中亚国家。第三,ICTs通过促进国家经济增长和降低贫富收入差距这两条路径来影响国家减贫,实现包容性增长,最终迈向共同富裕。

当然,实证结果也支持技术手段通过包容性发展推进共同富裕这一判断。已有研究ICTs减贫的文章较多关注绝对贫困问题,鲜有兼顾相对多维贫困。本研究采用相对多维贫困的衡量指标,对ICTs的减贫效应进行分析和检验,更凸显包容性增长中技术手段影响国家贫困治理的条件作用。不过,由于本文选择1990—2019年涵盖158个国家和地区的面板数据,观察周期较长,限于数据可得性,无法纳入更多控制变量,未来如何更能有效地挖掘出全球ICTs发展与减贫的过程机制仍有待探讨和改进。