服务型领导在组织创新氛围影响员工创新行为动力机制中的调节效应
详细信息Moderating Effect of Servant Leadership on the Motivation Mechanism of Organizational Innovation Climate Affecting Employees' Innovation Behavior
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摘要: 员工创新行为是企业创新的基础，企业界往往通过营造组织创新氛围以提高员工创新行为。通过企业一手研究数据的实证研究结果表明：内部动机和自我效能感在解释组织创新氛围影响员工创新行为机制中具有独立中介效应；服务型领导跨层调节组织创新氛围对员工自我效能感的影响，高服务型领导情境下组织创新氛围对自我效能感的正向效应更强，但服务型领导不能跨层调节组织创新氛围对内部动机的影响；服务型领导跨层调节自我效能感的中介效应，高服务型领导情境下，自我效能感的中介效应更强，但服务型领导不能跨层调节内部动机的中介效应。Abstract: Employee innovative behavior is the basis of enterprise innovation, and creating an organizational innovation climate is a common way for enterprises to promote employee innovation behavior. The empirical results obtained from the first-hand research data show that (1) intrinsic motivation and self-efficacy mediate the effect of organizational innovation climate on employees' innovative behavior separately; (2) servant leadership moderates the relationship between organizational innovation climate and self-efficacy across levels, and the positive effect of organizational innovation climate on self-efficacy is stronger in the context of high servant leadership, but servant leadership has no effect on the relationship between organizational innovation climate and intrinsic motivation; (3) servant leadership also moderates the mediating effect of self-efficacy between organizational innovation climate and individual innovative behavior, and the mediating effect of self-efficacy is stronger in the context of high servant leadership, but the mediating effect of intrinsic motivation cannot be moderated by servant leadership.
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一. 问题的提出
实现全体人民共同富裕是中国式现代化的本质要求和重要内容。“十四五”规划和2035年远景目标纲要突出强调“扎实推动共同富裕”，并谋划到2035年“全体人民共同富裕取得更为明显的实质性进展”。党的二十大报告明确指出，中国式现代化是全体人民共同富裕的现代化，要坚持把实现人民对美好生活的向往作为现代化建设的出发点和落脚点，着力维护和促进社会公平正义，着力促进全体人民共同富裕，标志着扎实推动共同富裕进入发展新阶段。站在更高历史起点推进共同富裕，关键在于科学研判战略重点、不断理清实践路径。放眼全球，当今世界局势复杂严峻，前沿技术和颠覆性技术创新正在重塑全球经济版图，特别是数字化、智能化发展正在深刻改变一国的比较优势和发展位势，大国间的较量愈发体现于科技之争。与此同时，面对实现中华民族伟大复兴的战略全局，中国发展不平衡不充分、创新驱动力度不足等问题依旧突出，转变发展方式、转换增长动力等任务仍然艰巨，自主创新乏力导致关键领域出现“卡脖子”危机，严重阻碍了中国经济高质量发展的实现进程。在此形势下，习近平总书记高瞻远瞩、审时度势，提出以加快形成新质生产力破局起势的重要论断。这是中国当前破解发展困境的必然之举，也是新时代推动经济高质量发展、推进中国式现代化建设的重要命题。
2023年9月，习近平总书记在黑龙江调研时指出，要“积极培育新能源、新材料、先进制造、电子信息等战略性新兴产业，积极培育未来产业，加快形成新质生产力，增强发展新动能”[1]。2024年1月，在中共中央政治局第十一次集体学习时，习近平总书记再次强调，要“加快发展新质生产力，扎实推进高质量发展”[2]。所谓新质生产力，核心要义在于“以新促质”，要从“新”和“质”两个维度进行把握。其中，“新”体现在新劳动者、新劳动对象、新劳动工具、新型基础设施，预示着以技术颠覆性突破、生产要素创新性配置以及产业结构高端化转型为主要特征的生产力跃迁。“质”则强调新质生产力以科技创新为内在动力，标志着全要素生产率的大幅提升。其摆脱了对传统发展路径的依赖，是更加符合新时代社会发展需要、更能体现高质量发展内涵、更加契合新发展理念的先进生产力质态。从长期来看，生产关系如果无法适应生产力发展的要求将成为其发展的桎梏，因此在发展新质生产力的过程中也需要建立与之相适应的新型生产关系，培育形成能够促进技术颠覆性突破以及转化的新型体制机制，以进一步激发社会生产力。而共同富裕作为生产力与生产关系相互促进、相互统一的结果，既包含生产力层面物质文明高度发达的“富裕”思想，又包含生产关系层面全体人民共享发展成果的“共同”理念[3]，如果将二者有机结合，统筹实现生产力和生产关系的协调发展，将有助于推动共同富裕目标的实现。特别地，新发展理念语境下，培育和形成新质生产力所要坚持的共享发展高度契合共同富裕的“共同”理念，尤其注重生产关系中分配正义的实现，有助于促使社会各方更加平等地分享经济繁荣的红利。因此，深刻理解现代化建设全局中新质生产力与共同富裕的内在联系，科学把握新质生产力影响共同富裕的核心机理，以充分发挥新质生产力对共同富裕的赋能作用，对于更好落实党的二十大精神、推进全体人民共同富裕具有重要的理论和现实意义。
为适应社会主要矛盾的变化，中国把促进全体人民共同富裕摆在了更加重要的位置[4]。目前，学术界针对共同富裕问题展开了丰富的讨论，内容主要涵盖共同富裕的理论内涵[5-6]、实践路径[7]两大方面。其中，在实践路径方面，学者们普遍强调发展生产力，提出生产力在发展过程中能够自己增殖、自己更新，最终演变为社会发展的决定力量[7-8]；促进共同富裕的关键任务是加快形成新质生产力，寻求创造社会财富的新路向[9]。除此之外，不少文献还探讨了数字经济、乡村振兴、城镇化、基本公共服务均等化与共同富裕的关系[10-13]。通过梳理既有研究可以发现，目前已有文献将新质生产力与共同富裕联系起来讨论。例如，程恩富和陈健认为新质生产力的发展能够彰显中国式现代化关于实现全体人民共同富裕的本质要求[14]；韩喜平和马丽娟基于理论、历史、实践和价值四重逻辑，指出新质生产力的形成旨在全体人民共同富裕的实现[15]。从新质生产力的实践逻辑出发，发展新质生产力能够提高劳动生产效率、优化资源分配，并有力支撑乡村振兴、新型城镇化等发展战略，以此推动中国共同富裕进程[16]。然而遗憾的是，虽然已有少部分学者注意到发展新质生产力有助于推动共同富裕，但研究大多停留在理论层面。关于发展新质生产力与推动共同富裕之间的内在联系及潜在作用机制的研究尚不多见，特别缺乏具有明确数据支撑的实证研究成果。为此，本研究基于2012—2022年中国省级面板数据，采用双向固定效应模型，实证分析新质生产力发展对中国全体人民共同富裕的影响效应，并深入探究新质生产力推动共同富裕的具体作用路径，进而提出相应的政策建议。
本研究可能的边际贡献主要在于：第一，尝试从理论视角探讨新质生产力对共同富裕的影响，拓宽了新质生产力的研究边界，丰富了共同富裕发展路径的研究。第二，基于2012—2022年中国省级面板数据测算各地区共同富裕水平，并借助搜索引擎法对新质生产力指数进行综合检验，进一步实证分析新质生产力对共同富裕的影响效应，有助于探索破解新时代共同富裕难题的有效途径，为扎实推进共同富裕提供政策思路。第三，建构劳动力技能水平、创业活跃度两个机制变量，详细刻画新质生产力与共同富裕的内在关联和传导路径，并创新性地将营商环境引入新质生产力影响共同富裕的分析框架，利用调节效应模型研判营商环境优化在新质生产力发展推动共同富裕过程中发挥的调节作用。第四，从时间、地理区位以及中国各省份间共同富裕水平差异等角度检验新质生产力影响效应的异质性，从而为因时因地制宜地精准施策提供理论依据。
二. 理论分析与研究假说
一 新质生产力影响共同富裕的直接效应
共同富裕是生产力与生产关系相互促进、相互统一的结果，在推动共同富裕的进程中需要统筹实现生产力和生产关系两方面的协调发展。新质生产力作为新科技革命下更高级、更先进的生产力质态，必然推动生产关系的变革重塑，赋予其新的时代内涵和特征，进一步催生与之配套的新型生产关系并作用于共同富裕。新质生产力对共同富裕的直接影响主要通过提升富裕度和促进共享度两条途径来实现。
1 发展新质生产力可以夯实物质基础，通过“富裕”效应助力共同富裕
新质生产力是信息化和智能化生产条件下所衍生的生产力新形态，标志着新科技革命背景下生产力的跃迁。生产力跃迁过程中往往伴随着生产方式的根本性变革和经济结构的战略性调整，这使得新质生产力在增强发展动能和优化要素配置等方面能够发挥显著的积极作用，通过新质态供给和扩展需求的增加，激发社会生产力的发展活力，打开经济增长新空间[17]，进而放大颠覆性技术创新的辐射和带动作用，为国民经济创造兼具质量和效率的新增量[18]。加快发展新质生产力还有利于促进数字技术与经济深度融合，培育形成以科技创新为核心的经济增长模式，推动生产过程向智能化和个性化转型[19]，有效支撑经济可持续、高质量发展，从而为推动共同富裕进程奠定坚实的物质财富基础。
2 发展新质生产力在促进公平、缩小差距等方面发挥了重要作用，可通过“共享”效应推动共同富裕
习近平总书记指出：“发展新质生产力，必须进一步全面深化改革，形成与之相适应的新型生产关系。”[2]这表明新质生产力的出现，不仅意味着社会经济层面的变迁，还意味着社会制度层面的深刻变革，其发展必然会形成以协同合作、共享发展为主要特征的新型生产关系[20]，有效革新社会发展模式，以新模式引领提升发展共享度，从而实现更高层次的共同富裕。并且，区别于传统生产力，新质生产力涉及领域新、技术含量高、交叉属性强，具有扩散性、渗透性、融合性等特征[21]，可极大拓展不同收入群体参与发展、共享成果的渠道，弥合技术创新自身带来的机会鸿沟，助推低收入群体向中等收入群体转化。同时，发展新质生产力能够促进要素资源的自由流动和合理配置，推动各地区立足功能定位与发展实际，在空间上形成优势互补、互利共赢的区域经济发展布局，从而在更高生产力水平上实现均衡发展。随着人工智能、机器学习和区块链等创新技术成果的应用和普及，带动教育、医疗、基础设施等要素向基层下沉，可以有效拉动欠发达地区的可持续发展能力，减少资源分配不公平现象，进而缩小城乡、区域间的发展差距。因此，发展新质生产力可以通过促进“共享”效应推动中国共同富裕进程。
综上分析，提出假说1：
H1 新质生产力发展能够显著促进共同富裕。
二 新质生产力影响共同富裕的传导机制
1 新质生产力的劳动力技能升级效应
区别于传统的以资本和劳动力为核心要素的生产力，新质生产力的形成得益于现代科学技术的进步，它的发展意味着信息、数据和技术等数字化要素已逐步演化为劳动过程中的关键要素。在此背景下，其对共同富裕的影响效应将作用于劳动力市场，短期内可能引发劳动力市场竞争激化，造成“就业替代冲击”[22]，进而恶化就业、降低劳动收入份额，甚至可能扩大收入差距。但当新质生产力发展到一定阶段以后，大数据、人工智能等数字化底层技术不断成熟并持续向各行各业扩散，作为知识形态的渗透性要素在实践中对于实体性要素的反哺作用进一步增强[23]，有助于赋予劳动力市场更高水平的增值能力，并通过推动劳动者技能水平普遍提升反映出来，进而对提高中国居民劳动报酬水平发挥积极显著的作用。
一方面，劳动力技能升级效应会提高劳动报酬及其在初次分配中所占的比重，推动体现劳动、知识和技术等创新要素价值的收入分配机制的健全和完善，逐步形成橄榄型分配格局。劳动收入在中国居民当前的收入分配中处于主导地位，中低收入者更是以劳动报酬为主要收入渠道[24]。新质生产力通过数字化手段渗透于人才要素，有利于推动其与以数据要素为核心代表的新型生产要素有机结合，提升中低技能劳动主体的数字意识及数据素养，使其成为更全面、更具复合型特点的劳动者[25]，进而有效提高劳动者报酬，并逐步缩小劳动收入差距，推动共同富裕进程。
另一方面，新质生产力通过打造新型生产工具，不断精细化社会分工，提高各部门的劳动生产效率，使得单位商品价值量降低。这有助于刺激消费需求，进一步释放内需潜力，促使企业借助大力发展新质生产力的契机，实现规模化生产，为社会提供更多的就业机会。并且，高质量就业扩张趋势能够倒逼中国高新技术产业加速释放就业质量红利，激发劳动主体的科技创新意识以及主观能动性，强化劳动者对市场需求变化的适应性，进而优化劳动力收入结构，最终成为实现共同富裕的新兴动力源。
概言之，新质生产力发展在长期将推动广大劳动者技能升级，进而通过提高劳动者报酬的方式推动共同富裕的进程。基于此，提出研究假说2a：
H2a 新质生产力发展会产生劳动力技能提升效应，进而对共同富裕产生积极影响。
2 新质生产力的创业活跃度效应
新质生产力是以劳动者、劳动资料、劳动对象及其优化组合的变革跃升为基本内涵，且发轫于技术革命性突破、生产要素创新性配置、产业深度转型升级的先进生产力，其以科技创新为主导，依托尖端技术、先进生产工艺和完善的创新体系，深度拓展生产力构成要素的种类及存在形式，在生产、交换等各领域呈现出越来越深入的科技渗透特征，标志着经济发展模式的根本性重塑[26]。其中，技术突破、要素配置、产业转型等因素均会在不同程度上对中国区域创业发展的规模和速度产生影响，为中国经济在高质量发展轨道上行稳致远蓄势赋能。
一方面，新质生产力以前瞻性科创赋能产业结构升级，在产业层面发挥新旧产业更替机制的作用，倒逼发展前景差的落后产能更快地退出市场，从而为创业者提供丰富的创业资源[27]。同时，新质生产力通过整合人工智能、机器学习和数字孪生等前沿技术，促进经济发展形态转型升级，可极大地提高技术普及与数字普惠的渗透性和可及性，有助于降低信息不对称程度、搜寻与交易成本，强化创业主体获取外部经济环境、市场变化等信息资源的能力，并在一定程度上削弱潜在创业风险，增强居民信贷可得性[28]。进一步地，新质生产力能够改善区域创新创业生态，有效提升中国民营经济的可持续发展能力[29]，助力全体人民共同富裕取得更为明显的实质性进展。
另一方面，新质生产力的本质在于科技创新，在新一轮科技革命突飞猛进的背景下会进一步衍生出大量高技术创新创业机会，破解不同群体由于经济基础、社会条件等差异而导致的发展机会不平衡，从而加速市场竞争，形成适应新发展阶段现代化建设的高质量发展新局面。同时，新质生产力能够以灵活多样的用工需求弥补传统行业低迷造成的就业萎缩，极大地激发数字人才和信息人才的创业活力[30]，从而促进共同富裕。创业活跃度效应还可以带动包容性就业机会的增加，促使农村地区劳动力利用互联网优势向低技能偏向的数字化非农部门有序转移，拓宽、畅通农民向上发展的渠道，进一步提升农村劳动力整体收入水平，缓解城乡居民收入不平等问题。
概言之，推动新质生产力发展有助于提升区域创业活跃度，进而为实现共同富裕提供强力支撑。基于此，提出研究假说2b：
H2b 新质生产力发展会产生创业活跃度效应，进而对共同富裕产生积极影响。
三 新质生产力影响共同富裕的调节机制
作为地区经济软实力和综合竞争力的重要体现，营商环境可以客观反映地区的社会生态和政治生态[31]。健康良好的营商环境有利于新质生产力在均衡发展、合理分配中充分发挥调节效应，以更为透明、稳定的发展机制助力各类市场主体不断激发创造性与竞争力[32]，加快释放新质生产力的高质量发展新动能，赋能共同富裕。
一方面，优化营商环境能够为新质生产力的形成与发展提供良好的创新环境[33]，推动产业体系与相关经济要素在空间资源配置上有机组合，促进产业集群内知识溢出，驱动创新效率[34]。同时，良好的营商环境有助于破除妨碍创新要素、技术要素以及数据要素市场化配置的多重流动壁垒，使得更多资源有机会参与熊彼特式组合创新[35]，实现新质生产力的均衡化布局。营商环境在优化过程中会对政府、法律以及制度提出更高要求，促使政府提升治理能力，完善新型体制机制对新质生产力发展的促进和保障作用，促进政府行为更好地接受社会监督，构建公平竞争的市场环境，有效抑制寻租腐败等不良现象出现，为企业发展提供良好的氛围和土壤，推动实现中国经济健康可持续发展。
另一方面，营商环境水平也与共同富裕之间存在紧密的相关性。营商环境的优劣直接关系到地区招商引资，营商环境优化同时意味着招商引资质效正逐步提高，可极大程度上改善地区就业环境与形势，推动就业增长和经济发展互促互进。并且，优化营商环境通过放宽行政管制与降低进入壁垒，助力激发企业家开展技术创新与探索市场需求的动力[36]，有利于提高经济社会发展质量和效益，实现共同富裕。此外，优化营商环境有助于吸引更多创新人才流入，促进市场良性竞争，推动高技术企业与高层次人才实现“双向奔赴”，从而有效推动区域协调发展，提升全域共同富裕水平。
综上分析，提出研究假说3：
H3 营商环境优化会对新质生产力的共同富裕促进效应产生显著的正向调节作用。
三. 模型设定与数据说明
一 模型设定
1 基准模型
为探究新质生产力提升共同富裕水平的效果，构建计量模型如下：
Cpit=α0+α1Nqpit+α2Zit+μi+δt+εit (1) 其中，Cpit为i省份第t年的共同富裕水平；Nqpit为i省份第t年的新质生产力水平；Z为一组控制变量；μ和δ分别为省份、时间固定效应；ε为随机误差项。
2 中介机制模型
为进一步探析劳动力技能升级和创业活跃度在新质生产力影响共同富裕过程中发挥的机制作用，设定中介机制模型如下：
Mit=β0+β1Nqpit+β2Zit+ui+δt+εit (2) 其中，Mit为中介变量，其余变量设定和上述保持一致。如果估计参数β1显著为正，则说明劳动力技能升级和创业活跃度在新质生产力推动共同富裕过程中发挥了中介作用，且作用显著。
3 调节机制模型
在基准回归基础上，本文以营商环境为调节变量，考察在不同营商环境水平下新质生产力对共同富裕的作用效果。设定模型如下：
Cpit=γ0+γ1Nqpit+γ2Beeit+γ3Nqpit×Beeit+γ2Zit+ui+δt+εit (3) 其中，Beeit为调节变量，其余变量设定和上述保持一致。如果因变量Cpit和自变量Nqpit的关系随第三个变量Beeit的变化而变化，则称Beeit在Nqpit和Cpit之间起调节作用；如果回归系数γ3显著，则表示Beeit调节效应显著；如果估计参数γ1显著为正，则说明营商环境水平在新质生产力推动共同富裕过程中发挥了调节作用，且作用显著。
二 变量选取与说明
1 被解释变量：共同富裕指数(Cp)
新时代的共同富裕，是全体人民的共同富裕，而不仅仅是一部分人和一部分地区富裕、享有大部分经济发展红利和成果[6]。这意味着构建共同富裕的指标体系需要同时考虑“做大蛋糕”和“分好蛋糕”两个维度。借鉴陈丽君等[37]的研究，本文拟从富裕和共享两个层面选取对应的指标。其中，富裕度主要有三个二级指标：经济发展、科技创新、基础设施；共享度主要有两个二级指标：差异度和保障度。在把握共同富裕理论内涵的基础上，为避免指标高度相关性和重要指标遗漏，最终选择19个三级指标，如表 1所示。此外，考虑到主观赋权法的弊端，本文选择可信度较高的熵权法赋予测度指标权重，从而计算出各省份的共同富裕指数(Cp)、富裕度指数(Cp1)以及共享度指数(Cp2)。
表 1 共同富裕水平评价指标体系一级指标 二级指标 三级指标 指标性质 富裕度 经济发展 人均地区生产总值(元) + 全体居民人均可支配收入(元) + 全体居民人均消费支出(元) + 城镇登记失业率(%) - 农村恩格尔系数 - 城镇恩格尔系数 - 科技创新 研究与试验发展(R&D)经费支出占GDP比重(%) + 每万人专利授权数(件) + 公共基础设施 每千人口医疗卫生机构床位数(张) + 人均公园绿地面积(m2) + 人均城市道路面积(m2) + 每万人拥有公交车辆(标台) + 共享度 差异度 城乡居民收入水平比(农村居民=1元/人) - 城乡居民消费水平比(农村居民=1元/人) - 城乡恩格尔系数比 - 保障度 城镇基本养老保险基金支出占GDP比重(%) + 城镇基本医疗保险参保率(%) + 社会保障和就业支出占GDP比重(%) + 民生性支出占一般公共预算比重(%) + 2 核心解释变量：新质生产力(Nqp)
目前，新质生产力的定量测度中较常使用构建指标体系法，该方法有助于从全局把握地区新质生产力的发展特征。然而，由于本文的被解释变量采用构建指标体系法进行测度，再次构建新质生产力指标体系易使变量间产生线性关系或高度相关的现象，进而导致回归分析结果不可靠。为解决上述度量方法的缺陷，本文运用搜索引擎大数据来构建区域新质生产力指数，进而使用构建指标体系法在稳健性检验中展开进一步分析。搜索引擎是大数据背景下人们获取信息的主要途径之一，其指数是通过海量网民基于需求的搜索行为数据聚合而成的，能够较为高效、准确地对事物进行现状追踪和趋势预测。具体而言，即基于互联网大数据，通过百度搜索引擎检索各省份有关新质生产力热词的搜索数量来衡量地区新质生产力发展水平，以此作为新质生产力的代理变量。这不仅能够反映新质生产力在不同地区间的差异性，更能折射出新质生产力发展的过程。
关于新质生产力关键词的构建，本文依照习近平总书记在黑龙江考察时发表的重要讲话，以及在中央经济工作会议和中央政治局第十一次集体学习时对发展新质生产力进行的系统阐释，将“创新”“新兴产业”“未来产业”作为加快形成新质生产力的关键变量，具体如表 2所示。其中，创新包括科技创新、自主创新、自立自强、核心技术、产业结构升级、创业孵化、成果转化、人才培养；新兴产业包括战略性新兴产业、数字、智慧、算法、新一代信息技术、生物技术、新能源、新材料、新能源汽车、高端装备制造、航空航天、绿色环保、大健康、海洋工程装备；未来产业包括元宇宙、脑机接口、全息显示、氢能、储能、自动驾驶、半导体、金融科技、智能制造、AI、云技术、大数据、物联网、工业互联网、集成电路。在此基础上，本文通过网络爬虫技术获取百度网页中“地区+特定关键词”的结果数量，并对同一地区所有关键词的搜索结果数量进行加总处理，用以衡量地区新质生产力水平Nqp。
表 2 新质生产力关键词关键词逻辑 关键词示例 创新(8) 科技创新、自主创新、自立自强、核心技术、产业结构升级、创业孵化、成果转化、人才培养 新兴产业(14) 战略性新兴产业、数字、智慧、算法、新一代信息技术、生物技术、新能源、新材料、新能源汽车、高端装备制造、航空航天、绿色环保、大健康、海洋工程装备 未来产业(15) 元宇宙、脑机接口、全息显示、氢能、储能、自动驾驶、半导体、金融科技、智能制造、AI、云技术、大数据、物联网、工业互联网、集成电路 需注意的是，尽管本文尝试运用搜索引擎大数据这一新视角来构建区域新质生产力指数，但也不可避免地存在网络搜索行为差异导致区域生产力发展水平测度出现偏差的情况。因此，本文借鉴肖有智等[38]的研究思路，基于所选关键词对各省政府工作报告进行词频分析，加总得到新质生产力总词频并再次进行回归，进一步验证本文关键词选取的可靠性，该方法将在后文稳健性检验中展开分析。
3 中介变量
(1) 劳动力技能升级(Ls)。劳动力技能升级的最终形式表现为劳动报酬水平的提升，现有文献倾向于选用劳动者报酬与不同层级(地区、行业、企业)的生产总值之比表示。本文沿用这一刻画方式，采用劳动者报酬与地区生产总值的比值反映中国各省份劳动者报酬水平的高低，以此作为劳动力技能升级的代理变量。
(2) 创业活跃度(Entrep)。借鉴李小平和李小克[39]的研究思路，本文综合考虑个体层面和公司层面的企业家创业精神，基于数量效应和就业效应两个维度来构建省级创业活力指数。具体公式为：
Entrepit= qua itpopit×empitemp2it (4) 其中，Entrepit为t年度i省份的创业活跃度，quait、popit分别代表t年度i省份私营及个体户企业总数、总人口数；empit、emp2it分别代表t年度i省份私营及个体户企业就业人数、就业总人数。
4 营商环境(Bee)
本文借鉴于文超和梁平汉[40]的研究思路，以市场化指数来度量中国各省份的营商环境水平，同时结合樊纲等[41]的做法，从政府与市场的关系、非国有经济的发展、产品市场的发育程度、要素市场的发育程度、市场中介组织的发育程度和法律制度环境五个维度构建市场化指数指标体系，并采用主成分分析法对指标进行赋权，最终计算得出营商环境综合总指数。
5 控制变量
为了提高实证结果的可靠性，除了新质生产力这一关键变量外，本文还控制了其他因素对共同富裕的影响。基于已有文献，选取如下五个控制变量。
(1) 政府干预度(Govern)。政府干预不当可能导致资源分配效率过低，干扰市场的有效运作，破坏公平竞争秩序，进一步抑制中国社会整体发展水平，这在一定程度上也会对共同富裕造成影响。本文采用财政支出占GDP比重表示不同地区间的政府干预度。
(2) 人口抚养比(Adr)。人口抚养比反映了各省份的经济发展潜力和现阶段的劳动供给水平，这同样会在一定程度上影响共同富裕的实现。本文采用年龄小于15岁及超过64岁人口占劳动人口的比重进行衡量。
(3) 投资率(Inv)。投资率增加有利于提高地区生产率和经济效益，创造更多的就业机会，为实现共同富裕创造条件。本文采用实物资本投资占GDP比重进行衡量。
(4) 劳动力水平(Lab)。劳动力水平提升会促进超大规模市场优势的释放，提高居民收入水平，对区域发展和收入的差距产生影响。本文采用地区就业人数的自然对数进行衡量。
(5) 税负水平(Tax)。适当的税收政策可以通过财富再分配的方式缩小贫富差距，推动共同富裕目标的实现；但过高的税收可能会抑制企业的投资和创新活动，不利于经济增长。本文采用税收收入占地区生产总值的比重反映各省份的税负水平。
三 数据来源和描述性统计
鉴于相关测度指标的可获取性与可比性，本文采用全国30个省(区、市)2012—2022年的数据开展实证研究。①数据主要来源于国家统计局数据库、各年《中国统计年鉴》、省级统计年鉴和统计公报等，少量缺失数据采用插值法进行填补。此外，为使得回归系数便于分析比较，在后文实证研究中对于部分变量进行取对数处理。相关变量的基本数据特征见表 3。共同富裕的极差值为0.66，均值、标准差依次为0.289和0.114，这意味着中国各省份之间的共同富裕水平差异较大，收入不平等问题较为明显。此外，政府干预度、人口抚养比、投资率等控制变量也表现出明显的差异，与实际情况基本相符。可见，本文选取的各变量数据有效。
表 3 描述性统计变量名称 变量符号 观测值 均值 标准差 最小值 最大值 共同富裕 Cp 330 0.289 0.114 0.081 0.741 新质生产力 Nqp 330 1.241 0.767 0.079 4.186 劳动力技能升级 Ls 330 50.170 4.507 38.200 61.940 创业活跃度 Entrep 330 0.034 0.028 0.004 0.150 营商环境 Bee 330 7.159 2.148 2.530 13.290 政府干预度 Govern 330 0.249 0.102 0.107 0.643 人口抚养比 Adr 330 39.160 7.394 21.180 57.790 投资率 Inv 330 2.174 0.889 0.211 5.106 劳动力水平 Lab 330 7.601 0.768 5.545 8.864 税负水平 Tax 330 0.080 0.029 0.035 0.200 四 特征事实
为直观展示新质生产力与共同富裕的关系，本文选取新质生产力水平作为自变量、地区共同富裕水平作为因变量，对二者之间的关系进行数据拟合，并绘制出新质生产力与共同富裕的散点图，如图 1(a)所示。通过观察不难发现，新质生产力和共同富裕之间存在明显的正相关关系，即新质生产力发展水平与共同富裕发展水平呈同向变化趋势。同时，本文将新质生产力指数按照25%、75%的分位数进行划分，对比分析当样本省份分别处于低组别新质生产力水平和高组别新质生产力水平时共同富裕的核密度分布情况，具体结果如图 1(b)所示。从分布位置看，相较于新质生产力水平较低的组别，高组别分布曲线的中心位置及分布区间均向右偏移，表明共同富裕水平因新质生产力水平的提高而呈现上升趋势。从分布形态看，随着新质生产力水平的总体上升，主峰形态在考察期内经历“尖而窄”到“扁而平”的变化过程，离散程度相对更大。这表明在新质生产力水平较高的组别中，共同富裕水平的绝对差距相较于较低组别有所扩大，也说明新质生产力对共同富裕的影响效果存在异质性。散点图和核密度分布图初步验证了本文理论机制部分的推论，表明新质生产力发展对共同富裕的影响研究具有必要性。
四. 实证结果与分析
一 基准回归结果
基于数据的科学性和可得性，本文采用2012—2022年中国30个省(区、市)的平衡面板数据，探究新质生产力对共同富裕的影响效应，表 4展示了新质生产力对中国共同富裕指数(Cp)、富裕度指数(Cp1)以及共享度指数(Cp2)的基准回归结果。
表 4 新质生产力影响共同富裕的基准回归结果变量 基准回归 不同维度 (1) (2) (3) (4) (5) (6) Cp Cp Cp1 Cp1 Cp2 Cp2 Nqp 0.041*** 0.044*** 0.061*** 0.060*** 0.001 0.011 (5.90) (8.24) (6.76) (9.04) (0.07) (1.35) Govern 0.162** 0.041 0.413*** (2.18) (0.44) (2.88) Adr 0.000 0.001 -0.001 (0.33) (0.59) (-0.61) Inv -0.001 0.002 -0.007 (-0.17) (0.35) (-1.24) Lab -0.033 0.005 -0.111** (-0.92) (0.13) (-2.16) Tax -0.681** -0.738* -0.564* (-2.64) (-2.01) (-1.76) 常数项 0.237*** 0.485* 0.200*** 0.176 0.314*** 1.122*** (27.24) (1.74) (17.85) (0.54) (24.14) (2.78) N 330 330 330 330 330 330 省份固定效应 Yes Yes Yes Yes Yes Yes 时间固定效应 Yes Yes Yes Yes Yes Yes R2 0.983 0.984 0.978 0.980 0.951 0.960 注：* * *、* *、*分别为1%、5%和10%显著性水平；括号内报告了回归系数的稳健标准误。下表同。 从整体上看，列(1)为仅考虑双向固定效应的结果。新质生产力的估计系数为0.041，且通过了1%的显著性水平检验，表明新质生产力发展程度对共同富裕指数存在明显的正效应，即发展新质生产力能够有效推动中国共同富裕进程。考虑到其他因素可能影响新质生产力与共同富裕的关系，列(2)将控制变量和双向固定效应同时纳入回归，结果显示新质生产力对中国共同富裕的影响仍在1%的水平上显著。具体来看，新质生产力发展水平每提升1%，将有助于共同富裕水平提高0.04%，说明在考虑不同地区的政府干预度、人口抚养比、投资率等影响因素差异的情况下，新质生产力对共同富裕仍具有显著推动作用，与理论预期一致，假说1得到验证。
从不同维度来看，新质生产力对富裕度的影响在1%的水平上正向显著，如列(3)和列(4)所示。同时，与列(2)回归结果相比较可知，新质生产力对富裕度的助推效果(0.060)相比共同富裕(0.044)有所提升，但是对共享度的影响效果不显著。这说明考察期内新质生产力发挥了促进共同富裕的“富裕”效应，但在“共享”效应方面作用乏力。可能的原因是，当前中国已全面建成小康社会，但是发展不平衡不充分问题仍然存在，区域、城乡、收入三大差距已对中国经济良好发展形成了较大阻碍，特别是农村地区在基本公共服务均等化及财政机制等方面尚存在短板，巩固脱贫攻坚成果任务较重，城乡差距呈现持续扩大的态势，使得现时新质生产力推动共享性的效果不显著。与此同时，新质生产力是以科技创新为主导的生产力，在其作用之下，源源不断的科技创新客观上推动了社会整体变革，但看似中立的技术要素也可能会引致“有形”或“无形”的鸿沟[3]，加剧弱势群体边缘化趋势，进一步衍生出新的不平等问题，极大地抑制了现阶段新质生产力对共享度的促进效应。马克思生产力理论表明，在长期，生产力的跃迁会促使劳动者技能提升，进一步对国内低技能劳动力就业发挥积极作用，从而有效缩小收入分配差距，这可能有益于共享度的提升，实现更高质量的共同富裕。
二 稳健性检验
1 替换测算方法
本文的共同富裕测度方法为运用信息量大小确定权重的熵值法，但共同富裕涵盖面极广，为避免因赋权方式差异而产生不同结果，本文运用主成分分析法测度共同富裕指数，以进一步提升测算准确度，实证结果见表 5列(1)。可见，新质生产力对共同富裕的影响系数为0.174，且在5%的水平上正向显著，即新质生产力的形成对于共同富裕有着显著的促进作用，与前述基准回归结果相互印证。
表 5 新质生产力影响共同富裕的稳健性检验结果变量 主成分分析法 更换样本集 更换变量 缩尾处理 滞后效应 (1) (2) (3) (4) (5) (6) (7) (8) Cp Cp Cf Cf Cf Cp Cp Cp Nqp 0.174** 0.044*** 0.045*** (2.73) (8.90) (7.72) Nqp2 5.995*** (4.37) Nqp3 1.623** (2.09) Nqp4 0.001 7** (2.27) l.Nqp 0.046*** (9.26) l2.Nqp 0.042*** (8.50) Govern 0.330 0.183** -2.360* -1.45 -0.998 4** 0.169** 0.202** 0.242*** (0.76) (2.59) (-1.92) (-0.93) (-2.11) (2.16) (2.70) (3.16) Adr 0.003 -0.001 0.001 0.015 -0.005 6 0.000 0.000 0.001 (0.45) (-0.65) (0.08) (1.12) (-1.33) (-0.05) (0.31) (0.64) Inv -0.032 -0.006 -0.017 0.081 0.000 3 -0.004 -0.001 -0.001 (-1.29) (-1.66) (-0.22) (0.78) (0.01) (-1.15) (-0.34) (-0.41) Lab -0.320 -0.017 0.443 1.279 0.188 -0.030 -0.050 -0.057 (-1.58) (-0.49) (0.54) (1.12) (0.71) (-0.78) (-1.44) (-1.62) Tax -1.664 -0.532*** 2.942 0.493 1.013 1 -0.519** -0.694*** -0.733*** (-1.66) (-3.00) (0.79) (0.09) (0.90) (-2.32) (-3.28) (-3.82) 常数项 2.237 0.373 -1.401 -7.98 8.937 3*** 0.475 0.622** 0.669** (1.37) (1.36) (-0.22) (-0.89) (4.28) (1.56) (2.29) (2.47) N 330 330 330 330 330 330 300 270 省份固定效应 Yes Yes Yes Yes Yes Yes Yes Yes 时间固定效应 Yes Yes Yes Yes Yes Yes Yes Yes R2 0.973 0.981 0.934 0.918 0.94 0.984 0.986 0.987 2 替换样本集
在国家政策倾斜与资金扶持下，直辖市的新质生产力发展水平可能与其他省份存在较大差异。为消除该因素可能对回归结果造成的影响，本文剔除北京、上海、天津和重庆四个直辖市的数据后对样本重新进行回归，具体结果见表 5列(2)。比较表 4和表 5可以发现，剔除直辖市后的计量结果和基准回归结果保持高度一致，新质生产力对地区共同富裕水平的影响依然显著为正，由此说明本研究在基准回归中得出的结果可靠且稳健。
3 多数据库变量匹配融合
首先，新质生产力是由技术革命性突破、生产要素创新性配置、产业深度转型升级而催生的先进生产力质态[42]。依照指标选取可得性、代表性、科学性等原则，本文以科技创新能力、生产要素创新配置和产业转型升级三大维度为一级指标，构建了包括创新投入、创新产出、创新成效等10个二级指标，R&D经费支出占GDP的比重、新产品开发经费支出、高技术产业技术改造经费支出/技术改造经费支出等30个三级指标的新质生产力评价指标体系，具体如表 6所示。同时，为避免出现多重共线性问题，参照万广华等[12]的做法，借鉴Sen & Foster[43]提出的社会福利函数将共同富裕定义为如下形式：
Cfit=GDPit×exp(−Giniit) (5) 表 6 新质生产力评价指标体系a一级指标 二级指标 三级指标 指标性质 科技创新能力 创新投入 R&D经费支出占GDP的比重 + 新产品开发经费支出 + 高技术产业技术改造经费支出/技术改造经费支出 + 科技支出占GDP比重 + 创新产出 万人专利申请数 + 高校科技论文数 + 技术市场成交额 + 创新成效 新产品销售收入 + 全员劳动生产率 + 新产品出口收入/货物出口额 + 创新环境 高校R&D课题数 + 企业R&D项目数 + 科技馆数量 + 产业转型升级 新产业规模 高技术企业工业总产值/GDP + 信息传输、软件和信息技术服务业就业人数占比 + 万人人工智能领域专利数 + 产业结构高级化 二、三产业增加值占GDP比重 + 金融业增加值/GDP + 产业结构高级化指数 + 产业结构合理化 产业结构合理化指数 - 第二产业增加值/从业人数 + 生产要素创新配置 新型人才支撑 教育支出占GDP比重 + 每百人图书馆藏书量 + 6岁以上人口平均受教育年限 + 规上R&D人员折合全时当量 + 绿色低碳技术 单位GDP能耗 - 污水处理率 + 节能环保支出占GDP比重 + 数字生产要素 互联网宽带接入端口数 + 长途光缆线路长度 + 其中，Cfit为i省份第t年的共同富裕水平；GDPit为i省份第t年的人均GDP，代表该省份的富裕度。同时，本文以2012年为基期，特别对各省份的GDP数据进行平减处理，以消除价格因素的影响；Giniit是i省份第t年居民收入的基尼系数，本文使用Gini的负函数代表该省份的共享度。表 5列(3)的结果显示，新质生产力对中国共同富裕水平的促进作用依然显著。这说明本文对共同富裕水平评价指标体系的构建是可靠的，并没有因为指标度量方式的不同而产生差异化结果，再次提高了研究结论的可信度。
其次，借鉴卢江等[44]关于新质生产力指标体系的构建思路，本文基于科技生产力、绿色生产力和数字生产力三个一级指标，构建了包含18项指标的新质生产力综合评价体系(见表 7)，并采用改进的熵权-TOPSIS方法对指标进行赋权，最终得到各省新质生产力水平，具体结果见表 5列(4)。可以发现，新质生产力对共同富裕的影响系数为1.623，且在5%的水平上正向显著，进一步说明了本文实证结果的稳健性。
表 7 新质生产力评价指标体系b一级指标 二级指标 三级指标 解释 属性 科技生产力 创新生产力 创新研发 国内专利授予数 + 创新产业 高技术产业业务收入 + 创新产品 规上工业企业产业创新经费 + 技术生产力 技术效率 规上工业企业劳动生产率 + 技术研发 规上工业企业R&D人员全时当量 + 技术生产 机器人安装原始密度 + 绿色生产力 资源节约 能源强度 能源消费量/国内生产总值 - 型生产力 能源结构 化石能源消费量/国内生产总值 - 用水强度 工业用水量/国内生产总值 - 环境友好 废物利用 工业固废物综合利用量/产生量 + 型生产力 废水排放 工业废水排放/国内生产总值 - 废气排放 工业SO2排放/国内生产总值 - 数字生产力 数字产业生产力 电子信息制造 集成电路产量 + 电信业务通信 电信业务总量 + 产业数字生产力 网络普及率 互联网宽带接入端口数 + 软件服务 软件业务收入 + 数字信息 光缆线路长度/地区面积 + 电子商务 电子商务销售额 + 最后，借鉴肖有智等[38]的研究思路，本文基于表 2中的关键词对各省政府工作报告进行词频分析，加总后得到新质生产力总词频，用以衡量地区新质生产力发展水平，具体结果见表 5列(5)。可以发现，在5%的显著性水平上，新质生产力对共同富裕存在着显著的正向促进效应，证实前文基准回归结论可靠。
4 缩尾处理
由于各项变量的统计测算中可能存在极端值，为提高实证结果的可靠性，本文对所有变量按照1%和99%百分位的Winsorize办法进行双边缩尾处理，并利用缩尾处理后的数据重新估计各省份新质生产力发展水平对共同富裕的影响。表 5列(6)的检验结果显示，缩尾处理后新质生产力对共同富裕的估计系数为0.045，且通过了1%的显著性检验，与表 4列(2)的结果基本保持一致，即发展新质生产力对共同富裕的影响并未明显受到异常观测值的干扰，再次表明本文估计结果具有良好的稳健性。
5 变量滞后
运用滞后项进行检验可在一定程度上排除当期影响，本文将核心解释变量取滞后1—2期，并基于双向固定效应模型再次进行检验。表 5中列(7)和列(8)的结果显示，新质生产力滞后1—2期的估计系数与前文基准回归结果相比，无论是符号方向还是显著性水平均未发生明显改变。这说明新质生产力在促进中国共同富裕上可能存在一定程度的时间滞后性，但新质生产力显著提升共同富裕水平的结论依然成立。
三 内生性检验
上述研究已尽可能考虑了影响共同富裕水平的多个因素，并将其设置为控制变量，但新质生产力与共同富裕之间仍然可能存在内生性问题。首先，可能存在遗漏变量问题。新质生产力和共同富裕可能同时受到某些不可观测因素的影响。例如，研究中并未考虑到不同地区或群体的教育质量和覆盖率的差异，而高质量教育体系可能会推动新质生产力发展，从而促进实现共同富裕目标。这些遗漏变量可能导致新质生产力的回归系数估计有偏。其次，存在反向因果问题。虽然理论分析和实证回归结果基本支持了新质生产力发展赋能共同富裕的结论，但共同富裕水平的提高也可能产生正向反馈效应。换言之，共同富裕水平的提高使更多地区、人群较为普遍地共享生产力跃迁带来的发展成果，激励科技研发人力投入和政策倾斜，进而促进新质生产力发展。对此，本文采用增加控制变量和工具变量法对内生性问题进行控制。
1 增加控制变量
鉴于共同富裕包含较多影响因素与内容，本文增加教育支持水平和金融发展水平作为新的控制变量，进一步控制影响共同富裕的其他因素，以减少遗漏变量带来的偏差。其中，地区教育水平(El)通过当地高校在读人数占总人口比重衡量，金融发展水平(Finance)则采用各省份年末存贷款余额与生产总值的比重表示，结果如表 8列(1)所示。可以发现，加入教育水平和金融发展水平后，新质生产力对共同富裕仍具有显著的正向影响，再次说明发展新质生产力能够有效推动共同富裕的研究结论是稳健可靠的。
表 8 新质生产力影响共同富裕的内生性检验结果变量 增加控制变量 工具变量法(一) (1) (2) (3) Cp 第一阶段 第二阶段 Nqp 0.039 0*** 0.207 9*** (10.11) (9.35) Govern 0.147 0*** -2.014 0*** -0.029 3 (3.47) (-4.31) (-0.37) Adr -0.000 0 0.026 1*** -0.003 4*** (-0.27) (4.92) (-3.56) Inv -0.000 0 0.042 6 0.009 4** (-0.01) (1.13) (2.06) Lab -0.051 0*** 0.430 9*** -0.109 6*** (-3.08) (6.72) (-10.79) Tax -0.686 0*** 9.778 8*** -0.210 5 (-6.26) (7.70) (-0.76) El -4.025 0*** (-6.08) Finance -0.000 0 (-0.32) Bc 28.062 2*** (5.05) 省份固定效应 Yes Yes Yes 时间固定效应 Yes Yes Yes 不可识别检验 24.176 0[0.000 0] 弱工具变量检验 25.534 0{16.380 0} N 330 330 330 R2 0.954 0.707 注：不可识别检验用Kleibergen-Paap rk LM统计量，[]内为P值；弱工具变量检验用Cragg-Donald Wald F统计量，{}内为Stock-Yogo weak ID test critical values在10%水平上的临界值；过度识别检验用Hansen J统计量。 2 工具变量法
宽带接入用户数与新质生产力之间存在密切的关系，为避免选取绝对数值可能导致的城市规模偏差，本文采用每千人宽带接入用户数(Bc)作为工具变量。新质生产力通过以各类数字平台为代表的新媒介不断提升社会生产效率与经济发展质量。每千人宽带接入用户数的增加意味着更多居民能够接触到移动互联网、人工智能等新一代数字技术，有助于推进数据信息高效流通，提升知识获取和技术创新能力，助力企业在生产、服务等环节更高效地利用数字技术。因此，每千人宽带接入用户数可以在一定程度上代表新质生产力水平，且与共同富裕无显著影响，符合工具变量特征。基于此，本文使用每千人宽带接入用户数作为工具变量进行两阶段最小二乘法回归，以避免因内生性而引起模型效应估计偏差和不一致，结果见表 8。可见，Kleibergen-Paap rk LM统计量的P值(0.000 0)远低于0.050 0，Cragg-Donald Wald F统计量的值(25.534 0)也高于10%水平上的临界值(16.380 0)，即工具变量不存在弱识别和不可识别问题，且2SLS第二阶段中新质生产力对共同富裕的影响在1%的水平上显著为正，说明在引入工具变量后，本文的研究结论依旧是成立的。
四 中介机制检验
上文的基准回归和稳健性检验结果均已证实发展新质生产力有利于中国共同富裕目标的实现，即新质生产力对中国共同富裕进程有直接推动作用。为了进一步探讨新质生产力影响共同富裕的作用机制，本文基于前文研究假说的分析，从劳动力技能升级和创业活跃度两个层面实证分析其对新质生产力促进共同富裕的中介效应，结果见表 9。
表 9 新质生产力影响共同富裕的中介机制分析结果变量 (1) (2) Ls Entrep Nqp 2.759** 0.018*** (2.59) (3.82) Govern 18.270 0.043 (1.28) (0.74) Adr 0.120 0.001 (1.00) (1.46) Inv -0.057 -0.002 (-0.009) (-0.55) Lab -9.226* 0.056*** (-1.78) (3.25) Tax -78.377* 0.014 (-1.78) (0.07) 常数项 114.022** -0.451*** (2.74) (-3.10) N 330 330 省份固定效应 Yes Yes 时间固定效应 Yes Yes R2 0.806 0.885 1 劳动力技能升级
新质生产力发展对于中国劳动力市场具有持续渗透性影响，其以共享经济、平台经济等全新经济形态为劳动力市场注入新活力，有效提高了各类劳动主体的技能水平，最终体现为劳动力市场整体报酬水平的提升。进一步地，劳动报酬份额的高低在较大程度上反映了广大劳动者对经济发展成果的共享程度，对推动中国共同富裕进程有着基础性影响。因此，发展新质生产力能够促进现代生产关系的根本性变革，不断提高广大劳动者的岗位技能和收入水平，推动健全以劳动和技能价值为核心的收入分配制度，为全民共享发展成果提供更加完善的保障，从而逐步缩小居民收入差距，推动中国全体人民共同富裕进程。为了验证该作用机制是否存在，本文选用劳动者报酬与地区生产总值之比作为各省份劳动技能水平的代理变量，并基于双向固定效应模型进行估计检验，回归结果见表 9。由列(1)可知，新质生产力对劳动技能水平的影响系数在5%统计水平上显著为正。具体来看，新质生产力每提升1%，将有助于劳动技能水平提高2.759%，这意味着新质生产力发展能够优化中国劳动力市场的劳动技能结构，即劳动力技能升级在新质生产力推动中国共同富裕进程中发挥了有效的中介作用。假说2a得到验证。
2 创业活跃度
创业活动对于改善民生、扩大就业有着重要作用，提升创业活跃度是促进中国经济社会全面发展、实现共同富裕的有效途径。发展新质生产力可以有效激发创业活力，优化区域创业生态系统，间接提升共同富裕水平。为了验证该作用机制是否成立，本文综合考虑个体层面和公司层面的企业家创业精神，基于数量效应和就业效应两个维度来构建省级创业活跃度指数，并基于双向固定效应模型进行机制检验，具体结果见表 9列(2)。在新质生产力有效推动中国共同富裕进程的基础上，新质生产力每提升1个百分点，创业活跃度将在1%的显著性水平上提升0.018个单位，表明新质生产力能够通过激发创业活力，发挥创业带动就业倍增效应，助力缩小城乡与区域发展差距，从而对推动全体人民共同富裕产生积极影响。假说2b得到验证。
五 调节机制检验
为对前文所述的影响新质生产力与共同富裕的因素进行检验，本文采用式(3)所示的调节机制模型进行估计，结果如表 10所示。其中，列(1)的报告中未加入调节变量与核心解释变量的交互项，可以看到，新质生产力的估计系数在1%的水平上显著为正，表明发展新质生产力显著推动了中国共同富裕进程。列(2)报告了加入调节变量与核心解释变量的交互项后，营商环境水平影响新质生产力与共同富裕关系的回归结果。营商环境水平的估计系数在1%统计水平上显著为正，表明优化营商环境能够促进全体人民共同富裕；新质生产力与营商环境水平的交互项的回归系数显著为正，且同样通过了1%显著性水平检验，说明优化营商环境在发展新质生产力促进共同富裕的过程中起着正向的调节作用，有效强化了新质生产力对共同富裕的促进作用。这是因为健康良好的营商环境能够为新质生产力发展提供更好的创新空间，有利于进一步挖掘新质生产力的发展潜力，释放其发展动能。除此之外，良好的营商环境下，以效率和公平为核心的收入分配体系得以进一步完善，可以更加公平、合理地促进收入分配，进而推动城乡与区域均衡发展。由此可见，地区营商环境水平提升会对新质生产力的共同富裕促进效应产生显著的正向影响，假说3得到验证。
表 10 新质生产力影响共同富裕的调节机制分析结果变量 (1) (2) Cp Cp Nqp 0.044*** -0.008 (8.24) (-0.88) Bee 0.008*** (2.85) Nqp×Bee 0.010*** (6.53) Govern 0.162** 0.104* (2.18) (1.88) Adr 0.000 0.001 (0.33) (0.79) Inv -0.001 -0.002 (-0.17) (-0.89) Lab -0.033 -0.063*** (-0.92) (-3.69) Tax -0.681** -0.573*** (-2.64) (-3.63) 常数项 0.485* 0.711*** (1.74) (5.23) N 330 330 省份固定效应 Yes Yes 时间固定效应 Yes Yes R2 0.984 0.991 六 异质性分析
1 时间异质性
2016年5月，习近平总书记在“科技三会”上特别指出要“把科技创新摆在更加重要位置”[45]。同年，中共中央、国务院印发《国家创新驱动发展战略纲要》，进一步指明创新型国家建设发展路径，赋予新质生产力发展前所未有的新机遇，对中国关键核心技术攻坚、高水平科研平台打造、现代化产业体系构建、劳动者素质提升等提出更高的目标要求[46]。考虑到新质生产力具有明显的时间阶段特征，本文以2016年为时间节点，将样本区间划分为2012—2015年与2016—2022年两个时间段，进一步讨论新质生产力对共同富裕影响的时间异质性，估计结果见表 11。由列(1)和列(2)结果可见，新质生产力对共同富裕的影响存在明显的时间异质性。2012—2015年，新质生产力与共同富裕在5%的水平上显著性正相关；2016—2022年，新质生产力对共同富裕的回归系数为0.045，且通过了1%的显著性检验。这表明在新一轮科技革命和产业变革纵深推进的形势下，新质生产力对共同富裕水平提升具有显著促进作用。同时，2016—2022年时间段内新质生产力的估计系数(0.045)相较于前一阶段(0.026)更大，即新质生产力在发展期对共同富裕的推动作用要强于萌芽期。可能的原因是，2016年以后中国核心技术持续突破创新，产业结构不断升级发展，且呈现后劲强健的明显特征。这意味着未来新质生产力的渗透力和扩散力会进一步增强，更高质量和更新形式的发展模式会不断涌现，能够为共同富裕发展提供更加精准化的服务，使得提升效应更加显著。
表 11 新质生产力影响共同富裕的时空异质性分析结果变量 时间异质性 区位异质性 (1) (2) (3) (4) (5) (6) (7) (8) (9) 萌芽期 发展期 东部 中部 西部 东北 沿线 东南 西北 Nqp 0.026** 0.045*** 0.039** 0.015 6 0.024 0.082 9 0.025*** 0.041*** -0.145 (2.27) (3.21) (2.58) (0.92) (1.77) (1.89) (5.89) (4.57) (-1.72) Govern 0.036** 0.263*** -0.191 0.186 2* 0.089 0.215 3** 0.221*** -0.046 0.562 (0.37) (3.34) (-0.71) (2.25) (1.11) (5.51) (4.14) (-0.46) (2.79) Adr 0.000 0.001 0.000 0.001 2 0.001 -0.002 2 0.000 0.000 0.002 (0.16) (0.50) (0.17) (1.36) (1.41) (-0.71) (-0.58) (-0.12) (1.71) Inv -0.001 0.004 0.001 -0.008 9* -0.012** 0.002 -0.006* 0.006 -0.015* (-0.45) (0.99) (0.12) (-2.57) (-2.76) (0.22) (-1.96) (1.17) (-3.23) Lab 0.015 -0.053 -0.020 -0.077 6 0.046 -0.137 4** -0.038* -0.015 0.056 (0.65) (-1.56) (-0.24) (-1.63) (1.20) (-4.82) (-2.00) (-0.35) (1.16) Tax -0.169 -0.889*** -0.239 -1.068 7*** -0.192 -0.413 1 -0.395** -0.200 -2.316 (-0.79) (-3.55) (-0.51) (-4.96) (-1.09) (-2.26) (-3.14) (-0.51) (-1.06) 常数项 0.092 0.629** 0.505 0.845 1* -0.143 1.283 3** 0.509** 0.388 -0.152 (0.52) (2.38) (0.74) (2.30) (-0.52) (7.47) (3.36) (1.11) (-0.46) N 120 210 110 66 121 33 88 209 33 省份固定效应 Yes Yes Yes Yes Yes Yes Yes Yes Yes 时间固定效应 Yes Yes Yes Yes Yes Yes Yes Yes Yes R2 0.994 0.986 0.983 0.989 0.983 0.997 0.99 0.987 0.947 2 区位异质性
第一，按照国家统计局的分类标准，将样本省份划分为东部、中部、西部和东北四个区域分别进行回归，以探讨新质生产力对不同地理位置共同富裕水平的异质性影响，具体结果见表 11列(3)至(6)。东部地区新质生产力对共同富裕的系数均为正，且在5%的水平上显著；中部、西部和东北地区新质生产力对共同富裕的系数为正但不显著。当把样本划分为四个区域分别进行考察时，无论是东部、中部、西部还是东北地区，新质生产力对共同富裕的正向影响在统计显著性上均出现一定程度的减弱，说明新质生产力推动共同富裕的效果存在一定的区域异质性。究其原因，东部地区省份大多处于“京津冀”“长三角”等经济发展示范区，经济结构相对完整，并且已形成较为完善的协同发展机制，相伴出台的监管机制更加完善，从而东部地区新质生产力对共同富裕水平的提升效果相比于中部、西部和东北地区会更显著。同时，与东部地区相比，中部、西部和东北地区资金、基础设施、教育资源等投入相对不足，这也在一定程度上限制了新质生产力对共同富裕的推动效果。
第二，借鉴中国地理学家胡焕庸基于人口密度提出的“黑河—腾冲分割线”，即“胡焕庸线”，将样本省份在空间地理上划分为沿线区域、东南区域和西北区域三个子样本分别进行回归分析，进一步考察发展新质生产力对中国共同富裕影响的区域差异，估计结果依次见表 11列(7)至(9)。新质生产力发展对胡焕庸线沿线区域以及东南区域的影响系数分别为0.025和0.041，且皆通过了1%的置信度水平显著性检验，而对胡焕庸线西北区域的作用效果不显著。可能的原因在于，中国经济活跃度极大程度上取决于人口发展水平。胡焕庸线是以人口密度为界进行的区域划分，以东的人口密度远高于以西，因此胡焕庸线不仅是人口发展水平的分界线，更是一条经济社会格局的分界线。具体来说，胡焕庸线沿线以及东南区域人口密集，资源禀赋优势突出，城镇化水平普遍高于全国平均水平，经济发展质量相对更高，更有利于发挥新质生产力对共同富裕的带动作用。相对而言，胡焕庸线西北区域人口稀少，教育资源较为匮乏，基础设施和公共服务设施建设不完善，经济发展相对薄弱，短期内难以借助新质生产力体现发展优势。
3 共同富裕水平异质性
中国共同富裕水平表现出明显的空间差异特征，并且在考察期内呈以东部沿海为中心向西部地区辐射递减的阶梯状分布格局[47]。新质生产力发展推进共同富裕的效应可能会受到共同富裕水平差异的影响。为了更加准确地捕捉不同共同富裕水平下新质生产力发展的异质性效应，本文借鉴Koenker & Bassett[48]提出的分位数回归方法，依次选取共同富裕发展水平10%、25%、50%、75%、90%五个分位点，检验在不同分位数水平下新质生产力的影响效果。从表 12中列(1)至(5)的回归结果可见，新质生产力对10分位数上的共同富裕水平无显著促进作用，对25分位数及以上共同富裕水平的促进作用显著为正，且随着分位数的增加，新质生产力的影响系数逐渐增大。这表明新质生产力的影响效果会因共同富裕水平的不同而发生变化，共同富裕水平越高，新质生产力发展对中国共同富裕的促进效应越显著，即新质生产力对共同富裕的影响存在明显的“马太效应”。可能的原因是，随着共同富裕水平不断提升，该地区相应的科技创新资源、数字基础设施、高技术产业等也会随之增加，这使得新质生产力能够在此基础上进一步缩小区域差距，从而在推动共同富裕进程中更好地发挥作用。
表 12 新质生产力影响共同富裕的分位数回归结果变量 (1) (2) (3) (4) (5) 10分位点 25分位点 50分位点 75分位点 90分位点 Nqp 0.047 1 0.071 8*** 0.120*** 0.133*** 0.140*** (0.106) (0.023 3) (0.005 73) (0.003 49) (0.002 17) Govern -3.330 0.113 -0.198*** -0.115*** -0.092 3*** (5.022) (0.136) (0.014 7) (0.022) (0.012 4) Adr 0.025 4 -0.003 09*** -0.001 18*** -0.001 32*** -0.001 36*** (0.041 2) (0.000 834) (0.000 147) (0.000 394) (0.000) Tax -0.714 0 -0.029 8 0.023 0 -0.017 3 -0.062 9** (1.684) (0.333) (0.056 7) (0.060 4) (0.026 4) Inv -0.124 -0.036 8** 0.006 58** 0.014 5*** 0.018 7*** (0.222) (0.018 2) (0.003 09) (0.001 41) (0.000 957) Lab -0.291 -0.079 0*** -0.086 2*** -0.063 7*** -0.069 2*** (0.344) (0.009 08) (0.002 07) (0.003 47) (0.001 42) 省份固定效应 Yes Yes Yes Yes Yes 时间固定效应 Yes Yes Yes Yes Yes N 330 330 330 330 330 五. 主要结论与政策建议
一 主要结论
新质生产力为实现中国经济高质量发展和中国式现代化提供了新动能，充分发挥新质生产力的扩散性与渗透性能够提高居民的收入和生活水平，新质生产力将成为新时代促进中国共同富裕的有效路径。本文基于2012—2022年中国省级面板数据，在构建新质生产力指数与共同富裕指数的基础上，运用双向固定效应模型，实证检验了新质生产力对共同富裕的影响效应及作用机制。
发展新质生产力能够显著促进中国共同富裕，主要表现在新质生产力能够通过增加社会财富，有效支撑经济高质量发展，为推动中国共同富裕进程奠定坚实的物质技术基础。经过替换解释变量、替换样本集、缩尾处理等系列稳健性检验以及解决遗漏变量、反向因果关系等可能导致的内生性问题后，结论依然稳健。
通过中介机制检验发现，除了可以直接推进共同富裕进程之外，新质生产力发展还可以通过劳动力技能升级效应和创业活跃度效应两条路径，对共同富裕产生间接促进作用。这说明加快发展新质生产力，促进创新驱动效能的释放和分享，提升劳动技能水平，提高劳动报酬在初次分配中所占比重，激发创业活力，有助于缩小不同维度发展差距，进一步为实现共同富裕注入强劲动能。
调节机制分析表明，地区营商环境水平提升会对新质生产力的共同富裕促进效应产生显著的正向影响，即随着营商环境的优化，新质生产力对共同富裕的促进效应逐渐增强。
新质生产力对中国共同富裕的影响效应存在明显的异质性。相对来说，在2016—2022年、东部地区、胡焕庸线沿线以及东南区域和高水平共同富裕的样本中，这种影响更为显著。从时间来看，新质生产力对共同富裕的促进效果在不同阶段内存在差异，在2016—2022年新质生产力的推动效果更强。从区域来看，新质生产力对中部、西部和东北地区以及胡焕庸线西北区域共同富裕进程的影响比较小，最大受益者主要为东部地区、胡焕庸线沿线以及东南区域。从共同富裕发展水平看，新质生产力对共同富裕程度处于10分位数水平左右的省份无显著促进作用，对共同富裕水平在25分位数及以上省份的促进作用显著为正，且随着共同富裕程度的增加，新质生产力对共同富裕的影响系数逐渐增大。
二 政策建议
本文的研究结论为加快形成新质生产力，扎实推动中国共同富裕进程提供了有益思考。
1 应加快推动新质生产力的纵深发展，积极发挥新质生产力对共同富裕的赋能作用
一方面，加大基础研究和人才培养投入力度，构建、完善竞争性支持与稳定支持相结合的基础研究投入机制，为前沿领域竞相涌现的重大原创成果提供资金支持。通过规划引领、政策引导、财税支持、研发保障等方式，加强对研究机构和优质高成长性企业的政策扶持，完善企业协同创新机制，健全科技成果转化机制，为共同富裕夯实物质技术基础。另一方面，坚持全面深化改革，强化供给结构适应需求变化的能力，推动全国统一大市场建设，打破共建共享瓶颈。持续推进中国经济、科技等体制机制创新，破除制约新质生产力发展的体制机制障碍，培育适应和引领新质生产力发展的新型生产关系，促进形成有利于前沿技术和颠覆性技术突破的制度保障，为推动实现共同富裕创造良好条件。加快完善高水平社会主义基本经济制度，充分释放社会主义市场发展活力，助力有效市场和有为政府有机结合，更好地发挥新质生产力在促进中国全体人民共同富裕中的作用。
2 充分合理发挥劳动力技能升级、创业活跃度提升的中介作用以及营商环境优化的调节作用，为促进共同富裕提供动力支撑
一要优化高等学校学科设置、人才培养模式，完善复合型创新人才培育体系，健全科技创新人才投入保障机制，建立体现知识、技术技能等创新要素的收入分配机制，充分激发各类创新要素活力，全方位提高劳动者素质，为实现共同富裕提供源源不断的人才动能。二要坚持以创业带动就业，全面推进大众创业，积极落实创业就业税费优惠政策，创新金融服务产品和模式，满足创业群体多元化需求。在此基础上，围绕有创业意愿的人员针对性提供技能培训、职业规划，鼓励市场主体发挥主观能动性，有效推动“双创”与经济社会发展进一步融合，营造竞争有序的良好创业环境，以此强化创业活跃度在新质生产力促进共同富裕过程中的积极效用。三要多措并举持续优化营商环境，推动健全并完善产权制度和市场信用体系，强化市场主体行为、市场秩序和政府宏观调控的法律规范供给，进一步提升政府治理效能，建立与国际规则相匹配的制度体系和监管模式，推动营商环境市场化、法制化、国际化建设。加快将人工智能、物联网等新一代信息通信技术渗透和应用到不同领域、部门和层级，强化政策协同合力效应，打造有利于新质生产力发展的一流营商环境，助力实现共同富裕。
3 新质生产力对共同富裕的推动效应存在明显的异质性，新质生产力发展政策的制定应量体裁衣、因地制策
东部地区、胡焕庸线沿线及东南区域需要继续加强关键核心技术研发攻关，深度运用人工智能、大数据分析和数字孪生等前沿技术，不断壮大战略性新兴产业和未来产业的规模。充分发挥东部地区、胡焕庸线沿线及东南区域交通、区位、文化等发展基础优势，持续扩大北京、浙江等东部较强省市的辐射引领能力，放射式陆续带动周边地区加速形成新质生产力。中部、西部和东北地区以及胡焕庸线西北区域应该继续加强基础科学研究，积极引进东部地区高校与科研所，培育高技能人才，着力布局数字基础设施、交通基础设施建设，推动产业扶持、结对帮扶、转移支付等支持政策进一步向中部、西部和东北地区以及胡焕庸线西北区域倾斜，促进产业梯度转移，实现经济发展“弯道超车”。鼓励中部、西部和东北地区以及胡焕庸线西北区域积极向先进地区学习新质生产力发展的丰富经验，支持落后地区因地制宜推动转换发展动能，持续推进区域协调发展战略，结合中部、西部和东北地区以及胡焕庸线西北区域独特的资源禀赋和比较优势，创新联动发展机制，建立健全动态监管制度，破除创新要素流入市场的不合理限制，打通创新要素循环梗阻，助推区域间科技创新发展成果共享，消弭区域发展鸿沟，进而稳步缩小区域发展差距。
① 本研究样本未包含西藏自治区、香港特别行政区、澳门特别行政区和台湾地区。
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表 1 验证性因子分析结果
x2 df x2/df CFI TLI RMSEA SRMR 五因子 201.62 67 3.01 0.99 0.98 0.04 0.03 四因子 803.41 71 11.32 0.94 0.92 0.09 0.07 三因子 1 745.71 74 23.59 0.86 0.82 0.13 0.11 二因子 3 120.30 76 41.06 0.74 0.69 0.18 0.11 一因子 4 018.42 77 52.19 0.66 0.60 0.20 0.14 注：五因子模型为组织创新氛围、服务型领导、内部动机、自我效能感、员工创新行为；四因子模型为组织创新氛围、服务型领导、内部动机+自我效能感、员工创新行为；三因子模型为组织创新氛围+服务型领导、内部动机+自我效能感、员工创新行为；二因子模型为组织创新氛围+服务型领导、内部动机+自我效能感+员工创新行为；一因子模型为组织创新氛围+服务型领导+内部动机+自我效能感+员工创新行为。 
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表 2 描述性统计结果(N=1 297)
1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 1.学历1 2.学历2 -0.17** 3.性别 -0.07* -0.06* 4.工作年限1 -0.001 -0.05 -0.02 5.工作年限2 -0.01 -0.06* -0.05 0.66** 6.工作年限3 -0.03 -0.01 -0.04 0.41** 0.30** 7.组织支持 0.05 -0.03 0.11** 0.002 -0.04 -0.02 8.组织创新氛围 0.03 -0.01 0.04 0.004 -0.02 -0.01 0.70** 9.自我效能感 -0.02 -0.01 0.10** 0.001 0.001 0.02 0.21** 0.23** 10.内部动机 0.02 -0.07* 0.08** 0.03 0.03 -0.02 0.44** 0.44** 0.31** 11.服务型领导 0.02 -0.03 0.05 -0.004 -0.02 -0.03 0.21** 0.24** 0.07* 0.17** 12.员工创新行为 0.03 0.03 0.16** 0.05 0.06* 0.02 0.27** 0.26** 0.43** 0.34** 0.05 平均值 0.02 0.61 0.42 0.09 0.13 0.5 3.53 3.84 4.11 3.86 3.92 3.54 标准差 0.14 0.49 0.49 0.45 0.49 0.61 0.53 0.60 0.55 0.62 0.21 0.56 注：*为p < 0.05，**为p < 0.01，双侧检验。学历1：硕士及以上为1，其余为0；学历2：本科为1，其余为0;工作年限1:工作年限大于等于5年为1, 其余为0;工作年限2:工作年限大于等于3年小于5年为1, 其余为0；工作年限3：工作年限大于等于1年小于3年为1，其余为0。表 3同。
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表 3 跨层次模型检验结果
内部动机 自我效能感 员工创新行为 模型1 模型2 模型3 模型4 模型5 模型6 个体层面 学历1 -0.06 -0.04 -0.08 -0.08 0.17 0.21* 学历2 -0.08 -0.07 -0.00 -0.01 0.06* 0.08** 性别 0.05 0.04 0.09 0.09 0.16*** 0.13*** 工作年限1 0.02 0.03 0.00 0.01 0.00 0.00 工作年限2 0.05 0.04 0.00 -0.01 0.08 0.07 工作年限3 -0.02 -0.03 0.02 0.02 0.01 0.00 支持 0.30*** 0.27*** 0.08* 0.03 0.16*** 0.09* 组织创新氛围 0.27*** 0.26*** 0.17*** 0.21*** 0.14*** 0.04 自我效能感 0.34*** 内部动机 0.16*** 团队层面 服务型领导 0.32** 0.15* 交互项 组织创新氛围感知×服务型领导 0.03 0.25* 注：*为p < 0.05，**为p < 0.01，***为p < 0.001，双侧检验。
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表 4 内部动机被调节的中介效应分析结果
估计值 标准误 95%置信区间 高服务型领导 0.041 0.011 [0.018, 0.063] 低服务型领导 0.037 0.012 [0.014, 0.060] 被调节的中介 0.004 0.010 [-0.015, 0.023]
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表 5 自我效能感被调节的中介效应分析结果
估计值 标准误 95%置信区间 高服务型领导 0.094 0.017 [0.061, 0.128] 低服务型领导 0.050 0.016 [0.018, 0.081] 被调节的中介 0.045 0.020 [0.005, 0.084]
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