数字时代相对贫困影响因素与组态治理研究

　　摘要：围绕数字时代相对贫困影响因素，探讨不同影响因素组态对相对贫困治理的促进作用。结果发现：数字时代相对贫困影响因素治理组态存在条路径，可以归纳为三种形式：第一种是高数字就业、强互联网政务或强在线医疗的支持;第二种是以强互联网政务为核心;第三种是强数字产业、强数字消费、强互联网政务和强在线医疗的组合。数字就业型、数字服务型、数字社会型是影响数字时代相对贫困治理成效差异的主要组合模式。

　　关键词：数字时代相对贫困影响因素组态治理定性比较分析

　　脱贫攻坚战取得全面胜利之后，我国历史性的解决了绝对贫困问题，但是贫困不会就此消失，如何缓解相对贫困成为新发展阶段我国贫困治理工作的重点问题。《中华人民共和国国民经济和社会发展第十四个五年规划和2035年远景目标纲要》提出加快数字中国建设，随着中国数字化进程的加快，数字技术与实体领域融合成为经济社会发展的总体趋势[1]。阿玛蒂亚森在《以自由看待发展》中指出经济增长、可行能力、市场分配、社会资本和民生保障等是影响相对贫困的重要因素[2]，数字时代相对贫困影响因素呈现出新的数字化形态，数字经济、数字就业、数字消费、互联网政务和在线医疗等数字因素对相对贫困的影响日益显著[3]。

　　目前，数字影响因素与相对贫困治理受到学界与政府的普遍关注，深入分析数字影响因素与相对贫困治理之间的内在关联，对数字时代巩固拓展脱贫攻坚成果与制定缓解相对贫困实施策略具有重要的理论意义与实践价值。文献综述与理论模型相对贫困具有多维性、长期性和社会性的特点，数字时代相对贫困则在这些特点的基础上融入了数字化与信息化特征。联合国《2030年可持续发展议程》将数字化相对贫困定义为信息与通讯技术作用于社会主体而产生的新贫困形式，指出部分低收入人群的贫困状态被信息通讯技术放大，与其他群体如中高收入居民的差距有扩大的趋势。

　　欧盟在2011年的“欧洲数字化议程”中进一步强调，数字时代对贫富差距与相对贫困都有影响，这些影响主要体现在数字经济产业增长、数字就业变化、数字消费增多、互联网政务服务的推广，以及在线医疗和互联网教育的普及。这些数字化因素影响着相对贫困的程度，对数字时代缓解相对贫困产生重要作用。由于数字就业实际上已经涵盖了学历、知识等方面的教育内容，因此不再将教育因素单独作为变量进行考察。

　　基于此，本文通过数字产业、数字就业、数字消费、互联网政务和在线医疗等五个方面的数字化因素，对数字时代相对贫困影响因素治理组态展开论述。数字产业在影响相对贫困治理的因素中，数字产业占比情况反映了经济整体发展环境，整个社会的生产方式都可能因为数字产业的发展而改写，数字产业通过技术升级提高地方经济发展质量，这将对相对贫困人口收入变化起到重要作用。

　　钟宏武认为，数字产业为相对贫困地区发展注入了强大动力，数字产业打通了农产品供应新链条，拓宽了相对贫困地区特色农产品流通和销售渠道。温锐松10指出，相对贫困地区大多受到自热条件限制，而数字产业通过资源要素的线上线下相融合，为相对贫困地区提供了一条绿色生态发展道路。所以，数字产业是影响相对贫困治理的重要因素。 数字就业数字就业是数字时代人口发展能力的重要体现，数字就业通过知识内涵、教育背景和信息掌握能力，对就业人员提出新的素质要求，并将不适宜数字时代的人员挤出就业通道，进而加剧了低数字就业能力人群的相对贫困状态11。

　　孙久文、夏添12通过调查研究将数字就业归结到数字能力的范畴，认为数字就业可以促进数字能力提升，进而帮助人们缓解相对贫困。截至2018年底，超过200万农村人口从事美团外卖工作，从业人员覆盖了中国781个贫困县13。综上，数字就业已成为缓解相对贫困不可忽视的因素。数字消费随着消费方式的网络化转变，无论是消费内容还是消费途径均呈现出数字化特点，网购、游戏、视频等数字消费占据了低收入人群的大量支出14。在物质消费加速转向数字消费的社会发展阶段，缓解相对贫困需要充分审视数字消费的作用15。

　　闫慧16通过对117位数字化贫困者的调查发现，数字消费情况普遍存在，甚至超过物质消费占比，尤其是中青年贫困者更加强倾向于数字消费。为此，本文将数字消费纳入到影响相对贫困的因素中。互联网政务互联网政务是治理体系和治理能力现代化的重要载体，相对贫困治理离不开政府的组织与管理，互联网政务为相对贫困治理提供了一个全新的平台，通过开展互联网政务服务整合政策资源，提高相对贫困治理效能17。

　　王小林18指出，数字时代相对贫困较绝对贫困更加隐蔽，致贫原因更加多元，治理难度更大，需要增强互联网政务服务能力，提高相对贫困治理的覆盖面。许源源19认为，强化帮扶政策实施成效是提高相对贫困治理效能的重点，互联网政务不仅可以提升政策实施效率，而且有利于提高相对贫困群体参与帮扶计划的积极性。因此，互联网政务已经成为治理相对贫困的重要前提。

　　在线医疗在线医疗是数字时代强化相对贫困群体基础性保障的重要手段20。陈基平，沈扬扬21指出，相对贫困治理阶段仍然不能放松相对贫困群体的医疗保障，随着我国医疗保障数字化进程地提速，省、市、县、乡四级在线诊疗体系加快完善，在线医疗将为低保、五保以及低收入群体提供更多服务。《中国数字乡村发展报告(2019)》指出，我国已有19个省份建成统一规划的省级远程医疗服务平台，“互联网+”医疗保障结算系统将在城镇地区全面推广，这意味着在线医疗将在民生保障中发挥更大作用[22]。基于此，将在线医疗作为治理相对贫困的关键因素。

　　综上，现有文献对相对贫困影响因素进行了广泛探讨，并就数字时代相对贫困影响因素及其治理展开了论述，但是仍然存在一定的研究缺口。一是研究视阈有待拓展。目前关于数字化因素与相对贫困治理之间的研究尚未形成系统化体系，大部分文献主要针对某一方面展开论述，缺乏相对贫困数字影响因素的综合研究，随着数字化进程的加快，单一因素可能难以对相对贫困治理进行更全面的解读。二是定性论述居多，实证研究有待丰富。本文采用定性与定量相结合的QCA方法，对我国24个省市的数据进行实证，对数字时代相对贫困影响因素进行组态治理研究，将相对贫困治理成效作为结果变量，数字产业、数字就业、数字消费、互联网政务以及在线医疗作为前因变量，构建数字时代相对贫困影响因素的理论治理模型。

　　为了进一步考察相对贫困治理成效的地区差异，根据相对贫困缓解程度进行相对贫困治理效能分区，探讨匹配不同地区的相对贫困数字化治理模式。拓展了数字时代相对贫困治理的研究视阈，也为数字时代相对贫困治理提供新的实证工具与研究范式。

　　2研究设计

　　2.1研究方法

　　定性比较分析(QualitativeComparativeAnalysis，QCA)是一种针对多重线性的研究方法，它不同于传统回归分析对于单一线性的探讨，QCA更侧重于分析不同向性之间的组合逻辑，这种方法有助于保留变量因素的自由表达，深入探讨引致某一结果的多重变量组态及其复杂因果关系。目前，QCA被广泛应用于管理学、经济学、社会学等学科领域，为传统回归分析进行了有益的补充与完善。

　　相对贫困属于多维贫困，致贫原因更加多元，涉及到更多的影响因素，而且这些因素对于抑贫效果的导向性并不完全一致。因此，通过QCA对相对贫困影响因素进行组态研究，更有利于分析不同因素搭配的相对贫困治理路径及其成效差异，探究多维影响因素与相对贫困治理之间的隐藏联系。QCA包括清晰集(csQCA)、模糊集(fsQCA)和多值集(mvQCA)三种定性比较分析方法，本文采用适用范围广泛的清晰集定性比较分析方法(csQCA)。

　　2.2样本选取

　　本文主要研究数字时代相对贫困影响因素的治理组态，研究对象为我国24个省市，研究重点为数字时代相对贫困治理的影响因素，一是传统研究视阈下的相对贫困影响因素正在经历数字化演变，数字影响因素与目前的经济社会情境更为贴近，也更加符合数字时代相对贫困影响因素的变化趋势。

　　二是在数据可得性的前提下进一步聚焦我国相对贫困人口较为集中的省市，这些省市可以较好反映我国相对贫困人口的地域分布状况，为探索数字时代相对贫困治理提供了良好的研究场域。此外，考虑到QCA对研究案例的要求一般在10个左右，研究采用中国科学院团队提供的相对贫困测量数据23。中科院研究团队通过长达近20年的考察周期，对我国24个省市相对贫困状况进行了长期观测，选取这24个省市进行重点分析。

　　2.3变量与赋值

　　结果变量相对贫困治理成效本文研究的核心问题是“数字时代相对贫困影响因素如何搭配才能获得更好的相对贫困治理成效”?因此，将相对贫困治理成效作为结果变量。目前对于相对贫困的衡量标准尚未完全统一，特别是在不同国情背景下，衡量标准往往存在差异，但无论各国学者如何争论，收入始终是衡量相对贫困的重要依据24。

　　因此，采用中科院研究团队的相对贫困测度，将欧盟提出的人均国民收入低于均值75%的区域视为相对贫困地区的标准略作调整，将年人均可支配收入作为基准线划定相对贫困地区。中科院研究团队开展了长期的跟踪测度，根据中科院2018年的测度数据，结合csQCA的二分赋值法则，将相对贫困人口减少的地区赋值为，相对贫困人口增加的地区赋值为。

　　前因变量相对贫困具有典型的多维贫困特性，其本身就是一个多视角的构念，通过文献整理与分析，结合数字化时代背景，以数字产业、数字就业、数字消费、互联网政务及在线医疗等五个因素作为前因变量，围绕不同影响因素对数字时代相对贫困治理进行综合分析，重点探讨数字时代相对贫困影响因素与治理组态，具体赋值情况如下：

　　数字产业数字产业表示影响相对贫困的经济因素，数字产业占GDP比重逐年上升，已经成为驱动经济增长的重要引擎，一个地区数字产业发展情况影响着当地经济社会整体发展走势。变量数据来自中国信通院2019年发布的《中国数字经济发展与就业白皮书》25，根据我国2018年各省市数字产业增长的中位数，将数字产业增速15%及以上的地区赋值为;小于15%赋值为。数字就业数字就业可以综合体现人力资本情况，在数字化背景下，数字经济成为劳动力就业与增收的重要领域，数字就业则是体现人口发展能力的重要特征。变量数据同样来自中国信通院发布的《中国数字经济发展与就业白皮书》，5%被认为是数字就业显著增长的基本门槛，将2018年数字就业增速5%及以上的地区赋值为;小于赋值为。

　　数字消费数字消费是指居民或政府为满足个人及公共需要购买使用数字产品和数字服务，数字消费可以极大的带动相关领域消费，比如网络购物、网上外卖、在线旅游、共享出行等。近年来，我国数字消费需求强劲释放，线上线下相结合已经成为主流消费模式，2018年我国数字消费规模达到万亿元。根据中国信通院发布的《中国信息消费发展态势及展望报告(2019)》26，消费指数0.7是衡量数字消费区域差异的重要标准。

　　互联网政务随着我国“互联网政务”建设的加快，低收入群体比以往更易通过网络平台获取政策保障信息，比如政务网站、政务微博、政务微信、政务APP等服务渠道，数字政务服务在相对贫困治理中的作用逐渐凸显。根据新华网与南京大学联合发布的2018版“电子政务服务能力(CESAI)指数报告”27，将政府数字政务服务综合能力指数55分以上(前10名)的地区赋值为，55分以下赋值为。

　　在线医疗无论是绝对贫困还是相对贫困，医疗保障都是重要的影响因素之一，数字医疗优化了线下医疗资源分配，即使在缺乏公共医疗保障的情况下，低收入群体也能够通过数字医疗进行个人健康管理。中国在线医疗市场规模已由2015年的10万亿元上升到2020年的220亿元，截至2019年，平安好医生的用户注册量已经突破亿28。根据平安好医生的线上问诊增长情况，将在线问诊数量前10名的地区赋值为，10名以外赋值为0。

　　3研究结果

　　使用fsQCA3.0软件对变量数据进行分析，为了保证研究的稳定性，将一致率标准设定为0.8，变量数据转化后得到真值表。然后可以得到复杂解、简约解和中间解，同时出现在中间解和简约解中的要素为核心条件，只出现在中间解而没有出现在简约解中的要素为辅助条件。

　　数字服务型：数字产业*~数字就业*~数字消费互联网政务，表明当互联网政务服务能力足够强时，即使数字产业发展较慢，数字就业占比较低，数字消费能力较弱的情况下，同样可以起到有效治理相对贫困的作用。这再一次验证了数字时代互联网政务作为重要因素所发挥的缓贫功效。数字服务型的组态内涵是当经济、能力和市场等因素发展不太理想时，相对贫困治理将更多的依赖于政府提供的公共服务。脱贫攻坚战略实施以来，我国围绕“两不愁、三保障”形成了较为完善的政府公共服务体系，为治理绝对贫困起到了重要保障作用。

　　进入全面小康社会，政府提供优质公共服务对于缓解相对贫困同样不容忽视，而且相对贫困相较于绝对贫困更加隐蔽，致贫因素更加多元，相对贫困治理对公共服务的时效性和全面性提出了更高的要求。互联网政务服务运用大数据、区块链、人工智能等新技术手段，有效提升了公共服务水平，比如大数据在贫困识别与精准施策方面都发挥了重要作用，在数字时代相对贫困治理时期，互联网政务将承担更加重要的缓贫职责。

　　数字社会型：数字产业数字消费互联网政务在线医疗，表明加快推动数字产业发展，增强数字消费能力，围绕相对贫困人口增强互联网政务服务和在线医疗保障能力，将促使相对贫困地区释放数字化转型效应，显示出具有成效的相对贫困治理效果。这一模式中，数字产业、数字消费、互联网政务和在线医疗等因素均发挥了重要作用，因而该模式适用于经济社会各领域与数字技术融合发展较为全面的地区。

　　数字社会型的组态内涵可以理解为社会整体步入数字时代。数字时代的特征是数字技术在生产、生活、经济、社会、科技、文化、教育等领域的应用不断扩大并取得显著效益[30]。在数字社会模式中，数字技术与社会发展中的各领域广泛融合，影响相对贫困治理的数字产业、数字消费、互联网政务和在线医疗等因素均在数字技术的推动下实现进步，呈现有效抑制相对贫困的综合作用。

　　此外，当数字产业、数字消费、互联网政务与数字医疗等因素均有较好表现时，无论数字就业占比提高或是降低，都难以对相对贫困治理产生重要影响。因为在数字社会，数字经济、公共服务与民生保障水平均取得较大提升，数字红利得到更加广泛的释放，社会整体财富增加，传统分配机制进一步优化。不仅是在新兴领域，更多传统领域也将获得新的发展机遇，增收途径依靠但已不再局限于数字就业，相对贫困人口将获得更多摆脱贫困的机会。

　　为了进一步提高相对贫困治理效能，将相对贫困人口减少达到300万及以上的地区作为高效能样本，高效能样本包括贵州、甘肃、云南、广西、湖北、河南、四川、安徽、重庆等个省市。针对高效能样本进行运算同样得到个相对贫困治理组态。

　　高效能治理组态与全样本治理组态总体保持一致，路径4a、4b、4c属于数字就业型，路径属于数字服务型，路径和的组态相同。同时，高效能治理组态与全样本治理组态仍然存在一些差异，高效能治理组态强化了弱数字消费这一因素，通过对比4a和1a可以发现，4a中增加了弱数字消费的前因条件，表示在促进数字就业和保障在线医疗的情况下，进一步弱化数字消费，可以更加高效的治理相对贫困。

　　这一结论符合凯恩斯经济学中关于资本积累的理论，在创业或是财富积累初期，适当降低支出成本将更有利于保证稳定持续的财富积累，促进相对贫困人口强本节用，尽早实现整体经济水平的提升。路径比路径减少了弱数字就业的因素，增加了强在线医疗，表明无论相对贫困人口数字就业状况如何，只要政府能够持续增强互联网政务服务能力，即使数字产业发展较慢、数字消费能力较弱以及在线医疗条件不佳，也可以达到数字时代相对贫困高效治理目标。

　　4研究结论与对策建议

　　4.1研究结论

　　通过定性比较分析方法(QCA)考察24个省市数字时代相对贫困影响因素治理组态。研究结论如下：①数字时代治理相对贫困的影响因素是由多种数字因素相互组合构成，单一因素不足以在数字时代产生有效的相对贫困治理成效。数字时代相对贫困治理的条路径组合，可以归纳为数字就业型、数字服务型和数字社会型。数字就业型是高数字就业、强互联网政务或强在线医疗的组合;数字服务型以强互联网政务为核心;数字社会型是强数字产业、强数字消费、强互联网政务和强在线医疗的组合。这三种模式是影响数字时代相对贫困治理成效差异的主要组合模式。

　　②数字就业是促进数字时代相对贫困治理的重要因素，数字就业存在于数字时代促进相对贫困治理的条路径之中，并且这条路径的覆盖率为75%，涵盖的省市案例也最多。这在一定程度上肯定了数字时代新型就业的作用，但是，数字就业难以单独对相对贫困治理形成促进效果，它需要互联网政务或在线医疗因素的配合，才能达到促进相对贫困治理的目标。因此，制定完善的数字就业政策有利于缓解数字时代相对贫困。

　　③数字时代相对贫困影响因素高效治理组态与有效治理组态存在差异。通过QCA挖掘出了产生相对贫困高效治理结果的更加精准的数字因素组合形式，比如高效治理路径4a增加了弱数字消费这一重要因素，路径则规避了低数字就业因素，增加了弱在线医疗因素。这既是对传统回归分析的有益补充，也能更好地解释数字时代相对贫困影响因素治理组态的复杂性与多维性，为不同地区治理相对贫困提供更具个性化、本地化的路径参考。

　　④互联网政务与在线医疗存在替代作用，为探究数字时代更加复杂的多维贫困治理提供了思路。互联网政务和在线医疗存在替代性和互补性，即当数字就业情况较好时，良好的互联网政务服务与良好的在线医疗条件在有效的相对贫困治理中可以互相替代。并且，数字时代相对贫困高效治理组态中各因素也显示出了类似特点。这不仅体现了QCA在处理复杂因果关系时的优势，即揭示各因素之间的互补关系，也为相对贫困治理提供了一种研究方向。

　　4.2对策建议

　　第一，通过促进数字就业推动相对贫困治理，完善就业支持体系。拓展数字就业的信息渠道，吸引更多低收入群体加入数字就业，改善社会收入结构。完善数字就业保障机制，为数字就业群体提供更加完善的就业支持。

　　第二，统筹推进线下与线上帮扶相结合，强化互联网政务服务的缓贫作用。通过互联网平台增强政府与相对贫困群体之间的良性互动，有助于政府部门更加及时有效的针对相对贫困人口需求制定帮扶举措。第三，根据数字消费致贫制定保障机制，以发展数字医疗改善低收入群体的健康状况。针对因为数字消费而陷入相对贫困的群体，重点增强失业、医疗等方面的保障措施，防止数字消费成为新的致贫困境。第四，基于数字化进程差异，制定符合发展实际的数字化减贫策略。围绕相对贫困数字影响因素进行系统评价，将传统的多维贫困指标体系转化为数字贫困指标体系，为数字时代缓解相对贫困提供治理依据。

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　　4.3不足之处和未来展望

　　①本文尽可能系统的考察影响相对贫困的数字因素及其组态治理效应，但是仍然难免有所疏漏，研究框架并未单独考虑数字教育因素，以及区域数字化发展等方面的异质性;②本文主要从收入层面衡量相对贫困，可能与阿玛蒂亚森所倡导的自由剥夺理论有所不同;③由于数据有限，未能对不同治理组态产生的非对称性展开深入探讨。未来研究仍需围绕上述问题深化。

　　参考文献：

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　　[7]TianyeGu,YuganGeng,XiaLi.ResearchonRuralEcommercePovertyAlleviationSupportedbyDigitalPratt&WhitneyFinance[J].InnovationandSocialScienceResearch,2021(3)751769.

　　作者：刘司可，方吉，彭玮