数字经济对城乡收入差距的影响：基于第三次分配的视角

The Impact of the Digital Economy on the Urban-Rural Income Gap: A Perspective Based on the Third Distribution

摘要: 数字经济已成为推动中国经济增长的新引擎，探究其在缩小城乡居民收入差距方面的作用机制具有重要意义。本文基于2013~2022年我国31个省市区的面板数据，运用熵值法测度了各地区的数字经济水平与第三次分配的发展现状，实证检验了数字经济对城乡收入差距的非线性影响。研究发现；数字经济与城乡居民收入差距呈“倒U”型关系；异质性分析显示：这种影响存在区域差异，仅在东部地区显著存在，并且随着数字经济水平分位数的提升，其对缩小城乡居民收入差距的效果逐渐减弱；进一步的检验表明：数字经济通过推动第三次分配发挥调节作用，有助于缩小城乡收入差距。本文不仅拓展了数字经济缩小城乡差距的研究视角，还为我国缓解城乡收入差距、实现共同富裕提供了重要的理论支撑和政策启示。

Abstract: The digital economy has become a new engine to promote China’s economic growth, and it is of great significance to explore its role mechanism in narrowing the income gap between urban and rural residents. Based on the panel data of 31 provinces, cities, and regions in China from 2013 to 2022, this paper measures the level of digital economy and the development status of the third distribution in each region by using the entropy method, and deeply analyzes the non-linear impact of digital economy on the income gap between urban and rural residents. The study finds that there is a significant “inverted U”-shaped relationship between the level of digital economy and the income gap between urban and rural residents; the analysis of heterogeneity shows that there are regional differences in this effect, which is significant only in the eastern region, and its effect on narrowing the income gap between urban and rural residents diminishes with the increase of the quartile of the level of digital economy. Further tests indicate that the digital economy plays a regulatory role by promoting the third distribution, thus helping to narrow the urban-rural income gap. This paper expands the research path on how the digital economy narrows the urban-rural gap, and provides an important theoretical basis and policy inspiration for China to alleviate the urban-rural income gap and realize common prosperity.

1. 引言

改革开放以来，我国经济发展取得了一系列重要成果，但城乡收入差距问题仍亟待解决。在过去四十多年里，城乡收入差距呈现出先上升、后下降，随后在高位波动的态势[1]。当前，我国经济正处于高质量发展阶段，这为实现兼具“富裕”与“共享”双重内涵的共同富裕目标奠定了重要基础[2]，探索缩小城乡居民收入差距的有效路径成为实现共同富裕的关键切入点与核心着力点。

数字经济时代下，数据要素的普及、数字技术的创新以及企业数字化转型等举措大幅提升了我国社会经济运行效率。同时，数字经济能够通过数字技术应用、数据要素渗透以及数字基础设施普及等多个维度，为乡村发展提供强大赋能[3]，为缩小城乡收入差距开辟了新路径。然而，由于我国数字经济尚处于初期阶段，各地区在数字技术应用和数字经济水平方面存在显著差异，居民享受到的数字红利也参差不齐，由此产生的数字鸿沟对数字化水平较低家庭的消费产生了剥夺效应[4]。

为缓解社会不平等现象，《2035年远景目标纲要》提出充分发挥慈善捐赠等第三次分配的作用，优化收入与财富的分配结构。第三次分配的概念由我国经济学家厉以宁在20世纪90年代首次提出，指通过收入转移、捐献等非强制性方式实现的资源再配置[5]。随着我国城乡发展不平衡问题日益突出，第三次分配的调节作用愈发受到各界重视。这一基于道德、荣誉等因素的社会机制对于缩小城乡居民收入差距、促进共同富裕具有重要意义。因此，以第三次分配可能存在的共富效应为切入点，进一步探讨如何破解缩小城乡收入差距这一历史难题，是现阶段推动我国实现共同富裕的重要议题。

学界对数字经济与城乡居民收入差距之间的关系持有不同的观点。一方面，数字经济通过不同机制对城乡收入差距产生影响，从而得出多样化的结果。具体来说，部分学者提出二者呈现“U型”关系，即数字经济发展在后期由于数字鸿沟问题的加剧会扩大城乡收入差距[6] [7]；而有部分学者提出相反观点，从收入水平和收入结构的视角实证检验了数字经济与城乡收入差距的“倒U型”关系[8]。

另一方面，从不同的经济学视角出发也能揭示不同的经济现象。具体而言，在微观个体层面，有学者指出农村和县城居民可以通过电子商务等渠道获得更显著的收入增长，并缩小城乡收入差距[9]。在企业层面，有学者证明了数字技术应用会显著降低企业中劳动收入份额，并在一定程度上降低了农村居民非农收入，从而进一步扩大收入差距[10]-[12]。

以第三次分配为视角，可以系统地阐述数字经济缩小城乡收入差距的内在机制。部分学者认为以数字技术为依托的经济架构能够从主体、资源以及结构三个维度对第三次分配进行赋能，促使人们对第三次分配的认知、行为、情感、方式进行转变，最终推动第三次分配的高质量发展[13] [14]；也有学者在实证层面探讨了互联网使用对居民捐赠行为的影响，进而表明互联网使用可以增强个体的捐赠意愿和捐赠能力[15]；但少有学者通过实证分析系统地检验第三次分配在数字经济与城乡收入差距之间的中介作用。

目前，众多学者从数字经济的内涵出发，基于不同经济主体的多重视角，探究了数字经济对城乡居民收入差距影响中的共同富裕机制。同时，也有部分学者聚焦于第三次分配如何实现分配提效的路径，但缺乏从第三次分配这一视角切入到数字经济对城乡收入差距影响的实证检验。

鉴于此，本文基于2013~2022年我国31个省市区的省级面板数据，深入探究了数字经济对城乡居民收入差距的影响，将第三次分配发展指数引入为中介变量纳入回归模型中。这一做法为探寻缩小城乡居民收入差距的路径提供了全新的经验证据，有助于更深刻地理解数字经济背景下城乡收入差距的变化规律以及第三次分配的重要价值。

2. 理论分析与研究假设

从数字经济的内涵来看，数据要素、数字技术以及数字基础设施是数字经济的重要组成部分，三者共同为缩小城乡居民收入差距赋予了新的动能[3]。具体来说，数字经济应惠及农业领域的多个方面，助力增加农民收入，从而缩小城乡收入差距。首先，通过构建数字基础设施，例如搭建数字化平台，可以有效缓解农产品市场中的信息不对称问题，使农民更好地融入线上交易环节，同时提升其非农就业收入；其次，数字技术如遥感技术、地理信息系统、卫星定位系统等能够有效提高日常生产活动中的精细化管理水平，进一步提高农民的农业生产性收入；最后，数据作为新的生产要素纳入生产函数中能够缓解旧要素间边际替代率递减的影响，进一步优化要素投入决策，最终提高农业部门的生产成效。

从数字经济和城乡收入差距之间的关系来看，数字经济赋能“缩距”在数字经济发展的不同时期呈现出不同的态势。一方面，数字鸿沟制约数字经济的“缩距”作用。其一，在数字经济初期，由于城市的基础设施更加完善、企业数字化程度更高，截至2022年，我国城市的网络覆盖率为83%，而农村地区的网络覆盖率仍低于60%，这一资源禀赋优势使得城市能够享受到更多数字红利，即“一级数字鸿沟”。其二，在数字经济发展过渡期，由于城市劳动力的素质更高，且农村居民的文化程度普遍低于城市居民，使用数字技术、智能设备的熟练程度不高，进一步形成“二级数字鸿沟”，最终扩大城乡居民收入差距[8]。

另一方面，数字普及和政府政策支持突破了数字经济的“缩距”障碍。在数字经济发展成熟期，不同主体的数字化赋能效果和效率都大幅提高。在微观层面，数字经济惠及农村地区，一些农民把数字技术融入生产生活并提高了收入，从而展现出城乡收入差距缩小的局部态势；在宏观层面，“数字乡村试点”和“宽带中国”等政策也在数字化赋能中提供“缩距”的催化作用，进一步地，“东数西算”工程也体现了国家战略布局为加强地区协作与缩小收入差距等做出的重大贡献。

因此，本文提出：

假设1：数字经济和城乡居民收入差距之间呈先升后减的“倒U”型关系。

在理论层面，一方面，数字化不仅能够为参与第三次分配的多元主体赋能，还能提供资源赋能、结构赋能[14]，有效降低第三次分配参与成本，提高分配资源的汲取、管理以及整合能力，形成线上线下有机融合的第三次分配场景。另一方面，以“有效市场”、“有为政府”和“有爱社会”为目标的第三次分配，不仅在资源配置与财富分配层面发挥了积极作用，还在道德、精神、文化及价值追求等方面展现了重要的调节功能。更进一步地，通过第三次分配，可以在人与人之间构建起直接而柔性的资源连接方式，提升低收入群体的收入水平及其可持续性，从而有效缩小城乡居民的收入差距。

从现实角度看，当前以市场为主导的初次分配使得收入差距不断扩大，而以政府为主导的二次分配在调节这一差距方面作用有限。第三次分配成为解决中国贫富差距问题的有效补充[16]。另外，数字技术已被广泛应用于金融服务、公益慈善、文化艺术志愿服务等第三次分配场景中，不断推动共同富裕取得更为“显性”的实质性成效[13]。因此，本文提出：

假设2：数字经济能够通过提升第三次分配水平来缩小城乡居民收入差距。

3. 研究设计

3.1. 模型构建

本文构建如下计量模型用于实证检验：

${\text{Gap}}_{it}={\alpha }_0+{\alpha }_1{\text{De}}_{it}+{\alpha }_2{\text{De}}_{it}^2+{\beta }_i\text{Controls}+{\mu }_i+{\nu }_t+{\epsilon }_{it}$ (1)

其中，Gap表示城乡差距，采用城乡人均可支配收入比值来测度城乡收入差距，并进一步在稳健性检验中选取农村居民人均可支配收入来替代被解释变量；De是核心解释变量，用于度量数字经济水平；Controls表示控制变量，本文参考相关文章[8] [11]选取了以下控制变量：科技投入水平(Ti)，采用各省份科技投入支出与一般公共服务支出之比来衡量；对外开放程度(lnOpen)，采用各省份对外进出口总额的对数来衡量；城镇化水平(Urb)，采用城镇化率表示；经济发展水平(lnGDP)，采用各省份国内生产总值的对数来衡量；产业结构，采用第一产业产值占比(Primary)和第三产业产值占比(Tertiary)来衡量；政府支出(Gov)，采用政府一般公共预算支出占各省份国内生产总值的比重来衡量[16]。i是地区，t是年份，μ_i是地区固定效应，υ_t是时间固定效应，ε_it是随机误差项。

此外，构建如下模型来检验第三次分配在数字经济影响城乡居民收入差距中的中介效应：

$\text{Third}={\alpha }_0+{\alpha }_3{\text{De}}_{it}+{\alpha }_4{\text{De}}_{it}^2+{\beta }_i\text{Controls}+{\mu }_i+{\nu }_t+{\epsilon }_{it}$ (2)

3.2. 变量选取与测度

1) 数字经济水平的测度

参考现有研究，本文从网信接入、数字拓展、数字交易三个维度选取了12个指标，各指标之间利用熵值法确定权重并计算出各省数字经济水平，具体情况见表1。

2) 第三次分配水平的测度

同样，本文选取了公益慈善、社会救助、福利彩票三个维度[17]共计8个指标，运用熵值法对我国第三次分配水平进行了测度，得到第三次分配发展现状测度体系，具体情况见表2。

3) 描述性统计

本文的描述性统计结果见表3。从表中可以看出，城乡居民可支配收入比值的平均值为2.52，最小值为1.83，最大值为3.56。这一显著的差异表明我国不同地区城乡收入差距存在明显的异质性。

此外，数字经济指数的最大值为0.91，而最小值仅为0.02，相差45.5倍，这直观地反映了我国各地区间数字鸿沟的存在以及其程度之深。对于第三次分配而言，其数值差异同样显著，最大值是最低值的大约14.7倍，显示出在这一领域也存在着较大的不均衡现象。

Table 1. Digital economy measurement indicator system

表1. 数字经济测度指标体系

主要指标	一级指标	二级指标
数字经济指数	网信接入	光缆长度
		域名数
		电信业务总量
		软件业务收入
	数字拓展	互联网接入端口密度
		移动电话普及率
		互联网宽带接入用户
		数字电视用户数
	数字交易	电子商务销售额
		有电商交易企业数比重
		企业拥有网站数
		快递量

3.3. 数据来源

本文数据来源于我国31个省市区(不含港澳台地区) 2013~2022年《中国统计年鉴》的面板数据。为了减少异方差对统计检验的影响，本文对部分数据做了取对数处理，最终获得310个观测值。

Table 2. Third distribution measurement system

表2. 第三次分配测度体系

主要指标		一级指标	二级指标
第三次分配指数	公益慈善		社会组织单位数
			社会保障、公共管理等法人单位数
			基金会个数
	社会救助		家庭儿童收养登记总数
			孤儿数
	福利彩票		福利彩票公益金支出
			福利彩票提取公益金
			福利彩票销售额

Table 3. Descriptive statistics for each variable

表3. 各变量描述性统计

变量类型	变量名称	变量指标	观测值	平均数	方差	最小值	最大值
被解释变量	城乡收入差距	Gap	310	2.524	0.364	1.827	3.556
核心解释变量	数字经济水平	De	310	0.222	0.197	0.0229	0.912
	数字经济平方项	De^2	310	0.0880	0.159	0.000 523	0.831
中介变量	第三次分配	Third	310	0.313	0.174	0.0619	0.907
控制变量	第一产业产值占比	Primary	310	9.456	5.056	0.200	25.10
	第三产业产值占比	Tertiary	310	49.64	8.996	32	83.90
	城镇化水平	Urb	310	0.604	0.124	0.240	0.896
	政府支出	Gov	310	0.291	0.204	0.105	1.354
	科技投入水平	Ti	310	0.273	0.241	0.0211	1.216
	经济发展水平	lnGDP	310	9.892	0.976	6.704	11.77
	对外开放程度	lnOpen	310	8.462	1.731	3.436	11.76
其他变量	农村居民可支配收入	lnfainco	310	9.540	0.379	8.629	10.59

4. 实证分析

4.1. 基准回归

本文的基准回归结果见表4。可见，随着控制变量的加入，数字经济水平(De)系数的符号由负变为正，由不显著变为在5%的水平上显著。数字经济水平(De)与其平方项(De²)系数相反，这表明，数字经济对城乡居民收入差距存在先收敛后扩散的“倒U”型作用，假设1已得到验证。

在控制变量的情况下，现阶段提高经济发展水平、增加第一产业产值占比、扩大城镇化规模以及提升对外开放程度均能显著缩小城乡收入差距。然而，增加政府支出与加大科技投入却会显著扩大这一差距。结合现实情况分析，这表明在数字红利的初期阶段，政府政策和科技资源往往更多地向城市地区倾斜，从而进一步拉大了城乡之间的收入差距。相反，宏观经济的发展、经济开放程度的加深、农业产值的增长以及城镇化进程的推进，则有助于增加农村居民的收入，进而有效缩小城乡收入差距。

Table 4. Benchmark regression results

表4. 基准回归结果

	因变量Gap
	(1)	(2)	(3)	(4)	(5)	(6)	(7)
De	−3.745^***	0.421	0.385	0.742^**	0.646^**	0.609^**	0.680^**
	(−6.54)	(0.96)	(1.10)	(2.36)	(2.12)	(1.98)	(2.35)
De^2	4.154^***	−0.472	−0.468	−0.787^**	−0.667^*	−0.635^*	−0.728^**
	(5.70)	(−0.87)	(−1.10)	(−2.06)	(−1.80)	(−1.71)	(−2.08)
lnGDP		−0.421^***	−0.494^***	−0.284^***	−0.250^***	−0.257^***	−0.220^***
		(−18.86)	(−23.02)	(−9.05)	(−7.98)	(−8.04)	(−7.13)
Primary			−0.049^***	−0.039^***	−0.037^***	−0.037^***	−0.036^***
			(−13.25)	(−11.15)	(−10.76)	(−10.48)	(−10.85)
Tertiary			−0.005^***	0.001	0.000	0.000	0.000
			(−4.83)	(0.75)	(0.11)	(0.17)	(0.33)
Urb				−1.817^***	−1.766^***	−1.776^***	−1.877^***
				(−8.43)	(−8.45)	(−8.50)	(−9.49)
Gov					0.460^***	0.438^***	0.459^***
					(4.38)	(4.09)	(4.55)
Ti						0.055	0.116^**
						(1.11)	(2.41)
lnOpen							−0.062^***
							(−5.93)
Constant	2.991^***	6.640^***	8.069^***	6.669^***	6.195^***	6.258^***	6.422^***
	(37.42)	(33.10)	(38.98)	(26.85)	(23.49)	(23.20)	(25.12)
观测值	310	310	310	310	310	310	310
R^2	0.134	0.622	0.774	0.821	0.832	0.833	0.852
地区/时间 固定效应	控制	控制	控制	控制	控制	控制	控制
F值	21.42	151.1	187.7	208.2	193.1	169.3	173.3

注：表中括号内是t值，^*、^**、和^***分别表明在10%、5%和1%的统计水平上显著。后续表格中Control表示相应的控制变量，下列各表相同。

4.2. 稳健性检验与内生性讨论

本文采用4种方法进行稳健性检验：(1) 差分GMM动态面板模型回归；(2) 替换被解释变量，将农村居民可支配收入的对数(lnfainco)作为被解释变量进行回归；(3) 加入控制变量，为避免遗漏变量的问题，在方法(2)的基础上，进一步控制了各省当年专利申请数量的对数(lnScience)以及人口密度(Density)；(4) 对城乡收入差距(Gap)采取1%双边缩尾后纳入回归模型进行估计。新的回归结果见表5，新结果均显著且与基准回归一致，说明研究结论具有稳健性。

考虑到内生性问题对本部分实证结果产生的影响，本文将数字经济水平及其平方项视为内生变量，并以同年度其他省市区数字经济的均值及其平方项、1984年每百人固定电话数作为工具变量[12] [18]。其他省市区数字经济的发展水平虽与本省数字经济水平相关，但与本省城乡居民收入差距水平并不存在直接关联，满足相关性要求；此外，历史上固定电话普及率较高的地区很可能也是数字经济较为发达的地区，但历史上的固定电话数量对当前社会经济活动的影响微乎其微，满足外生性要求。同时，第一阶段回归的F统计量为24.57和26.42，根据经验法则，不存在弱工具变量问题；在过度识别检验中，p值为0.1571，大于0.05，因此满足排他性。

Table 5. Robustness tests and IV results

表5. 稳健性检验和IV结果

	(1)	(2)	(3)	(4)	(5)
	GMM	农村居民收入	农村居民收入	缩尾处理	IV
De	0.575^**	−1.971^***	−1.529^***	0.714^**	2.616^***
	(2.41)	(−6.96)	(−6.05)	(2.46)	(2.67)
De^2	−0.525^*	1.400^***	0.965^***	−0.761^**	−1.434^*
	(−1.84)	(4.09)	(3.17)	(−2.17)	(−1.84)
控制变量	控制	控制	控制	控制	控制
L.Gap	0.685^***
	(15.94)
Constant		1.301^***	1.112^***	6.410^***	6.069^***
		(5.20)	(5.04)	(25.02)	(9.42)
观测值	248	310	310	310	300
R^2		0.968	0.975	0.850	0.518
时间/地区	控制	控制	控制	控制	控制
F值		900.6	969.5	169.7
AR (1)	0.000
AR (2)	0.459
Sargan检验	0.000

4.3. 异质性检验

第一，用东、中、西三个地区样本进行分组回归。分地区回归的结果见表6列(1)，表明数字经济对城乡居民收入差距的“倒U”型影响仅在经济较发达的东部地区显著存在；此外，西部地区数字经济水平及其平方项的系数与东部地区相反且不显著，结合现实情况，这表明数字经济初期经济发展水平相对较低的西部地区能够凭借部分数字红利而使得城乡收入差距得以缩小，但这一因果关系并不十分明晰。

第二，数字经济对城乡收入差距在不同分位点(25、50、75和95)上的回归结果见表6列(2)，可见数字经济水平对城乡居民收入差距的缩小程度以及显著性都随着分位数提高而递减，即存在边际递减的趋势。造成这一结果的原因可能在于，数字经济水平较低时，数字鸿沟的负面作用更为显著，造成城乡收入差距显著扩大；当数字经济水平不断提高并接近“倒U型”曲线的拐点时，其对于城乡收入差距的影响将持续减弱，最终越过拐点，进而实现缩小城乡居民收入差距的作用。

Table 6. Results of heterogeneity tests

表6. 异质性检验结果

	(1) 分地区回归			(2) 分位数回归
	西部	中部	东部	q25	q50	q75	q95
De	−0.985	0.596	1.625^***	0.934^*	0.652^*	0.435	0.156
	(−1.12)	(0.60)	(4.25)	(1.82)	(1.89)	(1.04)	(0.23)
De^2	3.219	−1.076	−1.611^***	−1.015^*	−0.696^*	−0.450	−0.133
	(1.60)	(−0.39)	(−4.12)	(−1.91)	(−1.96)	(−1.04)	(−0.19)
控制变量	控制	控制	控制	控制	控制	控制	控制
Constant	8.200^***	4.435^***	5.987^***
	(11.38)	(6.76)	(14.73)
观察值	120	80	110	310	310	310	310
R^2	0.896	0.917	0.823
时间/地区	控制	控制	控制
F值	95.17	77.47	46.61

4.4. 机制分析

前文指出了数字经济的发展能够通过第三次分配缩小城乡居民收入差距，为验证这一假设，本文参考相关学者对于中介效用模型的讨论[19]，从理论上分析第三次分配对城乡收入差距的因果关系，在实证上检验数字经济与第三次分配的因果关系。中介效应检验结果见表7，数字经济水平能够显著促进第三次分配水平；同时，考虑内生性问题，本文再次选取了同年度其他省市区数字经济的均值及其平方项、1984年每百人固定电话数作为工具变量进行2SLS回归，回归结果与中介效应检验一致，假设2得到验证。

Table 7. Testing for mediating effects

表7. 中介效应检验

	Third
	中介效应	IV
De	0.427^***	1.168^***
	(2.78)	(6.21)
De^2	−0.434^**	−0.305^**
	(−2.34)	(−2.02)
控制变量	控制	控制
Constant	0.009	−0.085
	(0.07)	(−0.76)
观测值	310	300
R^2	0.126	0.922
时间/地区	控制	控制
F值	4.308

5. 结论与建议

综上所述，本文基于理论分析框架，运用2013~2022年省级面板数据，深入探讨了数字经济与城乡收入差距之间的“倒U型”关系，并从第三次分配的视角验证了这一因果关系中的中介效应。研究结果表明：现阶段，我国数字经济发展对城乡居民收入差距的影响处于“倒U型”曲线的左侧，即存在扩大效应，且该结论具有稳健性；在异质性分析方面，仅在经济较为发达的东部地区呈现出数字经济对城乡收入差距的“倒U型”影响，同时随着数字经济水平分位数的提升，其缩小城乡收入差距的效果逐渐减弱；进一步研究发现，第三次分配水平在数字经济影响城乡居民收入差距的过程中发挥着重要的中介作用。

本文提出的政策建议：

一方面，要补足中、西部地区创造实现“倒U型”转变的主要“催化条件”。鉴于本文的政策效果在东部显著，政策演进应着力于总结东部经验，全面提升中、西部的数字化赋能作用效果和作用效率。其一，东部地区数字化赋能作用效果好，这与数字基础设施作为“硬”催化剂的助力密不可分。因此，政府应同步规划和实施乡村的数字基础设施与传统基础设施建设，缩小城乡之间的数字鸿沟。通过加强网络覆盖、提升宽带速度等措施，为中、西部农村地区提供更加稳定和高效的互联网接入，从而充分发挥数字经济的赋能作用。

其二，东部地区数字化赋能效率高，这是源于东部地区的与数字化赋能相关要素的“软”催化作用。例如，东部地区在资金、技术和人才方面比中西部地区存在更显著的优势，这些要素是数字生产、生活中冲破数字鸿沟桎梏必不可少的组成部分。因此，政府应组织东部地区对中、西部相对落后的要素投入进行帮助，在完成“输血”后努力实现中、西部地区的“造血”功能。例如，“东数西算”工程的战略布局方式，既可以节约两端的各项成本，也可以加强东西部合作，从而发挥各地区的比较优势。另外，还可以通过以点带面的示范效应就近、就需建立数字生产、生活基地，发挥在地虹吸效应，形成数字经济发展增长极，提高数字经济赋能效率。

另一方面，要加强第三次分配在中西部地区创造实现“倒U型”转变的“催化作用”。其一，在源头端，政府应呼吁和监督慈善机构数字化转型效果和效率，借助社交媒体、在线平台等工具，增强慈善活动的透明度和公信力，吸引更多社会力量参与公益事业。其二，在连接端，各慈善主体应充分利用数字化技术，优化第三次分配在数字化赋能过程中的催化机制。例如，相关主体可以利用大数据、云计算等数字化技术手段针对性地解决问题，优化慈善资源的配置效率。其三，在需求端，通过建设“线上 + 线下”联动的服务体系精准匹配捐赠者与受助者需求，以提升慈善服务的质量和效果，帮助弱势群体实现收入可持续增长，进一步缩小城乡居民收入差距。