数字治理冯苑：数字基础设施对共同富裕的影响研究

  当数字基础设施水平超过临界值后影响是正向的。数字基础设施对共同富裕先降低、后上升的“型”作用主要是通过影响技术创新、创业活动和市场需求形成的。异质性分析发现在数字基础设施水平相比来说较低时对共同富裕赋能增效。相关研究结论为数字基础设施影响共同富裕提供了最新的理论和实证证据

  党的二十大报告说明,“中国式现代化是全体人民共同富裕的现代化”。然而,当前中国实现共同富裕仍面临着严峻挑战:一方面,中国经济发展还不够充分;另一方面,中国经济发展还不够平衡,在区域、城乡、群体、基本公共服务等方面存在着很大的差距。因此,如何扎实推动共同富裕,让14亿多中国人民过上更美好的生活,成为新时代新征程迫切地需要回答的重要理论和实践问题。

  与此同时,作为数字化的经济发展的“底座”,以5G、光纤宽带、工业互联网、新型数据中心等为代表的数字基础设施建设按下“快进键”,数字基础设施规模能级大幅跃升,成为释放数据优势、建设数字中国、引领经济社会高水平发展的重要动能,也对共同富裕进程的有效推进产生了日益深刻的影响。在实践中,中国政府十分注重数字基础设施的科学优化布局,以更好地促进公平、普惠和包容性增长。例如,“东数西算”工程强调通过东西部地区资源的有效对接促进区域均衡发展,为共同富裕事业贡献力量。《中央关于制定国民经济与社会持续健康发展第十四个五年规划和二〇三五年远大目标的建议》明确将数字基础设施作为推动城乡区域协调发展的重大建设工程。浙江在建设共同富裕示范区的实践中,强调将数字基础设施的适度超前布局作为关键抓手。2023年12月,国家发展改革委、国家数据局最新印发《数字化的经济促进共同富裕实施方案》,明确将“数字基础设施建设布局更加普惠均衡”作为数字化的经济促进共同富裕的重要政策举措。在此背景下,科学厘清数字基础设施的共同富裕效应及其内在作用机制,显得很必要。

  有鉴于此,本文从基础设施外部性理论和现有相关文献出发,提出了有待检验的核心研究假说。在实证上,本文借助中国2003—2021年省级面板数据,采用永续盘存法对各省数字基础设施存量进行测度,进而构建双向固定效应模型考察数字基础设施对共同富裕的影响。本文可能的边际贡献大多数表现在三个方面:第一,研究视角上,将数字基础设施与共同富裕纳入一个统一的分析框架,丰富了数字基础设施影响效应以及共同富裕影响因素两方面的文献。第二,研究内容上,从技术创新、创业活动、市场需求三个方面揭示了数字基础设施影响共同富裕的作用机制,打开了数字基础设施与共同富裕内在联系的“黑箱”。第三,研究意义上,本文为全面、精准把握数字基础设施的共同富裕效应提供了最新的实证证据,为需求收缩、供给冲击和预期转弱“三重压力”新背景下科学合理地布局数字基础设施和切实有效利用数字技术赋能共同富裕提供了有益启示。

  本文致力于考察数字基础设施与共同富裕之间的因果关系,相关研究主要从以下三个方面做综述。

  一是主要探讨数字基础设施的影响效应。在数智化时代,数字化的经济已成为重塑全球竞争格局的关键力量,作为数字化的经济发展的重要支撑,数字基础设施的影响效应慢慢的变成为近年来学者们关注的热点问题。在宏观层面,现有文献着重考察了数字基础设施对市场一体化、经济韧性、绿色增长效率以及经济高水平质量的发展等的影响;在微观层面,现有研究从企业创新、企业数字化转型、企业绿色绩效等方面检验了数字基础设施的效应。

  二是主要聚焦共同富裕的实证测度和影响因素研究。关于共同富裕的实证测度,绝大多数研究采用构建共同富裕评价指标体系的方法实现。例如,陈宗胜和杨希雷(2023)、万广华等(2023)、尹鸿飞等(2024)分别构建评价指标体系并测评;冯苑和聂长飞(2022)在测度共同富裕指数的基础上,进一步对中国共同富裕的时空特征、收敛性等进行了探讨。关于共同富裕的影响因素,主要可以归结为政府性因素和市场性因素两类。就政府性因素而言,现有文献主要考察了平衡性干预政策、创新型城市建设政策、革命老区振兴规划政策等的影响;就市场性因素而言,学者们主要探讨了普惠金融、城镇化、产业体系转型升级、制造业高水平质量的发展等的效应。

  三是主要涉及数字基础设施与共同富裕之间的关系研究。由于数字基础设施是相对较新的概念,目前鲜有研究专门探讨数字基础设施的共同富裕效应。与该主题联系较为紧密的,包括两方面的文献。首先考察数字基础设施的分配效应。例如,方福前等(2023)基于“宽带中国”的政策冲击,证实了数字基础设施有助于促进发展机会的公平性与开放性,提高农村人口代际收入向上流动的概率。高远东和裴馨(2023)发现,数字基础设施有利于缩小地区经济差距,促进区域协调发展。Jiang 和 Jin(2024)基于空间面板计量模型研究之后发现,数字基础设施建设在缩小城乡收入差距方面大有作为。其次立足数智化的时代背景,考察数字化的经济、数字金融、数字创新创业等的共同富裕效应。聂长飞等(2023)利用下一代互联网示范城市建设的准自然实验,考察了数字化的经济对共同富裕的影响效应,发现数字化的经济的发展有利于激发企业家精神,进而赋能共同富裕。Zhang 等(2024)采用固定效应模型,证实数字金融发展有助于促进创业、刺激就业和推动互联网融资,从而推动共同富裕。

  上述文献为本文研究提供了重要的理论基础。然而,对于数字基础设施怎么样影响以及通过哪些机制影响共同富裕这一关键性问题,现有文献并未给出明确、直接的回答。本文试图以此为切入点,在某些特定的程度上丰富和拓展现有相关研究。

  从理论上讲,数字基础设施对共同富裕的影响兼具正负两方面的效应,不仅会产生“数字红利”效应赋能共同富裕,也可能引发“数字鸿沟”效应阻碍共同富裕水平的提升。一方面,在数字基础设施发展早期,对共同富裕主要体现出“数字鸿沟”效应。其原因主要在于,由于中国存在着较为显著的区域发展不平衡现象,那些资金、人才禀赋较优的省份更容易在数字基础设施建设方面占得先机;相反,那些经济发展相对落后的地区由于缺乏开展大规模数字基础设施建设的社会生产条件,导致在数字时代“输在起跑线上”,从而进一步导致数字成果分配不均,影响共同富裕的进程。这一现象不仅体现在区域之间,在城乡之间、群体之间同样存在。例如,由于不同群体的受教育程度以及对新型数字技术的掌握和运用能力等的差异,数字基础设施的普及可能会引起群体间收入的进一步分化。另一方面,当数字基础设施达到一定水平之后,对共同富裕主要体现出“数字红利”效应。其原因主要在于,数字基础设施的逐渐完备有助于促使劳动、资本、数据等各类生产要素以更高效的组合方式参与生产活动,催生新质生产力的形成和发展,推动质量变革、效率变革、动力变革,为共同富裕提供坚实的物质基础。与此同时,随着相对落后地区和农村地区数字基础设施水平的不断的提高,可以显著促进资本等跨地区流动,区域之间、城乡之间的数字化的经济发展差距会趋于收敛,群体之间差距也由于能更便捷地接触新型数字技术而逐渐缩小,从而逐步弥合“数字鸿沟”,更好地实现生产成果全民共享和推进共同富裕。基于上述分析,本文提出:

  假说 1:数字基础设施对共同富裕的影响呈现出先降低、后上升的“U 型”特征。

  第一,技术创新机制。在数字基础设施发展早期,由于需要大量资产金额的投入,因而可能对教育、科技等公共服务领域的投资产生挤出效应,从而抑制技术创新水平的提升。与此同时,对公司而言,为适应数字基础设施逐渐完备的新形势,必须加快自身的数字化转型,从而加剧融资约束,降低企业研发投入和技术创新水平。当数字基础设施达到一定水平之后,数据要素的强渗透性、广覆盖性将会逐渐显现,促使交易成本降低,催生一系列与之配套的新型数字技术。同时,在数字基础设施的支撑下,数字金融等新型金融工具将会加快速度进行发展,企业数字化转型程度也将不断的提高,从而有助于解决交易信息壁垒和不对称问题,有效缓解企业融资难问题,进而促进技术创新。由此可见,数字基础设施对技术创新存在“U 型”影响。进一步地,技术创新水平的提升不仅有助于形成更高水平的生产力,促进经济高水平质量的发展,且能打破现有收入分配格局,实现更均衡的分配。基于上述分析,本文提出:

  第二,创业活动机制。在数字基础设施发展早期,数字化的浪潮一方面可能对传统产业产生冲击,降低传统行业的创业活动;另一方面由于相关平台、业态和商业模式不够健全,加之创业活动本身的高风险性和不确定性特征,难以有效增加新型创业活动,从而数字基础设施对创业活动的总体影响是负向的。当数字基础设施达到一定水平之后,不仅仅可以有效提升创业主体对外部政策环境和市场情况等信息资源的获取便利程度,而且有助于减少创业企业的中间环节和降低沟通成本,来提升创新主体的创业意愿。与此同时,数字基础设施的逐渐完备还有助于促使产业体系不断转变发展方式与经济转型,吸引高水平创业人才集聚,进而提高区域创业活跃度。由此可见,数字基础设施对创业活动存在“U 型”影响。进一步地,创业活动可以在一定程度上完成“做大蛋糕”和“分好蛋糕”的双赢,是促进共同富裕的有效手段。基于上述分析,本文提出:

  第三,市场需求机制。在数字基础设施发展早期,一方面由于数字化渗透度还相对较低难以有效拓展市场,另一方面由于“数字鸿沟”效应会导致就业的极化现象,不利于非熟练劳动者工资以及普普通通的家庭收入的提高,从而可能降低整体市场需求。当数字基础设施达到一定水平之后,“数字红利”效应的发挥在某些特定的程度上能够有效提升低收入者的收入,从而激发人们个性化、多样化、高端化需求,扩大市场容量和市场需求。同时,在良好的数字基础设施支撑下,有利于促进市场连接,打破传统交易的时间和空间限制,抑制市场分割现象,从而不断拓展市场,增加市场需求。由此可见,数字基础设施对市场需求存在“U 型”影响。进一步地,市场需求的逐步扩大不仅有利于促进生产和消费的良性循环,壮大社会生产力,且能使得更多人从发展中获益,从而推动共同富裕。基于上述分析,本文提出:

  考虑到数字基础设施与共同富裕之间有几率存在的非线性关系,本文构建如下计量模型:

  共同富裕是过程与结果的统一。从过程上来讲,共同富裕大多数表现在机会均等和能力跃升两个维度;从结果上来讲,共同富裕是效率与公平的有机统一。据此,本文从机会、能力、结果三个维度构建中国共同富裕评价指标体系,共包含 3 个一级指标、10 个二级指标和 18 个三级指标( 见表 1) 。

  在此基础上,本文采用现有文献普遍的使用的熵值法对共同富裕及其三个维度指数进行测度。图 1绘制了中国共同富裕指数箱线 年以来,中国共同富裕取得了实质性进展,共同富裕水平稳步提升;同时,不同年份箱体上界之外均存在着少数“极端值”,说明少数省份在推进共同富裕方面存在着明显的一马当先的优势,省际之间共同富裕发展存在着一定的不平衡现象。

  本文采用数字基础设施投资对各省数字基础设施水平进行衡量。基础设施投资指标通常分为存量和流量两类,考虑到基础设施的影响效应主要来自于存量而非流量,本文主要使用数字基础设施投资存量作为数字基础设施的衡量指标。具体而言,本文选取“信息传输、软件和信息技术服务业”的投资数据来代理数字基础设施投资额,并以 2003 年为基期,采用永续盘存法对各省份数字基础设施投资存量进行测度,基本步骤如下:

  其中,K 和 I 分别表示数字基础设施存量与投资额;g 表示样本期内数字基础设施投资额的年均增长率;δ 为折旧率,参考金戈(2012)的做法,取值 9%。在实证分析中,为降低异方差等因素的干扰,本文以数字基础设施存量的对数作为核心解释变量。同时,在后续研究中,本文使用数字基础设施流量指标进行稳健性分析。

  借鉴现有相关文献,本文选取了如下控制变量:(1)经济发展(eco),采用人均实际 GDP(2003 年不变价)的对数表示;(2)产业体系(indus),采用第三产业与第二产业增加值之比表示;(3)政府干预(gov),采用政府一般公共预算支出与 GDP 之比表示;(4)人口规模(pop),采用总人口数的对数表示;(5)金融发展(fin),采用金融机构存贷款余额与 GDP 之比表示;(6)对外开放(open),采用进出口总额与 GDP 之比表示。

  本文以中国 2003—2021 年 30 个省、直辖市、自治区为研究对象(不含中国港澳台地区和西藏自治区),研究数据主要来自于《中国统计年鉴》《中国固定资产投资统计年鉴》《中国人口和就业统计年鉴》《中国财政年鉴》、Wind 数据库以及 EPS 数据库。表 2 报告了变量的描述性统计结果。

  图 2 绘制了数字基础设施与共同富裕之间的散点图。能够准确的看出,二者呈“U 型”关系,即数字基础设施对共同富裕存在先降低、后上升的非线性影响,与前文理论分析一致。接下来,本文将基于严谨的实证分析对二者间的非线性关系进一步探索。

  表 3 报告了数字基础设施对共同富裕影响的基准回归结果。其中,第(1)(3)列为未纳入数字基础设施平方项的估计结果,能够准确的看出,digin 的系数和显著性并未表现出一致性。第(2)(4)列为纳入数字基础设施平方项的估计结果,不难发现,一次项 digin 的系数均在 1%的水平上显著为负,平方项 digin2的系数均在 1%的水平上显著为正,初步证实数字基础设施与共同富裕之间呈“U 型”关系。由于单纯地依靠一次项和平方项的系数和显著性判定“ U 型” 关系可能会引起错误,本文进一步采用 Lind 和Mehlum(2010)提出的办法来进行检验。结果显示,无论是否加入控制变量,“U 型”检验的结果均在 1%水平上显著,再次支持了“U 型”关系的假说。根据第(4)列的估计系数大小,可以计算出“U 型”曲线极值点对应的数字基础设施水平为 5. 046,即当数字基础设施存量对数值低于 5. 046 时,表现出对共同富裕的抑制作用;当数字基础设施存量对数值高于 5. 046 时,对共同富裕的影响由抑制转变为促进。由此,研究假说 1 初步得到证实。

  为保证上述结果的可靠性,本文从以下方面进行了稳健性检验。第一,替换被解释变量。具体采用均等权重法这一主观赋权法对共同富裕各三级指标进行赋权,并重新测度各省共同富裕指数,以此作为新的被解释变量重新进行估计。第二,替换核心解释变量。采用数字基础设施流量,即数字基础设施投资额(2003 年不变价)的对数作为新的核心解释变量,并重新进行估计。第三,剔除直辖市样本。考虑到直辖市样本较为特殊,为排除行政因素等的干扰,本文将研究样本中的北京、天津、上海、重庆四个直辖市进行剔除,并重新进行估计。第四,消除异常值。为防止少数异常值对估计结果可能产生的影响,本文对所有变量进行了上下 1%的缩尾处理,并重新进行估计。第五,控制时间趋势。为控制时间因素对回归结果产生的影响,本文进一步控制了时间趋势项与控制变量的交互项,并重新进行估计。表 4 报告了上述一系列稳健性检验的估计结果,可以发现,所有模型平方项 digin2 的系数均为正,且至少通过了 5%水平的显著性检验,同时,“U 型”检验结果也均支持“U 型”关系的核心假说,再次表明数字基础设施与共同富裕之间的“U 型”关系是稳健的。

  为进一步排除潜在的遗漏变量、逆向因果等因素导致的内生性偏误,本文运用工具变量法,采用两阶段最小二乘法重新进行估计。由于本文有两个核心解释变量,因此借鉴现有研究,选取两个工具变量:一是借鉴陶长琪和丁煜(2022)的做法,选取各省《政府工作报告》中与数字经济相关的词频占比(iv1)作为工具变量;二是参考王海等(2023)的做法,以各省地形起伏度与时间趋势项的交互项( iv2)作为工具变量,工具变量估计结果如表 5 所示。可以看出,iv1 和 iv2 的系数总体是显著的,从而验证了工具变量相关性的前提条件。同时,一阶段 F 值分别为 12. 34 和 14. 68,均大于 10,说明不存在弱工具变量问题。第二阶段结果显示,一次项 digin 和平方项 digin2 的系数分别为-1. 835 和 0. 130,且均至少通过了 5%水平的显著性检验,说明数字基础设施与共同富裕之间的“U 型”关系仍然成立,再次印证了实证结果的稳健性。

  为进一步检验数字基础设施影响共同富裕的作用机制,本文构建如下中介效应模型进行检测验证:

  其中,med 表示机制变量。模型(3)同基准模型一致,主要监测数字基础设施与共同富裕之间的非线)检验数字基础设施与机制变量之间的非线)的基础上纳入了机制变量,考察机制变量对共同富裕的影响。

  对应于前文的理论假说,本文设定的中介变量如下:(1)技术创新(inno),以发明专利授权数的自然对数表示;(2)创业活动(entre),以私营企业和个体企业从业人员占全部就业人员比重表示;(3)市场需求(mp),以市场潜力表示,具体计算公式为:

  机制检验的回归结果如表 6 所示。第(1)(2)列为技术创新机制回归结果。第(1)列结果显示,一次项 digin 和平方项 digin2 的系数分别为-0. 735 和 0. 088,且均在 1%的水平上显著,说明数字基础设施对技术创新的影响呈现出先降低、后上升的“U 型”变动趋势。第(2)列结果显示,inno 的系数为 0. 071,且在 1%水平上显著,说明技术创新是促进共同富裕指数提升的重要因素。由此可见,技术创新是数字基础设施对共同富裕产生“U 型”影响的一条重要作用机制,从而验证了假说 2a。

  第(3)(4)列为创业活动机制回归结果。第(3)列结果显示,一次项 digin 和平方项 digin2 的系数分别为-0. 136 和 0. 012,且均在 1%的水平上显著,说明数字基础设施对创业活动同样存在先降低、后上升的影响。第(4)列结果显示,entre 的系数为 0. 584,且在 1%水平上显著,说明创业活跃度的提升有利于促进共同富裕。由此可见,创业活动是数字基础设施对共同富裕产生“U 型”影响的又一条重要作用机制,从而验证了假说 2b。

  第(5)(6)列为市场需求机制回归结果。第(5)列结果显示,一次项 digin 和平方项 digin2 的系数分别为-4. 347 和 0. 444,且均在 1%的水平上显著,说明数字基础设施对市场需求的影响也是先降低、后上升。第(6)列结果显示,mp 的系数为 0. 050,且在 1%水平上显著,说明市场需求的增加能够驱动共同富裕水平的提升。由此可见,市场需求是数字基础设施对共同富裕产生“U 型”影响的另一条重要作用机制,从而验证了假说 2c。

  共同富裕包括机会、能力、结果三大维度。为探究数字基础设施对不同维度的异质性影响,本文分别以三个分维度指数作为被解释变量,并进行估计,结果如表 7 所示。可以看出,不同模型一次项 digin的系数均为负,平方项 digin2 的系数均为正,且所有系数均至少通过了 5%水平的显著性检验,同时,“U 型”检验的结果均成立,说明数字基础设施对各维度同样存在着先降低、后上升的“U 型”影响,这一结果也进一步从侧面证实了数字基础设施与共同富裕之间的“U 型”关系。此外,比较不同模型极值点大小可以看出,以机会指数为被解释变量时,极值点最小,为 4. 724,其次是结果指数极值点的 4. 997,最后是能力指数极值点的 5. 726,说明随着数字基础设施投资的增加,数字基础设施对共同富裕的正向促进作用首先体现在机会维度,其次是结果维度,最后是能力维度。这可能是因为,数字基础设施建设不断完善释放的数字红利效应最先体现在促进机会均等方面,可以通过降低市场分割、促进要素流动和市场整合,加速实现全体人民在就业、教育、医疗、住房、社会保障以及信息获取等方面的公平性;相较而言,能力和结果维度的提升则是一个更加长期的过程,数字基础设施投资必须达到较高水平之后才能有效地发挥其正向赋能作用。

  中国幅员辽阔,省际间发展存在着较为严重的不平衡现象。为此,本文立足于近年来中国南北差距扩大的新情况新问题,以秦岭—淮河为分界线,将研究样本划分为南方地区和北方地区两个子样本,并分别进行估计,结果如表 8 所示。可以看出,不同模型一次项 digin 的系数均为负,平方项 digin2 的系数均为正,且所有系数均通过了 1%水平的显著性检验,同时,“U 型”检验的结果均成立,说明数字基础设施对不同地区共同富裕均存在先降低、后上升的“U 型” 影响。从极值点来看,北方地区极值点为4. 160,明显低于南方地区极值点的 6. 356,说明数字基础设施建设相对滞后的北方地区能够通过学习效应、溢出效应等更快地释放红利,充分发挥后发优势、实现弯道超车,能够在相对较低的数字基础设施水平下对共同富裕不断赋能增效。

  在新时代新征程,探究如何积极抢抓数字基础设施发展机遇,充分发挥数字基础设施的正外部性,破解共同富裕的核心难题,具有重要的理论和现实意义。本文创新地将数字基础设施与共同富裕置于一个统一分析框架,在理论分析的基础上,基于中国 2003—2021 年省级面板数据,分别采用永续盘存法和熵值法测度了样本期内中国各省数字基础设施存量及共同富裕指数,进而构建固定效应模型实证检验了数字基础设施对共同富裕的影响。本文的主要研究结论如下:第一,数字基础设施与共同富裕之间存在先上升、后降低的“U 型”关系,只有当数字基础设施水平超过一定的临界值后,才能有效赋能共同富裕,这一研究结论经过一系列稳健性检验以及工具变量估计之后,仍然成立。第二,数字基础设施对共同富裕的非线性影响主要通过三条机制进行传导,即技术创新、创业活动以及市场需求。当数字基础设施达到一定的水平之后,会起到激励技术创新、增加创业活动和扩大市场需求的作用,从而促进共同富裕。第三,数字基础设施对共同富裕三个维度的影响均是“U 型”的,对机会维度的正向促进作用最先显现,其次是结果维度,最后是能力维度。同时,数字基础设施对南方和北方地区共同富裕的影响同样呈“U 型”特征,且北方地区对应的极值点更小。

  基于本文研究结论,提出如下政策启示:首先,适度超前建设数字基础设施,加快锻造数字化的经济新优势。在顶层设计上,增加数字基础设施投资,积极推进 5G、光纤宽带、工业互联网、新型数据中心等重点领域的建设。特别是对于那些数字基础设施发展相对滞后的省份而言,应尽快出台数字基础设施建设方案等支持性政策,提前谋划布局,紧握数字时代机遇,不断提升数字基础设施投资在总投资中的占比,充分释放数字基础设施对共同富裕的叠加倍增效应。

  其次,注重多维发力,通过激励技术创新、增加创业活动和扩大市场需求等多元手段扎实推动共同富裕。在技术创新方面,坚持以需求为导向,进一步加强高技术人才的引育,打造良好的创新氛围和有利于科技创新的营商环境,加强金融服务创新,着力破解融资难题,为企业创新提供充足的资金保障;在创业活动方面,充分的发挥创业孵化示范基地等各类创业平台的带动作用,出台落实创业企业纾困政策,巩固壮大各类市场主体活力和人民群众的创业内生活力;在市场需求方面,加快完善产权保护制度、市场准入制度、公平竞争制度和社会信用制度等,加快构建全国统一大市场,不断拓展、扩大市场潜力和需求。

  最后,结合共同富裕的不同维度和地区发展实际,充分释放数字基础设施的红利效应。本文研究表明,数字基础设施对共同富裕的三个维度影响存在非对称性,尤其是对能力维度而言,数字基础设施要达到相当高水平后才能逐渐发挥其正向促进作用,因此在未来发展过程中,应加快形成和发展新质生产力,打造与共同富裕提升相适应的数字基础设施建设新格局。同时,数字基础设施共同富裕效应的区域异质性表明,区域之间、省份之间在数字基础设施建设方面应加强合作、交流、学习和互动,更好地发挥数字基础设施对共同富裕的赋能效应。

  [作者简介]冯苑(1992— ),博士,江西师范大学城市建设学院副教授,硕士生导师,研究方向:数字基础设施与共同富裕;陈志(1993— ),博士,湖北经济学院经济与贸易学院讲师,研究方向:智能经济,本文通讯作者;吴蒙(1988— ),博士,中信证券股份有限公司固定收益部,研究方向:宏观经济与固定收益。返回搜狐，查看更加多