数字经济能否促进服务消费？※

李浩 黄繁华

内容提要：服务消费作为经济平稳运行的稳定器和压舱石，能够为经济增长提供源源不断的新动力。从数字化环境、数字化投入和数字化产出三个角度构建了数字经济发展指数，运用空间杜宾模型实证检验数字经济对服务消费的直接影响和空间溢出效应。研究表明，数字经济发展不仅能够促进本地居民服务消费支出增长，而且对邻近地区居民服务消费支出也产生了显著的正向空间溢出效应。数字经济对城镇居民服务消费直接效应和空间溢出效应的作用强度均小于农村居民服务消费；进一步运用泰尔指数计算城乡居民服务消费差距并进行实证分析，发现数字经济确实有助于城乡居民服务消费差距缩小。上述研究，为数字经济赋能服务消费，从而促进国内消费大市场建设，提供了有价值的理论和现实依据。

一、 引 言

国际金融危机爆发以来，世界经济格局发生了深刻变化，中美贸易摩擦的不断升级和新冠肺炎疫情的大流行，加剧了国际环境的复杂性，对全球范围内的贸易和投资活动造成了重大打击，中国依托出口拉动和投资拉动的增长模式难以为继，迫切需要转换增长方式，塑造经济增长新动能。近年来，消费对中国经济增长的贡献不断增强，2019年最终消费支出对国内生产总值的贡献率高达57.8%，连续六年超越投资和出口的贡献率，成为拉动经济增长的主引擎。2020年中央政治局常委会会议指出，要充分发挥中国超大规模的市场优势和内需潜力，构建以国内大循环为主体、国内国际“双循环”相互促进新发展格局的新思路，扩大内需作为盘活“双循环”发展格局的重要基石，受到高度重视。随着经济发展水平的提升和人均可支配收入的增长，居民的消费需求逐步由商品消费向服务消费转变升级。据国家统计局公布的数据显示，2019年中国居民人均服务性消费支出为9886元，占人均消费支出的比重为45.9%，服务消费成为消费的重要组成部分和消费升级的重要方向，对提振经济具有重要意义。但是与发达国家相比，中国居民的服务消费率不高，服务消费存在很大的上升空间，并且当前服务消费供需矛盾突出，制约了服务消费的增长步伐，亟待寻找扩大和释放居民服务消费的途径和办法。

与此同时，当今世界正经历百年未有之大变局，新一轮科技革命和产业变革深入发展，信息网络和信息技术迅速渗透至生产生活的方方面面，催生了经济社会发展对数字经济的巨大需求。2016年G20 杭州峰会中国率先发布了《G20 数字经济发展与合作倡议》鼓励国际合作发展数字经济；2017年以来，数字经济连续四年写入中国政府工作报告，各级政府不断深化数字经济建设，推进数字化转型。2020年新冠肺炎疫情爆发，人员流动停滞，旅游、餐饮和影院等服务消费行业受到重大冲击，但是现代信息网络和信息技术所带来的传输、联接和计算等综合能力的飞跃，突破了买家与卖家之间的地理距离限制，特别是“面对面”提供、即时发生等要求的限制，为服务消费创造了更为广阔的网络效应和平台效应，加速了服务消费的信息化和数字化进程，带动了医疗健康、教育和办公等传统服务消费线上数字化转型，同时为电子商务、云直播、短视频平台、互联网金融和电子竞技等新兴服务消费创造了新的发展机遇，居民的服务消费需求得到满足和激发。

数字经济对服务消费的现实带动作用，让我们看到了解决服务消费供需矛盾、盘活国内大循环的一条重要途径。但是到目前为止，尚未有学者从数字经济视角出发，探究其对服务消费的作用机理和影响程度，另外，以现代信息网络和信息技术为载体的数字经济本身即为公共基础设施，具有公共性和强外部性，其网络效应、平台效应和规模效应对服务消费影响的空间溢出效应同样被忽视，这为本文的研究提供了难得的机会。基于此，本文以数字经济对服务消费的影响机制和程度为焦点，构建空间杜宾模型分析中国各省(市、自治区)数字经济发展对服务消费的影响程度和方式，进一步对数字经济的“直接效应”和“间接效应”进行测度，以期为国家制定数字经济发展的相关政策、推动内需扩张和消费升级，进而实现国内国际双循环相互促进的新发展格局提供新思路和实践启示。

二、 文献综述

随着全球经济服务化趋势的日渐深化和居民消费结构的不断升级，学者逐渐将视角转移延伸至服务消费，现有与服务消费相关的文献主要集中于服务消费的测度及其影响因素分析两方面。对服务消费概念的准确界定和测度是开展深入研究的基础和前提，程大中(2009)在分析服务性消费时，将医疗保健、交通和通信、教育文化娱乐和其他服务这四大类消费支出定义为服务性消费支出，计算后发现1990-2006年中国城乡居民的人均服务性消费支出趋于上升。夏杰长和张颖熙(2012)认为服务消费是居民全部消费支出中各种非实物性的服务费用总和，以医疗保健、交通通信、文化娱乐和教育支出的总和作为服务消费支出，分析了1992-2009年中国城乡居民服务消费变化情况，认为中国逐渐向服务消费转型升级。江静(2014)则将消费性服务支出定义为食品加工服务费、衣着加工服务费、居住服务、家庭服务、医疗保健、交通通信、文化娱乐与教育服务、其他服务费八类。刘涛和袁祥飞(2019)以服务消费占每项人均现金消费支出的比重作为调整系数，估算了人均消费支出中居住、生活用品及服务、医疗保健、其他用品及服务、食品烟酒的服务消费。

基于服务消费的界定和测度，学者对服务消费的影响因素展开了较为丰富的论证。宏观上，张颖熙和夏杰长(2011)指出工资水平和城市化是拉动服务消费的重要因素。沈家文和刘中伟(2013)从经济结构、居民收入、产品价格、服务供给和消费政策五个方面对影响中国居民服务消费的因素进行了详细分析。江静(2014)还分析了服务价格指数、收入差距和服务产业发展对居民消费性服务支出水平的影响，指出服务价格指数和服务产业发展与居民的消费性服务支出水平呈正相关，收入差距的增加与消费性服务支出的整体水平呈负相关。曾世宏等(2019)实证检验了房地产价格对服务消费的影响，发现高房地产价格对服务消费产生了“倒U型”的非线性影响。微观上，Cohen(1998)采用Tobit和OLS模型对美国1993年消费者支出调查数据进行实证分析，估计结果显示家庭所拥有的金融资产对在外饮食及家政服务消费均有显著影响。杨碧云等(2014)采用城镇住户调查数据对中国六个省份与直辖市家庭总服务性消费与各分项服务性消费的决定因素进行了实证分析，发现家庭收入、家庭生命周期阶段、家庭人口性别结构及家庭其他特征变量和城镇人口规模等因素对中国居民家庭总服务性消费需求和分项服务性消费需求有显著影响。田玲和刘章艳(2017)基于2010年中国综合社会调查数据的实证分析发现基本养老保险显著增加了居民在交通通讯和文化休闲娱乐等当期服务消费项目的压力感知。

上述成果为服务消费的进一步研究奠定了坚实的基础，20世纪以来中国互联网和信息技术的大规模投资建设，夯实了数字经济发展的基础，对消费发挥了巨大的带动作用，吸引了学者的研究目光。江小涓(2018)指出网络的应用提供了可复制、低成本的多种找“乐”模式，普通消费者可以用极低成本获得大量的“乐”，文化和体育消费规模得以极大拓展。程名望和张家平(2019)研究互联网发展对城乡居民收入差距的影响，指出互联网普及显著降低了城乡居民消费差距，并将作用机理归结为“收入效应”和“消费净效应”。祝仲坤和冷晨昕(2017)基于2015年度中国社会状况综合调查数据(CSS2015)的研究表明，掌握互联网技能会显著提高农村居民的消费水平。张永丽和徐腊梅(2019)认为互联网有助于降低西部贫困地区农户的交易成本，拓宽消费渠道，优化市场环境，并实证了互联网使用能够提升农户的家庭消费水平，特别是教育支出。

尽管学者对于服务消费的影响因素和数字经济对消费的影响进行了详细的研究，但是仍存在一些不足之处。第一，不论是现代信息网络还是信息技术发展对消费影响的研究均集中于消费总体规模，较少关注服务消费领域，同时缺少对空间溢出效应的关注和分析。第二，服务消费的影响因素研究以文字和定量分析为主，实证研究相对较少。第三，服务消费的测度以全体居民为主，未能及时关注城乡居民服务消费差距的演变情况。鉴于此，本文着力在以下几个方面进行拓展：研究视角方面，运用熵值法测度各省(市、自治区)数字经济的发展进程，聚焦于服务消费领域，采用空间杜宾模型实证分析数字经济对服务消费的影响及空间溢出效应。研究对象方面，在全体居民的基础上细化至城镇居民和农村居民，同时计算城乡服务消费差距的泰尔指数，探究数字经济是否有助于缩小城乡居民服务消费差距。

三、 理论分析

自2015年中国提出 “国家大数据战略”以来，数字经济发展不断深化落地，“互联网+”在各大产业迅速渗透，网络化和智能化管理平台逐渐应用到智慧城市，数字经济正成为激发短期经济活力和长期经济潜力的重要利器，在供给端和交易环节同时发力，带动服务消费增长。

传统经济理论认为，服务业以人力资本为主要供给要素，不使用提高效率的机器设备，缺乏规模经济，因此劳动生产率长期保持在一个不变水平(让·克洛德·德劳内和让·盖雷，2011)。数字经济时代，各类产业加速进化和迭代，信息技术的出现为服务业生产效率提速创造了新契机，网络基础设施大规模投资建设显著降低了传统企业和中小企业的数字化成本，加速了数字技术在服务业的应用，强化了信息处理和分享能力，推动了技术进步(郭家堂和骆品亮，2016)，服务业企业的生产效率得以提升，增强了服务业的供给规模和供给速度，有助于缓解服务需求的供需矛盾。现代信息网络普及率的不断提升和传输速度的加速优化，使全国范围内的“物联”和“智联”得以实现。这一方面，克服了服务生产和消费同时性的要求，降低了服务企业的边际生产成本(江小涓，2017)，为企业的规模经营提供了可能，促进了服务消费的多元化供给；另一方面，促进了数字化和智能化与产业的融合发展，赋予传统产业新的活力，例如网络音乐、网络游戏、网络直播，同时激发了更多的服务业新兴业态，例如，共享经济、平台经济、产业链金融等，推动传统消费由同质化、单一化向差异化和多元化转型升级，并为居民的稀有需求创造了新的供给途径，实现了消费需求的长尾效应(曾世宏和刘迎娣，2020)。

从交易环节来看，过高的交易成本对居民服务需求具有一定的抑制性。数字经济的平台效应培植了居民云消费的沃土，同时催生了各类线上服务消费平台，创新了服务供给机制(Wong等, 2015)，扩展了服务消费的覆盖范围，提供了服务消费的交流机会，丰富了消费者特别是农村居民对于服务消费的了解认知和购买渠道，增加了居民的选择空间，提高了交易信息的对称性并增加了落后地区居民的服务消费机会，降低了落后地区居民参与服务消费的沟通成本和交易成本，加之大数据中心的建设和人工智能在服务消费的传播、存储、运输和搜索等环节的应用，服务消费的供需匹配效率大幅提升，供给方的服务成本和消费者的信息搜寻成本及获得服务的在途成本均显著下降，服务消费市场的交易效率显著提高，消费环境日益完善，刺激居民服务消费的购买意愿，带动服务消费市场规模的扩张和市场潜力的释放。基于以上分析，本文提出研究假设：

假设1：数字经济对居民服务消费存在显著的直接带动效应。

张光南等(2014)指出基础设施总效应包括“本地基础设施”和“基础设施空间溢出”两方面，但是现有文献普遍忽略后者，导致前者的效应被高估。为推动数字经济建设，各级政府加大对信息化、网络化和智能化等数字化基础设施建设速度和地理覆盖范围，其高密度布局显著缩短了区域的时空距离，产生了边界突破效应，各类交互平台不断兴起，知识、信息和资本等要素的跨区流动加快，越来越多的居民加入线上消费行列，企业也积极拓展电子商务和互联网金融活动，盘活了国内服务消费市场，形成了更强的空间外溢性。因此，数字经济的建设和发展不仅能够带动本地居民服务消费的增长，同时提升了周边地区居民对于服务消费的可得性，因此对其他地区居民服务消费也将产生显著的刺激和拉动，即发挥正向空间溢出效应。基于上述分析，本文进一步提出假设：

假设2：数字经济对居民服务消费产生了正向空间溢出效应。

四、 数据描述与解读

1. 模型设定

基于理论分析，本文引入了各省(市、自治区)的空间关系，构建如下空间杜宾模型(以下简称SDM模型)，探究数字经济对居民服务消费的直接影响和空间溢出效应：

(1)

其中，i和t分别表示地区和时间；被解释变量lnfwc表示各地区的居民服务消费情况；ρ为被解释变量的空间滞后项系数；W表示空间权重矩阵；lnsz为核心解释变量数字经济发展水平；β为解释变量的空间滞后项系数；X为一系列控制变量；γ为控制变量的空间滞后项系数；α和v分别表示个体固定效应和时间固定效应；ε为随机扰动项。Wij采用地理距离空间权重矩阵，若i=j，Wij=0；若i≠j，Wij=1/dij，dij为i和j的地理距离。

Pace和LeSage(2009)指出，仅根据空间滞后项的估计结果判断空间溢出效应是否存在可能导致错误的结论，因为空间计量模型中一个特定单位的特定解释变量的变化不仅会改变这个单位自身的被解释变量，而且会改变其他单位的被解释变量。根据Elhorst(2014)的做法，本文将空间杜宾模型重新设定为如下形式：

lnfwcit=(1-ρW)-1(βlnszit+θWlnszit+γXit)+(1-ρW)-1(αi+υt+εit)

(2)

模型(2)中，时期t的核心解释变量lnsz，所对应的被解释变量lnfwc的期望偏导数矩阵为：

(3)

其中，偏导数矩阵中对角线元素的平均值为平均直接效应，偏导数矩阵中所有非对角线上元素的平均值为平均间接效应。

2. 变量选择

(1) 被解释变量。本文采用居民人均服务消费支出(lnfwc)表示中国居民服务消费情况，根据程大中(2009)、夏杰长和张颖熙(2012)等对服务消费的界定，本文将居民对于交通通信、教育文化娱乐、医疗保健和家庭服务四类消费支出定义为服务消费，以2001年为基期，根据居民消费价格指数(CPI)对四类人均消费支出进行平减，衡量人均实际服务消费支出情况。由于《中国统计年鉴》仅公布了2014年以前各省(市、自治区)居民消费分项支出，2015年以后的全体居民消费分项数据难以直接获得；因此本文采用南永清等(2020)的做法，运用城镇居民人均消费分项支出与城镇居民总人口乘积加上农村居民人均消费分项支出与农村居民总人口乘积，除以总人口获得全体居民各类消费分项支出，进而测算居民人均服务消费支出。

(2) 核心解释变量。《中国数字经济发展白皮书(2020年)》(1)中国信息通信研究院：《中国数字经济发展白皮书(2020年)》，第四次数字中国建设峰会2020年版。指出，数字经济是以数字化的知识和信息作为关键生产要素，以数字技术为核心驱动力，以现代信息网络为重要载体，通过数字技术与实体经济深度融合，不断提高数字化、网络化、智能化水平，加速重构经济发展与治理模式的新型经济形态。基于数字经济的内涵和数据的可获得性，同时参考国际电信联盟发布的信息化发展指数(IDI)(2)ICT发展指数由ICT接入指数、ICT应用指数和ICT技能指数三个层面，11个指标构成。、世界经济论坛发布的网络就绪指数(NRI)(3)网络就绪度指数由环境指数(市场环境、政治环境和基础设施)、就绪指数(个人、商务和政务)和使用指数(个人、商务和政务)三个层面，68个变量构成。和黄群慧等(2019)的研究，本文从数字化环境、数字化投入和数字化产出三个维度构建了数字经济发展指数(lnsz)的评价指标体系。其中，环境层面的三个指标旨在衡量数字化生产要素的培育环境，投入的四个指标旨在衡量数字技术和现代信息网络的建设情况，产出的四个指标则重点反映数字化在生产生活中的应用程度，具体的指标分类和说明如表1所示。计算过程中，考虑到各指标的属性、量纲和数量级不同，易造成结果偏误，本文首先采用离差标准化法对数据进行去量纲处理。其次运用熵值法计算各指标的权重，在此基础上运用综合得分计算公式合成最终的数字经济发展指数，该数值介于0-1之间，数值越大表明地区的数字经济的发展程度越高。

表1 数字经济发展指数的构建

(3) 控制变量。根据现有文献，本文从居民收入水平、服务业发展状况、保险参与率和人口结构变迁四个方面对地区特征加以控制。收入是消费的基础和前提，本文采用城乡居民实际人均可支配收入表示居民收入水平(lnincome)，同样以2001年为基期运用居民消费价格指数平减获得，居民的实际收入水平越高，对服务消费的购买力越强。服务业发展能够增强有效供给，增强对需求变化的适应性和灵活性，满足并刺激服务消费需求，沈家文和刘中伟(2013)也指出服务业发展阶段与服务消费密切相关；本文用第三产业增加值与第二产业增加值的比重表示服务业发展水平(str)，数值越大，表示经济结构的“服务化”升级越显著，服务业的发育越好，越有利于刺激服务消费增长。完善的社会保障体系有助于缓解居民未来不确定性，降低家庭预防性储蓄动机，从而影响居民当前服务消费水平，本文采用城乡居民参与基本养老保险人数占总人口比重衡量居民保险参与率(insure)。人口结构变迁分别采用少年人口抚养比(fy_y)和老年人口抚养比(fy_o)表示，即0-14岁人口占 15-64岁人口比重、65岁以上人口占15-64岁人口比重表示。少年人口抚养比高时，居民有可能会增加对于教育等方面的开支，但是也有可能激发居民的储蓄行为，降低服务消费，对服务消费的总体影响不确定；生命周期假说认为退休人口仅为消费者，因此老年人口抚养比重较高时，医疗等居民服务消费将增加。

3. 数据来源

尽管数字经济一词首次出现于2015年，但是早在1989年，中国就陆续开始数字化建设与布局，结合居民服务消费数据的可获得性，本文运用2006-2019年中国省(市、自治区)层面的数据展开实证研究，剔除数据缺失较为严重的西藏地区，最终选取30个省(市、自治区)为基础样本。本文所采用的数据来源于《中国统计年鉴》《中国能源统计年鉴》《中国科技统计年鉴》《中国人口和就业统计年鉴》和各省统计年鉴，对于个别年份的缺失数据，采用插值法进行补齐，部分数据进行了对数化处理，变量的描述性统计结果如表2所示。

表2 主要变量的描述性统计

五、 实证结果与分析

1. 空间自相关检验

使用空间计量方法前，需要对各地区服务消费的空间相关性进行检验，本文采用全局Moran’sI指数进行判断，具体公式如下：

(4)

表3 2006-2019年服务消费的Moran’s I指数

表3展示了样本期内居民服务消费的Moran’sI指数检验结果，Moran’sI指数均为正，且在1%的统计水平上显著，这说明中国各地区居民服务消费之间存在显著的空间正相关关系。本文进一步绘制了各省(市、自治区)服务消费的Moran’sI散点图，具体如图1和图2所示。

从图1和图2可以看出，各省(市、自治区)服务消费多分布于第一象限和第三象限。第一象限为高高集聚区，服务消费高值地区其邻近地区服务消费也较高。第三象限为低低集聚区，服务消费低值地区其邻近地区服务消费也较低。第二象限和第四象限分布的散点相对较少，进一步说明服务消费的空间集聚以正相关关系为主。

2. 空间面板模型基准回归

在确定使用SDM模型前，本文运用Wald spatial lag检验和LR spatial lag检验考察SDM模型是否可以简化为SAR或SEM，估计结果显示空间杜宾模型(SDM)的结果最优，不可以简化为SAR或SEM。因此，本文采用极大似然估计方法(MLE)对SDM模型进行估计，同时对时间效应和个体效应进行固定，得到表4。由表4第(1)列SDM的估计结果可知，核心解释变量lnsz的系数显著为正，说明数字经济能够促进本地居民服务消费提升。第(2)列lnsz的空间滞后项的系数也为正，且在5%的显著性水平上通过检验，说明数字经济具有显著的空间溢出效应。空间自回归系数ρ在1%的水平上显著为正，说明服务消费存在正向空间溢出效应，本地区居民服务消费提升对周边地区居民服务消费具有显著的示范和带动作用，这可能是由居民服务消费的从众和攀比心理所引发的消费趋同现象(蔡海亚等，2020)。

表4 居民服务消费的空间杜宾模型回归结果

在上述点估计结果的分析之上，本文进一步对空间效应进行分解，探讨数字经济对居民服务消费的直接效应和间接效应。如表4第(3)列至第(5)列所示，数字经济对居民服务消费支出的直接效应和间接效应(空间溢出效应)均显著为正，这一结果进一步验证了数字经济发展对本地居民服务消费和临近地区居民服务消费具有明显的提升作用，本文的假设1和假设2得到论证。数字经济发展水平的提高能够促进信息化、数字化和智能化在本地居民服务消费各环节的普及应用，推动线上线下服务消费融合，促进传统服务消费升级和新型服务消费出现，缓解了供需矛盾并降低了本地居民获取服务消费所需的时间成本，实现对本地居民服务消费的刺激、叠加和倍增效果。同时，数字经济能够通过自身的网络效应和平台效应，克服空间障碍，打破市场分割，为周边地区的居民提供更为多元的消费服务和更为便捷的消费途径，从而对周边居民服务消费产生了正向空间溢出效应。

对于其他控制变量，人均可支配收入的直接效应和间接效应都显著为正，说明收入水平对居民服务消费的购买力有显著的促进作用，能够提升居民服务消费支出意愿。服务业发展情况的直接效应不显著，间接效应为正，说明本地服务业发展水平的提升对邻近地区居民人均服务消费具有促进作用，即本地服务业发展可以刺激临近地区居民的跨区服务消费增加。养老保险参与率的直接效应和间接效应为正，但未通过显著性检验，对服务消费影响暂不显著。少年人口抚养比的直接效应和间接效应均显著为负，抑制了服务消费增长，可能是因为抚养儿童需要增加家庭居住、食品等商品消费开支，在一定程度了挤压了娱乐等服务消费开支需求，另一方面抚养儿童将刺激居民的风险防范意识，增加当期储蓄，从而降低当前服务消费欲望。老年人口抚养比的直接效应显著为正，间接效应不显著，说明老年人口抚养比提升，与居民服务消费开支增加存在正相关关系，这可能是因为老年人具有较强的购买力，对于养老、医疗和旅游等服务消费需求旺盛，例如银发经济的兴起，所以能够刺激人均服务消费支出增加。

3. 稳健性检验

(1) 替换空间矩阵。现实生活中，空间效应的发生不仅取决于地理距离，还会受到社会经济特征的影响(黄群慧等，2019)。因此，本文进一步引入经济地理距离权重矩阵(Wecodis)，考察数字经济发展对居民服务消费的空间溢出效应。经济地理矩阵构建方法如下：

(5)

(2) 替换被解释变量。四类服务消费支出中家庭服务类消费支出既包括生活服务支出也包括生活用品支出，将其全部纳入服务消费可能导致计算所得居民人均服务消费支出偏高。因此，本文将该类消费支出删除，重新测算居民人均服务消费支出对被解释变量进行替换，代入模型重新回归得到表6第(1)列至第(3)列。服务消费空间滞后项的系数ρ仍为正，且在1%的显著性水平上通过检验，直接效应、间接效应和总效应的系数虽然较基准回归的系数略有降低，但是仍在5%的显著性水平上通过检验，说明本文的估计结果具有良好的稳健性。

(3) 三次移动平均。鉴于数字经济所用指标的各年度数据可能存在波动，本文将被解释变量、解释变量和控制变量中的连续变量进行三次移动平均处理，对模型重新估计。结果如表6第(4)列至第(6)列所示，数字经济直接效应、间接效应和总效应的系数大小和显著性水平较基准回归均有所增加，控制变量对应系数的方向也未发生显著改变。

六、 对城乡居民服务消费差距的拓展分析

由前文分析可知，数字经济能够带动全体居民服务消费支出增长，那么全体居民服务消费支出的增长主要体现在城镇居民服务消费的增长还是农村居民服务消费的增长？数字经济是否有助于缩小城乡居民服务消费差距，带动城乡平衡发展，从而促进国内消费大市场建设？为了更加深入地理解数字经济的空间溢出效应，本文首先分别考察数字经济对城镇居民服务消费支出(lnfwc_city)和农村居民服务消费支出(lnfwc_rural)的影响，得到表7。由表7可知，数字经济对城镇居民服务消费的直接效应和间接效应分别在5%和10%的水平上通过显著性检验，对农村居民服务消费的直接效应和间接效应分别在1%和5%的显著性水平上通过检验，农村居民服务消费支出的系数均大于城镇居民服务消费支出。这意味着数字经济对本地和邻近地区城市和农村居民服务消费均产生了促进作用，但是对农村居民的影响更为显著，居民服务消费支出的增长主要表现在农村地区。

表5 稳健性检验估计结果：替换空间矩阵

表6 稳健性检验估计结果：替换被解释变量及三次移动平均

(续表)

表7 城镇居民和农村居民服务消费的空间杜宾模型回归结果

仅凭城镇居民和农村居民服务消费的分组回归结果系数的对比，难以直接得出数字经济能够缩小城乡居民服务消费差距的结论。因此，本文参考程名望和张家平(2019)的研究，借鉴泰尔指数对城乡居民服务消费差距进行了计算，并将城乡居民服务消费差距代入模型(2)，作为新的被解释变量加以回归。城乡居民服务消费差距的具体计算公式如下：

(6)

其中，fwc_cj表示城乡居民服务消费差距，数值越小，说明城乡收入差距越小；cit、ci1,t和ci2,t分别表示居民服务消费总支出、城镇居民服务消费总支出和农村居民服务消费总支出；fwc、fwc_city和fwc_rural分别表示居民人均服务消费支出、城镇居民人均服务消费支出和农村居民人均服务消费支出，其他字母的含义同前。估计结果如表8所示，第(1)列数字经济的系数为-0.092，且在10%的水平上通过了显著性检验，第(3)列以及第(4)列数字经济对城乡居民服务消费差距直接效应和间接效应的系数也显著为负。这说明数字经济不仅有助于缩小本地城乡居民服务消费差距，也能够带动邻近地区城乡居民服务消费差距减小。结合表7的结果可知，数字经济激发了城镇居民的服务消费需求，并重点为农村居民的服务消费提供了便利化的渠道，缓解了农村居民服务消费的供需矛盾，释放了农村居民服务消费活力，从而缩小了城乡居民服务消费差距，促进城乡协调发展。与此同时，数字经济的边界突破效应，打破了物流、信息流和人流的地域限制，消除了城乡服务消费的市场藩篱，“互联网+”为邻近地区的城镇和乡村居民创造了在家中体验和消费其他地区服务的机会，对邻近城乡居民的服务消费支出产生正向空间溢出效应，带动邻近地区城乡居民服务消费差距缩小。其他变量的直接效应和间接效应估计结果与基准回归基本一致，且方向和显著性未发生明显改变。

表8 城乡居民服务消费差距的空间杜宾模型回归结果

七、 结论和启示

本文从供给侧和交易环节两个角度分析了数字经济对服务消费的作用机制，运用2006-2019年全国30个省市的面板数据实证检验数字经济对服务消费的直接效应和间接效应。得到以下结论：第一，数字经济的发展不仅能够带动本地居民服务消费支出的快速增长，对邻近地区的居民服务消费也产生了正向空间溢出效应，即数字经济发展水平提升能够刺激邻近地区居民服务消费增长。基于经济地理矩阵、替换被解释变量以及三次移动平均法的稳健性检验验证了上述结论。第二，本文发现数字经济对本地和邻近地区农村居民服务消费增长的带动作用强于城镇居民，对城乡居民服务消费差距的进一步分析发现，数字经济能够有效缩小城乡居民服务消费差距，并且这种效用对本地城乡居民和邻近地区的城乡居民同时存在。

根据上述结论，本文得出以下启示：第一，构建国内统一大市场，激发居民消费活力，应充分利用数字经济的空间溢出效应。鉴于此，政府应加快数字化建设，尤其加大对农村地区数字化基础设施的建设和投资力度，提高全国范围内的数字化覆盖率，为知识和数字等要素流动创造更大的场景，利用现代信息网络和信息技术破除服务消费市场的潜在行政地理壁垒，推动服务消费市场供需双方交易畅通；在疫情对线下交易冲击较大的当前，应鼓励线上消费，培育居民线上消费的习惯，以推动国内生产、消费和交易环节的循环发展，突出中国的市场规模和内需潜力。第二，企业作为服务的生产者，应抓住产业数字化和数字产业化的风口，从供给侧发力，积极调整生产方式向数字化和智能化推进，加速自身产业和工业互联网的融合，以提高企业运营效率，保证服务供给，提升服务质量；同时借助大数据明确企业在服务消费市场的独特定位，了解居民服务消费的真实需求和偏好，创新服务形式、场景和体验模式，提升服务消费的供给多元化，以更好地满足居民对于服务消费的各类需求，缓解社会供需矛盾。