数字经济对我国居民人均消费支出的影响研究

姚战琪

(中国社会科学院，北京 100006)

一、引言

党的十八大以来，我国高度重视数字经济发展。“十四五”规划和2035年远景目标纲要将“加快数字化发展，建设数字中国”单列成章，为我国数字经济发展指明了方向。党的十九届六中全会提出，中国正式开启实现第二个百年奋斗目标新征程，各地努力建设全国重要商贸物流中心与消费中心。加快创建数字化产业集聚区、推进数字产业化和产业数字化成为我国实现可持续性复苏的重中之重。通过大力发展数字经济来促进我国居民人均消费支出增长，不断增强数字经济对居民人均消费支出的促进作用，具有重要的理论意义和实践价值。

为此，本文从两个方面展开探索。首先，推演了数字经济影响我国居民人均消费支出的总效应、直接效应和间接效应。然后，使用我国省级面板数据验证上述作用过程，探索数字经济通过何种途径影响我国居民人均消费支出。后疫情时代，消费恢复较慢、疫情冲击对居民收入影响较大、全球国际贸易萎缩已引起广泛关注。现有研究鲜有关注数字化通过进口技术溢出、城乡收入差距、产业结构升级、人力资本等对我国居民人均消费支出产生的影响，本文的研究弥补了这一不足。

以数字经如何影响居民人均消费支出为研究内容的相关文献不多。有些研究认识到，数字经济能促进进口贸易增长，数字“一带一路”发展水平能显著促进中国进口贸易增长和进口贸易占比提升[1]。最近的研究分析了双边数字服务贸易限制措施对服务进出口的影响[2]，发现数字经济能促进进出口贸易增长，进而影响我国居人均消费支出。一些研究成果认识到数字贸易能显著促进人均消费支出增长，数字贸易能通过促进人均可支配收入增长来推动消费支出增长[3]。也有研究发现，数字经济能促进农村居民消费支出增长，但不能促进城市居民消费支出增长，但该文没有使用人均消费支出作为被解释变量，而使用农村居民和城市居民实际消费支出作为被解释变量[4]。可以看出，以上研究主要集中在数字经济对居民人均消费支出的直接影响，鲜有聚焦到数字经济通过中介效应、空间溢出效应对居民人均消费支出产生的间接影响上进行研究。

本文边际贡献主要在于：一是利用我国省级面板数据系统检验了数字化通过促进进口贸易、降低城乡收入差距、推进人均教育经费支出、提升产业结构高度化水平来促进我国居民人均消费支出增长，有助于更全面地揭示我国居民人均消费支出的驱动因素，拓展和丰富了有关居民人均消费支出决定因素的定量研究。二是在分析数字化与我国居民人均消费支出的关系时考虑空间因素，全面认识数字化对我国居民人均消费支出的作用及其形成机理。

二、理论分析与研究假设

(一)数字经济影响居民人均消费支出的内在机理

数字消费创新为低碳经济时代消费模式的转型提供了机遇，Zhang等根据需求层次将消费活动分为生存性需求、发展性需求和奢侈品需求，并以数字消费创新为核心自变量，以社会经济因素为控制变量，分析了数字消费创新对低碳消费的直接影响和间接影响[5]，发现数字消费创新提高了居民生存性需求和发展性需求的绿色低碳发展水平，但降低了奢侈品需求的绿色低碳发展水平。如果以金融发展为中介变量，那么金融发展不但在数字普惠金融对家庭生存型消费的影响中存在中介效应[6]，而且数字普惠金融通过金融发展促进享受型消费不断增长。因此，我们提出假设1：

假设1：数字经济与我国居民人均消费支出正向相关，随着数字经济发展水平综合评价指数不断提升，数字经济对居民人均消费支出的促进作用不断增强。

(二)数字经济影响居民人均消费支出的影响机制

数字经济能够促进进口贸易增长。第一，ICT技术通过降低供求双方的交易成本来促进全球贸易模式转变。不但电信服务数量(用信息通信服务业的人均数据订阅量来衡量)能促进企业出口绩效提升，而且电信服务质量(用订阅的数据传输速率来衡量)能促进企业出口绩效提升[7]。第二，用“一带一路”沿线国家和经济体的数字经济水平指标体系来衡量的数字经济发展水平能够降低贸易成本。“一带一路”沿线国家和经济体的数字经济水平能促进中国进口贸易占比不断提升，因此“一带一路”沿线国家和经济体的数字经济水平对中国的进口贸易有正向影响。第三，“一带一路”沿线国家和经济体数字经济发展水平对中国进口的多样性有促进作用，能够推动中国进口贸易不断增长，能促进中国贸易地位不断攀升。

数字经济与城乡收入差距紧密关联，数字经济能通过降低信息教育投入成本和信息的固定成本、提高农民人均GDP、推动市场营销、改变传统思维方式等渠道显著提高农村居民收入[8]。同时，不但数字经济能促进经济高质量发展，而且数字经济能通过促进产业结构升级来推动我国经济高质量发展，因此，产业结构升级是数字经济与经济高质量发展的中介变量[9]。另外，可以用教育经费来测算人力资本，数字经济发展不但影响人力资本投入，数字经济也显著促进人力资本结构高级化。李梦娜和周云波也认为数字经济能提升低级人力资本水平与高级人力资本水平，在一定程度上数字经济也能提升中级人力资本水平[10]。

进口消费产品不但能促进我国城乡居民消费结构不断优化，也能通过进口消费产品的国产化来促进进口消费产品的模仿和创新[11]，从而促进我国居民消费结构升级。Michael利用2017年—2018年美国和中国贸易政策的变化，使用双重差分法研究了贸易政策变化和贸易冲击对县级行政区居民消费的影响，发现，美国居民消费增长对中国报复性关税的弹性在-1左右，中国的报复性关税导致美国的消费增长缓慢，美国国内消费的下降与进出口贸易的减少、零售业就业人数的下滑同步进行[12]。同时，贸易开放能通过促进职工工资增长来提升居民消费水平，刘杜若、张明志和蔡宏波研究了贸易开放对我国制造业工人工资的影响，认为最终产品关税对制造业工人平均工资有负向影响，即贸易开放能显著促进制造业工人工资增长[13]。另外，跨境电商进口能够促进中国居民消费不断增长，即跨境电商能够通过提供新颖的跨境购物模式、降低交易成本、使用互联网平台为媒介、增加消费者效用等渠道来促进居民人均消费支出增长[14]。虽然跨境电商进口对我国消费结构的影响不确定，但跨境电商进口对我国居民消费具有促进作用。

城乡收入差距对居民人均消费支出有负向影响，韩瑾用城市居民人均可支配收入与农村居民人均可支配收入之比来测算城乡收入差距，研究了城乡收入差距对社会消费品零售总额的影响，认为我国城乡收入差距与社会消费品零售总额呈现负相关关系[15]。当前，新冠肺炎大流行导致各国经济活动明显减少，Arpit等学者发现新冠肺炎导致各国居民消费和居民收入都明显下降，但居民消费下降速度低于居民收入的下降速度。同时，各国居民对食品和燃料的消费下降幅度低于其对服装和家电等耐用品的消费，使用恩格尔曲线会发现，在除了食品、燃料和电力以外的部门，消费的变化反映了巨大的价格冲击。在粮食部门，疫情封锁促进各国划分了基本公共服务和非基本公共服务，而粮食的相对价格并未上涨。在疫情封锁期间，在新冠肺炎病例较多的地方，食品部门以外的部门遭受的价格冲击更大[16]。同时，产业结构升级能促进我国居民人均消费支出增长。虽然第一产业占比不能促进城镇居民生活性服务消费增长，但第二产业占比和第三产业占比不但能显著促进城镇居民生活性服务消费增长，也有利于城镇居民非生活性服务消费不断增长[17]。人力资本也与我国居民人均消费支出正相关。人力资本能显著促进居民人均消费支出增长，用户主受教育年限来测算人力资本水平，户主受教育年限能显著促进人均消费支出、人均生存性消费、人均享受型消费增长，并且对人均享受型消费起到的促进作用最大[18]。因此，我们提出假设2和假设3：

假设2：数字经济通过促进进口贸易增长对我国居民人均消费支出产生积极作用。

假设3：进口贸易、城乡收入差距、产业结构升级和人力资本在数字经济对居民人均消费支出的影响中存在中介效应。

(三)数字经济对居民人均消费支出的空间溢出效应

数据具有扩散成本低以及扩散速度快的特征，数字经济的流动性受地理空间的限制小，数字经济具有空间溢出效应。数字化能够让消费者获得现有产品的“长尾”，而不仅仅是零售商在有限的货架空间内库存的很受欢迎的产品，因此，数字化促进了消费增长，也拓展了消费空间。数字化虽然对消费者有利，如果考虑到差异化产品之间具有可替代性，以及模糊产品的增量好处很小，那么数字化对消费者的好处在某种程度上是有限的[19]。Shahnazi关注了ICT带来的空间溢出效应及其影响，认为ICT溢出效应能显著提高欧盟国家的劳动生产率[20]。在数字化时代，数据的扩散成本快速降低，数据的扩散速度不断提高，数字经济的地理空间溢出效应明显，从而增强了数字经济对消费支出的正向溢出效应[21]。邹新月、王旺使用中国2011—2018年的面板数据，研究了数字普惠金融对中国居民人均消费性支出的影响，认为数字普惠金融能促进我国居民人均消费支出不断增长[22]，数字普惠金融不但能促进本地区居民人均消费支出增长，而且对临近地区居民人均消费支出有正向溢出作用。因此，数字经济对于居民人均消费支出的影响理应在空间上存在溢出效应，因此，我们提出假设4：

假设4：数字经济可以通过空间外溢效应作用于邻近地区的居民人均消费支出。

三、研究设计

(一)模型构建

首先，建立模型(1)来研究数字经济对我国居民人均消费支出的直接影响：

Consit=g+α1×Digyit+ΓXit+εit

(1)

Cons为居民人均消费支出，Digy为数字经济发展水平综合评价指数，控制变量(X)包括TFP、消费者物价指数(CPI)、居民储蓄存款(Depo)、地方公共财政支出(Fise)、人均进口额(Peim)。

其次，除了式(1)所体现的数字经济对居民人均消费支出的直接影响，为研究数字经济对于我国居民人均消费支出的作用机制，就要分析进口贸易(Impo)、城乡收入差距(Incg)、产业结构升级(Inds)、人力资本(Humc)是否为数字经济与我国居民人均消费支出之间的中介变量，因此分别构建数字经济对于中介变量的线性回归方程，以及数字经济与中介变量对居民人均消费支出的线性回归方程。

Consit=a+b×Digyit+c×Xit

(2)

Intvit=d+e×Digyit+f×Xit

(3)

Consit=g+h×Digyit+i×Impoit+j×Xit

(4)

Intv为中介变量(包括Impo、Incg、Inds、Humc)。

最后，将空间滞后模型(SDM)设定如下：

Consit=λWnConsit+Digyitβ1+WnDigyitβ2+Xitγ+μ+εt

(5)

使用经济权重矩阵、地理权重矩阵、是否相邻矩阵、公共边界距离权重矩阵等四种空间权重矩阵(Wn)进行空间计量回归，WnConsit为居民人均消费支出的空间滞后项，WnDigyit为各地区数字经济发展水平综合评价指数的空间滞后项，式(5)不但包括解释变量的空间交互项，也包括被解释变量的空间交互项。

(二)变量选取

1.居民人均消费支出。使用各地区全体居民人均消费支出来测算居民人均消费支出。

2.数字经济发展水平综合评价指数。目前关于数字经济发展水平测度的文献很少，本文构建了由4个一级指标和12个测度指标构成的数字经济发展指标体系。4个一级指标为电信业务发展指标、信息化发展指标、电子商务指标、互联网发展指标。电信业务发展的4个测度指标为固定电话普及率、移动电话普及率、邮电业务总量、邮政业务总量；信息化发展的3个测度指标为规模以上电子信息产业企业个数、软件产业的软件业务收入、IC设计收入；电子商务的3个测度指标为期末使用计算机数、有电子商务交易活动的企业占比、电子商务销售额；互联网发展的2个测度指标为互联网宽带用户数、移动宽带用户数。使用熵权法(熵值法)与TOPSIS法相结合的方法来计算各省的数字经济发展指标。

3.中介变量。本文使用的中介变量包括进口贸易额(Impo，即各地区按经营单位所在地分货物进口总额)、人力资本(Humc，即人均财政性教育经费支出)、城乡收入差距(Incg，即城镇居民人均可支配收入占农村居民人均可支配收入的比例)、产业结构升级(Inds，即产业结构高度化)。使用以下方法来测算产业结构高度化：

Inds=α(V3/V2)+(1-α)(VH/(V2+V3))

V2、V3、VH分别代表第二产业增加值、第三产业增加值和高技术产业增加值。α代表取值为0.5的权重。

4.控制变量。为了全面分析各地区全体居民消费能力与消费水平不断提升过程中的数字经济溢出效应，还应该设定对居民人均消费支出产生影响的控制变量，使用DEA-Malmquist方法得到各地区TFP，CPI用居民消费物价指数来表示，居民储蓄存款用各地区居民储蓄存款来表示，使用人均地方公共财政支出来测度地方公共财政支出的规模，使用人均进口额来测度进口对我国人均消费支出的影响。

(三)数据来源及描述性统计

本文中的TFP、CPI、居民储蓄存款、居民人均消费水平、进口贸易额、城镇居民人均可支配收入、农村居民人均可支配收入、数字经济的测度指标、邮政局数、固定电话用户数、地方公共财政支出、人均进口额等来源于Wind经济数据库、《中国统计年鉴》和各省统计年鉴，样本数据选择的是2013—2020年我国内地30个省份(不包括西藏)8年的面板数据。

四、数字经济对居民人均消费支出影响的实证检验

(一)数字经济对居民人均消费支出的空间溢出效应分析

首先，对数字经济、居民人均消费支出进行空间自相关检验。在表1中，2013—2020年居民人均消费支出的Moran’s指数均达到1%的显著性水平，数字经济Moran’s指数至少达到10%的显著性水平，因此，数字经济与人均消费支出具有很强的集聚特征，不但一地区数字经济发展依赖于邻近地区的数字经济，一地区人均消费支出发展也依赖于邻近地区的人均消费支出。同时，在2013—2020年，居民人均消费支出Moran’s指数呈现出先下降后上升的趋势，数字经济发展指数的Moran’s指数呈现出先上升后下降的趋势，因此，近年来我国各地区在使用和用好数字技术方面的差距逐渐缩小，数字经济整体平衡性不断加强。从2017年开始，各地区居民人均消费支出之间存在显著的邻近效应，一地区居民人均消费支出依赖于邻近地区的居民人均消费支出。

表1 居民人均消费支出和数字经济Moran’s指数分析结果

其次，表2显示了经济权重矩阵、地理权重矩阵、是否相邻权重矩阵、公共边界权重矩阵等分析下的数字经济对居民人均消费支出影响的空间回归模型检验结果。基于时间固定效应的空间杜宾模型(SDM模型)是本文实证研究中选择的最优模型，同时也列出了基于个体效应的SAR模型估计结果。模型(5)的空间自回归系数(rho)显著为正，并均通过了1%的显著性检验。因此，分别使用经济权重矩阵、地理权重矩阵、是否相邻权重矩阵、公共边界权重矩阵时，临近区域居民人均消费支出每增长1%会带动本区域居民人均消费支出分别增长0.701%、0.713%、0.518%、0.677%。

从空间效应来看，数字经济对居民人均消费支出的促进作用不但体现在本区域内部，也体现在本区域外部，即本区域的数字经济不但能提升本区域的居民人均消费支出，而且本区域数字经济对周边区域的居民人均消费支出具有显著的促进作用，从而产生空间效应，促进了数字经济对居民人均消费支出的总效应的发挥，假设1和假设4得到验证。从表2也可看出，数字经济对居民人均消费支出的间接效应显著存在，本省数字经济每增长1%，周边省份数字经济竞争力就会显著降低，从而本区域的居民人均消费支出会不断增加。

表2 数字经济和其他变量对居民人均消费支出影响的直接效应、间接效应和总效应

(二)数字经济对居民人均消费支出的影响机制分析

表3和表4报告了数字经济影响我国居民人均消费支出的中介模型检验结果。从模型(1)可看到，数字经济能促进我国居民人均消费支出增长。由于中国大部分地区的创新资源不足，创新转化效率低，导致消费的创新资源被挤出，从而造成全要素生产率不能促进我国居民人均消费支出增长[23]；CPI的估计系数为正，并通过了1%的显著性检验，说明在CPI增长的同时，我国居民工资收入也快速增长，我国居民消费水平不断提升。

表3为数字化通过促进进口贸易与降低城乡收入差距对人均消费支出的传导机制。模型(2)证实了数字经济有利于我国进口贸易不断增长，模型(3)验证了数字经济和进口贸易能促进人均消费支出增长，数字经济和进口贸易的回归系数通过了1%的显著性检验。将进口贸易这一中介变量放回到数字经济对我国居民人均消费支出影响的回归方程时，模型(3)中的数字经济对我国居民人均消费支出影响的回归系数比模型(1)略有下降，说明我国进口贸易是数字经济促进居民人均消费支出的中介变量，中介效应为0.51，中介效应比例为39.78%，假设2和假设3得到验证。从模型(4)和模型(5)可看到，数字经济对城乡收入差距具有负向影响，同时城乡收入差距对我国居民人均消费支出有负向影响，因此，随着数字经济的快速增长，城乡收入差距会不断降低，而不断降低的城乡收入差距能促进居民人均消费支出增长，因此，数字经济能通过不断降低我国城乡收入差距来促进居民人均消费支出增长。

表3 数字化促进人均消费支出的路径：进口贸易与城乡收入差距

表4为数字化通过推进人均教育经费支出增长与产业结构升级对人均消费支出的传导机制。从模型(6)和模型(7)可看到，数字经济能促进人均教育经费支出增长，人均教育经费支出也对居民人均消费支出具有正向影响，并均通过了1%的显著性检验，因此，数字经济通过人均教育经费支出促进人均消费支出增长，人均教育经费支出为中介变量时，数字经济对居民人均消费支出的直接效应为1.181，数字经济通过人均教育经费支出对居民人均消费支出的间接效应占总效应比例为8.26%。从模型(8)和模型(9)可看到，数字经济能促进我国产业结构升级，通过了5%的显著性检验，产业结构升级也能促进我国居民人均消费支出增长，数字经济能通过产业结构升级促进人均消费支出增长，产业结构为中介变量时，数字经济对居民人均消费支出的直接效应为1.258，但数字经济通过产业结构升级对居民人均消费支出的间接效应占总效应比例仅为2.36%，这表明数字经济借助产业结构升级效应对居民人均消费支出的促进作用显著小于数字经济借助人均消费支出、城乡收入差距、进口贸易的促进作用。

表4 数字化促进人均消费支出的路径：人均教育经费支出与产业结构升级

五、稳健性检验及拓展性分析

(一)异质性检验回归结果

首先，使用东部、中部、西部和东北地区的经济权重矩阵，测算了不同地区数字经济对居民人均消费支出的影响，见表5。东部地区、中部地区、西北地区数字经济的空间滞后项显著为正，并分别通过了5%、5%、1%的显著性检验，因此东部地区、中部地区、西北地区的居民人均消费支出均依赖于临近地区的数字经济，但东北地区的居民人均消费支出不依赖于临近地区的数字经济。东部、中部、西部和东北地区的rho值分别为0.598、0.697、0.609、0.382，并均通过了1%的显著性检验，因此，在东部、中部、西部和东北地区，临近区域居民人均消费支出每增长1%会带动本区域居民人均消费支出分别增长0.598%、0.697%、0.609%、0.382%，四大地区的居民人均消费支出受周边地区居民人均消费支出影响较大。四大地区数字经济回归系数显著为正，并至少通过了5%的显著性检验，因此各地区的数字经济能显著促进居民人均消费支出增长。

表5 不同地区数字经济对居民人均消费支出的影响

进一步分析，以各地区数字化发展水平及居民人均可支配收入中位数为标准，将研究样本划分为高水平数字化地区、低水平数字化地区，以及人均收入高的地区、人均收入低的地区，之后基于双向固定效应模型检验数字经济对我国居民人均消费支出的影响。

本文根据数字经济发展水平，将我国各地区划分为高水平数字化地区和低水平数字化地区，从异质性检验回归结果(见表6)可看到，高水平数字化地区的核心解释变量的回归系数显著大于低水平数字化地区。因此，在我国高水平数字化地区，数字经济发展水平对居民人均消费支出的促进作用显著大于低水平数字化地区。另外，根据各地区人均收入，将各地区划分为人均收入高的地区和人均收入低的地区，可看到在我国人均收入较高的地区，数字经济发展水平的回归系数显著大于人均收入较低的地区。

(二)更换居民人均消费支出和数字经济变量

首先，更换数字经济测算方法，使用数字贸易来代替数字经济后，数字贸易也能促进居民人均消费支出增长，见表6。

其次，研究数字经济对城镇居民人均消费支出的影响。从表6可看到，数字经济能促进城镇居民人均消费支出增长，并通过了1%的显著性检验。

表6 稳健性检验

最后，对样本量进行5%的缩尾后，数字经济与我国居民人均消费支出也显著正相关。

(三)工具变量方法

表7为内生性检验结果。数字经济会带动居民人均消费支出增长和社会消费结构变革，消费升级和消费需求的增长又为数字经济发展注入新的动力，为了正确选择工具变量，该变量必须与自变量高度相关，本研究借鉴黄群慧等的做法[24]，使用各地区邮政局数、固定电话用户数作为数字化变量的工具变量并进行内生性检验，这是因为邮政局数、固定电话用户数显著影响数字化，而各地区的人均消费支出不会受到邮政局数、固定电话用户数的直接影响。从两阶段最小二乘法的检验结果可看到，内生性检验结果与表3和表4的统计结果相差不大，表明内生性问题不严重。

表7 内生性检验

六、结论与政策含义

本文使用多种空间权重矩阵研究了一地区数字化对本区域居民人均消费支出和临近区域居民人均消费支出的提升效应，并运用结构方程模型考察了数字经济通过进口贸易、产业结构优化升级、城乡收入差距、人均教育经费支出对我国居民人均消费支出造成的影响，研究结论如下：第一，数字经济对我国居民人均消费支出具有正向影响，本区域的数字经济不但与本区域居民人均消费支出显著正相关，与临近区域居民人均消费支出也正相关。使用4种空间权重矩阵和个体效应的SAR模型估计结果表明，各地区居民人均消费支出都依赖于邻近地区的数字经济。第二，进口贸易、产业结构优化升级、城乡收入差距、人均教育经费支出在数字经济与我国居民人均消费支出之间起中介作用，数字经济通过进口贸易、产业结构优化升级、城乡收入差距、人均教育经费支出显著影响我国居民人均消费支出。

因此，应制定以下政策：第一，各地要高度重视数字经济与生物、能源等技术的融合发展，加快数字化发展，加大新型数字基础设施投资力度，提高我国绿色低碳发展水平。第二，中国要以高水平开放赢得国际竞争的主动，在高水平开放背景下，要借力服务业高水平开放提升创新效率，促进数字贸易发展。第三，提升数字化创新转化效率，提升居民消费水平。必须改变高端要素集中于设计方面的事实，促进数据要素不断向研发领域流动，加快形成以客户需求为导向的创新模式。