人工智能對消費發展影響研究
——基于需求與供給視角

胡梓婷 常 遠

（廣東財經大學財稅學院 廣東 廣州 510320）

1 引言

2020年中國經濟報告指出，中國不斷推進各科技要素融入到實體經濟之中。人工智能、大數據、區塊鏈等技術迅猛發展，商業潛力被不斷開發，逐漸迎來新經濟局面。人工智能將互聯網、大數據、智能學習等集于一身，被廣泛應用于智能家居、自動駕駛、智能教育等方面，迎來新發展。但從消費數據看，中國最近五年居民消費指數持在穩定水平，年度之間呈現略微下降趨勢。而在未來消費發展中，中國提出將人工智能作為引領發展的新要素，但人工智能能夠促進消 費嗎？

2 文獻綜述

國內學者在人工智能與消費研究各有見解。微觀層面，王先慶、雷韶輝（2018年）就新零售環境下人工智能對消費及購物體驗的影響進行研究，發現人工智能通過改變“人、貨、場”三要素關系，影響顧客的消費體驗。陳國元、徐孝勇（2019年）研究人工智能的出現對銷售渠道的影響，探討新銷售方式的發展前景。宏觀層面，林晨等（2020年）通過構建動態一般均衡模型分析人工智能與中國資本機構的優化關系，發現人工智能促進消費同時促進經濟增長。

已有文獻多集中于微觀層面，普遍運用文獻研究法及定性定量分析法，研究人工智能與消費者體驗、消費渠道等關系，缺少從宏觀層面對人工智能與消費關系的實證研究。因此，本文利用普通最小二乘法，從供給與需求兩方面探索人工智能與消費的關系。

3 模型構建

本次研究選用2014至2019年數據，建立三個模型。模型①和模型②分別探討消費供給、需求與人工智能關系。而為進一步分析供給、需求與人工智能關系，使三個變量間相互影響最小，建立模型③。

本次研究選取的三個變量分別是國內生產總值、社會消費品零售總額以及人工智能行業投資規模。為了避免數據之間差異過大導致回歸結果無效，將會對數據進行自然對數處理。

構建模型如下：

其中，G和P是被解釋變量，分別代表國內生產總值以及社會消費品零售總額。A是解釋變量，指人工智能行業的投資規模。c為常數，ε1、ε2、e為殘值。

4 指標選擇與數據分析

國內生產總值衡量勞動生產的商品和服務價值量的總和，體現社會總供給。社會消費品零售總額為衡量消費需求的指標，反映一定時間內消費水平人工智能的發展離不開資金投入的支持。因此，本文選擇人工智能行業的投資規模作為衡量人工智能發展的指標。數據來于《中國統計年鑒》及公開資料。

據數據的描述性統計，可知GDP、P、A三個指標的最大值和最小值差距過大。同時，三個指標的標準差分別為132597.7、51283.73、92.8938，波動較大。研究中需要采取自然對數處理減緩數據波動。

5 實證分析

本次通過最小二乘法構建三個模型。模型①分析消費供給與人工智能關系，模型②分析消費需求與人工智能關系，模型③綜合分析對比。三個模型的整體擬合效果良好，變量與變量之間相關系數較高。

整理成表達式可以得到：

計量結果顯示，模型①判定系數為0.986，接近1，模型的回歸效果較好。F統計量為275.064，P為0.0001，小于0.05，表明系數有效。DW系數1.919處于2附近，表明模型通過DW檢驗，不存在異方差。綜上，每當投資規模增加1%時，GDP相應地增加24.33%。

模型②，被解釋變量變動97.24%由解釋變量引起。F統計量為140.850，P為0.0003，小于0.05，表明兩個變量之間存在顯著關系。DW系數為1.925，表明模型沒有異方差。結果表示當投資規模增加1%時，社會零售品總額相應地增加22.43%。

模型③的判定系數為0.972，接近1，模型的回歸效果良好。F統計量為52.824，相伴系數為0.0046，明顯小于0.05，模型顯著。DW系數為1.944，接近2，不存在異方差。當人工智能投資規模增加1%時，社會零售總額相應地增加22.75%，但GDP的投入會相對應減少1.3%。這表明相對于GDP，人工智能行業的影響對于社會消費品零售總額更加顯著，而供給的增加會減弱人工智能對于消費需求的作用。

6 結論及建議

根據上述分析，人工智能對消費供給和需求皆有促進作用，但人工智能對消費需求的促進作用顯著于消費供給。同時，消費供給的增長與消費需求的增長成反向，消費供給增長會削減人工智能對消費需求的促進作用。

因此，提出兩點建議。

第一，加大人工智能行業的投資規模，進一步匯聚資本市場的力量，進而促進消費需求增長。第二，堅持推進供給側改革，減少無效供給擴大有效供給，改善供給結構，增強供給對消費的促進效果。