數字經濟發展對居民消費支出的影響效應

劉麗平

(賀州學院教務處 廣西賀州 542899)

當今世界正經歷著百年未有之大變局，新一輪科技革命和產業革命正加快重塑世界。以數字技術為支撐的數字經濟不斷滲透和應用到生產、生活的各個領域，有力地助推供給側結構性改革，成為促進經濟增長和社會發展的重要因素。數字經濟在推動消費領域新變革和新轉型方面，特別是在消費領域利用數字技術加快與各類新消費業態融合，數字引領下的教育、醫療、文娛各類消費新場景，不斷培養出新的消費形式與消費需求，為擴大消費提供增量，釋放內需潛力，拓展和滿足人民對美好生活更高層次的需求。此外，隨著外部環境和內部發展相關要素稟賦的變化，國內大循環活力日益強勁，加大力度擴大內需成為拉動經濟增長的首要動力，也是打通國內大循環的重要落腳點。能夠擴大消費的有效手段與創新模式，都應充分合理地加以利用。經過新冠疫情充分檢驗過的數字經濟，對打通國內大循環、拉動內需、促進消費的現實意義和作用已不言而喻。但是，目前學界關于數字經濟發展對居民消費支出影響效應的相關研究還較少，本文利用2000—2018年全國31個省市區相關面板數據，運用面板分位數模型實證分析數字經濟發展對居民消費支出的影響效應，以期進一步豐富相關研究成果，并為相關實踐提供意見參考。

1 文獻綜述

關于數字經濟發展對居民消費支出的影響效應問題，近年來國內已有一些相關研究。向國成等(2021)運用系統GMM、中介效應和動態面板模型對數字經濟與居民消費的關系進行實證分析，發現數字經濟的發展直接或間接地提升了居民的消費水平，對居民消費有顯著的產出門檻效應[1]；郭思佳和申丹虹(2021)實證分析了數字經濟對消費支出的影響，發現數字經濟發展對居民消費支出具有顯著促進作用[2]；鄒薇薇(2022)實證分析了區域數字生態發展水平對居民消費支出的影響及經濟政策不確定性的調節作用，發現區域數字生態建設對居民消費水平產生了顯著的正向影響，經濟政策不確定性負向調節了數字生態建設對居民消費水平的影響[3]；姚戰琪(2022)使用中介模型、空間杜賓模型等方法，實證分析了數字經濟對居民人均消費支出的影響，發現數字經濟可以顯著促進居民人均消費支出增長[4]；詹韻秋等(2022)從消費水平和結構視角實證分析了數字經濟對家庭消費的影響，發現數字經濟對家庭消費總量、家庭發展與享受型消費占比均產生了顯著的正向效應，數字經濟對家庭消費總量及家庭發展與享受型支出占比的正向效應在城鄉及不同收入的家庭之間存在明顯差異，網絡購物是數字經濟影響家庭消費總量及家庭發展與享受型支出占比的內在影響機制[5]。

綜上所述，目前關于數字經濟發展對居民消費支出影響效應方面的研究已有一些成果，但相關文獻仍較為有限。因此，本文在理論分析數字經濟發展和民消費支出關系的基礎上提出基本假設，并基于2000—2018年我國31個省市區的相關面板數據，運用面板分位數模型，實證分析數字經濟發展對居民消費支出的影響效應，具有一定的理論價值和現實意義。本文的主要創新之處是從數字基礎設施普及程度、數字經濟產業規模、數字基礎設施投資規模和網絡消費覆蓋率四個維度對數字經濟發展水平進行測量，并運用面板分位數模型實證分析了數字經濟發展對居民消費支出的影響效應。

2 研究假設

就產業發展一般規律而言，數字經濟產業主要通過四種途徑對經濟增長和居民消費支出產生積極影響：一是產業自身高速發展形成強勁拉動力，進而帶動整體經濟產出實現良好增長，經濟增長通過提升全體居民收入水平拉動消費；二是產業內部相關高新技術的演化發展能夠促進產業自身生產率的提高，生產效率的提高能夠提升產業從業人員的收入水平，進而拉動居民消費支出；三是特定產業之間通過融合發展，例如先進技術在其他產業部門的應用來提高這些部門的生產經營效率，從而帶動經濟整體增長，實現居民消費提升；四是產業發展進一步提高社會資源利用效率，形成新業態和新模式，引領新型消費的出現，實現消費自身結構的發展與升級，從而推動居民消費實現快速增長。比如，蔡躍洲和張鈞南(2015)認為，信息通信技術(Information and Communications Technology，ICT)通過替代效應和滲透效應促進經濟增長[6]。

“新基建”，即新基礎設施建設，是數字經濟發展需要的配套設施。“新基建”是發展數字經濟的先決基礎條件和關鍵支撐，對擴大有效需求、應對風險挑戰、推動高質量發展具有重要意義。數字“新基建”自身能夠催生出大量創新業態，形成全新商業模式，帶動相關產業快速發展。同時，還能夠提升居民數字化和智能化裝備水平，在以新業態、新模式為引領，加快推動新型消費擴容提質的現實背景下，推動新型消費加快發展。此外，作為一類重要的公共物品，建設數字“新基建”對應著持續投入的固定資產投資，短期可以發揮投資對經濟的有效拉動作用，緩解經濟下行壓力，中長期能夠培育壯大數字經濟的新動能，實現經濟社會的高質量發展。例如，Thompson和Garbacz(2011)發現，寬帶基礎設施的快速增長能夠對低收入國家產生更大的積極影響[7]。Pradhan等(2018)認為，數字基礎建設投資促進了ICT行業增長，從而實現創造就業和刺激經濟增長。數字經濟背景下，企業能夠依附數字基礎設施滿足更多消費者的個性化需求，豐富產品和服務內涵[8]。

創新技術能夠通過影響居民消費意識來作用于消費行為的發生，創新水平的提升也有助于有效需求的增長[9]。創新技術不僅有利于實物消費結構升級，還能作用于服務消費市場潛力的提高，進而優化需求結構帶來消費增長。此外，數字經濟范疇內，主體數量較多且聯系緊密，形成一個個巨大而復雜的消費網絡，并借助高效的ICT，網絡內信息傳播速度顯著加快且邊際成本趨零，各類資源能夠更好地實現優化配置，為拓展居民消費空間、滿足個性化與差異化的消費需求提供客觀支持，進而推動居民消費支出增長。目前，以人工智能、大數據為代表的創新技術在網絡消費領域實現廣泛應用，居民消費行為及消費方式發生很大變化，網絡消費憑借著智能化和便捷化等顯著特征，需求市場逐步壯大。同時，企業借助網絡消費模式獲得更多實時、準確和有效的產品與服務海量的消費信息，通過分析消費特征和消費個性，從而更有效地提供個性化的產品和服務，進而帶動居民消費實現增長。例如，Mingyung Kim等(2017)認為智能手機提供無處不在的購物機會，移動購物為零售商提供了廣闊的市場機遇[10]；秦芳等(2017)研究發現，網絡購物會促進家庭總消費[11]。

在前文的分析基礎上，本文提出以下研究假設：

假設：數字經濟發展對居民消費支出的正向效應顯著。

3 研究方法

目前，相關研究文獻采用的研究方法絕大多數是運用傳統面板數據計量模型，并運用普通最小二乘法對未知參數進行估計。當樣本分布是厚尾或有異常值時，該方法回歸結果的穩健性較差，同時，是估計解釋變量對被解釋變量的平均邊際效應，即使在大樣本情況下也僅能得到一條線性回歸曲線，容易忽略大量隱含信息。相比之下，本文采用的面板分位數回歸方法能夠更為精確地描述解釋變量對被解釋變量的變化范圍及條件分布的影響，可以在控制個體異質性的基礎上更好地分析被解釋變量條件分布不同分位點上變量之間的關系[12]。

Koenker和Bassett(1978)提出分位數回歸方法以來，目前已成為經濟學實證研究的常用方法。面板數據分位數回歸模型可以較好地結合面板數據模型與分位數回歸的各自優點，較之一般線性面板數據模型，面板數據分位數回歸模型約束條件更少，對異質性更具包容性，估計結果的穩健性更高，回歸估計結果也更為可信[13]。面板分位數模型表達式如下：

混合面板數據分位數回歸模型的形式表述如下：

由于樣本數據包含相對較長的時間序列數據和相對較短的截面數據，因此本文使用混合面板數據模型對分位數模型進行回歸估計[14]。

4 研究設計

4.1 模型設定

式(3)中：ln 是對變量進行對數處理；t指代具體某一時期；t-1 指代某一具體時期的滯后一期。依據計量經濟學理論，1α表示相關解釋變量對被解釋變量的半彈性變化情況；2α、3α、4α、5α、6α、7α分別表示相關解釋變量對被解釋變量的彈性變化情況。

4.2 變量測算與說明

4.2.1 被解釋變量

居民消費支出，通常采用社會商品零售總額[15]進行衡量。

4.2.2 核心解釋變量

數字經濟發展水平，從數字基礎設施普及程度、數字經濟產業規模、數字基礎設施投資規模和網絡消費覆蓋率四個維度進行測量[16]。

4.2.3 控制變量

把居民收入、區域人口數量和物價指數作為控制變量。

綜上所述，表1對上述變量選取進行了概括說明。

表1 變量測算與說明

4.3 數據來源與處理

本文采用的數據是全國31個省市區2000—2018年相關數據(由于國家統計局2018年后不再發布本文所涉指標數據(信息傳輸、軟件和信息技術服務業從業人員數量)，故將樣本周期做如上設定)，來源于國家統計局。在樣本選取過程中，本文基于數據的完整性和可靠性原則，剔除了部分年份相關區域數據，同時考慮到相關解釋變量對居民消費支出影響作用的滯后性，針對選取的全部解釋變量均采用滯后一階的形式，在排除內生性問題的同時，研究結論也更加實際與可信，因此本文最終選取了407個年度數據(混合截面數據)作為樣本進行研究。

通過對樣本中社會商品零售總額這一數據進行一般性統計分析發現，峰度和偏度明顯不為3和0，JB統計量38.45也大大超過了臨界值，驗證了樣本數據的非正態性與非對稱性。若采用普通最小二乘估計方法進行回歸分析，會使估計出的系數出現較大偏誤，可信度較低，不利于對回歸結果進行進一步分析，因此本文采用面板分位數回歸估計方法[12-13]，變量描述性統計結果如表2所示。

表2 變量描述性統計結果

5 實證結果與分析

本文通過R軟件利用全國31個省市區2000—2018年相關數據，對模型(3)進行面板分位數回歸分析。模型(3)面板分位數回歸主要結果如表4所示。

觀察表3發現，Quasi-LR stat統計量在各個不同的因變量分位點處，所選取的自變量較好地解釋了居民消費支出情況，分位數面板回歸分析具有較好的統計學含義。從檢驗單個自變量回歸參數顯著性的P值結果來看，在方程(3)中，絕大部分自變量估計系數均在1%的顯著性水平上顯著，各個統計量顯著性程度也較好[17]。

表3 模型(3)面板分位數回歸主要結果

在表征數字經濟規模的自變量中，代表信息傳輸、軟件和信息技術服務業從業人員數量的lnPERSON指標的系數估計值顯著為正，并且隨著因變量所處分位點的上升，系數估計值出現逐漸下降的態勢。原因可能是信息傳輸、軟件和信息技術服務業作為數字經濟產業中的關鍵性行業，其自身發展壯大對通過數字經濟中的各類新模式和新業態，推出新產品服務，從而在細分領域滿足新場景下的新需求，帶動居民消費支出提升。同時，中高端消費者更多是購買消費中高端產品及服務，然而由于相關數字技術仍需發展完善，以線上消費為代表的數字經濟消費模式對中高端消費者產生的體驗度、舒適度等短期內仍無法完全被傳統線下消費替代。這類消費大多需要到線下實體消費，并在消費過程中獲得體驗感與滿足感，從而隨著居民消費支出的不斷提升，數字經濟產業規模上升帶來的正向影響效應出現遞減情況。

在表征數字基礎設施普及程度的自變量中，代表移動電話交換機容量的NII指標的系數均為正數，并且隨著因變量所處分位點的上升，系數估計值總體出現逐漸上升態勢，但在中高分位點(0.5-0.7)處顯著性水平更高。原因可能是數字基礎設施普及程度不斷提高所引發的外部效應和用戶效率提高的示范效應，會吸引更多用戶使用和參與，集聚的數字資源越多，其外部效應就越大[18]，消費需求也將得到更大程度的激發與釋放，并在特定的臨界點實現更為顯著的推動作用。

在表征數字“新基建”投資規模的自變量中，代表信息傳輸、軟件和信息技術服務業固定資產投資額的lnASSET指標的系數估計值均為正數，且隨著因變量所處分位點的上升，系數估計值顯著性水平較高，并出現逐漸上升態勢，但在高分位點(0.7)處出現下降。原因可能是就帶動經濟與居民收入增長從而帶動居民消費而言，數字“新基建” 作為固定資產投資的一部分，能夠起到拉動經濟增長的直接作用，繼而提升居民消費增長。同時，“新基建”所形成的對數字經濟相關產業的興起與發展及產業結構的優化等對經濟增長和居民消費的間接拉動作用十分重要。此外，“新基建”必須通過合理配置才能產生最好的效應，需要杜絕盲目擴大投資產生不良后果。

在表征網絡消費覆蓋率的自變量中，代表移動電話普及率的lnOS指標的系數估計值均為正數，且在因變量0.4～0.7分位點處顯著。原因主要是網絡消費主要依附平臺經濟，而平臺經濟的發展在初級初始階段主要是和線下消費形成替代，因此對消費的促進作用相對不強。當發展到更高階段時，網絡消費開始激發更多新消費的出現，帶動居民消費的逐步提升，形成網絡消費與線下消費相互促進的良性融合階段，進而使網絡消費覆蓋率的提高對居民消費的推動作用進一步提升。

控制變量方面，代表居民收入的lnRI指標的系數估計值均顯著為正數，且隨著因變量所處分位點的上升，系數估計值出現逐漸下降態勢，這與居民邊際消費傾向遞減規律保持一致。代表區域人口數量的lnPS指標的系數估計值均顯著為正數，反映出區域人口數量的增長對區域居民消費支出會產生顯著的正向推動作用。代表物價指數的lnCPI指標的系數估計值均顯著為負數，反映出物價水平的提升對區域居民消費支出會產生顯著的負向影響效應。

綜上所述，前文提出的假設成立，即數字經濟發展對居民消費支出存在顯著的正向效應。

6 結語

(1)數字經濟產業規模越大，居民消費支出水平越高。產業實現持續良好發展有賴于各類新技術的不斷助力，為此要加強核心技術突破和成果轉移轉化，支持高新技術企業發展壯大，做大做強特色主導產業，補齊產業發展基礎短板，推進產業邁向中高端[19]。各區域要發揮主導產業戰略引領作用，帶動關聯產業協同發展，逐步實現發展新技術、形成新產品、產生新業態、助推新模式的經濟“新”常態，支持以領軍企業為龍頭，以產業鏈關鍵產品、創新鏈關鍵技術為核心[20]，形成各具特色的數字產業生態。

(2)數字基礎設施普及程度越高，居民消費支出越高。數字基礎設施是數字經濟正常運行和健康發展的物質基礎，目前我國數字基礎設施仍存在總量不足、標準不高、城鄉差距較大等問題。為此，必須進一步提高數字基礎設施普及程度，讓更多人群“觸網”，進而讓各類數字經濟生態持續發展，應用不斷拓展，打破“數字鴻溝”，為推動數字經濟產業創新發展提供現實基礎。

(3)數字“新基建”投資規模越大，居民消費支出越高。要提升以數字基礎設施為代表的“新基建”建設水平，在增強投資進而擴大有效需求的同時，為新消費、新服務提供廣闊空間。同時，還要堅持應用導向、需求導向，推動“新基建”與各領域的融合發展，通過橫向打通各行各業、深度融入各行各業、激發全新業態的新階段，創造出各種新業態和新模式，衍生出各式各樣的產業鏈條，并將對推動居民消費支出產生重要作用。

(4)網絡消費覆蓋率越高，居民消費支出越高。通過數字技術等新技術、線上線下融合等新商業模式催生的網絡消費，買賣雙方信息更加均衡，消費者掌握了透明可靠的商品信息，商家也能提供更為精細化的增值服務，滿足消費者個性化、場景化、新穎化的長尾需求，居民消費升級需求能得到較好地滿足。為此，要適應消費結構、消費模式和消費形態變化，大力推動消費基礎設施建設，提高網絡消費覆蓋率，帶動居民消費支出不斷提升。