人工智能对消费发展影响研究——基于需求与供给视角

胡梓婷 常 远

（广东财经大学财税学院 广东 广州 510320）

1 引言

2020年中国经济报告指出，中国不断推进各科技要素融入到实体经济之中。人工智能、大数据、区块链等技术迅猛发展，商业潜力被不断开发，逐渐迎来新经济局面。人工智能将互联网、大数据、智能学习等集于一身，被广泛应用于智能家居、自动驾驶、智能教育等方面，迎来新发展。但从消费数据看，中国最近五年居民消费指数持在稳定水平，年度之间呈现略微下降趋势。而在未来消费发展中，中国提出将人工智能作为引领发展的新要素，但人工智能能够促进消 费吗？

2 文献综述

国内学者在人工智能与消费研究各有见解。微观层面，王先庆、雷韶辉（2018年）就新零售环境下人工智能对消费及购物体验的影响进行研究，发现人工智能通过改变“人、货、场”三要素关系，影响顾客的消费体验。陈国元、徐孝勇（2019年）研究人工智能的出现对销售渠道的影响，探讨新销售方式的发展前景。宏观层面，林晨等（2020年）通过构建动态一般均衡模型分析人工智能与中国资本机构的优化关系，发现人工智能促进消费同时促进经济增长。

已有文献多集中于微观层面，普遍运用文献研究法及定性定量分析法，研究人工智能与消费者体验、消费渠道等关系，缺少从宏观层面对人工智能与消费关系的实证研究。因此，本文利用普通最小二乘法，从供给与需求两方面探索人工智能与消费的关系。

3 模型构建

本次研究选用2014至2019年数据，建立三个模型。模型①和模型②分别探讨消费供给、需求与人工智能关系。而为进一步分析供给、需求与人工智能关系，使三个变量间相互影响最小，建立模型③。

本次研究选取的三个变量分别是国内生产总值、社会消费品零售总额以及人工智能行业投资规模。为了避免数据之间差异过大导致回归结果无效，将会对数据进行自然对数处理。

构建模型如下：

其中，G和P是被解释变量，分别代表国内生产总值以及社会消费品零售总额。A是解释变量，指人工智能行业的投资规模。c为常数，ε1、ε2、e为残值。

4 指标选择与数据分析

国内生产总值衡量劳动生产的商品和服务价值量的总和，体现社会总供给。社会消费品零售总额为衡量消费需求的指标，反映一定时间内消费水平人工智能的发展离不开资金投入的支持。因此，本文选择人工智能行业的投资规模作为衡量人工智能发展的指标。数据来于《中国统计年鉴》及公开资料。

据数据的描述性统计，可知GDP、P、A三个指标的最大值和最小值差距过大。同时，三个指标的标准差分别为132597.7、51283.73、92.8938，波动较大。研究中需要采取自然对数处理减缓数据波动。

5 实证分析

本次通过最小二乘法构建三个模型。模型①分析消费供给与人工智能关系，模型②分析消费需求与人工智能关系，模型③综合分析对比。三个模型的整体拟合效果良好，变量与变量之间相关系数较高。

整理成表达式可以得到：

计量结果显示，模型①判定系数为0.986，接近1，模型的回归效果较好。F统计量为275.064，P为0.0001，小于0.05，表明系数有效。DW系数1.919处于2附近，表明模型通过DW检验，不存在异方差。综上，每当投资规模增加1%时，GDP相应地增加24.33%。

模型②，被解释变量变动97.24%由解释变量引起。F统计量为140.850，P为0.0003，小于0.05，表明两个变量之间存在显著关系。DW系数为1.925，表明模型没有异方差。结果表示当投资规模增加1%时，社会零售品总额相应地增加22.43%。

模型③的判定系数为0.972，接近1，模型的回归效果良好。F统计量为52.824，相伴系数为0.0046，明显小于0.05，模型显著。DW系数为1.944，接近2，不存在异方差。当人工智能投资规模增加1%时，社会零售总额相应地增加22.75%，但GDP的投入会相对应减少1.3%。这表明相对于GDP，人工智能行业的影响对于社会消费品零售总额更加显著，而供给的增加会减弱人工智能对于消费需求的作用。

6 结论及建议

根据上述分析，人工智能对消费供给和需求皆有促进作用，但人工智能对消费需求的促进作用显著于消费供给。同时，消费供给的增长与消费需求的增长成反向，消费供给增长会削减人工智能对消费需求的促进作用。

因此，提出两点建议。

第一，加大人工智能行业的投资规模，进一步汇聚资本市场的力量，进而促进消费需求增长。第二，坚持推进供给侧改革，减少无效供给扩大有效供给，改善供给结构，增强供给对消费的促进效果。