流通业智能化对城乡消费不平等影响的空间计量分析

李 铮，孟昊芸

（西安交通大学经济与金融学院，陕西西安 710049）

党的十九届五中全会提出要“扎实推动共同富裕”，而消费是共同富裕的重要组成部分[1]。《中华人民共和国国民经济和社会发展第十四个五年规划和2035 年远景目标纲要》明确了生产与消费的发展方向，即人均国内生产总值达到中等发达国家水平，中等收入群体显著扩大，基本公共服务实现均等化，城乡区域发展差距和居民生活水平差距显著缩小。平安中国建设达到更高水平，基本实现国防和军队现代化。人民生活更加美好，人的全面发展、全体人民共同富裕取得更为明显的实质性进展。我国城乡发展具有二元性特征[2]，城乡消费不平等直接影响共同富裕目标的实现与新发展格局的构建[3]。流通业以运输生产要素及商品为核心，是促进消费的关键产业[4]。随着产业数字化的推进，流通业智能化为促进城乡居民消费、畅通国内国际双循环提供运输保障。因此，深入探讨流通业智能化对城乡消费不平等的影响及作用机制，对缓解经济发展不平衡具有重要的现实意义。

本文依据2007—2020 年我国31 个省份（未包括香港、澳门、台湾地区）的面板数据，构建伴有时间固定效应的空间杜宾模型，从理论与实证两个角度探讨流通业智能化发展对城乡消费不平等的空间影响。

本文的主要贡献有三：第一，在传统流通业对消费影响的基础上，构建流通业智能化指数，探索流通业数字化转型对城乡消费差距的作用；第二，不同于普通的面板模型，本文从理论及实证两个方面探讨流通业智能化对城乡消费不平等的空间效应，并分区域进行异质性讨论，是对既有文献的有益补充；第三，深入挖掘流通业智能化对城乡消费不平等的影响机制，为有效平衡城乡消费提供经验证据与针对性建议。

一、文献综述

卡特勒（Cutler）等[5]最早提出了消费不平等的概念，他们发现，经济总量保持上升时，社会贫富差距问题仍旧显著。既有研究从宏观、中观及微观层面讨论影响消费不平等的因素。在宏观社会进步层面，公共转移支付、城市人口密度、大宗商品价格、房价、贸易自由化等因素都对城乡消费造成差异化影响[6-10]。随着数字经济的不断发展，部分学者从移动互联网角度探讨数字鸿沟对城乡消费不平等的作用[11-12]。在中观企业发展层面，企业数字化转型改善商品质量，提升生产效率，是居民消费结构升级的重要抓手[13]。在微观家庭特征层面，家庭收入、家庭成员的保险费用、家庭财务杠杆等因素影响家庭的消费约束，对家庭消费总量及消费结构起基础性作用[14-16]。

流通是连接生产与消费的桥梁与纽带，是促进农民减贫的重要策略[17]，能为农民消费提升提供物质基础[18]。传统的流通业是实物贸易和服务贸易活动的媒介，随着互联网及信息技术的发展，出现了产业数字化的浪潮，持续推动行业创新[19]。受数字经济影响，流通业逐步实现数字化转型，流通业智能化的概念形成[20]。相比于传统流通业，流通业智能化在电子信息时代不断演变及革新[21]，在资金流、信息流、商品流中都创造了新的价值[22]。已有研究从多角度对流通业智能化构建了指标体系并进行了测算[23]。作为畅通经济循环的重要基础，流通业的发展为刺激消费市场、构建国内统一大市场、推动新发展格局形成提供有力支撑[24]。在对消费的影响层面，当前学界大多从传统流通业出发，讨论高铁的开通或者轨道交通的更新对居民消费结构的影响[25-26]，或从基础设施构建角度探讨流通业对城乡消费差距的影响[4，27]，鲜有从流通业智能化角度对城乡消费差距的探讨。

流通产业延续了生产的价值生成过程，实现了媒介的交换价值，对满足居民消费需求具有重要现实意义[28]。随着数字化的发展，流通业智能化对消费的影响进一步深化。然而，城镇和农村地区的流通业及信息产业发展具有显著差异，流通业智能化会加剧还是缓解城乡消费不平等，该影响是否具有空间效应，这种空间效应是否具有区域异质性，流通业智能化通过何种渠道影响城乡消费不平等？本文旨在探索流通业智能化对城乡消费不平等影响的方向、空间效果、异质性与机制，为缓解城乡消费差异、提升居民福利水平、促进共同富裕提供理论依据及实证支撑。

二、理论分析与研究假设

（一）直接影响机制

传统的流通业及流通业智能化都对缓解城乡居民消费不平等有积极作用。作为生产要素运输的基础，流通业基础设施的完善对缓解城乡消费差距有积极影响。既有研究认为，流通业集聚有助于缩小城乡居民物质消费差距，且对不同类型的消费有差异化影响。相比于物质消费，流通业集聚对精神差距的影响效应不明显，且城乡居民收入差距的增加会扩大两类消费差距[29]。此外，在新型城镇化背景下，商贸流通效率的提升能有效缩小城乡消费差距，优化居民消费结构，促进通信等方面的消费升级[30]。进一步，受智能化影响，这种抑制作用更为显著。商贸流通业智能化转型促使电子商务行业蓬勃发展，可以降低传统流通业的地域限制门槛，有效提升居民消费质量。据此，本文提出如下假设：

H1：流通业智能化可以缓解城乡消费不平等。

（二）间接影响机制

流通业发展影响地区间要素及商品的流动，对城乡消费不平等产生空间溢出效应，该影响可能具有区域异质性[31]。流通业的发展不仅有助于改善当地的产业结构，对周边地区的产业体系也有显著的优化作用[32]。流通业基础设施的完善有助于降低运输成本，增进相邻地区经济联系，提高企业生产效率，从而促进区域贸易[33]。数字经济背景下，流通业数字化有助于城乡居民消费协调发展，且该影响具有非线性溢出效应，对城乡协调发展具有长远影响[34]。从空间角度，当地流通业数字化转型有助于提升生产要素流转速率，加快周边地区劳动力流动，同时提升本地及邻近地区生产效率，为周边地区带来福利，具有空间溢出效应。由此，本文提出如下假设：

H2：流通业智能化对城乡消费不平等的影响具有空间溢出效应。

此外，现有文献主要探索传统流通业发展对城乡消费差距的影响，如高铁的建设与开通、城市轨道交通对居民消费的影响等[25-27]。影响机制相关研究大多聚焦于城乡收入差距[4，35]。在数字经济背景下，需要考虑流通业数字化转型对城乡消费的影响。随着信息技术的不断进步，流通领域逐步实现了线上与线下的融合发展。直播购物、云购物等新型网上交易模式不断涌现，新型的网上交易方式成为国内国际双循环体系构建中不可或缺的促进因素。网上交易已经成为推动经济社会发展、促进就业增长、满足人民消费需求的重要抓手。近年来，基于电子商务的网上交易迅猛发展，改变了农村地区的消费模式[36]，为农村地区提供了更多消费选择，扩大了农村居民的消费需求，促进了农村地区消费增长[37]，从而缩小了城乡消费差距。综上所述，本文提出如下假设：

H3：流通业智能化可以通过促进网上交易的发展缓解城乡消费不平等问题。

三、研究设计

（一）样本选择与数据来源

本文相关数据来源于国家统计局、中国电子信息产业统计年鉴、中国信息产业年鉴和CSMAR数据库。

在拟合变量数据时，需要综合考虑所有变量的年限范围。受流通业参与人员数量等因素年限的影响，以2007—2020 作为样本观测期，以保证变量年限的统一性。

（二）变量选取与说明

1.被解释变量

城乡消费不平等（tlc）。已有研究常使用城镇居民消费水平与农村居民消费水平的比值作为城乡消费不平等的指标[38]，但这种方法忽略了城乡人口差距的影响。本文参考张海洋等[39]的方法，同时考虑城乡人口与消费水平的影响，构建泰尔指数衡量我国不同省份间城乡消费不平等程度，以更全面地测度城乡消费不平等水平。泰尔指数公式如下所示：

其中，N1t和N2t分别代表t时期省份内城镇人口数量及农村人口数量，Nt表示t时期省份内的人口总数，C1t和C2t分别表示t时期省份内城镇地区的消费量和农村地区的消费量，Ct表示该省份在t时期的消费总量。

2.解释变量

流通业智能化（tran）。当前关于流通业智能化的研究大多集中在理论层面。孙磊等[23]从基础设施、服务水平、经济效益及环境效益四个层面出发，采用全局熵值法量化计算了我国流通业智能化程度。本文借鉴其指标体系测算主要解释变量，指标体系如表1所示。

表1 流通业智能化水平评价指标体系

3.机制变量

网上交易水平（ecom）。根据前文理论假设，本研究将地区网上交易状况作为流通业智能化影响城乡消费不平等过程中的机制变量。地区快递总量越大，说明地区网上交易水平越高，故采用地区快递总量的对数作为网上交易水平的衡量指标。

4.控制变量

为提升模型的可信度，选取六个影响城乡消费不平等的变量作为控制变量。地区经济发展水平（pgdp）：经济发展对居民消费具有重要影响，为缓解人口造成的估计误差，使用各省份人均国内生产总值的对数代表。物价水平（cpi）：物价水平的波动会影响居民的购买力，从而影响居民消费，使用各省份居民消费价格指数的对数作为物价水平的代表。产业结构（estur）：地区产业发展对城乡消费不平等有重要影响，使用各省份第一产业生产总值占生产总值的比重衡量产业结构。城镇化率（urate）：城镇化率不仅影响城乡人口比例，对城乡消费也有深远影响，使用各省份城镇常住人口占总人口的比重表示。对外开放程度（fdi）：除国内大循环外，国际循环也影响城乡居民消费，因此将外商直接投资的对数纳入控制变量。财政支出（expend）：流通业基础设施建设及数字化转型离不开当地政府的支持，所以将政府收入的对数作为控制变量加入模型。

（三）研究思路

流通业的发展和城乡消费的演化都具有较强的空间效应：一方面，流通业发展有助于降低各省份之间的空间壁垒，对城乡消费产生影响；另一方面，城乡消费的演化影响流通业发展，对流通业数字化进程产生动态影响。空间计量模型以空间效应为核心，是研究产业区域网络外部性的重要工具。围绕该模型，本文分两步检验流通业智能化对城乡消费不平等的影响。

1.空间自相关检验

相邻区域城市的经济活动相互影响，各地区城乡消费不平等程度和流通业智能化水平都会受地理区位影响。空间自相关系数的大小反映各省份的城乡消费不平等程度及流通业智能化水平是否具有相关性，本研究使用全局莫兰指数对被解释变量及解释变量进行测算分析。其中，测算各省份城乡消费不平等程度相关性的全局莫兰指数如式（2）所示：

其中，Wij表示空间权重矩阵，使用地理邻接矩阵作为空间权重矩阵，若省份i与省份j相邻，则将Wij赋值为1，若不相邻则赋值为0。tlci和tlcj指省份i和省份j的城乡消费不平等程度，n为样本省份总数。表示各省份城乡消费不平等程度均值，为城乡消费不平等程度的方差。

类似的，测算各省份流通业智能化水平相关性的全局莫兰指数如式（3）所示：

其中，trani和tranj指省份i和省份j的流通业智能化水平。表示各省份流通业智能化水平均值，为流通业智能化水平的方差。

全局莫兰指数介于-1与1之间，绝对值越大表示空间相关性越强。当全局莫兰指数大于0时，表示省份间具有正向空间相关性，当全局莫兰指数小于0时，表示省份间具有负向空间相关性。两个全局莫兰指数的测算结果反映我国各省份城乡消费不平等及流通业智能化发展是否具有网络外部性。

2.空间计量模型

流通业对城乡消费不平等的影响通常具有空间溢出效应。在探索空间溢出效应时，通常有空间自回归（Spatial Auto-Regressive，SAR）模型、空间误差模型（Spatial Error Model，SEM）、空间杜宾模型（Spatial Durbin Model，SDM）三种主流方法。其中，SAR 模型以被解释变量在空间层面具有交互效应为前提，空间误差模型以误差项存在空间溢出效应为前提。流通业智能化对城乡消费不平等的影响可能同时具有被解释变量的交互效应和误差项的空间溢出效应。因此，本文使用同时包含两种效应的空间杜宾模型。空间杜宾模型构建如下：

其中，tlcit代表省份i在年份t的城乡消费不平等程度，tranit代表省份i在年份t的流通业智能化水平，controlit代表省份i在年份t的各项控制变量，ρ为空间滞后系数，θi为各变量与空间权重矩阵的交互项系数，γi为时间固定效应，ui为个体固定效应，εit为残差项。该模型说明，在研究流通业智能化对城乡消费不平等的影响时，不仅考虑个体效应与时间效应的影响，也要考虑地理空间因素的影响。

四、实证分析

（一）描述性统计

在分析影响前，对所选变量进行描述性统计。

从表2可以发现，观测期内城乡消费不平等的均值为0.249，最小值为0.066，最大值为0.508，说明2007—2020 年间，我国城镇居民消费与农村居民消费有一定差距，且不同年份、不同省份之间的差距较大。此外，流通业智能化的均值为0.085，最小值为0.007，最大值高达0.679，说明在观测期内，我国不同省份不同年份的流通业数字化转型速度有很大差异。

表2 描述性统计

（二）空间相关性分析

为检验被解释变量城乡消费不平等与解释变量流通业智能化是否具有空间效应，测算被解释变量和解释变量的全局莫兰指数，结果如表3所示。

表3 全局莫兰指数测算结果

表3 显示了观测期内不同年份的城乡消费不平等和流通业智能化全局莫兰指数的测算结果。可以发现，被解释变量和解释变量的全局莫兰指数均大于0，且被解释变量在观测期内的全局莫兰指数都在1%的置信水平上显著。解释变量2007年的全局莫兰指数在10%的置信水平上显著。以上结果说明，在2007—2020年间，我国城乡消费不平等在空间上呈现出显著的正向相关特征。另外，流通业智能化也呈现出正向空间相关性。此时使用普通面板模型进行回归估计误差较大，需要使用空间面板模型。

（三）空间计量模型选取

SAR 模型、SEM、SDM 是三种常见的空间计量模型，本文通过比较事前检验LM统计量及事后检验LR 统计量，选取最适合本研究的模型。检验结果如表4所示。

表4 模型选取检验结果

从模型选择层面看，无论是LM误差检验还是LM 滞后检验，其结果均在1%的置信水平上显著，说明被解释变量城乡消费不平等与随机误差项具有显著的空间相关性，选择SDM 比选择SAR 模型或SEM更合适。

豪斯曼（Hausman）检验结果在1%的置信水平上显著，拒绝随机效应，说明固定效应是更合适的。此外，LR个体检验结果的P值为0.104＞0.1，说明SDM 的个体固定效应不显著。LR 时间检验结果的P值为0.000＜0.01，说明SDM 的时间效应在1%的置信水平上显著。基于以上检验结果，需要在SDM中加入时间固定效应。

对比SAR 模型与SDM 适用性的LR SAR 检验结果在5%置信水平上显著，说明SDM不能简化为SAR模型。类似的，对比SEM与SDM适用性的LR SEM检验结果在1%置信水平上显著，说明SDM也不能简化为SEM。综上所述，使用伴有时间固定效应的SDM是本文最优选择。

（四）基准回归分析

根据模型选择的结果，构建伴有时间固定效应的SDM，以探索流通业智能化对城乡消费不平等的影响方向及空间溢出效应，回归结果如表5列（1）所示。为进一步说明该模型的稳健性，分别使用SAR 模型和SEM 进行回归，结果如表5 列（2）和列（3）所示。

表5 基准回归结果

表5显示，在三种模型下流通业智能化的系数均小于0，说明流通业智能化发展有助于降低当地的城乡消费不平等程度。流通业智能化发展能带动农村地区的投资和生产，提高农村居民购买力。同时，流通业智能化发展能降低农村居民的购买壁垒，拓宽农村地区的购买渠道，增加农村地区的消费空间。且该结果在三种模型下均显著，说明其具有稳健性，H1 得到验证。此外，流通业智能化发展具有负向的空间溢出效应，且在1%的置信水平上显著，说明某省份的流通业智能化发展有助于缓解邻近省份的城乡消费不平等问题，H2得到验证。

进一步，地区经济发展水平的系数为负，说明区域经济发展可以显著降低城乡消费不平等程度。物价水平的系数为正，说明物价水平的上升会扩大城乡居民消费差异。产业结构的系数显著为正，说明第一产业占比越大，该省份城乡消费不平等现象越明显，发展服务业对平衡城乡发展至关重要，这可从侧面验证乡村振兴政策的重要性。城镇化可以显著缓解城乡消费不平等现象。对外开放程度越高，城乡消费不平等程度越低，引入外资可以有效缓解城乡发展差异问题。财政支出越大，城乡消费不平等程度越低，说明基础设施建设在平衡城乡发展方面具有重要助力作用，对政府宏观调控具有政策启示。

（五）效应分解

在空间计量模型中，总效应可以分解为变量对被解释变量的直接影响及区位地理因素造成的变量对被解释变量的间接影响。在伴有时间固定效应的SDM 下，各变量对被解释变量的效应分解结果如表6所示。

表6 效应分解结果

根据表6可知，流通业智能化对城乡收入不平等的直接效应显著为负，即流通业智能化发展可以显著缓解当地的城乡消费不平等问题；流通业智能化的间接效应显著为负，说明当地的流通业智能化发展可以降低周边地区城乡消费不平等程度。从整体来看，流通业智能化对城乡消费不平等的直接效应为-0.081，总效应为-0.093，直接效应占比超过87%。进一步验证了流通业智能化发展的正外部性。

此外，推进经济发展、提高城镇化率、扩大外商投资和增加政府支出都有助于缓解本地及周边地区城乡消费不平等问题。反之，物价水平的提升及第一产业比例的增加会加剧本地及邻近地区城乡消费不平等状况。

（六）稳健性检验

为进一步检验流通业智能化对城乡消费不平等的作用效果，用替换被解释变量、剔除直辖市样本、改变样本观测期三种方法，进行稳健性检验。

1.替换被解释变量

借鉴任文龙等[38]的做法，用城镇居民人均消费支出与农村居民人均消费支出之比表示新城乡居民消费不平等（tlc2）。该比值越大，表明城乡居民的消费差距越大，消费不平等程度越高。结果如表7列（1）所示。结果表明，替换被解释变量后，流通业智能化对城乡居民消费差距仍具有显著的负向影响以及负向空间溢出效应。H1 及H2 得到进一步验证。

2.剔除直辖市样本

由于我国直辖市由中央政府直接参与管理，在经济方面占据先发优势，资源禀赋与其他省区市相比存在较大差异。为避免由直辖市特殊性造成的结果误差，剔除直辖市样本后重新进行回归，结果如表7 列（2）所示。结果表明，在剔除直辖市样本后，流通业智能化仍然对城乡消费不平等具有显著的负向影响以及负向溢出效应，H1 及H2得到进一步验证。

3.改变样本观测期

受贸易摩擦及新冠疫情等宏观因素影响，2020年我国流通业智能化水平出现了异于往年的下跌趋势。为排除宏观外生冲击造成的影响，剔除2020 年的样本，再次进行回归分析，结果如表7列（3）所示。结果显示，缩减样本观测期后，得到了与基准回归一致的结果，再次验证了H1 和H2的稳健性。综上所述，流通业智能化发展可以显著缓解本地及周边地区城乡消费不平等问题。

（七）异质性分析

我国幅员辽阔，各地区受地理位置影响，基础设施建设及城乡消费水平不尽相同。城乡消费资源、消费机会分布呈现不均衡态势，相比于经济较为落后的地区，经济发达地区消费品种类更多，消费更便捷。基于此，分别考察不同地区流通业智能化对城乡消费不平等的影响。

通过表8 可以看出，在我国东部地区、中部地区、西部地区流通业智能化对城乡消费不平等的直接及间接影响均显著，但影响大小有所差异。东部地区流通业智能化对城乡消费不平等的抑制效应最小，西部地区最大。这可能是因为：一方面，东部地区经济发展较快，城乡消费差距并不显著，流通业智能化的抑制效应不如中西部地区强；另一方面，国家对中西部地区发展和城乡消费不平等问题重视程度提高，进一步增强了影响的区域异质性。综合分析，流通业智能化能有效缓解城乡之间的消费不平等，要继续加大中西部地区、贫困地区流通业智能化转型，更大限度发挥流通业智能化提升居民消费、畅通国内大循环、促进城乡协调发展的作用。

表8 区域异质性分析结果

（八）机制分析

除流通业智能化的空间溢出作用外，网上交易也可为农村居民提供更多消费选择，缓解传统流通业造成的地理壁垒，平衡城镇与农村地区的消费。同时，数字化的购买及支付方式可提升农村消费者购买意愿，数字购物平台不仅可提升农产品的销售量，缓解农村居民收入约束，也可为农村居民购物提供更详细的信息，提高居民购物满意度，促进农村地区消费增长。机制分析结果如表9所示。

表9 机制分析结果

根据表9 列（1），流通业智能化对网上交易水平的系数显著为正，说明流通业智能化有效促进了当地网上交易水平的提升。此外，流通业智能化空间矩阵交乘项对网上交易水平的系数也显著为正，说明当地流通业智能化发展对周边地区的网上交易水平具有显著促进作用。根据表9 列（2），网上交易水平对城乡消费不平等的系数显著为负，说明网上交易可以有效缓解当地城乡消费不平等问题。究其原因，一方面，流通业智能化有助于网上交易的发展，城镇和农村的居民可以通过视频直播、与客服直接交流等形式加深对产品的了解，提升购买意愿与消费完成度；另一方面，网上交易的发展有助于平衡城乡消费市场，缓解城乡消费不平等问题。实证结果验证了H3 的准确性。

五、结论及政策建议

（一）结论

本文探索了流通业智能化对城乡消费不平等的作用方向及空间效果，得出以下结论：

第一，我国城乡消费不平等在空间上具有显著相关性，空间效应明显。进一步，流通业智能化对城乡消费不平等的影响具有显著的空间溢出效应。流通业智能化发展不仅可以促进当地城乡协调发展，对周边省份城乡平衡发展也有着显著的促进作用。

第二，异质性分析结果表明，我国流通业智能化对城乡消费差距的影响具有区域差异。其中，西部地区的城乡消费不平等程度受流通业智能化发展的影响最大，东部地区的城乡消费不平等程度受流通业智能化发展的影响最小。经济基础和政策导向共同影响流通业智能化对城乡消费差距的作用效果。

第三，机制分析结果表明，流通业智能化可以通过促进网上交易的发展缓解城乡消费不平等问题。一方面，流通业智能化发展有助于依赖流通业及互联网行业网上交易量提升。另一方面，网上交易的普及有助于降低城镇与农村间的消费区域壁垒，扩大农村地区消费选择，平衡城乡消费。所以网上交易是流通业智能化缓解城乡消费不平等问题的关键机制。

（二）政策建议

第一，积极推动流通业智能化、城乡流通一体化。流通业智能化有助于缓解城乡消费不平等问题，城乡流通一体化是城乡福利均等化的重要内容，也是推进城乡融合发展的重要策略。具体而言，一方面，政府要平衡城乡信息及流通基础设施建设，增加农村地区基础设施建设投入，提高城乡流通体系运营效率，优化运营体系建设，为城乡消费升级奠定坚实的运输基础。另一方面，政府可通过建立政企合作机制，加强城乡流通业数字化转型的顶层设计，引导流通业相关企业入驻农村，加快数字货运助力乡村振兴步伐，畅通农产品进城与工业品下乡的双向循环，在推进乡村振兴的同时有效促进农村流通业数字化转型，提升农村居民购买力，扩大农村居民消费需求，推动城乡平衡发展。

第二，实施智慧流通区域协调发展战略。当前我国不同区域流通业智能化水平有较大差异，构建激发流通业数字化转型的内生动力机制是缓解区域发展不平衡的根本，解决各区域发展不平衡不协调的体制机制是平衡城乡消费差异的重要抓手。一方面，对于中西部和经济欠发达地区，应提升数字技术普及程度，加大数字技术应用深度，大力宣传数字化转型对企业可持续发展的重要价值，为流通企业数字化转型提供财政支持。另一方面，促进不同区域有效市场与有为政府融合共生机制，缩小城乡消费及流通业智能化的区域差异。东部地区应继续强化市场引导，中西部地区应加大基础设施建设力度，为城乡协调发展、区域平衡发展夯实战略基础。

第三，推动农村网上交易水平提升。机制分析结果表明，网上交易是流通业智能化影响城乡消费不平等过程中显著的作用机制，促进农村网上交易的发展对平衡城乡消费具有重要现实意义。首先要为农村消费者提供网上交易平台使用方法培训，同时搭建便捷、安全的支付方式，畅通城乡交易通道。同时，通过媒体、广告等渠道宣传网上交易平台的好处和优势，提升农村居民网上消费意愿。此外，《中共中央国务院关于做好2023年全面推进乡村振兴重点工作的意见》倡导建设县域集采集配中心，大力发展共同配送。针对农村市场的特殊需求，提供定制化的平台服务，如农产品信息发布、物流配送等服务，以满足城乡地区消费需求。通过促进农产品销售缓解农村居民消费约束，实现农村地区消费升级，最终达到平衡城乡消费的目的。