数字经济发展与居民消费率之间的关系研究

摘 要：本文基于理论分析数字经济发展与居民消费率之间的关系，使用2011—2021年省级平衡面板数据，对数字经济发展与居民消费率之间的关系展开实证研究。结果表明，数字经济发展与居民消费率之间表现为倒U型关系。在起步阶段，数字经济发展的就业效应有助于提高居民消费率；随着进一步发展，数字鸿沟效应逐渐占据优势地位，抑制了居民消费率的提高。因此，在实现中国式现代化的征程中，各级政府应注重强化就业效应对居民消费率提高的积极作用，减缓数字鸿沟效应对居民消费率的抑制作用。

关键词：数字经济发展；居民消费率；省级平衡面板；固定效应模型；消费升级

本文索引：黄为彬.<变量 2>[J].中国商论，2023（24）：-051.

中图分类号：F063.2 文献标识码：A 文章编号：2096-0298（2023）12（b）--04

1 问题的提出

党的二十大报告提出，要“着力扩大内需，增强消费对经济发展的基础性作用”，扩大内需的渠道不仅是增加居民消费支出，还是增加居民消费支出占GDP的比重，即通过提高居民消费率来扩大内需。近年来，蓬勃发展的数字经济在拓宽就业渠道、降低交易成本、提高城乡居民收入和促进居民消费需求方面发挥着举足轻重的作用。

本文可能存在两点研究贡献：一是从研究视角上，将数字经济发展影响居民消费需求的研究从消费支出、消费升级拓展到居民消费率，即从居民真实福利的视角探究数字经济发展对居民消费份额的影响；二是在现实意义上，分析数字经济发展与居民消费率之间的关系，为激发居民消费活力、扩大国内需求提供可行的思路及实现路径。

2 文献评述与研究假设

国內关于数字经济与居民消费之间关系的研究非常丰富，研究主题大致可概括为以下三种：

一是数字经济发展与居民消费支出之间的关系。数字经济发展通过推动区域经济增长、提高居民收入促进其消费支出的增长，且数字经济不仅能直接促进本区域居民的消费需求，在同群效应的影响下，还使周边区域居民的消费需求有所提高（姚战琪，2022）。数字普惠金融的覆盖广度、使用深度和数字化程度都能显著促进居民消费（王刚贞和胡馨月，2022）。

二是数字经济发展与居民消费升级之间的关系。数字经济发展在促进消费总量提高的同时，显著提高了发展型与享受型消费所占比重（詹韵秋等，2023）。数字经济通过缓解信贷约束、提高支付便利性来提高居民消费需求，但是这一影响在不同区域对不同群体和不同年龄段人群的影响具有异质性（笪远瑶等，2022）。

三是数字经济发展与居民消费差距之间的关系。数字经济不仅能够直接缩小消费差距，还可通过产业结构升级、城镇化、电子商务发展等渠道间接缩小城乡消费差距（司增绰和李燕，2022）。数字经济通过缩小城乡居民收入差距、城乡人力资本差距和推动农村金融效率提高，缩小了城乡消费差距（姚战琪，2022）。

综上所述，鲜有研究关注数字经济发展与居民消费率之间的关系。与居民消费支出不同，居民消费率衡量的是消费支出与社会产出的相对增长速度，表征的是居民福利水平的变化状况。只有关注数字经济发展与居民消费率之间的关系，才能从根本意义上识别出居民的消费能力。

实际上，已有研究已注意到数字经济发展的两种效应：就业效应和数字鸿沟效应。在数字经济发展初期，数字经济发展通过推动城镇化、工业化及激发农村地区的创新创业行为来提高居民消费率，但随着数字经济的进一步发展，“数字鸿沟”效应会拉大城乡收入差距，抑制居民消费率的提高。基于上述分析，本文将数字经济发展与居民消费率之间的关系归纳为以下研究假设，有待进一步实证检验与分析。

假设：数字经济发展与居民消费率之间存在倒U型关系。

3 研究设计

3.1 数据来源

本文构建数字经济指数所需的指标之一数字普惠金融指数，来自北京大学数字金融研究中心官网，其他变量数据来自国家统计局网站和各省份历年统计年鉴。

3.2 变量设定

（1）被解释变量：居民消费率，测度居民消费需求的常用指标，衡量居民消费支出和GDP的相对变化，是表征居民福利水平的经典指标。

（2）解释变量：数字经济指数，借鉴已有文献研究思路，基于各省份每百人互联网用户数、计算机服务和软件从业人员占总就业人员的比重、人均电信业务总量、每百人移动电话用户数四个指标，以及数字普惠金融指数样本数据，使用主成分分析法测算31个省市的数字经济指数。

（3）根据研究需要，本文将控制变量选定为：地区产业结构、民生性支出占GDP的比重、商品房价格（取对数）、城镇登记失业率、城乡收入比、抚养比（见表1）。

3.3 模型设定

根据前文提出的数字经济发展与居民消费率之间关系的理论逻辑，本文尝试构建以下计量模型进行实证检验：

其中，HCR i，t和DEIi，t分别是省份i在时期t的居民消费率和数字经济指数；λi表示省份i不可观测的固定效应；Xi，t和ζi，t分别是控制变量和随机扰动项。为检验数字经济指数与居民消费率之间的倒U型关系是否存在，本文在计量模型中增加了数字经济指数的平方项（DEIit）2，如果α1>0且α2<0，即认为倒Ｕ型关系是存在的。

另外，为排除数字经济发展与居民率之间的其他非线性关系，本文尝试在计量模型（1）中增加数字经济指数的三次方项。如果数字经济指数的三次方项系数α3显著，就表明数字经济发展与居民消费率之间存在其他的非线性关系；否则，两者之间仅存在倒Ｕ型关系。

4 实证分析

4.1 基本回归

为判断是选用固定效应模型还是随机效应模型进行计量分析，本文先行开展豪斯曼（Hausman）检验，由于P值小于0.05（0.0002），最终选择双向固定效应模型进行实证检验。表2是基于计量模型（1）的检验结果。

表2回归（1）表示不含任何控制变量的回归结果：数字经济指数的一次项系数为正数（0.0320），通过显著性水平为1%的统计检验；数字经济指数二次项回归系数为负数（-0.0002），也通过显著性水平为1%的统计检验。这说明，数字经济指数与地区居民消费率之间存在显著的倒U型关系。在数字经济发展的起步阶段，数字经济发展水平的提升有利于提高居民消费率。在数字经济进一步发展，越过拐点值以后，数字经济指数与居民消费率之间表现为负相关关系，此后数字经济发展不利于居民消费率的提高。

回归（2）～（7）列中，在回归（1）的基础上依次增加地区产业结构、民生性支出占GDP的比重、商品房价格（取对数）、城镇登记失业率、城乡收入比、抚养比六个控制变量，回归结果高度一致，均验证了数字经济指数与居民消费率之间存在显著的倒U型关系。

4.2 稳健性检验

本文计划采用三种方式进行稳健性检验：一是替换被解释变量为全社会消费品零售额与GDP的比值；二是剔除受新冠疫情影响的2020年和2021年樣本数据；三是在计量模型中增加数字经济指数的三次方项，检验是否存在其他非线性关系，而不只是倒U型关系。

4.2.1 更换被解释变量

表3表示更换居民消费率为全社会消费品零售额与GDP的比值后，使用双向固定效应模型的回归结果。

表3回归（1）～（7）的检验结果均显示：数字经济指数的一次项系数在1%水平上显著为正，二次项系数在1%水平上显著为负，即数字经济发展与居民消费率之间存在显著的倒U型关系，说明本文的主要结论是稳健的。

4.2.2 剔除2020年和2021年样本数据

表4表示剔除2020年和2021年受新冠疫情影响的样本数据后，使用双向固定效应模型的回归结果。

表4回归（1）～（7）的检验结果均显示：数字经济指数与居民消费率之间依然表现为显著的倒U型关系，所有控制变量的系数符号和显著性均与前文回归结果保持一致，说明本文的主要研究结论是相当稳健的。

5 结语

在国内外经济形势日趋复杂、内需不振的当下，探讨数字经济发展与居民消费需求之间的关系，对于扩大消费需求、赋能经济高质量发展意义重大。综上所述，在区块链、大数据、云计算等数字技术广泛应用的背景下，政府应通过加快农村数字基础设施建设、提升农村地区国民教育水平、提高农村转移劳动力在城镇就业的岗位适配度，以及通过提升农村居民数字应用技能、确保城乡居民共享“数字红利”等举措，放大数字经济就业效应对消费率的提高作用，缩小发展后期数字鸿沟效应对居民消费率的抑制作用。

参考文献

姚战琪.数字经济对我国居民人均消费支出的影响研究[J].贵州社会科学，2022（9）：111-120.

王刚贞，胡馨月.数字普惠金融赋能农村消费扩容机制研究[J].山东财经大学学报，2022，34（4）：54-64.

詹韵秋，王军，孙小宁.数字经济对家庭消费行为的影响研究：基于中国家庭金融调查的经验分析[J].当代经济管理，2023，45（2）：89-96.

笪远瑶，王珊珊，周京奎.数字经济促进消费升级了吗[J].贵州财经大学学报，2022 （6）：31-42.

司增绰，李燕.数字经济带来的城乡居民消费差距缩小效应[J].中国流通经济，2022，36（10）：69-79.

姚战琪.数字经济对城乡居民服务消费差距的影响研究[J].北京工商大学学报（社会科学版），2022，37（5）：34-47.