数字经济促进居民服务消费的微观效应研究——基于中国家庭金融调查数据的经验证据*

易行健,郭壮哲

(1.广东金融学院 金融与投资学院,广东 广州 510521;2.广东外语外贸大学 金融学院,广东 广州 510006)

一、引言

习近平总书记在党的二十大报告中指出我国经济实力已实现历史性跃升,要“坚持以推动高质量发展为主题,把实施扩大内需战略同深化供给侧结构性改革有机结合起来,增强国内大循环内生动力和可靠性”。2022年的《关于进一步释放消费潜力促进消费持续恢复的意见》进一步明确“有序破除一些重点服务消费领域的体制机制障碍和隐性壁垒”,凸显服务消费对于人民美好生活需要和社会经济发展的重要性。根据国家统计局数据,我国城镇居民服务消费占居民总消费支出比重从1998年的35.1%上升至2021年的44.5%,服务消费已成为居民消费的重要组成部分。然而,当前我国居民服务消费占居民总消费的比重与美国(65.70%)、加拿大(54.22%)、英国(54.90%)、德国(50.11%)、日本(57.66%)、韩国(56.17%)(1)数据来源:经济合作与发展组织。等发达经济体相比仍存在较大差距。现阶段,我国数字经济快速发展,已成为继农业经济与工业经济之后的主要经济形态,数字经济规模由2005年的2.6万亿元增长到2020年的45.5万亿元。随着数字经济规模快速发展,数字技术应用已渗透到社会经济的各个方面,为传统行业数字化转型升级提供了技术支持,特别是服务业态依托数字技术脱离了传统服务业特征,能够以低成本的形式实现数字经济时代服务业的范围经济与长尾效应,极大地降低了居民进行服务消费的交易成本。[1]114-1332022年1月12日《“十四五”数字经济发展规划》指出,要“充分运用新型数字技术,……拓展社交、购物、娱乐、展览等领域的应用,促进生活消费品质升级”。

纵观现有研究发现,相关研究大多围绕数字普惠金融和互联网使用两个角度研究居民消费问题。一方面,此类研究主要考察数字普惠金融和互联网发展对居民消费水平的影响,鲜有针对数字经济作用于居民服务消费的研究;另一方面,数字经济涵盖内容更为广泛,仅采用数字普惠金融指数或是否使用互联网的二元变量难以充分体现数字经济的影响效应。鉴于此,本文采用中国家庭金融调查问卷2017年和2019年数据,构造两年期的平衡面板数据,基于因子分析法构建家庭层面的数字经济指数,从微观角度考察数字经济对居民家庭服务消费的影响效应和作用机制。

二、文献综述与研究假说

本文的研究与以下两类文献密切相关。第一类文献主要研究居民服务消费。国内外关于居民服务消费主要从理论与实证两个方面进行研究。理论方面,绝对收入、相对收入、持久收入-生命周期等假说[2]388-436均强调家庭收入与财富在消费决策中起的关键性作用;除此之外,流动性约束理论[3]305-346和预防性储蓄理论[4]465-473则强调流动性约束和不确定性对消费的影响。实证方面,现有文献多集中于以下三个方面的研究,一是关注劳动市场参与[5]700-707、家庭收入水平[6]150-165、服务价格水平[7]14-25等消费性服务市场供求因素;二是关注受教育水平[8]16-24和社会互动[9]124-138等家庭及其成员个体因素;三是关注城乡收入差距[10]97-112和城市人口规模[11]80-99等区域因素。

第二类文献主要研究数字经济对居民消费的影响。这类文献主要从数字普惠金融和互联网使用两个角度来进行研究。第一,数字普惠金融角度。易行健等研究发现数字普惠金融发展能够显著促进家庭消费,缓解流动性约束与便利支付是数字普惠金融促进居民消费的主要机制,并且发现数字普惠金融发展能够显著增加交通通信与其他商品和服务等享受型消费。[12]47-67何宗樾等研究发现数字普惠金融通过降低家庭面临的收入与消费不确定性释放消费动机,进而促进居民消费增长。[13]65-79第二,互联网使用角度。贺达等研究发现互联网接入会增加青年群体对教育文化和娱乐消费。[14]51-57整体看来,现有文献仅从数字普惠金融和互联网使用的角度考察数字技术对居民服务消费的作用,难以全面地体现数字经济影响居民经济生活的深度。

当前,数字经济已形成对社会经济发展多维度、多方面的渗透。首先,从供给端看,不同于有形的市场服务交易,大数据、物联网和云计算等信息通信技术将医疗、文化、教育和体育等不同领域的行业整合为数字信息进行储存与传播,完成服务市场的数字化转型,优化了服务市场供给结构。尹志超等认为移动支付有效缓解了居民消费时间不足的问题,显著提升了居民家庭的发展与享受型消费。[15]57-66其次,从需求端看,居民可以借助搜索引擎降低信息搜寻成本,快速地将自己的消费需求与市场供给进行匹配,有效提升消费者的信息搜集能力和搜寻范围,很大程度上缓解了信息不对称的问题;并且数字化技术也打通了企业与消费者的直接沟通渠道,消费者可以根据个人偏好,通过定制化的服务实现自身个性化和多样化的发展。基于此,本文提出假说1:

假说1:数字经济能促进居民家庭的服务消费。

预防性储蓄理论认为当居民的收入与消费不确定性加剧时,将通过降低当期消费并增加储蓄以应对风险。张振等发现家庭收入的不确定性会显著抑制家庭的医疗保健和文教支出。[16]1-9近年来,数字技术的推广应用激发出多种多样的商业模式,特别是数字消费模式的兴起,创造出大量的非农就业机会,[17]72-84成为保障居民收入的重要渠道。张勋等发现数字经济通过改善落后地区的创业行为,提升了该地区低收入群体的收入水平,促进了包容性增长。[18]71-86数字经济还能融合传统金融保险行业,降低居民参与金融保险的门槛,为居民提供金融产品等风险对冲工具,降低家庭面临的收支不确定性。何宗樾等认为数字保险作为数字金融的核心业务,能够有效提升居民家庭的风险抵御能力,在降低收支不确定性等方面发挥着重要的支撑作用,进而促进居民消费增加。[13]65-79基于此,本文提出第二个研究假说:

假说2:数字经济通过缓解收入与消费的不确定性冲击进而促进居民服务消费支出。

流动性约束是居民消费偏离确定性等价解,产生过度敏感性的一个重要原因[3]305-346。Deaton认为在不确定性条件下,受流动性约束的消费者倾向于增加储蓄作为缓冲存货。[19]1221-1248蔡栋梁等发现偏紧的流动性会导致居民家庭降低医疗保健、交通通信和教育文化娱乐等服务消费支出。[20]84-96Stiglitz et al.指出信息不完全是居民遭受流动性约束的重要因素。[21]393-410数字技术的革新成为缓解该问题的重要举措,对传统金融模式产生颠覆性的影响。具体地讲,数字技术能够以低成本的模式处理海量金融数据,降低因信息不对称产生的高风险溢价和高成本问题,同时打破时空障碍,拓宽金融体系的服务范围,从而提升消费者跨期分配资源和平滑消费的能力。[22]1-16基于此,本文提出第三个研究假说:

假说3:数字经济可通过缓解流动性约束进而提升居民家庭的服务消费。

在传统的关系型社会中,社会网络对居民生活与经济地位具有重要的影响。一方面,社会网络通过缓解信息不对称所导致的道德风险与逆向选择等问题,作为一种信用担保机制为居民筹集资金提供支持,缓解居民面临的融资约束。郭云南等研究发现中国农村地区金融机构发展相对滞后,而宗族网络作为一种信用担保机制能够为农村地区的居民提供融资活动。[23]32-45另一方面,社会网络具有信息传递功能,Zhang et al.认为社会网络在劳动市场信息供给中扮演重要的角色,能够促进农村居民从农业向乡镇企业岗位的工作迁移,实现家庭收入水平的提升。[24]315-331随着5G、物联网和虚拟现实等数字技术在微观层面的应用,戚聿东等发现互联网的使用能够扩展居民的关系网络,通过提升和维护社会资本促进个人就业。[25]98-114基于此,本文提出第四个研究假说:

假说4:数字经济可通过扩大社会网络进而促进居民家庭的服务消费。

三、数据处理与实证设计

(一)数据来源与处理

本文采用的数据来自西南财经大学2017年和2019年中国家庭金融调查问卷(CHFS)数据。文章对家庭样本数据做了以下处理:(1)保留家庭人口小于等于10的样本,并且剔除了关键变量存在缺失值的样本;(2)剔除了家庭总收入、净资产和负债水平小于0的样本,并且对家庭总收入、净资产、总负债和消费支出进行上下1%的缩尾处理;(3)为剔除通胀因素影响,在实证过程中对居民消费和收入采用国家统计局公布的CPI指数换算为以2016年为基期的定基比数据。最终获得2017年和2019年两年期平衡面板数据,共计14 670户家庭,29 340个有效家庭样本。此外,所使用的城市层面数据来源于各地统计年鉴。

(二)变量选择

1.被解释变量:家庭服务消费

本文关注的被解释变量是家庭服务消费支出,根据国家统计局的定义,服务消费是指居民用于各种生活服务的消费支出。由于中国家庭金融调查问卷在2017和2019年没有单独询问家庭在外就餐和衣着鞋类加工费用,本文借鉴张颖熙的做法构造家庭服务消费支出,具体包括以下7类项目:家庭服务、医疗保健、交通、通信、教育、文化娱乐和居住服务。[26]127-135在稳健性检验部分,我们还采用服务消费占总消费的比重以及借鉴何宗樾等采用的发展与享受型消费及其比重作为服务消费的代理变量进行回归。[13]65-79

2.核心解释变量:家庭数字经济指数

本文在借鉴《数字经济及其核心产业统计分类(2021)》(2)《数字经济及其核心产业统计分类(2021)》由中国国家统计局于2021年5月27日公布实施。关于数字经济定义及分类的基础上,将家庭参与数字经济的方式划分为数字技术应用、数字要素驱动和数字化效率提升三大类,其中第一个指标是着重突出家庭接入数字经济的能力,第二、三个指标则是展示家庭参与数字经济的深度。具体来讲:(1)数字技术应用是指利用数字化赋权基础设施的通信与计算机数据服务,选取指标为家庭的年度通信费用支出和家庭拥有智能手机个数;(2)数字要素驱动是指利用互联网商务平台进行零售和批发活动,选取指标为家庭是否网购和家庭年度网购费用;(3)数字化效率提升是指借助数字技术参与传统行业,实现传统行业运行效率的提升,包括数字金融和数字商贸,选取指标为家庭账户数、家庭互联网理财收入、家庭项目经营形式是否为互联网、互联网项目经营收入、户主职业是否为数字行业等。采用因子分析法,对以上9个指标进行分析,KMO值为0.689,Bartlett球型检验的p值为0.000,表明所选指标存在较强的相关性,适合进行因子提取。根据特征值大于1,累计贡献率大于60%的标准,本文保留前四个公共因子,接着采用因子得分法构建获得家庭层面的数字经济指数并进行标准化处理,使其介于[0,1]之间(3)受篇幅限制影响,我们没有列出本文的因子分析结果,有兴趣的读者请来函索取。。在稳健性检验部分,我们还参考Sarma采用的平均欧几里得距离法重新构造数字经济指数进行稳健性检验。[27]15-40

3.控制变量

(1)家庭层面:本文加入了家庭总收入、净资产、总负债、是否拥有自有住房、少儿人口占比、老年人口占比、家庭所在地区、家庭人口规模;(2)户主个人层面:加入了户主年龄、户主年龄平方/100、性别、受教育年限、是否为党员、身体健康状况、婚姻状况、风险偏好、风险规避、是否参与商业医疗、社会医疗、社会养老和失业保险;(3)城市层面:加入了城市人均GDP和金融发展水平(以金融机构人民币贷款余额与GDP之比衡量)。

(三)主要变量的描述性统计

首先,关于被解释变量,样本家庭年度服务消费支出均值为2.08万元;其次,利用因子分析法构造的家庭层面数字经济指数均值为0.298。在家庭层面的控制变量中,样本家庭平均年收入达到7.104万元;家庭年净资产均值为97.412万元(4)除特别说明,在实证回归中,涉及金额的变量均采用加1再取自然对数的方法处理。。家庭特征变量显示,每户家庭平均人数为2.981,88.9%的家庭拥有自由住房。户主个人特征变量显示,在考察的样本中户主平均年龄达到58.4岁,80.3%的户主身体状况处于健康状态,户主的平均受教育年限为8.97年,家庭所在地为农村的家庭占全部样本家庭的38.8%。总的来看,经过数据清理后,本文实证回归所需的各类变量的描述性统计结果较为合理。

表1 描述性统计

(四)模型设定

借鉴张勋等研究居民消费的方法,[28]48-63本文构造以下面板双向固定效应模型:

(1)

四、基准回归结果

表2的(1)至(3)列为逐步加入家庭经济特征变量和户主个人特征变量的回归结果。结果显示,数字经济对于居民家庭的服务消费支出具有显著的正向影响,且在加入控制变量之后数字经济系数依然在1%的统计水平上显著。从经济显著性看,数字经济指数每上升一个标准差,居民家庭的服务消费支出将增加0.053个单位标准差。假说1得到验证。

表2 基准分析:数字经济对家庭服务消费的影响

五、数字经济与服务消费:机制分析

(一)基于家庭收入与消费不确定性的机制检验

在本部分我们将考察数字经济能否缓解收入与消费支出的不确定性对家庭服务消费的冲击。首先,我们以暂时性收入和组内收入方差作为家庭收入不确定性的代理变量进行回归,结果均显示,数字经济显著降低了家庭收入不确定性。其次,为检验数字经济是否降低了消费支出不确定性,在表3的第(3)(4)列,我们分别采用高教育支出概率和随机医疗支出作为家庭消费支出不确定性的代理变量,回归结果显示,数字经济能够显著降低家庭高教育支出概率以及随机医疗支出。根据本部分的机制回归结果,数字经济可通过降低居民收入与消费支出不确定性,进而促进服务消费,假说2得到验证。

表3 机制分析:收入与消费不确定性

(二)基于流动性约束的机制检验

为考察数字经济是否能够缓解流动性约束。我们以家庭的金融资产是否大于家庭两个月永久收入作为衡量家庭流动性约束的依据,表4的第(1)列显示数字经济发展能够显著降低家庭面临的流动性约束。接着,以家庭高流动性资产与收入比例关系作为衡量家庭是否有流动性约束的依据,回归结果与第(1)列结果保持一致。进一步,我们将家庭是否受需求型信贷约束和供给型信贷约束作为家庭受流动性约束的代理变量,发现数字经济对于这两类信贷约束均有显著的缓解作用。根据本部分的机制分析结果发现,数字经济能够显著降低流动性约束,从而促进家庭提升服务消费水平,假说3得到验证。

表4 机制分析:流动性约束

(三)基于社会网络的机制检验

这部分我们将探讨数字经济是否能够通过扩展居民的社会网络来促进居民服务消费。第一,我们以家庭年度礼金支出和收入作为社会网络的代理变量。表5第(1)(2)列结果显示,数字经济对于提升居民社会网络具有显著的正向作用。第二,本文采用非正常礼金支出作为家庭社会网络的代理变量,表5第(3)列回归结果依旧显示数字经济能够扩大居民的社会网络。第三,考虑到交通通信支出是维系社会网络的重要方式,以家庭年度交通通信支出占总消费支出比重作为社会网络的衡量指标,结果如表5第(4)列所示,数字经济同样能够提升家庭的社会网络水平。以上结果表明数字经济发展对于居民社会网络的扩展具有显著的促进作用,本文假说4得到验证。

表5 机制分析:社会网络

六、数字经济与服务消费:分样本的异质性分析

(一)区域异质性分析

1.基于数字创新要素的异质性分析

数字研发创新是数字技术进步的保障,是一个地区数字经济发展的关键。本文参考《中国城市数字经济发展报告(2021)》(下文简称《报告》)(5)《中国城市数字经济发展报告(2021)》由中国信息通信研究院2021年12月公布。,将城市每万人中计算机服务和软件业从业人员数(6)数据来源:城市统计年鉴。作为城市数字创新要素的代理变量,并根据指标中位数将样本划分为高低两组,利用模型(1)分别进行回归,回归结果如表6的(1)(2)列所示,对于处在高数字创新要素地区的家庭,数字经济促进服务消费的作用更大,组间系数差异检验表明系数存在显著的差异。此外,我们还采用每万人科学技术从业人员数作为城市数字创新要素的代理变量,回归结果同样表明数字经济对服务消费的影响在高数字创新要素水平的区域促进作用更大。

表6 异质性分析:数字创新要素

2.基于数字基础设施的异质性分析

数字基础设施是支持一个企业或者产业运行的基本数字技术与组织结构,是居民参与数字经济的关键设施。我们参考《报告》,采用所在市的移动电话用户数占年末人口总数(7)数据来源:城市统计年鉴。比重作为城市数字基础设施的衡量指标,并根据指标中位数划分为高低两组样本,利用模型(1)进行分样本回归,表7第(1)(2)列结果显示,在高数字基础设施的区域,数字经济促进居民服务消费的作用更突出;我们还采用城市宽带用户数占年末人口比重作为数字基础设施的代理变量,具体结果如表7第(3)(4)列所示,数字经济对服务消费的影响在高数字基础设施区域的促进作用更大,表明数字经济促进服务消费需要良好的数字基础设施建设为前提。

表7 异质性分析:数字基础设施

(二)家庭层面的异质性分析

1.基于金融素养的异质性

金融知识的缺乏会导致家庭制定不合理养老计划和有限参与正规金融市场等问题,从而影响居民消费决策。本文借鉴秦芳等采用的因子分析法构造家庭金融素养指数(8)金融素养包括家庭金融问题和是否参加金融课程两方面内容,其中,金融问题包括利率、通胀、投资风险三类。金融课程在CHFS中为“参加财经类名人讲座、课程培训或论坛等”,“参加”赋值为1,否则为0。,并且以家庭金融素养指数的中位数为依据将家庭划分为高金融素养和低金融素养家庭,进行分样本回归。[29]143-158表8第(1)(2)列回归结果显示,对于较低金融素养的家庭,数字经济促进服务消费的作用更为突出,组间系数差异检验表明系数存在显著的差异。除此之外,我们还采用家庭金融关注度(9)在CHFS问卷中对应问题:您平时对经济、金融方面的信息关注程度如何?1.非常关注,2.很关注,3.一般,4.很少关注,5.从不关注。我们将“非常关注”和“很关注”的家庭视为具有较高金融素养的家庭。作为家庭金融素养的衡量指标,结果显示,数字经济对高、低金融关注度的家庭影响均为正,但对低金融关注度家庭的促进作用更为突出。上述回归结果表明,数字经济促进服务消费还受到居民家庭金融素养的影响。

表8 异质性分析:金融素养

2.基于教育年限的异质性

教育是居民个人人力资本积累的重要途径,也是影响居民收入的重要因素。本文根据家庭户主受教育年限将样本划分为文盲、小学、初中、高中/大专和大专以上共五个子样本。回归结果如表9所示,数字经济促进服务消费的作用与教育年限呈“U形”关系,并且数字经济促进服务消费的作用在受教育年限为文盲以及小学的家庭中更大。

表9 异质性分析:教育年限

七、内生性讨论和稳健性检验(10) 受篇幅限制影响,我们没有列出本文的内生性和稳健性检验回归结果,有兴趣的读者请来函索取。

(一)内生性讨论

1.反向因果与时滞效应

部分研究表明数字经济与服务业存在相互推动的效应,具体地,服务业发展能够扩大就业需求市场,对居民家庭具有增收效应,同时还能够促进产业结构升级[30]35-47,推动数字经济在服务业的进一步发展,由此本文可能存在反向因果问题。此外,数字经济影响居民家庭的消费决策可能具有时滞效应。为了尽量克服以上因素对估计结果的影响,本文借鉴张勋等[18]71-80的做法,采用滞后一期的家庭数字经济指数进行回归,回归结果显示,滞后一期的数字经济指数对于家庭的服务消费仍具有显著的促进作用。

2.工具变量

参考陈贵富等[31]118-136的做法,我们采用家庭所在城市的地形起伏度作为工具变量。一方面,地形起伏越平坦的地区,数字基础设施建设成本更低,从而促进当地的数字产业和数字经济水平;另一方面,城市层面的地形起伏度与家庭层面的服务消费决策并没有直接的联系。由于家庭数字经济指数是时变变量,而地形起伏度为非时变变量,这使得工具变量第二阶段估计失效,因此我们将工具变量与家庭户主的数字素养进行交互,获得时变的工具变量,再采用固定效应-工具变量法(FE-IV)缓解存在的内生性问题。除此之外,我们借鉴张勋等[28]48-63以家庭所在区(县)距北京、上海、深圳的最短球面距离作为第二类工具变量进行检验。采用工具变量缓解内生性问题得到的回归结果仍表明数字经济对于居民服务消费具有显著的促进作用。

(二)稳健性检验

尽管因子分析法是根据数据分析获得各指标之间的内在结构关系,能够保证评价结果的客观性,但考虑到因子分析法在计算权重时可能存在缺乏内在稳定性的问题,而平均欧几里得距离法避免了多项指标完全可替代性,因此本文参考采用欧几里得平均距离法重新构建了家庭层面的数字经济指数,实证结果显示结论依然显著。我们采用服务消费支出占家庭总消费的比重作为被解释变量进行回归,回归结果显示数字经济会显著提升服务消费支出占家庭总消费支出的比重,优化了居民家庭的服务消费结构;最后,我们参考何宗樾等[13]65-79将发展与享受型消费及其占家庭消费比重作为被解释变量进行回归,同样证明数字经济能够显著促进家庭发展与享受型消费,同时也提升了发展与享受型消费支出比重,证明了上述回归结果的稳健性。

八、结论与政策建议

本文基于居民家庭服务消费对我国产业、经济发展至关重要这一典型事实,从数字经济视角出发,采用中国家庭金融调查数据,实证分析了数字经济发展对于居民家庭服务消费支出的经济效应和作用机制,研究发现:第一,数字经济发展显著地促进了居民家庭服务消费支出;第二,机制分析发现,缓解收入与消费不确定性冲击、缓解流动性约束以及提升家庭社会网络水平是数字经济提升居民服务消费支出的机制渠道;第三,异质性分析发现,对于处在高数字创新要素和高基础设施的地区,以及低金融素养和教育程度较低的家庭来说,数字经济促进家庭服务消费的作用更为显著。

本文的政策含义体现为:第一,需要建立推动数字经济发展长效机制,培育服务消费新产业、新业态和新模式,优化服务消费市场供给结构,提供多样化和个性化的服务产品,为促进居民服务消费提供有力支撑。第二,充分发挥数字经济在缓解收入与消费不确定性冲击、缓解流动性约束以及扩大社会网络方面的作用。首先,需要有序引导新型就业创业平台发展,发展壮大数字职业群体人才队伍,增强居民数字工作竞争力;其次,加快数字经济赋能金融业转型升级,为居民家庭提供全方位、多层次的金融保险服务;最后,进一步促进信息通信领域紧密联动,打造智慧贡献的新型数字社交生活,促进居民维护和扩大社会网络,强化社会网络作为非正式保险机制的作用。第三,有序推进有利于居民服务消费的基础设施建设和规模应用,推进数字技术、应用场景和商业模式融合创新,引致居民服务消费需求;同时搭建一批数字学习服务平台,做优做强数字教育培训资源,提高居民的数字使用能力,增强居民的金融与数字素养,实现数字经济发展红利真正惠及于民。