数字经济发展现状及对城镇居民消费升级的影响

郑雅汶 范乔希

(成都信息工程大学统计学院 四川成都 610225)

近年来，数字技术的广泛应用和数字平台的兴起推动了我国传统产业向数字化转型，促进了新兴产业的崛起，数字经济的快速发展为我国经济提供了新的增长点。二十大报告提出“加快发展数字经济，促进数字经济和实体经济深度融合，打造具有国际竞争力的数字产业集群”。通过数字化技术的应用，生产方式和商业模式发生了深刻变革，加快了经济结构优化和产业升级，我国经济正由传统的资源驱动型向创新驱动型转变。数字经济通过改变传统产业链条、推动新兴产业兴起，重塑各国经济竞争力。数字技术的应用使得传统产业实现了数字化转型，提升了产业链条的效率和附加值。数字经济正以前所未有的速度和影响力推动生产生活方式发生深刻变革，日益成为促进消费扩容提质的重要力量，城镇居民作为数字经济最先受益者，其消费升级是否受到数字经济发展的推动？

国内外众多学者开始构建数字经济发展评价体系并分析其在时间和空间上的特征、效应，积极探讨了数字经济对居民消费升级的影响机制。陈建等人(2022)[1]、笪远瑶等人(2022)[2]、王霞(2022)[3]及张驰和王满仓(2023)[4]参考国家统计局、中信部等发布的有关数字经济测算指标，从不同维度构建了指标体系。但目前单独研究数字经济对城镇居民消费升级的探讨还不多，大多数学者仅从全国居民的视角进行研究；易贰等人(2021)[5]实证研究表明：由于移动支付在发达地区更为普及，前期消费端对城市地区居民的影响较大，因此数字经济支持对城市地区的影响更为明显；王莹(2023)[6]构建了包含数字基础设施、数字化产业和数字普惠金融3个维度的数字经济发展指标体系，研究发现：数字经济发展对城镇居民消费结构升级具有明显的促进作用，而且主要通过促进技术创新的渠道提升产品质量；王云青(2023)[7]研究表明数字经济对中国城镇居民的消费升级具有显著的正向作用，互联化发展影响强度最高，数字交易发展次之，信息交易发展影响强度最弱。

基于此，本文采用2014—2021年我国30个省份的面板数据，借鉴现有数字经济评价指标体系分析我国发展现状，实证考察数字经济对城镇居民消费升级的影响效果。

1 数字经济发展现状分析

1.1 评价指标体系构建

通过对比现有评价数字经济发展水平的研究、数字经济的核心内涵及国家工信部、国家统计局公布的数字产业分类，并根据数据的实用性和综合评价的全面性原则，本文以数字基础设施、核心数字产业、经济产出水平3个一级指标、13个二级指标测度为基础，构建了数字经济发展水平评价指标体系，具体指标解释如下：

数字基础设施是支持数字经济运行的基础设施，包括宽带网络、云计算、数据中心、物联网等，发达的数字基础设施能够提供高速稳定的网络连接和大容量的数据存储能力，为数字经济的发展提供坚实基础。纵观国内外有关数字经济发展水平测度的研究，在构建数字经济发展水平评价指标体系时都把数字基础设施建设放在第一位，本文同样也选取了该指标。核心数字产业是指以数字技术为核心，涵盖信息技术、通信技术、电子商务、软件开发等领域的产业，发达的核心数字产业能够推动数字经济的增长，提供就业机会，并促进其他行业的数字化转型。经济产出水平是指数字经济对整体经济发展的贡献程度，发达的数字经济能够带动整体经济的增长，提高就业率，并推动科技创新和产业升级。

基于构建的数字经济发展水平评价指标体系(见表1)，本文使用熵值法测算我国30个省市2014—2021年的数字经济发展水平。

表1 数字经济发展水平评价指标体系

1.2 数据来源

根据研究目标，本文选择了2014—2021年间中国30个省份(不含港澳台和西藏)的面板数据作为研究样本，所有数据均来自历年《中国统计年鉴》、各地区统计年鉴及各地区统计局官方网站公布的数据。

1.3 数字经济发展现状分析

对各省每年的数字经济指数求和，即可得到各省数字经济总体发展情况；用2021年各省的数字经济指数与2014年作差，即可得到各省数字经济总体发展变化情况。

(1)我国数字经济发展水平整体呈持续增长趋势，逐年向好，稳中有升。结果显示，我国各省份数字经济发展水平2014—2021年整体呈持续增长趋势，发展十分迅速，说明数字经济的发展得到了显著提高，而这得益于国家政策对数字经济发展的大力支持，使得我国数字经济的规模不断扩大。综合得分排名前3名的省市分别是广东省、北京市、江苏省，这些地区数字经济发展水平远远领先于其他地区，属于我国数字经济发达地区。2014—2021年数字经济发展水平最高的是广东省，无论从地理位置还是政策来看，广东都占有很大优势。广东有多个港口，对外出口发展对外贸易有直接的优势，而广东的三个经济特区特别是深圳经济特区发展最好。数字经济综合得分排名后3名的省份是青海省、宁夏回族自治区、海南省，这些地区的经济基础相对较弱，基础设施建设和产业发展相对滞后，教育资源和科技创新方面也相对不足，缺乏高素质的人才支撑和科技创新动力，限制了数字经济的发展潜力。

(2)我国数字经济发展不均衡问题突出，即数字经济发展存在明显的地域差异。值得注意的是，虽然观测期内各省份数字经济发展水平都有不同程度的增长，但增长幅度的地区差异性较大。广东、上海、北京等省份不仅是我国数字经济发展水平高的省份，其在观测期内的增长幅度在我国也处于前列。北京市排名第一，数字经济指数变化高达0.439，相比之下，宁夏、青海等省份数字经济发展水平增长缓慢，数字经济指数变化在0.01上下，表明我国数字经济发展具有明显的极化特征，发达城市的数字经济发展不论是水平规模还是增长幅度都略胜一筹，而欠发达地区相对来说数字经济发展水平不高，增长极慢，在有些年份甚至出现倒退趋势，这可能是由于新冠疫情爆发造成的滞后性影响。

从我国东中西部三大地区来看，2014—2021年各地区数字经济发展水平虽均有增长，但“数字鸿沟”仍然存在。东部地区数字经济综合发展水平平均值比起中西部地区遥遥领先，达到2.069，中部次之(0.796)，西部最低(0.62)，东部地区与中西部地区之间出现断层式差距，中部地区数字经济综合发展水平稍强，但仍有很大的发展空间。同时，部分中西部地区的省份综合水平排名低于发展变化排名，表明这些省份展示出较强的追赶效应(见表2)。

表2 东中西部地区数字经济综合发展水平

表3 双固定效应模型回归结果

2 数字经济对城镇居民消费升级的实证分析

2.1 数字经济促进城镇居民消费升级影响机制分析

数字技术的普及和应用改变了人们的生活方式和消费行为，通过数字技术，消费者可以更方便地获取信息、进行在线购物、享受个性化定制服务等，从而推动消费需求升级。数字经济对城镇居民消费升级的影响机制主要体现在以下几个方面：

第一，多元化的消费选择。数字经济提供了更多样化的消费选择，通过电子商务平台和移动应用程序，城镇居民可以方便地购买国内外各类产品和服务，更容易获取高品质、特色化和个性化的商品，满足个人需求和追求独特消费体验的愿望。

第二，便捷的购物体验。数字经济提供了便捷的购物方式，城镇居民可通过电子商务平台随时随地购物，避免了传统线下购物花费大量时间和精力的问题。同时，移动支付的普及也使得支付更加便捷快速。这种便利性提升了城镇居民的购物体验，促使他们更愿意进行消费升级。

第三，信息共享和社交影响。数字经济推动了信息的快速传播和社交网络的发展。城镇居民可以通过社交媒体、在线评论等渠道获取他人的消费经验和意见。这种信息共享和社交影响使得城镇居民更倾向于选择有口碑、高品质的产品和服务，进一步推动消费升级。

总的来说，数字经济通过多元化的消费选择、个性化定制服务、便捷的购物体验和信息共享与社交影响等影响机制，推动城镇居民的消费升级。城镇居民在数字经济的推动下更加注重产品和服务的质量、个性化和用户体验，从而提升了整体消费水平和消费需求的多样性。

2.2 模型设定

本文构建的基准回归模型如下：

式(1)中：i代表地区，t代表年份，digitit为核心解释变量数字经济发展水平，Consumeit为被解释变量城镇居民消费升级，Xit表示一系列可能会对消费升级产生影响的控制变量；μt+εit为复合扰动项，其中不可观测的随机变量μi是代表个体一致性的截距项，即“个体效应”；εit为随时间和个体而改变的扰动项；λt为时间固定效应。在基准回归模型中，本文主要关心系数β1，其表示数字经济对居民消费升级的影响效果。

2.3 变量选取

被解释变量：城镇居民消费升级(Con)。本文参考王霞(2022)的研究，将城镇居民非食品消费支出比重作为消费升级的指标。非食品消费支出比重是衡量居民消费结构演变的重要指标之一，随着经济发展和收入水平的提高，城镇居民对非食品消费的需求可能会增加，反映了消费升级的趋势。通过观察非食品消费支出比重的变化，可以了解到城镇居民在不同时间段对于非食品消费的关注程度，从而判断消费升级的程度。

核心解释变量：数字经济发展水平(Dig)。本文采用前文根据熵权法计算出的中国30个省份2014—2021年的数字经济发展水平综合得分进行衡量。

控制变量：为了使得模型更加稳健，加入了一系列可能影响消费升级的因素作为模型的控制变量。本文参考张驰等(2023)、陈建等(2022)、笪远瑶等(2022)的研究，选取城镇化水平(Urb)、社会保障水平(Soc)、产业升级(ind)、受教育程度(Edu)、抚养比(Dep)为控制变量。其中，城镇化水平(Urb)用年末城镇人口占总人口的比重来衡量，社会保障水平(Soc)用社会保障与就业支出占一般公共预算支出的比例来测度，产业升级(ind)用第三产业增加值和第二产业增加值之比得到，受教育程度(Edu)用每十万高等教育学校在校生来度量，抚养比(Dep)用0～14岁儿童及65岁以上老人占家庭人口比例来表示。

2.4 数据来源

数字经济的数据来自上述熵值法测出的数字经济发展评价指数，其他变量的面板数据来自历年《中国统计年鉴》、各地区统计年鉴公布的数据。为消除异方差影响，部分数据进行了取对数处理，此外，对所有数据采取了2%和98%的缩尾处理。

2.5 回归结果解释

经过VIF检验，所有变量的VIF值均严格小于5，说明数据并不存在严重的多重共线性。F检验结果表明 F(29， 204)= 73.22， P = 0.0000＜0.05，意味着相对混合回归模型而言，固定效应模型更好。Hausman检验呈现出显著性chi(6)=17.55，p=0.0075＜0.05，表明相对随机效应模型而言，固定效应模型更好。基于上述检验，本文选择使用个体时间双固定效应模型来研究数字经济发展水平对城镇居民消费升级的影响。

由双固定效应模型回归结果可知，逐步添加控制变量进行回归，核心解释变量数字经济发展水平的正负性始终没有发生根本性变化，并且在1%的显著性水平上通过了检验，表明数字经济发展水平对城镇居民消费升级确实是有显著的正向影响。

3 结语

从全国层面看，我国数字经济发展水平整体趋势逐年向好，稳中有升，但不均衡问题突出，即数字经济发展存在明显的地域差异。以北上广为代表的发达城市数字经济发展水平遥遥领先，全国整体呈东部地区高、中西部地区低的分布特征，而且区域差异有扩大趋势。各地区资源禀赋、经济发展水平不同，数字经济发展也面临不同的发展方向。数字经济对城镇居民消费升级具有正向影响。

基于以上结论，本文提出如下建议：

第一，注重数字经济产业发展和经济产出水平。加大对数字经济相关产业的支持力度，激励企业加大研发投入，提升技术创新能力，培育、壮大数字经济领域的优势产业，加强与传统产业的融合，打破行业壁垒，推动数字技术在各个领域的应用和创新，提高经济产出水平。同时，加强知识产权保护和信息安全管理，提升数字经济发展的稳定性。

第二，弥合数字经济发展鸿沟。在东部地区，进一步加大对数字经济产业的扶持力度，鼓励创新创业和高端人才引进，而在中西部地区，注重数字经济的基础设施建设和人才培养，培育和发展适应本地区特色的数字经济产业。促进东西部地区之间的数字经济合作与交流，推动资源共享、技术创新和产业协同发展，鼓励东部地区的企业和人才积极参与中西部地区的数字经济发展，提供技术支持和经验分享，同时，支持中西部地区企业进军东部市场，拓展业务与合作机会。缩小东西部地区发展差距，根据不同地区的短板和潜力设计不同的发展方案，通过政策支持、基础设施建设、人才培养和跨地区合作等手段，加快数字经济在全国范围内的均衡发展，实现经济的可持续增长和社会的共同繁荣。

第三，提高城镇居民对数字技术的认知和使用能力。提升城镇居民的数字素养，建设数字化服务平台，整合线上线下资源，提供一站式消费服务，拓宽其消费选择。鼓励城镇居民积极参与到数字经济产业中，实现消费升级与经济发展的良性循环，为数字经济的发展提供更广阔的市场机遇和潜力。不断优化数字消费环境，顺应数字经济和数字消费发展规律，及时制定完善相关法律法规与政策规定，促进平台经济在规范中创新发展。加快消费信用体系建设，构建以信用为基础的长效监管机制。积极运用大数据、人工智能、云计算、区块链等技术加强数字监管能力建设，完善跨部门综合监管、线上线下一体化监管机制，加大对网络交易中各种违法违规行为的打击力度，全力营造安全放心的消费环境。