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        數(shù)字經(jīng)濟(jì)對(duì)居民消費(fèi)潛力的影響效應(yīng)研究

        2024-05-04 02:25:18苗慧
        中國(guó)商論 2024年7期
        關(guān)鍵詞:空間溢出效應(yīng)居民消費(fèi)數(shù)字經(jīng)濟(jì)

        摘 要:在全球經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)放緩的形勢(shì)下,為盡快恢復(fù)經(jīng)濟(jì)復(fù)蘇增長(zhǎng)并推動(dòng)國(guó)內(nèi)大循環(huán),加快實(shí)現(xiàn)國(guó)內(nèi)國(guó)際雙循環(huán)發(fā)展就離不開(kāi)對(duì)居民有效消費(fèi)需求的引導(dǎo)及其消費(fèi)潛力的釋放。近年來(lái),以大數(shù)據(jù)、5G、人工智能為依托的經(jīng)濟(jì)數(shù)字化轉(zhuǎn)型已深刻影響社會(huì)的各個(gè)層面,作為拉動(dòng)國(guó)民經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)重要引擎的消費(fèi)領(lǐng)域自然也受到其深刻影響。文章基于2017—2021年全國(guó)主要99個(gè)地級(jí)市的面板數(shù)據(jù),通過(guò)實(shí)證分析探討數(shù)字經(jīng)濟(jì)發(fā)展對(duì)居民消費(fèi)潛力及其各維度的作用效果和溢出效應(yīng)。結(jié)果表明:(1)數(shù)字經(jīng)濟(jì)發(fā)展對(duì)居民消費(fèi)潛力及其消費(fèi)支出維度、消費(fèi)收入維度和消費(fèi)環(huán)境維度均有積極作用;(2)數(shù)字經(jīng)濟(jì)對(duì)促進(jìn)居民消費(fèi)潛力釋放具有正向的空間溢出效應(yīng);(3)相對(duì)居民消費(fèi)潛力中的收入和支出維度,數(shù)字經(jīng)濟(jì)對(duì)居民消費(fèi)環(huán)境維度的正向空間溢出效應(yīng)更加明顯。

        關(guān)鍵詞:數(shù)字經(jīng)濟(jì);居民消費(fèi);消費(fèi)潛力;維度分析;空間溢出效應(yīng);基準(zhǔn)回歸模型

        本文索引:苗慧.<變量 2>[J].中國(guó)商論,2024(07):-048.

        中圖分類號(hào):F063.2 文獻(xiàn)標(biāo)識(shí)碼:A 文章編號(hào):2096-0298(2024)04(a)--04

        1 引言

        現(xiàn)階段,全球經(jīng)濟(jì)衰退,國(guó)際貿(mào)易和投資大幅萎縮,在此大環(huán)境下,加快推動(dòng)形成以國(guó)內(nèi)大循環(huán)為主體、國(guó)內(nèi)國(guó)際雙循環(huán)相互促進(jìn)的新發(fā)展格局成為我國(guó)重要的戰(zhàn)略支點(diǎn)。消費(fèi)作為新常態(tài)下拉動(dòng)經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)的第一源動(dòng)力,亦是構(gòu)建以國(guó)內(nèi)大循環(huán)為主體的重要一環(huán)?;诖?,本文結(jié)合中國(guó)的數(shù)字經(jīng)濟(jì)發(fā)展指數(shù),采用2017—2021年地級(jí)市的面板數(shù)據(jù),分析數(shù)字經(jīng)濟(jì)對(duì)居民消費(fèi)潛力在本地和相鄰地區(qū)上的雙重影響,進(jìn)一步填補(bǔ)相關(guān)的消費(fèi)理論研究,為數(shù)字經(jīng)濟(jì)激發(fā)居民消費(fèi)潛力的釋放提供新思路。

        2 研究設(shè)計(jì)

        2.1 模型構(gòu)建

        2.1.1 基準(zhǔn)回歸模型

        為實(shí)證研究數(shù)字經(jīng)濟(jì)對(duì)居民消費(fèi)潛力及其各發(fā)展維度的影響效果,本文設(shè)定了如下的計(jì)量回歸模型:

        在式(1)至式(4)中,sp代表該地區(qū)總的居)民消費(fèi)潛力,sr代表該地區(qū)居民消費(fèi)收入維度,sc代表該地區(qū)居民消費(fèi)支出維度,se代表該地區(qū)居民消費(fèi)環(huán)境維度,Xit為i地區(qū)t時(shí)期的一系列影響變量,和分別為地區(qū)和時(shí)間固定效應(yīng),為隨機(jī)擾動(dòng)項(xiàng)。

        2.1.2 空間杜賓模型

        為進(jìn)一步探討數(shù)字經(jīng)濟(jì)對(duì)居民消費(fèi)潛力是否存在空間溢出影響,以及是何種作用效果,本文構(gòu)建如下空間計(jì)量模型:

        式(5)中,ρ為空間滯后系數(shù),W·dig表示數(shù)字經(jīng)濟(jì)的空間滯后變量,W代表空間地理距離矩陣,是通過(guò)城市經(jīng)緯度計(jì)算的城市i和城市j間的距離(dij)所構(gòu)建的,具體公式如下:

        2.2 變量選取

        2.2.1 被解釋變量

        居民消費(fèi)潛力。借鑒魏貝(2023)的研究,定義為:一定時(shí)期內(nèi)居民主觀上的消費(fèi)意愿同客觀上的消費(fèi)結(jié)果之間的綜合反映內(nèi)容。從消費(fèi)供給與消費(fèi)需求以及居民所處的客觀消費(fèi)環(huán)境三方面進(jìn)行分解,從而對(duì)居民消費(fèi)潛力進(jìn)行測(cè)度。

        2.2.2 解釋變量

        數(shù)字經(jīng)濟(jì),采用中國(guó)信通院與數(shù)字經(jīng)濟(jì)研究院共同發(fā)布的中國(guó)數(shù)字經(jīng)濟(jì)指標(biāo),該指標(biāo)從數(shù)據(jù)信息基礎(chǔ)設(shè)施建設(shè)、城市服務(wù)、城市治理以及產(chǎn)業(yè)融合四個(gè)方面的發(fā)展和落地情況來(lái)綜合測(cè)度主要99個(gè)地級(jí)市的數(shù)字經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平。

        2.2.3 控制變量

        (1)房?jī)r(jià)(rg):采用住宅商品房的平均價(jià)格來(lái)表示。(2)社會(huì)保障情況(sh),采用養(yǎng)老社保繳納人數(shù)與總?cè)丝跀?shù)之比來(lái)衡量。(3)城鎮(zhèn)化水平(urb),使用各地的城市人口數(shù)與總?cè)丝跀?shù)來(lái)表示。(4)就業(yè)結(jié)構(gòu)(emu),使用第三產(chǎn)業(yè)從業(yè)人員數(shù)與總體就業(yè)人員數(shù)之比來(lái)代表。(5)人口老齡化(age),使用地區(qū)65歲以上人口與總?cè)丝跀?shù)之比來(lái)代表。

        2.3 數(shù)據(jù)來(lái)源

        本文選取2017—2021年99個(gè)地級(jí)市作為研究對(duì)象,所使用的原始數(shù)據(jù)均來(lái)自《中國(guó)城市統(tǒng)計(jì)年鑒》、中國(guó)經(jīng)濟(jì)信息網(wǎng)、中國(guó)信息通信研究院和數(shù)字經(jīng)濟(jì)研究院,部分缺失數(shù)據(jù)采用插值法填補(bǔ)。

        3 實(shí)證分析

        3.1 基準(zhǔn)回歸

        經(jīng)過(guò)豪斯曼檢驗(yàn)和F檢驗(yàn),固定效應(yīng)模型更適用于此次的基準(zhǔn)回歸分析,經(jīng)過(guò)固定效應(yīng)回歸后得到的結(jié)果如表1所示,數(shù)字經(jīng)濟(jì)對(duì)居民消費(fèi)潛力的影響,回歸系數(shù)為0.4872,且通過(guò)1%的顯著性統(tǒng)計(jì)檢驗(yàn),這表明數(shù)字經(jīng)濟(jì)的發(fā)展能夠顯著促進(jìn)居民消費(fèi)潛力的釋放。原因可能在于,數(shù)字經(jīng)濟(jì)發(fā)展一定程度上在需求側(cè)緩解了信息不對(duì)稱,消費(fèi)者可以從多渠道獲取更加豐富、精確的產(chǎn)品信息,降低交易成本。同時(shí),從供給側(cè)來(lái)看,數(shù)字經(jīng)濟(jì)的進(jìn)一步發(fā)展能夠顯著提高生產(chǎn)效率,降低生產(chǎn)成本,推動(dòng)產(chǎn)品質(zhì)量升級(jí),催生出新的經(jīng)濟(jì)業(yè)態(tài)和生產(chǎn)消費(fèi)模式,從而激發(fā)居民的消費(fèi)潛力。另外,從控制變量的估計(jì)結(jié)果來(lái)看,房?jī)r(jià)上漲和老齡化趨勢(shì)的增強(qiáng)都會(huì)加重居民尤其是中青年勞動(dòng)力的生活負(fù)擔(dān)和家庭負(fù)擔(dān),從而阻礙居民消費(fèi)潛力的釋放,而就業(yè)結(jié)構(gòu)改善則對(duì)居民消費(fèi)潛力的釋放具有正向刺激作用。

        分維度來(lái)看,數(shù)字經(jīng)濟(jì)對(duì)居民消費(fèi)潛力中的消費(fèi)支出維度估計(jì)系數(shù)為0.3379,且在1%的統(tǒng)計(jì)水平上顯著,這說(shuō)明數(shù)字經(jīng)濟(jì)的發(fā)展顯著帶動(dòng)新的經(jīng)濟(jì)服務(wù)業(yè)態(tài)和消費(fèi)模式出現(xiàn),改善居民的消費(fèi)支出結(jié)構(gòu),從整體上激發(fā)居民消費(fèi)潛力的釋放。數(shù)字經(jīng)濟(jì)對(duì)消費(fèi)收入維度回歸的估計(jì)系數(shù)為0.3587,且在1%的統(tǒng)計(jì)水平上顯著,這說(shuō)明數(shù)字經(jīng)濟(jì)的發(fā)展顯著帶動(dòng)了居民消費(fèi)收入結(jié)構(gòu)的改善和規(guī)模的擴(kuò)大。數(shù)字經(jīng)濟(jì)對(duì)消費(fèi)環(huán)境維度的影響系數(shù)為0.0841,且在1%的統(tǒng)計(jì)水平上顯著,這表明數(shù)字經(jīng)濟(jì)的發(fā)展能夠促進(jìn)居民消費(fèi)環(huán)境的優(yōu)化改善。

        3.2 空間效應(yīng)分析

        3.2.1 莫蘭指數(shù)

        由表2可以得出,基于地理距離矩陣的數(shù)字經(jīng)濟(jì)與居民消費(fèi)潛力Morans I值在2017—2021年都顯著大于0,且都通過(guò)5%的顯著性檢驗(yàn),這表明數(shù)字經(jīng)濟(jì)與居民消費(fèi)潛力在空間上趨于正向集聚。

        3.2.2 空間效應(yīng)回歸

        經(jīng)過(guò)一系列檢驗(yàn),最適用于本文的空間計(jì)量模型是個(gè)體和時(shí)間雙固定的空間杜賓模型,具體的回歸結(jié)果如表3所示。數(shù)字經(jīng)濟(jì)對(duì)居民消費(fèi)潛力的直接效應(yīng)和間接效應(yīng)都顯著為正,這表明數(shù)字經(jīng)濟(jì)的發(fā)展不僅對(duì)本地區(qū)居民消費(fèi)潛力的釋放存在促進(jìn)作用,還對(duì)鄰近地區(qū)發(fā)揮著正向溢出效應(yīng)。

        3.3 異質(zhì)性分析

        本文為進(jìn)一步細(xì)化數(shù)字經(jīng)濟(jì)對(duì)居民消費(fèi)潛力的空間效應(yīng)研究,在此將居民消費(fèi)潛力進(jìn)行分維度空間效應(yīng)回歸,結(jié)果如表4所示。由此可以看出,數(shù)字經(jīng)濟(jì)對(duì)居民消費(fèi)潛力收入、支出和環(huán)境維度的直接效應(yīng)和間接效應(yīng)均顯著為正。就空間溢出效應(yīng)來(lái)看,相對(duì)居民消費(fèi)潛力的收入和支出維度,數(shù)字經(jīng)濟(jì)對(duì)居民消費(fèi)環(huán)境維度的正向空間溢出效應(yīng)更加明顯。這可能是城鄉(xiāng)二元經(jīng)濟(jì)結(jié)構(gòu)的桎梏和數(shù)字鴻溝的存在削弱了數(shù)字經(jīng)濟(jì)發(fā)展所帶來(lái)的正向溢出效應(yīng)。

        3.4 穩(wěn)健性檢驗(yàn)

        3.4.1 時(shí)滯效應(yīng)檢驗(yàn)

        數(shù)字經(jīng)濟(jì)的發(fā)展和居民消費(fèi)潛力的提升都需要時(shí)間的沉淀。在此,本文以滯后一期和兩期的數(shù)字經(jīng)濟(jì)發(fā)展作為解釋變量進(jìn)行再回歸,結(jié)果如表5列(1)(2)所示,分別滯后一期和兩期后dig的估計(jì)系數(shù)均在1%的統(tǒng)計(jì)水平上為正,這說(shuō)明數(shù)字經(jīng)濟(jì)對(duì)居民消費(fèi)潛力的促進(jìn)激勵(lì)作用具有穩(wěn)健性。

        3.4.2 工具變量法

        為減輕內(nèi)生性對(duì)文章回歸結(jié)果的影響,本文在借鑒已有研究成果的基礎(chǔ)上,選取互聯(lián)網(wǎng)普及率作為工具變量來(lái)進(jìn)行2SLS檢驗(yàn),結(jié)果如表5列(3)所示,估計(jì)系數(shù)的正負(fù)號(hào)并未發(fā)生改變,且在5%的統(tǒng)計(jì)水平上顯著。

        3.4.3 替換回歸方法

        為了估計(jì)空間杜賓模型結(jié)果的穩(wěn)健性,本文選取空間滯后模型(SAR)進(jìn)行再回歸。檢驗(yàn)結(jié)果如表5所示,基于SAR模型回歸的數(shù)字經(jīng)濟(jì)對(duì)居民消費(fèi)潛力的直接效應(yīng)和間接效應(yīng)都顯著為正。

        3.4.4 替換空間距離矩陣

        為避免單一權(quán)重矩陣回歸可能發(fā)生的偶然性和檢驗(yàn)時(shí)空壓縮改變數(shù)字經(jīng)濟(jì)對(duì)提升居民消費(fèi)潛力的影響,本文在此使用反距離矩陣代替地理距離矩陣進(jìn)行再回歸,結(jié)果如表6所示,數(shù)字經(jīng)濟(jì)的直接效應(yīng)和間接效應(yīng)均顯著為正。

        4 結(jié)語(yǔ)

        當(dāng)前,整個(gè)國(guó)內(nèi)大循環(huán)的建設(shè)發(fā)展都是靠?jī)?nèi)需拉動(dòng),而激勵(lì)消費(fèi)又是擴(kuò)大內(nèi)需的關(guān)鍵?;诖?,本文提出以下幾點(diǎn)建議:(1)加強(qiáng)數(shù)字基礎(chǔ)設(shè)施建設(shè),尤其是要不斷加大鄉(xiāng)村基礎(chǔ)設(shè)施建設(shè)力度,在基建與服務(wù)上為數(shù)字消費(fèi)保駕護(hù)航。(2)充分發(fā)揮數(shù)字經(jīng)濟(jì)的高共享性和高滲透性,打破空間壁壘,促進(jìn)區(qū)域數(shù)字產(chǎn)業(yè)的聯(lián)動(dòng)發(fā)展,積極拓展消費(fèi)市場(chǎng),培育新型消費(fèi)模式,刺激居民的有效需求,發(fā)揮數(shù)字經(jīng)濟(jì)促進(jìn)居民消費(fèi)潛力釋放的正向空間溢出效應(yīng)。(3)挖掘下沉市場(chǎng)的消費(fèi)潛力,正視數(shù)字鴻溝的存在且要盡量消除,并在此基礎(chǔ)上,鼓勵(lì)各類電商平臺(tái)和數(shù)字企業(yè)下鄉(xiāng)建立鄉(xiāng)村零售門店,服務(wù)農(nóng)村消費(fèi)者,提高全民數(shù)字素養(yǎng)和技能。

        參考文獻(xiàn)

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