李浩 黃繁華

內(nèi)容提要：服務(wù)消費作為經(jīng)濟平穩(wěn)運行的穩(wěn)定器和壓艙石，能夠為經(jīng)濟增長提供源源不斷的新動力。從數(shù)字化環(huán)境、數(shù)字化投入和數(shù)字化產(chǎn)出三個角度構(gòu)建了數(shù)字經(jīng)濟發(fā)展指數(shù)，運用空間杜賓模型實證檢驗數(shù)字經(jīng)濟對服務(wù)消費的直接影響和空間溢出效應(yīng)。研究表明，數(shù)字經(jīng)濟發(fā)展不僅能夠促進本地居民服務(wù)消費支出增長，而且對鄰近地區(qū)居民服務(wù)消費支出也產(chǎn)生了顯著的正向空間溢出效應(yīng)。數(shù)字經(jīng)濟對城鎮(zhèn)居民服務(wù)消費直接效應(yīng)和空間溢出效應(yīng)的作用強度均小于農(nóng)村居民服務(wù)消費；進一步運用泰爾指數(shù)計算城鄉(xiāng)居民服務(wù)消費差距并進行實證分析，發(fā)現(xiàn)數(shù)字經(jīng)濟確實有助于城鄉(xiāng)居民服務(wù)消費差距縮小。上述研究，為數(shù)字經(jīng)濟賦能服務(wù)消費，從而促進國內(nèi)消費大市場建設(shè)，提供了有價值的理論和現(xiàn)實依據(jù)。

一、 引 言

國際金融危機爆發(fā)以來，世界經(jīng)濟格局發(fā)生了深刻變化，中美貿(mào)易摩擦的不斷升級和新冠肺炎疫情的大流行，加劇了國際環(huán)境的復(fù)雜性，對全球范圍內(nèi)的貿(mào)易和投資活動造成了重大打擊，中國依托出口拉動和投資拉動的增長模式難以為繼，迫切需要轉(zhuǎn)換增長方式，塑造經(jīng)濟增長新動能。近年來，消費對中國經(jīng)濟增長的貢獻不斷增強，2019年最終消費支出對國內(nèi)生產(chǎn)總值的貢獻率高達57.8%，連續(xù)六年超越投資和出口的貢獻率，成為拉動經(jīng)濟增長的主引擎。2020年中央政治局常委會會議指出，要充分發(fā)揮中國超大規(guī)模的市場優(yōu)勢和內(nèi)需潛力，構(gòu)建以國內(nèi)大循環(huán)為主體、國內(nèi)國際“雙循環(huán)”相互促進新發(fā)展格局的新思路，擴大內(nèi)需作為盤活“雙循環(huán)”發(fā)展格局的重要基石，受到高度重視。隨著經(jīng)濟發(fā)展水平的提升和人均可支配收入的增長，居民的消費需求逐步由商品消費向服務(wù)消費轉(zhuǎn)變升級。據(jù)國家統(tǒng)計局公布的數(shù)據(jù)顯示，2019年中國居民人均服務(wù)性消費支出為9886元，占人均消費支出的比重為45.9%，服務(wù)消費成為消費的重要組成部分和消費升級的重要方向，對提振經(jīng)濟具有重要意義。但是與發(fā)達國家相比，中國居民的服務(wù)消費率不高，服務(wù)消費存在很大的上升空間，并且當(dāng)前服務(wù)消費供需矛盾突出，制約了服務(wù)消費的增長步伐，亟待尋找擴大和釋放居民服務(wù)消費的途徑和辦法。

與此同時，當(dāng)今世界正經(jīng)歷百年未有之大變局，新一輪科技革命和產(chǎn)業(yè)變革深入發(fā)展，信息網(wǎng)絡(luò)和信息技術(shù)迅速滲透至生產(chǎn)生活的方方面面，催生了經(jīng)濟社會發(fā)展對數(shù)字經(jīng)濟的巨大需求。2016年G20 杭州峰會中國率先發(fā)布了《G20 數(shù)字經(jīng)濟發(fā)展與合作倡議》鼓勵國際合作發(fā)展數(shù)字經(jīng)濟；2017年以來，數(shù)字經(jīng)濟連續(xù)四年寫入中國政府工作報告，各級政府不斷深化數(shù)字經(jīng)濟建設(shè)，推進數(shù)字化轉(zhuǎn)型。2020年新冠肺炎疫情爆發(fā)，人員流動停滯，旅游、餐飲和影院等服務(wù)消費行業(yè)受到重大沖擊，但是現(xiàn)代信息網(wǎng)絡(luò)和信息技術(shù)所帶來的傳輸、聯(lián)接和計算等綜合能力的飛躍，突破了買家與賣家之間的地理距離限制，特別是“面對面”提供、即時發(fā)生等要求的限制，為服務(wù)消費創(chuàng)造了更為廣闊的網(wǎng)絡(luò)效應(yīng)和平臺效應(yīng)，加速了服務(wù)消費的信息化和數(shù)字化進程，帶動了醫(yī)療健康、教育和辦公等傳統(tǒng)服務(wù)消費線上數(shù)字化轉(zhuǎn)型，同時為電子商務(wù)、云直播、短視頻平臺、互聯(lián)網(wǎng)金融和電子競技等新興服務(wù)消費創(chuàng)造了新的發(fā)展機遇，居民的服務(wù)消費需求得到滿足和激發(fā)。

數(shù)字經(jīng)濟對服務(wù)消費的現(xiàn)實帶動作用，讓我們看到了解決服務(wù)消費供需矛盾、盤活國內(nèi)大循環(huán)的一條重要途徑。但是到目前為止，尚未有學(xué)者從數(shù)字經(jīng)濟視角出發(fā)，探究其對服務(wù)消費的作用機理和影響程度，另外，以現(xiàn)代信息網(wǎng)絡(luò)和信息技術(shù)為載體的數(shù)字經(jīng)濟本身即為公共基礎(chǔ)設(shè)施，具有公共性和強外部性，其網(wǎng)絡(luò)效應(yīng)、平臺效應(yīng)和規(guī)模效應(yīng)對服務(wù)消費影響的空間溢出效應(yīng)同樣被忽視，這為本文的研究提供了難得的機會?；诖?，本文以數(shù)字經(jīng)濟對服務(wù)消費的影響機制和程度為焦點，構(gòu)建空間杜賓模型分析中國各省(市、自治區(qū))數(shù)字經(jīng)濟發(fā)展對服務(wù)消費的影響程度和方式，進一步對數(shù)字經(jīng)濟的“直接效應(yīng)”和“間接效應(yīng)”進行測度，以期為國家制定數(shù)字經(jīng)濟發(fā)展的相關(guān)政策、推動內(nèi)需擴張和消費升級，進而實現(xiàn)國內(nèi)國際雙循環(huán)相互促進的新發(fā)展格局提供新思路和實踐啟示。

二、 文獻綜述

隨著全球經(jīng)濟服務(wù)化趨勢的日漸深化和居民消費結(jié)構(gòu)的不斷升級，學(xué)者逐漸將視角轉(zhuǎn)移延伸至服務(wù)消費，現(xiàn)有與服務(wù)消費相關(guān)的文獻主要集中于服務(wù)消費的測度及其影響因素分析兩方面。對服務(wù)消費概念的準(zhǔn)確界定和測度是開展深入研究的基礎(chǔ)和前提，程大中(2009)在分析服務(wù)性消費時，將醫(yī)療保健、交通和通信、教育文化娛樂和其他服務(wù)這四大類消費支出定義為服務(wù)性消費支出，計算后發(fā)現(xiàn)1990-2006年中國城鄉(xiāng)居民的人均服務(wù)性消費支出趨于上升。夏杰長和張穎熙(2012)認(rèn)為服務(wù)消費是居民全部消費支出中各種非實物性的服務(wù)費用總和，以醫(yī)療保健、交通通信、文化娛樂和教育支出的總和作為服務(wù)消費支出，分析了1992-2009年中國城鄉(xiāng)居民服務(wù)消費變化情況，認(rèn)為中國逐漸向服務(wù)消費轉(zhuǎn)型升級。江靜(2014)則將消費性服務(wù)支出定義為食品加工服務(wù)費、衣著加工服務(wù)費、居住服務(wù)、家庭服務(wù)、醫(yī)療保健、交通通信、文化娛樂與教育服務(wù)、其他服務(wù)費八類。劉濤和袁祥飛(2019)以服務(wù)消費占每項人均現(xiàn)金消費支出的比重作為調(diào)整系數(shù)，估算了人均消費支出中居住、生活用品及服務(wù)、醫(yī)療保健、其他用品及服務(wù)、食品煙酒的服務(wù)消費。

基于服務(wù)消費的界定和測度，學(xué)者對服務(wù)消費的影響因素展開了較為豐富的論證。宏觀上，張穎熙和夏杰長(2011)指出工資水平和城市化是拉動服務(wù)消費的重要因素。沈家文和劉中偉(2013)從經(jīng)濟結(jié)構(gòu)、居民收入、產(chǎn)品價格、服務(wù)供給和消費政策五個方面對影響中國居民服務(wù)消費的因素進行了詳細分析。江靜(2014)還分析了服務(wù)價格指數(shù)、收入差距和服務(wù)產(chǎn)業(yè)發(fā)展對居民消費性服務(wù)支出水平的影響，指出服務(wù)價格指數(shù)和服務(wù)產(chǎn)業(yè)發(fā)展與居民的消費性服務(wù)支出水平呈正相關(guān)，收入差距的增加與消費性服務(wù)支出的整體水平呈負相關(guān)。曾世宏等(2019)實證檢驗了房地產(chǎn)價格對服務(wù)消費的影響，發(fā)現(xiàn)高房地產(chǎn)價格對服務(wù)消費產(chǎn)生了“倒U型”的非線性影響。微觀上，Cohen(1998)采用Tobit和OLS模型對美國1993年消費者支出調(diào)查數(shù)據(jù)進行實證分析，估計結(jié)果顯示家庭所擁有的金融資產(chǎn)對在外飲食及家政服務(wù)消費均有顯著影響。楊碧云等(2014)采用城鎮(zhèn)住戶調(diào)查數(shù)據(jù)對中國六個省份與直轄市家庭總服務(wù)性消費與各分項服務(wù)性消費的決定因素進行了實證分析，發(fā)現(xiàn)家庭收入、家庭生命周期階段、家庭人口性別結(jié)構(gòu)及家庭其他特征變量和城鎮(zhèn)人口規(guī)模等因素對中國居民家庭總服務(wù)性消費需求和分項服務(wù)性消費需求有顯著影響。田玲和劉章艷(2017)基于2010年中國綜合社會調(diào)查數(shù)據(jù)的實證分析發(fā)現(xiàn)基本養(yǎng)老保險顯著增加了居民在交通通訊和文化休閑娛樂等當(dāng)期服務(wù)消費項目的壓力感知。

上述成果為服務(wù)消費的進一步研究奠定了堅實的基礎(chǔ)，20世紀(jì)以來中國互聯(lián)網(wǎng)和信息技術(shù)的大規(guī)模投資建設(shè)，夯實了數(shù)字經(jīng)濟發(fā)展的基礎(chǔ)，對消費發(fā)揮了巨大的帶動作用，吸引了學(xué)者的研究目光。江小涓(2018)指出網(wǎng)絡(luò)的應(yīng)用提供了可復(fù)制、低成本的多種找“樂”模式，普通消費者可以用極低成本獲得大量的“樂”，文化和體育消費規(guī)模得以極大拓展。程名望和張家平(2019)研究互聯(lián)網(wǎng)發(fā)展對城鄉(xiāng)居民收入差距的影響，指出互聯(lián)網(wǎng)普及顯著降低了城鄉(xiāng)居民消費差距，并將作用機理歸結(jié)為“收入效應(yīng)”和“消費凈效應(yīng)”。祝仲坤和冷晨昕(2017)基于2015年度中國社會狀況綜合調(diào)查數(shù)據(jù)(CSS2015)的研究表明，掌握互聯(lián)網(wǎng)技能會顯著提高農(nóng)村居民的消費水平。張永麗和徐臘梅(2019)認(rèn)為互聯(lián)網(wǎng)有助于降低西部貧困地區(qū)農(nóng)戶的交易成本，拓寬消費渠道，優(yōu)化市場環(huán)境，并實證了互聯(lián)網(wǎng)使用能夠提升農(nóng)戶的家庭消費水平，特別是教育支出。

盡管學(xué)者對于服務(wù)消費的影響因素和數(shù)字經(jīng)濟對消費的影響進行了詳細的研究，但是仍存在一些不足之處。第一，不論是現(xiàn)代信息網(wǎng)絡(luò)還是信息技術(shù)發(fā)展對消費影響的研究均集中于消費總體規(guī)模，較少關(guān)注服務(wù)消費領(lǐng)域，同時缺少對空間溢出效應(yīng)的關(guān)注和分析。第二，服務(wù)消費的影響因素研究以文字和定量分析為主，實證研究相對較少。第三，服務(wù)消費的測度以全體居民為主，未能及時關(guān)注城鄉(xiāng)居民服務(wù)消費差距的演變情況。鑒于此，本文著力在以下幾個方面進行拓展：研究視角方面，運用熵值法測度各省(市、自治區(qū))數(shù)字經(jīng)濟的發(fā)展進程，聚焦于服務(wù)消費領(lǐng)域，采用空間杜賓模型實證分析數(shù)字經(jīng)濟對服務(wù)消費的影響及空間溢出效應(yīng)。研究對象方面，在全體居民的基礎(chǔ)上細化至城鎮(zhèn)居民和農(nóng)村居民，同時計算城鄉(xiāng)服務(wù)消費差距的泰爾指數(shù)，探究數(shù)字經(jīng)濟是否有助于縮小城鄉(xiāng)居民服務(wù)消費差距。

三、 理論分析

自2015年中國提出 “國家大數(shù)據(jù)戰(zhàn)略”以來，數(shù)字經(jīng)濟發(fā)展不斷深化落地，“互聯(lián)網(wǎng)+”在各大產(chǎn)業(yè)迅速滲透，網(wǎng)絡(luò)化和智能化管理平臺逐漸應(yīng)用到智慧城市，數(shù)字經(jīng)濟正成為激發(fā)短期經(jīng)濟活力和長期經(jīng)濟潛力的重要利器，在供給端和交易環(huán)節(jié)同時發(fā)力，帶動服務(wù)消費增長。

傳統(tǒng)經(jīng)濟理論認(rèn)為，服務(wù)業(yè)以人力資本為主要供給要素，不使用提高效率的機器設(shè)備，缺乏規(guī)模經(jīng)濟，因此勞動生產(chǎn)率長期保持在一個不變水平(讓·克洛德·德勞內(nèi)和讓·蓋雷，2011)。數(shù)字經(jīng)濟時代，各類產(chǎn)業(yè)加速進化和迭代，信息技術(shù)的出現(xiàn)為服務(wù)業(yè)生產(chǎn)效率提速創(chuàng)造了新契機，網(wǎng)絡(luò)基礎(chǔ)設(shè)施大規(guī)模投資建設(shè)顯著降低了傳統(tǒng)企業(yè)和中小企業(yè)的數(shù)字化成本，加速了數(shù)字技術(shù)在服務(wù)業(yè)的應(yīng)用，強化了信息處理和分享能力，推動了技術(shù)進步(郭家堂和駱品亮，2016)，服務(wù)業(yè)企業(yè)的生產(chǎn)效率得以提升，增強了服務(wù)業(yè)的供給規(guī)模和供給速度，有助于緩解服務(wù)需求的供需矛盾?，F(xiàn)代信息網(wǎng)絡(luò)普及率的不斷提升和傳輸速度的加速優(yōu)化，使全國范圍內(nèi)的“物聯(lián)”和“智聯(lián)”得以實現(xiàn)。這一方面，克服了服務(wù)生產(chǎn)和消費同時性的要求，降低了服務(wù)企業(yè)的邊際生產(chǎn)成本(江小涓，2017)，為企業(yè)的規(guī)模經(jīng)營提供了可能，促進了服務(wù)消費的多元化供給；另一方面，促進了數(shù)字化和智能化與產(chǎn)業(yè)的融合發(fā)展，賦予傳統(tǒng)產(chǎn)業(yè)新的活力，例如網(wǎng)絡(luò)音樂、網(wǎng)絡(luò)游戲、網(wǎng)絡(luò)直播，同時激發(fā)了更多的服務(wù)業(yè)新興業(yè)態(tài)，例如，共享經(jīng)濟、平臺經(jīng)濟、產(chǎn)業(yè)鏈金融等，推動傳統(tǒng)消費由同質(zhì)化、單一化向差異化和多元化轉(zhuǎn)型升級，并為居民的稀有需求創(chuàng)造了新的供給途徑，實現(xiàn)了消費需求的長尾效應(yīng)(曾世宏和劉迎娣，2020)。

從交易環(huán)節(jié)來看，過高的交易成本對居民服務(wù)需求具有一定的抑制性。數(shù)字經(jīng)濟的平臺效應(yīng)培植了居民云消費的沃土，同時催生了各類線上服務(wù)消費平臺，創(chuàng)新了服務(wù)供給機制(Wong等, 2015)，擴展了服務(wù)消費的覆蓋范圍，提供了服務(wù)消費的交流機會，豐富了消費者特別是農(nóng)村居民對于服務(wù)消費的了解認(rèn)知和購買渠道，增加了居民的選擇空間，提高了交易信息的對稱性并增加了落后地區(qū)居民的服務(wù)消費機會，降低了落后地區(qū)居民參與服務(wù)消費的溝通成本和交易成本，加之大數(shù)據(jù)中心的建設(shè)和人工智能在服務(wù)消費的傳播、存儲、運輸和搜索等環(huán)節(jié)的應(yīng)用，服務(wù)消費的供需匹配效率大幅提升，供給方的服務(wù)成本和消費者的信息搜尋成本及獲得服務(wù)的在途成本均顯著下降，服務(wù)消費市場的交易效率顯著提高，消費環(huán)境日益完善，刺激居民服務(wù)消費的購買意愿，帶動服務(wù)消費市場規(guī)模的擴張和市場潛力的釋放。基于以上分析，本文提出研究假設(shè)：

假設(shè)1：數(shù)字經(jīng)濟對居民服務(wù)消費存在顯著的直接帶動效應(yīng)。

張光南等(2014)指出基礎(chǔ)設(shè)施總效應(yīng)包括“本地基礎(chǔ)設(shè)施”和“基礎(chǔ)設(shè)施空間溢出”兩方面，但是現(xiàn)有文獻普遍忽略后者，導(dǎo)致前者的效應(yīng)被高估。為推動數(shù)字經(jīng)濟建設(shè)，各級政府加大對信息化、網(wǎng)絡(luò)化和智能化等數(shù)字化基礎(chǔ)設(shè)施建設(shè)速度和地理覆蓋范圍，其高密度布局顯著縮短了區(qū)域的時空距離，產(chǎn)生了邊界突破效應(yīng)，各類交互平臺不斷興起，知識、信息和資本等要素的跨區(qū)流動加快，越來越多的居民加入線上消費行列，企業(yè)也積極拓展電子商務(wù)和互聯(lián)網(wǎng)金融活動，盤活了國內(nèi)服務(wù)消費市場，形成了更強的空間外溢性。因此，數(shù)字經(jīng)濟的建設(shè)和發(fā)展不僅能夠帶動本地居民服務(wù)消費的增長，同時提升了周邊地區(qū)居民對于服務(wù)消費的可得性，因此對其他地區(qū)居民服務(wù)消費也將產(chǎn)生顯著的刺激和拉動，即發(fā)揮正向空間溢出效應(yīng)?；谏鲜龇治?，本文進一步提出假設(shè)：

假設(shè)2：數(shù)字經(jīng)濟對居民服務(wù)消費產(chǎn)生了正向空間溢出效應(yīng)。

四、 數(shù)據(jù)描述與解讀

1. 模型設(shè)定

基于理論分析，本文引入了各省(市、自治區(qū))的空間關(guān)系，構(gòu)建如下空間杜賓模型(以下簡稱SDM模型)，探究數(shù)字經(jīng)濟對居民服務(wù)消費的直接影響和空間溢出效應(yīng)：

(1)

其中，i和t分別表示地區(qū)和時間；被解釋變量lnfwc表示各地區(qū)的居民服務(wù)消費情況；ρ為被解釋變量的空間滯后項系數(shù)；W表示空間權(quán)重矩陣；lnsz為核心解釋變量數(shù)字經(jīng)濟發(fā)展水平；β為解釋變量的空間滯后項系數(shù)；X為一系列控制變量；γ為控制變量的空間滯后項系數(shù)；α和v分別表示個體固定效應(yīng)和時間固定效應(yīng)；ε為隨機擾動項。Wij采用地理距離空間權(quán)重矩陣，若i=j，Wij=0；若i≠j，Wij=1/dij，dij為i和j的地理距離。

Pace和LeSage(2009)指出，僅根據(jù)空間滯后項的估計結(jié)果判斷空間溢出效應(yīng)是否存在可能導(dǎo)致錯誤的結(jié)論，因為空間計量模型中一個特定單位的特定解釋變量的變化不僅會改變這個單位自身的被解釋變量，而且會改變其他單位的被解釋變量。根據(jù)Elhorst(2014)的做法，本文將空間杜賓模型重新設(shè)定為如下形式：

lnfwcit=(1-ρW)-1(βlnszit+θWlnszit+γXit)+(1-ρW)-1(αi+υt+εit)

(2)

模型(2)中，時期t的核心解釋變量lnsz，所對應(yīng)的被解釋變量lnfwc的期望偏導(dǎo)數(shù)矩陣為：

(3)

其中，偏導(dǎo)數(shù)矩陣中對角線元素的平均值為平均直接效應(yīng)，偏導(dǎo)數(shù)矩陣中所有非對角線上元素的平均值為平均間接效應(yīng)。

2. 變量選擇

(1) 被解釋變量。本文采用居民人均服務(wù)消費支出(lnfwc)表示中國居民服務(wù)消費情況，根據(jù)程大中(2009)、夏杰長和張穎熙(2012)等對服務(wù)消費的界定，本文將居民對于交通通信、教育文化娛樂、醫(yī)療保健和家庭服務(wù)四類消費支出定義為服務(wù)消費，以2001年為基期，根據(jù)居民消費價格指數(shù)(CPI)對四類人均消費支出進行平減，衡量人均實際服務(wù)消費支出情況。由于《中國統(tǒng)計年鑒》僅公布了2014年以前各省(市、自治區(qū))居民消費分項支出，2015年以后的全體居民消費分項數(shù)據(jù)難以直接獲得；因此本文采用南永清等(2020)的做法，運用城鎮(zhèn)居民人均消費分項支出與城鎮(zhèn)居民總?cè)丝诔朔e加上農(nóng)村居民人均消費分項支出與農(nóng)村居民總?cè)丝诔朔e，除以總?cè)丝讷@得全體居民各類消費分項支出，進而測算居民人均服務(wù)消費支出。

(2) 核心解釋變量?！吨袊鴶?shù)字經(jīng)濟發(fā)展白皮書(2020年)》(1)中國信息通信研究院：《中國數(shù)字經(jīng)濟發(fā)展白皮書(2020年)》，第四次數(shù)字中國建設(shè)峰會2020年版。指出，數(shù)字經(jīng)濟是以數(shù)字化的知識和信息作為關(guān)鍵生產(chǎn)要素，以數(shù)字技術(shù)為核心驅(qū)動力，以現(xiàn)代信息網(wǎng)絡(luò)為重要載體，通過數(shù)字技術(shù)與實體經(jīng)濟深度融合，不斷提高數(shù)字化、網(wǎng)絡(luò)化、智能化水平，加速重構(gòu)經(jīng)濟發(fā)展與治理模式的新型經(jīng)濟形態(tài)?；跀?shù)字經(jīng)濟的內(nèi)涵和數(shù)據(jù)的可獲得性，同時參考國際電信聯(lián)盟發(fā)布的信息化發(fā)展指數(shù)(IDI)(2)ICT發(fā)展指數(shù)由ICT接入指數(shù)、ICT應(yīng)用指數(shù)和ICT技能指數(shù)三個層面，11個指標(biāo)構(gòu)成。、世界經(jīng)濟論壇發(fā)布的網(wǎng)絡(luò)就緒指數(shù)(NRI)(3)網(wǎng)絡(luò)就緒度指數(shù)由環(huán)境指數(shù)(市場環(huán)境、政治環(huán)境和基礎(chǔ)設(shè)施)、就緒指數(shù)(個人、商務(wù)和政務(wù))和使用指數(shù)(個人、商務(wù)和政務(wù))三個層面，68個變量構(gòu)成。和黃群慧等(2019)的研究，本文從數(shù)字化環(huán)境、數(shù)字化投入和數(shù)字化產(chǎn)出三個維度構(gòu)建了數(shù)字經(jīng)濟發(fā)展指數(shù)(lnsz)的評價指標(biāo)體系。其中，環(huán)境層面的三個指標(biāo)旨在衡量數(shù)字化生產(chǎn)要素的培育環(huán)境，投入的四個指標(biāo)旨在衡量數(shù)字技術(shù)和現(xiàn)代信息網(wǎng)絡(luò)的建設(shè)情況，產(chǎn)出的四個指標(biāo)則重點反映數(shù)字化在生產(chǎn)生活中的應(yīng)用程度，具體的指標(biāo)分類和說明如表1所示。計算過程中，考慮到各指標(biāo)的屬性、量綱和數(shù)量級不同，易造成結(jié)果偏誤，本文首先采用離差標(biāo)準(zhǔn)化法對數(shù)據(jù)進行去量綱處理。其次運用熵值法計算各指標(biāo)的權(quán)重，在此基礎(chǔ)上運用綜合得分計算公式合成最終的數(shù)字經(jīng)濟發(fā)展指數(shù)，該數(shù)值介于0-1之間，數(shù)值越大表明地區(qū)的數(shù)字經(jīng)濟的發(fā)展程度越高。

表1 數(shù)字經(jīng)濟發(fā)展指數(shù)的構(gòu)建

(3) 控制變量。根據(jù)現(xiàn)有文獻，本文從居民收入水平、服務(wù)業(yè)發(fā)展?fàn)顩r、保險參與率和人口結(jié)構(gòu)變遷四個方面對地區(qū)特征加以控制。收入是消費的基礎(chǔ)和前提，本文采用城鄉(xiāng)居民實際人均可支配收入表示居民收入水平(lnincome)，同樣以2001年為基期運用居民消費價格指數(shù)平減獲得，居民的實際收入水平越高，對服務(wù)消費的購買力越強。服務(wù)業(yè)發(fā)展能夠增強有效供給，增強對需求變化的適應(yīng)性和靈活性，滿足并刺激服務(wù)消費需求，沈家文和劉中偉(2013)也指出服務(wù)業(yè)發(fā)展階段與服務(wù)消費密切相關(guān)；本文用第三產(chǎn)業(yè)增加值與第二產(chǎn)業(yè)增加值的比重表示服務(wù)業(yè)發(fā)展水平(str)，數(shù)值越大，表示經(jīng)濟結(jié)構(gòu)的“服務(wù)化”升級越顯著，服務(wù)業(yè)的發(fā)育越好，越有利于刺激服務(wù)消費增長。完善的社會保障體系有助于緩解居民未來不確定性，降低家庭預(yù)防性儲蓄動機，從而影響居民當(dāng)前服務(wù)消費水平，本文采用城鄉(xiāng)居民參與基本養(yǎng)老保險人數(shù)占總?cè)丝诒戎睾饬烤用癖ｋU參與率(insure)。人口結(jié)構(gòu)變遷分別采用少年人口撫養(yǎng)比(fy_y)和老年人口撫養(yǎng)比(fy_o)表示，即0-14歲人口占 15-64歲人口比重、65歲以上人口占15-64歲人口比重表示。少年人口撫養(yǎng)比高時，居民有可能會增加對于教育等方面的開支，但是也有可能激發(fā)居民的儲蓄行為，降低服務(wù)消費，對服務(wù)消費的總體影響不確定；生命周期假說認(rèn)為退休人口僅為消費者，因此老年人口撫養(yǎng)比重較高時，醫(yī)療等居民服務(wù)消費將增加。

3. 數(shù)據(jù)來源

盡管數(shù)字經(jīng)濟一詞首次出現(xiàn)于2015年，但是早在1989年，中國就陸續(xù)開始數(shù)字化建設(shè)與布局，結(jié)合居民服務(wù)消費數(shù)據(jù)的可獲得性，本文運用2006-2019年中國省(市、自治區(qū))層面的數(shù)據(jù)展開實證研究，剔除數(shù)據(jù)缺失較為嚴(yán)重的西藏地區(qū)，最終選取30個省(市、自治區(qū))為基礎(chǔ)樣本。本文所采用的數(shù)據(jù)來源于《中國統(tǒng)計年鑒》《中國能源統(tǒng)計年鑒》《中國科技統(tǒng)計年鑒》《中國人口和就業(yè)統(tǒng)計年鑒》和各省統(tǒng)計年鑒，對于個別年份的缺失數(shù)據(jù)，采用插值法進行補齊，部分?jǐn)?shù)據(jù)進行了對數(shù)化處理，變量的描述性統(tǒng)計結(jié)果如表2所示。

表2 主要變量的描述性統(tǒng)計

五、 實證結(jié)果與分析

1. 空間自相關(guān)檢驗

使用空間計量方法前，需要對各地區(qū)服務(wù)消費的空間相關(guān)性進行檢驗，本文采用全局Moran’sI指數(shù)進行判斷，具體公式如下：

(4)

表3 2006-2019年服務(wù)消費的Moran’s I指數(shù)

表3展示了樣本期內(nèi)居民服務(wù)消費的Moran’sI指數(shù)檢驗結(jié)果，Moran’sI指數(shù)均為正，且在1%的統(tǒng)計水平上顯著，這說明中國各地區(qū)居民服務(wù)消費之間存在顯著的空間正相關(guān)關(guān)系。本文進一步繪制了各省(市、自治區(qū))服務(wù)消費的Moran’sI散點圖，具體如圖1和圖2所示。

從圖1和圖2可以看出，各省(市、自治區(qū))服務(wù)消費多分布于第一象限和第三象限。第一象限為高高集聚區(qū)，服務(wù)消費高值地區(qū)其鄰近地區(qū)服務(wù)消費也較高。第三象限為低低集聚區(qū)，服務(wù)消費低值地區(qū)其鄰近地區(qū)服務(wù)消費也較低。第二象限和第四象限分布的散點相對較少，進一步說明服務(wù)消費的空間集聚以正相關(guān)關(guān)系為主。

2. 空間面板模型基準(zhǔn)回歸

在確定使用SDM模型前，本文運用Wald spatial lag檢驗和LR spatial lag檢驗考察SDM模型是否可以簡化為SAR或SEM，估計結(jié)果顯示空間杜賓模型(SDM)的結(jié)果最優(yōu)，不可以簡化為SAR或SEM。因此，本文采用極大似然估計方法(MLE)對SDM模型進行估計，同時對時間效應(yīng)和個體效應(yīng)進行固定，得到表4。由表4第(1)列SDM的估計結(jié)果可知，核心解釋變量lnsz的系數(shù)顯著為正，說明數(shù)字經(jīng)濟能夠促進本地居民服務(wù)消費提升。第(2)列l(wèi)nsz的空間滯后項的系數(shù)也為正，且在5%的顯著性水平上通過檢驗，說明數(shù)字經(jīng)濟具有顯著的空間溢出效應(yīng)?？臻g自回歸系數(shù)ρ在1%的水平上顯著為正，說明服務(wù)消費存在正向空間溢出效應(yīng)，本地區(qū)居民服務(wù)消費提升對周邊地區(qū)居民服務(wù)消費具有顯著的示范和帶動作用，這可能是由居民服務(wù)消費的從眾和攀比心理所引發(fā)的消費趨同現(xiàn)象(蔡海亞等，2020)。

表4 居民服務(wù)消費的空間杜賓模型回歸結(jié)果

在上述點估計結(jié)果的分析之上，本文進一步對空間效應(yīng)進行分解，探討數(shù)字經(jīng)濟對居民服務(wù)消費的直接效應(yīng)和間接效應(yīng)。如表4第(3)列至第(5)列所示，數(shù)字經(jīng)濟對居民服務(wù)消費支出的直接效應(yīng)和間接效應(yīng)(空間溢出效應(yīng))均顯著為正，這一結(jié)果進一步驗證了數(shù)字經(jīng)濟發(fā)展對本地居民服務(wù)消費和臨近地區(qū)居民服務(wù)消費具有明顯的提升作用，本文的假設(shè)1和假設(shè)2得到論證。數(shù)字經(jīng)濟發(fā)展水平的提高能夠促進信息化、數(shù)字化和智能化在本地居民服務(wù)消費各環(huán)節(jié)的普及應(yīng)用，推動線上線下服務(wù)消費融合，促進傳統(tǒng)服務(wù)消費升級和新型服務(wù)消費出現(xiàn)，緩解了供需矛盾并降低了本地居民獲取服務(wù)消費所需的時間成本，實現(xiàn)對本地居民服務(wù)消費的刺激、疊加和倍增效果。同時，數(shù)字經(jīng)濟能夠通過自身的網(wǎng)絡(luò)效應(yīng)和平臺效應(yīng)，克服空間障礙，打破市場分割，為周邊地區(qū)的居民提供更為多元的消費服務(wù)和更為便捷的消費途徑，從而對周邊居民服務(wù)消費產(chǎn)生了正向空間溢出效應(yīng)。

對于其他控制變量，人均可支配收入的直接效應(yīng)和間接效應(yīng)都顯著為正，說明收入水平對居民服務(wù)消費的購買力有顯著的促進作用，能夠提升居民服務(wù)消費支出意愿。服務(wù)業(yè)發(fā)展情況的直接效應(yīng)不顯著，間接效應(yīng)為正，說明本地服務(wù)業(yè)發(fā)展水平的提升對鄰近地區(qū)居民人均服務(wù)消費具有促進作用，即本地服務(wù)業(yè)發(fā)展可以刺激臨近地區(qū)居民的跨區(qū)服務(wù)消費增加。養(yǎng)老保險參與率的直接效應(yīng)和間接效應(yīng)為正，但未通過顯著性檢驗，對服務(wù)消費影響暫不顯著。少年人口撫養(yǎng)比的直接效應(yīng)和間接效應(yīng)均顯著為負，抑制了服務(wù)消費增長，可能是因為撫養(yǎng)兒童需要增加家庭居住、食品等商品消費開支，在一定程度了擠壓了娛樂等服務(wù)消費開支需求，另一方面撫養(yǎng)兒童將刺激居民的風(fēng)險防范意識，增加當(dāng)期儲蓄，從而降低當(dāng)前服務(wù)消費欲望。老年人口撫養(yǎng)比的直接效應(yīng)顯著為正，間接效應(yīng)不顯著，說明老年人口撫養(yǎng)比提升，與居民服務(wù)消費開支增加存在正相關(guān)關(guān)系，這可能是因為老年人具有較強的購買力，對于養(yǎng)老、醫(yī)療和旅游等服務(wù)消費需求旺盛，例如銀發(fā)經(jīng)濟的興起，所以能夠刺激人均服務(wù)消費支出增加。

3. 穩(wěn)健性檢驗

(1) 替換空間矩陣?，F(xiàn)實生活中，空間效應(yīng)的發(fā)生不僅取決于地理距離，還會受到社會經(jīng)濟特征的影響(黃群慧等，2019)。因此，本文進一步引入經(jīng)濟地理距離權(quán)重矩陣(Wecodis)，考察數(shù)字經(jīng)濟發(fā)展對居民服務(wù)消費的空間溢出效應(yīng)。經(jīng)濟地理矩陣構(gòu)建方法如下：

(5)

(2) 替換被解釋變量。四類服務(wù)消費支出中家庭服務(wù)類消費支出既包括生活服務(wù)支出也包括生活用品支出，將其全部納入服務(wù)消費可能導(dǎo)致計算所得居民人均服務(wù)消費支出偏高。因此，本文將該類消費支出刪除，重新測算居民人均服務(wù)消費支出對被解釋變量進行替換，代入模型重新回歸得到表6第(1)列至第(3)列。服務(wù)消費空間滯后項的系數(shù)ρ仍為正，且在1%的顯著性水平上通過檢驗，直接效應(yīng)、間接效應(yīng)和總效應(yīng)的系數(shù)雖然較基準(zhǔn)回歸的系數(shù)略有降低，但是仍在5%的顯著性水平上通過檢驗，說明本文的估計結(jié)果具有良好的穩(wěn)健性。

(3) 三次移動平均。鑒于數(shù)字經(jīng)濟所用指標(biāo)的各年度數(shù)據(jù)可能存在波動，本文將被解釋變量、解釋變量和控制變量中的連續(xù)變量進行三次移動平均處理，對模型重新估計。結(jié)果如表6第(4)列至第(6)列所示，數(shù)字經(jīng)濟直接效應(yīng)、間接效應(yīng)和總效應(yīng)的系數(shù)大小和顯著性水平較基準(zhǔn)回歸均有所增加，控制變量對應(yīng)系數(shù)的方向也未發(fā)生顯著改變。

六、 對城鄉(xiāng)居民服務(wù)消費差距的拓展分析

由前文分析可知，數(shù)字經(jīng)濟能夠帶動全體居民服務(wù)消費支出增長，那么全體居民服務(wù)消費支出的增長主要體現(xiàn)在城鎮(zhèn)居民服務(wù)消費的增長還是農(nóng)村居民服務(wù)消費的增長？數(shù)字經(jīng)濟是否有助于縮小城鄉(xiāng)居民服務(wù)消費差距，帶動城鄉(xiāng)平衡發(fā)展，從而促進國內(nèi)消費大市場建設(shè)？為了更加深入地理解數(shù)字經(jīng)濟的空間溢出效應(yīng)，本文首先分別考察數(shù)字經(jīng)濟對城鎮(zhèn)居民服務(wù)消費支出(lnfwc_city)和農(nóng)村居民服務(wù)消費支出(lnfwc_rural)的影響，得到表7。由表7可知，數(shù)字經(jīng)濟對城鎮(zhèn)居民服務(wù)消費的直接效應(yīng)和間接效應(yīng)分別在5%和10%的水平上通過顯著性檢驗，對農(nóng)村居民服務(wù)消費的直接效應(yīng)和間接效應(yīng)分別在1%和5%的顯著性水平上通過檢驗，農(nóng)村居民服務(wù)消費支出的系數(shù)均大于城鎮(zhèn)居民服務(wù)消費支出。這意味著數(shù)字經(jīng)濟對本地和鄰近地區(qū)城市和農(nóng)村居民服務(wù)消費均產(chǎn)生了促進作用，但是對農(nóng)村居民的影響更為顯著，居民服務(wù)消費支出的增長主要表現(xiàn)在農(nóng)村地區(qū)。

表5 穩(wěn)健性檢驗估計結(jié)果：替換空間矩陣

表6 穩(wěn)健性檢驗估計結(jié)果：替換被解釋變量及三次移動平均

(續(xù)表)

表7 城鎮(zhèn)居民和農(nóng)村居民服務(wù)消費的空間杜賓模型回歸結(jié)果

僅憑城鎮(zhèn)居民和農(nóng)村居民服務(wù)消費的分組回歸結(jié)果系數(shù)的對比，難以直接得出數(shù)字經(jīng)濟能夠縮小城鄉(xiāng)居民服務(wù)消費差距的結(jié)論。因此，本文參考程名望和張家平(2019)的研究，借鑒泰爾指數(shù)對城鄉(xiāng)居民服務(wù)消費差距進行了計算，并將城鄉(xiāng)居民服務(wù)消費差距代入模型(2)，作為新的被解釋變量加以回歸。城鄉(xiāng)居民服務(wù)消費差距的具體計算公式如下：

(6)

其中，fwc_cj表示城鄉(xiāng)居民服務(wù)消費差距，數(shù)值越小，說明城鄉(xiāng)收入差距越??；cit、ci1,t和ci2,t分別表示居民服務(wù)消費總支出、城鎮(zhèn)居民服務(wù)消費總支出和農(nóng)村居民服務(wù)消費總支出；fwc、fwc_city和fwc_rural分別表示居民人均服務(wù)消費支出、城鎮(zhèn)居民人均服務(wù)消費支出和農(nóng)村居民人均服務(wù)消費支出，其他字母的含義同前。估計結(jié)果如表8所示，第(1)列數(shù)字經(jīng)濟的系數(shù)為-0.092，且在10%的水平上通過了顯著性檢驗，第(3)列以及第(4)列數(shù)字經(jīng)濟對城鄉(xiāng)居民服務(wù)消費差距直接效應(yīng)和間接效應(yīng)的系數(shù)也顯著為負。這說明數(shù)字經(jīng)濟不僅有助于縮小本地城鄉(xiāng)居民服務(wù)消費差距，也能夠帶動鄰近地區(qū)城鄉(xiāng)居民服務(wù)消費差距減小。結(jié)合表7的結(jié)果可知，數(shù)字經(jīng)濟激發(fā)了城鎮(zhèn)居民的服務(wù)消費需求，并重點為農(nóng)村居民的服務(wù)消費提供了便利化的渠道，緩解了農(nóng)村居民服務(wù)消費的供需矛盾，釋放了農(nóng)村居民服務(wù)消費活力，從而縮小了城鄉(xiāng)居民服務(wù)消費差距，促進城鄉(xiāng)協(xié)調(diào)發(fā)展。與此同時，數(shù)字經(jīng)濟的邊界突破效應(yīng)，打破了物流、信息流和人流的地域限制，消除了城鄉(xiāng)服務(wù)消費的市場藩籬，“互聯(lián)網(wǎng)+”為鄰近地區(qū)的城鎮(zhèn)和鄉(xiāng)村居民創(chuàng)造了在家中體驗和消費其他地區(qū)服務(wù)的機會，對鄰近城鄉(xiāng)居民的服務(wù)消費支出產(chǎn)生正向空間溢出效應(yīng)，帶動鄰近地區(qū)城鄉(xiāng)居民服務(wù)消費差距縮小。其他變量的直接效應(yīng)和間接效應(yīng)估計結(jié)果與基準(zhǔn)回歸基本一致，且方向和顯著性未發(fā)生明顯改變。

表8 城鄉(xiāng)居民服務(wù)消費差距的空間杜賓模型回歸結(jié)果

七、 結(jié)論和啟示

本文從供給側(cè)和交易環(huán)節(jié)兩個角度分析了數(shù)字經(jīng)濟對服務(wù)消費的作用機制，運用2006-2019年全國30個省市的面板數(shù)據(jù)實證檢驗數(shù)字經(jīng)濟對服務(wù)消費的直接效應(yīng)和間接效應(yīng)。得到以下結(jié)論：第一，數(shù)字經(jīng)濟的發(fā)展不僅能夠帶動本地居民服務(wù)消費支出的快速增長，對鄰近地區(qū)的居民服務(wù)消費也產(chǎn)生了正向空間溢出效應(yīng)，即數(shù)字經(jīng)濟發(fā)展水平提升能夠刺激鄰近地區(qū)居民服務(wù)消費增長。基于經(jīng)濟地理矩陣、替換被解釋變量以及三次移動平均法的穩(wěn)健性檢驗驗證了上述結(jié)論。第二，本文發(fā)現(xiàn)數(shù)字經(jīng)濟對本地和鄰近地區(qū)農(nóng)村居民服務(wù)消費增長的帶動作用強于城鎮(zhèn)居民，對城鄉(xiāng)居民服務(wù)消費差距的進一步分析發(fā)現(xiàn)，數(shù)字經(jīng)濟能夠有效縮小城鄉(xiāng)居民服務(wù)消費差距，并且這種效用對本地城鄉(xiāng)居民和鄰近地區(qū)的城鄉(xiāng)居民同時存在。

根據(jù)上述結(jié)論，本文得出以下啟示：第一，構(gòu)建國內(nèi)統(tǒng)一大市場，激發(fā)居民消費活力，應(yīng)充分利用數(shù)字經(jīng)濟的空間溢出效應(yīng)。鑒于此，政府應(yīng)加快數(shù)字化建設(shè)，尤其加大對農(nóng)村地區(qū)數(shù)字化基礎(chǔ)設(shè)施的建設(shè)和投資力度，提高全國范圍內(nèi)的數(shù)字化覆蓋率，為知識和數(shù)字等要素流動創(chuàng)造更大的場景，利用現(xiàn)代信息網(wǎng)絡(luò)和信息技術(shù)破除服務(wù)消費市場的潛在行政地理壁壘，推動服務(wù)消費市場供需雙方交易暢通；在疫情對線下交易沖擊較大的當(dāng)前，應(yīng)鼓勵線上消費，培育居民線上消費的習(xí)慣，以推動國內(nèi)生產(chǎn)、消費和交易環(huán)節(jié)的循環(huán)發(fā)展，突出中國的市場規(guī)模和內(nèi)需潛力。第二，企業(yè)作為服務(wù)的生產(chǎn)者，應(yīng)抓住產(chǎn)業(yè)數(shù)字化和數(shù)字產(chǎn)業(yè)化的風(fēng)口，從供給側(cè)發(fā)力，積極調(diào)整生產(chǎn)方式向數(shù)字化和智能化推進，加速自身產(chǎn)業(yè)和工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)的融合，以提高企業(yè)運營效率，保證服務(wù)供給，提升服務(wù)質(zhì)量；同時借助大數(shù)據(jù)明確企業(yè)在服務(wù)消費市場的獨特定位，了解居民服務(wù)消費的真實需求和偏好，創(chuàng)新服務(wù)形式、場景和體驗?zāi)Ｊ?，提升服?wù)消費的供給多元化，以更好地滿足居民對于服務(wù)消費的各類需求，緩解社會供需矛盾。