劉明星

一、引言

進入21世紀以來，以互聯(lián)網(wǎng)為代表的新一代信息技術(shù)推動數(shù)字經(jīng)濟飛速發(fā)展。根據(jù)中國信息通信研究院發(fā)布的《中國數(shù)字經(jīng)濟發(fā)展與就業(yè)白皮書（2021年）》顯示，截止到2020年，我國數(shù)字經(jīng)濟增加值已達39.2萬億，在GDP中占比為38.6%。與2005年相比，數(shù)字經(jīng)濟規(guī)模增長了14.1倍，比重提升了24.4個百分點。區(qū)別于農(nóng)業(yè)經(jīng)濟和工業(yè)經(jīng)濟，數(shù)字經(jīng)濟呈現(xiàn)出兩個明顯的特征：一是出現(xiàn)了如維基百科、微信、微博等免費或低價數(shù)字產(chǎn)品，二是智能手機、電腦等新產(chǎn)品的更新迭代速度加快①。一方面，數(shù)字產(chǎn)品的普及改變了經(jīng)濟和社會生活領(lǐng)域的基本關(guān)系。免費搜索引擎的出現(xiàn)降低了消費者的信息搜索成本、提升并擴大了消費者的信息搜尋能力和范圍，進而改變了消費者由于信息不對稱問題導(dǎo)致的弱勢地位（Goldfarb and Tucker，2019）。另一方面，通過對傳統(tǒng)產(chǎn)品的替代，在線音樂、在線資訊等數(shù)字產(chǎn)品賦予了消費者新的消費體驗和選擇，居民的幸福感得到明顯提升（冷晨昕、祝仲坤，2018）。整體來看，免費或低價數(shù)字產(chǎn)品會對消費者福利產(chǎn)生較大的影響。但是，目前的GDP核算方法都是以產(chǎn)品價格為計量基礎(chǔ)。無論是生產(chǎn)法還是支出法，均無法將免費或低價數(shù)字產(chǎn)品的價值準確計入GDP之中（Aitken，2019；Brynjolfsson and Collis，2019；陳夢根、張鑫，2020；平衛(wèi)英等，2021；許憲春等，2021）。換言之，宏觀經(jīng)濟指標無法真實反映數(shù)字經(jīng)濟發(fā)展狀況，數(shù)字經(jīng)濟面臨“新索洛悖論”（許憲春、張美慧，2020）。

準確評估數(shù)字經(jīng)濟發(fā)展水平是有序開展后續(xù)研究和制定數(shù)字經(jīng)濟發(fā)展政策的前提和基礎(chǔ)。針對GDP測度不充分問題，一些學(xué)者主張通過構(gòu)建GDP-B框架或者EGDP框架，將數(shù)字產(chǎn)品對消費者福利的貢獻納入經(jīng)濟核算之中。其中，Aitken（2019）和Brynjolfsson et al.（2019a）主張構(gòu)建GDP-B框架，通過激勵兼容離散選擇實驗評估免費社交網(wǎng)絡(luò)服務(wù)等數(shù)字產(chǎn)品對福利增長的潛在影響，糾正GDP指標與真實福利水平之間的偏差。Hulten and Nakamura（2020）則提議構(gòu)建EGDP框架，在原有的投入產(chǎn)出脈絡(luò)基礎(chǔ)上，利用“產(chǎn)出節(jié)約”技術(shù)，捕捉新產(chǎn)品和免費產(chǎn)品導(dǎo)致的消費者福利增加?；诖耍疚牧⒆阌跀?shù)字產(chǎn)品的消費者剩余度量問題，為我國數(shù)字經(jīng)濟規(guī)模測度提供了新思路。具體來講，本文的貢獻主要有三點：第一，在概念上，將互聯(lián)網(wǎng)服務(wù)等同于數(shù)字產(chǎn)品。通過考察互聯(lián)網(wǎng)服務(wù)對我國消費者福利整體水平和變化情況的影響，側(cè)面衡量數(shù)字經(jīng)濟發(fā)展的福利效應(yīng)。第二，從時間維度出發(fā)，結(jié)合消費者效用函數(shù)，量化數(shù)字產(chǎn)品價值，完善現(xiàn)有GDP測算體系，準確把握數(shù)字經(jīng)濟發(fā)展狀況。第三，關(guān)注數(shù)字產(chǎn)品時間消費不平等問題，為數(shù)字經(jīng)濟背景下消費不平等問題研究提供新的視角。

二、互聯(lián)網(wǎng)服務(wù)相關(guān)概念及價值核算

（一）互聯(lián)網(wǎng)服務(wù)相關(guān)概念

1.數(shù)字產(chǎn)品與互聯(lián)網(wǎng)服務(wù)

互聯(lián)網(wǎng)服務(wù)指的是由企業(yè)或政府、其他組織通過互聯(lián)網(wǎng)提供的信息傳輸服務(wù)和信息內(nèi)容服務(wù)（平衛(wèi)英等，2021）。根據(jù)我國《國民經(jīng)濟行業(yè)分類（2017）》和《數(shù)字經(jīng)濟及其核心產(chǎn)業(yè)統(tǒng)計分類（2021）》，互聯(lián)網(wǎng)服務(wù)主要包括：互聯(lián)網(wǎng)接入相關(guān)服務(wù)、互聯(lián)網(wǎng)搜索服務(wù)、互聯(lián)網(wǎng)資訊服務(wù)、互聯(lián)網(wǎng)安全服務(wù)、互聯(lián)網(wǎng)數(shù)據(jù)服務(wù)和其他互聯(lián)網(wǎng)相關(guān)服務(wù)。具體來講，互聯(lián)網(wǎng)服務(wù)在形式上主要表現(xiàn)為在線音樂、在線資訊、在線視頻、在線搜索等數(shù)字產(chǎn)品。通常情況下，數(shù)字產(chǎn)品指的是通過數(shù)字技術(shù)進行編碼（轉(zhuǎn)換成二進制格式）的商品或服務(wù)（羅良清等，2021），主要包含工具和實用產(chǎn)品、在線服務(wù)和基于內(nèi)容的數(shù)字產(chǎn)品三大類。其中，信息是數(shù)字產(chǎn)品的核心內(nèi)容?；ヂ?lián)網(wǎng)服務(wù)本質(zhì)上是數(shù)字產(chǎn)品的集合。與非數(shù)字產(chǎn)品相比，這些數(shù)字產(chǎn)品具有明顯的零邊際成本和零復(fù)制成本特征（Goldfarb and Tucker，2019）。因此，數(shù)字產(chǎn)品表現(xiàn)出特有的非競爭性。這意味著一個使用者對數(shù)字產(chǎn)品的消費并不會減少或降低其他人消費該產(chǎn)品的數(shù)量或質(zhì)量。例如，音樂、新聞資訊的分享并不會損害或減少初始音樂和新聞資訊中包含的信息數(shù)量和質(zhì)量。

2.數(shù)字經(jīng)濟與互聯(lián)網(wǎng)服務(wù)

數(shù)字經(jīng)濟與互聯(lián)網(wǎng)服務(wù)的關(guān)系密不可分。根據(jù)2016年《G20數(shù)字經(jīng)濟發(fā)展與合作倡議》，數(shù)字經(jīng)濟是指使用數(shù)字化的知識和信息作為關(guān)鍵生產(chǎn)要素、以現(xiàn)代信息網(wǎng)絡(luò)作為重要載體、以信息通信技術(shù)的有效使用作為效率提升和經(jīng)濟結(jié)構(gòu)優(yōu)化的重要推動力的一系列經(jīng)濟活動。其中，互聯(lián)網(wǎng)服務(wù)是數(shù)字經(jīng)濟發(fā)展的重要組成部分，所有衡量數(shù)字經(jīng)濟發(fā)展的指標都離不開對互聯(lián)網(wǎng)服務(wù)使用情況的考察。例如，世界經(jīng)濟論壇提出的網(wǎng)絡(luò)準備度指數(shù)（NRI）、歐盟發(fā)布的數(shù)字經(jīng)濟與社會指數(shù)（DESI）、平臺企業(yè)聯(lián)合構(gòu)建的中國“互聯(lián)網(wǎng)+”數(shù)字經(jīng)濟指數(shù)等（徐清源等，2018）?；ヂ?lián)網(wǎng)是數(shù)字化基礎(chǔ)設(shè)施不可或缺的部分（陳文、吳贏，2021）。就我國而言，數(shù)字經(jīng)濟在GDP中的貢獻率與互聯(lián)網(wǎng)普及率、居民日常上網(wǎng)時間始終保持整體一致的發(fā)展趨勢。如圖1所示，2005—2020年，我國互聯(lián)網(wǎng)普及率從8.5%逐年上升至64.5%，網(wǎng)民人均每周上網(wǎng)時間從15.9小時波動增加到30.8小時。從互聯(lián)網(wǎng)的使用廣度和使用深度兩方面來看，互聯(lián)網(wǎng)的發(fā)展狀況在一定程度上揭示了數(shù)字經(jīng)濟的發(fā)展概況。

圖1 2005—2020年數(shù)字經(jīng)濟對GDP貢獻率及互聯(lián)網(wǎng)使用情況

我國關(guān)于新經(jīng)濟形態(tài)的研究先后經(jīng)歷了信息經(jīng)濟、互聯(lián)網(wǎng)經(jīng)濟再到數(shù)字經(jīng)濟三個階段（許憲春、張美慧，2020；劉偉等，2021）。它們都只是一個階段性的概念。其中，信息經(jīng)濟指的是圍繞ICT產(chǎn)業(yè)和ICT產(chǎn)品發(fā)展而來的經(jīng)濟形式?；ヂ?lián)網(wǎng)經(jīng)濟強調(diào)以互聯(lián)網(wǎng)為基礎(chǔ)的經(jīng)濟形式。數(shù)字經(jīng)濟則是對互聯(lián)網(wǎng)經(jīng)濟的繼承和創(chuàng)新，重點突出數(shù)字技術(shù)的重要作用。當(dāng)前，我國正處在數(shù)字經(jīng)濟發(fā)展階段。從技術(shù)視角出發(fā)，數(shù)字經(jīng)濟進一步可以劃分為數(shù)字化、網(wǎng)絡(luò)化和智能化三個層次（李長江，2017）。其中，數(shù)字化強調(diào)各種經(jīng)濟活動被模擬成0和1兩個數(shù)字的過程，網(wǎng)絡(luò)化強調(diào)信息借助互聯(lián)網(wǎng)服務(wù)的傳輸過程，智能化強調(diào)信息的處理過程。整體來看，互聯(lián)網(wǎng)服務(wù)處在數(shù)字經(jīng)濟發(fā)展的中間環(huán)節(jié)，為數(shù)字經(jīng)濟發(fā)展提供基礎(chǔ)設(shè)施支撐。互聯(lián)網(wǎng)服務(wù)的發(fā)展體現(xiàn)了數(shù)字經(jīng)濟的發(fā)展。

（二）價值核算研究現(xiàn)狀

目前，學(xué)術(shù)界關(guān)于免費或低價數(shù)字產(chǎn)品的價值核算方式主要有兩種：一種是基于供給側(cè)的生產(chǎn)成本核算，一種是基于需求側(cè)的消費者剩余度量。在供給視角下，Nakamura et al.（2017）結(jié)合數(shù)字產(chǎn)品的盈利模式，認為企業(yè)和消費者之間本質(zhì)上是一種易物交易關(guān)系。企業(yè)通過向消費者提供免費或低價的數(shù)字產(chǎn)品、為第三方發(fā)布線上廣告并收取廣告費用維持自身運營。消費者通過觀看廣告這一生產(chǎn)活動換取數(shù)字產(chǎn)品。基于此，數(shù)字產(chǎn)品價值是消費者觀看廣告的收入，廣告費用是企業(yè)進行數(shù)字產(chǎn)品生產(chǎn)的成本。進一步，平衛(wèi)英等（2021）在易貨交易的框架下對互聯(lián)網(wǎng)免費服務(wù)這一具體數(shù)字產(chǎn)品價值展開了研究，認為互聯(lián)網(wǎng)免費服務(wù)的價值主要是顧客價值，而數(shù)據(jù)是顧客價值的變化形態(tài)。因此，數(shù)字產(chǎn)品價值的核算重點是數(shù)據(jù)資產(chǎn)核算。區(qū)別于上述研究，許憲春等（2021）認為“免費”內(nèi)容產(chǎn)品交易更符合實物轉(zhuǎn)移的特征。企業(yè)在向消費者提供“免費”內(nèi)容產(chǎn)品的同時，并沒有從消費者那里獲得對應(yīng)物作為回報。因此，“免費”內(nèi)容產(chǎn)品的價值是虛擬價值，與第三方支付的廣告費用存在較大關(guān)聯(lián)?？傊a(chǎn)成本核算方法側(cè)重于從數(shù)字產(chǎn)品供給流程中尋求等價關(guān)系。

與供給視角下的數(shù)字產(chǎn)品價值核算方法相比，消費者剩余度量方法顯得更為有效和直接（續(xù)繼、唐琦，2019）。綜合現(xiàn)有的研究來看，關(guān)于數(shù)字產(chǎn)品的消費者剩余度量主要集中在兩個方向。一個方向是基于消費者的陳述性偏好，即采用調(diào)查的方法詢問消費者為獲取和放棄數(shù)字產(chǎn)品的最大支付意愿和最低接受價格，計算消費者剩余。Mosquera et al.（2020）、Brynjolfsson et al.（2019b）和Corrigan et al.（2018）通過激勵相容的方法，分別開展了停止使用Facebook社交軟件一周、兩周、一個月和一年的消費者支付意愿調(diào)查。結(jié)果發(fā)現(xiàn)，消費者的支付意愿與其放棄使用社交媒體的時間長度之間呈現(xiàn)非線性關(guān)系。Corrigan et al.（2018）發(fā)現(xiàn)美國成年人一整年不使用Facebook社交軟件的保留價格在1000—2000美元之間。Sobolewski（2021）通過離散選擇實驗對免費導(dǎo)航應(yīng)用程序的消費者剩余進行了估算，結(jié)果發(fā)現(xiàn)，該數(shù)字產(chǎn)品的價值大小受供應(yīng)商設(shè)置的位置共享條件、用戶對隱私的關(guān)注兩個因素影響，選擇數(shù)據(jù)共享和基于位置服務(wù)產(chǎn)生的消費者剩余相比僅使用衛(wèi)星導(dǎo)航而沒有基于位置功能產(chǎn)生的消費者剩余差1.36倍。值得注意的是，消費者的陳述性偏好往往與其實際選擇行為不一致。這一現(xiàn)象會造成消費者剩余的高估，同樣，消費者最大支付意愿的可操控性，也會影響消費者剩余計算結(jié)果的可信度（Allcott et al.，2020）。

相比而言，基于消費者顯示性偏好測算消費者剩余的方法更為客觀。這一方向主張通過消費者的實際行為數(shù)據(jù)計算消費者剩余。一般情況下，估算免費或低價數(shù)字產(chǎn)品價值涉及的樣本數(shù)量往往較大。Cohen et al.（2016）結(jié)合“峰時”定價算法和五千萬個個體消費數(shù)據(jù)，粗略估算出2015年UberX服務(wù)在美國產(chǎn)生的消費者剩余總額為68億美元。Nevo et al.（2016）使用五萬五千份家庭層面的寬帶購買數(shù)據(jù)，計算得到2015年美國寬帶服務(wù)產(chǎn)生的總消費者盈余達1320億美元?？紤]到數(shù)字產(chǎn)品大多為時間密集型產(chǎn)品，其時間支出通常大于直接貨幣支出。Brynjolfsson and Oh（2012）對比分析了傳統(tǒng)貨幣支出模型和時間貨幣支出模型下的互聯(lián)網(wǎng)服務(wù)價值，發(fā)現(xiàn)前者每年增加的福利收益不足后者的二十分之一。對數(shù)字產(chǎn)品時間成本的忽視，會造成消費者福利的低估?；诖?，Goolsbee and Klenow（2006）、Brynjolfsson and Oh（2012）開拓了時間機會成本法，通過構(gòu)建包含上網(wǎng)時間和上網(wǎng)費用在內(nèi)的效用函數(shù)，對互聯(lián)網(wǎng)服務(wù)的消費者剩余進行了測算。進一步，Pantea and Martens（2016）應(yīng)用該方法從宏觀層面比較了法國、德國、意大利、西班牙和英國的互聯(lián)網(wǎng)服務(wù)價值，明確了網(wǎng)絡(luò)基礎(chǔ)設(shè)施建設(shè)的重要性。由于數(shù)字產(chǎn)品是互聯(lián)網(wǎng)服務(wù)具體形式的表現(xiàn)，互聯(lián)網(wǎng)服務(wù)在消費時間上涵蓋了數(shù)字產(chǎn)品的消費時間。因此，時間機會成本法下測算的互聯(lián)網(wǎng)服務(wù)價值等價于數(shù)字產(chǎn)品價值。這一定程度上節(jié)省了數(shù)字經(jīng)濟測度過程中單獨測算各個數(shù)字產(chǎn)品價值的工作量。

三、理論基礎(chǔ)與模型構(gòu)建

現(xiàn)實生活中，每個消費者不僅面臨著貨幣約束，也面臨著時間約束。任何商品的消費都需要時間，這意味著經(jīng)濟福利測量要同時考慮消費者的時間支出和貨幣支出，尤其是伴隨著在線游戲、在線資訊等眾多耗時數(shù)字產(chǎn)品的出現(xiàn)，時間支出問題變得不容忽視。因此，數(shù)字產(chǎn)品的價值分析中應(yīng)該引入時間成本。Becker（1965）首先將時間概念納入家庭效用水平分析，把家庭看作是生產(chǎn)者和消費者的結(jié)合體，強調(diào)消費者是從時間和商品的聯(lián)合組合中獲得效用。具體來講，家庭將市場上購買的商品和時間作為投入要素，兩者結(jié)合生產(chǎn)出包括聲望和尊嚴、健康、羨慕等即時消費品，從而給消費者帶來效用。

基于Becker（1965）的時間分配理論，本文假設(shè)消費者在貨幣和時間雙重資源約束條件下，通過市場購買品和時間進行“商品”的生產(chǎn)和消費，從而獲取效用。為了簡化分析，本文進一步假設(shè)消費者只購買兩類產(chǎn)品。一類是數(shù)字產(chǎn)品，另外一類則是非數(shù)字產(chǎn)品。參照Goolsbee and Klenow（2006）的做法，本文采用如下CES效用函數(shù)形式①和預(yù)算約束：

上式（1）中θ表示消費者的偏好，σ表示兩種“商品”Yf和Yo之間的替代彈性。Yf是Cf和Lf兩種生產(chǎn)要素相結(jié)合的產(chǎn)物。其中，Cf和Lf分別代表數(shù)字產(chǎn)品的消費量、數(shù)字產(chǎn)品消費時間在非睡眠時間中的占比。同樣，Co和Lo兩種生產(chǎn)要素結(jié)合生產(chǎn)出“商品”Yo。Co和Lo分別代表非數(shù)字產(chǎn)品的消費量和非數(shù)字產(chǎn)品時間要素投入比例。需要指出的是，本文把個人時間分解為工作時間、睡眠時間、數(shù)字產(chǎn)品消費時間、非數(shù)字產(chǎn)品消費時間四個部分。其中，后三者的加總是一般意義上的余暇時間。在“商品”Yf和Yo的生產(chǎn)函數(shù)中，1-αf和1-αo分別代表數(shù)字產(chǎn)品的時間密集強度、非數(shù)字產(chǎn)品的時間密集強度。在式（2）中，Pf和Po分別表示數(shù)字產(chǎn)品和非數(shù)字產(chǎn)品的價格。F表示消費者為獲取數(shù)字產(chǎn)品需提前支付的固定網(wǎng)絡(luò)連接費用。W表示時間的價值，用工資水平表示。

根據(jù)利潤最大化原則和效用最大化原則對式（1）和（2）進行求解，可以得到“商品”Yf和Yo，其具體的表達式如下：

通過進一步分解可以得到數(shù)字產(chǎn)品與非數(shù)字產(chǎn)品的消費量和時間投入量：

衡量商品消費者剩余大小的關(guān)鍵在于確定商品的需求價格彈性。結(jié)合式（3）并利用最佳分配原則可得到如下恒等式：

在等式（4）左側(cè)中，由于數(shù)字產(chǎn)品為時間密集型產(chǎn)品，相應(yīng)的αf=0。另外，考慮到互聯(lián)網(wǎng)的固定訂閱費用在個人收入中的占比非常小，可以近似的假設(shè)F/W≈0。因此，等式（4）左側(cè)可以相應(yīng)的簡化為(1-Lf)Lf。通過對該式兩邊求對數(shù)可以得到：

式（5）可以視為一個關(guān)于居民收入水平W的簡單對數(shù)線性回歸方程，也即本文的基本回歸模型。其中，式子左側(cè)表示非睡眠時間中非數(shù)字產(chǎn)品消費時間與數(shù)字產(chǎn)品消費時間之比，是一種時間分配關(guān)系。在式子右側(cè)，lnA在橫截面數(shù)據(jù)中默認是一個常數(shù)，αo-αf同樣是常數(shù)，最后一項則被看作是誤差項。

需要補充的是，數(shù)字產(chǎn)品中占比較大的依舊是基礎(chǔ)性的免費數(shù)字產(chǎn)品。因此，若將Pf=0納入上述的一般模型進行求解，對應(yīng)的免費數(shù)字產(chǎn)品消費時間可以表示為：

由于Lf是關(guān)于非數(shù)字產(chǎn)品價格和收入的函數(shù)，利用式（6）和已知時間序列數(shù)據(jù)可以對替代彈性進行如下校正：

在確定替代彈性之后，消費者剩余的計算變得相對容易。為了避免對數(shù)需求曲線假設(shè)導(dǎo)致的消費者剩余高估問題，本文直接引入了Goolsbee and Klenow（2006）文章中關(guān)于Hausman（1999）線性需求曲線假設(shè)的消費者剩余計算方法，免費數(shù)字產(chǎn)品的消費者剩余可以表示為：

四、數(shù)據(jù)來源、處理和描述性統(tǒng)計

本文使用的是中國家庭追蹤調(diào)查（China Family Panel Studies，簡稱CFPS）2018年度微觀數(shù)據(jù)，數(shù)據(jù)中的被調(diào)查對象涉及25個省、市、自治區(qū)，樣本具有全國代表性。結(jié)合基本模型（5），本文選取樣本中的“每周業(yè)余上網(wǎng)時間”計算得到被解釋變量“時間分配結(jié)構(gòu)”；選取樣本中消費者“家庭平均收入”作為核心解釋變量。為了保證計算結(jié)果的無偏性，模型中還加入了年齡、婚姻狀態(tài)、健康狀況、受教育程度等個人特征變量。另外，為了消除網(wǎng)絡(luò)成癮問題對模型估計準確性可能存在的影響，本文還對相應(yīng)的數(shù)據(jù)進行了截尾處理，刪除異常值、缺失值，共獲得15131個樣本。表1報告了相關(guān)變量的描述性統(tǒng)計。

表1 變量描述性統(tǒng)計

模型估計目的是為了確定核心解釋變量系數(shù)，進而獲取數(shù)字產(chǎn)品的替代彈性并計算相應(yīng)的消費者剩余。通過基本模型（5）可知，核心解釋變量系數(shù)由替代彈性σ-1和αo-αf的乘積表示。因此，提前確定非數(shù)字產(chǎn)品與數(shù)字產(chǎn)品的貨幣強度之差，即αo-αf的具體數(shù)值，非常關(guān)鍵①其中，非數(shù)字產(chǎn)品的貨幣強度由直接貨幣支出占包含間接時間貨幣支出在內(nèi)總支出的比例表示；數(shù)字產(chǎn)品的貨幣強度由網(wǎng)費支出（直接貨幣支出）占包含間接時間貨幣支出在內(nèi)總支出的比例表示。根據(jù)工信部網(wǎng)站發(fā)布的《2018年通信業(yè)統(tǒng)計公報》②我國2018年度通信業(yè)固定和移動數(shù)據(jù)及互聯(lián)網(wǎng)業(yè)務(wù)收入總額為8056億元。、中國互聯(lián)網(wǎng)信息中心公布的《第43次中國互聯(lián)網(wǎng)絡(luò)發(fā)展狀況統(tǒng)計報告》③2018年我國網(wǎng)民人數(shù)為8.29億，加權(quán)月收入水平為3295.5元。因此，2018年度我國網(wǎng)民月均網(wǎng)費支出金額為81元。該金額的計算參照中國信息通信研究院《中國寬帶資費水平報告》中固定寬帶月戶均支出和移動通信月戶均支出計算方法。和2018年第二次全國時間利用調(diào)查統(tǒng)計數(shù)據(jù)④2018年度時間利用調(diào)查數(shù)據(jù)顯示，居民每天平均互聯(lián)網(wǎng)使用時間為2小時42分鐘、平均睡覺休息時間為9小時19分鐘。可以計算得到αf為0.12。另外，通過《中國住戶調(diào)查年鑒（2019）》中的人均消費支出數(shù)據(jù)可以得到αo為0.65。因此，αo-αf的值為0.53。

中國的互聯(lián)網(wǎng)發(fā)展以2012年為時間節(jié)點，可以劃分為兩個階段，即PC互聯(lián)網(wǎng)階段和移動互聯(lián)網(wǎng)階段（張路娜等，2021）?；诨ヂ?lián)網(wǎng)發(fā)展的階段性特征和數(shù)據(jù)的可獲取性，本文手動整理了2012—2020年網(wǎng)民人均每周上網(wǎng)時間、人均網(wǎng)費支出、以1978年為基期的居民消費價格指數(shù)（CPI）和人均可支配收入水平數(shù)據(jù)，計算得到了互聯(lián)網(wǎng)支出的相關(guān)數(shù)據(jù)，內(nèi)容參見表2。這些數(shù)據(jù)分別來源于歷年公布的《中國互聯(lián)網(wǎng)絡(luò)發(fā)展狀況統(tǒng)計報告》、《中國通信業(yè)統(tǒng)計公報》和國家統(tǒng)計局官網(wǎng)。觀察表2可以發(fā)現(xiàn)，互聯(lián)網(wǎng)服務(wù)的直接貨幣支出份額遠遠低于其時間份額占比，兩者始終相差10倍以上?；ヂ?lián)網(wǎng)服務(wù)是一個典型的時間密集型產(chǎn)品。另外，從時間趨勢上看，調(diào)整后的互聯(lián)網(wǎng)支出份額整體呈現(xiàn)上升趨勢，但是增速逐步放緩甚至開始下降。這可能與移動互聯(lián)網(wǎng)的普及使用、全國“提速降費”工作的深入展開等因素相關(guān)。

表2 2012—2020年度互聯(lián)網(wǎng)支出相關(guān)數(shù)據(jù)

五、實證回歸結(jié)果與分析

（一）基本回歸結(jié)果

表3給出了消費者收入水平與其業(yè)余上網(wǎng)時間分配結(jié)構(gòu)的基本回歸結(jié)果、數(shù)字產(chǎn)品的替代彈性數(shù)值。如表3所示，第（1）列顯示的是不加控制變量的結(jié)果。觀察結(jié)果可知，我國居民非業(yè)余上網(wǎng)時間與業(yè)余上網(wǎng)時間占比和其收入水平之間呈負相關(guān)關(guān)系。換言之，消費者收入水平越高，其對應(yīng)的業(yè)余上網(wǎng)時間占比越大，數(shù)字產(chǎn)品消費量越大。在第（2）列和第（3）列中逐步加入個人特征控制變量和省份固定效應(yīng)后，核心解釋變量的符號依舊顯著為負。上述結(jié)果再次說明消費者的收入水平與其業(yè)余上網(wǎng)時間之間存在正相關(guān)關(guān)系。但這一結(jié)果與歐美等國家的情況恰恰相反。Pantea and Martens（2016）實證發(fā)現(xiàn)，英法等國家的居民收入水平越高，其對應(yīng)的在線休閑時間越短。究其原因，我國不同收入人群在互聯(lián)網(wǎng)使用中存在明顯的數(shù)字鴻溝問題（尹志超等，2021）。高收入群體的數(shù)字產(chǎn)品消費能力強于低收入群體。同樣，這一現(xiàn)象也體現(xiàn)在2018年中國時間利用調(diào)查微觀數(shù)據(jù)中。另外，這種數(shù)字鴻溝也存在于不同教育程度群體之中。觀察表3可知，消費者受教育程度與其業(yè)余上網(wǎng)時間占比呈正相關(guān)關(guān)系。教育水平越高的消費者，其業(yè)余上網(wǎng)時間占比越高。這一結(jié)果與已有文獻的結(jié)論具有一致性（David and TurSinai，2017）。

表3 模型基本回歸結(jié)果

（二）進一步分析

本部分分別以2018CFPS問卷調(diào)查中受訪者對“互聯(lián)網(wǎng)作為信息渠道的重要程度”、“上網(wǎng)時社交的重要程度”和“上網(wǎng)時娛樂的重要程度”的評價作為中介變量，采用逐步回歸法探尋互聯(lián)網(wǎng)使用鴻溝的具體作用機制。表4匯報了具體的實證結(jié)果。從第（2）列結(jié)果可以觀測到，居民收入水平關(guān)于其互聯(lián)網(wǎng)信息渠道重要性評價的回歸系數(shù)顯著為正。這表明居民收入水平越高對互聯(lián)網(wǎng)信息搜尋功能的重視程度越高。進一步，觀察第（3）列結(jié)果可以發(fā)現(xiàn)，把該中介變量加入基本回歸中后，中介變量和核心解釋變量的系數(shù)都顯著。這說明互聯(lián)網(wǎng)的信息搜尋功能在居民收入對業(yè)余上網(wǎng)時間分配關(guān)系的影響中存在中介效應(yīng)，中介效應(yīng)與總效應(yīng)的比為0.23。同樣，第（4）列和第（6）列結(jié)果分別匯報了居民收入水平關(guān)于其社會資本積累重要性和線上娛樂看重程度的回歸結(jié)果。結(jié)果顯示，收入水平越高的居民越重視通過線上社交方式進行社會資本積累和線上娛樂的休閑功能。因此，數(shù)字經(jīng)濟發(fā)展對高收入群體的福利效應(yīng)明顯大于低收入群體。高收入群體出于信息搜尋、社會資本積累和娛樂休閑目的，業(yè)余上網(wǎng)時間更長。不同收入群體間數(shù)字產(chǎn)品消費存在不平等。結(jié)合樣本數(shù)據(jù)測算，2018年我國數(shù)字產(chǎn)品消費排名前10%的消費者消費量是排名后10%消費者消費量的14倍。另外，采用泰爾指數(shù)和基尼系數(shù)方法計算的2018年數(shù)字產(chǎn)品消費不平等數(shù)值分別為0.36和0.46。該結(jié)果與當(dāng)前諸多學(xué)者計算得到的中國消費不平等程度相當(dāng)（孫豪等，2017；朱迪，2021）。

表4 中介效應(yīng)分析

（三）穩(wěn)健性檢驗

1.變量內(nèi)生性問題討論

在基本回歸模型中，本文將可能造成估計偏誤的因素（如年齡、健康狀況、受教育程度等）納入方程中進行了控制，可以有效緩解由于遺漏變量所導(dǎo)致的內(nèi)生性問題。但是，現(xiàn)有研究中有學(xué)者試圖闡釋互聯(lián)網(wǎng)使用對居民收入的正向促進作用（李飚，2019）。因此，可能存在的反向因果關(guān)系會造成模型系數(shù)估計不準確。為了保證本文結(jié)論的可靠性，本部分選取滯后一期的收入水平作為工具變量，對潛在的內(nèi)生性問題進行進一步的探討。表5匯報了具體的工具變量檢驗回歸結(jié)果。從表5的結(jié)果可以看出，在5%的顯著性水平下，我國居民非業(yè)余上網(wǎng)時間與業(yè)余上網(wǎng)時間占比和其收入水平之間呈負相關(guān)關(guān)系，這與基本回歸結(jié)果一致。

表5 工具變量回歸結(jié)果

2.替換核心解釋變量

在前文分析中，模型選擇將家庭平均收入作為時間價值的度量單位。但是，家庭內(nèi)部往往存在收入分配行為，并且這一行為基本上不遵循平均主義原則。這一情況可能會導(dǎo)致消費者個體關(guān)于時間價值的判斷出現(xiàn)偏頗，尤其是兒童、老人等無收入群體。他們可能會因為沒有實際勞動收入來源而缺乏對時間貨幣價值的主觀感知。相反，有薪階層在獲取工資的過程中能夠形成關(guān)于時間價值的長期穩(wěn)定預(yù)期。個人工資性收入可以更精準地刻畫消費者的時間價值。因此，本部分將樣本限定在具有個人工資性收入的消費者范圍之內(nèi)。估計結(jié)果如表6所示，居民非業(yè)余上網(wǎng)時間與業(yè)余上網(wǎng)時間之比同其收入水平依舊呈顯著負相關(guān)關(guān)系，通過了穩(wěn)健性檢驗。另外，該結(jié)果再次證實了不同收入群體間存在的數(shù)字鴻溝問題。

表6 穩(wěn)健性檢驗

（四）替代彈性和消費者剩余

本部分類比Brynjolfsson and Oh（2012）的做法，以表達式（7）為目標函數(shù)，結(jié)合表2中的時間序列數(shù)據(jù)對非線性函數(shù)（6）進行擬合，對已獲得的替代彈性進行了校正。校正后的替代彈性數(shù)值為0.94。該結(jié)果與表6中計算得到的替代彈性結(jié)果較為近似。據(jù)此，結(jié)合消費者剩余計算公式（8），可以得到我國2012—2020年間消費者剩余的整體變化情況。具體結(jié)果如表7所示。觀察表7可知，我國數(shù)字產(chǎn)品對消費者福利的影響不可小覷。數(shù)字產(chǎn)品產(chǎn)生的消費者剩余在GDP中的占比始終保持5%以上，且呈現(xiàn)不斷攀升趨勢。該份額從2012年的5.00%上升至2020年的11.39%，幾乎翻了一番。對數(shù)字產(chǎn)品價值的忽視會嚴重影響數(shù)字經(jīng)濟發(fā)展水平的評估。不僅如此，數(shù)字產(chǎn)品價值的年度增長率始終高于目前的GDP年度增長率。換言之，數(shù)字經(jīng)濟的實際發(fā)展速度遠高于現(xiàn)有的GDP增速?，F(xiàn)有的GDP核算方法會低估數(shù)字經(jīng)濟的發(fā)展速度。另外，我國數(shù)字產(chǎn)品產(chǎn)生的價值遠高于同時期的歐洲國家水平①Pantea and Martens（2016）采用2011年尼爾森數(shù)據(jù)計算了歐洲國家互聯(lián)網(wǎng)服務(wù)產(chǎn)生的消費者剩余在GDP中占比情況，英國占比水平最高，達到了2.15%。。這種領(lǐng)先可以追溯到國家間居民業(yè)余上網(wǎng)時間的差異。就我國而言，龐大的消費者群體使得面向個人提供社交、購物、教育、娛樂等服務(wù)的“消費互聯(lián)網(wǎng)”趨于完善。移動終端和移動應(yīng)用行業(yè)的迅速普及和崛起，加速了居民休閑娛樂方式的線上轉(zhuǎn)移。因此，我國數(shù)字產(chǎn)品的人均消費量要大于歐洲國家數(shù)字產(chǎn)品的人均消費量。

表7 2012—2020歷年消費者剩余變化情況

六、結(jié)論

免費或低價數(shù)字產(chǎn)品的出現(xiàn)是數(shù)字經(jīng)濟的重要特性之一。而這些數(shù)字產(chǎn)品的免費特性不僅使其難以應(yīng)用傳統(tǒng)的需求曲線方法進行消費者剩余估算，也使其價值無法準確反映在GDP之中。因此，本文從時間價值角度對我國數(shù)字經(jīng)濟核算過程中的數(shù)字產(chǎn)品價值測度工作進行了初步探索和有益嘗試。結(jié)果發(fā)現(xiàn)，我國數(shù)字產(chǎn)品產(chǎn)生的消費者剩余在國民生產(chǎn)總值中的份額持續(xù)上升，2020年占比達到11.39%。數(shù)字經(jīng)濟實際發(fā)展規(guī)模出現(xiàn)嚴重低估。相比于重新構(gòu)建GDP核算框架，本文為數(shù)字經(jīng)濟規(guī)模核算提供了一個新的思路：在原有的核算基礎(chǔ)上擴展數(shù)字產(chǎn)品產(chǎn)生的消費者剩余?？紤]到互聯(lián)網(wǎng)服務(wù)是數(shù)字產(chǎn)品的集合，互聯(lián)網(wǎng)服務(wù)在消費時間上涵蓋了數(shù)字產(chǎn)品的消費時間。因此，基于互聯(lián)網(wǎng)服務(wù)的時間機會成本測度法可以有效度量數(shù)字產(chǎn)品價值。這對政府統(tǒng)計部門的統(tǒng)計工作提出了新的要求。宏觀層面上，政府統(tǒng)計部門應(yīng)開展常態(tài)化的中國時間利用調(diào)查數(shù)據(jù)統(tǒng)計工作，密切關(guān)注時間維度下居民的福利水平變化。微觀層面上，政府統(tǒng)計部門應(yīng)積極與互聯(lián)網(wǎng)企業(yè)尋求合作，在保障消費者隱私的情況下，充分利用好龐大的消費數(shù)據(jù)，實現(xiàn)數(shù)字經(jīng)濟發(fā)展水平的精準測度。另外，本文在研究中發(fā)現(xiàn)，我國居民的互聯(lián)網(wǎng)使用行為呈現(xiàn)明顯的分化，不同收入等級和教育水平的群體間存在明顯的數(shù)字鴻溝問題。具體表現(xiàn)為，高收入和高學(xué)歷人群的業(yè)余互聯(lián)網(wǎng)使用時間更長，數(shù)字產(chǎn)品消費量更大。究其原因，受互聯(lián)網(wǎng)使用過程中信息搜尋、社會資本積累和娛樂休閑三種不同動機的驅(qū)使，高收入和高學(xué)歷人群能夠獲取更多的消費者福利，占據(jù)互聯(lián)網(wǎng)使用優(yōu)勢。因此，政府要加強對數(shù)字經(jīng)濟發(fā)展過程中不平等問題的關(guān)注，給予低收入和低學(xué)歷等弱勢群體更多的政策幫扶，以防群體間的數(shù)字鴻溝問題繼續(xù)擴大，進而抵消數(shù)字經(jīng)濟發(fā)展過程中數(shù)字產(chǎn)品產(chǎn)生的消費者福利。