丁建勛 羅潤東

基金項(xiàng)目：國家自然科學(xué)基金項(xiàng)目“異質(zhì)性人工智能模式對人力資本的結(jié)構(gòu)性替代與再配置效應(yīng)研究” （72073082）；山東省社會科學(xué)規(guī)劃研究項(xiàng)目“基建序貫投資轉(zhuǎn)向?qū)ι綎|省高質(zhì)量發(fā)展路徑演進(jìn)的影響及其機(jī)理研究”（21CJJJ04）。

作者簡介：丁建勛（1971—），男，山東膠南人，博士，青島理工大學(xué)教授，碩士生導(dǎo)師，研究方向?yàn)楹暧^經(jīng)濟(jì)理論與政策；羅潤東（1966—），男，山東德州人，博士，山東大學(xué)教授，博士生導(dǎo)師，研究方向?yàn)閯趧泳蜆I(yè)與人力資源。

摘要：人工智能技術(shù)的快速發(fā)展和廣泛應(yīng)用會對居民消費(fèi)產(chǎn)生重要影響，但其影響居民消費(fèi)的方向和核心機(jī)制是什么，還需要加以深入探討?；谌斯ぶ悄馨l(fā)展如何影響消費(fèi)及其核心機(jī)制的理論探討，利用2005～2020年我國30個(gè)省份（西藏除外）的面板數(shù)據(jù)進(jìn)行實(shí)證檢驗(yàn)發(fā)現(xiàn)，人工智能發(fā)展有利于我國居民消費(fèi)擴(kuò)容，但檢驗(yàn)核心機(jī)制存在性的中介效應(yīng)分析顯示，人工智能發(fā)展對我國居民消費(fèi)的直接影響不明顯，而通過異質(zhì)型技術(shù)進(jìn)步影響居民消費(fèi)的間接路徑顯著，且人工智能發(fā)展通過非體現(xiàn)式技術(shù)進(jìn)步實(shí)現(xiàn)的特定中介效應(yīng)要大于通過體現(xiàn)式技術(shù)進(jìn)步實(shí)現(xiàn)的特定中介效應(yīng)。

關(guān)鍵詞：人工智能；居民消費(fèi)；異質(zhì)型技術(shù)進(jìn)步

文章編號：2095-5960（2023）03-0018-11；中圖分類號：F126；文獻(xiàn)標(biāo)識碼：A

一、引言

消費(fèi)是暢通國內(nèi)大循環(huán)的關(guān)鍵環(huán)節(jié)，被視為經(jīng)濟(jì)高質(zhì)量發(fā)展的主引擎。然而，在過去相當(dāng)長的一段時(shí)期內(nèi)，我國居民消費(fèi)不足的問題卻持續(xù)存在，導(dǎo)致居民消費(fèi)率低且上升緩慢，從2010年的338%僅上升到2020年的377%。這嚴(yán)重制約了國內(nèi)大循環(huán)的形成和經(jīng)濟(jì)的高質(zhì)量發(fā)展。因此，探尋擴(kuò)大居民消費(fèi)的途徑，以改善居民消費(fèi)率低且上升緩慢的現(xiàn)狀，就顯得迫在眉睫。

盡管以往大量文獻(xiàn)從不同角度分析了影響居民消費(fèi)的因素，但越來越多的學(xué)者將研究視角對準(zhǔn)了技術(shù)進(jìn)步，如Zweimuller［1］以及金曉彤等［2］等，通過不同方法闡釋了技術(shù)進(jìn)步對消費(fèi)需求增長以及消費(fèi)結(jié)構(gòu)升級的促進(jìn)作用。近年來，隨著作為新技術(shù)代表的人工智能獲得了快速發(fā)展與廣泛應(yīng)用，一些學(xué)者開始將研究視角延伸至人工智能對居民消費(fèi)的影響。例如：王先慶和雷韶輝的研究發(fā)現(xiàn)，人工智能技術(shù)可以有效促進(jìn)場景營銷中消費(fèi)者互動和愉悅感的提升，從而提升顧客購物滿意度和顧客忠誠，增強(qiáng)消費(fèi)欲望和擴(kuò)大消費(fèi)；［3］林晨等通過構(gòu)建含有人工智能和異質(zhì)性資本的DSGE模型并進(jìn)行數(shù)值模擬的研究發(fā)現(xiàn)，人工智能可以通過優(yōu)化資本結(jié)構(gòu)實(shí)現(xiàn)擴(kuò)大居民消費(fèi)和促進(jìn)經(jīng)濟(jì)增長的雙重目標(biāo)；［4］笪遠(yuǎn)瑤等的實(shí)證研究也表明，數(shù)字經(jīng)濟(jì)（包含人工智能）發(fā)展顯著促進(jìn)我國居民消費(fèi)水平的提升，推動消費(fèi)結(jié)構(gòu)升級。［5］

盡管學(xué)者們已開始重視人工智能對居民消費(fèi)的影響，但總體而言，此類研究還較少，尤其是人工智能如何影響居民消費(fèi)及其核心機(jī)制的探討還不多。鑒于此，本文擬進(jìn)行嘗試，以期弄清人工智能的居民消費(fèi)擴(kuò)容效應(yīng)及其核心機(jī)制是什么，為人工智能背景下暢通消費(fèi)內(nèi)循環(huán)助推高質(zhì)量發(fā)展提供政策建議。

二、人工智能發(fā)展與消費(fèi)擴(kuò)容：理論分析

根據(jù)Aghion等［6］以及陳彥斌等［7］等基于任務(wù)式刻畫人工智能的方法，假設(shè)人工智能可以使得生產(chǎn)任務(wù)實(shí)現(xiàn)自動化，用已實(shí)現(xiàn)自動化生產(chǎn)的任務(wù)占所有生產(chǎn)任務(wù)的比重來衡量人工智能的發(fā)展程度。假設(shè)存在眾多的競爭性企業(yè)生產(chǎn)最終產(chǎn)品，最終產(chǎn)品的CES生產(chǎn)函數(shù)為Y=A［∫10Xφndn］1/φ。其中，Y為最終產(chǎn)品產(chǎn)出，A為全要素生產(chǎn)率，Xn為第n類中間品的數(shù)量。φ為資本和勞動的替代彈性參數(shù)， 1/（1－φ）給出了資本和勞動的替代彈性。假設(shè)中間品或用資本或用勞動進(jìn)行生產(chǎn)，若相應(yīng)生產(chǎn)任務(wù)實(shí)現(xiàn)了自動化，則該中間品用資本進(jìn)行生產(chǎn)；若相應(yīng)的生產(chǎn)任務(wù)未實(shí)現(xiàn)自動化，則該中間品用勞動進(jìn)行生產(chǎn)。具體用下式表示：

（5）式表明，人工智能的發(fā)展是有利于實(shí)現(xiàn)消費(fèi)擴(kuò)容的。那么，人工智能發(fā)展為何能促進(jìn)消費(fèi)呢？其核心在于人工智能除了自身能夠?qū)崿F(xiàn)技術(shù)進(jìn)步外，還能促進(jìn)全社會技術(shù)進(jìn)步。

人工智能自身是一種形式的技術(shù)進(jìn)步且會引致全社會技術(shù)進(jìn)步，從而促進(jìn)消費(fèi)需求。盡管人工智能技術(shù)與以往的自動化技術(shù)存在較大差異［8］，但人工智能本質(zhì)上是技術(shù)進(jìn)步的一種形式［9］，或被視為實(shí)現(xiàn)自動化生產(chǎn)方式的一種技術(shù)［10］，或被視為生產(chǎn)要素增強(qiáng)型技術(shù)，如資本增強(qiáng)型技術(shù)［11］和勞動增強(qiáng)型技術(shù)［12］等，而且人工智能的發(fā)展也會帶來技術(shù)進(jìn)步［8］。由于技術(shù)進(jìn)步與消費(fèi)需求存在雙向互動關(guān)系［2］，因而人工智能發(fā)展也必將引致消費(fèi)需求的增加。

人工智能自身作為一種形式的技術(shù)進(jìn)步以及引致的技術(shù)進(jìn)步會呈現(xiàn)出異質(zhì)性，將帶來差異性消費(fèi)擴(kuò)容效應(yīng)。由于技術(shù)進(jìn)步可以分為體現(xiàn)式的和非體現(xiàn)式的兩類，因而人工智能自身作為一種技術(shù)進(jìn)步，必定屬于體現(xiàn)式的或非體現(xiàn)式的。而且，人工智能還會通過“機(jī)器學(xué)習(xí)”以及激發(fā)配套創(chuàng)新科技等方式促進(jìn)全社會技術(shù)進(jìn)步［13］，所以引致的技術(shù)進(jìn)步也會包括體現(xiàn)式的和非體現(xiàn)式的。而異質(zhì)型技術(shù)進(jìn)步會產(chǎn)生差異性消費(fèi)擴(kuò)容效應(yīng)。具體而言：

如果人工智能自身作為一種形式的技術(shù)進(jìn)步和（或）引致的技術(shù)進(jìn)步是融合在資本中的，這一方面會提升資本生產(chǎn)率和資本要素回報(bào)率，擴(kuò)大勞動要素與資本要素的回報(bào)差距；另一方面，人工智能技術(shù)的應(yīng)用推廣也是資本深化的過程，將進(jìn)一步降低勞動報(bào)酬在國民收入中的比重［8］，從而會部分抵消對消費(fèi)需求的提升作用。因此，人工智能自身作為一種形式的技術(shù)進(jìn)步和（或）引致的技術(shù)進(jìn)步是資本體現(xiàn)式的，可能對消費(fèi)的提升作用較小。

如果人工智能自身作為一種形式的技術(shù)進(jìn)步和（或）引致的技術(shù)進(jìn)步是要素增強(qiáng)型的，則屬于獨(dú)立于生產(chǎn)要素的非體現(xiàn)式技術(shù)進(jìn)步。非體現(xiàn)式技術(shù)進(jìn)步主要來源于研發(fā)。而研發(fā)需投入大量人力資本，高素質(zhì)勞動力成為技術(shù)進(jìn)步的關(guān)鍵，因而此種技術(shù)進(jìn)步更具勞動偏向性，高素質(zhì)勞動力的高需求決定了相對較高的勞動報(bào)酬，有利于改善初次分配中資本報(bào)酬過高的不合理格局，并通過增加居民收入刺激消費(fèi)需求。［14］因此，人工智能自身作為一種技術(shù)進(jìn)步和（或）引致的技術(shù)進(jìn)步是非體現(xiàn)式的，可能對消費(fèi)的促進(jìn)作用最終會較大。

當(dāng)然，上述分析僅僅是理論上的，欲弄清楚人工智能發(fā)展是否真能實(shí)現(xiàn)消費(fèi)擴(kuò)容，以及人工智能發(fā)展如何通過自身和引致的技術(shù)進(jìn)步影響消費(fèi)，仍需要實(shí)證檢驗(yàn)。

三、人工智能發(fā)展與我國居民消費(fèi)擴(kuò)容：實(shí)證檢驗(yàn)

（一）樣本選取與數(shù)據(jù)來源

實(shí)證研究使用2005～2020年我國30個(gè)省級行政單位（西藏除外）的面板數(shù)據(jù)。所用數(shù)據(jù)以2000年為不變價(jià)計(jì)算。所有原始數(shù)據(jù)均來自各年《中國統(tǒng)計(jì)年鑒》《全國科技經(jīng)費(fèi)投入統(tǒng)計(jì)公報(bào)》《中國科技統(tǒng)計(jì)年鑒》、各省《統(tǒng)計(jì)年鑒》以及《中經(jīng)數(shù)據(jù)》。

（二）模型設(shè)定

為了檢驗(yàn)人工智能發(fā)展是否有利于我國居民消費(fèi)擴(kuò)容，構(gòu)建如下計(jì)量模型：

其中，下標(biāo)j和t表示地區(qū)和時(shí)間；Cjt和ηjt分別表示j省第t年的居民消費(fèi)和人工智能發(fā)展程度；控制變量xjt包括政府支出gojt、對外開放度trjt、可支配性收入dijt、產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)injt以及經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平y(tǒng)njt；ψt表示時(shí)間效應(yīng)；νj表示地區(qū)個(gè)體效應(yīng)；εjt為隨機(jī)擾動項(xiàng)。

根據(jù)理論分析，人工智能發(fā)展可能會通過兩條路徑影響居民消費(fèi)：一條是直接路徑，即人工智能自身作為技術(shù)進(jìn)步直接影響居民消費(fèi)；另一條是間接路徑，即人工智能發(fā)展通過引致全社會技術(shù)進(jìn)步再作用于居民消費(fèi)。欲證明上述路徑的存在性，可以使用中介效應(yīng)分析方法。由于技術(shù)進(jìn)步可以分為體現(xiàn)式的和非體現(xiàn)式的兩類，因此異質(zhì)型技術(shù)進(jìn)步是傳導(dǎo)的中介變量。其中中介效應(yīng)分析第一步的計(jì)量模型即（6）式，其他步驟的相應(yīng)計(jì)量模型如下：

其中，eqjt和rdjt分別為體現(xiàn)式和非體現(xiàn)式技術(shù)進(jìn)步；zjt為影響兩種技術(shù)進(jìn)步的其他因素，因?yàn)閮煞N技術(shù)進(jìn)步主要源于技術(shù)引進(jìn)和自主研發(fā)，且在不同發(fā)展階段獲取方式各有所側(cè)重，所以zjt主要包括對外開放度trjt、外商直接投資wijt、研發(fā)人員rljt和經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平y(tǒng)njt。

通過中介變量“體現(xiàn)式技術(shù)進(jìn)步”和“非體現(xiàn)式技術(shù)進(jìn)步”實(shí)現(xiàn)的特定中介效應(yīng)分別為a1b1和a2b2，則總的中介效應(yīng)為a1b1+a2b2，c′為直接效應(yīng)，c為總效應(yīng)（見（6）式）。

（三）變量說明和統(tǒng)計(jì)描述

1被解釋變量。居民消費(fèi)C，用地區(qū)總?cè)丝诔艘缘貐^(qū)人均居民消費(fèi)支出表示地區(qū)居民消費(fèi)支出。

2核心解釋變量。人工智能η，對人工智能的衡量，由于無法得到理論分析中生產(chǎn)任務(wù)實(shí)現(xiàn)自動化的中間品在總中間品中所占份額的數(shù)據(jù)，因而采用俞伯陽［15］的做法，以地區(qū)信息傳輸、計(jì)算機(jī)服務(wù)和軟件業(yè)全社會資產(chǎn)投資來代表地區(qū)人工智能發(fā)展規(guī)模。

3中介變量。體現(xiàn)式技術(shù)進(jìn)步eq和非體現(xiàn)式技術(shù)進(jìn)步rd。根據(jù)王林輝和董直慶的做法［16］，衡量體現(xiàn)式技術(shù)進(jìn)步和非體現(xiàn)式技術(shù)進(jìn)步的指標(biāo)，選擇設(shè)備工器具投資和R&D投入。

4控制變量。（1）政府支出go，用地區(qū)財(cái)政支出占地區(qū)GDP的比重來衡量；（2）產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)in，選取地區(qū)第一產(chǎn)業(yè)增加值占地區(qū)GDP的比重作為地區(qū)產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)的代理變量；（3）對外開放度tr，用地區(qū)進(jìn)出口總額與地區(qū)GDP的比率來衡量；（4）外商直接投資wi，用地區(qū)外商直接投資與地區(qū)GDP的比率來衡量；（5）可支配性收入di，用地區(qū)總?cè)丝诔艘缘貐^(qū)人均可支配性收入表示地區(qū)可支配性收入；（6）研發(fā)人員rl，用地區(qū)研發(fā)人員占地區(qū)勞動力的比重來衡量；（7）經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平y(tǒng)n，用地區(qū)人均GDP來衡量。

由于上述被解釋變量、核心解釋變量、中介變量以及控制變量中可支配性收入的數(shù)據(jù)數(shù)量級較大，因此對其除以10000得到所用數(shù)據(jù)。

5各變量的統(tǒng)計(jì)特征。包括均值、中位數(shù)、最大值、最小值及標(biāo)準(zhǔn)差，如表1所示。

（四）人工智能發(fā)展影響居民消費(fèi)的實(shí)證研究結(jié)果

1 人工智能發(fā)展與居民消費(fèi)的相關(guān)關(guān)系

圖1給出了2005～2020年我國居民消費(fèi)支出與信息傳輸、計(jì)算機(jī)服務(wù)和軟件業(yè)全社會資產(chǎn)投資的散點(diǎn)圖及擬合線，顯示居民消費(fèi)與人工智能之間呈顯著的正相關(guān)關(guān)系。

2 基準(zhǔn)回歸結(jié)果

應(yīng)用Stata16軟件對2005～2020年我國30個(gè)省級行政單位（西藏除外）的面板數(shù)據(jù)對方程（6）進(jìn)行估計(jì)，以檢驗(yàn)人工智能發(fā)展對我國居民消費(fèi)的影響。由表4各項(xiàng)檢驗(yàn)可以看到，根據(jù)選擇混合回歸或FE模型的F檢驗(yàn)、混合回歸或RE模型的LM檢驗(yàn)、FE或RE模型的Hausman檢驗(yàn)以及年度虛擬變量的聯(lián)合顯著性檢驗(yàn)，最終應(yīng)選擇雙向固定效應(yīng)模型（TWFE），并使用聚類穩(wěn)健的標(biāo)準(zhǔn)誤以消除異方差，估計(jì)結(jié)果見表4第（3）列所示。

首先看核心解釋變量——人工智能η對居民消費(fèi)C的影響。可以看到，人工智能η的系數(shù)顯著為正，表明人工智能發(fā)展的確有利于居民消費(fèi)擴(kuò)容。這個(gè)結(jié)果與上文的觀察相一致，也證實(shí)了理論模型分析的結(jié)論。然后看控制變量的估計(jì)結(jié)果。財(cái)政支出占GDP比重go的系數(shù)顯著為負(fù)，表明政府支出增加不利于居民消費(fèi)擴(kuò)容；可支配性收入di的系數(shù)顯著為正，表明提高可支配性收入能顯著提高居民消費(fèi)；第一產(chǎn)業(yè)增加值占GDP比重in、對外開放度tr及人均GDPyn的系數(shù)都不顯著，其對居民消費(fèi)的影響未能得到證實(shí)。

3穩(wěn)健性檢驗(yàn)

（1）替換被解釋變量且改變樣本區(qū)間

使用全國及各省《統(tǒng)計(jì)年鑒》中國民經(jīng)濟(jì)核算部分直接給出的分地區(qū)居民消費(fèi)支出作為被解釋變量進(jìn)行穩(wěn)健性檢驗(yàn)。由于《統(tǒng)計(jì)年鑒》中缺乏2017年之后的數(shù)據(jù)，因而樣本區(qū)間為2005～2017年。同樣因數(shù)據(jù)的數(shù)量級較大，對其除以10000得到所用數(shù)據(jù)，記為C2，在進(jìn)行回歸分析之前，也利用散點(diǎn)圖和擬合線觀察了我國居民消費(fèi)與人工智能之間的相關(guān)關(guān)系。圖2顯示，居民消費(fèi)與人工智能之間同樣呈現(xiàn)出正相關(guān)關(guān)系。

在進(jìn)行穩(wěn)健性檢驗(yàn)時(shí)，根據(jù)表5第（1）～（3）列中的相關(guān)檢驗(yàn)，應(yīng)選擇雙向固定效應(yīng)模型（TWFE），同樣也使用聚類穩(wěn)健的標(biāo)準(zhǔn)誤以消除異方差。表5第（3）列結(jié)果顯示，核心解釋變量——人工智能η的系數(shù)依舊顯著為正，因而可以認(rèn)為，基準(zhǔn)回歸結(jié)果中人工智能發(fā)展有利于居民消費(fèi)擴(kuò)容的結(jié)論具有較強(qiáng)穩(wěn)健性。

（2）考慮內(nèi)生性問題

由于人工智能與居民消費(fèi)之間可能存在雙向因果關(guān)系，以及影響居民消費(fèi)的遺漏變量無法避免，可能存在內(nèi)生性問題。表6第（1）列給出異方差穩(wěn)健的DWH內(nèi)生性檢驗(yàn)的P值為0000，因而在1%的顯著性水平下拒絕所有解釋變量均為外生的原假設(shè)，即認(rèn)為η為內(nèi)生解釋變量。

嚴(yán)重的內(nèi)生性會造成估計(jì)系數(shù)的有偏和非一致性，而解決內(nèi)生性問題的一個(gè)有效方法就是工具變量估計(jì)法。在工具變量的選擇上，考慮人工智能的發(fā)展具有持續(xù)性，前一期的人工智能應(yīng)用會對當(dāng)期產(chǎn)生影響，而不會對擾動項(xiàng)產(chǎn)生影響，故將人工智能的滯后一期作為工具變量。［17，18］有關(guān)工具變量的檢驗(yàn)結(jié)果見表6第（1）列所示?？梢钥吹剑篕leibergen-Paap rk LM統(tǒng)計(jì)量的P值為0000，強(qiáng)烈拒絕工具變量不可識別的原假設(shè)；Cragg-Donald Wald F統(tǒng)計(jì)量以及Kleibergen-Paap rk Wald F統(tǒng)計(jì)量顯示，可以拒絕弱工具變量的原假設(shè)；Hansen J 統(tǒng)計(jì)量為0000，表示不存在過度識別問題。綜上檢驗(yàn)表明，人工智能的滯后一期可以作為有效工具變量引入模型。

加入工具變量進(jìn)行兩階段最小二乘法（2SLS）回歸的結(jié)果如表6第（1）列所示。同時(shí)，為了穩(wěn)健起見，也進(jìn)行了對弱工具變量不敏感的有限信息最大似然法（LIML）估計(jì)，以及當(dāng)存在異方差時(shí)比兩階段最小二乘法（2SLS）更有效率的廣義矩（GMM）估計(jì)。結(jié)果表明，三種估計(jì)方法的回歸結(jié)果相同（因篇幅所限，LIML和GMM的回歸結(jié)果省略），而且人工智能η系數(shù)的符號和顯著性水平均未發(fā)生改變，因而表明基準(zhǔn)回歸結(jié)果具有較強(qiáng)穩(wěn)健性。

（五）人工智能發(fā)展有利于居民消費(fèi)擴(kuò)容的核心機(jī)制分析

1我國人工智能與異質(zhì)型技術(shù)進(jìn)步的相關(guān)關(guān)系

圖3和4分別給出了2005～2020年我國R&D投入以及設(shè)備工器具投資同信息傳輸、計(jì)算機(jī)服務(wù)和軟件業(yè)全社會資產(chǎn)投資的散點(diǎn)圖及擬合線，表明R&D投入以及設(shè)備工器具投資都同人工智能呈現(xiàn)出正相關(guān)關(guān)系。

2中介效應(yīng)分析的基準(zhǔn)回歸結(jié)果

利用2005～2020年我國30個(gè)省級行政單位（除西藏外）的面板數(shù)據(jù)對方程（7）～（9）進(jìn)行估計(jì)，得到中介效應(yīng)分析的第二和第三步結(jié)果如表7～8所示。根據(jù)選擇混合回歸或FE模型的F檢驗(yàn)、混合回歸或RE模型的LM檢驗(yàn)、FE或RE模型的Hausman檢驗(yàn)以及年度虛擬變量的聯(lián)合顯著性檢驗(yàn)，在第二、三步分析中，都應(yīng)選擇雙向固定效應(yīng)模型（TWFE），并且在估計(jì)時(shí)也都使用聚類穩(wěn)健標(biāo)準(zhǔn)誤以消除異方差。可以看到：

在中介效應(yīng)分析的第二步，表7第（3）和（6）列結(jié)果顯示，人工智能η的系數(shù)都顯著為正，即a1>0和a2>0，表明人工智能發(fā)展的確會促進(jìn)體現(xiàn)式技術(shù)進(jìn)步eq和非體現(xiàn)式技術(shù)進(jìn)步rd；人工智能η的系數(shù)大小顯示，人工智能發(fā)展對體現(xiàn)式技術(shù)進(jìn)步eq的影響大于對非體現(xiàn)式技術(shù)進(jìn)步rd的影響，即a1>a2。這與我國人工智能發(fā)展多應(yīng)用而少研發(fā)［19］、技術(shù)進(jìn)步以資本體現(xiàn)式為主［20，21］的現(xiàn)狀相符合。各控制變量對eq的影響都不顯著，對外開放度tr和研發(fā)人員占總勞動力比重rl對rd分別產(chǎn)生了顯著的負(fù)向和正向影響，其他控制變量對rd的影響并不顯著。

在中介效應(yīng)分析的第三步，表8第（3）列結(jié)果顯示，人工智能η的系數(shù)不顯著，即c′不顯著；體現(xiàn)式技術(shù)進(jìn)步eq和非體現(xiàn)式技術(shù)進(jìn)步rd的系數(shù)都顯著為正，即b1>0和b2>0，且體現(xiàn)式技術(shù)進(jìn)步eq的系數(shù)明顯小于非體現(xiàn)式技術(shù)進(jìn)步rd的系數(shù)，即b1

綜合中介效應(yīng)分析三步法檢驗(yàn)結(jié)果可以看到，c、a1、b1、a2和b2是顯著的，而c′不顯著，此時(shí)為完全中介效應(yīng)。也就是說，人工智能發(fā)展對居民消費(fèi)影響的直接路徑不明顯，而人工智能發(fā)展通過引致異質(zhì)型技術(shù)進(jìn)步再作用于居民消費(fèi)的間接路徑是顯著的。除此之外，還存在a1b1

3中介效應(yīng)分析的穩(wěn)健性檢驗(yàn)

（1）替換被解釋變量且改變樣本區(qū)間

同樣使用我國及各省《統(tǒng)計(jì)年鑒》中國民經(jīng)濟(jì)核算部分直接給出的分地區(qū)居民消費(fèi)支出衡量地區(qū)居民消費(fèi)，進(jìn)一步檢驗(yàn)人工智能發(fā)展影響居民消費(fèi)的路徑是否真的存在。數(shù)據(jù)處理如前所述。同樣由于數(shù)據(jù)可得性限制，樣本區(qū)間仍為2005～2017年。

根據(jù)表9第（1）～（6）列以及表8第（4）～（6）列中相應(yīng)檢驗(yàn)選擇正確的模型（TWFE），并在估計(jì)時(shí)使用聚類穩(wěn)健標(biāo)準(zhǔn)誤以消除異方差?？梢钥吹剑涸谥薪樾?yīng)穩(wěn)健性檢驗(yàn)的第二步，表9第（3）和（6）列結(jié)果顯示，仍然存在a1>0、a2>0且a1>a2；在中介效應(yīng)穩(wěn)健性檢驗(yàn)的第三步，表8第（6）列結(jié)果顯示，c′依然不顯著，仍然存在b1>0、b2>0且b1

（2）考慮內(nèi)生性問題

在中介效應(yīng)分析中，同樣也需要考慮人工智能可能存在的內(nèi)生性問題。表6第（2）～（4）列給出的異方差穩(wěn)健的DWH內(nèi)生性檢驗(yàn)結(jié)果顯示，η為內(nèi)生解釋變量。同樣選擇人工智能的滯后一期作為工具變量，而且對工具變量的各項(xiàng)檢驗(yàn)也顯示，以人工智能的滯后一期作為工具變量是合理的。于是加入工具變量進(jìn)行2SLS回歸的結(jié)果如表6第（2）～（4）列所示。為了穩(wěn)健起見，也使用了LIML和GMM進(jìn)行估計(jì)。結(jié)果表明，三種估計(jì)方法的回歸結(jié)果也完全相同（因篇幅所限，LIML和GMM的回歸結(jié)果省略），并且與表7～8的結(jié)果相比，人工智能η、體現(xiàn)式技術(shù)進(jìn)步eq以及非體現(xiàn)式技術(shù)進(jìn)步rd的系數(shù)符號和顯著性水平均未發(fā)生很大改變，因而表明表7～8中介效應(yīng)分析的基準(zhǔn)回歸結(jié)果具有較強(qiáng)穩(wěn)健性。

四、結(jié)論與建議

人工智能發(fā)展對消費(fèi)會產(chǎn)生何種影響及其影響消費(fèi)的核心機(jī)制是什么，學(xué)術(shù)界還缺乏深入探討。鑒于此，在理論分析的基礎(chǔ)上，利用2005～2020年我國30個(gè)省級行政單位（西藏除外）面板數(shù)據(jù)，通過基于雙向固定效應(yīng)的基準(zhǔn)模型回歸分析以及多層次穩(wěn)健性檢驗(yàn)，實(shí)證研究了人工智能發(fā)展對居民消費(fèi)的影響及其影響居民消費(fèi)的核心機(jī)制，發(fā)現(xiàn)人工智能發(fā)展是有利于我國居民消費(fèi)擴(kuò)容的，但檢驗(yàn)核心機(jī)制存在性的中介效應(yīng)分析顯示，人工智能發(fā)展對我國居民消費(fèi)的直接影響不明顯，而通過引致異質(zhì)型技術(shù)進(jìn)步進(jìn)而影響居民消費(fèi)的間接路徑顯著，且人工智能發(fā)展通過非體現(xiàn)式技術(shù)進(jìn)步實(shí)現(xiàn)的特定中介效應(yīng)要大于通過體現(xiàn)式技術(shù)進(jìn)步實(shí)現(xiàn)的特定中介效應(yīng)。基于研究結(jié)果，本文得出三點(diǎn)政策建議：

第一，應(yīng)重視人工智能發(fā)展對居民消費(fèi)的促進(jìn)效應(yīng)。人工智能發(fā)展可以通過技術(shù)進(jìn)步對居民消費(fèi)產(chǎn)生正向影響表明，加快人工智能的發(fā)展既能促進(jìn)全社會技術(shù)進(jìn)步，也會擴(kuò)大居民消費(fèi)。因此，政府部門應(yīng)重視并著力促進(jìn)人工智能快速健康發(fā)展，以有利于實(shí)現(xiàn)經(jīng)濟(jì)效率提升和居民消費(fèi)擴(kuò)容的雙重目標(biāo)。

第二，繼續(xù)加大人工智能應(yīng)用層面的投入力度。雖然應(yīng)用層面的人工智能發(fā)展可能會更多引致體現(xiàn)式技術(shù)進(jìn)步，對居民消費(fèi)的促進(jìn)作用要小于非體現(xiàn)式技術(shù)進(jìn)步，但無論如何，其發(fā)展對提高經(jīng)濟(jì)效率和擴(kuò)大居民消費(fèi)都是有益的。而且，盡管我國人工智能在應(yīng)用層面獲得了快速發(fā)展，但人工智能發(fā)展還處于初級階段，發(fā)展程度與發(fā)達(dá)國家相比依然存在著差距。因此，應(yīng)繼續(xù)加大人工智能應(yīng)用層面的投入力度。

第三，特別要加大人工智能的研發(fā)投入力度。我國在人工智能技術(shù)領(lǐng)域和基礎(chǔ)領(lǐng)域的研究還相對較少，與發(fā)達(dá)國家相比存在著很大的差距。［18］因此，必須加大在人工智能研發(fā)方面的投入力度：一方面，應(yīng)建立政府在人工智能研發(fā)投入方面穩(wěn)定的增長機(jī)制，除了提高財(cái)政經(jīng)費(fèi)投入在人工智能研發(fā)中的幅度外，還應(yīng)通過多種途徑籌集資金定向投向人工智能研發(fā)項(xiàng)目；另一方面，應(yīng)制定落實(shí)財(cái)稅金融政策等，引導(dǎo)、鼓勵和支持企業(yè)和社會資本加大人工智能的研發(fā)投入?？傊瑧?yīng)形成以政府公共研發(fā)投入為引導(dǎo)，以企業(yè)和社會資本研發(fā)投入為主體的人工智能研發(fā)投入體系，加速人工智能研發(fā)，帶來更多的非體現(xiàn)式技術(shù)進(jìn)步，以實(shí)現(xiàn)經(jīng)濟(jì)效率和居民消費(fèi)的更快提高。

綜上可知，高度重視人工智能發(fā)展對居民消費(fèi)的促進(jìn)作用，加大人工智能應(yīng)用和研發(fā)投入力度，使人工智能技術(shù)進(jìn)步及其引致的技術(shù)進(jìn)步逐漸呈現(xiàn)出以非體現(xiàn)式為主的方式，不僅有利于經(jīng)濟(jì)效率的提高，也會持續(xù)擴(kuò)大居民消費(fèi)，加速暢通消費(fèi)內(nèi)循環(huán)，從而更好更快地推動經(jīng)濟(jì)高質(zhì)量發(fā)展。

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Abstract：The rapid development and wide application of artificial intelligence technology will have an important impact on residents' consumption， but the direction and core mechanism of its impact on residents' consumption need to be further explored. Based on the theoretical discussion on how the development of AI affects consumption and its core mechanism， using panel data from 30 provinces in China from 2005 to 2020 to conduct an empirical test， it is found that the development of AI is indeed conducive to the expansion of China's residents' consumption， but the analysis of the intermediary effect of the existence of core mechanisms shows that the direct impact of AI development on China's residents' consumption is not obvious， However， the indirect path of influencing Chinese residents' consumption through heterogeneous technological progress is significant， and the specific intermediary effect of AI development through disembodied technological progress is greater than that through embodied technological progress. In order to give full play to the role of AI in consumption expansion and promote high-quality development in China， first， we should attach importance to the promotion effect of AI development on residents' consumption; Second， we should continue to increase the investment in the application of artificial intelligence; Third， we should especially increase investment in research and development of artificial intelligence.

Key words：artificial intelligence;household consumption;heterogeneous technological progress

責(zé)任編輯：蕭敏娜 吳錦丹 蕭敏娜 常明明 張士斌 張建偉 張領(lǐng)