数字经济与农村居民消费增长_杨晓云.pdf

2023年第4期重庆三峡学院学报No.4.2023第39 卷（206期）JOURNAL OF CHONGQING THREE GORGES UNIVERSITYVol.39 No.206作者简介：杨晓云（1980），女，四川成都人，博士，教授，主要研究农村经济；丁枘宇（1998），女，重庆忠县人，硕士研究生，主要研究农村发展；喻永红（1979），男，重庆忠县人，博士，副教授，主要研究农业经济。基金项目：国家社会科学基金重点项目“促进农民财产性收入增长的重点领域突破与制度创新研究”（18AJY019）。-39-数字经济与农村居民消费增长杨晓云丁枘宇喻永红（重庆三峡学院财经学院，重庆404020）摘要：基于 20112020 年全国省级面板数据，利用双向固定效应模型和中介效应模型实证检验了数字经济发展对农村居民消费增长的影响效果和作用机理。研究发现：数字经济可显著促进农村居民消费增长；数字经济对农村居民生存型、发展型和享受型消费的促进作用依次递增，对内陆地区农村居民消费增长的效果大于沿海地区；消费信贷便利性、城镇化发展水平和市场一体化是数字经济发展促进农村居民消费增长的中介渠道；在资源禀赋低于门槛值的地区，数字经济能促进农村居民消费增长，但与跨越门槛值的地区相比，显著性并不明显。根据研究结果提出加快推进农村地区数字经济基础设施布局和数字乡村建设、制定差异化的数字经济发展策略、充分发挥数字经济撬动农村居民消费的作用机制、提高农户土地资源收入等政策建议。关键词：数字经济；农村居民消费增长；中介效应模型；面板门槛模型中图分类号：F303文献标识码：A文章编号：1009-8135（2023）04-0039-18引言19782021 年，我国国内居民消费率从 48.78%上升到 54.5%1，但仍低于全球 58%的平均水平（数据来源于世界银行数据库）。消费作为拉动经济增长的“三驾马车”之一，在我国却未能发挥出其应有的潜力2。受长期的二元经济结构影响，我国农村居民与城镇居民在消费数量和消费质量等方面也呈现出较大的二元差距，2019 年我国乡村人口占总人口的比例为 39.4%，而农村居民消费仅占居民总消费的 21.4%3。农村地区的消费水平严重拉低了全国整体消费水平，成为中国经济可持续发展和结构调整的重要制约因素4。农村居民消费不足被认为是国内居民消费乏力的主要原因5，而农村居民消费增长则成为推动人民生活高质量发展的关键途径6。2022 年 2 月中央一号文件指出，构建新发展格局的潜力后劲DOI:10.13743/ki.issn.1009-8135.2023.04.011杨晓云丁枘宇喻永红：数字经济与农村居民消费增长-40-在“三农”，要促进农村消费扩容提质升级。同年 4 月，国务院办公厅再次发文强调进一步促进农村消费潜力释放。针对如何撬动农村居民消费，研究者从多维视角进行了较为深入的探讨7-12，自 2015 年“十三五”规划提出“国家大数据战略”、推动中国经济的数字化发展以来，数字经济对居民消费的作用逐渐引发关注。2021 年，中华人民共和国国民经济和社会发展第十四个五年规划和 2035 年远景目标纲要 明确指出，数字经济发展要聚焦产业转型升级和居民消费增长，依托强大国内市场，贯通生产、分配、流通、消费各环节13，将数字经济战略视为驱动居民消费增长的契机。对此，研究者着重从供给侧和需求侧两方面阐释了数字经济促进居民消费增长的作用。在供给侧方面，数字经济提升了要素配置效率、促使产业结构转型升级14，助力产业创新与产品质量升级15，为用户提供定制化产品与服务16，改善消费者福利，满足居民高质量消费需求17；在需求侧方面，数字经济驱动居民消费层次升级18，促使居民消费结构从物质需求向精神需求转移19，刺激新的消费需求产生20。此外，数字经济还缓解了抑制消费需求的融资约束，拓展出更多的消费方式和服务方式21，推动普惠金融发展，降低消费型金融产品的可获门槛，尤其利于减轻不发达地区居民融资约束，对居民消费结构升级产生显著影响22。值得注意的是，在众多学者多角度寻求破解中国农村居民消费增长困局之策的研究中，尚无文献专门探讨数字经济发展与农村居民消费之间的关系。鉴于此，本文旨在揭示数字经济对农村居民消费增长的影响效果和作用机制，以充分认识实施数字经济战略对破解“三农”问题、助力中国消费升级和经济高质量发展的现实意义及可行的政策选择。与既有研究相比，本文主要的贡献在于：一是通过测算省际层面的数字经济发展指标，构建面板数据实证检验数字经济发展对农村居民消费增长的影响效应，使数字经济的绩效研究深入到“三农”领域，为驱动农村居民消费持续增长提供新思路；二是理论剖析和实证检验数字经济发展对农村居民消费增长的影响机制，从消费类型和空间差异等维度探究数字经济发展对农村居民消费增长的异质性影响，明晰数字经济促进农村居民消费的着力点和主导方向；三是采用面板门槛模型发现农村土地资源禀赋是数字经济影响农村居民消费的门槛变量，识别制约农村居民消费增长的瓶颈。一、理论假说农村地区线下网点布局有限，金融机构间缺乏有效竞争，加之农户信用体系及担保制度等信贷制度不完善23，导致农村居民融资难、融资贵，形成的流动性约束限制了农村居民通过借贷方式平滑其长期消费，而只能以储蓄作为未来收入重庆三峡学院学报-41-下降时的保险24，农村居民消费潜力释放因此受阻。但数字经济的兴起，提高了家庭融资便利25，有效缓解了农村居民的信贷约束26，增强了农户消费能力和农村消费潜力。一方面，数字经济实现了信贷业务的“线上办理”，突破了传统线下交易的实体环境限制，各类金融机构通过互联网与农户直接联通，极大扩充了农村居民的金融服务可获得性；与此同时，数字经济提高了金融机构之间的竞争性并推动了金融产品创新，其中，数字普惠金融技术降低了金融服务的风险和成本，进而削减了农户融资成本，使农户多样化的消费融资需求更容易得到满足。另一方面，数字经济提供了多种成熟的数字化手段，农户可以借助手机银行、支付宝、京东、微信等手机 APP 快捷开立账户，选取合适的消费信贷产品并进行信贷交易。数字经济赋予农户消费信贷的便利性，缓解了信贷约束对消费者消费决策的限制，使农村居民的消费决策更为迅速、消费行为更加活跃27；信贷便利性也有助于实现资金跨期流动，进而完成跨期消费，扩大了农村居民的即期消费支出，促成农村居民消费增长。本文提出研究假设 1：数字经济通过提高农村居民消费信贷便利性实现农村居民消费增长。数字经济战略的实施加快了城镇化建设步伐。在数字经济的带动下，大数据、5G 通信、人工智能等技术迅速发展，与之配套的新型基础设施建设也逐步落户城镇，弱化了城乡边界，也带动了教育、医疗等公共服务普惠化、均等化和便捷化，进而优化了城镇创业和就业配套环境，使有乡土情怀的人才回流，让城镇居民没有后顾之忧，提升了城镇化的经济承载能力。数字经济的带动效应、放大效应和乘数效应有力地促进了城乡产业结构升级，通过打破劳动力市场信息壁垒，为农村剩余劳动力提供了更多低获取成本的工作机会，从而加快了城镇化进程28。城镇化发展必然有利于农村居民的消费增长和升级：第一，城镇化发展可以增加农村居民收入，增强农村居民消费能力。城镇化发展通过提供大量非农就业机会29，增加农村转移就业劳动力的工资性收入30；同时，城镇化通过促进农村土地流转，有利于农业规模化和专业化经营，提高农业劳动力的农业经营收入31，从而提升农村居民的消费能力。第二，城镇化发展可以改善农村基础设施建设，刺激消费需求扩张。农村各种基础设施不断完善，农村信息网络也变得更加通畅，农村居民获取消费信息的渠道更加多元化、消费选择范围也更加广泛32，农村因搭乘城镇化发展的快车而提高了农村居民消费的便捷性33。本文提出研究假设 2：数字经济通过加快城镇化实现农村居民消费增长。传统农村消费品市场的流通主体大多是个体商户、运销农户和经纪人，经营条件简陋、经营方式落后、专业化水平低，导致零售商品下乡难、流通渠道不畅34；加上交通通信、医疗教育等基础设施条件落后，农村地区的商品交易效率和市场规模与城市存在很大差距。城乡商品和要素市场长期处于分割状态，农村商品市杨晓云丁枘宇喻永红：数字经济与农村居民消费增长-42-场发展缓慢甚至停滞，农村居民常常因此而买不到价廉物美的实用商品，使农村本来有限的购买力难以实现35，居民消费增长通道受阻。数字经济发展加快了城乡市场一体化进程，促进城乡之间商品和资本要素自由流动，形成了公平、对等的市场环境，农村市场化水平不断提升，极大地缓解了城乡商品市场分割的困境36。城乡一体化打通了商品流通渠道，从而打破了传统消费的时空限制，丰富了农村地区消费品的可选择性，降低了消费门槛和消费成本，使农村居民足不出户就能购买到心仪的商品，有助于提高农村居民的消费频率。除此之外，移动支付、数字化货币的普及也潜移默化地缓解了农村居民消费的“疼痛感”，加速其消费决策37，为农村消费增长带来了积极影响。本文提出研究假设 3：数字经济通过加快市场一体化实现农村居民消费增长。二、模型设定与数据来源（一）实证模型的构建为了考察数字经济对农村居民消费增长的影响效应，本文参照严建军等38的实证策略，构建回归模型如下：012itititititdigitalConcontrsumeol+=（1）其中，consume 表示被解释变量农村居民消费指数；digital 表示核心解释变量数字经济发展指数；Control 为控制变量，参考钟若愚等39、张龙耀等40、郭华等27、邹新月等41的变量选取，主要包括社会保障水平、经济发展水平、农村人均可支配收入、产业结构和人口老龄化；下标 i 和 t 分别表示省份和时间；为省份固定效应，控制不随时间变动的地区层面个体效应；表示时间固定效应，控制随时间变化的影响因素；为误差项。（二）变量测算1.农村居民消费指数考虑到人均变量可以更好地排除人口总量的影响，本文采用储德银等42的方法使用农村居民人均消费支出量化省级层面的农村居民消费增长，其计算过程为：首先将农村居民人均消费支出分为 8 个子类，即食品消费支出、衣着消费支出、居住消费支出、家庭设备及服务消费支出、医疗保健支出、交通和通信消费支出、教育文化娱乐和服务消费支出、其他用品和服务支出，再将上述支出分别汇总为3 个消费大类，即生存型消费、发展型消费和享受型消费，对这 3 类消费支出加总形成农村居民人均消费总支出，并对其取自然对数值。2.数字经济发展指数借鉴赵涛等43的研究思路，结合省级层面相关数据的可获得性，本文从互联网发展和数字普惠金融两个维度测度数字经济的综合发展水平，具体指标构成见重庆三峡学院学报-43-表 1。对于互联网发展水平的测算，采用了互联网普及率、相关从业人员情况、相关产出情况和移动电话普及率 4 个指标，并分别对应于每百人互联网用户数、计算机服务和软件从业人员占比、人均电信业务总量和每百人移动电话用户数。对于数字普惠金融的测算，采用了由北京大学数字金融研究中心编制的数字普惠金融指数。对上述 5 个二级指标运用主成分分析法在标准化后进行降维处理，得到数字经济综合发展水平指数。表表 1 数字经济发展指数体系数字经济发展指数体系主指标一级指标二级指标（测度指标）指标属性数字经济综合发展指数互联网普及率（每百人互联网用户数）互联网发展互联网相关从业人员数（计算机服务和软件从业人员占比）互联网相关产出（人均电信业务总量）移动互联网用户数（每百人移动电话用户数）数字金融普惠发展中国数字普惠金融指数（三）数据来源和描述性统计本文被解释变量农村居民消费指数的原始数据来自历年 中国农村统计年鉴；测算数字经济综合发展指数的互联网普及率、互联网相关从业人员数、互联网相关产出和移动互联网用户数均源于历年中国城市统计年鉴；社会保障水平、经济发展水平、农村人均可支配收入、产业结构以及人口老龄化等控制变量数据分别来自中国统计年鉴 新中国六十年统计资料汇编和 20112020 年各省统计年鉴，其中，经济发展水平用各省份人均 GDP 的自然对数值衡量，农村人均可支配收入用农村人均可支配收入的自然对数值衡量，产业结构水平采用第三产业占 GDP 的百分比衡量，人口老龄化采用 65 岁以上人口占总人口的比例测算。基于上述计算方法，采用插值法补充缺失数据后，最终形成 20112020 年中国31 个省、自治区和直辖市的面板数据。主要变量的描述性统计见表 2。表表 2 描述性统计描述性统计变量名称样本量均值标准差最小值最大值消费增长指数3109.1150.4167.91610.019数字经济指数3101.3380.335-1.1642.262社会保障水平3100.3370.1350.0310.575经济发展水平31010.8270.4399.70612.013农村人均可支配收入3108.7940.6887.60010.461产业结构3100.4730.0970.2970.839人口老龄化3100.1450.0370.0670.238杨晓云丁枘宇喻永红：数字经济与农村居民消费增长-44-三、实证结果分析（一）基准回归采用 FE（固定效应）和 RE（随机效应）进行 Hausman 检验的结果拒绝了原假设，表明应选择固定效应模型进行系数值估计。表 3 报告了数字经济发展对农村居民消费影响的基准估计结果。考虑到相同省市内的农村居民消费可能出现截面相关，本文采用了根据省份聚类调整后的标准误。列（1）控制了年份和省份固定效应，核心解释变量数字经济的估计系数在 1%的水平上显著为正，表明数字经济发展能够促进农村居民消费增长。列（2）（6）依次添加了社会保障水平、经济发展水平、农村人均可支配收入、产业结构水平和人口老龄化水平为控制变量，数字经济的估计系数仅发生小幅变动，符号和显著性未发生根本改变，再次验证了数字经济发展对农村居民消费的扩容作用。表表 3 数字经济对农村居民消费增长影响的基准回归数字经济对农村居民消费增长影响的基准回归(1)(2)(3)(4)(5)(6)变量人均消费支出人均消费支出人均消费支出人均消费支出人均消费支出人均消费支出数字经济0.195*(5.94)0.187*(5.73)0.130*(4.17)0.110*(3.77)0.118*(4.06)0.115*(3.98)社会保障水平0.341*(2.61)0.360*(2.97)0.293*(2.58)0.286*(2.54)0.248*(2.21)经济发展水平0.243*(6.94)0.125*(3.32)0.165*(4.03)0.157*(3.87)农村人均可支配收入0.406*(6.27)0.393*(6.11)0.383*(6.01)产业结构0.337*(2.40)0.388*(2.77)人口老龄化-0.665*(-2.62)常数项8.855*(201.53)8.750*(148.06)6.186*(16.56)3.945*(7.89)3.458*(6.46)3.720*(6.91)时间是是是是是是省份是是是是是是N310310310310310310R20.9820.9820.9850.9870.9870.988注：*、*、*分别代表在 1%、5%、10%水平上显著，圆括号内数据为 t 统计量，下同重庆三峡学院学报-45-（二）稳健性检验1.内生性问题在本文识别数字经济发展对农村居民消费增长影响的过程中，还可能存在双向因果关系，即数字经济在促进农村居民消费增长的同时，农村居民消费增长也可能反向作用于数字经济发展。在农村居民的消费环境从线下实体向线上电商平台转移的过程中，亦可能会提高农村居民对移动互联网的接受程度，加速互联网的普及和数字经济战略的实施。此外，关键指标的测量误差和重要影响变量的遗漏也可能导致内生性问题。为缓解内生性问题可能引起的估计误差，本文参照陈维涛等44、黄群慧等45的做法，分别采用邮电业务量和邮局网点数作为数字经济的工具变量，并通过两阶段最小二乘法（2SLS）重新估计数字经济变量的系数。一方面，邮电业务量或邮局网点数代表了地区电信基础设施的发展水平，也必将对地区数字经济发展产生积极影响；另一方面，在纳入对农村居民消费产生影响的其他因素后，邮电业务量或邮局网点数不会对农村居民消费直接产生影响。表 4 第（1）和（3）列分别为 2SLS 法第一阶段的估计结果，数字经济对邮电业务量、邮局网点数的估计系数在 1%水平上显著为正，说明数字经济与地区电信基础设施存在较强相关性，满足工具变量的相关性要求。表 4 第（2）和（4）列为 2SLS 法第二阶段的估计结果，数字经济回归系数分别为 0.804 和 1.042，且在 1%水平上显著为正。不可识别检验（Kleibergen-Paap rk LM 检验统计量）对应P 值 均 为 0.000，拒 绝 工 具 变 量 识 别 不 足 的 原 假 设，弱 工 具 变 量 检 验（Kleibergen-Paap Wald rk F 统计量）均大于 10%显著性水平下的临界值 16.38，拒绝工具变量为弱识别的原假设，说明本文工具变量的选择具有合理性。根据2SLS 法的估计结果，在考虑内生性问题后，数字经济显著提高农村居民消费水平的结论不变。2.替换被解释变量为验证被解释变量的稳健性，本文借鉴刘纯彬等46对被解释变量的选取方法，将农村人均消费支出替换为人均消费支出的增长率，回归结果见表 4 的第（5）列。在替换被解释变量后，数字经济依然在 1%的水平上显著提高了农村居民消费水平，即数字经济发展有利于农村居民消费增长，核心解释变量的显著性和符号与基准回归结果较为一致，基准回归结论稳健。3.替换核心解释变量为检验文中核心解释变量的稳健性，本文参照刘军等47的数字经济评价指标体系，从信息化发展、互联网发展和数字交易发展三个维度重新测算了数字杨晓云丁枘宇喻永红：数字经济与农村居民消费增长-46-经济发展水平：首先根据线性无量纲法对各测度指标进行标准化，其次采用 NBI指数权重确定法进行赋权，最后通过线性加权法计算出省级数字经济发展指数。由表 4 第（6）列可知，被替换后的数字经济发展指数的回归系数依然显著为正，关键变量的符号和显著性未发生变化，验证了基准结果的稳健性。4.样本稳健性北京、天津、上海和重庆作为直辖市，获得了较多优惠性政策支持，其农村居民消费水平可能受到除数字经济发展战略之外的政策因素干扰，与国内其他地区存在一定差异。因此，本文剔除了 4 个直辖市的数据以验证样本的稳健性。据表 4 第（7）列可知，数字经济发展指数仍然通过了 1%的显著性检验，仅数值发生了微小变化，再次保证了本文研究结论的稳健性。表表 4 稳健性检验回归结果稳健性检验回归结果变量工具变量法（2SLS）替换被解释变量替换核心解释变量样本稳健性（1）（2）（3）（4）（5）（6）（7）数字经济人均消费支出数字经济人均消费支出人均消费增长率人均消费支出人均消费支出数字经济0.804*(6.82)1.042*(5.10)0.106*(4.68)0.246*(3.75)0.110*(4.11)社会保障水平0.168*(2.23)0.342*(3.79)0.260*(3.17)0.227*(1.83)-0.009(-0.10)0.228(1.07)0.332*(2.81)经济发展水平0.284*(7.92)0.306*(6.38)0.327*(9.08)0.208*(3.05)0.077*(2.43)0.169*(4.08)0.205*(4.89)农村人均可支配收入0.066*(3.70)0.035*(1.82)0.083*(4.40)0.011(0.51)-0.018(-0.37)0.281*(4.14)0.232*(3.48)产业结构0.938*(3.58)0.108(0.42)1.006*(4.01)-0.116(-0.29)-0.048(-0.44)0.174(1.16)0.263*(1.98)人口老龄化0.145(0.55)1.171*(5.06)0.301(1.12)0.969*(4.00)0.630*(3.18)-0.292(-1.08)-0.318(-1.16)邮电业务量0.090*(6.66)三个一级指标可分解为信息化基础、信息化影响、固定端互联网基础、移动端互联网基础、固定端互联网影响、移动端互联网影响、数字交易基础、数字交易影响共 8 个二级指标，并对应于光缆密度、移动电话基站密度、信息化从业人员占比、电信业务总量、软件业务收入、互联网接入端口密度、移动电话普及率、宽带互联网用户人数占比、移动互联网用户人数占比、企业网站占比、企业使用计算机数占比、电子商务占比、电子商务销售额、网上零售额共 14 个测度指标，具体数据源自历年中国统计年鉴。重庆三峡学院学报-47-邮局网点数0.085*(4.38)常数项-3.443*(-7.79)4.078*(7.74)-4.247*(-8.74)5.210*(6.85)-0.765*(-1.82)4.044*(7.43)4.510*(8.30)第一阶段F统计值323.75296.34Kleibergen-Paaprk LM test31.044*16.482*Kleibergen-Paaprk Wald test44.3719.21时间是是是是是是是省份是是是是是是是N310310310310310248270R20.7770.8680.7580.8270.7220.9870.988（三）异质性分析1.消费类型异质性以上分析表明数字经济发展能够在总体上促进农村居民消费增长，但其中是否存在结构效应，即不同类型的消费支出是否增长不均？本文对生存型、发展型和享受型消费进行分组回归，以检验数字经济作用于不同消费类型的异质性，回归结果如表 5 第（1）（3）列所示。数字经济发展对农村生存型、享受型和发展型消费均起到显著的促进作用，但边际效应却随消费类型的升级而递增，这也意味着数字经济对农村居民消费同时起到了“扩容”和“提质”的作用，有利于农村居民消费升级。其可能的原因在于，数字经济发展提升了信贷获得效率，缓解了农村居民的消费预算约束48，所形成的非计划购买往往更多集中于平时无法完全满足的发展型、享受型消费需求，并促成农村居民消费升级。2.空间异质性改革开放以来，东部沿海地区得益于区域优势和国家各项政策支持，经济率先得到发展，农村居民消费增长快于内陆地区；与东部沿海地区相比，内陆农村地区提振消费的难度更大。为进一步研究数字经济对农村居民消费增长的异质性影响，本文在基准模型基础上按中国各省市的地理区划进行区位比较，将总样本划分为沿海地区和内陆地区两个子样本进行分组回归，估计结果见表 5 第（4）具体而言，考察下列三大类型的消费支出是否存在差异。生存型消费包括食品消费支出、衣着消费支出、居住消费支出；发展型消费包括家庭设备及服务支出、交通和通信消费支出、教育文化娱乐和服务消费支出、医疗保健支出等；享受型消费包括奢侈品等其他用品和服务支出。沿海地区包括天津市、河北省、辽宁省、上海市、江苏省、浙江省、福建省、山东省、广东省、海南省、广西壮族自治区；内陆地区包括北京市、山西省、吉林省、黑龙江省、杨晓云丁枘宇喻永红：数字经济与农村居民消费增长-48-（5）列，数字经济发展对经济水平相对欠发达的内陆地区的农村居民消费增长作用效果更为显著。数字经济的强渗透性和高外部性不仅深刻影响了传统技术“力所不及”的农村地区，其普惠性更为非农就业渠道匮乏和金融抑制程度更高的内陆地区提供了大量低技术劳动力就业机会和低成本消费金融产品，使落后地区也能充分享有数字经济发展带来的“红利”49，从而更利于区域间的协调发展和消费差距缩小。表表 5 异质性分析回归结果异质性分析回归结果变量消费类型异质性空间异质性(1)(2)(3)(4)(5)生存型发展型享受型沿海内陆数字经济0.095*(3.01)0.130*(2.63)0.419*(4.88)0.155(0.86)0.103*(3.67)社会保障水平-0.063(-0.52)0.801*(4.17)0.019(0.06)0.178(0.67)0.093(0.74)经济发展水平0.223*(5.04)0.099(1.43)0.205*(1.70)-0.037(-0.42)0.280*(6.04)农村人均可支配收入0.255*(3.68)0.606*(5.56)0.227(1.20)0.523*(4.40)0.321*(4.40)产业结构0.276*(1.81)0.378(1.58)1.154*(2.78)0.273(0.53)0.262*(1.88)人口老龄化-0.374(-1.35)-1.537*(-3.54)-0.197(-0.26)-1.640*(-3.99)0.594*(1.70)常数项3.773*(6.44)1.319(1.43)-0.097(-0.06)4.748*(3.55)2.900*(4.92)时间是是是是是省份是是是是是N310310310110200R20.9830.9760.8960.9870.989四、影响机制检验上文研究表明数字经济发展有助于提升农村居民消费水平。那么数字经济通过何种渠道促使农村居民消费增长？根据前文的机制分析，本文利用温忠麟等50安徽省、江西省、河南省、湖北省、湖南省、重庆市、四川省、贵州省、云南省、陕西省、青海省、甘肃省、西藏自治区、内蒙古自治区、宁夏回族自治区、新疆维吾尔自治区。重庆三峡学院学报-49-的方法构建中介效应模型，从消费信贷便利性、城镇化水平和市场一体化三个渠道进行机制验证，具体模型构建如下：012iitittititmdigitalControl+=+（2）0123ititititititdigitalmControlconsume+=（3）其中，mit为中介变量，分别代表消费信贷便利性、城镇化水平和市场一体化水平。为验证消费信贷便利性渠道的有效性，本文借鉴魏君英等51的研究方法，基于流动性约束视角，以农村贷款金额对数值（数据源自 中国农村金融服务报告）作为衡量农村居民消费信贷便利性的中介指标进行中介效应检验，估计结果见表6 第（2）列和第（5）列。表 6 第（2）列中数字经济发展对农村居民消费信贷便利性的回归系数显著为正，表明数字经济显著提高了农村居民获取贷款的便利性；第（5）列的回归结果显示，消费信贷便利性的系数显著为正，且数字经济的回归系数和显著性水平与表 6 第（1）列基准回归结果相比均有下降，说明消费信贷便利性是数字经济促进农村居民消费增长的中介渠道，研究假设 1 得到验证。数字经济的发展有效降低了农村地区的金融服务门槛，有利于农村居民获取低成本的消费性融资，释放了因流动性约束而被束缚的农村消费需求，从而提升农村居民整体消费水平。为验证城镇化渠道的有效性，本文借鉴孙文婷等52的方法以城镇人口占总人口的比重作为衡量城镇化水平的中介变量，相应回归结果见表 6 第（3）列和第（6）列。由表 6 第（3）列可知，数字经济发展显著带动了城镇化水平提升；第（6）列中核心解释变量的估计系数和显著性相较基准回归有所降低，说明数字经济发展通过提升城镇化水平的渠道助力农村居民消费增长，研究假设 2 得到验证。数字经济战略的实施加快了城镇化建设步伐，城乡一体化拉动了农村产业结构升级，扩大了农户非农就业渠道，促进了农民增收和城乡收入差距缩小，进而提高农村居民消费水平。为验证市场一体化渠道的有效性，本文参照桂琦寒等53的研究方法，使用市场一体化指数衡量市场一体化发展水平，即先利用十四类商品零售价格指数测算中国各省与其他省份之间的相对价格方差，得到各省的市场分割指数，并将其转化为市场一体化指数。表 6 第（4）列和第（7）列为以市场一体化为中介变量的回归结果，其中第（4）列表明数字经济发展显著加深了市场一体化程度，第（7）列显示市场一体化在数字经济与农村居民消费增长之间起到了部分中介作用，研究假设 3 得到验证。数字经济发展有效打破受经济、地域和交通设施便利性等因十四类商品包括：食品、饮料烟酒、服装鞋帽、纺织品、家用电器及音响器材、文化办公用品、日用品、体育娱乐用品、交通通信用品、家具、化妆品、金银饰品、中西药品及医疗保健用品、书报杂志及电子出版物，数据源于中国统计年鉴分地区商品零售价格指数。杨晓云丁枘宇喻永红：数字经济与农村居民消费增长-50-素限制所导致的城乡市场分割，电商平台和信息化物流运输为农村居民消费提供了便利，破除了城乡贸易壁垒，使得农村居民可以用较低的成本获取消费品多样性，激发出农村消费潜力。表表 6 中介变量回归结果中介变量回归结果(1)(2)(3)(4)(5)(6)(7)(8)变量人均消费支出消费信贷便利性城镇化水平市场一体化人均消费支出人均消费支出人均消费支出人均消费支出数字经济0.115*(3.98)0.493*(5.80)0.022*(3.01)0.147*(1.81)0.077*(2.56)0.099*(3.43)0.094*(2.69)0.051*(1.65)消费信贷便利性0.078*(3.81)0.066*(2.97)城镇化水平0.719*(2.98)0.525*(1.90)市场一体化0.047*(2.14)0.046*(2.45)社会保障水平0.248*(2.21)1.084*(3.28)0.134*(4.75)0.122(0.43)0.164(1.46)0.151(1.31)0.207(1.12)0.071(0.59)经济发展水平0.157*(3.87)0.147(1.23)0.006(0.62)0.090(0.51)0.146*(3.67)0.153*(3.81)0.145*(1.89)0.126*(2.83)农村人均可支配收入0.383*(6.01)1.114*(5.95)0.106*(6.61)0.324(1.18)0.296*(4.48)0.307*(4.53)0.373*(3.00)0.232*(2.75)产业结构0.388*(2.77)-0.158(-0.38)0.027(0.76)1.205*(1.93)0.401*(2.93)0.369*(2.67)0.315(1.14)0.276*(1.81)人口老龄化-0.665*(-2.62)0.459(0.61)-0.040(-0.63)-1.097(-1.33)-0.701*(-2.83)-0.637*(-2.54)-0.662(-1.64)-0.657*(-2.44)常数项3.720*(6.91)-4.076*(-2.57)-0.507*(-3.74)0.008(0.00)4.037*(7.59)4.084*(7.50)3.791*(3.03)4.499*(6.51)时间是是是是是是是是省份是是是是是是是是N310310310279310310279279R20.9880.9860.9920.6370.9880.9880.9880.989表 6 第（8）列是同时纳入 3 个中介变量的估计结果。在加入消费信贷便利性、城镇化水平和市场一体化水平 3 个中介变量后，核心解释变量的估计系数和显著重庆三峡学院学报-51-性相较于第（5）、（6）和（7）列进一步降低，这一结果再次表明上述 3 种机制是数字经济发展促进农村消费增长的可能渠道。五、进一步讨论：资源禀赋的门槛效应前文已就数字经济发展对农村居民消费增长的促进作用进行了实证检验，接下来进一步考虑，数字经济对农村居民消费增长的影响效应是否依赖于农户自身的资源禀赋。土地是农民安身立命之本，是中国社会存续发展之基54，是农村家庭的重要经济来源，是农业生产中最主要的生产要素之一55。故此，本文选取农村人均土地面积为门槛变量，引入面板门槛模型考察数字经济与农村居民消费之间是否存在着非线性的门槛效应。0123()()ititititititititconsumedigital I fediControgital I fel=+（4）011212324 ()()()ititititititititititconsumedigital I fedigital Ifedigital I fControle=+（5）式（4）为单门槛回归模型，其中，feit是门槛变量，为待估计的门槛值。I括号内为指标函数，feit和 feit分别表示农村人均土地面积低于或高于门槛值；1、2分别代表在农户资源禀赋跨越门槛值的前后，数字经济对农村居民消费的影响系数。式（5）为双门槛回归模型，此时，1、2均为待估计的门槛值，1、2和3分别表示当 feit1、1feit2和 feit2时，数字经济对农村居民消费的影响系数。对不同门槛模型的 F 检验以及 Bootstrap 自助法抽样 300 次得到的 P值如表 7 所示。可以看出，单一门槛值为 4.603，且通过 5%的显著性检验；双重门槛的门槛值未通过显著性检验，表明应采用单一门槛模型进行估计。表表 7 门槛效应显著性检验门槛效应显著性检验门槛变量门槛检验门槛值F 值P 值临界值1%5%10%土地面积单一门槛4.603*19.930.043 325.12819.25217.181双重门槛3.32210.950.496 746.59931.91425.227表 8 为农村居民消费增长与门槛依赖变量农村人均土地面积的单门槛模型估计结果。在门槛值前后，数字经济对农村居民消费的影响存在明显差异性。当农村人均土地面积小于门槛值时，数字经济虽对农村居民消费增长具有一定的促进作用，但与跨越门槛值后相比，促进作用并不显著，可见，针对数字经济对我国农村居民消费影响的估计结果存在土地资源禀赋的门槛效应。其中可能的原因在 数据源自中国农垦统计年鉴。为“公顷/万人”的对数值。杨晓云丁枘宇喻永红：数字经济与农村居民消费增长-52-于：尽管数字经济能通过缓解消费信贷融资约束破除农村消费品市场分割，丰富农村居民消费品市场的渠道，促进农村居民消费增长，但制约消费的根本瓶颈仍在于收入约束，唯有使农民充分获取土地收益才能最终破解农村消费不振的困局，故土地资源调节了农村居民的消费水平。表表 8 资源禀赋的门槛效应估计结果资源禀赋的门槛效应估计结果(1)（2）（3）变量系数T 值P 值数字经济（土地面积4.603）0.0280.510.610数字经济（土地面积4.603）0.156*3.900.000社会保障水平0.557*4.400.000经济发展水平0.420*7.320.000农村人均可支配收入0.467*7.990.000产业结构1.412*7.890.000人口老龄化-0.750*-2.100.037常数项-0.406-0.920.357时间是省份是六、结论与政策建议（一）结论本文基于 20112020 年中国省级面板数据，采用双向固定效应模型和中介效应模型，实证检验了数字经济对农村居民消费增长的影响效应及其传导机制，得出主要研究结论：第一，数字经济显著促进了农村居民消费增长；第二，数字经济对农村居民生存型、发展型和享受型消费的促进作用依次递增，对内陆地区农村居民的消费促进作用大于沿海地区，数字经济发展驱动了农村居民的消费升级，也利于区域间的协调发展和消费差距缩小；第三，消费信贷便利性、城镇化发展水平和市场一体化是数字经济发展促进农村居民消费增长的中介渠道；第四，门槛效应模型表明，在资源禀赋低于门槛值的地区，数字经济能促进农村居民消费增长，但与跨越门槛值的地区相比，显著性并不明显。（二）政策建议在数字经济发展背景下，本研究提出农村居民消费增长的政策建议：第一，加快推进农村地区数字经济基础设施布局和数字乡村建设。通过扩大无线宽带和5G 网络的覆盖范围，构建农村地区的电子商务网点和物流网络体系，使数字经济战略能够更好地服务于农村居民消费增长。第二，制定差异化的数字经济发展策重庆三峡学院学报-53-略。鼓励数字产品生产企业加大在内陆地区的数字服务和数字基础设施供给力度，缓解区域失衡、失序发展的现状，有效解决地区间、城乡间的“数字鸿沟”问题，充分释放“数字红利”；农村消费品市场的丰富，不仅需要品种齐全的生活必需品，更需要医疗、保健、教育、旅游等发展型、享受型商品与服务，在数字经济背景下还可推广以智