1. 引言
长期以来，我国农村消费市场潜力未充分释放，成为制约经济高质量发展的瓶颈。党的二十大报告明确提出，必须践行新发展理念，加快形成以国内大循环为主导、国内国际双循环相互促进的新型发展格局[1]。在这一战略背景下，消费作为国内大循环的关键引擎，对于推动经济平稳增长以及促进经济结构的转型升级，具有极为重要的战略价值。尽管近年来农村消费市场增长较快，但其总量和人均水平仍显著低于全国平均水平，表明其潜力巨大，亟待从多维度挖掘，扩大内需、提振农村消费已成为经济工作的重点。
近年来，随着信息技术的快速发展，乡村信息化与数字化基础设施不断完善，为乡村振兴和农村市场激活提供了强大动力。新一代信息技术，如互联网、云计算和人工智能，不仅为经济增长注入新动力，还催生了以数字经济为核心的新业态和新模式，成为推动经济高质量发展的重要力量。同时，这些技术也为激发农村居民消费潜力、促进消费增长带来了新机遇。
从理论层面看，消费是宏观经济学的重要研究领域，随着农村地区数据获取能力的提升，农村居民消费问题的研究得以深化，为完善消费理论提供了新视角和数据支持。从现实层面看，消费是经济活动的关键组成部分，对经济稳定和内需扩大具有不可替代的作用，但农村消费市场潜力尚未充分挖掘，其对经济增长的贡献仍有待提升。
基于此，本文以重庆市万州区为例，深入剖析数字经济在农村居民消费中的作用机制，并通过实证分析验证其影响路径。研究旨在为数字经济在挖掘农村消费潜力、推动内需增长以及稳定国家经济增长方面提供理论支持，同时为政策制定者提供科学合理的决策参考，助力农村消费市场的全面激活与经济的高质量发展。
2. 文献综述
数字经济作为依托数字技术的新兴经济模式，以数据为核心生产要素，具有数字化、网络化、智能化的显著特征。近年来，数字经济在全球范围内迅猛发展，深刻影响了经济、社会和文化等多个领域。在农村地区，数字经济推动了居民消费模式和观念的变革，传统线下消费逐渐被数字化消费取代。数字技术的广泛应用使农村居民通过网络购物、移动支付等方式突破地域和时间限制，丰富了消费品类和服务，同时借助大数据分析精准匹配需求，推动消费升级。
在数字经济测度方面，学术界尚未形成统一标准。国内学者多通过构建指标体系进行量化分析，普遍强调数据的可获得性、科学性和完备性。例如，一些学者从数字基础设施、数字产业化和产业数字化三个角度出发，构建了指标体系，并采用熵值法进行量化分析[2]；另有学者从信息化、互联网和数字交易三个维度构建了数字经济指数的测度体系，并运用NB指数权重赋权方法结合线性加权法进行测算[3]。在国际研究中，主要从数字基础设施、电子商务和数字媒体三个角度来衡量数字经济水平，为全面评估数字经济发展提供了多维度视角[4]。
在居民消费研究方面，国内学者多以实证分析为主，结合面板数据和固定效应模型等工具，探讨金融发展、政策支持等因素对农村居民消费的影响。研究表明，金融发展通过提升收入和改善金融服务可得性显著促进农村消费[5]，而“乡村振兴”等政策也提升了农村居民的消费意愿[6]。国外研究则指出，农村企业尤其是偏远地区企业参与数字经济面临阻碍，主要由于高速互联网接入费用高昂，导致数字基础设施建设滞后。
现有研究从多维度探讨了数字经济与居民消费的关系，但观点存在差异。数字经济促使消费模式从传统的发展型向共享型和体验型转变，从侧重物质需求向注重精神需求转变，并推动消费场景从线下向线上迁移，从而有力推动消费升级[7] [8]。此外，数字经济对居民消费的促进作用具有空间溢出效应[9]，并通过拉动经济增长、提高居民收入等机制间接提升消费水平[10] [11]。
综上，我国虽高度重视乡村数字经济发展，但在指标体系构建与完善方面仍存在不足。现有研究多集中于理论探讨，实践研究相对薄弱。因此，本文从数字接入、数字技能和数字使用三个维度出发构建居民家庭数字经济水平的综合测量指标体系，以全面、科学地评估其数字经济发展水平。同时，针对数字经济与农村居民消费的作用机制，本研究采用定量与定性相结合的方法，聚焦乡村数字经济的发展规律，为乡村振兴提供更具针对性的理论参考。
3. 理论机制与研究假说
在西方主流经济学理论中，收入对消费的决定性作用一直是研究重点。收入作为消费行为的基础，直接决定了消费水平的高低，并深刻影响居民的消费信心、消费意愿和消费潜力。基于收入决定理论，居民收入水平是影响消费的关键因素。近年来，众多研究已证实，数字经济的发展能够显著提升居民收入水平，进而推动消费增长，这一结论在农村地区尤为明显。例如，当农户能够获得更丰富的金融服务时，家庭收入水平的提升将带动消费水平的提高。
从理论层面来看，收入假说强调收入增长是推动消费的关键动力。数字经济通过多渠道促进增收，为农村居民消费增长提供了重要支撑。一方面，数字经济利用数字技术赋能农村产业，推动生产向数字化转型。例如，通过开展现代农业示范项目和建立新型工业化示范基地，开发产业新业态，创新产业发展模式。智慧农业的发展不仅提高了农业生产效率，还提升了农产品附加值，显著增加了农民的经营性收入。另一方面，农村资源与新兴信息技术的深度结合，孕育了休闲农业、乡村民宿等新型业态，促进了农村产业结构的优化升级，并创造了更多就业和创业机会[12]。此外，5G基站等信息基础设施以及农产品信息服务平台的搭建，显著降低了农村居民在信息获取上的成本[13]，助力其优化生产决策，实现收益的最大化。借助数字化物流与营销手段，农村电商运营实现了规模化与高效化发展，农产品销售渠道得以进一步拓展，农民的非农收入也显著增加。这一系列数字化举措推动了数字乡村建设，为农村居民开辟了多元化的增收路径。
综上所述，数字经济通过提升农村居民收入水平，促进了农村消费的增长。这一过程不仅符合经济学理论，也为农村经济的可持续发展提供了新的思路和实践路径。
假设1：数字经济发展能够提高农村居民收入水平，从而促进居民消费。
数字经济的快速发展深刻改变了居民的消费理念和行为模式，推动消费结构向多元化、个性化方向发展。其中，数字化支付的广泛应用是关键因素。其便捷性、灵活性和高效率突破了传统支付的时空限制，消费者通过手机等终端即可随时随地完成支付，降低了交易成本和安全风险，激发了消费意愿。这种支付方式的普及通过提升支付便利性、形成新型消费模式和完善信用体系等机制，有力地促进了消费水平的提升，尤其在农村地区，为乡村振兴和消费升级提供了重要支持。
从供需角度看，数字经济对居民消费的影响主要体现在：供给端，数字经济与实体经济融合，通过数字技术优化生产、流通和销售环节，使企业更精准地满足市场需求，提供有效供给；需求端，数字经济拓宽了商品销售范围，打破了时空限制，刺激了个性化、多样化、便捷化的消费需求。企业借助大数据分析，以消费者需求为导向，生产个性化产品，推动消费模式从“生产导向”向“消费导向”转变。
数字经济作为新兴经济形态，全方位影响居民消费水平和结构。一方面，数字技术减少了消费流通环节和空间障碍，释放了消费潜力；另一方面，消费结构变革促使服务消费崛起，企业通过数字化手段降低边际成本，满足居民差异化需求。在农村，数字经济推动了消费行为升级，拓宽了农产品销售渠道，发展了农村电商和乡村旅游等新业态，提升了农村居民的信息素养和消费观念，为乡村振兴提供了有力支撑。
假设2：数字经济通过数字化支付途径改变农村居民消费模式和习惯，推动消费结构多元化，促进居民消费。
4. 模型设定与变量选取
4.1. 研究数据、变量和模型
4.1.1. 数据来源
本研究数据来源于数字经济量化数据与问卷调查数据。数字经济量化数据基于相关微观数据测算得出；问卷调查则参考西南大学中国家庭金融调查问卷的设计框架，涵盖200户农村家庭的微观信息。
4.1.2. 变量选取
Table 1. The measurement index system of the digital economy
表1. 数字经济测度指标体系
数字接入(66.7%) |
数字服务(66.7%) |
网络接入(23.4%) |
家中是否安装固定宽带 |
固定宽带提供的服务能否满足日常使用需求 |
网速(76.6%) |
网速 |
下载指定APP所需时间 |
数字设备(33.3%) |
数字设备(100%) |
居民数字在用设备数量(总数–闲置) |
数字技能和使用(33.3%) |
数字认知(11.7%) |
数字经济理解(72.7%) |
是否听说过数字经济概念 |
是否听说过智能家居概念 |
网络安全意识(27.3%) |
是否进行过数字安全保护行为 |
数字技能(61.4%) |
操作技能(24.8%) |
互联网使用所需的基本技能 |
信息导航技能(25.0%) |
查找、选择和评估在线信息源能力 |
数字技能和使用(33.3%) |
数字技能(61.4%) |
社交技能(12.9%) |
使用在线交流和互动并获得设施基本的能力 |
内容创建技能(37.4%) |
创建不同类型的内容，并在互联网上发布或与他人分享 |
数字使用(26.8%) |
金融领域(12.7%) |
是否使用数字金融服务 |
销售领域(7.5%) |
是否在网络平台上发布过产品出售的信息 |
生活领域(26.5%) |
是否通过数字平台收听网络广播、听音乐、看视频、玩游戏、购买车票、机票或预定住宿 |
办公领域(13.2%) |
是否通过专业软件办公、进行网络存储过下载网络资源 |
健康领域(21.0%) |
是否通过网络平台进行健康管理 |
教育领域(19.2%) |
是否通过网课平台学习或使用阅读平台阅读电子书 |
被解释变量：农村居民消费支出。本文采用家庭总消费支出的对数值作为衡量标准。依据CFPS家庭经济问卷，消费性支出被划分为食品、衣着鞋帽、居住、文教娱乐、医疗保健、交通通讯、家庭设备及日用品和其他支出等八大类。借鉴国家统计局的分类及相关研究[14]，将消费支出进一步细分为生存型消费、发展型消费和享受型消费，并在对数化处理后纳入模型分析。具体分类如下：食品、衣物和居住支出归为生存型消费；文化教育支出归为发展型消费；外出就餐、保健费用(包括健身锻炼及文化娱乐支出)归为享受型消费[15] [16]。
核心解释变量：数字经济发展水平。虽然目前关于数字经济指标体系的研究已经较为广泛，但由于数字经济的体系架构复杂且庞大，目前仍未形成一个全面且统一的衡量指标体系。本文借鉴黄阳华(2023)的研究，从数字接入、数字技能和数字使用三个一级维度出发，构建包含5个二级指标和15个三级指标的测度体系，最终选取18个具体指标进行量化(见表1)。参考郭峰等(2020)的方法，结合主观赋权与客观赋权确定各指标权重(见表1)，并通过归一化处理将指标无量纲化，最终得出每个家庭的数字经济发展水平[17]。
控制变量：借鉴易行健和周利(2018)、何宗樾和宋旭光(2020)等的研究，本文从户主和家庭两个方面选择控制变量。在户主层面，参考丁建军和万航(2023)的研究，选取性别、健康状况、受教育年限和婚姻状况作为控制指标。在家庭层面，控制变量涵盖家庭规模(Fasiz)、儿童数量(Kid_num)和老人数量(Old_num)。依据CHFS问卷数据，将家庭中年龄在16岁及以下的人口界定为儿童，年龄在65岁及以上的人口界定为老人，并分别统计其数量。
4.1.3. 模型设定
为探究数字乡村建设对我国农村居民消费的影响，本文构建了以下基准回归模型：
(1)
其中，i代表家庭；Coni为被解释变量，用于衡量农村居民消费状况，具体包括家庭总消费支出以及生存型、发展型、享受型消费支出三个子指标；digitit为核心解释变量，反映数字乡村建设的水平；Xi为控制变量，包含户主和家庭两个维度的特征；μi为随机误差项。实证结果分析
5. 基准回归结果
本文依据式(1)，采用普通最小二乘法(OLS)模型探讨数字经济对农村居民消费的作用。如表2所示，第(1)至(4)列展示了在控制个体特征和家庭因素后，数字经济对家庭总消费、生存型消费、发展型消费和享受型消费的回归分析结果。
研究结果表明，数字经济对家庭消费水平的提升具有显著的促进作用。在控制其他变量后，数字经济对家庭消费的影响系数达到1.2674，并在1%的水平上显著。这说明数字经济通过催生新的业态和消费场景、加速消费模式的转型以及拓展消费渠道，有效激发了居民的消费潜力，从而推动了家庭消费水平的提高。
基准回归分析还表明，家庭可支配收入对家庭消费具有显著促进作用。具体而言，家庭可支配收入每增长1%，家庭消费水平相应提升0.0202%。数字经济通过数字技术赋能农村产业，推动生产数字化转型，孕育了休闲农业、乡村民宿等新型业态，推动了农村产业结构的优化升级，同时催生了更多的就业与创业机会。这些措施为农村居民开辟了多元化的收入增长渠道，验证了假设一。
本文将家庭消费分为生存型消费(食品、衣物、居住等)、发展型消费(文化教育等)和享受型消费(外出就餐、保健费用、健身锻炼及文化娱乐支出等)。表3结果显示，数字经济对这三类消费均具有显著推动作用，其中对发展型消费的影响最大(系数1.9075)，对生存型消费的影响最小(系数0.5048)，对享受型消费的影响系数为0.9629，且均在1%水平上显著。这说明在数字经济较为发达的家庭中，居民会将更多收入投入到发展型和享受型消费中。原因在于数字经济重塑了传统的消费场景和模式，例如抖音、快手等数字平台通过将娱乐与消费深度融合，激发了居民的消费潜力，促使消费结构从生存型向更高层次的发展型和享受型升级，从而验证了假设二。
Table 2. Descriptive statistics
表2. 描述性统计
变量(Variable) |
样本(Obs) |
均值(Mean) |
标准差(Std. Dev.) |
最小值(Min) |
最大值(Max) |
Ln (生存型消费) |
200 |
9.76501 |
0.4891082 |
8.79861 |
10.9133 |
Ln (享受型消费) |
200 |
8.392159 |
0.687635 |
7.279319 |
9.740969 |
Ln (发展型消费) |
200 |
6.45107 |
1.102208 |
5.521461 |
8.294049 |
Ln (总消费) |
200 |
8.795146 |
0.6996889 |
7.575585 |
10.12663 |
户主性别 |
200 |
1.47 |
0.5003516 |
1 |
2 |
户主婚姻状况 |
200 |
0.61 |
0.4889739 |
0 |
1 |
户主健康状况 |
200 |
1.85 |
0.8725288 |
1 |
5 |
户主教育程度 |
200 |
2.09 |
0.821752 |
1 |
3 |
户主是否参与养老保险 |
200 |
0.625 |
0.4853378 |
0 |
1 |
户主是否投入医疗保险 |
200 |
0.835 |
0.372112 |
0 |
1 |
家庭年收入 |
200 |
11.0975 |
7.844067 |
7.844067 |
1.5 |
小孩 |
200 |
0.53 |
0.6253441 |
0 |
3 |
老人 |
200 |
0.43 |
0.6688323 |
0 |
2 |
家庭规模 |
200 |
3.13 |
1.312139 |
1 |
5 |
Table 3. Baseline regression results
表3. 基准回归结果
变量 |
(1) |
(2) |
(3) |
(4) |
家庭总消费 |
生存型消费 |
发展型消费 |
享受型消费 |
居民数字经济水平 |
1.2674*** |
0.5048*** |
1.9075*** |
0.9629*** |
(0.000) |
(0.005) |
(0.000) |
(0.000) |
性别 |
0.1786** |
0.1853*** |
0.1549 |
0.1812** |
(0.037) |
(0.003) |
(0.255) |
(0.041) |
婚姻状况 |
−0.1107 |
−0.0151 |
0.0456 |
−0.1396 |
(0.272) |
(0.838) |
(0.777) |
(0.182) |
健康状况 |
0.0019 |
−0.0136 |
0.0835 |
0.0097 |
(0.967) |
(0.695) |
(0.271) |
(0.844) |
受教育年限 |
0.1629** |
0.1233*** |
−0.0043 |
0.1803*** |
(0.011) |
(0.009) |
(0.966) |
(0.007) |
是否参与养老保险 |
0.0412 |
−0.0810 |
0.0404 |
0.0616 |
(0.665) |
(0.247) |
(0.790) |
(0.533) |
是否投入医疗保险 |
−0.0101 |
0.0397 |
−0.2682 |
0.0226 |
(0.931) |
(0.644) |
(0.152) |
(0.853) |
年收入 |
0.0212*** |
0.0099** |
0.0310*** |
0.0168* |
(0.001) |
(0.033) |
(0.002) |
(0.011) |
儿童数量 |
0.1296*** |
0.0671*** |
0.6172*** |
0.1072*** |
(0.085) |
(0.224) |
(0.000) |
(0.170) |
老人数量 |
−0.0530 |
0.0034 |
0.0607 |
−0.0833 |
(0.454) |
(0.950) |
(0.591) |
(0.257) |
家庭规模 |
0.0633 |
0.0854** |
0.0256 |
0.0530 |
(0.113) |
(0.004) |
(0.687) |
(0.200) |
常数项 |
7.0316*** |
8.5828*** |
4.3759*** |
6.8324*** |
(0.000) |
(0.000) |
(0.000) |
(0.000) |
N |
200 |
200 |
200 |
200 |
Adj-R2 |
0.3474 |
0.2808 |
0.3296 |
0.2720 |
注：括号内为标准误，***、**、*分别表示在1%、5%、10%的水平下显著。
稳健性检验
为验证模型结果的稳健性，本文开展了相关检验。首先，采用Breusch-Pagan检验对异方差性进行检测，结果显示p值大于0.05，不拒绝原假设，表明不存在异方差性问题。其次，为排除多重共线性对实证分析的干扰，本文通过方差膨胀因子(VIF)对数据进行了检测。结果显示，所有变量的VIF值均小于10，说明数据不存在多重共线性问题。综合异方差性和多重共线性的检验结果(见表4和表5)，模型的稳健性得到了验证。因此，稳健性检验表明，数字经济对农村居民消费水平具有显著的正向影响，模型结果可靠。
Table 4. Results of multicollinearity test
表4. 多重共线性检验结果
Variable |
VIF |
1/VIF |
家庭规模 |
1.69 |
0.591394 |
教育程度 |
1.69 |
0.592789 |
年收入 |
1.51 |
0.662670 |
婚姻状况 |
1.50 |
0.664477 |
老人 |
1.39 |
0.718547 |
小孩 |
1.37 |
0.731885 |
是否参与养老 |
1.32 |
0.755421 |
是否投入医疗 |
1.18 |
0.849257 |
数字经济 |
1.13 |
0.888308 |
性别 |
1.12 |
0.889869 |
健康状况 |
1.07 |
0.938644 |
Mean VIF |
1.36 |
|
Table 5. Results of heteroscedasticity test
表5. 异方差检验结果
检验方法 |
检验结果 |
Breusch-Pagan异方差检验 |
p值 = 0.1631，不拒绝原假设 |
6. 结论与建议
本研究基于多份微观家庭调查数据，构建了衡量居民数字经济发展水平的指标体系，并探讨其对居民消费的潜在影响。结果表明，数字经济能够有效激发居民的消费潜力，提升消费水平，并且对发展型消费的促进作用强于生存型消费，成为消费升级的关键动力。
基于此，本文提出以下政策建议：
1. 借助三峡库区特色农业电商扶持计划，推动乡村振兴与消费模式的创新升级。一方面，强化物流配送网络和网络通信基础设施建设，优化快递进村工程，提高网络覆盖质量，为电商发展筑牢根基；另一方面，开展电商技能培训，建立人才激励机制，吸引返乡农民工、退役军人、大学生等投身电商产业，为发展提供坚实的人才支撑。同时，利用大数据、物联网等技术，加速农业数字化转型，打造电商直播基地，提升农产品线上销售能力。此外，推动传统零售企业数字化转型，借助大数据和智能技术优化库存与供应链管理，发展“新零售”模式，实现全渠道数据驱动的无缝对接，为消费者提供个性化消费体验。
在此基础上，完善政策体系，加强市场监管，规范电商市场秩序，营造良好的发展环境。通过这些举措，助力三峡库区特色农业电商实现高质量发展，推动乡村振兴，促进消费模式创新，助力消费市场的多元化发展。
2. 加大数字经济政策扶持力度，设立专项扶持基金，为数字经济领域的创新创业项目提供资金扶持、补贴与奖励，助力初创企业成长。对数字经济企业实施税收优惠政策，例如研发费用加计扣除、高新技术企业税收减免等，以减轻企业负担，激发企业创新活力。此外，对数字产品和服务消费给予补贴或税收优惠，鼓励居民消费。同时，完善数字支付和物流配送等基础设施，提升消费体验，释放消费潜力，推动数字经济的全面发展。
3. 随着数字经济的蓬勃兴起，农村居民消费迎来了新的发展机遇。然而，数字鸿沟问题依然突出，尤其是老年群体在数字技能方面的不足，严重制约了他们对数字消费的参与。为了更好地利用数字经济推动农村消费增长，缩小数字鸿沟，需要从多维度推进数字包容性政策的落地。
首先，应针对农村老年人开展专门的数字技能培训，设计易于理解和操作的课程内容。利用老年大学、养老服务机构等场地开展线下培训，同时借助线上平台提供辅助学习资源，帮助老年人学会使用智能手机、进行网络购物和在线支付等基本操作，进而提升其数字消费的能力。其次，推动数字产品的适老化改造，开发具有大字体、大图标和语音交互功能的硬件设备与软件应用。在公共服务领域，保留人工服务窗口，避免老年人因技术难题而遭遇不便，确保他们能够无障碍地享受数字经济带来的消费便利。此外，建立线上线下相结合的多层次数字教育体系，通过社区培训、志愿者服务等方式，结合农村电商培训和数字金融知识普及等活动，提升老年人的数字素养，增强其对数字消费的信心和能力。这些措施不仅能够有效弥合农村数字鸿沟，还能充分释放数字经济对农村消费的赋能潜力，助力农村经济社会的高质量发展，为乡村振兴战略的推进提供有力支持。
基金项目
重庆市研究生科研创新项目资助(CYS240752)。