笪远瑶，王珊珊，周京奎
(南开大学 经济学院，天津 300071)
随着数字技术的日益发展与精进，数字经济作为新的经济形态已经深刻渗透人类社会生活的方方面面。根据中国信通院发布的《中国数字经济发展白皮书》显示，2020年中国数字经济规模已达39.2万亿元，比去年增加3.3万亿元，占GDP的比重为38.6%，各地数字经济发展步伐加快，有效支撑了疫情防控下的经济社会发展。自2017年起，十九届中央政治局集体学习中5次学习数字经济及其相关技术；
“十四五”规划中更是为数字经济发展书写了大幅篇章；
至2021年6月3日发布的国家统计局令第33号，明确了数字经济内涵和统计分类，可以看出国家对数字经济的发展给予了高度重视。
居民消费作为经济社会发展的根本动力之一，也深受数字经济和数字技术发展的影响。随着需求结构不断优化，消费对经济增长的拉动作用持续增加，至2019年已经连续六年成为GDP贡献率第一的推动力。2019年国务院办公厅发布《关于加快发展流通促进商业消费的意见》，鼓励运用大数据、云计算、互联网等数字技术手段，形成流通新平台、新业态、新模式，培育制定消费、智能消费、信息消费、时尚消费等商业新模式。
此外，在中国构建国内国际“双循环”体系中，促进国内消费是重中之重。在此背景下，讨论数字经济影响消费的一系列问题具有重大现实意义。那么，数字经济显著影响了居民消费水平与消费结构吗？数字经济影响居民消费存在差异吗？数字经济对居民消费的影响机制是什么？如何才能保证数字经济更好地推动居民消费水平提升和消费结构优化呢？通过本文研究，有助于加深对数字经济与居民消费关系的理解和实践指导。
数字经济最初由Tapscott[1]在其著作《数字经济——联网智力时代的承担和风险》中提出。在借鉴国内外相关的统计分类后，国家统计局于2021年6月3日发布国家统计局令第33号《数字经济及其核心产业统计分类(2021)》明确规定了数字经济的内涵与范围——“数字经济是指以数据资源作为关键生产要素、以现代化信息网络作为重要载体、以信息通信技术的有效使用作为效率提升和经济结构优化的重要推动力的一系列经济活动”，其范围包括数字产品制造业、数字产品服务业、数字技术应用业、数字要素驱动业和数字化效率提升业五大类，其中前四类为数字产业化部分，第五类为产业数字化部分。
作为经济发展新业态，在数字经济含义尚未完全规定清晰时，学术界已经从组织结构[2]、资源配置[3,4]、创新[5，6]、贸易[7]和高质量发展[8,9]方面对数字经济的社会经济效应做了大量的探索，本文关注的主要是数字经济的消费效应。目前，直接研究数字经济与消费的文献并不多，主要以互联网或数字普惠金融作为切入点进行消费效应研究。关于互联网与居民消费之间的关系，学术界具有较为一致的看法，即互联网的发展促进了居民消费水平的提升。理论方面，王茜认为“互联网+”通过供给和需求两方面推动消费升级。[10]杜丹清指出互联网技术从产品、渠道和服务三个方面创新为消费升级提供可能性。[11]从实证方面的研究来看，学者们发现互联网的普及能够通过“收入效应”与“消费效应”促进农村居民消费[12]，显著影响城乡消费结构[13]；
并且，移动支付或互联网的普及也能显著缓解家庭消费不平等于地区消费差距[14,15]。进一步研究发现，互联网的消费效应在不同的消费主体中存在差异，老年消费群体、农村消费者特别是贫困农户群体的消费水平和结构因互联网普及具有较大提升。[16-20]近年来，随着数字普惠金融的发展，学者们开始注意到其对居民消费的影响，发现数字普惠金融提升支付便利性、收入或消费信贷等渠道影响居民消费水平[21，22]，并且这种影响可能存在门槛和空间溢出作用[23]。
从既有文献来看，也有学者开始关注数字经济的消费效应，但相关研究不多。如马品香[24]、马玥[25]和任保平等[26]均从理论层面研究了数字经济背景下消费行为的变化和特征等。向国成等从实证角度说明数字经济提高居民消费水平。[27]李浩和黄繁华也得到相同结论，并且发现这种促进作用具有正向空间溢出效应，更有助于缩小城乡居民服务消费差距。[28]
综上所述，已有文献在数字经济内涵和互联网、数字普惠金融与居民消费方面做了诸多研究，但多数研究是从数字经济的单一领域进行研究，仅有少数文献是从理论和实证方面直接探讨数字经济与消费的关系，缺乏从更广义的数字经济角度直接探讨数字经济与居民消费及其消费结构关系的实证性文献。基于此，本文可能的边际贡献在于：第一，利用2006～2018中国30个省级面板数据，基于熵值法从数字创新、数字基础设施、数字产业、数字融合发展和数字贸易五个方面对数字经济发展水平进行科学测度，增加研究结果的可靠性。第二，从理论和实证两方面验证和考察数字经济对居民消费及其消费结构的影响和传导机制，丰富现有文献。第三，基于居民消费可能存在的空间依赖性，进一步考察数字经济对居民消费的空间效应。
(一)数字经济对居民消费的直接影响
数字经济作为一种新业态，包含了数字产业化、产业数字化、数字化治理和数据价值化四大板块，已经全方位渗入人类社会生产、消费、交换和分配的各个阶段中。具体体现在以下方面：(1)数字经济加快了生产阶段数字化与智能化，并依托数字技术手段促使生产与消费在时间和空间上进一步分离，降低交易成本，创造新的消费需求。如数字经济中大数据、物联网、人工智能、区块链等技术推动了产业加速数字化，促使生产方式发生重大变化；
[25]同时建立完善的电子商务平台，不仅扩大了厂商所面临的消费市场和消费群体，公平公正的竞争环境促使厂商提供物美价廉的商品，还让消费者拥有更多选择，无论是家庭日常用品、高档耐用品、奢侈品或大型商品，均可以在电子商务平台上购买，各类平台可相互比较，满足消费者不同层次的需求。[24](2)数字经济发展较大程度上改变了居民消费行为和消费理念，推动着居民消费向更加具有个性化、多元化方向转变。数字经济发展为居民提供了丰富的信息产品资源和众多的实体产品，有效降低传统消费中出现的信息不对称，促进产品质量的提升，满足人们实现全面发展的需要。个性消费、定制消费、场景消费等多种消费模式同时也鼓励着消费者增加自我实现、自我愉悦等产品的消费，实现从生存型消费向发展享受型消费的转变。综上，本文提出第一个假说：
假说1：数字经济发展可以促进居民消费水平的提升，优化消费结构。
(二)数字经济影响居民消费的传导机制
根据流动性约束理论，受到预算约束的个体倾向于增加当期储蓄，减少当前消费。[29]数字经济的发展推动着金融市场的改革与完善，金融机构交易成本进一步降低。特别是互联网金融的出现，不仅放松了金融信贷约束，给企业带来资金，同时也放松了消费者的流动性约束，提高了消费者抗风险能力。数字经济背景下的金融行业的发展突破了传统信贷模式的限制，其衍生功能和信贷效率也是传统模式所无法比拟的。[30]诸多的互联网理财产品和渠道增加了消费者的“财富效应”，降低了“预防性储蓄”，刺激居民消费的同时也推动着居民消费实现“量”到“质”的转变。由此分析，本文提出第二个假说：
假说2：数字经济发展通过缓解居民信贷约束，进而影响居民消费。
数字经济的发展不仅提供了便利的购物平台和支付手段，还依托物联网等技术打造了数字化的智慧流通供应链体系，实现商品供给和消费需求的动态契合。[31]一方面，智慧流通供应链体系提供了高效的商品配送速度和一流的服务，改善消费者的购物体验，进一步提高消费者持续消费的意愿；
另一方面，智慧流通供应链体系打破了“次元壁”，使得三、四线城市能够与一线城市一样享受质量更优的产品和服务，挖掘了三、四线城市的消费潜力。值得注意的是，随着数字经济的发展，农村的数字消费表现出了巨大潜能，其增速全面超过一线、新一线等城市的增速。由此，本文提出第三个假说：
假说3：数字经济发展通过提供便捷的流通渠道影响居民消费。
由于数字技术快速迭代的特征，数字经济的内涵也在不断丰富中。针对传统核算方法在数字经济测算方面的不足，诸多研究机构和学者均尝试采用不同的核算方法进行数字经济发展水平的测算。本文参考中国信通院2020年发布的《中国区域与城市数字经济发展报告》中对数字经济发展水平的衡量的方法，将数字经济发展指数分为数字创新要素、数字基础设施、核心数字产业、数字融合应用、数字贸易等五大方面，综合参考杨慧梅和江璐[32]的做法，选取了多个细分指标，并利用熵值法构建数字经济发展指数。细分指标的具体定义如表1所示。
表1 数字经济发展指数体系
图1为2006～2018年各省份平均数字经济发展指数的排名情况。从整体来看，本文测算结果排名与中国信息通信研究院发布的数字经济发展水平排名无显著差异。可以看出，广东地区的数字经济发展水平最高，其次是江苏、上海、北京、四川、浙江、天津和重庆。在数字经济发展指数排名前15名中，东部地区占据9席，中部地区占据3席，西部地区占据3席，由此可见中国的数字经济发展存在着明显的地区差异。
图1 2006～2018年各省市平均数字经济发展指数
(一)计量模型设定
根据上文分析，为了检验数字经济对居民消费及消费结构的影响,设定计量模型如下：
consit=α+βdigit+γ∑sXs+δt+θi+μit
(1)
其中，i为省份，t代表时间，consit表示被解释变量居民消费，包括居民总消费、生存型消费、发展享乐型消费与消费结构；
digit为数字经济发展指数；
X为控制变量；
β为核心解释变量的系数，衡量数字经济发展对居民消费的总体影响。δt为时间固定效应，θi为地区固定效应，μit为随机干扰项。另外，为明确变量间的变化弹性系数，同时降低变量数量级差距和异方差的影响，本文对所有变量均取对数。
(二)变量选取及数据来源
1.被解释变量。居民总消费(c)为本文重要的被解释变量，用家庭人均消费性总支出来表示。国家统计局将居民消费性支出划分为食品、衣着、居住、家庭设备用品及服务、医疗保健、交通通信、文教娱乐用品及服务、其他用品及服务八大类。本文在综合参考罗能生和张梦迪[33]、王军和詹韵秋[34]等学者的做法后将食品、衣着和居住归为生存型消费(c1)；
将剩余其他支出归为发展享乐型消费(c2)。根据现代消费理论，消费升级包含了两方面内容，一是消费水平随时间推移上升的趋势；
二是消费结构由低级转向高级的变化，分别代表着居民消费“量”和“质”的提升。[35]据此，本文利用发展享乐型消费的占比构造居民消费结构(cs)变量，与上述居民总消费(c)、生存型消费(c1)和发展享乐型消费(c2)共同衡量消费“量”和“质”的变化。
2.核心解释变量。本文的核心解释变量为前文所构建的数字经济发展指数(dig)，此处不再赘述。
3.控制变量。本文综合考虑选取了以下控制变量：人均可支配收入(income)，利用城镇人均可支配收入、农村人均纯收入、城镇人口与农村人口数据计算得来。根据凯恩斯的绝对收入假说，收入是影响居民消费的重要因素。对外开放程度(open)，采用进出口总额占GDP比重来表示。就业结构(em)，用第三产业就业人数占总就业人数的比重来衡量，第三产业发展吸收就业，影响居民收入，从而影响居民消费。产业结构(structure)，用第二三产业增加值占GDP比重衡量，该指标越大，说明地区越倾向于工业与服务业的发展。科技发展水平(tech)，采用技术市场成交额表示，一地区的科技发展水平越高，越有可能进行产品创新和消费模式创新。政府支出比重(gov)，采用地方一般预算支出占GDP比重表示，反映地方政府对经济的干预程度，控制政府消费对居民消费的影响。[36]
本文所有数据均来自《中国统计年鉴》《中国城市统计年鉴》和各省份统计年鉴。参考袁鹏和杨洋[37]的方法划分东中西部，由于西藏个别年份数据缺失，最终选取了2006～2018年我国30个省份的面板数据，缺失值利用差值法和年均增长率予以补齐。本文所用的变量描述性统计如下表2所示。
表2 描述性统计
(三)数字经济与居民消费的相关性分析
基于上文对各省市数字经济发展指数的测算结果，绘制数字经济发展指数与居民消费的散点图，初步观察两者之间的关系①(1)①图中所涉及变量均为对数形式。。由图2可知，数字经济发展指数与居民总消费、生存型消费、发展享乐型消费和消费结构呈显著的正向相关关系，说明数字经济发展有利于提高居民总消费水平、生存型消费和发展享乐型消费，并且能够促进消费结构升级。下文将在公式(1)的基础上进行更严谨的实证分析。
图2 数字经济发展与居民消费的相关关系
(一)基准回归分析
首先，根据公式(1)，基于2006～2018年中国30个省市的面板数据进行基准回归，研究数字经济发展对居民消费水平和消费结构的影响。本文分别采用了混合回归(OLS)和固定效应模型(FE)，因LM检验拒绝原假设，故本文以固定效应模型的回归结果为主进行分析。固定效应模型(FE)回归结果具体如表3所示。
从列(1)-列(2)的结果可以看出，当被解释变量为居民总消费时，数字经济发展指数的系数显著为正，加入可能的控制变量后，结果依然显著。直观上来看，地区的数字经济发展水平每提高1个百分点，平均而言居民总消费增加0.049个百分点。这可能是因为数字经济的发展拓宽消费者的购物渠道，数字消费逐渐成为居民消费的新高点，刺激着居民消费。[24]列(3)-列(6)进一步将被解释变量分成生存型消费(c1)和发展享乐型消费(c2)，列(4)中数字经济发展指数的系数不显著，但列(6)中系数显著为正，说明数字经济发展更倾向于推动居民发展享乐型消费的增加。造成差异的原因可能是生存型消费可增加的幅度有限，而发展享乐型消费可以随着生活水平的提高持续增加，当数字经济繁荣发展时，人们更倾向于增加发展享乐型消费。考虑到消费结构也是衡量居民消费状况的重要指标，列(7)-列(8)将被解释变量换成消费结构(cs)，结果显示，数字经济的发展显著促进了居民消费结构升级，说明随着数字技术与经济生活结合得越来越紧密，居民消费逐渐从生存型消费转向发展享乐型消费，这也与列(3)～列(6)中的结果一致。综上，验证假说1的结论。
表3 基准回归分析
(二)内生性与稳健性检验
其次，考虑到居民消费与数字经济存在的双向因果关系可能造成内生性问题。如数字经济发展能够通过增加居民收入，创造新的消费模式等方式增加居民消费，而居民消费需求的进一步提升也给数字经济发展提出新的要求。本文参照赵涛等[9]研究数字经济时选取工具变量的思路，采用各省市1986年每万人电话机数量乘以上一年全国互联网上网人数构建面板工具变量。一方面，固定电话使用频率下降，历史固定电话等传统通讯工具对居民消费影响不大，满足工具变量排他性要求；
另一方面，地区的数字经济发展受到该地区的邮电基础设施的影响，满足工具变量相关性要求。
本文首先对工具变量的有效性进行了检验，结果显示内生性检验统计量为42.315，P值为零，说明存在内生性；
Kleibergen-Paak rk LM统计量为40.773，P值为零，说明工具变量可识别；
最后，Cragg-Donald Wald F统计量大于10%检验水平上的临界值16.38，说明选取的工具变量并非弱工具变量。面板工具变量法的回归结果如表4所示。结果显示，在考虑内生性问题后，数字经济发展仍然对居民消费的提升和消费结构升级具有显著的正向作用。与基准回归的系数对比，数字经济发展对各类居民消费的正向作用均得到明显提升，说明内生性问题使得基准估计结果产生向下偏移。
表4 工具变量回归
另外，考虑到居民消费行为中存在“棘轮效应”，在回归方程中加入居民总消费的滞后一期项，以控制消费习惯因素，检验基准回归的稳健性。结果显示，在控制居民消费习惯后，数字经济发展依然能够显著促进居民消费的增长，说明基准回归结果具有稳健性。
再者，为了检验数字经济对居民消费结构的改善作用，本文还通过以下两种方法对消费升级进行衡量：(1)参考石明明等[38]的做法，将消费升级划分为两类，第Ⅰ类消费升级是指食品消费占比日益下降，即恩格尔定律；
第Ⅱ类消费升级指的是符号性消费、服务性消费支出的比重(即除了食品消费以外的消费品种类占比)持续上升。从结果来看，数字经济发展显著降低食品支出比重，体现第Ⅰ类消费升级，并且显著促进符号性消费、服务性消费比重的增加，体现为第Ⅱ类消费升级。(2)参考魏勇和杨孟禹[39]、黄隽和李冀恺[40]的做法，根据ELES模型算出各种类消费的需求收入弹性①(2)①各种类消费的需求收入弹性表可向作者索取。，将需求收入弹性高于平均值的消费种类划为高档商品，并将高档商品消费比重作为消费升级的衡量指标。根据计算结果，把居住、家庭设备和交通通讯消费划分为高档商品，其占消费性支出的比重作为消费升级代理指标。数字经济发展指数的系数显著为正，进一步验证基准回归结果的稳健性。
最后，考虑到本文研究的是宏观层面的居民消费行为，但微观层面的家庭消费行为也同样重要，所以，本文进一步地从家庭微观角度对宏观实证结果进行印证。首先，选取中国家庭跟踪调查(CFPS)2012、2014和2016年调查问卷中家庭消费数据，参考李江一和李涵[41]的做法将家庭人均消费分为基础型消费、发展型消费和享乐型消费。其次，选取中国数字普惠金融指数、人均电信业务总量、百人中移动电话用户数、计算机服务和软件业从业人员占城镇单位从业人员比重和百人中互联网宽带接入用户数5个指标，基于主成分分析的方法，将其标准化和降维，将得到的综合指标作为数字经济发展衡量指标。整体来看，数字经济发展显著提升了家庭人均消费、基础型消费和发展享乐型消费；
并且数字经济对发展享乐型消费的提升作用最大，印证了基准回归结果。
(三)传导机制分析
为了探讨数字经济发展如何影响居民消费，本文立足于信贷约束和流通渠道便捷性对消费支出的影响，探究数字经济对居民消费影响的传导路径。在此，本文增加以下模型对传导机制进行验证：
Mit=α1+β1digit+γ1Xit+δt+θi+εit
(2)
consit=α2+β2digit+ρMit+γ2Xit+δt+θi+εit
(3)
其中，Mit表示中介变量，包括信贷约束和流通渠道便捷性。信贷约束(credit)变量参考陈健等[42]的做法，采用人均贷款余额/个人可支配收入表示，贷款收入比越大，代表信贷约束越松；
流通渠道便捷性(circulation)采用物流发展程度来衡量，即货运量与交通运输业从业人数之比，其他变量与上文提及变量含义一致。公式(2)和公式(3)与上文公式(1)构成中介模型，下面采用“三步法”来分析三者之间的关系。
1.信贷约束
基于公式(2)，实证分析数字经济对居民信贷约束的影响，回归结果如表5中列(1)所示。数字经济变量的系数在1%的检验水平上显著为正，说明数字经济的发展有效缓解居民信贷约束，与孙治一等[43]研究结果一致。其次，基于公式(3)进行实证检验，结果如表5中列(2)-列(5)所示。下面以被解释变量是居民总消费(c)为例，参考温忠麟和叶宝娟[44]提出的中介效应检验的方法，计算本模型中的中介效应。首先，由上文的基准回归可知，数字经济发展对居民总消费的影响系数为0.049，在1%的水平上显著，则可按中介效应立论。其次，表5中数字经济对居民信贷约束的影响系数为0.096，在1%的水平上显著；
并且，信贷约束对居民总消费的影响系数同样显著，为0.124，则中介效应为0.096×0.124/0.049=24.29%。同理，计算其他情况下的中介效应，结果均呈现在表5中。可见，在数字经济影响居民消费水平和消费结构的过程中，信贷约束扮演了重要的中介角色，验证假说2。
表5 传导机制回归(1)
2.流通渠道便捷性
同样，基于公式(2)和公式(3)，将中介变量换成流通渠道便捷程度进行回归分析。由表6中列(1)可知，数字经济发展对流通渠道便捷程度表现出显著的正向影响，表明数字经济发展提高了物流的便利性，为居民的跨地区消费扫清障碍。按照上述相同方法，计算了流通渠道便捷程度变量的中介效应，结果呈现在表6中，说明流通渠道便捷程度是数字经济影响居民消费的重要传导机制之一。综合上述结果，数字经济通过直接效应和间接效应促进了居民总消费水平、发展享乐型消费的增加，促进消费结构升级，但对于生存型消费的间接作用不大，验证假说3。
表6 传导机制回归(2)
续表6
(四)异质性分析
1.考虑消费种类的异质性
根据上文分析，数字经济可以有效促进居民消费增长，那它具体对何种居民消费的促进作用更大？本文在上述基准回归的基础上，按照国家统计局分类标准将居民消费性支出细分为八大类，分别考察数字经济对各类消费支出的影响。结果显示，当被解释变量为居住消费支出时，数字经济发展指标的系数显著为负；
当被解释变量为医疗保健支出时，数字经济发展指标的系数不显著；
而其他情况中，其系数均为正。说明了数字经济发展没有促进居民的居住支出、医疗保健支出，但有效促进了其他种类的消费支出。因此也可看出数字经济主要促进了发展享乐型消费，与基准回归中的结果一致。
2.考虑消费群体的异质性
由于我国具有典型的城乡二元结构特征，城乡居民在消费观念等方面有诸多不同，因此进一步将总样本分为农村和城镇两个子样本进行实证回归，检验数字经济对不同消费群体的消费水平影响。农村样本中，数字经济的系数均显著为正，说明数字经济发展同时促进农村居民总消费、生存型消费和发展享乐型消费，并且推动了农村居民消费结构升级。城市样本中，数字经济对城市居民总消费、生存型消费具有显著负向作用，但可以显著促进城市居民消费结构升级。这可能是因为农村居民的高边际消费倾向导致的，上述结果也体现了数字经济普惠性的特征。
3.考虑区域的异质性
考虑到中国地域辽阔，各地的经济发展与消费观念等方面都不尽相同，有必要进行区域异质性回归。本文将30个省市分为东部、中部和西部三个地区进行分组实证回归。结果表明，东部地区的数字经济发展显著减少了生存型消费，但促进发展享乐型消费，改善消费结构；
中部地区的数字经济发展居民各种消费影响均不显著；
数字经济发展仅促进了西部地区居民的总消费和生存型消费，对发展享乐型消费和消费结构的影响不显著。
4.考虑生命周期异质性
根据生命周期消费理论，消费者会根据一生的收入情况计划消费。但考虑到不同年龄段的消费者对数字经济和数字技术的适应情况不一，可能产生差异化行为。本文使用CFPS微观数据，依据户主年龄将总样本分为户主年龄小于45岁、大于等于45岁两个子样本分别进行回归。在户主年龄小于45岁组别中，数字经济发展指数系数均显著为正，明显提高家庭的人均消费、生存型消费和发展享乐型消费，与刘导波和张思麒的研究结果一致。[45]
交通运输与信息化发展使得区域间经济往来密切，区域间的人口流动、信息交流和商品贸易势必会对居民消费产生影响。以现代信息网络为载体的数字经济突破了时间和空间的限制，为实现跨地区交流合作和跨地区消费提供了可能性。基于此，本文增加了空间因素，从空间层面对数字经济和居民消费关系进行探讨。
根据实证部分需要，首先构建地理距离权重矩阵。根据潘文卿[46]的做法将两省省会之间的直线距离作为地理距离的衡量指标，构建的地理距离权重矩阵w为：
其次，考虑到消费的棘轮效应和示范效应的存在，居民消费水平不仅受到自身的空间滞后项和外生变量的影响，也会受到外生变量的滞后项的影响。因此，本文使用空间杜宾模型(SDM)估计数字经济发展对居民消费的影响，模型构建如下：
其中，cons是居民消费水平；
X是各解释变量，包括核心解释变量与控制变量；
W为空间权重矩阵，i表示中国30个省市；
t表示2006～2018年的时间变化；
ρ是空间自回归系数；
γ表示邻居自变量的系数；
β为解释变量的系数；
μi和λt分别表示地区固定效应和时间固定效应；
ε为随机误差项。
(一)空间相关性分析
在进行空间计量回归之前，需要先进行空间自相关性的检验，以检测某个省的居民消费水平和邻近省的居民消费水平是否相关，本文采取全局莫兰指数I对居民消费进行了空间自相关检验。莫兰指数I的计算公式如下所示：
由公式可知，莫兰指数I的值一般介于-1～1之间，小于0表示负相关；
大于0表示正相关；
若指数接近于0，则表示不存在空间自相关。结果显示，地理距离空间权重矩阵下，莫兰指数I均大于0，表明了中国30个省份的居民消费具有正空间相关性，即居民消费高的地区，其周围地区的居民消费水平也高，说明居民消费的空间相关和空间集聚的特性，也进一步说明了进行空间计量分析的必要性。
(二)空间回归结果分析
参考Elhorst[47]的方法将空间杜宾模型的总效应分解为直接效应与间接效应，其中，直接效应是指自变量对本地区因变量的影响，间接效应是指自变量对其他地区因变量的影响，结果如表7所示。
表7 空间计量结果
可以看出，数字经济对居民总消费、生存型消费、发展享乐型消费的直接效应、间接效应都显著为正，且间接效应大于直接效应，而数字经济对消费结构间接效应影响不显著。这表明数字经济不仅提升了本地区居民总消费、生存型消费和发展享乐型消费，还带动周边地区的居民消费支出，但数字经济发展仅对本地的消费结构升级产生显著正向影响，对周边地区影响不明显。总体来说，数字经济的发展对居民消费的影响存在空间溢出效应。
本文在数字经济发展影响居民消费的理论前提下，基于2006～2018年中国30个省市的面板数据，测度数字经济发展指标，实证验证数字经济发展对居民消费的影响及其传导机制，得到的结论主要有：(1)数字经济发展显著促进了居民消费水平的提升，特别是发展享乐型消费，并且推动消费结构升级，这种结论在考虑内生性和稳健性之后依旧成立。(2)数字经济通过缓解信贷约束和提供便捷流通渠道来提升居民消费消费水平，推动消费结构升级。(3)数字经济发展对不同消费种类、不同消费群体、地区和不同年龄段家庭的消费存在差异性影响。(4)数字经济对居民总消费、生存型消费和发展享乐型消费的影响具有正向空间溢出效应，对消费结构优化不具有溢出效应。
在新发展格局下上述结论对扩大国内消费，推动居民消费结构升级具有一定的参考价值。本文提出以下政策建议：第一，完善基础设施支持数字经济发展。加快建设新一代信息基础设施，统筹规划数字基础设施建设，结合城市群、经济带和东、中、西部和城乡发展特点，优化数字基础设施的空间布局。第二，打造数字经济时代的金融配套政策，缓解居民家庭面临的信贷约束。利用数字技术的优势，加强对金融信贷的监管力度，健全和完善法律法规体系，消除居民借贷的忧虑；
并帮助居民学会甄别筛选信贷产品的真假信息，做到理性消费。第三，通过大数据、人工智能、区块链等数字技术打造专业的智慧流通供应链体系，提供高效优质服务。第四，依托数字经济，挖掘居民消费潜力，推动消费结构升级。通过数字产业化与产业数字化协调发展，做到既扩大线上消费领域，又改善线下消费体验，探索新的消费模式，发现新的消费增长极，推动居民消费结构升级。