随着移动应用、社交网络、大数据分析等数字技术的指数级增长,数字化推动消费模式创新呈爆炸式发展,越来越多的传统企业和互联网企业利用数字化方式和平台战略构建供需匹配平台,将供给侧资源与需求侧空间高效适配协同,形成需求牵引供给、供给创造需求的更高水平动态平衡。(1)商务部数据显示:“十三五”期间,我国网络零售额由2015年的3.88万亿元,增长至2019年的10.63万亿元,年复合增长率为24.6%。其中,实物商品网上零售额在社会消费品零售总额中所占比重由10.8%增长至20.7%,对社会消费品零售总额增长的贡献率达到45.6%。受新冠肺炎疫情冲击,在传统商业服务设施难以提供居民消费服务的情况下,电商直播、网络购物、移动支付、即时配送等数字化消费模式有效促进了消费复苏回补和需求潜力释放,成为加快形成强大国内统一市场的新动能。2020年,我国实物商品网上零售额逆势增长14.8%,占社会消费品零售总额的比重高达24.9%,比2019年提高了4.2个百分点。
消费需求的数字化转型,引起了整个社会消费方式、消费行为和消费环境等消费体系的重构,特别是将局限于特定区域的消费和需求行为扩展到了更大的市场范围,促进了消费潜力的释放、新型消费的衍生、消费供给的迭代创新以及消费水平的扩容提质。(2)(3)然而,近期社会上出现了杂菜泡面网络热销以及拼购网站、二手电商平台兴起等现象,使得数字化转型中的“消费降级”成为舆论热点。相反的意见认为并不能简单地将团购折扣或二手电商平台的扩张视为“消费降级”,这更像是居民消费方式的进一步“数字化”升级。消费需求数字化促进市场竞争、降低消费者搜寻成本和提高搜寻效率会使市场均衡价格下降,这不仅不能判定为“消费降级”,反而会通过收入效应促进“消费升级”。(4)消费需求的数字化转型究竟是导致了“消费降级”还是促进了“消费升级”,仅停留在对部分商品或电商平台消费现象的讨论是远远不够的,必须深入识别和测度居民消费结构以及检验消费结构动态演变的驱动机制。
依据马斯洛需求层次理论、布迪厄文化资本理论等演化逻辑,消费升级是居民消费支出结构的比例关系变化,表现为各类消费支出在微观结构和层次上的提升,如居民消费结构沿着“从生存型消费到发展型消费、享受型消费”的发展路径升级,或者呈现出“从物质性消费到服务性消费”的线性升级过程。(5)在满足人民美好生活需要和加快构建新发展格局的时代背景下,推动居民消费升级已经上升为国家经济政策的重要关切点和着力点。为此,本文基于中国家庭金融调查(CHFS)追踪数据,以微观家庭为基础,首先实证检验消费需求数字化转型对居民消费的增长促进和升级效应。其次,进一步探讨了消费需求数字化转型对不同类型家庭消费结构影响的异质性。最后,以构建新发展格局的内需基础为导向,提出了扩大内需和促进消费升级的政策建议。
消费需求的数字化转型对居民消费可能产生两种不同的影响。一方面,数字化转型尤其是在线声誉系统降低了信息不对称程度和交易成本,改变了居民的消费观念,激发了主动消费和高层次消费,因此在推动居民消费增长的同时,也促进了消费结构升级。龚诗阳等人以视频网站为例,发现消费者在线交流越多,对视频播放的需求越大,而且这种促销效应对评分较低的视频更为显著。(6)另一方面,数字化转型使得居民越来越不愿意进行线下消费,替代效应可能对消费增长具有负向影响。当数字化市场规模扩大到一定程度,将产生网络信息聚合与实体零售展示的协同效应,创造超越传统规模经济概念的社会效益与资源配置效率,最终对居民消费总体水平具有显著的带动作用。(7)这些研究表明,消费需求的数字化转型对居民消费增长具有促进作用,但对消费结构升级的影响尚不明确。
数字化转型能够有效降低消费者搜寻成本、扩大市场范围、提高市场匹配效率,以及增加同类商品集中销售的竞争程度来有效降低商品零售价格。(8)由此可见,需求数字化转型可以通过“市场拓展效应”和“价格效应”促进消费升级。各类电子商务平台的蓬勃发展,拓展了市场边界和市场空间,丰富和提升了消费者的消费形式、主题和品质,并且围绕个性化消费需求形成如新型消费支出增长、商业模式创新等一系列的商业和消费现象。(9)孙浦阳等基于淘宝网商品交易的准实验研究发现,淘宝网的建立降低了商品的零售价格,尤其对中高端生活品和电器类影响更为显著,这对消费者具有收入提升效应。(10)此外,供给侧结构的不匹配也是导致我国内需不足和需求外流的重要原因。消费需求的数字化转型改变了供需匹配的生产组织方式,供给企业利用大数据感知用户需求,不仅为用户提供定制化的产品和服务,还主动对产品和服务进行迭代创新。数字化时代的供需适配,实现了以生产者为主体向以消费者为主体转换,消费者也从产品接受使用者转变为设计创新者,“消费者参与创新”“消费者反向定制”或“消费者驱动型制造”逐步成为主流商业模式。基于上述分析,本文提出以下假说:
假说1:消费需求的数字化转型促进了居民消费升级。
除收入水平之外,教育水平差距、区域或城乡差异也是制约居民消费升级的重要因素。粘性消费增长理论认为,市场信息是有成本的,大众消费者尤其是信息成本较高的消费者,并不会及时获取相关信息以及利用新信息调整消费行为。受教育水平较低的居民,由于有较高的更新信息成本,粘性信息下的预防性动机挤出了消费支出,从而抑制了消费升级。(11)互联网的开放共享为低教育水平居民提供了丰富便捷的信息渠道,更新了其消费理念,发展型和享受型消费需求得以激发和释放。
由于我国不同区域和城乡在商业设施、消费渠道、商品多样性和品质等方面差距较大,这也导致居民的消费环境、方式和结构存在差异性。消费需求数字化转型带来了市场一体化和交易便利化,破除了消费市场的区域和城乡分割,对消费受到抑制的中西部地区和农村居民的消费升级有更为显著的助推效应。祝仲坤等基于中国社会状况综合调查的数据研究发现,当农民具有互联网技能之后,消费支出有了明显增加,对消费水平较低的农民而言,这种促进效应更加显著。(12)基于上述分析,本文提出以下假说:
假说2a:消费需求的数字化转型具有包容性特征,对受教育水平较低居民消费升级的促进效应更为显著。
假说2b:消费需求的数字化转型具有包容性特征,对农村或中西部地区居民消费升级的促进效应更为显著。
本文以家庭的消费结构为研究对象。选择来自西南财经大学2013—2017年在全国29个省(直辖市、自治区)开展的中国家庭金融调查(CHFS)追踪数据。该调查每两年开展一次,收集了家庭的人口统计特征、资产与负债、收入与消费等方面的数据,这为本文提供了微观数据支撑。此外,为控制地区经济水平,本文选用家庭所在地级市的经济水平与消费水平,数据来自各地级市每年公布的统计年鉴。为了防止异常值的影响,本文删除了关键变量存在极端值和缺失值的样本,最终保留3期样本101 681个观测值。
为了检验家庭消费需求数字化转型对消费的促进和升级效应,本文拟采用面板固定效应方法进行相关检验,并构建如下模型:
Consumpi,t=α0+α1Onlinei,t+α2Controli,t+μi+λt+εi,t
(1)
Consumpratioi,t=β0+β1Onlinei,t+β2Controli,t+φi+σt+θi,t
(2)
其中,Consumpi,t,Consumpratioi,t是i家庭在t年的被解释变量,Consumpi,t包括家庭的生存保障型消费、发展享受型消费,而Consumpratioi,t代表家庭的生存保障型消费、发展享受型消费分别占家庭总消费的比重。Onlinei,t是本文的核心解释变量,表示i家庭在t年是否有网购经历,如果该家庭存在网购经历,则Onlinei,t=1,否则Onlinei,t=0。Controli,t表示影响家庭消费的控制变量,μi和λt、φi和σt分别为家庭固定效应和时间固定效应,εi,t和θi,t为扰动项。
本文被解释变量为被调查居民家庭的生存保障型消费额、发展享受型消费额,以及两类消费额分别占家庭总消费的比重。根据以往文献对于消费类型的划分,随着收入水平的提高,居民消费结构会基于“生存—发展—享受”的演变次序进行升级优化。(13)基于此,本文将居民消费划分为生存保障型消费、发展享受型消费两个类型,并分别计算其占总消费的比重。其中,生存保障型消费主要是维持生存和日常生活所必要的各项支出,包括居民的食品、衣着、居住支出;发展享受型消费主要是提高生活水平、满足享乐需要、为实现自身发展目的而进行的各项支出,包括居民的生活服务、医疗保健、交通通信、旅游、奢侈品、文教娱乐支出,各项支出数据均来自CHFS问卷中对家庭消费情况的调查。
本文的核心解释变量为消费需求数字化转型,以家庭的网购经历来衡量。参考以往文献做法,本文利用问卷中“您家上个月是否网购”这个问题的回答作为虚拟变量“网购经历”的测度依据。(14)在控制变量的选取上,本文选用了家庭、户主和地区三个层面的控制变量。在家庭层面,选用家庭总资产和总收入作为家庭经济水平的指标,计算家庭总人数衡量家庭规模;在户主层面,本文控制了每个家庭中户主的年龄、受教育水平、性别、健康和婚姻状况(15);最后,在地区层面的控制变量上,选取了地区的经济水平和消费水平进行控制。
表1列出了变量的定义和描述性统计结果。在消费层面,计算出的均值结果表明,家庭的生存保障型消费额大于发展享受型消费额,生存保障型消费占比远大于发展享受型消费占比,从侧面说明了消费仍存在较大的升级空间。从消费需求数字化转型的实际发展状况来看,拥有网购经历的家庭只占31.14%,数字化转型有待进一步推进,其中可能的原因是数据来源为家庭在2012年、2014年和2016年的网购经历,在早期调查年份中电子商务尚未大范围普及,因此拥有网购经历的家庭不多。此外,在控制变量的描述性统计中,也可以发现户主存在年龄偏大、多为已婚男性、受教育水平偏低等特征。
表1 变量界定和描述性统计
根据模型设定,本文采用面板固定效应方法进行检验,表2的(1)至(2)列报告了生存保障型消费、发展享受型消费总额作为因变量的回归结果,而(3)至(4)列报告了生存保障型消费、发展享受型消费分别占总消费比重作为因变量的回归结果。每列结果均控制了家庭、年份和城市固定效应,并且使用家庭聚类效应得到稳健标准误。实证结果显示:首先,家庭网购经历同时促进了生存保障型消费、发展享受型消费的增长;其次,家庭网购经历降低了生存保障型消费在总消费的比重,并提升了发展享受型消费在总消费中的比重,从而促进了消费升级,假说1得以验证。这表明以数字技术为基础的网络购物通过深度挖掘用户消费需求、便利支付手段以及减少匹配成本等方式,带动了居民消费中的快速增长。与此同时,消费需求的数字化转型也能反过来促使相关厂商基于市场需求加快产品或服务创新进程,提供给居民更为丰富的消费选择,改变居民的消费观念,激发主动和高层次消费的意愿,从而促进了居民消费升级。
除此之外,控制变量回归系数的显著性和符号也基本符合预期。首先,家庭层面控制变量结果表明,越富裕、人口规模越大的家庭,发展享受型消费占比越大,而生存保障型消费占比越小。这可能是因为家庭的经济水平越高,居民的恩格尔系数也随之下降,更倾向于消费生活必需品之外的高层次商品。其次,在户主层面控制变量中,只有户主年龄显著影响生存保障型、发展享受型消费额,受教育水平较高、已婚的户主生存保障型消费占比会下降。最后,地区层面控制变量与两类消费额均呈现不显著的结果。在消费结构方面,地区经济水平与地区消费水平均与发展享受型消费占比成正向显著关系,表明在经济发展水平较高的地区,居民越有可能实现消费升级。
表2 基准回归:消费需求数字化转型对居民消费的增长促进和升级效应
注:括号内为聚类到家庭层面的稳健标准误,“*”“** ”和“*** ”分布表示在10%、5%和1%的水平显著。下表同。
在基准模型中,本文虽尽量控制可能影响家庭消费的因素,但是结果仍然可能受到来自不可观测因素的影响。为此,本文借鉴谢绚丽等人的做法,选用家庭所在地级市的互联网普及率作为工具变量进行内生性检验。(16)该工具变量符合相关性和外生性要求的依据在于:从相关性来考虑,互联网普及率代表地方的互联网覆盖水平,互联网覆盖率高地区的居民更容易接触到互联网,拥有网购经历的可能性大;从外生性来考虑,较为宏观的市级层面互联网普及率对于微观家庭消费的影响也并非是直接的。
本文选择使用两步GMM法来解决原基准模型中可能存在的异方差和自相关的问题,表3的(1)-(5)列报告了内生性检验的相关结果,模型(1)展示了第一阶段的回归结果,发现工具变量与家庭网购经历成正向显著关系,表明工具变量与解释变量之间的相关性较大,地区的互联网普及率越高,当地居民越有可能进行网购。此外,通过不可识别检验和弱工具变量检验,均拒绝了原假设,表明互联网普及率对网购经历具有较强的解释力。模型(2)至(5)中汇报了第二阶段的相关结果,结果表明在缓解潜在的内生性后,网购经历促进了家庭生存保障型消费和发展享受型消费增长,降低了生存保障型消费占比,并提高发展享受型消费占比,这与基准模型的结果基本一致。
表3 内生性检验:工具变量法——互联网普及率
1.采用代理变量
为了更为准确评估消费需求数字化转型对消费的影响,我们将消费类型进一步细分为食品等八类项目在总消费的占比作为被解释变量的代理变量。回归结果报告于表4的(1)至(8)列,从回归结果看,网购经历显著地促进了家庭交通通信、文教娱乐和其他类别消费的占比,而对食品、居住、医疗保健等类别消费的占比具有显著的负向影响,而衣着和生活服务消费占比则不显著。实证结果表明,消费需求数字化促进了家庭在高层次和服务型商品消费占比的提升,与基准回归和内生性检验的结果一致。
2.控制地区数字金融水平
数字金融作为一种“准公共新型金融基础设施”,通过缓解流动性约束与便利支付等机制促进居民消费,进而推进消费需求的数字化转型进程。(17)鉴于此,本文在原有模型基础上加入数字金融水平并加以控制,数字金融水平的衡量标准为北京大学发布的2011—2018年地级市层面数字普惠金融指数,该指数来源于蚂蚁金服的交易大数据,具有较高的客观性和可靠性。回归结果报告于表5的(1)至(2)列,本文发现在控制地区的数字金融水平后,家庭网购经历对消费升级影响的结果依然是稳健的。
表4 稳健性检验:代理变量——八类消费占比
3.剔除样本期内家庭所在地为直辖市的样本
由于直辖市的商业和物流业发达,具备消费高层次商品实现消费升级的便利条件。加上其拥有互联网普及率高等优势条件,居民进行网购实现消费需求数字化转型的概率较大,这一现象可能使实证结果存在反向因果问题。因此,本文将直辖市样本剔除后再对剩余样本进行回归,回归结果报告于表5的(3)至(4)列。在剔除直辖市样本后,发现网购经历显著降低了生存保障型消费占比,提高了发展享受型消费占比。其中,发展享受型消费占比的估计系数显著性虽然相较于基准模型有一定程度的下降,但仍然在10%的水平上显著。
表5 稳健性检验:控制地区数字金融水平和剔除直辖市样本
1.基于受教育水平的异质性分析
以往文献的研究结果显示,受教育水平是影响消费的重要因素,受教育水平较高的群体通常拥有更高的消费水平,也会进行更多高层次消费。(18)那么,当前消费需求的数字化转型是否具有包容性,促进受教育水平低的群体完成消费升级?为了解决这一疑问,本文基于CHFS问卷中对户主最高学历调查的数据,以是否完成九年义务教育为衡量基准,将样本划分为低教育水平组(最高学历为初中及以下)和高教育水平组(最高学历为高中及以上)进行分样本回归,回归结果报告于表6的(1)至(4)列,结果表明无论是低教育水平组还是高教育水平组,网购经历对生存保障型消费占比均为负向显著,但对发展享受型消费占比的影响,低教育水平组呈现出正向显著,高教育水平组则不显著,这表明消费需求数字化转型存在包容性特征,受教育水平较低的居民享受“数字红利”而实现了消费升级,进而验证了假说2a。
表6 异质性分析:划分受教育水平
2.基于城乡与区域的异质性分析
由于我国城乡二元结构以及区域发展差异使得不同区域的居民消费需求差异明显。以互联网发展水平为例,截至2020年,城镇地区网民规模达6.80亿人,高于农村的3.09亿人,占网民整体的68.7%。消费需求数字化转型是否更多地惠及了商业设施滞后的农村以及中西部地区的居民消费?为了准确评估可能存在的区域异质性,本文将样本划分为农村组和城镇组,以及中西部组和东部组进行进一步考察,分样本回归结果如表7和表8所示。回归结果表明,网购经历对不同地域居民的生存保障型消费占比的影响均显著下降,但仅有农村家庭和中西部家庭的发展享受型消费占比显著上升。区域的异质性分析同样表明消费需求数字化转型具有包容性特征,为处于信息劣势和“数字鸿沟”的弱势群体提供了更为便捷和多样化的消费方式,促进了其消费升级,实证结果也验证了假说2b。
消费升级扩容是发挥我国超大规模经济体优势的内在要求,是实现内部可循环,支撑并带动外循环的重要驱动力。为此,本文从需求数字化转型对居民消费升级促进效应的研究发现:(1)理论上而言,需求数字化转型通过“市场拓展效应”“价格效应”以及“消费者反向定制”等机制从供需两端促进居民消费升级。(2)基准回归结果表明,网购经历在推动消费增长的同时促进了消费升级。具体而言,家庭网购经历降低了生存保障型消费占比,提高了发展享受型消费占比。(3)异质性检验结果发现,消费需求数字化转型具有包容性特征,对较低教育水平、处于农村和中西部区域的家庭而言,消费升级的促进效应更为显著,这些家庭的消费升级享受了更多的“数字红利”。
表7 异质性分析:划分城乡
表8 异质性分析:划分地区(东中西部)
2015年以来,最终消费对我国经济增长贡献率稳定在60%左右,消费已成为经济增长的主要驱动力。结合本文研究结论,为充分释放居民消费潜力,构建新发展格局的内需基础,本文提出以下促进消费升级的政策建议:
第一,进一步加强数字基础设施建设,为需求数字化转型提速。新发展格局需要注重需求侧管理,而数字经济与实体经济的共生模式有助于实现超大规模市场与完整现代工业体系的精准对接与实时协同,一方面促进新型消费扩容提质和现代服务业发展,另一方面打通堵点,补齐短板,以需求链升级提升产业链供应链现代化水平。
第二,提升数字化转型发展的包容性水平,充分释放消费潜力。2010年以来,农村居民的边际消费倾向总体大于城镇居民。然而,我国农村特别是偏远地区供给体系滞后、经营模式传统,导致消费市场长期存在假冒伪劣横行、质次价高、服务质量参差不齐等问题,成为制约消费升级的瓶颈。为此,需要以数字乡村建设为契机,加快农村商贸流通数字化升级,以新型消费引领带动农村消费品质升级,充分释放农村消费潜力,破解城乡发展不平衡、乡村发展不充分的难题。
第三,加强平台竞争及不正当行为监管,促进市场化市场规范发展。消费需求的数字化转型使得“赢者通吃”的数字化平台,逐渐成为市场经济以及社会生活中新的资源配置与组织方式。具有垄断市场的大型平台为了追逐利润,出现了损害消费者福利、挤压中小企业发展空间、损害实体经济发展的问题,如对消费者“店大欺客”“大数据杀熟”“虚假促销”“信用炒作”,对商家“客大欺店”“强制‘二选一’”“高额竞价推广费”等问题,既不符合双循环的战略要求,也不利于平台企业自身的可持续发展。为了以新业态新模式引领新型消费加快发展,需要采取包容审慎的监管方式,对平台企业滥用市场支配地位行为加强监管,激发数字经济与实体经济互惠共存。
© 2019-2021 All rights reserved. 北京转创国际管理咨询有限公司 京ICP备19055770号-1
Beijing TransVenture International Management Consulting Co., Ltd.
地址:梅州市丰顺县留隍镇新兴路881号
北京市大兴区新源大街25号院恒大未来城7号楼1102室
北京市海淀区西禅寺(华北项目部)
深圳市南山区高新科技园南区R2-B栋4楼12室
深圳市福田区华能大厦
欢迎来到本网站,请问有什么可以帮您?
稍后再说 现在咨询