電子商務發展如何影響居民消費

郭守亭　熊穎　趙昕

【摘要】在傳統行業數字化轉型背景下， 電子商務作為我國數字經濟中的重要組成部分， 在促進居民消費方面發揮了重要作用。 基于中國電子商務發展指數與中國家庭追蹤調查（CFPS）的匹配數據進行實證檢驗發現， 電子商務發展顯著促進了居民消費， 有效提升了農村居民消費及城市居民生存型消費水平， 且對中青年群體、未接受過高等教育的群體消費的影響較顯著。 在此基礎上， 進一步分析電子商務發展對居民消費的作用機制， 發現電子商務發展通過提升居民信心度和居民幸福感， 促進居民消費。 因此， 應加快推進電子商務新發展， 增進民生福祉， 提振居民消費。

【關鍵詞】電子商務發展;居民消費;居民信心度;居民幸福感

【中圖分類號】F724.6? ? ? 【文獻標識碼】A? ? ? 【文章編號】1004-0994（2022）12-0147-7

當前， 數字經濟迎來變革， 電子商務作為數字經濟時代消費結構升級、產業轉型的重要驅動力， 有助于擴大居民消費需求， 激發居民消費潛力。 當前， 網絡購物已成為人們日常生活中的重要組成部分， 可以預見的是， 隨著政府消費政策的刺激， 消費將繼續保持恢復性增長。 然而， 目前我國電子商務發展存在區域失衡， 特別是農村地區的電子商務發展相對滯后。 城鄉居民消費差距明顯[1] ， 消費率偏低， 儲蓄率偏高， 居民消費不足嚴重制約著我國經濟的持續健康發展。 如何采取有效舉措擴大居民消費需求？ 如何讓我國大部分群體擁有高質量的消費力， 進而實現經濟高質量發展和人民共同富裕？ 這些一直是理論界和決策層關注的重要話題。 在世界經濟下行、風險加劇的今天， 釋放居民消費潛力已經成為我國實現共同富裕、擴大內需、有效應對經濟風險和挑戰的政策著力點。

一、文獻綜述

目前與電子商務發展和居民消費有關的研究已較為豐富， 本文從新時期電子商務發展促進居民消費的價值、居民消費的影響因素以及電子商務發展影響居民消費的社會經濟屬性這三個方面對相關文獻進行回顧。

（一）新時期電子商務發展促進居民消費的價值

電子商務起源于電子數據處理技術， 后來實現了從科學計算向商務統計應用的轉變[2] 。 Zwass[3] 認為， 電子商務的核心要義是“通過遠程通訊網絡共享商業資源信息、維持業務聯系， 進而開展商業行為”。 國內學者側重于從網絡化這一角度來定義電子商務。 劉志超等[4] 認為， 電子商務是指交易參與者利用網絡進行產品交易和信息交流， 其可以削減中間環節的成本， 通過垂直細分對象提供個性化產品服務。 從宏觀經濟發展方面來看， 電子商務作為網絡交易平臺和數字經濟發展的支撐工具， 在促進產業結構升級[5] 、推動農村經濟高質量發展[6] 、加強區域經濟協同發展[7] 、優化收入分配[8] 等領域發揮了巨大作用; 從企業健康發展和個體生活需要方面來看， 其也產生了深遠影響， 如電子商務利用網絡等虛擬手段充分挖掘企業潛力[9] ， 從多方面有效提升企業的競爭力[10] 。 此外， 白麗[11] 指出， 電子商務實現了產品銷售的縱向一體化發展， 能夠充分滿足人們的多元化需求。

（二）居民消費的影響因素

居民消費是經濟平穩運行的重要保障， 與經濟社會發展密切相關， 因此受到多維度因素的影響。 從微觀視角來看， 居民消費會受到消費者當期可支配收入[12] 、儲蓄水平[13] 、年齡[14] 、消費者心理和習慣[15] 等諸多因素的影響。 從宏觀視角來看， 關利欣、梁威[16] 通過實證研究發現， 經濟社會的發展階段、居民的收入水平及其預期會影響居民消費。 此外， 關利欣[17] 認為， 公共突發衛生事件等外生沖擊會影響居民消費。 戶籍制度[18] 、收入分配[19] 、數字經濟發展水平[20] 等宏觀因素也會對居民消費產生影響。

（三）電子商務發展影響居民消費的社會經濟屬性

電子商務是活躍城鄉市場的重要渠道之一。 孫浦陽等[21] 和江小涓[22] 發現， 電子商務通過利用交易平臺， 使買家和賣家之間實現“零距離”溝通， 從而提高社會福利， 極大地降低信息搜集成本、內部協調和時間傳遞等交易成本。 因此， 借助電子商務手段可以有效提高知識的可獲得性， 豐富和拓展傳統交易場所、交易時間、交易種類等， 進而對居民消費產生影響[23]。 方福前、邢煒[24]發現， 電子商務發展能夠有效提升消費的邊際效用和產品競爭力， 且居民人均消費、總消費與電子商務市場銷售規模之間呈現出“U”型關系。 李海艦等[25]認為， 電子商務可以擴大企業的邊界， 使企業進一步重視與消費者的溝通交流。 值得關注的是， Akhter[26]認為， 網上購物的可能性隨著收入的增加而增加， 這是因為富人們看中了網絡購物能夠節省時間的特點。 另有文獻指出， 電子商務有效促進了農村居民消費水平的提升[27]， 并通過社會資本對農村居民消費產生正向影響[28]。

從現有文獻來看， 近年來， 伴隨著數字經濟的興起， 電子商務與居民消費均已成為學術界關注的熱點話題。 本文可能的邊際貢獻如下： 第一， 結合中國電子商務發展指數與中國家庭追蹤調查（CFPS）數據， 從生存型消費、發展型消費等細分角度研究了電子商務發展對居民消費的促進作用; 第二， 通過實證分析探究了電子商務發展影響居民消費的具體作用機制， 發現電子商務發展提升了居民信心度和居民幸福感， 進而促進了居民消費。

二、研究設計

（一）計量模型及變量選取

本文檢驗模型如下：

totalcit=β0+β1dszsit+β2fincomeit+β3marrigeit+β4ageit+β5registerit+β6genderit+β7educationit+

β8healthyit+β9informationit+μi+εit （1）

其中： 居民消費水平（totalc）為被解釋變量， 用家庭的總消費支出衡量， 家庭消費包括食品、衣著、居住、家庭設備及用品、醫療保健、交通通信、教育文化娛樂、其他用品及服務八大類， 本文借鑒李曉楠、李銳[29] 的做法， 將食品、衣著、居住、其他用品及服務劃分為生存型消費， 家庭設備及用品、醫療保健、交通通信、教育文化娛樂劃分為發展型消費; 電子商務發展水平（dszs）為核心解釋變量， 用中國電子商務發展指數衡量; fincome、marriage、age、register、gender、education、healthy、information為一系列控制變量， 分別度量家庭收入水平（用家庭收入除以10000表示）、婚姻狀況（已婚=1， 其他=0）、戶主的年齡、戶籍狀況（城市戶籍=1， 農村戶籍=0）、性別（男=1， 女=0）、受教育程度（用受教育年限衡量）、健康狀況（健康=1， 其他=0）、信息搜尋能力（用互聯網作為信息渠道的重要性衡量， 1～5分別表示非常不重要、比較不重要、一般、比較重要、非常重要）; μ為各省份不隨時間變化的因素， 控制地區固定效應; ε為誤差擾動項; i表示省份; t表示年份。

（二）數據說明

本文中國家庭追蹤調查（CFPS）數據來源于北京大學中國社會科學調查中心， CFPS數據是具有全國代表性的高質量數據庫[30]， 本文最終選定2014年、2016年和2018年的數據進行匹配; 電子商務發展指數來源于清華大學工程實驗室編制的《中國電子商務發展指數報告》（2013 ～ 2018年）， 這一指數已經被廣泛認可并用于測度我國電子商務發展程度。 本文主要變量的描述性統計結果見表1。

三、實證研究及結果分析

（一）電子商務發展對居民消費的影響

首先， 利用基準回歸分析電子商務發展與居民消費的關系， 回歸結果如表2所示。 表2中列（1）的結果表明， 核心解釋變量電子商務發展水平的系數顯著為正， 說明電子商務發展有利于提升居民消費水平。 家庭收入水平、戶籍狀況、受教育程度、健康狀況、信息搜尋能力都與居民消費水平顯著正相關， 說明收入高、擁有城市戶籍、受教育程度高、信息搜尋能力強的群體更傾向于消費; 婚姻狀況與居民消費水平顯著負相關， 說明已婚群體在消費時比未婚群體更謹慎。 其他控制變量的系數大致符合預期。

電子商務發展和居民消費之間可能存在著內生性問題。 一方面， 消費支出較高的居民往往收入也較高， 進而利用電子商務平臺消費的機會和能力可能更高， 即電子商務發展水平和居民消費之間可能存在反向因果關系; 另一方面， 影響城鄉居民消費的因素較多， 可能存在著居民能力（消費方式、習慣）等不可觀測的因素。 黃群慧等[31] 認為： 互聯網技術應用是從電話普及開始的， 郵局是鋪設固定電話的執行部門， 因此郵局也可能會影響電子商務發展水平， 而且不受當期城市群內地區發展差距的影響， 具有充分的外生性; 同時， 這個工具變量具有相對延續性， 且與省份電子商務發展水平存在著較強的相關性， 與隨機干擾項的相關性較低， 滿足工具變量的選擇條件。 基于以上邏輯， 本文選取1984年各省人均郵電業務量作為電子商務發展水平的工具變量進行IV回歸， 以克服模型的內生性。 表2第一階段的回歸結果顯示， 該工具變量與核心解釋變量電子商務發展水平顯著正相關， 符合預期; 表2第二階段的回歸結果中弱工具變量F值大于10， 說明不存在弱工具變量的問題， 且工具變量的結果與基準回歸結果一致。 因此， 本文不存在嚴重的內生性問題。

（二）電子商務發展對居民消費結構的影響

本文進一步探討電子商務發展對居民消費結構的影響， 即： 電子商務發展對家庭中的哪一種消費有促進作用; 電子商務發展是否改變了居民的消費行為以及消費結構。 為了回答以上問題， 本文將樣本劃分為城市生存型消費、農村生存型消費、城市發展型消費和農村發展型消費四組， 并進行分樣本回歸， 以考察電子商務發展對城鄉消費類型的差異化影響， 結果如表3所示。

表3中列（1）和列（2）的回歸結果顯示， 電子商務發展能夠顯著促進農村生存型消費和城市生存型消費， 且對居民消費的影響更多地體現在農村生存型消費層面; 表3中列（3）和列（4）的結果顯示， 電子商務發展能夠顯著促進農村發展型消費， 對城市發展型消費的影響則不顯著。 可見， 電子商務發展對城市生存型消費和農村消費有顯著的促進作用。 產生這一結果的原因可能是： 在電子商務還未普及時， 我國城市居民的生存型消費依賴線下購買， 且廣大農村地區網絡不通暢、基礎設施落后， 導致我國城市和農村居民的生存型消費需求以及農村發展型消費需求受到抑制。 而電子商務發展能夠降低交易成本， 便捷支付手段， 促進城市生存型消費， 并且互聯網技術的普及促進了農村電子商務的興起， 助推了鄉村振興政策的快速落地， 刺激了農村消費市場的蓬勃發展， 使農村居民的消費不再停留于生存層面， 而是向更高層次的發展型消費躍遷。 然而， 近年來城市房價的不斷攀升對城市居民的可支配收入產生了嚴重的擠出效應， 隨之而來的是城市高層次消費的快速降級。 對比來看， 電子商務發展在激發消費潛力的作用方面呈現出顯著的城鄉差異。

（三）電子商務發展對居民消費影響的異質性分析

為了更進一步加深對電子商務發展與居民消費之間關系的理解和認識， 本文按照年齡和受教育程度對樣本進行分組， 以進行異質性分析。

1. 按年齡分組。 在考察電子商務發展對居民消費的影響時， 本文根據世界衛生組織的分組標準及受訪者年齡的大小， 將樣本分為青年組（16 ～ 39歲）、中年組（40～59歲）及老年組（60歲及以上）， 回歸結果如表4中列（1） ～ 列（3）所示。 結果表明， 電子商務發展可以在一定程度上促進青年群體和中年群體的消費， 但對老年群體的消費無顯著影響。 究其原因， 購物習慣是導致這種差異化影響的關鍵因素。 相對于中青年群體， 老年群體更傾向于線下購物。 充足的閑暇時間為其線下消費提供了客觀條件， 而互聯網技能的缺失及較高的學習成本是阻礙其進行網絡購物的主觀因素。 因此， 加快探索適老化產品， 開展個性化、智能化線上服務， 讓老年人更好地融入數字消費， 能夠有效挖掘“銀發市場”的消費潛力。

2. 按受教育程度分組。 教育會影響居民的消費觀念和消費行為， 那么受教育程度的差異是否會導致電子商務發展對居民消費的影響存在差異？ 為了研究這一問題， 本文根據戶主的受教育程度將樣本分為未接受過高等教育和接受過高等教育兩個子樣本， 并分別對其進行回歸， 回歸結果如表4中列（4）和列（5）所示。 可以看出， 無論群體是否接受過高等教育， 電子商務發展都能顯著促進居民消費， 且對未接受過高等教育群體消費的促進作用更加突出。 對此， 可能的解釋是： 對于接受過高等教育的群體而言， 其互聯網素養普遍較高， 而電子商務發展水平的整體提升對這一部分群體消費的影響并不明顯， 或者說邊際影響不高， 因此對于接受過高等教育的群體來說， 無論其身處一線都市還是邊遠鄉村， 他們消費習慣和消費能力的差距都不會太明顯; 與此同時， 隨著電子商務的高速發展， 直播電商和社交電商等平臺因具有操作便捷、互動性強等特點， 讓受教育程度相對較低的群體也能快速接收外部信息， 迅速做出購買決策， 從而刺激這一部分群體的消費。

四、影響機制探討

結合CFPS數據的特點和新經濟、新技術背景下對個體消費的主觀認知[32] ， 本文借鑒馬紅鴿、席恒[33] 的研究思路， 構建中介效應模型以探究電子商務發展是否會通過對自我的主觀認知進而影響居民消費。 本文構建了信心度（confidence）、滿意度（satisfied）和幸福感（happiness）三個中介變量， 數據來源于CFPS成人問卷的“M部分： 主觀態度”。 具體來說： 信心度用問題“您給自己未來的信心程度打幾分”的評分（1 ～ 5分）進行衡量， 分值越高代表信心度越高; 滿意度用問題“您對自己生活滿意度打幾分”的評分（1 ～ 5分）進行衡量， 分值越高代表滿意度越高; 幸福感用問題“您有多幸福”的評分（1～10分）進行衡量， 分值越高代表幸福感越強。 根據中介效應模型， 本文對電子商務發展通過影響居民滿意度、信心度、幸福感作用于居民消費這一路徑進行實證檢驗， 表5報告了相應的回歸結果。

在表5列（1）中， 電子商務發展水平的系數顯著， 而信心度的系數不顯著。 中介效應系數至少存在一個不顯著時， 需要進行Sobel檢驗。 由檢驗結果可知， Sobel檢驗中的Z統計量為1.998， P值在5%的水平上顯著為正， 通過檢驗。 這說明存在以信心度為中介變量的中介效應， 即電子商務發展使我國步入多元消費時代的速度加快， 各種新興消費、升級消費越來越常態化， 進一步提振居民信心， 促進居民消費。 在表5列（2）中， 電子商務發展水平和滿意度的系數均不顯著。 在表5列（3）中， 電子商務發展水平和幸福感的系數顯著為正， 無須進行Sobel檢驗， 表明存在以幸福感為中介變量的中介效應， 說明以幸福感為主觀態度在居民消費過程中發揮著顯著的中介效應， 同時這也與黨的十九大提出的增進民生福祉的發展理念同步。 因此， 本文從計量上驗證了電子商務發展能夠提升居民信心度和幸福感， 進而促進居民消費。

五、穩健性檢驗

（一）基于雙重差分傾向得分匹配的實證檢驗

2015年國務院發布《關于大力發展電子商務加快培育經濟新動力的意見》（國發[2015]24號）， 著力解決電子商務發展中的矛盾和問題， 積極拓展消費渠道。 因此， 本文將“國發[2015]24號”電子商務國家戰略的實施作為一項外生沖擊政策。 首先， 以2015年為界， 2015年之前取0， 2015年及以后取1; 然后， 確定實驗組和對照組， 由于我國電子商務發展存在顯著的地域差異， 西部欠發達地區與中東部地區相比受到政策的影響強度存在差異， 借鑒錢海章等[34] 的思路， 將西部地區作為實驗組， 將中東部地區作為控制組， 考察電子商務發展影響居民消費的政策效應。 基于省際層面數據， 采用雙重差分傾向得分匹配法（PSM-DID）， 使用一對一最近鄰匹配法對實驗組與對照組樣本進行傾向得分匹配， 以解決實驗組與對照組變動趨勢的系統性偏誤及樣本偏差問題， 回歸結果如表6中列（1）所示。 可以看出， PSM-DID的估計系數在5%的水平上顯著為正， 表明“國發[2015]24號”電子商務國家戰略的實施能顯著促進西部地區居民消費。 這與本文前述關于“城鄉分樣本回歸結果”部分實證結果相印證， 說明前文的結論是穩健的。

（二）替換核心解釋變量

我國各地區經濟發展水平差異較大， 且區域發展不平衡， 因此用電子商務規模指數（gmzs）替換電子商務發展指數（dszs）變量。 該指數能反映各個區域電子商務發展的市場規模， 是中國電子商務發展指數的分類項目， 來源于清華大學工程實驗室編制的《中國電子商務發展指數報告》（2013 ～ 2018年）。重新對樣本進行回歸， 結果如表6中列（2）所示。 可以看出， 電子商務發展顯著促進了居民消費， 說明前文的研究結果是穩健的。

（三）替換被解釋變量

用網上購物花費（onlinec）代替家庭總消費（totalc）變量， 網上的購物花費來自CFPS成人問卷的“U部分： 手機和網絡模塊”， 通過詢問受訪者過去12個月網上購物（含網上繳費）金額獲取。 重新對樣本進行回歸， 回歸結果見表6中列（3）。 可見， 模型的參數估計和顯著性均無明顯變化， 說明前文的結果是穩健的。

（四）替換工具變量

選取歷史固定電話數量代替歷史郵局數量構造新的工具變量， 并重新進行回歸， 回歸結果見表6中列（4）。 可以看出， 回歸結果均通過了弱工具變量的檢驗及顯著性檢驗。

六、結論和建議

（一）結論

本文基于中國電子商務發展指數與CFPS的匹配數據進行實證分析， 從微觀角度檢驗了電子商務發展對居民消費的影響和作用機制。 結果表明， 電子商務發展對居民消費有明顯的促進作用， 主要帶動了城市生存型消費和農村消費的增長， 對城市居民發展型消費的影響尚不顯著。 通過異質性分析發現， 電子商務發展對不同群體消費的影響不同， 其對中青年群體、未接受過高等教育群體消費的影響較大， 對老年人群體、接受過高等教育群體消費的影響并不明顯。 在影響機制分析方面， 以居民信心度和幸福感為代表的主觀態度在電子商務發展影響居民消費的過程中發揮著顯著的中介效應。

（二）政策建議

1. 大力發展農村電子商務， 釋放居民消費潛力。 我國各地區發展不平衡， 中東部地區信息暢通、交易便捷， 基礎設施環境較好; 而西部地區信息相對閉塞、技術落后、交易分散， 基礎設施建設相對較差。 因此， 政府應健全和完善偏遠地區的信息基礎設施建設， 積極推動網絡覆蓋工程、農村電商工程、扶貧的貫徹落實， 采取“互聯網+扶貧”等手段多角度助力脫貧攻堅， 實施鄉村振興戰略， 推進城鄉協調發展， 逐步縮小城鄉差距， 釋放居民消費潛力， 促進居民消費升級。

2. 推動電子商務發展， 增強居民信心， 提升居民幸福感。 發展電子商務需要“政府引導、市場運作”式的雙輪驅動。 一方面， 政府需要統籌全局， 推出國家層面的電子商務發展戰略和具體發展目標; 另一方面， 積極提升居民的數字素養， 充分利用新業態， 以社交裂變、直播、短視頻等展現方式盤活消費資源， 挖掘消費潛力， 讓消費的內容生動、環節暢通。 此外， 關注居民發展型消費， 激發和促進中高端消費， 重視“銀發經濟”消費， 開展個性化、智能化線上服務， 滿足不同人群的消費需求， 提升居民信心度和幸福感。

【 主 要 參 考 文 獻 】

[1] 張建平，葛揚.土地融資影響城鄉消費差距的傳導機制——基于房價與城鄉交通基礎設施差距的研究[ J].財政研究，2021（8）：31 ～ 46+76.

[2] 饒葉玲，羅震東.數字化轉型與深度擴散：基于B2B電商企業的長三角產業空間演化研究[ J].城市規劃學刊，2021（3）：82 ～ 89.

[3] Vladimir Zwass. Electronic Commerce：Structures and Issues[ J]. International Journal of Electronic Commerce，1996（1）：3 ～ 23.

[4] 劉志超，陳勇，姚志立.大數據時代的電子商務服務模式革新[ J].科技管理研究，2014（1）：31 ～ 34.

[5] 趙曉軍，劉曉瑩，桑義漢，易帥湘.電子商務發展對產業結構升級的異質性影響——基于中國省際面板數據的實證分析[ J].工業技術經濟，2021（7）：134 ～ 140.

[6] 馬曉河，胡擁軍.“互聯網+”推動農村經濟高質量發展的總體框架與政策設計[ J].宏觀經濟研究，2020（7）：5 ～ 16.

[7] 王七茍.我國農村電商與區域經濟協同發展關系研究[ J].商業經濟研究，2020（23）：129 ～ 132.

[8] 李宏兵，王爽，趙春明.農村電子商務發展的收入分配效應研究——來自“淘寶村”的經驗證據[ J].經濟經緯，2021（1）：37 ～ 47.

[9] Jiban Khuntia， et al.. Information Technology and Sustainability：Evidence from an Emerging Economy[J]. Production and Ope-

rations Management，2018（4） ：756 ～ 773..

[10] 韓彩珍，高婧怡.平臺資源提升了電子商務企業競爭力嗎？——基于廣東省企業調查數據的經驗證據[ J].商業經濟與管理，2020（9）：19 ～ 32.

[11] 白麗.供應鏈視角下電子商務運營的規律及其對企業發展的影響——評《電子商務運營管理實務》[ J].科技管理研究，2021（5）：231 ～ 232.

[12] John Maynard Keynes. The General Theory of Employment，Interest，and Money[M]. New York：Palgrave Macmillan，2018.

[13] Christopher D. Carroll， Andrew A. Samwick. The Nature of Precautionary Wealth[ J]. Journal of Monetary Economics，1997（1）：41 ～ 71.

[14] Solveig Erlandsen， Ragnar Nymoen. Consumption and Population Age Structure[ J]. Journal of Population Economics，2008（3）：505 ～ 520.

[15] Thorstein Veblen. The Theory of the Leisure Class[M]. Ozford： Oxford University Press，2017.

[16] 關利欣，梁威.中美消費發展升級歷程比較及啟示[ J].中國流通經濟，2019（5）：13 ～ 21.

[17] 關利欣.新冠肺炎疫情后中國消費發展趨勢及對策[ J].消費經濟，2020（3）：27 ～ 34.

[18] 陳斌開，陸銘，鐘寧樺.戶籍制約下的居民消費[ J].經濟研究，2010（S1）：62 ～ 71.

[19] Marco Guerrazzi， Mauro Sodini. Efficiency-wage Competition and Nonlinear Dynamics[ J]. Communications in Nonlinear Science and Numerical Simulation，2018（58）：62 ～ 77.

[20] 馬玥.數字經濟對消費市場的影響：機制、表現、問題及對策[ J].宏觀經濟研究，2021（5）：81 ～ 91.

[21] 孫浦陽，張靖佳，姜小雨.電子商務、搜尋成本與消費價格變化[ J].經濟研究，2017（7）：139 ～ 154.

[22] 江小涓.高度聯通社會中的資源重組與服務業增長[ J].經濟研究，2017（3）：4 ～ 17.

[23] Johan Jansson. Inside the Internet Industry：The Importance of Proximity in Accessing Knowledge in the Agglomeration of Internet Firms in Stockholm[ J]. European Planning Studies，2008（2） ：211 ～ 228.

[24] 方福前，邢煒.居民消費與電商市場規模的U型關系研究[ J].財貿經濟，2015（11）：131 ～ 147.

[25] 李海艦，田躍新，李文杰.互聯網思維與傳統企業再造[ J].中國工業經濟，2014（10）：135 ～ 146.

[26] Syed H. Akhter. Digital Divide and Purchase Intention：Why Demographic Psychology Matters[ J]. Journal of Economic Psychology，2003（3）：321 ～ 327.

[27] 羅健萍，劉佳.電子商務對農村居民消費影響研究——基于省際面板數據的中介效應分析[ J].價格理論與實踐，2018（5）：131 ～ 134.

[28] 溫雪，吳定偉，潘明清.互聯網、社會資本與農村居民消費[ J].消費經濟，2019（4）：47 ～ 54.

[29] 李曉楠，李銳.我國四大經濟地區農戶的消費結構及其影響因素分析[ J].數量經濟技術經濟研究，2013（9）：89 ～ 105.

[30] Yu Xie， Ping Lu. The Sampling Design of the China Family Panel Studies （CFPS）[ J]. Chinese Journal of Sociology，2015（4）：471 ～ 484.

[31] 黃群慧，余泳澤，張松林.互聯網發展與制造業生產率提升：內在機制與中國經驗[ J].中國工業經濟，2019（8）：5 ～ 23.

[32] 任保平，苗新宇.新經濟背景下擴大新消費需求的路徑與政策取向[ J].改革，2021（3）：14 ～ 25.

[33] 馬紅鴿，席恒.收入差距、社會保障與提升居民幸福感和獲得感[ J].社會保障研究，2020（1）：86 ～ 98.

[34] 錢海章，陶云清，曹松威，曹雨陽.中國數字金融發展與經濟增長的理論與實證[ J].數量經濟技術經濟研究，2020（6）：26 ～ 46.

【基金項目】國家社會科學基金項目“數字普惠金融背景下貧困農戶金融能力提升路徑研究”（項目編號：20BJY168）