產業數智化與家庭消費升級

張夢霞 黃凱祥

[摘 要：本文將省際數據與微觀家庭面板數據進行匹配，基于OLS模型分析產業數智化對家庭消費升級的影響及機制。研究發現，產業數智化對家庭消費升級具有促進作用；產業數智化通過勞動力收入效應、產品質量效應和供需匹配效應影響家庭消費升級；產業數智化通過收入效應對中高技能勞動力家庭消費升級具有顯著的促進作用；產業智化對東部地區家庭消費升級有顯著促進作用；產業數智化對城鎮居民家庭消費升級的促進作用大于農村居民；家庭互聯網使用程度能夠幫助產業數智化發揮供需匹配效應促進家庭消費升級，但對于低技能勞動力家庭存在一定門檻。本文為解決供給約束堵點，打通生產、分配、流通、消費各環節提供了理論支撐與有益啟示。

關鍵詞：產業數智化；家庭消費升級；勞動力收入效應；產品質量效應；供需匹配效應

中圖分類號：F713.55文獻標識碼：A文章編號：1000?176X（2023）03?0045?12 ]

一、問題的提出

產業數字化、智能化程度已經成為衡量一個國家或地區工業生產能力的核心指標。黨的二十大報告提出：“加快發展數字經濟，促進數字經濟和實體經濟深度融合，打造具有國際競爭力的數字產業集群。”2022年12月中央經濟工作會議強調：“要把恢復和擴大消費擺在優先位置。增強消費能力，改善消費條件，創新消費場景。”推動產業數字化、智能化是提高人民福祉，實現人民美好生活的重要抓手，探討產業數字化、智能化對我國家庭消費升級的影響及機制，成為從理論和實踐層面深入研究在當前經濟形勢下著力擴大國內需求的重點問題。

關于產業數字化與智能化之間的關系，劉衛國 ［1］提出，產業數字化是智能化的技術基礎，產業智能化又能反向提高產業數字化水平，在實踐層面更多秉承“兩化融合”的發展思路，即以數字化帶動智能化，以智能化促進數字化。此外，現有文獻在產業數字化、智能化指標測算方面具有諸多共同點，大多采用信息軟件業 ［2-3］、數字平臺和人工智能使用 ［4］等指標測度產業數字化與智能化。產業數字化與智能化在研究與實踐層面已經沒有嚴格的界限，因而本文將產業數字化、智能化統稱為“產業數智化”。

現有關于產業數智化與消費升級間關系的研究聚焦為兩大類：一類，強調需求側消費擴大的作用，主張通過消費規模擴大和需求多樣化倒逼產業進行技術革新［5］；另一類強調供給側技術創新的作用，主張通過供給側技術變革促進消費需求擴大和消費升級［3，6-7］。現有研究對產業數智化與消費升級已經具有初步研究，但對其作用機制和異質性的研究尚存在欠缺：首先，現有研究主要集中在宏觀視角檢驗產業數智化對消費升級的影響，沒有聚焦微觀家庭的異質性特征。其次，現有研究沒有厘清多個影響機制之間的復雜關系，尚不能解釋當前經濟大循環中出現的供給側約束堵點問題。最后，現有研究中使用的消費升級指標并不能全面揭示消費升級的發展內涵。鑒于此，本文從理論出發，系統地從勞動力收入效應、產品質量效應和供需匹配效應三個機制研究產業數智化對微觀家庭消費升級的影響。

本文的邊際貢獻有三個方面：首先，現有研究僅從宏觀視角關注產業數智化通過企業效率 ［7］、海外消費回流 ［3］和數字普惠金融 ［6］等單一機制影響消費升級，本文系統歸納了產業數智化影響家庭消費升級的三個機制——勞動力收入效應、產品質量效應和供需匹配效應。其次，在異質性分析上，本文深刻詮釋了產業數智化對不同技能水平勞動力家庭消費升級差異影響的原因，為當前內循環消費堵點問題提供解釋。最后，在消費升級的指標測度上，國內研究大多使用恩格爾系數、消費規模 ［6］和非生存型支出占比 ［3］等指標表示，無法全面概括家庭消費升級的內涵。本文結合考慮家庭特征的QUAIDS模型，借助面板數據熵權法構建家庭消費升級總指標，進一步對消費升級的測度方法進行補充。

二、理論分析與研究假設

（一）產業數智化促進家庭消費升級

數字化、智能化技術的應用使得生產者與消費者交換交易信息、價值的方式發生轉變。從生產者視角來看：人工智能、大數據等技術在生產環節不斷滲透，使產業中的上下游企業自主進行結構優化，提高產業、地區與全產業鏈的生產效率；借助大數據技術，企業能夠精確識別消費者偏好，通過互聯網平臺推送符合其需求的商品，達成精準營銷；此外，企業可以通過數智化技術提供更加便捷、優質、新穎和多樣化的服務，開拓新經營模式和新消費場景，助力消費的多元化。

從消費者視角來看：產業數智化帶來的產品精品化和多樣性能夠提高消費者的邊際效用，實現消費福利的提高；產業數字化伴隨的數字金融和電子商務普及拓展了消費者的跨期預算約束，提升了消費者的跨期選擇能力 ［7］。張夢霞等 ［5］指出，消費升級不僅是消費內容的升級，也是消費渠道、消費工具的升級。消費方式的升級通過產業數智化得以實現，進而表現出消費數字化的特征，例如電子支付、互聯網購物平臺等。基于上述分析，筆者提出如下假設：

假設1：產業數智化能夠促進家庭消費升級。

（二）勞動力收入效應

智能機器使用與勞動力關系的研究主要圍繞技能偏向型技術進步（Skilled-Biased Technological Changes，SBTC）假說和程序偏向型技術進步（Routine-Biased Technological Changes，RBTC）假說。SBTC假說認為，人工智能對低技能勞動力有極強的替代關系，企業數智化水平的提高會使得勞動力市場結構發生變化，影響不同技能水平勞動力的收入份額 ［8-9］。RBTC假說認為，企業信息化智能化水平的提高會對重復性、程序化工作崗位起到替代作用，對非重復性、非程序化的工作崗位則會起到互補作用［10］。

在SBTC假說和RBTC假說的基礎上，Acemoglu和Autor ［11］研究發現，人工智能技術會提升對高技能勞動力的相對需求，降低對中低技能勞動力的相對需求。孫早和侯玉琳 ［12］在Acemoglu和Autor的基礎上通過實證研究發現，產業數智化將促使先進設備替代低教育水平的勞動力，進而影響低技能勞動力的相對收入。上述研究一致認為，產業數智化水平的提高首先會對低技能勞動力產生替代效應，進而導致其勞動收入下降，微觀表現是低技能勞動力的家庭收入下降。基于上述分析，筆者提出如下假設：

假設2：產業數智化能夠通過家庭收入對家庭消費升級產生影響。

（三）產品質量效應

產業數智化對生產效率的提升體現為信息處理的智能化、定制化。在生產流程方面，產業數智化在生產過程中優化生產要素在產業內部的分配，促進生產各個環節的深度合作，驅動生產效率提升和產品質量優化。在產品價值方面，數智化技術的應用能夠提升產品的質量和技術含量，創造產品的附加價值和效用，提升消費品質，例如，智能手機、個性化定制和云制造模式等科技新品。在消費規模方面，產業數智化帶來的全要素生產率提高能夠擴大市場有效產品供給，促進消費多元化，釋放消費潛力，實現家庭消費總量增長和消費品總體質量的提高 ［3］。

從消費層次角度來看，家庭消費升級的典型表現是高品質消費項目增多，具體表現是家庭消費結構由基本型向發展型、享樂型轉變 ［13］，高質量精品消費是家庭消費中發展型消費的典型代表 ［5］，產業數智化帶來的供給側產品質量提升能夠滿足家庭對高端、高層次消費的需求，推動家庭發展型消費占比擴大，促進家庭消費升級。綜上所述，供給側的產業數智化轉型能夠提高全要素生產率，使得高端產品供給增加，促進家庭消費升級，即產品質量效應。基于上述分析，筆者提出如下假設：

假設3：產業數智化能夠通過全要素生產率對家庭消費升級產生影響。

（四）供需匹配效應

根據交易成本理論，從供給端的視角來看：首先，企業可利用數智化工具建立互聯網平臺，降低對交易對象信息收集的搜尋成本；其次，產業數智化有助于企業與交易對象消除信息不對稱，降低信息成本；最后，交易過程中交易雙方可以借助數智化手段追蹤產品、監督驗貨、提供售后服務，有助于降低監督的交易成本。此外，由于某些交易過程過于專屬化，或因為異質性信息與資源無法流通，使得交易對象減少，針對這一問題，企業數智化能夠使企業具備快速響應市場異質性需求的能力，使產品能更好地適應市場變化 ［3］，降低企業進行相關決策與簽訂契約所需的內部成本 ［14］。綜上所述，在產業數智化的條件下，交易對象更容易被搜尋，促進交易雙方通過互聯網等數智化工具達成交易，即供需匹配效應。基于上述分析，筆者提出如下假設：

假設4：產業數智化能夠通過供需匹配效率對家庭消費升級產生影響。

與此同時，互聯網技術的快速發展促進了居民消費潛力的釋放 ［15］。居民通過使用互聯網能夠在給定預算支出下優化可消費產品組合，顯著提高消費福利 ［16］。新型冠狀病毒感染疫情暴發后，“互聯網+服務”等新業態加速涌現，成為消費升級的一大新特征。此外，家庭使用互聯網能夠降低企業尋找交易對象的搜尋成本，促進產業數智化發揮供需匹配效應 ［14］。綜上所述，供給側的數智化在需求端發揮作用受到家庭互聯網使用程度的約束，家庭互聯網使用越頻繁，越有利于產業數智化通過促進供需匹配對家庭消費升級產生促進作用。基于上述分析，筆者提出如下假設：

假設5：家庭互聯網使用正向調節產業數智化對家庭消費升級產生的供需匹配效應。

綜上所述，產業數智化通過產品質量效應、勞動力收入效應和供需匹配效應促進家庭消費升級，家庭互聯網使用在供需匹配效應中起到正向調節作用。

三、研究設計

（一）模型設定

本文將省際面板數據與家庭面板數據進行匹配，考察產業數智化對家庭消費升級的影響，構建計量模型如式（1）：

[Conspirt=β0+β1IDIrt+m=213βmcontrolirt+γt+δr+μi+εirt ] [1]

其中，i為家庭，t為年份，r為地區；[Conspirt]為家庭消費升級指標，[IDIrt]為產業數智化指標，[γt]為年份固定效應，[δr]為省份固定效應，[μi]為個體固定效應，[controlirt]為一系列控制變量，[εirt]為隨機擾動項，[β0]為常數項。

（二）數據來源

本文使用的數據時間跨度為2010—2016年，主要分為兩大類：微觀家庭數據，來源于中國家庭追蹤調查（CFPS）2010年、2012年、2014年、2016年數據；省際數據，來源于2010—2016年《中國統計年鑒》《中國電子信息產業統計年鑒》《中國科技統計年鑒》，以及海關進出口數據庫、EPS數據庫、佰騰網等。

（三）指標構建與變量定義

1.被解釋變量：家庭消費升級（Consp）

家庭消費升級的具體表現是發展型與享樂型消費支出在總支出中的比重增加，基本型消費支出在總支出中的占比降低 ［13］。根據家庭消費支出彈性的定義，消費支出彈性大于1的商品會在消費結構中占據更大的比重；消費支出彈性小于1，則表示該項消費占總消費支出的比重下降。本文運用Banks等 ［17］提出的QUAIDS（Quadratic Almost Ideal Demand System）模型估計家庭各類消費的支出彈性。基于PIGLOG（Price-Independent Generalized Logarithmic）線性需求系統得到間接效用函數，如式（2）：

[lnVp，m=lnm-lnapbp -1+λp-1] [2]

其中，[lnap]是關于商品價格的函數，[bp]是各項商品的價格乘積，m是家庭預算總支出，[λ]（p）是與各項商品價格有關的待估參數，式（2）中各部分具體表達式如式（3）—式（5）所示：

[lnap=a0+i=1kailnpi+12i=1kj=1kγ*ijlnpilnpj] （3）

[bp=i=1kpβii] （4）

[λp=i=1kλilnpi] （5）

其中，pi和pj是商品i和商品j的價格。i，j=1，2，…，k。在總量相符限制、齊次性和對稱性假設滿足時，要求式（3）—式（5）中各個參數滿足以下條件，如式（6）：

[i=1kai=1;i=1kβi=0;i=1kγij=0;i=1kλi=0;γij=γji ] （6）

根據一個家庭對商品i的消費量定義該商品的支出份額，對式（2）應用羅伊恒等式得到商品i的支出份額[wi]表達式，如式（7）：

[wi=ai+j=1kγijlnpj+βilnmap+λibplnmap2] （7）

在式（7）的基礎上，Poi ［18］將Ray ［19］的家庭特征函數[m0p，z，u=m0（z）?（p，z，u）]引入式（7），得到考慮家庭特征的QUAIDS模型式（8）：

[wi=ai+j=1kγijlnpj+（βi+ηizh）lnmapm0zh+λibpcp，zhlnmapm0zh2] （8）

考慮家庭特征后，消費品i的消費支出彈性的表達式為式（9）：

[?i=1+1wiβi+η'izh+2λibpcp，zhlnmm0zhap] （9）

估計式（9）所使用的數據來源于CFPS 2010年、2012年、2014年、2016年、2018年的數據。根據國家統計局標準，將家庭消費支出劃分為食品、衣著、居住、設備與日用品、醫療保健、交通通信、文教娛樂和其他支出共計8項支出項目。進行消費支出彈性估計時使用各省份居民消費價格分類指數作為價格指標，資料中缺失的“其他支出”的價格指數，本文借鑒石明明等 ［13］的做法，使用該省份的“居民消費價格總指數”代替。借鑒Ray ［19］的研究，本文在估計支出彈性時控制的家庭特征是家庭中老年人和小孩的數量，借助Poi ［18］提供的方法計算各項消費支出彈性。表1為各項消費支出彈性的估計結果。

表1顯示，食品和衣著的消費支出彈性在2010—2018年間均持續小于1。居住消費支出彈性在2010—2018年間的大多數年份大于1，表明家庭對居住環境的需求穩步上升，其中，2012年居住消費支出彈性顯著下降的主要原因是：該年度前后國家出臺了相關土地監管政策，各地方政府也相繼出臺了房產限購限貸政策，使得該時期居住消費支出彈性較低。設備與日用品消費支出彈性從2012年起一直保持著遠遠大于1的較高水平，說明這類消費支出份額的增長速度遠高于家庭收入的增長速度，反映出家庭對高質量生活用品的需求在快速上升。醫療保健和交通通信的消費支出彈性整體呈現出顯著下降的趨勢，自2012年起均小于1。文教娛樂和其他支出的消費支出彈性在2010—2018年間呈現波動走勢，但始終大于1。綜上所述，表1揭示了基于消費支出彈性的家庭消費結構動態變化，為本文對居民8項家庭消費支出的消費類型劃分提供了數據支撐。根據經濟學理論，消費支出彈性小于1的食品、衣著、醫療保健和交通通信支出屬于基本型消費，消費支出彈性大于1的居住、文教娛樂、設備與日用品和其他支出屬于發展型消費或享樂型消費。

根據表1，本文借鑒石明明等 ［13］的做法，將家庭消費支出劃分為基本型消費、發展型消費和享樂型消費，并以此構建測算家庭消費升級的四個指標：一是恩格爾系數，食物支出占消費性支出比重；二是基本型消費占比，食品、衣著、醫療、交通支出占消費性支出比重；三是發展型消費占比，居住、設備與日用品、文教娛樂、其他支出占消費性支出比重；四是享樂型消費占比，家庭外出就餐消費、美容消費、旅游消費、保健消費占消費性支出比重。借鑒He等［20］的方法，使用面板數據熵權法1將上述四個指標進行綜合指數計算得到家庭消費升級指數，指數越大表明該家庭的消費升級水平越高。

2.解釋變量：產業數智化（IDI）

借鑒張萬里等 ［2］的指標體系，使用面板數據熵權法計算各省份產業數智化指數，指數共包含五個指標：人工智能使用，即各地區工業機器人進口總額占該地區進口總額的比重。參考李丫丫和潘安［4］的統計口徑，在海關數據中選用HS2002編碼中851531（電弧焊接機器人）、847950（多功能機器人）、851521（電阻焊接機器人）、851580（激光焊接機器人）的進口數據作為工業機器人進口總額；人工智能創新，即各地區人工智能專利申請數；軟件使用，即基礎軟件、嵌入式軟件、支撐軟件和應用軟件、信息安全軟件收入總額占生產總值的比重；數字平臺，即各地區信息系統集成業務、電子商務平臺服務和運營維護服務收入占生產總值的比重；互聯網普及率，即互聯網使用人數占總人口比重。

3.中介變量和調節變量

根據前文機制分析，選擇的中介變量有：全要素生產率（TFP），借鑒程惠芳和陸嘉俊 ［21］的算法，將各地區產出變量以地區生產總值表示，并使用GDP平減指數將其平減，勞動力投入使用各地區就業總數表示，固定資本存量選用各地區固定資本形成總額并使用投資價格平減，以2000年為基期使用數據包絡分析（DEA）的Malmquist生產率指數分析法計算；家庭收入（lnFaminc）；家庭網絡交易規模（lnMSD），參考秦芳等 ［14］的研究，使用家庭所有成員的網絡購物總額衡量家庭網絡交易規模。調節變量為家庭互聯網使用程度（Internet），參考陳衛民等 ［22］的研究，使用家庭每周平均使用互聯網天數衡量。

4.控制變量

家庭層面主要包括：家庭規模（Familysize），即家庭成員總數；家庭中老年人數量（Old），即年齡大于等于60歲的家庭成員數量；家庭中少兒數量（Young），即年齡小于等于16歲的家庭成員數量；家庭所在地為城鎮或農村（Urban）；戶主特征，借助CFPS中對戶主的定義選取家庭戶主，選擇戶主的受教育水平（Edu）、年齡（Age）、性別（Gender）、健康狀況（Health）、婚姻情況（Marriage）、工作情況（Employment）作為控制變量。地區層面中，選擇地區生產總值（lnGDP）與外國直接投資（lnFDI）作為控制變量。

本文變量的描述性統計如表2所示。

四、實證結果與分析

（一）基準回歸分析

表3報告了產業數智化對家庭消費升級影響的基準回歸結果。表3列（1）—列（3）的回歸結果顯示，在控制了家庭控制變量、地區控制變量，以及年份、省份、個體固定效應后，產業數智化對家庭基礎型消費支出、發展型消費支出和享樂型消費支出影響的估計系數均顯著。這表明產業數智化能夠顯著降低家庭基礎型消費支出占比，提高家庭發展型消費支出占比和家庭享樂型消費支出占比。表3列（4）的回歸結果顯示，產業數智化對家庭消費升級指數影響的回歸系數為0.6953，在1%水平下顯著。這表明產業數智化對家庭消費升級指數有顯著的促進作用。綜上，產業數智化能夠推動家庭消費結構從基礎型消費向發展型消費和享樂型消費轉換，顯著促進家庭消費升級，假設1得到驗證。

（二）穩健性檢驗1

本文參照柏培文和張云［9］的做法，使用地形起伏度和樣本期內地區移動電話普及率的交互項作為工具變量。一個地區的地形特征是由自然因素決定并與經濟系統脫離，滿足工具變量外生性的條件，該地區地形愈加平坦，越有利于信息業、軟件業等基礎設施的建設，從而帶動當地產業數智化轉型，滿足工具變量與解釋變量相關性的條件。兩階段最小二乘法（2SLS）的回歸結果顯示，產業數智化對家庭消費升級的影響系數顯著為正，說明在克服內生性問題后，產業數智化對家庭消費升級的促進作用依然顯著，與基準回歸結果一致。工具變量檢驗結果顯示，所使用的工具變量通過了工具變量識別不足檢驗和弱工具變量檢驗，表明本文選取的工具變量合理，采用工具變量得到的回歸結果是穩健的。

為避免變量測度的方法對結論帶來影響，本文分別更換核心解釋變量和被解釋變量：首先，使用主成分分析法測算產業數智化指標，更換測度方法后產業數智化對家庭消費升級的影響仍然顯著為正；其次，更換被解釋變量，使用家庭消費總支出規模衡量家庭消費升級，更換被解釋變量后得到與前文相同的結論。

（三）機制分析

根據上文的理論分析，產業數智化通過勞動力收入效應、產品質量效應和供需匹配效應對家庭消費升級產生影響。為驗證相應的影響機制，本文分別分析產業數智化對家庭收入（lnFaminc）、全要素生產率（TFP）和家庭網絡交易規模（lnMSD）的影響，回歸結果如表4所示。

1.家庭收入效應

表4列（1）估計結果表明，產業數智化能夠對家庭收入產生顯著正向影響。家庭收入的提升是實現家庭消費升級的重要條件之一，家庭收入的提高能夠促進家庭消費規模的提升，進而改善家庭消費結構達成消費升級。現有研究也同樣證實了家庭收入提升對消費升級具有積極影響，石明明等 ［13］基于1998—2017年中國省級數據研究發現，隨著城鄉居民收入的增加，居民消費結構向享樂型轉變的趨勢明顯；唐琦等 ［23］研究發現，2002—2013年中國居民消費規模上升和消費結構改善的根本原因在于收入的增長。上述實證結果與現有研究可以證實家庭收入是產業數智化影響家庭消費升級的重要機制之一，假設2得到驗證。

此外，根據SBTC假說［8］和RBTC假說［10］，企業數智化水平的提高會增加對高技能勞動力的需求，減少對低技能勞動力的需求，進而影響其收入。借鑒孫早和侯玉琳 ［12］的方法，本文將戶主學歷為大學、專科及以上的家庭視為高技能勞動力家庭，戶主學歷為高中和初中的家庭視為中等技能勞動力家庭，戶主學歷為小學及以下的家庭視為低技能勞動力家庭。分組后回歸結果見表4列（2）—列（4）。結果顯示，產業數智化對低技能勞動力家庭的收入影響不顯著，對中等和高技能勞動力家庭收入具有顯著正向影響，表明產業數智化通過收入效應對低技能勞動力家庭消費升級的促進作用不顯著。

2.產品質量效應

表4列（5）估計結果顯示，產業數智化對地區全要素生產率的影響顯著為正。企業全要素生產率的提高能夠增加商品供給的質量與多樣性 ［3］，幫助實現家庭消費升級。現有研究也證實了產業生產效率對消費升級的正向影響，王文波和周京奎 ［24］基于中國家庭收入調查數據研究發現，農業生產率的提高能夠促進農村家庭消費支出提高，推動家庭消費升級。因此，產業數智化能夠通過提高全要素生產率促進家庭消費升級，假設3得到驗證。

3.供需匹配效應

根據表4列（6）估計結果，產業數智化能夠顯著促進家庭網絡交易規模的增加。在產業數智化條件下，消費者與企業能夠借助互聯網工具達成更高效的供需匹配，促進家庭消費升級。根據秦芳等 ［14］的研究，網絡購物能夠推動家庭消費結構的優化。基于此，可以證實家庭網絡交易規模是產業數智化影響家庭消費升級的重要機制之一，假設4得到驗證。

（四）異質性分析

1.地區異質性

地區分組1估計結果如表5列（1）—列（3）所示。東部地區的產業數智化對家庭消費升級有顯著促進作用，但對于中部地區和西部地區，產業數智化對家庭消費升級沒有顯著影響。東部地區經濟發展水平較高，商品經濟發展較為充分，率先進行產業數智化轉型，中部地區和西部地區產業結構調整緩慢，并未進入產業數智化帶來的商品經濟高速增長期 ［7］。

2.城鄉異質性

城鄉分組估計結果如表5列（4）—列（5）所示。結果顯示，產業數智化對農村和城鎮家庭的消費升級均有顯著的促進作用。從估計系數上來看，產業數智化對城鎮家庭消費升級的正向影響更強。相比于城鎮地區勞動力，農村地區勞動力受教育水平較低，導致勞動力收入較低，影響了農村家庭的總支出水平。此外，農村地區通信、交通較為不便，阻礙了數智化產品的使用與推廣，農村居民無法享受到產品升級所帶來的消費福利 ［6］。

3.家庭互聯網使用程度的調節作用異質性

將家庭互聯網使用程度（Internet）與產業數智化（IDI）的交互項引入模型，回歸結果見表5列（6）—列（9）。列（6）的回歸結果表明，家庭互聯網使用程度的提高有助于產業數智化通過供需匹配效應促進家庭消費升級，假設5得到驗證。家庭勞動力技能水平分組回歸結果見表5列（7）—列（9）。結果顯示，交互項系數在各勞動力技能水平的家庭中都顯著為正，但加入交互項后，產業數智化對低技能勞動力家庭消費升級的直接影響不顯著。

對此，本文采用Floodlight技術 ［25］進一步進行分析，圖1 家庭互聯網使用程度調節供需匹配效應的Floodlight分析結果顯示：隨著家庭互聯網使用程度不斷右移，產業數智化產生的供需匹配效應不斷提高；對于低技能勞動力家庭來說，僅當互聯網使用程度超過一定程度后（Internet>1.3443），供需匹配效應才達到正向顯著。這是由于低勞動力技能家庭在使用互聯網時首先滿足的是通信的基本需求，當基本需求滿足后，才會通過互聯網搜尋交易信息和購物；同時，使用互聯網具有一定的學習門檻，低技能勞動力受限于自身受教育程度，需要更多學習時間才能熟練掌握互聯網購物等技能。

五、結論與啟示

本文從供給側視角出發，將2010—2016年CFPS家庭數據與省際數據進行匹配，采用OLS模型分析產業數智化對家庭消費升級的影響及機制。研究發現，產業數智化對家庭消費升級有顯著的促進作用，在一系列穩健性檢驗后，結論仍然成立。機制研究證實，產業數智化通過勞動力收入效應、產品質量效應和供需匹配效應影響家庭消費升級。地區異質性分析發現，相較于中西部地區，東部沿海地區產業數智化對消費升級有顯著促進作用；城鄉異質性分析顯示，產業數智化對城鎮居民和農村居民家庭的消費升級均有顯著的促進作用，對城鎮居民家庭的促進作用大于農村居民家庭。進一步研究發現，由于產業數智化對低技能勞動力的替代，產業數智化通過收入效應對低技能勞動力家庭消費升級的促進作用不顯著。此外，家庭互聯網使用程度增加能夠幫助產業數智化發揮供需匹配效應促進家庭消費升級，但對于低技能勞動力家庭來說存在一定的門檻。本文完整詮釋并驗證了產業數智化對家庭消費升級的多個影響機制及異質性，為促進家庭消費升級、助力內循環提供了若干有益啟示：

第一，培養適應數智化背景的高技能勞動力，積極發揮產業數智化的收入效應。應當重視培育在人工智能、大數據等方向上具有較強創新能力的人才，提高勞動力受教育水平，適配產業數智化轉型升級，提高家庭可支配收入水平，促進家庭消費升級。

第二，降低互聯網工具的使用門檻，打通消費環節堵點。提高互聯網工具的便利性、可操作性和易學習性，降低用戶的學習門檻，并針對受教育程度較低的群體開展如何使用互聯網工具的社區培訓，幫助各年齡段、各種受教育水平的用戶能夠熟練掌握網絡購物等技能。

第三，打通生產環節堵點，提高企業數智化工具滲透率，加速產品賦能。企業應積極采用數智化工具，打通供應鏈前后端信息渠道，精準快速識別市場需求信息，以更好適配日新月異的消費需求，針對消費需求對產品進行賦能，充分發揮產業數智化帶來的產品質量優勢。

參考文獻：

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Industrial Digital Intellectualization With Household

Consumption Upgrading

ZHANG Meng?xia， HUANG Kai?xiang

（School of International Trade and Economics，University of International Business and Economics，

Beijing 100029， China）

Abstract： In this paper， inter?provincial data and micro household panel data were matched， and OLS model was used to analyze the influence and mechanism of industrial number intellectualization on household consumption upgrading. It is found that intelligent industry number can promote household consumption upgrading. Industrial number intellectualization has an effect on household consumption upgrading through labor income effect， product quality effect and supply?demand matching effect. Industrial number intellectualization has a significant promoting effect on household consumption upgrading of middle and high skilled labor， and industrial number intellectualization has a significant promoting effect on household consumption upgrading in Eastern China. The promotion effect of digital industry intellectualization on household consumption upgrading of urban residents is greater than that of rural residents. The degree of household Internet use can help industrial data intellectualization play a supply?demand matching effect and promote household consumption upgrading， but there is a certain threshold for low?skilled labor families. This paper provides theoretical support and beneficial enlightenment for solving the supply constraint and getting through the links of production， distribution， circulation and consumption.

Key words：industrial digital intellectualization; household consumption upgrading; income effect in labor supply; product quality effect; supply?demand matching effect

（責任編輯：鄧 菁）

［DOI］10.19654/j.cnki.cjwtyj.2023.03.004

［引用格式］張夢霞，黃凱祥.產業數智化與家庭消費升級［J］．財經問題研究，2023（3）：45-56.