互聯網使用與城鄉居民發展享受型消費
——基于CGSS 數據的實證研究

高嘉誠，劉 鑰

（俄羅斯人民友誼大學產業政策與創業學院，俄羅斯莫斯科 117198）

一、引言

投資、消費與凈出口作為拉動經濟增長的“三駕馬車”，有效推動了我國經濟在過去30 年的高速增長。但受到投資報酬邊際遞減規律的影響，特別是在我國經濟正式邁入新常態后，投資對我國經濟增長的貢獻率呈持續性下降趨勢（蔣元濤等，2022）。此外，一系列諸如中美貿易摩擦和美聯儲加息等外部事件也已使凈出口對我國經濟增長的貢獻率降至多年以來的冰點。相反，消費對我國經濟增長的拉動作用卻處于迅速增長的趨勢。據國家統計局最新公布的數據顯示，投資與凈出口對我國經濟增長的貢獻率在2021 年僅分別為19.8%和21.9%，而消費對我國經濟增長的貢獻率已由1978 年的38.3%增長至2023 年上半年的77.2%，消費已成為我國經濟增長的支柱性力量。這意味著投資拉動、出口驅動型經濟已難以為繼，我國正從生產大國向消費大國演進（陳靜等，2021），經濟增長方式已由投資出口型轉向消費拉動型（向玉冰，2018），經濟發展戰略也已由出口導向轉為內需主導（任嶸嶸等，2022），消費不僅逐漸成為促進我國國民經濟可持續發展的最大動能，還對我國現階段穩增長、調結構、促改革、惠民生和控風險等政策發揮出重要作用（馬廣程和許堅，2020）。

然而，盡管消費對我國經濟增長的貢獻率不斷攀升，但與發達國家70%～80%的消費貢獻率相比，我國消費貢獻率依然相對較低，消費拉動經濟發展的空間依然很大。在此背景下，黨的十九大報告首次在中央文件中將“促進消費的體制機制”明確作為我國社會主義市場經濟體制的重要內容，并于二十大報告中再次強調“堅持實施擴大內需戰略，加快建設強大國內市場”。國務院也先后印發了《關于進一步擴大和升級信息消費持續釋放內需潛力的指導意見》等政策措施。但需要注意的是，我國現階段居民消費結構中的基本生存型消費份額相對較高，而發展享受型消費份額相對較低（厲亞和潘紅玉，2019），這意味著不僅要有效刺激居民消費需求以充分發揮我國超大市場規模的優勢，從而建立起比較競爭優勢，更要促進居民消費結構升級，由基本生存型消費結構轉型升級為發展享受型消費結構，進而為產業結構升級和經濟高質量增長提供強大的可持續內生動力（向玉冰，2018）。居民消費結構轉型升級也因此成為新常態背景下我國經濟轉型升級的迫切需要，如何進一步有效促進居民消費結構轉型升級已成為我國社會各界關注的重要課題，引起了廣泛關注。

二、文獻回顧

對此，我國大量學者已從城市發展（韋淼和張紅偉，2020）、住房（劉玉飛等，2018）、金融（韓雷和谷陽，2019；羅娟，2020；司傳寧等，2022；張海洋和韓曉，2022）、收入（張慧芳和朱雅玲，2017；喬榛和徐宏鑫，2023）、社會保險（章成和洪錚，2022）和老齡化（姬一帆等，2021）等方面深入探討了居民消費結構轉型升級的各類影響因素及其作用機制，并且已取得較為豐碩的成果。但需要注意的是，當前我國社會已邁入數字時代。伴隨著信息技術的不斷進步與持續擴散，我國互聯網產業迅速發展，網民人數日益增長。據互聯網絡信息中心發布的第50 次《中國互聯網絡發展狀況統計報告》顯示，截至2022 年9 月，我國互聯網普及率已達74.4%，網民規模超過10.5 億人。與此同時，據商務部發布的《中國電子商務報告（2021）》顯示，在2021 年，我國電子商務市場交易額達42.3 萬億元，同比增長19.6%，并且電子商務相關產業吸納并帶動就業超過6700 萬人。作為電子商務的底層數字技術，互聯網已深刻地改變了人們的生活和工作方式（董康等，2023）。在此背景下，中央政府迅速推出了《國家信息化發展戰略綱要》《促進大數據發展行動綱要》和《關于積極推進“互聯網+”行動指導意見》等一系列重大發展戰略和方案。在這過程中，中央經濟工作會議也多次強調，當前經濟發展過程中必須充分依托和應用好互聯網信息技術，重點打造中高端消費，推進居民消費結構由基本生存型轉型升級為發展享受型，培育經濟增長新動能（任嶸嶸等，2022）。因此，如何有效利用互聯網信息技術以提升居民消費水平、優化居民消費結構已然是供給側結構性改革中的重要議題（田杰棠和張春花，2023）。但當前我國學界有關互聯網信息技術與居民消費結構轉型升級之間關系的研究相對較少，并且大多研究僅基于宏觀面板數據考察了互聯網普及率對居民消費結構轉型升級的影響（向玉冰，2018；程名望和張家平，2019；笪遠瑤等，2022），鮮少有研究基于微觀調查數據以考察互聯網使用率對居民消費結構轉型升級的影響。

此外，現有研究大多僅考察了互聯網信息技術對居民消費結構轉型升級的整體影響，忽略了城鄉差異性。受制于我國長期存在的城鄉二元經濟結構的影響，我國城鄉之間存在明顯差距，而城鄉消費差距通常是城鄉差距的最終反映。據國家統計局最新公布的數據顯示，截至2021 年末，我國農村人口占總人口的比重為35.28%，而農村居民人均消費支出僅為城鎮居民的52.52%，并且有研究指出，盡管城鄉居民消費水平都處于持續性上升的趨勢，但農村居民的消費金額依舊明顯低于城鎮居民，農村居民的消費結構整體上更加偏向于基本生存型消費結構，而城鎮居民的消費結構則整體上更加偏向于發展享受型消費結構（吳海江等，2014；賀達和顧江，2018）。這不僅嚴重制約著我國農村經濟的發展，更是成為制約我國經濟可持續發展的重要障礙（祝仲坤和冷晨昕，2017；程名望和張家平，2019），并且要素流動壁壘與經濟增長差異通常是造成這種差距的最主要原因。需要注意的是，伴隨著互聯網信息技術的高速發展與應用，以電子商務為代表的互聯網經濟已在很大程度上促進了要素流動，有效解決了我國農村商品流通渠道不暢、流通環節多、服務功能差及市場不健全等問題（涂圣偉，2020）。與此同時，通過快速適應互聯網信息技術，我國農村居民能夠獲得更多的資源與機會，從而獲得額外收入，這也在相當程度上放寬了我國農村居民的消費預算約束，可供其選擇的消費種類由此變得更具多樣性，其消費結構理論上也應當逐漸由基本生存型轉型升級為發展享受型（任嶸嶸等，2022），這使我國農村居民消費結構的轉型升級蘊含巨大發展潛力，但現有研究鮮少關注互聯網信息技術對居民消費結構轉型升級影響的城鄉差異性。

有鑒于此，為彌補現有研究的不足，并試圖為我國互聯網信息技術建設與居民消費結構轉型升級提供有效建議，本文嘗試性地基于2010 年和2021 年中國綜合社會調查數據，構建穩健最小二乘回歸模型從微觀視角驗證互聯網使用對居民發展享受型消費的影響及其城鄉差異性，并在此基礎上構建再中心均值回歸分解模型對城鄉居民發展享受型消費差距進行分解分析以檢驗互聯網使用對該差距的影響方向及其貢獻度。此外，為了避免估計結果受到城鄉居民發展享受型消費分布差異所導致的內生性影響，并對處于不同消費水平上的城鄉居民發展享受型消費進行異質性分析，本文還構建了分位數回歸模型以檢驗互聯網使用是否對處于不同消費水平上的城鄉居民發展享受型消費產生了差異性影響，并在此基礎上構建再中心分位數回歸分解模型對處于不同消費水平上的城鄉居民發展享受型消費差距進行分解分析以檢驗互聯網使用對處于不同消費水平上的城鄉居民發展享受型消費差距的影響方向及其貢獻度，以期為我國居民消費結構轉型升級做出貢獻。

三、理論分析與研究假設

在數字時代背景下，作為各類數字技術的底層技術，互聯網信息技術被認為是第五次康德拉季耶夫經濟周期（Kondratieff Cycle）的標志，其引發了廣泛的資源重組與聚合，促進各要素達到帕累托最優配置，并使經濟、社會等諸多領域達到高度互聯互通狀態，從而引起消費模式創新和變革，這為釋放我國居民消費需求、促進我國居民消費結構由基本生存型轉型升級為發展享受型提供了強大引力（江小涓，2017；李旭洋等，2019；陳靜等，2021）。

一方面，互聯網信息技術對信息傳播產生了變革性影響。互聯網信息技術不僅拓寬了信息流通渠道，還進一步加速了信息傳播速度，這將在很大程度上減輕人們的信息搜尋成本與交易成本，進一步拓寬其消費交易空間與時間（羅珉和李亮宇，2015；楊光等，2018）。人們一旦連接進入互聯網空間，將輕松獲取海量消費信息，可供其選擇的商品和服務種類得到明顯提升，其消費選擇范圍得到有效擴充（孫浦陽等，2017；向玉冰，2018），這在很大程度上刺激釋放了我國居民的多元化消費需求，從而逐漸打破并改變了我國居民的消費預期、消費觀念與消費行為，將全新的消費理念植入其日常生活，最終重塑其需求側消費內容與方式，對其消費結構轉型升級產生明顯的刺激效應，直接促進其消費結構由基本生存型轉型升級為發展享受型。與此同時，人們在使用互聯網的過程中，更多具有刺激性、多樣性與體驗性的消費信息也將借助各類互聯網平臺被分享，這也會在一定程度上沖擊其原有消費習慣，促使其改變傳統的消費模式，從而助力其消費結構轉型升級（尹慶民和王尋，2022）。與此同時，互聯網信息技術還能夠記錄并分析其使用者的消費信息檢索偏好及其消費行為特點，主動向其推送具有個性化與刺激性的消費信息，一旦人們使用互聯網搜尋過相關消費信息或做出過相關消費決策，大量具有個性化與刺激性的消費信息將被持續性推送（江小涓，2017），刺激人們做出反應行為，有效促進其消費結構轉型升級。

基于此，本文提出假設1：

互聯網使用能夠直接促進居民發展享受型消費（H1）。

另一方面，互聯網信息技術還將加速我國居民的人力資本與社會資本積累，催生工資收入紅利，提升其收入水平，放寬其消費預算約束，間接提升其消費能力，從而促進我國居民消費結構轉型升級。人力資本方面，互聯網信息技術本身作為一種更便捷、更低成本和更高效率的信息傳遞手段，其使用者的信息處理成本會得到有效降低、工作處理效率會得到有效提升，這將最終導致其勞動生產率的進一步提高，從而使其獲得額外的工資溢價（李雅楠和謝倩蕓，2017；程名望和張家平，2019；韓谷源等，2023）。互聯網信息技術還打破了時空限制，各類教育資源借助諸如在線直播、錄播視頻等各類遠程形式在互聯網空間中得到廣泛傳播。人們只要連接互聯網即可輕松獲取海量學習資源，這將有效提升我國居民知識儲備與積累，并強化其職業技能與素養，從而對其工資收入產生明顯的溢價效應（王少國和匡國靜，2022）。社會資本方面，互聯網信息技術不僅能夠有效提高人們與社會的溝通效率，還能在極大程度上激活人們現有的及潛在的社會網絡關系資源，使不同個體及群體間的“信息鴻溝”逐漸趨于消弭，促使彼此達到有效的信息交互與合作共贏，這同樣將對我國居民的工資收入產生積極影響（毛宇飛等，2018；朱述斌等，2022）。同時，互聯網空間作為一個自由且多元的公共空間，為人們參與社會活動提供了更加靈活豐富的機會和渠道。借助互聯網平臺，人們只要基于自由表達、平等對話和互惠合作等原則，將能夠更好地實現自我表述并顯著提升自我價值（王俊和陳國飛，2020）。

基于此，本文提出假設2：

互聯網使用能夠提升居民收入，從而間接促進居民發展享受型消費（H2）。

但需要注意的是，受制于我國長期存在的二元經濟結構，城鄉之間的互聯網信息技術發展存在明顯差距。一方面，互聯網信息技術的建設由城鎮地區逐漸擴散至周邊農村地區，城鎮地區互聯網信息技術的基礎設施建設比較完善，而農村地區互聯網信息技術發展相對緩慢（胡倫和陸遷，2019；趙巧芝等，2022）；另一方面，城鎮地區互聯網信息技術普及率和使用率相對較高，而農村地區則相對較低。這使得互聯網信息技術對農村居民消費結構轉型升級的促進效應往往在發展初期難以得到充分顯現，而城鎮地區發展相對成熟的互聯網信息技術很可能已對其居民消費結構轉型升級產生了規模累積效應，導致城鄉居民發展享受型消費差距被進一步擴大。

基于此，本文提出假設3：

農村與城鎮居民互聯網使用的稟賦特征差距會顯著擴大城鄉居民發展享受型消費差距（H3）。

不過同樣不可忽略的是，伴隨著城鄉互聯網信息技術發展差距的持續性縮小，互聯網信息技術已逐漸在農村地區迸發出強大的消費結構轉型升級驅動力。理論上，互聯網信息技術能夠打破時空界限，疏通農村地區消費信息閉塞問題，顯著降低農村居民消費信息搜索成本的同時，極大程度地拓寬農村居民的消費渠道，彌補其消費供需缺口，促進其消費結構轉型升級，有效提高其發展享受型消費（張永麗和徐臘梅，2019；陳鑫鑫和段博，2022），并且對農村居民而言，互聯網信息技術仍屬于相對新鮮事物，使用互聯網信息技術對農村居民消費結構轉型升級的促進效應很可能正處于邊際遞增階段，其給農村居民帶來的“新鮮感”很可能會進一步加強其對農村居民發展享受型消費的提升效果。而對城鎮居民而言，其消費水平很可能已接近飽和狀態，使用互聯網對其發展享受型消費的刺激效應很可能已進入邊際遞減階段。這意味著使用互聯網很可能會更大程度地促進農村居民消費結構由基本生存型轉型升級為發展享受型，從而縮小城鄉居民發展享受型消費差距。同時，互聯網信息技術還改善了城鄉知識信息分割局面，極大程度地促進了城鄉之間知識信息的流動，各類高價值知識信息在互聯網空間中得到有效傳播擴散（張永麗和徐臘梅，2019），這使得農村居民的發展理念得到轉變，職業素質得到提高，核心競爭力得到強化，收入渠道得到拓展，最終促進農村居民收入水平的顯著提升（羅超平等，2021；馮大威等，2022），更大程度地放寬其消費預算約束，提升其消費結構轉型升級能力。此外，城鎮地區在互聯網信息技術發展初期的先進技術消費應用經驗也會對農村地區消費結構轉型升級產生積極的示范效應，為促進農村地區居民發展享受型消費帶來后發優勢。

基于此，本文提出假設4：

互聯網使用對農村居民發展享受型消費的刺激效應強于城鎮居民（H4a）；

互聯網使用對農村居民發展享受型消費相對更強的刺激效應能夠顯著縮小城鄉居民發展享受型消費差距（H4b）。

四、研究設計

（一）數據來源

本文的數據來源于2010 年和2021 年中國綜合社會調查（CGSS）。資金來源方面，CGSS 長期受到中國人民大學科學研究基金資助，在很大程度上保障了該調查項目經費的充足性。調查方法方面，CGSS 由中國人民大學中國調查與數據中心負責設計與執行，通過采用多階分層規模大小成比例隨機抽樣方法，覆蓋了中國31 個省、直轄市和自治區（因數據缺失，未包含港澳臺地區）。此外，CGSS 還于2010 年首次針對受訪者的互聯網使用情況進行了調查，并且目前該調查項目最新公布的數據為2021 年。對此，本文將2010 年和2021 年CGSS 組建為混合截面數據，并根據研究目的和變量選擇對缺失數據和無效數據進行了剔除處理，得到11880 個有效樣本。

（二）變量選擇

1.因變量

本文的因變量為發展享受型消費。參照李旭洋等（2019）的做法，將問卷調查中相應的問題“在您全家去年全年的總支出中，耐用消費品支出有多少？”“在您全家去年全年的總支出中，消費品支出有多少？”“在您全家去年全年的總支出中，交通通訊支出有多少？”“在您全家去年全年的總支出中，文化休閑娛樂支出有多少？”“在您全家去年全年的總支出中，教育、培訓支出有多少？”及“在您全家去年全年的總支出中，醫療支出有多少”的測度數加總，得到發展享受型消費。

2.自變量

本文的因變量為互聯網使用。該變量通過問卷調查中相應的問題“您日常生活與工作中對互聯網的使用程度”來測度。該問題選項包括“從不”“很少”“有時”“經常”和“非常頻繁”。參照Gao 和Liu（2022）的做法，將“經常”和“非常頻繁”賦值為1，將“從不”“很少”和“有時”賦值為0。

3.控制變量

參考現有研究（劉湖和張家平，2016；賀達和顧江，2018；楊光等，2018；劉玉飛等，2018；李旭洋等，2019；張超等，2020），并結合CGSS 的實際設計情況，將教育水平（受訪者的受教育年限，未接受過教育=0，小學=6，初中=9，高中/中專=12，大專=15，本科=16，碩士=19）、年齡（受訪者的實際年齡）、婚姻狀況（受訪者的婚姻狀況，已婚/同居=1，未婚/離婚/分居=0）、戶籍狀況（受訪者的戶籍狀況，農村戶口=1，城鎮人口=0）、社會保險（受訪者是否參與了社會保險，是=1，否=0）、家庭人口（受訪者所在家庭的常住人口）、家庭人均收入（受訪者所在家庭的人均年收入）、家庭經濟狀況（受訪者所在家庭的相對經濟狀況，遠低于平均水平=1，低于評價水平=2，平均水平=3，高于平均水平=4，遠高于平均水平=5）、家庭房屋資產（受訪者所在家庭是否擁有房屋資產，是=1，否=0）和時間因素（受訪者接受調查訪問的年份，2021 年=1，2010 年=0）納入控制變量。

（三）描述性統計

為了更清楚地觀測農村與城鎮居民上述各變量的差異，本文將樣本按照戶籍狀況進行了分組統計，并對兩者之間的差異進行了均值等同性檢驗。統計和檢驗結果見表1。

表1 描述性統計

結果顯示：發展享受型消費方面，農村與城鎮居民發展享受型消費的均值分別為11915.509 元和25276.249 元，農村居民發展享受型消費支出明顯低于城鎮居民，兩者之間存在較大的發展享受型消費差距，并且均值等同性t檢驗（以下簡稱檢驗）結果顯示該差距在1%的顯著性水平上具有統計意義。互聯網使用方面，農村與城鎮居民互聯網使用的均值分別為0.138 和0.384，表明僅13.8%的農村居民經常使用互聯網，而城鎮居民則達到了38.4%，農村居民的互聯網使用率明顯低于城鎮居民，兩者之間存在較大的互聯網使用差距，并且檢驗結果顯示該差距在1%的顯著性水平上具有統計意義。上述統計分析結果表明無論是發展享受型消費，還是互聯網使用率，農村居民均明顯低于城鎮居民，并且兩者之間存在顯著差距。那么，互聯網使用是否會對農村與城鎮居民的發展享受型消費產生差異性影響？互聯網使用進一步擴大了還是縮小了城鄉居民發展享受型消費差距？這需要進一步通過實證模型檢驗與分析。

（四）模型設定

1.消費方程設定

其中：DECi為發展享受型消費；IUi為互聯網使用；∑X為包括教育水平、年齡、婚姻狀況、戶籍狀況、社會保險、家庭人口、家庭人均收入、家庭經濟狀況、家庭房屋資產和時間因素在內的一系列控制變量；α0為常數項；α1為待估系數；β為待估系數向量；μi為隨機擾動項。此外，為了考察年齡是否會居民發展享受型消費存在倒“U”型影響，本文還在∑X中引入了年齡的平方項。

2.差距分解設定

基于式（1）消費方程的設定形式，本文計算城鄉居民發展享受型差距如式（2）所示。

其中：ΔDEC為城鄉居民發展享受型消費差距；Xt與Xc分別為城鄉居民包括自變量（互聯網使用）與一系列控制變量（教育水平、年齡、年齡的平方項、婚姻狀況、戶籍狀況、社會保險、家庭人口、家庭人均收入、家庭經濟狀況、家庭房屋資產和時間因素）在內的特征變量矩陣；εt與εc為待估系數向量矩陣。對式（2）進行公因式提取，得到如下：

其中：等式右邊第一項代表城鄉居民發展享受型消費差距中的系數差距，代表城鄉居民消費觀念所引起的發展享受型消費差距；第二項代表城鄉居民發展享受型消費差距中的特征差距，代表城鄉居民稟賦特征差距所引起的發展享受型消費差距。在此基礎上，本文引入再中心化影響函數方法（recentered influence function，RIF），利用這種方法可以具體研究在均值條件及不同分位數條件下，第K個回歸變量在特征差距和系數差距中的貢獻。

五、實證結果分析

（一）基準回歸分析

為避免可能存在的樣本自選擇偏差，降低控制變量對實證分析結果的干擾。參照Gao 和Liu（2023）的做法，本文先基于Logit 模型通過核匹配方法對該混合截面數據進行逐期匹配。估計結果見表2，匹配結果見表3。

表2 互聯網使用的影響因素分析

表3 匹配后各控制變量的標準誤

由表2 估計結果可知，PseudoR2在2010 年與2021 年分別達到了43.77%和45.67%，并且控制變量整體上對互聯網使用產生了顯著性影響，表明在進行實證分析前，有必要對樣本進行核匹配以盡可能地控制樣本自選擇偏差。

由表3 匹配結果可知，無論是2010 年還是2021 年，各控制變量在完成核匹配后，標準誤和t值整體上均已相對較低，并且大多不再具有統計意義，表明樣本自選擇偏差在很大程度上得到有效控制。此外，觀察圖1 傾向得分共同取值范圍也表明本文所用數據符合核匹配對共同支撐假設的現實要求。

圖1 傾向得分的共同取值范圍

但需要注意的是，盡管樣本自選擇偏差在核匹配后得到相對有效的控制，但匹配后控制組與處理組的樣本數量差異較大（圖1），這意味著不可直接將核匹配計算得出的平均處理效應作為互聯網使用對居民發展享受型消費影響的估計值。對此，參照Gao 和Liu（2023）的做法，本文將成功匹配后的組內樣本進行穩健最小二乘回歸分析以得出相對更加準確的估計結果。此外，在進行回歸分析前，本文還對各連續型變量作了取對數處理，這樣做不僅能使各連續型變量更具正態性，還可更方便地對回歸結果進行彈性分析與機制分析。回歸結果見表4。

表4 互聯網使用對發展享受型消費的影響機制分析

表4 第2 列報告了僅考慮互聯網使用對全樣本居民發展享受型消費影響的回歸結果，結果顯示互聯網使用在1%顯著性水平上對居民發展享受型消費存在積極影響。在此基礎上，表4 第3 列納入一系列控制變量，回歸結果依舊為顯著正向影響，表明互聯網使用能夠直接促進居民發展享受型消費，這驗證了假設1。具體來看，經常使用互聯網將使居民發展享受型消費上升38.7%。控制變量方面，教育水平、婚姻狀況、社會保險、家庭人均收入、家庭人口、家庭經濟狀況、家庭房屋資產和時間因素均在不同程度上顯著促進了居民發展享受型消費。此外，年齡對居民發展享受型消費呈倒“U”型影響，表明隨著年齡的增長，居民的發展享受型消費呈先上升后下降的趨勢。但需要注意的是，戶籍狀況在1%的顯著性水平上對居民的發展享受型消費產生了負向影響。具體來看，持有農村戶口將使居民發展享受型消費下降29.6%。那么，互聯網使用是否會對農村與城鎮居民的發展享受型消費產生差異性影響？該問題仍需進一步分析（表5）。表4 第4 列報告了僅考慮互聯網使用對全樣本居民家庭人均收入影響的回歸結果，結果顯示互聯網使用能夠在1%顯著性水平上提升居民家庭人均收入。在此基礎上，表4 第5 列納入一系列控制變量，回歸結果依舊為顯著正向影響，表明互聯網使用能夠有效提升居民收入，從而間接促進居民發展享受型消費，這驗證了假設2。

表5 互聯網使用對城鄉發展享受型消費的差異性影響

表5 第2 列和第3 列分別報告了農村和城鎮樣本發展享受型消費的回歸結果。結果顯示：互聯網使用在1%的顯著性水平上分別對農村與城鎮居民發展享受型消費產生了顯著的積極影響。具體來看，經常使用互聯網將使農村與城鎮居民的發展享受型消費分別上升44.8%和35.2%，互聯網使用對農村居民發展享受型消費的刺激效應明顯相對更強，并且系數差異性檢驗結果顯示該城鄉差異在10%的顯著性水平上具有統計意義，這驗證了假設4a，表明互聯網使用對農村居民發展享受型消費的影響很可能正處于邊際遞增階段，而對城鎮居民發展享受型消費的影響很可能已進入邊際遞減階段。但需要注意的是，城鄉之間的數字鴻溝依舊客觀存在。無論是互聯網普及率還是使用率，農村居民均明顯低于城鎮居民。那么，互聯網使用能否有效縮小城鄉居民發展享受型消費差距？這一議題值得深思。對此，本文對核匹配后的農村與城鎮居民發展享受型消費進行再中心回歸分解分析以探究互聯網使用對城鄉居民發展享受型消費差距的影響方向及其貢獻度。

（二）均值分解分析

表6 報告了均值條件下城鄉居民發展享受型消費差距的分解結果。結果顯示：在均值條件下，取對數后，農村與城鎮居民發展享受型消費的總差距為0.599，并且該差距在1%的顯著性水平上具有統計意義，表明農村居民的發展享受型消費整體上顯著低于城鎮居民。其中，特征差距為0.227，并且在1%的顯著性水平上為城鄉居民發展享受型消費差距貢獻了37.90%（0.227/0.599），表明城鄉居民發展享受型消費差距的37.90%是由農村與城鎮居民之間的稟賦特征差距所導致。系數差距為0.372，并且在1%的顯著性水平上為城鄉居民發展享受型消費差距貢獻了62.10%（0.372/0.599），這意味著包括互聯網使用及一系列控制變量在內的稟賦特征對農村與城鎮居民的發展享受型消費產生了明顯的差異性影響，即使農村與城鎮居民的稟賦特征完全一致，城鄉居民發展享受型消費差距也會因稟賦特征對兩者發展享受型消費的差異性影響而被擴大62.10%，并且這是造成城鄉居民發展享受型消費差距的主要原因。

表6 互聯網使用對城鄉居民發展享受型消費差距的均值分解結果

綜上，盡管農村居民在稟賦特征方面確實與城鎮居民存在一定差距，但稟賦特征對農村與城鎮居民發展享受型消費具有明顯差異性的影響才是造成兩者發展享受型消費差距如此懸殊的主要原因。那么，互聯網使用在這過程中扮演了怎樣的角色？這有待進一步對特征差距和系數差距進行分解分析。

特征差距方面，互聯網使用的系數為0.107，占特征差距的47.14%（0.107/0.227），占總差距的17.86%（0.107/0.599），并且在1%的顯著性水平上具有統計意義，表明農村與城鎮居民互聯網使用的稟賦特征差距產生了明顯的特征差距效應，從而較大幅度地擴大了城鄉居民發展享受型消費差距，這驗證了假設3。造成這種特征差距效應的原因很可能在于受制于長期的二元經濟結構，城鄉之間存在著較為嚴峻的數字鴻溝，城鎮地區互聯網基礎設施完善且發展迅速，而農村地區互聯網基礎設施相對匱乏且發展較慢，這在很大程度上導致了農村居民的互聯網使用率明顯低于城鎮居民，進而產生了明顯的特征差距效應，進一步擴大了城鄉居民發展享受型消費差距。

系數差距方面，互聯網使用的系數為-0.037，占系數差距的-9.95%（-0.037/0.372），占總差距的-6.18%（-0.037/0.599），并且在1%的顯著性水平上具有統計意義，表明互聯網使用對農村居民發展享受型消費的刺激效應顯著強于城鎮居民，這在一定程度上抑制了系數差距效應，從而小幅縮小了城鄉居民發展享受型消費差距，這驗證了假設4b。系數差距效應得到抑制的原因很可能在于盡管農村居民的互聯網使用率明顯低于城鎮居民，但互聯網對農村居民而言仍屬于“新鮮”事物，這很可能造成互聯網使用對農村居民發展享受型消費的刺激效應正處于邊際遞增階段，而對城鎮居民發展享受型消費的刺激效應很可能已進入邊際遞減階段，進而在一定程度上抑制了系數差距效應，從而小幅縮小了城鄉居民發展享受型消費差距。

（三）分位數回歸分析

為了避免上述研究結果受到農村與城鎮居民發展享受型消費分布差異所導致的內生性影響，并對研究結論進行異質性分析，本文進一步采用分位數回歸方法和再中心分位數回歸分解方法以探究互聯網使用是否對處于不同消費水平上的城鄉居民發展享受型消費及其差距產生了明顯的差異性影響，并選取25 分位點、50 分位點和75 分位點分別作為較低消費水平、中等消費水平和較高消費水平。分位數回歸結果見表7～表9，再中心分位數分解結果見表9～表11。

表7 互聯網使用對較低消費水平的城鄉發展享受型消費的影響

表7 報告了25 分位點上互聯網使用對核匹配后農村和城鎮樣本發展享受型消費的回歸結果。結果顯示：在較低消費水平上，互聯網使用在1%的顯著性水平上對農村與城鎮居民的發展享受型消費均產生了顯著的積極影響。具體來看，經常使用互聯網將使處于較低消費水平上的農村與城鎮居民的發展享受型消費分別上升38.9%和22.5%，互聯網使用對農村居民發展享受型消費所產生的刺激效應明顯更強。

表8 報告了50 分位點上互聯網使用對核匹配后農村和城鎮樣本發展享受型消費的回歸結果。結果顯示：在中等消費水平上，互聯網使用在1%的顯著性水平上對農村與城鎮居民的發展享受型消費均產生了顯著的積極影響。具體來看，經常使用互聯網將使處于中等消費水平上的農村與城鎮居民的發展享受型消費分別上升36.3%和19.8%，互聯網使用對農村居民發展享受型消費所產生的刺激效應明顯更強。

表8 互聯網使用對中等消費水平的城鄉發展享受型消費的影響

表9 報告了75 分位點上互聯網使用對核匹配后農村和城鎮樣本發展享受型消費的回歸結果。結果顯示：在較高消費水平上，互聯網使用在1%的顯著性水平上對農村與城鎮居民的發展享受型消費均產生了顯著的積極影響。具體來看，經常使用互聯網將使處于較高消費水平上的農村與城鎮居民的發展享受型消費分別上升41.5%和21.8%，互聯網使用對農村居民發展享受型消費所產生的刺激效應明顯更強。

表9 互聯網使用對較高消費水平的城鄉發展享受型消費的影響

根據上述研究結果繪制圖2 可以發現，互聯網使用對處于不同消費水平上的農村與城鎮居民的發展享受型消費均產生了顯著的“U”型刺激效應，表明隨著消費水平的提高，互聯網使用對兩者發展享受型消費的提升效果均呈先下降后上升的趨勢。但需要注意的是，無論處于何種消費水平上，互聯網使用對農村居民發展享受型消費所產生的刺激效應總是明顯強于城鎮居民。

圖2 互聯網使用的分位數回歸結果

（四）分位數分解分析

表10 報告了25 分位點上的城鄉居民發展享受型消費差距的分解結果。結果顯示：在較低消費水平上，取對數后，農村與城鎮居民發展享受型消費的總差距為0.526，并且該差距在1%的顯著性水平上具有統計意義，表明處于較低消費水平上的農村居民的發展享受型消費顯著低于城鎮居民。其中，特征差距為0.148，并且在1%的顯著性水平上為處于較低消費水平上的城鄉居民發展享受型消費差距貢獻了28.14%（0.148/0.526），表明處于較低消費水平上的城鄉居民發展享受型消費差距的28.14%是由兩者之間的稟賦特征差距所導致。系數差距為0.378，并且在1%的顯著性水平上為處于較低消費水平上的城鄉居民發展享受型消費差距貢獻了71.86%（0.378/0.526），這意味著包括互聯網使用及一系列控制變量在內的稟賦特征對處于較低消費水平上的農村與城鎮居民的發展享受型消費產生了明顯的差異性影響，即使農村與城鎮居民的稟賦特征完全一致，處于較低消費水平上的城鄉居民發展享受型消費差距也會因稟賦特征對兩者發展享受型消費的差異性影響而被擴大71.86%。

進一步觀察特征差距與系數差距的分解結果可知，就特征差距而言，互聯網使用的特征差距系數為0.045，占特征差距的30.41%（0.045/0.148），占較低消費水平上的城鄉居民發展享受型消費差距的8.56%（0.045/0.526），并且在1%的顯著性水平上具有統計意義。而從系數差距來看，互聯網使用的系數差距系數為-0.026，占系數差距的17.57%（-0.026/0.148），占較低消費水平上的城鄉居民發展享受型消費差距的-4.94%（-0.026/0.526），并且在10%的顯著性水平上具有統計意義。上述研究結果表明，一方面，互聯網使用對處于較低消費水平上的農村居民的發展享受型消費所產生的刺激效應相對更強，這可以在一定程度上抑制系數差距效應，從而小幅縮小處于較低消費水平上的城鄉居民發展享受型消費差距。但另一方面，處于較低消費水平上的城鄉居民之間互聯網使用的稟賦特征差距會產生相對更強的特征差距效應，從而較大幅度地擴大處于較低消費水平上的城鄉居民發展享受型消費差距，并最終表現為互聯網使用擴大了處于較低消費水平上的城鄉居民發展享受型消費差距的3.62%（8.56%-4.94%），不過該影響遠低于互聯網使用對整體城鄉居民發展享受型消費差距所產生的擴大效應（11.68%），并且城鄉居民之間互聯網使用的稟賦特征差距是造成這種結果的最主要原因。

表11 報告了50 分位點上的城鄉居民發展享受型消費差距的分解結果。結果顯示：在中等消費水平上，取對數后，農村與城鎮居民的發展享受型消費的總差距為0.541，并且該差距在1%的顯著性水平上具有統計意義，表明處于中等消費水平上的農村居民的發展享受型消費顯著低于城鎮居民。其中，特征差距為0.288，并且在1%的顯著性水平上為處于中等消費水平上的城鄉居民發展享受型消費差距貢獻了53.23%（0.288/0.541），表明處于中等消費水平上的城鄉居民發展享受型消費差距的53.23%是由兩者之間的稟賦特征差距所導致。系數差距為0.253，并且在1%的顯著性水平上為處于中等消費水平上的城鄉居民發展享受型消費差距貢獻了46.77%（0.253/0.541），這意味著包括互聯網使用及一系列控制變量在內的稟賦特征對處于中等消費水平上的農村與城鎮居民的發展享受型消費產生了明顯的差異性影響，即使農村與城鎮居民的稟賦特征完全一致，處于中等消費水平上的城鄉居民發展享受型消費差距也會因稟賦特征對兩者發展享受型消費的差異性影響而被擴大46.77%。

表11 互聯網使用對中等消費水平的城鄉居民發展享受型消費差距的分解結果

進一步觀察特征差距與系數差距的分解結果可知，就特征差距而言，互聯網使用的特征差距系數為0.097，占特征差距的33.68%（0.097/0.288），占中等消費水平上的城鄉居民發展享受型消費差距的17.93%（0.097/0.541），并且在1%的顯著性水平上具有統計意義。而從系數差距來看，互聯網使用的系數差距系數為-0.042，占系數差距的-16.60%（-0.042/0.253），占中等消費水平上的城鄉居民發展享受型消費差距的-7.76%（-0.042/0.541），并且在10%的顯著性水平上具有統計意義。上述研究結果表明，一方面，互聯網使用對處于中等消費水平上的農村居民的發展享受型消費的刺激效應相對更強，可以明顯抑制系數差距效應，從而在一定程度上縮小處于中等消費水平上的城鄉居民發展享受型消費差距。但另一方面，處于中等消費水平上的城鄉居民之間互聯網使用的稟賦特征差距會產生明顯相對更強的特征差距效應，從而大幅擴大處于中等消費水平上的城鄉居民發展享受型消費差距，并最終表現為互聯網使用擴大了處于中等消費水平上的城鄉居民發展享受型消費差距的10.17%（17.93%-7.76%），該影響與互聯網使用對整體城鄉居民發展享受型消費差距所產生的擴大效應（11.68%）沒有本質性差異，并且城鄉居民之間互聯網使用的稟賦特征差距是造成這種結果的最主要原因。

表12 報告了75 分位點上的城鄉居民發展享受型消費差距的分解結果。結果顯示：在較高消費水平上，取對數后，農村與城鎮居民的發展享受型消費的總差距為0.627，并且該差距在1%的顯著性水平上具有統計意義，表明處于較高消費水平上的農村居民的發展享受型消費顯著低于城鎮居民。其中，特征差距為0.333，并且在1%的顯著性水平上為處于較高消費水平上的城鄉居民發展享受型消費差距貢獻了53.11%（0.333/0.627），表明處于較高消費水平上的城鄉居民發展享受型消費差距的53.11%是由兩者之間的稟賦特征差距所導致。系數差距為0.294，并且在1%的顯著性水平上為處于較高消費水平上的城鄉居民發展享受型消費差距貢獻了46.89%（0.294/0.627），這意味著包括互聯網使用及一系列控制變量在內的稟賦特征對處于較高消費水平上的農村與城鎮居民的發展享受型消費產生了明顯的差異性影響，即使農村與城鎮居民的稟賦特征完全一致，處于較高消費水平上的城鄉居民發展享受型消費差距也會因稟賦特征對兩者發展享受型消費的差異性影響而被擴大46.89%。

表12 互聯網使用對較高消費水平的城鄉居民發展享受型消費差距的分解結果

進一步觀察特征差距與系數差距的分解結果可知，就特征差距而言，互聯網使用的特征差距系數為0.162，占特征差距的48.65%（0.162/0.333），占較高消費水平上的城鄉居民發展享受型消費差距的25.84%（0.162/0.627），并且在1%的顯著性水平上具有統計意義。而從系數差距來看，互聯網使用的系數差距系數為-0.065，占系數差距的-22.11%（-0.065/0.294），占較高消費水平上的城鄉居民發展享受型消費差距的-10.37%（-0.065/0.627），并且在10%的顯著性水平上具有統計意義。上述研究結果表明，一方面，互聯網使用對處于較高消費水平上的農村居民的發展享受型消費的刺激效應明顯強于城鎮居民，可以在很大程度上抑制系數差距效應，從而較大幅度地縮小處于較高消費水平上的城鄉居民發展享受型消費差距。但另一方面，處于較高消費水平上的城鄉居民之間互聯網使用的稟賦特征差距會產生更為強烈的特征差距效應，從而更大幅度地擴大處于較高消費水平上的城鄉居民發展享受型消費差距，并最終表現為互聯網使用擴大了處于較高消費水平上的城鄉居民發展享受型消費差距的15.47%（25.84%-10.37%），該影響明顯高于互聯網使用對整體城鄉居民發展享受型消費差距所產生的擴大效應（11.68%），并且農村與城鎮居民之間的互聯網使用的稟賦特征差距是造成這種結果的最主要原因。

上述分解分析表明互聯網使用確實對處于不同消費水平上的城鄉居民發展享受型消費差距產生了差異性影響，將其影響匯總至表13，并根據表13 的匯總結果繪制圖3。

圖3 互聯網使用的再中心分位數回歸分解結果的匯總

表13 互聯網使用的再中心分位數回歸分解結果的匯總

觀察表13 和圖3 可以發現，無論是在較低消費水平上，還是在中等消費水平上，或是較高消費水平上，互聯網使用均導致了城鄉居民發展享受型消費差距被進一步擴大，并且隨著消費水平的提高，互聯網使用對城鄉居民發展享受型消費差距的貢獻度也在不斷提升。就特征差距而言，隨著消費水平的提高，互聯網使用的特征差距系數呈大幅上升的趨勢，表明隨著消費水平的提高，城鄉居民之間互聯網使用的稟賦特征差距對城鄉居民發展享受型消費差距所產生的擴大效應不斷增強。而從系數差距來看，隨著消費水平的提高，互聯網使用的系數差距系數呈不斷下降的趨勢，但由于其系數均為負，因此互聯網使用對城鄉居民發展享受型消費差距的影響強度也呈不斷增強的趨勢，并且隨著消費水平的提高，城鄉居民之間互聯網使用的影響系數差距對城鄉居民發展享受型消費差距所產生的縮小效應也在不斷增強，不過作用力度始終明顯低于兩者之間互聯網使用的稟賦特征差距，這就最終導致了城鄉居民發展享受型消費差距被進一步擴大。

綜上所述，互聯網使用不僅造成了城鄉居民整體發展享受型消費差距的進一步擴大，還對處于不同消費水平上的城鄉居民發展享受型消費差距產生了不同程度的擴大效應，具體表現為互聯網使用對處于較高消費水平上的城鄉居民發展享受型消費差距所產生的擴大效應最強，對處于中等消費水平上的城鄉居民發展享受型消費差距所產生的擴大效應次之，對處于較低消費水平上的城鄉居民發展享受型消費差距所產生的擴大效應最弱，并且城鄉居民之間互聯網使用的稟賦特征差距是造成互聯網使用在不同程度上擴大了整體及各消費水平上的城鄉居民發展享受型消費差距的重要原因。

六、結論與建議

本文基于2010 年和2021 年中國綜合社會調查數據，采用核匹配方法對樣本數據進行配對以盡可能地控制樣本自選擇偏差，構建穩健最小二乘回歸模型檢驗了互聯網使用對居民發展享受型消費的影響及其城鄉差異性，并在此基礎上構建再中心均值回歸分解模型以考察互聯網使用對城鄉居民發展享受型消費差距的影響及其貢獻度。此外，為了防止估計結果受到居民發展享受型消費分布差異所導致的內生性影響，并對研究結論進行異質性分析。本文還構建分位數回歸模型檢驗了互聯網使用對處于不同消費水平上的城鄉居民發展享受型消費的差異性影響，并在此基礎上構建再中心分位數回歸分解模型以考察互聯網使用對處于不同消費水平上的城鄉居民發展享受型消費差距的影響及其貢獻度。研究結果顯示：

第一，互聯網使用對居民發展享受型消費存在顯著的刺激效應，并且對農村居民發展享受型消費的提升效果明顯更強。具體來看，經常使用互聯網將使居民發展享受型消費整體上提升38.7%，使農村居民發展享受型消費提升44.8%，使城鎮居民發展享受型消費提升35.2%。

第二，互聯網使用整體上擴大了城鄉居民發展享受型消費差距。具體來看，盡管互聯網使用對農村居民發展享受型消費的刺激效應相對更強，這一定程度上抑制了系數差距效應，從而使城鄉居民發展享受型消費差距整體上縮小6.18%，但城鄉居民之間互聯網使用的稟賦特征差距卻產生了明顯更強的特征差距效應，從而使城鄉居民發展享受型消費差距整體上擴大17.86%，這最終導致了城鄉居民發展享受型消費差距整體上被進一步擴大11.68%。

第三，隨著消費水平的提高，互聯網使用對城鄉居民發展享受型消費的刺激效應均呈“U”型影響，并且互聯網使用對農村居民發展享受型消費的提升效果始終明顯強于城鎮居民。

第四，互聯網使用導致處于不同消費水平上的城鄉居民發展享受型消費差距均被不同程度的進一步擴大。具體來看，盡管互聯網使用對處于不同消費水平上的農村居民的發展享受型消費的提升效果均明顯強于城鎮居民，這在不同程度上抑制了處于不同消費水平上的系數差距效應，從而使得處于較低、中等和較高消費水平上的城鄉居民發展享受型消費差距分別被縮小4.94%、7.76%和10.37%，但城鄉居民之間互聯網使用的稟賦特征差距卻對處于不同消費水平上的城鄉居民發展享受型消費差距產生了更強的特征差距效應，從而使得處于較低、中等和較高消費水平上的城鄉居民發展享受型消費差距分別擴大8.56%、17.93%和25.84%，這最終導致了較低、中等和較高消費水平上的城鄉居民發展享受型消費差距被分別進一步擴大3.62%、10.17%和15.47%。

上述研究結論具有明顯的政策含義。政府部門應當持續推進互聯網基礎設施建設，在提高互聯網普及率的同時，確保居民的互聯網使用率得到有效提高，充分發揮出互聯網使用對居民發展享受型消費的刺激效應，從而促進居民消費結構轉型升級。具體來看，政府部門不僅要加大對寬帶、光纖、無線4G 及5G 網絡的投資建設力度，有效擴大互聯網覆蓋范圍，保障互聯網普及率持續性提高，還要出臺相關激勵政策，降低居民互聯網使用門檻，如給與互聯網信息技術企業稅費減免并對居民進行適當補貼，提高居民互聯網信息技術的接入能力，確保居民互聯網接入率不斷提升，并加強對居民互聯網使用技能的培訓，從而有效提高居民互聯網使用率。此外，政府部門還應當對農村地區進行適當的政策傾斜以彌合城鄉數字鴻溝，特別是針對農村居民互聯網使用意愿方面，政府部門應當充分利用各地農林類高等院校的人才與技術優勢，積極開展相關互聯網使用技能培訓，讓更多的農村居民充分接觸互聯網信息技術并有效使用互聯網信息技術，緩解農村居民可能存在的“數字排斥”，彌合城鄉“數字鴻溝”，從源頭遏制城鄉居民互聯網使用的稟賦特征差距對兩者發展享受型消費差距所產生的特征差異效應，并充分發揮出互聯網使用對城鄉居民發展享受型消費差距所產生的系數差距抑制效應，從而有效縮小城鄉居民發展享受型消費差距，促進城鄉居民消費結構轉型升級的平衡可持續發展。