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2025 , Vol. 44 >Issue 4: 1102 - 1118

DOI: https://doi.org/10.11821/dlyj020240623

Paper of the 27th Annual Meeting of the China Association for Science and Technology

Spatio-temporal characteristics and influencing factors of China's digital consumption

  • CHENG Gang ,
  • CHANG Huifang ,
  • LI Xuhui
Expand
  • School of Management Science and Engineering，Anhui University of Finance and Economics, Bengbu 233030, China

Received date: 2024-06-28

  Accepted date: 2024-12-12

  Online published: 2025-04-16

Fold

Abstract

Digital consumption, as an important content and carrier of the construction of digital China, is the fulfilment of the people's need for a high quality of life, and is of great significance in promoting the sustainable development of consumption and boosting economic growth. Based on the national policy planning, this paper clarifies the theoretical connotation of digital consumption and its logical mechanism, and explores the spatial and temporal evolution characteristics of China's provincial digital consumption development from 2016 to 2022 with the help of the ESDA method, and examines its internal obstacles and external drivers with the use of the obstacle model and the geodetector. The study found that: (1) The structural characteristics show that the development potential of the national digital consumption has been rapidly released, but there are still problems such as the exclusion of digital payment tools and the lagging growth of income from digital consumption products and services; The chronological features reflect that China's digital consumption index shows a steady upward trend year by year, but the central and western regions of the country are characterized by “low quality and high speed growth”. (2) In terms of spatial pattern, the heterogeneity of China's digital consumption development is remarkable, and it has gradually formed a “multi-center” radiation network structure with the “Beijing-Tianjin-Hebei/Yangtze River Delta/Chengdu-Chongqing” urban agglomerations as the core nodes; In terms of spatial correlation, the degree of spatial agglomeration of digital consumption development has stabilized over time amid fluctuations, and spatial dependence has increased. The localized space has formed a pattern of association, in which “homogeneous and heterogeneous features coexist”. (3) The analysis of drivers shows that narrowing the differences in industrial agglomeration, regional innovation, and digital economy development across regions is an important driver for advancing the development of digital consumption, while the interactive combination of digital economy development and urban-rural income disparity is a key driver. This study has implications for synergistically enhancing the development of digital consumption and broadening the new space for economic growth.

Key words： digital consumption; ESDA; geodetector; spatio-temporal evolution characteristics

Cite this article

CHENG Gang , CHANG Huifang , LI Xuhui . Spatio-temporal characteristics and influencing factors of China's digital consumption[J]. GEOGRAPHICAL RESEARCH, 2025 , 44(4) : 1102 -1118 . DOI: 10.11821/dlyj020240623

1 引言及研究综述

数字经济高速发展所带来的“扩散效应”和“普惠效应”为数字消费发展带来了机遇[1]，数字消费作为数字中国建设背景下的新型消费业态，加速了传统消费的转型升级，逐渐成为激发消费潜力、拉动内需和推动经济发展的重要引擎[2]。同时，数字消费推动了产业提质增效、引领消费优化升级，也是推进国际消费中心城市培育建设的关键支撑。近年来，中国数字消费快速发展，2023年全国网上零售额达154 264亿元，比2022年增长11.0%。其中，实物商品网上零售额130 174亿元，增长8.4%，占社会消费品零售总额的比例为27.6%，创历史新高，数字消费已成为扩内需、稳增长和促转型的关键动力。为此，2023年7月，国家发改委颁布实施的《关于恢复和扩大消费的措施》明确指出“要壮大数字消费，推进数字基础设施建设，加快传统消费数字化转型，打造数字消费新业态”[3]；2024年4月，商务部印发的《关于实施数字消费提升行动的通知》（以下简称《通知》）重点强调“以满足人民群众日益增长的美好生活需要为根本目的，深化数字技术与电子商务融合创新，丰富数字消费供给、激发数字消费需求”“加快促进数字消费领域形成更高水平供需动态平衡，推动数字消费规模稳步增长，全面助力消费从疫后恢复转向持续扩大”[4]。然而，数字消费亦存在消费主体能力不充分客群不平衡、消费客体数量不足质量不高、各区域基础设施配套不均衡等短板[5]。中国亟需合理配置数字资源，科学布局基础设施以促进数字技术在消费领域的应用，形成数字消费供需动态平衡，不断向数字消费高质量发展攀升。因此，立足数字中国建设战略，剖析数字消费理论内涵及逻辑机理，厘清数字消费发展的时空演化特征，有效甄别数字消费发展的非均衡成因，对于促进各区域数字消费协调发展、拓展数字经济发展新空间具有重要意义。
依托数字技术、信息技术等现代科技手段衍生出数字消费，为经济社会高质量发展提供新动能，亦成为数字经济发展的关键动力[5]。数字消费作为一种由互联网、大数据等数字技术驱动的新型消费，已成为学者关注的热点话题，相关研究主要涉及理论事实分析与量化分析。在理论事实层面，有学者立足于数字经济时代研究消费升级的动力机制及数字消费的发展趋势。刘奕文等发现，城镇化的发展可以通过缩小城乡收入差距和优化产业结构间接推动居民消费升级[6]。此外，数字技术创新作为消费升级的动力之一，通过促进供给侧产品创新与需求侧消费内容及形式变革，推动消费数字化转型升级[7]。随着研究的不断推进，新型消费的基本特征、影响因素等受到学者的关注。毛中根等从理论内涵、发展动力机制、经济社会功能等方面对数字消费的核心要义进行了阐释，并基于消费经济学视角对制约数字消费发展的因素进行总结[5]；李梁栋等认为数字消费是消费现代化在数字时代的主要表现，是实现中国经济社会发展行稳致远的良策[8]。在量化分析层面，现有研究主要聚焦于传统消费的测度、空间特征及影响因素等方面。一方面，长期以来，中国城乡二元结构明显，城乡居民在消费中存在差异，据此，学者们分别立足城市和农村视角对网络消费进行测度，魏晓敏等以城市这一经济单元为研究对象，解构居民网络消费的区域差异特征，并应用空间计量技术研判城市居民网络消费的收敛性[9]；李宝库等通过描述性统计、因子分析、回归分析等方法调查分析农村居民网络消费支付意愿，为国家制定农村电商扶持政策提供参考依据[10]。另一方面，资源禀赋、居住空间的分异致使消费呈现不同空间特征，有少数学者基于网络消费的空间格局展开探讨，多采用空间自相关分析法[11]、标准差椭圆[12]等考察居民消费的空间分布特征。此外，部分学者对居民消费的影响因素开展积极探索，多通过计量模型探索出数字经济发展水平[11]、互联网发展[13]、数字普惠金融[14]、人力资本、市场化指数等影响居民消费的因素。综合来看，当前针对数字消费的定量研究较为少见，缺少对数字消费的定量测度，且对其空间特征及影响因素的研究仅停留在定性分析层面。
已有文献针对数字消费进行了多视角、宽尺度的有益探讨，为本文提供了富有价值的思路借鉴与逻辑起点，但仍存在以下探索空间：① 理论内涵方面，在研究中应对数字消费与网络消费内涵加以区分。数字经济时代，虽然数字消费与网络消费的宗旨均为服务经济高质量发展，且二者在基本要求和时代语境等方面有一定的相似之处，但不可等量齐观。在内涵界定上，数字消费发展是一个渐进式改革过程，不仅包含网络渠道消费的实体商品和服务，也涵盖非物理形态的数字产品和服务。这意味着，数字消费与网络消费在内容范畴、现实特征等方面存在差异，因此，对数字消费的认识应该将逻辑推演与现实情况结合起来。② 现有文献多关注数字消费的概念范畴，量化分析的研究相对匮乏。数字消费发展是一个动态复杂的过程，具有较强的时代特征，故相关研究应与时俱进，对其典型特征等问题展开系统研究。此外，数字消费发展在规模与速度上存在明显的时空分异特征，关于数字消费区域时空分布格局的状态如何，现有文献未能充分体现。③ 在数字消费发展影响因素分析中，学者仅停留在理论分析层面，且鲜有学者探究并揭示数字消费特征背后蕴含的客观规律及障碍因素，但这一研究能更全面、更准确、更具针对性认识数字消费。
鉴于此，本文立足数字消费政策规划，在科学界定数字消费的内涵、分析其逻辑机理的前提下，从数字消费基础保障、数字支付、数字产品服务3个层面对2016—2022年中国数字消费发展进行综合测度；其次，借助ESDA分析法识别中国数字消费发展的空间分布特征；再次，运用障碍度模型和地理探测器甄别和厘清影响各区域数字消费发展的内生障碍因子及外源性驱动因素，进而准确识别短板弱项；最后，依据前文分析得出结论与讨论。本文可能的边际贡献在于：① 从政策研究及理论探讨视角出发，分析数字消费发展内涵及测度逻辑，丰富现有理论内涵，为数字消费发展测度提供不同的研究视角，不仅重点突出当前中国数字消费发展的重要内容，而且为数字消费远景规划实施成效的统计监测提供相对全面的指标体系，并促进经济学、统计学、地理学的交叉融合。② 从时间、空间、结构三维视角探讨中国省域层面数字消费发展空间演化特征，科学系统地揭示出数字消费发展的根本症结及提升潜力。③ 基于障碍度模型和地理探测器剖析数字消费发展影响因素作用强度进而精确识别内部障碍因子及外源驱动因素，明晰各区域数字消费发展突破口，为探索行之有效的数字消费发展协同提升路径提供借鉴经验和量化支撑。

2 理论框架、指标体系与研究方法

2.1 数字消费发展的理论内涵

统计测度作为对各类现象和事物属性特征的量化，需厘清数字消费的相关理论并为其提供理论依据[15]。中国高度重视数字经济与消费升级的融合发展，对数字消费进行决策部署。2023年12月，中央经济工作会议指出，要培育壮大新型消费，大力发展数字消费；2024年3月，政府工作报告强调“实施数字消费、绿色消费、健康消费促进政策”；2024年4月，商务部印发的《通知》明确提出“各地要充分认识数字消费对于助力消费转向持续扩大的重要作用，将提升数字消费纳入促消费整体工作框架，加强数字消费发展重大问题、重大政策和重大项目调度”。围绕这一话题，学术研究与地方政府创新探索持续涌现，而有效界定数字消费的内涵意蕴是理论与实践开展的重要前提。数字消费的概念体系要明确其内涵及特征等具体问题，从而保证后续评价及结果分析的针对性和精确性。
《通知》将数字消费定义为：数字消费主要指消费者在数字环境下的消费行为，既包括产品和服务的数字化，也包括内容和渠道的数字化。这是政府对数字消费做出的阐释，具有高度代表性。同时，部分学者围绕数字消费内涵开展了一定的讨论和创新。毛中根等从消费主体、消费技术、消费模式等维度阐释数字消费的核心要义，并指出数字消费是以数字技术为支撑，满足人们信息化、智能化、多维融合等服务需要的行为过程[5]。韩文龙认为数字经济时代，数字技术赋能消费升级，一方面消费内容趋向多元化、虚拟化和个性化，网络和平台占据消费主导地位；另一方面消费数字化转型创造新的消费需求，数字产品成为未来消费热点[16]。赖立等对数字消费的内涵进一步完善，提出数字技术驱动人的消费方式数字化转型，具体表现为对人的身份、社会关系，人的对象化物的重塑[2]。王磊认为数字消费以大数据、物联网、人工智能等数字技术的创新与应用为基础，采取线上线下融合的商业模式，聚焦数字化产品及服务[17]。可以看出，相关研究从消费内容、消费方式、消费模式等不同角度对数字消费的内涵进行辨析。然而，各学者亦达成一定共识，即数字消费为数字技术驱动消费数字化转型所致。基于此，本文总结相关学者的研究结论后，将数字消费定义为：以数据和数字技术为基础，通过数字化手段优化传统消费的流程和体验，为消费者提供在线购物、电子支付、远程服务等消费模式，涵盖信息消费、娱乐消费、实物消费等多个方面。数字消费的特点在于交易的便捷性、信息获取的快速性以及消费体验的个性化。

2.2 数字消费发展的测度逻辑及指标体系

作为经济增长的“三驾马车”之一，消费对经济社会发展发挥着重要的基础性作用。随着数字经济的纵深发展，数字技术推动生产方式和生活方式发生深刻变革，数字经济与消费升级交汇，为中国消费创新发展注入动力，驱动消费方式数字化转型，数字消费应运而生。数字消费相较于传统消费，增添了“数字元素”，这里的数字可以理解为数字技术，以及数字技术对人的消费方式、消费对象、消费环境的重塑[2]，具体表现为在数字环境下，数字基础设施赋能数字技术应用，互联网和数字支付快速普及的环境催生出新生代消费群体，其消费习惯、消费理念和消费方式日益呈现出数字化、个性化、社交化等新特点，推动了数字产品服务的创新。因此，理解数字消费的内涵要把握数字技术赋能消费而形成的消费特征，具体包括数字消费基础保障，数字支付普及以及数字产品服务优化，逻辑关系如图1所示。
图1 中国数字消费水平测度框架

Fig. 1 A framework for measuring China's digital consumption level

数字消费基础保障。数字消费基础保障涉及服务于数字消费的新一代信息技术的基础设施体系，主要集中在信息、物流和生产服务等方面。数字消费基础保障主要包括：以数据创新为驱动、通信网络为基础、数据算力设施为核心的数字通信设备和数字驱动设施；促进社会生产部门技术与设备升级更新、产业结构优化，推动传统产业的数字化转型并有助于新产品、新工艺开发的数字产业及企业；促进商品生产、销售的公共互联网设施和现代交通物流等物流保障。这些基础保障不仅提高了区域的互联互通能力，有效减轻区域间的信息不对称，从而降低交易成本[18]，而且给予数字消费下沉和普及硬件上的支撑，也为消费升级和数字消费场景创造良好的外部条件，推动数字消费提质增量。因此，选取快递物流发展、数字通信设备、数字驱动设施、数字驱动生产、数字零售产业反映数字消费基础保障，具体指标为人均快递业务量（X1）、移动电话基站数（X2）、人均互联网接入端口数（X3）、工业互联网专利授权数（X4）、新零售产业企业数量（X5）。
数字支付普及。数字支付是指借助计算机、智能设备等硬件设施和通信技术、人工智能和信息安全等数字科技手段实现的数字化支付方式。数字消费的发展推动着支付方式的加速迭代以及消费者支付习惯的改变，数字支付成为数字消费的有力杠杆，为激发消费潜能注入新的活力。一方面，数字支付作为数字金融的基础设施，反映了数字金融的普及程度，对消费者的商品选择行为、支付意愿、消费理念、消费体验等方面均产生影响。另一方面，数字支付、电子商务、物流运输、直播营销等数字产业的发展，有助于引导传统产业进行全方位数字化改造，产生智能制造、个性定制、平台协作等新模式，实现制造业结构升级，助推其高质量发展[19]。因此，选取数字金融覆盖、数字支付普及、数字驱动支付来表征数字支付服务。具体指标为金融服务数字化程度（X6）、支付宝账户覆盖率（X7）、网上零售额与社会消费品总额的比值（X8）。
数字产品服务。数字消费是以数字产品或服务为消费对象的消费活动，消费对象的数字化进一步满足消费者追求个性化、多样化的消费新需求，提升了消费的获得感。优质的数字产品和服务是培育壮大数字消费的重要前提。按照数字技术在价值创造中的作用机制，数字经济可分为“数字产业化”和“产业数字化”两个组成部分[20]。数字产业化所包含的“信息传输、软件和信息技术服务业”衍生出众多数字化产品与服务，创造新的消费需求。产业数字化通过催生全领域的数字化需求场景，创新商业模式，促进产业结构优化，从而更充分地满足消费者的潜在需求。综上，数字技术赋能数字消费，推进了产品和服务的数字化交付，满足了消费者对线上数字服务、数字内容、数字硬件产品的消费需求。因此，选取数字产品批发、数字产品零售、数字驱动零售、数字技术服务反映数字产品服务。具体指标为软件产品收入（X9）、电信业务总额（X10）、电子商务交易额（X11）、信息技术服务收入（X12）。
基于上述理论内涵及逻辑机理分析，结合宏观政策及相关文献，本文以数字消费基础保障、数字支付、数字产品服务3个维度为基础框架，遵循指标体系的设计原则，剔除可获得性、延续性和代表性较弱的指标，并借鉴陈梦根等[21]、潘宏亮等[22]的研究构建数字消费发展水平测度指标体系（表1）。
表1 中国数字消费发展测度指标体系

Tab. 1 Indicator system for measuring the development of digital consumption in China

目标层 准则层 一级指标 权重
中国数字
消费水平
测度指标
体系		 数字消费基础保障 快递物流发展：人均快递业务量（X1） 0.0729
数字通信设备：移动电话基站数（X2） 0.0772
数字驱动设施：人均互联网接入端口数（X3） 0.0808
数字驱动生产：工业互联网专利授权数（X4） 0.0530
数字零售产业：新零售产业企业数量（X5） 0.0562
数字支付 数字金融覆盖：金融服务数字化程度（X6） 0.1110
数字支付普及：支付宝账户覆盖率（X7） 0.1009
数字驱动支付：网上零售额/社会消费品总额（X8） 0.1299
数字产品服务 数字产品批发：软件产品收入（X9） 0.0933
数字产品零售：电信业务总额（X10） 0.0623
数字驱动零售：电子商务交易额（X11） 0.0845
数字技术服务：信息技术服务收入（X12） 0.0779

2.3 研究方法

2.3.1 熵权Topsis

熵权Topsis将信息熵和Topsis相结合，能够客观反映指标信息熵值的效用价值，克服传统Topsis的局限，从而使所得指标权重更客观，结果更准确合理，更适合对多元指标进行综合评价[23]。其基本原理是在多个目标中找出最优方案与最劣方案，根据各评价单元与理想解的相对贴近度来计算综合排序结果。计算公式如下：
p i j = x i j / ∑ i = 1 n x i j , x i j 0
e j = - 1 l n n ∑ i = 1 n p i j l n ( p i j )
w j = 1 - e j / ∑ i = 1 n 1 - e j
V i j = w j p i j
V + = m a x V i 1 , m a x V i 2 , … , m a x V i m 及 V - = m i n V i 1 , m i n V i 2 , … , m i n V i m
D i + = ∑ j = 1 m V i j - V j + 2 及 D i - = ∑ j = 1 m V i j - V j - 2
R i * = D i - / D i + + D i - , 0 ≤ R i * ≤ 1
式中：设xij(i=1,2,…,n; j=1,2,…,m)为第i个被评价省份中第j项指标的预处理数据；pij代表特征比例；ej代表第j项指标的熵值；wj为归一化权重系数；Vij为加权矩阵；V+、V-分别代表最优方案和最劣方案； D i +、 D i -为最优方案与最劣方案的欧式距离； R i *为备选方案与最优方案的相对接近度。

2.3.2 探索性空间分析法（ESDA）

参考已有研究，本文选择全局Moran's I指数与局部Moran's I指数对中国数字消费发展空间相关性进行分析。全局空间自相关可用来检验中国数字消费发展在空间层面相关性的整体趋势，以判断数字消费发展在空间上是否存在集聚效应或随机分布[24]，选取全局Moran's I指数来考察。局部空间自相关可用来检验空间相邻或相近的省市数字消费发展水平的空间关联和空间差异程度[25]，进而揭示各省市数字消费发展的空间依赖性及空间异质性特征，采用局部Moran's I指数计算。

2.3.3 地理探测器

地理探测器是由王劲峰等开发的空间模型，被广泛用于进行地理要素空间格局演变和空间分异的驱动力分析[26]。该方法在应用时对变量无线性假设条件，可以避免多个自变量间共线性带来的估计误差，且当样本数量小于30时，运用地理探测器建立的因变量与自变量间的关系比经典回归更可靠。其计算公式如下：
q = 1 - 1 N σ 2 ∑ i = 1 m N i σ i 2  
t i j = Y i - Y j σ i 2 / n i - σ j 2 / n j
式中：q为因子探测结果，表明驱动因子对数字消费发展的作用强度，取值范围在[0,1]之间，q值越大表明驱动因素对数字消费发展水平的影响力越强；N和σ2分别为样本量和方差；tij为风险探测t检验值；Yi和Yj分别为属性i和j的数字消费发展水平均值。
交互作用探测可以识别任意两个因子之间的相互作用，即通过比较单因子和双因子空间叠加后的q值来探测双变量相互作用是否会增强或减弱对数字消费发展水平的解释力。具体评估步骤如下：假设影响数字消费发展的因素为Xi和Xj，通过将Xi与Xj进行空间叠加形成新图层（Xi∩Xj），分别计算Xi、Xj与Xi∩Xj的q值，并比较q(Xi)、q(Xj)与q(Xi∩Xj)，根据三者之间的比较关系可以将两个驱动因素的交互作用分为五类，非线性减弱、单因子非线性减弱、双因子增强、独立及非线性增强。

2.4 数据来源

本文基于中国30个省、直辖市和自治区（不包含香港特别行政区、澳门特别行政区、台湾省和西藏自治区）从全国视角考察“中国四大经济区域”数字消费发展的时空演化特征及影响因素，以数字经济时代为背景，时间跨度为2016—2022年。上述指标体系中，数字支付普及、数字金融覆盖分别来自数字普惠金融指数中的数字普惠金融-数字支付、数字普惠金融-数字化程度，该数据由北京大学数字金融研究中心和蚂蚁科技集团课题组编制[27]，工业互联网专利授权数及新零售产业企业数量来源于企研·社科大数据平台中国工业互联网专题数据库及中国新零售产业研究数据库；其余指标数据分别来源于《中国统计年鉴》《中国金融年鉴》《中国信息产业年鉴》及各省统计年鉴、中国经济社会大数据研究平台、EPS全球统计数据平台等。对于个别缺失数据，采用插值法填补。

3 数字消费发展的时空演变特征

基于上述理论分析与指标体系，采用熵权Topsis法测算出2016—2022年中国四大经济区域数字消费发展指数，进一步从时间、结构及空间视角探究中国数字消费发展态势和提升潜力。

3.1 数字消费发展的结构特征

图2刻画了中国数字消费发展综合指数和分指数的逐年演变特征。测算结果显示，中国数字消费综合指数呈现逐年稳步上升趋势，由2016年的0.129提高至2022年的0.346，增长168.27%，年均增长率为17.88%。数字经济时代，以数字化、网络化、智能化为特征的新一代数字技术飞速发展，数字消费是数字技术对消费形态进行变革性重构所涌现出的新事物，已成为当前创新最活跃、增长最迅猛、影响最广泛的消费领域之一。同时，作为数字经济的主要形式，数字消费也是拉动内需和推动经济发展的重要引擎[17]。
图2 中国数字消费发展综合指数与分指数发展趋势

Fig. 2 Development trend of digital consumption composite index and sub-index in China

进一步从各子系统看：① 中国数字消费基础保障指数持续平稳增长，从2016年的0.066增长至2022年的0.162，年均增长率达16.14%。这主要得益于数字基础设施建设规模能级大幅提升、数字领域创新蓬勃发展。立足数字时代，数字基础设施是建设网络强国和数字中国的“基石底座”，是培育和扩大数字消费的基础支撑[28]。随着中国数字基础设施实现跨越式发展，5G、移动物联网和数据中心等新型基础设施的建设加快，使得在线购物、虚拟现实（AR）、增强现实（VR）等数字消费体验成为可能。② 数字支付发展指数快速上升，年增长率25.52%，增幅达291.05%。数字消费需求作为新经济增长点，能够加快恢复和持续扩大国内需求。党的十八大以来，在数字赋能和消费升级双轮驱动下，消费结构持续升级。同时，线上线下多渠道的零售模式，降低了消费者购买和获取信息的成本，数字支付手段无缝嵌入消费习惯中，提升了大部分消费者的支付意愿[29]，消费需求从排浪式、模仿型向个性化、多样化转型，以数字消费为代表的新型消费需求加速释放。③ 数字产品服务指数呈波浪式起伏趋势，考察期内增长滞缓。具体来看，2019年数字产品服务指数达峰值，随后下降至2021年最低点并于2022年缓慢回升。数字产品消费和服务是数字化产业发展的产物[30]。2022年软件和信息技术服务业统计公报显示，以软件业务为代表的数字产品运行稳步向好，盈利能力保持稳定，但软件业务收入增速于2020年、2022年较上年同期回落。
为更加客观准确刻画各指标对数字消费发展的影响程度，并揭示数字产品服务指数增长滞缓的深层次原因，本部分引入障碍度模型在指标层有效识别影响数字消费发展的主要障碍因子，研判数字消费发展的障碍因素及推动引擎。按照各省市维度指标障碍度大小排序发现，数字产品服务维度的基础指标始终较高且呈增长态势，这表明目前中国数字消费发展的主要障碍集中在数字产品服务维度。进一步筛选（表1中X1~X12）障碍度大于10%的障碍因子，并绘制频次直方图（图3），由图可知，在代表性年份2016年、2019年、2022年间，数字驱动支付（X8）和数字产品批发（X9）作为障碍因子出现的频次均高于15次，即覆盖了50%以上的省份，是中国数字消费发展中的主要短板之一。数字金融覆盖（X6）及数字支付普及（X7）作为障碍因子仅在2016年出现的频次较高，这说明数字经济时代，数字金融服务已基本实现全覆盖且渗透普并主要体现在支付服务上，但由于地区异质性，各地区对数字支付的认可度和接受度不尽相同，以偏远农村地区为主，农户对数字支付及数字产品存在经济排斥、知识排斥、工具排斥等现象[31]，当前这一问题仍是阻碍数字消费发展的内在成因。数字驱动零售（X11）及数字技术服务（X12）作为障碍因子出现的频次在2019年之后表现出快速上升态势，覆盖了60%以上的样本省份，是数字消费发展需要重点关注的困难。
图3 数字消费发展障碍因子频次直方图

Fig. 3 Frequency histogram of factors hindering the development of digital consumption

综上所述，当前数字消费发展仍依赖于数字消费基础保障指数与数字支付指数的快速上升，数字产品服务增长缓慢成为数字消费发展的最大障碍和短板，数字消费发展水平还有较大提升空间。这说明，在新发展阶段，要有效发挥数字基础设施及数字支付普及的作用，高度重视数字产品服务发展，推动数字消费多维度协同发展。

3.2 数字消费发展的时间特征

图4揭示了中国整体及四大经济区域数字消费发展演变趋势。整体来看，2016—2022年，东部地区及东北地区数字发展指数呈波动上升趋势，中部与西部地区表现为稳定增长趋势。具体来看，东部地区数字消费水平显著高于其他区域，其样本考察期均值为0.358，年均增长率为16.61%。究其原因，东部地区作为全国经济发展的排头兵，顺应消费升级趋势，优先布局数字消费基础设施，培育数字化消费主体企业，并通过高质量供给引领新需求扩大数字消费服务总量，更好适应数字消费新业态新模式。中部地区数字消费发展指数从考察期初的0.106增长至期末的0.303，年均增长高达19.12%，但其发展仍低于全国总体水平。这表明尽管中部地区数字消费增速稳居全国前列，网络销售等新业态新模式释放出强劲动能，消费供给、商品市场、商品流通等方面实现了大跨越，但数字消费升级效果正逐步显现。西部地区数字消费发展指数从2016年的0.079上升至2022年的0.256，年均增长率为21.54%，表现为“低质高速增长”。可能的原因在于，数字经济转变了西部地区生产和消费模式，但在数字化转型的广度和深度上有待加强。东北地区在考察期内均值为0.190，增长较为缓慢。究其原因，东北地区作为中国重要的工业和农业基地，数字经济发展起步较晚，数字化转型正加速推进，其数字基础设施建设尽管能在某种程度上增进对发达地区资源的承接，但数字消费潜力具有后发优势，东北地区有待进一步普及数字基础设施及数字支付等数字金融服务，激发数字消费发展活力。
图4 中国四大经济区域数字消费发展的演变趋势

Fig. 4 Evolution trend of digital consumption development in China's four major economic regions

考虑到区域层面的分析会掩盖内部省份数字消费发展的差异性，图5描绘了2016年及2022年中国数字消费发展的空间分布。具体来看：① 2016年及2022年，广东、上海、北京、浙江、江苏等省市数字消费发展指数排名位于前列，其中北京、广东作为首批位列国际消费中心城市建设队伍的省市，支持数字产品服务研发，消费业态创新发展走在全国前列。上海、江苏和浙江作为长三角地区亿万级城市群，致力于实现流通数字化，涵盖产品和服务从生产到消费全过程，保障长三角城市群数字消费可持续发展。② 中部各省份数字消费发展齐头并进，平稳增长，2022年各省份增长成效显著。西部地区省域数字消费发展水平极化现象较为显著，以陕西及川渝地区为中心，分别向南北方向递减辐射。其中广西、重庆、四川、陕西等省市顺应国家政策导向，在鼓励电商发展、创新消费新模式、丰富消费新业态等方面取得了显著成绩。例如，重庆创新发展网上商场、超市、云旅游、云教育等智慧消费新业态。而甘肃、青海、宁夏等西北省份数字消费发展水平低于全国水平。③ 东北三省中，辽宁始终处于较高发展水平，与其他两省份存在一定差距。辽宁抓住数字经济新机遇，不断运用新一代信息技术为传统消费赋能，新电商助力东北全面振兴。综上所述，中国数字消费发展具有明显的空间分异规律，且形成了以京津冀、长三角、成渝城市群为节点的“多中心”增长极，向周边省市递减辐射的空间格局，并存在差异缩小趋势。
图5 2016年、2022年中国数字消费发展空间格局

注：基于自然资源部地图技术审查中心标准地图服务网站的标准地图（审图号：GS(2020)4619号）绘制，底图边界无修改。

Fig. 5 Spatial pattern of digital consumption development in China in 2016 and 2022

3.3 数字消费发展的空间特征

为深入剖析数字消费发展空间分布特征，本部分基于经济距离空间权重矩阵，通过Moran's I计算2016—2022年中国数字消费发展水平的空间相关性（表2）。
表2 中国数字消费发展的空间相关性检验

Tab. 2 Spatial correlation test of digital consumption development in China

年份 2016 2017 2018 2019 2020 2021 2022
莫兰指数 0.225 0.181 0.219 0.285 0.241 0.229 0.240
Z值 2.913 2.444 2.857 3.590 3.111 2.994 3.111
P值 0.002 0.007 0.002 0.000 0.001 0.001 0.001

3.3.1 全局空间自相关分析

由表2可知，中国数字消费发展水平表现为显著空间正相关。2016—2022年所有莫兰指数均为正数且通过了显著性检验，这表明考察期内中国数字消费发展水平在空间上并非独立。进一步分析发现，数字消费发展水平整体Moran's I值在0.2~0.4之间，除2017年外，所有年份中Z统计量显著且大于2.58，这意味着中国数字消费发展存在空间上的集聚，即数字消费发展水平较高（低）的地区因彼此相邻而受益（受损），在空间分布上呈现出“高-高（低-低）”集聚特征。数字消费发展的空间关联程度表现为波浪形上升趋势。Moran's I指数在2020年趋于平稳，最低值位于2017年，为0.181，最高值位于2019年，为0.285。整体而言，中国数字消费发展空间集聚程度随时间在波动中趋于稳定，空间依赖性增强。

3.3.2 局部空间自相关分析

为了更加全面地考察中国数字消费发展的局部空间相关性特征，本文基于数字消费发展Moran's I散点图汇总了2016年及2022年各省份空间集聚类型分布表（表3）。对表中数据分析可知，2016年有21个省份位于第一、第三象限，9个省市位于第二、第四象限，表明数字消费发展存在显著的局部空间正相关性，形成了“同质特征与异质特征并存”的空间关联模式。其中，“高-高”水平集聚的省份山东、浙江、江苏等均为东部沿海省市，呈现以上海、浙江为核心的长三角高水平圈，并对临近省份有一定的空间溢出效应。同时，位于“高-高”和“低-低”聚集区省份大多未发生跃迁，表明中国数字消费发展存在显著的“高质量发展极”和“低水平发展陷阱”。辽宁于2022年跃迁至第三象限，与处在第一象限的其他省份相比，辽宁省数字消费发展的空间关联模式波动很大，对此可能的解释是辽宁传统产业升级、资源枯竭等问题短期内难以解决。在东北振兴战略下，辽宁数字基础设施渐进式发展，规模较小，发展后劲较弱，导致其数字消费发展空间波动大。位于第三象限“低-低”集聚区的省份有14个，以中西部省份为主，西部地区数字消费发展存在天然劣势，缺乏有效的数字资源和先进的数字技术支持其数字消费发展。天津于2022年转至第一象限，其作为京津冀的主要省份，得益于北京的辐射带动作用及自身数字资源的有效利用。广东、北京考察期内“极化型”特征未变，说明其数字消费发展“虹吸效应”较强，而空间溢出效应较弱，尚未带动周边地区同速发展，即上述省市仍处于吸引周边省份各类数字消费资源集聚的极化阶段，一定程度上限制了临近省市数字消费发展水平的提升潜力。但四川省由第三象限转为第四象限，可能是四川省顺应消费发展新趋势，2020年四川省经济和信息化厅、省发展改革委联合印发《四川省扩大和升级信息消费行动计划（2020—2022年）》，该行动计划促进了新一代信息技术向更多消费领域广泛融合渗透，大力发展数字消费新业态新模式，逐步增大了与邻近省份的差距。
表3 中国各省份数字消费发展的空间集聚类型

Tab. 3 Spatial clustering of digital consumption development in China's provincial-level regions

年份 “高-高”集聚型
（第一象限）		 “低-高”集聚型
（第二象限）		 “低-低”集聚型
（第三象限）		 “高-低”集聚型
（第四象限）
2016 浙江、上海、江苏、福建、山东、辽宁、内蒙古（7） 天津、安徽、河北、海南、江西、吉林、河南（7） 山西、湖北、黑龙江、广西、陕西、重庆、四川、湖南、新疆、贵州、云南、宁夏、青海、甘肃（14） 广东、北京（2）
2022 天津、上海、江苏、浙江、山东、福建（6） 安徽、海南、河北、江西、河南、广西、内蒙古（7） 湖北、湖南、山西、辽宁、陕西、重庆、新疆、贵州、云南、吉林、宁夏、黑龙江、青海、甘肃（14） 北京、广东、四川（3）

4 数字消费发展影响因素识别

前述研究结果表明，中国数字消费发展存在显著的空间集聚性，同时，数字消费发展区域非均衡性显著。那么，是什么原因造成区域内各省份数字消费发展的差异?本部分运用地理探测器有效甄别影响各区域数字消费发展的外源性驱动因素，由此探究数字消费发展的提升路径。

4.1 外源驱动因素的选择与说明

借鉴陈昌盛等[32]、叶胥等[33]、陈丽莉等[12]、程名望等[34]的研究，本文着重探究数字经济发展（DC）、城乡收入差距（GAP）、城镇化（URL）、产业集聚（IND）、政府投资（GOV）和区域创新（RI）等因素对数字消费发展空间分异的影响作用。① 数字经济发展（DC）：采用数字经济发展指数来衡量。数字经济能够提升居民收入水平、优化产业结构，从而推动数字消费升级，不断激发消费者新的需求。② 城乡收入差距（GAP）：选取城镇居民收入与农村居民收入的比值表征城乡收入差距。城乡收入差距影响居民总体的数字消费倾向，反映城乡供需适配的收入基础。③ 城镇化（URL）：以城镇常住人口占总人口的比例作为城镇化水平的代理变量，能够反映人口向城市聚集程度。城镇化是推动经济增长的重要动力，既可以拉动投资需求的增长，同时也会带动劳动力人口由低效的农业部门向生产率更高的第二产业或服务业转移，进而提高收入水平，扩大数字消费潜能和支出。④ 产业集聚（IND）：选择第二、第三产业区位熵作为产业集聚的代理变量，即省市第二、第三产业就业人数占地区总就业人数比例与全国第二、第三产业就业人数占全国总就业人数比例的比值来表示。电子信息产业集聚为数字消费发展提供充足的信息产品，而智能化信息产品的开发依赖于地区数字化基础的支持。⑤ 政府投资（GOV）：选取地方政府财政支出占地区生产总值比例来表征政府投资。稳投资、促消费，是扎实稳住经济的重要引擎。政府投资引导产业增加供给，带动企业投资，吸纳更多劳动力，提高当地居民收入水平，进而带动数字消费。⑥ 区域创新（RI）：以区域创新指数作为区域创新水平的代理变量，数据来源于中国科技发展战略研究小组联合中国科学院大学中国创新创业管理研究中心编写的《中国区域创新能力评价报告》。

4.2 数字消费发展空间分异的外源性驱动因素分析

4.2.1 单因子驱动力

全样本考察。表4呈现了全样本时期和分区域数字消费空间差异的外源性驱动因素探测结果。除政府投资，数字经济发展、城镇收入差异、城镇化、产业集聚、区域创新等因素均通过了1%水平的显著性检验，这说明各驱动因素对数字消费发展的空间结构分异特征具有较强解释力。其中，数字经济发展、产业集聚和区域创新差异是形成中国数字消费发展空间差异的主要成因，作用强度分别为0.706、0.794、0.754。产业集聚的作用强度最高，数字经济发展优化了资源配置方式，促进数据密集型服务业的集聚，为数字消费发展提供了基础条件。同时，数字技术的应用提高了生产经营效率，降低企业成本，促进经济增长，增加居民收入，进而推进居民数字消费发展[35]。区域创新差异仅次于产业集聚，消费需求扩张是企业从事研发活动的原动力，是促进产业技术进步，形成经济发展良性循环的基本前提，同时，创新也为数字消费发展提供了强大动力。数字经济发展在数字消费发展中亦扮演重要角色，数字经济以数字技术力量为数字消费发展提供支持，拓宽数字消费新领域和新渠道，合理引导消费结构升级优化。城镇化和政府投资的强度亦较高，作用强度分别为0.516、0.673。城镇化是扩大中等收入群体的重要载体，而中等收入群体是拉动数字消费的重要力量。伴随城镇化进程的加快，数字消费潜力不断释放，城镇化促进数字消费结构升级的作用日益显著。此外，城乡收入差距的驱动力虽较小，但显著为正，数字消费发展进程中应予以关注。
表4 全样本数字消费发展驱动因素探测结果

Tab. 4 Detection results of driving factors for the development of full sample digital consumption

DC GAP URL IND GOV RI
q统计量 0.706 0.371 0.516 0.794 0.673 0.754
p值 0.000 0.092 0.008 0.000 0.000 0.000

注：DC、GAP、URL、IND、GOV、RI分别表示数字经济发展、城乡收入差距、城镇化、产业集聚、政府投资和区域创新。

分区域考察。图6展示了各区域数字消费发展驱动因素探测结果。可以发现，各区域数字消费发展的主要驱动因素及作用强度各不相同。在数字经济发展较快，城镇化率较高及数字产品服务处于领先水平的东部，各省份区域创新及产业集聚差距是地区数字消费发展差异的主要影响因素，且均通过了5%的显著性检验，作用强度分别为0.822、0715。中部地区，城乡收入差距是其数字消费发展协同提升空间分异的重要抓手，政府投资、区域创新紧随其后。西部地区，区域创新、城乡收入差距、政府投资为主要影响因子。综上，中部和西部应以缩小城乡差异为主要任务，提高农民收入，助力数字消费发展。
图6 各区域数字消费发展驱动因素探测结果

注：东北地区样本不足，将其纳入三大经济区展开分析。

Fig. 6 Detection results of the drivers of digital consumption development by region

4.2.2 各因素交互驱动作用

图7展现了全样本下中国数字消费发展空间分异外源驱动因素的交互探测结果，分析可知各影响因素在数字消费发展过程中存在交互作用，不同驱动因子交互后的解释力显著增强，且任意两因素对数字消费发展空间分异的影响均为双因子增强，没有相互独立或减弱的关系，说明数字消费发展的影响总体上是合力作用的结果。数字经济发展和城乡收入差距的交互组合是关键性驱动因素，贡献率高达98%。区域创新和其他因子的交互作用q值最高，均值为0.950，政府投资次之，均值为0.928，城镇化与其他驱动因子交互强度的q值最小，均值为0.879。区域创新、产业结构、数字经济发展、政府投资等影响因素与其他因子交互作用强度均大于0.9，进一步印证其为影响中国数字消费发展空间分异的核心驱动因子。值得注意的是，全样本下，城镇化与其他因子交互作用远大于其独立作用，城镇化是人类生产生活在区域空间上的聚集，城镇化伴随着城镇人口和中等收入群体的快速增长，成为促进消费的重要载体，有助于扩大消费需求，进一步对促进消费结构升级具有重要作用。综上所述，数字消费发展的影响因素具有“综合性”，提升中国数字消费水平不仅要对各个驱动因素进行独立优化，更要促进各要素间的协同效应以形成更为紧密的联动机制。
图7 全样本数字消费外生驱动因素交互探测热力图

Fig. 7 Full sample digital consumption exogenous drivers interaction detection heatmap

5 结论与讨论

5.1 结论

本文在测度数字消费发展指数的基础上，利用ESDA分析法、障碍度模型和地理探测器等多种方法探究数字消费发展的时空演变特征及影响因素。研究发现：① 结构特征方面，数字中国建设背景下，数字消费发展主要依赖于数字基础设施的布局及数字支付的普及，但依旧存在数字支付工具排斥、数字消费产品服务收入增长滞缓等问题，亟需从产品服务侧激发消费潜力。② 时序演变方面，中国数字消费指数呈现逐年稳步上升趋势，东部及东北地区数字消费发展指数呈波动上升态势，中部与西部地区为稳定增长趋势，表现为“低质高速增长”特征。③ 空间格局方面，中国数字消费发展表现出明显的非均衡性，逐步形成以“京津冀-长三角-成渝”城市群为节点的“多中心”辐射的整体格局。此外，西部地区省域数字消费发展存在极化现象。④ 空间关联方面，中国数字消费发展空间集聚程度随时间在波动中趋于稳定，空间依赖性增强。局部空间关联表现出显著的“同质-异质二元复合结构”特征，发生跃迁的省份较少，具有低流动性特征。⑤ 驱动因素方面，数字消费发展的影响因素具有“综合性”，产业集聚、区域创新、数字经济发展差异等因素的协同作用驱动数字消费差异缩小。此外，各区域主要驱动因素及作用强度存在显著区域异质性，例如数字消费发展相对落后的中、西部地区亟需缩小城乡收入差异以提高农民群体数字消费可及性。
较之现有文献，本文的研究结论与已有中国总体消费的研究结果相呼应，证实了中国数字消费也存在“多核心”消费增长极[12]，并且数字经济发展水平也对数字消费升级具有推动作用[11]。此外，本文在现有关于数字消费的理论研究基础上，科学界定数字消费的内涵、分析其逻辑机理，借助多学科交叉融合方法，研究多尺度、多视角下的数字消费时序、结构及空间特征，运用障碍度模型更进一步识别数字消费内部发展的困境与桎梏，并且引入更适用于空间分异驱动力探索的地理探测器方法，利用其交互探测作用厘清数字消费发展的影响因子交互作用状况，扩展了数字消费发展的驱动因素分析深度。

5.2 讨论

本文的研究发现对于促进各区域数字消费结构升级与协调发展具有重要意义。第一，优化数字资源配置，提升数字产品服务质量。一方面，政府要继续加强数字基础设施建设，特别是加大西部农村地区基础设施投入，推动城市、区域商圈数字资源和设施的完善，有助于缩小城市群之间的数字鸿沟，增强产业基础设施质量竞争力。另一方面，引导新产品新业态优质发展，以质量变革创新推动质量持续提升。以中、西部省份为主，强化创新对质量提升的引领作用，重点面向制约产业发展的质量短板问题开展质量关键共性技术研究。同时，政府应加强质量安全监管，既要支持企业构建形式多样的线上消费场景，提升网络消费体验，又要强化网络市场重点领域质量安全监管，鼓励地方政府在产业集聚区创新激励举措，深入实施质量提升行动。
第二，重视数字消费的空间关联性，发挥城市群辐射带动作用。中国四大经济板块数字消费存在较强空间溢出效应。因此，一是要弱化板块间的边界效应，建立跨省份跨区域双边或多边合作交流机制，发挥东部沿海及各城市群辐射带动作用，考虑培育以各城市群为关键节点的数字消费先行示范区，形成可复制经验便于推广，例如以京津冀、长三角、成渝等城市群进一步拓宽辐射范围，建立新的城市群，吸收借鉴先进经验。二是要增强各区域内部的凝聚力和数字经济活力，促进内部资源共享，形成创新数字产业集聚的发展格局。
第三，深挖居民数字消费潜力，提高低收入群体数字消费可及性。一方面，居民收入水平与消费意愿是数字消费的基础条件，以中西部落后省份为主，政府既要利用产业升级创造就业岗位从而稳定就业并促进居民收入增长，还要增强数字消费宣传力度，提升消费者的消费能力和意愿。例如，政府通过举办多样化的线上促消费活动，发放指定电子消费券，增加数字消费体验场景等，释放数字消费潜力。另一方面，有针对性普及数字技能教育及数字金融服务，旨在提高全民的数字素养和能力。依托学校教育、社区推广、媒体宣传等多元化手段，全方位普及基础互联网操作技能，重点关注老年群体、受教育程度低、偏远山区和农村地区群体的数字能力普及，以缩小居民在数字能力方面的差距，减少数字消费排斥。同时，推动数字消费产品和服务适老化改造，减少因年龄问题带来的数字消费排斥问题。

真诚感谢匿名评审专家在论文评审中所投入的辛勤工作，评审专家对本文研究思路、方法与指标选取、篇章结构、结果分析、结论与研究创新梳理方面提出的宝贵修改意见，极大地促进了本文质量的提升和完善。

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