本文研究数据为宏微观的数据匹配。宏观数据为省级数字经济发展水平，选取的二级指标有互联网普及率、互联网相关从业人员数、互联网相关产出、移动互联网用户数以及数字金融普惠发展，采用熵权法测算获得。微观数据来自中国家庭追踪调查(CFPS) 2018年的访问数据，对样本做如下处理：1) 将CFPS个人数据库中的财务回答人定义为家庭的户主，并依据家庭代码匹配到家庭经济库当中；2) 根据家庭所在地将省级数字经济发展指数匹配到家庭数据当中。剔除有数据缺失值的家庭样本，最终共得到11,643户家庭观测值。

本文的被解释变量为家庭消费总额，并做对数处理。中国家庭追踪调查问卷2018中将家庭消费支出划分为家庭设备及日用品支出、衣着鞋帽支出、文教娱乐支出、食品支出、居住支出、医疗保健支出、交通通讯支出、其他消费性支出。此外，为了分析数字经济对不同类型消费的影响，本文借鉴谢强等(2024) [19] 的做法，将食品支出、衣着鞋帽支出、居住支出定义为生存性消费，将其他消费之和定义为发展型消费，同样对生存型消费、发展型消费做对数处理。具体描述性统计如 表1 所示。

本文的核心解释变量为数字经济。关于数字经济的衡量方法，李洁和王琴梅(2022) [20] 基于“创新、协调、绿色、开放、共享”的新发展理念为指导，运用综合加权TOPSIS法对我国数字经济发展进行衡量；柏培文和张云(2021) [21] 从数字产业活跃度、数字用户活跃度、数字创新活跃度与数字平台活跃度四个层面对数字经济进行衡量；刘军(2020) [22] 将互联网发展作为该指标测度的核心，并加入了数字交易指标的思路，从互联网发展和数字普惠金融两个层面对数字经济发展指数进行计算。考虑到数据的可得性，本文借鉴刘军(2020) [22] 的方法对数字经济发展进行测度。

本文主要从户主、家庭层面控制可能影响家庭消费的因素。考虑到财务回答人对家庭消费决策的重要性，将家庭中财务回答人定义为户主。借鉴詹韵秋等(2023) [16] 的做法，在户主层面控制的变量有：1) 户主年龄。根据生命周期理论，不同年龄段的个体会有不同特征的消费行为；2) 婚姻状态。有配偶的家庭消费往往要更高；3) 受教育水平。教育水平的提高可以增加职业发展机会与更高的薪资待遇，从而带来消费水平的提高；4) 健康状况。健康状况与医疗保健支出直接相关，医疗保健支出越大会对其他消费支出产出“挤出效应”；5) 政治面貌。党员具有更广泛的人际关系与能力等，消费水平也会更高；6) 性别。相比男性，女性通常由较强的消费意愿；7) 工作状态。稳定的工作状态会保障收入来源，从而维持家庭的正常消费水平。在家庭层面控制的变量有：1) 家庭规模。家庭规模往往与消费呈正比，家庭规模越大，家庭的消费需求也越大；2) 户籍状况。一般情况下，城镇居民具有更强的消费能力。变量的名称、定义及描述性统计如 表1 所示。

本文构建的基准回归模型如下：

$Con{s}_{ij}={\alpha }_0+{\alpha }_{1}Di{g}_j+\beta C{V}_{ij}+{\epsilon }_{ij}$(1)

其中 $Con{s}_{ij}$代表第j个省家庭i的消费水平，包括家庭总消费、生存型消费以及发展型消费。 $C{V}_{ij}$为本文的核心解释变量，代表省j的数字经济发展水平； $C{V}_{ij}$为控制变量，包括户主特征、家庭特征相关变量； ${\epsilon }_{ij}$为随机扰动项。

传统的中介检验三步法存在一定缺陷 [23] ，为了探究数字经济对促进家庭消费可能存在的作用机制，本文借鉴文雁兵等(2022) [24] 的做法，通过构建四段式的中介效应模型从经验上进行分析。其中，M_ij(包括网络购物消费与家庭收入)为中介变量，其他变量定义与前文相同，具体模型设定如下：

$M_{ij}={{\alpha }^{\prime }}_0+{{\alpha }^{\prime }}_{1}Di{g}_j+{\beta }^{\prime }C{V}_{ij}+{{\epsilon }^{\prime }}_{ij}$(2)

$Con{s}_{ij}={{\alpha }^{″}}_0+{{\alpha }^{″}}_1{M}_{ij}+{\beta }^{″}C{V}_{ij}+{{\epsilon }^{″}}_{ij}$(3)

$Con{s}_{ij}={{\alpha }^{‴}}_0+{{\alpha }^{‴}}_{1}Di{g}_j+{{\alpha }^{‴}}_2{M}_{ij}+{\beta }^{‴}C{V}_{ij}+{{\epsilon }^{‴}}_{ij}$(4)

表2 的第(1)和(2)列为数字经济对家庭总消费的影响，第(3)和(4)列为数字经济对家庭生存型消费的影响，第(5)和(6)列为数字经济对家庭发展型消费的影响，相较于第(1)、(3)和(5)列，第(2)、(4)和(6)列在模型中纳入户主及家庭层面的变量。在加入控制变量后，模型的R²均增加，这表明加入控制变量后模型的解释力度更高。

注：^***、^**、^*分别代表在1%、5%、10%水平上显著，括号内数据为t统计量。下同。

分析数字经济对家庭消费的影响，数字经济发展水平每增加一个单位会分别提高家庭总消费2.4283个相对单位，生存型消费2.9584个相对单位，发展型消费1.8036个相对单位，说明数字经济发展对家庭总消费、生存型消费、发展型消费均有显著的促进效应。从户主特征来看，户主年龄越小、已婚、受教育程度越高、是党员的家庭消费较高；从家庭特征来看，城镇与家庭规模大的家庭消费水平较高。男性户主家庭的家庭总消费与发展型消费较女性户主家庭要低，对生存型消费无显著差异；户主在业家庭的家庭总消费与生存型消费较退出劳动市场家庭要低，对发展型消费无显著差异；健康状况对家庭各消费的影响不一，健康状况对家庭总消费、发展型消费的回归系数显著为正，对生存型消费的回归系数显著为负。也就是户主身体越不健康的家庭，其家庭总消费与发展型消费越高，生存型消费越低。可能的原因有健康状况较差的家庭成员，其医疗保健支出较高，这会对其他消费造成“挤出”，使发展型消费、家庭总消费水平降低。

由前文的理论分析可知，电商平台的消费释放效应促进家庭消费水平。为此，本文采用CFPS问卷中的网上购物花费的对数作为中介变量，回归结果如 表3 所示，第(1)列数字经济的回归系数在1%水平上显著为正，表明数字经济确实能提高家庭网络购物消费水平。

家庭总消费方面，第(2)列数字经济的回归系数在1%水平上显著为正，表明家庭网上购物花费的增加能够提高家庭总消费水平；相较于基准回归，第(3)列数字经济的回归系数仍为正且大小有所降低，网购花费的系数显著为正，此外还通过Bootstrap检验(500次自主抽样)与Sobel检验，以上结果表明数字经济会提高家庭网络购物消费，而网络购物消费的提高又会使家庭总消费增加，导致数字经济提高家庭总消费水平的影响过程会通过电商渠道传递。同理，数字经济通过电商渠道还会提高生存型消费与发展型消费水平，证明了本文的假说H1。

究其原因，电商平台优化了交易流程，降低了买卖双方信息不对称，最重要的是能够为消费者提供种类丰富、性价比较高的商品，已然成为消费者较为依赖的消费方式。同时微信、支付宝等线上支付平台的出现便利了消费者的支付，降低人们的交易成本与时间成本。综上所示，电商平台能够满足消费者的各类消费需求，相比于传统的线下消费模式，线上消费已逐步成为刺激家庭消费的有效渠道。

一般来说，收入是消费的基础和前提，随着收入水平的不断提高，家庭的消费能力也会相应提高。为此选取CFPS问卷中的家庭总收入的对数作为中介变量，回归结果如 表4 所示，第(1)列数字经济的回归系数在1%水平上显著为正，表明数字经济确实能提高家庭收入水平。

家庭总消费方面，第(2)列数字经济的回归系数在1%水平上显著为正，表明家庭收入的增加能够提高家庭总消费水平；相较于基准回归，第(3)列数字经济的回归系数仍为正且大小有所降低，家庭收入的系数显著为正，此外还通过Bootstrap检验(500次自主抽样)与Sobel检验，以上结果表明数字经济会提高家庭收入水平，而家庭收入水平的提高又会使家庭总消费增加，导致数字经济提高家庭总消费水平的影响过程会通过收入渠道传递。同理，数字经济通过收入渠道还会提高生存型消费与发展型消费水平，证明了本文的假说H2。

究其原因，数字经济发展为居民带来了许多就业机会，并改善了创业环境。相比于收入较为稳定的城镇居民，数字经济可以借助电商等多种渠道提高农村家庭的农业收入以及非农就业收入，从而整体上提高居民收入水平，最终刺激消费活力的释放。

为了确保回归结果的稳健性，本文从更换数字经济测算方法、引入数字经济滞后项以及缩小样本量三个方面进行重新回归。

本文的数字经济发展指数采用综合加权TOPSIS法测算得到，为了避免测算方法对回归结果产生影响，本部分用主成分分析法对数字经济发展指数重新测算并进行回归，回归结果如 表5 的列(1)~(3)所示，数字经济对家庭总消费、生存型消费与发展型消费的回归系数均显著为正，说明基准回归结果具有稳健性。

由于数字经济具有滞后性，当期的数字经济发展水平难以对当期家庭消费水平产生影响，本文采用数字经济发展指数的滞后一期作为核心解释变量进行回归，结果如 表5 列(4)~(6)所示，回归结果依然显著。

我国户籍法规定，一般要求18岁以上的成年人担任户主，且考虑到户主退休也会对家庭消费产生影响，故保留户主年龄在18~60岁间的家庭样本进行回归。结果如 表6 所示，数字经济发展对家庭总消费、家庭生存型消费以及发展型消费均有显著的促进作用，说明前文研究结果具有稳健性。

宏观和微观数据相结合的优点在于，家庭的消费水平并不会直接影响数字经济发展水平，两者几乎不存在反向因果关系，但是模型仍会不可避免的存在内生性问题。关于内生性，本文使用工具变量法与PSM两种方法进行缓解。

借鉴已有文献做法，选取省级层面的互联网普及率作为数字经济发展的工具变量，LM统计量为7987.755，P值为0.000，表明模型不存在识别不足问题，Wald F统计量为2643.054，临界值为16.380，表明不存在识别不足及弱工具变量的问题，本文工具变量的有效性得到验证。相关检验表明本文选取的工具变量具有合理性，两阶段最小二乘法的回归结果如 表7 所示。

为了避免研究数据具有选择性偏误问题，本文使用倾向得分匹配法(PSM)重新进行回归，匹配方法为最小近邻匹配(1:2)，家庭总消费、生存型消费与发展型消费的平均处理效应均在1%水平上显著，回归结果如 表8 所示。

表9 为城乡异质性分析结果，列(1)和列(2)分别为数字经济的发展对农村和城镇家庭总消费的影响，结果显示数字经济对农村家庭消费总量的积极影响明显高于城镇家庭，数字经济发展水平增加1个单位，农村家庭消费总量提高2.4592个相对单位，城镇家庭消费总量提高2.3634个相对单位。这种结果的出现可能得益于数字经济的发展逐步向农村渗透，农村家庭也享受到了数字经济发展的红利，农村家庭消费活力正逐步释放出来。总体来看，数字经济对消费的促进作用在农村家庭表现的更为突出，这将利于缩

小城乡之间的消费不平等。

分消费结构来看，数字经济对农村家庭生存型消费的积极影响要大于城镇家庭，数字经济发展水平增加1个单位，农村家庭生存型消费提高3.5137个相对单位，城镇家庭生存型消费提高2.6942个相对单位；而数字经济对城镇家庭发展型消费的积极影响要大于农村家庭，数字经济发展水平增加1个单位，城镇家庭发展型消费提高1.9314个相对单位，农村家庭发展型消费提高1.3193个相对单位，即数字经济对农村家庭的生存型消费的促进作用更大，对城镇家庭的发展型消费促进作用更大。

表10 中列(1)和(2)分别为数字经济的发展对女性户主和男性户主家庭总消费的影响，结果显示数字经济对女性户主家庭消费总量的影响略高于男性户主家庭，两者差别不大。可能的原因是数字经济具有普惠性，对两性居民都有提供就业机会、获得技能培训以及提高居民收入等优势，对男女性居民均有积极地促消费作用。这将有利于缓解性别不平等问题。

分消费结构来看，数字经济对女性户主家庭生存型消费的积极影响要大于男性户主家庭，数字经济发展水平增加1个单位，女性户主家庭生存型消费提高3.0262个相对单位，男性户主家庭生存型消费提高2.9058个相对单位；而数字经济对男性户主家庭发展型消费的积极影响要大于女性户主家庭，数字经济发展水平增加1个单位，男性户主家庭发展型消费提高1.8180个相对单位，女性户主家庭发展型消费提高1.7310个相对单位，即数字经济对女性户主家庭的生存型消费的促进作用较大，对男性户主家庭的发展型消费促进作用较大。

数字经济对家庭消费的影响还会因家庭收入水平的不同而产生差异。以收入中位数为划分标准，收入在中位数以下的为低收入家庭，收入在中位数以上的为高收入家庭。 表11 中的列(1)和(2)分别为数字经济对低收入家庭和高收入家庭消费总量的影响，结果显示数字经济发展对高收入家庭消费水平的促进作用要略大于低收入家庭，数字经济发展水平增加1个相对单位，高收入家庭消费总量提高1.8255个相对单位，低收入家庭消费总量提高1.7398个相对单位。这说明数字经济对高收入家庭消费水平的促进作用更大。

分消费结构来看，数字经济对低收入家庭生存型消费的积极影响要大于高收入家庭，数字经济发展水平增加1个单位，低收入家庭生存型消费提高2.5811个相对单位，高收入家庭生存型消费提高2.2856个相对单位；而数字经济对高收入家庭发展型消费的积极影响要大于低收入家庭，数字经济发展水平增加1个单位，高收入家庭发展型消费提高1.3009个相对单位，低收入家庭发展型消费提高0.5334个相对单位，即数字经济对低收入家庭的生存型消费的促进作用较大，对高收入家庭的发展型消费促进作用较大。

数字经济对家庭消费的影响还会因家庭地理区位的不同而产生差异， 表12 中的列(1)和(2)分别为数字经济对中西部家庭和东部家庭消费总量的影响，结果显示数字经济发展对东部家庭消费水平的促进作用要明显大于中西部家庭，数字经济发展水平增加1个相对单位，东部家庭消费总量提高2.9408个相对单位，中西部家庭消费总量提高1.1564个相对单位。这说明数字经济对东部家庭消费水平的促进作用更大。

分消费结构来看，数字经济对东部家庭生存型消费、发展型消费的积极影响均大于中西部家庭，数字经济发展水平增加1个单位，东部家庭生存型消费提高3.3244个相对单位，发展型消费提高2.4598个相对单位，即数字经济对东部家庭的生存型消费、发展型消费的促进作用均较大。