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在数字经济背景下，社交网络、搜索引擎、在线视频、在线音乐、网络文学、网络购物、移动支付等新型互联网消费融入千家万户，给居民带来前所未有的生活便利和巨大的福利提升。然而，由于互联网商品具有货币支出低而时间花费高的特征，从而导致传统的以货币支出为依据的价值测度方法很难准确反映互联网消费创造的经济社会价值。本文基于国家统计局2018年全国时间利用调查微观数据，通过区分互联网在工作和休闲上的不同用途，检验了互联网消费对居民幸福感的影响机制；在此基础上依据理论模型对我国互联网消费带来的消费者福利进行了实证测度，并进一步从地区差距、城乡差距和代际差距三方面分析互联网消费的发展不平衡状况。本文是首篇采用时间利用微观调查数据测度我国互联网消费福利价值的研究，客观反映了我国互联网消费的实际情况，对共同富裕背景下如何促进互联网新型消费平衡发展提供了重要启示。
Abstract：In the context of the digital economy, new Internet consumption such as social networks,search engines, online videos, online music, online literature, online shopping, and mobile payment has been integrated into thousands of households, bringing huge living convenience and welfare improvements to residents. However, because Internet goods have the characteristics of low monetary expenditure but high time expenditure, it is difficult for traditional value measurement methods based on monetary expenditure to accurately reflect the economic and social value created by Internet consumption. Based on the microdata of the 2018 National Time Use Survey by the National Bureau of Statistics of China, this paper examines the influence mechanism of Internet consumption on residents' happiness by distinguishing different uses of the Internet in work and leisure. Then, based on the theoretical model, the consumer welfare brought by Internet consumption in China is empirically measured, and the development imbalance of Internet consumption is further analyzed from three aspects: regional gap, urban-rural gap and intergenerational gap. This paper is the first study to use time use micro-survey data to measure the welfare value of Internet consumption in China, which objectively reflects the actual situation of Internet consumption in China and provides important enlightenment for promoting the balanced development of new Internet consumption in the context of common prosperity.
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(1)数据来自各公司年报。
(2)索洛悖论是指互联网消费尽管对居民来说很有价值，但是在宏观经济统计中却没有发现其影响。
(3)数据来源于国家统计局2018年全国时间利用调查公报，http://www.stats.gov.cn/tjsj/zxfb/201901/t20190125_1646796.html。
(4)全国平均睡觉时间为559分钟，根据国家统计局2018年全国时间利用调查微观数据计算，微观数据来源于国家统计局?北京大学数据开发中心，文责自负。
(1)鲁宾逊可以在工作、烹饪和饮食活动中分配时间，假设从不同活动中获得的效益是可分离的，则总福利可以表示为花费在可分离活动中的时间效益之和。
(1)因篇幅所限，具体定义及推导过程以附录1展示，见《统计研究》网站所列附件。下同。
(2)进入效用函数的是专指上网休闲的时间，不包括上网工作时间，因为上网工作主要是带来工作效率的提升，这一作用已经反映在代表性个人的工资水平和收入中，从而不进入效用函数。后文上网时间对主观幸福感的实证研究验证了这一假设的合理性。可支配时间是指扣除了睡眠时间之后可以用于工作、上网休闲和一般休闲的时间。
(1)因篇幅所限，推导过程以附录2展示。
(1)上海在全国调查方案基础上，自主探索使用手机APP调查方式，并拓展了调查内容。本文使用的微观数据样本未包含上海，有效调查对象为45836人。
(2)居民可支配时间指一天时间（24小时）减去居民睡眠时间。2018年全国时间利用调查中居民平均睡眠时间为559分钟；2008年调查中居民平均睡眠时间为542分钟。
(3)将2018年狭义上网休闲时间除以2008年狭义上网休闲时间后减1得到。
(1)因篇幅所限，人口控制变量的完整回归结果以附表1展示。
(1)因篇幅所限，具体定义表达式以附录1展示。
(2)数据来源于2018年《中国统计年鉴》。
(3)数据根据微观数据计算得出，样本人均工作时长占比为29.26%。
(4)只有具有收入的个体其时间利用才具有机会成本，进而能够形成福利，根据全国时间利用调查样本也是针对15周岁及以上家庭常住成员，所以本文计算全国福利时对应取15周岁及以上的常住人口数为人口基数。
(1)人均上网休闲时间占比等于网民人均上网休闲时间占比和互联网渗透率的乘积，互联网渗透率指上网人数占总人数的比重。
(2)东部地区包括北京、天津、河北、上海、江苏、浙江、福建、山东、广东和海南，中部地区包括山西、安徽、江西、河南、湖北和湖南，西部地区包括内蒙古、广西、重庆、四川、贵州、云南、西藏、陕西、甘肃、青海、宁夏和新疆，东北地区包括辽宁、吉林和黑龙江。
(1)“50后”是指在1950-1959年出生的群体，“60后”是指在1960-1969年出生的群体，“70后”是指在1970-1979年出生的群体，“80后”是指在1980-1989年出生的群体，“90后”是指在1990-1999年出生的群体，“00后”是指在2000年以后出生的群体。2018年全国时间利用调查包含的对象是15周岁及以上的常住人口，对“00后”刻画不完整，从而未纳入分析。
基本信息:
DOI：10.19343/j.cnki.11-1302/c.2023.07.011
中图分类号:F49;F126.1
引用信息:
[1]张钟文,肖磊,黄震.互联网消费价值测度研究——基于居民时间利用的视角[J].统计研究,2023,40(07):134-147.DOI:10.19343/j.cnki.11-1302/c.2023.07.011.
基金信息:
国家社会科学基金青年项目“政府干预、资源错配与全要素生产率研究”（18CJL017）
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