标题 | 互联网使用对农村居民家庭消费水平及结构的影响 |
范文 | 邢大伟 管志豪
摘要 利用中国家庭追踪调查(CFPS)2016年的数据,采用OLS回归模型研究互联网使用对农村居民家庭消费水平及消费结构的影响。研究发现:互联网使用对农村居民家庭总消费有显著的正向影响,这种影响在稳健性检验下依然显著,同时,互联网使用通过消费构成项目中的食品及烟酒、衣着、居住、交通通信、家庭设备、文教娱乐消费影响总消费。 关键词 互联网使用;农村居民家庭消费;消费结构 中图分类号 S-9.文献标识码 A文章编号 0517-6611(2021)02-0229-04 doi:10.3969/j.issn.0517-6611.2021.02.061 开放科学(资源服务)标识码(OSID): The Influence of Internet Use on the Consumption Level and Structure of Rural Households—An Empirical Study Based on CFPS 2016 Data XING Dawei, GUAN Zhihao (Yangzhou University, Yangzhou, Jiangsu 225125) Abstract Based on the data of China Family Panel Studies (CFPS) in 2016, OLS regression model is used to study the impact of Internet use on the consumption level and consumption structure of rural households. The study finds that Internet use has a significant positive impact on the total household consumption of rural residents, which is still significant under the robustness test. Meanwhile, Internet use affects the total consumption through the consumption of food, tobacco and alcohol, clothing, housing, transportation and communication, household equipment, culture, education and entertainment. Key words Internet use;Consumption of rural households;Consumption structrue 2019年《中国互联网络发展状况统计报告》显示,我国互联网普及率超过六成,移动互联网使用持续深化;网络购物用户规模达6.39亿,较2018年底增长2 871万,占网民整体的74.8%。随着互联网的推广与不断普及,人们的消费观念、消费模式和消费结构发生了较大变化[1]。有研究显示,在排除通货膨胀等因素后互联网的发展将显著促进经济的增长[2],企业家之间的交流频率和聚集程度的增加也得益于互联网的普及,這为地区经济联系和实体经济发展提供了良好的助力[3],同时,互联网目前已经成为经济增长的重要新动力,对各国经济增长具有重要作用[4],另外,据统计,当一国的个人计算机数量每增加1%,该国的贸易出口量会相应地增加0.02% [5],而工业生产率水平也得益于互联网的普及而升高了,进而促进了经济的发展[6]。2019年中央一号文件提出实施数字乡村战略,加快推进宽带网络向村庄延伸,全面推进信息进村入户。《我国数字乡村发展战略纲要》指出,农村地区要加快建设信息基础设施,加快完善农村信息服务体系。互联网的普及可以成为农村地区居民家庭消费增长的助推剂,解决农村消费不足等问题。向玉冰[7]实证分析显示,互联网可以显著促进城乡居民总消费,但只对三大消费类型中的发展型消费影响为正。温雪等[8]得出互联网可以通过社会资本对农村居民消费产生正向影响。何启志等[9]从居民消费需求、心理、方式等角度分析互联网金融对居民消费的影响机理后,认为鼓励和引导互联网金融的健康长效发展,有助于提升居民消费水平。随着“互联网+”战略落实和农村网络基础设施的不断完善,互联网将会成为农村居民消费转型升级的重要引擎[10],同时,针对不同地区互联网发展水平不同的问题,Beilock等[11]认为收入和各地市场开放程度是各地互联网发展的重要因素。因此,如何有效利用互联网提升农村居民家庭的消费水平、优化消费结构和激发消费动能是农村供给侧结构性改革和乡村振兴战略的重要议题。 1 理论分析与研究假设 互联网技术的发展不仅可以减少交易成本,促进消费的增长[12],还可以通过大数据满足消费者需求,推进产品和服务精准化、个性化和定制化[13]。互联网的开放性、便利性、共享性可以在潜移默化中转变农村居民的消费观念,将会使农户传统的消费习惯被打破并重塑,以此释放的消费潜力将成为未来农村地区消费增长的新动力[14]。农村居民在使用互联网的过程中会对消费有新的认知,激发对自身消费观念和消费习惯的新思考,从而促进其消费水平的增长和消费结构的优化。该研究在借鉴已有成果的基础上对互联网使用影响农村居民家庭消费的机理进行了分解和研究。 第一,随着智能手机逐渐普及,在互联网基础设施不足的情况下农村居民也能使用互联网进行网购。由于农村地区的商品和服务种类不够完善和丰富,而互联网购物种类多、交易成本低、价格可选择性强,对于价格敏感度较高的农村居民来说,手机购物将会在广大的农村地区具有很大的影响力,从而推动消费增长[15]。基于此,提出假设H1。 H1:互联网的使用有利于促进农村居民家庭消费,从而提升消费水平。 第二,随着城乡一体化进程的加快和乡村振兴战略的实施,农民对美好生活向往更加迫切,亟需提高生活水平和生活质量。但是由于农村居民家庭收入水平不高,家庭消费主要集中在基本生活消费,对于发展与享受型消费有较大需求,总体水平偏低。互联网对目前农村居民的消费促进主要还是集中在基本生存类支出消费,而对享受类消费影响不大[10]。互联网使用群体以中青年群体居多,深受该群体欢迎的文教娱乐消费受到影响较大,而与身体健康相关的医疗保健支出影响较小,同时保健、美容和医疗保险等在农村地区的发展落后,农村居民并不倾向于将自身不多的收入投入这些领域的消费,互联网使用不会对农户的医疗保健消费产生显著的影响[16]。基于此,提出假设H2。 H2:由于收入水平的限制,互联网使用对基本生活消费影响较明显,对发展与享受型内部消费影响存在较大差异。 第三,对于消费水平偏低的农村居民家庭来说,他们的消费潜能较大,容易被激活。由于边际消费倾向递减,随着消费水平的上升互联网技能所发挥的正向作用不断弱化[17]。基于此,提出假设H3。 H3:互联网的使用对农村居民家庭消费的促进作用会随着消费水平的提升逐渐减弱。 2 数据来源、变量选取与模型设定 2.1 数据来源 该研究使用北京大学中国社会科学调查中心(ISSS)于2010年开始的中国家庭动态跟踪调查(CFPS)数据作为初始数据。问卷涉及中国居民收入、消费、健康、教育和社会活动等方面的问题,是一项全国性、多学科、大规模的社会调查项目。CFPS覆盖全国25个省区,该研究采用的是CFPS 2016年的家庭问卷数据库,样本目标规模为1.6万户城镇和农村家庭。由于研究对象为农村居民,因此在剔除城镇家庭样本和缺失值后样本数量为3 768户农村家庭。 2.2 变量选取 2.2.1 因变量。 该研究的因变量为农村居民家庭的总消费和8项支出构成项目,其中,将总消费分成8项支出构成项目参考了王小华等[18]对消费的分类,将总消费分为基本生活需求消费和发展与享受型消费,其中,基本生活需求消费包括食品及烟酒消费、衣着消费、居住类消费,交通通信类消费;发展与享受型消费包括家庭设备消费、文教娱乐消费、医疗保健类消费和其他消费。 2.2.2 自变量。 该研究的自变量为互联网使用,互联网使用的指标是以居民家庭中是否有家庭成员使用手机或是电脑上网为依据的,若有上网成员的家庭赋值为“1”,否则就赋值为“0”。 2.2.3 控制变量。 该研究选取如下控制变量:家庭特征变量包括是否从事非农业经营、家庭人数、家庭资产和家庭收入;个人特征变量依据每户家庭在CFPS 2016调查中的财务回答人而定,包括年龄、性别、教育、婚姻、健康和政治面貌。 2.2.4 变量描述。 表1给出了实证研究涉及的变量的描述性统计结果。从表1可以看出,随着互联网的迅速普及,大部分农村家庭开始使用互联网。农村家庭总消费的均值接近总收入的均值,但其标准差要远低于总收入的,说明农村地区家庭的消费差距不算大,而收入差距较大。家庭资产标准差较大,表明农村地区的家庭资产配置不平等的问题较重。农村家庭消费主要集中在基本生活需求消费上,其中又以食品及烟酒消费居多。受访农户户主的年龄普遍偏高,性别比例几乎相等,婚姻状况的平均水平是在婚,户主教育水介于文盲与小学文化之间,受访户主是党员的只占很小的一部分,身体比较健康,家庭成员平均数约为4人,大部分家庭成员从事农业相关工作。 2.3 模型设定 根据互联网使用与农村居民家庭消費之间的关系设定的基本计量模型如下: lnconi=α+β×Interneti+γ×Zi+δ×regioni+εi Zi=[age,age2,gender,edu,marry,party,health,num,nonagri,ln asser,ln income] β=[β1,β2,β3] γ=[γ1,γ2,γ3] 式中,i代表农村居民家庭,lnconi代表农村居民家庭上一年年的消费支出,Interneti代表农村居民家庭中是否有人使用互联网,Zi代表控制变量,regioni代表地区虚拟变量,α、β、γ、δ为待估参数,εi为随机扰动项。 3 实证结果与分析 3.1 互联网使用对农村居民家庭消费水平的影响 首先使用普通OLS回归模型对互联网使用与农村家庭总消费两者回归作为模型1,加入各个控制变量后进行一次回归作为模型2;其次,使用固定效应模型固定地区效应后在不加入控制变量的情况下对互联网使用和农村家庭总消费进行回归作为模型3,加入控制变量后的回归则作为模型4,所得结果见表2。 如表2所示,无论采用OLS还是固定效应模型,互联网使用都对农村居民家庭总消费在0.01的置信水平上有显著的正向影响。在引入控制变量后,模型2中互联网使用的影响系数下降为0.187,说明使用互联网的家庭比其他不使用互联网的家庭多消费了18.7%。使用固定效应模型后,互联网使用的影响系数也无明显变化,因此,回归结果证明了H1的观点,这也与向玉冰等[7-9]的研究结果相一致,说明互联网的使用会提升农村居民家庭消费水平。其原因在于,互联网开阔了农村居民的眼界,获得更多商品信息,从而对消费更有热情;互联网上的广告也在潜移默化中向农村居民注入了对某种商品的偏好,网购使得消费变得更加便捷和快速,等等,这些因素都会在一定程度上增加农村居民家庭的总消费。 对于控制变量而言,年龄和年龄平方与农户的总消费之间在0.01的置信水平上有显著的关系,而年龄的影响系数为正,年龄的平方则为负,这说明家庭总消费与年龄之间存在着倒“U”型关系。受访农户的性别在OLS回归下对总消费只在0.1的置信水平上有正向影响,固定地区效应后则不显著。户主的教育水平、是否为党员、家庭人数、从事非农工作、家庭资产和收入都在0.01的置信水平上对总消费有显著的正向影响,这可能是因为教育水平高的户主互联网使用更多和更愿意在网上购物消费;户主为党员的家庭一般相对于普通家庭有更多的收入和声望,这也促使他们更多地消费;家庭人数增加一般都会增加家庭的消费,而从事非农工作的家庭一般是由于非农工作带来的收入比农业工作多才会多消费;同时,家庭资产和收入高也是农村居民有信心和能力多消费的重要原因。 3.2 互联网使用对农村居民家庭消费结构的影响 该研究使用固定效应模型对农村居民家庭消费结构分别进行了回归,得到模型5~12。如表3所示,互联网使用在除了医疗保健消费外,对其余的所有消费都在0.01的置信水平上有显著的正向影响。其中,互联网使用对文教娱乐消费的影响系数最大,达到了1.116 1,接下来由大到小依次为衣着、交通通信、家庭设备、食品及烟酒、居住上的消费。这说明,互联网使用主要是通过影响文教娱乐消费、衣着消费、交通通信消费、家庭设备消费来影响家庭总消费,互联网使用也会提高食品及烟酒消费和居住消费,只是对这2种消费的影响不如前几种消费的影响大。造成这种现象的原因可能是互联网上的广告和网上销售的产品多是关于文教娱乐、衣着、交通通信、家庭设备、食品及烟酒和居住类,家庭喜欢在网上购买书本、衣服、手机和电器等商品,农村居民家庭对医疗保健类商品服务关注较少,互联网的使用并不能带动该项消费的增长,这验证了假设H2。 农户户主的个人特征方面,年龄、教育水平和党员主要是影响基本生活消费的,性别基本只对居住消费和医疗保健消费正向显著,健康状况则对发展与享受型消费有显著的负向影响,而婚姻状况对两大类型的消费都有一些显著的负向影响。在农户家庭特征方面,从事非农工作显著影响基本生活消费,家庭人数除对家庭设备有不显著的负向影响外,对其余总消费构成部分都在0.01的置信水平上有显著的正向作用。同时,家庭资产和家庭收入依然在0.01的置信水平上与农户的所有8项消费构成项目之间有显著的正向关系。 4 结论与启示 根据中国家庭追踪调查(CFPS)2016年的数据,运用OLS回归模型研究了互联网使用对农村居民家庭消费水平及消费结构的影响。研究发现:互联网使用对农村居民家庭总消费有显著的正向作用;互联网使用对8项消费构成项目中的食品及烟酒、衣着、居住、交通通信、家庭设备、文教娱乐上的消费都有显著的正向影响,但对医疗保健消费的影响不显著。 据此,该研究得出以下重要启示:第一,加强农村地区信息基础设施的建设,完善农村运输、仓储、配送等现代物流基础设施,更好地提升农村地区消费水平,改善农村居民消费结构。第二,拓展农村文化市场消费空间,完善农村文化基础设施,提供更多教育文化和娱乐消费,满足农民文化消费需求。第三,加强对互联网消费者权益的保护,助力中老年群体掌握互联网技能,强化互联网对消费的释放效应。第四,加强农村互联网的宣传与推广工作,引导农村居民转变消费观念,为农村居民提供高质量的商品和服务。 参考文献 [1] 江小涓.高度联通社会中的资源重组与服务业增长[J].经济研究,2017,52(3):4-17. 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