周杨 黄骏玮 金文芬

基金项目：北京信息科技大学大学生创新训练计划项目资助，项目编号：5102010806;2020年北京信息科技大学科研水平提高重点研究培育项目：社会关系信道中高维推广信息的受众抗性阈限分布机理研究，编号：2020KYNH217

摘 要：本文以信息消费水平较高的北京市为研究对象，基于2016年-2018年居民信息消费区级数据，从环境层面、主体层面以及客体层面搭建信息消费影响因素模型。通过多元线性回归模型对影响因素进行实证研究。结果表明：文化、体育和娱乐业生产总值，信息传输与软件和信息技术服务业生产总值，居民年人均可支配收入，每百户居民彩色电视机拥有量与每百户居民家庭电脑拥有量是影响信息消费支出的重要因素。

关键词：北京地区;信息消费;影响因素

一、引言

现如今，我国经济发展步入新阶段，处在由高速增长阶段转向高质量发展阶段的关键节点。数据显示，2019年货物和服务净出口对国内生产总值增长拉动率为0.7%，资本形成总额对国内生产总值增长拉动率为1.9%，但最终消费支出对国内生产总值增长拉动率高达3.5%，可见拉动经济发展的“三驾马车”之中的投资与出口后劲不足，如何释放消费潜力成为拉动经济的关键之举。《关于完善促进消费体制机制进一步激发居民消费潜力的若干意见》中明确指出，加快完善促进消费体制机制，增强消费对经济发展的基础性作用，有利于带动经济转型升级，推动高质量发展，建设现代化经济体系，符合我国长远战略利益。2017年，国务院正式印发的《关于进一步扩大和升级信息消费持续释放内需潜力的指导意见》中也明确指出，信息消费领域已成为当前创新最活跃、增长最迅猛、辐射最广泛的经济领域之一，对拉动内需、促进就业和引领产业升级发挥着重要作用。此外数据表明，2018年我国信息消费规模约5万亿，占最终消费支出比重达10%，同比增长超10%，约为同期GDP增速的2倍，成为有效拉动内需，助力经济增长的重要引擎。由此可见，积极培育信息消费、提升信息消费空间对于稳定经济增长、促进消费结构升级有着重要意义。因此，本文以北京市作为调研对象，基于区级面板数据利用多元回归模型对居民信息消费水平影响因素进行分析，同时为北京市信息消费发展提供切实可行的建议。

二、国内外研究现状

1.国内研究现状

我国信息消费研究起步于上个世纪九十年代，前期主要集中于信息消费基础理论研究，包括概念、特征分类等。但随着信息消费研究领域不断扩展，越来越多学者为了进一步了解信息消费发展问题，开始转向信息消费影响因素研究。目前影响信息消费的因素主要分为以下三个层面：

在主体因素层面，史薇（2017）认为性别、专业以及信息检索能力等因素会影响大学生的网络信息消费水平。王平等（2017）指出文化程度和年龄结构限制了西部民族地区信息消费的发展。王平、陈启杰和杨烨军（2017），江游、孙友然、焦永纪和张新岭（2019）通过不同的测算方法，皆证明了居民收入是制约居民信息消费的重要影响因素。

在客体因素层面，陆皓东和盛小平（2017）、刘晓倩和韩青（2019）都认为信息化基础建设落后是阻碍地区信息消费发展的重要因素。史薇（2017）指出大学生拥有的上网设备数量会对其网络信息消费水平造成影响。耿荣娜（2019）认为信息产品或信息服务的质量会影响退休老人的信息消费意愿与行为。

在环境因素层面，从经济发展角度分析，陆皓东和盛小平（2017）认为区域经济发展是影响居民信息消费的重要因素之一。柳思维等（2019）通过建立空间杜宾模型分析出，农村的金融发展和人力资本投入都对农村地区居民的信息消费产生显著影响，且对邻近地区具有辐射效应。从信息产业发展角度分析，张啸（2017）指出提升受教育水平和信息基础设施水平，短期内会对相邻地区产生显著的正向空間溢出效应。

2.国外研究

近五年国外信息消费研究则集中在信息产业与信息消费行为特征领域。Gorodnova，Natalia V（2018）等人发现信息产业发展的重点在于投资环境与信息技术的发展水平。Kostina， SN（2018）等人尝试从社会人口学角度分析信息消费特征。Wu Yi（2017）等人通过实证研究发现社交信息消费对用户嫉妒情绪引发与社交平台选择具有影响。虽然国外学者在信息消费领域内的研究与国内有很多差异点，但依旧为信息消费影响因素研究提供了新的切入点。

3.研究启示

综上所述，近年信息消费研究方向由基础理论逐渐转移至信息消费发展相关问题研究，尤其信息消费影响因素研究上，学者们研究的层面和内容越发广泛，使用的计量方法与模型也不断优化。但经过对比分析发现，国内的研究主要集中在引起全国的区域差异以及部分贫困地区信息消费水平的影响因素，缺乏针对经济发达城市的深入研究;同时研究面广泛，影响因素繁复使得现有研究呈现出研究深度不足且整合性弱的特点，最后在因素实证研究中，指标量化的处理略显粗糙。因此，本研究将针对北京市居民信息消费，从主体、客体以及环境三个层面构建影响因素模型，在不断提升量化指标精度的基础上运用多层线性模型对信息消费水平的影响因素进行联合实证研究。

三、北京市居民信息消费影响因素实证分析

1.分析模型与影响因素选取

信息消费主体是指信息消费的主动实施者;信息消费的客体是指信息消费产品及服务;信息消费环境是指影响人类信息消费活动的一切自然、社会因素的总和。本文将针对环境因素、个体因素以及客体因素对北京市各区居民信息消费支出的影响，建立三元回归模型：

被解释变量IC，即各市农村居民人均年信息消费支出，为人均交通和通讯支出、人均文教娱乐支出、人均医疗保健支出三项之和。鉴于目前信息消费统计数据获取的难度，参照现有研究方法，将我国城镇居民人均消费性支出的交通通讯、娱乐文化教育、医疗保健三项消费支出总额加总作为居民信息消费支出的替代。

解釋变量GDP为各区地区生产总值;CSE为各区文化、体育和娱乐业生产总值;ITST为各区信息传输、软件和信息技术服务业生产总值;Population为各区年末常住人口;PCDI为各区居民年人均可支配收入;PCC为各区居民年人均消费支出;TV为各区每百户居民彩色电视机拥有量;MOB为各区每百户农村居民移动电话拥有量;COMP为各区每百户农村居民家庭电脑拥有量。如表1所示。

（1）（2）（3）式中，i代表截面单元（北京市各区），t代表各个年度，α为常数项，ε为随机扰动项。

2.数据来源说明

据国家统计局要求，自2015年起，北京市按照改革后的新口径发布全市和分区城乡的居民收支数据。为统一数据口径，本文选用2016年-2018年北京市各行政区的面板数据进行分析。北京市一共包含16个行政区：东城区、西城区、海淀区、朝阳区、丰台区、门头沟区、石景山区、房山区、通州区、顺义区、昌平区、大兴区、怀柔区、平谷区、延庆区以及密云区。

按照每个行政区选取3个样本计算，共需采集48个样本。但由于丰台区、门头沟区、昌平区、怀柔区、平谷区和密云区部分年份数据存在缺失，遂将这6个行政区从样本中摘除，最终需采集后10个行政区共计30个样本。同时为了提高解释变量对因变量影响的显著性，还采取取对数的方式对数据进行了调整。

样本数据来源于这10个行政区地区统计年鉴。数据的描述性统计如表2所示。数据处理使用STATA16.0软件。

3.实证分析

（1）环境因素对信息消费支出的影响

经过对环境因素的面板数据进行最小二乘回归、固定效应回归以及随机效应回归得到结果如表3所示：

根据公式（1）排除时间和随机扰动项对被解释变量IC，即信息消费支出的影响，分别对模型1、模型2和模型3进行面板数据的实证分析，固定效应回归模型和随机效应回归模型在进行环境因素分析时，其显著效果均小于最小二乘回归模型。于是选择最小二乘回归对环境因素中的GDP、CSE、ITST和Population进行回归分析，结果显示GDP在1%水平上对信息消费支出具有负向显著影响，CSE在10%水平上对信息消费支出具有正向显著影响，ITST在1%水平上对信息消费水平具有正向显著影响，但Population并没有显著影响。

（2）个体因素对信息消费支出的影响

与环境影响因素的研究方法相同，在个体影响因素的研究中，依旧是最小二乘回归分析的显著效果高于其他两个，且结果显示PCDI在1%水平上对信息消费有正向显著影响，而PCC在5%水平上对信息消费存在负向显著影响。

（3）客体因素对信息消费支出的影响

在对客体影响因素研究中发现，TV在5%水平上对信息消费具有正向显著影响，MOB在1%水平上对信息消费存在负向显著影响，COMP在1%水平上对信息消费支出有正向显著影响。

四、结论

本文采用2016年-2018年北京市10个行政区的面板数据，从环境层面、个人层面与客体层面对北京市居民的信息消费影响因素进行了实证分析，结果如下：

环境层面，文化、体育和娱乐业生产总值与信息传输与软件和信息技术服务业生产总值是影响信息消费支出的重要因素，但地区生产总值与常住人口却没有产生显著性影响。

个人层面，各区居民年人均可支配收入是影响信息消费支出的重要因素，但居民年人均消费支出没有产生显著性影响。

客体层面，各区每百户居民彩色电视机拥有量与各区每百户农村居民家庭电脑拥有量是影响信息消费支出的重要因素，但每百户农村居民移动电话拥有量没有产生显著性影响。

五、建议

1.提高地区的信息化水平是促进信息消费的重要保障

在研究北京地区影响信息消费的环境层面因素时发现，信息传输、软件和信息技术服务业生产总值具有较高的显著性。这反映地区信息化水平对促进信息消费的重要作用。当地区信息化基础设施不断完善，居民的信息消费阻力就越小，同时能够提供的信息消费服务种类也越发丰富，极大提升居民的信息消费的意愿与能力，从而推动信息消费水平提升。地区信息化水平提升需要政府与企业齐头并进，共同努力——政府提供资金与政策支持，企业提供技术与服务支持。

2.提高居民可支配收入是促进信息消费的基础支撑

北京地区信息消费水平位居全国前列，与其高人均可支配收入的现状密切相关。凯恩斯在绝对收入假说中提出消费支出与实际收入之间保持稳定的函数关系，收入增减，消费也随着增减。目前信息消费作为消费的重要组成部分，自然受到居民收入限制。当人们支付能力有限时，人们的选择通常是放弃或降低非生存性消费。而随着居民可支配收入不断提高，除去满足基本生活需求的部分，剩余的收入被用于其他部分的消费的可能性就越大。因此，提高信息消费水平的基础在于提高居民收入水平，但在提高收入水平的同时还要注意收入差距。假设当财富集聚在特定阶层的趋势越强，这意味着高收入群体边际消费意愿不断降低，但低收入人群消费能力未得到提升。所以从整体分析，消费意愿将会处于下降状态。

3.提升信息产品供给端与服务端水平是促进信息消费的关键之举

信息产品作为进行信息消费活动的重要载体，极大影响着信息消费体验，所以市场上需要优质的信息产品去刺激人们的购买欲望，从而提升信息消费水平。除产品端之外，还需要注意服务端的提升。如今信息消费往往需要运用到先进的产品与设备，如果能及时提供与之相匹配的信息消费服务，优化信息消费服务体验，才能够进一步促进信息消费欲望，提升信息消费水平。

参考文献：

[1]中华人民共和国统计局.中国统计年鉴[M].北京：中国统计出版社，2019.

[2]中国信息通信研究院.中国信息消费发展态势及展望报告（2019年）[R].2019.1-3.

[3]史薇.大学生网络信息消费水平及影响因素——以首都高校为例[J].金融发展研究，2017（01）：56-62.

[4]王平，陈启杰，杨烨军.农村居民信息消费与居民收入、公共投资的关系研究——基于VAR模型的实证检验[J].消费经济，2017，33（05）：50-57.

[5]江游，孙友然，焦永纪，张新岭.农村居民移动信息消费影响因素研究——基于多层模型[J].经济研究导刊，2019（01）：11-13.

[6]陆浩东，盛小平.困境与突围：西部民族地区用户信息消费的公共信息服务互动机制[J].图书馆论坛，2017，37（09）：27-32+54.

[7]刘晓倩，韩青.中国农村居民信息消费影响因素的空间计量研究[J].经济问题探索，2018（04）：37-44.

[8]耿荣娜.智慧城市背景下退休老人信息消费行为及信息消费能力提升研究[J].情报科学，2019，37（07）：106-112.

[9]柳思维，杜蓉.信息消费的内涵界定、经济功能与影响因素：一个文献述评[J].消費经济，2018，34（04）：55-59.

[10]张肃.中国城镇居民信息消费的空间相关性与影响因素分析——基于动态空间杜宾面板模型的实证研究[J].数据分析与知识发现，2017，1（05）：52-61.

[11]李慧.农村居民信息消费影响因素研究——基于江苏省市级面板数据的实证分析[J].无锡商业职业技术学院学报，2017，17（04）：8-12+17.

[12]Gorodnova NV，Skipin DL，Berezin A，Peshkova AA.The Information Technology Industry in Russia：Current Position and Future Prospects[C].Vision 2020： Sustainable Economic Development and Application of Innovation Management from Regional expansion to Global Growth，2018.

[13]Kostina SN，Bannykh GA，Kuzmin AI，Zaborova EN. Mass Communication and Information Consumption Specifics in The Sverdlovsk region[J].SOTSIOLOGICHESKIE ISSLEDOVANIYA2017.83-90.

[14]Wu Y， Choi BF， Tran A. The Duality of Envy in Online Social Information Consumption： An Exploratory Study[C].International Conference on HCI in Business， Government， and Organizations，2017.

作者简介：周杨（1981.04- ），女，云南昆明人，博士后，北京信息科技大学，讲师，研究方向：数字营销、市场调查与分析;通讯作者：黄骏玮（1998.08- ），男，北京信息科技大学