广西城乡居民信息消费分化影响因素研究

陈晓华

摘要：根据消费理论及信息消费的特点，城乡居民信息消费分化是多因素综合作用的结果。5变量SVAR（2）模型的实证结果进一步表明收入分化和文化素质分化是信息消费分化最重要的两个内在影响因素，其贡献率分别为29%和28%；紧随其后的消费氛围分化与消费条件分化是不容忽视的外在因素，贡献率分别为20%和18%。显然，降低这些影响因素的分化程度是有效缓解城乡信息消费分化的关键。

关键词：信息消费；分化；SVAR模型；广西

中图分类号：F062.5文献标识码：A

随着信息技术的普及和居民收入水平的提高，满足人们扩展智力及享受娱乐的信息消费持续增长，正成为引领我国消费结构优化升级的主要力量。信息消费水平及系数也是日本信息化指数法、我国国家信息化指标体系等诸多社会信息化水平测度方法中一个不可或缺的重要参数。在我国信息化建设取得重大进展的同时，城乡之间的数字鸿沟问题也日益凸显，作为消费热点的城乡信息消费差距持续扩大。如广西城镇与农村居民人均信息消费支出绝对差距从1990年的143.53元增加到2010年的3 120.36元，相对差距则从3.8：1拉大到5.3：1。信息资源的开发和利用是信息化的核心，信息消费支出的差距则意味着获得信息的差距。在信息日益成为最重要经济资源的今天，信息拥有量不断扩大的差距会加剧城乡在物质财富、政治权利、社会保障等各方面的分化，随着“马太效应”，富有者越富有，贫穷者越贫穷，进而会形成一个新的城乡二元悖论。那么，究竟是什么原因导致城乡居民信息消费出现如此大的差距，这些因素的作用机理、作用程度如何？在全面建设小康社会的关键时期，在促进经济长期平稳较快发展和社会和谐稳定过程中，这些问题的深入研究显然应该是先行一步的工作。

一、文献回顾

消费理论是经济理论的重要组成部分，也是二战后经济学的研究热点。标准的微观消费理论认为影响消费需求的三个重要因素是价格、收入和偏好，主要分析理性消费者在市场价格和收入预算约束下如何选择以实现自身效用最大化。凯恩斯以后的学者把注意力集中于如何将相关的影响因素纳入以收入为基础的消费函数中，以便使其更贴近实际。针对凯恩斯的绝对收入假说（Absolute Income Hypothesis，1936），杜森贝里（ J.S.Duesenberry，1949 ）将消费中的“示范效应”和“棘轮效应”纳入其相对收入假说（ Relative Income Hypothesis）中；弗里德曼（M.Friendman，1957）认为持久消费与持久收入之间存在固定的比率关系，他用持久收入假说（ Permanent Income Hypothesis ）重新解释了杜森贝里的“棘轮效应”。霍尔 （Hall，1978 ）的随机游走假说（ Random Walking Hypothesis ）进一步考虑到代际效用对消费行为的影响，但其消费与滞后收入无关的结论受到很大的挑战，并引发了大量新假说。如扎德斯等人（Zeldes et al，1989）的流动性约束假说（ Liquidity Constraints Hypothesis），指出信贷市场的不完善会使最近几期的滞后收入对消费决策作用更大[1]。卡贝里罗等（Caballero et al，1990）的预防性储蓄假说（ Precautionary Savings Hypothesis ），认为消费者在进行消费决策时不仅要考虑持久收入的多少，还要考虑收入的风险性[2]。在不断的争论和超越中，消费理论逐步完善、趋向成熟。

信息消费是衍生于传统物质消费之上的无形的精神娱乐消费，遵循一般的消费规律，又有其特殊之处。在发达国家，信息消费是一种普遍的现象，对其研究已深入细致到网络消费、电视消费、媒体消费等各个领域，主要分析信息与消费者、消费行为的关系，信息消费对社会各个方面的影响等。如在网络消费方面，N. Mandel and Eric J. Johnson （2002）通过在线实验，发现在电子化的环境中网页背景图和颜色等在线氛围对消费者选择具有显著影响[3]；C. A. Simmers and M. Anandarajan （2002）检验了互联网满意度、工作满意度和使用者的互联网背景之间的关系[4]；R. Decker and M. Trusov （2010）提出一个经济计量模型，将互联网上个体消费者对产品的评论转换为全体消费者的总体偏好，推论出产品和品牌名称对产品总体估计的相对影响[5]。目前，我国正处于消费结构的转型期，作为更高一级消费时代的代表性消费，信息消费及差异与相应的影响因素等恰恰是研究的重点，我国许多学者纷纷撰文从理论与实证两方面进行研究。

在信息消费者（主体）、信息消费品（客体）和信息消费环境3个结构性实体要素中，沈小玲（2008）认为消费主体因素对信息消费的影响是决定性的[6]。马哲明（2009）发现居民信息消费与收入之间是一种相互促进的关系[7]。刘巍巍（2010）运用可变参数模型，分析发现扩大财政支出的财政政策能有效拉动国内的信息消费需求，但政府的消费性支出、投资性支出和转移性支出的作用是不同的。朱琛（2011）运用TVP模型，研究发现城镇居民的收入对其信息消费的影响在1993—2000年间呈下降趋势，2001—2008年间则不断增强；从结构上看，城镇居民的信息消费对其工资性收入、转移性收入响应程度较高，而对其经营性收入、财产性收入的响应程度不足。

在信息消费差异研究方面，郑英隆（2009）发现居民信息消费结构性差异成长表现在居民消费内容构成、支出构成、城乡差异、地区差异等的变化关系上，并将其背后的影响因素分为外在因素和内在因素两大板块，外在因素包括国外环境和国内的国民经济基础结构、政府信息体制与政策、市场信息产品与服务、信息技术创新、文化教育状况等，内在因素主要指消费者对环境的反应能力和收入。实证分析信息消费差异常用的是panel data模型，郑兵云（2007）、郭妍（2007）和王林林（2010）等先后用该模型，通过不同的核算方法分析了我国居民信息消费的地区差异、时间差异问题[8—9]。

许多学者如戎素云（2006）、肖婷婷（2010）、朱琛（2010），认为我国城乡居民在信息消费水平、信息消费结构、信息消费系数、信息消费倾向等方面存在着较大的差距。王平（2009）利用1990—2007年我国城乡居民信息消费的时间序列数据构建了信息消费差距的ARMA模型，结果发现城乡居民信息消费倾向和消费系数及未来的消费差距都在不断扩大[10]。朱琛（2010）进一步指出这些差距主要根源于我国当前城乡居民收入、城乡基础设施建设和公共服务水平之间的巨大差异。另外，陈燕武（2006）、曾立庆（2006）、杜棪（2011）还具体分析了福建、江西、江苏城乡居民信息消费差异的状况。

通过梳理已有的研究成果，笔者认为二元经济结构使得城乡居民在收入、文化素质、信息消费条件以及消费氛围等方面的差距，直接导致了城乡居民信息消费的差距，这也是目前我国诸多信息消费差异中最为明显的。作为欠发达民族地区，广西具有城乡二元经济的典型特点，本文拟以广西为范例对城乡居民信息消费差异的影响因素进行理论和实证分析，以深化欠发达地区城乡信息消费问题的研究。与其他文献不同的是，笔者首先注意到城乡居民信息消费的差距处于一种动态的发展扩大之中，并称之为“信息消费分化”；其次，运用经济理论对信息消费分化影响因素的作用机制进行深入分析；第三，进一步运用SVAR模型对城乡居民信息消费分化的影响因素进行动态分解。

二、理论分析

广西城乡居民信息消费分化集中体现在消费水平、消费结构两方面。从消费水平上看，城镇与农村居民信息消费总支出差距日益明显扩大。1990—2010年广西城乡居民信息消费支出都有较大的增长，但城镇居民的信息消费支出始终大大高于农村，两者的差距也越来越大（见图1）。21年间城镇居民人均信息消费支出从194.4元增加到3 842.2元，年平均增长速度为16.09%；同期农村居民人均信息消费支出从50.87元增加到721.84元，年均增速为14.18%，低于城镇增长速度将近2个百分点。1990年，广西城镇与农村居民人均信息消费支出绝对差距143.53元，相对差距为3.8：1；到2010年，两者的绝对差距进一步拉大到3 120.36元，相对差距5.3：1。2010年农村居民的信息消费支出甚至低于城镇1995年的水平，城乡居民信息消费水平总体相差15年。

在信息消费结构上，城镇居民信息消费已朝高层次发展，而农村居民还停留在信息消费的初始阶段。在构成信息消费的三项分类中，分化程度从大到小依次为：交通通讯、娱乐文化、医疗保健。交通通讯的绝对差距从17.59元增加到1 662.74元，相对差距从3.47增加到6.36；娱乐文化的绝对差距从112.69元增加到1061.16元，相对差距从4.54增加到6.81；医疗保健的绝对差距从13.25元增加到396.46元，相对差距从2.11增加到2.73。2010年，城镇居民交通通讯和文化娱乐的支出占总支出比重分别为17.17%、10.82%，大大高于农村居民的8.98%、5.28%，农村居民在医疗保健方面的支出比重6.63%则高于城镇居民的5.44%。越来越多的城镇居民注重自身享受和发展的消费，尤其青睐于互联网这种现代的信息消费方式，而农村居民却还在为看病难、看病贵等基本的医疗保健问题所困扰。

根据消费理论、信息消费的特点以及广西城乡发展的具体情况，广西城乡居民信息消费分化是在内在和外在影响因素分化的共同作用下不断强化的。内在因素是指消费者主体资源方面的因素，主要有收入和文化素质；外在因素泛指影响居民消费的环境因素，包括基础设施等硬环境和消费氛围等软环境。

（一）收入分化

无论微观还是宏观的消费理论，都强调收入对消费的支配性作用。信息消费首先是一种市场行为，用于消费的信息必须通过市场交易的付费方式才能获得。信息消费量的大小、信息消费内容结构的选择，直接受制于建立在居民货币收入基础上的支付能力。根据消费者行为理论，在商品价格不变的情况下，收入的增加将导致预算线向坐标系的右上方平移，消费者均衡点也随之变动，消费者的需求量增加；反之，如果收入减少，预算线向左下方平移，需求量减少。农村居民的收入主要来源于农业（种植业）和非农业两种生产性收入。由于广西人多地少，农业劳动生产率低下，加上农产品本身附加值不高，受市场价格因素影响较大，农民收入增长缺乏经济支撑；同时乡镇企业因日益激烈的竞争，一些企业逐渐失去竞争力，致使农民收入萎缩；大量农村劳动力向城市转移又造成城市劳动力市场供过于求，也制约着农民工工资的提高，诸多原因使得农民收入与城镇居民相差越来越悬殊。1990年广西城镇居民人均可支配收入为1 448元，2010年增长为17 064元，而同期广西农民纯收入仅从639元增加到4 543元，两者的差距从2.26：1拉大到3.76：1。广西农民收入水平低，收入增长缓慢，严重制约着他们对书刊报纸、手机电脑等信息商品以及信息服务购买支出。可见，由于收入水平的高低决定了消费支出能力的大小，广西城乡居民收入的分化必然呈现为信息消费的分化。

（二）文化素质分化

作为一种精神文化消费活动，信息消费需要消费者通过主观的知识结构和思维方式理解信息内容，并将信息内容作用于自身的思维和行动，才能获得相应的效用。消费者的信息能力在很大程度上决定着其对信息商品和服务的利用，而消费者的信息能力又与他们的文化素质呈严格的正相关。同样的信息商品或服务，消费者文化素质越高，信息能力越强，其所获得的满足程度就越大；同时，知识层次越高，自我发展与自我价值实现的欲望越高，就更加追求精神上的需要，其信息意识更强，也更偏好信息消费。广西教育资源主要集中在城市，由于农村经济发展水平低，个人生活、发展环境恶劣，经城市培养的高素质人才很少会回到落后的农村。尽管农民的素质也在逐年提高，但与城镇居民相比，差距却越来越大。2010年，广西农村6岁及以上人口中高中以上文化程度所占比重仅为7.3%，比城镇低19.8个百分点；小学和初中文化程度占85.7%，比城镇高15.4个百分点；不识字或识字很少占7.0%，比城镇高4.3个百分点。文化素质低下导致农村居民的信息能力低，信息意识不足，信息消费需求增长的速度大大滞后于城镇居民。

（三）消费条件分化

信息消费活动需要一定的物质基础设施的支持，包括完善的信息基础设施和信息市场条件。看病要有医院，信息咨询要有咨询机构，打电话需要电话网，没有互联网的接入，即便拥有电脑，也无法在因特网这个浩瀚的知识海洋里畅游。对于信息产品，消费条件则是互补品，消费者需要同时使用才能发挥其使用价值，满足获得效用的愿望。大多数情况下消费条件还属于具有非竞争性的准公共品，其供给充足与否，影响的不是一家一户而是整个区域。如果某个地区的基础设施供给不足，在收入不断增加的情况下也会抑制信息消费需求的增长。在收入等其他因素变化很平缓或不变的情况下，良好的设施条件则会推动人们的消费需求。广西基础设施投入长期以来偏向城市，农村投资增长速度明显慢于城镇，致使农村的水电、交通、通讯、文化、市场等基础设施的供给严重不足。目前，广西城镇每万人拥有卫生医疗机构和卫生技术人员分别为4.93个和68人，农村居民分别为0.43个和13人，占全区60%的农村人口仅占有11.8%和22.9%的医疗卫生资源。基础设施建设的滞后，使农民信息消费成本居高不下，已成为制约农村信息消费的瓶颈因素。

（四）消费氛围分化

杜森贝里早已发现低收入的消费水平向高收入的高消费水平看齐的现象，并称之为“示范效应”；位置消费理论（ Positional Consumption Theory ）也强调了人类消费中的攀比行为。信息消费具有很强的网络外部性，通过因特网、电话网等人们结成一个个消费的网络，众多某种杂志或报纸的爱好者也可以结成一个个类似于宗族的共同体。在这样的网络中，随着消费者数量的增加，消费者个体消费某种信息产品的价值因可以与更多的人相互交流和分享而迅速增加。新消费者加入规模大的网络比加入规模小的网络获得的效用要大得多。一个地区如果相当一部分人都消费某些信息产品，这些消费网络实际上就形成了一种信息消费的氛围，理性的消费者会很容易加入到信息消费的队伍中。到2011年为止，广西城镇居民家庭每百户拥有计算机71.85台，每百户农民家庭仅1.59台，两者相差70.26台，城镇居民家庭计算机普及率是农村的45倍。当城镇居民想方设法通过各种途径“充电”时，农民仍然在固守落后的乡风民俗、陈规陋习和生活方式，在婚丧嫁娶、迷信等消费方面毫不手软，即便四处借钱也要办得体体面面，在文化消费方面却一直很抠门，农村信息消费的氛围始终难以形成。

三、数据及相关检验

（一）数据说明

为了突出信息消费及其影响因素的城乡差距，同时又使得序列间具有可比性，本文采用绝对差距与相对差距相结合的方法衡量各指标的城乡分化程度，即：

测算年度各指标分化值=测算年度该指标的城镇实际值—测算年度该指标的农村实际值1990年该指标的农村实际值

度量信息消费分化值时，上式中的城乡实际值分别为城市与农村居民人均年信息消费支出。城乡居民收入分化中的实际值分别为城镇居民人均可支配收入与农民人均纯收入。素质分化中的实际值分别为城市与农村居民（6岁及以上）拥有高中（含中专）及以上教育程度的比例。消费条件分化中的实际值分别用城市与农村年固定资产投资来代替，消费氛围分化中的实际值分别用城市与农村电话户数来代替。

信息消费分化是伴随信息化而凸显的一种社会现象，我国的信息化建设正式启动于“八五”期间的“三金”工程，本文采用1990—2010年共21年的数据，文中所用基础数据来源于历年的《广西统计年鉴》、《广西年鉴》、《中国农村统计年鉴》以及《中国人口统计年鉴》。为消除物价波动的影响，城镇和农村居民的信息消费支出和人均收入分别按各自的CPI（1990年=100）进行平减，城乡固定资产投资则按1990年的GDP平减指数进行平减；同时，取自然对数以避免异方差问题，5个变量序列分别为信息消费分化（LNIC）、收入分化（LNIN）、文化素质分化（LNCUL）、消费条件分化（LNCOD）以及消费氛围分化（LNAT）。另外，教育程度的数据有些年份不全，只能用邻近年份的数据推算；用固定资产投资数来反映消费条件，以及用电话户数来反映消费氛围，覆盖的信息都不够全面，这些可能会影响到模型的准确程度。

（二）平稳性检验

变量序列如果是平稳的，可以直接建立VAR模型；如果是非平稳的，则各变量之间要存在协整关系才可以建模，否则会引起谬误回归。检验序列平稳性的标准方法是单位根检验，其中ADF检验和PP检验是最常用的两种方法；KPSS检验的原理是用从待检验序列中剔除截距项和趋势项的序列构造LM统计量，与ADF检验具有互补性；NP检验基于GLS退势数据构造4个统计量（MZa、MZt、MSB、MPT）来检验序列的平稳性，对PP检验是一种改进。当样本容量有限时，KPSS检验和NP检验的功效相对较高。通过画图可以观察到本文的5个序列均在波动中持续上升，为取得最佳检验效果，本文采用以上4种方法进行平稳性检验。根据序列曲线的形状确定检验模型形式，或带有截距项，或同时带有截距项和趋势项；在ADF检验中依据AIC准则来选取滞后长度，另外三种检验的核函数形式选择Bartlett kernel，带宽选择Newey—West Bandwidth，检验结果如表1所示。

由表1可知5个变量序列在ADF、PP和NP检验中都接受原假设，相应的一阶差分序列ΔLNIC、ΔLNIN、ΔLNCUL、ΔLNCOD、ΔLNAT在ADF、PP检验中以5%或1%的显著水平拒绝原假设，因NP检验是PP检验的改善，其结果则在10%或5%的显著水平下拒绝原假设。KPSS检验的原假设是“序列是（趋势）平稳的”，原序列均在5%的显著水平下拒绝原假设，相应的一阶差分则接受原假设。综合以上结果，可以判断LNIC、LNIN、LNCUL、LNCOD、LNAT均为一阶单整序列I（1）。

（三）协整检验

协整关系的检验方法主要有两种：一种是基于回归残差的Engle—Granger检验；一种是基于回归系数的Johansen检验。EG检验比较容易实现，但要求较大的样本容量，且其在第一阶段需要设计线性模型进行OLS估计，应用不方便，一般只适用于两变量之间的检验；对于多变量之间可能存在多个协整关系的情况，模拟分析表明Johansen提出的极大似然估计法（MLE）则更为有效。由于本文的变量超过两个，而且样本有限，显然Johansen检验优于EG检验。以下将采用Johansen检验对本文的变量序列进行协整分析。经观察散点图并进行假设检验，确定协整方程的形式为第四类，即序列和协整方程都有线性趋势。根据LR、FPE、AIC、SC和HQ值大小，确定简约VAR模型的最佳滞后阶数为2，因此协整检验方程中的滞后阶数为1。

检验结果（表2）表明：在5%的显著水平下，迹检验认为有4个协整向量，而最大特征根检验则认为只有3个协整向量，这可能是由于协整方程的定义而导致的。本文也选择其他形式的协整方程进行检验，两种检验几乎都存在冲突，但都表明存在协整关系。由于检验的目的是证明序列之间存在协整关系与否，并不涉及协整向量的选择，可以肯定5个序列之间至少存在1个协整关系，它们之间具有长期的均衡关系。

四、实证分析

SVAR模型将基于经济理论的变量之间的结构关系引入简约VAR模型中，在一定程度上解决了简约VAR模型不能反映各个变量之间当期相关关系的难题，是对多个相关经济指标进行动态分析和模拟的重要方法。根据系统中对当期变量之间的结构性关系假设不同，Amisano G and GianniniC（1997）提出了三种不同类型的SVAR模型：AB模型、C模型和K模型；C模型或K模型实际上都可以看作是AB模型的一种特殊情况[11]。以下本文将建立AB型SVAR模型，通过施加短期约束条件进行识别，进而分析城乡信息消费分化受到其它影响因素冲击后随时间动态变化的轨迹与特点，并且进一步分析每一个因素冲击对信息消费分化变化的贡献度，来评价不同影响因素的重要性。

（一）SVAR模型的建立

承接协整检验结果，设yt =[LNIC，LNIN，LNCUL，LNCOD，LNAT]′，建立5变量的2阶滞后SVAR模型为： C0yt=Γ1yt—1+Γ2yt—2+ut，t=1，2，…，T（1）

其滞后算子形式为：C（L）yt=ut，其中C（L）=C0—Γ1L—Γ2L2；无穷阶的VMA（∞）形式为：yt=D（L）ut，其中D（L）=D0+D1L+D2L2=C（L）—1 。

由于需要分析的SVAR中的结构冲击ut不可直接观测得到，但可以通过转变相应简约式VAR的误差项εt获得。为此，设A和B都是5×5维的可逆矩阵，A矩阵左乘简约式VAR的滞后算子形式Φ（L）yt=εt，可将简约式VAR模型中的误差项εt转化生成结构式扰动项ut的线性组合（通过矩阵B）。

AB型SVAR模型的基本形式为：Aεt=But（2）

由于结构冲击ut，的期望为0，并且相互独立，其方差—协方差矩阵为对角阵 E（ut，u′t）=I5。为获得SVAR模型唯一的估计参数，需要对其施加限制条件进行约束，使得模型恰好可以识别。本文的AB型SVAR模型中有5个内生变量，至少需要施加2n2— n（n+1）/2=35个限制条件才能估计出模型的参数。按照通常的方法，本文约束A矩阵的对角线元素都为1，B矩阵为对角矩阵，这样可以获得n2个限制条件。根据经济理论，本文再施加10个限制条件：

（1）作为各因素共同作用的结果，城乡居民信息消费分化对当期的收入分化、文化素质分化、消费条件分化以及消费氛围分化无影响，即a21=a31=a41=a51=0；

（2）消费氛围不会影响收入、文化素质和消费条件，a25=a35=a45= 0；

（3）消费条件不会影响收入和文化素质，a24=a34=0；

（4）大量事实表明，居民的收入与文化素质呈正相关，但短期内收入难以提升文化素质，a32=0。

利用EViews6.0，在估计简约VAR模型的基础上，进一步施加约束条件，得到SVAR模型的估计结果如下：

（二）脉冲响应函数分析

根据模型的VMA（∞）形式，可导出其正交的脉冲响应函数：

d（q）ij=祔i，t+q祏jt，q=0，1，2，…（3）

它表示在时期t，其他变量扰动项不变，且其他时期的扰动项均为常数的情况下，yi，t+q对ujt的一个结构冲击的反应。AB型SVAR模型脉冲响应函数矩阵Dq与相应简约VAR的脉冲响应函数Θq关系为：

Dq=ΘqA—1B（4）

图中横轴表示冲击作用的滞后期间数，滞后期为15年，纵轴表示LNIC波动的变化，实线表示脉冲响应函数，虚线表示正负两倍标准差偏离带。给收入分化一个标准差的正向冲击，信息消费分化的反应非常显著，并在第2期达到最大值0.036，之后冲击效应在波动中逐渐减弱，到第8期以后趋于消失。总体看来，信息消费分化随着收入分化的增强而增强，其对收入分化变化的反应在所有冲击中是最强烈的，这与理论分析也是吻合的。信息消费属于高层次消费，其需求富于弹性，消费者收入的提高增强其购买力，同时使潜在的信息需求转变为现实的需求，信息消费需求会有较大的增加。如果货币支付能力不足，信息消费将会受到很大的抑制。因此，居民货币收入仍然是推动信息消费的主要因素。

信息消费分化对文化素质分化冲击的反应一开始就达到最高值0.027，随后缓慢下降；在第4—8期甚至出现一定的负效应，这或许是因为随着农村居民文化素质进而信息素质的提高（当然城镇居民的素质提高得更快），其对信息商品的需求与市场供给相匹配，因而信息消费有较大的增加，与城镇居民的差距有所减少。但总体是正效应，这说明文化素质的分化是导致信息消费分化的又一重要因素，即使具有相当的购买能力，如果消费者缺乏必要的信息素质，也不能有效地利用信息资源增进自身福利。

信息消费条件对信息消费的影响从第1期的最高值0.028迅速下降，第3期回升至0.017，再继续下降，到第4期以后为不显著，总体持续时间最短。信息消费依赖于一定的技术、市场条件，当农村信息消费条件落后致使农村居民被排斥在信息消费之外时，信息消费条件是制约农村信息消费发展的重要原因。随着因特网连接范围和市场范围的扩大，当农村居民也能很方便地接触信息商品时，城乡信息消费差距的扩大就不能再简单地归结于信息消费条件的分化了。

信息消费氛围的影响存在一定的滞后性，第3到第5期影响较大，最大值为0.024，但持续较长时间，第11期以后才为不显著。与其他三种因素不同，消费氛围对信息消费的影响具有间接性，或者说是第二位的。消费者必须在具备相应的收入、素质和消费条件的前提下，才可能由于周围人的示范作用进行信息消费。其次，消费者对周围情况的认识、接受到采取合作行为可能需要2—3年的时间；同时，这种影响还具有一定的持续性，类似于杜森贝里的“棘轮效应”，人们一旦进行了消费就会延续保持一段时间才会发生缓慢的改变。

（三）结构方差分解

近似的相对方差贡献率（RVC）： RVCj鰅（s）=∑s—1q=0（d（q）ij）2σjj∑kj=1∑s—1q=0（d（q）ij）2σjj，i，j=1，2，…，k（5）

它表示第j个变量基于冲击的方差对第i个变量（即yi）的方差的百分比。

结构方差分解结果如表3所示。城乡收入分化对信息消费分化的影响从一开始的32.09%迅速上升至第2期的46.32%，之后逐渐减弱到29%。文化素质分化的影响从第1期的25.67%上升至第7期的最高值30.64%后缓慢下降，最后稳定在28%。信息消费条件分化的影响从27.65%下降后回升到18%左右，消费氛围分化的影响总的来看呈上升趋势，最终达到20%左右。另外，信息消费分化自身冲击的影响则仅为4%。这与脉冲响应函数分析结果相互印证。信息消费分化约60%归结于收入和素质分化这两个内在因素，其中收入分化冲击影响是最直接的，其即时影响最大，而素质分化冲击的影响是深层次的，且正效应持续时间稍长，所以素质分化对信息消费分化影响的贡献率与收入分化非常接近。在外在的影响因素中，消费氛围分化影响程度高于消费条件分化2个百分点，这主要是前者的影响具有持久性的缘故。

五、结论与启示

根据消费理论及信息消费的特点，城乡居民信息消费分化是包括收入分化在内的多因素综合作用的结果。5变量SVAR（2）模型的实证结果进一步表明收入分化和文化素质分化是信息消费分化最重要的两个影响因素，其贡献率分别为29%和28%。这说明内在因素解释了信息消费分化的大部分原因，信息消费属于高层次的文化消费，作为深层因素文化素质分化的影响程度其实不亚于经济方面的收入因素，这应当引起人们的足够重视。消费氛围分化与消费条件分化的贡献率分别为20%和18%。由于信息消费依赖于一定的物质基础设施，并具有很强的网络外部性，消费氛围分化与消费条件分化是不容忽视的外在因素。因此，要缓解广西的城乡信息消费分化问题，必须同时着力把握以下几个关键点。

第一，通过加大农业投入，推广农业科技，完善农业相关政策，并且大力发展第二、三产业，促进农村剩余劳动力转移，切实增加农民收入。

第二，统筹城乡教育资源，积极发展农村基础教育、职业教育、成人教育等，培养农民的信息意识，提高农民利用信息的水平。

第三，依托新农村建设，进一步完善信息基础设施建设，扩大适应农民需要的信息供给，宣传社会主义精神文明，让农村形成良好的信息消费氛围。

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On the Determinants of the Urban—rural Information Consumption Differentiation in Guangxi CHEN Xiao—hua

（College of Information Science and Engineering，Guangxi University for Nationalities，Nanning 530006，China）

Abstract：According to the consumption theory and the characteristics of information consumption， the urban—rural information consumption differentiation results from the interactions of many factors. The empirical study of this essay based on the five variances SVAR（2）model indicates that while income differentiation and that of culture are the most important endogenous factors affecting information consumption differentiation， whose contribution is 29% and 28% respectively， consumption atmosphere differentiation and that of consumption condition are exogenous and cann′t be neglected， whose contribution is 20% and 18% respectively. Obviously， for the sake of remitting the urban—rural information consumption differentiation effectively， it is a key step to decrease the divide degree of these factors.

Key words：information consumption； differentiation； SVAR model； Guangxi

（责任编辑：关立新）