车树林 顾 江
收入和城市化对城镇居民文化消费的影响
——来自首批26个国家文化消费试点城市的证据
车树林 顾 江
城市化进程中居民收入水平地提高,使我国城镇居民消费结构发生着变化,文化消费正逐渐成为城镇居民消费的新热点。利用Logistic扩散模型对2005-2016年首批(第一次)26个国家文化消费试点城市城镇居民文化消费的面板数据进行实证检验,考察收入和城市化因素对城镇居民文化消费的影响。目前尚无学者将扩散模型运用到居民文化消费领域,在考虑居民收入因素的同时,重点研究城市化因素以及二者交互项对城镇居民文化消费的影响研究具有一定的创新意义。研究发现,居民收入、城市化水平的提高对城镇居民文化消费的提升产生了显著的正面效应,在替换核心解释变量和改变样本范围后,这一结论依然稳健。同时,随着城镇居民收入的提高,收入因素对城镇居民文化消费的影响效应呈现出先增加后降低的“倒U型”曲线特征;而城市化水平的提升,对城镇居民文化消费的影响更加明显。考虑二者交互项影响后,收入因素的影响系数明显增加,城市化因素的影响系数明显减小,这说明城市化不仅可以通过非收入因素对城镇居民文化消费产生影响,而且还可以通过促进居民收入增加,进而对城镇居民文化消费产生影响。
文化消费; 国家文化消费试点城市; 收入分配; 城市化; 扩散模型
在国家一系列相关法律政策的刺激下,我国文化产业近些年来呈现出蓬勃发展之势。文化产业作为高成长服务业的核心内容,在转变经济发展方式、优化经济结构、提升经济发展质量等诸多方面都具有独特优势。根据国家统计局统计,2015年全国文化及相关产业增加值比2014年名义增长11%,达到27235亿元,占同期GDP的比重为3.97%,较上年提高0.16个百分点,达到历史新高,并呈现出稳步增长的态势。可以预测,文化产业在不久的未来一定可以成长为国民经济的支柱性产业。
我国文化产业的快速发展一方面得益于政府所提供的“外生动力”的驱动,而这种“外生动力”主要源于文化体制改革以及与改革配套出台的红利政策;另一方面得益于文化消费等“内生动力”的快速增长,城乡居民对文化产品和服务的个性化、多样化需求促进文化消费稳步提高,有力地拉动了文化产业的发展。但就目前现实情况来看,我国文化产业的发展更多的是源于“外生动力”的驱动,“内生动力”存在明显不足,根据文化部门发布的《中国文化消费指数(2013)》报告,文化实际消费规模与潜在消费规模间的缺口超3万亿元。对于一个产业而言,政府所提供的“外生动力”在产业发展初期驱动效果相对明显,但不具有可持续性,随着产业发展趋于成熟,更多的是需要依赖于“内生动力”,所以通过研究收入和城市化对城镇居民文化消费的影响,寻找促进城镇居民文化消费增长的可行路径,激发文化产业发展的“内生动力”,对于实现我国文化产业持续繁荣发展具有重要的现实意义和指导意义。本文考察收入和城市化对城镇居民文化消费的影响,为文化消费的影响因素研究提供了一种新思路。实证分析采用2005-2016年首批(第一次)26个国家文化消费试点城市城镇居民文化消费的平衡面板数据,具有代表性和说服力。
由于文化产业在国民经济发展中扮演的角色越来越突出,因而受到学者们的广泛关注。但现有关于居民文化消费的文献较少,且更多的是侧重于描述性的,缺乏系统的理论和实证研究。在当代西方消费理论中,收入被看作是影响消费行为的重要变量。国内外许多学者认为收入水平对居民消费具有显著的正向拉动作用,如Blinder(1975)*Blinder A., “Distribution Effects and the Aggregate Consumption Function”. Journal of Political Economy, 1975, 83(3), pp.447-476.、段先盛(2009)*段先盛:《收入分配对总消费影响的结构分析——兼对中国城镇家庭的实证检验》,《数量经济技术经济研究》2009年第2期。、王鑫和吴斌珍(2011)*王鑫、吴斌珍:《个人所得税起征点变化对居民消费的影响》,《世界经济》2011年第8期。、孙计领和胡荣华(2017)*孙计领、胡荣华:《收入水平、消费压力与幸福感》,《财贸研究》2017年第3期。等;另有一些学者认为收入与居民消费之间并不是简单的线性关系,如林伯强和刘畅(2016)引入家电扩散模型,实证考察中国城镇居民的家电消费行为,研究结果表明居民收入对城镇居民家电消费量有显著的促进作用,但这种促进作用会随着城镇居民收入的提高而逐渐减弱*林伯强、刘畅:《收入和城市化对城镇居民家电消费的影响》,《经济研究》2016年第10期。。而文化消费作为城镇居民消费的重要组成部分,同样会受到居民收入水平的影响。Paulo Brito & Carlos Barros运用可变价格模型、不变价格模型以及两层次总量均衡模型综合分析考察了文化消费水平,发现与其他商品相比,文化产品需求的收入弹性和价格弹性均偏低;且当其他商品价格降低时,文化产品需求会随着收入的提高而增加*Paulo Brito, Carlos Barros, “Learning-by-Consuming and the Dynamics of the Demand and Prices of Cultural Goods”. Journal of Cultural Economics, 2005, 29(2), pp.83-106.。姚刚和赵石磊(2008)利用面板数据的弹性模型对中国城镇居民文化消费进行实证研究,发现收入是城镇居民文化消费的一个重要影响因素*姚刚、赵石磊:《中国城镇居民文化消费的实证研究》,《黑龙江社会科学》2008年第1期。。王宋涛(2014)从宏观视角出发,构建了一个包含基尼系数的总文化消费函数,认为收入差距的扩大反而会促进居民总文化消费*王宋涛:《收入分配对中国居民文化消费的影响研究》,《广东财经大学学报》2014年第2期。。
目前关于城市化水平对居民文化消费影响方面的文献很少,仅发现陈珍珍(2016)运用2002-2003年全国31个省市区面板数据实证检验了人口城镇化、城乡消费环境和城乡收入差距的差异与城乡居民的文化消费差异之间的关系,结果表明,人口城镇化与城乡居民文化消费差异之间具有显著的正向变动关系,而城乡消费环境和城乡收入差距虽然也通过显著性检验,但这两者与城乡居民文化消费差异之间并不是简单的线性影响*陈珍珍:《城镇化与城乡居民文化消费差异实证研究——基于我国31个省级单位面板数据的实证分析》,《农村经济与科技》2016年第6期。。除此之外,其他学者关注的焦点大多是城市化对居民消费的影响。如MacMillan et al.(1972)构建家庭消费支出模型,对加拿大马尼托巴湖地区1968年居民消费的横截面数据进行实证研究,结果表明家庭的城市化水平会对家庭的消费支出产生显著影响*MacMillan, Fu-Lai Tung, R.M.A. Loyns., “Differences in Regional Household Consumption Patterns by Urbanization: A Cross-Section Analysis”. Journal of Regional Science, 1972, 12(3), pp.417-424.。Bakera & Yannelis(2017)采用一系列的计量方法,检验分析了美国多个城市的服务消费增长,认为居民消费增长的基础是由城市化形成的区域市场*Scott R. Bakera, Constantine Yannelisb, “Income Changes and Consumption: Evidence from the 2013 Federal Government Shutdown”. Review of Economic Dynamics, 2017, 23(1), pp.99-124.。易行健等(2016)使用动态面板系统GMM方法进行估计,发现城市化对人均居民消费具有显著的正效应,城市化可以通过促进经济增长、优化经济结构来间接影响人均居民消费*易行健、刘鑫、杨碧云:《城市化对居民消费的影响:基于跨国面板数据的实证检验》,《经济问题探索》2016年第7期。。
Auffhammer & Wolfram(2014)利用Logistic扩散模型对中国农村居民的家电消费影响因素问题进行研究,结果显示收入增长对中国农村居民家电消费增长的影响最为显著*Auffhammer M., Wolfram C.D., “Powering Up China: Income Distributions and Residental Electricity Consumption”. American Economic Review, 2014, 104(5), pp.575-580.。遗憾的是目前尚没有学者将扩散模型运用到居民文化消费领域。与Auffhammer & Wolfram(2014)的研究不同,本文主要关注的是中国城镇居民的文化消费情况,在考虑居民收入因素的同时,重点研究城市化因素以及二者交互项对城镇居民文化消费的影响。综合来看,本文的研究具有一定的创新意义。
本文的研究样本为2005-2016年首批(第一次)26个国家文化消费试点城市*首批(第一次)26个国家文化消费试点城市:北京、天津、石家庄、鄂尔多斯、沈阳、长春、哈尔滨、上海、南京、宁波、合肥、南昌、青岛、洛阳、武汉、长沙、广州、深圳、重庆、成都、泸州、遵义、丽江、兰州、黄南藏族自治州、银川。,主要研究中国城镇居民的文化消费问题,作为全国首批(第一次)26个国家文化消费试点城市,城镇居民文化消费发展情况具有典型示范和辐射作用,而且在全国范围内分布相对均衡,东中西部地区都有涉及,在城镇居民文化消费问题上具有非常好的代表性和普适性。综合来看,本文的样本选择较为合理。具体数据主要来源于国家统计局网站、Wind金融数据库、中经网统计数据库和各地市《统计年鉴》。考虑到个别变量的数据统计信息可能存在遗漏,本文还采取了均值、向前和向后的补漏方法,以减少缺失值的数量,确保更多的样本参与回归。
在市场经济环境中,由于受到模仿和创新的交替作用,许多新产品的市场扩散呈现“S”型的变化趋势。Logistic扩散模型是“S”型扩散曲线模型中的典型代表,它可以很好地描述新产品的扩散过程。Mcneil & Letschert(2010)*Mcneil M.A., V.E. Letschert, “Modeling Diffusion of Electical Appliances in the Residential Sector”. Energy and Buildubgs, 2010, (6), pp.783-790.、Auffhammer & Wolfram(2014)以及林伯强和刘畅(2016)等曾将Logistic扩散模型运用到居民的家电消费影响因素研究中,但目前尚未发现有文献用Logistic扩散模型研究居民的文化消费问题。鉴于此,本文参考Mcneil & Letschert(2010)的做法,假设电影娱乐、动漫游戏等文化产品的扩散均服从Logistic扩散模型,具体如下:
(1)
其中,Diffit表示第i个地区在第t年文化产品的市场渗透率;αi表示第i个地区文化产品的市场饱和程度;Xit表示第i地区第t年文化产品市场渗透率的影响因素;β为影响因素的估计系数,衡量的是文化产品的市场扩散速度;系数γi决定扩散曲线在时间轴上的位置;εit为误差项。方程(1)通过变形可转换为:
(2)
张为付等(2014)通过研究发现,文化流通、文化需求和文化供给是文化消费的三个最主要影响因素*张为付、胡雅蓓、张岳然:《生产供给、流通载体与文化产品内生性需求》,《产业经济研究》2014年第1期。。张梁梁和林章悦(2016)则从文化消费自身影响、个人因素以及社会因素三个层面着手分析,证明居民人均收入、受教育程度、社会保障力度和地区因素对刺激文化消费具有显著正向作用,老龄化人口结构和文化监管不利于文化消费的进行*张梁梁、林章悦:《我国居民文化消费影响因素研究——兼论文化消费的时空滞后性》,《经济问题探索》2016年第8期。。靳卫东等(2017)基于CFPS数据,使用DID、DDPSM和IV方法,实证检验了文化消费的影响因素,结果表明,受教育程度、收入水平、健康状况以及是否参加医疗保险均对居民文化消费影响显著*靳卫东、王鹏帆、毛中根:《城镇居民医疗保险制度改革的文化消费效应研究》,《南开经济研究》2017年第2期。。基于上述研究成果,本文在重点研究收入和城市化因素对城镇居民文化消费影响的同时,还将受教育程度、社会保障力度、文化传播等因素作为控制变量纳入模型。
需要注意的是,城市化可能意味着居民收入的提高,故本文认为城市化有两条途径影响居民文化消费。一是城市化进程将通过非收入因素影响城镇居民文化消费;二是城市化进程在一定程度上将促进居民收入增加,进而影响城镇居民文化消费。
首先,针对第一条途径,本文同时控制居民收入和城市化水平,分别检验收入和城市化因素对城镇居民文化消费的影响。在方程(2)的基础上,具体模型设定如下:
(3)
其次,针对第二条途径,本文将收入和城市化的交互项纳入模型,来考察城市化在多大程度上通过影响居民收入来促进城镇居民文化消费。在方程(3)的基础上,具体模型设定如下:
(4)
1.被解释变量。本文被解释变量(Diffit)代表第i个城市在第t年文化产品的市场渗透率,采用城镇居民人均文化消费来表示,而城镇居民人均文化消费具体又可以分为发展性文化消费的教育支出与娱乐性文化消费的服务支出(李蕊,2013)*李蕊:《中国居民文化消费:地区差距、结构性差异及其改进》,《财贸经济》2013年第7期。,但由于在国家统计过程中并不加以区分,一般选择将二者合并统计为文教娱乐服务消费支出,所以本文采用城镇居民家庭人均文教娱乐服务消费支出来衡量城镇居民人均文化消费。
2.解释变量。根据方程(3)和方程(4),本文的解释变量有三个,分别为居民收入(Incit)、城市化(Urbit)和二者交互项(Incit*Urbit)。Incit代表第i个城市在第t年的城镇居民的人均收入,Auffhammer & Wolfram(2014)通过研究发现,人均可支配收入和人均消费支出都可以用来衡量收入效应因素,而且相较于人均可支配收入,人均消费支出可以更准确的描述居民的生活水平,故本文选择采用城镇居民人均消费支出衡量城镇居民人均收入的收入效应。Urbit代表第i个城市在第年的城市化率,本文参照Poumanyvong et al.(2012)*P Poumanyvong, S Kaneko, S Dhakal, “Impacts of Urbanization on National Transport and Road Energy Use: Evidence from Low, Middle and High Income Countries”. Energy Policy, 2012, 46(3), pp.268-277.的做法,采用城镇人口数与总人口数(常住人口)的比值表示。
3.控制变量。本文选取受教育程度(Eduit)、社会保障力度(Socit)、文化传播(Comit)三个重要变量因素作为控制变量纳入模型。其中,受教育程度本文选择各城市6岁及以上人口中受过高等教育(大学专科、本科以上)人数的比例来衡量;社会保障力度本文选择各城市基本养老保险参保人数与城镇总人口的比值来衡量;文化传播采用各城市文化市场经营机构营业收入表示,其中文化市场经营机构指的是娱乐场所、网络文化经营机构、非公有制艺术表演团体、艺术品经营机构、演出经纪机构等。表1给出了各变量的描述性统计。
表1 各变量的描述性统计
本文的实证检验分三步进行:首先,检验分析模型中自变量可能存在的多重共线性问题。其次,采用固定效应面板模型对方程(3)和(4)分别进行基准估计,以初步考察收入和城市化以及二者的交互项对城镇居民文化消费的影响效应;并通过调整样本期,以观察收入和城市化因素对城镇居民文化消费影响的时间效应。最后,通过替换核心解释变量和改变样本范围进行稳健性检验,以确保研究结论的稳健性。
为了保证模型估计的可靠性和合理性,本文首先对模型中自变量可能存在的多重共线性问题进行检验分析,具体采用Kendall检验进行,结果如表2中所示。可以发现,居民收入和城市化水平的相关系数较大,表明两者之间存在多重共线性问题,这也间接证明本文在方程(4)中设定具体模型时考虑收入和城市化二者交互项对城镇居民文化消费影响的正确性和必要性。为解决该多重共线性问题,在下文的基准估计过程中,本文采用逐步回归法。除此之外,其他解释变量间的相关系数均较小,表明不存在多重共线性问题。
表2 Kendall自变量的相关系数
为了避免可能存在的不随时间变化的遗漏变量所产生的不利影响,本文考虑使用固定效应模型对平衡面板数据进行基准估计。同时,Hausman检验的结果也支持选择固定效应模型。为了解决上文中的多重共线性问题以及可能因遗漏变量而存在的内生性问题,在基准估计过程中,本文均采用逐步回归法。
表3报告了模型(3)的基准估计结果。其中,(1)至(4)列是对模型(3)的偏回归估计结果,第(5)列是全回归估计结果。从(1)至(5)列的回归结果可以看出,两个关键解释变量一直在1%的水平上显著,且估计系数值和系数符号都没有发生明显变化,说明估计结果具有较好的稳健性。从第(5)列的全回归结果可以看出,居民收入和城市化水平的估计系数均在1%的水平上显著为负,根据Logistic函数的特征,这表明收入和城市化因素对城镇居民文化消费具有显著的正向推动作用,即城镇居民人均消费支出每增加一个百分点将使居民文化消费提升0.76个百分点,城市化水平每提高一个百分点将使居民文化消费提升3.17个百分点。另外,在第(6)至(7)列中我们将样本时间分别缩短至2005-2012年和2005-2009年,可以发现,收入因素的估计系数仍然显著,且2005-2012年间收入效应明显大于2005-2016年和2005-2009年,这说明在样本期内,收入因素对城镇居民文化消费的影响效应呈现出先增加后降低的“倒U型”曲线特征;而城市化因素在2005-2012年间通过了10%的显著性检验,在2005-2009年间未通过显著性检验,且在2005-2012年间的估计系数仅为-0.4775,与2005-2016年间的估计系数-3.1744相比差距较大,这说明随着近年来城市化进程的加快,城镇居民文化消费的意愿也在不断增加。
表3 模型(3)的基准估计结果
注:***、**、*分别表示1%、5%、10%的统计显著性水平,括号内为标准差。
表4报告了模型(4)的基准估计结果。表4中的第(1)列单独考察了收入和城市化以及二者交互项对城镇居民文化消费的影响;第(2)至(4)列,逐步添加受教育程度、不确定性、文化传播等影响城镇居民文化消费的控制变量。结果表明,收入和城市化因素对城镇居民文化消费的影响仍然显著,且二者交互项也通过了1%的显著性检验。以第(4)列为例,收入因素的估计系数为-1.5983,城市化因素的估计系数为-1.7652,二者交互项的估计系数为-1.0059,通过与表3中第(5)列的回归结果相比,可以发现,考虑二者交互项影响后,收入因素的估计系数明显增加,城市化因素的估计系数明显减小,这在一定程度上验证了上文中模型(4)设定的必要性和准确性,即城市化不仅可以通过非收入因素对城镇居民文化消费产生影响,还可以通过在一定程度上促进居民收入增加,进而对城镇居民文化消费产生影响。此外,在第(5)至(6)列中我们仍将样本时间分别缩短至2005-2012年和2005-2009年进行回归,发现加入收入和城市化二者交互项以后,收入因素的估计系数仍然显著为负,但其绝对值并未呈现出先增加后降低的“倒U型”曲线特征,而城市化因素的估计系数为正但不显著,二者交互项的估计系数仅在2005-2012年间通过显著性检验,这可能是由于在2012年以前,我国的城市化进程相对缓慢,城市化因素对城镇居民文化消费的影响有限。
表4 模型(4)的基准估计结果
注:***、**、*分别表示1%、5%、10%的统计显著性水平,括号内为标准差。
影响城镇居民文化消费的三个控制变量中,受教育程度无论是在模型(3)还是在模型(4)的基准估计中,均在10%的水平上显著负相关,表明城镇居民的受教育程度越高,其文化消费意愿越强;不确定性在两个模型的回归结果中,均在5%的水平上显著正相关,根据Logistic函数的特征,表明不确定性越大,即社会保障程度越弱,越不利于刺激城镇居民文化消费;文化传播在两个模型的基准回归中,估计系数分别为0.0119、0.0210,但均未通过显著性检验,表明当前文化传播与城镇居民文化消费水平间不存在较强的因果关系。
上文中的基准估计结果表明,收入和城市化以及二者交互项均显著提高了城镇居民的文化消费水平,但这一结论是否可靠,尚需进行稳健性检验。本文通过替换核心解释变量和改变样本范围两种方法进行稳健性检验,以确保研究结论的稳健性,具体结果如表5所示。
替换核心解释变量:第(1)至(2)列用城镇居民人均可支配收入替换城镇居民人均消费支出来衡量城镇居民人均收入的收入效应。收入因素和城市化因素以及二者交互项均通过显著性检验,但收入因素的估计系数仅为 -0.4493和 -0.5036,明显低于表3和表4中的估计结果,表明用人均可支配收入衡量的收入效应明显弱于用人均消费性支出衡量的收入效应。这也进一步支持了Auffhammer & Wolfram(2014)的研究结论,即人均消费性支出相较于人均可支配收入,可以更准确的代表收入效应因素,更真实的描述居民的生活水平。
改变样本范围:第(3)至(4)列剔除鄂尔多斯、南昌、洛阳、武汉、长沙5个中部城市,选取21个东西部城市子样本进行回归,收入因素和城市化因素以及二者交互项均通过显著性检验,表明收入因素和城市化因素以及二者交互项有助于提升东西部城市城镇居民文化消费水平。第(5)至(6)列进一步剔除重庆、成都、泸州、遵义、丽江、兰州、黄南藏族自治州、银川8个西部城市,仅保留13个东部城市子样本进行回归,三个关键解释变量的估计结果仍然显著。
表5的结果表明,无论是替换核心解释变量还是改变样本范围,各解释变量的显著性和估计系数符号与基准估计基本一致,即收入和城市化以及二者交互项促进了城镇居民文化消费的研究结论是稳健的。
表5 稳健性检验
注:***、**、*分别表示1%、5%、10%的统计显著性水平,括号内为标准差。
本文利用Logistic扩散模型对2005-2016年首批(第一次)26个国家文化消费试点城市城镇居民文化消费的平衡面板数据进行实证分析,考察收入和城市化因素对城镇居民文化消费的影响。目前尚未发现有文献用Logistic扩散模型研究居民的文化消费问题,在考虑居民收入因素的同时,重点研究城市化因素以及二者交互项对城镇居民文化消费的影响研究具有一定的创新意义。研究结果表明:居民收入、城市化水平的提高对城镇居民文化消费的提升产生了显著的正面效应,在替换核心解释变量和改变样本范围后,这一结论依然稳健。同时,在样本期内,随着城镇居民收入的提高,收入因素对城镇居民文化消费的影响效应呈现出先增加后降低的“倒U型”曲线特征;而城市化水平的提升,对城镇居民文化消费的影响更加明显。考虑二者交互项影响后,收入因素的影响系数明显增加,城市化因素的影响系数明显减小,这说明城市化不仅可以通过非收入因素对城镇居民文化消费产生影响,而且还可以通过促进居民收入增加,进而对城镇居民文化消费产生影响。
上述研究结论具有如下政策含义:第一,进一步提高我国城镇居民收入水平,同时要增加城镇居民的人均消费支出。收入因素是影响我国城镇居民文化消费水平的重要因素,只有不断提高城镇居民的收入水平,尤其是消费支出水平,才能提高我国城镇居民的文化消费能力,促进文化消费持续增长,继而激发我国文化产业发展的“内生动力”,实现文化产业繁荣发展。为此,我们不但要积极扩大就业,适当提高劳动者报酬,并根据各地经济发展水平及时调整最低工资标准;还要通过深化收入分配制度改革,努力创造公平公正的体制机制环境,逐步形成合理有序的收入分配格局。第二,加快城市化进程,提高城市化质量。城市化因素可以通过直接或间接途径促进城镇居民文化消费增加,虽然目前我国的城市化率已经很高,但当前的城市化并不彻底,更多的是城市建设扩展和人口进城,并没有实现最重要的人的城市化,城市化质量还有待进一步提高,许多人的生活观念、生活方式并没有完全融入城市,“城市-农村”的候鸟迁移还在节庆时上演。
TheImpactofIncomeandUrbanizationonUrbanResidents’CulturalConsumption——EvidencefromtheFirstBatchof26NationalCulturalConsumptionPilotCities
Che Shulin Gu Jiang
(National Cultural Industry Research Center of Nanjing University, Nanjing 210093, P.R.China)
In the process of urbanization, the improvement of residents’ income has changed the consumption structure of urban residents in China, and cultural consumption is becoming a new hot spot of urban residents’ consumption. Using the Logistic diffusion model to conduct an empirical analysis of the balance panel data of urban residents’ cultural consumption in the first batch of 26 national cultural consumption pilot cities during 2005-2016, we test the effects of income and city factors on the cultural consumption of urban residents. It is the first time to apply the diffusion model to the cultural consumption of urban residents, which is of significance to the relevant study. The results show that the improvement of resident income and urbanization level has a positive effect on the promotion of urban residents’ cultural consumption. This conclusion remains robust when we replace core explanatory variables and change sample sizes. During the sample period, the impact of income factors on the cultural consumption of urban residents shows the “inverted U type” curve characteristics of the first increase and decrease with the increase of the income of urban residents. And the improvement of the level of urbanization, the impact on the cultural consumption of urban residents is more obvious. Considering the two interaction effects, the influence coefficient of income factors increases significantly, and the influence factor of urbanization is obviously reduced. This indicates that urbanization can not only affect the cultural consumption of urban residents through non income factors, but also promote the increase of resident income, and then have an impact on the cultural consumption of urban residents.
Cultural consumption; Pilot cities for National Cultural Consumption; Income distribution; Urbanization; Diffusion model
牟进]
2017-06-15
国家自然科学基金项目“演化经济地理视角下创意产业空间演化动力机制研究”(71373119);2016年南京大学博士研究生创新创意研究项目“生产者驱动与消费者驱动文化创意产业创新模式研究”(2016006)。
车树林,南京大学国家文化产业研究中心博士研究生(南京210093; 644322606@qq.com);顾江,南京大学国家文化产业研究中心教授,博士生导师(南京210093; gujiang9999@126.com)。