“互联网+”对农村居民消费经济结构的影响分析

汤才坤

（武汉大学 经济管理学院，武汉 430072）

0 引言

近几年来，国内互联网技术快速普及，互联网经济迅速铺开，网络消费也日益成为人民美好生活的向往的一种流行消费形态。互联网对我国消费市场的影响及其相关效应，已成为国内大量学者的研究热点。在互联网驱动下，我国农村居民消费种类、消费形式等也正悄然发生变化。随着国家“互联网+”战略不断实施，《关于积极推进“互联网+”行动的指导意见》（国发〔2015〕40号）等文件不断出台，居民网络消费持续增加，互联网消费的市场地位将不断提升，互联网将成为我国农村消费结构升级的主要引擎。

国内已有较多学者研究了我国农村居民消费经济结构的影响因素，但大多数集中在收入水平、收入结构等方面，也体现了凯恩斯的消费理论。但是，目前鲜有文献从定量角度来研究互联网经济这一支新生力量对我国农村消费结构的影响。有鉴于此，本文将通过实证检验，探求互联网经济影响我国农村消费经济结构的经验证据，也为我国政府对农村扩大内需的决策提供理论参考。

1 指标选取与模型建立

根据我国居民消费品统计分类，本文在衡量农村居民消费支出（Y）时选择食品的消费支出、衣着的消费支出、居住的消费支出、文教娱乐的消费支出、交通通信的消费支出、家庭设备及用品的消费支出、医疗保健的消费支出及其他消费支出共8类。

对于互联网经济的发展指标，国内外学者的研究相对较少。李芬芬、李响（2016）将互联网普及率、互联网上网人数、网页数等指标作为衡量互联网经济水平的分项指标；戴子姗、李芳（2017）在测算互联网指标时，将互联网上网人数、移动互联网用户、网站数等指标作为重点。他们在选择指标时更多地从互联网用户终端的角度出发，但是忽略了互联网设施投资等宏观方面指标。鉴于此，本文考虑数据的可得性，本文以互联网普及率（X1）、移动电话普及率（X2）以及互联网主要相关产业——信息传输和计算服务以及软件业的固定资产投资（X3）这三个变量衡量我国互联网经济的发展情况。

根据上述变量情况，本文以农村居民消费相关变量为被解释变量，以互联网相关变量为解释变量，参考贾小玫、焦阳（2016）等关于农村消费结构影响因素的模型设计，建立如下的面板模型：

其中，Y表示农村消费支出，j(j≤7)代表消费支出的类型，i表示第i个省份农村地区的消费支出情况，t表示年份；X1表示互联网普及率；X2表示移动电话普及率；X3表示互联网相关产业的固定资产投资；α0、α1、α2、α3表示待估计参数；εit表示随机误差扰动项。

假定主要变量符合正态分布，为了消除自相关和异方差的影响，对模型（1）进行对数处理，得到：

2 实证分析

2.1 数据说明

本文选取我国大陆30个省市或区（除西藏以外）的数据，由于互联网的相关数据是从2003年开始统计的，因此本文选取2003—2016年的数据进行分析。具体的数据见下页表1和表2。

随着信息技术与知识经济的发展，我国农村地区互联网经济取得了快速发展。由表1可知，互联网普及率由2003年的6.2%增长到2016年的53.2%，移动电话普及率由2003年的21部/百人扩大到2016年的95.6部/百人，互联网相关产业的固定资产投资也从2003年的1660.7亿元增加到2016年的5237.6亿元。互联网经济的快速的发展，改变了农村居民的生活习惯与消费习惯。下面，来具体分析我国农村居民的消费结构。

表1 2003—2016年我国农村消费及互联网经济的相关数据

表2 2003—2016年我国农村居民的各项消费情况 （单位：元）

由表2可知，食品与居住等基础性消费仍是农村居民的各项消费的主要部分，虽然食品消费总量呈现上升的态势，但是食品消费占比却城乡下降的趋势，我国农村居民食品消费占比由2003年的46.25%下降到2016年的32.24%；而农村地区人均居住消费却呈现高速增长的趋势，由2003年的308.4元增长到2016年的2147.1元，居住消费占比也从2003年的16.36%增加到2016年的21.2%。相对而言，衣着消费在农村基本消费中所占的比重相对较少，约占5%～6%左右。此外，交通通信、医疗保健以及文教娱乐消费在农村消费中的比重也逐渐增加，我国农村居民人均交通通信消费从2003年的162.5元增加到2016年的1359.9亿元，比重从2003年的8.36%增长到2016年的13.42%；农村居民人均医疗保健消费从2003年的115.8元增加到2016年的929.2元，医疗保健所占比重从2003年的5.96%增加到2016年的9.17%；我国农村居民人均文教娱乐消费也从2003年的235.7元增加到2016年的1070.3元，但是文教娱乐消费的比重并没有增长，基本保持在10%左右。

2.2 “互联网+”对我国农村消费经济结构的整体影响分析

本文采用固定效应模型、随机效应模型以及混合效应等模型研究互联网对我国农村消费经济结构的影响。利用Eviews软件，根据模型（2）进行计量分析，具体的实证结果见表3。由表3可知，各随机效应模型的拟合优度均超过0.8，固定效应模型的拟合优度为0.67，表明模型的拟合效果较好。通过Hausman检验可知，除了文教娱乐消费采用固定效应模型外，其他各项消费均采取随机效应模型进行计量分析。

表3 回归结果

互联网的三项指标对我国农村居民消费总支出及各项消费的影响均呈现正向影响效应。三项指标的影响系数大小依次为移动电话普及率、互联网普及率以及相关产业固定资产投资。从互联网发展三项指标对我国农村居民总消费支出的影响效应来看，移动电话普及率对那个农村居民总消费的影响最大。造成这种现象的原因可能在于由于农村固定宽带未完全覆盖，导致农村居民使用电脑或笔记本的比重较低，同时，智能手机的快速发展，智能手机的性能高、功能多，而且价格较为实惠，能够满足农村大部分居民的消费能力。

近年来，智能手机功能日益强大，大部分智能手机具有手机购物、手机游戏等功能，促进了农村居民消费结构的升级，基本满足农村居民的互联网需求。此外，国产手机无论是在价格上还是在质量上，都具有优势，如小米、华为、魅族等手机功能齐全、性价比高，而且价格非常实惠。对于中低收入的农村居民而言，国产手机不失为不错的选择。目前，智能手机已成为农村居民生产生活的重要工具，在时空上改变了农村居民的消费习惯。同时，由于部分农村地区的配套设施不完善，便利店及百货店的缺位给互联网经济发展带来了契机。据NganR&Ma对珠三角的一项调查显示，使用智能手机的不仅让农民了解更多的就业信息，而且有利于农村居民提升就业能力。与其说互联网改变了农村居民消费结构，不如说智能手机必将成为农村消费经济结构优化的一大引擎。

从各项消费及其结构与互联网的关系来看，对农村居民居住消费的影响最大的是互联网普及率，而农村居民文教娱乐消费受互联网普及率的影响最小；移动电话普及率对农村居民交通通信消费的影响最大，对农村居民食品消费的影响最小；互联网投资对衣着等方面的消费影响最大，对家庭设备消费影响最小。由此可见，互联网的普及率及其投资主要影响农村居民的基础型消费，移动电话普及率主要影响农村居民的享受型消费。

2.3 “互联网+”对我国不同区域农村消费经济结构的影响比较

由于我国不同区域农村经济发展的差异性较大，为进一步分析互联网对我国农村消费经济结构的影响，本文从东部、中部与西部三个区域分别进行分析，探究互联网对我国区域农村消费经济结构的影响。具体的回归结果见表4。

表4 区域回归结果

由表4可知，各模型的拟合优度均超过0.9，即说明模型的拟合效果非常好。通过Hausman检验可知，互联网对中部地区农村居民消费经济结构的影响采用固定效应模型，对东部和西部地区农村居民消费经济结构的影响采用随机效应模型进行计量分析。

互联网的三项指标对不同区域农村居民消费总支出的影响均呈现正向影响效应，无论是东部地区，还是中部或西部地区，这三项指标的影响系数大小都满足：移动电话普及率系数＞互联网普及率系数＞互联网固定资产投资系数。由此可见，无论是经济发展较为发达的东部农村地区，还是经济发展较为落后的西部地区，移动电话都是影响农村居民消费经济结构的关键变量，对促进农村居民消费具有积极作用。

从互联网普及方面来看，互联网普及率明显的影响了三大区域农村居民消费经济结构，对东部地区的影响最大，其次是中部地区，对西部地区农村居民消费经济结构的影响系数最小。在“互联网+”的背景下，我国东部农村地区互联网发展更有利于促进农村地区消费增长，拉动农村地区消费经济结构优化调整。从移动电话普及方面来看，移动电话普及率也明显的影响了三大区域农村居民消费经济结构，对西部地区的影响最大，其次是中部地区，对东部地区农村居民消费经济结构的影响最小。从互联网投资方面来看，互联网投资对东部地区农村居民的消费结构的影响较大；但是对中部或西部地区农村居民消费经济结构的影响并不显著。

综上，互联网对不同区域农村消费经济结构的影响存在一定的差异性，造成这种现象的原因可能在于三大区域农村居民收入的差距、经济发展的不均衡等。为了促进互联网对我国农村消费经济结构的优化，应以促进农民增收入为抓手，持续优化农村地区消费结构，释放农村改革的政策红利，不断改善农村地区消费环境，为社会主义新农村建设贡献一份力。

3 结论

通过互联网与我国整体性农村消费经济结构研究发现，互联网的三项指标对我国农村居民消费总支出及各项消费的影响均呈现正向影响效应，影响系数大小都满足：移动电话普及率系数＞互联网普及率系数＞互联网固定资产投资系数。移动电话普及率主要影响农村居民的享受型消费，而互联网普及率及互联网投资则主要影响农村居民的生活型消费。通过互联网对不同区域农村消费经济结构研究发现，互联网普及率与互联网固定资产投资这两大指标对东部地区农村居民消费经济结构的影响系数最大，而移动电话普及率对西部地区影响最大。