互联网信息依赖度与异质性家庭消费：金融资产配置的视角

王智茂，任碧云，王 鹏

（1.天津财经大学a.金融学院；b.金融与保险研究中心，天津300222；2.上海财经大学 马克思主义学院，上海200433）

一、引言

随着互联网的广泛接入和信息技术的关键性突破，全球范围内由网络连接所催生的信息技术得到了飞速发展。一方面，互联网信息技术作为外生的技术要素进入宏观生产函数，会促进整个国民经济的增长，同时也会进一步影响到国际收支、价格竞争以及金融发展等［1］；另一方面，互联网作为信息渠道，在微观领域会渗透到家庭投资结构和消费模式的改变，对家庭福利和生活方式产生极其重要的影响［2］。显然，家庭对于互联网信息渠道的应用程度同家庭消费水平的改善密切相关，尤其在当前国际贸易保护主义抬头，外部经济环境日趋紧张的大环境下，改善消费渠道、形成国内消费需求的有效闭环显得更为紧迫。2018年，中央工作会议多次提出实现消费升级的重要举措，同时国务院下发《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》和10 部门颁布《关于进一步优化供给推动消费平稳增长促进形成强大国内市场实施方案》，强调完善消费机制和消费渠道，释放家庭非必需品消费潜力是实现消费升级的重要内容。不难发现，网信事业发展和家庭消费升级与当前应对国际贸易环境、提振国内消费市场、改善人民福祉密切相关。习近平总书记在2018年的全国网络安全和信息化工作会议上也强调，“网信事业发展必须贯彻以人民为中心的发展思想，把增进人民福祉作为信息化发展的出发点和落脚点，让人民群众在信息化发展中有更多获得感、幸福感、安全感”。

关于信息与微观经济行为的系统论述可追溯到Akerlof 提出的不对称信息理论，该理论认为信息不确定导致的市场失灵在商品市场会出现低效的“柠檬市场”。此后，关于不对称信息的研究又从商品市场扩展到金融市场的微观决策，很多学者研究认为信息不完全导致的投资信息成本已成为阻碍家庭金融市场参与的重要原因之一［3-4］，家庭成员参与信息获取和信息交流能够降低信息成本，增加投资者参与金融市场的概率，提高家庭的金融资产配置水平［5］。互联网作为信息载体极大地满足了家庭对于信息获取和使用的需求，家庭金融行为和消费决策与互联网信息的密切关系逐渐形成了家庭基于互联网使用的“信息依赖”。在以往文献中，“信息依赖”一词多出现在分析企业信息战略决策中，比如基于信息依赖度的信息化战略分析模型［6］，而关于互联网信息依赖度对家庭微观主体经济行为影响的研究还不是很多。互联网信息依赖度对家庭消费的影响可以从直接和间接两个角度来考察：一方面，互联网信息的使用会改善供需信息不对称，对产品流通范围、产品质量、消费者选择余地、消费者心理满足、产品流通效率等多方面产生促进作用，最终影响消费者的消费行为［7］；另一方面，互联网信息的广泛应用，还会影响家庭金融市场参与，提升家庭金融资产投资水平［8］。现有研究已证明家庭资产变动和消费之间也存在密切关系，而金融资产的增加会对提升家庭消费水平产生更为积极的影响［9］。

由此，本文将互联网信息依赖度、家庭金融资产配置和非必需品消费纳入同一框架，探究互联网信息依赖度对异质性家庭非必需品消费是否产生影响，以及影响机制如何。基于以上思路，本文利用中国家庭追踪调查2018年的全国调查数据进行实证分析。结果发现，互联网信息依赖度对家庭非必需品消费的影响存在明显的家庭异质性，互联网信息依赖度对小康家庭的非必需品消费存在正向促进作用，而对富裕家庭则有反向抑制作用，对低收入家庭和贫困家庭影响则并不显著。同时，家庭金融资产配置在互联网信息依赖度对家庭非必需品消费影响途径上存在中介效应，小康家庭为正向中介效应，富裕家庭则是负向中介效应。本文的创新之处主要有以下几点：1.基于家庭收入分配结构的研究框架，从家庭金融资产配置的视角考察互联网信息依赖度对异质性家庭消费的影响。2.依据互联网信息依赖度的不同，分析家庭在收入—分配—消费环节中，金融资产配置对非必需品消费的内在影响机制，在影响消费的传统收入理论之外探寻可能存在的信息与资产配置对消费的影响路径。3.依据家庭贫富异质性的不同，将样本家庭按照不同恩格尔系数的区段特征重新分组，考察家庭金融资产配置在互联网信息依赖度影响非必需品消费过程中的异质性特征，证明家庭资产配置所面临的风险与收益偏好对异质性家庭消费潜力释放的影响。

二、文献综述与假设提出

传统的消费理论主要包括生命周期理论模型［10］、财富效应模型以及不确定性消费理论［11］。根据已有的消费理论模型，我们可以总结出家庭消费潜力释放的三种内生动力，即：收入水平、静态家庭财富以及不确定性预期；此外，大量宏观经济研究结果表明家庭消费还会受市场环境（如利率）和相关政策制度（如社会保障）等外生动力的影响［12］。互联网信息本身属于外生影响因素，单个家庭个体并不能左右其产生与发展，但家庭个体对互联网信息的依赖程度则受家庭特征和个人信息素养的综合影响。因此，互联网信息依赖度是连接家庭消费内外生动力的桥梁，除了作为外生动力直接影响家庭消费外，它还可能通过影响家庭金融行为来改变财富积累，间接影响家庭消费。根据信息影响的广度与深度，我们可将信息依赖度划分为两个维度：一是互联网信息的可得性，即互联网能够为家庭决策提供尽可能多的可用信息支持；二是互联网信息的有效性，即家庭主体认为该条信息是否具有实际价值。

（一）互联网信息依赖度对家庭消费的影响

从互联网信息可得性来看，互联网为信息供应者提供了具有规模效应的平台，为家庭消费者提供了低成本信息获取渠道。一方面，“互联网+”战略的推进加快了互联网经济的发展，互联网经济所带来的顾客社群和网络效应使互联网信息供给呈现边际报酬递增的特征［13］，海量互联网信息成为可能带来超额消费的重要推手；另一方面，由于互联网信息具有低交易成本的外部经济性，家庭消费者可以通过互联网以较低的成本及时获取符合自身需求的消费信息，获得更多的可选择商品和服务品种，主观上也会产生更强烈的消费选择多样化需求［14］。

从互联网信息有效性来看，互联网渠道和线下社会互动存在明显的替代关系，但网络渠道传递相对准确可靠的信息，也更有助于市场稳定［15］。在可获得互联网信息的情况下，互联网信息的可验证度和示范效应要明显高于线下社会互动获取的信息，因而互联网信息可能更容易被家庭消费者接受。

综合来看，已有文献更多地考察了互联网信息在降低交易成本和减少市场信息不对称方面对消费的促进作用，研究主要基于互联网信息本身作为考察目标。但是，不同家庭对于互联网信息的接受程度不尽相同，尤其对于恩格尔系数不同的贫富异质性家庭在信息向消费的转化过程中会存在信息可得性和信息有效性的差别。因此，本文基于恩格尔系数的区段特征对样本家庭分组，判断贫富异质性家庭互联网信息依赖度对消费水平的影响，这样更能反映包含消费主体特征的家庭消费变化。据此提出以下假设：

假设1a：基于异质性家庭互联网信息依赖度的不同，家庭可获取的互联网信息数量和信息有效性会产生差异，并造成贫富异质性家庭非必需品消费的不同方向变化。

由于恩格尔系数较低的富裕家庭已有较高的非必需品消费水平，在边际消费倾向递减的作用下，互联网信息更可能引导其财富分配转向高收益的投资领域［16］，从而可能压缩家庭的部分非必需品消费；恩格尔系数处于中低区段的小康家庭消费升级需求则相对较高，通过互联网获取消费升级信息的意愿也更强烈，互联网信息依赖的正向作用会更加明显。基于以上分析我们进一步提出以下假设：

假设1b：互联网信息依赖度的提升，对小康家庭和富裕家庭非必需品消费有显著影响，前者为正向促进，后者为反向抑制。

（二）互联网信息依赖度对家庭金融资产配置的影响

近年来，随着研究的深入，一些学者开始探讨家庭金融资产配置的影响因素，在动态环境中考察投资者的资产选择行为［17］。然而，基本的生命周期模型假定了信息对称性和市场完美性，回避了家庭市场的有限参与问题，无法回答诸如涉及流动性约束、不完全信息、交易成本等因素对资产配置影响的时间和程度的问题。因此，当前学界更多的是以金融市场有限参与为出发点，探讨家庭金融资产配置的影响因素。一部分研究从人力资本角度来分析，主要研究包括智商、教育水平、认知能力、金融素养等方面对于家庭金融资产配置的影响；另一部分从家庭背景风险来考察，研究包括健康水平、婚姻和人口因素以及制度和文化层面等对家庭金融市场参与的影响［18］。

然而，从信息对微观家庭决策的影响来看，缺乏有效信息渠道可能是阻止家庭参与金融市场投资的又一重要原因［4］。互联网信息渠道的发展，恰好为解决上述问题提供了条件。一方面，以互联网金融这一新型模式下的家庭金融供给作为出发点，互联网信息渠道提供了广阔的金融产品供给［19］，并成为中国家庭购买金融理财产品的重要途径，同时信息渠道增加也会带来家庭互联网使用意愿的显著提高［20］；另一方面，互联网信息渠道能够提升家庭的金融市场参与程度，通过降低市场摩擦来提高家庭风险金融投资的概率［21］，现有文献已发现互联网信息发达的社区比线下社会互动对股市参与有更大的促进作用［22］。

但是，由于家庭在风险偏好和流动性约束上的不同，互联网信息依赖度对异质性家庭的金融行为会产生差异化影响，导致信息引致的家庭金融资产配置存在不同变化。周广肃、梁琪就认为互联网对中国家庭投资风险金融资产的促进作用主要存在于高收入、高教育水平、非农户籍家庭中［8］，Markus Glaser 和Alexander Klos 利用德国储蓄研究的数据进行实证也发现，“互联网使用增加金融市场参与度”这种现象主要存在于财富水平较高的家庭，并且对高知识水平的年轻中产家庭促进作用更为明显［23］。因此，基于上述分析我们提出以下假设：

假设2a：家庭互联网信息依赖度的提升，对家庭金融资产配置存在异质性特征，并且对财富水平相对较高的家庭（小康家庭与低收入家庭）具有促进作用。

此外，由于我国特殊的房地产市场对家庭资产配置的重要影响，拥有高财富水平的富裕家庭更愿意通过互联网渠道获取投资房地产的重要信息，并将资产配置到房产当中，这可能造成富裕家庭金融资产在家庭总财富中的占比降低。据此我们提出以下假设：

假设2b：对于高财富水平的富裕家庭而言，互联网信息依赖度的提升会抑制家庭金融资产配置水平。

（三）互联网信息依赖度作用下家庭金融资产配置对消费的影响

家庭持有的资产水平增加，对消费会起到直接作用，也称为“财富效应”，在这种情况下，资产总额的变化改变了家庭的预算约束，资产价值的上升可能向外移动了家庭预算约束，从而会使家庭增加消费，并且不同类型的家庭资产发生变化时，其引致的消费响应也不相同［24］。一些研究通过比较家庭金融资产与房地产资产的财富效应差异来分析金融资产对消费的影响［25-26］，这些研究虽然在两种资产对消费的影响强度方面还没有一致的答案，但均证实了家庭金融资产对消费存在明显的财富效应。此外，对于高收入和经济发达地区的家庭来说，金融资产配置和风险偏好度对家庭财富积累和消费水平提升的积极影响也更为显著［27］。还有一些研究认为家庭在持有高流动性资产较少时，更易受到流动性约束的影响［28-29］，这方面研究强调了金融资产的流动性而非家庭持有的资产总额对消费路径的平滑作用。

总之，已有的文献更偏向于研究家庭金融资产的财富效应和流动性对平滑家庭消费的作用，但这些研究忽视了不同需求层次家庭的消费水平差异性，并未将消费和投资置于异质性家庭的框架下研究，而互联网信息依赖度的不同有可能产生差异化的家庭金融投资行为，进而改变受流动性约束和家庭预防性储蓄动机作用影响而形成的消费结构变化，现有文献也较少有讨论互联网信息依赖度通过改善家庭资产结构进而影响消费水平的分析。因此，基于上述分析以及假设1 与假设2 的内容，我们提出以下假设：

假设3：互联网信息依赖度的提升会改变家庭金融资产配置水平，进而影响家庭消费层次，并且这一影响路径存在家庭异质性特征，即金融资产配置水平在小康家庭存在正向中介效应，在富裕家庭存在负向中介效应。

三、研究设计

（一）数据来源

本文使用北京大学中国社会科学调查中心2018年CFPS 数据集进行实证分析。该项数据中有手机和互联网模块，在互联网信息问卷设置上较为全面，如“互联网的使用频率”“业余上网时间”“网上购物花费”“互联网作为信息渠道的重要程度”等与互联网信息依赖度直接相关的问题。基于以上考虑，本文采取2018年最新的中国家庭追踪调查数据，家庭金融行为和消费相关数据均来自家庭问卷，而互联网数据来源于成人问卷，因此，为统一本文实证样本，须对问卷结果进行匹配，再通过对样本的筛选和删去部分缺失值。经数据清洗后，各变量的有效样本量及基本统计特征描述列示于表1中，在此基础上经家庭ID 匹配得到用于建模的无缺失观测样本共1970 个。下文就互联网信息依赖度、家庭金融行为和消费等主要变量的测度方法及其他非核心变量和控制变量进行说明。

表1 变量释义及其统计特征描述

（二）变量设计及描述性说明

1.互联网信息依赖度。在互联网信息依赖度的测度方面，本文从互联网信息可得性和有效性两个维度构建统计变量。在互联网信息可得性方面，以往的研究多基于互联网的使用这一变量选取衡量指标，采用区域电话普及率、互联网覆盖率等宏观指标数据来反映。但是，此类数据并不能解释微观家庭互联网技术运用的异质性，而2018年CFPS 数据对家庭互联网使用情况做了系统的问卷调查，基本涵盖了微观家庭互联网应用的整体特征。互联网的使用程度可以较好地反映家庭对于互联网信息的可得性状况，互联网使用的时间越长，通常可获得的信息就会越多。参考周广肃和梁琪的做法，采用家庭成人的上网时间来衡量家庭互联网使用程度［8］，但为了剔除一些家庭成员从事和互联网有关工作的影响，本文在可得性度量中选择CFPS 问卷中“每天业余上网时间”问题予以描述。但是互联网使用程度仅仅能够说明互联网可获得的信息量，并不能衡量家庭获取的互联网信息对其家庭经济行为的实际价值。因此，本文借鉴邱新国、冉光和以及湛泳、徐乐等人的研究方法，引入CFPS 问卷中“互联网作为信息渠道的重要程度”来衡量家庭通过互联网渠道获取信息的有效性，取值从1 到5，重要程度依次加深［30-31］。互联网信息依赖度的总体衡量表示为互联网信息可得性与有效性的乘积。

2.非必需品消费。家庭消费潜力释放的主要内容是拓宽消费范围和升级消费层次，因此本文选用家庭非必需品消费作为衡量家庭消费潜力释放的统计指标，CFPS 问卷中提供了多种非必需品消费统计数据，本文将问卷中家庭外出就餐支出、文化娱乐支出、旅游支出、美容支出、保健支出、物业费、购买衣服支出、教育培训支出总和作为家庭非必需品消费的衡量变量①。

3.金融资产配置。以往的研究一般将家庭金融资产分为风险资产和无风险资产两类，但在本文的定义中，基于家庭金融投资与消费的角度，将家庭除实物资产部分之外的金融资产均定义为家庭金融资产投资，除了股票、基金、信托和债券的风险类金融资产，银行储蓄和短期理财等无风险金融资产也包含在内。

除以上关注的解释变量外，还有许多因素会影响家庭金融资产配置和非必需品消费。首先，我们将相关性较高的其他经济变量设定为重要的非核心解释变量，主要包括家庭收入、负债和不动产规模，分别用问卷中的“家庭年收入”“家庭总负债”和“家庭拥有房产的市值”作为变量衡量指标。其次，为了反映家庭特征对消费的影响程度，我们将家庭的人口统计学特征列为重要的控制变量，控制了“家庭成员数量”“家庭成年人平均年龄”以及“家庭平均学历水平”。最后，由于家庭消费行为本质上由家庭的持久收入决定，相较于家庭短期收入的波动性，恩格尔系数更能反映一个家庭的长期消费行为与习惯，因此，本文讨论异质性家庭时，选用恩格尔系数来反映家庭贫富程度，恩格尔系数采用调查数据中的食品支出和总支出的比值表示。

（三）计量模型设定

基于财富分配的角度，互联网信息有可能通过家庭投资与消费两条路径影响家庭非必需品消费。1.直接影响路径：互联网信息通过消除消费市场信息不完全，降低交易成本和信息成本，直接改善家庭非必需品消费需求；2.间接影响路径：互联网信息通过促进家庭高流动性金融资产配置提升家庭财富效应，从而间接改善家庭非必需品消费倾向。为了考察家庭互联网信息依赖度及其借助金融资产配置渠道影响家庭非必需品消费的具体路径，本文实证部分围绕图1中的路径假设构建三个理论模型，并基于模型估计结果测度金融资产配置在传导路径上的中介效应。

图1 互联网信息依赖度对家庭非必需品消费影响路径图

模型1：考察互联网信息依赖度对家庭非必需品消费的影响关系，即

模型2：考察互联网信息依赖度对家庭金融资产配置的影响关系，即

模型3：考察互联网信息依赖度和金融资产配置对家庭非必需品消费的联合影响关系，即

模型中各变量的名称含义见表1。其中，由于家庭非必需品支出金额、家庭不动产金额、家庭负债金额、家庭金融资产额、家庭总收入和家庭总支出6 个变量具有较大的量纲，建模时对其进行自然对数变换处理，并用“ln（）”表示。

（四）贫富异质性分组

考虑到家庭非必需品消费行为在富裕程度上的异质性很强，为此，本文首先借助模型1 和模型3 发现这种异质性，指导后续的建模分析。本文选取engel 系数（食品支出/消费总支出）作为富裕程度划分的指标，使用0.1 作为单位间隔，分组1970 个样本家庭，各组的家庭样本量列示于表2中。

表2 按照engel 系数10 等分后的每组样本量列表

这里，由于engel≥0.8 的两组样本量相对很小，特别是engel≥0.9 的样本家庭只有2 个，无法满足建模要求，因此，本文对两组样本合并建模。分别使用9 组样本估计式（1），对比9 个互联网信息依赖度对家庭非必需品消费的影响系数，可以发现，除贫困家庭组（engel≥0.9）外，随着engel 系数的增长，其呈现出近似倒U的形态，如图2中的实折线所示。类似地，分别使用9 组样本估计式（3），对比9 个互联网信息依赖度对家庭非必需品消费的影响系数β1，也可以发现其近似的倒U 形态，如图2中的虚折线所示。

综合观察图2可以发现以下几点建模启示。第一，互联网信息依赖度对家庭非必需品消费的影响存在明显的贫富异质性，我们按照产生趋势性变化的engel 系数节点将这一异质性划分为四种，即0＜engel＜0.2 区间内的负向影响，0.2≤engel＜0.5 区间内较高的正向影响，0.5≤engel＜0.8 区间内的基本无影响，0.8≤engel＜1区间内较高的正向影响。按照engel 系数区段变化的差异，由低到高定义四组家庭为富裕家庭、小康家庭、低收入家庭和贫困家庭，这意味着，建模分析时，应该考虑区分四种家庭分别建模，以更好地发现这种客观存在的异质性。第二，考虑金融资产配置因素后，互联网信息依赖度对非必需品消费的影响发生了较明显的变化，但四种家庭的变化方向不一致。其中，富裕家庭的负向影响扩大，小康家庭的正向影响增加，低收入家庭（0.7≤engel＜0.8）和贫困家庭的影响削弱。这意味着，互联网信息依赖度对家庭金融资产配置产生影响进而影响家庭非必需品消费的中介效应存在，并明显影响富裕家庭、小康家庭和贫困家庭，建模分析时可以对三组家庭样本进行中介效应的存在性检验和测度，以更具体地描述互联网借助金融投资对家庭非必需品消费的影响路径。

图2 不同贫富水平下互联网信息依赖度对家庭非必需品消费的影响

四、实证检验与结果分析

鉴于上述贫富异质性分析结果，本文使用engel=0.2,0.5,0.8 将样本家庭分为富裕家庭、小康家庭、低收入家庭和贫困家庭四组，并分别使用四组样本先后执行式（1）、式（2）和式（3）三个理论模型的估计和检验，建模结果分别列示于表3、表4和表5。

表3 模型1 的估计及检验结果

（一）互联网信息依赖度对异质性家庭消费的影响分析

表3的结果显示，互联网信息依赖度对小康家庭非必需品消费存在显著的正向影响，而对富裕家庭则呈现显著的负向影响；此外，互联网信息依赖度对非必需品消费影响较大的还有贫困家庭，但由于这组样本集中家庭个数较少，这一引导程度的个体差异无法被平滑，统计意义上的显著性不足。总体而言，表3的实证结果说明了互联网信息依赖度是影响家庭非必需品消费水平的重要因素，并且这种影响具有明显的家庭异质性特征，对小康家庭呈现明显的正向促进作用，对富裕家庭则表现为反向抑制作用，而对于低收入家庭和贫困家庭统计意义上缺乏显著性。这可能是由于富裕家庭处于高位的非必需品消费水平更早地进入了“消费钝化”期，也就是说在没有出现新的可扩展的消费升级点之前，互联网信息依赖度的提升会促进富裕家庭压缩边际效用递减的非必需品消费，转而将财富配置转向高收益的投资领域；恩格尔系数较高的低收入家庭和贫困家庭则由于必需品消费尚未完全满足，同时受困于较强的不确定性预期，互联网信息对家庭非必需品消费的刺激可能并不明显。

其他非核心解释变量方面，前三组样本集的ln（income）变量都具有正向显著性，说明对于富裕家庭、小康家庭和低收入家庭，总收入对非必需品消费均有激励作用。第二组样本集的ln（asset）变量和第四组样本集的ln（debt）变量具有回归显著性，且回归系数均小于零。这意味着，对于小康家庭，其不动产资产增加会挤出家庭非必需品消费，对于贫困家庭，其负债水平增加会抑制非必需品消费。控制变量方面，第一组样本集的education 变量具有回归显著性，且回归系数大于零；第二组样本集的education 和population 变量具有回归显著性，且回归系数均小于零。这意味着，对于富裕家庭，学历水平与非必需品需求呈现同向变化；而对于小康家庭，其学历水平和人口规模与非必需品需求表现为负相关。这一现象说明相对于富裕家庭而言，小康家庭所处的社会需求阶段可能还存在较高的储蓄动机和预防动机，这时候人口规模的增加和认知水平的提升更多的是会增强家庭的风险意识和储蓄意识，促使家庭配置更高额度和更多种类的储蓄型资产，并降低家庭的非必需品消费比重。

表4 模型2 的估计及检验结果

（二）互联网信息依赖度对金融资产配置的影响分析

表4中internet 的系数估计及t 检验结果表明，互联网信息依赖度与金融资产配置在小康家庭和低收入家庭呈现显著的正向关系，在富裕家庭则表现为显著的负向关系，而对于贫困家庭来说两者关系的计量结果并不显著。这说明互联网信息可以有效促进财富中段的小康家庭和低收入家庭提升金融资产配置水平，而对于财富两端的富裕家庭和贫困家庭则缺乏正向影响力。富裕家庭表现的负向关系也从另一个角度证明互联网信息依赖度的提升使其将更多的资产配置到了房地产而非金融资产上。

其他非核心解释变量的影响中，前三组样本集的ln（asset）和ln（debt）两个变量都具有回归显著性，回归系数小于零，而ln（income）和ln（expenditure）两个变量在四组样本集的回归中都没有显著性。这意味着，除贫困家庭外，在家庭金融资产配置的决策上，家庭不动产和银行贷款的存量影响比家庭收入和支出的流量影响更重要，并且，家庭不动产和银行贷款对于金融资产配置的影响都为负向。控制变量中，四组样本集的population 变量都具有显著性，且回归系数都大于零，这意味着，家庭金融资产配置和家庭人口规模存在明显的正向关系，家庭人口规模越大，金融资产配置比重就越高。第二组样本集的age 变量具有显著性，回归系数大于零，说明对于小康家庭而言，家庭成员人均年龄越大，投资经验越丰富，金融资产配置也越多。

表5 模型3 的估计及检验结果

（三）金融资产配置的中介效应检验分析

分析表5的估计结果，首先，internet 对于非必需品消费的影响方向及程度与表3基本一致，这意味着在剔除互联网信息借助金融资产影响家庭非必需品消费的可能后，互联网信息依赖度对家庭非必需品消费的影响模式没有太大变化。其次，第一组和第二组样本集的ln（finance-asset）变量具有显著性，并且回归系数均大于零，这意味着富裕家庭和小康家庭的金融资产水平对非必需品消费存在显著的财富效应。

借鉴心理学研究中使用的中介效应理论，本文在三个模型结果基础上分析金融资产投资在互联网信息依赖度对非必需品消费影响途径上的中介效应。根据温忠麟等给出的中介效应测度及Sobel 检验方法［32］，结合图1的传导路径和模型框架，金融资产投资在互联网信息依赖度对非必需品消费影响中的中介效应ME的计算公式为：

据此计算出的各组家庭样本集的中介效应估计值其显著性检验结果列示于表6中。

表6 各组家庭中介效应估计及检验结果

表6表明，显著性水平为5%时，不考虑年龄、学历和家庭人口数的影响，在0＜engel＜0.2 和0.2≤engel＜0.5的两个分组中，金融资产投资在互联网信息依赖度影响非必需品消费的传导中有显著的中介效应，其他两个分组的这种中介效应不具有统计显著性。

对于中介效应占总效应的比例：

由于低收入与贫困家庭的统计结果并不显著，本文只考察具有显著中介效应的两组家庭样本集，0＜engel＜0.2和0.2≤engel＜0.5 两组家庭样本集的中介效应占比分别是16.03%和1.53%。

从数据结论上看，两组ME 值意味着：对于富裕家庭，较高的互联网信息依赖度降低了非必需品消费，其中，通过抑制金融投资，降低资产财富效应引致的非必需品消费需求占16.03%的比重；对于小康家庭，互联网信息依赖度激励了非必需品消费，提升了家庭金融资产配置水平，其中，通过提高金融资产配置增加的非必需品消费需求占1.53%。

由于本文样本来自2018年的调查数据，国内房地产市场处于高速上涨时期，样本数据中富裕家庭的投资去向主要是非金融类资产②，互联网信息依赖度越高，富裕家庭就会获取越多的此类投资信息，并相应降低家庭金融资产配置和非必需品消费比重，这也说明互联网信息会增强富裕家庭高收益投资偏好，过高的房地产投资挤出了家庭金融资产投资和非必需品消费。而对于小康家庭而言，互联网对家庭投资与消费的影响更多地表现为信息选择的规模效应和低成本效应，海量信息拓宽了家庭金融资产和非必需品消费的选择范围，从而增加了家庭金融资产上投资的比重，金融资产的财富效应与高流动性有效促进了消费水平的提升。此外，虽然低收入家庭和贫困家庭的统计结果并不显著，但我们从模型2 的估计结果已经发现低收入家庭的互联网信息依赖度对金融资产配置具有显著的促进作用，只不过金融资产的财富效应和高流动性效应并未转化为消费水平的提升，这可能和我国低收入家庭以及贫困家庭面临较强的不确定性预期有关，未来支出的不确定和过大的购房压力使低收入家庭和贫困家庭保持着较高的储蓄动机，即使持有流动性较高的金融资产，也不能有效转化为最终消费。

（四）模型的稳健性和内生性

关于模型的稳健性，表3、表4和表5中，每组家庭样本含有和不含有控制变量的模型估计结果对比表明，家庭经济特征和人口特征控制变量加入并不改变其他变量，特别是internet 系数的正负性，说明四组家庭样本各自的三个模型的建模结果都是稳健的。

关于模型中internet 的内生性问题，在对模型1、模型2、模型3 的估计过程中，本文使用了样本家庭的“使用互联网学习/社交/娱乐的频率”三项信息量化后的均值（基本统计描述见表1）作为工具变量进行2SLS估计方法，并利用Hansen J 检验和Cragg-Donald（C-D）F 检验分别判断工具变量的过度识别和弱工具变量属性，二者的统计量结果列示于表3、表4和表5中。三个表中两个统计量都相对接近零，说明本文选取的工具变量能够解决模型的内生性问题。

五、结论与建议

本文利用2018年中国家庭追踪调查（CFPS）数据，实证检验了互联网信息依赖度对家庭消费潜力释放的影响，研究结果表明互联网信息依赖度对家庭非必需品消费的影响存在明显的家庭异质性，互联网信息依赖度的提高对小康家庭的非必需品消费存在正向促进作用，对富裕家庭是反向抑制作用，而对低收入家庭和贫困家庭的影响则并不显著。对互联网信息依赖度影响家庭消费潜力释放作用机制的进一步研究发现：一是互联网信息依赖度对家庭金融资产配置的影响同样存在家庭异质性，小康家庭和低收入家庭为正向影响，富裕家庭为负向影响，贫困家庭的影响则不显著；二是互联网信息依赖度通过影响家庭金融资产配置进而改变家庭非必需品消费，即遵循“互联网信息依赖度→金融资产配置→非必需品消费”这样一种作用机制；三是家庭金融资产配置在互联网信息依赖度对非必需品消费影响途径上存在异质性中介效应，即小康家庭的中介效应为正向，富裕家庭的中介效应为负向，低收入家庭和贫困家庭则不存在中介效应。中介效应结果证明了在家庭资产配置方面： 富裕家庭更偏好资产的收益性，并且房地产对非必需品消费的挤出效应大于财富效应；小康家庭更在意资产的流动性，并且高流动性的金融资产有效促进了家庭非必需品消费；而低收入家庭与贫困家庭偏重于较高的预防储蓄动机，一定程度上抑制了金融资产向消费的转化。

上述结论对我国目前制定实施网络信息化和家庭消费潜力释放政策具有一定启示意义。

第一，互联网信息依赖会引导并强化异质性家庭的资产选择与消费偏好，政府应充分考虑互联网信息渠道对于中高财富家庭消费升级的影响力，引导互联网信息资源推进家庭投资与消费观念的改善。一方面，加强互联网信息监管，利用互联网信息引导中高财富家庭合理投资与健康消费，通过网信监督改善家庭获取信息的有效性，加强信息端与金融供给端的链接，针对不同需求偏好的家庭开发相应的金融产品；另一方面，充分发挥互联网等新型信息渠道的重要作用，通过互联网信息产业引导更多的创新型消费增长点，改善富裕家庭的“消费钝化”现象。

第二，金融资产配置水平为释放家庭消费潜力提供了流动性支持，对提升家庭消费水平具有重要作用。政府和金融机构应加强互联网信息渠道的疏导作用，引导家庭投资投向流动性更高的金融资产配置上，降低房地产市场对于家庭金融资产和非必需品消费的挤出，尤其需要控制富裕家庭财富过度集中于房地产投资，避免由此推高房价进一步挤压中低收入家庭的流动性资产和非必需品消费。

第三，完善社会保障机制，改善家庭不确定性预期是打通低收入家庭和贫困家庭消费升级路径的关键。一方面，通过社会资本与政府财政相结合，完善医疗、养老、教育等一系列社会保障体系，巩固普惠成果，化解低收入家庭和贫困家庭的后顾之忧；另一方面，完善房地产价格形成机制，保障低收入家庭和贫困家庭的基本住房需求，弱化房地产的投资属性。

由于数据方面的限制，本文还存在一些可扩展之处。虽然，本文从新的角度解析了金融资产配置在互联网信息依赖度影响异质性家庭消费过程中的中介机制，但互联网信息依赖度影响家庭消费过程中也有可能存在其他的作用机制，我们的结论也证明了家庭金融资产配置在互联网信息依赖度影响消费过程中是存在部分中介效应的，完整地解析互联网信息依赖度影响家庭消费升级的机制还有待更深入的探讨，这也是未来的研究可以突破的一个方向。

注释：

①本文将家庭伙食费、水电费、交通费、取暖费、日用品、房租、医疗费记为家庭必需品支出，购买服装支出虽然也属于家庭衣食住行的基本消费范畴，但当前家庭服装支出更多体现了家庭消费层次和生活品质，其必需品属性明显削弱，教育培训也基于同样的理由被归为家庭非必需品范畴。

②通过对样本数据的计算，富裕家庭经营性固定资产和不动产投资总额占家庭总资产的平均占比达到89.51%，而小康家庭的这一数据为61.1%，低收入家庭为56.8%，贫困家庭为41.5%。