我国农村地区网络消费潜力测度及收敛性研究

熊顺聪，栾临风

(广西科技大学，广西柳州 545000)

引 言

以网络消费为代表的新消费方式正重构我国城乡居民消费结构，对消费升级产生了重要影响。数据显示，2019年我国网络消费规模达到了11.3万亿元，占同期零消费规模的27.5%，网络消费已经成为我国居民消费的重要组成部分。农民是我国消费升级、提升生活质量的重要组成部分。长期以来，农村地区一直是我国消费升级的一大“洼地”，消费能力不足，消费质量不高一直是困扰我国农村地区经济发展的重要原因。因此，在互联网逐渐普及的背景下，以网络消费为抓手，对促进农村消费升级具有重要的现实价值。

现有对网络消费研究的重点大多集中在城市，如魏晓敏和王林杉(2018)测度了我国城市网络消费潜力，并对进一步扩大城市电商消费规模提供了相关政策参考。柳思维(2019)认为流通产业的差异化发展是制约我国城市消费潜力增长的主要原因。事实上，随着互联网在农村地区的普及，以农村电商为载体的农村网络消费逐渐发展。李宝库等(2018)实证研究了影响农村网络消费的因素，指出互联网基础设施的匮乏抑制了农村网络消费规模的增长。臧旭恒(2018)认为激发农村消费潜力需要进一步改革消费体制，进一步完善农村网络消费环境。纵观学者已有的研究成果可以发现，现有对于农村网络消费潜力的研究较为匮乏，随着我国网络消费的兴起，以网络消费推动农村消费升级成为一项新的政策选择。因此，本文通过构建衡量我国区域农村网络消费潜力的指标体系，度量了我国农村地区网络消费潜力，并基于收敛性模型检验了我国区域农村网络消费潜力的差异性，这也是本文的创新所在。

一、农村居民网络消费潜力评价体系

(一)农村网络消费潜力内涵

农村网络消费潜力是指蕴藏在农村地区尚未完全释放的互联网消费需求。收入是决定消费的基础，随着移动互联网的普及，电子信息技术逐渐成为推动消费增长的平台支撑。因此，现阶段衡量农村网络消费潜力必须要综合考虑农村居民的消费能力、消费需求以及消费条件。

在消费能力的考量过程中，要充分考虑宏观经济发展水平以及微观个体的收入及其收入结构。在消费需求指标的构建中，不仅要考虑居民现时消费结构，同时还要结合家庭状况进行未来预期。在消费条件上，一方面要充分重视移动互联网以及数字技术的应用所带来的结构性冲击，同时也要从教育、卫生、交通等基础设施保障条件上予以考量。因此，本文分别从农村居民的消费能力、消费需求以及消费条件三个方面构建指标，以2010—2019年数据为基础，以测度我国30个省(自治区、直辖市)农村地区网络消费潜力，具体见表1。本文所涉及到的数据均来源于历年《中国统计年鉴》、国家统计局与EPS数据库。

表1 农村居民网络消费潜力测度指标

(二)农村网络消费潜力计算方法

由于本文在衡量区域农村网络消费潜力使用的指标较多，因此为了避免因不同指标量纲不一致所导致的差异性问题，在研究之前需要对各个指标进行差异化处理，差异化处理过程见公式1。

(1)

其中，Xij表示无量纲化后的指标值，xij为初始值，mij为该指标的最小值，Mij为该指标的最大值。

为了克服主观赋权带来的影响，本文借鉴变异系数法的思想，参考魏晓敏和王林杉(2018)等的做法，对指标体系中的各个指标进行权重赋值，具体见公式2。

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二、研究方法

(一)α收敛

为了考察各省域之间农村网络消费潜力的差异及其演变趋势，需要构建收敛性模型。常见的收敛性模型包括α收敛、β收敛等。其中α收敛是指离差随着时间趋势发展逐渐收敛降低的过程，比较常用的指标包括标准差、变异系数以及泰尔系数等。考虑到本文研究对象的特殊性，本文采用变异系数来衡量α收敛，其计算公式如下：

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其中，αt表示农村地区网络消费潜力的整体偏离程度，n代表评价区域的个数，如果αt<αt-1，则意味着区域间农村网络消费潜力存在α收敛。

(二)β收敛

同时，本文也考虑了β收敛，它是指随着时间的变化，网络消费潜力高的地区后继发展乏力，落后地区因为存量原因，增长速度更快，因此会追赶上发达地区，最后实现同等网络消费潜力的收敛状况。β收敛又可以细分为条件β收敛与绝对β收敛两种状态。如果控制了其它一系列影响因素以后，区域间农村网络消费潜力处于收敛状态则称之为条件β收敛；如果不控制其它因素，地区间农村网络消费潜力也呈现收敛状态，这种收敛又可以被称之为绝对收敛。其中绝对β收敛的模型可以表示为：

(9)

三、我国农村地区网络消费潜力评价及收敛性

(一)我国农村地区消费潜力测度

基于变异系数法，本文计算得到2010—2019年我国各省(自治区、直辖市)农村网络消费潜力水平，具体见表2。此外，为了反映我国不同区域农村消费潜力，本文将东、中、西地区进行了分区域统计，具体见图1。从整体来看，我国东部地区农村网络消费潜力较高，但研究期内增速较为缓慢，中西部地区农村网络消费潜力较低，但研究期内增速较为迅速，并且东、中、西部地区农村网络消费潜力差距正不断缩小，体现出明显的收敛特征。对此本文认为，2010—2019年是我国移动互联网的迅速普及时期，在普及初期东部地区农村互联网普及率相对较高，使得东部地区农村网络消费潜力较高。但随着互联网逐渐在全国范围内的普及，中西部农村地区进行网络购物更为方便，因此网络消费潜力增速明显。

表2 2010—2019年我国各地区农村网络消费潜力测度(1) 因篇幅限制，本文仅列出2010年、2015年以及2019年各省(自治区、直辖市)农村网络消费潜力，如有需要可向作者索取全部年份数据。

图1 2010—2019年我国东、中、西部地区农村网络消费潜力

从各省(自治区、直辖市)来看，我国不同地区间农村网络消费潜力仍然存在较大的差别。东部省市如北京市、上海市、江苏省、浙江省以及广东省农村地区网络消费水平较高，而中西部地区尤其是少数民族聚集地区农村网络消费水平较低。这一差异一方面不利于缩小区域间农村消费差异，增加区域发展差距。另一方面也不利于中西部地区农村消费水平的提升。

(二)我国农村地区消费潜力收敛性分析

1.α收敛分析

由α收敛分析原理可以得到我国2010—2019年农村地区网络消费潜力的标准差及其发展趋势，具体见图2。整体来看，区域间农村网络消费潜力的标准差自2010年开始便呈现不断下降的趋势，仅在2016年和2017年出现一定程度的上升。这说明我国农村网络消费潜力的绝对差异在逐步减少，存在α收敛的趋势。

图2 我国农村地区网络消费潜力标准差的变化趋势

2.β收敛分析

运用STATA15.0软件对我国省级面板数据进行β收敛分析，具体见表3。就整体而言，其估计系数b显著为负，且在1%水平上通过了T值显著性检验，并且模型整体来看也通过了1%水平上的F检验，DW检验值为1.954，显示模型较好地拟合了区域间农村网络消费潜力的绝对收敛。因此，可以认为我国不同地区农村网络消费潜力存在着绝对β收敛，即农村网络消费潜力高的地区增长率较慢，而农村网络消费潜力低的地区增长率较快，区域间农村网络消费潜力最终将趋于一致。

表3 区域农村网络消费潜力绝对β收敛性检验结果

四、结束语

本文综合运用变异系数法模型以及收敛性模型，实证检验了2010—2019年我国部分省(自治区、直辖市)农村网络消费潜力及其收敛性。研究结果表明，我国东部地区农村网络消费潜力最大，中部地区次之，西部地区最小。以上海、江苏、北京和浙江为代表的东部沿海省市农村网络消费潜力较大，这说明农村网络消费潜力与经济发展水平有较大的关系。收敛性模型结果显示，我国区域农村网络消费潜力存在显著的α收敛和β收敛特征，随着互联网在全国范围内的普及以及电子商务的不断推广，农村地区网络消费潜力的发展差距正不断缩小。本次研究所带来的政策启示如下：

首先要以收入增长带动农村地区消费潜力提高。收入是消费的基础，制约我国中西部地区农村网络消费潜力增长的重要因素便是农民收入。数据显示2019年我国农村居民可支配收入仅为城镇居民可支配收入的47%，东中西部农村居民人均收入的差距也在不断增加。因此需要以增加农民收入为基本政策导向，提高农村地区就业机会，以乡村振兴战略为着力点，加快农村产业升级，以提高农民收入。同时要进一步完善农村社会保障制度，增加大病医疗报销的比例，减少农民消费的后顾之忧。

其次，要加快对农村地区消费基础设施的完善。目前我国农村地区各项基础设施仍不太完善，阻碍了农村网络消费潜力的增长。例如一些偏远地区道路交通设施仍不完善，宽带网络覆盖率较低，农村物流体系短板明显，许多产品受制于“最后一公里”问题，难以直接到达用户手中。因此需要各级财政加大对农村基础设施建设的投资力度，推动电子商务不断向农村地区延伸覆盖，增强农村网络消费的基础设施支撑力度。

最后，要缩小区域农村网络消费潜力的差距。整体来看，虽然我国区域农村网络消费潜力存在α收敛和β收敛特征，但区域间农村网络消费潜力仍然存在较大差距，严重制约了我国中西部地区农村消费升级的发展。因此需要将政策着力点聚焦于中西部地区，通过打造网络节点城市，增强西部地区网络基础设施覆盖程度，同时以消费中心城市为基础，增强省会城市的消费辐射能力。