江游 孫友然 焦永紀 張新嶺

摘 要：利用分層線性模型（HLM）和中國家庭追蹤調(diào)查（CFPS）數(shù)據(jù)庫，從居民個人因素和外部環(huán)境因素兩個層面研究農(nóng)村居民移動信息消費的影響因素。研究發(fā)現(xiàn)，婚姻、個人收入、受教育程度等個人因素對農(nóng)村居民移動信息消費具有正效應，而年齡具有負效應，家庭收入外部因素也對其存在正相關關系，但是性別、收入地位、家庭規(guī)模和地區(qū)人均收入水平對農(nóng)村居民的移動信息消費的影響不顯著。

關鍵詞：分層線性模型;中國家庭追蹤調(diào)查;移動信息消費

中圖分類號：F626.53? ? ? ? 文獻標志碼：A? ? ? 文章編號：1673-291X（2019）01-0011-03

引言

隨著移動信息產(chǎn)業(yè)的發(fā)展，移動信息消費成為居民消費的一個重要組成部分。根據(jù)《2016年通信運營業(yè)統(tǒng)計公報》數(shù)據(jù)，近年來我國居民移動信息消費快速增長。移動手機用戶2016年凈增5 054萬戶達到13.2億戶，平均每百人擁有 96.2部，比2015年提高3.7部，其中有10個省市的移動手機普及率超過100部/百人（北京、廣東、上海、浙江、福建、寧夏、海南、江蘇、遼寧和陜西）;電信消費市場規(guī)模2016年達到11 893億元，同比增長5.6%。移動手機的普及使得農(nóng)村居民能夠便捷地獲得信息，但城市仍然是移動信息消費的主力，如何縮小城鄉(xiāng)“數(shù)字鴻溝”（Digital Divide）？現(xiàn)實中仍存在哪些因素制約農(nóng)村居民的信息消費？本研究擬從移動信息消費角度分析制約農(nóng)村居民消費的影響因素。

一、研究方法

（一）模型

根據(jù)消費者行為理論，消費者行為受到個體因素和外在環(huán)境因素的影響。用公式可以簡單地表示為B=f（P，E），其中B為消費者行為，P為個人因素，E為個人以外的環(huán)境因素。根據(jù)已有的研究文獻，移動信息消費影響因素有個人因素，如年齡、性別、婚姻和教育程度（徐蒙，2012），也有外部環(huán)境因素，如陳立梅等（2016b）認為，家庭人均收入水平和地區(qū)人均收入水平對移動信息消費存在正的顯著效應。所以，本研究的樣本變量既有個體變量，又有由個體組成的群體層級變量。為解決社會科學研究中傳統(tǒng)統(tǒng)計計量方法在處理層次數(shù)據(jù)時導致結果發(fā)生偏誤，哈維·哥頓斯坦（1991）和斯坦福·羅登布什等（1999）開創(chuàng)和發(fā)展了多層分析方法（Hierarchical Liner Model，簡稱HLM，也有稱之為Multilevel Linear Model，MLM）。HLM分析方法將個體因素與群體因素分離出來，可以獲得更加可靠的參數(shù)估計。

多層線性模型可以根據(jù)數(shù)據(jù)和研究的需要將層級分為多個層次，本文采用基本的二層線性模型。其基本表達形式如下：

其中，下標i表示第一層農(nóng)村居民個體，下標j表示第一層農(nóng)村居民個體隸屬的第二層外部環(huán)境因素，Yij表示第j個外部環(huán)境的第i個農(nóng)村居民個體的因變量，Xij表示第j個外部環(huán)境的第i個農(nóng)村居民個體自變量觀測值。

？酌00和？酌10分別是？茁0j和？茁1j的平均值，并且它們在第二層外部環(huán)境之間是恒定的，是？茁0j和？茁1j的固定成分;？滋0j和？滋1j分別是？茁0j和？茁1j的隨機成分，它們代表第二層外部環(huán)境之間的變異，在該層中考察家庭人均收入對農(nóng)村居民移動信息消費的影響。

（二）數(shù)據(jù)指標說明

本研究使用的數(shù)據(jù)來自于北京大學中國社會科學調(diào)査中心最新公布的2014年CFPS數(shù)據(jù)。本文根據(jù)研究目的選擇鄉(xiāng)村成人組數(shù)據(jù)，得到16歲以上農(nóng)村居民個體樣本數(shù)量為10 738個，與之相對應的家庭樣本數(shù)量有5 751個，隸屬于26個省市。本研究借鑒Nayga（1994）和Delgado & Miles（1997）在研究食品消費時采用的宗教、種族、性別、年齡、家庭規(guī)模、收入等人口特征指標，結合本研究的目的，選取的個人因素除年齡、性別、婚姻、教育程度外，還選擇了個人收入和收入在當?shù)?外部環(huán)境因素選擇了家庭收入、家庭人口規(guī)模以及農(nóng)村人均地區(qū)生產(chǎn)總值兩個指標。

二、實證分析

本文利用HLM6.02和Stata12軟件處理相關的數(shù)據(jù)。分層線性模型分析農(nóng)村居民移動信息消費的影響因素分為三個步驟，一是使用零模型，二是隨機效應模型，三是完全模型。

在零模型中，層1和層2都不納入自變量。對零模型運算結果的方差進行卡方檢驗，結果表明統(tǒng)計顯著（P=0.000），第一層方差為302.6477，第二層方差為 21.4077，因此，第一層的方差占93.39%;其余6.61%的方差來自于第二層。表明外部環(huán)境因素也是影響農(nóng)村居民信息消費的因素之一。因此，第二步通過增加自變量對第一步得到的隨機效應進行進一步分解（李雪燕等，2006）。

第二步，隨機效應模型（為完全模型做準備）。隨機效應模型的主要目的在于對自變量進行篩選。該模型不考慮第二層模型，也即在第一層內(nèi)對自變量進行運算。模型運算所用的參數(shù)估計方法為限制性極大似然估計（restricted maximum likelihood），其結果見下表中的模型一。模型一的結果表明，性別、手機重要性、收入地位三個變量對農(nóng)村居民的移動信息消費的影響統(tǒng)計上不顯著。因此，在進行完全模型計算之前，剔除掉一層中不顯著變量。

從上表中我們可以看出，第一，年齡對農(nóng)村居民的移動信息消費的回歸系數(shù)存在顯著影響?；貧w系數(shù)為負號，表明年長的農(nóng)村居民與年輕的農(nóng)村居民相比，移動信息消費的水平較低。這與 Modigliani et al.（1957）的生命周期假說一致，也即在生命的不同時期，消費隨著年齡變化而不同，年輕人的邊際消費傾向較高。因此，如果要促進農(nóng)村居民增加移動信息消費，在信息品種開發(fā)上，應更多地關注和重點研發(fā)年輕人感興趣的消費品種。第二，婚姻對農(nóng)村居民的信息消費也存在正的顯著性影響。該指標表明，相對于未婚人群而言，已婚人士具有更加穩(wěn)固的家庭伴侶關系，以及與之相應的親屬關系，在人事溝通和交流上更加的頻繁，因而信息消費的需求要大于未婚人群。第三，個人收入對農(nóng)村居民信息消費存在正的顯著性影響。這與經(jīng)典的居民消費理論一致，Keynes（1936）在《通論》中就考察了消費與收入之間的關系，表明居民消費與居民可支配收入之間存在著正的相關關系，收入越高的人群，其信息消費的水平越高。第四，受教育程度對農(nóng)村居民的移動信息消費的邊際影響是正顯著。這說明，受教育水平越高，對移動信息消費具有促進作用。換言之，受教育年限越長，農(nóng)村居民了解外部信息、接受新事物的需求能力越強，對移動信息等新產(chǎn)品的接受度越高。由此可見，提升教育對促進移動信息消費具有正向推動作用。第五，家庭收入對農(nóng)村居民的移動信息消費存在正顯著相關關系。家庭收入尤其對于沒有經(jīng)濟收入來源成員的內(nèi)部轉移支付有助于促進家庭內(nèi)部成員的移動信息消費水。第六，性別、收入地位、家庭規(guī)模和地區(qū)人均收入水平對農(nóng)村居民的移動信息消費的影響不顯著。這說明，農(nóng)村居民的移動信息消費不存在性別上的顯著差異，移動信息消費對農(nóng)村居民收入在當?shù)厮幍乃降匚徊幻舾?，農(nóng)村居民并未將移動信息消費作為奢侈品和消費的身份象征。

三、結論與建議

本文對影響農(nóng)村居民移動信息消費行為因素的研究發(fā)現(xiàn)，與其他對消費影響因素的一般研究結論相似（Nayga，1994;Delgado & Miles，2007）：年齡、婚姻、個人收入、受教育程度等個人因素對農(nóng)村居民移動信息消費具有顯著性相關關系，除年齡因素與之呈負相關關系外，其余均為正相關關系;而性別、收入地位、家庭規(guī)模對農(nóng)村居民的移動信息消費的影響不顯著。此外，家庭收入外部因素也對移動信息消費存在正相關關系。

為促進農(nóng)村居民的移動信息消費，應該根據(jù)農(nóng)村居民自身的特點推出相關的信息產(chǎn)品或服務。因此，需要加強產(chǎn)品研發(fā)，針對年輕人推出他們感興趣的各類信息產(chǎn)品或服務。由于已婚人士相對于未婚人士其信息消費傾向較高，在產(chǎn)品設計中可以推出專門針對已婚人士的信息消費內(nèi)容，例如育兒、婚姻家庭等。農(nóng)村居民信息消費水平對個人和家庭收入均敏感，因此，提升個人和家庭收入是提升農(nóng)村居民的移動信息消費的重要途徑。由于農(nóng)村信息消費水平與教育水平之間的正相關關系，因此政府應加大教育的公共投入，使得更多的農(nóng)村居民能提升教育層次，這也有助于促進移動信息消費。

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