我国居民信息消费函数的实证研究

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摘　要：本文构建了信息消费函数，并运用分离出个体差异和时间差异的panel data模型，研究了我国居民信息消费问题。实证结果显示，近年来我国居民信息消费边际倾向高于其他单项消费，且信息消费增速快；信息消费申的“时滞效应”和“棘轮效应”明显；居民信息消费的城乡差异、地区差异和时间差异均比较明显，其中，城乡、地区不平衡的根源是城乡、地区收入上的差距，时间上的差异则主要是因为居民对未来的预期不稳定。

关键词：居民信息消费；信息消费函数；信息消费边际倾向；城乡差异；地区差异

中图分类号：F126.1　文献标识码：A　文章编号：1005－0892(2007)08－0016－04

近年来，国外在信息消费领域的研究主要表现出微观导向、厂商导向的特点。叫国内对这一问题的研究是近几年才开始的，目前的理论成果不多。与国外的研究形成鲜明对比的是，我国对信息消费问题的定性分析较多，定量研究较少，且大多是从情报科学、信息科学的角度进行，从经济学、消费经济学角度，尤其是运用消费函数理论对信息消费问题进行定量研究的文献几乎没有。目前仅有徐德云等对信息消费函数的大体形式和特点进行了阐述。此外，张鹏运用消费函数进行回归分析，对我国城镇、农村居民1992-1998年的信息消费边际倾向进行了测算。然而，该研究在方法上存在疏漏和错误，回归样本容量过小，研究深度不够，影响了结果的可信程度和现实价值。

作为一种新兴的消费，居民信息消费在我国的消费规模及消费倾向中呈现出哪些特点和规律?我国居民信息消费的城乡差异、地区差异、时间差异有多大?变化趋势如何?对这些问题的研究，将可以为我国制定信息消费政策和信息产业发展政策提供参考依据。

一、信息消费函数的建立

(一)信息消费影响因素与信息消费函数

根据消费理论，信息消费的主要影响因素可以分成两类：一类是信息消费供给方面的因素，即属于信息生产领域的因素。它们是既定的外生变量；另一类是信息消费需求方面的因素，如消费者的偏好、素质、收入能力(受前期收入、当期收入、预期收入的综合制约)、生命阶段、社会环境等。一般来说，在其他条件不变的情况下，消费者的偏好、素质、收入能力均与信息消费支出呈同向变动。生命阶段对信息消费也有影响，如年轻人精力旺盛，社会活动多，对信息偏好大，因而信息消费也多。此外，消费者所处的收入阶层等社会环境对信息消费行为也将产生影响。在上述因素中，最重要的是收入因素(包括前期收入、当期收入、预期收入)。假定其它条件不变，信息消费支出将唯一地由收入决定，并随收入变动而变动。

自凯恩斯提出消费函数理论以来，该理论便得到了广泛的应用。在函数形式上，主要有绝对收入消费函数、相对收入消费函数、持久收入消费函数、生命周期消费函数、随机游走消费函数等几种形式。参考消费经济学的相关理论，将前述信息消费的影响因素分别纳入消费函数，就可以建立不同形式的信息消费函数：如果仅将当期收入纳入消费函数，就可建立绝对收入信息消费函数；如果同时考虑前期收入的影响，则可建立持久收入信息消费函数；如果再引入预期收入和生命阶段因素，则可建立起生命周期信息消费函数；如果进一步加入社会环境因素，则可建立相对收入信息消费函数。

从形式上看，所有的消费函数可以被归结为两类：一类是不考虑滞后因素的影响，只以现期收入作为主要的解释变量，绝对收入消费函数即属于这一类；另一类是将滞后因素的影响引入函数，除绝对收入消费函数外的其他几种消费函数都属此类。

所有的消费函数可以归结为下述三种形式：

Ct=a0+b1Yt+ut

(1)

Ct=a0+b1Yt+b2ut-1

(2)

Ct=a0+b1Yt+b2ut-1

(3)

将式中的Ct真定义为当期信息消费量，Ct-1定义为前期信息消费量，则(1)式为绝对收入信息消费函数，(2)式为持久收入信息消费函数，(3)式为生命周期信息消费函数，这样就建立了一系列的信息消费函数。

(二)方法说明：分离了时间和地区因素的PanelData模型

Panel Data模型的一般表达式为：

Yit=ait+b1iX1it+b2iX2it+…+bkiXkit+uit

(4)(i=1，2，…，p；t=1，2，…，m)

Cheng Hsiao将panel data模型按其参数不同具体分为四类：(1)斜率系数是常数，截距随个体不同而改变；(2)斜率系数是常数，截距随个体和时间不同而改变；(3)全部系数随个体不同而异；(4)全部系数随个体和时间不同而异。

本文探讨在斜率系数为常数的情形下，截距项随时间和个体不同而改变的情形，即：

在(5)式中，ait=a0+Zi+Tt，其中，a0为平均截距，Zi表示仅随个体不同的省略变量对因变量的影响，Tt真表示仅随时间不同的省略变量对因变量的影响。这样就把与个体有关的省略变量的影响分离出来，并附加在截距项上，使截距系数的值随个体和时间的不同而改变。然后，运用公式变换，可解出a0、bk、Zi、Tt真，再运用普通最小二乘法，可以得到它们的估计值。

(三)数据说明

由于我国没有专门的信息消费(CIit)的统计数据(严格意义上的信息消费额是指按信息消费的所有实物形式和价值形式的加总)。因此，通常采用以下的近似处理办法：(1)将居民消费中除去衣食、住外的其它“杂费”总额作为信息消费额。显然，这种方法把很多与信息无关的消费也包括进来，界定的范围过宽。(2)以医疗保健、交通通讯、娱乐文化三项消费支出额加总作为信息消费额。这种方法得出的消费额虽不完全都是信息消费额，但它在该消费总额中占有绝对的比重，且随着科技进步，信息量所占比重将提高更快。从广义

的信息消费角度来说，这样处理的误差不大。由于现实中的统计数据能够在《中国统计年鉴》中得到，因此，本文将采用这种方法计算我国居民的信息消费额。

二、实证结果及分析

基于上述模型和数据，本文运用Eviews5.0经济计量软件和Excel软件，得到2000-2005年我国31个省(市)城镇、农村居民信息消费函数回归方程，并计算出地区差异与时间差异对信息消费的影响效应。具体结果分别见(6)～(11)式及表1和表2。

我国城镇居民绝对收入信息消费函数、持久收入信息消费函数、生命周期消费函数的回归方程分别为：

CIUit=au1+0.411YUit+ZU1i+TU1t+uU1it

(6)

CIUit=au2+0.3.1YUit+0.286CIUit+ZU2i+TU2t+uU2it

(7)

CIUit=au3+0.814YUit+0.151CIUit+0.223YUit+ZU3i+TU3t+uU3it

(8)

上述各式中，CIUit一表示i省城镇居民t年(当期)人均信息消费支出额；Yit表示i省城镇居民t年(当期)人均可支配收入；CIUit-1表示i省城镇居民t-1年(前期)人均信息消费支出额；Yit-1表示i省城镇居民t-1年(前期)人均可支配收入；ZUi和TUt分别代表地区因素和时间因素对城镇居民信息消费的影响，前者仅随地区不同而异，与时间无关，而后者仅随时间变化而变化，与地区无关；uUit为随机干扰项，这里假设它满足古典线性回归模型的所有假定。

我国农村居民绝对收入信息消费函数、持久收入信息消费函数、生命周期消费函数的回归方程分别为：

CIRit=aR1+0.385YRit+ZR1i+TR1t+uR1it

(9)

CIRit=aR2+0.245YRit+0.418CIRit+ZR2i+TR2t+uR2it

( 10)

CIRit=AR3+O.133YRit+0.410CIRit-1+0.157YRit-1+ZR3i+TR3t+uR3it

(11)

以上三式中，各变量的意义与城镇居民各函数中相类似。

从上述结果中可以看出：

1．近几年我国居民信息消费边际倾向较高，且信息消费增速较快，同时，城镇居民信息消费的绝对水平、相对比例、增长速度都大于农村

以绝对收入模型的结果为例，城镇居民信息消费的边际消费倾向为OAll，农村居民边际倾向为0.385，高于居民的其他单项消费(如衣、食等)的边际倾向。2000年我国城镇居民年人均信息消费额为1334.92元，2005年增至2695.03元，年均增长速度为15.09％；农村居民人均信息消费额2000年为392.96元，2005年增至708.55元，年均增长速度为12.51％。这表明我国居民支出中与信息有关的消费占比较大，且增长很快。同时，城镇信息消费的绝对水平、相对比例、增长速度都大于农村，体现出较大的城乡差异。

2．居民信息消费中的“时滞效应”和“棘轮效应”表现较明显，前期的消费量和收入额对当期消费的影响很大

在将滞后因素的影响引入信息消费函数后，可以发现，对城镇居民而言，当期收入对其信息消费的影响在逐渐下降，由绝对收入模型中的0.411下降到持久收入模型中的0.301，再到生命周期模型中的0.184，而前期消费量和前期收入的影响力上升，其中，以前期收入的影响力最为明显，最终超过当期收入成为对城镇居民信息消费影响最大的因素，似乎更多地表现出前期收入对当期消费影响的“时滞效应”。同样，当期收入对农村居民信息消费量的影响力也是逐渐下降的，前期消费量和前期收入的影响力上升，但是，前期消费额对当期消费影响的“棘轮效应”表现得更明显，成为对农村居民信息消费影响最大的因素，回归系数达到了0.410。

3．我国居民信息消费的地区差异明显

(1)城镇居民信息消费行为受地区影响较大。总体而言，我国东部尤其是东南的大部分省(市)，如上海、江苏、浙江、福建、广东、北京等地区差异值(Zj)大于零；北方、西部省(市)如东三省、山西、内蒙、陕西、甘肃、宁夏等地区差异值不仅小于零，且绝对值较大；中部和西南地区省份的地区差异值介于前两者之间。同时，信息消费地区差异值最大的省(市)和最小的省(市)之间的差距达到1000元以上，这说明我国居民信息消费的地区不平衡比较严重。

(2)农村居民信息消费行为受地区影响也较大，但地区间的绝对差异比城镇的要小。Zi值的整体分布情况与城镇相似：东部的地区差异值多数大于零；北方、西部省(市)的地区差异值偏小；中部地区省(市)的地区差异值介于前两者之间。但是，三种模型测算出的农村居民信息消费地区差异值最大的地区(上海)与最小的地区(陕西)的差距仍分别为761元、460元、553元，差距仍然较大，但比城镇居民的差距要小，这主要是因为农村居民信息消费额的绝对量本身就较城镇居民要小。

需要说明的是，一般认为，属经济落后地区，其居民的信息消费在全国应排名靠后，但事实上，一方面由于国家的地区倾斜和补贴政策，的城镇居民收入并不低(接近东部省区的水平)；另一方面，由于地理位置相对偏远，居民在交通、通讯上的消费支出相当高，从而造成整体信息消费额较高。所以，的Zi值在全国位居前列。不过，农村的情况与城镇有所不同，农民收入偏低和整体消费水平低两

个原因，导致其农村居民的Zi值为负，整体信息消费状况在全国的位次靠后。

4．我国居民信息消费的时间差异也较大

(1)城镇居民信息消费的时间差异值Tt真呈现出很大的波动性：2001年最低，2003年最高，其他四年的波动也较大。由于时间因素可看作是预期因素，这说明居民对未来的预期不稳定。因为本文侧重研究信息消费的地区差异性，选取的时间序列不长，所以，难以看出长期的趋势。从这几年的数据来看，可能是由于近些年影响信息消费的政策、措施变化较多，如医疗保险制度的改革对城镇居民医疗保健支出产生负向影响，而交通、通讯、文化产业的迅速发展又对交通、通讯、娱乐、文教支出产生正向影响，从而导致Tt真值在这些因素的综合影响下出现了较大波动。

(2)农村居民信息消费的时间差异值Tt真也呈现一定波动，但幅度较小，且2003年由前两年的小幅下降开始回升，并在2004～2005年保持了小幅的增长，表明总体上农村居民的信息消费呈缓慢上升趋势。这应该与近年农民增收减负、加强农村基础设施(包括交通、通讯、文教、卫生设施)建设等政策的实施有关。

三、结论

1．近年来我国居民信息消费边际倾向较高，高于居民的食品、衣着等其他单项消费的边际倾向，并呈现快速增长势头。同时，城镇居民信息消费的绝对水乎、相对比例、增长速度都大于农村居民，表现出较大的城乡差异。

2．居民信息消费中的“时滞效应”和“棘轮效应”较为明显，前期的消费量和收入额对当期消费的影响很大。其中，前期收入是对城镇居民信息消费影响最大的因素，更多地体现出前期收入对当期消费的“时滞效应”；对农村居民而言，前期信息消费额对当期消费影响的“棘轮效应”体现得更明显些。

3．我国居民信息消费的地区差异明显，城镇和农村居民信息消费行为受地区影响均较大，而城镇居民信息消费地区间的绝对差异比农村的更大。总体而言，我国东部尤其是东南的大部分省(市)的地区差异值(Z)大于零；北方、西部省(市)的地区差异值不但小于零，且绝对值较大；中部和西南地区省份的地区差异值介于前两者之间。这表明我国居民信息消费的地区不平衡性很严重。

4．我国居民信息消费的时间差异也较大，其中，城镇居民信息消费的时间差异值Tt真呈现出很大的波动性，而农村居民信息消费的时间差异值的波动性不大。

从上述结论中可以看到，当前我国居民信息消费存在着极大的不均衡性。其中，城乡、地区不平衡的根源是城乡、地区收入上的差距，时间上的差异则主要是因为居民对未来的预期不稳定、不明朗。因此，促进信息消费规模扩大和消除信息消费结构失衡，应该从两个方面人手：一是增加农村居民收入，缩小省(市)地区间、城乡之间的收入差距；二是提高城乡居民对未来收入预期的稳定性。

作者简介：郭　妍，山东大学管理学院讲师，在读博士后，主要研究方向为经济学与企业管理；张立光，中国人民银行济南分行，博士，主要研究方向为宏观经济和金融。

责任编校：周全林