少数民族地区农村信息消费水平实证研究

(西北师范大学经济管理学院，兰州730070)

甘肃作为一个西部多民族欠发达省份，少数民族人口占全省人口总数的9.3%，民族自治地区土地面积占全省总面积的38%。这些少数民族地区普遍自然条件恶劣，灾害频繁，粮食产量低，农牧业生产条件相对落后，农村信息化建设尚处于起步阶段。由于农村经济基础薄弱，农村贫困面大，网络和计算机普及率低，数字鸿沟已成为制约少数民族地区经济和社会发展的障碍。而农村信息化是国民经济和社会信息化的重要内容，是改造传统农业、发展现代农业的重要组成部分，也是我国加速实现农业现代化发展的必然选择。因此，对甘肃省农村信息消费情况进行研究对于加速西部大开发进程、加强民族团结具有重要战略意义。

对农村信息消费情况的研究，是农村信息化程度研究的重要内容之一。近年来，国内外学者对农村信息消费情况进行了深入研究，所采用的研究方法也日趋复杂。其中，陈燕武［1］(2006)等建立了福建省城乡居民信息消费函数，分析了城乡居民在信息消费结构上所呈现出的差异，并提出要注重农村居民信息消费的培养，以此全面提高城镇居民的信息消费力的重要性。郭妍［2］等(2007)运用分离个体差异和时间差异的面板模型对我国居民信息消费进行研究，实证表明，近年来我国居民信息消费增速快，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。马哲明［3］(2009)通过研究城镇及农村居民的信息消费与其收入关系，验证了居民信息所产生的实际效益及其变化规律。王平［4］等(2009)运用 ARMA(p，q)模型对城乡信息消费倾向差别和信息消费系数差别进行研究发现，城乡居民信息消费倾向和消费系数差距呈增大态势。肖婷婷［5］(2010)则建立了我国城镇居民广义信息消费函数，实证结果显示城镇居民的收入每增加100元，将有24.4元用于增加信息消费支出。朱琛、蒋南平［6］(2011)从结构性分析入手并运用时变参数(tvp)模型对城镇居民收入与信息消费问题进行研究发现，城镇居民的信息消费对其工资性收入、转移性收入响应程度较高，而对其经营性收入、财产性收入的响应程度偏弱。刘晓红(2012)［7］利用扩展性支出系统模型对我国农村居民信息消费进行分析，结果表明低收入户的实际信息消费支出尚未达到基本需求支出。

从现有研究来看，研究西部农村信息消费习惯的文章并不多。基于此，本文立足于甘肃农村信息消费倾向和消费系数季度数据，运用Box-Jenkins方法对数据进行建模，并通过模型选择信息消费系数和消费倾向的记忆特征，分析消费系数和消费倾向记忆特征形成原因，最后提出有针对性的对策和建议。

一、模型估计与模型选择

1.ARFIMA(p，d，q)模型。传统的时间序列分析模型主要有自回归模型、滑动平均模型、自回归移动平均模型、自回归单整移动平均模型和乘积季节模型等，这些模型主要是短记忆模型。Granger、Joyeux和Hosking分别提出分整自回归移动平均模型，简称ARFIMA(p，d，q)模型。在分整自回归移动平均模型中，p+q个参数描述的是短记忆过程，参数d描述的是长记忆过程。该模型综合考虑到过程的长短记忆特征，它既优于短记忆ARMA(p，q)模型，也优于长记忆的分数差分噪声模型。

2.甘肃省农村信息消费倾向的参数估计、模型选择及预测。信息消费倾向是指信息消费支出与其收入的比值，其数值的大小反映了信息消费水平的高低。本文考虑由ARFIMA(p，d，q)模型族分别对信息消费倾向和信息消费系数进行建模，估计得出AR(1)模型符合数据自相关函数的指数衰减特征，即使a1的估计值小于1且显著不为0，模型残差自相关检验表明均不存在自相关，但是还不能说明AR(1)模型是不充分的，出于周全考虑还需要对模型进行改进。MA(1)模型估计系数β1接近，t值非常显著，表明这个过程是个非常缓慢的衰减过程。

表1 ARFIMA残差作为模型1残差与其余模型残差构造序列xt与zt相关系数表

根据判别准则，ARFIMA(1，0.349，1)预测均方误差最小，因此ARFIMA(1，0.349，1)模型预测精度较高，误差较低。最终发现 ARFIMA(1，0.349，1)模型能够较好地拟合样本数据，通过对模型进行诊断性检验(对2003—2006年和2007—2012年分段建模，构造F统计量值0.956816)，不能拒绝没有机构性变化的零假设。因此考虑用ARFIMA(1，0.35，1)模型作为最终采用的模型:

(1-0.6893641L)(1-L)0.35qxt=0.198358+(1-0.726452L)εt

ARFIMA(p，d，q)模型的优点在于能对数据进行分数阶差分，相对于整数差分保留了更多数据信息，突出了时间序列数据的长记忆特性，用以分析具有习惯性特点的信息消费倾向比较适合。通过ARFIMA(1，0.35，1)对甘肃省农村信息消费倾向进行预测，结果见表2，发现农村信息消费倾向具有下降趋势，2012年第三季度以后将在0.094左右波动。

表2 甘肃省农村信息消费倾向预测表

3.甘肃省农村信息消费系数的参数估计、模型选择及预测。信息消费系数是指信息消费支出与个人总支出的比值，其数值的大小反映了人均信息消费水平占总的消费比重，用ARFIMA(p，d，q)模型族对信息消费系数进行建模，最终得到各个参数均通过统计检验的模型。

估计出的AR(1)模型表明数据呈指数衰减特征。本着慎重选择原则，对模型预测精度进行检验，同样采用Granger和Newbold提出的方法，以ARMA(1，1)模型作为模型1，分别以 ARFIMA(1，0.21，1)、AR(1)和 MA(1)作为模型2，构造 xt与zt，计算xt与zt相关系数(见表3)。

判别准则表明，模型1有较小的预测均方误差，因此认为ARMA(1，1)模型更适合对甘肃省农村信息消费系数进行模拟和预测。在通过模型变结构诊断后，不能拒绝没有结构性变化的零假设。最终确定模型具体形式如下:

1-0.613894Lxst=0.119685+(1-0.919863L)εt

通过ARMA(1，1)对甘肃省农村信息消费系数进行预测，发现农村信息消费系数也呈指数下降，在2012年第三季度以后将稳定在0.12615附近(见表4)。

表3 ARMA残差作为模型1残差与其余模型残差构造序列xt与zt相关系数表

表4 甘肃省农村信息消费系数预测表

利用甘肃省2003年第一季度至2012年第二季度的季度数据，并运用综合考虑长记忆因素的ARFIMA(p，d，q)模型，分析发现甘肃农村信息消费水平长期处于一个很低的水平，而且不论是农村信息消费倾向还是信息消费系数，从2003年开始均呈大幅度下降态势，而后一直趋于稳定。值得注意的是，农村信息消费倾向具有长记忆特征，运用分整自回归移动平均模型对农村信息消费倾向进行预测，检验表明模型误差具有较小的误差;但是农村信息消费系数却不能利用长记忆模型进行更精确的预测，不能肯定农村居民信息消费支出占总的消费支出比例在时间上具有相关性。

二、结论与政策建议

2000年以来，全国进入信息产业高速发展的时期，2005年社会主义新农村建设，农民收入增加，农民的潜在购买意愿转化为巨大的现实消费需求，全国农村居民信息消费系数由2000年的0.12199增加到2007年的0.12619，总增幅为19.109% ，平均每年增加21.53%。通过计算得到，2003年甘肃农村信息消费系数为0.1328135，超出全国同期平均水平，但是2007年农村信息消费系数仅为0.114473，已经低于全国平均水平，2012年则降为0.0946347;消费倾向也从2003年的0.148697降为2012年的0.086335，这种趋势与全国信息化发展趋势恰好相悖。甘肃省农村人均信息消费水平并没有随着收入提高而大幅度提高，反而呈下降趋势，农村信息消费水平有被边缘化的趋势和倾向。

这一情况要求在分析农村信息消费与服务问题时，不能将农村信息消费与服务置于封闭经济环境之中，应不同程度地分析经济发展水平、市场规模、地理距离、知识产权保护等对农村信息消费与服务的影响，系统、动态、辩证而不是封闭地看待甘肃省农村信息消费与服务发展与制度政策，会使在识别与处理农村信息消费与服务问题时更准确、更到位。

甘肃农村信息消费水平并没有随着收入水平的提高而提高，也没有随着消费水平的提高而等比例提高，造成这种状况有以下三点原因:

第一，区位因素。肃是一个西部欠发达省份，农牧区自然环境恶劣、经济基础薄弱、农区牧区贫困面大、区域经济发展滞后，很多民族地区由于长期处于相对封闭的区域环境和文化环境之中，限制着地区间的信息交流与传递，使其信息消费不论是占收入的比重还是占消费的比重都处在一个很低的水平。

第二，人文社会因素。甘肃是一个多宗教、多教派的省份，伊斯兰教、佛教、道教、天主教和基督教五大宗教俱全;同时甘肃也是一个多民族省份，全省有45个民族，世居甘肃的少数民族有回、藏、东乡、土、满、裕固、保安、蒙古，撒拉、哈萨克等10个少数民族，其中裕固、保安、东乡是甘肃的独有民族，全省少数民族人口为227万多，占全省总人口的9.4%。甘肃少数民族成分多、分布亦广，各民族都有自己的消费传统和生活习惯。

第三，农村信息基础设施薄弱。由于甘肃省农业信息化工作刚刚起步，正处于探索阶段，虽然各相关部门都有初步设想，但针对农民的信息服务设备和措施十分薄弱，服务比较落后。

基于以上分析，甘肃农村信息化、农业信息化是一个漫长而艰巨的过程，在其农业信息化过程中，政府政策扶持与引导是保障;努力提高农牧民收入、尤其是提高农牧民可支配收入是根本;提高居民文化素质和信息素养、更新信息消费观念是关键;企业参与开发是必然途径。为此，应加强信息消费与信息服务的创新、管理、利用与保护，并将信息消费与信息服务政策作为农业发展政策的一种补充，以此促进甘肃省农业和信息产业结构的转换与调整。同时也应借助西部大开发、社会主义新农村建设、联村联户的政策优势，并借助政府政策的扶持与引导，积极发展农村信息产业，扩大农村信息产品的供给，加快信息基础设施建设，降低信息消费成本，开拓农村信息服务市场，这对于加快民族地区信息化进程十分有益。

［1］ 陈燕武.翁东东.福建省城乡居民信息消费比较及对策建议［J］.泉州师范学院学报，2006，(2):45-49.

［2］ 郭妍.张立光.我国居民信息消费函数的实证研究［J］.当代财经，2007，(8):16-19.

［3］ 马哲明.信息消费机制及效益研究［D］.长春:吉林大学，2007:41-42.

［4］ 王平，陈启杰.基于ARMA模型的我国城乡居民信息消费差距分析［J］.消费经济，2009，(5):3-6.

［5］ 肖婷婷.我国城乡信息消费比较［J］.经济问题，2010，(2):46-48.

［6］ 朱琛，蒋南平.20世纪90年代以来中国城镇居民信息消费问题研究——基于1993-2008年经验数据的实证检验［J］.当代财经，2011，(3):22-28.

［7］ 刘晓红.我国农村居民信息消费需求实证分析［J］.西北农林科技大学学报:社会科学版，2012，(1):21-27.