互联网使用对城乡家庭发展型消费的影响差异分析——来自CGSS数据的证据

高嘉诚，刘 钥

（白俄罗斯国立大学 哲学与社会科学系，白俄罗斯 明斯克 220071）

一、问题的提出

当前，中国社会的主要矛盾已经转化为人民日益增长的美好生活需要和不平衡不充分的发展之间的矛盾，这意味着人们已逐步由生存型消费需求转向发展型消费需求。而数字时代背景下，互联网作为底层技术不仅正在深刻改变着人们的思维方式，更是对其生活方式产生了重要影响。那么，互联网使用是否会对人们发展型消费产生影响？又是如何影响？

根据现有研究，互联网使用通过刺激消费者心理，改变其消费预期、消费观念与消费行为[1]，重塑需求侧消费内容与方式，以形成新消费热点，促进新兴消费。在这过程中，互联网使用将对居民消费产生直接影响与间接影响。一是基于其突破时空限制的特点，互联网使用可以扩大消费选择范围，降低交易成本[2]，释放消费者多元化需求[3]，直接促进消费欲望。杨光等（2018）[4]基于2010年和2014年中国家庭追踪调查数据，考察了互联网使用对家庭消费的影响，发现相较于不使用互联网的家庭，使用互联网将使得消费总额提升15%。二是互联网使用还将催生工资红利，提升消费者收入水平[5]，放宽其消费预算约束，间接提升其消费能力。但是，互联网使用对居民消费的最终影响，不仅取决于其对居民家庭不同类型消费满足程度的影响，而且依赖于居民对该类型消费需求的偏好差异[6]。一方面，互联网正在打破、重塑农村居民传统的消费理念与消费习惯，全新的消费理念将依托于互联网“嵌入”农村居民的日常生活[7]，提升农村居民消费水平，促进农村居民消费升级，充分释放农村居民消费潜力。刘湖和张家平（2016）[8]基于2003—2013年中国宏观数据，重点考察了互联网发展对农村居民消费水平的影响，研究发现互联网使用不仅提升了农村居民消费，而且具有促进农村居民消费由基本生存型消费转向发展享受型消费的潜力。另一方面，由于互联网对于农村居民来说，仍然属于相对新鲜的事物，互联网给农村居民所带来的“新鲜感”很可能导致互联网使用对农村居民家庭发展型消费的影响相较于城镇居民家庭更大[4][7]。

但需要注意的是，长期存在的城乡数字鸿沟很可能导致互联网使用已对城镇家庭发展型消费倾向产生了累积效应。那么，互联网使用对城镇家庭发展型消费影响更大还是对农村家庭影响更大？不同消费水平上又会如何？当前学界更多地使用地区面板数据从宏观层面对此问题进行研究，鲜少从微观角度出发。为此，本研究基于2017年中国综合社会调查数据，从家庭层面分析互联网使用对城乡家庭发展型消费的影响差异。本文的贡献主要体现在以下三个方面：第一，现有研究很少去控制样本自选择偏差，这将导致回归结果有偏。因此，本文在进行回归分析前，先对样本进行核匹配以尽可能消除样本自选择偏差。第二，现有研究很少考察不同分位点上互联网使用对家庭发展型消费的影响，这很可能忽略了家庭之间消费水平的差异性，产生内生性。因此，本文在对核匹配后的样本进行基准回归分析的基础上，进行了分位数回归分析，尽可能避免家庭之间消费水平分布差异所导致的内生性问题。第三，现有研究很少讨论互联网使用对城乡家庭发展型消费影响的差异性，这很可能导致城乡差距的进一步扩大。因此，本文对样本进行城乡分层，通过系列计量方法，深入分析了互联网使用对家庭发展型消费影响的城乡差异性。

二、研究设计

（一）数据来源

本文数据来源于2017年中国综合社会调查（Chinese General Social Survey，CGSS）数据，剔除缺失与无效数据后得到有效样本3 022个。

（二）变量选择

1.被解释变量

本文的因变量为家庭发展型消费。参照李旭洋等（2019）[9]的做法，将问卷调查中除食品支出、服装支出以及住房支出以外的支出定义为家庭发展型消费。

2.解释变量

本文的自变量为互联网使用。通过问卷调查中“过去一年，您家对于互联网的使用情况”来测度。根据该问题选项将“经常”和“非常频繁”赋值为1，“从不”“很少”“有时”赋值为0。

3.控制变量

参考相关研究，本文在实证过程中加入若干控制变量，包括年龄（家庭户主的实际年龄）、学历水平（根据家庭户主受教育年限，令未接受过教育=0；私塾扫盲班/小学=6；初中=9；职业高中/普通高中/中专/技校=12；大专=15；本科=16；研究生及以上=19）、婚姻状况（家庭户主的婚姻状况，令已婚/同居=1，未婚/离婚/分居=0）、户籍状况（家庭户主的户籍状况，令农村户口=1，城镇人口=0）、社会保险（家庭户主参与社会保险的情况，令参与=1，未参与=0）、家庭人均收入（被访问家庭的人均收入）、家庭常住人员（被访问家庭的常住人口数）、家庭经济状况（被访问家庭的经济状况，令远低于平均水平=1，低于平均水平=2，平均水平=3，高于平均水平=4，远高于平均水平=5）与房屋资产（被访问家庭房屋资产的持有状况，令有=1，无=0）。此外，为考察年龄与家庭发展享受型消费之间是否存在倒“U”型关系，引入年龄的平方项（家庭户主实际年龄的平方项）。

（三）描述性统计

上述变量的描述性统计见表1。

表1 各变量的描述性统计

（续表1）

（四）基准模型设定

为了更好地进行边际分析，本文将基准模型设定为线性方程，并对虚拟变量以外的变量均作取对数处理，相应模型设定形式如下：

式（1）中，LnDCi代表第i个家庭的发展型消费；Interneti代表第i个家庭的互联网使用；T代表第i个家庭的一系列控制变量；a0与a1是待估参数；c是待估系数向量；εi是随机干扰项。

三、实证结果分析

为了避免控制变量差异所导致的样本自选择偏差问题，本文先利用Logit模型估计各控制变量对互联网使用的影响，相应估计结果见表2。

表2 互联网使用的影响因素分析（Logit估计）

由表2估计结果可知，除家庭常住成员和房屋资产以外的控制变量均对互联网使用产生了显著性影响，此外Pseudo R2也达到了45.82%，这意味着控制变量整体上不仅对互联网使用产生了显著性影响，还对其具有较高的拟合度。因此，在进行基准回归以前，有必要对样本数据进行核匹配以尽可能地消除样本自选择偏差，各控制变量在匹配前后的标准偏误绝对值削减见表3与图1。

表3 匹配前后各控制变量标准化百分比偏差变动

观察表3与图1可知，在完成核匹配后，各控制变量不仅整体上均呈现丨T丨值大幅下降的趋势，而且其标准偏误均实现了不同程度的削减。其中，偏误削减幅度最大的控制变量为社会保险，降幅达到了214.4%，偏误削减幅度最小的控制变量为家庭常住成员，降幅也达到了56.9%，这表明核匹配较好地控制了样本自选择偏差。因而，互联网使用具有随机性，满足条件独立假设的要求。

表3 家庭发展型消费的基准回归结果

此外，观察图2倾向得分共同取值范围也表明本文所用数据符合核匹配对共同支撑假设的现实要求。

图2 倾向得分的共同取值范围

（一）基准回归

表3报告了家庭发展型消费的基准回归结果。其中，第2列与第3列分别报告了匹配前后全部样本关于家庭发展型消费的回归结果。观察这两列回归结果，可以发现尽管在匹配前后互联网使用均在1%水平上显著，但其系数发生了较大变化，数值上由0.557下降至0.460，这表明核匹配可以很好地控制样本自选择偏差，如果不对样本数据进行核匹配，则将高估互联网使用对家庭发展型消费的促进效应。具体来看，在控制样本自选择偏差后，经常使用互联网将使得家庭发展型消费整体上提升58.41%。此外，需要注意的是，在对样本数据进行核匹配之前，年龄对家庭发展型消费不存在倒“U”型影响，而在完成核匹配之后，年龄则对家庭发展型消费呈倒“U”型影响，这也在很大程度上表明对样本数据进行核匹配的必要性。学历水平、婚姻状况、社会保险、家庭人均收入、家庭常住成员、家庭经济状况与房屋资产均会对家庭发展型消费产生显著的正向影响，而户籍状况则会对家庭发展型消费产生显著的负向影响，这表明相较于城镇家庭，农村家庭整体上发展型消费倾向相对较低，那么互联网使用是否会对城乡家庭发展型消费产生差异性影响？这需要对匹配后的城镇与农村家庭分别进行回归分析。

第3列与第4列则分别报告了匹配后城镇与农村家庭发展型消费的回归结果。观察这两列回归结果，可以发现互联网使用均在1%水平上促进了城镇与农村家庭的发展型消费，但对城镇家庭的促进效应更强。具体来看，经常使用互联网将使得城镇家庭发展型消费整体上提升60.49%，而农村家庭则为51.89%。控制变量方面需要注意的是，年龄对城镇家庭发展型消费不存在显著影响，但对农村家庭发展型消费呈倒“U”型影响。

（二）分位数回归

此外，为了防止因变量分布差异所导致的内生性问题，使本文结论更具稳健性，在基准回归的基础上引入条件分位数，探究互联网使用将对不同消费水平的城乡家庭发展型消费产生怎样的影响，相应分位数模型设定形式如下：

表4 城乡家庭发展型消费的分位数回归结果

观察表4回归结果可知，当家庭发展型消费处于较低及中等水平时，互联网使用均显著提升了城乡家庭发展型消费，但均表现为对城镇家庭的促进效应更强。具体来看，经常使用互联网将使得处于较低水平的城镇家庭发展型消费提升44.49%，而农村家庭则为36.62%。经常使用互联网将使得处于中等水平的城镇家庭发展型消费提升50.38%，而农村家庭则为43.49%。但需要注意的是，当家庭发展型消费处于较高水平时，互联网使用尽管均显著提升了城乡家庭发展型消费，但表现为对农村家庭的促进效应更强。具体来看，经常使用互联网将使得农村家庭发展型消费提升49.49%，而城镇家庭则为40.78%。

（三）稳健性检验

为使研究结论更具稳健性，本文通过替换自变量的方法进行稳健性检验。CGSS还设计了问题“互联网是否居民家庭获取信息的主要来源？是=1，否=0”，本文选取此变量作为互联网使用的替代变量，通过核匹配方法控制样本自选择偏差，将匹配后的数据重新进行回归分析（见表5），结果支持了前文的基准回归结果，表明本文的研究结论具有相当程度的稳健性。

表5 稳健性检验结果

四、结论与建议

本文基于2017年中国综合社会调查数据，研究了互联网使用对城乡家庭发展型消费的影响，主要结论如下：

第一，互联网使用促进了我国居民家庭发展型消费，但存在城乡差异性。

第二，互联网使用整体上对城镇家庭发展型消费的促进效应更强，但存在分布性差异。

第三，互联网使用对于消费水平处于较低及中等水平的城镇家庭发展型消费的促进效应更强，而对于消费水平处于较高水平的农村家庭发展型消费的促进效应更强。

第四，年龄对农村家庭发展型消费整体上存在倒“U”型影响，而对城镇家庭则不存在该影响。

上述结论具有明显的政策含义：一方面，政府应当加大互联网基础设施的投资建设力度，切实发挥互联网使用对城乡家庭发展型消费的积极影响。另一方面，政府应当注意互联网使用对处于不同消费水平的城乡家庭发展型消费的差异性影响，避免该影响产生消费差距扩大效应。