电商消费偏好对北京农村居民收支的影响

摘 要：数据已经成为数字经济时代的关键生产要素，消费者在电商消费过程中产生的消费偏好数据，深刻影响着电商经营策略的选择，也能反向作用于消费者自身。文章以北京农村居民的电商消费偏好作为主要研究对象，通过熵权法构建电商消费偏好指标体系，并将其作为核心解释变量；设置北京农村居民收支为被解释变量；身份、性别、年龄、受教育水平为控制变量，探讨电商消费偏好对北京农村居民收支的影响。研究表明：电商消费偏好能显著刺激北京农村居民收入与支出的增长；电商消费偏好对北京农村居民收支的影响程度在主观层面和客观层面存在差异性。

关键词：电子商务；消费偏好；农村居民；居民收支；熵权法

中图分类号：F724.6;F327 文献标识码：A 文章编号：1005-6432（2024）09-0000-00

1 引言

数字经济是由数字技术的快速发展和广泛应用而衍生出的一种新的经济形态，具有转变增长范式、优化产业结构的重要价值，逐渐成为我国经济发展的新引擎。数字经济时代，人们的行为习惯被大数据记录，沉淀为数据要素，形成继土地、劳动力、资本、技术等之后新的生产要素，进而影响经济社会活动。数据在电商领域的要素价值尤为突出，广大消费者的电商消费偏好数据作为电商企业宝贵的数据资源，能够为电商企业拓宽增收渠道提供新的路径，同时也可以反向作用于消费者自身，对其收支等个人经济活动产生影响。

当前学者从数据要素、农村电商、消费者偏好行为等多个层面研究了电商消费偏好对居民个人经济状况的影响，却对于电商消费偏好与消费者收支之间的关系研究较少。基于此，本文对北京农村地区电商消费者进行调研，了解其对电商的使用情况，获得一手数据，而后构建电商消费偏好体系，通过实证分析探讨北京农村居民的电商消费偏好情况及其对北京农村居民收入和支出的影响，并从主观层面和客观层面探讨其是否存在差异性。本文为探究电商消费偏好与其消费者收支之间的关系提供理论基础，为决策者提供科学依据推动社会和经济发展的合理规划，可为相关政策的制定、调整提供参考。

2 理论分析与研究假设

在数字时代，以人工智能、大数据、物联网、云计算等为主的数字技术深刻影响着人们的生产生活，居民生活习惯、购物需求被数字技术无限放大，偏好类数据的累积构成了新一代电商企业的基础数据资源，成为企业数字基底的关键。若干学者研究表明，偏好类数据是数据要素的重要一环，并逐步成为改变社会经济、居民生活的重要生产要素。可见偏好类数据确实在某种层面影响人们的生活，进一步推动对这方面的研究具有实践意义。

从微观视角看，农村居民电商消费偏好具有偏好数据的典型特点。它具有数据收集与积累的天然优势，在我国各大互联网电商平台和专业平台上农业类品类均占比较高，且选择农业品类消费是居民的基础消费，消费人数基数较大；同时，农村电商是一个特殊领域，聚焦农村电商可做到管中窥豹，分析到偏好类数据是如何影响个人经济。因此，文章从微观视角进一步延伸，根据所研究的具体样本推断，北京各区域居民对于电商平台的选择偏好会影响其个人的经济效应，并提出假设一。

假设一：北京农村居民的电商消费偏好对其收入与支出具有正向推动作用。

参考权李之（2023）[1]的研究可知，主观心理感受是影响消费者进行消费活动的重要因素，消费者的消费动机来源于自身的消费欲望，而不同人群的消费偏好各不相同。从消费者行为理论中的多样性讨论可以看出，差异性是当前学者们的一个重要研究方向，廖卫红（2023）[2]和罗千峰（2022）[3]等学者的研究验证了主观差异性即消费者的受教育水平和对电商品类的选择具有演变特征。吴春雅（2019）[4]的研究验证了客观差异性即消费者的年龄、性别、地域等因素存在着不同的特征。从主观和客观的差异性层面出发，对居民农村电商消费偏好的样本进行电商类型偏好、性别、地域、受教育水平以及年龄等方面的研究具有重要意义。因此，提出假设二。

假设二：电商消费偏好对北京农村居民收支的影响在个体样本中的主观和客观层面存在差异性。

3 研究设计

3.1 指标体系、研究方法

3.1.1 指标构建

为全面、客观、系统、科学地分析电商消费偏好对其消费者收支的影响，课题组结合北京市实际情况设计调查问卷并在北京市各区发放，共回收246份问卷，获得北京市居民收入与支出的一手数据，而后参考谭燕芝（2022）[5]等学者的研究，构建北京居民农村电商消费偏好体系，具体指标见表1。

3.1.2 研究方法

文章旨在通过熵权法构建电商消费偏好指标体系，然后以线性回归方法测算北京农村居民使用电商的消费偏好对北京农村居民收支的影响。具体采用方法与步骤如下：

（1）指标无量纲化处理

由于电商消费偏好指标体系是包含四个方面共11个指标的综合评价体系，考虑到指标间的度量单位不统一，需对数据进行无量纲化处理以消除指标间的量纲影响，由于数据极差法量纲方法会出现0的数据，为避免求熵值时取到无意义的对数，本文对其进行数据平移处理。式中α为平移幅度，文章为尽可能降低平移对原数据的影响，取α值为0.001。

计算指标方法如下：

正向指标 （1）负向指标 （2）

式中：i代表地区；j代表指标。经过公式（1）和公式（2）所得的值组成指标矩阵；其中m表示样本地区个数；n表示评价指标的个数。

（2）熵权法

熵权法作为一种客观赋值方法，利用各指标具体数值的差异度确定权重系数，客观反映了各项指标在指标评价体系中的重要性，有效避免主观赋权带来的人为偏差。因此，本文选取熵权法作为测度电商消费偏好权重确定的方法。具体操作步骤如下：

①计算各项指标在电商消费偏好指标体系中的指标比重： （3）

②计算第j项指标下的信息熵值： （4）

式中：系数k = 1/， 0 ≤ ≤ 1。

③计算各指标的综合权重： （5）

式中：为第j 个指标的差异系数，差异系数越大，则指标在综合评价指标体系中越重要。

④通过对各指标的综合权重与相对应的归一化的乘积之和计算综合评价指数： （6）

（3）回归分析

研究使用基本回归模型来实证分析电商消费偏好对北京农村居民收入和支出的影响，模型设定如下：

（7） （8）

上式中，为北京农村居民的年家庭可支配收入，为北京农村居民年家庭消费额，GA为电商消费偏好指数，x为控制变量，ε为误差项。

3.2 描述统计

为探究指标间的线性相关关系，本文对数据进行VIF检验，发现检验结果在0.172-3.077，均小于5，说明其不存在多重共线性，可以进行回归分析。

4 实证分析

4.1 基础回归

文章将电商消费偏好进行两次回归，第一次回归为电商消费偏好与被解释变量收入、支出的回归，其结果分别为2.739***以及2.715***，均为强相关性，可见电商消费偏好对收入与支出的影响非常显著。第二次回归为电商消费偏好与被解释变量收入和支出以及控制变量的回归，其结果分别为2.139***和2.206***，依旧是正向强相关性，因此文章的假设一成立。

4.2 内生性问题讨论

收入和支出可能面临双向因果、遗漏变量等内生性问题，文章参考赵礼强（2017）[6]与唐红涛（2022）[7]等的研究，认为村庄网络覆盖情况会影响居民对农村电商的消费满意度，并将其作为工具变量进行wald检验，并进行了两次检测。第一阶段，村庄网络覆盖情况与收入和支出的回归结果分别为0.029***、0.029***，F值均为11.74。第二阶段的结果分别为9.805***、8.926***，wald检验的结果分别为7.30** 、9.10**。研读所得数据发现，wald检验值为5%的显著水平，说明有较强的相关性。且F值大于10，则该变量为强工具变量，证明村庄网络覆盖情况是适合文章进行内生性问题讨论的工具变量。

4.3 异质性问题讨论

为验证假设二是否成立，文章对电商消费偏好体系进行分为维度讨论，探究其在主观层面和客观层面的异质性。其中主观层面包含电商偏好类型、受教育水平；客观层面包含性别、地域和年龄。

4.3.1 主观层面的异质性

（1）电商类型对居民收支的影响的差异性

研究发现，传统电商与社交电商对收入的相关性分别为3.983***和0.651，对支出的影响为3.895***和1.611**，可见传统电商均对收入和支出具有强显著性影响，而社交电商对收入和支出的影响程度差异大。其中，传统电商与社交电商对于支出的影响强显著，且传统电商对于支出的影响程度高于社交电商；传统电商对收入的影响显著，社交电商对收入的影响不显著。可见不同电商类型对居民收支的影响存在差异性。

（2）受教育水平对居民收支的影响的差异性

研究发现，高水平学历与低水平学历对收入的相关性分别为2.432***和2.187**，对支出的相关性为3.879***和1.107，可见高水平学历对收入和支出均有显著性影响，而低水平学历对收入的影响显著，对消费的影响不显著。其中，高水平学历与低水平学历对于收入的影响均在显著性为5%的显著性上显著，高水平学历对消费影响为强显著性，而低水平学历对支出影响不显著。可见受教育水平会影响收入与支出。

4.3.2 客观层面的异质性

（1）性别对居民收支的影响的差异性

研究发现，在样本数据中，女性约占70%，男性约占30%，女性与男性对收入的相关性分别为3.539***和0.859，对支出的相关性分别为2.944***和1.719*。可见，女性的购买量高于男性，对于支出的影响高于男性。对比数据可知，女性对收入和支出的影响均为正向强相关性，而男性仅影响支出，对收入的影响不显著。其中，女性对于支出的影响性要高于男性，因此性别对北京农村居民收支的影响存在差异性。

（2）地域对居民收支的影响的差异性

研究发现，在样本数据中，城六区约占18%，近郊约占30%，远郊约占52%，各区域参与电商消费的人数差异较大；城六区、近郊区以及远郊区对收入的相关性分别为2.395、1.628、2.083**。对支出的相关性分别为0.011、3.308**、2.072**。对比数据可知，各区域对收入和支出的影响均不同，其中，城六区与近郊区对收入与支出的影响并不显著，郊区对支出的影响显著，可见，各地域对北京农村居民收支的影响存在差异性。

（3）年龄对居民收支的影响的差异性

研究发现，低年龄与高年龄人群对收入的相关性分别为3.030***和0.460，对支出的相关性分别为2.993***和0.608，可见低年龄人群均对收入和支出均有正向强相关性影响，而高年龄人群对收入和支出影响不显著。可见不同年龄的居民消费电商对北京农村居民的影响存在差异性。

5 结论

文章从理论视角出发，判断电商消费偏好数据作为电商企业的高价值数据要素，可以反向影响消费者个人的经济状况，由此参考相关学者对该领域的研究构建了电商消费偏好指标体系，运用线性回归模型测算了电商消费偏好对北京农村居民收支的影响程度，以及主观层面和客观层面的差异性。

通过实证分析发现：电商消费偏好对北京农村居民收入和支出的影响呈现出正向相关关系，加入控制变量后，影响依旧显著，可见电商消费偏好能显著刺激北京农村居民收支的增长；通过异质性检验，从主观层面看，传统电商和接受过更高水平教育对消费者影响程度更高；从客观层面看，女性、远郊和低龄等特征对消费者影响程度更高。

参考文献：

[1] 权李之.“直播+电商”模式下农产品购买意愿影响因素的模型构建[J].中国市场，2023（23）：125-128.

[2] 廖卫红，杨岚.网红经济中的消费陷阱与消费者理性研究[J].全国流通经济，2023（11）：121-124.

[3] 廖卫红，杨岚.网红经济中的消费陷阱与消费者理性研究[J].全国流通经济，2023（11）：121-124.

[4] 罗千峰，赵奇锋.数字技能如何影响农户消费升级——基于食物消费升级的视角[J].中南财经政法大学学报，2022（6）：119-130.

[5] 吴春雅，夏紫莹，罗伟平.消费者网购地理标志农产品意愿与行为的偏差分析[J].农业经济问题，2019（5）：110-120.

[6] 谭燕芝，姚海琼.新型农村社会养老保险对农村家庭消费的影响研究——基于CFPS数据的实证分析[J].湘潭大学学报（哲学社会科学版），2022，46（6）：52-58.

[7] 赵礼强，姜崇，成丽.农村电商发展模式与运营体系构建[J].农业经济，2017（8）：117-119.

[8] 唐红涛，谢婷.数字经济与农民收入消费双提升[J].华南农业大学学报（社会科学版），2022，21（2）：70-81.

[基金项目]北京市社会科学基金项目，建设国际消费中心城市视角下北京拓展数字化体育消费新场景策略研究（项目编号：22JJC029）。2023年度北京城市学院“大学生创新创业训练计划”（即“城市新星计划”），基于典型案例的北京数字乡村发展模式与突破路径研究（项目编号：202311418016）。

[作者简介]刘妍（2004—），女，研究方向：会计；张佳怡（2004—），女，北京人，研究方向：会展经济与管理；通讯作者：张彦军（1981—），男，甘肃人，硕士，北京市科学技术学院，北京市科学技术研究院数字经济创新研究所区域经济研究部部长、北京城市学院特聘教师，高级工程师，研究方向：数字经济、数字乡村。