基于多元线性回归的北京市居民信息消费水平影响因素分析

　　摘 要：21世纪以来信息消费研究备受关注，基于国内宏观经济体系下的研究现状，本文将从信息传播的载体分类出发，基于多元线性回归模型分析北京市居民信息消费水平影响因素。本文以概念认知水平为代表的主观因素和以人均可支配收入、人口年龄结构、受教育年限、信息产业发展水平和信息基础设施建设为代表的客观因素。假设各因素与信息消费水平均为正相关。研究结果为除受教育年限和信息基础设施建设并未通过检验，其他因素皆会对信息消费水平产生不同差别的影响。

　　本文源自商场现代化 2020年21期《商场现代化》杂志(原名：商业科技)主要探讨国内外现代商业管理经验和介绍现代科技在商业营销管理中的应用，并且刊发精选的国内外现代商业流通领域理论研究成果与现代贸易经济理论的科研论文。其严格化，标准化及性在业界均享有显著的声誉和地位。

　　关键词：信息消费;多元线性回归;主观因素;客观因素

　　一、引言

　　近年来互联网技术与经济社会深度融合，各行业形态正从以线上为主、加快向线上线下融合的新形态转变。随着北京市人均收入的提高和消费支出中信息消费比重的上升以及消费结构的变迁，信息消费的重要性日趋凸显。但信息消费仍是一个较新领域，无论是国家政策还是科学研究的层面都缺乏系统性的统计标准和具体量化的指标，难以提供可供参考的依据。

　　本文结合目前北京市信息消费的发展状况，对信息消费概念进行定义，以有形载体消费、无形载体消费和信息内容消费的总和作为居民信息消费量化的具体方向。由宏观入微观，以城市宏观信息消费数据，剖析影响居民个人信息消费水平的微观因素。

　　二、文献综述

　　1.国内外研究现状

　　国内外学者对于信息消费水平的研究都呈现出整体差别化的特征。国外学者研究始于20世纪80年代初，国内学者研究对信息消费的关注始于1994年郑英隆的《信息消费论纲》，自发研究从郑英隆到贺修铭、蒋序怀等学者均在信息消费的概念以及我国信息消费发展、信息消费水平等宏观角度进行分析研究，工信部发文至2013年8月国务院颁布《关于促进信息消费扩大内需的若干意见》(国发〔2013〕32号)确定了官方的标准概念。

　　信息消费水平与影响因素模型。程刚和杨春静，运用SPSS进行了信度分析、效度分析、相关性分析和主成分分析，论证了影响大学生网络信息消费的部分影响因素。史薇，从消费支出和时间消费两个维度对网络信息消费水平进行测量，且按信息消费用途的不同，系统进行了多元线性回归方法的探讨。陈晓华，建立AB型SVAR模型，分析城乡信息消费分化的贡献度，来评价不同影响因素的重要性。

　　2.本文创新点

　　创新点一：打破历来学者均采取城乡对比或地区间的信息消费水平的研究范式，借助多元线性回归模型根据以信息载体为标准分析北京市信息消费水平受居民收入等的影响。

　　创新点二：测算北京市2010年-2018年的信息消费水平的演变规律，并运用多元线性回归分析各影响因素对于信息消费差距的贡献程度。

　　创新点三：由宏观入微观，以城市宏观信息消费数据，剖析影响居民个人信息消费水平的微观因素。

　　三、北京市信息消费变化特征及其趋势

　　1.信息消费的界定

　　本文结合近些年互联网技术的飞速发展及智能设备的迅速普及等现状，将信息消费界定为：居民人均消费支出中，生活用品及服务、文教娱乐和交通通信三项总和。数据主要来源于国家统计局、北京市统计局及北京市各行政区统计局。

　　2.北京市2010年-2018年间信息消费发展总体变化趋势

　　在2010年到2018年九年间，中国信息基础设施建设不断增强，信息产业发展水平逐年提高。从北京市总体数据来看信息消费支出总体呈现波动上升态势。因此笔者将以北京市信息消费发展趋势为导向，深入挖掘影响北京市居民信息消费水平的因素并作出假设，利用回归分析进行实证检验。

　　1.变量遴选和数据来源

　　将影响北京市居民信息消费的因素分为两类：主观因素和客观因素。数据来自中国国家统计局和北京市统计局，在研究中将北京市居民信息消费水平作为因变量，将消费者认知水平、收入水平、受教育水平及北京市人口年龄结构、信息基础设施建设和信息产业发展水平作为自变量，通过回归分析研究因变量和自变量之间是否具有线性关系。

　　2.总体确定及抽样方法

　　本研究中总体为北京市居民，其中涉及到抽样的部分主要是主观因素调查中的问卷调查，本问卷调查采取非概率抽样中方便抽样的方法，主要是因为方便抽样实施容易且调查成本低。

　　3.假设检验

　　(1)主观因素检验

　　利用SPSS对已有数据进行线性回归分析，首先对通过问卷调查得到的主观因素进行假设检验。通过762份问卷调查结果，有效问卷616份，收集其信息消费金额衡量其信息消费水平，最后将信息消费水平作为因变量，将信息认知水平作为自变量进行线性回归，输出结果如下表：

　　在方差分析中，其差异性极为显著，也就是说信息消费水平与信息认知水平之间具有显著的相关关系。因此，原假设中信息认知水平对信息消费水平的影响是通过了检验，信息认知水平对信息消费水平具有正向影响。

　　(2)客观因素检验

　　客观因素的数据输入后输出回归分析结果如下表：

　　在整体的方差检验中模型整体的差异是显著的，在系数图中可以得出受教育年限和信息基础设施建设对信息消费水平的影响并不显著，但人均可支配收入对信息消费水平的影响比较大。在客观因素检验中人均可支配收入、人口年龄结构和信息产业发展水平通过检验，可以认为其对北京市居民的信息消费水平产生了影响，但受教育年限和信息基础设施建设并未通过检验，因此拒绝原假设。

　　4.多元回归建模

　　本研究對信息消费水平的多因素影响分析中，多元线性回归更符合研究需求，因此假设影响因变量信息消费水平y的自变量共有k个，对K个自变量的多元线性回归模型为：

　　5.数据误差回顾

　　(1)主观因素数据

　　因原问卷中对消费者信息认知水平是通过七级态度量表对有形载体、无形载体和信息内容概念进行衡量，消费金额是利用区间进行量化，且问卷数据样本量大，因此在进行认知水平和消费金额量化时，可能存在一定的误差，影响到了最终的数据分析结果。

　　(2)客观因素数据

　　在本研究的数据收集过程中，对受教育水平利用2010年-2018年北京市居民受教育年限进行衡量，本研究中受教育年限数据均为研究者根据官方数据进行计算，数据差异并不明显。对信息基础设施建设主要是通过对电视、互联网等的普及率以官方公式进行计算，且对年鉴中的居民消费性支出抽样调查，存在城镇和农村分开统计的情况，因此在信息消费水平数据中可能存在一定程度的误差。

　　6.分析结果

　　根据以上分析，可以得到以下结论：北京市整体信息消费支出呈现波动上升态势，且发展前景良好，具有广阔的发展空间。

　　根据因素分析结果进行预测，未来五年信息消费整体呈上升态势，但基于新冠疫情等因素和消费者个人消费信心的差异性会对信息消费产生一定的影响。因而趋势走向会是阶梯式递进上升，信息消费在短暂低谷后回暖。

　　得出上述结论的假设因素分别为主观因素和客观因素。主观因素来源于笔者在问卷调查中把信息消费归结为有形载体、无形载体、信息内容三方面组成的载体消费的认知水平;客观因素主要为居民收入水平等客观指标的共同影响。在对问卷结果进行线性回归分析后，承认原假设：信息消费概念水平对信息消费水平具有正向影响。在对客观数据的检验分析中，笔者依次承认了居民收入水平、人口年龄结构、信息产业发展水平均对信息消费水平产生显著影响，因而具有正向影响。而受教育水平和信息消费基础设施建设对信息消费水平影响较不显著，因此否认原假设。笔者认为造成分析结果与假设相悖的原因如下：

　　(1)信息消费水平作为消费的重要组成部分，近些年已展现出蓬勃的生命力，但大多数消费者并没有意识到其正在进行信息消费，无意识的消费与其教育水平关联不大。

　　(2)根据笔者进行的问卷调查中，其中涉及信息消费用途的多数人集中在娱乐更多一些;鉴于娱乐具有普适性，与其受教育水平有一定关联但关联度并不高，这也可能造成受教育水平与信息消费水平的影响不显著问题。

　　(3)笔者通过官网数据以互联网普及率等常见信息消费载体比率变化情况去代替信息消费基础设施，会出现以偏概全的现象，这也有可能造成结果否认原假设。

　　五、结论与政策建议

　　综上，笔者总结了信息消费研究各家之长，努力规避着前期文献综述的一些既有问题。在前期文献综述中尽量搜集全面的资料。实证研究时无论是一手数据的问卷调查还是二手数据的分析论证，努力做到数据的代表性(规定了北京市居民的身份认证和数量认证)以及数据的权威性(原始数据均来源于各统计局)。在提出假设阶段分析因素时，尽量规避无法量化的主观因素及环境这种不确定因素对结果带来的影响，在本文的新信息消费概念基础上确定主观因素为以信息消费载体为基础的消费者概念认知水平，客观因素确定为居民收入水平、受教育水平、人口年龄结构(15岁-64岁)、信息基础设施建设、信息产业发展水平，借此定义由宏观入微观，以城市宏观信息消费数据剖析微观个人影响因素，得出信息消费发展水平变化特征的结论。

　　基于特征因素结论，笔者给出如下建议：

　　1.当今信息消费主体由低渗透向广普及，人口年龄结构在信息消费水平方面落差极大。但由于信息消费市场体制不完善、信息生产者及供给者无序竞争、信息消费主体不成熟等原因，信息消费主义问题凸显。鉴于我国密集出台了一系列信息消费政策，故此笔者建议，希望持续深入推进相关政策，并细化落实，为行业持续健康发展营造出良好的政策环境，引导信息消费市场环境的不断完善。

　　2.目前信息消费主体规模急速增长集中在新生代，而中老年的消费群体无论是消费认知还是消费潜能都有待开发。故此笔者建议，继续扩大数字教育水平，提高信息消费概念认知度，积极开展信息消费技能培训和体验活动，激发居民信息消费的需求和意愿，从上层建筑层面扩大信息消费的覆盖面和影响力。

　　3.激发经济活力永远是消费领域不可绕开的关键，尤其是2020年新冠疫情对于经济震荡极大，急需具有蓬勃生命力的信息消费激发。因此，笔者建议北京市大力宣传信息消费有关活动，如信息消费文化节等，激发居民消费活力，提高居民消费水平。

　　4.信息消费水平需要雄厚的经济实力支持。因此笔者建议北京市大力发展第三产业，提高居民经济水平，激发消费活力，拉活信息消费这驾马车。

　　注释：

　　①论文支持来源：国家统计局、中国通信院、北京市统计局及北京市各行政区统计局、北京市经济与信息化局。

　　参考文献：

　　[1]郑英隆.信息消费论纲[J].上海社会科学院学术季刊，1994(2)：51-59.

　　[2]贺修铭.信息经济和信息消费：国民经济新的增长点[J].消费经济，1998(4)：37-41.

　　[3]国务院.关于促进信息消费扩大内需的若干意见[J].政府公报，2013(32).

　　[4]程刚，杨春静.“互联网+”环境下大学生网络信息消费影响因素的实证研究[J].现代情报，2016，36(8)：48-54.

　　[5]史薇.大学生网络信息消费水平及影响因素——以首都高校为例[J].金融发展研究，2017(1)：56-62.

　　[6]陈晓华.广西城乡居民信息消费分化影响因素研究[J].商业研究，2012(8)：55-63.

　　[7]钟玲玲，徐春燕，王战平.2002-2015年我国信息消费对经济增长促进作用的实证研究[J].情报科学.2016(11).

　　[8]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)：22-8.

　　[9]郑丽，赵严冬，唐守廉.信息产业发展水平对居民信息消费的门限效应——基于面板数据的实证研究[J].情报科学，2016(3).

　　[10]江游，孙友，焦永纪，张新岭.农村居民移动信息消费影响因素研究——基于多层模型[J].经济研究导刊，2019(1)：11-13.

　　[11]唐天伟，欧阳瑾.我国城乡居民信息消费与收入差距的实证分析[N].国家行政学院学报.2016(3).

　　[12]张肃.中国城乡居民信息消费差异性的面板协整分析[J].经济实证.2017(1).

　　[13]郑英隆，袁健.基于三维结构的信息消费分层发展[J].经济与管理研究，2016(7).

　　[14]丁志帆.城镇居民信息消费的差异化福利效应研究——基于1993-2011年经验数据的数值模拟分析[J].财经科学，2014(2).

　　[15]程刚，杨春静.“互联网+”環境下大学生网络信息消费影响因素的实证研究[J].现代情报，2016，36(8)：48-54.