我國城鎮居民信息消費支出的收斂性研究
——基于空間面板模型的實證分析

張　肅

1(同濟大學，上海　200092)　2(中原工學院，鄭州　450007)

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我國城鎮居民信息消費支出的收斂性研究
——基于空間面板模型的實證分析

張肅1，2

1(同濟大學，上海200092)2(中原工學院，鄭州450007)

〔摘要〕本文運用面板數據對2002～2013年我國城鎮居民信息消費支出的收斂性進行了研究。首先，通過東、中、西部地區的對比，分析了城鎮居民信息消費的差異性。然后，通過分析城鎮居民信息消費支出的σ收斂、絕對β收斂、條件β收斂性，得出以下結論：城鎮居民信息消費支出具有階段σ收斂性；不存在絕對β收斂的情況；通過包含空間和時間固定效應的空間面板杜賓模型，得出存在條件β收斂的結論；信息消費增長自身的空間溢出效應雖為正值但并不顯著，控制變量中僅有收入存在顯著的負向空間溢出效應。

〔關鍵詞〕城鎮居民信息消費支出收斂空間面板杜賓模型

引言

信息消費已成為日益增長的消費熱點[1]，但是我國省區之間城鎮居民信息消費支出的熱度是否相同？地區之間如果存在顯著的差異，那么是否存在收斂趨勢？對于這些問題的回答需從“收斂”一詞說起，最初用于研究地區或國家之間的收入差距是否會隨時間的推移而逐步減少，理論上存在3種收斂概念，分別是σ收斂、絕對β收斂、條件β收斂。σ收斂是指各地區間的差異隨著時間的推移而趨于減少，一般用樣本標準差來衡量；絕對β收斂是指所有地區最終將收斂于同一個穩態；條件β收斂放棄了各個地區具有完全相同的經濟特征的假定，考慮了各個地區不同的特征和條件，也就是地區差異，認為不同的地區具有不同的穩態。本文基于2002～2013的省際面板數據，引入空間相關性，測度了城鎮居民信息消費支出的收斂性。

1文獻回顧

學術界的研究成果集中于基本概念、理論的

研究，對信息消費內涵的界定尚不統一。朱紅(2005)分析了信息消費的內涵，對信息產品、服務及信息市場、信息消費者行為和信息消費者權利及其保護等內容進行了闡述[2]。楊京英(2006)對信息消費系數測算方法進行了研究[3]。馬哲明(2007)探討信息消費的起源、概念、消費監督評價及權益保護、影響因素及環境等內容的研究現狀[4]。鄭英隆(2013)綜述了2006～2011年居民信息消費差異問題研究現狀，指出已有研究成果存在相似性較高、不夠深入的問題[5]。沈小玲(2013)系統研究了信息消費的相關理論[6]。任興洲(2014)對新型信息消費內涵進行了分析[7]。

實證研究方面，文獻多集中于探討城鄉居民消費差異性，對信息消費差異性的研究相對較少，并且缺乏量化研究結論。杭斌(2004)利用1978～2002年的有關數據和狀態空間模型進行了實證分析，得出1990年之后城鎮居民長期邊際消費傾向和長期平均消費傾向為持續下降趨勢的結論[8]。謝子遠(2007)基于狀態空間模型對城鄉居民消

費傾向進行了變參數估計，得出了城鄉居民邊際消費傾向的高低處于動態演變過程的結論[9]。郭永建(2010)通過系統GMM方法，通過對樣本數據的滾動估計，也得出農村居民邊際消費傾向高于城鎮居民的結論[10]。肖婷婷(2010)研究了2000～2007年，中國城鄉居民信息消費的變動特點，得出城鄉居民信息消費增長迅速、農村居民邊際信息消費傾向高于城鎮居民、在信息消費水平上農村居民與城鎮居民差距較大等結論[11]。朱琛(2010)基于1992～2008年的數據，對城鄉居民信息消費水平進行了比較，得出中國城鄉居民在信息消費水平、信息消費系數、平均信息消費傾向方面存在著較大的差距[12]。

大量文獻集中于研究經濟增長的收斂性。而關于消費行為收斂的研究相對較少。吳玉鳴(2009)運用空間截面數據研究了居民消費水平的空間相關性與地區收斂性[13]。萬廣華(2005)對中國農村居民信息消費的收斂性進行了研究[14]。

通過以上的文獻分析，可以發現目前的研究存在以下問題：多從城鄉差異的視角展開研究，而缺乏空間差異性的研究，一般主要采用傳統東部、中部、西部地區的劃分方法分開研究，在各區域內部對空間相關性未做考慮；多采用時間序列數據或截面數據，而缺乏面板數據的應用。

2數據與研究思路說明

2.1信息消費及其影響因素

考慮到2002年以來居民信息水平的迅猛發展，選取我國大陸31個省，2002～2013年的樣本數據作為研究對象。所有數據均來源于歷年的中國統計年鑒、中國信息年鑒和各省(區、市)的統計年鑒。為了剔除物價因素的影響，利用以2002年為基期的分省城鎮居民消費價格指數對相關數據進行了平減。對本文用到的數據說明如下。

2.1.1信息消費支出(CZXF)

關于信息消費的內涵，一種觀點認為包括居民所有用于信息類商品和服務的支出；另一種觀點認為信息消費是對基于互聯網的新型信息產品和新型信息服務的消費，新型信息產品包括功能手機、智能手機、平板電腦、微型計算機、智能電視、IPTV終端等網絡化終端產品；信息服務主要包括語音服務、互聯網接入服務、信息內容服務以及軟件應用服務。可以看出，后一種觀點認為的新型信息消費包括在第一種觀點中。鑒于目前信息消費統計數據獲取的難度，參照大多數學者的做法，本文將中國城鄉居民人均消費性支出的交通通訊、娛樂文化教育、醫療保健3項消費支出總額加總作為居民信息消費支出。

2.1.2物價指數(CZJG)

由于目前統計年鑒中沒有提供信息消費價格指數，本文選用城鎮居民消費價格指數(2002為基期)反映整體物價水平對居民信息消費支出的影響。

2.1.3受教育水平(SJYSR)

本文選用6歲及6歲以上高中以上學歷人口數之和反映居民受教育水平提高對居民信息消費支出的影響。

2.1.4信息消費基礎設施(CTGL)

本文選用長途光纜長度反映信息消費基礎設施水平的改善對居民信息消費支出的影響。

2.1.5網民人數(WMRS)

表示居民中使用新技術消費信息的廣度，用來反映其對居民信息消費支出的影響。

2.1.6城鎮居民收入水平(CZSR)

用來反映居民消費能力提高對信息消費支出的影響。

2.2空間權重矩陣的構建

2.3研究思路

本文將首先對我國城鎮居民信息消費差異性進行分析，在此基礎上，進行絕對收斂檢驗和條件β收斂檢驗，主要采用數據描述性分析、普通面板回歸模型、空間面板回歸模型進行研究。具體研究思路如圖1所示。

圖1　論文研究思路

3信息消費差異性分析

為了全面評估我國城鎮居民信息消費的差異性，按照常規的區域劃分方法，將中國31個省區劃分為東部、中部和西部3個區域①，并從信息消費支出、信息消費系數、信息消費傾向3個方面進行分析如下。

3.1我國城鎮居民信息消費支出的差異性分析

2002～2013年我國城鎮居民信息消費支出趨勢如圖2所示。可以看出，東部地區的信息消費支出不但領先于中、西部地區，也高于全國平均水平，而中、西部地區的平均水平差別不大。

圖2　2002～2013年我國城鎮居民信息消費支出趨勢圖

3.2我國城鎮居民信息消費系數的差異性分析

信息消費系數是信息消費統計的重要指標，它反映了居民信息消費支出占其總消費支出的比重，它是表征信息社會和信息化發展階段的一個新維度。信息消費系數值越大，說明居民信息消費支出占其總消費支出的比重越高，即居民的消費水平和質量也相應達到了更高層級。2002～2013年我國城鎮居民信息消費系數如圖3所示，可以看出，東部地區的信息消費系數不但領先于中、西部地區，也高于全國平均水平。

圖3　2002～2013年我國城鎮居民信息消費系數趨勢圖

3.3我國城鎮居民信息消費傾向的差異性分析

信息消費傾向衡量的是居民收入中用于信息消費支出的份額，信息消費傾向的高低直接反映了居民信息消費需求的意愿及程度。2002～2013年我國城鎮居民信息消費傾向如圖4所示，可以看出，東、中、西部和全國平均信息消費傾向呈先減弱到2008年回升的趨勢，而且東部地區的信息消費傾向最高。

圖4　2002～2013年我國城鎮居民信息消費傾向趨勢圖

4絕對收斂檢驗

4.1絕對σ收斂檢驗

假設σt表示年份t時的對數城鎮居民信息消費支出的標準差，即：

參數σt表示變量的離散程度，如果在年份t+T時滿足σt+T<σt，則稱具有T階段σ收斂性，如果對任意年份s>t都有σs<σt，則稱具有一致σ收斂性。

結果如圖5所示，2002～2013年我國城鎮居民信息消費標準差發展趨勢分為兩個階段：第一階段為2002～2008年，標準差先上升，在2006年到達到峰值，然后下降；第二階段：2009年后逐漸呈下降趨勢，具有階段σ收斂性。

圖5　2002～2013年我國城鎮居民信息消費標準差趨勢圖

4.2絕對β收斂檢驗

如果收斂方程采用如下形式：

lnCZXFit-lnCZXFi，t-1=α+βlnCZXFi，t-1+ξit

(1)

當系數β<0時，表明存在絕對β收斂。

表1給出了2002～2013年我國31個省、市、自治區城鎮居民信息消費支出面板數據絕對收斂的估計結果，從中可以看出：估計出的β值不顯著，R2也極小。因此，城鎮居民信息消費支出不存在絕對β收斂的情況。

表1　我國城鎮居民信息消費支出絕對β收斂估計結果

注：括號內的數據為相應檢驗統計量的P值。(下文相同)

5條件β收斂檢驗

5.1引入空間效應、時間效應的非空間面板數據模型

本文檢驗條件β收斂的做法是在方程(1)的基礎上，首先依次引入空間效應、時間效應、空間和時間固定效應，即考慮模型(2)，如果系數β<0時，表明我國城鎮居民信息消費支出存在條件β收斂。結果如表2所示，空間和時間固定效應的LR檢驗在1%顯著性水平上均顯著，表明模型中應同時包含空間和時間雙固定效應，而且其R2和LogL均為最大。從估計結果來看，β值為-0.288447，表明存在條件收斂。

lnCZXFit-lnCZXFi，t-1=βlnCZXFi，t-1+ui+λt+ξit

(2)

表2　引入空間效應、時間效應的條件β收斂系數估計結果

5.2引入空間效應、時間效應及控制變量的非空間面板數據模型

在模型(2)的基礎上，進一步將外生變量添加到模型(2)中，得到模型(3)，用以比較估算出的收斂結果，并進行了LM統計量檢驗。結果如表3所示，空間和時間固定效應的LR檢驗在1%顯著性水平上均顯著，表明模型中應同時包含空間和時間雙固定效應，而且其R2和LogL均為最大。從估計結果來看，加入控制變量后，收斂速度明顯提高，β值為-0.585238，表明存在條件β收斂。

lnCZXFit-lnCZXFi，t-1=βlnCZXFi，t-1+χlnXit+ui+λt+ξit

(3)

各控制變量對信息消費增長率的影響也不一樣。物價水平的上升，沒有使增長率減弱，反到增強，產生了顯著的正影響(0.765164)。而受教育人數對信息消費增長率的影響并不顯著。信息消費的基礎設施產生了顯著的負影響(-0.063054)，說明基礎設施的改善，會使人們的信息費用降低。網民人數的增加，產生了顯著的正影響(0.036065)，說明使用新技術消費信息的廣度增加，會使人們的信息費用的投入增加。城鎮居民的收入提升，產生了顯著的正影響(1.130465)，說明當收入提升時，會增加用于獲取信息的支出。

表3　引入空間效應、時間效應及控制變量的條件β收斂系數估計及LM檢驗結果

5.3引入空間和時間效應的空間杜賓模型

另外，表3中空間和時間固定效應模型的LM檢驗結果顯示，雖然lmlag和lmerror檢驗不能拒絕沒有空間滯后被解釋變量或空間自相關誤差項的原假設，但當使用穩健的LM檢驗時，不能拒絕沒有空間滯后被解釋變量或空間自相關誤差項的原假設，說明SAR和SEM模型應同時成立。而且空間、時間固定效應模型的LM檢驗結果雖不相同，但都說明應考慮空間因素的影響。基于此，在模型(3)的基礎上，進一步將空間因素添加到模型(3)中，得到空間面板杜賓模型SDM(4)，用以比較估算出的收斂結果[16]。

(4)

運用Baltagi(2005)提出的中心化方法，結果如表4第2列所示，Lee和Yu(2010)認為運用這種直接估計方法將會使得其參數估計值產生偏誤，并對其進行了偏差修正，結果如表4第3列所示[17]。結果表明，空間滯后被解釋變量和解釋變量的系數估計值對偏差修正相當敏感，由于偏差修正的R2略小于直接估計結果，所以下文分析采用直接估計結果。從表4第2列和第3列的Wald檢驗和LR檢驗結果可知，均通過了5%的顯著性水平檢驗，必須拒絕模型(4)可以簡化為空間滯后或空間誤差模型，因此選取比SAR和SEM模型更廣義形式的SDM模型進行實證分析是合適的。如果ui被視為一隨機變量，而不是固定效應，相應的估計結果如表4第4列所示，但是通過Hausman檢驗可知，其估計值為46.3428，自由度為13，對應的p=0.0000，表明必須拒絕隨機效應模型。

表4　具有空間和時間效應空間杜賓模型的條件β收斂系數估計結果

從表4中可以看出，考慮空間因素后，我國城鎮居民信息消費支出仍然存在條件β收斂情況。空間滯后被解釋變量的系數估計值雖然為正但沒有通過顯著性檢驗，說明地區之間的信息消費增長并沒有產生空間溢出效應。而各控制變量中，只有收入產生明顯的負向空間溢出效應。

LeSage和Pace(2009)指出利用空間回歸模型的點估計方法來檢驗空間變量是否存在溢出效應而得到的結論是有偏誤的，即解釋變量的系數估計值并不代表真實的偏回歸系數，并提出需要將其系數估計值分解為直接效應和間接效應[18]。在表4參數估計結果的基礎上，得到各變量對信息消費增長率的直接效應和間接效應估計結果如表5所示。

表5　各變量對信息消費增長率的直接效應和間接效應估計結果

從表5可以看出，初始水平對本地區信息消費增長率的直接效應為-0.594039，且通過了1%顯著性水平檢驗，這說明在空間面板杜賓模型SDM下，仍然存在條件β收斂，且收斂速度較模型(3)略有提升。而初始水平對相鄰地區信息消費增長率的間接效應為0.244542，且通過1%顯著性水平檢驗。各控制變量對本地區信息消費增長率的影響也不一樣，但總體表現與前面一致。而控制變量中，除收入的間接效應為負且顯著外，其余間接效應并不顯著，說明這些控制變量的影響還局限于本地區。

6結論

本文基于空間面板數據對2002～2013年我國城鎮居民信息消費支出的空間特征和收斂性進行了分析，結果表明：

(1)我國城鎮居民信息消費存在較顯著的地區差異性。

(2)2009年后標準差呈逐漸下降趨勢，具有階段σ收斂性。

(3)城鎮居民信息消費支出不存在絕對β收斂的情況。

(4)通過逐步引入空間固定效應、時間固定效應、空間和時間固定效應，對參數估計結果產生了重大影響，存在條件β收斂性。在此基礎上，引入控制變量后，也存在條件β收斂性，并且收斂速度較之前明顯增強。

(5)通過LM檢驗、Wald檢驗、LR檢驗、Hausman檢驗，表明具有空間和時間效應的空間面板杜賓模型用于分析條件β收斂性最為恰當，結果表明，存在條件β收斂性，并且引入空間相關性后，收斂速度略有提升，但是信息消費增長自身的空間溢出效應雖為正值并不顯著。

(6)控制變量中，收入仍是影響居民信息消費支出增長的重要因素，同時表現出了較強的負向空間溢出效應。物價水平、信息消費的基礎設施、網民人數的影響還局限于本地區，而教育水平對信息消費支出增長的影響不顯著。

注釋：

①東部：北京、天津、河北、遼寧、上海、江蘇、浙江、福建、山東、廣東、海南；中部：山西、吉林、黑龍江、安徽、江西、河南、湖北、湖南；西部：內蒙古、廣西、重慶、四川、貴州、云南、西藏、陜西、甘肅、青海、寧夏、新疆。

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(責任編輯：史琳)

收稿日期：2016—03—15

基金項目：國家社科基金青年項目(項目編號：14CTJ002)的階段性成果。

作者簡介：張肅，同濟大學經濟與管理學院博士后，中原工學院經濟管理學院副教授。研究方向：決策分析、計量經濟學。

DOI：10．3969/j．issn．1004-910X．2016．07．014

〔中圖分類號〕F063.5

〔文獻標識碼〕A

Study on the Information Consumption Convergence of Urban Residents in China——Based on Spatial Panel Model

Zhang Su1，2

(1．Tongji University，Shanghai 200092，China；2．Zhongyuan University of Technology，Zhengzhou 450007，China)

〔Abstract〕Based on the Chinese provincial data of information consumption from 2002 to 2013,the information consumption convergence of urban residents in China are studied.Firstly,the information consumption differences of urban residents are analyzed among east,middle and west region.Then the σ convergence,absolute β convergence and conditional β convergence are studied.The results show that information consumption has stage σ convergence and no absolute β convergence.By the spatial panel durbin model with fixed and time effects,the results of having conditional β convergence are obtained.The spatial of information consumption increasing is positive but not notable.Only the control variable of income exists notable negative spillover effect.

〔Key words〕urban residents;information consumption;convergence;spatial panel Durbin model