信息消费力大小的测评及政策建议

　　信息消费的概念在十年前就已经被热炒了一番，而如今国家从发展层次提出信息消费对于扩大内需、增加经济增长的作用，这促使我们对信息消费进行更加深层次的研究。

　　关于信息消费的观点阐述近些年对于信息消费的研究有很多，对信息消费的各个方面都有涉及。徐德云（2003）界定了信息消费的内涵，并分别从微观和宏观层次上研究了信息消费的现实意义，并对信息消费函数作了研究。郑英隆（2009）从消费发展的角度，论述我国城乡居民信息消费的结构差异成长特征与趋势，剖析这种结构差异成长的因素与动因。胡琪军（2007）则从信息消费主体需求水平的指标、信息消费客体供给水平的指标、信息消费环境水平的指标和信息消费质量水平的指标等四个方面来构建信息消费力的指标体系。肖艳（2009）主要从消费主体的信息搜寻成本、信息素质状况、消费习惯、消费的示范效应以及支付能力等五个因素，着重阐释了信息消费主体对信息消费的影响。朱红（2006）主要研究信息消费主体、信息消费客体、信息消费保障这三方面活动的水平测度方法。吴钢华（2007）从信息消费和信息消费系数的概念入手，分析了信息消费系数及其测算研究的理论依据，并基于统计数据指标，研究了信息消费系数及测算方法。

　　以上这些研究主要可以分为两个板块：第一，主要是从理论着手，研究了信息消费的内涵、影响信息消费的各种因素；第二，研究了衡量信息消费水平的指标体系，并根据这些指标体系建立了一些测算方法。但是其建立的指标体系非常复杂，其测算方法也只是停留在理论阶段。因此，本文试图从信息消费已有的理论研究成果和指标体系上，缩减研究因素，建立相对可操作的信息消费力测算模型，以便对我国各地的信息消费力做出评价，这样方便政府因地制宜，采取合适的经济政策。

　　本文从影响信息消费的主要因素着手，将这些因素分为主体与客体两个方面。结合数据的易收集性与模型的可操作性，从主体因素里面选出人均可支配收入（SR）和信息消费占消费支出比重（XF）两个代表因素，从客体因素里面选出电话普及率（DH）、互联网发展程度——宽带接入端口数（KD）和社会教育发展水平——每年普通高等学校毕业生人数（JY）三个代表因素。从主体与客体两个方面、五个因素建立了因子分析模型对信息消费力进行了定量研究。信息消费是近十年才发展起来的，所以我们选取了2001-2011 共十一年的数据（数据来自2002-2012 年统计年鉴）进行研究分析。

　　基于因子分析模型的实证研究

　　为了更好的研究 DH、JY、KD、SR 和XF 之间的相互关系以及它们对信息消费力的影响，我们分别对其取自然对数，其对应取自然对数的符号位：LDH、LJY、LKD、LSR 和 LXF。

　　（一）时间序列平稳性检验

　　为了使因子分析结果更为显著，更具有说服力，尽可能降低意外因素对时间序列的影响，需要将各时间序列进行平稳性检验，并将各序列转化为相应的平稳序列进行分析。

　　这里我们使用ADF 单位根检验方法对各序列进行平稳性检验，检验结果表明，各时间序列本身都是非平稳序列，但是其对应的一阶差分序列，都是平稳序列。所以，本文在进行因子分析时，都用各时间序列的一阶差分序列进行分析。其对应的符号表示为：DLDH、DLJY、DLKD、DLSR 和DLXF。

　　（二）因子分析原理

　　多变量大样本无疑会为科学研究提供丰富的信息，但也在一定程度上增加了数据采集的工作量，更重要的是在大多数情况下，许多变量之间可能存在相关性而增加了问题分析的复杂性，同时对分析带来不便。如果分别分析每个指标，分析又可能是孤立的，而不是综合的。盲目减少指标会损失很多信息，容易产生错误的结论。

　　因此需要找到一个合理的方法，减少分析指标的同时，尽量减少原指标包含信息的损失，对所收集的资料作全面的分析。由于各变量间存在一定的相关关系，因此有可能用较少的综合指标分别综合存在于各变量中的各类信息。因子分析就是这样一种降维的方法。

　　假设原有变量有p个，分别用x1、x2…xp表示，且每个变量的均值是0，标准差是1，现将每个原有变量用k（k<p）个因子f1、f2…fk的线性组合来表示，即：

　　即X=AF+ε在这个数学模型中，F称为公共因子，因为它出现在每个变量的线性表达式中，简称因子。因子可理解为高维空间中互相垂直的k 个坐标轴；A 称为因子载荷矩阵，aij称为因子载荷，是第i 个原始变量在第j个因子上的负荷，其绝对值越大表明xi与fj的依存度越大；ε称为特殊因子，表示原始变量不能被因子解释的部分。其均值为0，相当于多元线性回归模型中的残差。分别计算出各因子的方差贡献率，选择方差贡献率较大的几个因子，然后根据因子得分计算公式，进行因子得分计算。

　　（三）因子分析模型求解

　　对信用消费力的各影响因素的相关矩阵进行KMO 和 Bartlett检验，结果表明，影响因素之间的简单相关系数和片相关系数的KMO 值为0.630，符合做因子检验的条件。Bartlett球形度检验值为28.002，其对应的F值为0.002，说明通货膨胀的各因素数据来自正态分布总体。

　　提取因子及因子载荷分析。本文选取主成分分析法，提取因子个数的依据是：因子的特征根大于1。由表1可知，共提取了2 个因子，累计的方差贡献率有90.366%，也就是说包含了原有变量90.366% 的信息量。这表明，去除的两个因子对原有的五个变量具有非常好的概括作用，尤其是第一个因子，其方差贡献率达到了55.176%。

　　由因子载荷矩阵可以看出（见表 2），电话普及率 DLDH、受教育程度 DLJY 以及互联网发展程度 DLKD 三个因素在第一个因子上面的载荷非常大，其载荷分别为0.947、0.933和0.909。从经济意义上来讲，这三个因素代表了信息消费力的客体方面，并且，电话的普及、教育程度越高、互联网的快速发展都对信息消费力有非常大的正向促进作用。因子1 共解释了信息消费力变化的55.176%。

　　因子2 则主要包含了人均可支配收入DLSR 与信息消费占居民消费比重 D L X F的信息，因子2 的方差贡献率为35.190%，即总共解释了信息消费力的35.190%。居民的信息消费倾向 DLXF 在因子 2 上的载荷达到了0.973，说明，主体因素中信息消费倾向的提升，对信息消费力的增加也具有相当的正向作用。由因子得分系数矩阵可得到因子一和因子二的得分计算公式 ：F1=0.345x1+0.375x2+0.332x3-0.051x4-0.126x5F2=-0.008x1-0.179x2-0.011x3-473x4+0.594x5x1、x2、x3、x4和x5分别是DLDH、DLJY、DLKD、DLSR 和 DLXF 经过标准化处理后的值。

　　综合因子得分计算公式为：F=0.55176F1+0.35190F2根据综合得分公式，我们可以得到，信息消费中客体因素即信息的质量、信息消费的环境等要比主体因素对信息消费力的影响程度大。所以，为了让我国信息产业更好地扩大内需、促进经济增长，政府在努力提高消费主体的消费能力时，更应该注重信息质量的提高、信息消费环境的优化和信息产业的结构升级。

　　信息消费力因子分析模型的实证检验在得到综合因子得分公式后，搜集北京、上海与广东三地的相应数据（数据来自北京、上海与广东统计年鉴以及2012年国家统计年鉴），对三地的信息消费力进行分析排名，再结合三地实际的经济发展水平、消费水平对模型故居结果进行检验，以验证模型的合理性。计算后得到了三地信息消费力的综合得分：F北京=0.009897 F上海=0.010811F广东=0.007815 F上海>F北京>F广东由因子分析模型可以得到，在综合以电话普及率、平均受教育程度与互联网发展程度因素为代表的客体环境条件和以平均可支配收入与信息消费倾向因素为代表的主体环境条件分析后，得出上海的信息消费力大于北京的信息消费力大于广东的信息消费力的结论。而综合实际情况来看，上海作为全球的一个金融中心，其经济发展水平确实比国内其他城市高，而且上海是主要以第三产业为主的城市，其金融服务业高度发展，信息的获取、交流和处理非常迅速。其信息消费力比北京大是符合实际情况的。因此，模型的估计结果比较贴近实际情况，从侧面验证了该因子分析模型在对消息消费力的处理上是可靠的。

　　政策建议

　　加快信息产业的建设，加大对信息产业的扶持力度，主要加大对文化、旅游、网络等方面的投入。目前我国居民的消费水平正在逐步提高，对于文化、旅游等方面的需求正在不断增加，这是加快文化、旅游发展一大优势。相对于发达国家来说，我国网络建设还处于很低的水平，平均网速还有很大的提升空间，网络文化也还有待提高。加快信息产业的建设有利于我国信息消费力的提高。

　　完善信息消费立法，加强对信息市场的监管力。目前，信息消费发展到了一定程度， 在人们进行各种信息消费的同时，也产生了非常多的垃圾信息。这些垃圾、甚至有害的信息在信息市场，特别是网络市场中日益发展，亟待立法监管，为信息消费创造良好的消费环境，提高信息消费的质量。

　　继续加大对教育的投入，不断提高国民综合素质。促使教育需求由义务型、标准化、单一性向自主型、个性化、多元化转变。高素质的国民，是信息生产、信息消费的先决条件。充分利用教育巨大的正外部性，发展信息产业，提高信息消费力，增大第三产业在国民经济中的比重。利用各种优惠政策，积极引导消费者的消费倾向。对居民的信息消费进行各种补贴、减免政策，对于信息产业施行减税免税政策，以扩大生产，增加内需。调整国民收入分配，让广大人民共享改革成果，特别提高农村居民收入水平。打开并扩大信息消费的农村市场，从整体上提高我国居民的信息消费力。

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