劉偉

內(nèi)容摘要：本文運用空間數(shù)據(jù)分析法分析了2002-2013年我國各地區(qū)農(nóng)村居民信息消費水平。研究表明，農(nóng)村居民信息消費水平具有很強的空間集聚現(xiàn)象，空間相關(guān)性隨時間呈上升的趨勢；在考慮空間相關(guān)性后，農(nóng)村居民信息消費水平存在的絕對收斂更明顯一些，即農(nóng)村居民信息消費水平地區(qū)間差異會受到空間地理因素的影響。引入居民收入、城市化發(fā)展水平后，農(nóng)村居民信息消費水平也存在著條件收斂，同時收斂趨勢比絕對收斂趨勢更強，即隨著影響農(nóng)村居民信息消費水平因素的考慮，地區(qū)間差異在減小。因此，本文認為提高地區(qū)城市發(fā)展水平，縮小農(nóng)村居民收入差距，能夠使農(nóng)村居民信息消費向其自身穩(wěn)態(tài)收斂，政府應(yīng)制定相關(guān)政策，縮小農(nóng)村居民信息消費水平的區(qū)域差距。

關(guān)鍵詞：農(nóng)村居民信息消費 空間相關(guān)性 區(qū)域收斂性 空間面板數(shù)據(jù)

相關(guān)文獻綜述

國外學(xué)者主要從幾個方面對農(nóng)村居民信息消費進行了研究：一是從信息服務(wù)對農(nóng)業(yè)農(nóng)村信息化的重要性角度，Ballantyne（2014）認為信息服務(wù)在解決農(nóng)民在貧困和食物匱乏方面起到重要的作用。二是研究農(nóng)民如何獲取信息服務(wù)，Surabhi Mittal（2014）對印度農(nóng)民獲取信息的途徑進行調(diào)研，發(fā)現(xiàn)農(nóng)民群體之間的信息交流是最主要的信息服務(wù)來源。三是考察農(nóng)民信息服務(wù)消費的影響因素，Peter O.Siyao（2012）、Joseph Welfare Irivwieri（2007）、Frank Tansera（2006）分別研究出農(nóng)民自身教育程度、性別、環(huán)境因素對農(nóng)民信息消費影響較大。國外研究者在農(nóng)村居民信息服務(wù)消費問題時研究方法多樣，數(shù)據(jù)多來源于調(diào)查統(tǒng)計，因此研究結(jié)論較為可信，存在的問題是研究對象多數(shù)在發(fā)展中國家，而對發(fā)達國家農(nóng)村居民信息服務(wù)消費問題研究較少。

總結(jié)國內(nèi)現(xiàn)階段的文獻可以看出：多數(shù)學(xué)者認為農(nóng)村居民信息消費存在地區(qū)差異，也具體分析了農(nóng)村居民信息消費存在地區(qū)差異的原因。但很少有學(xué)者從空間角度分析，即忽視了空間地理因素對這一問題的影響，而對于空間效應(yīng)的考慮，能夠更全面地分析農(nóng)村居民信息消費問題。吳玉鳴、陳志建（2009）從空間角度研究了消費水平的區(qū)域差異，認為空間因素會對居民消費水平的區(qū)域差距產(chǎn)生影響以及政府制定空間協(xié)調(diào)政策來縮小這種差距的意義重大。眾多學(xué)者在研究其他經(jīng)濟問題時通常也會考慮空間效應(yīng)，如余華義（2011）關(guān)于能源強度區(qū)域差異的研究表明，能源強度具有空間集聚的特點，且能源強度地區(qū)差異在縮小。因此，本文在研究農(nóng)村居民信息消費的區(qū)域差異時，試圖將空間地理因素引入，并運用空間數(shù)據(jù)分析法來研究這一問題。

我國農(nóng)村居民信息消費水平的空間相關(guān)性分析

（一）研究方法

空間相關(guān)性分析主要采用探索性空間數(shù)據(jù)分析方法，其主要用于檢測變量的空間關(guān)聯(lián)性和空間數(shù)據(jù)集聚現(xiàn)象。在本文中，如果農(nóng)村居民信息消費水平在空間上發(fā)生集聚，表明在一定的區(qū)域內(nèi)，農(nóng)村居民信息消費水平在各個地域單元之間具有自相關(guān)性：即某一地域單元農(nóng)村居民信息消費水平較高，其周圍地域單元的農(nóng)村居民信息消費水平也較高；某一地域單元農(nóng)村居民信息消費水平較低，其周圍地域單元的農(nóng)村居民信息消費水平也較低。因此，空間相關(guān)性可以用來反映空間集聚現(xiàn)象。

探索性空間數(shù)據(jù)分析主要有2種：第一種是全域空間自相關(guān)分析，研究整個區(qū)域的空間相關(guān)性。第二種是局域空間自相關(guān)分析，研究區(qū)域內(nèi)各個地域單元的空間關(guān)聯(lián)性。

在研究全域空間自相關(guān)分析時，普遍采用的是Moran`s I指數(shù)。其計算公式為：

Xi表示地區(qū)i的觀測值，本文中指農(nóng)村居民信息消費水平。n為地區(qū)總數(shù)，本文選取我國31個省份（港澳臺地區(qū)除外）。Wij為空間權(quán)重矩陣，空間權(quán)重矩陣一般基于“鄰近性”和“距離性”關(guān)系來構(gòu)造。多數(shù)采用的是基于鄰近關(guān)系的矩陣，當(dāng)?shù)趇地區(qū)與第j地區(qū)相鄰時，Wij取值為1，當(dāng)?shù)趇地區(qū)與第j地區(qū)不相鄰時，Wij取值為0。本文采用的是rook一階權(quán)值矩陣。

Moran`s I的取值范圍為[-1，1]。I取值的絕對值表示相關(guān)性的強弱，當(dāng)I>0時，表示地區(qū)間存在正的空間相關(guān)性；當(dāng)I=0時，表示地區(qū)間無空間相關(guān)性；當(dāng)I<0時，表示地區(qū)間存在負的空間相關(guān)性。

當(dāng)局域Moran`s Ii顯著為正且Zi大于0，表示的是位置i與其鄰近的觀測值相比樣本平均水平為高，即一個高值被高值所包圍，屬于高高集聚（H-H）；當(dāng)局域Moran`s Ii顯著為正且Zi小于0，表示的是位置i與其鄰近的觀測值較低，即一個低值被低值所包圍，屬于低低集聚（L-L）；當(dāng)局域Moran`s Ii顯著為負且Zi大于0，表示的是位置i遠高于其鄰近的觀測值，即一個高值被低值所包圍，屬于高低集聚（H-L）；當(dāng)局域Moran`s Ii顯著為負且Zi小于0，表示的是位置i遠低于其鄰近的觀測值，即一個低值被高值所包圍，屬于低高集聚（L-H）。

（二）樣本數(shù)據(jù)選取及說明

結(jié)合眾多學(xué)者的研究，本文采用的是2002-2013年我國各省份農(nóng)村居民醫(yī)療衛(wèi)生費用、交通通訊費用、文化教育和娛樂產(chǎn)品及服務(wù)的消費數(shù)據(jù)，并將三者加總作為衡量農(nóng)村居民信息消費水平指標，同時消除價格因素影響。數(shù)據(jù)主要來源于2002-2013年《中國統(tǒng)計年鑒》。

（三）全域空間相關(guān)性分析

根據(jù)圖1Moran`s I變化趨勢圖看出，2002-2013年農(nóng)村居民信息消費水平全域Moran`s I雖然呈現(xiàn)出一定幅度的波動，但總體上呈現(xiàn)出上升的趨勢，這表明隨著各地區(qū)經(jīng)濟水平的發(fā)展，信息產(chǎn)品和服務(wù)的推廣，農(nóng)村居民在信息消費方面受到臨近地區(qū)農(nóng)村居民的影響越來越大，信息消費水平空間相關(guān)性越來越強。

（四）局域空間性分析

全域空間性分析的結(jié)果說明我國農(nóng)村居民信息消費水平具有空間聚集現(xiàn)象，但并不能得到農(nóng)村居民信息消費水平在哪些地區(qū)存在這一現(xiàn)象，而Moran散點圖能夠說明哪些地區(qū)存在高高集聚和低低集聚現(xiàn)象。

根據(jù)圖2的Moran散點圖分析，2002年處于高高集聚（H-H）區(qū)第一象限的省份為北京、天津、上海、江蘇、浙江、福建。而2013年則增加了吉林、遼寧、黑龍江省份，另外福建不處于高高集聚區(qū)。2002年處于低低集聚（L-L）區(qū)第三象限的省份較多，有云南、貴州、四川、黑龍江、吉林、遼寧、青海、陜西、甘肅、新疆、內(nèi)蒙古、寧夏、山西、廣西、河南、湖北、湖南、西藏、重慶省份。2013年增加了山東省份，另外黑龍江、遼寧、吉林省份不處于低低集聚區(qū)。在2002年處于低高集聚（L-H）區(qū)第二象限的省份為安徽、江西、河北、海南。到2013年則為安徽、江西、河北、海南、福建。2002年處于高低集聚（H-L）區(qū)第四象限的省份為山東、廣東，2013年則為內(nèi)蒙古、廣東。通過對比2002年與2013年，大部分省份都處于低低集聚（L-L）區(qū)，個別省份集聚區(qū)發(fā)生了變化。

我國各地區(qū)農(nóng)村居民信息消費水平收斂性實證分析

農(nóng)村居民信息消費水平的收斂性，是指隨著時間的發(fā)展，各地區(qū)間農(nóng)村居民信息消費水平差距不斷縮小，具有趨同性。即不同地區(qū)間，農(nóng)村居民信息消費水平的增長速度與初始水平之間存在負相關(guān)關(guān)系，但最終會收斂于同一穩(wěn)態(tài)。若各地區(qū)農(nóng)村居民信息消費水平差距在縮小，并能夠達到相對穩(wěn)定狀態(tài)，說明農(nóng)村居民信息消費水平存在收斂性。農(nóng)村居民信息消費水平的收斂性包括：絕對β收斂，是指農(nóng)村居民信息消費水平增長率與初始期呈負相關(guān)，即農(nóng)村居民信息消費水平高的地區(qū)信息消費增長速度比農(nóng)村居民信息消費水平低的地區(qū)慢；條件β收斂，即各個地區(qū)的農(nóng)村居民信息消費水平最終會收斂于自身的穩(wěn)態(tài)，信息消費水平高的地區(qū)收斂于較高的穩(wěn)定狀態(tài)，而信息消費水平低的地區(qū)收斂于較低的穩(wěn)定狀態(tài)。

（一）絕對β收斂的空間經(jīng)濟計量模型

絕對β收斂的基礎(chǔ)模型為：ln（yi，t/yi，t0）=α+βlnyi，t0+εi?？紤]到絕對β收斂基礎(chǔ)模型的內(nèi)生性問題以及根據(jù)絕對β收斂具有長期性的特征，模型可以進一步寫為：。將空間相關(guān)性引入基礎(chǔ)模型中，同時根據(jù)空間經(jīng)濟計量研究中常用的空間滯后因子包括因變量的空間相關(guān)性、自變量的空間自相關(guān)，以及模型誤差的空間自相關(guān)的幾種空間計量模型，得到如下的空間計量經(jīng)濟模型：

在上述模型中，εt和μt分別表示為SLM和SEAR的誤差向量，其中SARAR模型將誤差分解為空間自相關(guān)項Wμt和滿足正態(tài)獨立同分布的隨機擾動項εt。ρ和λ分別為空間自相關(guān)系數(shù)和空間誤差自相關(guān)系數(shù)。β2為lnyt0的空間自相關(guān)系數(shù)。

由表1中的模型估計結(jié)果得到：所有模型的β估計值均在1%的顯著性水平下顯著為負，且數(shù)值上大體接近，說明2002-2013年我國農(nóng)村居民信息消費水平存在著絕對β收斂趨勢。在考慮空間自相關(guān)性后，模型2中得到的β估計值雖然在1%的顯著性水平下顯著為負，但與模型 比較發(fā)現(xiàn)，模型2中β絕對值稍小，說明模型2的絕對β收斂效果較弱一些。因此空間自相關(guān)滯后模型并不優(yōu)于最小二乘估計模型。模型3考慮的是如果居民信息消費水平空間相關(guān)性沒有在解釋變量中體現(xiàn)，而是體現(xiàn)在誤差項之間時的情況。模型3中所有的系數(shù)估計值均在1%的顯著性水平下顯著，同時AIC值是所有模型中最小的，β絕對值也大于模型1中的。模型4中的空間自相關(guān)系數(shù)和模型5中常數(shù)項都沒有通過顯著性檢驗，模型非最優(yōu)。所以空間誤差自相關(guān)模型是本文研究我國農(nóng)村居民信息消費水平絕對β收斂的最優(yōu)模型。

對于空間誤差自相關(guān)模型（模型3），由于其空間相關(guān)性不反映在解釋變量中，而是出現(xiàn)在誤差項中，空間效應(yīng)可能是因為對局域某些省份都產(chǎn)生了影響的其它變量造成的，比如沿海地區(qū)本身經(jīng)濟發(fā)展水平就很高，人均居民收入也比中部、西部地區(qū)的高，同時受局域信息消費習(xí)慣的影響，都可能影響到居民信息消費水平。因此，考慮條件β收斂模型，在研究農(nóng)村居民信息消費水平地區(qū)收斂性時具有必要性。

（二）條件β收斂空間經(jīng)濟計量模型

在農(nóng)村居民信息消費水平絕對收斂β模型中加入一些影響農(nóng)村居民消費水平的控制變量，得到條件β收斂模型。在構(gòu)建條件β收斂模型時，要求選取的控制變量既能影響農(nóng)村居民信息消費水平，也要具有地區(qū)差異性，同時具有非隨機性。在經(jīng)過一系列的嘗試后，控制變量選取為農(nóng)村居民收入和城市化發(fā)展水平時，模型的估計結(jié)果較為顯著。

由表2的模型估計結(jié)果得到：在引入農(nóng)村居民收入和城市化發(fā)展水平后，所有模型的β估計值均在1%的顯著性水平下為負，且數(shù)值大小接近，這說明我國農(nóng)村居民信息消費水平存在條件β收斂趨勢。模型1中城市化發(fā)展水平系數(shù)估計值在5%的顯著性水平下為正；其余4個模型中城市化發(fā)展水平系數(shù)估計值均在10%的置信水平下顯著為正，并且數(shù)值大小上較為接近，表明城市化發(fā)展水平在某種程度上會影響農(nóng)村居民信息消費水平的地區(qū)收斂性。模型2和模型5中空間滯后估計系數(shù)ρ均在1%的顯著性水平下為正，表明各個省份之間的農(nóng)村居民信息消費水平存在較強的空間相關(guān)性。模型3和模型4中誤差項的空間自回歸系數(shù)也均在1%的顯著性水平下為正，說明農(nóng)村居民信息消費水平存在的空間相關(guān)性來自于誤差項的影響，也說明這里選取的控制變量可能有所遺漏。模型5中的農(nóng)村居民收入和城市化發(fā)展水平二者的一階滯后項系數(shù)均不顯著，這表明上一期的居民收入和城市化發(fā)展水平對農(nóng)村居民信息消費水平條件β收斂性作用不明顯。整體上看，最優(yōu)模型仍是模型3，與模型5相比，雖然LogL值比SDM模型小，但通過AIC進一步檢驗發(fā)現(xiàn)，模型3中AIC值是最小的，同時模型5中部分項的系數(shù)并不顯著。模型3的空間誤差估計系數(shù)在小于1%的顯著性水平下顯著，表明一個地區(qū)農(nóng)村居民信息消費水平的年均增長率與該地區(qū)初期的信息消費水平以及居民收入有關(guān)，同時還會受到其臨近地區(qū)農(nóng)村居民信息消費增長率的隨機沖擊的影響。但是與鄰近地區(qū)的農(nóng)村居民信息消費的平均增長率無關(guān)。即鄰近地區(qū)的農(nóng)村居民消費增長并不會引起該地區(qū)的農(nóng)村居民信息消費的增長。

研究結(jié)論與政策建議

為了分析我國農(nóng)村居民信息消費水平的空間相關(guān)性和區(qū)域收斂性，本文首先采用了探索性空間數(shù)據(jù)分析法，分析了2002-2013年我國各省份農(nóng)村居民信息消費水平的空間相關(guān)性，其次運用空間面板數(shù)據(jù)模型對地區(qū)收斂性進行研究。

（一）研究結(jié)論

2002-2013年我國各省市農(nóng)村居民信息消費水平存在著全局空間自相關(guān)性，并且這種相關(guān)性呈上升的趨勢。即農(nóng)村居民信息消費水平具有空間集聚現(xiàn)象，在空間分布上呈現(xiàn)高高集聚和低低集聚。同時，部分地區(qū)不具有空間自相關(guān)性，即部分地區(qū)農(nóng)村居民信息消費水平的高低與鄰近地區(qū)農(nóng)村居民信息消費水平的高低關(guān)系不大，這部分地區(qū)農(nóng)村居民信息消費水平在空間分布上具有隨機性。無論是否考慮空間相關(guān)性，我國各地區(qū)農(nóng)村居民信息消費水平都存在絕對β收斂。即空間相關(guān)性的存在與否并不影響我國各地區(qū)間農(nóng)村居民信息消費水平的差距隨時間呈縮小的趨勢。但考慮空間相關(guān)性后，絕對β收斂速度更快，說明我國各地區(qū)間農(nóng)村居民信息消費水平的差距會受到空間地理因素的影響。同時空間誤差自相關(guān)模型是研究我國農(nóng)村居民信息消費水平絕對β收斂的最優(yōu)模型，這種相關(guān)性來自空間誤差自相關(guān)，即隨著影響農(nóng)村居民信息消費水平因素的考慮，農(nóng)村居民信息消費水平地區(qū)間差距在縮小。在引入農(nóng)村居民收入和地區(qū)城市化發(fā)展水平后，我國各地區(qū)農(nóng)村居民信息消費水平都存在條件β收斂，雖然考慮空間相關(guān)性后，空間誤差自相關(guān)模型的收斂速度比不考慮空間相關(guān)性稍慢一些，但條件β收斂速度明顯快于絕對β收斂速度。說明農(nóng)村居民收入、城市化發(fā)展水平差異會影響收斂的趨勢，即各地區(qū)農(nóng)村居民收入水平間的差距大小與地區(qū)城市化發(fā)展水平間的高低都會對地區(qū)間農(nóng)村居民信息消費水平的差距產(chǎn)生一定的影響效果。

（二）政策建議

縮小居民收入差距，整體提高各地區(qū)的居民收入水平。信息消費水平的高低與地區(qū)經(jīng)濟發(fā)展水平相關(guān)，經(jīng)濟發(fā)展較快的地區(qū)，居民信息消費水平相對較高，因此國家應(yīng)當(dāng)采取措施，通過改革我國居民收入分配機制，合理調(diào)節(jié)農(nóng)村居民收入水平，促進農(nóng)村居民收入適當(dāng)增加，以促進貧困地區(qū)信息消費水平的提升。

提高地區(qū)城市化發(fā)展水平，加大農(nóng)村居民信息消費保障力度。對于農(nóng)村居民而言，城市化發(fā)展水平越落后，信息流入越難，形成信息消費障礙，導(dǎo)致農(nóng)村居民信息消費水平偏低。因此在提高地區(qū)經(jīng)濟發(fā)展的同時，政府部門應(yīng)加大貧困地區(qū)信息消費的保障力度及范圍，以消除貧困地區(qū)居民信息消費的障礙。

采取針對性策略，逐步推進農(nóng)村居民信息化工作。由于農(nóng)村居民信息消費水平存在空間集聚現(xiàn)象，因此，相關(guān)政府部門可以通過建立信息消費中心地區(qū)帶或城市圈，先大力推進中心地區(qū)的信息消費建設(shè)，再將信息建設(shè)范圍局部擴大到周邊地區(qū)并充分利用其信息消費的空間影響帶動周邊地區(qū)信息消費水平的提升，逐步改善農(nóng)村居民信息消費水平。

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