互聯(lián)網(wǎng)使用對(duì)農(nóng)村家庭消費(fèi)行為受群體影響的實(shí)證分析

0 引言

作為驅(qū)動(dòng)經(jīng)濟(jì)發(fā)展的核心動(dòng)力，消費(fèi)規(guī)模的擴(kuò)大既能有效拉動(dòng)國(guó)民經(jīng)濟(jì)持續(xù)增長(zhǎng)，又可切實(shí)滿足人民群眾對(duì)美好生活的現(xiàn)實(shí)需求。尤其在農(nóng)村地區(qū)，消費(fèi)能力的增強(qiáng)不僅可以直接改善農(nóng)民群體的生活水準(zhǔn)，更能通過(guò)緩解城鄉(xiāng)收入差異促進(jìn)社會(huì)公平，為農(nóng)業(yè)現(xiàn)代化建設(shè)和鄉(xiāng)村全面振興注人發(fā)展動(dòng)能。

2020年，我國(guó)開(kāi)始實(shí)施以國(guó)內(nèi)大循環(huán)為主體的雙循環(huán)發(fā)展戰(zhàn)略，明確提出要提升消費(fèi)在國(guó)民經(jīng)濟(jì)中的戰(zhàn)略地位，通過(guò)釋放內(nèi)需潛力推動(dòng)經(jīng)濟(jì)持續(xù)增長(zhǎng)。黨的二十大強(qiáng)調(diào)，增強(qiáng)消費(fèi)對(duì)經(jīng)濟(jì)發(fā)展的基礎(chǔ)性作用。當(dāng)前，在數(shù)字經(jīng)濟(jì)蓬勃發(fā)展的背景下，如何實(shí)現(xiàn)數(shù)字技術(shù)與傳統(tǒng)產(chǎn)業(yè)的深度協(xié)同，已成為落實(shí)\"十四五\"戰(zhàn)略布局、構(gòu)建現(xiàn)代化經(jīng)濟(jì)體系過(guò)程中的關(guān)鍵一環(huán)，深人探究家庭消費(fèi)行為特征對(duì)此具有重要的現(xiàn)實(shí)價(jià)值。

近年來(lái)，信息技術(shù)的革新浪潮深刻影響著鄉(xiāng)村社會(huì)?！兜?4次中國(guó)互聯(lián)網(wǎng)發(fā)展?fàn)顩r統(tǒng)計(jì)報(bào)告》數(shù)據(jù)顯示，截至2024年6月，我國(guó)網(wǎng)民規(guī)模近11億人，互聯(lián)網(wǎng)普及率攀升至 ?！吨袊?guó)數(shù)字經(jīng)濟(jì)發(fā)展研究報(bào)告（2024年）》披露，2023年我國(guó)在5G基建部署、云計(jì)算平臺(tái)搭建、人工智能技術(shù)研發(fā)等領(lǐng)域?qū)崿F(xiàn)突破性發(fā)展，數(shù)字經(jīng)濟(jì)規(guī)模達(dá)53.9萬(wàn)億元，占國(guó)內(nèi)生產(chǎn)總值比重達(dá)到 42.8% ，已然構(gòu)成驅(qū)動(dòng)經(jīng)濟(jì)持續(xù)增長(zhǎng)的核心動(dòng)力[2。值得關(guān)注的是，移動(dòng)互聯(lián)網(wǎng)基礎(chǔ)設(shè)施的持續(xù)下沉，使得傳統(tǒng)農(nóng)業(yè)地區(qū)正加速融入數(shù)字化發(fā)展新格局。

作為國(guó)民經(jīng)濟(jì)發(fā)展的核心引擎，消費(fèi)活動(dòng)深刻影響著資源配置效率與商品服務(wù)流通格局。黨的十九大及黨的二十大系列綱領(lǐng)性文件持續(xù)強(qiáng)調(diào)消費(fèi)對(duì)經(jīng)濟(jì)發(fā)展的支撐作用，凸顯了消費(fèi)提質(zhì)擴(kuò)容對(duì)于維持宏觀經(jīng)濟(jì)平穩(wěn)運(yùn)行的戰(zhàn)略意義。值得注意的是，受城鄉(xiāng)二元經(jīng)濟(jì)結(jié)構(gòu)制約，農(nóng)村地區(qū)消費(fèi)動(dòng)能未能被充分激活。統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù)顯示，2023年城鎮(zhèn)居民人均消費(fèi)支出超出農(nóng)村居民人均消費(fèi)支出的0.82倍。這種消費(fèi)層級(jí)的梯度落差既反映了城鄉(xiāng)居民生活質(zhì)量的客觀差異，對(duì)實(shí)現(xiàn)共同富裕形成現(xiàn)實(shí)挑戰(zhàn)，同時(shí)也昭示著農(nóng)村消費(fèi)市場(chǎng)蘊(yùn)藏著可觀增量空間。通過(guò)激發(fā)農(nóng)村消費(fèi)市場(chǎng)活力，不僅能夠有效填補(bǔ)城市消費(fèi)增長(zhǎng)邊際遞減的空缺，更能培育經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)新動(dòng)能，推動(dòng)構(gòu)建更具韌性的國(guó)內(nèi)經(jīng)濟(jì)內(nèi)循環(huán)體系，這已成為實(shí)施鄉(xiāng)村振興戰(zhàn)略與實(shí)現(xiàn)經(jīng)濟(jì)轉(zhuǎn)型升級(jí)的重要突破點(diǎn)。

1數(shù)據(jù)來(lái)源與指標(biāo)構(gòu)建

1.1 數(shù)據(jù)來(lái)源

研究以北京大學(xué)中國(guó)社會(huì)科學(xué)調(diào)查中心發(fā)起的“中國(guó)家庭追蹤調(diào)查”（CFPS）項(xiàng)目為數(shù)據(jù)基礎(chǔ)。該全國(guó)性追蹤調(diào)查項(xiàng)目自2010年起每?jī)赡陮?shí)施一輪，覆蓋全國(guó)25個(gè)?。ㄗ灾螀^(qū)、直轄市），其中新疆、寧夏、內(nèi)蒙古、青海、西藏、海南及港澳臺(tái)地區(qū)除外，尤其聚焦于農(nóng)村家庭多維度數(shù)據(jù)的采集。數(shù)據(jù)庫(kù)包含家庭收支、消費(fèi)結(jié)構(gòu)等經(jīng)濟(jì)指標(biāo)，以及互聯(lián)網(wǎng)接入方式、使用頻率等技術(shù)特征，形成了涵蓋社會(huì)多層面的連續(xù)性觀測(cè)體系。研究選取2016—2020年三期的調(diào)查數(shù)據(jù)，通過(guò)三重篩選機(jī)制構(gòu)建了分析樣本。首先，基于家庭代碼整合個(gè)人、家庭經(jīng)濟(jì)與家庭關(guān)系問(wèn)卷數(shù)據(jù)，篩選出戶主年齡介于16＼～65歲的有效樣本；其次，剔除關(guān)鍵變量缺失或邏輯矛盾的異常樣本；最后，排除村莊樣本量不足5戶的觀測(cè)值以控制極端值影響。經(jīng)此處理，最終形成覆蓋25省264縣（區(qū)）677個(gè)村莊的19557戶農(nóng)村家庭研究樣本。

1.2 指標(biāo)構(gòu)建

1.2.1 被解釋變量

研究將農(nóng)村家庭總消費(fèi)支出作為核心觀測(cè)指標(biāo)，其確定依據(jù)來(lái)源于CFPS數(shù)據(jù)庫(kù)涵蓋的八大消費(fèi)領(lǐng)域：基本生活支出（食品、服飾）家居用品購(gòu)置、交通通信、居住成本、文教娛樂(lè)、醫(yī)療保健及其他消費(fèi)項(xiàng)目。在數(shù)據(jù)處理層面，為消除極端數(shù)據(jù)和方差異質(zhì)性對(duì)研究結(jié)論的影響，對(duì)原始消費(fèi)數(shù)據(jù)實(shí)施兩端各 1% 的截尾處理，隨后進(jìn)行對(duì)數(shù)轉(zhuǎn)換處理。該研究設(shè)計(jì)參考了張永強(qiáng)等3提出的方法論體系，確保研究結(jié)果的可比性與科學(xué)性。

1.2.2 核心解釋變量

為確保農(nóng)村家庭消費(fèi)同群效應(yīng)研究的準(zhǔn)確性，參照群體的界定需滿足有效社會(huì)互動(dòng)的實(shí)質(zhì)條件。參考晏艷陽(yáng)等4的實(shí)證研究成果，同村家庭因共享地域空間、面臨相似市場(chǎng)環(huán)境及具備文化習(xí)俗同質(zhì)性，更易形成高頻次的社會(huì)交互網(wǎng)絡(luò)?；诖?，研究創(chuàng)新性地構(gòu)建村級(jí)消費(fèi)參照指標(biāo)：以行政村為地理單元，計(jì)算剔除目標(biāo)家庭i后的全樣本消費(fèi)均值，同時(shí)對(duì)該指標(biāo)實(shí)施對(duì)數(shù)化處理，既保持?jǐn)?shù)據(jù)的平穩(wěn)性又有效提升模型對(duì)同群效應(yīng)的解釋效力。確定參照群體時(shí)著重考察信息傳播可達(dá)性與行為示范可能性兩大要素，該步驟有助于規(guī)避傳統(tǒng)研究中的群體界定偏差問(wèn)題。

綜合現(xiàn)有研究成果，將互聯(lián)網(wǎng)應(yīng)用場(chǎng)景歸納為學(xué)習(xí)、工作、娛樂(lè)、商業(yè)活動(dòng)和社交等5個(gè)主要維度。研究基于中國(guó)家庭追蹤調(diào)查（CFPS）問(wèn)卷中涉及網(wǎng)絡(luò)使用頻次的數(shù)據(jù)，對(duì)互聯(lián)網(wǎng)接觸行為進(jìn)行細(xì)化分類，具體包括：幾乎每天、一周3＼～4次、一周1＼～2次、一月2＼～3次、一月1次、幾個(gè)月1次及從不使用等7個(gè)梯度。為建立量化分析模型，研究采用1＼～7分賦值法對(duì)不同頻次等級(jí)進(jìn)行數(shù)值映射，從而實(shí)現(xiàn)對(duì)網(wǎng)絡(luò)使用模式的標(biāo)準(zhǔn)化度量。

1.2.3 控制變量

研究綜合借鑒張勛等5和周爍等的研究框架，從微觀個(gè)體和宏觀家庭雙重維度構(gòu)建控制變量體系。在個(gè)體特征層面，重點(diǎn)采集戶主的年齡、性別等人口統(tǒng)計(jì)學(xué)指標(biāo)，并整合婚姻狀態(tài)、健康等級(jí)及受教育程度等核心參數(shù)；在家庭經(jīng)濟(jì)層面，系統(tǒng)納人家庭純收人、金融資產(chǎn)持有量等關(guān)鍵經(jīng)濟(jì)指標(biāo)，并進(jìn)行了對(duì)數(shù)化處理以優(yōu)化數(shù)據(jù)分布特性。特別針對(duì)區(qū)域經(jīng)濟(jì)異質(zhì)性特征，創(chuàng)新性地引入縣域虛擬變量控制模塊，有效消解地域消費(fèi)市場(chǎng)成熟度差異及經(jīng)濟(jì)發(fā)展不均衡對(duì)同群效應(yīng)測(cè)算產(chǎn)生的系統(tǒng)性干擾。

表1呈現(xiàn)了主要變量的統(tǒng)計(jì)特征分析數(shù)據(jù)。數(shù)據(jù)顯示，樣本家庭年度消費(fèi)支出均值為86963.73元，略低于家庭純收入均值91293.5元。調(diào)研發(fā)現(xiàn)，受訪農(nóng)村家庭互聯(lián)網(wǎng)普及率高達(dá) 95% ，其中，互聯(lián)網(wǎng)應(yīng)用頻率指標(biāo)顯示：學(xué)習(xí)維度均值4.70，工作維度均值5.22，社交維度均值2.19，娛樂(lè)維度均值2.65，商業(yè)活動(dòng)維度均值5.37。這些數(shù)據(jù)反映出互聯(lián)網(wǎng)應(yīng)用對(duì)農(nóng)村消費(fèi)具有顯著促進(jìn)作用，在社交（2.19）娛樂(lè)（2.65）等消費(fèi)維度仍具有較大的消費(fèi)提升空間。此外，樣本戶主的平均年齡為32周歲，受教育平均時(shí)長(zhǎng)為9a，構(gòu)成互聯(lián)網(wǎng)深度應(yīng)用的重要人口基礎(chǔ)。

2模型選擇與建立

2.1 模型設(shè)定

首先，研究以農(nóng)村家庭總消費(fèi)額為被解釋變量，旨在考察其群體影響特征，建立如下回歸模型進(jìn)行定量分析：

式（1）中，被解釋變量consum表征農(nóng)村家庭i在第t年的消費(fèi)總額，其核心解釋變量peer取值為該家庭所在村莊除自身外其他農(nóng)戶當(dāng)年消費(fèi)均值，該測(cè)度方式旨在精準(zhǔn)捕捉農(nóng)村消費(fèi)行為中的同群效應(yīng)。參照群體界定，嚴(yán)格遵循方航等和宋澤等[8構(gòu)建的村莊級(jí)分析框架，確保研究設(shè)計(jì)的可比性?？刂谱兞考? 系統(tǒng)納入了戶主年齡結(jié)構(gòu)、受教育程度、家庭資產(chǎn)規(guī)模等關(guān)鍵特征變量，有效控制潛在混雜因素。模型設(shè)定中特別引入隨機(jī)擾動(dòng)項(xiàng) ，用以捕捉模型未觀測(cè)到的隨機(jī)影響因素。

其次，研究在模型（2）構(gòu)建過(guò)程中將同村家庭消費(fèi)均值 與互聯(lián)網(wǎng)使用 的交互項(xiàng) 引入模型框架，旨在深人考察互聯(lián)網(wǎng)使用對(duì)農(nóng)村家庭消費(fèi)同群效應(yīng)的調(diào)節(jié)作用。為有效避免多重共線性的問(wèn)題，在建模時(shí)對(duì)相關(guān)交互項(xiàng)進(jìn)行了中心化預(yù)處理。具體的模型表達(dá)式為：

研究對(duì)象聚焦于同村群體的消費(fèi)對(duì)家庭消費(fèi)產(chǎn)生的影響?？紤]到縣域及農(nóng)村家庭間的關(guān)聯(lián)性因素可能對(duì)模型估計(jì)造成干擾，特別采用縣區(qū)層面的標(biāo)準(zhǔn)誤聚類調(diào)整方法。該技術(shù)路徑參照張勛等[5]的方法論框架，既有利于精準(zhǔn)捕捉同村家庭相互作用的動(dòng)態(tài)特征，又能控制不同縣域間的潛在差異。這種雙重校驗(yàn)機(jī)制既保障了模型估計(jì)的穩(wěn)健性，又提升了研究結(jié)論在空間異質(zhì)性維度上的解釋效力。

2.2 研究假設(shè)

：農(nóng)村家庭消費(fèi)表現(xiàn)出明顯的同群效應(yīng)特征，其消費(fèi)決策與同村其他家庭消費(fèi)行為存在顯著關(guān)聯(lián)性。

：互聯(lián)網(wǎng)使用能夠顯著促進(jìn)農(nóng)村家庭消費(fèi)。

2.3 基準(zhǔn)回歸

在正式模型估計(jì)前，研究首先對(duì)變量間的多重共線性問(wèn)題進(jìn)行了診斷。通過(guò)計(jì)算方差膨脹因子（VIF）發(fā)現(xiàn)，各變量VIF均值僅為1.34，顯著低于臨界值10，說(shuō)明模型不存在多重共線性問(wèn)題。為有效檢驗(yàn)農(nóng)村家庭消費(fèi)的同群效應(yīng)，在基準(zhǔn)模型基礎(chǔ)上引入縣區(qū)固定效應(yīng)，并采用OLS回歸方法進(jìn)行估計(jì)，相關(guān)結(jié)果詳見(jiàn)表2。數(shù)據(jù)顯示：表2第（1）列為核心解釋變量“同村其他家庭消費(fèi)水平”的回歸結(jié)果，其系數(shù)達(dá)到0.855，且在 1% 水平上顯著，這一結(jié)果驗(yàn)證了同群效應(yīng)在農(nóng)戶消費(fèi)行為中的存在性，假設(shè)1得到支持。值得注意的是，互聯(lián)網(wǎng)使用變量的回歸系數(shù)在未納入控制變量時(shí)為0.063，加入控制變量后微調(diào)至0.056，均在 1% 水平上顯著為正，此數(shù)據(jù)充分說(shuō)明互聯(lián)網(wǎng)使用能顯著促進(jìn)農(nóng)村家庭的消費(fèi)，假設(shè)2獲得實(shí)證支撐。進(jìn)一步地，為考察互聯(lián)網(wǎng)使用方式的異質(zhì)性影響，研究將使用場(chǎng)景細(xì)分為學(xué)習(xí)、工作、娛樂(lè)、商業(yè)活動(dòng)和社交五類。如表2列（3）至列（6）所示，各類別的回歸系數(shù)依次為-0.002、-0.002"、-0.001"、-0.009"、-0.014"，其中娛樂(lè)與商業(yè)活動(dòng)類別的系數(shù)在 1% 水平上顯著，揭示出不同的互聯(lián)網(wǎng)使用方式對(duì)消費(fèi)的刺激作用存在顯著差異

3模型檢驗(yàn)與修正

3.1 內(nèi)生性檢驗(yàn)

前文研究證實(shí)互聯(lián)網(wǎng)使用可以有效促進(jìn)農(nóng)村家庭消費(fèi)水平提升，但該結(jié)論可能受內(nèi)生性問(wèn)題的干擾。具體而言，潛在的偏誤可能源于3個(gè)維度：首先，模型中可能存在未觀測(cè)變量，這些變量同時(shí)關(guān)聯(lián)著互聯(lián)網(wǎng)使用決策與消費(fèi)行為，造成估計(jì)偏誤；其次，反向因果關(guān)系的可能性不容忽視，即消費(fèi)意愿較強(qiáng)的家庭可能主動(dòng)選擇使用互聯(lián)網(wǎng)來(lái)滿足需求，這種雙向作用機(jī)制可能放大互聯(lián)網(wǎng)與消費(fèi)的統(tǒng)計(jì)關(guān)聯(lián)；最后，樣本自選擇偏差值得關(guān)注，如農(nóng)村居民是否使用互聯(lián)網(wǎng)往往與其個(gè)人能力等特征相關(guān)，并非完全隨機(jī)分配，這種自主選擇特性可能導(dǎo)致互聯(lián)網(wǎng)的實(shí)際效應(yīng)被高估。

內(nèi)生性偏誤可能源自模型中存在的遺漏變量和反向因果問(wèn)題。為有效應(yīng)對(duì)這一挑戰(zhàn)，研究借鑒劉雯9、祝仲坤等及尹志超等的研究方法，采用工具變量法進(jìn)行兩階段最小二乘估計(jì)（2SLS）。具體做法如下：選取同村其他家庭互聯(lián)網(wǎng)使用比例與縣區(qū)互聯(lián)網(wǎng)使用時(shí)間作為互聯(lián)網(wǎng)使用的工具變量；同時(shí)將工具變量細(xì)分為不同的使用方式，具體表現(xiàn)為同村家庭在五大應(yīng)用場(chǎng)景上（學(xué)習(xí)、工作、娛樂(lè)、商業(yè)活動(dòng)和社交）對(duì)互聯(lián)網(wǎng)的使用比例。從變量相關(guān)性分析，家庭互聯(lián)網(wǎng)使用決策與區(qū)域經(jīng)濟(jì)環(huán)境、社會(huì)條件存在顯著關(guān)聯(lián)，特別是受當(dāng)?shù)鼗A(chǔ)設(shè)施完善程度和群體使用慣性的雙重影響。區(qū)域互聯(lián)網(wǎng)使用指標(biāo)可有效表征當(dāng)?shù)匦畔⒒ㄔO(shè)水平。在外生性檢驗(yàn)方面，所選工具變量（同村使用比例、縣域使用時(shí)長(zhǎng)）對(duì)家庭消費(fèi)水平的影響路徑符合中介效應(yīng)特征，其作用主要通過(guò)互聯(lián)網(wǎng)使用這一核心變量間接傳導(dǎo)，而非直接施加影響，這完全滿足對(duì)工具變量選取的雙重條件，即相關(guān)性與外生性的要求。

工具變量的回歸結(jié)果見(jiàn)表3，內(nèi)生性檢驗(yàn)的 P 值多為0.000，在 1% 的顯著性水平上，說(shuō)明互聯(lián)網(wǎng)的使用及使用方式存在內(nèi)生性問(wèn)題。首先，表3（1）列的第一階段估計(jì)結(jié)果表明，村莊互聯(lián)網(wǎng)使用比例和縣區(qū)互聯(lián)網(wǎng)使用時(shí)間對(duì)農(nóng)村家庭互聯(lián)網(wǎng)使用影響顯著。其次，表3（2）至（6）列的第二階段回歸結(jié)果表明，互聯(lián)網(wǎng)在學(xué)習(xí)、工作、社交、娛樂(lè)和商業(yè)活動(dòng)方面的使用系數(shù)值，分別為-0.000，-0.001，-0.001，-0.001和-0.000，且都在 1% 的水平上顯著。最后，2SLS的估計(jì)結(jié)果與基準(zhǔn)回歸結(jié)果相比有所提高，這表明互聯(lián)網(wǎng)使用對(duì)農(nóng)村家庭的消費(fèi)，在糾正了內(nèi)生性偏誤之后，依然具有顯著的促進(jìn)作用。

3.2 穩(wěn)健性檢驗(yàn)

為確保研究結(jié)論的可靠性，研究構(gòu)建了穩(wěn)健性評(píng)估框架以應(yīng)對(duì)個(gè)體行為選擇可能存在的非隨機(jī)性特征?；谧兞刻鎿Q策略，將核心解釋變量由互聯(lián)網(wǎng)使用頻率轉(zhuǎn)換為家庭通信支出指標(biāo)（如表4列1至列7所示）。實(shí)證數(shù)據(jù)顯示，家庭通信支出對(duì)消費(fèi)規(guī)模存在統(tǒng)計(jì)學(xué)意義上的正向驅(qū)動(dòng)作用，其顯著性水平達(dá)到 1% 。值得注意的是，互聯(lián)網(wǎng)接入方式及其多樣化應(yīng)用同樣表現(xiàn)出顯著的正向關(guān)聯(lián)。該檢驗(yàn)結(jié)果與基準(zhǔn)回歸模型在參數(shù)方向、效應(yīng)強(qiáng)度及統(tǒng)計(jì)顯著性3個(gè)維度均保持高度一致性，由此形成穩(wěn)健性檢驗(yàn)的三角驗(yàn)證，有效佐證了研究設(shè)計(jì)的科學(xué)性與結(jié)論的可靠性。

3.3 異質(zhì)性分析

為進(jìn)一步厘清不同群體特征在互聯(lián)網(wǎng)影響家庭消費(fèi)過(guò)程中所起的作用，研究著重分析個(gè)體及家庭屬性對(duì)互聯(lián)網(wǎng)使用實(shí)際效果的具體影響。

3.3.1 教育水平差異對(duì)消費(fèi)行為的作用機(jī)制

研究表明，提升教育水平有助于促進(jìn)家庭及其成員的實(shí)際與預(yù)期收人水平提高，進(jìn)而促進(jìn)其消費(fèi)能力的提升[12]。在收入約束條件下，農(nóng)村居民教育程度的提升，會(huì)優(yōu)化其消費(fèi)結(jié)構(gòu)，并提升其消費(fèi)層級(jí)。在當(dāng)前持續(xù)完善農(nóng)村網(wǎng)絡(luò)基礎(chǔ)設(shè)施的背景下，數(shù)字鴻溝問(wèn)題由硬件接人的差異逐漸演變?yōu)榛ヂ?lián)網(wǎng)應(yīng)用能力的差異，教育水平正成為制約農(nóng)村居民數(shù)字化工具使用效能的重要因素。研究依據(jù)樣本的平均受教育程度對(duì)研究對(duì)象進(jìn)行分組展開(kāi)實(shí)證分析，將樣本劃分為低水平教育組與高水平教育組兩組。實(shí)證檢驗(yàn)結(jié)果表明，互聯(lián)網(wǎng)使用對(duì)此兩類不同教育群體的消費(fèi)影響均存在顯著性，但不同的互聯(lián)網(wǎng)使用方式對(duì)不同的教育群體存在具有異質(zhì)性特征的消費(fèi)影響。

3.3.2 年齡差異對(duì)消費(fèi)行為的影響機(jī)制

已有研究表明，年齡差異會(huì)顯著改變個(gè)體對(duì)互聯(lián)網(wǎng)的接受度及使用頻率，并進(jìn)一步導(dǎo)致農(nóng)村家庭消費(fèi)決策的分化[13]。研究基于樣本年齡均值將樣本劃分為高齡組與低齡組兩組進(jìn)行回歸。實(shí)證檢驗(yàn)結(jié)果表明，年齡異質(zhì)性與互聯(lián)網(wǎng)使用對(duì)農(nóng)村家庭消費(fèi)的同群效應(yīng)存在明顯影響。具體而言，低齡戶主家庭的消費(fèi)同群效應(yīng)受互聯(lián)網(wǎng)使用方式影響顯著，而高齡戶主群體則未呈現(xiàn)顯著性。雖然農(nóng)村地區(qū)網(wǎng)絡(luò)基礎(chǔ)設(shè)施持續(xù)優(yōu)化、老年網(wǎng)民規(guī)模逐步擴(kuò)大，但受傳統(tǒng)經(jīng)濟(jì)觀念制約及數(shù)字技能短板影響，高齡群體在數(shù)字技術(shù)應(yīng)用層面仍與年輕群體存在顯著代際差異。同時(shí)，傳統(tǒng)鄉(xiāng)土文化形塑的社交模式，使得老年農(nóng)戶更傾向于維持穩(wěn)定的傳統(tǒng)消費(fèi)慣性，這種消費(fèi)同群效應(yīng)具有較強(qiáng)的路徑依賴性，導(dǎo)致互聯(lián)網(wǎng)對(duì)其消費(fèi)行為的影響相對(duì)有限。

3.3.3 家庭規(guī)模差異的調(diào)節(jié)效應(yīng)

作為社會(huì)的基本構(gòu)成單位，不同家庭結(jié)構(gòu)所承載的社會(huì)功能存在顯著差異。研究發(fā)現(xiàn)，家庭人口數(shù)量不僅影響農(nóng)村居民的社交模式，其成員網(wǎng)絡(luò)使用時(shí)長(zhǎng)亦能對(duì)消費(fèi)決策產(chǎn)生關(guān)鍵性作用[14]。為此，研究根據(jù)樣本家庭人口數(shù)量的分布特征，將樣本劃分為小規(guī)模家庭與大規(guī)模家庭兩個(gè)對(duì)照組，分別探討互聯(lián)網(wǎng)使用對(duì)兩類家庭消費(fèi)同群效應(yīng)的調(diào)節(jié)機(jī)制。實(shí)證結(jié)果表明，無(wú)論家庭規(guī)模處于何種區(qū)間，互聯(lián)網(wǎng)使用均能顯著改變消費(fèi)同群效應(yīng)的作用強(qiáng)度，且中大規(guī)模家庭組呈現(xiàn)出更明顯的調(diào)節(jié)特征。

4研究結(jié)論

依托CFPS數(shù)據(jù)庫(kù)（中國(guó)家庭追蹤調(diào)查）2016—2020年度的實(shí)證數(shù)據(jù)，研究系統(tǒng)探討了農(nóng)村家庭消費(fèi)行為中的同群效應(yīng)現(xiàn)象，得出以下結(jié)論：一方面，農(nóng)村家庭消費(fèi)決策存在顯著的同群模仿特征，而互聯(lián)網(wǎng)接入水平及其差異化使用模式均對(duì)消費(fèi)規(guī)模擴(kuò)張產(chǎn)生正向驅(qū)動(dòng)作用。在采用變量置換檢驗(yàn)與工具變量法解決潛在的內(nèi)生性問(wèn)題后，研究結(jié)論依然具有較高的可信度。另一方面，通過(guò)分樣本回歸檢驗(yàn)發(fā)現(xiàn)，互聯(lián)網(wǎng)技術(shù)對(duì)消費(fèi)同群效應(yīng)的抑制作用在戶主年齡較高的群體中呈現(xiàn)增強(qiáng)態(tài)勢(shì)，但不同維度的互聯(lián)網(wǎng)應(yīng)用場(chǎng)景對(duì)消費(fèi)行為的影響強(qiáng)度存在顯著的結(jié)構(gòu)性差異。

研究結(jié)果顯示，互聯(lián)網(wǎng)使用有助于促進(jìn)農(nóng)村家庭消費(fèi)。為激活農(nóng)村市場(chǎng)活力并助力國(guó)內(nèi)經(jīng)濟(jì)內(nèi)循環(huán)，建議采取多維度策略。第一，系統(tǒng)推進(jìn)消費(fèi)金融知識(shí)普及工程，通過(guò)定制化培訓(xùn)課程引導(dǎo)農(nóng)戶建立適度消費(fèi)理念，穩(wěn)步提高農(nóng)村居民的消費(fèi)水平；第二，實(shí)施數(shù)字素養(yǎng)提升計(jì)劃，針對(duì)中高齡及低學(xué)歷的農(nóng)村居民群體開(kāi)發(fā)簡(jiǎn)易的互聯(lián)網(wǎng)操作功能模塊；第三，依托智能終端搭建多維度消費(fèi)場(chǎng)景，以農(nóng)村家庭為主要服務(wù)對(duì)象，構(gòu)建差異化消費(fèi)支持體系。通過(guò)優(yōu)化電商物流基礎(chǔ)設(shè)施與售后服務(wù)網(wǎng)絡(luò)，精準(zhǔn)對(duì)接不同家庭結(jié)構(gòu)的消費(fèi)需求，形成供需良性互動(dòng)格局，為經(jīng)濟(jì)高質(zhì)量發(fā)展注人持續(xù)動(dòng)能。

參考文獻(xiàn)：

[1]中國(guó)互聯(lián)網(wǎng)絡(luò)信息中心.我國(guó)網(wǎng)民規(guī)模近 11億人互聯(lián)網(wǎng)普及率達(dá) 1.中國(guó)日 報(bào)網(wǎng)，（2024-08-29）[2024-11-14].https：//china.chinadaily. com. cn/a/202408/29/WS66d00abba310b3529 9d39168.html.

[2]《中國(guó)數(shù)字經(jīng)濟(jì)發(fā)展研究報(bào)告（2024年）》[J]計(jì)算機(jī)產(chǎn)品與流通，2024（9）：163-165.

[3]張永強(qiáng)，馬桂方，田媛，等.互聯(lián)網(wǎng)使用對(duì)農(nóng)村家庭消費(fèi)同群效應(yīng)的影響：分化還是趨同[J.農(nóng)業(yè)技術(shù)經(jīng)濟(jì)，2024（4）：107-126.

[4]晏艷陽(yáng)，鄧嘉宜，文丹艷.鄰里效應(yīng)對(duì)家庭社會(huì)捐贈(zèng)活動(dòng)的影響：來(lái)自中國(guó)家庭追蹤調(diào)查（CFPS）數(shù)據(jù)的證據(jù)[J].經(jīng)濟(jì)學(xué)動(dòng)態(tài)，2017（2）：76-87.

[5]張勛，楊桐，汪晨，等.數(shù)字金融發(fā)展與居民消費(fèi)增長(zhǎng)：理論與中國(guó)實(shí)踐[J].管理世界，2020，36（11）：48-63.

[6]周爍，張文韜.互聯(lián)網(wǎng)使用的主觀福利效應(yīng)分析[J].經(jīng)濟(jì)研究，2021，56（9）：158-174.

[7]方航，程竹，陳前恒.農(nóng)村教育投資存在同群效應(yīng)嗎：基于中國(guó)家庭追蹤調(diào)查（CFPS）的實(shí)證研究[J].教育與經(jīng)濟(jì)，2021，37（3）：51-58.

[8]宋澤，鄒紅.增長(zhǎng)中的分化：同群效應(yīng)對(duì)家庭消費(fèi)的影響研究[J].經(jīng)濟(jì)研究，2021，56（1）：74-89.

[9]劉雯.互聯(lián)網(wǎng)使用對(duì)農(nóng)村居民線上消費(fèi)的影響研究：來(lái)自中國(guó)家庭追蹤調(diào)查數(shù)據(jù)的經(jīng)驗(yàn)證據(jù)[J].農(nóng)業(yè)經(jīng)濟(jì)與管理，2022（5）：99-110.

[10]祝仲坤，冷晨昕.互聯(lián)網(wǎng)與農(nóng)村消費(fèi)：來(lái)自中國(guó)社會(huì)狀況綜合調(diào)查的證據(jù)[J」.經(jīng)濟(jì)科學(xué)，2017（6） ：115-128.

[11]尹志超，公雪，潘北嘯.移動(dòng)支付對(duì)家庭貨幣需求的影響：來(lái)自中國(guó)家庭金融調(diào)查的微觀證據(jù)[J]金融研究，2019（10）：40-58.

[12]劉子蘭，劉輝，袁禮.人力資本與家庭消費(fèi)：基于CFPS數(shù)據(jù)的實(shí)證分析[J].山西財(cái)經(jīng)大學(xué)學(xué)報(bào)，2018，40（4）：17-35.

[13]文洪星，韓青.非農(nóng)就業(yè)如何影響農(nóng)村居民家庭消費(fèi)：基于總量與結(jié)構(gòu)視角[J].中國(guó)農(nóng)村觀察，2018（3）：91-109.

[14]劉雯.收入差距、社會(huì)資本與農(nóng)戶消費(fèi)[J]中國(guó)農(nóng)村經(jīng)濟(jì)，2018（6）：84-100.