在线社交网络能否促进居民的消费 ——来自27,632个中国家庭的微观数据证明外文翻译资料

本科毕业设计（论文）

外文翻译

在线社交网络能否促进居民的消费

——来自27,632个中国家庭的微观数据证明

作者：Junxian Shi, Yu Wang

国籍：中国

出处：商业管理杂志

中文译文：

摘要：我们的研究目的是分析农村和城市家庭在线社交网络的使用对他们日常消费的影响，并验证其中最重要的传输机制—信用约束机制，并且我们使用中国家庭跟踪调查（CFPS）的微观数据样本以实现这一目标。此外，我们比较了正规金融和非正式金融对家庭消费差异的影响。结论表明：1）网络“群体文化”在中国形成了一种新型的社会资本，对传统的社交网络产生了影响。 2）在线社交网络对消费者信用的影响存在显著的地区差异； 3）信贷消费的改善更多地受到互联网技术的推动，正规金融机构对消费者支出的影响正在下降。互联网技术创新对改善家庭信用消费能力的影响正在不断改善，越来越多的中国家庭通过在线社交网络获得消费者信用支持。

关键词：在线社交网络，互联网技术，信贷消费

1. 引言

在反周期政策调整和供给侧改革的影响下，中国经济增长自2019年以来略有放缓。同时，在中美经贸摩擦和国内经济结构转变的背景下，中国经济缺乏内生增长驱动力以及存在一些潜在的问题和冲突，例如结构性不平衡加剧了。作为主要的内生增长动力，2019年，国内消费对中国整体经济的影响较小。相关数据显示，2019年国内消费占中国GDP的60％，同比下降18个百分点。当前，增加居民的消费潜力对促进中国的经济活力具有重要意义。

随着中国互联网技术的成熟，在线社交网络促进了中国新的社会资本的形成和积累，并对社会和经济发展产生了革命性的影响[1]。中国互联网络信息中心（CNNIC）发布的《中国互联网发展统计报告》第44期显示，到2019年6月，中国网民数量达到8.54亿，比2018年底增加了2598万，互联网普及率达到61.2％，增加1.6个百分点。在线购物人数达6.59亿，占中国网民的74.8％。由此看来，互联网技术已经成为消费结构转型升级的主要动力。互联网技术和在线社交网络对居民消费的影响有多大？本文重点研究利用互联网促进居民消费的有效途径。

2. 文献综述

2.1. 社交网络的功能

互联网的兴起消除了中国传统社交网络的空间限制，扩大了网络空间，并提高了网络链接速度和效率[2]。因此，互联网技术将增强社交网络在个人经济决策中的功能，并可能在某种程度上取代传统的社交网络[3]。许多研究表明，社交网络对信息收集，建立信任，社会保障，放宽贷款约束等方面具有积极影响。稳定的社交网络可以消除成员之间的信息不对称，并建立有效的监督机制，避免道德风险，并通过成员筛选和小组压力来减少机会主义行为[4] [5]。此外，稳定的社交网络可以保证在风险发生后通过风险分担减轻消费水平的波动并降低收入风险[6] [7] [8]。

2.2. 影响居民消费的因素

影响消费的重要因素之一是收入水平。绝对收入假说和生命周期假说解释了上述理论。许多实证研究发现，消费支出的变化与收入水平密切相关。金融市场存在贷款限制和摩擦，因此消费者无法借贷，无法顺利地进行跨期消费。国内外学者对贷款约束与家庭消费之间的关系进行了许多分析和检验。结论表明，贷款约束对消费决策有显著影响。Huang＆Yin [9]研究了中国家庭金融调查（CHFS）的微观数据，发现正常的贷款约束显著抑制了家庭消费，对不同收入和不同生命周期的家庭的抑制也不同。Qiu＆Hu [10]利用4000多个中国农户的调查数据来检查贷款约束对农户消费结构的影响。他们发现，贷款限制限制了改良支出（如耐用品支出）在华东地区家庭总支出中所占的比例，使消费结构恶化。

从现有文献来看，目前关于互联网与家庭消费之间关系的研究是有限的[3] [7] [11]。从社会资本形成的角度分析互联网对消费支出的影响是不够的。因此，本文通过实证论证了互联网与家庭消费之间的关系，梳理了相关理论，提出了可以利用互联网建立新型社交网络的假设，通过减轻贷款约束来增加家庭的消费支出。本文利用2010年，2014年，2016年和2018年中国家庭小组研究（CFPS）收集的微观数据进行实证分析。

3. 实证分析

3.1. 模型、数据和变量选择

1）模型

为了检查在线社交网络是否可以通过减轻贷款约束来促进家庭消费支出，参考相关文献[11]，本文利用分阶段多元线性回归模型进行实证分析。 该模型的具体形式如下。

其中，表示家庭的消费支出的对数。代表户主 的在线社交网络使用水平，代表住户持有的消费贷款。表示交互作用项。本文着重于测试系数的大小和显著性水平。和分别代表户主和户主个人的特征变量。代表省控制变量，而代表随机误差项，包括不可观测的因素。

2）数据和变量

本文使用的微观数据主要来自北京大学社会科学研究所进行的CFPS，由中国北京大学“985”计划资助。社会科学研究所于2008年开始对北京，上海和广东的家庭进行调查，并于2010年开始进行全国基线调查。研究所在2012年，2014年，2016年和2018年分别进行了四次小组调查，重点关注家庭成员，家庭经济活动，医疗保健，老年人护理等之间的关系。调查问卷主要分为面向社区，家庭，成人和儿童的四种类型。在此基础上，开发了针对不同家庭成员的各种问卷，如长问卷，短问卷，接听问卷和电话调查问卷。

由于2014年的问卷调查中对住户使用互联网的问题缺乏疑问，本文综合利用2010年，2014年，2016年和2018年的调查数据，以四项调查的全部受访家庭为研究对象。调查获得了来自中国27个省，市，自治区的27632户家庭的微观数据，调查对象包括受访家庭的成员。

本文涉及的变量说明如下。

1）核心变量

在本文中，解释变量是家庭消费支出，主要有三个解释变量。首先是在线社交网络。在线社交网络不同于传统社交网络。通过参考相关研究，本文中的“在线社交网络”指出了家庭成员对移动互联网的使用情况。CFPS包括有关家庭成员通过手机和计算机使用互联网的问题。具体问题如下：“您是否通过手机和平板电脑等移动设备上网？”“您通过计算机上网吗？”如果对两个问题中至少一个的回答为“是”，则评估家庭在线社交网络的变量为1。否则为0。第二个变量是家庭消费贷款的可用性。该变量是根据以下问题的答案来衡量的：家庭除住房贷款外是否还有其他消费贷款。如果答案为“是”，则变量为1。否则为0。第三个变量是获得许可的省级正规金融机构的数量。用于检验正规金融的受欢迎程度和在线社交网络对家庭消费支出之间是否存在替代关系，本文利用有执照的省级正规金融机构的数量来评估正规金融水平。相关数据由中国银行保险监督管理委员会提供。

2）控制变量

根据现有的相关文献，本文采用了户主特征变量（如性别，年龄，婚姻状况，受教育程度和健康状况水平），家庭特征变量（如去年的家庭人数和人均纯收入）和省级控制变量。

表1列出了本文涉及的主要变量，并说明了定义。表2和表3分别列出了不同年份中城市和农村变量的描述性统计数据。

表1 变量的名称和定义

从本文核心变量的统计结果来看，所有家庭的消费支出逐年增加，城市家庭的支出高于农村家庭。同时，所有家庭成员的在线社交网络使用率持续增长，城市家庭成员的平均水平从2010年的0.04增加到2018年的0.37。这表明移动互联网在农村居民中越来越流行，农村的信息化程度也越来越高。面积加大。在城市家庭中，在线社交网络的平均使用水平从2010年的0.21增加到2018年的0.60，大大高于农村地区的平均使用水平。结果与现实相符。从家庭消费贷款的角度看，农村居民借贷消费贷款的比例高于城镇居民借贷消费贷款。2010年，农村居民借用消费贷款的平均比例为29％，创历史新高。平均比例在2014年和2016年下降到21％，然后在2018年略有上升到24％。相比之下，在城市样本中借用家庭消费贷款的城市家庭的平均比例仅为15％左右。这主要是因为城市家庭总体上比农村家庭富裕。

控制变量的统计结果表明，户主大多数是男性。这些男人的平均年龄在50岁左右，具有中学或高中文凭。他们大多数人都在就业和身体健康。此外，在所有家庭样本中，已婚夫妇家庭占大多数。农村家庭的平均家庭规模为4.10，比城市家庭规模大。但是城镇家庭的纯收入明显高于农村家庭。

3.2．实证结果

本文检验了互联网利用率对家庭消费支出的影响。根据CNNIC对中国互联网发展的统计调查，截至2019年6月，农村网民占中国网民的比例为26.3％，远低于城市网民。鉴于此，本文分别对农村和城市样本进行分析和测试，以避免整个测试结果可能存在异方差。表4和表5显示了农村和城市家庭样本的实证结果。表4显示，在线社交网络可以显著促进家庭消费支出的增长，并且在1％的显著性水平下，每个阶段的回归系数均为正。从在线社交网络和家庭消费贷款等交互项的回归结果来看，2010年和2014年的回归系数为正。这表明移动互联网的利用可以增加家庭借贷消费贷款的可能性，从而促进家庭消费支出，这与本文的理论分析结论相吻合。而2016年和2018年的回归系数为负。这可能是因为随着中国城市化进程的加快，越来越多的农村青年进入城市，并在统计过程中被政府登记为永久城市人口。结果导致留在农村的人们大多是中年人和老年人，他们中的大多数人由于不熟练使用互联网而使用现金购买。

控制变量的回归结果表明，对于已婚并就业的女性户主来说，年龄越大，受教育程度越高，并且如果她们的身体健康状况越差，她们的消费支出就越高。此外，对于家庭来说，成员越多，总收入越高，她们的消费支出就越高。在现实中也是如此。具体来说，消费支出包括家庭购买其日常所需的产品，例如食物，衣物和保健。对于户主较年长且健康状况不佳的家庭，医疗保健支出将增加；对于一个家庭而言，成员人数越多，生活成本就越高，生活负担就越重。此外，收入较高的家庭将有更高质量的消费需求，其消费支出将相应增加。

表5显示了城市家庭样本的回归结果。从核心解释变量的回归结果来看，城市家庭样本在线社交网络的回归系数显著为正，远高于农村家庭样本。这表明移动互联网对城市家庭的渗透率相对较高，在线社交网络在城市家庭的日常生活中起着重要作用，其影响在2014年最大。交互作用项的回归结果表明，2010年和2014年的回归系数不显著，而2016年和2018年较显著。这些结果与农村家庭样本的结果有很大不同。可能是因为在2014年之前中国城镇居民更容易从正规金融机构获得贷款，并且主要从这些机构借贷消费贷款，因此较少依靠在线社交网络来获得贷款。近年来，随着中国城市化进程的加快，越来越多的农村人口涌入城市，因此通过在线社交网络获得贷款的新城市人口比例也开始上升。城市家庭样本控制变量的回归结果与农村家庭样本的回归结果一致，因此在此不再赘述。

4.进一步讨论

大量研究证明，社会资本作为一个非正式机构会影响经济和社会发展[12] [13]。随着互联网技术的广泛应用，非正式机构与正式机构的社会影响是否有区别？两个机构可以相互替代吗？在以上分析的基础上，本文进一步探讨了正规金融机构的发展与在线社交网络之间是否存在替代效应，并进行了相应的实证检验。 该模型的具体形式如下。

其中，表示省内正规金融机构的数量，表示正规金融机构与家庭消费贷款的相互作用期限。此处的关键是检验和的大小及显著性水平。

同样，本文分别对农村和城市家庭样本进行了实证检验。相关的回归结果显示在下面的表6和表7中，其中控制变量的回归结果与早期结果相同，由于空间有限而未在文中给出。从回归结果可以看出，正规金融机构在农村地区的作用有限。仅2016年的回归系数显著为正。从替代效应的角度来看，2010年和2014年的线社交网络显著促进了家庭消费支出。与此同时，正规金融机构对家庭消费支出没有显著影响。在城市，2014年正规金融机构的回归系数显著为正。相比之下，2016年和2018年在线社交网络的正向推广效果较为显著，相比之下，正规金融机构的正向推广效果不显著。

5.结论与建议

本文以27,632个中国家庭为研究样本，以实证检验了在线社交网络对家庭消费的影响。我们发现在线社交网络加速了中国新的社会资本的形成和积累，并进一步促进了家庭的贷款消费。在实证研究的基础上，提出以下结论和建议。

剩余内容已隐藏，支付完成后下载完整资料

英语原文共 13 页，剩余内容已隐藏，支付完成后下载完整资料

资料编号：[268361]，资料为PDF文档或Word文档，PDF文档可免费转换为Word