多元统计分析的信息消费发展影响因素范文

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摘　要：本文利用2020年度国家统计局公布的我国31省（市）的统计数据，建立能够反映信息消费的微观环境特点的主要指标体系，并使用主成分分析方法来计算指标的权重，通过多元统计分析来探讨信息消费的影响因素，并对各省市进行系统聚类，对聚类结果进行讨论，以此来探讨影响我国信息消费发展的因素，为我国信息消费的发展提供有针对性的建议。

关键词：信息消费；影响因素；多元统计分析；层次分析

引言

2013年，国务院颁布了《关于促进信息消费扩大内需的若干意见》（国发〔2013〕32号）确定了官方的标准概念。消费主体，即消费者，要求消费者具有一定得信息能力；消费客体，即信息产品和信息服务，随着物联网、大数据等新型信息技术的发展，信息消费相关产品和服务也不断得到创新；消费环境，包含影响信息消费活动的全部因素，如社会经济、新型信息技术的发展、政策法规的制定等。在信息消费的发展过程中，其内涵从不同的角度出发有着不同的定义。通常认为，信息消费是指以信息主体对信息服务和信息产品等的消费，是一种特殊的消费者行为。

1　信息消费指标体系设计

1.1数据来源

本文选取的指标统计数据来源于《国民经济和社会发展统计公报》《中国统计年鉴》《中国社会统计年鉴》。

1.2指标确定

信息消费主体、信息消费客体和信息消费环境是学术界构建信息消费指标体系时常用的三个核心指标，本文也采用此种方法统计信息消费支出总额。主体方面包括信息主体的支付能力、进行信息消费时所需的个人信息素养等；客体方面包括信息服务、信息产业、信息产品和信息行业发展状况等；环境方面包括地区经济状况、社会状况、科学技术和信息化水平方面。再根据数据的可选取性，总共选取了20个指标进行分析。通过层次分析法分层分析后建立指标体系，见表1。

1.3权重确定

在多指标评价体系中，指标权重的确定是构建评价指标体系的重要环节，直接影响着评价结果的可靠性和客观性。本文选用主成分分析方法确定指标的权重，具体如下：人均消费支出X1权重为0.15096，人均可支配收入X2权重为0.15052，学历高中及以上人数X3权重为0.0058，移动互联网用户X4权重为0.00788，互联网宽带接入端口X5权重为0.00503，有线广播电视实际用户数X64权重为0.00285，电子信息产业制造业利润总额权重为X74权重为0.00298，电子商务销售额权重为X80.06945，交通运输、仓储和邮政行业产值X94权重为0.00626，电话普及率X104权重为0.15938，每百户拥有手机数X114权重为0.02090，每百户拥有电视数X124权重为0.04350，每百户拥有计算机数X134权重为0.10644，地区生产总值X144权重为0.00011，R&DX154权重为0.00098，R&D项目数X164权重为0.00126，地区人口数X174权重为0.03335，软件业务收入X184权重为0.07291，软件产品X194权重为0.06977，信息技术服务收入X204权重为0.08968。

2　信息消费影响因素的实证分析

2.1基于主成分分析和因子分析的影响因素研究

主成分分析方法是处理综合评价问题时常用的方法之一。其基本过程是在建立多层次的指标体系后，将多个指标转化为保留原有数据大部分信息的几个综合指标，并利用这几个综合指标来分析。方差贡献率可用来反映各主成分重要程度，根据SPSS输出的解释的总方差表中的方差贡献率可知：前3个特征值均大于1，且前三个主成分的累积方差贡献率达到了87.329%，所以可选取前三个主成分作为评价信息消费发展的综合指标，记作Y1，Y2，Y3。由载荷矩阵表可以看到在第一主成分上大多数指标有较高载荷，相关性强。第一主成分集中反映了总体信息消费环境对信息消费发展的影响。X1，X2，X10在第二主成分上有较高载荷，反映了在进行信息消费活动时的信息支付能力。X11在第三主成分上有较高载荷，可理解为信息产业的发展情况。利用SPSS软件计算出每个省（市）对应的主成分的得分，再以各自方差贡献率为权重，可计算出评价对象的综合得分，得到信息消费发展研究的综合评价公式为：Y=Y1*0.60328+Y2*0.21615+Y3*0.05386；计算综合得分，并对各省市进行排名后，可以看出，东部省市比西部省市排名靠前。三个主成分中，一个主成分排名靠前，它的另一个主成分却靠后。比如广东省，Y1和Y的排名都是第1，但Y2排名第29。所以即使综合排名排在前列，但也不能忽视第一、第二、第三主成分在综合评价时所起的作用。在主成分提取的信息里，个人承受消费的能力、信息素质对信息消费的影响较大。并且信息产品的发展情况在对信息消费的影响程度上也占有较高的比重。基于斯皮尔曼因子分析，在进行因子分析前，先进行KMO和Bartlett检验。利用SPSS软件计算KMO值为0.716，Bartlett检验的显著性水平小于0.01，数据适合做因子分析。从公因子方差表中可以看到各指标的提取度大多在90%以上，说明各个变量的信息丢失都较少，提取的公因子效果理想。因子分析解决主成分分析解释障碍的方法是通过因子轴旋转。因子轴旋转可以使原始变量在公因子上的载荷重新分布，从而使原始变量在公因子上的载荷两级分化，这样就能使用载荷大的原始变量来解释公因子。通过旋转后的成分矩阵，可知在第一公因子上X3，X4，X5，X6，X9，X14，X17指标载荷较高，解释为地区社会发展水平因子，在第二公因子上X1，X2，X8，X10，X13，X18，X19，X20载荷较高，解释为地区经济发展水平因子。只有指标X11在第三公因子上载荷较高，可解释为信息产品发展水平因子。根据因子得分，以因子旋转后的方差贡献率为权重，可得到公因子综合得分的表达式：F=F1*0.44339+F2*0.36838+F3*0.06152，计算出公因子的综合得分，根据综合得分对各省市进行排名，可以看出西部地区信息消费发展较东部地区落后许多。在促进西部地区信息消费发展的同时，也要提升西部地区交通、信息技术等各方面的水平。对因子分析得到的因子得分做线性回归分析，以信息消费标准化后的数据为因变量，三个公因子为自变量，建立线性回归模型，利用SPSS软件计算得到模型的R方为0.85，调整后的R方为0.833，说明三个公因子指标能解释信息消费的83.3%，这表明因子分析划分的三个公因子指标能较好的解释信息消费发展状况。并对回归模型进行显著性检验，得到P值小于0.001。多元线性回归的结果表明，回归模型具有统计学意义，并且自变量对因变量的解释程度很高，三个公因子对信息消费指数具有较高的影响强度。总体而言，信息消费的三个方面：主体，客体和环境与信息消费都密切相关。其中，个人的信息消费能力对信息消费的影响较大。在信息消费环境方面，对信息消费产生影响的因素除了信息基础设施外，地域环境和交通等也会对信息消费发展造成影响。

2.2基于系统聚类的影响因素研究

聚类分析也是实证分析当中常用的一种研究方法，通过统计量的整合数据进行分类分析，将其他一些具有相似性的数据进行类比。通过数据间的相似度，根据各指标数值，对31个省（市）数据进行系统聚类，系统聚类的方法采用组件联接法，得到聚类谱系，在聚类分析谱系中将31省市分为两类、3类或4类，如果将其分为3类，则第一类有：广东，第二类：上海、北京、浙江、江苏、山东，其余25个省市归在第三类。从聚类结果进行分析，归类在第一类和第二类地区的信息化水平比较高，地处沿海，有较好的交通优势，技术、人才、信息资源密集，信息更新快，信息消费发展有良好的基础，整体经济发展水平也较第三类省（市）发展情况更好。对于第三类省份，其信息消费发展较慢，可能与该地区的总体社会发展情况也相关，经济发展水平、地域环境状况对信息消费的发展也会有所限制。

3　结语

信息消费已然是消费的热点，是新兴产业发展的基本动力，是刺激内需扩大的新动力，是加速信息化和信息产业建设的有效手段。（1）信息消费支出与个人的收入水平息息相关，也就是说增加居民的收入水平也能扩大个人的信息消费需求，推动信息消费支出增长。（2）个人信息消费能力与个人受教育程度也有关系，特别是偏远地区受教育程度低，导致个人信息素质不足以进行信息消费活动。所以通过发展教育，提高居民受教育水平，也能达到提高信息消费支出水平的目的。（3）信息消费的发展离不开信息产品与信息服务，而在信息爆炸的时代，信息泄露是个很严重的问题。所以很有必要采取适当的措施保护好信息消费活动中的个人信息，以构造一个良好的信息消费环境。（4）信息消费的发展同样离不开信息技术的支持。在发展过程中，应当充分利用好新技术的优势，使其能够融合信息消费的发展，为信息消费发展提供新的机会。（5）信息消费的发展同样是以社会这个大环境为前提的。偏远的西部地区由于信息基础设施不够健全、信息化程度不够，经济水平较东部地区落后许多，造成信息消费的发展也呈现两极分化的景象。降低地区之间社会发展的差距，也是促进信息消费发展的有效措施之一。针对影响信息消费发展的因素，扩大信息消费的受众，促进信息消费市场的发展并不断提高居民的信息消费水平。同时，要充分发挥政府作用，加强居民信息消费的主导作用，规范信息消费市场的软硬环境，完善信息消费法律法规。根据不同省市的地理环境和信息基础设施情况，积极发挥经营者的作用，扩大本地信息消费市场，丰富信息消费产品，优化信息消费产品供应，改善信息消费市场。抓住新技术革命和产业政策等机遇，加快居民信息消费水平的提高。信息消费的迅猛发展将掀起创新的浪潮，促进经济发展，突破传统产业结构和社会组织形式，推动传统产业转型升级。未来，信息消费行业会受到深化改革的影响，信息行业也会受益于技术创新的便利，将重点放在利用消费潜力来增强供应能力、刺激市场活力和改善消费环境上。增加新技术到信息消费活动中去，比如区块链技术等，以保障信息消费活动中信息的安全。

作者：周婷 瞿孟玉 单位：湖北中医药大学