人口老龄化背景下互联网使用对农村中老年群体消费的异质性影响研究——基于CHARLS的实证分析.pdf

引文格式：赵如婧.人口老龄化背景下互联网使用对农村中老年群体消费的异质性影响研究基于 CHARLS 的实证分析J.云南农业大学学报(社会科学),2024,18(2):164172.DOI:10.12371/j.ynau(s).202310056人口老龄化背景下互联网使用对农村中老年群体消费的异质性影响研究基于 CHARLS 的实证分析赵如婧(中国社会科学院人口与劳动经济研究所,北京100710)摘要:在人口老龄化日益加深的背景下，本文基于中国健康与养老追踪调查数据，构建面板模型，系统考察互联网使用对农村地区中老年群体家庭消费的影响作用。研究发现：互联网使用显著促进农村地区中老年人的家庭消费结构从生存型向发展与享受型消费的转型。控制互联网使用的内生性后，面板工具变量的回归结果表明，互联网使用显著提升了中老年人群在生存型和发展型消费的支出，但对享受型消费无显著影响。异质性分析表明，使用互联网更有利于中年人群、较低教育与收入水平的中老年人的家庭消费结构优化。基于上述发现，研究建议加速推进农村地区互联网基础设施建设，着力解决“银发数字鸿沟”难题，抓住数字经济的发展机遇，通过中老年人数字能力的提升以促进消费、扩大内需。关键词:人口老龄化；互联网；消费结构；消费升级中图分类号:C913.6文献标志码:A文章编号:1004390X(2024)02016409The Heterogeneous Impact of Internet Skills on ElderlyConsumption in the Rural China:Based on the ChinaHealth and Retirement Longitudinal Study(CHARLS)ZHAORujing(InstituteofPopulationandLaborEconomics,ChineseAcademyofSocialScience,Beijing100710,China)Abstract:BasedontheChinaHealthandRetirementLongitudinalStudy(CHARLS),thisarticlein-vestigatedtheimpactofinternetskillsonhouseholdconsumptionofmiddle-agedandelderlypeopleundertheperspectiveofpopulationaginginruralChina.Thefindingsillustratedthattherewasasig-nificantpositiveimpactofinternetskillsonthetheupgradingofconsumptionstructurefromthesur-vivaltothedevelopmentandenjoymentconsumption.Aftercontrollingfortheendogeneityofinter-netskills,thepositiveimpactofinternetskillsonsurvivalconsumptionanddevelopmentconsump-tionremainedstable,buttheimpactofinternetskillsonenjoymentconsumptionwasnotstatisticallysignificantatall.Besides,theresultsofheterogeneityanalysisindicatedthatinternetskillswasmorebeneficialtotheconsumptionofmiddle-agedfamiliesandtheconsumptionofelderlypeoplewithrel-ativelyloweducationallevelandincomelevel.Therelevantagentsshouldseizethedevelopmentop-portunitiesofdigitaleconomy,acceleratetheconstructionofinternetinfrastructureintheruralareas,收稿日期：2023-10-17修回日期：2023-11-16作者简介：赵如婧（1992），女，四川南部县人，博士，博士后，主要从事人口社会学、社会统计方法研究。云南农业大学学报（社会科学），2024，18(2)：164172http:/JournalofYunnanAgriculturalUniversity(SocialScience)E-mail:trytosolvetheproblemof“silverdigitaldivide”,andimproveelderlypeoplesdigitalabilityinordertoenlargehouseholdconsumptionandexpanddomesticdemand.Keywords:populationaging;internetskills;consumptionstructure;consumptionupgrading急速增长的人口老龄化与高龄化并存成为新时代中国特色社会主义必须面对的新国情1。2020年我国第七次人口普查数据显示，我国 65 岁及以上老年人口的规模为 1.91 亿人，占全部人口的 13.5%；有学者进一步预测，到 2050 年，我国 65 岁及以上老年人口占全部人口的比率约为30%2，进入超老龄化阶段。在人口老龄化日益加深的时代背景下，科学研判人口老龄化的现状模式与发展趋势，积极应对人口老龄化带来的挑战，并将其转化为推动经济发展、社会进步、人民幸福的积极因素，提升老年人口的生活水平，大力发展银发经济，是加快构建新发展格局、着力推动高质量发展的题中之义。随着互联网技术的发展与普及，互联网对不同家庭、不同人群的生活与消费方式带来了深刻的改变，并日益成为推动消费扩容与升级的重要力量。据第 52 次中国互联网发展状况统计报告（2023 年 8 月）指出，截至 2023 年 6 月，我国网络购物的用户规模达 8.84 亿人，2023 年上半年全国的网上零售额为 7.16 万亿元，其中实物商品网上零售额为 6.06 万亿元，占社会消费品零售的 26.6%。然而，报告同时也指出，网民的年龄结构与城乡分布是不均衡的，60 岁及以上老年人群的互联网普及率仅为 50.1%，远低于整体的互联网普及率 76.4%；农村地区非网民占比为59.0%，高于全国农村人口比率 23.8 个百分点。因而，在互联网技术日益普及的当下，相关研究应重点关注互联网普及状况相对薄弱的农村地区中老年人群的状况。更重要的是，中老年群体因其庞大的规模和长期财富积累具有较大的消费潜力3，研究互联网使用对中老年人群消费的影响及其机制，对提高中老年群体消费质量、促进消费与扩大内需都具有非常重要的现实意义。据此，本文基于中国健康与养老追踪调查数据，构建面板计量模型，讨论使用互联网是否促进农村地区中老年人家庭消费结构的优化与升级，以及互联网使用对中老年人家庭消费结构的影响是否存在异质性，为引导我国中老年消费市场的健康发展提供建议与参考。一、文献综述凯恩斯经典的“绝对收入假说”指出，总消费是总收入的函数，消费随着收入的增加而增加，但消费增加的部分不如收入增加的多。美国经济学家杜森贝利（Duessenberry）的“相对收入假说”认为，消费者会受自己过去的消费习惯和周围人群消费水准的影响来决定消费，强调了相对收入对于消费和投资决策的重要性4。莫迪利安尼（Modigliani）的“生命周期理论”进一步强调，理性的消费者会同时考虑短期收入与整个生命周期的预期收入，以效用最大化为目标来决定每个阶段的消费支出。根据莫迪利安尼的生命周期理论，人们一生中的消费规律遵循如下的模式：在工作的青年时期和中年时期进行储蓄、为退休后消费做准备，退休后的老年时期则有负储蓄。上述假说为理解老年人群的消费行为提供理论背景。相关文献对互联网使用与家庭消费的关系进行了较为深入的讨论，较一致的发现是使用互联网将增加家庭消费的总支出5-6、降低家庭恩格尔系数7并促进居民家庭消费结构的升级7-8。从消费总支出与消费结构的视角看，相关研究认为，互联网技能会显著提高农村居民消费水平5并优化农村居民的消费结构7。并且，互联网使用与家庭消费结构的关系还受具体消费类型的影响，如杨光等指出，使用互联网增加了食品、文娱和衣着在内的日常消费，但对非日常性的医疗消费无显著影响9；李旭洋等指出，使用互联网提高了家庭的文教娱乐、但抑制了医疗保健的消费支出8。然而，上述研究更多针对全人群或有收入人群进行讨论，相对忽略了对于中老年人群尤其是老年群体的分析。第2期赵如婧：人口老龄化背景下互联网使用对农村中老年群体消费的异质性影响研究165参见 https:/ t 时刻第 i 个受访者的家庭消费支出。中国统计年鉴将家庭消费型支出归纳为八类：食品、衣着、居住、家庭设备及用品、交通通信、教育文化娱乐、医疗保健、其他用品和服务。在消费结构的定义上，本文参照以往研究将消费结构分为生存型、发展型和享受型三类，将食品、衣着及居住划分为生存型消费；将医疗保健、交通通信和教育文化娱乐划分为发展型消费；将生活用品及服务、其他服务划分为享受型消费4。消费升级的定义是指消费者在满足基本生活需求的同时，逐渐向更高层次、高品质、多元化的消费方向转移13。在测量指标上，本文使用生存型消费总量、发展型消费总量、享受型消费总量来衡量家庭消费结构，通过恩格尔系数和发展享受型消费的比例来衡量家庭消费升级，对所有消费支出均做对数化处理。Netit是本文的核心解释变量，表示 t 时刻第i 个受访者是否使用互联网，如果回答为是，记为 1，否则为 0。本文还关注互联网使用频率对家庭消费的影响，将互联网使用频率划分为不使用、偶尔使用和经常使用三类，以“不使用”为参照组。Xit代表一系列控制变量，包括：（1）人口学变量，包括年龄、性别（女=1）和婚姻状况（已婚=1）；（2）社会经济变量，包括家庭收入对数和受教育程度，由于样本中存在一定比例的中老年人未受过正式教育，本文将教育程度处理成一个分组变量，即未上学、小学、初中、高中及以上四个类别；（3）自评健康，由于自评健康对于老年人各类健康指标具有较高的解释与预测能力12，本文参照已有研究在回归方程中控制了中老年人的自评健康。（二）数据来源研究使用中国健康与养老追踪调查（ChinaHeal-th and Retirement Longitudinal Study，CHARLS）数据。CHARLS 全国基线调查于 2011 年开展，覆盖 150 个县级单位、450 个村级单位、约 1 万户家庭中的 1.7 万人，是一套代表中国 45 岁及以上中老年人群的高质量微观数据。CHARLS 数据较为系统、全面地测量了受访者的互联网使用与家庭消费情况，适用于本文研究。由于互联网使用变量主要在问卷中“社会参与”模块，研究合并 2013、2015 和 2018 年三轮追踪调查数据进行分析，将样本限定为农村地区、45 岁及以上的中老年人群，样本量为 32213。表 1 为主要变量的描述性统计。166云南农业大学学报第18卷三、实证结果与分析（一）基准回归结果为分析互联网使用对农村地区中老年人消费结构的影响，本文将消费结构划分为生存型消费、发展型消费和享受型消费三类，将三类消费支出的对数作为被解释变量进行回归（表 2）。结果发现：互联网使用的回归系数均在 0.05 的显著性水平上大于 0，即使用互联网显著提升了农村地区中老年人在生存型（0.242）、发展型（0.194）和享受型（0.427）消费支出。互联网使用对中老年人的享受型消费支出的提升幅度更高，意味着使用互联网促进了中老年人群的消费结构向发展与享受型消费结构转型。从网络使用频率的角度看，相比于从不使用互联网的中老年人群，经常使用互联网总体上将显著促进中老年人群的消费结构优化。在控制变量方面，年龄对中老年人在生存型消费和发展型消费存在显著的正向影响，即随着中老年人年龄的增长，这两类消费倾向随之增加，但年龄对中老年人享受型消费的影响在统计上并不显著；性别对中老年人群的消费水平的影响亦不显著；已婚人群在生存型消费与发展性消费均显著高于未婚人群，但两类人群在享受型消费上的差异并不显著。从教育程度上看，相比于未上学的中老年人（参照组），小学教育程度、初中教育程度的中老年人在生存型和发展型消费显著高于参照组；但是，高中及以上教育程度的中老年人在生存型消费和发展型消费的规模上显著低于参照组，在享受型消费显著高于参照组。从收入角度看，家庭收入的提升均显著提升中老年人的各类消费支出，与以往研究结论一致，不再赘述。此外，如果中老年人对自身健康状况评价越好，反而降低了其发展型消费支出。本文推测，由于医疗保健支出属于发展型消费，因而，自评健康越好越容易降低农村地区中老年人的发展型消费支出。表 3 为互联网使用对农村地区中老年人消费升级的回归结果，本文从恩格尔系数和发展享受型消费占比两个指标来衡量家庭的消费升级，其中，恩格尔系数是食物开支占总消费的比例，这一指标越高，代表着家庭收入较低、用于生存型消费的比重越高，从负向角度衡量家庭消费升级；发展享受型消费占比是发展型与享受型消费两者之和占家庭总消费的比例，该指标从正向角度衡量家庭消费升级。表 3 结果表明：互联网使用对农村地区中老年人消费升级的影响并不显著；相比于从不使用互联网的中老年人群，偶尔使用互联网将提升中老年人的发展享受型消费占比，但经常使用互联网对消费升级的正向效应在表 1 主要变量的描述性统计变量均值标准差最小值最大值消费总支出9.7001.7450.00014.573生存型消费9.1281.8430.00014.560发展型消费7.9332.0630.00013.999享受型消费5.4493.2050.00014.004恩格尔系数0.5160.2590.0001.000发展享受型消费占比0.3510.2400.0001.000互联网使用0.0330.1790.0001.000互联网使用频率不经常使用0.0090.0970.0001.000经常使用0.0240.1520.0001.000年龄62.2349.54345.000108.000性别（女=1）0.5280.4990.0001.000婚姻状况（在婚=1）0.8580.3490.0001.000教育程度小学0.3720.4830.0001.000初中0.1460.3530.0001.000高中及以上0.1330.3400.0001.000收入对数7.1773.7380.00017.480自评健康2.9890.9741.0005.000第2期赵如婧：人口老龄化背景下互联网使用对农村中老年群体消费的异质性影响研究167统计上始终不显著。（二）工具变量回归上述分析初步表明，使用互联网显著地促进农村地区中老年人群的消费结构从生存型向发展与享受型消费的转型，但仍存在潜在的内生性问题。本文潜在的内生性问题有两种：遗漏变量与表 2 互联网使用对家庭消费结构的回归结果变量（1）（2）（3）（4）（5）（6）生存型消费生存型消费发展型消费发展型消费享受型消费享受型消费网络使用0.242*0.194*0.427*（0.073）（0.083）（0.143）网络使用频率偶尔使用0.1600.1540.574*（0.122）（0.139）（0.240）经常使用0.275*0.212*0.360*（0.084）（0.095）（0.164）年龄0.007*0.007*0.009*0.009*0.0060.006（0.002）（0.002）（0.002）（0.002）（0.003）（0.003）性别0.1100.1100.0470.0470.1610.161（0.244）（0.244）（0.276）（0.276）（0.478）（0.478）婚姻状况0.175*0.175*0.459*0.459*0.1650.165（0.075）（0.075）（0.085）（0.085）（0.147）（0.147）受教育程度小学0.115*0.115*0.066*0.066*0.0590.061（0.028）（0.028）（0.031）（0.031）（0.054）（0.054）初中0.145*0.144*0.117*0.117*0.0890.091（0.038）（0.038）（0.043）（0.043）（0.074）（0.074）高中及以上0.104*0.104*0.222*0.222*0.234*0.235*（0.036）（0.036）（0.040）（0.040）（0.070）（0.070）收入0.071*0.071*0.073*0.073*0.106*0.106*（0.003）（0.003）（0.004）（0.004）（0.007）（0.007）自评健康0.0160.0160.108*0.108*0.0120.012（0.015）（0.015）（0.017）（0.017）（0.030）（0.030）常数项8.116*8.118*6.797*6.798*4.946*4.945*（0.191）（0.191）（0.216）（0.216）（0.374）（0.374）观测值292972929829297292982929729298id数121781217812178121781217812178R20.0310.0310.0300.0290.0180.018注：括号内为标准误。其中，*代表P0.001,*代表P0.01,*代表P0.05，下同。表 3 互联网使用对家庭消费升级的回归结果变量（1）（2）（3）（4）恩格尔系数恩格尔系数发展享受型消费占比发展享受型消费占比网络使用0.0050.019（0.012）（0.011）网络使用频率偶尔使用0.0060.041*（0.021）（0.019）经常使用0.0100.009（0.014）（0.013）控制变量观测值28884288852888428885id数12097120971209712097R20.0020.0020.0040.004168云南农业大学学报第18卷反向因果。其一，遗漏变量。尽管本文引入一系列控制变量，但在现实中，使用互联网可能与中老年人某些不可观测特征相关，这些因素同时也影响中老年人的消费决策，从而导致遗漏变量问题。其二，反向因果。一些中老年人可能为了方便消费从而产生对互联网的使用需求，导致反向因果问题。为解决上述内生性问题，本文参照吕明阳等14的处理方式，使用基于样本分省汇总的、农村地区的中老年人互联网普及率作为使用互联网的工具变量。从相关性角度看，分省的中老年人互联网普及率体现一个地区的互联网发展状况，与是否使用互联网高度相关；从外生性角度看，地区层面的中老年互联网普及率作为一个地区的客观指标，通常不会对个体行为产生影响。因而，地区层面的中老年互联网普及率对本文的消费结构与消费升级没有直接影响，仅通过中老年人的互联网使用行为对其产生影响，满足外生性假定。由表 4 可知，不可识别检验（Kleibergen-PaaprkLM 统计量）的 P 值为 0.000，在 0.001 的水平上显著拒绝“工具变量识别不足”的原假设；表 4模型 1 至模型 3 的 Cragg-DonaldWaldF 统计量为154.004，模型4 与模型5 的Cragg-DonaldWaldF 统计量为 145.398，远大于 15%偏误下的临界值 8.96，排除弱工具变量问题；由于工具变量数目恰好等于内生变量数目，不需要进行过度识别检验。以上检验表明，分省汇总的互联网普及率作为工具变量可以准确地识别互联网使用对中老年人消费结构与消费升级的影响。总的来看，互联网使用在 0.001 的水平上显著提升中老年人在生存型与发展型两类消费支出，但是对享受型消费支出的影响在统计上不再显著；在消费升级方面，使用面板工具变量估计后，互联网使用对农村地区中老年人的消费升级具有显著的负向作用，即使用互联网显著提高了农村地区中老年人家庭消费的恩格尔系数、并显著降低了中老年人家庭消费中的发展享受型消费占比。（三）异质性分析为进一步分析互联网使用对于不同人群异质性的情境效应，本研究分年龄、教育、收入这三类变量进行异质性分析，结果参见表 5 和表 6。从年龄异质性看，本文将 4559 岁划分为中年人。60 岁及以上划分为老年人。结果发现，互联网使用对中年人的生存型消费与享受型消费具有显著的促进作用，并且对享受型消费的提升幅度更大，即使用互联网促进了中年人的消费结构从生存型向发展享受型消费转型；但是，使用互联网对老年人的三类消费支出的作用在统计上始终不显著。从教育异质性的角度看，互联网使用仅对较低受教育水平的中老年人的消费结构优化具有显著的促进作用，但对较高教育水平中老年人的消费结构没有显著的促进作用。类似地，在收入异质性上，本文将家庭收入对数在 75%分位值以下的人群划分为中低收入，其余划分为高收入。结果表明，互联网使用对中低收入的中老年人群在生存型和享受型消费具有显著的促进作用，但互联网使用仅对高收入人群的享受型消费具有显著的促进作用。从消费升级的视角看，表 6 结果表明，无论是分年龄组、分教育程度还是分收入看，使用互联网对农村地区中老年人群消费升级的作用始终在统计上不显著，这可能反映了使用互联网对消费升级的促进作用本身存在着一定的门槛，农村地区的消费升级进度可能相对落后于城市地区，表 4 面板工具变量回归结果变量（1）（2）（3）（4）（5）生存型消费发展型消费享受型消费恩格尔系数发展享受型消费占比网络使用2.833*1.843*2.6390.426*0.325*（0.857）（0.885）（1.605）（0.144）（0.133）控制变量LM统计量0.0000.0000.0000.0000.000WaldF统计量154.004154.004154.004145.398145.398观测值2759627596275962713427134id数1047710477104771034710347注：括号内为稳健标准误。由于篇幅原因，本表呈现的是第二阶段的回归结果。LM统计量为Kleibergen-PaaprkLM统计量；WaldF统计量为Cragg-DonaldWaldF统计量。第2期赵如婧：人口老龄化背景下互联网使用对农村中老年群体消费的异质性影响研究169因而互联网技能对于农村中老年人的消费升级的影响始终不显著。此外，本文还使用面板无条件分位数回归来探讨使用互联网的影响在不同消费水平下的分布规律。在保证模型准确识别与参数一致估计的前提下，无条件分位数回归可以估计出解释变量对被解释变量的一般边际影响15，相关结果参见表 7。总体来看，使用互联网对农村地区中老年人的消费总支出具有显著的正向影响；并且，随着消费水平由条件分布的低分位点向高分位点变化，使用互联网对中老年人消费总支出的影响系数存在显著差异。具体而言，在 10%分位数上，使用互联网对消费总支出的回归系数为 0.024 且不显著（但回归系数在 20%分位数与 30%分位数是正向显著的）；在中间段 40%60%分位数时，使用互联网对消费总支出的回归系数亦不显著；在 70%90%分位数上，回归系数持续增大且在统计上均显著。这一结果表明，随着农村地区中老年人消费水平的提升，使用互联网所发挥的积极作用不断上升。图 1 直观地展示了使用互联网对中老年人消费支出的解释力度呈现持续上升的趋势。四、结论与建议本文在回顾互联网使用与中老年人群消费的研究基础上，使用中国健康与养老追踪调查数据，构建面板计量模型，探讨在人口老龄化日益加深的背景下，互联网技能对我国农村地区中老年人群家庭的消费结构及消费升级的影响作用，并进一步通过工具变量法、异质性分析、分位数回归等方法来检验相关结论的稳健性。（一）结论研究主要结论如下：（1）互联网使用将显著促进农村地区中老年人群的消费结构从生存型向发展与享受型消费的结构转型，但对消费升级的影响在统计上并不显著。（2）控制互联网使用的内生性后，互联网使用显著提升了中老年人群在生存型和发展型消费的支出，对享受型消费无显著影响。（3）异质性分析表明，使用互联网仅对中年人群、小学及以下、中低收入人群的生存型与享受型消费具有显著的促进作用，对中老年人的消费升级并不存在异质性的影响。进一步地，分位数回归结果表明，随着分位点的提高，使用互联网对中老年人消费水平的影响呈上升趋势，即互联网技能发挥的正向作用不断增强。表 5 互联网使用对家庭消费结构影响的异质性分析PanelA：年龄中年老年（1）（2）（3）（4）（5）（6）变量生存型消费发展型消费享受型消费生存型消费发展型消费享受型消费互联网使用0.196*0.1380.441*0.2000.0920.246（0.076）（0.084）（0.176）（0.202）（0.233）（0.362）观测值124441244412444174701747017470id数714071407140907090709070PanelB：教育小学及以下初中及以上（7）（8）（9）（10）（11）（12）变量生存型消费发展型消费享受型消费生存型消费发展型消费享受型消费互联网使用0.387*0.346*0.684*0.1140.0870.272（0.126）（0.145）（0.248）（0.110）（0.133）（0.260）观测值209572095720957834083408340id数109241092410924636163616361PanelC：收入中低收入高收入（13）（14）（15）（16）（17）（18）变量生存型消费发展型消费享受型消费生存型消费发展型消费享受型消费互联网使用0.226*0.1910.498*0.1990.2150.658*（0.115）（0.132）（0.250）（0.117）（0.142）（0.287）观测值183411834118341622262226222id数998499849984462046204620170云南农业大学学报第18卷（二）建议基于上述发现，本文有如下建议：首先，加大对农村地区的互联网普及力度。本文结果表明，目前我国农村地区中老年人群的互联网普及率、互联网使用频率相对较低，因而，政府应加速推进农村互联网基础设施的建设，提高农村地区互联网设施的覆盖密度与深度，夯实农村地区的信息化基础，通过互联网进一步推动消费下沉、市场下沉，使更多农村中老年群体能够共享互联网时代的发展成果。其次，积极推动“数字下乡”，加强对农村中老年人群的数字技能教育与培训，提升其数字能力与数字素养。基于本文发现，政府应鼓励农村地区的中老年人积极学习互联网技能，通过开设线下互联网体验课程、志愿者上门服务与社区内互助等方式，提升中老年人群的数字能力与素养，着力消除“银发数字鸿沟”；同时，加快推进各类 APP 的适老化改造，降低中老年人群的互联网使用门槛。第三，大力发展数字经济，促进消费市场与以互联网技术为代表的各种数字技术深度融合，释放中老年人群表 6 互联网使用对家庭消费升级影响的异质性分析PanelA：年龄中年老年（1）（2）（3）（4）变量恩格尔系数发展享受型消费占比恩格尔系数发展享受型消费占比互联网使用0.0080.0210.027-0.038（0.014）（0.014）（0.032）（0.029）观测值12327123271715217152id数7079707989828982PanelB：教育小学及以下初中及以上（5）（6）（7）（8）变量恩格尔系数发展享受型消费占比恩格尔系数发展享受型消费占比互联网使用-0.0080.0280.0080.026（0.021）（0.020）（0.022）（0.020）观测值206602066082248224id数108371083762666266PanelC：收入中低收入高收入（9）（10）（11）（12）变量恩格尔系数发展享受型消费占比恩格尔系数发展享受型消费占比互联网使用0.0220.013-0.0090.025（0.022）（0.020）（0.024）（0.023）观测值182261822661976197id数9955995546044604表 7 面板无条件分位数回归结果变量q10q20q30q40q50q60q70q80q90互联网使用0.0240.108*0.153*0.0830.0620.0450.161*0.316*0.384*（0.070）（0.059）（0.051）（0.057）（0.064）（0.067）（0.078）（0.089）（0.130）控制变量已控制观测值2888428884288842888428884288842888428884288840.60.40.2回归系数00.21020304050分位数95%区间上限估计值95%区间下限60708090图 1 互联网使用的面板无条件分位数回归结果第2期赵如婧：人口老龄化背景下互联网使用对农村中老年群体消费的异质性影响研究171的消费潜力。本文结果表明，互联网技能更有利于小学及以下、中低收入的中老年人群在生存型与享受型消费的提升，政府应优化农村地区消费环境，为较高教育程度和较高收入的中老年人群塑造合适的消费场景，提高中老年人群的消费质量与生活质量，推动其消费结构进一步优化升级。参考文献陆杰华.新时代积极应对人口老龄化顶层设计的主要思路及其战略构想J.人口研究,2018,42(1):21.1王广州.新中国70年:人口年龄结构变化与老龄化发展趋势J.中国人口科学,2019(3):2.2成前,陆杰华,郑保丰.长期护理保险制度对中老年消费的影响探究:基于CHARLS追踪调查数据的检验J.中国人口科学,2023(3):82.3韩澍乔,王芳.内蒙古城镇居民消费结构区域差异研究:基于ELES模型的实证J.商业经济研究,2023(3):182.DOI:10.3969/j.issn.1002-5863.2023.03.041.4祝仲坤,冷晨昕.互联网与农村消费:来自中国社会状况综合调查的证据J.经济科学,2017(6):115.5王亚娟.网络经济发展的异质性群体消费效应探讨J.商业经济研究,2021(10):43.DOI:10.3969/j.issn.1002-5863.2021.10.012.6祝仲坤.互联网技能会带来农村居民的消费升级吗:基于CSS2015数据的实证分析J.统计研究,2020,377(9):68.DOI:10.19343/ki.11-1302/c.2020.09.007.李旭洋,李通屏,邹伟进.互联网推动居民家庭消费升级了吗:基于中国微观调查数据的研究J.中国地质大学学报(社会科学版),2019,19(4):145.DOI:10.16493/ki.42-1627/c.2019.04.012.8杨光,吴晓杭,吴芷翘.互联网使用能提高家庭消费吗:来自CFPS数据的证据J.消费经济,2018,34(1):19.9彭小辉,李颖.互联网促进了老年群体的消费吗?J.消费经济,2020,36(5):46.10李军,李敬.数字赋能与老年消费:基于“宽带中国”战略的准自然实验J.湘潭大学学报(哲学社会科学版),2021,45(2):83.DOI:10.13715/ki.jxupss.2021.02.013.11林辰,冯广圣.人口老龄化背景下互联网使用与老年消费:基于CHARLS微观数据库的实证J.商业经济研究,2023(8):51.DOI:10.3969/j.issn.1002-5863.2023.08.013.12安书伟.高质量发展视角下技术创新对区域消费升级的影响:基于空间计量模型的实证J.商业经济研究,2023(19):188.DOI:10.3969/j.issn.1002-5863.2023.19.045.13吕明阳,张益.使用互联网有助于老年人获取代际支持吗?J.调研世界,2022(7):35.DOI:10.13778/ki.11-3705/c.2022.07.004.14朱平芳,张征宇.无条件分位数回归:文献综述与应用实例J.统计研究,2012,29(3):88.DOI:10.19343/ki.11-1302/c.2012.03.014.15172云南农业大学学报第18卷