我国互联网发展对网络消费影响实证分析

络零售额主要是B2C、G2C和C2C为对象达成的零售交易额，是商家直接面向消费者销售产品和服务产生的零售额，对反映我国互联网消费水平更具有代表性。因此，选取网络零售交易额也就更加能够体现互联网发展的基础性、真实性和普遍性。 　　另外，在数据来源方面，本文主要以国家统计局、CNNIC和互联网数据中心（DCCI）等政府和社会权威机构网站公布的统计数据为准。 　　综合以上考虑，结合本文研究我国互联网发展对网络消费影响的主题方向，主要选取CNNIC每年7月份公布的代表我国互联网络发展现状的权威指标，包括网民数量、手机网民数、网站总数、网络购物网民规模、城镇网民和农村网民6个变量作为衡量我国互联网发展的代表指标，选取网络零售交易额作为代表我国网络消费的衡量标准。最终本文收集的样本数据如表1所示。 　　（二）模型建立 　　参考有关文献，本文对表1中各项数据指标进行自然对数处理，建立如下多元回归数据模型： 　　lnYt=c+β2lnX2+β3lnX3+β4lnX4+β5lnX5+β6lnX6 （1） 　　模型实证检验 　　（一）多元线性回归 　　利用Eviews软件分别对公式（1）中涉及的样本变量进入建模，获得模型相关指标，具体结果如表2所示。 　　从表2模型输出结果，可以明显看出回归模型比较理想，根据模型有关参数可以得到公式（1）的多元回归模型如下： 　　lnYt=0.8244+2.4082lnX2-0.4938lnX3+ 　　0.2648lnX4-2.992lnX5+1.4379lnX6 （2） 　　（二）模型检验 　　方程拟合优度检验。该回归方程的调整R2为0.994158，而调整后的判决系数为R2=0.989290，这说明手机网民数、网站数、网购网民数、城镇网民和农村网民对中国网络零售交易额有整体的解释意义;而且D-W统计量为2.040113，与标准值2非常吻合，完全可以认为回归方程不存在序列相关，因此该方程完全可以解释国内网络零售交易额与中国互联网络发展的互动发展联系程度。 　　F检验。在给定显著性水平α=0.05，通过查F分布表，可以查出Fα（4，7）=4.12，由分布表可知F=204.209>4.12，应拒绝原假设H0（β2=β3=β4=β5=β6=0），说明回归方程显著，即手机网民数、网站数、网购网民数、城镇网民和农村网民的确对中国网络零售交易额有显著影响。 　　T检验。在给定显著性水平α=0.05，通过查τ分布表，可得到自由度为n-k=7的临界值τα/2（n-k）=1.895。由分布表可以看出，与β2、β5、β6对应的τ统计量分别为1.915598、-2.3534