互聯(lián)網(wǎng)信息技術(shù)的應(yīng)用如何緩解鄉(xiāng)村居民風(fēng)險厭惡態(tài)度?——基于中國家庭追蹤調(diào)查(CFPS)微觀數(shù)據(jù)的分析
發(fā)布時間:2021-04-14 20:16
在中國城鄉(xiāng)分割的發(fā)展時期,由于地理和制度隔離,鄉(xiāng)村居民在信息獲取渠道與能力方面相對于城鎮(zhèn)居民一直處于劣勢地位。這在一定程度上導(dǎo)致一些鄉(xiāng)村居民厭惡風(fēng)險、因循守舊,而鄉(xiāng)村居民的風(fēng)險厭惡態(tài)度引致了諸多鄉(xiāng)村發(fā)展困境。本文認為:破解鄉(xiāng)村發(fā)展困境,重視"內(nèi)因"改造——即改變存在于鄉(xiāng)村居民群體中不利的思想觀念是重要抓手。信息化時代的到來,信息技術(shù)的普及則為此提供了現(xiàn)實機遇。本文選取鄉(xiāng)村居民為研究對象,利用中國家庭追蹤調(diào)查(CFPS)微觀數(shù)據(jù),評估了以互聯(lián)網(wǎng)為代表的信息技術(shù)應(yīng)用對鄉(xiāng)村居民風(fēng)險態(tài)度的重要影響。研究發(fā)現(xiàn):互聯(lián)網(wǎng)信息技術(shù)的應(yīng)用可以顯著提升鄉(xiāng)村居民的主觀與客觀風(fēng)險偏好程度。雖然鄉(xiāng)村居民對互聯(lián)網(wǎng)的使用方式與目的各有不同,但是無論是何種使用方式與目的,使用頻率越高的群體,其風(fēng)險態(tài)度所受正向影響越顯著。本文還針對鄉(xiāng)村居民的個體特征展開了異質(zhì)性分析,發(fā)現(xiàn)互聯(lián)網(wǎng)信息技術(shù)的應(yīng)用對那些有主動學(xué)習(xí)習(xí)慣、受教育年限長、財富水平高和有過人生重大經(jīng)歷群體的風(fēng)險態(tài)度的正向影響更大。
【文章來源】:中國農(nóng)村經(jīng)濟. 2020,(10)北大核心CSSCI
【文章頁數(shù)】:19 頁
【文章目錄】:
一、引言
二、文獻綜述
(一)居民風(fēng)險態(tài)度的度量
(二)居民風(fēng)險態(tài)度的影響因素
三、模型與數(shù)據(jù)
(一)模型設(shè)置
1. 主觀風(fēng)險態(tài)度影響模型。
2. 客觀風(fēng)險態(tài)度影響模型。
(二)變量構(gòu)建
1. 被解釋變量。
2. 核心解釋變量。
3. 其他控制變量。
(三)數(shù)據(jù)說明
四、統(tǒng)計分析與計量分析
(一)描述性統(tǒng)計
(二)實證模型結(jié)果
1. 互聯(lián)網(wǎng)信息技術(shù)應(yīng)用與鄉(xiāng)村居民的主觀風(fēng)險態(tài)度。
2. 互聯(lián)網(wǎng)信息技術(shù)應(yīng)用與鄉(xiāng)村居民的客觀風(fēng)險態(tài)度。
3. 主客觀風(fēng)險態(tài)度影響因素的異同。
五、進一步討論
(一)互聯(lián)網(wǎng)信息技術(shù)、使用方式與風(fēng)險態(tài)度
(二)互聯(lián)網(wǎng)信息技術(shù)、個體特征與風(fēng)險態(tài)度
1. 學(xué)習(xí)動力的異質(zhì)性。
2. 學(xué)習(xí)能力的異質(zhì)性。
3. 財富水平的異質(zhì)性。
4. 個人經(jīng)歷的異質(zhì)性。
(三)穩(wěn)健性檢驗(1)
1. 內(nèi)生性分析。
2. 對變量、樣本進行調(diào)整。
六、總結(jié)
【參考文獻】:
期刊論文
[1]風(fēng)險厭惡、信息獲取能力與農(nóng)戶綠色防控技術(shù)采納行為分析[J]. 高楊,牛子恒. 中國農(nóng)村經(jīng)濟. 2019(08)
[2]中國城鄉(xiāng)關(guān)系演變70年:從分割到融合[J]. 張海鵬. 當代中國史研究. 2019(03)
[3]互聯(lián)網(wǎng)使用與家庭創(chuàng)業(yè)選擇——來自CFPS數(shù)據(jù)的驗證[J]. 周廣肅,樊綱. 經(jīng)濟評論. 2018(05)
[4]風(fēng)險偏好與農(nóng)戶技術(shù)采納行為分析——基于契約農(nóng)業(yè)視角再考察[J]. 毛慧,周力,應(yīng)瑞瑤. 中國農(nóng)村經(jīng)濟. 2018(04)
[5]住房價格與居民風(fēng)險偏好[J]. 張光利,劉小元. 經(jīng)濟研究. 2018(01)
[6]高度聯(lián)通社會中的資源重組與服務(wù)業(yè)增長[J]. 江小涓. 經(jīng)濟研究. 2017(03)
[7]早年經(jīng)歷怎樣影響投資行為:以“大饑荒”為例[J]. 陳永偉,陳立中. 經(jīng)濟學(xué)報. 2016(04)
[8]移動互聯(lián)網(wǎng)的崛起與社會變遷[J]. 王迪,王漢生. 中國社會科學(xué). 2016(07)
[9]為什么投資者的主客觀風(fēng)險偏好存在差異——來自CHFS的微觀證據(jù)[J]. 李烜,陽鎮(zhèn),張雅倩. 南方經(jīng)濟. 2015(11)
[10]住房財富、金融市場參與和家庭資產(chǎn)組合選擇——來自中國城市的證據(jù)[J]. 陳永偉,史宇鵬,權(quán)五燮. 金融研究. 2015(04)
本文編號:3137949
【文章來源】:中國農(nóng)村經(jīng)濟. 2020,(10)北大核心CSSCI
【文章頁數(shù)】:19 頁
【文章目錄】:
一、引言
二、文獻綜述
(一)居民風(fēng)險態(tài)度的度量
(二)居民風(fēng)險態(tài)度的影響因素
三、模型與數(shù)據(jù)
(一)模型設(shè)置
1. 主觀風(fēng)險態(tài)度影響模型。
2. 客觀風(fēng)險態(tài)度影響模型。
(二)變量構(gòu)建
1. 被解釋變量。
2. 核心解釋變量。
3. 其他控制變量。
(三)數(shù)據(jù)說明
四、統(tǒng)計分析與計量分析
(一)描述性統(tǒng)計
(二)實證模型結(jié)果
1. 互聯(lián)網(wǎng)信息技術(shù)應(yīng)用與鄉(xiāng)村居民的主觀風(fēng)險態(tài)度。
2. 互聯(lián)網(wǎng)信息技術(shù)應(yīng)用與鄉(xiāng)村居民的客觀風(fēng)險態(tài)度。
3. 主客觀風(fēng)險態(tài)度影響因素的異同。
五、進一步討論
(一)互聯(lián)網(wǎng)信息技術(shù)、使用方式與風(fēng)險態(tài)度
(二)互聯(lián)網(wǎng)信息技術(shù)、個體特征與風(fēng)險態(tài)度
1. 學(xué)習(xí)動力的異質(zhì)性。
2. 學(xué)習(xí)能力的異質(zhì)性。
3. 財富水平的異質(zhì)性。
4. 個人經(jīng)歷的異質(zhì)性。
(三)穩(wěn)健性檢驗(1)
1. 內(nèi)生性分析。
2. 對變量、樣本進行調(diào)整。
六、總結(jié)
【參考文獻】:
期刊論文
[1]風(fēng)險厭惡、信息獲取能力與農(nóng)戶綠色防控技術(shù)采納行為分析[J]. 高楊,牛子恒. 中國農(nóng)村經(jīng)濟. 2019(08)
[2]中國城鄉(xiāng)關(guān)系演變70年:從分割到融合[J]. 張海鵬. 當代中國史研究. 2019(03)
[3]互聯(lián)網(wǎng)使用與家庭創(chuàng)業(yè)選擇——來自CFPS數(shù)據(jù)的驗證[J]. 周廣肅,樊綱. 經(jīng)濟評論. 2018(05)
[4]風(fēng)險偏好與農(nóng)戶技術(shù)采納行為分析——基于契約農(nóng)業(yè)視角再考察[J]. 毛慧,周力,應(yīng)瑞瑤. 中國農(nóng)村經(jīng)濟. 2018(04)
[5]住房價格與居民風(fēng)險偏好[J]. 張光利,劉小元. 經(jīng)濟研究. 2018(01)
[6]高度聯(lián)通社會中的資源重組與服務(wù)業(yè)增長[J]. 江小涓. 經(jīng)濟研究. 2017(03)
[7]早年經(jīng)歷怎樣影響投資行為:以“大饑荒”為例[J]. 陳永偉,陳立中. 經(jīng)濟學(xué)報. 2016(04)
[8]移動互聯(lián)網(wǎng)的崛起與社會變遷[J]. 王迪,王漢生. 中國社會科學(xué). 2016(07)
[9]為什么投資者的主客觀風(fēng)險偏好存在差異——來自CHFS的微觀證據(jù)[J]. 李烜,陽鎮(zhèn),張雅倩. 南方經(jīng)濟. 2015(11)
[10]住房財富、金融市場參與和家庭資產(chǎn)組合選擇——來自中國城市的證據(jù)[J]. 陳永偉,史宇鵬,權(quán)五燮. 金融研究. 2015(04)
本文編號:3137949
本文鏈接:http://sikaile.net/jingjilunwen/jiliangjingjilunwen/3137949.html
最近更新
教材專著