我国电子商务交易额影响因素的实证分析<br/>——基于我国2003—2015年数据的实证分析

我国电子商务交易额影响因素的实证分析
——基于我国2003—2015年数据的实证分析

2016-12-13孙景蔚魏珂

生产力研究 2016年11期

关键词：交易额域名电子商务

孙景蔚，魏珂

（杭州电子科技大学经济学院，浙江杭州310018）

我国电子商务交易额影响因素的实证分析
——基于我国2003—2015年数据的实证分析

孙景蔚，魏珂

（杭州电子科技大学经济学院，浙江杭州310018）

近年来随着互联网行业兴起和不断发展，我国电子商务行业得到飞速发展，电商交易额也得到不断攀升。电商交易额是衡量其发展水平的一个重要指标，因此分析影响电商交易额的因素就显得尤为重要。文章通过收集分析我国2003—2015年的域名数、网站数、国际出口带宽、互联网用户人数及电子商务企业数，利用计量分析软件Eview s对收集到的数据进行计量分析，研究这些因素与电子商务交易额之间的关系。最后，利用实证分析结果作为支撑对电子商务发展提出相关意见和建议，以此来促进我国电子商务的健康蓬勃发展。

电子商务；交易额；实证分析

一、研究背景及研究现状

（一）研究背景及研究意义

随着互联网技术在全球的蓬勃发展，电子商务作为互联网的衍生产业也在这种形势下得以迅速发展，2015年，整个中国电子商务市场的交易额已经达到18.3万亿元，占当年国内生产总值的27.04%，电商行业的不断发展壮大，在我国GDP的市场份额也不断攀升，对国民经济的发展起着越来越重要的作用。

鉴于电子商务在国民经济中的作用越来越显著，探索影响电子商务交易额的背后因素就显得具有较高的研究意义：第一，有利于推进我国电子商务产业的高效成长；第二，带动国民经济的健康增长。根据研究结果，为电子商务的下一步发展创造有利的现实条件，趋利避害，促进网上交易额的稳步增长，进而带动国民经济GDP的稳步上升。

（二）国内研究现状

从分析方法上，任丽丽、陆秋君（2013）[1]利用模糊性的线性回归对国内电子商务的交易额进行预测。采用的方法是：作者从自变量是清晰值、因变量是对称模糊数的角度建立模型，然后对模型的拟合度进行检验，最后对影响电子商务交易额的变量进行实证检验。在建立模型的过程中，从域名数、网站数、国际出口带宽、网民数等几个变量角度分析与电子商务交易额之间的关系，得出实证结果。许欣婷（2012）[2]利用实证分析方法对影响电子商务交易额的因素进行分析，从实证分析结果可以看出电子商务交易额受到互联网用户数、网购人数、域名数以及电子商务企业数等因素的影响。王东峰（2014）[3]利用灰色关联度分析方法对影响电子商务交易额的因素进行分析，通过计算主因素与影响因素之间的相对的、绝对的以及综合关联度等来确定这些影响因素对电子商务交易额的影响度。

从电子商务发展过程中存在的问题角度分析，李勇坚、孙盼盼（2014）[4]认为电子商务在经济发展中起着战略性的作用，但是电子商务在发展中存在对监管力度不够、产业交易链不完整等问题，阻碍了电子商务产业的发展。叶佳丽（2010）[5]在对中国电子商务发展现状进行分析时，指出交易额迅速增长，但是随之而来也面临着商务管理、支付安全、法律法规等问题，应逐步规范电子商务市场的秩序，完善电子商务监管体系。刘宏、宋久科（2012）[6]在对电子商务发展中存在的问题进行分析时，指出我国电子商务基础设施落后、移动化的电子商务数据处理技术不成熟、法律法规不够健全等问题影响着电子商务产业的发展。

二、模型建立及数据选取

（一）指标的选取

虽然国内外很多学者都有对影响电商交易额及其发展的因素进行研究，但是学者们分析研究的因素都不尽相同。本文以我国电子商务交易额作为研究的基点，以2003—2015年13年的数据作为基础支撑，利用Eviews计量软件工具[7]，通过对域名数、网站数、国际出口宽带、联网用户人数及电子商务企业数等因素对我国电子商务交易额的实证分析，进而确定其影响函数，找出影响电子商务发展的因素，得出本文的结论。

第一，互联网用户数是一国接触并使用网络的人群数，反映出一个国家的计算机普及率。互联网用户人数越多，说明其经济发展水平越高，计算机基础设施的建设越完善；另一方面，互联网用户人数越多，也反映出对互联网服务的需求越多。因此，电子商务交易额受到互联网用户人数的影响。

第二，互联网域名数反映出用户在互联网上的选择机会，从经济学的供给与需求理论角度来说，域名数的开发就是为了增加互联网市场上的服务供给，进而可以影响电子商务市场的交易额。

第三，电子商务网站就是电商企业或是其他电商机构等在互联网上建立的一个进行网上交易的平台，是电子商务企业从事电子商务交易的一种手段。从电商网站的定义可以看出电商网站的数量跟其成交量之间存在一定的相关关系。

第四，国际出口带宽是指一定数量的用户汇聚在某个节点之上，这个节点与上层路由或者交换设备连接的带宽。国际出口带宽一般是指国家的互联网国际出口的带宽也就是国家的互联网主干光纤的出口带宽[8]。

第五，电子商务企业数越多，其分布的越是广泛，行业覆盖程度越高，消费者就能有更多的选择，对电商交易额的影响就会越大。

（二）数据选取

根据上文所分析的影响电子商务交易额的因素，本文以2003—2015年的数据作为基础对其进行实证分析，探索其对我国电子商务交易额的影响。本文数据来源于中国互联网络信息中心发布的《中国互联网络发展状况报告》[9]以及上海艾瑞市场咨询有限公司发布的《中国B2B电子商务研究报告》[10]。所获取的数据具有一定的真实性和权威性，也保证了本文分析结果的客观性和可靠性。

三、实证分析

（一）初步设定线性函数模型

本文模型的设置以电商市场的交易总额作为被解释变量，以能反映和衡量电商发展阶段和发展水平的域名数、网站数、国际出口带宽、联网用户人数及电子商务企业数等变量作为自变量，以此来建立多元线性回归模型：

其中，β0为常数，YI为电子商务交易总额，X1为互联网用户人数，X2为网站数，X3为域名数，X4为国际出口带宽，X5为电子商务企业数。β1、β2、β3、β4、β5分别为X1i、X2i、X3i、X4i、X5i的系数，ut为随机变量。根据对收集到的13年的基础数据利用建立多元线性回归模型，回归分析输出结果为：

从OLS的分析结果可以看出，域名数X3的系数符号与原假设相悖，即呈现出域名数与电子商务交易总额呈负相关关系。从经济意义上讲，电子商务交易总额随着互联网户数、域名数、国际出口带宽及电子商务企业数的增加而增加。我们对上述模型进行检验，并进行修正，看是否能使模型方程得到改进。

（二）多重共线性检验与逐步回归

对四个变量做多重共线性检验，利用简单相关系数矩阵得到下列矩阵，分析结果如表1所示。从相关系数矩阵的分析结果可以发现X2与X3的相关系数达到0.954 812，相关系数较大，可能建立的初始模型存在多重共线性问题，多重共线性的存在势必会影响到模型预测的精准性，因而采取逐步回归法对其进行修正，先对每个解释变量对应变量的回归。

为消除变量间的可能存在的多重共线性问题，需要对解释变量X1、X2、X3、X4、X5做逐步回归，在给定的显著性水平0.05上，逐步回归中的t分布表中自由度为13，a=0.05的临界值，得到t=1.796，在被解释变量Y与解释变量X3的回归中p=0.8288＞0.05，应拒绝X3。在检验各个解释变量与被解释变量之间的拟合度时，解释变量X3与被解释变量Y之间的拟合度系数仅为0.479 050，说明X3与Y之间的拟合度较低，故经过检验剔除解释变量X3。在剔除解释变量X3后，对余下的解释变量X1、X2、X4、X5再做回归分析，最终的解释变量间的相关系数均在0.6左右，适合做回归分析。经过修正后的模型的解释变量之间的多重共线性已经消失，说明解释变量Xi随机且彼此间不相关。修正后的模型为：

（三）对回归模型进行统计检验

1.模型拟合度检验。从回归结果可知拟合度R2= 0.991828，修正的R2=0.987742，说明模型整体拟合得较好，可以继续对其进行验证。

2.模型与解释变量的显著性检验。根据OLS模型的检验结果得F=161.3399。在给定显著性水平a=0.05的条件下，在n=13，k=4的限制条件下，查F分布表得到临界值F0.05（4，8）=4.07＜161.3399。由验证的结果拒绝原假设，即

可以认为由OLS得到模型的线性关系在95%的水平上显著成立。即可以认为互联网用户数、网站数、国际出口宽带及电子商务企业数与我国电子商务交易总额之间存在显著线性关系。

由计算得出各个变量t统计量的值，它们的t值分别是t0=-2.30937，t1=5.879772，t2=-2.892305，t4=1.952750，t5= -1.971216。在给定的显著性水平a=0.05条件下，在自由度为8的限制下，经过查t分布表可以得到其临界值，即t=1.860，经过对比得出各个变量的t值绝对值大于经由自由度得出的临界值，即|t0|、|t1|、|t2|、|t4|、|t5|＞t，因此我们拒绝接受原假设，也就是可以认为假设的四个解释变量对于被解释变量的解释关系比较显著。

（四）异方差检验-white检验、序列自相关和偏自相关检验

对修正后的模型进行怀特检验，得出结果n*R2=13* 0.991828=12.893764。在显著性水平d=0.05（8）= 15.5073＞n*R2=12.796875,所以不能拒绝同方差的虚拟假设，即不存在异方差，white检验结果确定以上建立模型的设定满足同方差和零均值的假定。

用杜宾-沃森检验来检验是否存在自相关性。在0.05的显著性水平下，当n=13，k=4时，查表可知（dL，dU）为（0.574，2.094），而由OLS回归结果可知DW=2.430609。有4-du＜DW=2.430609＜4-dl，不能确定其是否存在相关性。为了进一步确定其是否存在自相关性，我们对其残差进行分析确定。根据残差分布效果及残差的波动幅度，如果残差分布具有明显和圆润的线性分布图像，说明自相关性存在的可能性很高；反之，无规则波动大的分布图像显示出相关性微弱[11]。利用E-views软件得出的自相关和偏自相关系数，由分析结果可知AC和SAC值均落入两倍的估计标准差内，且Q-统计量对应的P值均大于置信度0.05，故时间序列在5%的显著性水平上不存在显著的相关性。

四、结果及启示

从以上的实证分析可以看出我国电子商务交易额受互联网用户数、网站数、国际出口带宽及电子商务企业数的影响。网站数的多少对电子商务交易额的贡献最为显著，其次是互联网用户数、电商企业数和国际出口带宽。当网站数增加1%时，电子商务交易额增加64.597 4%；当互联网用户数增加1%时，电子商务交易额增加4.531 86%；当电商企业数增加1%时，电子商务交易额增加10.095 9%；当国际出口带宽增加1%时，电子商务交易额增加1.772 7%。根据分析结果，可知正确有效发挥它们的积极作用可以有效地促进电商行业的繁荣发展，为了促进电子商务的发展我们可以从以下两方面着手。

（一）增加我国的互联网资源，完善基础设施

我国的电子信息化建设起步较晚，随着互联网在全世界出现后，我国政府为紧跟国际发展方向，加强在互联网基础资源方面的资金和技术投入，我国互联网建设得以迅速展开并取得有效成就，但是同世界上其他发达国家相比，我国的互联网普及水平仍处于一个较低的水平。《2015年度中国互联网络发展状况统计报告》显示我国的互联网普及率仅仅达到47.9%，远远低于欧洲的75%。对于固定宽带的网速，韩国的高速互联网（网速不低于10Mbit/s）的用户比例最高，约为37%，其次是法国、冰岛、丹麦和中国香港，而中国大陆则排至第42位。中国的高速互联网用户占比仅为2%[12]。由此可见我国与世界发达国家之间都还存在一定的差距。

（二）政府实施积极的政策进行合理引导

近年来金融的网络化、商业的电子化，都需要良好的网络基础设施作为发展的技术支撑，纵观国内的网络基础设施建设情况，同欧美等发达国家之间还存在一定的差距。做为公共基础设施服务的建设和监管方，政府应充分发挥对公共资源的调节和引导作用，加大对电子商务基础设施建设的投入力度，增加在信息化等基础设施建设方面的公共支出；在互联网监管方面，加大对网络的立法力度，完善对虚拟网络环境下的法律法规建设；在网络资源方面，加快完善建设高速信息传输骨干网络，提升网速，降低各项运营成本，缩短与发达国家之间的距离。

[1]任丽丽，陆秋君，2013.基于模糊线性回归的电子商务交易额预测[J].统计与决策（3）：31-34.

[2]许欣婷，2012.我国电子商务影响因素的实证分析——基于我国2001-2010年数据的实证分析[J].科技致富向导（17）：77-77.

[3]王东峰.基于灰色关联度的电子商务交易额影响因素分析[J].郑州航空工业管理学院学报，2014，32（6）：53-56.

[4]李勇坚，孙盼盼，2014.电子商务发展存在的问题与对策[J].中国商贸（16）：62-63.

[5]叶佳丽，2010.中国电子商务发展现状及其面临的问题[J].商业经济（7）：35-37.

[6]刘宏，宋久科，2012.中国电子商务发展存在的问题及对策研究[J].中国信息界（10）：17-20.

[7]庞浩.计量经济学[M].成都：西南财经大学出版社，2007：63-157.

[8]http：//baike.baidu.com/link?url=k64xgKWR97sT_G9R2342gj9THgm EVwtFhD-Y3zMVpujtkX-QYjpq2YamyJakQ9THa8sEl38vUDZAwN-bk6SIYLK.

[9]中国互联网络发展状况分析报告[R].中国互联网络信息中心，2015.

[10]中国B2B电子商务研究报告[R].上海艾瑞市场咨询，2013.

[11]J.M.伍德里奇.计量经济学导论-现代观点[M].北京：中国人民大学出版社，2003.

[12]张建光，2014.国际电信联盟《衡量信息社会报告2014》解读及建议[J].中国信息界（12）：55-56.