江苏省共享经济测度指标体系及总额测算方法初探

胡希凡

摘 要： 文章采用指数回归法，从基础产业、活跃程度、发展成效三个层面来制定一个合理的衡量共享经济规模的指数，然后通过回归法测算共享经济的规模，经测算江苏共享经济贡献额约为2512.25亿元，约占GDP的3.2 % 。

关键词： 共享经济;江苏省;国民经济核算

中图分类号：F235      文献标识码：A      文章编号：1008-4428（2018）10-0125-03

一、 引言

共享经济，也称分享经济，是一种不受物品原有所有权限制，重新分配物品使用权，来形成各个经济主体利益更大化的新型经济模式。它最早是2000年左右在美国出现的，在2008年金融危机后，伴随着Uber等一系列共享经济平台的出现，人们开始逐渐从无偿分享、信息分享转变为“有偿分享”，于是分享经济的风潮开始在全球蔓延开来。近年来，国内外学者普遍认为共享经济是指人们利用闲置的资源，以租赁的方式来取代传统购买的新型经济模式。

我们可以总结出共享经济的如下特征：①共享经济是一种互联网经济。互联网技术是共享经济发展的基石，它为共享经济提供了一个实现的平台。②交易的本质是闲置物品使用权的转移。共享经济出售的不是所有权而是使用权，它要求出售方所有权与使用权暂时性地分离，并且交易物品对于使用方来说是闲置资源。③共享经济能够极大地提高资源的使用率。有别于传统经济，互联网经济具有非常低的交易成本和较高的交易频率。因此，作为互联网经济中的一种，共享经济能够有效地节约交易成本，提高闲置资源的利用率，增加资源的流动性和配置的合理性。

共享经济是一种提升资源利用率的新型经济模式，它有利于缓解供求矛盾，整合闲置资源。因此，对共享经济发展建立一套合理的评价体系，对于政府制定科学有效的宏观经济政策有着重要的参考价值。然而，国内对共享经济的整体研究却处于起步阶段，单单是对共享经济总额的统计方法就存在着重大缺陷。此外，对共享经济的分类，界定不够明确，网络统计具有一定的局限性——其统计指标不能与GDP相比较等缺陷限制了目前统计数据的准确性。更重要的是，共享经济的外部性目前还没有办法测算。这些导致我们没有办法对一个地区的共享经济发展水平进行准确的评价。

本文采用指数回归法，从基础产业、活跃程度、发展成效三个方面来确定一个可以衡量区域共享经济发展规模的指标，然后进行回归分析，估计出江苏省共享经济对GDP的贡献额。并运用聚类分析，对全国各省共享经济发展程度进行分类。

二、 文献综述

由于要借助互联网平台，所以共享经济本质上属于信息经济的一种。马克卢普和波拉特两位学者对于信息经济的估测有着非常重要的贡獻，他们将美国30多个知识部门分成教育、研发、通信、设备、服务五大类进行测算。而中国信息通信研究所则将信息经济分成基础部分和融合部分推测出各省信息经济的规模。互联网经济是一种信息经济，它着眼于基础设施和商务活动。德克萨斯大学曾完成一项关于互联网经济的测度，该研究将指标体系分成四层：基础设施建设层，应用基础设施层，网络中介层，网络商务层。

目前，国内对共享经济所涉及的总的经济规模的各项指标的构建和测算尚处于起步阶段，存在诸多问题。首先，统计核算范围变宽。传统的生产消费活动是以企业法人为单位进行测算的，而共享经济却让越来越多的个人变成服务和产品的供给者，衡量数量如此庞大的个体供给者是首先要解决的难题。其次，共享经济模糊了消费和投资的界限，许多供给者同时也是消费者，这对测算造成了困难。此外，共享经济产生的外部性也是无法评估的。事实上，在这个大数据时代，要想逐个统计个体是不现实的，我们需要的是及时有效地获取数据中的关键部分。

腾讯研究所提出采用一元回归分析法，基于互联网指数来测算数字经济GDP总额，得出我国2017年数字经济总额达到了26.7万亿元。埃森哲则采用多元回归分析法测算数字经济规模，不仅测算了信息通信技术硬件软件等核心产业总量，也测算了数字经济融合部分的经济总量。指数回归法对于我们测算共享经济总额同样具有借鉴意义。

吕本富（2017）在《宏观统计体系下的分享经济价值研究》中提出了一种较为可行的统计方法，基本思路是：在每个共享经济的类型中选出几个最具有代表性的企业进行测算，然后，根据代表性企业在行业中所占的份额逆推出整个行业的共享经济总额，并将这四项加总，以此项数值来计算企业的共享经济额。

三、 共享经济测度指标体系

设计指标体系应该遵循科学全面、简单可行的方法，而现阶段对于共享经济的界定和影响要素的构成难以把握。我们从基础设施、活跃程度、发展成效三个方面入手构建评价共享经济的指标体系。此外，我们借鉴德克萨斯大学建立的网络经济评价体系，用尽可能少，但是能准确反映评价共享经济发展程度的指标，来测算共享经济的发展指数。

（一）基础设施

共享经济主要基于互联网，基础产业层的发展与区域互联网的发展程度密切相关。因此，我们在基础设施这个一级指标中选取了2017年各省网民数量和网站数量两个二级指标。其中区域网站数量能准确反映区域软件、硬件、终端等发展情况，而无须知道该地区互联网基础设施层的投资额。而网民数量则能反映该地区居民参与互联网经济的可能性，它是共享经济发展的前提之一。这两项数据在各地的统计年鉴中均能找到。

（二）活跃程度

现阶段共享经济的活跃程度与日俱增，但传统的统计指标很难反映和衡量活跃程度。因此，在活跃程度这个一级指标中，我们选取了各地区百度指数这个二级指标来衡量活跃程度。百度指数反映的是认知活跃度。认知活跃度主要由被动认知和主动认知两部分构成。被动认知是商家用广告推广共享经济平台而使消费者迅速认知，而主动认知则是经商家推广后形成品牌效应，用户主动去搜索。百度指数基于海量搜索数据，能准确反映网民的搜索需求。目前该指数能够反映2011年1月至今所有移动端的搜索指数。因此，基于一个时间段内对于某个关键词搜索量的百度指数，能反映出人群对某一共享经济商品的兴趣，是一种主动认知的活跃度。

活跃程度的指标在整个评价体系中起到衔接的作用，只有基础设施发展到一定程度，用户才有可能参与到共享经济活动中去，同时活跃程度越高，共享经济的发展程度才会越大。

（三）发展成效

共享经济是一种互联网经济，其快速发展必然引起相对应的移动App使用人数的大量增长，加速现代物流的发展。因此，在发展成效这个一级指标体系下我们设置了艾瑞指数和快递业务量这两个二级指标。艾瑞指数是艾瑞大数据平台提供的各种App使用的活跃人数。它可以准确反映共享经济的参与人数，从而使共享经济的发展成效得以量化。

四、 数据处理

在共享经济评价指标体系的基础上，我们将共享经济指数设计成一种定基的综合指数，取2017年各个省的截面数据，各个指标均以江苏数据为基准期数1。总指标由基础设施、活跃程度、发展成效三个方面加总得到。由于对共享经济的探索尚处于初级，我们没有经验数据可以借鉴，未来对参数的调整也有可能有很大的变化，因此对于各个指标的权重采用均权法。即一级指标的权重均分后，每个一级指标下的二级指标再次进行均分。具体公式如下：

Fi=xi/xo，Fi 为第 i 种指数， xi 为报告期数， x0 为基期数。

F总=F基+F活+F效。

对于发展成效层中的艾瑞指数，我们根据国家信息中心提供的《2018年中国共享经济发展年度报告》，选取所占市场份额30亿以上的10家企业，通过艾瑞大数据平台，获得各省活跃人数占全国活跃总人数的百分比，然后进行主成分综合评价法，算出各个省的艾瑞指数。主成分综合评价法方法如下：

假设 n 个样本，每个样本有 p 个变量指标， r ij 為变量 Xi 和 Xj 的相关系数，构建一个 p×p 的相关系数矩阵：

R=  r 11 r 12 … r 1pr 21 r 22 … r 2p… … … r n1 r n2 … r np

解方程 |λI-R|=0， 求出特征值，并按降序排列 λ1>λ2>…>λp， 然后求出每个特征值对应的特征向量 li（i=1，2，…p）， 使得 ∑ p j=1 l2 ij=1，l ij 为向量 li 的第 j 个分量。然后通过各特征向量以及特征值计算综合得分模型前的系数：

bj=∑ p j=1 ∑ n i=1  λi ∑ p k=1 λk ×l ij

最终综合得分模型 y=b1x1+b2x2+…+bpxp。

我们得到10家独角兽企业的系数如下表1：

五、 共享经济份额估算

传统的GDP核算方式有生产法、收入法和支出法。但由于共享经济是新型的经济模式，企业类型多种多样，传统核算方法会导致统计口径不统一等问题。腾讯研究所在《2016年中国“互联网+”数字经济指数》中首次提出运用回归法核算数字经济的总额。方法如下：先从基础、产业、双创、民生四个角度算出各个地区的数字经济总指数，然后对GDP与数字经济指数进行回归分析。我们可以借鉴此方法并将其用于共享经济的核算中。具体模型如下：

y=α+βx+zγ+ε， 其中 x 为共享经济指数， γ 为影响GDP的其他因素， y 为GDP数。

对于影响GDP的其他因素，我们根据GDP的核算公式GDP=C+I+G+MX，选择了人均消费数、固定资产投资、财政支出、进出口总额4个因素，各指标均以江苏作为基数后取指数计算。经回归分析后，发现模型仅保留固定资产指数和财政指数，且共享经济指数取三次方时，整体拟合效果最好，即最终模型为：

y=α+βx3+z1γ1+z2γ2+ε，

其中 x 为共享经济指数， y1 为固定资产指数， y2 为财政指数。其中 βx3 为共享经济贡献额。Eviews中模型拟合情况如图1：

计算得出的 β 系数为93.04634。江苏地区的共享经济指数为3，因此江苏省2017年共享经济的贡献额为2512.25亿元，约占江苏总体GDP的3.2 % 。

六、 建议

共享经济与传统经济模式有着显著的差异，传统的统计方法不能适应共享经济的发展要求，因此，我们还应该扩大统计渠道，寻找新的共享经济统计方法。

一是根据国家统计局出台的“三新”统计开展关于共享经济的专项调查。在共享经济中，众包、众筹、P2P等均已经在“三新”统计中涉及，但共享经济的其他内容并未包括在内。因此，我们必须建立更加专业的共享经济统计平台，新增调查内容，对重点交易平台设置是否参与共享经济的统计指标。

二是运用大数据平台，进一步完善共享经济的数据来源渠道。目前，外国统计局已成功将爬虫技术应用到价格统计中。这为我国提供了借鉴。

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