物流与电子商务交互影响的实证分析<br/>——基于VAR模型及省级面板数据模型

物流与电子商务交互影响的实证分析
——基于VAR模型及省级面板数据模型

2018-02-02刘修征

经济研究导刊 2018年2期

张鸿，刘修征

（西安邮电大学经济与管理学院，西安 710061）

引言

不言而喻。在日益凸显的电商经济与物流经济的网络时代下探究两者的关系，促进经济的转型与发展，非常重要。

我国电子商务的迅猛发展，不仅对资源进行了有效配置，更是对信息化背景下的物流经济发展起到了较为积极的推动作用。相关学者一般认为物流发展和电子商务发展之间是相互影响的。一方面，积极发扬电子商务的本身优势来优化物流体系，增强流通产品效率和效益，提升电商企业市场竞争力；另一方面，电子商务的顺利完成，物流是至关重要的环节，更是电子商务有利的不可或缺的重要保证。早在2013年，与电商、物流有关的话题就曾经成为了两会的热门话题，物流行业与电商发展依然是2017年两会的热点话题。此外，在政府文件里还提出，在“十三五”期间，要完善物流配送网络，加快促进快递业健康有序的发展。据相关统计数据显示，2016年我国全国的快递量是313亿件，快递年均增长逾越50%，规模已稳居世界第一。同年，天猫双11购物狂欢节正式落幕时统计，全天总交易额达到了1 207.49亿元，电子商务发展更是突飞猛进。天猫双11全天总成交笔数达10.5亿笔，共产生了6.57亿笔庞大的物流订单，电商与物流的关系

一、文献综述

目前，对物流与电子商务的交互关系，国内外研究者都有涉及。从国外研究角度来说，Gourdin（2001）认为，当代企业应该充分地注重物流配送问题，不然将会在电子商务的环境中处于劣势的竞争位置[1]。Elliot Rabinovicha（2007）等通过研究在互联网环境下运用战略网络理论，认为互联网商务公司寻求这些供应商，是因为这些电商公司与供应商可以提供的互补物流效能构成了关系网络[2]。Haul和Seungin（2008）认为，物流配送是电子商务经济活动中的最后的一个步骤[3]。Gregory（2009）指出，虚拟物流能使跨国企业在其业务涉及的范围内最大水平地降低电子商务物流生产的成本，达到最优化配置生产要素的目的[4]。Joel S.E.Teo（2012）运用一种多智能体系统（MAS）模型用来评估城市的物流设施与电子商务交付系统环境之间存在的关系，可以测算出该城市物流和该城市的电子商务之间的发展关系[5]。

国内研究主要涉及物流与电子商务关系的理论与实证方面。一方面，从理论方面看，孙瑞者、黄辉等（2009）提出了一种改良的物流配送的方式，即在现有的物流环节基础上添加较为专业的电子商务物流网点，从而加强资源的整合力有效地降低经营资本[6]；甘丽新（2013）深刻剖析了电商企业在大数据时代迎来的种种机会[7]；张婷婷（2014）对电子商务的产生、其带动物流的产生过程、物流产生对电商发展的相关性及重要性等内容做出了相关阐述，同时对电子商务下的物流配送效果进行了简略的论述[8]；袁军（2014）剖析电子商务和现代物流的发展程度，探析了电商经济和现代物流的关系，着重讲述了两者发展各自给对方带来影响[9]；王浩（2015）介绍了电商与物流的联系、电商发展中物流的模式、物流在电商中的重要性以及第三方物流的发展[10]；王健聪（2015）同样在剖析了电子商务和物流的关系之后，明确了二者之间的相互依存、相互作用的双向关系；然后对我国电子商务的活动过程中已经出现的物流创新模式进行了分析和对比；最后根据分析结果构建了一个基于决策器的物流联盟创新模式[11]；崔芸（2016）分析电子商务物流配送模式创新过程中所面临的主要困境，并进一步结合国内外具体案例分析如何应对这些困境，以逐渐完成电子商务与物流配送的协同发展[12]；王力娇（2016）认为，电商经济不断发展进步，为现代物流的发展开辟了优化的空间。应当坚持以电商经济流通为基础，掌握先进信息，以优化资金运转速率，实现资本扩张，从而推动现代物流业的发展提高[13]；胡泽华（2016）认为，电子商务的蓬勃发展是未来的产业发展趋向，物流行业只需始终适应信息化时代的要求，建立标准化和规范化的现代企业管理标准模式，就可以能顺应电子商务的不断发展[14]。

另一方面，从实证方面看，张诚、冯亚平（2013）利用结构方程模型的理论来进行实证研究，发现电子商务环境下物流配送对企业运营绩效具备了重要的影响[15]；温辉（2013）使用格兰杰因果检验及向量自回归等统计方法，对物流与电子商务开展了相关性剖析[16]；张宁、陈晴旖（2013）采用北京市2001—2011年间的电子商务发展与物流产业增长指标，构建了相应的双变量VAR模型并进行了检验分析[17]；范兵（2014）认为，重庆市电子商务的发展能够有效推动物流业业务提升，同时两者之间还存在持续平稳的关系[18]。侯颖（2015）运用实证模型，在验证我国物流业与电子商务动态、长期关系的基础上，进一步剖析得出，目前我国电子商务对物流的拉动作用显著强于物流对电子商务的推进作用，表明物流作为电子商务支撑方面还有很多空间，也验证了对电子商务背景下物流的发展存在问题的分析，具有一定的创新性[19]。

综上所述，无论是理论研究方面，还是实证研究方面，广泛的认知是物流发展可以促进电子商务的繁荣发展；同时，当电子商务发展壮大时，同样的也能够给物流业带来蓬勃的发展。并可经过实证研究进行验证，普遍检验结果得出电子商务的发展是促进物流产业增长的格兰杰原因，而且两者之间存在着长期的协整关系。鉴于有关实证研究取材较为特殊，不能较为全面地阐释电子商务与物流的交互关系，本文基于VAR模型及省级面板数据模型，分别从时间跨度和区域面板数据角度分别对电子商务与物流的关系进行实证研究。

二、模型与数据

（一）模型的设定

1.VAR（矢量自回归模型）本质上是用来考查变量之间的动态互动关系，即将系统中的每个外生变量作为一切变量滞后项的函数来构造的回归模型。

其中，Y用来表示K维的内生矢量，A用来表示相应的系数矩阵，P用来表示内生变量滞后的阶数。

本文在实证测量阶段经过反复多次的测量，最终选取了滞后期为2阶的模型：

其中，FT表示货物周转量，NC表示网民规模。

2.面板数据模型可以同时在时间和空间上获得二维数据，具备能够同时在截面和时间二维空间上的变换规律及特征。一般状况下，因为所取的面板数据较大可能会造成数据的不平稳而最终造成伪回归的结果，需要检验其平稳性。但是本文由于电子商务数据的精确性，取三年面板数据进行分析，所以本文无须进行平稳性检验，直接经过模型设定形式的Hausman检验，最终选择固定效应变截距模型。

其中，i=1，2，…N表示个体成员，t=1，2，…T代表时间跨度。

（二）数据选取及来源

1.VAR模型采用时间序列来分析。为探究全国物流与电商之间的关系，即选取货物周转量（FT）来反映物流发展水平，选取网民规模（NC）来反映电商发展情况。由于我国电子商务起步较晚，过早的数据代表性过于失真，本文选取2004—2015年十二年的数据进行分析。货物周转量的数据来自《中国统计年鉴》，网民规模的数据来自《中国互联网络发展状况统计报告》。鉴于获得的原始数据数值偏大，为避免发生异方差的影响，数据采用了对数化方式。

2.面板数据模型是基于2013—2015年我国的31个省市的面板数据来进行分析的。由于近年来我国电商迅速发展，数据相对来说较为全面与精确，面板数据选取货物周转量来反映物流发展水平，选取电子商务交易额来反映电商发展状况，各省电子商务交易额是依据各省电子商务销售额与电子商务采购额之和的均值求得，即其中，T代表为各省电子商务交易额，S代表为各省电子商务销售额，P代表为各省电子商务采购额，i=1，2，…N表示个体成员，t=1，2，…T代表时间跨度。数据全部来自《中国统计年鉴》，所有指标均采用对数形式以消除异常值的存在。

三、实证分析

（一）VAR模型

1.VAR模型的平稳性检验

确保序列的平稳性是对于时间序列分析的重要前提，为防止非平稳的时间序列回归分析造成伪回归的结果，要首先对变量序列来进行平稳性检验。本文借助于eviews7.2计量经济软件，运用ADF法进行单位根检验。如果VAR模型数据不稳定，则须要进行重新的建立。平稳性检验结果如表1所示。

表1 单位根检验结果

单位根检验结果显示，变量ADF值的概率P值都大于0.05，因而不可以拒绝原假设，所以认为变量序列非平稳。基于此，需对变量序列继续差分处理，如表1所示；变量序列在经过一阶差分处理后，各个变量的稳定性都变得平稳。可以得出模型里的变量是同阶单整序列的，那么就可以认为变量之间可能存在协整关系，则可进行下一步的协整检验。

2.协整检验

在协整关系的检验中，较为常用的就是Johansen协整检验。如表2所示，本文迹统计量的P值均小于5%，即可说明该假设下得到的迹统计量都在5%的显著性条件下拒绝原假设，认为存在协整关系，也就说该组合为平稳变量，且这些变量之间存在着长期的均衡关系。根据最大特征值的判断和根据迹统计量的判断相同，愈加证明了变量之间存在着长期的均衡关系。

表2 协整检验结果

3.VAR模型估计结果

从表3显示结果可以看出，FT中有一个解释变量显著（T的绝对值大于1.96），NC中有三个解释变量显著，这些数值代表了变量之间的动态影响关系。就R方来说，在本次的但方程中NC方程要比FT方程的拟合优度要好。得出VAR模型估计结果表达式。

表3 VAR模型估计结果

依据VAR模型（4）的回归分析结果可看出，变量Ln（NC（-1））的系数为0.477 6，P值为0.01，即可知在1%的显著性水平下，电子商务发展水平每提高1个百分点，则物流发展水平将提高0.477 6个百分点，说明电子商务发展水平对物流发展水平的影响程度较大，相关政府部门应注重电子商务的发展。

依据VAR模型（5）的回归分析结果可看出，变量Ln（FT（-1））的系数为2.008 5，P值为0.01，即可知在1%的显著性水平下，物流发展水平每提高1个百分点，则电子商务发展水平将提高2.008 5个百分点，即说明物流发展水平对电子商务发展水平的影响程度巨大，相关政府部门应重视物流的发展。

4.格兰杰因果检验

格兰杰因果关系检验的原假设是被检验变量不是因变量的因果关系，即假如检验得到的概率P值能小于设定的置信度水平（5%），则可认为该变量之间存在因果关系；反之，则不存在。本文对Ln（NC）和Ln（FT）进行了格兰杰因果关系检验，结果见表4。

表4 格兰杰因果检验结果

从VAR模型的统计显著性检验结果来看，因为Ln（NC）与Ln（FT）P值都小于 0.05，即可拒绝原假设。也就是说，Ln（NC）与Ln（FT）互为格兰杰因果关系，即可推出为电子商务与物流之间存在格兰杰因果关系。说明物流发展可以促进电子商务的发展，电子商务的发展同样可以促进物流发展水平。

5.脉冲响应函数

脉冲响应函数可以较为直观地显现出各个变量之间的动态交互作用和冲击后的反映，可以此来更进一步探析电子商务与物流两者之间的短期的动态关系。电子商务与物流的脉冲响应函数结果如图1、图2所示。

图1 电子商务发展对物流的脉冲响应函数结果

图2 物流发展对电子商务的脉冲响应函数结果

从图1可以看出，物流发展水平受到电子商务发展水平的正向冲击后从第一期开始上升，在第三期达到最高值，连续两期波动下行并逐渐稳定，在第五期开始连续下降，但一直保持正向冲击作用，即可说明电子商务发展水平对物流的发展有正向推动作用，这与之前的分析结果一致。

从图2可以看出，电子商务发展水平受到物流发展水平的正向冲击后，从第一期开始上升，在第二期达到最高值，但紧接着开始波动下行为负值，之后开始出现上扬为正值，随后趋于稳定，最终这种影响区域消失。这同样阐明了物流发展水平对电子商务的发展有正向推动作用，与之前的分析结果一致。

（二）面板数据模型

1.模型设定形式检验—Hausman检验

Hausman检验就是用于确定选择是固定效应模型还是随机效应模型的。

如表4 Hausman检验的输出结果所示，检验统计量为26.346 8，伴随概率为0.000，因此，须拒绝原假设，应建立固定效应模型。

表4 Hausman检验的输出结果

2.固定效应模型估计结果

表5 固定效应模型估计结果

通过对表5固定效应模型估计结果观察，可以得出物流的回归系数为正，对应的P值为0.010 5，则可认为在2013—2015年期间我国电子商务对物流为显著的正向影响。物流的回归系数为正，对应的P值为0.010 5，则可认为在2013—2015年期间我国物流对电子商务为显著的正向影响。更加验证了前文的结论。

根据每个个体的固定效应估计结果（即为个体截距对平均截距值的偏离部分），根据我国八大综合经济区绘制出图3。

图3 个体固定效应

从图3的估计结果来看，我国区域电子商务与物流的发展水平差异很大，尤其在大西北地区和大西南地区都远远落后沿海地区，这说明各地区的物流基础设施建设及电子商务观念都还需极大的改善。物流与电商的相互影响的作用也在随着各地区的发展水平不同而各有千秋。

四、结论及建议

（一）结论

本文通过运用时间序列VAR模型及面板数据模型对我国物流与电子商务的互动关系分别进行了实证分析，最后将我国按照八大经济区来进行区域分析，考察我国电子商务与物流的关系。本次研究结论可总结如下：首先，根据VAR模型得出结论为，物流与电子商务之间有长期稳定的交互关系如图4，并存在着显著的正影响；依据格兰杰因果检验结果来看，物流是电子商务发展的原因，而且明显于电商是物流发展的原因。其次根据面板数据模型可以得出我国区域电子商务与物流的发展关系存在显著差异。东部沿海和北部沿海明显较其他地区发展较好；中西部地区处于劣势，缘于其经济发展水平、地理位置、基础设施等较差，使得其发展缓慢。

图4 物流与电商的交互关系

（二）建议

物流发展与电子商务发展互相影响、不可或缺。就目前我国信息化发展趋向来看，两者将会得到更高层次的发展。所以，应更重视物流能力所带来的电子商务发展空间，加强电子商务服务，优化物流环境。鉴于此，提出以下几点建议。

1.加强物流信息化建设。在“互联网+”背景下，互联网在生产要素配置中的优化和集成作用方面发挥很大作用，更是信息化主要载体。在信息化发展的过程中涉及到社会的方方面面，其中现代物流运用信息技术为商品流通做出巨大的贡献，信息化能够促进物流的长足发展，物流信息化越强，越有利于提高物流的运转效率、降低物流转运成本，有利于整合物流信息以及实现物流信息的网络化。物流信息化的发展将带给电子商务更大的发展空间。

2.加强电商平台数据化建设。由于信息技术的推动，大数据走进了人民的生活。加强电商平台数据化不仅可以为宏观决策和行业分析提供数据支撑，还可以为平台自身和平台用户找到共同发展之路，同时可为供应链和金融服务提供风险保障。用数据说话，成为广大客户消费的依据。通过数据来甄别海量信息，可以使得电商平台深度挖掘自身优势，以使更好地吸引客户，增加销售量，从而带动物流业的发展。

3.深化物流与电商的有效融合。两者融合是提高效率的有效途径，加强两者的有效融合，一方面使得物流信息的收集和处理以及传递的能力得到大幅度的提升，另一方面使得电商企业得到及时的反馈，发现并认识到问题所在，以此进一步提升市场竞争力。

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