中心城市对区域电商发展的溢出效应分析

于延良，郭鸿鹏，赵 杨，鲁竞夫

（1.吉林大学 生物与农业工程学院，长春 130025；2.吉林大学 东北亚研究院，长春 130012；3.华南理工大学 工商管理学院，广州 510641）

0 引言

人类社会步入互联网时代，电子商务通过重塑流通产业，对经济生态系统产生深刻影响，域内电商繁荣程度能够在很大程度上反映该地区的经济活力，但是其发展已经不再是某一地区自身的事情，越来越受到域外因素的影响。电商与传统商业模式最大的差别在于让交易双方在空间上分离，商家的经营范围不再局限于本地市场，而是延伸到互联网覆盖的所有地区，这一变革在降低流通成本的同时，也加剧了区域间的竞争。面对这一变革带来的机遇和挑战，如何促进域内电商良性健康发展已经成为各级政府、企业与学者共同关注的课题。

中心城市是区域经济发展的增长极，通过与区域内其他城市的互动作用，实现各要素与资源的优化配置，带动区域共同发展。随着互联网时代的来临，信息与知识逐渐成为城市发展的新动力，大中城市作为信息交流与知识创新的中心，在区域发展过程中的作用更加凸显。聚焦电子商务这一具体领域，中心城市在区域发展过程中所扮演的角色需要我们深入思考，其对周边城市是否存在溢出影响？若存在，是通过何种形式实现？而这一领域的研究现在尚属空白。基于这一状况，本文借鉴空间溢出效应的相关理论与方法，结合电商平台经营数据，探究中心城市对区域电子商务发展的影响，以期寻找电商的良性发展路径。

1 空间计量模型的选取与设定

现有文献中，研究空间溢出效应的模型主要包含两类，分别为空间滞后模型（SLM）与空间杜宾模型（SDM）。SLM模型在模型中设置被解释变量的空间自相关项，适用于研究当一个机构或地区的经济行为受其邻近机构或地区经济行为溢出影响的情形。具体模型形式如下：

式中yit表示单元i在t时期的内生变量（i＝1，2，…，N；t＝1，2，…，T）；xit表示单元表示1×k的外生变量，β为xit相应的相关系数向量；表示与单元i具有一定空间位置关系的被解释变量单元yjt对yit的作用，其中wij表示空间权重矩阵；ρ是衡量在两个被解释变量相互影响的程度；εit为随机误差项；μit和λit表示在空间上和时间上的特定效应。在实际经济生活中，除了同一指标的直接溢出，还存在要素的间接溢出状况，使用空间杜宾模型（SDM）刻画，该模型在包括被解释变量空间滞后项的同时，还包括解释变量的空间滞后项，进而能够同时测度直接效应与间接效应，其形式如下：

式中：γ与β相似，均为k×1维向量。研究中通常将非溢出模型、空间滞后模型、空间杜宾模型的回归结果同时列出，进行对比分析。

本文研究主题是区域中心城市对其他城市的溢出影响，与现有空间溢出效应研究的相似程度较高，但也存在一定差异，在使用空间滞后模型与空间杜宾模型时，需要在不违背原模型内在逻辑的前提下，对模型变量进行重新设定。空间距离因子由wij空间权重矩阵变为城市i与中心城市之间的距离因子wi；溢出要素由i以外所有单元因变量与自变量，转变为区域中心城市的因变量与自变量yct与xct（c＝1，2，…，M；M表示区域数量）。得到适用于中心城市溢出效应研究的空间滞后模型SLM__Center与空间杜宾模型SDM__Center。

SLM__Center表达式为：

SDM__Center表达式为：

i表示非中心城市，j表示区域中心城市。

2 变量选取与数据说明

2.1 变量选取

（1）人口受教育状况

电子商务是现代信息技术在商业领域的延伸，其运转过程对参与者的计算机应用能力与新事物的接受能力提出了更高的要求。某一区域居民这些能力的具备状况很大程度上取决于人口素质，即受教育状况。更高受教育程度，通常意味着消费者网购习惯更易养成、经营者网络销售意识更强。

（2）制造业基础

电子商务主要对商品的流通过程进行改造，但是流通的物质基础仍然是商品生产，制造业是国民经济发展的关键，区域竞争水平的重要标志，即便是网售农产品通常也不是未加工的初级农产品，更多是经过深加工的产成品或半成品，因此制造业的发展水平势必会对电商产品给产生重要影响。另外，制造业的产业链会在区域内不同单元之间产生分工合作，中心城市是否通过这一分工模式对域内其他城市电商发展产生影响，需要进一步探究。

（3）人均收入水平

人均收入水平会在市场空间与商品生产两个方面对区域电商发展产生影响。市场空间方面，地区收入水平越高意味着居民消费能力越强，电商经营者面对更大的本地市场，反之则越小。商品生产方面，更高的人均收入意味着制造业人工成本的提升，从而导致产品在市场上的价格竞争力下降，但与此同时高收入能够吸纳更多、更高阶的人才，为本地产业的转型升级提供必要的人才保证。人均收入水平对电子商务发展的影响比较复杂，需要通过计量分析进行深入探讨。

（4）社会信息化程度

信息技术是电子商务存在与发展的物质基础，某一地区信息化水平越高意味着，有更多的人口参与到电子商务，参与的途径分别为买方与卖方，由于所面对的不仅是域内市场，因此买方状况并不是该地电商发展需求约束，这里本文主要对与卖方相关的信息化进行探讨。

空间计量模型变量的选取，如表1所示。

表1 空间计量模型变量的选取

2.2 数据说明

中国互联网络信息中心报告显示，2014年阿里巴巴电商平台在线商品数达到8亿，店铺分布在全国各地，平均每分钟出售4.8万件商品，其中淘宝网占据中国C2C电子商务市场总交易额的95.5%，天猫商城和聚划算占到B2C市场的60%，因此本文以阿里巴巴电商平台（淘宝、天猫、聚划算）卖家位置信息为基础，展开研究工作。阿里巴巴在港澳台的发展状况与内地相比较大差距，这里作数据缺失处理；新疆、西藏、福建和海南三省（区）地形地貌独特，导致城市分布格局与其他省份迥异，若作为研究对象将不利于估计结果的客观性与准确性；港、澳、台作数据缺失处理；上海市、重庆市、天津市、大连、青岛、深圳由于区位特殊不作为研究对象，因此上述7省（区）、6市不被作为样本数据来源。剩余地区占到中国大陆人口总额的94.7%，经济总量的91.2%，具有足够强的代表性，22个省会城市与北京市作为区域中心城市，242个地级市为非中心城市。其中涉及六类数据及其来源如下：2015年10月中国大陆265个城市在线商品数，该数据由淘宝网高级搜索功能获得；企业总量、人口素质、人均工资水平以及互联网宽带接入用户数来自《2014年城市统计年鉴》，这里需要说明的是随着移动互联网时代的到来，人们购物已经更多的转向移动终端，但商品售卖通常需要处理复杂的问题，仍需要PC端操作，互联网宽带接入用户数反映卖方状况更为准确；人口教育文化程度数据，来源于《2010年第六次人口普查数据公报》；城市间距离数据来自高德地图查询获得，通过计算非中心城市与中心城市之间的距离的倒数作为空间权重。

3 模型构建与结果分析

3.1 空间计量模型的构建

为了测度核心城市对区域电子商务发展的溢出效应，需要构建合适的空间模型。本文基于我国265个城市的数据，构建不含空间效应的基础计量模型（5），为了减少残差对估计结果的影响所有变量取对数：

空间计量模型中的SLM__Center和SDM__Center能够体现直接出溢出与间接溢出效，增加25个中心城市数据后，得到中心城市空间滞后模型SLM__Center：

中心城市空间杜宾模型SDM__Center：

3.2 回归结果分析

OLS、SLM__Center与SDM__Center三个模型的估计中的重叠部分检验结果相类似，表明模型设定稳定性较强，R-squared分别为0.602、0.628、0.649，均在可接受范围内，且呈现逐渐上升的趋势，说明添加中心城市空间因素来分析区域电商发展具有合理性。

表2 空间计量模型估计结果

估计结果显示（见表2）：城市电商发展不仅受本地社会经济发展的影响，还受所在区域中心城市电商发展状况的影响。空间自相关系数ρ在两种模型下均为正，且通过了显著性检验，说明被解释变量具有明显的直接溢出，即中心城市电商发展能够带动域内其他城市该行业的发展；CLG的相关系数为正，且通过显著性检验，w×T_CLG的影响系数未通过显著性检验，表明电商发展需要较高的人口素质，但中心城市无法给非中心城市在这一领域产生溢出作用；FTY的相关系数为正，且通过显著性检验，w×T_FTY的影响系数未通过显著性检验，表明工业基础扎实的地区电商发展态势更好，但中心城市在这一领域没有产生溢出作用；INT的相关系数为正，且通过显著性检验，w×T_INT的影响系数未通过显著性检验，表明社会信息化程度高的地区电商发展更好，但中心城市在这一领域没有产生溢出作用；WAG的相关系数未通过显著性检验，w×T_WAG的影响系数小于零，且通过显著性检验，表明工资收入水平对电商发展的影响不显著，但中心城市在这一领域存在显著地负向溢出。

4 结论

本文对空间滞后模型与空间杜宾模型进行改造，使其能够对中心城市溢出效应进行研究，然后基于阿里巴巴电商平台数据，探究了中心城市在区域电商发展中扮演的角色。得出以下三点结论及启示：

（1）区域内电商发展存在直接溢出效应。中心城市作为地区经济发展的核心，其对域内其他城市电子商务的发展存在带动作用。电子商务作为新兴产业，发展过程中需要先行者发挥带头作用，中心城市商业氛围相对浓厚，居民更愿意对新事物进行尝试，其成功经验能为域内其他城市提供学习的样板，示范效应显著。政府应当为民间经验交流提供条件，促进非中心城市的发展。

（2）制造业基础、人口素质、社会信息化程度，是城市电子商务发展的重要基础，但是区域内不存在溢出效应。制造业是地区电子商务经营主体货品的供给基础，但是产业分工当中，中心城市与非中心城市的分工主要是产成品和半成品，网络销售以产成品为主，产业链分工无法促进非中心城市电商的发展，其需要找到适合自身条件的终端产业；人才流动存在明显的马太效应，中心城市人才充裕并不会外溢至周边地区，当地政府应当加大人才引进力度；信息化程度属于城市基础设施配套工作，城市间相关程度不高，政府应着力降低宽带资费标准。

（3）人均收入不影响本地电子商务发展，中心城市存在一定的负向溢出。首先电商经营几乎不受地域限制，更高的居民收入水平，不能为域内在线商家提供消费市场；其次人均收入水平越高，对人才吸引力越强，受到家庭因素的影响，部分人才在选择工作地点时，会优先考虑离家近的城市，中心城市的发展机会更多，若收入水平较高，对域内人才存在较大的虹吸效应，通过对人力资本的抽夺，阻碍其他城市电子商务的发展。

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