互联网经济对流通业发展的影响

陈杨 郭松明 高杨

内容摘要：本文以互联网经济对流通业发展的影响作为研究视角，借助计量模型得出两个主要结论：首先，互联网发展对流通业经济增加值存在显著的直接积极效应;其次，通过中介效应模型可知，互联网发展对流通产业的促进作用还存在间接效应，具体是通过减少交易成本的方式，间接带动流通业的发展。总而言之，本文通过理论分析与实证研究论证了互联网经济对流通业发展的经济效应，有助于减少交易成本，形成长尾消费市场，进而提高消费者与生产者对流通服务的需求，以及催生基于个性化需求的新型流通业态。

关键词：互联网经济   交易成本   流通业   中介效应

我国早已从互联网时代进入移动互联网时代，5G移动互联网技术的成熟将进一步减少社会经济的交易成本，让交易主体的沟通与协调不必面对面，流通业与制造业的合作能够完全依靠移动互联网来进行，减少了流通业对上下游的服务成本。服务成本越少，将会促使规模经济的出现，有利于流通业供给规模扩大，提高我国流通业发展平衡性（魏新等，2017）。根据以往的研究能发现，互联网经济促使搜寻成本减少，由此将产生诸多长尾市场，这一点更甚于在移动互联网经济环境下，搜寻维度能够突破地理条件限制，可以基于GPS位置来进一步缩小筛选范围，提高搜寻效率（胡国盛，2018）。因此，诸多基于移动互联网而催生的流通平台开始出现，比如O2O、众包物流、共享流通、新零售等新兴流通模式，通过移动互联网提高了顾客的体验质量，丰富了顾客的选择。另外，移动互联网的建设与完善也进一步减少了上游供应商的搜寻成本，有利于流通业需求的逐步扩大，助推建设“流通强国”的愿景。所以，本文以互联网发展为视角，考察了互联网发展对交易成本的影响，以及对流通业发展产生的间接作用。

理论分析

交易成本的概念是由经济学家科斯提出的，交易成本指的是买卖方为了达成交易，在传播、谈判、协商、沟通、协议、执行等交易流程中耗费的时间与货币，从交易成本的结构来看，存在搜寻成本、缔约成本、议价成本、决策成本等。交易成本的存在是由于过去人与人的交易受到了时间和空间的限制，而互联网技术突破了时空约束，减少或消除了传统交易成本（胡逸冰，2018）。

首先，互联网技术解决了时空问题。如今，世界上大多数国家都已经进入了互联网时代，在我国绝大多数地区都实现了互联网普及，人们只要接入互联网，将能打破时空限制，与远在千里的人产生即时沟通，扩大了人们信息处理量。所以，互联网推动信息通讯跨越时空，大幅度降低市场交易中时间成本，比如搜寻时间、议价时间、决策时间、信息时间等，从而提高社会交易的效率水平。

其次，互联网经济发展对信息获取即时性起到了积极作用。如今，电子商务逐步取代了传统流通的地位，如B2C、B2B、C2C、O2O、C2M等诸多电商平台，促使消费者的选择变得更多样，将大量交易信息同步呈现在交易主体面前，基于流通平台模式的创新，将大幅提高市场主体的选择，提高资源分配效率，促进效用与价值提升（郑欣，2017）。如今，流通平台展示的服务信息与商品信息规模逐步扩大，将促使越来越多的长尾市场出现，个性化需求能通过互联网流通平台得到满足，促使流通市场多样化，从供给导向发展为需求导向，开始出现流通需求者通过平台寻求流通供给服务，让流通业供给更具个性化、多层次、多结构（刘涛，2016）。

正是因为互联网流通平台减少了流通业交易成本，促使流通平台的双边市场有更丰富的选择，互联网正是通过平台效应来减少了交易成本。

（一）模型的设定

之前的理论分析得出，我国互联网发展对交易成本减少起到了作用，同时也积极推动流通业发展。接下来，本文采用计量经济学模型来考察互联网发展、交易成本和流通业发展的关系，具体建立的计量经济模型如下：

在模型中，i和t分别代表了地区和时期，对应了面板数据中的地区和时期的值。Y是因变量，代表了流通业发展规模，Inter代表了互联网发展水平，HC代表了人力资本水平，Gover代表了政府财政支出，FDI代表了外商直接投资，Manu代表了制造业发展水平，ε代表了随机误差。

（二）变量选择

被解释变量。流通业发展规模。流通业发展规模的测度方法是流通业的经济增加值，而对于流通业行业的选取，在选择上参考了于桂宾（2017）对我国流通业的类别划分，从数据的可获得性出发，采用了批发业，零售业，餐饮业，住宿业和交通运输、仓储和邮政业的经济增加值，这也是过去对我国流通业常用的行业分类，通过这五大行业的经济增加值之和来测算流通业的发展规模。

解释变量。互联网发展水平。对互联网发展的测量方法是，借助2008-2017年的《中国互联网络发展状况统计报告》公开的互联网发展统计信息，用主成分分析法对各省份的网民数量（X1）、各省份的网站数（X2）与各省份的域名数（X3）进行数据降维。先通过SPSS进行KMO统计值，得出三个变量的KMO统计值为0.903，代表适合进行主成分分析，因此得出以下主成分表示式：

F1=0.5687*X1+0.5541*X2+0.5788*X3

研究考慮到地区之间的F1可能存在较大的绝对值差异，只是反映了地方互联网发展的量，而非互联网发展的覆盖面。因此，研究进一步对结果进行了归一化处理：Internet=（F1i-F1min）/（F1max-F1min）。在计量模型中将借助Internet（%）作为地方互联网化的发展指标。

控制变量。人力资本（HC）通过影响高素质流通人才供给，从而对流通业发展造成影响。针对于以往学者的测算方法，采用了省份平均教育年限来度量，这能较好反映省份内平均受高等教育水平;政府财政支出（Govr），政府财政支出是通过干预经济的方式对流通业发展造成影响，可能财政投入大力推动基础设施建设，将对流通业发展起到促进作用，本文期望其影响系数为正，通过地方政府的财政支出来度量;制造业发展（Manu），因为流通业是由制造业的非核心业务中分离出的独立产业，流通业对制造业的经济关系存在一定的依附性，我国现阶段流通业的发展目标是以助推制造业转型升级，所以本文期望影响系数为正，采用地区省份的制造业经济增加值来度量;外商直接投资水平（FDI），外商直接投资加大了地区分工，从技术引入、劳动岗位、集聚经济等（吴萌，2018）对流通业集聚起到积极作用，本文期望回归系数为正，直接采用省份对应的外商直接投资总额来考察FDI。

（三）数据来源

本文的研究数据是来自《中国统计年鉴》、《中国流通年鉴》、《中国互联网络发展状况统计报告》，通过2008-2017年的相关数据收集，可以获得我国30个省份省级面板数据（西藏地区存在数据缺失问题而排除）。

实证分析

（一）回归结果

首先，本文采用了豪斯曼检验来考察模型估计方法的最优选择，根据检验结果得出，豪斯曼检验在5%显著性水平下拒绝了原假设，这代表固定效应模型（FE）比随机效应模型（RE）的估计结果更值得参照，本文也将FE作为主要的计量模型。Inter代表了互联网发展水平，HC代表了人力资本水平，Gover代表了政府财政支出，FDI代表了外商直接投资，Manu代表了制造业发展水平

在研究中，逐步引入控制变量到模型中，以考察解释变量的稳健性。表1显示了固定效应模型的估计结果，在模型1中，互联网发展对流通业发展的影响系数达到了0.365，通过了5%的显著性水平检验，这个结果证实了互联网发展对流通业发展存在显著的直接影响作用，代表了互联网发展水平提高1个单位，流通业经济增加值将提高0.365%。接下来的模型中，逐步引入人力资本、财政支出、制造业发展和FDI，具体分别对应了模型2-模型5，而随着控制变量的引入，互联网发展水平的影响系数仍然保持了5%的显著性水平，影响强度逐步从0.365发生浮动，在引入所有的控制变量后，影响系数为0.278。可以得出，控制变量的引入降低了多重共线性问题，而互联网发展水平影响方向仍然为正数。

接下来，分析控制变量的回归结果。结果显示，我国人力资本（HC）对流通业发展的影响系数为0.454，没有通过10%的显著性水平，说明两者不存在显著的关联;我国政府财政支出（Gover）对流通业发展的影响系数为0.672，通过了5%的显著性水平，说明政府财政投入有利于交通基础设施建设，对流通业发展起到积极影响;制造业发展（Manu）对流通业发展的影响系数为1.244，通过了1%的显著性水平，说明制造业发展规模成熟的地区流通需求越大，有利于流通业发展，对流通业发展起到积极影响;外商直接投资（FDI）对流通业发展的影响系数为0.730，通过了5%的显著性水平，这印证了FDI对流通业集聚起到的积极作用。

（二）中介效应检验

上一节计量研究分析的是互联网发展对流通业发展的直接影响，对于互联网发展、交易成本与流通产业的关系研究，采用中介效应来考察这种间接影响关系。在中介效应模型的分析中，采用市场化指数的相反数来测度交易成本（TC），市场化指数的测算方法借鉴了《中国分省份市场化指數报告（2016）》的市场化指数数据。本文建立的中介效应模型如下所示：

表2显示了模型回归结果。模型1中显示了互联网发展对交易成本的影响系数，没有考察其他的控制变量，其影响系数为-0.165，通过了5%的显著性水平检验，这代表了互联网发展对交易成本起到了显著降低作用。在模型2中，模型中添加了所有控制变量，结果显示互联网发展水平对交易成本的回归系数为-0.111，通过了5%的显著性水平。这说明互联网发展水平越高，地区市场化程度越高，交易成本越低。

接下来，采用中介效应识别模型来考察中介作用。模型3中的结果显示，互联网发展和交易成本对流通业发展的影响系数均通过了5%的显著性水平，这代表中介效应是存在的，模型中互联网发展影响系数为0.311，交易成本影响系数为-0.094，结合之前的结论，代表的含义是：互联网发展对流通业发展具有明显的积极效应，同样也会间接通过对交易成本的负向作用，同时对流通业发展起到间接推动效应。模型4再次添加了所有控制变量，得出的结果与模型3类似，在统计学意义上论证了本文提出的中介效应理论。

对策建议

首先，各地区应当提高互联网基础设施的投资，增强地区信息化发展水平，加强5G通讯技术的实际应用，这对进一步降低交易成本起到了促进作用。对现代信息技术服务性企业给予政策支持，地方政府加大对商贸流通信息技术的扶持力度，给予相应的税收优惠、贷款优惠、人才培养计划，并积极调动科技服务型企业与商贸流通业的互惠合作，以技术进步来带动传统商贸流通业的转型升级。

其次，“互联网+流通”的优势在于，让居民消费能够突破时间与空间的约束，并且将线上与线下店铺进行业态融合，以场景化、碎片化的供应链与零售业态促进居民消费和经济增长。因此，地方政府应当加强对商贸流通创新的支持力度，比如农村电商、无人零售、大数据营销、移动支付、智慧供应链、众包物流等，带动地方中小商贸流通企业的发展，创造更多的新兴就业岗位，保障经济的长期稳定增长。

最后，我国农村地区的互联网发展不完善，导致交易成本高，流通发展滞后，应当夯实“互联网+流通”的发展基础设施，优化中西部地区的商贸流通的产业结构，并且以科学规划、合作共赢的角度来引导中西部省份的基建合作，探索区域的商贸流通市场一体化，发挥出区域商贸流通基础设施的空间溢出效应。

参考文献：

1.魏新，何颖，罗伊玲.互联网对商贸流通业就业份额影响分析[J].商业经济研究，2017（23）

2.胡逸冰.“互联网+”下商贸流通业发展战略分析[J]. 商业经济研究，2018（8）

3.刘涛.我国“互联网+流通产业”发展的突出问题及建议[J].经济纵横，2016（9）

4.胡国盛. 流通产业互联网化转型的影响机制、路径以及政策建议[J].商业经济研究，2018

5.郑欣.我国流通企业商业模式创新路径探索——基于“互联网+流通”背景[J].商业经济研究，2017（15）

6.郭宇.“互联网+”时代重塑我国商贸流通业的探讨[J].商业经济研究，2016（8）

7.辛晖.“互联网+”背景下我国商贸流通业供给侧改革创新[J].商业经济研究，2017（2）

8.王飞龙.交易成本与零售商业模式的变迁——以图书流通行业为例[J].中国流通经济，2018

9.于桂宾.我国商贸流通业发展与我国制造业转型升级的关系研究[J].商业经济研究，2017（21）

10.吴萌.FDI对我国商贸流通业集聚的影响——基于省级层面数据的分析[J].商业经济研究，2018（3）