网络零售、空间外溢与商贸流通业集聚

潘 莹 万敏 副教授

（1、江西财经大学海外教育学院 南昌 330013；2、江西财经大学工商管理学院南昌 330032）

文献计量综述

随着计算机技术的不断发展，越来越多学者开始借助外部工具如SATI、Citespace软件对文献数据进行梳理分析，SATI和CiteSpace是专门用于学术文献分析的可视化工具，其主要功能是基于共引分析理论和特定算法探测某一学科或领域的热点主题及其演进，揭示学科领域演变中的研究前沿和变化趋势（刘遥和张攀，2019）。基于以上文献计量分析软件，本文选取中国知网的核心期刊和CSSI期刊作为数据源，以“网络零售”为题名进行检索，总计获得相关文献588篇。

根据历年网络零售相关研究发文趋势可以看出，自2012年以来，网络零售相关研究呈现快速增长趋势，并且2017年和2018年发文量分别为96篇和94篇，可见“网络零售”的相关研究热度不减，正受到越来越多学者的广泛关注。

通过相关文献的挖掘和分析，可以发现以往研究网络零售的重要议题呈现阶段性特征：早期阶段，学者重点探讨网络技术如互联网、电子商务和O2O等ICT新兴技术对传统零售业转型升级带来的机遇和挑战，尤其是互联网对消费者决策、偏好和感知行为以及零售业渠道供应链整合、企业定价策略的影响，及其对传统零售业带来的冲击和新的发展机会（任俊玲和杜惠英，2019；王钰和李伟，2019；杨守德和赵德海，2018）；中期阶段，随着互联网技术的普及、平台经济的兴起和“互联网+”战略的深层次推进，传统零售业与互联网络技术深度融合，并衍生出网络零售、新零售等新兴业态，众多学者开始探索网络零售自身发展特征、对传统供应链的重组效应以及与实体零售业协同发展的实现机制等（赵霞和荆林波，2017；黄浩，2017）；近期阶段，逐渐有学者开始关注网络零售业发展对经济社会的外部性影响，如对制造业、流通业、物流业和批发业等传统产业转型发展、空间集聚和效率改进等的影响（王亮，2019；肖作鹏等，2015）。

本文的关注焦点正是网络零售的发展是否促进了商贸流通业的产业集聚。网络零售作为商贸流通业的新兴业态，其发展深刻影响商贸流通业的外部环境约束和内部要素重组进程。王亮（2019）的研究中发现网络零售会通过规模经济、协作竞争、知识溢出和交易成本等机制促进本地产业集聚，并且对周边地区产业集聚存在空间外溢效应。赵海亮（2017）的研究中发现网络零售发展对实体流通业产生了“挤出效应”，会抑制实体流通业的持续增长。然而，周敏（2017）和杨守德（2018）等的研究却认为，网络零售的低成本和高效率将对流通业转型升级产生积极影响。通过对现有关于网络零售与商贸流通业发展文献的深入研读和总结，不难发现已有研究虽已意识到网络零售对商贸流通业转型升级的潜在影响，但是理论探讨较多，实证研究不足，并且缺少空间层面的观察。基于此，本文运用空间计量模型SDM对网络零售影响商贸流通业集聚的空间效应进行实证检验，以拓展相关研究的考察维度，并为区域间商贸流通业协调发展提供借鉴。

实证分析

（一）模型设定

现有研究中较少关注网络零售对商贸流通业集聚的影响，本文将主要基于空间计量模型对两者的空间关联性进行检验，模型设定如下：

式（1）是纳入所有空间效应的广义嵌套空间模型（GNS），参数λ、ρ和θ的不同设定将得到不同空间计量模型（陈强，2014）。其中，Y是被解释变量，X是解释变量，W是空间权重矩阵。在实际考察过程中，鉴于变量间空间依赖关系主要源自三种交互效应：即不同因变量间的内生交互效应（WYit）、自变量和因变量间的外生交互效应（Wxit）和误差项间的交互效应（Mεt），而文中所强调的空间外溢效应主要包括内生和外生交互效应，不包括误差项间的交互效应（王亮，2018）。不同空间计量模型估计效应说明如表1所示。

（二）变量选取和说明

被解释变量（ASit和SPECit）。用商贸流通业集聚规模（ASit）和专业化集聚（SPECit）分别度量商贸流通业集聚广度和深度，其中集聚规模用商贸流通业总产值占全国商贸流通业总产值的比重来度量；专业化集聚用地区商贸流通业总产值占本地工业总产值的比重除以全国商贸流通业占全国工业总产值的比重得来。其中商贸流通业产值是基于交通运输、仓储和邮政、批发零售和住宿餐饮四个行业的产值总和得到。数据来源于《中国统计年鉴》。

核心解释变量为网络零售额（ECit）。由于缺少网络零售数据的官方统计数据，已有研究多基于各地区快递业务量估算网络零售规模，做法是通过全国网络零售交易额与全国快递业务量相除得到一个权重，将该权重与各地区快递业务量相乘得到网络零售市场规模的估算值（王亮，2018；方福前和邢炜，2015）。其中全国网络零售交易额数据来自中国电子商务研究中心，快递业务量来自于《中国统计年鉴》。

表1 不同空间计量模型估计效应说明

表 2 lnECit、lnASit和 lnSPECit的 Moran’s I检验结果

控制变量（Xcontrlit）。在模型估计过程中如果遗漏了重要变量将会对估计结果准确性产生重要影响，因此本文根据以往研究选取控制变量：居民人均消费CONSit，新常态时期消费驱动经济结构优化转型的重要性日渐凸显，消费正成为主导经济发展的内生能力（殷杰兰，2018）；市场开放度OPENit，市场开放程度提高可以显著提升整个流通行业生产效率，并助力流通企业海外布局和竞争力的提高（郑春妮，2018）；政府财政支出规模GOVit，郭媛媛（2018）在其研究中指出政府财政支出规模和结构以及财政支出效率变化均会对商贸流通业增长产生重要影响。

（三）空间自相关检验

空间计量方法中常用莫兰指数判析变量的空间相关性情况，于是，利用Moran（1950）所构造的空间自相关指数Moran’s I，本文分别检验网络零售额、流通业集聚规模和专业化集聚的空间相关性，Moran’s I的表达式为：

通常，如果Moran’s I为正，说明存在正向空间自相关；反之，则存在负向空间自相关。

根据表2可知，网络零售和流通业集聚具有显著的空间正相关关系，表现为Moran’s I值为正，且高度显著。

另外，根据Moran’s I散点图可以捕获变量在地理空间的集聚特征，因此，本文画出变量lnECit、lnASit和lnSPECit的Moran’s I散点图（变量lnECit的Moran’s I散点图如图1所示，变量lnASit的Moran’s I散点图如图2所示，变量lnSPECit的Moran’s I散点图如图3所示）。由图1-图3可以看出，大部分散点均落于第一象限和第三象限，呈现出高-高值（H-H）和低-低值（L-L）的空间聚集特征。具体来看，东部沿海地区省市如上海、江苏和浙江主要位于H-H区域，是国内流通业集聚规模水平最高的地区。而中西部地区如青海、新疆、甘肃和宁夏等地多位于L-L区域，是因为受产业结构、基础设施、人均收入和地理因素等制约，这些地区形成了低水平聚集圈。综合Moran’s I散点图不难得出，网络零售和流通业集聚水平两者间存在显著的空间关联性，即网络零售额和流通业集聚的（H-H）和（L-L）区域高度匹配，当然这一结果并不具有统计学上的显著性，仅是经验观察的初步推测，还需更进一步检验。

空间计量实证过程中，被解释变量分别选取商贸流通业集聚规模和专业化集聚，并最终选用SDM时间固定模型作为实证分析的主要方法，且为了对比SDM结果的稳健性，文中依次列出SEM、SAR和SAC的估计结果作为参考。

根据表3的估计结果，SDM估计结果中解释变量的一阶滞后项系数显著为正，意味着商贸流通业集聚规模和专业化集聚存在时间上的正相关性。参数ρ即空间自回归系数显著为正，说明地区间商贸流通业发展存在显著的空间依赖性。综合以上结果，说明我国商贸流通业集聚具有明显的时空关联特征，采用空间面板计量方法测度空间维度对商贸流通业集聚的影响是合适的。

分开来看，网络零售与商贸流通业集聚规模积极正相关，表现为参数lnECit的估计结果显著为正，说明网络零售能够积极影响商贸流通业集聚规模。另外，网络零售对商贸流通业的专业化集聚具有正向影响。

SDM空间计量模型能够将网络零售影响商贸流通业集聚的总效应进一步分解成直接效应和间接效应，其中直接效应度量本地网络零售发展对本地商贸流通业集聚的影响，而间接效应则反映本地网络零售发展对周边地区商贸流通业集聚的影响。网络零售影响商贸流通业的直接效应和间接效应如表4所示。

图1 变量lnECit的Moran’s I散点图

图2 变量lnASit的Moran’s I散点图

图3 变量lnSPECit的Moran’s I散点图

表3 网络零售影响商贸流通业的空间效应估计结果

表4 网络零售影响商贸流通业的直接效应和间接效应

从直接效应来看，网络零售市场规模扩张显著促进商贸流通业集聚规模和专业化集聚，表现为lnecit的系数显著为正。这是因为网络零售通过降低交易成本和促进知识溢出，缓解了地理距离和实体门店等的限制，市场半径迅速延伸，规模经济得到显著增进，于是促进了本地商贸流通业的集聚。与此同时，网络零售的低门槛可以兼顾中小企业的发展，弥补企业内部的规模不经济，加快区域范围内产业聚集进程，提高本地商贸流通业的专业化集聚深度。

从间接效应来看，网络零售lnecit的系数显著为负，表明网络零售对邻近地区商贸流通业集聚具有负向空间外溢效应，即随着本地网络零售市场规模的扩张，会造成邻近地区流通业集聚规模和专业化集聚下降。这是因为本地网络零售市场规模扩张会“挤占”邻近地区市场需求，并降低其商贸流通业集聚规模和专业化集聚。

（四）稳健性检验

作为上文结果稳健性的考察，进一步选取邻近矩阵和反距离矩阵作为空间权重矩阵，并对比考察全国、东部、中部和西部区域分组估计结果，以此检验网络零售对商贸流通业空间溢出效应的稳健性。

邻近矩阵和反距离矩阵的估计结果同样显示，网络零售对本地商贸流通业集聚规模和专业化集聚具有积极的直接影响，而对周边地区商贸流通业集聚产生消极间接影响。并且东中西部地区分组回归结果同样与上文具有一致性，即网络零售市场规模扩大对本地商贸流通业集聚具有积极的直接影响，而不利于周边地区商贸流通业集聚，这也说明区域间固有因素的差异不会显著造成网络零售影响流通业集聚特征的异质性，文中结果具有普适性。

表5 稳健性估计结果汇总

结论与启示

（一）结论

商贸流通业作为我国经济向高质量发展转型的主体产业之一，其产业升级正不断受到互联网新兴业态的冲击。本文研究表明，网络零售的出现不仅重塑了传统市场交易中信息流、商品流和资金流的产业内重组方式，更会对商贸流通业集聚外部性产生深刻影响。网络零售发展会强化本地商贸流通业集聚广度和深度，并降低周边地区商贸流通业集聚广度和深度，不利于地区间商贸流通业协调发展，阻碍区域一体化进程。

（二）启示

新时期，合理有效发挥网络零售对商贸流通业集聚促进作用应遵循强化积极影响、弱化消极影响的原则，营造商贸流通业发展的有利环境，包括健全和完善商贸流通业发展的政策体系，破解商贸流通业转型升级的制约瓶颈。与此同时，要更加注重商贸流通业的空间布局优化和区际专业化分工协调，兼顾各地区产业构成和竞争优势，促进区域联动发展，避免因低水平重复建设引起过度竞争和效率损失。地区要制定适宜的商贸流通业集聚策略，并基于层级分工的综合考量，制定符合地区战略定位、经济基础和产业结构的商贸流通业集聚策略，以实现最优集聚规模效应，并进一步强化集聚深度。