共享经济视角下我国商贸流通业的经济影响效应—基于省际面板数据的分析

2020-07-21李萌昕

商业经济研究 2020年14期

李萌昕

（山东大学山东济南 250061）

引言

进入21世纪以后，我国经济得到较快发展，综合国力得到显著提升，然而最近几年，我国经济逐渐由高速发展转向高质量发展，经济发展速度趋缓。在这一背景下，共享经济作为一种新兴的经济发展模式，逐渐在我国兴起，并为广大消费者所接受和认可。近一段时间，共享经济在我国发展迅速，受到广泛的关注。

共享经济是一种以互联网等信息技术为支撑，通过合理优化配置社会闲置资源，达到资源更有效利用的新经济模式。当前，我国共享经济得到明显发展，经济规模显著提升。据国家信息中心发布的研究报告可知，2018年我国共享经济的交易规模达到294.2亿元，同比增幅达到41.6%。商贸流通业上接生产，下通消费，是整个供应链的重要组成部分和联系纽带，产业地位尤显，它也是而且理所应当是共享经济发展的重要着力点。而从商贸流通业自身发展视角，共享经济模式的有效植入，也能更进一步刺激商贸流通业发展，进而也可能更加凸显商贸流通业的经济影响效应。在共享经济视角下，我国商贸流通业将产生怎样的经济影响效应？下面将对此问题展开探究。

共享经济发展水平的指标与衡量

（一）衡量方法及指标体系建立

借鉴邱海洋（2018）关于共享经济发展水平的度量方法，构建共享经济发展水平的评价指标体系，并采用MIMIC模型对共享经济发展水平进行测算。MIMIC模型是一种结构方程模型，它在形式上包含结构模型和测量模型。结构模型用于检验潜在变量与原因变量的关系，模型为：

其中，η表示潜在变量，这里可表示为共享经济，x表示潜在变量的原因变量，A为系数向量，用于描述原因变量对潜在变量影响的系数，u表示结构模型的误差项。

测量模型由潜在变量和指标变量组成，模型为：

其中，y表示指标变量，反映为包含一定η信息的结果变量，B表示系数向量，用于描述潜在变量对指标变量的影响系数，v为测量模型的误差项。

根据式（1）和（2），可以得到如下模型：

其中，G=AB为综合系数矩阵，w为误差项。

通过比较和筛选，最终确定了原因变量共包含7个方面，分别为：信息技术硬件支撑力度、信息化普及程度、城市基础硬件设施条件、科技成果应用和转化水平、公共交通建设发展水平、文化服务资源多元化水平、社会保障服务普及程度，分别用x1-x7表示。其中，信息技术硬件支撑力度是对共享经济发展便捷性的一种衡量，信息技术支撑设施的完善，可以提高共享经济参与的便利性，但由于统计指标不够完善，本文选取每万人拥有的宽带端口数量进行衡量。信息化普及程度可以用来表征共享经济参与主体的活跃度，信息化普及率越高，则共享经济参与者的活跃性也越强，本文选取互联网普及率来衡量信息化普及程度，即互联网用户数占地区总人口比重。城市基础硬件设施是共享经济的支撑要件，城市基础硬件设施体系的健全是共享经济能力提升的一个重要反映，本文选取人均城市道路面积作为具体指标。科技成果应用和转化水平表征了共享经济发展所需的技术能力，一般地，科技成果应用和转化水平越高，则越有利于应用到共享经济中去，本文选取科技研发投入R&D支出占地区生产总值的比重作为具体指标。公共交通建设条件为共享经济发展提供了一定的便利，良好的交通环境有利于降低交易成本，更有利于共享经济活动开展，本文选取每万人拥有公共交通车辆作为具体指标。文化服务资源多元化水平的高低，在一定程度上衡量对共享经济这种新型模式的认可与推行，本文选取每单位面积拥有文化文物机构数量作为具体指标。社会保障服务普及程度体现了互利互惠，是共享经济的内在需求，本文选取城乡居民养老保险普及率表示，即城乡居民社会养老保险参保人数占地区常住人口比重。

指标变量从地区经济增长和消费经济增长两个角度进行表征。共享经济的发展，有利于推动催生更多的潜在交易需求，从而更加有利于经济规模的提高。与此同时，共享经济活动的开展，为社会提供更多的有效资源和福利，从而能够更进一步刺激社会消费扩张。基于这两点考虑，本文将经济增长和消费增长作为指标变量。其中，经济增长采用人均地区生产总值表示，消费增长采用城乡居民人均消费支出表示。

（二）测算结果

选取我国大陆地区30个省级行政区（由于西藏自治区数据异常值较多，不计在样本范围）2012～2018年的面板数据作为样本，数据取自国家统计局网站、中经网统计数据库和各地统计年鉴。根据模型估计，最终剔除了没有通过显著性检验的原因变量x3和x7，得到MIMIC模型。经测算，得到2012～2018年30个地区的共享经济发展指数，这里通过均值化处理，得到2012～2018年全国以及东、中、西三大区域内共享经济发展指数，结果见表1所示。

根据测算结果可知，我国的共享经济发展水平总体上是不断提高的，2018年全国共享经济发展指数为0.5078，较2012年的0.2835提高了79.15%，增长趋势是比较明显的。从三大区域共享经济发展来看，也都表现出较为明显的增长趋势。其中，东部地区2018年共享经济发展指数为0.5621，中部地区为0.4862，西部地区为0.4789，三大区域共享经济发展指数分别较2012年增长了49.42%、87.59%和120.34%。东部地区共享经济发展水平相对最高，但增长态势西部地区更加明显。

表1 全国及东、中、西三大区域内共享经济发展指数

多重中介效应模型构建

（一）模型建立

本文采用多重中介效应模型进行实证分析，考虑到商贸流通业是依附于生产的生产性服务业，因此工业经济的发展对商贸流通业产生重要的拉动作用。由此，选定经济发展、商贸流通业发展、工业发展和共享经济发展4个方面构建多重中介效应模型，形式如下：

多重中介效应模型由4个方程构成，式（4）即为关于经济发展水平的综合方程，式（5）为商贸流通业关于工业的方程，式（6）为商贸流通业关于共享经济的方程，式（7）为工业关于共享经济的方程。其中，变量PGDP表示经济发展水平，SMLT表示商贸流通业发展水平，GY表示工业发展水平，GX表示共享经济发展水平，KZ表示控制变量，即用于指代影响经济发展的其他变量。a、b、c、d均为系数，ε为模型的估计误差项。考虑到模型回归精度，除了综合方程以外，式（2）-（4）均纳入相同的控制变量。

（二）指标选择与数据样本

在上面4个方程中，共享经济发展水平GX即采用前面测算得到的共享经济发展指数作为指标，其余变量的指标选择如下：

经济发展水平。基于指标的可得性，笔者以人均地区生产总值作为地区经济发展水平的指标；商贸流通业发展水平。选取各地的商贸流通业增加值作为商贸流通业发展水平的指标。对于商贸流通业这一复合型产业，本文选取交通运输、仓储和邮政业，批发和零售业，住宿和餐饮业三大行业的增加值之和来代替商贸流通业增加值；工业发展水平。增加值仅反映剔除工业活动中间过程各项成本后的最终新增价值，而在工业促进商贸流通业增长的作用机制中，许多工业中间过程都是需要商贸流通业参与的。基于此，本文选取规模以上工业销售收入作为工业发展水平的指标；控制变量。本文从三驾马车的视角，选取3个变量：一是消费水平变量KZ1，用城乡居民人均消费支出表示。限于数据口径问题，2013年之前的消费支出数据以城镇居民人消费支出和农村居民人均消费支出为基础数据，分别通过城镇人口和农村人口作为权重，加权平均得到城乡居民人均消费支出的数据。二是投资水平变量KZ2，用人均全社会固定资产投资额表示。三是出口变量KZ3，用出口依存度指标数据，即为出口总额占地区生产总值的比重表示。

表2 多重中介效应模型回归结果

本文仍以2012～2018年我国大陆地区30个省级行政区的面板数据作为样本进行实证检验，涉及到的以上指标数据取自国家统计局网站、国研网统计数据库和各地统计年鉴。考虑到人均地区生产总值、商贸流通业增加值、规模以上工业销售收入、人均消费支出、人均固定资产投资这几个数值较大，且存在量纲，为了提高模型回归精度，对该指标数据作对数处理。

实证结果分析

首先对所有变量进行面板数据单位根检验，通过LLC、IPS和Fisher-ADF三种检验方法，发现所有的数据在二阶差分之下都通过平稳性检验。于是，采用Bootstrap估计方法，对多重中介效应模型进行数据估计，结果如表2所示。

首先讨论综合方程，即因变量为PGDP的估计结果。商贸流通业变量SMLT的估计系数为0.3028，并且p值仅为0.0062 ＜ 0.01，即通过1%的显著性检验。由此可以说明，从商贸流通业直接效应来说，每一个单位的商贸流通业增长，可以显著地带动我国总体经济水平提高0.3028个单位。结合我国产业发展实际，商贸流通业作为一种复合型产业，其内部业态包括了物流业、批零贸易业和住宿餐饮业。其中，物流业的发展，一方面可以承接大量的资源要素流通，另一方面也通过畅通中间过程渠道，促进交易成本下降，提升交易效率。由此，物流业规模的扩张，可以促进经济水平提高；批零贸易业以及住宿餐饮业的发展，为各类社会交易活动创造了更强的载体，通过优化流通渠道，促进供应链上下游环节的畅通，为各类经济活动开展营造更加有利的环境，从而带动宏观经济增长。总体来看，我国商贸流通业的发展，显著释放了经济影响效应。

其次通过分析一系列中介效应变量对商贸流通业的影响，讨论间接的经济影响效应。与以往许多研究不同，本文采用了一种新的视角，即在经济影响的传导方向上，首先是观察其他相关因素对商贸流通业的作用效应，然后根据商贸流通业的经济影响效应，可得到商贸流通业借力这些相关因素，可以间接地产生多大程度的影响效应。所以说，本文的研究侧重点，是将商贸流通业作为一种中介因素来对待。

本文重点分析共享经济通过商贸流通业渠道作用于经济发展的效应。由综合方程可知，共享经济变量的系数为02475，且p值为0.0177 ＜ 0.05，通过5%的显著性检验。由此可知，共享经济的发展，对我国宏观经济的增长具有显著促进作用。共享经济作为一种新型经济模式，依托互联网技术，将社会闲置的资源或者服务等供给给需求方使用，从而优化了整个社会的资源配置，从而为更多经济活动的有效开展提供了可能和便利，进而有利于拉动经济增长。根据第三个方程，共享经济对商贸流通业的作用系数为0.1985，且通过5%的显著性检验，即每一单位的共享经济水平提升，可以带来0.1985个单位的商贸流通业增长。由于商贸流通业的直接经济影响系数为0.3028，因此基于共享经济的贡献，通过商贸流通业的中介渠道作用，可以额外地带来0.0601个单位。根据第四个方程，每一单位的共享经济水平提升，可以带来0.3595个单位的工业水平提升。回到第二个方程，工业发展对商贸流通业的影响系数为0.4667，于是工业经济通过共享经济的渠道，可以额外对商贸流通业发展释放0.1678个单位。再结合综合方程，共享经济通过工业渠道，再借助商贸流通业渠道的中介效应，可以额外地释放0.0508个单位的经济效应。

基于以上结果可知，我国商贸流通业的发展，一方面可以直接拉动我国宏观经济增长，即产生显著的经济影响效应，每一个单位的商贸流通业水平提升，可以直接拉动我国宏观经济水平提升0.3028个单位。另一方面，共享经济的发展，也可以通过商贸流通业的作用路径，释放一定的经济增长效应。这一作用路径可以从两个角度进行解释，第一是共享经济直接作用于商贸流通业发展，再依托商贸流通业的中介作用渠道，间接地促进宏观经济增长，综合作用系数为0.0601；第二是共享经济首先经工业的中间渠道，在通过工业影响商贸流通业的作用渠道，最后通过商贸流通业作用于宏观经济的渠道，间接地促进我国宏观经济水平的提高，这一综合作用的系数值又为0.0508。综上，我国商贸流通业的直接经济影响效应系数为0.3028，而基于共享经济的视角，借助商贸流通业的中介渠道角色，可以间接地释放0.1109个单位的经济影响效应。

研究总结与对策建议

（一）研究总结

本文以2012～2018年我国大陆地区30个省级行政单位数据作为样本，首先采用MIMIC模型测算了我国共享经济发展水平，然后采用多重中介效应模型实证分析了共享经济下商贸流通业的经济影响效应。基于实证，可得到以下结论：

我国共享经济发展水平纵向提升趋势显现，而区域差异性也是较为显著的。从2012～2018年，我国共享经济发展指数有非常明显的增长态势，而东部、中部和西部三大区域共享经济发展指数也都呈现出直线上升趋势。相比之下，东部地区明显高于中西部地区，而中部地区以微弱的优势处于第二位。

我国商贸流通业的发展，不仅可以直接拉动宏观经济增长，还能借力共享经济发展，扮演中介渠道角色，间接地产生经济影响效应。由直接作用效应的结果，每一个单位的商贸流通业水平提升，可以直接拉动我国宏观经济水平提升0.3028个单位。根据中介效应结果，商贸流通业可以通过发挥中介渠道角色，借力共享经济发展，间接地释放0.1109个单位的经济影响效应。