“互联网+流通”模式下电子商务对流通效率的影响

杨 帆

（中共重庆市梁平区委党校 重庆梁平 405200）

问题的提出

21世纪是互联网加速普及的时代，在互联网技术引领下，各行各业都发生着剧烈的变革，同样，互联网技术也催生了很多新兴的产业链条，电子商务即互联网技术在商业贸易领域中成熟运用的典范。进入新时代，我国经济发展面临着产业转型的市场压力，流通业在整个经济转型过程中起着枢纽性作用，尤其在“互联网+流通”的新流通模式下，发挥好流通行业的中枢功能对经济的高质量发展具有重要意义。那么这一背景下，电子商务对流通业的发展起着何种作用？两者的关系在不同区域间是否具有空间关联？国内研究者已经对这一问题进行了一些讨论，黄漫宇、李纪桦基于线性面板模型指出，电子商务的发展对商贸一体化的影响作用具有较大的不稳定性，仅在经济发达地区才表现出显著的积极效应。柳思维认为，电子商务在农村流通体系建设过程中起着积极作用，尤其是现代农村经济对电子商务平台的依赖性在逐渐增强，电子商务能够更为有效的引领农产品物流行业的发展。赵萍在研究中指出，居民消费结构与消费模式的转变为电子商务的发展提供了历史机遇，而电商服务水平又直接反映出流通资源的配置效率，并且流通业的经济转型也对电子商务的发展产生了一定的经济依赖。马晨、王东阳在研究中指出，电子商务从信息技术需求与个性化服务两方面影响着流通经济的变化，农村电子商务的发展对流通体系的完善具有显著积极作用。何小洲、刘丹将电子商务水平作为新型流通行业资源配置效率的重要评价指标，利用DEA模型对我国不同区域的流通效率进行了比较分析，认为西部流通资源的配置效率处于全国最高水平，而受到经济转型的影响，中部的流通效率并不理想。

综上所述，现有研究对电子商务与流通效率关系的看法并不一致，或者说，在区域异质性的影响下，电子商务对流通效率的影响作用存在着时间或者地域层面的差异，从这一角度来看，电子商务与流通效率可能存在着线性关系之外的时空关联。但是，从以往研究来看，有关两者空间关系的内容涉及较少，尤其对于电子商务与流通效率的空间相关性、经济溢出性等问题仍然有待于进一步解决。空间计量作为研究事物空间关系的学科，在遵守经典计量学的科学性、严谨性等基础上，将空间权重因素纳入到事物关系的考察当中，能够更好的控制由于空间异质性引起的额外影响，从而得到更为有效的估计结果。为此，本文在空间计量模型的基础上实证分析电子商务对流通效率的影响作用。

流通效率与电子商务的空间相关性

（一）空间权重矩阵及Moran’I指数设计

空间计量模型构建的一个重要前提即变量间是否存在着空间相关性，通常情况下，某一地区的经济活动受到邻近地区相同经济活动的影响或者干扰，那么就可以认为两地区存在着一定的空间相关性，不过为了更为科学的检验我国电子商务活动、流通效率在不同省份的空间相关性，我们采用了Moran’I指数进行分析，在Moran’I指数测算前我们首先要构建基于省份个数的空间权重矩阵，构造原则如下：

如式（1）所示，文中选取了邻接矩阵作为空间矩阵的基本形式，Moran’I指数的具体计算公式见式（2）：

（二）基于Moran’I指数的全局空间自相关分析

在空间权重矩阵构建的基础上，表1给出了2013-2018年我国流通效率与电子商务的Moran’I指数分析结果，其中Moran’I即对应年份的观测值。

从表1中可以看到，我国流通效率的Moran’I在2013-2018年间呈现出逐渐增大的趋势，2013年Moran’I的统计量为负值，在10%水平上没有达到显著性，意味着我国30省份在该年的流通效率存在着不显著的空间扩散现象；自2014年后，Moran’I的统计量均为正值，并且显著度在不断提升，2014与2015年在10%水平上显著，2016-2018年在5%与1%水平上显著，这一结果说明，我国流通效率呈现出空间集聚现象，存在着正向的空间自相关性。电子商务的空间自相关性更为明显，2013-2018年的Moran’I均为正值，并且均在5%或1%水平上达到显著，即表明电子商务水平的空间集聚现象更为明显，而且存在着显著的空间自相关性。因此，有必要采用空间计量模型对电子商务与流通效率的空间关系变化做进一步分析，进而更为有效的控制由于空间异质性引起的额外误差，客观估计两者的经济关系。

电子商务对流通效率影响的空间计量模型构建

在上述分析中已经证明我国各省份的流通效率存在着显著的空间相关性，为了进一步探讨电子商务对这种现象的影响机制，本文继续采用空间计量模型对两者的关系及流通效率的空间溢出性进行检验，即探讨电子商务与流通效率的空间依存性，从现有研究来看，空间滞后模型与误差模型是空间依存性的主流检验方法。

（一）空间滞后模型（SLM）

空间滞后模型主要用于探讨各变量的溢出效应，模型的基本形式如下：

在式（3）中，y即被解释变量，在这里也被称作n×1列的决策变量观察值向量，W即n×n阶空间权重矩阵Wy为空间一阶滞后因变量，反映邻近地区的影响程度，X为解释变量，也可以称作m个外生变量观察值的n×m阶矩阵，α、β为待估参数，ε为随机误差项。

（二）空间误差模型（SEM）

除了变量之间本身存在着相关性或者溢出性外，在实际生活中，变量之间的差异性也可能是由于其所在区域的社会因素不同而导致，对于这种问题的处理就需要构建空间误差模型予以解决，即通过检验误差项的空间相关性来判断变量之间的空间关系，其表达形式如下：

式（4）与（5）中，y为n×1列溢出成分误差，ξ为区域内部随机扰动项，与ξ服从独立性且不相关，λ即为空间自相关系数，反映的是某区域内部的变量变化对邻近区域的溢出效应。

（三）空间杜宾模型

式（6）为空间杜宾模型的一般表达形式，杜宾模型主要用于反映邻近地区因素对该地区因变量的影响作用：

式（7）也可以表达为：

杜宾模型简化后的一般表达形式为：

其中，Wy为空间滞后因变量，WX反映的是在空间矩阵中增加了解释变量的情形，用于反映邻近区域变量对该区域因变量的影响作用。

电子商务对流通效率影响的空间效应分析

（一）变量及数据选取

流通效率。通常情况下，效率可以通过资源的投入与产出之比或者差值进行衡量，但是这类传统的效率评价方式存在着很多缺陷，尤其在经济条件具有明显差距的地区之间，仅仅依靠资源的投入产出比衡量效率水平可能会导致结果的误差概率增大。为此，本文采用数据包络分析对我国30个省份的流通效率进行综合评价，以流通资源投入产出的技术效率值作为流通效率的代理指标。以人、财、物资源的投入情况作为流通效率的投入评价指标，分别选取就业人员数量、财政支出总量与固定资产总量衡量；以流通行业的经济效益与社会服务能力作为产出结果的评价指标，分别选取社会消费品零售总额衡量经济效益，以运输总量与周转总量衡量社会服务能力。

表1 流通效率与电子商务的Moran’I检验结果

表2 空间滞后模型回归估计结果

电子商务。本文采用了因子分析方法构建了电子商务水平的综合评价指标，将企业数量、企业拥有网站数量、行业销售总额与采购总额作为评价指标，通过利用主成分分析法，4项电子商务评价指标共提取了1个公因子，累积方差值为83.6%，KMO值为0.86，卡方值为1331.693，在1%水平上达到显著性，该指标能够在较大程度上反映原有4项指标的信息量。

控制变量。从我国现有研究来看，流通效率的变化受到经济、社会等诸多因素的影响，赵霞等人在研究中选取了城市化、教育投入与政府干预等作为影响流通效率的环境因素。柳思维认为产业结构、人口结构、技术水平、规模经营是影响流通效率变化的主要因素。王晓东、周旭东将影响商贸流通效率的主要因素归纳为社会、资源、市场与产业四大类型。基于相关文献，文本选取经济水平、城镇化与产业水平作为控制变量，分别以人均GDP、城镇人口占比与第三产业占比衡量。此外，本文采用2013-2018年我国30省份的面板数据，在进行空间计量回归分析前，我们首先对人均GDP这一变量进行了对数处理，以便消除可能存在着的异方差。

（二）实证模型构建

本文选取流通效率作为被解释变量，以电子商务作为解释变量，根据空间计量模型的一般研究范式，采用空间滞后模型与空间误差模型反映电子商务对流通效率影响的空间效应，以杜宾模型反映电子商务对邻近区域流通效率的空间溢出性。在空间滞后模型的构建中，变量之间的空间相关性由流通效率的空间滞后项反映，一般形式如下：

在式（10）中，Y与X分别为流通效率与电子商务，W即n×n阶空间权重矩阵，在W中元素wij反映的是地理单元i与j的空间邻近关系，即当两者之间存在邻接，wij取1，反之为0，W_Y即流通效率的空间滞后变量。此外，在空间滞后模型中可能存在着忽略变量关系传递的情形，因此需要进一步构建空间误差模型判断变量间的空间相关性，模型表达形式见式（11）：

在式（11）中，W_μ为空间滞后误差项，λ反映的是空间误差相关系数，其他变量的经济含义不变。在电子商务对邻近区域流通效率的空间溢出效应检验中，文章采用了杜宾模型，构建形式如下：

在式（12）中，以a3W_X与a4W_K分别表示电子商务与控制变量的空间项，本文采用极大似然估计对上述三类模型进行估计，以降低估计结果的有偏性。

（三）空间计量分析

空间滞后模型。根据式（10），利用极大似然估计法对电子商务与流通效率的关系进行空间滞后性检验，在这一部分主要观测空间滞后项的关联性，空间系数rho显著即意味着存在着本地流通效率水平提升对邻近地区流通效率的变化存在着空间溢出性或者扩散性，结果见表2。

表2同时给出了基于个体固定、时间固定与双固定效应的空间自回归模型估计结果，从空间自回归的估计结果可以看到，三模型中的各项数值均相同，关键参数ρ均在1%水平上达到显著，这一结果的直接经济涵义即本地电子商务水平的提升对邻近地区具有显著的正向促进作用，并且随着邻近地区数量的增多，该地区在电子商务水平过程中所获得的正外部性也在逐渐增强，这也说明电子商务水平的提升具有显著的正向空间溢出性。

表3 空间误差模型回归估计结果

表4 空间杜宾模型回归估计结果

空间误差模型。空间误差模型的基本原理即在原有的线性回归基础上，纳入了反映空间溢出性的区域溢出因素，进而反映邻近区域的经济社会因素对样本区域观察值的冲击程度，当区域差异的形成是由于地区之间所在的相对地理空间不同而引起时采用该模型更为合理，表3给出了基于空间误差模型的估计结果。

根据表3结果可以看到，空间误差模型的估计结果也较为理想，关键参数Lambda均在1%水平达到显著，根据系数值可以将其经济含义解释为，本地区流通效率的变换会受到邻近区域经济社会因素的显著影响，尤其是邻近地区流通效率的提升也会对该地区的流通效率产生正向溢出性。

空间杜宾模型。本部分为空间杜宾模型的检验结果，从变量关系层面来看，杜宾模型主要用于解决本地区解释变量对邻接区域被解释变量是否具有溢出性的问题，在表4中同样给出了基于个体、时间与双固定效应模型的检验结果，具体情况如表4所示。

从空间杜宾模型的回归结果来看，关键参数ρ也在1%水平上达到显著，说明电子商务对流通效率的影响作用存在着显著空间溢出，即本地区流通效率的变化会受到周边地区的电商水平的影响，根据变量的系数估计值可以得到，在控制了地方经济、城镇化与产业结构等因素后，电子商务对本地流通效率促进作用可以表示为每提升1个百分点能够带动当地流通效率提升0.002个百分点，同时会对邻近区域流通效率提升产生0.006个百分点的积极作用。

此外，从空间计量模型的三类形式来看，电子商务对流通效率的变化均表现出显著促进作用，不同模型形式下的系数值差距不大。总体而言，电子商务的发展对流通效率提升具有积极作用，这种积极作用也具有空间溢出性；并且，本地区流通效率的提升也会对邻近区域流通业的发展产生正外部性，而邻近区域经济社会因素的改善对本地流通效率的提升也具有一定的积极意义。

结论与启示

本文通过构建Moran’I指数、空间滞后、空间误差与空间杜宾模型，实证分析了电子商务与流通效率的空间关联，通过一系列检验得到如下结论：首先，我国电子商务的发展对流通效率提升具有显著促进作用；其次，我国电子商务与流通效率存在着显著的空间相关性，即由于区域间的空间异质性存在，电子商务与流通效率水平存在着空间集聚的现象，流通效率的空间相关性在逐渐增强，电子商务的空间相关性较为稳定；最后，流通效率存在着正向的空间溢出性，电子商务对流通效率的积极作用也具有正向溢出的空间效应。

（一）加大电商资源的投入力度，提升电商发展的整体水平

电子商务资源的持续性投入对区域电子商务的均衡发展具有重要意义，保障电商资源供给的总量充足能够加速推进电商行业的规模壮大，尤其在欠发达地区要进一步加强对网络基础设施的建设性投入，加大对宽带、光纤等网络资源的投入总量，提高互联网的区域普及范围，促进电子商务的覆盖面积，推进电子商务发展的区域均衡。

（二）优化电商资源的配置结构，提高电商资源的产出效率

要充分考虑不同区域在经济、历史等方面的现实情况，分区域、分时段逐步调整电商资源的空间配置结构，尤其在部分欠发达地区，要以基础性建设资源投入为主，技术性资源投入为辅，优先推进电商行业的数量增长，提高电子商务在区域间的认可程度，逐步打破传统行业对电子商务的空间壁垒，减少由于过度投入造成的资源浪费问题，在促进电子商务区域普及的同时提高资源的产出效率。