平台资源提升了电子商务企业竞争力吗？——基于广东省企业调查数据的经验证据

韩彩珍，高婧怡

(中国人民大学 国际关系学院，北京 100872)

一、 引 言

在当前阶段，发展壮大电子商务产业既是服务业高质量发展的必然要求，更是推动中国经济转型升级的关键渠道。党的十九大报告指出，我国经济已由高速增长阶段转向高质量发展阶段。如何推动电子商务产业与实体产业的融合发展，加快发挥电子商务产业对传统产业转型升级的扶持效应成为高质量发展题中之义。习近平总书记在十九大报告中指出，加快建设制造强国，加快发展先进制造业，推动互联网、大数据、人工智能和实体经济深度融合，以供给侧改革为支撑点，通过新业态、新消费模式等培育推动形成新动能。总体而言，近年来电子商务产业已经实现了跨越式的发展，并为中国经济持续增长的重要组成部分。2018年中国电子商务交易总额超过4.7万亿美元，居全球第二，而网络零售交易规模则达到1.3万亿美元，蝉联全球第一。[注]数据来源：《中国电子商务报告2019》《2019年全球电子商务数据报告》。2019年，中国电子商务交易额已经达到34.8万亿人民币的规模，是2014年的3.5倍；电子商务产业也已经成为中国全球竞争力的一个核心内容。这种高成长和全球高排名的双高格局反映了电子商务产业应当成为中国经济高质量发展的重要助推力量，有充足潜力助推中国经济转型。但同时，电子商务产业依然存在高竞争力企业数量少、企业总体年龄轻但退出率高、注重规模扩张但管理水平较低、依赖行业共享平台但自身资源利用率低、地区发展不均衡突出但产业集聚水平不高等多方面的不足，直接制约了电商产业服务经济转型、推动供给和需求深度融合的能力。因此，如何提升电商产业和企业的市场竞争力，推动电商产业做大做强已经成为加快形成经济新发展格局亟待解决的关键问题。

本文研究的电子商务产业主要遵循国家统计局的电子商务行业所定义范围：即指通过互联网签署订单后实现商品或服务的交易活动流程中所涉及的行业。电子商务交易需要有电商平台、网络以及用户等几个必备的基本要素发挥支撑性作用。一般来说，电商平台被使用的频率越高、网速越快、用户越多，电子商务的发展速度也就越快。但就平台服务对象来说，有两种服务平台。一种是针对消费者直接用户的服务平台，这种平台体系在中国表现为众多分散的个体平台(企业独立自主运营)和高度集中的大型集成平台(阿里巴巴、京东等)共存的结构；另一种则是与工业企业和应用电子商务企业用户密切联系的媒介平台。这种平台主要体现为专用型平台，主要为工业企业提供供应链、客户链、物流链乃至应用电子商务企业的平台开发、数据管理及分析相关业务。在本文的样本企业中，相当比例企业都属于能够独立建立自主平台的电子商务企业，特别是为工业企业和应用电子商务企业提供产品供应、销售推广、数据管理及分析、信息咨询等方面的业务。

电子商务平台作为电商企业发展的微观基础，如何发挥平台作用对于电商企业竞争力的提升具有重要意义。一方面，随着中国电商产业的快速发展，平台资源已经成为越来越多电商企业的重要架构，甚至大量制造业企业纷纷引入电商平台或者加入公共电商平台，加速产业转型升级和企业成长。这一点在电商平台或者互联网化对企业发展影响相关文献中可以得到充分印证[1-3]；另一方面，作为电商企业本身，既有文献主要集中在引入电商平台对企业的总体影响[4-5]，对于电商平台的具体要素资源对企业竞争力的影响，以及电商平台资源如何提高企业竞争力则没有得到充分研究，这无疑难以揭示发展电商产业推动高质量增长的微观机制。

利用广东省电商企业调查数据和平台资源的细分维度指标，本文考察了平台资源对于电商企业竞争力的综合影响。相比既有研究，本文具有如下创新点：首先，本文利用电商企业层面的匹配数据，首次直接考察了平台资源对电商企业自身竞争能力和成长性的影响。既有文献对电商企业成长和竞争能力的研究基本局限于定性或者基于调查问卷的模糊化指标(是否有增长、增长幅度等类型指标)来考察电子商务企业的行为决策，或者仅仅考察电子商务产业对实体经济的贡献。在这一背景下，本文为深入理解电商企业的发展提供了来自微观企业层面的典型事实，帮助进一步理解电商企业发展的内涵。其次，本文利用详细的平台资源系列性指标(平台访问信息、交易额、订单数、用户情况等多个维度系列性指标)深入考察了平台资源禀赋对企业竞争力的综合影响。既有文献在考察平台资源的影响时基本局限于是否存在平台以及平台属性(区域性或全国性、通用性或专门性等视角)等产生的影响，鲜有文献尝试开展透过平台内部具体探究平台如何改变电商企业竞争力乃至企业成长的机理研究。最后，本文基于广东省代表性企业的研究为电商产业走向提高精准率的内涵式发展模型转型、实施区域差异化的产业扶持政策提供了坚实的证据和微观机理。

本文余下部分安排如下。第二部分是文献综述，第三部分讨论了计量方法和数据，第四部分展示了实证结果，第五部分总结全文并提出政策性建议。

二、 文献综述

既有文献主要考察了电子商务对于制造业以及实体经济的影响。因为从传统研究视角，电子商务是附属于实体经济发展的，一个典型的研究方向就是电子商务对于企业销售模式的改变，主要考察电子商务带来的在线销售模式对企业市场拓展、国内市场和国际市场再分配产生的影响[6-7]。另一部分学者考察了电子商务对于制造业企业发展的影响，在中国当前转型的背景下，互联网与工业融合成为制造业转型的重要工作。茹玉骢和李燕(2014)考察了电子商务活动对中国企业出口的影响[8]，发现电子商务提高了企业参与出口的可能性和出口密集度。鞠雪楠等(2020)结合跨境电商平台“敦煌网”和宏观数据发现跨境电商对于生产的固定成本具有节约效应[1]；岳云嵩和李兵(2018)则利用阿里巴巴会员案例进一步拓展分析了电子商务平台影响制造业企业出口二元边际的具体机制[2]：电子商务平台主要通过生产率、交易匹配效率和出口门槛成本三个渠道促进制造业企业出口；朱礼才和龙如银(2018)发现互联网、大数据等搭建的体育消费信息服务平台，促进了体育产业发展，更好地满足了居民体育消费升级[9]。基于这些电商平台的分析，一些学者开始探索作为电商平台的关键特征——互联网化——对相关实体企业的影响。如鞠雪楠等(2020)发现互联网发展水平对跨境电商的规模和结构占比均有显著的促进作用[1]，而沈国兵和袁征宇(2020)则进一步从一般意义上验证了互联网化对实体企业多个维度的促进效应[3]。伴随互联网的发展以及人工智能的迅速推广，电子商务使得贸易中介在国际贸易中的角色得到颠覆性的改变，也在一定程度上改变了新贸易理论的相关典型事实；同时，电子商务平台的发展给原有发展模式带来了新的变革。程贵孙(2017)从并购视角考察了电商平台对旅游产品定价策略的影响[10]；张铎和曹武军(2019)考查了对外贸易中跨境电商物流的模式和风险[11]。

同时，电子商务对企业影响的异质性也已经被越来越多的学者关注到，如企业规模、贸易方式及企业所有制等维度的差异[2,3,8]。并且，平台作为电子商务的重要构成部分被越来越多的学者纳入研究范围，一些学者通过比较平台的差异化以及平台商业模式的异质性考察其对实体企业的影响[12-13]。吴昊和杨济时(2015)从融资视角探讨了电商平台对于银行对中小企业金融支持功能所产生的信息识别功能[14]；于辉等(2017)的理论分析则发现电商平台的融资促进效应只能在一定条件下才能实现[15]。

直接考察电子商务企业自身发展的相关文献依然不够充分。一部分文献考察了外部因素对电商企业发展的影响，如来有为和王开前(2014)认为通关服务、市场监管体系、结汇方式等外部制度要素建设不完善制约了电商企业的发展[16]。另一部分文献则考察了电商平台对企业发展的具体维度的影响。刘晋飞(2018)利用珠三角制造业跨境电商企业的调查数据，采用因子分析法考察了电子商务采纳对企业成长的影响[4]；高恺和盛宇华(2018)考察了第三方公共平台存在背景下农产品电商平台的使用意向影响因素，其视角主要是提高用户感知度、加强客户体验度[5]；宋华(2018)则从产业供应链视角考察了在产业互联网系统下如何实现商业模式创新以及凸显电子商务的关键环节对产业供应链的关键性作用[17]。和本文研究更为接近的是，Saini和Johnson(2005)从电商企业内部组成要素出发，探讨了电商企业的多维度资源组织能力对电商企业绩效的影响[18]。

总体来看，上述文献忽略了电子商务产业发展的两个典型事实：第一，电子商务产业与实体经济的融合发展不仅取决于电子商务对实体经济的匹配程度，还取决于电子商务产业自身资源禀赋的优化。已有文献侧重分析电子商务的服务功能，却忽略了电子商务企业自身发展的具体影响，深入考察电子商务企业内部发展机制对于其功能的发挥具有重要意义。第二，既有文献针对电子商务平台资源的影响以及其结构的影响相对欠缺，但这对于我们深入理解如何提升电商企业竞争力具有关键意义。由于电子商务企业运营数据的缺失或平台资源的精细化数据缺失，较少有学者关注电子商务企业的平台资源禀赋对企业竞争力的综合影响。如果能够通过微观证据揭示平台资源的作用机理，对于如何推动电子商务产业高质量发展、促进电子商务产业与实体经济融合的理论研究将扮演重要角色。

三、 计量方法和数据

(一) 计量方法

本文主要考察电子商务平台资源对企业竞争力的影响，参考茹玉骢和李燕(2014)等文献的识别策略设计如下评估模型[8]：

yit=α+β*platit+X

(1)

其中，yit代表电子商务企业竞争力，本文选取企业利润率、销售额和负债率三个指标。这三个指标被大量文献用于衡量企业成长程度[19-22]。利润率和销售额越高的企业，往往也是成长潜力大、竞争力越强的企业。针对本文研究的电商企业而言，多数企业属于年轻企业(平均年龄约为5年，中位数小于4年)，利润率的提升和销售规模的扩张意味着企业死亡率的下降[23-24]。对于负债率而言，其对企业成长的影响存在不同的结果，但对于年轻、中小规模、民营所有制的企业而言，负债率的提升往往意味着风险的增加，并不利于企业成长[25-26]。

platit代表电子商务企业的平台资源，本文采用平台访问量(lnvist)、平台销售额(lnpsale)、平台订单数(lndingdan)、平台交易费用(lnjiaoyifei)四个指标来表示。X包含企业层面的特征指标，主要是企业规模(lnl，本文采用企业人员)、企业年龄(lnage)、税收负担(tax_ratio,税收总额与营业收入比例)。第一，大量企业层面研究表明，企业规模与企业竞争力存在正向关系，规模越大的企业往往能够凭借规模效应获得更多的市场份额；但也有文献指出企业规模增加会出现管理成本上升而减弱市场竞争力[27]。第二，企业年龄也被大量文献证实显著影响企业成长、市场竞争力[28]。第三，企业税收负担通过企业成本增加和运营资金流短缺来减弱企业竞争力，这一影响在非上市企业和上市企业中的实证检验均表现出高度显著性[29-30]。同时，我们还控制了企业所有制固定效应μo、城市固定效应μk和年份固定效应μt。考虑到本文数据的特殊性，即面板和截面混合存在的数据构成，我们在基准模型中选用双向混合固定效应模型，通过多重固定效应的纳入减少非观测变量可能产生的估计偏误。

(二) 数据

为了考察平台资源禀赋对电子商务企业竞争力的影响，本文需要获得企业层面的财务信息和平台建设信息，只有通过这两个方面数据的结合才能得到准确的影响估计，然而既有文献中尚没有此类数据库的应用案例，也没有微观层面平台指标体系的考察。为此，本文主要借助以下两个数据来源：第一个是广东省电子商务企业直报数据库。该数据库包含了企业层面的登记注册信息、就业人数和工资信息、资产负债状况、经营绩效(营业收入、费用及利润等)、税收信息等财务信息。第二个则是广东省经信委开展的电子商务企业经营调查数据库。该数据库详细调查了电子商务企业的平台经营信息，包含平台访问量、平台成交订单数、平台交易额、平台交易服务费用等指标。由于数据可获得性，本文只考察了2014年和2015年调查企业的经营活动。此外，该调查数据也调查了部分企业的平台用户信息，主要包含平台活跃用户、活跃卖方(买方)用户、产品搜索次数、产品信息页浏览次数等信息，这部分企业占到了总体调查企业样本的70%。同时，电商产业发展在中国各省份间存在巨大的不平衡性。就不同区域比较来看，广东省一直处于全国第一的地位，并且这一现象正呈现不断强化的趋势。2014年广东电子商务交易总额达到2.63万亿元，占全国总量接近20%，到了2018年这一数字就已经增长为超过21%；就近年来强劲发展的跨境电子商务零售来说，2014年广东省交易额为260亿美元，2019年则已经超过2014年总额60%以上。[注]数据来源：《2017年度中国电子商务市场数据监测报告》和广东省统计局。广东省的这一突出地位使得本文集中考察广东省电子商务企业的案例性研究依然具有典型代表意义，并且可以为相关省份的电商产业发展提供可供参考的范例。

为了实现本文的研究目标，需要将这两个数据库进行合并，本文用企业名称进行匹配，并利用部分企业的组织机构代码进行匹配检验，最终得到243家电子商务企业样本且同时包含企业经营和财务信息。由于经营调查数据属于抽样调查性质，样本企业中有34家企业存在两年调查样本，其他的75家和100家企业分别属于2014年和2015年调研企业。基于该数据结构的特征，本文在实际分析过程中，需要综合考虑面板数据和截面数据构成的混合样本进行相应处理，以保证本文结论的准确性和稳健性。

图1 广东省电子商务企业城市层面分布

基于这些数据，我们首先对电子商务企业的基本情况进行统计描述分析。第一，从地理分布来看，广东省电子商务企业呈现出地理上的不平衡和相对集聚现象，仅珠三角经济区(包括广州、深圳、佛山、东莞、惠州、中山、珠海、江门、肇庆等9城市)的电子商务企业占比已经达到66.26%(图1)。第二，从规模分布来看，企业雇员规模存在较大差异，样本企业平均雇佣人数约为22人，但有将近50%的企业雇员人数在6人以下。第三，从成立时间来看，广东省电子商务企业主要是6年以内成立的新企业，这部分企业占比达到67.49%。这种分布间接证明了广东省电子商务产业是从2010年才开始出现快速发展的趋势。第四，从企业所有制分布来看，民营企业是电子商务行业的主要力量。80.25%的企业属于私人控股企业，国有和集体控股企业仅占比3.7%。除此以外，我们对调查样本企业进行了基本统计特征描述，具体见表1。

表1 主要变量统计描述

四、 实证结果及分析

(一) 基准分析

为了尽可能全面地评估平台资源对电子商务企业竞争力的影响，本文在基准分析部分从平台资源存在性(是否有平台资源,plat_dummy)和平台资源密集度(主要从平台访问量(lnvist)、平台销售额(lnpsale)、平台订单数(lndingdan)、平台交易费用(lnjiaoyifei)四个维度来考察)两个方面具体考察平台资源对电子商务企业竞争力的可能影响。表2报告了平台资源的竞争力溢价效应，无论是否控制企业特征，我们都可以观察到平台企业的利润率和销售增长高于非平台企业，而负债率低于非平台企业，但仅有销售增长的影响效应是显著的。就企业特征变量而言，企业规模与销售增长呈显著正相关关系(在1%显著性水平下显著)，但与利润率和负债率是负相关关系；企业年龄与企业利润率、销售增长和负债率都呈正相关关系。这反映了一方面年龄增长可能从市场熟悉度、客户关系管理等方面给企业扩张带来了比较优势，另一方面考虑到电子商务行业发展的迅猛特征，年龄增长会带来路径依赖和转型成本提升，从而产生比较劣势。

进一步地，本文从利润率、销售增长和负债率三个维度考察平台资源禀赋对企业竞争力的影响。表3的结果显示，无论是否控制企业特征变量，平台访问量、平台销售额和平台订单数的增加均显著提升了企业利润率，而交易费用的增加对企业利润率没有显著的影响。表4的结果则表明，无论是否控制企业特征变量，平台访问量、平台销售额、平台订单数和交易费用都能够发挥促进销售额增长，进而夯实平台竞争力的作用。表5的结果反映了企业平台资源的增强可以有效缓解企业负债率上升的负面影响，并且只有平台销售额和平台订单数的影响效应显著，边际影响略超过4%。以上这些结果反映了两个重要的典型事实：一是当前电子商务产业依然处于粗放型发展阶段，依靠大规模投入、增加平台网络接受度等方式实现企业扩张、提升企业竞争力，主要体现在销售增长的推动因素方面；二是核心因素对企业发展的推动作用依然显著，借助平台销售额和订单的增长对于提升利润率、降低负债率具有显著促进作用。如果这两方面不能取得显著业绩，企业依然面临竞争加剧带来的死亡风险。

表2 平台资源与企业竞争力：是否存在平台资源

表3 平台资源与企业竞争力：利润率视角

(续表3)

表4 平台资源与企业竞争力：销售增长视角

表5 平台资源与企业竞争力：负债率视角

(续表5)

(二) 稳健性检验

表6 平台资源与企业利润率：增加城市层面控制变量

1.潜在遗漏变量风险。电子商务产业发展的影响因素不但有企业层面的微观因素，也受到地区层面的宏观因素影响。近年来江苏和浙江等地利用优惠政策大力扶持电商企业发展就是一个典型的例子。一些地方政府利用低廉土地租金、税收减免、财政补贴等措施吸引电商企业集聚性发展，目前发展比较好的中心城市有南京、苏州、杭州等。本文样本企业呈现的珠三角城市群集聚现象也在一定程度上体现宏观因素的作用，珠三角城市群在电商发展的市场潜力、政府扶持以及人力资本市场支持上存在一定比较优势。为此，本文在基准回归部分通过增加城市层面的固定效应以控制地区层面不可观测因素对电商企业的影响；但同时我们认为一些可观测宏观因素也可能对电商企业竞争力存在显著影响。为此，我们增加了城市层面的典型特征变量，以期减少遗漏城市层面宏观变量带来的估计偏误。参考相关文献的做法，我们选取了城市GDP、城市人口密度和城市在校大学生数分别代表城市经济潜力、消费市场潜力和人力资本程度。表6、表7和表8的结果反映了基准回归部分平台资源对企业利润率、销售增长和负债率的影响是稳健的。

表7 平台资源与企业销售增长：增加城市层面控制变量

表8 平台资源与企业负债率：增加城市层面控制变量

(2)

Pr{plat=1}=Θ{h(sizeit,ageit,tax_ratioit,ownershipit,cityit)}

(3)

表9 内生性检验：倾向性匹配结果

这里，Θ(·)表示正态累积分布函数。为了保证处理组和控制组企业之间匹配处理的有效性，必须比较精确地估算企业选择平台的决策概率。因此在上式中，有必要针对性地采取一些反映企业自身特征与属性的相关变量来挑选适宜的对照组企业，以优化匹配效率。(3)式中，我们加入的相关变量包括：企业规模(size)、企业年龄(age)、企业税收负担(tax_ratio)、企业所有制(ownership)和城市(city)固定效应。本文情景下，选择变量是企业是否有电子商务平台，评估变量是企业竞争力相关指标，即销售增长、利润率和负债率。表9的结果显示平台资源对销售增长(ATT的t值为2.56)和利润率(ATT的t值为3.81)均存在显著的促进效应，而对负债率则无显著影响(方向为负，但t值为-0.45)。

表10 平台是否促进企业竞争力：内生性检验

3.逆向因果关系。考虑到是否拥有平台与企业竞争力之间潜在的逆向因果关系，本文进一步采用工具变量方法进行稳健性回归，以期考察本文前面部分结论的稳健性。受制于企业调查数据的典型特征(仅有两年短面板、企业财务和其他特征变量较少)，借鉴王向楠和边文龙(2017)的思路[33]，本文采用同一城市其他同行企业的平台使用率作为该企业是否采用平台的工具变量。很明显，处于同一城市的同行业竞争企业之间是否采用平台存在竞争性，所以其他企业是否选择平台对该企业的决策也会产生显著影响；但同时，其他企业是否采用平台对该企业的财务竞争力并没有直接的相关性。表10列(1)～(3)汇报了基于工具变量法的结果。我们发现平台显著促进了企业利润率和销售率的增长，但对负债率无明显影响。这一点与基准回归结果基本一致，这也就验证了我们结论的稳健性。当然，在这种情形下，我们依然面临潜在的弱工具变量威胁，为此本文采用平台决策开展安慰剂检验(表10列(4)～(6))，即通过随机抽样企业是否采用平台决策100次，得到平台对企业竞争力的安慰剂结果。我们发现这一效应不显著，这在一定程度上进一步证明了逆向因果关系并不是平台对企业竞争力有促进作用的主要原因。

(三) 影响机制

前面章节我们考察了平台资源对企业竞争力的影响效应是否存在以及影响程度，但我们对于平台资源的禀赋组合如何影响企业竞争力尚缺乏机制渠道的检验。借助于本文独特的调查数据，我们清晰地掌握了平台资源的具体组成内容，其核心是平台的搜索维度(平台搜索次数、网页浏览次数)、客户维度(活跃客户数、活跃买方数、活跃卖方数)、交易维度(交易金额、交易费用[注]前文我们已经考察了这两个维度的影响效应，这里我们重点考察交易效率因素对企业竞争力的影响，本文定义平台交易效率为单位交易费用实现的交易额。)三个方面。为此，我们利用这一系列指标来进一步具体考察平台资源对企业竞争力的综合影响。

通过表11 Panel A的结果我们可以发现，平台资源内容对企业利润率没有显著的促进作用，仅有平台活跃用户和平台交易效率两个变量显著。这可能是因为对于电商企业来说，平台内容的丰富虽然可以吸引大量潜在消费者，形成规模更大的用户网络，但相对于企业利润来说，搜索维度和客户维度的增加实际上主要造成企业成本的上升，交易维度没有实现同比例的上升，造成的结果就是交易效率和单位成本利润创造比的下降，进而带来利润率的下降。一方面，这其实反映了平台资源中活跃客户才是企业价值创造的真正源泉，而用户搜索和浏览等信息无法高效率地转化为利润来源；另一方面，平台交易效率对企业利润率的强力支撑也体现了内涵式增长模式是电商企业改革的重要方向，加快提升平台交易效率可以更充分地发挥平台的支撑效应。

表11 Panel B展示了电子商务企业平台资源对企业销售增长存在不同的影响程度。首先，平台搜索量和浏览次数对销售增长具有显著促进效应，并且在1%显著性水平下显著。其次，客户资源也是平台对电商企业促进效应的关键依托，而这种依托效应更多地通过平台中活跃的买方用户来实现，卖方用户没有体现出显著的促进效应。再次，平台交易效率表现出了最高的促进效应。出现这种结果的一个潜在原因可能是：企业销售增长需要依赖的是客户资源和广告效应。对比传统产业，广告体现为广而告之的硬广告，而电商产业则更多体现为依赖网络效应的软广告。对于电商企业来说，活跃用户的购买行为才是销售额的关键所在，而交易效率的改善一方面可以降低企业成本，另一方面则体现为平台资源的优化和客户忠诚度和活跃度的上升。这反映了在不断加剧的电商市场竞争中，流量式的增长模式对企业扩张的支持效应正逐渐向效率增长的内涵增长模式过渡。

表11 Panel C则从另一个维度刻画了平台资源的竞争力影响效应。具体来看可以发现平台资源的各个方面对企业负债率没有显著影响，这可能是因为企业负债率是一个综合性的竞争力指标，既有平台因素实际经营引致，也有企业内部财务、管理等多方面因素造成的，更有地区、行业、宏观周期等诸多外部因素所带来的系统性变化。因此，我们认为平台资源的变化对企业负债率的影响是十分有限的。当然，这也在一定程度上反映平台资源无法为企业降低生存风险提供庇护效应，同时也说明了电商企业应当进一步深思如何改变经营模式、提升平台质量，充分发挥平台资源对企业生存和发展支撑作用。

表11 平台资源与企业利润率：影响机制

(续表11)

(四) 异质性影响：珠三角城市群是否存在溢价效应？

在统计描述阶段，我们就发现了珠三角城市群存在更高的电子商务企业密集度。为此，在这一部分本文专门针对珠三角城市群的电子商务企业进行考察。表12 Panel A的结果显示珠三角城市群企业主要靠平台订单增加提升企业利润率，而非珠三角城市群主要依靠平台访问量提升企业利润率。这两个结果反映了两个区域内电商企业发展模式的差异。

这种差异在表12 Panel B中得到了进一步证实，平台资源各维度指标均显著促进了电商企业的销售增长，无论是珠三角城市群还是非珠三角城市群。从边际影响来看，平台资源禀赋对非珠三角城市群企业的促进效应更大。这种差异可能来源于珠三角城市群集聚效应和规模效应推动该区域内电商企业成长更快，加快向内涵式、注重增值率的增长模式转型；而非珠三角城市群企业发展相对落后，目前仍处于粗放式、依靠流量的增长模式。

比较表12 Panel C的结果可以发现，对于珠三角城市群的电子商务企业而言，平台销售额的增加和订单数量的增加可以显著降低企业负债率、提升企业竞争力，这一边际影响效应约为4%～5%之间，而对非珠三角城市群的电子商务企业来说这一影响效应均不显著。这反映了平台资源禀赋无法为电商企业的经营风险提供庇护效应，这需要引起电商企业的高度重视。

表12 平台资源与企业竞争力：珠三角城市群比较

五、 研究结论与政策建议

电子商务产业对于中国经济发展的重要性已经到了一个新的历史阶段，面对世界经济发展的不确定性，充分发挥电子商务在创造新经济动能等方面的作用已经成为重要经济刺激政策之一。本文利用电子商务企业经营信息和财务信息匹配数据，重点考察了平台资源对电子商务企业竞争力的影响。首先，本文验证了平台资源确实增强了电子商务企业的竞争力，这一结论无论是在混合固定效应模型、增加宏观层面控制变量，还是倾向性匹配方法下均是显著的。其次，平台资源禀赋对利润率、负债率和销售增长等不同维度指标的影响存在显著差异。当前阶段，平台资源主要体现的是规模促进效应，对电商企业的成长风险尚缺乏有效的庇护效应。电商产业的发展目前仍处于探索阶段，平台资源无法发挥基础性作用将直接制约电商产业对平台建设重要性的认知和评估。再次，平台资源对电商企业的影响存在显著的地区差异，非珠三角城市群的企业对于平台资源的扶持作用有更多的依赖性，仍处于粗放式发展模式。最后，平台资源中，有效的客户资源和交易效率体现了对电商企业竞争力最强的支撑效应，而流量式的平台资源仅对市场扩张存在一定的促进作用。

基于上述结论，本文的政策性建议归纳如下：第一，加快营商环境建设和制度性改革，通过多种市场化引导政策推动电商企业平台建设，充分发挥平台资源对企业成长、竞争力强化的推动作用。在实际工作中，可以针对不同类型企业制定分门别类、以业务为导向的平台样板，以政策引导搭建合作示范平台加快推进中小电商企业的转型升级，打造整个电商体系的立体化发展模式。第二，制定合理的电子商务行业市场法规，鼓励和引导电子商务企业转型升级，充分利用市场优化资源配置，引导建设和完善平台资源与企业市场竞争的密切联系，真正实现平台资源对电商企业发展的支撑性作用。一方面加快从粗放型注重流量发展模式转型为注重效率的内涵式发展模式，加快客户管理、交易效率等关键要素对电商企业的核心竞争力的支撑效应，夯实平台关键要素对企业经营风险的调控作用机制；另一方面则需要提升平台资源综合管理能力，通过平台内容管理建设、客户管理建设、交易效率机制建设提升电商企业的内容转化率、供需匹配效率以及成本优化等核心竞争力，以平台资源优化、要素重构突出电商产业发展的规范化方向，为培育国际知名电商企业提供示范效应。第三，充分重视地区差异，既要针对不同地区的客观条件发展因地制宜的电子商务产业，推动其与本地实体经济的深度融合，发挥稳定地区经济、推动就业的关键作用；也要高度重视电子商务产业地理集聚带来的溢出影响，合理引导产业集聚对城市经济协调性、培育城市经济群等方面的促进效应。