基于计量经济学的中国网购交易金额影响因素分析

伍舒莹

摘 要：电子商务飞速发展，网购已成为人们生活重要的部分。基于計量经济学模型，收集了2005—2019年中国网购交易金额相关数据，以城镇居民家庭人均可支配收入、互联网上网人数等为解释变量，利用Eviews软件进行多元线性回归，逐步回归修正并得出结论：城镇居民家庭人均可支配收入和CPI是显著因素，提高国民收入、稳定物价是提升网络购物行业的重要手段。

关键词：计量经济学模型;多元线性回归;网购交易金额

文章编号：1004-7026（2020）16-0014-02         中国图书分类号：F724.6;F126.1;F124.1         文献标志码：A

电子商务是指以信息网络技术为手段，以商品交换为中心的商务活动。近年来，电子商务产业蓬勃发展，网购交易额增长速度加快。因此，通过对可支配收入和上网人数等进行分析检验，可以归纳影响网购交易额的因素。

1  文献综述

李林娟（2016）[1]从物流配送角度分析，认为物流的专业化分工是为了更好地服务用户，物流显示出差异化将影响网购用户的购物体验。

徐伟（2017）[2]从信息对称角度出发，认为网络购物市场是一个“柠檬”市场，网络信息的不确定性将损害网络消费者的权益。

吴伟亚（2016）[3]认为，价格信号在网购市场中承载了商品质量的信息，消费者往往担心低价格会带来假货的可能，因此保证价格合理传递商品质量信息对我国网购发展有重要意义。

毛彦妮等（2014）[4]分析了网络渗透率，认为网络渗透率一路走高，要求提升网购市场的服务水平和交易规模，必须着重从店家信誉和物流服务两方面提高质量。

樊茗玥等（2013）[5]通过研究中小城镇网购消费市场，认为经济环境因素是外部因素，物流要素是内部因素。

严德强等（2013）[6]认为，随着互联网不断普及，网购规模呈快速增长势头，网购市场存在巨大潜力。

纵观研究现状，可以看出网络购物的研究越来越受到学者的重视。从研究内容和角度来看，学者对网购市场的物流、价格、信息化等方面都有涉及，但大多数学者基于某一个角度进行微观分析，未同时进行多变量分析。立足于宏观角度，选取4个变量进行计量经济学和定性研究分析，较为客观地提出促进中国网购市场的建议对策。

2  模型建立

经过分析，发现影响中国网购交易金额的主要因素除城镇居民家庭人均可支配收入外，还和物流费用等有关，为此设定以下线性模型。

式中：Y为中国网购交易金额，单位为亿元;x1为城镇居民家庭人均可支配收入，单位为元;x2为互联网上网人数，单位为万人;x3为社会物流总费用，单位为万亿元;x4为CPI;μ为随机扰动项。

2005—2019年中国网购交易金额及其影响因素统计见表1。

3  参数估计

利用eviews软件对表1数据进行OLS回归估计得如下结果。

4  模型检验和修正

当a=0.05，查表得t0.025（10）=2.228。

t（β1）=8.80>t 0.025（10）=2.228;|t（β2）|=1.36t 0.025（10）=2.228;说明解释变量x1、x4通过t检验，x2、x3没有通过。表明可能存在多重共线性。

4.1  多重共线性检验与修正

由eviews软件得相关系数矩阵，各解释变量之间相关系数较高，均大于0.8，说明解释变量之间存在严重多重共线性。

利用逐步回归法对多重共线性修正。根据eviews软件检验分析，中国网购交易金额受城镇居民家庭人均收入（x1）影响最大，且参数估计值符号合理，而且也通过了F检验和t检验，因此选择x1构建模型，并逐步引进第二个解释变量和第三个解释变量回归。经检验后，最终放弃引入第三个解释变量，以Y=f（x1，x4）为最优模型，由eviews软件进行OLS分析并成功通过t检验后确定模型如下。

4.2  自相关和异方差检验与修正

对上述模型=370 144.8+9.62x1t-1 014.87x4t进行自相关检验，得残差的变动有系统模式，见图1，连续为正和连续为负，表明残差项存在一阶正相关，模型中t统计量和F统计量的结论不可信，需采取补救措施。

用eviews软件对原模型进行广义差分回归，得到下式。

经检验，广义差分模型中已无自相关，同时R 2、t、F统计量也均达到理想水平。

经white检验，模型不存在异方差。修改后的模型β0=294 322.2/（1-0.134 383）=340 014.3。

由此，得到中国网购交易金额的模型见下式。

由模型可知，在假定其他变量不变的情况下，城镇居民家庭人均可支配收入每增加1元，中国网购交易金额增加9.24亿元;CPI每增加1，中国网购交易金额减少946.68亿元。

5  分析与建议

从模型可以看出，中国网购交易金额受城镇居民家庭人均可支配收入和CPI指数影响最大。

5.1  稳定物价

物价频繁变化将加重消费的不确定性，降低居民购买力。对于网络上哄抬物价、捏造散布涨价信息的行为，必须加大打击和惩处力度，以保护消费者权益，创造健康的网购消费环境。同时，政府可适当发放网络购物券，以达到刺激经济、拉动消费的目的[7-9]。

5.2  加强经济建设，促进就业

政府应该继续以增加就业规模和控制失业率作为宏观调控的重要目标，积极调整经济结构，扶持新兴产业增加就业岗位，同时对失业人员创业和灵活就业人员等给予适当补贴和信贷支持，以达到提高可支配收入和更好地保障居民生活的目标。

参考文献：

[1]李林娟.中国网络购物现状与发展趋向分析[J].中国管理信息化，2016，19（20）：135-136.

[2]徐伟.我国网络购物市场可信交易的动力机制与阻碍因素研究[J].江苏商论，2017（9）：31-33.

[3]吴伟亚.网络购物市场的价格信号博弈分析[C]//2016年第二届今日财富论坛论文集.北京：今日财富杂志社，2016.

[4]毛彦妮，黄瑱.我国网络购物市场发展状况调查研究[J].经济纵横，2014（8）：82-86.

[5]樊茗玥，查梦娜，王来青，等.中小城镇网络购物市场的影响因素研究[J].科技管理研究，2013，33（22）：242-246.

[6]严德强，张晓琴.我国网络购物市场生态分析[J].合作经济与科技，2014（13）：117-118.

[7]张耀荔，谢广营，陈静.中国网络购物现状与发展趋向分析[J].商业研究，2013（6）：28-31.

[8]黄国雄，杜昕然.只有互补才能共赢——网购与店购发展趋势的分析[J].全国商情·理论研究，2014（8）：46-48，49.

[9]廖英敏.我国网络零售业的发展趋势与影响[J].中国市场，2012（33）：66-69.