網購對我國居民消費率影響的實證研究

湖南師范大學商學院 朱思

1 引言

近年來，隨著互聯網技術的迅速發展，網購已成為居民消費的重要渠道之一。網店相對實體店來說經營成本更低，網購的便利性、低成本以及電商數量之多使網購市場的競爭白熱化，降低了消費者的消費成本，也解決了由于商品選擇有限而沒有滿足消費的問題；電商不斷創新營銷手段和支付方式，解決了消費者擔心在線支付不安全和購買商品不滿意退貨難、換貨難的問題；網購的發展無疑會帶動物流、網上客服、售后服務等服務業的快速發展，給居民創造了更多的就業機會，增加居民收入；然而，互聯網只是一個新的購物平臺，網購也可能只是實店消費的替代，將實店的交易轉移到互聯網平臺；網購商品價格相對實店低，在某種程度上居民的消費總額有可能下降，居民消費率不一定會提高。因此，這種新的消費方式將會對居民消費率的提高帶來多大影響是值得研究的理論和現實問題。

網絡購物的定義最早是Yesil(1997)提出的，認為網絡購物是消費者通過購物網站選購產品或服務，網購網站將所銷售的產品的信息以多媒體的方式，通過互聯網呈現在消費者面前[1]。本文研究的網購指的是消費者通過互聯網檢索商品信息，以電子訂購單的形式發出購物請求，然后通過在線支付平臺或貨到付款的形式支付貨款，電商郵寄，將貨物寄送至消費者所填的郵寄地址。研究范圍僅限于消費者在國內通過網上購物平臺發生的商品交易。

筆者通過在知網、人大書報資料中心等多個數據庫檢索發現，現有研究中對影響居民網上購物的因素、大學生的網購行為及網購心理等問題的研究較多。只有少部分學者對網購與居民消費率的關系進行了研究，主要觀點有：網絡時代的到來不僅改變了居民的休閑消費觀念和休閑消費結構,更使居民休閑消費呈現出網絡信息時代獨有的特征和跡象[2](鳳尚標2011)；一些學者通過理論分析認為網購的發展促進了國內消費的增長[3](梁達2012)；電子商務交易量的增加并非全部是經濟增量，其中絕大部分是傳統消費領域存量的轉移[4](徐印州2013)。

由此可知，現有研究中對網購與居民消費率的關系的研究尚不多，因此本文將試圖建立VAR模型，試圖用實證的方法對這個問題進行研究，并就實證結果提出一些相關的建議。

2 實證分析

2.1 指標選取與數據來源

本文選取網購交易金額(wggm)代表網購市場的規模，B2C市場占網購市場的比例(stru)衡量代表市場的結構，網購用戶占網民的比重(網購滲透率wgstl)代表網購發展的密度。居民消費率(xfl)=居民消費/GDP，由于統計年鑒上對居民消費支出的統計都是年度數據，若對年度數據進行季度變換將嚴重損失數據信息，故本文用社會消費品零售總額代替居民消費支出計算獲得居民消費率；考慮到收入是影響居民消費率的重要因素，本文將全國人均可支配收入(in)作為控制變量納入模型分析。全國人均可支配收入由城鎮居民家庭人均可支配收入和農村居民家庭可支配收入加總求得。

由于網購是從2006年才得到蓬勃發展，年度數據數量較少，為增強模型的可靠性，本文選取2006～2014年的季度數據進行分析。數據主要來源于國家統計局網站，中國互聯網絡信息中心(CNNIC)和艾瑞咨詢。本文在數據搜集時，對比了CNNIC和艾瑞咨詢兩個平臺網購方面的數據，發現兩個平臺同一時間跨度的數據是一致的，說明了原始數據的可靠性。2006～2009年沒有官方統計的季度數據，為匹配模型其他指標的統計時間，本文用Eviews對官方年度數據進行處理得到季度數據近似代替，這三年是網購的起步階段，對數據進行季度化處理不會對整個時間序列數據所反映的趨勢造成大的影響。

2.2 數據處理

首先，本文用X-12方法對原始數據進行季節調整以消除季節因素對實證結果的影響。調節后的序列分別記為xf l_sa(季節調整后的消費率)，wggm_sa(季節調整后的網購規模)，wgstl_sa(季節調整后的網購滲透率)，stru_sa(季節調整后的網購市場結構)。然后，用Eviews8在同一平面中畫出三個自變量的折線圖(如圖1所示)。由圖1可知：三個自變量隨時間變化的趨勢具有很強的一致性，由此可推斷三個變量之間可能存在多重共線性。于是用eviews在三個變量之間進行回歸方程估計，回歸結果如方程(1)所示。當以wggm_sa為因變量，其余兩個變量為自變量時線性回歸的擬合優度達到了0.942，并且t值均大于2，說明三個變量之間確實存在多重共線性的問題。

為解決變量之間存在的多重共線性問題，本文采用主成分分析法對三個變量進行降維處理，結果如表1所示。從表格的結果可以看出第1成分的貢獻率為97.58%，第2主成分貢獻率僅為1.32%，并且第2主成分的特征值明顯變小，說明第1主成分已經能很好地反應三個指標的總體變動情況。因此，本文選擇第1主成分作為后溪模型分析的基礎，并將其命名為網購發展(wgfz)。由上表可知主成分wgfz的表達式為：

于是本文將原始數據代入方程(2)中計算得出新序列wgfz，用wgfz這一變量進行下一步的模型分析。

表1 主成分分析結果表

圖1 自變量折線圖

2.3 模型選擇

為了綜合利用數據信息，避免時間序列的非平穩性對研究結論的影響，本文采用向量自回歸模型(VAR)來研究網購發展與居民消費的關系。其數學表達式為：

其中Yt是內生變量向量，Xt是外生變量向量，P是滯后階數，A1……Ap和B是待估計的系數矩陣，εt是誤差向量[5]。實際應用中，P越大越能完整地反應變量的信息，但是P越大，模型中需要估計的參數越多，自由度也就會越小。因此本文在模型估計時根據AIC和SC的取值來確定滯后階數以尋求滯后階數和自由度之間的均衡。

2.4 實證過程

2.4.1 ADF檢驗

在估計模型參數前，對wgfz序列進行ADF檢驗以防時間序列出現隨機游走而產生錯誤回歸，檢驗結果如表2所示。由表2可知：網購發展(wgfz)和居民人均可支配收入(in_sa)都是經過二階差分后平穩，因此采用兩個序列的二階差分對數據進行計量分析。用Eviews8.0估計在控制居民人均可支配收入(in_sa)時xf l_sa和wgfz的向量自回歸模型，結果如方程(3)所示。

表2 ADF檢驗

2.4.2 脈沖響應分析

VAR模型是一種非理論性的模型，很難對模型的單個參數進行解釋， 因此本文通過分析模型的脈沖響應圖像和方差分解結果來得出結論。脈沖響應的結果如圖2和圖3所示。

圖2 消費率對自身的脈沖響應圖

圖3 消費率對網購發展的脈沖響應圖

由于本文主要研究的是網購對居民消費的影響，故本文僅給出居民消費率對網購發展的脈沖響應結果。由圖2可知：居民消費率對自身的沖擊在前4期內幾乎為0，第5期開始有逐漸增強的波動，這是因為居民在短時間內難以改變前期的消費習慣，對長期消費者可以做相應的調整；給網購發展一個正的沖擊，其對居民消費率的影響幾乎為0，說明網購的發展無論是短期還是長期都對居民消費率沒有影響。

2.4.3 方差分解

方差分解是通過每一個結構沖擊對內生變量變化的貢獻程度，進一步評價不同結構沖擊的重要性。本文在前文脈沖響應分析的基礎上對變量進行方差分解，以分析網購發展對居民消費的貢獻率。結果如表3所示。

由表3的數據可知：居民消費率對自身的貢獻最大，除去居民消費率對自身的貢獻后，網購發展對居民消費率的貢獻最大是第4期，約3.81%，可見網購發展對居民消費率的貢獻偏低。

表3 方差分解

3 實證結論與建議

VAR模型估計結果表明：在控制居民人均可支配收入這一變量時，網購發展對居民消費率的解釋程度不是很高說明網購發展本身對居民消費的影響就比較小，其次除網購發展外有多個其他因素影響著居民消費率，本文為突出重點沒有將其他因素都設為內生變量納入模型進行估計。

脈沖響應分析的結果表明：網購對居民消費率幾乎沒有影響，說明網購只是一個購物平臺，某種程度上來說網購是實體店消費的一種替代，網購的發展只會使消費者購物方便，并不會提高居民消費率；部分商品在網上的價格相對于實體店低一些，即使消費者購買的商品數量有所增加也不會大幅度提高居民的消費金額，因此也不會對居民消費率產生顯著影響。

從方差分解的結果看，網購發展在第4期對居民消費的影響達到最大為3.81%，也還是偏低，說明網購的發展對居民消費率的影響有限，網購發展程度的提高對居民消費率有弱促進作用，但要進一步提高居民消費率不能僅依靠互聯網這個平臺。

實證結果表明，現階段網購發展對居民消費率的促進作用有限。這一方面說明網購對提高居民消費率還有很大的空間，本文從這一角度提出如下建議。

第一，完善網購平臺及物流網絡建設。網購平臺的完善有利于創造多元化的購物環境，滿足消費者的多樣化消費需求，利用網購的低成本低物價的特征刺激居民消費需求。同時，網購支付環境的完善可以為消費者提高消費者網上支付的安全性和便捷性。物流網絡的完善可以很好地解決農村地區及商品市場不發達的偏遠地區居民的購物選擇問題，有利于釋放因商品市場不發達所無法滿足的那部分消費需求，從而促進居民消費。

第二，建立健全電子商務法規，加強網購市場監管。網購市場信息不對稱，一些商家利用信息不對稱做出如賣假貨、讓消費者退貨換貨難等侵犯消費者權益的行為，使得一些消費者不信任網購這這種消費方式。進一步完善網絡購物的法律體系，規范網絡購物市場的運行，進一步規范交易程序和行為，保障交易的公平和安全，清晰界定責任的法律功效，有利于更好地保護網購消費者的權益。

第三，在網購平臺銷售產品的企業可以結合互聯網這個平臺的特征開發出滿足消費者需求的新產品，創造更多新的需求。

另外，實證結果也說明單靠發展網購還不足以顯著提高居民消費率，我們還應從其他方面著手來促進居民消費率的提高，這個角度的建議主要有以下兩方面。

第一方面，發展經濟提高居民收入水平。由收入與消費的關系可知，居民收入增加將促進居民消費率的增長，因此提高居民收入對提高居民消費率有著重要作用。

第二方面，完善社會保障制度和提高社會福利水平。完善的社會保障制度和較高的社會福利水平將降低居民為應對未來突發事件的儲蓄，從而將這一部分的儲蓄轉化為消費，提高居民消費率。

4 本文研究的不足之處

我國的網購自2006年才得到蓬勃發展，關于網購發展的統計數據還不夠系統和權威，文章數據多來源于咨詢公司網站及互聯網絡信息中心的網站，對于個別季度數據缺失的，本文采用Eviews8.0對年度數據進行季度轉換的過程中個別數據存在信息失真。現在通過互聯網平臺從海外購買商品變得越來越流行，但是海淘的數據搜集比較困難，故文中沒有將這部分的數據納入模型進行分析。這些都可能使模型估計的結果有一定的誤差，研究結果具有局限性，望以后的研究者在本文的基礎上對此問題有更好的研究。

5 結語

本文在已有研究成果的基礎上，采用2006～2014年的季度數據對網購與居民消費率的關系進行了實證研究。實證結果顯示，網購的發展對居民消費率的促進作用有限，要促進居民消費的發展，除了進一步完善網購環境使網購能夠真正提高居民消費率外，還應從別的方面著手來提高居民消費率。

[1] 劉瑞明.B2C網絡電商物流服務質量及其與顧客忠誠度的關系研究[D].大連理工大學,2008.

[2] 尚鳳標.網絡時代背景下居民休閑消費現狀與特征[J].江蘇商論,2011(12).

[3] 梁達.網絡購物升溫助推居民消費增長[J].金融與經濟,2012(9).

[4] 徐印州.論網絡消費及其對商業的影響[A].市場經濟與增長質量——2013年嶺南經濟論壇暨廣東經濟學會年會論文集,2013.