物流與電子商務交互影響的實證分析
——基于VAR模型及省級面板數(shù)據(jù)模型

張 鴻，劉修征

（西安郵電大學經(jīng)濟與管理學院，西安 710061）

引言

不言而喻。在日益凸顯的電商經(jīng)濟與物流經(jīng)濟的網(wǎng)絡時代下探究兩者的關系，促進經(jīng)濟的轉型與發(fā)展，非常重要。

我國電子商務的迅猛發(fā)展，不僅對資源進行了有效配置，更是對信息化背景下的物流經(jīng)濟發(fā)展起到了較為積極的推動作用。相關學者一般認為物流發(fā)展和電子商務發(fā)展之間是相互影響的。一方面，積極發(fā)揚電子商務的本身優(yōu)勢來優(yōu)化物流體系，增強流通產(chǎn)品效率和效益，提升電商企業(yè)市場競爭力；另一方面，電子商務的順利完成，物流是至關重要的環(huán)節(jié)，更是電子商務有利的不可或缺的重要保證。早在2013年，與電商、物流有關的話題就曾經(jīng)成為了兩會的熱門話題，物流行業(yè)與電商發(fā)展依然是2017年兩會的熱點話題。此外，在政府文件里還提出，在“十三五”期間，要完善物流配送網(wǎng)絡，加快促進快遞業(yè)健康有序的發(fā)展。據(jù)相關統(tǒng)計數(shù)據(jù)顯示，2016年我國全國的快遞量是313億件，快遞年均增長逾越50%，規(guī)模已穩(wěn)居世界第一。同年，天貓雙11購物狂歡節(jié)正式落幕時統(tǒng)計，全天總交易額達到了1 207.49億元，電子商務發(fā)展更是突飛猛進。天貓雙11全天總成交筆數(shù)達10.5億筆，共產(chǎn)生了6.57億筆龐大的物流訂單，電商與物流的關系

一、文獻綜述

目前，對物流與電子商務的交互關系，國內(nèi)外研究者都有涉及。從國外研究角度來說，Gourdin（2001）認為，當代企業(yè)應該充分地注重物流配送問題，不然將會在電子商務的環(huán)境中處于劣勢的競爭位置[1]。Elliot Rabinovicha（2007）等通過研究在互聯(lián)網(wǎng)環(huán)境下運用戰(zhàn)略網(wǎng)絡理論，認為互聯(lián)網(wǎng)商務公司尋求這些供應商，是因為這些電商公司與供應商可以提供的互補物流效能構成了關系網(wǎng)絡[2]。Haul和Seungin（2008）認為，物流配送是電子商務經(jīng)濟活動中的最后的一個步驟[3]。Gregory（2009）指出，虛擬物流能使跨國企業(yè)在其業(yè)務涉及的范圍內(nèi)最大水平地降低電子商務物流生產(chǎn)的成本，達到最優(yōu)化配置生產(chǎn)要素的目的[4]。Joel S.E.Teo（2012）運用一種多智能體系統(tǒng)（MAS）模型用來評估城市的物流設施與電子商務交付系統(tǒng)環(huán)境之間存在的關系，可以測算出該城市物流和該城市的電子商務之間的發(fā)展關系[5]。

國內(nèi)研究主要涉及物流與電子商務關系的理論與實證方面。一方面，從理論方面看，孫瑞者、黃輝等（2009）提出了一種改良的物流配送的方式，即在現(xiàn)有的物流環(huán)節(jié)基礎上添加較為專業(yè)的電子商務物流網(wǎng)點，從而加強資源的整合力有效地降低經(jīng)營資本[6]；甘麗新（2013）深刻剖析了電商企業(yè)在大數(shù)據(jù)時代迎來的種種機會[7]；張婷婷（2014）對電子商務的產(chǎn)生、其帶動物流的產(chǎn)生過程、物流產(chǎn)生對電商發(fā)展的相關性及重要性等內(nèi)容做出了相關闡述，同時對電子商務下的物流配送效果進行了簡略的論述[8]；袁軍（2014）剖析電子商務和現(xiàn)代物流的發(fā)展程度，探析了電商經(jīng)濟和現(xiàn)代物流的關系，著重講述了兩者發(fā)展各自給對方帶來影響[9]；王浩（2015）介紹了電商與物流的聯(lián)系、電商發(fā)展中物流的模式、物流在電商中的重要性以及第三方物流的發(fā)展[10]；王健聰（2015）同樣在剖析了電子商務和物流的關系之后，明確了二者之間的相互依存、相互作用的雙向關系；然后對我國電子商務的活動過程中已經(jīng)出現(xiàn)的物流創(chuàng)新模式進行了分析和對比；最后根據(jù)分析結果構建了一個基于決策器的物流聯(lián)盟創(chuàng)新模式[11]；崔蕓（2016）分析電子商務物流配送模式創(chuàng)新過程中所面臨的主要困境，并進一步結合國內(nèi)外具體案例分析如何應對這些困境，以逐漸完成電子商務與物流配送的協(xié)同發(fā)展[12]；王力嬌（2016）認為，電商經(jīng)濟不斷發(fā)展進步，為現(xiàn)代物流的發(fā)展開辟了優(yōu)化的空間。應當堅持以電商經(jīng)濟流通為基礎，掌握先進信息，以優(yōu)化資金運轉速率，實現(xiàn)資本擴張，從而推動現(xiàn)代物流業(yè)的發(fā)展提高[13]；胡澤華（2016）認為，電子商務的蓬勃發(fā)展是未來的產(chǎn)業(yè)發(fā)展趨向，物流行業(yè)只需始終適應信息化時代的要求，建立標準化和規(guī)范化的現(xiàn)代企業(yè)管理標準模式，就可以能順應電子商務的不斷發(fā)展[14]。

另一方面，從實證方面看，張誠、馮亞平（2013）利用結構方程模型的理論來進行實證研究，發(fā)現(xiàn)電子商務環(huán)境下物流配送對企業(yè)運營績效具備了重要的影響[15]；溫輝（2013）使用格蘭杰因果檢驗及向量自回歸等統(tǒng)計方法，對物流與電子商務開展了相關性剖析[16]；張寧、陳晴旖（2013）采用北京市2001—2011年間的電子商務發(fā)展與物流產(chǎn)業(yè)增長指標，構建了相應的雙變量VAR模型并進行了檢驗分析[17]；范兵（2014）認為，重慶市電子商務的發(fā)展能夠有效推動物流業(yè)業(yè)務提升，同時兩者之間還存在持續(xù)平穩(wěn)的關系[18]。侯穎（2015）運用實證模型，在驗證我國物流業(yè)與電子商務動態(tài)、長期關系的基礎上，進一步剖析得出，目前我國電子商務對物流的拉動作用顯著強于物流對電子商務的推進作用，表明物流作為電子商務支撐方面還有很多空間，也驗證了對電子商務背景下物流的發(fā)展存在問題的分析，具有一定的創(chuàng)新性[19]。

綜上所述，無論是理論研究方面，還是實證研究方面，廣泛的認知是物流發(fā)展可以促進電子商務的繁榮發(fā)展；同時，當電子商務發(fā)展壯大時，同樣的也能夠給物流業(yè)帶來蓬勃的發(fā)展。并可經(jīng)過實證研究進行驗證，普遍檢驗結果得出電子商務的發(fā)展是促進物流產(chǎn)業(yè)增長的格蘭杰原因，而且兩者之間存在著長期的協(xié)整關系。鑒于有關實證研究取材較為特殊，不能較為全面地闡釋電子商務與物流的交互關系，本文基于VAR模型及省級面板數(shù)據(jù)模型，分別從時間跨度和區(qū)域面板數(shù)據(jù)角度分別對電子商務與物流的關系進行實證研究。

二、模型與數(shù)據(jù)

（一）模型的設定

1.VAR（矢量自回歸模型）本質(zhì)上是用來考查變量之間的動態(tài)互動關系，即將系統(tǒng)中的每個外生變量作為一切變量滯后項的函數(shù)來構造的回歸模型。

其中，Y用來表示K維的內(nèi)生矢量，A用來表示相應的系數(shù)矩陣，P用來表示內(nèi)生變量滯后的階數(shù)。

本文在實證測量階段經(jīng)過反復多次的測量，最終選取了滯后期為2階的模型：

其中，F(xiàn)T表示貨物周轉量，NC表示網(wǎng)民規(guī)模。

2.面板數(shù)據(jù)模型可以同時在時間和空間上獲得二維數(shù)據(jù)，具備能夠同時在截面和時間二維空間上的變換規(guī)律及特征。一般狀況下，因為所取的面板數(shù)據(jù)較大可能會造成數(shù)據(jù)的不平穩(wěn)而最終造成偽回歸的結果，需要檢驗其平穩(wěn)性。但是本文由于電子商務數(shù)據(jù)的精確性，取三年面板數(shù)據(jù)進行分析，所以本文無須進行平穩(wěn)性檢驗，直接經(jīng)過模型設定形式的Hausman檢驗，最終選擇固定效應變截距模型。

其中，i=1，2，…N表示個體成員，t=1，2，…T代表時間跨度。

（二）數(shù)據(jù)選取及來源

1.VAR模型采用時間序列來分析。為探究全國物流與電商之間的關系，即選取貨物周轉量（FT）來反映物流發(fā)展水平，選取網(wǎng)民規(guī)模（NC）來反映電商發(fā)展情況。由于我國電子商務起步較晚，過早的數(shù)據(jù)代表性過于失真，本文選取2004—2015年十二年的數(shù)據(jù)進行分析。貨物周轉量的數(shù)據(jù)來自《中國統(tǒng)計年鑒》，網(wǎng)民規(guī)模的數(shù)據(jù)來自《中國互聯(lián)網(wǎng)絡發(fā)展狀況統(tǒng)計報告》。鑒于獲得的原始數(shù)據(jù)數(shù)值偏大，為避免發(fā)生異方差的影響，數(shù)據(jù)采用了對數(shù)化方式。

2.面板數(shù)據(jù)模型是基于2013—2015年我國的31個省市的面板數(shù)據(jù)來進行分析的。由于近年來我國電商迅速發(fā)展，數(shù)據(jù)相對來說較為全面與精確，面板數(shù)據(jù)選取貨物周轉量來反映物流發(fā)展水平，選取電子商務交易額來反映電商發(fā)展狀況，各省電子商務交易額是依據(jù)各省電子商務銷售額與電子商務采購額之和的均值求得，即其中，T代表為各省電子商務交易額，S代表為各省電子商務銷售額，P代表為各省電子商務采購額，i=1，2，…N表示個體成員，t=1，2，…T代表時間跨度。數(shù)據(jù)全部來自《中國統(tǒng)計年鑒》，所有指標均采用對數(shù)形式以消除異常值的存在。

三、實證分析

（一）VAR模型

1.VAR模型的平穩(wěn)性檢驗

確保序列的平穩(wěn)性是對于時間序列分析的重要前提，為防止非平穩(wěn)的時間序列回歸分析造成偽回歸的結果，要首先對變量序列來進行平穩(wěn)性檢驗。本文借助于eviews7.2計量經(jīng)濟軟件，運用ADF法進行單位根檢驗。如果VAR模型數(shù)據(jù)不穩(wěn)定，則須要進行重新的建立。平穩(wěn)性檢驗結果如表1所示。

表1 單位根檢驗結果

單位根檢驗結果顯示，變量ADF值的概率P值都大于0.05，因而不可以拒絕原假設，所以認為變量序列非平穩(wěn)。基于此，需對變量序列繼續(xù)差分處理，如表1所示；變量序列在經(jīng)過一階差分處理后，各個變量的穩(wěn)定性都變得平穩(wěn)。可以得出模型里的變量是同階單整序列的，那么就可以認為變量之間可能存在協(xié)整關系，則可進行下一步的協(xié)整檢驗。

2.協(xié)整檢驗

在協(xié)整關系的檢驗中，較為常用的就是Johansen協(xié)整檢驗。如表2所示，本文跡統(tǒng)計量的P值均小于5%，即可說明該假設下得到的跡統(tǒng)計量都在5%的顯著性條件下拒絕原假設，認為存在協(xié)整關系，也就說該組合為平穩(wěn)變量，且這些變量之間存在著長期的均衡關系。根據(jù)最大特征值的判斷和根據(jù)跡統(tǒng)計量的判斷相同，愈加證明了變量之間存在著長期的均衡關系。

表2 協(xié)整檢驗結果

3.VAR模型估計結果

從表3顯示結果可以看出，F(xiàn)T中有一個解釋變量顯著（T的絕對值大于1.96），NC中有三個解釋變量顯著，這些數(shù)值代表了變量之間的動態(tài)影響關系。就R方來說，在本次的但方程中NC方程要比FT方程的擬合優(yōu)度要好。得出VAR模型估計結果表達式。

表3 VAR模型估計結果

依據(jù)VAR模型（4）的回歸分析結果可看出，變量Ln（NC（-1））的系數(shù)為0.477 6，P值為0.01，即可知在1%的顯著性水平下，電子商務發(fā)展水平每提高1個百分點，則物流發(fā)展水平將提高0.477 6個百分點，說明電子商務發(fā)展水平對物流發(fā)展水平的影響程度較大，相關政府部門應注重電子商務的發(fā)展。

依據(jù)VAR模型（5）的回歸分析結果可看出，變量Ln（FT（-1））的系數(shù)為2.008 5，P值為0.01，即可知在1%的顯著性水平下，物流發(fā)展水平每提高1個百分點，則電子商務發(fā)展水平將提高2.008 5個百分點，即說明物流發(fā)展水平對電子商務發(fā)展水平的影響程度巨大，相關政府部門應重視物流的發(fā)展。

4.格蘭杰因果檢驗

格蘭杰因果關系檢驗的原假設是被檢驗變量不是因變量的因果關系，即假如檢驗得到的概率P值能小于設定的置信度水平（5%），則可認為該變量之間存在因果關系；反之，則不存在。本文對Ln（NC）和Ln（FT）進行了格蘭杰因果關系檢驗，結果見表4。

表4 格蘭杰因果檢驗結果

從VAR模型的統(tǒng)計顯著性檢驗結果來看，因為Ln（NC）與Ln（FT）P值都小于 0.05，即可拒絕原假設。也就是說，Ln（NC）與Ln（FT）互為格蘭杰因果關系，即可推出為電子商務與物流之間存在格蘭杰因果關系。說明物流發(fā)展可以促進電子商務的發(fā)展，電子商務的發(fā)展同樣可以促進物流發(fā)展水平。

5.脈沖響應函數(shù)

脈沖響應函數(shù)可以較為直觀地顯現(xiàn)出各個變量之間的動態(tài)交互作用和沖擊后的反映，可以此來更進一步探析電子商務與物流兩者之間的短期的動態(tài)關系。電子商務與物流的脈沖響應函數(shù)結果如圖1、圖2所示。

圖1 電子商務發(fā)展對物流的脈沖響應函數(shù)結果

圖2 物流發(fā)展對電子商務的脈沖響應函數(shù)結果

從圖1可以看出，物流發(fā)展水平受到電子商務發(fā)展水平的正向沖擊后從第一期開始上升，在第三期達到最高值，連續(xù)兩期波動下行并逐漸穩(wěn)定，在第五期開始連續(xù)下降，但一直保持正向沖擊作用，即可說明電子商務發(fā)展水平對物流的發(fā)展有正向推動作用，這與之前的分析結果一致。

從圖2可以看出，電子商務發(fā)展水平受到物流發(fā)展水平的正向沖擊后，從第一期開始上升，在第二期達到最高值，但緊接著開始波動下行為負值，之后開始出現(xiàn)上揚為正值，隨后趨于穩(wěn)定，最終這種影響區(qū)域消失。這同樣闡明了物流發(fā)展水平對電子商務的發(fā)展有正向推動作用，與之前的分析結果一致。

（二）面板數(shù)據(jù)模型

1.模型設定形式檢驗—Hausman檢驗

Hausman檢驗就是用于確定選擇是固定效應模型還是隨機效應模型的。

如表4 Hausman檢驗的輸出結果所示，檢驗統(tǒng)計量為26.346 8，伴隨概率為0.000，因此，須拒絕原假設，應建立固定效應模型。

表4 Hausman檢驗的輸出結果

2.固定效應模型估計結果

表5 固定效應模型估計結果

通過對表5固定效應模型估計結果觀察，可以得出物流的回歸系數(shù)為正，對應的P值為0.010 5，則可認為在2013—2015年期間我國電子商務對物流為顯著的正向影響。物流的回歸系數(shù)為正，對應的P值為0.010 5，則可認為在2013—2015年期間我國物流對電子商務為顯著的正向影響。更加驗證了前文的結論。

根據(jù)每個個體的固定效應估計結果（即為個體截距對平均截距值的偏離部分），根據(jù)我國八大綜合經(jīng)濟區(qū)繪制出圖3。

圖3 個體固定效應

從圖3的估計結果來看，我國區(qū)域電子商務與物流的發(fā)展水平差異很大，尤其在大西北地區(qū)和大西南地區(qū)都遠遠落后沿海地區(qū)，這說明各地區(qū)的物流基礎設施建設及電子商務觀念都還需極大的改善。物流與電商的相互影響的作用也在隨著各地區(qū)的發(fā)展水平不同而各有千秋。

四、結論及建議

（一）結論

本文通過運用時間序列VAR模型及面板數(shù)據(jù)模型對我國物流與電子商務的互動關系分別進行了實證分析，最后將我國按照八大經(jīng)濟區(qū)來進行區(qū)域分析，考察我國電子商務與物流的關系。本次研究結論可總結如下：首先，根據(jù)VAR模型得出結論為，物流與電子商務之間有長期穩(wěn)定的交互關系如圖4，并存在著顯著的正影響；依據(jù)格蘭杰因果檢驗結果來看，物流是電子商務發(fā)展的原因，而且明顯于電商是物流發(fā)展的原因。其次根據(jù)面板數(shù)據(jù)模型可以得出我國區(qū)域電子商務與物流的發(fā)展關系存在顯著差異。東部沿海和北部沿海明顯較其他地區(qū)發(fā)展較好；中西部地區(qū)處于劣勢，緣于其經(jīng)濟發(fā)展水平、地理位置、基礎設施等較差，使得其發(fā)展緩慢。

圖4 物流與電商的交互關系

（二）建議

物流發(fā)展與電子商務發(fā)展互相影響、不可或缺。就目前我國信息化發(fā)展趨向來看，兩者將會得到更高層次的發(fā)展。所以，應更重視物流能力所帶來的電子商務發(fā)展空間，加強電子商務服務，優(yōu)化物流環(huán)境。鑒于此，提出以下幾點建議。

1.加強物流信息化建設。在“互聯(lián)網(wǎng)+”背景下，互聯(lián)網(wǎng)在生產(chǎn)要素配置中的優(yōu)化和集成作用方面發(fā)揮很大作用，更是信息化主要載體。在信息化發(fā)展的過程中涉及到社會的方方面面，其中現(xiàn)代物流運用信息技術為商品流通做出巨大的貢獻，信息化能夠促進物流的長足發(fā)展，物流信息化越強，越有利于提高物流的運轉效率、降低物流轉運成本，有利于整合物流信息以及實現(xiàn)物流信息的網(wǎng)絡化。物流信息化的發(fā)展將帶給電子商務更大的發(fā)展空間。

2.加強電商平臺數(shù)據(jù)化建設。由于信息技術的推動，大數(shù)據(jù)走進了人民的生活。加強電商平臺數(shù)據(jù)化不僅可以為宏觀決策和行業(yè)分析提供數(shù)據(jù)支撐，還可以為平臺自身和平臺用戶找到共同發(fā)展之路，同時可為供應鏈和金融服務提供風險保障。用數(shù)據(jù)說話，成為廣大客戶消費的依據(jù)。通過數(shù)據(jù)來甄別海量信息，可以使得電商平臺深度挖掘自身優(yōu)勢，以使更好地吸引客戶，增加銷售量，從而帶動物流業(yè)的發(fā)展。

3.深化物流與電商的有效融合。兩者融合是提高效率的有效途徑，加強兩者的有效融合，一方面使得物流信息的收集和處理以及傳遞的能力得到大幅度的提升，另一方面使得電商企業(yè)得到及時的反饋，發(fā)現(xiàn)并認識到問題所在，以此進一步提升市場競爭力。

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