互聯網對中國商貿流通業生產效率的影響

青靈

內容摘要：本文采用2003-2015年間中國省級面板數據，實證研究互聯網發展對商貿流通業生產效率產生的差異性影響。首先進行的效率測度顯示，東部地區商貿流通業的生產效率總體上要高于中、西部地區。進一步進行的實證研究結果顯示：互聯網顯著促進了商貿流通業生產效率的提升。考慮到區域間互聯網發展水平和商貿流通業生產效率存在的較大差異，進一步分區域進行回歸分析。結果發現：互聯網對東部地區商貿流通業效率產生了正向促進作用，而對中、西部地區的影響不顯著。此外金融發展水平、第三產業以及外商直接投資等因素也對商貿流通業生產效率產生了顯著的影響。

關鍵詞：互聯網 商貿流通業 生產效率

引言及文獻綜述

截止2016年底中國網上零售交易額占全社會零售交易額的比重達到了12.6%，互聯網已經對企業的經營和銷售模式產生了深遠的影響。商貿流通業作為國民經濟的重要組成部分，其生產效率也受到互聯網的巨大影響。

當前已有部分文獻對商貿流通業生產效率演變趨勢和影響因素進行了研究。任保平（2012）認為，中國商貿流通業的增長方式比較粗放，要想實現由粗放向集約型發展方式的轉變就必須增加人力資本和技術的投入。Moreno和Carrasco（2015）使用DEA方法測算了西班牙零售部門的生產效率，結果發現企業規模、市場集聚等因素都對其產生了顯著影響。董譽文和徐從才（2017）利用中國省級層面1993-2014年間的數據，分析商貿流通業全要素生產率的變動，結果發現全要素生產率總體上呈現明顯變緩的趨勢。

部分學者已經就互聯網對經濟以及生產效率產生的影響進行了研究。戴德寶和范體軍（2016）認為，互聯網發展和中國經濟之間呈現正向關系，因此中國應當大力完善互聯網的軟硬件設施，從而為中國新階段經濟的發展提供推動力。劉峰和劉曉敏（2016）認為，互聯網已經成為中國經濟增長的重要引擎，因而要為互聯網本身的發展和為互聯網對經濟發展產生的促進作用提供良好的外部環境。李國英（2015）認為，互聯網技術的發展有利于促進農業的技術轉型和升級，互聯網已經成為促進農業生產效率提升的重要方式。童有好（2015）認為，隨著互聯網技術已經滲透到制造業的各個生產環節，通過互聯網在制造業中的融合促進了制造業生產效率的提升。杜丹清（2017）認為，互聯網通過助推消費者需求的升級，倒逼企業進行技術創新并最終提升產品生產效率。

當前文獻研究已經發現互聯網對經濟和部分行業的生產效率有顯著的促進作用，但是還未有文獻專門研究互聯網對商貿流通業生產效率的影響。為此，本文利用2003-2015年間省級層面的商貿流通業和互聯網數據，分析互聯網對商貿流通業生產效率的影響，這有助于彌補當前研究的不足。

變量選擇及數據來源

（一）商貿流通業生產效率的估算和分析

本文采用DEA-Malmquist指數方法計算商貿流通業的全要素生產率。借鑒董譽文和徐從才（2017）等學者的研究，選取批發和零售業作為商貿流通業的代表。本文選擇資本和勞動力作為投入指標，而產出指標為批發和零售業的增加值。資本存量的估計借鑒單豪杰的方法，其中基期年份的資本存量是采用2003年的固定資產投資除以2003-2015年期間實際固定資產投資平均增長率與折舊率之和（選取的折舊率為7%）計算得到，其他年份的資本存量采用永續盤存法計算得到，即Kt=It+（1-δ）Kt-1。勞動力為批發和零售業的從業人數。

從圖1可以發現中國東、中和西部三個地區之間商貿流通業的效率存在顯著的差異。三個地區的生產效率呈現波浪式變化態勢，其中東部地區商貿流通效率總體上要高于中、西部地區。東部地區良好的市場競爭環境和完善的相關配套軟硬件設施，使得商貿流通業企業擁有較高的生產效率。圖1中生產效率提升的年份（即，Malmquist指數大于1）主要集中在2004年、2008-2010年期間，而其余年份生產效率都處于下降中。2008年受到全球金融危機的沖擊，商貿流通業企業為了在惡劣的市場環境下生存下來，不得不努力提升自己的生產效率，因而引起2008-2010年期間生產效率快速提升。金融危機過后，外部壓力降低，減緩了企業技術改進和提升生產效率的積極性。

（二）互聯網變量的選取

目前衡量省級層面互聯網發展水平的數據有限，只有中國互聯網信息中心（CNNIC）的歷年統計報告，提供了部分省級層面的互聯網數據。根據合理和可得性原則，本文最終選取了兩個指標來衡量互聯網發展水平，它們分別是：互聯網普及率（inter1）和人均互聯網域名數的對數值（inter2）。其中，互聯網普及率反映了互聯網普及和應用程度，是衡量互聯網發展的一個重要指標。人均互聯網域名數反應了互聯網資源的充裕程度。互聯網技術的應用有利于改進商貿流通業企業生產和經營的各個環節的生產效率，因而預計互聯網的發展有助于提升商貿流通業整體的生產效率。

（一）模型建立

為準確分析互聯網對商貿流通業生產效率的影響，建立如下面板回歸模型：

其中tfp是商貿流通業的全要素生產率，inter代表互聯網發展水平，controls代表其他影響商貿流通業的重要控制變量。下標i代表省份，t代表年份，ε代表誤差項。

此外，本文選取8個同樣有可能對商貿流通業生產效率產生重要影響的控制變量。

地區金融發展水平（fina），采用金融業存貸款余額與GDP的比值來表示；外資依賴度（fdi），采用外商投資總額占GDP的比重來表示；城鎮化（city），采用城鎮人口占總人口的比重來表示；第三產業發展水平（third），采用第三產業增加值占GDP的比重來表示；交通設施（traff），采用單位面積上交通總里程的對數值表示（交通總里程=內河航道里程+鐵路營業里程+公路里程）；教育水平（edu）采用人均受教育年限的對數值來表示（人均受教育年限=小學教育人口占比*6+初中教育人口占比*9+高中教育人口占比*12+大學及以上教育人口*16）；經濟發展水平（pergdp），采用人均實際GDP表示；通貨膨脹率inflat，采用本年居民消費價格指數與上年居民消費價格指數的差額除以上年居民消費價格指數計算得到。