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電商消費影響商貿流通效率的實證分析

2018-05-15 07:17:06李湘滇
商業經濟研究 2018年8期

李湘滇

內容摘要:本文基于1995-2015年省級面板數據,構建超效率DEA模型進行全國及分地區的商貿流通效率測算,并結合自回歸分布滯后模型對電商消費影響商貿流通效率的效果進行實證分析。研究發現,商貿流通效率存在較大的區域性差異,總體上自東向西呈現階梯遞減現象;電商消費對商貿流通效率的長期和短期影響系數上,東部沿海和東北地區存在明顯的改善效果,西部地區受市場資本存量、配套交通設施等影響在短期和長期內的改善效果有限;東北地區良好的居民儲蓄和消費結構在電商經濟的刺激下得到了有效釋放,短期的改善效果最優。最后,本文從加強區域間的商貿流通交流和加大對電商經濟的扶持力度等方面提出了促進電商消費改善商貿流通效率的對策。

關鍵詞:電商消費 商貿流通效率 超效率DEA 自回歸分布滯后模型

引言

2015年商貿流通產業占第三產業產值的比重高達35.8%,商貿流通產業在推動國民經濟發展、吸納就業和優化產業結構等方面發揮了顯著的促進作用,已經成為第三產業的支柱產業。在市場經濟體制改革的深化和轉變經濟發展方式的推進下,擴大內需和刺激消費成為新形勢下第三產業經濟發展的重要引擎,“互聯網+”與電子商務產業的融合極大的促進了電商消費發展,根據國家對電商消費的數據統計,2016年全國的電商消費交易總額達到了22.97萬億,同比增長高達25.5%,電商消費已經成為居民消費的重要途徑。隨著電商消費在居民消費中的比例不斷增大,電商消費推動了商貿流通經濟的發展,其中電商消費中的商品流通需求帶動了流通經濟的物流行業的快速發展,商品消費需求帶動了流通經濟中的批發零售行業的快速發展,此外在加工與包裝等環節,電商消費對商貿流通經濟的發展也均具有較強增長效應。

商貿流通效率反應了商品從生產到消費領域的流通能力,從電商消費影響商貿流通經濟系統效率的機制來看,電商消費的發展來自于“互聯網+”技術與商貿流通產業的融合發展,交通運輸、倉儲配送及批發零售等作為商貿流通業系統中的子系統受融合發展的影響效果顯著。研究發現,電商消費促進商貿流通經濟發展受區域性經濟發展水平的不同存在較大的差異,因此電商消費對不同區域商貿流通效率的影響也存在顯著的異質性。有鑒于此,結合當前我國經濟增速放緩,第三產業發展提速和電商消費在各地區發展不平衡的現狀,分析地區電商消費對商貿流通效率的影響具有重要的現實意義和學術價值。

基于超效率DEA的商貿流通效率分析

(一)模型構建與變量說明

超效率DEA模型通過構建系統投入產出的非參數生產前沿,在線性凸面數學規劃上建立基于CRS或VRS規模報酬選擇型假設的DEA模型,其中決策單元是進行測算經濟系統投出產出的實體,參考集包括指定決策單元中的輸入向量和輸出向量等多個參考點。假設規模報酬不變條件下的樣本效率表達為:

在超效率模型中,投影點是不包括第i個在內的其他 n-1個樣本的投入產出的線性組合。圖1表示超效率模型的含義。

根據圖1可以看出,隨機生產前沿的各生產集 A,B ,C ,D 實現的效率值為1,生產集E位于生產前沿外,屬于無效范圍。鑒于眾多學者進行經濟效率DEA測算中的投入要素選擇為固定資產(含折舊)、能源和勞動力等,本文投入變量選擇交通運輸里程、資本投入、勞動力,輸出變量為社會消費品零售總額,變量數據均來自歷年的中國統計年鑒、中國流通經濟統計年鑒、中國電子商務市場數據監測報告和Wind數據庫等,時間區間為1995-2015年。

(二)商貿流通效率測算

根據國家區域經濟發展中的西部開發、中部崛起和東北振興等戰略方向,本文把全國30個省市劃分為四大區域(西藏部分數據缺失,剔除;重慶和四川部分數據重合,合并),具體如下:東部沿海含北京、天津、河北、上海、江蘇、浙江、福建、山東、廣東和海南;中部地區含山西、安徽、江西、河南、湖北和湖南;東北地區含吉林、黑龍江和遼寧;西部地區含廣西、內蒙古、四川重慶、貴州、云南、陜西、甘肅、青海、寧夏和新疆。根據超效率DEA模型對各地區的商貿流通效率進行計算結果如表1所示。由表1可以看出:商貿流通效率在全國平均值和四大區域平均值上存在明顯的區域差異,商貿流通效率的全國平均值為0.946,呈現低效率。其中,東部沿海和東北地區的流通效率是有效值,均大于1,而中部和西部的商貿流通低于全國平均水平,顯示無效。從分省數據來看,盡管東部沿海和東北地區處于商貿流通有效區域,但是河北、山東、海南和黑龍江等省份是無效區域;西部地區各省份的商貿流通效率較低,除四川重慶效率值大于1外,其他均顯示無效。

電商消費影響商貿流通效率的自回歸分布滯后檢驗

(一)模型構建

自回歸分布滯后檢驗方法可以檢驗電商消費與商貿流通效率面板數據間的長短期協整關系,與一般的JJ檢驗等方法相比在樣本長度選擇、滯后階數確定和虛假回歸等方面具有無偏有效的估計優勢。構建電商消費與商貿流通效率面板數據的ARDL模型首先選取自變量的當期及滯后項、因變量的滯后項為基本參數,然后通過邊界檢驗對因變量之間進行協整性檢驗,構建的協整方程式為:

其中商貿流通效率用EEt表示,電商消費用EFFt表示,同期技術進步用TEt表示,滯后階數是p,q,m,短期相關系數為λ ,長期相關系數為βi,白噪聲序列為ut,常數項為α。原假設:H0:β1=β2=β3=0,三變量之間不存在穩定的長期關系;備選假設:H1:β1≠0 或β2≠0 或β3≠0 。

根據Pesaran在ARDL模型分析中提供的參考臨界值,該模型通過β1,β2,β3 聯合統計量進行顯著性判斷,根據AIC和SBC的標準信息原則確定最優滯后階數,建立的商貿流通效率ARDL檢驗模型為:

(二)邊界協整檢驗

協整方程對基于I(0)或I(1)的面板數據需要進行單位根檢驗確定平穩性,本研究采取的ADF單位根檢驗結果如表2所示。

根據表2的單位根結果對ARDL邊界檢驗進一步進行聯合統計量F的計算,根據結果確定變量間的協整關系,根據Microfit5.0軟件計算結果如表3所示。

(三)檢驗結果

本文根據ARDL協整檢驗的結果對電商和商貿流通效率進行相關系數估計,使用誤差較小的SBC信息準則計算結果如表4所示(分省份結果受篇幅所限未能全部列出)。

通過電商消費和商貿流通效率短期及長期ECM模型估計結果可以看出:無論是短期還是長期中,全國總體及四大區域的電商消費提高均能改善商貿流通效率;由于不同區域商貿流通產業結構、社會消費結構及信息技術的差異導致電商消費提升商貿流通效率存在地區差異。從長期系數來看,電商消費對商貿流通效率改善最優的是東部沿海地區,這得益于東部沿海地區發達的交通運輸、較高的居民收入和配套的物流體系,其次是東北地區、中部地區和西部地區,電商消費對不同區域商貿流通效率的階梯改善一定程度上反應了區域經濟發展水平的差異,尤其是西部地區受到流通產業內市場資本存量、配套交通設施和消費結構等影響,無論短期和長期內電商消費對商貿流通效率的改善效果有限。值得指出的是,短期影響中的東北地區商貿流通效率居于區域之首,其原因是東北地區的重工業發展歷程中累積了一定的資本存量,居民儲蓄和消費結構在電商經濟的刺激下得到了有效的釋放,因此呈現出過快的追趕效應。

結論與啟示

本文構建了超效率DEA模型對全國及省份的商貿流通效率進行了測算,并結合自回歸分布滯后模型對電商消費對商貿流通效率的影響進行了檢驗,研究發現:商貿流通效率在全國平均值和四大區域平均值上存在明顯的區域差異,東部和東北地區的流通效率是有效值,中部和西部地區的商貿流通低于全國平均水平,顯示無效;電商消費影響商貿流通效率的短期與長期系數上,不同區域商貿流通產業結構、社會消費結構及信息技術的差異導致電商消費提升商貿流通效率存在地區差異,其中長期系數改善最優的是東部沿海地區,這得益于東部沿海地區發達的交通運輸、較高的居民收入和配套的物流體系,西部地區受市場資本存量、配套交通設施和消費結構等影響,短期和長期內的改善效果有限,而東北地區短期影響居于區域之首,反應了基礎良好的居民儲蓄和消費結構在電商經濟的刺激下得到了有效的釋放。

本文認為電商消費在改善商貿流通效率上應充分重視區域發展不平衡問題,從以下方面入手:首先,加強區域間的商貿流通交流。全國不同地區商貿流通效率差異的主要問題是地區間的商貿流通產業發展割離,各省份地區根據地區優勢產業和生產要素自主發展,因此需要強化地區間的商貿流通網絡和信息化交流,在電商消費發展帶來的“互聯網+”信息技術與產業融合發展紅利中不斷優化商貿流通的地區一體化發展體系,打造具有地理空間區位優勢的商貿流通業發展圈,構造產業對接平臺。其次,加大對電商經濟的扶持力度,促進電商消費進一步發展。電商消費帶動了商貿流通產業中眾多子行業的發展,有效改善了商貿流通產業的流通屬性,因此在電商經濟和電商消費的政策扶持上需要進一步加大力度,尤其是電商消費對商貿流通改善效果偏低的西部地區和中部地區,需要不斷完善交通基礎設施建設和配套物流體系建設,不斷釋放電商消費帶來的流通經濟發展效應。對于改善效果較好的東部沿海和東北地區,需要進一步優化電商消費結構,進一步把電商消費向農村地區延伸,充分挖掘農村電商經濟的發展潛力,促進城鄉一體化的商貿流通建設,促進電商消費成為經濟發展中的可持續增長動力。

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