互聯網經濟對我國居民消費促進作用的實證研究

鄒發偉

中圖分類號：F49 文獻標識碼：A

內容摘要：本文選取2005-2015年中國居民的消費水平、中國的生產總值及互聯網經濟模式下第三方互聯網支付的數據，分析了國內生產總值和第三方互聯網支付對中國國民消費產生的影響。由此得出，加快互聯網經濟發展能夠對中國居民消費起到促進作用。

關鍵詞：互聯網經濟 居民消費 促進作用

引言

自20世紀90年代中后期以來，中國的最終消費率一直處于下降狀態。同時，居民的消費率也出現了下降趨勢。圖1是1998-2010年中國居民消費率的變化情況，能夠清楚的看到期間中國居民消費率是大幅下降的。圖2將2009年美國、日本、印度的居民消費率進行比較。對比圖1、圖2可以看出，2009年中國居民的消費率不僅低于美國、日本等發達國家，也低于同為發展中國家的印度。但是中國的銀行存款卻正在增加，到2016年的年末已經達到了502504.0億元，是1997年的10.8倍。通過這些數據可以看出中國經濟近幾年處于一種“低消費、高儲存”的狀態。

中國互聯網經濟與居民消費發展現狀

（一）中國互聯網經濟發展狀況

本文將中國工信部與國家統計局發布的數據信息進行整理，得到了如表1所示的2006-2015年中國互聯網經濟發展數據。由表1可以看出中國的互聯網經濟規模在2006-2015年這十年間得到了快速的提升，其中的互聯網電商與互聯網廣告是增長最快的兩大板塊。中國的互聯網經濟能夠在短時間內實現一個快速的提升，主要原因包括以下三方面：一是中國整體經濟發展是比較快速的，這是互聯網經濟能夠高速發展的一個基礎性條件；二是中國在互聯網經濟基礎信息的創建上進行了大量資源要素的投放；三是國民對互聯網這一項技術的認知水平明顯提高，快速、便捷的新型消費途徑激發了消費者通過互聯網進行消費的熱情。

（二）中國居民個人消費發展狀況

由國家統計局公布的數據可知，中國在全世界范圍內屬于“高儲蓄、低消費”的國家，即便和其他發展中國家相比，中國居民的高個人存儲率依舊比較突出，高的個人消費儲蓄率對居民的消費起到了一種限制性作用。但近年來中國大力鼓勵居民進行個人消費，這在一定程度上提高了中國的居民消費水平。表2展示了2000-2015年的居民消費變化數據，由表中數據可知：首先，中國的居民消費水平處于持續上升狀態，自2000年到2015年共計增長9.12萬億元，累積增長率256.18%，年增長率16.01%；其次，中國的大宗消費品消費總額持續增長，自2000年至2015年，總共提升了4.55萬億元，累計增長率為245.95%，年增長率為15.37%。

互聯網經濟促進居民消費的作用機制

（一）通過影響貿易流通來提高居民消費

一方面，品質優良、效率較高的貿易流通業可以以高速、低價的方式為消費者提供消費服務，反之，則難以為消費者提供其目標商品，或是很難將其選購的商品按時交付到消費者手中。另一方面，貿易流通的快速提升能幫助消費者轉換消費方式。貿易流通欠發達時期，消費者很難及時獲得遠距離的商品，而隨著貿易流通業的發展，消費者可在限定時間內獲取指定的商品，這極大促進了消費者的消費行為。貿易流通速度越快，消費者所能得到的商品數量、種類就越多，越可帶動消費者的消費積極性，提高消費者的消費質量。

（二）通過影響產品營銷來提高居民消費

通過提供差異性的服務來吸引消費者。在普通的營銷過程中，企業沒有針對性的目標客戶，企業在產品制造和廣告宣傳過程中的受眾不明確。如今，消費者在網上進行商品瀏覽，會產生瀏覽痕跡，這會被系統記錄下來，系統會根據消費者閱覽過的產品進行一系列的分析與定位。企業可以通過消費者瀏覽的商品，明確他們應該制造出何種產品來吸引消費者，也可大致確定生產產品以及將產品進行市場投放的時間。利用互聯網經濟的優勢可為消費者提供多元化的商品，并進行商品的定位，以獲得更多的利益。

與目標客戶進行有目的性的交流來促進消費。互聯網經濟時代，企業的營銷變得更具目的性，因此可以使多種多樣的商品賣向不同的人群，使不同目標人群的消費者得到滿意的產品。現階段以大數據為基礎的準確營銷分為三個點：首先，根據客戶的商品瀏覽記錄提供針對性服務。例如，某些化妝品營銷公司能夠通過大數據分析，得出客戶閱覽化妝品的價格信息，并據此進行商品定價。其次，公司從顧客的消費習慣中為客戶推薦與其喜好相似或者有關聯的產品。例如，在以大數據為基礎的前提下，某個消費者經常在網上購買文具用品及其文學之類的書籍，那么企業就可以為這位消費者提供一些同檔次價格水平的文具用品以及與其先前購買書籍無顯著價格檔次區別的書籍，為他們提供精準推送，從而為企業帶來利潤。最后，企業根據用戶消費過程中瀏覽的一些促銷產品的喜愛程度來引導消費者產生消費行為。

互聯網經濟在促進居民消費過程中存在的問題

（一）互聯網經濟存在欺騙行為

消費者在通過網絡營銷產生購買行為的過程中存在的劣勢現象為：商家在互聯網營銷過程中可能存在一些不夠真實的信息，使消費者的自身利益受到損害。近年來，消費者在通過網絡營銷購買商品的過程中受到欺騙的情況時常發生，尤其是在2015年，消費欺詐的增長率創歷史新高，這就需要消費者在網上購物的過程中加以警惕。

（二）互聯網經濟對貿易產生阻礙

貿易由國內貿易和國際貿易組成，通過互聯網產生消費的過程，需要經歷商品配送的階段，配送過程的速度取決于目的地的地理位置和快遞的速度。一般來說，在國內網站購買商品，其配送速度要快于在國外網站。但也有一些特殊情況，如雙十一期間，國內快遞數量明顯增多，造成交通擁堵，國內商品配送速度就會受到明顯的影響。

（三）知識產權保護機制不完善

企業知識產權保護問題在互聯網經濟發展中較為突出。政府及知識產權主管部門對動漫、游戲、影視、軟件、書籍、網絡文學等著作權保護工作不到位，對品牌和專利權益保護不力，影響了企業的應有利潤與市場地位。此外，互聯網產業發展的行政審批事項較多，企業存在被尋租行為。文化行業存在眾多管制監管，業務準入條件高，因此需放寬政府管制，做好權力減法，激活市場活力。

互聯網經濟對居民消費促進作用的實證研究

（一）互聯網經濟對居民消費的實證分析

樣本選擇和數據來源。由于2005年以前中國互聯網交易較少，因此根據研究主旨，本文以2005-2015年的互聯網交易為初始樣本。數據來自于中國統計年鑒、國家統計局、中國互聯網信息中心（CNNIC）和DCCI互聯網數據中心等權威機構。

變量擬定和模型創建。本文選取的自變量為上網者W1，網上消費者人數W2，網上購物軟件數W3，因變量為互聯網銷售交易額Z1。能夠描述互聯網發展的指標包括手機網購網民數量等。

模型創建。根據網絡上發展狀況的變量數據，創建多元線性回歸方程：

LnZ1=c+β1W1+β2W2+β3W3

根據2005-2014年的各變量數據，利用Eviews軟件建立多元線性回歸方程：

LnZ1=c+β1W1+β2W2+β3W3+β4εi

參數估計結果為：

Z1=1083.40-0.48W1+1.47W2+13.00W3

697.31 00.05 0.07 4.09

T=（1.55） （-9.82） （20.88） （3.18）

模型檢驗。一是擬合優度的驗證。通過回歸結果可知，實踐中能夠決定系數為R2為0.997，體現出創建的模型整體對樣本數據擬合較好，體現出網絡發展指標上網者W1、網上消費人數W2、網上購物軟件數W3對互聯網的交易額Z1的全部說明情況都比較好。二是F檢驗。在顯著水平是0.05的前提下，有F分布表，能夠得出F（3，7）=4.35，根據F分布表能夠知道579.49>F（3，7），因此拒絕了原來的假設。根據以上數據分析可以看出，上網者W1、網上消費者人數W2、網上購物軟件數W3對于互聯網消費的成交額作用是非常明顯的。

（二）電子商務對居民消費的實證分析

測度指標選取。對中國電子商務發展水平的測度，目前被廣泛接受的測度指標為中國互聯網研究與發展中心（CII）于2001年提出的電子商務總指數指標體系。本文測度指標的選取，根據CII電子商務指數指標體系研究與測算，結合本文探究的主要對象，選取網絡零售交易額、中國快遞服務公司業務收入額、網上消費者作為電商行業發展的主要衡量指標。第一，互聯網商品交易額。針對網上消費人群，準確打量出每個人的支出，但是要排除掉B2B等公司和公司的電商成交數，這部分計算的僅僅是互聯網的銷售總額。第二，中國快遞服務公司業務收入額。互聯網消費的完整過程不僅包括產生消費行為，還包括商品配送過程，快遞服務公司業務也體現了電商行業經濟的發展程度。由于中國目前許多快遞公司的交貨量都很巨大，因此選用國家的郵政快遞服務公司作為樣本指標。第三，互聯網消費用戶模式。電商行業的消費人群是電商市場上的用戶數量，能夠體現出電商行業的需求規模。本研究考察的是互聯網經濟的影響，電商成交量只是B2C的成交額，要讓數據所代表的目標具有協同性，可選用網購消費者數量來衡量電商客戶數。

信息數據來源。數據來自于中國統計局數據中心、中國電商研究中心、艾瑞咨詢、中國互聯網絡信息中心以及國家郵政局。

模型創建。2005年以前中國的網購人數非常少，因此剔除2005年之前的數據，結合本文的研究主旨，選擇2005-2015年的數據為研究樣本。本文采用偏最小二乘法進行模型估計，偏最小二乘回歸是集多元線性回歸分析、主成分分析和典型相關性分析的基本功能為一體的方法，它可以較好地解決自變量之間的多重共線性問題和樣本容量不宜太少等問題，使自變量與因變量之間的自相關性被剔除。

分析結果。將2005-2015年的數據剔除了相關的價格因素，并取對數后讀入回歸軟件，舍棄控制變量，測試自變量與因變量之間的線性關系，在此基礎上進行逐步回歸，仿真結果如下所示：

Start：AIC=-91.13

X1～X2+X3+X4

X1、X2、X3、X4分別表示網購平臺平均每個消費者的消費水平、網絡銷售成交額、中國快遞公司服務業務的回報與電子商務客戶規模的對數值。將X2、X3、X4這3個自變量的AIC值與初始AIC=-91.13進行比較，數值均小于-91.13，顯示自變量不存在多重共線性，即X1～X2+X3+X4為線性關系。以上數據的結果顯示，電子商務測度指標中的網絡零售交易額、中國的快遞服務公司業務收入額、網上消費者規模都與人均居民消費水平呈正相關關系。

結論及建議

（一）增加網絡設施的資金投入

根據以上分析，網上購物軟件數W3提高一個單位，互聯網的成交額Z1就會提高13個單位，可知網上購物軟件數W3對于互聯網的成交額有著巨大的幫助。從2005年至今，隨著互聯網的迅速發展，相關的網上購物軟件數量也在明顯增多。目前，記憶科學領域以及物理科學技術的水平明顯提升，這有利于促進中國互聯網經濟更好更快發展，只要網絡設施足夠發達，其發展潛力巨大。

（二）重視互聯網經濟的安全問題

如今，互聯網安全是經濟發展中的一個重要問題，必須要采取有效措施阻止犯罪分子的違法行為。互聯網上商品種類繁多，其中包括一些海外商品，大部分消費者無法識別商品的真偽，因此造假事件不斷發生，給消費者帶來了很多財物損失。造假行為的存在，降低了消費者對互聯網消費的信任程度，降低了其進行互聯網消費的可能性，在一定程度上阻礙了互聯網經濟的發展。

綜上所述，本文選取了2005-2015年中國消費者居民消費水平數據、國內生產總值以及互聯網經濟第三方支付的數據為樣本進行分析，結果表明互聯網的發展，有助于帶動中國消費者的消費；互聯網購物軟件與第三方支付軟件的出現，有助于刺激消費者進行互聯網消費，從而提高中國的生產產值。

參考文獻：

1.謝平，鄒傳偉.互聯網金融模式研究[J].金融研究，2012（12）

2.郭暢.互聯網金融發展現狀、趨勢與展望[J].產業與科技論壇，2015（12）

3.劉媛媛.互聯網經濟發展對城鎮居民消費的促進作用探討[J].產業與科技論壇，2016（7）

4.高孝平.網絡經濟對居民消費影響分析[J].人民論壇，2016（7）

5.汪煒，鄭揚揚.互聯網金融發展的經濟學理論基礎[J].經濟問題探索，2017（6）

6.高鐵梅.計量經濟分析與建模：Eviews應用與實例[M].清華大學出版社，2017

7.蔡晶.中國跨境電子商務發展分析及建議[J].商業經濟研究，2015（12）