互聯網經濟對流通業發展的影響

陳楊 郭松明 高楊

內容摘要：本文以互聯網經濟對流通業發展的影響作為研究視角，借助計量模型得出兩個主要結論：首先，互聯網發展對流通業經濟增加值存在顯著的直接積極效應;其次，通過中介效應模型可知，互聯網發展對流通產業的促進作用還存在間接效應，具體是通過減少交易成本的方式，間接帶動流通業的發展。總而言之，本文通過理論分析與實證研究論證了互聯網經濟對流通業發展的經濟效應，有助于減少交易成本，形成長尾消費市場，進而提高消費者與生產者對流通服務的需求，以及催生基于個性化需求的新型流通業態。

關鍵詞：互聯網經濟 ? 交易成本 ? 流通業 ? 中介效應

我國早已從互聯網時代進入移動互聯網時代，5G移動互聯網技術的成熟將進一步減少社會經濟的交易成本，讓交易主體的溝通與協調不必面對面，流通業與制造業的合作能夠完全依靠移動互聯網來進行，減少了流通業對上下游的服務成本。服務成本越少，將會促使規模經濟的出現，有利于流通業供給規模擴大，提高我國流通業發展平衡性（魏新等，2017）。根據以往的研究能發現，互聯網經濟促使搜尋成本減少，由此將產生諸多長尾市場，這一點更甚于在移動互聯網經濟環境下，搜尋維度能夠突破地理條件限制，可以基于GPS位置來進一步縮小篩選范圍，提高搜尋效率（胡國盛，2018）。因此，諸多基于移動互聯網而催生的流通平臺開始出現，比如O2O、眾包物流、共享流通、新零售等新興流通模式，通過移動互聯網提高了顧客的體驗質量，豐富了顧客的選擇。另外，移動互聯網的建設與完善也進一步減少了上游供應商的搜尋成本，有利于流通業需求的逐步擴大，助推建設“流通強國”的愿景。所以，本文以互聯網發展為視角，考察了互聯網發展對交易成本的影響，以及對流通業發展產生的間接作用。

理論分析

交易成本的概念是由經濟學家科斯提出的，交易成本指的是買賣方為了達成交易，在傳播、談判、協商、溝通、協議、執行等交易流程中耗費的時間與貨幣，從交易成本的結構來看，存在搜尋成本、締約成本、議價成本、決策成本等。交易成本的存在是由于過去人與人的交易受到了時間和空間的限制，而互聯網技術突破了時空約束，減少或消除了傳統交易成本（胡逸冰，2018）。

首先，互聯網技術解決了時空問題。如今，世界上大多數國家都已經進入了互聯網時代，在我國絕大多數地區都實現了互聯網普及，人們只要接入互聯網，將能打破時空限制，與遠在千里的人產生即時溝通，擴大了人們信息處理量。所以，互聯網推動信息通訊跨越時空，大幅度降低市場交易中時間成本，比如搜尋時間、議價時間、決策時間、信息時間等，從而提高社會交易的效率水平。

其次，互聯網經濟發展對信息獲取即時性起到了積極作用。如今，電子商務逐步取代了傳統流通的地位，如B2C、B2B、C2C、O2O、C2M等諸多電商平臺，促使消費者的選擇變得更多樣，將大量交易信息同步呈現在交易主體面前，基于流通平臺模式的創新，將大幅提高市場主體的選擇，提高資源分配效率，促進效用與價值提升（鄭欣，2017）。如今，流通平臺展示的服務信息與商品信息規模逐步擴大，將促使越來越多的長尾市場出現，個性化需求能通過互聯網流通平臺得到滿足，促使流通市場多樣化，從供給導向發展為需求導向，開始出現流通需求者通過平臺尋求流通供給服務，讓流通業供給更具個性化、多層次、多結構（劉濤，2016）。

正是因為互聯網流通平臺減少了流通業交易成本，促使流通平臺的雙邊市場有更豐富的選擇，互聯網正是通過平臺效應來減少了交易成本。

（一）模型的設定

之前的理論分析得出，我國互聯網發展對交易成本減少起到了作用，同時也積極推動流通業發展。接下來，本文采用計量經濟學模型來考察互聯網發展、交易成本和流通業發展的關系，具體建立的計量經濟模型如下：

在模型中，i和t分別代表了地區和時期，對應了面板數據中的地區和時期的值。Y是因變量，代表了流通業發展規模，Inter代表了互聯網發展水平，HC代表了人力資本水平，Gover代表了政府財政支出，FDI代表了外商直接投資，Manu代表了制造業發展水平，ε代表了隨機誤差。

（二）變量選擇

被解釋變量。流通業發展規模。流通業發展規模的測度方法是流通業的經濟增加值，而對于流通業行業的選取，在選擇上參考了于桂賓（2017）對我國流通業的類別劃分，從數據的可獲得性出發，采用了批發業，零售業，餐飲業，住宿業和交通運輸、倉儲和郵政業的經濟增加值，這也是過去對我國流通業常用的行業分類，通過這五大行業的經濟增加值之和來測算流通業的發展規模。

解釋變量。互聯網發展水平。對互聯網發展的測量方法是，借助2008-2017年的《中國互聯網絡發展狀況統計報告》公開的互聯網發展統計信息，用主成分分析法對各省份的網民數量（X1）、各省份的網站數（X2）與各省份的域名數（X3）進行數據降維。先通過SPSS進行KMO統計值，得出三個變量的KMO統計值為0.903，代表適合進行主成分分析，因此得出以下主成分表示式：

F1=0.5687*X1+0.5541*X2+0.5788*X3

研究考慮到地區之間的F1可能存在較大的絕對值差異，只是反映了地方互聯網發展的量，而非互聯網發展的覆蓋面。因此，研究進一步對結果進行了歸一化處理：Internet=（F1i-F1min）/（F1max-F1min）。在計量模型中將借助Internet（%）作為地方互聯網化的發展指標。

控制變量。人力資本（HC）通過影響高素質流通人才供給，從而對流通業發展造成影響。針對于以往學者的測算方法，采用了省份平均教育年限來度量，這能較好反映省份內平均受高等教育水平;政府財政支出（Govr），政府財政支出是通過干預經濟的方式對流通業發展造成影響，可能財政投入大力推動基礎設施建設，將對流通業發展起到促進作用，本文期望其影響系數為正，通過地方政府的財政支出來度量;制造業發展（Manu），因為流通業是由制造業的非核心業務中分離出的獨立產業，流通業對制造業的經濟關系存在一定的依附性，我國現階段流通業的發展目標是以助推制造業轉型升級，所以本文期望影響系數為正，采用地區省份的制造業經濟增加值來度量;外商直接投資水平（FDI），外商直接投資加大了地區分工，從技術引入、勞動崗位、集聚經濟等（吳萌，2018）對流通業集聚起到積極作用，本文期望回歸系數為正，直接采用省份對應的外商直接投資總額來考察FDI。

（三）數據來源

本文的研究數據是來自《中國統計年鑒》、《中國流通年鑒》、《中國互聯網絡發展狀況統計報告》，通過2008-2017年的相關數據收集，可以獲得我國30個省份省級面板數據（西藏地區存在數據缺失問題而排除）。

實證分析

（一）回歸結果

首先，本文采用了豪斯曼檢驗來考察模型估計方法的最優選擇，根據檢驗結果得出，豪斯曼檢驗在5%顯著性水平下拒絕了原假設，這代表固定效應模型（FE）比隨機效應模型（RE）的估計結果更值得參照，本文也將FE作為主要的計量模型。Inter代表了互聯網發展水平，HC代表了人力資本水平，Gover代表了政府財政支出，FDI代表了外商直接投資，Manu代表了制造業發展水平

在研究中，逐步引入控制變量到模型中，以考察解釋變量的穩健性。表1顯示了固定效應模型的估計結果，在模型1中，互聯網發展對流通業發展的影響系數達到了0.365，通過了5%的顯著性水平檢驗，這個結果證實了互聯網發展對流通業發展存在顯著的直接影響作用，代表了互聯網發展水平提高1個單位，流通業經濟增加值將提高0.365%。接下來的模型中，逐步引入人力資本、財政支出、制造業發展和FDI，具體分別對應了模型2-模型5，而隨著控制變量的引入，互聯網發展水平的影響系數仍然保持了5%的顯著性水平，影響強度逐步從0.365發生浮動，在引入所有的控制變量后，影響系數為0.278。可以得出，控制變量的引入降低了多重共線性問題，而互聯網發展水平影響方向仍然為正數。

接下來，分析控制變量的回歸結果。結果顯示，我國人力資本（HC）對流通業發展的影響系數為0.454，沒有通過10%的顯著性水平，說明兩者不存在顯著的關聯;我國政府財政支出（Gover）對流通業發展的影響系數為0.672，通過了5%的顯著性水平，說明政府財政投入有利于交通基礎設施建設，對流通業發展起到積極影響;制造業發展（Manu）對流通業發展的影響系數為1.244，通過了1%的顯著性水平，說明制造業發展規模成熟的地區流通需求越大，有利于流通業發展，對流通業發展起到積極影響;外商直接投資（FDI）對流通業發展的影響系數為0.730，通過了5%的顯著性水平，這印證了FDI對流通業集聚起到的積極作用。

（二）中介效應檢驗

上一節計量研究分析的是互聯網發展對流通業發展的直接影響，對于互聯網發展、交易成本與流通產業的關系研究，采用中介效應來考察這種間接影響關系。在中介效應模型的分析中，采用市場化指數的相反數來測度交易成本（TC），市場化指數的測算方法借鑒了《中國分省份市場化指數報告（2016）》的市場化指數數據。本文建立的中介效應模型如下所示：

表2顯示了模型回歸結果。模型1中顯示了互聯網發展對交易成本的影響系數，沒有考察其他的控制變量，其影響系數為-0.165，通過了5%的顯著性水平檢驗，這代表了互聯網發展對交易成本起到了顯著降低作用。在模型2中，模型中添加了所有控制變量，結果顯示互聯網發展水平對交易成本的回歸系數為-0.111，通過了5%的顯著性水平。這說明互聯網發展水平越高，地區市場化程度越高，交易成本越低。

接下來，采用中介效應識別模型來考察中介作用。模型3中的結果顯示，互聯網發展和交易成本對流通業發展的影響系數均通過了5%的顯著性水平，這代表中介效應是存在的，模型中互聯網發展影響系數為0.311，交易成本影響系數為-0.094，結合之前的結論，代表的含義是：互聯網發展對流通業發展具有明顯的積極效應，同樣也會間接通過對交易成本的負向作用，同時對流通業發展起到間接推動效應。模型4再次添加了所有控制變量，得出的結果與模型3類似，在統計學意義上論證了本文提出的中介效應理論。

對策建議

首先，各地區應當提高互聯網基礎設施的投資，增強地區信息化發展水平，加強5G通訊技術的實際應用，這對進一步降低交易成本起到了促進作用。對現代信息技術服務性企業給予政策支持，地方政府加大對商貿流通信息技術的扶持力度，給予相應的稅收優惠、貸款優惠、人才培養計劃，并積極調動科技服務型企業與商貿流通業的互惠合作，以技術進步來帶動傳統商貿流通業的轉型升級。

其次，“互聯網+流通”的優勢在于，讓居民消費能夠突破時間與空間的約束，并且將線上與線下店鋪進行業態融合，以場景化、碎片化的供應鏈與零售業態促進居民消費和經濟增長。因此，地方政府應當加強對商貿流通創新的支持力度，比如農村電商、無人零售、大數據營銷、移動支付、智慧供應鏈、眾包物流等，帶動地方中小商貿流通企業的發展，創造更多的新興就業崗位，保障經濟的長期穩定增長。

最后，我國農村地區的互聯網發展不完善，導致交易成本高，流通發展滯后，應當夯實“互聯網+流通”的發展基礎設施，優化中西部地區的商貿流通的產業結構，并且以科學規劃、合作共贏的角度來引導中西部省份的基建合作，探索區域的商貿流通市場一體化，發揮出區域商貿流通基礎設施的空間溢出效應。

參考文獻：

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2.胡逸冰.“互聯網+”下商貿流通業發展戰略分析[J]. 商業經濟研究，2018（8）

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4.胡國盛. 流通產業互聯網化轉型的影響機制、路徑以及政策建議[J].商業經濟研究，2018

5.鄭欣.我國流通企業商業模式創新路徑探索——基于“互聯網+流通”背景[J].商業經濟研究，2017（15）

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