電子商務的產業聯動及其增收效應測度

洪雨萍（廣東農工商職業技術學院 廣州 510507）

隨著移動支付和移動互聯網技術的進步，電子商務在我國呈現井噴式發展。電子商務的發展促進了我國經濟結構轉型，轉變了居民生活方式，拓寬了居民收入渠道。隨著電子商務逐步布局農村地區，電子商務對豐富農業發展方式、提高農村居民收入起到了重要的助推作用。與此同時，政府出臺的相關政策也促進了農村電子商務的發展。2016年，國務院出臺了《關于促進電商精準扶貧的指導意見》，以積極推動電子商務和農產品銷售結合。從已有研究來看，雖然學者們對電子商務的產業聯動及其增收效應進行了一定的研究，但是其研究的廣度和深度仍然不足，大多數研究僅從理論上闡述了電子商務的產業聯動效應，并未從深層次的視角探究電子商務的增收效應。對此，本文從產業聯動的視角出發，以廣東省各地級市數據為支撐，定量研究了電子商務產業聯動的增收效應。

電子商務的產業聯動機制分析

電子商務與其上下游產業存在共生關系，在現代電商發展的理念下，電子商務與制造業、服務業、旅游業、特色農業等多個產業相關。本文以制造業為例，并借助種群生態學的Logistic模型來表述這種共生關系。

在種群生態學中，K表示為自然界中可以生存的正常人口數量，（1-N（t）/K）為該模型的修正值，即整個自然界剩余的空間，進一步演化為電子商務與制造業可以表達為：

公式2中，i=1，2，分別表示制造業與物流業；Ni為社會行業產出總水平；ri為整個行業的增長率；Ni/Ki表示行業當前產出占最大產能的比重。在行業不同的發展階段，行業之間表現出不同的共生關系，可以表示為r，對此將其進一步轉換為：

式3中，δ21為兩者之間的共生系數，δ21（Ni/Ki）為兩者之間的相互影響程度，當兩者顯著為正時，說明兩類產業產生了正向聯動效應，進一步的，上述模型又可以轉換為：

當且僅當δ21和δ12相等時，行業之間存在實現了均衡，此時的均衡點P又可以表示為：

值得注意的是，當δ21和δ12不相等時，說明兩類行業存在偏利共生關系，例如當制造業處于有利地位時，將會獲得更多的福利效應，此時模型又可以表示為：

對上式進一步求解便可得到產業聯動的一般均衡點P為：

當兩者的共生系數都為0或者小于0時，可以認為兩類產業之間并不存在顯著的聯動效應，而當兩者的共生系數大于0時，可以認為兩者之間存在相互促進的聯動效應。

表1 廣東省電子商務與其它產業的聯動效應

實證方案的設計與分析

（一）數據來源及說明

本文以廣東省歷年統計年鑒為數據來源，通過提取廣東省各行業數據及社會經濟發展數據，并基于上述共生模型，計算電子商務產業與其上下游產業的聯動效應大小。同時，本文基于固定效應模型將這種聯動效應進行帶入，從而分類評估了電子商務通過與不同產業的聯動機制所帶來的增收效應。本文的數據年限為2010-2017年，對于部分缺失數據，本文采用插值法補足。

（二）電子商務的產業聯動效應

解上述方程的關鍵在于參數δ和K的值，由此可得到電子商務與具體產業之間的產業聯動效應。本文使用最小二乘法進行參數估計，利用迭代法，計算出參數δ和K的值以及初始值，然后進行泰勒展開。

其中V表示為泰勒展開式，上述模型便可以進一步簡化為線性模型。

基于最小二乘法的思想，本文將第一組估計到的δ1和K1的值帶入方程，從而得到第二組δ2和K2的值，依次類推，得到符合模型誤差精度μ設定的參數值。

為了更好的比較電子商務與其它產業之間的聯動關系，本文將產業間的共生系數進行比較，得到式（11）：

其中，Mi表示電子商務與其他類產業共生系數的比值，當Mi為正時，即表明產業間產生了正向的聯動效應。當Mi大于1時，表示其他類產業對電子商務的影響要更大；當Mi小于1時，表示電子商務的發展促進了其它產業的發展。借助stata軟件，本文計算出歷年廣東省各地區電子商務產業與其它產業的產業聯動系數，表1給出了2010、2017年廣東省電子商務的產業聯動效應。

在表1中可以看出，2017年廣東省的產業聯動系數較2010年相比有了明顯變化，這主要是因為經過8年的發展，廣東省電子商務產業已經充分下沉到各個行業，并與各行業之間的聯系更加密切。以制造業為例，雖然2010年廣東省電子商務與制造業的聯動系數為1.31，存在正向影響，但是其并未通過顯著性檢驗。而在2017年，這一系數不僅出現下降，同時還通過了5%的顯著性檢驗，這說明電子商務對制造業的影響越來越大。由表1可知，廣東省電子商務與特色農業的聯動效應也由2010年的-0.21，增加為2017年的0.87，這說明電子商務的發展有利于特色農業，其發展對特色農業具有帶動作用。

（三）主要變量及描述性統計

被解釋變量。由于本文主要試圖闡述電子商務產業聯動的增收效應，因此在被解釋變量的選擇上，本文以廣東省各城市農民人均可支配收入為代理變量。

核心解釋變量。產業間的聯動效應是分析電商增收效應的基礎，這種聯動效應基于本文的模型并借助stata軟件推導得到。

控制變量。由于居民收入增長受財政政策、金融發展程度、交通發展水平、基礎設施完備程度、經濟發展基礎等因素的影響，因此，本文將上述因素作為控制變量考慮。此外，對于廣東省而言，珠三角地區及非珠三角地區在城市聯動效應上存在顯著差異，因此本文考慮了這種地區差異性。各個變量的描述性分析具體如表2所示，在居民收入變量中，由于農民收入隨時間增長較快，因此其差異較為顯著；各產業與電子商務聯動系數差異較大，這說明電子商務與諸產業之間的聯系在地域上存在差異，由此可解釋電子商務在產業聯動增收過程中的差異。

（四）電子商務產業聯動扶貧效應實證分析

基于上述分析，可以求得廣東省電子商務與各大產業之間的產業聯動系數M，對其進行面板數據模型固定效應分析，可實證檢驗電子商務的產業聯動效應對農民收入增長的影響。

其中，R為本文的被解釋變量農民的收入水平，M為電子商務與各大產業之前的聯動效應，γ為產業間的聯動效應對農民收入增長的影響。R值為正則意味著產業間的聯動效應能夠促進居民收入增長，R值為負意味著這種產業間的聯動效應不利于居民收入增長。Xi為各控制變量，βi為各個變量的參數，Vit為個體固定效應與時間固定效應的集合，ε為誤差項。

表2 各變量的定義及描述性分析

表3 回歸結果表

表3為此次回歸的結果，在第一列中，僅對核心變量進行回歸。回歸結果顯示，制造業、服務業、旅游業以及特色農業與電子商務均存在正向的產業聯動效應，其中制造業、服務業以及特色農業的產業的聯動效應通過了顯著性檢驗。在第二列的回歸結果中，本文加入了控制變量，可以發現各個產業聯動系數有所降低，但其顯著性程度并未發生變化。在第三列中，本文采用固定效應模型進行回歸，其中M1電子商務與制造業的聯動效應系數為91.26，并通過了5%的顯著性檢驗，這說明電子商務通過與制造業產生聯動效應，帶動了區域內農民91.26元的收入增長；M2電子商務與服務業的聯動效應系數為98.28，并通過了1%的顯著性檢驗，這說明電子商務通過與服務業產生聯動效應，帶動了區域內農民98.28元的收入增長；M2電子商務與特色農業的聯動效應系數為41.27，并通過了5%的顯著性檢驗，這說明電子商務通過與特色農業產生聯動效應，帶動了區域內農民41.27元的收入增長；雖然M3的系數為正，但是并沒有通過統計上的顯著性檢驗。分行業來看，對于制造業與服務業而言，制造業、服務業與電子商務的產業聯合效應更多的表現為產業驅動型，即制造業以及服務業的發展帶動了電子商務的需求增加，進而實現了居民增收，在此方面電子商務更多表現為輔助者的角色。而對于特色農業而言，電子商務則表現為主導者角色，電子商務的發展為特色農業發展提供了便利條件，如電子商務的出現使商品需求方能通過電商渠道進行農產品購買，這促進了特色農業的發展，進而為農村居民帶來了收入增長。

提升農村電商產業聯動的對策建議

本文基于種群生態學模型，構建了衡量區域產業聯動模型，并通過計算廣東省地級市2010-2017年電子商務產業與其它類型產業的聯動系數，細化了電子商務對農民增收渠道效應的研究。研究表明，電子商務與制造業、服務業、旅游業以及特色農業有著正向的聯動關系。在增收路徑的研究中，制造業以及服務業的發展，促進了電商需求的增加，從而帶動了居民收入的增長，而電子商務的發展為特色農業提供了需求保障以及信息支持，從而促進了農村居民的收入增長。因此，為了進一步提高電子商務在產業聯動過程中的增收效果，本文提出以下政策建議：第一，要為農村電商發展提供更加健康的發展環境。雖然近年來我國農村電商飛速發展，但仍存在部分地區尚未重視農村電商，其各項基礎設施發展均不完備。因此，各級政府要加大扶持力度，出臺符合本地發展實際電子商務發展政策，以此為電子商務營造良好發展環境。對此，政府要加大物流基地及交通路網的建設，提供降低農村電商的倉儲運輸成本，引導社會資本下沉農村地區發展電商產業；第二，要深入挖掘電商的產業聯動效應。實證研究結果表明，相對于傳統行業，電子商務能夠促進產品流通，并為商品提供信息支持，這有利于發揮產業的扶貧效應。因此，想要實現電子商務與其它產業的融合發展，必須充分發揮電子商務在信息數據分析方面的優勢，對此可通過大數據等技術提升各產業間發展的廣度與深度，從而間接提高居民增收；第三，要發揮電商的產業帶動集聚效應。實證研究結果表明，電子商務的發展可以帶動特色農業發展，進而促進農村居民收入水平增長。電子商務是實現鄉村振興重要的產業支撐。對此，要充分發揮電子商務的產業帶動集聚效應，可通過為農村電商提供人才、資金、政策、法律等保障，從而實現電商發展帶動居民增收。