網絡零售、空間外溢與商貿流通業集聚

潘 瑩 萬敏 副教授

（1、江西財經大學海外教育學院 南昌 330013；2、江西財經大學工商管理學院南昌 330032）

文獻計量綜述

隨著計算機技術的不斷發展，越來越多學者開始借助外部工具如SATI、Citespace軟件對文獻數據進行梳理分析，SATI和CiteSpace是專門用于學術文獻分析的可視化工具，其主要功能是基于共引分析理論和特定算法探測某一學科或領域的熱點主題及其演進，揭示學科領域演變中的研究前沿和變化趨勢（劉遙和張攀，2019）。基于以上文獻計量分析軟件，本文選取中國知網的核心期刊和CSSI期刊作為數據源，以“網絡零售”為題名進行檢索，總計獲得相關文獻588篇。

根據歷年網絡零售相關研究發文趨勢可以看出，自2012年以來，網絡零售相關研究呈現快速增長趨勢，并且2017年和2018年發文量分別為96篇和94篇，可見“網絡零售”的相關研究熱度不減，正受到越來越多學者的廣泛關注。

通過相關文獻的挖掘和分析，可以發現以往研究網絡零售的重要議題呈現階段性特征：早期階段，學者重點探討網絡技術如互聯網、電子商務和O2O等ICT新興技術對傳統零售業轉型升級帶來的機遇和挑戰，尤其是互聯網對消費者決策、偏好和感知行為以及零售業渠道供應鏈整合、企業定價策略的影響，及其對傳統零售業帶來的沖擊和新的發展機會（任俊玲和杜惠英，2019；王鈺和李偉，2019；楊守德和趙德海，2018）；中期階段，隨著互聯網技術的普及、平臺經濟的興起和“互聯網+”戰略的深層次推進，傳統零售業與互聯網絡技術深度融合，并衍生出網絡零售、新零售等新興業態，眾多學者開始探索網絡零售自身發展特征、對傳統供應鏈的重組效應以及與實體零售業協同發展的實現機制等（趙霞和荊林波，2017；黃浩，2017）；近期階段，逐漸有學者開始關注網絡零售業發展對經濟社會的外部性影響，如對制造業、流通業、物流業和批發業等傳統產業轉型發展、空間集聚和效率改進等的影響（王亮，2019；肖作鵬等，2015）。

本文的關注焦點正是網絡零售的發展是否促進了商貿流通業的產業集聚。網絡零售作為商貿流通業的新興業態，其發展深刻影響商貿流通業的外部環境約束和內部要素重組進程。王亮（2019）的研究中發現網絡零售會通過規模經濟、協作競爭、知識溢出和交易成本等機制促進本地產業集聚，并且對周邊地區產業集聚存在空間外溢效應。趙海亮（2017）的研究中發現網絡零售發展對實體流通業產生了“擠出效應”，會抑制實體流通業的持續增長。然而，周敏（2017）和楊守德（2018）等的研究卻認為，網絡零售的低成本和高效率將對流通業轉型升級產生積極影響。通過對現有關于網絡零售與商貿流通業發展文獻的深入研讀和總結，不難發現已有研究雖已意識到網絡零售對商貿流通業轉型升級的潛在影響，但是理論探討較多，實證研究不足，并且缺少空間層面的觀察。基于此，本文運用空間計量模型SDM對網絡零售影響商貿流通業集聚的空間效應進行實證檢驗，以拓展相關研究的考察維度，并為區域間商貿流通業協調發展提供借鑒。

實證分析

（一）模型設定

現有研究中較少關注網絡零售對商貿流通業集聚的影響，本文將主要基于空間計量模型對兩者的空間關聯性進行檢驗，模型設定如下：

式（1）是納入所有空間效應的廣義嵌套空間模型（GNS），參數λ、ρ和θ的不同設定將得到不同空間計量模型（陳強，2014）。其中，Y是被解釋變量，X是解釋變量，W是空間權重矩陣。在實際考察過程中，鑒于變量間空間依賴關系主要源自三種交互效應：即不同因變量間的內生交互效應（WYit）、自變量和因變量間的外生交互效應（Wxit）和誤差項間的交互效應（Mεt），而文中所強調的空間外溢效應主要包括內生和外生交互效應，不包括誤差項間的交互效應（王亮，2018）。不同空間計量模型估計效應說明如表1所示。

（二）變量選取和說明

被解釋變量（ASit和SPECit）。用商貿流通業集聚規模（ASit）和專業化集聚（SPECit）分別度量商貿流通業集聚廣度和深度，其中集聚規模用商貿流通業總產值占全國商貿流通業總產值的比重來度量；專業化集聚用地區商貿流通業總產值占本地工業總產值的比重除以全國商貿流通業占全國工業總產值的比重得來。其中商貿流通業產值是基于交通運輸、倉儲和郵政、批發零售和住宿餐飲四個行業的產值總和得到。數據來源于《中國統計年鑒》。

核心解釋變量為網絡零售額（ECit）。由于缺少網絡零售數據的官方統計數據，已有研究多基于各地區快遞業務量估算網絡零售規模，做法是通過全國網絡零售交易額與全國快遞業務量相除得到一個權重，將該權重與各地區快遞業務量相乘得到網絡零售市場規模的估算值（王亮，2018；方福前和邢煒，2015）。其中全國網絡零售交易額數據來自中國電子商務研究中心，快遞業務量來自于《中國統計年鑒》。

表1 不同空間計量模型估計效應說明

表 2 lnECit、lnASit和 lnSPECit的 Moran’s I檢驗結果

控制變量（Xcontrlit）。在模型估計過程中如果遺漏了重要變量將會對估計結果準確性產生重要影響，因此本文根據以往研究選取控制變量：居民人均消費CONSit，新常態時期消費驅動經濟結構優化轉型的重要性日漸凸顯，消費正成為主導經濟發展的內生能力（殷杰蘭，2018）；市場開放度OPENit，市場開放程度提高可以顯著提升整個流通行業生產效率，并助力流通企業海外布局和競爭力的提高（鄭春妮，2018）；政府財政支出規模GOVit，郭媛媛（2018）在其研究中指出政府財政支出規模和結構以及財政支出效率變化均會對商貿流通業增長產生重要影響。

（三）空間自相關檢驗

空間計量方法中常用莫蘭指數判析變量的空間相關性情況，于是，利用Moran（1950）所構造的空間自相關指數Moran’s I，本文分別檢驗網絡零售額、流通業集聚規模和專業化集聚的空間相關性，Moran’s I的表達式為：

通常，如果Moran’s I為正，說明存在正向空間自相關；反之，則存在負向空間自相關。

根據表2可知，網絡零售和流通業集聚具有顯著的空間正相關關系，表現為Moran’s I值為正，且高度顯著。

另外，根據Moran’s I散點圖可以捕獲變量在地理空間的集聚特征，因此，本文畫出變量lnECit、lnASit和lnSPECit的Moran’s I散點圖（變量lnECit的Moran’s I散點圖如圖1所示，變量lnASit的Moran’s I散點圖如圖2所示，變量lnSPECit的Moran’s I散點圖如圖3所示）。由圖1-圖3可以看出，大部分散點均落于第一象限和第三象限，呈現出高-高值（H-H）和低-低值（L-L）的空間聚集特征。具體來看，東部沿海地區省市如上海、江蘇和浙江主要位于H-H區域，是國內流通業集聚規模水平最高的地區。而中西部地區如青海、新疆、甘肅和寧夏等地多位于L-L區域，是因為受產業結構、基礎設施、人均收入和地理因素等制約，這些地區形成了低水平聚集圈。綜合Moran’s I散點圖不難得出，網絡零售和流通業集聚水平兩者間存在顯著的空間關聯性，即網絡零售額和流通業集聚的（H-H）和（L-L）區域高度匹配，當然這一結果并不具有統計學上的顯著性，僅是經驗觀察的初步推測，還需更進一步檢驗。

空間計量實證過程中，被解釋變量分別選取商貿流通業集聚規模和專業化集聚，并最終選用SDM時間固定模型作為實證分析的主要方法，且為了對比SDM結果的穩健性，文中依次列出SEM、SAR和SAC的估計結果作為參考。

根據表3的估計結果，SDM估計結果中解釋變量的一階滯后項系數顯著為正，意味著商貿流通業集聚規模和專業化集聚存在時間上的正相關性。參數ρ即空間自回歸系數顯著為正，說明地區間商貿流通業發展存在顯著的空間依賴性。綜合以上結果，說明我國商貿流通業集聚具有明顯的時空關聯特征，采用空間面板計量方法測度空間維度對商貿流通業集聚的影響是合適的。

分開來看，網絡零售與商貿流通業集聚規模積極正相關，表現為參數lnECit的估計結果顯著為正，說明網絡零售能夠積極影響商貿流通業集聚規模。另外，網絡零售對商貿流通業的專業化集聚具有正向影響。

SDM空間計量模型能夠將網絡零售影響商貿流通業集聚的總效應進一步分解成直接效應和間接效應，其中直接效應度量本地網絡零售發展對本地商貿流通業集聚的影響，而間接效應則反映本地網絡零售發展對周邊地區商貿流通業集聚的影響。網絡零售影響商貿流通業的直接效應和間接效應如表4所示。

圖1 變量lnECit的Moran’s I散點圖

圖2 變量lnASit的Moran’s I散點圖

圖3 變量lnSPECit的Moran’s I散點圖

表3 網絡零售影響商貿流通業的空間效應估計結果

表4 網絡零售影響商貿流通業的直接效應和間接效應

從直接效應來看，網絡零售市場規模擴張顯著促進商貿流通業集聚規模和專業化集聚，表現為lnecit的系數顯著為正。這是因為網絡零售通過降低交易成本和促進知識溢出，緩解了地理距離和實體門店等的限制，市場半徑迅速延伸，規模經濟得到顯著增進，于是促進了本地商貿流通業的集聚。與此同時，網絡零售的低門檻可以兼顧中小企業的發展，彌補企業內部的規模不經濟，加快區域范圍內產業聚集進程，提高本地商貿流通業的專業化集聚深度。

從間接效應來看，網絡零售lnecit的系數顯著為負，表明網絡零售對鄰近地區商貿流通業集聚具有負向空間外溢效應，即隨著本地網絡零售市場規模的擴張，會造成鄰近地區流通業集聚規模和專業化集聚下降。這是因為本地網絡零售市場規模擴張會“擠占”鄰近地區市場需求，并降低其商貿流通業集聚規模和專業化集聚。

（四）穩健性檢驗

作為上文結果穩健性的考察，進一步選取鄰近矩陣和反距離矩陣作為空間權重矩陣，并對比考察全國、東部、中部和西部區域分組估計結果，以此檢驗網絡零售對商貿流通業空間溢出效應的穩健性。

鄰近矩陣和反距離矩陣的估計結果同樣顯示，網絡零售對本地商貿流通業集聚規模和專業化集聚具有積極的直接影響，而對周邊地區商貿流通業集聚產生消極間接影響。并且東中西部地區分組回歸結果同樣與上文具有一致性，即網絡零售市場規模擴大對本地商貿流通業集聚具有積極的直接影響，而不利于周邊地區商貿流通業集聚，這也說明區域間固有因素的差異不會顯著造成網絡零售影響流通業集聚特征的異質性，文中結果具有普適性。

表5 穩健性估計結果匯總

結論與啟示

（一）結論

商貿流通業作為我國經濟向高質量發展轉型的主體產業之一，其產業升級正不斷受到互聯網新興業態的沖擊。本文研究表明，網絡零售的出現不僅重塑了傳統市場交易中信息流、商品流和資金流的產業內重組方式，更會對商貿流通業集聚外部性產生深刻影響。網絡零售發展會強化本地商貿流通業集聚廣度和深度，并降低周邊地區商貿流通業集聚廣度和深度，不利于地區間商貿流通業協調發展，阻礙區域一體化進程。

（二）啟示

新時期，合理有效發揮網絡零售對商貿流通業集聚促進作用應遵循強化積極影響、弱化消極影響的原則，營造商貿流通業發展的有利環境，包括健全和完善商貿流通業發展的政策體系，破解商貿流通業轉型升級的制約瓶頸。與此同時，要更加注重商貿流通業的空間布局優化和區際專業化分工協調，兼顧各地區產業構成和競爭優勢，促進區域聯動發展，避免因低水平重復建設引起過度競爭和效率損失。地區要制定適宜的商貿流通業集聚策略，并基于層級分工的綜合考量，制定符合地區戰略定位、經濟基礎和產業結構的商貿流通業集聚策略，以實現最優集聚規模效應，并進一步強化集聚深度。