基于空間計量模型的我國電子商務發展水平差異研究

王 璇 王海寧 副教授 陳昭旭

（青島大學商學院 山東青島 266000）

引言

互聯網技術的快速發展和普及，使電子商務迅速崛起，在國民經濟中的地位越來越重要，2019年電子商務交易總額達34.81萬億元。依托計算機、互聯網、大數據、人工智能等技術的企業如雨后春筍般出現，一場新的經濟革命正在發生。如何在新一輪的技術革命中抓住發展機遇，是世界各國經濟發展的重點。國內也為電子商務的發展營造了良好的環境，電子商務保持著較好的發展勢頭。電子商務對經濟發展的帶動作用非常明顯，為縮小區域經濟發展水平差異做出了重要的貢獻。因此結合我國經濟發展的實際，研究我國電子商務發展水平的區域差異是加強電子商務管理的重要工作，對整體上提升我國的電子商務發展水平和實現區域協調發展也有積極作用。國內關于電子商務的研究主要集中在電子商務的發展水平和影響因素層面，較少有學者研究電子商務的空間分布。閆軍等（2019）運用問卷調查法，對電子商務企業的發展水平進行測量，但是主要集中在電子商務企業的績效考核和系統評價方面，對地區之間的發展水平差異研究較少。程利莎等（2019）根據OECD構建了我國電子商務發展水平的測量模型，通過相關分析法和因子分析法研究我國東中西部電子商務發展水平的差異，發現東部地區依托經濟優勢和地理優勢，電子商務發展水平要明顯高于中西部地區，電子商務的發展在我國呈現出顯著的區域差異。張俊英等（2019）以浙江省為研究對象，發現在浙江省電子商務發展的萌芽階段表現出明顯的“義烏商圈”特征，隨著電子商務產業集聚的形成和發展，逐漸呈現出一定的空間差異，“淘寶村”和“電子商務產業園”的形成和發展，促進了產業集聚的形成和電子商務空間發展差異的出現。在現有理論研究中對我國電子商務發展水平差異的研究主要是集中在省際層面，尚未深入到地級市層面，以全國31省份為研究對象，容易導致樣本量過少，造成結論的偏差。故本文以我國地級市為主要研究對象，對我國電子商務發展水平的空間差異進行描繪，提供具有實踐價值和理論價值的結論。

變量選取和空間識別性檢驗

（一）變量選取

基于數據的可得性和有限性考慮，文章選取經濟發展水平、技術財政支出、萬人以上企業數量、萬人固定電話數量、萬人第三產業就業人數、人均城市道路面積作為解釋變量，電子商務產業集聚水平（EDC）作為被解釋變量構建計量模型，探索我國電子商務發展水平存在空間差異的原因。

經濟發展水平（EGDP）：采用地區的人均生產總值來衡量。現有研究成果表明，地區的經濟發展水平和產業發展水平息息相關，但也有學者發現區域電子商務的發展水平和經濟發展水平之間的關系并不顯著。鑒于學術界的相關文獻研究多采用的是截面數據，本研究主要采用面板數據進行研究。

表1 LM檢驗結果

表2 Wald和LR檢驗

表3 面板數據單位根檢驗

技術財政支出（TCI）：電子商務企業的發展離不開科學技術的支持，政府作為技術進步的重要推動力量，其采用的財政政策、貨幣政策等都會對技術進步產生重要影響，故本研究采用技術財政支出來衡量技術進步對電子商務發展產生的影響。

萬人以上企業數量（ENT）和萬人以上第二產業從業人數（SEP）：學者研究發現，產業基礎會對產業發展產生重要的影響，我國電子商務的產業基礎大多都集中在東部沿海地區，中西部地區相對較少。企業作為產業發展的重要基礎，本研究選用萬人以上企業數量來衡量國內電子商務的產業基礎。

萬人固定電話數量（PHE）：電子商務的發展與互聯網的推廣普及密切相關，萬人固定電話數量可以很好的反映地區的信息基礎設施建設水平，亦會對電子商務的發展產生重要影響。

萬人第三產業就業人數（SER）：電子商務是服務業的重要組成部分，在促進第三產業發展的同時，也會受到產業發展的反向促進作用，本研究選用萬人第三產業就業人數來衡量產業的發展程度。

人均城市道路面積（ROA）：物流能力作為電子商務企業發展的重要基礎，交通發達程度能夠反映地區的物流運輸能力，完善的交通網能夠有效縮短區域與區域之間的距離，對區域電子商務的發展尤為重要，本研究選用人均城市道路面積來衡量地區交通的發達程度。

（二）數據收集

在具體指標的計算中，為消除地方人口基數差異帶來的研究誤差，提升研究的科學性，企業數量、固定電話數量和第三產業人數等數據均以萬人為單位進行量化，研究數據主要來源于各省市的地方統計年鑒和《中國統計年鑒》，西藏地區和我國港澳臺地區數據缺失，因此未納入研究范圍。

（三）空間識別性檢驗

為了判斷模型是采用空間滯后模型（SAR）還是空間殘差模型（SEM），本文采用拉格朗日乘子檢驗。由表1可知：混合效應、空間固定效應、時間固定效應和雙向固定效應均在1%置信水平下顯著，拒絕了被解釋變量不存在空間相關性的原假設，這表明在研究模型的構建中要考慮變量的空間相關性。

在選擇被解釋變量的空間交互作用時，可以建立SDM、SAR、SEM模型，對模型進一步進行檢驗。model=0表示空間杜賓模型無固定效應；model=1表示空間固定的空間固定效應模型；model=2表示時間固定的空間固定效應模型；model=3表示時間和空間的雙固定效應模型。由表2可知：四個SDM模型均在1%水平上拒絕了原假設，說明SDM模型要顯著優于SAR、SEM模型。最后，由豪斯曼檢驗統計量為219.218，且在1%置信水平上顯著，說明固定效應要顯著優于隨機效應，因此選用空間固定效應的SDM模型作為本文的研究模型。

動態SDM模型的實證分析

（一）面板數據單位根檢驗

面板數據的平穩性檢驗一般采用LLC檢驗和ADF-fisher檢驗，由表3可知：被解釋變量的LLC檢驗結果不顯著，但ADF-fisher檢驗結果顯著。故對EDC進行一階差分，顯示面板數據平穩；解釋變量的LLC檢驗和ADF-fisher檢驗結果均顯著，數據平穩，數據可用于后續的計量分析。

（二）動態SDM模型的實證分析

靜態面板空間杜賓模型僅考慮了電子商務的空間誤差效應和空間滯后效應，電子商務產業作為連續的空間演變活動，當期的產業集聚變化會對其產生影響，文化環境、制度環境等一些無法量化的變量也會對其產生影響。因此，還應充分考慮電子商務企業的時間滯后效應，通常的處理方法是將被解釋變量進行一階差分后作為解釋變量納入模型，動態SDM模型分析結果如表4所示，由此可得以下結論：

經濟發展水平和技術財政支出的結果不顯著，這說明電子商務的發展對居民的收入水平依賴性不強，產生這種現象的原因可能是在我國的大部分地級市中電子商務產業仍然屬于新興產業，發展水平較低，產業集聚規模有限。技術創新作為一項長期的工程，需要投入較多的人力、物力和財力，技術成果的轉化也存在一定的滯后性。

表4 動態SDM模型分析結果

萬人以上企業數量和萬人以上第二產業從業人數回歸結果顯著且為正數，這兩項關鍵指標反映出了城市的勞動密集型產業基礎，說明城市的勞動密集型產業越發達越有利于電子商務產業空間集聚的形成和發展。勞動密集型產業既為電子商務平臺提供著可以出售的商品，同時也通過電商平臺提升了自己的銷量。

萬人固定電話數量模型輸出結果為正數且顯著，說明地區網絡基礎設施建設越完善，對電子商務產業空間集聚的形成越有利。

萬人第三產業就業人數和人均城市道路面積系數均顯著為正，表明地區的物流發達程度與區域電子商務產業空間集聚顯著正相關，交通設施越完善城市與城市之間的交流和往來就會越便捷，區域的電子商務企業所擁有的市場就會更加廣闊，對產業的發展就越有利。

結論和建議

本文以我國287個地級市的電子商務產業為研究對象，選用空間固定效應的SDM模型進行計量分析，得到以下結論：經濟發展水平和技術財政支出的結果不顯著，這說明電子商務的發展對居民的收入水平依賴性不強，技術成果的轉化也存在一定的滯后性；萬人以上企業數量和萬人以上第二產業從業人數回歸結果顯著且為正數，這兩項關鍵指標反映出了城市的勞動密集型產業基礎，勞動密集型產業越發達越有利于電子商務產業空間集聚的形成和發展；萬人固定電話數量模型輸出結果為正數且顯著，說明地區網絡基礎設施建設越完善，對電子商務產業空間集聚的形成越有利；萬人第三產業就業人數和人均城市道路面積系數均顯著為正，表明交通設施越完善城市與城市之間的交流和往來就會越便捷，區域的電子商務企業所擁有的市場就會更加廣闊，對電子商務產業的發展就越有利。

為提升我國地級市電子商務產業集聚水平。第一，對于產業集聚水平較高的東部城市，電子商務產業的發展處于成長階段，同時這類城市的勞動密集型產業基礎較好，在后期的發展中要注重電子商務企業技術能力和服務能力的提升。第二，對于產業集聚水平有欠缺的中西部城市，電子商務產業的發展處于萌芽階段，網絡基礎設施建設和交通網建設還存在較大的空間，在后期的發展中要注重基礎設施的建設和完善。第三，積極打破城市間的貿易壁壘，實現區域電子商務產業的集聚發展。動態面板杜賓模型輸出結果表明，城市之間的聯系越緊密，對電子商務產業的空間集聚越有利。因此，城市與城市之間應互通有無、打破壁壘，在競爭合作中共同進步、共同發展。