數字經濟發展與流通業績效優化
——來自大數據綜合試驗區的證據

李 瀟，韋曉慧

（1.北京大學 博士后流動站，北京 100871；2.國家開發銀行 博士后科研工作站，北京 100032；3.國家開發銀行 國家開發銀行研究院，北京 100032；4.廣東外語外貿大學 國際經濟貿易研究中心，廣東 廣州 510006）

一、引言

在中國經濟下行壓力不斷加大的“新常態”背景下，流通業發展有助于拉動國內居民消費并為經濟增長注入新的活力，從而推動以“內循環”為主體的雙循環經濟格局建設。得益于中國新基建工程的全面實施，流通業基礎設施建設日趨完善，同時流通產業規模的不斷擴張和管理模式、服務平臺的顯著優化均為流通業部門蓬勃發展提供了重要保障。

據相關數據顯示，僅2019年中國商貿流通業增加值便超過40萬億元，在國民經濟總體中的比重接近3成。但事實上，中國流通業發展距離集約化、高端化和清潔化的目標還有相當長的距離，運輸工具和運輸渠道的單一使得運輸時間普遍較長，服務平臺建設的不足和物流運輸管理的落后使得運輸效率大打折扣，而終端回收建設和綠色工具發展不足者則使得流通業污染排放居高不下，因此，尋求流通業高效高質量發展的突破口至關重要。數字經濟建設作為信息化時代經濟增長和結構轉型的核心推動力，儼然成為流通業績效優化的“新答案”。大力發展數字經濟的綜合試驗區、緊抓數據要素生產的經濟紅利，現已成為地方經濟發展的重要內容，如2015年9月貴州省作為全國首個國家級大數據綜合試驗區正式啟動，而以北京、天津、河北、內蒙古、遼寧、河南、上海、重慶和廣東等為代表的第二批試點則在2016年相繼成立。那么數字經濟發展對于流通業績效優化究竟會產生怎樣的影響？這一影響在空間維度上的溢出表現如何？其具體的內在傳導機制是什么？無疑，對上述問題的解答對于中國流通業質效提升具有重要的理論啟示和現實意義。

文章的邊際創新主要體現在以下三個方面：一是文章采用大數據綜合試驗區這一“準自然實驗”對數字經濟發展予以表征，有助于克服數字經濟與流通業績效之間潛在的內生關聯，保證研究結果的可靠性；二是文章利用空間雙重差分法對數字經濟發展對流通業績效的溢出效應進行考量，綜合評估數字經濟發展的流通業績效提升效應；三是研究聚焦數字經濟發展影響流通業績效的內在機制，從市場一體化效應和勞動力要素配置維度予以解釋。

二、文獻梳理與假說提出

既有研究針對流通業績效的影響因素主要從以下三個維度展開分析：

一是專業化分工維度。專業化分工生產既能夠通過分工協作提升生產效率，同時也有助于勞動力要素在各部門間的自由流轉，蔣承鑫(2014)研究指出專業化分工與流通績效相輔相成，其合力有助于制造業部門整體效率提升；

二是流通渠道和價值鏈整合維度。流通企業通過優化渠道關系有助于克服信息不對稱問題，通過部門間的渠道協調來降低流通成本（楊揚、李弘，2015），且產業鏈整合有助于提供更高質量的服務平臺（趙文慧、尹利杰，2014）；

三是渠道質量維度。涵蓋信任質量、滿意質量以及承諾質量的渠道質量是流通業賴以發展的基礎，過硬的渠道質量能夠為流通業高速發展提供外部保障，如萬作勇(2019)基于農產品流通渠道質量的分析發現，其對于農產品流通效率具有顯著的正向影響。

而伴隨著互聯網應用的快速普及，數字經濟發展對于流通業績效的影響開始受到諸多學者的關注。理論上，數字經濟發展能夠強化數字金融在居民消費活動中的應用，從而影響交易行為和交易效率，如曾世宏、劉迎娣(2020)指出數字經濟與實體經濟相結合能夠顯著提高其經營效率，而Pisano(2015)則進一步指出，數字經濟發展使消費者多元化、個性化的消費需求得到滿足進而提升交易效率。

學術界既有研究針對流通業績效的影響因素分析較為充分，但卻鮮有研究將數字經濟與流通業績效納入統一的分析框架。事實上，在數字經濟發展背景下，流通業發展與數字經濟的融合日趨明顯，二者之間存在密切相關的事實特征。同時，以往研究對數字經濟的考察往往通過構建綜合指標體系，但卻難以擺脫內生性問題，鑒于此，文章采用國家級大數據綜合試驗區這一外生政策沖擊表示數字經濟發展，有助于克服潛在的內生性問題。進一步地，綜合考察數字經濟發展對于流通業績效的影響，其內在關聯可以歸納為兩個方面：

一是市場一體化效應。數字經濟發展打破了傳統交易活動和生產聯系的“時空壁壘”，既能夠使得交易活動可以隨時隨地發生，亦有助于強化跨地區的經濟交流與協作，從而使得各地市場的聯系日趨緊密并加速市場一體化進程。無疑，市場一體化背景下各地區的流通設備得以共享、流通信息和服務體系得以優化，同時能夠降低全域范圍內的流通業經營成本。

二是勞動力要素配置效應。流通業作為典型的勞動密集型服務產業，對于勞動力要素的需求較大，而長期內勞動力資源的錯配無疑是限制其績效提升的重要原因。數字經濟發展有助于構建智能化服務平臺并優化組織管理架構，通過跨區域、跨部門的協作來優化勞動力要素配置，實現勞動力要素的合理供給進而提升流通業經營績效。據此，文章提出如下假設：

假設H1：數字經濟發展能夠提升流通業績效。

假設H2：數字經濟發展通過市場一體化效應和勞動力要素配置優化來提升流通業績效。

三、研究設計

1.模型設定

國家級大數據綜合試驗區建設的核心要義在于推動當地數據要素的轉化應用和數字產業的集中發展，因此能夠對數字經濟發展水平予以客觀充分地衡量。李橋興、杜可(2021)實證考察發現，國家級大數據綜合試驗區建設對數字經濟發展具有顯著的正向促進效應。邱子迅、周亞虹(2021)建立國家級大數據綜合試驗區的準自然實驗，用以考察數字經濟發展與全要素生產率的關系。考慮到數字經濟發展對流通業績效的影響存在空間溢出特征，文章將空間滯后項嵌入傳統的DID模型，并選取空間杜賓模型作為基準分析框架。需要說明的是，盡管貴州試點和第二批試點開通時間有所差異，但由于時間間隔較短，因此文章統一以2016年作為政策實施年份，并構建如下SDID模型作為基準回歸模型：

上式中，被解釋變量Y表示流通業績效水平，DID表示國家級大數據綜合試驗區虛擬變量；ωij表示0~1空間鄰接權重矩陣，即兩相鄰省份記為1，不相鄰省份則記為0。文章同時對可能的影響因素予以控制，具體包括經濟增長、環境規制、消費規模、城鎮化率等。

進一步地，為了有效識別數字經濟發展如何通過市場一體化和勞動力要素配置優化路徑對流通業績效產生影響，構建如下兩階段中介效應檢驗模型：

第一階段：檢驗數字經濟發展對市場一體化和勞動力要素配置優化的直接影響：

第二階段：考察市場一體化和勞動力要素配置優化與流通業績效的關聯：

上式中，CF表示市場一體化和勞動力要素配置優化渠道。

2.數據來源與變量說明

文章建立了30個省區市（不含西藏和港澳臺地區）的平衡面板數據，研究周期為2007—2018年，相關數據則主要由各省歷年的統計年鑒獲得。文章對相關的貨幣數據均進行平減處理，部分缺失數據則主要采用插值法補充完整。相關指標的具體說明如下：

（1）被解釋變量：流通業績效(Y)

流通業績效是流通部門投入產出水平、資金流轉情況和收益情況的集中反映，文章參考蔣承鑫(2014)的做法，通過構建包含流通業產值、流通成本以及資金周轉等指標在內的評價體系并依次對相關指標賦予權重計算得到。

（2）核心解釋變量：國家級大數據綜合試驗區虛擬變量(DID)

文章采用0~1虛擬變量來表示國家級大數據綜合試驗區建設，首先設定處理虛擬變量(du)，即建立試驗區的省份du=1，未建立試驗區的省份則du=0，同時設定時間虛擬變量，即試驗區設立之后的年份為dt=1，反之dt=0，最終可以構建國家級大數據綜合試驗區的虛擬變量DID=du×dt。

（3）市場一體化(EW)

市場一體化程度可以理解為市場分割指數的逆向指標，即分割程度越低，則市場一體化效應越強。具體地，文章選取煙酒飲料等九大類商品作為代表商品，通過測度鄰接地區間產品相對價格的差異來衡量市場分割程度。

（4）要素配置扭曲(DS)

文章參考陳永偉、胡偉明(2011)的做法，以價格相對扭曲系數代替價格絕對扭曲系數，進而基于C-D生產函數構建變系數面板模型對勞動力要素的產出彈性加以估計。同時，為保證后續分析的一致性，文章對所得到的要素配置扭曲程度做絕對值處理。

（5）其他控制變量

經濟發展水平(PGDP)采用人均各省經濟總量與總人口的比值來表示，固定資產投資(IFA)采用人均固定資產投資水平來表示，城市化率(UR)采用城鎮常住人口占總人口的比重來表示，消費水平(CON)則采用人均消費支出總量來表示。

四、實證結果分析

1.平行趨勢分析與動態效應檢驗

使用雙重差分法要求對照組與實驗組在政策實施前具有一致的演化趨勢，因此文章建立國家級大數據綜合試驗區成立前后的虛擬變量，以此考察政策實施前后對流通業績效的動態影響，具體的檢驗模型如式(4)所示。

如果政策實施前對流通業績效的影響不顯著，而政策實施后對流通業績效的影響顯著，則證明平行趨勢成立。其中，before(n)it表示國家級大數據綜合試驗區建立前第n年，對應地，after(n)it則反之。為確保政策沖擊的外生性，文章同時采用傾向得分匹配法建立對照組樣本與實驗組樣本的匹配關系，從而滿足樣本的平行趨勢假設，結果見表1。

表1 平行趨勢檢驗與動態效應分析結果

結果表明，全樣本回歸中政策實施前即對流通業績效具有顯著影響，而傾向得分匹配樣本回歸則是政策實施后才對流通業績效產生顯著影響，從而滿足平行趨勢假設，因此后續分析主要采用傾向得分匹配空間雙重差分法。從動態效應來看，國家級大數據試驗區建設對于流通業績效的影響及其空間溢出效應均較為顯著，從而初步證明國家級大數據綜合試驗區建設所表征的數字經濟發展較好的地區能夠顯著影響流通業績效，但這一影響主要出現在政策實施后的第2年，即政策效應的發揮具有一定的時滯性，隨著時間的延長，國家級大數據試驗區建設所表征的數字經濟發展對于流通業績效提升的促進作用愈發凸顯。造成這一現象的可能原因在于，國家級大數據綜合試驗區建設規模較大、周期較長，對于經濟活動的影響難以在短期內充分顯現。

2.基準回歸分析與穩健性檢驗

表2列示了國家級大數據綜合試驗區建設表征的數字經濟發展影響流通業績效的基準回歸結果。不難看出，數字經濟發展對于本地流通業績效提升具有顯著的促進作用，數字經濟發展每提升1%，則流通業績效能夠提升0.1047%。

表2 基準回歸分析與穩健性檢驗

與此同時，對于周邊地區流通業績效提升亦具有顯著的正向溢出效應，由此文章所提出的假設H1成立。數字經濟發展在空間范圍內的積極溢出效應表明，推動數字經濟與傳統產業的融合發展需要強化地區間的協同合作和逐頂競爭，力求實現全局效益的最大化。

為保證估計結果的穩健性，文章進一步采用更換估計方法，即采用誤差修正的最大似然估計(QMLE)，以及更換地理距離權重矩陣來進行穩健性檢驗。其中，誤差修正的最大似然估計(QMLE)同時考慮流通業績效在時間維度上的滯后效應，而地理距離權重矩陣則由省際間省會城市距離的倒數組成，即地理距離越大，則空間關聯性越低。穩健性檢驗結果顯示，所得結果均與上述結束保持一致，從而充分佐證前文結論具有穩健性。

3.機制分析

進一步地，文章基于式(2)和式(3)依次考察市場一體化和勞動力要素配置優化是否充當數字經濟發展影響流通業績效的中介變量，結果如表3所示。不難看出，數字經濟發展對于市場分割具有顯著的抑制效應，數字經濟發展每提升1%，則市場分割指數能夠下降0.0235%，即能夠通過強化地區間的經濟聯系推動市場一體化進程，同時對于周邊地區亦具有積極的溢出效應。此外，數字經濟發展有助于勞動力資源配置的顯著優化，數字經濟發展每提升1%，則勞動力資源配置水平將提升0.0882%，且這種勞動力優化配置效應在周邊地區亦較為顯著。第一階段估計結果表明，數字經濟發展同時具有市場一體化和勞動力要素優化配置的“雙重”效應。進一步地，從第二階段的檢驗結果來看，市場分割不利于流通業績效提升，換言之，市場一體化進程的推進有助于流通業績效的提升，因此市場一體化效應是數字經濟發展實現流通業績效提升的關鍵路徑。與之不同，勞動力資源配置對于流通業績效的影響雖然為正，但目前來看并不顯著，這也就意味著勞動力資源配置可視為數字經濟作用于流通業績效提升的潛在重要路徑，由此基本可以論證文章所提出的假設H2。

表3 機制檢驗結果

五、結論與政策建議

文章基于國家級大數據綜合試驗區建設這一“準自然實驗”，通過機制分析與實證檢驗考察數字經濟發展與流通業績效提升的關聯。聚焦市場一體化效應和勞動力要素配置優化效應兩條作用路徑，文章采用空間雙重差分法具體考察數字經濟發展對流通業績效提升的影響及其空間溢出效應。研究結論認為：以國家級大數據綜合試驗區建設所表征的數字經濟發展能夠顯著提升流通業績效，同時對周邊地區流通業績效提升亦具有積極的空間溢出效應；數字經濟發展具有顯著的市場一體化推進效應，且市場一體化在提升流通業績效過程中扮演中介變量的角色；勞動力優化配置對于流通業績效提升的作用為正但尚不顯著，將成為未來數字經濟發展提升流通業績效的重要潛在路徑。

基于上述研究結論，文章得出如下啟示：流通業發展要以完善的數字化基礎為支撐，網絡基礎設施建設和完善的網絡服務不可或缺，數字經濟發展的硬件環境應不斷優化。其次，要強化數字經濟發展與流通業等傳統產業的深度融合發展，通過組織優化、管理模式創新、服務平臺共享和信息及時傳遞等提升傳統產業發展水平。另外，還要重視地區間數字經濟發展的交流合作，打造區域一體化的數字經濟網絡，充分發揮數字經濟發展的正外部效應。