基于空間杜賓模型的電子商務與商貿流通業集聚關系分析

程 震，楊 劍

（滁州職業技術學院商學院，安徽滁州 239000）

隨著互聯網產業的發展，電子商務逐漸成為中國推進工業化和信息化融合的重要手段[1]，對經濟結構轉變，生活方式改變起到了重要作用.有關報告顯示2020 年中國電子商務交易額總量達37.21萬億元人民幣，同比增長4.5%，對經濟增長具有不可忽視的作用，同時對包括商貿流通業在內的很多行業產生了重大影響[2].中國商貿流通業企業一直以來都面臨著經營規模小、經營分散等問題，導致商貿流通業發展落后，產業競爭力薄弱.隨著電子商務的發展，線上零售的興起，在線化消費程度的不斷擴大，商貿流通業的現代化程度也在大幅度提升，集聚水平不斷提高，產業鏈更加完善[3].

首先，電子商務的應用可以有效地減少中間環節，提高資源配置效率，降低企業的生產成本.中國地區間發展不均衡的現象較為明顯，電子商務可以通過網絡化方式，提高物流運輸在不同地區之間的運輸效率，從而降低企業的運輸成本.其次，電子商務的發展能在一定程度上減少因信息不對稱所帶來的不公平競爭現象，從而促進市場競爭.電商發展可以有效地帶動行業內商務信息資源在區域間傳遞，從而有利于商貿企業實現業務空間上的合理布局，提高自身業務范圍.最后，商貿流通業在應用電子商務的過程中，可以有效地提高企業市場適應能力，增強其規模效應，從而促進整個商貿流通業的發展.

從已有的研究來看，更多的還是從整個經濟發展的角度研究電子商務的重要性.陳維濤等[4]從全要素生產率的角度出發發現互聯網電子商務可以通過促進企業研發進而促進中國企業全要素生產率水平提升.沈悅[5]從互聯網金融與商業銀行的關系出發研究互聯網金融對銀行發展的促進作用.學術界有關電子商務與商貿流通業的研究大多僅限于理論研究.陳文偉，宋雪茹等[6，7]從產業互融發展的角度研究二者之間互融發展的影響因素；何煥敏等[2]從理論基礎上分析電子商務對商貿流通業發展影響的機制和路徑，但缺乏經驗證明.而潘瑩等[8]從網絡零售的角度實證分析了網絡零售對商貿流通業的促進作用，從側面證明了電子商務對商貿流通業發展的影響.綜上可知，已有研究雖然已經關注電子商務對商貿流通業的促進作用，但其中理論分析較多，實證檢驗不足，并且鮮有從空間層面分析.有鑒于此，以全國31 個?。ㄊ?、自治區）2011—2019 年相關數據為樣本，使用探索性空間數據分析方法對電子商務影響商貿流通業集聚的空間作用進行實證分析，以期為區域間商貿流通業協調發展提供參考借鑒.

1 空間統計分析

1.1 空間自相關檢驗

使用莫蘭指數對電子商務與商貿流通業集聚進行空間自相關檢驗，以交通運輸、倉儲和郵政、批發零售和住宿餐飲四個行業的產值總和計算區位熵衡量商貿流通業集聚程度（lq）.由于電子商務發展水平目前還沒有一個統一的測算標準，出于數據的可獲得性以快遞業務量規模衡量電子商務發展水平（ec）.關于空間權重矩陣的建立，考慮到電商與流通業之間最為關鍵的運輸問題，構建地理距離權重矩陣如（1）式.

式（1）中Di,j表示省份i 和省份j 之間的球面距離，球面距離以各省的省會城市經緯度為基礎計算得出.從表1 莫蘭指數可得出，2011—2019 年電子商務發展和商貿流通業集聚的莫蘭指數值均大于0，且至少在10%的顯著性水平下通過了顯著性檢驗，說明二者之間存在顯著的空間正相關關系.更進一步來看，分別繪制2019 年電子商務發展和商貿流通業集聚的莫蘭散點圖（圖1、圖2）.

圖1 2019 年商貿流通業集聚的莫蘭散點圖

圖2 2019 年電子商務發展的莫蘭散點圖

表1 電子商務與商貿流通業集聚的莫蘭指數

由二者莫蘭散點圖可以看出，從整體上來看，無論是電子商務發展還是商貿流通業集聚，大部分地區均散落在第一和第三象限，呈現出高高集聚和低低集聚的特征，說明二者在空間上存在明顯的空間關聯性.具體來看，諸如上海、江蘇、浙江、福建等地散落在第一象限，集聚水平較高，而西藏、青海、新建、四川等中西部地區更多的位于第三象限，受到地區經濟發展水平、基礎設施和地理環境等因素的限制，形成了低水平產業集聚區.

1.2 馬爾科夫鏈模擬

由于文章篇幅的限制難以展示2011—2019 年期間各地區商貿流通業集聚水平的變化狀態，出于研究平穩性的考慮，本文引入馬爾科夫鏈模擬法，將四個象限集聚狀態分別定義為狀態1、狀態2、狀態3、狀態4，通過馬爾科夫鏈運算，得出各種狀態下的轉移概率和轉移方向，如圖3，箭頭的方向代表概率轉移的方向，箭頭上面的數字代表轉移概率.從各種狀態下的轉移概率與方向來看，從各種狀態轉移到狀態1 和狀態3 的概率較大，再次驗證了中國目前商貿流通業集聚呈現高高集聚和低低集聚的特征.

圖3 狀態轉移概率和轉移方向

2 回歸分析

2.1 指標選取與模型構建

以交通運輸、倉儲和郵政、批發零售和住宿餐飲四個行業的產值總和計算區位熵衡量商貿流通業集聚程度(lq)，以快遞業務量規模衡量電子商務發展水平(ec)作為核心解釋變量.至于控制變量的選擇，參照已有研究，選取城市人口總量占常住人口總量的比重衡量城市化水平(ueban)，以人均地區生產總值衡量地區經濟發展水平(pay)，以社會消費品零售總額衡量居民消費水平(con)，以R&D 經費支出衡量技術水平(rd)，所有數據均來自歷年統計年鑒.為保證數據平穩性，消除量綱影響，對所有數據進行了對數化處理.

在回歸模型的選擇上為了考察空間相關性的影響，分析電子商務發展對其他地區的溢出效應，本文采用空間杜賓模型進行回歸，并對模型回歸結果進行分解，得出其直接效應、間接效應和總效應（見表2）.

表2 模型回歸結果

2.2 回歸檢驗

由于空間杜賓模型包括了解釋變量的滯后項，因此回歸結果無法直接用來分析，在這里本文直接展示效應分解之后的回歸結果.空間杜賓模型中空間自回歸系數rho 大于0 且通過了1%的顯著性檢驗，說明各地區商貿流通業集聚存在顯著的空間正相關性，驗證了使用空間面板模型回歸的合理性.同時為了說明模型合理性，本文同時給出了普通面板模型回歸結果，從豪斯曼檢驗可知若選擇固定效應模型，其各變量回歸結果顯著性水平較差，模型構建不合理.

具體來看，從直接效應可以看出，電子商務發展顯著地促進了本地商貿流通業集聚發展.電子商務發展大大降低了企業交易成本，解決了地理位置的限制，使得市場范圍擴大，從而推動了本地商貿流通業集聚.從控制變量來看，技術水平、城市化水平、消費水平、經濟發展水平的提高均有效地促進了商貿流通業集聚.技術水平提高可以提高企業生產效率，城市化水平和經濟發展水平提高可以帶動區域基礎設施條件改善和消費結構改變，消費水平提高可以擴大企業生產欲望，從而推動商貿流通業集聚.

從間接效應來看，電子商務發展回歸系數小于0，說明電子商務發展對周邊地區商貿流通業集聚具有負的空間溢出效應，這是因為本地區電子商務規模擴大會在一定程度上擠占其他地區市場，從而不利于周邊地區商貿流通業發展，同理本地區城市化水平、經濟發展水平提高會吸引其他地區產業轉移和人口遷移，從而不利于周邊地區商貿流通業集聚.技術水平的間接效應系數顯著為正，這是因為技術傳播本身就存在知識溢出效應，從而有利于帶動周邊地區商貿流通業集聚.而本地區消費水平提高會帶動其需求水平提高，從而擴大其市場半徑，有利于推動周邊地區商貿流通業集聚.

3 結論與建議

研究表明電子商務發展與商貿流通業集聚具有顯著的空間正相關性.電子商務發展通過減少交易成本，解決交易雙方時間空間上的限制，從而有利于促進本地商貿流通業集聚，但其也會對周邊地區商貿流通業集聚產生負的溢出效應，不利于區域間協調發展.除此以外，技術水平改善、消費水平提高可以帶來正的空間溢出效應，而城市化水平和經濟發展水平會帶來負的空間溢出效應.鑒于此，提出3 條建議：

（1）要合理布局，注重商貿流通業空間合理布局和區域間協調發展，根據地區資源稟賦條件和產業發展水平合理分工，避免過度競爭，因地制宜促進商貿流通業集聚；

（2）要加大科研投入程度，推動技術創新，政府和企業要加大在技術研發中的投入，發揮技術水平的知識溢出效應，提高企業生產效率，帶動商貿流通業集聚發展；

（3）大力發展經濟，完善社會保障體系.堅持以經濟建設為中心，縮小區域發展差距，努力提高人民收入水平，同時完善社會保障體系，刺激消費能力增長.