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    網(wǎng)絡(luò)零售市場(chǎng)發(fā)展對(duì)區(qū)域經(jīng)濟(jì)的影響

    2019-06-12 02:17:37王巖
    商業(yè)經(jīng)濟(jì)研究 2019年11期
    關(guān)鍵詞:因子分析區(qū)域經(jīng)濟(jì)

    王巖

    內(nèi)容摘要:網(wǎng)絡(luò)零售市場(chǎng)的快速發(fā)展已經(jīng)被證明是推動(dòng)我國(guó)經(jīng)濟(jì)發(fā)展的重要內(nèi)生動(dòng)力,但在省級(jí)層面上,網(wǎng)絡(luò)零售的發(fā)展能否帶動(dòng)區(qū)域經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)仍缺乏實(shí)證研究。本文采用我國(guó)省區(qū)市的面板數(shù)據(jù)及因子分析法計(jì)算出各區(qū)域網(wǎng)絡(luò)零售市場(chǎng)發(fā)展得分,并進(jìn)一步采用回歸模型分析了網(wǎng)絡(luò)零售市場(chǎng)發(fā)展與區(qū)域經(jīng)濟(jì)之間的關(guān)系。本文研究表明,網(wǎng)絡(luò)零售市場(chǎng)發(fā)展對(duì)區(qū)域經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)具有顯著的正向影響,促進(jìn)網(wǎng)絡(luò)零售發(fā)展是優(yōu)化區(qū)域經(jīng)濟(jì)結(jié)構(gòu)的重要途徑。

    關(guān)鍵詞:網(wǎng)絡(luò)零售市場(chǎng) ? 區(qū)域經(jīng)濟(jì) ? 因子分析 ? 省級(jí)面板

    引言

    我國(guó)《國(guó)民經(jīng)濟(jì)和社會(huì)發(fā)展第十三個(gè)五年規(guī)劃綱要》中明確指出,要加快建設(shè)數(shù)字中國(guó),推動(dòng)信息技術(shù)與經(jīng)濟(jì)社會(huì)發(fā)展深度融合,加快推動(dòng)信息經(jīng)濟(jì)發(fā)展壯大。我國(guó)當(dāng)前的網(wǎng)絡(luò)零售市場(chǎng)發(fā)展速度可觀,隨著國(guó)民經(jīng)濟(jì)實(shí)力的提升,零售行業(yè)進(jìn)入消費(fèi)升級(jí)階段,網(wǎng)絡(luò)零售市場(chǎng)能有效滿足居民消費(fèi)需求,兼顧產(chǎn)品高質(zhì)量供給和個(gè)性化水平,從而有效促進(jìn)居民消費(fèi)水平的上升。同時(shí),我國(guó)面臨著經(jīng)濟(jì)增速放緩,內(nèi)部需求下滑的現(xiàn)實(shí)困境,黃浩(2017)證明網(wǎng)絡(luò)零售市場(chǎng)的發(fā)展能夠有效帶動(dòng)我國(guó)經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng),網(wǎng)絡(luò)零售市場(chǎng)的發(fā)展也對(duì)區(qū)域經(jīng)濟(jì)結(jié)構(gòu)調(diào)整和產(chǎn)業(yè)規(guī)劃起到了不可忽視作用。

    文獻(xiàn)綜述

    現(xiàn)有研究中對(duì)于網(wǎng)絡(luò)零售市場(chǎng)的發(fā)掘還處于一個(gè)相對(duì)初級(jí)的階段。一方面,我國(guó)關(guān)于網(wǎng)絡(luò)零售市場(chǎng)相關(guān)數(shù)據(jù)的統(tǒng)計(jì),大約從2005年開始有部分粗略的數(shù)據(jù),導(dǎo)致對(duì)于網(wǎng)絡(luò)零售的實(shí)證研究數(shù)量較少,在相關(guān)定性分析中,孫戈兵(2017)研究了網(wǎng)絡(luò)零售市場(chǎng)中營(yíng)銷選擇和品牌構(gòu)建的問題,從具體的公司層面出發(fā),探討了網(wǎng)絡(luò)零售商所具備的優(yōu)勢(shì);何海波(2017)對(duì)國(guó)內(nèi)外的網(wǎng)絡(luò)零售市場(chǎng)發(fā)展進(jìn)行了對(duì)比,以線上-線下零售企業(yè)融合的視角挖掘了我國(guó)網(wǎng)絡(luò)零售市場(chǎng)中所存在的不足,類似如王超賢(2016)則從中美網(wǎng)絡(luò)零售的組織模式角度出發(fā),分析了我國(guó)網(wǎng)絡(luò)零售中的獨(dú)特競(jìng)爭(zhēng)力。另一方面,數(shù)量較少的網(wǎng)絡(luò)零售市場(chǎng)的定量分析文獻(xiàn)中,往往是從宏觀國(guó)家數(shù)據(jù)角度出發(fā),研究市場(chǎng)發(fā)展與宏觀經(jīng)濟(jì)之間的聯(lián)系。例如楊守德(2017)從網(wǎng)絡(luò)零售和區(qū)域消費(fèi)格局的層面進(jìn)行了簡(jiǎn)單的實(shí)證分析,認(rèn)為網(wǎng)絡(luò)零售業(yè)的發(fā)展能夠有效促進(jìn)區(qū)域內(nèi)的“消費(fèi)升級(jí)”行為,雷兵(2017)另辟蹊徑,從生態(tài)系統(tǒng)種群成長(zhǎng)的獨(dú)特視角觀察網(wǎng)絡(luò)零售市場(chǎng),并將其賦予系統(tǒng)動(dòng)力學(xué)特征,建立了獨(dú)特的實(shí)證體現(xiàn)。在經(jīng)濟(jì)學(xué)層面上,尚未有文章就網(wǎng)絡(luò)零售市場(chǎng)發(fā)展與區(qū)域經(jīng)濟(jì)間的關(guān)系進(jìn)行有效的探索,王海波(2016)的文章中認(rèn)為,網(wǎng)絡(luò)零售業(yè)是促進(jìn)居民消費(fèi)的有效手段,而居民消費(fèi)能進(jìn)一步引致區(qū)域經(jīng)濟(jì)的增長(zhǎng),從這一角度來看,通過實(shí)證建立網(wǎng)絡(luò)零售市場(chǎng)與區(qū)域經(jīng)濟(jì)間的聯(lián)系,是探索我國(guó)經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)方法的重要途徑。

    模型構(gòu)建

    (一)模型設(shè)定

    本文采用固定效應(yīng)模型,在控制其他因素不變的情況下,研究網(wǎng)絡(luò)零售市場(chǎng)發(fā)展(I)對(duì)于區(qū)域經(jīng)濟(jì)(E)的影響,其基本模型為:

    E=α+βI+ε ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ?(1)

    該模型中,ε為隨機(jī)擾動(dòng)項(xiàng),α為截距項(xiàng),β為影響系數(shù)。該模型滿足以下假設(shè):

    ε~N(0,δ2);Var(εi/Ti)=δ2;E(εi)=0;Cov(εi,εj)=0;Cov(εi,Ti)=0

    本文的主要難點(diǎn)在于如何確定各區(qū)域的網(wǎng)絡(luò)市場(chǎng)發(fā)展指數(shù),由于目前僅有中國(guó)電子商務(wù)研究中心所發(fā)布的國(guó)家層面的《網(wǎng)絡(luò)市場(chǎng)數(shù)據(jù)監(jiān)測(cè)報(bào)告》中對(duì)網(wǎng)絡(luò)零售市場(chǎng)份額有所反映,但尚未有機(jī)構(gòu)直接統(tǒng)計(jì)了各省的網(wǎng)絡(luò)零售市場(chǎng)規(guī)模,基于這一認(rèn)知,本文需要另行對(duì)各區(qū)域構(gòu)建網(wǎng)絡(luò)零售市場(chǎng)發(fā)展指數(shù)。

    (二)網(wǎng)絡(luò)零售市場(chǎng)發(fā)展指數(shù)

    由于網(wǎng)絡(luò)零售發(fā)展涵蓋了多個(gè)行業(yè),并設(shè)計(jì)多個(gè)可統(tǒng)計(jì)指標(biāo),本文采用因子分析法構(gòu)建這一指數(shù)。崔小俊(2018)認(rèn)為網(wǎng)絡(luò)零售市場(chǎng)發(fā)展需要考慮市場(chǎng)規(guī)模、市場(chǎng)流通度和市場(chǎng)可知度三個(gè)層面,換言之,其核心指標(biāo)必須包含網(wǎng)絡(luò)零售的份額數(shù)據(jù)、區(qū)域的流通能力以及互聯(lián)網(wǎng)的普及性。此外,王莉(2017)的研究中將網(wǎng)絡(luò)零售市場(chǎng)的發(fā)展與傳統(tǒng)零售市場(chǎng)發(fā)展相聯(lián)系,認(rèn)為對(duì)網(wǎng)絡(luò)零售市場(chǎng)的研究必須考慮到市場(chǎng)潛力、市場(chǎng)營(yíng)銷能力、市場(chǎng)組織能力和資源配置能力四個(gè)因素。綜合國(guó)內(nèi)外關(guān)于網(wǎng)絡(luò)零售市場(chǎng)發(fā)展的評(píng)價(jià)指標(biāo),本文采用了4個(gè)二級(jí)指標(biāo),包含8個(gè)基礎(chǔ)性指標(biāo)建立了網(wǎng)絡(luò)零售市場(chǎng)的發(fā)展指數(shù),如表1所示。

    利用上述代表性指標(biāo)構(gòu)建基本數(shù)據(jù)矩陣為:

    X={Xij}{1≤i≤30,1≤j≤8} ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ?(2)

    式(2)中,X即為本文所需的網(wǎng)絡(luò)零售市場(chǎng)發(fā)展指數(shù),i代表了本文所測(cè)度區(qū)域數(shù),由于西藏部分年份統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù)缺失嚴(yán)重,本文僅統(tǒng)計(jì)了30個(gè)省的相關(guān)數(shù)據(jù),故i~(1,30),j代表了基礎(chǔ)指標(biāo)的個(gè)數(shù),本文總共有8個(gè)基礎(chǔ)指標(biāo),故j~(1,8)。利用SPSS16.0進(jìn)一步對(duì)各個(gè)代表性指標(biāo)處理得到標(biāo)準(zhǔn)化矩陣:

    S={Sij}{1≤i≤30,1≤j≤8} ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? (3)

    進(jìn)一步,根據(jù)熵權(quán)法對(duì)各個(gè)代表性指標(biāo)的熵值進(jìn)行計(jì)算,可以得到:

    (4)

    同時(shí),還需要對(duì)熵值進(jìn)行正數(shù)化處理,從而避免負(fù)向熵值導(dǎo)致指標(biāo)間差異增大的問題。正向化式(4)所得熵,可以得到各指標(biāo)的信息效應(yīng)值:

    gj=1-ej ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? (5)

    根據(jù)熵值(4)及信息效應(yīng)值(5),可以衡量基礎(chǔ)指標(biāo)的權(quán)重:

    ωj=gj / |i=30i=1/gj,j∈(1,8) ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ?(6)

    聯(lián)立(5)式與(6)式,從而得到各區(qū)域的網(wǎng)絡(luò)零售市場(chǎng)發(fā)展指標(biāo):

    (7)

    上述基礎(chǔ)指標(biāo)在實(shí)證測(cè)試前必須進(jìn)行無(wú)量綱化處理以滿足實(shí)證測(cè)度需求,根據(jù)第一主成分系數(shù)除以對(duì)應(yīng)特征值根的平方根,得到系數(shù)權(quán)重。同時(shí),根據(jù)中華人民共和國(guó)科技部網(wǎng)站、《中國(guó)統(tǒng)計(jì)年鑒》(2016)、《中國(guó)科技統(tǒng)計(jì)年鑒》(2016)、《中國(guó)高技術(shù)產(chǎn)業(yè)統(tǒng)計(jì)年鑒》(2016)及部分爬蟲所得數(shù)據(jù),本文整理得到了上述基礎(chǔ)指標(biāo)的數(shù)據(jù),共計(jì)1375個(gè)數(shù)值。

    實(shí)證結(jié)果

    通過上述模型描述,本文采用SPSS 18.0軟件進(jìn)行因子分析法指標(biāo)構(gòu)建,首先由相關(guān)系數(shù)矩陣得知,各因子間相關(guān)系數(shù)較大,并呈現(xiàn)出了較強(qiáng)的線性關(guān)系,適合采用因子分析法進(jìn)行處理。指標(biāo)變量的KMO(Kaiser-Meyer-Olkin Measure of Sampling Adequacy)值為0.865,球度檢測(cè)BTS(Bartleets Test of Sphericity)值為709.452均符合因子檢驗(yàn)要求。進(jìn)而進(jìn)行因子提取與因子旋轉(zhuǎn),計(jì)算出30個(gè)相關(guān)省份的網(wǎng)絡(luò)零售市場(chǎng)的因子特征根與方差貢獻(xiàn)率,如表2所示。由表2可知,由基礎(chǔ)指標(biāo)所提取的前四個(gè)公共因子具備較高的累積貢獻(xiàn)率,達(dá)到了94.615%,證明原始數(shù)據(jù)的納入度較高,能夠充分發(fā)揮數(shù)據(jù)的信息。據(jù)此,本文提取了4個(gè)主成因子:FAC1、FAC2、FAC3、FAC4,其指標(biāo)得分系數(shù)如表3所示。

    利用公共因子得分系數(shù)矩陣,作為權(quán)重代入(7)式中,即可以求得各省份的網(wǎng)絡(luò)市場(chǎng)零售發(fā)展得分,最終結(jié)果如表4所示(按字母排序)。

    表5中可見模型的判決系數(shù)R2的值為52%,說明模型解釋能力一般,同時(shí)調(diào)整后的R2數(shù)值為51.4%,這一結(jié)果在一元回歸模型中屬于正常情況,區(qū)域經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)受制于許多因素,而不僅僅是網(wǎng)絡(luò)零售這一水平,故該模型的擬合程度能夠得到解釋,本文繼續(xù)對(duì)模型進(jìn)行方差分析,判斷變量間的線性關(guān)系是否具備顯著性,結(jié)果如表6所示。由表6可見,常數(shù)項(xiàng)F值為18.257,大于該F臨界值概率為0.000,在1%的顯著性水平下仍為顯著,拒絕原假設(shè)“回歸系數(shù)為0”,說明方程(1)的兩個(gè)回歸變量具備顯著線性關(guān)系。同時(shí)給出(1)的回歸結(jié)果:

    E=4.931+1.3211

    t ?3.120(0.006) 4.212(0.000)

    Std. Error 653.236 ? 1243.556

    常數(shù)項(xiàng)α的t統(tǒng)計(jì)值為3.120,網(wǎng)絡(luò)零售市場(chǎng)得分的臨界值為4.212,均在5%的顯著性水平內(nèi),說明系數(shù)回歸具備統(tǒng)計(jì)學(xué)意義,該回歸結(jié)果表明,網(wǎng)絡(luò)零售市場(chǎng)得分每提升1個(gè)單位,能夠幫助區(qū)域經(jīng)濟(jì)增加1.321個(gè)單位,回到表4所構(gòu)建的各省得分中,青海的網(wǎng)絡(luò)零售市場(chǎng)得分僅為0.08749,與最高的上海(4.21092)相差4.12343,假設(shè)青海省能夠盡快抹平這一差距,就能夠帶動(dòng)省域經(jīng)濟(jì)約5.44%個(gè)百分點(diǎn)的提升。

    網(wǎng)絡(luò)零售市場(chǎng)發(fā)展趨勢(shì)及建議

    本文通過對(duì)我國(guó)各省網(wǎng)絡(luò)零售市場(chǎng)得分的構(gòu)建,并以實(shí)證模型將這一得分與區(qū)域經(jīng)濟(jì)發(fā)展相聯(lián)系發(fā)現(xiàn),網(wǎng)絡(luò)零售市場(chǎng)能夠有效促進(jìn)區(qū)域產(chǎn)業(yè)發(fā)展,提升區(qū)域經(jīng)濟(jì)水平,兩者具備顯著的正向關(guān)聯(lián)性。目前,我國(guó)零售業(yè)正處在結(jié)構(gòu)轉(zhuǎn)變和行業(yè)發(fā)展的重要機(jī)遇期,這一機(jī)遇來源于網(wǎng)絡(luò)零售市場(chǎng)的高速發(fā)展,如何把握這一發(fā)展趨勢(shì),進(jìn)而促進(jìn)區(qū)域經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng),應(yīng)重點(diǎn)把握以下幾個(gè)方面。

    第一,加強(qiáng)網(wǎng)絡(luò)零售普及性,充分挖掘居民消費(fèi)潛力。網(wǎng)絡(luò)零售相比于線下零售的優(yōu)勢(shì)在于其廣泛性和透明性,由于地區(qū)限制,許多消費(fèi)者所需求的高品質(zhì)或個(gè)性化商品不能在本地市場(chǎng)上得到解決,而網(wǎng)絡(luò)零售市場(chǎng)卻有效地彌補(bǔ)了這一空白,從供給端深刻地解決了消費(fèi)者的需求問題。同時(shí),網(wǎng)絡(luò)零售市場(chǎng)進(jìn)一步推動(dòng)了價(jià)格的透明化,倒逼線下市場(chǎng)讓利于消費(fèi)者,使得消費(fèi)者能夠在有限的可支配收入中盡量有效的分配貨幣,提升個(gè)人效用。在我國(guó),投資型導(dǎo)向經(jīng)濟(jì)發(fā)展模式逐漸乏力,傳統(tǒng)制造業(yè)步入瓶頸期的現(xiàn)實(shí)困境中,通過挖掘居民消費(fèi)能力,以消費(fèi)這駕馬車帶動(dòng)經(jīng)濟(jì)發(fā)展,是網(wǎng)絡(luò)零售市場(chǎng)所具備的獨(dú)特優(yōu)勢(shì)。

    第二,進(jìn)一步優(yōu)化網(wǎng)絡(luò)零售市場(chǎng)配套措施,發(fā)展新型業(yè)態(tài)技術(shù)?,F(xiàn)有得分評(píng)價(jià)體系下,各省所展現(xiàn)的網(wǎng)絡(luò)零售水平差異巨大。根本原因在于網(wǎng)絡(luò)零售市場(chǎng)并非孤立的交易市場(chǎng),而需要依賴于多維度的產(chǎn)業(yè)發(fā)展,首先需要區(qū)域內(nèi)有較高的網(wǎng)絡(luò)普及基礎(chǔ)或移動(dòng)設(shè)備使用量,其次需要物流行業(yè)優(yōu)質(zhì)的運(yùn)轉(zhuǎn)水平和規(guī)模經(jīng)濟(jì),此外還需要當(dāng)?shù)鼐用駥?duì)網(wǎng)絡(luò)零售方式的認(rèn)可度和了解度,多重要素決定了網(wǎng)絡(luò)零售市場(chǎng)需要大量的基礎(chǔ)設(shè)施建設(shè),才能夠讓消費(fèi)者體驗(yàn)到網(wǎng)絡(luò)零售市場(chǎng)的便捷與優(yōu)質(zhì)。從現(xiàn)有的網(wǎng)絡(luò)電商實(shí)踐中不難發(fā)現(xiàn),利用大數(shù)據(jù)或云科技等新型技術(shù)能夠有效增進(jìn)網(wǎng)絡(luò)零售體驗(yàn),凝聚更多顧客。從這一角度來看,發(fā)展新型業(yè)態(tài)技術(shù)是進(jìn)一步加快網(wǎng)絡(luò)零售發(fā)展的有效手段,也是發(fā)展區(qū)域經(jīng)濟(jì)的不二選擇。

    參考文獻(xiàn):

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