潘良昱
(天津科技大學(xué)經(jīng)濟(jì)與管理學(xué)院 天津 300457)
網(wǎng)上零售額是指企業(yè)或個人通過公共網(wǎng)絡(luò)交易平臺(包括自建網(wǎng)站或第三方平臺)實現(xiàn)商品和服務(wù)的銷售,其中商品包括實物商品、虛擬商品及服務(wù)類的產(chǎn)品。2020年,我國網(wǎng)上零售額達(dá)到117601億元,比2019年增長10.9%,因此網(wǎng)上零售額的增速已經(jīng)遠(yuǎn)遠(yuǎn)超過社會商品零售總額的銷售,網(wǎng)絡(luò)的擴(kuò)張和現(xiàn)在移動4G、5G網(wǎng)絡(luò)的實現(xiàn),使人們網(wǎng)上購物的能力大大增強。現(xiàn)代社會是信息時代,網(wǎng)絡(luò)信息技術(shù)覆蓋生活的每一個角落,各個工作領(lǐng)域在信息技術(shù)的影響與輔助下不斷發(fā)展,電子商務(wù)正在以一副嶄新的面貌登上商業(yè)舞臺,大大促進(jìn)了商品零售業(yè)的發(fā)展。最近,新的網(wǎng)絡(luò)營銷名詞出現(xiàn)在大眾視線中,這種營銷方式對網(wǎng)絡(luò)營銷過程中的每個環(huán)節(jié)都產(chǎn)生了一定的影響,大大增加了企業(yè)的銷售額,保證了企業(yè)的經(jīng)濟(jì)效益。網(wǎng)絡(luò)用戶的不斷增加,實現(xiàn)了帶動經(jīng)濟(jì)的新動能,為消費的增長和經(jīng)濟(jì)的發(fā)展注入新的活力。本文通過研究影響網(wǎng)上銷售額的因素,為增加消費潛力,促進(jìn)人民消費,從而為經(jīng)濟(jì)發(fā)展提供新的建議和政策依據(jù),對我國零售行業(yè)的發(fā)展有著長遠(yuǎn)的意義。
葉澤暉等(2021)根據(jù)中國家庭小組研究(CFPS)的調(diào)查數(shù)據(jù),基于中國家庭追蹤調(diào)查互聯(lián)網(wǎng)使用對消費群體的影響,研究首次聚焦于青年樣本,使用基準(zhǔn)回歸模型進(jìn)行擬合,并具體分析了不同特征青年的消費異質(zhì)性以互聯(lián)網(wǎng)使用影響消費的內(nèi)在機制。研究發(fā)現(xiàn),互聯(lián)網(wǎng)使用行為對消費的影響呈現(xiàn)邊際效應(yīng)遞增的趨勢。劉文釗、王曉佳(2021)調(diào)查了黑龍江省大學(xué)生網(wǎng)絡(luò)消費金融的現(xiàn)狀,分析了黑龍江省大學(xué)生網(wǎng)絡(luò)消費金融產(chǎn)品的使用和還款情況,并從法律法規(guī)、監(jiān)管程度、信用風(fēng)險、大學(xué)生金融知識等方面總結(jié)了阻礙黑龍江省大學(xué)生網(wǎng)絡(luò)消費金融發(fā)展的因素,并提出相應(yīng)的對策建議。朱素杰(2021)認(rèn)為,隨著網(wǎng)絡(luò)經(jīng)濟(jì)的不斷發(fā)展,網(wǎng)絡(luò)環(huán)境下人們的消費觀念和消費方式發(fā)生了重大變化,網(wǎng)絡(luò)文化不僅對人們的消費方式產(chǎn)生了積極的影響,還帶來了一些弊端。本文不僅分析了網(wǎng)絡(luò)文化對人們消費模式的積極影響,還分析了網(wǎng)絡(luò)文化對人們消費模式的不良影響,并提出了相應(yīng)地解決對策。
在中國知網(wǎng)搜索有關(guān)我國網(wǎng)上零售額影響因素分析的關(guān)鍵字,僅有劉雪萍(2018)在我國網(wǎng)上零售影響因素實證研究——基于省際數(shù)據(jù)的分析中進(jìn)行了研究,研究顯示基于省際網(wǎng)上零售數(shù)據(jù),構(gòu)建我國網(wǎng)上零售的影響因素模型。實證結(jié)果表明,快遞投送能力對我國網(wǎng)上零售的影響最大,其次是網(wǎng)民和網(wǎng)購者人數(shù),再次是移動終端的用戶人數(shù);社會消費品零售總額為我國網(wǎng)上零售的發(fā)展提供了基本空間;線下實體店對網(wǎng)上零售有較強的替代性。因此,應(yīng)加快發(fā)展快遞業(yè),進(jìn)一步普及3G、4G手機,提高信息技術(shù)等新技術(shù)的滲透率,發(fā)揮線上網(wǎng)店與線下實體店的積極性,推動我國零售業(yè)的整體發(fā)展。研究我國網(wǎng)上零售額的實證分析較少,是由于近年來網(wǎng)上零售額統(tǒng)計的數(shù)據(jù)并不完全,僅有最近幾年,因此無法用實證分析進(jìn)行驗證。本文通過截面數(shù)據(jù),對數(shù)據(jù)進(jìn)行實證分析,用數(shù)據(jù)對結(jié)果加以支撐。
人均地區(qū)生產(chǎn)總值是一個地區(qū)經(jīng)濟(jì)發(fā)展重要的衡量指標(biāo),一般來說經(jīng)濟(jì)發(fā)展越好,網(wǎng)上零售額越高,初步估計是正向影響。
網(wǎng)站數(shù)是實現(xiàn)網(wǎng)上購物的基本指標(biāo),一般來說每百家企業(yè)擁有網(wǎng)站數(shù)越高,網(wǎng)上零售額就越高,初步估計是正向影響。
移動互聯(lián)網(wǎng)用戶數(shù)是用戶實現(xiàn)手機購物的重要因素,用戶數(shù)高的地區(qū)說明地方網(wǎng)上銷售額發(fā)展水平潛力較大,網(wǎng)上零售額也就越高,因此估計是正向影響。
地區(qū)快遞數(shù)數(shù)值直接反映了地區(qū)網(wǎng)上消費量,消費量越高,基數(shù)越大,則網(wǎng)上消費額就越高,因此估計是正向影響。
本文數(shù)據(jù)來源于《中國統(tǒng)計年鑒》2021,收集的是2020年31個省份地區(qū)的截面數(shù)據(jù)(表1)。
表1 2020年31個省份地區(qū)網(wǎng)上零售額相關(guān)情況
本文根據(jù)上述數(shù)據(jù)建立我國網(wǎng)上零售額對人均地區(qū)生產(chǎn)總值、每百家企業(yè)擁有網(wǎng)站數(shù)、移動互聯(lián)網(wǎng)用戶數(shù)、地區(qū)快遞數(shù)的多元線性回歸模型:
其中,為常數(shù)項;為系數(shù)項;為隨機誤差項。
為了解數(shù)據(jù)之間的具體關(guān)系,進(jìn)行散點圖的繪制,初步直接地了解解釋變量與被解釋變量之間的關(guān)系,從而為后文的回歸分析奠定基礎(chǔ)(圖1)。
圖1 散點圖
由圖1可以看到,~均與呈現(xiàn)正向的線性趨勢,且線性關(guān)系均是比較明顯的狀態(tài),初步判斷變量均與被解釋變量之間的關(guān)系同向變化,接下來進(jìn)行參數(shù)估計。
根據(jù)表1相關(guān)數(shù)據(jù),使用STATA軟件,用最小二乘法做多元線性回歸分析(圖2),可得結(jié)果如下:
圖2 回歸分析
模型估計結(jié)果說明,在假定其他變量不變的情況下,平均來說,人均地區(qū)生產(chǎn)總值每增長1%,網(wǎng)上零售額就增加0.9854%;每百家企業(yè)擁有網(wǎng)站數(shù)每增長1%,網(wǎng)上零售額就增加0.5288%;移動互聯(lián)網(wǎng)用戶數(shù)每增長1%,網(wǎng)上零售額就增加0.0088%;地區(qū)快遞數(shù)每增長1%,網(wǎng)上零售額就增加0.6342%。
(3)檢驗:在給定顯著性水平=0.05的條件下,查t分布表的自由度為26的臨界值2.0555。由圖2數(shù)據(jù)可知,、、對應(yīng)的統(tǒng)計量的絕對值大于2.0555,說明解釋變量對被解釋變量沒有顯著影響,、、存在顯著的影響。
本文使用相關(guān)系數(shù)矩陣檢驗?zāi)P椭惺欠翊嬖诙嘀毓簿€性,若解釋變量之間的相關(guān)系數(shù)大于0.8,使用STATA軟件的運行結(jié)果如圖3所示。
圖3 相關(guān)性分析
根據(jù)相關(guān)性分析結(jié)果,解釋變量之間的相關(guān)系數(shù)存在大于0.8的,與之間的相關(guān)系數(shù)為0.8954,說明模型中存在嚴(yán)重的多重共線性。為了進(jìn)一步檢驗?zāi)P偷墓簿€性,進(jìn)行方差膨脹因子檢驗如圖4所示。
圖4 方差膨脹因子檢驗
由圖4可以看到,對數(shù)化后的模型、的VIF值大于10,跟相關(guān)系數(shù)結(jié)果得到的結(jié)論是一致的,因此,需要對模型進(jìn)行逐步回歸,逐步加入對模型擬合優(yōu)度最高且顯著的變量,直到所有變量顯著,以、、為最終回歸結(jié)果(圖5)。
圖5 逐步回歸結(jié)果
對模型進(jìn)行異方差檢驗,用懷特檢驗方法以檢驗?zāi)P偷臍埐铐検欠裼挟惙讲钚?圖6):
圖6 異方差性檢驗
通過懷特檢驗可以看到,卡方值為4.27,對應(yīng)的p值為0.8930>0.05,即在0.05的顯著性水平上接受模型殘差同方差性的原假設(shè),即模型不存在異方差。
由圖7經(jīng)過各種檢驗,最終的理想模型為:
圖7 最終回歸結(jié)果
模型的估計結(jié)果說明,在假定其他變量不變的情況下,平均來說,人均地區(qū)生產(chǎn)總值每增長1%,網(wǎng)上零售額就增加0.9787%;每百家企業(yè)擁有網(wǎng)站數(shù)每增加1%,網(wǎng)上零售額就增加0.5252%;地區(qū)快遞數(shù)每增長1%,網(wǎng)上零售額就增加0.6390%。
(3)檢驗:在給定顯著性水平=0.05的條件下,查分布表自由度為28的臨界值2.0518。由圖7數(shù)據(jù)可知,、、對應(yīng)的統(tǒng)計量絕對值大于2.0518,且對應(yīng)的p值均小于0.05,說明、、解釋變量都對被解釋變量有顯著影響。
模型的估計結(jié)果說明,在假定其他變量不變的情況下,平均來說,人均地區(qū)生產(chǎn)總值每增長1%,網(wǎng)上零售額就增加0.9787%;每百家企業(yè)擁有網(wǎng)站數(shù)每增加1%,網(wǎng)上零售額就增加0.5252%;地區(qū)快遞數(shù)每增長1%,網(wǎng)上零售額就增加0.6390%。由此可以發(fā)現(xiàn),人均地區(qū)生產(chǎn)總值、每百家企業(yè)擁有網(wǎng)站數(shù)、地區(qū)快遞數(shù)均會促進(jìn)網(wǎng)上零售額的發(fā)展,這也比較符合經(jīng)濟(jì)原理。
加快發(fā)展快遞業(yè),進(jìn)一步普及4G、5G手機,提高信息技術(shù)等新技術(shù)的滲透率,發(fā)揮線上網(wǎng)店與線下實體店的積極性,推動我國零售業(yè)的整體發(fā)展。如果使電商業(yè)可持續(xù)發(fā)展就需要政府加強監(jiān)管,促進(jìn)電商制度的健康有序發(fā)展。禁止過高的井噴式銷售,如果消費者不理智地支配自己的收入,就會帶來資源的浪費,疲勞促銷、疲勞消費等問題,都會制約電商的長久發(fā)展。