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    數(shù)字經(jīng)濟(jì)對流通效率的影響研究

    2024-06-03 05:03:12鄒旭鑫佟娜閔佳迪
    中國商論 2024年10期
    關(guān)鍵詞:熵值法數(shù)字化轉(zhuǎn)型數(shù)字經(jīng)濟(jì)

    鄒旭鑫 佟娜 閔佳迪

    摘 要:當(dāng)前,中國流通業(yè)正面臨轉(zhuǎn)型升級的重要需求與多重挑戰(zhàn),數(shù)字經(jīng)濟(jì)時代,流通業(yè)實現(xiàn)數(shù)字化轉(zhuǎn)型是必然趨勢,因此,本文認(rèn)為抓住數(shù)字經(jīng)濟(jì)發(fā)展機(jī)遇是中國流通業(yè)實現(xiàn)轉(zhuǎn)型升級、提高質(zhì)量和效率、保障高質(zhì)量發(fā)展的關(guān)鍵。本文選取我國2013—2019年30個?。ㄗ灾螀^(qū)、直轄市)的面板數(shù)據(jù),分別運(yùn)用DEA-Malmquist指數(shù)和熵值法測算流通業(yè)效率和數(shù)字經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平。本文通過構(gòu)建固定效應(yīng)模型,實證分析數(shù)字經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平對流通效率的影響。結(jié)果表明:第一,中國流通效率整體水平不高,地區(qū)間發(fā)展存在明顯差異;第二,我國數(shù)字經(jīng)濟(jì)發(fā)展勢頭迅猛,但地區(qū)間發(fā)展水平存在差距;第三,數(shù)字經(jīng)濟(jì)可以顯著促進(jìn)流通效率的提高,且經(jīng)過穩(wěn)健性檢驗后結(jié)論仍成立。因此,本文提出以下政策啟示:完善數(shù)字信息基礎(chǔ)設(shè)施,加大數(shù)字經(jīng)濟(jì)相關(guān)技術(shù)的研發(fā)力度;加速促進(jìn)流通產(chǎn)業(yè)鏈數(shù)字化改革;助力數(shù)字經(jīng)濟(jì)賦能流通領(lǐng)域等,以供參考。

    關(guān)鍵詞:數(shù)字經(jīng)濟(jì);流通業(yè)效率;DEA-Malmquist指數(shù);熵值法;數(shù)字化轉(zhuǎn)型

    本文索引:鄒旭鑫,佟娜,閔佳迪.<變量 2>[J].中國商論,2024(10):-006.

    中圖分類號:F124.3 文獻(xiàn)標(biāo)識碼:A 文章編號:2096-0298(2024)05(b)--06

    1 引言

    我國數(shù)字經(jīng)濟(jì)發(fā)展體系建設(shè)成效顯著,實體經(jīng)濟(jì)融合推進(jìn)、經(jīng)濟(jì)高質(zhì)量發(fā)展勢頭強(qiáng)勁。隨著新一輪技術(shù)發(fā)展和產(chǎn)業(yè)革命的不斷深入,數(shù)字化時代已經(jīng)到來?!吨袊ヂ?lián)網(wǎng)發(fā)展報告2023》顯示,2012—2022年,中國數(shù)字經(jīng)濟(jì)規(guī)模從11萬億元增長到50.2萬億元,在互聯(lián)網(wǎng)應(yīng)用、網(wǎng)民數(shù)量、人工智能發(fā)展等方面領(lǐng)跑全球。近年來,全球經(jīng)濟(jì)復(fù)蘇動力雖不足,但數(shù)字經(jīng)濟(jì)仍保持強(qiáng)勁的發(fā)展勢頭,尤其是中國的數(shù)字經(jīng)濟(jì)發(fā)展,成為推動經(jīng)濟(jì)高質(zhì)量發(fā)展的重要力量[1]。數(shù)字經(jīng)濟(jì)具有顛覆性創(chuàng)新、超高速增長等新特征(李曉華,2019)[2],發(fā)展以數(shù)據(jù)要素資源為核心的數(shù)字經(jīng)濟(jì)逐漸成為企業(yè)提高競爭力的不二選擇。通過數(shù)字化變革企業(yè)制度、技術(shù)及管理等多維要素,釋放創(chuàng)新動能,引領(lǐng)新質(zhì)生產(chǎn)力發(fā)展,從而獲得產(chǎn)業(yè)內(nèi)競爭的比較優(yōu)勢。流通業(yè)連通生產(chǎn)與消費兩端,銜接經(jīng)濟(jì)社會運(yùn)行過程的各個環(huán)節(jié),貫通商流、物流、資金流和信息流,是反映一個國家(地區(qū))市場繁榮程度和經(jīng)濟(jì)運(yùn)行狀況的基礎(chǔ)性產(chǎn)業(yè)(趙嫻,2023)[3]。流通效率是反映生產(chǎn)到消費流通實現(xiàn)能力的綜合指標(biāo)(王春豪和袁菊,2019)[4]。商務(wù)部于2015年5月15日發(fā)布了《互聯(lián)網(wǎng)+流通》行動計劃,旨在加速信息技術(shù)在流通行業(yè)的應(yīng)用。習(xí)近平總書記在黨的二十大報告中提出建設(shè)現(xiàn)代化產(chǎn)業(yè)體系,需要“加快發(fā)展物聯(lián)網(wǎng),建設(shè)高效順暢的流通體系”。由此可見,流通業(yè)已成為建設(shè)現(xiàn)代化產(chǎn)業(yè)體系的關(guān)鍵性產(chǎn)業(yè),建設(shè)現(xiàn)代流通體系,推進(jìn)流通數(shù)字化,提高流通效率,對建設(shè)全國統(tǒng)一大市場,推進(jìn)經(jīng)濟(jì)高質(zhì)量發(fā)展起到了至關(guān)重要的作用。目前,中國的流通產(chǎn)業(yè)已進(jìn)入成熟期,正處于關(guān)鍵轉(zhuǎn)型、提質(zhì)、增效階段。然而,各省市在流通領(lǐng)域的基礎(chǔ)設(shè)施建設(shè)水平差距較大,發(fā)展政策大相徑庭,相關(guān)投資的發(fā)展力度也不均勻,數(shù)字技術(shù)與流通領(lǐng)域之間的融合度和深度有待加強(qiáng)。丁俊發(fā)(2012)[5]指出,中國物流水平低,對于生產(chǎn)性消費來說,庫存量大、周轉(zhuǎn)慢,必然會導(dǎo)致抬高物流費用,提高流通成本。王心良和鄭書莉(2013)[6]認(rèn)為,中國流通業(yè)進(jìn)入和退出的門檻低,競爭激烈,有時甚至出現(xiàn)了無序競爭,為零售企業(yè)創(chuàng)造了不良的增長環(huán)境,導(dǎo)致企業(yè)壽命短、規(guī)模小等后果。因此,數(shù)字經(jīng)濟(jì)發(fā)展能否助力流通效率的提高,是值得深入探討的問題?;诖?,本文在測度數(shù)字經(jīng)濟(jì)和流通效率發(fā)展水平的基礎(chǔ)上,實證探究數(shù)字經(jīng)濟(jì)發(fā)展對流通效率提高產(chǎn)生何種影響。本文可能的貢獻(xiàn)在于:對現(xiàn)有流通數(shù)字化理論研究進(jìn)行有益補(bǔ)充,并為在數(shù)字經(jīng)濟(jì)發(fā)展背景下暢通“雙循環(huán)”、建設(shè)全國統(tǒng)一大市場經(jīng)濟(jì)實踐提供一定的借鑒。

    2 文獻(xiàn)綜述

    隨著數(shù)字經(jīng)濟(jì)的發(fā)展,數(shù)字經(jīng)濟(jì)與流通業(yè)發(fā)展關(guān)系的研究受到各界學(xué)者的廣泛關(guān)注,已有研究發(fā)現(xiàn)數(shù)字經(jīng)濟(jì)與流通業(yè)之間存在著緊密的聯(lián)系。顓孫豐勤和張敏(2022)[7]指出,在信息技術(shù)的賦能下,數(shù)字經(jīng)濟(jì)迅速發(fā)展并逐漸成為推動商貿(mào)流通業(yè)創(chuàng)新發(fā)展的新動力。樊玲和劉凱(2022)[8]認(rèn)為,隨著“互聯(lián)網(wǎng) +”時代的到來,數(shù)字移動技術(shù)的普及有力地支持了中國電子商務(wù)產(chǎn)業(yè)的快速發(fā)展,特別是線上線下渠道的有效融合,為降低流通企業(yè)的營銷交易成本和流通成本、提高整體流通效率奠定了堅實的基礎(chǔ)。王超亞(2022)[9]研究發(fā)現(xiàn),數(shù)字化、網(wǎng)絡(luò)化、集約化和智能化將成為現(xiàn)代流通體系的核心競爭力,應(yīng)加快現(xiàn)代流通體系的數(shù)字化轉(zhuǎn)型,為國內(nèi)大循環(huán)提供強(qiáng)大的創(chuàng)新動力。余祖鵬和王孝行(2023)[10]認(rèn)為,流通數(shù)字化對流通產(chǎn)業(yè)的碳減排效應(yīng)主要通過促進(jìn)綠色技術(shù)創(chuàng)新、降低交易成本、提高勞動生產(chǎn)率實現(xiàn)。此外,楊仁發(fā)和徐曉夏(2023)[11]指出,在數(shù)字經(jīng)濟(jì)發(fā)展背景下,數(shù)字化賦能發(fā)展成為實現(xiàn)流通業(yè)現(xiàn)代化的關(guān)鍵,且數(shù)字經(jīng)濟(jì)對流通業(yè)現(xiàn)代化具有顯著的正向驅(qū)動作用,但在我國不同區(qū)域存在異質(zhì)性影響。閆華(2022)[12]研究發(fā)現(xiàn),數(shù)字基建有助于提高流通產(chǎn)業(yè)效率,數(shù)字基建對流通產(chǎn)業(yè)效率的優(yōu)化效應(yīng)具有地區(qū)異質(zhì)性,其表現(xiàn)為對經(jīng)濟(jì)發(fā)達(dá)的東部地區(qū)影響最強(qiáng),中部次之,西部最弱。然而,Abdullaevich(2022)[13]指出,數(shù)字經(jīng)濟(jì)的出現(xiàn)導(dǎo)致商業(yè)環(huán)境產(chǎn)生變化。同一時間,小微企業(yè)在市場發(fā)展中越來越困難,尤其是發(fā)展中國家在實施數(shù)字經(jīng)濟(jì)方面存在問題,企業(yè)戰(zhàn)略決策的風(fēng)險等級和風(fēng)險程度不斷提高。例如,電商的出現(xiàn)給批發(fā)商和線下實體零售店帶來了巨大沖擊,市場主體之間的相互經(jīng)濟(jì)關(guān)系將發(fā)生很大變化,對市場上一些活躍的、創(chuàng)新能力高的企業(yè)主體是有利的,另一些企業(yè)因為無法適應(yīng)新興數(shù)字技術(shù)帶來的經(jīng)營環(huán)境的變化,導(dǎo)致經(jīng)營困難甚至退出市場。

    文章通過梳理現(xiàn)有文獻(xiàn)發(fā)現(xiàn),對數(shù)字經(jīng)濟(jì)內(nèi)涵的界定尚未統(tǒng)一,更沒有一致認(rèn)可的測度工具,亟須創(chuàng)新出更科學(xué)、更精確、更適配的測度方法來評估數(shù)字經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平的真實狀況。已有研究大部分聚焦在大數(shù)據(jù)、云計算、物聯(lián)網(wǎng)等數(shù)字技術(shù)對流通模式的影響,因此本文在前人研究的基礎(chǔ)上,構(gòu)建合適的評價指標(biāo),衡量數(shù)字經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平對我國各省市流通效率的影響,并探索各區(qū)域的異質(zhì)性,從而為數(shù)字經(jīng)濟(jì)背景下中國流通效率的提高提供數(shù)據(jù)支撐。

    3 流通效率與數(shù)字經(jīng)濟(jì)的測算

    3.1 基于DEA-Malmquist指數(shù)分析法的流通效率測算

    3.1.1 測算方法和模型設(shè)定

    借鑒劉秉鐮和李清彬(2009)[14]的研究,本文采用DEA-Malmquist指數(shù)分析法測算流通業(yè)全要素生產(chǎn)率,不僅可以解決在傳統(tǒng)生產(chǎn)函數(shù)中的轉(zhuǎn)移函數(shù)不一定連續(xù)等問題,還可以基于時間序列,測算流通業(yè)全要素生產(chǎn)率,同時可以得出其技術(shù)效率、規(guī)模效率等變化情況,從而對流通業(yè)效率進(jìn)行深度研究。

    DEA-Malmquist指數(shù)分析法通過測算t+1時期相對t時期的投入產(chǎn)出變化程度來測算全要素生產(chǎn)效率的變動,其計算公式為:

    其中,x、y分別表示投入和產(chǎn)出矩陣,i表示決策單元;t表示時期;D表示距離函數(shù),是指實際投入產(chǎn)出狀況相對有效生產(chǎn)前沿面投入產(chǎn)出水平的距離。根據(jù)上式得出的全要素生產(chǎn)率可以進(jìn)一步分解為技術(shù)效率(TECH)和技術(shù)進(jìn)步變化指數(shù)(TPCH)相乘,具體分解公式如下:

    其中,技術(shù)效率(TECH)可以再次進(jìn)一步分解為規(guī)模效率(SECH)和純技術(shù)效率(PTECH),公式具體如下:

    若TECH大于1,代表決策單元管理能力較強(qiáng),生產(chǎn)向前沿邊界靠近,技術(shù)效率有所提高;反之,說明決策單元管理能力較弱,技術(shù)效率有所退步。若TPCH大于1,表明生產(chǎn)技術(shù)在進(jìn)步;反之,則表明生產(chǎn)技術(shù)在退步。

    3.1.2 指標(biāo)選取和數(shù)據(jù)來源

    本文選取2013—2019年我國30個省、直轄市、自治區(qū)(不包括西藏和港澳臺地區(qū))的面板數(shù)據(jù)作為樣本,運(yùn)用DEA-Malmquist指數(shù)分析法衡量我國流通業(yè)的效率。本文使用投入產(chǎn)出指標(biāo)體系,以流通業(yè)增加值(批發(fā)零售業(yè)、住宿餐飲業(yè)、交通運(yùn)輸、倉儲及郵電通信業(yè))為產(chǎn)出指標(biāo);選擇與流通業(yè)相關(guān)的固定投資(批發(fā)零售業(yè)、住宿餐飲業(yè)、交通運(yùn)輸、倉儲及郵電通信業(yè))和勞動投入(批發(fā)零售業(yè)、住宿餐飲業(yè)、交通運(yùn)輸、倉儲及郵電通信業(yè)年末從業(yè)人數(shù)總和)作為投入指標(biāo)。文章相關(guān)數(shù)據(jù)均來源于《中國統(tǒng)計年鑒》。

    3.1.3 流通業(yè)Malmquist指數(shù)分析

    在上述理論模型的基礎(chǔ)上,本文運(yùn)用DEAP 2.1軟件分析了中國流通業(yè)的全要素生產(chǎn)率及其分解后的技術(shù)效率(TECH)、技術(shù)變化指數(shù)(TPCH)、規(guī)模效率(SECH)和純技術(shù)效率(PTECH)。

    從表1來看,我國流通業(yè)效率整體屬于穩(wěn)步上升狀態(tài),山西與江蘇等地流通業(yè)效率一直保持較高水平,2018年流通業(yè)效率分別達(dá)到1.163和1.185。西部地區(qū)的大部分省市流通業(yè)效率經(jīng)歷小范圍波動后逐漸趨于平穩(wěn)有效的狀態(tài),例如貴州、云南、青海等地,2018年的流通業(yè)效率分別達(dá)到1.085、1.085和1.102。

    文章進(jìn)一步將全要素生產(chǎn)率進(jìn)行分解,從表2來看,我國2014—2019年的流通業(yè)效率整體處于穩(wěn)步增長態(tài)勢,在2017年和2018年達(dá)到最高。2016年,國務(wù)院辦公廳發(fā)布《關(guān)于深入實施“互聯(lián)網(wǎng)+流通”行動計劃的意見》,強(qiáng)調(diào)推動互聯(lián)網(wǎng)和流通業(yè)的相互融合,促進(jìn)流通業(yè)創(chuàng)新發(fā)展。但總體來看,我國的技術(shù)效率指數(shù)不高,全要素生產(chǎn)率的提高主要依靠技術(shù)進(jìn)步來實現(xiàn)。

    文章通過對中國不同區(qū)域全要素生產(chǎn)率的對比分析發(fā)現(xiàn),各區(qū)域的全要素生產(chǎn)率大體呈現(xiàn)遞增趨勢。中部和西部地區(qū)在2014—2015年流通業(yè)效率低,由于經(jīng)濟(jì)發(fā)展,兩地區(qū)基礎(chǔ)設(shè)施建設(shè)不夠完備,同時西部地區(qū)流通業(yè)發(fā)展也受到地理環(huán)境因素的影響,造成全要素生產(chǎn)率較低,但是在2016—2019年的差距逐漸縮小。各區(qū)域年度全要素生產(chǎn)率統(tǒng)計如表3所示。

    3.2 數(shù)字經(jīng)濟(jì)水平的測算和分析

    3.2.1 指標(biāo)選取

    目前,對于數(shù)字經(jīng)濟(jì)水平的測算并沒有一個統(tǒng)一的標(biāo)準(zhǔn),考慮到各省市數(shù)據(jù)統(tǒng)計的不一致性和數(shù)據(jù)的可獲得性,本文借鑒唐紅濤等(2021)[15]的研究結(jié)果,結(jié)合我國數(shù)字經(jīng)濟(jì)的現(xiàn)實發(fā)展?fàn)顩r,選取移動電話年末用戶數(shù)、電信業(yè)務(wù)總量、互聯(lián)網(wǎng)接入寬帶用戶數(shù)和信息傳輸、軟件業(yè)和信息技術(shù)服務(wù)業(yè)從業(yè)人員數(shù)四個指標(biāo),運(yùn)用熵值法進(jìn)行測算,最終得到數(shù)字經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平指數(shù)。本文選取2013—2019年我國30個省、直轄市、自治區(qū)(不包括西藏和港澳臺地區(qū))作為數(shù)據(jù)樣本。

    3.2.2 測算方法介紹

    數(shù)字經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平的測算方法,大致可總結(jié)為兩種方法:第一,直接測算法,即直接采用統(tǒng)計公式進(jìn)行計算;第二,間接測算法,即建立多指標(biāo)評價體系,以主觀或客觀的思維方式,對各個指標(biāo)賦權(quán)并計算得分。本文采用熵值法計算數(shù)字經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平,該方法可以對評估對象進(jìn)行客觀、準(zhǔn)確的評估。熵值法具體評價模型如下:

    (1)指標(biāo)說明:假設(shè)年份跨度為d,省份個數(shù)為n,指標(biāo)數(shù)量為m。

    (2)數(shù)據(jù)的標(biāo)準(zhǔn)化處理

    正向指標(biāo)標(biāo)準(zhǔn)化:

    負(fù)向指標(biāo)標(biāo)準(zhǔn)化:

    其中,θ為時間;i為地區(qū);j為指標(biāo);xθij表示第θ年省份i的第j個指標(biāo)。

    (3)確定指標(biāo)權(quán)重:

    (4)指標(biāo)的熵值:

    (5)指標(biāo)的信息冗余度:

    (6)確定指標(biāo)j的權(quán)重:

    (7)各省市數(shù)字經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平:

    3.2.3 各省市數(shù)字經(jīng)濟(jì)發(fā)展現(xiàn)狀分析

    本文依據(jù)上述公式估算出中國各省市的數(shù)字經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平,2013—2019年各個省市和地區(qū)的數(shù)字經(jīng)濟(jì)發(fā)展指數(shù)如表4所示。

    從各省市來看,2019年,廣東、江蘇、浙江、山東、北京分別位列全國前五名,其中廣東省的指數(shù)為0.9202,在30個省市中排名首位。相對來看,海南、寧夏、青海的數(shù)字經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平最為落后,究其緣由是各省市的資源稟賦差異會造成數(shù)字經(jīng)濟(jì)發(fā)展基礎(chǔ)不同,排名在前五位的省市在數(shù)字基礎(chǔ)設(shè)施、數(shù)字業(yè)務(wù)規(guī)模等方面建設(shè)完備,發(fā)展速度迅猛,有關(guān)數(shù)字經(jīng)濟(jì)的實體產(chǎn)業(yè)也大規(guī)模建立在上述省市,有益于推動相關(guān)地區(qū)數(shù)字經(jīng)濟(jì)產(chǎn)業(yè)的發(fā)展,加快實現(xiàn)生產(chǎn)技術(shù)創(chuàng)新、替換舊生產(chǎn)方式,推動數(shù)字經(jīng)濟(jì)發(fā)展。

    從時間維度來看,2013—2019年各省市的數(shù)字經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平處于逐年遞增的狀態(tài),說明我國數(shù)字經(jīng)濟(jì)發(fā)展勢頭良好,但仍有部分省市增幅相對較小。廣東在2013—2019年數(shù)字經(jīng)濟(jì)發(fā)展指數(shù)增加約0.5,排在首位;江蘇指數(shù)增加約0.3,排名第二;浙江和河南增值近乎相同,約為0.28,并列第三,與總值排名幾乎相同。

    從區(qū)域數(shù)字經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平來看,東部、中部和西部地區(qū)的數(shù)字經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平逐年遞增,2013年東、中、西部地區(qū)的數(shù)字經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平平均分別為0.4546、0.0006、0.0337,2019年分別增長到1、0.2363、0.3090,東部地區(qū)的數(shù)字經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平和增幅都高于中部和西部地區(qū),西部地區(qū)高于中部地區(qū),反映了我國數(shù)字經(jīng)濟(jì)區(qū)域發(fā)展不平衡問題較為嚴(yán)重。

    4 實證分析

    4.1 計量模型設(shè)定

    本文構(gòu)建基準(zhǔn)回歸模型,檢驗數(shù)字經(jīng)濟(jì)對流通效率的影響,表達(dá)式如下:

    其中,i表示地區(qū);t表示時間;Yi,t表示流通效率(TFP);Digii,t表示數(shù)字經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平;Zi,t表示一系列的控制變量,包括政府干預(yù)度(Gov)、經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平(pgdp)和受教育程度(edu);μi表示個體固定效應(yīng);δt表示時間固定效應(yīng);εi,t表示隨機(jī)擾動項。

    4.2 變量選取與構(gòu)建

    基于數(shù)據(jù)的可得性和精確性,本文選擇我國30個省市2013—2019年的相關(guān)數(shù)據(jù)作為樣本,流通效率(TFP)作為被解釋變量,數(shù)字經(jīng)濟(jì)(Digi)作為核心解釋變量,構(gòu)建固定效應(yīng)模型進(jìn)行實證分析。為了避免數(shù)字經(jīng)濟(jì)對流通效率的總體影響,同時加入控制變量。借鑒已有研究的做法,本文選取政府干預(yù)度(Gov)、經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平(pgdp)、受教育程度(edu)3個控制變量,各個變量的具體設(shè)定如下。

    4.2.1 被解釋變量

    流通效率(TFP)。本文采用DEA-Malmquist指數(shù)分析法衡量我國30個省市2013—2019年流通業(yè)的全要素生產(chǎn)率,代表流通效率。

    4.2.2 核心解釋變量

    數(shù)字經(jīng)濟(jì)(Digi)。本文運(yùn)用熵值法對數(shù)字經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平進(jìn)行測算。

    4.2.3 控制變量

    (1)政府干預(yù)度(Gov),用地方政府財政支出與GDP比值表示。政府可以對市場進(jìn)行干預(yù)和監(jiān)管,從而影響該行業(yè)的發(fā)展。

    (2)經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平(pgdp),以人均GDP數(shù)值表征。

    (3)受教育程度,采用各省市當(dāng)年本專在校生人數(shù)來衡量。

    本文選用的各項指標(biāo)含義及來源說明如表5所示。

    表6是主要變量的描述性統(tǒng)計結(jié)果。其中,流通業(yè)效率的最大值與最小值相差較大,標(biāo)準(zhǔn)差為0.111,說明我國各地區(qū)的流通業(yè)發(fā)展水平不均衡,數(shù)字經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平與流通業(yè)存在相似的情況,不同省市的政府干預(yù)度(Gov)、經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平(pgdp)和受教育程度(edu)也都存在一定的差異。

    4.3 實證結(jié)果分析

    4.3.1 基準(zhǔn)回歸分析

    為了研究數(shù)字經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平對流通效率的影響,本文使用Hausman 檢驗法判斷是采用固定效應(yīng)還是隨機(jī)效應(yīng)。Hausman檢驗的統(tǒng)計值為29.09,相應(yīng)的p值(0.000)小于0.01,表明采用固定效應(yīng)更合適。

    數(shù)字經(jīng)濟(jì)對流通效率影響研究的基準(zhǔn)模型回歸結(jié)果如表7所示。其中,模型(1)中未加入控制變量,模型(2)則加入了控制變量。

    模型(1)的結(jié)果表明,數(shù)字經(jīng)濟(jì)的估計系數(shù)顯著為正,意味著數(shù)字經(jīng)濟(jì)整體上可以顯著促進(jìn)流通效率的提高,也表明在流通業(yè)中,應(yīng)用數(shù)字經(jīng)濟(jì)可以將流通產(chǎn)業(yè)鏈和數(shù)字技術(shù)相融合,實現(xiàn)數(shù)字化運(yùn)營,提升流通業(yè)的數(shù)字化、信息化和智能化水平。

    在控制變量方面,經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平(pgdp)和政府干預(yù)度(Gov)對流通效率影響均顯著。其中,經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平并未對流通業(yè)效率產(chǎn)生正向促進(jìn)作用,同時政府的過多干預(yù)不利于流通產(chǎn)業(yè)的發(fā)展和活躍度的提高,導(dǎo)致供求失衡等問題,進(jìn)一步阻礙流通效率的提高。受教育程度(edu)的影響并不顯著,表明我國流通業(yè)人才不足,對流通效率的提高作用尚未發(fā)揮出來。

    4.3.2 穩(wěn)健性檢驗

    本文采用改變樣本區(qū)間的方法進(jìn)行穩(wěn)健性檢驗。2015年以來,“互聯(lián)網(wǎng)+” 等多項相關(guān)政策大幅增長。此外,2015年黨的十八屆五中全會上提出了新發(fā)展理念。因此,本文選取2015—2019年我國30個省市的面板數(shù)據(jù)進(jìn)行回歸分析,以驗證實證結(jié)果的穩(wěn)健性,如表8所示。

    表8顯示,在未加入控制變量的模型(1)中,數(shù)字經(jīng)濟(jì)對流通效率的影響系數(shù)為0.117,在加入控制變量的模型(2)中,影響系數(shù)為0.089,均在5%的水平上顯著。這說明,在改變樣本區(qū)間后,數(shù)字經(jīng)濟(jì)的發(fā)展水平對流通效率有顯著的正向提升作用,即證明了本文的實證結(jié)果是穩(wěn)健的。

    5 結(jié)語

    5.1 研究結(jié)論

    本文通過測算數(shù)字經(jīng)濟(jì)與流通效率指標(biāo),并使用2013—2019年的省級面板數(shù)據(jù)進(jìn)行實證檢驗。研究結(jié)果表明:第一,中國流通效率整體水平不高,地區(qū)間發(fā)展存在明顯差異。從省級層面來看,各省的流通業(yè)效率都處于上升趨勢,2018年各省市流通業(yè)效率基本達(dá)到最高狀態(tài),之后部分城市有所回落。在區(qū)域?qū)Ρ确治鲋?,東部地區(qū)整體流通業(yè)效率最高。從全國層面來看,2013—2019年,全國流通業(yè)效率發(fā)展水平總體呈現(xiàn)出“M”型演進(jìn)的特征,表明流通業(yè)效率在早期快速上升,在中期出現(xiàn)了瓶頸,此后再次迎來了快速上升的發(fā)展階段。整體而言,流通業(yè)效率還有較大的提升空間。

    第二,我國數(shù)字經(jīng)濟(jì)發(fā)展勢頭迅猛,但地區(qū)間發(fā)展水平存在差距。從時間維度來看,2013—2019年,各省市的數(shù)字經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平呈逐年遞增的狀態(tài),說明我國數(shù)字經(jīng)濟(jì)發(fā)展勢頭良好,但仍有部分省市增幅相對較小。從空間維度來看,排名前五的省份都在東部地區(qū),而海南、寧夏、青海的數(shù)字經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平最為落后。另外,東部、中部和西部地區(qū)的數(shù)字經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平逐年上升,其中東部地區(qū)的數(shù)字經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平一直高于中部和西部地區(qū),而西部地區(qū)的數(shù)字經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平高于中部地區(qū)??傮w而言,我國數(shù)字經(jīng)濟(jì)未來具有巨大的發(fā)展空間。

    第三,數(shù)字經(jīng)濟(jì)可以顯著促進(jìn)流通效率的提高。從全國層面的回歸分析可知,無論是否加入控制變量,數(shù)字經(jīng)濟(jì)對流通效率都具有顯著的正向影響,表明數(shù)字經(jīng)濟(jì)能夠促進(jìn)流通效率的提高。通過穩(wěn)健性檢驗,改變樣本區(qū)間縮短時間,結(jié)果仍然成立,說明結(jié)論可靠。

    5.2 對策建議

    綜上所述,本文得出以下政策啟示:第一,完善數(shù)字信息基礎(chǔ)設(shè)施,加大數(shù)字經(jīng)濟(jì)相關(guān)技術(shù)的研發(fā)力度。整體來說,我國數(shù)字經(jīng)濟(jì)基礎(chǔ)設(shè)施與發(fā)達(dá)國家還有較大的發(fā)展差距,亟須加大對數(shù)字經(jīng)濟(jì)基礎(chǔ)設(shè)施的人力和財力投入力度,以擴(kuò)大數(shù)字經(jīng)濟(jì)的覆蓋面。地方政府應(yīng)特別重視落后地區(qū)數(shù)字基礎(chǔ)設(shè)施的建設(shè)和部署,以盡可能縮小數(shù)字鴻溝,促進(jìn)數(shù)字經(jīng)濟(jì)的整體發(fā)展。

    第二,加速促進(jìn)流通產(chǎn)業(yè)鏈數(shù)字化改革。發(fā)揮鏈主企業(yè)的榜樣作用,打造一批相關(guān)配套設(shè)施完備的流通示范企業(yè),完成全面數(shù)字化革新,產(chǎn)生示范效應(yīng),再把這些龍頭企業(yè)作為榜樣,將數(shù)字化交易延伸到流通產(chǎn)業(yè)鏈的上下游,推動循環(huán)產(chǎn)業(yè)鏈的整體數(shù)字化改革和現(xiàn)代化建設(shè)。

    第三,助力數(shù)字經(jīng)濟(jì)賦能流通領(lǐng)域。相關(guān)部門應(yīng)重視數(shù)字經(jīng)濟(jì)對流通效率提高的積極作用,完善與數(shù)字經(jīng)濟(jì)相關(guān)的政策和監(jiān)管,促進(jìn)區(qū)塊鏈、大數(shù)據(jù)、云計算等技術(shù)與流通業(yè)的融合發(fā)展,完善流通領(lǐng)域的數(shù)字基礎(chǔ)設(shè)施建設(shè),將數(shù)字經(jīng)濟(jì)賦能流通業(yè)各領(lǐng)域,促使流通業(yè)收益和效率的提高,助推流通業(yè)高質(zhì)量發(fā)展。

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