电子商务影响因素的计量分析

高晓阳

摘 要：本文以电子商务交易额的数据为基础，采用时间序列的分析方法，通过建立电子商务线性回归模型，研究电子商务的发展水平。最后得到影响电子商务水平的主要指标，反映了网购人数、域名数等对电子商务水平的重要影响，对未来一段时间内，电子商务的发展做出预测。

关键词：电商交易额；回归模型；时间序列

一、问题的提出

近些年来，随着人们生活水平的提高和网络信息的发展，网络已开始改变着人们的生活、工作、思维和生存方式，推动着社会经济的发展。在此基础之上，电子商务也迅速的发展，特别是自从2005年以来，其交易额也在节节攀升，到2015年，已经达到了18.3万亿元。

本文立足于电子商务交易额，借助2005-2015年的数据，利用Eviews软件工具，研究探讨我国人均国民总收入、上网人数、网购人数和域名数对我国电子商务交易额的影响函数。

二、变量的选取及模型的建立

人均国民总收入：X1（美元）。依据：凯恩斯原理：消费支出的数量依赖于当期的收入水平，收入水平提高了，那么消费水平就会提高。因此，引入该因素作为解释电商发展水平的变量之一。

网购人数：X2（万人）。依据：反映的是实际网络购买的人数，能够更加直接的反映直接网购的需求。因此，引入该因素作为解释电子商务发展水平的变量之一。

上网人数：X3（万人）。依据：上网人数是衡量一国互联网应用与发展的综合指标，体现了国家计算机普及教育水平和经济发展水平。因此，引入该因素作为解释电子商务发展水平的变量之一。

域名数：X4（万）。依据：域名是互联网络上识别和定位计算机的层次结构式的字符标识，与该计算机的（IP）地址相对应，是一个通过计算机登上网络的单位在该网中的地址。因此，引入该因素作为解释电子商务发展水平的另一变量。

在此基础上以电子商务交易额为被解释变量，人均国民总收入、上网人数、域名数为解释变量而建立的多元线性回归模型为：

Y=C+β1X1+β2X2+β3X3+β4X4+ε，其中Y是电子商务交易额，C为常数，β1、β2、β3 、β4是未知参数，称为回归系数，ε是随机误差。

三、数据及处理

数据主要来源于《中国统计年鉴》、《中国互联网络发展状况分析报告》等，计量分析时采用的是2005～2015年11年的数据资料，将它们化为一组时间序列形式的样本数据，如下表：

四、模型的回归分析与调整

（一）初步设定线性函数模型

利用Eviews软件，对上述模型运进行最小二乘估计，得出初步方程如下：

Y=-15836.98+4.855016X1+3.212418X2-0.358597X3+6.885498X4+ε

对回归模型进行统计检验

1、模型拟合度检验

R2=0.996816，修正的R2=0.994269，说明模型整体拟合得很好，可由样品回归直线作出解释。但X3为上网人数，不符合经济含义，所以删除变量X3。

2、模型显著性检验-F检验

计算得F=391.3805，n=11，k=4。给定显著性水平α=0.05，查F分布表得到临界值F0.05（4，6）=4.534，显然，F>F（4，6）。所以拒绝原假设，认为模型的线性关系在概率为95%的水平下显著成立。即认为电子商务交易额与人均国民总收入、网购人数、上网人数和域名数之间存在线性关系。

删除变量X3，在进行回归，回归分析得到的结果为：

Y=-9445.501-2.971551X1+3.932297X2+7.409826X4+ε

继续删除变量X1，在进行回归，回归分析得到的结果为：

Y=-17398.76+3.518969X2+9.819727X4+ε

（二）对调整后的模型的检验

1、模型拟合度检验

R2=0.994708，修正的R2=0.993385，说明模型整体拟合很好。

2、模型显著性检验-F检验

计算得F=751.8862，n=11，k=2。给定显著性水平α=0.05，查F分布表得到临界值F0.05（2，8）=4.459，显然，F>F（2，8）。所以拒绝原假设，认为模型的线性关系在概率为95%的水平下显著成立。即电子商务交易额与网购人数和域名数存在线性关系。

3、模型显著性检验-T检验

通过Eviews计算得出t值为t0=6.138028、t2=20.91130、t4=3.363862，在显著性水平a=0.05时，查t分布表可知t0.0257=2.306 计算的t值都大于该临界值，说明网购人数和域名数都通过显著性检验。

4、异方差性检验

对新模型进行异方差性的检验，运用white检验，得到nR2=5.814566<χ20.05=16.92，故该回归模型中不存在异方差。

5、自相关性检验

通过D.W.统计量检验，得到DW=1.576042<2，那么可以判断存在自相关性。

6、多重共线性

相关系数检验：由于X2与X4相关系数为0.792194，两者正相关。但是，解释变量X2、X4之间的简单相关系数不大，因此，解释变量之间相关程度不高。这主要是由于2009年国家加大互联网领域的安全治理，对域名注册者在中国境内的网站数量产生了一定的影响，网站等互联网基础资源的质量也随着“水分”的溢出得到了提升，但是整体域名数下降影响的。

五、结论与建议

（一）结论

通过上述分析可以看出，目前影响电子商务交易额的主要还是网购人数和域名数，而人均国民总收入和上网人数并不是影响交易额的主要因素。另外，国家的政策也是影响电商交易额的另一个方面。所以想要提高电子商务的水平以达到拉动经济增长的目的，必须研究如何提高人民网购的积极性。

从得到的结果可以看出，在其他条件不变的情况下，网购人数每增加1万人，电子商务交易额也会相应的增加3.518969亿元，而域名数每增加1万个，电子商务交易额也会相应的增加9.819727亿元。它们与电子商务水平都呈正相关的关系。

（二）建议

首先，政府应起到带头的作用，积极引导居民向网购的方向发展，以各种优惠、方便等政策，让人们加入网购的大军之中。其次，政府还要控制网站的安全性、可信性，保证网站之间公平竞争，电商企业也要加强自身的安全意识，注重自身的责任意识。最后，在全国范围内，加快网络构建，让一些偏远的地方也能够接触到网络带来的方便。

（三）模型的不足

在实际经济活动中，网络安全、人们对网购的认可度等因素对电商的影响是非常明显的。由于这方面的影响很难用数据来描述，所以本模型没有反映这些对电子商务水平的影响。（作者单位：中国浙江省委党校）

参考文献：

[1] 中华人民共和国国家统计局.中国统计年鉴[M]. 北京：中国统计年鉴

[2] 张晓峒. EViews 使用指南与案例[M]. 北京：机械工业出版社， 2007：79 80.

[3] 刘长春. 电子商务[M]. 北京：中国城市出版社