区域电子商务发展统计监测体系研究

李明轩，胡 桃

区域电子商务发展统计监测体系研究

李明轩，胡 桃

目前，在我国还没有研究出可行性较好、效果很理想的电子商务统计体系，而指标体系的研究可以为测度中国电子商务发展情况提供理论框架。通过对比国际上的研究，结合统计的可行性，分析了OECD、欧盟、英国和中国电子商务统计及其研究现状；同时也根据电子商务生态系统动态演化理论，提出了中国电子商务测度指标体系的设计原则与思路。该指标体系符合OECD提出的三阶段生命周期模型，适用于中国电子商务宏观统计。

电子商务；生态系统；指标体系；统计监测

一、引言

电子商务在国民经济中的地位已经有目共睹，并且，电子商务是国务院“互联网+”行动的重要内容，也是国家推动经济转型升级的重要动力源。所以，掌握电子商务当前的发展情况以及未来的发展趋势变得非常必要。

目前，在电子商务统计监测方面很多发达国家已经拥有了比较完善的体系。早在上世纪90年代，世界经合组织就对电子商务进行了定义研究工作并建立了一套电子商务统计监测模型。英国、美国、欧盟以及亚洲的日本、韩国都建立了各自的电子商务统计监测体系，尤其是我们的邻国日本，由总务省统计局以及其他政府机构组织的与电子商务相关的统计调查就高达40多项，从电子商务发展的核心数据到外围环境都进行了详尽的统计监测。

可以说，在整个世界范围内电子商务统计监测体系的建立已经是发展电子商务产业必须要研究的一项重要课题。在国内，国家和地区也积极进行相关的电子商务统计指标体系建设和研究工作，各个城市区域从政府层面开展电子商务统计监测的研究工作已经是势在必行。

二、国内外电子商务统计研究现状

（一）OECD（经合组织）

1999年，OECD发布了一个电子商务的测度指标模型，该模型应用了S型曲线，将电子商务的测度分为了三个维度，第一是电子商务的就绪度，就是支撑电子商务持续发展所必需的技术、商务和社会基本设施；第二是电子商务的应用度，就是电子商务发展的规模以及应用程度，包括交易规模、个人和企业应用情况、突出的行业有哪些等；第三个是电子商务的影响度，即发现电子商务的其他价值和连带效应，评估电子商务为经济和社会做出的特殊贡献。

并且，电子商务统计指标涵盖了电子商务准备、使用强度和影响三个维度，且都适用于企业、政府和家庭的电子商务统计。2000 年WPIIS会议对这一测度模型表示了肯定，并尝试定义每个维度的关键指标，由于测量难度大，决定暂时先将指标局限在前两个维度。OECD表示，随着电子商务应用慢慢地深入以及影响不断地增强，模型一定会不断修订，以适应电子商务的发展。

（二）欧盟

欧盟是世界上非常有影响力的区域组织，在政治实体和经济实体上都可以带动联盟国家共同发展，并且成员国相互联系密切。其宗旨是“在欧洲各国人民之间建立不断的、愈益密切的、联合的基础，清除分裂欧洲的壁垒，保证各国经济和社会的进步，不断改善人民生活和就业的条件，并通过共同贸易政策促进国际交换。”，“以共同体方式，实现各成员国共同目标”。

为了让欧盟更有竞争力，成为更强的知识经济体，2000年欧洲理事会发布了“2002电子欧洲行动计划（eEurope Action Plan 2002）”，决定从三个方向入手，不断加速欧洲信息社会的建设：建设更经济、更迅速和更安全的互联网；加大人力与技术的投资；进一步促进互联网的发展和使用。为此，欧盟的成员国一起研究出了23个相关指标，输出文件“电子欧洲测评指标体系一览表（ListofeEurope BenchmarkingIndicators）”，欧洲理事会于2000年11月通过了此份文件。欧洲委员会利用这23个指标，对联盟内15个成员国以及冰岛、挪威和瑞士共18个国家进行了数据统计，并通过详细分析来评估此次指标的研究情况。

1.英国

英国国家统计局在电子商务发展水平测度中采用的是OECD提出的电子商务测度理论。为了更好地分析电子商务的就绪程度、应用程度和对国家经济和发展的影响情况，英国统计局针对如何对电子商务进行测度进行了研究。2002年发布了相关文件，总结了英国国家统计办公室、贸易工业部和电子特使办公室的研究成果，提出了分析框架、测量办法，并对变量及其来源、数据质量等问题进行了讨论，同时还研究出了电子商务发展水平测度的指标模型，该指标模型中包含了八十项具体指标。在具体调查过程中使用了49项指标，包括市场、个人、企业、政府的电子商务准备、使用、影响等方面，对9个经济大国实施统计调查。

2.中国

从我国总体层面来思考，国家统计局一直没有对电子商务进行专门的调查，并给出官方的调查结果，而是从1995年开始，逐渐地对两个重要指标进行了统计。一个是上网人数，即通过互联网和移动互联网链接到网络的用户人数。第二个就是在城市中每百户居民拥有的计算机数量。通过这两项指标，可以从侧面反映出我国各个地区电子商务的发展状况，这两项指标涵盖了每个省份的数据。

除了国家统计局，中国互联网络信息中心（CNNIC）早在1997年就开始对中国互联网络发展状况进行定期的调查，每隔半年都会公布一次调查结果，主要是对网民的情况进行调研［3］。CNNIC的调查是国内比较权威的调查，其结果也一直被海内外的组织机构借鉴引用。除此之外，国家统计局与中国互联网研究与发展中心（CII）曾共同进行过一次衡量我国电子商务发展指标的调查，不过仅于1999-2000年组织过一次。可以说CII为我国区域电子商务统计监测的发展做了重要引导，但是CII提出的指标体系是基于我国电子商务发展的初期，并且没有对其进行后续的评估和版本的更新，许多指标已经不能适用于我国经过十几年的高速发展的电子商务。另外，塞迪公司也针对电子商务发展进行了《企业电子商务发展现状调查》的调查研究。该研究内容以及涉及到的行业范围等比较局限，用的方法是否科学也有待进一步的研究。

三、电子商务生态系统动态演化理论

（一）黑洞效应

在经济学中，可以解释为自我强化效应。当某个企业或产业发展到一定的程度之后，就会像一个黑洞一样，有不可思议的吞噬和复制能力，把它周围的资源吸引过去，而这些资源让企业或产业不断壮大，产生一个正向加速循环的旋涡。电子商务产业的黑洞效应是激发产业创新的源泉。当电子商务产业的黑洞效应被触发时，服务业、工业、农业等各个产业会不断被电子商务产业所渗透。电子商务与这些产业的融合不仅仅是加总，而是传统产业的电子商务化，这里的“电子商务化”是一场不可逆的化学反应，这场化学反应便是创新不断迸发的过程，会产生更多的新兴的产业模式。

（二）辐射效应

在经济学里，理解为以城市为经济发展中心，借助自身较强的教育、经济、文化、人才、教育、科技等资源优势，带动周围乡村的发展。电子商务在辐射效应中有四个方面的表现：地域辐射，由城市发达地区向农村落后地区的覆盖；企业辐射，由大中型企业向微、小型企业覆盖；用户辐射，由青少年向各个年龄段覆盖；产品辐射，由低值产品向高值产品覆盖。

（三）共生效应

共生在经济领域是指产业所有参与方通过某种互利机制，有机组合在一起，共同生存发展。生产过程具有配套性的产业或者企业之间都存在明显的共生关系，而且共生系统中的任一成员都因这个系统而获得比单独生存更多的利益，即有所谓“1+1＞2”的共生效应。随着电子商务的逐步发展，消费者的需求开始逐渐多样化，也由于互联网的高速信息传播效率，需求从消费者向制造商方向传导。由此为了满足消费者多样化的需求，企业开始在电子商务环境下开展柔性化生产，以适应快速变化的市场需求。而后，整个产业链条的互动机制不断加强，为了给最终消费者提供一站式的便捷服务，也为了产业链条上的参与方能够共享资源，产业链条上的各参与方开始构建“产业公地”以实现无形知识资产和有形基础设施的共享。最终整个产业将会形成一个资源共享、互动发展、共创共赢的生态系统。

（四）聚变效应

在经济上是指一个产业在发展的过程中与该产业相关的个体在地域上开始聚集，形成点状化的集中分布形态。一个产业的相关企业集中分布有利于企业之间加强合作，形成产业园区提供集成化的产品和服务，能够极大程度地提升产业的效益。电子商务产业聚变效应体现在电子商务产业园上，能够产生巨大的产业效益。产业园主要包含电子商务企业及其相关企业，这些企业覆盖了电商平台运营、代理运营、平台服务、软件系统开发、数据分析、营销广告、渠道推广、专业咨询、仓储物流、网店摄影、人才培训等电子商务直接或相关环节。每一个环节的相关企业之间相互合作，提供高效便捷的一站式服务，能够在极大程度上加快整个园区内电子商务企业的运营效率，共享产业聚集所带来的巨大利润。

（五）裂变效应

在经济上是指一个产业在发展过程中相关个体出现点状集中分布，这些点状聚集达到一定规模之后会逐步以非完全复制的方式进行裂变，形成更多相关的互补的产业聚集形态。电子商务产业亦是如此，观察诸多地区的电子商务产业的发展规律，我们发现电子商务在发展的过程中出现了很多产业聚集区，形成电子商务产业园。这些电子商务产业园并不会无限制的扩大，而是会在达到一定规模之后开始发生非完全复制的裂变，形成诸多与电子商务相关的科技园区、创业基地、电商村等。电子商务园区裂变式的发展其实是一种产业规模不断扩大的方式。

（六）反哺效应

在经济上是指一个产业发展达到一定规模之后，该产业所释放出的商业力量开始反哺和推动地区经济、助推地区经济社会升级转型。随着互联网行业的不断发展，目前已经出现了反哺的迹象，在网民的普及率和规模不断增长的同时，移动互联网、O2O等新业态也快速兴起，互联网已经为反哺传统行业、助推经济社会发展做出巨大贡献。电子商务产业作为互联网产业的细分也具有显著的反哺效应。

四、区域电子商务发展统计监测体系设计

（一）设计原则与设计思路

1.设计原则

（1）科学性原则。首先要根据电子商务生态系统理论、电子商务发展及创新理论等，科学地认识和理解电子商务发展的关键影响因素和发展规律等；其次，针对评价指标体系的每个指标都要有明确的含义和目标导向，指标选择与层次划分要符合逻辑，不能出现内容相容、划分指标不一、越界划分等错误。（2）系统性原则。评价指标体系应作为一个有机的整体，不但应从各个层次、各角度反映被评价对象的特征和状况，而且还要流露出目标的变化趋势，体现发展状态，要抓住电子商务发展的关键要素，注意各个部分的关系，符合事物发展规律，以保证评价的全面性和可信度。（3）简约性原则。尽量选取较少、具有代表性的指标反映较全面的情况。（4）可操作性原则。设定的指标要有明确的定义，便于理解和数据收集。（5）可比性原则。指标的意义具有国际可比性，以及与历史资料的动态变化和指标在空间范围内可比性。

2.设计思路

目前现有的电子商务统计监测指标体系还不够完善。国内和国外电子商务发展统计监测指标大部分是参考OECD的指标模型进行选取的，主要考虑电子商务发展的就绪度、电子商务的使用强度和影响度，而且由于影响度可测性不高所以也在实际操作中被忽略。此类统计监测指标体系只能对某一地区电子商务的发展客观现状进行简单的测度，不能反映一个地区电子商务的发展对整个社会方方面面的影响，而且不能衡量地区的电子商务发展潜力。

本研究将电子商务产业作为一个生态系统来看待，不仅仅对整个电子商务生态系统的静态结构进行了分析，同时也对电子商务生态系统的动态演化规律进行了深入研究。在电子商务评价指标体系的构建过程中，本研究一方面参考OECD和其他研究体系设计了相关指标对区域电子商务生态系统的静态结构（即客观发展现状）进行测度，同时也根据电子商务生态系统动态演化理论从黑洞效应、辐射效应、聚变效应、创新效应等6个维度设计相关指标对电子商务生态系统的发展潜力进行测度。这样便可以从发展现状和发展潜力两个角度去综合测量区域电子商务发展水平。

（二）指标体系框架

根据上述有关指标设计的方法和原则以及电子商务生态系统理论，设计出的区域电子商务统计监测指标体系由就绪度、应用度、影响度以及电子商务发展潜力四方面组成，共4个一级指标、15个二级指标、53个三级指标，框架见表1。

表1　电子商务统计监测指标体系

1.就绪度。反映电子商务产业发展所依赖的政治、经济、社会、技术等产业环境以及信息化基础设施建设水平。

（1）基础设施就绪度。反映一个地区的信息化基础设施建设水平，主要包括地区的宽带、移动网络建设情况、企业和个人的信息化应用情况等。

每千人拥有网站数量：计算方法为“注册地为本地区的网站数量/地区常住人口数*1000”。2014年底中国每千人拥有网站数量为2.449个。

社会居民互联网普及率：计算方法为“地区互联网网民数/地区常住人口数”。

3G和4G移动网络普及率：反映地区移动信息化水平建设水平，计算方法为“3G和4G用户总量/地区常住人口数”。

普通家庭宽带普及率：计算方法为“接入互联网宽带的家庭数量/全地区在籍家庭总数量”。

企业接入互联网的比例：计算方法为“接入互联网的企业数量/工商注册企业总数量”。

企业建设自有网站的比例：反映该地区企业信息化基础设施建设水平，计算方法为“自建网站的企业数量/工商注册企业数量”。

提供云计算技术与服务的企业数量：反映云计算在企业中的应用情况，计算方法为直接计算相关企业数量。

（2）生态环境就绪指数。可以衡量电子商务产业生态系统的环境情况，主要包括政策环境、经济环境、社会环境、技术环境等。

政策环境指数：反映该地区电子商务发展所处的政策环境优劣的关键指标，该指数我们用“地区政府出台的电子商务法律、法规、政策、战略数量”来进行计算。

经济环境指数：反映该地区电子商务发展所处的经济环境优劣的关键指标，该指数我们用“地区人均GDP”来进行计算。

社会环境指数：反映该地区电子商务发展所处的社会环境优劣的关键指标，该指数我们用“大专以上学历人口数量/地区常住人口数量”来进行计算。

技术环境指数：反映该地区电子商务发展所处的技术环境优劣的关键指标，该指数我们用“国际互联网出口总带宽”来进行计算。

2.电子商务应用度。反映地区电子商务的交易规模情况、产业链的建设情况以及电子商务在个人生活和企业经营当中的渗透程度等。

（1）电子商务交易指数。可以衡量地区电子商务交易的规模情况，能够反映整个社会电子商务的应用规模。

全区人均电子商务年交易总额：计算方法为“全地区电子商务交易额/常住人口总量”。

全区人均网络零售交易额：计算方法为“全地区网络零售交易额/常住人口总量”。

全区人均跨境电商交易额：计算方法为“全地区跨境电商交易额/常住人口总量”。

全区人均第三方网络支付交易额：计算方法为“全地区网络支付业务交易额/常住人口总量”。

（2）社会网购消费指数。可以衡量地区社会居民网络消费的情况，能够反映电子商务在社会居民当中的应用情况。主要测量居民网络购物的比例和网络购物的消费情况。

网购用户占居民总数比重：网购渗透率越高表明居民的电子商务应用强度越强，该指标的计算方法为“网购用户/全区常住人口数”。

居民年网购消费支出占社会消费品零售总额比例：该指标的计算方法为“网购消费支出规模/全区社会消费品零售总额”。

（3）电子商务从业指数。可以衡量电子商务直接从业人员的情况，能够反映电子商务的规模情况。

电子商务就业人数占社会总从业人员的比重：反映电子商务应用强度的关键指标，电子商务从业人员越多表明该地区电子商务应用强度越强，该指标的计算方法为“电子商务从业人员数量/社会总就业人员数量”。

（4）传统市场电子商务应用指数。可以衡量适合电子商务发展的几个重点产业，例如金融、商贸、黄金珠宝、旅游、餐饮等的电子商务应用情况。计算方法为“开展电子商务应用的企业数量/该类企业总数量”。

（5）生态系统完整指数。可以衡量电子商务产业链上电子商务核心服务层、支撑服务层、寄生服务层等各个层次的完整性，电子商务产业链的完整性是电子商务应用水平的直接体现。计算方法为直接统计数量。

3.电子商务影响度。是指电子商务发展到一定程度之后对地区的经济、社会等各个方面产生的影响，电子商务发展的程度越高则对地区社会经济的影响程度越大。

（1）电子商务渗透指数。可以衡量电子商务在农业、工业、服务业产业中的渗透程度，电子商务在上述产业的渗透是电子商务产业黑洞效应的体现，能够反映电子商务对以上产业形态的影响程度。

农业电子商务渗透率：反映该地区电子商务对于农业产业的影响程度，该指标的计算方法为“农业电子商务从业人员/农业户籍人口”

工业电子商务渗透率：反映该地区电子商务对于工业产业的影响程度，该指标的计算方法为“工业电子商务应用企业数量/工业企业总量”。

服务业电子商务渗透率：反映该地区电子商务对于服务业的影响程度，该指标的计算方法为“服务业电子商务应用企业数量/服务业企业总量”。

（2）电子商务辐射指数。可以衡量电子商务在地域、企业和用户三个层面的辐射延伸情况，主要表现为在地域上由发达地区向落后地区辐射，在企业上中大中型企业向小微型企业辐射，在用户上由青年向其他年龄段用户辐射。电子商务辐射效应的强弱反映了电子商务影响程度的大小。

电子商务地域辐射度：反映电子商务从城市向农村地区的辐射强度，计算方法为“农村电子商务应用人口/农村人口”。

电子商务企业辐射度：反映电子商务从大中型企业向小微型企业的辐射强度，计算方法为“限额以下企业应用电子商务的数量/限额以下企业总量”。

电子商务用户辐射度：反映电子商务用户由中青年向其他各年龄段辐射的强度，该指标体系的计算方法为“20-40岁之外其他年龄段网民数量/全部网民数量”。

（3）电子商务聚变指数。可以衡量电子商务产业的聚集程度，电子商务发展程度越高聚集效应越明显，聚集效应是反映电子商务对整个产业链影响程度的重要指标。

大中型园区数量：大中型园区数量越多则产业聚集程度越强。该指标体系中我们限定入驻企业数量达到50家以上的园区为大中型园区，采用直接统计的方法。

园区平均入驻企业数：平均入驻企业数量越多则聚集程度越强，该指标的计算方法为“大中型园区入驻企业总数/大中型园区总数量”。

（4）电子商务裂变指数。可以衡量电子商务产业聚集园区以非完全复制的方式裂变产生各有特点的新的电子商务园区的程度，电子商务园区的裂变程度越高表明电子商务园区专业化程度越高，即电子商务产业的影响力越高。

小型电子商务园区（包含电商企业聚集的楼宇、街道）总量：该指标体系中我们界定入驻10家以上50家以下企业的电子商务园区为小型园区。非完全复制的各类电子商务聚集的园区、街道、楼宇越多则裂变效应越强，该指标采用直接统计的方法。

（5）电子商务反哺指数。可以衡量电子商务产业发展到一定程度之后对地区经济社会发展的反哺带动程度。反映了电子商务对地区经济社会的影响程度。

电子商务增加值占GDP比重：反映电子商务产业在地区经济中的地位和对地区经济的反哺作用，该比重越大则说明电子商务产业的反哺效应越强，该指标的计算方法为“地区电子商务产业年增加值/全区GDP”。

4.电子商务发展潜力。反映一个地区电子商务产业未来的发展趋势情况，以及衡量地区和电子商务产业相关的创新能力和电子商务产业的增长情况。

（1）电子商务增长指数。可以衡量电子商务产业整体和部分重点细分领域的增长情况。

电子商务交易额增长率：反映电子商务产业的增长趋势，该指标计算方法为“增长率=末年/首年-1”。

电子商务企业数量增长率：反映电子商务企业的增长情况，该指标计算方法为“增长率=末年/首年-1”。

居民网购支出增长率：可以反映网民对电子商务的支持程度，该指标计算方法为“增长率=末年/首年-1”。

（2）传统产业电商化增长指数。可以衡量传统产业电子商务业务的增长情况。如：珠宝、互联网金融、服装、旅游、跨境电商。计算方法为“末年交易额/首年交易额-1”。

（3）社会创新指数。可以衡量整个地区社会的产业创新能力。

年新增电子商务创业企业数量：反映该地区电子商务产业创新能力和电子商务发展潜力的重要指标，计算方法为直接统计。

每万人专利授权数：该指标体系中采用每万人的专利授权数来排除其他影响因素，计算方法为“地区专利授权数/地区常住人口数量*10000”。

科技拨款占地区财政拨款比重：反映地区对创新项目的重视程度，计算方法为“科技拨款金额/全区年财政拨款总金额”。

地区单位GDP能耗（电耗、水耗）：地区科技创新能力越强，单位GDP能耗就越低。

五、总结

本文通过对国内外电子商务统计研究现状的剖析，和对已有测度指标体系的比较研究，了解到目前电子商务发展统计监测体系的发展情况，并结合电子商务的生态系统发展，进一步改善监测体系指标和测量方法，形成一个完整的监测闭环。后期可以运用本研究的指标体系进行实际应用，观察效果。

虽然我国在电子商务统计研究的方面滞后于发达国家，但是我国电子商务的发展并不落后，只要各方学者不断研究和实验，一定能够为我国电子商务量身定做一个发展标杆，让电子商务发展更健全。希望笔者的研究能够引起国内外专家和学者对这方面问题更多的关注。

［1］《电子商务统计及其应用研究》课题组.日本电子商务统计及应用［J］.中国统计，2003，（06）：54-56.

［2］杨正贵.电子商务发展应用度统计指标体系研究［D］.对外经济贸易大学，2011，5.

［3］CNNIC.2015年第35次中国互联网络发展状况统计报告［R］.

［4］艾瑞咨询.2014年中国跨境电商研究报告［R］.

［5］艾瑞咨询.2014年中国电子商务行业年度监测报告［R］.

［6］任今方.区域电子商务发展水平测度方法研究与实证［J］.兰州教育学院学报，2013，10（29）：48-51.

［7］中国互联网络研究中心.2015年第35次中国互联网络发展状况统计报告［R］.2015.

［8］阿里研究院.2013年中国县域电子商务发展指数报告［R］.2014.

［9］上海市统计局.上海电子商务统计报表制度.2013.

［10］福建省统计局.2014-2015福建省电子商务和服务外包统计报表制度.2014.

［11］OECD.“Measuring ICT usage and electronic commerce in enterprises：proposal for a model questionnaire on ICT usage”［R］. DSTI/ICCP/IIS，Paris，2001.

［12］凌花，黄福高.浅析我国电子商务统计［J］.企业家天地（下旬刊），2009，（11）:35-36.

李明轩，男，黑龙江人，北京邮电大学经济管理学院硕士，研究方向：电子商务；

胡桃，女，江西人，北京邮电大学经济管理学院教授，研究方向：电子商务。

F713.36

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1008-4428（2016）10-28-05