互联网背景下我国流通效率实证测度

周娟美 刘佳蓓 高玮

内容摘要：本文以我国30个省市自治区在2010-2017年的面板数据为研究样本，通过构建DEA模型对我国互联网背景下的流通效率进行实证分析。结果显示：我国各区域流通业整体效率处于较低水平，各省份的流通效率值波动较大，均未达到综合效率有效性;我国北京、上海、海南、山西、青海5个省市均达到综合效率和规模效率有效性，且两种效应整体呈现出东高西低的趋势;我國12个省份均达到纯技术有效性，且东西分布比较均匀。

关键词：互联网   流通效率   DEA模型

随着“互联网+”时代的到来，制造商与消费者之间的联系愈发紧密，低效率的交易方式已经逐渐退出经济市场。以互联网为载体的电子商务催生出新兴的流通业态，其逐渐取代了传统的流通产业，促进了流通组织的改革与创新。新兴的流通产业充分利用了互联网的优势和创新，将原有的流通模式与互联网深入融合，构成多元化、低成本的流通体系。近年来，众多经济学者对互联网环境下的流通产业进行了大量研究，部分学者认为影响流通组织的互联网因素主要有信息不对称、交易时空受限。还有部分学者通过研究发现，信息更新频率、市场格局和规模是影响流通效率的主要因素。因此，本文基于以往文献研究成果，选取我国30个省市自治区（西藏、港澳台地区除外）2010-2017年的面板数据为研究样本，构建数据包络分析（DEA）模型对互联网背景下的我国流通效率进行实证分析，为我国流通效率的进一步提高提供政策建议。

模型、变量选取以及指标体系构建

（一）模型选取

数据包络分析（DEA）模型。DEA模型中的C2R模型主要用于衡量生产技术有效性与规模有效性，同时衍生出用于评价生产技术的B2C模型，二者共同构成了DEA效率评价完整体系。在C2R模型中，具有n个决策单元，以DMU表示，各决策单元均存在p个输入和k个输出，针对权重系数v∈Em和u∈Es，决策单元j的效率评价指数为：

式（7）中，β0为回归式的常数项，βi各自变量的回归系数，μ为回归误差，i表示省份，t代表年份（t=2010，2011，…，2017）。Efficient为不同省份流通效率，x1i，t为每个地区的互联网因素，x2i，t为各地区的基础设施构建程度，x3i，t为各省份的对外开放程度，x4i，t为各省份政府对经济的参与程度。

（三）指标体系

流通效率指标体系构建。本文从微观角度出发，对限额以上批发和零售企业的运营效率进行评价，并选取如下指标来计算流通效率。

投入指标。限额以上批零业商品购进总额：指的是商品在流通过程中流通机构购进商品的总支出。

限额以上批零业资产负债率：该指标为批零业总资产与总负债的比值，用来反映企业债权人的经营能力。

限额以上批零业年末员工总量：用来描述企业在年末时的工作人员总数量，该指标直接反映了企业在劳动力上的投入程度。

产出指标。限额以上批零业的销售额：指的是在商品流通过程中流通机构销售商品的资金总额。

限额以上批零业的存货周转率：该指标指的是在固定期限内企业的营销成本在存货总额中的占比，反映了企业的存货周转效率。

限额以上批零业的主营业务收入：反映的是企业进行生产经营活动所获取的收入，体现了企业的经营能力。

Tobit回归模型指标体系构建。互联网因素（x1）：基于数据可行性，本文选取了各省份各年度网民人数、互联额普及率以及快件量为相关指标。

对外开放程度（x2）：在互联网背景下，各区域的对外开放程度与流通行业发展具有密切关系，文中以外企产品的进出口贸易发生额来描述各省份的对外开放程度。

物流基础设施完善度（x3）：物流基础设施完善度与流通成本投入密不可分，文中将省级公路、铁路和水路里程的总和与对应省份面积比值来表示每个省份的物流基础设施建设水平。

政府对经济的参与程度（x4）：政府对经济的参与程度既能够促进流通产业的发展，也能够阻碍流通产业的发展。本文选取各省份的政府资金投入来反映政府的经济参与度。

数据来源及处理

（一）数据来源

文中所选取的所有数据样本均来源于中国网络中心发布的《互联网络发展状况统计报告》和《中国统计年鉴》。同时，实证分析所采用的数据均为我国北京、天津等30个省份在2010-2017年的省级面板数据。

（二）数据处理

本文以2009年为基期指数，将投入产出指标中的限额以上批零业的营销额、限额以上批零业的主营业务收入、政府对经济的参与程度、限额以上批零业商品采购总投入的数据样本转化为基期指数，以消除价格因素对实证结果的影响。同时，将投入产出指标中的企业年末员工数量数据处理转变为以2009年为基点的劳动力增长率。

实证测度

（一）基于DEA方法的综合效率实证分析

本文对我国30个省份在2010-2017年的综合效率进行测算，测算结果如表1所示。

通过表1可以得出，在2010-2017年间，贵州、河南、吉林三个省份在2010年处于技术无效状态，随着时间的推移逐渐转变为技术有效，可见该三个省份的技术效率逐渐提高。流通行业技术效率为1的省份分别为北京、上海、山西、海南和青海，达到了DEA有效水平，这说明该五个省份对流通行业投入资源的利用比较充分，实现产出最大化。天津、辽宁和陕西等6个省份在2010年以后，技术效率值整体呈现下降趋势，属于DEA无效，且2014年以后效率值出现明显波动。江西、湖南、四川、甘肃等13个省份的流通行业的技术效率值大部分都小于1，处于DEA无效状态，且每年的技术效率值差异较大，整体处于低效率阶段。

（二）基于DEA方法的纯技术效率实证分析