电子商务的产业联动及其增收效应测度

洪雨萍（广东农工商职业技术学院 广州 510507）

随着移动支付和移动互联网技术的进步，电子商务在我国呈现井喷式发展。电子商务的发展促进了我国经济结构转型，转变了居民生活方式，拓宽了居民收入渠道。随着电子商务逐步布局农村地区，电子商务对丰富农业发展方式、提高农村居民收入起到了重要的助推作用。与此同时，政府出台的相关政策也促进了农村电子商务的发展。2016年，国务院出台了《关于促进电商精准扶贫的指导意见》，以积极推动电子商务和农产品销售结合。从已有研究来看，虽然学者们对电子商务的产业联动及其增收效应进行了一定的研究，但是其研究的广度和深度仍然不足，大多数研究仅从理论上阐述了电子商务的产业联动效应，并未从深层次的视角探究电子商务的增收效应。对此，本文从产业联动的视角出发，以广东省各地级市数据为支撑，定量研究了电子商务产业联动的增收效应。

电子商务的产业联动机制分析

电子商务与其上下游产业存在共生关系，在现代电商发展的理念下，电子商务与制造业、服务业、旅游业、特色农业等多个产业相关。本文以制造业为例，并借助种群生态学的Logistic模型来表述这种共生关系。

在种群生态学中，K表示为自然界中可以生存的正常人口数量，（1-N（t）/K）为该模型的修正值，即整个自然界剩余的空间，进一步演化为电子商务与制造业可以表达为：

公式2中，i=1，2，分别表示制造业与物流业；Ni为社会行业产出总水平；ri为整个行业的增长率；Ni/Ki表示行业当前产出占最大产能的比重。在行业不同的发展阶段，行业之间表现出不同的共生关系，可以表示为r，对此将其进一步转换为：

式3中，δ21为两者之间的共生系数，δ21（Ni/Ki）为两者之间的相互影响程度，当两者显著为正时，说明两类产业产生了正向联动效应，进一步的，上述模型又可以转换为：

当且仅当δ21和δ12相等时，行业之间存在实现了均衡，此时的均衡点P又可以表示为：

值得注意的是，当δ21和δ12不相等时，说明两类行业存在偏利共生关系，例如当制造业处于有利地位时，将会获得更多的福利效应，此时模型又可以表示为：

对上式进一步求解便可得到产业联动的一般均衡点P为：

当两者的共生系数都为0或者小于0时，可以认为两类产业之间并不存在显著的联动效应，而当两者的共生系数大于0时，可以认为两者之间存在相互促进的联动效应。

表1 广东省电子商务与其它产业的联动效应

实证方案的设计与分析

（一）数据来源及说明

本文以广东省历年统计年鉴为数据来源，通过提取广东省各行业数据及社会经济发展数据，并基于上述共生模型，计算电子商务产业与其上下游产业的联动效应大小。同时，本文基于固定效应模型将这种联动效应进行带入，从而分类评估了电子商务通过与不同产业的联动机制所带来的增收效应。本文的数据年限为2010-2017年，对于部分缺失数据，本文采用插值法补足。

（二）电子商务的产业联动效应

解上述方程的关键在于参数δ和K的值，由此可得到电子商务与具体产业之间的产业联动效应。本文使用最小二乘法进行参数估计，利用迭代法，计算出参数δ和K的值以及初始值，然后进行泰勒展开。

其中V表示为泰勒展开式，上述模型便可以进一步简化为线性模型。

基于最小二乘法的思想，本文将第一组估计到的δ1和K1的值带入方程，从而得到第二组δ2和K2的值，依次类推，得到符合模型误差精度μ设定的参数值。

为了更好的比较电子商务与其它产业之间的联动关系，本文将产业间的共生系数进行比较，得到式（11）：

其中，Mi表示电子商务与其他类产业共生系数的比值，当Mi为正时，即表明产业间产生了正向的联动效应。当Mi大于1时，表示其他类产业对电子商务的影响要更大；当Mi小于1时，表示电子商务的发展促进了其它产业的发展。借助stata软件，本文计算出历年广东省各地区电子商务产业与其它产业的产业联动系数，表1给出了2010、2017年广东省电子商务的产业联动效应。

在表1中可以看出，2017年广东省的产业联动系数较2010年相比有了明显变化，这主要是因为经过8年的发展，广东省电子商务产业已经充分下沉到各个行业，并与各行业之间的联系更加密切。以制造业为例，虽然2010年广东省电子商务与制造业的联动系数为1.31，存在正向影响，但是其并未通过显著性检验。而在2017年，这一系数不仅出现下降，同时还通过了5%的显著性检验，这说明电子商务对制造业的影响越来越大。由表1可知，广东省电子商务与特色农业的联动效应也由2010年的-0.21，增加为2017年的0.87，这说明电子商务的发展有利于特色农业，其发展对特色农业具有带动作用。

（三）主要变量及描述性统计

被解释变量。由于本文主要试图阐述电子商务产业联动的增收效应，因此在被解释变量的选择上，本文以广东省各城市农民人均可支配收入为代理变量。

核心解释变量。产业间的联动效应是分析电商增收效应的基础，这种联动效应基于本文的模型并借助stata软件推导得到。

控制变量。由于居民收入增长受财政政策、金融发展程度、交通发展水平、基础设施完备程度、经济发展基础等因素的影响，因此，本文将上述因素作为控制变量考虑。此外，对于广东省而言，珠三角地区及非珠三角地区在城市联动效应上存在显著差异，因此本文考虑了这种地区差异性。各个变量的描述性分析具体如表2所示，在居民收入变量中，由于农民收入随时间增长较快，因此其差异较为显著；各产业与电子商务联动系数差异较大，这说明电子商务与诸产业之间的联系在地域上存在差异，由此可解释电子商务在产业联动增收过程中的差异。

（四）电子商务产业联动扶贫效应实证分析

基于上述分析，可以求得广东省电子商务与各大产业之间的产业联动系数M，对其进行面板数据模型固定效应分析，可实证检验电子商务的产业联动效应对农民收入增长的影响。

其中，R为本文的被解释变量农民的收入水平，M为电子商务与各大产业之前的联动效应，γ为产业间的联动效应对农民收入增长的影响。R值为正则意味着产业间的联动效应能够促进居民收入增长，R值为负意味着这种产业间的联动效应不利于居民收入增长。Xi为各控制变量，βi为各个变量的参数，Vit为个体固定效应与时间固定效应的集合，ε为误差项。

表2 各变量的定义及描述性分析

表3 回归结果表

表3为此次回归的结果，在第一列中，仅对核心变量进行回归。回归结果显示，制造业、服务业、旅游业以及特色农业与电子商务均存在正向的产业联动效应，其中制造业、服务业以及特色农业的产业的联动效应通过了显著性检验。在第二列的回归结果中，本文加入了控制变量，可以发现各个产业联动系数有所降低，但其显著性程度并未发生变化。在第三列中，本文采用固定效应模型进行回归，其中M1电子商务与制造业的联动效应系数为91.26，并通过了5%的显著性检验，这说明电子商务通过与制造业产生联动效应，带动了区域内农民91.26元的收入增长；M2电子商务与服务业的联动效应系数为98.28，并通过了1%的显著性检验，这说明电子商务通过与服务业产生联动效应，带动了区域内农民98.28元的收入增长；M2电子商务与特色农业的联动效应系数为41.27，并通过了5%的显著性检验，这说明电子商务通过与特色农业产生联动效应，带动了区域内农民41.27元的收入增长；虽然M3的系数为正，但是并没有通过统计上的显著性检验。分行业来看，对于制造业与服务业而言，制造业、服务业与电子商务的产业联合效应更多的表现为产业驱动型，即制造业以及服务业的发展带动了电子商务的需求增加，进而实现了居民增收，在此方面电子商务更多表现为辅助者的角色。而对于特色农业而言，电子商务则表现为主导者角色，电子商务的发展为特色农业发展提供了便利条件，如电子商务的出现使商品需求方能通过电商渠道进行农产品购买，这促进了特色农业的发展，进而为农村居民带来了收入增长。

提升农村电商产业联动的对策建议

本文基于种群生态学模型，构建了衡量区域产业联动模型，并通过计算广东省地级市2010-2017年电子商务产业与其它类型产业的联动系数，细化了电子商务对农民增收渠道效应的研究。研究表明，电子商务与制造业、服务业、旅游业以及特色农业有着正向的联动关系。在增收路径的研究中，制造业以及服务业的发展，促进了电商需求的增加，从而带动了居民收入的增长，而电子商务的发展为特色农业提供了需求保障以及信息支持，从而促进了农村居民的收入增长。因此，为了进一步提高电子商务在产业联动过程中的增收效果，本文提出以下政策建议：第一，要为农村电商发展提供更加健康的发展环境。虽然近年来我国农村电商飞速发展，但仍存在部分地区尚未重视农村电商，其各项基础设施发展均不完备。因此，各级政府要加大扶持力度，出台符合本地发展实际电子商务发展政策，以此为电子商务营造良好发展环境。对此，政府要加大物流基地及交通路网的建设，提供降低农村电商的仓储运输成本，引导社会资本下沉农村地区发展电商产业；第二，要深入挖掘电商的产业联动效应。实证研究结果表明，相对于传统行业，电子商务能够促进产品流通，并为商品提供信息支持，这有利于发挥产业的扶贫效应。因此，想要实现电子商务与其它产业的融合发展，必须充分发挥电子商务在信息数据分析方面的优势，对此可通过大数据等技术提升各产业间发展的广度与深度，从而间接提高居民增收；第三，要发挥电商的产业带动集聚效应。实证研究结果表明，电子商务的发展可以带动特色农业发展，进而促进农村居民收入水平增长。电子商务是实现乡村振兴重要的产业支撑。对此，要充分发挥电子商务的产业带动集聚效应，可通过为农村电商提供人才、资金、政策、法律等保障，从而实现电商发展带动居民增收。