基于空间计量模型的我国电子商务发展水平差异研究

王 璇 王海宁 副教授 陈昭旭

（青岛大学商学院 山东青岛 266000）

引言

互联网技术的快速发展和普及，使电子商务迅速崛起，在国民经济中的地位越来越重要，2019年电子商务交易总额达34.81万亿元。依托计算机、互联网、大数据、人工智能等技术的企业如雨后春笋般出现，一场新的经济革命正在发生。如何在新一轮的技术革命中抓住发展机遇，是世界各国经济发展的重点。国内也为电子商务的发展营造了良好的环境，电子商务保持着较好的发展势头。电子商务对经济发展的带动作用非常明显，为缩小区域经济发展水平差异做出了重要的贡献。因此结合我国经济发展的实际，研究我国电子商务发展水平的区域差异是加强电子商务管理的重要工作，对整体上提升我国的电子商务发展水平和实现区域协调发展也有积极作用。国内关于电子商务的研究主要集中在电子商务的发展水平和影响因素层面，较少有学者研究电子商务的空间分布。闫军等（2019）运用问卷调查法，对电子商务企业的发展水平进行测量，但是主要集中在电子商务企业的绩效考核和系统评价方面，对地区之间的发展水平差异研究较少。程利莎等（2019）根据OECD构建了我国电子商务发展水平的测量模型，通过相关分析法和因子分析法研究我国东中西部电子商务发展水平的差异，发现东部地区依托经济优势和地理优势，电子商务发展水平要明显高于中西部地区，电子商务的发展在我国呈现出显著的区域差异。张俊英等（2019）以浙江省为研究对象，发现在浙江省电子商务发展的萌芽阶段表现出明显的“义乌商圈”特征，随着电子商务产业集聚的形成和发展，逐渐呈现出一定的空间差异，“淘宝村”和“电子商务产业园”的形成和发展，促进了产业集聚的形成和电子商务空间发展差异的出现。在现有理论研究中对我国电子商务发展水平差异的研究主要是集中在省际层面，尚未深入到地级市层面，以全国31省份为研究对象，容易导致样本量过少，造成结论的偏差。故本文以我国地级市为主要研究对象，对我国电子商务发展水平的空间差异进行描绘，提供具有实践价值和理论价值的结论。

变量选取和空间识别性检验

（一）变量选取

基于数据的可得性和有限性考虑，文章选取经济发展水平、技术财政支出、万人以上企业数量、万人固定电话数量、万人第三产业就业人数、人均城市道路面积作为解释变量，电子商务产业集聚水平（EDC）作为被解释变量构建计量模型，探索我国电子商务发展水平存在空间差异的原因。

经济发展水平（EGDP）：采用地区的人均生产总值来衡量。现有研究成果表明，地区的经济发展水平和产业发展水平息息相关，但也有学者发现区域电子商务的发展水平和经济发展水平之间的关系并不显著。鉴于学术界的相关文献研究多采用的是截面数据，本研究主要采用面板数据进行研究。

表1 LM检验结果

表2 Wald和LR检验

表3 面板数据单位根检验

技术财政支出（TCI）：电子商务企业的发展离不开科学技术的支持，政府作为技术进步的重要推动力量，其采用的财政政策、货币政策等都会对技术进步产生重要影响，故本研究采用技术财政支出来衡量技术进步对电子商务发展产生的影响。

万人以上企业数量（ENT）和万人以上第二产业从业人数（SEP）：学者研究发现，产业基础会对产业发展产生重要的影响，我国电子商务的产业基础大多都集中在东部沿海地区，中西部地区相对较少。企业作为产业发展的重要基础，本研究选用万人以上企业数量来衡量国内电子商务的产业基础。

万人固定电话数量（PHE）：电子商务的发展与互联网的推广普及密切相关，万人固定电话数量可以很好的反映地区的信息基础设施建设水平，亦会对电子商务的发展产生重要影响。

万人第三产业就业人数（SER）：电子商务是服务业的重要组成部分，在促进第三产业发展的同时，也会受到产业发展的反向促进作用，本研究选用万人第三产业就业人数来衡量产业的发展程度。

人均城市道路面积（ROA）：物流能力作为电子商务企业发展的重要基础，交通发达程度能够反映地区的物流运输能力，完善的交通网能够有效缩短区域与区域之间的距离，对区域电子商务的发展尤为重要，本研究选用人均城市道路面积来衡量地区交通的发达程度。

（二）数据收集

在具体指标的计算中，为消除地方人口基数差异带来的研究误差，提升研究的科学性，企业数量、固定电话数量和第三产业人数等数据均以万人为单位进行量化，研究数据主要来源于各省市的地方统计年鉴和《中国统计年鉴》，西藏地区和我国港澳台地区数据缺失，因此未纳入研究范围。

（三）空间识别性检验

为了判断模型是采用空间滞后模型（SAR）还是空间残差模型（SEM），本文采用拉格朗日乘子检验。由表1可知：混合效应、空间固定效应、时间固定效应和双向固定效应均在1%置信水平下显著，拒绝了被解释变量不存在空间相关性的原假设，这表明在研究模型的构建中要考虑变量的空间相关性。

在选择被解释变量的空间交互作用时，可以建立SDM、SAR、SEM模型，对模型进一步进行检验。model=0表示空间杜宾模型无固定效应；model=1表示空间固定的空间固定效应模型；model=2表示时间固定的空间固定效应模型；model=3表示时间和空间的双固定效应模型。由表2可知：四个SDM模型均在1%水平上拒绝了原假设，说明SDM模型要显著优于SAR、SEM模型。最后，由豪斯曼检验统计量为219.218，且在1%置信水平上显著，说明固定效应要显著优于随机效应，因此选用空间固定效应的SDM模型作为本文的研究模型。

动态SDM模型的实证分析

（一）面板数据单位根检验

面板数据的平稳性检验一般采用LLC检验和ADF-fisher检验，由表3可知：被解释变量的LLC检验结果不显著，但ADF-fisher检验结果显著。故对EDC进行一阶差分，显示面板数据平稳；解释变量的LLC检验和ADF-fisher检验结果均显著，数据平稳，数据可用于后续的计量分析。

（二）动态SDM模型的实证分析

静态面板空间杜宾模型仅考虑了电子商务的空间误差效应和空间滞后效应，电子商务产业作为连续的空间演变活动，当期的产业集聚变化会对其产生影响，文化环境、制度环境等一些无法量化的变量也会对其产生影响。因此，还应充分考虑电子商务企业的时间滞后效应，通常的处理方法是将被解释变量进行一阶差分后作为解释变量纳入模型，动态SDM模型分析结果如表4所示，由此可得以下结论：

经济发展水平和技术财政支出的结果不显著，这说明电子商务的发展对居民的收入水平依赖性不强，产生这种现象的原因可能是在我国的大部分地级市中电子商务产业仍然属于新兴产业，发展水平较低，产业集聚规模有限。技术创新作为一项长期的工程，需要投入较多的人力、物力和财力，技术成果的转化也存在一定的滞后性。

表4 动态SDM模型分析结果

万人以上企业数量和万人以上第二产业从业人数回归结果显著且为正数，这两项关键指标反映出了城市的劳动密集型产业基础，说明城市的劳动密集型产业越发达越有利于电子商务产业空间集聚的形成和发展。劳动密集型产业既为电子商务平台提供着可以出售的商品，同时也通过电商平台提升了自己的销量。

万人固定电话数量模型输出结果为正数且显著，说明地区网络基础设施建设越完善，对电子商务产业空间集聚的形成越有利。

万人第三产业就业人数和人均城市道路面积系数均显著为正，表明地区的物流发达程度与区域电子商务产业空间集聚显著正相关，交通设施越完善城市与城市之间的交流和往来就会越便捷，区域的电子商务企业所拥有的市场就会更加广阔，对产业的发展就越有利。

结论和建议

本文以我国287个地级市的电子商务产业为研究对象，选用空间固定效应的SDM模型进行计量分析，得到以下结论：经济发展水平和技术财政支出的结果不显著，这说明电子商务的发展对居民的收入水平依赖性不强，技术成果的转化也存在一定的滞后性；万人以上企业数量和万人以上第二产业从业人数回归结果显著且为正数，这两项关键指标反映出了城市的劳动密集型产业基础，劳动密集型产业越发达越有利于电子商务产业空间集聚的形成和发展；万人固定电话数量模型输出结果为正数且显著，说明地区网络基础设施建设越完善，对电子商务产业空间集聚的形成越有利；万人第三产业就业人数和人均城市道路面积系数均显著为正，表明交通设施越完善城市与城市之间的交流和往来就会越便捷，区域的电子商务企业所拥有的市场就会更加广阔，对电子商务产业的发展就越有利。

为提升我国地级市电子商务产业集聚水平。第一，对于产业集聚水平较高的东部城市，电子商务产业的发展处于成长阶段，同时这类城市的劳动密集型产业基础较好，在后期的发展中要注重电子商务企业技术能力和服务能力的提升。第二，对于产业集聚水平有欠缺的中西部城市，电子商务产业的发展处于萌芽阶段，网络基础设施建设和交通网建设还存在较大的空间，在后期的发展中要注重基础设施的建设和完善。第三，积极打破城市间的贸易壁垒，实现区域电子商务产业的集聚发展。动态面板杜宾模型输出结果表明，城市之间的联系越紧密，对电子商务产业的空间集聚越有利。因此，城市与城市之间应互通有无、打破壁垒，在竞争合作中共同进步、共同发展。