商贸流通业中互联网的影响

　　这篇互联网论文发表了商贸流通业中互联网的影响，互联网发展对于商贸流通生产效率有一定的影响，论文通过一系列实证研究，探讨了互联网对促进商贸流通行业的生产效率研究，对于数据来源和实证结果进行分析，发现互联网对东部地区商贸流通业效率产生了正向促进作用。
 

　　关键词：互联网论文,互联网,商贸流通业

　　生产效率引言及文献综述

　　截止2016年底中国网上零售交易额占全社会零售交易额的比重达到了12.6%，互联网已经对企业的经营和销售模式产生了深远的影响。商贸流通业作为国民经济的重要组成部分，其生产效率也受到互联网的巨大影响。当前已有部分文献对商贸流通业生产效率演变趋势和影响因素进行了研究。任保平(2012)认为，中国商贸流通业的增长方式比较粗放，要想实现由粗放向集约型发展方式的转变就必须增加人力资本和技术的投入。Moreno和Carrasco(2015)使用DEA方法测算了西班牙零售部门的生产效率，结果发现企业规模、市场集聚等因素都对其产生了显著影响。董誉文和徐从才(2017)利用中国省级层面1993-2014年间的数据，分析商贸流通业全要素生产率的变动，结果发现全要素生产率总体上呈现明显变缓的趋势。

　　变量选择及数据来源

　　(一)商贸流通业生产效率的估算和分析

　　本文采用DEA-Malmquist指数方法计算商贸流通业的全要素生产率。借鉴董誉文和徐从才(2017)等学者的研究，选取批发和零售业作为商贸流通业的代表。本文选择资本和劳动力作为投入指标，而产出指标为批发和零售业的增加值。资本存量的估计借鉴单豪杰的方法，其中基期年份的资本存量是采用2003年的固定资产投资除以2003-2015年期间实际固定资产投资平均增长率与折旧率之和(选取的折旧率为7%)计算得到，其他年份的资本存量采用永续盘存法计算得到，即Kt=It+(1-δ)Kt-1。劳动力为批发和零售业的从业人数。从图1可以发现中国东、中和西部三个地区之间商贸流通业的效率存在显著的差异。三个地区的生产效率呈现波浪式变化态势，其中东部地区商贸流通效率总体上要高于中、西部地区。东部地区良好的市场竞争环境和完善的相关配套软硬件设施，使得商贸流通业企业拥有较高的生产效率。图1中生产效率提升的年份(即，Malmquist指数大于1)主要集中在2004年、2008-2010年期间，而其余年份生产效率都处于下降中。2008年受到全球金融危机的冲击，商贸流通业企业为了在恶劣的市场环境下生存下来，不得不努力提升自己的生产效率，因而引起2008-2010年期间生产效率快速提升。金融危机过后，外部压力降低，减缓了企业技术改进和提升生产效率的积极性。

　　(二)互联网变量的选取

　　目前衡量省级层面互联网发展水平的数据有限，只有中国互联网信息中心(CNNIC)的历年统计报告，提供了部分省级层面的互联网数据。根据合理和可得性原则，本文最终选取了两个指标来衡量互联网发展水平，它们分别是：互联网普及率(inter1)和人均互联网域名数的对数值(inter2)。其中，互联网普及率反映了互联网普及和应用程度，是衡量互联网发展的一个重要指标。人均互联网域名数反应了互联网资源的充裕程度。互联网技术的应用有利于改进商贸流通业企业生产和经营的各个环节的生产效率，因而预计互联网的发展有助于提升商贸流通业整体的生产效率。

　　互联网发展对商贸流通业生产效率影响的实证分析

　　(一)模型建立

　　为准确分析互联网对商贸流通业生产效率的影响，建立如下面板回归模型：其中tfp是商贸流通业的全要素生产率，inter代表互联网发展水平，controls代表其他影响商贸流通业的重要控制变量。下标i代表省份，t代表年份，ε代表误差项。此外，本文选取8个同样有可能对商贸流通业生产效率产生重要影响的控制变量。

　　地区金融发展水平(fina)，采用金融业存贷款余额与GDP的比值来表示;外资依赖度(fdi)，采用外商投资总额占GDP的比重来表示;城镇化(city)，采用城镇人口占总人口的比重来表示;第三产业发展水平(third)，采用第三产业增加值占GDP的比重来表示;交通设施(traff)，采用单位面积上交通总里程的对数值表示(交通总里程=内河航道里程+铁路营业里程+公路里程);教育水平(edu)采用人均受教育年限的对数值来表示(人均受教育年限=小学教育人口占比*6+初中教育人口占比*9+高中教育人口占比*12+大学及以上教育人口*16);经济发展水平(pergdp)，采用人均实际GDP表示;通货膨胀率inflat，采用本年居民消费价格指数与上年居民消费价格指数的差额除以上年居民消费价格指数计算得到。

　　(二)数据来源

　　互联网普及率以及互联网域名数来自于历年CNNIC提供的互联网发展状况统计报告，其余变量的数据来源于历年的《中国统计年鉴》、《中国金融统计年鉴》、《中国人口和就业统计年鉴》和中经网数据库。

　　(三)实证结果与分析

　　本文首先进行了Hausman检验和F检验，检验结果显示选择使用固定效应模型最合理。为此，本文的回归解释部分主要围绕固定效应回归结果展开。由表1的固定效应回归结果中，可以发现互联网普及率(inter1)和人均域名个数(inter2)都对商贸流通业的生产效率产生了显著的正向影响。互联网普及率每增加1%会使得商贸流通业生产效率提升0.14%。

　　人均域名个数每增加1%会使得商贸流通业生产效率提升0.04%。互联网普及率的上升，意味着互联网相关硬件设施不断完善，企业都能够更方便的将互联网技术应用到生产经营的各个过程，从而提升整体经营效率。其次，互联网普及率的提升，意味着越来越多的消费者可以参与到网络购物活动中，这样商家可以直接从产出地直接发往消费者手中，减少了大量的中间环节，提升了物流配送效率。此外，互联网普及率的提升有利于促进信息的透明化。哪一个企业违法经营侵害消费者利益的行为都会更容易的在网络上被曝光出来，这促进了商贸流通业的市场竞争，进而促进商贸流通业整体生产效率的提升。

　　结论及建议

　　本文利用中国2003-2015年间省级数据，实证分析了互联网对商贸流通业生产效率的影响。首先对生产效率的测度显示东部地区的生产效率相对较高，其次，从总体样本实证回归来看，互联网促进了商贸流通业生产效率的提升。进一步的分地区回归分析却发现互联网只对东部地区商贸流通业效率产生了正向促进作用，而对中西部地区的影响不显著。此外一些其他因素对商贸流通业生产效率也产生了差异化的影响。因而要想提升商贸流通业生产效率，应当首先促进互联网技术在商贸流通业中的应用。为此，应当提高电子商务平台的建设水平，促使传统零售商家通过互联网销售扩大销售渠道并建立连锁营销模式。其次，依托互联网推进商贸流通业的技术创新。当前应当利用互联网对商贸流通业的技术进行创新，依靠互联网技术改造商贸流通业企业的管理模式，提升管理效率。

　　作者：青灵 单位：长春财经学院信息工程学院

　　推荐阅读：《互联网天地》主办： 中国互联网协会;人民邮电出版社，周期： 月刊，出版地：北京市，语种： 中文，开本： 16开。

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文章名称： 商贸流通业中互联网的影响

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