這篇互聯網論文發表了商貿流通業中互聯網的影響，互聯網發展對于商貿流通生產效率有一定的影響，論文通過一系列實證研究，探討了互聯網對促進商貿流通行業的生產效率研究，對于數據來源和實證結果進行分析，發現互聯網對東部地區商貿流通業效率產生了正向促進作用。
 

　　關鍵詞：互聯網論文,互聯網,商貿流通業

　　生產效率引言及文獻綜述

　　截止2016年底中國網上零售交易額占全社會零售交易額的比重達到了12.6%，互聯網已經對企業的經營和銷售模式產生了深遠的影響。商貿流通業作為國民經濟的重要組成部分，其生產效率也受到互聯網的巨大影響。當前已有部分文獻對商貿流通業生產效率演變趨勢和影響因素進行了研究。任保平(2012)認為，中國商貿流通業的增長方式比較粗放，要想實現由粗放向集約型發展方式的轉變就必須增加人力資本和技術的投入。Moreno和Carrasco(2015)使用DEA方法測算了西班牙零售部門的生產效率，結果發現企業規模、市場集聚等因素都對其產生了顯著影響。董譽文和徐從才(2017)利用中國省級層面1993-2014年間的數據，分析商貿流通業全要素生產率的變動，結果發現全要素生產率總體上呈現明顯變緩的趨勢。

　　變量選擇及數據來源

　　(一)商貿流通業生產效率的估算和分析

　　本文采用DEA-Malmquist指數方法計算商貿流通業的全要素生產率。借鑒董譽文和徐從才(2017)等學者的研究，選取批發和零售業作為商貿流通業的代表。本文選擇資本和勞動力作為投入指標，而產出指標為批發和零售業的增加值。資本存量的估計借鑒單豪杰的方法，其中基期年份的資本存量是采用2003年的固定資產投資除以2003-2015年期間實際固定資產投資平均增長率與折舊率之和(選取的折舊率為7%)計算得到，其他年份的資本存量采用永續盤存法計算得到，即Kt=It+(1-δ)Kt-1。勞動力為批發和零售業的從業人數。從圖1可以發現中國東、中和西部三個地區之間商貿流通業的效率存在顯著的差異。三個地區的生產效率呈現波浪式變化態勢，其中東部地區商貿流通效率總體上要高于中、西部地區。東部地區良好的市場競爭環境和完善的相關配套軟硬件設施，使得商貿流通業企業擁有較高的生產效率。圖1中生產效率提升的年份(即，Malmquist指數大于1)主要集中在2004年、2008-2010年期間，而其余年份生產效率都處于下降中。2008年受到全球金融危機的沖擊，商貿流通業企業為了在惡劣的市場環境下生存下來，不得不努力提升自己的生產效率，因而引起2008-2010年期間生產效率快速提升。金融危機過后，外部壓力降低，減緩了企業技術改進和提升生產效率的積極性。

　　(二)互聯網變量的選取

　　目前衡量省級層面互聯網發展水平的數據有限，只有中國互聯網信息中心(CNNIC)的歷年統計報告，提供了部分省級層面的互聯網數據。根據合理和可得性原則，本文最終選取了兩個指標來衡量互聯網發展水平，它們分別是：互聯網普及率(inter1)和人均互聯網域名數的對數值(inter2)。其中，互聯網普及率反映了互聯網普及和應用程度，是衡量互聯網發展的一個重要指標。人均互聯網域名數反應了互聯網資源的充裕程度。互聯網技術的應用有利于改進商貿流通業企業生產和經營的各個環節的生產效率，因而預計互聯網的發展有助于提升商貿流通業整體的生產效率。

　　互聯網發展對商貿流通業生產效率影響的實證分析

　　(一)模型建立

　　為準確分析互聯網對商貿流通業生產效率的影響，建立如下面板回歸模型：其中tfp是商貿流通業的全要素生產率，inter代表互聯網發展水平，controls代表其他影響商貿流通業的重要控制變量。下標i代表省份，t代表年份，ε代表誤差項。此外，本文選取8個同樣有可能對商貿流通業生產效率產生重要影響的控制變量。

　　地區金融發展水平(fina)，采用金融業存貸款余額與GDP的比值來表示;外資依賴度(fdi)，采用外商投資總額占GDP的比重來表示;城鎮化(city)，采用城鎮人口占總人口的比重來表示;第三產業發展水平(third)，采用第三產業增加值占GDP的比重來表示;交通設施(traff)，采用單位面積上交通總里程的對數值表示(交通總里程=內河航道里程+鐵路營業里程+公路里程);教育水平(edu)采用人均受教育年限的對數值來表示(人均受教育年限=小學教育人口占比*6+初中教育人口占比*9+高中教育人口占比*12+大學及以上教育人口*16);經濟發展水平(pergdp)，采用人均實際GDP表示;通貨膨脹率inflat，采用本年居民消費價格指數與上年居民消費價格指數的差額除以上年居民消費價格指數計算得到。

　　(二)數據來源

　　互聯網普及率以及互聯網域名數來自于歷年CNNIC提供的互聯網發展狀況統計報告，其余變量的數據來源于歷年的《中國統計年鑒》、《中國金融統計年鑒》、《中國人口和就業統計年鑒》和中經網數據庫。

　　(三)實證結果與分析

　　本文首先進行了Hausman檢驗和F檢驗，檢驗結果顯示選擇使用固定效應模型最合理。為此，本文的回歸解釋部分主要圍繞固定效應回歸結果展開。由表1的固定效應回歸結果中，可以發現互聯網普及率(inter1)和人均域名個數(inter2)都對商貿流通業的生產效率產生了顯著的正向影響。互聯網普及率每增加1%會使得商貿流通業生產效率提升0.14%。

　　人均域名個數每增加1%會使得商貿流通業生產效率提升0.04%。互聯網普及率的上升，意味著互聯網相關硬件設施不斷完善，企業都能夠更方便的將互聯網技術應用到生產經營的各個過程，從而提升整體經營效率。其次，互聯網普及率的提升，意味著越來越多的消費者可以參與到網絡購物活動中，這樣商家可以直接從產出地直接發往消費者手中，減少了大量的中間環節，提升了物流配送效率。此外，互聯網普及率的提升有利于促進信息的透明化。哪一個企業違法經營侵害消費者利益的行為都會更容易的在網絡上被曝光出來，這促進了商貿流通業的市場競爭，進而促進商貿流通業整體生產效率的提升。

　　結論及建議

　　本文利用中國2003-2015年間省級數據，實證分析了互聯網對商貿流通業生產效率的影響。首先對生產效率的測度顯示東部地區的生產效率相對較高，其次，從總體樣本實證回歸來看，互聯網促進了商貿流通業生產效率的提升。進一步的分地區回歸分析卻發現互聯網只對東部地區商貿流通業效率產生了正向促進作用，而對中西部地區的影響不顯著。此外一些其他因素對商貿流通業生產效率也產生了差異化的影響。因而要想提升商貿流通業生產效率，應當首先促進互聯網技術在商貿流通業中的應用。為此，應當提高電子商務平臺的建設水平，促使傳統零售商家通過互聯網銷售擴大銷售渠道并建立連鎖營銷模式。其次，依托互聯網推進商貿流通業的技術創新。當前應當利用互聯網對商貿流通業的技術進行創新，依靠互聯網技術改造商貿流通業企業的管理模式，提升管理效率。

　　作者：青靈 單位：長春財經學院信息工程學院

　　推薦閱讀：《互聯網天地》主辦： 中國互聯網協會;人民郵電出版社，周期： 月刊，出版地：北京市，語種： 中文，開本： 16開。