伍舒瑩

摘 要：電子商務(wù)飛速發(fā)展，網(wǎng)購(gòu)已成為人們生活重要的部分?；谟?jì)量經(jīng)濟(jì)學(xué)模型，收集了2005—2019年中國(guó)網(wǎng)購(gòu)交易金額相關(guān)數(shù)據(jù)，以城鎮(zhèn)居民家庭人均可支配收入、互聯(lián)網(wǎng)上網(wǎng)人數(shù)等為解釋變量，利用Eviews軟件進(jìn)行多元線性回歸，逐步回歸修正并得出結(jié)論：城鎮(zhèn)居民家庭人均可支配收入和CPI是顯著因素，提高國(guó)民收入、穩(wěn)定物價(jià)是提升網(wǎng)絡(luò)購(gòu)物行業(yè)的重要手段。

關(guān)鍵詞：計(jì)量經(jīng)濟(jì)學(xué)模型;多元線性回歸;網(wǎng)購(gòu)交易金額

文章編號(hào)：1004-7026（2020）16-0014-02? ? ? ? ?中國(guó)圖書(shū)分類號(hào)：F724.6;F126.1;F124.1 ? ? ? ? 文獻(xiàn)標(biāo)志碼：A

電子商務(wù)是指以信息網(wǎng)絡(luò)技術(shù)為手段，以商品交換為中心的商務(wù)活動(dòng)。近年來(lái)，電子商務(wù)產(chǎn)業(yè)蓬勃發(fā)展，網(wǎng)購(gòu)交易額增長(zhǎng)速度加快。因此，通過(guò)對(duì)可支配收入和上網(wǎng)人數(shù)等進(jìn)行分析檢驗(yàn)，可以歸納影響網(wǎng)購(gòu)交易額的因素。

1? 文獻(xiàn)綜述

李林娟（2016）[1]從物流配送角度分析，認(rèn)為物流的專業(yè)化分工是為了更好地服務(wù)用戶，物流顯示出差異化將影響網(wǎng)購(gòu)用戶的購(gòu)物體驗(yàn)。

徐偉（2017）[2]從信息對(duì)稱角度出發(fā)，認(rèn)為網(wǎng)絡(luò)購(gòu)物市場(chǎng)是一個(gè)“檸檬”市場(chǎng)，網(wǎng)絡(luò)信息的不確定性將損害網(wǎng)絡(luò)消費(fèi)者的權(quán)益。

吳偉亞（2016）[3]認(rèn)為，價(jià)格信號(hào)在網(wǎng)購(gòu)市場(chǎng)中承載了商品質(zhì)量的信息，消費(fèi)者往往擔(dān)心低價(jià)格會(huì)帶來(lái)假貨的可能，因此保證價(jià)格合理傳遞商品質(zhì)量信息對(duì)我國(guó)網(wǎng)購(gòu)發(fā)展有重要意義。

毛彥妮等（2014）[4]分析了網(wǎng)絡(luò)滲透率，認(rèn)為網(wǎng)絡(luò)滲透率一路走高，要求提升網(wǎng)購(gòu)市場(chǎng)的服務(wù)水平和交易規(guī)模，必須著重從店家信譽(yù)和物流服務(wù)兩方面提高質(zhì)量。

樊茗玥等（2013）[5]通過(guò)研究中小城鎮(zhèn)網(wǎng)購(gòu)消費(fèi)市場(chǎng)，認(rèn)為經(jīng)濟(jì)環(huán)境因素是外部因素，物流要素是內(nèi)部因素。

嚴(yán)德強(qiáng)等（2013）[6]認(rèn)為，隨著互聯(lián)網(wǎng)不斷普及，網(wǎng)購(gòu)規(guī)模呈快速增長(zhǎng)勢(shì)頭，網(wǎng)購(gòu)市場(chǎng)存在巨大潛力。

縱觀研究現(xiàn)狀，可以看出網(wǎng)絡(luò)購(gòu)物的研究越來(lái)越受到學(xué)者的重視。從研究?jī)?nèi)容和角度來(lái)看，學(xué)者對(duì)網(wǎng)購(gòu)市場(chǎng)的物流、價(jià)格、信息化等方面都有涉及，但大多數(shù)學(xué)者基于某一個(gè)角度進(jìn)行微觀分析，未同時(shí)進(jìn)行多變量分析。立足于宏觀角度，選取4個(gè)變量進(jìn)行計(jì)量經(jīng)濟(jì)學(xué)和定性研究分析，較為客觀地提出促進(jìn)中國(guó)網(wǎng)購(gòu)市場(chǎng)的建議對(duì)策。

2? 模型建立

經(jīng)過(guò)分析，發(fā)現(xiàn)影響中國(guó)網(wǎng)購(gòu)交易金額的主要因素除城鎮(zhèn)居民家庭人均可支配收入外，還和物流費(fèi)用等有關(guān)，為此設(shè)定以下線性模型。

式中：Y為中國(guó)網(wǎng)購(gòu)交易金額，單位為億元;x1為城鎮(zhèn)居民家庭人均可支配收入，單位為元;x2為互聯(lián)網(wǎng)上網(wǎng)人數(shù)，單位為萬(wàn)人;x3為社會(huì)物流總費(fèi)用，單位為萬(wàn)億元;x4為CPI;μ為隨機(jī)擾動(dòng)項(xiàng)。

2005—2019年中國(guó)網(wǎng)購(gòu)交易金額及其影響因素統(tǒng)計(jì)見(jiàn)表1。

3? 參數(shù)估計(jì)

利用eviews軟件對(duì)表1數(shù)據(jù)進(jìn)行OLS回歸估計(jì)得如下結(jié)果。

4? 模型檢驗(yàn)和修正

當(dāng)a=0.05，查表得t0.025（10）=2.228。

t（β1）=8.80>t 0.025（10）=2.228;|t（β2）|=1.36t 0.025（10）=2.228;說(shuō)明解釋變量x1、x4通過(guò)t檢驗(yàn)，x2、x3沒(méi)有通過(guò)。表明可能存在多重共線性。

4.1? 多重共線性檢驗(yàn)與修正

由eviews軟件得相關(guān)系數(shù)矩陣，各解釋變量之間相關(guān)系數(shù)較高，均大于0.8，說(shuō)明解釋變量之間存在嚴(yán)重多重共線性。

利用逐步回歸法對(duì)多重共線性修正。根據(jù)eviews軟件檢驗(yàn)分析，中國(guó)網(wǎng)購(gòu)交易金額受城鎮(zhèn)居民家庭人均收入（x1）影響最大，且參數(shù)估計(jì)值符號(hào)合理，而且也通過(guò)了F檢驗(yàn)和t檢驗(yàn)，因此選擇x1構(gòu)建模型，并逐步引進(jìn)第二個(gè)解釋變量和第三個(gè)解釋變量回歸。經(jīng)檢驗(yàn)后，最終放棄引入第三個(gè)解釋變量，以Y=f（x1，x4）為最優(yōu)模型，由eviews軟件進(jìn)行OLS分析并成功通過(guò)t檢驗(yàn)后確定模型如下。

4.2? 自相關(guān)和異方差檢驗(yàn)與修正

對(duì)上述模型=370 144.8+9.62x1t-1 014.87x4t進(jìn)行自相關(guān)檢驗(yàn)，得殘差的變動(dòng)有系統(tǒng)模式，見(jiàn)圖1，連續(xù)為正和連續(xù)為負(fù)，表明殘差項(xiàng)存在一階正相關(guān)，模型中t統(tǒng)計(jì)量和F統(tǒng)計(jì)量的結(jié)論不可信，需采取補(bǔ)救措施。

用eviews軟件對(duì)原模型進(jìn)行廣義差分回歸，得到下式。

經(jīng)檢驗(yàn)，廣義差分模型中已無(wú)自相關(guān)，同時(shí)R 2、t、F統(tǒng)計(jì)量也均達(dá)到理想水平。

經(jīng)white檢驗(yàn)，模型不存在異方差。修改后的模型β0=294 322.2/（1-0.134 383）=340 014.3。

由此，得到中國(guó)網(wǎng)購(gòu)交易金額的模型見(jiàn)下式。

由模型可知，在假定其他變量不變的情況下，城鎮(zhèn)居民家庭人均可支配收入每增加1元，中國(guó)網(wǎng)購(gòu)交易金額增加9.24億元;CPI每增加1，中國(guó)網(wǎng)購(gòu)交易金額減少946.68億元。

5? 分析與建議

從模型可以看出，中國(guó)網(wǎng)購(gòu)交易金額受城鎮(zhèn)居民家庭人均可支配收入和CPI指數(shù)影響最大。

5.1? 穩(wěn)定物價(jià)

物價(jià)頻繁變化將加重消費(fèi)的不確定性，降低居民購(gòu)買力。對(duì)于網(wǎng)絡(luò)上哄抬物價(jià)、捏造散布漲價(jià)信息的行為，必須加大打擊和懲處力度，以保護(hù)消費(fèi)者權(quán)益，創(chuàng)造健康的網(wǎng)購(gòu)消費(fèi)環(huán)境。同時(shí)，政府可適當(dāng)發(fā)放網(wǎng)絡(luò)購(gòu)物券，以達(dá)到刺激經(jīng)濟(jì)、拉動(dòng)消費(fèi)的目的[7-9]。

5.2? 加強(qiáng)經(jīng)濟(jì)建設(shè)，促進(jìn)就業(yè)

政府應(yīng)該繼續(xù)以增加就業(yè)規(guī)模和控制失業(yè)率作為宏觀調(diào)控的重要目標(biāo)，積極調(diào)整經(jīng)濟(jì)結(jié)構(gòu)，扶持新興產(chǎn)業(yè)增加就業(yè)崗位，同時(shí)對(duì)失業(yè)人員創(chuàng)業(yè)和靈活就業(yè)人員等給予適當(dāng)補(bǔ)貼和信貸支持，以達(dá)到提高可支配收入和更好地保障居民生活的目標(biāo)。

參考文獻(xiàn)：

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