电商消费影响商贸流通效率实证分析,本论文可用于商贸流通论文范文参考下载，商贸流通相关论文写作参考研究。
商贸流通论文参考文献：
内容摘 要：本文基于1995-2015年省级面板数据,构建超效率DEA模型进行全国及分地区的商贸流通效率测算,并结合自回归分布滞后模型对电商消费影响商贸流通效率的效果进行实证分析.研究发现,商贸流通效率存在较大的区域性差异,总体上自东向西呈现阶梯递减现象；电商消费对商贸流通效率的长期和短期影响系数上,东部沿海和东北地区存在明显的改善效果,西部地区受市场资本存量、配套交通设施等影响在短期和长期内的改善效果有限；东北地区良好的居民储蓄和消费结构在电商经济的刺激下得到了有效释放,短期的改善效果最优.最后,本文从加强区域间的商贸流通交流和加大对电商经济的扶持力度等方面提出了促进电商消费改善商贸流通效率的对策.
关键词：电商消费 商贸流通效率 超效率DEA 自回归分布滞后模型
引言
2015年商贸流通产业占第三产业产值的比重高达35.8%,商贸流通产业在推动国民经济发展、吸纳就业和优化产业结构等方面发挥了显著的促进作用,已经成为第三产业的支柱产业.在市场经济体制改革的深化和转变经济发展方式的推进下,扩大内需和刺激消费成为新形势下第三产业经济发展的重要引擎,“互联网+”和电子商务产业的融合极大的促进了电商消费发展,根据国家对电商消费的数据统计,2016年全国的电商消费交易总额达到了22.97万亿,同比增长高达25.5%,电商消费已经成为居民消费的重要途径.随着电商消费在居民消费中的比例不断增大,电商消费推动了商贸流通经济的发展,其中电商消费中的商品流通需求带动了流通经济的物流行业的快速发展,商品消费需求带动了流通经济中的批发零售行业的快速发展,此外在加工和包装等环节,电商消费对商贸流通经济的发展也均具有较强增长效应.
商贸流通效率反应了商品从生产到消费领域的流通能力,从电商消费影响商贸流通经济系统效率的机制来看,电商消费的发展来自于“互联网+”技术和商贸流通产业的融合发展,交通运输、仓储配送及批发零售等作为商贸流通业系统中的子系统受融合发展的影响效果显著.研究发现,电商消费促进商贸流通经济发展受区域性经济发展水平的不同存在较大的差异,因此电商消费对不同区域商贸流通效率的影响也存在显著的异质性.有鉴于此,结合当前我国经济增速放缓,第三产业发展提速和电商消费在各地区发展不平衡的现状,分析地区电商消费对商贸流通效率的影响具有重要的现实意义和学术价值.
基于超效率DEA的商贸流通效率分析
(一)模型构建和变量说明
超效率DEA模型通过构建系统投入产出的非参数生产前沿,在线性凸面数学规划上建立基于CRS或VRS规模报酬选择型假设的DEA模型,其中决策单元是进行测算经济系统投出产出的实体,参考集包括指定决策单元中的输入向量和输出向量等多个参考点.假设规模报酬不变条件下的样本效率表达为：
在超效率模型中,投影点是不包括第i个在内的其他 n-1个样本的投入产出的线性组合.图1表示超效率模型的含义.
根据图1可以看出,随机生产前沿的各生产集 A,B ,C ,D 实现的效率值为1,生产集E位于生产前沿外,属于无效范围.鉴于众多学者进行经济效率DEA测算中的投入要素选择为固定资产（含折旧）、能源和劳动力等,本文投入变量选择交通运输里程、资本投入、劳动力,输出变量为社会消费品零售总额,变量数据均来自历年的中国统计年鉴、中国流通经济统计年鉴、中国电子商务市场数据监测报告和Wind数据库等,时间区间为1995-2015年.
(二)商贸流通效率测算
根据国家区域经济发展中的西部开发、中部崛起和东北振兴等战略方向,本文把全国30个省市划分为四大区域（西藏部分数据缺失,剔除；重庆和四川部分数据重合,合并）,具体如下：东部沿海含北京、天津、河北、上海、江苏、浙江、福建、山东、广东和海南；中部地区含山西、安徽、江西、河南、湖北和湖南；东北地区含吉林、黑龙江和辽宁；西部地区含广西、内蒙古、四川重庆、贵州、云南、陕西、甘肃、青海、宁夏和新疆.根据超效率DEA模型对各地区的商贸流通效率进行计算结果如表1所示.由表1可以看出：商贸流通效率在全国平均值和四大区域平均值上存在明显的区域差异,商贸流通效率的全国平均值为0.946,呈现低效率.其中,東部沿海和东北地区的流通效率是有效值,均大于1,而中部和西部的商贸流通低于全国平均水平,显示无效.从分省数据来看,尽管东部沿海和东北地区处于商贸流通有效区域,但是河北、山东、海南和黑龙江等省份是无效区域；西部地区各省份的商贸流通效率较低,除四川重庆效率值大于1外,其他均显示无效.
电商消费影响商贸流通效率的自回归分布滞后检验
(一)模型构建
自回归分布滞后检验方法可以检验电商消费和商贸流通效率面板数据间的长短期协整关系,和一般的 检验等方法相比在样本长度选择、滞后阶数确定和虚假回归等方面具有无偏有效的估计优势.构建电商消费和商贸流通效率面板数据的ARDL模型首先选取自变量的当期及滞后项、因变量的滞后项为基本参数,然后通过边界检验对因变量之间进行协整性检验,构建的协整方程式为：
其中商贸流通效率用EEt表示,电商消费用EFFt表示,同期技术进步用TEt表示,滞后阶数是p,q,m,短期相关系数为λ ,长期相关系数为βi,白噪声序列为ut,常数项为α.原假设：H0：β1等于β2等于β3等于0,三变量之间不存在稳定的长期关系；备选假设：H1：β1≠0 或β2≠0 或β3≠0 .
根据Pesaran在ARDL模型分析中提供的参考临界值,该模型通过β1,β2,β3 联合统计量进行显著性判断,根据AIC和SBC的标准信息原则确定最优滞后阶数,建立的商贸流通效率ARDL检验模型为：
(二)边界协整检验
协整方程对基于I（0）或I（1）的面板数据需要进行单位根检验确定平稳性,本研究采取的ADF单位根检验结果如表2所示.
结论：关于商贸流通方面的的相关大学硕士和相关本科毕业论文以及相关商贸流通业发展现状论文开题报告范文和职称论文写作参考文献资料下载。
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