电子商务弹性系数与宏观经济增长关系分析
时间：2021-02-25 20:00:12 来源：雅意学习网 本文已影响 人 
内容摘要：电子商务的迅速发展对宏观经济增长的作用日趋显著，本文通过构建电子商务弹性系数评价体系，对我国2009-2016年电子商务弹性系数进行测算，然后基于道格拉斯函数探究电子商务弹性系数与宏观经济增长之间的关系。研究表明：我国电子商务弹性系数与宏观经济增长之间具有较强正相关关系，具体而言，电子商务弹性系数每上升一个百分点能够带动宏观经济增长0.019个百分点，但是我国电子商務对宏观经济增长的推动力相比劳动和资本要素而言较弱，与发达国家电子商务对宏观经济增长的贡献度相比也有一定差距。
关键词：电子商务弹性系数 宏观经济增长 道格拉斯函数
问题的提出
电子商务是指应用现代计算机、网络技术和现代信息化通信技术进行的商业活动和非赢利业务或服务活动的总和。随着互联网技术的发展，世界各国电子商务产业都呈现迅速发展状态，2017年我国电子商务交易总额达到29.16万亿元，同比上升11.7%，同时我国电子商务产业形成了B2C、C2C、B2G以及C2G等多种模式。与传统商业模式相比，电子商务可以降低交易费用，提升经济效率。同时电子商务的发展也可以通过消费、投资、政府购买以及净出口等方面促进经济增长。我国政府相当重视电子商务的发展，出台了许多扶持和鼓励电子商务发展的政策。在此背景下，我国学者对我国电子商务发展现状、问题进行了广泛研究，也有学者对电子商务与经济增长的关系进行深入分析。张红历等（2013）对电子商务发展与宏观经济增长相关性进行了理论分析，他们认为电子商务的发展可以降低市场交易成本，提升市场交易效率，而且能够促进社会分工水平的提升，由此得出电子商务发展对宏观经济增长具有促进作用，其研究对电子商务对宏观经济增长的作用机制进行了系统分析，但是对具体影响程度没有进行深入测算。卢姗（2014）使用我国2000-2014年电子商务交易额与GDP数据进行定量分析，研究表明我国电子商务发展与宏观经济增长之间为正相关关系。王成璋（2014）、向欣（2015）通过回归分析都证实了电子商务对宏观经济增长的正向推动作用。但是他们仅使用电子商务交易额作为解释变量，这样单一的指标难以准确衡量我国电子商务产业发展状况。黄睿君（2016）首次通过构建电子商务评价指标体系探究电子商务与宏观经济增长关系，但是使用的指标仍然过于单一。鉴于此，本文从交易额、基础设施、人力资本、客户满意、政策、安全、潜力7大方面构建电子商务弹性系数评价体系，对我国电子商务弹性系数进行测算，随后构建带有电子商务弹性系数的柯布道格拉斯生产函数，探究电子商务弹性系数与宏观经济增长之间的关系，具有一定创新性，能够在一定程度上弥补以往研究的不足之处，为后来学者的研究提供有益借鉴。
电子商务对宏观经济增长的作用机制
电子商务的迅速发展对宏观经济增长的作用可以体现在降低交易费用、提升经济效率方面。同时电子商务的发展也可以通过消费、投资、政府购买以及净出口等方面促进经济增长，具体作用机制如图1所示。
电子商务可以降低市场交易费用。电子商务环境下商家可以利用网络平台发现交易对象，节约了发现交易对象的成本，而消费者可以通过网络平台在既定价格范围内搜寻自己所需要的商品，降低了价格搜寻成本，而且电商企业可以进行网络考察和谈判，降低了考察和谈判费用。此外，政府可以利用电子商务平台监管电商投机行为，维护市场秩序，降低了市场监管成本。由此可见，电子商务的发展降低了商家、消费者、政府三者的费用，费用的降低可以促进经济运转效率的提升，从而促进宏观经济增长。
此外，电子商务的发展还可以通过消费、投资、政府购买以及净出口促进宏观经济增长。电子商务的发展为消费者提供了新型消费方式，能够有效刺激内需，从而提升国内消费规模，促进经济增长。电子商务是一种新兴商业模式，它的发展与物流、互联网等产业密不可分，从而带动政府和企业在物流以及互联网基础设施方面的投资力度扩大。电子商务对网络数据安全性和个人信用具有严格要求，而且对交通、仓储等具有较高要求，政府会相应增加这些方面的政府采购支出，保障电子商务的运行。跨境电子商务的发展能够带动净出口额的增加。
电子商务弹性系数与宏观经济增长
（一）电子商务弹性系数测度
电子商务弹性系数评价体系构建。当前，学术界对于电子商务弹性系数的测度方法日渐成熟，许多国家（地区）还形成了官方的电子商务弹性系数年度测算。我国在2001年首次构建电子商务总指数指标体系，对我国电子商务发展状况进行量化分析。同年，我国著名学者张蕊对我国电子商务弹性系数进行首次测度。之后，杨建争（2009）对我国电子商务弹性系数的指标体系进行系统分析。本文在借鉴众多学者研究指标体系的基础上构建电子商务指数评价体系，将此指标体系按层次分为基础层以及准则层，具体指标如表1所示。其中，基础层E和F指标借鉴我国电子商务总指数指标体系。鉴于数据的可获得性，本文选取我国2009-2016年相关数据，其中基础层A、B、C、D相关数据来自2009-2016年《中国电子商务报告》，G来自中国统计年鉴，E和F来自中国互联网络信息中心。
基于熵值法的电子商务弹性系数测度。熵值法源于热力学，是对热力系统不稳定状态的一种度量方法，由于此方法能够精准的对不确定指标体系进行评价，获得了众多学者的认可，本文基于表1构建的电子商务弹性系数体系，通过熵值法对各准则层以及基础层指标赋以权重，最终得到2009-2016年年度电子商务弹性系数。熵值法的测算原理如方程（1）所示：
（1）
其中，熵是不确定性的度量，Pj表示j个信息的不确定程度，S表示所有信息的不确定程度。基于熵值法利用EXCEL对表1基础层和准则层指标体系进行权重计算，输出结果经整理后如表2所示。交易额A的权重最高为0.335、基础设施B的权重为0.257、人力资本C的权重为0.124、客户满意D的权重为0.037，政策E的权重为0.135、安全F的权重最低为0.028、潜力G的权重为0.084。
