高曉陽

摘 要：本文以電子商務(wù)交易額的數(shù)據(jù)為基礎(chǔ)，采用時間序列的分析方法，通過建立電子商務(wù)線性回歸模型，研究電子商務(wù)的發(fā)展水平。最后得到影響電子商務(wù)水平的主要指標(biāo)，反映了網(wǎng)購人數(shù)、域名數(shù)等對電子商務(wù)水平的重要影響，對未來一段時間內(nèi)，電子商務(wù)的發(fā)展做出預(yù)測。

關(guān)鍵詞：電商交易額；回歸模型；時間序列

一、問題的提出

近些年來，隨著人們生活水平的提高和網(wǎng)絡(luò)信息的發(fā)展，網(wǎng)絡(luò)已開始改變著人們的生活、工作、思維和生存方式，推動著社會經(jīng)濟的發(fā)展。在此基礎(chǔ)之上，電子商務(wù)也迅速的發(fā)展，特別是自從2005年以來，其交易額也在節(jié)節(jié)攀升，到2015年，已經(jīng)達到了18.3萬億元。

本文立足于電子商務(wù)交易額，借助2005-2015年的數(shù)據(jù)，利用Eviews軟件工具，研究探討我國人均國民總收入、上網(wǎng)人數(shù)、網(wǎng)購人數(shù)和域名數(shù)對我國電子商務(wù)交易額的影響函數(shù)。

二、變量的選取及模型的建立

人均國民總收入：X1（美元）。依據(jù)：凱恩斯原理：消費支出的數(shù)量依賴于當(dāng)期的收入水平，收入水平提高了，那么消費水平就會提高。因此，引入該因素作為解釋電商發(fā)展水平的變量之一。

網(wǎng)購人數(shù)：X2（萬人）。依據(jù)：反映的是實際網(wǎng)絡(luò)購買的人數(shù)，能夠更加直接的反映直接網(wǎng)購的需求。因此，引入該因素作為解釋電子商務(wù)發(fā)展水平的變量之一。

上網(wǎng)人數(shù)：X3（萬人）。依據(jù)：上網(wǎng)人數(shù)是衡量一國互聯(lián)網(wǎng)應(yīng)用與發(fā)展的綜合指標(biāo)，體現(xiàn)了國家計算機普及教育水平和經(jīng)濟發(fā)展水平。因此，引入該因素作為解釋電子商務(wù)發(fā)展水平的變量之一。

域名數(shù)：X4（萬）。依據(jù)：域名是互聯(lián)網(wǎng)絡(luò)上識別和定位計算機的層次結(jié)構(gòu)式的字符標(biāo)識，與該計算機的（IP）地址相對應(yīng)，是一個通過計算機登上網(wǎng)絡(luò)的單位在該網(wǎng)中的地址。因此，引入該因素作為解釋電子商務(wù)發(fā)展水平的另一變量。

在此基礎(chǔ)上以電子商務(wù)交易額為被解釋變量，人均國民總收入、上網(wǎng)人數(shù)、域名數(shù)為解釋變量而建立的多元線性回歸模型為：

Y=C+β1X1+β2X2+β3X3+β4X4+ε，其中Y是電子商務(wù)交易額，C為常數(shù)，β1、β2、β3 、β4是未知參數(shù)，稱為回歸系數(shù)，ε是隨機誤差。

三、數(shù)據(jù)及處理

數(shù)據(jù)主要來源于《中國統(tǒng)計年鑒》、《中國互聯(lián)網(wǎng)絡(luò)發(fā)展?fàn)顩r分析報告》等，計量分析時采用的是2005～2015年11年的數(shù)據(jù)資料，將它們化為一組時間序列形式的樣本數(shù)據(jù)，如下表：

四、模型的回歸分析與調(diào)整

（一）初步設(shè)定線性函數(shù)模型

利用Eviews軟件，對上述模型運進行最小二乘估計，得出初步方程如下：

Y=-15836.98+4.855016X1+3.212418X2-0.358597X3+6.885498X4+ε

對回歸模型進行統(tǒng)計檢驗

1、模型擬合度檢驗

R2=0.996816，修正的R2=0.994269，說明模型整體擬合得很好，可由樣品回歸直線作出解釋。但X3為上網(wǎng)人數(shù)，不符合經(jīng)濟含義，所以刪除變量X3。

2、模型顯著性檢驗-F檢驗

計算得F=391.3805，n=11，k=4。給定顯著性水平α=0.05，查F分布表得到臨界值F0.05（4，6）=4.534，顯然，F(xiàn)>F（4，6）。所以拒絕原假設(shè)，認(rèn)為模型的線性關(guān)系在概率為95%的水平下顯著成立。即認(rèn)為電子商務(wù)交易額與人均國民總收入、網(wǎng)購人數(shù)、上網(wǎng)人數(shù)和域名數(shù)之間存在線性關(guān)系。

刪除變量X3，在進行回歸，回歸分析得到的結(jié)果為：

Y=-9445.501-2.971551X1+3.932297X2+7.409826X4+ε

繼續(xù)刪除變量X1，在進行回歸，回歸分析得到的結(jié)果為：

Y=-17398.76+3.518969X2+9.819727X4+ε

（二）對調(diào)整后的模型的檢驗

1、模型擬合度檢驗

R2=0.994708，修正的R2=0.993385，說明模型整體擬合很好。

2、模型顯著性檢驗-F檢驗

計算得F=751.8862，n=11，k=2。給定顯著性水平α=0.05，查F分布表得到臨界值F0.05（2，8）=4.459，顯然，F(xiàn)>F（2，8）。所以拒絕原假設(shè)，認(rèn)為模型的線性關(guān)系在概率為95%的水平下顯著成立。即電子商務(wù)交易額與網(wǎng)購人數(shù)和域名數(shù)存在線性關(guān)系。

3、模型顯著性檢驗-T檢驗

通過Eviews計算得出t值為t0=6.138028、t2=20.91130、t4=3.363862，在顯著性水平a=0.05時，查t分布表可知t0.0257=2.306 計算的t值都大于該臨界值，說明網(wǎng)購人數(shù)和域名數(shù)都通過顯著性檢驗。

4、異方差性檢驗

對新模型進行異方差性的檢驗，運用white檢驗，得到nR2=5.814566<χ20.05=16.92，故該回歸模型中不存在異方差。

5、自相關(guān)性檢驗

通過D.W.統(tǒng)計量檢驗，得到DW=1.576042<2，那么可以判斷存在自相關(guān)性。

6、多重共線性

相關(guān)系數(shù)檢驗：由于X2與X4相關(guān)系數(shù)為0.792194，兩者正相關(guān)。但是，解釋變量X2、X4之間的簡單相關(guān)系數(shù)不大，因此，解釋變量之間相關(guān)程度不高。這主要是由于2009年國家加大互聯(lián)網(wǎng)領(lǐng)域的安全治理，對域名注冊者在中國境內(nèi)的網(wǎng)站數(shù)量產(chǎn)生了一定的影響，網(wǎng)站等互聯(lián)網(wǎng)基礎(chǔ)資源的質(zhì)量也隨著“水分”的溢出得到了提升，但是整體域名數(shù)下降影響的。

五、結(jié)論與建議

（一）結(jié)論

通過上述分析可以看出，目前影響電子商務(wù)交易額的主要還是網(wǎng)購人數(shù)和域名數(shù)，而人均國民總收入和上網(wǎng)人數(shù)并不是影響交易額的主要因素。另外，國家的政策也是影響電商交易額的另一個方面。所以想要提高電子商務(wù)的水平以達到拉動經(jīng)濟增長的目的，必須研究如何提高人民網(wǎng)購的積極性。

從得到的結(jié)果可以看出，在其他條件不變的情況下，網(wǎng)購人數(shù)每增加1萬人，電子商務(wù)交易額也會相應(yīng)的增加3.518969億元，而域名數(shù)每增加1萬個，電子商務(wù)交易額也會相應(yīng)的增加9.819727億元。它們與電子商務(wù)水平都呈正相關(guān)的關(guān)系。

（二）建議

首先，政府應(yīng)起到帶頭的作用，積極引導(dǎo)居民向網(wǎng)購的方向發(fā)展，以各種優(yōu)惠、方便等政策，讓人們加入網(wǎng)購的大軍之中。其次，政府還要控制網(wǎng)站的安全性、可信性，保證網(wǎng)站之間公平競爭，電商企業(yè)也要加強自身的安全意識，注重自身的責(zé)任意識。最后，在全國范圍內(nèi)，加快網(wǎng)絡(luò)構(gòu)建，讓一些偏遠(yuǎn)的地方也能夠接觸到網(wǎng)絡(luò)帶來的方便。

（三）模型的不足

在實際經(jīng)濟活動中，網(wǎng)絡(luò)安全、人們對網(wǎng)購的認(rèn)可度等因素對電商的影響是非常明顯的。由于這方面的影響很難用數(shù)據(jù)來描述，所以本模型沒有反映這些對電子商務(wù)水平的影響。（作者單位：中國浙江省委黨校）

參考文獻：

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[2] 張曉峒. EViews 使用指南與案例[M]. 北京：機械工業(yè)出版社， 2007：79 80.

[3] 劉長春. 電子商務(wù)[M]. 北京：中國城市出版社