潘良昱

（天津科技大學經(jīng)濟與管理學院 天津 300457）

網(wǎng)上零售額是指企業(yè)或個人通過公共網(wǎng)絡交易平臺(包括自建網(wǎng)站或第三方平臺)實現(xiàn)商品和服務的銷售，其中商品包括實物商品、虛擬商品及服務類的產(chǎn)品。2020年，我國網(wǎng)上零售額達到117601億元，比2019年增長10.9%，因此網(wǎng)上零售額的增速已經(jīng)遠遠超過社會商品零售總額的銷售，網(wǎng)絡的擴張和現(xiàn)在移動4G、5G網(wǎng)絡的實現(xiàn)，使人們網(wǎng)上購物的能力大大增強?，F(xiàn)代社會是信息時代，網(wǎng)絡信息技術(shù)覆蓋生活的每一個角落，各個工作領域在信息技術(shù)的影響與輔助下不斷發(fā)展，電子商務正在以一副嶄新的面貌登上商業(yè)舞臺，大大促進了商品零售業(yè)的發(fā)展。最近，新的網(wǎng)絡營銷名詞出現(xiàn)在大眾視線中，這種營銷方式對網(wǎng)絡營銷過程中的每個環(huán)節(jié)都產(chǎn)生了一定的影響，大大增加了企業(yè)的銷售額，保證了企業(yè)的經(jīng)濟效益。網(wǎng)絡用戶的不斷增加，實現(xiàn)了帶動經(jīng)濟的新動能，為消費的增長和經(jīng)濟的發(fā)展注入新的活力。本文通過研究影響網(wǎng)上銷售額的因素，為增加消費潛力，促進人民消費，從而為經(jīng)濟發(fā)展提供新的建議和政策依據(jù)，對我國零售行業(yè)的發(fā)展有著長遠的意義。

1 文獻綜述

葉澤暉等(2021)根據(jù)中國家庭小組研究(CFPS)的調(diào)查數(shù)據(jù)，基于中國家庭追蹤調(diào)查互聯(lián)網(wǎng)使用對消費群體的影響，研究首次聚焦于青年樣本，使用基準回歸模型進行擬合，并具體分析了不同特征青年的消費異質(zhì)性以互聯(lián)網(wǎng)使用影響消費的內(nèi)在機制。研究發(fā)現(xiàn)，互聯(lián)網(wǎng)使用行為對消費的影響呈現(xiàn)邊際效應遞增的趨勢。劉文釗、王曉佳(2021)調(diào)查了黑龍江省大學生網(wǎng)絡消費金融的現(xiàn)狀，分析了黑龍江省大學生網(wǎng)絡消費金融產(chǎn)品的使用和還款情況，并從法律法規(guī)、監(jiān)管程度、信用風險、大學生金融知識等方面總結(jié)了阻礙黑龍江省大學生網(wǎng)絡消費金融發(fā)展的因素，并提出相應的對策建議。朱素杰(2021)認為，隨著網(wǎng)絡經(jīng)濟的不斷發(fā)展，網(wǎng)絡環(huán)境下人們的消費觀念和消費方式發(fā)生了重大變化，網(wǎng)絡文化不僅對人們的消費方式產(chǎn)生了積極的影響，還帶來了一些弊端。本文不僅分析了網(wǎng)絡文化對人們消費模式的積極影響，還分析了網(wǎng)絡文化對人們消費模式的不良影響，并提出了相應地解決對策。

在中國知網(wǎng)搜索有關我國網(wǎng)上零售額影響因素分析的關鍵字，僅有劉雪萍(2018)在我國網(wǎng)上零售影響因素實證研究——基于省際數(shù)據(jù)的分析中進行了研究，研究顯示基于省際網(wǎng)上零售數(shù)據(jù)，構(gòu)建我國網(wǎng)上零售的影響因素模型。實證結(jié)果表明，快遞投送能力對我國網(wǎng)上零售的影響最大，其次是網(wǎng)民和網(wǎng)購者人數(shù),再次是移動終端的用戶人數(shù)；社會消費品零售總額為我國網(wǎng)上零售的發(fā)展提供了基本空間；線下實體店對網(wǎng)上零售有較強的替代性。因此，應加快發(fā)展快遞業(yè)，進一步普及3G、4G手機，提高信息技術(shù)等新技術(shù)的滲透率，發(fā)揮線上網(wǎng)店與線下實體店的積極性，推動我國零售業(yè)的整體發(fā)展。研究我國網(wǎng)上零售額的實證分析較少，是由于近年來網(wǎng)上零售額統(tǒng)計的數(shù)據(jù)并不完全，僅有最近幾年，因此無法用實證分析進行驗證。本文通過截面數(shù)據(jù)，對數(shù)據(jù)進行實證分析，用數(shù)據(jù)對結(jié)果加以支撐。

2 理論分析

人均地區(qū)生產(chǎn)總值是一個地區(qū)經(jīng)濟發(fā)展重要的衡量指標，一般來說經(jīng)濟發(fā)展越好，網(wǎng)上零售額越高，初步估計是正向影響。

網(wǎng)站數(shù)是實現(xiàn)網(wǎng)上購物的基本指標，一般來說每百家企業(yè)擁有網(wǎng)站數(shù)越高，網(wǎng)上零售額就越高，初步估計是正向影響。

移動互聯(lián)網(wǎng)用戶數(shù)是用戶實現(xiàn)手機購物的重要因素，用戶數(shù)高的地區(qū)說明地方網(wǎng)上銷售額發(fā)展水平潛力較大，網(wǎng)上零售額也就越高，因此估計是正向影響。

地區(qū)快遞數(shù)數(shù)值直接反映了地區(qū)網(wǎng)上消費量，消費量越高，基數(shù)越大，則網(wǎng)上消費額就越高，因此估計是正向影響。

3 變量數(shù)據(jù)收集和模型構(gòu)建

3.1 變量數(shù)據(jù)收集

本文數(shù)據(jù)來源于《中國統(tǒng)計年鑒》2021，收集的是2020年31個省份地區(qū)的截面數(shù)據(jù)(表1)。

表1 2020年31個省份地區(qū)網(wǎng)上零售額相關情況

3.2 模型的構(gòu)建

本文根據(jù)上述數(shù)據(jù)建立我國網(wǎng)上零售額對人均地區(qū)生產(chǎn)總值、每百家企業(yè)擁有網(wǎng)站數(shù)、移動互聯(lián)網(wǎng)用戶數(shù)、地區(qū)快遞數(shù)的多元線性回歸模型：

其中，為常數(shù)項；為系數(shù)項；為隨機誤差項。

4 模型的估計和檢驗

4.1 散點圖

為了解數(shù)據(jù)之間的具體關系，進行散點圖的繪制，初步直接地了解解釋變量與被解釋變量之間的關系，從而為后文的回歸分析奠定基礎(圖1)。

圖1 散點圖

由圖1可以看到，～均與呈現(xiàn)正向的線性趨勢，且線性關系均是比較明顯的狀態(tài)，初步判斷變量均與被解釋變量之間的關系同向變化，接下來進行參數(shù)估計。

4.2 參數(shù)估計

根據(jù)表1相關數(shù)據(jù)，使用STATA軟件，用最小二乘法做多元線性回歸分析(圖2)，可得結(jié)果如下：

圖2 回歸分析

4.3 經(jīng)濟意義檢驗

模型估計結(jié)果說明，在假定其他變量不變的情況下，平均來說，人均地區(qū)生產(chǎn)總值每增長1%，網(wǎng)上零售額就增加0.9854%；每百家企業(yè)擁有網(wǎng)站數(shù)每增長1%，網(wǎng)上零售額就增加0.5288%；移動互聯(lián)網(wǎng)用戶數(shù)每增長1%，網(wǎng)上零售額就增加0.0088%；地區(qū)快遞數(shù)每增長1%，網(wǎng)上零售額就增加0.6342%。

4.4 統(tǒng)計檢驗

(3)檢驗：在給定顯著性水平=0.05的條件下，查t分布表的自由度為26的臨界值2.0555。由圖2數(shù)據(jù)可知，、、對應的統(tǒng)計量的絕對值大于2.0555，說明解釋變量對被解釋變量沒有顯著影響，、、存在顯著的影響。

4.5 多重共線性檢驗

本文使用相關系數(shù)矩陣檢驗模型中是否存在多重共線性，若解釋變量之間的相關系數(shù)大于0.8，使用STATA軟件的運行結(jié)果如圖3所示。

圖3 相關性分析

根據(jù)相關性分析結(jié)果，解釋變量之間的相關系數(shù)存在大于0.8的，與之間的相關系數(shù)為0.8954，說明模型中存在嚴重的多重共線性。為了進一步檢驗模型的共線性，進行方差膨脹因子檢驗如圖4所示。

圖4 方差膨脹因子檢驗

由圖4可以看到，對數(shù)化后的模型、的VIF值大于10，跟相關系數(shù)結(jié)果得到的結(jié)論是一致的，因此，需要對模型進行逐步回歸，逐步加入對模型擬合優(yōu)度最高且顯著的變量，直到所有變量顯著，以、、為最終回歸結(jié)果(圖5)。

圖5 逐步回歸結(jié)果

4.6 異方差檢驗

對模型進行異方差檢驗，用懷特檢驗方法以檢驗模型的殘差項是否有異方差性(圖6)：

圖6 異方差性檢驗

通過懷特檢驗可以看到，卡方值為4.27，對應的p值為0.8930＞0.05，即在0.05的顯著性水平上接受模型殘差同方差性的原假設，即模型不存在異方差。

由圖7經(jīng)過各種檢驗，最終的理想模型為：

圖7 最終回歸結(jié)果

4.7 經(jīng)濟意義檢驗

模型的估計結(jié)果說明，在假定其他變量不變的情況下，平均來說，人均地區(qū)生產(chǎn)總值每增長1%，網(wǎng)上零售額就增加0.9787%；每百家企業(yè)擁有網(wǎng)站數(shù)每增加1%，網(wǎng)上零售額就增加0.5252%；地區(qū)快遞數(shù)每增長1%，網(wǎng)上零售額就增加0.6390%。

4.8 統(tǒng)計檢驗

(3)檢驗：在給定顯著性水平=0.05的條件下，查分布表自由度為28的臨界值2.0518。由圖7數(shù)據(jù)可知，、、對應的統(tǒng)計量絕對值大于2.0518，且對應的p值均小于0.05，說明、、解釋變量都對被解釋變量有顯著影響。

5 結(jié)語

5.1 結(jié)論

模型的估計結(jié)果說明，在假定其他變量不變的情況下，平均來說，人均地區(qū)生產(chǎn)總值每增長1%，網(wǎng)上零售額就增加0.9787%；每百家企業(yè)擁有網(wǎng)站數(shù)每增加1%，網(wǎng)上零售額就增加0.5252%；地區(qū)快遞數(shù)每增長1%，網(wǎng)上零售額就增加0.6390%。由此可以發(fā)現(xiàn)，人均地區(qū)生產(chǎn)總值、每百家企業(yè)擁有網(wǎng)站數(shù)、地區(qū)快遞數(shù)均會促進網(wǎng)上零售額的發(fā)展，這也比較符合經(jīng)濟原理。

5.2 政策建議

加快發(fā)展快遞業(yè)，進一步普及4G、5G手機，提高信息技術(shù)等新技術(shù)的滲透率，發(fā)揮線上網(wǎng)店與線下實體店的積極性，推動我國零售業(yè)的整體發(fā)展。如果使電商業(yè)可持續(xù)發(fā)展就需要政府加強監(jiān)管，促進電商制度的健康有序發(fā)展。禁止過高的井噴式銷售，如果消費者不理智地支配自己的收入，就會帶來資源的浪費，疲勞促銷、疲勞消費等問題，都會制約電商的長久發(fā)展。