1、I我国电子商务发展影响因素的计量分析摘要:我国的电子商务概念产生于 1995 年,随着电子商务的发展,2011 年我国电子商务交易规模接近 7 万亿元,在 GDP 的所占比重已经上升到 13%1;2007 年至 2010 年,电子商务交易额年均增长均超过 30%。到 2011 年底,我国网络购物用户规模达到 1.94 亿人,网络零售总额已经超过 7500 亿元,在社会消费品零售总额中所占比例超过 4%,有效地促进了消费增长。马云认为电子商务市场的发展,取决于以下五个因素: 一是诚信体系的建立,如果没有基本的诚信,所谓的电子商务就只能停留在信息流上。二是要建立电子交易市场平台的概念,比如阿里巴巴
2、。三是完善搜索引擎这一电子商务的关键工具。四是支付体系在手段上要有大胆突破。五是电子商务未来 3 年在软件上必须取得突破,以实现电子商务在支付和物流上的重大突破。关键字:电子商务 实证分析 人均可支配收入II目录一、引言: .3二、相关人物及理论分析: .3三、实证分析: .4(一)相关数据 .4(二)模型设定及回归 .6四、模型检验 .6(一)经济学检验 .6(二)统计学检验 .7(三)计量经济学检验 .74.3.1 多重共线性检验及修正 .74.3.2 异方差检验及修正 .84.3.3 自相关检验及修正 .9(四)结果 .11五、结论与分析: .11六、参考文献 .12III一、引言:我国
3、的电子商务概念产生于 1995 年,随着电子商务的发展,2011 年我国电子商务交易规模接近 7 万亿元,在 GDP 的所占比重已经上升到 13%2;2007 年至 2010 年,电子商务交易额年均增长均超过 30%。到 2011 年底,我国网络购物用户规模达到 1.94 亿人,网络零售总额已经超过 7500 亿元,在社会消费品零售总额中所占比例超过 4%,有效地促进了消费增长。以淘宝网为例,如图在 0511 年短短 7 年中销售额翻了几番,电子商务的发展是越来越快,尤其是最近几年。有分析称,电子商务的规模将在 2012 年达到12.7 亿 3。2005 2006 2007 2008 2009
4、 2010 201101000200030004000500060007000Series 2图 1.1数据来自新华网和亿邦动力网本文立足于我国电子商务交易总额,基于 2000-2011 年的数据,利用Eviews 软件工具,通过实证分析研究对电子商务产生影响的定量因素,研究讨论我国城镇居民人均可支配收入、网络普及率、物流业增加值对我国电子商务规模的影响。二、相关人物及理论分析:(一)相关人物马云:认为电子商务市场的发展,取决于以下五个因素: 一是诚信体系的建立,如果没有基本的诚信,所谓的电子商务就只能停留在信息流上。二是要建2 数据来自亿邦动力 http:/ 数据来自艾瑞咨询 http:/I
5、V立电子交易市场平台的概念,比如阿里巴巴。三是完善搜索引擎这一电子商务的关键工具。四是支付体系在手段上要有大胆突破。五是电子商务未来 3 年在软件上必须取得突破,以实现电子商务在支付和物流上的重大突破。刘强东:(京东商城的董事长)认为电子商务最大的瓶颈是诚信危机。在现在的大好时机下如果能将“中国制造”和电子商务做一个很好的结合,就可能让国内庞大的传统制造业得到二次转型。李小龙:认为影响我国电子商务体系是本身的因素如:我国网络建设情况,网络安全问题,网上支付,电子商务法律等这些因素的任何一个方面除了漏洞都会造成人们对电子商务缺乏信心,造成信用危机。柴跃廷.:认为影响当今中国电子商务发展的四个因素
6、是网络建设状况、电子支付手段、物流配送体系、企业信息化水平。(二) 、理论分析企业可以通过电子商务进行相互连接,进行数据传输,共享等节省大笔资金,而消费者也能从网购中,电子商务的各种方便中享受到便捷与迅速。结合各位研究者的综合概括,影响电子商务的因素主要有收入、网络发展情况、安全情况、和物流发展情况。由于进行网购和电子商务的大多是处于经济较繁荣地区,所以本文采用了城镇居民可支配收入来作为收入的定量分析因素。本文一共采用了三个因素来说明影响电子商务的定量因素:城镇居民人均可支配收入、网络普及率、物流业增加值。三、实证分析:(一)相关数据表 3.1 电子商务规模与其影响因素的数据年份 电子商务规模
7、 Y (亿元)城镇居民人均可支配 X1 (元)网络普及率 X2 (%)物流业增加值 X3 (亿元)2000 824.6 6280 2.4 68872001 1200 6859.6 3.3 74292002 1809 7702.8 4.6 79272003 3464 8472.2 6.2 91122004 4800 9421.6 7.3 107762005 7400 10493.0 8.5 122712006 15800 11759.5 10.5 144302007 27400 13785.8 16 18200V2008 31500 15780.8 22.6 215092009 36000 17
8、174.7 28.9 230782010 47000 19109.4 34.3 273102011 70000 21810.0 38.3 32000数据来自中国统计年鉴 2011 、国务院发展研究信息中心网(1)趋势图020406080102304506708910X12X3Y图 3.1 电子商务与其影响因素的趋势图(2)描述性统计表 3.2 描述性统计X1 X2 X3Mean 12387.45 15.24167 15910.75Median 11126.25 9.500000 13350.50Maximum 21810.00 38.30000 32000.00Minimum 6280.000
9、 2.400000 6887.000Std. Dev. 5119.213 12.68388 8430.976Skewness 0.494827 0.718917 0.609499Kurtosis 1.980964 2.015224 2.088950Jarque-Bera 1.008925 1.518576 1.157985Probability 0.603830 0.468000 0.560463Observations12 12 1202040608051015020250XY 02040608010203040XY 02040608010203040XYVI(二)模型设定及回归根据数据的特
10、点和多次实证实验,选择了以下的半对数模型。 3ln21lnln0 XXYDependent Variable: LNYMethod: Least SquaresDate: 12/15/12 Time: 21:50Sample: 2000 2011Included observations: 12Variable Coefficient Std. Error t-Statistic Prob. C -38.65151 2.868338 -13.47523 0.0000LNX1 3.983048 1.186979 3.355619 0.0100X2 -0.065151 0.008411 -7.74
11、6312 0.0001LNX3 1.209329 0.948640 1.274802 0.2382R-squared 0.996887 Mean dependent var 9.124210Adjusted R-squared 0.995719 S.D. dependent var 1.527760S.E. of regression 0.099961 Akaike info criterion -1.506880Sum squared resid 0.079937 Schwarz criterion -1.345245Log likelihood 13.04128 F-statistic 8
12、53.8268Durbin-Watson stat 2.589959 Prob(F-statistic) 0.0000003ln209.1065.1ln98304.651.38ln XXY (2.868338) (1.186979) (0.008411) (0.948640)t= -13.47523 3.355619 -7.746312 1.274802 =0.996887 =0.995719 F=853.8268 df=82R2R四、模型检验(一)经济学检验在假定说明在假定其他条件不变的情况下,人均可支配收入增加 1%,电子商务规模模增加 3.983048%,在假定其他条件不变的情况下,网络
13、普及率增加 1%,电子商务减少 0.065151%。在假定说明在假定其他条件不变的情况下,物流业增加值增加 1%,电子商务规模模增加 1.209329%。其中网络普及率不符合符合经VII济学意义。(二)统计学检验(1)t 检验在置信水平为 0.5 的情况下 ,的 t 值的绝对值分2.306)8(t/321,别为 3.355619 ,-7.746312,1.274802。网络普及率的 t 值不显著。(2)F 检验F=853.8268 F(3,8)=4.07F 检验符合(3)拟合优度=0.996887 =0.995719 2R2R模型拟合好。因为该模型 =0.996887 =0.995719 可决
14、系数很高,F 检验值为2 2R853.8268,明显显著,而 t 值却有部分不显著。这表明很可能存在严重的多重共线性。(三)计量经济学检验4.3.1 多重共线性检验及修正 多重共线性的检验LNX1 LNX3 X2LNX1 1.000000 0.998127 0.960484LNX3 0.998127 1.000000 0.961990X2 0.960484 0.961990 1.000000由相关系数矩阵可以看出,确实存在严重多重共线性。 修正多重共线性其中加入 LNX1 的方程 大,以 LNX1 为基础,顺次加入。2R变量 LNX1 X2 LNX3参数估计值 3.629907 0.10805
15、5 2.817539t 统计量 19.14024 6.743130 17.55033R 0.973429 0.819722 0.96855520.970772 0.801694 0.965410变量 LNX1 X2 LNX3 2RLNX1,X2 5.557238 -0.065093 0.995690VIII由表得,当再加入 X2,时, X2 的 t 值合格,但是符号相反。不符合经济学意义。当加入 LNX3 时,t 值不合格,不符合统计学学意义,所以 X2,LNX3 引起的严重多重共线性,应剔除。得回归结果:Dependent Variable: LNYMethod: Least Squares
16、Date: 12/16/12 Time: 16:37Sample: 2000 2011Included observations: 12Variable Coefficient Std. Error t-Statistic Prob. C -24.80068 1.774041 -13.97976 0.0000LNX1 3.629907 0.189648 19.14024 0.0000R-squared 0.973429 Mean dependent var 9.124210Adjusted R-squared 0.970772 S.D. dependent var 1.527760S.E. o
17、f regression 0.261190 Akaike info criterion 0.303873Sum squared resid 0.682201 Schwarz criterion 0.384691Log likelihood 0.176760 F-statistic 366.3486Durbin-Watson stat 0.579328 Prob(F-statistic) 0.000000所以模型应该为 X13.62907ln-24.80lnY(1.774041) (0.189648)t= -13.97976 19.14024=0.973429 =0.970772 F=366.3
18、486 DW=0.5793282R2R4.3.2 异方差检验及修正此处用 WHITE 检验法检验。White Heteroskedasticity Test:F-statistic 0.323399 Probability 0.731757(21.24041) (-7.669551)LNX1,LNX3 4.243684(1.301141)-0.478507(-0.188541)0.967652IXObs*R-squared 0.804575 Probability 0.668789Test Equation:Dependent Variable: RESID2Method: Least Squ
19、aresDate: 12/16/12 Time: 16:00Sample: 2000 2011Included observations: 12Variable Coefficient Std. Error t-Statistic Prob. C -6.655399 13.59292 -0.489622 0.6361LNX1 1.402794 2.907946 0.482400 0.6410LNX12 -0.073118 0.155294 -0.470838 0.6490R-squared 0.067048 Mean dependent var 0.056850Adjusted R-squar
20、ed -0.140275 S.D. dependent var 0.066939S.E. of regression 0.071480 Akaike info criterion -2.226486Sum squared resid 0.045984 Schwarz criterion -2.105260Log likelihood 16.35892 F-statistic 0.323399Durbin-Watson stat 1.548013 Prob(F-statistic) 0.731757从表中可以看出 nR=0.804575,由 white 检验知,在 a=0.05 下,查 自相关检
21、验 分2布表得临界值 (2)=5.9915, LNX1,LNX12 的 t 值不显著,nR=0.804575 (2)205. 05.=5.9915,所以接受原假设,拒绝备择假设,表明模型不存在异方差。4.3.3 自相关检验及修正4.3.3.1 自相关检验先用 图示检验法检验。在 eviews 的处理下, 和 的散点图如图:1tetX-0.4-.20.20.4.6-0.2.0.20.4.6E(-1)E由于大部分的点都落在一、三象限,推测可能存在着正自相关。为了更准确,再采用 DW 检验。DW 检验用于检验一阶序列相关,较图示法更为精准。如果模型不存在一阶序列相关,则认为不存在高阶序列相关。由回归
22、分析结果可知,该模型DW=0.579328 在 =0.05 水平下,由于 n=12,k=2 ,查表得=0.812, =1.579。由于 DW ,模型的确存在着正自相关。dLUdL4.3.3.2 自相关的修正为了解决自相关问题,选用科克伦-奥克特迭代法。首先得出残差序列回归方程: 1-t0.6953ete得广义差分方程 ttXY )0.6953ln(ln)0.6953(.lnln 1-t21-tDependent Variable: LNY-0.699536*LNY(-1)Method: Least SquaresDate: 12/16/12 Time: 16:55Sample(adjusted
23、): 2001 2011Included observations: 11 after adjusting endpointsVariable Coefficient Std. Error t-Statistic Prob. C -5.570941 1.313929 -4.239911 0.0022LNX1-0.699536*LNX1(-1)2.982636 0.452132 6.596827 0.0001R-squared 0.828631 Mean dependent var 3.089751Adjusted R-squared 0.809590 S.D. dependent var 0.403226S.E. of regression 0.175952 Akaike info criterion -0.474245Sum squared resid 0.278632 Schwarz criterion -0.401900Log likelihood 4.608348 F-statistic 43.51813