电子商务促进广东产业结构升级：实证分析

（一）变量选取

1.电子商务发展规模指数

电子商务水平测量的方法有许多，但是能够直接反映电子商务水平的是电子商务交易额。电子商务交易额是一个地区电子商务水平的最为直接的体现。本文选用电子商务发展规模指数（ECGI），即电子商务交易额与国内生产总值之比乘以100，较好地衡量了一国的电子商务总量。

其中，ECGI表示电子商务发展规模指数，EC表示电子商务交易额，GDP表示国内生产总值。

2.电子商务消费指数

电子商务的合理化水平是与居民消费水平相关联。电子商务交易额与社会零售消费相关联。乘以100

其中，ECXI表示电子商务消费指数，EC表示电子商务交易额，SHX表示社会消费品零售总额。

3.产业结构优化水平

包括产业结构高级化和合理化两类指标。

（1）产业结构合理化指数。

根据配第·克拉克定理可知，随着国民经济发展，居民收入水平提高，产业结构变动的趋势表现为第二、三产业相对于第一产业的产值占比的逐步增加，产业结构合理化表现为占据优势地位的主导产业的有序更替，第三产业所占比重最终将超过第二产业为体现产业结构由低形态向高形态转变，本文选取第三产业增加值与第二产业增加值之比作为衡量产业结构升级过程中产业结构合理化的指标。为避免数据量纲大小可能的影响，对产业结构合理化率指标指数化，即乘以100，公式如下：

其中，HLHI表示产业结构合理化率，Y3表示第三产业的增加值，Y2表示第三产业增加值。

（2）产业结构优化指数（YHRI）。

产业结构优化率为第二产业增加值和第三产业增加值之和与GDP的比重，标记为YHRI：

其中，YHRI表示产业结构优化指数，Y2表示第二产业增加值，Y3表示第三产业的增加值，GDP是地区的国内生产总值。

（3）产业结构高级化指数（GJHI）。

产业结构转型升级不仅包括占据优势地位产业的更迭，也表现在产业结构水平提升，即产业结构高级化方面，体现为持续的技术进步和劳动者素质的提高，从而实现资本密集型、技术密集型产业对劳动密集型产业的逐步替代，为了更全面地衡量产业结构升级，本研究采用劳动生产率来测度以技术创新水平和劳动者素质提高为标识的产业结构高级化程度，其公式如下：

其中，GJHI表示产业结构高级化指数，Y2表示第二产业增加值，P2表示第二产业就业人数据，Y3表示第三产业的增加值，P3表示第二产业就业人数据。

（三）数据来源与研究方法

为体现研究的针对性，本研究中的数据均使用广东省的统计数据作为研究变量。

1.数据来源

研究时间为2000—2016年。研究数据主要来自《广东省统计年鉴》（2000—2016年）和中国经济与社会发展统计数据库，广东省电子商务交易额来自于中国互联网络信息中心（http：//www.cnnic.net.cn）；中国电子商务研究中心（http：//www.100ec.cn/）所公布的数据（详见表1）。

表8-8　变量名称及其数据来源

注：中国经济与社会发展统计数据库网址http：//tongji.cnki.net/kns55/Dig/dig.aspx。

2.研究方法

运用普通最小二乘法OLS（Ordinary Least Square）和向量误差修正（VEC）模型，通过EViews软件对上述变量进行回归分析、脉冲分析和Granger原因分析，根据变量稳定性特征分别构建不同的模型，对变量间的关系全面深入地分析。

（三）实证研究

1.数据处理与单位根检验

对上述数据根据公式分别进行计算，得到2000—2016年的时间序列数据。

下面针对电子商务与产业优化相关指数变量进行单位根检验，以检验各变量是否为平稳时间序列，ADF检验方法采用SIC检验方法，为消除量纲和数值对研究结果的影响，对上述计算原始数据取自然对数，检验结果见表8-9和表8-10。(www.xing528.com)

表8-9　变量ADF检验

注：ADF检验的临界值都是在5%的显著水平下得到的Mackinnon统计量检验值；检验类型（C，T，P）中的C和T分别表示单位根检验方程中常数项和时间趋势项，P为滞后阶数（滞后项阶数由AIC和SC准则确定）。1表示有，0表示没有。

表8-10　变量ADF检验

注：ADF检验的临界值都是在5%的显著水平下得到的Mackinnon统计量检验值；检验类型（C，T，P）中的C和T分别表示单位根检验方程中常数项和时间趋势项，P为滞后阶数（滞后项阶数由AIC和SC准则确定）。1表示有，0表示没有。△表示差分因子。

单位根检表明，对上述研究数据进行单位根检验表明，一组数据LNEC、LNECXI、LNGJHRI、LNYHRI在一阶条件下为平稳数据，LNHLHI、LNECGI在一阶条件下是非平稳序列，一阶差分后为平稳序列。根据数据平稳性的特点，前一组数据可以直接使用OLS分析。对后一组数据运用VEC分析。

2.OLS回归分析

研究电子商务对产业结构的影响，在变量选取时将电子商务方面的变量作为自动量，产结构方面的变量作因变量。根据ADF检验结果构建方程如下：

表8-11　回归方程参数表

回归表明，LNGDEC相伴概率为0.0005，小于0.05，系数可靠。整个方程的R2=0.5878，调整后的R2=0.5583，显示可以用广东电子商务交易规模对广东产业结构高级化率指数进行解释；F统计量为19.9604，方程整体拟合度概率为0.0005，远小于0.05，表明方程整体拟合度为优，方程有效。回归方程结果为：

LNGJHI=4.0391+0.0716·LNGDEC

从回归结果来看，广东电子商务规模指数每变动1%，广东产业结构高级化率变动0.0716%，并呈现正向激励，即广东电子商务交易额每增加1%，广东产业结构高级化率上升0.0716%。2000—2015年间，广东电子商务发展对广东产业结构高级有明显的促进作用。

表8-12　回归方程参数表

回归表明，LNGDEC相伴概率为0.0008，显著小于0.05，系数可靠。R2=0.5662，调整后的R2=0.5352，可以用广东电子商务消费指数对广东产业结构高级化率指数进行解释，F统计量为18.2731，方程整体拟合度概率为0.0008，显著小于0.05，表明方程整体拟合度为优，方程有效。回归方程结果为：

LNGJHI=4.2459+0.1120·LNECXI

从回归结果来看，广东电子商务消费指数每变动1%，广东产业结构高级化率变动0.1120%，并呈现正向激励，即广东电子商务消费指数每增加1%，广东产业结构高级化率上升0.1120%。2000—2015年间，广东电子商务消费发展对广东产业结构高级也有明显的促进作用。

同理得：

回归结果如下：

表8-13　LNYHRI、LNGDEC和LNECXI回归系数表

表8-14　LNHLH I、LNGDEC和LNECXI回归系数表

表8-13和表8-14的回归结果表明，广东电子商务规模与广东产业结构优化率和合理化指数无论是方程系数还是整个方程显著性水平均大于0.05，表明上述参数间没有明显显著性关系。

图8-2　广东产业结构合理化与结构优化图

从广东产业结构优化率指数和合理化指数的趋势图看，广东产业结构优化指数（（第三产业增加值+第二产业增加值）/GDP*100）从2000—2002年不断上升，2002—2006分两级下降，2006—2009年呈现快速上升，2010—2011年再次回落，2011年后广东产业结构优化指数一直上升，值得注意的是2015年，广东第三次产业首次超过第二产业，即广东产业结构合理化指数突破100。从趋势上看，2000—2015年广东产业结构优化指数（第三产业增加值/第二产业增加值*100）总体趋势是前降后升。广东产业结构优化指数在总体坛趋势是不断上升的，但是2003年和2006年有两个凹点，显示出广东结构优化过程中呈现不稳定状态和非连续性。

上述研究表明，广东产业结构优化和合理化指数近年来总体向上，但期间多有曲折。实证表明，广东产业结构优化指数在5%的显著性水平下，产业结构优化与电子商务相关性不明显，但在10%的水平下表现出显著性。广东产业结构合理化与电子商务相关性明显，仅凭本研究尚不能说明电子商务对广东产业结构合理化没有影响。造成这种现象的原因可能有三个。一是数据方面存在误差和统计数据口径的不一致，造成实际数据因产业调整和统计方面的原因，数据没有反应广东产业结构变化的本质，在数据表象上看，广东产业结构数据近15年内不断振荡，有的年份出现较大的波动。二是电子商务对产业结构合理化的影响十分复杂，不能通过简单的线性关系表达出来；再则，产业结构变动既是区域经济增长中的原因，同时又是经济增长的结果，电子商务对产业结构合理化影响在短期内表现不明显。三是变量选取的不适应，尽管本研究选取了大多数研究者选取的两个变量—产业结构优化指数和产业结构合理化指数，这两个变量在电子商务的背景下能否深刻提示其产业结构优化和合理化的本质，仅用第二三产业的增加值的比关系，并不能深刻地反应产业结构的深层次变化。在今后研究中，基于本研究的现实，在变量选取时，选取能反映产业结构内在本质的参数，进而能全面反映产业结构优化和合理性的指标。

（四）实证结果与分析

对广东2000—2015年电子商务发展与产业结构关系的实证研究表明：

广东电子商务的发展促进了广东产业结构向高级化方向发展，提高了劳动生产效率。电子商务的发展显著地促进了广东产业结构向高级化方向发展，且存在着明显的数据支持。产业结构高级化是劳动生产率的提高。因此，电子商务的发展从资源的利用效率上大大促进了资源效率的提高。造成这方面的原因是电子商务运用了现代的计算机、网络、通讯和信息技术，从生产工具方面提高了生产力的水平。其次，电子商务改变了传统商务运营模式，基于电子商务模式的运用提高了市场资源配置的效率，生产、流通、消费领域的效率的提高促进了社会生产力的发展。最后，对劳动者而言，电子商务的运用，使知识的价值得以实现，人在社会生产中的作用进一步被激化，在创新、创造方面更为活跃，从而提高了劳动者的生产效率。

实证研究同时还表明，电子商务发展在对广东产业优化方面处于“灰度”状态。一方面通过数据研究，在5%的置信度标准下，电子商务对产业优化的作用还不显著，但如果提高置信度水平，电子商务对广东产业优化是显著的。这种两可的状态表明电子商务对广东产业优化的作用正在进行中，虽没有表现出普遍意义上的显著影响，但深入研究会发现，电子商务对产业结构优化的影响在一定的阈值范围内可以突破其临界值，正在向显著性突破时期，因此，可以认电子商务的发展潜在地影响着产业结构的优化。经过更长时间地发展，电子商务对产业优化将会走向显性化。

电子商务发展对广东产业合理化方面的影响并没有达到显著性水平，即电子商务的发展没有显著地促进广东产业结构合理化程度的提升。本研究的合理化指标选取了第三产业增加值与第二产业增加值之比，仅考虑数量上的发展。第三产业和第二产业的发展在电子商务发展方面未能促进其有序发展。这里的主要原因是第二产业是广东经济改革开放以来发展的第二产业根基强大，电子商务在产业合理化方面的作用力度还相当有限。从这方面分析，广东产业转型升级存在着巨大的障碍，转型升级任务艰巨。30多年的改革开放的经济成果成为下一步广东产业结构合理化的障碍。因此，在新常态下，广东过去30多年的改革发展成为广东经济转型升级的基础，同时这种以第二产业为优势产业的经济，在未来产业结构合理化进程又是一个负担，形成了新常态下的“悖论”，过去长期的经济发展内在持续增长需求下，成为新经济变革中阻碍力量。庞大的第二产业制约着产业结构的合理化，在巨大的产业惯性中，产生新的经济增长因子比其他形式的经济体障碍机制要多得多。

电子商务对产业结构的升级的作用力是分层的，产业结构不同的方面其作用力是不同的。实证研究表明，电子商务在产业结构高级化中的作用最为明显，要比其在产业结构优化和合理化中的作用要显著的多，而在产业结构合理化方面，电子商务的作用却不明显，而对产业结构优化方面却是“灰色”状态。因此，电子商务对产业结构升级的作用效果存在着差异，不同的产业结构升级面，有不同的作用力度。