1. 引言
作为助力产业结构升级和经济协调发展的重要力量,电子商务已成为推动国民经济和社会发展的关键动力,对于我国经济高质量发展具有重大意义。得益于互联网、大数据和云计算等信息技术的快速发展,电子商务也取得了显著的发展成果,2013年时我国网络零售额为10.3万亿元,于2023年已经增长至15.4万亿元,连续11年位居全球榜首,展现出强大的发展势头。与此同时,我国电子商务的全年新设经营总体规模也在持续扩大,特别是在疫情后,电子商务表现出了强劲的恢复和扩张势头,进一步推动了我国消费增长、促进了产业结构升级和经济协调发展。依托于互联网技术,数字金融显著降低了环境等因素的影响,实现了低成本、低门槛的金融服务。由于具备低成本、便利性、高效性、普惠性等优势,数字金融可有效地解决传统金融中的“长尾效应”,对于拓展我国电商行业的中小型企业融资渠道有显著效果,从而对促进我国电商行业发展具有积极作用。因此,我国电商企业如何抓住数字化金融发展的机遇,优化企业战略布局,提升企业竞争力是新发展格局下电商行业高质量发展的关键所在。然而,数字金融如何影响电商发展?政府在其中是否具有调节作用?这些问题的研究对于数字金融助力电商发展和经济高质量发展具有重要的意义。
为验证数字金融对我国电商发展产生的影响,本文以30个省级面板数据为样本,构建基准模型和调节效应模型进行实证分析。
2. 文献综述
金融是国民经济的血液,对我国经济高质量发展具有重要作用,数字金融是金融的重要延伸,对于我国电商行业的发展有显著的促进作用。梳理相关的代表文献,目前学术界对于数字金融的研究主要集中其概念界定、测算方式以及经济影响效应等方面。在数字金融的概念界定方面,钱海章(2020)和牛余斌(2018)认为数字金融是金融领域和互联网数字技术的融合演进而来的[1] [2]。郭峰等(2020)认为数字金融是拥有着包括使用深度、覆盖广度以及数字化程度等三个维度内涵的一种新兴金融,是传统金融的数字化[3];在数字金融的测度方面,郭田勇等(2015)从银行信贷情况、地理渗透方面和人口影响因素等三个角度来构建数字普惠金融指数[4]。杨军等(2016)从三个维度建立因子分析模型去构建县域普惠金融发展评价体系[5];在数字金融经济影响效应方面,赵涛等(2020)测度了中国城市的数字经济和高质量发展的综合水平,实证发现数字经济显著促进了经济高质量发展[6]。有学者认为数字普惠金融可以显著缓解乡镇农村等偏远地区的贫困问题(杨虹等,2021) [7]。易行健和周利(2018)从中国家庭个体视角出发结合CFPS数据,实证证实了数字金融可以显著促进居民消费,而便利支付性与居民流动性是重要的中介影响机制,并且这一作用机制在农村和城镇居民之间、高中低收入者之间以及发达与欠发达地区存在异质性[8]。
电子商务作为一种创新的商业模式,已在全球范围内得到广泛应用,并且在经济发展中的重要性不断凸显。学术界现有研究大多探索电子商务的概念涵义、影响因素以及经济效应。在电子商务概念涵义方面,李琪(2004)认为电子商务是与各种电子工具相结合的商务活动,具体分为广义和狭义两种类型[9]。杨坚争(2004)认为电子商务是现代通信技术和商务相融合的产物,是在信息技术环境下商务活动的进一步发展[10];在电子商务的影响因素方面,杨美丽(2021)发现电子商务已成为各个国家和各大公司发展争夺的焦点,而物流和第三方支付发展状况是影响电子商务发展的重要原因[11]。王业祥(2023)指出,随着互联网技术的不断发展,我国电子商务水平不断跃迁,但如何提高产业协同度和形成有效消费需求仍是推动电子商务发展的重要议题[12];在电子商务经济效应方面,姚凤阁(2023)等发现电商发展显著地提高了产业结构升级优化水平,对于我国经济高质量发展具有重要意义[13]。秦芳(2022)在农村电商发展样本数据的基础上,发现农村电商能够有效促进农户增收,进而促进乡村产业振兴,对于实现共同富裕具有重要的作用[14]。李兴莹(2022)发现农村电商对于促进资源流通和经济协调发展有显著的正向效应[15]。电子商务作为当代经济的重要组成部分,其研究领域涵盖了多个方面,不断为经济领域的发展和创新提供新的路径。
数字金融作为影响电商行业发展的重要因素,理论上应对电商发展具有影响,为进一步探明其关系。本文基于我国2013~2021年30个省级面板数据,运用计量模型进行实证检验。
3. 研究假设
由于具有地理渗透性强和低成本等优势,数字金融可优化金融供给结构从而有效地解决了金融排斥问题,在电子商务行业发展过程中极大地缓解了中小企业的资金约束,从而推动了电商发展。与传统金融相比,数字金融依托数字技术,能以较低成本为中小微电商企业提供资金支持,促使企业技术改革和资源配置效率优化,助力企业从附加值低或低效率生产向附加值高或资本密集型转变,加速电子商务企业深化发展。借助先进的数字技术和互联网技术,数字金融能够通过大数据处理精准匹配产业链需求端的资金,为电子商务企业发展提供资金流通,减轻了资源约束对中小型电子商务企业发展的限制。合理有效的资金配置推动了高附加值、高效率电子商务企业规模的扩大,并带动相关产业的发展,促进了新的产业变革,从而有助于电子商务的发展。此外,基于互联网与智能终端的深度融合,数字金融提供了便捷的信息交流平台,优化加速产品的匹配和交易,加快市场竞争和新陈代谢,进一步促进了电子商务的发展。基于以上分析,提出假设1。
假设1:数字金融与电商发展呈正相关,即数字金融推动电商发展。
政府支持一般是指政府或相关机构通过法律、政策或财政补贴等手段,为特定行业提供稳定和可预期的发展环境,以促进其繁荣和发展。在数字金融对电子商务发展的推动中,政府支持的作用主要体现在以下三个方面:首先,政府通过税收减免、财政补贴、融资支持等方式,降低电子商务企业的运营成本,激励更多人参与该行业,从而推动整体经济增长。其次,政府设立专门的监管机构,规范电子商务市场秩序,保护消费者权益,有效促进电商行业的健康发展和稳定。第三,政府设立专项基金或设施,为电商行业提供更多金融和技术支持,有助于提升电商企业的核心竞争力,推动行业的长期发展。这些政府支持措施不仅有助于个别电商企业的发展,也有助于整个数字经济领域的增长和创新,为电商行业的可持续发展奠定坚实基础。基于上述分析,提出假设2。
假设2:政府支持正向调节数字金融对电商发展的促进作用。
4. 模型假设
4.1. 模型构建
为实证检验数字金融对电商行业发展的影响,本文构建了相应的基准回归模型:
(1)
其中:i、t分别代表各变量的省份和时期;
、
表示i省份t时期电商发展水平和数字金融发展水平;X代表控制变量;
为随机误差。
为了检验政府支持是否在数字金融对电商行业发展的影响机制中产生调节作用,本文构建了调节效应模型:
(2)
4.2. 变量设定
本文的被解释变量为电商发展水平(Econ),借鉴姚凤阁等(2022) [13]的做法,从有电子商务交易活动企业数(个)、有电子商务交易活动企业比重(%)、电子商务销售额(亿元)以及电子商务采购额(亿元)四个维度来构建。最后使用熵值法加权得出的。核心解释变量为数字金融指数(lnDF),本文使用北大数字普惠金融指数的对数值。调节变量为政府支持(gorn),使用各地区财政支出/GDP。对于控制变量,经济发展(Ec)使用各地区GDP的对数值;开放程度(open)使用各地区进出口货物总额与地区GDP的比值;研发强度(R&D)使用各地区研发投入经费与GDP的比值;基础设施水平(infra)使用各地区公路总里数的对数值。
4.3. 数据来源
综合数据的可得性和科学性,本文选取我国30个省市(除西藏、港澳台) 2013~2021年的相关数据进行实证检验。数据主要来源于《中国统计年鉴》《北京大学数字普惠金融指数》以及各省市统计年鉴。如下表1是各变量描述性统计分析结果。
Table 1. Descriptive statistics
表1. 描述性统计
变量 |
含义 |
个数 |
平均值 |
标准差 |
最小值 |
最大值 |
lnDF |
数字金融 |
270 |
5.545 |
0.301 |
4.771 |
6.129 |
Econ |
电商发展 |
270 |
0.143 |
0.160 |
0.00252 |
0.943 |
EC |
经济水平 |
270 |
9.946 |
0.852 |
7.660 |
11.73 |
open |
开放程度 |
270 |
0.253 |
0.264 |
0.00757 |
1.342 |
R&D |
研发强度 |
270 |
0.0176 |
0.0116 |
0.00446 |
0.0653 |
infra |
基础设施水平 |
270 |
11.72 |
0.850 |
9.444 |
12.90 |
gorn |
政府支持 |
270 |
0.252 |
0.102 |
0.107 |
0.643 |
5. 实证分析
本文基于stata软件对数据进行分析处理,得到数字金融对电商发展的影响效应,结果如下表2所示。
Table 2. The role of digital finance in promoting the development of e-commerce
表2. 数字金融对电商发展的促进作用
|
(1) Econ |
(2) Econ |
lnDF |
0.1285*** |
0.557* |
|
(6.33) |
(2.09) |
EC |
0.0246* |
0.1132*** |
|
(1.85) |
(4.44) |
open |
0.2886*** |
0.2152*** |
|
(6.96) |
(4.87) |
RD |
4.1240*** |
3.4586*** |
|
(4.70) |
(3.98) |
infra |
0.0477*** |
0.0053 |
|
(3.53) |
(0.31) |
gorn |
|
0.4875*** |
|
|
(4.0025) |
c_lnDF*c_gorn |
|
0.0940*** |
|
|
(4.04) |
_cons |
−1.5194*** |
−1.6008*** |
|
(−10.73) |
(−11.51) |
N |
270 |
270 |
adj. R2 |
0.711 |
0.727 |
注:括号里为t值,***p < 0.01,**p < 0.05,*p < 0.1。
5.1. 直接效应
表(2)中列(1)数据显示了数字金融对电商发展的直接影响,由上表2可以看出,在不加入其他外生变量时,数字金融对电商发展的影响效应在1%的显著水平上正向显著且系数为0.1285,这表明数字金融每提升一个单位,促进电商发展提高0.1285个单位。在加入控制变量后,数字金融对电商发展的影响系数仍正向显著,且控制变量的影响系数均显著为正,说明在数字金融促进电商发展的过程中各控制变量具有显著的促进作用。经济发展(Ec)反映了一个地区的经济实力,经济发展的高效率有利于地区提升互联网技术,促进地区电商发展;开放程度(open)反映一个地区对外经济活动的程度大小,对外开放有利于鼓励电商模式创新,推进跨境电商建设,促进地区电商发展;研发强度(R&D)表明一个地区用于研发的经济支出,研发强度的提高表明该地区研发各创新能力的提升,将强化电商平台的高质量发展;基础设施水平(infra)表明一个地区的交通便利水平,基础设施越完善,物流成本越低,有利于电商发展。以上分析说明数字金融对电商发展具有显著的正向影响,数字金融的发展有效地缓解了电商企业的资金约束,从而为电商企业的发展提供了良好的金融环境。换言之,数字金融显著促进了我国的电商发展,这验证了上述假设1。
5.2. 调节效应
数字金融对电商发展的影响并不是独立的,数字金融反映的是企业融资约束缓解和投资能力提升,而政府支持倾向指特定政策对电商企业的优惠待遇和财政补助。所以二者可能存在交互效应,进而影响到中国电商的发展。为了验证政府支持在数字金融影响电商发展过程中是否存在交互作用,本文在基准模型的基础上引入数字金融与政府支持的交互项,并在回归前对二者进行中心化处理。
表(2)中列(2)数据表明数字金融、政府支持以及交互项对电商发展的影响,在引入政府支持这一调节变量后,数字金融对电商发展的影响效应显著为正且系数为0.557,政府支持对电商发展的影响效应显著为正且系数为0.4875,数字金融与政府支持的交互项对电商发展的影响效应显著为正且系数为0.094,上述系数均显著说明数字金融、政府支持不但都是影响电商发展的重要因素,并且二者的协调发生作用促进电商发展。由此可判断,政府支持在数字金融影响电商发展的过程中发挥了一定的正向调节作用,故而假设2成立。
6. 结论与建议
在新的发展格局下,探讨数字金融对我国电子商务发展的影响效应及路径具有重要的理论和实践意义。本研究利用2013~2021年30个省市的面板数据,分析了数字金融对我国电子商务发展的影响结果。此外,本研究还检验了数字金融所依赖的重要资金保障——政府财政支持是否存在调节效应。研究结果表明:数字金融有助于我国电子商务的发展,政府财政支持是数字金融发展的重要保障,正向调节了数字金融对我国电子商务发展的促进作用。
基于上述分析结果,为充分发挥数字金融对我国电子商务发展的促进作用,本文提出以下政策建议:第一,加快数字技术基础设施建设,提升数字化金融服务的质量。重点在于推动数字技术与金融服务的融合,努力打造数字化金融服务,有效缓解金融抑制,促进电子商务企业的发展。第二,政府应增加政策支持,加强金融监管。各级政府应积极培育数字化金融服务主体,为企业提供有效的资金支持和政策支持,通过补贴降低企业融资成本,解决企业发展中的融资问题。第三,地区政府应鼓励地区进行技术创新和技术研发,创新电商平台的模式、服务以及产品,促进电商平台高质量发展。地区政府应鼓励地方进行对外开放,创新电商模式。政府相关部门应重视地区基础设施建设,有效减少电商发展的成本。