金津

一、介绍

近几年，“电商”一词越来越频繁地出现在我们的视野里，以淘宝、京东为首的网上购物平台为我们的消费多样化提供了更为简单的实现途径。互联网的发展不仅带来了有别于传统的的购物方式，更重要的是，它使我们接受到了更多的产品信息。我们可以通过互联网，购买到本地没有销售的法国更精美的艺术品、日本德国更精致的电器、东南亚更便宜的鞋帽等等。

基于互联网对于消费者的影响，本文想要研究互联网对我国居民进口商品消费的影响。但是，得到的结果符合我的预期，互联网的普及的确使消费者更多地选择外国物美或者价廉的商品。

二、数据及计量方法

本文主要利用2008至2017的数据。其中，长途光缆路线长度和固定互联网宽带接入用户数来自《中国统计年鉴》，电子商务销售额、网上零售总额和网络购物用户数来自《中国电子商务报告》。

（一）互联网发展水平

互联网发展水平以 “普及指标”和“应用指标”来衡量。普及指标指固定互联网宽带接用户数，应该指标包括电子商务销售额、网上零售总额和网络购物用户数。固定互联网宽带接入用户数代表着互联网的普及程度，宽带接入数量越多，意味着更多的人接触网络世界。电子商务销售额、网上零售总额和网络购物用户数更直接地反映了人们利用互联网这一平台来消费的应用能力。

（二）模型

其中，D：调整后的居民进口商品需求=杂项制品进口额/进口商品价格指数

NET：互联网发展水平

RCEI：居民消费支出指数

TL：关税水平=进口关税税款总额/所有进口商品总价值

USDCNY：美元兑人民币年平均汇率

在此模型中，因变量是居民进口商品需求，用杂项制品调整后的进口额来表示。杂项制品主要包括，照明装置、家具、旅行用品、服装、鞋靴、摄影器材等。相较于初级产品和工业制品，人民更倾向于小件，与生活息息相关的杂项制品，同时食品进口有保质期、海关检验等多种限制因素影响，所以不把它放在居民的海淘指标中。同时，以2018为基期，将进口额除以各年相应的进口商品价格指数，这剔除了国内通货澎胀的影响。模型中还控制了GDP、关税水平和美元兑人民币年平均汇率。GDP代表着一国的经济发展水平，GDP越高的国家，其居民可能有更强的能力去消费，但是考虑到物价变动等因素对GDP的影响，这里用以1978年为基期的居民消费支出指数代替GDP。关税也可能影响进口商品消费，因为商品的标价考虑了关税完税价格、增值税、消费税等税费，并且某些未主动报税的商品在清关时可能被海关征收更高的关税，所以过高的关税会打击消费者选购进口商品的积极性。目前世界各国结算进出口时一般使用美元，所以USDCNY的高低会影响居民购买进口商品的愿望。

三、实证

（一）有关互联网发展的因子分析法

因子分析法是对多元统计变量进行降维的方法，可以避免由各评价指标的相关性导致的权重的失衡，当评价指标间有较强的相关关系时可以使用因子分析法。所以，长途光缆路线长度、固定互联网宽带接入用户数、电子商务销售额、网上零售总额和网络购物用户数这五个指标可以尝试利用因子分析法来得到一个综合性的指标。

1. KMO和Bartlett检验

KMO值为0.635，大于0.6说明满足使用因子分析法的前提。同时，Bartlett检验的p值接近为0，也证明了这五个指标适合做因子分析。

2. 确定共因子

表3是因子的提取情况，只有因子1的特征根为3.934，大于1，且因子1旋转后的方差解释率为98.356%，累积解释率为98.356%，因此从固定互联网宽带接入用户数、电子商务销售额、网上零售总额、网络购物用户数这四个指标中共提取出一个因子。

在使用最大方差旋转法进行旋转后，得到表4的结果。可以看出，各因子的共同度均大于0.9，这表示研究项和因子直接有较强的联系，从因子中可以得出有效信息。

得到成份得分系数后，计算因子1的得分系数：F1=0.253*固定互联网宽带接入用户数+0.252*电子商务销售额+0.252*网上零售总额+0.251*网络购物用户数。

3.计算各年份互联网普及度得分

经计算得出2008年至2017年互联网普及度得分分别为1.22979、1.56992、1.98541、2.54476、3.35849、4.27279、5.48443、7.91126、9.80110、11.37595。

（二）OLS回归分析结果

将互联网发展水平各年得分作为主要研究因素，研究其对居民进口商品需求的影响，同时控制了居民消费支出、USDCNY和关税水平。第（1）列是沒有加控制变量的简单回归，（2）、（3）分别控制了居民消费指数和居民消费指数及关税*USDCNY。从表7可得，互联网发展水平各年得分系数为正，且是显著的，说明互联网发展对进口商品消费产生了积极影响。

四、结语

互联网发展对进口商品消费产生了积极影响，这与为进行回归前的“直觉”相同。（作者单位：上海对外经贸大学）