电子商务近年来发展迅速，作为经济和信息基础共同发展的产物，电子商务具有突破时间和空间限制、交易效率高、运营成本低的优势，给人们的生活带来了巨大改变，并且电子商务通过与各种传统产业的相互融合，使得生产者与消费者之间的距离更近，极大促进了我国消费市场发展。根据我国国家统计局电子商务交易平台调查显示，2019年全国电子商务交易额为34.81万亿元，比上年增长6.7%，我国电子商务交易规模稳居世界第一。并且，当前移动端和智能手机发展迅速，逐渐完成了全域覆盖，特别是对于偏远地区的渗透，4G网络发展基本成熟，5G网络也得到了初步使用，这些都给我国电子商务的发展提供了重要机遇。与此同时，我国各地区出台了诸多促进电子商务产业发展的政策措施，例如《国务院关于大力发展电子商务加快培育经济新动力的意见》《促进电子商务发展三年行动实施方案(2016-2018年)》《促进电子商务发展部际综合协调工作组工作制度》等，而各地区为了促使电子商务良好发展也推出了一系列政策，包括贵州、山东等各省都推出了加快电子商务发展的意见。电子商务作为一种新的经济形态，其迅速发展为生产要素的优化和实体经济生产效率的提升做出了重要贡献。因此，对我国区域电商产业发展进行及时评测，对于我国电商产业的未来发展、政府对于电商产业的下一步规划具有重要意义，本文基于此进行实证分析。

我国区域电商产业效率差异测度

(一)模型构建

基于张江雪、朱磊(2012)等人的研究，本文为我国区域电商产业效率差异测度构建DEA模型，由于在选取决策的基本变量时，相对于产出变量来说，投入变量更加易于控制，所以本文运用投入导向型规模报酬可变的DEA-BCC模型来研究。模型主要解决的问题是在规模可变的报酬假设条件下评价单元相对有效的问题，公式如下：

（公式）

(二)指标选择

在产出指标的选择上，本文选用“中国电子商务发展指数指标”，该指标主要由清华大学电子商务交易技术国家工程实验室发布，共包括四个方面的内容，分别是支撑指数、渗透指数、成长指数和规模指数，从外部发展环境和行业内部发展情况方面对电子商务发展水平进行考量。

在投入指标的选择上，本文首先选择电子商务产业园区数量的指标，继而选择了区域快递站点占全国总站点数比重，这个指标主要能够反映出区域电子商务的便利程度，最后本文选择网络普及率指标，这个指标反映出地区人民网络消费的意识和便利程度。

(三)数据来源

由于港澳台地区数据缺失，本文没有将其列入研究范围，只选取我国31个省市区。本文研究数据直接或间接来源于《中国电子商务园区研究报告》《全国社会化电商物流从业人员研究报告》《中国统计年鉴》《中国电子商务发展指数报告》。

(四)结果分析

本文运用DEAP2.1软件对DEA模型进行构建和计算，把投入项和产出项纳入模型中，对我国区域2018年电子商务产业效率进行分析，得到结果如表1所示。从表1可知，目前我国大部分省份都在规模报酬递增阶段，具有比较大的提升空间。

从空间分布上来看，辽宁、黑龙江具有较高电商产业效率，而湖北、安徽、江西在中部省份中产业效率比较低，地域靠近北部地区的省份，例如山西、内蒙古等，还有西南地区省份产业效率相对比较低，这主要是因为由于地理位置和交通原因，因此区位优势不强。东部地区各个省份还有中部地区的河南和山西产业效率相对较高，对于东部地区而言，其具有先发优势，在投入产出上水平较高，特别是江苏和浙江地区；而中部地区省份则是由于具备后发优势，主要得益于相关政策支持，在基础设施存量不高的情况下，在少量投入的情况下电商交易额和电商产业发展提升较大，使得当地电商产业效率较高。

对于纯技术效率，排名前十的地区中，东西部地区占了绝大多数，东部和西部排名靠前具有不同的原因。东部地区具有较高纯技术效率，这主要是因为该地区电子商务起步比较早，并且该地区是电商产业的主要货物生产和周转基地，比如广东和浙江，这些地区电商产业产业链布局主要是以大宗贸易和生产端为主，大多是机构参与，在协调性上更强。而对于西部地区而言，其仍然处于电商发展起步阶段，相对于其他地区虽然具有较好的整体协调性，但是在整体投入产出规模、管理水平、技术水平上仍然不及东部地区。

对于规模效率，中部和东部地区都具有明显优势，一方面是因为其具有一定的先发优势，并且在产业规模上已经有了一定发展，具备相对良好的基础；另一方面是因为其经济发展水平整体上比西部地区好，所以消费人群和消费市场都相对较强。

空间计量下的电商产业效率影响因素分析

基于上文测算得到的我国区域电商产业效率，根据相关理论模型，针对我国区域电商产业效率差异成因的影响变量，本文选取2018年省际截面数据，运用空间计量模型实证检验差异成因变量对电商产业效率的影响。

(一)模型构建与数据来源

结合前人研究和实际发展情况，本文选取的因变量为上文计算出的产业效率(Crste)、纯技术效率(Vrste)和规模效率(Scale)，自变量选取电商服务设施(ES)、城镇化率(RU)、经济发展水平(ECO)、人口规模(POP)、教育水平(EDU)和交通物流状况(TRA)，下文对我国区域电商产业效率的影响因素进行实证分析，为了减少异方差的影响，提高实证分析的科学性，在本文的模型中自变量都取对数，构建空间误差模型如下：

Yi=β1iLnPOPi+β2iLnECOi+β3iLnTRAi+β4iLnEDUi+β5iLnRUi+β6iLnESi+μi

其中，Yi表示第i个地区的效率，LnPOPi、LnECOi、LnTRAi、LnEDUi、LnRUi、LnESi分别表示第i个地区的人口规模、经济发展水平、交通物流状况、教育水平、城镇化率和电商服务设施，β是各变量的系数，μ是残差，其中μi=λWμi+ε，W=│Wij│i×i表示标准化处理后的空间权重矩阵，λ是用来表征空间依赖关系的参数，ε～N(0，δ2In)。

本文收集了我国2018年31个省市区相关数据，其中因变量数据来源于上文计算结果，自变量数据来源于《中国统计年鉴》。

(二)实证结果分析

对于空间计量模型的使用是有前提的，即选取的样本数据之间具有空间相关性，目前对于空间相关性的检验主要包括两种，一是局部空间相关检验，二是全局空间相关检验。两种方法都是依据全局Moran’sI指数和局域Moran’sI指数来检验，通过指数对空间相关性的强弱进行表示。本文使用GeoDa软件对两种指数进行计算，计算结果显示两种指数都在5%的显著性水平上显著。并且，因为OLS模型回归结果中残差的Moran’sI指数值也在5%的显著性水平上显著，这可以体现出样本残差具有显著的空间集聚，所以本文在实证分析中选择了空间误差模型(SEM)对电子商务发展绩效效率值差异的因素进行检验，得到实证结果如表2所示，模型拟合良好。

表1我国省域2018年电子商务产业效率测算结果

基于表2的实证结果，从产业效率方面来看，重要影响因素是城镇化率(RU)和电商服务设施(ES)。城镇化率的提升有助于电商产业效率的提升，这主要是因为城镇化率的提高进一步促使了人口的集聚，进而呈现出规模效应，促进了产业成本的降低和效率的提升，凸显出电商产业相对于传统购物的优势；电商服务设施(ES)对地区电商产业效率呈现出负相关关系，这主要是因为近年来我国电商基础设施方面投入巨大，相对于当前电商产业发展而言产生的边际效用变低。

对于纯技术效率，影响因素包括教育水平(EDU)、经济发展水平(ECO)和交通物流状况(TRA)，三者对地区电商纯技术效率起到促进作用，经济发展水平和教育发展水平越高的地区，越具有资本、人才和技术优势，越有利于不断提升技术效率，降低电子商务产业的运行成本，不断迭代升级，从而使得本省电子商务产业具有竞争优势，交通物流状况(TRA)的发展为电商产业发展提供了重要支持，能够促进地区电商产业纯技术效率的提升。

对于规模效率方面，其影响因素包括教育水平(EDU)和城镇化率(RU)，地区城镇化率和教育水平越高，人口流入和大规模人口沉淀越多，有助于市场需求的孕育，进而产生红利效应，促进电商产业规模效率的提升。

促进我国电商产业效率提升的发展对策

(一)营造良好的经济市场环境

从经济发展水平的角度来看，通过营造出良好的营商环境能够对产业发展起到促进作用，提高电子商务产业效率。良好的经济发展市场环境以及经济基础，不仅能够为电子商务产业发展提供有效的市场空间，还能够为电商产业发展的效率提升和成本控制提供可能，有助于产业发展整个天花板的提升，给产业发展带来了更多可能。从长期来看，需要推出一系列更加有效的产业发展政策，夯实经济基础，营造良好的环境，为电商产业提供基础支持。

在具体实施上，一方面，需要进一步有针对性做好地区招商引资工作，提高当地工商部门的公共服务质量，将地区软实力和投资吸引力提升起来，使得投融资环境得到优化，明确电商产业在地区经济中的地位，并大力发展支柱产业，给经济和社会发展提供良好的环境和氛围，为经济发展不断累积新动能。另一方面，地区应当在公共政策制定方面加大力度，对于大学生户籍准入、教育医疗各方面推出一些适应性政策和举措，使得优秀的青年知识型人才、创新型人才、产业技能人才能够被吸引，从长期来看，人口特别是青年人口聚集的地方消费发展潜力巨大，对于地区服务业发展和经济的繁荣具有重要作用，而电商产业在其中能够获得很大发展机会。

(二)推进城镇化率的提高

在城镇化率方面，营造出良好的市场环境，制定出适宜的公共政策能够为当地吸引人才起到重要促进作用，推动当地城镇化发展，这是提高地区电子商务产业效率的重要方向。具体来看，首先就是要做好公共基础服务，提升本地区经济硬实力和软实力，从各方面创造出良好的环境，继而从就业创业、发展机会方面吸引周边人才流入。其次就是在公共政策和鼓励措施制定上加大力量，对于城乡一体化建设需要提供大量预算和支持，鼓励人们创新创业，带动区域电商产业化发展；对于外市流入人口，例如农业转移人口、新生代农民工等可以适当放宽落户条件；对农村户口进行房屋购置时给予金融支持，如将进城农民纳入住房公积金缴存范围，降低首付比例，开放部分政策性金融低息贷款等；根据地方商品房库存情况和限购政策，对农村户籍进行城市住房购买时，适当放宽限购政策等。

表2我国省域电子商务产业效率的影响因素实证结果

(三)积极培育电子商务专业人才

在教育水平方面，基于上文分析结果可以得出，区域教育水平对电子商务产业纯技术效率和规模效率有显著影响。电商人才队伍建设与教育水平具有密切关系，通过教育的发展不仅能够为本区域内电子商务产业发展提供人才，并且还能够培养地区电子商务的消费习惯，激发推动市场电商化这两个路径促进本省域电子商务产业发展。加强电商产业人才队伍建设主要可以从以下方面进行：

一方面，对于基础教育和高职教育都应当抓好，纠正人们对于高职教育的偏见，提高人们对于高职教育职业成就感的认识，专业化的高职教育能够快速培养出能够直接投入电商工作当中的专业人才队伍，所以还需要进一步重视教育多元化，大力培育和引进高职教育人才，这对于地区电子商务长远发展具有非常重要的意义。

另一方面，还应当重视电子商务行业从业人员综合素质提升，可以从以下三个方面进行：首先，可以大力开展电商专业技能培训工作，邀请行业或者区域内具有相当经验或者知名电商专业人员，对于电商实操当中的具体方式方法对地区电商从业者进行教导和传授，对实用技巧进行在线教学，提高当地电商从业人员实践能力；其次，可以举办理论专题讲座，将理论和实践充分结合起来，不仅从大方向对我国电子商务的扶持政策进行解析，同时也从地区的角度和微观的企业层面对电子商务发展形势进行分析和探讨；最后，建立和完善电商人才可持续性培育体系。包括对高职教育培养的电商专业学生初入社会求职期间提供专业技能的初步辅导，帮助高校学生顺利入职和快速进入工作角色；引导企业、培训机构和地方政策层面共同合作，通过交流、合作培养和夜校课程等形式持续培育专业化电商人才，提升地方电子商务产业的发展后劲。

(四)完善电商服务设施

基于上文分析，电商服务设施虽然在提升产业效率方面的作用不太明显，但是交通物流状况对于电子商务产业纯技术效率的影响非常显著。通过电商服务设施、仓储物流以及金融支付等几个关键部分来提高自身技术水准，这是电商行业在自身发展过程中需要注重的内容。

第一，金融支付为电商行业发展中的关键流程，当前第三方支付获得了较好发展，能够满足电商在金融支付方面的需求，然而区块链等相关技术持续涌现，电商行业发展依然需要对新技术的使用进行持续探索，推动现实与技术两者之间开展更好联合。

第二，对于物流仓储，运输效率提高、贮存完善以及分拣等层面依然有很大提高空间，所以创建更有效的数据流转体系和运输基地是当前需要重点关注的内容。一是需要增强政策方面对基础设施的扶持以及指导功能，整体考量产业配置、地理位置以及经济情况等方面要素，对电商基础设施建设进行更合理规划，主动依据电商行业自身需求对物流运输系统进行优化与完善，把周围的地方性运输节点和相应的运输系统联合在一起，和我国关键的运输网络进行联合，着重对国家级快递与电商示范地进行合理规划。二是需主动对目前物流系统创建中的重复与低水准建设进行相应完善，最大限度处理电商产业的浪费以及集约化程度不高等难题，将当期电商产业集群作为基础，主动促进产业园和物流行业进行更合理的集约化发展，加强具体的辐射带动效应，创建聚集效应。激励常规电商园区往品质、体系、集约以及智能化等方面进行优化，将园区当作地方电商运输的重点发力点以及基础。

第三，对于电信基础设施，即便当前网络使用率与传输速率得到较大完善，然而乡村网络使用率以及传输速率依然对电商发展造成不利影响，所以电信设置的优化处理以及网络的使用率提升是目前促进地方电商进一步发展的关键环节。提升电信设施的覆盖面积，提高对穷困地方的电信设施投入也是需要注重的关键内容。

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