數字技術要素投入對商貿流通業利潤率的影響研究

楊海麗，曹廷炳

(1.重慶工商大學 經濟學院，重慶 400067；2.重慶工商大學 長江上游研究中心，重慶 400067)

1 引 言

黨的十九大以來，我國經濟由高增長階段邁向高質量發展階段，以數據為關鍵生產要素的數字經濟體量不斷增大，成為推動經濟發展的核心動力。 2019年我國數字經濟增加值為35.8萬億元，占GDP比重達36.2%。[1]

數字技術的投入日益成為經濟增長與行業發展的核心要素，在數字產業化與產業數字化不斷加深的過程中，數字技術的創新與應用，顯著提高了我國商貿流通業信息傳遞與商品流通效率，改變了商貿流通業經營模式，從而促進全要素生產率提升；大數據分析等信息技術的應用，推動了商貿流通產業的結構優化，促進了我國商貿流通業發展降本提質增效，助力整體經濟質量提升。

2 相關文獻回顧

《中國數字經濟發展白皮書(2020)》中，將數字經濟分為數字產業化和產業數字化兩部分。數字產業化是數字經濟的基礎部分，即信息通訊(ICT)產業；產業數字化，即互聯網、大數據、人工智能等新一代信息技術與傳統產業的融合[2]。因此，數字技術要素在實體經濟的投入與應用是數字經濟發展的重要驅動力。

數字經濟的發展有利于優化資源配置和提高生產要素流通效率，進而驅動傳統產業轉型升級，改善傳統產業的經營狀況，提高傳統產業的利潤率(陳小輝等，2020；林宇豪等，2020；孫德林等，2004；賀遠望，2020)[3-6]；同時通過現代數字技術要素的投入，不僅有利于形成兼具規模經濟、范圍經濟、長尾效應的良好經濟增長環境，還有利于提高全要素生產率(L'Hoest，2001；裴長洪等，2018；荊文君等，2019；肖國安等，2019；丁志帆，2020)[7-11]；進一步地，數字經濟在技術層面取得的突破性變革將重塑傳統生產模式和商業模式，使整個產業鏈向網絡化、協同化、生態化方向演進，加劇社會再生產過程的非均衡性(Zimmermann，2000；王夢菲等，2020)[12-13]。

對于商貿流通業而言，謝莉娟(2020)[14]和魏錦雯(2020)[15]認為，中國數字化商業變革首先在零售領域集中爆發，提升了渠道、供應鏈上下游協同能力，將在批發和物流層面引發普遍的數字化革命，為流通業全面深化改革提供重要契機。有學者通過實證模型檢驗了數字化對我國商貿流通創新的影響，研究認為，數字化有利于提升流通效率、暢通流通渠道、擴大流通規模和優化流通結構，推動流通行業價值增值和效率提升，進而促進商貿流通創新發展(李揚等，2021；畢然等，2021)[16-17]。具體而言，數字技術在商貿流通行業，特別是零售業中的應用，有利于提高信息收集、儲存、分析以及依據信息進行精準預測的能力，實現定價策略動態調整，驅動傳統的推式供應鏈向拉式供應鏈轉型升級，形成高度適應需求的動態的柔性生產方式，同時增加分銷渠道，成為行業增長的新動力(黃音，2018；謝莉娟等，2019；鄭海英，2019；王崇等，2017；劉向東等，2019)[18-22]。

綜上所述，國內外學者在數字經濟領域進行了大量有益的探索，取得了豐富的研究成果。主要表現在：第一，數字經濟的發展有利于驅動傳統產業轉型升級，推動經濟高質量發展，重塑傳統生產模式和商業模式；第二，數字技術在商貿流通業中的應用有利于增強商貿流通企業服務消費者的能力，提高流通效率和消費體驗，促進商貿流通創新發展。但是目前針對數字經濟的研究主要以宏觀層面的理論框架構建為主，較少涉及中微觀的實證分析；主要聚焦于數字技術對商貿流通業效率、渠道、結構和供應鏈的影響，較少關注對商貿流通業利潤率的研究。鑒于此，本文基于投入產出表，以數字技術要素投入占中間投入的比重作為解釋變量，對數字技術投入對商貿流通業利潤率的具體影響進行實證檢驗，以期進一步豐富有關商貿流通利潤領域的研究，更好地指導實踐。

3 理論機制與研究假設

以互聯網信息技術為代表的數字技術不斷創新發展，與商貿流通業的產業化融合持續加深，推動行業數字化、信息化、智能化水平不斷提高，供應鏈結構不斷優化，行業內部數據更加透明。數字技術要素對商貿流通業利潤的影響機制如下：

3.1突破時空限制，降低交易成本，提高行業利潤率

互聯網信息技術的普遍應用，為互聯網平臺的發展創造了良好的條件，突破了傳統時空限制，實現了不同時空維度內消費者與商品的交易契合(齊嚴等，2017)[23]。而隨著互聯網、大數據、云計算、人工智能等新一代數字技術的發展，大量供給信息和需求信息在各類互聯網平臺集聚，通過整合、處理和應用這些供求信息，使供需雙方信息實時交互，實現商品供需高效匹配與精準對接，顯著降低了供給側營銷成本與需求側信息搜尋成本，有利于進一步做大商貿流通規模，提高行業利潤率，具體見圖1。

圖1 互聯網平臺供需匹配示意圖

3.2優化供應鏈結構，提高流通效率，提升利潤率

數字經濟產業化轉型有助于加速要素流動，促進流通領域形成高效率、高效益的流通體系，提高流通生產和供給體系的質量和效率(段平方、郭俊茂，2021)[24]。傳統供應鏈中商品流通過程需要經過多級節點，流通效率低下。高效的供應鏈管理不僅可以持續改善供應鏈上下游企業的關系，并且可以優化供應鏈全鏈條資源配置，為商品流通企業建立核心競爭力?；ヂ摼W信息技術的應用，直接簡化了傳統商品流通路徑，并實現部分商品產銷直達，縮短了商品的流通時間，提高了流通效率。對于必要的商品流通節點，可通過對供應鏈進行數字化改造，促進商貿流通業降本提質增效，從而有效提升全要素生產率和資本使用效率，進而提高行業利潤率，流程見圖2。

圖2 數字技術優化流通產業供應鏈結構過程示意圖

3.3通過數據分析，實施差異化策略，獲取超額利潤

隨著信息技術的發展，信息的獲取成本不斷降低，現代商貿流通業中長尾效應的利潤空間將穩步提高。云計算、大數據等新興技術的出現，不僅直接提高了商貿流通業內部數據透明化程度，提升了供應鏈效率；同時，通過大數據分析對消費者海量的網絡足跡信息進行采集和存儲，并依托強大算力進行挖掘分析，判斷消費者的購物習慣和個體偏好，對每一位消費者進行精準畫像，并基于數據共享與關聯，為每一位消費者提供差異化、定制化的產品和服務，避開惡性競爭；充分利用個體偏好提升消費者價值感知，并通過信息技術簡單快速地實現定價策略的動態調整，一定程度上，在不斷提升消費者消費體驗的同時，獲取部分超額利潤，見圖3。

圖3 流通產業大數據分析與應用過程示意圖

基于上述分析，提出以下假設：

假設1：數字技術要素投入可以通過降低交易成本、提高資源配置效率以及提供差異化服務等方式提高商貿流通業利潤率；

假設2：在以互聯網和信息技術服務為代表的新一代數字技術中信息技術逐漸成為商貿流通業的核心生產要素。

4 變量選擇與模型構建

本文選取商貿流通業的各行業中間投入中的來自數字技術相關行業的產品和服務所占比重代表商貿流通業的數字技術要素投入水平，并作為解釋變量，探究其與商貿流通業利潤率之間的關系。對商貿流通業的界定通常為一個不完全概念。根據《國民經濟行業分類》(GB/T4754-2002)的界定，流通產業包括：①批發與零售業，②住宿與餐飲業，③租賃與商業服務業，④居民服務和其他服務業。此外，商品的物流則分別包含在交通運輸、倉儲與郵政業中。綜合考慮定義的準確性與權威性以及研究數據的可獲得性，本文采用洪濤(2011)[25]關于商貿流通業的界定。從中國2017年投入產出表149個行業中，選取篩出20個行業：①批發，②零售，③住宿，④餐飲，⑤租賃，⑥商務服務，⑦居民服務，⑧其他服務，⑨郵政，⑩裝卸搬運和倉儲，鐵路旅客運輸,鐵路貨物運輸和運輸輔助活動,城市公共交通及公路客運,道路貨物運輸和運輸輔助活動,水上旅客運輸,水上貨物運輸和運輸輔助活動,航空旅客運輸,航空貨物運輸和運輸輔助活動,管道運輸,多式聯運及運輸代理。本文將以上述20個行業為代表，對我國商貿流通業進行計量分析。

表1 DEA測算結果

4.1變量選取

4.1.1被解釋變量

本文主要考察數字技術要素投入對商貿流通業利潤率的影響，選取各行業利潤率(PM)作為被解釋變量，基于投入產出表數據，以各行業營業盈余除以各行業總產出計算得出，取值在整個有理數范圍，正負分別代表盈利和虧損。

4.1.2解釋變量

考慮數據的可獲得性與一致性，借鑒賀遠望(2020)[6]對數字技術要素投入指標的界定，本文選取來自計算機、通信設備、廣播電視設備和雷達及配套設備、電信、廣播電視及衛星傳輸服務、互聯網和相關服務、信息技術服務7個行業產品和服務的總和占中間投入的比重作為商貿流通業廣義數字技術投入水平(DTIL)，取值為0—1，并將各行業中間投入中來自計算機、通信設備、廣播電視設備和雷達及配套設備、電信、廣播電視及衛星傳輸服務5個行業產品和服務定義為傳統數字技術投入；以所選的20個代表商貿流通業的各行業中間投入中來自互聯網和相關服務、信息技術服務兩個行業產品和服務的總和占中間投入的比重作為商貿流通業新一代數字技術投入水平(NDTIL)，取值為0—1。

4.1.3控制變量

行業規模(IS)：本文選取的20個行業，由于其行業規模不同，可能導致數字技術要素投入使用的進程以及效益產生周期有所差異。因此，本文參考李揚和李保法(2021)[16]的研究，選擇行業規模作為控制變量，用行業總產出表示(億元)，從而消除行業規模的影響。

勞動投入率(IR)：不同的勞動投入占比也是影響行業利潤率的重要因素。借鑒賀遠望(2019)[6]的研究，用相應行業勞動者報酬占行業總產出的比重表示，取值范圍為0—1。

生產效率(PE)：選取生產效率作為控制變量，可以有效消除不同行業生產效率對行業利潤率的影響。借鑒畢然等(2021)[17]的研究，本文采用DEAP2.1軟件，基于DEA測算方法中CCR模型對我國商貿流通業的生產效率進行測度(測算過程附件可與作者聯系)，選取投入產出表中各行業中間投入、勞動力投入和固定資產折舊作為投入變量，行業總產出作為產出變量，測算結果取值范圍為0—1，具體結果如表1所示。

行業類型(TY)：商貿流通業中，其不同行業產業結構不同，產業數字化融合效率與深度不同，對數字技術要素投入的作用體現機制以及反應時間存在差異。借鑒段平方和郭俊茂(2021)[24]的研究，選取行業類型作為控制變量，根據流通商品性質不同將商貿流通業劃分為服務流通業和產品流通業兩個行業大類，在此基礎上鑒于前后端產業數字技術融合應用發展效率差異，進一步劃分出4個行業類型：產品前端流通業、產品后端流通業、服務前端流通業、服務后端流通業，據此引入3個虛擬變量，分別為TY1至TY3，賦值1或0。

4.2數據來源

本文所使用數據均來自國家統計局公布的2017年我國149個行業投入產出表。投入產出表中詳細統計了各行業使用其他行業的產出作為中間投入的具體數據，以及各行業盈余、最終產出等具體數據，相關變量的描述性統計結果如表2所示。

表2 主要變量描述性統計

統計結果顯示，商貿流通業各行業生產效率普遍較高，但利潤差距較大，且數字技術投入水平較低，結合標準差值，可知現階段提高各行業數字技術投入水平有一定難度。

4.3模型構建

PMi=a+b·DTILi+c·Zi+εi

(A)

PMi=a+b·NDTILi+c·Zi+εi

(B)

本文通過構建回歸模型，探究數字技術要素投入對商貿流通業利潤率的具體影響。模型(A)中PMi表示行業i的利潤率，DTILi代表商貿流通業i行業廣義數字技術投入水平，Zi表示控制變量，包括：行業規模(IS)、勞動投入率(IR)、生產效率(PE)、行業類型(TY)。εi表示隨機擾動項。作為對照，設置模型(B)，NDTILi代表商貿流通業i行業新一代數字技術投入水平，與模型(A)進行比較分析。

5 實證分析

5.1回歸結果

根據模型(A)構建OLS回歸模型，解釋變量為商貿流通業廣義數字技術要素投入水平，得到回歸方程(Ⅰ)，根據模型(B)構建OLS回歸模型，解釋變量為商貿流通業新一代數字技術投入水平，得到回歸方程(Ⅱ)，回歸結果見表3。解釋變量的參數在1%的顯著性水平下顯著，說明模型設定合理，解釋力較強。

表3 回歸結果

5.2回歸結果分析

回歸方程(Ⅰ)的結果顯示，商貿流通業廣義數字技術投入每增加1%，行業利潤率(PM)將提高0.82%，正向促進作用較為明顯；同時，回歸方程(Ⅱ)的結果顯示，商貿流通業新一代數字技術投入每增加1%，行業利潤率(PM)將提高1.99%，表明商貿流通業新一代數字技術水平的提高可以顯著推動行業利潤率提升。綜上，假設1得以驗證。且以互聯網信息技術為代表的新數字技術要素投入增加對商貿流通業利潤率的影響明顯高于傳統數字技術要素投入。但是，表1的數據顯示，我國商貿流通業的數字技術投入水平仍然較低，結合標準差值可以看出，無論是商貿流通業廣義數字技術投入還是新一代數字技術投入，投入水平提高難度較大。

模型的估計結果顯示：行業規模(IS)的參數為正，表明行業規模的擴大對商貿流通業利潤率的提高有正向促進作用，可能由于行業規模的擴大實現了規模經濟；而勞動投入率(IR)的參數值為負，說明隨著新興技術的不斷投入，技術進步對勞動力投入的替代效應不斷增強，相對人工成本逐步上升；行業生產效率(PE)的參數為正，即行業生產效率的提高可以對利潤率的提高起到正向促進作用。上述結果與理論預期相符，表明控制變量的選取與模型設定合理。

5.3穩健性檢驗

為了檢驗模型的可靠性，本文將商貿流通業廣義數字技術投入中來自電信行業的產品和服務占各行業中間投入的比重，用電信技術投入水平(IN)表示，作為替代變量代入回歸模型(A)進行穩健性檢驗，得到回歸方程(Ⅲ)；作為對照，將商貿流通業新一代數字技術投入中來自互聯網和相關服務以及來自信息技術服務的產品和服務占各行業中間投入的比重，分別用互聯網技術投入水平(IE)和信息技術投入水平(ID)表示，分別作為替代變量代入模型(B)進行穩健性檢驗，得到回歸方程(Ⅳ)和回歸方程(Ⅴ)，回歸結果如表4所示。

表4 穩健性檢驗回歸結果

回歸方程(Ⅲ)結果顯示，電信技術投入水平(IN)的參數顯著度較商貿流通業廣義數字技術水平(DTIL)的參數顯著度下降明顯，原因可能在于其作為傳統數字技術在商貿流通業已經成為常規生產要素，對商貿流通業利潤率的影響作用逐漸降低；而回歸方程(Ⅳ)和回歸方程(Ⅴ)的解釋變量的參數在1%的顯著性水平下仍然有效，且信息技術投入水平(ID)的參數明顯高于互聯網技術投入水平(IE)的參數，驗證了文中的假設2。三組回歸結果P值均顯示有效，且控制變量的參數符合理論預期。綜上，本文的實證研究結果具有較強的穩健性。

6 結論與建議

6.1結論

(1)數字技術要素的投入對商貿流通業行業利潤率增加有明顯促進作用。數字技術與商貿流通業深度融合，促進了商貿流通業經營模式創新和競爭力的增強，從而使利潤率明顯提升。

(2)不同類型的數字技術要素對商貿流通業利潤率的提升作用有明顯差異。傳統數字技術要素逐漸成為商貿流通業常規生產要素，對行業利潤率的影響程度相對較低；提高以互聯網和信息技術為代表的新一代數字技術要素的投入水平,有助于提高商貿流通業利潤率；信息技術服務投入對商貿流通業利潤率的影響和作用明顯高于互聯網和相關服務的投入，信息技術逐漸成為商貿流通業新的核心生產要素。

(3)商貿流通業行業規模的擴大和生產效率的提升，均可以促進行業利潤率的提升。

(4)商貿流通業技術進步對勞動力的替代效應逐步增強，勞動投入率與行業利潤率呈負相關關系。

6.2建議

(1)加強政策引領，加快新型基礎設施建設，推進商貿流通數字化轉型。政府應進一步加強數字經濟發展的基礎設施建設，提高數字經濟發展的國家戰略定位。各部門應當加強落實“數字+流通”等相關政策，重點支持服務流通后端與產品流通前端產業與數字化融合發展，充分發揮數字技術在規?；\營中的效率優勢和低成本特點。同時，以政府為主導，加快新型基礎設施的全面建設，夯實數字技術應用與數字經濟發展的物理基礎，鼓勵數字經濟創新發展，加速數字經濟全產業融合進程。

(2)推動信息共享與技術開放，發揮頭部企業規模優勢，優化行業內利潤結構。數字技術的研發和使用需要較高的經濟成本與人才資源投入，小型流通企業無法獨立進行數字技術的產業化研發與應用。因此，頭部企業應當充分利用自身規模優勢與技術引領能力，進一步加快云計算發展與大數據平臺建設，整合商貿流通業數據信息資源，保障算力支持。通過提供SaaS服務等形式，提高商貿流通業整體產業數字化和數字產業化水平，并實現商貿流通業內部數據飛輪驅動增長與創新，為中小型商貿流通企業提供共享的數字技術支持，實現產業均衡發展，提高行業整體利潤率。

(3)加快商貿流通業數字人才培養，提升數字技術要素對商貿流通業利潤率提升的邊際效率，促進商貿流通業高質量發展。商貿流通業數字轉型中最缺乏的是專業的數字人才，而數字經濟人才的培育不僅可以推動商貿流通業數字化轉型，更能促進商貿流通業高質量發展。通過產教融合、校企合作和大型企業設置數字化人才研究員等措施，培育高水平商貿流通業數字技術人才；通過行業內數字人才交流會、數字技術專題會、數字技術培訓班等形式解決短期內專項人才不足的問題；不斷與海外相關行業保持深度交流，提高商貿流通業人才數字專業素養。多措并舉培養商貿流通業的數字化專業人才，最終實現商貿流通業利潤率的提升和高質量發展。