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摘要：电子商务等新兴数字经济形态快速发展，对我国经济高质量发展发挥了重要作用。本文选取2013-2020年的全国数据，运用OLS回归模型和中介效应模型，分别量化了居民收入和消费升级在电子商务影响经济高质量发展作用机制中的中介效应，探究了电子商务对经济高质量发展的直接影响和间接影响，并进行了稳健性检验。研究发现：我国电子商务能够显著促进经济高质量发展，是经济高质量发展的主要驱动力。在电子商务促进经济高质量发展的间接路径中，居民收入和消费升级发挥了显著的部分中介效应，更有利于电子商务促进经济高质量发展。同时市场化水平、平均受教育年限和城镇化率也能显著促进经济高质量发展。据此，本文针对性地提出三点可行性建议：大力发展跨境电商和助农电商等电子商务规模，持续推动居民收入增长和消费升级，加快推动市场化进程、城镇化建设和教育发展，从不同角度为促进经济高质量发展提供参考。
关键词：电子商务；经济高质量发展；居民收入；消费升级；中介效应
引言
2022年，我国国家互联网信息办公室发布的《数字中国发展报告（2021年）》显示2017年到2021年，我国电子商务交易总额快速增长，年均增长率高达11.2%。2021年我国电子商务交易总额同比增长了13.7%，达到了42.3万亿元的交易规模。2021年，我国“十四五”规划中指出，要加快推动数字经济在购物消费等场景的应用，积极发展丝路电商、跨境电商和农村电商等电子商务模式。着力推动以电子商务和互联网经济为主的数字经济，提高就业质量和收入水平，推动居民消费升级。由此可见，电子商务是居民收入提升和消费升级的重要驱动力，也是助力实现我国经济高质量发展的重要新动能。因此，本研究选取2013-2020年我国全国数据，运用OLS模型和中介效应模型，分析电子商务对经济高质发展的直接影响路径和间接影响路径，分析居民收入和消费升级的中介效应，并提出电子商务更好推动经济高质量发展的针对性建议，以更好地发挥电子商务对经济高质量发展的促进作用。
文献回顾
随着电子商务的快速发展，国内学者对电子商务的研究也逐渐丰富，主要集中在电子商务发展现状、电子商务对收入增长和消费结构的影响等方面。在电子商务发展现状方面，赵庆华（2022）以喀什地区为例，分析了农村电子商务发展的优劣势，并从基础设施建设、专业人才培养、品牌培育和监督机制四个方面针对性提出农村电子商务发展建议。省份间电子商务发展的优势领域和薄弱环节各有不同，要针对性地补短板以快速促进电子商务发展。在电子商务对居民收入影响方面，于浩等（2021）研究发现，电子商务可以显著提高农村居民的收入水平，具有显著的“增收效应”。在电子商务对消费结构影响方面，郭守亭（2021）研究发现，电子商务在推动居民消费需求增长和结构转型升级等方面发挥了重要的正向促进作用，对不同受教育程度人群消费类型的促进效果具有差异性。于相贤（2022）研究发现，我国电子商务能够显著促进不同类型消费的增长，且具有异质性：强有力地促进了发展性消费的增长，而对保障性消费的促进作用相对较弱，进而促进消费结构升级。
关于电子商务与经济高质量发展关系的相关研究较少，主要集中于电子商务对经济增长的影响。其中，经济增长集中以GDP为指标衡量，难以全面度量经济高质量发展。在电子商务与经济增长的相关研究方面，付静（2020）认为电子商务能够有效优化现有商业活动模式，对提升国际竞争力和经济发展具有正向积极作用。在电子商务与经济高质量发展的相关研究方面，李梦男等（2020）通过省级数据研究发现我国电子商务和经济高质量发展具有区域差异性特点，电子商务和经济高质量发展的耦合关系有待进一步提升。张艳（2021）认为跨境电商能够有效促进经济高质量发展，并从激发消费潜力、优化资源配置、产业转型升级和国际交流合作四个方面，定性分析了双循环发展新格局下我国跨境电商对经济高质量发展的驱动机制及优化路径。
整体来看，现有研究主要集中在电子商务对经济高质量发展的直接影响方面，关于间接影响机制的研究有待进一步深化。因此，本文从居民收入提升和消费升级两个中介路径视角，探究电子商务对经济高质量发展的直接影响和间接影响，丰富电子商务影响经济高质量发展的作用机制，为进一步推动电子商务发展和经济高质量发展提供一定的研究借鉴。
研究假设
电子商务能够有效推动经济高质量发展。在电子商务模式下，智慧物流等电子商务基础设施极大地促进了技术创新，推动了经济发展向数字化和智能化方向转变。电子商务发展成为推动产业数字化转型、产业结构优化的重要因素，有利于产业集群和绿色化生产，形成经济发展的规模效应和集聚效应，提高产品和服务的国际竞争力，扩大国际市场规模，进而推动经济发展创新化、协调化、绿色化和开放化，更好地促进经济高质量发展。此外，电子商务也能够通过扩大收入提升渠道和促进消费结构升级，间接推动经济高质量发展。一方面，电子商务促进了供需信息的及时准确传递，有利于生产者更加针对性地进行生产决策和产品推荐，在一定程度上减少了跨区域交易成本，促进了商品和服务的质量提升和流通效率。电商平台的多元建设，推动了就业岗位的增长，促进数字技术的应用和产业数字化转型，成为整体收入提升和经济高质量发展的强劲推动力。另一方面，跨境电商、农村电商等电子商务的快速发展，使得消费者能够选择的商品和服务种类更多，减小了消费的区域限制，有效激活了市场消费活力。尤其是农村电商等电子商务形式，有效地促进了农村产品“走出去”和工业产品“引进来”，促进了农村居民增收和消费升级，助力乡村振兴和助农脱贫，进而推动了经济高质量发展的城乡协调发展和全民共享发展。基于上述理论分析，本文研究假设如下：
假设1：电子商务能够显著促进经济高质量发展。
假设2：在电子商务对经济高质量发展的间接影响机制中，居民收入发挥了中介作用。
假设3：在电子商务对经济高质量发展的间接影响机制中，消费升级发挥了中介作用。
研究设计
（一）样本选择与数据来源
在因变量方面，本文基于新发展理念，从“创新、协调、绿色、开放和共享”五个维度作为一级指标，每个维度分别选取2个二级指标，具体包含科技创新研发经费投入、科技创新研发人员数、第二和第三产业产值比重、城乡居民收入比重、二氧化硫排放量、工业废水排放量、进出口总额、实际利用外商直接投资、国内生产总值GDP和每十万人口平均在校生数。运用因子分析法，计算得到经济高质量发展指数，作为本文的因变量，用Y来表示。在自变量方面，本文解释变量选取电子商务销售额来衡量电子商务发展水平，用X来表示，单位为万亿元。
在中介变量方面，用Z表示，具体选取居民人均可支配收入来衡量居民收入，作为中介变量，单位为万元，用RI来表示。选取城乡居民恩格尔系数的均值来衡量居民消费升级，作为中介变量，单位为%，用CU来表示。一般来说居民收入越高，越有利于促进经济高质量发展，尤其是共享发展。恩格尔系数越低，表明城乡居民食物性消费支出占比降低，生活品质得到改善，也会加快激发新型消费潜力，越有利于促进经济高质量发展。
在控制变量方面，用C来表示，具体选取市场化水平（SC），采用市场程度指数（樊刚等，2003）来衡量市场化水平，市场化水平越高，越有利于促进经济高质量发展。平均受教育年限（JY），按照徐晓慧（2022）对不同学历水平的教育年限赋值进行平均受教育年限的计算，单位为年。一般来说，平均受教育年限越高，越有利于促进经济高质量发展。城镇化率（CZH），用城镇人口占总人口的比例衡量城镇化率水平，用UR表示，单位为%。一般来说，城镇化率越高，越有利于促进经济高质量发展。
本文选取2013-2020年全国数据，所需数据来自国家统计局、《中国统计年鉴》《中国环境统计年鉴》和Wind数据库。各变量取对数ln处理，以消除异方差对回归的影响。处理后的变量均通过IPS单位根检验，序列平稳可用于模型回归。
（二）模型构建
基准回归模型构建。构建OLS回归模型，以研究电子商务对经济高质量发展的直接影响，模型构建如式（1）。其中，Yt表示经济高质量发展，Xt表示电子商务，SCt、JYt和CZHt分别表示市场化水平、平均受教育年限和城镇化率3个控制变量，t表示第t年的数据，t∈[2013，2020]N+，α0为常数项，β为变量待估系数，模型引入固定效应μt和随机误差项εt。
lnYt=α0+β0lnXt+β1lnSCt+β2lnJYt+β3lnCZHt+μt+εt （1）
中介效应的模型构建。构建中介回归模型，以研究电子商务对经济高质量发展的间接影响，分析居民收入和消费升级在间接影响路径中是否存在中介效应。
居民收入的中介效应模型构建如式（2）-（3）。其中，RIt表示居民收入，为本文的中介变量。λ和β为变量待估系数。其余符号含义与式（1）相同。
lnRIt=α0+λ1lnXt+λ2lnSCt+λ3lnJYt+λ4lnCZHt+μt+εt （2）
lnYt=α0+β0lnXt+β1lnRIt+β2lnSCt+β3lnJYt+β4lnCZHt+μt+εt （3）
消费升级的中介效应模型构建如下式（4）-（5）。其中，CUt表示居民消费升级，为本文的中介变量。其余符号含义与式（2）-（3）相同。
lnCUt=α0+λ1lnXt+λ2lnSCt+λ3lnJYt+λ4lnCZHt+μt+εt （4）
lnYt=α0+β0lnXt+β1lnCUt+β2lnSCt+β3lnJYt+β4lnCZHt+μt+εt （5）
结果分析
（一）描述性统计
各指标数据的描述性统计如表1所示。可以看出，经济高质量发展和电子商务的标准差相对较大，表明我国经济发展质量和电子商务发展规模得到大幅提高，经济高质量发展进程快速推进，电子商务规模快速增长。居民收入和消费升级的标准差则相对较小，居民收入和消费升级有待进一步提升。
（二）相关性与多重共线性检验将经济高质量发展Y、电子商务X、居民收入RI、消费升级CU、市场化水平SC、平均受教育年限JY和城镇化率CZH进行皮尔曼相关性检验，以分析各变量间的相关性。并计算各变量方差膨胀系数VIF值，进行多重共线性检验，如表2所示。可以发现，在不同显著性水平下，电子商务、居民收入、消费升级、市场化水平、平均受教育年限、城镇化率和经济高质量发展具有正向相关关系。自变量、因变量和中介变量等主要变量间相关系数显著，但数值普遍较小，VIF值均小于5。因此，各变量间不存在显著的多重共线性问题，可以用于回归分析。
（三）主效应分析
采用OLS回归模型，选择时间固定效应，逐步加入控制变量回归，模型（1）不考虑控制变量影响，模型（2）-模型（4）考虑控制变量影响，基准回归结果见表3。由表3可知，模型（1）-模型（4）的回归结果显示，在不同显著性水平下，lnXt的系数均显著为正，表明电子商务能显著促进经济高质量发展。模型（2）-模型（4）中控制变量的回归结果显示，在不同显著性水平下，控制变量的系数显著为正，表明市场化水平、平均受教育年限和城镇化率能够显著正向推动经济高质量发展。各变量对经济高质量发展促进作用表现为“电子商务>市场化水平>城镇化率>平均受教育年限”，大力发展电子商务规模扩大，有助于快速推进经济高质量发展。因此，论证了假设1：电子商务能够显著促进经济高质量发展。
（四）中介效应检验运用中介效应模型的式（2）-式（5），结合Bootstrap检验，并采用时间固定效应，分析以居民收入为中介和以消费升级为中介的两种情况下，电子商务对经济高质量发展的间接影响，验证居民收入和消费升级的中介效应，结果见表4。
结合表2和表4可以看出，表4模型（1）和模型（2）中，在1%的显著性水平下，lnXt和lnRIt的系数均显著为正，表明电子商务能够显著促进居民收入的提升，居民收入在电子商务影响经济高质量发展的过程中发挥了显著的部分中介效应。因此，论证了假设2：在电子商务对经济高质量发展的间接影响机制中，居民收入发挥了显著的中介效应。
表4模型（3）和模型（4）中，在5%的显著性水平下，lnXt和lnCUt的系数均显著为正，表明电子商务能够显著促进居民消费升级，消费升级在电子商务影响经济高质量发展的过程中也发挥了显著的部分中介效应。因此，论证了假设3：在电子商务对经济高质量发展的间接影响机制中，消费升级发挥了显著的中介效应。
从表4模型（1）-模型（4）控制变量的回归结果来看，在不同显著性水平下，控制变量的系数均显著为正。相比表2系数数值来看，表4在引入居民收入或消费升级的中介变量后，控制变量其系数数值均变大，表明在居民收入或消费升级的中介效应下，市场化水平、平均受教育年限和城镇化率能够更好地促进经济高质量发展。
（五）稳健性检验
运用替换变量法来进行稳健性检验，将自变量电子商务销售额（X）替换为快递量（KD），来衡量电子商务的发展水平，运用式（1）-式（5）对表3和表4的实证回归结果进行稳健性检验，稳健性检验结果如表5所示。对比表3、表4和表5各变量系数回归结果，可以发现各变量回归系数的正负相同，数值大小相近，无明显异常波动，通过稳健性检验。因此，本文主效应和中介效应的回归结果具有稳健性，研究结论合理可信。
结论与建议
本文以2013-2020年全国数据为研究对象，基于新发展理念，构建了经济高质量发展测度体系，运用OLS回归模型，分析了电子商务对经济高质量发展的直接影响；运用中介效应模型和Bootstrap检验，分别探究了电子商务对经济高质量发展的间接影响机制中，居民收入和消费升级发挥的中介效应，综合量化了电子商务对经济高质量发展的直接影响和间接影响，并运用替换变量法进行稳健性检验。研究发现：我国电子商务、居民收入、消费升级、市场化水平、平均受教育年限和城镇化率均能显著促进经济高质量发展，电子商务发展是经济高质量发展的主要驱动力，在电子商务对经济高质量发展的间接影响机制中，居民收入和消费升级发挥了显著的部分中介效应。实证研究通过了稳健性检验，研究结论具有可信性。
本文基于研究结论和“十四五”发展目标，针对性地提出以下建议：一是大力发展电子商务，尤其是跨境电商和助农电商，加快电子商务新业态和新模式创新，以促进经济高质量发展数字化转型，更好地推动供给侧和需求侧的信息流对接，充分激发电子商务对经济高质量发展的促进作用，加快推动经济高质量发展；二是着力拓展居民收入增长和消费需求升级的多元渠道，保持居民收入提高与经济增长相适应，整体提升居民收入，缩小城乡居民收入差距，促进共同富裕目标的实现。培育服务消费新业态和新模式，持续推动线上线下消费协同升级，激发国内市场消费需求，以消费升级推动产业创新转型，为经济高质量发展提供消费内生动力。
参考文献：
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5.付静.电子商务经济增长贡献的评估和控制探讨[J].时代经贸，2020（30）
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7.张艳.新发展格局下跨境电商驱动经济高质量发展的动力机制与路径优化[J].商业经济研究，2021（22）
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作者:李琳 单位:北京大学光华管理学院
