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记得当年没有电商,为了找件合适的衣服,还得跑遍整个县城……

图片:Public Domain

阿里巴巴效应——电商为中国带来了什么?

Manolo

前几天随手答了个问题:怎么看待“淘宝不死,中国不富”?没想到收获了 500 多个赞。不过,那篇研究用的是 Visa 交易记录,未必能反映中国情况。作为补充,介绍四位学者正在审稿的工作论文。他们利用淘宝及其它来源数据,得到两个发现:首先,电商为消费者带来了 1.6%-2.1% 的福利改进;其次,人口更少、市场潜力更小的城市,因电商受益更大

图 1 在线零售业总销售额的变化(左侧纵轴)与在线零售业占零售业总销售额的变化(右侧纵轴)

2008 年以来,中国的电商产业飞速发展。见图 1,在 2008 年时,在线零售占零售业的总销售额比重只有 1.1%;到 2014 年,这个数字已经变成了 10%,年增长率达到了 64%。淘宝是在线零售业的龙头老大,占据了超过 80% 的份额。具体到城市层面,2013 年时,在原文分析涉及的 315 个城市中,来自淘宝的销售额,平均占到了每个城市总销售额的 7.9%

图 2 横轴是距离的对数,纵轴是运费水平。其中,红线对应实体零售业,蓝色点对应在线零售业

没有电商的年代,中小城市的消费者其实是比较吃亏的:运输和销售商品有规模效应。如果一个城市市场规模不大,或者离中心区域比较远,运商品过来卖就不值当。因此,中小城市的消费者,一方面买东西更贵,另一方面,能买到的商品种类更少。因此,如果电商成功地降低了这一块成本,中小城市,还有距离中心地区比较偏远的城市,得益应该会更大。

图 3 横轴是人口的对数,纵轴是电商带来的福利改进

假如中小城市得的实惠更多,那我们应该能看到这么一个现象:人口较少、市场潜力较小[1]的地区,网购占总销售额的比重更高——这反映了消费者“用鼠标投票”的选择。结果确实如此:人口总量在后 20% 的城市,网购占总销售额的比重比人口在前 20% 的城市高 2.1%;市场潜力造成的差距更大,后 20% 的城市,网购占总的比重比前 20% 的城市高 7.8%

图 4 横轴是市场潜力的对数,纵轴是电商带来的福利改进

最后,文章用两种方法估计了电商为消费者带来的效率改进:一是简单估算,二是基于一个一般均衡模型的估计[2]。用第一种方法,电商带来的福利改进大致是 2.1%;用第二种方法,电商带来的福利改进平均是 1.6%。其中,人口总量在后 20% 的城市,平均是 1.23%;人口在前 20% 的城市,平均是 2.18%。原文对这些结论做了很多稳健性检验[3],强烈建议阅读。

[1] 对第  个城市,市场潜力的定义是 。这个式子的含义是:将除  之外的所有城市的人口 ,以两个城市之前的距离  的倒数为权重,求加权平均和。

[2] 第一种方法背后也有简单的模型,但其中只有消费者决策,没有企业行为。这种方法导出的福利改进表达式是

,其中, 是城市  在线零售占零售总额的比重, 是在线零售和实体店的替代弹性;至于第二种方法,模型可导出城市  的消费者福利 ,其中, 是代表性个体工资, 是在线和实体两部分的价格指数,

反映了消费者对两部门商品各自的偏好强度。具体推导请见原文。

[3] 比方说,考虑服务业、分品类估计等工作,原文都已经做了。

参考文献:Fan, Jingting, et al. "The alibaba effect: Spatial consumption inequality and the welfare gains from e-commerce." R&R at Journal of International Economics.

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