2019年10月31日上午南开大学经济学院云鹰读书会在经济学院圆阶205教室“国际经济与贸易科研训练：实证”课上顺利进行。本次读书会由国际经济贸易系2019级研究生李良琛展示Jingting Fan, Lixin Tang, Weiming Zhu, Ben Zou的论文The Alibaba Effect: Spatial Consumption Inequality and the Welfare Gains from E-commerce，国经贸系王永进老师、盛丹老师、金威老师跟进并指导，同时我们热烈欢迎中央财经大学的纪珽老师加入了读书会的讨论中，和同学们亲切互动！

国内贸易成本降低了总体福利，导致边远小城市消费品的获取困难。本文的作者认为电子商务作为一项新技术，可以增加城际贸易、缓解空间消费不平等。主要得利于它的两个特点：（1）消除了市场进入的固定成本，（2）降低了距离对贸易成本的影响。运用中国电子商务平台淘宝的数据，作者验证了在线贸易相对于离线贸易而言受到的阻碍较小，而边远城市在网上消费的收入比例较大。通过建立一般均衡模型，发现电子商务虽然对线下销售有一定的挤出效应，但是总体增加了国内贸易总额；电子商务带来的福利收益平均为1.6%；在人口和市场潜力最小的五分之一的城市中，这一比例大约高出 30%。

1 Introduction

2008年至2013年，全球电子商务销售额从0.8万亿美元增加至1.3万亿，中国的线上支出也增加了30倍，2015年，线上份额占总零售业的12.6%（Yue, 2017）。在电子商务飞速发展的中国，它是如何影响中国的贸易和福利分配的呢？如何量化这些影响？

作者将电子商务看作一项新技术，通过它的两个特点影响贸易和福利。

首先，用引力方程分别估算了线上和线下的贸易流，发现线上贸易的距离弹性仅为线下的1/3，也就是线上贸易更不容易受距离影响。接着验证前文提出的关于电子商务贸易特点的推论，直接印象中，小而偏远的地区应该在线上购物花费更大份额。选取人口衡量市场规模，用人口经地理距离衰减衡量市场潜力，实证结果证明了这一推论。之后建立了一个多区域线上线下的一般均衡模型，模型中企业有两种选择：线上线下双渠道（Two Channel）或只进行线上交易（Online Only），电子商务通过影响名义工资和价格指数来影响福利。文章第五部分主要是用矩估计方法估计参数、模型调整和验证。最后进行总结，得出主要结论。

文章贡献有如下三点：（1）前人对于贸易技术的研究主要聚焦于交通基础设施的改善，作者提出了电子商务和传统零售不同的两个特点，就此展开研究；（2）在研究空间消费不平等上，其他人只关注发达国家的传统零售业，作者在测算空间消费不平等时考虑了线上销售，并且研究的重点是发展中国家；（3）在测算消费者福利的角度，其他人大多没有一个空间的维度，只选用少量种类的产品和个别地区，文章扩展了这一范围。

2 Retail Industry and E-commerce in China

这一部分主要用引力方程估算线上和线下贸易受距离的影响，作者选用2002年中国地区投入产出表作为线下数据（作者证明了贸易的距离弹性在样本国家和时间范围内是稳定的，因此用2002年的线下数据代替2013年的线下数据），2013年淘宝数据作为线上数据，结果如表一所示，线上的距离弹性仅为线下的1/3。

3 Market Size and Online Expenditure Share

这一部分验证了小而偏远地区更依赖电子商务，网购的份额应该更高，因此也获利更大这一推论，作者选用340个中国的地级市进行研究，包含了农村和城市地区。

3.1计量模型和估计方法

首先构建了一个线性回归方程：

市场规模用2010年人口普查的人口数目表示，市场规模用以下公式计算，其中表示两个城市之间的距离

我们还控制了一系列城市级别的特征Xi，如果β1和β2的估计结果都为负，则可以验证我们的猜想：城市人口越小，对应的在线支出份额（在线支出额占整个城市的支出额之比）越大，距离越远，市场潜力越小，在线指出份额也越大。

3.2 数据和样本

线上数据：淘宝和天猫2013年中国所有地级市按品种分类的总销售额。线下数据：2010年人口普查表和2013年区域统计年鉴。剔除缺失和异常值，共有320个地级市样本。由于淘宝和统计年鉴对商品的分类不同，附录中作者还根据国家统计局的商品种类对二者进行了调整。

3.3 基准结果

下表是主要的回归结果。我们假设小而偏远城市的人面对的商品种类更少，价格更高，为排除其他解释，作者引入供给侧的其他变量，看是否对结果有反转。

第一列是基准回归，主要变量人口和市场潜力都为负且显著；第二列引入省会城市这一虚拟变量，发现省会城市在线支出份额更高；第三列引入交通影响，分别是到高速公路和铁路的距离，发现和高速公路越近，在线支出份额越大，铁路则相反，但是二者的估计参数较小，且能基本相互抵消，也就是说交通对于结果的影响不大；第四列加入宽带接入率，发现宽带接入率越高的城市，在线支出份额越大；第五列定义了在线市场潜力，验证如果小而偏远的城市是那些线上卖家的生产地，那么小城市的人更有机会接触线上卖家，线上支出比例应该更高这一猜想是否成立，在线市场潜力用在线销售额经地理距离折减并加总得到，估计结果为正（0.462）且显著，说明虽然这一猜想成立，但是和估计出的市场潜力系数相比，仍然不能推翻我们的结论（在线市场潜力的系数为（-0.695）；第六列加入全部变量，第七列加入了省级固定效应，但是主要变量的估计结果均为负且显著。以上回归结果表示，供给侧的其他不同变量并不能解释我们的主要发现。

另外一个回归是从需求侧考虑的，如果小城市的居民更加年轻，受教育程度更高，可能对网购的需求更大；此外，由于大城市和小城市的收入差距，导致他们居民的消费结构不同，大城市偏好奢侈品，但是这些商品

在线上出售，导致大城市的在线支出份额可能更低。为了排除这两种解释，作者进行了需求侧的逐步回归。

表4显示了回归结果，需求侧的其他变量包括人均收入、平均教育年限、城镇化率、工作年限、性别比，还引入了人口和市场潜力的平方项，但是结果显示这些变量大多不具有统计学意义，不能解释我们的主要发现。

3.4 另外的稳健性检验

作者在附录中运用其他测量在线支出份额、市场规模和市场潜力的方法，结果与文章主体类似；另外，由于市场规模和市场潜力都是人口的函数，如果人口测量有偏差可能会对结果造成间接影响，作者运用2000年人口普查数据对2010年的部分进行替代，工具变量显示有强烈的第一阶段，结果是一致的。

3.5 商品种类的回归结果

为了进一步排除不同地区的消费者对商品种类的非同质偏好，文章对不同商品种类进行了回归。销售的两大类产品：服装和家电（表第2列和第4列），占据淘宝销售份额的70%以上，占整个零售业销售的近50%，这两类产品对主要变量人口和市场规模的回归结果也为负且显著。排除了商品种类对结果的其他解释。

4. Quantitative Framework

这一部分构建了一般均衡模型，探究电子商务对贸易和福利的影响机制

4.1 环境

我们将中国的N个区域用i , j 表示，用表示各地区的单位劳动工资，每个地区有两个部门，贸易部门和非贸易部门， ，消费者的效用函数为：

其中，是部门h的支出份额，是子效用函数，符合CES形式，一个部门包含w个公司，一个公司生产v种产品：

4.2 生产者

公司是否进入市场取决于它们的预期利润，h部门的公司数量为，每个公司各自的生产力参数为，符合帕累托分布：

其中是形状参数，代表每个区域i的最低生产力水平，用它来表示区域生产力的异质性。

帕累托分布，是一种幂定律分布，体现一种发展不平衡的现象，生活中有很多例子符合这一分布，如20%的人占据了80%的财富，就是著名的“28定律”，还有马太效应等，都可以拿这个分布解释。在文章中，引入这一分布代表只有少数的公司拥有超高生产力，也因此，不同生产力的公司会进行不同的决策。

根据CES效用函数，我们可以得出CES需求函数的形式：

其中表示区域j的总销售份额，表示区域j，部门h的总价格指数，用以下公式表示：

在前面的公式中，表示公司的价格指数，表示为：

人们在j区域，公司的总支出就是该公司的价格指数乘以需求量，即：

4.2.1 渠道和成本分布

公司通过两种渠道接触消费者，，E代表线上（E-commerce），P代表线下（Physical），线上和线下的运输成本不同，表示为

建立线下实体店需要固定的开店成本，在两部门之间相同。对于每个品种v的产品，消费者对线下和线上产品的偏好不同，符合Frechet分布（极值分布）：

线上和线下的边际成本分别为和

因为经营实体店需要有初始的固定成本投入，只有生产力高的公司开设线下商店才会获利，而线上实体店没有这些固定的前期投入，因此公司一定会选择线上。在本文的一般均衡框架中，公司有两种选择，只经营线上（ON）或两种渠道（TC）

4.2.2 双渠道公司

对于j区域的每一个品种v，公司只会选择边际成本最低的渠道进行销售，即，边际成本的累积分布函数为：

推导过程如下：

和EK（2002）中从国家层面的价格分布得到价格指数类似，通过构建Gamma函数，得出公司层面的价格指数：

其中, 是一个常数，因此可得到公司w的总销售额（用价格指数乘以需求量）：

对应的公司w的利润为：

在Frechet分布中，我们有一个重要结论，线上的支出份额等于：

进行简单的对数变化，得到：

公式中的表示一个公司线上和线下渠道的替代弹性，这个值越高，代表线上线下渠道的产品可以相互替代，也就是说消费者的同质性偏好越强，也意味着各渠道份额更多地取决于运输成本。在极端情况下，消费者各品种的偏好都相同，公司对于每种产品只会选择一种渠道进行生产和运输。

4.2.3 只线上销售的公司

和前面分析的类似，我们可以推出只进行线上销售公司的边际成本累积分布函数、价格指数、总销售额以及利润情况。

4.2.4 渠道选择

公司是否建立实体店取决于它的利润能否超过固定成本，即：

当利润等于成本时，我们可以得到一个生产率的临界值

4.2.5 进入新市场

我们假设公司进入新市场也有一个固定成本。最终，公司决定是否进入新市场也取决于预期利润和预期成本之间的权衡。

以上公式表明，当公司进入新市场的条件是利润的期望进入新市场的固定成本。其中，生产率大于最低生产率但是小于边界生产率的公司只进行线上销售，生产率大于边界生产率的公司进行双渠道生产，利润总额还要扣除开设实体店的固定劳动成本

只考虑劳动这一种要素，我们将一个区域对劳动的需求分解为三个部分，第一部分是劳动作为可变投入要素在生产中的需求，第二部分是开设线下实体店的劳动需求，第三部分是进入新市场的劳动需求。表达如下：

地区i中各部门h的劳动总需求为：

在零利润的条件下，地区的总收入就是劳动的总支出，

这些等式成立需要以下条件：

消费者和公司最优化决策、公司决策取决于均衡价格、自由进入、劳动市场出清、所有城市的收入等于总支出。

4.4 电子商务对福利的影响

文章给出了电子商务影响福利的机制，即通过改变价格指数和名义收入两个方面。附录中，对价格指数进行数学分解，分别为：（1）品种效应（通过线上销售扩大商品种类）、（2）价格效应（公司通过线上线下销售渠道，从而降低公司层面的价格）、（3）进入效应（新厂商进入降低整个行业的价格水平）、（4）残差效应。对于名义收入的影响主要是通过对劳动的三种需求方式角度。

5. Quantification

5.1 外部参数设置

通过参考其他文献，设置值为5，值为6，两部门均相同，Cobb-Douglas偏好参数满足，是各城市的人口，帕累托形状参数

5.2 内部参数（均衡时的参数）

主要是对线下和线上运输成本的计算，分别表达如下：

在公式（26）和公式（27）中，同一种渠道在城市内和城市间的运输成本是不同的。其中，是两个城市之间的距离，是该城市的人口。是待估参数。此处的作者解释的角度是，随着市场规模和人口的增加，一个城市中顾客到商店的平均距离增加，因此城市内运输成本增加，我们可以从现实的情况中进行分析，人口越多，交通更加拥堵，运输成本也更高。

接下来用矩估计的方法，估计以下参数集，原理是令模型和数据的矩差距最小。

下表得出模型和数据的拟合情况，对选择了两个目标矩：线上份额的人口弹性和线上份额的市场潜力，尽管目标矩比待估参数多一个，但是数据和模型的差距在0-7%之间，估计结果较好。

5.3 校准的线上线下运输成本

图1表示了线上和线下运输成本的结果，由于线下城市内的运输成本是人口的函数，因此将人口控制在平均水平。结果发现，初始的线上运输成本高于线下，但是随着距离的不断增加，线下运输成本的增加速度更快，我们可以想象到，在距离足够远的时候，线下的运输成本将超过线上，也就意味着偏远地区的居民更可能从线上购物。

5.4 模型验证

第一，我们发现模型中最关键的因素是在线贸易。下表验证了我们的结果，第一行表示了线上和线下吸收率之间的相关系数，数据结果为0.544，模型结果为0.789。线上（线下）吸收率作者定义为来自同一省货物的在线（线下）支出平均份额，二者的相关性越高，表示A省从B省如果购买更多的线上M产品，则也会从该省购买更多的线下M产品。第三行也表明，模型和数据对于在线吸收率的估计结果是高度一致的（相关系数0.826），在线贸易十分重要，因为它不光影响在线贸易额，还在很大程度上影响线下贸易。

第二，文章把不同城市的在线购物行为归因于商品可用性（种类）和线下市场的价格，因此我们需要验证我们模型中计算出的线下价格指数是否和其他学者的研究结果一致（如Feenstra et al.2016比较）。经验证，二者结果十分接近。

第三，作者认为电子商务影响福利最重要的渠道是鼓励新进入者进入，因此采用表中第四行描述的“公司进入率”进行验证。文章认为新进入者比例越高的城市，公司总数更可能增加，由此可以反映新进入者效应，因此选择了在所有的2013年活跃的中小企业中，2005年之后因电商迅速发展而进入的企业比例表示“公司进入率”。模型和数据的相关系数为0.285，剔除重庆市，该系数达到0.455，可以较好验证我们的推论。

5.5 电子商务出现前的空间消费不平等

图2描述了电子商务出现前的空间消费不平等情况，我们发现，小而偏远的城市实际工资更低，价格指数更高，人口最多的前20%城市的实际收入比人口最少的后20%城市高50%，在市场潜力方面，前者比后者高大约30%。

5.6 电子商务对国内贸易和福利的影响

如表9所示，只统计贸易部门，A部分从人口角度，B部分从市场潜力（距离）角度，二者的变化趋势一致。将人口均匀五等分，我们发现人口越少，在线支出份额越高，这和我们的推论一致。第三行的进口率指从别的城市进口的支出占整个贸易部门总支出的比率，进口率的变化为正，表示贸易规模扩大，但是将其拆分为线上进口率和线下进口率，我们发现线下进口率的变化是负的，也就意味着全国贸易总额扩大以线上销售挤出部分线下销售为代价，并且小城市进口率的增长幅度高于大城市。同时，实际收入也都增加了。

接着分析电子商务对空间消费不平等的影响，进行了如下回归，被解释变量为log实际收入，解释变量分别为人口和市场规模，表10显示，电子商务出现之后，人口和距离的估计系数减小，也就是说电子商务减缓了空间消费不平等，对人口不平等的减缓为2.1%，对地理距离不平等的减缓为6.7%。

5.7 分解福利

将实际收入分解为名义收入和价格指数，得到图3。图中表明，人口更小的城市名义工资增长越快，价格指数下降越快，并且二者斜率的绝对值相近，也就是说名义收入和价格指数的变化对实际收入的影响幅度相当。

进一步，将名义收入分解为三个劳动需求，将价格指数分解为品种、价格、新进入者效应和残差效应。

A图中最底下的蓝色点表示实体店的固定成本，注意到绝对值一直是负的，也就是说有了电子商务，人们不愿意在线下开设实体店，并且小城市对于这一劳动的需求下降的更多；中间粉色的是劳动作为要素投入的需求变化，发现小城市中，这一变化是负的，但是这一变化的绝对值比较小，都在0附近，比其他两种需求的变化率小；最上面的黑色部分表示市场进入的劳动需求，这一变化对所有城市来说都是正的，电子商务鼓励企业进入新市场。通过比较三者的绝对值我们发现，名义工资提升主要由市场进入增加导致，和前面我们分析的结果一致。

B图中分解了价格指数。我们发现品种效应对于价格指数的影响最大，由红色部分表示，可以显著降低价格指数，并且小城市的品种效应更明显；粉色部分表示价格效应，可以发现大城市价格指数下降更获益于价格的变化；另外两个新进入者效应和残差效应结果基本可以相互抵消。这一结果也和实际相符。麦肯锡调查表明，大城市消费者更关注价格，小城市消费者关注产品种类。

5.8 和ACR公式测算福利比较

Arkolakis等人(2017)提出了电子商务对福利影响的测算公式，如下：

其中是贸易部门的支出份额，是在线支出份额，是线上线下商品的替代弹性，和我们文章中的含义一致，通过公式我们发现，由于大城市的更大（大城市对品种偏好不强，更关注价格），因此获得的福利更小。ACR方法和文章提出的测算方法的主要区别是文章考虑到了线上销售对线下的挤出效应，因此文章测算的福利水平应低于ACR的结果。

图5显示了两种方法的区别，发现ACR高估了大城市的福利，低估了小城市的福利。

5.9 进一步讨论

这部分讨论了当偏离固定的成本加成时的情况，附录中作者提供了另一种可选模型，此时效用函数不是CES形式，而是对数形式，通过一系列的均衡条件，可以得出最终的均衡解，由于方程设置的一些限制，只用了50个城市进行验证，发现结果也是相似的。

6. Conclusion Remarks

文章提出了电子商务和传统零售相比的两个特点：（1）排除了进入的固定成本（2）减缓了地理对于贸易的负面影响。文章发现，小而偏远的城市从电子商务中获利更大，这些地区的居民在线上购物花费更大比例。电子商务大大增加了城市间贸易，但是以牺牲线下贸易为代价。电子商务带来的平均贸易福利为1.6%。同时由于数据的局限，文章更加关注城市间贸易，忽略了城市内贸易。

下期云鹰读书会将于2019年11月7日上午，在南开大学经济学院圆阶205教室举行。下篇论文是Tomb and Zhu, 2018, Trade, Migration and Productivity: A Quantitative Analysis of China, AER。

敬请期待！

文稿来源：李良琛

编辑：王妮妮，杨瑛凡

审校：王永进