电子商务论文哪里有？本文首先对相关文献和经典消费理论进行了系统梳理和重点研究。其次，基于河北省 2011-2019 年面板数据，详细分析了河北省电子商务和城乡居民消费差距的现状，以及河北省各市电子商务和城乡居民消费差距的现状，并通过相关分析和探索性分析，初步确定河北省电子商务发展与城乡居民消费差距的关系。
第 1 章 绪论
1.3.2 关于电子商务对居民消费的影响研究
国外学者从 20 世纪末开始研究电子商务对居民消费的影响。Bakos（2001）指出电子商务降低了消费者和商家的搜寻信息成本，导致企业与企业之间的激烈商品价格竞争，进而使消费者在这种价格竞争中受益，促进了居民消费水平的提高[31]。Choi（2005）实证分析了电子商务能够简化消费者和商家的商务和服务交易程序，可以减少消费者时间成本，对较为繁忙的消费者具有较大吸引力[32]。Malkawi（2007）认为电子商务不仅能够提高跨国公司的竞争力，同时也能够减少消费者价格成本和时间成本，从而提高了消费者的购买意愿，提高了消费者的潜在消费能力[33]。Nakayama（2009）通过使用线性模型发现，电子商务的发展会使得零售市场的竞争日趋激烈，居民消费总量也会因为这一竞争而增加，因而将电子商务作为影响居民消费的重要因素[34]。Maris（2010）指出电子商务模式能够减少买卖双方商品和服务的交易程序，大大节省消费者时间成本，方便消费者商品和服务的消费，进而可以有效提高消费者的消费水平[35]。Ibarra（2015）调查研究发现墨西哥大多数居民关注线上支付的安全问题，认为电子商务模式为居民消费带来了便利[36]。Pantelimon & Posedaru（2020）研究了全球 COVID-19 大流行前后消费者对电子商务的消费行为，根据调查受访者的结果，分析出新冠肺炎疫情持续的时间越长，就会有越多的人从实体店转移到网上购物[37]。
第 3 章 河北省电子商务与城乡居民消费差距的现状分析
3.1 河北省电子商务现状分析
3.1.1 河北省电子商务现状分析
目前学者们对电子商务水平的测算可以分为两类：一类是以单指标电子商务销售额作为评价标准，另一类是选取相关指标，根据统计分析方法计算综合评价得分作为评价标准。如果使用单一指标反映电子商务发展水平，这种评价标准具有片面性和不准确性，且不能反映新形势下电子商务发展情况。本章在结合现有研究的基础上，借鉴了 CII 电子商务指标体系，在测度河北省电子商务发展水平时，从交易类、基础设施支持类、发展潜力类三个层面选取了 9 个评价指标，具体指标体系如下：
第 4 章 河北省电子商务对城乡居民消费差距影响的实证分析
4.1 模型的选择
由于本章收集了 2011-2019 年河北省和其各市面板数据，在对这类数据进行建模估计时，需要调整常用的参数模型。一般的统计线性模型不能分析面板数据，因此在原有模型基础上形成面板数据模型。
混合估计模型（Pooled Regression Model）假设不同样本之间在不同时间段不存在显著性差异，在不同空间上也不存在显著性差异，针对这类面板数据类型，采用 OLS 法估计模型参数。
固定效应模型（Fixed Effects Regression Model）考虑了不同样本之间存在的个体效应和时间效应，假定i 为固定常数，同时考虑到参数模型对估计方法的影响，这种面板数据模型被称为固定效应模型。
随机效应模型（Random Effect Model）在对面板数据模型中随机误差项的假设上，假定i 是随机变量，意味着模型截距项不同，因此这类面板数据模型被称为随机效应模型。
本文使用 2011-2019 年河北省与其各市的面板数据进行实证研究，根据 F 检验和 Hausman 检验选择模型。
4.2 模型的设定
（1）被解释变量：本文将城乡居民消费差距作为被解释变量，用ty 表示。关于城乡居民消费差距的测度，学术界有不同的测算方法，部分学者采取了城乡人均居民消费支出的比值衡量城乡居民消费差距，这种方法测度城乡居民消费差距比较简单，还有一部分学者使用城乡居民消费差距绝对值作为衡量标准，采取更广泛的方法是使用泰尔系数对城乡居民消费差距进行测算。泰尔系数是泰尔最早应用在测量城乡居民收入差距上，泰尔系数的优点是既可以测量群组内的差距，还可以测量群组间的差距，并且考虑到人口变化和高低收入差距。
（2）解释变量：本文将电子商务发展水平作为解释变量，用tx 表示。根据第3 章的现状研究，可知，河北省电子商务对城乡居民消费差距具有负向影响，为了进一步量化分析两者的关系，本章将河北省电子商务发展水平作为解释变量加入到模型当中，并采用熵值法测算电子商务发展水平。
（3）中介变量：本文将城乡居民收入差距作为中介变量，用tm 表示。由于在第 3 章理论分析中，电子商务对居民消费的影响还有间接影响，即电子商务通过影响城乡居民收入间接影响城乡居民消费差距，因此本章对河北省电子商务与城乡居民消费差距的关系进行实证研究时，将城乡居民收入差距作为中介变量纳入到计量回归模型中。泰尔系数可以用来测算不同区域之间的收入、消费差距，城乡居民收入差距与城乡居民消费差距测算方法一致。
（4）其它控制变量：本文将城镇化水平作为控制变量，用tz 表示。城镇化水平代表了农村经济结构向城镇化发展的程度，城镇化水平越高，城乡经济发展差距减少，农村居民收入水平提高，农村居民消费水平趋于城镇居民消费水平，城乡居民消费差距缩小。由于本文主要研究河北省电子商务对城乡居民消费差距的影响，电子商务为本文主要解释变量，城镇化水平对城乡居民消费差距有一定影响作用，因此本文将河北省城镇化水平作为控制变量加入到实证模型中。
第 5 章 研究结论与研究展望
5.1 研究结论
本文首先对相关文献和经典消费理论进行了系统梳理和重点研究。其次，基于河北省 2011-2019 年面板数据，详细分析了河北省电子商务和城乡居民消费差距的现状，以及河北省各市电子商务和城乡居民消费差距的现状，并通过相关分析和探索性分析，初步确定河北省电子商务发展与城乡居民消费差距的关系。最后，通过面板数据回归模型的选择，确定了模型的基本形式，建立了面板数据回归模型，即固定效应回归模型，从而验证了河北省电子商务对其城乡居民消费差距的影响，并从影响方向和程度上研究了河北省各市电子商务与城乡居民消费差距之间关系存在的差异，最终得出以下结论：
（1）河北省电子商务 3 类评价指标对其整体发展贡献不同
根据第 3 章研究结果可知，从一级指标来看，电子商务交易现状方面指标对电子商务发展贡献最大，其次是基础设施类指标和发展潜力类指标，电子商务交易类指标包括网络销售额、快递业务量和快递业务收入，可见河北省网络销售情况和快递行业发展情况对电子商务发展影响较大。从二级指标来看，网络销售额、电话普及率和人均可支配收入对河北省电子商务发展影响较大。因此可以得出，河北省应从提高网络销售额、移动电话普及率和人均可支配收入方面促进河北省电子商务发展。
（2）河北省各市电子商务发展程度存在时间和空间差异
根据第 3 章研究结果可知，本文通过全局熵值法计算出 2011-2019 年河北省以及各市电子商务发展综合得分，可见河北省各市电子商务发展水平整体上呈现增长趋势，但是其电子商务水平存在很大差别的。根据河北省各市电子商务综合得分情况，可以将其分为三梯队，属于第一梯队的城市包括石家庄市，廊坊市和保定市，属于第二梯队的城市包括唐山市、邢台市和张家口市，2011-2019 年这 3 个城市电子商务得到较快发展，在 2019 年，唐山市、邢台市和秦皇岛市电子商务得分都在 8 分以上，但比第一梯队要低一些，属于第三梯队的城市包括张家口市、邯郸市，承德市和衡水市，这 4 个城市 2011-2019 年电子商务评分在 8 分以下，因此，第三梯队急需要加快发展电子商务，缩小与其它城市的差距。
参考文献（略）
