电子商务竞争对制造业新产品进入的影响：来自韩国制造业企业的证据
No. 510 电子商务竞争对制造业新产品进入的影响：来自韩国制造业企业的实证证据 Jung HUR 大韩民国西港大学经济系 May 2024 Abstract:电子商务彻底改变了企业在世界经济中运营和竞争的方式。本文通过分析大韩民国制造业机构的独特数据集，探讨电子商务竞争对制造业新产品进入的影响。我们的实证结果表明，在电子商务竞争的时代，只有具备先进技术能力的制造商才能生存并推出新产品以克服竞争。此外，能够充分利用电子商务优势的制造商更能取得成功。creat to create new products may be targeted the export markets. This study contri buted to the n更广泛的文献探讨了竞争与产品创新之间的关系，研究电子商务参与如何促进制造 商在更加激烈的市场竞争中寻求生存时创造新产品。 关键字:电子商务, 竞争, 制造商, 新产品进入, 出口JEL 分类 ：F0 1. Introduction 几十年来 ， 电子商务1电子商务已成为世界经济中强大的销售工具，从根本上改变了企业和公司运作及竞争的方式（Einav, et al., 2014）。电子商务的兴起为许多行业带来了新的机遇，制造业也不例外。制造企业在电子商务世界面临的一个重要挑战是如何在不断变化的市场环境中有效竞争和创新。 本文的目的在于考察电子商务竞争对制造业新产品进入的影响，重点关注韩国制造业企业的状况。制造业中新产品的开发是经济增长和创新的重要特征。当电子商务竞争被促进时，企业可能会推出新的产品以在制造业中生存，这将导致市场竞争加剧并产生积极的经济效应。 为了实现研究目标，我们分析了韩国制造业企业的产品数据，并将其与电子商务业务数据进行了匹配。首先，韩国公平贸易委员会（FTC）提供了独一无二的电子商务企业数据集。制造商2希望通过电子商务销售产品必须依法向FTC进行注册，无论他们是否自行运营电子商务平台或外包。与缺乏电子商务支持的制造商相比，具备电子商务能力的制造商具有优势。3可以通过在线渠道潜在地进入韩国共和国的所有当地市场，从而绕过开设实体店或与传统批发商或零售商谈判的需要。这种成本优势可能使即使是少量的电子商务制造商也能通过在线平台企业几乎进入所有当地市场，从而加剧竞争。4为了衡量电子商务竞争对制造业的影响，我们将电子商务数据与韩国共和国企业普查（CE）数据匹配，后者提供了至少有员工的企业基础信息，如企业详情。 标识（ID）和行业代码。利用该匹配的数据集，我们测量了从2010年到2018年每个三位数制造业行业中电子商务制造商的增长率。 其次，制造商可能引入新产品以在电子商务时代保持竞争力。为了分析这一策略，我们使用了韩国统计部门提供的采矿和制造业调查（MMS）数据集，该数据集包含了多年内每个制造业机构的产品信息。我们考察了2010年至2018年间每个制造业机构的新产品进入情况。尽管数据集提供了8位数的产品分类，但我们集中在5位数级别，以便更好地区分竞争的制造商并提供更具意义的结果。然而，面对电子商务的竞争，一些技术水平较低的个别制造商可能无法创造新产品以在市场上竞争。因此，为了控制每个机构的生产效率水平，我们通过测量与最高效机构之间的差距来衡量技术发展指数。 本文呈现了两项值得注意的经验性成果。首先，在电子商务制造商数量较多的行业中，倾向于鼓励具有相对较高生产效率的制造企业创建新产品。其次，这种关系在出口制造商中更为显著。第一个结果表明，在电子商务竞争的时代，只有具备先进技术水平的制造商才能生存并创造新产品以克服竞争。第二个结果表明，能够创建新产品的制造商可能正瞄准出口市场。换句话说，创建新产品的主要目的是将其销往国外市场。 电子商务对制造业的影响相关文献主要集中在它如何影响制造商的生产效率，并且可能促进采用在线销售技术的企业的发展（Falk 和 Hasten，2015；Liu 等，2013；Lorca、De Andres 和 Garcia-Diez，2019；Romero 和 Rodriguez，2010；Soliman 和Youssef，2003；Wen，2004）。我们的研究独特之处在于，我们通过考察电子商务对制造商新产品的进入作用来探讨其在制造业竞争环境中的应对策略。此外，我们还展示了新产品进入与出口市场导向之间的潜在联系。 我们对制造业电子商务的看法是，它是一种先进的销售技术，能够帮助制造商降低进入产品市场的成本。随着越来越多的制造商采用电子商务平台，行业内的竞争可能会加剧。因此，我们的研究处于关于竞争与产品创新之间关系的更广泛文献背景之中。然而，该领域的先前研究很少 探索了电子商务参与如何促进制造商在因电子商务而变得更加竞争的产品市场上创造新产品。我们的论文旨在填补这一空白。 我们的研究顺序如下。在第2部分，我们介绍了用于分析的数据、变量构建和实证模型。第3部分呈现了实证结果及其含义。第4部分讨论了稳健性检验，第5部分总结了我们方法的一些局限性。 2. 数据和经验模型 2.1. Data 我们的研究利用多个数据集来考察制造业中电子商务的增长以及制造业企业的新产品进入情况。我们依赖于韩国公平贸易委员会的电子商务商业注册（EBR）、韩国统计厅的建立企业普查（CE）以及韩国海关服务（KSC）的数据，还包括韩国统计厅的采矿和制造业调查（MMS）数据。 EBR数据包括韩国共和国通过电子商务工具销售产品的任何个人或法人实体的信息。我们从网站下载了EBR列表，其中包含企业ID。然而，EBR数据并未包含每个企业的行业信息。因此，我们匹配了EBR和CE数据集，因为EBR列表中的ID与CE数据库中的企业ID相同。CE是对所有雇佣至少一名工人的企业进行每五年一次的普查（结束年份为0或5），并包含每个企业员工数量、企业ID和主要行业代码的信息。利用CE中的行业代码，我们能够建立一个包含和不包含电子商务方法的企业制造单位列表。 电子商务工具涵盖的电商平台数据指的是通过互联网或电子媒体（包括电话和传真订单、电视购物家居、移动应用程序、电子邮件、在线购物中心、在线市场平台、移动购物、社交媒体商务以及在线拍卖）进行的商品和服务交易。然而，我们排除了极少部分仅从事电话和传真订单或电视购物家居的传统工具的企业。因此，我们的电商平台数据主要关注通过互联网开展的相对新兴的电子商务和在线销售业务。 我们根据匹配的数据，在每个三位数协调系统（HS）级别的制造业中定义了“在线卖家进入增长率”这一变量。该变量从概念上反映了在线卖家在各制造业中的市场进入速度。 竞争环境由 2010 年至 2018 年各制造业网络卖家数量增加。 为了研究新产品进入情况，我们使用了韩国统计厅的MMS数据集。与CE数据不同，这项年度调查包含了详细的生产成本信息，如员工数量、物理资本价值、销售额、运营成本、总工资、8位数字级别的生产信息、设立ID、行业代码和地址等。我们对生产信息进行了汇总，直至5位数字级别。5为了考察当地市场中制造商通过推出新产品来差异化自己从而避免竞争的方式，我们利用MMS（Manufacturing ManagementSystem）计算每个制造企业的技术效率，通过衡量每个三位数行业的前沿制造商与其它企业的生产率差距来进行。我们使用MMS中的销售价值、员工数量和实物资本价值等信息来确定每家制造商的生产率。此外，我们还估计了随机前沿模型作为生产率差距的替代测量方法。MMS被用于控制企业的其他特征，如企业年龄、员工数量、实物资本价值和行业代码。这些控制变量可能会影响制造商的新产品入市决策。 最后，我们从KCS购买了每家制造商的出口状态数据。通过将KCS数据与MMS进行匹配，我们能够确定某个设施是否为出口企业。 2.2. 经验模型 我们的观点认为，电子商务制造商增加的竞争对新产品进入的影响如图1所示。该图假设一个特定行业，其中有一家具备电子商务能力的制造商（On-1），它已进入在线销售平台并在五个不同的本地市场销售其产品。在每个本地市场中，都有一家不具备电子商务能力的制造商，分别称为离线卖家（Off-1 至 Off-5），他们尚未使用在线销售平台。这些离线卖家现在面临着来自在线卖家（On-1）的竞争。尽管只有一家在线卖家，但其进入在线销售平台仍可能同时增加每个本地市场的卖家数量。此示例表明，即使只有少量能够在线销售的制造商，也可以通过本地市场渗透来增加行业内的竞争程度。 鉴于行业内竞争加剧，制造商可能会尝试通过生产并销售新的差异化产品来克服这一挑战。这些新产品可能不如竞争对手的产品创新，但可以帮助制造商在市场中生存或占据特定的市场细分。然而，如果竞争变得过于激烈，生产新产品的成本可能超过收益，从而抑制引入差异化产品的动力。Aghion等人的研究（2005）发现，在平均情况下，产业竞争与创新之间存在反向关系。我们采取的方法略有不同，因为我们专注于个体制造商对增强的竞争环境的反应，并特别关注在线卖家的表现。 为了验证这一想法 ， 我们提出了以下经验模型 ： 因变量是5∆ NP， 代表∆ NP()= + +×() 10−18+1 ×10 2 ( 10∆) + 10−18 2 (+ 3[ 10 ( ∆ )] +10−18 + 4+ ∆ ) ( 10−18 ) 10 的变化 10−18企业新产品条目的数量 ÷i in a 3 10−18- 数字制造业j从 2010 年到 2018年。产品按 5 位级别分类。自变量 ，、措施建立技术开发i在 3 位数的制造业中 10j在 2010 年。具体来说 ， 我( 10 ) −18 2 们定义这个变量如下 ： 我们估计了制造业企业的全要素生产率 (TFP)i在一个 3 位数的制造业j在 2010 年使用 Levinson - Petrin (2003) 方法。具体来说 ， 我们选择对于建立 (F) 每个行业的全要素生产率最高j2010 年。我们 t 计算两者之间的差异 10and， 除以i 。这个比例代表了科技发展水平 10为建立 10相对于前沿制造商 10F这个变量基于Aghion等（2005）的想法，即在行业层面平均了企业之间的技术差距。我们的方法有所不同，我们是在企业层面测量技术差距，这类似于制造工厂的“技术效率”概念。我们将在后续使用随机前沿模型估计技术效率水平以验证主要结果的稳健性。6 在每个 3 位数的行业中 ， 越来越多的使用电子商务工具的制造商的关键变量jare()∆()定义如下 ： 10−18and () 2 10−18.∆ 10−18 变量 Δ()代表�的差异���+ 数量2制造商使用电子商务工具 (即在线 s 该类工具 10−18卖家) 在一个 3 位数的行业j在2 010年至2018年间，我们将数据按平均值方法计算两个时间点之间的百分比变化（即中点方法），并除以2010年和2018年该行业在线卖家的平均数量。我们排除了2010年和2018年在线卖家数量均少于10家的行业样本，以避免夸大较小行业中在线卖家的增长。因此，在我们的分析中，共有62个不同的三位级制造业行业。然而，我们还将通过包括所有行业（无论在线卖家规
