居民消费水平对电商发展的影响研究

Research on the Influence of Residents’ Consumption Level on the Development of E-Commerce

摘要: 随着互联网技术的飞速发展，电子商务已成为现代经济的重要组成部分。本文旨在研究居民消费水平对电子商务发展的影响，通过采用多元线性回归分析方法，结合国家统计局发布的2015~2022年数据，以电子商务销售额为被解释变量，生存需求型消费支出、发展与享受型消费支出以及其他用品及服务支出作为解释变量来构建研究框架，观察三个变量对电子商务销售额的影响。本文的结果显示生存需求型消费支出、发展与享受型消费支出与电子商务销售额均有正相关关系，居民消费水平对电子商务有促进作用。

Abstract: With the rapid development of Internet technology, e-commerce has become an important part of modern economy. This study aims to investigate the impact of resident consumption levels on the development of e-commerce. Using the multiple linear regression analysis method and data published by the National Bureau of Statistics from 2015 to 2022, we construct a research framework with e-commerce sales as the dependent variable and survival consumption expenditure, development and enjoyment consumption expenditure, and other goods and services expenditure as independent variables to observe the effects of the three variables on e-commerce sales. The results of this paper show that there is a positive correlation between survival demand consumption expenditure, development and enjoyment demand consumption expenditure and e-commerce sales, and residents’ consumption level can promote e-commerce.

1. 引言

电子商务作为现代信息技术与商务活动的结合体，自20世纪90年代以来，随着互联网技术的普及和移动设备的广泛应用，得到了迅猛发展。全球电子商务市场不断扩大，根据2019年中国国际电子商务中心发布的数据显示，2018年全球电子商务交易规模达24千亿美元[1]，线上消费额大幅增加，电子商务正在快速占领全球消费者市场，不仅改变了传统的交易方式，还极大地提高了资源配置效率。在中国，电子商务的发展尤为迅速，这得益于庞大的网民基数、完善的物流体系以及政府的支持，中国电子商务市场呈现出爆炸式增长。从淘宝、京东等综合性电商平台的崛起，到拼多多等社交电商的异军突起，再到直播带货等新兴业态的蓬勃发展，中国电子商务不仅成为推动经济增长的重要动力之一，而且模式创新走在全球前列。

居民消费水平，作为衡量一个国家或地区经济发展状况的重要指标，直接反映了民众的生活质量和消费能力。它不仅关乎个体福祉，更是推动经济增长的核心动力。随着社会的进步和经济的发展，居民消费水平的提升成为促进产业升级、扩大内需、实现经济可持续发展的关键因素。随着居民收入的增加和消费观念的转变，消费者对商品和服务的需求日益多样化、个性化，电子商务凭借其丰富的商品种类、便捷的购物体验和灵活的价格策略，满足了消费者的多元化需求，从而吸引了大量消费者，推动了电商市场的持续繁荣。

了解居民消费水平对电子商务的发展影响有助于电商平台更精准地定位目标市场。通过分析居民消费水平的发展，探究居民消费水平对电子商务的影响，电商平台可以制定出更加符合市场需求的产品策略、价格策略、营销策略及政策，从而促进电商行业的发展，进一步拉动我国的经济增长。因此，本文选用多元线性回归方法对我国居民消费水平在电子商务的影响进行研究与评价，进而提出相应建议，提升我国电子商务在国际上的竞争力。

2. 概念界定及理论基础

2.1. 电子商务

电子商务概念首次出现是在美国学者Kalakoat & Whinston从网络环境安全和技术支持方面下了定义[2]。接着，Marios通过整理电子商务与经济学领域之间的关系，提出电子商务是在数据化背景下买卖双方进行产品及服务的交换[3]。Stanujkic & Karabasevic指出电子商务是通过互联网进行网上商业交易活动、分享商业资讯以及维持商业关系的，并认为这种商业模式对市场各部分之间的交易以及其结构方式均有不同方面的影响[4]。中国学者康善招在各类权威组织机构界定的基础上，分别从网络电子技术支撑和发展的方面提出电子商务是利用计算机技术进行电子交易的商务活动[5]。张鹏则依据中小企业在线上的业务发展态势，认为电子商务是企业与消费者之间或者企业与企业之间通过互联网销售平台进行的有关商品、服务以及信息的即时交易活动[6]。杨倍宁认为电子商务是在互联网技术的革新的背景下，以电子交易方式在全球进行的各类商务活动和交易活动以及金融活动[7]。

综上，电子商务是利用现代信息技术和计算机网络，尤其是互联网技术进行的商务活动。广义上，电子商务是指交易当事人或参与人利用计算机技术和网络技术等现代信息技术所进行的各类商务活动，包括货物贸易、服务贸易和知识产权贸易等。而狭义的电子商务仅指通过互联网进行的商务活动，如广告、设计、推销、采购、结算等。电子商务既可以发生在企业与消费者之间，也可以发生在企业与企业之间，面对的主体多元化。

2.2. 居民消费水平

居民消费水平是指居民在物质产品和劳务的消费过程中，对满足人们生存、发展和享受需要方面所达到的程度，在一定时期内消费者用于满足自身日常生活费用各项支出的总和。从宏观角度来看，居民消费水平指的是一国居民在一定时期内平均享用的生活消费的产品与服务的数量与质量，这包括商品性消费支出和非商品性消费支出，如医疗卫生和文化教育等；从微观角度来看，居民消费水平指某一消费者或其家庭在特定时期所获得的消费对象的数量与质量。

消费结构则是指人们在消费过程中的各种不同类型消费资料的比例关系，一般主要分为食品、衣着、居住、生活用品及服务、交通通信、教育文化娱乐、医疗保健和其他用品及服务八个大类。

2.3. 多元线性回归模型

回归模型[8] [9] (linear regression model)是一种特殊的数学回归模型，能够确定变量之间的相关性并且可以针对某一变量进行目的性预测。其中一元线性回归模型的形式最简单。然而，在刻画数据以及建立变量之间的关系时我们发现因变量的变化受许多因素的影响，为了信息的全面性及模型的准确性，我们需要对数据建立多元线性回归模型。

多元线性回归模型的一般形式为：

$Y_i={\beta }_0+{\beta }_1{X}_{1i}+{\beta }_2{X}_{2i}+\cdots +{\beta }_k{X}_{ki}+{\mu }_i,i=1,2,\cdots ,N$ (1)

其中，$k$ 为解释变量个数，$N$ 为样本个数，${\beta }_j\left(j=0,1,2,\cdots ,k\right)$ 称为回归系数，也称为偏回归系数，表示在其他解释变量保持不变的条件下，$X_j$ 每变化一个单位时，$Y$ 的均值$E\left(Y\right)$ 的变化；${\mu }_i$ 为随机误差项。

与一元线性回归模型参数的估计类似，多元线性回归也需要用样本信息建立样本回归函数尽可能地接近总体回归函数。将残差平方和记为$Q$ ，则

$Q={\displaystyle {\sum }_{i=1}^N{\widehat{\mu }}^T\widehat{\mu }}={\left(Y-Xb\right)}^T\left(Y-Xb\right)$ (2)

按最小二乘原理，采用使估计的残差平方和最小的原则去确定样本回归函数。则参数估计值应该是方程组的解，

$\frac{\partial }{\partial b}{\left(Y-Xb\right)}^T\left(Y-Xb\right)=0$ (3)

求解得到

$X^{T}Y=X^{T}Xb$ (4)

于是参数的最小二乘估计值，回归系数向量b为

$b={\left(X^{T}X\right)}^{-1}{X}^{T}Y$ (5)

3. 居民消费水平对电商影响的实证分析

3.1. 数据来源及变量说明

由于电子商务销售额数据2015年才开始有记录，且截至该研究开始时最新数据为2022年的，因此本文选取《国家统计局》《中国统计年鉴》2015~2022年的数据进行分析，原始数据如表1。

Table 1. Raw data table

表1. 原始数据表

年份	电子商务销售额(亿元)	食品烟酒(元)	衣着(元)	居住(元)	生活用品及服务(元)	交通通信(元)	教育文化娱乐(元)	医疗保健(元)	其他用品及服务(元)
2015	217922.0	4814.0	1164.1	3419.2	951.4	2086.9	1723.1	1164.5	389.2
2016	261049.0	5151.0	1202.7	3746.4	1043.7	2337.8	1915.3	1307.5	406.3
2017	291593.0	5373.6	1237.6	4106.9	1120.7	2498.9	2086.2	1451.2	447.0
2018	316257.0	5631.1	1288.9	4646.6	1222.7	2675.4	2225.7	1685.2	477.5
2019	348069.0	6084.2	1338.1	5054.8	1280.9	2861.6	2513.1	1902.3	524.0
2020	372078.0	6397.3	1238.4	5215.3	1259.5	2761.8	2032.2	1843.1	462.2
2021	423284.0	7178.1	1418.7	5641.1	1423.2	3155.6	2598.9	2115.1	569.4
2022	438299.0	7481.0	1364.6	5882.0	1431.8	3194.8	2468.7	2119.9	595.4

原始数据中2015年~2022年包括电子商务销售额以及食品烟酒、衣着、居住、生活用品及服务、交通通信、教育文化娱乐、医疗保健、其他用品及服务八大类居民消费数据，由于在居民消费结构的八大类别中，可以依据划分类型将食品烟酒、衣着、居住、生活用品及服务归为一类，它们均为衣食住方面的数据，故将它们统一命名为生存需求型；而交通通信、教育文化娱乐、医疗保健均为在满足了日常生存所需之后的费用，故将它们统一命名为发展与享受型，将不包含在这两大类的消费归为其他用品及服务。因此，对原始数据进行整理为后文实验部分做充分准备，得到如表2。

Table 2. Sorted experimental data

表2. 整理后的实验数据

年份	电子商务销售(亿元)	居民人均消费水平
		生存需求型消费支出(元)	发展与享受型消费支出(元)	其他用品及服务支出(元)
2015	217922.0	10348.7	4974.5	389.2
2016	261049.0	11143.8	5560.6	406.3
2017	291593.0	11838.8	6036.3	447.0
2018	316257.0	12789.3	6586.3	477.5
2019	348069.0	13,758	7277	524.0
2020	372078.0	14110.5	6637.1	462.2
2021	423284.0	15661.1	7869.6	569.4
2022	438299.0	16159.4	7783.4	595.4

3.2. 描述性统计分析

由图1可知，从2015年~2022年，我国电子商务销售额总体呈现上升的趋势，从2015年全国电子商务销售额217,922亿元，截至2022年年底，电子商务销售额增加至438,299亿元，总的来看，电子商务销售额在逐年增加。

Figure 1. E-commerce sales

图1. 电子商务销售额

Figure 2. Consumption expenditure of subsistence demand, development and enjoyment, and other goods and services

图2. 生存需求型、发展与享受型与其他用品及服务消费支出

由图2可以看出，从2015年~2022年，我国生存需求型消费支出、发展与享受型消费支出及其他用品及服务支出均呈现上升的趋势，我国生存需求型消费支出由2015年10348.7元，截至2022年底增加至16159.4元，增长了50%左右；发展与享受型消费支出总体呈现上升的趋势，我国发展与享受型消费支出由2015年4974.5元，截至2022年底增加至7783.4元，是2015年的1.5倍多；我国其他用品及服务支出由2015年389.2元，截至2022年底增加至595.4元，相较于2015年增加值超过200元。总体来看，我国居民人均消费水平在不断提升。

3.3. 建立模型与分析

本文选取电子商务销售额作为被解释变量以及生存需求型消费支出、发展与享受型消费支出以及其他用品及服务支出作为解释变量，如表3变量含义表，并以此构建多元回归模型。

Table 3. Meaning table of variables

表3. 变量含义表

变量	含义	单位
Y	电子商务销售额	亿元
X1	生存需求型消费支出	元
X2	发展与享受型消费支出	元
X3	其他用品及服务支出	元

3.3.1. 初步建议模型

初步建立多元线性回归模型如公式(6)：

$Y_t=C+{\beta }_1{X}_{1t}+{\beta }_2{X}_{2t}+{\beta }_3{X}_{3t}+{\mu }_t$ (6)

根据初步构建的模型公式(6)对数据进行OLS回归，结果如表4所示。

Table 4. Results of OLS regression analysis

表4. OLS回归分析结果

Variable	Coefficient	Std.Error	t-Statistic	Prob.
C	−148274.8	17060.73	−8.690996	0.0010
X1	38.79820	4.879168	7.951807	0.0014
X2	10.71862	13.40320	0.799706	0.4687
X3	−210.6976	158.9041	−1.325942	0.2555
R-squared	0.995532	Mean dependent var		333568.9
Adjusted R-squared	0.992180	S.D. dependent var		76909.42
S.E. of regression	6800.992	Akaike info criterion		20.79438
Sumsquaredresid	1.85E+08	Schwarz criterion		20.83410
Loglikelihood	−79.17751	Hannan-Quinncriter.		20.52648
F-statistic	297.0615	Durbin-Watsonstat		1.684936
Prob(F-statistic)	0.000037

对主要指标进行分析可得，其可决系数R²为0.9955，修正的可决系数${\overline{R}}^2$ 为0.9921，表明模型具有良好的拟合能力。F统计量等于297.0615，取显著性水平为a = 0.05，表明整体拟定的模型是显著的。但解释变量X₂、X₃的P值均大于0.05，说明这两个变量未通过t检验，变量是不显著的，可知，模型中的可决系数R²较高但参数估计量的t统计量显著只有变量X₁。综上，初步可判断模型存在多重共线性的问题。

3.3.2. 多重共线性的检验

为进一步检验初步构建的模型是否存在多重共线性，现计算模型的相关系数矩阵如表5。

Table 5. Matrix of correlation coefficients

表5. 相关系数矩阵表

	X1	X2	X3
X1	1.00000	0.96629	0.95252
X2	0.96629	1.00000	0.97486
X3	0.95252	0.97486	1.00000

从相关系数矩阵表可以看到，各解释变量之间的相关系数均为0.95以上，存在很大程度的相关性，因此可以判定初步构建的模型存在显著的多重共线性。

3.3.3. 逐步回归

本文选择逐步回归中的向前选择，第一步是将3个解释变量逐个引入模型，拟合它们与被解释变量Y的简单线性回归模型，共有3个，考察其中有统计意义的模型，并将P值最小的模型所对应的解释变量X₁引入模型中；第二步是在已经引入模型的X₁基础上再分别拟合引入余下的2个解释变量X₂、X₃，并将P值最小且修正的可决系数${\overline{R}}^2$ 最大的解释变量X₂引入模型中；第三步是在第二步的基础上拟合引入余下的解释变量X₃，结果显示引入的变量不显著，说明其余变量对此模型均无统计学意义，最后，逐步回归消除多重共线性后得到的模型结果如表6所示，得到的模型为公式(7)：

$Y_t=-153162.0+37.61336X_{1t}+5.524357X_{2t}$ (7)

Table 6. Final model results of stepwise regression

表6. 逐步回归的最终模型结果

Variable	Coefficient	Std.Error	t-Statistic	Probit
C	−153162.0	17876.14	−8.567958	0.0004
X1	37.61336	5.147458	7.307171	0.0008
X2	5.524357	0.001260	4.383450	0.0018
R-squared	0.993568	Mean dependentvar		333568.9
Adjusted R-squared	0.990995	S.D. dependentvar		76909.42
S.E. of regression	7298.401	Akaike info criterion		20.90869
Sumsquaredresid	2.66E+08	Schwarz criterion		20.93849
Loglikelihood	−80.63478	Hannan-Quinncriter.		20.70777
F-statistic	386.1616	Durbin-Watsonstat		1.798986
Prob(F-statistic)	0.000003

3.3.4. 模型检验

(1) 经济意义检验

从上述预估的模型结果中可知，电子商务与生存需求型消费支出及发展与享受型消费支出之间均存在正相关关系，与经济学的一般原理相符，通过了经济意义检验。

(2) 统计推断检验

① 拟合优度

根据逐步回归的最终模型结果表6可知，可决系数R²为0.9936，修正的可决系数${\overline{R}}^2$ 为0.9910，表明模型具有良好的拟合能力。

② F检验

$H_0:{\beta }_1={\beta }_6=0$ ，在显著性水平a = 0.05的条件下，通过查询F分布表得知自由度为(2, 7)的临界值为4.74，由表可知模型中F统计量等于386.1616 > 4.74，表明回归方程整体显著，即生存需求型消费支出及发展与享受型消费支出对于电子商务销售额有显著影响。

③ t检验

$H_{01}:{\beta }_1=0,H_{02}:{\beta }_2=0$ ，在显著性水平a = 0.05的条件下，通过查询t分布表得知自由度为7的临界值为2.37，由上表6可知，X₁、X₂所对应的t统计量分别为7.307171、4.383450，其绝对值均大于临界值，这表明解释变量X₁、X₂对被解释变量Y均有显著影响。

(3) 计量经济学检验

① 多重共线性检验

初始模型中存在多重共线性，通过逐步回归对模型进行优化，最终剔除解释变量其他用品及服务支出(X₃)来确定最终模型。

② 异方差检验

原假设：不存在异方差。本文采用White法对模型进行异方差检验，输出的检验结果如表7所示，在显著性水平a = 0.05的条件下，通过查询F分布表得知自由度为(2, 7)的临界值为4.74，由表7可知模型中F统计量等于0.547267 < 4.74，故接受原假设，即模型中不存在异方差。

Table 7. Results of White test

表7. White检验结果

F-statistic	0.547267	Prob. F(5, 2)	0.7463
Obs*R-squared	4.621862	Prob. Chi-Square (5)	0.4637
Scaled explained SS	1.066318	Prob. Chi-Square (5)	0.9570

③ 自回归检验

修正多重共线性后，回归模型中包括X₁、X₂两个解释变量，DW值为1.798986，在显著性水平a = 0.05下，查D.W.分布表可知$d_U<\text{DW}<4-d_L$ ，说明模型不存在自相关。

3.3.5. 模型结果

最终建立的多元线性回归模型为：

$Y_t=-153162.0+37.61336X_{1t}+5.524357X_{2t}$ (8)

se = (17876.14) (5.147458) (0.001260)

$R^2=0.9936,F=386.1616,\text{DW}=1.798986$

整体的拟合度高，显著性高，且单个解释变量均通过显著性检验，对被解释变量的影响显著，通过了线性回归模型的三种基本经典假定的检验。该模型表示，在其他条件不变情况下，生存需求型消费支出每增加1个单位，电子商务销售额上升37.61336个单位；发展与享受型消费支出每增加1个单位，电子商务销售额增加5.524357个单位。研究结果显示生存需求型消费支出、发展与享受型消费支出与电子商务销售额均有正相关关系，表明居民的消费能力提升对电子商务市场有积极的推动作用。对于这一结果可以从以下几个方面进行更深层含义分析：

(1) 经济增长与消费升级：随着经济的持续增长，居民的收入水平提高，消费能力增强，从而推动了消费升级。生存需求型消费支出的增加意味着基本生活需求的满足，而发展与享受型消费支出的增加则反映了居民对更高层次生活质量的追求。这种消费升级为电子商务提供了更广阔的市场空间和更多的商机。

(2) 电子商务平台的适应性和优势：电子商务平台通过提供便捷的在线购物体验，满足消费者对于购物便利性的需求。无论是基本的生活用品还是高端的消费品，消费者都可以通过电子商务平台轻松购买，这进一步促进了消费者的线上消费习惯，带给消费者便捷的购物体验。电子商务平台上的商品价格通常更加透明，消费者可以轻松比较不同商家的价格和质量，做出更明智的购买决策。这种价格透明度有助于提升消费者的购物信心和满意度。

(3) 数字化趋势：随着互联网技术的普及和移动支付等数字工具的发展，越来越多的消费者倾向于使用电子设备进行购物。这种数字化趋势不仅改变了消费者的购物方式，也为电子商务的发展提供了技术支持。

(4) 政策支持与市场环境：政府对于电子商务的支持政策，如减税降费、简化注册流程、加强网络安全保护等，为电子商务的发展创造了良好的外部环境。同时，随着市场竞争的加剧，电子商务企业也在不断创新服务和产品，以满足消费者的多样化需求。

(5) 社会文化因素：随着社会文化的变迁，消费者对于个性化、定制化的需求日益增长。电子商务平台能够提供更加丰富多样的商品和服务，满足消费者的个性化需求，这也是电子商务得以快速发展的一个重要原因。

(6) 城乡差异的缩小：随着城乡一体化进程的加快，农村地区的互联网普及率和电子商务渗透率不断提高，农村居民的消费潜力逐渐释放，这也为电子商务的发展带来了新的增长点。

总之，居民消费能力的提升对电子商务市场具有积极的推动作用是多方面因素共同作用的结果。消费能力提升带来的市场需求扩大、电子商务平台的适应性和优势、政策支持与市场环境优化以及社会文化因素等的推动作用都为电子商务市场的快速发展提供了有力支撑。未来，随着这些因素的进一步演变和发展，电子商务市场有望继续保持强劲的增长势头。

4. 结论及建议

4.1. 结论

4.1.1. 生存需求型消费支出对电子商务有促进作用

由最终模型(8)得出，电子商务销售额与生存需求型消费支出之间存在正相关关系，生存需求型消费支出每增加一个单位，电子商务销售额就会增加37.61336个单位，也可看出，变动每一单位生存需求型消费支出带给电子商务销售额的变动值比发展与享受型消费支出的大。结果表明，生存需求型消费支出涵盖了食品、服装、住房等基本生活必需品，这些商品的需求具有广泛性和稳定性。在电子商务平台上，这类商品的销售占据了重要地位，且随着平台服务的不断优化和物流体系的完善，越来越多的消费者选择在线购买这些基础商品，从而推动了电子商务市场的持续扩大，且生存需求型消费支出往往对价格较为敏感，而电子商务平台以其价格透明、比价方便的特点，为消费者提供了更多的选择和更优惠的价格。这种价格优势吸引了大量追求性价比的消费者，进一步促进了电子商务的发展。

4.1.2. 发展与享受型消费支出对电子商务有促进作用

由最终模型(8)得出，电子商务销售额同发展与享受型消费支出之间均存在正相关关系，发展与享受型消费支出每增加1个单位，电子商务销售额增加5.524357个单位。结果表明，随着居民收入水平的提高和消费观念的转变，越来越多的消费者开始注重生活品质和个性化需求。发展与享受型消费支出涵盖了教育、娱乐、旅游、高端数码产品等多个领域，这些领域的消费需求不断增长，为电子商务市场提供了巨大的增长空间。发展与享受型消费支出对电子商务的发展起到了积极的推动作用。它不仅为电子商务市场提供了新的增长点和发展空间，还促进了电商平台的服务创新和市场拓展。

4.2. 建议

电子商务的发展离不开居民消费水平的促进作用，现根据上述分析提出以下从促进生存需求型消费支出和发展与享受型消费支出两方面的建议，进而拉动电子商务的进一步发展。

4.2.1. 促进生存需求型消费支出的建议

(1) 提高居民收入水平

建立健全的社会保障体系是保障居民基本生活的重要手段，确保低收入群体的基本生活需求得到满足，减轻居民的生活负担；应通过实施积极的就业政策，增加就业岗位，提高居民的就业机会和收入水平。这包括鼓励企业扩大招聘规模、支持创业创新、提供职业培训等措施，以帮助更多人实现就业并提高收入。

(2) 优化商品和服务供给

随着生活水平的提高，居民对于服务的需求也在不断增加。应鼓励企业拓展服务领域，提供更加多样化、个性化的服务。鼓励企业加强技术创新和产品研发，提高商品的品质和附加值。同时，还应加强对市场的监管力度，打击假冒伪劣商品，保护消费者的合法权益。

(3) 降低消费成本

可以通过减税降费等政策措施，降低企业的运营成本和消费者的税费负担。这将有助于激发市场活力，促进消费增长；建立高效的物流体系可以降低商品的流通成本，提高消费者的购买便利性。

4.2.2. 促进发展与享受型消费支出的建议

(1) 拓展高端消费品市场

积极引进国际知名品牌和优质商品，满足消费者对高端消费品的需求。这不仅可以提高国内市场的竞争力，还能促进国际贸易的发展。除了引进国际品牌外，还应加大对本土高端品牌的培育和支持力度。通过政策扶持和市场引导，推动本土企业加强品牌建设和产品创新，提高品牌知名度和美誉度。

(2) 加强文化与娱乐类商品推广

文化创意产品具有独特的魅力和价值，能够满足消费者的精神需求。鼓励企业开发具有文化内涵和创意元素的产品和服务，如手工艺品、艺术品、设计品等。随着生活水平的提高和休闲时间的增加，消费者对于娱乐休闲产品的需求也在不断增加。国家可以加强对旅游、健身休闲产业的扶持力度，提供更多优质的休闲产品和服务。同时，还应加强对这些产业的监管力度，确保其健康有序发展。

(3) 创新服务模式，提升消费体验

电商平台可以为消费者提供一站式购物服务，包括商品选购、支付结算、物流配送等环节的无缝衔接。这不仅可以节省消费者的时间和精力成本，还能提高购物效率和满意度。建立完善的售后服务体系是提升消费体验的关键，应鼓励企业提供优质的售后服务，包括退换货政策、维修保养服务等。未来，随着消费者需求的不断变化和升级，电子商务平台应继续关注发展与享受型消费支出的变化趋势，以满足消费者的多元化需求并推动行业的持续发展。

NOTES

^*通讯作者。