我國零售業股票收益影響因素實證研究

【摘要】本文選取零售業股票指數以及相關的影響因素指標，對其2006年1月至2015年12月的數據進行實證分析，研究發現我國零售業股票收益水平與宏觀經濟變量之間存在長期均衡關系，其中國內生產總值（GDP）、城鎮化率、商品零售價格總指數（RPI）和零售行業景氣指數都會對零售業股票收益造成正向的顯著影響，并且零售行業景氣指數解釋力度最強。而上證綜合指數與零售業股票收益負相關。此外，廣義貨幣供應量M2、財政支出、城鎮居民人均可支配收入、消費者信心指數、社會消費品零售總額及中國網絡市場交易規模均無法對零售業股票收益產生顯著影響。

【關鍵詞】零售業；收益率；影響因素；多元線性回歸

一、引言

零售業是指通過買賣形式將工農業生產者生產的產品直接售給居民作為生活消費用或售給社會集團供公共消費用的商品銷售行業。作為連接生產商和最終消費者的關鍵，零售行業在國民經濟和人民生活中起到了舉足輕重的作用。

2008年我國社會消費品零售總額增長達到22.7%，后來受經濟增速放緩、“八項規定”政策等影響，2012年社會消費品零售總額同比增長14.3%，2013 年增長13.1%，2014年增長12%。2015年全年社會消費品零售總額 262394 億元，比上年增長12.0%，扣除價格因素，實際增長10.9%①。盡管消費增速下滑，但零售行業在經濟發展中的作用處于逐步增強的過程中，我國經濟增長的動力也正由投資出口驅動向消費驅動轉變。經國家統計局初步測算，2014 年最終消費對經濟增長的貢獻率超過50%，比資本形成總額貢獻率高2.6個百分點，消費驅動型經濟模式初步顯現。同時，雖然實體零售業正面臨低增速和企業負利潤的嚴峻挑戰，但網絡零售業成為新的經濟增長點，是保障消費持續增長的動力。

另一方面，零售行業在我國股票市場上也占有非常重要的地位，因此研究影響零售業股票收益的因素，對進行投資決策、對整個零售行業的健康發展都有著重要意義。

二、影響我國零售業股票收益的因素分析

本文主要研究影響零售業股票收益的宏觀因素。在宏觀因素的選擇方面，又分為一般宏觀因素和與零售行業密切相關的宏觀因素。

（一）一般宏觀因素

1、當一國經濟運營勢態良好時，零售行業無疑會得到較好地發展，投資者也會給予更高的關注，對零售行業的股票需求上升，其價格也會穩定增長，對應的股票收益水平會提高。

2、貨幣政策

中央銀行的貨幣政策對股票價格有著直接的影響，中央銀行通常采用存款準備金制度、再貼現政策、公開市場業務等手段調控貨幣供應量。在銀根放松時，大量游資涌入證券市場，零售業股票價格上升從而收益會增加。

3、財政政策

財政政策往往通過財政支出與稅收政策來調節總需求。受限于數據的可獲得性，本文以財政支出為研究對象。

4、股票市場因素

股價指數是衡量股票市場總體價格水平及其變動趨勢的指標。本文選取上證綜合指數代表我國整個股票市場的價格水平。其上升代表我國股票市場大多數行業板塊收益的增加，下跌代表主要行業股票價格下降。

（二）與零售行業密切相關的宏觀因素

1、通貨膨脹

商品零售價格指數（RPI）在一定程度上反映了社會的通貨膨脹水平，且相比于居民消費價格指數（CPI），其和零售行業的相關程度更高。輕微的通貨膨脹能夠刺激生產，增加企業的利潤從而提高股利水平，股票收率也會隨之增大，但如果通貨膨脹的速度增長過快，就會對社會經濟產生負面影響，股價下跌，收益率下降。

2、城鎮居民人均可支配收入

城鎮居民人均可支配收入是指反映居民家庭全部現金收入能用于安排家庭日常生活的那部分收入。可支配收入的增加能夠提高居民家庭的購買能力，能夠促進零售行業由耐用產品消費向服務消費和高端消費的升級發展。

3、城鎮化率

大型零售企業多設立在城鎮繁華地區，且我國城鎮居民的收入與消費水平均明顯高于農村居民，城鎮化進程的加速將帶動更多農村人口進入城市，進一步擴大城鎮消費群體，城市化發展和城市人口的增加將進一步刺激市場需求，拉動消費的增長，對行業的發展起到推動作用。

4、消費者信心指數

消費者信心指數（CCI）是反映消費者信心強弱的指標，是綜合反映并量化消費者對當前經濟形勢評價和對經濟前景、收入水平、收入預期以及消費心理狀態的主觀感受。消費者信心越強，行業發展越快，收益率能夠上升。

5、零售行業景氣指數

零售行業景氣指數能夠綜合反映零售業的變動狀況，能夠對零售業經濟有一個整體把握。

6、社會消費品零售總額

在各類與消費有關的統計數據中，社會消費品零售總額是表現國內消費需求最直接的數據。它是國民經濟各行業直接售給城鄉居民和社會集團的消費品總額。社會消費品零售總額越大，表明國內消費需求越旺盛，對零售業的發展越有利，越能夠帶動其收益提高。

7、中國網絡購物市場交易規模

隨著互聯網的普及，零售行業也漸漸從傳統的店鋪零售發展到現在的無店鋪零售即互聯網零售。互聯網與傳統業務的結合、碰撞，催生了電子商務的蓬勃發展，互聯網零售已經成為了零售行業的關鍵部分。

三、研究設計與實證分析

（一）變量選擇與數據處理

本文選取萬德零售指數（886042.WI）代表零售業股票價格水平，作為被解釋變量。根據前文影響因素分析，選取國內生產總值（GDP）、廣義貨幣供應量M2、財政支出、上證綜合指數、商品零售價格指數（RPI）、城鎮居民人均可支配收入、城鎮化率、消費者信心指數、零售行業景氣指數、社會消費品零售總額、中國網絡購物市場交易規模作為解釋變量。具體指標如表1所示。

本文使用2006年1月至2015年12月的月度數據作為樣本數據進行回歸。數據來源于國家統計局官網和同花順數據庫。在進行數據處理時，由于國內生產總值（GDP）具有明顯的季節趨勢，本文采用TRAMO/SEATS 方法對其進行季度調整。同時，為了縮小變量的取值范圍，減弱模型變量的異方差性，對所有解釋變量使用對數值。此外，限于查找到的數據的局限性，對于GDP等只有季度數據的變量采取從低頻向高頻轉化的方法進行了預處理。

（二）平穩性檢驗及協整檢驗

大部分的金融和經濟數據都是非平穩的，故而在對零售業指數與所選取的因素指標數據進行回歸擬合前，先要對各時間序列進行平穩性檢驗。本文采用ADF檢驗法，結果顯示在95%的置信水平下，所有變量都是一階單整的，其滿足協整理論分析條件，故再進行Johansen檢驗，發現這11個宏觀變量之間存在著長期均衡關系。

（三）多元線性回歸分析

進行OLS回歸之前，要對各變量之間進行多重共線性檢驗，本文采用相關系數矩陣來進行分析，一般地，相關系數高于0.8即表明兩個變量之間存在高度的線性相關。分析得出廣義貨幣供應量M2、財政支出、城鎮居民人均可支配收入、消費者信心指數和社會消費品零售總額多重共線性較嚴重。將其剔除，把剩下的可以回歸的因素進行回歸，結果如表2所示：

注：OLS模型的R2為0.814909，修正的R2為0.806881，AIC值為-8.566286，SC值為-8.306594，D.W統計量為2.032438。

根據回歸結果可知，在10%的置信水平下，無法通過顯著性檢驗的變量是lnX11，此序列的t統計量的絕對值顯著小于各置信水平下的臨界值，所以無法拒絕原假設。即中國網絡市場交易規模無法對零售業股票收益產生顯著影響，故需要剔除。

而常數項C、lnX1、lnX4、lnX5和lnX9序列的統計量均通過了5%置信水平下的顯著性檢驗，lnX7通過了10%置信水平下的顯著性檢驗，因此拒絕原假設，其系數顯著不為0，從而得到回歸方程：

（四）實證結果分析

從回歸結果來看，模型的擬合優度為0.814909，表明回歸效果較好，具有一定的解釋意義。

在選取的一般宏觀因素方面，國內生產總值（GDP）與零售業股票收益正相關，當GDP增加1個點，零售業股票收益會增加0.0476401個點。說明國民經濟的穩步增長，即整個經濟環境的良好態勢，能夠很好地推動零售行業的發展，從而帶動零售業股票收益的增長。上證綜合指數與零售業股票收益呈現負相關關系，這與預期不符合。上證綜合指數是綜合反映股票市場變動的一個指標，其上升代表著絕大多數的板塊行業收益的增加，但我國股票市場制度不完善，經常有大幅度的價格波動，且個別板塊與整個股票市場之間并不存在同跌同漲的必然聯系，所以上證綜合指數與零售股票收益負相關也是可以理解的。

在選取的與零售行業密切相關的宏觀因素中，零售行業景氣指數解釋力度最強。該指標直接代表零售行業的發展態勢，其走勢上揚，必然表明零售行業收益上升。另外，商品零售價格指數（RPI）與零售業股票收益負相關，商品零售價格指數（RPI）是反映零售物價變化趨勢的指標，也是代表通貨膨脹率的指標。可見一定程度的通貨膨脹率能夠促進零售業的發展，激發消費者的消費欲望。城鎮化率也與零售業股票收益正相關，城鎮化水平的提升有利于城市消費群體的擴大，這將進一步刺激市場需求，拉動消費的增長，對零售行業的發展起到推動作用。

注釋

①http：//www.chyxx.com/industry/201507/326304.html 2015年中國零售行業發展現狀及發展趨勢分析.

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作者簡介

顧夢碟（1992-）女，漢族，江蘇省太倉人，金融學碩士，單位：蘇州大學東吳商學院，研究方向：貨幣銀行。