流通產業對經濟增長促進作用的實證研究

曾銀娥

摘 要：利用2003—2009年中國31個省區市流通產業發展水平和經濟增長指標的年度數據，通過面板數據平穩性檢驗、協整檢驗和判別檢驗建立一個隨機效應模型，分析流通產業對經濟增長的促進作用。實證結果表明，從長期來看，流通產業的發展水平對經濟的發展和增長促進作用顯著。因此，要重視流通產業在國民經濟發展中的重要地位，大力發展我國的流通產業，提升流通產業競爭力。

關鍵詞：流通產業；經濟增長；面板協整；面板回歸

中圖分類號：F014 文獻標志碼：A 文章編號：1673-291X（2016）04-0029-03

一、相關研究評述

分工是現代社會的基本特征，在分工普遍存在的情況下，制造商的產品從生產到消費的流轉過程中所提供的服務范圍不同，而負責該流通功能的產業集合即為流通產業。黃國雄認為，流通產業是基礎性產業，為國民經濟增長提供基礎性的貢獻率，為社會就業提供基礎性的作用，在國民經濟中起著不可代替的職能。劉國光和趙嫻認為，流通產業是國民經濟的先導性產業，我國經濟中買方市場形勢已成為一般現象，流通在經濟運行中對生產、分配和消費具有強大的制約作用，既處于社會再生產的中介地位，又處于經濟運行和調節的樞紐地位，流通過程是否通暢，決定著是采取簡單再生產還是擴大再生產的形式來進行生產，對經濟的發展具有決定作用，因而較好地反映人民生活水平和國家綜合實力的情況。有些學者認為，流通產業是未來增長潛力巨大的產業，是國家競爭力的重要組成部分，是經濟全球化的內在動力。以上學者的觀點充分說明，流通產業在整個國民經濟中地位的重要性，其功能作用不斷放大，成為建設和諧社會、發展經濟、惠及民生的重要載體。

關于流通產業對經濟增長影響的研究，學者們主要從流通產業對城市經濟、農村經濟的促進作用以及流通產業對整個國民經濟的貢獻展開研究的。王德章和宋德軍通過選取有代表性的城市運用時間序列的分析方法實證了流通產業對城市經濟發展的促進作用，得出了流通產業的增長可帶動城市GDP、消費和就業的增長。王春宇和仲深根據全國30個省會城市的面板數據，運用聚類分析和面板計量的方法對流通產業促進城市經濟發展進行了實證研究，證實了流通業是促進城市經濟發展的長期原因。

綜上所述，從流通產業經濟學者的研究來看，對流通產業、經濟增長測量指標及計量方法的選擇上都存在差異，所以說明對這一問題的研究和論證應從多角度進行分析，以利更清楚地揭示流通產業對經濟增長的貢獻及其影響的內在機理。但是，由于流通產業、經濟增長所含內容的廣泛性以及研究學者知識的有限性，因此既往的研究成果還遠未完善，同時，近代以來中國的經濟體制不斷變遷，流通產業的定位和發展問題還是一個不斷探索的過程，這就為未來的研究和探索留下了余地。基于此，本文著眼于全國31個省區市，力爭使研究空間盡可能具有全面性，同時根據數據的可得性、時效性、代表性、與過去研究的差異性以及計量屬性等特性采用面板計量的方法進行研究，以使研究結論更嚴謹和科學。

二、數據選擇和計量模型

（一）數據選擇

考慮到各省區市人口數量的不同，為了增加各地區數據的科學性，所以經濟發展和增長水平用各省區市的人均GDP來衡量，流通產業的發展水平用各省區市的人均社會消費品零售額來衡量，這兩個指標分別用“rjgdp”“rjxfe”來表示。各指標的原始數據全部來自2004—2010年《中國統計年鑒》。

（二）面板數據回歸模型的建立

根據研究構想和既有的理論基礎，流通產業的發展水平對我國的經濟增長具有重要的推動作用，因此可把經濟增長水平看成是流通產業發展水平的函數，由此可建立反映兩者關系的面板數據回歸模型，對兩者之間的因果關系加以驗證。面板數據回歸模型主要有以下三種類型：

rjgdpit=β1+β2rjxfit+uit （1）

rjgdpit=λi+β2rjxfit+uit （2）

rjgdpit=β1+β2rjxfit+uit （3）

其中，（1）為混合回歸模型，（2）為固定效應模型，（3）為隨機效應模型，i=1，2，…，31表示31個省區市，t代表時間（2003—2009年），uit 是隨機誤差項。

混合回歸模型假設了解釋變量對被解釋變量的影響與個體無關；固定效應模型對于不同的截面或不同的時間序列，只是模型的截距項是不同的，而模型的斜率系數是相同的；隨機效應模型認為，如果模型中缺失了分別隨個體和時間變化的不可觀測的隨機性因素時，可以將誤差項分解為個體隨機誤差分量、時間隨機誤差分量和混合隨機誤差分量3個分量來描述這種信息的缺失。

三、實證分析結果

（一）面板單位根檢驗

本文對同質面板的單位根采用LLC檢驗，對異質面板的單位根采用IPS檢驗、ADF-Fisher檢驗及PP-Fisher檢驗方法，從四種檢驗方法來看，原假設都存在單位根，如果檢驗結果顯著，伴隨概率接近于0，表明面板數據是平穩的，如果檢驗結果不顯著，即伴隨概率1，表明面板數據非平穩的。通過Eviews6.0軟件運行數據，得出檢驗結果（見表1），由檢驗結果可看到各變量的面板數據是非平穩的，但它們的二階差分都是平穩數據。

（二）面板協整檢驗

Kao檢驗結果如下：

表2 Kao檢驗結果

由表2的檢驗結果可知，ADF統計量在5%的置信水平下檢驗顯著，即Kao檢驗認為序列之間存在協整關系。

（三）面板回歸模型的選擇

對于混合回歸模型、固定效應模型、隨機效應模型的選擇。首先對混合回歸模型和固定效應模型做出選擇，如果選擇固定效應模型更合適一些，則再對固定效應模型和隨機效應模型做出選擇，如果選擇混合回歸模型更合適一些的話，就不再對固定效應模型和隨機效應模型做出選擇了。對于混合回歸模型和固定效應模型的選擇可通過F檢驗來完成，對于固定效應模型和隨機效應模型的選擇可通過Hausman檢驗來進行。

首先來做F檢驗，如果對于不同橫截面模型截距項相同，則建立混合回歸模型；如果對于不同橫截面模型截距項不同，則建立固定效應模型。F統計量定義為：

F=[（SSEr-SSEu）/（N-1）]/[SSEu/（NT-T-k）

其中，SSEr、SSEu分別表示混合回歸模型和固定效應模型的殘差平方和，N指截面個體的個數，T指時期個數，k是解釋變量的個數。如果計算的F統計量的值大于設定的顯著性水平的臨界值，則選擇固定效應模型更合適，如果小于臨界值，則選擇混合回歸模型更合適。通過計算得到F統計量的值為28.2，又在軟件Stata12里運行命令“disp invFtail（30，

209，0.05）”可得F 0.05（30，209）=1.513908，所以應選擇固定效應模型（2）。

接著，在隨機效應模型運行結果的窗口上進行Hausman檢驗，原假設為選擇隨機效應模型，得到伴隨概率（p值）為0.4248，所以應接受原假設，所以本文最終應該選擇隨機效應模型（3）更合適一些。

（四）面板回歸模型的估計

根據表3的回歸分析結果，回歸系數和模型的顯著性水平都非常高，可決系數達到0.95以上，可以看出面板回歸模型具有很好的擬合效果，說明流通產業對經濟增長具有很強的促進作用。

四、結論及建議

從面板模型分析的結果來看，證實了在我國31個省區市中，人均社會消費品零售額、與人均GDP之間存在著因果聯系，流通產業的發展是促進經濟增長的長期原因。流通產業對GDP、三次產業、社會就業以及城市的形成和發展等具有很重要作用。在我國，流通業已是國民經濟的基礎產業、先導產業或戰略產業，具有價值實現與價值創造的功能，能促進社會資源的有效配置，調節供需矛盾，形成合理的市場價格，其對經濟增長的貢獻率正在不斷提高。但是，我國流通產業還很薄弱，無論是推動國民經濟增長的貢獻度，還是與發達國家的流通產業水平相比都存在很大的差距，因此應充分認識流通產業的重要性，采取有效措施大力推動我國流通產業的健康、快速的發展，以提高國民經濟的整體素質。

推動我國流通產業的進一步發展，應做好以下幾方面的工作：第一，穩步推進經濟體制的改革，規范市場秩序；第二，制定并完善金融、財稅、價格管理等政策支持；第三，應加大流通領域基礎設施的現代化，增強競爭力；第四，創新流通方式，加快發展互聯網商務，造就農產品產銷一體化；第五，要大力發展民營流通企業，積極支持民營資本參與流通產業經濟結構調整，擴大其競爭力；第六，要推進流通產業的國際化，積極參與國際競爭，提升我國流通產業的國際競爭力。

參考文獻：

[1] 黃國雄.論流通產業是基礎產業[J].財貿經濟，2005，（4）：61-66.

[2] 劉國光.加快流通產業向先導產業的轉化[J].價格理論與實踐，2004，（6）：23.

[3] 趙嫻.流通先導作用辨析[J].中國流通經濟，2007，（10）：11-14.

[4] 王德章，宋德軍.流通業促進城市經濟發展的實證分析[J].財貿經濟，2007，（10）：98-102.

[5] 王春宇，仲深.流通業對城市經濟發展促進作用的實證分析——基于2001—2006年省會城市面板數據[J].財貿經濟，2009，（1）：109-113.

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[7] 李弗關.世界品牌的分布與國家經濟實力關聯研究——基于2000—2009年美日德法英五國的面板數據[J].經濟與管理研究，

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[責任編輯 吳高君]