電商消費與流通經(jīng)濟增長關(guān)系的非線性研究

蘇紅

內(nèi)容摘要：本文基于2000-2015年的省級面板數(shù)據(jù)，構(gòu)建了非線性框架下電商消費與流通經(jīng)濟增長關(guān)系的時變面板平滑轉(zhuǎn)換回歸模型，考察在流通產(chǎn)業(yè)發(fā)展異質(zhì)化下，全國30個省份地區(qū)電商消費發(fā)展對流通經(jīng)濟增長的漸進影響效應(yīng)及傳遞路徑。研究發(fā)現(xiàn)，以電商消費做轉(zhuǎn)換函數(shù)的門限變量，經(jīng)濟增長效應(yīng)呈現(xiàn)漸進演變的非線性關(guān)系；以流通產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)調(diào)整做門限變量，經(jīng)濟增長效應(yīng)的非線性效果更強烈。此外，流通經(jīng)濟水平低于門限變量時，經(jīng)濟增長的線性影響部分首先呈現(xiàn)負效應(yīng)，而后隨著流通經(jīng)濟發(fā)展水平的提高，非線性部分的影響效應(yīng)逐漸起主導(dǎo)作用；流通產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)低于門限變量時，經(jīng)濟增長效應(yīng)的影響首先呈現(xiàn)正效應(yīng)，而后隨著流通產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)的調(diào)整逐漸轉(zhuǎn)為負效應(yīng)。

關(guān)鍵詞：電商消費 流通經(jīng)濟 時變面板平滑轉(zhuǎn)換回歸模型

隨著我國經(jīng)濟發(fā)展中的增長方式轉(zhuǎn)變，擴大內(nèi)需和刺激消費成為新形勢下經(jīng)濟發(fā)展的重要引擎。在國家不斷推進“互聯(lián)網(wǎng)+”與不同產(chǎn)業(yè)融合發(fā)展進程中，電商消費的發(fā)展取得了顯著的成果。根據(jù)國家對電商市場消費的數(shù)據(jù)統(tǒng)計顯示，2016年全國的電商消費交易總額達到了22.97萬億，同比增長高達25.5%，電商消費已經(jīng)成為居民消費的重要途徑。電商消費與流通經(jīng)濟發(fā)展關(guān)系十分密切，流通產(chǎn)業(yè)的倉儲、配送及包裝等功能對電商消費發(fā)展起到了關(guān)鍵性作用，事實上，流通經(jīng)濟在電商消費快速增長的同時也在穩(wěn)步上升。隨著電商消費在居民消費中的比例不斷增大，電商消費對流通經(jīng)濟的發(fā)展推動十分明顯，其中電商消費中的商品流通需求帶動了流通經(jīng)濟的物流行業(yè)的快速發(fā)展，商品消費需求帶動了流通經(jīng)濟中的批發(fā)零售行業(yè)的快速發(fā)展，此外在加工與包裝等環(huán)節(jié)，電商消費對流通經(jīng)濟的發(fā)展也均具有較強增長效應(yīng)。但是，目前研究發(fā)現(xiàn)，在電商消費對流通經(jīng)濟增長的促進作用逐漸增強時，由于各地流通產(chǎn)業(yè)經(jīng)濟結(jié)構(gòu)不同，電商消費和經(jīng)濟發(fā)展的不均衡，導(dǎo)致電商消費的流通經(jīng)濟增長效應(yīng)存在較大差異。其中，流通經(jīng)濟規(guī)模和增速方面，沿海地區(qū)最高；中部地區(qū)次之；西部地區(qū)規(guī)模最小，同時增速緩慢。在電商消費方面，各省（地區(qū)）的消費總量和消費結(jié)構(gòu)也存在較大的差異，這導(dǎo)致我國各省電商消費的經(jīng)濟增長效應(yīng)存在顯著區(qū)別。有鑒于此，結(jié)合當(dāng)前我國經(jīng)濟增速放緩、第三產(chǎn)業(yè)發(fā)展提速和電商消費在各省發(fā)展不平衡的現(xiàn)狀，本文采用最新的時變面板平滑轉(zhuǎn)換回歸模型（TV-PSTR），構(gòu)建包括電商消費因素和流通經(jīng)濟基本面因素的非線性模型，對我國30個省份（地區(qū)）的2000-2015年電商消費發(fā)展與流通經(jīng)濟增長關(guān)系展開深入研究，重點考察在地區(qū)電商發(fā)展不均衡和流通產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)差異的現(xiàn)狀下，是否導(dǎo)致電商消費存在非線性流通經(jīng)濟增長效應(yīng)及其動態(tài)變化規(guī)律，揭示電商消費發(fā)展存在非線性經(jīng)濟增長效應(yīng)的根本原因，為促進電商消費的增長及在各地區(qū)的流通經(jīng)濟發(fā)展提供重要的理論基礎(chǔ)和參考依據(jù)。

模型的設(shè)定與數(shù)據(jù)說明

（一）模型的構(gòu)建

基于各省電商消費和流通經(jīng)濟發(fā)展差異較大，研究發(fā)現(xiàn)本文所選數(shù)據(jù)存在較大異質(zhì)性，因此為有效反應(yīng)模型參數(shù)在截面單位間的異質(zhì)性變化，并刻畫參數(shù)隨時間變化產(chǎn)生的非穩(wěn)定性影響，本文構(gòu)建非線性框架下的動態(tài)面板平滑轉(zhuǎn)移回歸模型，以此考察電商消費參數(shù)對流通經(jīng)濟增長的動態(tài)影響。本文構(gòu)建如下的模型：

（1）

其中，被解釋變量LN（rgdpi，t）為各省在t期待人均流通GDP對數(shù)，用以衡量各省的流通經(jīng)濟增長水平。在自變量中，電商消費額Xi，t作為本文主解釋變量，衡量各省居民電商消費需求。分別采用各省整體電商消費總額Econsum、批發(fā)零售銷售總額Retails、郵政倉儲費用Postal與各省同期流通GDP的比值進行衡量。

在模型中，綜合考慮影響流通經(jīng)濟增長的控制變量Controlj，t：實物資本存量lncapital（衡量實體經(jīng)濟資本投入），人力資本投入lnhuman，政府支出gover（衡量政府消費和投資對流通經(jīng)濟的干預(yù)），進出口總額trade（衡量各地進出口對流通經(jīng)濟增長的拉動作用），通貨膨脹率cpi（衡量各地區(qū)價格波動或者宏觀經(jīng)濟不確定性對經(jīng)濟增長的影響）。

在此基礎(chǔ)上通過剩余非線性檢驗考察轉(zhuǎn)換函數(shù)的個數(shù)問題，即H0：r=1或H1：r =2。在確定備選函數(shù)個數(shù)上構(gòu)建的動態(tài)面板平滑轉(zhuǎn)移回歸模型表達如下：

（二）變量說明及數(shù)據(jù)來源

為了考察不同地區(qū)電商消費發(fā)展對流通經(jīng)濟增長的非線性促進作用，本文采用時變面板平滑轉(zhuǎn)換回歸模型TV-PSTR對整體電商消費、批發(fā)零售、郵政倉儲在不同流通產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)和不同居民收入水平下對各省流通經(jīng)濟增長的影響關(guān)系展開實證分析。研究對象為北京、天津、河北、浙江、安徽、福建、江西、山東、河南、湖北、湖南、廣東、廣西、海南、重慶、四川、貴州、山西、內(nèi)蒙古、遼寧、吉林、黑龍江、上海、江蘇、云南、陜西、甘肅、青海、寧夏、新疆等30個省市地區(qū)。選取的數(shù)據(jù)來源Wind數(shù)據(jù)庫、中國統(tǒng)計年鑒、中國流通經(jīng)濟統(tǒng)計年鑒、中國電子商務(wù)市場數(shù)據(jù)監(jiān)測報告等，時間區(qū)間為2000-2015年。本文主要變量定義和統(tǒng)計描述如下：

電商消費指標(biāo)。采用各省整體電商消費總額、批發(fā)零售總額、郵政倉儲總額與各省同期流通GDP的比值進行衡量。

經(jīng)濟增長指標(biāo)。采用人均流通產(chǎn)業(yè)生產(chǎn)總值作為衡量流通經(jīng)濟發(fā)展水平的指標(biāo)。該指標(biāo)數(shù)值越大則表明該地區(qū)的流通經(jīng)濟增長水平更高。為了消除異方差，本文對人均流通GDP進行取對數(shù)。

控制變量Controlj，t：實物資本存量lncapital（各地區(qū)實物資本取對數(shù)衡量資本投入），人力資本投入lnhuman（以各省勞動力平均受教育年限衡量勞動力投入），政府支出gover（政府消費和投資占流通GDP比重），進出口總額trade（衡量各地進出口總額占流通GDP比值），通貨膨脹率cpi（衡量價格波動或者宏觀經(jīng)濟不確定性對流通經(jīng)濟增長的影響）。對各變量的描述性統(tǒng)計如表1所示。

實證結(jié)果與分析

（一）線性檢驗與剩余非線性檢驗

為了檢驗電商消費在不同流通產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)中對流通經(jīng)濟增長的影響，本文結(jié)合各地宏觀流通經(jīng)濟基本面情況，重點考察電商消費在不同流通產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)門限變量下，對流通經(jīng)濟增長的非線性門限效應(yīng)。在面板平滑轉(zhuǎn)換回歸TV-PSTR模型中，位置參數(shù)m的取值直接影響轉(zhuǎn)移函數(shù)g（Qit，γ，Qc），根據(jù)AIC和BIC的準(zhǔn)則，同時結(jié)合包含區(qū)制個數(shù)不過多的TV-PSTR已能充分反映面板數(shù)據(jù)異質(zhì)性，本文確定非線性模型的最優(yōu)位置參數(shù)個數(shù)均為1（見表2）。

在動態(tài)面板平滑轉(zhuǎn)換回歸TV-PSTR模型估計前，為了保證檢驗結(jié)果穩(wěn)健性，確定了轉(zhuǎn)換函數(shù)g（Qit，γ，Qc）的位置參數(shù)后，對電商消費、批發(fā)零售、郵政倉儲與流通經(jīng)濟增長之間的非線性關(guān)系進行實證檢驗，同時考察保險發(fā)展的增長效應(yīng)中存在的非線性轉(zhuǎn)換函數(shù)（體制轉(zhuǎn)換區(qū)間）的最優(yōu)個數(shù)（見表3）。

從檢驗結(jié)果可以看出，當(dāng)以流通產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)作為門限變量對經(jīng)濟增長展開線性檢驗時，各個模型的F統(tǒng)計量、LM統(tǒng)計量和pseudo-LRT統(tǒng)計量在1%顯著性水平均顯著地拒絕r=0的原假設(shè)，這就充分說明隨著產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)調(diào)整，電商消費與流通經(jīng)濟增長之間存在顯著的非線性效應(yīng)，要采用非線性TV-PSTR模型估計。此外，分析結(jié)果得出，在1%的顯著性水平上，各個模型非線性機制轉(zhuǎn)換函數(shù)的最優(yōu)個數(shù)為1。

（二）非線性模型的參數(shù)估計

在以上最優(yōu)模型選擇的基礎(chǔ)上對TV-PSTR模型進行了參數(shù)估計。采用格點法（grid）來搜索使模型殘差平方和最小的參數(shù)估計值，將其作為非線性最優(yōu)算法的初始參數(shù)，在確保模型參數(shù)收斂的基礎(chǔ)上進行估計（見表4）。

由表4的實證結(jié)果可知，動態(tài)非線性平滑面板TV-PSTR模型的檢驗結(jié)果比線性模型更加符合實際，模型中各變量統(tǒng)計顯著性更優(yōu)。根據(jù)非線性模型實證結(jié)果可知，以電商消費做轉(zhuǎn)換函數(shù)的門限變量，平滑參數(shù)γ的估計值較小（2.083），說明非線性轉(zhuǎn)換函數(shù)具有較明顯的平滑轉(zhuǎn)化特征，隨著各省流通產(chǎn)業(yè)發(fā)展水平提高，電商消費經(jīng)濟對流通經(jīng)濟增長的影響呈現(xiàn)漸進演變的非線性關(guān)系；而以流通產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)調(diào)整做門限變量，平滑參數(shù) 的估計值較大（12.481），說明隨產(chǎn)業(yè)內(nèi)部零售、倉儲等結(jié)構(gòu)的調(diào)整，電商消費對流通經(jīng)濟增長影響的非線性效果更強烈，變化速度更快。其中，當(dāng)流通經(jīng)濟水平低于門限變量（4.294）時，電商經(jīng)濟系統(tǒng)處于低轉(zhuǎn)換區(qū)制，此時電商消費對流通經(jīng)濟增長的線性影響部分首先呈現(xiàn)負效應(yīng)，而后隨著流通經(jīng)濟發(fā)展水平高于門限變量（4.294）時，非線性部分的影響效應(yīng)逐漸起主導(dǎo)作用，電商對經(jīng)濟增長逐漸呈現(xiàn)正影響效應(yīng)；而以流通產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)低于門限變量（3.492），電商經(jīng)濟系統(tǒng)處于低風(fēng)險區(qū)制，電商消費對流通經(jīng)濟增長影響的首先呈現(xiàn)正效應(yīng)，后隨著流通產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)的調(diào)整逐漸轉(zhuǎn)為負效應(yīng)。由此可見，電商消費發(fā)展與流通經(jīng)濟增長確實存在非線性總量與結(jié)構(gòu)的深化門限效應(yīng)，隨著流通產(chǎn)業(yè)經(jīng)濟水平和產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)調(diào)整存在著不同關(guān)系。

綜上所述，本文采用最新的時變面板平滑轉(zhuǎn)換回歸模型，考察在地區(qū)電商發(fā)展不均衡和流通產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)差異的現(xiàn)狀下，電商消費是否存在非線性的流通經(jīng)濟增長效應(yīng)及其動態(tài)變化規(guī)律。研究發(fā)現(xiàn)，以電商消費做轉(zhuǎn)換函數(shù)的門限變量為例，平滑參數(shù)γ的估計值較小，非線性轉(zhuǎn)換函數(shù)具有較明顯的平滑轉(zhuǎn)化特征，電商消費經(jīng)濟對流通經(jīng)濟增長的影響呈現(xiàn)漸進演變的非線性關(guān)系；平滑參數(shù)γ的估計值較大，電商消費對流通經(jīng)濟增長影響的非線性效果更強烈，變化速度更快。研究還表明，流通經(jīng)濟水平低于門限變量時，電商經(jīng)濟系統(tǒng)處于低轉(zhuǎn)換區(qū)制，經(jīng)濟增長的線性影響部分呈現(xiàn)負效應(yīng)，而后隨著流通經(jīng)濟發(fā)展水平高于門限變量，非線性部分的影響效應(yīng)逐漸起主導(dǎo)作用，電商對經(jīng)濟增長逐漸呈現(xiàn)正影響效應(yīng)；流通產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)低于門限變量時，電商經(jīng)濟系統(tǒng)處于低風(fēng)險區(qū)制，經(jīng)濟增長的影響呈現(xiàn)正效應(yīng)，后隨著流通產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)的調(diào)整逐漸轉(zhuǎn)為負效應(yīng)。

參考文獻：

1.趙鵬.關(guān)系網(wǎng)絡(luò)下電子商務(wù)創(chuàng)新與消費行為變革 [J]商業(yè)經(jīng)濟研究，2017（1）

2.魯釗陽，廖杉杉.農(nóng)產(chǎn)品電商發(fā)展的增收效應(yīng)研究[J].經(jīng)濟體制改革，2016（9）

3.畢俊杰. 電商集中促銷對消費的影響探析[J].宏觀經(jīng)濟管理，2017（2）

4.魏華林，宋平凡，郭靜艷.保險消費的非線性收入效應(yīng)與收入差距——基于PSTR模型的實證研究[J].經(jīng)濟評論，2015（2）

5.王東岳.流通產(chǎn)業(yè)集群與流通經(jīng)濟增長的實證分析[J].商業(yè)經(jīng)濟研究，2017（4）

6.陳創(chuàng)練，黃楚光.資本賬戶開放、金融風(fēng)險與外匯儲備的非線性關(guān)系研究[J].財經(jīng)研究，2015（8）