普惠金融時代我國商貿流通業改革新方向探索

王新慶 王便芳

內容摘要：商貿流通業是與居民生活息息相關的行業，是平衡商品地域性、時間性、需求結構的重要途徑，在國民經濟發展中起著重要作用。當前普惠金融的迅速發展在一定程度上也影響了商貿流通業的發展形態，在支付方式、信貸結構、結算方式、交易信用保證等方面有了新發展。本文通過選取普惠金融發展和商貿流通業發展的代理指標并運用灰度關聯方法分析在普惠金融時代背景下，商貿流通業的哪些分解因素受到了影響以及受影響的程度有多大，進一步探討商貿流通業如何適應普惠金融時代的到來以分析其改革的新方向。

關鍵詞：普惠金融 商貿流通業 改革新方向

引言

商貿流通業是第三產業發展的重要組成部分，是一個經濟體系的先導產業，商貿流通業的繁榮對于穩增長、促改革、調結構具有重要作用。商貿流通涉及環節較多，在商品的銷售終端，自身的結構和發展特征對實體商業發展的升級具有很重要的作用，在流通環節涉及物流的流程優化與效率提升，同時商貿流通業面對消費者，既可以對消費者的消費行為進行一定的引導，也是滿足消費者消費需求的途徑（宋則等，2010）。當前在供給側改革的背景下，部分商貿流通企業利用自身的網絡信息化優勢、品牌號召力、配送網絡的完善與效率提升，進一步通過橫向的整合發展，在發展規模上邁上了一個新臺階，同時整個產業布局得到優化（文啟湘，2013）。政府相關部門也出臺相關政策促進商貿流通行業的發展，部分地區建立了中小商貿流通企業的統一公共服務平臺，其中一項重要功能就是信息的交流，如商貿流通企業的業務人才需求、市場需求的對接與新市場的拓展、新的科技的應用以提升整體運行效率或解放部分人工、在管理方式和管理制度上的創新和流程優化等，在統一整合資源的基礎上又及時了解了企業的具體經營狀況，能夠及時針對商貿流通企業的發展困難進行及時跟蹤化解（王菊紅等，2014）。

當前我國普惠金融發展較快，一方面是新興的互聯網金融靈活的運營模式帶來了新的金融潛力和金融便捷性，網絡支付、移動支付覆蓋率不斷提升，基于用戶交易行為的海量數據，逐步衍生出了互聯網的征信與信用貸款、透支消費等行為，另一方面中小銀行的業務渠道不斷下沉，各地的農村信用社或者當地本土銀行也在自己的比較優勢基礎上利用新技術、新手段提升服務的質量和范圍，部分大型銀行甚至是四大行也紛紛成立普惠金融事業部，這些都推進了普惠金融的進程。在非銀的信貸領域，部分從業公司已經從傳統的以高利息放貸為主要贏利點轉為從行業的特點及自身的定位尋找新的業務模式，特別是部分公司借助互聯網浪潮建立了新的運營模式。另外在支付方式上，新型支付方式的創新和普及速度令人吃驚，支付方式從網絡支付、移動支付到生物特質識別支付，其安全識別方式從數字識別到了生物特質識別，用戶運用新型支付方式頻率也越來越高，由此也產生了大量的用戶基礎數據，而這些行為一方面來自網絡購物、移動購物的市場規模擴大及其伴隨支付的頻率增加，另一方面是人們從便捷性的角度出發而在商貿零售中使用新型支付并使用由此產生的信貸、保險及其他金融類服務，同時銀行的渠道下沉也促使在終端消費上改變著購物消費方式，在商貿流通環節改變結算支付方式及信貸資金的獲取方式，所以綜合而言，普惠金融對商貿流通業的終端消費流通環節都產生了一定影響。在這種背景下，商貿流通業自身應該如何發展以適應普惠金融時代的特征，這正是本文要研究的內容。通過對普惠金融和商貿流通業的發展進行測量，考察商貿流通業各分解要素與普惠金融發展的相關性大小，進而分析商貿流通業的改革新方向。

普惠金融與商貿流通業發展的測度

（一）普惠金融發展測度

普惠金融是一個綜合性概念，其度量的維度有多個方面，而每個維度上都包含了概念本身的相關信息，如果僅僅是從一個維度上或者是某幾個維度上去對概念進行描述，那么這種描述就可能會是不準確甚至是錯誤的，所以要充分考慮概念描述的全面性。另一方面，普惠金融是一個確定性的概念，其本身的發展程度是一個抽象的概念，普惠金融發展沒有一個明確的指標指向，需要去構造相應的指標，在一個盡可能準確的水平上對其進行描述，最終能夠用一個指標數值涵蓋盡可能多的信息，能夠對其本身的特征進行綜合性的概括。所以在構造相應的指標時，應該基于綜合性、全面性的考慮，每個組成指標的觀測序列都能夠在某一維度上反映普惠金融的特征，在綜合化的過程中又不至于喪失信息的準確性和全面性，或者只是喪失掉一小部分信息，這樣最后的綜合結果才能夠既具備綜合性又具備較強的解釋說明能力。從這個角度出發，在構造普惠金融的衡量指標的過程中，應該從系統性、全面性出發，盡可能全面的涵蓋各維度的信息并讓其作為綜合指數的一個有機組成部分。具體到指標的層次來看，對普惠金融發展程度的描述主要有三個方面：第一是金融服務的可獲得性，在一個可比的空間范圍內和時間范圍內，能否有效便捷地獲取相關的金融服務；第二是金融服務功能的全面性，在獲取到服務后，其功能能否滿足人們的金融業務處理需要以及在多大程度上能夠滿足業務處理需求；第三是金融產品與服務的質量，所獲取的服務與功能使用是否足夠便捷高效以及在整個使用過程中人們的體驗是怎么樣的，這都是在普惠金融發展指標構造時需要考慮的。普惠金融發展程度衡量指標構造有很多種方法，例如楊慧（2015）基于一定范圍內的銀行網點數、賬戶的數量以及所連接到的服務情況、賬戶中資金的流向與支付情況、存款與貸款的使用特點等觀測值構建了普惠金融指數。普惠金融發展是一個抽象的概念，找到相應的代理指標進而得到其觀測值，盡可能從最大的準確度上去描述普惠金融發展，但是這種仍是一種逼近關系，而不是對等關系，所以指標的構建仍是一種刻畫程度的描述，考慮到指數構造的全面性和可靠性，本文選擇北京大學數字普惠金融指數作為參考序列，作為衡量普惠金融發展程度的觀測值（見表1），該指標主要涵蓋了三個層面的信息：金融服務覆蓋的范圍、使用深度和數字服務，涵蓋了支付寶賬戶數量情況、綁定銀行卡的情況、線上線下的消費支付金額及頻率特點、基于用戶金融服務使用行為的大數據征信及以此為基礎的普惠金融信貸、賬戶的轉賬和資金去向（如購買股票、保險等）、能夠接受的信貸利率范圍及對信貸的需求區間等20多個指標。

（二）商貿流通業發展測度

商品生產的最終目的是為了實現價值交換，商貿流通業便是消費和生產的中間環節，其本身是基于流通而衍生的綜合性行業，一方面對消費端有著引領作用，另一方面對接著商品生產端，根據市場的需求對商品進行有效的選擇配置。消費一方面是需要的被滿足，另一方面又是可以被引導的，這就決定了商貿流通與消費的兩個層面的關系特點（李媛，2015）。同時基于對消費市場的影響力，商貿流通對生產端產生一定的引領配置作用，生產者也是總傾向于生產銷路好并且利潤高的產品。在對我國商貿流通業進行考察時，其自身規模是一個基本的維度，具體指標有社會消費品零售額、批零從業人員等（陶俊，2016）。除了其本身規模的維度，普惠金融與互聯網的發展為商貿流通業發展拓展了新渠道，即借助互聯網技術對傳統銷售模式進行升級進而影響整個供應鏈條的模式，所以本文選取了網絡購物和快遞的發展水平進行分析。連鎖零售是商貿流通的一個重要陣地，直接面對消費者并對地租和各項運營費用反應較為明顯，其銷售額從一個細分領域在一定程度上描述了零售行業的發展情況，同時其數量的變化反映了其在盈利情況與各項成本支出的綜合考量下對業務的擴展或者是收縮，是反映其行業發展程度的重要尺度（見表2）。

從圖1中可以看出我國社會消費品零售總額在考察期內絕對數值逐年遞增，具體數值由2011年的181255.8億元增長到2015年的300931億元，但同期增長速度卻逐步下滑，增速從2011年的17.13%下滑到2015年的10.7%，但在基數加大且逐年抬升的基礎上，其絕對數額的增長仍然較大。

從圖2中可以看出，在考察期內網絡和移動購物的市場規模都有所上漲，具體分段來看，2011-2013年移動購物市場規模的絕對值從11億增長到2740億元，而到2015年這一數值躍升至18062億元，增長近154倍；同時期網絡購物規模由7666億元躍升至34921億元，增長近4.6倍。總體來看移動購物市場規模增長迅速，從考察內數據看，維持了一個超高速的增長，同期網絡購物市場規模雖有高速增長，但是相比于移動購物市場規模來說其增長速度較慢。網絡購物市場規模在2011年是移動購物市場規模的65.5倍，而到2015年這一數值縮小到1.9倍，在發展勢頭上移動端超過網絡端，但是從規模上看絕對數值仍差距較大。

普惠金融時代商貿流通業改革新方向分析

（一）灰度關聯分析

在實際的問題研究中，由于各種客觀因素的存在，對數據的獲取可能是不全面的，而另一方面數據可獲得性較好，但序列之間的邏輯關系可能是不清晰的，在捕獲信息的過程中也不可避免的會有部分信息的損失。灰度關聯分析基于這些情況，從幾何思想出發，對多組數據在數量特征關系上進行描述以反映其相關性情況（羅勇等，2005）。在對實際問題進行合理有效把握的基礎上，利用數學方法對問題進行數量化的抽取，形成數學數量關系矩陣，描述形式Xm×n：

其中X0=（x0（1），x0（2），…，x0（n））為參考序列，則 Xi= （xi（1），xi（2），…，xi（n））為參考序列Xi的解釋序列。在描述實際問題時維度不同會帶來單位量綱差異，所以首先對Xm×n去量綱化并正向化，處理過程如下：

Δij （k）=| xi （k）-xj （k） |

處理后可以得到新的序列數據y0=（y0（1），y0（2），…，y0（n））和yi=（yi（1），yi（2），…，yi（n）），（i=1，2，…m）。進一步利用矩陣的極大值、極小值做如下處理：

其中 ρ為分辨系數，其取值在（0，1）之間，一般取 ρ=0.5。因為矩陣系數表達分散，考慮將其加權處理如下：

其中γ0i為第i項參考序列因子與其行為序列間的關聯度，γ0i∈（0，1]，γ0i越大表明Xi與X0的關聯性越強。

（二）商貿流通業改革新方向

商貿流通業發展受到很多因素的影響，結合前文的分析確定分解因素指標并通過《中國統計年鑒》、《中國電子商務年鑒》等獲取數據，具體如表3所示。

從普惠金融與商貿流通業發展指標情況表中可以看出幾項指標的單位量綱不一致，所以進行無量綱化處理：

Y（k）= f （x（k））=x（k）/x（0），其中x（0）≠0

f （x（k））為初值化變化，選取x0=（x0（1），x0（2），…x0（5））進行初值化處理，得到無量綱矩陣如下：

以普惠金融指數x0=（x0（1），x0（2），…x0（11））作為參考數列，并令：

Δij （k）=| xi （k）-xj （k） |

Δmax=maximaxjΔij（k），Δmin=miniminjΔij （k）

進一步取灰數分辨系數ρ=0.5，則得到矩陣Rγ

由系數矩陣Rγ可以得到圖3。

從圖3中可以看出，商貿流通業發展分解因素與普惠金融發展的關聯程度上，快遞量的關聯度值整體呈現上升趨勢，在2012-2013年隨著整體市場環境有所下滑，而在次年關聯度開始回升，與其他并列因素相比走出了獨立趨勢，而同期的社零總額、批零從業人員關聯度值呈現了下滑趨勢，快遞收入的關聯值在下滑后進入了一個震蕩區間。快遞量迅速攀升的背后是電子商務的迅猛發展，隨著電子商務的發展，一方面對傳統的商貿流通方式產生一定的沖擊，同時另一方面帶動了產業鏈上的行業。同時電子商務的迅速發展推升了普惠金融的發展程度，基于用戶消費行為和支付行為的大數據可以衍生出眾多的相關業務，由于其便捷性和消費的促進作用，又在一定程度上促進了電子商務的發展。電子商務在此階段與普惠金融發展相輔相成經歷了一個快速的上漲，而最直接的表現就是快遞量攀升。而就快遞業務整體收入而言，其關聯度與普惠金融關聯度平穩，快遞收入衡量的是快遞整個行業的發展狀況，其收入隨著快遞量的攀升而上漲，但是與普惠金融的關聯度上并不一定是同步正向的。從商貿流通規模角度看，其本身與普惠金融的關聯度值也在走低，在商貿流通業整個市場規模擴大的情況下也伴隨著電子商務對傳統商貿流通市場份額的搶占，電子商務一方面和普惠金融是正向關聯，而另一方面與傳統商貿流通業市場都在增長的同時但增長速度卻不一致，帶來了電子商務的市場份額提升，在這種情況下，商貿流通業的規模指標與普惠金融關聯程度在走低（見圖4）。

由圖4可以看出，網絡購物規模與普惠金融的關聯值穩定波動，而與同期的連鎖零售企業情況關聯程度在走低，可見在普惠金融背景下，連鎖零售企業發展與其關聯程度在降低。由于電子商務中的移動購物增長數值較大，如果納入統一框架進行分析，會造成指標橫向可比性降低，故本文未將移動購物市場規模指標進行統一的衡量，而只納入了網絡購物市場規模，即網絡購物市場規模也與普惠金融發展表現出了很強的關聯性。鑒于網絡購物市場規模與普惠金融發展的關聯性較為穩定，而在可比框架下移動購物市場規模的發展遠遠快于網絡購物市場規模，在進一步的測試中，移動購物市場規模與普惠金融發展表現出了極強的關聯性，造成其他指標的可比性大大降低，所以在普惠金融發展背景下，商貿流通業細分領域中的移動市場規模指標與普惠金融發展程度具有極強的關聯性，而與連鎖零售發展情況的關聯度在減弱。由于矩陣的數據較為分散，考慮將其加權為一個綜合數值以便于橫向比較，具體關聯度描述系數γij如下：

由公式進一步得到參考數列和可比數列的關聯系數值和關聯排序，如表4所示。

由關聯系數表可以看出，γ3>γ5>γ4>γ1>γ2>γ7>γ6，在本文的研究框架下，在可比的7個影響因素中，快遞量γ3與普惠金融發展程度關聯值最大，關聯值達到0.8063，連鎖零售企業門店數γ6與普惠金融發展程度關聯值最小，對應關聯值為0.5535。整體來看，快遞量和網絡購物市場規模處于影響力較大的層次。在普惠金融時代背景下，商貿流通業發展分解因素中關聯值較大的就是在實際改革中需要重點關注的。從分解要素的角度出發，在商貿流通業改革中要關注快遞量的制度設計、流程優化、安全監管，以此提升快遞量的整體處理能力，提升流通的效率。就電子商務而言，其本身與普惠金融就存在相互促進的關系，普惠金融的發展會促進電子商務發展，而電子商務的發展也為普惠金融發展提供了一定的發展動力，因此要進一步促進電子商務的發展，尤其是超高速增長的移動電子商務。而社零、連鎖零售、批零等方面雖然在可比框架下關聯值相對較低，但仍有一定的正向關聯，均大于分辨系數0.5，所以在商貿流通業改革中也應予以重點關注，提升它們與普惠金融的關聯程度。

結論

在普惠金融時代背景下，商貿流通業作為支付、結算、信用付款最活躍的行業，其發展必然會受到一定程度的影響，本文著眼于對兩者關系的考察，尋找衡量普惠金融發展的代理指標，并對商貿流通業發展進行了組成因素的拆解，進一步獲取相關的數據建立相關的分析模型。考慮到兩者并非簡單的線性關系，本文選取了灰度關聯模型，在數量關系上以盡可能大的準確度去衡量兩者的相關性，并在統一框架下形成幾組可比的行為數列，進而考察普惠金融發展與商貿流通業各分解因素的相關關系。通過分析發現，在普惠金融時代背景下，商貿流通業改革應在流通領域的快遞量處理上做好優化進而提升效率，同時在具體方向上要關注電子商務的發展，尤其是移動電子商務的發展。其他行為序列在與普惠金融發展的關聯程度上有所走低，這時要加強對這些因素的普惠金融化改造以提升與普惠金融的關聯值，進而利用普惠金融發展的帶動力，最終實現商貿流通業的一個整體和平衡的發展。

參考文獻：

1.宋則，王雪峰.商貿流通業增進消費的政策研究[J].財貿經濟，2010（11）

2.文啟湘.商貿流通業現存問題與改革走向[J].商業經濟研究，2013（22）

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5.李媛.我國商貿流通業結構對市場效率影響實證檢驗[J].商業經濟研究，2015（18）

6.陶俊.商貿流通業的產業關聯與波及效應分析[J].中國商論，2016（28）

7.羅勇，曹麗莉.次產業的灰關聯矩陣分析[J].管理科學，2005（6）