商貿流通業與經濟增長的動態關系

陳燕麗

內容摘要：本文采用2000-2017年經濟增長相關數據，運用VAR模型和格蘭杰因果關系檢驗方法，對商貿流通業與經濟增長的動態關系進行實證研究。研究發現，流通產業的三個行業都是經濟增長的格蘭杰原因，而經濟增長僅成為批發零售業和住宿餐飲業的格蘭杰原因，對交通運輸郵政倉儲業的影響則不顯著。此外，通過脈沖響應和方差分解的動態分析結果進一步可知，流通產業中交通運輸郵政倉儲業和住宿餐飲業對經濟增長都主要體現了擴散效應，且擴散效應主要是由住宿和餐飲業引起和解釋的，批發零售業則對經濟增長存在“回流效應”或“擠出效應”;經濟增長反過來也對流通產業的三個行業起促進效應，在穩定狀態中對交通運輸郵政倉儲業的解釋程度最大，對批發和零售業的解釋程度最小。

關鍵詞：交通運輸郵政倉儲業 ? 批發零售業 ? 住宿餐飲業 ? 經濟增長

理論分析

商貿流通業為經濟增長提供新動力。流通代表了商品實現從生產到消費的轉移過程，流通業則是指從事流通相關活動的商人或組織的集合而構成的行業，包括批發、零售、餐飲、物流、倉儲、住宿等諸多行業，是帶動經濟發展的重要力量，尤其在新經濟背景下流通產業的技術手段和經營方式不斷創新，多種新興商貿業態和經濟成分的商貿企業為經濟增長源源不斷提供新動力。2009年批發業商品銷售總額僅為22558億元，2017年則達到了52999.9億元，專賣店、超市、團購、電子商務等新興業態發展成熟并擴展，已成為商貿流通產業中的重要組成部分，多種經濟成分的商貿企業形態欣欣向榮，促進技術進步及技術積累。商貿流通產業還幫助吸納了大量就業，緩解經濟增長中的就業壓力。2009年批發業和零售業年末從業人數分別為272530人和276765人，截至2017年則達到了399967人和320822人，不僅為經濟增長提供勞動力支持，還促進了社會和諧發展。

經濟增長為商貿流通業提供發展空間。我國國民經濟正處于不斷發展階段，尤其是以服務業為主的第三產業，其產業增加值和第二產業已不相上下，為商貿流通業的發展奠定了良好基礎。互聯網技術快速發展，在物流、批發、信息、金融等多方面發揮重要作用，大數據、“互聯網+”等模式層出不窮，線上網購等電子商務迅猛發展，帶動商貿流通業的發展模式不斷創新，發展規模不斷擴大，流通業發展水平得到有效提升。同時，隨著城鎮化進程加快，社會保障體系逐步完善，居民收入提升，生活水平也逐漸提高，從而更加刺激消費需求，尤其是物流業的發展連接起了城市和農村，農村居民的潛在消費需求得到有力開發，為商貿流通業提供了廣闊的發展空間。

兩者在發展過程中存在的問題。總體而言，我國商貿流通業相較于一些發達國家發展還比較薄弱。從整體管理水平上看，我國商貿流通產業在國際市場上知名度不高，競爭力差，流通企業自身也存在物流成本分擔、資本周轉等方面的管理問題;在綜合競爭能力上，我國流通企業以小規模商貿流通居多，缺乏大型的商貿流通業企業。因此，商貿流通業雖是我國國民經濟的重要組成部分，其對經濟增長的拉動作用實際非常有限。長久以來我國經濟增長主要依賴于第二產業中投資拉動，尚未完全實現向消費拉動的轉移，流通產業作為第三產業，在國民經濟中的所占比重較小，且由于流通基礎設施和流通技術等相對落后，對產業的貢獻作用有限。

流通產業與經濟增長的因果關聯性研究

（一）數據選取與變量說明

本文選取了交通運輸倉儲與郵電通信業增加值（TPS）、批發零售業增加值（WR）和住宿餐飲業增加值（AC）變量數據，來研究其與經濟增長（GDP）之間的動態關系。數據均來自于國家統計局。其中，為了增強數據的穩定性，避免異方差現象，本文對以上數據都進行了對數處理，并且對數處理不會影響數據的變量特征。

（二）模型識別與構建

1.向量自回歸模型（VAR）。本文主要研究商貿流通業與經濟增長的動態關系。如果把商貿流通業看作為一個子系統，把經濟增長看作是另一個子系統，那么就要研究這兩個系統是如何相互作用最終趨向相互協調發展的動態關系。然而，傳統的經濟模型一開始就預設了變量之間的因果關系與作用方向，但其實變量之間可能存在互相影響的關系，這導致實證分析過程變得更加難以梳理。VAR模型則正好解決了以上難題，通過把研究對象互相作為被解釋變量和解釋變量，可以有效分析兩個變量間乃至多個變量間的互動關系。VAR模型的數學表達式如下：

t=1，2，3…，T ? ?（1）

式中， yt表示k維的內生向量，xt表示d維的外生向量，n為模型的最優滯后階數， yt-n就表示被解釋變量的n階滯后項，T為樣本個數。β1、β2、…、βn是要被估計的k*k維系數矩陣，δ表示要被估計的k*d維系數矩陣，εt是k維擾動向量。因此，等式（1）可重新被表示為：

t=1，2，3…，T （2）

表1給出了本文主要變量的描述性統計分析，可以看出，國內生產總值平均達到了384410.3億元，處于較高的水平;交通運輸倉儲與郵電通信業增加值、批發和零售業增加值和住宿和餐飲業增加值平均為18188億元、34495億元和7193億元，批發和零售業在流通業中所占比重最高，住宿和餐飲業最小。

2.變量的平穩性檢驗。本文首先使用ADF檢驗方法對主要變量進行了單位根檢驗，根據VAR模型，當內生變量為同階單整時，說明平穩性檢驗通過。ADF檢驗為左邊單側檢驗，從表2可以看出，lnGDP、lnTPS、lnWR和lnAC四個變量的T統計值均大于5%的置信水平，沒有通過平穩性檢驗;但這四個變量的一階差分的T統計值均小于5%的置信水平，可拒絕“存在單位根”的原假設。以上結果說明說明lnGDP、lnTPS、lnWR和lnAC四個變量為一階單整，通過平穩性檢驗。

（三）格蘭杰因果檢驗分析

利用信息準則可確定VAR模型的最優滯后階數可知，交通運輸郵政倉儲業最優滯后2階，批發和零售業、住宿和餐飲業最優滯后3階。為了驗證流通產業與經濟增長之間是否存在真實因果關聯，在以上檢驗結果的基礎上，本文利用格蘭杰因果檢驗來驗證變量之間的作用關系以及作用關系的方向性。表3結果顯示，批發和零售業（lnWR）、住宿和餐飲業（lnAC）與經濟增長（lnGDP）之間存在顯著的相互因果關系，說明批發零售業和住宿餐飲業是推動經濟增長的顯著格蘭杰原因，經濟增長反過來也是推動批發零售業和住宿餐飲業增長的顯著格蘭杰原因。交通運輸郵政倉儲業（lnTPS）與經濟增長（lnGDP）之間的關系卻不如其他兩個產業那么顯著，經濟增長（lnGDP）沒有成為交通運輸郵政倉儲業（lnTPS）的顯著格蘭杰原因，交通運輸郵政倉儲業（lnTPS）則恰好在10%的顯著水平上成為經濟增長（lnGDP）的格蘭杰因果。以上結果說明流通產業中的三個行業都是經濟增長的格蘭杰原因，而經濟增長僅成為批發零售業和住宿餐飲業的格蘭杰原因，對交通運輸郵政倉儲業的影響則不顯著。

流通產業與經濟增長動態關系研究

格蘭杰因果檢驗僅僅反映了流通產業與經濟增長之間長期狀態下均衡因果關系的存在性及其因果關系的方向，如果需要進一步了解兩者之間如何相互影響，則需要對其進行VAR實證結果下的脈沖響應和方差分解分析。

（一）VAR回歸結果

模型估計結果的所有單位根都落在單位圓內，說明lnTPS與lngdp、lnWR與lngdp以及lnAC與lngdp的VAR模型都是穩定的。表4、表5和表6分別給出了lnTPS與lngdp、lnWR與lngdp以及lnAC與lngdp的VAR回歸結果，可以看出，以上變量之間均存在或正面或負面的影響。交通運輸郵政倉儲業（lnTPS）滯后一階和滯后二階都會對經濟增長（lnGDP）產生顯著性影響，經濟增長（lnGDP）則對交通運輸郵政倉儲業（lnTPS）沒有顯著性的影響;批發和零售業（lnWR）在滯后一期時顯著影響經濟增長（lnGDP），經濟增長（lnGDP）滯后三期顯著影響批發和零售業（lnWR），其他滯后階數則沒有顯著的相互影響關系;住宿和餐飲業（lnAC）與經濟增長（lnGDP）之間的影響關系則較為顯著，三期滯后項都存在顯著的互相影響關系。

（二）脈沖響應分析

脈沖響應分析是指選擇一個變量為脈沖變量（impulse variable），另一個變量為響應變量（response variable），以此來觀察一個變量的沖擊對另一個變量的作用。本文建立了lnTPS與lngdp、lnWR與lngdp以及lnAC與lngdp互為脈沖變量和響應變量的脈沖響應模型，設置響應期限為15年。

圖1給出了lnTPS與lngdp的正交脈沖響應圖，從左圖對lnTPS沖擊的響應曲線可以看出，在對交通運輸郵政倉儲業一個“正”的新息沖擊下，經濟增長前四年首先產生“負”的響應，但之后經濟增長都產生了“正”的響應，且在第7年的影響達到了最大響應值，可見交通運輸郵政倉儲業對經濟增長的最大的沖擊存在滯后效應。此外，交通運輸郵政倉儲業對經濟增長的影響時間非常久遠（未來15年內依然存在影響），衰退速度也很緩慢。右圖是對lngdp沖擊的響應曲線，可以看出，在對經濟增長一個單位“正”的沖擊下，交通運輸郵政倉儲業一開始就顯現出“正”的響應，但是這種“正”的響應在第六年后就以比較快的速度衰退了。

圖2給出了lnWR與lngdp的正交脈沖響應圖，從左圖對lnWR沖擊的響應曲線可以看出，在對批發和零售業一個“正”的新息沖擊下，經濟增長產生“負”的響應，在第五年達到最大值，隨后慢慢降低。右圖是對lngdp沖擊的響應曲線，可以看出，在對經濟增長一個單位“正”的沖擊下，批發和零售業呈現“正”的響應，且起伏波動較大，并且經濟增長對批發和零售業的促進效應持續時間也較長。

圖3給出了lnAC與lngdp的正交脈沖響應圖，從左圖對lnAC沖擊的響應曲線可以看出，在對住宿和餐飲業一個“正”的新息沖擊下，經濟增長在第一年首先產生“負”的響應，但隨后經濟增長逐漸產生了“正”的響應，且在第六年的影響達到了最大響應值，可見住宿和餐飲業雖然對經濟增長的最大沖擊也存在滯后效應，但時間要比交通運輸郵政倉儲業短得多。此外，住宿和餐飲業對經濟增長的影響時間也非常久遠（未來15年內依然存在影響），衰退速度也很緩慢。右圖是對lngdp沖擊的響應曲線，可以看出，在對經濟增長一個單位“正”的新息沖擊下，住宿和餐飲業呈現“正”的響應，且起伏波動較大，并且經濟增長對住宿和餐飲業的促進效應持續時間也較長，但后期住宿和餐飲業的響應趨于平穩。

（三）方差分解分析

圖4給出了對lnTPS、lnWR和lnAC沖擊的方差分解，響應變量皆為經濟增長（lngdp）。可以看出，在經濟增長（lngdp）的響應波動中，交通運輸郵政倉儲業（lnTPS）對經濟增長（lngdp）的最大解釋程度僅為5.67%，批發零售業（lnWR）對經濟增長（lngdp）的最大解釋程度維持在73.67%左右，住宿餐飲業（lnAC）對經濟增長（lngdp）的最大解釋程度則達到69.68%，說明經濟增長（lngdp）的波動主要來自批發零售業（lnWR）和住宿餐飲業（lnAC），交通運輸郵政倉儲業（lnTPS）起到的作用非常小。

圖5給出了對lngdp沖擊的方差分解，響應變量分別為lnTPS、lnWR和lnAC。可以看出，經濟增長（lngdp）對交通運輸郵政倉儲業（lnTPS）的解釋程度達到了94.4%，且持續時間較長，在未來15內都保持基本穩定的狀態;經濟增長（lngdp）對批發零售業（lnWR）的最大解釋程度達到了63.83%，后來逐漸下降，最后穩定在24.02%左右;經濟增長（lngdp）對住宿餐飲業（lnAC）的最大解釋程度達到了49.47%，后來也逐漸下降，最后穩定在31.26%左右。

綜合前文脈沖響應和方差分解的動態分析結果，可以得出，流通產業中交通運輸郵政倉儲業和住宿餐飲業對經濟增長都主要體現了擴散效應，且擴散效應主要是由住宿和餐飲業來引起和解釋的，批發零售業則對經濟增長存在“回流效應”或“擠出效應”。經濟增長反過來也對流通產業的三個行業起促進效應，在穩定狀態中對交通運輸郵政倉儲業的解釋程度最大，對批發和零售業的解釋程度最小。

結論

本文采用2000～2017年經濟增長相關數據，運用VAR模型和格蘭杰因果關系檢驗等方法，對商貿流通業與經濟增長的動態關系進行了實證研究。研究發現：流通產業的三個行業都是經濟增長的格蘭杰原因，而經濟增長僅成為批發零售業和住宿餐飲業的格蘭杰原因，對交通運輸郵政倉儲業的影響則不顯著;通過脈沖響應和方差分解的動態分析結果可知，流通產業中交通運輸郵政倉儲業和住宿餐飲業對經濟增長都主要體現了擴散效應，且擴散效應主要是由住宿和餐飲業來引起和解釋的，批發零售業則對經濟增長存在“回流效應”或“擠出效應”;經濟增長反過來也對流通產業的三個行業起促進效應，在穩定狀態中對交通運輸郵政倉儲業的解釋程度最大，對批發和零售業的解釋程度最小。因此，要加快發揮我國商貿流通業尤其是住宿餐飲業的經濟帶動作用，增強流通產業競爭力，同時依托互聯網創新運營新模式，實現流通業與經濟增長相互促進與融合。

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