個性化消費、市場結構與商品流通效率的關聯性分析

何 婷（四川大學錦城學院 成都 610074）

理論綜述

（一）流通業市場結構與商品流通效率

市場結構優化對商品流通效率的影響可以從顯性和隱性兩個角度展開說明。從顯性角度來看，楊曦和薛洋（2017）指出，解決市場經濟發展中的諸多問題，需要更加注重現代流通產業的運行范圍與軌跡，進而在從治理角度杜絕市場結構問題；黃桂琴等（2018）提出，市場分割與城市偏向對農產品流通產業的影響存在區域差異。這說明市場結構問題在流通產業發展中顯著存在，解決上述問題需直接從結構優化角度進行展開。從隱性的角度來看，王嘉瑋和趙德海（2018）研究認為，供給側結構性改革著力于個性消費市場，其能夠通過市場機制潛在的促進商品流通效率，這有助于解決市場中供需錯配等矛盾，進而發揮經濟先導的作用。結合上述研究的結論，本文提出假設：

H1：流通業市場結構的優化顯著正向影響商品流通效率性。

（二）個性化消費的中介作用

引入個性化消費因素，能夠進一步分辨多元投資對市場結構的影響，研究框架如圖1所示。柳西波（2018）基于專業市場的角度對農產品流通效率提升進行了研究，其認為專業市場能夠從宏觀層面提升商品流通效率的有效性，從而對商品流通效率的改善有著顯著的促進作用；楊雪蓮（2018）則認為，個性化消費模式對消費升級具有刺激和效益增值的作用，商品流通以個性化消費模式滿足消費者的需求。綜合上述分析，本文提出假設：

H2：個性化消費在市場結構與商品流通效率的相關性中具備中介作用。

實證模型構建

（一）數據來源

本文的研究期為2012-2018年，研究對象為在滬深A股上市的流通類別企業，公司經營項目包含批發業、零售業、酒店業和餐飲業。為了避免極端樣本造成的偏差，本文剔除了觀測期內存在ST*狀況的公司，同時剔除了股值波動超過3倍標準差外的極端樣本，研究數據均來源于萬得數據庫（WIND），總共包含1327個觀察值。

（二）變量定義

個性化消費指標。由于居民的個性化消費存在一定的主觀性，因此在量化過程中存在一定難度。鑒于此，本文采用中國互聯網絡信息中心（CNNIC）在《中國互聯網絡發展狀況統計報告》中所發布的“個性化消費指數”（UCI）進行衡量。作為曾經隸屬于中國科學院的研究機構，CNNIC在構建UCI指數時廣泛調查了居民網絡消費中的個性化消費產品和對應規模，其通過科學規劃形成了相應指數，從而具備理論上的可操作性。對UCI指數而言，該指數具備時間上的延續性，可較全面的說明我國居民個性化消費的規模與市場。

流通業市場結構。從廣義的角度來看，市場結構包含企業、消費者兩個主體，但兩者之間的三種交叉關系使得市場結構特征很難單純描述。從實證角度來看，市場總體交易發生在企業對消費者（B2C）的層面，而企業之間的市場競爭即為爭奪更多消費者的過程。鑒于此，本文引入產業組織理論中的勒納指數（Lerner Index，LI）分析商貿流通業的市場結構水平：

圖1 理論分析框架

表1 代理變量的選取

公式（1）表示商貿流通業內部企業勢力的集中水平，P為企業的產出價格，MC為產出的邊際成本。由于邊際成本是不存在于報表中的隱形數據，本文參考（2017）的做法，采用主營業務產值作為邊際成本。

商品流通效率。本文引入Malmquist指數作為商品效率的衡量指標，該指數側重于觀察多期樣本的變化情況，考慮到本文的樣本期為7期，該指標在分析過程中更有利于觀察商品流通效率的動態變化。為了構建Malmquist指數，需要建立基本距離函數，以衡量全要素生產率（TFP）從t期到t+1期的變動情況。假定存在n個決策單元，每個決策單元在t時期有m類要素投入，表示為：

且能夠最終獲得s類產出，表示為：

針對變量取幾何平均值即可得到商貿流通效率的Malmquist指數：

Malmqusit指數大于1則表示兩期的企業全要素生產率出現了上升，即商品流通效率出現了顯著提升；Malmqusit指數等于1時則商品流通效率未發生變動；Malmqusit指數小于1時則商品流通效率出現下降。

控制變量。根據相關文獻的研究結果，本文選取企業規模、資本構成、資本規模、持股比例、經濟環境等五個變量作為控制變量，以衡量商品流通效率變動中的潛在因素，上述所有變量的構成如表1所示。

（三）實證模型

為了研究市場結構對商品流通效率的影響，并剖析個性化消費的中介效應，本文擬采用層次回歸模型進行分析。首先以被解釋變量（商品流通效率）和解釋變量（流通市場結構）進行固定效應模型回歸；再向模型中引入中介變量（個性化消費）及交互項變量（個性化消費·市場結構），以動態偏分模型分析三者之間的移動回歸情況。隨著不同變量的加入，實證模型的樣本數量和結構復雜度會顯著上升，這也造成了模型出現多重線性自回歸的可能性。對此，需在實證開始前進行中心化處理，以降低各個變量間的偽回歸可能。基本模型設定如下：

基本模型（4）首先驗證五個控制變量（企業規模、資本構成、資本規模、持股比例、經濟環境）與被解釋變量商品流通效率之間的關系，再引入核心解釋變量市場結構，表示為：

引入核心被解釋變量觀察市場結構與商品流通效率的相關性，同時驗證本文的假設1。進而可以將企業個性化消費狀況作為中介變量加入該模型，表示為：

為了避免多重共線性，還需要構造去中心化的交互項變量，即為：

為了驗證上述模型設置的可行性，本文首先進行了預分析，采用皮爾森相關性檢驗的方式分析了各個變量間的一元回歸情況，結果顯示：市場結構LI與商品流通效率M之間在1%的水平上顯著正相關，皮爾森檢驗的結果初步驗證了本文的假設，即商貿流通市場結構的優化過程能夠顯著促進商品流通效率的上升；此外，中介變量個性化消費具備類似于市場結構優化的效果，在5%的顯著性水平上促進了商品流通效率的增長，說明個性化消費是市場結構優化的重要渠道，兩者均能夠顯著改善我國商品流通效率，促進市場轉化能力的上升。

表2 層次回歸模型實證結果

表3 方差分析模型實證結果

實證分析

（一）主效應分析

綜合上述數據，并采用構建好的各個模型，本文在Stata 13.0的軟件環境下對各個變量的關系進行了層次分析回歸，實證結果如表2所示。表2中第（1）列采用了廣義二次回歸（GLS）分析了各個控制變量對商品流通效率（M）的影響；第（2）列采用了廣義二次回歸（GLS）分析了核心解釋變量（LI）對商品流通效率（M）的影響；第（3）列采用了固定效應模型（FE）分析雙渠道中個性化消費（UCI）和市場結構（LI）分別對商品流通效率（M）的影響；第（4）列采用了高斯混合模型（GMM）分析了中介變量（LI*UCI）對商品流通效率（M）的影響。模型中控制了時間效應與區域效應。

根據表2的層次回歸結果，可以得到如下結論：第一，根據第（2）列的回歸結果可以發現，流通市場結構每優化一個單位，能夠提升0.1026的商品流通效率，兩者在1%的水平下顯著正相關，說明我國流通商品市場的發展需要從市場結構優化渠道展開；第二，根據第（3）列的回歸結果可以發現，納入個性化消費與市場結構雙渠道后，市場結構的作用發生了顯著的上升（從0.1026提升至0.1722），同時個性化消費指數每上升1個單位，商品流通效率可以上升0.0133個單位，兩者在1%的水平下顯著正相關，說明個性化消費不僅具備促進商品流通效率的微觀作用，還能夠潛在地促進市場結構優化發揮更強的流通動能；第三，根據第（4）列的回歸結果可以發現，構建個性化消費和市場結構的交互項后，雖然兩個解釋變量的主回歸效應均出現了一定下降（0.1722下降至0.1654；0.0133下降至0.0114），但兩者的交互項在1%的顯著性水平下與被解釋變量商品流通效率顯著正相關，該結果驗證了固定效應回歸中的情況，即個性化消費與市場結構具備功能上的“互補性”，其能夠促進商品市場的總體效率突破。

（二）方差分解

由于個性化消費和市場結構兩者具備典型的互補性特征，因此在促進商品流通效率發展的過程中會遭遇對應的實踐難題，即“以促進個性化消費市場為主導，以市場結構優化為輔”或“以促進市場結構優化為主導，以發展個性化市場為輔”的發展戰略方向問題。為了解決該問題，本文進一步引入方差分解模型（Bias-Variance Decomposition，BVD）來分析系統中各個內生變量的貢獻值：

其中，R（f）是由上述所有變量構成的總系統，bias即為各個解釋變量，商品流通效率是由全要素生產率這類多期動態數據所構成的變量，具備典型的線性系統特征，因此采用偏差與方差定義各個解釋變量的偏移度，即可通過預測均方差分析各個變量對解釋變量的貢獻值，分析同樣在Stata 13.0的軟件環境下進行，結果如表3所示。

表3的結果顯示，本文采用的總體模型的系統誤差較小，為0.21%，可以忽略不計，即說明模型構建優度較高。同時，市場結構的方差比例為72.62%，個性化消費的方差比例為23.41%，說明在提升商品流通效率的總系統中，市場結構優化占據更主要的地位，而個性化消費具備輔助作用，其他控制變量的影響相對較低。因此，在發展路徑規劃時應該秉持以市場結構優化為主的發展策略。

結論

第一，市場結構LI與商品流通效率M之間在1%的水平上顯著正相關，皮爾森檢驗的結果初步驗證了本文的假設，即商貿流通市場結構的優化過程能夠顯著促進商品流通效率的上升。此外，中介變量個性化消費具備類似于市場結構優化的效果，其在5%的顯著性水平上促進了商品流通效率的增長，這說明個性化消費是市場結構優化的重要渠道，兩者均能夠顯著改善我國商品流通效率、促進市場轉化能力的上升；第二，在提升商品流通效率的總系統中，市場結構優化占據更主要的地位，而個性化消費具備輔助作用，其他控制變量的影響相對較低。因此，在發展路徑規劃時應該秉持以市場結構優化為主的發展策略；第三，我國商貿流通市場的結構優化和個性化消費要素均能顯著提升商品流通效率，兩者具備“互補性”特征。同時，市場結構優化效應作用強于個性化消費，因此在具體實踐中應以改善市場結構為主、構建個性化消費市場為輔的方式，提升我國商品流通效率。