消費驅動背景下流通產業的影響因素與發展趨勢

呂云彤 朱雅魁 耿泉峰 安亞剛 陳永權 副教授

（1、國網河北省電力有限公司電力科學研究院 石家莊 050000；2、華北電力大學經濟與管理學院 北京 102206）

引言及文獻綜述

囿于歷史經驗，投資導向已成為流通產業的發展定式。這一觀點“似乎”源于凱恩斯投資理論，并被國內部分學者視為推動社會主義市場經濟的必要條件。但凱恩斯投資理論應被視為應對產能過剩與惡性通縮的“應急處方”，而消費函數理論則是反映凱恩斯觀察流通經濟的常態視角。該觀點將消費驅動視為推動流通產業發展的關鍵要素，馬克思經濟危機理論也可通過該模式獲得解決方案。當前產能過剩加劇，消費函數理論再一次得到學界關注。吳炳新（2012）在《消費通論》中提出，投資導向必然導致報酬遞減，因此流通產業應由消費主導，進而形成以內需市場為基礎的商業流通體系。汪海林（2016）在總結新消費理論后提出，影響流通產業的因素并非消費本身，而是由消費行為引發的市場變化。其中包括比較偏好帶來的需求擴張，需求偏好帶來的技術升級，興趣偏好帶來的種類繁衍等。王曉東（2016）認為，流通產業必然受到消費影響，但學界研究過于關注理論推導，而非實證分析。因此其利用主成分分析法，將包含制度因素在內的影響因子作出權重排列。

秉承以上研究，本文將以消費驅動對流通產業的影響為軸線，串聯消費環境、終端市場、上游流通環節及關聯領域的影響因素，并運用主成分分析法評估各項因素影響效應。實證顯示突出的因素，將得到重點分析并被提煉為研究結論。反之則反是。結合發展環境對結論作進一步研究，可呈現我國流通產業的發展趨勢。

表1 KMO與Barlett球形檢驗結果

表2 解釋的總方差

指標選取

流通產業深受消費市場影響，但消費驅動是內生變量，難以解釋流通產業變化。依據文獻與實踐觀察可發現，消費驅動將在消費環境、終端市場、上游流通環節及關聯領域，影響流通產業發展。有鑒于此，本文選取消費驅動對于流通產業的影響指標，可從以上四個方面著手。本文將依據《中國統計年鑒》《中經網》《中國新品消費指數報告》2018年數據，設流通產業發展（lt）為被解釋變量，并在消費驅動所示影響中，提取以下解釋變量：

居民收入（asr）。提升居民收入，是實現消費驅動的前置條件。消費驅動的本質是利用終端消費，帶動上游環節實現增長。而居民收入是終端消費的資金池，對于消費驅動力具有決定性影響。有鑒于此，本文將居民收入納為解釋變量，以呈現消費驅動對于消費環境的影響。數據來源于各省統計年鑒。

城鎮化率（ach）。提升城鎮化率，已被視為促進居民消費的重要手段。李華香（2011）利用“二元結構模型”推導出，我國城鄉勞動力生產率已擴大至4.47倍。由此得出結論，通過提升城市化率，鄉村地區消費潛能將得到釋放。本次研究將參考既往研究成果，將城鎮化率設為解釋變量，進而體現消費驅動背景下消費環境的變化趨勢。

居民需求（axq）。需求是消費的驅動力，借助該項數據，可基本還原居民消費所產生的動能，進而推導出流通產業的基數與增量。本次研究將居民需求視為消費驅動帶來的消費環境變化，并設置為解釋變量。數據提取自城鎮與鄉村居民的消費性支出均值，計量單位為萬元/人。

終端網點（bzd）。終端網點數量可被視為流通產業的“晴雨表”。消費驅動必然提升終端消費額，終端網點凈利潤將相應提升。由此網點數量將對應增加，反之則反是。將終端網點數量作為解釋變量，可展現消費驅動對于流通產業終端市場的直觀影響。該項數據的統計對象，包含連鎖門店總數、單體店面法人數、大型賣場總面積/100平米。

勞動力投入（bl）。勞動力投入會為流通產業帶來重要影響，在科布-道格拉斯生產函數中，勞動力投入被視為決定產出的關鍵指標。由于流通產業上游環節的勞動力增長率難以統計，其間接影響更為復雜，因此本文將勞動力投入作為消費驅動對終端市場的直接影響。同時在數據統計中，第三產業就業人數的增長變化將作為主要依據。

資本投入（ck）。資本投入同樣是科布-道格拉斯生產函數的重要指標。在推進消費驅動的過程中，流通產業必將獲得增長。而利潤率的提升將吸引更多投資，該產業將因此獲得發展。資本投入的統計方式，被設定為每萬人占有零售業固定資產的增長率。借助這一數據，可呈現消費驅動對于流通產業上游環節的影響。

物流成本（dwl）。物流行業是流通產業的關聯領域。消費驅動會增加商品流通，若物流載荷不變將引發成本上升。受此影響，商品流通成本也將上升。若提升物流載荷，將帶動更多投資，流通產業將持續走強。總之，物流成本可直觀反映商品流通密度。該項數據的計算方式，設定為貨物運輸周轉量/GDP。

信息技術（dxi）。信息技術是電子商務的底層技術。該技術可在流通效率與市場需求兩個方面反映流通業變化。當信息技術投入增加，商品流通效率將相應提升，運輸成本可對應下降。同時，信息技術具有去人工化傾向，因此信息技術投入與勞動力投入具有負相關性。該項數據將以各省份的電子商務發展指數及均值為統計依據。

新品供給（dxp）。新品供給增加是消費驅動的必然結果。消費驅動將以需要為導向，而新產品是帶動需求的驅動力，這一邏輯也是供給側改革的內核。通過分析新品發布密度，可預測流通業的未來發展。由于《中國統計年鑒》缺乏相關統計，該項數據會在天貓發布的《中國新品消費指數報告》中獲取。

快遞網點（dkd）。伴隨電子商務的發展，快遞業已成為商品流通的重要渠道。快遞網點數量對流通產業的影響與終端門店近似，是商品物流載荷變化的直觀體現。將這一數據納入解釋變量，可呈現新零售業的成長幅度。該項數據將包含郵政、順豐、京東、“三通一達”等主要快遞平臺的網點變化。

表3 變量成分矩陣

表4 成分得分系數矩陣

實證分析

（一）提取主成分

2008年，我國擴大基礎建設投資，貨幣政策大幅調整。在投資拉動下，居民收入不斷增加，城市地區居民消費在2010年后出現快速增長。有鑒于此，本文將收集29省市區（不含新疆、西藏及港澳臺地區）2010-2017年間各項指標數據，制作各年份截面數據。本次研究將使用2017年數據作研究范式，進而獲得當年度評估數據。其中指標數據分別來源于《中國統計年鑒》《中經網》《中國新品消費指數報告》。數據處理借助SPSS21.0軟件完成。

首先，由于各項數據計量單位不同，本次研究將首先對各項指標做無量鋼化處理。之后將利用KMO與Barlett球形檢驗，判斷統計量是否適合作因子分析。KMO是最為常用的主成分檢驗工具，主要目的是檢測變量間的偏向相關系數及簡單相關系數。KMO＜0.6表示統計量不適合作因子分析，KMO＞0.7表示適合。Barlett球形檢驗的主要目標是檢驗各變量相關性。當檢測值拒絕零假設，則證明被檢測變量具有相關性，可進行因子分析。本次研究的KMO與Barlett球形檢驗結果見表1所示。通過表1數據可觀察到，KMO=0.78＞0.6。Barlett球形檢驗的卡方值=42.796（P＜0.001），拒絕原假設。基于這一檢測結果，可得出結論：相關矩陣適合作因子分析。主成分分析法可將多項原始變量轉換為綜合指標（F），利用該方法提取影響因子，見表2所示。通過觀察表2數據可發現，主成分因子F1與F2的特征值均大于1。同時二者的累積數值超過80%。由此可判斷，F1與F2可代表大多數變量。

（二）主成分分析

為了提升主成分的解釋性，本次研究利用最大方差法作正交旋轉，進而獲得各項指標的成分矩陣，詳情見表3所示。

通過觀察表3可發現，主成分F1包含居民收入（asr）、城鎮化率（ach）、居民需求（axq）、勞動力投入（bl）、資本投入（ck）、物流成本（dwl）、新品供給（dxp）。各項指標均受到資本投入影響。同時，依據方差結果分析，主成分F1對于因子的解釋面更大。由此，F1可被定義為總投資規模，是各類資源聚集流通產業的抽象表現形式。主成分F2主要包含城鎮化率（ach）、資本投入（ck）、信息技術（dxi）、快遞網點（dkd），同時居民需求（axq）、物流成本（dwl）、新品供給（dxp）也體現于F2。這部分指標的共同指向是效率與技術，由此F2可被定以為流通產業技術效率。運用SPSS21.0軟件中的回歸法，可獲得主成分的得分系數矩陣。見表4所示。

設主成分得分方程：

其中F代表主成分，i代表主成分數量，β代表變量得分，X代表變量取值為1，n代表變量數。將表4帶入公式（1）可獲得：

依據方差貢獻率，計算主成分F1與F2的綜合權重可得到計算方程：

進一步計算可得出權重方程：

流通產業影響因素與發展趨勢

（一）影響因素

將公式（5）帶入表4可得到表5。通過觀察表5可獲得研究結果：

居民需求（axq）＞城鎮化率（ach）＞居民收入（asr）＞資本投入（ck）＞新品供給（dxp）＞勞動力投入（bl）＞物流成本（dwl）＞信息技術（dxi）＞快遞網點（dkd）＞終端網點（bzd）。研究結果表明，消費驅動帶來的直接投資及其改變的消費環境，對于流通產業的影響最大，而技術進步對于流通產業的影響也較為明顯。綜合分析，可得出三項結論：

結論一：居民需求、城鎮化率、居民收入這三項由消費環境中提取而來的解釋變量，占據影響因素的前三位。而影響力排名第四位的資本投入也與消費環境呈正相關關系，且二者因果關聯極為顯著。分析這一研究結果可發現，消費環境可被視為流通產業的載體，產業發展與居民購買力具有緊密關聯。這一結論揭示了消費驅動的內在邏輯，即通過增加居民收入——拉動終端市場——由終端需求帶動上游流通——依托上游增量提升流通效率——進而降低商品成本，并在消費者受益后形成產業閉環。這樣的發展邏輯符合當下的技術環境與產業結構。

結論二：信息技術與快遞網點的影響分別排在第8與第9，所得分數相對較低。深入分析可發現，這兩項變量僅對F2產生重要影響，而對F1的貢獻率極低。囿于F2權重過低，這兩項變量的總得分排名靠后。這一結果與電子商務在我國零售業的占比相符。雖然電子商務發展迅猛，但在我國零售市場的占比仍不足20%。其發展瓶頸，源于多數商品的單件流通成本，仍遠高于批量流通成本。在不具備成本優勢的領域內，電子商務模式難以獲得優勢。但技術發展永不止步，隨著人工智能、大數據等技術的逐步完善，電子商務的成本優勢將進一步凸顯，行業發展值得期待。

結論三：通過觀察表5可發現，終端店面的影響為負值。而勞動力與資本投入的影響均高于0.1。這一結論說明，資本與勞動力投入并未進入終端店面，流通產業的終端形態正發生改變。近年來，阿里巴巴先后注資蘇寧、銀泰、百聯、大潤發等零售巨頭，并推出盒馬鮮生、易果生鮮、阿里超市等專營品牌。而獲得阿里注資的蘇寧，大幅擴張終端店面，以“阿里系”為核心的新型零售平臺初具雛形。在此背景下，線上線下資源高度整合，資本與勞動力逐漸轉向配送、倉儲等環節。而終端銷售場景將與線上場景深度整合，“三公里配送圈”、“分散倉儲”等新概念將塑造出全新的終端業態。

表5 變量影響分析

（二）流通業發展趨勢

首先，產業閉環的形成，將使各環節的關聯性將更加緊密，并逐步進化出以共生關系為內核的商業生態系統。傳統流通產業的發展動力來源于投資，由于投資范圍相對分散，因此各環節、區域之間的聯系并不緊密。在消費驅動逐步成熟的環境下，投資驅動的影響效應將逐步衰減，各環節均將在終端消費增量的傳導過程中受益。與此同時，網絡技術將使信息流通更加通暢，各區域將逐漸形成統一市場。在此背景下，消費者、零售商、配送商、生產企業的信息、收益、服務均將對接，消費市場中的企業將更加依賴于消費者，低質商品與品牌將被淘汰出該領域。

其次，流通產業的集中度，將大幅提升。在生態系統內，與系統相容的個體將快速繁殖，并進一步擠占劣勢物種的生存空間。同時，生態系統更加關注友好度，與該系統相沖突的個體也將遭到淘汰。這一變化或在短時間內出現，流通產業的集中度將進一步提升。2014年后，流通產業獲得金融部門關注，各流通環節均出現巨頭企業。上市后，阿里巴巴、順豐快遞等大型企業的發展資金更加充裕，小微企業的生存環境更加惡劣。在此背景下，各類企業將進一步整合，類似于淘寶的超級平臺將在實體零售、倉儲物流等領域出現。

最后，流通產業的發展，將以創新為導向。消費驅動以消費者需求為核心動力，當消費需求增加，便會帶動上游生產。同時需求增加后，消費者進入勞動市場的意愿也將提升，勞動力與資本投入也將增加。流通市場將從多個層面獲得補強。但消費者具有創新偏好，新產品更利于激發消費意愿，否則消費市場將進入衰退。基于這一認知，本文在此提出，在消費驅動背景下，消費市場的中長期發展，將以創新為導向。當下我國的消費驅動仍以“補短板”為著力點。扶貧、棚改、補償消費是支撐消費市場的主要因素。這一發展模式僅能在短期內見效，中長期發展仍應立足于創新驅動。

結論

消費市場對于流通產業的影響極為復雜。本次研究將驅動力定為產業發展的內核，并依據消費環境、終端市場、上游流通環節及關聯領域，將消費驅動拆解為十項解釋變量，借助主成分分析法可獲得三項發現：一是直接投資仍然是提升流通產業的關鍵因素。但與投資驅動不同的是，消費驅動的投資來源居民消費，消費領域投資會使居民受益并引發良性循環，流通產業將得到長期持續發展。二是信息技術雖已對流通產業帶來影響，但影響效應遠低于預期。由此可推斷出，在短期內傳統物流模式仍會在流通產業中占據主導地位。三是流通產業的終端形態將發生巨變，終端店面的作用將逐漸衰減，而倉儲、配送環節將成為流通產業的發展關鍵。

對以上發現進一步分析可得出，在堅持消費驅動不變的條件下，流通產業的集中度與友好度均將提升，而創新將成為支撐該領域中長期發展的關鍵因素。以創新為標的，消費需求、流通渠道、生產環節將緊密對接，供需兩端均將獲得平穩發展。