代承霞

內(nèi)容摘要：商貿(mào)流通業(yè)是關(guān)系到我國國民經(jīng)濟(jì)運(yùn)行的復(fù)合型產(chǎn)業(yè)，直接影響到我國產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)調(diào)整、社會(huì)經(jīng)濟(jì)長遠(yuǎn)發(fā)展和整體的就業(yè)市場。本文選取商貿(mào)流通業(yè)發(fā)展指標(biāo)和物流發(fā)展指標(biāo)建立研究指標(biāo)體系，以2009-2015年中經(jīng)網(wǎng)的統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù)作為原始數(shù)據(jù)，構(gòu)建兩者之間相關(guān)協(xié)整模型，并對構(gòu)建模型進(jìn)行相關(guān)誤差修正、ADF檢驗(yàn)以及回歸分析。通過對物流業(yè)發(fā)展對商貿(mào)流通業(yè)發(fā)展促進(jìn)作用的實(shí)證分析，估計(jì)出物流業(yè)發(fā)展對商貿(mào)流通業(yè)發(fā)展的提升效果，并提出促進(jìn)商貿(mào)流通業(yè)發(fā)展的對策。

關(guān)鍵詞：物流業(yè) 商貿(mào)流通業(yè) 協(xié)整模型 耦合效應(yīng)

中圖分類號(hào)：F724 文獻(xiàn)標(biāo)識(shí)碼：A

引言

商貿(mào)流通業(yè)是關(guān)系到我國國民經(jīng)濟(jì)運(yùn)行的復(fù)合型產(chǎn)業(yè)，是連接生產(chǎn)和消費(fèi)的重要環(huán)節(jié)。2015年我國的統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù)顯示，批發(fā)零售業(yè)增加值達(dá)到6.6萬億元，餐飲業(yè)增加值超過1萬億元，倉儲(chǔ)業(yè)增加值超過1.2萬億元，加上部分運(yùn)輸業(yè)，商貿(mào)流通業(yè)產(chǎn)值接近9萬億元，約占到國民生產(chǎn)總值的15%。商貿(mào)流通業(yè)直接影響到產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)調(diào)整和優(yōu)化，還會(huì)影響到我國社會(huì)經(jīng)濟(jì)的長遠(yuǎn)發(fā)展和整體的就業(yè)市場，因此需要準(zhǔn)確評估商貿(mào)流通業(yè)的效率和相關(guān)產(chǎn)業(yè)發(fā)展耦合效應(yīng)，特別是物流業(yè)的成本變化、物流網(wǎng)基礎(chǔ)建設(shè)和物流業(yè)效率對商貿(mào)流通業(yè)的影響。

物流業(yè)和商貿(mào)流通業(yè)發(fā)展耦合效應(yīng)的理論分析

隨著現(xiàn)代流通業(yè)和物流業(yè)的快速發(fā)展、產(chǎn)業(yè)業(yè)態(tài)的多元化及其他產(chǎn)業(yè)中的不斷滲入，商貿(mào)流通業(yè)和物流業(yè)的產(chǎn)業(yè)邊界愈加模糊。國際經(jīng)合組織（OEDC）認(rèn)為，商貿(mào)流通業(yè)為批發(fā)零售業(yè)和相關(guān)流通服務(wù)業(yè)。根據(jù)我國2011年修訂的《國民經(jīng)濟(jì)行業(yè)分類》確定，我國流通業(yè)包括批發(fā)零售業(yè)、住宿與餐飲業(yè)、倉儲(chǔ)業(yè)和其他運(yùn)輸服務(wù)業(yè)。綜合國內(nèi)外對于商貿(mào)流通業(yè)范疇界定，可知商貿(mào)流通業(yè)包含了批發(fā)零售業(yè)、倉儲(chǔ)業(yè)、住宿與餐飲業(yè)等，而現(xiàn)代物流業(yè)的快速發(fā)展使得我國多數(shù)地區(qū)形成了完整的物資運(yùn)輸、倉儲(chǔ)、加工、包裝、裝卸和信息處理等服務(wù)。由范疇的界定可知，商貿(mào)流通業(yè)和現(xiàn)代物流業(yè)發(fā)展存在較為密切的關(guān)系，兩者之間必然存在相互影響效用（李葳葳，2015；周敏，2014）。

國外學(xué)者Rachna S.Singh（2011）認(rèn)為印度運(yùn)輸網(wǎng)絡(luò)的發(fā)展帶動(dòng)了印度制造業(yè)發(fā)展和商品流通，將推動(dòng)印度經(jīng)濟(jì)的長遠(yuǎn)發(fā)展。Giorgio colacchi（2014）在研究美國經(jīng)濟(jì)發(fā)展的過程中提出，商品流通效率和物流業(yè)發(fā)展息息相關(guān)，在一個(gè)經(jīng)濟(jì)周期內(nèi)耦合效應(yīng)較為明顯。多數(shù)的研究結(jié)果顯示，物流業(yè)發(fā)展和商貿(mào)流通業(yè)發(fā)展之間存在顯著的耦合效應(yīng)，并呈現(xiàn)出明顯的相互促進(jìn)作用，國家間的物流網(wǎng)絡(luò)發(fā)展也在深刻影響著商品流通模式。

國內(nèi)學(xué)者的研究更具有針對性，周敏（2014）基于城鄉(xiāng)商貿(mào)流通結(jié)構(gòu)的分析，研究了城鄉(xiāng)物流發(fā)展和流通業(yè)的互動(dòng)關(guān)系，并且深入分析了城鄉(xiāng)商貿(mào)物流存在的問題及對策。劉平、賀武和周世璇（2015）認(rèn)為物流產(chǎn)業(yè)鏈促進(jìn)了我國商貿(mào)流通業(yè)集群發(fā)展和產(chǎn)業(yè)升級，但是仍然面臨區(qū)域商貿(mào)流通經(jīng)濟(jì)發(fā)展不平衡、商品流通過程中區(qū)域物流缺乏規(guī)劃、區(qū)域流通產(chǎn)業(yè)發(fā)展不均衡導(dǎo)致物流體系定位不明確等問題。徐永鋒等（2015）分析商貿(mào)流通業(yè)發(fā)展對經(jīng)濟(jì)增長和產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)優(yōu)化的影響，商貿(mào)流通業(yè)對經(jīng)濟(jì)相對發(fā)達(dá)地區(qū)的產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)優(yōu)化影響更為顯著，會(huì)促進(jìn)物流業(yè)、制造業(yè)等行業(yè)的產(chǎn)業(yè)升級和優(yōu)化，對經(jīng)濟(jì)欠發(fā)達(dá)但開放度逐年提高的地區(qū)，商貿(mào)流通業(yè)的影響也在提升。

物流業(yè)的快速發(fā)展和物流業(yè)態(tài)的多樣化趨勢促進(jìn)了商貿(mào)流通業(yè)的集群發(fā)展和業(yè)態(tài)多元化，我國面對經(jīng)濟(jì)下行壓力，區(qū)域商貿(mào)流通業(yè)發(fā)展必然要求物流產(chǎn)業(yè)的帶動(dòng)作用，所以本文主要探討物流業(yè)發(fā)展和區(qū)域商貿(mào)流通業(yè)發(fā)展的耦合效應(yīng)，基于實(shí)證結(jié)果提出區(qū)域商貿(mào)流通業(yè)的優(yōu)化策略。

物流業(yè)和商貿(mào)流通業(yè)耦合發(fā)展的協(xié)整模型

（一）指標(biāo)選取

在進(jìn)行實(shí)證分析前，首先需要確認(rèn)樣本指標(biāo)變量，選取商貿(mào)流通業(yè)年度經(jīng)濟(jì)增加值（CEVA）作為主要指標(biāo)，將商貿(mào)流通業(yè)主要組成部分經(jīng)濟(jì)增加值之和作為數(shù)據(jù)來源，即批發(fā)零售業(yè)年度經(jīng)濟(jì)增加值（CREVA）、倉儲(chǔ)業(yè)年度經(jīng)濟(jì)增加值（CWEVA）、住宿與餐飲業(yè)年度經(jīng)濟(jì)增加值（CAEVA）的總和作為商貿(mào)流通業(yè)年度經(jīng)濟(jì)增加值（CEVA）原始數(shù)據(jù)。

考慮到物流業(yè)正處于快速發(fā)展階段，因此本次研究選取物流業(yè)經(jīng)濟(jì)增加值（LEVA）、物流業(yè)固定資產(chǎn)投資額（LLI）和物流業(yè)從業(yè)人員（LNPE）作為檢驗(yàn)指標(biāo)變量。

（二）變量穩(wěn)定性確定

一組具有平穩(wěn)性的數(shù)據(jù)就如同一條無形的引力回歸線，使回歸線附近的數(shù)值其不斷地向回歸線回歸，形成一條圍繞均值上下不斷波動(dòng)回歸線。但是不平穩(wěn)序列基本上不會(huì)回歸某一個(gè)固定數(shù)值。假設(shè)，物流業(yè)發(fā)展過程中隨機(jī)變量Vt相關(guān)均值、方差以及協(xié)方差是固定不變，對于任意樣本t、m、n存在：

則稱物流業(yè)發(fā)展過程是平穩(wěn)過程，對于所有的數(shù)值t、m、n，物流業(yè)序列Vt是平穩(wěn)的，則可將其記作：Vt：I（0）。物流發(fā)展數(shù)據(jù)不平穩(wěn)的序列就沒有這種特性，序列的當(dāng)前值也會(huì)受到許久之前的一次數(shù)值變化的影響。不平穩(wěn)的物流發(fā)展數(shù)據(jù)序列具有單整性，記作Vt：I（1），對其進(jìn)行充分的差分就可使其呈現(xiàn)出平穩(wěn)性。同理，商貿(mào)流通業(yè)發(fā)展數(shù)據(jù)也需要檢驗(yàn)平穩(wěn)性，并對不平穩(wěn)的數(shù)據(jù)進(jìn)行差分處理就可使其呈現(xiàn)出平穩(wěn)性。

對多個(gè)不平穩(wěn)序列進(jìn)行線性回歸后，達(dá)不到預(yù)計(jì)的平穩(wěn)序列，但得到新序列擬合優(yōu)度R2比較高，統(tǒng)計(jì)量DW相對就比較低的情況，在構(gòu)建物流業(yè)和商貿(mào)流通業(yè)耦合發(fā)展的協(xié)整模型時(shí)，要先判定序列變量的平穩(wěn)性。

（三）協(xié)整模型構(gòu)建

確定數(shù)據(jù)變量序列平穩(wěn)性后，假設(shè)商貿(mào)流通業(yè)發(fā)展與物流業(yè)發(fā)展之間存在時(shí)間序列變量Yt與Xt，具有一定平穩(wěn)性，則存在相關(guān)回歸模型為：

Yt=a + α xt + ut （2）

在對兩者之間的相關(guān)關(guān)系進(jìn)行回歸分析時(shí)，需要將物流業(yè)與商貿(mào)流通業(yè)發(fā)展的不平穩(wěn)時(shí)間序列轉(zhuǎn)化成具有平穩(wěn)性的時(shí)間序列，假設(shè)物流業(yè)發(fā)展中變量X1t、X2t、H、Xit（i≥2）是一組I（K）序列，且存在不全為零的相關(guān)實(shí)數(shù)β1、β2、H、βi滿足線性組合關(guān)系βX是I（k-p）（p>0），那么就可以將序列（k，p）稱之為協(xié)整，可以將β稱之為相關(guān)的協(xié)整向量，其中X=（X1t， X2t ，…， Xit），β=（β1， β2 ，…， βi）。序列協(xié)整可用來解釋商貿(mào)流通業(yè)發(fā)展變量之間長期存在的穩(wěn)定關(guān)系，序列（k，p）協(xié)整那么變量之間不會(huì)相互分離很遠(yuǎn)，長期時(shí)間內(nèi)不會(huì)受到一些變化的影響，即使是有影響也會(huì)在短期內(nèi)回歸穩(wěn)定均值的位置。endprint

（四）協(xié)整模型的ADF檢驗(yàn)

根據(jù)變量數(shù)據(jù)的時(shí)間序列特征，本次研究選擇ADF檢驗(yàn)法確認(rèn)變量時(shí)間序列的平穩(wěn)性，即檢驗(yàn)變量數(shù)據(jù)的白噪聲最優(yōu)的滯后階數(shù)，同時(shí)檢驗(yàn)物流業(yè)發(fā)展數(shù)據(jù)變量對商貿(mào)流通業(yè)發(fā)展變量的影響顯著性指標(biāo)。假如檢驗(yàn)出的結(jié)果不為零，就選取該模型進(jìn)行影響的顯著性檢驗(yàn)，否則需對ADF檢驗(yàn)的常數(shù)項(xiàng)進(jìn)行相關(guān)性檢驗(yàn)，確認(rèn)常數(shù)項(xiàng)是否為零，本文選擇EViews7.2軟件完成ADF檢驗(yàn)。

實(shí)例檢驗(yàn)和結(jié)果分析

（一）實(shí)證檢驗(yàn)結(jié)果

考慮到原始數(shù)據(jù)的可靠性，本文所有原始數(shù)據(jù)均來源于中經(jīng)網(wǎng)統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù)庫，因此本文選取了2009-2015年的商貿(mào)流通業(yè)和物流業(yè)的發(fā)展數(shù)據(jù)作為原始數(shù)據(jù)，年度數(shù)據(jù)如表1所示。

在對物流業(yè)和商貿(mào)流通業(yè)發(fā)展耦合效應(yīng)協(xié)整分析前，采用皮爾森相關(guān)系數(shù)分析法對兩者進(jìn)行相關(guān)分析，確定兩者間相關(guān)度。系數(shù)值的絕對值越靠近1，就說明他們間相關(guān)性較強(qiáng)。利用Eviews7.2統(tǒng)計(jì)分析軟件計(jì)算出兩者相關(guān)系數(shù)，結(jié)果如表2所示。由表2可知物流業(yè)和商貿(mào)流通業(yè)發(fā)展皮爾森相關(guān)系數(shù)都大于0.8，說明兩者具有高度相關(guān)性，兩者的依存關(guān)系較強(qiáng)，可進(jìn)一步進(jìn)行協(xié)整回歸分析。

對CEVA和LEVA序列進(jìn)行協(xié)整回歸檢驗(yàn)，檢驗(yàn)結(jié)果如表3所示。根據(jù)對LNCEVA和LNLEVA協(xié)整檢驗(yàn)結(jié)果，可得出回歸模型如下所示：

依據(jù)協(xié)整回歸檢驗(yàn)結(jié)果可知物流行業(yè)產(chǎn)值每增加1%，商貿(mào)物流業(yè)的產(chǎn)值就會(huì)增加0.6147%。由于短期的調(diào)整系數(shù)顯著，假設(shè)商貿(mào)流通業(yè)發(fā)展在短時(shí)期內(nèi)的波動(dòng)狀況與長期均衡狀態(tài)不相符，會(huì)以12.11%的調(diào)整拉力，將其拉回對應(yīng)的均衡狀態(tài)。上述協(xié)整回歸檢驗(yàn)值的擬合效果如圖1所示，擬合效果相對較好。

為了檢驗(yàn)?zāi)Ｐ偷姆€(wěn)定性，以批發(fā)零售業(yè)年度經(jīng)濟(jì)增加值（CREVA）替代商貿(mào)流通業(yè)年度經(jīng)濟(jì)增加值（CEVA）進(jìn)行模型穩(wěn)健性檢驗(yàn)，結(jié)果如表4所示。根據(jù)表4可知，雖然影響效用不如對商貿(mào)流通產(chǎn)業(yè)整體的影響明顯，但物流業(yè)發(fā)展對商貿(mào)流通業(yè)中的批發(fā)零售業(yè)發(fā)展仍具有顯著的促進(jìn)作用。

（二）檢驗(yàn)結(jié)果分析

本文選取計(jì)量經(jīng)濟(jì)學(xué)里的協(xié)整理論對物流業(yè)發(fā)展對商貿(mào)流通業(yè)增長的影響進(jìn)行了定量分析，建立了物流業(yè)發(fā)展和商貿(mào)流通業(yè)增長耦合發(fā)展的協(xié)整模型。上述結(jié)果表明，物流業(yè)發(fā)展指標(biāo)和商貿(mào)流通業(yè)增長指標(biāo)之間存在一種長期互相促進(jìn)作用。物流業(yè)產(chǎn)值增加、物流業(yè)固定資產(chǎn)投資額增加和物流業(yè)從業(yè)人員擴(kuò)大都會(huì)促進(jìn)商貿(mào)流通業(yè)的發(fā)展，同時(shí)，由于短期的調(diào)整系數(shù)具有顯著性，如果商貿(mào)流通業(yè)指標(biāo)的短時(shí)期內(nèi)波動(dòng)與長期均衡狀態(tài)發(fā)生偏離，會(huì)以12.11%的調(diào)整拉力，把處于非均衡的狀態(tài)拉回對應(yīng)的均衡狀態(tài)。

根據(jù)實(shí)證結(jié)果，本文認(rèn)為應(yīng)當(dāng)從轉(zhuǎn)變商貿(mào)流通業(yè)政策制定理念、擴(kuò)大商貿(mào)流通業(yè)開放度、提升商貿(mào)流通業(yè)配套物流體系效率等方面促進(jìn)商貿(mào)流通業(yè)發(fā)展。商貿(mào)流通業(yè)和物流業(yè)的業(yè)態(tài)多元化和服務(wù)多樣化已經(jīng)是大勢所趨，商貿(mào)流通業(yè)和物流業(yè)的產(chǎn)業(yè)邊界也越來越模糊，只有整體考慮產(chǎn)業(yè)之間的互動(dòng)和協(xié)作發(fā)展，才能從根本上提升商貿(mào)流通業(yè)和物流業(yè)的雙向促進(jìn)作用。

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