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        電商消費(fèi)與流通經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)關(guān)系的非線性研究

        2018-03-31 10:07:50蘇紅
        商業(yè)經(jīng)濟(jì)研究 2018年6期
        關(guān)鍵詞:效應(yīng)經(jīng)濟(jì)模型

        蘇紅

        內(nèi)容摘要:本文基于2000-2015年的省級(jí)面板數(shù)據(jù),構(gòu)建了非線性框架下電商消費(fèi)與流通經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)關(guān)系的時(shí)變面板平滑轉(zhuǎn)換回歸模型,考察在流通產(chǎn)業(yè)發(fā)展異質(zhì)化下,全國(guó)30個(gè)省份地區(qū)電商消費(fèi)發(fā)展對(duì)流通經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)的漸進(jìn)影響效應(yīng)及傳遞路徑。研究發(fā)現(xiàn),以電商消費(fèi)做轉(zhuǎn)換函數(shù)的門限變量,經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)效應(yīng)呈現(xiàn)漸進(jìn)演變的非線性關(guān)系;以流通產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)調(diào)整做門限變量,經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)效應(yīng)的非線性效果更強(qiáng)烈。此外,流通經(jīng)濟(jì)水平低于門限變量時(shí),經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)的線性影響部分首先呈現(xiàn)負(fù)效應(yīng),而后隨著流通經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平的提高,非線性部分的影響效應(yīng)逐漸起主導(dǎo)作用;流通產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)低于門限變量時(shí),經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)效應(yīng)的影響首先呈現(xiàn)正效應(yīng),而后隨著流通產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)的調(diào)整逐漸轉(zhuǎn)為負(fù)效應(yīng)。

        關(guān)鍵詞:電商消費(fèi) 流通經(jīng)濟(jì) 時(shí)變面板平滑轉(zhuǎn)換回歸模型

        隨著我國(guó)經(jīng)濟(jì)發(fā)展中的增長(zhǎng)方式轉(zhuǎn)變,擴(kuò)大內(nèi)需和刺激消費(fèi)成為新形勢(shì)下經(jīng)濟(jì)發(fā)展的重要引擎。在國(guó)家不斷推進(jìn)“互聯(lián)網(wǎng)+”與不同產(chǎn)業(yè)融合發(fā)展進(jìn)程中,電商消費(fèi)的發(fā)展取得了顯著的成果。根據(jù)國(guó)家對(duì)電商市場(chǎng)消費(fèi)的數(shù)據(jù)統(tǒng)計(jì)顯示,2016年全國(guó)的電商消費(fèi)交易總額達(dá)到了22.97萬億,同比增長(zhǎng)高達(dá)25.5%,電商消費(fèi)已經(jīng)成為居民消費(fèi)的重要途徑。電商消費(fèi)與流通經(jīng)濟(jì)發(fā)展關(guān)系十分密切,流通產(chǎn)業(yè)的倉(cāng)儲(chǔ)、配送及包裝等功能對(duì)電商消費(fèi)發(fā)展起到了關(guān)鍵性作用,事實(shí)上,流通經(jīng)濟(jì)在電商消費(fèi)快速增長(zhǎng)的同時(shí)也在穩(wěn)步上升。隨著電商消費(fèi)在居民消費(fèi)中的比例不斷增大,電商消費(fèi)對(duì)流通經(jīng)濟(jì)的發(fā)展推動(dòng)十分明顯,其中電商消費(fèi)中的商品流通需求帶動(dòng)了流通經(jīng)濟(jì)的物流行業(yè)的快速發(fā)展,商品消費(fèi)需求帶動(dòng)了流通經(jīng)濟(jì)中的批發(fā)零售行業(yè)的快速發(fā)展,此外在加工與包裝等環(huán)節(jié),電商消費(fèi)對(duì)流通經(jīng)濟(jì)的發(fā)展也均具有較強(qiáng)增長(zhǎng)效應(yīng)。但是,目前研究發(fā)現(xiàn),在電商消費(fèi)對(duì)流通經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)的促進(jìn)作用逐漸增強(qiáng)時(shí),由于各地流通產(chǎn)業(yè)經(jīng)濟(jì)結(jié)構(gòu)不同,電商消費(fèi)和經(jīng)濟(jì)發(fā)展的不均衡,導(dǎo)致電商消費(fèi)的流通經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)效應(yīng)存在較大差異。其中,流通經(jīng)濟(jì)規(guī)模和增速方面,沿海地區(qū)最高;中部地區(qū)次之;西部地區(qū)規(guī)模最小,同時(shí)增速緩慢。在電商消費(fèi)方面,各省(地區(qū))的消費(fèi)總量和消費(fèi)結(jié)構(gòu)也存在較大的差異,這導(dǎo)致我國(guó)各省電商消費(fèi)的經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)效應(yīng)存在顯著區(qū)別。有鑒于此,結(jié)合當(dāng)前我國(guó)經(jīng)濟(jì)增速放緩、第三產(chǎn)業(yè)發(fā)展提速和電商消費(fèi)在各省發(fā)展不平衡的現(xiàn)狀,本文采用最新的時(shí)變面板平滑轉(zhuǎn)換回歸模型(TV-PSTR),構(gòu)建包括電商消費(fèi)因素和流通經(jīng)濟(jì)基本面因素的非線性模型,對(duì)我國(guó)30個(gè)省份(地區(qū))的2000-2015年電商消費(fèi)發(fā)展與流通經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)關(guān)系展開深入研究,重點(diǎn)考察在地區(qū)電商發(fā)展不均衡和流通產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)差異的現(xiàn)狀下,是否導(dǎo)致電商消費(fèi)存在非線性流通經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)效應(yīng)及其動(dòng)態(tài)變化規(guī)律,揭示電商消費(fèi)發(fā)展存在非線性經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)效應(yīng)的根本原因,為促進(jìn)電商消費(fèi)的增長(zhǎng)及在各地區(qū)的流通經(jīng)濟(jì)發(fā)展提供重要的理論基礎(chǔ)和參考依據(jù)。

        模型的設(shè)定與數(shù)據(jù)說明

        (一)模型的構(gòu)建

        基于各省電商消費(fèi)和流通經(jīng)濟(jì)發(fā)展差異較大,研究發(fā)現(xiàn)本文所選數(shù)據(jù)存在較大異質(zhì)性,因此為有效反應(yīng)模型參數(shù)在截面單位間的異質(zhì)性變化,并刻畫參數(shù)隨時(shí)間變化產(chǎn)生的非穩(wěn)定性影響,本文構(gòu)建非線性框架下的動(dòng)態(tài)面板平滑轉(zhuǎn)移回歸模型,以此考察電商消費(fèi)參數(shù)對(duì)流通經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)的動(dòng)態(tài)影響。本文構(gòu)建如下的模型:

        (1)

        其中,被解釋變量LN(rgdpi,t)為各省在t期待人均流通GDP對(duì)數(shù),用以衡量各省的流通經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)水平。在自變量中,電商消費(fèi)額Xi,t作為本文主解釋變量,衡量各省居民電商消費(fèi)需求。分別采用各省整體電商消費(fèi)總額Econsum、批發(fā)零售銷售總額Retails、郵政倉(cāng)儲(chǔ)費(fèi)用Postal與各省同期流通GDP的比值進(jìn)行衡量。

        在模型中,綜合考慮影響流通經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)的控制變量Controlj,t:實(shí)物資本存量lncapital(衡量實(shí)體經(jīng)濟(jì)資本投入),人力資本投入lnhuman,政府支出gover(衡量政府消費(fèi)和投資對(duì)流通經(jīng)濟(jì)的干預(yù)),進(jìn)出口總額trade(衡量各地進(jìn)出口對(duì)流通經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)的拉動(dòng)作用),通貨膨脹率cpi(衡量各地區(qū)價(jià)格波動(dòng)或者宏觀經(jīng)濟(jì)不確定性對(duì)經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)的影響)。

        在此基礎(chǔ)上通過剩余非線性檢驗(yàn)考察轉(zhuǎn)換函數(shù)的個(gè)數(shù)問題,即H0:r=1或H1:r =2。在確定備選函數(shù)個(gè)數(shù)上構(gòu)建的動(dòng)態(tài)面板平滑轉(zhuǎn)移回歸模型表達(dá)如下:

        (二)變量說明及數(shù)據(jù)來源

        為了考察不同地區(qū)電商消費(fèi)發(fā)展對(duì)流通經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)的非線性促進(jìn)作用,本文采用時(shí)變面板平滑轉(zhuǎn)換回歸模型TV-PSTR對(duì)整體電商消費(fèi)、批發(fā)零售、郵政倉(cāng)儲(chǔ)在不同流通產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)和不同居民收入水平下對(duì)各省流通經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)的影響關(guān)系展開實(shí)證分析。研究對(duì)象為北京、天津、河北、浙江、安徽、福建、江西、山東、河南、湖北、湖南、廣東、廣西、海南、重慶、四川、貴州、山西、內(nèi)蒙古、遼寧、吉林、黑龍江、上海、江蘇、云南、陜西、甘肅、青海、寧夏、新疆等30個(gè)省市地區(qū)。選取的數(shù)據(jù)來源Wind數(shù)據(jù)庫(kù)、中國(guó)統(tǒng)計(jì)年鑒、中國(guó)流通經(jīng)濟(jì)統(tǒng)計(jì)年鑒、中國(guó)電子商務(wù)市場(chǎng)數(shù)據(jù)監(jiān)測(cè)報(bào)告等,時(shí)間區(qū)間為2000-2015年。本文主要變量定義和統(tǒng)計(jì)描述如下:

        電商消費(fèi)指標(biāo)。采用各省整體電商消費(fèi)總額、批發(fā)零售總額、郵政倉(cāng)儲(chǔ)總額與各省同期流通GDP的比值進(jìn)行衡量。

        經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)指標(biāo)。采用人均流通產(chǎn)業(yè)生產(chǎn)總值作為衡量流通經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平的指標(biāo)。該指標(biāo)數(shù)值越大則表明該地區(qū)的流通經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)水平更高。為了消除異方差,本文對(duì)人均流通GDP進(jìn)行取對(duì)數(shù)。

        控制變量Controlj,t:實(shí)物資本存量lncapital(各地區(qū)實(shí)物資本取對(duì)數(shù)衡量資本投入),人力資本投入lnhuman(以各省勞動(dòng)力平均受教育年限衡量勞動(dòng)力投入),政府支出gover(政府消費(fèi)和投資占流通GDP比重),進(jìn)出口總額trade(衡量各地進(jìn)出口總額占流通GDP比值),通貨膨脹率cpi(衡量?jī)r(jià)格波動(dòng)或者宏觀經(jīng)濟(jì)不確定性對(duì)流通經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)的影響)。對(duì)各變量的描述性統(tǒng)計(jì)如表1所示。

        實(shí)證結(jié)果與分析

        (一)線性檢驗(yàn)與剩余非線性檢驗(yàn)

        為了檢驗(yàn)電商消費(fèi)在不同流通產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)中對(duì)流通經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)的影響,本文結(jié)合各地宏觀流通經(jīng)濟(jì)基本面情況,重點(diǎn)考察電商消費(fèi)在不同流通產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)門限變量下,對(duì)流通經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)的非線性門限效應(yīng)。在面板平滑轉(zhuǎn)換回歸TV-PSTR模型中,位置參數(shù)m的取值直接影響轉(zhuǎn)移函數(shù)g(Qit,γ,Qc),根據(jù)AIC和BIC的準(zhǔn)則,同時(shí)結(jié)合包含區(qū)制個(gè)數(shù)不過多的TV-PSTR已能充分反映面板數(shù)據(jù)異質(zhì)性,本文確定非線性模型的最優(yōu)位置參數(shù)個(gè)數(shù)均為1(見表2)。

        在動(dòng)態(tài)面板平滑轉(zhuǎn)換回歸TV-PSTR模型估計(jì)前,為了保證檢驗(yàn)結(jié)果穩(wěn)健性,確定了轉(zhuǎn)換函數(shù)g(Qit,γ,Qc)的位置參數(shù)后,對(duì)電商消費(fèi)、批發(fā)零售、郵政倉(cāng)儲(chǔ)與流通經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)之間的非線性關(guān)系進(jìn)行實(shí)證檢驗(yàn),同時(shí)考察保險(xiǎn)發(fā)展的增長(zhǎng)效應(yīng)中存在的非線性轉(zhuǎn)換函數(shù)(體制轉(zhuǎn)換區(qū)間)的最優(yōu)個(gè)數(shù)(見表3)。

        從檢驗(yàn)結(jié)果可以看出,當(dāng)以流通產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)作為門限變量對(duì)經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)展開線性檢驗(yàn)時(shí),各個(gè)模型的F統(tǒng)計(jì)量、LM統(tǒng)計(jì)量和pseudo-LRT統(tǒng)計(jì)量在1%顯著性水平均顯著地拒絕r=0的原假設(shè),這就充分說明隨著產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)調(diào)整,電商消費(fèi)與流通經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)之間存在顯著的非線性效應(yīng),要采用非線性TV-PSTR模型估計(jì)。此外,分析結(jié)果得出,在1%的顯著性水平上,各個(gè)模型非線性機(jī)制轉(zhuǎn)換函數(shù)的最優(yōu)個(gè)數(shù)為1。

        (二)非線性模型的參數(shù)估計(jì)

        在以上最優(yōu)模型選擇的基礎(chǔ)上對(duì)TV-PSTR模型進(jìn)行了參數(shù)估計(jì)。采用格點(diǎn)法(grid)來搜索使模型殘差平方和最小的參數(shù)估計(jì)值,將其作為非線性最優(yōu)算法的初始參數(shù),在確保模型參數(shù)收斂的基礎(chǔ)上進(jìn)行估計(jì)(見表4)。

        由表4的實(shí)證結(jié)果可知,動(dòng)態(tài)非線性平滑面板TV-PSTR模型的檢驗(yàn)結(jié)果比線性模型更加符合實(shí)際,模型中各變量統(tǒng)計(jì)顯著性更優(yōu)。根據(jù)非線性模型實(shí)證結(jié)果可知,以電商消費(fèi)做轉(zhuǎn)換函數(shù)的門限變量,平滑參數(shù)γ的估計(jì)值較小(2.083),說明非線性轉(zhuǎn)換函數(shù)具有較明顯的平滑轉(zhuǎn)化特征,隨著各省流通產(chǎn)業(yè)發(fā)展水平提高,電商消費(fèi)經(jīng)濟(jì)對(duì)流通經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)的影響呈現(xiàn)漸進(jìn)演變的非線性關(guān)系;而以流通產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)調(diào)整做門限變量,平滑參數(shù) 的估計(jì)值較大(12.481),說明隨產(chǎn)業(yè)內(nèi)部零售、倉(cāng)儲(chǔ)等結(jié)構(gòu)的調(diào)整,電商消費(fèi)對(duì)流通經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)影響的非線性效果更強(qiáng)烈,變化速度更快。其中,當(dāng)流通經(jīng)濟(jì)水平低于門限變量(4.294)時(shí),電商經(jīng)濟(jì)系統(tǒng)處于低轉(zhuǎn)換區(qū)制,此時(shí)電商消費(fèi)對(duì)流通經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)的線性影響部分首先呈現(xiàn)負(fù)效應(yīng),而后隨著流通經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平高于門限變量(4.294)時(shí),非線性部分的影響效應(yīng)逐漸起主導(dǎo)作用,電商對(duì)經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)逐漸呈現(xiàn)正影響效應(yīng);而以流通產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)低于門限變量(3.492),電商經(jīng)濟(jì)系統(tǒng)處于低風(fēng)險(xiǎn)區(qū)制,電商消費(fèi)對(duì)流通經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)影響的首先呈現(xiàn)正效應(yīng),后隨著流通產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)的調(diào)整逐漸轉(zhuǎn)為負(fù)效應(yīng)。由此可見,電商消費(fèi)發(fā)展與流通經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)確實(shí)存在非線性總量與結(jié)構(gòu)的深化門限效應(yīng),隨著流通產(chǎn)業(yè)經(jīng)濟(jì)水平和產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)調(diào)整存在著不同關(guān)系。

        綜上所述,本文采用最新的時(shí)變面板平滑轉(zhuǎn)換回歸模型,考察在地區(qū)電商發(fā)展不均衡和流通產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)差異的現(xiàn)狀下,電商消費(fèi)是否存在非線性的流通經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)效應(yīng)及其動(dòng)態(tài)變化規(guī)律。研究發(fā)現(xiàn),以電商消費(fèi)做轉(zhuǎn)換函數(shù)的門限變量為例,平滑參數(shù)γ的估計(jì)值較小,非線性轉(zhuǎn)換函數(shù)具有較明顯的平滑轉(zhuǎn)化特征,電商消費(fèi)經(jīng)濟(jì)對(duì)流通經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)的影響呈現(xiàn)漸進(jìn)演變的非線性關(guān)系;平滑參數(shù)γ的估計(jì)值較大,電商消費(fèi)對(duì)流通經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)影響的非線性效果更強(qiáng)烈,變化速度更快。研究還表明,流通經(jīng)濟(jì)水平低于門限變量時(shí),電商經(jīng)濟(jì)系統(tǒng)處于低轉(zhuǎn)換區(qū)制,經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)的線性影響部分呈現(xiàn)負(fù)效應(yīng),而后隨著流通經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平高于門限變量,非線性部分的影響效應(yīng)逐漸起主導(dǎo)作用,電商對(duì)經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)逐漸呈現(xiàn)正影響效應(yīng);流通產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)低于門限變量時(shí),電商經(jīng)濟(jì)系統(tǒng)處于低風(fēng)險(xiǎn)區(qū)制,經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)的影響呈現(xiàn)正效應(yīng),后隨著流通產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)的調(diào)整逐漸轉(zhuǎn)為負(fù)效應(yīng)。

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