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

隨著我國經(jīng)濟(jì)發(fā)展中的增長方式轉(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年全國的電商消費(fèi)交易總額達(dá)到了22.97萬億，同比增長高達(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?。ǖ貐^(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)致我國各省電商消費(fèi)的經(jīng)濟(jì)增長效應(yīng)存在顯著區(qū)別。有鑒于此，結(jié)合當(dāng)前我國經(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)增長效應(yīng)的根本原因，為促進(jìn)電商消費(fèi)的增長及在各地區(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、中國統(tǒng)計(jì)年鑒、中國流通經(jīng)濟(jì)統(tǒng)計(jì)年鑒、中國電子商務(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（衡量價(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、郵政倉儲(chǔ)與流通經(jīng)濟(jì)增長之間的非線性關(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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