流通成本變動與居民消費增長的非線性關系檢驗

謝紅艷 顏軍

內(nèi)容摘要：本文基于2000-2015年省級面板數(shù)據(jù)，構造協(xié)調(diào)性測度模型對流通成本變動與居民消費增長的協(xié)調(diào)性關系進行測算，并運用動態(tài)面板平滑模型對不同門限變量下的非線性關系進行檢驗。協(xié)調(diào)性關系的實證分析發(fā)現(xiàn)，全國26個省份的協(xié)調(diào)度處于上升趨勢；大部分省份的指標協(xié)調(diào)度均值呈較高的水平，全國總體呈左偏分布狀態(tài)?；趧討B(tài)面板模型的實證分析發(fā)現(xiàn)，以城鎮(zhèn)居民消費增長作為門限變量時的非線性轉換函數(shù)具有明顯的平滑轉化特征；以農(nóng)村居民消費增長為門限變量時的非線性影響效果更強烈。流通成本變動對城鎮(zhèn)居民消費增長的影響在門限變量低于3.904時呈負向線性效應，之后非線性正向效應逐漸增強，流通成本變動對農(nóng)村居民消費增長的影響在門限變量低于5.517時呈現(xiàn)線性正效應，之后逐漸轉為非線性負效應。

關鍵詞：流通成本變動 居民消費增長 協(xié)調(diào)度 線性關系

隨著經(jīng)濟增長方式的轉變，擴大內(nèi)需和刺激消費已成為新形勢下我國經(jīng)濟發(fā)展的重要引擎。在國家擴大內(nèi)需和產(chǎn)業(yè)供給側結構性改革等重大戰(zhàn)略引導下，流通經(jīng)濟在第三產(chǎn)業(yè)經(jīng)濟中比重不斷提高，其發(fā)展為我國經(jīng)濟增長的轉型起到了重要的推動作用。流通產(chǎn)業(yè)的“流通”屬性銜接了商品生產(chǎn)和消費產(chǎn)業(yè)鏈，而居民消費增長對社會零售總額、批發(fā)、郵政倉儲等流通產(chǎn)業(yè)子行業(yè)發(fā)展產(chǎn)生著積極的影響。根據(jù)國家統(tǒng)計局的數(shù)據(jù)調(diào)查，我國居民平均消費水平從2000年的3721元增長到2015年的19397元，增長了521%，其中農(nóng)村居民消費增長了505%，城鎮(zhèn)居民增長了388%；在消費結構上，居民消費在生活必需品方面的支出比重由2000的63.0%降至2015年的47.29%，相反高層次的消費支出比重由2000年的36.38%上升至2015年的51.82%，說明高層次消費已經(jīng)超過家庭可支配收入的一半以上。居民消費水平的增長和消費結構的優(yōu)化對商品和服務的流通渠道提出了新的要求，進而導致流通成本面臨著流通渠道創(chuàng)新帶來的流通供應鏈延長和運輸成本上升等新問題。此外，流通成本在一定程度上受到通貨膨脹、資本存量變化、支付支出和進出口貿(mào)易等影響。

從眾多對流通經(jīng)濟的發(fā)展研究及流通成本與消費增長的關聯(lián)性研究文獻看，流通成本在流通經(jīng)濟總量增長和流通結構優(yōu)化中的被重視程度日益提高，其中流通成本變動與居民消費增長的關聯(lián)性問題成為重要研究方向。張艷（2015）從居民消費總量的角度對商貿(mào)流通產(chǎn)業(yè)發(fā)展影響進行了研究，通過分析消費增長與流通產(chǎn)業(yè)發(fā)展之間的聯(lián)動效應，提出了流通產(chǎn)業(yè)發(fā)展需要重視居民消費中的平滑效應，充分把握居民消費特征值；張立平（2016）對商貿(mào)流通產(chǎn)業(yè)發(fā)展和居民消費增長進行了實證分析，通過建立VAR計量模型測算了居民消費對流通成本的影響因子，并提出了相應的改善對策；韓術斌和肖歆（2016）構建了居民消費增長與流通經(jīng)濟發(fā)展之間的靜態(tài)面板模型，通過固定效應的相關性檢驗對消費結構變化的影響因子進行了計算，發(fā)現(xiàn)不同消費層次的結構調(diào)整對流通成本的變化貢獻度存在較大的差異；董媛（2016）從流通經(jīng)濟發(fā)展與居民消費結構優(yōu)化的角度進行了相關實證檢驗，通過構建向量誤差修正模型分析發(fā)現(xiàn)，流通經(jīng)濟發(fā)展中的結構優(yōu)化與居民消費增長之間存在穩(wěn)定的均衡關系，同時消費結構的優(yōu)化有助于促進流通產(chǎn)業(yè)結構的升級，消費結構的優(yōu)化對流通成本起到積極的改善作用；蘇金玲、劉新超、陳其超和林嵐等眾多學者也對消費增長與流通成本進行了相關線性檢驗?？梢钥闯?，目前的研究大多針對消費增長與流通成本的關聯(lián)性方面，對二者之間的協(xié)調(diào)性及非線性關系研究較少?；诖?，本文對分省份的流通成本變動與居民消費增長之間的協(xié)調(diào)性進行探討，并進一步構建門限模型，實證分析流通成本變動與居民消費增長的非線性關系。

（一）變量解釋與方法選擇

國家統(tǒng)計局已經(jīng)形成了關于居民消費增長的官方統(tǒng)計指標，本文重點對流通成本的組成及測算進行解釋。學術界普遍認為商流成本和物流成本是現(xiàn)階段流通成本的主要組成部分，其中商流成本主要指商品交易引起的所有權轉移帶來的成本。商流成本產(chǎn)生的環(huán)境包括商品在市場的進入渠道成本、商品供需方市場調(diào)查成本和信息成本、商品交易雙方?jīng)Q策成本等。在流通成本的測算方法選擇上，借鑒桂琦寒、Parsley and Wei、陸銘及李善同等相關研究，結合一價定律和冰山模型對流通成本進行計算，具體思路為：假設本省份商品的價格指數(shù)為p1，其他省份的商品價格指數(shù)為p2，省份之間的流通成本為c，則其他省份商品在本地區(qū)流通的最終價格指數(shù)為cp2。假設p1>cp2，則在套利下商品從本省份外流，同理p1

（二）協(xié)調(diào)性檢驗

本文構建流通成本變動與居民消費增長的時間序列指標分別為X和Y，xt和yt為t時期相對變動，彈性系數(shù) eXY=xt /yt，定義協(xié)調(diào)性測度函數(shù)為：。其中，z（·）是單調(diào)減函數(shù)，即當兩個指標的協(xié)調(diào)程度越高，則越小，z（）越大，也即c（X，Y）越大。

根據(jù)構建的單調(diào)減函數(shù)c（X，Y），在進行測算中滿足條件c（X，Y）∈（0，1）時，即可作為消費增長與流通成本變化協(xié)調(diào)度的測算公式，其中測算的結果屬于正指標系數(shù)。基于2000-2015年《中國統(tǒng)計年鑒》公布的省級居民消費數(shù)據(jù)和式（1）計算的流通成本數(shù)據(jù)，運用軟件MATLAB對全國各省市流通成本變動與居民消費增長的協(xié)調(diào)指數(shù)測算如表1所示。

通過各省份樣本區(qū)間內(nèi)流通成本變動與居民消費增長的協(xié)調(diào)度變化值可以看出，全國有26個省市的指標協(xié)調(diào)度處于上升趨勢，其中北京市的上升幅度最大，為0.4094單位，其次是江蘇、廣東、新疆等，上升幅度均超過0.3個單位；內(nèi)蒙古、河南、四川、遼寧和湖北等五個省份的流通成本變動與居民消費增長協(xié)調(diào)度處于下降趨勢，內(nèi)蒙古的下降最明顯，為0.1063個單位。全國大部分省份的指標協(xié)調(diào)度均值上呈現(xiàn)較高的水平。2000-2015年間全國31個省市的指標協(xié)調(diào)度計算值為0.8019，位于全國平均水平以上的省份有16個，占全國總比51.6%，其中寧夏地區(qū)的協(xié)調(diào)度均值最高，達到0.9206；有9個省份的協(xié)調(diào)度均值位于0.7-0.8之間，占全國總比29%；有5個省份介于0.6-0.7之間，占全國總比16.13%。95%置信上限和下限分別為0.9125和0.6683，僅有寧夏一個地區(qū)位于置信區(qū)間之上，在西藏、山西、云南等5個偏低省份中，西藏的均值低于置信區(qū)間下限，為0.6448，其余四個地區(qū)的協(xié)調(diào)度仍在置信下限之上。

流通成本變動與居民消費增長的非線性關系分析

（一）模型構建與變量說明

基于各省份的流通成本變動與居民消費增長數(shù)據(jù)存在較大異質性，為有效反映模型參數(shù)在截面單位間的異質性變化，并刻畫參數(shù)隨時間變化產(chǎn)生的非穩(wěn)定性影響，本文構建非線性框架下的動態(tài)面板平滑轉移回歸模型，以此考察消費增長對流通成本變化的動態(tài)影響。構建的模型如下：

動態(tài)面板的回歸模型變量方面，基于實證研究的重點是流通成本變動與居民消費增長的非線性關系，因此rCosti，t（人均消費水平）是主要的解釋變量， Xi，t代表式（1）計算的人均流通成本，并取對數(shù)處理。此外，經(jīng)濟系統(tǒng)的復雜性決定了流通成本的變化不僅僅受到消費增長的影響，還體現(xiàn)在政策引導、通貨膨脹、資本存量變化及進出口貿(mào)易等方面，因此在動態(tài)面板的實證模型中增加控制變量Controli，t，對實體經(jīng)濟發(fā)展、政府政策、人力資本投入、進出口貿(mào)易和通貨膨脹等主要影響流通成本變化的因素進行綜合考量，分別用lncapital、gover、lnman、trade和cpi表示。在此基礎上筆者通過剩余非線性檢驗考察轉換函數(shù)的個數(shù)問題，即H0：r =1或H1：r =2，其中，r為β系數(shù)的階數(shù)，滿足。

在確定備選函數(shù)個數(shù)上構建的動態(tài)面板平滑轉移回歸模型表達如下：

其中，Qit（1）=Qit（2）。估計模型的篩選過程中，筆者進一步檢驗是否存在三個或以上的轉換函數(shù)個數(shù)，即首先假定H0：r=r*（r*≥3）以及備擇假設H1：r=r*+1進行檢驗，如果拒絕原假設H0，則繼續(xù)對H0：r=r*+1及其相應的備擇假設H1：r=r*+2進行檢驗，依此類推，直至無法拒絕原假設H0為止。

（二）非線性模型的參數(shù)估計

基于最優(yōu)轉換函數(shù)個數(shù)選擇基礎上進行動態(tài)面板平滑轉移回歸模型的實證檢驗，其中該模型殘差平方和的最小值采取格點法確定，并將該參數(shù)作為流通成本變動與居民消費增長變化關系的非線性最優(yōu)算法初始值，在確保模型參數(shù)收斂的基礎上進行估計，檢驗結果如表2所示。

根據(jù)非線性模型實證結果，以城鎮(zhèn)居民消費增長做轉換函數(shù)的門限變量，平滑參數(shù)r的估計值較?。?.155），說明非線性轉換函數(shù)具有較明顯的平滑轉化特征，流通成本變動對城鎮(zhèn)居民消費增長的影響呈現(xiàn)漸進演變的非線性關系；以農(nóng)村居民消費增長為門限變量，平滑參數(shù)γ的估計值較大（4.582），說明流通成本中的商流、物流、信息流和資金流成本降低對農(nóng)村居民消費增長的非線性影響的效果更強。基于不同門限變量的非線性檢驗發(fā)現(xiàn)，在城鎮(zhèn)居民消費增長變量下的流通成本變動影響指數(shù)處于低轉換區(qū)，流通成本變動對城鎮(zhèn)居民消費增長的影響在門限變量低于3.904時呈現(xiàn)負向的線性效應，當指數(shù)超過3.904后，流通成本變動對城鎮(zhèn)居民消費增長的非線性效應逐漸增強，并呈現(xiàn)正向效應；在農(nóng)村居民消費增長變量下的流通成本變動影響指數(shù)處于高轉換區(qū)，當農(nóng)村居民消費增長指數(shù)低于門限變量5.517時，流通成本變動對農(nóng)村居民消費增長的影響首先呈現(xiàn)線性正效應，后隨著農(nóng)村居民消費增長指數(shù)的變化逐漸轉為非線性負效應。由此可見，流通成本變動影響居民消費增長上存在明顯的非線性總量與結構的深化門限效應，隨著城鎮(zhèn)居民消費和農(nóng)村居民消費的調(diào)整存在著不同動態(tài)關系。

結論

本文構造了協(xié)調(diào)性測度函數(shù)對我國分省份流通成本變動與居民消費增長的的協(xié)調(diào)性關系進行測算，在此基礎上運用動態(tài)面板平滑轉移回歸模型對不同門限變量下的非線性關系進行檢驗。基于協(xié)調(diào)性測度函數(shù)的測算發(fā)現(xiàn)全國有26個省市的指標協(xié)調(diào)度處于上升趨勢，其中上升幅度較大的是北京、江蘇、廣東、新疆等；內(nèi)蒙古、河南、四川、遼寧和湖北等五個省份處于下降趨勢；從協(xié)調(diào)度均值水平看，大部分省份的指標協(xié)調(diào)度均值上呈現(xiàn)較高的水平，全國均值為0.8019，其中位于平均水平以上的省份有16個，有9個省份的協(xié)調(diào)度均值位于0.7-0.8之間，有5個省份介于0.6-0.7之間?？傮w上看，全國分省份的流通成本變動與居民消費增長協(xié)調(diào)指數(shù)存在左偏分布形態(tài)。

基于動態(tài)面板模型的實證研究發(fā)現(xiàn)，城鎮(zhèn)居民消費增長作為門限變量時的非線性轉換函數(shù)具有較明顯的平滑轉化特征，農(nóng)村居民消費增長為門限變量時的非線性影響效果更強烈；基于不同門限變量的非線性檢驗發(fā)現(xiàn)，流通成本變動對城鎮(zhèn)居民消費增長的影響在門限變量低于3.904時呈現(xiàn)負向的線性效應，當指數(shù)超過3.904后的非線性正向效應逐漸增強；流通成本變動對農(nóng)村居民消費增長的影響在門限變量低于5.517時呈現(xiàn)線性正效應，后隨著農(nóng)村居民消費增長指數(shù)的變化逐漸轉為非線性負效應。

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