商貿(mào)流通業(yè)發(fā)展影響因素實(shí)證分析

郭銘富 易桂林 陳晨 楊承杰

摘要：本文選取四川省社會(huì)消費(fèi)品零售總額為被解釋變量，從經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平和物流發(fā)展水平兩個(gè)方面選取居民人均消費(fèi)支出、商貿(mào)流通業(yè)固定投資、經(jīng)濟(jì)開放程度、物流業(yè)增加值、物流業(yè)從業(yè)人員數(shù)、道路密度為解釋變量，利用SPSS20對(duì)四川省商貿(mào)流通業(yè)發(fā)展的影響因素進(jìn)行了主成分分析。

關(guān)鍵詞：商貿(mào)流通業(yè);影響因素;主成分分析

一、文獻(xiàn)回顧

陳宇峰，章武濱（2015）通過超效率DEA模型測(cè)度了中國(guó)的商貿(mào)流通效率并分析了其演進(jìn)趨勢(shì)及其影響因素。王欣（2016）利用因子分析和狀態(tài)空間模型定量分析了我國(guó)商貿(mào)流通業(yè)能源經(jīng)濟(jì)效率的影響因素。林英澤（2016）以“一帶一路”戰(zhàn)略為背景基礎(chǔ)，從短期、中期、長(zhǎng)期三個(gè)方面定性分析了商貿(mào)流通業(yè)的發(fā)展及相關(guān)因素。龔紫娟（2018）分地區(qū)實(shí)證分析了我國(guó)產(chǎn)業(yè)集聚對(duì)商貿(mào)流通效率的影響作用。俞靜、單濤（2018）基于面板 VAR 模型，從技術(shù)創(chuàng)新的角度對(duì)我國(guó)商貿(mào)流通業(yè)轉(zhuǎn)型升級(jí)進(jìn)行了實(shí)證研究。蔡璐（2019）基于供應(yīng)鏈優(yōu)化視角，從提升商貿(mào)流通便利性的角度對(duì)商貿(mào)流通業(yè)的發(fā)展進(jìn)行了定性分析。祁金祥、王娟（2019）從物流成本的角度對(duì)商貿(mào)流通業(yè)的發(fā)展進(jìn)行了定性分析，徐春秀（2019）還進(jìn)一步對(duì)其做了實(shí)證研究。

目前國(guó)內(nèi)學(xué)者對(duì)商貿(mào)流通業(yè)發(fā)展及其影響因素的分析還不夠充分，多數(shù)學(xué)者以定性分析為主，而定量分析又主要圍繞著全國(guó)范圍、長(zhǎng)江經(jīng)濟(jì)帶等進(jìn)行。我國(guó)各區(qū)域環(huán)境和經(jīng)濟(jì)的差異性明顯，從而各地商貿(mào)流通業(yè)的發(fā)展也不盡相同。因此，分地區(qū)研究商貿(mào)流通業(yè)的發(fā)展及其影響因素對(duì)各地商貿(mào)流通業(yè)的發(fā)展具有現(xiàn)實(shí)意義。

二、指標(biāo)選取

任何地區(qū)的商貿(mào)流通業(yè)都會(huì)受到當(dāng)?shù)亟?jīng)濟(jì)發(fā)展水平和物流發(fā)展水平的影響，因此本文以經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平（A）和物流發(fā)展水平（B）為一級(jí)影響指標(biāo)，而后從這兩個(gè)方面進(jìn)一步確定了六個(gè)二級(jí)影響指標(biāo)。指標(biāo)數(shù)據(jù)均選自《四川統(tǒng)計(jì)年鑒》和《中國(guó)統(tǒng)計(jì)年鑒》2000—2018年的相關(guān)記錄。

（一）社會(huì)消費(fèi)品零售總額（Y）

社會(huì)消費(fèi)品零售總額作為商貿(mào)流通業(yè)常用的指標(biāo)之一，它反映的是批發(fā)和零售業(yè)、餐飲業(yè)和住宿業(yè)以及其他行業(yè)直接銷售給居民用戶和社會(huì)團(tuán)體的消費(fèi)品零售額，它能反映出商貿(mào)流通業(yè)的整體發(fā)展?fàn)顟B(tài)和趨勢(shì)。因此，本文將其選為被解散變量。

（二）居民人均消費(fèi)支出（A1）

消費(fèi)作為拉動(dòng)我國(guó)經(jīng)濟(jì)發(fā)展的三馬車之一，其對(duì)商貿(mào)流通業(yè)的發(fā)展存在直接的影響。居民的消費(fèi)能力越強(qiáng)，換句話說，居民的消費(fèi)支出越高，產(chǎn)生的商貿(mào)交易量就越大。通過刺激居民消費(fèi)，能在一定程度上促進(jìn)商貿(mào)流通業(yè)的發(fā)展。

（二）商貿(mào)流通業(yè)固定投資（A2）

投資也是拉動(dòng)我國(guó)經(jīng)濟(jì)發(fā)展的一大馬車，任何行業(yè)都離不開相應(yīng)的投資。商貿(mào)流通業(yè)的固定投資直接影響著其再生產(chǎn)、行業(yè)規(guī)模以及經(jīng)濟(jì)效益，根據(jù)商貿(mào)流通業(yè)的發(fā)展?fàn)顩r，對(duì)其固定投資作出適當(dāng)?shù)恼{(diào)整可以有效的促進(jìn)商貿(mào)流通業(yè)的發(fā)展。

（三）經(jīng)濟(jì)開放程度（A3）

改革開放后，對(duì)外貿(mào)易，尤其三馬車中的商品出口，使得我國(guó)經(jīng)濟(jì)水平大幅提高。開放前的商貿(mào)流通僅是我國(guó)內(nèi)部的流通，需求有限，發(fā)展較為緩慢。開放后的市場(chǎng)面向全球，需求增加，很大程度上加快了商貿(mào)流通業(yè)的發(fā)展。

（四）物流業(yè)增加值（B1）

物流業(yè)增加值一般是指物流產(chǎn)業(yè)在一年內(nèi)通過經(jīng)營(yíng)活動(dòng)獲得最終成果的貨幣表現(xiàn)形式。物流業(yè)增加值能反映出物流產(chǎn)業(yè)的發(fā)展現(xiàn)狀和水平，從而間接反映出商貿(mào)流通業(yè)的情況。本文選取交通運(yùn)輸業(yè)、倉儲(chǔ)業(yè)和郵政業(yè)的增加值總和作為物流業(yè)增加值。

（五）物流業(yè)從業(yè)人員數(shù)（B2）

一般情況下，在達(dá)到行業(yè)勞動(dòng)需求飽和點(diǎn)之前，勞動(dòng)投入對(duì)行業(yè)的發(fā)展一般呈現(xiàn)出正向作用。即勞動(dòng)投入的增加可促進(jìn)物流業(yè)發(fā)展，進(jìn)而影響商貿(mào)流通業(yè)的發(fā)展。因此本文選取該項(xiàng)作為間接影響商貿(mào)流通業(yè)的二級(jí)指標(biāo)。

（六）道路密度（B3）

道路密度能從交通環(huán)境條件反映出一個(gè)地區(qū)的物流承載能力，物流承載能力越強(qiáng)，該地區(qū)的物流效率就越高，從而會(huì)提高商貿(mào)流通效率。本文道路密度的計(jì)算公式是：道路密度=（四川鐵路營(yíng)業(yè)里程+四川內(nèi)河航道里程+四川公路里程）/四川省總面積。

三、模型分析

（一）相關(guān)性分析

本文事先對(duì)解釋變量數(shù)據(jù)進(jìn)行了散點(diǎn)圖分析和曲線估計(jì)，發(fā)現(xiàn)六個(gè)解釋變量與被解釋變量同時(shí)存在一次線性、二次方和三次方曲線關(guān)系。筆者初步斷定是因?yàn)榻忉屪兞恐g存在多重共線性問題，所以下面對(duì)變量數(shù)據(jù)進(jìn)行相關(guān)性分析。

如表所示，六個(gè)解釋變量之間最低有20.8%的相關(guān)性，大部分的都在60%以上，甚至有部分高達(dá)95%以上的相關(guān)性。因此，解釋變量間確實(shí)存在多重共線性問題，難以通過簡(jiǎn)單的線性回歸模型來得出解釋變量對(duì)被解釋變量的影響。

（二）主成分分析

通過相關(guān)性分析后，我們明確得知解釋變量之間存在多重共線性問題，所以需要進(jìn)行降維處理分析，本文運(yùn)用spss20軟件，采取主成分分析來處理解釋變量數(shù)據(jù)。在做分析前需要對(duì)變量數(shù)據(jù)進(jìn)行標(biāo)準(zhǔn)化處理，處理后生成的新變量分別記為：ZY、ZA1、ZA2、ZA3、ZB1、ZB2、ZB3。

1.適用性檢驗(yàn)

在進(jìn)行主成分分析前，還需要對(duì)解釋變量數(shù)據(jù)進(jìn)行KMO檢驗(yàn)和Bartlett球形檢驗(yàn)，觀察數(shù)據(jù)是否適合做主成分分析。檢驗(yàn)結(jié)果顯示：KMO檢驗(yàn)系數(shù)為0.725>0.5，Bartlett球形檢驗(yàn)的P值為0.000，在0.05的顯著水平下，拒絕原假設(shè)。因此，本文選取的變量數(shù)據(jù)是適合做主成分分析的。

2.提取變量數(shù)據(jù)主成分

變量解釋的總方差分析結(jié)果如表所示，共提取2個(gè)主成分，第一個(gè)主成分可以解釋全部方差的74.993%，第二個(gè)主成分可以解釋全部方差的19.272%，兩個(gè)主成分累計(jì)解釋力度達(dá)到94.265%。再根據(jù)成份得分系數(shù)矩陣可得到兩個(gè)主成分的表達(dá)式，具體如下：

F1=0.215×ZA1+0.203×ZA2+0.182×ZA3+0.200×ZB1+0.117×ZB2+0.219×ZB3? ? ?（1）

F2=-0.210×ZA1-0.261×ZA2+0.397×ZA3-0.312×ZB1+0.705×ZB2+0.026×ZB3? ?（2）

3.主成分回歸分析

將標(biāo)準(zhǔn)化后的解釋變量數(shù)據(jù)代入表達(dá)式（1）和（2）計(jì)算出兩個(gè)主成分變量F1、F1的數(shù)據(jù)值。然后對(duì)被解釋變量ZY和主成分變量F1、F2進(jìn)行線性回歸分析。

經(jīng)過線性回歸分析后，模型的可決系數(shù)為0.986，模型擬合程度很高。主成分變量F1的P值為0.000，F(xiàn)2的P值為0.000，都在0.05的顯著水平下拒絕原假設(shè)，說明F1、F2對(duì)被解釋變量ZY具有顯著影響。隨后得到擬合方程：ZY=0.939×F1-0.325×F2 （3）

最后把方程（1）和（2）代入擬合方程（3），得出本文實(shí)證模型的最終分析方程：

ZY=0.270×ZA1+0.275×ZA2+0.042×ZA3+0.288×ZB1-0.119×ZB2+0.197×ZB3? （4）

四、結(jié)論與建議

依據(jù)實(shí)證分析結(jié)果，將解釋變量對(duì)被解釋變量的影響作用從大到小排列：ZB1、ZA2、ZA1、ZB3、ZA3、ZB2，即分別是物流業(yè)增加值、商貿(mào)流通業(yè)固定投資、居民人均消費(fèi)支出、道路密度、經(jīng)濟(jì)開放程度、物流業(yè)從業(yè)人員數(shù)。從表達(dá)式（4）可知，變量排序中，前五項(xiàng)解釋變量的系數(shù)都為正，即它們對(duì)被解散變量存在正向促進(jìn)作用。第六項(xiàng)，也就是物流業(yè)從業(yè)人員數(shù)，該項(xiàng)系數(shù)為負(fù)，表示對(duì)被解釋變量存在負(fù)向作用。這種現(xiàn)象可能和四川省物流業(yè)從舊式勞動(dòng)型物流向現(xiàn)代智能信息化物流發(fā)展有關(guān)，隨著現(xiàn)代化的加深，物流業(yè)所需的員工必然下降。因此，在物流業(yè)現(xiàn)代化的環(huán)境下，從業(yè)人數(shù)的增加反而會(huì)擴(kuò)大成本，影響經(jīng)濟(jì)效率，所以表現(xiàn)出反向影響。

通過結(jié)論分析，本文為四川省商貿(mào)流通業(yè)的發(fā)展提出以下幾點(diǎn)建議：

1.加快四川省物流業(yè)現(xiàn)代化發(fā)展。從實(shí)證分析結(jié)果來看，物流業(yè)增加值對(duì)商貿(mào)流通業(yè)發(fā)展的影響作用最大，也就是說物流業(yè)產(chǎn)生的經(jīng)濟(jì)效益越好，越有利于商貿(mào)流通業(yè)的發(fā)展。因此，需要抓住國(guó)家西部大開發(fā)、長(zhǎng)江經(jīng)濟(jì)帶和建設(shè)成渝地區(qū)雙城經(jīng)濟(jì)圈等國(guó)家戰(zhàn)略機(jī)遇，實(shí)現(xiàn)省內(nèi)物流業(yè)向自動(dòng)化、智能化、信息化發(fā)展。

2.刺激省內(nèi)居民消費(fèi)。通過增加居民消費(fèi)來刺激國(guó)內(nèi)消費(fèi)市場(chǎng)，可以有效的促進(jìn)商貿(mào)流通業(yè)的發(fā)展。政府可以通過健全社會(huì)保障制度、增加居民收入，改善消費(fèi)環(huán)境來鼓勵(lì)居民的消費(fèi)信心。

3.適度增加商貿(mào)流通業(yè)固定投資。2000年后，四川省商貿(mào)流通業(yè)不斷發(fā)展，至今已經(jīng)面臨發(fā)展瓶頸，傳統(tǒng)的舊式商貿(mào)流通方式越來越難以發(fā)展，所以需要適度的增加固定投資，逐步完成商貿(mào)流通業(yè)向現(xiàn)代化的轉(zhuǎn)型升級(jí)。

4.擴(kuò)大經(jīng)濟(jì)開放程度。通過分析得知，開放的經(jīng)濟(jì)環(huán)境，有利于商貿(mào)流通業(yè)的發(fā)展。據(jù)數(shù)據(jù)顯示，四川省的經(jīng)濟(jì)開放程度較低，四川省深處內(nèi)陸且地勢(shì)復(fù)雜，對(duì)外開放難免受限。但政府應(yīng)當(dāng)抓住國(guó)家實(shí)行西部大開發(fā)、長(zhǎng)江經(jīng)濟(jì)帶、一帶一路和“陸海新通道”等戰(zhàn)略機(jī)遇，加大開放力度，促進(jìn)對(duì)外商貿(mào)的發(fā)展。

參考文獻(xiàn)：

[1]陳宇峰，章武濱.中國(guó)區(qū)域商貿(mào)流通效率的演進(jìn)趨勢(shì)與影響因素[J].產(chǎn)業(yè)經(jīng)濟(jì)研究，2015（01）：53-60.

[2]王欣.我國(guó)商貿(mào)流通業(yè)能源經(jīng)濟(jì)效率影響因素分析[J].商業(yè)經(jīng)濟(jì)研究，2016（19）：17-19.

[3]林英澤.“一帶一路”戰(zhàn)略區(qū)商貿(mào)流通效率提升路徑探討[J].經(jīng)濟(jì)問題，2016（12）：1-6.

[4]龔紫娟.產(chǎn)業(yè)集聚對(duì)商貿(mào)流通業(yè)效率的影響實(shí)證分析[J].商業(yè)經(jīng)濟(jì)研究，2018（09）：8-10

[5]俞靜，單濤.技術(shù)創(chuàng)新對(duì)商貿(mào)流通業(yè)轉(zhuǎn)型升級(jí)的影響[J].商業(yè)經(jīng)濟(jì)研究，2018（17）：23-25.

[6]蔡璐.商貿(mào)流通便利性的影響因素分析——基于供應(yīng)鏈系統(tǒng)優(yōu)化視角[J].商業(yè)經(jīng)濟(jì)研究，2019（03）：12-14.

[7]祁金祥，王娟.物流成本控制對(duì)商貿(mào)流通業(yè)的影響效應(yīng)分析[J].商業(yè)經(jīng)濟(jì)研究，2019（02）：79-81.

[8]徐春秀.我國(guó)物流成本上升對(duì)商貿(mào)流通業(yè)發(fā)展的影響研究[J].商業(yè)經(jīng)濟(jì)研究，2015（27）：40-42

作者簡(jiǎn)介：

郭銘富（1996-）男，漢，籍貫：四川資陽，學(xué)歷：在讀碩士，單位：重慶工商大學(xué)，研究方向：區(qū)域經(jīng)濟(jì)學(xué)。

易桂林（1998-）女，漢，籍貫：四川江油，學(xué)歷：在讀碩士，單位：重慶工商大學(xué)，研究方向：產(chǎn)業(yè)經(jīng)濟(jì)學(xué)。

陳晨（1996-）女，漢，籍貫：重慶銅梁，學(xué)歷：在讀碩士，單位：重慶工商大學(xué)，研究方向：產(chǎn)業(yè)經(jīng)濟(jì)學(xué)。

楊承杰（1996-）女，苗族，籍貫：重慶市，學(xué)歷：在讀碩士，單位：重慶工商大學(xué)，研究方向：區(qū)域經(jīng)濟(jì)學(xué)。