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    中國(guó)批發(fā)零售行業(yè)景氣指數(shù)分析

    2022-07-22 02:12:55徐珊
    時(shí)代金融 2022年7期
    關(guān)鍵詞:景氣先行零售業(yè)

    徐珊

    我國(guó)的批發(fā)零售業(yè)發(fā)展迅速,無(wú)論是批發(fā)零售業(yè)經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)量還是增長(zhǎng)率都到了大幅度的提升,我國(guó)的批發(fā)零售業(yè)也隨之取得了長(zhǎng)遠(yuǎn)的發(fā)展。本研究以批發(fā)零售業(yè)為研究主體對(duì)批發(fā)零售業(yè)進(jìn)行景氣監(jiān)測(cè),構(gòu)建出批發(fā)零售業(yè)的先行、一致、滯后指標(biāo)體系,預(yù)測(cè)未來(lái)中國(guó)的批發(fā)零售業(yè)將穩(wěn)中有升。

    宏觀經(jīng)濟(jì)景氣指數(shù)作為監(jiān)測(cè)宏觀經(jīng)濟(jì)景氣變動(dòng)的重要工具在世界各國(guó)得到普遍應(yīng)用,它是檢驗(yàn)國(guó)民經(jīng)濟(jì)是否協(xié)調(diào)發(fā)展,社會(huì)與經(jīng)濟(jì)結(jié)構(gòu)是否合理的重要標(biāo)準(zhǔn)。我國(guó)的批發(fā)零售業(yè)發(fā)展迅速,無(wú)論是批發(fā)零售業(yè)經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)量還是增長(zhǎng)率都到了大幅度的提升,我國(guó)的批發(fā)零售業(yè)也隨之取得了長(zhǎng)遠(yuǎn)的發(fā)展。在我國(guó)社會(huì)主義市場(chǎng)經(jīng)濟(jì)體制下,商品市場(chǎng)占據(jù)了社會(huì)再生產(chǎn)流通領(lǐng)域的重要部分,國(guó)家商品市場(chǎng)的發(fā)展與經(jīng)濟(jì)周期有著重要關(guān)系,其周期性波動(dòng)也將直接對(duì)宏觀經(jīng)濟(jì)經(jīng)濟(jì)周期性的波動(dòng)產(chǎn)生影響。截至2020年,中國(guó)全社會(huì)商品零售額總額達(dá)39億元,全社會(huì)商品零售額呈現(xiàn)逐年增加的趨勢(shì)。

    批發(fā)零售業(yè)與一個(gè)國(guó)家的經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)水平以及國(guó)家整個(gè)社會(huì)經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平密切相關(guān)。監(jiān)測(cè)分析批發(fā)零售產(chǎn)業(yè)的經(jīng)濟(jì)景氣波動(dòng)周期既能夠準(zhǔn)確掌握零批發(fā)零售產(chǎn)業(yè)經(jīng)濟(jì)的總體運(yùn)行的現(xiàn)狀變化和未來(lái)趨勢(shì)的波動(dòng),促進(jìn)我國(guó)批發(fā)零售產(chǎn)業(yè)可持續(xù)的健康快速發(fā)展,還能夠要求及時(shí)全面地掌握我國(guó)當(dāng)前的宏觀經(jīng)濟(jì)的景氣變化狀況。所以,對(duì)批發(fā)和零售行業(yè)的經(jīng)濟(jì)景氣和波動(dòng)情況進(jìn)行動(dòng)態(tài)監(jiān)控也有著重要意義。

    一、研究現(xiàn)狀及理論方法

    (一)研究現(xiàn)狀

    19世紀(jì)末,國(guó)內(nèi)外學(xué)者開始逐步摸索景氣指數(shù)未知的道路,從經(jīng)濟(jì)學(xué)領(lǐng)域開始,并將景氣指數(shù)逐漸應(yīng)用于各個(gè)行業(yè)。

    中國(guó)經(jīng)濟(jì)景氣指數(shù)的研究工作起步早于美國(guó)二十世紀(jì)七八十年代的后期,重點(diǎn)工作是在通過研究引進(jìn)的西方宏觀經(jīng)濟(jì)理學(xué)的論綱基礎(chǔ)框架上,分析研究國(guó)內(nèi)的經(jīng)濟(jì)景氣波動(dòng)影響因素,并同時(shí)參考了國(guó)外景氣指標(biāo)的編制和方式,研發(fā)建立出一套適用于當(dāng)前中國(guó)經(jīng)濟(jì)國(guó)情需要的經(jīng)濟(jì)景氣指標(biāo)監(jiān)測(cè)體系。1995,董文泉引入數(shù)學(xué)模型分析研究了S-W景氣指數(shù)對(duì)預(yù)期我國(guó)經(jīng)濟(jì)波動(dòng)變化的效果;董文泉和高鐵梅等人在1998年合著了《國(guó)民經(jīng)濟(jì)周期波動(dòng)的分析與預(yù)測(cè)辦法》一書,該書系統(tǒng)論述了景氣波動(dòng)性分析方法基礎(chǔ)理論,同時(shí),國(guó)際信息中心也承認(rèn)了經(jīng)濟(jì)周期波動(dòng)性分析與預(yù)測(cè)技術(shù)發(fā)展的現(xiàn)實(shí)應(yīng)用價(jià)值。二十一世紀(jì)初,國(guó)民經(jīng)濟(jì)景氣波動(dòng)性分析方法基礎(chǔ)理論和檢測(cè)技能才剛剛開始被廣泛應(yīng)用在產(chǎn)業(yè)景氣波動(dòng)性分析方法。2008年,陳一樂和李星構(gòu)建了我國(guó)批發(fā)零售業(yè)的合成指數(shù)和擴(kuò)散指數(shù),并預(yù)測(cè)了商品市場(chǎng)的轉(zhuǎn)折點(diǎn)。2004年,李朝鮮和蘭新梅構(gòu)建了我國(guó)零售業(yè)景氣指數(shù)波動(dòng)的信號(hào)控制系統(tǒng)并分別對(duì)三種零售業(yè)產(chǎn)品市場(chǎng)的零售景氣指數(shù)波動(dòng)情況進(jìn)行了對(duì)比分析研究,共同制定出三種零售行業(yè)景氣指數(shù)波動(dòng)的擴(kuò)散指數(shù),并分別對(duì)當(dāng)前零售行業(yè)整體的波動(dòng)分布狀況和景氣指數(shù)進(jìn)行了對(duì)比分析。2021年,王藝樅基于混頻動(dòng)態(tài)因子模型建立了基于中國(guó)批發(fā)與零售景氣月度一致的指標(biāo)分析中國(guó)批發(fā)與零售出現(xiàn)的周期性波動(dòng),國(guó)民經(jīng)濟(jì)發(fā)展步入經(jīng)濟(jì)新的常態(tài)時(shí)期后,批發(fā)與零售的景氣度出現(xiàn)了平穩(wěn)震蕩、低位區(qū)間運(yùn)行的新特點(diǎn)。

    西方發(fā)達(dá)國(guó)家對(duì)零售行業(yè)景氣指數(shù)編制等研究已經(jīng)十分成熟了,并也形成了系統(tǒng)的研究體系及理論,并且其研究成果也在實(shí)踐中得到了一定程度的證明。而我國(guó)零售行業(yè)起步比較晚,行業(yè)發(fā)展情況和國(guó)外還有一定差距,對(duì)零售行業(yè)景氣指數(shù)編制等研究尚不成熟,在對(duì)零售商業(yè)景氣體系進(jìn)行研究時(shí)可以借鑒西方國(guó)家的成功經(jīng)驗(yàn),并結(jié)合我國(guó)實(shí)際情況制定相應(yīng)的零售行業(yè)景氣指數(shù),研究零售行業(yè)景氣指數(shù)及其相關(guān)內(nèi)容。

    (二)理論方法

    時(shí)差相關(guān)分析通過利用相關(guān)系數(shù)來(lái)驗(yàn)證經(jīng)濟(jì)時(shí)間序列的先行、一致和滯后關(guān)系。時(shí)差相關(guān)系數(shù)的計(jì)算方法是:第一,確定出基準(zhǔn)指標(biāo);第二,根據(jù)基準(zhǔn)指標(biāo)的超前或滯后期,計(jì)算其相關(guān)系數(shù)。

    若為基準(zhǔn)指標(biāo),為被選擇指標(biāo),r為時(shí)差相關(guān)系數(shù),則

    式(2-1)中,表示超前、滯后期,取負(fù)數(shù)時(shí)表示超前,取正數(shù)時(shí)表示滯后,被稱為時(shí)差或延遲數(shù)。是最大延遲數(shù),為數(shù)據(jù)補(bǔ)齊后的數(shù)據(jù)個(gè)數(shù)。在選擇景氣指標(biāo)時(shí),一般計(jì)算若干個(gè)不同延遲數(shù)的時(shí)差相關(guān)系數(shù),比較絕對(duì)數(shù)值,其中絕對(duì)值最大的時(shí)差相關(guān)系數(shù)為

    最大的時(shí)差相關(guān)系數(shù)反映了被選擇指標(biāo)與基準(zhǔn)指標(biāo)的時(shí)差相關(guān)關(guān)系,相應(yīng)的延遲數(shù)表示超前或滯后期。

    二、實(shí)證分析

    (一)數(shù)據(jù)預(yù)處理

    1.數(shù)據(jù)說(shuō)明。本文選定了社會(huì)消費(fèi)品零售總額(Y)作為基準(zhǔn)指標(biāo),同時(shí),選擇了13個(gè)指標(biāo)作為備選指標(biāo),其中包括,財(cái)政方面:全社會(huì)固定資產(chǎn)投資額(X1)、一般公共預(yù)算收入(X2)、一般公共預(yù)算支出(X3)、流通中貨幣(X4)、貨幣(X5)、貨幣和準(zhǔn)貨幣(X6)、居民儲(chǔ)蓄存款余額(X7)、企業(yè)商品價(jià)格指數(shù)(X8)、商品零售價(jià)格指數(shù)(X9)、消費(fèi)者滿意指數(shù)(X10)、消費(fèi)者預(yù)期指數(shù)(X11)、消費(fèi)者信心指數(shù)(X12)、居民消費(fèi)價(jià)格指數(shù)(X13)。以上指標(biāo)數(shù)據(jù)來(lái)源于國(guó)家統(tǒng)計(jì)局官網(wǎng)、中國(guó)宏觀經(jīng)濟(jì)庫(kù)及中國(guó)金融數(shù)據(jù)庫(kù),選擇時(shí)間從2017年1月到2021年11月共59期的月度數(shù)據(jù)。

    2.缺失值處理。由于數(shù)據(jù)在個(gè)別月份存在缺失值,尤其是每年的1月份,因此根據(jù)每個(gè)指標(biāo)的統(tǒng)計(jì)方法填補(bǔ)缺失值。如果某項(xiàng)指標(biāo)2月份的統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù)包含了1月份的數(shù)據(jù),則將2月份的數(shù)據(jù)計(jì)算平均值,將平均值作為1月和2月的數(shù)據(jù)。如果某項(xiàng)指標(biāo)某月的缺失值不被其他月份包含,則將相鄰兩月的數(shù)據(jù)平均值作為該月的指標(biāo)值填補(bǔ)。對(duì)于數(shù)據(jù)序列首位和末位的數(shù)據(jù)采用移動(dòng)平均法填補(bǔ)。

    3.提取循環(huán)信息。對(duì)社會(huì)消費(fèi)品零售總額數(shù)據(jù)進(jìn)行分析,除2020年受疫情影響外,社會(huì)消費(fèi)品零售總額總體呈現(xiàn)逐年增加的趨勢(shì),且存在明顯的季節(jié)性因素,因此首先對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行季節(jié)性分析,采用加法模型剔除趨勢(shì)因素和季節(jié)性因素,保留循環(huán)項(xiàng)。同理,對(duì)其他指標(biāo)進(jìn)行分析,發(fā)現(xiàn)其他指標(biāo)的波動(dòng)規(guī)?;静蛔?,因此采用加法模型對(duì)數(shù)據(jù)的構(gòu)成因素分析,保留循環(huán)項(xiàng),最終得出時(shí)間序列構(gòu)成元素的分解結(jié)果。

    (二)指標(biāo)分類

    通過對(duì)各項(xiàng)指標(biāo)的循環(huán)項(xiàng)進(jìn)行時(shí)差相關(guān)分析,確認(rèn)出先行、一致以及滯后三類指標(biāo),并根據(jù)各指標(biāo)的時(shí)差相關(guān)系數(shù)表確定出各個(gè)監(jiān)測(cè)指標(biāo)與基準(zhǔn)指標(biāo)之間的時(shí)差相關(guān)關(guān)系,數(shù)據(jù)整理結(jié)果如表所示:

    因此,先行指標(biāo)組有7個(gè)指標(biāo):全社會(huì)固定資產(chǎn)投資、M0、M1、M2、居民儲(chǔ)蓄存款余額、商品零售價(jià)格指數(shù)、居民消費(fèi)價(jià)格指數(shù)。一致指標(biāo)組有4個(gè)指標(biāo):一般公共預(yù)算收入、消費(fèi)者預(yù)期指數(shù)、消費(fèi)者滿意指數(shù)、消費(fèi)者信心指數(shù)。滯后指標(biāo)組有2個(gè)指標(biāo):一般公共預(yù)算支出、企業(yè)商品價(jià)格指數(shù)。

    (三)編制擴(kuò)散指數(shù)

    1.計(jì)算擴(kuò)散指數(shù)。以2017年1月為基期計(jì)算各個(gè)指標(biāo)的環(huán)比發(fā)展速度。

    根據(jù)公式計(jì)算擴(kuò)散指數(shù)DI:

    2.觀察擴(kuò)散指數(shù)的預(yù)警效果。從三類指標(biāo)的擴(kuò)散指數(shù)看出先行擴(kuò)散指數(shù)的起伏變化領(lǐng)先于一致擴(kuò)散指數(shù),滯后擴(kuò)散指數(shù)的起伏變化在一致擴(kuò)散指數(shù)滯后。在考慮滯后期后,發(fā)現(xiàn)先行擴(kuò)散指數(shù)、一直擴(kuò)散指數(shù)和滯后擴(kuò)散指數(shù)的峰谷基本對(duì)應(yīng),說(shuō)明先行擴(kuò)散指數(shù)能夠較好地預(yù)測(cè)一致擴(kuò)散指數(shù)的漲跌情況。

    3.景氣分析。將擴(kuò)散指數(shù)進(jìn)行三期移動(dòng)平均,以便更清晰的觀察先行擴(kuò)散指數(shù)、一致擴(kuò)散指數(shù)和滯后擴(kuò)散指數(shù)的發(fā)展趨勢(shì)。

    在2017年的12期數(shù)據(jù)中,一致擴(kuò)散指數(shù)大于等于0.5的頻率為100%,整體來(lái)看2017年的社會(huì)消費(fèi)品零售總額并未處在景氣空間。而一致擴(kuò)散指數(shù)在2019年初較高,說(shuō)明社會(huì)消費(fèi)品零售總額在這段期間發(fā)展較好,這可能與新年置辦年貨有關(guān),而先行擴(kuò)散指數(shù)較好的預(yù)測(cè)了這一特點(diǎn)。

    2018年和2019年一致擴(kuò)散指數(shù)大于等于0.5的頻率為81.82%,整體來(lái)看這兩年的社會(huì)消費(fèi)品零售總額處在景氣空間,觀察發(fā)現(xiàn)這兩年的一致擴(kuò)散指數(shù)除了2月、6月-7月,基本都大于0.5,說(shuō)明這兩年的社會(huì)消費(fèi)品零售總額發(fā)展趨勢(shì)相比2017年更好。

    2020年一致擴(kuò)散指數(shù)大于等于0.5的頻率為72.73%,雖然景氣狀況整體比前兩年略差,但下降不多,這與2020年暴發(fā)的新冠疫情有關(guān)系,因?yàn)橐咔榈某霈F(xiàn),多個(gè)城市限制了人員流動(dòng),再加上隔離措施的出臺(tái),各行各業(yè)都受到了疫情帶來(lái)的消極影響,同時(shí)限制了居民的購(gòu)物行為,降低了社會(huì)消費(fèi)品零售總額,但這種狀況并沒有持續(xù)太久,從3月開始,一致擴(kuò)散指數(shù)開始向好,在11月份達(dá)到峰值,此后的一致擴(kuò)散指數(shù)雖然有較大波動(dòng),但整體居高,這說(shuō)明疫情過后,我國(guó)經(jīng)濟(jì)在逐步恢復(fù)。

    截至2021年11月,一致擴(kuò)散指數(shù)上升且達(dá)到了擴(kuò)張臨界線,先行擴(kuò)散指數(shù)達(dá)到了2021年9月以來(lái)的最高值,由此預(yù)示著批發(fā)零售業(yè)發(fā)展態(tài)勢(shì)良好,再加上新冠疫情在冬天會(huì)更加嚴(yán)重,人們出行會(huì)受到隔離的限制,而且中國(guó)對(duì)于新冠疫情的防控措施較好,預(yù)計(jì)不會(huì)出現(xiàn)大規(guī)模封城的狀況,因此預(yù)計(jì)中國(guó)的批發(fā)零售將繼續(xù)處于景氣空間中。

    三、結(jié)論

    本文在已有理論分析和實(shí)例操作的基礎(chǔ)上,根據(jù)零售批發(fā)業(yè)帶來(lái)的經(jīng)濟(jì)增減特點(diǎn)和中國(guó)國(guó)情,通過收集和整理2017年1月到2021年11月的14個(gè)與批發(fā)零售業(yè)經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)有關(guān)的指標(biāo)數(shù)據(jù),并將社會(huì)消費(fèi)品零售總額作為基準(zhǔn)指標(biāo),其余13個(gè)指標(biāo)作為備選指標(biāo),主要利用季節(jié)因素分解法、時(shí)差相關(guān)分析法和擴(kuò)散指數(shù)編制法,將13個(gè)備選指標(biāo)分類成三類景氣擴(kuò)散指標(biāo),構(gòu)建出批發(fā)零售業(yè)的先行、一致、滯后指標(biāo)體系。通過圖表輔助分析,預(yù)測(cè)未來(lái)中國(guó)的批發(fā)零售業(yè)將穩(wěn)中有升,而且考慮到疫情因素,有概率大幅提高。

    同時(shí)注意到,本文還存在以下幾個(gè)問題:一是指標(biāo)的數(shù)量不夠多。受制于部分指標(biāo)數(shù)據(jù)的可獲得性,本文一共選取了13個(gè)指標(biāo),因此分成三類擴(kuò)散指標(biāo)時(shí)數(shù)據(jù)變化起伏較大,精確度有待提高。二是個(gè)別指標(biāo)有缺失值。缺失值的情況多集中在每年的年初和年末,尤其是1月份最多,個(gè)別存在于2月和12月。對(duì)此,本文采用技術(shù)手段填補(bǔ)缺失值后再進(jìn)行因素分解,因此難免存在誤差。三是通過對(duì)三類擴(kuò)散指數(shù)的折線圖對(duì)比發(fā)現(xiàn),一致擴(kuò)散指數(shù)對(duì)基準(zhǔn)指標(biāo)的擬合以及先行擴(kuò)散指數(shù)對(duì)一致擴(kuò)散指數(shù)的預(yù)測(cè)效果都較好,但是滯后擴(kuò)散指數(shù)在前期對(duì)一致擴(kuò)散指數(shù)的滯后性表現(xiàn)不是很理想,后期的表現(xiàn)比較理想。這需要以后對(duì)指標(biāo)的選取等工作做進(jìn)一步的調(diào)整和改進(jìn)。

    參考文獻(xiàn):

    [1]董文泉,高鐵梅,陳磊,吳桂珍.Stock-Watson型景氣指數(shù)及其對(duì)我國(guó)經(jīng)濟(jì)的應(yīng)用[J].數(shù)量經(jīng)濟(jì)技術(shù)經(jīng)濟(jì)研究,1995(12):68-74.

    [2]高鐵梅,陳磊,王金明等.經(jīng)濟(jì)周期波動(dòng)與預(yù)測(cè)方法[M].北京:清華大學(xué)出版社.2015.

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    [4]李朝鮮,蘭新梅.試論零售商業(yè)景氣擴(kuò)散指數(shù)的編制與應(yīng)用[J].經(jīng)濟(jì)經(jīng)緯,2004,(3).

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    作者系西安財(cái)經(jīng)大學(xué)統(tǒng)計(jì)學(xué)院2020級(jí)研究生

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