流通产业对经济增长促进作用的实证研究

曾银娥

摘 要：利用2003—2009年中国31个省区市流通产业发展水平和经济增长指标的年度数据，通过面板数据平稳性检验、协整检验和判别检验建立一个随机效应模型，分析流通产业对经济增长的促进作用。实证结果表明，从长期来看，流通产业的发展水平对经济的发展和增长促进作用显著。因此，要重视流通产业在国民经济发展中的重要地位，大力发展我国的流通产业，提升流通产业竞争力。

关键词：流通产业；经济增长；面板协整；面板回归

中图分类号：F014 文献标志码：A 文章编号：1673-291X（2016）04-0029-03

一、相关研究评述

分工是现代社会的基本特征，在分工普遍存在的情况下，制造商的产品从生产到消费的流转过程中所提供的服务范围不同，而负责该流通功能的产业集合即为流通产业。黄国雄认为，流通产业是基础性产业，为国民经济增长提供基础性的贡献率，为社会就业提供基础性的作用，在国民经济中起着不可代替的职能。刘国光和赵娴认为，流通产业是国民经济的先导性产业，我国经济中买方市场形势已成为一般现象，流通在经济运行中对生产、分配和消费具有强大的制约作用，既处于社会再生产的中介地位，又处于经济运行和调节的枢纽地位，流通过程是否通畅，决定着是采取简单再生产还是扩大再生产的形式来进行生产，对经济的发展具有决定作用，因而较好地反映人民生活水平和国家综合实力的情况。有些学者认为，流通产业是未来增长潜力巨大的产业，是国家竞争力的重要组成部分，是经济全球化的内在动力。以上学者的观点充分说明，流通产业在整个国民经济中地位的重要性，其功能作用不断放大，成为建设和谐社会、发展经济、惠及民生的重要载体。

关于流通产业对经济增长影响的研究，学者们主要从流通产业对城市经济、农村经济的促进作用以及流通产业对整个国民经济的贡献展开研究的。王德章和宋德军通过选取有代表性的城市运用时间序列的分析方法实证了流通产业对城市经济发展的促进作用，得出了流通产业的增长可带动城市GDP、消费和就业的增长。王春宇和仲深根据全国30个省会城市的面板数据，运用聚类分析和面板计量的方法对流通产业促进城市经济发展进行了实证研究，证实了流通业是促进城市经济发展的长期原因。

综上所述，从流通产业经济学者的研究来看，对流通产业、经济增长测量指标及计量方法的选择上都存在差异，所以说明对这一问题的研究和论证应从多角度进行分析，以利更清楚地揭示流通产业对经济增长的贡献及其影响的内在机理。但是，由于流通产业、经济增长所含内容的广泛性以及研究学者知识的有限性，因此既往的研究成果还远未完善，同时，近代以来中国的经济体制不断变迁，流通产业的定位和发展问题还是一个不断探索的过程，这就为未来的研究和探索留下了余地。基于此，本文着眼于全国31个省区市，力争使研究空间尽可能具有全面性，同时根据数据的可得性、时效性、代表性、与过去研究的差异性以及计量属性等特性采用面板计量的方法进行研究，以使研究结论更严谨和科学。

二、数据选择和计量模型

（一）数据选择

考虑到各省区市人口数量的不同，为了增加各地区数据的科学性，所以经济发展和增长水平用各省区市的人均GDP来衡量，流通产业的发展水平用各省区市的人均社会消费品零售额来衡量，这两个指标分别用“rjgdp”“rjxfe”来表示。各指标的原始数据全部来自2004—2010年《中国统计年鉴》。

（二）面板数据回归模型的建立

根据研究构想和既有的理论基础，流通产业的发展水平对我国的经济增长具有重要的推动作用，因此可把经济增长水平看成是流通产业发展水平的函数，由此可建立反映两者关系的面板数据回归模型，对两者之间的因果关系加以验证。面板数据回归模型主要有以下三种类型：

rjgdpit=β1+β2rjxfit+uit （1）

rjgdpit=λi+β2rjxfit+uit （2）

rjgdpit=β1+β2rjxfit+uit （3）

其中，（1）为混合回归模型，（2）为固定效应模型，（3）为随机效应模型，i=1，2，…，31表示31个省区市，t代表时间（2003—2009年），uit 是随机误差项。

混合回归模型假设了解释变量对被解释变量的影响与个体无关；固定效应模型对于不同的截面或不同的时间序列，只是模型的截距项是不同的，而模型的斜率系数是相同的；随机效应模型认为，如果模型中缺失了分别随个体和时间变化的不可观测的随机性因素时，可以将误差项分解为个体随机误差分量、时间随机误差分量和混合随机误差分量3个分量来描述这种信息的缺失。

三、实证分析结果

（一）面板单位根检验

本文对同质面板的单位根采用LLC检验，对异质面板的单位根采用IPS检验、ADF-Fisher检验及PP-Fisher检验方法，从四种检验方法来看，原假设都存在单位根，如果检验结果显著，伴随概率接近于0，表明面板数据是平稳的，如果检验结果不显著，即伴随概率1，表明面板数据非平稳的。通过Eviews6.0软件运行数据，得出检验结果（见表1），由检验结果可看到各变量的面板数据是非平稳的，但它们的二阶差分都是平稳数据。

（二）面板协整检验

Kao检验结果如下：

表2 Kao检验结果

由表2的检验结果可知，ADF统计量在5%的置信水平下检验显著，即Kao检验认为序列之间存在协整关系。

（三）面板回归模型的选择

对于混合回归模型、固定效应模型、随机效应模型的选择。首先对混合回归模型和固定效应模型做出选择，如果选择固定效应模型更合适一些，则再对固定效应模型和随机效应模型做出选择，如果选择混合回归模型更合适一些的话，就不再对固定效应模型和随机效应模型做出选择了。对于混合回归模型和固定效应模型的选择可通过F检验来完成，对于固定效应模型和随机效应模型的选择可通过Hausman检验来进行。

首先来做F检验，如果对于不同横截面模型截距项相同，则建立混合回归模型；如果对于不同横截面模型截距项不同，则建立固定效应模型。F统计量定义为：

F=[（SSEr-SSEu）/（N-1）]/[SSEu/（NT-T-k）

其中，SSEr、SSEu分别表示混合回归模型和固定效应模型的残差平方和，N指截面个体的个数，T指时期个数，k是解释变量的个数。如果计算的F统计量的值大于设定的显著性水平的临界值，则选择固定效应模型更合适，如果小于临界值，则选择混合回归模型更合适。通过计算得到F统计量的值为28.2，又在软件Stata12里运行命令“disp invFtail（30，

209，0.05）”可得F 0.05（30，209）=1.513908，所以应选择固定效应模型（2）。

接着，在随机效应模型运行结果的窗口上进行Hausman检验，原假设为选择随机效应模型，得到伴随概率（p值）为0.4248，所以应接受原假设，所以本文最终应该选择随机效应模型（3）更合适一些。

（四）面板回归模型的估计

根据表3的回归分析结果，回归系数和模型的显著性水平都非常高，可决系数达到0.95以上，可以看出面板回归模型具有很好的拟合效果，说明流通产业对经济增长具有很强的促进作用。

四、结论及建议

从面板模型分析的结果来看，证实了在我国31个省区市中，人均社会消费品零售额、与人均GDP之间存在着因果联系，流通产业的发展是促进经济增长的长期原因。流通产业对GDP、三次产业、社会就业以及城市的形成和发展等具有很重要作用。在我国，流通业已是国民经济的基础产业、先导产业或战略产业，具有价值实现与价值创造的功能，能促进社会资源的有效配置，调节供需矛盾，形成合理的市场价格，其对经济增长的贡献率正在不断提高。但是，我国流通产业还很薄弱，无论是推动国民经济增长的贡献度，还是与发达国家的流通产业水平相比都存在很大的差距，因此应充分认识流通产业的重要性，采取有效措施大力推动我国流通产业的健康、快速的发展，以提高国民经济的整体素质。

推动我国流通产业的进一步发展，应做好以下几方面的工作：第一，稳步推进经济体制的改革，规范市场秩序；第二，制定并完善金融、财税、价格管理等政策支持；第三，应加大流通领域基础设施的现代化，增强竞争力；第四，创新流通方式，加快发展互联网商务，造就农产品产销一体化；第五，要大力发展民营流通企业，积极支持民营资本参与流通产业经济结构调整，扩大其竞争力；第六，要推进流通产业的国际化，积极参与国际竞争，提升我国流通产业的国际竞争力。

参考文献：

[1] 黄国雄.论流通产业是基础产业[J].财贸经济，2005，（4）：61-66.

[2] 刘国光.加快流通产业向先导产业的转化[J].价格理论与实践，2004，（6）：23.

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[4] 王德章，宋德军.流通业促进城市经济发展的实证分析[J].财贸经济，2007，（10）：98-102.

[5] 王春宇，仲深.流通业对城市经济发展促进作用的实证分析——基于2001—2006年省会城市面板数据[J].财贸经济，2009，（1）：109-113.

[6] 白仲林.面板数据的计量经济分析[M].天津：南开大学出版社，2008：11-14.

[7] 李弗关.世界品牌的分布与国家经济实力关联研究——基于2000—2009年美日德法英五国的面板数据[J].经济与管理研究，

2012，（6）.

[责任编辑 吴高君]