流通产业升级与高质量发展的互动关系研究

杜倩

中图分类号：F724   文献标识码：A

内容摘要：本文基于1997-2016年我国31个省份的省级面板数据，使用PVAR模型实证检验了高质量发展和流通产业升级之间的相互关系及其动态变化。高质量发展与流通产业升级之间格兰杰因果检验表明，高质量发展和流通产业升级之间存在双向因果关系。脉冲响应分析发现，高质量发展对流通产业升级产生了持续的促进作用，而流通产业升级同样对高质量发展产生了持续的促进作用，但是，高质量发展促进流通产业升级的作用明显大于流通产业升级促进高质量发展的作用。方差分解分析进一步证实了这一结论，高质量发展对流通产业升级解释的贡献度呈持续增长趋势，且解释贡献度明显大于流通产业升级对高质量发展的解释贡献度。

关键词：高质量发展   流通产业升级   PVAR模型

引言及文献综述

高质量发展是2018年国务院政府工作报告首次提出的新表述，表明我国经济由高速增长阶段转向高质量发展阶段，这是在我国经济增速下滑背景下，对我国经济增长质量提出的新要求。要实现高质量发展微观上需要提高要素配置效率，中观上实现结构升级、产业升级，宏观上要实现均衡高质发展。基于这三个层面考虑，本文主要从中观产业和结构升级层面研究实现高质量发展的因素。结合我国经济发展的特点现象来看，近几年来流通产业实现了较高速发展，在降低物流成本提高经济发展效率方面发挥了重要作用。尤其是在信息化深入发展的背景下，互联网和智能经济的发展为流通产业升级发展提供了重要基础。在流通产业深入发展的过程中，是否会对经济高质量发展产生影响呢？理论分析表明，流通产业升级极大提高了要素流动和配置的效率，实现了区域经济发展融合，这极大促进了经济效率的提高，从而为经济高质量发展奠定了基础。因此，本文基于这一考虑，将流通产业升级和高质量发展结合起来，将两者放入统一框架下，研究两者之前存在怎样的一种关系。具体研究过程中，利用PVAR模型分析这一论题，该模型将所有变量均视为内生变量，不仅可以研究一个变量对另一个变量的影响，还可以研究两者之间的相互影响及其动态关系。

模型设定与数据说明

模型建立。本文建立PVAR模型研究流通产业升级和高质量发展之间的相互关系，通过将两者同时引入模型，改变了内生化，无需考虑影响两者的其他控制变量，因而该模型相对简单，且对实现研究目的更方便。在建立PVAR模型之前需要确定模型进行估计所需要的滞后阶数，确定滞后阶数基于AIC准则、BIC准则和HQIC准则。如果三个准则至少有两个准则显著，则选择对应的滞后阶数。基于上述准则检验的结果如表1所示，表1结果表明，在第5阶的时候除了AIC准则不显著，其他两个准则均在5%的水平上显著，表明本文的PVAR模型应采用滞后5阶的PVAR（5）模型。因此，下文将建立滞后5阶的PVAR（5）模型。

基于前文滞后阶数检验，本文PVAR（5）模型构建如下：

Yit=αi+βt+Ayit-1+μit

其中， yit中的i表示省份，t代表年份。A是5×5的系数矩阵，αi是5×1的个体效应向量，表示地区固定效应的变量，用以表示模型中可能遗漏的影响因素以及与地区特征相关的固定效应。βt是5×1的时间效应向量，表示自变量的时间趋势特征。yit=（lt，jj），jj为经济高质量发展水平，lt为流通产业升级水平。yit-1是yit的一阶滞后项。扰动项μit满足E（μit|αi，βt，yit-1）=0。进行PVAR模型分析需要建立在模型本身相对稳定的基础上，因此还需要检验模型的稳定性。具体做法是检验模型特征根的倒数是否均位于一个单位圆内，如果所有特征根均处于单位圆内，则表明模型是稳定的，反之则不稳定。稳定性检验结果如图1所示，结果表明，总共十个特征根均位于单位圆内，表明本文建立的PVAR（5）模型是稳定的，可以进行下一步分析。

数据说明。本文的两个主要变量为流通产业升级和经济高质量发展两个指标，流通产业升级指标用流通产业全要素生产率表示，高质量发展指标用地区全要素生产率表示。所有数据区间为1997-2016年31个省份的面板数据，数据均来自于1998-2017年《中国统计年鉴》。为消除异方差等对模型估计的干扰影响，本文对上述变量均取对数处理，变量的描述性统计如表2所示。

实证结果分析

面板单位根检验。PVAR模型估计还需要对各变量的平稳性进行检验，如果各变量不平稳则建立协整模型，如果各变量平稳或者单整，则可以建立PVAR模型。为检验各变量的平稳性，需要利用IPS准则和LLC准则，检验结果如表3所示。表3结果表明，原始变量平稳性检验不显著，表明各变量原始变量是不平稳的。通过对变量进行一阶差分后再进行检验后发现，各变量均变得十分显著，说明各变量是一阶单整的。因此，根据前面的分析，可以进行PVAR模型分析。

格兰杰因果检验。为了分析流通产业升级和高质量发展之间是何种关系，利用格兰杰因果关系检验两者之间是否存在因果关系，为下一步的脉冲响应分析和方差分解作准备。格兰杰因果关系检验结果如表4所示。表4 结果表明，流通产业升级对高质量发展的因果检验在1%的水平上显著，表明流通产业升级对高质量发展存在因果关系。而高质量发展对流通产业的因果检验同样在1%的水平上显著，表明高质量发展对流通产业升级也存在因果关系。上述结果表明，高质量发展和流通产业升级之间存在双向因果关系。格兰杰因果关系检验只是知道了两者具有相互影响，但具体两者相互影响的大小和影响比重还不能确定，因此，需要利用脉冲响应值分析和方差分解分析来进一步确认两者影响的大小和变化。

脉冲响应分析。脉冲响应分析通过识别流通产业升级和高质量发展之间的互动关系，以研究两者相互影响的动态关系。表5报告了两者相互影响的动态值，图2和图3分别为流通产业升级影响高质量发展的动态趋势以及高质量发展影响流通产业升级的动态趋势。从图中可以看出，高质量发展对流通产业升级具有持续的促进作用，流通产业升级对高质量发展同样具有持续的促进作用，且随着时间推移，流通产业升级促进高质量发展的速率呈递增趋势。从高质量发展影响流通产业升级的具体大小来看，高质量发展对流通产业升级的促进作用从0持续增长到0.0693，10期内持续增长了近7倍。从流通产业对高质量发展的影响来看，其促进作用从0缓慢增长到0.0006。从两者相互影响的作用大小来看，高质量发展对流通产业升级的促进作用显著大于流通产业升级对高质量发展的促进作用，前者的作用是后者的近100倍。这一结果说明，高质量发展对流通产业升级产生了强烈的外溢效应，而流通产业升级对高质量发展促进作用较小。对这一结论的解释在于，高质量发展的内涵在于微观上资源要素配置效率提高，中观上产业结构升级，宏观上协调均衡发展。而微观的要素配置效率提高可以加快流通产业资本劳动力配置效率提高，促进流通产业微观配置效率进而会刺激流通产业发展。中观上产业结构升级会带动流通产业实现传统发展模式向高质量发展模式变革，进而实现流通产业升级。宏观上解决均衡协调发展，为流通产业升级提供了稳定的发展环境，构建了发展所有的制度和法律环境，这些都有利于流通产业升级。因此，从这三个层面而言，高质量发展对流通产业升级将会产生较大的外溢效应。而流通产业升级由于目前还处于较低发展水平，其对高质量发展的诸多方面的促进作用还不能够完全显现，只有当流通产业升级到一定较高水平时才能最大限度发挥促进高质量发展的目的。因而两者相互影响的大小存在一定差异。因此，一方面需要持续坚持高质量发展目标，另一方面，加快流通产业升级发挥产业升级促进高质量发展的积极作用。

方差分解。方差分解通过分解各变量相互影响的相对比重以研究两者相互影响的重要程度，也就是贡献度。表6报告了高质量发展和流通产业升级之间相互影响的相对贡献度，结果表明，流通产业升级对高质量发展的解释贡献度10期内保持在30%以下，从11%左右缓慢增加为26%左右。而高质量发展对流通产业升级的解释贡獻度在10期内保持在50%左右，从23%左右持续增长为50%左右。从两者相互影响的贡献度大小来看，高质量发展对流通产业升级的解释贡献度明显大于流通产业升级对高质量发展的解释贡献度，进而进一步证实了脉冲响应的分析结论。

结论

本文利用PVAR模型实证检验了高质量发展和流通产业升级之间的相互影响的动态关系，研究结论表明，高质量发展显著促进了流通产业升级，且流通产业升级同样促进了高质量发展，但流通产业升级促进高质量发展的作用小于高质量发展促进流通产业升级的作用。脉冲响应和方差分解的分析结论一致，证实了这一结论的存在性。

基于上述结论本文认为，一是要持续坚持高质量发展目标，改变过去依靠投资刺激经济增长的发展方式，坚持供给侧结构性改革，促进产业升级，坚持依靠创新驱动经济增长，提高全要素生产率对高质量发展的贡献度，进而带动整体产业和行业良性发展，实现高质量发展红利。二是加快流通产业升级发展，流通产业升级对降低物流费用成本、提高企业利润率、刺激企业活力具有重要作用。因此，要通过加快流通产业供给侧结构性改革，提高流通产业全要素生产率和技术进步，发挥流通产业升级促进高质量发展的积极作用。

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