商贸流通与区域经济发展相关性分析

陈建中 副教授 刘 杰 通讯作者（中南大学商学院 长沙 410012）

引言

“十九大”报告中指出，我国社会的主要矛盾转变为人民日益增长的美好生活需要和不平衡不充分的发展之间的矛盾。新常态经济背景下，我国尤为注重经济发展质量。

图1 商贸流通与区域经济发展的影响路径

图2 VAR模型稳定性判断

商贸流通业作为国家经济发展的重要支撑性产业，其作为连接生产与消费纽带的重要性日益突出。因此，研究商贸流通业与经济发展之间的关联性意义重大。基于此，本文通过研究商贸流通与区域经济发展之间的关系，探究两者协调发展的内在联系，给出相关建议，有利于提升我国整体经济水平。

商贸流通与区域经济发展的关联影响分析

（一）影响机制分析

经济增长理论中指出，生产要素投入与全要素生产率共同决定经济增长动力，一般情况下，会通过柯布道格拉斯生产函数研究经济增长：

式中：K—资本；L—劳动；A—全要素生产率。经济增长受到流通效率的作用力并非直接作用，而是利用提高全要素生产率实现经济增长，同时并不会对劳动或资本造成严重影响。所以，柯布道格拉斯生产函数中，流通效率的作用点在于A，但是A并不仅仅受到流通效率的影响。故提出假设，E代表流通效率，A0代表非流通效率，则有如下关系：

合并公式（1）与（2）可得：

对公式进行取对数处理，则有：

通过上述求导可得出，商贸流通和区域经济增长之间的关联性主要体现在流通效率与全要素生产率间的作用力，区域经济增长全要素生产率包括技术水平、人力资源、区域产业结构、产业集聚效应、消费领域发展等多项影响因素。可概括影响机制为两种：一是在保证要素投入不变的情况下，流通效率可提升要素贡献值；二是维持总贡献不变，降低要素投入。

（二）影响路径分析

流通效率与区域经济两者间的连接作用点在于流通效率对全要素生产率的影响。全要素生产率包括技术水平、人力资源、区域产业结构、产业集聚效应、消费领域发展等关键要素，故分析流通效率的影响路径是通过对关键要素推动全要素生产率的单位输出，最终得到区域经济的整体提升，反向亦然，具体如图1所示。

商贸流通与区域经济发展的关联模型构建

（一）模型选取

商贸流通业发展与区域经济增长两者间存在的影响关系是一个动态化过程，在此可以将商贸流通业视为一个子系统，将区域经济增长视为一个子系统，两个子系统之间存在相互作用力，在作用力影响下，两者会逐渐呈现协调发展状态。根据这一特性，选取的研究模型为向量自回归模型。选取该模型的原因是该模型可以自行转换解释变量与被解释变量，从而可有效降低分析难度，并得出变量间的关联性。VAR模型是由学者西姆斯率先研究出来的，其分析原理是首先判断内生变量滞后值的最优解，之后根据最优解创建变量函数关系，比较常用于多元时间序列的实证研究中。

（二）模型应用

VAR模型计算公式为：

式中，yt—k维内生变量向量；xt—d维外生变量向量；p—最优滞后阶数；T—样本数量；k×k维矩阵A1，A2，…，Ap与k×d维矩阵B—目标系数矩阵；εt—k维扰动向量。VAR模型计算公式可实现同期相关，但是关联性研究却没有办法体现出滞后值。所以，通常内生变量滞后p阶VAR模型会用VAR（p）代替，则有：

公式（6）代表时间序列变量为k的VAR(p)模型，方程数量为k构成的矩阵模型。模型在具体应用过程中，第一步要做单位根检验，此环节一定要保证同阶差分平稳，单位根检验通过后，需要确定滞后值p，确定依据为AIC与SC，由p=n（n=1，2，3，4，5）确定AIC值与SC值，若满足两者值皆为全部AIC与SC最小值，则p值为最优滞后阶数，然而通常难以实现两者值皆为最小，需要通过LR检验法取舍。第二步为协整检验，由界值表找出协整检验需求数据，获取对应的临界值，若拒绝原假设，则通过协整检验。第三步为格兰杰因果检验，分析内生变量间存在的关联性，所获取到的因果关系仅代表经济学关系，前因变量可解释后果变量，即变量间存在因果关系。第四步为通过脉冲响应与方差分解分析变量间动态关系。

图3 LNX、LNY对LNY的冲击影响

图4 LNX、LNY对LNX的冲击影响

图5 LNX、LNY对LNY的解释程度

（三）评价指标确认

图6 LNX、LNY对LNX的解释程度

表1 2014-2018年京津冀地区区域总产值和流通业增加值

表2 平稳性检验结果（5%置信区间）

表3 1-5阶滞后阶数对应AIC值与SC值

表4 Engle-Granger协整检验结果值

表5 格兰杰因果检验结果

表6 VAR模型稳定检验结果

本文主要研究商贸流通与区域经济发展的关联影响，因此评价指标应定为商贸流通产业和区域总产值的动态值，因此选取批发零售业、餐饮业、仓储业三大产业经济增加值作为商贸流通经济发展指标，分别记为X1、X2、X3，区域总产值记为Y，则商贸流通经济发展X=X1+X2+X3，研究对象为X与Y两者间的动态关系。

实证研究

（一）区域选择及数据处理

本文以京津冀地区商贸流通与区域经济发展间的动态关系作为研究对象，选取该地区2014-2018年指标数据进行计量分析，原始数据如表1所示。

将2014-2018年京津冀区域总产值与流通业增加值代入VAR模型中，并对数据进行对数变换处理，处理后的数据结果不会影响到变量，同时可加强数据稳定性，避免时间序列数据中存在异方差情况，因此对上述变量进行对数处理，分别得到取自然对数后的区域总产值与流通业增加值LNY与LNX。

（二）变量平稳性检验

首先，通过单位根检验验证变量间的平稳性。通过Eviews9.0软件完成计量分析，检验方法为ADF检验法，内生变量仅为同阶单整条件下才代表满足平稳性检验标准，详细数值如表2所示。通过ADF检验法，在二阶差分后LNY与LNX在5%置信区间内P值依次为0.0012、0.0001，表示满足平稳性检验标准。

（三）滞后阶数确认

通过变量平稳性检验以后，需要确认模型最优滞后阶数，利用非限制VAR模型，在平稳序列的前提条件下，针对滞后1-5阶的AIC与SC值进行依次分析。需要坚持信息准则来选择最优滞后阶数，因此需满足AIC值与SC值接近，并且两个值皆为尽可能小，则此时会满足阶数最优。1-5阶滞后阶数对应AIC值与SC值情况如表3所示。

由表3可知，在1阶时，AIC值为-6.01，SC值为-5.79，在五阶滞后阶数变量值中，AIC值与SC值同时满足最小与最接近双重条件，则表示1阶为VAR模型最优滞后阶数。

（四）Engle-Granger协整检验

本文进行Engle-Granger协整检验，检验结果如表4所示。由表4可知，tau检验统计量的Prob.值是0.0018，代表拒绝原假设，之后检验统计量值。由协整检验临界值表确定有关数据，并在临界值方程中代入：

式中，T—样本数量；a—显著性水平，由此可得到T=20，a=5%。由协整检验界值表可知，φx=-3.3377，φ1=-2.967，φ2=-8.98，将值代入公式（7）中，可得到C(5%)=-3.6585>-5.606154，所以拒绝原假设，则表明协整关系存在。回归方程则利用OLS法获取，公式如下：

式（8）调整R2为0.983672，式（9）调整R2为0.984361，代表回归方程具有良好的拟合程度。

（五）格兰杰因果检验

通过格兰杰因果检验可获取京津冀商贸流通与区域经济发展的关联性，即能分析出商贸流通和区域经济发展两者间的关系主导者。本文通过格兰杰因果检验，得到结果如表5所示。

由表5可知，LNX在显著性水平=5%时不是LNY格兰杰因果p=0.7042>0.05，不拒绝原假设，因此，由LNX出发，两者并不具备格兰杰因果关系；而LNY在显著性水平=5%时不是LNX格兰杰因果p=0.0413<0.05，拒绝原假设，因此，由LNY出发，两者具备格兰杰因果关系。由此，可推断出京津冀区域经济发展为导致京津冀商贸流通业发展的格兰杰原因，即该地区区域经济发展推动了商贸流通业的发展。

（六）商贸流通与区域经济发展的关联性分析

为分析商贸流通与区域经济发展两者间的动态关联性，第一步要验证VAR模型稳定性，检验结果如图2所示。

如图2所示，特征根落在单位圆中，一个特征根与单位圆边缘接近，难以识别是否位于单位圆内，因此需要通过表格进行判断，通过特征根模与1进行比较，小于1时代表VAR模型稳定，具体结果如表6所示。特征根模值分别为0.988215与0.581621，均比1小，表示VAR模型稳定。

第二步要进行脉冲响应分析，说明商贸流通与区域经济发展两者间的冲击影响，结果如图3与图4所示。

由图3与图4可知，LNY对LNX的冲击影响为正向，表示京津冀区域经济发展会正向推动区域商贸流通发展。

第三步，进行方差分解，主要分析变量间的相互解释程度，结果如图5与图6所示。

由图5与图6可知，京津冀区域经济发展对商贸流通发展的解释程度较高，说明商贸流通发展受到区域经济发展的影响，并能为其信息量做出解释。

通过上述分析，得出商贸流通与区域经济发展两者间存在动态关联，区域经济发展为区域商贸流通的格兰杰因果，即区域经济增长可推动商贸流通业发展。结合我国当前国情，因产业结构转型升级，导致流通业面临众多挑战，区域经济必然会在物质等条件上为商贸流通发展奠定良好基础。尽管对京津冀商贸流通与区域经济发展两者间的动态关联性分析仅得出区域经济发展为区域商贸流通的格兰杰因果的结论，但通过其他相关学者研究及结合现实情况，可知商贸流通发展必然也会推动区域经济发展。京津冀区域目前未呈现出商贸流通发展对区域经济发展的正向推动作用，表明京津冀商贸流通发展滞后于区域经济发展，应重视推动京津冀商贸流通发展，从而才能实现区域经济发展与商贸流通发展的协同作用。

结论

为加强区域经济发展与商贸流通发展的关联影响，促进两者协同发展，本文在分析两者关联影响机制的基础上，建立商贸流通与区域经济发展的关联模型。通过格兰杰因果检验，得出商贸流通与区域经济发展间存在格兰杰因果关系。本文选取京津冀区域作为研究案例，该地区商贸流通发展滞后于区域经济发展，因此仅得到区域经济发展为区域商贸流通的格兰杰原因的结论，因此可给出该地区需重视商贸流通发展的建议，应从加强政府统筹管理、加强基础设施建设等角度提升商贸流通发展水平，实现区域经济与商贸流通的协同发展。