社会消费品零售总额影响因素研究

李 燃，郑 璇

(安徽建筑大学 经济与管理学院，合肥 230601)

众所周知，近年来中美贸易摩擦导致中国出口贸易乃至其他业务出口受阻，有的甚至退出美国市场，另一方面，从中短周期来看，人民币兑美元双边波动特征会越来越明显，猜测未来的走势将以区间振荡为主，在此背景下，社会消费品零售行业的发展也会受其波动影响，社会消费品零售总额的规模是由社会类商品的有效供给和具有实际货币支付能力的商品需求决定的，在研究居民日常生活消费水平、社会商品在零售业的购买力、社会化生产、货币流通的形式及模式等方面具有重要的参考价值。

1 文献综述

社会消费品零售总额作为国家经济体系指标之一，研究其影响变动因素有利于剖析地区经济发展趋势，引导经济上行轨道，对于处在转型期的中国经济来说有十分重要的意义。张舒[1]认为影响社会消费品零售总额的主要因素是居民人均可支配收入、城乡居民人均收入比值、社会保障基金收入，并得出结论：居民人均可支配收入及社会保障基金收入与社会消费品零售总额之间呈现正相关关系，城乡居民人均收入比值与社会消费品零售总额呈现负相关关系；李小星等[2]通过函数分析法在季节性波动和长期趋势两方面对社会消费品零售总额进行了预测，采用居民可支配收入数据作为辅助预测，得出此种方法误差较小同时能够取得较准确的预测数据；苗亭亭[3]基于全国31个省1981-2015 年的面板数据，通过计量经济学软件和宏观分析相结合的方式，并以纯数据预测未来社会消费品零售总额的发展趋势。得出邮电运输总量和政府一般预算支出对社会消费品零售额有直接影响，从时间周期来看，财政支出可能在短期内会使社会消费品零售总额持续上升，但构建较为完备的交通体系和完整的交通枢纽才能够长期发挥作用；张斌等[4]运用VAR模型研究社会消费动态的影响因素是否与货币供应量有关，协整检验确定了货币的供应量与社会消费品零售总额存在并长期存在正相关关系，活期存款量与社会消费品零售总额存在长期的负相关关系，Granger因果检验得出两者均不构成格兰杰原因，方差分析给出两者对社会消费品零售总额的影响会随着时间的推移而产生变化；陈秀芬[5]引入“互联网+”的概念，描述了“互联网+”时代下，我国零售行业所面临的发展契机和挑战,结合消费品零售行业现状针对性的给出相关建议与对策；徐金红等[6]选取1993-2018年第一季度的全国社会消费品零售总额的季度数据, 先后运用SARIMA模型和X-12季节调整模型对消费品零售总额进行分析预测。同时又以2016年第一季度至2018年第一季度的真实值对消费品总额水平进行预测能力检验，从而得出较为全面可信的季度性因素对社会消费品零售总额的影响；白东杰等[7]利用Benford法则中的第一位数检验法和差分检验法，从其本身的数据结构和分布特征出发，对社会消费品零售总额的数据可靠性进行了检验，得出调查统计的数据是可靠的；李玉洁[8]从网络零售和实体零售两个角度剖析了两者是否存在“溢出”或“挤出”关系，并通过实证分析分别对零售市场的影响进行了检验，得出网络零售对于线下实体零售存在一定的“挤出”效应，同时存在部分“溢出”效应。

综合以上众多学者的观点及研究，发现现有文献中基于省际和年份相结合的面板数据为基础的研究相对来说不是很多，而在如今经济形势下，社会消费品零售总额作为国家经济体系指标之一，研究其影响因素以更全面的了解经济发展形势，无论是对于各省份或是全国来说都是重要的，也都将利于国家经济总体发展。本文截取2009-2017年以全国31个省市、直辖市作为面板数据来进行相关探究，把消费品零售总额视为被解释变量，选取地区生产总值、年末常住人口、居民消费水平、地方财政国内增值税及第三产业增加值作为其解释变量来确定影响消费品零售总额的主要经济指标，通过建立回归模型，同时结合Stata软件作回归分析，给出解释变量与被解释变量之间的相关关系，并对其作经济意义方面的解释。

2 模型建立、变量选取及数据说明

2.1 模型建立

为了科学的描述变量之间的关系，故建立多元回归模型如下：

lnsrs1=a0+a1lngrp1+a2lnrpy1+a3lnhcl1+a4lnlfdv1+a5lnati1+β

其中lntrs1表示被解释变量社会消费品零售总额，其它各项为解释变量经济指标，ai(i=1，2，…，5)表示相应系数，β表示随机误差。

2.2 变量选取

相关变量指标如下：

社会消费品零售总额(trs1)。社会消费品零售总额体现的是社会性的总体消费，是国家经济体系中的重要指标，在研究居民生活消费水平、社会商品在零售业的购买力、社会化生产、货币流通的形式及模式等方面具有重要的参考价值，以社会消费品零售总额作为被解释变量量化经济指标，以更加客观的角度衡量地区经济发展水平。

地区生产总值(grp1)。是指本地区所有常住居民及单位在一定时间周期内生产活动的最终成果。地区生产总值等于该地区各产业增加值之和，在一定程度上作为一个地区经济发展程度的衡量。而国内GDP于1993年被正式纳为国民经济核算的核心指标，并在2019年实行地区生产总值的统一核算，与国内的GDP相衔接，故将其作为解释变量具有重要性的代表意义。

年末常住人口数(rpy1)。文章选取的年末常住人口数不包括流动人口统计数，年末常住人口能够较为直观的体现人口基数受地区经济发展水平的影响程度，从而增加数据的可靠性。

居民消费水平(hcl1)。作为解释变量，居民消费水平能够直接影响被解释变量的总量水平，对消费品零售总额的经济学意义具有重要的参考价值，本指标以总体居民消费指数为基准，不以城镇与农村居民为分项研究。

地方财政国内增值税(lfdv1)。增值税以商品(含应税劳务)在流转过程中产生的增值额作为计税依据而征收的一种流转税[9]。国内增值税占比60%以上，已经成为我国最大的税种类型，选取地方财政国内增值税作为解释变量可以有效反映地方性的税收情况，具有典型的代表意义。

第三产业增加值(ati1)。第三产业增加值是指流通和服务行业在周期内(一般以年计)比上个清算周期的增长值，各年的增加值代表了第三产业的发展速度，会是影响消费品零售业的重要因素。

2.3 数据说明

基于2000-2017年全国31个省市的面板数据，选取的被解释变量社会消费品零售总额(trs1)及各解释变量地区生产总值(grp1)、年末常住人口数(rpy1)、居民消费水平(hcl1)、地方财政国内增值税(lfdv1)、第三产业增加值(ati1)均来源于《国家统计局》《中国统计年鉴》，属于国家分省年度数据库，由于当年给定的实行价格可能存在价格变动因素，故通过价格指数折算为可比价格以消除变动影响。

为了消除异方差的影响，保证数据的平稳，故对各变量均做了对数处理,表1为各变量的描述性统计结果。

表1 变量描述性统计

3 实证分析

3.1 平稳性检验

为了防止出现伪回归，保证数据的科学性，故使用LLC及IPS方法对lntrs1、lngrp1、lnrpy1、lnhcl1、lnlfdv1、lnati1进行平稳性检验，各变量均接受“存在单位根”的原假设，为非平稳序列，在进行一阶差分检验之后，结果均拒绝了原假设，且均在1%水平下显著，通过检验，表明各变量均为一阶差分平稳序列。

表2为平稳性检验结果，结果保留至小数点后四位，括号内为P值。

表2 平稳性检验

续表2

3.2 协整检验

为验证各一阶单整变量是否长期稳定，选用Kao检验及Pedroni检验对各变量进行协整检验，检验结果如表3。

表3 协整检验结果

从表3可以看出，在1%显著水平下各变量通过了Kao检验；Pedroni检验可以看出，在1%显著水平下，MPP、PP及ADF均强烈拒绝原假设，表明存在协整关系，各变量之间存在长期稳定关系。

3.3 回归结果分析

经Hausman检验得出此模型更适用于固定效应模型，表4为固定效应模型初步回归结果。

表4 初步回归结果

Ftest that all u_i=0:F(30, 522)= 46.03;Prob>F= 0.0000。

根据表4回归结果显示，可以得出初步多元回归模型:

lntrs1=2.343167+0.3014228lngrp1

-0.177 5344lnrpy1+0.3527895lnhcl1

+0.0217654lnlfdv1+0.4184417lnati1

从表4中可以看出，在F检验和t检验中，Prob>F=0.0000，通过F检验；各变量的t统计量在5%的水平下均显著，通过t检验；而R2=0.9932，说明该数据对样本的拟合优度很好。

从系数项来看，各变量均对解释变量存在显著影响，其中地区生产总值(lngrp1)、居民消费水平(lnhcl1)、地方财政国内增值税(lnlfdv1)、第三产业增加值(lnati1)均对社会消费品零售总额有促进作用，而年末常住人口(lnrpy1)的系数项为负数，呈现负相关趋势。为了探究该解释变量对被解释变量是否存在“U”型相关趋势，故建立新的年末常住人口的平方项genlnrpy2=(lnrpy1)^2，并进行二次回归，二次回归结果见表5。

表5 二次回归结果

从表5二次回归结果看，年末常住人口变量一次项为负，二次项为正，且在1%的水平内都显著，说明该变量对被解释变量的影响符合“U”型趋势，呈现先降低后升高的变化，当年末常住人口逐渐增加时，社会消费品零售总额会呈现下降趋势，当年末常住人口达到一定水平对消费品零售总额的抑制作用到达最高，而随着年末常住人口的继续增加，消费品零售总额开始呈现逐渐上升的趋势；综合两次回归结果来看，两次回归结果中R2都较高，说明该模型对样本的拟合程度非常好，同时各变量均在1%的水平上显著为正，其中地区生产总值(lngrp1)、居民消费水平(lnhcl1)及第三产业增加值(lnati1)的回归系数值较大，对消费品零售总额的影响较为明显，而年末常住人口(lnrpy2)与地方财政国内增值税(lnlfdv1)的回归系数相对较小，对消费品零售总额的影响相对微弱。

4 结语

根据以上实证分析，结合各变量因素分析该指标的各因素相关性及影响，得出以下结论：

第一， 通过分变量分析可知地区生产总值、居民消费水平及第三产业增加值对消费品零售总额的影响较大，地区生产总值可以衡量各地区的总体水平，居民消费水平则直接影响该地区人们的生活质量，而第三产业增加值能够直接拉动社会消费品零售总额的增长，带动地区总体水平的提高；对于这些正相关变量，应当积极带动相关连带产业的连锁效应，提高地区生产总值，增加居民收入水平，从而提高消费水平，拉动消费指数，带动社会消费品零售业的发展，特别是加大第三产业增加值对于消费品零售总额的促进作用，第三产业增加值对于消费品零售总额的回归系数达到0.41，在各变量中影响因子中占据第一，在稳定的基础上增加对第三产业的扶持力度会是加大消费品零售业发展、促进经济稳健增长的有力手段。

第二， 年末常住人口及地方财政国内增值税的影响因子相对较小，其中年末常住人口对消费品零售总额呈“U”型趋势，因此，要控制好人口基数，均衡居民常驻及人口外流的相关利弊政策，保持人口的良性增长对于保证经济的良性循环具有重要作用；而在地方财政国内增值税方面，通过改革税制来扩大增值税的增收范围，以发挥增值税的调节功能，完整增值税链，从而促进社会消费品零售总额的增长。

第三， 从社会消费品零售总额自身发展来看，各地区经济发展的差异性，伴随地区生产总值、居民消费水平、第三产业增加值等因素的影响均会导致该行业发展不均衡现象，不同区域产生的或饱和或不足现象使整个消费品零售业发展呈现地域化畸形形势。投入过大或者投入不足都将会直接导致其生存能力直线下降，从而阻碍了其发展。基于现行的行业情况，以省为单位，组建分地区的行业模块，以三大地带东中西部或热点地区长江三角洲、环渤海地区、泛珠三角、东部地区、西部地区为基准分区，根据不同地域的发展状况及特定的地理环境和人文风俗，建立各自的商业划分和规划，增加或相对减少零售业的占比，从而提高社会消费品零售行业的专门化率，进而有效地拉动经济快速增长。