中国批发零售行业景气指数分析

徐珊

我国的批发零售业发展迅速，无论是批发零售业经济增长量还是增长率都到了大幅度的提升，我国的批发零售业也随之取得了长远的发展。本研究以批发零售业为研究主体对批发零售业进行景气监测，构建出批发零售业的先行、一致、滞后指标体系，预测未来中国的批发零售业将稳中有升。

宏观经济景气指数作为监测宏观经济景气变动的重要工具在世界各国得到普遍应用，它是检验国民经济是否协调发展，社会与经济结构是否合理的重要标准。我国的批发零售业发展迅速，无论是批发零售业经济增长量还是增长率都到了大幅度的提升，我国的批发零售业也随之取得了长远的发展。在我国社会主义市场经济体制下，商品市场占据了社会再生产流通领域的重要部分，国家商品市场的发展与经济周期有着重要关系，其周期性波动也将直接对宏观经济经济周期性的波动产生影响。截至2020年，中国全社会商品零售额总额达39亿元，全社会商品零售额呈现逐年增加的趋势。

批发零售业与一个国家的经济增长水平以及国家整个社会经济发展水平密切相关。监测分析批发零售产业的经济景气波动周期既能够准确掌握零批发零售产业经济的总体运行的现状变化和未来趋势的波动，促进我国批发零售产业可持续的健康快速发展，还能够要求及时全面地掌握我国当前的宏观经济的景气变化状况。所以，对批发和零售行业的经济景气和波动情况进行动态监控也有着重要意义。

一、研究现状及理论方法

（一）研究现状

19世纪末，国内外學者开始逐步摸索景气指数未知的道路，从经济学领域开始，并将景气指数逐渐应用于各个行业。

中国经济景气指数的研究工作起步早于美国二十世纪七八十年代的后期，重点工作是在通过研究引进的西方宏观经济理学的论纲基础框架上，分析研究国内的经济景气波动影响因素，并同时参考了国外景气指标的编制和方式，研发建立出一套适用于当前中国经济国情需要的经济景气指标监测体系。1995，董文泉引入数学模型分析研究了S-W景气指数对预期我国经济波动变化的效果;董文泉和高铁梅等人在1998年合著了《国民经济周期波动的分析与预测办法》一书，该书系统论述了景气波动性分析方法基础理论，同时，国际信息中心也承认了经济周期波动性分析与预测技术发展的现实应用价值。二十一世纪初，国民经济景气波动性分析方法基础理论和检测技能才刚刚开始被广泛应用在产业景气波动性分析方法。2008年，陈一乐和李星构建了我国批发零售业的合成指数和扩散指数，并预测了商品市场的转折点。2004年，李朝鲜和兰新梅构建了我国零售业景气指数波动的信号控制系统并分别对三种零售业产品市场的零售景气指数波动情况进行了对比分析研究，共同制定出三种零售行业景气指数波动的扩散指数，并分别对当前零售行业整体的波动分布状况和景气指数进行了对比分析。2021年，王艺枞基于混频动态因子模型建立了基于中国批发与零售景气月度一致的指标分析中国批发与零售出现的周期性波动，国民经济发展步入经济新的常态时期后，批发与零售的景气度出现了平稳震荡、低位区间运行的新特点。

西方发达国家对零售行业景气指数编制等研究已经十分成熟了，并也形成了系统的研究体系及理论，并且其研究成果也在实践中得到了一定程度的证明。而我国零售行业起步比较晚，行业发展情况和国外还有一定差距，对零售行业景气指数编制等研究尚不成熟，在对零售商业景气体系进行研究时可以借鉴西方国家的成功经验，并结合我国实际情况制定相应的零售行业景气指数，研究零售行业景气指数及其相关内容。

（二）理论方法

时差相关分析通过利用相关系数来验证经济时间序列的先行、一致和滞后关系。时差相关系数的计算方法是：第一，确定出基准指标;第二，根据基准指标的超前或滞后期，计算其相关系数。

若为基准指标，为被选择指标，r为时差相关系数，则

式（2-1）中，表示超前、滞后期，取负数时表示超前，取正数时表示滞后，被称为时差或延迟数。是最大延迟数，为数据补齐后的数据个数。在选择景气指标时，一般计算若干个不同延迟数的时差相关系数，比较绝对数值，其中绝对值最大的时差相关系数为

最大的时差相关系数反映了被选择指标与基准指标的时差相关关系，相应的延迟数表示超前或滞后期。

二、实证分析

（一）数据预处理

1.数据说明。本文选定了社会消费品零售总额（Y）作为基准指标，同时，选择了13个指标作为备选指标，其中包括，财政方面：全社会固定资产投资额（X1）、一般公共预算收入（X2）、一般公共预算支出（X3）、流通中货币（X4）、货币（X5）、货币和准货币（X6）、居民储蓄存款余额（X7）、企业商品价格指数（X8）、商品零售价格指数（X9）、消费者满意指数（X10）、消费者预期指数（X11）、消费者信心指数（X12）、居民消费价格指数（X13）。以上指标数据来源于国家统计局官网、中国宏观经济库及中国金融数据库，选择时间从2017年1月到2021年11月共59期的月度数据。

2.缺失值处理。由于数据在个别月份存在缺失值，尤其是每年的1月份，因此根据每个指标的统计方法填补缺失值。如果某项指标2月份的统计数据包含了1月份的数据，则将2月份的数据计算平均值，将平均值作为1月和2月的数据。如果某项指标某月的缺失值不被其他月份包含，则将相邻两月的数据平均值作为该月的指标值填补。对于数据序列首位和末位的数据采用移动平均法填补。

3.提取循环信息。对社会消费品零售总额数据进行分析，除2020年受疫情影响外，社会消费品零售总额总体呈现逐年增加的趋势，且存在明显的季节性因素，因此首先对数据进行季节性分析，采用加法模型剔除趋势因素和季节性因素，保留循环项。同理，对其他指标进行分析，发现其他指标的波动规模基本不变，因此采用加法模型对数据的构成因素分析，保留循环项，最终得出时间序列构成元素的分解结果。

（二）指标分类

通过对各项指标的循环项进行时差相关分析，确认出先行、一致以及滞后三类指标，并根据各指标的时差相关系数表确定出各个监测指标与基准指标之间的时差相关关系，数据整理结果如表所示：

因此，先行指标组有7个指标：全社会固定资产投资、M0、M1、M2、居民储蓄存款余额、商品零售价格指数、居民消费价格指数。一致指标组有4个指标：一般公共预算收入、消费者预期指数、消费者满意指数、消费者信心指数。滞后指标组有2个指标：一般公共预算支出、企业商品价格指数。

（三）编制扩散指数

1.计算扩散指数。以2017年1月为基期计算各个指标的环比发展速度。

根据公式计算扩散指数DI：

2.观察扩散指数的预警效果。从三类指标的扩散指数看出先行扩散指数的起伏变化领先于一致扩散指数，滞后扩散指数的起伏变化在一致扩散指数滞后。在考虑滞后期后，发现先行扩散指数、一直扩散指数和滞后扩散指数的峰谷基本对应，说明先行扩散指数能够较好地预测一致扩散指数的涨跌情况。

3.景气分析。将扩散指数进行三期移动平均，以便更清晰的观察先行扩散指数、一致扩散指数和滞后扩散指数的发展趋势。

在2017年的12期數据中，一致扩散指数大于等于0.5的频率为100%，整体来看2017年的社会消费品零售总额并未处在景气空间。而一致扩散指数在2019年初较高，说明社会消费品零售总额在这段期间发展较好，这可能与新年置办年货有关，而先行扩散指数较好的预测了这一特点。

2018年和2019年一致扩散指数大于等于0.5的频率为81.82%，整体来看这两年的社会消费品零售总额处在景气空间，观察发现这两年的一致扩散指数除了2月、6月-7月，基本都大于0.5，说明这两年的社会消费品零售总额发展趋势相比2017年更好。

2020年一致扩散指数大于等于0.5的频率为72.73%，虽然景气状况整体比前两年略差，但下降不多，这与2020年暴发的新冠疫情有关系，因为疫情的出现，多个城市限制了人员流动，再加上隔离措施的出台，各行各业都受到了疫情带来的消极影响，同时限制了居民的购物行为，降低了社会消费品零售总额，但这种状况并没有持续太久，从3月开始，一致扩散指数开始向好，在11月份达到峰值，此后的一致扩散指数虽然有较大波动，但整体居高，这说明疫情过后，我国经济在逐步恢复。

截至2021年11月，一致扩散指数上升且达到了扩张临界线，先行扩散指数达到了2021年9月以来的最高值，由此预示着批发零售业发展态势良好，再加上新冠疫情在冬天会更加严重，人们出行会受到隔离的限制，而且中国对于新冠疫情的防控措施较好，预计不会出现大规模封城的状况，因此预计中国的批发零售将继续处于景气空间中。

三、结论

本文在已有理论分析和实例操作的基础上，根据零售批发业带来的经济增减特点和中国国情，通过收集和整理2017年1月到2021年11月的14个与批发零售业经济增长有关的指标数据，并将社会消费品零售总额作为基准指标，其余13个指标作为备选指标，主要利用季节因素分解法、时差相关分析法和扩散指数编制法，将13个备选指标分类成三类景气扩散指标，构建出批发零售业的先行、一致、滞后指标体系。通过图表辅助分析，预测未来中国的批发零售业将稳中有升，而且考虑到疫情因素，有概率大幅提高。

同时注意到，本文还存在以下几个问题：一是指标的数量不够多。受制于部分指标数据的可获得性，本文一共选取了13个指标，因此分成三类扩散指标时数据变化起伏较大，精确度有待提高。二是个别指标有缺失值。缺失值的情况多集中在每年的年初和年末，尤其是1月份最多，个别存在于2月和12月。对此，本文采用技术手段填补缺失值后再进行因素分解，因此难免存在误差。三是通过对三类扩散指数的折线图对比发现，一致扩散指数对基准指标的拟合以及先行扩散指数对一致扩散指数的预测效果都较好，但是滞后扩散指数在前期对一致扩散指数的滞后性表现不是很理想，后期的表现比较理想。这需要以后对指标的选取等工作做进一步的调整和改进。

参考文献：

[1]董文泉，高铁梅，陈磊，吴桂珍.Stock-Watson型景气指数及其对我国经济的应用[J].数量经济技术经济研究，1995（12）：68-74.

[2]高铁梅，陈磊，王金明等.经济周期波动与预测方法[M].北京：清华大学出版社.2015.

[3]陈乐一，李星.我国商品市场景气转折点的分析与预测[J].财经理论与实践，2008，（6）.

[4]李朝鲜，兰新梅.试论零售商业景气扩散指数的编制与应用[J].经济经纬，2004，（3）.

[5]王艺枞.中国批发零售业景气指数与周期波动分析[J].统计与决策，2021，37（22）：98-102.

作者系西安财经大学统计学院2020级研究生