陳建中 副教授 劉 杰 通訊作者(中南大學商學院 長沙 410012)
“十九大”報告中指出,我國社會的主要矛盾轉變為人民日益增長的美好生活需要和不平衡不充分的發展之間的矛盾。新常態經濟背景下,我國尤為注重經濟發展質量。

圖1 商貿流通與區域經濟發展的影響路徑

圖2 VAR模型穩定性判斷
商貿流通業作為國家經濟發展的重要支撐性產業,其作為連接生產與消費紐帶的重要性日益突出。因此,研究商貿流通業與經濟發展之間的關聯性意義重大。基于此,本文通過研究商貿流通與區域經濟發展之間的關系,探究兩者協調發展的內在聯系,給出相關建議,有利于提升我國整體經濟水平。
經濟增長理論中指出,生產要素投入與全要素生產率共同決定經濟增長動力,一般情況下,會通過柯布道格拉斯生產函數研究經濟增長:

式中:K—資本;L—勞動;A—全要素生產率。經濟增長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產率實現經濟增長,同時并不會對勞動或資本造成嚴重影響。所以,柯布道格拉斯生產函數中,流通效率的作用點在于A,但是A并不僅僅受到流通效率的影響。故提出假設,E代表流通效率,A0代表非流通效率,則有如下關系:

合并公式(1)與(2)可得:

對公式進行取對數處理,則有:

通過上述求導可得出,商貿流通和區域經濟增長之間的關聯性主要體現在流通效率與全要素生產率間的作用力,區域經濟增長全要素生產率包括技術水平、人力資源、區域產業結構、產業集聚效應、消費領域發展等多項影響因素。可概括影響機制為兩種:一是在保證要素投入不變的情況下,流通效率可提升要素貢獻值;二是維持總貢獻不變,降低要素投入。
流通效率與區域經濟兩者間的連接作用點在于流通效率對全要素生產率的影響。全要素生產率包括技術水平、人力資源、區域產業結構、產業集聚效應、消費領域發展等關鍵要素,故分析流通效率的影響路徑是通過對關鍵要素推動全要素生產率的單位輸出,最終得到區域經濟的整體提升,反向亦然,具體如圖1所示。
商貿流通業發展與區域經濟增長兩者間存在的影響關系是一個動態化過程,在此可以將商貿流通業視為一個子系統,將區域經濟增長視為一個子系統,兩個子系統之間存在相互作用力,在作用力影響下,兩者會逐漸呈現協調發展狀態。根據這一特性,選取的研究模型為向量自回歸模型。選取該模型的原因是該模型可以自行轉換解釋變量與被解釋變量,從而可有效降低分析難度,并得出變量間的關聯性。VAR模型是由學者西姆斯率先研究出來的,其分析原理是首先判斷內生變量滯后值的最優解,之后根據最優解創建變量函數關系,比較常用于多元時間序列的實證研究中。
VAR模型計算公式為:

式中,yt—k維內生變量向量;xt—d維外生變量向量;p—最優滯后階數;T—樣本數量;k×k維矩陣A1,A2,…,Ap與k×d維矩陣B—目標系數矩陣;εt—k維擾動向量。VAR模型計算公式可實現同期相關,但是關聯性研究卻沒有辦法體現出滯后值。所以,通常內生變量滯后p階VAR模型會用VAR(p)代替,則有:

公式(6)代表時間序列變量為k的VAR(p)模型,方程數量為k構成的矩陣模型。模型在具體應用過程中,第一步要做單位根檢驗,此環節一定要保證同階差分平穩,單位根檢驗通過后,需要確定滯后值p,確定依據為AIC與SC,由p=n(n=1,2,3,4,5)確定AIC值與SC值,若滿足兩者值皆為全部AIC與SC最小值,則p值為最優滯后階數,然而通常難以實現兩者值皆為最小,需要通過LR檢驗法取舍。第二步為協整檢驗,由界值表找出協整檢驗需求數據,獲取對應的臨界值,若拒絕原假設,則通過協整檢驗。第三步為格蘭杰因果檢驗,分析內生變量間存在的關聯性,所獲取到的因果關系僅代表經濟學關系,前因變量可解釋后果變量,即變量間存在因果關系。第四步為通過脈沖響應與方差分解分析變量間動態關系。

圖3 LNX、LNY對LNY的沖擊影響

圖4 LNX、LNY對LNX的沖擊影響

圖5 LNX、LNY對LNY的解釋程度

圖6 LNX、LNY對LNX的解釋程度

表1 2014-2018年京津冀地區區域總產值和流通業增加值

表2 平穩性檢驗結果(5%置信區間)

表3 1-5階滯后階數對應AIC值與SC值

表4 Engle-Granger協整檢驗結果值

表5 格蘭杰因果檢驗結果

表6 VAR模型穩定檢驗結果
本文主要研究商貿流通與區域經濟發展的關聯影響,因此評價指標應定為商貿流通產業和區域總產值的動態值,因此選取批發零售業、餐飲業、倉儲業三大產業經濟增加值作為商貿流通經濟發展指標,分別記為X1、X2、X3,區域總產值記為Y,則商貿流通經濟發展X=X1+X2+X3,研究對象為X與Y兩者間的動態關系。
本文以京津冀地區商貿流通與區域經濟發展間的動態關系作為研究對象,選取該地區2014-2018年指標數據進行計量分析,原始數據如表1所示。
將2014-2018年京津冀區域總產值與流通業增加值代入VAR模型中,并對數據進行對數變換處理,處理后的數據結果不會影響到變量,同時可加強數據穩定性,避免時間序列數據中存在異方差情況,因此對上述變量進行對數處理,分別得到取自然對數后的區域總產值與流通業增加值LNY與LNX。
首先,通過單位根檢驗驗證變量間的平穩性。通過Eviews9.0軟件完成計量分析,檢驗方法為ADF檢驗法,內生變量僅為同階單整條件下才代表滿足平穩性檢驗標準,詳細數值如表2所示。通過ADF檢驗法,在二階差分后LNY與LNX在5%置信區間內P值依次為0.0012、0.0001,表示滿足平穩性檢驗標準。
通過變量平穩性檢驗以后,需要確認模型最優滯后階數,利用非限制VAR模型,在平穩序列的前提條件下,針對滯后1-5階的AIC與SC值進行依次分析。需要堅持信息準則來選擇最優滯后階數,因此需滿足AIC值與SC值接近,并且兩個值皆為盡可能小,則此時會滿足階數最優。1-5階滯后階數對應AIC值與SC值情況如表3所示。
由表3可知,在1階時,AIC值為-6.01,SC值為-5.79,在五階滯后階數變量值中,AIC值與SC值同時滿足最小與最接近雙重條件,則表示1階為VAR模型最優滯后階數。
本文進行Engle-Granger協整檢驗,檢驗結果如表4所示。由表4可知,tau檢驗統計量的Prob.值是0.0018,代表拒絕原假設,之后檢驗統計量值。由協整檢驗臨界值表確定有關數據,并在臨界值方程中代入:

式中,T—樣本數量;a—顯著性水平,由此可得到T=20,a=5%。由協整檢驗界值表可知,φx=-3.3377,φ1=-2.967,φ2=-8.98,將值代入公式(7)中,可得到C(5%)=-3.6585>-5.606154,所以拒絕原假設,則表明協整關系存在。回歸方程則利用OLS法獲取,公式如下:

式(8)調整R2為0.983672,式(9)調整R2為0.984361,代表回歸方程具有良好的擬合程度。
通過格蘭杰因果檢驗可獲取京津冀商貿流通與區域經濟發展的關聯性,即能分析出商貿流通和區域經濟發展兩者間的關系主導者。本文通過格蘭杰因果檢驗,得到結果如表5所示。
由表5可知,LNX在顯著性水平=5%時不是LNY格蘭杰因果p=0.7042>0.05,不拒絕原假設,因此,由LNX出發,兩者并不具備格蘭杰因果關系;而LNY在顯著性水平=5%時不是LNX格蘭杰因果p=0.0413<0.05,拒絕原假設,因此,由LNY出發,兩者具備格蘭杰因果關系。由此,可推斷出京津冀區域經濟發展為導致京津冀商貿流通業發展的格蘭杰原因,即該地區區域經濟發展推動了商貿流通業的發展。
為分析商貿流通與區域經濟發展兩者間的動態關聯性,第一步要驗證VAR模型穩定性,檢驗結果如圖2所示。
如圖2所示,特征根落在單位圓中,一個特征根與單位圓邊緣接近,難以識別是否位于單位圓內,因此需要通過表格進行判斷,通過特征根模與1進行比較,小于1時代表VAR模型穩定,具體結果如表6所示。特征根模值分別為0.988215與0.581621,均比1小,表示VAR模型穩定。
第二步要進行脈沖響應分析,說明商貿流通與區域經濟發展兩者間的沖擊影響,結果如圖3與圖4所示。
由圖3與圖4可知,LNY對LNX的沖擊影響為正向,表示京津冀區域經濟發展會正向推動區域商貿流通發展。
第三步,進行方差分解,主要分析變量間的相互解釋程度,結果如圖5與圖6所示。
由圖5與圖6可知,京津冀區域經濟發展對商貿流通發展的解釋程度較高,說明商貿流通發展受到區域經濟發展的影響,并能為其信息量做出解釋。
通過上述分析,得出商貿流通與區域經濟發展兩者間存在動態關聯,區域經濟發展為區域商貿流通的格蘭杰因果,即區域經濟增長可推動商貿流通業發展。結合我國當前國情,因產業結構轉型升級,導致流通業面臨眾多挑戰,區域經濟必然會在物質等條件上為商貿流通發展奠定良好基礎。盡管對京津冀商貿流通與區域經濟發展兩者間的動態關聯性分析僅得出區域經濟發展為區域商貿流通的格蘭杰因果的結論,但通過其他相關學者研究及結合現實情況,可知商貿流通發展必然也會推動區域經濟發展。京津冀區域目前未呈現出商貿流通發展對區域經濟發展的正向推動作用,表明京津冀商貿流通發展滯后于區域經濟發展,應重視推動京津冀商貿流通發展,從而才能實現區域經濟發展與商貿流通發展的協同作用。
為加強區域經濟發展與商貿流通發展的關聯影響,促進兩者協同發展,本文在分析兩者關聯影響機制的基礎上,建立商貿流通與區域經濟發展的關聯模型。通過格蘭杰因果檢驗,得出商貿流通與區域經濟發展間存在格蘭杰因果關系。本文選取京津冀區域作為研究案例,該地區商貿流通發展滯后于區域經濟發展,因此僅得到區域經濟發展為區域商貿流通的格蘭杰原因的結論,因此可給出該地區需重視商貿流通發展的建議,應從加強政府統籌管理、加強基礎設施建設等角度提升商貿流通發展水平,實現區域經濟與商貿流通的協同發展。