中國批發零售行業景氣指數分析

徐珊

我國的批發零售業發展迅速，無論是批發零售業經濟增長量還是增長率都到了大幅度的提升，我國的批發零售業也隨之取得了長遠的發展。本研究以批發零售業為研究主體對批發零售業進行景氣監測，構建出批發零售業的先行、一致、滯后指標體系，預測未來中國的批發零售業將穩中有升。

宏觀經濟景氣指數作為監測宏觀經濟景氣變動的重要工具在世界各國得到普遍應用，它是檢驗國民經濟是否協調發展，社會與經濟結構是否合理的重要標準。我國的批發零售業發展迅速，無論是批發零售業經濟增長量還是增長率都到了大幅度的提升，我國的批發零售業也隨之取得了長遠的發展。在我國社會主義市場經濟體制下，商品市場占據了社會再生產流通領域的重要部分，國家商品市場的發展與經濟周期有著重要關系，其周期性波動也將直接對宏觀經濟經濟周期性的波動產生影響。截至2020年，中國全社會商品零售額總額達39億元，全社會商品零售額呈現逐年增加的趨勢。

批發零售業與一個國家的經濟增長水平以及國家整個社會經濟發展水平密切相關。監測分析批發零售產業的經濟景氣波動周期既能夠準確掌握零批發零售產業經濟的總體運行的現狀變化和未來趨勢的波動，促進我國批發零售產業可持續的健康快速發展，還能夠要求及時全面地掌握我國當前的宏觀經濟的景氣變化狀況。所以，對批發和零售行業的經濟景氣和波動情況進行動態監控也有著重要意義。

一、研究現狀及理論方法

（一）研究現狀

19世紀末，國內外學者開始逐步摸索景氣指數未知的道路，從經濟學領域開始，并將景氣指數逐漸應用于各個行業。

中國經濟景氣指數的研究工作起步早于美國二十世紀七八十年代的后期，重點工作是在通過研究引進的西方宏觀經濟理學的論綱基礎框架上，分析研究國內的經濟景氣波動影響因素，并同時參考了國外景氣指標的編制和方式，研發建立出一套適用于當前中國經濟國情需要的經濟景氣指標監測體系。1995，董文泉引入數學模型分析研究了S-W景氣指數對預期我國經濟波動變化的效果;董文泉和高鐵梅等人在1998年合著了《國民經濟周期波動的分析與預測辦法》一書，該書系統論述了景氣波動性分析方法基礎理論，同時，國際信息中心也承認了經濟周期波動性分析與預測技術發展的現實應用價值。二十一世紀初，國民經濟景氣波動性分析方法基礎理論和檢測技能才剛剛開始被廣泛應用在產業景氣波動性分析方法。2008年，陳一樂和李星構建了我國批發零售業的合成指數和擴散指數，并預測了商品市場的轉折點。2004年，李朝鮮和蘭新梅構建了我國零售業景氣指數波動的信號控制系統并分別對三種零售業產品市場的零售景氣指數波動情況進行了對比分析研究，共同制定出三種零售行業景氣指數波動的擴散指數，并分別對當前零售行業整體的波動分布狀況和景氣指數進行了對比分析。2021年，王藝樅基于混頻動態因子模型建立了基于中國批發與零售景氣月度一致的指標分析中國批發與零售出現的周期性波動，國民經濟發展步入經濟新的常態時期后，批發與零售的景氣度出現了平穩震蕩、低位區間運行的新特點。

西方發達國家對零售行業景氣指數編制等研究已經十分成熟了，并也形成了系統的研究體系及理論，并且其研究成果也在實踐中得到了一定程度的證明。而我國零售行業起步比較晚，行業發展情況和國外還有一定差距，對零售行業景氣指數編制等研究尚不成熟，在對零售商業景氣體系進行研究時可以借鑒西方國家的成功經驗，并結合我國實際情況制定相應的零售行業景氣指數，研究零售行業景氣指數及其相關內容。

（二）理論方法

時差相關分析通過利用相關系數來驗證經濟時間序列的先行、一致和滯后關系。時差相關系數的計算方法是：第一，確定出基準指標;第二，根據基準指標的超前或滯后期，計算其相關系數。

若為基準指標，為被選擇指標，r為時差相關系數，則

式（2-1）中，表示超前、滯后期，取負數時表示超前，取正數時表示滯后，被稱為時差或延遲數。是最大延遲數，為數據補齊后的數據個數。在選擇景氣指標時，一般計算若干個不同延遲數的時差相關系數，比較絕對數值，其中絕對值最大的時差相關系數為

最大的時差相關系數反映了被選擇指標與基準指標的時差相關關系，相應的延遲數表示超前或滯后期。

二、實證分析

（一）數據預處理

1.數據說明。本文選定了社會消費品零售總額（Y）作為基準指標，同時，選擇了13個指標作為備選指標，其中包括，財政方面：全社會固定資產投資額（X1）、一般公共預算收入（X2）、一般公共預算支出（X3）、流通中貨幣（X4）、貨幣（X5）、貨幣和準貨幣（X6）、居民儲蓄存款余額（X7）、企業商品價格指數（X8）、商品零售價格指數（X9）、消費者滿意指數（X10）、消費者預期指數（X11）、消費者信心指數（X12）、居民消費價格指數（X13）。以上指標數據來源于國家統計局官網、中國宏觀經濟庫及中國金融數據庫，選擇時間從2017年1月到2021年11月共59期的月度數據。

2.缺失值處理。由于數據在個別月份存在缺失值，尤其是每年的1月份，因此根據每個指標的統計方法填補缺失值。如果某項指標2月份的統計數據包含了1月份的數據，則將2月份的數據計算平均值，將平均值作為1月和2月的數據。如果某項指標某月的缺失值不被其他月份包含，則將相鄰兩月的數據平均值作為該月的指標值填補。對于數據序列首位和末位的數據采用移動平均法填補。

3.提取循環信息。對社會消費品零售總額數據進行分析，除2020年受疫情影響外，社會消費品零售總額總體呈現逐年增加的趨勢，且存在明顯的季節性因素，因此首先對數據進行季節性分析，采用加法模型剔除趨勢因素和季節性因素，保留循環項。同理，對其他指標進行分析，發現其他指標的波動規?；静蛔?，因此采用加法模型對數據的構成因素分析，保留循環項，最終得出時間序列構成元素的分解結果。

（二）指標分類

通過對各項指標的循環項進行時差相關分析，確認出先行、一致以及滯后三類指標，并根據各指標的時差相關系數表確定出各個監測指標與基準指標之間的時差相關關系，數據整理結果如表所示：

因此，先行指標組有7個指標：全社會固定資產投資、M0、M1、M2、居民儲蓄存款余額、商品零售價格指數、居民消費價格指數。一致指標組有4個指標：一般公共預算收入、消費者預期指數、消費者滿意指數、消費者信心指數。滯后指標組有2個指標：一般公共預算支出、企業商品價格指數。

（三）編制擴散指數

1.計算擴散指數。以2017年1月為基期計算各個指標的環比發展速度。

根據公式計算擴散指數DI：

2.觀察擴散指數的預警效果。從三類指標的擴散指數看出先行擴散指數的起伏變化領先于一致擴散指數，滯后擴散指數的起伏變化在一致擴散指數滯后。在考慮滯后期后，發現先行擴散指數、一直擴散指數和滯后擴散指數的峰谷基本對應，說明先行擴散指數能夠較好地預測一致擴散指數的漲跌情況。

3.景氣分析。將擴散指數進行三期移動平均，以便更清晰的觀察先行擴散指數、一致擴散指數和滯后擴散指數的發展趨勢。

在2017年的12期數據中，一致擴散指數大于等于0.5的頻率為100%，整體來看2017年的社會消費品零售總額并未處在景氣空間。而一致擴散指數在2019年初較高，說明社會消費品零售總額在這段期間發展較好，這可能與新年置辦年貨有關，而先行擴散指數較好的預測了這一特點。

2018年和2019年一致擴散指數大于等于0.5的頻率為81.82%，整體來看這兩年的社會消費品零售總額處在景氣空間，觀察發現這兩年的一致擴散指數除了2月、6月-7月，基本都大于0.5，說明這兩年的社會消費品零售總額發展趨勢相比2017年更好。

2020年一致擴散指數大于等于0.5的頻率為72.73%，雖然景氣狀況整體比前兩年略差，但下降不多，這與2020年暴發的新冠疫情有關系，因為疫情的出現，多個城市限制了人員流動，再加上隔離措施的出臺，各行各業都受到了疫情帶來的消極影響，同時限制了居民的購物行為，降低了社會消費品零售總額，但這種狀況并沒有持續太久，從3月開始，一致擴散指數開始向好，在11月份達到峰值，此后的一致擴散指數雖然有較大波動，但整體居高，這說明疫情過后，我國經濟在逐步恢復。

截至2021年11月，一致擴散指數上升且達到了擴張臨界線，先行擴散指數達到了2021年9月以來的最高值，由此預示著批發零售業發展態勢良好，再加上新冠疫情在冬天會更加嚴重，人們出行會受到隔離的限制，而且中國對于新冠疫情的防控措施較好，預計不會出現大規模封城的狀況，因此預計中國的批發零售將繼續處于景氣空間中。

三、結論

本文在已有理論分析和實例操作的基礎上，根據零售批發業帶來的經濟增減特點和中國國情，通過收集和整理2017年1月到2021年11月的14個與批發零售業經濟增長有關的指標數據，并將社會消費品零售總額作為基準指標，其余13個指標作為備選指標，主要利用季節因素分解法、時差相關分析法和擴散指數編制法，將13個備選指標分類成三類景氣擴散指標，構建出批發零售業的先行、一致、滯后指標體系。通過圖表輔助分析，預測未來中國的批發零售業將穩中有升，而且考慮到疫情因素，有概率大幅提高。

同時注意到，本文還存在以下幾個問題：一是指標的數量不夠多。受制于部分指標數據的可獲得性，本文一共選取了13個指標，因此分成三類擴散指標時數據變化起伏較大，精確度有待提高。二是個別指標有缺失值。缺失值的情況多集中在每年的年初和年末，尤其是1月份最多，個別存在于2月和12月。對此，本文采用技術手段填補缺失值后再進行因素分解，因此難免存在誤差。三是通過對三類擴散指數的折線圖對比發現，一致擴散指數對基準指標的擬合以及先行擴散指數對一致擴散指數的預測效果都較好，但是滯后擴散指數在前期對一致擴散指數的滯后性表現不是很理想，后期的表現比較理想。這需要以后對指標的選取等工作做進一步的調整和改進。

參考文獻：

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[5]王藝樅.中國批發零售業景氣指數與周期波動分析[J].統計與決策，2021，37（22）：98-102.

作者系西安財經大學統計學院2020級研究生