消费结构升级分析研究 工商管理专业

内容摘要：流通领域越来越多的使用互联网直接有效提高了网络零售的普及度，在互联网背景下，以批零结构为主要内容的传统流通渠道要逐渐更多使用网络零售这一新兴手段。为了对商贸流通在消费结构升级方面产生的实际作用进行分析研究，笔者按照时间顺序将研究对象划分为两大阶段：1990年到2000为第一阶段，在该时间范围内实体渠道还是流通渠道的主导；而到了第二阶段，即2000年以后，网络购物这一新兴手段受到越来越多消费者的喜爱，在流通渠道中扮演的角色也愈发重要。本文即将研究对象选定为这两大时间段内的商贸流通和消费结构升级之间的关系，获取二者之间存在的详细信息。关键词：消费结构升级商贸流通贡献演变互联网在当今社会扮演者重要角色，直接影响着社会各行业的发展进步，消费升级也不例外。现代信息消费可以一定程度促进我国传统流通方式改革创新，由于现代信息技术的大规模使用，2012年中国网络零售总额突破6万亿元，标志着在网上交易金额领域，我国已经是世界第一。互联网和云计算技术作为技术支撑、加大力度开发软件设计，同时发挥现代物流的积极作用，为电子商务和传统商业之间的科学结合创造积极条件，改变传统落后的消费服务，这些变化都很大程度加速了我国流通方式的转变。目前，我国流通业正处于高速发展时期，加之流通创新可以拉动消费进一步发展，所以对流通业与消费升级的关系进行分析研究刻不容缓，意义深远。流通业发展和消费升级相关性研究综述（一）流通业促进消费升级研究综述作为连接生产和消费的有效载体，流通业实现了直接将产品转到消费者手中，可以直接为消费升级带来积极影响。沈云昌（2008）研究发现，实现我国居民消费结构的良性发展的有效途径之一是改革流通体制。郝爱民（2011）也认为流通业发展的实际情况会直接对居民消费结构和方式的升级产生积极影响。韩术斌（2016）的研究则是在经济新常态下结合固定效应面板数据模型来探究商贸流通业在城镇居民消费结构整体中发挥的实际作用。综上，很多相关的研究人员都对流通业和消费二者之间存在的作用进行了研究，并发现了它们二者之间的密切关系。学品等（2012）选取我国流通规模、农村农贸市场环境为研究对象，深度剖析其二者在居民消费中产生的实际作用，最终研究结果是为了进一步扩大消费，农村地区应该大力发展流通业。丁宁（2013）的研究则是流通创新与居民消费之间的关系，研究结果是发现组织创新对于消费增长有积极的促进作用。（二）消费升级引导流通业研究综述很多学者在研究消费升级对流通业的作用时都选取了农村地区为对象，在此基础上通过研究结论结合实际情况对如何发展流通业建言献策。张驰（2015）的观点是认为农村消费升级对于全国经济来说都利大于弊，同时可以促进流通业整体水平的提高，他第一步即对农村消费实际情况进行阐述，然后对其进行分析，就如何转变农村流通方式发表看法。除此之外，部分学者对流通业发展与居民消费的相关性展开研究。大部分的观点是流通效率很大程度上影响着居民消费的增长和实现，另一方面，居民消费同样能够反作用于流通业的发展。刘统金（2011）研究发现商品流通的发展可以直接导致居民消费需求的增加，而且，居民消费增长的增加会一定程度促进流通业整体水平的提高。现阶段我国经济发展存在不小的区域差距，不同区域的流通行业整体水平参差不一，所以部分学者在研究时往往选取某一具体地区的流通业发展与消费的之间的联系，具有较强针对性。罗华永（2011）用2000-2008年广东省的社会零售商品销售总额代表商品流通业的发展指标，以城乡居民人均消费支出代表消费增长指标，先以灰色关联模型为载体对二者进行分析，然后以线性回归模型为手段确定二者之间存在的数据关系。结果发现城乡居民人均消费支出直接影响着流通业的发展，流通业发展同样会反作用于居民消费的增加。消费结构升级进程中的流通贡献演变本文具体研究商贸流通的各要素指标变化与消费结构升级的时间序列关系。在本节的研究中，流通规模主要通过流通从业人员在总就业人数中所占的比例、流通业增加值在三产中所占比例来代表；流通效率的表现载体则是企业库存率、物流效率：图1指标体系（一）传统实体经菅模式为主的流通阶段（1990-2000年阶段）1.ADF检验（1）建立多元线性回归模型公式（1）（2）ADF检验首先需要保证时间序列足够平稳，在此基础上才能够确定第一阶段商贸流通影响消费结构升级中最关键的因素。因为时间序列的平稳性极其重要，只有时间序列的平稳性达到要求，才可能确定趋势的统计特征，避免产生“伪回归”问题，因此第一步即是要确定相关变量的平稳性是否达标。表1ADF平稳性检验据上表所致，所有变量的ADF值都在t值临界值以下，可以判断这些变量都属于二阶单整，符合回归检验的标准。2.协整检验因为变量都属于二阶单整，可以采用E-G两步法对LNY、LNX11、LNX12、LNX21、LNX22、LNX31做协整检验。第一步以LNY、LNX11、LNX12、LNX21、LNX22、LNX31为解择变量，LNY为被解释变量进行回归；第二步则是进行平稳性检验，检验对象是上一步回归结果的残差，如果残差符合ADF平稳性的相关标准，那么就能够确定第一阶段中各个方面在影响消费结构升级中作用最大的因素。（1）协整检验回归根据eviews6.0可以得出：公式（2）（2）残差平稳性检验表2时间序列的ADF检验结果（3）协整检验回归分析1）均衡关系比较稳固。由上文可知，流通规模等三大因素都在不同程度影响着消费结构升级水平，加上它们之间的均衡关系长期而稳固。T检验发现，该模型中只有LNX12变量不显著；模型中估计标准的大小也直接影响到回归直线的精度，本次回归该值为0.0178，具备极高的精度，具有较强代表性；2）自变量系数分析。因为LNX12不显著，所以不必对其进行分析，LNX11、LNX22的系数符号为正，LNX21、LNX31的系数符号为负，则表明X11、X22增加1%就会导致消费结构升级水平相应提高0.1447%、%0.3563，X21、X31也会分别在原基础上提高1%。分析这些数据不难发现，对于1990-2000年的商贸流通来说，流通效率对于消费结构升级带来的作用最明显。3.误差修正模型而至于差分后平稳的协整序列相关问题，能够采取建立进行误差修正模型的方法加以解决。在通过平稳性检验之后建立以下误差修正模型，回归结果如下：公式（3）分析回归结果可知，自相关性并不存在，不同解释变量的回归系数都存在长期均衡关系。（二）互联网兴起后的现代流通阶段（2001-至今）1.ADF检验（1）建立多元线性回归模型公式（4）（2）ADF检验同样，首先需要保证时间序列足够平稳，在此基础上才能够确定第二阶段商贸流通影响消费结构升级中最关键的因素。因为时间序列的平稳性极其重要，只有时间序列的平稳性达到要求，才可能确定趋势的统计特征，避免产生“伪回归”问题，因此第一步即是要确定相关变量的平稳性是否达标。表3ADF平稳性检验据上表可知，所有变量的ADF值均小于t值临界值，代表这些变量都属于一阶单整范畴，满足回归检验的相关要求。2.协整检验由于所有变量为一阶单整，可以采用E-G两步法对LNY、LNX11、LNX12、LNX21、LNX22、LNX31、LNX32做协整检验。第一步以LNX11、LNX12、LNX21、LNX22、LNX31、LNX32为解释变量，LNY为被解释变量进行回归；第二步则是进行平稳性检验，检验对象是上一步回归结果的残差，如果残差符合ADF平稳性的相关标准，那么就能够确定第一阶段中各个方面在影响消费结构升级中作用最大的因素。（1）协整检验回归根据eviews6.0可以得出：公式（5）（2）残差平稳性检验表4时间序列的ADF检验结果（3）协整检验回归分析1）存在长期均衡关系。第二阶段，分析所得模型的方程与残差可以发现，自变量的三个因素都和消费结构升级水平之间存在长期均衡关系。在1%时，只有LNX12这一变量不显著；模型中估计标准的实际情况直接影响着回归直线的精度，本次回归该值是0.0130，具备极高的精度，有较强代表性；2）自变量系数分析。此处只分析显著的变量，LNX11、LNX21、LNX22、LNX32的系数符号为正，LNX31的系数符号为负，说明X11、X21、X22、X32每增加1%，那么消费结构会相应的增加0.1128%、0.0575%、0.0526%、0.0636%。分析这些数据不难发现，就对消费结构升级产生的实际作用而言，流通渠道结构明显最大，流通规模和流通效率次之。所以可以得出这样的结论：对于1990-2000年的商贸流通而言，流通渠道结构在影响消费结构升级方面发挥的作用最大；同时流通渠道结构与消费结构升级具备长期而稳固的均衡关系。3）自变量LNX21的系数符号变为正。LNX21代表的是批零企业库存率，改变量的符号在两个不同阶段发生了变化，在第二阶段时，其符号从第一阶段的负变为了正。因为第二阶段加入了新的元素，即指标网络零售市场规模在社会消费品零售总额中所占的百分比比重，因此自变量LNX21在网络的作用下，存在极大可能使批零企业库存率对消费结构升级带来积极影响。3.误差修正模型对于差分后平稳的协整序列，可以对其建立进行误差修正模型，通过此方法呈现解释变量和被解释变量二者之间较短时间内产生波动的修正状况。在通过平稳性检验的前提下建立以下误差修正模型，回归结果如下：公式（6）据回归结果可知该方程存在较高的拟合度，不具备自相关性，所有解释变量的回归系数都满足长期均衡关系，其中，随机误差项的回归系数显著为负，这说明不同的解释变量和消费结构升级之间在较短的时间内可以进行调节。至于消费结构升级存在的短期偏差问题，可以通过发挥自变量的三个因素作用进行修正。研究结论笔者通过归纳总结本文研究成果，得出的结论如下：1.1990-2000年，结合协整回归方程，由于变量LNX12不显著，所以不在分析的范围之内，因为流通效率中的变量LNX22的系数绝对值0.3563大于流通规模的变量LNX11、流通渠道结构变量LNX31的系数绝对值0.1447、0.0520，另一方面，LNX31的系数绝对值0.0520小于LNX21的系数绝对值0.1148而且和LNX11的系数绝对值0.1447差距较小，因此不难发现所有的商贸流通因素中，流通效率在消费升级中发挥的作用最大，同时在建立协整分析和误差修正模型的前提下，流通效率如果在较短时间内发生波动，会对消费升级带来有利影响有利于，同时分析可知它们二者的协整关系明显，换句话说，它们存在长期稳定的均衡关系；不过2001-2014年则有所不同，结合对协整回归方程展开分析，还是只需要考虑显著的变量，流通渠道结构两个变量LNX31、LNX32的系数绝对值0.1680、0.0636均大于流通效率两个变量LNX21、LNX22的系数绝对值0.0575、0.0526，而且变量LNX31的系数绝对值又大于流通规模中的变量LNX11的系数绝对值0.1128，因此在该阶段的流通环节里，流通渠道结构在消费升级方面发挥的作