技术创新对商贸流通业转型升级的影响

2018-11-26 09:48俞静单涛
商业经济研究 2018年17期

俞静 单涛

内容摘要:本文利用我国1997-2016年省级面板数据,基于面板VAR模型实证检验了技术创新对商贸流通业转型升级的影响,并利用脉冲响应方法和方差分解技术分析了两者之间的动态关系。文章结论表明技术创新与商贸流通业转型升级之间存在单向因果关系,技术创新是商贸流通业转型升级增长的格兰杰原因。动态关系分析表明,技术创新可以显著提高地区商贸流通业转型升级。在第0期到第1期,商贸流通业对全要素生产率影响的脉冲响应值为0,表明商贸流通业转型升级存在一定滞后期。从效应大小来看,技术创新提高商贸流通业转型升级的作用偏小。从技术创新促进商贸流通业转型升级的趋势来看,技术创新提高商贸流通业转型升级的作用一直呈递增趋势,且在第15期之后一直持续。方差分解结果表明,技术创新对商贸流通业转型升级的解释贡献度同样呈递增趋势,不过在第8期之后保持稳定。

关键词:技术创新 商贸流通业转型升级 面板VAR

引言及文献综述

在经过近40年的高速增长后,中国经济逐渐步入新常态,在供给侧改革的背景下寻找经济增长的持续动力具有重要意义。在供给侧改革深入推进的过程中,中国经济运行表现出稳中有进、稳中提质、稳中向好的良好发展态势。其中技术创新对经济增长的刺激作用开始凸显,并表现出创新驱动的强大作用。党的十八大提出创新驱动发展战略,直接将技术创新提高到了国家战略意义层面,对提升技术创新水平具有十分重要的意义,可以设想,技术创新水平提高对经济发展各个方面的作用会越来越大。结合技术创新与商贸流通业发展的关系,本文认为:地区技术进步水平的不断提升可以带动商贸流通业领域的技术进步,包括交通基础设施技术改造升级,加快物流供应链技术进步,提高仓储运输等技术效率,均可以为商贸流通业发展提供技术支撑,进而促进商贸流通业的发展。那么,技术创新是否能够对商贸流通业转型升级产生作用?商贸流通业转型升级是否会由于技术创新而增长?

目前大多数文献集中于研究商贸流通业对经济的影响,较少关注影响商贸流通业发展的因素,研究商贸流通业转型升级影响因素的文献则更少。张志敏(2015)研究发现信息化水平与商贸流通业发展之间存在长期稳定的均衡关系。李晶(2016)分析了绿色物流与商贸流通业之间的密切关系,并据此提出了构建绿色物流的建议。卢杰(2017)研究了大数据技术对商贸流通业发展的影响,认为大数据通过运营优化、风险管理、业务创新和精准营销促进了商贸流通业发展。纪亚楠和闫寒(2017)认为新型城镇化是影响商贸流通业发展的重要因素,并且扩大了地区间商贸流通业的发展差距。王平(2017)研究了交通基础设施对商贸流通业发展的影响,认为交通基础设施显著促进了商贸流通业发展,且其影响具有正向溢出效应。苏俊华和吴丹洁(2017)研究了技术创新对商贸流通业发展的影响,认为研发机构R&D;从业人员、研发机构R&D;支出经费、国内申请专利数量这三个指标的增长均显著有利于商贸流通业发展。但是,该文只局限于研究商贸流通业发展这一数量指标,没有研究商贸流通业发展质量层面,也就是没有关注技术创新是怎样影响商贸流通业转型升级的,因此还需进一步研究。

但是,正如前文所述,前期关于商贸流通业发展影响因素的文献一方面没有关注消费升级的作用,另一方面也没有聚焦商贸流通业转型升级。因此,区别于上述文献,本文从消费升级的角度分析影响商贸流通业发展的影响因素,同时关注消费升级对商贸流通业转型升级的效应。

模型设定与数据说明

(一)模型建立

首先,根据AIC、BIC、HQIC准则确定面板VAR模型的滞后期,这是建立面板VAR模型的基础。面板VAR模型主要是基于面板数据进行分析,它不仅具有时间序列VAR模型的所有优点,还具有面板数据独有的优势,因而对分析本文的问题具有较大可行性。面板VAR模型具有如下优点,它事先假定模型中所有变量均为内生变量,利用正交化的脉冲响应函数去识别模型中的一个变量对另一个变量的冲击反应程度大小,从而分析变量间的互动关系。同时,面板VAR模型由于其面板数据结构特征,还可以对个体效应和时间效应进行识别,从而分析个体差异和截面异质性的共同冲击对模型系统的影响。在构建面板VAR模型前,首先要确定该模型的滞后期,为确定面板VAR模型的滞后期,根据AIC、BIC、HQIC准则来作出最后选择。如果上述三个准则2个及2个以上的值最小,则选择该滞后期为最优滞后期。上述准则检验的结果如表1所示,从表1滞后期选择结果可以看出,在第2期的时候,AIC准则、BIC准则和HQIC准则均显著拒绝原假设,表明2阶滞后是较优选择,因此本文宜采用面板VAR(2)模型。

基于上述检验结果,本文构建面板VAR(2)模型如下:

yit=αi+βt+Ayit-1+μit (1)

其中,yit中的i表示省份,t代表年份。A是2階的系数矩阵,αi是地区固定效应,用以表示模型中可能遗漏的影响因素以及与地区特征相关的固定效应,βt表示变量的时间趋势yit=(wlb,cx),wlb为商贸流通业转型升级指标,cx为商贸流通业转型升级指标,yit-1是yit的一阶滞后项,扰动项μit满足E(μit│αi,βt,yit-1)=0。

(二)数据说明

本文主要变量包括技术创新变量和商贸流通业转型升级变量。商贸流通产业转型升级变量基于C-D函数用投入产出法,利用随机前沿方法估算得出。投入变量包括商贸流通业人员和商贸流通业资本,产出变量为商贸流通业增加值。技术创新变量用人均发明专利授权对数表示。本文面板数据样本期间为1997-2016年31个省,所有数据来源于相应年份《中国统计年鉴》。

实证结果分析

(一)面板单位根检验

在进行正式的面板VAR模型估计前,需要检验各变量是否平稳,如果变量是平稳的则进行协整分析,如果变量是单整的则使用面板VAR模型分析。因此本文需要验证各变量是否是平稳还是单整的。基于LLC和IPS准则联合检验对变量的平稳性进行检验,如果拒绝原假设,则为平稳,反之为不平稳。表2结果表明,原始变量平稳性检验是显著的,即变量为平稳变量。因此,可以进行面板VAR(2)模型分析。

(二)格兰杰因果检验

在前文分析的基础上,进一步检验技术创新和商贸流通业转型升级之间是否具有格兰杰因果关系。因为各变量平稳性检验结果表明是平稳的,所以用面板VAR模型进行分析不会产生伪回归问题。根据前文滞后期选取规则,采用滞后二阶分析格兰杰因果关系。检验结果如表3所示,技术创新与商贸流通业转型升级之间的因果关系检验在1%的显著水平上拒绝原假设,即技术创新是商贸流通业转型升级的格兰杰原因。同时,商贸流通业转型升级与技术创新之间的因果关系检验不显著,即商贸流通业转型升级不是技术创新的格兰杰原因。从而技术创新和商贸流通业转型升级之间存在单向因果关系。经过格兰杰因果关系分析只能知道技术创新对商贸流通业转型升级有影响,而并不能确定技术创新对商贸流通业转型升级的影响效应是正还是负、具体效应大小以及两者间的动态变动关系。因此,需要利用面板VAR模型进行进一步实证研究。

(三)脉冲响应分析

图1为地区商贸流通业转型升级对技术创新冲击的脉冲响应图,表示地区商贸流通业转型升级在技术创新情况下的变动情况。从脉冲响应结果来看,整体而言技术创新显著促进了商贸流通业转型升级。从第0期开始,技术创新对商贸流通业转型升级具有促进作用,且促进商贸流通业转型升级的作用呈不断递增趋势,在第10期仍然保持递增,表明技术创新能够持续刺激商贸流通业转型升级。对于这一结果,本文认为技术创新从三个方面促进商贸流通业转型升级:首先,技术创新通过促进消费升级实现商贸流通业转型升级。技术创新发展可以提高产品的科技含量和质量,不仅可以提高居民消费质量,还能实现消费结构从第一二产业产品消费向第三产业产品消费升级。而消费结构升级将为商贸流通业的升级发展提供巨大需求,促进商贸流通业实现发展模式转变以适应不断升级的消费需求。其次,技术创新从技术进步的角度实现商贸流通业转型升级。尤其是商贸流通业技术进步,包括物流仓储技术的发展,以及冷冻供应链的进步都将为商贸流通业发注入新力量。第三,技术进步通过加快交通基础设施技术进步为商贸流通业转型升级提供基础硬件设施。尤其是高铁的发展,不仅运输速度得到极大提升,减小了商贸流通业的成本,而且基础设施技术进步还能够提高交通运输领域服务质量,从而整体提高商贸流通业服务质量。因此,基于以上三点,技术进步可以对商贸流通业转型升级提供持续动力,极大地促进了商贸流通业转型升级。

(四)方差分解

方差分解提取的是每个随机扰动对模型中的变量产生影响的相对重要性。本文利用面板模型的方差分解进一步说明技术创新对商贸流通业转型升级影响的解释贡献度。从表4结果来看,技术创新对商贸流通业转型升级的解释贡献度呈不断递增趋势。这一结果说明,技术创新可以促进商贸流通业转型升级,正好印证了前文脉冲响应的分析结论。

结论

本文基于我国31省1997-2016年面板数据,利用面板VAR模型实证检验了技术创新对地区商贸流通业转型升级的影响。本文结论表明,技术创新与商贸流通业转型升级之间存在单向因果关系,技术创新是商贸流通业转型升级增长的格兰杰原因。动态关系分析表明,技术创新可以显著提高地区商贸流通业转型升级,且技术创新促进商贸流通业转型升级的作用一直呈递增趋势,且在第10期之后递增趋势一直存在。方差分解结果表明,技术创新对商贸流通业转型升级的解释贡献度呈不断递增趋势。基于上述结论,本文认为加快商贸流通业技术进步,不仅可以引进国外先进的商贸流通发展经验,更重要的是加快自身技术进步能力。可以通过制定规范的行业运行标准,提高标准化运营水平和商贸流通业发展效率,进而最大限度发挥商贸流通业配置资源、促进商贸流通业转型升级的作用。

参考文献:

1.卢杰.大数据技术对商贸流通业发展的影响研究[J].商业经济研究,2017(23)

2.李晶.绿色物流发展对我国商贸流通业空间布局模式的影响[J].商业经济研究,2016(24)

3.纪亚楠,闫寒.新型城镇化发展对区域商贸流通业的影响[J].商业经济研究,2017(4)

4.张志敏.信息化水平提升与商贸流通业发展方式转变关系研究[J].商业经济研究,2015(15)

5.王平.交通基础设施对商贸流通业影响的空间计量分析[J].商业经济研究,2017(5)

6.蘇俊华,吴丹洁.技术创新对商贸流通业发展影响实证分析[J].商业经济研究,2017(12)