我国流通业与经济增长双向通道效应
——兼论流通业结构异质性下的作用

许云强

（郑州财经学院 河南巩义 451200）

引言

随着我国不断深化市场改革，商贸流通产业在经济增长中发挥着越来越重要的作用，战略地位不断凸显。总体而言，流通业对经济增长的影响主要体现在两个方面：一方面流通产业成为带动价值链的关键环节，过去生产厂商是价值链中不可撼动的“链主”（王智庆，2016），但随着我国进入过剩经济时代，流通产业在供应链中的“链主”地位已逐渐获得承认；另一方面，流通产业是关系到区域经济增长的产业增长极，具有极强的向其他产业扩散辐射能力。流通产业发展常能领先其他产业并起带头作用，对产业结构优化也具有明显外溢效应。

当前不少学者对流通产业与经济增长之间的关系进行研究，但大都预设了流通产业与经济增长之间的因果关系（马勇，2015；陈艳芳，2018），并且重点关注流通产业发展带来的影响力（魏冬梅等，2017；董琦，2018）。那么，流通产业与经济增长之间的长期均衡关系如何？又如何深化流通产业与经济增长关系的研究以发现更加微妙的关系呢？本文创新之处在于对这些方面进行了细致解答，以期为商贸流通业在经济增长中发挥的作用提供更具说服力的证据支持。

流通业与经济增长的相互作用机制

（一）流通业发展与经济增长的双向通道机制

流通业对经济增长的效应。流通业作为一个复合型产业，包含批发、物流、仓储、保险、金融等多个行业，是国民经济的重要组成部分，其增长必然会带动整体经济增长，这是一种内在促进机制。一般而言，影响经济增长主要有三个渠道：劳动力供给、资本形成和技术进步。相应地，也可以从这个角度进行分析。2017年商贸流通业生产总值达到129140.5亿元，是2001年的7倍，为经济发展过程中的资本积累做出了重大贡献。商贸流通业作为劳动密集型行业，就业容量大、门槛低，还是吸纳就业、解决劳动力就业问题的重点行业。据统计，流通业从业人员总数2017年已达到2447.368万人，比2001年增长了约2倍。因此无论在劳动力供给还是资本形成上，商贸流通业发展都为经济增长提供了巨大支持。

经济增长反作用于流通业发展。一方面，随着经济增长，居民收入增加，生活水平也有所提高，不仅刺激了人们的消费欲望，也改变了消费理念，为商贸流通业发展提供巨大发展空间；另一方面，经济增长带动了技术进步和第三产业快速发展，数据表明，全球超过40%的人都在使用互联网，线上网购等新形式给商贸流通业带来了进一步改革和创新机遇。

（二）不同流通业态与经济增长的互促关系

诚然，流通业作为一个复合型产业，内部不同业态与经济增长的相互通道关系也存在一定差异。下面就三种主要业态（交通运输仓储邮政业、批发零售业、住宿餐饮业）进行分析。

从交通运输仓储邮政业来看，其对经济增长的影响主要表现在三个方面：第一，发挥了重要的要素运输通道作用。经济发展离不开商品贸易，而商品贸易又产生了物流，交通运输仓储邮政业则承担了这一中介功能。第二，发挥降低社会成本的作用。交通运输仓储邮政业总体上就是物流功能，从时空上拓展了商品市场范围，有利于提高商品交换效率，降低社会成本，从而有利于经济增长。第三，加速经济不断升级。在物流功能下，社会分工进一步专业化，从前向效应来看，物流业发展促进了物流装备、物流工艺等的更新；从后向效应看，物流业又带动了钢铁、装备、建筑等产业发展，于是拉动经济增长。反过来，经济不断增长，派生出新的需求，从而也衍生出新的物流需求，于是有利于交通运输仓储邮政业发展。

批发零售业、住宿餐饮业等虽然同属商贸流通业，发挥各自作用，但是不同行业间的产业关联效应和波及效应存在区别。其中，批发零售业主要关联参与供应链的前端生产行业，前端供应的产品通过批发零售渠道最终接触市场；而住宿餐饮业主要关联旅游、商务等服务业以及与住宿餐饮服务设备有关的制造业。但是反过来，经济增长作用于批发零售、住宿餐饮业的通道机制基本上是类似的，主要是经济增长带动更多社会需求，为这些业态发展提供发展动力，同时也进一步提高金融积极性，为批发零售、住宿餐饮业发展提供融资需求，从而带动产业发展。

研究方法

（一）模型识别与构建

本文利用向量自回归模型（VAR）研究流通产业与经济增长的因果关联关系及其中的传导机制，模型如下：

式中，yt表示为k维内生变量向量，t表示从1期到T期，yt-n表示为被解释变量的n期滞后项；xt表示为d维外生变量向量，指k×d维待估系数矩阵，εt为k维误差向量。因此，将式（1）展开可为：

（二）数据选取与变量说明

本文选取国内生产总值（y0）以及第一产业增加值（y1）、第二产业增加值（y2）、第三产业增加值（y3）表示经济增长，商贸流通业则选取其三个细分行业，分别为交通运输仓储邮政业（tp）、批发零售业（wr）和住宿餐饮业（ac），以上数据均来源于国家统计局，数据描述性统计见表1。

流通业与经济增长双向通道关系的实证检验

（一）因果关联性检验

ADF检验显示数据都是平稳的。利用AIC信息准则（即AIC、SC、FPE等值最小）得出不同变量在VAR模型下的最优滞后阶数。此外通过稳定性检验可以发现，VAR模型估计结果所有根模都在单位圆内，说明实证结果是稳定的。因此，本文利用格兰杰因果关系检验，对流通产业与经济增长的因果关联性进行研究。表2给出了1990-2017年间基于VAR的格兰杰因果关系检验。结果表明，交通运输仓储邮政业增长（tp）和国内生产总值增长（y0）、第三产业增加值增长（y3）都呈现显著相互因果关系，与第一产业增加值增长（y1）不存在相互因果关系，同时也没有成为第二产业增加值增长（y2）的格兰杰原因，但第二产业增加值增长成为交通运输仓储邮政业增长（tp）的格兰杰原因。

表1 数据描述性统计

表2 基于VAR的格兰杰因果关系检验：1990-2017年样本

表3 基于VAR的格兰杰因果关系检验：2005-2017年样本

图1 对tp冲击的响应曲线

图2 对tp冲击的方差分解

图3 对wr冲击的响应曲线

图4 对wr冲击的方差分解

图5 对ac冲击的响应曲线

图6 对ac冲击的方差分解

批发零售业（wr）与经济增长的因果关联性要比其他两个细分行业弱很多，仅成为第三产业增长（y3）的格兰杰原因，国内生产总值增长（y0）和第一产业增加值增长（y1）反过来成为批发零售业（wr）的格兰杰原因。

住宿餐饮业与与经济增长的因果关联性也较为显著，分别与第二产业增加值增长（y2）、第三产业增加值增长（y3）互为格兰杰原因，并且也成为国内生产总值（y0）的格兰杰原因，说明住宿餐饮业发展能较明显带动经济增长。

为形成对照，本文对2005-2017年也进行格兰杰因果关系检验（见表3），以便将不同时段流通业发展与经济增长增长的因果关联性进行对比。结果表明，交通运输仓储邮政业增长（tp）与经济增长的因果关联性有所减弱，并且主要表现为经济增长对交通运输仓储邮政业增长影响的减弱。交通运输仓储邮政业增长（tp）成为国内生产总值增长（y0）、第二产业增加值增长（y2）的格兰杰原因，但经济增长中仅第三产业增加值增长（y3）成为交通运输仓储邮政业增长（tp）的格兰杰原因。

批发零售业（wr）与经济增长的因果关联性也有所变化，总体而言，批发零售业（wr）对经济增长的影响增强，成为第一产业增加值增长（y1）和第二产业增加值增长（y2）的格兰杰原因；经济增长对批发零售业（wr）的影响则减弱，仅第三产业增加值增长（y3）反过来成为批发零售业（wr）的格兰杰原因。

住宿餐饮业与经济增长的因果关联性无明显变化，分别与第二产业增加值增长（y2）、第三产业增加值增长（y3）互为格兰杰原因，并且也成为国内生产总值（y0）的格兰杰原因，说明住宿餐饮业发展依然能较明显带动经济增长，这与住宿餐饮业相较于其他两个行业发展时间较晚有关，因此受前期发展影响较小。

（二）脉冲响应和方差分解分析

基于VAR模型的格兰杰因果检验只能反映不同变量间长期因果关联性，为了进一步分析流通产业与经济增长相互影响的传导机制，还需要利用脉冲响应和方差分解分析进行验证。因此，本文分别建立以交通运输仓储邮政业（tp）、批发零售业（wr）和住宿餐饮业（ac）为脉冲变量（impulse variable），以国内生产总值（y0）以及第一产业增加值（y1）、第二产业增加值（y2）、第三产业增加值（y3）为响应变量（response varaible）的脉冲响应模型，并将结果汇总到图1、图3和图5，最长响应期均设定为15期。同时，为了揭示不同冲击对经济增长的贡献度，本文还对各随机冲击进行方差分解，并将结果分别汇总到图2、图4和图6。

交通运输仓储邮政业对经济增长的脉冲响应和方差分解分析。从图1中可看出，交通运输仓储邮政业（tp）的一个信息冲击，国内生产总值（y0）、第一产业增加值（y1）和第二产业增加值（y2）在第1-3年都首先呈现一个“负”的响应，之后则趋于0或是出现正的响应，其中，y2的起伏波动最为明显，且在第3期出现最大响应值，说明tp的冲击存在一定滞后性，之后则约每隔1年正负交替响应，但幅度越来越小。y3则从一开始就出现正的响应，说明交通运输仓储邮政业（tp）对第三产业增加值（y3）存在较为明显的扩散效应。图2给出了交通运输仓储邮政业（tp）对经济增长影响的贡献度，可以看出，国内生产总值（y0）以及第一产业增加值（y1）、第二产业增加值（y2）、第三产业增加值（y3）在3年后都大致呈现基本稳定状态，此时大约有25%、4%、15%和5%是由交通运输仓储邮政业（tp）引起和解释的。

批发零售业对经济增长的脉冲响应和方差分解分析。从图3中可看出，批发零售业（wr）的一个信息冲击，国内生产总值（y0）、第二产业增加值（y2）和第三产业增加值（y3）在第1-4年都首先呈现一个负的响应，在第5年后出现正的响应，其中，y2的起伏波动最为明显，影响也最为深远，在未来15年内也并未消失，且在第8期出现最大响应值，说明wr的冲击也存在一定滞后性，同时约每隔4年会出现正负交替响应，幅度越来越小。y1则从一开始就出现正的响应，说明批发零售业（wr）对第一产业增加值（y1）存在较为明显的扩散效应。图4给出了批发零售业（wr）对经济增长影响的贡献度，可以看出，国内生产总值（y0）以及第一产业增加值（y1）、第二产业增加值（y2）、第三产业增加值（y3）在3年后都大致呈现基本稳定状态，此时大约有15%、35%、30%和4%是由批发零售业（wr）引起和解释的。

住宿餐饮业对经济增长的脉冲响应和方差分解分析。从图5中可看出，住宿餐饮业（ac）的一个信息冲击，国内生产总值（y0）、第一产业增加值（y1）和第二产业增加值（y2）波动都非常显著，并且延续时间较长，在未来15年内依然存在影响。其次，在第1年都首先呈现一个负的响应，之后则约每隔5年出现正负交替响应，但幅度越来越小。最大响应值出现在第三期，说明ac的最大冲击存在一定滞后性。y0、y1、y2和y3都出现显著的正的响应，说明住宿餐饮业（ac）较其他两个行业对经济增长存在较为明显的促进效应。图6给出了住宿餐饮业（ac）对经济增长影响的贡献度，可以看出，国内生产总值（y0）以及第一产业增加值（y1）、第二产业增加值（y2）、第三产业增加值（y3）在4年后都大致呈现基本稳定状态，此时大约有30%、4%、40%和47%是由住宿餐饮业（ac）引起和解释的。

综合以上实证结果可以看到，交通运输仓储邮政业在经济增长中主要对第二产业产生明显促进效应，批发零售业主要对第二产业和第三产业产生明显促进效应，住宿餐饮业则除第一产业外都表现出明显促进效应，积极推动经济增长。相较于交通运输仓储邮政业和批发零售业，住宿餐饮业拉动经济增长的贡献似乎更高。但是从当前流通业结构来看，主要还是以交通运输仓储邮政业、批发零售业为主，2018年两者占流通业比重分别达到29%和60%，住宿餐饮业占比仅为10%左右。由此可见，当前如何有效培育交通运输仓储邮政业、批发零售业，提升两类业态在经济增长中的贡献，对于更好发挥流通业的基础性和先导性作用非常重要。

政策建议

第一，充分发挥流通产业在产业结构调整方面的作用，剔除“重生产、轻流通”思想，加大对流通企业主体的培育，加大流通产业发展的政策支持，提高流通主体发展的积极性。第二，要重视交通运输仓储邮政业和批发零售业的转型升级，积极运用新经营理念，更新流通设备，提高两大业态运作效率；同时也要善于借助互联网技术创新发展模式，积极利用大数据、云计算等新型信息技术，渗入两大业态中，构建新型“互联网+”商贸模式，进一步提高运作效率。第三，流通业的基础性和先导性作用发挥，要在流通业与经济相互促进的通道之下统筹考虑。要通过科学分析统筹商贸流通业与经济增长，深化经济体制改革，加强不同行业部门间的联系与合作，进一步促进流通业不同业态对前后向关联行业的助力作用，更加有效处理流通业与国民经济增长之间的关系。