張岱月

內(nèi)容摘要：本文基于2000-2016年統(tǒng)計數(shù)據(jù)，構(gòu)建灰色GM（1，1）模型實證分析居民消費與流通經(jīng)濟增長的耦合性關(guān)系。研究發(fā)現(xiàn)，耦合度系數(shù)表現(xiàn)較為穩(wěn)定，其中2000-2004年間表現(xiàn)為逐年交替，2005-2010年處于流通滯后，2011-2015年處于消費滯后;耦合發(fā)展指數(shù)保持穩(wěn)步上升趨勢，其中2007-2009年出現(xiàn)略微下滑，2009-2013年出現(xiàn)跳躍式增長;耦合度系數(shù)與耦合發(fā)展指數(shù)的灰色預(yù)測為優(yōu)質(zhì)、上升耦合態(tài)勢，反應(yīng)居民消費與流通經(jīng)濟在內(nèi)部生產(chǎn)要素配合中的有效性，居民消費將進一步與流通經(jīng)濟增長形成良性互動，最后基于以上研究提出意見建議。

關(guān)鍵詞：居民消費 ? 流通經(jīng)濟 ? 耦合協(xié)調(diào)性 ? 灰色預(yù)測

引言與文獻綜述

在國家擴大消費和轉(zhuǎn)變經(jīng)濟發(fā)展方式等政策引導下，流通經(jīng)濟發(fā)展十分迅速，截至2016年底，流通經(jīng)濟的總產(chǎn)值高達117749.5億元，占國內(nèi)生產(chǎn)總值比例高達15.9%，占第三產(chǎn)業(yè)總值30.6%，已經(jīng)成為國民經(jīng)濟的重要組成，學術(shù)界對流通經(jīng)濟的發(fā)展認識由原本的“末端產(chǎn)業(yè)”、“流通無用論”轉(zhuǎn)變?yōu)椤跋葘Мa(chǎn)業(yè)”和“主導產(chǎn)業(yè)”。從居民消費統(tǒng)計數(shù)據(jù)看，2000年居民消費在基本生活支出、衣著類消費和生活必需品等方面的比重占可支配收入的63.0%，2017年降至46.21%，相反在旅游、文化娛樂、家庭教育培訓和醫(yī)療保健等高層次的消費比重從2000年的36.38%上升至52.32%;食品類消費占比下降的同時其內(nèi)部結(jié)構(gòu)也發(fā)生著變化，從2000年到2017年糧食類的消費比例從37.12%下降至14.28%，干鮮瓜果和蔬菜類的消費比例從27.22%上升至38.19%，油、蛋和肉類的消費比例從31.55%下降至26.28%?？傮w看，高層次消費已經(jīng)超過家庭可支配收入的一半以上，消費層次的提高影響了居民的消費理念和消費行為，傳統(tǒng)便利店、小賣部式的零售模式不斷消失或升級，取而代之的是各類大型綜合商場、專賣店、折扣店、電商直營等新的零售模式。可以看出，居民消費規(guī)模的增加和消費結(jié)構(gòu)的提高一定程度上刺激了零售、倉儲配送、租賃服務(wù)及電子商務(wù)等流通經(jīng)濟多個子行業(yè)發(fā)展，推動了流通經(jīng)濟的不斷演化和創(chuàng)新。

從眾多學者對居民消費與流通經(jīng)濟增長關(guān)系的研究成果來看，居民消費總量增長和結(jié)構(gòu)調(diào)整對商貿(mào)流通產(chǎn)業(yè)發(fā)展的影響是研究重點。張艷（2015）從居民消費總量角度對商貿(mào)流通產(chǎn)業(yè)發(fā)展的影響進行了研究，通過分析消費增長與流通產(chǎn)業(yè)發(fā)展之間的聯(lián)動效應(yīng)，提出了流通產(chǎn)業(yè)發(fā)展需要重視居民消費中的平滑效應(yīng)，充分把握居民的消費特征。張立平（2016）對商貿(mào)流通產(chǎn)業(yè)發(fā)展和居民消費增長進行了實證分析，通過建立VAR計量模型測算了影響因子，并提出了相應(yīng)的改善對策。韓術(shù)斌和肖歆（2016）構(gòu)建了居民消費增長與商貿(mào)流通產(chǎn)業(yè)發(fā)展之間的靜態(tài)面板模型，通過固定效應(yīng)的相關(guān)性檢驗對消費結(jié)構(gòu)變化的影響因子進行了計算，發(fā)現(xiàn)不同消費層次的結(jié)構(gòu)調(diào)整對商貿(mào)流通產(chǎn)業(yè)發(fā)展的貢獻度存在較大差異。董媛（2016）運用向量誤差修正模型實證分析了居民消費結(jié)構(gòu)變化與流通產(chǎn)業(yè)發(fā)展之間的相關(guān)因子，計算發(fā)現(xiàn)居民消費與流通產(chǎn)業(yè)發(fā)展之間存在長期穩(wěn)定的均衡關(guān)系，不同的消費結(jié)構(gòu)均對流通產(chǎn)業(yè)發(fā)展起到積極的促進作用。

綜上所述，居民消費與流通經(jīng)濟增長之間的穩(wěn)定相互促進關(guān)系已經(jīng)被眾多學者的研究所證實，研究的差異性主要體現(xiàn)在研究方法的選擇和計量模型的構(gòu)建上。從現(xiàn)有研究成果看，實證測算消費增長與流通經(jīng)濟發(fā)展相互促進的文獻居多，但對二者之間耦合協(xié)調(diào)性檢驗的研究較少，缺乏驗證流通經(jīng)濟發(fā)展與居民消費增長之間的可靠性依據(jù)，本文以此為契機，建立灰色GM（1，1）模型對居民消費與流通經(jīng)濟增長的耦合協(xié)調(diào)發(fā)展關(guān)系進行驗證和預(yù)測，為二者之間的相關(guān)性研究提供客觀的參考依據(jù)。

灰色關(guān)聯(lián)模型構(gòu)建與指標選取

（一）GM（1，1）構(gòu)建

居民消費與流通經(jīng)濟增長之間的協(xié)調(diào)性檢驗問題，實質(zhì)上是基于變量之間的行為特征值進行動態(tài)的變換預(yù)測，可以認定為一定范圍內(nèi)的、與時間序列有關(guān)的、居民消費與流通經(jīng)濟增長之間的、包含若干已知或未知信息的灰色預(yù)測。GM（1，1）模型在灰色預(yù)測中可以對時間序列變量通過一階線性微分方程的求解進行數(shù)列預(yù)測，優(yōu)點在于處理隨機原始時間序列上的準確度高，基于此構(gòu)建居民消費與流通經(jīng)濟增長的GM（1，1）進行協(xié)調(diào)性檢驗。假設(shè)預(yù)測變量的非負單調(diào)原始數(shù)據(jù)列為X（0），對預(yù)測變量進行一次累加（1--AGO）生成一次累加序列：

X（1）={X（1）（k），k=1，2，…，n}

進行微分方程的白化處理：

dX（1）/dt+aX（1）=u

微分方程求解為：

X（1）（k+1）=（X（0）（1）-u/a）e-ak+u/a或X（1）（k）=（X（0）（1）-u/a）e-a（k-1）+u/a

其中，時間序列用k表示;對微分方程解進行累減生成（I--AGO）后的X（1）（k+1）（或X（1）（k））為X（0）（k+1）（或X（0）（k））;X（1）（k）=X（0）（i）=X（0）（i）+X（0）（k）;X（0）（k）=X（1）（k） X（0）（i）。

基于上述GM（1，1）模型，本文認為居民消費與流通經(jīng)濟增長兩個經(jīng)濟系統(tǒng)之間的相互關(guān)聯(lián)程度和協(xié)調(diào)性應(yīng)進一步通過耦合性來進行解釋，當不同系統(tǒng)之間的內(nèi)部生產(chǎn)要素能夠有效配合實現(xiàn)良性循環(huán)，稱為耦合度較高;當不同系統(tǒng)之間的內(nèi)部生產(chǎn)要素不能夠?qū)崿F(xiàn)互惠互利，稱為惡性耦合。構(gòu)建居民消費與流通經(jīng)濟增長兩個經(jīng)濟系統(tǒng)的耦合模型，設(shè)定耦合度模型如下：

基于兩個系統(tǒng)變量，因此n=2，居民消費與流通經(jīng)濟增長的耦合度模型為：

其中，居民消費指標中的因子數(shù)為m，流通經(jīng)濟增長系統(tǒng)因子數(shù)為n，居民消費標準化特征值為x`i，流通經(jīng)濟增長標準特征值為y`i，αi和βi為指標權(quán)重。

（二）評價指標選取

對居民消費與流通經(jīng)濟增長協(xié)調(diào)性的指標體系選取采用同熵值賦權(quán)法。具體方法如下：假設(shè)總評價對象為m，總評價指標為n，構(gòu)建評價指標體系矩陣為X=（xij）m×n，對第j項指標進行標準化處理后確定最優(yōu)指標（vij）的最大化和最小化兩類標準，其中最大化的最優(yōu)指標歸一化處理為：

最小化的最優(yōu)指標歸一化處理為：

對指標的權(quán)重設(shè)置為：

指標體系的信息熵值為：

其中ej越大反映系統(tǒng)的有序程度越好。在此基礎(chǔ)上，根據(jù)指標體系的信息熵值對指標進行權(quán)重計算，處理方法是gi=1-ej，其中g(shù)i表示指標的離異系數(shù)，根據(jù)離異系數(shù)來判斷第i指標的權(quán)重，即：

居民消費與流通經(jīng)濟增長的耦合協(xié)調(diào)實證分析

本文根據(jù)《中國統(tǒng)計年鑒》2000-2016的統(tǒng)計數(shù)據(jù)，對居民消費與流通經(jīng)濟增長等數(shù)據(jù)變量標準化處理后，測算的耦合度指數(shù)與耦合發(fā)展指數(shù)如表1所示。

通過表1可以看出，2001-2015年間我國居民消費與流通經(jīng)濟增長的總體耦合度系數(shù)比較穩(wěn)定，居民消費與流通經(jīng)濟增長的耦合發(fā)展指數(shù)屬于穩(wěn)步上升趨勢，具體分析如下：

（一）耦合度系數(shù)

居民消費與流通經(jīng)濟增長的總體耦合度系數(shù)為0.99左右，較為穩(wěn)定。從流通產(chǎn)業(yè)發(fā)展和居民消費的標準化處理對比結(jié)果來看，2000-2004年間保持了指數(shù)間的逐年交替趨勢，從2005年開始到2010年一直處于流通滯后階段，2011-2015年屬于消費滯后階段。金融危機發(fā)生前后均出現(xiàn)了各項指標的下滑現(xiàn)象，反映了金融危機對流通經(jīng)濟發(fā)展和居民消費直接產(chǎn)生了負面影響，進而降低了二者之間的耦合度指數(shù)。2010年開始隨著國家投資計劃的發(fā)力，在交通運輸?shù)然A(chǔ)行業(yè)快速發(fā)展下，商貿(mào)流通經(jīng)濟開始領(lǐng)先居民消費的增長，在經(jīng)濟增長方式轉(zhuǎn)變下居民消費也呈現(xiàn)了快速增長趨勢，從2010年的0.4015增長到了2015年的0.7298。總體上可以看出，居民消費與流通經(jīng)濟增長在協(xié)調(diào)上保證了一致性，但在國家政策引導及居民收入增長影響變化下也存在著階段性的消費或流通滯后現(xiàn)象。

（二）耦合發(fā)展指數(shù)

居民消費與流通經(jīng)濟增長的耦合發(fā)展指數(shù)從2000年的0.3871增長到2015年的0.7903，總體上保持了穩(wěn)步上升趨勢，但在2007-2009年出現(xiàn)了略微下滑，在2009-2013年出現(xiàn)了跳躍式增長。從階段發(fā)展看，2000-2005年、2008-2009年的耦合發(fā)展指數(shù)低于0.5，屬于過渡發(fā)展階段，2006-2007年、2010-2015年高于0.5，屬于協(xié)調(diào)發(fā)展階段，進一步反應(yīng)了居民消費系統(tǒng)與流通經(jīng)濟系統(tǒng)在發(fā)展速度和耦合度上的協(xié)同發(fā)展效果存在階段性的變化趨勢。具體來看，耦合發(fā)展指數(shù)的過渡階段2000-2005年基本是我國對商貿(mào)流通產(chǎn)業(yè)進行結(jié)構(gòu)調(diào)整的時間節(jié)點，是國家對國有經(jīng)濟改革并開始建設(shè)超市、連鎖、專賣店等多種所有制結(jié)構(gòu)流通組織的開始，商貿(mào)流通產(chǎn)業(yè)在國家頒布的《外商投資商業(yè)領(lǐng)域管理辦法》等法律保障下開始起步發(fā)展，但受市場經(jīng)濟發(fā)展不成熟的影響導致發(fā)展初期的流通組織規(guī)模和模式等都比較落后，整體上處于流通業(yè)的初級形態(tài)。2008-2009年的耦合發(fā)展指數(shù)低于0.5，這完全是由于金融危機對我國社會批發(fā)零售及居民消費產(chǎn)生了直接影響，再加上國家引導政策效果的時滯性所導致。在耦合發(fā)展指數(shù)協(xié)調(diào)發(fā)展階段，隨著國家城鎮(zhèn)化進程的加快和居民收入的增長，商貿(mào)流通產(chǎn)業(yè)的市場發(fā)展需求顯著提高，而電子商務(wù)在該階段的產(chǎn)生和快速發(fā)展為商貿(mào)流通產(chǎn)業(yè)發(fā)展提供了強勁動力，新模式下批發(fā)零售業(yè)的結(jié)構(gòu)優(yōu)化和升級，極大促進了耦合發(fā)展指數(shù)的跳躍式增長。

（三）灰色預(yù)測

對居民消費與流通經(jīng)濟增長的GM（1，1）進行耦合預(yù)測如圖1所示，可以看出GM（1，1）對f（x）和g（y）進行預(yù)測后的耦合度系數(shù)C基本處于穩(wěn)定狀態(tài)，波動范圍控制在0.8901-0.998之間，屬于優(yōu)質(zhì)耦合，反映了未來的居民消費與流通經(jīng)濟增長內(nèi)部生產(chǎn)要素能夠有效配合并實現(xiàn)良性循環(huán)。耦合發(fā)展指數(shù)D的預(yù)測值處于上升趨勢，可以反映出流通經(jīng)濟隨著產(chǎn)業(yè)模式優(yōu)化和產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)升級，將進一步與居民消費增長形成良性互動，而電子商務(wù)發(fā)展對商貿(mào)流通產(chǎn)生的跳躍式改善已經(jīng)體現(xiàn)在D指數(shù)2010-2015年的趨勢中，未來電商的發(fā)展轉(zhuǎn)型勢必對耦合發(fā)展指數(shù)產(chǎn)生持續(xù)性推動作用。

結(jié)論與建議

居民消費與流通經(jīng)濟系統(tǒng)中存在顯著的耦合現(xiàn)象，構(gòu)建灰色GM（1，1）模型進行檢驗預(yù)測發(fā)現(xiàn)：第一，居民消費與流通經(jīng)濟增長的總體耦合度系數(shù)較為穩(wěn)定，流通經(jīng)濟發(fā)展和居民消費2000-2004年間保持了指數(shù)間的逐年交替趨勢，2005-2010年處于流通滯后階段，2011-2015年處于消費滯后階段，居民消費與流通經(jīng)濟增長總體協(xié)調(diào)上保證了一致性，但在國家政策引導及居民收入增長影響變化下也存在著階段性的消費或流通滯后現(xiàn)象。第二，居民消費與流通經(jīng)濟增長的耦合發(fā)展指數(shù)保持了穩(wěn)步上升趨勢，雖然2007-2009年出現(xiàn)了略微下滑，2009-2013年出現(xiàn)跳躍式的增長，但都反映了流通經(jīng)濟系統(tǒng)與居民消費系統(tǒng)在發(fā)展速度和耦合度上的協(xié)同發(fā)展效果存在階段性的變化趨勢。第三，居民消費與流通經(jīng)濟增長的GM（1，1）預(yù)測耦合度系數(shù)C基本處于優(yōu)質(zhì)耦合，反映了未來居民消費與流通經(jīng)濟增長內(nèi)部生產(chǎn)要素能夠有效配合并實現(xiàn)良性循環(huán)。耦合發(fā)展指數(shù)D的預(yù)測值處于上升趨勢，反映出流通經(jīng)濟隨著產(chǎn)業(yè)模式優(yōu)化、產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)升級和電商推動，將進一步與居民消費增長形成良性互動。

為實現(xiàn)居民消費與流通經(jīng)濟增長的良性協(xié)同發(fā)展，提高耦合發(fā)展系數(shù)，本文提出對策如下：

第一，大力發(fā)展商業(yè)服務(wù)業(yè)，推動流通組織創(chuàng)新。從商貿(mào)流通體系的內(nèi)生增長要素來看，流通組織的優(yōu)化和創(chuàng)新可以顯著提高流通效率，更好的為居民消費服務(wù)，而近年來電商迅速發(fā)展的實踐也充分證明了流通組織優(yōu)化可以不斷降低消費成本，擴大消費網(wǎng)絡(luò)。

第二，優(yōu)化消費結(jié)構(gòu)，擴大消費渠道。耦合發(fā)展指數(shù)驗證了2010年后開始進入消費滯后階段，消費結(jié)構(gòu)的提升可以改善市場對商貿(mào)流通的需求升級，促進商貿(mào)流通產(chǎn)業(yè)及時適應(yīng)消費需求，消費渠道的擴大提升了消費經(jīng)濟總量，對區(qū)域經(jīng)濟增長的貢獻可以通過全社會批發(fā)零售、倉儲物流等子流通系統(tǒng)促進商貿(mào)流通產(chǎn)業(yè)的發(fā)展。

第三，強化流通經(jīng)濟和居民消費系統(tǒng)的內(nèi)生增長動力。隨著我國市場經(jīng)濟體制改革的深化和供給側(cè)改革的進行，商貿(mào)流通產(chǎn)業(yè)與居民消費在協(xié)同發(fā)展中需要不斷提高內(nèi)生增長動力來保持良性耦合的態(tài)勢，重點在于培育流通產(chǎn)業(yè)的高技術(shù)產(chǎn)權(quán)企業(yè)，通過技術(shù)創(chuàng)新和組織創(chuàng)新引導整個商貿(mào)流通產(chǎn)業(yè)的抗風險能力，并延伸對其他產(chǎn)業(yè)鏈的輻射能力。另外，對傳統(tǒng)商貿(mào)流通產(chǎn)業(yè)中的低端模式進行不斷改造和升級，借助區(qū)域經(jīng)濟發(fā)展中的區(qū)位、資源等要素優(yōu)勢進行流通資源的積累，在電子商務(wù)發(fā)展帶動下向物聯(lián)網(wǎng)方向發(fā)展，不斷形成以高技術(shù)產(chǎn)業(yè)與高端制造業(yè)為推動核心的動力機制。

第四，充分挖掘電子商務(wù)中的消費經(jīng)濟，延伸流通產(chǎn)業(yè)價值鏈。商貿(mào)流通實體經(jīng)濟發(fā)展積累到一定程度后，在互聯(lián)網(wǎng)電商為流通組織提供市場需求的作用下，流通組織模式可以借助互聯(lián)網(wǎng)工具的力量實現(xiàn)流通資源的有效整合，通過優(yōu)化組織模式實現(xiàn)流通產(chǎn)業(yè)的優(yōu)勝劣汰，不斷擴大流通組織的虛擬價值增值渠道和利潤增長點。

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