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我国零售业发展与经济增长关系的实证分析

贸经司蔺涛

改革开放以来，我国消费品市场迅速壮大，特别是进入新千年后，在国家一系列扩大内需政策的促进下，我国消费品零售行业发展进一步加快。

2007年我国社会消费品零售总额达到89210亿元，比1978年增长56.2倍，年均增长15.0%，扣除物价年均实际增长9.8%。

零售业的迅速发展对于引导生产、扩大消费、增加就业、促进经济和社会发展、提高人民生活水平等方面都有着十分重要的意义。

对零售业与国民经济增长的关系进行研究，有助于进一步认识零售业在国民经济发展中的地位和作用，为依托宏观经济环境制定零售业产业政策和进行科学决策提供理论依据。

本文在对零售业与国民经济增长之间进行描述性分析的基础上，采用协整分析和Granger检验，以批发和零售业零售额、国内生产总值为变量，对1978-2007年的时间序列数据进行分析，通过实证揭示零售业与经济增长之间的关系；最后，采用多元回归方法，进一步分析影响零售业发展的主要因素。

一、统计指标的选取与数据来源

在宏观经济分析中，描述宏观经济发展的指标有很多，其中国内生产总值是最具代表性的总量指标，它反映一个国家（或地区）在一定时期内生产活动的最终总成果。

本文采用国内生产总值作为经济增长的代表变量。

描述零售业发展的指标有营业收入、销售额、零售额等，其中零售额是反映零售业发展比较有代表性的指标，它是零售业在一定时期内主要经营活动（向社会提供用于最终消费的商品）的总成果。

由于历史上没有分批发业和零售业统计零售额，只有批发和零售业总的零售额，本文选取批发和零售业零售额（以下简称零售额）作为零售业发展的代表变量。

根据研究需要，本文对数据进行了消除物价因素处理。

以1978年为研究基期（100），分别对国内生产总值（GDP）、零售额（TRS）进行了消除物价因素处理。

国内生产总值通过GDP平减指数来消除物价变动，零售额是则通过商品零售价格指数来消除物价变动。

在此基础上，做出二者的时间序列趋势图，用于观察国民经济与零售业发展之间的历史演变特征。

本文使用的数据均取自于历年的《中国统计年鉴》、《中国贸易外经统计年鉴》、《中国市场统计年鉴》、《中国统计摘要》和《国家统计数据库》，分析时间段为1978-2007年。

二、零售业发展与经济增长之间的趋势比较

在进行实证分析前，先对零售额与国内生产总值的绝对数和增长速度进行初步观察，以了解零售业发展与国民经济增长之间的大致关系，为实证分析奠定基础。

由于零售业是国民经济的重要组成部分，其发展变化必然与国民经济整体的发展变化密不可分。

从国内生产总值与零售额绝对值的线性趋势图（图1）看，零售业与国民经济均呈明显的指数形式增长，二者随着时间呈同向上升趋势。

从1978年到1988年，零售业与国民经济均处于一个相对平稳的发展阶段；1989-1990年，国民经济增长明显放缓，而零售业则出现明显负增长；从1991-2002年，零售业与国民经济都处于一个平稳较快的发展阶段；而从2003年起，零售业与国民经济进入一个快速发展阶段。

图1：

国内生产总值与零售额的线性趋势（亿元）

从零售业与国民经济实际增长速度的轨迹（见图2）可以看出，从二十世纪八十年代初至今，零售业经历了三个完整的经济周期，即1981-1990年、1991-1998年、1999-2003年，从2004年开始进入新的经济周期；国民经济则经历了两个完整周期，即1981-1990年，1991-1999年，而从2000年开始进入新的一轮经济周期。

比较两者的发展轨迹，我们可以发现，零售业与国民经济的前两个经济周期基本吻合，而且均符合8-10年的朱格拉周期；随后零售业又经历了一个周期为3-5年的基钦周期，而国民经济则一直保持扩张状态，至今仍处于扩张期，零售业也于2004年进入新一轮扩张期。

图2：

零售业与国民经济实际增长速度（%）

从整体上看，在不同的区间范围内，零售业与国民经济的增长线性趋势均表现出较强的同向相关性。

利用1978-2007年数据进行相关分析，可以得出，零售额与国内生产总值呈高度相关关系（见表1），初步可以判断两者之间可能存在长期均衡关系。

表1：

TRS与GDP相关系数表

GDP

TRS

GDP

PearsonCorrelation

1.000

.999**

Sig.（2-tailed）

.000

TRS

PearsonCorrelation

.999**

1.000

Sig.（2-tailed）

.000

**Correlationissignificantatthe0.01level（2-tailed）.

三、零售业发展与经济增长关系的实证分析

协整理论是从分析时间序列的非平稳性入手，研究非平稳变量之间的长期均衡关系，能够有效地避免在使用传统计量经济学方法进行回归分析时出现的“伪回归”问题。

在进行协整检验前，通常要求对非平稳时间序列进行单位根检验，然后对符合同阶平稳条件的序列数据进行协整检验来分析非平稳序之间的均衡关系。

由于对变量取自然对数不改变原有的协整关系，并能在一定程度上消除异方差。

为了研究问题的方便，在进行实证分析时对消除物价因素后的数据进行转换，分别对GDP和TRS取自然对数，记作LNGDP和LNTRS。

以下分析采用Eviews5.0计量软件和SPSS15.0统计软件进行。

1．序列的平稳性检验

如果一个序列在成为稳定序列之前要经过d次差分，则称该序列为d阶单整。

下面采用目前广泛使用的ADF单位根检验方法，分别对LNGDP和LNTRS进行单位根检验。

对序列进行检验时，从最大滞后期开始，逐个减小，比较检验结果中的AIC和SC值，取这两个值的绝对值达到最小的滞后期，再分析得到的结果，即比较ADF检验值和显著性水平的临界值。

若ADF检验值大于显著性水平的临界值，则序列是非平稳的；若ADF检验值小于显著性水平的临界值，则序列是平稳的。

检验结果如下表：

表2：

TRS与GDP序列的平稳性检验表

变量

检验类型

ADF

检验值

临界值

P值

检验

结果

LNTRS

未差分（C，n，4）

1.4080

-3.7241

-2.9862

0.9984

非平稳

一次差分（C，n，1）

-3.1813

-3.6892

-2.9719

0.0319

平稳

LNGDP

未差分（C，n，1）

-0.0355

-3.6892

-2.9719

0.9473

非平稳

一次差分（C，t，1）

-3.8902

-4.3393

-3.5875

0.0267

平稳

注：

（C，t，k）分别表示常数项、趋势项和滞后阶数；n表示不包含常数项或趋势项。

（1）对LNTRS的单位根检验结果：

由于LNTRS原始序列（未差分）的ADF检验值的绝对值小于临界值的绝对值，故为非平稳序列；但在95%的置信水平下，LNTRS经过一阶差分后达到平稳，所以LNTRS是一阶单整序列，即LNTRS～I

（1）。

（2）对LNGDP的单位根检验结果：

由于LNGDP原始序列（未差分）的ADF检验值的绝对值小于临界值的绝对值，故为非平稳序列；但在95%的置信水平下，LNGDP经过一阶差分后达到平稳，所以LNGDP是一阶单整序列，即LNGDP～I

（1）。

2．变量的协整关系检验

由于LNTRS和LNGDP都是一阶单整序列，它们之间有可能存在某种长期稳定的均衡关系，为此需要对LNTRS和LNGDP进行协整关系检验。

下面检验采用Engle-Granger两步检验法。

设零售额（LNTRS）为

，国内生产总值（LNGDP）为

，以

为自变量，

为因变量，建立如下回归模型：

直接对模型进行回归，发现模型的DW值为0.1191，远小于2，说明模型中的自变量存在自相关。

为了得到更好的回归模型，在模型中加入自变量的自回归部分，得到如下模型：

在95%的置信水平下，回归方程和回归系数均显著，具体见表3。

表3：

TRS与GDP的回归分析表

Variable

Coefficient

Std.Error

t-Statistic

Prob.

12.72286

7.022127

1.811825

0.0825

LNTRS

0.342244

0.077483

4.417042

0.0002

（1）

1.379494

0.180706

7.633917

0.0000

（2）

-0.385846

0.179434

-2.150349

0.0418

R-squared

0.999569

Meandependentvar

9.622563

AdjustedR-squared

0.999515

S.D.dependentvar

0.776912

S.E.ofregression

0.017101

Akaikeinfocriterion

-5.167794

Sumsquaredresid

0.007019

Schwarzcriterion

-4.977479

Loglikelihood

76.34911

F-statistic

18567.55

Durbin-Watsonstat

2.046773

Prob（F-statistic）

0.000000

为了防止伪回归，对残差

进行单整检验，结果见下表：

表4：

TRS与GDP协整关系检验表

变量

检验类型

ADF

检验值

临界值

P值

检验

结果

残差（

）

未差分（n，n，1）

-5.3130

-2.6534

-1.9239

0.0000

平稳

在未差分的情况下，估计残差序列

的ADF检验值的绝对值明显大于临界值的绝对值，因此可认为估计残差序列

为平稳序列。

即在99%的置信水平下，

，则

，说明LNTRS与LNGDP之间具有协整关系，也就是说零售业发展与国民经济增长之间存在长期稳定关系。

从长期来看，LNGDP受到LNTRS的影响，LNTRS每变动1个单位，LNGDP就会相应变动0.3422个单位。

3．Granger因果检验

根据Granger定理，如果两个非平稳序列具有协整关系，则二者之间具有某种因果关系。

为了确定零售额与GDP之间存在什么样的因果关系，下面通过对不同滞后期的变量进行Granger因果检验来确定。

检验结果如下表：

表5：

TRS与GDP因果关系检验表

滞后期

零售额增长不是经济增长的原因

经济增长不是零售额增长的原因

F值

P值

检验结果

F值

P值

检验结果

0.2611

0.6137

接受

0.7018

0.4098

接受

0.2359

0.7918

接受

0.8682

0.4330

接受

0.6212

0.6095

接受

1.1718

0.3453

接受

0.4154

0.7952

接受

0.9268

0.4715

接受

0.5700

0.7220

接受

1.4324

0.2728

接受

0.1507

0.9849

接受

1.7049

0.2097

接受

1.5682

0.2704

接受

5.8105

0.0121

拒绝

注：

检验的显著性水平为10%。

计算结果显示：

当滞后期为1、2、3、4、5、6、7时，接受零售业发展不是经济增长的原因的原假设；当滞后期为1、2、3、4、5、6时，接受经济增长不是零售业发展的原因的原假设；当滞后期为7时，拒绝经济增长是零售业发展的原因的原假设。

可见，零售业发展与经济增长之间存在不稳定的因果关系。

4．检验结果的分析说明

从理论上讲，生产和消费之间的关系是相互促进、互为条件的。

消费是关于收入的函数，经济发展的目的是为了满足人们的消费需求，而消费需求的增减将直接影响和波及经济的发展。

人们通过生产发展经济，满足了人们的需要，扩大了消费，提高了生活水平；同时，随着生活水平的提高，人们通过消费，满足了需要，又会产生新的需要，新的需要又推动新的生产，不断拉动经济发展。

零售业作为连接生产与消费的桥梁、纽带和消费需求实现的重要途径，在理论上应与经济增长之间存在某种稳定的因果关系。

但由于长期以来，我国经济运行中存在着高积累低消费、重生产轻消费的倾向，消费需求增长乏力，对经济增长的拉动明显减弱，消费需求不足已成为我国经济运行的“瓶颈”问题，这在一定程度上制约了零售业的发展。

因此，零售业发展与经济增长之间并没有表现出应有的稳定的因果关系。

从消费占经济总量的比重来看，我国消费率一直处于一个较低水平，并呈下降趋势，从1978年的62.1%下降为2006年的49.9%，年均消费率为57.4%，其中年均居民消费率为42.8%，有11年消费率低于60%，而近10年世界平均消费率水平接近80%。

从消费增长速度来看，1979-2006年最终消费支出年均增长9.2%，低于同期经济增长0.5个百分点，其中居民消费支出年均增长8.7%，明显慢于政府消费增长。

从消费对经济增长的贡献来看，1979-2006年消费贡献率平均为56.8%，而这种贡献率也相当不稳定，高的年份达93.4%（1981年），低的年份仅有30.2%（1994年）；而且随着投资率的提高和净出口的增大，投资和出口对经济增长的拉动作用明显增强，特别是近年来，投资贡献率已超过消费贡献率，出口贡献率也在20%以上，经济增长对投资和出口拉动的依存度越来越高。

四、影响零售业发展的因素分析

从以上分析可以看到，零售业与经济增长之间存在长期均衡关系，但不存在稳定的因果关系，也就是说零售业发展与经济增长之间并没有表现出应有的因果关系，这就有必要对影响零售业发展的因素进行深入的分析。

零售业作为连接生产和消费、供给与需求（主要是消费品）的桥梁与纽带，其发展必然会受到消费品供给和需求（包括潜在需求和有效需求）的影响。

因此，本文从供给、需求与价格等几个方面来考察影响零售业发展的主要因素，具体包括消费需求、商品供给、零售物价、居民收入、人口等因素，所选择变量分别为最终消费支出（XF）、消费品总供给（GJ）、商品零售价格指数（WG）、城镇居民家庭人均可支配收入（CS，简称城镇居民收入）、农村居民家庭人均纯收入（NS，简称农村居民收入）、年末总人口（RK）等，其中消费品总供给为农业增加值、轻工业增加值和消费品进出口净值之和，数据区间为1978-2007年。

根据研究需要，以1978年为研究基期（100），分别将上述变量（WJ、RK除外）数据进行消除物价因素处理，然后对所有变量数据取对数。

分别将零售额、最终消费支出、消费品总供给、零售价格指数、城镇居民收入、农村居民收入、年末总人口变量记作

、

。

在进行回归前需要考察这些变量之间的相关性，具体结果见表6。

由表6可知，这些变量之间的相关系数都在0.9以上，除商品零售价格指数外，其他变量之间的相关系数都在0.94以上，而且这些相关系数都是显著的，表明这些变量之间是高度相关的。

表6：

Pearson相关系数表

1.000

.990**

.974**

.914**

.996**

.948**

.965**

.000

.990**

1.000

.990**

.947**

.990**

.973**

.991**

.000

.974**

.990**

1.000

.964**

.968**

.963**

.992**

.000

.914**

.947**

.964**

1.000

.906**

.911**

.973**

.000

.996**

.990**

.968**

.906**

1.000

.952**

.965**

.000

.948**

.973**

.963**

.911**

.952**

1.000

.972**

.000

.000.

.965**

.991**

.992**

.973**

.965**

.972

1.000**

.000

..000.

**Correlationissignificantatthe0.01level（2-tailed）.

通过上述分析可知自变量之间的相关性很高，也就意味着这些自变量之间存在多重共线性。

在自变量间存在多重共线性时，估计量的均方误差往往变得很大，造成估计的不稳定，因此在进行回归时应当进行多重共线性处理。

考虑到上述分析变量都具有经济意义，本文采用了岭回归分析法，通过岭回归分析修正由多重共线性引起的偏差，从而得到符合经济意义的回归方程。

岭回归分析主要有两个判断标志，即岭回归估计的岭迹图和岭回归估计的输出结果，通过岭迹图可以先判断岭迹曲线大致在哪个位置处于稳定，再通过输出结果得到相应的多元回归方程。

图3：

零售业发展因素岭回归分析的岭迹图

从岭迹图可以看出，当k>=0.05，岭迹曲线基本趋于稳定，此时决定系数为0.9877，拟合效果理想，各变量系数也比较稳定，多重共线性的影响不再明显，说明此时回归方程即可满足岭回归参数估计的均方误差较小的要求。

由输出结果中对应的岭回归估计得到岭回归方程为：

从回归方程结果可以看出，经岭回归估计后的回归系数的符号与经济理论相一致，而且不同因素对零售业发展的影响程度也是不同的，即城镇居民收入对零售业发展影响最为显著，其次是最终消费支出、消费品总供给，总人口、农村居民收入对零售业发展也有一定的正向影响；零售价格变化对零售业发展的影响是反向的，而且影响也不甚显著，这也与定性分析结果相一致。

具体分析如下：

（一）城乡居民收入增长是支撑零售业稳定发展的基础。

从回归方程可以看出，城镇居民收入增长对零售额的影响最为显著，而农村居民收入增长对零售额的影响相对不大。

在其他因素不变的条件下，城镇居民人均可支配收入每增长1个百分点，零售额平均增长0.4625个百分点；农村居民人均纯收入每增长1个百分点，零售额平均增长仅有0.0291个百分点。

关于收入和消费的关系，凯恩斯认为存在一个基本的心理规律，即随着收入的增加，消费也会增加。

随着居民收入水平的增加，居民购买力水平不断提高，从而促进消费的增长，带动消费品零售规模的扩张和零售业的发展。

因此，居民收入水平的不断提高是支撑零售业商品销售稳定增长的重要因素。

改革开放以来，我国居民收入稳步增长，提高了居民购买力。

2007年我国城镇居民人均可支配收入比1978年实际增长6.5倍，年均增长7.2%；农村居民人均纯收入实际增长6.3倍，年均增长7.1%。

特别是近年来，国家多次给行政和事业单位的职工增加工资，同时相当一部分企业单位职工工资也随之有不同程度的提高，使居民的实际收入和预期收入均有所增长，居民购买力的提高成为支撑零售业稳定增长的基础性因素。

但同时我们也应看到，上世纪八十年代末以来，农民收入增长相对较慢，增长幅度明显低于城镇居民，1988-2007年城镇居民人均可支配收入年均增长8.2%，而农村居民人均纯收入仅增长4.9%。

另一个原因是农村居民收入的相当一部分用于家庭经营费用支出和居住支出，用于生活消费支出的比重明显低于城镇居民。

以2007年为例，在人均年总支出中，城镇居民用于消费性支出的比重超过三分之二，而农村居民用于生活消费支出的比重刚刚过半；农村居民用于非生活消费支出和居住支出的比重分别为37.3%和11.2%，高于城镇居民11.3和3.9个百分点。

（二）消费需求变化是影响零售业发展的重要因素。

从回归方程可以看出，消费需求变化对零售额增长的影响也比较显著。

在其他因素不变的条件下，最终消费支出每增长1个百分点，零售额平均增长0.2703个百分点。

由于零售业的主要功能是直接为消费者提供商品，其发展必然受到社会总需求的制约，投资、消费和出口三架马车对零售业的发展均有一定的拉动作用，特别是消费需求对零售业的影响最为重要，直接带动零售业销售规模的不断扩大。

但由于消费的增加不及收入的增加多，消费与收入之间这种关系就是所谓的消费倾向，这样就造成消费对零售额影响程度小于居民收入。

改革开放以来，消费需求对经济增长的贡献起着重要作用，1978-2007年最终消费支出占国内生产总值比重平均为56.2%，对经济增长的贡献率平均为48.8%，分别高于资本形成总额16.4和6.6个百分点。

但是自上世纪90年代以来，消费需求对经济增长的贡献率呈明显下降趋势，而投资需求和净出口需求的贡献率都呈上升趋势，2006和2007年最终消费支出占国内生产总值的比重均低于50%，对经济增长的贡献率也低于40%。

（三）消费品供给对零售业发展的影响在明显减弱。

从回归方程可以看出，消费品总供给变化对零售额增长有一定的影响。

在其他因素不变的条件下，消费品总供给每增长1个百分点，零售额平均增长0.1862个百分点。

但是这种影响在逐步减弱。

消费品供给对零售业发展的影响具有明显的阶段性。

从改革开放到二十世纪九十年代中期，由于受计划经济影响，商品供应短缺，市场运行僵滞，流通渠道单一，零售业发展受到很大制约。

特别是九十年代中前期，由于需求过度膨胀，市场供求关系一度较为紧张，特别是在商品市场上，供不应求的商品大量增加，物价大幅度上涨。

九十年代中期以后，随着我国国民经济的“软着陆”，供求关系逐步走向宽松，商品市场上买方市场的格局基本确立，商品中的大多数供过于求，供不应求的商品已几乎没有，供给对零售业的制约已经很小。

特别是近年来由于技术进步等因素影响，消费品供给的增长速度明显高于需求的增长速度。

（四）人口数量与结构的变化对零售业发展有一定的影响。

从回归方程可以看出，人口数量的增加对零售额增长还是有所影响的。

在其他因素不变的条件下，年末总人口每增长1个百分点，零售额平均增长0.0542个百分点。

人口的变化对零售额的影响表现在两个方面，即人口

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