基于状态空间模型的流通业增长对消费经济的动态影响研究
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内容摘要：本文基于状态空间模型分析框架，实证检验了我国城镇和农村流通业增长对消费经济的动态影响。结果表明，城镇和农村流通业发展对消费经济的影响均存在时变特征；城镇和农村消费零售规模、流通业资本规模对消费经济的影响具有一定的相似性，但城镇和农村流通业劳动规模对消费经济影响变化特征存在较明显的差异。
关键词：状态空间模型 流通业 消费 动态影响
随着国民经济体制的不断改革和经济水平的不断提高，我国消费市场规模日趋扩大，城镇和农村的消费经济都得到了一定发展。消费市场必然涉及商品流通，而流通业作为生产和消费的桥梁和纽带，无疑是引导消费经济发展的先导力量。我国各级政府也越来越重视流通业的发展，充分认识到流通业增长对拉动内需的重要作用。“十”明确指出，流通发展能够实现消费、引导消费和创造消费，要把发展现代流通业作为现阶段扩大国内消费市场的一个重要抓手。部分地区以“满意消费惠万家”活动贯彻落实“十”精神，不断推进流通业转型升级。
学者们采用不同方法实证检验流通业增长对消费经济的影响，如李骏阳、包伟、夏禹铖（2011）采用偏最小二乘法检验了我国流通业对农村居民消费的影响，丁凡凡（2012）则运用协整、因果检验、回归分析等一系列计量方法检验了我国流通业发展与居民消费的关系。但纵观研究发现，大部分学者的研究以流通业对居民消费的影响系数固定为前提，能够分析流通业对居民消费动态影响的文献非常罕见。本文实证分析流通业增长对消费经济的动态影响。同时，考虑到我国二元经济的发展模式依然存在，故分城镇和农村两个层面分别进行探讨。
研究方法、变量选取及数据处理
（一）研究方法
为了定量研究流通业增长对消费经济的动态影响，本文采用Akaike在1976年提出的状态空间模型进行实证。状态空间模型属于动态时域模型，是一类将隐含的时间作为自变量的计量模型，它多用于多变量时间序列的估计和预测。状态空间模型包括两个参数方程，分别为量测方程（measurement equation）和状态方程（state equation）。设yt表示含有k个变量的k维向量，该变量向量与m维的状态向量αt存在相关性，该状态空间模型可写为：
（1）
其中，第一个方程为量测方程，第二个方程为状态方程，Zt表示k×m阶的量测矩阵，Wt表示m×m阶的状态转移矩阵，dt和ct分别为k×1和m×1向量，Rt表示m×g阶矩阵，ut和εt分别为k维和g维的误差向量，而且两个误差向量互不相关。根据状态空间模型的原理，两个误差向量应满足如下关系：
（2）
其中，Ht和Qt分别为两个误差向量ut和εt的协方差矩阵。量测方程和状态方程等式右边除误差向量和状态向量外的所有矩阵或向量，以及两个误差向量的协方差矩阵统称为非随机的系统矩阵，这些矩阵的变化趋势可以预测，因此矩阵也可预先确定。
以式（1）为框架，可以将线性的固定参数模型扩展为可变参数的状态空间模型，具体形式如下：
yt = xtβt + zt γ+ ut （3）
其中，βt表示随时间变化而发生变化的变系数向量，反映解释变量xt对被解释变量yt影响的动态性，γ为固定参数变量。假设变系数向量βt的变化满足一阶向量自相关过程，即有：
βt = φ βt-1 + εt （4）
式（4）也称为AR（1）模型。其中，φ为自回归参数向量的系数，εt为随机误差项。根据状态空间模型的原理，式（3）、式（4）的两个误差向量应满足如下关系：
（5）
对于式（4）而言，由于参数向量βt为不可观测向量，因此需借助可观测向量yt 和xt进行估计。具体地，可通过卡尔曼滤波方法进行估计。
（二）变量选取及数据处理
本文采用1996-2011我国城镇和农村的时间序列数据作为研究样本，对城镇和农村两个层面分别进行实证检验。对各变量的选取及数据来源作如下说明：
1.被解释变量：消费水平。基于数据的可获得性，本文选取居民人均消费支出水平作为消费水平的指标，其中，以城镇居民人均消费支出作为城镇层面的被解释变量，数据来源于1997-2012年《中国统计年鉴》；以农村居民人均生活消费支出作为农村层面的被解释变量，数据来源于1997-2012年《中国农村统计年鉴》。
2.解释变量：流通业发展水平。以往有部分学者仅以社会消费品零售额作为流通业发展水平的指标（冉净斐，2008），这样的选择存在其合理性，因为它是流通经济规模的总体反映。但是，仅以此作为流通业发展水平来检验流通业增长对消费经济的影响，显得较为片面，因为社会消费品零售额侧重反映商品市场交易方面，而忽视了流通业生产的行为过程。流通业作为一类综合性生产服务业，其生产者的经济行为也从一定程度上影响了消费经济。本文在保留社会消费品零售额这个变量的基础上，参考李俊阳（2011）等的研究，以C-D生产函数为切入点，引入流通业劳动要素和流通业资本要素两个变量，分别反映流通业的组织规模和发展环境。其中，农村社会消费品零售额采用县及县以下农村消费品零售总额表示，且由于城镇消费零售规模远高于农村，故直接采用社会消费品零售额作为城镇消费品零售额的指标。
在选取流通业劳动要素和资本要素指标时，首先对流通业进行界定。基于数据的可得性，选取批发和零售业、住宿和餐饮业两大行业综合作为流通产业体系。城镇流通业劳动要素采用批发零售和住宿餐饮业城镇单位就业人数表示，农村流通业劳动要素采用批发零售和住宿餐饮业乡村就业人数表示，城镇和农村的相关数据分别来源于历年《中国统计年鉴》和《中国农村统计年鉴》。需要注意的是，由于2005年之前没有批发零售业和住宿餐饮业两大行业的具体数据，而分为批发零售贸易业和餐饮业，本文以这两大行业的数据之和作为流通业数据。城镇流通业资本要素采用批发零售和住宿餐饮业城镇固定资产投资完成额表示，农村流通业劳动要素采用批发零售和住宿餐饮业农村固定资产投资完成额表示，城镇和农村的相关数据分别来源于历年《中国统计年鉴》和《中国农村统计年鉴》。
3.控制变量：收入水平。一个地区居民收入水平高低是消费水平高低的重要影响因素，因此本文将其作为控制变量引入。其中，城镇居民收入水平采用城镇居民家庭人均可支配收入表示，农村居民收入水平采用农村居民家庭人均纯收入表示，数据来自历年《中国统计年鉴》。
受通货膨胀的影响，一个地区的名义消费水平往往不能真实反映消费水准，因此有必要根据价格指数对原始数据进行调整。同理，社会消费品零售额、固定资产投资额和居民收入水平也都需要根据相应的价格指数进行调整。城镇居民消费水平和收入水平均按城市居民消费价格指数进行平减调整，农村居民消费水平和收入水平均按农村居民消费价格指数进行平减，城镇社会消费品零售额和农村社会消费品零售额分别按城市商品零售价格总指数和农村商品零售价格总指数表示。由于难以具体获取城镇和农村固定资产投资价格指数，故对城镇和农村流通业固定资产投资完成额均按固定资产投资价格指数进行平减。所有价格指数的数据来自1997-2011年《中国统计年鉴》。
流通业增长对消费经济动态影响的实证分析
（一）城镇层面
1.模型设定。根据前述状态空间模型理论，设定本文的计量模型如下：
量测方程：
ln CONt = β ln INCt + α1，t ln SELt +α2，t ln Lt +α3，t ln Kt + ut
状态方程：
α1，t=α1，t-1+ε1，t
α2，t=α2，t-1 +ε2，t （6）
α3，t=α3，t-1+ε3，t
其中，下标t表示年份，CONt表示t年居民人均消费支出，SELt表示t年社会消费零售额，Lt 表示t年流通业从业人员数，Kt 表示t年流通业固定资产投资完成额，INCt表示t年居民人均收入。β0、β1均为固定参数，α1，t、α2，t、α3，t均为时变参数。ut为量测方程的误差项，ε1，t、ε2，t、ε3，t分别为三个状态方程的随机误差项。
2.实证结果及分析。城镇层面相关变量的数据如表1所示。
根据式（6），采用卡尔曼滤波方法对城镇层面的数据进行实证检验，结果如下：
α1，t = α1，t-1，α2，t = α2，t-1，α3，t = α3，t-1 （7）
其中，α1，t、α2，t、α3，t的最终状态估计值分别为0.033、0.039和0.068。根据状态空间模型的回归结果可知，各个变量对城镇居民消费水平均有显著的影响，可见该回归结果是比较稳健的。为了更清晰地分析流通业各个变量对城镇居民消费水平的动态影响，根据式（7）的回归结果，给出时变参数α1，t、α2，t、α3，t的变化情况，具体如图1、图2、图3所示。
根据式（7），城镇居民收入水平的系数为0.885，且在1%的水平显著，表明城镇居民人均可支配收入每提高1%，将带动城镇居民消费支出提高0.885%，这与以往大量研究得到的城镇居民收入水平对消费支出水平有显著正向推动作用的结论非常类似。由图1可知，1996-2011年城镇消费零售规模对城镇居民消费水平的弹性系数存在明显的波动特征，且这种波动基本表现在1996-2004年期间，2004年以后该弹性系数呈平稳增加，但增幅很小。在1996-1999年期间，我国城镇消费零售规模对城镇居民消费水平的弹性系数呈显著增加趋势，产生这种现象的原因在于20世纪90年代是我国消费增长的初步加速期，随着“九五计划”的不断推进，国民经济不断增长，人民生活水平不断提高，小康社会不断发展，尤其是国内市场消费水平明显提升。而消费市场的崛起为我国流通业的发展提供了强大动力，由于流通业的发展促进国内消费品市场的不断扩张，因而能进一步推动城镇居民消费支出的增长。但是，1999-2001年期间，我国城镇消费零售规模对城镇居民消费水平的弹性系数呈显著降低趋势，原因很可能是1997年亚洲金融危机带来的滞后性影响阻碍了我国城镇消费零售的快速增长，进而影响了城镇消费零售市场扩张对城镇消费水平的促进作用。在2001-2004年期间，我国城镇消费零售规模对城镇居民消费水平的弹性系数呈“N”型波动特征，原因可能是这段期间我国消费零售市场在新一轮改革中不断调整。2004年以后，我国城镇消费零售规模对城镇居民消费水平的弹性系数基本稳定，表明城镇消费零售市场已不断成熟，对城镇消费水平的影响也基本稳定下来。图4描绘了城镇消费零售规模对城镇居民消费水平的贡献率（贡献率计算公式为：δ = α1，t×100×（SELt/ SELt-1 - 1），其中，δ为贡献率，SELt为t期社会消费品零售额，α1，t为城镇消费零售规模对城镇居民消费水平的弹性系数），从中可以发现，整个样本期间城镇消费零售规模对城镇居民消费水平的贡献率与弹性系数的变化趋势基本保持一致。
由图2可知，我国城镇流通业劳动规模对城镇居民消费支出的弹性系数呈现波动上升趋势，说明我国城镇流通业劳动规模对城镇居民消费水平的影响正婉转式地提高。但是，从图4也可以发现，城镇流通业劳动规模对城镇居民消费水平的贡献率并没有出现类似变化，在2007年以前基本呈零点附近波动趋势，原因可能在于城镇流通业从业人员的统计口径发生变化，从表1的数据也可以看出，1996-2006年从业人员规模不断缩小。由图3可知，我国城镇流通业资本规模对城镇居民消费支出的弹性系数呈现“两端平缓中间波动”的趋势。尤其是在1996-1999年期间，城镇流通业资本规模对城镇居民消费支出的弹性系数趋于零，原因可能在于改革开放初期政府对流通业投资重视度不够，以致流通业投资对象较为单一，投资效率低下。但1999-2005年期间该弹性系数的波动很大，原因可能是政策的调整使得流通业投资不断提高，但由于流通业自身基础设施薄弱，发展环境没有达到理想状态，致使其投资效率发挥不稳定。
（二）农村层面
根据式（6），采用卡尔曼滤波方法对城镇层面的数据进行实证检验，结果如下：
α1，t = α1，t-1，α2，t = α2，t-1，α3，t = α3，t-1 （8）
其中，α1，t、α2，t、α3，t的最终状态估计值分别为0.299、0.038和0.059。根据状态空间模型的回归结果可知，各个变量对城镇居民消费水平也均有较显著的影响。为了更清晰地分析流通业各个变量对农村居民消费水平的动态影响，根据式（8）的回归结果，给出时变参数α’1，t、α’2，t、α’3，t的变化情况，具体如图5、图6、图7所示。
根据式（8）可知，农村居民人均可支配收入每提高1%，将带动农村居民消费支出提高0.718%。由图5可知，农村消费零售规模对农民消费水平的弹性系数存在明显波动特征，尤其表现在1996-2006年期间，在2006年以后该弹性系数基本趋稳。在1999年和2002年该系数均达到波峰，这与城镇的情况基本类似。由图6可知，我国农村流通业劳动规模对农民消费支出的弹性系数呈现“先波动后趋稳”的特征，在2002年和1999年分别达到波峰和波谷。2005年以后，该系数基本稳定，表明农村流通业劳动规模对农民消费支出的影响趋稳。由图7可知，我国农村流通业资本规模对城镇居民消费支出的弹性系数呈“U型”变化，且在2007年以后，该系数基本趋稳，表明农村流通业资本规模对农民消费支出的影响也趋于稳定。综合观察城镇和农村该系数的变化特征可知，两者均于2007年以后趋于平稳，表明我国流通业资本环境改革对消费的促进作用在城乡基本保持同步。
综上所述，本文利用状态空间模型的框架，实证检验了我国城镇和农村流通业增长对消费经济的动态影响。综合实证结果得到结论如下：城镇和农村流通业发展对消费经济的影响均存在时变特征；城镇、农村消费零售规模对消费经济的影响均存在明显波动，且波动特征类似；城镇、农村流通业劳动规模对消费经济的影响存在明显不同的变化特征，其中城镇为波动上升趋势，农村为中间波动两端持稳；城镇和农村流通业资本规模对消费经济的影响虽然存在差异，但基本同时趋于稳定。
参考文献：
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