我国商贸流通产业发展与消费需求的配合性研究

陈其超

中图分类号：F224 文献标识码：A

内容摘要：当商贸流通业发展与消费需求彼此配合，才能实现我国商贸流通业与消费需求的良性互动。本文结合协同理论，采用熵权法和综合评价等方面对我国商贸流通业发展与消费需求进行实证分析，结果发现：我国商贸流通业发展与消费需求的配合度存在明显的地区差异性，东部沿海地区的配合度要高于西部地区。

关键词：商贸流通业 消费需求 配合性

引言

我国商贸流通业的发展离不开一定规模的消费需求支撑，消费需求与我国商贸流通业的发展有着密切的关系。我国学者对商贸流通业与消费需求的研究主要有以下三个方面：一是商贸流通业对消费需求存在单向的影响；二是消费需求对商贸流通业存在单向的影响；三是商贸流通业与消费需求存在相互影响。为了全面准确地研究商贸流通业与消费需求的关系，本文构建了商贸流通业发展与消费需求的配合性评价体系，选取2013年我国30个省（市、区）数据。文章从我国商贸流通业的发展基础、发展环境以及发展潜力三个方面对商贸流通业进行综合评价，从消费需求水平及消费需求能力两个方面对消费需求进行综合评价。然后，研究商贸流通业发展与消费需求的配合性，并提出相应的发展对策。

商贸流通业发展与消费需求的配合性评价体系构建

对于商贸流通业发展指标，仅考虑商贸流通业产值、商贸流通业的企业基础及流通环境等因素并不能全面解释商贸流通业发展与消费需求的配合程度，而是应从我国商贸流通业的发展基础、发展环境以及发展潜力等方面来衡量。对于消费需求的指标，仅采用我国居民消费率来衡量过于牵强，无法全面衡量我国居民的消费能力。因此，结合前人的研究，本文采用消费需求水平及消费需求能力两个方面来衡量消费需求。综合考虑商贸流通业发展及消费需求的内涵，构建如表1所示的评价体系。

我国商贸流通业发展与消费需求的配合性实证分析

（一）模型建立

为了准确衡量我国商贸流通业与消费需求的配合度，需要采用分层次的指标进行衡量。在确定我国商贸流通业发展与消费需求的评价指标体系后，采用熵权法来确定各个层次指标的权重。然后，运用综合评价法来计算我国各个区域商贸流通业发展与消费需求的综合得分值。最后，采用协同学模型来准确评价我国商贸流通业与消费需求的配合性。具体的分析步骤如下：

第一步，根据我国商贸流通业发展与消费需求的相关指标，查找相关数据，并对这些数据进行计算与整理，分别构建商贸流通业与消费需求这两组原始数据矩阵。这两组数据就是我国商流通业发展与消费需求配合性评价的原始样本，具体的原始数据如下：

X = { Xij } 1 ≤ i ≤ 30，1 ≤ j ≤ 6；Y = { Yiz } 1 ≤ i ≤ 30，1 ≤z≤ 2

其中，X表示衡量我国商贸流通业发展的数据矩阵；Y表示衡量消费需求的数据矩阵；Xij表示第i个地区第j个指标衡量商贸流通业发展指标的原始数值；Yiz表示第i个地区第z个衡量消费需求指标的原始数值。标准化处理后得到如下矩阵：

S = { Sij } 1 ≤ i ≤ 30，1 ≤ j ≤ 6

C = { Ciz } 1 ≤ i ≤ 30，1 ≤ z ≤ 2

第二步，采用熵权法来计算处理后数据的权重。具体的计算公式如下：

其中ej表示我国商贸流通业发展指标的熵权值，ez表示消费需求指标的熵权值。

为了避开熵权值小带来的各项指标的差异化，分别对熵权值进行正向化处理，得到我国商贸流通业发展与消费需求的信息效用值，具体处理方法如下：

g j = 1 - e j

gz = 1 -ez

接着，利用我国商贸流通业发展信息效用值来计算各个指标在商贸流通业发展中的权重，利用消费需求的信息效用值来计算各个指标在消费需求中的权重。计算方法如下：

第三步，运用综合法来计算我国商贸流通业发展及消费需求的综合得分，即各项指标的权重与标准化数据的乘积之和，具体的计算方法如下：

第四步，根据我国商贸流通业发展及消费需求的综合得分，构建配合性评价模型，配合度计算公式为：

第五步，对我国商贸流通业发展及消费需求的配合性评价结果进行评定。当配合度>0.8时，该区域商贸流通业发展与消费需求的配合性为优质配合；当0.5<配合度<0.8时，该区域商贸流通业发展与消费需求的配合性为良性配合；当0.3<配合度<0.5时，该区域商贸流通业发展与消费需求的配合性为勉强配合；当配合度<0.3时，该区域商贸流通业发展与消费需求的配合性为不配合。

（二）数据选取及初步分析

本文选取我国30个省（市、区）的2013年商贸流通业发展及消费需求的相关数据进行分析，由于西藏数据缺失，故选取30个区域的数据进行研究。数据来源于《中国统计年鉴》、各省（市、区）统计年鉴。衡量区域商贸流通业发展的指标主要包括商贸流通业占GDP比重、商贸流通业利润增长率、人口密度、人均GDP增长率、社会消费品零售总额的增长率以及亿元市场交易个数；衡量区域消费水平的指标主要包括居民消费水平占人均GDP的比重和人均可支配收入增长率。

利用前面模型，可求得如表2所示的我国各区域商贸流通业发展与消费需求的综合得分情况。

由表2数据可知，我国商贸流通业发展与消费需求之间存在较强的相关关系，北京、上海、浙江和广东等地区的商贸流通业发展综合得分与消费需求综合得分均较高；而甘肃、青海、宁夏等地区的商贸流通业发展综合得分与消费需求综合得分均较低。

（三）商贸流通业与消费需求的配合性分析

根据我国各区域商贸流通业发展及消费需求的综合得分，利用配合度模型计算出各个地区商贸流通业发展与消费需求的配合性程度，如表3所示。

由表3可知，我国商贸流通业发展与消费需求配合性优质的地区有北京、上海、浙江和广东，这些地区主要集中于东部沿海地区；我国商贸流通业发展与消费需求配合性良好的地区有天津、河北、黑龙江、江苏、安徽、福建、江西、山东、河南、湖北、湖南、广西、西川、陕西；我国商贸流通业发展与消费需求配合性较为勉强的地区有陕西、内蒙古、辽宁、吉林、海南、重庆、云南；我国商贸流通业发展与消费需求不配合的地区有贵州、甘肃、青海、宁夏、新疆。可见，我国商贸流通业发展与消费需求的配合度存在明显的地区差异性，东部沿海地区的配合度要高于西部地区。虽然有些地区消费需求水平并不低，如海南，但是由于其商贸流通业的先导作用没有发挥，导致该地区的商贸流通业发展与消费需求并不配合。因此，应从促进商贸流通业发展和提高消费需求两个方面着手，在扩大内需的同时，稳定加快区域流通网络建设，提高我国商贸流通业与消费需求的配合度。

结论与对策

商贸流通业发展与消费需求的配合程度直接影响到区域经济发展，如东南沿海地区商贸流通业与消费需求的配合性较好，而西部地区两者的配合性较差。究其原因可能在于两个方面。一方面，商贸流通业发展与消费需求的配合性受经济发展及流通基础制约，相对而言，东南沿海地区的商贸流通业发展较快，能够发挥出商贸流通业的先导作用和基础作用，提升了这些地区商贸流通业发展与消费需求的配合性；反之，西部地区商贸流通业发展相对落后，导致商贸流通业发展与消费需求并不配合。另一方面，商贸流通业发展与消费需求的配合性受消费需求与消费能力的制约，相对而言，东南沿海地区的消费能力及消费需求均较高，为该区域商贸流通业发展注入了动力，也提高了商贸流通业发展与消费需求的配合性；反之，西部地区消费水平较低，导致该区域商贸流通业发展与消费需求并不配合。

为了提高我国商贸流通业发展与消费需求的配合性，提出以下几点发展对策：

一是健全和完善我国商贸流通业的发展渠道，确保商品能够顺畅快速流通。商贸流通业是区域经济发展中的先导产业，流通渠道的建设和完善有利于降低流通成本和流通环境，提高我国商贸流通业的运作效率。我国商贸流通业发展中，应采用科学合理的供应链管理模式，实施供应链全产业链发展。同时，加快推进我国商贸流通业的信息建设，引进高科技的多功能流通人才，提高我国商贸流通业的科技含量，同时提升产品附加值，进一步与国际流通市场接轨。

二是适度提升消费需求，处理好居民消费、投资与储蓄之间的关系。为了促进居民消费和投资，2015年以来，央行已多次降息，但是效果并不是非常显著。地方政府应继续调整和改善消费政策，通过更新居民的消费观念和消费体制来提升居民的消费需求及消费能力，优化区域消费环境，把满足城乡居民消费需求作为重点，转变消费结构，尤其是农村地区的消费结构，切实提升我国居民的消费质量。

三是挖掘消费需求与商贸流通业发展的潜在配合度，促使商贸流通与消费协同发展。围绕“建设大市场、发展大消费、搞活大流通”的思路，建设并完善我国商贸流通发展体系，推进我国现代商贸流通业发展，优化城乡基础商业设施建设，提高我国居民的平均消费水平，构建完善的商贸流通网络，在做大做强做好商贸流通业的同时，有序适度提升我国居民的消费需求，最终提高我国商贸流通业与消费需求配合度，促使我国商贸流通业与消费需求协调发展。

参考文献：

1.Malyadri P.，Rao K. S.Indian Retail Marketing Scenario A Pivotal Role Towards Economic Growth[J].Economic Affairs，2011（2）

2.Cachon G. P.，Terwiesch C.On the Effects of Consumer Search and Firm Entry in a Multiproduct Competitive Market [J].Marketing Science，2008（3）

3.王世进，周敏，司增绰.流通产业促进我国居民消费影响的实证研究——基于面板数据SUR模型的分析[J].商业经济与管理，2013（10）

4.丁超勋.我国流通业发展和居民消费相互关系研究[J].统计与决策，2015（2）