现代商贸流通服务业与制造业融合研究

郑运权

[摘要]选取2000-2016年商贸流通服务业增加值与制造业增加值作为分析变量，首先分析了商贸流通服务业对经济增长（GDP）的贡献率及拉动度；其次借助VAR模型、协整检验、脉冲响应函数、方差分解等计量工具，深入分析了两种产业问的互动融合关系。研究结果显示，商贸流通服务业作为生产性服务业的重要组成部分，对经济发展的贡献率和拉动度呈不断上升趋势；商贸流通服务业与制造业之问存在正向长期协整关系；商贸流通服务业对制造业的促进作用大于制造业对流通业的拉动作用。最后，为进一步促进现代商贸流通服务业与制造业融合发展提出了一定的建议。

[关键词]商贸流通服务业；制造业；跨界融合；VAR模型

[中图分类号]F724；F424；F224 [文献标识码]A [文章编号]1005-152X（2018）02-0090-06

1 引言

随着全球“互联网+”的到来，大数据、云计算、移动互联网等现代信息技术在各产业间广泛运用，推动了产业价值链纵向延伸，横向融合发展，社会分工更加专业化。从流通服务业和制造业两大产业的内在互动性发展来看，商贸流通业的发展是制造业内部专业化分工的结果。制造业为提高核心竞争力，充分发挥自身比较优势，而将原本内部化的流通服务向外部转移，对商贸流通服务业衍生出社会需求；同时现代商贸流通服务业借助自身渠道优势成为承接制造企业外包服务的重要主体，提供专业化的零售、批发、B2C、C2C等第三方交易平台，与制造业之间的结合更加紧密。两大产业互为产品和服务的供给者和需求者，产业间的相互依赖与融合关系不断加深。

2 文献综述

近年来关于商贸流通服务业与制造业之间的关系问题引起了学者们的关注，国内外学者们先后从理论层面和实证分析层面展开研究。理论研究视角主要包括分工和专业化理论、价值链理论、产业组织理论等视角。不同视角的理论分析一致认为商贸流通服务业产生和快速发展的原因是制造业产业链分工深化、生产专业化和生产迂回程度的增加所衍生出的对物流运输、采购销售等的中间服务需求；同时商贸流通服务业利用其渠道优势，可以降低制造业价值链上各环节衔接的交易费用，拓展价值链活动空间，将制造业向“微笑曲线”的上游拉近，实现价值链升级。实证分析层面主要是利用里昂惕夫的投入产出分析法以及灰色关联理论等进行流通业与制造业的产业关联性研究。李蕊（2013）、李晓慧（2015）、刘彬斌（2016）等通过整体和行业细分层面研究制造业对商贸流通服务业的中间需求、商贸流通服务业对制造业的中间投入，表明流通业与制造业具有一定的产业关联度，但这种关联效应有待进一步加强。

梳理现有文献，大量的理论研究和实证分析都证明流通服务业和制造业之间存在密切的互动关系，但是关于流通服务业和制造业之间互动关系的定量分析还有不足，既有的研究分析法，如投入产出法，仅仅单纯地从静态的视角反映商贸流通服务业和制造业的关系，而却无法衡量两者长期均衡动态关系。为此本文试图突破既有的静态分析框架，利用动态向量白回归模型VAR，选取2000-2016年的时间序列数据，通过脉冲响应函数和方差分解深入剖析我国制造业与商贸流通服务业间相互影响、相互融合的互动关系，以期为相关部门制定产业发展政策提供一定的依据。

3 现代商贸流通服务业发展现状分析势。2000年商贸流通服务业总产值只有13 350.7亿元，到2016年就增加到了131 640亿元，整整增长了近9倍，这一增长速度明显超过了GDP的增长速度，主要原因是近几年随着我国经济步人新常态，为缓解经济下行压力，国家提出供给侧改革战略，大力发展现代服务业，增加了全社会对流通业的需求量和需求层次。从流通服务业行业细分看，批发和零售业占整个流通服务业的比重增长并不明显，2000年占比54.8%，到2016年仅仅增加到59.52%；交通运输、仓储、邮政业占比出现了日益下降的趋势，从2000年的40.51%下降到2016年的25.44%；而新兴的电子商务占比却出现了明显的递增状态，从最初的4.69%迅速增加到1 5%，且继续处于上升的趋势。主要原因是“互联网+”时代的来临，掀起了一场以电子商务为核心的流通革命，促进新一轮流通产业快速发展，推动着整个经济运行体系和增长方式的大变革。

3.1 商贸流通服务业整体及產业细分发展现状

“互联网+”推动现代流通技术的进步，借助电子商务平台，现代商贸流通服务业发展速度越来越快，专业化、现代化发展水平越来越高，由此产生的溢出效应使得其不断向第一、第二产业渗透，并强化了整个流通供应链的整体性。表1显示，就整体而言，从2000-2016年我国商贸流通服务业呈快速发展态

3.2 商贸流通服务业经济贡献率及拉动度分析

产业对经济增长贡献率是指某一时期内某产业的增加量占经济总增长量的比重，一般用来分析经济总量增长影响因素，其计算公式为贡献率=某产业增加值/GDP增加值。产业对经济增长拉动度=GDP增长速度×产业贡献率，它表明在GDP的增长中有多少是由流通服务业贡献的。通过查找中国统计年鉴，本文计算了2000-2016年商贸流通服务业对经济增长的贡献率和拉动度，并用折线图进行分析。由图1可见，商贸流通服务业对经济发展的贡献率和拉动度呈正向且不断的上升趋势，到2016年贡献率和拉动度的值分别为18%和5%，主要原因是我国逐渐由工业经济转向服务经济，商贸流通等服务产业日益成为经济发展的新动力和新的增长点。2015年李克强总理提出要把现代流通业打造成为支撑经济社会发展的重要产业。

制造业是我国国民经济的重要组成部分，商贸流通服务业作为联系生产和消费的纽带，对制造业的拉动作用将会越来越大。制造业价值链分T的日益专业化将会为物流、运输、电子商务等商贸流通服务业的发展带来更大的空间；商贸流通服务业发展促进制造业价值链整体提升，二者之间日益呈现融合互动发展。

4 现代商贸流通服务业与制造业融合发展实证分析

4.1 变量选择、数据来源与数据处理

为深入分析现代商贸流通服务业与制造业融合发展关系，本文选取我国2000-2016年商贸流通服务业增加值Cl（circulation service industrv）和制造业增加值MI（ manufacturing industry）作为统计变量，相关数据主要是参考《中国统计年鉴》、中国统计局网站等。本文统计分析的商贸流通业增加值为交通运输、仓储及邮政业，批发零售及电子商务（包括在信息传输、计算机服务和软件业中）三大行业增加值之和。制造业增加值为第二产业增加值减去采掘业、建筑业，以及电力、热力及水的生产供应业等产业增加值的差。为消除异方差对统计分析的影响，提高预测准确度，本文对量流通服务业CI和制造业MI进行自然对数处理，即LnCI与LnMI。

4.2 模型构建与实证分析

本文运用西姆斯（ Ch- restopher·Sims）在1980年提出的研究变量之间动态联系的自回归模型（VAR）来估计我国商贸流通服务业增加值（LnCI）与制造业增加值（ LnMI）之问的长期动态均衡关系。VAR模型是一种动态非结构性的方程组模型，它克服了传统联立方程结构模型受制于经济理论不完善而带来的诸如内生变量和外生变量的划分、估计和推断等复杂的问题。滞后阶数为p的VAR（p）模型的一般表达式为：

Y1=AlYt-1+A2Y1-2+-+ApYt-p+BXt+μt

其中，Yt为k维内生变量向量；Xt为d维解释变量向量；μt是k维误差向量；A1，A2，…，Ap、B是待估系数矩阵。

4.2.1 样本数据平稳性检验。进行时间序列分析之前要对序列进行平稳性检验，以此避免不必要的“伪M归”。本文采用统计学常用的ADF单位根检验方法对各变量进行平稳性检验。由表2的ADF单位根检验结果可以判定，原始变量LnCI、LnMI在5%和10%水平下都接受原假设，即都存在单位根，因此是非平稳序列；而且一阶差分序列dLnMP、dLnIT在5%和10%水平下都拒绝原假设，都不存在单位根，因此一阶差分序列dLnMP、dLnIT是平稳的，且均为一阶单整序列。

4.2.2 Jahansen协整检验。通过上述ADF检验可知，原始时问序列LnCI、LnMI虽为不平稳序列，但是都满足一阶单整序列，即一阶差分序列dLnMP、dLnlT是平稳的，因此变量LnCI、LnMI之间可能存在长期协整关系。本文采用JJ （Johansen-Juselius）的迹检验统计方法来判定协整关系存在的可能性，检验结果见表3。

从表3中可以看出：原假设“None”没有协整关系以及原假设“At mostl”最多有一个协整关系都被拒绝，“至多存在两个协整方程”的零假设被接受，表明变量商贸流通服务业增加值LnCI与制造业增加值LnMI之间存在着长期均衡关系，且这种关系可以用两个协整方程来表示。通过Eviews8.0运算得出标准化后的协整系数，代人协整方程为：LnMI=μt+8.645LnCI（0.137 5） （0.241 5）

通过这一协整方程可以看出，我国商贸流通服务业对制造业的影响系数为8.645，即商贸流通服务业每增长1%将会带动制造业增加8.645%。这说明二者之间具有正向影响作用，但目前这种相互作用是有限的，二者尚处于低度协同状态。

4.2.3 模型构建。基于上述的平稳性检验和协整检验可知，一阶差分序列dLnCI、dLnMI平稳且存在长期协整关系，满足建立VAR模型的条件。因此本文将建立LnCI、LnMI-阶差分序列的VAR模型。为合理确定模型待估参数数量，本文采用Eviews8.0的LR（似然比统计量）、AIC（赤池信息准则）和SC（施瓦茨）等准则对滞后阶数p进行判定，检验结果显示当p=2时VAR模型是最理想的，亦即VAR（2）最为有效。

然后用dLnCI、dLnMI平稳的时间序列建立VAR（2）模型，通过Eviews8.0输出VAR模型各个待估参数的值，并代人矩阵式。

将Yt=dLnMI，Xt=dLnCI代人矩阵并转换为线性方程组为：xt = dLnCI= 0.517542Yt-1-0.074 265Xt-1+0.213372Yt-2-0.057 593Xt-2 +0.104 383

4.2.4 脉冲响应函數与方差分解。脉冲响应函数和方差分解是基于VAR模型的分析变量间动态关系的重要指标，但前提条件是模型系统是平稳的。本文利用AR根检验方法对之前构建的VAR（2）模型平稳性进行检验，结果见表4、图2。如图2所示，VAR（2）模型的4个特征根都在单位圆边界内，因此之前构建的模型是稳定的，满足进一步进行脉冲响应和方差分解的前提。

（1）脉冲响应函数分析（impulse response func-tion，IRF），用来分析当系统结构扰动项受到一个标准差大小的冲击时，系统中其他内生变量所出现的反应程度。图3为VAR（2）的脉冲响应结果。从图3（1）可以看出，对于来白于自身的一个标准差的冲击，商贸流通服务业在第一期时就产生了最强的响应，最大值约为0.057，随后虽有所衰减，但是基本稳定在0.041左右，说明商贸流通服务业发展势态良好，具有稳定的自我增强作用。图3（2）显示，商贸流通服务业对于来自制造业的标准差冲击在第1期时响应度为零，在第4期出现最强的效应，约为0.393，到第9期开始趋向横轴，说明制造业对流通服务业具有正向的促进作用，且持续时间较长。从图3（3）来看，制造业对于来自商贸流通服务业的一个标准差冲击在第1期便达到0.35的响应程度，随后下降至第3期的最小值，之后的4-10期平稳上升，基本保持在0.37左右。说明商贸流通服务业对制造业的发展具有稳定的促进作用。图3 （4）显示的是制造业受到来自其本身的一个标准差大小的冲击时在第3期时出现了最大的响应程度。随后开始下降，到第6期就开始趋向于零，这说明制造业受到来自于其自身的影响作用虽为正向，但是持续时间相对较短。

（2）方差分解分析（variance decomposition）。即通过分析每一个结构冲击对内生变量变化的贡献度，进一步评价不同结构冲击的重要性。从表5的方差分解结果可以看出，对于商贸流通服务业而言，自身内部的影响明显居于主体地位。由制造业扰动引起的部分，在第1期时完全为零。第2期和第3期时也只占不到10%，后期雖逐步扩大，但是却基本稳定在17%至22%之间。而对于制造业而言，来自于其自身扰动所占的部分在第1期至第3期从48.7%上升到80.0%，但是从第4期便开始下降，从第7期开始来自商贸流通服务业的扰动居于主体地位，所占的比例到第10期已达62.9%。

5 结论与对策分析

5.1 结论

本文选取2000-2016年商贸流通服务业增加值LnCI与制造业增加值LnMI作为分析变量，首先分析了商贸流通服务业对经济增长（GDP）的贡献率及拉动度，其次借助VAR模型、协整检验、脉冲响应函数、方差分解等计量工具，深入分析了两种产业间的互动融合关系，得出如下结论：

（1）对经济增长贡献率及拉动度分析表明，随着我国由传统工业经济向服务经济的转变，商贸流通服务业对经济发展的贡献率和拉动度一直为正且不断上升，到2016年贡献率和拉动度的值分别为18%和5%。

（2）协整检验结果表明，商贸流通服务业与制造业之间存在正向长期协整关系，即商贸流通服务业每增长1%将会带动制造业增加8.645%，但产业关联效应仍处于较低水平。

（3）冲响应函数分析表明，商贸流通服务业对来自自身和制造业的标准差冲击都具有正向且持续时间较长的响应；制造业对来自商贸流通服务业标准差冲击响应正向且持续时间较长，而对于来自自身的标准差冲击后的响应虽为正向，但是持续时间相对较短。

（4）方差分解表明，对于商贸流通服务业而言，来于自身的影响明显居于主体地位，来自制造业的扰动占17%-22%左右。而对于制造业而言，来自商贸流通服务业的扰动随着时间的推移已经开始居于主体地位，已达62.9%，制造业自身扰动只占37.1%。说明商贸流通服务业对制造业的促进作用大于制造业对流通业的拉动作用。

5.2 对策分析

（1）针对制造业供给侧改革，提高流通服务有效供给能力和效率。目前我国正处于供给侧改革关键时期，制造业是供给侧结构性改革主战场，制造业正在向智能制造转变，其生产模式、生产业态都发生了明显的变化。商贸流通服务业作为制造业产业链中重要的一环，应提高相应的流通服务供给能力。根据传统制造向智能制造转变过程中对于流通服务的不同需求，流通服务业应积极整合利用现有资源，利用互联网、大数据等现代信息手段，提高有效供给的效率和能力，为促进制造业由资源密集、劳动密集向资本密集、技术密集转型升级提供服务支撑。

（2）加强商贸流通业与制造业产业关联，推进产业协同发展。党的十八届五中全会提出了“创新、协调、绿色、开放、共享”的五大发展理念，为我国经济和产业发展明确了方向。大量的理论分析与实践经验表明，现阶段我国商贸流通业与制造业关联程度、协同度都还比较低，严重制约了两种产业之间的融合促进作用。因此制造业和商贸流通服务业可以通过产业集聚形式形成战略联盟，搭建合作共赢平台，在研发、生产、仓储、销售等环节深化分工与协作，流通业发挥渠道优势，制造业发挥技术优势，优势互补、资源共享、协同发展。通过二者的高效协同发展降低价值链各环节的交易费用，推动制造业向“微笑曲线”高端攀升，实现价值链优化升级。

（3）以“互联网+”为契机加快流通创新，提升商贸流通业智能化发展水平。以政府力量为主导，通过政策引导与优惠落地等措施，鼓励具有一定规模和实力的大型流通企业、电子商务企业等加快大数据建设，搭建云供应链平台，在最大程度上实现供应链数据整合、集成与共享，创新发展分享经济新模式。加快流通基础设施信息化，推进智慧信息推送、智慧管理、智慧配送、智慧仓储等硬件设施建设，应用互联网、云计算等信息技术将商流、资金流、信息流、物流融合为一体，促进流通产业链水平整体提升。