金融支持我国商贸流通业发展的运行机理与实证研究

屈晶

内容摘要：金融作为经济的核心，对商贸流通业的发展具有重要的支持作用。从运行机理来看，金融业态可通过筹融资、调结构、优配置等方式，直接促进商贸流通业规模水平和运作效率的提升，同时金融业态也可以通过消费渠道间接促进商贸流通业发展。文章实证分析发现，我国金融对商贸流通业发展起支持作用，且该支持作用存在一定的门槛效应，即支持作用的强度随着金融水平的提高而存在阶段性变化。总体上，金融对商贸流通业的支持作用随着金融水平的提高表现出先上升后下降的趋势。

关键词：金融   商贸流通业   支持作用   机理分析

引言

商贸流通业是连接生产与消费的桥梁，对生产与消费具有重要的带动作用。近年来，国家强调供给侧改革，要求在生产上实现创新、深层次发展。同时，在内需不足的现状下，国家提倡促进形成强大国内市场，持续释放内需潜力，十九大报告中提到要增强消费对经济发展的基础性作用，这说明消费已确立的基础作用还需进一步提升。商贸流通业作为先导性产业，想要发挥好其对生产与消费的带动作用，资金的支持必不可少，这就需要金融为其提供强力支撑。可以说，一个地区的金融发展状况直接影响该地区商贸流通业的发展水平与产业竞争力，并由此影响该地区生产与消费的协调与发展。

金融支持商贸流通业发展的机理分析

商贸流通业发展可通过金融支持扩大自身规模、优化内部结构、提高区域经济发展贡献率。同时，商贸流通业发展还可以吸纳就业，促进流通产业创新，实现商贸流通业集约化发展。商贸流通业发展的推动因素主要包括劳动、资本等要素投入增长和技术创新、制度进度、规模效应等要素生产力的提高，而金融作为商贸流通中储蓄者与投资者之间的桥梁，有利于商贸流通中资金要素的合理流动。

（一）金融对商贸流通业发展的直接作用机理

金融具有融通资金的功能，其通过金融机构为相关产业发展提供融资服务，从而促进市场结构优化升级。金融对商贸流通产业发展的直接作用主要表现金融通过筹融资、调结构、优配置等方式实现商贸流通业发展。筹融资中的资金运用结构决定了商贸流通业的产业结构，调结构的主要方法是调整增量结构和存量结构，金融的优化配置是商贸流通业产业结构优化与发展的过程，其本质是发挥金融在商贸流通业中资源配置的过程。

（二）金融对商贸流通业发展的间接作用机理

金融对商贸流通业发展的间接作用主要包括消费动机和消费成本两个方面。从消费动机来看，金融通过影响消费者消费促进商贸流通业发展。消费者的消费行为受到资金限制，金融为消费者提供了贷款服务，这增加了消费者消费预期，提高了消费者的消费水平，间接刺激了商贸流通业发展。从消费成本来看，传统现金消费方式消费者取钱时间成本较高，进而制约了消费者的消费行为。金融改变了消费者的消费模式，金融产业的发展为消费者提供了如信用卡等更便利的支付方式，这有效降低了消费者的消费成本，间接促进商贸流通业发展。

金融支持商贸流通业发展的实证分析

（一）变量选取与数据来源

本文利用我国2010-2017年30个省级面板数据，实证检验金融与商贸流通业发展之间的关系。由于西藏自治区的数据不全，因此未包括在样本范围内。相关变量的统计数据来源于国家统计局—国家数据网站、各省的历年统计年鉴、国研网数据库和wind数据库，部分数据通过其他网站平台搜集得到。变量具体如下：

商贸流通业发展水平（Circu）。作为被解释变量，本文采用商贸流通业单位劳动力的增加值来衡量其发展水平，即商贸流通业增加值与商贸流通业从业人员的比值。受统计数据的限制，本文在商贸流通业界定时，采用物流业、批发和零售业、住宿和餐饮业三大门类相关统计数据进行加总得到。

金融发展水平（Fi）。在国内以往的许多实证研究中，学者习惯采用金融机构的存贷款余额与地区生产总值的比重，或金融机构贷款余额与地区生产总值的比重作为衡量金融发展水平的代理变量。但仅采用这类指标不足以反映金融业发展的深度，更不能完全反映我国整体金融发展水平。参考相关研究，并结合我国金融发展现状，本文采用两个变量来衡量金融发展水平：

非国有部门贷款成分（Fid），即非国有部门的贷款余额与地区生产总值的比值。由于较难区别国有部门和非国有部门的贷款分配，因此本文采用一定的技术手段进行衡量。假设一个地区分配到国有部门的贷款余额与该地区同期的固定资产投资成正比，非国有部门的贷款余额=总贷款余额×（1-国有经济固定资产投资额）/全社会固定资产投资总额。

互联网贷款份额（Fih）。作为一个现代金融体系，互联网金融是必不可少的组成部分。本文采用各地区的互联网金融总成交额占地区生产总值的比重作为代理变量。

控制变量。由于影响经济增长的因素较多，为避免因控制变量过多而出现多重共线性，本文采用与其他自变量相关性不高的变量组成控制变量，其包括：第一，消费水平（Income），采用最终消费率表示;第二，政府支持力度（Gov），采用财政支出额占地区生产总值的比重表示;第三，劳动力增长率（Labor），采用一个地区就业人口的年度增长率表示;第四，地区经济增长的初始水平（Econ），采用平滑方法，取各地区前五年生产总值的平均值，再取对数，作为经济增长初始水平的代理变量，这就尽量避免了地区经济发展水平与金融业水平、消费水平、就业水平之间的相关性。

（二）金融对商贸流通业发展的影响作用实证

变量的平稳性检验。为了尽量避免有“伪回归”现象，在进行回归分析前，首先要对变量进行平稳性检验。为简便起见，本文采用同根Levin-Lin-Chu和异根Fisher-ADF两种检验方法，进行面板数据单位根检验，结果如表1所示。

从单位根检验结果来看，Circu、Fid、Income、Labor和Econ這五个变量均通过1%的显著性检验，Fih和Gov两个变量也都通过5%的显著性检验，因此所有变量均拒绝LLC检验的原假设H0的，即都不存在单位根，因此本文认为所有变量的面板数据都是平稳的。

普通面板数据模型检验。构建面板数据模型如下：

Circuit=a0+a1Fiit+a2Incomeit+a3Govit+a4Laborit+a5Econit+ui+vt+εit                                                                                      （1）

式（1）中，i表示地区，t表示年份，a0-a5為待估计参数，ui为横截面不可观测项，vt为时间序列不可观测项，εit为随机误差项。各变量定义在前文已说明。在实际回归分析中，变量Fi分别由Fid和Fih代替，作为两个模型分别回归。基于式（1），采用Eviews软件进行估计，整理结果如表2所示。

通过回归结果可以看出，各个解释变量的显著性都良好，模型整体拟合效果也较为良好。为验证模型的稳健性，本文将原样本分为东、中、西三大区域并分别进行回归，结果显示：中部地区模型II中Labor的系数不显著;西部地区模型I和模型II中Gov的系数均显著;其余变量系数均显著。由此，可认为模型回归结果是稳健的，模型的解释力较强。首先，观察金融发展水平两个变量的结果。回归结果I，Fid的系数为正，且通过了1%的显著性检验，根据这个结果可知，我国非国有部门的贷款份额越高，则越能支持商贸流通业发展。相对于工业而言，商贸流通业的国有成分较少，如物流业、批发业、零售业、住宿业、餐饮业等行业市场中集聚了大量的非国有企业，特别是阿里巴巴、京东等民营零售巨头。在市场竞争日益激烈的背景下，金融机构对非国有部门的支持力度越大，则意味着非国有商贸流通企业能分得更多的金融红利，因此就更能加速企业发展，进而促进商贸流通业整体成长;回归结果II，Fih的系数也为正，且通过了5%的显著性检验，由这个结果可以看出，我国互联网金融的发展有利于加速商贸流通业发展。随着我国商贸流通业内部业态的增多及业务的丰富化，其资金流动也变得越来越复杂，对金融工具的需求也更加多样。互联网金融可以凭借其便捷的资金融通、支付、投资手段以及强大的信息互动，为流通企业运营提供有力支持，从而推动商贸流通业发展。综合两个金融发展水平变量的回归结果，本文认为我国金融的发展对商贸流通业发展具有较明显的支持作用。

门槛面板数据模型检验。由于金融与商贸流通业发展的关系可能存在非线性特征，金融对商贸流通业发展即使有促进作用，但也存在一定的阈值。为了考察这种性质，本文以式（1）为蓝本，构建门槛面板数据模型：

Circuit=a0+β1FiitI（qit≤γ1）+β2FiitI（qit≥γ2）+Xη+ui+vt+εit                                                                     （2）

上式中，I为门槛变量的指示函数，这里引入门槛变量qit，γ1、γ2均为门槛值，β1、β2为待估计系数，X统称为式（1）中的控制变量，η为控制变量系数组成向量。式（2）是单门槛效应模型，在其基础上也可扩展为多门槛效应模型。这里重点考虑门槛变量q的选取，由于重点研究金融对商贸流通业的门槛效应，因此以金融发展的变量作为门槛变量最为合适。但是门槛效应模型要求门槛变量是外生变量，故若选取金融变量，首先须进行弱外生性检验。通过Breusch-Goldfrey检验，得到F值为0.2995，相应的p值为0.2214，因此变量具有弱外生性，符合要求。通过门槛效应检验，得到表3和表4。

根据非国有部门贷款成分Fid的门槛效应检验结果，在原假设不存在门槛值、存在一个门槛值、存在两个门槛值的条件下，所得到的F值和p值都是非常显著的，因此拒绝这些原假设，认为Fid存在三个门槛值。这三个门槛值分别为0.4277、0.6389和0.9294。根据互联网金融变量Fih的门槛效应检验结果，在原假设不存在门槛值、存在一个门槛值的条件下，所得到的F值和p值都是非常显著的，但是在原假设存在两个门槛值的条件下，得到的F值和p值不显著，因此接受原假设，即存在两个门槛值。这两个门槛值分别为0.2218和0.4267。采用门槛面板数据模型进行估计，结果见表5。

首先根据表5判断变量Fid的门槛效应情况。结合表3，当非国有部门贷款成分低于42.77%时，金融贷款对商贸流通业的影响系数仅为0.0475，且显著性水平也仅为10%;当非国有部门贷款成分介于42.77%-63.89%之间时，金融贷款对商贸流通业的影响系数提高到0.086，且显著性水平也明显提高;当非国有部门贷款成分介于63.89%-92.94%之间时，金融贷款对商贸流通业的影响系数提高到0.1214;但当非国有部门贷款成分再提高时，金融贷款对商贸流通业的影响系数开始减小。这充分印证了金融对我国商贸流通业发展的影响效应存在非线性特征。据不完全统计显示，当前我国非国有贷款余额与地区生产总值比值在70%左右，因此金融信贷对商贸流通业发展的促进作用趋向于峰值，若非国有贷款余额与地区生产总值比值再提高，则金融贷款对商贸流通业发展的促进作用可能减小。原因可能在于，金融机构对非国有经济贷款的过度提高，其也反映了过度贷款可能产生的非效率性。根据表4判断Fih的门槛效应情况。根据表4所示，Fih存在两个门槛值。当互联网金融份额低于22.18%时，互联网金融对商贸流通业发展的影响系数为0.0338，显著性水平为5%。当互联网金融份额介于22.18%-42.67%之间时，互联网金融对商贸流通业发展的影响系数提高到0.0582;当互联网金融份额再有所提高时，互联网金融对商贸流通业发展的影响程度开始出现下调。原因可能在于，过度的互联网金融可能引发资金“避实向虚”，反而不利于商贸流通业发展。综合以上两个门槛效应结果可以发现，我国金融对商贸流通业发展的影响存在一定的非线性特征，且随着金融发展水平的提高金融对商贸流通业的作用系数存在先升后降的“倒U型”趋势。

结论及建议

本文通过机理分析和实证检验相结合的方法，研究了金融对我国商贸流通业发展的支持作用。从作用机理来看，首先金融业态可通过筹融资、调结构、优配置等方式，扩大资金规模、优化金融效率、促进商贸流通业规模水平和运作效率的提升;其次，金融借助消费渠道，通过金融工具刺激消费、降低消费成本，从而间接促进商贸流通业发展。据我国2010-2017年的面板数据实证发现，我国金融发展总体上对商贸流通业发展起到较明显的支持作用，且这种支持作用随着金融水平的变化存在一定的门槛效应，随着非国有贷款、互联网金融水平等指标的不断提高，金融对商贸流通业的支持作用表现出先上升后下降趋势。

据上述研究结论本文提出以下建议：第一，要加大金融对商贸流通业的支持。在内需不足的现状下，商贸流通业的发展存在巨大空间。实证表明，当前金融对商贸流通业的支持作用随金融水平的上升而提高。故，要围绕商贸流通业不同业态的发展，进一步加大金融的支持力度与创新力度，增强金融对商贸流通业发展的支持效率，从而激发商贸流通业的发展潜力，拓展流通业市场范围;第二，要提高金融市场的广度。要加快建立多层次的金融市场体系，多方位拓宽融资渠道，提高企业直接融资所占比重，提高对商贸流通业企业拓展、项目建设、管理运营等方面的融资效率。鼓励中小金融机构及民间融资机构对商贸流通业进行资金支持，保障中小企业的融资需求;第三，优化金融对商贸流通业发展的传导机制。根据金融对商贸流通业发展的作用机理，要兼顾好直接作用机理和间接作用机理两方面，深入分析金融内部传导机制，并据此制定相应的政策扶持措施，增强金融对商贸流通业发展路径的顺畅性。同时，要依托良好的傳导机制，有效促进金融业优质融资要素流向商贸流通业的实体经济领域，避免过度金融支持导致的金融“避实就虚”。

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