城镇居民消费对我国商贸流通业发展的影响<br/>——基于技术创新异质性视角

城镇居民消费对我国商贸流通业发展的影响
——基于技术创新异质性视角

2020-10-10谢晓芳副教授

商业经济研究 2020年19期

谢晓芳副教授

（郑州航空工业管理学院河南郑州 450046）

引言

近年来，我国商贸流通业发展迅速，连锁经营、物流配送、电商等现代流通方式快速发展，新型业态不断涌现，人工智能、互联网、物联网及大数据广泛应用到商贸流通领域，推动多种商贸流通渠道和流通环节的创新，带动商业业态的快速变革。2018年，全社会消费品零售总额达到38.1万亿元，电商交易规模达到22.5万亿元，商贸流通业已逐渐成为我国国民经济的先导性产业，新技术、新业态等创新因子也在加速带动我国商贸流通业的发展。同时，我国居民收入持续改善，居民消费不断增加，而城镇居民作为我国居民消费的主力军，2018年城镇居民人均消费支出达26112元，同比增长6.8%，但是我国庞大的城镇消费潜力仍然没有完全释放，尤其是消费升级潜力巨大。随着城镇居民生活水平的提高，城镇居民消费力的增强、消费观念的转变将为商贸流通业的发展带来强劲的增长动力。所以研究城镇居民消费支出和消费结构与商贸流通业发展的关系，并进一步深入分析技术创新异质性背景下城镇居民消费支出和消费结构对我国商贸流通业发展的影响，不仅能够丰富居民消费与商贸流通业发展的相关理论研究，而且对于全面认识居民消费与商贸流通业发展两者之间的关系，促进我国居民消费、加快技术创新以及提高我国商贸流通业发展水平具有重要的价值。

研究假设

商贸流通业是连接生产与消费的桥梁和纽带，是集商流、物流、资本流等于一体，包括存、运、销、购一系列活动。城镇居民作为我国的消费主体，2018年城镇消费品零售总额占我国消费品零售总额比重近80%，城镇居民消费需求和消费能力越强，消费支出越大，将直接带动商品零售、餐饮住宿等居民基本消费支出行业的发展。而商品零售、餐饮住宿等行业往往处于产业链的下端消费环节，因此将拉动存储、运输等产业链上端环节的发展，最终实现商贸流通业的蓬勃发展。所以，城镇居民消费支出的增加，将直接作用于商品零售、餐饮住宿等行业，从而带动货物存储、物流运输等行业发展，最终提升整个商贸流通业的发展水平。据此，提出本文的研究假设1：

H1：在其他条件不变的情况下，城镇居民消费支出增加会促进我国商贸流通业的发展。

市场需求是商贸流通经济运行的起点，居民消费是决定商贸流通行业发展效率和质量的出发点。所以，城镇居民的消费结构，即购买商品或服务的种类和方式将直接影响商贸流通业发展的方向。在城镇居民消费结构中，像住房这类金额较大的商品，不仅占据我国城镇居民大部分消费支出，而且还会挤占除必要生活物资的其他商品的消费支出，降低城镇居民对商品零售、餐饮住宿等行业的消费，从而抑制商贸流通业的发展；像食品、衣着以及家庭设备用品等必需生活物资，往往是商品零售、餐饮住宿等行业中主要的流通标的物，城镇居民增加食品、衣着以及家庭设备用品的消费，会直接影响商品零售、餐饮住宿等行业，从而促进商贸流通业的发展。所以，城镇居民消费支出结构对商贸流通业的影响存在差异，城镇居民食品支出、衣着支出、设备用品及服务支出的增加会促进我国商贸流通业的发展，而城镇居民居住支出的增加会抑制我国商贸流通业的发展。据此，提出本文的假设2：

H2：在其他条件不变的情况下，城镇居民消费支出结构对商贸流通业的影响存在差异。城镇居民食品支出、衣着支出、设备用品及服务支出的增加会促进我国商贸流通业的发展，而居民居住支出的增加会抑制我国商贸流通业的发展。

现代信息技术和科学技术的进步，使得商贸流通业更加注重科学技术手段的应用，互联网、物联网、智能化以及大数据等科技创新因子不断赋能商贸流通业，孕育出电子商务、现代批发、机械化装卸、电子化配货等商贸流通业新业态，促进商贸流通业发展。而我国由于区域经济发展程度不同，地区创新创造能力也有较大差异，因此创新能力越强的地区，商贸流通领域的技术创新越活跃，更容易诞生出吸引消费者的新业态新模式，而消费者也愿意购买高附加值的商品，同时设备用品及服务更容易和高新技术融合，提升其附加值，所以相较于技术创新低的地区，技术创新强的地区城镇居民消费支出及支出结构中设备用品及服务支出对商贸流通业的影响更明显。据此，提出本文的研究假设3：

H3：在其他条件不变的情况下，技术创新异质性背景下居民消费支出和结构对商贸流通业发展的影响有所差异，相较于技术创新低的地区，技术创新高的地区居民消费支出和支出结构中设备用品及服务支出对商贸流通业发展水平有更显著影响。

研究设计

（一）样本选择

本文选取2009-2018年我国31个省、市、区为研究样本，剔除了部分省（市）数据未公布的样本，最终得到了274个研究数据。此外，所有连续变量进行了上下1%的Winsorize缩尾处理，以降低极端值带来的负面影响。另外，数据主要来自wind和中国统计年鉴，并经过加工整理得到。

（二）检验模型及相关变量说明

检验模型。为了检验本文的假设，本文建立回归模型（1）如下：

被解释变量。本文的被解释变量为商贸流通业发展水平，参考大多数学者研究选取商贸流通业增加值作为衡量指标，并取其对数以减轻数据的异方差性和共线性等问题。关于商贸流通业范围的确定目前尚未有统一标准，所以本文参考主流研究和《中国统计年鉴》的行业分类，选取批发和零售业、交通运输、仓储、邮电通信业以及住宿和餐饮业的GDP计算流通业增加值。

解释变量。本文的解释变量为城镇居民消费支出（C）、食品支出（C1）、衣着支出（C2）、居住支出（C3）、家庭设备用品及服务支出（C4）、医疗保健支出（C5）、交通和通信支出（C6）、教育文化娱乐服务支出（C7）以及杂项商品和服务支出（C8）。

控制变量。本文参考最近的相关研究成果，选取了人均消费贷款（CF）来衡量地区消费金融发展水平，每十万人口平均高等学校在校生数来衡量地区教育水平，城镇人口比重（URB）来衡量地区城市化水平。本文所有的变量定义如表1所示。

检验结果及分析

居民消费对流通业的影响。为了验证假设1，本文以商贸流通业增加值的对数（LT）作为被解释变量，城镇居民消费支出（C）作为解释变量，采用回归模型（1）进行回归检验。通过F检验和Hausman检验，判断该模型采用固定效应的估计方法更为合适，所以在验证居民消费与商贸流通业之间的关系中都采用的是固定效应回归，并在省级层面控制了个体效应。具体估计结果如表2中回归（1）所示。城镇居民消费支出（C）与商贸流通业增加值的对数（LT）的回归系数在5%的显著性水平下为正（P＜0.05），说明我国城镇居民消费支出的提高，会促进我国商贸流通业的发展，假设1得到了验证。

为了验证假设2，本文将解释变量城镇居民消费支出依次换为城镇居民食品支出（C1）、衣着支出（C2）、居住支出（C3）、设备用品及服务支出（C4）、医疗保健支出（C5）、交通和通信支出（C6）、教育文化娱乐服务支出（C7）、杂项商品和服务支出（C8）代入模型（1）中进行固定效应回归，具体估计结果如表2中回归（2）至（9）所示。比较8个回归结果可以看出：城镇居民食品支出（C1）、城镇居民衣着支出（C2）和城镇居民设备用品及服务支出（C4）均对商贸流通业发展水平有显著正向影响（P＜0.1），而城镇居民居住支出（C3）对商贸流通业增加值的对数（LT）有显著负向影响（P＜0.01），城镇居民医疗保健支出（C5）、城镇居民交通和通信支出（C6）、城镇居民教育文化娱乐服务支出（C7）、城镇居民杂项商品和服务支出（C8）则对商贸流通业增加值的对数（LT）无明显影响。说明了我国城镇居民消费结构对我国商贸流通业发展水平的影响存在差异，其中城镇居民食品支出、衣着支出、设备用品及服务支出对我国商贸流通业有显著的促进作用，而城镇居民居住支出对我国商贸流通业有较大的负面影响。假设2得到了验证。

技术创新下居民消费对商贸流通业的影响。为了进一步验证假设3，本文将全样本组按地区每万人专利授权数量的均值水平分为技术创新高的样本组和技术创新低的样本组，同样采用商贸流通业增加值的对数（LT）作为被解释变量，城镇居民消费支出和支出结构作为解释变量，采用回归模型（1）进行固定效应回归检验，具体估计结果如表3和表4所示。在技术创新高的样本组中，城镇居民消费支出（C）与商贸流通业增加值的对数（LT）的回归系数在1%的显著性水平下为正（P＜0.01），而在技术创新低的样本组中，城镇居民消费支出（C）与商贸流通业增加值的对数（LT）的回归系数仅在10%的显著性水平下为正（P＜0.1）；在技术创新高的样本组中，城镇居民食品支出（C1）、衣着支出（C2）和家庭设备用品及服务支出（C4）均对商贸流通业增加值的对数（LT）有显著正向影响（P＜0.05），而城镇居民居住支出（C3）对商贸流通业增加值的对数（LT）有显著负向影响（P＜0.1），在技术创新低的样本组中，除城镇居民家庭设备用品及服务支出对商贸流通业增加值的对数（LT）无显著影响，其他对商贸流通业增加值的对数（LT）均有显著影响。说明居民消费支出和结构对商贸流通业发展的影响有所差异，相较于技术创新低的地区，技术创新高的地区居民消费支出和支出结构中设备用品及服务支出对商贸流通业发展水平有更显著的影响。