居民消费与流通经济增长关系研究

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摘要：引言与文献综述 在国家扩大消费和转变经济发展方式等政策引导下，流通经济发展十分迅速，截至2016年底，流通经济的总产值高达.5亿元，占国内生产总值比例高达15.9%，占第三产业总

引言与文献综述

在国家扩大消费和转变经济发展方式等政策引导下，流通经济发展十分迅速，截至2016年底，流通经济的总产值高达.5亿元，占国内生产总值比例高达15.9%，占第三产业总值30.6%，已经成为国民经济的重要组成，学术界对流通经济的发展认识由原本的“末端产业”、“流通无用论”转变为“先导产业”和“主导产业”。从居民消费统计数据看，2000年居民消费在基本生活支出、衣着类消费和生活必需品等方面的比重占可支配收入的63.0%，2017年降至46.21%，相反在旅游、文化娱乐、家庭教育培训和医疗保健等高层次的消费比重从2000年的36.38%上升至52.32%；食品类消费占比下降的同时其内部结构也发生着变化，从2000年到2017年粮食类的消费比例从37.12%下降至14.28%，干鲜瓜果和蔬菜类的消费比例从27.22%上升至38.19%，油、蛋和肉类的消费比例从31.55%下降至26.28%。总体看，高层次消费已经超过家庭可支配收入的一半以上，消费层次的提高影响了居民的消费理念和消费行为，传统便利店、小卖部式的零售模式不断消失或升级，取而代之的是各类大型综合商场、专卖店、折扣店、电商直营等新的零售模式。可以看出，居民消费规模的增加和消费结构的提高一定程度上刺激了零售、仓储配送、租赁服务及电子商务等流通经济多个子行业发展，推动了流通经济的不断演化和创新。

表1 2001-2015年居民消费与流通经济增长的耦合度、耦合发展指数?

从众多学者对居民消费与流通经济增长关系的研究成果来看，居民消费总量增长和结构调整对商贸流通产业发展的影响是研究重点。张艳（2015）从居民消费总量角度对商贸流通产业发展的影响进行了研究，通过分析消费增长与流通产业发展之间的联动效应，提出了流通产业发展需要重视居民消费中的平滑效应，充分把握居民的消费特征。张立平（2016）对商贸流通产业发展和居民消费增长进行了实证分析，通过建立VAR计量模型测算了影响因子，并提出了相应的改善对策。韩术斌和肖歆（2016）构建了居民消费增长与商贸流通产业发展之间的静态面板模型，通过固定效应的相关性检验对消费结构变化的影响因子进行了计算，发现不同消费层次的结构调整对商贸流通产业发展的贡献度存在较大差异。董媛（2016）运用向量误差修正模型实证分析了居民消费结构变化与流通产业发展之间的相关因子，计算发现居民消费与流通产业发展之间存在长期稳定的均衡关系，不同的消费结构均对流通产业发展起到积极的促进作用。

综上所述，居民消费与流通经济增长之间的稳定相互促进关系已经被众多学者的研究所证实，研究的差异性主要体现在研究方法的选择和计量模型的构建上。从现有研究成果看，实证测算消费增长与流通经济发展相互促进的文献居多，但对二者之间耦合协调性检验的研究较少，缺乏验证流通经济发展与居民消费增长之间的可靠性依据，本文以此为契机，建立灰色GM（1，1）模型对居民消费与流通经济增长的耦合协调发展关系进行验证和预测，为二者之间的相关性研究提供客观的参考依据。

灰色关联模型构建与指标选取

（一）GM（1，1）构建

居民消费与流通经济增长之间的协调性检验问题，实质上是基于变量之间的行为特征值进行动态的变换预测，可以认定为一定范围内的、与时间序列有关的、居民消费与流通经济增长之间的、包含若干已知或未知信息的灰色预测。GM（1，1）模型在灰色预测中可以对时间序列变量通过一阶线性微分方程的求解进行数列预测，优点在于处理随机原始时间序列上的准确度高，基于此构建居民消费与流通经济增长的GM（1，1）进行协调性检验。假设预测变量的非负单调原始数据列为X（0），对预测变量进行一次累加（1--AGO）生成一次累加序列：

X(1)＝ {X(1)（k），k ＝ 1,2,…,n}

进行微分方程的白化处理：

dX(1)/dt+aX(1)=u

微分方程求解为：

其中，时间序列用k表示；对微分方程解进行累减生成（I--AGO）后的+1)（或（k））为k+1）（或（k））；（k）＝（i）＝（i）+（k）；（k）＝（k）（i）。

基于上述GM（1，1）模型，本文认为居民消费与流通经济增长两个经济系统之间的相互关联程度和协调性应进一步通过耦合性来进行解释，当不同系统之间的内部生产要素能够有效配合实现良性循环，称为耦合度较高；当不同系统之间的内部生产要素不能够实现互惠互利，称为恶性耦合。构建居民消费与流通经济增长两个经济系统的耦合模型，设定耦合度模型如下：

文章来源：《全国流通经济》 网址: http://www.qgltjj.cn/qikandaodu/2020/0709/360.html

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