本文在Fama-French三因子与五因子模型的基础上,以零售与食品服务规模增长速率为新增工具变量与常用工具变量解释时变的α与Β系数,从时变系数的角度对因子模型在不同样本表现差异提供一个解释。在时间序列上,实证结果有力地拒绝了常系数因子模型,新增工具变量较过去的常用宏观经济工具变量具有更优秀的解释力。同时我们发现新增工具变量既能够解释FF因子组合收益与股票收益之间风险传递,又能直接解释股票收益的变化。在解释股票收益的截面变化时,如果以多个工具变量对股票收益的拟合值为控制变量,我们发现F-F三因子或五因子β系数均失去了显著性。相反控制F-F因子β系数后,拟合值仍体现对超额收益较强的解释力。在进一步的分析中,我们发现基于新增工具变量的时变系数能够解释股票超额收益的38%到40%的变化。本文不仅是拒绝了普通常系数因子模型,更为资产定价相关领域的研究者们提供一个新的思路。在资产定价,风险评估,资产配置等相关领域有着重要的理论与实践意义。