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多維距離下城鎮(zhèn)化對(duì)流通經(jīng)濟(jì)發(fā)展的空間溢出分析

2019-03-13 13:08王見芳李春陽(yáng)
商業(yè)經(jīng)濟(jì)研究 2019年4期
關(guān)鍵詞:流通城鎮(zhèn)化距離

王見芳 李春陽(yáng)

中圖分類號(hào):F727? ?文獻(xiàn)標(biāo)識(shí)碼:A

內(nèi)容摘要:本文基于2000-2016年的省級(jí)面板數(shù)據(jù)構(gòu)建空間計(jì)量模型,引入城鎮(zhèn)化的表征與保障變量對(duì)其影響流通經(jīng)濟(jì)發(fā)展的多維距離空間溢出進(jìn)行實(shí)證分析,并得出相關(guān)結(jié)論。

關(guān)鍵詞:城鎮(zhèn)化? ?流通經(jīng)濟(jì)? ?空間溢出? ?地理距離? ?經(jīng)濟(jì)距離

引言

隨著流通產(chǎn)業(yè)在經(jīng)濟(jì)發(fā)展中的作用不斷提升,學(xué)術(shù)界對(duì)流通經(jīng)濟(jì)的發(fā)展認(rèn)識(shí)由原本的“末端產(chǎn)業(yè)”、“ 流通無(wú)用論”轉(zhuǎn)變?yōu)椤跋葘?dǎo)產(chǎn)業(yè)”和“基礎(chǔ)產(chǎn)業(yè)”。在國(guó)家擴(kuò)大消費(fèi)和促進(jìn)經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)等政策引導(dǎo)下,流通經(jīng)濟(jì)發(fā)展十分迅速,截止到2016年底,流通經(jīng)濟(jì)的總產(chǎn)值高達(dá)117749.5億元,占國(guó)內(nèi)生產(chǎn)總值比例高達(dá)15.9%,占第三產(chǎn)業(yè)總值30.6%,已經(jīng)成為國(guó)民經(jīng)濟(jì)的重要組成,其中東部地區(qū)占比高達(dá)23.8%,中部地區(qū)的比重為16.9%,而西部地區(qū)的比重僅為12.4%。區(qū)域流通經(jīng)濟(jì)的發(fā)展進(jìn)程與城鎮(zhèn)化過程存在一定的同步性,根據(jù)動(dòng)態(tài)的局部均衡理論,城鎮(zhèn)化進(jìn)程中的農(nóng)民在向市民進(jìn)行職業(yè)和身份轉(zhuǎn)變過程,其本質(zhì)是收入結(jié)構(gòu)和消費(fèi)結(jié)構(gòu)的城市化過程,是從第一產(chǎn)業(yè)的務(wù)農(nóng)性收入向第二產(chǎn)業(yè)的生產(chǎn)性收入和第三產(chǎn)業(yè)的服務(wù)性收入轉(zhuǎn)變過程。流通業(yè)作為第三產(chǎn)業(yè)的重要組成部分,已經(jīng)涵蓋了交通運(yùn)輸、電子商務(wù)、倉(cāng)儲(chǔ)配送、批發(fā)零售、租賃服務(wù)業(yè)及其他商業(yè)類服務(wù)業(yè),不僅是吸納農(nóng)業(yè)人口就業(yè)的重要渠道,更是連接商品生產(chǎn)者與消費(fèi)者不可或缺的環(huán)節(jié)(楊凡等,2016)。此外,城鎮(zhèn)化過程中的人口非農(nóng)化、產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)調(diào)整、人力資本城鎮(zhèn)化及土地農(nóng)轉(zhuǎn)非等因素對(duì)區(qū)域流通經(jīng)濟(jì)的發(fā)展產(chǎn)生著直接和間接的空間溢出效應(yīng)。

文獻(xiàn)綜述

目前學(xué)術(shù)界對(duì)城鎮(zhèn)化影響流通產(chǎn)業(yè)發(fā)展的空間溢出研究,主要側(cè)重于經(jīng)濟(jì)距離和直接空間溢出的研究。曾國(guó)安和胡晶晶對(duì)流通經(jīng)濟(jì)發(fā)展與城鎮(zhèn)化進(jìn)程進(jìn)行了省級(jí)面板模型的實(shí)證分析,研究認(rèn)為自20世紀(jì)70年代至今,城鎮(zhèn)化率提高的同時(shí)流通經(jīng)濟(jì)也同步發(fā)展。朱詩(shī)娥和楊汝岱基于1978-2007年的統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù),構(gòu)建了面板回歸模型進(jìn)行實(shí)證研究,發(fā)現(xiàn)居民的消費(fèi)結(jié)構(gòu)、收入水平與城鎮(zhèn)化存在一定的正相關(guān)關(guān)系。柳思維和唐紅濤從我國(guó)城鄉(xiāng)二元經(jīng)濟(jì)結(jié)構(gòu)角度對(duì)城鎮(zhèn)化的地區(qū)異質(zhì)性進(jìn)行了分析,認(rèn)為流通經(jīng)濟(jì)發(fā)展差異的主要因素是由“地價(jià)剪刀差”導(dǎo)致。熊曦等研究了我國(guó)城鎮(zhèn)化進(jìn)程與流通業(yè)發(fā)展的互動(dòng)機(jī)制,通過構(gòu)建協(xié)同發(fā)展水平測(cè)度辦法為二者之間的良性互動(dòng)發(fā)展提供了客觀依據(jù)。本文認(rèn)為,城鎮(zhèn)化對(duì)流通經(jīng)濟(jì)發(fā)展的空間溢出影響是多維度的,地理距離、經(jīng)濟(jì)距離等不同角度下的空間溢出效應(yīng)不盡相同,此外城鎮(zhèn)化對(duì)流通經(jīng)濟(jì)發(fā)展的空間溢出也存在直接和間接兩種效應(yīng)。有鑒于此,本文基于2000-2016年的省級(jí)面板數(shù)據(jù),引入城鎮(zhèn)化進(jìn)程中的表征變量和保障變量,從多維距離角度實(shí)證考察城鎮(zhèn)化影響流通經(jīng)濟(jì)發(fā)展的空間溢出效應(yīng),并從直接和間接兩個(gè)方面進(jìn)行探討,以彌補(bǔ)該研究方向中的不足。

空間計(jì)量模型的設(shè)定與變量選取

(一)模型設(shè)定

盧卡·安瑟林提出了基于截面數(shù)據(jù)的空間面板模型來(lái)觀測(cè)個(gè)體變量之間的空間依賴關(guān)系,并根據(jù)空間誤差選項(xiàng)分為空間滯后模型(SLM)和空間誤差模型(SEM)。James和Kelly(2009)在此基礎(chǔ)上拓展出了空間杜賓模型(SDM),可以進(jìn)一步考察解釋變量和被解釋變量的滯后性問題。Vega和Elhorst(2013)提出了區(qū)域的空間溢出問題只能通過SLM和SDM來(lái)實(shí)現(xiàn)。有鑒于此,本文認(rèn)為SLM模型中的解釋變量在進(jìn)行空間自相關(guān)回歸中,更適用于測(cè)算區(qū)域性經(jīng)濟(jì)行為受其它地區(qū)經(jīng)濟(jì)行為的影響溢出(周慧,2016)。SLM模型的基本設(shè)定如下:

(二)變量選取

城鎮(zhèn)化對(duì)流通經(jīng)濟(jì)發(fā)展的空間效應(yīng)主要通過以下過程的實(shí)現(xiàn)產(chǎn)生影響:第一,農(nóng)業(yè)人口的非農(nóng)化。非農(nóng)人口的持續(xù)性增長(zhǎng)推動(dòng)了流通經(jīng)濟(jì)中的餐飲、交通運(yùn)輸及批發(fā)零售等勞動(dòng)力密集型產(chǎn)業(yè)的發(fā)展。第二,產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)升級(jí)。流通經(jīng)濟(jì)包含了大量的商業(yè)類服務(wù)經(jīng)濟(jì),因此產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)升級(jí)客觀上促進(jìn)了流通經(jīng)濟(jì)的發(fā)展。第三,人力資本的城鎮(zhèn)化。第三產(chǎn)業(yè)發(fā)展對(duì)人力資本的要求高于農(nóng)業(yè)要求,農(nóng)業(yè)人口非農(nóng)化中接受的各種形式的培訓(xùn)和教育,極大地提高了人力資本的城鎮(zhèn)化水平,為技術(shù)和知識(shí)含量更高要求的第三產(chǎn)業(yè)發(fā)展提供了智力支撐。第四,土地非農(nóng)化。城鎮(zhèn)化進(jìn)程中的農(nóng)業(yè)用地向城市建設(shè)用地轉(zhuǎn)變過程,實(shí)現(xiàn)了工業(yè)和第三產(chǎn)業(yè)發(fā)展的經(jīng)濟(jì)溢出效應(yīng)。第五,固定資產(chǎn)投資。城鎮(zhèn)化進(jìn)程中伴隨著政策引導(dǎo)下的固定資產(chǎn)投資轉(zhuǎn)向,資本的趨利性導(dǎo)致收益率和投資回報(bào)率更高的第三產(chǎn)業(yè)成為固定資產(chǎn)投資的偏好,尤其是非農(nóng)人口在城鎮(zhèn)化進(jìn)程中的創(chuàng)業(yè)受投資門檻較低的影響,更側(cè)重于流通經(jīng)濟(jì)中的批發(fā)零售行業(yè)。第六,政府的政策扶持。城鎮(zhèn)化進(jìn)程中的政府政策和法律支持為流通經(jīng)濟(jì)發(fā)展提供了穩(wěn)定的客觀環(huán)境(余曉嵐,2017)。

基于上述分析,本文對(duì)城鎮(zhèn)化進(jìn)程影響流通經(jīng)濟(jì)發(fā)展的空間溢出效應(yīng)進(jìn)行表征變量和保障變量的劃分,具體如表1所示。表1 的表征變量和保障變量數(shù)據(jù)來(lái)源于歷年的《中國(guó)統(tǒng)計(jì)年鑒》、《中國(guó)人口統(tǒng)計(jì)年鑒》、《中國(guó)城市建設(shè)統(tǒng)計(jì)年鑒》和各級(jí)地方政府統(tǒng)計(jì)局網(wǎng)站,其中產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)升級(jí)指數(shù)根據(jù)李逢春(2012)的研究方法進(jìn)行測(cè)算,固定資產(chǎn)投資根據(jù)張軍(2004)提出的投資平減進(jìn)行計(jì)算,空間矩陣權(quán)重用衰減函數(shù)的倒數(shù)表示。本文選自Matlab和Geoda計(jì)量軟件進(jìn)行空間效應(yīng)測(cè)算,時(shí)間序列選擇2000-2016年。

城鎮(zhèn)化對(duì)流通經(jīng)濟(jì)發(fā)展空間溢出的實(shí)證分析

(一)地理距離、經(jīng)濟(jì)距離維度下的檢驗(yàn)結(jié)果

通過LM檢驗(yàn)和Hausman檢驗(yàn)結(jié)果看出,Moran's I概率值通過了顯著性檢驗(yàn),且LM檢驗(yàn)下的統(tǒng)計(jì)量也均通過顯著性檢驗(yàn),同時(shí)Hausman檢驗(yàn)下的統(tǒng)計(jì)量反應(yīng)了固定效應(yīng)的擬合更優(yōu),因此綜合判斷選擇固定效應(yīng)下的空間杜賓模型(含解釋變量空間滯后性)進(jìn)行實(shí)證分析,估計(jì)結(jié)果見表2所示。

從空間計(jì)量模型的估計(jì)結(jié)果可以看出,基于地理距離矩陣和經(jīng)濟(jì)距離矩陣的SLM模型和SDM模型,在擬合度上均優(yōu)于OLS估計(jì)效果,說明城鎮(zhèn)化對(duì)流通經(jīng)濟(jì)發(fā)展的影響在加入空間溢出后更加合理。如表3所示,城鎮(zhèn)化對(duì)流通經(jīng)濟(jì)的空間自相關(guān)系數(shù)σ在SLM和SDM不同矩陣估計(jì)下均顯著,其中地理距離矩陣的估計(jì)系數(shù)分別為0.6272和0.6019,在經(jīng)濟(jì)距離矩陣的估計(jì)系數(shù)分別為0.4166和0.5065,顯然基于地理距離的模型估計(jì)高于經(jīng)濟(jì)距離,反應(yīng)出城鎮(zhèn)化影響區(qū)域流通經(jīng)濟(jì)發(fā)展的空間溢出效應(yīng)體現(xiàn)在地理空間上的相關(guān)性更顯著。我國(guó)目前正處于要素驅(qū)動(dòng)經(jīng)濟(jì)發(fā)展的階段,根據(jù)競(jìng)爭(zhēng)優(yōu)勢(shì)理論和新經(jīng)濟(jì)地理學(xué)相關(guān)理論,區(qū)域流通經(jīng)濟(jì)發(fā)展中地理空間距離空間溢出高于經(jīng)濟(jì)距離溢出符合地區(qū)經(jīng)濟(jì)發(fā)展現(xiàn)實(shí)?;诒?不同矩陣下的估計(jì)結(jié)果,綜合衡量對(duì)數(shù)似然值、擬合度及AIC與SC系數(shù),Model_5的綜合估計(jì)效果最優(yōu)。

可以看出,農(nóng)業(yè)人口非農(nóng)化、產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)升級(jí)指數(shù)和農(nóng)業(yè)土地城鎮(zhèn)化等城鎮(zhèn)化表征變量對(duì)流通經(jīng)濟(jì)發(fā)展的空間溢出效應(yīng)均為正。其中,基于經(jīng)濟(jì)距離的SDM估計(jì)顯示產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)升級(jí)的空間溢出效應(yīng)最為明顯,充分證明了地區(qū)產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)從農(nóng)業(yè)向第三產(chǎn)業(yè)轉(zhuǎn)型過程中,流通經(jīng)濟(jì)中的郵政餐飲、批發(fā)零售、交通運(yùn)輸和物流配送等產(chǎn)業(yè)發(fā)展成果十分顯著。農(nóng)業(yè)人口非農(nóng)化在經(jīng)濟(jì)距離和地理距離不同矩陣下的估計(jì)參數(shù)變化不大,反應(yīng)了非農(nóng)化人口對(duì)流通產(chǎn)業(yè)發(fā)展起到了必然的正向促進(jìn)效果。農(nóng)業(yè)土地城鎮(zhèn)化在地理距離矩陣下的SLM和SDM估計(jì)顯著高于經(jīng)濟(jì)距離的估計(jì)系數(shù),本文認(rèn)為由于土地要素的不可流動(dòng)性,城市流通經(jīng)濟(jì)發(fā)展對(duì)周邊地區(qū)土地的擴(kuò)張更多體現(xiàn)在地理距離的溢出效應(yīng)方面。

在城鎮(zhèn)化的保障變量方面,人力資本提高和固定資產(chǎn)投資在不同距離矩陣下的估計(jì)系數(shù)均為正值且顯著,說明人力資本的城鎮(zhèn)化和固定資產(chǎn)投資的轉(zhuǎn)向均促進(jìn)了流通經(jīng)濟(jì)的發(fā)展。其中,人力資本城鎮(zhèn)化過程中的經(jīng)濟(jì)距離估計(jì)系數(shù)均高于地理距離系數(shù),充分證明了人力資本流動(dòng)方面受到地理距離的約束不斷減弱,且流通經(jīng)濟(jì)發(fā)達(dá)地區(qū)對(duì)人力資本的吸引能力更強(qiáng)。政府支出保障變量對(duì)空間溢出效應(yīng)為負(fù),且地理距離矩陣的估計(jì)系數(shù)高于經(jīng)濟(jì)距離矩陣的系數(shù),一定程度上體現(xiàn)了各地區(qū)政府在流通經(jīng)濟(jì)發(fā)展政策制定和執(zhí)行方面仍存在地區(qū)保護(hù)性,在各自管轄區(qū)內(nèi)的流通經(jīng)濟(jì)協(xié)調(diào)發(fā)展體現(xiàn)在地理距離上的溢出效應(yīng)更為明顯。

(二)不同距離維度下的直接溢出與間接溢出

根據(jù)式(2)對(duì)城鎮(zhèn)化影響流通經(jīng)濟(jì)發(fā)展的空間直接溢出和間接溢出分析如表4所示??梢钥闯觯r(nóng)業(yè)人口非農(nóng)化對(duì)流通經(jīng)濟(jì)發(fā)展的直接和間接溢出均存在正向效應(yīng),即農(nóng)業(yè)人口非農(nóng)化不僅對(duì)本地區(qū)流通經(jīng)濟(jì)產(chǎn)生正向影響,也對(duì)周邊地區(qū)的流通經(jīng)濟(jì)產(chǎn)生正向促進(jìn)效果,且基于經(jīng)濟(jì)距離矩陣的影響系數(shù)高于地理距離矩陣系數(shù)。產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)升級(jí)指數(shù)對(duì)流通經(jīng)濟(jì)發(fā)展的直接溢出和間接溢出均為正值,且經(jīng)濟(jì)距離的溢出影響大于地理距離。人力資本在經(jīng)濟(jì)距離矩陣上的溢出效應(yīng)十分明顯,反應(yīng)了人力資本城鎮(zhèn)化過程中的不斷提升對(duì)經(jīng)濟(jì)相鄰地區(qū)流通經(jīng)濟(jì)發(fā)展具有顯著的正向促進(jìn)效果。農(nóng)業(yè)土地城鎮(zhèn)化和固定資產(chǎn)投資的轉(zhuǎn)向?qū)α魍ń?jīng)濟(jì)的直接和間接溢出效應(yīng)較為微弱,但均呈現(xiàn)正向促進(jìn)效應(yīng)。政府支出具有微弱的負(fù)向直接和間接溢出效應(yīng),總體上對(duì)流通經(jīng)濟(jì)發(fā)展的影響不大。

結(jié)論

本文研究發(fā)現(xiàn):表征變量對(duì)流通經(jīng)濟(jì)發(fā)展的空間溢出效應(yīng)均為正,其中產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)升級(jí)的空間溢出效應(yīng)最為明顯,農(nóng)業(yè)人口非農(nóng)化在經(jīng)濟(jì)距離和地理距離不同矩陣下的估計(jì)參數(shù)變化不大,農(nóng)業(yè)土地城鎮(zhèn)化在地理距離矩陣下的估計(jì)系數(shù)顯著高于經(jīng)濟(jì)距離;保障變量方面,人力資本提高和固定資產(chǎn)投資在不同距離矩陣下的估計(jì)系數(shù)均為正值,其中人力資本城鎮(zhèn)化的經(jīng)濟(jì)距離估計(jì)系數(shù)均高于地理距離,政府支出保障變量對(duì)空間溢出效應(yīng)為負(fù),且地理距離高于經(jīng)濟(jì)距離。

基于不同維度下的空間直接和間接溢出效應(yīng)實(shí)證分析發(fā)現(xiàn):農(nóng)業(yè)人口非農(nóng)化均存在正向效應(yīng),且經(jīng)濟(jì)距離影響系數(shù)高于地理距離;產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)升級(jí)指數(shù)的直接和間接溢出均為正值,且經(jīng)濟(jì)距離的溢出影響大于地理距離;人力資本在經(jīng)濟(jì)距離矩陣上的溢出效應(yīng)十分明顯;農(nóng)業(yè)土地城鎮(zhèn)化和固定資產(chǎn)投資的直接和間接溢出效應(yīng)較為微弱,但均呈現(xiàn)正向促進(jìn)效應(yīng);政府支出具有微弱的負(fù)向直接和間接溢出效應(yīng)。

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