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    商貿(mào)流通業(yè)推動城市經(jīng)濟(jì)發(fā)展的實(shí)證研究

    2019-12-10 09:08:37呂波黃惠
    商業(yè)經(jīng)濟(jì)研究 2019年23期
    關(guān)鍵詞:誤差修正模型協(xié)整分析商貿(mào)流通業(yè)

    呂波 黃惠

    中圖分類號:F724? ?文獻(xiàn)標(biāo)識碼:A

    內(nèi)容摘要:本文選取了全國、北京市、哈爾濱市和貴陽市四個具有代表性的區(qū)域和城市分析了商貿(mào)流通業(yè)對城市經(jīng)濟(jì)發(fā)展的影響。通過對流通業(yè)的相關(guān)指標(biāo)的研究表明,2014年以前為商貿(mào)流通業(yè)的發(fā)展鼎盛時期,不論是流通業(yè)增加值占GDP的比重還是流通業(yè)就業(yè)人數(shù)占總就業(yè)的比重都呈現(xiàn)快速上升趨勢,但2014年后則都呈現(xiàn)回落趨勢,說明近年來我國流通業(yè)發(fā)展已進(jìn)入平穩(wěn)發(fā)展時期。在定量分析中,本文利用協(xié)整分析與誤差修正模型,發(fā)現(xiàn)商貿(mào)流通業(yè)的發(fā)展依然能在長期內(nèi)促進(jìn)城市經(jīng)濟(jì)的發(fā)展,短期內(nèi)的非均衡狀態(tài)會被一定的調(diào)整力度拉回到長期均衡狀態(tài);此外位于西部地區(qū)的貴陽市商貿(mào)流通業(yè)發(fā)展的拉動作用要比位于東、中部地區(qū)的北京市和哈爾濱市地區(qū)更大,這與東、中部流通業(yè)發(fā)展已進(jìn)入平穩(wěn)發(fā)展時期而西部地區(qū)流通業(yè)尚有更大的發(fā)展?jié)摿ο嚓P(guān)。

    關(guān)鍵詞:商貿(mào)流通業(yè)? ?城市經(jīng)濟(jì)發(fā)展? ?誤差修正模型? ?協(xié)整分析

    引言及文獻(xiàn)綜述

    “城”表示人們聚集的場所,“市”則代表交換,城市經(jīng)濟(jì)的發(fā)展就包含了由于商業(yè)交換活動而形成繁榮的聚集場所的過程。流通作為交換過程中的重要要素,從一開始就對城市經(jīng)濟(jì)發(fā)揮著不可或缺的作用。進(jìn)入工業(yè)化中后期,商貿(mào)流通業(yè)愈加成為城市經(jīng)濟(jì)發(fā)展過程中的重要組成部分,流通業(yè)與城市經(jīng)濟(jì)發(fā)展的關(guān)系更加緊密相連。流通業(yè)對城市經(jīng)濟(jì)發(fā)展的作用主要體現(xiàn)在其先導(dǎo)性作用上,一方面流通業(yè)是企業(yè)乃至于整個產(chǎn)業(yè)的經(jīng)濟(jì)發(fā)展基礎(chǔ),影響市場需求預(yù)測,發(fā)達(dá)的流通業(yè)發(fā)展有利于擴(kuò)大就業(yè)和促進(jìn)消費(fèi)(魏冬梅、賈月偉,2017);另一方面,流通業(yè)作為生產(chǎn)和消費(fèi)的中間環(huán)節(jié),產(chǎn)品生產(chǎn)出來后要依靠流通環(huán)節(jié)來達(dá)到最終價值的“驚險跳躍”。在關(guān)聯(lián)作用上,流通業(yè)作為產(chǎn)業(yè)和企業(yè)之間的聯(lián)系紐帶,有利于促進(jìn)分工深化,優(yōu)化資源配置,給城市帶來聚集經(jīng)濟(jì)效應(yīng)(熊玲,2017)。

    早在20世紀(jì)90年代,Yang and Robert(1994)就利用一般均衡模型對城市化、分工深化與交易效率進(jìn)行了擴(kuò)展,Arthur OSullivan(2002)則在分工的基礎(chǔ)上闡述了城市經(jīng)濟(jì)發(fā)展與商貿(mào)流通業(yè)之間的互動關(guān)系,指出城市的存在是因?yàn)槿藗冃枰魍ê徒粨Q。晏維龍等(2004)以中國1960-2001年流通業(yè)發(fā)展為研究對象,提出了流通業(yè)作為先導(dǎo)性行業(yè)的發(fā)展戰(zhàn)略。王德章、宋德軍(2007)和王春宇、仲深(2009)則都分別使用了誤差修正模型分析了流通業(yè)發(fā)展對城市經(jīng)濟(jì)的影響。高峰(2016)通過揭示商貿(mào)流通業(yè)發(fā)展過程中的現(xiàn)狀及對城市經(jīng)濟(jì)發(fā)展的影響,提出兩者是相互促進(jìn)的關(guān)系,王東岳(2017)則通過產(chǎn)業(yè)集群分析了流通業(yè)在經(jīng)濟(jì)發(fā)展過程中的聚集效應(yīng),表明了流通業(yè)發(fā)展對促進(jìn)城市繁榮的作用。上述研究都從不同角度分析了流通業(yè)對城市經(jīng)濟(jì)發(fā)展的影響,并逐漸確認(rèn)了流通業(yè)作為先導(dǎo)性行業(yè)的戰(zhàn)略性地位,但是在上述分析中大多未能考慮到城市間的地區(qū)差異,且缺乏定性與定量研究的結(jié)合。本文因而對此做出了進(jìn)一步的研究分析。

    商貿(mào)流通業(yè)推動城市經(jīng)濟(jì)發(fā)展的作用分析

    商貿(mào)流通業(yè)不僅能推動社會經(jīng)濟(jì)的有效增長,還能帶來就業(yè)崗位的增加和消費(fèi)的增長,促進(jìn)資本積累和技術(shù)進(jìn)步,從而不斷擴(kuò)大社會總供給,實(shí)現(xiàn)經(jīng)濟(jì)的長期穩(wěn)定增長。

    (一)商貿(mào)流通業(yè)對城市經(jīng)濟(jì)的直接影響

    本文分別選取了具有代表性的北京市、哈爾濱市和貴陽市作為研究對象,對我國2010-2017年間人均社會消費(fèi)品零售總額進(jìn)行對比(見圖1)??梢钥闯觯覈?010-2017年間人均社會消費(fèi)品零售總額總體呈不斷上升趨勢,說明我國流通業(yè)發(fā)展?fàn)顟B(tài)較好,但是后期增速有所放緩,尤其是東部和中部地區(qū),表明我國流通業(yè)發(fā)展正進(jìn)入平緩發(fā)展階段。地處東部地區(qū)的北京市人均社會消費(fèi)品零售總額最高,位于西部地區(qū)的貴陽市人均社會消費(fèi)品零售總額最低,這與我國東中西部地區(qū)的城市經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平是相符的。

    商貿(mào)流通業(yè)對經(jīng)濟(jì)的影響還可通過流通業(yè)生產(chǎn)總值在GDP中的比例來衡量。表1給出了我國2010-2017年間流通業(yè)增加值比重及趨勢變化。在2014年以前,流通業(yè)增加值在國內(nèi)生產(chǎn)總值中的比例呈不斷上升趨勢,說明這一階段我國流通業(yè)呈現(xiàn)快速發(fā)展趨勢;2014 -2017年階段流通業(yè)增加值所占比重則略有下降,表明我國流通業(yè)的發(fā)展雖然仍然勢頭強(qiáng)勁,但長期看已經(jīng)放緩。

    (二)商貿(mào)流通業(yè)對社會就業(yè)的影響

    社會就業(yè)關(guān)系到人們?nèi)粘I畹幕A(chǔ)要求與條件,不僅對城市經(jīng)濟(jì)發(fā)展具有重要意義,也關(guān)系到社會治安與和諧穩(wěn)定。商貿(mào)流通業(yè)由于就業(yè)門檻較低,屬勞動密集型產(chǎn)業(yè),一直被認(rèn)為是促進(jìn)就業(yè)增長的重要途徑(丁綺,2018)。表2為我國2010-2017年間商貿(mào)流通業(yè)就業(yè)人數(shù)指標(biāo)。商貿(mào)流通業(yè)從業(yè)人數(shù)總體呈不斷上升趨勢,說明商貿(mào)流通業(yè)在吸納就業(yè)上起積極作用。在總從業(yè)人數(shù)占比中,2014年之前流通業(yè)從業(yè)人數(shù)占比不斷上升,2014年后則出現(xiàn)回落趨勢,這與前文流通業(yè)增加值在GDP中所占比例的發(fā)展趨勢是一致的。流通業(yè)發(fā)展趨勢的放緩在第三產(chǎn)業(yè)中顯現(xiàn)得更早一些。流通業(yè)從業(yè)人數(shù)占第三產(chǎn)業(yè)就業(yè)總?cè)藬?shù)比重在2013年達(dá)到了最高值,占比為8.089%,2013年后流通業(yè)從業(yè)人數(shù)占第三產(chǎn)業(yè)就業(yè)總?cè)藬?shù)比重就呈現(xiàn)不斷下降趨勢。種種指標(biāo)表明,流通業(yè)的發(fā)展已經(jīng)度過鼎盛的發(fā)展時期,發(fā)展規(guī)模與速度正逐步趨于平穩(wěn)。

    (三)商貿(mào)流通業(yè)與城市經(jīng)濟(jì)發(fā)展的互動機(jī)制

    流通業(yè)在城市經(jīng)濟(jì)發(fā)展所必須的生產(chǎn)環(huán)節(jié)和消費(fèi)環(huán)節(jié)過程中發(fā)揮“承上啟下”的作用,圖2給出了商貿(mào)流通業(yè)與城市經(jīng)濟(jì)發(fā)展的互動關(guān)系??梢钥闯?,在城市流通業(yè)較為發(fā)達(dá)的地區(qū),隨著現(xiàn)代物流和電子商務(wù)的發(fā)展,通過消費(fèi)品市場、生產(chǎn)資料市場和要素市場協(xié)調(diào)資源配置,城市流通業(yè)成為聯(lián)結(jié)城市各產(chǎn)業(yè)的紐帶,發(fā)揮著優(yōu)化各產(chǎn)業(yè)之間關(guān)系的作用,進(jìn)而帶動整個城市經(jīng)濟(jì)、消費(fèi)、就業(yè)的發(fā)展。而在市場化程度尚處于較低水平的城市和地區(qū),流通行業(yè)的規(guī)模和發(fā)展方向則較大地受城市經(jīng)濟(jì)發(fā)展的影響。

    數(shù)據(jù)選取及計量模型

    (一)數(shù)據(jù)選取及處理

    為了探究商貿(mào)流通業(yè)對城市經(jīng)濟(jì)發(fā)展的推動作用,本文結(jié)合全國平均水平,在東、中、西部地區(qū)分別選取了一個代表性城市進(jìn)行研究,分別為全國、北京市、哈爾濱市和貴陽市。城市經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平用該城市GDP來刻畫,商貿(mào)流通業(yè)發(fā)展水平則選取了社會消費(fèi)品零售總額和流通業(yè)就業(yè)人數(shù)共同表示。其中,流通業(yè)就業(yè)人數(shù)為流通業(yè)三大子行業(yè)(批發(fā)和零售業(yè)、住宿和餐飲業(yè)、交通郵政和倉儲業(yè))的就業(yè)人數(shù)之和,數(shù)據(jù)來源主要為《中國城市統(tǒng)計年鑒(2010-2017)》和國家統(tǒng)計局。為了確保結(jié)果的穩(wěn)健性,本文還對數(shù)據(jù)進(jìn)行了如下處理:

    由于各個城市存在人口數(shù)量上的差別,本文將城市GDP和社會消費(fèi)品零售總額調(diào)整為人均國內(nèi)生產(chǎn)總值和人均社會消費(fèi)品零售總額;由于人均城市GDP(元)、人均社會消費(fèi)品零售總額(元)和流通業(yè)就業(yè)人數(shù)(萬人)的變量單位并不相同,且存在人均指標(biāo)和總量指標(biāo)的差異,為了增加數(shù)據(jù)的可比性,本文采用無量綱化中均值化處理方法,對這三個指標(biāo)進(jìn)行標(biāo)準(zhǔn)化:

    Xi的標(biāo)準(zhǔn)化=Xi/Xt? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? (1)

    其中,Xt為變量的平均值,i=1,2,3,…,N,采用此方法,不僅能消除數(shù)據(jù)中量綱和數(shù)量級的影響,還能保留不同變量間取值差異程度上的信息。

    (二)模型構(gòu)建

    回歸模型:在前文數(shù)據(jù)處理的基礎(chǔ)上,在不考慮滯后影響的假設(shè)條件下,本文設(shè)置計量回歸模型為:

    urpgdpi,t=ci+β1urpconi,t+β2urjbi,t+ui,t? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ?(2)

    式(2)中,urpgdpi分別代表全國、北京市、哈爾濱市和貴陽市的人均GDP,urpconi和urjbi則分別表示它們的人均社會消費(fèi)品零售總額和流通業(yè)就業(yè)人數(shù),i=1,…,4(通過在東、中、西部地區(qū)各選一個代表性城市,i=1,…,4,分別代表全國、北京市、哈爾濱市和貴陽市);ui,t為殘差項(xiàng)。在對式(2)進(jìn)行基準(zhǔn)回歸的基礎(chǔ)上,對殘差項(xiàng)ui,t進(jìn)行單位根檢驗(yàn),如果結(jié)果顯示存在單位根,則拒絕urpgdpi,t、urpconi,t和urjbi,t之間存在協(xié)整關(guān)系,如果殘差項(xiàng)ui,t檢驗(yàn)結(jié)果顯示為平穩(wěn)的,則接受urpgdpi,t、urpconi,t和urjbi,t之間存在協(xié)整關(guān)系,且存在長期均衡。

    誤差修正模型(ECM)。中國經(jīng)濟(jì)的飛速增長使得在計量研究中多數(shù)宏觀經(jīng)濟(jì)變量呈現(xiàn)非平穩(wěn)性,利用協(xié)整及建立在協(xié)整關(guān)系基礎(chǔ)上的誤差修正模型則為研究非平穩(wěn)變量間的動態(tài)關(guān)系奠定了理論基礎(chǔ)。為簡單起見,首先建立一個沒有因變量和自變量差分滯后項(xiàng)的模型。令ecmi,t=ui,t,ui,t為依據(jù)式(2)得到的協(xié)整方程殘差序列,最終構(gòu)建誤差修正模型如下:

    △urpgdpi,t=αi+δ1i△urpconi,t+δ2i△urjbi,t+δ3iecmt-1+εi,t? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ?(3)

    i=1,…,4,分別表示全國、北京市、哈爾濱市和貴陽市;t=2010,2011,…,2017,εi,t是白噪音誤差項(xiàng)。

    實(shí)證結(jié)果分析

    (一)單位根檢驗(yàn)

    本文采用LLC檢驗(yàn)方法對面板是否存在單位根進(jìn)行了檢驗(yàn)。在這種方法中,原假設(shè)為“存在單位根”,如果檢驗(yàn)結(jié)果呈現(xiàn)顯著,則接受原假設(shè),面板數(shù)據(jù)存在單位根,是非平穩(wěn)的;否則面板數(shù)據(jù)是平穩(wěn)的。根據(jù)表3中LLC檢驗(yàn)結(jié)果可知,變量序列urpgdp、urpcon和urjb統(tǒng)計量的p值都大于5%,無法拒絕存在單位根的原假設(shè),說明變量序列是非平穩(wěn)的;在對變量一階差分進(jìn)行平穩(wěn)性檢驗(yàn)的結(jié)果中則可看到,變量序列Δurpgdp、Δurpcon和Δurjb統(tǒng)計量的p值都小于5%,拒絕存在單位根的原假設(shè)?;谝陨辖Y(jié)果,可得出面板數(shù)據(jù)為一階單整。

    (二)協(xié)整檢驗(yàn)

    從單位根檢驗(yàn)結(jié)果中可知,變量序列urpgdp、urpcon和urjb為一階單整,說明變量之間可能存在協(xié)整關(guān)系。本文利用Engle-Granger兩步檢驗(yàn)法對面板數(shù)據(jù)間的協(xié)整關(guān)系進(jìn)行了檢驗(yàn)。由表4的四個地區(qū)的殘差平穩(wěn)性檢驗(yàn)結(jié)果可以看出,四個地區(qū)的殘差項(xiàng)結(jié)果均是平穩(wěn)的,拒絕存在單位根的原假設(shè),說明在這四個地區(qū)中,人均國內(nèi)生產(chǎn)總值、流通業(yè)就業(yè)人數(shù)和人均社會消費(fèi)品零售總額間存在協(xié)整關(guān)系,說明商貿(mào)流通業(yè)的發(fā)展可在長期上對城市經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平產(chǎn)生影響。

    從對式(2)的回歸結(jié)果可知,人均社會消費(fèi)品零售總額正面促進(jìn)城市經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平,人均社會消費(fèi)品零售總額每增長一個百分點(diǎn),將帶動全國GDP增長0.956個百分點(diǎn),分別帶動北京市、哈爾濱市和貴陽市增長0.84、0.646和1.473個百分點(diǎn)。不難發(fā)現(xiàn),地處西部地區(qū)的貴陽市的估計系數(shù)最大,說明人均社會消費(fèi)品零售總額對城市經(jīng)濟(jì)發(fā)展的拉動作用最大。從這可以看出,隨著流通業(yè)在東、中部地區(qū)的飛速發(fā)展,現(xiàn)在已經(jīng)慢慢進(jìn)入平穩(wěn)發(fā)展階段,西部地區(qū)則發(fā)揮著以往積蓄的潛力,利用流通業(yè)起到引導(dǎo)城市經(jīng)濟(jì)快速發(fā)展的作用。流通業(yè)就業(yè)人數(shù)對城市經(jīng)濟(jì)發(fā)展的影響雖然為正,但普遍不顯著,僅在貴陽市通過了10%水平的顯著性檢驗(yàn),進(jìn)一步說明西部地區(qū)繼東、中部地區(qū)后進(jìn)入了流通業(yè)促進(jìn)城市經(jīng)濟(jì)發(fā)展的飛速階段。

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