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区域商贸流通产业协调发展的影响因素与推进路径

2020-02-18耿聪慧副教授郑州财税金融职业学院郑州450048

商业经济研究 2020年4期
关键词:商贸流通经济带

耿聪慧 副教授(郑州财税金融职业学院 郑州 450048)

随着可持续发展理念的贯彻落实,我国经济发展方式和经济结构更加合理。但是,我国在经济稳增长、风险防范和民生等方面依然面临着诸多挑战。在新的发展形势下,以习近平总书记为核心党中央提出协调发展的理念,统筹推进东部、西部、中部和东北地区的发展。长江经济带作为我国发展水平最高、战略支撑作用最大的区域,对我国经济发展具有至关重要的作用。商贸流通产业作为连接生产和消费的纽带,是我国基础性和战略性产业,是促进我国经济转型和刺激消费增长的重要推动力。目前,我国长江经济带各省市在商贸流通产业的发展水平上存在严重不平衡,在这种情况下,对长江经济带商贸流通产业协调发展的研究具有重要现实意义。

我国学者分别针对区域经济、商贸流通以及区域商贸流通的研究较多,但是很少有学者针对区域商贸流通产业发展的影响因素进行研究,因此有关的理论知识和研究成果比较少。同时,鉴于长江经济带商贸流通产业发展较为成熟,因此,本文选择了长江经济带商贸流通产业作为主要研究对象,对影响其协调发展的因素进行分析,并提出了推进长江经济带商贸流通产业协调发展的推进路径。为我国长江经济带商贸流通产业的协调发展提供理论依据和建议。

影响因素指标选取

由于区域商贸流通产业协调发展并未吸引到广大学者的关注,因此对于其影响因素的研究成果匮乏。基于这种情况,本文在影响因素指标选择方面,以区域商贸流通产业的特点为基础,从该产业的市场开放性、市场联系性、区域差异和信息化建设水平四个方面选取了对外贸易(WM)、连锁经营(LS)、客运周转量(KYZ)、货运周转量(HYZ)、人均收入水平(AGDP)、固定资产投资(GZ)和信息化水平(XXH)七个指标用于影响因素的分析。

WM用于反映市场的开放程度,开放的市场条件有利于降低物流、人流和商流的流动成本,使区域资源配置更加合理;LS作为现代商贸流通产业最常见的经营方式,能够很好发挥企业的规模效应,推动商品和劳动力在区域间流动;KYZ通常用于反映某个区域对于外来人员的吸引力,人口作为终端消费者,是促进商品以及资金流通的原动力,同时也是不同区域之间在商贸流通产业方面建立关系的重要方式之一,对于区域经济带商贸流通产业协调发展具有积极影响;HYZ主要是用来反映不同区域之间商贸交流情况,根据HYZ能够衡量不同区域之间所存在的联系;AGDP是某个区域人员消费水平最直接的反映,通常情况下,区域人均消费水平越高,其商贸流通产业越发达,与其他区域的差距也就越大;GZ主要用于反映不同区域的交通、物流仓储等和商贸流通产业有关的基础设施建设规模;XXH是指区域的电子商务发展水平,电子商务是连接各区域之间商贸流通的优秀平台,对于跨区域消费具有重要的推动作用。以上七个指标中,仅AGDP对于区域商贸流通产业协调发展具有反向阻碍作用,其他指标均发挥促进作用。各指标数据均来源于《中国统计年鉴》(2009-2018)。

影响因素实证分析

(一)实验步骤

本文选择了长江经济带作为研究对象,以该区域11个省市在2009-2018年间的数据构成面板数据,并采用面板数据分析法对影响该区域商贸流通产业协调发展的因素进行分析。具体研究步骤为:平稳性检验:对数据进行单位根检验,如果数据序列中不存在单位根,表明数据具有良好的平稳性,反之数据序列不平稳。当变量是同阶单整变量时,则需要进一步对其进行协整检验,从而判断数据之间的均衡关系。Hausman检验:通过Hausman检验结果,确定固定效应模型还是随机效应模型。利用F检验最终确定模型的种类。通过已经确定的模型,对数据进行回归分析。

(二)模型说明

Hausman检验。Hausman检验的目的是为了判断个体效应和解释变量之间的相关性,进而确定选择固定效应模式或随机效应模式。本文在进行Hausman检验时,将原假设定义为:在随机效应模型中,解释变量和个体效应之间没有相关性,Hausman检验的统计量(W)的构建形式为:

上式中b和β^分别代表了固定效应和随机效应模型估计的回归分析系数数值大小,Ω代表两种模型回归系数估计值计算结果的方差,Hausman检验中,在原假设的条件下,W与解释变量个数(K)之间的关系服从于x2分布,即:

若检测结果W值小于x2(k),则原假设被接受,也就是构建随机效应模型用于面板数据的分析,若检测结果W值大于x2(k),则构建固定效应模型。

F检验。F检验的主要作用是根据检验结果来确定最终选择哪种类型的模型对数据进行回归分析。根据截距和系数是否变化,主要有以下三种模型:截距和系数均不变化的混合回归模型,截距变化、系数不变的变截距模型以及截距和系数均变化的变系数模型。其中混合回归模型和普通的回归模型在本质上没有差别,该模型的特点是不存在个体影响,且结果是固定的。其公式为:

表1 长江经济带商贸流通产业影响指标的ADF检验结果

表2 长江经济带商贸流通产业协调发展影响指标数据残差协整检验结果

对于变截距模型来说,由于其截距不是固定的,因此该模型会因截面的不同而存在个体影响,但是该模型的结构不会因截面的不同而变化,即不同截面上解释变量的结构参数是相同的,但是各解释变量的截距项不同,不同解释变量的截距项主要用于反映个体影响。其公式为:

变系数模型指的是截距和系数均变化的回归模型,该模型不仅会受到个体影响,同时其结构同样会随着个体的变化而不同。与变截距模型相同的是,其个体影响同样用a反映,bi则代表解释变量的系数,通常用于反映不同个体之间在结构上的差异。其公式为:

本文中将F检验的原假设定为:H1:β1=β2=...=βn;H2:a1=a2=...an。若检验结果接受原假设H2,则选择混合回归模型,反之则对H1进行检验,如果检验结果接受原假设H1,则选择构建固定效应模型,若拒绝原假设H1,则选择构建变系数模型。

(三)模型建立与数据处理

由于区域经济协调发展是相对的,因此没有形成协调发展评价的固定标准。本文通过对研究成果的总结,利用隶属度方法,通过建立区域商贸流通产业协调发展度函数(U)的形式,来比较长江经地带区域商贸流通产业的协调发展。U的计算公式为:

上式中v代表区域商贸流通产业协调发展在特定时期的实际测量值,代表该区域商贸流通产业协调发展的期望值,s代表标准差。U的取值范围是0-1,且取值越大,表示该区域商贸流通产业协调发展的程度越高。在此基础上,将U作为被解释变量,构建如下面板数据分析模型:

上式中XFDit代表长江经济带商贸流通产业协调发展的程度,WM、LS、KYZ、HYZ、AGDP、GZ、XXH分别代表上文中确定的七个指标的数值,uit代表随机误差项,i代表截面的数量,t代表时间。通过上式共计得出长江经济带十一个省市在2009-2018年七个指标的770个面板数据,在数据处理方面,本文所采用的数据分析软件为Eviews8。

(四)影响因素实证分析

平稳性检验。对数据进行平稳性(ADF)检验的目的在于避免伪回归的出现,平稳性检测结果如表1所示。从表1可以看出,七个指标中,除了XXH以外,其余指标的P值均大于显著性水平0.05,这说明除了指标XXH以外,其他六个指标的数据序列是不平稳的。从表1中的一阶差分ADF检验结果可以看出,七个指标的P值均低于显著性水平0.05,这表明数列拒绝了单位根假设,即七个指标数列的一阶差分单整序列是平稳的。

协整检验。协整检验之前,对各指标的数列进行取对数处理,其主要目的是消除数列之间的共线性,降低异方差带来的影响,同时提高数列的平稳性。除此之外,对原始数据取对数后,不会对数据分析结果和协调发展度的比较结果造成影响。本文采用残差检验法对数据进行协整检验,首先对所选的指标数据进行取对数处理,然后依据处理后的数据数列计算得出变系数模型的估计值,最后对变系数模型在不同截面回归方程的残差进行平稳性检验,若检验结果显示不同截面的残差不平稳,意味着数列之间不存在协整关系,反之则表明数列存在协整关系。检验结果如表2所示。从表2的检验结果可以看出,残差协整检验的四种检验方法所得到的检验结果均是一致的,即检验得出的P值均低于显著性水平0.05,这表明协整检验的结果不接受原假设“不同截面回归方程的残差数据序列存在平稳性”,所以本文选取的七个指标构建的面板数据序列之间不存在协整关系,满足模型分析条件。

模型选择。在确定所选面板数据系列能够进行模型分析之后,再进行分析模型的选择,本文采用的模型选择方法是Hausman检验法,检验结果如表3所示。从表3给出的检验结果可以发现,统计量大小为118.878633,其对应的P值小于显著性水平0.05,所以测试结果为拒绝“构建随机效应模型”的原假设,从而确定本文所选择的模型为固定效应模型。固定效应模型根据截距和系数是否改变又可以分成混合回归模型、变截距模型和变系数模型三种,模型种类主要依据F检验的结果进行。本文中用于F检验的公式为:

表3 长江经济带商贸流通产业协调发展影响因素面板数据Hausman检验结果

上述公式中,S1、S2和S3分别代表变系数模型、变截距模型和混合模型的残差平方和,N代表截面的个数,T代表时间,K表示变量的个数。通过计算发现,F1和F2的数值大小分别为0.6035和1.5462,相比之下,在显著性水平为0.05时,采用FIVN计算得出F检验的临界值Fa1(80,11)和Fa2(70,11)临界值分别为2.4673和2.4776。通过比较不难看出,F1和F2的数值均小于显著性水平0.05条件下的临界值,即检验结果为接受原假设,所以选择的模型为混合固定模型。

影响因素实证分析。利用已经确定的混合固定模型对面板数据进行回归分析,结果如表4所示。从表4可以看出,采用混合固定模型对数据进行回归分析得出的F统计量为20.03546,对应的P值0低于显著性水平0.05,这表明该模型具有较好的整体显著性,除了LnKYZ以外,其余解释变量的t统计量所对应的P值大小均小于0.05,表现出很好的显著性。所以,可以得出以下回归方程:

对外贸易(WM)的系数为0.11613,说明良好的对外贸易有助于区域之间建立合作关系,从而推动商贸流通产业协调发展。连锁经营(LS)的系数为0.060014,说明在实现分工基础上进行集中化管理,发挥企业的规模优势,虽然能够促进不同区域之间资金、人才、技术等方面的联系,但对于商贸流通产业协调发展的促进作用较小。客运周转量(KYZ)的系数为0.051107,影响不显著的原因可以归因于不同区域之间经济水平差距较大,大量劳动力流向经济发展水平较高的区域,导致经济水平较低区域的消费地点越来越少,因此KYZ在推动区域商贸流通产业协调发展方面的影响不如其他指标明显。货运周转量(HYZ)的系数是0.069732,这是不同区域之间联系性的直观反映,HYZ越小,说明区域之间的商业活动越不频繁。人均收入水平(AGDP)的系数为-0.772314,小于0,说明AGDP对区域商贸流通产业协调发展具有反向阻碍作用,AGDP越高,在同等或者发展速度较小的情况下,区域之间的差距会逐渐增大,明显不利于协调发展。固定资产投资(GZ)的系数为0.40667,反映了区域商贸流通产业基础设施建设水平,GZ系数越高,越有助于加强区域之间的商业交流。信息化水平(XXH)的系数为0.19572,作为现代商贸流通产业的重要支撑,其发展水平在很大程度上决定了不同区域之间的资源和信息共享程度,XXH系数越高,越有助于提高区域之间的联系,因此对长江经济带商贸流通产业的协调发展具有促进作用。

结论与建议

根据对区域商贸流通产业协调发展影响因素的分析,可以得出以下结论:第一,对外贸易(WM)的系数为0.11613,说明良好的对外贸易有助于区域之间建立合作关系,从而推动区域商贸流通产业协调发展。第二,连锁经营(LS)的系数为0.060014,说明发挥企业的规模优势,促进不同区域之间资金、人才、技术等方面的联系,对于区域商贸流通产业协调发展的推动作用不显著。第三,客运周转量(KYZ)的系数为0.051107,这说明其对区域商贸流通产业协调发展的影响不显著。第四,货运周转量(HYZ)的系数为0.069732,这说明其对区域商贸流通产业协调发展的影响不显著。第五,人均收入水平(AGDP)的系数为-0.772314,小于0,说明AGDP对区域商贸流通产业协调发展具有反向阻碍作用。第六,固定资产投资(GZ)的系数为0.40667,说明区域商贸流通产业固定资产投资能够有效促进区域商贸流通产业的协调发展。第七,信息化水平(XXH)的系数为0.19572,说明信息化水平对于区域商贸流通产业的协调发展具有一定的促进作用。

根据上文的分析结果,可以将推进区域商贸流通产业协调发展的路径总结为以下几点:第一,充分发挥政府指导协调作用。中央政府应根据区域经济协调发展的实际情况制定统一的发展规划,同时各级地方政府要积极转变思想,不断优化地方性法律法规,加强各省区市之间的合作和良性竞争,从而提高区域商贸流通产业的整体效率和发展水平。第二,充分发挥市场基础性作用。市场资源的配制是影响区域商贸流通产业协调发展的关键因素,因此要通过市场价格机制、竞争机制和风险机制等实现资源的优化配置,从而降低区域间的商贸流通成本,提高流通效率。第三,鼓励发展连锁经营。连锁经营是不同区域之间联系的重要方式,通过连锁经营不仅能够发挥规模效益的优势,同时还有助于构建各区域之间的商贸流通体系,降低技术、人才和商品流通成本,从而推动商贸流通产业协调发展。第四,加强基础设施建设。各级地方政府应当加大区域商贸流通产业基础设施的建设,从陆、空和水三方面同时推动基础设施的建设,构建专业、高效、规模和立体的交通运输体系。第五,提高信息化建设水平。随着“互联网+”的提出和互联网技术的不断发展,电子商务得到了急速发展,信息平台在区域商贸流通产业中的地位越来越重要。各省区市政府应当注重信息技术人才的培养和网络安全的保障,为商贸流通产业提供良好的信息平台。第六,缩小区域间收入差距。各区域的人均收入水平是影响商贸流通产业协调发展的重要因素,因此各级政府应当加大对收入水平较低区域的扶持力度,以缩小不同区域间的收入差距。收入水平较落后的区域应当抓住政策优势,结合自身自然资源和旅游资源,创造就业机会,从而提高人均收入水平,促进区域商贸流通产业的协调发展。

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