■ 邢慧茹 副教授 邓 义 副教授 张晓骏 副教授(、武汉轻工大学经济与管理学院 武汉 43004 、湖北省现代物流与商务协同创新中心 武汉 430065)
新型城镇化建设是党的十八大明确提出我国现代化建设的重要内容的重中之重,它不仅为工业化、信息化和农业现代化提供发展空间,而且作为要素和产业的空间聚集区,为工业化和信息化的融合发展搭建平台,作为资本和人口的集聚区,以其巨大的投资和消费需求,成为拉动工业化、信息化和农业现代化的重要引擎,更是工业化、信息化和农业现代化的外在表现和结果。
新型城镇化建设引致的投资和消费需求,将成为推动地区经济发展的巨大动力,流通业作为连接生产和消费的重要桥梁,以其具有的高就业、高关联、高牵引和高保障等容纳特性(陈的非,2014),在城镇化进程中承担不可或缺的作用,二者相辅相成、互相依托。商品流通发展到一定阶段,出现了交易时间和交易地点的固化(丛颖睿,2014),导致城镇产生;城镇的发展进一步促进了人口和产业不断集聚,使商品流通的速度和效率不断提高,二者不断协调发展,形成一种良性互动螺旋发展的关系。
晏维龙、韩耀等(2004)在制度经济学框架下分析了流通效率与城镇形成及城市化趋势间的关系,搜集1960-2001年我国城镇化和流通业相关数据,运用面板数据分阶段对城镇化水平与流通产业发展水平的关系进行了实证。结果表明,不同阶段我国城镇化和流通业相关性不同,在市场经济条件下,流通业和城镇化之间具有统计显著性。晏维龙(2006)又以1960-2003数据为基础,通过误差修正模型认为城市化对流通业发展无论从长期来看还是从短期来看都具有非常重要的作用,这种影响具有长期性大于短期性的特征。
王德章(2007),陈阿兴、李希刚(2007),宋德军(2007)则从流通业在城镇化中的作用出发,认为发展流通业是促进城市经济的基础,并分别利用误差修正模型和格兰杰因果检验进行了实证分析。此后,学者对二者的研究也大多使用时间序列数据或面板数据运用误差修正模型/因果检验模型进行实证分析(黎星池,2013;丛颖睿,2014)等。
这些文献为本研究的开展提供了思路,也留下了值得商榷的空间:一是研究中使用的数据。城镇化以人口比例计量,为相对数据;而流通业数据均为GDP等绝对数据,流通业是否可以考虑使用相对数据,如流通效率?二是流通业对城镇化的影响在滞后期是否产生影响,滞后期数如何?本文在搜集湖北省1998-2012年城镇化和流通业数据的基础上,构造了流通效率指标,定量考察了城镇化与流通效率之间的关系。结果表明,湖北省城镇化不仅和当期流通业效率相关,而且和前一期流通业效率高度相关。
表1 研究变量及流通效率指标体系说明
表2 1998-2012年湖北省流通业效率度量指标及城镇化数据
表3 Total Variance Explained (总方差解释表)
表4 Component Matrixa (因子提取结果)
表5 1998-2012年公因子得分及流通效率
图1 1998 -2012年湖北省城镇化发展趋势
图2 1998-2012年湖北省流通业效率发展趋势
本文所建模型数据来源于1999-2013年《中国统计年鉴》湖北省数据,时间跨度为1998-2012年,共15年样本数据。
城镇化水平使用城镇人口占总人口的比重衡量(UR)。流通业效率指标体系借鉴陈金波(2014)的研究,包括流通速度、流通效益及流通规模等三个一级指标和七个二级指标。考虑到《中国统计年鉴》中批发和零售业数据较完整,因此本研究的流通业为狭义流通业,仅包括批发业和零售业,统计对象为湖北省1998-2012年限额以上批发和零售企业购入总额和销售总额,限额以上批发和零售企业资产及负债和主要财务指标。本研究涉及的城镇化指标、流通业数据及流通效率指标体系定义如表1所示。
由于《中国统计年鉴》中,2004年流通业数据缺失,本文对2004年数据进行处理,首先求出1999-2003年相应数据的年增长额,随后计算平均增长额,然后在2003年数据上加上平均增长额,即为2004年数据。如2004年限额以上批发和零售企业销售总额数据=2003年销售总额+(1999至2002年销售总额平均增长额)。2009-2012年湖北省批发零售贸易业零售总额数据缺失,在计算集中度时,本文使用了2003-2008年集中度的均值对2009-2012年度的集中度进行赋值。平均存货取去年和今年库存总额的均值。数据具体计算结果如表2所示。
由于本研究使用综合评价的流通效率指标来代替流通业绝对指标,首先利用SPSS软件使用因子分析法对表2中的数据进行因子分析,其次在提取公因子的基础上,通过其得分值和相应权重,计算出湖北省流通业效率。因子分析结果如表3所示。
表3为因子分析总方差解释表,从表3中可以看出,公因子1的特征值为4.93,方差贡献率为70.435%,公因子2的特征值为1.091,方差贡献率为15.582%,两个公因子的总方差累计贡献率为86.017%,超过了70%,说明提取的2个公因子包含了全部7个变量的绝大部分数据特征,因此提取2个公因子。同时可以看出,两个公因子的权重为82%和18%。
表4 为因子矩阵,由表4可知,公因子1对资产周转率、流动资产周转率、固定资产周转率、存货周转率、利润率和集中度有较大的载荷系数;而公因子2对购销率有较大的载荷系数,因此公因子的得分值可以用来表示湖北省流通业效率,公因子分别用FAC1和FAC2表示。
湖北省流通业效率(CE)=FAC1*0.82+FAC2*0.18
计算得1998-2012年湖北省公因子得分及流通效率,如表5所示。
从图1 可以看出,湖北省城镇化率呈现缓慢的增长趋势。1998年、1999年和2000年是增长比较迅速时期,2000-2009年基本保持稳定,2010年开始增速有所增加。湖北省1998年城镇化率为31.9%,2011年首次超过50%,达到51.83%,2012年为53.50%。湖北省城镇化率在中部六省一直处于领先位置,但同江苏、浙江等沿海省份相比,仍有10个百分点左右的差距。2011年湖北省城镇化率开始超过全国城镇化平均水平。
从图2可看出,湖北省流通业效率大致分为三个阶段:一是1998-2004年湖北省流通业效率小于1,说明在此期间流通业处于比较低的水平,但仍然是呈现上升的趋势。二是2005-2008年流通业效率由负为正,并且呈现快速上涨的态势,说明在这一阶段湖北省流通业效率得到极大提升;三是2009年至今基本保持稳定,呈现有升有降态势。
流通业效率的变动可能是和经济政策有很大关系,1998-2008年正是我国改革不断深化的几年,流通业作为第三产业得到大力发展,效率不断提高。而2008年以来,受金融危机影响,流通业效率出现了平稳变动。
表6 Correlations(相关性检验结果)
根据湖北省城镇化率和流通业效率数据,使用SPSS软件进行相关性检验,发现城镇化率与流通效率呈显著正相关,相关系数为0.859(见表6)。
为进一步探索二者之间的关系,本文利用Eviews软件建立城镇化率和流通效率之间的回归模型,首先进行单位根检验,结果显示:在5%的显著性水平下,残差是平稳的,说明城镇化和流通效率存在长期稳定的关系(见表7)。
表7的结果说明,即使在DT统计量较小的情况下,简单线性回归至少不是一个伪回归,简单回归估计结果如表8所示。
从统计结果分析,湖北省城镇化率和流通业效率之间是统计显著的,流通业效率每提高1单位,城镇化率提高6单位。随后考察滞后一期的流通业效率会对当期城镇化率产生何种影响,统计发现滞后一期的流通业效率T统计量为5.8,通过了假设检验,并且Durbin-Watson统计量表明序列不存在自相关,可以认为前期的流通业效率会影响当期的城镇化水平。
表7 单位根检验结果列示
表8 城镇化率与流通业效率简单回归估计结果
城镇是商流、物流、信息流、资金流以及人流动的中心,流通越发达,城镇就越繁荣。在生产相对稳定的情况下,流通力成为衡量一个城镇核心竞争力的决定因素,现代流通业发达与否已成为衡量一个城市经济发展水平的重要标志之一。本文利用1998-2012年湖北省流通业面板数据构造了衡量流通力的流通业效率指标,随后考察了城镇化水平与流通业效率二者的关系,结果表明二者具有一种长期正向均衡关系。
流通业是影响湖北省城镇化的重要因素,作为先导行业的流通业,不仅可以通过自身增长直接促进城市经济发展,促进城镇化水平提高;而且其具有的吸纳能力使得其在一段时间内仍然会对城镇化水平的发展起到积极的作用。
通过以上结论,可有如下启示:第一,采取各种措施促进流通业的发展,如建立便捷的流通网络,提高流通业效率,降低流通成本,增加城镇化对人的吸引力,促使人口向城镇转移。二是加大固定资产投资规模,提高流通业集中度和规模效应,加强成本控制与管理,提高流通业总资产周转率、流动资产周转率和固定资产周转率,以达到提高流通业效率的目标。
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