交通基础设施对商贸流通业影响的空间计量分析

王平

◆ 中图分类号：F713.3 文献标识码：A

内容摘要：本文基于2009-2014年30个省级面板数据，构建空间计量模型，采用空间滞后模型、空间误差模型和空间杜宾模型实证分析了交通基础设施对商贸流通业的影响及空间溢出效应。研究发现，交通基础设施可以显著促进该地区商贸流通业的快速发展，同时具有显著的正向空间溢出效应，即可以促进相邻地区商贸流通水平的提升。同时，本文还发现人均收入水平、城市化水平、和信息化水平均对该地区和相邻地区的商贸流通业产生一定的影响。最后，基于上述研究结论提出了相关的政策建议。

关键词：交通基础设施 商贸流通业 区域差异 空间计量

引言与文献综述

经济新常态提出之后，我国经济结构和产业结构亟需转型，实现由劳动力、资本等生产要素驱动下低效高污染发展模式转向以创新驱动下高效环保可持续发展模式的转变。其中，在对拉动经济发展的投资、出口和消费“三驾马车”的调整中，应逐步引导刺激消费需求，同时结合消费供给侧改革，来推动居民整体的消费支出水平与消费偏好的提升。商贸流通业作为消费和生产的中间环节，是地区经济发展必要组成部分，是基于供给端提升居民消费水平的基础和关键。而受限于地区间经济发展水平、地貌特征、地质差异，地区间交通基础设施呈现显著的非均衡性，东部地区交通基础设施完善程度远高于中西部地区。那么，交通基础设施是否促进了地区商贸流通业的发展？在信息化背景下，东中西部地区信息成本降低的形势下，居民的消费需求偏好的地域可达性逐步扩大，地区交通基础设施是否对相邻地区商贸流通业产生空间溢出效应？如果存在，这种溢出效应是正向效应还是负向效应，其具体影响程度又如何？

鲜有学者直接研究交通基础设施与商贸流通业之间的相关关系，但商贸流通业隶属经济发展的一部分，研究交通基础设施对经济增长的影响效应及探究其对商贸流通业的影响具有一定的借鉴意义。俞勇军等（2005）从包含交通投资在内的不同行业投资存在合理比例的视角，建立数学理论模型，以探究交通基础投资对经济增长的促进作用。张学良（2007）采用面板数据，通过估算交通基础设施投资对经济发展的贡献率，且进行了区域差异分析。司增绰（2011）基于灰色关联模型的计量分析，发现地区商贸流通业发展与公路交通基础设施水平具有较强的关联性，在公路里程、公路客运量、公路货运量和民用汽车拥有量中，民用汽车拥有量是最重要的影响因素，公路货运量次之。张学良（2012）在综合考虑多维要素对我国区域经济增长的协同作用的基础上，构建交通基础设施对区域经济增长的空间溢出模型，利用1993-2009年的我国省级面板数据和空间计量经济学的研究方法探究了二者之间的关系。结果发现我国交通基础设施有利于经济增长，产出弹性合计约0.05-0.07，且存在显著的空间溢出效应。还有部分学者基于描述性分析的方法，直接探讨了基础设施建设与商贸流通之间的相关关系。张旭等（2015）研究认为小城镇物流作为当代物流基础设施的重要构成部分之一，对沟通农村与城市信息流、物流和推进经济的健康发展具有重要作用。张慧省（2016）研究认为当前我国乡村商贸流通市场在基础设施、信息量方面与城市商贸相比存在很多不足，加剧了城镇和乡村经济发展的不均衡现象，并通过分析我国城乡商贸流通环节中存在的诸多问题之后，提出多项措施对其进行有效优化和完善。

綜上所述，既有研究对于探究交通基础设施与商贸流通业的相关关系具有重要意义，但仍有如下改进的空间：一是对于商贸流通业的测度而言，多数学者仅采用单一指标法进行测度；二是鲜有学者直接研究交通基础设施与商贸流通业之间的相关关系，且忽略了交通基础设施的地域空间依赖性、空间异质性和空间溢出效应。因此本文基于2009-2014年省级面板数据，设定空间计量模型，通过采用空间计量模型来估计相关参数，以探究交通基础设施对商贸流通业的影响效应及空间溢出效应，并进行区域差异化分析。

研究设计

（一）空间计量模型构建

空间计量模型分为空间滞后模型（SLM）、空间误差模型（SEM）和空间杜宾模型（SDM）。本文的核心解释变量为商贸流通业发展水平（SML），解释变量为交通基础设施（TRA），控制变量为人均国内生产总值（RGD）、城市化水平（URB）、政府公共财政支出水平（TRE）、信息化水平（INF）。基本模型如下：

SLM：SMLit=ρWyit+β1TRAit+β2RGDit+β3URBit+β4TREit+β5INFit+ε

SEM： SMLit=β1TRAit+β2RGDit+

β3URBit+β4TREit+β5INFit+ε，ε=λWε+μ

SDM：SMLit=ρWyit+β1TRAit+β2RGDit+

β3URBit+β4TREit+β5INFit+α1WTRAit+α2WRGDit+α3WURBit+α4WTREit+

α5WINFit+ε

（1）

（二）变量说明与数据来源

被解释变量。商贸流通业发展水平（SML）采用构建综合指标评价体系法进行测度，具体指标选取如表1所示，包括三个商贸流通业的产出水平、商贸流通业的从业人数、商贸流通业行业规模（企业数量）三个基准指标。三者从不同的角度反映商贸流通业的发展水平，需要指出的是，受限于统计数据的可得性和统计口径的一致性，上述指标在统计时主要涉及批发、零售、餐饮、住宿行业，且样本时间选定为2009-2014年，研究对象为我国除了西藏、港澳台地区之外的30个省、自治区和直辖市。之后，采用可以客观赋予权重的熵值法对商贸流通业发展水平进行测度，表1为三个变量在样本时间段内的平均权重水平。

核心解释变量。交通基础设施（TRA）采用综合指数法进行测度，交通基础设施涉及的面相对较宽，但与居民商贸流通相关性最大的还是公路及其相关变量，具体如表2所示，之后采用熵值法进行测度。

就控制变量而言，人均国内生产总值（RGD）数据可以直接取自《中国统计年鉴》。城市化水平（URB）采用地区城镇人口与总人口的比重表示。政府公共财政支出水平（TRE）直接取自《中国统计年鉴》。信息化水平（INF）采用电话与互联网用户数测度，数据来源于《中国城市统计年鉴》。需要指出的是，上述面板数据已经通过构造相关价格指数进行平减，消除价格因素导致估计的结果有偏。

实证分析

（一）空间相关性分析

空间计量分析之前需要对交通基础设施和商贸流通业的空间依赖性进行检验，学者多采用Moran I进行全域空间相关性分析，如果Moran I大于0且小于等于1，则认为变量在空间分布上存在正向相关性关系，数值越大，正向相关性就越强；如果Moran I大于等于-1且小于0，则认为变量在空间分布上存在负向相关性关系，数值越大负向相关性就越弱；如果Moran I等于0，则认为变量在空间分布上不存在空间相关性关系。Moran I定义如下：

（2）

Yi表示第i个地区变量的观察值。W代表空间权重矩阵，可以采用不同的空间权重矩阵。由于不同地区的商贸流通业的不同影響不仅依赖于地理位置的相邻，还依赖于经济效应的影响，因此本文同时采用二进制的邻近空间权重矩阵和经济距离空间权重矩阵，具体包括地理距离和经济距离两种，具体的空间权重矩阵公式如式（3）所示。表3给出了两种权重矩阵下2009-2014年交通基础设施与商贸流通业的Moran I数值，可以发现各地区间交通基础设施和商贸流通业存在显著的空间依赖性，且这种依赖程度具有逐步加强的变化趋势。

（3）

（二）实证结果分析

表4给出了采用综合评价指标体系测度的商贸流通发展情形下的空间计量回归结果，分为6个模型，分别对应地理距离空间权重矩阵和经济距离空间权重矩阵下的SLM、SEM和SDM的回归结果。据表4可知，整体来看所有模型中解释变量的回归结果在正负性表征的影响行为上保持一定的一致性，但在统计学的显著性水平上存在明显的差异，这说明估计结果是可靠的，且模型使用的差异导致回归结果的异同。另外，所有模型的空间相关性系数均为正，且通过了显著性水平为5%的假设检验，表征空间相关性的确存在，侧面印证了空间计量模型使用的合理性。基于表4给出的修正的拟合优度（Adj-R2）的结果，接下来本文采用空间杜宾模型，即模型（3）和模型（6）的回归结果进行解释说明和阐述分析。

就交通基础设施（TRA）而言，在所有模型中的回归系数均为正，且均通过了显著性水平为10%的假设检验。模型（3）和模型（6）中的系数估计值为0.13和0.37，表征在地理距离或者是经济距离的空间权重矩阵的前提下，交通基础设施每提升1%，将会引致商贸流通业发展水平直接提升0.13%或者是0.37%。主要是因为交通基础设施的完善和加强可以迅速实现地区内部、小范围的物流配送，包括家具、家电、生活用品、电器用品在内。特别是餐饮、农产品，配送时间距离的大幅降低，再加上保鲜保温技术的革新提升，可以有效刺激地区居民在餐饮消费方面的需求，由此直接和间接地促进了商贸流通业的发展。

就控制变量而言，人均收入水平（RGD）的回归系数在所有模型中保持高度一致，估计系数趋于0.06-0.16之间，表征人均收入水平每提升1%，商贸流通业发展水平将提升0.06%至0.16%。主要是因为根据凯恩斯的消费理论，居民消费需求取决于个人收入水平及其消费倾向，但居民收入水平是主导因素，本文的研究结果进一步支持了上述理论，启示商贸流通业快速发展的关键在于提升居民的收入水平或是边际收入水平。城市化水平（URB）在模型（3）和模型（6）中的回归系数分别为0.15和0.20，且分别通过了显著性水平为10%的假设检验，表征城市化水平的快速跃升可以有效促进商贸市场的发展。随着2014年国务院出台《新型城镇化规划（2014-2020）》，新型城镇化涵盖的房地产、卫生医疗、教育等均可以有效拉动居民和企业的商贸需求，且这种需求具有长期的弹性。

政府公共财政支出（TRE）在模型（3）和模型（6）中的回归系数分别为-0.01和-0.09，且均未通过一定显著性水平下的假设检验，但影响程度较小，表明政府公共支出并非影响商贸流通业发展的既得因素。信息化水平（INF）在所有模型中的回归系数均为正，且通过了显著性水平为10%的假设检验，且SDM模型的回归结果均大于SLM模型和SEM模型，同时通过了5%显著性水平下的统计检验，表征信息化水平的提升可以有效提升商贸流通业的运营效率、供给与需求水平。

就空间溢出效应而言，SDM模型给出了解释变量的空间溢出效应值，交通基础设施的空间效应值（W*TRA）的回归系数为在地理距离和空间距离权重矩阵下的回归系数，分别为0.36和0.47，表征相邻地区的交通基础设施投资水平的增加、里程数、基础设施完善水平、管理制度与体系的完善均可有效提升相邻地区的商贸企业的发展水平。主要是因为我国人口基数较大，地区间的高速公路、铁路、城市快速交通的建设，可以实现地区内、地区间的商品贸易交易的无缝对接，大大降低了时间距离，迅速推升了贸易交易效率。特别是在2009年金融危机后期时代，我国政府推出的基建设施建设，不仅可以稳定经济增长速率，还可以降低贸易交易的成本。就其它控制变量的空间溢出效应而言，人均收入水平（W*RGD）的回归系数为负，分别为-0.07和-0.05，且均通过了显著性水平为10%的假设检验，表征本地区居民可支配收入水平的提升会通过降低本地区居民针对相邻地区商贸流通业的需求来降低其商贸流通业发展水平，即通过替代效应产生一定的负向空间溢出效应。呈现相同负向空间溢出效应的还有城市化水平（W*URB），其空间相关性系数在模型（3）和模型（6）中分别为-0.11和-0.22，且前者通过了显著性水平为10%的假设检验。另外，本文还发现政府公共支出（W*TRE）和信息化水平（W*INF）的空间相关性系数均为正，表征本地区政府公共支出的增加或者信息化水平的提升，可以显著促进相邻地区或者是经济相异（相依）地区的商贸流通业的发展。

商贸流通业发展对策

（一）消除区域行政壁垒，加强地区间交流与交通基础设施投资

研究表明交通基础设施建设不仅有利于推动本地区的商贸流通业发展，还可以提升相邻地区商贸流通业的发展。首先，政府机构，尤其是政府参事、智库、智囊团应具有一定的理论知识技术担当，通过严谨的科学论证与分析，制定出适应国家层面、地区层面、县级层面商贸流通业发展的长期规划，提出具体的交通基础设施投资实现步骤与措施。其次，监管当局应对地区交通基础设施制定严谨、规范、合理的运营、管理、道路维护、道路升级改造制度與计划预案文本，并提升执行效率和执行质量。最后，不同地区应加强交流，在交通基础设施规划时，应基于多地区的需求与供给能力，最大限度地利用好交通基础设施对商贸流通业发展的正向空间溢出效应。

（二）多角度改革创新，提升城市化水平

研究表明城市化水平的提升可以有效促进地区商贸流通业的发展，因此在政策建议层面需要注重推动城市化集约高效的发展。商贸流通业发展需求是基于人的需求，居住在城市生活的居民的商贸需求远高于农村地区生活的居民，于是推动地区城市化水平的关键在于推动人口城镇化，其核心在于保证农村转移居民具有稳定的社会保障，且福利层面要求与“土著”城市居民具有相同待遇。因此，在当前创新驱动的改革下，应基于政府宏观经济调控的基调，在政府治理、企业运营、人才培养、养老机制设定等各个层面实施多角度、多维度的创新改革，以求推动城市化质量和城市化水平的协调提升，最终增加居民的商贸需求。

（三）增强信息化水平，优化居民消费需求与消费偏好

研究表明信息化水平的提升可以有效促进本地区和相邻地区商贸流通业的发展，于是政策建议层面应考虑推动居民信息化水平的提升。信息化水平的提升关键在于传播信息的硬件设施的提升和使用信息软件的提升。硬件设施提升的关键在于科学技术的创新，核心在于科研人才的培养和前沿技术的引进。软件设施的提升在于使用信息人员的使用技能的学习能力，核心在于加强针对上述层面的社会培训、社区培训、行业培训等。最终通过信息化水平的提升，来提升本地区和不同地区居民消费需求及其消费倾向，实现商贸流通业的快速发展。

参考文献：

1.俞勇军，陆玉麒.交通投资与经济发展的关系及其区域效应评价方法研究[J].人文地理，2005（1）

2.张学良.中国交通基础设施与经济增长的区域比较分析[J].财经研究，2007（8）

3.司增绰.区域商贸流通发展与公路交通水平计量分析[J].商业研究，2011（8）

4.张学良.中国交通基础设施促进了区域经济增长吗—兼论交通基础设施的空间溢出效应[J].中国社会科学，2012（3）

5.张旭，朱猛.商贸流通型小镇物流基础设施建设规划研究[J].商业经济研究，2015（7）

6.张慧省.我国城乡商贸流通市场一体化研究[J].商业经济研究，2016（7）