城镇化、交通基础设施与商贸流通业发展的交互作用分析

周贤

内容摘要：本文在多种回归方法检验的基础上，利用省级面板数据，验证城镇化影响商贸流通业发展的交通基础设施门槛效应。结论表明，城镇化与商贸流通业发展之间存在非线性关系，两者关系受到交通基础设施水平的影响，城镇化影响商贸流通业的作用存在一个交通基础设施门槛。当交通基础设施水平较低时，城镇化并不能促进商贸流通业发展，只有当交通基础设施水平较高时，城镇化才能显著促进商贸流通业发展，且交通基础设施水平越高，城镇化促进商贸流通业发展的作用越强。

关键词：城镇化 商贸流通业 交通基础设施

引言

改革开放以来，我国经历了最大规模的人口迁移，随之而来的是不断提高的人口城镇化水平。城镇化水平的提高，不仅通过人的集聚提高了城市资源配置效率，还通过创造需求促进了商贸流通业等服务业的发展。因此，研究城镇化与商贸流通业发展的关系具有比较重要的意义，尤其是在互联网深入发展的背景下，线上消费蓬勃增长，而这些消费需求的传输都需要强大的商贸流通业发展才能支撑。另一方面，商贸流通业发展是基于一定的交通基础设施才能运转的，可以说交通基础设施是商贸流通业发展的基础，没有完善的交通基础设施作为支撑，商贸流通业发展将如无源之水。因此，本文探讨城镇化影响商贸流通业发展的作用是否受到交通基础设施的制约、是否存在交通基础设施门槛。本文致力于验证交通基础设施、城镇化和商贸流通业发展之间的非线性关系。

模型设定与数据说明

（一）交互项模型

研究一个变量是否受到另一个变量的影响，通常的做法是建立交互项模型，在本文中应用这一方法。在交互项模型的基础上，本文还想进一步识别两者的非线性门槛关系，所以要建立面板门槛模型。交互项模型设定如下：

wlit=γi+β0urbit+β1urbit×infit+Xit+εit

从交互项模型可以看出，交互项的系数即表示两个变量之间的相互影响。如果系数显著，则不仅表明城镇化对商贸流通业的影响受到交通基础设施的影响，还表明两者之间存在非线性关系。

（二）面板门槛模型

交互项模型只能大概了解变量之间的交互影响及可能的非线性关系，要想清楚了解变量在具体某个值时，另一个变量会如何变化，则需要利用面板门槛模型来识别。具体面板门槛模型设定如下：

wlit=γi+β0urb1it+β1urbitI（infit≤χ）+β2urb2itI（infit>χ）+εit

其中，urb为独立的解释变量，inf为相关解释变量，I（·）为指示函数，表示当交通基础设施门槛变量值超过某个门限值时，城镇化影响商贸流通业发展的变化。被解释变量wlit为商贸流通业发展支出占GDP的比重，门限变量inf为交通基础设施变量，Xit为一系列控制变量，包括金融发展（fe）、产业结构（strf）、技术创新（cx）、对外开放（open）、财政支出（cz）和外商直接投资（wz）。

（三）数据说明

本文被解释变量为商贸流通业发展，利用商贸流通业发展支出占GDP的比重衡量，城镇化（urb）指标利用城镇人口占总人口的比重衡量。门槛变量为交通基础设施（inf）变量，用每万人公路里程表示。产业结构（strf）利用第二产业产值占GDP的比重表示。对外开放（open）用进出口总额占GDP的比重度量，技术创新（cx），用每万人专利数量衡量。财政支出（cz）用政府财政支出占GDP的比重度量，外商直接投资（wz）用直接利用外资金额占GDP的比重度量。所有数据来自1998-2017年《中国统计年鉴》，数据区间为1997-2016年，包含全国30个省市自治区。表1为主要变量的描述性统计。

实证结果及分析

（一）分组回归分析

在利用交互项模型之前，本文先利用分组回归方法识别不同交通基础设施水平下，城镇化影响商贸流通业发展的差异。如果不同分组情况下，城镇化对商贸流通业发展的影响有较大差异，表明城镇化对商贸流通业发展的影响可能受到交通基础设施的制约，从而为交互项模型回归做好铺垫。表2分组回归结果表明，低交通基础设施水平下，城鎮化对商贸流通业发展具有不显著正向影响，中等交通基础设施水平下，城镇化不显著促进商贸流通业发展，而当交通基础设施水平处于较高水平时，城镇化显著促进了商贸流通业发展。这一结果证实了不同交通基础设施发展水平下，城镇化影响商贸流通业发展的显著差异，表明两者可能存在非线性关系，下文进一步利用交互项模型来进行验证。

（二）交互项模型回归分析

在上述分组回归的基础上，本节利用交互模型检验城镇化影响商贸流通业发展的作用是否受到交通基础设施的制约，如果交互项系数显著，则表明城镇化和交通基础设施之间存在相互影响，从而表现出非线性关系。表3结果表明，在运用了OLS估计、固定效应模型和随机效应模型三种方法后，所有模型均表明，城镇化显著促进了商贸流通业发展，交通基础设施同样十分显著地促进了商贸流通业发展，同时两者的交互项系数显著为正，表明城镇化和交通基础设施之间存在相互影响，交通基础设施对城镇化影响商贸流通业发展的作用存在强化作用。也就是说，交通基础设施水平越高，城镇化促进商贸流通业发展的作用越强。

（三）分地区回归

由于我国各省经济发展存在较大差异，尤其是交通基础设施水平差异明显，因此需要对不同区域之间的差异进行分析。本文分别对东中西部地区建立交互项模型，研究不同区域之间是否存在交互效应。表4结果表明东中西部地区之间交互项系数均显著为正，表明东中西部地区城镇化建设和交通基础设施建设之间存在正向强化作用，最终促进了商贸流通业发展。

（四）门槛模型回归

门槛值检验。分组回归和交互项回归的缺陷在于并不能清楚知道，城镇化在交通基础设施变化的哪个点时，其影响商贸流通业发展的作用会发生转变。而面板门槛模型通过利用Boootstrap方法搜索门槛值，从而清楚知道每个区间变化的节点。本文对全样本和分地区样本分别进行了门槛值检验，结果如表5所示。结果表明全样本中，交通基础设施存在三个门槛值，分别为1.301、2.224、4.231；东部地区存在三个门槛值，分别为1.301、2.265和2.473；中部地区存在两个门槛值，分别为2.138和2.947；西部地区存在两个门槛值，分别是2.588和4.230。基于上述门槛值检验结果，本文进一步分析当处于不同交通基础设施门槛值时，城镇化影响商贸流通业发展的差异。

门槛回归。表6结果表明，从全样本来看，当交通基础设施低于第一个门槛值时，城镇化显著抑制了商贸流通业发展，当跨过第一个门槛值时，负向影响转为正向影响，当跨越第二个门槛值时，城镇化显著促进了商贸流通业发展，当跨越第三个门槛值时，城镇化促进商贸流通业发展的作用进一步增强。东中西部结果同样呈现与全样本相同的变化特征，所有地区结果均表明，当地区交通基础设施发展水平较低时，城镇化显著抑制了商贸流通业发展，只有当交通基础设施建设处于较高水平时，城镇化才能发挥促进商贸流通业发展的作用，且随着交通基础设施建设水平的提高，城镇化促进商贸流通业发展的作用越强。这一结果主要在于，商贸流通业发展需要完善的交通基础设施建设为支撑，发达的交通基础设施可以提高商贸流通业的运输效率，节省运输成本。同时，城镇化发展过程也是商贸流通业发展加快要素向城市集中和流动的过程，缺少商贸流通业发展的支持，要素的集聚和流动将会面临高成本。因此，只有交通基础设施建设处于较高水平时，城镇化的作用才能发挥。

参考文献：

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