流通产业发展的地区协调性

舒忠

内容摘要：本文基于2000-2015年省级面板数据，采用随机森林回归方法对流通产业的地区协调性进行测算，研究发现全国31个地区呈现出同步发展趋势，上海、天津和海南的发展趋势出现显著的不协调，具有自身波动特征。在此基础上，构建以“区域距离”和“经济距离”为标准矩阵的空间滞后模型进行实证分析，研究发现区域相邻的地区SAR拟合度良好，回归参数反应出流通产业发展协调性在“区域相邻”上存在微弱的正向空间效应，其中内部核心变量的协调性效应为负，外部变量的协调性效应为正；经济相邻的地区SAR最优拟合度良好，各变量均通过显著性检验，反应出经济相邻的地区在流通产业发展协调性上具有较强的正向空间效应。

关键词：流通产业 地区协调性 区域相邻 经济相邻

流通产业发展的地区协调性测算

（一）指标选取与数据来源

通过梳理国内外相关文献发现，流通产业中的经济变量包括了全社会固定资产投资、社会消费品零售额、批发零售行业总额、城乡居民收入总额、货物周转量及进出口总额等众多因素，考虑到流通产业GDP仍是目前衡量流通产业发展的最主要指标，并且是所包含的交通运输、批发零售和仓储配送等子行业的数据汇总，因此把流通产业GDP作为衡量地区协调性的内部核心指标。在外部指标的选取上，考虑到一个地区流通经济发展水平的提高，势必将扩大生产规模，从而提高全社会用电量；与此同时，流通经济繁荣度的提升，产、供、销的提高与经济运行节奏的加快，势必提高本地区的货运周转量；随着流通产业发展水平的提高，政府财政收入也会随之增长，因此本文选取地区用电量、财政收入和货运周转量作为衡量协调性的外部指标。

数据来源方面，各变量数据均来自《2016中国统计年鉴》和各地方政府统计局网站，其中公路里程及货物周转量部分数据来自《中国交通年鉴》，时间样本选择为2000-2015年。

（二）方法解释

流通产业与其它经济系统是相互协调的发展过程，而经济系统在短期运行中的各项指标具有一定的稳定性，一方面由于短期经济系统中的发展模式、内部结构或发展动力不会发生不符合实际的剧烈波动，另一方面，当外部某单项指标出现较大幅度的调整，（流通产业）经济系统的发展水平也会随之调整。因此，对流通产业地区协调性的测算需要兼顾指标波动性与综合依存度的双重因素。具体如下：

ΔWji=Wji-Wji-1表示第i期j地区综合依存度的偏离程度，|ΔWji|表示第i期j地区综合依存度波动幅度，表示各地区的相对波动幅度，表示依存度波动对协调性的影响力度。

首先，对综合依存度进行标准化处理得到：；然后，测算波动影响力度；最后，对二者结合的协调性进行相应的赋权后得出Eji=α1ji Nji+α2ji Uji，其中α1ji和α2ji为待估权数。

（三）结果及解释

考虑到流通产业的地区发展在赋权上可能受到变量的极值干扰，本文利用R软件对流通产业发展的地区外部指标进行时间截面的随机森林回归。

通过对分地区的流通产业协调性测度分析可以看出，全国31个地区的流通产业总体上呈现出同步发展趋势。上海、天津和海南三个地区的流通产业发展出现显著的不协调现象，且有其自身的波动特征，并不与其他地区发展趋势相一致。结合上海、天津和海南经济发展的实际可以看出，上海地区在金融危机影响下对地区的贸易结构和发展动力等冲击十分明显；海南在国家一系列调控政策的引导下也出现了流通产业外部指标对经济政策的强敏感特征；天津地区流通产业发展出现不一致的波动性是由于外部指标货物周转量在2007-2011年间发生了剧烈的下滑，从15289亿吨公里快速下降到10065亿吨公里，而同期天津地区的流通产业经济总量却依然保持了较快的增长幅度，因此很大程度上降低了协调度在流通产业波动性上的赋值。

流通产业发展的地区协调性实证分析

（一）模型构建

基于各地区流通产业发展的协调性差异较大，本文对内部核心指标和外部指标在“区域相邻”和“经济相邻”视角下构建空间滞后模型，根据Anselin给出的空间回归（线性）模型通用形式如下：

其中，y是n×1维向量；参数向量（k×1）用β表示；；ρ和λ分别是空间滞后因变量（W1y）和空间误差因变量（W2ξ）的回归系数。由于在回归方程中综合了解释变量X和空间自回归变量W，ρ度量的是邻近地区对目标地区的集聚扩散效应，大于0为正效应，小于0为负效应，等于0为中性效应；β度量的是解释变量对因变量的影响。令W1为0，可导出空间误差模型（SEM），表达式为：

（二）变量与权重矩阵确定

空间滞后模型以对数处理的地区生产总值（lngdp）、货运周转量（lnhy）、全社会用电量（lnyd）和地区财政总收入（lncz）作为自变量，在模型中引入空间滞后因变量，以“区域距离”和“经济距离”为标准确定矩阵形式，具体如下：区域距离形式上，通过r相邻方法确定元素值，即当i区域与j区域相邻时，wij=1，否则为0；经济距离形式上，以流通产业经济规模的距离来确定该矩阵的具体形式，原因是各地区在经济发展过程中，经济规模邻近（非区域邻近）省份理论上会对相关省份的数据协调性产生影响，欧氏距离确定为。

（三）实证检验

空间依赖性检验。对流通产业的地区空间滞后模型进行因变量E的依赖性检验，结果如表1所示。

可以看出，基于空间距离矩阵的流通产业地区发展协调系数Moran's I为0.0253，反应出地区间的协调性存在微弱的正向自相关特征，在10%的顯著水平下未通过检验；LMlag和R-LMlag通过了5%的显著性水平下检验。在经济距离矩阵的地区发展协调系数Moran's I为0.6003，反应出地区间的协调性存在较强的正自相关性和空间依赖性，且通过了10%水平下的显著性检验，LMlag和R-LMlag分别在1%和10%的显著性水平下检验通过，检验值均高于LMerr和R-LMerr的检验结果，可以判断出基于经济相邻矩阵的空间滞后模型估计效果有效。

空间滞后模型估计结果与解释。对“空间相邻”与“经济相邻”的地区流通产业协调性发展空间滞后模型进行GeoDa软件拟合，回归结果及主要统计量如表2所示。其中，Model_1为基于区域相邻矩阵的SAR；Model_2-Model_7为权重矩阵k取值从1至6的经济相邻最优SAR。

基于区域相邻矩阵的SAR拟合度为95.22%，总体上模拟效果良好，流通产业地区协调性的用电量、货运周转量及财政收入等外部变量估计系数均显著性。模型中WE回归参数为0.3548，与依赖性检验系数0.0253相似，可以反应出地域相邻的省份地区在流通产业发展的协调性上存在微弱的正向空间效应。区域相邻的最终SAR模型表示如下：

可以看出，内部核心变量流通产业GDP对区域相邻的地区流通产业协调性空间效应为负效应，外部变量的货运周转量、用电量和财政收入等均对地区发展的协调性产生正向空间效应，其中财政收入的影响最为明显，为0.2773，用电量的影响系数为0.1448，货运周转量的影响系数为0.0565。实证分析可以看出，目前各相邻省份在流通产业区域性发展建设上还存在一定的不足，流通产业发展良好的地区对相邻地区的产业辐射和带动效果仍处在较低水平，此外货运周转量对地区流通产业協调性的影响作用偏弱，反应出各地区在流通产业发展上各自为政的现象严重，相邻地区的流通产业发展存在“大而全，小而全”的同质性产业结构与发展模式。

基于经济相邻矩阵的SAR估计存在矩阵权重取值不同条件下的模型结果，本文从权重K取值1到6进行了相关模型的构建与拟合，通过表2的所有模拟结果可以看出，当k=2和k=3时的模型估计各项参数指标均比其他k值模型优异，而k=2时的Model_3比Model_4在WE参数T统计值、拟合优度值、L值、AIC值和SC值等估计结果上更优，因此K=2时的Model_3 SAR模型表示如下：

可以看出，基于经济相邻的流通产业发展地区协调性最优SAR拟合度为90.33%，拟合效果良好，且外部变量均在1%或5%的显著水平上通过了检验。空间滞后模型的WE回归参数为0.6879，近似于依赖性检验系数0.6003，充分反应了经济相邻的省份地区在流通产业发展的协调性上具有较强的正向空间效应。其中，内部核心变量和外部变量均对经济相邻的地区流通产业发展协调性产生正向空间效应。内部核心变量的影响系数为0.0772，体现了经济规模邻近省份的流通产业GDP增长会间接提高其他相关省份0.0772个百分点；货运周转量、财政收入和用电量的影响系数依次是0.6281、0.3216和0.1215，体现了不同外部变量对经济相邻省份流通产业发展协调性的影响效果差异较大，其中货运周转量是最重要的影响因素。k=2时的Model_3最优实证结果可以反应出，对某省份流通产业发展协调性起显著效果的最优经济相邻省份各省为2个，且经济总量相似的省份之间在通过核心变量或外部变量在改善流通产业发展上均会对经济相邻省份产生积极的促进作用。

结论

本文基于随机森林回归方法对流通产业的地区协调性测算发现，全国31个地区的流通产业总体上呈现出同步发展趋势，其中上海、天津和海南三个地区的发展趋势出现显著的不协调现象，且有其自身的波动特征。通过构建以“区域距离”和“经济距离”为标准矩阵的空间滞后模型进行实证分析发现，基于区域相邻矩阵的SAR拟合度良好，空间滞后模型的回归参数反应出地域相邻的地区在流通产业发展的协调性上存在微弱的正向空间效应，其中内部核心变量对协调性产生负向效应，各外部变量对协调性均产生正向空间效应。基于经济相邻矩阵的SAR选择k=2时的Model_3估计结果最优，拟合度为90.33%，各变量均在1%或5%的显著水平上通过了检验。空间滞后模型的回归参数为0.6879，反应出经济相邻的省份地区在流通产业发展的协调性上具有较强的正向空间效应。

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