陈文玲 胡顺华
内容摘要:当前,长三角商贸流通产业聚集的特征逐渐模糊,产业协同发展的趋势不够明显,不利于市场经济和对外贸易的战略部署。为了进一步提高长三角地区商贸流通产业的发展水平,本文在传统面板模型基础之上构建了面向长三角地区的商贸流通产业空间面板回归模型,研究了影响长三角商贸流通产业发展与聚集的关键因素,充分利用面板模型的空间关联性,分析了长三角地区间商贸流通产业的溢出效应。经过LM检验和Husman检验的实证分析后发现,大部分影响因素对长三角地区的商贸流通产业发展具有正向推动效果,周边城市的商贸流通产业发展会对该地区城市有明显的促进作用。因此,长三角地区更要把握产业聚集带来的经济效应,进一步推动长三角地区商贸流通产业稳定发展。
关键词:商贸流通产业 空间溢出效应 长三角地区 产业聚集
商贸流通是一种为商品在市场经济得以快速流转提供可靠服务的贸易类产业。从广义上分析,商贸流通的产业包括全部的商品贸易与服务,是物流、商流和信息流的“三流合一”,涉及交通运输、零售批发、酒店住宿、餐饮娱乐、银行金融等各个类型的行业。目前,商贸流通在我国各大城市群呈现分布式发展态势。长三角城市群是我国最为重要的城市群,是国家“一带一路”倡议重要的经济支撑,是我国社会经济发展的重要驱动力,也是我国城市化水平最高的地区,在我国社会主义现代化建设和改革开放格局演化过程中起着不可替代的作用。
“十三五”期间,随着大数据、云计算、物联网、人工智能等前沿技术的发展,相关技术的发展和投入提高了商贸流通产业的发展水平。国家加快推动创新驱动发展战略,提高信息技术的研究水平,增强经济市场活力,同时也能进一步挖掘商贸流通产业发展的潜力。随着产业升级速度不断加快,信息服务业的比重逐年提高,经济结构趋向合理化。城市化的进程不断加强,城乡居民收入差距不断缩小,这些都为商贸流通的协调发展提供了良好外部条件。商贸流通产业迅猛发展的同时会出现产业溢出效应,产业溢出效应主要体现在物流溢出、商流溢出、资金流溢出、信息流溢出等多方面。如何充分利用产业溢出效应带来的经济效应,推动商贸流通产业聚集及跨越式发展已经成为目前经济学领域研究的热点课题。
为此,本文建立了空间面板模型来分析相关因素变量对长三角商贸流通产业发展的影响作用,基于长三角城市群的空间关联性,研究了城市之间商贸流通产业的空间溢出效应并进行实证分析。同时还有利于形成区域性商贸流通产业的发展理论,对推动长三角区域性商贸流通产业的统筹发展具有重大现实意义。
商贸流通产业的影响因素
随着我国对外开放步伐不断加快,国际市场的开拓规模不断扩大,更加广阔的市场需求也能对商贸流通产业的发展起到一定的积极作用,同时,对外开放带来的产业创新能够指导商贸流通的基础设施建设,进一步提高物流运输效率和资本流转效率。特别是长三角城市群,地处我国东部沿海地区,地理位置优越,投资政策相对开放,商贸流通产业的发展环境优于中西部地区。
产业结构的优化升级是转变经济发展方式的重要体现,并指出了产业经济发展的方向。商贸流通产业是第三产业的重要组成部分,直接影响到整个第三产业产值占国民经济的比重。第三产业产值比重增加表示经济发展着力点应向第三产业转移。相关研究表明,完善的产业结构可以提高商贸流通产业增加值,预示着产业结构对商贸流通产业具有较大的促进作用。
结合经济生产等相关理论,劳动力和资本的投入与产出通常呈现正相关关系,即人力成本和资金资本投入越多,与之相关的产品和服务的数量和质量也越大,使得商贸流通产业的发展速度也进一步加快。当前,我国商贸流通产业主要依靠劳动力和资本的大量投入,商贸流通产业中的零售批发、酒店住宿、餐饮娱乐等都是劳动密集型产业,对劳动力的需求量较大。此外,商贸流通产业还包括基础设施建设的投入,涵盖物流运输、市场拓展、设施改造等方面。这些因素都对商贸流通产业的发展产生了巨大影响。
根据以上分析,本文从对外开放、产业升级、成本投入三个方面总结了商贸流通产业发展的关键影响因素,形成商贸流通产业影响机制,如图1所示。
商贸流通产业空间溢出效应的实证分析
(一)变量选取与数据来源
结合对外开放、产业升级、成本投入等因素对商贸流通产业发展的影响机制,本文选择劳动力水平、城市化水平、产业结构水平、商贸投资水平、国际贸易水平、产业专业化水平共6个因素为变量来分析商贸流通产业发展的影响效果及空间溢出效应。
本文将交通运输、零售批发、酒店住宿、餐饮娱乐、银行金融等行业的增加值之和作为名义商贸流通产业增加值,把名义商贸流通产业增加值通过GDP平减指数折算成實际商贸流通产业增加值,作为因变量,用变量CRIGDP表示。
在6个影响因素变量中,采用从事商贸流通产业工作的人员数量来体现劳动力水平,变量为LABOR;采用长三角各城市人口与总人口的比值来体现城市化水平,变量为URB;采用第三产业增加值占整个国民经济比重来体现产业结构水平,变量为THRID;采用GDP平减后的商贸流通固定资产投入来体现商贸投资水平,变量为INVEST;采用年均汇率转化后的进出口贸易总额来体现国际贸易水平,变量为TRADE;采用长三角各城市商贸流通产业的区位熵来体现产业专业化水平,变量为CLUST。为了更加准确地反映数据变量的分布情况,对以上全部变量进行描述性统计,如表1所示。
本文按照国务院最新划分的长三角范围确定长三角城市群,长三角城市群主要包括:江苏和浙江的部分城市以及上海市,共计26个城市。以上变量的数据主要源自各个省市的统计年鉴,包括《江苏统计年鉴》、《上海统计年鉴》、《浙江统计年鉴》等。
产业结构会影响商贸流通产业内部行业之间的关系,并且能决定商品结构优化与调整方向。因此在上述6个影响因素变量中,本文把产业结构水平和产业专业化水平作为自变量,其余变量作为控制变量来分析商贸流通产业发展的影响效果。各个变量的详细说明如表2所示。
(二)空间面板模型设定
根据上述的变量选择,设计的面板数据模型如下所示:
其中,i=1,2,…,N(N=26),t=1,2,…,T(T=11),εit 为随机误差项,变量取对数的目的是为了消除面板数据模型可能存在的异方差。对面板数据模型进行个体固定效应估计和个体随机效应估计,如表3所示。表3中的个体随机效应模型的估计结果显示6个影响因素均通过了5%的显著性检验。从自变量来看,第三产业增加值占比(产业结构水平)每增加1个百分点,商贸流通产业增加值便可增加1.137%,可以看出第三产业增加值对商贸流通产业增加值有着较强的促进作用。然而,另一个自变量产业专业化水平的影响作用较差,弹性系数只有0.093。从控制变量来看,城市化水平对商贸流通产业发展的促进作用最明显,弹性系数达到了0.971。相比而言,劳动力水平、商贸投资水平、国际贸易水平对商贸流通产业的促进作用并不大,弹性系数分别为0.188、0.155和0.304,均低于0.5。
在以上面板模型估计出的各个影响因素变量对商贸流通产业发展影响的基础上,本文建立空间面板模型来分析长三角地区的商贸流通空间溢出效应。对公式(1)面板数据模型进行改进,加入经济变量ECONO,并取对数,得到如下的空间面板数据模型,如公式(2)所示:
在公式(2)中补充因变量的空间滞后项,可以得到空间滞后模型(SLM),模型如公式(3)所示:
其中ρ是空间自回归参数,可以定量体现商贸流通产业增加值的空间溢出效应。SLM将长三角地区的周边城市的商贸流通产业增加值也作为一个影响因素,研究长三角邻近区域的商贸流通产业增加值对商贸流通产业发展的影响,也就是所谓的地区间商贸流通产业的空间溢出效应。
在公式(2)中补充误差项的空间滞后项,可以得到空间误差模型(SEM),模型如公式(4)和(5)所示:
其中,λ为空间误差项的回归参数,εit为空间误差项,模型反映了长三角地区受到的随机影响不但对长三角商贸流通产业增加值产生了影响,而且还对其周边地区的商贸流通产业增加值产生了影响。
(三)长三角商贸流通产业空间溢出效应分析
采用拉格朗日乘子法LM和稳健的拉格朗日乘子法R-LM进行空间关联性检验,如表4所示。检验发现,无论是SLM还是SEM,LM检验结果都在1%的水平下显著,可以确定长三角地区的商贸流通产业存在明显的空间依赖关系,而空间面板模型的估计也不会存在有偏差的最小二乘估计。因此,采用空间面板模型进行实证分析可以更加准确地分析出各个影响因素变量对商贸流通产业规模发展和空间溢出效应的影响。
从表4可以看出,虽然SLM和SEM均通过了LM检验,但SEM的稳健LM检验并不显著,同时空间滞后的LM检验的估计值远远高于空间误差的LM检验的估计值。因此,采用SLM的估计效果要优于采用SEM,本文将SLM研究各个影响因素变量对商贸流通产业规模发展和空间溢出效应,相关模型估计结果如表5所示。
从SLM的估计效果来看,R2和调整R2的估计值都超过了0.9,整体估计效果较好。产业结构水平、产业专业化水平、城市化水平、劳动力水平以及国际贸易水平的系数都大于0,表明这些影响因素变量除了商贸投资水平变量外,都对长三角地区的商贸流通产业发展具有正向的推动作用。空间滞后项的弹性系数较高,达到了0.603,表明商贸流通产业存在明显的空间溢出效应,即发展规模较大的城市对周边城市的辐射作用较强。大规模城市与周边城市进行贸易合作可以带动邻近城市的商贸产业发展,以体现出较强的产业空间溢出效应。在2个自变量中,产业结构水平和产业专业化水平对商贸流通產业的发展也具有较强的促进作用。在4个控制变量中,商贸投资水平、劳动力水平的弹性系数较低,特别是商贸投资水平,甚至出现了小于0的弹性系数,反映出当前商贸流通产业的发展对商贸投资水平和劳动力水平的依赖程度较低。而另外2个控制变量国际贸易水平和城市化水平对商贸流通产业的发展有一定的促进作用。
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