人口、空间与商贸流通产业相互影响效应的实证测度

熊尚鹏 严蔷薇 邱家明

内容摘要：商贸流通产业与人口、空间的协调发展直接决定了我国城镇化建设的质量。对此，文章以我国2004-2017年全国及各省人口、空间、商贸流通产业发展情况数据为基础，建立了一元和多元回归模型以研究人口、空间、商贸流通产业间的相互影响效应。最后文章就促进我国商贸流通产业发展提出了相关建议。

关键词：人口   空间   商贸流通产业   影响效应

人口、空间与流通产业的协调发展是政府和社会各界共同关注的问题。随着改革开放进程不断推进，我国经济发展迅速，商贸流通业也取得了诸多突破性成果，在国民经济中占有重要地位。因此研究商贸流通产业、人口与空间的协调发展关系以及相互影响程度，对我国商贸流通产业的进一步发展具有积极作用。近年来，我国众多经济学者对三者之间的相互关系进行了大量研究，有学者就我国城镇化对商贸流通产业的影响进行了分析，表示城镇化的发展能够推动商贸流通产业的发展;还有学者认为商贸流通产业的发展程度直接影响到人们的生活质量，需要通过文化建设、构建特色商贸等方式发展商贸流通业，进而提高人们生活水平。鉴于此，本文在总结已有文献研究成果的基础上，通过构建实证模型，就人口、空间与商贸流通业的相互影响进行实证分析，为提高我国商贸流通业水平提供合理建议。

面板数据模型构建

（一）人口、空间在不同地区对商贸流通产业作用情况

1.构建一元回归模型。本文将人口、空间参数作为解释变量，将产业发展状况作为被解释变量，建立一元面板数据回归模型。在建立模型时，需先对变量进行取对数运算，以避免模型出现异方差。

lnU1it=αi+β1itln U2it+μit   i=1，…，11;t=2004，…2018     （1）

lnU1it=αi+β2itln PASit+μit   i=1，…，11;t=2004，…2018   （2）

lnU1it=αi+β3itln PURit+μit   i=1，…，11;t=2004，…2018   （3）

lnU1it=αi+β4itln PDSit+μit   i=1，…，11;t=2004，…2018   （4）

lnU1it=αi+β5itln PESit+μit   i=1，…，11;t=2004，…2018   （5）

lnU1it=αi+β6itlnU3it+μit   i=1，…，11;t=2004，…2018      （6）

lnU1it=αi+β7itln SLRit+μit   i=1，…，11;t=2004，…2018   （7）

lnU1it=αi+β8itln SLEit+μit   i=1，…，11;t=2004，…2018   （8）

lnU1it=αi+β9itln LURit+μit   i=1，…，11;t=2004，…2018   （9）

公式（1）表示人口发展情况对于地区商贸流通产业的总体作用情况，β1it表示人口发展指数;公式（2）-（5）依次从人口年龄分布、人口城乡比例、人口密集化程度、人口就业情况4个二级指标的角度研究人口发展情况对于地区商贸流通产业的作用情况，β2it、β3it、β4it、β5it依次代表对应二级指标的作用系数;公式（6）表示空间发展情况对于地区商贸流通产业的作用情况，β6it表示空间发展指数;公式（7）-（8）依次从地区资源状况、地区环境情况、地区压力情况3个二级指标的角度研究空间发展情况对于地区商贸流通产业的作用情况，β7it、β8it、β9it依次代表对应二级指标的作用系数。

2.建立多元回归模型。

lnU1it=γi+η1it lnPASit+η2it lnPURit+η3it lnPDSit+η4it lnPESit+η5it lnSLRit+η6it lnSLEit+η7it lnLURit+εit     i=1，…，11;t=

2004，…2018                                                                      （10）

公式（10）中，η1it、η2it、η3it、η4it、η5it、η6it、η7it依次表示人口年龄分布、人口城乡比例、人口密集化程度、人口就业情况、地区资源状况、地区环境情况、地区压力情况的作用系数，γi表示常数项，εit表示随机项。

（二）不同地区商贸流通产业对人口的作用情况

1.构建一元回归模型。本文将地区商贸流通产业发展状况作为解释变量，将人口作为被解释变量，建立一元面板数据回歸模型。在建立模型时，先对变量进行取对数运算，以避免模型出现异方差。

lnU2it=φi+τ1it lnU1it+μit    i=1，…，11;t=2004，…2018  （11）

lnU2it=φi+τ2it lnDSit+μit   i=1，…，11;t=2004，…2018  （12）

lnU2it=φi+τ3it lnDCit+μit   i=1，…，11;t=2004，…2018  （13）

lnU2it=φi+τ4it lnDPit+μit   i=1，…，11;t=2004，…2018  （14）

lnU2it=φi+τ5it lnDFit+μit   i=1，…，11;t=2004，…2018  （15）

lnU2it=φi+τ6it lnDMit+μit   i=1，…，11;t=2004，…2018  （16）

公式（11）表示商贸流通产业对人口发展情况的总体作用情况，τ1it表示作用系数;公式（12）-（16）依次从产业发展情况、贡献情况、预期情况、基础情况、现代化情况5个二级指标的角度研究地区商贸流通产业对人口发展的作用情况，τ2it、τ3it、τ4it、τ5it、υ6it依次代表对应二级指标的作用系数。

2.建立多元回归模型。

lnU2it=ρi+φ1it lnDSit+φ2it lnDCit+φ3it lnDPit+φ4it lnDFit+φ5it lnDMit+εit    i=1，…，11;t=2004，…2018                             （17）

公式（17）中，φ1it、φ2it、φ3it、φ4it、φ5it依次表示产业发展情况、贡献情况、预期情况、基础情况、现代化情况的作用系数，ρi表示常数项，εit表示随机项。

（三）不同地区商贸流通产业对空间的作用情况

1.构建一元回归模型。本文将地区商贸流通产业发展状况作为解释变量，将空间发展情况作为被解释变量，建立一元面板数据回归模型。在建立模型时，也要先对变量进行取对数运算，以避免模型出现异方差。

lnU3it=ψi+υ1it lnU1it+μit   i=1，…，11;t=2004，…2018  （18）

lnU3it=ψi+υ2it lnDSit+μit   i=1，…，11;t=2004，…2018 （19）

lnU3it=ψi+υ3it lnDCit+μit   i=1，…，11;t=2004，…2018  （20）

lnU3it=ψi+υ4it lnDPit+μit   i=1，…，11;t=2004，…2018 （21）

lnU3it=ψi+υ5it lnDFit+μit   i=1，…，11;t=2004，…2018 （22）

lnU3it=ψi+υ6it lnDMit+μit   i=1，…，11;t=2004，…2018 （23）

公式（18）表示商贸流通产业对空间发展情况的总体作用情况，υ1it表示作用系数;公式（19）-（23）依次从产业发展情况、贡献情况、预期情况、基础情况、现代化情况5个二级指标的角度研究地区商贸流通产业对空间发展的作用情况，υ2it、υ3it、υ4it、υ5it、υ6it依次代表对应二级指标的作用系数。

2.建立多元回归模型。

lnU2it=κi+λ1it lnDSit+λ2it lnDCit+λ3it lnDPit+λ4it lnDFit+λ5it lnDMit+εit   i=1，…，11;t=2004，…2018                             （24）

公式（24）中，λ1it、λ2it、λ3it、λ4it、λ5it依次表示产业发展情况、贡献情况、预期情况、基础情况、现代化情况的作用系数，ρi表示常数项，εit表示随机项。

数据来源

本文采用数据均来自于2004-2017年国家和省级统计部门印发的《中国统计年鉴》、《中国零售和餐饮连锁企业统计年鉴》、《国家商品交易市场统计年鉴》和各级统计部门网站发布的统计报告。由于部分数据无法获得，对此本文使用插补法对缺失数据进行科学估计，以保证数据的连续性。

实证测度

（一）数据处理

本文选取商贸流通产业、人口与空间相关数据为解释变量，通过对面板数据进行多元回归，实证分析人口、空间发展与商贸流通产业的作用情况。

（二）多元回归分析

1.人口、空间在对商贸流通产业的总体作用情况。本文运用公式（10）处理面板数据，进行多元回归估计分析，并使用Eviews8.0软件对模型进行F检验和霍斯曼检验，得出结果如表1、表2所示。

检验结果显示统计量F1和F2均明显高于临界值，因此拒绝初始假设，模型采用变系数形式。当显著性在5%水平下时，拒绝随机效应假设，最终确定模型采用变系数固定效应形式。经Eviews8.0软件运算后得到：人口年龄分布、人口城乡比例、人口密集化程度、人口就业情况、地区资源状况、地区环境情况、地区压力作用系数的平均值分别是0.59575、0.10379、0.05736、0.40891、0.53589、-0.01691、0.35345。R2=0.975212说明各自变量对因变量具有明显的解释作用，各组数据的平均值也说明了绝大部分的二级指標均能够正向拉动商贸流通产业发展，其中仅地区环境情况抑制了商贸流通产业发展，但这一抑制作用很弱。结果显示，人口年龄分布、人口就业情况、地区资源状况对商贸流通产业发展的促进能力很强。这主要是因为随着经济发展，人力资源会从第一产业向第二产业、第三产业转移，而当地区间生活资源差距较大时，将产生人口迁移，同时，人口的转移还会促使输入地政府出台对应政策，从而使得转移人口为商贸流通产业提供了充足人力资源保障。

2.商贸流通产业对人口的作用情况。本文运用公式（17）处理面板数据，进行多元回归估计分析。进一步的，本文使用Eviews8.0软件对模型进行F检验和霍斯曼检验，得出结果如表3、表4所示。

检验结果显示统计量F1和F2均明显高于临界值，因此拒绝初始假设，模型采用变系数形式。当显著性在5%水平下时，不能拒绝随机效应假设，最终确定模型采用变系数随机效应形式。经Eviews 8.0软件运算后得到：产业发展情况、贡献情况、预期情况、基础情况、现代化情况作用系数的平均值分别为0.374231、-0.132765、0.013643、-0.019749、0.014935，R2=0.984121说明各自变量对因变量具有明显的解释作用，产业发展情况、预期情况、现代化情况对人口发展起到促进作用，产业贡献情况和基础情况对人口发展起到抑制作用。

3.商贸流通产业对空间的作用情况。本文运用公式（24）处理面板数据，进行多元回归估计分析。本文使用Eviews 8.0软件对模型进行F检验和霍斯曼检验，得出结果如表5、表6所示。

检验结果显示，统计量F1和F2均明显高于临界值，因此拒绝初始假设，模型采用变系数形式。当显著性在5%水平下时，不能拒绝随机效应假设，最终确定模型采用变系数随机效应形式。Eviews8.0软件运算后得到：产业发展情况、贡献情况、预期情况、基础情况、现代化情况作用系数的平均值分别为0.104701、-0.071463、0.059161、-0.004736、0.215873，R2=0.987559说明各自变量对因变量具有明显的解释作用，产业发展情况、产业预期情况、产业现代化情况对人口发展起到促进作用，产业贡献情况、产业基础情况对人口发展起到抑制作用。作用效果与对人口发展的作用效果一致。

结论与建议

商贸流通产业的发展与地区人口、空间的发展相互促进。无论是在局部地区还是在全国范围内，商贸流通产业及其大部分二级指标对人口、空间的发展都具有积极的促进作用，同时人口、空间发展及其大部分二级指标也能拉动商贸流通产业发展。另外，人口、空间的不同二级指标对商贸流通产业的作用能力不同，地区人口空间情况对于商贸流通产业的促进效果由大到小依次是人口年龄分布、地区资源状况、人口就业情况、地区压力、人口城乡比例、人口密集化程度、地區环境情况。

商贸流通产业不同的二级指标对人口、空间发展的作用能力也不相同。商贸流通产业对人口发展的促进效果由大到小依次是产业发展情况、现代化情况、预期情况、基础情况、贡献情况。商贸流通产业对地区发展的促进效果由大到小依次是产业发展情况、预期情况、现代化情况、贡献情况、基础情况。

综上所述，为了促进商贸流通产业的不断发展壮大，本文提出以下建议：第一，我国政府要完善商贸流通产业体系，建设乡村商贸网点，创新流通方式，全面提升商贸流通产业辐射面，并促进相关产业发展;第二，我国政府需加强职业能力建设，提升商贸流通产业从业者能力，通过高素质的人力资源弥补人口结构问题，从而缓解人口老龄化对商贸流通产业的影响;第三，我国政府要调整产业结构，清除商贸流通产业发展障碍，提升服务业在国民经济中所占比重，减少经济发展对于资源的依赖，同时还要有序推进产业结构高级化、合理化调整，提高城市环境资源承载能力。

参考文献：

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