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    西部商貿(mào)流通業(yè)水平局部差異性動態(tài)分析

    2015-12-30 12:31:18黃河科技學(xué)院商貿(mào)學(xué)院鄭州450063
    商業(yè)經(jīng)濟(jì)研究 2015年6期
    關(guān)鍵詞:流通業(yè)省區(qū)商貿(mào)

    ■ 劉 芳(黃河科技學(xué)院商貿(mào)學(xué)院 鄭州 450063)

    引言

    商貿(mào)流通業(yè)是生產(chǎn)性服務(wù)業(yè)重要組成部分,也是連接生產(chǎn)與消費的中間環(huán)節(jié),能夠準(zhǔn)確衡量一個地區(qū)市場經(jīng)濟(jì)成熟度及人民生活水平,已成為眾多學(xué)者關(guān)注與研究的焦點。我國東部地區(qū)商貿(mào)流通業(yè)起步較早,目前發(fā)展水平相對較高。但是,西部地區(qū)商貿(mào)流通業(yè)水平仍處于較低階段,雖然國家大力實施行業(yè)梯度轉(zhuǎn)移戰(zhàn)略,但目前西部地區(qū)商貿(mào)流通業(yè)發(fā)展瓶頸仍然突出。當(dāng)然,由于西部地區(qū)幅員遼闊,不同區(qū)域商貿(mào)流通水平也存在差異。顯然,研究西部商貿(mào)流通業(yè)水平的局部差異性,對未來政策決策具有重要的理論支撐作用。國內(nèi)學(xué)者對于我國東中西三部分商貿(mào)流通業(yè)的發(fā)展研究較多,但針對西部商貿(mào)流通業(yè)發(fā)展的研究較少,特別是西部商貿(mào)流通業(yè)區(qū)域發(fā)展差異或者西部商貿(mào)流通業(yè)動態(tài)變化差異的研究甚少?;诖?,本文以西部地區(qū)為例,探究西部十二省區(qū)商貿(mào)流通業(yè)水平的動態(tài)差異性。

    商貿(mào)流通業(yè)水平評價指標(biāo)選取

    商貿(mào)流通業(yè)水平評價體系是一個復(fù)雜的大系統(tǒng),眾多要素在不同維度不同層面影響商貿(mào)流通業(yè)發(fā)展水平。為了深入探究商貿(mào)流通業(yè)水平差異性,本文選取2008-2012年西部各省區(qū)的面板數(shù)據(jù)動態(tài)地衡量商貿(mào)流通業(yè)水平。綜合前人的研究,本文選取的主要指標(biāo)包括商貿(mào)流通業(yè)增加值(x1)、社會消費品零售總額(x2)、區(qū)域人均GDP水平(x3)、交通條件(x4)、區(qū)域經(jīng)濟(jì)貢獻(xiàn)率(x5)以及區(qū)域就業(yè)貢獻(xiàn)率(x6)。具體主要指標(biāo)的含義如下:

    商貿(mào)流通業(yè)增加值:采用批發(fā)和零售貿(mào)易業(yè)、餐飲業(yè)增加值來衡量,反映西部地區(qū)商貿(mào)流通業(yè)產(chǎn)出水平。社會消費品零售總額:采用區(qū)域社會消費品零售總額來衡量,反映商貿(mào)流通業(yè)的發(fā)展情況。區(qū)域人均GDP水平:采用商貿(mào)流通業(yè)發(fā)展所在省區(qū)的人均GDP來衡量,反映西部地區(qū)商貿(mào)流通業(yè)發(fā)展的經(jīng)濟(jì)基礎(chǔ)。交通條件:采用交通密度來衡量商貿(mào)流通業(yè)所在省區(qū)的交通條件,反映西部地區(qū)商貿(mào)流通業(yè)的基礎(chǔ)設(shè)施投入水平。區(qū)域經(jīng)濟(jì)貢獻(xiàn)率:采用商貿(mào)流通業(yè)增加值占區(qū)域GDP的比重來衡量,反映商貿(mào)流通業(yè)對區(qū)域經(jīng)濟(jì)的貢獻(xiàn)程度。區(qū)域就業(yè)貢獻(xiàn)率:采用商貿(mào)流通業(yè)就業(yè)人數(shù)占區(qū)域總就業(yè)人數(shù)比重來衡量,反映商貿(mào)流通業(yè)對區(qū)域就業(yè)的貢獻(xiàn)程度。

    西部商貿(mào)流通業(yè)水平局部差異性分析

    本文通過因子分析,實證檢驗西部商貿(mào)流通業(yè)水平的局部差異性,并根據(jù)結(jié)果進(jìn)行地區(qū)歸類。采用SPSS軟件,在進(jìn)行因子分析之前,對數(shù)據(jù)進(jìn)行KMO檢驗和巴特利特球度檢驗。結(jié)果顯示,KMO值為0.657,大于0.5,通過檢驗。因此,可采用因子分析對西部商貿(mào)流通業(yè)進(jìn)行研究,具體結(jié)果如表1所示。

    由表1可知,共有三個主成分,方差貢獻(xiàn)率分別為38.568%、25.879和17.801%,三大成分累計貢獻(xiàn)率達(dá)82.248%,能夠解釋80%以上成分的信息。然后,根據(jù)正交旋轉(zhuǎn)因子載荷矩陣,可得到如下得分:

    成分1對商貿(mào)流通業(yè)增加值(x1)、社會消費品零售總額(x2)兩個指標(biāo)的解釋力較強,反映商貿(mào)流通業(yè)產(chǎn)出水平及發(fā)展情況,因此,將F1命名為商貿(mào)流通業(yè)水平。成分2對區(qū)域經(jīng)濟(jì)貢獻(xiàn)率(x5)以及區(qū)域就業(yè)貢獻(xiàn)率(x6)兩個指標(biāo)的解釋力較強,反映商貿(mào)流通業(yè)對經(jīng)濟(jì)及就業(yè)的貢獻(xiàn)率,因此,將F2命名為商貿(mào)流通業(yè)貢獻(xiàn)。成分3對區(qū)域人均GDP水平(x3)、交通條件(x4)兩個指標(biāo)的解釋力較強,反映商貿(mào)流通業(yè)發(fā)展的經(jīng)濟(jì)基礎(chǔ)及外界環(huán)境,因此,將F3命名為商貿(mào)流通業(yè)發(fā)展基礎(chǔ)。

    根據(jù)因子分析的結(jié)果,將各個主因子的方差貢獻(xiàn)率作為權(quán)重,可得到綜合得分公式如下:

    商貿(mào)流通業(yè)綜合得分F值越高,表明該省區(qū)的商貿(mào)流通業(yè)水平越高,發(fā)展趨勢越好;反之,當(dāng)商貿(mào)流通業(yè)綜合得分F值越低,表明該省區(qū)的商貿(mào)流通業(yè)水平越低,發(fā)展趨勢也就越差。

    根據(jù)(4)式求出西部地區(qū)各省區(qū)商貿(mào)流通業(yè)綜合得分,并采用極值法對F進(jìn)行無量綱化處理,具體結(jié)果如表2所示。

    從綜合得分來看,西部地區(qū)商貿(mào)流通業(yè)綜合得分均值從2008年的66.425增長到2012年的70.694,表明西部地區(qū)商貿(mào)流通業(yè)水平進(jìn)步較為迅速。但各個省區(qū)綜合得分的排名序位變化較小,基本不超過1名。商貿(mào)流通業(yè)得分序位上升的地區(qū)有重慶、貴州、青海、西藏;序位下降的地區(qū)有內(nèi)蒙古、寧夏、甘肅、新疆,其他省區(qū)商貿(mào)流通業(yè)得分序位則保持不變。從歷年的西部地區(qū)各省區(qū)商貿(mào)流通業(yè)綜合得分來看,西部地區(qū)商貿(mào)流通業(yè)發(fā)展格局變化較小,西南地區(qū)商貿(mào)流通業(yè)水平相對高于西北地區(qū)(除內(nèi)蒙古外)。

    表1 因子分析原始總方差情況

    表2 2008-2012年西部地區(qū)各省區(qū)商貿(mào)流通業(yè)綜合得分

    表3 聚類分析結(jié)果

    然后,以綜合得分值為基礎(chǔ)對西部商貿(mào)流通業(yè)進(jìn)行聚類分析,可將西部地區(qū)商貿(mào)流通業(yè)分為三類,具體的聚類分析結(jié)果如表3所示。

    基于Theil指數(shù)的西部商貿(mào)流通業(yè)區(qū)域動態(tài)差異性分析

    為了更深入了解西部地區(qū)商貿(mào)流通業(yè)局部動態(tài)差異性,通過Theil指數(shù)對上述聚類的三類地區(qū)進(jìn)行分析,深入了解2008-2012年三類地區(qū)組內(nèi)、組間以及西部整體之間的動態(tài)差異性及變動趨勢。

    Theil指數(shù)是衡量區(qū)域間收入差距的指標(biāo),共有兩種算法,一種是Theil T;另一種是Theil L。其中,Theil T是以人口作為權(quán)重,用來衡量低收入的地區(qū)差異;Theil L則是以GDP作為權(quán)重,用來衡量高收入的地區(qū)差異。而基尼系數(shù)用于衡量中等收入的地區(qū)差異,由于本文選取西部地區(qū)為例,因此采用Theil T指數(shù)來衡量西部商貿(mào)流通業(yè)的區(qū)域差異性。設(shè)西部Theil指數(shù)用T表示,具體的計算公式如下:

    表4 2008-2012年西部地區(qū)各省區(qū)商貿(mào)流通業(yè)的Theil 指數(shù)

    其中Tp、Tq分別表示組內(nèi)與組間的Theil指數(shù);Ta、Tb、Tc分別表示第一類、第二類和第三類商貿(mào)流通業(yè)的Theil指數(shù);Ui(i=1,2, …,N)表示第i個西部省區(qū)的商貿(mào)流通業(yè)綜合得分;N表示所研究西部省區(qū)的個數(shù);yi表示第i個西部省區(qū)的商貿(mào)流通業(yè)所占西部商貿(mào)流通業(yè)的份額;ya、yb、yc分別表示第一類、第二類和第三類省區(qū)商貿(mào)流通業(yè)所占西部商貿(mào)流通業(yè)的份額;Na、Nb、Nc分別表示第一類、第二類和第三類商貿(mào)流通業(yè)的省區(qū)個數(shù);pi表示第i個西部省區(qū)人口所占的份額。

    根據(jù)式(5)計算西部各省區(qū)商貿(mào)流通業(yè)水平Theil指數(shù),得出如表4所示的2008-2012年西部地區(qū)各省區(qū)商貿(mào)流通業(yè)的Theil指數(shù)。

    由表4可知,西部地區(qū)各省區(qū)商貿(mào)流通業(yè)的Theil指數(shù)從2008年的0.112下降到2012年的0.106,表明西部商貿(mào)流通業(yè)區(qū)域差異性整體上呈下降趨勢。地區(qū)間貢獻(xiàn)差異性均值達(dá)53.484%,其中2009年地區(qū)間貢獻(xiàn)差異性最大。從地區(qū)內(nèi)貢獻(xiàn)差異性來看,第一類地區(qū)差異性>第三類地區(qū)差異性>第二類地區(qū)差異性。綜上可知,地區(qū)間貢獻(xiàn)差異性大于地區(qū)內(nèi)貢獻(xiàn)差異性。因此,對于西部商貿(mào)流通業(yè)發(fā)展,重點是緩和地區(qū)間差異性,縮小西部地區(qū)間的差異性;其次是緩解第一類和第三類地區(qū)的組內(nèi)差異性,最終縮短西部地區(qū)商貿(mào)流通業(yè)水平差異性,整體上促進(jìn)西部商貿(mào)流通業(yè)發(fā)展。

    結(jié)論及政策建議

    西部地區(qū)商貿(mào)流通業(yè)水平不斷提升,但從整體上看,區(qū)域總體格局變化不大,且西南地區(qū)商貿(mào)流通業(yè)水平略高于西北地區(qū)。通過Theil指數(shù)對西部三類地區(qū)商貿(mào)流通業(yè)進(jìn)行分解,發(fā)現(xiàn)三大區(qū)域中,第一類(內(nèi)蒙古、四川、重慶、廣西)、第三類地區(qū)(青海、西藏、甘肅、新疆)組內(nèi)差異性較大,第二類地區(qū)(云南、陜西、貴州、寧夏)組內(nèi)差異性較小。其中,第一類地區(qū)商貿(mào)流通業(yè)綜合得分均值從2008年的71.195提高到2012年的75.859;第二類地區(qū)商貿(mào)流通業(yè)綜合得分均值從2008年的66.372提高到2012年的69.874;第三類地區(qū)商貿(mào)流通業(yè)綜合得分均值從2008年的61.706提高到2012年的66.349。

    根據(jù)西部地區(qū)商貿(mào)流通業(yè)發(fā)展水平,第一類地區(qū)商貿(mào)流通業(yè)發(fā)展較好,且市場環(huán)境相對良好,但是這些地區(qū)商貿(mào)流通業(yè)組內(nèi)的差異性較大。因此,要求這些地區(qū)要優(yōu)化產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu),調(diào)整經(jīng)濟(jì)發(fā)展,促進(jìn)商貿(mào)流通業(yè)與其他產(chǎn)業(yè)協(xié)調(diào)發(fā)展,尤其是工業(yè)化基礎(chǔ)較好的地區(qū),應(yīng)充分發(fā)揮商貿(mào)流通業(yè)在經(jīng)濟(jì)發(fā)展中的作用。第二類地區(qū)商貿(mào)流通業(yè)發(fā)展相對一般,且這些區(qū)域組內(nèi)的差異性較小。因此,需要從整體上提升第二地區(qū)商貿(mào)流通業(yè)水平,優(yōu)化市場環(huán)境,帶動商貿(mào)流通業(yè)發(fā)展。第三類地區(qū)的商貿(mào)流通業(yè)發(fā)展水平相對較低,且這些地區(qū)商貿(mào)流通業(yè)組內(nèi)的差異性也較大。因此,在發(fā)展過程中不僅要提升商貿(mào)流通業(yè)整體發(fā)展水平,還應(yīng)重視區(qū)域間商貿(mào)流通業(yè)的協(xié)調(diào)發(fā)展。

    1.蔡紹洪,施立偉,陸陽.西部欠發(fā)達(dá)地區(qū)后發(fā)趕超的產(chǎn)業(yè)組織模式選擇及對策[J].商業(yè)時代,2014(23)

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    5.Glenn Ellison,Edward L.Glaeser,&William R.Kerr.What Causes Industry Agglomeration? Evidence from Coagglomeration Patterns[J].American Economic Review,2010 (100)

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