流通產(chǎn)業(yè)發(fā)展的地區(qū)協(xié)調(diào)性

舒忠

內(nèi)容摘要：本文基于2000-2015年省級(jí)面板數(shù)據(jù)，采用隨機(jī)森林回歸方法對(duì)流通產(chǎn)業(yè)的地區(qū)協(xié)調(diào)性進(jìn)行測(cè)算，研究發(fā)現(xiàn)全國(guó)31個(gè)地區(qū)呈現(xiàn)出同步發(fā)展趨勢(shì)，上海、天津和海南的發(fā)展趨勢(shì)出現(xiàn)顯著的不協(xié)調(diào)，具有自身波動(dòng)特征。在此基礎(chǔ)上，構(gòu)建以“區(qū)域距離”和“經(jīng)濟(jì)距離”為標(biāo)準(zhǔn)矩陣的空間滯后模型進(jìn)行實(shí)證分析，研究發(fā)現(xiàn)區(qū)域相鄰的地區(qū)SAR擬合度良好，回歸參數(shù)反應(yīng)出流通產(chǎn)業(yè)發(fā)展協(xié)調(diào)性在“區(qū)域相鄰”上存在微弱的正向空間效應(yīng)，其中內(nèi)部核心變量的協(xié)調(diào)性效應(yīng)為負(fù)，外部變量的協(xié)調(diào)性效應(yīng)為正；經(jīng)濟(jì)相鄰的地區(qū)SAR最優(yōu)擬合度良好，各變量均通過(guò)顯著性檢驗(yàn)，反應(yīng)出經(jīng)濟(jì)相鄰的地區(qū)在流通產(chǎn)業(yè)發(fā)展協(xié)調(diào)性上具有較強(qiáng)的正向空間效應(yīng)。

關(guān)鍵詞：流通產(chǎn)業(yè) 地區(qū)協(xié)調(diào)性 區(qū)域相鄰 經(jīng)濟(jì)相鄰

流通產(chǎn)業(yè)發(fā)展的地區(qū)協(xié)調(diào)性測(cè)算

（一）指標(biāo)選取與數(shù)據(jù)來(lái)源

通過(guò)梳理國(guó)內(nèi)外相關(guān)文獻(xiàn)發(fā)現(xiàn)，流通產(chǎn)業(yè)中的經(jīng)濟(jì)變量包括了全社會(huì)固定資產(chǎn)投資、社會(huì)消費(fèi)品零售額、批發(fā)零售行業(yè)總額、城鄉(xiāng)居民收入總額、貨物周轉(zhuǎn)量及進(jìn)出口總額等眾多因素，考慮到流通產(chǎn)業(yè)GDP仍是目前衡量流通產(chǎn)業(yè)發(fā)展的最主要指標(biāo)，并且是所包含的交通運(yùn)輸、批發(fā)零售和倉(cāng)儲(chǔ)配送等子行業(yè)的數(shù)據(jù)匯總，因此把流通產(chǎn)業(yè)GDP作為衡量地區(qū)協(xié)調(diào)性的內(nèi)部核心指標(biāo)。在外部指標(biāo)的選取上，考慮到一個(gè)地區(qū)流通經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平的提高，勢(shì)必將擴(kuò)大生產(chǎn)規(guī)模，從而提高全社會(huì)用電量；與此同時(shí)，流通經(jīng)濟(jì)繁榮度的提升，產(chǎn)、供、銷(xiāo)的提高與經(jīng)濟(jì)運(yùn)行節(jié)奏的加快，勢(shì)必提高本地區(qū)的貨運(yùn)周轉(zhuǎn)量；隨著流通產(chǎn)業(yè)發(fā)展水平的提高，政府財(cái)政收入也會(huì)隨之增長(zhǎng)，因此本文選取地區(qū)用電量、財(cái)政收入和貨運(yùn)周轉(zhuǎn)量作為衡量協(xié)調(diào)性的外部指標(biāo)。

數(shù)據(jù)來(lái)源方面，各變量數(shù)據(jù)均來(lái)自《2016中國(guó)統(tǒng)計(jì)年鑒》和各地方政府統(tǒng)計(jì)局網(wǎng)站，其中公路里程及貨物周轉(zhuǎn)量部分?jǐn)?shù)據(jù)來(lái)自《中國(guó)交通年鑒》，時(shí)間樣本選擇為2000-2015年。

（二）方法解釋

流通產(chǎn)業(yè)與其它經(jīng)濟(jì)系統(tǒng)是相互協(xié)調(diào)的發(fā)展過(guò)程，而經(jīng)濟(jì)系統(tǒng)在短期運(yùn)行中的各項(xiàng)指標(biāo)具有一定的穩(wěn)定性，一方面由于短期經(jīng)濟(jì)系統(tǒng)中的發(fā)展模式、內(nèi)部結(jié)構(gòu)或發(fā)展動(dòng)力不會(huì)發(fā)生不符合實(shí)際的劇烈波動(dòng)，另一方面，當(dāng)外部某單項(xiàng)指標(biāo)出現(xiàn)較大幅度的調(diào)整，（流通產(chǎn)業(yè)）經(jīng)濟(jì)系統(tǒng)的發(fā)展水平也會(huì)隨之調(diào)整。因此，對(duì)流通產(chǎn)業(yè)地區(qū)協(xié)調(diào)性的測(cè)算需要兼顧指標(biāo)波動(dòng)性與綜合依存度的雙重因素。具體如下：

ΔWji=Wji-Wji-1表示第i期j地區(qū)綜合依存度的偏離程度，|ΔWji|表示第i期j地區(qū)綜合依存度波動(dòng)幅度，表示各地區(qū)的相對(duì)波動(dòng)幅度，表示依存度波動(dòng)對(duì)協(xié)調(diào)性的影響力度。

首先，對(duì)綜合依存度進(jìn)行標(biāo)準(zhǔn)化處理得到：；然后，測(cè)算波動(dòng)影響力度；最后，對(duì)二者結(jié)合的協(xié)調(diào)性進(jìn)行相應(yīng)的賦權(quán)后得出Eji=α1ji Nji+α2ji Uji，其中α1ji和α2ji為待估權(quán)數(shù)。

（三）結(jié)果及解釋

考慮到流通產(chǎn)業(yè)的地區(qū)發(fā)展在賦權(quán)上可能受到變量的極值干擾，本文利用R軟件對(duì)流通產(chǎn)業(yè)發(fā)展的地區(qū)外部指標(biāo)進(jìn)行時(shí)間截面的隨機(jī)森林回歸。

通過(guò)對(duì)分地區(qū)的流通產(chǎn)業(yè)協(xié)調(diào)性測(cè)度分析可以看出，全國(guó)31個(gè)地區(qū)的流通產(chǎn)業(yè)總體上呈現(xiàn)出同步發(fā)展趨勢(shì)。上海、天津和海南三個(gè)地區(qū)的流通產(chǎn)業(yè)發(fā)展出現(xiàn)顯著的不協(xié)調(diào)現(xiàn)象，且有其自身的波動(dòng)特征，并不與其他地區(qū)發(fā)展趨勢(shì)相一致。結(jié)合上海、天津和海南經(jīng)濟(jì)發(fā)展的實(shí)際可以看出，上海地區(qū)在金融危機(jī)影響下對(duì)地區(qū)的貿(mào)易結(jié)構(gòu)和發(fā)展動(dòng)力等沖擊十分明顯；海南在國(guó)家一系列調(diào)控政策的引導(dǎo)下也出現(xiàn)了流通產(chǎn)業(yè)外部指標(biāo)對(duì)經(jīng)濟(jì)政策的強(qiáng)敏感特征；天津地區(qū)流通產(chǎn)業(yè)發(fā)展出現(xiàn)不一致的波動(dòng)性是由于外部指標(biāo)貨物周轉(zhuǎn)量在2007-2011年間發(fā)生了劇烈的下滑，從15289億噸公里快速下降到10065億噸公里，而同期天津地區(qū)的流通產(chǎn)業(yè)經(jīng)濟(jì)總量卻依然保持了較快的增長(zhǎng)幅度，因此很大程度上降低了協(xié)調(diào)度在流通產(chǎn)業(yè)波動(dòng)性上的賦值。

流通產(chǎn)業(yè)發(fā)展的地區(qū)協(xié)調(diào)性實(shí)證分析

（一）模型構(gòu)建

基于各地區(qū)流通產(chǎn)業(yè)發(fā)展的協(xié)調(diào)性差異較大，本文對(duì)內(nèi)部核心指標(biāo)和外部指標(biāo)在“區(qū)域相鄰”和“經(jīng)濟(jì)相鄰”視角下構(gòu)建空間滯后模型，根據(jù)Anselin給出的空間回歸（線性）模型通用形式如下：

其中，y是n×1維向量；參數(shù)向量（k×1）用β表示；；ρ和λ分別是空間滯后因變量（W1y）和空間誤差因變量（W2ξ）的回歸系數(shù)。由于在回歸方程中綜合了解釋變量X和空間自回歸變量W，ρ度量的是鄰近地區(qū)對(duì)目標(biāo)地區(qū)的集聚擴(kuò)散效應(yīng)，大于0為正效應(yīng)，小于0為負(fù)效應(yīng)，等于0為中性效應(yīng)；β度量的是解釋變量對(duì)因變量的影響。令W1為0，可導(dǎo)出空間誤差模型（SEM），表達(dá)式為：

（二）變量與權(quán)重矩陣確定

空間滯后模型以對(duì)數(shù)處理的地區(qū)生產(chǎn)總值（lngdp）、貨運(yùn)周轉(zhuǎn)量（lnhy）、全社會(huì)用電量（lnyd）和地區(qū)財(cái)政總收入（lncz）作為自變量，在模型中引入空間滯后因變量，以“區(qū)域距離”和“經(jīng)濟(jì)距離”為標(biāo)準(zhǔn)確定矩陣形式，具體如下：區(qū)域距離形式上，通過(guò)r相鄰方法確定元素值，即當(dāng)i區(qū)域與j區(qū)域相鄰時(shí)，wij=1，否則為0；經(jīng)濟(jì)距離形式上，以流通產(chǎn)業(yè)經(jīng)濟(jì)規(guī)模的距離來(lái)確定該矩陣的具體形式，原因是各地區(qū)在經(jīng)濟(jì)發(fā)展過(guò)程中，經(jīng)濟(jì)規(guī)模鄰近（非區(qū)域鄰近）省份理論上會(huì)對(duì)相關(guān)省份的數(shù)據(jù)協(xié)調(diào)性產(chǎn)生影響，歐氏距離確定為。

（三）實(shí)證檢驗(yàn)

空間依賴性檢驗(yàn)。對(duì)流通產(chǎn)業(yè)的地區(qū)空間滯后模型進(jìn)行因變量E的依賴性檢驗(yàn)，結(jié)果如表1所示。

可以看出，基于空間距離矩陣的流通產(chǎn)業(yè)地區(qū)發(fā)展協(xié)調(diào)系數(shù)Moran's I為0.0253，反應(yīng)出地區(qū)間的協(xié)調(diào)性存在微弱的正向自相關(guān)特征，在10%的顯著水平下未通過(guò)檢驗(yàn)；LMlag和R-LMlag通過(guò)了5%的顯著性水平下檢驗(yàn)。在經(jīng)濟(jì)距離矩陣的地區(qū)發(fā)展協(xié)調(diào)系數(shù)Moran's I為0.6003，反應(yīng)出地區(qū)間的協(xié)調(diào)性存在較強(qiáng)的正自相關(guān)性和空間依賴性，且通過(guò)了10%水平下的顯著性檢驗(yàn)，LMlag和R-LMlag分別在1%和10%的顯著性水平下檢驗(yàn)通過(guò)，檢驗(yàn)值均高于LMerr和R-LMerr的檢驗(yàn)結(jié)果，可以判斷出基于經(jīng)濟(jì)相鄰矩陣的空間滯后模型估計(jì)效果有效。

空間滯后模型估計(jì)結(jié)果與解釋。對(duì)“空間相鄰”與“經(jīng)濟(jì)相鄰”的地區(qū)流通產(chǎn)業(yè)協(xié)調(diào)性發(fā)展空間滯后模型進(jìn)行GeoDa軟件擬合，回歸結(jié)果及主要統(tǒng)計(jì)量如表2所示。其中，Model_1為基于區(qū)域相鄰矩陣的SAR；Model_2-Model_7為權(quán)重矩陣k取值從1至6的經(jīng)濟(jì)相鄰最優(yōu)SAR。

基于區(qū)域相鄰矩陣的SAR擬合度為95.22%，總體上模擬效果良好，流通產(chǎn)業(yè)地區(qū)協(xié)調(diào)性的用電量、貨運(yùn)周轉(zhuǎn)量及財(cái)政收入等外部變量估計(jì)系數(shù)均顯著性。模型中WE回歸參數(shù)為0.3548，與依賴性檢驗(yàn)系數(shù)0.0253相似，可以反應(yīng)出地域相鄰的省份地區(qū)在流通產(chǎn)業(yè)發(fā)展的協(xié)調(diào)性上存在微弱的正向空間效應(yīng)。區(qū)域相鄰的最終SAR模型表示如下：

可以看出，內(nèi)部核心變量流通產(chǎn)業(yè)GDP對(duì)區(qū)域相鄰的地區(qū)流通產(chǎn)業(yè)協(xié)調(diào)性空間效應(yīng)為負(fù)效應(yīng)，外部變量的貨運(yùn)周轉(zhuǎn)量、用電量和財(cái)政收入等均對(duì)地區(qū)發(fā)展的協(xié)調(diào)性產(chǎn)生正向空間效應(yīng)，其中財(cái)政收入的影響最為明顯，為0.2773，用電量的影響系數(shù)為0.1448，貨運(yùn)周轉(zhuǎn)量的影響系數(shù)為0.0565。實(shí)證分析可以看出，目前各相鄰省份在流通產(chǎn)業(yè)區(qū)域性發(fā)展建設(shè)上還存在一定的不足，流通產(chǎn)業(yè)發(fā)展良好的地區(qū)對(duì)相鄰地區(qū)的產(chǎn)業(yè)輻射和帶動(dòng)效果仍處在較低水平，此外貨運(yùn)周轉(zhuǎn)量對(duì)地區(qū)流通產(chǎn)業(yè)協(xié)調(diào)性的影響作用偏弱，反應(yīng)出各地區(qū)在流通產(chǎn)業(yè)發(fā)展上各自為政的現(xiàn)象嚴(yán)重，相鄰地區(qū)的流通產(chǎn)業(yè)發(fā)展存在“大而全，小而全”的同質(zhì)性產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)與發(fā)展模式。

基于經(jīng)濟(jì)相鄰矩陣的SAR估計(jì)存在矩陣權(quán)重取值不同條件下的模型結(jié)果，本文從權(quán)重K取值1到6進(jìn)行了相關(guān)模型的構(gòu)建與擬合，通過(guò)表2的所有模擬結(jié)果可以看出，當(dāng)k=2和k=3時(shí)的模型估計(jì)各項(xiàng)參數(shù)指標(biāo)均比其他k值模型優(yōu)異，而k=2時(shí)的Model_3比Model_4在WE參數(shù)T統(tǒng)計(jì)值、擬合優(yōu)度值、L值、AIC值和SC值等估計(jì)結(jié)果上更優(yōu)，因此K=2時(shí)的Model_3 SAR模型表示如下：

可以看出，基于經(jīng)濟(jì)相鄰的流通產(chǎn)業(yè)發(fā)展地區(qū)協(xié)調(diào)性最優(yōu)SAR擬合度為90.33%，擬合效果良好，且外部變量均在1%或5%的顯著水平上通過(guò)了檢驗(yàn)。空間滯后模型的WE回歸參數(shù)為0.6879，近似于依賴性檢驗(yàn)系數(shù)0.6003，充分反應(yīng)了經(jīng)濟(jì)相鄰的省份地區(qū)在流通產(chǎn)業(yè)發(fā)展的協(xié)調(diào)性上具有較強(qiáng)的正向空間效應(yīng)。其中，內(nèi)部核心變量和外部變量均對(duì)經(jīng)濟(jì)相鄰的地區(qū)流通產(chǎn)業(yè)發(fā)展協(xié)調(diào)性產(chǎn)生正向空間效應(yīng)。內(nèi)部核心變量的影響系數(shù)為0.0772，體現(xiàn)了經(jīng)濟(jì)規(guī)模鄰近省份的流通產(chǎn)業(yè)GDP增長(zhǎng)會(huì)間接提高其他相關(guān)省份0.0772個(gè)百分點(diǎn)；貨運(yùn)周轉(zhuǎn)量、財(cái)政收入和用電量的影響系數(shù)依次是0.6281、0.3216和0.1215，體現(xiàn)了不同外部變量對(duì)經(jīng)濟(jì)相鄰省份流通產(chǎn)業(yè)發(fā)展協(xié)調(diào)性的影響效果差異較大，其中貨運(yùn)周轉(zhuǎn)量是最重要的影響因素。k=2時(shí)的Model_3最優(yōu)實(shí)證結(jié)果可以反應(yīng)出，對(duì)某省份流通產(chǎn)業(yè)發(fā)展協(xié)調(diào)性起顯著效果的最優(yōu)經(jīng)濟(jì)相鄰省份各省為2個(gè)，且經(jīng)濟(jì)總量相似的省份之間在通過(guò)核心變量或外部變量在改善流通產(chǎn)業(yè)發(fā)展上均會(huì)對(duì)經(jīng)濟(jì)相鄰省份產(chǎn)生積極的促進(jìn)作用。

結(jié)論

本文基于隨機(jī)森林回歸方法對(duì)流通產(chǎn)業(yè)的地區(qū)協(xié)調(diào)性測(cè)算發(fā)現(xiàn)，全國(guó)31個(gè)地區(qū)的流通產(chǎn)業(yè)總體上呈現(xiàn)出同步發(fā)展趨勢(shì)，其中上海、天津和海南三個(gè)地區(qū)的發(fā)展趨勢(shì)出現(xiàn)顯著的不協(xié)調(diào)現(xiàn)象，且有其自身的波動(dòng)特征。通過(guò)構(gòu)建以“區(qū)域距離”和“經(jīng)濟(jì)距離”為標(biāo)準(zhǔn)矩陣的空間滯后模型進(jìn)行實(shí)證分析發(fā)現(xiàn)，基于區(qū)域相鄰矩陣的SAR擬合度良好，空間滯后模型的回歸參數(shù)反應(yīng)出地域相鄰的地區(qū)在流通產(chǎn)業(yè)發(fā)展的協(xié)調(diào)性上存在微弱的正向空間效應(yīng)，其中內(nèi)部核心變量對(duì)協(xié)調(diào)性產(chǎn)生負(fù)向效應(yīng)，各外部變量對(duì)協(xié)調(diào)性均產(chǎn)生正向空間效應(yīng)?；诮?jīng)濟(jì)相鄰矩陣的SAR選擇k=2時(shí)的Model_3估計(jì)結(jié)果最優(yōu)，擬合度為90.33%，各變量均在1%或5%的顯著水平上通過(guò)了檢驗(yàn)?？臻g滯后模型的回歸參數(shù)為0.6879，反應(yīng)出經(jīng)濟(jì)相鄰的省份地區(qū)在流通產(chǎn)業(yè)發(fā)展的協(xié)調(diào)性上具有較強(qiáng)的正向空間效應(yīng)。

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