我國城鄉(xiāng)一體化對商貿(mào)流通業(yè)發(fā)展的非線性效應

李存華 王智慶

中圖分類號：F123? ?文獻標識碼：A

內容摘要：本文建構了商貿(mào)流通業(yè)發(fā)展環(huán)境、商貿(mào)流通業(yè)發(fā)展基礎、商貿(mào)流通業(yè)發(fā)展?jié)摿?個二級指標和12個基礎指標的商貿(mào)流通業(yè)發(fā)展評價指標體系，采用熵權層次分析法測算我國經(jīng)濟增長質量得分。2000年以來，我國區(qū)域城鄉(xiāng)一體化水平總體呈現(xiàn)上升趨勢，文章研究了城鄉(xiāng)一體化對商貿(mào)流通業(yè)發(fā)展的作用機理，并采用門限面板模型實證研究城鄉(xiāng)一體化進程對商貿(mào)流通業(yè)的非線性效應。研究表明，經(jīng)濟水平較低及較高的區(qū)域，城鄉(xiāng)一體化對商貿(mào)流通業(yè)發(fā)展呈現(xiàn)顯著正向影響;經(jīng)濟水平適中的地區(qū)，城鄉(xiāng)一體化對商貿(mào)流通業(yè)發(fā)展影響不明顯。

關鍵詞：城鄉(xiāng)一體化? ?商貿(mào)流通業(yè)? ?非線性效應

文獻綜述

現(xiàn)有文獻中普遍認為城鄉(xiāng)一體化能夠有效推動產(chǎn)業(yè)發(fā)展，但亦有文獻發(fā)現(xiàn)宏觀城鄉(xiāng)一體化進程對于某些產(chǎn)業(yè)的影響并不顯著。高丁莉（2016）發(fā)現(xiàn)，城鄉(xiāng)統(tǒng)籌視角下城鄉(xiāng)一體化對農(nóng)村商貿(mào)業(yè)影響并不顯著，需要重新構建市場評價體系。穆懷中（2016）認為，產(chǎn)業(yè)結構優(yōu)化能夠降低城鄉(xiāng)收入差距，但城鄉(xiāng)收入差距對于產(chǎn)業(yè)結構優(yōu)化的影響并不明顯。林英澤（2016）討論了“一帶一路”戰(zhàn)略下提升商貿(mào)流通業(yè)效率的措施，認為商貿(mào)流通效率在部分地區(qū)水平相對滯后。綜合這些文獻的觀點，不難發(fā)現(xiàn)城鄉(xiāng)一體化對于商貿(mào)流通業(yè)的影響在宏觀層面并不顯著，可能受制于部分區(qū)域的不顯著效應。我國城鄉(xiāng)一體化水平與商貿(mào)流通業(yè)發(fā)展之間存在線性影響，這一影響在不同區(qū)域之間呈現(xiàn)出不同的情況。

城鄉(xiāng)一體化與商貿(mào)流通業(yè)發(fā)展水平評價指標構建

（一）城鄉(xiāng)一體化水平指標

本文首先需要構建城鄉(xiāng)一體化差距（C）指標。本文根據(jù)常國珍、宋惠蘭（2017）的做法，采用泰爾指數(shù)建構城鄉(xiāng)收入差距指標。溝通消費品市場作為商貿(mào)流通業(yè)的主要功能，收入指標是反應城鄉(xiāng)一體化差距的更好表征。泰爾指數(shù)在結構分析基礎上引入了信息熵理論，進而體現(xiàn)人口結構摩擦的影響，其計算方法如公式（1）所示：

（1）

公式（1）中，N表示組內人口數(shù)，Yi表示第i組的個人單位時間收入水平。進一步將N分為g組后，得公式（2）：

（2）

公式（2）中，V表示第g組在組內收入中的比例，p表示第g組人口在組內人口中的比例。將分組標準作為我國城鎮(zhèn)部門和鄉(xiāng)村部門兩個組類時，可以定義為：

（3）

在公式（3）中，分別指定城鎮(zhèn)（j=1）與鄉(xiāng)村（j=2）為兩種組類分。income（i）表示當年城鎮(zhèn)（j=1）和農(nóng)村（j=2）的總收入水平。為消除統(tǒng)計口徑的影響，該收入根據(jù)基期（2000年）進行了處理。

（二）商貿(mào)流通業(yè)發(fā)展指標

現(xiàn)有商貿(mào)流通業(yè)的發(fā)展評估方法中，主成分分析法是最常用的方法，但由于商貿(mào)流通業(yè)統(tǒng)計口徑問題，往往會出現(xiàn)結構性統(tǒng)計偏差。本文借鑒熊曦等（2015）文章中的統(tǒng)計方法，引入熵權法確定指標的權重，并采用綜合評價法對商貿(mào)流通業(yè)的發(fā)展水平進行評分，采取了3個二級指標，包含12個基礎代表性指標，如表1所示。

利用上述代表性指標構建基本數(shù)據(jù)矩陣為：

X={Xij}{1≤i≤16，1≤j≤12}

其中，X為第i年第j個衡量商貿(mào)流通業(yè)發(fā)展水平的代表性指標，利用SPSS16.0的描述性統(tǒng)計法進一步對各個代表性指標處理，得到標準化矩陣公式（4）：

S={Sij}{1≤i≤16，1≤j≤12} ? ? ? ? ? ? ? （4）

進一步，根據(jù)熵權法對各個代表性指標的熵值進行計算，可以得到權值（5）：

ej=-k|i=16i=1sijlnsij（k=1/ln（4）） ? ? ? ? ? ? ? （5）

同時，還需要對熵值進行正數(shù)化處理，從而避免負向熵值導致指標間差異增大的問題。正向化公式（5）所得熵，有指標的信息效應值：

Gj=1-ej ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ?（6）

根據(jù)熵值（5）及信息效應值（6），可以衡量基礎指標的權重：

ωj=gj/|i=16i=1gj，j=1-12 ? ? ? ? ? ? ? （7）

聯(lián)立（6）式與（7）式，可以得到歷年商貿(mào)流通業(yè)的總發(fā)展指標式（8）：

Tsj=|i=12i=1ωj *Sij ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ?（8）

上述基礎指標在實證測試前必須進行無量綱化處理以滿足實證測度需求，根據(jù)第一主成分系數(shù)除以對應特征值根的平方根，得到系數(shù)權重。同時由于部分基礎指標可能為負值，本文進行了正向化處理。

對非線性效應模型的實證研究

（一）雙重面板模型設定

非線性效應的測定中，以Hansen（1999）發(fā)展的門檻面板模型較好的解決了不同區(qū)域間發(fā)展情況異質的情況，通過對經(jīng)濟發(fā)展分段點的選擇，從而將樣本劃分為多個區(qū)間進行實證分析。其基本的思路是：兩變量實證間的關系不僅是一對一的關系，而與另一變量相關。這一變量即為門檻變量，該變量不直接參與回歸分析，而是作為一個分段值進行計算。在本文中，城鄉(xiāng)一體化程度明顯影響商貿(mào)流通業(yè)的發(fā)展，但這一影響又發(fā)生了“因地制宜”的特點，因而需要以區(qū)域GDP作為門檻量對各區(qū)域進行分類。本文首先設定單一門檻值γ，有如下模型：

Tit=β0+β1CitI（GDPit<γ）+β2CitI（GDPit>γ）+β3Cit+μi+εit（9）

其中，下標i代表省份，t代表相應年份，T代表區(qū)域商貿(mào)流通業(yè)發(fā)展水平，由（8）式計算得出，C代表城鄉(xiāng)一體化水平，由（3）式計算得出。門檻值γ與門檻變量GDP進行比較可以分為兩個不同組別I（·），β值均為待估系數(shù)，ε為隨機擾動項。

由于單一門檻值可能難以反應我國的實際情況，目前對我國省級數(shù)據(jù)的研究中，多采用西部、中部和東部三個地理區(qū)劃劃分。同時根據(jù)省級GDP數(shù)據(jù)不難發(fā)現(xiàn)，高水平發(fā)展的省經(jīng)濟水平規(guī)模大約為低水平省的四倍，這一現(xiàn)實情況的存在需要進一步將模型（9）劃分為雙重面板模型，Bai（1997）中就提出了雙重面板模型的效率劃分，γ1表示強度更高的門檻，γ2表示強度較低的門檻值，兩者的設定由單門檻的總方差決定（10），并可以得到第一個門檻值的兩階段規(guī)劃方程（11）：

（10）

（11）

聯(lián)立（10）（11）兩式，即可以得到強度較低的門檻值：

（12）

同時對于第二個門檻值的兩階段規(guī)劃方程做出如下設定：

（13）

聯(lián)立（10）（12）兩式，即可以得到強度較高的門檻值：

（14）

相應地，結合式（9）（12）（14）可以將雙重門檻模型擴展為：

Tit=β0+β1CitI（GDPit<γ1）+β1CitI（γ1<GDPit<γ2）+β3Cit（GDPit>γ2）+μi+εit? ? ? ? ? ? ?（15）

（二）城鄉(xiāng)一體化對商貿(mào)流通業(yè)的影響

本文采用2000-2016年的我國省級層面數(shù)據(jù)為樣本，其中西藏地區(qū)由于統(tǒng)計口徑原因并未納入計量，故總共包含30個截面樣本17年的時間序列數(shù)據(jù)，總共510個樣本觀察值。數(shù)據(jù)來源于歷年《中國物流年鑒》、《中國統(tǒng)計年鑒》、Wind數(shù)據(jù)庫及國家統(tǒng)計局。各省份中出現(xiàn)的部分缺失數(shù)據(jù)，采用同省份其他年份數(shù)據(jù)線性擬合的方法進行填充。本文所有數(shù)據(jù)處理均在Stata14.0中進行，對于（12）（14）式的推算在Matlab2017b環(huán)境中進行。

進行門檻值的推算，在上文中的模型推導中可以看出，需要分別采用單一門檻檢驗、雙重門檻檢驗及三重門檻檢驗觀測顯著性。首先對組內數(shù)據(jù)采取組內去心方法消除個體效應，同時將“自抽樣”（Bootstrap）次數(shù)設定為500次，得到門檻效果檢驗如表2所示。

由表2不難看到，雙重門檻檢驗處于99%的置信區(qū)間內，相比于單一門檻檢驗的95%置信水平更加顯著，而三重門檻檢驗結果并不顯著，因此上文中所建構的式（22）的雙重門檻模型可以作為本文的研究模型使用。

雙重門檻模型中所推得的兩個門檻值分別為0.0157與0.5362，圖1與圖2為對應的似然比函數(shù)圖。由兩個門檻值可以將不同的省域按地區(qū)生產(chǎn)總值（GDP）分為三類，經(jīng)濟水平較低地區(qū)（GDP≤0.0157）、經(jīng)濟水平適中地區(qū)（0.0157<GDP≤0.5362）及經(jīng)濟水平較高地區(qū)（GDP>0.5362）。

在對區(qū)域進行分類后，就可以分別對不同門檻值的地區(qū)進行模型估計，表3中的模型（1）采用固定效應回歸驗證了城鄉(xiāng)一體化對區(qū)域經(jīng)濟發(fā)展的影響（門檻要素判定），模型（2）引入了商貿(mào)流通業(yè)的發(fā)展水平。結果顯示，城鄉(xiāng)一體化對商貿(mào)流通業(yè)的影響為正，但并不顯著，表明了宏觀經(jīng)濟中城鄉(xiāng)一體化對商貿(mào)流通業(yè)的影響具備非線性效應。

在表3的模型（3）中，本文依據(jù)面板回歸模型檢驗了不同區(qū)域間城鄉(xiāng)一體化對于商貿(mào)流通業(yè)發(fā)展的影響關系。結果顯示，城鄉(xiāng)一體化對于經(jīng)濟水平較高及較低地區(qū)的影響在1%的顯著性水平上顯著，且均為正向影響，即城鄉(xiāng)一體化進程有效促進了區(qū)域商貿(mào)流通業(yè)的發(fā)展。但對于經(jīng)濟水平中等的區(qū)域而言，雖然在該影響數(shù)值上為正，但由于不落在任何置信區(qū)間內，并不具備統(tǒng)計學的說明意義，故城鄉(xiāng)一體化對于經(jīng)濟中等水平的商貿(mào)流通業(yè)發(fā)展影響不顯著。上述實證分析充分證明了，我國城鄉(xiāng)一體化進程對于商貿(mào)流通行業(yè)的發(fā)展具備非線性效應，這一效應是由區(qū)域間的經(jīng)濟基礎差異所導致的。

結論

本文通過對我國商貿(mào)流通業(yè)發(fā)展水平的建構，綜合了2000-2016年我國各省份數(shù)據(jù)，通過實證分析揭示了宏觀城鄉(xiāng)一體化對于商貿(mào)流通業(yè)影響并不顯著，存在非線性效應。本文建構了雙重門檻面板模型，引入了經(jīng)濟水平以區(qū)別不同區(qū)域，在確定兩個門檻值的情況下將我國的省份分為三個組別，分別測度了區(qū)域城鄉(xiāng)一體化對商貿(mào)流通業(yè)的影響，結果表明：城鄉(xiāng)一體化在經(jīng)濟水平較高及較低地區(qū)有效促進了區(qū)域商貿(mào)流通業(yè)的發(fā)展，在經(jīng)濟水平適中地區(qū)影響并不顯著。

本文的實證研究對于城鄉(xiāng)一體化策略有一定啟示：其一，對于經(jīng)濟水平適中的地區(qū)，應該在發(fā)展城鄉(xiāng)一體化的同時，加大對商貿(mào)流通行業(yè)的投入，以彌補城鄉(xiāng)一體化無法帶來的協(xié)同促進效應。其二，在經(jīng)濟水平較高和較低的地區(qū)，應該以發(fā)展城鄉(xiāng)一體化為主，解決城鄉(xiāng)收入消費結構不合理的問題，進而提升商貿(mào)流通行業(yè)發(fā)展活力。

參考文獻：

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