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    流通業(yè)發(fā)展與人口集聚的耦合協(xié)調(diào)性分析
    ——基于全國消費(fèi)二十強(qiáng)城市數(shù)據(jù)

    2020-11-18 06:31:34劉媛媛
    商業(yè)經(jīng)濟(jì)研究 2020年21期
    關(guān)鍵詞:流通業(yè)耦合度人口

    劉媛媛

    (呂梁學(xué)院經(jīng)濟(jì)管理系 山西呂梁 033000)

    相關(guān)研究文獻(xiàn)評述

    關(guān)于流通業(yè)與人口之間關(guān)系的研究在國內(nèi)已形成一定基礎(chǔ)。柳思維、周洪洋(2016)通過空間計(jì)量模型研究發(fā)現(xiàn),人口城鎮(zhèn)化可以顯著改善流通業(yè)的產(chǎn)出效率,并且主要是依托改善居民消費(fèi)來實(shí)現(xiàn)這一作用的,但與此同時,人口的跨省份流出又可能帶來流通業(yè)發(fā)展的負(fù)面效應(yīng)。叢穎睿(2014)通過研究認(rèn)為,流通業(yè)發(fā)展與城鎮(zhèn)化之間存在長期穩(wěn)定的正相關(guān)關(guān)系,而且流通業(yè)的短期波動并不會影響兩者長期的均衡關(guān)系,這也間接證明了流通業(yè)發(fā)展與人口流動的相互作用關(guān)系。肖岳峰、呂麗、潘雨晨(2019)研究發(fā)現(xiàn),流通業(yè)發(fā)展對城鎮(zhèn)人口占比的提高具有顯著的推動作用,人均消費(fèi)品零售額對于城鎮(zhèn)人口占比提升的邊際彈性系數(shù)為0.2407,并且在東中西三大地區(qū),該彈性系數(shù)存在明顯差異。楊荷(2018)通過對長江經(jīng)濟(jì)帶9 省2 市的區(qū)域研究發(fā)現(xiàn),流通業(yè)、人口與空間三者是相互協(xié)調(diào)演進(jìn)的,并且在空間上形成了以長三角為中心,成渝經(jīng)濟(jì)區(qū)、中游城市群為外圍的階梯式格局,流通業(yè)與人口之間相互作用相互促進(jìn)。也有學(xué)者選取小范圍區(qū)域展開研究,例如,王芳、高曉路(2014)基于北京市的研究認(rèn)為,零售商業(yè)空間布局與人口的耦合性隨著商業(yè)形態(tài)的不同而表現(xiàn)出差異,張?。?019)基于上海市的研究也得到了相似的結(jié)論。

    在一定的區(qū)域內(nèi),人口集聚是普遍現(xiàn)象,也是經(jīng)濟(jì)發(fā)展和城市建設(shè)帶來的結(jié)果。國內(nèi)關(guān)于人口集聚的研究也較多。楊卡(2014)分析了我國北京、上海兩個超大城市人口集聚的特征及態(tài)勢,認(rèn)為人口的過度集聚,主要原因在于城市中心區(qū)擁有聚人氣的商務(wù)休閑空間。王佳、陳浩(2016)研究發(fā)現(xiàn),人口集聚對城市生產(chǎn)率的影響也是顯著的,并且在交通設(shè)施影響城市生產(chǎn)率的過程中,人口集聚是重要的門檻因素。王勝今、王智初(2017)研究認(rèn)為我國人口集聚與經(jīng)濟(jì)集聚存在一定的空間一致性。周玉龍、孫久文(2015)研究顯示,人口集聚對提升非農(nóng)產(chǎn)業(yè)的生產(chǎn)率具有顯著作用,但主要表現(xiàn)在對第三產(chǎn)業(yè)的紅利效應(yīng)。

    總的來看,國內(nèi)的理論研究和實(shí)證分析都比較系統(tǒng),結(jié)論也較為豐富,但是目前尚缺乏對流通業(yè)發(fā)展與人口集聚之間耦合協(xié)調(diào)關(guān)系的實(shí)證研究(高爽,2020),尤其是針對一些重要的消費(fèi)城市來研究兩者之間的關(guān)系,在全國層面也具有重要的代表性。國內(nèi)往往以社會消費(fèi)品零售總額為指標(biāo),公布年度消費(fèi)十強(qiáng)、二十強(qiáng)城市,如2018 年消費(fèi)前三強(qiáng)分別為上海、北京和廣州。基于這種劃分方法,本文選擇2018 年度的全國消費(fèi)二十強(qiáng)城市作為樣本,研究流通業(yè)發(fā)展與人口集聚的耦合協(xié)調(diào)關(guān)系。

    理論方法及數(shù)據(jù)處理

    (一)模型構(gòu)建

    為了實(shí)證分析流通業(yè)發(fā)展與人口集聚的耦合協(xié)調(diào)關(guān)系,本文借助系統(tǒng)耦合模型方法進(jìn)行評價。根據(jù)模型原理,如果兩個評價系統(tǒng)之間通過內(nèi)部子系統(tǒng)相互作用而可以實(shí)現(xiàn)協(xié)調(diào),那么兩個系統(tǒng)之間就經(jīng)歷耦合過程,觀察點(diǎn)上兩個系統(tǒng)之間耦合協(xié)調(diào)的評價值,即為耦合協(xié)調(diào)度。其中,兩個系統(tǒng)的耦合度是測算耦合協(xié)調(diào)度的基礎(chǔ),模型如下:

    式(1)中,S 表示兩個系統(tǒng)的耦合度,即為流通業(yè)發(fā)展與人口集聚的耦合度,本文定義流通業(yè)和人口集聚作為兩個系統(tǒng),分別記為U1和U2,衡量的指標(biāo)分別為流通業(yè)發(fā)展指數(shù)和人口集聚水平指數(shù)。顯然,S 的值在0 和1 之間。在此基礎(chǔ)上,測算兩個系統(tǒng)U1和U2的加權(quán)綜合水平,模型如下:

    式(2)中,U 表示流通業(yè)和人口集聚兩個系統(tǒng)的加權(quán)綜合水平,a 和b 分別是對應(yīng)的權(quán)值,本文視流通業(yè)和人口集聚兩個系統(tǒng)同等重要,因此a 和b 的取值均為1/2。于是耦合協(xié)調(diào)度模型可表示如下:

    式(3)中,D表示流通業(yè)發(fā)展與人口集聚的耦合協(xié)調(diào)度,反映流通業(yè)發(fā)展與人口集聚的耦合協(xié)調(diào)性程度。一般而言,D 的取值也在0 和1 之間,D 值越高,則說明兩個系統(tǒng)的耦合協(xié)調(diào)水平也越高。我們可以根據(jù)測算結(jié)果,將耦合度、耦合協(xié)調(diào)度進(jìn)行等級劃分,具體劃分方法如表1 所示。

    (二)指標(biāo)體系

    本文參考有關(guān)學(xué)者的研究成果,并基于數(shù)據(jù)的可得性,對流通業(yè)發(fā)展和人口集聚兩個系統(tǒng)的評價指標(biāo)進(jìn)行選取。其中,流通業(yè)發(fā)展指數(shù)共選取3 個層面,即流通業(yè)規(guī)模、流通業(yè)結(jié)構(gòu)、流通業(yè)效率,共包含流通業(yè)增加值、流通業(yè)增加值占地區(qū)生產(chǎn)總值比重、流通業(yè)勞動生產(chǎn)率等12 個評價指標(biāo);人口集聚水平指數(shù)共選取3 個層面,即人口規(guī)模、人口集中度、人口結(jié)構(gòu),共包含年末總?cè)丝跀?shù)、人口密度、人口地理集中度、二三產(chǎn)業(yè)從業(yè)人員占總?cè)丝诒戎亍⒊鞘谢? 個評價指標(biāo)。具體指標(biāo)體系如表2 所示。由于這些指標(biāo)數(shù)據(jù)有帶量綱的,也有不帶量綱的,指標(biāo)之間性質(zhì)也存在差異,因此需要進(jìn)行標(biāo)準(zhǔn)化處理??紤]到所有指標(biāo)都是正向指標(biāo),因此對于任意一項(xiàng)指標(biāo),標(biāo)準(zhǔn)化處理的公式如下:

    式(4)中,Xij表示原始指標(biāo)值,Xij’表示標(biāo)準(zhǔn)化處理后的指標(biāo)值,i 表示年份,j 表示地區(qū)。

    (三)數(shù)據(jù)說明

    基于表2 的指標(biāo)體系,通過熵值法可測得兩個系統(tǒng)內(nèi)各指標(biāo)的權(quán)重賦值,于是通過加權(quán)平均即可得到系統(tǒng)指標(biāo)的數(shù)值。根據(jù)權(quán)威網(wǎng)站同步數(shù)據(jù),消費(fèi)能力高低是以社會消費(fèi)品零售總額規(guī)模高低衡量的,于是消費(fèi)二十強(qiáng)可以界定為社會消費(fèi)品零售總額規(guī)模排名前20 位的城市。以2018 年的數(shù)據(jù)進(jìn)行比較,選定消費(fèi)前二十強(qiáng)城市如下:上海、北京、廣州、重慶、武漢、成都、深圳、南京、蘇州、杭州、天津、長沙、西安、鄭州、寧波、哈爾濱、沈陽、大連、無錫、溫州。在實(shí)際測算中,選擇的時間序列為2006-2018 年,所有指標(biāo)的數(shù)據(jù)選自國家統(tǒng)計(jì)局網(wǎng)站、國研網(wǎng)數(shù)據(jù)庫和城市統(tǒng)計(jì)年鑒。

    測算結(jié)果與分析

    (一)測算結(jié)果

    利用前面的理論模型,對消費(fèi)二十強(qiáng)城市流通業(yè)發(fā)展與人口集聚的耦合度和耦合協(xié)調(diào)度進(jìn)行定量測算,限于篇幅,本文僅給出2006、2012 和2018 年的測算結(jié)果,并主要比較三年之間的情況,結(jié)果如表3 所示。

    圖1 2018 年20 個城市的耦合度、耦合協(xié)調(diào)度坐標(biāo)圖

    表1 耦合度與耦合協(xié)調(diào)度的等級劃分

    表2 流通業(yè)發(fā)展和人口集聚系統(tǒng)的評價指標(biāo)體系

    (二)耦合協(xié)調(diào)度分析

    動態(tài)變化特征分析。從時間序列變化特征來看,2006年至2018 年全國消費(fèi)二十強(qiáng)城市流通業(yè)發(fā)展與人口集聚的平均耦合協(xié)調(diào)度有小幅的提升趨勢,其中2006 年耦合協(xié)調(diào)度為0.5550,2012 年耦合協(xié)調(diào)度為0.5898,2018 年耦合協(xié)調(diào)度為0.6127,年均提升率為0.83%,可見即使有提升,但總體比較平穩(wěn)。由此可見,2006 年以來我國消費(fèi)二十強(qiáng)城市的流通業(yè)發(fā)展與人口集聚的耦合協(xié)調(diào)性有較輕度的強(qiáng)化趨勢。按照階段劃分,2006-2018 年消費(fèi)二十強(qiáng)城市流通業(yè)發(fā)展與人口集聚的耦合協(xié)調(diào)水平從勉強(qiáng)耦合協(xié)調(diào)提升至初級耦合協(xié)調(diào),也可見目前總體的耦合協(xié)調(diào)性仍然不是很高。

    從20 個城市流通業(yè)發(fā)展與人口集聚耦合協(xié)調(diào)度的時間序列變化趨勢來看,除了哈爾濱市有微弱的下降(年均下降率為0.01%)之外,其余城市流通業(yè)發(fā)展與人口集聚的耦合協(xié)調(diào)度總體上均有提升。哈爾濱市之所以會出現(xiàn)微弱下滑,通過消費(fèi)和人口的實(shí)際數(shù)據(jù)可以得到一定的作證。以2018 年為例,哈爾濱市的總?cè)丝跀?shù)為951.54 萬人,高于廣州、武漢等人口大市,但是社會消費(fèi)品零售總額并沒有像人口那樣集聚膨脹,2018 年社會消費(fèi)品零售總額為4125.1 億元,在消費(fèi)二十強(qiáng)城市中排名第16 位,可見該城市人口與消費(fèi)的匹配性實(shí)際上并不是非常理想。對于其他耦合協(xié)調(diào)度總體提升的城市來說,變化差異性也是明顯的。其中,重慶、成都、深圳、長沙、西安和鄭州5 個城市耦合協(xié)調(diào)度的年均提升率都超過1%,10 個城市耦合協(xié)調(diào)度的年均提升率超過消費(fèi)二十強(qiáng)城市平均水平。

    城市比較分析。橫向來看,消費(fèi)二十強(qiáng)城市流通業(yè)發(fā)展與人口集聚的耦合協(xié)調(diào)度存在較大的差異。從2018 年的數(shù)據(jù)結(jié)果來看,消費(fèi)二十強(qiáng)城市的流通業(yè)發(fā)展與人口集聚的耦合協(xié)調(diào)度跨越了輕度失調(diào)、瀕臨失調(diào)、勉強(qiáng)耦合協(xié)調(diào)、初級耦合協(xié)調(diào)、中度耦合協(xié)調(diào)、高度耦合協(xié)調(diào)6 個等級。其中,上海、杭州和蘇州三個城市都處于高度耦合協(xié)調(diào)的等級,這三個城市消費(fèi)與人口的匹配性相對較高,人口的集聚更有助于刺激消費(fèi)增長,而消費(fèi)水平的提高也與人口集聚相對保持同步。相比之下,沈陽、西安兩個城市流通業(yè)發(fā)展與人口集聚的耦合協(xié)調(diào)度都僅僅處于輕度失調(diào)的狀態(tài),即兩個城市流通業(yè)發(fā)展與人口集聚之間的相互融合關(guān)系相對較低。哈爾濱、長沙和大連3 個城市流通業(yè)發(fā)展與人口集聚的耦合協(xié)調(diào)度都處于瀕臨失調(diào)狀態(tài),因此需要合理避免出現(xiàn)負(fù)邊際效應(yīng),而導(dǎo)致流通業(yè)與人口集聚兩個系統(tǒng)之間出現(xiàn)失調(diào)。

    從空間分布來看,2018 年流通業(yè)發(fā)展與人口集聚處于高度耦合協(xié)調(diào)的城市有上海、杭州、蘇州3 個,都位于東部沿海地區(qū);處于中度耦合協(xié)調(diào)等級的城市有北京、深圳、廣州、寧波4 個,也都位于東部沿海地區(qū);勉強(qiáng)耦合協(xié)調(diào)的城市有鄭州、天津、成都、重慶和溫州,分布比較離散;瀕臨失調(diào)和輕度失調(diào)的城市有大連、長沙、哈爾濱、西安和沈陽,主要位于我國中西部和東北部區(qū)域。

    (三)耦合度與耦合協(xié)調(diào)度的匹配性分析

    總體特征分析。從2006-2018 年,上海、廣州、杭州3 個城市的耦合度與耦合協(xié)調(diào)度的比值都超過0.8,可見這些城市流通業(yè)發(fā)展與人口集聚的耦合度與耦合協(xié)調(diào)度之間的匹配性一直處于較高水平。這三個城市不僅流通業(yè)發(fā)展與人口集聚的耦合度處于相對較高水平,耦合協(xié)調(diào)度也處于相對較高水平。一方面北京、深圳和蘇州雖然在2006 年城市流通業(yè)發(fā)展與人口集聚的耦合度與耦合協(xié)調(diào)度的比值低于0.8,但到了2018 年均高于0.8,可見這三個城市流通業(yè)發(fā)展與人口集聚的耦合度與耦合協(xié)調(diào)度的匹配性在加強(qiáng);另一方面,長沙、西安、沈陽、大連4 個城市流通業(yè)發(fā)展與人口集聚的耦合度與耦合協(xié)調(diào)度的匹配性較低,除了大連市部分年份匹配度高于0.5 以外,其余均低于0.5。

    表3 城市流通業(yè)發(fā)展與人口集聚的耦合度和耦合協(xié)調(diào)度測算結(jié)果

    城市比較分析。以2018 年為例,對消費(fèi)二十強(qiáng)城市進(jìn)行比較。圖1 體現(xiàn)了20 個城市流通業(yè)發(fā)展與人口集聚的耦合度與耦合協(xié)調(diào)度的XY 坐標(biāo)位置。總體上,20 個城市流通業(yè)發(fā)展與人口集聚的耦合度與耦合協(xié)調(diào)度基本遵循了 “左下- 右上” 的橫截面線性特征。其中,上海、杭州和蘇州屬于 “高- 高” 集聚,即城市流通業(yè)發(fā)展與人口集聚處在高水平耦合和高度耦合協(xié)調(diào),這些城市流通業(yè)的發(fā)展與人口的集聚存在充分互動,城市對物流、批零等流通功能的承載力能有效匹配人口的集聚,而人口的集聚為城市商貿(mào)流通活動的開展提供有力支撐。沈陽、西安兩個城市則處于 “低- 低” 集聚(“低- 低” 集聚并不代表耦合度、耦合協(xié)調(diào)度都處于絕對低水平,而是在消費(fèi)二十強(qiáng)城市中處于相對低水平),城市流通業(yè)發(fā)展與人口集聚的耦合度處于良性耦合等級,耦合協(xié)調(diào)度處于輕度失調(diào)等級。重慶、成都和長沙3 個城市盡管耦合度處于高水平耦合,但耦合協(xié)調(diào)度卻處于勉強(qiáng)耦合協(xié)調(diào)或?yàn)l臨失調(diào),可見流通業(yè)發(fā)展與人口集聚之間沒有形成良性互動。這三個城市都位于四川盆地或者附近,山地較多,盡管長江經(jīng)濟(jì)帶近年來不斷發(fā)展,但目前總體上基礎(chǔ)設(shè)施仍是阻礙城市流通業(yè)發(fā)展的重要因素,于是雖然城市化推進(jìn)帶來了人口加速集聚,但流通業(yè)與之的耦合協(xié)調(diào)程度仍然較低。

    結(jié)論與建議

    基于我國2018 年消費(fèi)二十強(qiáng)城市樣本的研究,得出以下主要結(jié)論:第一,在時間維度上,2006 年以來消費(fèi)二十強(qiáng)城市流通業(yè)發(fā)展與人口集聚的平均耦合協(xié)調(diào)度存在著小幅的提升趨勢,從勉強(qiáng)耦合協(xié)調(diào)提升至初級耦合協(xié)調(diào)。即雖然耦合協(xié)調(diào)性有所提升,但總體上耦合協(xié)調(diào)程度仍然不是很高。第二,在空間維度上,消費(fèi)二十強(qiáng)城市流通業(yè)發(fā)展與人口集聚的耦合協(xié)調(diào)度存在較大的差異。從2018年看,上海、杭州和蘇州三個城市都處于高度耦合協(xié)調(diào),沈陽、西安兩個城市僅處于輕度失調(diào)狀態(tài),哈爾濱、長沙和大連3 個城市處于瀕臨失調(diào)狀態(tài)。第三,在耦合度與耦合協(xié)調(diào)度匹配性的維度上,上海、杭州和蘇州的匹配性均較好,屬于 “高- 高” 集聚,流通業(yè)的發(fā)展與人口的集聚存在充分互動,而重慶、成都和長沙3 個城市耦合度與耦合協(xié)調(diào)度的匹配性卻較差,流通業(yè)發(fā)展與人口集聚之間的良性互動較為薄弱。

    結(jié)合研究情況,提出以下幾點(diǎn)建議:第一,我國部分消費(fèi)能力靠前的城市,特別是位于中西部以及東北的城市,要注重完善流通基礎(chǔ)設(shè)施體系,優(yōu)化提升商業(yè)基礎(chǔ),增強(qiáng)對人口集聚的承載力,從而提高流通業(yè)與人口集聚的協(xié)調(diào)性。第二,消費(fèi)強(qiáng)市雖然都是人口集聚的主要城市,但是不能過分地持續(xù)追求人口城鎮(zhèn)化,而要妥善處理好與當(dāng)?shù)匚锪?、批零等業(yè)態(tài)發(fā)展,與基礎(chǔ)設(shè)施配套等匹配程度,做到城市功能有效承載人口,人口有效消化城市服務(wù),避免放大 “城市病”。第三,城市之間要堅(jiān)持共享理念,推動區(qū)域間要素流動,既要推動促進(jìn)產(chǎn)業(yè)發(fā)展的各類資源要素的流動,也要合理推動人口的流動,促進(jìn)一體化均衡發(fā)展。

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