流通业集聚与我国流通业产值增长关系的检验_产业集聚论文

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      0 引言

      作为先导产业的流通业自身发展能够带动相关产业发展，进而引起区位商的结构调整，发挥流通产业的带动作用就要求流通产业形成一定的产业集中度，发挥出流通产业的规模效应。产业的集中能够扩大整个产业的规模，吸引更多的上游厂商在附近选址，降低产业运输和原材料采购成本；产业中的企业也能够共享知识和吸引更多熟练工人产生规模效应。这些都意味着产业的集聚和产值增加之间存在正向循环累计关系。本文用区位商衡量产业集中程度，探讨流通产业集中与产业产值之间的关系。

      1 区位商

      区位商亦称专业化率，它是某地区某产业部门占全国该工业部门比重与该地区全部产业占全国总产业比重之比。用公式表示如下：

      

      该指数最初由经济学家哈盖特提出，衡量的是某一地区的某种要素或者经济指标的空间分布情况，反映的是某一产业或行业的专业化程度，同时也是一种常用的产业集聚识别方式。同时，该指数也经常在研究产业或行业的发展中，用来作为衡量某产业或者行业的区域优势的指标。作为一种测算地区产业集聚水平的方式，其优势在于获取数据比较容易，计算也比较简便，能在一定程度上反映行业的发展情况。本文选取从业人员数量计算区位商来衡量流通产业的集中程度，其中

和

分别代表i地区的和全国流通产业从业人数，本文用零售、批发、餐饮住宿业和运输通信业城镇从业人员数量代替。

和L分别代表i地区和全国从业人员数量，将数据带入公式中，求得31个省或直辖市2003—2011年流通产业区位商。

      

      对得到的结果首先选取2011年各地区流通产业区位商作为代表进行分析，总体上看，我国大部分省市的区位商接近但小于1，流通产业并未达到集聚的程度但相当靠近。根据产业演进规律，产业优先发展顺序一般是先第一产业发展，再第二产业然后才是第三产业。我国尚处在社会主义发展初期，产业的重心仍然以第二产业为主，第三产业发展相对滞后，虽然得到发展但还未起到主导经济发展的程度，相应的区位商也未达到集聚的程度。我国经济同时存在区域发展不平衡性，这种不平衡性也体现在流通产业的区位商上，对于我国发达地区，如北京、上海，其区位商远超过1，接近或达到2的水平。我国经济正处在高速发展阶段整个经济已经进入改革的关键阶段，产业结构转型的需求越来越强烈，流通产业作为先导产业的作用越来越突出，产业集聚的趋势也越来越明显，具体表现就是许多省市的区位商接近甚至超过1，比较突出的是北京、上海和海南三个地区。北京、上海、海南区位商排前三，其中北京和上海的区位商已经接近。这与这两个城市产业升级的趋势相符。除了北京、上海、海南和天津以外，其他省市地区流通产业集聚程度较低，但是已经或正在形成集聚。

      

      如图2中，流通产业区位商用LQ表示，流通产业年产值用VAL表示，进一步对流通产业区位商和产值进行比较，比较发现，将不同地区流通产业区位商连线和产值连线的形状有一定的相似性，一般来说区位商高的地方产值也较高，区位商和产值之间具有一定的相似性，拥有高区位商的地区一般流通产业产值较高，反之则较低。根据Paul Krugman（1991）提出的“核心—边缘模型”（以下简称CP模型），产业集聚与市场规模之间存在正向循环累计关系，大市场会吸引更多的产业集聚，增加产品的种类，降低产品的价格，又进一步促进市场的扩大，区位商和产值之间具有相互促进的关系。下面我们就通过实证分析并探讨二者之间的联系。

      2 计量模型的设定

      本文选择区位商作为解释变量，流通产业产值为因变量，探讨流通产业集聚程度和流通产业产值增长之间的关系。在这里我们需要指出的是，由于产业集聚与市场规模之间可能存在的正向循环累计关系，产业集聚与市场规模互为因果，这意味着产业集聚和流通产业产值之间可能存在内生性，我们正式做回归分析的时候必须判断因变量和自变量之间的内生性，如果存在内生性，我们就需要在模型中添加工具变量。考虑到多种因素对流通产业产值的影响，为最大程度的减少估计偏差，文章根据C-D生产函数中投资和劳动力投入对产值的有重要的影响的结论，选取投资和劳动力投入作为模型的控制变量。构建的模型为：

      

      其中val代表流通产业产值，lq表示流通产业区位，inv表示固定投资，pop代表流通产业劳动力人数，e为残差。

      2.1 变量选取和说明

      按照狭义流通产业的定义，文章将批发、零售、餐饮住宿和交通、运输、通信业作为流通产业的代表行业进行研究。回归变量的自变量X包括区位商、流通产业从业人口和流通产业年投资量，流通业产值作为因变量Y，数据的来源为《中国国家统计年鉴》（2003—2011年）。其中，基于数据可得性我们选取全国各地区城镇单位就业人数作为流通产业从业人数的代替，因为流通产业大部分市场和从业人员都集中在城镇，所以这样代替对文章的结构不会有大的影响。流通产业投资则用流通产业新增固定投资表示。

      2.2 单位根检验

      由于研究中所选择的变量属于面板数据，此类数据大多是非平稳的，若是直接将非平稳数据列平稳数据进行回归分析，由于不满足传统估计及推断技术所需要的条件，可能会带来伪回归、t检验或F检验失效等问题。因此在利用回归分析各经济变量关系以前，需利用单位根检验对数据的平稳性进行判断，如数据为非平稳的，可利用协整理论对其进行处理。

      

      利用Im，Pesaran and Shin Unit Root Test法对单位根进行检验后发现，几个变量的Statistic值较大，Prob值较小，在5%的显著性水平下接受原假设，即变量存在单位根，再对几个变量进行一阶滞后项检验，发现几个变量一阶处理以后，变量Statistic值显著降低，Prob最大值也仅为0.0034，很好的通过5%的显著性水平检验，一阶滞后变量不存在单位根，所以在回归的过程中，我们可以加入一阶滞后项作为模型的工具变量使方程变量之间的关系更加稳定，拟合效果更好。为了使方程之间的关系更加稳定，在回归过程中加入一阶滞后项作为模型的工具变量，以期有更好的拟合效果。

      2.3 协整关系检验

      为检验变量之间是否存在长期稳定的关系，本文采用Kao检验对变量之间协整关系进行检验。Kao检验在第一阶段假设回归方程中每一个截面个体有不同的截距项和相同的系数项，并将所有的趋势系数设为0。在第二阶段，基于DF检验和ADF检验的原理，Kao检验对第一阶段所求得的残差序列进行平稳性检验。经过检验得到t-Statistic值为-5.802804，Prob值为0.0000，结果表明四个变量之间存在显著的协整关系。

      2.4 内生性识别与检验

      

      2.5 广义矩估计

      确定变量之间的内生性以后，本文选择广义矩估计法——GMM，表示基于模型实际参数满足一定矩条件而形成一种参数估计的方法，是矩估计方法的一般化——作为联立方程的估计方法。GMM不需要知道随机误差项的准确分布信息，允许随机误差项存在异方差和序列相关，因而所得到的参数估计量比其他参数估计方法更有效。文章选择流通产业区位商（lq）、投资（inv）和从业人数（pop）的对数作为自变量，其中投资和从业人数为控制变量。由于变量存在内生性，为解决内生性问题，在方程中添加变量作为工具变量，这个变量与内生性变量有关而与残差无关。本文选取位商、投资和从业人数的滞后一阶项的对数，用log（val（-1））和log（inv（-1））和log（pop（-1））表示，还有年份和以收入划分的地区作为工具变量，分别用year和reg表示。按照各地人均GDP值将31个省市地区划分为三个等级，1代表发达地区，2代表中等发达地区，3代表欠发达地区。通过GMM估计得到最终回归结果如表2所示。

      从表2得到的结构显示GMM估计得到的结果较好，能够较好的拟合自变量和因变量之间的关系，R-squared和Adjust R-squared都超过0.7，除残差c以外，自变量的系数5%的显著水平下都通过了检验，较准确的描述了区位商等因素对流通产业产值的影响。

      

      ln（val）=-0.118+0.852ln（lq）+0.609ln（pop）+0.810ln（inv） (3)

      从全国范围来说，区位商提高，流通产业聚集度提升能产生正外部性，使厂家实现规模效应递增，厂家能够从产业的集聚中获得好处，促进流通产业产值的增加。从系数上来看，区位商每增加1个百分点，能带动流通产业产值增长0.85个百分点。而且这种提升并不是单向的，流通产业产值的增加也意味着市场的扩大，对区位商也会产生正的影响，区位商和产值相互促进，所以单位区位商提升所产生的效果要大于0.85。这与我们上文中提到的Paul Krugman（1991）提出的“核心—边缘模型”所得出的理论是基本相符的。同时，流通产业的固定投资和从业人员增加也会促进流通产业产值的增加，尤其固定投资对流通产业的影响更为明显。我国目前正处在产业结构升级的关键阶段，由于东中西部地区发展水平不一致，产业结构差距较大，东部发达地区正在处于第二产业主导向第三产业主导过渡的阶段，流通产业既是第三产业的重要组成部分，又是先导产业，东部地区更应注重通过提高流通产业的集聚度来发挥流通产业的规模优势和带动作用。北京和上海已经表现出流通产业集聚的趋势。北京近年来将大的工业从市区移出，第一产业和第二产业产值持续下降，而第三产业产值持续上升，北京市第三产业就业人数从2003年的511.5万人上升到到2011年的745.1万人，第三产业从业人口占比从59.6%上升到75.6%。在第三产业中占重要地位的流通业，从业人数也从2003年的89.5万上升到2011年的150.2万，年平均增长率达7.5%，产值则从533.49亿元上升到3297.02亿元，年平均增长率高达57.6%。上海第三流通发展情况也基本相同，这些年第二产业在经济总量中比重下降，以流通产业为代表的第三产业比重持续上升。北京、上海分别作为京津冀经济圈和长三角经济圈的增长极，流通产业的聚集在两大城市实现了产业重心的转移，在产业结构优化升级方面发挥了重大的作用。

      3 结论

      本文首先通过流通产业区位商的计算来衡量我国流通产业的集聚程度，然后再对流通产业产值和区位商回归后发现两者之间呈负向关系，与理论不符，于是我们进行单位根检验发现各自变量都存在单位根，而一阶滞后项则是平滑的，通过协整检验发现变量之间是长期稳定的，从而我们可以用自变量的一阶滞后项作为工具变量。然后通过Hausman检验，我们发现流通产业的区位商和产值之间相互影响，存在内生性，因此我们利用GMM法对变量的系数进行估计，从而得到较好的结果。

      从结果来看，我国大部分地区流通产业正在趋向于集聚，但除了少数几个大城市其余地区基本都未达到集聚的水平。同时实证表明流通产业的区位商对流通产业的产值存在正向促进作用，而且两者之间的影响是相互的，互为因果，我们可以通过提高产业的集聚度提高产业规模，降低生产成本，发挥产业集聚的正外部性从而增加产业产值，同时产业产值的增加会进一步吸引更多的流通企业在集聚地落户，提高流通产业区位商，增加集聚程度，从而实现流通产业集聚和产值增加的正向循环累计。

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