基于区域视角的城乡商品市场协调发展实证研究_经济研究论文

城乡商品市场协调发展实证研究:一个区域视角,本文主要内容关键词为:协调发展论文,城乡论文,视角论文,商品市场论文,区域论文,此文献不代表本站观点,内容供学术参考,文章仅供参考阅读下载。

[中图分类号]F723[文献标识码]A[文章编号]1009-6701(2011)03-0089-07

一、引言

市场经济下的社会协调、经济协调必然要通过市场状态表现出来。目前,关于构建和谐社会的讨论多集中于群众最关心、最直接、最现实的利益问题,涉及市场深度问题的研究不多。我们认为,在我国二元经济结构的一个重要表现和主要内容是二元商品市场结构问题,即同一时期两种不同形态的市场并存,城市现代商品市场与农村落后传统商品市场同时并存,城市市场和农村市场的发育程度及衔接程度都不一样,城市市场类型完善,聚合度高,农村市场体系发育滞后,规模效益不明显。唐红涛(2009)已经分析过中国的城乡商品市场的协调发展问题,认为从整体上看中国城乡商品市场发展呈现出整合的趋势。[1]但是中国幅员辽阔,各区域经济发展差别非常大,他们各自的城乡商品市场发展又呈现出何种特点呢?

二、文献回顾

目前关于城乡商品市场的研究主要集中在市场分割这一方面。Gluschenko and Konstantin(2010)研究俄罗斯经济后发现,由于各个地区的商品需求不同,市场存在摩擦,因此俄罗斯商品市场存在着市场分割。地区间的交通不顺畅是造成市场分割的主要原因,政府管制是次要原因。[2]Fan和Wei(2003)运用MW方法检验混合商品的面板型时间序列,然后根据回归系数测算得到半衰期,实证结果表明,中国国内市场价格有收敛趋势,渐进性改革推进了市场的一体化。[3]Young(2000)认为中国在渐进式改革中,地方政府通过保护当地产业获取寻租的机会,使得区际产出收敛,价格波动很大,国内市场日渐分割。[4]Poncet(2002)使用边界效应法,借助中国1987年、1992年及1997年的投入产出表,测算了国内和国际市场的壁垒,发现中国国际市场呈现一体化趋势,但国内市场趋向非一体化。[5]林毅夫和刘培林(2004)认为,中国目前的地方保护和市场分割在一定程度上可以说是改革开放前赶超战略的后果。在计划体制下,中央政府曾保护实施赶超战略的企业免于国际竞争的影响,在改革后的分权体制下,这种保护则演变为各省保护当地企业免于国际和国内其他省份竞争的行为。[6]陆铭和陈钊(2009)研究邻省之间商品市场的分割对省级经济增长的影响,研究结果显示:分割市场对于当地即期和未来的经济增长具有倒U型的影响,对于超过96%的观察点来说,市场分割有利于本地的经济增长。[7]柯善咨和郭素梅(2010)利用相对价格方差法测度中国省级商品市场对内开放程度,建立商品市场对内开放和地区经济增长联立方程,检验两者的相互作用。方程估计结果显示商品市场对外对内开放均显著促进了地区经济增长,商品市场对内开放和地区经济增长之间存在互相促进的内生关系,这种相互促进的作用机制在经济不发达省份尤为显著。[8]洪银兴、高春亮(2006)详细分析了我国的城乡市场分割,指出现阶段最为突出的是城乡要素市场分割,并从农产品购销市场、土地市场、农村市场主体等多个角度进行了深入分析。[9]柳思维、唐红涛(2008)基于福利经济学理论和计量实证分析的角度计算了城乡商品市场的分割度,并从市场规模、市场效率、商品流通速度和市场环境的角度对其影响因素进行实证检验,基于模型实证结论提出促进城乡二元商品市场和谐发展的相应对策。[10]此外,还有其他学者对商品市场结构的其他方面也做了研究。张德化(2010)从流通视角分析城乡流通体系的二元结构表现与成因,认为城乡二元流通结构导致了农村市场低市场化、低组织化和完全异质的消费市场。[11]柳思维和罗进华(2006)从制度层面分析我国城乡市场发展失调的原因及其危害。研究结果表明,城乡市场发展失调不利于社会分工水平提高和全社会资源的优化配置,不利于城镇化健康发展。[12]

从上述学者的研究中可以看出,区域的城乡商品市场协调发展问题尚未得到重视,本文尝试构建一个指标体系,并对这一问题进行初步探讨。

三、城乡商品市场协调发展指标体系

(一)现有城乡发展指标体系简介

现有国内外学者对于城乡市场指标体系的设计主要从城乡经济社会一体化指标体系角度构建,特别是20世纪90年代中后期我国学者对城乡一体化研究开始了理论上的探索。目前,国内关于统筹城乡发展评价指标体系的研究主要侧重于评价方法创新、评价指标甄别选择和地区实证检验,为统筹城乡发展提供了坚实的理论依据和具体经验总结。李志强、雷海章(2006)运用模糊数学方法(MATLAB软件),对中东部地区各省(市)城乡统筹水平进行差异化研究,并探讨了影响城乡统筹水平的主要原因。[13]陈鸿彬(2007)在论述构建城乡统筹发展定量评价指标体系指导思想的基础上,提出城乡统筹发展定量评价指标体系的4个子系统,以2020年为达标年,探讨了部分指标选择的原因及各指标的目标值,并设计出城乡统筹发展定量评价的差异系数和计算方法。[14]高珊等(2006)系统总结了1990年以来江苏统筹城乡的发展特点,并以2004年为现状年设计评价指标体系,对全省13个地市的城乡协调程度进行比较。[15]此外,王景新(2006)等许多国内学者也分别提出了评价城乡统筹水平的指标体系。[16]上述学者关于统筹城乡指标体系比较相似。

这些指标体系全面构建城乡空间联系、社会关联水平、经济关联以及协调发展水平,比较好地解决了城乡一体化水平的测量问题,不过由于指标体系当中已经预先给定了几个层级(即一级、二级、三级指标),如何确定各层级以及同层级之间指标的权重就成为比较核心的问题,现有文献大多数是采用AHP或主观确立权重法,这些都会使数据产生部分失真。

通过上述城乡一体化指标和市场化指标的简要回顾,我们发现尚没有学者将城乡问题和市场指标结合起来,思考城乡商品市场协调发展问题,设立一个综合的考察和衡量城乡商品市场协调发展的指标体系是非常有必要的。

(二)指标体系构建原则

对于城乡商品市场的协调发展指标体系构建,必须考虑以下原则:

(1)科学性原则。指标体系的设计必须建立在科学的基础上,客观真实地反映城乡商品市场发展的相互关系,反映市场要素在城乡的合理配置。(2)全面性原则。城乡商品市场协调发展是以协调为重点,反映这一重点的指标非常多,在设置时应力求各项指标及权重可以从不同层面上比较全面地反映目标问题。如收入、消费、交通等等。(3)系统性原则。构造城乡商品市场协调发展指标体系是一项复杂的系统工程,必须能够真实反映各地区的城乡商品市场发展的主要特征,各指标之间相互独立,又相互联系,共同构成一个有机的整体。(4)操作性原则。对于城乡统筹的指标体系有很多,但关于商品市场协调发展的指标体系尚不多见,因此建立指标体系的可操作性就显得尤为重要。为此,指标的选取应尽量选取有共性的综合性指标,力求数据的可得性;而且应该尽量选择可量化的指标,同时注意数值资料的可信度和可获得性,指标的设置要少而精,便于计算和评价分析。

(三)指标选择

城乡商品市场协调发展的指标体系需要整体把握,综合考虑,遵循统筹城乡可持续发展的内涵,结合全面建设小康社会和完善社会主义市场经济制度的目标,参考国内外比较通行的可持续发展指标体系的设计内容,我们设计的以评价城乡商品市场协调发展为目标的指标体系,应包括城乡商品市场协调发展及其相关动力和保障指标,同时要考虑到数据的可得性①。

具体指标初步选择如下:

以上22项,较为全面地反映城乡商品市场协调发展的各个主要方面指标。根据该指标体系,可以对不同时间、不同空间的城乡商品市场协调发展程度进行分析评价。

四、中国各区域城乡商品市场协调发展实证研究

我们以《中国统计年鉴》、《中国商品市场交易年鉴》为主要数据来源,选取1978年-2007年的全国数据以及各省份的省级面板数据对中国城乡商品市场协调发展进行研究。

根据因子分析法,利用SPSS16.0软件,考虑到全国31个省份不同的经济实力和发展模式,我们有必要对各省份的城乡商品市场协调度进行横截面的分析。我们采用各省份的统计数据进行分析,由于西藏的数据不全,所以在分析中舍去,一共是30个省份,同时为了保证口径的统一性,统计指标与上面保持一致,分析方法也是采用因子分析法,通过SPSS15.0计算出来,在三维平面上的因子得分如图1所示。

图1 三维平面的因子得分

按照与上面类似的步骤,计算出来各省份的城乡商品市场协调度如表1所示。

从表1中可以发现,上海、北京、天津三个直辖市在城乡商品市场发展协调度上分别排名前三位,但值得注意的是,三个直辖市都是在市场协调动力指标上面获得很高的评价,而在保障指标方面则表现平平⑥,而由于三个城市的城市化率都非常高,在市场状态指标则排名非常靠后。另外,值得注意地是中部、西南各省份的城乡商品市场协调度排名非常靠后,而西北、东北地区各个省份则排名相对靠前,而江苏、浙江、山东和广东等经济强省的排名也是一般,为了更直观地反映这一点,我们用30个省份的城乡商品市场协调度和GDP做出散点图(见图2),同时进行聚类分析。

图2 中国各省份GDP与城乡商品市场协调度散点图

散点图更加直观地反映了各省份的定位。通过将各省份GDP和协调度导入SPSS进行K聚类分析(见表2),可以发现分为四类:

四类省市的中心值分别为:

第一类省份GDP值最高,但同时城乡商品市场协调度不高,这可能与这些省份的城市偏好有关,同时这些省份都是沿海发达地区,对外贸易依存度很大,国际贸易扩大了城乡商品市场的不协调程度。

第二类省份GDP值很低,但同时拥有最高的城乡商品市场协调度,表面上看起来不可思议,但这可能是由于这些地区经济较落后,城乡商品市场的发展差距尚未明显显现出来,同时这些省份市场对于国民经济的主导地位尚未确立,因此出现了城乡商品市场协调发展的假象。

第三类省份GDP值比较高,同时城乡商品市场发展也较为协调,在这三个省份中,浙江是市场大省,河南和河北分别是重要的商品集散地。

第四类省份GDP值较低,同时城乡商品市场发展很不协调,当然北京和上海的城乡商品市场协调度主要是因为它们较高的城市化率,而其他中部省份和东北省份则主要是农业大省,城乡统筹的难度很大。

五、主要结论与对策

通过以上对商品市场与中国区域经济增长的关系分析,我们可以得出以下结论:城乡商品市场协调发展和区域经济发展有着密不可分的关系,区域城乡商品市场协调发展,从理论上看能够带动区域城乡经济社会差距缩小,从而促进区域经济增长;同时区域经济的不断发展也能够增强区域统筹城乡商品市场能力,不断协调城乡市场的发展。具体到上面聚类出的四类区域,其各自的城乡商品市场发展呈现出不同的特点,因此也必须采用不同的发展策略。

首先,对于第一类地区以及第四类地区,这些地区不管经济发展的水平如何,其城乡商品市场协调发展都不高。当然第一类地区和北京、上海这些区域本身的城市化水平非常高,虽然他们的农村商品市场发展水平从绝对值上看已经相当不错了,但是与其更加发达的城市商品市场相比仍然存在着不小的差距,因此从表现上看,这些区域城乡商品市场协调发展度都不高。

因此这些区域应该加大统筹城乡商品市场的力度,充分发挥城市市场对农村市场的带动、辐射作用,形成城乡市场协调发展格局。一是逐步加大城市化和城镇化的力度。经济发达区域应着重加大城市群和城市圈的发展,经济欠发达地区可以着重发展中小城市和重点乡镇。从统筹城乡市场,推进城乡一体化发展高度,加大大型城市和中小城镇发展,提高城市对农村的辐射和带动。二是引导城市企业下乡,将商业网点向农村延伸。积极引导大型连锁企业去县、乡(镇)发展,向农村市场延伸,通过承办“万村千乡市场工程”,建设大型农副产品批发市场,发展直营连锁和特许经营,改造提升农村商业网点,推动工业品下乡,满足农民需求,并使农产品借助连锁经营组织的销售网络直接快速进入城市市场。三是发展农工商一体化企业,组织农副产品深加工。积极引导和扶持一批企业联基地、基地联农户,农商、商工、商旅有机结合的一体化企业,推动农副产品的加工、销售,拉动农村经济发展。四是招商引资,吸引社会资金加大对农村市场建设的投入。地方政府整合市场资源,将富有地域特色的农副产品市场项目整体包装,向社会进行公开招商,吸引社会资金加入到农村市场建设行列,提高地区知名度,促进农村市场发展。

其次,对于第二类地区,GDP总量不高,但城乡商品市场协调发展程度相对不错。根据前面的分析,我们发现这很可能是一种假象,即并不是在一种高水平的层次上的城乡市场协调发展,而是建立在低水平的均衡。因此,对于这些区域发展的关键是进一步加快市场经济的发展,提高生产的商品化、集约化、现代化水平。因此,应特别注重发挥商品市场在经济落后和边远地区促进生产发展的先导作用与造血功能,应该通过政府加大对商品市场的倾斜力度以及向发达的地区进行联合,加速地区商品市场的发展,逐步发挥商品市场在区域经济中的带动作用,加速区域经济的增长,在经济增长的基础上促进城乡商品市场进一步协调发展。

对于江西、陕西、重庆、吉林等省市,这些地区正是我国经济发展潜力最大的地区,也正处于工业化、城市化、市场化和现代化的快速发展的中期阶段,多是国内经济发达地区与经济落后地区的过渡地带和联结地区,这些地区具有明显的区位优势、资源优势和交通优势,发展商品市场基础深厚,商品市场的发展在区域崛起中的作用身份明显,这些地区应进一步重视完善城乡商品市场流通网络体系,提高现代化水平,真正释放出商品市场对经济增长的巨大拉动作用,形成一种“流通带动经济增长模式”。

最后,对于第三类地区,可以认为这三个省份已经初步实现了城乡商品市场协调发展与经济高速增长。其中尤以浙江省为代表,作为著名的市场大省,浙江几乎在每个县都形成了以市场集聚带动产业集聚格局,促进了经济发展。而县域经济的发展又不断促进了城乡商品市场的协调发展,导致最终形成一种城乡发展良性循环机制,实现了城乡商品市场的协调发展。

注释:

①所有数据来源于2000-2007年《中国商品交易市场统计年鉴》、《新中国55年统计资料汇编(1949-2004)》、2005-2007年《中国统计年鉴》及各省份统计年鉴。

②GDP增长率根据中国社科院估计值做出,见http://vsearch.cctv.com/plgs_play.php?ref=CCTV4news_20081011_6771375。

③数据只从1980年开始。

④数据只从1989年开始,不过不影响结论分析。

⑤用参加失业保险人口除以总人口,数据只从1994年开始。

⑥这可能与三个直辖市面积狭小、而保障指标几乎都是总量指标有一定关联。另外,三个城市城市化水平很高,也对此造成一定影响。

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