批發零售業對區域經濟增長的門檻效應研究

田曹陽

內容摘要：本文利用2008—2014年中國省際面板數據，從物流產業集聚和非線性的視角，運用門檻回歸模型考察以物流產業集聚為門檻變量的批發零售業與區域經濟增長之間的非線性關系，結果發現：批發零售業對區域經濟增長呈現“U型”的負相關。

關鍵詞：批發零售業 經濟增長 物流產業集聚 門檻效應

引言及文獻綜述

批發零售業是連接生產和消費的橋梁，在商品流通中有重要的媒介作用。同時，在擴大內需戰略基點的確立以及“互聯網+”的雙重作用下，零售業的發展對經濟增長的貢獻也逐漸被重視。批發零售業發展真的能促進經濟增長嗎？國內外學者對此看法不一。

學者對零售業與經濟增長之間關系的研究很少。國外學者Williams（1996）認為零售業對經濟發展的貢獻被忽視，應該注重提高零售業地位，使其成為發展區域經濟的重要工具。Anderson 和Betancourt（2002）使用跨國面板數據進行實證研究，發現零售業與經濟增長之間呈現“倒U型”關系。Erkip等人（2012）認為以消費為導向的城市生活可以增加零售業的活力和促進經濟的可持續發展。但是Kraxis等人（1983）對GDP按購買力平價進行折算后發現，流通業的比重并未增加，而是隨著經濟發展保持不變。

國內學者李寶仁（2005）使用社會消費品零售總額的時間序列數據，發現零售業與GDP之間存在正相關。李先軍（2013）研究了江蘇省13個地級市的相關數據后發現零售業對區域經濟增長有影響并逐漸增強。王宗勝、梁朝暉（2014）認為批發零售業與GDP之間存在協整關系，并且有單向因果關系。舒建玲等（2015）對比了中美兩國的批發零售業和GDP的相關數據，發現長期關系中，二者存在均衡關系，短期則存在波動關系。

從研究的現狀看，目前國內外學者對批發零售業的研究較少，而且大多數研究使用了時間序列數據來考察全國批發零售業與經濟增長之間的關系。因此，本文選用了中國31個省（直轄市、自治區）2008-2014年的面板數據，并且使用門檻回歸模型來檢驗批發零售業與區域經濟之間是否存在非線性關系，并且加入了物流產業集聚這一變量，研究批發零售業對區域經濟增長的促進作用是否受到不同物流產業集聚水平的影響。

研究設計

（一）計量模型構建

本文使用Hansen（1999）提出的門檻回歸模型分析物流產業集聚與經濟增長之間的非線性關系，在不同的區間使用不同的回歸方程，可以根據門檻的個數設置為單門檻或者多門檻模型。其中單門檻回歸模型如下：

其中，qit為門檻變量，ui為截距項，γ為門檻值，I為指示函數；yit為被解釋變量，xit為解釋變量，εit為殘差項。寫成矩陣形式為：，矩陣表達式組內平均后減去各自組內平均，從而消除個體效應ui的影響，變換后為：，殘差平方和為：，尋找門檻最優估計值γ，使殘差平方和最小。

接著對門檻回歸的顯著性以及門檻估計值的真實性進行檢驗。設置F統計量來檢驗其顯著性。對于單門檻模型，原假設H0為沒有門檻值，備擇假設H1是有一個門檻值。Hansen提出通過Bootstrap反復抽樣得到P值和臨界值，當P值足夠小的時候，不接受原假設，認為至少有一個門檻值，然后繼續檢驗是否存在更多的門檻值。通過似然函數進行估計檢驗，門檻估計值是否為真實值，。

（二）變量選擇和數據來源

根據上文的建模思路，構建以物流產業集聚為門檻變量的雙門檻模型，并加入控制變量，表達式如下：

被解釋變量。經濟增長（GDP）：以實際GDP表示經濟增長。GDP是衡量經濟增長的重要指標，實際GDP可以避免通貨膨脹的影響。

核心解釋變量。批發零售業（ls）：使用批發零售業增加值（億元）來表示。

門檻變量。物流業集聚：由于批發零售業對物流有很強的依賴性，周維浪等（2015）認為物流產業集聚對批發零售業有一定的影響，因此選用物流產業集聚為門檻變量。中國的物流產業劃分尚未確定，因此在研究中多以交通運輸、倉儲和郵政行業代替物流業。物流業的集聚程度使用區位熵來測度，計算模型如下：

其中，sj表示物流業在省份j的總就業人數，xj表示省份j的總就業人數；s表示全國物流業的總就業人數，x表示全國總就業人數。該指標反映一個省份物流業構成以及其與全國水平的差異，數值越大則物流業在該省的專業化程度越高（見表1）。

從表1中可以看出，2014年東部地區的物流產業集聚水平最高，但是在2008年，中部地區的物流產業集聚水平最高。從變動的角度看，東部、中部和西部的物流業集聚都呈現出下降的趨勢，但是下降的幅度較小。從省際的角度看，遼寧省的物流業集聚程度最高，較多省份的物流產業集聚水平小于1，說明中國大部分省份的物流產業缺乏集聚，專業化程度較弱。

控制變量。為了得到無偏的結果，本文還考慮了下列變量：（1）科技創新水平（tec）：使用萬人發明專利擁有量來表示。（2）人力資本（hc），使用人均受教育年限表示，其中人均受教育年限=抽樣含小學文化程度人口數*6+初中*9+高中*12+大專及以上*16）/六歲以上抽樣總人口。（3）政府規模（gov），使用政府財政支出在GDP中的比重表示。（4）固定資產投資（inv），使用人均固定資產投資來表示。由于部分數據缺失，因此選用2008—2014年為研究時段。本文所使用的數據來自各省統計年鑒。

實證分析

（一）面板單位根檢驗

門檻回歸要求模型中的變量平穩，因此先對變量進行平穩性檢驗。面板數據單位根檢驗分為兩種類型：第一類為LLC檢驗，其原假設為該變量存在著同質單位根；第二類為ADF檢驗和PP檢驗，原假設為存在著異質單位根。本文使用LLC檢驗和ADF檢驗對變量進行考察，結果見表2。結果顯示，所有變量均在LLC檢驗、ADF檢驗中通過顯著性檢驗，說明變量平穩。endprint

（二）門檻回歸

Hansen（2000）使用自舉法獲得漸進分布，從而確定門檻個數以及門檻值，本文使用該方法對統計量進行500次檢驗，估計出Bootstrap P值（見表3）。

從表3中可以看出，第一門檻值為0.4517，第二門檻值為0.7166，兩個門檻值將物流產業集聚分為低、中、高三個階段。為了與門檻回歸模型對比，還對模型進行線性回歸，進行Hausman檢驗后選用固定效應模型，結果見表4。

從表4中可以看出，批發零售業對經濟增長在線性回歸模型和非線性回歸模型中均為負效應。物流產業集聚門檻的檢驗結果表明，不同的物流產業集聚階段下，批發零售業對經濟增長的影響有差異：當物流集聚水平低于0.4517時，影響系數為-8.128，表明批發零售業對經濟增長的影響在低集聚階段表現出負效應；當物流產業集聚水平介于0.4517與0.7166之間時，影響系數為-11.131，表明批發零售業對經濟增長的影響仍然為負并且有所加強；當物流產業集聚水平高于0.7166時，影響系數為-9.845，依然存在負效應，但是相較于低集聚階段有所加強，相對于中等集聚階段有所減弱。

批發零售企業面臨高成本、高競爭和低回報等難題，由于網絡購物的沖擊，實體零售業面臨低利潤甚至負利潤的挑戰。數據顯示，2015年上半年，主要的零售企業在國內一共關閉了121家，造成了資源的大量浪費以及市場問題。網絡購物的興起，雖然帶動了大量行業的擴張式發展，但是對環境也造成了一定的破壞。其中，物流產業發展依賴于交通運輸，會產生大量的空氣污染；由于小型包裹的投入使用會形成固體污染。

為了進一步分析中國各地區以物流產業集聚為門檻的批發零售業對經濟增長的影響，得出各地區在2008-2014年的平均物流產業集聚水平，與上文得出的門檻區間進行對比，結果見表5。

通過表5可以看出，大部分省份處于區間2的階段，零售業的發展對經濟增長的負作用明顯。東部、中部和西部均處于區間3，批發零售業對經濟增長的負作用較區間2有所緩解。

結論及政策建議

隨著網絡購物平臺的蓬勃發展，實體零售業面臨高成本低回報的窘境，并且網絡零售業帶來的資源浪費和環境污染都對經濟增長產生了一定的負作用。本文首先使用了區位熵方法對物流產業集聚水平進行評價，其次，使用非線性門檻效應模型，以物流產業集聚為門檻變量研究了批發零售業對區域經濟增長的影響，得出結論：批發零售業對區域經濟增長存在負效應，并且當物流產業集聚水平處于區間2時，批發零售業對區域經濟增長的負效應要明顯高于區間1和區間3。同時本文對中國各省（直轄市、自治區）在2008-2014年平均物流產業集聚水平與三個門檻區間進行了對比，更加深入地研究了批發零售業對區域經濟增長的影響。

目前中國經濟步入新常態，電子商務呈現出井噴式發展，因此各地方政府為了促進電子商務和網絡零售的發展出臺相應的鼓勵政策，以此來帶動經濟增長，部分地區還建立物流產業園區和電商產業園區，以產業集聚的形式更好地促進其發展。但是，在經濟增長放緩的趨勢下，消費者會更加注重儲蓄而克制消費。在結構性改革的背景下，政府應該更加注重制造業的發展，鼓勵發展實體經濟，比如高端制造業、應急產業等，瞄準世界前沿，充分利用地區的優勢參與競爭。

隨著環境保護的日益迫切，綠色發展理念成為關系中國發展全局的一個重要理念。在批發零售業由實體轉向電子商務的趨勢下，所產生的廢棄物以及汽車尾氣排放量都成為制約經濟綠色發展的一個因素。批發零售業在今后的發展中，應該著力解決環境污染及資源浪費問題。

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