商貿流通業發展、城市規模與經濟增長

陳運財

內容摘要：本文基于我國30個省市自治區2006-2015年的面板數據，從理論探究和實證檢驗角度，遞進式探究商貿流通業發展、城市規模對經濟增長的影響效應。結果發現全國數據層面下，商貿流通業可以顯著提升地區經濟總量水平，其邊際效應隨著城市規模的擴大而增加。城市規模與經濟增長之間則存在倒U型曲線變換關系。就區域而言，東部和中西部地區商貿流通業、城市規模對經濟增長的影響與全國層面保持較高一致性，但東部地區影響程度明顯高于全國和中西部地區，而中西部地區則低于全國和東部。文章根據上述研究結論提出可行性政策建議。

關鍵詞：商貿流通業 城市規模 經濟增長 非線性效應

文獻綜述

就商貿流通業與經濟增長的相關性而言，不同學者基于不同研究方法得出不同研究結論。費清和盧愛珍（2015）認為商品交易的直接鏈接效應決定商貿流通業是經濟發展內在因素，屬于直接效應；而社會分工細化強度的不斷加深強化了商貿流通業行業種類，間接促進了經濟增長。吳愛東和褚俊玲（2012）發現商貿流通業對經濟增長的影響力在改革開放后逐漸增強，商貿流通業的彈性系數大幅提升，逐步成為天津經濟發展方式轉變的引擎和通道。徐永鋒等（2015）研究認為經濟越發達的地區，商貿流通業對地區GDP的貢獻率和絕對就業貢獻率越高，且增長穩定。趙武（2016）發現流通業作為國民經濟的重要組成部分，在生產與消費之間起到銜接的中介作用，不僅能夠促進產出增加，還能提高流通業的效率。

就城市規模與經濟增長而言，學者同樣進行大量研究，但研究結論差異化明顯，具體為：劉愛梅和楊德才（2011）研究認為在城市規模與經濟增長之間的相關關系上，中部和西部地區明顯高于東部地區。王俊和李佐軍（2014）研究發現長期來看地區內經濟增長將會趨于穩態，而城市最優規模則存在顯著變動，不同規模下的城市水平則存在一個相對應的最優城市規模動態均衡。丁從明等（2015）認為雙軌制資源配置機制下，省內的資源集聚可能并非源于規模經濟的內在要求，而是“為增長而競爭”的激勵機制使然。于斌斌（2016）采用空間計量模型，發現生產性服務業集聚模式選擇對經濟增長的影響效應受到行業結構、地區差異和城市規模的約束。

既有研究對于廓清商貿流通業、城市規模與經濟增長之間的相關關系具有顯著借鑒意義，但仍存在改進空間：第一，鮮有學者將商貿流通業、城市規模與經濟增長納入統一研究框架；第二，在構建計量模型時，學者多采用單一計量模型進行實證，忽略多計量模型對得到穩健性回歸結果的重要性；第三，在參數估算層面，學者多忽略模型自身潛在的內生性問題。本文將在深入探究商貿流通業和城市規模對經濟增長影響的理論機制的基礎上，構建多計量動態面板計量模型，實證分析商貿流通業、城市規模與經濟增長之間的相關性。

理論分析與研究假說

（一）商貿流通業對經濟增長影響的機制分析

參考蘇俊華等（2017）的概念界定，本文認為商貿流通業主要涵蓋國民經濟發展進程中涉及商品流通交易的行業及其衍生的服務型行業。商貿流通業對經濟增長的影響主要體現在規模效應和效率效應兩方面。就規模效應而言，從產業層面上探究，商貿流通業屬于第三產業，其職能主要是作為連接廠商生產與市場消費的紐帶，市場供求均衡點越大，引致的商貿流通業行業規模越大，衍生行業越細化，分工更加微細。隨著商貿流通業規模的遞增，行業內競爭加劇，公司創新能力增強，引致多方位的市場需求與供給，直接促進經濟增長。就效率效應而言，材料設施可變性能力增強，適應敏感水平的擴大，物聯網體系的建設，物流行業研發與管理人才的培養，網絡通信設施及通信能力的提升，均大幅提升商貿流通業交易能力。基于上述分析，文章提出如下研究假說：

假說1：商貿流通業發展可顯著促進經濟增長，但影響效果存在區域異質性。

（二）城市規模與經濟增長影響的機制分析

參考劉愛梅和楊德才（2011）的界定，本文認為城市規模同時包含人口規模、經濟規模和土地規模三部分，本文采用人口規模來測度地區城市規模，其對經濟增長的影響主要體現在城市內與城市間兩方面：

就城市內而言，城市生產力水平的快速提升，加大了生產要素與環境資源在城市積聚的規模和速度。商品經濟催生了城市之間生產要素與商品的貿易流量，第二產業發展迅速，城市規模不斷擴大，經濟總量不斷攀升。隨著國家制度的建立和執行，城市政治屬性色彩加重，為加強政府監管和國家有效治理，部分城市承擔著與政治體制相掛鉤的政治優勢，附加著要素資源優先使用權、監管制度優先質變權，導致地區經濟快速發展。

就城市間而言，省域城市的政治屬性的集中性直接引致地區資源要素的集中，形成“一股獨大，多股分散”的城市規模分布局面。中小城市規模的擴大可以有效促進地區經濟增長，但結合大城市而言仍然存在發展問題。隨著省域或國家層面中心城市的建立，其代表著地區的經濟、文化和政治的發展中心，涵蓋著地區最為優質的教育資源、醫療資源，但仍存在巨大的生活成本和時間成本。另一方面，城市規模的過度增大同時加大政府的治理成本和難度，環境質量下降甚至惡化。如近期的霧霾引致的空氣污染，進一步加劇城市環境移民，如此在既定的經濟總量基礎上便不利于地區經濟實現持續增長，甚至有可能出現負增長。基于此，本文提出如下研究假說：

假說2：城市規模的變動與經濟增長之間存在非線性變動關系，其曲線特征為倒U型。

假說3：城市規模的增大可增大商貿流通業促進經濟增長的邊際效用。

研究設計

（一）計量模型設定與估算方法選擇

本文以經濟增長為被解釋變量，商貿流通業和城市規模為核心解釋變量。參考假說1、假說2和假說3，分別將城市規模二次項、商貿流通業與城市規模的交叉項納入計量模型。另外，地區信息化水平、外商直接投資、產業結構和金融發展均會在供給與需求端影響商品交易的效率和成本，以直接或間接影響經濟增長，且存在顯著的地區非均衡性特點。需要指出的是，經濟增長具有一定的惰性，所以在計量模型中同時添加經濟增長的一階滯后項以控制動態影響效應，具體計量模型如下：

（1）

（2）

（1）式和（2）式中，LnRGDPit表示i地區t年份的人均國內生產總值；LnTRAit表示i地區t年份的商貿流通業發展水平；LnSCAit表示i地區t年份的城市規模；LnSCA2表示城市規模水平的二次項；LnTRALnSCA表示商貿流通業與城市規模的交叉項；LnINFit表示i地區t年份的信息化水平；LnFDIit表示i地區t年份的外商直接投資額度；LnSTRit表示i地區t年份的產業結構；LnFINit表示i地區t年份的金融發展水平。

就估算方法而言，適用于面板數據模型的面板固定效應（FE）和隨機效應（RE）無法有效解決模型中潛在的內生性問題。式（1）和（2）中的一階滯后項和其他解釋變量與經濟增長之間可能存在互為因果的關系，故本文采用Bond（2002）提出的廣義矩估計（GMM）的方法進行參數回歸。

（二）變量來源與數據說明

LnRGDP采用地區人均國內生產總值來測度，為去除價格因素的影響采用省際國內生產總值價格指數表進行平減。LnTRA采用社會消費品零售總額表示，且采用省際居民消費價格指數進行平減。LnSCA參考袁凱華和徐小欽（2014）的做法采用城鎮常住人口的規模進行衡量。LnINF采用郵政業務總量和電信業務總量所占地區GDP的比重表示。LnFDI采用地區實際使用外資占地區GDP的比值表示，其絕對值采用各年份平均年度匯率進行折算。LnSTR采用第二產業產值所占GDP比重表示。LnFIN采用各地區金融機構存款總額與GDP的比值表示。所有數據源自《中國統計年鑒》和地方統計年鑒。在對2006-2015各變量在樣本區間內的描述性統計（數據略）的基礎上，為降低數據的波動性，各變量取自然對數，可知數據存在一定的波動，側面印證面板數據異質性及模型使用的必要性。

實證分析

（一）全國層面下的回歸分析

表1給出了全國層面下公式（1）和公式（2）的面板計量模型回歸結果，為得到穩健性回歸結果，表1同時給出了面板固定效應（FE）回歸結果（模型1和模型3）和一步系統GMM估計結果（模型2和模型4）。據表1可知，模型1和模型2、模型3和模型4的回歸結果在影響行為上保持高度一致，僅在顯著性水平上存在差異。就檢驗而言，修正的擬合優度表征模型對于經濟增長的變動存在較高水平的解釋力度，即具有高度的時間維度空間相關性；Sargan檢驗和AR（2）檢驗統計量及其顯著性水平意味著工具變量不存在過度識別，且模型估算參數并不存在一定的二階序列相關性，總體明晰為模型設定及參數估算具有較高的合理性。

就回歸結果而言，模型2和模型4的回歸結果（GMM估算）分別比模型1和模型3（FE估算）顯著性水平更高，下文將分別采用模型2和模型4對全國層面下的公式（1）和公式（2）進行解釋說明。經濟增長一階滯后項（LnRGDPt-1）高度顯著為正，本期人均GDP水平每提升1%將促進下期人均GDP水平提升0.0651%或者0.0183%，側面印證宏觀經濟變量的傳承效應和惰性特點。這也符合政府政策、廠商行為和消費者決策行為潛在的效果滯后效應，同時本文將經濟增長變量的二階滯后項納入模型中重新進行回歸分析，結果發現變量系數顯著性水平明顯下降，以印證單一滯后項構建的合理性，如此啟示決策當局應考慮行為效果的滯后性特點，可以有步驟、分時段進行要素投資或者企業管理。模型2中，商貿流通業（LnTRA）、城市規模（LnSCA）及其交叉項（LnTRALnSCA）系數高度顯著為正，均通過顯著性水平為5%的假設檢驗。說明商貿流通業和城市規模的擴張是有利于地區經濟實現增長的，且城市規模擴張引致的商貿流通業的邊際效用水平也加大，符合假說1和假說3。主要是因為改革開放以來中國經濟總量得到較快的增長，但地區發展差異性較大，不同地區的經濟現狀和資源要素分配非均衡性嚴重，大多數城市土地規模偏少、人口規模偏大，因此只有適度城市規模增大會顯著促進商貿流通業的發展，以提升地區經濟總量水平。當下，網絡通信設施鋪設面大幅擴展，人力資本存量不斷提升，大數據和云計算支持下的物聯網體系和物流體系的建設顯著增加交易的便捷性，吸引大量資源向城市集中，促進城市規模擴大和經濟增長。而模型4中的城市規模（LnSCA）為正，但其二次項系數高度為負，符合假說2，即城市規模變動與經濟增長之間存在單一閾值轉換效應。主要是因為城市規模的擴大，其相鄰地區資源要素在該城市的積聚效應同時達到一定極限，且城市規模擴大引致的治理問題和環境污染問題進一步增大居民的時間成本和生存成本，再進一步擴大城市規模反而會降低居民居住偏好，出現人口負向流入，人口規模不增反減。

就其他控制變量而言，信息化水平（LnINF）系數在模型2和模型4種分別為0.0440和-0.0408，但均未通過顯著性水平為10%的假設檢驗，可能是因為郵政和電信業務量測度的信息化水平并不能全面反映地區信息傳遞與交流的時間效率和成本水平，同時地區之間信息化差異明顯，提示需要通過更加細化的城市面板數據甚至為縣級面板數據進行回歸分析。外商直接投資（LnFDI）高度顯著為正，數值為0.1232和0.1208，表征改革開放以來積極有效的外商投資政策，中西部地區富裕的農村剩余勞動力共同促進外商直接投資行業水平的發展，同時帶動其他相關行業的提升。產業結構（LnSTR）回歸系數高度顯著為負，分別為-0.9656和-0.0323，表征產業結構調整不利于地區經濟增長，主要是因為當前第二產業和第三產業轉移調整會在調整期內沖擊地區廠商決策供給能力和市場需求能力，不利于地區經濟增長。金融發展（LnFIN）系數顯著為正，表示金融資本要素配置有效，可顯著促進地區經濟增長。

（二）分區域層面下的回歸分析

為體現地區發展的差異性，表2給出了東部地區和中西部地區下公式（1）和公式（2）的廣義矩估計（GMM）的計量回歸結果。據表2可知，變量的回歸結果在正負影響行為上與全國層面回歸結果保持高度一致性，但在影響程度和統計顯著性水平上則存在顯著異質性。就模型合理性檢驗而言，Sargan檢驗表征工具變量不存在一定的過度識別效應，AR（2）表征模型回歸殘差結果不存在二階序列相關性，即模型設定和工具使用的合理性。就回歸結果而言，東部地區商貿流通業、城市規模及其衍生項的回歸系數多數高于全國層面，而中西部地區的對應結果卻低于全國層面和東部地區。主要是因為中國特殊國情及發展政策所引致，改革開放港口、經濟特區、計劃單列市多集中在東南沿海地區，幾乎全部屬于東部地區。而中西部地區在最開始的經濟內外改革期處于政策“塌方滯后區”，同時受限于高層在經濟發展過程中“公平”與“效率”之爭的不確定性，東部地區具有顯著的先動優勢。再加上時間維度上資本要素積累效應，東部地區商貿流通業發展程度、城市規模在人口數量、土地規模和經濟規模平均水平遠高于中西部地區。同時中西部地區交通發展緩慢，且西部地區交通建設困難，難以在短期內形成生產力。

政策建議

合理布局商貿流通業，建設物流基建網絡設施。研究表明商貿流通業發展與經濟增長之間存在正相關變動關系，然而隨著當前城市規模的變動，各地區物流流通體系在地域間存在較大差異和非均衡性，不僅降低物流運輸效率，還無法實現地區間協調發展的效果。而推動物流流通體系實現高效高速運行的核心在于建設物流基建網絡設施，分為物流體系規劃（土地規劃、時間規劃、地區規劃、人員規劃等）、信息技術嵌入（網絡通信設施、大數據下的智慧城市建設等）、能源供應持續（合理使用石化資源、自然動力源），最后實現地區聯合運營管理模式下的物流體系流通。當然，人才培養也是不可或缺的一環，在推動區域商貿流通業項目建設的同時，應鏈接高等院校、研發機構和企業研發團隊的參與。

制定動態人口流動政策，有效規劃城市規模水平。研究表明異質性城市規模水平下的經濟增長具有動態變化特征，不同歷史文化下和政治屬性下的城市具有不同的最優城市規模水平，地區政府應從全國和區域視角給予本地區城市發展較為合理的定位，基于此定位合理進行招商引資、公共資源（教育、公共交通、醫療）要素分配，同時引導農村剩余勞動力就地轉移，在實現城鎮化的同時提升居民收入水平，以保證地區在未來一段時間內保持穩健向上發展態勢。而對于當前城市群建設大的背景下，中心-外圍區域性經濟發展模型已經初步形成，需要各城市群依托其優勢產業，合理調動區間內有效勞動力的轉移，在進一步提高第一次勞動收入分配的同時，降低國家經濟發展對房地產業的依賴。

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