城市化發展對商貿流通業影響的實證研究

苗東利

內容摘要：本文以北京市城市化率和商貿流通業增加值為依據，基于VAR模型定量分析城市化對商貿流通業的影響。1993-2016年北京市城市化水平與商貿流通業的原始數據并非平穩，研究表明：北京市城市化水平的提升與商貿流通業的發展之間存在穩定的關系；北京市的城市化水平對商貿流通業發展的貢獻度初期增加較快，之后基本維持在30%左右；北京市商貿流通業的發展顯著提升了其城市化水平。

關鍵詞：城市化率 商貿流通業 產值增長率 VAR模型

引言

人類文明的發展歷程中，城市是人類各種經濟文化活動的聚集中心。城市形成以后，周圍鄉村的生產要素大量向城市聚集，并以城市為據點逐步形成了各種商品交易中心。在城市的生產活動中出現了勞動分工，而且產生了工業、商業等不同類別的行業，所以，城市的不斷發展促進了工業、商業等產業的發展。當然，工業、商業等產業的發展也帶動了城市基礎設施的完善，推動了城市化的發展。從現代城市的發展狀況看，隨著城市化水平的不斷提升，以城市空間為依托的工業在城市化進程中的作用逐漸減弱，取而代之的是第三產業。第三產業在城市化進程中的作用愈發重要。近年來，商貿流通業對地區經濟發展的引導和推動發揮著巨大作用，成為了學術界關注的焦點，國內外眾多學者展開了對商貿流通業發展與城市化水平關系的深入研究。

阿瑟奧沙利文（2000）以聚集經濟原理為基礎探究商業與城市化水平之間的互動關系，他認為流通產業中聚集經濟效應的外部性促進了城市發展，阿瑟奧沙利文的研究為城市化進程中商業聚集經濟效應奠定了理論基礎。勒斯、Ghosh等外國學者基于商業空間學和商業地理學的視角，探究城市化與商貿流通業之間的關系，他們的研究從空間的角度說明了城市化對地區商貿流通業發展產生的正效應。近年來，我國城市化水平不斷提升，出現了北、上、廣、深等國際大都市，國內學者紛紛以城市化與商貿流通業作為自己的研究課題。謝朝斌（1995）是我國首位研究城市化與商貿流通業之間關系的學者，他認為商貿流通業的發展變革是城市化進程中必然出現的結果，城市化是商貿流通業發展最重要的推動力量。湯宇卿（2000）基于城市地理規劃角度，對城市化與商貿流通業關系進行分析，他認為商貿流通產業空間結構對城市化發展具有重要影響，由于地區商貿流通產業空間結構差異逐步擴大，造成了各地區城市化水平發展不平衡。劉根榮等（2010）基于我國1978-2008年的批發、零售產值和城市化率的面板數據，定量研究城市化水平和商貿流通產業的關系，他認為城市化水平的提升是商貿流通產業發展的格蘭杰原因，對商貿流通產業的發展具有正向促進作用。

通過對國內外城市化與商貿流通業相關文獻的分析，可以看出現有的研究多數集中于定性分析，采用實證分析的較少。從理論層面上，學者們說明了城市化水平與商貿流通業發展之間的密切關系，但是對這種關系缺乏必要的數據支持。此外，大多數研究基于國家層面，缺乏對不同地區城市的具體分析。鑒于此，本文以北京市1993-2016年城市化率和商貿流通業產值增加值為依據，構建VAR模型定量研究北京城市化水平提升對商貿流通產業發展的作用，以期能夠彌補國內外相關研究文獻的不足，為我國不同地區的城市化和商貿流通業的發展提供借鑒意義。

現狀分析

（一）北京市商貿流通業發展現狀

北京作為我國的首都，改革開放以來黨和國家不斷加強北京市的商貿流通業等各行業建設，其商貿流通業產值多年來穩居我國前列。首先，北京市商貿流通業規模不斷擴大，商貿流通業地位不斷提升。北京市商貿流通業產值占GDP的比重不斷上升，對GDP的拉動作用明顯增強。其次，市場主體多樣化，私營和個人經濟發展迅猛。北京市商貿流通市場中外資和混合所有制占較大比重，國有和集體經濟比重下降，私營和個人經濟所占比重上升到13.15%。此外，北京市商貿流通企業數量不斷增多。2016年北京市法人企業數量為384973，屬于商貿流通業的批發、零售、住宿、餐飲、交通運輸、物流、倉儲企業法人數為13716，占比34.21%，其中批發業法人數量最多，運輸業最少。最后，北京市商貿流通業中的批發零售業發展迅速，餐飲住宿業發展速度較慢。2016年批發零售業產值增加2372.89億元，而餐飲住宿業產值僅增加399.35億元。

但是，北京市商貿流通業發展也面臨許多問題。第一，商貿流通企業規模較小，相互之間存在惡意競爭行為，嚴重影響了北京市整體商貿流通業的發展，降低了北京市商貿流通企業在全球市場的競爭力；第二，商貿流通業現代化水平較低，存在資源利用效率低，結構不完善、物流成本較高等問題；第三，商貿流通業空間布局不合理。商貿流通企業多數集中于北京市中心，給居住在郊區的市民帶來極大的不便，難以滿足郊區市民的消費需求；第四，商貿流通業產品附加值低，利潤低。批發業的成本收入比為1.077；零售業成本收入比為1.122 ，而且稅率較高，零售業所得稅高達31.3%，稅收政策實行“一刀切”阻礙了北京市商貿流通業發展。

（二）北京市城市化發展現狀

首先，北京市的城市化水平較高，增長速度緩慢。2016年末北京市常住總人口為2172.9萬人，城鎮人口為1879.6萬人，城市化率為85.5%，遠高于我國城市化平均水平。1993年以來，北京市的城市化水平顯著提高，由74.7%增長到85.5%，其中1993-2005年城市化水平提升8.89%，是北京市城市化水平快速提升時期，2005年以后增長速度逐步減緩；其次，北京市形成了四級城市結構體系。即首都核心功能區、城市功能擴展區、城市發展新區以及城市生態涵養發展區，但是在各級結構中人口與土地發展不平衡。首都功能區聚集了北京市常住人口的62%，而首都功能區的建設用地僅占全市建設用地的26%，人多地少限制了首都功能區的進一步發展，造成了交通擁擠、住房緊張、房價過高等城市問題。相比之下，城市生態涵養發展區人口較少，土地面積較大，呈現出“地廣人稀”的格局，而且由于基礎設施不完善，城區生態涵養發展區與其它區域發展水平差異較大；最后，為了緩解人口壓力，北京市一直致力于發展城市周圍新功能區。目前來看，北京市在郊區建設了15座新城區，不斷完善新城的基礎設施建設，以吸納城市中心人口，緩解中心城區壓力。但是，從其發展來看，新城的功能仍需進一步完善，中心城區“城市病”問題并沒有得到徹底解決。

VAR模型分析

（一）VAR模型概述

（二）數據選擇與處理

本文利用北京市商貿流通業增加值表示其商貿流通業發展水平，根據國家統計總局數據顯示，地區商貿流通業產值為批發零售業、交通運輸、倉儲郵政業、住宿、餐飲業之和。由此本文基于數據的可獲得性選取了1993-2016年北京市批發零售業、交通運輸、倉儲郵政業、住宿、餐飲業增加值并加總得到北京市商貿流通業增加值，用SM表示。使用城市化率表示北京市的城市化發展水平，用CS表示，城市化率等于城鎮人口與常住總人口的比值。具體數據如表1所示，由于時間序列可能存在異方差性，所以在構建VAR模型時，本文對原始數據進行了取對數的計量處理以消除可能存在的異方差性，取對數之后的結果分別用LNSM、LNCS表示。

（三）單位根檢驗

由于時間序列大多數是非平穩的，如果直接對非平穩的時間序列進行線性回歸，則會出現“偽回歸”的結果。因此，以時間序列進行計量分析之前，必須要對序列的平穩性進行檢驗。若序列是平穩的，則可直接進行回歸分析；若序列是非平穩的，則需對序列進行差分，得到平穩的時間序列之后再進行計量分析。平穩性檢驗又稱為單位根檢驗，常用的方法有PP檢驗和ADF檢驗，本文則使用ADF檢驗對LNSM和LNCS進行單位根檢驗，其結果如表2所示。

其中，滯后期K是根據AIC和SC準則判斷的，DLNCS和DLNSM是一階差分之后的結果，基于表2的檢驗結果可知，LNCS和LNSM并非平穩的時間序列，對其進行一階差分之后得到了1%顯著水平下的平穩時間序列DLNCS和DLNSM。

（四）VAR模型滯后階數選擇

建立VAR模型首先面臨的一個問題就是VAR模型滯后階數的選擇。在選擇滯后階數時，筆者希望滯后階數足夠大，以便能夠完整的反應VAR模型的動態特征，但是隨著滯后階數的增大，需要顧及的參數也增多了，這樣就減少了VAR模型的自由度。學術界普遍認可的做法是當AIC和SC值同時達到最小時，此時的滯后階數為最佳滯后階數，檢驗結果如表3所示。

由表3可知，滯后階數為2階時，AIC和SC值達到最小值，分別為-9.627419，-9.130028。所以，本文所建立的VAR模型滯后階數為2階。

（五）VAR模型

VAR模型的輸出結果分析。基于上述分析本文以2階滯后期，建立了北京市城市化率和商貿流通業增加值的VAR（2）模型，根據Eviews8.0的VAR模型輸出結果，可以得到北京市城市化率和商貿流通業增加值的關系向量矩陣：

由矩陣（2）可知，DLNCS的變化與DLNCS（-1）呈正向關系，與DLNST（-1）呈反向關系，與DLNCS（-2）、DLNSM（-2）呈正向關系。在其它變量保持不變的條件下，DLNCS（-1）增長一個百分點，DLNCS增長1.249720；DLNST（-1）增長一個百分點，DLNCS下降0.141075；DLNCS和DLNSM分別增長一個百分點，DLNCS分別增長0.287738、3.583282。同理可知，DLNSM的變化與DLNCS（-1）、DLNST（-1）、DLNCS（-2）、DLNST（-2）的變化呈正向關系。

VAR模型的穩定性檢驗。由于VAR模型并非都是平穩的，不平穩的VAR模型所得到的結論是無意義的，因此對估計出的模型進行穩定性檢驗。在此本文利用 AR 根進行檢驗，即如果估計的 VAR 模型所有根模的倒數小于1，即位于單位圓內，則其是穩定的。本文繪制出單位根圖形表示的結果，如圖1所示。

由圖1可知，VAR（2）模型所有的單位根落在單位圓內部，可以判斷設定的VAR模型是穩定的，這也就表明了選取的3個變量之間存在穩定的關系。

基于VAR模型的方差分解分析。方差分解可以將VAR系統內一個變量的方差分解到各個擾動項上，從而提供了關于每個擾動因素影響VAR模型內各個變量的相對程度的信息。本文利用方差分解技術分析北京市城市化水平與商貿流通業之間的貢獻率，結果如圖2所示。

由圖2可知，在北京市商貿流通業發展過程中，北京市城市化水平對其貢獻度在1-3期逐漸上升，在3期左右達到30%左右，之后基本穩定在30%左右；而城市化對自身的貢獻程度則處于下降趨勢，在1期至3期處于快速下降的狀態，3期以后基本保持在70%左右。相比較而言，北京市商貿流通業的發展對其城市化水平的貢獻程度要高的多，從1期到4期貢獻程度迅速上升到70%左右，然后保持在70%左右不隨追溯期數的增加而變化，而商貿流通業對自身的貢獻度處于下降趨勢，由1期的90%到4期時減為30%左右，之后基本處于穩定狀態。

結論與建議

（一）結論

本文基于VAR模型定量研究北京市城市化水平與商貿流通業發展之間的關系，通過ADF檢驗表明1993-2016年北京市城市化水平與商貿流通業的原始數據并非平穩的，一階差分得到了平穩的時間序列；VAR模型分析表明北京市城市化水平與商貿流通業增加值之間存在穩定的關系；基于VAR模型的方差分解下，北京市的城市化水平對商貿流通業發展的貢獻度初期增加較快，之后基本維持在30%左右，而商貿流通業發展對城市化水平提升的貢獻度要明顯高于城市化水平對商貿流通業的貢獻度，北京市商貿流通業發展對城市化水平提升的貢獻度在初期快速上升，在3期以后維持在70%左右，可以說北京市商貿流通業的發展顯著提升了其城市化水平。

（二）建議

基于實證研究，本文為推動北京市城市化和商貿流通業的發展提出以下建議：第一，調整中心城區和周邊功能新區的商業格局，優化周邊功能新區的城市基礎設施，把中心城區的相關產業向周邊功能新區轉移；第二，大力發展商貿流通業的現代化，通過政府扶持、技術創新等手段培育本土大型連鎖經營商貿流通企業；第三，不同層次的商貿流通業共同發展，做好城市商貿流通業、社區商貿流通業、郊區商貿流通業的協同發展；第四，優化城市空間布局，提高城市土地利用效率，依靠科學的城市功能區劃分提升整個城市的運行效率，以提升北京市商貿流通業等其它相關行業的效益。

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