流通產業區域收斂的路徑與特征研究

朱艷 龍云飛

內容摘要：本文開拓性地提出流通產業區域收斂這一命題，結合理論與實踐探討了流通產業區域收斂的路徑與特征，首先從時間和空間角度分析了流通產業區域收斂路徑，繼而在測度流通產業區域發展水平的基礎上對流通產業區域收斂進行實證檢驗，以期為我國流通產業的健康快速發展起到理論參考作用。

關鍵詞：流通產業 區域收斂 特征 路徑

流通產業區域收斂路徑分析

（一）流通產業的時間收斂路徑

圖1是流通產業在核心區與邊緣區的變化軌跡，在t0-t1的時間段內，區域經濟發展尚處起步階段，經濟體之間的流通產業發展較為均衡，此時曲線AB緩慢增長。t1-t2時期內，核心區固有的區位、資源、交通優勢推動流通產業進一步發展，隨之產業的外溢效應較強，曲線BC快速上升。而邊緣區由于各方面資源落后，抑制了流通產業的發展，曲線BC則加速下降。進入到t2-t3階段，核心區的流通產業的先導作用更加突出，雖然資源繼續向核心區集聚，但資本邊際收益遞減趨勢開始顯現，因此CD曲線增長速度減緩。此外，核心區相關成本逐步抬升，產業擴散發展的需求越來越強，流通產業邊緣區資金收入下跌速度減慢，表現為CD曲線下降速度減慢。達到t3后，在邊際收益持續遞減的作用下，同時由于核心區的流通產業發展趨于飽和，資源向核心區集聚效應開始減弱，表現為D后的曲線下降；而為了降低成本同時為了擴展市場，核心區向邊緣區的要素資源流動加強，邊緣地區的流通產業增速快于核心區，從長遠來看，兩個區域的發展水平差距逐漸縮小。

（二）流通產業的空間收斂路徑

在起始階段，區域經濟發展剛剛起步，區域內部各經濟體之間的狀態類似，形成如圖2中的1階段的空間均勻分布態勢。進入第2階段，隨著經濟發展逐漸形成輻射力較強的核心區，核心區集聚效應使得外圍地區的生產要素源源不斷流入，此時極化效應強于擴散效應，因此也分化出了核心區與邊緣區。此階段流通產業的區域發展水平差距逐漸擴大。進入到3階段，經濟發達程度進一步提升，分工日益細化，在原單一核心區的帶動之下，周邊二級、三級中心區開始出現。流通產業相關要素資源繼續保持從邊緣區向中心區的流入。然而在核心區投資邊際收益遞減的作用之下，流通產業向核心區發展的速度開始下降，部分開始轉向周邊的二級、三級中心區。當經濟發展邁向第4階段，原二級、三級中心區經濟增速優勢明顯，其潛在優勢逐漸轉為現實優勢，發展水平顯著提升，不斷縮小與核心區的發展水平差距，區域內各經濟體之間由此形成相互依賴、互相聯系、相對均衡的格局，從而表現出流通產業的區域收斂特征。

流通產業發展水平區域測度

（一）測度指標構建和方法選擇

基于測度要素分析及搭建指標體系的一般原則，本研究構建如下流通產業發展水平測度指標體系，見表1所示。本研究采用以降維為核心的現代計量經濟學及統計方法——因子分析法來避免指標相關性帶來的信息交叉與重復，提高測度的準確性。具體操作及計算詳見下文因子分析實證。

（二）數據來源

流通產業包括批發業、零售業及物流業，其中物流業主要考察其構成主體交通運輸、倉儲郵政業（排除客運）。為保證統一的統計口徑以便于后文對比分析，本文數據均來源于國家統計局公布的《中國統計年鑒》（2001-2016），測度2001-2016年16年間流通產業的發展水平。

（三）因子分析實證

1.數據處理。本研究采用較為常用的正態標準化方法，用每個原始數據減去該指標的均值再除以其標準差，得出的標準化數據。

2.KMO和Bartlett檢驗。本文的檢驗結果得出：KMO值為0.708，大于0.6；Bartlett檢驗中P值接近0，拒絕原假設，相關系數矩陣不是單位矩陣。由此證明，選取指標和樣本數據適合做因子分析。

3.綜合因子提取。采用主成分分析法，依據特征值大于0.9的原則從碎石圖（見圖3）中選擇綜合因子，共提取3個綜合因子，可解釋原變量72.9%的信息，并得出了因子方差的解釋情況（篇幅所限，綜合因子解釋情況未列出）。

4.因子載荷矩陣。因子載荷矩陣充分呈現出原始指標與綜合指標的相關系數，綜合指標對所對應的原指標解釋程度越強，載荷系數越大。為便于解釋，本文采用方差最大正交旋轉對因子載荷矩陣進行旋轉。由因子載荷矩陣可得，綜合指標F1在X1、X2、X3、X4、X9、X12、X13的原指標上構成較高載荷，這些指標直接反映了流通產業的發展規模，因此把F1稱之為產業規模指數。F2在X5、X6、X7、X8的原指標上構成較高載荷，這些指標主要體現流通產業的效率水平，因此把F2稱之為產業效率指數；F3在X10、X11的原指標上構成較高載荷，這些指標從經濟貢獻、就業貢獻兩個方面集中說明流通產業的發展貢獻度，因此把F3稱之為產業貢獻指數。

5.因子得分系數矩陣。在SPSS中直接對因子載荷系數保存為變量進行回歸分析，可得出各因子得分系數矩陣，從而將因子得分系數矩陣與原始變量標準化數據矩陣相乘可得出各省份流通產業發展水平得分（由于篇幅所限，因子得分系數矩陣未列出）。

6.流通產業發展水平測度體系構建。因子得分系數矩陣將每個綜合因子與本文設定的13個原始指標建立明確的線性數量關系，即：

由綜合因子得分的計算工具可知，這一關系具體由綜合因子計算模型表示：

同上，A為綜合指標計算模型中原始指標的系數矩陣，即轉置后的因子得分系數矩陣。

基于綜合指標計算結果，利用加權平均原理，便可形成流通產業發展水平測度的綜合指標。通過計算得出的權重可有效避免主觀隨意性，以每一綜合指標所能反映的原始信息比重作為權重確定的基礎，F1、F2、F3所對應的權重分別為46.592%、18.157%、8.177%。流通產業發展水平（F）與三大綜合指標之間的數量關系如下：

最終形成流通產業發展水平測度模型：

其中A為轉置后的因子得分系數矩陣。

將無量綱標準化處理后的原始指標數據代入流通產業發展水平測度模型，可得2015年我國31個省（自治區、直轄市）流通產業發展水平的綜合得分與排名。總體來看，綜合發展水平排位最高的省份為廣東、山東、江蘇、浙江及上海，排位最低的省份為海南、新疆、寧夏、青海、西藏，從東部到西部呈現出一定地域分化特征。規模指數方面，占據前列的區域基本屬于地區經濟總量大省，區域經濟水平與區域流通產業發展水平關系密切。效率指數方面，上海、北京、天津、重慶四個直轄市處于首位，流通產業發展效益水平較高。貢獻指數方面，規模水平較高的江蘇、浙江兩省貢獻程度相對較低，這與區域內產業結構可能相關。

流通產業區域收斂特征分析

（一）流通產業區域收斂的實證檢驗——參數估計

1.σ收斂。如前文所述，經濟收斂中一般用變異系數（CV）來檢驗σ收斂的存在性，如下所示，yi為第i個地區流通產業發展水平指標（指數化后的綜合得分），y為平均值，若在一段時期內存在CVt+1

2002-2016年全國及分地區的變異系數計算結果見圖4所示，樣本考察期內我國及四大地區流通產業發展水平的變異系數隨時間變化有起有伏，均未出現持續下降，且變異系數的期末值高于期初值。分階段來看，全國流通產業發展水平在2005-2008年之間出現了遞減趨勢，一段時間內存在σ收斂。分地區來看，四大地區內差距的變化都低于全國水平，說明地區間的差距高于地區內差距。其中，東部的區域相對差距較大，其次為東北部及西部，中部地區最小。東部地區的變異系數走勢與全國最為接近，中部地區則最為平緩并在2002-2007年間出現σ收斂。從變異系數變化的整體來看，我國及四大地區流通產業σ收斂不存在，但σ收斂不存在并不能排除β收斂及俱樂部收斂，從而，仍需進行深入檢驗。

2.β收斂。參照Barro & Sala-I-Martin（1991）的研究成果，本文對絕對β收斂及條件β收斂的檢驗方程進行拓展，拓展的思路是用流通產業發展綜合指數增長率替換人均收入水平增長率，用流通產業發展綜合指數期初水平替換人均收入期初水平，建立如下的回歸方程：

如式（2）所示，Fit為i地區期初的流通產業發展綜合指數，FiT為i地區T時期的流通產業發展綜合指數，△F為流通產業發展綜合指數的平均增長率，Xi為i地區流通產業發展水平的其他影響因素，α為截距項，ε為隨機擾動項。收斂性主要取決于β，若β<0且顯著，說明流通產業發展水平的增長率與期初水平成反比，即絕對β收斂成立，反之則絕對β收斂不存在。若φ顯著，則存在條件β收斂，說明收斂依賴于影響因素的改變。依據β估計值，可計算穩態值F0及收斂速度ω，計算公式如下：

運用Statal2.0對2001-2016年間我國31個省（自治區、直轄市）流通產業發展水平綜合指數增長率（指數化處理后）與期初產業水平進行橫截面回歸分析，回歸結果如表2所示。由此可得， ΔF=-0.0014+0.0166ln（Fit）。回歸結果顯示，回歸方程通過F檢驗且在1%的顯著性水平上顯著，說明我國流通產業發展水平的增長率與區域初始水平之間存在顯著的回歸關系。調整后的R2為0.5089，說明方程擬合程度較好，具有較強解釋力。其中，β>0且顯著，表明2001-2016年我國流通產業區域發展不存在絕對β收斂，各區域的流通產業發展水平并不會自行發生收斂，區域異質性因素的影響始終存在。

繼而本文引入區域經濟發展水平作為控制變量，用以檢驗流通產業的條件β收斂。ln GDP為2001年（期初）我國各省區的人均GDP，該變量代表了樣本期內流通產業各地區的初始條件，采用式（3）的回歸方程，得到結果，加入ln GDP后，ln（Fit）系數為負且顯著，即β<0并顯著。回歸方程的擬合程度為0.6128，對比之前有所提高。因而可以認為，流通產業的區域發展存在條件β收斂，收斂速度大致為0.2%（篇幅所限，β收斂回歸結果未列出）。

3.俱樂部收斂。在全國流通產業區域收斂的檢驗之上，本文按照四大地區的劃分方式對流通產業的區域收斂性特征進行考察。由回歸結果可知，四大區域的收斂性存在差異。東部及東北部地區ln（Fit）系數為負但只在10%的顯著性水平上顯著，模型的擬合優度較低，基本可視為不存在絕對β收斂。中西部的回歸方程擬合程度較好且ln（Fit）系數顯著為負，說明兩個區域內部存在β收斂。同上，加入ln GDP后，東部及東北部地區回歸模型的擬合程度均有所上升，ln（Fit）系數為負并且顯著性提高，表明這兩個地區存在條件β收斂。值得注意的是，ln GDP在中部、西部的條件收斂檢驗中并不顯著，說明期初的經濟條件對這兩個區域內的流通產業發展水平差距影響不大。雖然四大區域都顯示出俱樂部收斂，但收斂程度有所區別，中部及西部的俱樂部收斂趨勢強于東部和東北部。

（二）流通產業區域收斂的實證檢驗——非參數估計

參數的截面估計方法考察的是流通產業整體的收斂趨勢，但無法體現其中的過程特點，因而本文接下來運用非參數的動態分布模型（核密度估計）從時間維度對差距變化特征進行全面分析。

從2001-2016年我國省域流通產業發展水平核密度估計圖的來看，我國流通產業極化發展的格局始終存在，省域間的發展水平一直呈現明顯的俱樂部收斂態勢，中高水平的省區差距變化多于低水平省區。為了具體分析年份之間的變化，避免曲線過于密集導致無法判斷走勢，本文以2003、2007、2010三個時間作為劃分結點，分別觀察估計圖的分布情況。如圖5所示，2003年峰值略高于2000年，波峰寬度略有收窄，右偏度變寬，說明我國省域流通產業發展水平尤其是中低等水平與高等水平地區的差距在減小。圖6顯示，2003-2005年流通產業發展水平分布曲線波峰變高、寬度變窄，區域差距明顯下降；但2007年左波峰峰值降低，波峰數量增加，區域差距開始擴大，中等水平地區的俱樂部收斂態勢增強。如圖7所示，2007-2009年我國流通產業發展中低等水平的省區差距變化較小，2009年高等水平省區的差距分化尤為明顯，高等水平地區的俱樂部收斂趨勢增強。至2010年，分布曲線左波峰峰值回落、峰度變寬，區域差距有所擴大。由圖8可知，2012年流通產業發展水平的分布曲線變窄，雙峰分布趨勢顯著，高等水平地區增加。2014之后分布曲線波峰寬度增加，中等水平地區差距拉大，部分中等水平地區向高水平地區收斂。

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