供給側改革背景下技術進步、產業升級與商貿流通業再發展

陳默 胡緒華

內容摘要：本文基于2004-2016年中國31個省的省際面板數據，利用面板協整分析與面板分位數經驗回歸實證檢驗了技術進步、產業升級對商貿流通業再發展的影響。通過固定效應下的靜態均值回歸研究發現：技術進步與產業升級都為商貿流通業再發展做出了巨大貢獻;但從動態性質下面板分位數回歸的估計結果發現，產業升級只在商貿流通業規模較小且處于初期發展階段時對商貿流通業的推動作用更顯著，而當商貿流通業規模變大且處于中后期發展階段時，技術進步的推動作用相較于產業升級更具優勢。本文得出的啟示是商貿流通業不僅要通過自身產業發力去推動產業升級，而且要根據自身發展階段與規模適時引進相關技術來與產業升級浪潮接軌，從而實現自身產業的再發展。

關鍵詞：商貿流通業? ?產業升級? ?技術進步? ?面板分位數回歸

隨著供給側的改革，技術進步與產業升級極大壓縮了商品流通的時空距離，豐富了消費者的購物選擇，尤其以互聯網為代表的信息技術的進步以及服務業發展催生的線上交易的出現，為商貿流通業從微觀與宏觀上的進一步轉型發展提供了重要現實條件（錢明珠，2017）。技術進步與產業升級使得消費者個性化的交易與產品需求不斷提高，生產者定制式的產品供給與精準營銷不斷涌現，隨之而來的觀念革新、戰略調整、結構優化和產銷模式轉型亟需商貿流通業抓住這一重要變革機遇并使行業效率持續提升（丁俊發，2013），因此作為生產與消費重要聯結紐帶的商貿流通業，如何基于技術進步與產業升級的現實發展條件進行抉擇，并乘供給側結構改革發展之風繼續發揚壯大，到了再發展與再決斷的重要時刻。

從已有文獻研究來看，目前大多數研究主要集中于商貿流通業發展對技術進步和產業升級單向作用的研究。俞靜和單濤（2018）利用中國1997-2016年省際面板數據，基于面板PVAR模型實證研究發現技術創新是商貿流通業轉型發展的格蘭杰原因。高峰（2018）利用中國1997-2015年省際面板數據，基于面板PVAR模型分析發現技術進步不僅促進商貿流通業的發展，而且商貿流通業發展與技術進步相互存在“倒U”形關系。侯志杰（2018）研究了互聯網技術與商貿流通業融合下的產業升級作用，認為商貿流通業促進了產業升級，而且互聯網技術在商貿流通業的應用使得促進效應更為顯著。于桂賓（2017）聚焦于商貿流通業與制造業轉型升級，利用省際面板數據實證發現商貿流通業專業化程度的提升可以有效降低制造業的成本，促進制造業合理配置資源，提高制造業運行效率，最終帶動制造業的轉型升級。白銀（2017）則從商貿流通業集聚視角探究了商貿流通業的集聚對區域產業升級的積極作用，認為合理的商貿流通業集聚能夠有效促進區域供應鏈網絡的形成，并最終帶來區域產業的升級。夏偉華（2017）基于2009-2014年中國省際面板數據，利用空間計量與數據包絡分析方法，實證得出商貿流通效率的提高不僅可以顯著提升本地區的產業結構高級化與合理化程度，而且可以通過溢出效應對鄰接地區產生顯著作用。張得銀（2015）基于1999-2013年中國省際面板數據研究了流通驅動產業結構升級的作用機理，認為流通發展對區域結構升級驅動作用顯著，其中對長三角、珠三角和環渤海經濟區的驅動作用最為突出。孫暢（2008）則基于柯布道格拉斯生產函數與索洛增長模型對1992-2004年間的技術進步對商貿流通業的增長進行了測算，研究發現要素驅動仍然是商貿流通業的增長主要方式，技術進步貢獻甚微，商貿流通業粗放增長的問題依然突出。

綜上，可以發現既有研究對技術進步、產業升級與商貿流通業發展的關系研究已有較為成熟的研究思路與方法結論，但是已有研究從逆向角度探究技術進步與產業升級對商貿流通業的發展影響以及考慮技術進步與產業升級綜合作用下，商貿流通業再發展如何抉擇的問題探究還略顯不足。這既體現在研究視角上，從技術進步與產業升級角度對商貿流通業發展影響的研究缺乏;也體現在研究方法上，從非線性數據上動態考量技術進步與產業升級對商貿流通業的實證方法稀缺。因此，區別于上述文獻，本文主要從技術進步、產業升級對商貿流通業再發展的關系視角出發，使用更能反映數據全貌，不易受極端值影響的面板分位數回歸模型對該問題進行探討，從而對商貿流通業如何利用技術進步、產業升級的現實基礎進行更好、更快的轉型再發展得出更為穩健的結論與啟示。

模型設定與數據說明

（一）面板分位數模型的構建

面板分位數回歸是一種基于被解釋變量Y的條件分布來擬合自變量X的值拓展回歸法，其回歸系數表示解釋變量對被解釋變量在指定分位點的邊際效應，能夠完整反映被解釋變量的條件分布特征，尤其是對分布函數局部信息的刻畫，能夠有效避免基于平均影響的片面判斷，因此分位數回歸成為研究數據集合中不同位置數據點的分布特征，探索其差異化影響效果的最佳方法。綜上，本文以面板分位數回歸為基礎，創建實證模型，具體形式為：

yit=α0+α1patentit+α2levelit+α3gdpit+α4govit+α5roadit+α6eduit+εit? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ?（1）

其中，i和t分別表示省際截面（香港、澳門和臺灣因數據缺失未做考慮）與時間維度（2004-2016年），α0為個體效應，εit表示誤差項。為避免異方差影響，對模型兩邊變量進行對數化處理，進一步得到模型：

lnyit=α0+α1lnpatentit+α2lnlevelit+α3lngdpit+α4lngovit+α5lnroadit+α6lneduit+εit? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? （2）

其中，y是被解釋變量表示商貿流通業再發展，patent與level是核心解釋變量分別表示技術進步與產業升級，gdp、gov、road是控制變量分別表示經濟發展水平、地方政府支持以及地區基礎交通建設水平。α1、α2、α3、α4、α5、α6分別表示技術進步、產業升級、地方經濟發展水平、地方政府支持、地區基礎交通建設水平以及地方人力資源儲蓄程度對商貿流通業再發展起到的邊際貢獻。

（二）變量說明

被解釋變量。商貿流通業再發展（lny）既可以用商貿流通業增加值這樣的絕對指標進行衡量，也可以用商貿流通業增加值與地方生產總值的比重等相對指標進行衡量，考慮到商貿流通業的再發展與地方零售業密切相關，同時也為方便數據選取，因此選擇2004-2016年經CPI指數平減后的地方零售業銷售總額進行衡量。

核心解釋變量。產業升級（lnlevel）表示產業結構的升級程度，考慮到傳統的以第三產業與第二產業的比值對產業升級進行衡量而忽略了第一產業在產業升級中的影響，因此借鑒徐德云（2008）的做法，分別計算地區內各產業所占GDP比重，并按1-3對各大產業進行賦值，最終得到一個綜合指數，具體公式為：lnlevel=ln（I1×1+I2×2+I3×3），其中I1、I2和I3分別表示地區第一產業、第二產業和第三產業占地方GDP的比重。

核心解釋變量。技術進步（lnpatent）表示一個地區的技術創新能力和水平，考慮到傳統的以專利授權量進行衡量的技術進步只能從產出角度衡量創新水平，可能忽略了從投入角度的創新氛圍能力，因此選擇地區專利申請量作為技術進步的衡量指標。

控制變量。為能使面板分位數回歸得出的結論更為穩健，本文主要選取了地方經濟發展水平（lngdp）、地方財政支持水平（lngov）、地區基礎道路建設水平（lnroad）和地方人力資源儲蓄程度（lnedu）作為外生控制變量。其中地方經濟發展水平主要采用經CPI指數平減后的地方GDP進行衡量;地方財政水平主要采用地方一般性財政預算支出占地方GDP的比重進行衡量;地區基礎道路建設水平采用地方每萬平方公里所擁有的鐵路里程公里數進行衡量;地方人力資源儲蓄程度采用地方每萬人中專科與本科人數進行衡量。

（三）研究對象、數據來源與變量描述性統計

本文研究的對象主要為中國31個省、自治區和直轄市（香港、澳門和臺灣地區因數據缺失問題未予考慮），考慮到時間數據的連續性以及面板數據的平衡性，本文將研究樣本的時間設定為2004-2016年，本文采用的數據主要來源于EPS（福卡斯特）數據庫，變量描述性統計如表1所示。

實證分析

（一）面板單位根檢驗與協整分析

考慮到所選數據為中國省際2004-2016年的面板數據，為了確保計量模型回歸結果具有經濟意義，需要對面板數據進行單位根檢驗來確定平穩性。通過HT與IPS兩種單位根法則檢驗后發現并不是所有原變量皆為平穩（見表2左側），因此進一步對變量進行一階差分后發現（見表2右側），經一階差分后的變量都在10%顯著性水平之內拒絕了單位根存在的零假設，因此可以認為模型中變量都為一階單整I（1）序列。

雖然模型變量經一階差分后都已平穩，但考慮到并未將差分變量放入原方程（見式2），原方程可能存在無經濟意義的風險，因此需要進一步采用Kao、Pedroni和Westerlund三種多變量面板協整方法對變量間的長期經濟關系以及模型設定的可行性進行檢驗，具體檢驗結果如表3所示。

從表3檢驗結果可以發現，雖然以Westerlund為原則的協整檢驗值未能拒絕原假設，但是以Kao和Pedroni為協整原則的Dickey-Fuller、Philips-Person以及ADF值都顯著拒絕了不存在協整的原假設，而這就表明模型變量雖然是一階協整，但是變量間存在著穩定的長期經濟關系，因此模型的建立具有經濟含義，模型（見式2）不需要進行改動。

（二）面板分位數回歸的實證分析

表4給出了固定效應下均值回歸以及不同分位下面板分位數回歸的估計結果。從核心變量總體的系數符號方向可以發現，無論是產業升級，亦或是技術進步，其對商貿流通業的再發展都具有明顯的正向推動效果，且其中產業升級的推動作用要大于技術進步的推動作用。但是結合動態系數圖（見圖1）以及不同分位下技術進步（lnpatent）和產業升級（lnlevel）的系數比較可以發現，產業升級與技術進步對商貿流通業的推動作用存在階段性差異。當變量分布處于0.5分位之前，技術進步的推動作用并不明顯且低于均值回歸水平，遠落后于產業升級的推動效果;而當變量處于0.5分位之后，技術進步與產業升級的作用地位發生了反轉，產業升級的推動效果不再顯著，相比之下技術進步的作用卻在逐步增強，并超過了均值回歸水平，這說明在商貿流通業發展的初期階段，由產業升級帶來的產品供給多樣性以及消費需求的排他性是商貿流通業轉型發展的重要驅動因素;而伴隨商貿流通業繼續發展，技術進步的滯后回報效果逐漸凸顯，技術創新推動的產品與服務創新更加迎合了消費者的多元消費需求，從而技術進步逐漸超過產業升級的推動效果，并成為中后期階段商貿流通業繼續發展的重要支撐因素。

從控制變量的總體均值回歸以及差異分位下的面板分位數回歸估計可以發現，雖然大多數控制變量總體系數都表現為對地方商貿流通業再發展的正向促進，但唯一例外的是地方政府支持（lngov）呈現出了強烈負向作用（地方政府支持每上升1個百分點，將會使地方商貿流通業下降0.352個百分點）。進一步結合動態系數圖以及分位數回歸結果比較深究可以發現，在商貿流通業發展初期階段（0.1、0.25分位下），地方政府支持（lngov）對商貿流通業具有并不顯著的正向推動作用，但伴隨商貿流通業規模的增加（這里體現為分位數的增長），地方政府支持的推動效果逐漸消失，并演化為逆向抑制態勢，這也間接表明在社會主義市場化建設逐漸完善以及供給側改革逐漸推行的現當今，市場才是決定經濟活力的關鍵，而政府支持只是一種監督與鞭策力量，其并不能完全代替市場因素進而支持商貿流通業在長期穩固發展。對于其他控制變量，在商貿流通業發展的不同發展階段，地方經濟發展水平（lngdp）都呈現出穩定的支持作用，這表明經濟發展水平依然是商貿流通業良性發展的基礎;從地方人力資源儲蓄程度（lnedu）以及地方基礎道路建設水平（lnroad）的分位數系數觀察來看，二者的推動作用都隨著商貿流通業規模增加而逐漸增加，考慮到當前創新對人才的需要以及產業鏈下游物流運輸需求日益增高現狀，這表明對人才把握水平的高低以及地方道路基礎建設程度的多少將會是下階段商貿流通業再發展的重要決定因素。

結論與啟示

在供給側結構性改革浪潮之下，商貿流通業如何利用技術進步和產業升級的現實基礎推動自身再發展一直是社會以及學術界關注的熱點問題。本文基于2004-2016年中國31個省的省際面板數據，利用面板單位根分析、面板協整分析以及面板分位數經驗模型實證檢驗了技術進步、產業升級對商貿流通業再發展的影響，此外還通過動態系數趨勢變化圖模擬了技術進步和產業升級對不同階段商貿流通業再發展的貢獻趨勢。通過靜態均值回歸研究發現技術進步與產業升級都為商貿流通業再發展做出了巨大貢獻;但從動態分位數回歸估計結果發現，產業升級在商貿流通業規模較小且處于初期發展階段時作用更顯著，而當商貿流通業規模變大且處于中后期發展階段時，技術進步的作用相較于產業升級更加明顯;此外，經驗實證研究還表明2004-2016年地方政府支持不僅沒有促進，反而抑制了地方商貿流通業的發展，而地方道路設施建設的發展以及地方人力資源的儲蓄培養將會為商貿流通業的再發展提供重要支撐力量。基于上述結論，本文認為在供給側改革背景之下，商貿流通業不僅要通過自身產業發力去推動產業升級，而且要根據自身發展階段與規模適時的引進相關技術來與產業升級浪潮接軌，在降低自身經營成本的同時去提高資源配置效率，從而最終實現產業價值鏈的攀升，推動自身產業的再發展。

參考文獻：

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