人口、空間與商貿流通產業相互影響效應的實證測度

熊尚鵬 嚴薔薇 邱家明

內容摘要：商貿流通產業與人口、空間的協調發展直接決定了我國城鎮化建設的質量。對此，文章以我國2004-2017年全國及各省人口、空間、商貿流通產業發展情況數據為基礎，建立了一元和多元回歸模型以研究人口、空間、商貿流通產業間的相互影響效應。最后文章就促進我國商貿流通產業發展提出了相關建議。

關鍵詞：人口 ? 空間 ? 商貿流通產業 ? 影響效應

人口、空間與流通產業的協調發展是政府和社會各界共同關注的問題。隨著改革開放進程不斷推進，我國經濟發展迅速，商貿流通業也取得了諸多突破性成果，在國民經濟中占有重要地位。因此研究商貿流通產業、人口與空間的協調發展關系以及相互影響程度，對我國商貿流通產業的進一步發展具有積極作用。近年來，我國眾多經濟學者對三者之間的相互關系進行了大量研究，有學者就我國城鎮化對商貿流通產業的影響進行了分析，表示城鎮化的發展能夠推動商貿流通產業的發展;還有學者認為商貿流通產業的發展程度直接影響到人們的生活質量，需要通過文化建設、構建特色商貿等方式發展商貿流通業，進而提高人們生活水平。鑒于此，本文在總結已有文獻研究成果的基礎上，通過構建實證模型，就人口、空間與商貿流通業的相互影響進行實證分析，為提高我國商貿流通業水平提供合理建議。

面板數據模型構建

（一）人口、空間在不同地區對商貿流通產業作用情況

1.構建一元回歸模型。本文將人口、空間參數作為解釋變量，將產業發展狀況作為被解釋變量，建立一元面板數據回歸模型。在建立模型時，需先對變量進行取對數運算，以避免模型出現異方差。

lnU1it=αi+β1itln U2it+μit ? i=1，…，11;t=2004，…2018 ? ? （1）

lnU1it=αi+β2itln PASit+μit ? i=1，…，11;t=2004，…2018 ? （2）

lnU1it=αi+β3itln PURit+μit ? i=1，…，11;t=2004，…2018 ? （3）

lnU1it=αi+β4itln PDSit+μit ? i=1，…，11;t=2004，…2018 ? （4）

lnU1it=αi+β5itln PESit+μit ? i=1，…，11;t=2004，…2018 ? （5）

lnU1it=αi+β6itlnU3it+μit ? i=1，…，11;t=2004，…2018 ? ? ?（6）

lnU1it=αi+β7itln SLRit+μit ? i=1，…，11;t=2004，…2018 ? （7）

lnU1it=αi+β8itln SLEit+μit ? i=1，…，11;t=2004，…2018 ? （8）

lnU1it=αi+β9itln LURit+μit ? i=1，…，11;t=2004，…2018 ? （9）

公式（1）表示人口發展情況對于地區商貿流通產業的總體作用情況，β1it表示人口發展指數;公式（2）-（5）依次從人口年齡分布、人口城鄉比例、人口密集化程度、人口就業情況4個二級指標的角度研究人口發展情況對于地區商貿流通產業的作用情況，β2it、β3it、β4it、β5it依次代表對應二級指標的作用系數;公式（6）表示空間發展情況對于地區商貿流通產業的作用情況，β6it表示空間發展指數;公式（7）-（8）依次從地區資源狀況、地區環境情況、地區壓力情況3個二級指標的角度研究空間發展情況對于地區商貿流通產業的作用情況，β7it、β8it、β9it依次代表對應二級指標的作用系數。

2.建立多元回歸模型。

lnU1it=γi+η1it lnPASit+η2it lnPURit+η3it lnPDSit+η4it lnPESit+η5it lnSLRit+η6it lnSLEit+η7it lnLURit+εit ? ? i=1，…，11;t=

2004，…2018 ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ?（10）

公式（10）中，η1it、η2it、η3it、η4it、η5it、η6it、η7it依次表示人口年齡分布、人口城鄉比例、人口密集化程度、人口就業情況、地區資源狀況、地區環境情況、地區壓力情況的作用系數，γi表示常數項，εit表示隨機項。

（二）不同地區商貿流通產業對人口的作用情況

1.構建一元回歸模型。本文將地區商貿流通產業發展狀況作為解釋變量，將人口作為被解釋變量，建立一元面板數據回歸模型。在建立模型時，先對變量進行取對數運算，以避免模型出現異方差。

lnU2it=φi+τ1it lnU1it+μit ? ?i=1，…，11;t=2004，…2018 ?（11）

lnU2it=φi+τ2it lnDSit+μit ? i=1，…，11;t=2004，…2018 ?（12）

lnU2it=φi+τ3it lnDCit+μit ? i=1，…，11;t=2004，…2018 ?（13）

lnU2it=φi+τ4it lnDPit+μit ? i=1，…，11;t=2004，…2018 ?（14）

lnU2it=φi+τ5it lnDFit+μit ? i=1，…，11;t=2004，…2018 ?（15）

lnU2it=φi+τ6it lnDMit+μit ? i=1，…，11;t=2004，…2018 ?（16）

公式（11）表示商貿流通產業對人口發展情況的總體作用情況，τ1it表示作用系數;公式（12）-（16）依次從產業發展情況、貢獻情況、預期情況、基礎情況、現代化情況5個二級指標的角度研究地區商貿流通產業對人口發展的作用情況，τ2it、τ3it、τ4it、τ5it、υ6it依次代表對應二級指標的作用系數。

2.建立多元回歸模型。

lnU2it=ρi+φ1it lnDSit+φ2it lnDCit+φ3it lnDPit+φ4it lnDFit+φ5it lnDMit+εit ? ?i=1，…，11;t=2004，…2018 ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? （17）

公式（17）中，φ1it、φ2it、φ3it、φ4it、φ5it依次表示產業發展情況、貢獻情況、預期情況、基礎情況、現代化情況的作用系數，ρi表示常數項，εit表示隨機項。

（三）不同地區商貿流通產業對空間的作用情況

1.構建一元回歸模型。本文將地區商貿流通產業發展狀況作為解釋變量，將空間發展情況作為被解釋變量，建立一元面板數據回歸模型。在建立模型時，也要先對變量進行取對數運算，以避免模型出現異方差。

lnU3it=ψi+υ1it lnU1it+μit ? i=1，…，11;t=2004，…2018 ?（18）

lnU3it=ψi+υ2it lnDSit+μit ? i=1，…，11;t=2004，…2018 （19）

lnU3it=ψi+υ3it lnDCit+μit ? i=1，…，11;t=2004，…2018 ?（20）

lnU3it=ψi+υ4it lnDPit+μit ? i=1，…，11;t=2004，…2018 （21）

lnU3it=ψi+υ5it lnDFit+μit ? i=1，…，11;t=2004，…2018 （22）

lnU3it=ψi+υ6it lnDMit+μit ? i=1，…，11;t=2004，…2018 （23）

公式（18）表示商貿流通產業對空間發展情況的總體作用情況，υ1it表示作用系數;公式（19）-（23）依次從產業發展情況、貢獻情況、預期情況、基礎情況、現代化情況5個二級指標的角度研究地區商貿流通產業對空間發展的作用情況，υ2it、υ3it、υ4it、υ5it、υ6it依次代表對應二級指標的作用系數。

2.建立多元回歸模型。

lnU2it=κi+λ1it lnDSit+λ2it lnDCit+λ3it lnDPit+λ4it lnDFit+λ5it lnDMit+εit ? i=1，…，11;t=2004，…2018 ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? （24）

公式（24）中，λ1it、λ2it、λ3it、λ4it、λ5it依次表示產業發展情況、貢獻情況、預期情況、基礎情況、現代化情況的作用系數，ρi表示常數項，εit表示隨機項。

數據來源

本文采用數據均來自于2004-2017年國家和省級統計部門印發的《中國統計年鑒》、《中國零售和餐飲連鎖企業統計年鑒》、《國家商品交易市場統計年鑒》和各級統計部門網站發布的統計報告。由于部分數據無法獲得，對此本文使用插補法對缺失數據進行科學估計，以保證數據的連續性。

實證測度

（一）數據處理

本文選取商貿流通產業、人口與空間相關數據為解釋變量，通過對面板數據進行多元回歸，實證分析人口、空間發展與商貿流通產業的作用情況。

（二）多元回歸分析

1.人口、空間在對商貿流通產業的總體作用情況。本文運用公式（10）處理面板數據，進行多元回歸估計分析，并使用Eviews8.0軟件對模型進行F檢驗和霍斯曼檢驗，得出結果如表1、表2所示。

檢驗結果顯示統計量F1和F2均明顯高于臨界值，因此拒絕初始假設，模型采用變系數形式。當顯著性在5%水平下時，拒絕隨機效應假設，最終確定模型采用變系數固定效應形式。經Eviews8.0軟件運算后得到：人口年齡分布、人口城鄉比例、人口密集化程度、人口就業情況、地區資源狀況、地區環境情況、地區壓力作用系數的平均值分別是0.59575、0.10379、0.05736、0.40891、0.53589、-0.01691、0.35345。R2=0.975212說明各自變量對因變量具有明顯的解釋作用，各組數據的平均值也說明了絕大部分的二級指標均能夠正向拉動商貿流通產業發展，其中僅地區環境情況抑制了商貿流通產業發展，但這一抑制作用很弱。結果顯示，人口年齡分布、人口就業情況、地區資源狀況對商貿流通產業發展的促進能力很強。這主要是因為隨著經濟發展，人力資源會從第一產業向第二產業、第三產業轉移，而當地區間生活資源差距較大時，將產生人口遷移，同時，人口的轉移還會促使輸入地政府出臺對應政策，從而使得轉移人口為商貿流通產業提供了充足人力資源保障。

2.商貿流通產業對人口的作用情況。本文運用公式（17）處理面板數據，進行多元回歸估計分析。進一步的，本文使用Eviews8.0軟件對模型進行F檢驗和霍斯曼檢驗，得出結果如表3、表4所示。

檢驗結果顯示統計量F1和F2均明顯高于臨界值，因此拒絕初始假設，模型采用變系數形式。當顯著性在5%水平下時，不能拒絕隨機效應假設，最終確定模型采用變系數隨機效應形式。經Eviews 8.0軟件運算后得到：產業發展情況、貢獻情況、預期情況、基礎情況、現代化情況作用系數的平均值分別為0.374231、-0.132765、0.013643、-0.019749、0.014935，R2=0.984121說明各自變量對因變量具有明顯的解釋作用，產業發展情況、預期情況、現代化情況對人口發展起到促進作用，產業貢獻情況和基礎情況對人口發展起到抑制作用。

3.商貿流通產業對空間的作用情況。本文運用公式（24）處理面板數據，進行多元回歸估計分析。本文使用Eviews 8.0軟件對模型進行F檢驗和霍斯曼檢驗，得出結果如表5、表6所示。

檢驗結果顯示，統計量F1和F2均明顯高于臨界值，因此拒絕初始假設，模型采用變系數形式。當顯著性在5%水平下時，不能拒絕隨機效應假設，最終確定模型采用變系數隨機效應形式。Eviews8.0軟件運算后得到：產業發展情況、貢獻情況、預期情況、基礎情況、現代化情況作用系數的平均值分別為0.104701、-0.071463、0.059161、-0.004736、0.215873，R2=0.987559說明各自變量對因變量具有明顯的解釋作用，產業發展情況、產業預期情況、產業現代化情況對人口發展起到促進作用，產業貢獻情況、產業基礎情況對人口發展起到抑制作用。作用效果與對人口發展的作用效果一致。

結論與建議

商貿流通產業的發展與地區人口、空間的發展相互促進。無論是在局部地區還是在全國范圍內，商貿流通產業及其大部分二級指標對人口、空間的發展都具有積極的促進作用，同時人口、空間發展及其大部分二級指標也能拉動商貿流通產業發展。另外，人口、空間的不同二級指標對商貿流通產業的作用能力不同，地區人口空間情況對于商貿流通產業的促進效果由大到小依次是人口年齡分布、地區資源狀況、人口就業情況、地區壓力、人口城鄉比例、人口密集化程度、地區環境情況。

商貿流通產業不同的二級指標對人口、空間發展的作用能力也不相同。商貿流通產業對人口發展的促進效果由大到小依次是產業發展情況、現代化情況、預期情況、基礎情況、貢獻情況。商貿流通產業對地區發展的促進效果由大到小依次是產業發展情況、預期情況、現代化情況、貢獻情況、基礎情況。

綜上所述，為了促進商貿流通產業的不斷發展壯大，本文提出以下建議：第一，我國政府要完善商貿流通產業體系，建設鄉村商貿網點，創新流通方式，全面提升商貿流通產業輻射面，并促進相關產業發展;第二，我國政府需加強職業能力建設，提升商貿流通產業從業者能力，通過高素質的人力資源彌補人口結構問題，從而緩解人口老齡化對商貿流通產業的影響;第三，我國政府要調整產業結構，清除商貿流通產業發展障礙，提升服務業在國民經濟中所占比重，減少經濟發展對于資源的依賴，同時還要有序推進產業結構高級化、合理化調整，提高城市環境資源承載能力。

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