山東省商貿流通業與城鄉一體化的關系

鄭鳳麗　代佳敏　劉華瓊

摘要：為研究山東省商貿流通業與城鄉一體化間的耦合協調關系，從市場環境和業態規模2個維度構建商貿流通業的評價指標體系，從經濟發展、社會發展和空間環境3個維度構建城鄉一體化的評價指標體系，以山東省2012—2021年的指標數據為樣本，分析山東省商貿流通業與城鄉一體化的關系。將熵權法與逼近理想解排序（technique for order preference by similarity to ideal solution，TOPSIS）法相結合計算指標權重，確定二者的發展指數，采用協整檢驗模型驗證二者間的協整關系，以綜合評價指數建立耦合協調度模型定量研究二者間的耦合協調關系，通過灰色關聯度模型分析二者指標的關聯度，確定影響二者耦合協調關系的關鍵因素。結果表明：城鄉一體化水平每上升1個單位，商貿流通業的發展指數增大0.867個單位；2012—2021年山東省商貿流通業與城鄉一體化間存在較強的耦合關系，耦合協調度從嚴重失調調整到優質協調；山東省商貿流通業和城鄉一體化整體的灰色關聯度較高。通過政策傾斜、資金扶持等措施加大資源要素投入，完善鄉村基礎設施，改善商貿流通業發展環境，搭建城鄉商貿一體化發展體系，促進商貿流通業和城鄉一體化的良性互動。

關鍵詞：商貿流通業；城鄉一體化；耦合協調；灰色關聯；協整檢驗

中圖分類號：U491；F713文獻標志碼：A文章編號：1672-0032（2024）01-0095-08

引用格式：鄭鳳麗，代佳敏，劉華瓊.山東省商貿流通業與城鄉一體化的關系［J］.山東交通學院學報，2024，32（1）：95-101.

ZHENG Fengli， DAI Jiamin， LIU Huaqiong. The relationship between commercial circulation industry and urban-rural integration in Shandong Province［J］.Journal of Shandong Jiaotong University，2024，32（1）：95-101.

0 引言

城鄉一體化可推動城鎮與農村間的人口、科技、資金、生產資源等各要素的有效融合，縮短城鄉差距，提高城鄉經濟互動和空間融通。城鄉一體化戰略對推動我國城鄉經濟發展有重要意義，是我國市場經濟發展到一定階段后的必然需要[1]。隨經濟的發展，農村的基礎設施、就業環境和消費結構等得到全面的改善與提升，商貿流通業是我國經濟發展的先導性產業之一，可解決農產品流通效率較低、運輸時間成本高等問題[2]。近年來，我國商貿流通業發展較快，但農村地區由于地理位置及資源不均等各種不利因素的影響，農村的商貿流通市場發展較慢。大力發展農村商貿流通業，有助于提高農村居民的人均收入水平，縮小城鄉差距，推動我國城鄉一體化進程發展。

在城鄉一體化水平測度方面，張合林等[3]認為需從空間、經濟、社會、文化、生態、制度等6個層面提升城鄉一體化的發展水平；梁瀟[4]對河南省農業產業化和城鄉一體化進行相關性檢驗和回歸分析，結果表明農業產業化對城鄉一體化發展有明顯的正向促進作用；徐維祥等[5]從我國省級層面出發，認為城鄉一體化水平在平穩上升，其中城鄉空間、經濟、社會、文化和生態等對城鄉一體化水平影響較大；李楠等[6]以廣州為例，認為城鄉居民收入差距、鄉村產業不足、鄉村基礎設施等因素均影響城鄉一體化發展進程。在研究城鄉一體化與商貿流通業間關系方面，古羽加[7]認為城鄉一體化發展能改善基礎設施建設和就業環境，加速區域內資源流動，促進商貿流通業的發展；李存華等[8]從發展水平、發展基礎、發展潛力3方面評價商貿流通業的發展，采用面板模型驗證城鄉一體化對商貿流通業的效應，認為經濟水平越低或越高的區域，城鄉一體化對商貿流通業的發展有正向影響；余萍[9]分析我國城鄉一體化發展過程的問題，認為構建城鄉商貿流通體系能加速我國城市現代化建設的進程；王一方[10]立足于我國城鄉一體化發展的矛盾，認為商貿流通業能促進農村經濟發展、提高農民就業收入，是推動城鄉一體化的重要力量?，F有研究側重于城鄉商貿發展體系構建和城鄉商貿水平測定，對城鄉一體化與商貿流通業相互影響的研究較少。

本文構建商貿流通業和城鄉一體化的評價指標體系，采用協整檢驗、耦合協調模型和關聯度模型定量分析山東省商貿流通業和城鄉一體化的現狀和關系，為進一步發揮商貿流通業和城鄉一體化的協調作用提供參考。

1 評價指標體系構建

商貿流通業與城鄉一體化的評價指標體系尚未有統一標準，通過文獻梳理并結合實際情況[11-15]，從市場環境和業態規模2個維度中選取11項二級指標作為商貿流通業的評價指標，如圖1所示；從經濟發展、社會發展和空間環境3個維度中選取12項二級指標作為城鄉一體化的評價指標，如圖2所示。

根據文獻[16]獲取山東省商貿流通業與城鄉一體化2012—2021年共10 a的指標數據作為樣本分析數據。城鄉一體化水平的評價指標包括正向指標和逆向指標，需處理逆向指標數據，將數據壓縮到[0，1]，并反轉數據方向。

2 研究方法

2.1 熵權-TOPSIS法

熵權法是指通過計算各指標的信息熵確定權重，能全面考慮各指標間的相互關系，準確評價對象，避免主觀因素的影響，但無法較好地處理關系較復雜的評價對象[17-19]。逼近理想解排序（technique for order preference by similarity to ideal solution，TOPSIS）法根據各指標的權重與最優方案、最劣方案的距離評估對象，能綜合考慮各指標間的正向和反向關系，準確反映對象的實際情況，但確定各指標權重時易受主觀因素影響，導致評價結果不客觀。

本文將熵權法和TOPSIS法相結合，測算山東省商貿流通業和城鄉一體化的綜合評價指數。采用熵權法計算城鄉一體化和商貿流通業評價指標的權重，對數據進行正向化處理，構建標準化矩陣。通過TOPSIS法確定正理想解v+與負理想解v-，公式為：

3 實證分析

3.1 山東省商貿流通業和城鄉一體化的協整分析

2012—2021年山東省商貿流通業和城鄉一體化評價指標數據分別如表2、3所示。

通過熵權法確定山東省商貿流通業和城鄉一體化評價的指標權重，結果如表4所示。

通過TOPSIS法計算2012—2021年每年的山東省商貿流通業與最優方案的接近度Dy，i和城鄉一體化與最優方案的接近度Dx，j，作為二者的綜合評價指數，結果如表5所示。由表5可知：山東省商貿流通業和城鄉一體化總體上均呈上升的發展趨勢，二者發展有一定的關聯性。

將山東省商貿流通業和城鄉一體化的綜合評價指數進行對數化處理，分別記為ln Dy，j和ln Dx，j，對二者進行協整檢驗。ln Dy，j和ln Dx，j是非平穩的，需對其原始序列及一階、二階差分序列進行ADF檢驗，判別是否可進行協整檢驗。對ln Dy，j和ln Dx，j序列進行單位根檢驗，顯著性檢驗結果p均小于0.05，即ln Dy，j和ln Dx，j序列均為二階單整序列。根據協整檢驗結果可知：商貿流通業的發展在一定程度上促進城鄉一體化發展，城鄉一體化發展也促進商貿流通業的發展，形成良性循環。

采用恩格爾-格蘭杰（Engle-Granger，E-G）兩步法分析ln Dy，j和ln Dx，j的協整關系，以ln Dx，j為自變量，ln Dy，j為因變量進行回歸分析，得到回歸方程

ln Dy，j=-0.151+0.867ln Dx，j+εt。

對εt進行ADF檢驗，結果表明：在臨界值為5%的水平下，殘差εt的檢驗結果t=-1.085<-0.91 拒絕原假設，說明εt為平穩時間序列，ln Dy，j和ln Dx，j存在協整關系

2012—2021年山東省商貿流通業和城鄉一體化間存在長期協整關系。城鄉一體化的回歸系數為正，說明城鄉一體化對商貿流通業發展有顯著正向作用，城鄉一體化水平每上升1個單位，商貿流通業的發展系數增大0.867個單位。實現山東省商貿流通業與城鄉一體化的協同發展，需加快城鄉一體化進程，將城鄉一體化水平作為衡量山東省經濟發展的重要指標，加快城鎮化建設進程，提高人口城市化水平和城鄉一體化水平。

3.2 山東省商貿流通業和城鄉一體化的耦合協調度分析

測算2012-2021年山東省商貿流通業與城鄉一體化的耦合度C、耦合協調指數T和耦合協調度D，結果如表6所示。

由表6可知：2012—2021年山東省商貿流通業和城鄉一體化間的C由0.480增至1.000，二者逐漸發展為高水平的耦合狀態。商貿流通業和城鄉一體化的發展特征、發展歷程及功能特點等不同，但在經濟目標和社會價值等方面有共同點，發展過程中形成高協調程度的耦合關系。

2012—2021年山東省商貿流通業和城鄉一體化間的耦合協調程度總體變化情況為先上升后下降再上升，前期二者不協調，存在由失調到協調的調整過程。2012—2013年二者的D增大，耦合協調程度由中度失調調整為輕度失調；2013—2016年二者的D減小，2016年二者耦合協調程度為嚴重失調，結合表5可知，城鄉一體化的綜合評價指數穩步提升，而商貿流通業的綜合評價指數自2013年開始減小，到2016年降至最小，為0.260，二者發展水平呈反向發展，商貿流通業對城鄉一體化起一定的反向作用；2016—2021年山東省商貿流通業和城鄉一體化耦合協調程度飛躍發展，二者的D從0.166增至0.995，協調發展趨勢明顯。隨城鄉一體化進程的推進，對商貿流通業的派生性需求不斷增加，城鄉一體化對商貿流通業產生正向影響。

3.3 山東省商貿流通業和城鄉一體化的關聯度分析

分析山東省商貿流通業與城鄉一體化的關聯度，以山東省商貿流通業評價指標體系的二級指標為參考數列，山東省城鄉一體化指標體系的二級指標為比較數列。采用評價指標的均值化數據計算商貿流通業二級指標和城鄉一體化二級指標間的灰色關聯度，得到二者的灰色關聯度矩陣，結果如表7所示。

由表7可知：山東省商貿流通業和城鄉一體化的灰色關聯度水平較高，所選取的指標合理，構建的指標體系可合理地反映山東省商貿流通業和城鄉一體化間的關聯情況。為識別二者耦合協調發展的關鍵因素，分別選取城鄉一體化和商貿流通業中灰色關聯度較大的5個指標，分析影響山東省商貿流通業和城鄉一體化耦合協調關系的關鍵因素。

城鄉一體化中灰色關聯度較大的5個二級指標依次為：X1、X10、X3、X5、X9，灰色關聯度分別為0.985、0.973、0.966、0.961、0.961。X1在一定程度上可代表居民的收入水平，隨城鄉一體化進程的加快，農村居民的收入水平不斷提高，農村和城市居民的消費結構差異減小，商貿流通業在農村市場的發展空間擴大；X10增大說明交通基礎設施逐步完善，商品和服務能更便捷地到達各地區，運輸成本更低，運輸效率更高，商貿流通業的布局更合理，地區間的經濟交流和合作更頻繁；X3增大說明農產品產量增大，農產品需通過商貿流通環節進入市場，帶動農業產業鏈延伸，促進農產品加工、儲存、運輸等環節發展，進一步推動商貿流通業的繁榮；商貿流通業的發展受城鄉居民消費水平和購買力的影響，X5是反映城鄉居民收入差距的重要指標，X5較大時，城市居民的消費能力相對較強，對商品和服務的需求更高，推動商貿流通業的發展，若城鄉收入差距過大，將限制農村居民的消費需求，制約商貿流通業的發展；推進城鄉一體化進程對促進就業有重要意義，開發適合農村勞動力的就業崗位，有序推進農業轉移人口市民化，促進X9增大，增強商貿流通業的競爭力，促使企業不斷改進自身產品和服務質量，滿足消費者日益多樣化的需求，隨市場的擴大和消費需求的增大，企業間合作更廣泛，不斷推動行業發展。

商貿流通業中灰色關聯度較大的5個二級指標依次為：Y1、Y2、Y9、Y10、Y7，灰色關聯度分別為0.985、0.973、0.966、0.955、0.948。Y1和Y2在一定程度上代表了地區的經濟水平，城鄉一體化需要大力發展經濟；商貿流通業的發展帶動地區就業，Y9增大帶來技術、人才等資源，實現城鄉勞動力、資金和技術等要素流動，加速城鄉一體化建設；Y10增大促使商品和服務的流通更活躍，城鄉間的經濟交流加強，有助于提升城鄉居民的生活水平，縮小城鄉消費差距，實現資源的優化配置和經濟的協同發展，加速城鄉一體化進程；從2014年開始，Y7占國內生產總值的比例高于第二產業，居貢獻率首位[20]，Y7增大促進服務業發展，提高城鄉居民的工資水平，提升消費能力和消費結構，進一步推動城鄉市場繁榮。

4 結論

為分析山東省商貿流通業和城鄉一體化間的關系，本文構建商貿流通業和城鄉一體化的評價指標體系，分別采用協整檢驗、耦合協調模型和灰色關聯度模型，分析2012—2021年山東省商貿流通業和城鄉一體化間的耦合協調關系。

1）2012—2021年山東省商貿流通業和城鄉一體化間存在長期協整關系，城鄉一體化對商貿流通業有顯著正向促進作用。

2）山東省商貿流通業和城鄉一體化呈較強的耦合作用，二者間的依存性較明顯，在推進城鄉一體化進程的過程中，二者的耦合協調程度經歷了從嚴重失調到優質協調的調整過程。

3）通過計算山東省商貿流通業和城鄉一體化指標間的灰色關聯度，得到山東省商貿流通業和城鄉一體化耦合協調關系中的關鍵影響因素。城鄉一體化指標中的人均生產總值、公路里程、農業總產值比例、城鄉人均可支配收入比和城鎮累計新增就業人數是二者耦合協調發展的關鍵影響因素；商貿流通業指標中的生產總值、常住人口、流通業從業人員、社會消費品零售總額、第三產業總值是二者耦合協調發展的關鍵因素。

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The relationship between commercial circulation industry and urban-rural integration in Shandong Province

ZHENG Fengli， DAI Jiamin， LIU Huaqiong*

Abstract：In order to study the coupling and coordination relationship between commercial circulation industry and urban-rural integration in Shandong Province， an evaluation index system for the commercial circulation industry is constructed from two dimensions： market environment and business scale， and an evaluation index system for urban-rural integration is constructed from three dimensions： economic development， social development， and spatial environment. The index data from Shandong Province from 2012 to 2021 are used as samples to analyze the relationship between the commercial circulation industry and urban-rural integration in Shandong Province. The entropy weight method is combined with the technique for order preference by similarity to ideal solution （TOPSIS） method to calculate the index weight， determine the development index of the two， and use the cointegration test model to verify the cointegration relationship between the two. A comprehensive evaluation index is used to establish a coupling coordination degree model to quantitatively study the coupling coordination relationship between the two. The correlation degree of the two indicators is analyzed through the gray correlation degree model， and the key factors affecting the coupling coordination relationship between the two are determined. The results show that for every 1 unit increase in the level of urban-rural integration， the development index of the commercial circulation industry increases by 0.867 units; from 2012 to 202there is a strong coupling relationship between the commercial circulation industry and urban-rural integration in Shandong Province， and the coupling coordination degree has been adjusted from serious imbalance to high-quality coordination; the overall gray correlation between the commercial circulation industry and urban-rural integration in Shandong Province is relatively high. By increasing resource input through policy tilt， financial support and other measures， improving rural infrastructure， improving the development environment of the commercial circulation industry， building an integrated development system of urban and rural commerce， and promoting the benign interaction between the commercial circulation industry and urban-rural integration.

Keywords：commercial circulation industry; urban-rural integration; coupling and coordination; gray correlation; cointegration test

（責任編輯：趙玉真）

收稿日期：2023-04-12

第一作者簡介：鄭鳳麗（1998—），女，山東菏澤人，碩士研究生，主要研究方向為交通運輸規劃與管理，E-mail：1318816076@qq.com。

*通信作者簡介：劉華瓊（1979—），男，安徽巢湖人，教授，工學博士，主要研究方向為物流規劃、物流優化與電商物流協同，E-mail：lhq5983442@163.com。