基于交易效率视角的城市经济发展差异因素分析

宋海燕 蔺石柱 陈 晨 崔宝霞

(1.内蒙古科技大学建筑与土木工程学院，内蒙古 包头 014010； 2.西安建筑科技大学管理学院，陕西 西安 710055)

·建设经济·

基于交易效率视角的城市经济发展差异因素分析

宋海燕1蔺石柱1陈 晨2崔宝霞1

(1.内蒙古科技大学建筑与土木工程学院，内蒙古 包头 014010； 2.西安建筑科技大学管理学院，陕西 西安 710055)

从“交易效率”这一视角出发，通过比较城市内部交易效率的差异，进而探求了城市经济增长的动力来源，推断城市经济发展步调及发展程度不同的原因是交易效率的差异，通过因子分析法选取几个交易效率的最佳替代指标，对西安、上海经济发展的影响指标作了实证分析，并分析了实证结果，据此提出了以提高城市交易效率为落脚点的行之有效的发展举措。

交易效率，城市经济，因素，对比

0 引言

社会经济飞速发展, 提高了城市化程度,城市所起的作用也逐步凸显，由此说来，研究影响城市经济增长的原理机制进而对城市经济增长的影响因素定量分析,对于发展中国家越发重要。就我国而言，1949年以来,城市化进程快速推进,到2009年，城市化水平由10.64%增长到53.70%。城市发展格局逐渐趋于优化,城市经济的重要性逐渐被社会各界所认同。然而城市经济增长的差异性也还是彰显，经查证，北上广深及珠海的人均地区生产总值分别达到63 029元，73 124元，81 233元，89 814元和67 591元人民币,然而甘肃定西相应产值却达不到上面这5市人均产值平均值的1/20[1]。那么,决定一个城市或地区经济增长快慢的因素及出现区域经济差异原因的探究便被提上议程。本文以交易效率为视角分析影响城市经济发展的主要因素，依据城市间发展的差异给出相应的建议。

1 城市经济发展影响因子的研究现状

城市化水平的提高引领了很多学者开始探索城市区域经济增长的收敛性，但对影响中国区域经济增长的内外部因素目前研究较少。如实证研究层面,以城市为单元研究区域经济问题的实证文献较少，而多是结合经济地带或省、东中西三大地带的划分来进行的。如徐永健、魏后凯、林毅夫和刘培林等人均做了相关研究，此类文献理论基础性较强,然而其分析方法等倾向对城市经济增长相关因素的阐述,却未对城市经济增长的内在驱动机制做深入探讨。后来，张鹏飞、陈斌采用多种方法对世界100个主要城市2003年的数据进行了分析研究，其中运用到新古典理论。该理论忽视了对制度因素的分析，因体制的改革与推进时刻影响着中国城市化及进步发展。

现有研究成果的不完善之处体现在：理论基础较为薄弱和指标的选取呈现的一定的随机性没有相应的框架体系可能导致对某些影响因素的忽略。

纵观前人研究，对于城市经济增长源泉的讨论涉及劳动、人力资本、物质资本、FDI、制度、全要素生产率、效率等诸多方面，然而从交易效率角度进行的研究却并不多。交易效率在不同经济体中的差别不仅影响微观主体的自利活动，也影响整个社会的宏观结果和经济发展。“随交易效率的提高，劳动分工以及专业化水平出现的内生性结果体现为经济增长”这是新兴古典经济学的思想，简言之，交易效率提高才能导致且必然导致经济发展， 1978年以来，随着改革开放的深入，当年我国人口和经济总量最多的10大城市分别是上海、北京、天津、沈阳、武汉、广州、南京、西安、成都、重庆等，但到了2005年，中国最具有竞争力的前10大城市则变为上海、深圳、广州、北京、宁波、苏州、无锡、厦门和天津，这由之前的全部由省会直辖市城市组成，变成了部分已由很多非省会非直辖市城市替代。说明了中国城市发展的动力机制相比过去已经发生明显变化，城市发展、变迁受交易效率的影响程度不断增加。因此本文试图站在交易效率的视角下分析和探讨影响我国城市经济增长的主要因素以期提出切实可行的发展措施来提高城市交易效率最终促进城市经济水平的不断增长进而缩小城市发展差的差别[2]。

2 指标选取与实证分析

2.1 指标选取

首个提出交易效率的概念是名为杨小凯的经济学家。据1988年杨小凯及2006年赵红军的研究，因交易效率的构成关系到城市的基础设施、政府的治理及制度、教育等且由众多指标因素来表示的几个不同层面，因而本文将依据实际情况从中选取合适的交易效率指标，研究城市经济增长的影响因素有哪些。文章数据均获于上海、西安两市 2004年—2014年的年度数据，以及各统计年鉴如《中国城市统计年鉴》《上海市统计年鉴》《西安市统计年鉴》。指标选取见表1。

表1 城市交易效率构成的不同层面及其衡量指标

2.2 实证分析

1)信度分析。根据交易效率指标和内容多而广泛的特征，就需要我们对指标内部的一致性进行检查，检验和筛选适合因子分析的指标，多用信度分析的方法。针对同一种事物进行复测时所获结论的一致性程度称之为信度。 Cronbach 的α信度分析，目前国外最常用。该方法认为低信度为α<0.35，中信度为在 0.35～0.7之间，高信度是在 0.7以上，实践表明若α>0.7就能说明所选择的各因素之间具有一致性和良好的信度。

表2 交易效率各变量信度分析结果

从表2可看出，如果把上述13个因素全部作为交易效率影响城市化的指标，所得的Cronbach’α信度系数只有 0.64，达不到 0.7以上，表明指标选择比较杂乱，有必要重新选择指标。重新选择后的结果如表3所示。

表3 重新选择的交易效率的各个因子的信度分析

从表3可以看出，表2之前假设众多指标中只有“政府财政上支出占GDP比例、利用外商直接投资金额、人均批零餐饮业产出、科研支出、民用私用汽车数、客运总量、货运总量、互联网用户数、人均电信业务量、高等学校毕业生数”这几项指标具有较高的内部一致性，因此这几个作为所研究内容的主要影响因素。

2)因子分析。因子分析就是依据相关性的大小对变量进行分组，使组间的变量间相关性较低，组内的变量间相关性较强。因子分析之前，因交易效率的这几个代表性指标各方面区别较大，则需对这些指标的值处理成为标准数值，进而对那10个具有代表性的指标，运用以下两种即KMO抽样适当性参数检验和 Bartlett 球形检验进行检验。

KMO检验的取值范围为0～1。含义为：极好为0.9～1、可奖励的0.8～0.9、还好0.7～0.8、中等0.6～0.7、不可接受0.5～0.6，它用于判定是否能使用因子分析的方法。

Bartlett 球形检验，能够看出所选择的因子是不是合适，判定标准就是观察相关阵是不是单位阵[3]，表4，表5为统计软件分析结果。

表4 因子分析适当性检验

由表4可知，KMO参数值为0.681，P值接近0，说明样本相关系数矩阵单位矩阵有明显区别。同时以上数据表明对所筛选出的指标变量进行因子分析是合适的。开始提取主成分(标准为特征值大于1)，确定主因子个数(根据样本方差-协方差矩阵的特征值)。

表5 提取的主因子及其对总变量的解释率

从表5可以看出,因子1和2特征值比1大，其余很小。前两个指标方差贡献百分率的累计值为97.243%，显然已包含的绝大部分信息，是主因子。剔除其他次要甚至无用因子，便只剩余了前两个。下面进一步证明主因子的充分代表性和较高的解释力，即根据Kaiser正态化方法转轴后的因素负荷量矩阵配合最大变异法如表6所示。

表6 转置载荷矩阵

结果表明,因素分析法简化的结果与重新选择的10个指标结论完全相符,具备因素效度,而且该因素分数越高, 说明该省市的交易效率越高。因子分析的主成分1和2可命名为交易效率指标a和b这两个新变量。通过表6对比上海、西安两市交易效率指标对其他几个交易效率影响因素的解释力可以看出，上海市的主成分1对政府财政上支出占GDP的比例、利用外商直接投资金额、人均批零餐饮业产出和科研支出等的解释力较高,主成分1对这些指标信息提取了96%～99%,表明了主成分1对政府政策和吸引外资能力、公路运输、公共交通、通讯基础设施、受教育程度、社会消费水平等解释力较强, 而主成分2提取了其信息的99%,则对邮电业务量具有较高的解释力,反映了邮电业务量等通信服务对交易效率的影响。对于西安市的相关数据分析只提取出一个主成分即代表将交易效率指标的主成分1，其提取了信息的92%～98%，对科研支出、货运总量、客运总量、公用私用汽车拥有量、人均批零餐饮业产出具有较高的解释力。

3 结语

通过统计分析可以看出，从交易效率与城市经济发展的关系来看，仅用一个变量或一种因素来解释城市发展动力的解释力是不够的。不同的影响因素甚至同一影响因素对不同城市的影响也千变万化。

1)货运总量和客运总量的增加也即交通运输的发展，降低了时间和空间的成本，提高了交易效率，加强了城市空间整体性，促进提升了城市化水平。交通运输条件的改善影响城市群体空间的演化乃至其扩散形态。每万人拥有高校在校人数这一指标也很大程度地促进了城市化，由于产业结构的集聚与升级和人力资本提升的过程便是城市化本质上[4]。历史发展进程表明，科学技术的发展可以缩小农村扩大城市范围使城市走向更加完善更加富有水平的道路，与此同时城市化又为科学技术的进步提供了基础条件[5]。

2)通过比较可知，上海市研究指标都高于西安，而且较为明显。如财政支出占GDP比重、外商直接投资金额、互联网用户数等指标。这表明：财政支出和基本建设支出和外商投资在城市经济发展中都越来越值得被重视[6]。该集群现象大力助推城市化进程进而刺激了就业需求最终吸收了更多劳动力。而引入外商直接投资又依赖着政府政策的支持。最后从统计分析数据对比来看因西部地域辽阔却人烟稀少，对汽车、交通、电信需求旺盛, 再加上政府干预的难度较大等特点，使得西安在民用私用汽车拥有量、货运总量、通信消费方面比上海高出一定比例。但上海在制度上和交易效率硬件上相比西安都有明显优势。总之，在交易效率的上述三个总层面中，对城市总体发展的作用尤为突出是政府的政策支持。因此，政府加大政策支持力度是城市发展的直接动力。

[1] 周国富,兰宇宁.空间集群、知识溢出与区域经济增长差异[J].工业技术经济,2012(3):31-39.

[2] 赵红军.交易效率、城市化与经济发展[M].上海：上海人民出版社,2005:259.

[3] 赵红军,尹伯成,孙楚仁.交易效率、工业化与城市化——一个理解中国经济内生发展的理论模型与经验证据[J].经济学,2006(5):1042-1065.

[4] 李伯格.区域城市化战略与高等职业教育发展路径选择[J].职业技术教育论坛,2008(5):62-63.

[5] 王 铭.科学技术与城市化进程[J].社会科学辑刊,2007(6):202-208.

[6] 倪莹莹.基于新兴古典经济学的长株潭城市化问题研究[D].长沙:湖南大学,2009.

Based on transaction efficiency perspective in differences factors of urban economic development

Song Haiyan1Lin Shizhu1Chen Chen2Cui Baoxia1

(1.TheSchoolofArchitecture&CivilEngineering,LnnerMongoliaUniversityofScience&Technology,Baotou014010,China; 2.ManagementCollege,Xi’anUniversityofArchitectureandTechnology,Xi’an710055,China)

From the “transaction efficiency” this perspective, by comparing differences in transaction efficiency within the city, and further explore the power source of the city’s economic growth to concluding that differences in transaction efficiency led to sync and differences in urban economic development. Select several of the most representative indicator of transaction efficiency by factor analysis, and make empirical analysis of impact index of the economic development about Xi’an, Shanghai, and make reasonable analysis of the empirical results. Finally, the proposed transaction as practicable in order to improve the efficiency of urban development measures for the purpose on this basis.

transaction efficiency， city economic， factor， contrast

1009-6825(2015)30-0219-03

2015-08-18

宋海燕(1989- )，女，在读硕士； 蔺石柱(1967- )，男，教授； 陈 晨(1989- )，女，在读硕士； 崔宝霞(1968- )，女，副教授

F124

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