新型城镇化对商贸流通业效率影响的实证研究

刘文娟

内容摘要：本文基于2003-2013年省际面板数据，通过构建新型城镇化指标体系，实证分析了新型城镇化对商贸流通业效率的影响效应。结果发现，新型城镇化水平呈现显著的东中西依次下降的梯度差异，且新型城镇化水平的提升有利于促进商贸流通业效率的提升，但新型城镇化对商贸流通业效率提升的影响程度由大到小依次是东部地区、中部地区和西部地区。最后，根据上述研究结论提出相关政策建议。

关键词：新型城镇化 商贸流通业 效率 指标体系

改革开放以来，中国经济快速发展，人民收入水平得到显著提高。这些成绩的取得得益于我国城镇化发展战略的制定和实施，为进一步适应新时期下经济发展，国务院在2014年3月16日颁布了《国家新型城镇化规划（2014-2020）》，提出新型城镇化发展战略。相关研究表明提升地区新型城镇化水平的关键在于提升经济交易过程中商贸流通业的流通效率水平，再加上消费、投资、出口“三驾马车”中，投资和出口均属于商贸流通业，且商贸流通业作为连接消费部门和生产部门重要的中间环节，对于地区经济发展具有一定的主导和引导作用。因此研究新型城镇化对商贸流通业效率的影响效应具有一定的理论和现实意义。

文献综述

有关新型城镇化与商贸流通业效率的研究主要集中在以下两个方面：新型城镇化水平的测度和新型城镇化对商贸流通业效率影响效应的研究。

就新型城镇化水平的测度而言，现有研究主要有单一指标法和综合指标体系法，单一指标法主要采用人口城镇化指标（王永杰等，2014）。综合指标体系法主要以人口、经济、社会、文化、生态等作为影响因素层，然后采用熵值法进行客观赋权重进行测度（王洋等，2012）。相比而言，单一指标法主要局限在人口迁移情况，忽略了个人在教育、医疗、公共服务、理财、生态环境等方面的需求变化，使得城市化水平的测度结果有偏。因此参考（李江苏等，2014）的做法，本文通过构建新型城镇化的指标体系，采用熵值法进行测度。

就新型城镇化对商贸流通业效率的影响研究上，国内学者主要从新型城镇化对商贸流通业规模的影响或者新型城镇化对商贸流通业效率的影响两个方面。翟荣兵（2013）基于县域数据层面，研究了内贸流通业与城镇化率之间的相关关系，结果发现二者具有一定的相互促进作用。黎星池、曾庆均（2014）通过研究内贸流通业与城镇化发展的互动影响关系，结果发现新型城镇化有利于促进内贸流通业的发展，但是忽略了新型城镇化的内涵，局限在传统城镇化的内涵上。钟万玲（2015）通过构建新型城镇化指标体系对新型城镇化水平进行测度，拓展了新型城镇化对商贸流通业影响的相关研究，体现了新型城镇化新的内涵。但上述研究仅仅采用商贸流通业规模对商贸流通业进行测度，无法体现新型城镇化对商贸流通业效率或质量的影响研究。另外，鲜有作者根据中国经济发展的区域非均衡性，进而分析不同区域下新型城镇化对商贸流通业效率的影响。

学者的既有研究对于新型城镇化对商贸流通效率的影响研究具有一定的参考借鉴意义，但存在一定的局限性，主要体现在新型城镇化的指标测度、计量模型设定和分区域分析。本文将从两个方面进行拓展研究，一是拓展新型城镇化的测度方法体系，二是拓展新型城镇化对商贸流通业的实证研究结论。本文采用动态面板的方法，在考虑新型城镇化的惰性前提下分析了新型城镇化对商贸流通规模和效率的影响，并进行区域差异分析。

模型设定、变量与数据

（一）模型设定

考虑到样本区间内经济发展的不确定性，本文采用简约型计量模型，以商贸流通效率（EFF）为被解释变量，同时为了体现城乡商贸效率的差异性和稳健性检验，分别选取城镇商贸流通效率（UEFF）和农村商贸流通效率（REFF）作为被解释变量。以城镇化水平（URB）作为核心解释变量，同时加入产业结构（STR）、金融发展水平（FIN）、城乡收入差距（GAP）作为被解释变量。构建如下所示静态面板模型：

（1）

但式（1）忽略了城镇商贸流通效率（农村商贸流通效率）与新型城镇化水平之间可能存在的相互影响效应，即模型设定可能存在一定的内生性，因此在式（1）中加入城镇商贸流通效率（农村商贸流通效率）的一阶滞后项作为解释变量，得到动态面板模型。

（2）

静态面板固定效应模型（FE-Model）和静态面板随机效应模型（RE-Model）不再适用式（2），但广义矩估计（GMM）可以分为系统GMM和差分GMM，按照估算流程和工具变量使用数量的不同，又可以分为一步系统GMM和一步差分GMM。Bond（2002）和Windmeijer（2006）研究认为一步系统GMM相比一步差分GMM可以运用更多的信息，且二步广义矩估计回归结果有偏，因此本文选择一步系统GMM对式（2）进行回归分析。

（二）变量说明

1.商贸流通效率。本文同时采用城镇商贸流通效率（UEFF）和农村商贸流通效率（REFF）来度量各地区商贸流通效率水平。参考王佳、张卓（2015）的做法，城镇商贸流通效率采用工业品交易效率进行测度，具体为区域单位面积工业消费品综合市场成交额。农村商贸流通效率采用农村农产品市场交易效率进行测度，具体为农村单位面积农产品综合市场成交额。数据来源于2004-2014年《中国统计年鉴》和各地区统计年鉴。

2.新型城镇化测度。基于新型城镇化的内涵，本文构造新型城镇化的指标体系时选择人口城镇化基本水平、经济城镇化水平、社会城镇化水平、文化城镇化水平和生态城镇化水平五个准则层，具体子指标如表1所示。然后采用熵值法对各指标层指标进行客观赋权重，最后测算各地区的新型城镇化水平。相关数据来源于2004-2014年《中国统计年鉴》和《中国劳动力统计年鉴》。新型城镇化的指标体系如表1所示。

3.其他控制变量测度。本文同时选择了产业结构（STR）、金融发展水平（FIN）、城乡收入差距（GAP）作为控制变量加入模型中。其中产业结构（STR）采用第三产业所占GDP的比重进行测度。金融发展水平（FIN）采用各地区存贷款总额表示。城乡收入差距（GAP）采用城镇人均可支配收入水平与农村人均可支配收入水平的比值表示。数据来源于2004-2014年《中国统计年鉴》。

实证分析

（一）全国层面回归分析

表2给出了全国层面的静态面板模型的回归结果和动态面板模型的回归结果。Sargan检验的结果和二阶序列相关AR（2）检验表明模型的工具变量选择是合理有效的，且残差不存在二阶自相关，表明不存在过度识别。下面根据模型3和模型4对回归结果进行分析。

就商贸流通效率的一阶滞后项（UEFFt-1、REFFt-1）而言，其回归系数分别为0.870和0.821，且均通过了显著性水平为1%的显著性检验。表明商贸流通效率具有一定的传承性，前期商贸流通效率有利于保证或促进下期商贸流通效率水平的提升。这是因为商贸流通业涉及面广，综合性较强，单一外在冲击无法在短期内对商贸流通业造成一定程度影响。城乡比较而言，城镇商贸流通效率一阶滞后项（UEFFt-1）回归系数大于农村商贸流通效率的一阶滞后项（REFFt-1），表明城镇商贸流通业发展优于农村商贸业发展。

就新型城镇化（URB）而言，其回归系数分别为0.201和0.153，表明新型城镇化水平每提升1%，则会导致城镇商贸流通效率提升0.201和0.153个百分点。新型城镇化促进地区交通、公共设施、教育水平的快速提升，再加上互联网信息技术的快速应用与推广，使得商贸流通业的交易成本大幅降低，有力的推动了商贸流通效率水平的提升。就城乡商贸流通而言，新型城镇化对城镇商贸流通效率的促进作用大于其对农村商贸流通业效率的提升效应。主要是因为城镇商贸流通业在市场建设、行业管理、行业运输等方面均优于农村商贸流通业。

就其他控制变量而言，产业结构（STR）的回归系数均正，分别为11.132和10.002，且通过了显著性水平为5%的假设检验，表明第三产业比重的提升可以显著的促进城乡商贸流通效率水平的提升。这符合商贸流通业的行业分类，第三产业基本上都属于商贸流通业。金融发展水平（FIN）的回归系数为正，分别为0.262和0.135，且都通过了显著性水平为5%的显著性检验。表明金融发展水平的快速提升可以促进金融要素资源在城乡商贸流通行业的有效分配。城乡收入差距（GAP）的回归系数为负，分别为-0.067和-0.074，但并未通过一定显著性水平下的显著性检验。

（二）分区域回归分析

为反映我国区域发展的非均衡性，更直观的体现各不同区域的新型城镇化对城乡商贸流通业效率的影响效应，将样本按三区域分类进行回归分析，结果如表3和表4所示。

据表3可知，城镇商贸流通效率的一阶滞后项（UEFFt-1）回归系数均为正，东部、中部和西部的回归系数分别为0.916、0.892和0.765，且均通过了显著性水平为1%的显著性检验。说明城镇商贸流通效率存在一定的惰性，政府应保持宏观经济的稳定运行。东中西三大区域的商贸流通效率的传承效应不一致，呈现东中西依次递减的态势。启示地区发展应消除地区间的贸易壁垒，加大交流合作，尤其是在交通基础设施、公共服务设施和教育等方面加大投入力度。就新型城镇化（URB）而言，三大区域的回归系数均为正，且通过了显著性水平为5%的显著性检验。但由大到小依次是西部地区、东部地区和中部地区，可能是因为西部地区依托天然的地形地貌、传统文化等具有地方底蕴的文化特色开展旅游业，在快速推进新型城镇化的同时，极大拉动了西部地区商贸流通业的发展，提升了商贸流通业的效率水平。而中部地区偏好于第一产业发展，其作为中国政策发展的塌陷区，以“中原经济区”为代表的政策战略的制定和提出均迟于东西部地区的“东部开放”、“西部大开发”和“振兴东北老工业基地”等战略。

表4给出了被解释变量为农村商贸流通效率的分区域回归结果，总体来看变量回归系数的正负性与表3保持了高度一致，但绝大部分系数均小于表3中相应变量的回归系数，表明城镇商贸流通业的发达程度明显高于农村商贸流通业的发达程度。具体来看，农村商贸流通效率一阶滞后项（REFFt-1）的回归系数分区域分别为0.903、0.882和0.676，这符合农村商贸流通效率传承性的特点。新型城镇化（URB）的回归系数分区域分别为0.249、0.172和0.327，表明农村地区的新型城镇化的发展加大了商贸流通业的需求规模。主要体现在农村水利设施建设、农村道路基础设施建设、农民技能培训、农村劳动力区域内转移、农业合作社的推动、农贸市场的建设等方面。产业结构（STR）的回归系数分别为6.74、6.02、5.84，十一五、十二五期间中央政府提出了很多惠农、利农的政策，投资者逐步将投资区域转移至农村，优化了当地产业结构，吸引和解决了众多农村人员的就业问题。金融发展（FIN）的回归系数分区域为0.142、0.135和0.117，说明金融发展逐渐向农村地区倾斜，如各地成立的针对农业发展的农村商业银行，直接或间接的促进了农村商贸流通效率的提升。

相关政策建议

本文基于2003-2013年我国28个省、直辖市、自治区的面板数据为研究对象，同时构建新型城镇化的综合指标体系来测度新型城镇化水平，设定面板动态计量模型实证分析了新型城镇化对城乡商贸流通效率水平的影响，并进行了分区域层面的差异化分析。结果发现，无论是全国层面，还是东部、中部和西部地区，新型城镇化的发展均可以显著的促进城乡商贸流通效率，但影响程度由大到小依次是西部、东部和中部。根据上述研究结论，本文提出了如下政策建议：

第一，抓住新型城镇化发展机遇，完善商贸流通市场，在商贸流通交易成本和专业化分工两个方面进行拓展，来提升商贸流通市场效率水平。其一，在降低交易成本方面。具体可以从增大商贸流通业的信息宣传面和宣传程度，通过降低网络流量费用来降低商贸流通业互联网宣传费用，通过交通基础设施建设来降低运输成本，通过优化商贸流通业网点布局等降低商贸流通业的交易成本。其二，在提升专业化水平方面。加大商贸流通业从业人员培训的财政支持和教育师资的支持力度，加大高校商贸流通业所涉及的专业人员的培养，加快针对商贸流通业的行业标准的制定和管理细则出台完善的速度。

第二，整合现有的商贸流通业的商贸资源，发挥集聚效应，促进新的消费增长点的形成。首先，各地政府应出台相应整合方案和改进措施，引导、敦促并监管既有地区商贸流通行业的整合完善。其次，地区商贸流通行业应成立相应的商贸流通协会，在适应商贸流通市场变动的前提下针对行业发展和企业发展做好前瞻性分析和研究。最后，商贸流通业应根据地方区域位置的特色和文化传统，因地制宜，有针对性的开发相应的消费品。另外，应积极回应国家“大众创新，万众创新”的双创战略，积极探索适合商贸流通行业的创新点和创新面。

第三，产业结构和金融发展均有利于提升地区商贸流通效率，因此除了提升新型城镇化建设和商贸流通业自身整合之外，还应加大产业结构优化和金融市场改革的力度。提升第三产业在产业结构中的比重是促进经济发展的应有之义，其可以通过增大商贸流通业在零售业、旅游业及附加行业上的需求水平，因此地方应积极开发适应地方特色和第三产业。金融市场对资本要素的优化配置具有重要的引导和优化作用，只有提升金融市场针对农村商贸流通业的支持力度，才能实现商贸流通产业链中资金链的高效流通，对于提升商贸流通业效率水平有显著的促进作用。

参考文献：

1.王永杰，宋旭，邓海艳.城镇化水平与农民收入关系的动态计量经济分析——以四川省为例[J].财经科学，2014（2）

2.王洋，方创琳，王振波.中国县域城镇化水平的综合评价及类型区域划分[J].地理研究，2012（7）

3.李江苏，王晓蕊，苗长虹，刘佳骏.城镇化水平与城镇化质量协调度分析——以河南省为例[J].经济地理，2014（10）

4.翟荣兵.新型城镇化背景下的县域商贸物流业研究——以安徽为例[J].铜陵学院学报，2013（5）

5.黎星池，曾庆均.我国城镇化与商贸流通业互动发展研究——基于省际面板数据模型的实证分析[J].商业时代，2014（25）

6.钟万玲.新型城镇化对我国农村内贸流通业发展的影响研究[J].商业经济研究，2015（35）

7.Bond S. Dynamic Panel Data Models： A Guide to Micro Data Methods and Practice [J].Portuguese Economic Journal，2002（1）

8.Windmeijer，F. A Finite Sample Correction for The Variance of Liner Efficient Two-step GMM Estimations [J].Journal of Econometrics，2005，126

9.王佳，张卓.城乡商贸流通效率对城镇化的影响及实证检验[J].商业经济研究，2015（4）