中国城市化对零售业发展空间异质性影响的实证研究

陈华

（福建船政交通职业学院，福建福州350001）

中国城市化对零售业发展空间异质性影响的实证研究

陈华

（福建船政交通职业学院，福建福州350001）

利用2014年中国31省市的数据，应用GWR模型重点探讨了城市化对零售发展所产生的空间异质性影响，结果表明:（1）中国31省市城市化对零售业发展作用大致可以划分为东、中和西部三大板块，且强度由东向西总体呈下降趋势；（2）对中国31省市的检验结果显示，零售业和城市化之间既存在正“U”形曲线关系，也存在倒“U”形曲线关系。

城市化；零售业；GWR；空间异质性

一、引言

改革开放以来，投资、出口和消费一直被视为拉动中国经济的三驾马车。然而，在很长一段时间内中国较为重视投资和出口在拉动中国经济增长过程中的作用，使得内部消费市场没有得到足够的重视和培育。然而，随着近年来全球经济需求疲软，尤其是发达经济体的需求收缩，加上以往以投资为主导的经济发展路径，已经愈来愈难以适应转型时期的结构性调整和内涵式、持续性发展的要求。在此种条件下，政府积极调整经济发展的战略，将经济发展的重点转向结构性改革、鼓励科技创新和刺激内部消费等方面。零售业与国民日常生活息息相关，在扩大内需过程中扮演重要角色。根据国家统计局发布的数据2014年，全国社会消费品零售总额占GDP的44.47%。同时，推进城市化进程建设又是刺激内部消费的重要组成部分。在1990年～2014年之前，我国的城市化率和零售业的均表现持续的增长趋势（图1左），且二者也表现出十分明显的正向关系（图1右）。该结果表明，城市化对零售业发展具有很强的解释作用（可决系数为0.8394）。然而，中国是一个幅员辽阔的国家，各个地区的城市化、技术水平和经济发展情况也存在鲜明的地域特征。例如，在2014年中国城市化水平最高和次高地区为上海、北京和天津，分别达到了0.8960、0.8635和0.8227。而相比之下，甘肃、贵州和西藏地区的城市化水平仅有0.4168、0.4001、0.2575，与上述三地形成明显的差距。由此可见，从全局（平均）性的角度进行估算城市化水平对零售业发展的作用，所得出的结论并不能很好地解释城市化对零售业发展的作用关系。

二、文献综述

目前，已有研究主要将零售业纳入流通产业的范畴，在此基础上重点探讨城市化和流通产业之间的关系，并取得了一些较为有意义的研究成果。这些研究成果为处理好城市化和零售业之间的发展关系提供了良好的政策启示。例如，晏维龙等（2004）从理论和实证角度分别论证了城市化和商品流通之间的关系，并指出城市化能够促使人口、资源和财富向城市聚集，继而进一步带动商品流通的发展。为此，他们比对了中国改革开放前和改革开放后的城市化水平和商品流通之间的关系，结果表明，在1980年后中国的城市化对商品流通水平具有更为显著的解释意义[1]。晏维龙（2006）采用误差修正模型估计了中国城市化与流通业的长期数量关系，研究结果显示，中国的城市化每增长1个单位，流通业的GDP将增长2.436个单位[2]。朱发仓等（2007）则在晏维龙（2006）的基础之上，采用1960～2004年中国各省份的数据，运用个体固定效应模型分别估计了中国东、中和西部地区的城市化对流通业发展的数量关系，发现中部地区的弹性最大为1.8827，东部次之为1.0952，西部最小为0.9274[3]。梁海林等（2011）将技术进步等因素纳入计量模型，研究了浙江省的技术进步、城市化和商贸流通之间的关系，结果表明，该地区的技术进步和城市化均有助提高当地零售业的发展水平，且技术进步的作用更为明显[4]。何永达等（2012）较为深入地研究了城市化对零售业发展的影响，并指出城市化和零售业发展存在倒U形的曲线关系，即在短期内城市化水平的提高有助于促进零售业的集聚，而长期方向上则不

然[5，6]。

纵观上述研究，提高城市化水平对中国流通产业的发展具有积极的意义，为研究城市化和零售业的经济关系提供了重要的启示。然而，单独就探讨城市化和零售业发之间关系的研究成果相对较少。同时，改革开放以来，我国实行了非均衡发展的战略，城市化进程和零售业发展水平在空间布局上都呈现出巨大的差异。全局性的研究容易掩盖区域性特征，可能导致政策的制定出现偏差。正是出于上述几方面考虑，有必要从空间角度探究城市化对中国零售业所产生的异质性影响。为此，在结合以往研究成果的基础之上，本文采用地理加权回归模型（GWR，geographically weighted regression），研究了中国31个省市（自治区、直辖市）的城市化对零售业所产生的异质性影响，并检验二者可能存在的曲线关系。

图11990 ～2014年中国城市化率和社会消费品零售总额变动趋势和关系图

三、实证分析

1.模型构建

地理加权回归模型（GWR）能够每一个回归单一进行局部性回归，而不是像传统的OLS回归方法那样获得一个全局性或者平均性的估计值[7]。因此，应用该模型有助于分析城市化对零售业发展作用的空间变异特征。在参考文献[1]、[3]和[5]研究的基础上，将城市化设置为自变量，将人口、经济增长和技术进步设置为控制变量。同时，为了检验城市化和零售业之间的曲线关系，还可以在模型中引入城市化变量的二次项，所构建的实证模型如式（1）和（2）所示。

设社会消费品零售总额为salei，第i个地区的地理坐标为（ui，vi），则2014年中国31省市城市化与零售业发展的回归模型构建如下式:

其中pop主要是各地区的年末常住人口；gdp主要是指各地区的国内生产总值；urban主要是指各地区的城市化率；tfp主要是指各地区的技术进步水平；εi为误差项。需要说明的是，各地区的技术进步主要根据非参数DEA曼奎斯特指数法测算而得。其中，在该模型中将各地区的固定资产投资总额和就业人数设为投入变量，将各地区的国内生产总值设为产出变量。城市化率则主要采用各地区的城镇人口和年末常住人口的比值进行测量。以上数据均来源于《中国统计年鉴2015》。

2.计算结果及分析

利用软件GWR4.0可以计算出变量pop、gdp、urban、tfp和sale之间的局部系数的回归结果。在表1中，除了西藏、青海和云南等极少数地区城市化对零售业的估计系数为负值外，大部分地区的估计系数均为正值。因此，从总体上看，城市化水平的提高有助于带动零售业的发展。但是，不同省份的城市化对零售业发展的贡献程度存在较为明显空间变异，且大致呈现出由东向西逐渐递减的“阶梯式”下降的趋势。

根据模型1的估计结果，若按照urban变量的估计弹性大小进行排序，可以发现城市化对零售业发展的贡献较大的省份主要集中分布在东部省份。其中，北京、天津、辽宁、山东和江苏5省市（自治区、直辖市）城市化对零售业的作用弹性分别为0.6459、0.6339、0.602、0.6001和0.5674，分为位居第2、3、4、5和9位。这些地区是中国商品经济贸易相对较为活跃的地区。根据2015年国家统计局发布的数据，2014年上述5个省份（自治区、直辖市）社会消费品零售的总额分别占GDP的45.18%、30.13%、41.19%、42.25%和36.04%。同时，这些地区的城市化率也保持在较高的水平。例如，2014年北京、天津和辽宁等地的城市化率分别达到了86.35%、82.27%和67.05%，接近甚至超越了部分发达国家的城市化水平。由此可以看出，这些地区的城市化水平对零售业发展的作用总体上位于第一板块。中部地区的城市化对零售业发展的作用弹性总体介于0.3～0.59之间，名次处于10～20之间，属于第二板块。中部地区城市化弹性值较大的地区主要为吉林、安徽、黑龙江、山西和河南。城市化对这些地区的促进作用相对较为显著，其贡献弹性值分别为0.5763、0.5693、0.5602、0.5142和0.5130。这表明这些地区的城市化率每提高一个单位，将至少分别带动当地零售业0.5个单位的增长。除了内蒙古外，西部地区城市化对零售业发展的作用弹性均小于0.3，名次处于20以下。因此，从总体上看，现阶段西部地区的城市化对零售业发展的作用并不十分显著。这很大程度上与西部地区较为滞后的城市化发展状况存在较为明显的关系。城市化进程缓慢以及城市化发展水平的落后，将对当地的经济增长、市场经济建设和居民收入水平的提高产生不同程度的负面影响，继而在一定程度上削弱了城市化对当地零售业的带动作用。

表1 模型1的估计结果（2014）

表2 模型2的估计结果（2014）

根据模型1的回归结果，还可以有以下几点发现:1）除了少部分地区外（北京、天津、黑龙江和内蒙古），东、中和西部地区的经济增长效应对零售业发展所产生的作用较城市化来得更为显著，且越往西部地区经济增长对零售业的正向促进效应愈加突出，恰恰与城市化的作用呈相反的布局趋势。由此可见，现阶段保持良好的经济增长态势，尤其是中西部地区，将能够更为有效地带动这些地区零售业发展；2）与城市化对零售业发展的作用相比较，技术进步对零售业发展所产生的带动作用相对有限。就中、东部地区而言，虽然技术进步能够对零售业的发展产生正向的促进作用，但是其贡献弹性明显小于经济增长、城市化和人口所产生的作用。然而，就西部地区而言，技术进步对推动零售业发展的作用并不十分显著，部分地区甚至产生了抑制作用。出现此种情况，一方面既与这地区的技术基础薄弱、技术水平低、技术引进力度小和技术创新能力薄弱难以匹配现代零售业发展需要，另一方面也与当地零售业发展理念和管理方式的滞后存在密不可分的联系。

城市化的进程实质上就是人口、资源和产业在地理空间上的一种聚集过程，是社会经济发展过程中提高资源使用效率，降低资源配置成本的必然结果。学界将此种聚集的现象称为“聚集效应”。受城市化进程中“聚集效应”的影响，作为流通产业重要组成部分的零售业也容易产生“密度经济”的问题，即随着经济密度的上升，零售业单位流通费用有可能出现先下降后上升的情况[8，9]。这意味着，在城市化达到一定程度后，零售业的发展可能出现减缓甚至衰退的现象。由此可见，根据“密度经济”的作用规律，零售业和城市化二者可能存在倒“U”形的曲线关系。但是，由于我国31个省市（自治区、直辖市）的人口数量、经济发展和技术能力的差异性特征突出，是否所有地区都满足上述理论假设，仍需借助GWR模型做进一步的探讨。为此，可以在模型1的基础上引入urban变量的二次项，以做进一步的检验。根据局部性的检验结果（表2），并非所有地区的城市化与零售业之间均满足倒“U”形的曲线关系。具体而言:1）大部分东部地区和少量中西部地区省份（自治区、直辖市）的城市化和零售业二者之间存在倒“U”形的曲线关系。其中，北京、天津、河北、辽宁、上海、江苏、浙江、福建、江西、山东、吉林、黑龙江、安徽和内蒙古地区的城市化和零售业二者之间存在倒“U”形的曲线关系。该结果提示，这些地区的城市化率达到一定水平后，其零售业的发展将出现下降的趋势；2）大部分中西部省份和少量东部省份（自治区、直辖市）的城市化和零售业二者之间存在正“U”形的曲线关系。这主要包括山东、广东、海南、山西、河南、湖北、湖南、广西、重庆、四川、贵州、云南、西藏、陕西、甘肃、青海、宁夏和新疆。该结果提示，这些地区的城市化率达到一定水平后，将能够进一步带动零售业的发展。

四、结论和政策启示

城市是经济发展最为重要的载体，是人类经济文明发展到一定阶段的产物。中国正经历着世界上最大规模的城市化进程，这将对零售业的发展产生深远的影响。然而，由于历史和现实原因，中国31省市（自治区、直辖市）的经济发展水平、技术能力和人口分布均存在十分显著的地域差异，且表现出非常明显的非均衡性发展的特征。因此，若继续采用全局性的研究方法，容易掩盖城市化对零售业发展的局部性空间特征。为此，通过采用GWR模型，以中国31个省市（自治区、直辖市）为研究对象，重点研究了城市化对零售业发展所产生的空间异质性影响，并得出以下几点主要结论:

1）中国31省市（自治区、直辖市）城市化对零售业的发展存在较为明显的空间异质性影响，且大致可以划分为东、中和西三大板块。其中，从总体上看，东部地区城市化对零售业发展的作用弹性相对较为突出，中部地区次之，西部地区最弱。

2）估计结果表明，除了北京、天津、黑龙江和内蒙古四地外，经济增长对零售业所产生的带动效应较城市化的作用更为明显，且其对西部省份零售业发展的作用尤为明显。研究结果还是显示，各地技术进步对零售业发展的促进作用并不突出，有待于进一步加强。

3）对中国31省市（自治区、直辖市）城市化和零售业之间曲线关系的检验结果显示，不同地区的城市化和零售业二者之间存在不同的“U”形曲线关系特征。其中，大部分东部省份和少量中西部省份的城市化和零售业之间存在倒“U”形曲线关系，大部分中西部省份和少量东部省份的城市化和零售业之间存在正“U”形曲线关系。

综上结论，现阶段在处理城市化和零售业发展之间的关系的时候，需要结合地区发展的实际情况制定合理而又恰当的零售业发展战略。具体可以从以下几个方面作为制定政策的切入点:1）进一步推进城市化的建设，尤其是西部地区省份的城市化并未能较为有效地带动当地零售业的发展，尚存较大的提升潜力。因此，这些地区仍需进一步完善城市的功能，加强政策体制、市场环境、城市交通、信息技术和物流系统方面的投入和建设，为降低零售业的交易费用和提高零售业的运行效率提供良好的外部条件；2）加强地区自身的技术创新和制度创新，大胆尝试适合当地零售业的发展模式。一方面，需要借鉴东部零售业发达地区的发展经验，适当引进发展现代零售业所需的管理方法和技术手段，提升当地零售业的运营效率，增强零售业的竞争能力，加快零售业的发展步伐；3）各地区还需注意在城市化过程中零售业发展可能出现的“密度不经济”的问题。因此，在城市化过程还需要进一步完善城市建设，注重提高中心城市的承载能力，实现零售业和城市化协调发展。这就要求各地在实际的操作过程中，需要进一步破除城乡分割发展的格局，适度拓展零售业发展所需的市场空间，提高零售业整体的运营绩效和发展潜能。

[1]晏维龙，韩耀，杨益民.城市化与商品流通的关系研究:理论与实证[J].经济研究，2004（2）:75-83.

[2]晏维龙.中国城市化对流通业发展影响的实证研究[J].财贸经济，2006（3）:55-59.

[3]朱发仓，苏为华.城市化水平对流通业发展影响的Panel Data证据——兼与晏维龙教授商榷[J].财贸经济，2007（2）:120-125.

[4]梁海林，万丽华，何永达.浙江省技术进步、城市化与商贸流通业发展的相关性研究[J].价格月刊，2011（8）:57-60.

[5]何永达，赵志田.我国零售业空间分布特征及动力机制的实证分析[J].经济地理，2012，32（10）:77-82.

[6]何永达.我国城市化、技术创新对流通业发展作用的研究[J].价格月刊，2012（1）:79-83.

[7]BrunsdonC，FotheringhamS，CharltonM.Geographicallyweighted regression[J].Journal of the Royal Statistical Society:Series D（The Statistician），1998，47（3）:431-443.

[8]马临波.我国流通业运行效率及对城乡发展的影响[D].杭州:浙江工商大学，2012.

[9]杨龙志.流通产业影响力演变的“倒U型”理论假说及实证检验[J].财贸经济，2015（8）:119-131.

Empirical Research of Spatial Heterogeneity Impacts of Urbanization on Retail Industry in China

CHEN Hua
（Fujian Chuanzheng Communications College，Fuzhou，Fujian 350001）

Based on the analysis of the data of China 31 provinces and by using the GWR model，this paper explores the spatial heterogeneity impacts of urbanization on retail industry in China.The results indicate：（1）The impacts of urbanization on retail industry development can be roughly divided into eastern，central and western three regions of 31 provinces in China，and its intensity showed a downward trend from east to west；（2）The test results of China 31 provinces showed that there was not only“U”but also inverted“U”curve relationships between the retail industry and urbanization.

urbanization；retail industry；GWR；spatial heterogeneity

F713.32

A

1671－9743（2017）01－0040－05

2017-01-02

福建省教育厅基金项目“空间依赖视角下我国零售业的驱动要素研究”（JAS150869）。

陈华，1981年生，女，福建宁德人，讲师，研究方向:连锁经营管理。