商贸流通业发展、城市规模与经济增长

陈运财

内容摘要：本文基于我国30个省市自治区2006-2015年的面板数据，从理论探究和实证检验角度，递进式探究商贸流通业发展、城市规模对经济增长的影响效应。结果发现全国数据层面下，商贸流通业可以显著提升地区经济总量水平，其边际效应随着城市规模的扩大而增加。城市规模与经济增长之间则存在倒U型曲线变换关系。就区域而言，东部和中西部地区商贸流通业、城市规模对经济增长的影响与全国层面保持较高一致性，但东部地区影响程度明显高于全国和中西部地区，而中西部地区则低于全国和东部。文章根据上述研究结论提出可行性政策建议。

关键词：商贸流通业 城市规模 经济增长 非线性效应

文献综述

就商贸流通业与经济增长的相关性而言，不同学者基于不同研究方法得出不同研究结论。费清和卢爱珍（2015）认为商品交易的直接链接效应决定商贸流通业是经济发展内在因素，属于直接效应；而社会分工细化强度的不断加深强化了商贸流通业行业种类，间接促进了经济增长。吴爱东和褚俊玲（2012）发现商贸流通业对经济增长的影响力在改革开放后逐渐增强，商贸流通业的弹性系数大幅提升，逐步成为天津经济发展方式转变的引擎和通道。徐永锋等（2015）研究认为经济越发达的地区，商贸流通业对地区GDP的贡献率和绝对就业贡献率越高，且增长稳定。赵武（2016）发现流通业作为国民经济的重要组成部分，在生产与消费之间起到衔接的中介作用，不仅能够促进产出增加，还能提高流通业的效率。

就城市规模与经济增长而言，学者同样进行大量研究，但研究结论差异化明显，具体为：刘爱梅和杨德才（2011）研究认为在城市规模与经济增长之间的相关关系上，中部和西部地区明显高于东部地区。王俊和李佐军（2014）研究发现长期来看地区内经济增长将会趋于稳态，而城市最优规模则存在显著变动，不同规模下的城市水平则存在一个相对应的最优城市规模动态均衡。丁从明等（2015）认为双轨制资源配置机制下，省内的资源集聚可能并非源于规模经济的内在要求，而是“为增长而竞争”的激励机制使然。于斌斌（2016）采用空间计量模型，发现生产性服务业集聚模式选择对经济增长的影响效应受到行业结构、地区差异和城市规模的约束。

既有研究对于廓清商贸流通业、城市规模与经济增长之间的相关关系具有显著借鉴意义，但仍存在改进空间：第一，鲜有学者将商贸流通业、城市规模与经济增长纳入统一研究框架；第二，在构建计量模型时，学者多采用单一计量模型进行实证，忽略多计量模型对得到稳健性回归结果的重要性；第三，在参数估算层面，学者多忽略模型自身潜在的内生性问题。本文将在深入探究商贸流通业和城市规模对经济增长影响的理论机制的基础上，构建多计量动态面板计量模型，实证分析商贸流通业、城市规模与经济增长之间的相关性。

理论分析与研究假说

（一）商贸流通业对经济增长影响的机制分析

参考苏俊华等（2017）的概念界定，本文认为商贸流通业主要涵盖国民经济发展进程中涉及商品流通交易的行业及其衍生的服务型行业。商贸流通业对经济增长的影响主要体现在规模效应和效率效应两方面。就规模效应而言，从产业层面上探究，商贸流通业属于第三产业，其职能主要是作为连接厂商生产与市场消费的纽带，市场供求均衡点越大，引致的商贸流通业行业规模越大，衍生行业越细化，分工更加微细。随着商贸流通业规模的递增，行业内竞争加剧，公司创新能力增强，引致多方位的市场需求与供给，直接促进经济增长。就效率效应而言，材料设施可变性能力增强，适应敏感水平的扩大，物联网体系的建设，物流行业研发与管理人才的培养，网络通信设施及通信能力的提升，均大幅提升商贸流通业交易能力。基于上述分析，文章提出如下研究假说：

假说1：商贸流通业发展可显著促进经济增长，但影响效果存在区域异质性。

（二）城市规模与经济增长影响的机制分析

参考刘爱梅和杨德才（2011）的界定，本文认为城市规模同时包含人口规模、经济规模和土地规模三部分，本文采用人口规模来测度地区城市规模，其对经济增长的影响主要体现在城市内与城市间两方面：

就城市内而言，城市生产力水平的快速提升，加大了生产要素与环境资源在城市积聚的规模和速度。商品经济催生了城市之间生产要素与商品的贸易流量，第二产业发展迅速，城市规模不断扩大，经济总量不断攀升。随着国家制度的建立和执行，城市政治属性色彩加重，为加强政府监管和国家有效治理，部分城市承擔着与政治体制相挂钩的政治优势，附加着要素资源优先使用权、监管制度优先质变权，导致地区经济快速发展。

就城市间而言，省域城市的政治属性的集中性直接引致地区资源要素的集中，形成“一股独大，多股分散”的城市规模分布局面。中小城市规模的扩大可以有效促进地区经济增长，但结合大城市而言仍然存在发展问题。随着省域或国家层面中心城市的建立，其代表着地区的经济、文化和政治的发展中心，涵盖着地区最为优质的教育资源、医疗资源，但仍存在巨大的生活成本和时间成本。另一方面，城市规模的过度增大同时加大政府的治理成本和难度，环境质量下降甚至恶化。如近期的雾霾引致的空气污染，进一步加剧城市环境移民，如此在既定的经济总量基础上便不利于地区经济实现持续增长，甚至有可能出现负增长。基于此，本文提出如下研究假说：

假说2：城市规模的变动与经济增长之间存在非线性变动关系，其曲线特征为倒U型。

假说3：城市规模的增大可增大商贸流通业促进经济增长的边际效用。

研究设计

（一）计量模型设定与估算方法选择

本文以经济增长为被解释变量，商贸流通业和城市规模为核心解释变量。参考假说1、假说2和假说3，分别将城市规模二次项、商贸流通业与城市规模的交叉项纳入计量模型。另外，地区信息化水平、外商直接投资、产业结构和金融发展均会在供给与需求端影响商品交易的效率和成本，以直接或间接影响经济增长，且存在显著的地区非均衡性特点。需要指出的是，经济增长具有一定的惰性，所以在计量模型中同时添加经济增长的一阶滞后项以控制动态影响效应，具体计量模型如下：

（1）

（2）

（1）式和（2）式中，LnRGDPit表示i地区t年份的人均国内生产总值；LnTRAit表示i地区t年份的商贸流通业发展水平；LnSCAit表示i地区t年份的城市规模；LnSCA2表示城市规模水平的二次项；LnTRALnSCA表示商贸流通业与城市规模的交叉项；LnINFit表示i地区t年份的信息化水平；LnFDIit表示i地区t年份的外商直接投资额度；LnSTRit表示i地区t年份的产业结构；LnFINit表示i地区t年份的金融发展水平。

就估算方法而言，适用于面板数据模型的面板固定效应（FE）和随机效应（RE）无法有效解决模型中潜在的内生性问题。式（1）和（2）中的一阶滞后项和其他解释变量与经济增长之间可能存在互为因果的关系，故本文采用Bond（2002）提出的广义矩估计（GMM）的方法进行参数回归。

（二）变量来源与数据说明

LnRGDP采用地区人均国内生产总值来测度，为去除价格因素的影响采用省际国内生产总值价格指数表进行平减。LnTRA采用社会消费品零售总额表示，且采用省际居民消费价格指数进行平减。LnSCA参考袁凯华和徐小钦（2014）的做法采用城镇常住人口的规模进行衡量。LnINF采用邮政业务总量和电信业务总量所占地区GDP的比重表示。LnFDI采用地区实际使用外资占地区GDP的比值表示，其绝对值采用各年份平均年度汇率进行折算。LnSTR采用第二产业产值所占GDP比重表示。LnFIN采用各地区金融机构存款总额与GDP的比值表示。所有数据源自《中国统计年鉴》和地方统计年鉴。在对2006-2015各变量在样本区间内的描述性统计（数据略）的基础上，为降低数据的波动性，各变量取自然对数，可知数据存在一定的波动，侧面印证面板数据异质性及模型使用的必要性。

实证分析

（一）全国层面下的回归分析

表1给出了全国层面下公式（1）和公式（2）的面板计量模型回归结果，为得到稳健性回归结果，表1同时给出了面板固定效应（FE）回归结果（模型1和模型3）和一步系统GMM估计结果（模型2和模型4）。据表1可知，模型1和模型2、模型3和模型4的回归结果在影响行为上保持高度一致，仅在显著性水平上存在差异。就检验而言，修正的拟合优度表征模型对于经济增长的变动存在较高水平的解释力度，即具有高度的时间维度空间相关性；Sargan检验和AR（2）检验统计量及其显著性水平意味着工具变量不存在过度识别，且模型估算参数并不存在一定的二阶序列相关性，总体明晰为模型设定及参数估算具有较高的合理性。

就回归结果而言，模型2和模型4的回归结果（GMM估算）分别比模型1和模型3（FE估算）显著性水平更高，下文将分别采用模型2和模型4对全国层面下的公式（1）和公式（2）进行解释说明。经济增长一阶滞后项（LnRGDPt-1）高度显著为正，本期人均GDP水平每提升1%将促进下期人均GDP水平提升0.0651%或者0.0183%，侧面印证宏观经济变量的传承效应和惰性特点。这也符合政府政策、厂商行为和消费者决策行为潜在的效果滞后效应，同时本文将经济增长变量的二阶滞后项纳入模型中重新进行回归分析，结果发现变量系数显著性水平明显下降，以印证单一滞后项构建的合理性，如此启示决策当局应考虑行为效果的滞后性特点，可以有步骤、分时段进行要素投资或者企业管理。模型2中，商贸流通业（LnTRA）、城市规模（LnSCA）及其交叉项（LnTRALnSCA）系数高度显著为正，均通过显著性水平为5%的假设检验。说明商贸流通业和城市规模的扩张是有利于地区经济实现增长的，且城市规模扩张引致的商贸流通业的边际效用水平也加大，符合假说1和假说3。主要是因为改革开放以来中国经济总量得到较快的增长，但地区发展差异性较大，不同地区的经济现状和资源要素分配非均衡性严重，大多数城市土地规模偏少、人口规模偏大，因此只有適度城市规模增大会显著促进商贸流通业的发展，以提升地区经济总量水平。当下，网络通信设施铺设面大幅扩展，人力资本存量不断提升，大数据和云计算支持下的物联网体系和物流体系的建设显著增加交易的便捷性，吸引大量资源向城市集中，促进城市规模扩大和经济增长。而模型4中的城市规模（LnSCA）为正，但其二次项系数高度为负，符合假说2，即城市规模变动与经济增长之间存在单一阈值转换效应。主要是因为城市规模的扩大，其相邻地区资源要素在该城市的积聚效应同时达到一定极限，且城市规模扩大引致的治理问题和环境污染问题进一步增大居民的时间成本和生存成本，再进一步扩大城市规模反而会降低居民居住偏好，出现人口负向流入，人口规模不增反减。

就其他控制变量而言，信息化水平（LnINF）系数在模型2和模型4种分别为0.0440和-0.0408，但均未通过显著性水平为10%的假设检验，可能是因为邮政和电信业务量测度的信息化水平并不能全面反映地区信息传递与交流的时间效率和成本水平，同时地区之间信息化差异明显，提示需要通过更加细化的城市面板数据甚至为县级面板数据进行回归分析。外商直接投资（LnFDI）高度显著为正，数值为0.1232和0.1208，表征改革开放以来积极有效的外商投资政策，中西部地区富裕的农村剩余劳动力共同促进外商直接投资行业水平的发展，同时带动其他相关行业的提升。产业结构（LnSTR）回归系数高度显著为负，分别为-0.9656和-0.0323，表征产业结构调整不利于地区经济增长，主要是因为当前第二产业和第三产业转移调整会在调整期内冲击地区厂商决策供给能力和市场需求能力，不利于地区经济增长。金融发展（LnFIN）系数显著为正，表示金融资本要素配置有效，可显著促进地区经济增长。

（二）分区域层面下的回归分析

为体现地区发展的差异性，表2给出了东部地区和中西部地区下公式（1）和公式（2）的广义矩估计（GMM）的计量回归结果。据表2可知，变量的回归结果在正负影响行为上与全国层面回归结果保持高度一致性，但在影响程度和统计显著性水平上则存在显著异质性。就模型合理性检验而言，Sargan检验表征工具变量不存在一定的过度识别效应，AR（2）表征模型回归残差结果不存在二阶序列相关性，即模型设定和工具使用的合理性。就回归结果而言，东部地区商贸流通业、城市规模及其衍生项的回归系数多数高于全国层面，而中西部地区的对应结果却低于全国层面和东部地区。主要是因为中国特殊国情及发展政策所引致，改革开放港口、经济特区、计划单列市多集中在东南沿海地区，几乎全部属于东部地区。而中西部地区在最开始的经济内外改革期处于政策“塌方滞后区”，同时受限于高层在经济发展过程中“公平”与“效率”之争的不确定性，东部地区具有显著的先动优势。再加上时间维度上资本要素积累效应，东部地区商贸流通业发展程度、城市规模在人口数量、土地规模和经济规模平均水平远高于中西部地区。同时中西部地区交通发展缓慢，且西部地区交通建设困难，难以在短期内形成生产力。

政策建议

合理布局商贸流通业，建设物流基建网络设施。研究表明商贸流通业发展与经济增长之间存在正相关变动关系，然而随着当前城市规模的变动，各地区物流流通体系在地域间存在较大差异和非均衡性，不仅降低物流运输效率，还无法实现地区间协调发展的效果。而推动物流流通体系实现高效高速运行的核心在于建设物流基建网络设施，分为物流体系规划（土地规划、时间规划、地区规划、人员规划等）、信息技术嵌入（网络通信设施、大数据下的智慧城市建设等）、能源供应持续（合理使用石化资源、自然动力源），最后实现地区联合运营管理模式下的物流体系流通。当然，人才培养也是不可或缺的一环，在推动区域商贸流通业项目建设的同时，应链接高等院校、研发机构和企业研发团队的参与。

制定动态人口流动政策，有效规划城市规模水平。研究表明异质性城市规模水平下的经济增长具有动态变化特征，不同历史文化下和政治属性下的城市具有不同的最优城市规模水平，地区政府应从全国和区域视角给予本地区城市发展较为合理的定位，基于此定位合理进行招商引资、公共资源（教育、公共交通、医疗）要素分配，同时引导农村剩余劳动力就地转移，在实现城镇化的同时提升居民收入水平，以保证地区在未来一段时间内保持稳健向上发展态势。而对于当前城市群建设大的背景下，中心-外围区域性经济发展模型已经初步形成，需要各城市群依托其优势产业，合理调动区间内有效劳动力的转移，在进一步提高第一次劳动收入分配的同时，降低国家经济发展对房地产业的依赖。

参考文献：

1.费清，卢爱珍.商贸流通业对经济增长贡献的作用机理及优化对策[J].商业经济研究，2015（12）

2.吴爱东，褚俊玲.商贸流通业与天津经济增长的实证分析[J].天津商业大学学报，2012，6（11）

3.徐永锋，吳，王志增.商贸流通业对经济发展的贡献：地区差异与动态比较[J].商业研究，2015（6）

4.赵武.商贸流通业的经济增长效应及深化策略[J].商业经济研究，2016（13）

5.刘爱梅，杨德才.城市规模、资源配置与经济增长[J].当代经济科学，2011（1）

6.王俊，李佐军.拥挤效应、经济增长与最优城市规模[J].中国人口·资源与环境，2014（7）

7.丁从明，梁甄桥，常乐.城市规模分布与区域经济增长——来自中国的证据[J].世界经济文汇，2015（5）

8.于斌斌.中国城市生产性服务业集聚模式选择的经济增长效应——基于行业、地区和城市规模异质性的空间杜宾模型分析[J].经济理论与经济管理，2016（1）

9.苏俊华，吴丹洁，朱智杰，彭海阳.商贸流通业发展水平测度及区域差异研究[J].商业经济研究，2017（1）

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

11.袁凯华，徐小钦.户籍约束下城市规模与经济增长的非线性研究[J].广东财经大学学报，2014（6）