流通业分工对商贸流通集聚区形成的影响

王冠 刘静

中图分类号：F724   文献标识码：A

内容摘要：经济新常态背景下流通业分工不断深化，专业化水平持续提升，相关联的商贸流通业在区域上呈现明显集聚趋势。本文运用2008-2017年285个城市面板数据，實证分析流通业分工对商贸流通集聚区形成的影响。研究结果表明，在流通业分工中，物资资本迂回、人力资本迂回、组织化专业、内部结构调整、外部劳动流转均对商贸流通集聚区的形成产生正向影响。其中，物资资本迂回的影响最大，内部结构调整的影响最小。控制变量方面，城镇化水平、对外开放程度以及政府干预对商贸流通集聚区均具有正向影响。

关键词：流通业分工   商贸流通   集聚区   实证分析   对策建议

引言

流通业分工发展既提高了劳动生产率，增进流通行业规模经济与效益，也增加了不同行业、不同领域之间的相互依赖性，促进商品经济快速发展。在当前经济向好形势下，流通业分工使得各领域企业更能专注自身优势，实现产业经济规模化与效益化。由此，大量关联密切的流通企业在空间集聚，形成一定区域内商业网点密度及专业化程度较高的商业经营场所，进而形成商贸流通集聚区。一般而言，流通业通过横向与纵向分工趋势，推动商贸流通集聚区的形成。一方面，专业化市场出现是流通业横向分工发展的成果，推动同类或者相似商品和企业逐渐归于一体，从流通业大环境中逐渐分离。同时，专业化市场的出现能够集聚同类商品，利于商品种类横向发展，进一步为商贸流通集聚区的形成创造条件。另一方面，流通企业专业化和规范化发展，使得流通领域的运输、存储、配送、信息处理等流通环节有机结合，并逐渐向聚合方向发展，继而为商贸流通集聚区的形成提供基础条件。综上所述，流通业分工对流通集聚区的形成具有影响作用毋庸置疑。基于此，本文深入研究流通业分工对商贸流通集聚区形成的影响。

流通业分工对商贸流通集聚区形成的影响机理

商贸流通集聚区是流通企业的商品流通过程与一定区域空间结合，并由流通活动载体与主体相互作用形成。载体即流通中心，是流通活动的重要承担者;主体即生产者、销售商与消费者等，是流通环节的主要参与者。通常而言，流通业分工使得流通参与者更专业地从事流通活动，会通过增加劳动报酬、降低交易成本吸引关联企业集聚。

流通业分工促成报酬递增，吸引关联企业集聚。亚当·斯密指出，分工与专业化是经济增长的驱动力，经济增长过程实质上是分工深化与演进过程，分工深化取决于市场范围不断扩大。而流通业分工之后，企业在技术更新加快的同时可促进报酬递增。Young A A首次从分工与专业化角度阐述报酬递增的根源，指出流通业生产率提高源于流通业分工水平不断提升的结果。实际上，经济增长过程是流通业不断深化分工过程，表现为生产者专业化水平不断提升，其薪酬也在进一步增加（王敬斋，2017）。不同流通业专业化分工最终带来生产率提高及市场交易增加，推动劳动力报酬不断增加，进而吸引更多企业在具有经济优势地区集聚，继而形成商贸流通集聚区。此外，专业市场在流通业分工的基础上出现，都具有自身专业化特色。这能够集聚同类型商品，有助于扩大市场规模、商品种类横向延伸（范丽丽，2018）。可以说，流通业分工拓展与深化，是商贸流通集聚区多业态、专业化分区经营的基础条件。

流通业分工通过降低交易成本，引导企业集聚。新兴古典经济学认为，流通业分工程度提高带来效率提升与物质财富增加，但同时由于流通业交易层次逐步增多，使得交易费用也在不断上升。在此理论基础上，新兴古典经济学进一步分析认为，分工可以产生正向网络效应。若流通领域所有参与主体将与分工相关的交易集中到一个地区，形成空间集聚，则分工的网络效应会变成交易网络集聚，从而大幅缩减总交易距离，降低交易费用，提高交易效率。这从本质来看，改变了流通空间结构，使得流通载体（流通中心）容量增大。一般而言，流通业分工演进受交易费用的制约，而交易费用取决于交易效率，提高交易效率则能够加深流通业分工。因此，较高的交易费用会阻碍分工发展，进而减少交易主体之间的贸易行为。对此，王德利与方创琳（2010）通过研究跨区域城市演化与分工演进模型发现，分工网络地理位置方面的集聚能够提高交易效率，继而降低交易成本。因此，流通业分工背景下产业链上的企业在地理位置上的集中，能够有效降低交易成本。是以流通企业为了降低交易成本，积极向集聚趋势发展。

实证分析

（一）变量选取及说明

被解释变量。商贸流通集聚程度。我国商贸流通业集聚区形成的测量方法较多，主要包括Hoover指数、Gini指数等。由于区位熵指数能够消除区域商贸流通业规模的差异化，可反映某一区域内要素空间分布情况，因此，本文借鉴陈国亮等（2012）研究方法，采用区位熵指数衡量区域商贸流通集聚区的集聚程度，用Agg表示，具体计算公式如下：

其中，Aggij（t）表示t年度i城市j产业的区位熵指数，eij（t）表示t年度i城市j产业的从业人数，表示t年度所有城市j产业的从业人数，表示t年度所有城市不同产业总就业人数。其中，区位熵指数越大，商贸流通集聚区的集中程度越高。

解释变量。流通业分工。杨小凯（2005）指出分工可通过链条环节、间接生产链条以及产品类型进行描述。本文借鉴高帆等（2009）在研究流通业分工时的处理方法，选取流通业分工的衡量指标。其中，物资资本迂回指数是商贸流通业占总产值的比值，利用Index1表示。人力资本迂回指数是指商贸流通业中从业人员中学历在高中以上人数的占比，利用Index2表示。组织化专业指数是商贸流通集聚区的形成情况，利用Index3表示。内部结构调整指数是商贸流通业从业人员中非专业人员的占比，利用Index4表示。外部劳动流转指数是指商贸流通业中非第三产业经营主体的占比情况，利用Index5表示。同时，为使选取的指数可进行比较，对上述指数进行无量纲化处理。

控制变量。商贸流通集聚区的形成还受其他因素影响，因此将以下变量作为控制变量进行研究：城镇化水平（Urban），城镇化水平的提升有助于推动商贸流通集聚区的形成，因此，将城镇化水平作为控制变量，利用城镇人口占总人口的比值表示。对外开放程度（FDI），對外开放程度较高的地区，其商贸流通集聚区形成速度较快，利用城市年度获得实际外商投资额与GDP比值衡量，并用历年人民币汇率的平均价格折算进行计算。政府干预（Gov），政府对经济活动的干预对地区商贸集聚区的形成具有显著影响，采用城市财政收入占GDP的比重衡量政府活动对经济的干预程度。文中所涉及的变量及说明，具体如表1所示。

（二）模型构建

由上文分析得知，流通业分工可从横向与纵向方面对商贸流通集聚区形成产生影响，通过流通业分工与合作，可有效助推商贸流通集聚区的形成。在商贸流通集聚区的形成过程中，综合考虑流通业分工的影响以及其他影响商贸流通集聚区的因素，构建计量模型，实证分析流通业分工对商贸集聚区形成的影响，构建模型如下：

Aggij（t）=α0+α1Index1it+α2Index2it+α3Index3it+α4Index4it

式中，Agg为商贸流通集聚区的区位熵，Index1为物资资本迂回指数，Index2为人力资本迂回指数，Index3为组织专业化指数，Index4为内部结构调整指数，Index5为外部劳动流转指数，Urban为城镇化水平，FDI表示对外开放程度，Gov表示政府对经济的干预。α0为常数项系数，α1-α8为对应变量系数，ε为误差项。

（三）数据来源

根据数据可得性与有效性原则，除去数据严重不全的拉萨市以及行政规划调整较为频繁的城市，包括毕节、铜仁、巢湖，最终选取2008-2017年285个城市面板数据进行研究。数据主要来源于《中国城市统计年鉴》（2009-2018）以及《中国统计年鉴》（2009-2018），并且对个别数据缺失的城市通过平均值法进行补充与说明。为了保证选取数据的平稳性，对数据进行无量纲化处理，结果如表2所示。

由表2可知，对于商贸流通集聚区而言，平均值为0.36，表明我国地级市商贸流通集聚区的形成情况偏低。流通业分割指标中，物资资本迂回指数、人力资本迂回指数、组织化专业指数、内部结构调整指数、外部劳动流转指数的平均值分别为0.48、0.41、0.42、0.36、0.39，最大值分别为0.59、0.45、0.49、0.52、0.44，说明我国流通业分工情况较好。控制变化量方面，城镇化水平、对外开放度与政府干预的均值分别为0.47、0.21、0.39，所得结果与我国实际情况基本保持一致，选取数据能够进行下一步分析。

（四）相关性检验

判断流通业分工与商贸流通集聚区形成的相关性，利用Morans I指数进行检验，并且使用标准统计值Z检验Morans I指数相关性，结果如表3所示。

由表3可知，Morans I指数在2008-2017年均通过了0.01水平下的显著性检验，表明流通业分工与商贸流通集聚区的形成显著相关。进一步观察表3可知，流通业分工与商贸流通集聚区形成相关系数呈现逐年增加趋势，表明流通业分工是商贸流通集聚区形成的关键因素之一。

（五）回归分析

为探究流通业分工对商贸流通集聚区形成的影响，借助Statal2.0软件，利用混合模型、固定效应模型、随机模型，对构建的面板模型进行回归估计，结果如表4所示。

在表4中，分别得出了混合、固定效应、随机模型的回归结果。结果显示，三种模型的回归结果证明流通业分工对商贸流通集聚区的形成具有正向影响，且在0.01显著性水平下显著。为了确保回归结果的准确性，需要确定哪一种模型更为合适。其中，F检验结果P值为0.0000，可以确定固定效应与随机效应较为合适。进一步通过Hausman检验发现，固定效应模型较为合适，拟合度高达0.987。由固定效应模型回归结果可知，流通业分工各指数与商贸流通集聚区形成的回归系数分别为0.465、0.198、0.214、0.121、0.154，且均在通过0.01水平下显著性检验，说明流通业分工中的物资资本迂回指数、人力资本迂回指数、组织化专业指数、内部结构调整指数、外部劳动流转指数，对商贸流通集聚区形成具有显著正向影响。其中，物资资本迂回指数对商贸流通集聚区的形成影响最大，物资资本迂回每增加1%，商贸流通区的集聚度将会上升0.456%;内部结构调整指数对商贸流通集聚区形成的影响作用最小。

控制变量方面，城镇化水平、对外开放程度以及政府干预对商贸流通集聚区的影响均为正，且通过了0.05水平下显著性检验，说明城镇化水平、对外开放程度、政府干预均对商贸流通集聚区的形成有正向影响。

（六）稳健性检验

为了保证回归分析结果的可靠性，进一步进行稳健性检验。在进行稳健性检验时，考虑到城市级别对商贸流通集聚区形成的影响，因此在285个样本中删除北京、天津、上海、重庆四个直辖市，以及广州、武汉、哈尔滨、沈阳、成都等15个副省级城市，进行稳健性检验，结果如表5所示。

由表5可知，流通业分工各指数对商贸流通集聚区的形成具有正向影响，并且通过了显著性检验，与上述回归结果具有一致性，继而可证明本文研究所得回归结果具有稳健性。

结论与对策建议

综上所述，文章实证分析流通业分工对商贸流通集聚区形成的影响，结果表明：流通业分工对商贸流通集聚区形成具有显著正向影响。即流通业分工专业水平越高，越有利于商贸流通集聚区的形成。在控制变量方面，城镇化水平、对外开放程度以及政府干预对商贸流通集聚区的形成同样具有正向影响。城镇化水平越高，商贸流通集聚区形成的可能性越大;对外开放程度越高，政府对经济的干预程度越高，商贸流通集聚区形成的速度越快。基于此，进一步提出加速商贸流通集聚区形成的对策建议：

第一，建立信息化共享平台，提高流通业分工专业水平。商贸流通企业信息化水平的提高有利于采购者对产品信息的知悉，便于采购者的采购选择。因此，流通企业应基于人工智能技术开发多元化的数据管理平台，构建产业资源元数据库。在此基础上，依据统一标准规范，通过自建、联盟等方式将不同来源、类型的资源汇集，开发针对性、时效性的垂直共享网络平台。同时，基于高性能的云计算设施与高标准的云计算构架，搭建资源类型与服务领域的系统模块，搭建物理分散的总分一体化资源共享网络体系。另外，协同建设平台门户及系统模块网络平台手机客户端等，提供移动互联资源共享服务。通过构建信息化平台促进流通企业之间非市场化和市场化的信息互动和交流，使其专业分工水平得到大幅提升。

第二，强化与关联企业合作，优化交易制度和争端解决机制。处于集聚状态下的流通企业相互之间具有一定关联性。此时，流通企业应加强与其他企业关联合作，促进良性竞争环境。一方面，建立企业之间的信任机制。在合作创新开展过程中采用有效的沟通、管理控制等手段，建立日常沟通、管理控制等制度，形成良好信任关系。另一方面，搭建公平合理的利益分配制度。企业之间合作创新能够获取更多利益分配，因此，流通企业在遵循利益分配原则基础上，建立合理、科学的利益分配方法。比如，可以采用纳什谈判法等科学利益分配方法，建立各成员企业都能认同的公平合作的利益分配机制。此外，建立完善的交易制度与争端解决机制，维护商贸流通集聚区市场环境。加强争端解决机制，它是商贸流通集聚区内企业竞争与交易出现问题的重要解决方案。

第三，以产品差异化提升流通企业竞争力，实现集聚区多元化发展。流通业分工场景下，产业经营发展出现较大差异，使得流通企业集聚趋势发展加快。而同质化产品经营会加剧价格竞争，由此引起企业分散经营。其一，注重打造产品品牌特色。品牌建设能够为流通企业锁定固定市场，有助于推动企业快速发展。流通企业应从产品或服务质量、品质、配送等方面进行优化，形成具有自身品牌特征。其二，加快技术、管理方面的创新。流通企业应从自身情况出发，提高内部人员知识储量，引入技术、管理类高精尖人才，为企业创新活动提供条件。

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