商贸流通效率、技术进步对经济发展的影响效应研究

易 卿

(安徽农业大学 经济技术学院，安徽 合肥 230000)

商贸流通以及技术进步均对中国经济发展具有长远的影响，学者们对三者之间的关系研究主要集中于两两之间，[1-4]鲜有学者对三者之间的综合性关系进行深入探讨。因此本文在测度我国区域商贸流通以及技术进步水平的基础之上，基于计量模型实证检验两者对经济发展的影响，并为经济的可持续发展建言献策。

一、研究方案设计

(一)商贸流通效率水平测度

商贸流通产业是指商品流通和为商品流通提供服务的产业，因此不能单单以一个指标来测度区域商贸流通效率。[5]本文借鉴陈宇峰、章武滨的做法，使用DEA模型测度了我国30个省份2003—2018年的商贸流通效率值。[6]其模型具体如下：

Minθ

(1)

(2)

其中，λj≥0,s-≥0,s+≥0,j=1,2,…,n

在该模型中，n个参与者会面临m种选择，并且有s种产出。假设投入变量X=(x1,x2,…,xm)T，则对应的产出为Y=(y1,y2,…,ys)T，在DEA模型中0≤θ≤1，当θ越接近于1时，意味着越有效率。

在投入与产出指标的选择上，本文借鉴李琼的做法，[7]选择了流通行业职工人数以及流通行业资本存量两类指标作为投入指标。而在产出指标上，考虑到流通产业的复杂性，本文以货物周转量以及社会消费品零售总额作为产出指标。商贸流通的相关数据均来源于《中国统计年鉴》以及《新中国60年统计资料汇编》。

(二)理论推导

应用在区域经济增长研究的常见模型为柯布道格拉斯模型，其公式如下：

(3)

式(3)中，K代表资本，L代表劳动力，A代表技术，也有时被指代范围更广的全要素生产率。此时，A可以包含因流通效率增加引致经济增长的部分。如果假设技术进步以及商贸流通效率的改善可以改变全要素生产率A，其他因素不变，则A=f(C,A0)，其中A0就是技术进步，C表示商贸流通效率的改变。进一步方便改写该公式A=f(C,A0)=A0eλC，其中eλC表示因为流通效率的改善导致的全要素生产率的增加，商贸流通效率值的增加通过增加全要素生产率，从而促进了经济的增长，此时式(3)可以写成：

Y=f(A,L,K)=AKαLβ=A0eλCKαLβ

(4)

同时对两边取对数可以得到：

InY=InA0+λC+αlnK+βlnL

(5)

式(5)是对商贸流通效率、技术进步、劳动力参与以及资本投入对经济增长的作用路径。事实上，学者们在分析经济增长过程中，并不限于这几类投入要素，可以通过进一步分解全要素生产率A得到各个经济要素对经济增长的作用。

(三)变量的构建与描述性统计

本文的被解释变量为区域经济增长，GDP一直都是用来衡量经济增长最直接的变量，近年来也有些学者用灯光数据等数据源来衡量经济增长。本文以人均GDP作为区域经济增长的代理变量，在稳健性检验中加入灯光数据进行检验。

商贸流通效率的衡量借鉴李琼的做法，得到各地区的商贸流通效率得分值。[7]苏治，徐淑丹认为技术进步主要包括技术创新与技术效率，可以采用DEA方法进行分解求到。[8]一些学者则用申请专利数量作为技术进步的代理变量，因此在基准回归中，本文以人均专利数量作为技术进步的代理变量，而在稳健性回归中加入技术创新与技术效率等因素。

由于经济发展还受到其他宏观因素的影响，因此在控制变量的选择上，本文不限于式(5)中的劳动力数量以及资本投入，还加入了金融发展、产业结构、劳动力素质、基础设施等变量，具体见表1。由各变量的描述性统计结果可知，由于本次的研究周期较长，因此主要变量，如经济发展、技术进步和商贸流通效率，都存在较大的地域差异和时间差异。

表1 变量的定义与描述性统计

二、实证分析

(一)我国商贸流通效率测度

基于DEA模型，本文测度了我国30个省市自治区在2003—2018年间的商贸流通效率值，并将样本分为东部地区、西部地区、中部地区三大板块，其结果如图1所示。可以发现，在研究期内，我国三大地区商贸流通效率值整体上呈现上升趋势，其中东部地区商贸流通效率值最高，在2008年以后出现了短暂的下降，后持续上升；中部地区商贸流通效率值相对较高，在2008年以后出现了短暂的停滞，但后期也有一定增长；西部地区由于经济及自然条件的限制，商贸流通效率值最低，在2008年以前与东中部地区的差异不断增加，但随后出现了迅速的增长，目前与东中部地区的商贸流通效率差异正在逐渐缩小。

图1 我国不同地区商贸流通效率值

(二)基准回归分析

本文首先采用固定效应模型作为基准模型，量化商贸流通效率、技术进步对区域经济增长的作用。其模型如下：

Pgdp=α+β1Bc+β2Innovation+β3Laber+β4Edu+β5Invest+β6Finance+β7Sector+β8Hos+μ+V+ε

(6)

式(6)中，β1表示商贸流通效率与经济发展之间的关联性，若该值显著为正，则意味着商贸流通效率的增加有利于促进经济增长；β2表示技术进步与经济发展之间的关系，若该值显著为正，则说明技术进步促进了经济增长；β3、β4、…β8分别为各个控制变量的估计参数大小；μ为个体固定效应；V为时间固定效应；α表示截距项；ε为误差项。

表2给出了基准模型的回归结果，仅以商贸流通效率以及技术进步作为解释变量，可以发现商贸流通效率的增加以及技术进步能够显著促进区域经济的增长，加入控制变量以后，这一显著性趋势并未发生改变。在控制个体以及时间固定效应后，商贸流通效率的估计参数有所下降，但仍然通过了5%的显著性检验。技术进步对经济发展的估计参数仍然为0.08，并且显著性达到了1%。因此可以认为，商贸流通效率的增加以及技术进步有利于促进区域经济发展。由于近年来西部地区商贸流通效率增速较快，因此可以将增加区域间商贸流通效率作为缩小区域经济发展差距的重要路径。

表2 基准模型回归结果

(三)空间计量模型结果

值得注意的是，已有学者的研究成果表明，技术进步具有明显的空间正向溢出效应，而商贸流通作为连接生产与消费的重要环节，在地理上也存在一定的集聚现象，因此空间计量模型能够充分检验这种空间集聚效应。一般而言，主流的空间计量模型包括空间误差、空间滞后以及空间杜宾模型，具体如下：

空间滞后模型(SLM)

Pgdpit=ρ(Iτ⊗WN)*Pgdpit-1+β1Bc+β2Innovation+β3Laber+β4Edu+β5Invest+β6Finance+β7Sector+β8Hos+εit

(7)

空间误差模型(SEM)

Pgdpit=β1Bc+β2Innovation+β3Laber+β4Edu+β5Invest+β6Finance+β7Sector+β8Hos+εit

εit=λ(Iτ⊗WN)ε+μit

(8)

空间杜宾模型(SDM)

PerGDPit=ρ(Iτ⊗WN)*Pgdpit-1+β1Bc+β2Innovation+β3Laber+β4Edu+β5Invest+β6Finance+β7Sector+β8Hos+β9(Iτ⊗WN)ε*Bcit-1+β10(Iτ⊗WN)ε*Innovationit-1+β11(Iτ⊗WN)ε*Laberit-1+β12(Iτ⊗WN)ε*Eduit-1+β13(Iτ⊗WN)ε*Investit-1+β14(Iτ⊗WN)ε*Financeit-1+β15(Iτ⊗WN)ε*Sectorit-1+β16(Iτ⊗WN)ε*Hosit-1+εit

(9)

基于式(7)、式(8)、式(9)，借助Matlab2017软件，得出空间计量模型的回归结果(见表3)。

表3 空间计量回归结果

在空间滞后模型中，滞后算子ρ为0.37，并且通过了1%的显著性检验，这说明区域经济发展具有很强的空间集聚效应，这种经济上的集聚会对周边地区经济发展产生正向的影响。商贸流通效率的拟合参数为0.21，与固定效应模型相比略微增加，但显著性程度并未发生变化。此外技术进步的拟合参数为0.09，也通过了1%的显著性检验。在空间误差模型中，误差因子为0.29，并且通过了1%的显著性检验，这说明在模型设置的过程中，存在一定的误差因素。考虑到这种误差后，商贸流通效率以及技术进步对区域经济增长的促进作用并未发生明显改变。空间杜宾模型的回归结果显示，商贸流通效率的提高不仅会促进本地区经济发展，而且还会影响周边的地区经济。

具体而言，商贸流通效率的提高不利于周边地区经济的发展，一个可能的原因是，目前我国商贸流通的区域发展差异较大，城乡间、区域间的商品货物流通并未达到一个平衡的状态，经济发展程度高的地区，商贸流通效率的增强会进一步加大对落后地区资源的吸收效应，不利于落后地区经济的发展。技术进步的回归结果表示，技术进步不仅会促进本地区经济发展，还会对周边地区经济发展起着重要的推动作用，这是因为技术进步在空间上具有明显的正向外溢效应所致。

(四)稳健性检验

稳健性检验回归结果见表4。在第1列中，本文将空间权重矩阵由反距离空间权重调整为0-1权重矩阵，调整后各个参数的估计结果与表3相比并未有明显改变。近年来，有关卫星灯光数据应用在测度经济发展的研究越来越广泛，本文以调整后的卫星灯光数据替代GDP，所得到的结果见表4第2列。结果显示，商贸流通效率的增加有利于促进本地区经济发展，不利于周边地区经济发展；技术进步对本地区及周边地区经济发展都有着良性的促进作用。此外，本文采用DEA方法测度了省级地区的技术效率以替代人均专利数，回归结果见第3列，可以发现最终的结果与表3的估计结果并无明显区别。因此，可以得出结论：商贸流通效率的增加有利于促进本地区经济发展，但是会通过吸取周边地区资源而抑制其经济增长；而技术进步由于具有明显的空间外溢效应，因此对本地区及周边地区经济增长均具有刺激作用。

表4 稳健性检验回归结果表

三、结论与建议

基于DEA模型,本文测度了我国省级地区在2003—2018年商贸流通的效率，并借助计量模型实证检验了商贸流通效率、技术进步与我国区域经济增长的关系。研究结果表明：(1)我国各地区商贸流通效率整体上呈增长趋势，2008年以后，各地区商贸流通效率的差异逐年缩小；(2)商贸流通效率的增加有利于本地区经济的增长，不利于周边地区经济的增长；(3)技术进步具有明显的空间外溢效应，能够促进本地区与周边区域的经济增长。

基于以上结果，立足于我国经济发展实际，为了促进我国区域协调可持续发展，现提出以下对策建议。首先，要通过提高区域商贸流通效率刺激经济增长，缩小区域间发展差距，进一步加快中西部地区商贸流通基础设施的建设，以缩小区域间商贸流通效率的差异，并充分应用移动互联网技术，加快智能物流建设，避免因商贸流通发展的区域差异带来的经济发展不平衡问题。其次，要加大创新发展战略投入，立足科技强国战略，加大对高科技人才的培养、引进力度，鼓励创新创业企业的设立，给予其财政金融政策支持，通过技术进步来提高产品生产率，以增强经济可持续发展能力。