商贸流通业集聚与城镇化质量的空间互动关系─基于空间联立方程模型的实证检验

贺祥民 副教授 赖永剑 副教授

（南昌工程学院经贸学院 南昌 330099）

商贸流通业作为现代经济中具有举足轻重的服务产业，往往表现出在城镇空间上的集聚状态。在高质量发展成为时代主题的情况下，商贸流通业与城镇化质量之间表现出什么样的关系呢？国内外对于商贸流通业集聚的研究较少，目前关于商贸流通业集聚的文献主要集中在研究商贸流通业集聚对产业升级的影响。翁英英（2015）研究了供应链竞争、供应链合作和供应链网络竞争模式下商贸流通业集聚的溢出效应；吴良德（2017）主要强调商贸流通业集聚所产生的外溢效应对集群供应链网络的形成作用。

这些文献较多从定性的角度对商贸流通业集聚程度进行分析，较少从定量的角度进行分析，而且现有研究商贸流通业集聚与城镇化关系的文献仅关注了城镇化水平，如宋宁、温赛（2018）。然而，在高质量发展过程中，考虑城镇化质量具有更重要的意义。另外，已有的文献仅仅考虑商贸流通业集聚的单向作用，未考虑商贸流通业集聚与城镇化间内在的反馈作用。基于此，本文利用较新的空间联立方程模型考察了商贸流通业集聚与城镇化质量之间的空间互动关系，从而为地区高质量发展提供政策建议。

商贸流通业集聚的测度

根据已有文献的做法，我们将行业分类中的“批发和零售业”“ 住宿餐饮业”“交通运输、仓储及邮政业”合并为商贸流通业。商贸流通业在各地区呈现出明显的集聚状态，我们采用区位熵方法计算省级单位（除西藏外）的商贸流通业集聚状况。其计算公式为：

其中，si表示商贸流通业在i省区的总从业人数，s为全国商贸流通业的总从业人数；xi表示省区i的总从业人数，x为全国总从业人数。区位熵优势在于其可以剔除城市规模的影响， 从而较好地反映某个城市产业结构与全国平均水平之间的差异。

城镇化质量指标及测度

本文参照王滨（2018）的方法构建城镇化质量评价指标体系，见表1。我们的城镇化质量评价指标体系包括基本建设质量、经济发展质量、社会投入质量、环境友好质量四个一级指标，二十四个二级指标。城镇化质量中基本建设质量指标反映了城镇化发展的水平与速度；经济发展质量是城镇化建设的基础，从多方面反映了城镇化质量的支撑状况；社会投入质量反映了城镇化质量中以人为本的核心理念；而环境友好质量则体现了城镇化的可持续发展状况。

本文采用熵值法进行计算：首先对原始数据进行无量纲化处理，公式如式（2）所示，其中Xij为省区i的城镇化质量指标j值。

实证分析

（一）实证模型与数据

本文使用联立方程考察商贸流通业集聚与城镇化质量之间互动的内在反馈机制，同时考虑到商贸流通业集聚和城镇化质量在地区间的空间溢出，因此将两者的空间滞后项纳入到模型，从而得到空间联立方程：

模型中，i为省区，t为年份，ωij为空间权重矩阵；μ和η为省区固定效应，ε 和ν 为随机扰动项。其中，lnSML为上文计算出来的商贸流通业总集聚指数的对数值，Urn为省区的城镇化质量综合指标；根据已有文献，本文同时纳入地区经济发展水平（RGDP）、经济开放程度（Open）、人口密度（Rm）、第三产业发展水平（Ser）作为影响这两个变量的因素。空间权重矩阵我们使用二元相邻矩阵。α1为相邻省区间城镇化质量的空间溢出系数，β1为相邻地区间商贸流通业集聚的空间溢出系数；α2和β2用以度量商贸流通业集聚和城镇化质量间的内生关系；α3和β3用以考察两个变量之间的空间交互影响。本文研究空间单位为2000-2016年的除西藏外的30个内地省级单位，指标计算及实证模型数据来自于《中国统计年鉴》、各省市的统计年鉴及中经数据库。

表1 城镇化质量评价指标体系

（二）实证结果

本文使用Baltagi and Ying（2015）等提出的广义空间三阶段最小二乘法（GS3SLS）对空间联立方程组（4）式进行检验，这种方法的突出特点在于其在考虑内生变量的潜在空间相关性的同时，还兼顾了各方程随机扰动项间的相关性，从而使得估计结果更为可靠。变量多重共线性的检验工具─方差膨胀因子 VIF 检验值均在 5以下，说明解释变量间不存在严重的多重共线性。

1.商贸流通业集聚方程估计结果。从表2报告的结果可以看到，城镇化质量系数均为正，且均在1%的水平上显著，这说明城镇化质量改善有利于本地的商贸流通业集聚程度的提升。随着城镇化质量的改善，人口和各种生产活动不断向城镇集聚，尤其是社会水平的提高、环境的改善进一步促进了要素向城市集中，服务产业的需求随之大量增加，各类产业不断完善，专业化分工更加细致，产业链进一步延伸。商贸流通业作为满足人口重要需求的一类服务产业也必然在这一过程中不断向城镇集聚，并快速发展，集聚程度随之提升。

表2第1、2列，商贸流通业集聚的空间滞后项（ω*lnSML） 系数显著为负，表明商贸流通业集聚存在显著为负的空间溢出效应，究其原因这是地区之间竞争所导致。地区之间集聚程度不同，将导致商贸企业的经营环境、经营成本、配套企业、物流设施等条件存在差异，必然对商贸流通企业产生不同的吸引力，相邻地区之间竞争尤其激烈，从而对相邻地区的商贸流通业集聚水平产生了显著的负向作用。其次，城镇化质量的空间滞后项（ω*Urn） 系数为负，但不显著，主要原因是相邻地区的城镇化质量通过间接提高该地区的商贸流通业集聚水平，从而对本地区的商贸流通业集聚产生负向作用；同时，相邻地区的城镇化质量通过示范效应、要素流动等改善了本地区的城镇化质量，进而对本地区的商贸流通业集聚产生正向作用。正负相抵，导致城镇化质量对商贸流通业集聚的空间溢出效应不显著。

2.城镇化质量方程估计结果。表2第3、4列报告的结果可以看到，商贸流通业集聚（lnSML）系数为正，且均在5%的统计水平上显著，表明本地商贸流通业集聚同时也促进了城镇化质量改善。但是与第1、2列的城镇化质量的系数比较可以看到，系数的显著性及大小较弱，这说明虽然城镇化质量与商贸流通业集聚存在双向的互促效应，但是城镇化质量处于相对优势地位。

城镇化质量的空间滞后项（ω* Urn）显著为正，说明相邻地区的城镇化质量有利于本地区的新型城镇化水平提升。相邻地区较高的城镇化质量通过示范作用、地区之间的竞争作用、资本和劳动力的空间流动效应等渠道改善本地区的城镇化质量。商贸流通业集聚的空间滞后项（ω*lnSML） 系数不显著但为正，表明相邻地区的商贸流通业集聚并未能对本地区的城镇化质量带来显著的影响。

控制变量中，地区经济发展水平、经济开放程度、人口密度对商贸流通业集聚均产生了显著的正向影响，说明在经济发展水平越高、经济开放程度越高、人口密度越大的地区商贸流通业集聚水平也就越高，而地区经济发展水平、经济开放程度则对城镇化质量有显著的提升作用，但人口密度和第三产业发展水平不显著。

3.分东、中、西部地区的计量结果。表3报告了商贸流通业集聚与城镇化质量空间交互关系的分东、中、西部地区子样本的检验结果。从结果中可以看到，在东部和中西部地区，对于商业流通业集聚、城镇化质量的系数均显著为正；但是在东部地区，城镇化质量的系数大小与及显著性均要比中、西部强得多，表明在东部地区城镇化质量对商贸流通业集聚的作用更突出；商贸流通业集聚的空间滞后项系数在东、中部显著为负，表明商贸流通业集聚在东、中部存在显著竞争效应，但在西部不显著。

同时也可以看到，对于城镇化质量，商贸流通业集聚的系数均为正，在东部、中部地区显著，且东部地区的系数要更大，这一结果表明商贸流通业集聚与城镇化质量交互关系在东部地区最突出。

表2 商贸流通业集聚与城镇化质量的空间交互关系（GS3SLS估计）

表3 分地区的计量结果

结论

本文政策启示如下：首先，政府在制定相关政策促进商贸流通业集聚和改善城镇化质量的过程中，必须要重视两者之间的空间互动关系，不仅需要考虑本地区两者间的相互影响，还要考虑相邻地区空间溢出作用。要大力借助城镇化质量改善带来的正向作用促进商贸流通业集聚，也要积极利用商贸流通业集聚的红利助推城镇化质量的改善。其次，中、西部地区相比东部地区，在促进商贸流通业集聚过程中，更需要利用城镇化质量改善的作用，以更好地促进地区城镇化高质量及商贸流通业集聚协同发展。