我国城乡一体化对商贸流通业发展的非线性效应

李存华 王智庆

中图分类号：F123   文献标识码：A

内容摘要：本文建构了商贸流通业发展环境、商贸流通业发展基础、商贸流通业发展潜力共3个二级指标和12个基础指标的商贸流通业发展评价指标体系，采用熵权层次分析法测算我国经济增长质量得分。2000年以来，我国区域城乡一体化水平总体呈現上升趋势，文章研究了城乡一体化对商贸流通业发展的作用机理，并采用门限面板模型实证研究城乡一体化进程对商贸流通业的非线性效应。研究表明，经济水平较低及较高的区域，城乡一体化对商贸流通业发展呈现显著正向影响;经济水平适中的地区，城乡一体化对商贸流通业发展影响不明显。

关键词：城乡一体化   商贸流通业   非线性效应

文献综述

现有文献中普遍认为城乡一体化能够有效推动产业发展，但亦有文献发现宏观城乡一体化进程对于某些产业的影响并不显著。高丁莉（2016）发现，城乡统筹视角下城乡一体化对农村商贸业影响并不显著，需要重新构建市场评价体系。穆怀中（2016）认为，产业结构优化能够降低城乡收入差距，但城乡收入差距对于产业结构优化的影响并不明显。林英泽（2016）讨论了“一带一路”战略下提升商贸流通业效率的措施，认为商贸流通效率在部分地区水平相对滞后。综合这些文献的观点，不难发现城乡一体化对于商贸流通业的影响在宏观层面并不显著，可能受制于部分区域的不显著效应。我国城乡一体化水平与商贸流通业发展之间存在线性影响，这一影响在不同区域之间呈现出不同的情况。

城乡一体化与商贸流通业发展水平评价指标构建

（一）城乡一体化水平指标

本文首先需要构建城乡一体化差距（C）指标。本文根据常国珍、宋惠兰（2017）的做法，采用泰尔指数建构城乡收入差距指标。沟通消费品市场作为商贸流通业的主要功能，收入指标是反应城乡一体化差距的更好表征。泰尔指数在结构分析基础上引入了信息熵理论，进而体现人口结构摩擦的影响，其计算方法如公式（1）所示：

（1）

公式（1）中，N表示组内人口数，Yi表示第i组的个人单位时间收入水平。进一步将N分为g组后，得公式（2）：

（2）

公式（2）中，V表示第g组在组内收入中的比例，p表示第g组人口在组内人口中的比例。将分组标准作为我国城镇部门和乡村部门两个组类时，可以定义为：

（3）

在公式（3）中，分别指定城镇（j=1）与乡村（j=2）为两种组类分。income（i）表示当年城镇（j=1）和农村（j=2）的总收入水平。为消除统计口径的影响，该收入根据基期（2000年）进行了处理。

（二）商贸流通业发展指标

现有商贸流通业的发展评估方法中，主成分分析法是最常用的方法，但由于商贸流通业统计口径问题，往往会出现结构性统计偏差。本文借鉴熊曦等（2015）文章中的统计方法，引入熵权法确定指标的权重，并采用综合评价法对商贸流通业的发展水平进行评分，采取了3个二级指标，包含12个基础代表性指标，如表1所示。

利用上述代表性指标构建基本数据矩阵为：

X={Xij}{1≤i≤16，1≤j≤12}

其中，X为第i年第j个衡量商贸流通业发展水平的代表性指标，利用SPSS16.0的描述性统计法进一步对各个代表性指标处理，得到标准化矩阵公式（4）：

S={Sij}{1≤i≤16，1≤j≤12}               （4）

进一步，根据熵权法对各个代表性指标的熵值进行计算，可以得到权值（5）：

ej=-k|i=16i=1sijlnsij（k=1/ln（4））               （5）

同时，还需要对熵值进行正数化处理，从而避免负向熵值导致指标间差异增大的问题。正向化公式（5）所得熵，有指标的信息效应值：

Gj=1-ej                        （6）

根据熵值（5）及信息效应值（6），可以衡量基础指标的权重：

ωj=gj/|i=16i=1gj，j=1-12               （7）

联立（6）式与（7）式，可以得到历年商贸流通业的总发展指标式（8）：

Tsj=|i=12i=1ωj *Sij                        （8）

上述基础指标在实证测试前必须进行无量纲化处理以满足实证测度需求，根据第一主成分系数除以对应特征值根的平方根，得到系数权重。同时由于部分基础指标可能为负值，本文进行了正向化处理。

对非线性效应模型的实证研究

（一）双重面板模型设定

非线性效应的测定中，以Hansen（1999）发展的门槛面板模型较好的解决了不同区域间发展情况异质的情况，通过对经济发展分段点的选择，从而将样本划分为多个区间进行实证分析。其基本的思路是：两变量实证间的关系不仅是一对一的关系，而与另一变量相关。这一变量即为门槛变量，该变量不直接参与回归分析，而是作为一个分段值进行计算。在本文中，城乡一体化程度明显影响商贸流通业的发展，但这一影响又发生了“因地制宜”的特点，因而需要以区域GDP作为门槛量对各区域进行分类。本文首先设定单一门槛值γ，有如下模型：

Tit=β0+β1CitI（GDPit<γ）+β2CitI（GDPit>γ）+β3Cit+μi+εit（9）

其中，下标i代表省份，t代表相应年份，T代表区域商贸流通业发展水平，由（8）式计算得出，C代表城乡一体化水平，由（3）式计算得出。门槛值γ与门槛变量GDP进行比较可以分為两个不同组别I（·），β值均为待估系数，ε为随机扰动项。

由于单一门槛值可能难以反应我国的实际情况，目前对我国省级数据的研究中，多采用西部、中部和东部三个地理区划划分。同时根据省级GDP数据不难发现，高水平发展的省经济水平规模大约为低水平省的四倍，这一现实情况的存在需要进一步将模型（9）划分为双重面板模型，Bai（1997）中就提出了双重面板模型的效率划分，γ1表示强度更高的门槛，γ2表示强度较低的门槛值，两者的设定由单门槛的总方差决定（10），并可以得到第一个门槛值的两阶段规划方程（11）：

（10）

（11）

联立（10）（11）两式，即可以得到强度较低的门槛值：

（12）

同时对于第二个门槛值的两阶段规划方程做出如下设定：

（13）

联立（10）（12）两式，即可以得到强度较高的门槛值：

（14）

相应地，结合式（9）（12）（14）可以将双重门槛模型扩展为：

Tit=β0+β1CitI（GDPit<γ1）+β1CitI（γ1<GDPit<γ2）+β3Cit（GDPit>γ2）+μi+εit             （15）

（二）城乡一体化对商贸流通业的影响

本文采用2000-2016年的我国省级层面数据为样本，其中西藏地区由于统计口径原因并未纳入计量，故总共包含30个截面样本17年的时间序列数据，总共510个样本观察值。数据来源于历年《中国物流年鉴》、《中国统计年鉴》、Wind数据库及国家统计局。各省份中出现的部分缺失数据，采用同省份其他年份数据线性拟合的方法进行填充。本文所有数据处理均在Stata14.0中进行，对于（12）（14）式的推算在Matlab2017b环境中进行。

进行门槛值的推算，在上文中的模型推导中可以看出，需要分别采用单一门槛检验、双重门槛检验及三重门槛检验观测显著性。首先对组内数据采取组内去心方法消除个体效应，同时将“自抽样”（Bootstrap）次数设定为500次，得到门槛效果检验如表2所示。

由表2不难看到，双重门槛检验处于99%的置信区间内，相比于单一门槛检验的95%置信水平更加显著，而三重门槛检验结果并不显著，因此上文中所建构的式（22）的双重门槛模型可以作为本文的研究模型使用。

双重门槛模型中所推得的两个门槛值分别为0.0157与0.5362，图1与图2为对应的似然比函数图。由两个门槛值可以将不同的省域按地区生产总值（GDP）分为三类，经济水平较低地区（GDP≤0.0157）、经济水平适中地区（0.0157<GDP≤0.5362）及经济水平较高地区（GDP>0.5362）。

在对区域进行分类后，就可以分别对不同门槛值的地区进行模型估计，表3中的模型（1）采用固定效应回归验证了城乡一体化对区域经济发展的影响（门槛要素判定），模型（2）引入了商贸流通业的发展水平。结果显示，城乡一体化对商贸流通业的影响为正，但并不显著，表明了宏观经济中城乡一体化对商贸流通业的影响具备非线性效应。

在表3的模型（3）中，本文依据面板回归模型检验了不同区域间城乡一体化对于商贸流通业发展的影响关系。结果显示，城乡一体化对于经济水平较高及较低地区的影响在1%的显著性水平上显著，且均为正向影响，即城乡一体化进程有效促进了区域商贸流通业的发展。但对于经济水平中等的区域而言，虽然在该影响数值上为正，但由于不落在任何置信区间内，并不具备统计学的说明意义，故城乡一体化对于经济中等水平的商贸流通业发展影响不显著。上述实证分析充分证明了，我国城乡一体化进程对于商贸流通行业的发展具备非线性效应，这一效应是由区域间的经济基础差异所导致的。

结论

本文通过对我国商贸流通业发展水平的建构，综合了2000-2016年我国各省份数据，通过实证分析揭示了宏观城乡一体化对于商贸流通业影响并不显著，存在非线性效应。本文建构了双重门槛面板模型，引入了经济水平以区别不同区域，在确定两个门槛值的情况下将我国的省份分为三个组别，分别测度了区域城乡一体化对商贸流通业的影响，结果表明：城乡一体化在经济水平较高及较低地区有效促进了区域商贸流通业的发展，在经济水平适中地区影响并不显著。

本文的实证研究对于城乡一体化策略有一定启示：其一，对于经济水平适中的地区，应该在发展城乡一体化的同时，加大对商贸流通行业的投入，以弥补城乡一体化无法带来的协同促进效应。其二，在经济水平较高和较低的地区，应该以发展城乡一体化为主，解决城乡收入消费结构不合理的问题，进而提升商贸流通行业发展活力。

参考文献：

1.常国珍，宋惠兰.区域信息消费水平差异化实证研究[J].商业经济研究，2017（20）

2.熊曦，柳思维，张闻等.新型城镇化与商贸流通业融合发展的影响因素分析[J].商业经济研究，2015（35）

3.Hansen B E.Regression Kink With an Unknown Threshold[J].Journal of Business&Economic Statistics，2017，35（2）

4.高丁莉.统筹城乡视角下农村现代化商贸流通市场评价系统构建[J].商业经济研究，2016（2）