批發(fā)零售業(yè)對(duì)區(qū)域經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)的門檻效應(yīng)研究

1、    批發(fā)零售業(yè)對(duì)區(qū)域經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)的門檻效應(yīng)研究    田曹陽(yáng)內(nèi)容摘要：本文利用20082014年中國(guó)省際面板數(shù)據(jù)，從物流產(chǎn)業(yè)集聚和非線性的視角，運(yùn)用門檻回歸模型考察以物流產(chǎn)業(yè)集聚為門檻變量的批發(fā)零售業(yè)與區(qū)域經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)之間的非線性關(guān)系，結(jié)果發(fā)現(xiàn)：批發(fā)零售業(yè)對(duì)區(qū)域經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)呈現(xiàn)“u型”的負(fù)相關(guān)。關(guān)鍵詞：批發(fā)零售業(yè) 經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng) 物流產(chǎn)業(yè)集聚 門檻效應(yīng)引言及文獻(xiàn)綜述批發(fā)零售業(yè)是連接生產(chǎn)和消費(fèi)的橋梁，在商品流通中有重要的媒介作用。同時(shí)，在擴(kuò)大內(nèi)需戰(zhàn)略基點(diǎn)的確立以及“互聯(lián)網(wǎng)+”的雙重作用下，零售業(yè)的發(fā)展對(duì)經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)的貢獻(xiàn)也逐漸被重視。批發(fā)零售業(yè)發(fā)展真的能促進(jìn)經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)嗎？國(guó)內(nèi)

2、外學(xué)者對(duì)此看法不一。學(xué)者對(duì)零售業(yè)與經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)之間關(guān)系的研究很少。國(guó)外學(xué)者williams（1996）認(rèn)為零售業(yè)對(duì)經(jīng)濟(jì)發(fā)展的貢獻(xiàn)被忽視，應(yīng)該注重提高零售業(yè)地位，使其成為發(fā)展區(qū)域經(jīng)濟(jì)的重要工具。anderson 和betancourt（2002）使用跨國(guó)面板數(shù)據(jù)進(jìn)行實(shí)證研究，發(fā)現(xiàn)零售業(yè)與經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)之間呈現(xiàn)“倒u型”關(guān)系。erkip等人（2012）認(rèn)為以消費(fèi)為導(dǎo)向的城市生活可以增加零售業(yè)的活力和促進(jìn)經(jīng)濟(jì)的可持續(xù)發(fā)展。但是kraxis等人（1983）對(duì)gdp按購(gòu)買力平價(jià)進(jìn)行折算后發(fā)現(xiàn)，流通業(yè)的比重并未增加，而是隨著經(jīng)濟(jì)發(fā)展保持不變。國(guó)內(nèi)學(xué)者李寶仁（2005）使用社會(huì)消費(fèi)品零售總額的時(shí)間序列數(shù)據(jù)，發(fā)現(xiàn)零售業(yè)

3、與gdp之間存在正相關(guān)。李先軍（2013）研究了江蘇省13個(gè)地級(jí)市的相關(guān)數(shù)據(jù)后發(fā)現(xiàn)零售業(yè)對(duì)區(qū)域經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)有影響并逐漸增強(qiáng)。王宗勝、梁朝暉（2014）認(rèn)為批發(fā)零售業(yè)與gdp之間存在協(xié)整關(guān)系，并且有單向因果關(guān)系。舒建玲等（2015）對(duì)比了中美兩國(guó)的批發(fā)零售業(yè)和gdp的相關(guān)數(shù)據(jù)，發(fā)現(xiàn)長(zhǎng)期關(guān)系中，二者存在均衡關(guān)系，短期則存在波動(dòng)關(guān)系。從研究的現(xiàn)狀看，目前國(guó)內(nèi)外學(xué)者對(duì)批發(fā)零售業(yè)的研究較少，而且大多數(shù)研究使用了時(shí)間序列數(shù)據(jù)來(lái)考察全國(guó)批發(fā)零售業(yè)與經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)之間的關(guān)系。因此，本文選用了中國(guó)31個(gè)?。ㄖ陛犑?、自治區(qū)）2008-2014年的面板數(shù)據(jù)，并且使用門檻回歸模型來(lái)檢驗(yàn)批發(fā)零售業(yè)與區(qū)域經(jīng)濟(jì)之間是否存在非線性關(guān)系

4、，并且加入了物流產(chǎn)業(yè)集聚這一變量，研究批發(fā)零售業(yè)對(duì)區(qū)域經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)的促進(jìn)作用是否受到不同物流產(chǎn)業(yè)集聚水平的影響。研究設(shè)計(jì)（一）計(jì)量模型構(gòu)建本文使用hansen（1999）提出的門檻回歸模型分析物流產(chǎn)業(yè)集聚與經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)之間的非線性關(guān)系，在不同的區(qū)間使用不同的回歸方程，可以根據(jù)門檻的個(gè)數(shù)設(shè)置為單門檻或者多門檻模型。其中單門檻回歸模型如下：其中，qit為門檻變量，ui為截距項(xiàng)，為門檻值，i為指示函數(shù)；yit為被解釋變量，xit為解釋變量，it為殘差項(xiàng)。寫成矩陣形式為：，矩陣表達(dá)式組內(nèi)平均后減去各自組內(nèi)平均，從而消除個(gè)體效應(yīng)ui的影響，變換后為：，殘差平方和為：，尋找門檻最優(yōu)估計(jì)值，使殘差平方和最小。接著對(duì)

5、門檻回歸的顯著性以及門檻估計(jì)值的真實(shí)性進(jìn)行檢驗(yàn)。設(shè)置f統(tǒng)計(jì)量來(lái)檢驗(yàn)其顯著性。對(duì)于單門檻模型，原假設(shè)h0為沒(méi)有門檻值，備擇假設(shè)h1是有一個(gè)門檻值。hansen提出通過(guò)bootstrap反復(fù)抽樣得到p值和臨界值，當(dāng)p值足夠小的時(shí)候，不接受原假設(shè)，認(rèn)為至少有一個(gè)門檻值，然后繼續(xù)檢驗(yàn)是否存在更多的門檻值。通過(guò)似然函數(shù)進(jìn)行估計(jì)檢驗(yàn)，門檻估計(jì)值是否為真實(shí)值，。（二）變量選擇和數(shù)據(jù)來(lái)源根據(jù)上文的建模思路，構(gòu)建以物流產(chǎn)業(yè)集聚為門檻變量的雙門檻模型，并加入控制變量，表達(dá)式如下：被解釋變量。經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)（gdp）：以實(shí)際gdp表示經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)。gdp是衡量經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)的重要指標(biāo)，實(shí)際gdp可以避免通貨膨脹的影響。核心解釋變量

6、。批發(fā)零售業(yè)（ls）：使用批發(fā)零售業(yè)增加值（億元）來(lái)表示。門檻變量。物流業(yè)集聚：由于批發(fā)零售業(yè)對(duì)物流有很強(qiáng)的依賴性，周維浪等（2015）認(rèn)為物流產(chǎn)業(yè)集聚對(duì)批發(fā)零售業(yè)有一定的影響，因此選用物流產(chǎn)業(yè)集聚為門檻變量。中國(guó)的物流產(chǎn)業(yè)劃分尚未確定，因此在研究中多以交通運(yùn)輸、倉(cāng)儲(chǔ)和郵政行業(yè)代替物流業(yè)。物流業(yè)的集聚程度使用區(qū)位熵來(lái)測(cè)度，計(jì)算模型如下：其中，sj表示物流業(yè)在省份j的總就業(yè)人數(shù)，xj表示省份j的總就業(yè)人數(shù)；s表示全國(guó)物流業(yè)的總就業(yè)人數(shù)，x表示全國(guó)總就業(yè)人數(shù)。該指標(biāo)反映一個(gè)省份物流業(yè)構(gòu)成以及其與全國(guó)水平的差異，數(shù)值越大則物流業(yè)在該省的專業(yè)化程度越高（見(jiàn)表1）。從表1中可以看出，2014年?yáng)|部地區(qū)的

7、物流產(chǎn)業(yè)集聚水平最高，但是在2008年，中部地區(qū)的物流產(chǎn)業(yè)集聚水平最高。從變動(dòng)的角度看，東部、中部和西部的物流業(yè)集聚都呈現(xiàn)出下降的趨勢(shì)，但是下降的幅度較小。從省際的角度看，遼寧省的物流業(yè)集聚程度最高，較多省份的物流產(chǎn)業(yè)集聚水平小于1，說(shuō)明中國(guó)大部分省份的物流產(chǎn)業(yè)缺乏集聚，專業(yè)化程度較弱?？刂谱兞?。為了得到無(wú)偏的結(jié)果，本文還考慮了下列變量：（1）科技創(chuàng)新水平（tec）：使用萬(wàn)人發(fā)明專利擁有量來(lái)表示。（2）人力資本（hc），使用人均受教育年限表示，其中人均受教育年限=抽樣含小學(xué)文化程度人口數(shù)*6+初中*9+高中*12+大專及以上*16）/六歲以上抽樣總?cè)丝?。?）政府規(guī)模（gov），使用政府財(cái)政支

8、出在gdp中的比重表示。（4）固定資產(chǎn)投資（inv），使用人均固定資產(chǎn)投資來(lái)表示。由于部分?jǐn)?shù)據(jù)缺失，因此選用20082014年為研究時(shí)段。本文所使用的數(shù)據(jù)來(lái)自各省統(tǒng)計(jì)年鑒。實(shí)證分析（一）面板單位根檢驗(yàn)門檻回歸要求模型中的變量平穩(wěn)，因此先對(duì)變量進(jìn)行平穩(wěn)性檢驗(yàn)。面板數(shù)據(jù)單位根檢驗(yàn)分為兩種類型：第一類為llc檢驗(yàn)，其原假設(shè)為該變量存在著同質(zhì)單位根；第二類為adf檢驗(yàn)和pp檢驗(yàn)，原假設(shè)為存在著異質(zhì)單位根。本文使用llc檢驗(yàn)和adf檢驗(yàn)對(duì)變量進(jìn)行考察，結(jié)果見(jiàn)表2。結(jié)果顯示，所有變量均在llc檢驗(yàn)、adf檢驗(yàn)中通過(guò)顯著性檢驗(yàn)，說(shuō)明變量平穩(wěn)。endprint（二）門檻回歸hansen（2000）使用自舉法獲

9、得漸進(jìn)分布，從而確定門檻個(gè)數(shù)以及門檻值，本文使用該方法對(duì)統(tǒng)計(jì)量進(jìn)行500次檢驗(yàn)，估計(jì)出bootstrap p值（見(jiàn)表3）。從表3中可以看出，第一門檻值為0.4517，第二門檻值為0.7166，兩個(gè)門檻值將物流產(chǎn)業(yè)集聚分為低、中、高三個(gè)階段。為了與門檻回歸模型對(duì)比，還對(duì)模型進(jìn)行線性回歸，進(jìn)行hausman檢驗(yàn)后選用固定效應(yīng)模型，結(jié)果見(jiàn)表4。從表4中可以看出，批發(fā)零售業(yè)對(duì)經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)在線性回歸模型和非線性回歸模型中均為負(fù)效應(yīng)。物流產(chǎn)業(yè)集聚門檻的檢驗(yàn)結(jié)果表明，不同的物流產(chǎn)業(yè)集聚階段下，批發(fā)零售業(yè)對(duì)經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)的影響有差異：當(dāng)物流集聚水平低于0.4517時(shí)，影響系數(shù)為-8.128，表明批發(fā)零售業(yè)對(duì)經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)的影

10、響在低集聚階段表現(xiàn)出負(fù)效應(yīng)；當(dāng)物流產(chǎn)業(yè)集聚水平介于0.4517與0.7166之間時(shí)，影響系數(shù)為-11.131，表明批發(fā)零售業(yè)對(duì)經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)的影響仍然為負(fù)并且有所加強(qiáng)；當(dāng)物流產(chǎn)業(yè)集聚水平高于0.7166時(shí)，影響系數(shù)為-9.845，依然存在負(fù)效應(yīng)，但是相較于低集聚階段有所加強(qiáng)，相對(duì)于中等集聚階段有所減弱。批發(fā)零售企業(yè)面臨高成本、高競(jìng)爭(zhēng)和低回報(bào)等難題，由于網(wǎng)絡(luò)購(gòu)物的沖擊，實(shí)體零售業(yè)面臨低利潤(rùn)甚至負(fù)利潤(rùn)的挑戰(zhàn)。數(shù)據(jù)顯示，2015年上半年，主要的零售企業(yè)在國(guó)內(nèi)一共關(guān)閉了121家，造成了資源的大量浪費(fèi)以及市場(chǎng)問(wèn)題。網(wǎng)絡(luò)購(gòu)物的興起，雖然帶動(dòng)了大量行業(yè)的擴(kuò)張式發(fā)展，但是對(duì)環(huán)境也造成了一定的破壞。其中，物流產(chǎn)業(yè)發(fā)展

11、依賴于交通運(yùn)輸，會(huì)產(chǎn)生大量的空氣污染；由于小型包裹的投入使用會(huì)形成固體污染。為了進(jìn)一步分析中國(guó)各地區(qū)以物流產(chǎn)業(yè)集聚為門檻的批發(fā)零售業(yè)對(duì)經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)的影響，得出各地區(qū)在2008-2014年的平均物流產(chǎn)業(yè)集聚水平，與上文得出的門檻區(qū)間進(jìn)行對(duì)比，結(jié)果見(jiàn)表5。通過(guò)表5可以看出，大部分省份處于區(qū)間2的階段，零售業(yè)的發(fā)展對(duì)經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)的負(fù)作用明顯。東部、中部和西部均處于區(qū)間3，批發(fā)零售業(yè)對(duì)經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)的負(fù)作用較區(qū)間2有所緩解。結(jié)論及政策建議隨著網(wǎng)絡(luò)購(gòu)物平臺(tái)的蓬勃發(fā)展，實(shí)體零售業(yè)面臨高成本低回報(bào)的窘境，并且網(wǎng)絡(luò)零售業(yè)帶來(lái)的資源浪費(fèi)和環(huán)境污染都對(duì)經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)產(chǎn)生了一定的負(fù)作用。本文首先使用了區(qū)位熵方法對(duì)物流產(chǎn)業(yè)集聚水平進(jìn)行評(píng)

12、價(jià)，其次，使用非線性門檻效應(yīng)模型，以物流產(chǎn)業(yè)集聚為門檻變量研究了批發(fā)零售業(yè)對(duì)區(qū)域經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)的影響，得出結(jié)論：批發(fā)零售業(yè)對(duì)區(qū)域經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)存在負(fù)效應(yīng)，并且當(dāng)物流產(chǎn)業(yè)集聚水平處于區(qū)間2時(shí)，批發(fā)零售業(yè)對(duì)區(qū)域經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)的負(fù)效應(yīng)要明顯高于區(qū)間1和區(qū)間3。同時(shí)本文對(duì)中國(guó)各省（直轄市、自治區(qū)）在2008-2014年平均物流產(chǎn)業(yè)集聚水平與三個(gè)門檻區(qū)間進(jìn)行了對(duì)比，更加深入地研究了批發(fā)零售業(yè)對(duì)區(qū)域經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)的影響。目前中國(guó)經(jīng)濟(jì)步入新常態(tài)，電子商務(wù)呈現(xiàn)出井噴式發(fā)展，因此各地方政府為了促進(jìn)電子商務(wù)和網(wǎng)絡(luò)零售的發(fā)展出臺(tái)相應(yīng)的鼓勵(lì)政策，以此來(lái)帶動(dòng)經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)，部分地區(qū)還建立物流產(chǎn)業(yè)園區(qū)和電商產(chǎn)業(yè)園區(qū)，以產(chǎn)業(yè)集聚的形式更好地促進(jìn)其發(fā)展。

13、但是，在經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)放緩的趨勢(shì)下，消費(fèi)者會(huì)更加注重儲(chǔ)蓄而克制消費(fèi)。在結(jié)構(gòu)性改革的背景下，政府應(yīng)該更加注重制造業(yè)的發(fā)展，鼓勵(lì)發(fā)展實(shí)體經(jīng)濟(jì)，比如高端制造業(yè)、應(yīng)急產(chǎn)業(yè)等，瞄準(zhǔn)世界前沿，充分利用地區(qū)的優(yōu)勢(shì)參與競(jìng)爭(zhēng)。隨著環(huán)境保護(hù)的日益迫切，綠色發(fā)展理念成為關(guān)系中國(guó)發(fā)展全局的一個(gè)重要理念。在批發(fā)零售業(yè)由實(shí)體轉(zhuǎn)向電子商務(wù)的趨勢(shì)下，所產(chǎn)生的廢棄物以及汽車尾氣排放量都成為制約經(jīng)濟(jì)綠色發(fā)展的一個(gè)因素。批發(fā)零售業(yè)在今后的發(fā)展中，應(yīng)該著力解決環(huán)境污染及資源浪費(fèi)問(wèn)題。參考文獻(xiàn)：1.李寶仁.我國(guó)零售市場(chǎng)發(fā)展與國(guó)民經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)關(guān)系的數(shù)量分析j.北京工商大學(xué)學(xué)報(bào)（社會(huì)科學(xué)版），2005，20（2）2.李先軍.零售業(yè)對(duì)江蘇省區(qū)域經(jīng)濟(jì)增

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