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我国城市化水平与商贸流通业的互动发展分析

[作者:宫彩娟| 打印 | 关闭 ]

  内容摘要:本文以我国城市化水平和商贸流通业产值建立向量自回归(VAR)模型,定量分析我国城市化水平的提高对商贸流通业发展的影响。实证研究发现,我国城市化水平对商贸流通业的拉动响应大于商贸流通业对城市化水平的拉动响应,随着时间滞后期数的增加,冲击效应逐步减弱,最终趋向于0;我国城市化水平的提升对商贸流通业的发展贡献程度,大于商贸流通业发展对城市化水平提升的贡献,且城市化水平的提升对商贸流通业的发展贡献度随着滞后期数的增加而上升。
  关键词:城市化水平 ? 商贸流通业 ? VAR模型 ? 方差分解
  引言
  第三产业在其经济体系中占据比重越来越大,商贸流通产业发展迅速。城市化水平的不断提升完善了国家(地区)的基础设施建设,为国家(地区)商贸流通业的发展提供了必要条件。朱传冲(2006)对我国城市化与商贸流通业之间的关系进行定量分析,认为城市化水平提升一个百分点,商贸流通业产值提升27亿元。通过对国内外城市化与商贸流通业关系的研究文献分析,可以看出国内外的研究集中于定性分析,学者们普遍认为城市化与商贸流通业之间存在密切关系,二者相互促进,但是并没有说明城市化以何种方式影响商贸流通业发展,对这种影响缺乏必要的计量。基于此,本文以我国1995-2016年城市化水平和商贸流通业产值为依据,定量研究我国城市化发展对商贸流通业的影响,希望可以丰富国内外有关城市化与商贸流通业的研究文献,并为我国政府制定商贸流通业发展政策提供一定的借鉴。
  我国商贸流通业和城市化发展现状
  (一)商贸流通业发展现状
  第一,我国商贸流通业发展规模实现新跨越。2016年社会消费品零售总额30多万亿元,5年来平均增速达18.1%;生产资料销售总额130万亿元,5年来平均增速达20.4%;批发零售、住宿、餐饮业营业额达8938.18亿元,5年来平均增速达16.9%。第二,覆盖城乡的流通网络初步形成。城市形成了以购物中心、仓储式商店、超市、便利店、专业店等业态为支撑的城市流通体系;东部地区商贸流通业发展迅速,上海、宁波等城市人均商业面积达到发达国家水平;工业品下乡和农产品进城双向流通渠道初步形成,新的零售业态和经营方式由城市走向农村。第三,商贸流通业现代化初步显现。2016年限额以上连锁零售餐饮企业销售额增加2.5万亿元,年均增长率达17.8%。第四,流通主体呈现多元化。在限额以上连锁销售企业销售额中,国有及国有控股企业占据10.2%、集体企业占2.2%、外商及港澳台投资占据16.3%、私营企业占6.1%、混合所有制企业占65.2%。
  但是,我国商贸流通业发展也面临许多问题。第一,流通业结构性矛盾突出,城乡发展不平衡;第二,流通领域市场秩序混乱,缺乏相应的流通标准和质量标准;第三,商贸流通业现代化、信息化程度有待提升,距离发达国家仍有较大差距;第四,流通市场主体能力不足,流通领域经营主体企业360万家,但是大型流通企业数量较少,规模以上企业数量仅占1%。
  (二)我国城市化发展现状
  改革开放以来,伴随着工业化的发展我国城市化经历了一个低起点、速度快的发展过程。1978-2016年,我国城市化水平由17.91%增长到57.35%,年均增长1.038%。1978-1989年我国城市化水平增长较快,1989-1995年城市化水平增长缓慢,1990年甚至有所下降,但是1995年以后,我国城市化水平稳步上升,由1995年的29.04%逐步上升到2016年的57.35%,年均增长率为1.35%。在我国整体城市化水平不断上升的同时,我国城市的数量由193个增加到658个。
  计量模型分析
  本文以我国城市化水平和商贸流通业产值建立向量自回归(VAR)模型,定量分析我国城市化水平的提高对商贸流通业发展的影响。VAR模型由Sims在1980年提出的作为一种联立方程模型。此后,VAR模型常用于时间序列的预测以及随机扰动项对变量系统的影响。其基本表达式如方程1所示:
  Yt=a1*Yt-1+a2*Yt-2+a3*Yt-3+…ap*Xp-1+b1*Xt-1+b2*Xt-2+…+bq*Xt-q+в ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ?(1)
  其中,Yt为内生变量,Xt为外生变量,a1,a2,…,ap为内生变量的参数矩阵,b1,b2,…,bp为内生变量的参数矩阵,B为随机扰动项。在VAR模型建立之前,必须要对时间序列进行平稳性检验,若平稳则可直接建立VAR模型,如果时间序列不平稳,若满足协整关系,亦可建立VAR模型。
  (一)实证数据的选择与处理
  本文采用商贸流通业的新增固定资产总值,表示我国商贸流通业的发展状况,基于数据的可获得性,使用交通运输、仓储和邮政业新增固定资产、批发和零售业新增固定资产、住宿和餐饮业新增固定资产加总得到商贸流通业固定资产增加总值,用ST表示。使用学术界普遍认可的城市人口与总人口的比例表示城市化发展水平,用CS表示。城市化水平(CS)和商贸流通业固定资产增加总值(ST)如表1所示。由于时间序列可能存在异方差性,故在下文计量分析之前,对我国商贸流通业固定资产增加总值和城市化水平取对数,结果分别使用LNST和LNCS表示。
  (二)商贸流通业与城市化率的相关性分析
  相关性分析是对时间序列之间相关关系程度进行分析,本文所选取的商贸流通业固定资产增加总值,是由交通运输、仓储和邮政业新增固定资产、住宿和餐饮业新增固定资产、批发和零售业新增固定资产加总得到,所以本文将此三个时间序列分别与我国城市化水平进行相关性分析。我国商贸流通业与城市化水平相关系数为0.863569;交通运输、仓储和邮政业与城市化水平相关系数为0.875783;批发和零售业与城市化水平相关系数为0.827645;住宿、餐饮业与城市化水平相关系数为0.873748。由此,可知我国商贸流通业与城市化水平有高度的相关关系,其中交通运输、仓储和邮政业、住宿和餐饮业与城市化水平相关度较高。(三)变量的单位根检验
  ADF检验存在的另一个问题是检验回归中是否包含常数和线性趋势,这主要通过时序图观察判断,涉及三个模型表达式,如公式(2)、(3)、(4)所示。
  零假设为:H0:δ=0,检验从方程(3)至方程(1)依次进行,直至拒绝原假设,即原始时间序列不存在单位根,该序列为平稳的时间序列,则检验终止。LNST、LNCS的单位根检验结果如表2所示。
  由单位根检验结果可知LNST、LNCS的单位根分别为-0.148638、-2.552268,只有LNCS在5%的显着水平下平稳,LNST在1%至10%的显着水平下是非平稳的时间序列。对LNST、LNCS进行一阶差分用DLNST、DLNCS表示,一阶差分结果分别为-1.4555618、-13.96443,结果表明DLNST、DLNCS在1%的显着水平下平稳,所以LNST、LNCS是一阶单整序列,它们之间存在平稳的线性关系,需要对它们之间的关系进行进一步的协整分析。
  (四)协整分析
  协整检验可以分析时间序列之间是否存在稳定的长期关系,如果时间序列之间存在协整关系,那么序列之间的相互偏离不会太远,即使因某种冲击偏离了均衡位置也会在短时间内自动恢复到均衡位置。回归结果方程如式(5)所示:
  LNST=4.401502*LNCS+12.8717 ? ? ? ? ? ? ? ? ? ?(5)
  (14.11507)(47.20147)
  R2=0.908774 ? ? ? F=199.2353
  设e1是方程(5)的残差,对e1进行单位根检验。由残差单位根检验结果可知,e1在5%的显着水平下平稳,所以我国城市化水平和商贸流通业之间存在协整关系,R2=0.908774表明拟合效果显着。根据方程(5),我国城市化水平上升一个百分点,我国商贸流通业固定资产总值增加4.401502亿元。
  (五)格兰杰因果关系检验
  LNST、LNCS之间具有协整关系,但是它们之间的格兰杰因果关系还需要进一步检验,其原理如方程(6)和(7)所示:
  通过对序列LNST和LNCS进行格兰杰因果关系检验,其结果如表3所示。
  表3的检验结果显示,在显着水平为1%的条件下,在滞后4期时,拒绝城市化水平提升不是商贸流通业增长的格兰杰原因的原假设。同样的,拒绝商贸流通业增长不是城市化水平提升的格兰杰原因,因此我国商贸流通业发展与我国城市化水平提升互为格兰杰因果关系。
  (六)VAR模型构建及分析
  VAR模型的建立。建立VAR模型要求时间序列必须是平稳的,本文对我国城市化水平以及商贸流通业固定资产增加总值进行的单位根检验表明,它们并不是平稳的时间序列,但是对它们进行一阶差分之后得到了平稳的时间序列,所以本文使用城市化水平和商贸流通业固定资产增加总值的一阶差分作为内生变量来建立VAR模型,并根据AIC和SC准则判断VAR模型的滞后阶数为1阶,模型参数估计值和检验结果如表4所示。
  由表4可以建立VAR模型的向量矩阵:
  此矩阵表示我国城市化水平和商贸流通业固定资产增加总值的VAR向量模式,基于VAR模型的广义脉冲响应函数和方差分解可以对变量冲击的响应进行测算。
  脉冲响应函数。脉冲响应函数用来衡量随机扰动项的一个标准差对其它变量当前和未来运动趋势的影响,它能够比较直接的反应变量之间的动态交互作用和影响。对DLNCS和DLNST进行脉冲响应分析结果如图1所示。
  由图1可知,我国城市化水平对自身的一个标准差信息的响应总体上呈下降趋势,我国城市化水平对商贸流通业的当期响应程度为0,此后响应程度逐渐增加,在第2期时达到最大值,在2期以后响应程度逐渐减弱并且趋向于0。我国商贸流通业对自身的一个标准差信息的响应在当期较高,然后迅速下降,但是下降的速度在3期以后开始减弱,并且趋向于0,我国商贸流通业对城市化水平的当期响应程度最高,此后响应程度快速下降,但是在2期以后下降速度开始减缓。由此,可以得出我国城市化水平对商贸流通业的拉动响应大于商贸流通业对城市化水平的拉动响应,随着时间滞后期数的增加,冲击效应逐步减弱,最终为趋向于0。
  结论与建议
  实证研究得出以下结论:通过对数变化之后的城市化率和商贸流通业固定资产增加总值并不是平稳的时间序列,通过ADF检验得出城市化率和商贸流通业固定资产增加总值为一阶差分平稳序列;通过协整分析发现,我国城市化水平与商贸流通业存在长期稳定的均衡关系,城市化水平提升1个百分点,我国商贸流通业固定资产总值增加4.401502亿元;格兰杰因果检验显示,我国城市化水平和商贸流通业发展互为格兰杰原因;在脉冲响应分析中发现,我国城市化水平对商贸流通业的拉动响应大于商贸流通业对城市化水平的拉动响应,随着时间滞后期数的增加,冲击效应逐步减弱,最终为趋向于0;基于方差分解得出,我国城市化水平的提升对商贸流通业的发展贡献程度大于商贸流通业发展对城市化水平提升的贡献,并且城市化水平的提升对商贸流通业的发展贡献度随着滞后期数的增加而上升。
  通过实证研究,提出如下建议:为了保障我国商贸流通业持续稳定发展,必须注重城市基础设施建设,不断提升我国的城市化水平。首先,我国政府应该增加在城市建设方面的财政支出,完善城市公路、铁路等交通运输设施建设,为城市商贸流通业等各行业的发展提供良好的基础条件。其次,注重商贸流通业与城市化的互动关系,着力建设现代商贸流通体系,以商贸流通业的发展带动城市基础设施的完善,以良好的城市服务体系吸引更多的优质商贸流通企业。最后,要注重农村地区流通体系建设,走区域城市化道路,建立合理而完善的周边城镇体系。
  参考文献:
  1.张雪源.我国商贸流通业发展与城镇化发展进程联动性研究[J].商业经济研究,2017(3)
  2.魏群.工业化、城市化和城乡商贸流通一体化研究[J].商业经济研究,2016(23)
  3.黄旭东.内涵式城市化建设视角下现代商贸流通业的发展研究[J].物流技术,2016,35(10)
  4.张艳丽.关于工业化、城市化和城乡商贸流通一体化的思考[J].商业经济研究,2016(13)
  5.赵宪敏.城镇化与商贸流通体系发展的动态分析与对策[J].商业经济研究,2015(36)
  6.陈苡.我国城镇化与商贸流通业的互动机理及协同发展探讨[J].商业经济研究,2015(9)
  7.柳江,程锐.甘肃省城镇化水平与商贸流通业发展研究[J].兰州学刊,2014(11)
  8.汤向俊,任保平.工业化、城市化和城乡商贸流通一体化[J].经济经纬,2014,31(3)
  9.黎星池,韩小敏.我国商贸流通业与城镇化关系的动态计量分析[J].经济视角(上),2013(10)

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