內容摘要：本文利用2003-2011年我國30個省際面板數據對城鎮化與商貿流通業發展的關系進行分析。采用固定效應變系數模型對我國東、中、西部各省市城鎮化和商貿流通業之間的關系進行量化分析，得出兩者相互促進作用大致呈反比例關系的結論。最后提出相關政策建議。

　　關鍵詞：城市管理論文發表,城鎮化,商貿流通業,變系數模型

　　隨著《國家新型城鎮化規劃(2014年-2020年)》的出臺，城鎮化已成為我國實現擴大內需、提高消費需求的根本路徑和動力。商貿流通業作為滿足消費需求的平臺和載體，與城鎮化進程密不可分。新一輪城鎮化建設對商貿流通業提出新的要求，為其發展提供更大的空間;反之，商貿流通業在推進城鎮化過程中起著重要的支撐作用。自2003年以來，我國城鎮化率年均提高1.34個百分點，商貿流通業GDP保持年均1.8個百分點的增長速度。但是，各省市城鎮化進程與商貿流通業發展存在著怎樣一種量化關系呢?它們之間的這種量化關系又存在什么差異呢?

　　我國有不少學者對城鎮化進程和流通業的發展關系進行相關研究。例如，晏維龍(2006)、朱發倉(2007)以及劉根榮(2010)等，但大多采用時間序列研究它們在某個時期的相互影響關系，較少采用全國面板數據分析兩者的互動關系，并缺乏對各省市間影響強度差異作對比分析。本文將運用Panel Data計量模型對我國30個省市在2003-2011年期間城鎮化與商貿流通業的相互關系展開研究。

　　Panel Data計量模型概述

　　Panel Data是采用個體、時間、指標等三維信息結構對時間序列數據和截面數據進行綜合分析的一種方法。通過采用合成數據研究變量間相互關系并預測其影響趨勢，該模型的一般形式為：

　　i=1，2，…，N，t=1，2，…，T (1)

　　其中，K是解釋變量個數，N是橫截面個體變量個數，T表示樣本觀測時期數，參數αi表示截距項，β1i，…，βki表示解釋變量的系數。

　　根據截距項和解釋變量系數不同的限制條件，通常將面板數據分為三種。第一種是混合回歸模型，即截距和解釋變量系數均相同，模型形式為：

　　i=1，2，…，N，t=1，2，…，T (2)

　　第二種是變截距模型，即截距項不同但解釋變量系數相同，模型的形式為：

　　i=1，2，…，N，t=1，2，…，T (3)

　　第三種是變系數模型，即截距項和解釋變量系數均不相同，模型的形式為：

　　i=1，2，…，N，t=1，2，…，T (4)

　　依據不同形式的個體影響，又將變截距模型和變系數模型分為固定效應模型和隨機效應模型。通常采用hausman檢驗對隨機效應和固定效應進行選擇。通過協方差分析法確定面板數據的模型形式，該方法需構造兩個F統計量F1和F2：

　　(5)

　　(6)

　　其中，S1、S2、S3分別表示變系數模型、變截距模型和混合模型的回歸殘差平方和，并提出如下兩個假設：

　　H1：β1=β2=…=βN

　　H2：α1=α2=…=αN，β1=β2=…=βN

　　模型形式檢驗過程是：先檢驗原假設H2，如果經計算得到的統計量F2的值小于給定顯著性水平下的相應臨界值，則不能拒絕原假設H2，選用混合回歸模型。否則，拒絕原假設H2，并繼續檢驗原假設H1，如果計算得到的F1值小于給定顯著性水平下的相應臨界值，則認為接受假設H1，采用變截距模型，否則采用變系數模型。

　　實證分析

　　(一)數據說明

　　本文采用2003-2011年全國30個省市的城鎮化率(UL)代表城鎮化水平;用批發和零售以及住宿和餐飲的國內生產總值(CGDP)代表商貿流通業水平。原始數據來源于2004-2012年《中國統計年鑒》，為消除異方差，分別對指標取對數，記作lnUL和lnCGDP。

　　(二)面板數據單位根檢驗

　　在進行協整檢驗之前運用Eviews6.0軟件對變量進行LLC、IPS、ADF、PP等方法的單位根檢驗，檢驗結果如表1所示。

　　由此可知，變量lnUL和lnCGDP都存在單位根，但二者的一階差分在5%的顯著性水平下拒絕存在單位根的假設，可見這兩個變量均為一階單整。

　　(三)面板數據協整檢驗

　　通過單位根檢驗后，將采用EG方法進行變量之間的協整檢驗，分為以下兩步：

　　1.模型回歸估計。由于本文樣本數據是對自身進行推論，所以選擇固定效應模型。采用F檢驗確定模型形式，以lnUL為解釋變量，lnCGDP為被解釋變量，分別得到：S1=0.989，S2=3.125，S3=46.02，將K=1，T=9，N=30代入式(5)和(6)得到F1=15.64> F0.95(29，210)=0.598，F2=164.86>F0.95(58，210)=0.693，因此，采用變系數模型。同理，以 lnCGDP為解釋變量，以lnUL為被解釋變量時也采用變系數模型，建立固定效應變系數模型：

　　(7)

　　(8)

　　式(7)旨在研究城鎮化進程對商貿流通業的影響，系數βi代表城鎮化對商貿流通業的影響系數;式(8)中系數β`i則代表商貿流通業對城鎮化的貢獻率。通過Eviews6.0得到固定效應變系數模型回歸結果，如表2所示。

　　由表3可知，變系數模型的R2均在0.99以上，說明城鎮化進程與商貿流通業發展水平很大程度上能夠相互解釋。D.W統計量都比較接近于2，表明殘差序列均不存在一階序列自相關。

　　從表2可以看出，城鎮化進程對商貿流通業的影響強度為：東部>中部>西部，即城鎮化率每提高1個百分點會使得東、中、西部商貿流通業GDP 分別增長10.9578、6.227、5.5905個百分點。可見，東部地區城鎮化帶動商貿流通業的相對能力較強，可能的原因是東部地區商業設施較為完善，居民人均收入較高，消費潛力必然超過中西部地區。在東、中、西部各省市之間也存在一定差異。例如，在東部，城鎮化帶動最強的省市是北京和天津，它們有著較為獨特的地理位置，其次是上海和廣東等沿海城市。處于中部的黑龍江受城鎮化影響較大，這固然離不開黑龍江老工業基地的作用以及各種促進流通業發展的政策措施。而以四川、陜西等為代表的西部地區商貿流通業受城鎮化影響的敏感度較弱，其中一個原因是其本身的經濟基礎較差，商業網點布局不完善，但從另一方面說明西部商貿流通業受城鎮化推動有較大的提升空間。 　　相反，通過系數β`可以看到，商貿流通業對城鎮化的貢獻程度依次為：中部>西部>東部。即商貿流通業GDP每增長1個百分點能使東、中、西部的城鎮化率分別提高0.1121、0.1781、0.1688個百分點。由此可見，在中西部大力發展商貿流通業必然會推動其城鎮化進程。中部地區商貿流通業發展對城鎮化的推動作用之所以要略強于西部地區，主要是因為河南、湖北、安徽等中部省市均是人口大省，通過發展商貿流通業改變就業結構，使農民走向城鎮的作用更加明顯。在西部的廣西和甘肅等商貿流通業發展對城鎮化貢獻較大，原因可能是在少數民族地區，發展商貿流通業更能提高人民收入，促使人們向城鎮轉移。然而，位于東部的北京、天津、廣東等省市城鎮化進程受商貿流通業影響并不明顯，原因是這些省市的城鎮化已經達到較高水平，商貿流通業發展程度也幾乎達到極限，再靠商貿流通業推動城鎮化進程空間狹小。

　　2.模型回歸殘差的單位根檢驗。經過模型回歸估計后，對各截面回歸方程的殘差序列 uit、u`it進行單位根檢驗，其結果如表4所示。由此可見，模型回歸殘差的單位根檢驗的概率值均為零，則認為估計所得到的殘差序列uit、u`it是平穩的，即序列lnCGDP與lnUL之間存在協整關系。

　　結論與政策建議

　　通過以上分析，本文可以得到以下結論：我國的城鎮化進程與商貿流通業發展是相互促進的，但它們之間的相互促進作用大致呈反比例關系，即城鎮化對商貿流通業的帶動作用越大，那么商貿流通業對城鎮化的促進作用就越小，反之亦然。因此，針對上述研究，提出以下政策建議：

　　第一，抓住城鎮化機遇，完善城鎮商業網點布局，加快商貿流通業發展。在我國全面推進城鎮化建設中，充分發揮城鎮化對商貿流通業的帶動作用。例如加大對道路、交通等基礎設施的投入力度，加強對城鎮商業網點的規劃，包括社區商業網點的布局。針對城鎮化水平較為落后的中西部地區，可以通過城市群的建立，提升對商貿流通業的帶動力度，例如西南地區的成渝城市群。

　　第二，重視商貿流通發展，建立中西部商貿流通中心，推動城鎮化進程。分析結果顯示，中西部商貿流通業的發展能夠較大地推動城鎮化，與我國當前加強中西部新型城鎮化的戰略目標一致。作為先導產業的商貿流通業是綠色產業，能改善我國的就業結構，縮小城鄉居民收入差距。因此，特別要加強重慶、安徽、甘肅、河南等中西部省市商貿流通業的發展。例如，建立以重慶為中心的西南商貿中心，出臺相關優惠政策，重視以商貿流通業促進城鎮化的戰略路徑。

　　第三，加快農村流通體系建設，推進城鄉商品流通一體化，促進城鄉統籌發展。新型城鎮化的最終目的是要達到城鄉統籌，通過城市與農村商品交換，使農村居民享受城市商品，城市居民享用綠色農產品。因此，需要政府加大對農村流通體系建設的資金投入，包括加強對農村道路、市場以及信息化服務的投資，以實現城鄉商品流通一體化，使得我國城鎮化到達城鄉統籌的效果。

　　參考文獻：

　　1.晏維龍.中國城市化對流通業發展影響的實證研究[J].財貿經濟，2006(3)

　　2.朱發倉，蘇為華.城市化水平對流通業發展影響Panel Data證據―兼與晏維龍教授商榷[J].財貿經濟，2007(2)

　　3.劉根榮，李欣欣.城市化與流通產業發展互動關系的實證分析[J].價格月刊，2010(9)

　　4.鄭勇軍.現代流通業發展與新型城鎮化―以浙江省為例[J].商業經濟與管理，2014(3)