熊尚鵬 嚴薔薇 邱家明

內(nèi)容摘要：商貿(mào)流通產(chǎn)業(yè)與人口、空間的協(xié)調(diào)發(fā)展直接決定了我國城鎮(zhèn)化建設(shè)的質(zhì)量。對此，文章以我國2004-2017年全國及各省人口、空間、商貿(mào)流通產(chǎn)業(yè)發(fā)展情況數(shù)據(jù)為基礎(chǔ)，建立了一元和多元回歸模型以研究人口、空間、商貿(mào)流通產(chǎn)業(yè)間的相互影響效應(yīng)。最后文章就促進我國商貿(mào)流通產(chǎn)業(yè)發(fā)展提出了相關(guān)建議。

關(guān)鍵詞：人口 ? 空間 ? 商貿(mào)流通產(chǎn)業(yè) ? 影響效應(yīng)

人口、空間與流通產(chǎn)業(yè)的協(xié)調(diào)發(fā)展是政府和社會各界共同關(guān)注的問題。隨著改革開放進程不斷推進，我國經(jīng)濟發(fā)展迅速，商貿(mào)流通業(yè)也取得了諸多突破性成果，在國民經(jīng)濟中占有重要地位。因此研究商貿(mào)流通產(chǎn)業(yè)、人口與空間的協(xié)調(diào)發(fā)展關(guān)系以及相互影響程度，對我國商貿(mào)流通產(chǎn)業(yè)的進一步發(fā)展具有積極作用。近年來，我國眾多經(jīng)濟學者對三者之間的相互關(guān)系進行了大量研究，有學者就我國城鎮(zhèn)化對商貿(mào)流通產(chǎn)業(yè)的影響進行了分析，表示城鎮(zhèn)化的發(fā)展能夠推動商貿(mào)流通產(chǎn)業(yè)的發(fā)展;還有學者認為商貿(mào)流通產(chǎn)業(yè)的發(fā)展程度直接影響到人們的生活質(zhì)量，需要通過文化建設(shè)、構(gòu)建特色商貿(mào)等方式發(fā)展商貿(mào)流通業(yè)，進而提高人們生活水平。鑒于此，本文在總結(jié)已有文獻研究成果的基礎(chǔ)上，通過構(gòu)建實證模型，就人口、空間與商貿(mào)流通業(yè)的相互影響進行實證分析，為提高我國商貿(mào)流通業(yè)水平提供合理建議。

面板數(shù)據(jù)模型構(gòu)建

（一）人口、空間在不同地區(qū)對商貿(mào)流通產(chǎn)業(yè)作用情況

1.構(gòu)建一元回歸模型。本文將人口、空間參數(shù)作為解釋變量，將產(chǎn)業(yè)發(fā)展狀況作為被解釋變量，建立一元面板數(shù)據(jù)回歸模型。在建立模型時，需先對變量進行取對數(shù)運算，以避免模型出現(xiàn)異方差。

lnU1it=αi+β1itln U2it+μit ? i=1，…，11;t=2004，…2018 ? ? （1）

lnU1it=αi+β2itln PASit+μit ? i=1，…，11;t=2004，…2018 ? （2）

lnU1it=αi+β3itln PURit+μit ? i=1，…，11;t=2004，…2018 ? （3）

lnU1it=αi+β4itln PDSit+μit ? i=1，…，11;t=2004，…2018 ? （4）

lnU1it=αi+β5itln PESit+μit ? i=1，…，11;t=2004，…2018 ? （5）

lnU1it=αi+β6itlnU3it+μit ? i=1，…，11;t=2004，…2018 ? ? ?（6）

lnU1it=αi+β7itln SLRit+μit ? i=1，…，11;t=2004，…2018 ? （7）

lnU1it=αi+β8itln SLEit+μit ? i=1，…，11;t=2004，…2018 ? （8）

lnU1it=αi+β9itln LURit+μit ? i=1，…，11;t=2004，…2018 ? （9）

公式（1）表示人口發(fā)展情況對于地區(qū)商貿(mào)流通產(chǎn)業(yè)的總體作用情況，β1it表示人口發(fā)展指數(shù);公式（2）-（5）依次從人口年齡分布、人口城鄉(xiāng)比例、人口密集化程度、人口就業(yè)情況4個二級指標的角度研究人口發(fā)展情況對于地區(qū)商貿(mào)流通產(chǎn)業(yè)的作用情況，β2it、β3it、β4it、β5it依次代表對應(yīng)二級指標的作用系數(shù);公式（6）表示空間發(fā)展情況對于地區(qū)商貿(mào)流通產(chǎn)業(yè)的作用情況，β6it表示空間發(fā)展指數(shù);公式（7）-（8）依次從地區(qū)資源狀況、地區(qū)環(huán)境情況、地區(qū)壓力情況3個二級指標的角度研究空間發(fā)展情況對于地區(qū)商貿(mào)流通產(chǎn)業(yè)的作用情況，β7it、β8it、β9it依次代表對應(yīng)二級指標的作用系數(shù)。

2.建立多元回歸模型。

lnU1it=γi+η1it lnPASit+η2it lnPURit+η3it lnPDSit+η4it lnPESit+η5it lnSLRit+η6it lnSLEit+η7it lnLURit+εit ? ? i=1，…，11;t=

2004，…2018 ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ?（10）

公式（10）中，η1it、η2it、η3it、η4it、η5it、η6it、η7it依次表示人口年齡分布、人口城鄉(xiāng)比例、人口密集化程度、人口就業(yè)情況、地區(qū)資源狀況、地區(qū)環(huán)境情況、地區(qū)壓力情況的作用系數(shù)，γi表示常數(shù)項，εit表示隨機項。

（二）不同地區(qū)商貿(mào)流通產(chǎn)業(yè)對人口的作用情況

1.構(gòu)建一元回歸模型。本文將地區(qū)商貿(mào)流通產(chǎn)業(yè)發(fā)展狀況作為解釋變量，將人口作為被解釋變量，建立一元面板數(shù)據(jù)回歸模型。在建立模型時，先對變量進行取對數(shù)運算，以避免模型出現(xiàn)異方差。

lnU2it=φi+τ1it lnU1it+μit ? ?i=1，…，11;t=2004，…2018 ?（11）

lnU2it=φi+τ2it lnDSit+μit ? i=1，…，11;t=2004，…2018 ?（12）

lnU2it=φi+τ3it lnDCit+μit ? i=1，…，11;t=2004，…2018 ?（13）

lnU2it=φi+τ4it lnDPit+μit ? i=1，…，11;t=2004，…2018 ?（14）

lnU2it=φi+τ5it lnDFit+μit ? i=1，…，11;t=2004，…2018 ?（15）

lnU2it=φi+τ6it lnDMit+μit ? i=1，…，11;t=2004，…2018 ?（16）

公式（11）表示商貿(mào)流通產(chǎn)業(yè)對人口發(fā)展情況的總體作用情況，τ1it表示作用系數(shù);公式（12）-（16）依次從產(chǎn)業(yè)發(fā)展情況、貢獻情況、預(yù)期情況、基礎(chǔ)情況、現(xiàn)代化情況5個二級指標的角度研究地區(qū)商貿(mào)流通產(chǎn)業(yè)對人口發(fā)展的作用情況，τ2it、τ3it、τ4it、τ5it、υ6it依次代表對應(yīng)二級指標的作用系數(shù)。

2.建立多元回歸模型。

lnU2it=ρi+φ1it lnDSit+φ2it lnDCit+φ3it lnDPit+φ4it lnDFit+φ5it lnDMit+εit ? ?i=1，…，11;t=2004，…2018 ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? （17）

公式（17）中，φ1it、φ2it、φ3it、φ4it、φ5it依次表示產(chǎn)業(yè)發(fā)展情況、貢獻情況、預(yù)期情況、基礎(chǔ)情況、現(xiàn)代化情況的作用系數(shù)，ρi表示常數(shù)項，εit表示隨機項。

（三）不同地區(qū)商貿(mào)流通產(chǎn)業(yè)對空間的作用情況

1.構(gòu)建一元回歸模型。本文將地區(qū)商貿(mào)流通產(chǎn)業(yè)發(fā)展狀況作為解釋變量，將空間發(fā)展情況作為被解釋變量，建立一元面板數(shù)據(jù)回歸模型。在建立模型時，也要先對變量進行取對數(shù)運算，以避免模型出現(xiàn)異方差。

lnU3it=ψi+υ1it lnU1it+μit ? i=1，…，11;t=2004，…2018 ?（18）

lnU3it=ψi+υ2it lnDSit+μit ? i=1，…，11;t=2004，…2018 （19）

lnU3it=ψi+υ3it lnDCit+μit ? i=1，…，11;t=2004，…2018 ?（20）

lnU3it=ψi+υ4it lnDPit+μit ? i=1，…，11;t=2004，…2018 （21）

lnU3it=ψi+υ5it lnDFit+μit ? i=1，…，11;t=2004，…2018 （22）

lnU3it=ψi+υ6it lnDMit+μit ? i=1，…，11;t=2004，…2018 （23）

公式（18）表示商貿(mào)流通產(chǎn)業(yè)對空間發(fā)展情況的總體作用情況，υ1it表示作用系數(shù);公式（19）-（23）依次從產(chǎn)業(yè)發(fā)展情況、貢獻情況、預(yù)期情況、基礎(chǔ)情況、現(xiàn)代化情況5個二級指標的角度研究地區(qū)商貿(mào)流通產(chǎn)業(yè)對空間發(fā)展的作用情況，υ2it、υ3it、υ4it、υ5it、υ6it依次代表對應(yīng)二級指標的作用系數(shù)。

2.建立多元回歸模型。

lnU2it=κi+λ1it lnDSit+λ2it lnDCit+λ3it lnDPit+λ4it lnDFit+λ5it lnDMit+εit ? i=1，…，11;t=2004，…2018 ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? （24）

公式（24）中，λ1it、λ2it、λ3it、λ4it、λ5it依次表示產(chǎn)業(yè)發(fā)展情況、貢獻情況、預(yù)期情況、基礎(chǔ)情況、現(xiàn)代化情況的作用系數(shù)，ρi表示常數(shù)項，εit表示隨機項。

數(shù)據(jù)來源

本文采用數(shù)據(jù)均來自于2004-2017年國家和省級統(tǒng)計部門印發(fā)的《中國統(tǒng)計年鑒》、《中國零售和餐飲連鎖企業(yè)統(tǒng)計年鑒》、《國家商品交易市場統(tǒng)計年鑒》和各級統(tǒng)計部門網(wǎng)站發(fā)布的統(tǒng)計報告。由于部分數(shù)據(jù)無法獲得，對此本文使用插補法對缺失數(shù)據(jù)進行科學估計，以保證數(shù)據(jù)的連續(xù)性。

實證測度

（一）數(shù)據(jù)處理

本文選取商貿(mào)流通產(chǎn)業(yè)、人口與空間相關(guān)數(shù)據(jù)為解釋變量，通過對面板數(shù)據(jù)進行多元回歸，實證分析人口、空間發(fā)展與商貿(mào)流通產(chǎn)業(yè)的作用情況。

（二）多元回歸分析

1.人口、空間在對商貿(mào)流通產(chǎn)業(yè)的總體作用情況。本文運用公式（10）處理面板數(shù)據(jù)，進行多元回歸估計分析，并使用Eviews8.0軟件對模型進行F檢驗和霍斯曼檢驗，得出結(jié)果如表1、表2所示。

檢驗結(jié)果顯示統(tǒng)計量F1和F2均明顯高于臨界值，因此拒絕初始假設(shè)，模型采用變系數(shù)形式。當顯著性在5%水平下時，拒絕隨機效應(yīng)假設(shè)，最終確定模型采用變系數(shù)固定效應(yīng)形式。經(jīng)Eviews8.0軟件運算后得到：人口年齡分布、人口城鄉(xiāng)比例、人口密集化程度、人口就業(yè)情況、地區(qū)資源狀況、地區(qū)環(huán)境情況、地區(qū)壓力作用系數(shù)的平均值分別是0.59575、0.10379、0.05736、0.40891、0.53589、-0.01691、0.35345。R2=0.975212說明各自變量對因變量具有明顯的解釋作用，各組數(shù)據(jù)的平均值也說明了絕大部分的二級指標均能夠正向拉動商貿(mào)流通產(chǎn)業(yè)發(fā)展，其中僅地區(qū)環(huán)境情況抑制了商貿(mào)流通產(chǎn)業(yè)發(fā)展，但這一抑制作用很弱。結(jié)果顯示，人口年齡分布、人口就業(yè)情況、地區(qū)資源狀況對商貿(mào)流通產(chǎn)業(yè)發(fā)展的促進能力很強。這主要是因為隨著經(jīng)濟發(fā)展，人力資源會從第一產(chǎn)業(yè)向第二產(chǎn)業(yè)、第三產(chǎn)業(yè)轉(zhuǎn)移，而當?shù)貐^(qū)間生活資源差距較大時，將產(chǎn)生人口遷移，同時，人口的轉(zhuǎn)移還會促使輸入地政府出臺對應(yīng)政策，從而使得轉(zhuǎn)移人口為商貿(mào)流通產(chǎn)業(yè)提供了充足人力資源保障。

2.商貿(mào)流通產(chǎn)業(yè)對人口的作用情況。本文運用公式（17）處理面板數(shù)據(jù)，進行多元回歸估計分析。進一步的，本文使用Eviews8.0軟件對模型進行F檢驗和霍斯曼檢驗，得出結(jié)果如表3、表4所示。

檢驗結(jié)果顯示統(tǒng)計量F1和F2均明顯高于臨界值，因此拒絕初始假設(shè)，模型采用變系數(shù)形式。當顯著性在5%水平下時，不能拒絕隨機效應(yīng)假設(shè)，最終確定模型采用變系數(shù)隨機效應(yīng)形式。經(jīng)Eviews 8.0軟件運算后得到：產(chǎn)業(yè)發(fā)展情況、貢獻情況、預(yù)期情況、基礎(chǔ)情況、現(xiàn)代化情況作用系數(shù)的平均值分別為0.374231、-0.132765、0.013643、-0.019749、0.014935，R2=0.984121說明各自變量對因變量具有明顯的解釋作用，產(chǎn)業(yè)發(fā)展情況、預(yù)期情況、現(xiàn)代化情況對人口發(fā)展起到促進作用，產(chǎn)業(yè)貢獻情況和基礎(chǔ)情況對人口發(fā)展起到抑制作用。

3.商貿(mào)流通產(chǎn)業(yè)對空間的作用情況。本文運用公式（24）處理面板數(shù)據(jù)，進行多元回歸估計分析。本文使用Eviews 8.0軟件對模型進行F檢驗和霍斯曼檢驗，得出結(jié)果如表5、表6所示。

檢驗結(jié)果顯示，統(tǒng)計量F1和F2均明顯高于臨界值，因此拒絕初始假設(shè)，模型采用變系數(shù)形式。當顯著性在5%水平下時，不能拒絕隨機效應(yīng)假設(shè)，最終確定模型采用變系數(shù)隨機效應(yīng)形式。Eviews8.0軟件運算后得到：產(chǎn)業(yè)發(fā)展情況、貢獻情況、預(yù)期情況、基礎(chǔ)情況、現(xiàn)代化情況作用系數(shù)的平均值分別為0.104701、-0.071463、0.059161、-0.004736、0.215873，R2=0.987559說明各自變量對因變量具有明顯的解釋作用，產(chǎn)業(yè)發(fā)展情況、產(chǎn)業(yè)預(yù)期情況、產(chǎn)業(yè)現(xiàn)代化情況對人口發(fā)展起到促進作用，產(chǎn)業(yè)貢獻情況、產(chǎn)業(yè)基礎(chǔ)情況對人口發(fā)展起到抑制作用。作用效果與對人口發(fā)展的作用效果一致。

結(jié)論與建議

商貿(mào)流通產(chǎn)業(yè)的發(fā)展與地區(qū)人口、空間的發(fā)展相互促進。無論是在局部地區(qū)還是在全國范圍內(nèi)，商貿(mào)流通產(chǎn)業(yè)及其大部分二級指標對人口、空間的發(fā)展都具有積極的促進作用，同時人口、空間發(fā)展及其大部分二級指標也能拉動商貿(mào)流通產(chǎn)業(yè)發(fā)展。另外，人口、空間的不同二級指標對商貿(mào)流通產(chǎn)業(yè)的作用能力不同，地區(qū)人口空間情況對于商貿(mào)流通產(chǎn)業(yè)的促進效果由大到小依次是人口年齡分布、地區(qū)資源狀況、人口就業(yè)情況、地區(qū)壓力、人口城鄉(xiāng)比例、人口密集化程度、地區(qū)環(huán)境情況。

商貿(mào)流通產(chǎn)業(yè)不同的二級指標對人口、空間發(fā)展的作用能力也不相同。商貿(mào)流通產(chǎn)業(yè)對人口發(fā)展的促進效果由大到小依次是產(chǎn)業(yè)發(fā)展情況、現(xiàn)代化情況、預(yù)期情況、基礎(chǔ)情況、貢獻情況。商貿(mào)流通產(chǎn)業(yè)對地區(qū)發(fā)展的促進效果由大到小依次是產(chǎn)業(yè)發(fā)展情況、預(yù)期情況、現(xiàn)代化情況、貢獻情況、基礎(chǔ)情況。

綜上所述，為了促進商貿(mào)流通產(chǎn)業(yè)的不斷發(fā)展壯大，本文提出以下建議：第一，我國政府要完善商貿(mào)流通產(chǎn)業(yè)體系，建設(shè)鄉(xiāng)村商貿(mào)網(wǎng)點，創(chuàng)新流通方式，全面提升商貿(mào)流通產(chǎn)業(yè)輻射面，并促進相關(guān)產(chǎn)業(yè)發(fā)展;第二，我國政府需加強職業(yè)能力建設(shè)，提升商貿(mào)流通產(chǎn)業(yè)從業(yè)者能力，通過高素質(zhì)的人力資源彌補人口結(jié)構(gòu)問題，從而緩解人口老齡化對商貿(mào)流通產(chǎn)業(yè)的影響;第三，我國政府要調(diào)整產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)，清除商貿(mào)流通產(chǎn)業(yè)發(fā)展障礙，提升服務(wù)業(yè)在國民經(jīng)濟中所占比重，減少經(jīng)濟發(fā)展對于資源的依賴，同時還要有序推進產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)高級化、合理化調(diào)整，提高城市環(huán)境資源承載能力。

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