中國城市化對零售業發展空間異質性影響的實證研究

陳華

（福建船政交通職業學院，福建福州350001）

中國城市化對零售業發展空間異質性影響的實證研究

陳華

（福建船政交通職業學院，福建福州350001）

利用2014年中國31省市的數據，應用GWR模型重點探討了城市化對零售發展所產生的空間異質性影響，結果表明:（1）中國31省市城市化對零售業發展作用大致可以劃分為東、中和西部三大板塊，且強度由東向西總體呈下降趨勢；（2）對中國31省市的檢驗結果顯示，零售業和城市化之間既存在正“U”形曲線關系，也存在倒“U”形曲線關系。

城市化；零售業；GWR；空間異質性

一、引言

改革開放以來，投資、出口和消費一直被視為拉動中國經濟的三駕馬車。然而，在很長一段時間內中國較為重視投資和出口在拉動中國經濟增長過程中的作用，使得內部消費市場沒有得到足夠的重視和培育。然而，隨著近年來全球經濟需求疲軟，尤其是發達經濟體的需求收縮，加上以往以投資為主導的經濟發展路徑，已經愈來愈難以適應轉型時期的結構性調整和內涵式、持續性發展的要求。在此種條件下，政府積極調整經濟發展的戰略，將經濟發展的重點轉向結構性改革、鼓勵科技創新和刺激內部消費等方面。零售業與國民日常生活息息相關，在擴大內需過程中扮演重要角色。根據國家統計局發布的數據2014年，全國社會消費品零售總額占GDP的44.47%。同時，推進城市化進程建設又是刺激內部消費的重要組成部分。在1990年～2014年之前，我國的城市化率和零售業的均表現持續的增長趨勢（圖1左），且二者也表現出十分明顯的正向關系（圖1右）。該結果表明，城市化對零售業發展具有很強的解釋作用（可決系數為0.8394）。然而，中國是一個幅員遼闊的國家，各個地區的城市化、技術水平和經濟發展情況也存在鮮明的地域特征。例如，在2014年中國城市化水平最高和次高地區為上海、北京和天津，分別達到了0.8960、0.8635和0.8227。而相比之下，甘肅、貴州和西藏地區的城市化水平僅有0.4168、0.4001、0.2575，與上述三地形成明顯的差距。由此可見，從全局（平均）性的角度進行估算城市化水平對零售業發展的作用，所得出的結論并不能很好地解釋城市化對零售業發展的作用關系。

二、文獻綜述

目前，已有研究主要將零售業納入流通產業的范疇，在此基礎上重點探討城市化和流通產業之間的關系，并取得了一些較為有意義的研究成果。這些研究成果為處理好城市化和零售業之間的發展關系提供了良好的政策啟示。例如，晏維龍等（2004）從理論和實證角度分別論證了城市化和商品流通之間的關系，并指出城市化能夠促使人口、資源和財富向城市聚集，繼而進一步帶動商品流通的發展。為此，他們比對了中國改革開放前和改革開放后的城市化水平和商品流通之間的關系，結果表明，在1980年后中國的城市化對商品流通水平具有更為顯著的解釋意義[1]。晏維龍（2006）采用誤差修正模型估計了中國城市化與流通業的長期數量關系，研究結果顯示，中國的城市化每增長1個單位，流通業的GDP將增長2.436個單位[2]。朱發倉等（2007）則在晏維龍（2006）的基礎之上，采用1960～2004年中國各省份的數據，運用個體固定效應模型分別估計了中國東、中和西部地區的城市化對流通業發展的數量關系，發現中部地區的彈性最大為1.8827，東部次之為1.0952，西部最小為0.9274[3]。梁海林等（2011）將技術進步等因素納入計量模型，研究了浙江省的技術進步、城市化和商貿流通之間的關系，結果表明，該地區的技術進步和城市化均有助提高當地零售業的發展水平，且技術進步的作用更為明顯[4]。何永達等（2012）較為深入地研究了城市化對零售業發展的影響，并指出城市化和零售業發展存在倒U形的曲線關系，即在短期內城市化水平的提高有助于促進零售業的集聚，而長期方向上則不

然[5，6]。

縱觀上述研究，提高城市化水平對中國流通產業的發展具有積極的意義，為研究城市化和零售業的經濟關系提供了重要的啟示。然而，單獨就探討城市化和零售業發之間關系的研究成果相對較少。同時，改革開放以來，我國實行了非均衡發展的戰略，城市化進程和零售業發展水平在空間布局上都呈現出巨大的差異。全局性的研究容易掩蓋區域性特征，可能導致政策的制定出現偏差。正是出于上述幾方面考慮，有必要從空間角度探究城市化對中國零售業所產生的異質性影響。為此，在結合以往研究成果的基礎之上，本文采用地理加權回歸模型（GWR，geographically weighted regression），研究了中國31個省市（自治區、直轄市）的城市化對零售業所產生的異質性影響，并檢驗二者可能存在的曲線關系。

圖11990 ～2014年中國城市化率和社會消費品零售總額變動趨勢和關系圖

三、實證分析

1.模型構建

地理加權回歸模型（GWR）能夠每一個回歸單一進行局部性回歸，而不是像傳統的OLS回歸方法那樣獲得一個全局性或者平均性的估計值[7]。因此，應用該模型有助于分析城市化對零售業發展作用的空間變異特征。在參考文獻[1]、[3]和[5]研究的基礎上，將城市化設置為自變量，將人口、經濟增長和技術進步設置為控制變量。同時，為了檢驗城市化和零售業之間的曲線關系，還可以在模型中引入城市化變量的二次項，所構建的實證模型如式（1）和（2）所示。

設社會消費品零售總額為salei，第i個地區的地理坐標為（ui，vi），則2014年中國31省市城市化與零售業發展的回歸模型構建如下式:

其中pop主要是各地區的年末常住人口；gdp主要是指各地區的國內生產總值；urban主要是指各地區的城市化率；tfp主要是指各地區的技術進步水平；εi為誤差項。需要說明的是，各地區的技術進步主要根據非參數DEA曼奎斯特指數法測算而得。其中，在該模型中將各地區的固定資產投資總額和就業人數設為投入變量，將各地區的國內生產總值設為產出變量。城市化率則主要采用各地區的城鎮人口和年末常住人口的比值進行測量。以上數據均來源于《中國統計年鑒2015》。

2.計算結果及分析

利用軟件GWR4.0可以計算出變量pop、gdp、urban、tfp和sale之間的局部系數的回歸結果。在表1中，除了西藏、青海和云南等極少數地區城市化對零售業的估計系數為負值外，大部分地區的估計系數均為正值。因此，從總體上看，城市化水平的提高有助于帶動零售業的發展。但是，不同省份的城市化對零售業發展的貢獻程度存在較為明顯空間變異，且大致呈現出由東向西逐漸遞減的“階梯式”下降的趨勢。

根據模型1的估計結果，若按照urban變量的估計彈性大小進行排序，可以發現城市化對零售業發展的貢獻較大的省份主要集中分布在東部省份。其中，北京、天津、遼寧、山東和江蘇5省市（自治區、直轄市）城市化對零售業的作用彈性分別為0.6459、0.6339、0.602、0.6001和0.5674，分為位居第2、3、4、5和9位。這些地區是中國商品經濟貿易相對較為活躍的地區。根據2015年國家統計局發布的數據，2014年上述5個省份（自治區、直轄市）社會消費品零售的總額分別占GDP的45.18%、30.13%、41.19%、42.25%和36.04%。同時，這些地區的城市化率也保持在較高的水平。例如，2014年北京、天津和遼寧等地的城市化率分別達到了86.35%、82.27%和67.05%，接近甚至超越了部分發達國家的城市化水平。由此可以看出，這些地區的城市化水平對零售業發展的作用總體上位于第一板塊。中部地區的城市化對零售業發展的作用彈性總體介于0.3～0.59之間，名次處于10～20之間，屬于第二板塊。中部地區城市化彈性值較大的地區主要為吉林、安徽、黑龍江、山西和河南。城市化對這些地區的促進作用相對較為顯著，其貢獻彈性值分別為0.5763、0.5693、0.5602、0.5142和0.5130。這表明這些地區的城市化率每提高一個單位，將至少分別帶動當地零售業0.5個單位的增長。除了內蒙古外，西部地區城市化對零售業發展的作用彈性均小于0.3，名次處于20以下。因此，從總體上看，現階段西部地區的城市化對零售業發展的作用并不十分顯著。這很大程度上與西部地區較為滯后的城市化發展狀況存在較為明顯的關系。城市化進程緩慢以及城市化發展水平的落后，將對當地的經濟增長、市場經濟建設和居民收入水平的提高產生不同程度的負面影響，繼而在一定程度上削弱了城市化對當地零售業的帶動作用。

表1 模型1的估計結果（2014）

表2 模型2的估計結果（2014）

根據模型1的回歸結果，還可以有以下幾點發現:1）除了少部分地區外（北京、天津、黑龍江和內蒙古），東、中和西部地區的經濟增長效應對零售業發展所產生的作用較城市化來得更為顯著，且越往西部地區經濟增長對零售業的正向促進效應愈加突出，恰恰與城市化的作用呈相反的布局趨勢。由此可見，現階段保持良好的經濟增長態勢，尤其是中西部地區，將能夠更為有效地帶動這些地區零售業發展；2）與城市化對零售業發展的作用相比較，技術進步對零售業發展所產生的帶動作用相對有限。就中、東部地區而言，雖然技術進步能夠對零售業的發展產生正向的促進作用，但是其貢獻彈性明顯小于經濟增長、城市化和人口所產生的作用。然而，就西部地區而言，技術進步對推動零售業發展的作用并不十分顯著，部分地區甚至產生了抑制作用。出現此種情況，一方面既與這地區的技術基礎薄弱、技術水平低、技術引進力度小和技術創新能力薄弱難以匹配現代零售業發展需要，另一方面也與當地零售業發展理念和管理方式的滯后存在密不可分的聯系。

城市化的進程實質上就是人口、資源和產業在地理空間上的一種聚集過程，是社會經濟發展過程中提高資源使用效率，降低資源配置成本的必然結果。學界將此種聚集的現象稱為“聚集效應”。受城市化進程中“聚集效應”的影響，作為流通產業重要組成部分的零售業也容易產生“密度經濟”的問題，即隨著經濟密度的上升，零售業單位流通費用有可能出現先下降后上升的情況[8，9]。這意味著，在城市化達到一定程度后，零售業的發展可能出現減緩甚至衰退的現象。由此可見，根據“密度經濟”的作用規律，零售業和城市化二者可能存在倒“U”形的曲線關系。但是，由于我國31個省市（自治區、直轄市）的人口數量、經濟發展和技術能力的差異性特征突出，是否所有地區都滿足上述理論假設，仍需借助GWR模型做進一步的探討。為此，可以在模型1的基礎上引入urban變量的二次項，以做進一步的檢驗。根據局部性的檢驗結果（表2），并非所有地區的城市化與零售業之間均滿足倒“U”形的曲線關系。具體而言:1）大部分東部地區和少量中西部地區省份（自治區、直轄市）的城市化和零售業二者之間存在倒“U”形的曲線關系。其中，北京、天津、河北、遼寧、上海、江蘇、浙江、福建、江西、山東、吉林、黑龍江、安徽和內蒙古地區的城市化和零售業二者之間存在倒“U”形的曲線關系。該結果提示，這些地區的城市化率達到一定水平后，其零售業的發展將出現下降的趨勢；2）大部分中西部省份和少量東部省份（自治區、直轄市）的城市化和零售業二者之間存在正“U”形的曲線關系。這主要包括山東、廣東、海南、山西、河南、湖北、湖南、廣西、重慶、四川、貴州、云南、西藏、陜西、甘肅、青海、寧夏和新疆。該結果提示，這些地區的城市化率達到一定水平后，將能夠進一步帶動零售業的發展。

四、結論和政策啟示

城市是經濟發展最為重要的載體，是人類經濟文明發展到一定階段的產物。中國正經歷著世界上最大規模的城市化進程，這將對零售業的發展產生深遠的影響。然而，由于歷史和現實原因，中國31省市（自治區、直轄市）的經濟發展水平、技術能力和人口分布均存在十分顯著的地域差異，且表現出非常明顯的非均衡性發展的特征。因此，若繼續采用全局性的研究方法，容易掩蓋城市化對零售業發展的局部性空間特征。為此，通過采用GWR模型，以中國31個省市（自治區、直轄市）為研究對象，重點研究了城市化對零售業發展所產生的空間異質性影響，并得出以下幾點主要結論:

1）中國31省市（自治區、直轄市）城市化對零售業的發展存在較為明顯的空間異質性影響，且大致可以劃分為東、中和西三大板塊。其中，從總體上看，東部地區城市化對零售業發展的作用彈性相對較為突出，中部地區次之，西部地區最弱。

2）估計結果表明，除了北京、天津、黑龍江和內蒙古四地外，經濟增長對零售業所產生的帶動效應較城市化的作用更為明顯，且其對西部省份零售業發展的作用尤為明顯。研究結果還是顯示，各地技術進步對零售業發展的促進作用并不突出，有待于進一步加強。

3）對中國31省市（自治區、直轄市）城市化和零售業之間曲線關系的檢驗結果顯示，不同地區的城市化和零售業二者之間存在不同的“U”形曲線關系特征。其中，大部分東部省份和少量中西部省份的城市化和零售業之間存在倒“U”形曲線關系，大部分中西部省份和少量東部省份的城市化和零售業之間存在正“U”形曲線關系。

綜上結論，現階段在處理城市化和零售業發展之間的關系的時候，需要結合地區發展的實際情況制定合理而又恰當的零售業發展戰略。具體可以從以下幾個方面作為制定政策的切入點:1）進一步推進城市化的建設，尤其是西部地區省份的城市化并未能較為有效地帶動當地零售業的發展，尚存較大的提升潛力。因此，這些地區仍需進一步完善城市的功能，加強政策體制、市場環境、城市交通、信息技術和物流系統方面的投入和建設，為降低零售業的交易費用和提高零售業的運行效率提供良好的外部條件；2）加強地區自身的技術創新和制度創新，大膽嘗試適合當地零售業的發展模式。一方面，需要借鑒東部零售業發達地區的發展經驗，適當引進發展現代零售業所需的管理方法和技術手段，提升當地零售業的運營效率，增強零售業的競爭能力，加快零售業的發展步伐；3）各地區還需注意在城市化過程中零售業發展可能出現的“密度不經濟”的問題。因此，在城市化過程還需要進一步完善城市建設，注重提高中心城市的承載能力，實現零售業和城市化協調發展。這就要求各地在實際的操作過程中，需要進一步破除城鄉分割發展的格局，適度拓展零售業發展所需的市場空間，提高零售業整體的運營績效和發展潛能。

[1]晏維龍，韓耀，楊益民.城市化與商品流通的關系研究:理論與實證[J].經濟研究，2004（2）:75-83.

[2]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）:55-59.

[3]朱發倉，蘇為華.城市化水平對流通業發展影響的Panel Data證據——兼與晏維龍教授商榷[J].財貿經濟，2007（2）:120-125.

[4]梁海林，萬麗華，何永達.浙江省技術進步、城市化與商貿流通業發展的相關性研究[J].價格月刊，2011（8）:57-60.

[5]何永達，趙志田.我國零售業空間分布特征及動力機制的實證分析[J].經濟地理，2012，32（10）:77-82.

[6]何永達.我國城市化、技術創新對流通業發展作用的研究[J].價格月刊，2012（1）:79-83.

[7]BrunsdonC，FotheringhamS，CharltonM.Geographicallyweighted regression[J].Journal of the Royal Statistical Society:Series D（The Statistician），1998，47（3）:431-443.

[8]馬臨波.我國流通業運行效率及對城鄉發展的影響[D].杭州:浙江工商大學，2012.

[9]楊龍志.流通產業影響力演變的“倒U型”理論假說及實證檢驗[J].財貿經濟，2015（8）:119-131.

Empirical Research of Spatial Heterogeneity Impacts of Urbanization on Retail Industry in China

CHEN Hua
（Fujian Chuanzheng Communications College，Fuzhou，Fujian 350001）

Based on the analysis of the data of China 31 provinces and by using the GWR model，this paper explores the spatial heterogeneity impacts of urbanization on retail industry in China.The results indicate：（1）The impacts of urbanization on retail industry development can be roughly divided into eastern，central and western three regions of 31 provinces in China，and its intensity showed a downward trend from east to west；（2）The test results of China 31 provinces showed that there was not only“U”but also inverted“U”curve relationships between the retail industry and urbanization.

urbanization；retail industry；GWR；spatial heterogeneity

F713.32

A

1671－9743（2017）01－0040－05

2017-01-02

福建省教育廳基金項目“空間依賴視角下我國零售業的驅動要素研究”（JAS150869）。

陳華，1981年生，女，福建寧德人，講師，研究方向:連鎖經營管理。