規模經濟、集聚效應與流通產業發展空間差異性研究

張穎婕 副教授

（中共玉溪市委黨校 云南玉溪 653100）

引言

改革開放四十年來，我國市場經濟得到了飛速發展，流通業從過去的邊緣產業逐漸演變為支撐我國經濟健康可持續發展的基礎性產業，在國民經濟中的重要性與日俱增。然而，由于我國各地區自然經濟條件的先天差異，流通業在我國不同區域間的發展極不平衡。這一方面不利于我國流通業的快速革新，另一方面也制約了我國落后地區經濟的平穩發展。雖然已有部分文獻研究了我國流通業的區域發展差異，但并未基于集聚效應視角出發。事實上，對于任何一個產業而言，在發展的初期階段都需要經歷一個規模經濟的過程，這種規模經濟在地理上也可以被稱為空間集聚的過程。因此，本文基于規模經濟理論，從我國流通業的空間集聚性出發，深入探討我國流通業發展的空間差異性問題。

文獻綜述

規模經濟主要是通過擴大規模來提高生產效益，這種規模經濟效益不僅存在于廠商之間，在行業中也有重要影響。在行業發展初期，企業通過在某一地區集聚，共享信息、技術、政策紅利，從而實現節約成本、提高經濟效益的目的，以此帶動產業的發展。劉海洋等（2015）認為企業在空間上的集聚規模效應是人為選擇的結果，并且在短期內對企業或行業的發展有益。李曉萍等（2015）在研究中發現，行業在某一特定地區的集聚會提高集聚企業的生產率。對于這種規模經濟的存在，已有的研究主要常見于城市發展規模經濟（劉秉鐮、尹喆，2016；周光霞等，2017）。孫曉華等（2017）研究了服務業在空間上的規模效應。劉玉海、黃超（2017）研究了鋼鐵企業規模經濟的環境正向溢出效應。韓峰、謝銳（2017）基于我國地級市數據證實了服務業規模經濟的綠色價值。

在流通業，這種規模經濟所帶來的效益依然存在，例如我國的物流中心、商貿中心等。陳林、胡超凡（2015）研究了我國零售業的規模效應，研究結果表明規模越大的企業其營運狀況越好。田平（2015）指出，流通業的規模集聚效應雖然能夠給集聚一方帶來正向的經濟價值，但是也會加大區域間流通業的發展差距。范月嬌（2019）討論了我國物流通道的集聚性，指出目前我國物流業的發展嚴重依賴我國物流主干道的影響，而物流中心的存在極大提高了我國物流業的效率。可以發現，雖然學者們認可了規模經濟的經濟價值，但并未真正將規模經濟與行業發展差異性聯系起來，因此本文嘗試從規模經濟理論視角出發，探討我國流通業發展空間差異的成因。

我國流通產業空間發展差異性分析

（一）流通產業發展水平測度指標

由于流通產業并不限于具體某一產業，其涵蓋的范圍較廣，因此在構建區域流通產業發展水平指標的過程中，需要盡量滿足以下四個原則，即科學性、合理性、全面性以及系統性。在指標的選擇過程中需要與流通產業發展息息相關，充分覆蓋流通業的各個環節，只有如此方能全面地衡量區域流通業的真實發展水平。

本文在借鑒李瓊（2018）的基礎上，分別從資本投入、行業發展、基礎設施以及消費市場四個方面進行評價。結合選擇指標體系的原則，本文構建的衡量區域流通業發展水平的指標體系如表1所示。在資本投入指標上，本文選擇了固定資產報酬率以及流動資產報酬率兩類指標，以此得到流通業的產出效率。在行業發展指標中，選擇了企業規模、從業人員數量、企業凈利潤、零售業集中度以及存貨周轉率五類指標。在基礎設施上，從人均道路里程數、貨運總量以及互聯網普及率來考察基礎設施的完備程度，并從人均網絡消費額以及社會零售品消費來分析消費市場。

（二）因子模型構建

本文從四個角度出發共計選擇了12類指標來衡量地區流通業發展水平。由于這些指標之間可能會存在一些相互影響，因此簡單的依靠層次分析法進行權重賦值并不可取。因此本文基于降維的思想，借助SPSS軟件，將這12類變量逐漸擬合成較少幾個涵蓋多重信息的因子，來計算各地區流通業的發展水平。將原有數據標準化處理之后，將變量記為Zi，其中

可以得到：

在式（4）中，F1，F2，…，Fm即為本文的公因子，這些公因子的存在能夠解釋指標體系中各個變量之間的相關性。在采用因子分析法進行分析的過程中，不同公因子表示的信息存在較大差異，因此只需要選擇幾個重要的因子即可，一般而言，選擇的因子所能包含的信息超過總信息的75%即可。

我國流通產業發展差異性分析

（一）因子分析

由于不同指標量綱的差異，因此指標體系構建完成之后，要在原有指標數據值的基礎之上，對原始數據進行標準化處理，使得處理后的數據能夠服從標準正態分布。本文進行了KMO和巴特萊特球度檢驗，如表2所示，結果表明原有數據之間的相關性較大，其中KMO=0.879＞0.6，而巴特萊特球度檢驗結果是672.38，因此表明本文需要進行因子分析。

因子分析法得到的特征值及方差貢獻率的大小具體如表3所示，在所有12個因子中，按照所占的方差大小進行排序，其中第一個因子的方差達到了76%。為了全面反映所有變量所包含的特征，綜合考慮后本文選擇了前三個因子，其累積貢獻率達到了95%以上，基本上滿足了指標體系特征值的要求，將這三個公因子記作F1、F2、F3。

進一步將公因子與本文的指標體系各個指標的關聯性進行檢驗，檢驗結果如表4所示，結果顯示各個公因子之間并沒有關聯度，因此滿足公因子的要求。

基于式（4）可以得到，各地區流通業的發展水平可以計算為：

表1 流通業發展水平測度指標

表2 KMO和巴特萊特球度檢驗結果

表3 主成分分析法特征值

表4 公因子關聯度結果

表5 公因子貢獻度

而三個公因子與指標體系中各個指標的相關度如表5所示。基于表5的相關性系數，可以計算得到各個地區上述三個公因子的值，再基于式（6）得到最終各個地區流通業的發展水平得分值。

（二）我國省級流通產業發展差異分析

基于因子分析法和各地區的指標值，本文列出了我國各地區流通業發展值，具體如表6所示。在表6中可以發現我國不同地區流通業發展差異較大，流通業發展水平較高的地區集中在東部沿海地區，且這種趨勢在研究期內并未出現明顯變化，數據顯示在2009年我國流通業發展水平較高的為廣東省、北京市、上海市、天津市、福建省、浙江省等；2013年我國流通業發展水平較高的為上海市、廣東省、天津市、北京市、浙江省、福建省以及江蘇省；2018年我國流通業發展水平較高的地區為上海市、天津市、北京市、廣東省、浙江省、江蘇省、福建省等。在研究期內，我國流通業發展水平較低的地區集中在西藏、新疆、青海、內蒙古、寧夏以及貴州，這些地區由于自然地理條件的限制，經濟發展水平較差，抑制了流通業發展水平的提高。

（三）我國省級流通水平集聚效應分析

如上節數據所示，我國省級流通水平主要集聚在東南沿海地區，這說明我國流通業的發展具有一定的集聚效應。目前用來測度經濟指標集聚性的指標應用最廣的為全局自相關指數，其計算公式如下：

圖2為我國研究期內省級流通業發展的LISA相關圖，其中顯示高高集聚的地區集中在上海、江蘇、浙江、北京、天津等，而低低集聚的地區集中在云南、青海、西藏、甘肅、貴州等地區，這說明我國流通業的區域發展存在明顯的差異，并且這種空間差異性存在明顯的空間集聚效應，這種效應的存在也可以被稱之為流通業發展的區域馬太效應。

表6 2009-2018年我國各省市流通業發展值

圖1 2009-2018年我國流通業發展水平集聚程度

圖2 我國2009年、2018年自相關LISA圖

結論與建議

規模經濟在產業中的集聚表現在空間上就是集聚效應，本文通過構建衡量區域流通業發展水平的指標體系，基于因子分析法，得到了各個地區流通業發展水平的得分。結果顯示，我國各地區流通業發展存在明顯的區域差異性，東部沿海地區流通業發展水平較高，而廣大的西部省份地區流通業發展水平較低，這種差異將嚴重制約經濟發展的質量。此外我國流通業發展呈現明顯的空間集聚效應，并且這種集聚效應在逐漸增加，其所造成的結果就是強者恒強的“馬太效應”。基于此，為了促進我國各地區流通業均衡平穩發展，本文提出以下對策建議。

首先，精準定位不同地區流通業發展目標。對于發展水平較高的東部地區而言，應該進一步提高流通業的技術創新，引進大數據、人工智能技術。而落后的西部地區，在學習東部地區發展流通產業的經驗之上，應該進一步完善交通基礎設施，加快落后地區的城鎮化建設。

其次，因地制宜發展特色流通產業。對于我國不同地區而言，只有優勢互補才能提高我國流通產業的整體發展。對于東部地區，由于流通業發展水平較高，應該進一步加快與國外企業的合作，充分學習先進的管理經驗，將我國的流通業推廣至全球。而對于流通業發展水平較低的中西部地區，則應該結合本地區經濟發展需要，充分發揮省份城市流通中心的輻射作用。

最后，建立協調流通產業反哺機制。加強流通產業高水平地區向低水平地區的幫扶工作。流通產業發展較快的東部地區更應該將資金、人員、設備投入到西部地區，加強區域間流通產業的協調溝通機制，以此帶動中西部地區流通產業的發展，只有整體流通產業的發展才能夠最大限度提高我國流通產業的發展效率。