楊水根，王　露

(1.湖南商學(xué)院 湖南省移動電子商務(wù)協(xié)同創(chuàng)新中心，湖南 長沙　410205；2.湖南商學(xué)院 經(jīng)濟與貿(mào)易學(xué)院，湖南 長沙　410205)*

一、引言及文獻綜述

實現(xiàn)2020年農(nóng)村貧困人口全脫貧是我國“十三五”期間的歷史任務(wù)。黨的十八屆五中全會提出“實施脫貧攻堅工程”。2016年5月，國家發(fā)展改委等九部門聯(lián)合印發(fā)《貧困地區(qū)發(fā)展特色產(chǎn)業(yè)促進精準脫貧指導(dǎo)意見》指出：“促進一二三產(chǎn)業(yè)融合發(fā)展，改善流通基礎(chǔ)設(shè)施，發(fā)揮產(chǎn)業(yè)扶貧造血功能”?！吨腥A人民共和國國民經(jīng)濟和社會發(fā)展第十三個五年規(guī)劃綱要》強調(diào)“推動傳統(tǒng)商業(yè)加速向現(xiàn)代流通轉(zhuǎn)型升級”“實施電商扶貧”?！秶鴥?nèi)貿(mào)易流通“十三五規(guī)劃”》明確指出“構(gòu)建現(xiàn)代流通體系，充分發(fā)揮流通產(chǎn)業(yè)的基礎(chǔ)性和先導(dǎo)性作用”。

作為生產(chǎn)和消費的橋梁，流通產(chǎn)業(yè)在國民經(jīng)濟中起著基礎(chǔ)性作用。實踐證明，打通產(chǎn)業(yè)扶貧“最后一公里”，迫切需要推進流通產(chǎn)業(yè)機制創(chuàng)新，提升減貧效應(yīng)。

1．產(chǎn)業(yè)減貧效應(yīng)研究。現(xiàn)有文獻主要從三個方面進行研究：一是產(chǎn)業(yè)減貧意義與問題研究，產(chǎn)業(yè)扶貧面臨產(chǎn)業(yè)選擇不當?shù)蕊L險制約產(chǎn)業(yè)成長性和扶貧效果，做強特色產(chǎn)業(yè)是推動農(nóng)村脫貧的重要途徑，產(chǎn)業(yè)能力是貧困地區(qū)提升自我發(fā)展能力的核心[1]。二是產(chǎn)業(yè)扶貧模式與選擇標準研究，第一產(chǎn)業(yè)扶貧效果優(yōu)于二、三產(chǎn)業(yè)[2，3]，資源型地區(qū)大力發(fā)展第三產(chǎn)業(yè)更有利于居民收入增長和貧困減少[4]；三是產(chǎn)業(yè)扶貧保障與引導(dǎo)對策研究，產(chǎn)業(yè)扶貧應(yīng)注重融資模式，推進金融扶貧[5]，產(chǎn)業(yè)扶貧效果與政府施政理念、龍頭企業(yè)發(fā)展緊密相關(guān)[6]。

2．減貧效應(yīng)測度研究。國內(nèi)外學(xué)者對貧困測度指標選擇、研究方法進行了較多研究：一是測度指標研究，使用頻率最多的是貧困發(fā)生率、貧困缺口指數(shù)和平方貧困缺口指數(shù)，以及以總?cè)丝?0%的最低收入人群的平均收入來衡量貧困減少[7]，并從健康、教育及生活三個維度構(gòu)建貧困測度體系[8]。二是測度方法研究，張萃(2011)運用省級面板數(shù)據(jù)回歸分析認為，第三產(chǎn)業(yè)減貧效應(yīng)非常顯著且存在空間差異[9]；陳飛(2014)等均采用基于Lorenz曲線給出的 FGT 貧困指數(shù)進行測算，將貧困減緩分解為經(jīng)濟增長的減貧效應(yīng)和收入分配減貧效應(yīng)[10]；丁建軍(2016)則運用CLM、SLM與SEM模型研究美國阿巴拉契亞地區(qū)經(jīng)濟多樣性減貧效應(yīng)，發(fā)現(xiàn)產(chǎn)業(yè)多樣化具有顯著正向減貧效應(yīng)[11]；王曦璟等(2017)利用分層模型探究了公共服務(wù)差異供給能力對轉(zhuǎn)移支付減貧效應(yīng)的異質(zhì)性影響[12]。

3．流通產(chǎn)業(yè)減貧效應(yīng)研究。一是流通產(chǎn)業(yè)與經(jīng)濟增長研究，Cao(2010)研究發(fā)現(xiàn)流通產(chǎn)業(yè)每提升1個百分點，國民經(jīng)濟會增加0.56個百分點[13]；王曉東等(2010)認為流通產(chǎn)業(yè)有助于經(jīng)濟增長、就業(yè)增加，提升居民收入[14]。二是交通基礎(chǔ)設(shè)施與經(jīng)濟增長的關(guān)系，劉正橋等(2013)運用C-D生產(chǎn)函數(shù)研究發(fā)現(xiàn)交通基礎(chǔ)設(shè)施正向促進農(nóng)村經(jīng)濟增長，并且這種作用在中部地區(qū)更大[15],Qi等(2017)研究發(fā)現(xiàn)綜合交通基礎(chǔ)設(shè)施對我國區(qū)域經(jīng)濟增長具有顯著空間溢出效應(yīng)，其中交通投資貢獻率達到37%[16]。三是流通產(chǎn)業(yè)減貧比較研究，Alhaji(2015)研究發(fā)現(xiàn)尼日利亞城市批發(fā)和零售服務(wù)的增長對城市貧困的減少作用高于工業(yè)產(chǎn)業(yè)[17]；李慧玲(2016)等研究發(fā)現(xiàn)農(nóng)村交通基礎(chǔ)設(shè)施建設(shè)與減貧效應(yīng)之間呈現(xiàn)正相關(guān)[18]。

綜上所述，現(xiàn)有文獻主要呈現(xiàn)三個特點：一是關(guān)于產(chǎn)業(yè)減貧意義、模式等一般性研究較多，直接研究流通產(chǎn)業(yè)減貧的研究較少；二是較少涉及流通產(chǎn)業(yè)減貧效應(yīng)機理分析，流通產(chǎn)業(yè)減貧有效性分析存在較大研究空間；三是減貧效應(yīng)測度研究主要以靜態(tài)面板回歸等分析為主，對流通產(chǎn)業(yè)減貧是否存在空間溢出效應(yīng)的研究較少。為此，本文擬利用中國2000-2015年省級面板數(shù)據(jù)，從四個維度討論流通產(chǎn)業(yè)發(fā)展的減貧效應(yīng)問題。

二、理論框架

(一)流通產(chǎn)業(yè)減貧效應(yīng)作用機制理論假說

本文借鑒Montalvo[9](2010)提出的經(jīng)濟增長模型假說①，將經(jīng)濟增長的產(chǎn)業(yè)構(gòu)成演化為第三產(chǎn)業(yè)與流通產(chǎn)業(yè)，提出“流通產(chǎn)業(yè)發(fā)展—居民收入增長—減貧”的研究范式，具體研究流通產(chǎn)業(yè)發(fā)展與貧困居民增收的內(nèi)在邏輯關(guān)系，理論框架如圖1所示。從而提出四個基本假設(shè)：

H1：流通產(chǎn)業(yè)發(fā)展能顯著正向促進貧困人口收入增長，且在第三產(chǎn)業(yè)內(nèi)部構(gòu)成中減貧效應(yīng)相對顯著。

H2：影響流通產(chǎn)業(yè)發(fā)展的內(nèi)部要素減貧效應(yīng)存在且有顯著差異。

H3：流通產(chǎn)業(yè)發(fā)展水平差異將導(dǎo)致減貧效應(yīng)存在區(qū)域空間異質(zhì)性。

H4：流通產(chǎn)業(yè)發(fā)展存在空間減貧溢出效應(yīng)。

圖1　流通產(chǎn)業(yè)發(fā)展的貧困影響路徑

(二)計量模型

1.基本模型設(shè)定。從經(jīng)濟增長與貧困的基本分析框架入手，構(gòu)建用于實證檢驗的一元線性方程：

Pit=αit+βYit+γX+εit

(1)

其中：Pit表示i省在t年的貧困狀況，采用按收入等級分類的占總?cè)丝?0%的最低收入人群的真實平均收入來衡量；Y表示i省在t年的流通產(chǎn)業(yè)產(chǎn)值增長；X表示與貧困居民收入相關(guān)的影響因素；α表示未觀察因素，ε是誤差干擾項，β衡量了流通產(chǎn)業(yè)產(chǎn)值增長對貧困的影響。

Romer(1986)、Lucas(1988)基于C-D模型將技術(shù)進步內(nèi)生化，認為技術(shù)進步是經(jīng)濟增長決定性因素。內(nèi)生經(jīng)濟增長模型表示為：

Y=λLαKβA1-α-β

(2)

對式(2)左右都取對數(shù)：

LnY=λ+αLnL+βLnK+γLnA+ε

(3)

其中，γ=1-α-β；L代表勞動投入，K代表資本投入；A代表技術(shù)進步，可集中表現(xiàn)為創(chuàng)新發(fā)明和人力資本提高兩個方面，可用人力資本和信息化水平衡量。

考慮模型異方差等問題，對式(1)進行對數(shù)處理:

LnPit=αit+βLnYit+γX+εit

(4)

將式(3)代入式(4)得：

LnPit=αit+β1LnL+β2LnK+β3Lnhc+

β4LnS+γX+εit

(5)

其中：Pit表示農(nóng)村貧困人口收入，系數(shù)β1、β2、β3、β4分別代表農(nóng)村居民人均真實收入對流通產(chǎn)業(yè)就業(yè)人數(shù)、交通投資、人力資本、信息化的彈性系數(shù)；LnL、LnK、Lnhc、LnS分別表示勞動力、交通投資、人力資本、信息化水平；X是包含對外開放程度、政府支出、城鎮(zhèn)化率在內(nèi)的控制變量。

2.變量選取。(1)選取貧困人口收入(P)。關(guān)于貧困的測度指標，國外大多采用FGT指數(shù)，但由于國內(nèi)貧困線的選擇缺乏統(tǒng)一標準，因此，本文沿用張萃等(2011)的做法，采用按收入等級分類的占總?cè)丝?0%的最低收入人群的平均收入來衡量貧困，并利用各地CPI(2000=100)指數(shù)進行消脹。(2)流通產(chǎn)業(yè)產(chǎn)值(y)。本文將流通產(chǎn)業(yè)界定為包括交通運輸倉儲郵電通信業(yè)、批發(fā)零售業(yè)和住宿餐飲業(yè)等在內(nèi)的產(chǎn)業(yè)集合，采用交通運輸倉儲郵電通信業(yè)、批發(fā)零售業(yè)和住宿餐飲業(yè)增加值之和來表征流通產(chǎn)業(yè)產(chǎn)值。(3)勞動力(L)。就業(yè)人數(shù)的增加不僅反映了經(jīng)濟發(fā)展水平，也有利于提高居民工資性收入，實現(xiàn)經(jīng)濟脫貧。本文采用各省流通產(chǎn)業(yè)年末城鎮(zhèn)單位就業(yè)人數(shù)來衡量該指標。(4)交通投資(K)。交通基礎(chǔ)設(shè)施投資的增加對經(jīng)濟增長有顯著的促進作用，它加強了邊緣地區(qū)與其他地區(qū)的交流。本文采用交通運輸郵倉儲和郵電通信業(yè)基本建設(shè)和更新改造投資額之和來衡量交通投資。(5)人力資本(hc)。人的素質(zhì)提高有助于提高勞動生產(chǎn)率，促進經(jīng)濟發(fā)展從而間接拉動貧困居民收入增長。本文采用地區(qū)?？埔陨先藬?shù)來衡量該指標。(6)信息化水平(S)。信息化發(fā)展水平對經(jīng)濟社會發(fā)展尤為重要，特別是當前互聯(lián)網(wǎng)、云計算、物聯(lián)網(wǎng)等技術(shù)的廣泛應(yīng)用促使流通產(chǎn)業(yè)發(fā)生創(chuàng)新性變革，影響流通產(chǎn)業(yè)發(fā)展水平。鑒于商品流通的特殊性以及數(shù)據(jù)的可獲得性，本文采用《中國信息年鑒》發(fā)布的地區(qū)信息化發(fā)展指數(shù)衡量該指標。(7)城鎮(zhèn)化(urban)。城市發(fā)展為流通產(chǎn)業(yè)發(fā)展提供了良好的經(jīng)濟基礎(chǔ)、商業(yè)網(wǎng)絡(luò)、人才集聚等條件，同時，城鎮(zhèn)化對貧困的影響主要通過位置效應(yīng)和經(jīng)濟聯(lián)系效應(yīng)產(chǎn)生。本文用年末城鎮(zhèn)人口占總?cè)丝诒戎囟攘吭撝笜恕?8)對外開放程度(export)。隨著國際化進程的加快，流通國際化趨勢日益明顯，對主要依靠農(nóng)產(chǎn)品加工或初級產(chǎn)品銷售的貧困戶實際收入產(chǎn)生直接挑戰(zhàn)。本文用進出口貿(mào)易總額占地區(qū)GDP比重來表示。(9)政府支出(gov)。政府公共財政支出尤其是基礎(chǔ)設(shè)施建設(shè)支出的增加將極大便利區(qū)域內(nèi)商貿(mào)流通的發(fā)展，影響產(chǎn)品銷售與交易成本。本文用地方財政支出占地區(qū)GDP比重來表示。

3.數(shù)據(jù)說明。由于天津、河北、吉林、黑龍江、山東、湖南、云南、甘肅、青海九省按收入等級分類的占總?cè)丝?0%的最低收入人群平均收入數(shù)據(jù)缺失嚴重，因此，實證分析僅包含2000-2015年北京、遼寧、上海、江蘇、浙江、福建、廣東、海南、山西、內(nèi)蒙古、安徽、江西、河南、廣西、湖北、廣西、重慶、貴州、西藏、陜西、寧夏、新疆等22個省級面板數(shù)據(jù)，所用數(shù)據(jù)均來自各省2001-2016年統(tǒng)計年鑒、EPS數(shù)據(jù)庫及國研網(wǎng)數(shù)據(jù)庫。

為降低回歸模型異方差性等問題，回歸分析中所有待估計的變量都作取對數(shù)處理，相應(yīng)的回歸系數(shù)可視為彈性系數(shù)。處理后變量的一般性描述和VIF值詳見表1。

表1　變量指標定義及描述性分析

三、實證分析

(一)流通產(chǎn)業(yè)總體減貧效應(yīng)分析

利用stata14.0通過式(4)進行實證分析，結(jié)果如表2所示，由豪斯曼檢驗結(jié)果，應(yīng)選擇固定效應(yīng)模型。從回歸結(jié)果來看，解釋變量的系數(shù)在統(tǒng)計上具有較高的顯著性，即流通產(chǎn)業(yè)增加1%，貧困人口真實收入增加0.45%，符合流通產(chǎn)業(yè)總體作用于貧困減少的預(yù)期。模型R2達0.90，模型整體擬合效果較好。

表2　流通產(chǎn)業(yè)對貧困人口收入的整體回歸

注：*、**、***分別表示P<0.1、P<0.05、P<0.01的顯著性；括號表示的是標準誤。

研究發(fā)現(xiàn)，第三產(chǎn)業(yè)減貧效應(yīng)顯著且呈現(xiàn)上升趨勢。為進一步考察第三產(chǎn)業(yè)內(nèi)不同行業(yè)對貧困人口收入的影響。在模式(4)的基礎(chǔ)上，引入房地產(chǎn)產(chǎn)值(lnf)及金融產(chǎn)業(yè)產(chǎn)值(lnj)兩個變量，橫向比較流通產(chǎn)業(yè)減貧效應(yīng)大小，以此驗證流通產(chǎn)業(yè)能否有效減少貧困。實證結(jié)果如表3所示。

Hausman檢驗結(jié)果顯示，模型應(yīng)選擇隨機效應(yīng)。由表3的實證結(jié)果可知，流通產(chǎn)業(yè)、金融和房地產(chǎn)的減貧系數(shù)分別為0.15、0.07、0.10且顯著，三者皆與貧困人口收入正相關(guān)，一方面表明第三產(chǎn)業(yè)能促進減貧；另一方面，也說明流通產(chǎn)業(yè)減貧效應(yīng)較大，即流通產(chǎn)業(yè)能有效促進貧困減緩。

綜上分析可以發(fā)現(xiàn)，流通產(chǎn)業(yè)發(fā)展具有顯著正向減貧效應(yīng)，在第三產(chǎn)業(yè)內(nèi)部構(gòu)成中減貧效應(yīng)表現(xiàn)突出。從而H1得到驗證。

(二)流通產(chǎn)業(yè)發(fā)展內(nèi)部要素減貧效應(yīng)分析

流通產(chǎn)業(yè)雖總體對貧困減少作用顯著，但其內(nèi)部發(fā)展要素是否減貧效應(yīng)存在差異？基于此思考，運用式(5)進行回歸分析結(jié)果如表4所示。

表3　流通產(chǎn)業(yè)、房地產(chǎn)業(yè)、金融業(yè)減貧效應(yīng)實證結(jié)果

注：*、**、***分別表示P<0.1、P<0.05、P<0.01的顯著性；括號表示的是標準誤。

由表4可知，不管是流通產(chǎn)業(yè)發(fā)展內(nèi)部要素的單獨回歸還是與其他變量的全盤估計，回歸系數(shù)的符號都沒有發(fā)生很大改變，兩次回歸結(jié)果的hausman檢驗都選擇了固定效應(yīng)模型，R2接近0.9，證明流通產(chǎn)業(yè)內(nèi)部要素能很好地解釋流通產(chǎn)業(yè)減貧效應(yīng)且總體模型的穩(wěn)健性較好。信息化、勞動力、交通投資減貧效應(yīng)依次遞減，人力資本減貧效應(yīng)不顯著。可能的解釋是空間區(qū)域上的教育資源不平等、教育不公等原因影響了區(qū)域內(nèi)人力資本布局，不僅體現(xiàn)在高素質(zhì)人才比重增長緩慢，還體現(xiàn)為人力資本的流失，導(dǎo)致人力資本增收作用減弱。

綜上分析，可以發(fā)現(xiàn)：影響流通產(chǎn)業(yè)發(fā)展的各要素減貧效應(yīng)總體顯著，且各要素的減貧效應(yīng)存在差異。從而H2得到驗證。

(三)流通產(chǎn)業(yè)減貧區(qū)域空間異質(zhì)性分析

不同地區(qū)由于地理位置、城市化及市場化程度等方面的顯著差異，流通產(chǎn)業(yè)各地發(fā)展水平存在區(qū)域差異。為此，將樣本細分為三個子樣本，即東部地區(qū)、中部地區(qū)及西部地區(qū)。運用式(4)、式(5)模型對三個子樣本進行回歸，結(jié)果如表5所示。

綜上可以發(fā)現(xiàn)：(1)總體而言，東部地區(qū)流通產(chǎn)業(yè)減貧效應(yīng)最大，中部地區(qū)次之，西部地區(qū)正向促進；(2)具體來說，流通產(chǎn)業(yè)發(fā)展內(nèi)部各要素減貧效應(yīng)存在區(qū)域差異。東部地區(qū)交通投資、勞動力、信息減貧效應(yīng)顯著，人力資本減貧效應(yīng)有待提升；而中西部地區(qū)產(chǎn)業(yè)要素減貧效應(yīng)，除交通投資減貧效應(yīng)顯著外，其他三類要素減貧效應(yīng)尚沒有得到很好發(fā)揮?？傮w來說，流通產(chǎn)業(yè)減貧效應(yīng)存在顯著區(qū)域空間異質(zhì)性。從而H3得到驗證。

表4　流通產(chǎn)業(yè)內(nèi)部要素減貧效應(yīng)研究

注：*、**、***分別表示P<0.1、P<0.05、P<0.01的顯著性；括號表示的是標準誤差。

表5　分區(qū)域靜態(tài)面板分析

注：*、**、***分別表示P<0.1、P<0.05、P<0.01的顯著性；東部包括北京、遼寧、上海、江蘇、浙江、福建、廣東、海南，中部地區(qū)主要是山西、內(nèi)蒙古、安徽、江西、河南、廣西、湖北，西部地區(qū)包括廣西、四川、重慶、貴州、西藏、陜西、寧夏、新疆；括號表示的是標準誤。

(四)流通產(chǎn)業(yè)減貧空間溢出效應(yīng)分析

基于空間經(jīng)濟學(xué)基礎(chǔ)理論與方法，首先對流通產(chǎn)業(yè)發(fā)展進行全局Moran’s I的相關(guān)性檢驗，結(jié)果表明，各省市流通產(chǎn)業(yè)發(fā)展的Moran’s I指數(shù)均大于0，且都通過顯著性檢驗(見圖2)，說明中國各省流通產(chǎn)業(yè)之間存在空間相關(guān)性，且為正相關(guān)關(guān)系。

Anselin(1995)指出地區(qū)空間全局相關(guān)分析在一定程度上會掩蓋局域非平穩(wěn)性，甚至出現(xiàn)局域關(guān)聯(lián)趨勢與全域趨勢相反的情況[20]，因此，有必要進行使用空間關(guān)聯(lián)局域指標(LISA)來分析空間關(guān)聯(lián)的局域特性，其四個象限分別對應(yīng)四種類型的局域空間聯(lián)系形

圖2　2000-2015年中國各省市流通產(chǎn)業(yè)發(fā)展的Moran’s I指數(shù)和Z值

式，其中，第一象限代表流通產(chǎn)業(yè)發(fā)展高水平區(qū)被同時高值區(qū)所包圍的空間聯(lián)系形式(HH)，第二象限代表低水平流通產(chǎn)業(yè)區(qū)域被高流通產(chǎn)業(yè)區(qū)域包圍的空間形式(LH)，第三象限表示低水平流通產(chǎn)業(yè)區(qū)域被低流通產(chǎn)業(yè)區(qū)域包圍的空間形式(LL)，第四象限表示高水平流通產(chǎn)業(yè)區(qū)域被低流通產(chǎn)業(yè)區(qū)域包圍的空間形式(HL)。因此，第一與第三象限表示正的空間自相關(guān)關(guān)系，第二與第四象限表示負的空間自相關(guān)關(guān)系。據(jù)此，本文測驗了2015年我國22省流通產(chǎn)業(yè)發(fā)展的局部Moran’s I指數(shù)并繪制了散點圖(圖3)。從圖中可以看出22個省份中有8個省份在第一象限，9個在第三象限。第一象限90%來自東部地區(qū)(如北京、上海等)，40．9%的省市在第三象限，這些省市主要來自中西部地區(qū)(如寧夏、新疆等)。以上分析表明，我國流通產(chǎn)業(yè)發(fā)展在各省市之間存在緊密的空間依賴性和集聚特征。

圖3　2015年中國各省市流通產(chǎn)業(yè)發(fā)展的LISA分布圖

采用極大似然法估計空間滯后模型(SLM)和空間誤差模型(SEM)以檢驗流通產(chǎn)業(yè)減貧效應(yīng)是否存在空間相關(guān)性，見表6。綜合觀察各變量顯著性、對數(shù)似然比、可決系數(shù)，SLM模型均優(yōu)于SEM模型，為進行對比分析，對模式(4)進行空間仿真模型(SDM)估計，SDM(1)和SDM(2)的空間回歸系數(shù)顯著，可決系數(shù)較SLM、SEM模型更大，流通產(chǎn)業(yè)總體減貧效應(yīng)顯著，其空間滯后項也顯著，即流通產(chǎn)業(yè)總體減貧效應(yīng)存在空間溢出效應(yīng)。

表6　流通產(chǎn)業(yè)整體減貧效應(yīng)的空間計量估計

注：*、**、***分別表示P<0.1、P<0.05、P<0.01的顯著性；經(jīng)濟距離與地理距離矩陣都是按行歸一化處理后的空間權(quán)重矩陣；括號表示的是標準誤;在空間仿真模型中，只列舉了自變量空間滯后項顯著的估計結(jié)果，除SLM(1)、SEM(2)和SDM(2)為固定效應(yīng)，其它為隨機效應(yīng)。

對于式(5)的空間研究，不論是經(jīng)濟距離權(quán)重還是地理距離權(quán)重分析，SLM結(jié)果優(yōu)于SEM，但為進一步分析流通產(chǎn)業(yè)減貧的空間依賴性，進行空間杜賓模型SDM估計，結(jié)果見表7。其中經(jīng)濟矩陣下的SDM模型估計中有5個變量結(jié)果顯著，且lnL,lnK,lnS的空間滯后項顯著，相較于地理矩陣結(jié)果更好。在表7的SDM(3)模型中，流通產(chǎn)業(yè)勞動力、交通投資、信息化要素空間回歸系數(shù)顯著，與貧困人口收入正相關(guān)，這是由于流通產(chǎn)業(yè)發(fā)展將吸附更多勞動力，人員集聚更容易促進信息融合、技術(shù)創(chuàng)新，對提高貧困人口收入的促進作用更大;而人力資本的回歸系數(shù)為負，可能的解釋是流通產(chǎn)業(yè)發(fā)展存在空間溢出效應(yīng)，鄰近省份由于經(jīng)濟發(fā)展等因素吸引了本省人口的持續(xù)外流，進而減弱本省流通產(chǎn)業(yè)增收作用。綜上分析，流通產(chǎn)業(yè)減貧空間溢出效應(yīng)明顯。從而H4得到驗證。

表7　流通產(chǎn)業(yè)發(fā)展要素減貧效應(yīng)的空間計量分析

注：*、**、***分別表示P<0.1、P<0.05、P<0.01的顯著性；經(jīng)濟距離與地理距離矩陣都是按行歸一化處理后的空間權(quán)重矩陣；括號表示的是標準誤；各模型均為隨機效應(yīng)，在空間仿真模型中，只列舉解釋變量空間滯后項顯著的估計結(jié)果。

四、結(jié)論與建議

以上研究表明：(1)流通產(chǎn)業(yè)發(fā)展具有顯著正向減貧效應(yīng)，且在第三產(chǎn)業(yè)內(nèi)部比較中表現(xiàn)突出。(2)流通產(chǎn)業(yè)發(fā)展內(nèi)部要素減貧效應(yīng)存在差異，勞動力、信息化水平、交通投資減貧效應(yīng)得到明顯發(fā)揮，人力資本減貧效應(yīng)有待提升。(3)流通產(chǎn)業(yè)發(fā)展減貧效應(yīng)存在顯著區(qū)域空間差異，東部地區(qū)流通產(chǎn)業(yè)減貧效應(yīng)高于中西部地區(qū)。(4)流通產(chǎn)業(yè)減貧存在顯著空間溢出效應(yīng)。

為此，提出政策建議如下：(1)加快減貧導(dǎo)向型流通產(chǎn)業(yè)發(fā)展。一是推進流通產(chǎn)業(yè)體制機制改革，促進流通產(chǎn)業(yè)健康、快速發(fā)展；二是以“加快流通產(chǎn)業(yè)發(fā)展，深入推進流通扶貧”為導(dǎo)向，提升流通服務(wù)能力；三是創(chuàng)新現(xiàn)代流通方式，拓展農(nóng)特產(chǎn)品等初級加工產(chǎn)品的網(wǎng)絡(luò)銷售，促進線上線下融合發(fā)展。(2)積極完善流通產(chǎn)業(yè)發(fā)展環(huán)境。一是要加快流通產(chǎn)業(yè)信息化建設(shè)，推動流通智慧物流配送體系和平臺建設(shè)，降低流通運營成本；二是繼續(xù)加大交通基礎(chǔ)設(shè)施投入，提高流通效率促進流通產(chǎn)業(yè)增值；三是提升勞動者素質(zhì)，尤其是電商等高素質(zhì)人才的積累與培養(yǎng)。(3)促進區(qū)域流通產(chǎn)業(yè)均衡發(fā)展。一是加快欠發(fā)達地區(qū)流通產(chǎn)業(yè)發(fā)展基礎(chǔ)條件建設(shè)，改變貧困地區(qū)處于價值鏈下游的被動境地；二是以供應(yīng)鏈整合為重點，形成科學(xué)有序的城市內(nèi)部、城際之間、城鄉(xiāng)之間的流通產(chǎn)業(yè)發(fā)展體系，提升欠發(fā)達地區(qū)流通產(chǎn)業(yè)層次與水平；三是積極探索“互聯(lián)網(wǎng)+流通企業(yè)+產(chǎn)業(yè)基地+扶貧龍頭企業(yè)+貧困戶”的“產(chǎn)業(yè)鏈式扶貧”機制，縮小流通產(chǎn)業(yè)地區(qū)發(fā)展差距。(4)充分釋放流通產(chǎn)業(yè)減貧空間溢出效應(yīng)。一是要支持區(qū)域差異化發(fā)展，支持東部地區(qū)流通產(chǎn)業(yè)發(fā)揮引領(lǐng)和輻射帶動作用；二是促進區(qū)域流通產(chǎn)業(yè)協(xié)同發(fā)展，有效解決流通產(chǎn)業(yè)發(fā)展要素向經(jīng)濟發(fā)達地區(qū)集聚而經(jīng)濟欠發(fā)達地區(qū)形成“要素洼地”問題，以流通強省帶動流通弱省，真正實現(xiàn)產(chǎn)業(yè)“造血式”扶貧目標。

注釋：

① 該假說認為經(jīng)濟增長的部門構(gòu)成獨立于總體經(jīng)濟增長而對貧困減緩產(chǎn)生影響，也就是說經(jīng)濟增長的產(chǎn)業(yè)構(gòu)成對貧困減少會造成影響，并且區(qū)域產(chǎn)業(yè)增長將影響農(nóng)村貧困減少。

參考文獻：

[1]冷志明,唐珊.武陵山片區(qū)自我發(fā)展能力測算及時空演變分析——基于2005、2008和2011年縣級數(shù)據(jù)的實證[J].地理學(xué)報,2014(6):782-796.

[2]Datt G, Ravallion M. Growth and redistribution components of changes in poverty measures:a decomposition with applications to Brazil and India in the 1980s [J].Journal of Development Economics,1992,38(2):275-295.

[3]Ravallion M,Chen S. China's uneven progress against poverty [J]. Development Economics,2007，82:1-42.

[4]汪三貴,胡聯(lián).產(chǎn)業(yè)勞動密集度、產(chǎn)業(yè)發(fā)展與減貧效應(yīng)研究[J].財貿(mào)研究,2014(3):1-5.

[5]陳銀娥,蘇志慶,何雅菲.微型金融對女性減貧的影響:基于金融賦權(quán)視角的分析[J].福建論壇(人文社會科學(xué)版),2015(3):30-38.

[6]閆東東，付華.龍頭企業(yè)參與產(chǎn)業(yè)扶貧的進化博弈分析[J].農(nóng)村經(jīng)濟,2015(2):82-85.

[7]Dollar D1, Kraay A1. Growth is good for the poor[J].Journal of Economic Growth,2002(2):195-225.

[8]Alkire S, Santos M E. Acute multidimensional poverty:a nw index for developing countries[J].OPHI Working Paper Series,2010，38:1-139.

[9]張萃.中國經(jīng)濟增長與貧困減少:基于產(chǎn)業(yè)構(gòu)成視角的分析[J].數(shù)量經(jīng)濟技術(shù)經(jīng)濟研究，2011(5):51-63．

[10] 陳飛,盧建詞.收入增長與分配結(jié)構(gòu)扭曲的農(nóng)村減貧效應(yīng)研究[J].經(jīng)濟研究,2014(2):101-114.

[11] 丁建軍,冷志明等.經(jīng)濟多樣性的減貧效應(yīng)——基于美國阿巴拉契亞地區(qū)的經(jīng)驗[J].中國工業(yè)經(jīng)濟,2016(6):39-56.

[12] 王曦璟,高艷云.地區(qū)公共服務(wù)供給與轉(zhuǎn)移支付減貧效應(yīng)研究——基于多維貧困分析框架[J].財經(jīng)理論與實踐,2017,38(2):92-98

[13] Cao J. Research on relevancy between circulation industry and national economy based on canonical correlation analysis[J].Internet Technology and Applications, 2010 International Conference,2010:1-4.

[14] 王曉東,謝莉娟.論流通產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)調(diào)整與就業(yè)增長——基于中部地區(qū)流通業(yè)對就業(yè)吸納的貢獻分析[J].財貿(mào)經(jīng)濟,2010(2):98-103.

[15] 劉正橋,張亞斌.中國交通基礎(chǔ)設(shè)施與農(nóng)村經(jīng)濟增長的實證研究[J].財經(jīng)理論與實踐,2013,34(3):98-102.

[16] Qi R,Qi M. Spillover effects of transportation infrastructure on China's re-gional economic growth based on multidimensional factors[J].Advances in Transportaion Studies,2017(2):107-116.

[17] Alhaji B M, Rusmawati S, Shaufique F S. Urban poverty, pnequality and industry in nigeria[J].International Journal of Development Issues,2015,14(3):249-263.

[18] 李慧玲,徐妍.交通基礎(chǔ)設(shè)施、產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)與減貧效應(yīng)研究——基于面板VAR模型[J].技術(shù)經(jīng)濟與管理研究,2016(8):25-30.

[19] Montalvo J G, Ravallion M.The pattern of growth and poverty reduction in China [J].Journal of Comparative Economics,2010，38:2-16.

[20] Anselin L. Local indicators of spatial association LISA[J].Geographical A-nalysis,1995,27(2):93-115.