舒忠
內(nèi)容摘要:本文基于2000-2015年省級面板數(shù)據(jù),采用隨機(jī)森林回歸方法對流通產(chǎn)業(yè)的地區(qū)協(xié)調(diào)性進(jìn)行測算,研究發(fā)現(xiàn)全國31個地區(qū)呈現(xiàn)出同步發(fā)展趨勢,上海、天津和海南的發(fā)展趨勢出現(xiàn)顯著的不協(xié)調(diào),具有自身波動特征。在此基礎(chǔ)上,構(gòu)建以“區(qū)域距離”和“經(jīng)濟(jì)距離”為標(biāo)準(zhǔn)矩陣的空間滯后模型進(jìn)行實(shí)證分析,研究發(fā)現(xiàn)區(qū)域相鄰的地區(qū)SAR擬合度良好,回歸參數(shù)反應(yīng)出流通產(chǎn)業(yè)發(fā)展協(xié)調(diào)性在“區(qū)域相鄰”上存在微弱的正向空間效應(yīng),其中內(nèi)部核心變量的協(xié)調(diào)性效應(yīng)為負(fù),外部變量的協(xié)調(diào)性效應(yīng)為正;經(jīng)濟(jì)相鄰的地區(qū)SAR最優(yōu)擬合度良好,各變量均通過顯著性檢驗(yàn),反應(yīng)出經(jīng)濟(jì)相鄰的地區(qū)在流通產(chǎn)業(yè)發(fā)展協(xié)調(diào)性上具有較強(qiáng)的正向空間效應(yīng)。
關(guān)鍵詞:流通產(chǎn)業(yè) 地區(qū)協(xié)調(diào)性 區(qū)域相鄰 經(jīng)濟(jì)相鄰
流通產(chǎn)業(yè)發(fā)展的地區(qū)協(xié)調(diào)性測算
(一)指標(biāo)選取與數(shù)據(jù)來源
通過梳理國內(nèi)外相關(guān)文獻(xiàn)發(fā)現(xiàn),流通產(chǎn)業(yè)中的經(jīng)濟(jì)變量包括了全社會固定資產(chǎn)投資、社會消費(fèi)品零售額、批發(fā)零售行業(yè)總額、城鄉(xiāng)居民收入總額、貨物周轉(zhuǎn)量及進(jìn)出口總額等眾多因素,考慮到流通產(chǎn)業(yè)GDP仍是目前衡量流通產(chǎn)業(yè)發(fā)展的最主要指標(biāo),并且是所包含的交通運(yùn)輸、批發(fā)零售和倉儲配送等子行業(yè)的數(shù)據(jù)匯總,因此把流通產(chǎn)業(yè)GDP作為衡量地區(qū)協(xié)調(diào)性的內(nèi)部核心指標(biāo)。在外部指標(biāo)的選取上,考慮到一個地區(qū)流通經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平的提高,勢必將擴(kuò)大生產(chǎn)規(guī)模,從而提高全社會用電量;與此同時,流通經(jīng)濟(jì)繁榮度的提升,產(chǎn)、供、銷的提高與經(jīng)濟(jì)運(yùn)行節(jié)奏的加快,勢必提高本地區(qū)的貨運(yùn)周轉(zhuǎn)量;隨著流通產(chǎn)業(yè)發(fā)展水平的提高,政府財政收入也會隨之增長,因此本文選取地區(qū)用電量、財政收入和貨運(yùn)周轉(zhuǎn)量作為衡量協(xié)調(diào)性的外部指標(biāo)。
數(shù)據(jù)來源方面,各變量數(shù)據(jù)均來自《2016中國統(tǒng)計年鑒》和各地方政府統(tǒng)計局網(wǎng)站,其中公路里程及貨物周轉(zhuǎn)量部分?jǐn)?shù)據(jù)來自《中國交通年鑒》,時間樣本選擇為2000-2015年。
(二)方法解釋
流通產(chǎn)業(yè)與其它經(jīng)濟(jì)系統(tǒng)是相互協(xié)調(diào)的發(fā)展過程,而經(jīng)濟(jì)系統(tǒng)在短期運(yùn)行中的各項(xiàng)指標(biāo)具有一定的穩(wěn)定性,一方面由于短期經(jīng)濟(jì)系統(tǒng)中的發(fā)展模式、內(nèi)部結(jié)構(gòu)或發(fā)展動力不會發(fā)生不符合實(shí)際的劇烈波動,另一方面,當(dāng)外部某單項(xiàng)指標(biāo)出現(xiàn)較大幅度的調(diào)整,(流通產(chǎn)業(yè))經(jīng)濟(jì)系統(tǒng)的發(fā)展水平也會隨之調(diào)整。因此,對流通產(chǎn)業(yè)地區(qū)協(xié)調(diào)性的測算需要兼顧指標(biāo)波動性與綜合依存度的雙重因素。具體如下:
ΔWji=Wji-Wji-1表示第i期j地區(qū)綜合依存度的偏離程度,|ΔWji|表示第i期j地區(qū)綜合依存度波動幅度,表示各地區(qū)的相對波動幅度,表示依存度波動對協(xié)調(diào)性的影響力度。
首先,對綜合依存度進(jìn)行標(biāo)準(zhǔn)化處理得到:;然后,測算波動影響力度;最后,對二者結(jié)合的協(xié)調(diào)性進(jìn)行相應(yīng)的賦權(quán)后得出Eji=α1ji Nji+α2ji Uji,其中α1ji和α2ji為待估權(quán)數(shù)。
(三)結(jié)果及解釋
考慮到流通產(chǎn)業(yè)的地區(qū)發(fā)展在賦權(quán)上可能受到變量的極值干擾,本文利用R軟件對流通產(chǎn)業(yè)發(fā)展的地區(qū)外部指標(biāo)進(jìn)行時間截面的隨機(jī)森林回歸。
通過對分地區(qū)的流通產(chǎn)業(yè)協(xié)調(diào)性測度分析可以看出,全國31個地區(qū)的流通產(chǎn)業(yè)總體上呈現(xiàn)出同步發(fā)展趨勢。上海、天津和海南三個地區(qū)的流通產(chǎn)業(yè)發(fā)展出現(xiàn)顯著的不協(xié)調(diào)現(xiàn)象,且有其自身的波動特征,并不與其他地區(qū)發(fā)展趨勢相一致。結(jié)合上海、天津和海南經(jīng)濟(jì)發(fā)展的實(shí)際可以看出,上海地區(qū)在金融危機(jī)影響下對地區(qū)的貿(mào)易結(jié)構(gòu)和發(fā)展動力等沖擊十分明顯;海南在國家一系列調(diào)控政策的引導(dǎo)下也出現(xiàn)了流通產(chǎn)業(yè)外部指標(biāo)對經(jīng)濟(jì)政策的強(qiáng)敏感特征;天津地區(qū)流通產(chǎn)業(yè)發(fā)展出現(xiàn)不一致的波動性是由于外部指標(biāo)貨物周轉(zhuǎn)量在2007-2011年間發(fā)生了劇烈的下滑,從15289億噸公里快速下降到10065億噸公里,而同期天津地區(qū)的流通產(chǎn)業(yè)經(jīng)濟(jì)總量卻依然保持了較快的增長幅度,因此很大程度上降低了協(xié)調(diào)度在流通產(chǎn)業(yè)波動性上的賦值。
流通產(chǎn)業(yè)發(fā)展的地區(qū)協(xié)調(diào)性實(shí)證分析
(一)模型構(gòu)建
基于各地區(qū)流通產(chǎn)業(yè)發(fā)展的協(xié)調(diào)性差異較大,本文對內(nèi)部核心指標(biāo)和外部指標(biāo)在“區(qū)域相鄰”和“經(jīng)濟(jì)相鄰”視角下構(gòu)建空間滯后模型,根據(jù)Anselin給出的空間回歸(線性)模型通用形式如下:
其中,y是n×1維向量;參數(shù)向量(k×1)用β表示;;ρ和λ分別是空間滯后因變量(W1y)和空間誤差因變量(W2ξ)的回歸系數(shù)。由于在回歸方程中綜合了解釋變量X和空間自回歸變量W,ρ度量的是鄰近地區(qū)對目標(biāo)地區(qū)的集聚擴(kuò)散效應(yīng),大于0為正效應(yīng),小于0為負(fù)效應(yīng),等于0為中性效應(yīng);β度量的是解釋變量對因變量的影響。令W1為0,可導(dǎo)出空間誤差模型(SEM),表達(dá)式為:
(二)變量與權(quán)重矩陣確定
空間滯后模型以對數(shù)處理的地區(qū)生產(chǎn)總值(lngdp)、貨運(yùn)周轉(zhuǎn)量(lnhy)、全社會用電量(lnyd)和地區(qū)財政總收入(lncz)作為自變量,在模型中引入空間滯后因變量,以“區(qū)域距離”和“經(jīng)濟(jì)距離”為標(biāo)準(zhǔn)確定矩陣形式,具體如下:區(qū)域距離形式上,通過r相鄰方法確定元素值,即當(dāng)i區(qū)域與j區(qū)域相鄰時,wij=1,否則為0;經(jīng)濟(jì)距離形式上,以流通產(chǎn)業(yè)經(jīng)濟(jì)規(guī)模的距離來確定該矩陣的具體形式,原因是各地區(qū)在經(jīng)濟(jì)發(fā)展過程中,經(jīng)濟(jì)規(guī)模鄰近(非區(qū)域鄰近)省份理論上會對相關(guān)省份的數(shù)據(jù)協(xié)調(diào)性產(chǎn)生影響,歐氏距離確定為。
(三)實(shí)證檢驗(yàn)
空間依賴性檢驗(yàn)。對流通產(chǎn)業(yè)的地區(qū)空間滯后模型進(jìn)行因變量E的依賴性檢驗(yàn),結(jié)果如表1所示。
可以看出,基于空間距離矩陣的流通產(chǎn)業(yè)地區(qū)發(fā)展協(xié)調(diào)系數(shù)Moran's I為0.0253,反應(yīng)出地區(qū)間的協(xié)調(diào)性存在微弱的正向自相關(guān)特征,在10%的顯著水平下未通過檢驗(yàn);LMlag和R-LMlag通過了5%的顯著性水平下檢驗(yàn)。在經(jīng)濟(jì)距離矩陣的地區(qū)發(fā)展協(xié)調(diào)系數(shù)Moran's I為0.6003,反應(yīng)出地區(qū)間的協(xié)調(diào)性存在較強(qiáng)的正自相關(guān)性和空間依賴性,且通過了10%水平下的顯著性檢驗(yàn),LMlag和R-LMlag分別在1%和10%的顯著性水平下檢驗(yàn)通過,檢驗(yàn)值均高于LMerr和R-LMerr的檢驗(yàn)結(jié)果,可以判斷出基于經(jīng)濟(jì)相鄰矩陣的空間滯后模型估計效果有效。
空間滯后模型估計結(jié)果與解釋。對“空間相鄰”與“經(jīng)濟(jì)相鄰”的地區(qū)流通產(chǎn)業(yè)協(xié)調(diào)性發(fā)展空間滯后模型進(jìn)行GeoDa軟件擬合,回歸結(jié)果及主要統(tǒng)計量如表2所示。其中,Model_1為基于區(qū)域相鄰矩陣的SAR;Model_2-Model_7為權(quán)重矩陣k取值從1至6的經(jīng)濟(jì)相鄰最優(yōu)SAR。
基于區(qū)域相鄰矩陣的SAR擬合度為95.22%,總體上模擬效果良好,流通產(chǎn)業(yè)地區(qū)協(xié)調(diào)性的用電量、貨運(yùn)周轉(zhuǎn)量及財政收入等外部變量估計系數(shù)均顯著性。模型中WE回歸參數(shù)為0.3548,與依賴性檢驗(yàn)系數(shù)0.0253相似,可以反應(yīng)出地域相鄰的省份地區(qū)在流通產(chǎn)業(yè)發(fā)展的協(xié)調(diào)性上存在微弱的正向空間效應(yīng)。區(qū)域相鄰的最終SAR模型表示如下:
可以看出,內(nèi)部核心變量流通產(chǎn)業(yè)GDP對區(qū)域相鄰的地區(qū)流通產(chǎn)業(yè)協(xié)調(diào)性空間效應(yīng)為負(fù)效應(yīng),外部變量的貨運(yùn)周轉(zhuǎn)量、用電量和財政收入等均對地區(qū)發(fā)展的協(xié)調(diào)性產(chǎn)生正向空間效應(yīng),其中財政收入的影響最為明顯,為0.2773,用電量的影響系數(shù)為0.1448,貨運(yùn)周轉(zhuǎn)量的影響系數(shù)為0.0565。實(shí)證分析可以看出,目前各相鄰省份在流通產(chǎn)業(yè)區(qū)域性發(fā)展建設(shè)上還存在一定的不足,流通產(chǎn)業(yè)發(fā)展良好的地區(qū)對相鄰地區(qū)的產(chǎn)業(yè)輻射和帶動效果仍處在較低水平,此外貨運(yùn)周轉(zhuǎn)量對地區(qū)流通產(chǎn)業(yè)協(xié)調(diào)性的影響作用偏弱,反應(yīng)出各地區(qū)在流通產(chǎn)業(yè)發(fā)展上各自為政的現(xiàn)象嚴(yán)重,相鄰地區(qū)的流通產(chǎn)業(yè)發(fā)展存在“大而全,小而全”的同質(zhì)性產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)與發(fā)展模式。
基于經(jīng)濟(jì)相鄰矩陣的SAR估計存在矩陣權(quán)重取值不同條件下的模型結(jié)果,本文從權(quán)重K取值1到6進(jìn)行了相關(guān)模型的構(gòu)建與擬合,通過表2的所有模擬結(jié)果可以看出,當(dāng)k=2和k=3時的模型估計各項(xiàng)參數(shù)指標(biāo)均比其他k值模型優(yōu)異,而k=2時的Model_3比Model_4在WE參數(shù)T統(tǒng)計值、擬合優(yōu)度值、L值、AIC值和SC值等估計結(jié)果上更優(yōu),因此K=2時的Model_3 SAR模型表示如下:
可以看出,基于經(jīng)濟(jì)相鄰的流通產(chǎn)業(yè)發(fā)展地區(qū)協(xié)調(diào)性最優(yōu)SAR擬合度為90.33%,擬合效果良好,且外部變量均在1%或5%的顯著水平上通過了檢驗(yàn)??臻g滯后模型的WE回歸參數(shù)為0.6879,近似于依賴性檢驗(yàn)系數(shù)0.6003,充分反應(yīng)了經(jīng)濟(jì)相鄰的省份地區(qū)在流通產(chǎn)業(yè)發(fā)展的協(xié)調(diào)性上具有較強(qiáng)的正向空間效應(yīng)。其中,內(nèi)部核心變量和外部變量均對經(jīng)濟(jì)相鄰的地區(qū)流通產(chǎn)業(yè)發(fā)展協(xié)調(diào)性產(chǎn)生正向空間效應(yīng)。內(nèi)部核心變量的影響系數(shù)為0.0772,體現(xiàn)了經(jīng)濟(jì)規(guī)模鄰近省份的流通產(chǎn)業(yè)GDP增長會間接提高其他相關(guān)省份0.0772個百分點(diǎn);貨運(yùn)周轉(zhuǎn)量、財政收入和用電量的影響系數(shù)依次是0.6281、0.3216和0.1215,體現(xiàn)了不同外部變量對經(jīng)濟(jì)相鄰省份流通產(chǎn)業(yè)發(fā)展協(xié)調(diào)性的影響效果差異較大,其中貨運(yùn)周轉(zhuǎn)量是最重要的影響因素。k=2時的Model_3最優(yōu)實(shí)證結(jié)果可以反應(yīng)出,對某省份流通產(chǎn)業(yè)發(fā)展協(xié)調(diào)性起顯著效果的最優(yōu)經(jīng)濟(jì)相鄰省份各省為2個,且經(jīng)濟(jì)總量相似的省份之間在通過核心變量或外部變量在改善流通產(chǎn)業(yè)發(fā)展上均會對經(jīng)濟(jì)相鄰省份產(chǎn)生積極的促進(jìn)作用。
結(jié)論
本文基于隨機(jī)森林回歸方法對流通產(chǎn)業(yè)的地區(qū)協(xié)調(diào)性測算發(fā)現(xiàn),全國31個地區(qū)的流通產(chǎn)業(yè)總體上呈現(xiàn)出同步發(fā)展趨勢,其中上海、天津和海南三個地區(qū)的發(fā)展趨勢出現(xiàn)顯著的不協(xié)調(diào)現(xiàn)象,且有其自身的波動特征。通過構(gòu)建以“區(qū)域距離”和“經(jīng)濟(jì)距離”為標(biāo)準(zhǔn)矩陣的空間滯后模型進(jìn)行實(shí)證分析發(fā)現(xiàn),基于區(qū)域相鄰矩陣的SAR擬合度良好,空間滯后模型的回歸參數(shù)反應(yīng)出地域相鄰的地區(qū)在流通產(chǎn)業(yè)發(fā)展的協(xié)調(diào)性上存在微弱的正向空間效應(yīng),其中內(nèi)部核心變量對協(xié)調(diào)性產(chǎn)生負(fù)向效應(yīng),各外部變量對協(xié)調(diào)性均產(chǎn)生正向空間效應(yīng)?;诮?jīng)濟(jì)相鄰矩陣的SAR選擇k=2時的Model_3估計結(jié)果最優(yōu),擬合度為90.33%,各變量均在1%或5%的顯著水平上通過了檢驗(yàn)。空間滯后模型的回歸參數(shù)為0.6879,反應(yīng)出經(jīng)濟(jì)相鄰的省份地區(qū)在流通產(chǎn)業(yè)發(fā)展的協(xié)調(diào)性上具有較強(qiáng)的正向空間效應(yīng)。
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