浅议“降成本”背景下我国商贸流通业空间分布新格局

时间：2022-09-02 19:50:03 来源：千叶帆本文已影响人

　　内容摘要：在“降成本”背景下，为避免经济出现过热情况，各地区金融机构选择强化信用审核，严控贷款审批的模式去除金融杠杆、降低产业泡沫。面对信贷审批强化的现实情况，商贸流通业需要有针对性地进行新一轮空间布局，来优化产业结构，促进资源的有效流通。本文采用2002-2016年我国35个主要城市的统计数据，构建了东部、中部、西部三个主要经济区域的银行信贷额与商贸流通业发展关系。研究表明：降成本政策对于东部地区商贸流通业结构调整的影响更为显著，且为正向冲击;对中部地区商贸流通业结构产生了轻微的正向冲击，但会迅速减弱;对西部地区商贸流通业结构产生了轻微的负向冲击，且作用期极短。
　　关键词：降成本商贸流通业产业结构空间布局
　　文献综述
　　财科院调研组（2017）在其调查研究中指出，2017年的降成本政策实施具有一定的空间特性，针对不同的地区，其实施手法并不一致。这一研究结论同样可以理解为“降成本”政策的实施具有一定的空间特征，是因地制宜的产业调控。同时，张航燕（2016）在其研究中指出，正是由于实体经济面临较大的成本压力，才需要更加精准的将资源分配于更加有效的领域。从商贸流通业出发思考这一问题，就需要找出不同区域间降成本政策的影响差异，进而针对性地进行政策指导。张杰和宋志刚（2016）在研究中指出，金融部门作为降成本战略实施的主要抓手，以信贷渠道控制企业资源流入，促使企业更合理地使用成本资源，成为了主要的政策渠道。杨曦（2017）从政策渠道初步分析了流通产业市场治理的效果，认为降成本战略已经有效地控制了市场上的一些缺陷。闫冠鹏、冉启英（2017）从市场要素出发，分析了流通业如何达成供给侧改革的经济目标，他们认为金融监管、税收和社会保障是实现政策目标的基础手段。从上述研究不难发展，金融渠道对商贸流通业发展产生了较为直接的影响。刘宇等（2016）在研究中提出，需要对商贸流通产业进行结构调整进而增加产业竞争力，而“降成本”策略则是这一途径中的关键政策。综合上述研究论述，本文将具体分析信贷渠道对商贸流通业结构调整的作用，进而说明我国商贸流通业空间分布的新型格局。
　　数据收集及预处理
　　本文选取我国35个主要城市的统计数据，根据我国相关经济发展规划标准将35个大中城市划分为东、中、西部。东部包括北京、天津、杭州、宁波、沈阳、上海、厦门、济南、广州、福州、深圳、南宁等18个城市;中部包括武汉、合肥、南昌等9个城市;西部包括银川、西安、成都、昆明、乌鲁木齐等8个城市。数据来自中国社会科学金融统计数据库、国家统计局统计数据库及2002-2016年统计年鉴，部分数据来源于各省市发布的经济与社会发展统计公报。
　　本文将采用2002-2016年我国35个主要城市的商贸流通业发展指标以及银行信贷额年度数据，银行信贷额采用各市金融机构年末贷款余额总量指标，有证据显示“降成本”政策更多是从信贷总量上进行控制，因此本文选择金融机构贷款余额代替贷款额总量进行表示，而商贸流通业的结构指标则采用了林英泽（2018）研究中的方法，以线性比例变换法处理商贸流通业的核心效率数据，并运用加权变异系数法对不同系数进行赋权，最终构建城市的商貿流通业结构指标，这些指标包括：第一，净资产增产率。这一数据准确反映了各地区对运输设施的生产、销售及设计能力，说明区域间对于流通产业的供给优势情况。第二，等级公路优化比率。这些指标的计算公式为：（高速公路里程+一级公路里程）/总公路里程。等级公路中，高速公路与一级公路里程比例越高，则表明公路运输的运输效率越高，可以作为公路部门的流通效率的有效表征量，从而体现该城市的基础运输能力。第三，铁路里程增长比率。该指标采用本年度铁路营业里程与上一年度的铁路营业里程的比率表征铁路运输的规模增量，由于铁路部门已经实现市场化运营，各省的铁路里程增量由市场需求决定，所以铁路里程的增长量可以较好反映不同区域的铁路运输需求量及对总体铁路运输的贡献情况，体现该区域商贸流通业在铁路部门的布局情况。由于三个数据均为比例变量，其单位均为%，可以采用加权变异系数法进行综合归纳，表1中给出了商贸流通业结构指标的权重，这一权重测算根据2002-2016年国家统计局公布的流通运输产值所测算。
　　考虑到各城市之间存在的地区及经济发展差异，本文根据东部、中部、西部三个地区分别进行描述性统计，建立对应的总体空间数据，计算出各城市的商贸流通业结构数据后，具体的描述性统计如表2所示。
　　由均值而言，商贸流通业结构指数与银行贷款额均存在东部>中部>西部的排列，从其增量数据来看，商贸流通业的结构增量也呈现出东、中、西的空间排布，但各城市银行贷款额增量表现为西部大于中部大于东部，说明降成本政策在东部地区实施的更为严格，而在西部地区最为宽松。
　　由于对数化的商贸流通业结构增量和对数化的银行信贷增量均是平稳序列，因此分别对东、中、西部对数化的商品商贸流通业结构增量和对数化的信贷水平增量做格兰杰因果关系检验，其基本思想是：若x是y的Granger因，则在给定y的滞后项的前提下，x的滞后项仍有助于解释y的变动，如表3所示。
　　由表3可知，在东中西部，商贸流通业结构水平和银行信贷均存在格兰杰因果关系;在全国和东部，1%的显著性水平下商贸流通业结构调整和银行信贷互为格兰杰原因;在中部，5%的显著性水平下银行信贷是商贸流通业结构调整的格兰杰原因，10%显著性水平下商贸流通业结构调整是银行信贷的格兰杰原因;在西部，1%的显著性水平下信贷水平是商贸流通业结构调整的格兰杰原因，而商贸流通业结构调整不是信贷水平的格兰杰原因。
　　信贷收缩对商贸流通业发展影响的实证分析
　　考虑商贸流通业结构指数和银行信贷水平之间的相互作用关系，二者均有可能受其本身滞后项的影响，故选择PVAR模型的GMM估计进行进一步的实证研究。本文建立了如下模型：

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