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区域批发市场一体化建设对新一线城市零售业的影响探究

2021-01-08 228 上传者：管理员

摘要：一直以来,我国商品消费市场分割的问题便困扰着跨区域商品流通交易发展,提高区域商品市场一体化水平对于促进区域商品流通效率的提升具有重要意义。本文以新一线城市为样本,从城市角度和定量角度出发,使用冰山成本模型测算区域批发市场一体化程度,并使用实证检验方法验证了批发市场一体化对于新一线城市零售业态效率的实际影响。研究结果显示,我国新一线城市批发市场一体化整体趋势为“东高西低”,东部地区批发市场一体化指数相对较高,而中西部新一线城市在市场一体化程度方面都与东部新一线城市有较大差别。批发市场一体化建设主要通过促进物流服务升级、减少流通成本和加强交易环节创新等提高新一线城市零售业态效率。

关键词：
冰山成本模型
区域批发市场一体化
新一线城市
物流服务
零售业态效率
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问题的提出

近十年来,伴随着互联网科技的发展、智能手机的普及、物流业的井喷式发展,城市零售商业发展模式已呈现出与以往全然不同的经营环境和发展方向。特别是网红经济崛起的2020时代使得众多有良好消费潜力的城市进入新的发展平台,其中发展最为迅速的便是新一线城市。据赢商大数据中心监测,2013-2018年,全国范围内18个新一线城市购物中心总存量年均增速在22%以上;截至2018年,新一线城市购物中心平均总存量突破500万平方米,人均购物中心面积已接近传统一线城市水平。以城市商业聚集度、城市枢纽性、生活多样性、城市人口活跃度、未来可塑性五个维度评价新一线城市的商业发展,使得后城镇化时代零售业态运营产生了重大变化,构建区域性一体化市场不仅能够盘活商贸流通存量,同时还能在很大程度上助推区域间协作,形成大范围的集聚经济与规模经济体系,对于新一线城市商业体系的未来发展而言具有显著促进意义。目前有关区域批发市场一体化建设影响城市零售业态效率的研究成果还不够丰富,特别是尚未出现针对新一线城市零售业态效率的研究。本文在测算区域批发市场一体化程度的基础上,通过回归分析方法明确其与新一线城市零售业态效率的联系,对于进一步完善新一线城市零售业发展水平具有一定意义。

图1新一线城市价格方差走势图

区域批发市场一体化程度测算

(一)模型选择

目前,对区域市场一体化程度进行测算的主要方法有价格法、生产法等常见方法,本文使用基于冰山成本模型(Samuelson,1954)的“价格法”完成区域批发市场一体化程度测算。该理论是传统“一价定律”的补充,在现实生活中,交易成本是始终存在的,商品在运输过程中价格的变化就像冰山融化了一部分那样,因此纵使不同区域间商品存在一定的价差,只要套利收益小于交易成本,投资者便不具有套利能力。

据此,假设冰山成本占商品价格的比例为c,在i、j两地批发市场中流转的商品价格分别为pi和pj,只有满足pi(1-c)>pj或pj(1-c)>pi时,市场投资者才会在i、j两地间形成套利。

因此,定义i、j两地商品批发价波动范围的方差Var(pi/pj),pi/pj波动程度越大,说明i、j两地商品批发价差距越明显,Var(pi/pj)也越大,反之亦然。引入时间变量t,定义为i、j两地的市场一体化程度,直接反映Var(pi/pj)的变动情况。当Qij数值较小时,说明区域市场一体化程度较低,而Qij数值较大时,说明区域市场一体化程度较高。

由于Qij的变化不仅受到商品价格变化的影响,同样受到市场结构、市场完善程度及商品种类等的影响,因此需要剔除不相干因素用以正确评估区域批发市场一体化程度。定义qij=||Qij|-|||=为去除其他异质性因素的一体化测度基础数据,令=Qij/n,代表i、j两地间商品价格差异的均值。

根据Qij、qij数值求解商品价格变动差异的方差Var=Var(qij),同时根据地区生产总值的比例加权平均方差,取倒数可得到区域批发市场一体化指数。

(二)数据选择

目前中国内地共有18个新一线城市,按照区位分布分别为华东地区(杭州、南京、苏州、宁波、无锡、厦门);华中地区(武汉、长沙、南昌);华北地区(青岛、济南、天津、郑州);西南地区(成都、重庆);西北地区(西安);东北地区(大连、沈阳)。测算相应区域批发市场一体化程度选择各地统计年鉴中公布的零售商品成交额、价格等进行分别计算,时间跨度为2009-2018年。

(三)测算结果

按照上述方法并选取相应数据进行处理后,得到18个新一线城市所在区域商品价格变动差异的方差Var(qij),整理数据绘制如图1所示的新一线城市价格方差走势图。

从图1中可以看出,2009-2018年新一线城市价格方差走势基本上呈现“先期增大,后期收窄”的变化趋势。其中,华东地区新一线城市密集,但价格方差变动幅度最小,因此可以看出区域内商品贸易市场的稳定程度较高,而东北和西北地区价格方差变动较大,曲线走势呈“直上直下”的剧烈波动形态,可以看出,批发市场价格受到上级市场的影响和区域市场交易环境、信息机制的综合影响而呈现出波动性变化的特征,其变动特征往往随着外部交易市场变化而有较大波动。综合区域价格方差数据可进一步计算得出批发市场一体化指数,如表1所示。

综合图1和表1中可以看出,无论是在区域层面还是地市层面,新一线城市批发市场一体化整体趋势为“东高西低”,即东部地区批发市场一体化指数相对较高,而中西部新一线城市在市场一体化程度方面都与东部新一线城市有较大差别,说明中西部新一线城市批发市场一体化程度不高,存在区域市场分割,这一现象在西安、郑州、沈阳等城市较为明显,究其原因主要是由于上述区域市场与周边市场的消费能力、商贸基础设施建设水平都有明显差距,特别是在尚未形成区域经济、产业一体化发展的西北内陆和东北经济欠发达地区,批发市场局部分割将是未来一段时间的长期趋势。

实证分析

(一)变量设定及数据选取

本文借鉴刘刚、谢贵勇(2019)的实证研究思路,选择利用省际面板数据和相应变量组成计量模型。其中以新一线城市零售业态综合发展指数(Tch)作为被解释变量,区域批发市场一体化指数(intergra)为被解释变量,同时引入控制变量:城市国内生产总值(GDP)、城镇化水平(Urban)、产业结构(第一产业占GDP比重APG、第二产业占GDP比重IPG)。对所有解释变量进行对数化及无量纲化处理,所有数据均取自18个新一线城市分年度统计年鉴。

表118个新一线城市批发市场一体化指数

表2ADF检验结果

表3模型估计参数及检验结果

(二)模型设定及参数估计

根据以上变量设定计量分析模型,如下所示:

Tchit=C+β1lnintergrait+β2lngdpit+β3lnurbanit+β4lnAPGit+β5lnIPGit+εit

式中,α0为常数项,β1、β2、β3、β4、β5分别为对应指标系数。

(三)边界协整检验

对18个新一线城市面板数据进行边界协整检验,根据相关结果确定变量间具有的协整关系。为了研究简便考量,本文根据我国行政区划分区方法,仍按照新一线城市所属行政区域进行研究,形成单位根检验结果,如表2所示。

根据表2可以看出,华东地区等6大区域的显著性水平(P)都小于0.005,说明全部面板数据在1%的显著性水平下通过检验,而ADF统计值在1%、5%、10%的水平下并不都大于其临界值,因而可拒绝原假设,是为平稳序列,故而可以对上述变量进行协整分析。

(四)回归分析结果

对模型进行参数估计,得到检验结果,如表3所示。表3显示了对该模型进行参数估计得到的结果,结果显示回归模型及各解释变量的显著性较好,所有变量至少在5%的显著性水平下通过独立性检验,R2值和调整R2值大于0.7,表示模型拟合优度较高。由于第一产业占GDP比重APG的系数为负,说明其对被解释变量的解释程度不足,所以在回归结果中剔除了该指标。综合来看,lnintergrait的系数为0.33493,且独立T检验在1%的显著性水平下的概率分布为0.02113,说明批发市场一体化对新一线城市零售整体发展具有正向影响作用,市场一体化程度代表了区域零售资源的集中度和配置水平,批发市场一体化程度越高,说明消费者越能够更加方便购买到零售商品,这也印证了传统理论体系。此外,回归分析结果同样指明了区域经济发展水平、城镇化水平及产业结构现代化水平(第二产业占GDP比重)对零售发展的积极影响,其中尤以GDP的促进作用最为明显,GDP每提升1%就能相应促进零售业态效率提高0.6050%;而城镇化率每提升1%就能相应促进零售业态效率提高0.4330%;第二产业占GDP比重每提升1%就能相应促进零售业态效率提高0.4935%。

结论

本文在对相关文献进行研究的基础上,系统分析了我国区域批发市场一体化程度,并构建计量模型分析其与新一线零售业态效率的关系。得到如下结论:首先,我国新一线城市批发市场一体化整体趋势为“东高西低”,东部地区批发市场一体化指数相对较高,而中西部新一线城市在市场一体化程度方面都与东部新一线城市有较大差别。其次,批发市场一体化建设主要通过促进物流服务升级、减少流通成本和交易环境创新等提高新一线城市零售业态效率。

本文的分析结论认为当前我国不同区域流通业发展存在较大差异,笔者认为,在现有资源条件下,各区域要充分明确区域流通资源优势,对于华东地区而言,要进一步利用区位和政策优势主导外向型流通经济体系;而西北和东北地区则要立足于市场前景,积极与华东、华中地区建立流通业务往来,提升流通企业市场化经营水平。在这一过程中,还要不断加强人才引入和科技创新水平,提高生产要素配置效率、积极培育效率型要素,提高全要素生产率,同时要梳理流通产业生态圈所需资源要素,大力招引技术研发、产品设计等功能要素。

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基金:国家自然科学基金“多维目标视角下的新疆棉花目标价格的生成机制及调控政策研究”(71563053);新疆人文社科重点研究基地项目“南疆四地州农业特色产业扶贫绩效研究”(G030502)