中国流通业发展的区域差异研究.DOC

1、1中国流通业发展的区域差异研究基于分工视角的省际面板数据分析马强文摘要：中国流通业发展存在明显的区域差异，本文从区域分工的角度，通过建立1985-2008 年省际面板数据模型，实证考察了城市化、市场化、市场分割程度与对外开放度对流通业发展的影响，结果显示城市化对西部地区流通业促进作用最大，市场化与对外开放度对中部地区流通业促进作用最大，市场分割程度则对东部地区正向影响最显著，据此，针对不同地区提出促进流通业发展的相应政策。关键词：流通业，区域分工，商品流通一、引言随着中国经济买方市场的逐步形成，以及全球金融危机的影响使得出口受阻，扩大内需日益成为拉动经济增长的主要力量，充分发挥商贸流通业引导消

2、费、促进生产的作用，显得日益重要。流通产业是国民经济的基础产业，并具有基础产业的全部特征（黄国雄，2005） 。但是流通业 1在东、中、西部之间的发展差距较大。中西部地区的总人口约占全国人口的 60%，但其拥有的零售网点和就业人员数量却不到全国总量的 1/2。就流通产业资源分布而言，2008 年东中西部批发企业个数所占比重分别为 77.92%、11.27% 、10.81%，相应的从业人员数量所占比重分别为 64.76%、19.76% 、 15.48%。从流通产业发展规模来看，东中西部流通业生产总值所占比重分别为 61.19%、22.20%、16.62%。 2宋则等（2006）认为当前流通产业布

3、局处于整体失衡状态，城乡之间、不同地区之间在商业网点和就业人员分布方面存在较大的差距。根据分工与交换或流通关系的理论，区域之间流通产业资源分布的不合理，实际上也说明了区域之间产业分工的不合理，从而阻碍地区商品经济的发展。要使各地区之间形成合理的分工，缩小地区之间的经济发展差距，必须首先采取措施推动地区之间商品流通的平衡发展。由此可见，在目前中国地区差距已经较为显著的背景下，如果不改变流通产业布局结构不合理的现状，扩大内需，优化经济结构，缩小地区之间收入差距将无法实现。要发挥流通业的基础性作用，实现区域专业化以及市场一体化目标，有必要对流通业发展的区域差异进行研究，从而为流通产业的合理布局提供依

4、据。以下部分的结构如下：第二部分介绍研究流通业发展区域差异的相关文献；第三部分是根据分工与商品交换理论建立影响商品流通的一般分析框架；第四部分是计量模型构建、方法及数据说明；第五部分是面板数据估计结果及解释；第六部分是本文的结论及政策建议。二、文献综述对于流通业发展的区域差异的研究，必须先界定流通业的研究对象，国内理论界对流1以下简称流通业。2 以上数据是根据 2009 年中国统计年鉴计算得来。2通业研究对象的认识差异，主要表现在包含范围的不同。从广义的角度来看，它是指与商品流通直接相关的所有产业，主要包括商业、物流业、信息产业和金融业。 （贺爱忠，2004；刘子峰，2005） 。狭义的理解则

5、只包括专门从事商品流通的批发、零售业以及专门为商品流通服务的行业，包括交通运输、仓储和邮政业等。 （宋则、张弘，2003；乔均，2000） 。本文在分析流通业发展的区域差异时，为了避免将流通理解得过于宽泛，同时与现有的统计口径保持一致，这里的流通业范畴包括批发、零售业及为其服务的仓储、交通运输和邮政业。主流经济学领域，国外学者对于流通业的发展的研究主要侧重于国际贸易问题，其中无论是传统贸易理论，还是新贸易理论都试图从理论上说明流通或贸易的产生及对经济增长的作用机理。这些理论不仅适用于国与国之间的贸易，而且也适用于一个国家不同地区之间的贸易。从流通业对经济增长的效应来看，由于国外主流经济学关于流

6、通的抽象与淡化，没有形成专门的流通理论，因为要素在国与国之间不能自由流动，其对流通的研究主要强调国际贸易问题。主流经济学中从理论的角度阐释流通或贸易对经济增长的作用机理。其中，传统贸易理论的绝对优势、相对优势和要素禀赋学说，分析了国家之间的产业间贸易、形成了产业间分工，以解释流通对经济增长的作用机理。随着要素禀赋相似的发达国家之间的产业内贸易大量出现，传统贸易理论的外生比较优势无法解释，新贸易理论的规模经济、知识外溢和“干中学”学说则从规模经济、不完全竞争、多样化、产品差异性等概念和思想分析国家之间的产业内贸易，形成了产业内分工。赫尔普曼和克鲁格曼引入规模经济来分析比较优势(Helpman a

7、nd Krugman，1985)。他们发展了一个垄断竞争模型，该模型基于自由进入和平均成本定价，将产品多样性的数目视为由规模报酬和市场规模之间的相互作用内生决定。在自给自足情况下，一个国家的产品多样性数目很小，而贸易丰富了消费者的选择。同时如果贸易增加了消费者的需求弹性，那么单个厂商的规模效率也能改进。这样，单个厂商通过规模经济作用确立了在国际市场中的优势，从而导致产出的增加。格鲁斯曼和赫尔普曼（Grossman and Helpman，1989，1990）从研究与开发 (R&D)的角度推进了比较优势理论。他们工作的重要性在于将原来盛行的对比较优势的静态分析扩展到动态分析。他们发展了一个产品创

8、新与国际贸易的多国动态一般均衡模型来研究通过 R&D 产生的比较优势和世界贸易的跨期演进。在他们的模型中，公司引进新产品会发生资源成本。前瞻性的生产者引导 R&D 进入具有获利机会的市常新产品不完全代替老产品，并且当更多的商品可买到时，价格、利率和贸易模式会跨期演进。贸易有产业内的和产业之间的，前者受制于 R&D 支出，后者受制于资源禀赋。国际资本流动用来为 R&D 融资，在一些情况下跨国公司会出现。格罗斯曼和赫尔普曼的动态分析尽管是建立在许多原有的静态分析的基础上，如克鲁格曼(Krugman ，1979a)与狄克西特和诺曼(Dixit and Norman，1980) ，但同先前的文献相比较

9、又有很大不同。他们不仅推进了比较优势的动态分析，而且就动态分3析而言，他们的方法也在很大程度上不同于早些时候对具有产品创新的贸易的动态研究。这些研究(Krugman，1979b； Dollar，1986 等) 对贸易均衡( 当产品由北方最初开发后来被南方模仿)的稳态性质提供了有用的洞见，但由于没有考虑到所有一般均衡的相互影响和驱动产品创新率的经济因素，从而使分析不够完全。而格罗斯曼和赫而普曼的框架很明确地处理了对私人投资 R&D 的激励和 R&D 活动。而其他学者们又在批评这一新主流的基础上，从专业化、技术差异、制度、博弈以及演化等不同的角度对比较优势理论进行了拓展。在非主流经济学中也有许多理

10、论涉及到流通问题，特别是新兴古典经济学将交换的产生、贸易的形成、批发与零售的分工、流通渠道的演化等流通经济学中的一些重要问题以规范的形式进行阐述，试图以分工、专业化及与之相关联的交换和流通建立起宏观经济增长的微观模型。杨小凯和博兰(Yang and Borland，1991)在批评新古典主流理论的基础上，从专业化和分工的角度拓展了对内生比较优势的分析。他们认为，内生比较优势会随着分工水平的提高而提高。由于分工提高了每个人的专业化水平，从而加速了个人人力资本的积累。这样，对于一个即使没有先天的或者说外生比较优势的个人，通过参与分工，提高自己的专业化水平，也能获得内生比较优势。格罗斯曼和麦吉，(G

11、rossman and Maggi，2000)还从人力资本配置的角度分析了国际间的比较优势。他们发展了一个具有相似要素禀赋的国家间贸易竞争模型，分析了人力资本的分配对比较优势和贸易的影响。克莱里达和芬德莱(Clarida and Findlay，1992)分析了政府对比较优势和贸易的贡献。国外现有文献主要是沿着比较优势理论解释贸易或流通对经济增长的促进作用。但是大部分是从国际贸易的角度分析流通对经济增长的影响，而没有从一国内部分析流通发展的影响因素，因而其理论对于促进流通业对经济增长的影响并不具有很明显的说服力。区位理论与城市经济学则从集聚效应的角度说明城市化对商品流通和贸易的作用。奥沙利文（

12、A.OSullivan，2000）不仅将聚集经济原理应用与分析工业的聚集，而且也用于对商业聚集的分析。他认为，在市场营销中也存在这聚集化经济效应，从而造成零售商的聚集行为，促进城市内部商品流通的发展。对于城市之间的商品流通，在赖利法则之后，戴维巴滕（David F.Batten）和戴维博伊斯（David E.Boyce）建立了空间相互作用、运输和区域间商品流通模型（彼得尼茨坎普，2001） 。国内学者对于流通业发展的区域差异文献主要集中在研究流通业促进区域经济发展的作用上。谢朝斌（1995）则认为， “城市化过程是现代商品流通发展与变革的直接推动力量，而现代商品流通发展与变革的过程也反过来构成

13、城市化过程的基本内容” 。王春宇、仲深（2009）针对流通业发展水平和经济发展水平各省会城市面板数据进行协整检验，并构建误差修正模型，检验表明流通业在长期促进城市经济发展的作用不同，短期波动偏离长期均衡时，调整力度在不同城市间存在差异。王德章、宋德军（2007）利用 1990-2005 年全4国及东中西部地区的典型城市流通业发展水平及城市经济发展指标建立协整回归模型，结果表明流通业增长对城市 GDP、消费和就业带动作用明显，但是地区差异较大，加上体制、地区利益等障碍，流通业的先导作用没有充分发挥出来。王晓东、谢莉娟（2010）通过全国和中部地区的对比分析发现，流通业在全国范围内的就业吸纳作用明

14、显，而在中部地区相对于产值贡献却呈现出显著的滞后性结构偏离效应，要推动中部地区流通业就业效应的发挥，应注重流通产业的结构调整。流通业对区域经济发展还表现在产业层面。短期而言，商贸流通业 FDI 进入对于本土制造业和周边地区制造业的生产效率会带来负面影响，长期中则会有积极作用，产生纵向技术溢出效应（巫景飞、林暐，2009） 。而对于流通业发展影响因素的区域差异研究较少。城市的发展促使了简单商品流通向发达商品流通的发展，而城市化水平的差异是造成流通水平差异的一个重要原因。因此，实行“流通先导”战略将是推动我国城市化健康发展的根本道路（晏维龙、韩耀、杨益民，2004；晏维龙，2006） 。晏维龙、韩

15、耀（2002）分析了城市化、市场化、国际化、信息化等对流通产业发展及结构调整的影响。根据现有文献可以看出，对于流通业发展的区域差异，主要遵循流通业发展对区域经济的影响，及区域城市化水平对流通业发展的影响两条路径。基于城市层面分析流通业发展的较多，省际层面的分析较少。中国幅员辽阔，资源的省际差异很大，理应形成较强的省际专业化分工模式和由此决定的贸易方向（钟昌标，2002） 。事实上，在市场一体化及趋于专业化符合国家长远利益却不一定符合地方局部利益的前提下（Bai et al.，2008） ，分权体制会激励地方政府保护主义，形成一定程度的市场割据和省区经济结构同质化，出现“诸侯经济”现象。根据边际

16、效应方法，1997 年中国地方保护相当于欧洲统一大市场内部独立国家之间的情况（黄赜琳、王敬云，2006） 。地方保护和省际产业结构趋同则会导致中国区域商品流通的发育程度不高。另一方面，在大国模型中，各个区域间，其经济规模、消费水平和区及运输成本及其他由于经济活动的距离而引起的交易成本等因素存在差异，也会导致区域之间商品流通发展的不同，不利于实现区域之间合理分工。因而探讨省级层面的流通业发展差异的影响因素，促进区域之间商品流通健康发展，对于加快产业结构合理调整、促进国内分工具有重要的现实意义。三、流通业发展影响因素的分析框架区域商品流通形成区域市场，区域间商品流通的发展，形成国内统一市场。在一个

17、统一的国内市场上，存在各具特色的区域市场，其存在的依据主要表现在工业区为和市场因素两方面，其中包括运输成本、劳动力成本要素的流动性条件等。由于各区域市场的影响因素存在差异，导致区域商品流通水平也存在差异。同时由于各区域间存在不同的专业化产品，商品流通中还包含区域间商品流通。根据商品流通的空间经济规律，流通业发展的5区域差异实质上是商品流通在空间扩展上的差异。商品流通空间就是商品流通以及形成商品流通的各种物质实体的结构关系在地理空间上的延展。从资源配置的角度来看，商品流通空间扩展是社会分工不断深化和资源再配置的一个动态过程。从事商品流通的商业者完全承担了生产者的商品销售任务，降低了生产者和消费者

18、直接交易的交易成本，促进了生产者对商品的专业化生产，增加了规模经济效应；同时大大地扩展了销售的空间，反过来进一步促进社会分工程度的加深（石原武政、加藤司，2004） 。由此可见，区域商品流通规模与区域分工水平密切相关。对于区域的划分，有较大影响的一种形式是管理区域，即政府的计划和政策的实施地区。根据现有数据，本项研究以省为单位，分析各省之间流通业发展存在差异，及差异产生来源。从省级层面来看，按照分工与交换的关系，商品流通受区域内部生产分工、区域之间生产分工和国外之间生产分工的广度和深度影响，因而可以从以下三个层次进行分析，并提出相应的假说。第一层次，区域内部的社会分工广度和深度影响商品流通。其

19、流通发展规模主要来自于两个方面因素：第一，城乡经济的异质互补性是区域内生产分工和商品流通的基本内容。从管理区域的中心地域城市和腹地农村来看，由于典型的城乡二元经济结构，异质性比较明显，主要表现在城市高度密集、从事社会化生产的现代工业部门；农村稀疏、落后的传统农业部门。正是因为这种产品生产的异质性，决定了城乡经济的高度互补和相互依赖。一方面，城市经济的初创和发展是建立在农业生产力足够高，出现剩余农产品的基础上的，城市经济依赖乡村经济和农业的发展，需要乡村为其提供原材料和销售市场；另一方面，乡村经济对城市经济的依赖不仅表现为对城市生活工业品和生产资料的需求和依赖，还表现为城市在经济发展过程中不断凝

20、聚和生产者现代生产力，带动乡村经济的发展。因此，城乡从分离到融合的过程中，城乡之间互为市场，促进商品流通的不断发展。城市化的进程对商品流通提出了更高的要求，为商品流通的发展提供了动力。反过来，地区的比较优势是地区间贸易变得有利可图，所以地区间贸易促进了市场城市的发展（奥沙利文，2000） 。第二，经济活动主体分工的市场化是促进区域内商品流通健康发展的基础机制。分工市场化是各经济活动主体根据价格、供求等市场变化，从事商品的专业化生产，有利于规模经济效应产生。由于各生产者的市场化分工程度加深，为了降低生产者和消费者之间的交易成本，提高交易效率，必须有专门的商业者来实现生产和消费的衔接。因而，市场化

21、分工程度越深，商品流通规模扩张越明显。据此，我们提出以下两个命题：命题 1，城乡之间异质互补性越明显，越能促进商品流通发展；命题 2，区域内分工市场化程度越高，越能促进商品流通发展。第二层次，区域之间商品流通。区域之间的商品流通与区域内部商品流通类似，都是因为专业化分工导致商品流通规模增加。从一个区域来看，按照比较优势原则和对区域内6产业具有重要的关联效应或主导作用，跨区域流通的商品主要是地区专业化产品，从而进行区域间的商品流通符合该区域利益和经济发展要求。但是从管理区域来看，区域之间的商品流通除了受到各省之间的比较优势，即省际分工度影响之外，由于地方政府在经济生活中扮演的角色日益重要，短期利

22、益导致省际之间市场封锁，出现恶性竞争。而市场分割反过来也会影响到省际之间的合理分工。因而可以看出，区域之间市场分割程度越大，越不利于区域之间商品流通，从而阻碍了该省比较优势的发挥，降低了社会分工的合理程度及商品流通水平。据此提出命题 3，区域之间市场分割程度越明显，越不利于商品流通发展。第三层次，区域与国外之间的产品分工。从对外贸易的角度进行分析。对于区域分工的国际化，则与该地区的对外开放程度有关。对外开放度是产业分工程度的重要标志，可以作为商品流通水平的影响因素。因此得到命题 4，区域对外开放程度越高，越能促进商品流通发展。四、计量模型构建、数据说明（一）计量模型的构建根据前文分析，为了分析

23、区域内部、区域之间以及该区域与国外分工的广度和深度对区域商品流通发展水平差异的影响，我们选择批发、零售业及为其服务的仓储、交通运输和邮政业 GDP 代表各省的流通规模（以 表示） ，并作为模型的因变量。依据前文提出的y假说检验三个层次分工对商品流通发展水平影响，本文计量模型的基本形式如下：（1）01234ititititititityurbanmrkefodX其中，控制变量 的集合为X123456itititititititfszgdpsrucsavecons在计量模型（1）中， ， 分别表示省份与年份， 和 分别表示与省份、年份相关的非观测效应， 表示随即扰动项。it我们重点关注解释变量对商

24、品流通的影响，包括核心自变量、控制变量，以下对其指标含义进行解释。1，核心自变量。本文从分工的角度重点考察省内、省际之间以及各省的国际分工程度对商品流通的影响。第一层次，就省内分工而言，城乡分工与经济活动主体的市场化分工都能促进商品流通的发展，因而需要研究的核心自变量分别是城市化和分工市场化程度。其中城市化用各省城市人口占总人口的比重表示，以衡量城乡分工差别对商品流通的影响。在分工过程中，还涉及到政府干预对分工的影响，从而决定商品流通的规模与效率。对于分工市场化程度，可以从非国有经济在国民经济中所占比重，包括产出比重、销售比重、投入比重等多方面进行衡量，考虑到数据的连贯性，及指标的同类性，这里

25、用全社会固定资产投资中非国有经济投资所占比重来表示市场配置资源，调节分工的作用。第二层次，省际之间的分工程度。考虑到以管理区域为研究对象，而不是以 经济功能7区域为研究对象，地方政府在省际分工、地方保护中的影响比较显著。本文以市场分割程度来衡量省际之间分工对商品流通的影响。第三层次，省域与国外分工程度。采用对外开放程度衡量国际分工对商品流通的影响，并用一个省份的进出口总值占其 GDP 的比重来表征其对外开放程度。2，控制变量集合 。本文选择的控制变量包括：X（1）基础设施完善程度（ ）的对数值 3。奥沙利文（2000）不仅将聚集经济原infra理用于分析工业的聚集，而且也用于对商业聚集的分析，

26、其中交通运输成本成为聚集经济效应的必要条件。一个地区交通网络越发达，流通费用越低，从而越利于聚集经济的产生，促进商品流通的扩展。巴顿（K.J.Button，2001）则从范围经济、密度经济角度提出交通网络越发达，越可以节约成本实际上是更集约地利用资本为更大的市场服务。由此可见，交通网络的发达程度会影响到商品流通的发展水平。本文将各省区公路里程对数值作为交通网络发达程度的代理变量，以衡量交易成本对商品流通的影响。（2）人口规模（ ）对数值。一个地区人口规模大小直接影响到该地区商品流通size的市场规模。一方面，人口规模越大，产品需求规模越大，有利于产品规模化生产；另一方面，人口规模越大，产品需求

27、的多样性越强。从而规模经济和产品多样性都能促进市场规模扩张（赫尔普曼和克鲁格曼，1985） 。因此，人口规模也是影响商品流通的重要因素。（3）产业结构（ ） 。经济发展水平的高低，除了可以用人均 GDP 的水平来衡量struc外，还可以用产业结构的发展阶段来表示。按照产业结构理论来看，第一产业比重越高，说明该省经济发展水平越低，处在较低的发展阶段，商品经济的发达程度也较低。另一方面，第一产业比重较高，对应第三产业比重就会较低，直接说明商品流通发展的水平有限。因此，为了控制经济发展阶段对商品流通的影响，加入产业结构因素，以控制各省因为产业结构差异所导致的商品流通规模差异。因为地区产业结构的调整是

28、一个渐进过程，在回归中我们还加入该控制变量的 1 期滞后值。（4）最终消费率（ ） 。根据投资消费相关理论及统计分析，投资消费结构的主要cons测度指标有全社会固定资产投资增长率，投资率、消费率、增量资本产出率等，其中投资与消费之间存在一个相对合适的比例，否则经济结构就会发生失衡。项俊波（2008）把消费率高于 60%确定为正常区间，低于 50%确定为潜在危机。由此看来，最终消费率的高低不仅要保持合理，而且较低的消费率不利于商品流通发展。同时为了考察商品流通在地区之间的发展差异，按照大多数文献的划分，将 28 个省级单位分成东、中、西三大区域 4，并以此构造东部和西部地区的虚拟变量 和 。ed

29、w（二）数据说明3 在模型中对有单位变量取对数值，一方面可达到平滑数据作用，以减轻异方差和偏态性带来的影响（Wooldridge，2003） ；另一方面可以赋予模型中各变量前系数“弹性”的经济学意义，便于分析。4 东部省份包括北京、天津、河北、辽宁、上海、江苏、浙江、福建、山东、广东等共 10 个；中部省份包括山西、吉林、黑龙江、安徽、江西、河南、湖北、湖南等 8 个；西部省份包括内蒙古、广西、四川、贵州、云南、陕西、甘肃、青海、宁夏、新疆等 10 个。8本文应用我国 1985-2008 年的分省面板数据进行实证分析。自 1985 年中国共产党的十二届三中全会开始，我国逐步取消了计划经济体制并

30、开始实行市场经济体制，从而体现了市场经济发展的连贯性，因而作为本项研究的起始年份。本文所需数据均取自历年中国统计年鉴 ， 新中国 60 年统计资料汇编以及各省统计年鉴，其中以当年价格发布的数据均通过 1985 年不变价进行调整。对于市场分割程度指数，采用商品零售价格指数进行计算 5。一般而言，随着国内统一市场的形成，各省区价格指数将逐渐趋于一致，因此，我们可以根据各省区商品零售价格指数与全国商品零售价格指数的差距来体现省区之间的市场分割程度。按照王守坤、任保平（2009）对市场分割指数的构建，这里采用市场分割指数的相对指标。根据数据的可得性及连贯性，本文的面板数据不考虑西藏、海南及港澳台地区，

31、重庆则因为行政区划调整，按照大多数文献处理方法，为保证逻辑一致性，我们将四川与重庆的数据合并，对于 1997 年重庆缺失数据，根据 1997 年之前四川统计年鉴数据进行计算。据此得出的面板数据包括 24 个年份，28 个省份的数据。以下是样本数据的描述性统计分析，见表 1。表 1 各变量的描述性统计分析变量 均值 标准差 最小值 最大值 观测值个数 单位y164.5491 235.4604 3.62 2395.896 672 亿元urban0.3358 0.1661 0.1159 0.8746 624 %mket0 .4399 0.1786 0.0924 0.8625 672 %fi0.061

32、2 0.0527 0 0.293 672 %od0.2907 0.4642 0.0207 3.7168 672 %infra54801.51 44691.82 2057 333114 672 公里sze4281.609 2727.056 407.38 12164.85 672 万人gp3953.567 4694.53 419.9999 39911.78 672 元truc0.2018 0.0994 0.0082 0.4282 672 %save560.7315 597.0054 55.8849 5216.667 672 元on0.5824 0.1061 0.3324 0.8642 672 %五

33、、动态估计结果及解释（一）面板数据的单位根检验根据样本数据的时间序列特征，首先检验面板数据的平稳性。针对 LLC 检验（Levin ，Lin &Chu，2002）备择假设与实际不符的局限，考虑到面板数据的异质性，我们采用 IPS 单位根检验（ Im，Pesaran&Shin，2003）分析各解释变量的平稳性特征。结果如5 反映市场分割程度的价格指数还包括居民消费价格指数，工业品出厂价格指数 、原材料、燃料动力购进价格指数以及固定资产投资价格指数。但是商品流通规模更多体现在商品消费市场上的价格变动，因而采用商品零售价格指数，其对商品流通的影响更为直接和显著。9下表 2表 2 各解释变量的 ips

34、 单位根检验结果解释变量 统计量（p 值）t解释变量 统计量（p 值）t6urban-2.100（0.424） lnsize-1.550（0.998）mket-1.953（0.738） rgdp-1.869（0.868）fi-1.836（0.904） tuc-2.073（0.482）od-2.033（0.572） lsave-1.737（0.969）lnifra-1.662（0.989） on-1.940（0.761）注，Im-Pesaran-Shin 单位根检验选择 包括常数项，滞后期均设定为 3 期。（二）计量结果及解释面板数据模型最常用的估计方法是固定效应模型和随即效应模型，各种方法都有

35、其特定的假设前提，对于面板数据而言，由于兼顾截面与时间序列特征，有可能导致截面异方差与序列自相关，特别是对于固定效应模型而言，还可能存在横截面相关。因此，我们采用修正的 Wald 检验法检验异方差性，使用 Wooldridge 检验法检验自相关性，结果见表3，显示误差项存在较为明显的异方差与序列相关性，因而采用可行的广义最小二乘法（FGLS ）能得出更为有效的估计结果。在计量模型（1）中被解释变量可能反过来影响解释变量，存在反向因果关系而导致内生性问题。首先，流通业发展会推动地区产业结构变化。地区产业结构不断优化也有助于商品流通规模的扩大。其次，市场化程度的提高，会促进商品流通的发展，而商品流

36、通规模的扩大也能推动地区分工的市场化。最后，最终消费率的变化也会影响到投资与消费之间的比例，从而也会对流通业的发展产生影响，流通业的发展则会反过来影响到最终消费率的变化。因此，为避免模型因变量与自变量之间的内生性问题导致估计结果有偏。本文将以上各解释变量的滞后一期纳入计量模型（1）中进行回归。表 3 报告了计量模型的回归结果。结果显示，各变量的系数符号和显著性基本保持一致，这说明计量模型的回归结果具有充分的稳健性。表 3 中国流通业发展的地区差异估计结果固定效应（Fe） 随即效应（Re）Fgls Fgls（滞后一期）urban -0.41（-1.24 ） 0.05（0.15） 0.52（3.0

37、4） 0.55（3.14） urbaneast 1.10（3.23） 1.08（3.37） 1.07（6.58） 0.94（5.69） urbanwest -0.052（-0.10 ） 0.80（1.74） 2.02（10.01） 2.01（9.72） 6 本文亦采用 Maddala, G.S. and Wu, Shaowen. (1999)提出的 fisher 组合 p 值检验，但该检验结果与 ips 检验结果一致，故在此只显示 ips 检验。10market 0.99（7.98） 1.04（8.26） 1.72（20.95）1.70（20.03）marketeast 0.20（1.34）

38、0.44（2.97） -0.06（-0.72 ） -0.06（-0.64 ）marketwest -0.17（-0.87 ） -0.34（-1.83 ） -0.59（-5.10 ）-0.53（-4.45 ）mfi 1.47（3.60） 1.49（3.57） 0.60（2.63） 0.61（2.57） mfieast 0.17（0.35） 0.26（0.52） 1.19（2.40） 0.83（1.65） mfiwest -1.43（-2.94 ） -0.94（-1.91 ） -1.20（-3.48 ）-1.38（-3.87 ）od 0.18（0.52） 0.63（1.80） 2.24（5.37）

39、 2.01（4.72） odeast 0.06（0.16） -0.45（-1.27 ） -1.93（-4.61 ）-1.63（-3.81 ）odwest -0.17（-0.36 ） -0.01（-0.03 ） -1.11（-2.13 ） -1.10（-2.11 ） lninfra 0.35（11.69） 0.30（10.48）0.13（6.43） 0.13（6.38） lnsize 2.13（12.62） 0.91（12.69）0.90（38.74）0.89（37.69）struc -3.37（-14.11 ） -4.18（-19.71 ）-3.81（-20.79 ）-2.75（-5.40 ）

40、lag_struc -0.95（-1.89 ） cons -1.27（-9.59 ） -1.26（-9.15 ）-1.04（-7.09 ）-0.59（-2.07 ） lag_cons -0.56（-2.16 ） 常数项 -15.65（-10.90）-5.31（-8.94 ）-4.20（-20.90 ）-4.03（-20.00 ）F(16,582) 1025.63（0.00）Wald chi2（18）14949.27（0.00）22155.54（0.00）21375.21（0.00）Modified Wald test 570.36（0.00）Wooldridge test 107.01（0.00）N 642 642 642 616注：变量系数括号内的数值为 t 值或 z 值。 、和 分别表示 1%、5%和 10%水平上的统计显著性。检验统计量括号内的数 值为 p 值。