馬殷春

內容摘要：在“降成本”背景下，為避免經濟出現過熱情況，各地區(qū)金融機構選擇強化信用審核，嚴控貸款審批的模式去除金融杠桿、降低產業(yè)泡沫。面對信貸審批強化的現實情況，商貿流通業(yè)需要有針對性地進行新一輪空間布局，來優(yōu)化產業(yè)結構，促進資源的有效流通。本文采用2002-2016年我國35個主要城市的統(tǒng)計數據，構建了東部、中部、西部三個主要經濟區(qū)域的銀行信貸額與商貿流通業(yè)發(fā)展關系。研究表明：降成本政策對于東部地區(qū)商貿流通業(yè)結構調整的影響更為顯著，且為正向沖擊;對中部地區(qū)商貿流通業(yè)結構產生了輕微的正向沖擊，但會迅速減弱;對西部地區(qū)商貿流通業(yè)結構產生了輕微的負向沖擊，且作用期極短。

關鍵詞：降成本? ?商貿流通業(yè)? ?產業(yè)結構? ?空間布局

文獻綜述

財科院調研組（2017）在其調查研究中指出，2017年的降成本政策實施具有一定的空間特性，針對不同的地區(qū)，其實施手法并不一致。這一研究結論同樣可以理解為“降成本”政策的實施具有一定的空間特征，是因地制宜的產業(yè)調控。同時，張航燕（2016）在其研究中指出，正是由于實體經濟面臨較大的成本壓力，才需要更加精準的將資源分配于更加有效的領域。從商貿流通業(yè)出發(fā)思考這一問題，就需要找出不同區(qū)域間降成本政策的影響差異，進而針對性地進行政策指導。張杰和宋志剛（2016）在研究中指出，金融部門作為降成本戰(zhàn)略實施的主要抓手，以信貸渠道控制企業(yè)資源流入，促使企業(yè)更合理地使用成本資源，成為了主要的政策渠道。楊曦（2017）從政策渠道初步分析了流通產業(yè)市場治理的效果，認為降成本戰(zhàn)略已經有效地控制了市場上的一些缺陷。閆冠鵬、冉啟英（2017）從市場要素出發(fā)，分析了流通業(yè)如何達成供給側改革的經濟目標，他們認為金融監(jiān)管、稅收和社會保障是實現政策目標的基礎手段。從上述研究不難發(fā)展，金融渠道對商貿流通業(yè)發(fā)展產生了較為直接的影響。劉宇等（2016）在研究中提出，需要對商貿流通產業(yè)進行結構調整進而增加產業(yè)競爭力，而“降成本”策略則是這一途徑中的關鍵政策。綜合上述研究論述，本文將具體分析信貸渠道對商貿流通業(yè)結構調整的作用，進而說明我國商貿流通業(yè)空間分布的新型格局。

數據收集及預處理

本文選取我國35個主要城市的統(tǒng)計數據，根據我國相關經濟發(fā)展規(guī)劃標準將35個大中城市劃分為東、中、西部。東部包括北京、天津、杭州、寧波、沈陽、上海、廈門、濟南、廣州、福州、深圳、南寧等18個城市;中部包括武漢、合肥、南昌等9個城市;西部包括銀川、西安、成都、昆明、烏魯木齊等8個城市。數據來自中國社會科學金融統(tǒng)計數據庫、國家統(tǒng)計局統(tǒng)計數據庫及2002-2016年統(tǒng)計年鑒，部分數據來源于各省市發(fā)布的經濟與社會發(fā)展統(tǒng)計公報。

本文將采用2002-2016年我國35個主要城市的商貿流通業(yè)發(fā)展指標以及銀行信貸額年度數據，銀行信貸額采用各市金融機構年末貸款余額總量指標，有證據顯示“降成本”政策更多是從信貸總量上進行控制，因此本文選擇金融機構貸款余額代替貸款額總量進行表示，而商貿流通業(yè)的結構指標則采用了林英澤（2018）研究中的方法，以線性比例變換法處理商貿流通業(yè)的核心效率數據，并運用加權變異系數法對不同系數進行賦權，最終構建城市的商貿流通業(yè)結構指標，這些指標包括：第一，凈資產增產率。這一數據準確反映了各地區(qū)對運輸設施的生產、銷售及設計能力，說明區(qū)域間對于流通產業(yè)的供給優(yōu)勢情況。第二，等級公路優(yōu)化比率。這些指標的計算公式為：（高速公路里程+一級公路里程）/總公路里程。等級公路中，高速公路與一級公路里程比例越高，則表明公路運輸的運輸效率越高，可以作為公路部門的流通效率的有效表征量，從而體現該城市的基礎運輸能力。第三，鐵路里程增長比率。該指標采用本年度鐵路營業(yè)里程與上一年度的鐵路營業(yè)里程的比率表征鐵路運輸的規(guī)模增量，由于鐵路部門已經實現市場化運營，各省的鐵路里程增量由市場需求決定，所以鐵路里程的增長量可以較好反映不同區(qū)域的鐵路運輸需求量及對總體鐵路運輸的貢獻情況，體現該區(qū)域商貿流通業(yè)在鐵路部門的布局情況。由于三個數據均為比例變量，其單位均為%，可以采用加權變異系數法進行綜合歸納，表1中給出了商貿流通業(yè)結構指標的權重，這一權重測算根據2002-2016年國家統(tǒng)計局公布的流通運輸產值所測算。

考慮到各城市之間存在的地區(qū)及經濟發(fā)展差異，本文根據東部、中部、西部三個地區(qū)分別進行描述性統(tǒng)計，建立對應的總體空間數據，計算出各城市的商貿流通業(yè)結構數據后，具體的描述性統(tǒng)計如表2所示。

由均值而言，商貿流通業(yè)結構指數與銀行貸款額均存在東部>中部>西部的排列，從其增量數據來看，商貿流通業(yè)的結構增量也呈現出東、中、西的空間排布，但各城市銀行貸款額增量表現為西部大于中部大于東部，說明降成本政策在東部地區(qū)實施的更為嚴格，而在西部地區(qū)最為寬松。

由于對數化的商貿流通業(yè)結構增量和對數化的銀行信貸增量均是平穩(wěn)序列，因此分別對東、中、西部對數化的商品商貿流通業(yè)結構增量和對數化的信貸水平增量做格蘭杰因果關系檢驗，其基本思想是：若x是y的Granger因，則在給定y的滯后項的前提下，x的滯后項仍有助于解釋y的變動，如表3所示。

由表3可知，在東中西部，商貿流通業(yè)結構水平和銀行信貸均存在格蘭杰因果關系;在全國和東部，1%的顯著性水平下商貿流通業(yè)結構調整和銀行信貸互為格蘭杰原因;在中部，5%的顯著性水平下銀行信貸是商貿流通業(yè)結構調整的格蘭杰原因，10%顯著性水平下商貿流通業(yè)結構調整是銀行信貸的格蘭杰原因;在西部，1%的顯著性水平下信貸水平是商貿流通業(yè)結構調整的格蘭杰原因，而商貿流通業(yè)結構調整不是信貸水平的格蘭杰原因。

信貸收縮對商貿流通業(yè)發(fā)展影響的實證分析

考慮商貿流通業(yè)結構指數和銀行信貸水平之間的相互作用關系，二者均有可能受其本身滯后項的影響，故選擇PVAR模型的GMM估計進行進一步的實證研究。本文建立了如下模型：

公式（1）中Yit=[dcp，dloan]，i、t分別對應地區(qū)與時間，m表示滯后期數，i表示不隨時間改變的個體效應，δt表示時間固定效應，μit表示隨機擾動項。

模型中需要引入二者的滯后項作為工具變量，因此需要選擇滯后期數。本文根據信息準則確定的滯后階數分別為：東部選擇1期、中部選擇2期、西部選擇2期，進而可以進行GMM估計，如表4所示。

由表4結果可以看出：東部地區(qū)的商貿流通業(yè)結構主要受銀行貸款一階滯后項的影響，且上一年銀行貸款額的增量會對下一年商貿流通業(yè)的結構產生正面影響，二者之間存在顯著的相互作用關系;對于中部城市而言，在1%的顯著性水平下，銀行貸款的一階滯后項對商貿流通業(yè)結構有正向促進作用;對于西部城市而言，商貿流通業(yè)結構不僅受其本身滯后項的影響，同時也明顯會受到銀行信貸滯后項的影響。

為了對上述GMM估計結果進行驗證，分別對東、中、西部進行蒙特卡洛模擬200次、向前10期的脈沖響應進行分析。圖1、2、3分別是東、中、西部的脈沖響應分析圖，a線和c線分別用于表示95%置信區(qū)間的上限和下限，“0線”位于它們之間意味著沖擊反應和0在95%的置信水平上沒有顯著差別。

從圖1第一列的兩個圖可以看出來，當第0期d_cp受到一個標準差的沖擊時，其自身的響應是正向的，且呈遞減趨勢，在第一期達到最低。同時當第0期d_cp受到一個標準差的沖擊時，d_loan的響應是正向的，在第一期達到最高，然后逐漸回落，這說明商貿流通業(yè)結構調整對銀行信貸有正向影響，且該影響主要體現在后一期。d_loan受到一個標準差的沖擊時，d_cp會快速增大，并在第一期達到最大值，這說明銀行信貸會促進商貿流通業(yè)結構的改善。

根據中部的脈沖響應分析圖，第一列的第二個圖可以看出，第0期d_cp受到一個標準差的沖擊時，d_loan的響應是正向的，且在第2期達到峰值，然后回落，但其系數較小，表明在中部城市商貿流通業(yè)結構對銀行信貸有較小影響。第二列第一個圖則可以看出當d_loan受到一個標準差的沖擊時，d_cp的響應與東部類似，但影響時間更長一些。第0期d_cp和d_loan受到一個標準差的沖擊時，其自身的響應與東部類似都是正向的，然后快速遞減，在第一期后遞減速度放緩，這表明商貿流通業(yè)結構和銀行信貸增加都對自身具有進一步的促進作用，但該促進作用會逐漸減弱。

從西部的脈沖響應分析圖可以看出來，當d_cp在第0期受到一個標準差的沖擊時，其自身的響應和東部中部類似，同樣，當d_loan受到一個標準差的沖擊時，d_cp的響應也和東部中部類似。但是，當d_loan受到一個標準差的沖擊時，其自身的響應剛開始是正向的，但卻很快消失，后期幾乎沒有作用，這說明在西部城市，銀行信貸幾乎不受其自身的影響。同樣，當d_cp受到一個標準差的沖擊時，d_loan有一個負向的沖擊，然后也是迅速消失，后期也沒有作用，也就是說商貿流通業(yè)結構對于銀行信貸的影響有一個負向作用，但這種作用效果很小，且作用期很短。

滯后期脈沖分析與GMM估計的結果基本一致，即除了西部城市的銀行信貸，其他城市銀行信貸和商貿流通業(yè)結構都受其本身滯后項的影響。東部地區(qū)的銀行信貸和商貿流通業(yè)結構之間存在顯著的相互作用關系，且相互的作用均是正向的。中部城市銀行信貸和商貿流通業(yè)結構之間雖也存在相互作用關系，但沒有東部地區(qū)顯著，這說明“降成本”政策在東部的調控力度更強，且對商貿流通業(yè)的作用效果更強。

結論與展望

整體而言，東部地區(qū)降成本政策與商貿流通業(yè)結構間存在顯著的雙向因果關系，而中部和西部地區(qū)雙向因果關系并不明顯，但是銀行信貸對商貿流通業(yè)結構的正向影響顯著。此外，降成本政策對商貿流通業(yè)結構的影響明顯大于商貿流通業(yè)結構改善對銀行信貸水平的影響，在東部城市，商貿流通業(yè)結構會對銀行貸款產生影響，但在中部和西部影響并不十分顯著。綜上所述，銀行信貸和商貿流通業(yè)結構之間的相互作用關系主要發(fā)生在東部城市，而在中、西部城市，二者之間的相互影響并不顯著，尤其是西部城市。

基于上述判斷，構建新時期的商貿流通業(yè)空間發(fā)展格局，需要在東部地區(qū)實施更為嚴格的準入機制，對于相關企業(yè)的信貸審核水平也需要對應上升，從而可以有效發(fā)揮政策的作用，促使企業(yè)進行成本控制，合理運用資源;而對于中部、西部地區(qū)，由于成本控制在這一區(qū)域的效用并不明顯，商貿流通業(yè)需要動用自身資源對這一區(qū)域的相關建設進行投入，從而實現宏觀水平上的行業(yè)發(fā)展。

參考文獻：

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