商贸流通经济发展的减贫效应探究
中图分类号：F724.3 文献标识码：A
内容摘要：本文基于2005-2013年我国30个省级面板数据，通过构建动态面板模型，实证分析了商贸流通经济发展的减贫效应。结果发现：我国商贸流通经济发展和区域贫困呈现显著的区域差异性，东部地区商贸流通业的发展明显优于中西部地区，且贫富差距明显小于中西部地区；实证分析表明全国层面的和分区域层面的商贸流通经济对缩小城乡收入差距有显著的促进作用，且均通过了显著性水平为10%的显著性检验最后，针对上述研究结论，对商贸流通经济的减贫效应提出了相关政策建议。
关键词：商贸流通业 减贫效应 动态面板
引言
改革开放以来，我国经济取得了长足发展。自2010年开始，我国就一直保持世界第二大经济体的位置，但人均国内生产总值却一直处在世界较低的水平。根据世界银行的统计数据，2014年我国人均国内生产总值为7380美元，排名世界第60，与排名第一的挪威的103350美元仍存在巨大差距。另外，我国贫富差距一直处于较高水平上，基尼系数自2003年以来一直大于0.4。根据国家统计局公布的数据，2003年我国居民收入的基尼系数为0.479，2008年达到最高点0.491，之后逐年下降，2014年居民收入的基尼系数为0.469。根据宏观经济理论，一旦基尼系数处在0.4之上，表明地区贫富差距处于较高水平上。为此，“十三五”规划指出，应科学规划、因地制宜、抓住重点，不断加大扶贫工作力度，提高扶贫的精准性、有效性和持续性。而商贸流通业作为第三产业的重要组成部分，在当前经济结构转型、产业结构优化升级的背景下，其对缩小城乡贫富差距，实现小康社会和中国梦是否具有一定的促进作用。如果存在的话，其促进效应程度是多少，是否存在一定的区域差异。因此，本文以我国30个省级面板数据，通过构建包括城乡收入差距和商贸流通业在内的动态面板模型，以期探究商贸流通的减贫效应。
相关文献综述
有关商贸流通经济发展对城乡收入差距的研究比较少，学者多从商贸流通经济对农村经济增长、新型城镇化的发展、扩大居民消费三个方面的影响，间接分析商贸流通业的减贫效应。
就商贸流通对经济增长的影响而言，戚英华（2016）通过研究商贸流通业对经济发展的贡献及区域差异，认为商贸流通可以通过引导生产和促进消费，促进经济增长进而缩小贫富差距。其中就前者而言，商贸流通业主要通过引导生产规模、企业资本周转和商品信息流通以引导生产；就后者而言，商贸流通业主要通过影响消费种类、改变消费者偏好和提升消费需求以促进消费。黄亚林、王欢（2016）在分析商贸流通业发展对农业经济增长作用机制的基础上，利用2006-201 3年省级面板数据实证分析了商贸流通业对农业经济增长的影响效应。结果发现商贸流通业可以通过改善农产品运输设施、存储设施，增加农村剩余劳动力的就业和提升农产品销售量和产品保鲜度，进而提升农民收入水平。
就商贸流通对新型城镇化的影响而言，李爽、蒋春燕（2016）研究认为商贸流通业一方面可以缓解城镇化发展带来的结构性矛盾，另一方面可以借助城镇化发展带动自身发展，从而实现二者协调发展，最终提升农村和城市居民收入水平，缓解社会分配不公平的矛盾，缩小城乡差距。丹宝坤、刘继兵（2016）研究认为商贸流通业是我国经济发展中的基础行业和先导行业，对我国新型城镇化的发展具有决定性影响，对于缩小城乡差距，实现城乡一体化具有重要作用。
就商贸流通对扩大居民消费的影响而言，蒿建华（2009）研究认为应通过加强农村流通设施建设、完善流通体系、规范流通秩序以刺激农村消费，提升社会整体消费需求，进而提升经济发展水平，促进农民收入水平提升。吴学品、李骏阳（2012）根据我国1978-2010年的时间序列数据，采用变参数状态空间模型实证分析我国农村流通总量规模、农村市场和流通环境对农村消费的动态影响，结果发现流通业对农村消费的影响具有显著的时变性，其对城乡居民收入的影响同样具有时变性。
综上所述，现有学者直接将商贸流通业与城乡收入差距纳入同一研究框架进行分析。本文利用省际面板数据，通过构建动态面板模型实证分析商贸流通业对城乡收入差距的具体影响效应和区域差异性，并根据研究结论提出相关政策建议。
模型、变量与数据
（一）模型设定
我国商贸流通业作为连接生产和消费的先导行业，受政策变动的影响较大。因此，本文在构建计量模型时，选择简约型模型。另外，基于样本数据的可得性和面板模型的优越性，本文采用面板数据模型构建模型。其中，以城乡收入差距（GAP）作为被解释变量。选取商贸流通业中批发零售业和交通运输业的增加值之和代表商贸流通业整体发展水平，并作为模型中的核心解释变量（CTC）。以外商直接投资（FDI）、政府科技财政支出（LLP）、金融发展（FIN）和政府教育支出（EDU）作为基本控制变量，解释上述因素对城乡收入差距的影响效应。本文构建静态面板模型如下：
但式（1）忽略了城乡收入差距与商贸流通业、外商直接投资、政府科技财政支出、金融发展或者政府教育支出之间可能存在的相互作用，即上述模型可能存在一定的内生性。传统估算静态面板模型的固定效应模型（FE）和随机效应模型（RE）均无法有效解决模型的内生性问题，因此本文采用Bond（2002）提出的广义矩估计（GMM）方法进行参数估算。另外，城乡收入差距的变化具有时间维度的传承效应，因此本文将城乡收入差距的一阶滞后项作为解释变量加入至模型中。本文构建动态面板模型如下！
（二）变量设定
城乡收入差距（GAP）。本文采用城镇人均可支配收入与农村人均可支配收入的比值表示城乡收入差距的相对值（GAPA），数值越大则表示城乡收入差距越大。同时采用城镇人均可支配收入与农村人均可支配收入的差值表示城乡收入差距的绝对值（GAPB），且通过《中国统计年鉴》中的价格指数构造价格指数表进行平减，基期为2005年。另外，为减少数据的波动性，对城乡人均收入差距的绝对值取对数处理，数值越大则表示城乡收入差距越大。
