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居民消费能力、城市人口密度与流通业发展潜力关系分析

作者：刘艳辉

来源：《商业经济研究》2016年第15期

中图分类号：F063.2 文献标识码：A

内容摘要：本文以中部六省省会城市为例，以居民消费能力以及城市人口密度为视角，审视其与流通业发展潜力的关系，并提出要从提升居民消费能力和加快城镇化进程两方面来促进中部六省省会城市流通业发展潜力的发挥。

关键词：流通业发展潜力 居民消费能力 城市人口密度 引言

十八大以来，我国将流通业发展提升到新的战略高度，流通业作为国民经济先导产业和基础产业得到了广泛重视，挖掘流通业发展的潜力成为各城市发展的重点和热点。国务院以及商务部相继出台了一系列文件明确推进流通业发展，商务部还就流通业关联的物流产业和零售产业、电子商务产业做出了具体的实施意见，并且做了详细的规划，这些文件或规划对推动区域流通业发展潜力发挥以及优化流通业布局具有至关重要的作用。与此同时，各省、各城市都将加快发展现代流通业作为服务业发展的重点。认清流通业发展潜力，分析流通业发展空间是促进流通业纵深发展需要做的一项重要工作。众所周知，流通业发展潜力离不开其规模，而规模的发展又主要取决于居民的消费能力以及人口数量，对于城市来说，其人口密度则更显重要。鉴于此，本研究以中部地区省会城市为研究对象，从居民消费能力、城市人口密度等视角考察中部六省省会城市流通业发展潜力，分析其作用机理，并探讨居民消费能力、城市人口密度对中部地区省会城市流通业发展的影响，为全面推进中部六省省会城市流通业发展潜力提升、做大做强中部六省省会城市流通业总体影响力提出有针对性的建议。 变量选取与方法选择 （一）变量选取

本研究以居民消费、流通为主题通过维普网搜索了相关的文献，与本研究相关的文献如下：郝爱民（2011）分析了现阶段我国消费升级的具体表现，以及对扩大消费造成制约性障碍的流通业发展的不足之处，最后就如何优化流通体系来扩大消费，满足消费升级下居民更高的消费需求提出相应的对策。刘、王世福（2011）认为随着城市化进程的加快，人民生活水平的提高，“异地消费”已经成为普遍现象，城市之间吸引外部消费的竞争也越来越激烈。宋则（2013）指出城市化进程将加快，收入分配实质性改革将出台，全面改革举措也将相继推出，

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结构调整力度将不断加大，对流通业发展有着重要的意义。丁宁（2013）利用1999-2010年我国31个省数据构建面板数据模型，实证研究了流通创新对居民消费率的影响。张先轸、何文、李京晓（2014）分析了技术进步、生产技术系数及体制成本和垄断势力等参数变化对稳态均衡时各部门投入产出的影响。吴学品（2014）通过近乎理想需求系统（AIDS），使用我国各省级面板数据，实证分析市场化和流通设施环境对农村消费结构的影响，估计流通基础设施和市场化对农村七类消费支出的影响参数。李倩、张建平（2015）从消费者行为视角研究了流通业态演变的微观影响因素，并通过结构方程模型进行经验论证，认为年龄、收入、受教育水平等是推动流通业态向现代型转变的重要微观因素，而外部制度环境、信息化环境优化则是推动流通业态向现代型转变的宏观环境。熊曦、柳思维（2015）构建了流通业发展与居民消费需求匹配度评价指标体系，利用熵权法与综合评价法相结合计算得出了全国30个省（区、市）的流通业与居民消费需求两方面的综合得分，基于协同理论建立了匹配度计算公式，评价了各省（区、市）两者匹配度。因此，综合相关文献的变量选取和观点，遵循科学性、合理、全面性等原则，并考虑流通业发展潜力分析应考虑的一些实际情况，本研究从居民消费能力以及城市人口密度与流通业发展潜力的关系来构建变量体系，如表1所示。 （二）分析方法选择

根据居民消费能力、城市人口密度与流通业发展潜力关系分析变量体系，本研究对中部地区六个省会城市进行流通业发展潜力评价，试图采用主成分分析法来评价，通过主成分分析可以得到各城市流通业发展潜力的得分，还可以明确各因素与流通业发展潜力之间的影响机理。 居民消费能力、城市人口密度与流通业发展潜力分析过程 （一）原始数据收集

本研究的相关数据主要来自中部六省2014年统计年鉴，也有部分数据来自省会城市的年度公报。限于篇幅，本文运用SPSS 统计分析软件对原始数据进行分析，得到相关矩阵如表2所示。

从表2可以看出，批发和零售业商品销售额与人均国内生产总值、城乡居民人民币储蓄存款年增加额、平均每人全年消费性支出、流通业占地区生产总值的比重这几个指标存在着极其显著的关系，可见变量之间直接的相关性较强，证明他们存在信息上的重叠。因此，需要进行主成分的选取。 （二）主成分提取

通过SPSS软件进行因子分析，得到总体方差分析表，如表3所示。

通过表3 可知， 提取两个主成分， 即m=2。说明有两个主成分对于中部地区省会城市流通业发展潜力影响较大。同时在进行因子分析的过程中，得到了各因子成分矩阵，如表4所示。

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从表4可知，批发和零售业商品销售额、居民消费水平等指标在第一主成分上有较高载荷，说明第一主成分基本反映了这些指标的信息，可以将其命名为居民消费能力。城市人口密度在第二主成分有较高载荷，说明第二主成分基本反映了这个主成分的信息，可以将其命名为城市人口密度。 （三）综合得分

从两个主成分得到的特征向量，与原始数据标准化后的数据相乘， 就可以得出居民消费能力和城市人口密度两个主成分表达式如下：

F1=-0170ZX1+0.131ZX2+0.426ZX3+0.388ZX4+0.422ZX5+0.431ZX6+0.442ZX7-0.257ZX8 F2=0.649ZX1-0.722ZX2+0.077ZX3+0.254ZX4+0.076ZX5+0.039ZX6+0.061ZX7+0.029ZX8 以每个主成分所对应的特征值占所提取主成分总的特征值之和的比例作为权重计算主成分综合模型，得到综合模型如下： F=0.019ZX1-0.061ZX2+0.301ZX3+ 0.381ZX4+0.362ZX5+0.324ZX6+0.333ZX7 -0.278ZX8

根据两个主成分表达式计算和主成分综合模型计算，即可计算各城市流通业发展潜力，结果如表5所示。 结论与对策建议 （一）结论

一方面，从流通业发展潜力综合排名来看，依次是武汉、长沙、郑州、合肥、太原、南昌。另一方面，从流通业潜在发展潜力得分情况来看，中部地区省会城市当中长沙、武汉和郑州的潜在发展潜力最明显。

此外，从流通业发展潜力的基础实力来看，与其综合发展潜力相吻合，这说明在一定程度上流通业的基础发展潜力对综合发展潜力产生强有力的支撑作用，如武汉、郑州和长沙都在京广线上。交通方面，流通基础设施建设得比较健全，流通业发展的基础实力在一定程度上为这些省会城市流通业发展潜力提供了支撑。 （二）对策建议