面板数据也称时间序列截面数据或混合数据,面板数据同时在时间和截面空间上取得的二维数据。面板数据模型的一般形式为:

yit=αit+∑Ki=1βkitxkit+uit[4]

其中,i=1,2,…,N表示N个个体;t=1,2,…,T表示已知的T个时点;yit是被解释变量对个体i在t时的观测值;xkit是第k个解释变量对于个体在t时的观测值;βkit是待估计的参数; uit是随机误差项。

根据模型中参数的假设不同,面板数据模型分为不同的类型,主要划分为3种类型:混合模型、变截距模型、变系数模型。建立面板数据模型的关键在于首先要检验样本时间符合哪种面板数据模型以避免模型设定偏差,改进估计的有效性;其次要做好面板数据单根检验以及面板协整检验。协整是对非平稳时间序列长期均衡关系的统计描述,非平稳时间序列间存在的长期稳定均衡关系称为协整关系。在样本容量比较低的情况下利用单个时间序列进行单位根检验时,会降低检验的功效,而利用面板数据进行的单位根检验则能够充分利用不同个体之间的相互影响关系[5]。

Levin和Lin(1992)讨论了包含固定效应个体确定性趋势及不同期序列相关误差下的Panel Data序列单位根检验方法LL检验法,该方法已经成为一种标准的Panel Data单位根检验方法[4]。Kao(1999)对不同协整检验方法的特性进行了Monte Carlo随机模拟研究,提出对非平稳面板数据进行回归的代数方法[6]。本文仅对样本本身的个体差异情况进行分析,故使用固定效应模型,在面板单位根检验和面板协整检验的基础上对我国东、中、西部三大区域的专业市场与地区经济增长做面板数据模型分析,分析各个区域经济增长与专业市场的关系,并将针对各区域的经济情况分析各区域的专业市场发展策略。

(二)数据指标与来源

成交额是专业市场发展的重要指标,最能体现专业市场发展规模,故选取专业市场成交额作为专业市场发展指标。经济增长的指标则采取常用的GDP数据。本研究采用的是2000—2009年度统计年鉴数据,对三大经济区域(东部、中部、西部)的经济增长指标与专业市场数据进行研究。区域划分按照统计年鉴标准,东部城市包括北京、天津、河北、上海、江苏、浙江、福建、山东、广东、海南十个省市;中部城市包括山西、安徽、江西、河南、湖北、湖南六个省;西部地区包括内蒙古、广西、重庆、四川、贵州、云南、陕西、甘肃、青海、宁夏、新疆十一个省市,由于西藏地区专业市场统计数据最近5年才进行,数据年限较短,故将其剔除。专业市场的统计数据来自《商品交易市场统计年鉴》(2000—2009年),单位为亿元人民币;国内生产总值GDP(单位为亿元人民币)统计数据来自《中国统计年鉴》(2000—2009年)和《新中国六十年统计资料汇编》。GDP、专业市场成交额是以1978年为基期的价格指数进行测算得出的。各个区域的相关数据是利用EXCELL进行整合的,面板单位根检验与面板协整检验则借助计量软件EVIEWS60完成,并利用EVIEWS60完成面板数据模型的估计及检验。 四、 实证分析

(一)单位根检验

定义LnSMit为第i个地区第t年处理后的专业市场成交额,LnGDPit为第i个地区第t年处理后的GDP。首先对个体进行ADF单位根检验,然后对整体进行面板单位根检验。ADF检验的t统计量结果如表1所示,表1的结果显示水平序列中的显示得到的t—统计量均大于临界值,表明水平序列非平稳。LnGDPit、LnSMit面板单位根检验IPS统计量分别为—0446、—0245,由于IPS检验在5%显着水平上临界值为—207,所以LnGDPit、LnSMit在5%显着水平上接受面板单位根假设。

表1地区GDP和专业市场的ADF检验地区LnGDPit的t—统计量LnSMit的t—统计量水平序列一阶差分水平序列一阶差分东部—2.97**—7.1—2.13**—4.84中部—3.72**—5.66—1.98**—5.42西部—1.45**—2.22—0.26**—4.15注:**表示ADF的t统计量在5%的显着水平下接受单位根的原假设。

表2面板协整检验结果t—统计量Prob.ADF—3.3 71632**0.0004注:**表示ADF的t统计量在5%的显着水平下序列协整。 (二) 协整检验 为了研究专业市场和地区经济增长之间的关系,首先利用Kao法检验个体中两者之间的协整关系;然后用面板协整的检验方法考察各地区的经济增长和专业市场的关系。对各经济地区的LnGDPit和LnSMit进行回归,在不考虑滞后影响的假设条件下,设面

板数据模型形式如下:

LnGDPit=Ci+βi*LnSMit+uit

其中uit为噪声项。

对面板模型进行协整检验结果如表2所示,由检验结果可知,ADF统计量在5%的置信水平下检验显着,即认为LnGDPit和LnSMit序列之间存在协整性。这比较符合当前的经济特征。从整体来看,在流通业态不断发展的时代下,专业市场作为流通环节,它的发展会牵动上游生产和下游消费的发展,同时吸引市场资本的加入,从而推动地区经济的逐步增长。

(三)模型估计与分析

应用面板数据模型研究我国三大经济区域的经济增长与专业市场得出到面板数据模型的结果为:

LnGDPt=2282760+0583407LnSMt+ut

R2=0939

R2=0939证明模型整体拟合度很高,结果表明各地区总体而言专业市场成交额每变动1个单位,GDP变动0583407个单位。各变量回归系数的t统计量也都是显着的,R2=0953059,模型整体拟合度较好,结果如表3所示。

上述面板数据模型检验结果显示我国三大经济区域中各区域的经济增长与专业市场之间的关系是长期均衡的。从各区域的专业市场发展对经济增长的系数可以看出,我国东部经济区域的专业市场对其经济增长的影响效果最大,而中部的对经济增长的影响最小。这一结果比较符合我国国情,专业市场最早始于浙江、广东、福建等东部省市,它的发展能够带动我国中小企业的发展集聚,中小企业作为我国工业企业的主力军,其生产总值将为我国工业总产值的增加做出重要贡献;同时,在我国很多经济欠发达地区,专业市场是农产品流通的重要场所,促进了当地农业的发展,促使当地农业总产值的增加;专业市场的运行必然需要物流等其它服务的支持,在某种程度上专业市场的发展带动了整体服务业的发展,实现第三产业的增值,带动了当地经济的快速发展;而中、西部地区由于地理、经济、政治各方面的因素,流通业一直不发达,专业市场直到20世纪90年代才兴起,故其对生产、消费、投资的影响并不是很大,因此中、西部经济区域的经济发展战略应该制定在保证流通业不断发展的基础上,结合其中,西部区域的经济特色领域扩大专业市场交易规模,吸引资本入场,实现以场带市的发展。而东部地区虽然专业市场发展相对成熟,但是随着电子商务和物流科技的发展,各类形态的市场的出现,专业市场成交额2010年的增长率已经低于平均每年231%的水平,这就意味着专业市场要想继续存在并发展必须要寻求转型升级的道路,需要借鉴其它业态的有时,创新其运营模式,并要求相关部门政策性指导专业市场的规范运行与升级改造。

五、 结论

本文运用面板数据模型实证分析了专业市场发展与区域经济增长的关系,具体表现在:第一,专业市场发展与区域经济增长存在协整关系,促进专业市场发展有利于活跃地区的生产与消费,从而提高区域经济发展水平。第二,我国专业市场的发展已经取得长足的进步,其发展差距与中国地区经济差异也密切相关:东部地区专业市场发展对区域经济增长的贡献大于中、西部地区。

研究结果表明,东、中部地区要在现有的基础上加快专业市场的转型与升级,实现专业市场这一供应链节点的优化,整合供应链上的资源实现专业市场商业模式的创新;而西部有条件的地区要促进专业市场的发展与聚集。实现流通领域的又好又快的发展与创新,对区域经济发展和社会经济生活水平的提高作出贡献。

参考文献:

[1]杨政,田铮,党怀义.面板数据的单位根检验和协整检验——实证分析西部省市固定投资与工业增加值之间的关系[J].数理统计与管理,2007,26(3):420—426.

[2]Yung,Allyn. Increasing Returns and Economic Progress[J].Economic Journal,1928(38):156.

[3]杨小凯.新政治经济学与交易费用经济学[J].制度经济学研究,2004(4):158—164.

[4]何剑.计量经济学实验和Eviews使用[M].北京:中国统计出版社,2010.

[5]蔡旭娜,赖川波.区域经济增长与能源消费关系的实证检验[J].统计与决策,2010(1):113—115.

[6]Kao.Spurious Regression and Residual—Based Tests for Cointegation in Panel Data[J].Journal of Econometrics,1999:1—44.

[7]杨竹莘.非均衡协调发展的区域理论在中国的演变[J].商业研究,2010(6).

[8]石忆邵.中国商品交易市场的空间分布及其发展对策[J].世界地理研究,2005,14(1):34—40

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