流通业转型发展网络结构特征及影响因素分析.pdf
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1、中文核心期刊要目总览贸易经济类核心期刊23引言及文献梳理构建流通业协同创新发展是实现新场景、新业态、新模式的运行机制,也对流通业转型提出了更高的要求,如何提升流通业转型发展已成为社会关注的热点。受多种要素的影响,流通业转型发展存在空间关联且表现出一定的依赖性,基于我国提出国内大循环的背景下,精准刻画流通业转型网络结构特征,厘清影响要素对于助推地区经济发展具有显著作用。回顾相关学者关于流通业转型的研究,主要涉及以下两个方面:一是流通业对其他产业转型的影响。王英姿(2022)通过构建流通业对制造业升级的回归模型,实证分析得出流通业发展有效促进了我国制造业转型升级,且在区域上存在一定的异质性。杨芳琼
2、等(2020)采用我国 2000-2017 年面板数据实证分析流通业对产业结构升级的影响作用,其研究发现流通业发展对区域产业结构升级产生了显著的正向影响,且这一贡献作用主要集中于西部地区。二是其他要素对流通业转型的影响方面,江映霞等(2023)探讨了数字金融、市场发展对流通业转型升级的作用,其通过设定中介效应模型发现市场发展在数字金融推动流通业转型发展方面起到显著中介作用,当市场发展越显著,数字金融能更有效地促进流通业转型升级。张驰等(2022)得出跨境电商对流通业数字化转型具有显著的正向影响,且东部影响最强,中部地区次之,而西部地区促进作用还未凸显,需进一步加大数字化商贸流通体系建设。而关于
3、流通业网络结构的研究中,刘举胜等(2020)利用社会网络分析长三角地区商贸流通网络结构发展情况,其研究发现长三角地区商贸流通业网络结构关系日益侯红梅 副教授(四川工商学院经济管理学院 四川眉山 620000)内容摘要:本文基于超效率 SBM 模型测度 2015-2021 年长江经济带流通业转型发展水平,运用社会网络分析、修正引力模型和 QAP 方法分析长江经济带流通业转型发展网络结构及影响因素。研究发现,长江经济带流通业转型发展整体呈向好趋势,下游地区远高于长江经济带整体水平。长江经济带流通业转型发展省域间整体关联渠道较为顺畅,节点之间存在相互促进作用。重庆、四川、贵州在流通业转型发展网络结构
4、中处于核心位置并起到“桥梁”作用。空间邻接程度、经济发展水平、产业结构和技术创新水平均对流通业转型发展网络起到显著促进作用。最后,本文提出相关政策建议。关键词:流通业转型发展;网络结构;社会网络分析;引力模型中图分类号:F724 文献标识码:A 文章编号:2095-9397(2023)18-0023-04文章著录格式:侯红梅.流通业转型发展网络结构特征及影响因素分析 J.商业经济研究,2023(18):23-26紧密,仍存在一定的冗余和等级化情形,更需关注地方保护主义和产业结构调整对商贸流通业在网络空间的作用。不难看出,流通业具有一定的空间关联性且呈现较为复杂的网络化关系。为此,本文基于长江经
5、济带 11 省市尝试从修正引力模型和社会网络分析角度探究流通业转型网络结构特征,并借助 QAP 回归方法分析流通业转型发的影响因素。模型构建与变量说明(一)模型构建省域间流通业转型关系的确定是网络空间分析的前提,参考已有学者研究,本文采用引力模型分析空间网络关系,且在综合考量因素下利用截面数据分析流通业转型空间网络态势情况,本文借助王凯等(2022)的研究成果,采用修正后的引力模型构建我国流通业转型空间关联矩阵并予以测度:(1)(2)(3)式(1)-(3)中,Sab表示 a、b 省域流通业转型发展关联强度,coma和 comb分别表示 a、b 省域流通业转型发展水平值,Ga、Gb分别表示a、b
6、省域国内经济生产总值,Kab表示省域 a 对 Sab贡献程度,Dab表示 a、b 省域直线距离,ga、gb分别表示 a、b 省域人均国内生产总值。通过修正引力模型可以得到不同省域之间流通业转型发展的关联矩阵,将各矩阵均值作为临界值,当 Sab大于均值时,表明不同省域之间流通业转型发展存在关联性,当 Sab小于流通业转型发展网络结构特征及影响因素分析基金课题:四川省教育厅人文社会科学重点研究基地四川民族山地经济发展研究中心项目(项目编号:SDJJ2016)Commercial&Economic Research24商业经济研究 2023 年 18 期均值时,表明不同省域之间流通业转型发展不存在关
7、联性。基于修正引力模型相关数据,本文运用社会网络分析法深入剖析我国流通业转型发展的整体、个体及空间聚类特征,整体网络特征主要以按网络密度、网络关联度及网络效率进行分析。网络密度可以有效地衡量不同省域之间流通业转型发展关系的疏密,网络值越大说明在该网络中,各省域受网络影响越大,反之则不明显。网络密度定义为该省域持有的关联线与最大关联线比,计算公式如下:(4)式(4)中,Dt表示网络密度,T 表示研究省域个数,T(T-1)表示网络中该省域可能存在最大关联线,M 表示实际关联线。网络关联度作为网络整体稳定性的体现,当网络中存在节点之间相连,即强调网络整体的关系情况,其计算公式如下:(5)式(5)中,
8、V 表示省域之间的不可达到性。网络效率表示具有“冗余”关联线,当网络效率较低时,节点之间具有较多的外溢性,其计算公式如下:(6)式(6)中,E 为网络效率,一般取值在 0-1 之间,Q表示各节点间“冗余”关联线。个体网络主要包含网络中心度分析,其包括程度中心度、中介中心度及接近中心度。程度中心度通过衡量节点之间关联紧密程度,关联值越高在网络结构中节点所获得社会资本要素对其他地区影响程度越高;中介中心度衡量某一节点地区之间中介作用;接近中心度衡量某一节点的中心位置,其值越高说明其受到其他节点的影响程度越小,成为网络结构中心控制节点。相较于传统计量学方法,QAP 分析法可有效对两个矩阵的各个元素进
9、行比较,有效降低数据之间的多重共线性失真问题,分析结果科学。因此本文通过 QAP 回归分析法探索我国流通业转型空间联系的驱动要素,以上分析借助 Ucinet6.0 进行仿真测算。(二)变量说明对于流通业转型的探究已有部分学者进行了指标构建,本文在借鉴喇娟娟等(2023)的研究基础上,从经济增量研究视角出发,以流通效率作为流通业转型的主要衡量内容。流通效率既可以反映流通业经济产出水平,也可以对流通业转型发展水平进行客观评价,筛选投入产出指标共六个,其中包括三项投入指标分别为流通业从业人员数量、固定资产存量、财政支出;而三项产出指标分别为流通业增加值、社会消费品零售总额、货运周转总量,如表 1 所
10、示。利用熵值法进行指标权重测度并借助 SBM 超效率模型进行评价计算。(三)数据来源囿于数据的可获得性和客观性,本文将研究时期划分为 2015-2021 年,主要研究对象为长江经济带沿线省域,包括上海、江苏、浙江、安徽、江西、湖北、湖南、重庆、四川、贵州、云南 11 个省市,数据来源主要以中国统计年鉴中国第三产业年鉴中国人口和就业统计年鉴以及各省市统计年鉴。同时,关于流通业按国家产业分类标准划分为批发零售业、餐饮业、交通运输业。实证分析(一)流通业转型发展测度首先,本文运用超效率模型对长江经济带 11 省市流通业转型发展进行测算,并对长江经济带上中下游流通业转型发展均值进行综合评价。从长江经济
11、带整体来看,流通业转型发展均值为0.784,总体转型发展并未有效体现。根据研究时期内的波动对长江经济带上中下游情况进行划分,如图 1 所示。可以看出长江经济带流通业转型发展整体呈向好趋势,但以 2018 年为分界处前后存在涨幅差异,2015-2018 年间长江经济带流通业转型发展效果整体并未呈现,2019-2021 年呈现缓慢的增长趋势,2021 年相较于2015 年增长幅度为 12.8%,说明长江经济带要素的流动,促进了流通业转型发展进入增长期。分实际研究地区情况来看,如表 2 所示。长江经济带下游地区流通业转型发展居于首位,并远高于长江经济带整体水平,说明下游地区 4 省市流通业转型已初步
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