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时间:2018-05-08
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1、论交易效率视角下的中国城市化发展差异的论文摘要:本文通过分析2008年中国58个主要直辖市、省会城市、其他大中城市的交易效率,证明在城市化进程中,交易效率的影响不可小视;它通过降低交易成本、提高交易效率、促进经济发展,从而推动城市化发展,影响我国城市化进程的速度。关键词:交易效率城市化经济发展 一、交易效率、经济发展与城市化进程 (一)交易效率的内涵及意义 “交易效率”最先由经济学家杨小凯于1988年模仿了“冰山运输成本”提出:假若一个人购买一单位(元)商品时,他实际只得到k单位(元)商品,那么这1-k单位(元)便可称之为交易成本,而k单位(元)可称为该笔交易的交易效率。 (二
2、)交易效率、经济发展与城市化 近年来,经济学家日益发现新古典经济学在解释城市形成中的局限,纷纷改用规模报酬递增和交易效率理解城市形成中的本质问题。这类文献可分为两类:一类运用规模报酬递增、多样化消费偏好和交易效率之间的两难冲突,来解释城市形成(fujtiaandkrugmna,1995);另一类借用劳动分工和专业化经济、交易效率、多样化消费偏好之间的两难冲突来解释城市形成(yang,1991,yangandrice,1994,yangandng.1993等)。 二、2008年我国58个主要城市交易效率分析比较 从样本的选择来看,本文选取中国代表性的58个城市作为分析对象,它们主要由中
3、国的直辖市、省会城市、重要工业基地或对外开放城市组成。.这并不能说明中国只有58个城市,只是基于数据收集的难度而折衷的结果。 (一)交易效率指标的初步选取与数据说明 杨小凯认为,交易效率改进既可由运输条件(新的运输技术或运输基础设施)引起,也可由制度性变化(更有效地保护产权的法律或更具竞争性的银行制度等)引起。赵红军则结合前人的研究成果对交易效率的决定因素进行了分类。本文结合杨小凯、eigen-zucch、钟富国、赵红军等知名学者的观点,交易效率指标将从以下层面选取。 (二)数据处理与因子分析 1.数据处理 由于衡量交易效率的23个指标的偏度均大于0,呈多右偏状态,所以应利用
4、自然对数进行转换,使其变为对称分布,从而有利于下一步的信度分析。 2.信度分析 从表2交易效率各指标信度分析结果表可知,各指标的cronbach的α信度系数为0.951,符合大于0.8的高信度检验标准,说明各指标均通过了信度分析,指标之间具有良好的内部一致性,可以进行下一步的因子分析。 3.因子分析 表3是根据spss16.0统计分析软件得到的分析结果。 由表3可知,kmo值为0.819远高于0.5的检验标准,bartlett球形检验也达到1%的显著水平,可进行因子分析。但我们提取出来的主成分-因素1对交易效率各指标的解释力存在明显差异,对应的主成分-因素1解释力小的指标我们可以
5、认为这些指标与我们需要的交易效率指标并不一致,可以予以剔除。剔除后的其余变量的检验结果如表4。 通过观察表3、表4可知,剔除某些指标后的kmo参数比未剔除前明显上升,bartlett球星检验的卡方值在1%的水平上显著。且提取的主成分-因素1对各变量的解释程度均进一步增大,这表明,我们剔除解释力低的指标的作用是积极的。 表5说明了主因素对变异程度的解释率,可以看出我们提取出的主成分-因素1解释了15个变量总变异程度的78%左右,其特征值为11.784,相当符合按照特征值大于1以及主成分的累积贡献率大75%以上的因子分析法提取原则。 综上所述,影响一个地区、城市的交易效率他的因素来自多个
6、层面,不仅有来自于制度层面的、资源禀赋层面的、教育层面的、更有来自于基础建设、信息通信科技层面上的。最后,我们将因子分数系数矩阵作为新的变量保存下来,即为我们要进一步分析的交易效率指标。 下面为运用spss16.0计算得出的我国58个城市2008年交易效率得分及排序情况: 1.从直辖市角度看,北京排名第二,交易效率得分为9.907,天津排名第五得分为8.463,上海排名为58个城市之首,得分为10分,重庆得分为9.114排名第三。 2.从省会城市角度看,共选取了我国27个省会城市得分情况及排名分别为:石家庄得分6.407排名22,太原得分5.595排名30,呼和浩特得分4.569排名
7、39,沈阳得分7.576排名10,长春得分6.843排名19,哈尔滨得分6.688排名21,南京得分7.557排名11,杭州得分7.67排名9,合肥得分6.342排名24,福州得分5.978排名27,南昌得分5.121排名34,济南得分6.715排名20,郑州得分7.147排名15,武汉得分7.814排名7,长沙6.851排名18,广州得分8.966排名4,南宁得分5.352排名31,海口得分3.771排名44,成都得分
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