佛山大沥镇专业市场发展影响因素分析

佛山大沥镇专业市场发展影响因素分析 佛山科学技术学院经管学院谢长青杨望成 浙江大学管理学院钱文荣 广东商学院公管学院李晓燕 摘要:在佛山大沥镇面临着城市化升级带来的转型压力背景下,文章利用2010年佛山市大 沥镇38个专业市场数据,通过计量模型对影响专业市场发展的因素进行分析,发现专业市 场的建筑投资总额、从业人数、占地面积、容积率影响专业市场的成交额,而商家数、占地 面积和办税证数指标影响专业市场税收。计量结果暗含着城市升级背景下专业市场转型的难 题,同时也预示出转型方向,即发展楼宇经济、展贸经济等是成功转型升级的关键 关键词:专业市场佛山城市化多元回归转型升级 中图分类号:F271文献标识码:A文章编号:1005-58002012)07c)-000 我国专业市场起源于上世纪80年代初期,自90年代以来,中国专业市场进入了一个快 速发展时期,在数量、种类、功能等方面都得到了迅速发展,成为中国经济发展的一个新的 增长点(孙祥和,2010)。但是,随着企业兼并和规模的不断扩大,厂对厂直接贸易的比例 正在不断扩大,加之网络市场的冲击,使专业市场的功能逐渐弱化(刘欣文,张馨之等,2010), 特别是2008年金融危机后许多专业市场发展的陷入困境,急需转型升级与创新。 佛山大沥镇位于珠三角中心地带,依靠优越区位条件和先发优势,大沥镇专业市场多年 来蓬勃发展,目前已形成较大的规模。2011年大沥镇共有38家专业市场,占地总面积约274 万平方米,从业人员24913人,年成交总额达374亿元,纳税总额1.3亿元。大沥镇专业市 场整体市场交易额占广东省的10.85%,在广东乃至华南地区都具有相当的知名度,是远近 闻名的专业市场镇。大沥镇专业市场的形成和发展在珠三角具有较强的代表性和典型性。在 城市化升级过程中,佛山大沥镇率先面临土地、分散、业态和管理等方面的发展困境。首先 是土地问题,伴随着广佛冋城化和南海区沥桂一体化的推进,土地日益稀缺,地价日益上涨 传统专业市场位居广佛郊区土地丰富和地价便宜的优势被削弱:其次是大沥镇专业市场多是 租地经营的,市场运营商多不愿意过多投资,专业市场硬件滞后:再次是专业市场与佛山当 地产业关联不足,总体上属于集散型专业市场模式,这类专业市场随着现在物流业的繁荣

1 佛山大沥镇专业市场发展影响因素分析① 佛山科学技术学院经管学院 谢长青 杨望成 浙江大学管理学院 钱文荣 广东商学院公管学院 李晓燕 摘 要：在佛山大沥镇面临着城市化升级带来的转型压力背景下，文章利用 2010 年佛山市大 沥镇 38 个专业市场数据，通过计量模型对影响专业市场发展的因素进行分析，发现专业市 场的建筑投资总额、从业人数、占地面积、容积率影响专业市场的成交额，而商家数、占地 面积和办税证数指标影响专业市场税收。计量结果暗含着城市升级背景下专业市场转型的难 题，同时也预示出转型方向，即发展楼宇经济、展贸经济等是成功转型升级的关键。 关键词：专业市场 佛山 城市化 多元回归 转型升级 中图分类号：F271 文献标识码：A 文章编号：1005-5800(2012)07(c)-000-02 我国专业市场起源于上世纪 80 年代初期，自 90 年代以来，中国专业市场进入了一个快 速发展时期，在数量、种类、功能等方面都得到了迅速发展，成为中国经济发展的一个新的 增长点（孙祥和，2010)。但是，随着企业兼并和规模的不断扩大，厂对厂直接贸易的比例 正在不断扩大，加之网络市场的冲击,使专业市场的功能逐渐弱化（刘欣文,张馨之等,2010）， 特别是 2008 年金融危机后许多专业市场发展的陷入困境，急需转型升级与创新。 佛山大沥镇位于珠三角中心地带，依靠优越区位条件和先发优势，大沥镇专业市场多年 来蓬勃发展，目前已形成较大的规模。2011 年大沥镇共有 38 家专业市场，占地总面积约 274 万平方米，从业人员 24913 人，年成交总额达 374 亿元，纳税总额 1.3 亿元。大沥镇专业市 场整体市场交易额占广东省的 10.85％，在广东乃至华南地区都具有相当的知名度，是远近 闻名的专业市场镇。大沥镇专业市场的形成和发展在珠三角具有较强的代表性和典型性。在 城市化升级过程中，佛山大沥镇率先面临土地、分散、业态和管理等方面的发展困境。首先 是土地问题，伴随着广佛同城化和南海区沥桂一体化的推进，土地日益稀缺，地价日益上涨， 传统专业市场位居广佛郊区土地丰富和地价便宜的优势被削弱；其次是大沥镇专业市场多是 租地经营的，市场运营商多不愿意过多投资，专业市场硬件滞后；再次是专业市场与佛山当 地产业关联不足，总体上属于集散型专业市场模式，这类专业市场随着现在物流业的繁荣

很容易受到外部市场的冲击,本轮金融危机对涉外专业市场影响很大。这种情况下,明确有 哪些因素影响专业市场发展,对于科学制定转型升级对策具有重要的现实意义。 1文献综述与模型设定 随着市场经济的深入发展,目前中国商业贸易业态已经逐渐走向商业业态与专业市场两 者交叉趋同且批零兼营的商贸业态模式(徐井岗,2010)。这种背景下,对于专业市场的研 究较为丰富和系统。例如,郑勇军等(2003)、陈立军,王祖强(2008)、马红霞(2011)、 毛丽、王爱虎(2011)、梁龙(2011),曹成喜(2010)等等,对江浙和广东省等专业市场, 提出加强对专业市场管理,推广新型流通业态,进行体制创新,鼓励专业市场兼并,强化供 应链管理和信息技术引入等方面提出专业市场升级对策。现有专业市场方面的文献为我们提 供了较好的研究借鉴,但现有关于专业市场升级的文献存在以下不足:一是专门针对城市化 背景下的专业市场如何转型升级论述较少:二是部分研究定性分析较多,定量分析不足,即 使有少部分量化分析文献,但数据较为宏观,而微观刻画不足。基于此,本文以佛山大沥镇 38个专业市场为样本,数据相对完整,市场分布较为集中,均处广佛核心地带,政策环境 基本一致,更能有效反映发达地区城市化背景下的专业市场转型升级特点 本文首先判断影响专业市场发展的因素,然后再明确专业市场转型升级的路径。专业市 场发展的影响因素通常包括要素投入因素,例如土地、人员、资金,以及其他反映市场效率 和管理水平的相关因素等。专业市场产出可以通过市场成交额指标来表示,也可以由市场税 收额(即市场的税收额总和)来表达,两个指标可以代表专业市场的发展水平。为此,设定 两个计量模型: 模型一:考查成交额影响因素。选取市场成交额为因变量Y,选取每商家从业人员、建 筑投资总额、商家铺位比率、年限、单位面积投资、容积率、商家数、占地面积、从业人数 铺位数为自变量X。 模型二:考査专业市场纳税额影响因素。同理,选取市场税额为因变量Y,选取成交额、 年限、容积率、商家数、建筑投资总额、从业人数、办税证数、占地面积、办照数为自变量 Xi。模型如下 y=ax,+bx,+Cx,+dx 4 +.+nXn+a 对变量进行定义和说明:(1)市场成交额:本文考查的主要因变量,代表专业市场发展 水平;(2)市场纳税额:包括市场运营商纳税额和商户纳税额,反映专业市场发展水平,是 地方政府较为关心的指标;(3)年限:反映专业市场的发展历史,用当前年份(2012)减去

2 很容易受到外部市场的冲击，本轮金融危机对涉外专业市场影响很大。这种情况下，明确有 哪些因素影响专业市场发展，对于科学制定转型升级对策具有重要的现实意义。 1 文献综述与模型设定 随着市场经济的深入发展，目前中国商业贸易业态已经逐渐走向商业业态与专业市场两 者交叉趋同且批零兼营的商贸业态模式（徐井岗，2010）。这种背景下，对于专业市场的研 究较为丰富和系统。例如，郑勇军等（2003）、陈立军，王祖强（2008）、马红霞（2011）、 毛丽、王爱虎（2011）、梁龙（2011），曹成喜（2010）等等，对江浙和广东省等专业市场， 提出加强对专业市场管理，推广新型流通业态，进行体制创新，鼓励专业市场兼并，强化供 应链管理和信息技术引入等方面提出专业市场升级对策。现有专业市场方面的文献为我们提 供了较好的研究借鉴，但现有关于专业市场升级的文献存在以下不足：一是专门针对城市化 背景下的专业市场如何转型升级论述较少；二是部分研究定性分析较多，定量分析不足，即 使有少部分量化分析文献，但数据较为宏观，而微观刻画不足。基于此，本文以佛山大沥镇 38 个专业市场为样本，数据相对完整，市场分布较为集中，均处广佛核心地带，政策环境 基本一致，更能有效反映发达地区城市化背景下的专业市场转型升级特点。 本文首先判断影响专业市场发展的因素，然后再明确专业市场转型升级的路径。专业市 场发展的影响因素通常包括要素投入因素，例如土地、人员、资金，以及其他反映市场效率 和管理水平的相关因素等。专业市场产出可以通过市场成交额指标来表示，也可以由市场税 收额（即市场的税收额总和）来表达，两个指标可以代表专业市场的发展水平。为此，设定 两个计量模型： 模型一：考查成交额影响因素。选取市场成交额为因变量 Y，选取每商家从业人员、建 筑投资总额、商家铺位比率、年限、单位面积投资、容积率、商家数、占地面积、从业人数、 铺位数为自变量 Xi。 模型二：考查专业市场纳税额影响因素。同理，选取市场税额为因变量 Y，选取成交额、 年限、容积率、商家数、建筑投资总额、从业人数、办税证数、占地面积、办照数为自变量 Xi。模型如下： = + + + + + + dX nXn y aX bX cX ... 1 2 3 4 对变量进行定义和说明：（1）市场成交额：本文考查的主要因变量，代表专业市场发展 水平；（2）市场纳税额：包括市场运营商纳税额和商户纳税额，反映专业市场发展水平，是 地方政府较为关心的指标；（3）年限：反映专业市场的发展历史，用当前年份（2012）减去

成立年份而得;(4)建筑投资总额:反映专业市场硬件投入水平,用多年累积投资额表达 (5)从业人数:反映专业市场人员投入指标,也体现市场规模和人气:(6)占地面积:反 映专业市场土地投入指标,反映市场规模:(7)商家数:反映专业市场繁荣程度,体现市场 人气:(8)铺位数:反映专业市场硬件规模;(9)单位面积投资:反映专业市场投资强度; (10)容积率:反映专业市场建筑业态,用占地面积除以建筑面积计算而得;(11)每商家 从业人员:反映市场商户的规模情况;(12)商家铺位比率:即进场率,反映市场招商情况 和发良程度;(13)办税证数:即每个市场办税证商户数量:(14)办照数:即每个市场办营业 执照商户数量。本文所用数据来源于2010年大沥镇38个专业市场调研数据。 2计量过程与结果分析 21相关分析 这里首先进行相关分析,然后再进行回归分析。本文利用38个专业市场2010年数据, 分别考查建设规模、经营业户和经营情况各指标与成交额指标和税收指标的相关关系。用 SPSS软件进行测量,结果发现,在相关系统显著性在0.065水平(双侧)上,成交额指标与 占地面积、建筑面积、容积率、铺位数、建筑投资总额、商家数、从业人数、办照数、办税 证数指标均呈正相关。市场税额指标与占地面积、建筑面积、铺位数、商家数、从业人数、 办照数、办税证数均呈正相关。 22专业市场发展影响因素回归分析 221专业市场成交额的影响因素分析 根据前述模型设定,应用SPSS软件,首先应用强制引入法进行回归,结果如表1模型 1所示。调整后R2为0.591,DW为1.960,F为6351。自变量显著性均不高,这与一般预 期相反。原因为模型中存在多重共线性所致。 为此,采用逐步引入法进行回归,结果如表4中模型2所示。调整后R为0614,DW 为1.948,F为15729。系统自动选取铺位数、建筑投资总额、从业人数、商家铺位比率(进 场率)等4个变量进入模型,4个自变量的系数分别为-0.338、0.533、0.681、-0.206。建筑 投资总额、从业人数变量符号为正,说明建筑投资总额、从业人数越大,市场成交额越多 铺位数和进场率为负,说明铺位数和进场率与成交额成反比,这与一般预期相反 进一步地,当剔除从业人数和商家铺位比率的影响,选取占地面积、容积率、铺位数、 建筑投资总额等4个主要自变量,以逐步引入法进行回归,结果如表1中模型3所示。调整 后R2为0608,DW为1.948,F为15346。4个变量均显著,系数分别为0864、0.252、-0.323、 0.126。说明占地面积越大、容积率越高、建筑投资总额越大,市场成交额越大,而铺位数

3 成立年份而得；（4）建筑投资总额：反映专业市场硬件投入水平，用多年累积投资额表达； （5）从业人数：反映专业市场人员投入指标，也体现市场规模和人气；（6）占地面积：反 映专业市场土地投入指标，反映市场规模；（7）商家数：反映专业市场繁荣程度，体现市场 人气；（8）铺位数：反映专业市场硬件规模；（9）单位面积投资：反映专业市场投资强度； （10）容积率：反映专业市场建筑业态，用占地面积除以建筑面积计算而得；（11）每商家 从业人员：反映市场商户的规模情况；（12）商家铺位比率：即进场率，反映市场招商情况 和发良程度；(13)办税证数：即每个市场办税证商户数量；(14)办照数：即每个市场办营业 执照商户数量。本文所用数据来源于 2010 年大沥镇 38 个专业市场调研数据。 2 计量过程与结果分析 2.1 相关分析 这里首先进行相关分析，然后再进行回归分析。本文利用 38 个专业市场 2010 年数据， 分别考查建设规模、经营业户和经营情况各指标与成交额指标和税收指标的相关关系。用 SPSS 软件进行测量，结果发现，在相关系统显著性在 0.05 水平（双侧）上，成交额指标与 占地面积、建筑面积、容积率、铺位数、建筑投资总额、商家数、从业人数、办照数、办税 证数指标均呈正相关。市场税额指标与占地面积、建筑面积、铺位数、商家数、从业人数、 办照数、办税证数均呈正相关。 2.2 专业市场发展影响因素回归分析 2.2.1 专业市场成交额的影响因素分析 根据前述模型设定，应用 SPSS 软件，首先应用强制引入法进行回归，结果如表 1 模型 1 所示。调整后 R 2为 0.591，D-W 为 1.960，F 为 6.351。自变量显著性均不高，这与一般预 期相反。原因为模型中存在多重共线性所致。 为此，采用逐步引入法进行回归，结果如表 4 中模型 2 所示。调整后 R 2 为 0.614，D-W 为 1.948，F 为 15.729。系统自动选取铺位数、建筑投资总额、从业人数、商家铺位比率（进 场率）等 4 个变量进入模型，4 个自变量的系数分别为-0.338、0.533、0.681、-0.206。建筑 投资总额、从业人数变量符号为正，说明建筑投资总额、从业人数越大，市场成交额越多； 铺位数和进场率为负，说明铺位数和进场率与成交额成反比，这与一般预期相反。 进一步地，当剔除从业人数和商家铺位比率的影响，选取占地面积、容积率、铺位数、 建筑投资总额等 4 个主要自变量，以逐步引入法进行回归，结果如表 1 中模型 3 所示。调整 后 R 2 为 0.608，D-W 为 1.948，F 为 15.346。4 个变量均显著，系数分别为 0.864、0.252、-0.323、 0.126。说明占地面积越大、容积率越高、建筑投资总额越大，市场成交额越大，而铺位数

系数仍为负数。 上述统计学上显著的变量,如从业人员、建筑投资总额、占地面积和容积率系数为正, 说明大沥镇专业市场成交额主要受要素投入影响显著。调硏发现,主要原因是:对建筑投资 总额,大沥镇专业市场属于典型的出租经济,市场运营商不愿意过多进行硬件建设,因此总 体硬件建设滞后,这种情况下,哪家硬件条件好,哪家的市场就相对发达。对于占地面临指 标,大沥镇专业市场原来主要是一种马路经济,占地面积较大,一般专业市场只是一二层楼, 属于滩大饼式发展。随着市场规模的扩大,市场占地面积日显不足,但遭遇广佛城市化进程 中土地日益稀缺和地价不断上涨问题,今后市场占地面积也较难再扩大,只能转移或另谋他 路。对于符号为负的铺位数和进场率指标,可能的解释是最近两年大沥镇新建或改造了一批 专业市场,招商还没有完成恰好遇上世界金融危机,招商愈加困难,加之外部市场环境不好 导致这两个指标符号为负。年限代表专业市场成立时间因素在统计上不显著,说明传统市场 并不比后发市场发展好,这同时也说明传统市场急需转型升级 表1回归系数 非标准化系数 标准系数 B 标准误差 试用版 (常量) 69461.660 132659.835 限 1703.445 5001 占地面积 容积率 32107.109 44515.641 铺位数 282.559 187.515 -1.507 143 建筑投资总额 4.030 3.446 274 商家数 166.059 474.154 350 729 从业人数 65.692 85.000 46 单位面积投资 151311.525 商家铺位比率 200796.705 125474.447 每商从业人员 28663.797 408 (常量) 100999.123 65302.127 1.547 浦位数 146.047 1.51 建筑投资总额 从业人数 147.798

4 系数仍为负数。 上述统计学上显著的变量，如从业人员、建筑投资总额、占地面积和容积率系数为正， 说明大沥镇专业市场成交额主要受要素投入影响显著。调研发现，主要原因是：对建筑投资 总额，大沥镇专业市场属于典型的出租经济，市场运营商不愿意过多进行硬件建设，因此总 体硬件建设滞后，这种情况下，哪家硬件条件好，哪家的市场就相对发达。对于占地面临指 标，大沥镇专业市场原来主要是一种马路经济，占地面积较大，一般专业市场只是一二层楼， 属于滩大饼式发展。随着市场规模的扩大，市场占地面积日显不足，但遭遇广佛城市化进程 中土地日益稀缺和地价不断上涨问题，今后市场占地面积也较难再扩大，只能转移或另谋他 路。对于符号为负的铺位数和进场率指标，可能的解释是最近两年大沥镇新建或改造了一批 专业市场，招商还没有完成恰好遇上世界金融危机，招商愈加困难，加之外部市场环境不好， 导致这两个指标符号为负。年限代表专业市场成立时间因素在统计上不显著，说明传统市场 并不比后发市场发展好，这同时也说明传统市场急需转型升级。 表1 回归系数 模型 非标准化系数 标准系数 t Sig. B 标准 误差 试用版 1 (常量) 69461.660 132659.835 .524 .605 年限 1703.445 5001.844 .038 .341 .736 占地面积 1.427 .940 .610 1.518 .141 容积率 32107.109 44515.641 .124 .721 .477 铺位数 -282.559 187.515 -.653 -1.507 .143 建筑投资总额 4.030 3.446 .274 1.169 .252 商家数 166.059 474.154 .182 .350 .729 从业人数 65.692 85.000 .303 .773 .446 单位面积投资 -151311.525 230449.846 -.081 -.657 .517 商家铺位比率 -200796.705 125474.447 -.278 -1.600 .121 每商从业人员 11691.253 28663.797 .065 .408 .687 2 (常量) 100999.123 65302.127 1.547 .131 铺位数 -146.047 96.485 -.338 -1.514 .140 建筑投资总额 7.838 1.765 .533 4.440 .000 从业人数 147.798 44.108 .681 3.351 .002

商家铺位比率 48783.385 84050.935 1.770 (常量) 57806.53 占地面积 2.02 3.031 容积率 65067.91 30672.69 铺位数 1.421 .165 建筑投资总额 222专业市场税收的影响因素分析 同理,选取市场税收额为因变量Y,选取成交额、年限、容积率、商家数、建筑投资总 额、从业人数、办税证数、占地面积、办照数为自变量。应用SPSS软件,应用强制引入法 进行回归,结果如表2模型1所示。调整后R2为0456,DW为1.734,F为445。9个自 变量中只有占地面积、办照数和办税证数3个自变量比较显著,其中占地面积、办照数的系 数分别为0.792和18423,说明占地面积越大、办照数越多,市场主和商户税额越多:办税 证数的系数为-17873,说明办税证数越多,市场税收越少,这与一般预期相反。其他6个 自变量均不显著,原因是模型中存在多重共线性所致(这可相关系数来说明)。 为此,缩小自变量范围,仅选取占地面积、商家数和办税证数3个主要自变量,以逐步 引入法进行回归,结果如表3模型2所示。调整后R为0.294,DW为1.942,F为6132 3个自变量系数分别为0033、0386、0.188,这说明这3个自变量均与市场税收正相关,其 中商家数系数最大、占地面积其次、办税证数第三,这反映了三者对税收额影响程度的不同。 税收是地方政策关心的指标,占地面积对税收贡献较大,但前述论及当前大沥镇专业市场占 地面积较难再突破,向楼宇经济和展贸经济发展或许是必然选择。商家数越多税收越高,符 合预期,也说明了招商工作的必要性。办税证数反映了管理水平,管理越严格到位,则税收 越高。需要说明的是,成效额变量对市场税收影响不显著,这与预期不一致,反映出专业市 场税收质量不高的问题,一种原因可能是市场经营品种可税质量不高,另一种原因或是税收 征管不到位所致。 表2强制引入法回归系数 非标准化系数 标准系数 标准误差试用版 (常量) 127.179 138.565 0.918 0.367 -11.744 11.715 0.131 1.002 0.325

5 商家铺位比率 -148783.385 84050.935 -.206 -1.770 .086 3 (常量) -57806.537 35837.130 -1.613 .116 占地面积 2.021 .667 .864 3.031 .005 容积率 65067.911 30672.695 .252 2.121 .041 铺位数 -139.974 98.526 -.323 -1.421 .165 建筑投资总额 1.852 2.599 .126 .712 .481 a. 因变量: 成交额 2.2.2 专业市场税收的影响因素分析 同理，选取市场税收额为因变量 Y，选取成交额、年限、容积率、商家数、建筑投资总 额、从业人数、办税证数、占地面积、办照数为自变量。应用 SPSS 软件，应用强制引入法 进行回归，结果如表 2 模型 1 所示。调整后 R 2 为 0.456，D-W 为 1.734，F 为 4.45。9 个自 变量中只有占地面积、办照数和办税证数 3 个自变量比较显著，其中占地面积、办照数的系 数分别为 0.792 和 18.423，说明占地面积越大、办照数越多，市场主和商户税额越多；办税 证数的系数为-17.873，说明办税证数越多，市场税收越少，这与一般预期相反。其他 6 个 自变量均不显著，原因是模型中存在多重共线性所致（这可相关系数来说明）。 为此，缩小自变量范围，仅选取占地面积、商家数和办税证数 3 个主要自变量，以逐步 引入法进行回归，结果如表 3 模型 2 所示。调整后 R 2 为 0.294，D-W 为 1.942，F 为 6.132。 3 个自变量系数分别为 0.033、0.386、0.188，这说明这 3 个自变量均与市场税收正相关，其 中商家数系数最大、占地面积其次、办税证数第三，这反映了三者对税收额影响程度的不同。 税收是地方政策关心的指标，占地面积对税收贡献较大，但前述论及当前大沥镇专业市场占 地面积较难再突破，向楼宇经济和展贸经济发展或许是必然选择。商家数越多税收越高，符 合预期，也说明了招商工作的必要性。办税证数反映了管理水平，管理越严格到位，则税收 越高。需要说明的是，成效额变量对市场税收影响不显著，这与预期不一致，反映出专业市 场税收质量不高的问题，一种原因可能是市场经营品种可税质量不高，另一种原因或是税收 征管不到位所致。 表2 强制引入法回归系数 非标准化系数 标准系数 t Sig. B 标准 误差 试用版 1 (常量) 127.179 138.565 0.918 0.367 年限 -11.744 11.715 -0.131 -1.002 0.325