魏国辰++乐雄平

基金项目：北京市教委市属高校创新能力提升项目“国际商贸中心下通州区商贸业创新发展研究”（PXM2014-014214-000073）

中图分类号：F727 文献标识码：A

内容摘要：商贸业发展是衡量地区经济实力的重要标志。本文基于北京市16个区域2015年截面数据，选取衡量商贸业竞争力水平的23个指标，运用主成分分析法提取了5个代表商贸业竞争力水平的因子，将主因子的综合得分借助ESDA分析法，揭示了北京市区域商贸业竞争力空间分异情况。

关键词：北京市 商贸业 竞争力 评价 ESDA

数据来源及研究方法

（一）数据来源

《北京市区域统计年鉴》中2015年截面数据为主要的数据来源，选取23个商贸业竞争力指标的相关数据作为分析的基础数据。

（二）研究方法

文章采用主成分分析法对商贸业竞争力的相关数据进行分析，并对商贸业竞争力评价指标进行归类，提取主要成分，在此基础上，以北京市各区域商贸业竞争力主成分的综合得分作为空间分异的测度值。

探索性空间数据分析方法（ESDA）。探索性空间数据分析方法（ESDA）主要是利用经济活动在空间地域之间的相关性，测算空间自相关系数来分析区域间经济发展和地域分布的特征。本文主要运用Moras I指数作为商贸业竞争力的空间分异数据，探析北京市商贸业区域竞争力空间分异的情况。

全局空间自相关。全局空间自相关主要是计算区域内整体的自相关系数，能够了解研究区域的总体分布特征。全局空间自相关的Moras I指数计算公式如下：

（1）

（2）

I表示在研究区域内研究对象的空间自相关程度，其取值为[-1，1]，当I值接近于1时，具有较强的空间自相关性，表示商贸业竞争力强、弱的地区集聚效应较为明显；当I值接近于-1时，具有较强的负空间自相关性，表示商贸业竞争力水平与周边地区存在显著差异；当I=0时，研究区域不存在空间自相关性，表示商贸业竞争力空间分布具有随机性。xi为观测数据，x为观测值的平均数；S2为方差；Wij为研究区域间相邻的矩阵，运用0和1表示两区域相邻与否，0表示不相邻，1表示相邻，构建邻接矩阵。

局部空间自相关。为了探析研究区域内相邻地区的自相关性，运用局部空间自相关系数进行解释，其计算公式为：

（3）

其中，Ii为局部空间自相关系数，取值为[-1，1]，相关指标解释和全局空间自相关相同； Wij为邻接矩阵，zi、zj为观测值的均值标准化。为了更好的显示区域间空间自相关性，Moras I指数将所研究区域分为四种类型，分别是高高集聚（HH）和低低集聚（LL），表示区域商贸业竞争力差异较小；高低集聚（HL）和低高集聚（LH），表示区域商贸业竞争力差异较大。

北京市区域商贸业竞争力评价

（一）构建区域商贸业竞争力评价指标体系

本文通过研究国内外商贸业竞争力的相关文献，构建了商贸业竞争力评价指标体系，如表1所示。

（二）提取商贸业竞争力主因子

北京市区域商贸业竞争力主因子，主要以北京市区域统计年鉴中2015年的截面数据为基础，将商贸业竞争力评价指标体系中23个指标的数据借助SPSS22.0软件进行处理。数据处理中，选取了5个特征值大于1的因子，其中5个因子的方差贡献率分别为54.96%，14.675%，7.756%，6.023%，4.862%，累计达到了88.274%，表明5个因子能够代表原变量中的大部分信息，北京市商贸业竞争力水平主因子载荷矩阵，如表2所示。

从商贸业竞争力因子载荷矩阵中可以看出，第一主成分在第三产业产值，社会消费品零售总额，批发与零售业产值，限额以上批发和零售业商品销售额，限额以上批发和零售业单位个数，限额以上批发和零售业年末从业人员，水利、环境和公共设施管理业产值，租赁与商务服务业产值8个指标上有较高的因子载荷，成为规模竞争力因子；第二主成分在人均GDP，人均可支配收入，人均消费支出，第三产业增长率，批发与零售业增长率，城镇人均可支配收入增长率6个指标上有较高的因子载荷，成为居民消费水平因子；第三主成分在全社会固定资产投资额，商品交易市场个数，商品交易市场总摊位数，商品交易市场营业面积，商品交易市场成交额5个指标上有较高的因子载荷，成为交易市场因子；第四主成分在地区生产总值增长率，全社会固定资产投资额增长率和城镇人居消费支出增长率3个因子上有较高载荷，成为地区经济增长因子；第五主成分在交通运输、仓储和邮政业产值上有较高载荷，成为物流竞争力因子。

（三）商贸业竞争力水平指数和排序

将五个主成分在商贸业竞争力指标中的方差贡献率作为权重，同时结合所研究区域在因子的载荷，可以得到北京市区域商贸业竞争力水平的综合指数Ti，计算公式如下：

（4）

其中，Ti表示商贸业竞争力水平的综合指数，Mij表示第i个地区在因子j上的载荷，Vij表示第j个因子在第i个地区的方差贡献率。北京市区域商贸业竞争力综合指数和排序如表3所示。

通过北京市区域商贸业竞争力综合指数和排序可知，北京市商贸业综合竞争力最高的是朝阳区，最低的是密云区。北京市区域综合竞争力得分可以看出，大于0.5的地区有朝阳区、丰台区、海淀区、通州区、顺义区和大兴区，其商贸业具有较强的竞争实力。小于-0.5的地区有石景山区、门头沟区、怀柔区、平谷区、密云区和延庆区，其商贸业竞争力较弱。北京市区域商贸业存在二元结构。北京市区域人口、地理位置、政策支持、经济发展水平、物流等因素造成了北京市区域间商贸业竞争力存在较大差异。

在竞争力规模得分中，朝阳区、海淀区和通州区较强，而大兴区、丰台区和石景山区则较差；在居民消费水平方面，东城区、西城区和石景山区居民的消费能力较强，主要与区域经济发展水平有关，而通州区、密云区和顺义区居民消费能力较差；在交易市场竞争力方面，丰台区、朝阳区和大兴区的交易市场发展完善，西城区、东城区由于是首都核心功能区，无法发展有效的交易市场，而门头沟区在北京市郊区，造成交易市场发展较差；在地区经济增长方面，通州区作为北京市城市“副中心”的战略定位加快了其发展，大兴区和海淀区也获得了较快发展，而密云区、怀柔区和平谷区在地理位置上远离北京市中心，难以发挥中心城区商贸业的辐射效应，其经济增长较缓慢；在物流竞争力方面，顺义区、朝阳区和西城区的物流生产总值较高，而海淀区、门头沟区和密云区则较低。endprint

北京市区域商贸业竞争力水平空间差异特征分析

运用ESDA分析法探析北京市区域商贸业竞争力的空间自相关性。主要采用全局空间自相关指数和局部空间自相关LISA值，并绘制北京市区域商贸业竞争力的Moran散点图和LISA集聚图。其结果如表4、图1、图2所示。

（一）北京市区域商贸业竞争力总体差异分析

全局Morans指数。从全局Morans指数可以看出，其指数为0.29012，通过p值为0.05的显著性检验，则北京市区域商贸业竞争力水平存在空间自相关性，表现为高竞争力区域与高竞争力区域集聚，低竞争力区与低竞争力区域集聚，即竞争力水平较高区域的相邻区域，竞争力水平也较高，反之亦然。

北京市商贸业竞争力总体分布。北京市商贸业竞争力总体呈中心向外围逐渐减弱的趋势，尤其在北京市西北部区域，商贸业竞争力较差。从空间关联性考虑，北京市中心区域商贸业竞争力的辐射效应难以到达偏远的郊区，同时北京市郊区作为生态涵养区的定位使得其商贸业发展受政策导向的限制，造成北京市商贸业竞争力空间分布的差异。

（二）北京市区域局部商贸业竞争力水平差异分析

为了更好地探析北京市商贸业竞争力内部区域分异情况，需要借助LISA集聚图明确热点区和盲点区。

高竞争力区域类型。该区域商贸业竞争力发展水平与其相邻区域分异较小，自身和相邻区域商贸业竞争力较强，即Moran散点图中第一象限的区域。主要包括朝阳区、丰台区、海淀区、通州区、大兴区5个区域，其构成了北京市商贸业竞争力发展水平的热点区域。

低竞争力区域类型。该区域商贸业竞争力发展水平与其相邻区域分异较小，自身和相邻区域商贸业竞争力较弱，即Moran散点图中第三象限的区域。主要包括怀柔区、平谷区、密云区、延庆区4个区域，其构成了北京市商贸业竞争力发展水平的盲点区，表明这些区域商贸业竞争力与北京市其他区域相比较为落后，是需要大力发展的地区。

竞争力塌陷区域类型。该区域商贸业竞争力发展水平与其相邻区域分异较大，自身和相邻区域商贸业存在较大差距，如区域商贸业竞争力较强的相邻区域商贸业竞争力较弱，反之亦然。该区域商贸业竞争力发展水平与其相邻区域分异较大，即Moran散点图中第二、第四象限的区域。主要包括东城区、西城区、房山区、昌平区、石景山区、门头沟区、顺义区。

对策建议

第一、北京市商贸业竞争力表现为较强的空间自相关性，商贸业竞争力较强的朝阳区、海淀区、丰台区相聚集，而商贸业竞争力较弱的怀柔区、平谷区、密云区和延庆区相聚集。第二，受到地理位置、经济水平、政策导向等因素的影响，北京市商贸业竞争力水平空间差异较大，呈现商贸业竞争力水平由中心城区向郊区辐射逐渐减弱的趋势，尤其是北京市西北部地区的商贸业竞争力较弱，而东南部地区的商贸业竞争力较强。第三，北京市区域商贸业竞争力水平呈现明显的空间二元结构，朝阳区、通州区和顺义区成为商贸业竞争力水平发展的热点区，而怀柔区、密云区、平谷区则成为盲点区。将北京市商贸业竞争力水平分为3种类型：高竞争力区域类型、低竞争力区域类型和竞争力塌陷区域类型，因此，应根据不同的区域类型制定相应的提升商贸业竞争力的措施。

参考文献：

1.张世宁.我国零售业竞争力区域发展实证研究[J].求索，2013（11）

2.刘艳华，徐勇，刘毅.基于ESDA方法的黄土高原地区经济发展格局及其演化特征分析[J].地理科学进展，2011（5）

3.李波，张吉献.基于ESDA的中原经济区城镇化空间关联研究[J].现代城市研究，2013（4）endprint