孟小欣 高伟 盛小丰

内容摘要：本文基于2006-2015年的省级数据，构建探索性空间数据模型对我国省域商贸流通业空间布局的演化进行实证分析。研究发现，全国人均Morans I值反映出商贸流通业呈现集聚型结构，分地区的商贸流通业空间演化存在较大的差异。东部地区除广东外其他省份的变化不大，均位于商贸流通业的集聚区；中部地区省份分化较大，2015年山西、广西和陕西仍位于萧条区和孤岛区；西部地区内蒙古一直位于集聚区，而其他大部分省份位于萧条区和孤岛区。文章最后提出了完善我国省域商贸流通业空间布局的对策。

關键词：商贸流通业 空间布局演化 探索性空间数据

引言

近年来在国家扩大消费和促进经济增长等政策引导下，商贸流通业发展十分迅速，2015年底我国商贸流通业的总产值高达108733.8亿元，占国内生产总值比例高达15.9%，占第三产业总值31.6%，已经成为国民经济的重要组成部分。商贸流通业涵盖的批发零售、交通运输及仓储配送多个子行业在各地区经济发展不平衡的外部环境下发展水平存在较大的差距，2015年底东部地区的商贸流通业总产值占经济总量比重高达23.8%，中部地区的比重为16.9%，而西部地区的比重仅为12.4%。商贸流通业发展中的“流通”属性决定了该产业发展中的空间区域异质性和溢出性，相邻地理空间的流通产业发展存在集聚倾向的空间正相关性，或者分散倾向的空间负相关，因此对我国商贸流通业的空间布局演化研究有助于促进地区商贸流通业发展和加强区域商贸流通业合作。

随着商贸流通产业在经济发展中作用的不断提升，学术界对商贸流通业的发展认识由原本的“末端产业”、“ 流通无用论”转变为“先导产业”和“主导产业”（徐从才，2013）。从国内外众多学者对商贸流通产业空间结构和溢出效应的研究文献分析可以看出，研究重点主要集中在结构特征和溢出效应的影响因子等方面。学者李云辉、武剑等构建了京津冀地区的ESDA商贸流通产业结构模型，实证分析了城市经济发展与商贸流通产业结构之间的关系，研究发现京津冀地区经济发达区域的商贸流通产业结构空间异质性较低，河北的西北部和中南部等地区的商贸流通产业空间差异有不断扩大趋势。薛娟娟运用GIS分析方法对商贸流通产业中的零售商业空间布局进行分析，实证研究发现北京市零售业的商业空间分布呈现离心化的特征，集聚效应不强烈。陈俊滨基于探索性空间统计法对商贸流通产业的整体空间格局进行了实证分析，研究发现在集聚特征等方面商贸流通产业呈现了“核心—边缘”的特征。此外，尹涛、刘增佳、李云辉等众多学者对商贸流通产业的全国或省级空间布局进行了类似的分析，研究方法基本采取了ESDA方法、空间Lucas模型及ESDA-GWR方法等。

总的来看，对商贸流通业空间布局演化的研究文献仍然偏少，且更多是对空间结构进行分析。本文基于探索性空间数据分析方法，对全国和省级的商贸流通业空间布局演化进行实证分析，旨在能够更加全面的反映出商贸流通业发展与区域经济增长的关联性问题。

商贸流通业空间演化分析

（一）模型构建

探索性空间数据模型（ESDA）中的空间关联测度主要是利用空间自相关指数来探索空间地域系统中相关经济和社会现象的空间分布模式和非常态分布。

1.全局Morans I。当空间观测点的某一变量在空间分布上不是随机分布，而是存在一定规律时，可以认为观测点之间存在着空间自相关性，全局Morans I统计量是描述总体空间自相关的有效指标。全局Morans I的公式如下：

（1）

其中，n代表观测点的个数， xi为观测值， X为观测值的平均值。 wij为空间邻接矩阵，为0-1二值变量，1时表示i与j是邻接关系，当为0时为非邻接关系。生成邻接矩阵的方法有三种，即有公共边界或顶点为相邻；在一定距离阈值范围内为相邻；将距离最近的K个单元设为相邻。Morans I的取值为-1到1之间，当I趋向于-1/n-1时，表示观测样本在总体上呈随机分布，不具有空间自相关性；当I趋向于1时，表示观测样本在总体上呈正的空间自相关，表明高的观测值和高的聚集在一起，反之亦然，即HH和LL型分布；当I趋向于-1时，表示观测样本在总体上呈负的空间自相关，表明高的观测值和低的观测值聚集在一起，即HL和LH型分布。

2.局部Morans I（LISA）。针对空间中的局部空间关联和空间差异程度，Morans I 统计量目前不能进行有效测算，作为一种全局指标在分析局部空间自相关性上存在优势。局部空间自相关是将空间自相关分解到各个空间单元，能更好描述区域空间自相关关系，Anselin将其称为LISA，其计算公式为：

（2）

其中， zi和 zj是观测值的均值标准化， wij是空间邻接矩阵的标准化形式，即 ∑∑Wij=n。根据Ii和zi值的变化，可以将局部空间自相关分为四种类型，如表1所示。

（二）实证分析

1.全国情况。在对全国总体人均商贸流通业发展的全局空间自相关分析上，本文选取了2006-2015年的相关样本数据，采用Geoda软件计算出的Morans I值如图1所示。

从图1可以看出，全国总体上人均Morans I值位于0.25之上，体现出商贸流通业存在一定的空间自相关特征，不管是发达地区还是非发达地区的商贸流通业发展都呈现出一定的集聚型结构。从时间分段来看，2006-2007年的人均Morans I值呈下降态势，2008年之后稳步上升，到2013年开始有所回落，体现2008-2013年内的全国商贸流通业不断向高集聚特征发展，原因是该阶段电商经济开始飞速发展，网络消费带来的仓储配送、物流等商贸流通业子行业进入到发展的黄金阶段，导致整体上商贸流通业不断集聚。2013年之后的Morans I值出现下滑，分析其原因可能是由于电商经济的快速发展对实体零售造成了巨大的冲击，消费者的消费习惯和购物方式出现了转变，使得零售业的经营出现分散化，总体上降低了商贸流通业的集聚性。

2.分地区情况。Morans I是全局性指标，反映全国的商贸流通业整体空间分布情况，但是极化区域较小会导致全局Morans I值下降，无法反映商贸流通业的空间集聚性，无法观察区域空间自相关的特征，此时运用局部空间自相关分析全国商贸流通业区域空间的异质性。根据研究结果，全国各省份人均商贸流通业增加值象限划分如表2所示。

通过表2各省份人均商贸流通业增加值象限分布对比可以看出2006-2015年间的各省份空间分布变迁。从总体变化趋势上看，东部地区各省份的变化不大，2006年北京和天津位于LH空心区域，广东位于HL孤岛区，而其他东部省份均处于商贸流通业发展的集聚区，东北地区的吉林和黑龙江处于孤岛区；中部各省份的分布差异较大，湖北和河北处于集聚区，河南、江西和安徽等省份处于空心区，重庆、四川、湖南处于萧条区；西部地区分化更为严重，贵州、宁夏和内蒙古处于集聚区，其他省份均位于萧条区和孤岛区。发展到2015年，东部地区除广东仍处于萧条区外，其他省份均进入商贸流通业的集聚区，中部地区省份也不断向集聚区变迁，除山西、广西和陕西外，均位于集聚区和空心区；西部地区的变化不大，内蒙古仍位于集聚区，贵州位于空心区，而其他大部分省份仍处于萧条区和孤岛区。

通过各省份的商贸流通业空间分布变迁趋势可以看出，西部大部分省份由于经济基础薄弱，进而表现为商贸流通业空间特征一直没有较大的改善，内蒙古作为西部唯一集聚地区充分反映了该省份独特的经济发展模式对商贸流通业发展要素流动具有较强的带动效应。东部地区的广东省经济发达，但一直处于孤岛区和萧条区，反映了广东成熟的商贸流通体系对周边省份形成了较大的空间极化作用。此外，东北地区和中部地区各省份的变迁反映出商贸流通业发展在“振兴东北”和“中部崛起”等战略发展中的效果尚不显著。

完善我国省域商贸流通业空间布局的对策

发挥集聚地区的商贸流通辐射效应。从各省份2006-2015年的商贸流通业空间布局变迁可以看出，山东、江苏、上海及内蒙古等地区商贸流通业发展一直较为集聚，而与该部分省份毗邻的安徽、福建、陕西、青海和新疆等地区一直处于商贸流通业的萧条和孤岛区，因此需要充分发挥集聚效应较高省份的辐射作用，通过合理的商贸流通业发展经验和产业发展规划，带动相邻省份商贸流通业的协调发展，尤其是对经济基础良好但商贸流通集聚较差的湖南和广东等省份更需要积极借鉴和引进商贸流通业的集聚发展经验，在全国各区域内形成中心省份带动下的环状辐射效应，加快商贸流通业发展的转型升级。

实现资源型省份的优势要素与商贸流通业协调发展。我国众多资源型省份的商贸流通集聚效应偏低，山西、青海、新疆和陕西等省份一直位于商贸流通业发展的萧条区和孤岛区，该部分省份受经济单一发展模式影响导致商贸流通业发展要素无法形成跨地区流动。针对该部分资源型省份应充分把握本地区的要素优势，通过地区合理的商贸流通体系构建实现优势资源要素的高效流通，并不斷与周边省份地区进行要素互换，把丰富的“资源流”向“商品流”发展，建立新型商贸流通业态和便捷的流通渠道，满足经济转型发展对商贸流通业的不断需求。

建立过渡省域的多业态联合发展。中部地区的河南、安徽和西部地区的四川、重庆等省份一直处于商贸流通业的空心区，该部分省份的人口多众多，对商贸流通业发展有着更高的要求，因此应发挥该部分省份的过度带作用，促进商贸流通业的转移。过渡带区域承接了东、西部地区的要素流通功能，同时也对周边省份商贸流通业发展产生辐射和带动作用，应建立多种商贸流通业态，加大业态之间的竞争，尤其是电商经济发展带动的物流产业、仓储配送产业等子行业，通过规模经济效应发挥过渡带的商贸流通业集聚效应。

加强宏观调控和政策引导。商贸流通业的空间布局，需要政府发挥“看不见的手”进行宏观调控和建立规范的法律、法规制度完善商业发展环境。产业的区域性规划和布局需要政府以长远的战略眼光进行规划和指导，促进区域商贸流通业与区域经济的协同发展，构建战略目标一致的商贸流通业空间分布的格局。

结论

本文构建了探索性空间数据模型，并运用Morans I检测作为测量变量间空间自相关的指数来实证分析我国及省域的商贸流通业空间自相关性和分布演化情况，研究结论如下：全国人均Morans I值体现出商贸流通业存在一定的空间自相关特征，商贸流通业呈现出一定的集聚型结构。人均Morans I值2013年前的上升趋势反映出商贸流通业不断向高集聚特征发展，该阶段电商经济和网络消费带来的仓储配送、物流等商贸流通业子行业进入到发展的黄金阶段，导致整体上商贸流通业不断集聚。人均Morans I值出现下滑是由于电商经济的快速发展对实体零售造成了巨大的冲击，使得实体零售业的经营出现分散化。分省份的商贸流通业空间演化存在较大的差异。在2006-2015年间，东部地区各省份的变化不大，除广东外其他省份均进入商贸流通业的集聚区；中部地区省份在2006年分化较大，湖北和河北处于集聚区，河南、江西和安徽等省份处于空心区，重庆、四川、湖南处于萧条区，2015年中部地区省份除山西、广西和陕西外，均位于集聚区和空心区；西部地区的变化不大，内蒙古仍位于集聚区，贵州位于空心区，而其他大部分省份仍处于萧条区和孤岛区。

参考文献：

1.夏伟华.商贸流通业对产业结构优化升级影响的空间计量分析[J].商业经济研究，2017（5）

2.武剑，杨爱婷.基于ESDA和CSDA的京津冀区域经济空间结构实证分析[J].中国软科学，2010（3）

3.薛娟娟，朱青.北京市零售商业空间分布研究[J].商业研究，2015（14）

4.陈俊滨.武汉城市零售业空间布局结构变动研究[J].现代城市研究，2014（4）

5.李云辉，彭少军.武汉城市零售业空间布局影响因素研究[J].中南林业科技大学学报（社会科学版），2008（6）

6.逯进，周惠民.中国省域人力资本空间溢出效应的实证分析—基于ESDA方法和空间Lucas模型[J].人口学刊，2014（11）

7.党晶晶，孙斌.我国长江经济带流通业与产业结构调整的关联研究[J].商业经济研究，2016（1）

8.张雅杰，金海谷，兴叶，梁倩，邵庆军.基于ESDA-GWR多变量影响的经济空间格局演化—以长江中游城市群为例[J].经济地理，2015（3）