城市零售網點空間集聚特征與區域差異研究─以江蘇省為例

包振山 博士 陳康路

（1、鹽城師范學院商學院；2、鹽城市大豐區商務局 江蘇鹽城 224000）

江蘇省零售網點發展現狀

（一）江蘇省零售網點分布現狀

根據江蘇省統計局官方統計數據顯示（見表1），2017年江蘇省實現地區生產總值8.59萬億元，僅次于廣東省，位列全國省級行政區域的第二位，與2016年生產總值相比增幅約為8.6%。與此同時，江蘇省的新型城市化建設也在快速穩定發展，2017年年末城鎮化水平已經達到68.8%，同比2016年增長0.85%，處于國際先進水平。2017年江蘇省人均可支配收入為35024元，位居全國第5位，居民生活消費支出額為23469元，位居全國第6位。2017年江蘇省社會消費品零售總額達3.17萬億元，占全國總值的8.7%，城市商業網點共計132.91萬個，同比增長27.5%。

從近十年來江蘇省各類經濟指標可以看到，地區生產總值增長了2.7倍，城鎮化率增長了14.3%，人均可支配收入增長了1.9倍，居民生活消費支出增長了1.9倍，社會消費品零售總額增加了3.3倍，城市商業網點增長了6.8倍，其中在南京、蘇州、無錫和常州地區聚集了60萬個商業網點，占到全省網點總數的45%左右。由此可見，江蘇省的零售經濟一直處于穩定增長狀態。

（二）江蘇省各地主要商業聚集特點

城市的商業在發展過程中，一般是依托一些步行街和以城市生活廣場為中心的商業圈而發展起來的。隨著國家或地方政府的政策扶持和導向作用，各城市之間也會建立互通的超廣區域商業圈。商圈是以商店聚集地為中心，沿著一定的方向和距離擴展，從而形成一定的吸引顧客的輻射范圍，進而影響著城市商業的發展。江蘇省的商業聚集發展隨著社會經濟的發展而呈現快速的發展，現選定江蘇省的代表性城市為例，具體分析其商業集聚的特點：

蘇錫常地區是江蘇省的蘇南主要代表性城市，其商業集聚主要包括蘇州的觀前街、無錫的崇安寺步行街和常州的南大街，這些主要商圈作為江蘇省經濟最為繁榮發展的象征，其商業發達程度可見一斑。這些商業集聚區一般是隨城市早期開發建設時所產生的，呈現出高集中度但發展空間相對狹小，商業開發需求快于消費需求的特點。

南京市是江蘇省的省會城市，其主要的商業集聚在新街口地區，該商圈在2017年全國最受歡迎商圈中位居第二位，僅次于上海的人民廣場商圈。作為省會城市的南京市，既是經濟中心，又是旅游勝地，商業發展水平較高，商業業態先進且齊全，經營機構和商品結構基本都形成了具備當地發展特色的特征。

徐州市作為江蘇省蘇北城市的代表，其主要的商業集聚是以金鷹廣場為主。徐州市是淮海經濟圈的中心城市，同時也是我國重要的交通運輸樞紐，由于經濟發展水平與蘇南地區存在一定的差距，商業的發展也略顯滯后，表現為商業分布格局不協調，在商業功能區中的商業網點布局單調，未形成系統的功能區，同樣也沒有形成自身的地區優勢，發展程度與蘇南地區相比還有待提高。

其他諸如南通、鹽城、泰州等市基本都以城市生活廣場作為基礎，如南通市的南大街商圈、鹽城市的建軍路商圈、泰州市的坡子街商業中心等，各地都形成了一定規模的商圈，但因各地區經濟發展水平不同而呈現了各不相同的發展特點。

（三）江蘇各地零售網點分布的差異性

本文研究的零售網點主要指的是批發零售業，根據江蘇統計年鑒中獲取的各市數據顯示，各市在網點數量方面，有著主體為餐飲業和批發零售業的特征，但各個市之間不同商業網點數量分布的差異較大。其中，南京市的住宿業和餐飲業網點數差異很大，并且南京市各類商業網點的數量都是最多的。江蘇省各地網點分布的差異性主要體現在網點的比例上，經濟發展水平的不同帶來了消費群體需求的不同，這是影響商業網點的分布差異的重要原因。

作為我國經濟大省的江蘇省，在長三角一體化、沿海開發等多重戰略機遇下，經濟發展較為穩定，2017年第三產業增加值為3.94萬億元，增幅7.9%，增幅相比其他兩大產業有明顯提升，其中零售商業作為第三產業的重要組成部分，對經濟的高質量發展發揮著日益重要的促進作用。

表1 江蘇省近十年主要經濟指標

表2 2017年江蘇省零售網點最近鄰分析結果

表3 多元線性回歸分析結果

江蘇省零售網點的集聚特征

（一）研究方法

平均最近鄰指數（ANNI）是研究城市地理區位問題上常用的模型之一，其含義為商業網點空間數據中兩個鄰近點之間的空間平均距離。具體的使用公式如下：

式中，D0是指最近鄰距離的平均值，具體操作方法是先默認一個原點，然后取每一個商業網點和所有其他周圍的點之間的最短距離，最后取前面值的平均值，見式（2）：

式中De表示為最近鄰距離平均值的預期期望值，它的取值計算公式為：

其中，Au表示為整個研究區域的面積大小數，n則表示為研究區范圍內商業網點的數量，結果最后需要使用Z檢驗進行驗證。與一般檢驗不同的是，無論是較高還是較低的Z值，表現出的都是集聚的程度。大于0是高值集聚的表現，小于0就是低值的集聚；如果Z值正好是接近于零，這意味著在該地區集聚效應表現不太明顯。

（二）數據來源

本文選取江蘇省及下轄13個地級市的零售網點，主要選取江蘇省的《統計年鑒》數據以及江蘇省商務部門發布的數據。通過地圖挖掘技術獲得的江蘇省各地市各類零售網點的分布信息。

（三）分析結果

通過上述三種模型的檢驗后，可以看到江蘇省零售網點集聚呈現了較為明顯的特征：第一，江蘇省13地市的零售網點集聚呈現由內而外的擴散性，且蘇南四市（南京市、蘇州市、無錫市、常州市）的零售網點的空間積聚密集程度要遠高于江蘇省其他地市。平均最近鄰指數法分析的結果顯示（見表2），當在1%顯著性水平下進行Z檢驗，發現江蘇省各城市零售網點的最近鄰指數均小于1，Z檢驗值均小于-2.58，說明江蘇省零售網點分布按照最近鄰分析檢驗是具有較為顯著的集中分布特征的。第二，江蘇省各地市零售網點空間集聚差異明顯。根據2017年江蘇省零售網點分析結果顯示，鹽城市的零售網點最近鄰指數為0.12，而揚州市為0.11，其他城市則基本保持在0.15，說明這兩個城市的零售網點相較于其他城市最為集中；南京市、無錫市、蘇州市和常州市的零售網點最近鄰數值較大，說明江蘇省的蘇南四市的零售網點分布相對均衡。

江蘇省零售網點區域差異分析

（一）變量（影響因素）選取與數據來源

通過前面的模型分析，可以看出江蘇省各地零售網點的地域分布差異具有相對統一性和局部差異性，這主要取決于每個地區經濟發展程度的高低。結合江蘇省的經濟發展狀況，參考國內外已有的研究成果，選定與零售網點區域差異高度關聯的五個指標來分析。

地區生產總值是影響各地商業網點分布的直接因素，商業網點一般都分布于人均消費水平以及可支配收入高的區域，本文所指的人口數量使用的統計年鑒中各市2017年的常住人口，第三產業發展程度和指標一定程度就可以反映出商業的發展狀況，交通便利是吸引商業網點的重要因素。

（二）回歸模型構建

通過使用線性回歸方程對地區生產總值、人均可支配收入、人口數量、第三產業輸出值和城市空間可達性等5個影響因素進行分析。結果表明，本文采用的5個影響變量的變動對商業網點的分布都有著較為明顯的作用；另外，這5個變量之間沒有高度相關性，表明5個指標之間沒有多重共線性問題。基于以上5個分析指標，建立如下的回歸分析的多元線性模型：

式中：零售網絡的密度用Den表示，α、β表示各變量的參數，i表示第i個自變量，ξ為隨機誤差項。

（三）結果分析

經過回歸模型的驗證后，再對相關解釋變量的結果進行擬合優度分析，擬合優度最后為0.8453、0.9723和0.9724，最后再進行α＞0.05顯著性水平下的同方差測試，該數據表明多元線性回歸模型擬合后效應比較好，解釋變量對被解釋變量有明顯的影響。分析對零售網點密度影響較為明顯的因素可以看到，只有TIR值為負數，其它四個影響因素則都是正的，說明在這五個自變量中，除了第三產業輸出值對零售網點分布的影響是不顯著的，其他都正相關；在這四個變量里，可以看到INC值最高，說明對零售業影響最大的是人均可支配收入（見表3）。

對某一地區零售網點分布密集程度產生差異最為明顯的因素，為該地區經濟發展水平以及當地居民的人均可支配收入。三種回歸模型的人均可支配收入變量和GDP變量系數均為正值，表明居民消費能力和區域經濟發展水平對江蘇省零售網點的分布有積極影響。經濟的高度發展和居民消費能力的提高，可以促進零售業的發展壯大。具體來說，零售業網點分布受人口規模的影響比較顯著，在人口流通頻繁的地區銷售額相對高些；交通的便利與否則主要是影響零售業網點分布;綜合來說，第三產業產值和零售網點分布的比例存在一定的相關性，但影響效果并不明顯。

結論

第一，從零售網點分布特征可以看到江蘇省零售網點呈現出蘇州、無錫、南京集中分布與蘇北地區分散分布結合，整體呈現縱向分布特征；具體到各城市的零售網點，基本都集中在城市中心范圍內，并向外圍擴散。第二，江蘇省各地市零售網點空間集聚差異明顯。根據2017年江蘇省零售網點分析結果顯示，鹽城市和揚州市的零售網點相較于其他城市最為集中，南京市、無錫市、蘇州市和常州市的零售網點最近鄰數值較大，說明蘇南四市的零售網點分布相對均衡。第三，通過對相關影響因素的線性回歸分析得到了產生這種差異的主要影響因素，經過對比發現居民的消費水平的高低和區域經濟發展的綜合水平對零售網點的分布有很大的影響，零售網點的分布優先集中在城市總產值和人均可支配收入較高的地區。通過對蘇北、蘇中和蘇南三塊區域整體經濟和社會發展水平的數據對比，并結合零售網點數量，可以得出區域經濟差異是導致江蘇省南北零售網點集聚特征和差異形成的主要原因的結論。