我國茶銷售市場的空間布局與影響因素研究

宋 娜，何亞麗，毛婭琪

燕山大學 經濟管理學院，河北 秦皇島 066004

我國是世界上茶生產和消費大國，茶葉的種植、生產與消費文化歷史悠久。隨著現代經濟和休閑產業的發展，人們對茶產品的需求已經成為生活慣常，其需求偏好和消費行為不斷呈現出新的變化和趨勢。從地理空間范圍研究我國各省和主要城市的茶銷售的分布格局及影響因素，有助于全面了解國內茶市場特征，有效銜接我國茶產業的供給與需求市場，促進茶產業的健康發展。

我國茶產業是涵蓋種植、生產、銷售的完整產業鏈條[1]，學者們分別從產業發展水平[2]、產業競爭力[3]、產業融合[4]、茶產業的空間分布格局[5]等不同角度對茶產業展開了研究。馬永強 等認為生產者、消費需求、產業金融平臺服務等構成茶產業生態圈，通過三者的協同促進茶產業生態圈的發展[6]。可見，茶產業的健康發展需要整個產業鏈的協同互促。從當前的研究成果來看，學者們多側重于對茶產業鏈前端的研究，尤其是在空間布局的相關研究方面幾乎全部集中于茶產業資源種植和茶產業的生產空間分布格局。如趙芳利用GIS 軟件對銅陵市白茶的種植區域進行評級和規劃[7]；張莉等以貴州中部地區茶園為研究范圍研究了茶棍薊馬的空間分布[8]；杜廣祖等以滇西南的高山茶園為例分析了茶黃薊馬的空間格局[9]；黃修杰等總結了25 年來廣東省茶葉的生產格局特征與集聚效應[10]。此外，吳芹瑤等對近70 年的茉莉花茶的生產空間進行了梳理，并分析了驅動因素[11]；羅富民證明了18 個產茶省的茶產業生產空間集聚有助于農民增收[12]。關于茶銷售市場的研究，一部分學者關注于出口市場，如張成鳳以親茶度和競爭態兩個指標將茶葉出口市場分為四種類型[13]；王雨認為可以把跨境電商作為出口平臺提高茶產品出口率。國內消費市場的研究側重關注于消費者的個體行為[14]，石琳用調查問卷的形式對新式茶飲的消費者進行了人群畫 像[15]，張曉琳等對都勻毛尖茶的消費群體特征進行了深入研究[16]，張月莉對安吉白茶區域品牌的消費認知結構進行了研究分析[17]；另外王東輝等認識到電商市場的重要性，分析了電商市場中茶葉消費特征，提出影響茶葉消費的因素有可支配收入、禮品與社交、茶文化以及飲食習慣等[18]。

綜上可見，我國目前對茶產業的研究主要側重于產業鏈的種植和生產環節，與消費需求市場銜接的銷售環節的研究相對較弱。而對銷售市場的研究一般以人員訪談、市場問卷調查及官方統計數據等為主，以地理空間屬性的大數據為基礎的研究還較為少見。本文以全國茶銷售市場作為對象，從宏觀視角把握當前茶銷售的空間分布類型、分布均衡性和分布密度等，并對其空間特征形成的影響因素進行深入分析，從作用機制的視角進行市場調控，有助于我國茶產業的供需平衡發展。

1 數據來源及研究方法

1.1 數據來源

茶銷售市場非常龐大，由于電子商務平臺的興起，人們購茶的途徑也逐漸多樣化，但是目前線下實體消費仍然是茶銷售市場的主體。為了數據統計的規范性和科學性，采用爬蟲技術在高德地圖餐飲服務類和購物服務類POI 數據中獲取了除港澳臺外全國31 個省份346 個城市的茶類經營點信息，涵蓋茶館、茶莊、茶樓、茶店等不同稱呼的經營店鋪。31 個省份的茶類經營點分布如圖1 所示。

以全國346 個地級市為單位進行茶類經營點統計，并將結果按自然間斷點分析法進行5級分類，在地圖中標出，如圖2 所示。

對獲取的數據進行選擇和整理，生成表格，再利用Arc GIS 10.2 軟件對所得茶類經營點數 據進行數字化處理，得到茶類經營點的空間分布圖，并通過最鄰近點指數、地理集中指數和核密度分析方法，從空間分布類型、均衡性和分布密度3 個方面來分析茶銷售市場空間分布特征。

1.2 研究方法

1.2.1 空間特征分析

1.2.1.1 茶類經營點分布類型分析

最鄰近指數是能夠體現點狀要素在空間中的相互鄰近程度的地理指標，測算集聚情況，呈現研究對象隨機、均勻或聚集分布狀態。其中點狀要素最鄰近指數最大的為均勻分布，隨機分布次之，聚集分布最小。計算公式為：

圖1 茶類經營點省份空間分布圖Figure 1 Spatial distribution map of tea business sites in provinces

圖2 茶類經營點城市空間分布圖Figure 2 Urban spatial distribution map of tea business sites

R 為最鄰近指數，r1是任意一點與其最鄰近點之間的歐式距離，為距離的平均值， 是理論最鄰近距離，n 是茶類經營點數量，A 是所在區域的面積，D 為點密度。

1.2.1.2 茶類經營點分布均衡性分析

首位度、赫芬達爾系數和地理集中指數這3 個指標可以反映全國茶類經營點空間分布的集中程度和均衡性。首位度的公式為：

P1、P2分別代表指數最大省份和第二大省份的茶類經營點數量。P 值越大，茶類經營點數量就越集中，不同省份之間的研究對象就越不均衡。

赫芬達爾系數的公式為：

赫芬達爾系數H 可以反映研究對象在區域上的集聚程度，P1表示某個省份的茶類經營點數量占總量的比值。赫芬達爾系數在1/n～1 之間變動。如果茶類經營點數量集中于某個省份，則指數值等于1；如果所有省份的數量均勻分布，指數值等于1/n。

地理集中指數的公式為：

其中，G 為全國茶類經營點的地理集中指數，Xi為第i 個省份茶類經營點的數量，T 為全國茶類經營點總數，n 為全國省份總數。G 取值范圍為0 ～ 100，G 值越大，表明茶類經營點在各地分布越集中；反之，越小則越分散。假設G0為茶類經營點平均分布在各省份情況下的地理集中指數，若G ＞ G0，則表示茶類經營點分布較為集中。

1.2.1.3 茶類經營點分布密度分析

利用Arc GIS 10.2 軟件對全國茶類經營點進行核密度分析，直觀反映離散對象在連續區域的空間分布狀況。核密度分析使用的公式為：

其中，f(x)是第x 個茶類經營點的核密度，h 為寬帶(h ＞0)，(x-Xi)表示估值點x 到事件Xi處的距離，n 為所有茶類經營點數量，K 為核函數。f(x)越大表示該區域內茶類經營點分布越密集。

1.2.2 影響因素分析

1.2.2.1 研究方法——地理探測器

王勁峰等學者開發研究的地理探測器空間統計學方法，可以很好地反映同一區域的相似性以及不同區域間的差異性，進而得出研究對象的空間異質性，主要用于探測空間分異性以及地理要素對研究對象空間分布的影響因素[19]。

（1）因子探測：探測影響因子X 對茶銷售市場Y 的解釋力，其表達式為：

（2）交互作用探測：交互探測可以識別茶銷售市場不同的影響因子兩兩共同作用的結果，是否會增加或減弱對茶銷售市場的解釋力，或對茶銷售市場的影響是否相互獨立。主要會產生五種結果類型（表1）。

1.2.2.2 影響因素與代表指標的選擇

茶類經營點的空間分布特征是由多種因素影響形成的，通過茶產業的自身特點以及對其他零售業空間分布影響因素的借鑒，選取以下影響因素作為研究內容（表2）。

氣候：氣候主要對茶種植有直接的影響，同樣對人們飲茶習慣的養成也具有一定的作用。因此從中國氣象數據網中獲取各地年平均氣溫值作為氣候代表指標。

茶供給：茶銷售作為茶產業鏈的重要節點，茶種植與茶生產能力作為產業鏈前端必然會影響茶銷售區域范圍與銷售能力，分別選取各地的茶播種面積和茶產量作為代表指標。

表1 交互作用的五種類型Table 1 Five result types of factor interaction

表2 茶類經營點空間分布影響因素Table 2 Influencing factors of spatial distribution of tea business sites

人口：人口作為零售市場的主要影響因素在指標體系中必不可少，選取各地區總人口作為固定居住性人口的代表指標，旅客周轉量作為流動性人口的代表指標。

經濟水平：一個地區的經濟發展水平最常見的表征指標是地區GDP，考慮到茶葉消費屬于非生活必需品，在禮品交往、休閑社交等方面作用較大，如果一個地區國內貿易比較活躍，相對能夠帶動茶消費水平，因此把社會消費品零售總額作為代表指標進行分析。

居民生活水平：國內茶消費市場的主體是居民，居民購買能力的大小會受到居民生活水平的限制，用居民人均可支配收入、居民最終消費支出、城鄉居民養老保險基本參保人數三個指標分別代表居民的收入水平、消費水平和生活保障水平。

2 結果與分析

2.1 茶銷售市場空間分布特征

2.1.1 茶類經營點分布類型

運用Arc GIS 10.2 軟件中的平均最鄰近分析方法測算得出：茶銷售市場空間分布的最鄰近比率R = 0.829854 ＜ 1，標準差Z = -5.921981，概率P = 0，通過了1%顯著性水平檢驗，茶銷售市場各茶類經營點平均觀測距離為90.44 km，預期平均距離為108.99 km。整體呈集聚分布，但集聚性稍弱。

2.1.2 茶類經營點分布均衡性

四川省茶類經營點數量最大P1= 150 40，廣東省茶類經營點數量第二P2= 8580，通過式（2）計算得出首位度P = 1.7529 ＜ 2，表明茶類經營點數量最大的省份和數量第二的省份不存在很大差距，結合圖1 可以看出茶類經營點并未聚集在某一省份，在全國各省份都有分布，差距雖有但跨度不大，集中程度適當。

根據式（3），全國茶類經營點的赫芬達爾系數H 變動范圍處于0.0323 ～ 1 之間，計算得出H = 0.2920，表明各省份茶類經營點在全國分布有一定的集中性，但集聚程度不是很強。

從地理集中指數來看，全國茶類經營點總數量T = 91112，全國省份n = 31，通過式（4）計算得出G = 25.5562288。假設全國91112 個茶類經營點平均分布在31 個省份，即每個省份平均茶類經營點數量為91112/31 個，通過公式得出G0= 17.96055302。可發現G ＞G0，茶類經營點在全國分布相對集中。

綜合3 個指數值來看，全國各省份間茶類經營點呈現一定程度的集中分布，但程度不突出，結構較為正常。

2.1.3 茶類經營點分布密度

通過Arc GIS 10.2 軟件對全國各茶類經營點分布核密度實現了可視化表達，繪制得出核密度分布圖，直觀展現茶類經營點散布狀況。按照核密度值將茶類經營點分布劃分為五個等級層次。如圖可以發現大部分省份大多是以省會為主形成高密度核心并向外擴散，全國范圍內最高密度核心地區包括以廣東廣州、江蘇南京和河南鄭州為核心的周邊部分城市；次一級密度核心地區如上海市、四川成都、重慶、湖南長沙、湖北武漢、遼寧沈陽等及其周邊區域，主要涵蓋了3 個高密度核心的周邊地區以及部分省會城市；另外，我國中、東部其他大部分地區以及西部部分地區如廣西、云南、貴陽、四川、陜西、甘肅、寧夏、新疆烏魯木齊周邊等形成再次一級密度核心；西部大部分地區、中部內蒙古和東部黑龍江等大多未形成相對規模密集區。

圖3 茶類經營點核密度分布圖Figure 3 Core density distribution map of tea business sites

以胡煥庸線為界，茶類經營點在我國版圖上“東密西疏”的特征非常明顯，東南半壁茶類經營點分布核密度值較高，反之西北半壁的分布較為稀疏，說明大部分茶類經營點分布聚集狀況與我國整體經濟發展水平與人口分布狀況密切相關，與茶種植和生產的空間布局并未完全重合。

2.2 茶銷售市場影響因素

2.2.1 茶銷售市場的單因子探測

利用地理探測器中的因子探測器，對10 個代表指標探測對茶銷售市場空間分布的影響。結果（表3）顯示：9 個變量基本上通過5%的顯著性水平檢驗，上述影響因素對茶銷售市場空間分布具有較為顯著的影響。

表3 茶銷售市場影響因子探測結果Table 3 Detection results of influencing factors of tea sales market

由表3 結果可知，固定人口中的指標因子總人口（X4）和國內貿易水平中的指標因子社會消費品零售總額（X7）的q 值分別為0.6081 和0.5295，對我國茶消費市場的空間分布解釋力最強，為主導因子。經濟水平中的指標因子地區生產總值（X6）、居民生活保障中的指標因子城鄉居民基本參保人數（X10）、居民消費水平中的居民最終消費支出（X9）、茶生產規模中的茶產量（X3）、茶種植規模中的茶種植面積（X2）以及流動人口中的旅客周轉量（X5）也對我國茶消費市場有較大影響，地理探測器的q 值均大于35%，對應的q 值分別為0.4767、0.4206、0.3990、0.3727、0.3684 和0.3532。此外，氣候中的指標因子平均氣溫（X1）通過了5%的p 值檢驗，q 值為0.1549，居民收入水平中的居民人均可支配收入（X8）沒有通過p 值檢驗，而且驅動力相對較小，q 值為0.1055，表明平均氣溫和居民人均可支配收入對我國茶銷售市場的作用偏弱。

2.2.2 茶銷售市場影響因素的交互探測

由表4 可見，我國茶銷售市場的10 個探測因子在交互后得到的55 個雙因子探測q 值，交互作用有兩種結果：雙因子增強和非線性增強，不存在獨立作用或作用減弱的因子。即任何兩個因子的交互作用對茶銷售市場的影響都高于單因子作用。

與單因子作用相比，任意雙因子交互探測q 值對茶銷售市場的解釋力增強，表明各個驅動因子之間并非相互獨立，而是具有協同增強的作用。如氣候中的指標因子平均氣溫（X1）和居民收入水平中的居民人均可支配收入（X8）在所有驅動因子中的單個影響力是最弱的，但二者交互后產生的影響力不僅加強，還大于二者的q值之和，產生了明顯的非線性增強的效果。此外，總人口（X4）、社會消費品零售總額（X7）、地區生產總值（X6）是對茶銷售市場的解釋作用最強的單因子，兩兩交互后結果為q（X4∩X7）= 0.9244，q （X4∩X6） = 0.6762，q （X7∩X6） = 0.5531， 三組交互因子的結果中X4∩X7的q 值最大。進一步分析表4 的交互結果可知，對我國茶銷售市場解釋作用最強的兩個交互因子為X3∩X4，對應的q 值為0.9423，大于X4∩X7交互得出的q 值，可見對我國茶銷售市場驅動力最強的單因子再與其他影響因子交互之后解釋力不一定最強，而部分影響因子如平均氣溫（X1）在單獨發揮作用時產生的驅動力弱一些，但是同其他影響因子通過動態交互得出的效果卻非常突出，因此不能輕易忽視影響因素之間的關系。我國茶銷售市場的空間分布是多種因素非線性耦合的結果，需要用綜合系統的眼光來協調看待所有影響因子對我國茶銷售市場空間分布的作用。

表4 茶銷售市場空間分異的交互探測結果Table 4 Interactive detection results of spatial differentiation of tea sales market

3 結論

通過以高德地圖POI 數據獲取的除港澳臺外全國31 個省份346 個城市的茶類經營點信息作為研究數據，在不考慮茶類經營點的銷售能力和經營水平的前提下，以空間結構特征的視角進行銷售市場的布局分析，并探析了影響因素的作用機制，得出以下結論：

我國茶銷售市場在各省份城市間的分布呈現一定程度的聚集特征，但程度不突出，結構較為均衡。通過核密度分析，茶類經營點在我國版圖上“東密西疏”的特征明顯，廣州、南京、鄭州、上海、成都、重慶、長沙、武漢、沈陽等城市及周邊是核密度較集中的區域。

通過地理探測器對茶銷售市場影響因素的空間異質性探測，得出影響因素作用從大到小的排序依次是：總人口、社會消費品零售總額、地區生產總值、城鄉居民基本參保人數、居民最終消費支出、茶葉產量、茶種植面積、旅客周轉量、平均氣溫、居民人均可支配收入。人口基數和經濟發達程度是茶銷售市場空間格局的主導因素，居民生活的保障與消費水平的高度是重要影響因素，茶產業的種植與生產空間雖然也會產生影響，但是作用程度較弱，氣候與居民收入的作用力最低，以上影響因素在兩兩交互后作用能力全部增強，構成一個復雜化非線性的茶銷售市場影響系統。