中國畫廊產業的空間分布格局及影響因素研究

潘靜嫻，張先龍

（1.南京大學 地理與海洋科學學院，江蘇南京 210023；2.九江市公路發展中心市郊分中心，江西九江 332000）

畫廊是展覽銷售藝術作品的中介性機構，是藝術品經營的主要形式之一。畫廊業運用繪畫技能、創意獲取財富和提升競爭力，其產品注重差異性和個性化，是創意產業的重要組成部分。國外畫廊業研究內容主要集中于畫廊經營管理方式、功能作用、集聚因素、發展困境。如Ahmad等人以Paris Gallery為研究對象，分析該畫廊的經營方式，指出多元化的經營方式可以幫助畫廊開拓市場提升經濟實力[1]；Ulldemolins分析了巴塞羅那藝術市場的發展情況并探究了畫廊區存在的不同群體及畫廊區出現的潛在因素[2]。在國內，畫廊的研究內容主要集中于畫廊業發展現狀、畫廊發展存在的問題及畫廊發展對策研究，研究對象主要是中國整體畫廊發展或地區性畫廊。例如，郝文靜使用波特五力分析模型梳理南京當代藝術畫廊的外部競爭環境，并使用SWTO分析法總結其競爭優劣勢[3]；張利紅從地理學角度對上海空間格局進行了分析，揭示出畫廊在城市區位上的歷史演變及現狀特征，并探討了該格局的動力機制[4]。

現有研究多集中在省、市層面畫廊產業發展特點，研究尺度較小，研究結果多屬于對個案的經驗總結，一定程度上影響了研究的推廣價值。從研究視角上看，學者側重從藝術學和管理學角度進行研究，對畫廊的地理學研究相對不足。中國畫廊業經歷了幾十年的快速發展，正處于轉型的關鍵時期，亟需科學規劃、合理布局產業空間結構。本文選取全國范圍，以畫廊業為研究對象，通過核密度分析、最鄰近指數方法探究畫廊在全國的空間集聚特征，并通過地理探測器分析其布局的影響因素，以期促進畫廊業的合理布局，并為相關政策的制定提供參考，促進文化產業的發展。

1 研究方法、指標選擇與數據來源

1.1 研究方法

本文以省為基本地理單元，通過核密度分析、最鄰近距離統計等適用于點數據處理的分析方法來刻畫畫廊在全國的空間分布特征，并通過地理探測器來探測影響畫廊分布的因子。

（1）核密度分析。核密度估計是點數據分析方法的一種，其原理是使用核函數，根據點要素在其周圍搜索半徑中的密度進行統計，核密度估計用于分析畫廊的空間聚集演化特征。計算公式[5]為：

（2）最鄰近距離統計。最近鄰距離統計（NNI）通過將畫廊點要素與其最近鄰畫廊點要素的平均距離，與隨機分布假設前提下的畫廊點要素的預期最鄰近距離進行比較，以其比值來判斷畫廊分布的集中程度。計算公式[6-7]為：

式中：NNI為最鄰近指數；di為第i個畫廊點與其最近鄰畫廊點之間的距離；A代表研究區的面積；N表示畫廊數量。

（3）熵值法。熵值法是一種十分重要的賦權法，它依據指標提供的信息量大小客觀地確定指標的相對重要程度，被廣泛運用于綜合評價[8-9]。本文采用熵值法衡量中國各省區市經濟發展、文化創新、供給條件和需求條件，為精確分析各影響因素的影響力提供了基礎。

（4）地理探測器。地理探測器是一種探測空間分異性及揭示其背后驅動因子的一種新的空間分析方法[10]。本文運用因子探測和交互探測來測度不同影響因素對畫廊空間分布差異的解釋程度。計算公式為：

式中：q代表影響因子對畫廊空間分布的探測力值；i=1，2，……，M表示畫廊分區數量；n表示整個研究區域內所有畫廊的數量；ni代表i分區內的畫廊數量；σ2代表研究區域畫廊分布的方差，σ2i為層i的方差，假設σ2i≠0，則模型成立。

1.2 數據來源

本文的研究區域為中國31個省區市（不包括港澳臺），全國畫廊數據來源于雅昌藝術市場監測中心的畫廊黃頁，通過網絡爬蟲技術獲取，剔除經營年限和地址不明的畫廊，最終獲取2002—2021年共2 081家畫廊信息。基礎地圖數據主要來源于國家測繪地理信息局，利用ArcGIS空間分析平臺進行矢量配準，得到全國矢量地圖數據庫。畫廊空間分布影響因子中觀影人次數據來源于藝恩咨詢數據庫，其他數據均來自統計年鑒。為探討不同空間尺度畫廊數量的變化特征，按照中國經濟地理發展格局和地域空間特征將中國大陸劃分為三大地帶、七大地理區。三大地帶包括東部、中部和西部地區[11]；七大地理區包括東北、華北、華東、華中、華南、西南、西北地區[12]。

2 中國畫廊產業時空分布格局分析

2.1 畫廊產業的發展階段

利用核密度估計法對畫廊點位數據進行分析，結果顯示，畫廊核密度等級先上升后下降，空間分布不均勻，東西部差異顯著。根據畫廊業增長速度差異，可以將畫廊產業的發展分為成長起步階段、鞏固發展階段、快速發展階段和理性發展階段4個階段。

（1）成長起步階段。2002—2006年，隨著經濟全球化的深入，中國對外開放水平進一步提升，中國陸續出臺多部政策文件支持鼓勵文化產業發展，畫廊業進入起步階段，外資畫廊涌入且專業畫廊數量增加，中國畫廊開始出現集聚現象，形成了1個以北京為中心的高密度核心區和1個以上海為中心的次級密度核心區。

（2）鞏固發展階段。2007—2011年，中國商品市場對外開放程度進一步提升，大眾消費水平上升，人民群眾精神文化需求增加，此外，民營、外資資本的注入為畫廊產業增添了活力，中國畫廊數量穩步提升。北京由于經濟文化發達，發展畫廊行業具有得天獨厚的條件，密度分布最高的單核中心集中在京津冀地區，中國畫廊核心—邊緣空間分布形態更加明顯。

（3）快速擴張階段。 2012—2016 年，“十二五”規劃綱要提出要推動文化大發展大繁榮，進一步明確了中國文化產業發展規劃，為藝術品市場規范化發展提供保障。2012年起，中國畫廊呈現出高速發展的態勢，聚集密度增加、分布地區增多，東部地區的集聚密度更高，中西部畫廊也出現了更多集聚點。

（4）理性發展階段。2017—2021年，中國藝術品消費市場趨于理性，畫廊發展也進入平緩期，畫廊數量增長速度下降，形成了2個高密度核心區、1個次級密度核心區和多個高集聚區，高密度核心區位于京津冀和長三角區域，次級密度核心區位于珠三角地區，此外，畫廊高集聚區多位于省會城市周邊，如武漢、成都、重慶、哈爾濱等。

由此可見，近20年來，中國畫廊分布由東部沿海地區向西部內陸地區逐漸減少，總體上呈現出東部高、西部低的分布特征。

2.2 畫廊產業的集聚程度

中國畫廊總體空間分布差異較大，運用點要素空間分布格局識別方法中的最鄰近距離統計分析全國畫廊的空間分布格局，結果表明，全國畫廊空間布局的NNI為0.159，校驗值Z為-73.462，且在0.001的顯著性水平下通過檢驗，結果可信，說明全國畫廊分布的實際距離遠遠小于期望距離，表明全國畫廊的空間分布呈現出顯著的集聚特征。不同階段畫廊平均最鄰近指數位于0.15～0.44之間，均呈現出典型的集聚分布特征。其中2012—2016年畫廊近鄰比最小為0.215，集聚強度最高，其次為2007—2011年，而2017—2021年近鄰比相對最大，集聚強度相對最低。總體來看，中國畫廊在不同時間階段均表現出顯著的集聚特征，同時不同時間階段之間的集聚程度存在明顯的差異，畫廊在2002—2006年空間分布狀態較為分散，隨時間推移，其空間分布的集聚程度逐漸增強，2012—2016年空間聚集程度達到最高，2017—2021年畫廊規模減小，集聚性相對減弱，但仍呈現出顯著集聚的空間分布特征。

2.3 區域分布差異

利用密度值表示畫廊稀疏狀況，可以看出不同地區畫廊分布差異。從三大地帶來看，東部、中部、西部畫廊數量所占比例分別為75.83%、13.70%、10.48%，呈現出“東部多、中西部少”的分布格局；其中東部地區北京、上海、南京等經濟發達城市畫廊數量占比較大，中部地區省會城市鄭州、武漢畫廊最多，西部地區分布較多的城市為成都、重慶、西安。從畫廊分布密度來看，東部地區的分布密度最高，人口密度達0.026個/萬人，面積密度達14.576個/萬km2；其次為中部地區，人口密度達0.007個/萬人，面積密度達1.705個/萬km2；而西部地區的分布密度位居末尾，其人口密度為0.006個/萬人，面積密度僅為0.324個/萬km2；可見東部地區與中西部地區分布密度差異顯著。

從中國七大地理區來看，東北、華北、華東、華中、華南、西南、西北地區畫廊數量所占比例分別為3.22%、30.56%、38.35%、8.27%、10.67%、5.96%、2.98%，華東地區的分布比例最高，華北地區分布比例次之，西北地區比例最小。從分布密度來看，華東地區畫廊分布的面積密度最高，達9.955個/萬km2，華北地區畫廊分布的人口密度最高，達0.038個/萬人，而其他地區分布密度遠遠小于華北和華東地區，其中西北地區畫廊分布的人口密度和面積密度均最低。

3 畫廊業影響因素分析

3.1 指標選擇

畫廊業作為經濟與文化屬性兼備的創意產業，其發展受到經濟發展和文化創新的雙重影響，此外，供給條件主導著供給質量，需求條件決定著市場規模[13]，兩者相互作用共同影響著畫廊業的發展。因此，本文從經濟發展、文化創新、供給條件、需求條件4個維度選擇18項解釋因子來分析畫廊的空間分布。經濟發展是影響畫廊分布的基礎性因素，選取人均GDP、第三產業增加值和居民人均可支配收入3項指標；文化創新對地區發展具有重要的推動作用，選取R&D經費、專利授權數、互聯網用戶數、工業企業新產品開發項目數和對外開放水平來反映文化創新程度，其中對外開放水平用外商直接投資數據來表示；畫廊的供給條件包括從業人員、政策支持和交通條件，選取藝術品經營機構、第三產業從業人員數、地方財政文化體育與傳媒支出、交通可達性和高等藝術院校在校生數來表征供給條件，其中交通可達性用貨運量來表示；畫廊的需求條件包括消費主體、消費意愿，選取人口密度、人均擁有公共圖書館藏量、觀影人次、人均文化娛樂消費支出、旅游吸引力來表征需求條件，其中旅游吸引力用入境旅游人次來表示。

3.2 單因子探測分析結果

基于人均GDP、第三產業增加值、居民人均可支配收入、R&D經費、專利授權數等18項具體指標運用熵權賦值法對研究區域的經濟發展、文化創新、供給條件和需求條件4個維度進行定量評價，并將這 4 個維度分別標記為 X1、X2、X3、X4。 運用地理探測器探測其對全國畫廊空間分布的影響力大小。通過計算各因變量指標均值，可按照因子解釋力大小將其分為主導影響因子、次級影響因子和一般影響因子3個等級。在全國范圍內，解釋變量對中國畫廊空間分布格局的影響程度q值從大到小依次為經濟發展、文化創新、供給條件和需求條件，其中經濟發展、文化創新、供給條件和需求條件均通過了顯著性檢驗，其主導影響因子為經濟發展，次級影響因子為文化創新、需求條件，三者解釋力均為0.6以上，一般影響因子為供給條件。

3.3 雙因子探測分析結果

單因子分析能夠探測出對畫廊空間分異具有顯著影響的單因子及其影響方式，交互作用探測器卻可以通過識別不同因子間對畫廊空間分異的交互作用，分析是否會增加或減弱對因變量畫廊分布差異的解釋力，或這些因子對畫廊分布的影響是否相互獨立。 在全國范圍內，X3∩X4、X1∩X3、X1∩X2影響力最大，分別為 0.949 7、0.921 2、0.919 1，X2∩X3影響力最小，為0.681 4。結果表明：（1）畫廊影響因子交互探測結果不存在非線性減弱、單因子非線性增強及獨立的情況，雙因子交互作用對畫廊空間分異的解釋力均比單因子作用強。（2）畫廊空間分異特征并非由單一因素或單類因素所控制，每一種因素都發揮著至關重要的作用，但經濟發展在影響畫廊空間分布的多因素交互作用中扮演著最重要的角色。

3.4 各因子對畫廊分布的影響機制

在對影響畫廊空間分布格局的影響因素進行單因子探測分析和交互探測分析后，進一步分析各因子影響畫廊分布的內在機理，可為促進畫廊發展提供政策參考。

3.4.1 經濟發展

經濟發展水平是影響畫廊空間分布差異的主導因素，q值為0.737 0且通過了顯著性檢驗。經濟發展水平是藝術市場發展的基礎，當經濟發展到一定程度時，畫廊業才具有發展空間。人均GDP、第三產業增加值和居民人均可支配收入對經濟發展水平產生重要影響。畫廊集聚程度較高的北京、上海和廣州人均國民生產總值和居民人均可支配收入遠高于全國平均水平。畫廊多集中在文化創意產業園區、書畫城、大學城，其發展受到各種商業、服務業的作用，第三產業的發展及產業結構的變化對畫廊的集聚程度也產生重要影響。

3.4.2 文化創新

文化創新是影響畫廊空間分布差異的重要因素，q值為0.631 2且通過了顯著性檢驗。美術是文化產業中最具有創意色彩的產業部門，畫廊作為美術等藝術品的發行場所，是伴隨城市文化而興起的新興行業，濃厚的創新氛圍將刺激藝術創作，文化創新對畫廊的發展具有重要意義。上海作為中國科技教育基地之一，擁有開放包容的文化藝術環境，并匯聚了一批頗有潛力的當代藝術創作者和購買者，他們能夠創作藝術作品并進行消費，這支持了上海當代藝術畫廊的發展，為畫廊的供給和需求均奠定了基礎。

3.4.3 供給條件

供給條件是影響畫廊空間分布差異的次要因素，q值為0.502 2且通過了顯著性檢驗。畫廊業的發展離不開相關從業人員即運營隊伍，專業運營人士能夠兼顧畫廊的經濟價值和文化藝術價值。此外，畫廊還需要藝術創作者、藝術家為畫廊提供藝術作品，畫廊對藝術家進行推廣，兩者是合作關系。交通具有時空壓縮效應，交通運輸能力能夠為畫廊的產品生產提供便利。北京擁有大量藝術院校，山東匯聚了大量書畫家，兩地供給水平較高，對畫廊發展發揮了重要作用。

3.4.4 需求條件

需求條件是影響畫廊空間分布差異的重要因素，q值為0.618 9且通過了顯著性檢驗。藝術品的消費屬于高層次的社會消費，當經濟發展到一定程度才會對其產生需求。早前因為經濟基礎與消費習慣和意識的制約，中國的藝術品消費較少，但隨著中國經濟水平的提高和群眾文化素質的提高，藝術品消費者逐漸增多。隨著未來創意產業的不斷發展和居民文化素質的提高，將收入用于藝術品消費的群眾將越來越多，畫廊市場也將不斷擴大。

3.4.5 交互作用

各影響因子之間均存在明顯的互相強化作用，多重因素在畫廊數量高值區出現疊加效應，北京市為代表性地區。北京市畫廊占全國畫廊數量比例超過四分之一，無論是發展速度還是質量均位于中國首位，其發展優勢如下：（1）北京是中國經濟中心，第三產業較為發達，居民收入水平和消費水平均處于較高程度；（2）北京文化環境較為優越，畫廊多位于文化創意產業園區，其開放、創新的文化氛圍，影響了畫廊行業的發展和創新；（3）北京聚集了許多藝術相關機構和眾多藝術家、學者及藝術評論家，為畫廊發展提供人才保障；（4）人口密度大，且居民文化素質較高，文化消費意愿強烈，對美術產品需求量較大。在這些因素的相互作用下，北京市畫廊發展水平位于中國前列，這也為其他地區畫廊的發展提供了參考。

4 結論與討論

本文以全國2 081家畫廊為研究對象，綜合運用空間分析方法和地理探測器，探究中國畫廊的空間分布格局及其影響因素，得出如下結論：

從空間分布看，中國畫廊分布格局呈現出顯著的分異性和集聚性。全國畫廊核密度在不同區域差異顯著，呈現出東部高、西部低的分布特征，最高的單核中心集中在北京市與上海市，并以北京市、上海市為中心向四周呈圈層式擴散；中國西北、東北地區分布密度較低。

從影響因素看，畫廊的空間分異格局是經濟發展、文化創新、供給條件、需求條件相互影響、綜合作用的結果，其中經濟發展是影響畫廊開設的主導因素，文化創新和需求條件是影響畫廊空間分布差異的重要因素，供給條件是影響畫廊空間分布差異的次要因素。此外，雙因子交互作用解釋力均比單因子作用強，交互作用類型以雙因子增強為主，經濟發展在影響畫廊空間分布的多因素交互作用中扮演著最重要的角色。

5 結束語

本文立足于中國畫廊的空間分布格局及影響因素分析，可為畫廊業發展政策的制定提供一定參考。首先，發揮畫廊“強中心”分布區如北京、上海、廣州的輻射作用，帶動周邊地區的發展，可以采用業態聚集、建立行業組織和策劃聯展等形式加強不同地區畫廊間的合作；其次，各個城市要采取相關措施扶持畫廊業的發展，結合城市自身文化特點和優勢條件選擇發展方向，同時加大財政支持力度，提高文化事業等財政投入比重，加大對相關人才的培養力度；最后，通過相互交織作用加大各因子的綜合作用，發揮各因子“1＋1＞2”的效果，以此推動中國畫廊在省域層面的集聚與規模效應。畫廊要想獲取競爭優勢，就必須在經濟發展、文化創新、供給條件、需求條件方面為其創造更好的條件。

本文從地理時空角度對畫廊產業空間格局進行了一次積極探索，主要關注畫廊空間分異的主導因素及其作用強度。考慮到尺度效應和局部異質性，今后可以從更微觀的視角，以典型城市為案例，進一步探討城市規劃布局、城市公共設施及城市發展戰略等內源因素對城市內部畫廊布局的影響及作用機制。