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省域流通业集聚的空间分异演化研究

2020-10-27 162 上传者：管理员

摘要：本文选取我国31个省份和2009年、2012年、2015年和2018年四年的样本,实证分析了我国省域流通业的集聚度,并在此基础上进一步研究其空间分异演化特征。结果表明,总体上我国流通业的集聚程度有逐年提高的趋势,但区域之间的差异仍然比较显著,从空间相关性角度来看,全国流通业集聚的空间关联性虽然明显,但是区域分异的现象也非常显著,尤其是“高-高集聚”“低-低集聚”的块状“俱乐部”特征明显。

关键词：
区位熵
流通业
省域
空间分异演化
集聚程度
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流通业作为我国国民经济的先导产业,对我国宏观经济面的发展具有关键支撑作用。近年来,我国流通业得到快速发展,2018年全社会消费品零售总额达到38.1万亿元,较“十二五”末增长了141%。在流通业规模不断壮大的同时,产业集聚的现象也日益明显,这是由产业发展的客观规律所决定的。受到我国区域间资源禀赋和经济发展差异的影响,国内各地区之间流通业的发展与集聚也存在一定差异,即区域流通业集聚的不平衡性是存在的。本文通过定量研究我国各地流通业的集聚特征,找出流通业集聚空间分异特征及演化趋势,有利于更加有效地寻找我国流通业发展的不平衡性规律。

我国流通业集聚程度测算与分析

(一)模型方法

产业集聚是指某一个特定领域中的该种产业大量的运行主体联系密切并在空间上集聚,通过协作的方式形成相互联系、相互支撑的产业整体。产业集聚度一般用于衡量一个产业在特定区域范围内的集聚程度,可以据此指标来判断该产业的集中度或者专业化程度。衡量一个产业集聚度的方法较多,有CRn指数、区位熵、赫芬达尔-赫希曼指数、空间基尼系数等。本文采用区位熵方法,对我国各个省域的流通业集聚度进行测算。区位熵的模型表示如下:

公式1

式(1)中,下标t用于指代年份,LQijt表示第i个省域第j产业的区位熵,即用于指代该产业的集聚度,其中j即表示流通业。qij表示第i个省域第j产业即流通业的就业总人数,qj表示全国范围内流通业的就业总人数,qi指第i个省域范围的全社会就业总人数,q表示全国范围内的全社会就业总人数。根据哈盖特的区位熵理论,区位熵LQ的数值越高,则可以表明流通业的集聚度越高,即反映了流通业的集聚性越明显。如果满足LQ值大于1,那么就可以表明省域流通业的集聚性较为突出,在全国形成了集聚优势;而若LQ值小于1,则表明省域流通业的集聚性不够明显,相比之下形成了集聚劣势。

(二)样本来源

本文以省级为单位,选取我国31个省市区,研究流通业的集聚程度。在流通业数据界定方面,采用统计公布的交通运输仓储邮政业、批发零售业、住宿餐饮业三种行业进行合计。各地流通业的就业人数采集于各地区的统计年鉴,各地区总就业人数、国家的流通业就业人数和国家总就业人数采集于国家统计局网站。为观察流通业集聚的空间分异演化特征,以3年为间隔,选取2009年、2012年、2015年和2018年共4年作为观察期。

(三)测算结果及分析

根据式(1),测算31个省份4年的流通业区位熵,结果如表1所示。

以31个省份的流通业区位熵的平均值,作为我国流通业的区位熵,衡量全国流通业的集聚程度。可以发现,2009年以来我国流通业的集聚程度是不断提高的。2009年流通业区位熵为0.72255,到2012年区位熵提高至0.76608,到2015年提高至0.81050,到2018年提高至0.89138,2009-2018年的每三年平均间隔增长率为7.3%。客观来说,全国范围内流通业规模总体不断增加,而规模增加的过程中一方面流通企业主体自身规模不断扩大,另一方面流通主体的布点不断密集化,使得流通业的区域空间集聚效应不断增强。

根据区位熵的定义,若区位熵的值大于1,则表明集聚优势更加显现,若区位熵值小于1,则表明集聚劣势更加明显。从四年的数据来看,虽然我国流通业的集聚程度不断增强,但是到2018年流通业区位熵值仍然小于1,这也反映了当前我国流通业在产业集聚上仍然没有很好地发挥出集聚优势。其原因一方面由于当前我国流通业主体规模普遍不强,低小散的集聚现象比较突出,另一方面各地流通业的空间集聚可能存在着较大差异,从而影响了整体的集聚性,这一点下面将着重展开讨论。

表1我国各地流通业区位熵结果

从各地区流通业的集聚程度来看,首先,大部分地区的流通业集聚度都是逐年增加的,仅天津、山西和广东等地区在个别年份流通业区位熵有下降情况。但从2009-2018年31个省份的流通业集聚度总体上都是增加的。其次,区域流通业的集聚性表现出较大的差异性。根据表1,北京、上海、江苏、浙江和广东的流通业区位熵基本上都是大于1的,即这些地区的流通业形成了集聚优势,但是其它地区的流通业区位熵基本上都是小于1的,且内蒙古、广西、甘肃、青海等西部省份的流通业区位熵在全国都处于滞后水平。

表2我国及分区域流通业区位熵的变异系数

图1我国流通业区位熵的核密度图

我国流通业集聚的空间分异演化分析

(一)变异系数及核密度分析

根据前面测算得到的流通业区位熵,表2给出了全国及东中西三大区域的流通业区位熵变异系数。可以看到,我国流通业区位熵的变异系数总体上是增加的,虽然2009-2012年变异系数有所下降,但从2012-2015年、2015-2018年变异系数都是增加的,特别是2015-2018年变异系数增加趋势比较明显。由此表明了我国流通业集聚程度的空间分异是越来越明显的。图1是在考察期内我国流通业区位熵的核密度图,可以看到,从2009-2018年,核密度曲线的峰值有不断右移的趋势,也进一步反映了我国流通业集聚的空间分异特征不断明显。

再来观察分区域流通业区位熵的变异系数。从2009-2018年,东部地区流通业区位熵的变异系数从0.15310提高至0.22617,中部地区流通业区位熵的变异系数从0.13120提高至0.14552,而西部地区流通业区位熵的变异系数从0.23826下降至0.2176。由此可见,我国东部地区流通业集聚的空间分异现象有不断显现的态势;中部地区流通业集聚空间分异总体上有所提高,但提升态势不是非常明显;西部地区流通业集聚的空间分异态势正在逐步弱化,即有趋同的倾向。

(二)全局空间相关性分析

通过全局Moran’sI指数,分析4个观察期的流通业集聚度的空间相关性。全局Moran’sI指数的模型如下:

公式2

其中,Moran’sI即表示空间自相关系数,i和j分别表示第i个和第j个地区,n为地区样本数,x表示观测变量,这里代表流通业区位熵,x−为所有观测地区关于变量x的平均值,wij是空间权重矩阵第i行j列元素,代表地区i和j的空间权重系数。在衡量该系数时,根据两地之间的距离进行定义,具体为wij=1/dij2,其中dij表示地区i和j之间的地理距离,具体界定为两个省份的省会城市中心之间的距离,通过GoogleEarth软件测量得到。根据各地的流通业区位熵,计算全局Moran’sI指数,结果如表3所示。

由表3结果可知,我国流通业集聚度的全局Moran’sI指数是逐年提高的,2009年指数值为0.268,到2018年指数值提高至0.302,并且指数值都通过了1%或5%的显著性检验。据此可以认为,我国流通业的集聚,在空间地理关系上存在着显著的聚类特征,即一个地区流通业的集聚,可以通过空间自相关性形成溢出效应,促进周边地区的流通业也形成一定的集聚效应。理论上,由于我国流通业集聚是存在空间自相关性的,由此初步可以反映各地之间流通业集聚性是存在地理溢出效应的。在此效应之下,理论上全国层面流通业集聚的空间分异特征应该有所弱化,而表2的结果却显示空间分异特征加强。为了解释这一情况,需通过局部空间自相关性进行分析。

(三)局部空间自相关分析

计算4个观察期的流通业集聚度的局部Moran’sI指数,分析我国流通业集聚的局部空间自相关性。局部Moran’sI指数的模型如下:

公式3

其中,LocalMoran’sI表示局部空间自相关指数,其余变量定义同上。

仍然根据各地的流通业区位熵,计算历年的局部Moran’sI指数,并根据LISA原理,判断各地的流通业集聚的空间聚类形式,包括H-H(高高集聚)、H-L(高低集聚)、L-H(低高集聚)、L-L(低低集聚),整理结果如表4所示。

根据上述结果可以初步看到,我国不同地区流通业集聚的空间聚类形式是比较多样的,主要可以归为“高-高集聚”“高-低集聚”“低-高集聚”“低-低集聚”和不显著5大类。

根据2009年的局部空间自相关结果,属于“高-高集聚”的地区包括上海、江苏、浙江、福建4个,属于“高-低集聚”的地区包括北京、广东、湖北、四川4个,属于“低-高集聚”的地区包括河北、山西、河南、安徽、江西、广西6个,属于“低-低集聚”的地区包括内蒙古、湖南、贵州、云南、西藏、陕西、甘肃、青海、宁夏9个,其余还有8个地区的流通业集聚在空间聚类特征上属于不显著。总体而言,4个“高-高集聚”的地区都分布在东部沿海,且连成一线,构成了流通业高集聚性的“俱乐部”。9个“低-低集聚”的地区除了湖南省以外,都分布在西部区域,且这9个地区是连点成片的,形成了一个流通业低集聚性的“俱乐部”。

表3流通业区位熵的全局Moran’sI指数

表4各地流通业集聚的局部空间聚类形式

再来观察2018年的局部空间自相关结果。属于“高-高集聚”的地区包括上海、江苏、浙江、福建、山东5个,总体上2009年以来这类地区有所增加,且这5个地区也都是连点成线位于东部沿海的,这进一步显示了地区流通业集聚存在着空间关联效应,若一个地区周边有较多的“高-高集聚”,那么容易对该地区释放溢出效应,促进该地区流通业集聚也向“高-高集聚”的方向演变,进入高集聚性的“俱乐部”。属于“低-低集聚”的地区包括内蒙古、重庆、贵州、云南、西藏、陕西、甘肃、青海、宁夏、新疆10个,较2009年增加1个地区,且这些地区都是分布在西部区域的,同样也显示了流通业集聚存在着空间关联效应,如果一个地区周边分布较多“低-低集聚”地区,那么也容易对该地区释放溢出效应,使得该地区流通业集聚也向“低-低集聚”的方向演变,进入低集聚性的“俱乐部”。另外,属于“高-低集聚”的地区包括北京、辽宁、广东、湖北、四川5个,属于“低-高集聚”的地区包括河北、河南、安徽、江西、广西5个,其余还有6个地区属于不显著的行列。

根据局部空间自相关分析可以看到,不同的流通业集聚类型,在一定程度上会产生辐射效应,特别是某种集聚类型的地区连点成片,则容易促使周边非同类集聚的地区产生“同化”作用,进入该“俱乐部”。长此以往,则可能会导致不同集聚类型之间的边界清晰化,特别是容易形成“高-高集聚”“低-低集聚”之间空间分异的局面,即呈现出较为典型的“马太效应”。据此可知,虽然我国地区流通业集聚的空间关联性是比较明显的,但是由于存在局部的“俱乐部”效应而形成“马太效应”,使得不同“俱乐部”之间流通业集聚的空间分异特征明显化,特别是东部沿海与西部地区之间流通业集聚的差异有所提高,因此全国面上流通业区位熵的变异系数有提高趋势。

结论及建议

第一,总体上我国流通业的集聚程度有逐年提高的趋势,虽然当前总体上仍然处于集聚劣势,但是正在向集聚优势的方向倾斜。从各地来看,大部分地区流通业集聚态势是不断显现的,但是区域间流通业的集聚性表现出较大的差异性。

第二,从全国来看,面上流通业集聚度的变异系数总体上有一定提高,即显示了流通业集聚的区域差异性有所加大,但是不同区域内部流通业集聚态势的演化有所不同。东部地区流通业集聚度的变异系数总体上是提高的,但是西部地区变异系数总体上又是降低的。

第三,根据空间自相关性分析,全国面上的流通业集聚的空间关联性比较明显,但是区域“俱乐部”现象也非常显著。总体上东部沿海的上海、江苏、浙江、福建、山东5个地区表现出“高-高集聚”的“俱乐部”特征,西部多数地区则表现出“低-低集聚”的“俱乐部”特征,而且不同“俱乐部”之间流通业集聚的空间分异特征总体上不断显现。

当前我国流通业集聚存在明显的空间分异特征,东部表现出高集聚性,西部表现出低集聚性,这是与以前东部沿海地区率先发展的导向必然相关的。但是在区域一体化战略导向下,过度的“俱乐部”特征反而会导致流通业发展相关资源要素过分集中,容易产生资源浪费,也导致有发展潜力的地区因要素紧缺而难以得到有效发展,总体上是不利于全国面上流通业良好发展的。因此,地方政府之间应坚持区域一体化发展,贯彻好“一带一路”倡议和长江经济带战略,在有效发展地方流通业的基础上,区域之间要积极推进资源要素共享,发达地区促进资源要素向欠发达地区溢出。同时,西部欠发达地区也要立足自身基础,积极推进流通发展方式转型升级,从而更好承接资源要素转移。

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基金:福建省教育改革项目“福建省服务产业特色专业建设”(编号:闽教高【2016.24号】)