黑龍江省城市商業網點空間集聚特征及影響因素分析

張俊娥 王東 魏宇

內容提要：本文針對我國城市商業網點的空間布局存在選址分布不合理、業態結構不科學及商業功能類似等現象，通過分析黑龍江省城市商業網點的空間集聚特征及影響因素，為商業網點規劃、商圈評價、業態結構和商業空間結構優化提供參考依據。以黑龍江省商業網點數據為基礎，結合黑龍江商務統計數據，運用arcGIS10統計軟件，通過核密度、平均最近鄰指數及耦合度等分析方法，探討批發零售業、餐飲業及住宿業三種業態商業網點空間集聚特征和業態結構特征，分析黑龍江省上述三種業態商業網點在空間集聚方面存在區域差異的影響因素，結果發現，三種業態網點的空間分布呈現中心集聚外圍分散并存的特征，不同業態類型的商業網點空間布局差異性較大;商業網點業態結構特征表現為，網點數量上以批發零售業獨大，其次是餐飲業，商業網點各業態中批發零售業經濟效益最好;影響黑龍江省商業網點空間集聚的最主要因素是各地市的居民消費能力和地區經濟發展水平。

關鍵詞：商業網點;空間集聚;業態結構;影響因素

中圖分類號：F0632 文獻標識碼：A 文章編號：1001-148X（2018）03-0138-05

收稿日期：2017-11-16

作者簡介：張俊娥（1980-），女，哈爾濱人，綏化學院經濟管理學院副教授，哈爾濱商業大學經濟學院博士研究生，研究方向：商業經濟、商品流通;王東（1965-），本文作者通訊，男，黑龍江綏化人，綏化學院經濟管理學院教授，研究方向：商品營銷學;魏宇（1982-），女，黑龍江綏化人，綏化學院經濟管理學院講師，研究方向：商業經濟。

基金項目：國家社會科學基金項目“基于供給側改革的中國零售業態結構優化與創新研究”，項目編號：16BJY125;黑龍江省哲學社會科學研究規劃專項項目“城鎮化進程中黑龍江省縣域商業網點布局優化研究”，項目編號：16JYD08。

商業不僅是區域發展的重要動力，更是城市發展的主要功能。以批發零售業、餐飲業、居民服務業等為代表的商業在提供就業、增加收入、促進內需等方面，對經濟發展具有重要積極作用。隨著中國城鎮化水平的不斷提高，城市交通網絡及鄉村通訊網絡的不斷完善，城市商業不斷繁榮，居民生活消費質量不斷提升，商業的業態結構正在發生著巨大的變化，一些新興業態不斷產生并迅速發展，如互聯網商店、手機購物、電視購物等。這些新興業態的空間集聚特征、功能結構及規模等都與傳統的商業業態不同，使商業空間結構由商業中心集聚向多元多極的分散格局發展，使城市的商業向統合性和橫向性發展。商業作為國民經濟中連接生產和消費的橋梁和紐帶，在中國經濟發展中的地位和作用日漸增強，商業空間布局特征正是城市商業發展的關鍵所在。

目前，商業網點空間集聚的研究正在由宏觀層面向中微觀層面不斷深化與細化，并更注重商業業態結構的研究。本文采用網絡平臺大數據，運用空間數據計量分析方法，分析黑龍江省不同類型的商業網點的空間集聚特征，探討分析不同區域商業空間集聚程度和業態空間存在差異的影響因素，為黑龍江省的商業網點規劃、商圈評價和商業空間結構優化提供參考依據。

一、研究方法及設計

黑龍江省下轄15個市區，總面積約為473萬平方千米。由于與俄羅斯毗鄰的獨特優勢，對俄貿易帶動全省商業規模迅速提升，新興業態發展迅速。2016年黑龍江省社銷零售總額84025億元，比上一年增長10%，全年外貿進出口總額1654美元，其中，對俄貿易919，占全省進出口總額的556%。

城市商業網點是指從事商品流通為生產經營和生活服務的單體商業經營場所，或在同一區域統一開發、經營、管理的綜合商業經營場所。本研究首先選取黑龍江省及下轄15個市區的網點，商業網點研究數據來自黑龍江統計年鑒、黑龍江商務統計年鑒及黑龍江省商業經濟研究所2016年的商業網點普查調研數據，采用數據挖掘技術從地圖平臺獲取黑龍江省各類商業網點地理信息，精確顯示各類商業網點的分布位置，將所獲取數據及網點相應空間信息用地現狀圖、圖像和數據處理采用ArcGIS 10等空間計量分析軟件進行綜合分析整合數據[1]，得出全省網點分布密度情況;其次，根據黑龍江省所轄15個地市區商業網點數據，選取平均最近鄰指數分析、核密度分析法和耦合度模型等對黑龍江省商業網點的空間集聚特征進行綜合分析與評價。

1平均最近鄰指數分析

平均最近鄰指數（ANNI）是利用商業網點空間數據，分析鄰近點數據的空間平均距離的方法，在商業空間集聚應用中，平均最近鄰指數（ANNI）用于找出商業網點的在空間分布上的集聚程度存在差異的地區。其中，數值小于1時，空間點分布特征為集聚度高;反之，如果指數大于1，則空間點分布模式為離散;近鄰指數等于1時，空間樣本點為隨機分布[2]。即指數越小，空間點集聚程度越大。公式如下：

ANNI=D0De（1）

式（1）中，D0為平均最近鄰距離，數值為每個商業網點到其他所有網點的最短距離的平均數，如式（2）所示：

D0=∑ni=1din（2）

式（1）中De為平均最近鄰距離的期望值，其取值如下：

De=05 n/Au（3）

其中，n為研究區的商業網點數量，Au為研究區域的面積。一般采用Z檢驗，Z得分越高或越低，集聚程度就越高，為正表示高值的集聚，為負表示低值的集聚;如果z得分接近零，則表示不存在明顯的集聚。

2.核密度估計法

為了能夠呈現商業網點空間集聚的特征，經過反復試驗，分別對黑龍江省批發零售業、餐飲住宿業及其他服務業大型商業網點進行核密度分析。核密度空間估計是空間計量分析中常用的非參數估計方法，主要應用于所測變量在其周圍區域中的密度。該方法以特定要素點位置為中心，在中心位置處密度最大，隨距離衰減，到極限距離處密度為0[3]。衰減方式取決于kx即核密度函數，對于獨立分布的點，屬性值為1，通過對區域內每個要素點進行計算、疊加，就得到要素在整個地區的分布密度[4]。假定x1，x2，…xn是分布密度函數為f的總體中抽取的獨立同分布樣本，f在點x處估計值為：

fnx=1nh∑ni=1kx-xih（4）

式（4）中，kx為核函數;h>0為帶寬，x-xi為估計點x到樣本xi處的距離。

3.耦合度模型

耦合度模型用于分析商業網點數量與社會銷售額的相互影響關系，進而分析得出地區商業網點相應的社會服務水平。公式如下：

Cxy=1-12∑ni=1xi∑xi-yi∑yi×100%（5）

式中，Cxy表示兩者的耦合度;xi表示i城市的某一類商業網點數量;yi為該類網點的商業銷售額;∑xi和∑yi為i城市的商業網點總數量和商業總銷售額。

二、 商業網點的集聚特征分析

（一）商業網點的空間結構特征

1.自省會哈爾濱沿西南走向分布，呈現相對集中分布格局

從黑龍江省商業網點核密度分析結果來看，從省域看，黑龍江省商業網點的空間布局情況整體呈西南集聚明顯和東北分散的形勢，各地市也表現出在城市中心城區集聚與向外圍逐漸離散的特點。全省各類商業網點在空間布局上出現多個中心分布態勢，其中集聚高值區主要有2個：哈大齊地區，分布在哈爾濱、大慶、齊齊哈爾經濟區的各類商業網點總數為332619個，占全省總數的488%;牡佳伊沿線地區，即牡丹江、佳木斯、伊春沿線，分布在該區域的各類商業網點數量為159580個，點全省總數的234%。從網點數量來看，黑龍江省商業網點總量為681963個，其中批發零售業網點465792個，點全省總商業網點數量的683%;住宿業網點27082個，占全省商業網點總數的397%;餐飲業網點數量為92920個，占全省商業網點總數的136%;大型商業網點數量為824個，占全省商業網點總數的012%。各地市的批發零售業與餐飲住宿業網點在數量上雖然有比較大的不同，但是在集聚程度高的地區的分布特征卻存在著相對的一致性。

2.各地市各商業業態類型網點空間集聚差異明顯

本研究中選取平均最近鄰指數法分析，對黑龍江省各地市各類商業網點的空間分布的集聚特征進行檢驗（如表1），分析結果顯示，黑龍江省各市批發零售業、住宿業、餐飲業和大型商業網點的最近鄰指數均小于1，Z檢驗值均小于-258，在1%顯著性水平下通過檢驗，具有明顯的集聚性。在分析的各類商業網點中，批發零售業的平均最近鄰指數最小，其商業網點的空間集聚最明顯;而大型商業網點的平均最近鄰指數最大，說明5000米以上大型商業網點數量相對較少，但空間分布呈現均衡分布狀態。

在批發零售業業態中，全省各地市的平均最近鄰指數差異并不大，七臺河市和綏化市批發零售業態網點的平均最近鄰指數最小，亦即集聚程度最為明顯，而農墾總局和森工總局、哈爾濱、大慶和齊齊哈爾的批發零售業態網點的平均最近鄰指數較大，分布相對集中。住宿業態中，各地區平均最近鄰指數存在比較大的不同，商業網點集聚分布程度存在差異，綏化市的指數最小，網點空間集聚度最高，農墾總局的平均最近鄰指數最大，其住宿業網點空間分布較為分散。餐飲業態中，平均最近鄰指數較小的是大慶市，指數較大的是森工總局。大型商業網點中，平均最近鄰指數相對較大，其在指數最小的是哈爾濱市，最大的是農墾總局。

（二）商業網點的業態結構特征

根據黑龍江商務局2016年統計數據、2016年黑龍江商務年鑒，黑龍江省商業網點共有681963個，共12大類型商業網點，各類商業網點數量統計如圖1。在表中所統計的12類商業網點中，批發零售業、餐飲業和住宿業占比例最大，各地市比較分析效果也最明顯，因此，以下對網點數量和對應銷售額的業態結構分析均選取批發零售業、餐飲業和住宿業這三種業態類型。

圖1 黑龍江省各類商業網點數量柱狀圖

1.商業網點數量上以批發零售業和餐飲業為主體

從圖1可知，黑龍江省批發零售業、餐飲業和住宿業這三類商業網點數量的比例關系為794：159：47，全省商業網點數量業態結構呈現以批發零售業獨大的現象。從各地市的商業網點數量業態結構來看（表2），表中數據依次代表批發零售業、餐飲業和住宿業三種業態，各市均是以批發零售業網點數量占比最大，住宿業占比最小，餐飲業占比居中的業態結構。但全省各城市不同類型的商業網點數量所占比例存在差異，其中，伊春市批發零售業網點數量在全省占比在15個城市中最小，而餐飲業和住宿業占比都最大，說明伊春市三類商業業態在全省來看相對比較均衡;大慶市的批發零售類網點數量占比在15個城市中最大，其住宿業占比較小，大興安嶺地區餐飲業占比最小。

2.商業網點各業態中批發零售業經濟效益最好

根據全省商業網點的點位數據得到其空間分布位置，而在空間上，每一個相同的點都代表著不同的商業網點，其經濟規模也不同，通過這些空間位置及網點數量的數據能精確到各類商業網點的多少、分布密度和空間集聚程度，但是不能看出每一類商業網點的實際產生的經濟貢獻，而利用統計數據能夠彌補上述的不足。從各種商業業態的經營銷售額來看，黑龍江省的批發零售業銷售額505997665萬元，餐飲業銷售額3551290萬元，住宿業銷售額1100565414萬元，批發零售業、餐飲業和住宿業三種業態銷售額比是915：64：21，批發零售業銷售額占總社銷額的比例為915%，在銷售額上呈現以批發零售業最多的狀況。從全省各地市的三類商業網點銷售額的業態結構來看（表2），各地市仍然是批發零售業獨大，依次是餐飲業，最小的是住宿業;15個地市中有7個城市的批發零售業的銷售額占比都在80%以上，其餐飲業和住宿業占比都較低。因此基于經濟效益的業態結構分布要偏態于基于網點數量的業態結構分布，批發零售業的商業網點產生的經濟效益規模遠大于餐飲業和住宿業。其中，哈爾濱、大慶和齊齊哈爾的批發零售業的銷售額占比較大，伊春市占比最小;餐飲業的銷售額占比情況是伊春市最大，大慶市最小;住宿業的銷售額占比情況是大興安嶺和森工總局較大，而伊春市和齊齊哈爾較小。

3.各類型網點數量與銷售額分布的耦合發展關系

從各地市的網點數量方面來看，哈爾濱和大慶的批發零售業和餐飲業的網點數量遠遠超過其他地區，齊齊哈爾、綏化和牡丹江的網點數量屬于第二梯隊。從各地市的商業網點銷售額來看，哈爾濱、大慶和齊齊哈爾3類網點的銷售額都大大高于其他城市。從商業網點和銷售額的耦合關系方面，全省各地市的住宿業的網點數量和其銷售額耦合度最大，具有較高的一致性，而批發零售業的網點數量和銷售額耦合度較小，其空間集聚差異較大;從各地市來看，批發零售業和餐飲業兩類網點耦合度最大的都是伊春市，最小的都是哈爾濱，住宿業耦合度最大的是伊春，最小的是大慶。耦合模型分析的結果顯示，伊春的商業網點數量與銷售額的空間耦合關系最一致，主要是因為伊春的商業網點數量較少，網點經營效益相應也小，導致各類網點的銷售額也較小，所以形成了伊春的一致的空間耦合度。相反，哈爾濱的商業網點數量與銷售額的空間分布的耦合度最差，主要是因為哈爾濱是黑龍江的省會，商業網點在哈爾濱高度集中，其商業高度發達，商業網點的經營規模和效益差距較大所造成的。

三、商業網點空間集聚差異的影響因素及不同業態間的比較

依據商業網點空間集聚相關文獻及黑龍江省發展情況，其商業網點空間集聚程度差異的影響因素構成有：居民人均可支配收入、地區生產總值、人口規模、第三次產業產值比重以及城市交通可達性。

對不同類型的商業網點，上述5個影響因素的作用大小各不相同。批發零售業網點隨著居民人均可支配收入、地區生產總值、人口規模和交通可達性的變大，傾向在各城市的中心布局，其空間分布聚集程度高，這表明批發零售業網點的空間集聚對居民收入、人口密集和城市道路交通具有較強的依賴性，尤其是居民人均可支配收入，對批發零售業的網點集聚影響程度最為明顯[5]。餐飲業網點的空間集聚特征和業態結構特征受居民人均可支配收入、人口規模、地區生產總值和三產產值比重的影響程度較大，尤其是對居民可支配收入和人口規模的依賴性較強，說明地區居民的消費能力，人口多少對餐飲業網點的空間分布影響作用最為顯著，而受城市的交通可達性影響程度較小。住宿業網點隨著對居民人均可支配收入、第三產業產值比重、地區生產總值和城市交通條件具有顯著的依賴性，說明流動人口規模對住宿業網點的空間集聚具有較高的影響度。

四、結論

黑龍江省商業網點在空間上有兩個特征，一是自省會哈爾濱沿西南走向分布，分布相對集中，即西南集聚與東北分散、城區中心集聚與城市外圍分散的特征;二是批發零售業、餐飲業和住宿業網點在數量上雖然有較大差異，但在集聚水平較高地區（哈大齊、牡佳伊沿線）的分布具有相對均衡。

黑龍江省商業網點業態結構特征表現出兩個顯著的特征，商業網點數量上以零售業和餐飲業為主體; 商業網點各業態中批發零售業經濟效益最大。

黑龍江省商業網點空間集聚存在差異性主要受各地區社會經濟發展水平的影響。各地市的居民消費能力和地區經濟發展水平是黑龍江省商業網點空間集聚的最主要因素。全省商業網點的空間布局傾向于在居民購買力高和經濟發展水平較高的區域集聚。而黑龍江省的西南、東北部地區的區域差異明顯，從而形成了黑龍江省商業網點西南沿線分布多東北部地區少的特征。

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An Analysis of Spatial Clustering Characteristics of Urban Commercial Network

in Heilongjiang Province and Its Influence Factors

ZHANG Jun-e1，2，WANG Dong2，WEI Yu2

（1. College of Economics， Harbin University of Commerce， Harbin 150028， China;

2. College of Economics and Management， Suihua University， Suihua 152061，China）

Abstract：Aiming at the phenomenon of spatial distribution of China′s urban commercial networks， such as the unreasonable distribution of location， unscientific business structure， and similar commercial functions. The paper hopes to provide reference for the commercial network planning and commercial circle evaluation， business structure and optimization of commercial space structure through the analysis of the spatial clustering characteristics and influence factors of urban commercial networks in Heilongjiang Province. Based on the commercial network data of Heilongjiang Province， combined with Heilongjiang business statistics， using arcGIS10 statistical software， and through the analysis methods of nuclear density， average nearest neighbor index， and coupling degree， the three types of commercial networks in wholesale， retail， catering， and lodging industries are explored. Based on the characteristics of spatial agglomeration and business structure， this paper analyzes the factors affecting regional agglomeration of the three types of commercial networks in Heilongjiang Province. The results show that the spatial distribution of the three types of outlets shows the characteristics of centralized agglomeration and scattered distribution， and different types of business，and the spatial layout of commercial outlets is quite different; the structure of commercial outlets shows that the number of outlets is dominated by the wholesale and retail trade， followed by the catering industry， and the retail outlets in commercial outlets have the best economic returns; the most important factor in the agglomeration of outlets is the residents′ spending power and the level of regional economic development.

Key words：commercial network; spatial agglomeration; business structure; influence factors