黑龙江省城市商业网点空间集聚特征及影响因素分析

　　内容提要：本文针对我国城市商业网点的空间布局存在选址分布不合理、业態结构不科学及商业功能类似等现象，通过分析黑龙江省城市商业网点的空间集聚特征及影响因素，为商业网点规划、商圈评价、业态结构和商业空间结构优化提供参考依据。以黑龙江省商业网点数据为基础，结合黑龙江商务统计数据，运用arcGIS10统计软件，通过核密度、平均最近邻指数及耦合度等分析方法，探讨批发零售业、餐饮业及住宿业三种业态商业网点空间集聚特征和业态结构特征，分析黑龙江省上述三种业态商业网点在空间集聚方面存在区域差异的影响因素，结果发现，三种业态网点的空间分布呈现中心集聚外围分散并存的特征，不同业态类型的商业网点空间布局差异性较大;商业网点业态结构特征表现为，网点数量上以批发零售业独大，其次是餐饮业，商业网点各业态中批发零售业经济效益最好;影响黑龙江省商业网点空间集聚的最主要因素是各地市的居民消费能力和地区经济发展水平。
　　关键词：商业网点;空间集聚;业态结构;影响因素
　　中图分类号：F0632 文献标识码：A 文章编号：1001-148X（2018）03-0138-05
　　收稿日期：2017-11-16
　　作者简介：张俊娥（1980-），女，哈尔滨人，绥化学院经济管理学院副教授，哈尔滨商业大学经济学院博士研究生，研究方向：商业经济、商品流通;王东（1965-），本文作者通讯，男，黑龙江绥化人，绥化学院经济管理学院教授，研究方向：商品营销学;魏宇（1982-），女，黑龙江绥化人，绥化学院经济管理学院讲师，研究方向：商业经济。
　　基金项目：国家社会科学基金项目“基于供给侧改革的中国零售业态结构优化与创新研究”，项目编号：16BJY125;黑龙江省哲学社会科学研究规划专项项目“城镇化进程中黑龙江省县域商业网点布局优化研究”，项目编号：16JYD08。
　　商业不仅是区域发展的重要动力，更是城市发展的主要功能。以批发零售业、餐饮业、居民服务业等为代表的商业在提供就业、增加收入、促进内需等方面，对经济发展具有重要积极作用。随着中国城镇化水平的不断提高，城市交通网络及乡村通讯网络的不断完善，城市商业不断繁荣，居民生活消费质量不断提升，商业的业态结构正在发生着巨大的变化，一些新兴业态不断产生并迅速发展，如互联网商店、手机购物、电视购物等。这些新兴业态的空间集聚特征、功能结构及规模等都与传统的商业业态不同，使商业空间结构由商业中心集聚向多元多极的分散格局发展，使城市的商业向统合性和横向性发展。商业作为国民经济中连接生产和消费的桥梁和纽带，在中国经济发展中的地位和作用日渐增强，商业空间布局特征正是城市商业发展的关键所在。
　　目前，商业网点空间集聚的研究正在由宏观层面向中微观层面不断深化与细化，并更注重商业业态结构的研究。本文采用网络平台大数据，运用空间数据计量分析方法，分析黑龙江省不同类型的商业网点的空间集聚特征，探讨分析不同区域商业空间集聚程度和业态空间存在差异的影响因素，为黑龙江省的商业网点规划、商圈评价和商业空间结构优化提供参考依据。
　　一、研究方法及设计
　　黑龙江省下辖15个市区，总面积约为473万平方千米。由于与俄罗斯毗邻的独特优势，对俄贸易带动全省商业规模迅速提升，新兴业态发展迅速。2016年黑龙江省社销零售总额84025亿元，比上一年增长10%，全年外贸进出口总额1654美元，其中，对俄贸易919，占全省进出口总额的556%。
　　城市商业网点是指从事商品流通为生产经营和生活服务的单体商业经营场所，或在同一区域统一开发、经营、管理的综合商业经营场所。本研究首先选取黑龙江省及下辖15个市区的网点，商业网点研究数据来自黑龙江统计年鉴、黑龙江商务统计年鉴及黑龙江省商业经济研究所2016年的商业网点普查调研数据，采用数据挖掘技术从地图平台获取黑龙江省各类商业网点地理信息，精确显示各类商业网点的分布位置，将所获取数据及网点相应空间信息用地现状图、图像和数据处理采用ArcGIS 10等空间计量分析软件进行综合分析整合数据[1]，得出全省网点分布密度情况;其次，根据黑龙江省所辖15个地市区商业网点数据，选取平均最近邻指数分析、核密度分析法和耦合度模型等对黑龙江省商业网点的空间集聚特征进行综合分析与评价。
　　1平均最近邻指数分析
　　平均最近邻指数（ANNI）是利用商业网点空间数据，分析邻近点数据的空间平均距离的方法，在商业空间集聚应用中，平均最近邻指数（ANNI）用于找出商业网点的在空间分布上的集聚程度存在差异的地区。其中，数值小于1时，空间点分布特征为集聚度高;反之，如果指数大于1，则空间点分布模式为离散;近邻指数等于1时，空间样本点为随机分布[2]。即指数越小，空间点集聚程度越大。公式如下：
　　ANNI=D0De（1）
　　式（1）中，D0为平均最近邻距离，数值为每个商业网点到其他所有网点的最短距离的平均数，如式（2）所示：
　　D0=∑ni=1din（2）
　　式（1）中De为平均最近邻距离的期望值，其取值如下：
　　De=05 n/Au（3）
　　其中，n为研究区的商业网点数量，Au为研究区域的面积。一般采用Z检验，Z得分越高或越低，集聚程度就越高，为正表示高值的集聚，为负表示低值的集聚;如果z得分接近零，则表示不存在明显的集聚。
　　2.核密度估计法
　　为了能够呈现商业网点空间集聚的特征，经过反复试验，分别对黑龙江省批发零售业、餐饮住宿业及其他服务业大型商业网点进行核密度分析。核密度空间估计是空间计量分析中常用的非参数估计方法，主要应用于所测变量在其周围区域中的密度。该方法以特定要素点位置为中心，在中心位置处密度最大，随距离衰减，到极限距离处密度为0[3]。衰减方式取决于kx即核密度函数，对于独立分布的点，属性值为1，通过对区域内每个要素点进行计算、叠加，就得到要素在整个地区的分布密度[4]。假定x1，x2，…xn是分布密度函数为f的总体中抽取的独立同分布样本，f在点x处估计值为：

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