我国省域流通经济联系的空间结构特征分析

陈俊滨

(福建师范大学 经济学院， 福建 福州 350117)



我国省域流通经济联系的空间结构特征分析

陈俊滨

(福建师范大学 经济学院， 福建 福州 350117)

关键词：区域经济；经济地理；流通经济；空间引力模型；空间溢出效应；聚集效应

摘要：以经济联系强度的引力模型和探索性空间数据分析方法为基础，在时间断面上分析我国省域流通经济联系的空间特征，结果表明：省域流通经济发展具有正向空间自相关性，呈现出空间集聚现象，并且在此聚类模式下东部和西部省市对邻近区域分别表现出正向和反向的空间溢出效应；区域流通经济发展具有显著的空间异质性，显现出以热点区域为中心向中部、西部延伸发展热度逐渐衰减的辐射状圈层结构，即增长集群的“核心—边缘”分布格局；各区域流通经济在主要联系方向上具有与中心省市和与其自身周边省市紧密联系并存的空间特征，即显现出中心省市指向性原则和邻近区域指向性原则。

一、区域空间经济联系研究评述

几乎所有的空间数据都具有空间依赖性或空间自相关特征〔1〕，其中区域经济的联系更为活跃，呈现出网络化联系特征，并以前所未有的规模、速度、结构向前演进。在有关区域经济问题的研究中，经济活动的空间相关性已经成为重要的研究视角，对于区域流通经济发展的研究亦不例外。流通经济的发展是地理空间范围内资源、技术和劳动力等要素综合作用的结果，其本身是一种产业演化过程中的地理空间现象，因此不能忽视区域之间流通经济的空间相互作用。

在区域空间经济联系的研究中，经济引力论认为：万有引力原理也适用于经济联系，即区域经济联系也存在着相互吸引的规律性〔2〕。引力模型由此被广泛应用于区域经济联系的研究，以定量测算和分析评价区域经济联系的空间结构特征和空间作用形式。美国学者Reilly率先将引力模型引入地理学研究中，分析了城市人口、空间距离与零售引力的相互关系，并据此提出著名的“零售引力定律”，认为具有零售中心的两个城市，从位于他们中间的城市吸引的交易量与各自城市的人口数成正比例，而与从中间城市到市场的距离成反比例〔3〕。Zipf对Reilly的模型作了进一步的理论探讨，提出完整且简便的引力模型，并将其用于美国城市间的空间相互作用研究中〔4〕。Russon等对引力模型进行修正以反映美国短途航空旅客流与人口密度、可达性、交通距离等因素间的指数关系〔5〕。Tibergen和Pöyhöne将引力模型引入国际贸易的计量研究中，指出两国的双边贸易流量与二者间的经济规模成正比，而与二者间的地理距离成反比〔6～7〕。藤田昌久、克鲁格曼等提出“中心—外围”模型、冰山成本理论、产业聚集理论和贸易成本模型，深化了空间经济联系研究的理论基础和应用领域〔8〕。此外，Perroux的“增长极”与“增长中心”理论〔9〕、Hagerstrand的“空间扩散理论”〔10〕、Ullman的“空间相互作用”理论〔11〕以及克里斯塔勒的“中心地理论”〔12〕等均为区域经济联系研究中有影响力的思想。

20世纪90年代以来，国内学者开始引入数理模型和计量方法对区域经济联系进行定量研究。王德忠等选取区域的工业总产值、人口规模、空间距离及接受程度系数等量化指标建立经济联系的定量分析模型，并据此测算苏锡常地区与上海的经济联系强度及区域差异〔13〕。孟德友、陆玉麒采用时间距离修正引力模型，对苏南、苏中和苏北三大地区内以及三大地区间经济联系强度的区域分异特征进行分析评价并确定区域间的主要经济联系方向〔14〕。赵雪雁等引入修正的引力模型确定了皖江城市带各城市的主要对外联系方向及联系强度，并采用断裂点公式计算了中心城市的吸引范围〔15〕。薛丽萍等运用引力模型、城市流强度及断裂点理论等方法，对淮海经济区主要城市经济联系的空间作用进行分析评价〔16〕。牛慧恩等通过节点分析、路线分析以及经济联系量分析等方法对甘肃及其相邻省区的区域联系状况进行研究，指出了甘肃境内存在的三级经济中心格局〔17〕；李国平等从旅游、制造、贸易、金融等维度分析深圳与珠三角、香港的经济联系程度及其主要领域，并提出建立城市群衔接、促进分工协作的政策建议〔18〕；陈彦光等借助1949～1998年间人口演化数据对北京与天津两市基于引力关系的空间作用进行了相关分析和波谱分析，刻画出两市同构但具有时滞性质的周期趋势和频谱特征以及正、负两种关联的空间作用形式〔19〕；刘承良等构建了经济联系的节点中心性、通道网络性、范围系统性等指标，揭示了武汉都市圈区域经济联系的空间结构与发展层次等特征〔20〕；邓晓兰等以财政管理体制为切入点，在测算关中经济区主要城市的中心等级以及空间相互吸引强度的基础上剖析了关中经济区现行财政管理体制对城市联系的制约，并提出相应政策建议〔21〕。此外，王欣、苗长虹、郑国等众多学者在对城市之间、区域之间的经济联系强度进行定量研究时也广泛应用引力模型，对区域间经济的空间联系和外向服务功能进行分析研究〔22～25〕。

综观现有文献，目前关于经济联系的研究对象均为区域的整体经济，尚缺乏对于区域间流通经济相互作用的研究。然而，流通经济是我国区域经济发展的重要支撑力量和区域经济联系的重要实现渠道，在我国经济发展过程中具有基础性和先导性的作用。为此，本文在借鉴现有研究的基础上，综合利用引力模型和探索性空间数据分析方法，在时间断面上探究我国省域流通经济相互作用的空间结构特征及空间演变规律，研究结果对完善我国区域流通经济联系的研究体系，促进省域流通产业合理布局以及提升省域流通产业竞争力具有现实意义。

二、研究方法及数据来源

(一)经济联系强度、潜力强度及经济隶属度

本文采用度量空间相互作用和经济联系强度的引力模型来量化省域流通经济作用强度的大小，以反映流通经济中心省市对周围区域的辐射能力以及周围区域对中心省市的辐射接受程度〔26〕，

(1)

式中：Rij为i,j两省市流通经济的联系强度，反映该区域对其他区域经济联系的强弱、疏密程度，区域之间经济联系强度越大表明二者的经济联系越密切；Pi、Pj为两省市年末流通产业从业总人口数；Gi、Gj为两省市流通产业增加值；b为引力的距离衰减指数，参照顾朝林等的研究，指数值取1以近似地揭示国家尺度上的流通经济空间联系状态〔25〕；鉴于区域流通经济活动很大程度上集中于地区的省会或中心城市的事实，本文在考察经济联系的空间结构特征时，选取省会城市之间球面距离来代理dij〔27〕。

而省域流通经济的“质量”评价指数由流通产业年末从业人口数与流通产业增加值二者的几何平均值来确定。同时，用某个省市与除自身之外的所有省市间流通经济联系强度之和(即潜力强度)反映该省市流通产业所具备的集聚能力，而用各省市流通经济作用强度所占比例的大小(即经济联系隶属度)来确定各省市流通经济作用的主要方向〔16〕，

(2)

(二)探索性空间数据分析(ESDA)

流通产业是地理空间范围内资源、技术和劳动力等要素综合作用的结果，在经济活动规模和产业分布模式上存在普遍的空间相关性。为了进一步剖析我国省域流通经济联系的空间相关性特征，本文采用探索性空间数据分析方法以更直观地描述流通经济的空间数据。探索性空间数据分析没有先验的理论假设，通过对数据进行全面深入的分析来了解其在空间分布、空间结构以及空间相互影响方面的特征。探索性空间数据分析主要使用两类工具：第一类为全域空间相关性，用以体现空间经济活动的整体分布特征，Moran’s I指数是进行全局聚类检验，度量空间相关性的一个重要指标；第二类为局域空间相关性，用以捕捉局域子系统表现出的空间分布特征，一般使用Moran散点图和LISA集聚图等来测度。

1.全域空间关联分析

(3)

2.局域空间关联分析

全域空间相关性分析无法区分特定区域和其邻近区域之间所属的高值和低值的空间联系形式，甚至会出现局域空间关联趋势与全域趋势相反的情况〔28〕，因此，需要进一步进行局域空间相关性分析。空间联系的局域指标主要有局域Moran指数、Moran散点图和LISA集聚图等。Anselin提出了局域Moran指数〔29〕，

(4)

(5)

(6)

(三)数据来源

本文以中国大陆31个省市作为研究单元，并选取2005、2010和2013年三个时间断面进行研究。鉴于数据的可得性和可比性，文中以批发和零售业、住宿和餐饮业、交通运输业、仓储和邮政业的增加值之和代表流通产业增加值；流通产业各行业的增加值和年末从业人数等数据来源于历年《中国统计年鉴》和《中国城市统计年鉴》。文中探索性空间数据分析所使用的地理信息和矢量地图均由地理信息系统ArcGIS软件生成，统计分析范围不包含港澳台地区，空间相关性分析由GeoDa软件实现。

三、我国流通经济空间相互作用强度测算与分析

根据经济联系强度、潜力强度、经济隶属度等模型，分别以流通产业增加值、流通产业年末从业人数以及省会城市间的球面距离为指标变量，对2005、2010和2013年中国大陆31个省市的空间经济联系强度与作用方向进行测算与比较。

根据式(1)，计算出我国31个省市流通经济空间联系强度(结果见图1)。从图1可以看出，我国流通经济联系强度最大的区域是东部沿海地区，经济联系总量占全国所有省市的比重在58.67%～59.02%之间，区域的流通经济联系较为紧密且逐步强化，远高于中部地区(26.75%～28.42%)和西部地区(12.85%～14.22%)，这些区域的流通经济联系相对疏散。经济联系总量最大的10个省市中，有7个(江苏、山东、浙江等)位于东部地区，流通经济联系总量占全国所有省市比重达48.90%～50.27%，其余3个省市(河南、湖北、安徽)位于中部地区，流通经济联系总量占全国所有省市比重达14.59%～15.14%。其中，流通经济联系总量最大的10个省市基本都位于我国东部沿海的长三角、京津冀和珠三角地区，2013年流通经济联系总量占全国所有省市的比重分别为24.22%、12.77%、6.21%，贡献了全国近一半的经济联系总量(43.20%)，且在观察期内有逐步上升趋势，表现出强烈的一体化效应，始终为流通产业发展的核心区域，这也反映了我国流通经济发展水平非均衡的空间发展格局。

在东部地区，2010年后江苏替代山东成为沿海地区流通经济联系总量最大的省份，2013年流通经济联系总量较2005年大幅增长4.47倍，达到252778.72，是处于第二位的山东的1.18倍和流通经济联系强度最低的西藏的183.41倍，在我国各省市中占据绝对的优势，是我国流通产业的增长极核。整体上看，东部地区流通产业发展模式从2005年以山东和江苏为主导的双核心空间发展结构逐步演变为2010年以来以江苏为单核心、以山东和浙江为双重点的极核式空间发展结构〔32〕。在中部地区，经济联系总量最大的省份是河南，其次是湖北和安徽，均高于西部地区的任一省份，表现出较为稳定的以河南为流通经济联系中心的发展格局。2005～2010年，西部地区流通经济联系总量最大的三个省份分别为四川、陕西和内蒙古，其流通经济联系总量保持低水平平稳状态，呈现为多核心空间发展结构〔32〕。2013年重庆市超越陕西和内蒙古，成为西部地区流通经济发展的多核心发展区域之一，流通经济联系总量是2005年的7.62倍，但是在我国全国所有省市中所占比重仍然较低，对我国区域流通经济发展的辐射和带动作用还相对薄弱。

图1　2005～2013年我国省域流通经济空间联系强度

根据式(2)，计算出我国31个省市流通经济隶属度的大小(图2为经计算得出的江苏省对其他30个省市的流通经济隶属度)，并借鉴薛丽萍等的研究方法〔16〕，推断各省市流通经济的作用方向。以2013年江苏省为例，从图2中可以看出，江苏的首位联系省份是浙江，其隶属度高达16.67%，其次为安徽(12.52%)、山东(10.46%)和上海(9.82%)，江苏对这几个省市的经济辐射较强；隶属度最低的为西藏(0.04%)。从空间距离上看，江苏流通经济作用方向首先是相邻省市，然后往距离较远的省份逐步扩散，距离越远的省市对江苏的流通经济隶属度越低。这也符合Tobler提出的“地理学第一定律”，即“所有的事物或现象在空间上都是有联系的，但相距近的事物或现象之间的联系一般较相距远的事物或现象间的联系要紧密”〔33〕。

图2　江苏省对各省市的流通经济隶属度

各省市对江苏省的流通经济隶属度(见图3)中，排在首位的有安徽、浙江、湖北、江西、福建、山东和广东等7个省份，其中安徽对其隶属度最大，高达31.61%，说明江苏是其首要的联系省份。排在第二位的有上海、河南、湖南、辽宁、重庆、四川、云南、广西和海南等9个省市，除上海(22.04%)之外，隶属度均在7.04%～11.14%范围内。这些省份多数为江苏的不相邻省市，首位联系城市均表现为邻近省市，江苏成为其第二位的联系省份。排在第三位的有陕西、新疆、宁夏、甘肃、青海、西藏等6个与江苏距离较远的西部内陆省区，隶属度在7.00%～8.88%之间，联系方向均指向山东、江苏等流通经济发展的中心省份，并且除甘肃的第二位联系省份为四川外，其他省区不具有邻近区域指向性。黑龙江、河北、吉林、内蒙古、北京、山西、天津等7个省市对江苏的隶属度排在各自隶属度第四位，联系方向具有指向邻近区域的特征，江苏对这些区域流通产业发展的辐射与带动力相对薄弱。整体上看，我国省域流通经济在空间作用的主要方向上显现出中心省市指向和邻近区域指向并存的空间特征〔16,23〕。对其他年份和区域的分析也支持这个结论，此处不再赘述。

图3　各省市对江苏省的流通经济隶属度

四、我国省域流通经济联系的空间结构及集聚分析

根据式(3)计算全域Moran指数(见表1)并绘制Moran散点图，以解释我国省域流通经济发展(潜力强度)的全域空间相关性及其局域集聚模式。为了清晰地呈现各集聚模式所涵盖的省市，本文将Moran散点图所呈现的内容与根据式(4)得到的我国大陆31个省市的局域空间集聚模式的统计结果合并，整理结果见表2。表1结果显示，2005～2013年全域Moran’s I指数均通过1%显著性检验，表明我国省域流通经济发展存在显著的正向空间自相关性，区域流通经济活动并非处于随机的状态，而是随着其他与其具有相近空间特征的地区流通经济活动的影响，在地理空间上呈现出集聚现象〔34〕，即潜力强度较大的省市在地理上相邻且空间上集聚，潜力强度较小的省市也在地理上相邻且空间上集聚。同时，Z得分也表明，随机生成此聚类模式的可能性小于1%。从时间维度上看，2013年的全域Moran指数相对于其他年份有所上升，各省市的流通经济发展的区域集聚程度加深，空间极化现象明显。

表1　我国省域流通经济联系的全域空间相关性检验

***表示在1%的显著性水平下拒绝原假设。

表2我国省域流通经济联系强度的空间集聚模式分布情况

2005年，辽宁省同时跨越两个象限，且在LISA显著性地图和集聚地图上均不显著，因此未在上表中列出。

从表2的局域空间集聚分析结果可以看出，流通经济活动的呈现出非常明显的地区分布规律。处于H-H和H-L区域的大都为东部沿海地区和中部地区省市，说明该区域流通经济对周边区域有较强的拉动效应，即正向溢出效应。而西部地区省份普遍处于L-L区域，说明该区域流通经济对周边区域有较强的抑制效应，即反向溢出效应。

根据式(5)和式(6)计算2005～2013年省域流通经济联系强度的值，并按照Jenks的自然断裂法将其从高到低分成4类，生成如图4所示的我国省域流通经济联系强度空间格局热点演化图〔31〕。由图4可以发现：第一，我国流通经济发展的热点区域整体上位于山东、江苏、上海、浙江和安徽等省市，并以此为核心，向西渐次推进至流通经济发展的次热区域、次冷区域和冷点区域，冷点区域分布于甘肃、云南、新疆、青海、西藏等西部省区，边缘化态势显著，显现出以热点区域为中心，向中部、西部延伸发展热度逐渐衰减的辐射状圈层结构，即增长集群的“核心—边缘”空间分布格局；第二，流通产业发展水平存在明显的空间分异，东部沿海地区的流通产业发展水平普遍高于中部和西部地区，并且随着时间推移，热点区域愈发显现出向东部沿海的山东、江苏、上海和浙江等极核省市集聚的趋势。第三，流通产业发展的整体格局基本保持稳定，流通经济联系强度的热点(含次热)区域与冷点(含次冷)区域所覆盖的省市所占比例大致保持在45%和55%，在空间演化过程中整体上未发生显著变化。

图4　2005～2013年我国省域流通经济联系强度热点分布空间演化

综上所述，我国省域流通经济发展在地理空间上的分布具有显著的空间依赖性(相关性)和空间异质性，显现出增长集群的“核心—边缘”的空间分布格局；流通经济发展的热点区域主要分布在东部沿海的山东、江苏、上海和浙江等省市，冷点区域全部分布在西部内陆的甘肃、云南、新疆、青海、西藏等省区。这意味着省域流通经济发展之间存在着空间“俱乐部”(集团)现象〔35〕，东部沿海地区的流通产业发展水平普遍高于中部和西部地区，地区之间经济增长差异较大。

上述流通产业发展空间分异的原因大致可以概括为:第一，东部地区由于区位条件较好，并在最初发展契机的驱使下获得流通产业发展过程中的初始优势，相比于其他地区实现了优先发展；第二，区域流通经济的良性发展会通过累积因果过程和区域之间的空间经济联系，形成对周边省市资本、劳动力、科学技术等流通生产要素的向心力，使得流通生产要素向东、中部等高梯度区域回流，这进一步加剧了东、中部与中西部地区流通经济发展之间的不平衡。第三，由于上述两方面原因，流通经济发达地区拥有较为丰富的产业发展资源，对资金、技术等要素转移具有较强的承接和吸收能力，这进一步促进了流通经济发展。对于地处中西部的大部分地区而言，由于其流通经济发展相对滞后，未能充分有效地利用区域资源，加上周边营商环境欠佳和生产要素流失，严重阻碍了本地区流通经济的良性发展，最终沦为流通产业发展的边缘地带。

五、结论及建议

本文通过经济联系强度、潜力强度、经济隶属度理论以及探索性空间数据分析方法，定量测算和分析评价了我国省域流通经济联系的空间结构特征，研究结果不仅有利于引导区域流通产业的发展，而且有利于流通经济的合理布局。本文的研究结果表明：

第一，我国省域流通经济发展具有显著的正向空间自相关性(空间依赖性)，区域流通经济活动随着其他与之具有相近空间特征的地区流通经济活动的影响，在地理空间上呈现出集聚现象，并且在此聚类模式下，东部和西部省市对邻近区域分别表现出正向溢出效应和反向溢出效应。

第二，流通经济发展具有显著的空间异质性，空间结构上显现出以热点区域为中心并向中部、西部延伸发展热度逐渐衰减的辐射状圈层结构，即增长集群的“核心—边缘”分布格局，空间结构分异明显。热点区域位于山东、江苏、上海、浙江和安徽等极核省市，冷点区域分布于甘肃、云南、新疆、青海、西藏等西部省区。

第三，整体上看，东部地区流通产业发展模式从2005年以山东和江苏为主导的双核心空间发展结构逐步演变为以江苏为单核心、以山东和浙江为双重点的极核式空间发展结构；中部地区的流通经济联系总量保持低水平的平稳发展状态，呈现以河南、湖北和安徽为主导的多核心空间发展结构；西部地区表现为以四川、重庆、陕西和内蒙古为支撑的多核心发展模式，对我国区域流通经济发展的辐射带动作用还相对薄弱。

第四，各省市流通经济在主要联系方向上呈现出中心省市指向和邻近区域指向并存的空间特征。江苏作为流通经济发展的核心，对各省市的经济辐射具有明显的邻近区域指向性，其他省市流通经济的主要联系方向具有中心省市指向性或邻近区域指向性特征。

第五，未来要努力协调区域之间流通经济整体的发展水平，寻求错位发展，逐步缩小区域差异：江苏、山东等东部核心省份应进一步强化高端生产要素的集聚，培育新的增长极，以成熟的流通产业集群和高端的流通产业体系增强与中、西部地区的流通经济联系，提升其辐射带动作用和区域竞争力；中、西部地区应进一步提升流通产业综合竞争力，形成紧密的分工协作和有机的产业链条，增强中心省市对邻近区域的影响力，通过区域协作促进中、西部地区流通经济的全面发展。

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(责任编辑：叶光雄)

Spatial Structure Features of Chinese Provincial Circulation Economic Relation

CHEN Jun-bin

(SchoolofEconomics,FujianNormalUniversity,Fuzhou350117,China)

Key words:regional economy; economic geography; circulation industry; special gravity model; spatial spillover effects; agglomeration effect

Abstract:From the perspective of the time section, the author analyzes the spatial structure features of Chinese provincial circulation economic relation based on the gravity model of economic relation intensity and exploratory spatial data analysis method. The study results demonstrate that the provincial circulation economy development of our country has positive spatial autocorrelation and presents the agglomeration phenomenon in geographic space. Furthermore, the eastern and western provinces under the clustering model of adjacent areas respectively show the forward and reverse spatial spillover effects. Regional circulation economic development manifests prominent spatial heterogeneity, which presents a radial layer structure that centers on the hot spots. And the development status attenuates when gradually extending to the middle and western regions, namely the “core-edge” distribution pattern of the growing cluster. The main relation direction of regional circulation economy presents a spatial characteristic of the coexistence of close contact with center provinces and link with its surrounding provinces, i.e., the central provinces directivity and adjacent area directivity. In the future, efforts should be made to coordinate the overall development of regional circulation economy, to seek dislocation development and to strengthen the regional circulation economic relation.

收稿日期：2016-04-05

基金项目：教育部人文社会科学青年基金项目“制造业与物流业联动发展的机理与模式研究——基于产业共生理论”(12YJC630220)

作者简介：陈俊滨(1991-)，男，福建莆田人。硕士研究生，主要从事应用空间经济学与流通经济学研究。E-mail:junbinon@163.com。

中图分类号：F129.9; F724

文献标志码：A

文章编号：1009-4474(2016)04-0060-09