中国连锁零售业集中度研究——基于地理区位角度，本文主要内容关键词为：区位论文,零售业论文,中国论文,集中度论文,角度论文，此文献不代表本站观点，内容供学术参考，文章仅供参考阅读下载。
一、研究背景
国内学者对产业集中度问题的研究，主要是针对工业产业尤其是制造业展开的，对零售业的研究相对较少，现有文献也多是从产业结构的角度去分析相应的市场集中度，进而讨论与竞争和垄断相关的一系列问题，如陈阿兴(2004)分别从地区市场及零售业态的角度对2000～2003年我国十大城市零售业及连锁超市的市场集中度进行了考察，赵凯(2007)从业态和组织形式的角度对1990～2005年我国零售业业态和组织形式的演变及市场集中度进行了实证分析，而站在区位的角度对作为第三产业主力军的连锁零售业地理集中度的考察则鲜有涉及。
连锁零售业的发展水平是一国零售业与世界零售业接轨程度的直观反映，也是体现一个国家流通业现代化水平的重要标志。由于历史及区位的原因，中国连锁零售业的发展极不平衡，地区差异异常显著。在全球零售业竞争日趋激烈的大环境中，如何对自身集中状况进行评价，找到拉动产业发展的“增长极”，已成为实现中国连锁零售业崛起战略目标的前提和基础。从这个层面来看，有必要对中国连锁零售业的地理集中状况进行研究。本文将从地理区位的角度，利用一系列反映产业集中程度的指标及相关统计资料，对中国连锁零售业及其各业态的现有集中水平、主要集中地区及集中类型、特征与成因进行考察，并对相应结果作进一步的分析与探讨。
二、研究对象的界定与评价方法的选取
(一)研究对象
连锁经营是指在核心企业或总店的领导下，实行集中采购和分散销售的有机结合，通过规模化经营实现规模效益的经营联合形式。其主要业态包括百货商店、超级市场、专业点、专卖店、便利店、仓储会员店、家居建材店等。本文的研究对象就是采用这种方式经营的零售企业或集团。
(二)评价方法
本文以产业地理集中的相关理论为依据，综合考虑资料及数据收集的可能性与准确性，选取了能反映产业地理集中水平的6项主要经济指标(分别为门店总数、营业面积、从业人数、销售总额、企业总数、购进总额)，先后运用因子分析、聚类分析等多元统计分析方法及区位集中率指标来分析中国连锁零售业在30个(鉴于数据的可获得性剔除西藏)省市的集中状况，以此作为划分中国连锁零售业集中区域类型的基础与依据。
1.因子分析。这个概念始于20世纪初Karl Pearson和Charles Spearmen等人关于智力测验的统计分析(薛薇，2004)。其基本思想是将具有错综复杂关系的变量(或样品)综合为数量较少的几个因子，同时根据不同因子对变量进行分类，属于多元分析中处理降维问题的一种有效的统计方法(张文彤，2004)。本文将利用统计分析软件SPSS12.0中因子分析的相关原理，以全国30个省市为统计样本，对其反映连锁零售业集中度的6项指标进行降维，并采用回归法求出因子得分函数，以最终形成对各样本按集中度高低的分类。
2.聚类分析。这是统计学中研究“物以类聚”问题的多元统计分析方法，它能够将一批样本(或变量)数据根据其诸多特征，按照在性质上的亲疏程度，在没有先验知识的情况下进行自动分类，产生多个分类结果(张文彤，2004)。本文采用SPSS12.0中的层次聚类法对30个省市反映连锁零售业集中度的6项指标进行了聚类分析，进而得到集中度特征各异的不同类型，以形成与因子分析结果的比较。
3.集中率分析。为考察各种连锁零售业态的地理集中度，同时对因子分析与聚类分析的结果进行验证，本文共选取了2个指标。先是四省集中率CR4，①即各业态销售额排名全国前4的省市占全国同业态销售额的累计份额。然后是每个业态CR4的标准差系数V[，σ]，②以对各业态在4省市分布的均衡性进行分析。在CR4一定的情况下，V[，σ]越大，表明该业态前4省市所占比重相互之间的分布越不均匀，向少数省份集中的态势就越明显。
三、实证结果与分析
(一)因子分析结果
以当前国家统计部门就地区连锁零售业主要经济指标正式公布的最完整的资料——《中国连锁零售业统计年鉴2006》提供的数据为依据，本文对全国30个省市的6项指标数据(限于篇幅，原始数据表略)利用SPSS12.0进行因子分析，结果如下：
KMO检验和巴特利球度检验结果均表明，相关系数矩阵与单位阵有显著差异，即各变量间有较强相关性，故因子分析的适用性检验通过。6个因子中，第1因子的特征根值最高，解释原有变量总方差的88.017％。一般而言，累计方差贡献率大于0.85时的特征根个数即为适合提取的因子个数，因此，提取第1个因子就已足够描述区域零售业集中度的总体水平。
为考察各省市连锁零售业的集中状况，并对其进行分析与综合评价，本文采用回归分析法求出了因子得分系数，由此将第1因子表示为6项指标的线性形式，从而得到评价各省市连锁零售业集中水平在全国所处地位的综合统计量：
F=0.178X1+0.169X2+0.182X3+0.186X4+0.163X5+0.187X6
在SPSS中用程序计算出各省市的连锁零售业集中度综合得分，并对其进行排序，按照等距离分割法得到以下4种类型的集中区域，结果见表1。
(二)聚类分析结果
本文以30个省市为聚类对象，根据指标数据反映的样本亲疏关系，选用欧氏距离的平方来度量距离，以组间平均距离法进行聚类，得到中国连锁零售业地理集中度的分区结果，见表2。
对照表1与表2，不难发现因子分析法得到的集中度分区类型与聚类分析的4类分类法在相当大程度上是一致的，30个省市除了天津、贵州、甘肃外的类型从属情况完全相同。鉴于此，我们对因子分析结果的分割法进行了相应调整，得到新的分区情况如表3所示。至此，用因子分析法与聚类分析法对中国连锁零售业30个省市地理集中度测算结果的分区情况完全相同。由此可见，中国连锁零售业在地理区位上已呈现出异常显著的集中态势。
(三)集中率分析结果
由于因子分析与聚类分析选用的均为产业总体规模指标，因此表2与表3反映的是各省市连锁零售业整体集中水平的比较情况。为了更加全面而深入地考察各省市连锁零售业的集中水平与特征，同时进一步检验前文由因子分析与聚类分析得到的分区结果，本文将从业态的角度来对零售业在各省市的集中状况进行考察。
由表4可得，除专业店外，其余各业态的4省集聚度都在60％以上。其中最高的业态是仓储会员店，达到99.74％，表明前4省几乎囊括了整个业态的销售额，CR4超过90％的还有家居建材店；CR4位于70％～80％的业态有3个，分别为超级市场、专卖店和便利店；CR4位于60％～70％的业态为百货商店；只有专业店的4省集聚度相对较低，为48.50％。不难发现，中国连锁零售业各业态的地理集中现象已非常明显。
V[，σ]反映了各业态销售额在前4省分布的均匀程度，该系数越大，说明销售额的分布越不均匀，越向少数地区集中。在中国连锁零售业的7种主要业态中，标准差系数大于100％的有超级市场、专卖店、便利店、仓储会员店和家居建材店，即这些业态在4省中都有明显向少数地区集中的态势。标准差系数小于100％的只有百货商店和专业店。不难发现标准差系数大于100％的业态正是CR4大于70％的业态，即4省集中度越高的业态其向少数省份集中的趋势就越明显，由此可见CR4与标准差系数在对中国连锁零售业各业态集中状况的反映上是一致的。
以2004和2005年为例，本文统计了销售额进入前四强的省市情况，如表5所示。与表2、表3对照，不难发现各业态销售额进入前4强的省市与前文对整个连锁零售业按地理集中度进行分类的结果是不谋而合的：进入前4强次数排名靠前的省市广东、北京、上海、山东、江苏、浙江与表2、表3中属于第一集中类型的省市完全一致，排名位于中间层次的湖北、安徽均属于第二集中类型，排名靠后的辽宁、四川、天津、贵州均属于第三集中类型，第四集中类型的省市则没有一个在业态销售额方面进入全国前4强。由此可见，各零售业态也表现出与整个连锁零售业相一致的地理集中特征。
总之，无论是用因子分析法、聚类分析法对整个连锁零售业进行考察，还是用集中率指标对各零售业态的分析，均得到一致的结论。鉴于此，本文将三者的分析结果加以综合，得到中国30省市连锁零售业地理集中度特征分区的最终结果，并对各分区的相关指标进行了统计，具体情况参见表6。
四、主要结论与成因分析
前文因子分析、聚类分析与集中率分析的一致结果表明，中国连锁零售业整体及内部各业态的发展已呈现出显著的地理集中特征。对上述各种结果加以综合，可将各省市划分为东部领先型、中部崛起型、中西部滞后型和区位偏远劣势型等四种特征分区。从区域经济学及产业经济学的角度来看，这种地理集中现状的形成是地理、历史、政策等多方面因素长期共同作用的产物，本文将着重从以下三个方面对其成因进行分析：
1.综合经济实力。与欧美人有所不同，中国人深受传统思想的影响，没有“寅吃卯粮”的消费习惯，再加上目前中国教育、医疗、失业、养老等方面的社会保障制度还很不健全，“量入为出”的思想便成为左右居民消费行为的重要因素。由“需求决定供给”的市场运行规律不难推出，地区连锁零售业要想得到长足发展，必须有雄厚的综合经济实力作为基础与支撑。图1清楚地描述了地区GDP排名与社会消费品零售总额排名的情况，趋势线表明二者之间存在很强的正相关关系。而当前中国GDP的地区差异还很悬殊，以2005年为例，排名第一的广东GDP总量为22366.54亿元，排名最后的青海仅为543.32亿元，前者达到后者的41倍。③因此，地区间GDP的非均衡分布便成为导致中国连锁零售业地理集中现状形成的根本原因。
2.硬环境。包括交通运输、电力等公共基础设施。Demurger(2001)对中国24省进行的研究表明，基础设施的发展程度对地区经济增长有重要影响，二者之间存在显著而正的非线性相关关系。作为流通部门典型行业的零售业，便利发达的公共基础设施对其发展的重要性就不言而喻了。而中国的基础设施不仅落后且分布不均。一些东部沿海省市的交通便利程度尤其是高速公路的建设，明显超过其他地区，比如广东，其高速公路密度为每1000平方公里372千米，大大高于国家平均水平每1000平方公里237千米，与青海每平方公里23千米的水平相比更是遥遥领先，④从而使得连锁零售业在这一区域高度集中。而对一些偏远省份而言，基础设施的短缺不仅增加了运输成本，而且限制了与国际市场的融合程度，仍是制约其零售业发展的一个瓶颈因素。总之，公共基础设施及地理区位等硬环境的差异是中国连锁零售业区域集中差异形成的直接原因。
资料来源：根据《中国统计年鉴2006》整理计算所得
图1 各省市GDP与社会消费品零售总额排名(2005年)
3.软环境。改革时机和策略等软环境的差异对区域差异的产生有着深远影响。1980年中国在沿海地区首次成立四个经济特区，各类外资企业和合资企业在税收和进出口贸易等方面享受了众多优惠政策。沿海地区因此而吸引了大量外商直接投资，迅速发展成为全国的经济中心。20世纪90年代，开放政策进一步扩展到内地城市，沿海地区却从中获得了更多的利益，形成了以珠江三角洲、长江三角洲、胶东半岛为主的连锁零售业集聚地，80年代的区域开放战略使其拥有了比内陆地区更能吸引外资的社会与经济环境；而对外开放较晚的中西部地区则处于显著的不利地位，作为西北桥头堡的陕西省至今都还没有一家正式营业的沃尔玛，与此形成鲜明对照的是沃尔玛在东部一些二、三线城市早已遍地开花。由此可见，从沿海到内陆的梯度开放政策及区域性发展战略所造成的区域软环境的差异，是导致中国连锁零售业区域性不平衡现状形成的重要原因。
注释：
①
，其中S[，i]为排名第i位的省(市)在某业态的销售额占该业态全国总销售额的比重。
②根据标准差系数的数学定义有
，其中σ为标准差。
③国家统计局：《中国统计年鉴》，中国统计出版社2006年版。
④沙安文、沈春丽、邹恒甫：《中国地区差异的经济分析》，人民出版社2006年版。