WER World Economic Research 2167-6607 Scientific Research Publishing 10.12677/WER.2018.72003 WER-24781 WER20180200000_14102443.pdf 经济与管理 山西社会消费品零售额的空间格局与影响因素 The Spatial Pattern and Influencing Factors of the Retail Sales Volume of Social Consumer Goods in Shanxi 岩岩 1 * 仲伍 1 * 1 2 山西师范大学,地理科学学院,山西 临汾 null * E-mail: 17835098277@163.com(王岩) ; zhangzhongwu@163.com(张仲) ; 04 05 2018 07 02 19 27 © Copyright 2014 by authors and Scientific Research Publishing Inc. 2014 This work is licensed under the Creative Commons Attribution International License (CC BY). http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/

通过山西统计年鉴发布的社会消费品零售额及其他相关数据,针对2008~2015年山西11个地市社会消费品零售额进行分析,指出其社会消费品零售额的空间分布特征及变化规律,并探讨了各地市社会消费品零售额空间分布的影响因素,为山西零售业的发展提供参考。 In this paper, released by the Shanxi statistic year book of the retail sales of social consumer goods and other related data, we analyzed 11 cities of the Shanxi retail sales of social consumer goods in 2008-2015 years, it points out the characteristics and the variation of the retail sales of social consumer goods distribution and discusses the factors around the city retail sales of social consumer goods distribution effect, and it provides reference for development of retail industry in Shanxi.

The Retail Industry of Social Consumer Goods Spatial Pattern Influencing Factors Shanxi, 社会消费品零售业,空间格局,影响因素,山西
山西社会消费品零售额的空间格局与影响因素<sup> </sup>

王岩岩,张仲伍*,陈颖

山西师范大学,地理科学学院,山西 临汾

收稿日期:2018年4月16日;录用日期:2018年4月27日;发布日期:2018年5月4日

摘 要

通过山西统计年鉴发布的社会消费品零售额及其他相关数据,针对2008~2015年山西11个地市社会消费品零售额进行分析,指出其社会消费品零售额的空间分布特征及变化规律,并探讨了各地市社会消费品零售额空间分布的影响因素,为山西零售业的发展提供参考。

关键词 :社会消费品零售业,空间格局,影响因素,山西

Copyright © 2018 by authors and beplay安卓登录

This work is licensed under the Creative Commons Attribution International License (CC BY).

http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/

1. 引言

社会消费品零售额是国民经济各行业的企业、单位或个人直接售给企业、单位、个人居民生活消费品的零售总额度。零售主要呈现线上、线下或线上与线下相结合的三种形态。前期零售主要以线下为主,随着信息通信技术的发展,零售实现了由传统到现代、卖方市场到买方市场的转变。社会消费品零售额在一定程度上反应了住民的生活水平及购买力状态,因此对其研究具有现实意义。

目前国内学者针对零售业主要开展了以下5方面的研究:1) 我国零售业的发展战略分析。朱瑞庭等针对我国零售业存在的问题,提出了与“一带一路”联动发展 [ 1 ] 、与互联网相糅合 [ 2 ] [ 3 ] 的发展战略。2) 零售业的发展情况。陈丽芬等提出了零售业的发展趋势。王莉等提出零售业应与互联网 [ 4 ] 、移动电子商务 [ 5 ] 、电子商务 [ 6 ] 相结合的发展路径。3) 零售业的行业效率分析。雷蕾 [ 7 ] 运用随机前沿分析方法对我国零售业技术效率进行了分析。郑彦 [ 8 ] 通过DEA模型对我国31个地区零售业的运营效率进行了分析。4) 我国零售业的空间组织网络。陈健 [ 9 ] 运用区位商、因子分析以及集中率指数测算了我国除西藏外的个省、直辖市的零售业空间格局。5) 影响我国零售业发展的因素。张静等提出外资 [ 10 ] [ 11 ] 、新型城镇化 [ 12 ] [ 13 ] 、消费水平 [ 14 ] 、网民规模与家庭人均可支配收入 [ 15 ] 等是我国零售业发展的影响因素。

国内学者已经从多个层面揭示了社会消费品零售业的规律,但需注意三点:其一,随着时代发展,部分研究成果具有时效性;其二,通过相关数据对某区域特别是山西省的社会消费零售业进行分析的人很少;其三,大多数学者多以经济角度对其进行分析,并未基于地理学的角度进行分析。为此,本文试图揭示2008~2015年的8年间山西省社会消费品空间分布规律与影响因素。

2. 山西社会消费品零售业的空间格局 2.1. 山西社会消费品零售总额的演化规律

山西社会消费品零售总额和人均社会消费品零售额均呈直线上升趋势,且曲线轨迹一致(见图1)。1) 2008年社会消费品总额为2402.88亿元,2010年开始突破3000亿,到2012年突破4000亿,2013年突破5000亿,2015年突破6000亿,达到6033.67亿。山西社会消费品零售额年平均增长率为15.43%。2) 2008年人均社会消费品零售额为7098.61元,2008~2011年期间每年均以1000元的增量在增长,到2011年开始突破10,000元,2015年已经突破15,000元,达到16,466.90元。人均社会消费品零售额年平均增长率为14.35%。

2.2. 山西各地市社会消费品零售额的空间分布特征 2.2.1. 2008年山西各地市社会消费品零售额的空间分布特征

山西社会消费品零售总额和人均社会消费品零售额在各地市空间分布不均衡,且太原一直居于首位

图1. 2008~2015年山西社会消费品零售总额与人均零售额的变化趋势

(见表1)。1) 社会消费品零售总额排名前3位的地市是太原、运城、大同,排名后3位的是阳泉、忻州、朔州。2) 各地市社会消费品零售总额可分为5级。300亿元以上的仅有1个,即619.95亿元的太原,250~300亿元的为268.99亿元的运城,200~250亿元的是晋中等4个地市,150~200亿元的是吕梁和晋城,小于150亿元的有忻州等3个地市。3) 晋北地区除大同外排名均靠后,晋中地区太原居于前列,阳泉靠后,其余位于中游,晋南地区普遍处于中上游水平。4) 前3位中晋北、晋中、晋南地区地市各占1席,4~8位中晋中地区地市占2席,晋南地区地市占3席,后3位中除阳泉外均是晋北地区地市。5) 人均社会消费品零售总额超7000元的仅有3个地市,除大同外均处于晋中。其中太原的人均社会消费品零售总额远远超过其他地市,达到17,858.76元。此外,忻州最少,仅有3654.37元。

2.2.2. 2015年山西各地市社会消费品零售额的空间分布特征

山西社会消费品零售总额和人均社会消费品零售额在各地市空间分布与2008年相一致空间分布不均衡,太原一直居于首位位置(见表1)。1) 太原、运城、临汾的社会消费品零售总额位居前3,阳泉、忻州、朔州为最后。2) 各地市人均社会消费品零售总额可分为4级。700亿元以上的仅有1个,即1540.80亿元的太原,500~700亿元的为晋中等5个地市,300~500亿元的为忻州等3个地市,小于300亿元的为阳泉和朔州。3) 晋南地区普遍处于中上游水平,晋中地区太原居于前列,阳泉靠后,其余位于中游,晋北地区除大同外排名均靠后,4) 前3位中除太原外均为晋南地区地市,4~8位中晋中地区、晋南地区地市各占2席,晋北地区占1席,后3位中除阳泉外均是晋北地区地市。5) 人均社会消费品零售额超17,000元为太原和阳泉。其中太原的人均社会消费品零售额远远超过其他地市,达到35,677.61元。此外,忻州最少,仅有10,024.01元。

2.2.3. 2008~2015年山西社会消费品零售额的空间分布

2008~2015年社会消费品零售额的空间分布呈现以下:1) 山西社会消费品零售总额和人均社会消费品零售额在各地市空间分布不均衡,且太原一直居于首位。2) 前3位和后3位地市基本不变,但排名稍有转变。其中,运城一直位居第二,临汾从2009年开始超过大同,位居第三。3) 11个地市山西消费品零售总额的排名基本保持稳定,其中排名略有波动的地市数量与保持不变的地市数量相当。4) 山西社会消费品零售总额的集中化指数(见图2)基本在0.300左右波动,但集中化指数从2008年的0.310减小到2015

Retail sales and per capita ranking of social consumer goods in cities of Shanxi in 2008 and 2015 yea
2008年总额 2015年总额 2008年人均 2015年人均
地市 位次 地市 位次 地市 位次 地市 位次
太原 1 太原 1 太原 1 太原 1
运城 2 运城 2 阳泉 2 阳泉 2
大同 3 临汾 3 大同 3 大同 3
临汾 4 大同 4 朔州 4 晋中 4
晋中 5 晋中 5 晋城 5 晋城 5
长治 6 长治 6 晋中 6 朔州 6
吕梁 7 吕梁 7 长治 7 长治 7
晋城 8 晋城 8 临汾 8 临汾 8
阳泉 9 忻州 9 运城 9 运城 9
忻州 10 阳泉 10 吕梁 10 吕梁 10
朔州 11 朔州 11 忻州 11 忻州 11

表1. 2008年和2015年山西各地市社会消费品零售额和人均排名

数据来源:2009~2016年山西省统计年鉴。

图2. 各地市社会消费品零售额集中化指数变化

年的0.302减小了0.098,说明社会零售品销售范围的扩散。5) 各地市的社会消费品零售总额和人均零售额升降趋势一致,均呈直线上升趋势,但各地市间的变幅存在较大的差距。6) 人均社会消费品零售额排名除晋中和朔州外,其它地市排名没有发生变化。

3. 各地市社会消费品零售额空间分布的影响因素 3.1. 可能影响因素的选取与数据处理 3.1.1. 可能因素的选取

笔者在考虑到与社会消费品零售额关系及数据的可获得性的基础上,初步确定了影响各地市社会消费品零售额和人均社会消费品零售额空间分布的因素涉及5个层面共计17项指标。1) 经济层面指标为GDP、人均GDP、居民消费水平、城镇居民消费水平和农村居民消费水平。GDP高的地区,市场的交易额和交易量大,相应的零售额偏大。人均GDP反应本地区人们对商品的支付能力 [ 16 ] 。居民消费水平反应了各地区居民在商品数量和商品质量的购买潜力,即消费水平高,购买的商品数量多,购买的商品质量好,商品零售的数量和额度多,消费水平高的地区零售额多。城镇居民消费水平和农村居民消费水平表征了城乡在居民购买力及居民生活水平差异的二元性。2) 人口层面指标为人口规模、城镇人口、乡村人口、城镇化率和人口密度。人口规模是购买力的基础,购买力是消费力的反应,即人口规模大,购买力强,商品交易数量和额度多。城镇人口和乡村人口表征了城乡在购买力水平差异的二元性 [ 16 ] 。城镇化率则体现了各地市在城镇人口比例上的差异 [ 16 ] 。人口密度反应各地市在人口密集程度的差异性。人口密集度高,人们相互间商品交易的交流度高。3) 交通层面指标为公路通车里程、国道公路通车里程、省道公路通车里程、县道公路通车里程和公路货运量。公路通车里程是一个地区交通通达度及完善性的反应,里程越长,货物可到达的地区越多,货物的交易量增多。不同级别公路的通车里程不同,货物的交易数量不同,交易额度自然不同。4) 电子商务层面指标为邮电业务量。邮电业务量一定程度上是货物交易量的体现,邮电业务量大,货物交易频率高,交易累积额度高。5) 行业层面指标为限额以上零售企业法人单位数。零售企业法人单位数与零售交易量呈正相关关系,企业数多,交易量大,累积额度大。零售企业法人单位数是零售额度的基础。

通过山西统计年鉴获得了2008~2015年山西11个地市GDP、人均GDP、居民消费水平、城镇居民消费水平、农村居民消费水平、人口规模、城镇人口、乡村人口、城镇化率、人口密度、公路通车里程、国道公路通车里程、省道公路通车里程、县道公路通车里程、公路货运量、邮电业务量、限额以上零售企业法人单位数。同时,通过计算得到了城镇化率数据。

3.1.2. 数据处理

为了确定影响各地市社会消费品零售总额和人均社会消费品零售额的影响因素,借助相关系数对二者与备选的可能影响因素进行了相关性分析。相关系数计算公式为:

R x y = n ∑ x y − ∑ x ∑ y n ∑ x 2 − ( ∑ x ) 2 n ∑ y 2 − ( ∑ y ) 2

相关系数结果落在区间[−1,1]上;>0表示要素X与要素Y正相关,<0表示要素X与要素Y负相关。 绝对值越接近于1,说明要素X与要素Y的关系越密切,反之则越不密切。

为了展现全国快递业务量在各省市分布的不均衡程度及随时间变化情况,利用集中化指数来帮助说明。集中化指数计算公式为:

I = A − R M − R

式中,I表示集中化指数;A是实际数据的累计百分比总和;R为均匀分布时的累计百分比总和;M为集中分布时的累计百分比总和。

3.2. 各地市社会消费品零售额分布的影响因素

各地市社会消费品零售总额与可能影响因素的相关分析结果(见表2、表3)显示,其与GDP、城镇人口、人口密度、邮电业务量、限额以上零售额年末法人单位数非常强相关,与居民消费水平、城镇化率、公路货运量强相关,与城镇居民消费水平、人口规模中度相关。不同年份社会消费品零售总额的主要影响因素不同,但邮电业务量和人口密度出现次数最多。GDP对社会消费品零售总额的影响幅度先下降后上升,但一直保持在0.9左右的非常强相关水平。从2012年开始,城镇人口与人口规模对社会消费品零

Correlation between total retail sales of consumer goods and possible factors in various provinces and municipalitie
2008 2009 2010 2011 2012 2013 2014 2015
GDP 0.963** 0.957** 0.943** 0.906** 0.902** 0.921** 0.950** 0.975**
人均GDP 0.687* 0.528 0.420 0.288 0.234 0.263 0.337 0.482
居民消费水平 0.734* 0.719* 0.718* 0.608 0.562 0.580 0.711 0.730
城镇居民消费水平 0.663* 0.526 0.541 0.325 0.305 0.354 0.548 0.603
农村居民消费水平 0.250 0.193 0.348 0.181 0.249 0.276 0.408 0.427
人口规模 0.404 0.421 0.569 0.570 0.568 0.570 0.567 0.566
城镇人口 0.958** 0.954** 0.979** 0.975** 0.969** 0.962** 0.954** 0.944**
乡村人口 −0.143 −0.127 −0.096 −0.099 −0.097 −0.095 −0.092 −0.091
城镇化率 0.740* 0.730* 0.711* 0.708* 0.701* 0.703* 0.702* 0.705*
人口密度 0.865** 0.870** 0.897** 0.898** 0.898** 0.898** 0.895** 0.895**
公路通车里程 −0.269 −0.264 −0.261 −0.237 −0.233 −0.215 −0.213 −0.212
国道公路通车里程 −0.092 −0.081 −0.109 −0.045 −0.090 −0.057 −0.053 −0.055
省级公路通车里程 −0.285 −0.284 −0.263 −0.265 −0.304 −0.302 −0.304 −0.301
县公路通车里程 −0.183 −0.128 −0.123 −0.144 −0.149 −0.144 −0.147 −0.146
公路货运量 0.640* 0.729* 0.661* 0.611 0.599 0.808** 0.784** 0.789**
邮电业务量 0.953** 0.976** 0.980** 0.982** 0.982** 0.984** 0.986** 0.987**
限额以上零售企业年末法人单位数 0.958** 0.945** 0.949** 0.945** 0.943** 0.955** 0.948** 0.958**

表2. 各地市社会消费品零售总额与可能影响因素的相关性

注:**通过0.01相关性检验,*通过0.05相关性检验。

Multiple regressio
2008 2009 2010 2011
影响因子 与系数 人口密度 0.130 人口密度 0.357 人口密度 0.318 人口密度 0.439
城镇人口 18,381.272 邮电业务量 2.889 邮电业务量 3.214 邮电业务量 10.714
人均GDP 0.005 限额以上零 售企业年末法人单位数 0.018 限额以上零售企业 年末法人单位数 0.016
常数 Constant 168.915 Constant −52.561 Constant −46.021 Constant −51.836
检验值 R 0.998 R 0.996 R 0.996 R 0.993
F 605.148 F 276.922 F 317.464 F 288.337
Sig 0.000 Sig 0.000 Sig 0.000 Sig 0.000
2012 2013 2014 2015
影响因子 与系数 人口密度 0.519 人口密度 0.557 城镇人口 32,910.686 人口密度 0.366
邮电 业务量 11.136 邮电业务量 11.591 居民消费水平 0.058 邮电业务量 9.898
城镇居民 消费水平 0.027 城镇居民消费水平 0.009
常数 Constant −63.779 Constant −59.208 Constant −340.025 Constant −155.151
检验值 R 0.994 R 0.994 R 0.998 R 0.997
F 315.901 F 359.272 F 756.940 F 424.079
Sig 0.000 Sig 0.000 Sig 0.000 Sig 0.000

表3. 逐步法多元线性回归分析

售总额的影响幅度下降,说明消费水平对零售额的影响在提升,人们开始注重生活质量,但与人口规模相比,城镇人口与社会消费品零售总额的相关度高,相关系数为0.9,表明货物交易市场多发生在城镇地区。人口密度、邮电业务量、限额以上零售额年末法人单位数三者与社会消费品零售总额的相关度保持非常强相关水平,且邮电业务量相关度系数在逐年增加,尤其在2011年出现质的飞跃,但由于快递业的兴起,在近期邮电业务量对其的影响在减小。居民消费水平对社会消费品零售总额呈逐年下降趋势,但自2014年以来,出现大幅度上升。与之对应的城镇居民消费水平与社会消费品零售总额相关度水平幅度与其一致。农村居民消费水平虽然达不到相关检验临界标准,但系数在明显提高。其也就是说各地市社会消费品零售额最初局限在城镇地区与人口范畴内,近年出现了向农村地区和乡村人口蔓延倾向。由于铁路、航空运输的影响,公路货运量对零售总额的影响幅度有所波动,但公路货运量是零售总额的前提,因此其对零售总额的影响显著。

3.3. 各地市人均社会消费品零售额分布的影响因素

各地市人均社会消费品零售总额与可能影响因素的相关分析结果(见表4、表5)显示,其与其与人均GDP、居民消费水平、城镇化率、人口密度、限额以上零售企业年末法人单位数非常强相关,与GDP、城镇人口、居民消费水平、邮电业务量强相关,与农村居民消费水平中度相关,与其它因素弱相关。不同年份人均社会消费品零售总额的主要影响因素不同,但城镇化率对其的影响显著,基本保持在0.9左右的相关水平。人均GDP对人均零售额的影响幅度先下降后上升,与之一致的是GDP,但人均GDP与其的相关度更高。与上面分析一致,城镇居民消费水平的影响幅度在下降,农村居民消费水平反之。人

Correlation between retail sales of consumer goods per capita in cities and possible factor
2008 2009 2010 2011 2012 2013 2014 2015
GDP 0.757* 0.775** 0.733* 0.674* 0.701* 0.717* 0.767** 0.822**
人均GDP 0.916** 0.838** 0.766** 0.662* 0.628 0.657* 0.722* 0.832**
居民消费水平 0.948** 0.927** 0.927** 0.859** 0.816** 0.826** 0.869** 0.901**
城镇居民消费水平 0.783** 0.703* 0.736* 0.534 0.522 0.565 0.661* 0.742*
农村居民消费水平 0.513 0.498 0.607 0.471 0.552 0.597 0.600 0.693*
人口规模 −0.146 −0.164 −0.017 −0.016 −0.018 −0.019 −0.006 0.004
城镇人口 0.659* 0.622 0.686* 0.666* 0.644* 0.621 0.612 0.595
乡村人口 −0.639 −0.651 −0.637 −0.641 −0.640 −0.641 −0.630 −0.621
城镇化率 0.977** 0.976** 0.971** 0.970** 0.970** 0.971** 0.967** 0.966**
人口密度 0.826** 0.825** 0.877** 0.876** 0.875** 0.875** 0.875** 0.877**
公路通车里程 −0.707 −0.728 −0.746 −0.729 −0.724 −0.715 −0.702 −0.695
国道公路通车里程 −0.396 −0.405 −0.428 −0.349 −0.367 −0.339 −0.329 −0.325
省级公路通车里程 −0.730 −0.750 −0.729 −0.729 −0.732 −0.732 −0.727 −0.730
县公路通车里程 −0.654 −0.646 −0.663 −0.676 −0.680 −0.681 −0.670 −0.663
公路货运量 0.326 0.384 0.314 0.230 0.192 0.433 0.410 0.358
邮电业务量 0.691* 0.724* 0.710* 0.741* 0.728* 0.727* 0.739* 0.749*
限额以上零售企业年末法人单位数 0.875** 0.849** 0.865** 0.877** 0.878** 0.807** 0.843** 0.870**

表4. 各地市人均社会消费品零售额与可能影响因素的相关性

注:**通过0.01相关性检验,*通过0.05相关性检验。

Multiple regressio
2008 2009 2010 2011
影响因子与系数 城镇化率 230.964 城镇化率 259.109 城镇化率 219.539 城镇化率 261.693
GDP 2.862 GDP 3.148 人口密度 8.090 人口密度 9.392
常数 Constant −5289.093 Constant −5960.482 Constant −3475.670 Constant −4722.223
检验值 R 0.994 R 0.992 R 0.984 R 0.984
F 342.329 F 257.289 F 124.245 F 124.101
Sig 0.000 Sig 0.000 Sig 0.000 Sig 0.000
2012 2013 2014 2015
影响因子与系数 城镇化率 283.661 城镇化率 405.545 城镇化率 446.410 城镇化率 447.150
人口密度 10.860 GDP 2.640 GDP 3.361 邮电业务量 117.460
农村居民消费水平 0.543 农村居民消费水平 1.402
限额以上零售企业年末法人单位数 0.308
常数 Constant −8289.850 Constant −10,386.421 Constant −12,469.193 Constant −22,302.053
检验值 R 0.992 R 0.985 R 0.987 R 0.999
F 141.917 F 13.0776 F 149.530 F 553.414
Sig 0.000 Sig 0.000 Sig 0.000 Sig 0.000

表5. 逐步法多元线性回归分析

口密度与其相关度总体在上升,表明该地区总体零售额度在上升。限额以上零售企业年末法人单位数与其相关性水平一直维持在0.8左右。随着商品交易向农村地区蔓延,城镇人口与其相关性受到一定影响,但还呈强相关。随着电子商务的迅猛发展,社会消费品的购买方式增多,但现在更倾向于网购,带动了邮电业务量的增多。

4. 结论

通过本文的研究得出了以下结论:1) 山西社会消费品零售总额和人均社会消费品零售额均呈直线上升趋势,且曲线轨迹一致。2) 山西社会消费品零售总额和人均社会消费品零售额在各地市空间分布不均衡,且太原一直居于首位。3) 各地市的社会消费品零售总额和人均零售额升降趋势一致,均呈直线上升趋势,但各地市间的变幅存在较大的差距。4) 各地市社会消费品零售总额的空间分布受GDP、城镇人口、人口密度、邮电业务量、限额以上零售额年末法人单位数、居民消费水平、城镇化率、公路货运量的影响,但影响程度不同,主要受人口密度和邮电业务量的影响。5) 各地市人均社会消费品零售额的空间分布受GDP、城镇人口、人口密度、邮电业务量、限额以上零售额年末法人单位数、居民消费水平、城镇化率、公路货运量的影响,但影响程度不同,主要受人口密度和城镇化率的影响。6) 人口密度和限额以上零售额年末法人单位数与各地市社会消费品零售额和人均的空间分布的相关性均显著。

文章引用

王岩岩,张仲伍,陈 颖. 山西社会消费品零售额的空间格局与影响因素 The Spatial Pattern and Influencing Factors of the Retail Sales Volume of Social Consumer Goods in Shanxi[J]. 世界经济探索, 2018, 07(02): 19-27. https://doi.org/10.12677/WER.2018.72003

参考文献 References 朱瑞庭. “一带一路”背景下中国零售业“走出去”战略的联动发展[J]. 经济体制改革, 2016(2): 18-23. 白万俊. 浅谈我国零售业现存问题及应对策略[J]. 公共管理, 2013(19): 104-106. 李剑桥. 我国零售业全面互联网化的战略对策研究[J]. 商业时代, 2015(13): 59-60. 王莉. 移动互联网 + 环境下网络零售和传统零售业融合发展路径探讨[J]. 消费市场, 2017(23): 34-36. 申维娜. 零售业全渠道商业模式选择—基于移动电子商务的视角[J]. 商业经济研究, 2016(15): 85-87. 王毅文. 谈电子商务经济发展与零售业转型升级[J]. 商业经济研究, 2017(1): 61-63. 雷蕾. 我国零售业技术效率及影响因素的实证研究[J]. 北京工商大学学报, 2014, 29(6): 28-36. 郑彦. 我国零售连锁业行业效率、增长方式转变研究[J]. 调研世界, 2016(6): 23-27. 陈健. 我国零售业空间分布及其影响因素研究[D]. 浙江工商大学, 2015. 吴玺玫. 外资零售企业在华业态战略及其启示[J]. 苏州大学学报(哲学社会科学版), 2010(3): 37-41. 张静. 引进外资对我国零售业市场竞争影响的分析[J]. 东南大学学报(哲学社会科学版), 2016(18): 75-88. 张弘, 邓阳. 新型城镇化对我国零售业态发展的影响研究[J]. 区域发展, 2015(10): 114-116. 杨庆. 论新型城镇化进程对我国零售业发展的影响[J]. 商业经济研究, 2016(17): 30-32. 王玉霞. 辽宁零售业发展影响因素实证研究[J]. 长春大学学报, 2015, 25(9): 41-45. 燕洪, 莫静, 崔祥鹤, 等. 基于VAR模型的我国传统零售业的影响因素研究[J]. 江苏商论, 2016(19): 17-18. 王岩岩, 孙中伟, 封烨. 我国快递业务量的空间格局与影响因素[J]. 物流技术, 2017, 36(4): 10-14.
Baidu
map