EN中文

经济地理 >

2025 , Vol. 45 >Issue 3: 76 - 86

DOI: https://doi.org/10.15957/j.cnki.jjdl.2025.03.008

城市地理与新型城镇化

新冠疫情期间南京个体经济活力变化格局及其影响因素

  • 孙洁 , 1 ,
  • 刘春卉 , 2, ※ ,
  • 王玥然 1 ,
  • 殷疆南 1
展开
  • 1.南京大学 建筑与城市规划学院，中国江苏 南京 210009
  • 2.南京农业大学 人文与社会发展学院，中国江苏 南京 210095
※刘春卉（1985—），男，博士，副教授，研究方向为城乡社会空间分异、教育资源公平。E-mail：

孙洁（1989—），女，博士，副研究员，研究方向为城市社会空间、绅士化、商业空间。E-mail：

收稿日期: 2024-03-13

  修回日期: 2025-01-10

  网络出版日期: 2025-05-13

基金资助

国家自然科学基金青年项目(42101219)

国家自然科学基金面上项目(42271245)

国家社会科学基金重点项目(17ASH003)

香港政府研究基金项目(PolyU 15601221)

南京市青年文化英才培养项目“文化赋能城市更新研究博士工作站”

收起

Spatial-temporal Pattern and Influence Factors of Economic Vitality of Self-employed and Private Businesses in Nanjing during the COVID-19 Pandemic

  • SUN Jie , 1 ,
  • LIU Chunhui , 2, ※ ,
  • WANG Yueran 1 ,
  • YIN Jiangnan 1
Expand
  • 1. School of Architecture and Urban Planning，Nanjing University，Nanjing 210009，Jiangsu，China
  • 2. College of Humanities & Social Development，Nanjing Agricultural University，Nanjing 210095，Jiangsu，China

Received date: 2024-03-13

  Revised date: 2025-01-10

  Online published: 2025-05-13

Fold

摘要

新冠疫情如何影响中国经济发展是近年学界关注的热点之一，然而极少有研究从地理空间视角分析疫情前后个体经济存亡的格局变化及其影响因素。文章基于2019—2023年天眼查网站个体工商户数据，使用描述性统计刻画疫情对南京市个体经济规模的影响，并运用核密度分析、空间自相关等方法分析了个体经济存亡的时空格局演变特征，最后通过相关性分析检验了影响个体经济空间分异的主要因素。研究发现：①疫情造成南京市个体经济规模增长减速，活力总体下降，并且传统行业个体经济受冲击更突出。②注册和注销个体工商户均集中在城市三级商圈，疫情并未改变个体经济“强核心、多层级”的空间结构特征。中心城区个体经济增长活力相对偏弱，但稳定性较强；郊区个体经济具有增长潜力，但脆弱性明显。③个体经济高度依赖于公共交通可达性，因而高等级商圈恢复更快。为促进个体经济恢复发展，城市更新和乡村振兴应创造适宜个体工商户可持续发展的营商环境。

关键词： 个体经济; 注册数与注销数; 新冠疫情; 商圈; 中心城区与郊区; 公共交通可达性; 人口密度

本文引用格式

孙洁 , 刘春卉 , 王玥然 , 殷疆南 . 新冠疫情期间南京个体经济活力变化格局及其影响因素[J]. 经济地理, 2025 , 45(3) : 76 -86 . DOI: 10.15957/j.cnki.jjdl.2025.03.008

Abstract

The impact of the COVID-19 pandemic on China's economic development has emerged as a prominent subject of academic concerns in recent years, However, limited research has been conducted to analyze the transformation in the survival patterns of the self-employed and private businesses and its determinants from a geospatial perspective. Based the data of self-employed and private businesses in 2019-2023 from the website of Tianyancha, this study employs descriptive statistics to analyze the pandemic's influence on the scale of Nanjing's self-employed and private businesses. Furthermore, it uses the methods of kernel density analysis and spatial autocorrelation to examine the evolution of the spatiotemporal patterns of self-employed and private businesses. This study also identifies the principal factors contributing to the spatial differentiation of the self-employed and private businesses through correlation analysis. It’s found that: 1) The COVID-19 pandemic decelerated the growth of the scale of Nanjing's self-employed and private businesses, leading to an overall decline in vitality, with the self-employed and private businesses of traditional industries experiencing more pronounced impacts. 2) The registration and cancellation of individual industrial and commercial households were predominantly concentrated in the city's tertiary business districts. The COVID-19 pandemic did not alter the "strong core and multi-level" spatial structure characteristic of the self-employed and private businesses. While the growth vitality of the self-employed and private businesses in central urban areas was relatively weak, its stability remained robust. Conversely, the self-employed and private businesses in suburban area exhibited growth potential, but were more vulnerable. 3) The self-employed and private businesses are so highly dependent on public transport accessibility, facilitating a quicker recovery in high-grade business districts after the COVID-19. In order to promote the recovery of self-employed and private businesses, urban renewal and rural revitalization should aim to provide a business-friendly environment for self-employed and privatebusinesses.

Key words： self-employed and private businesses; number of registrations and cancellations; COVID-19 pandemic; business area; central urban area and suburb; accessibility to public transport; population densityp

个体经济是我国市场经济的重要组成部分。目前全国登记在册的个体工商户1.11亿户，占市场主体总量的2/3，覆盖国民经济各个行业[1]。个体工商户以个人和家庭形式直接开展经营，规模小、经营灵活；它不仅解决近3亿人就业和生计问题，而且是产业链的“毛细血管”和市场的“神经末梢”，在稳增长、促就业、惠民生等方面发挥重要作用[2]。然而，作为小生意，个体经济通常脆弱、无保障、缺乏发展规划，因而更容易受到意外风险的冲击。2020年以来，新冠疫情（以下简称“疫情”）对我国经济社会发展造成显著冲击，商铺和工厂关闭潮不绝于媒体报道[3]。然而，究竟个体经济是否正在衰退，个体经济的韧性、活力及潜力如何，相关研究仍然不足。因此关注大城市个体经济发展特征，探究个体经济的抗风险能力，对于精准实施经济恢复政策具有重要意义。
评估疫情对经济发展的影响是近年来国内经济学、地理学、管理学等学科研究的热点之一[4⇓⇓⇓⇓⇓⇓⇓-12]。其中，地理学研究主要集中在疫情对省域或城市群经济韧性的影响分析[4⇓⇓⇓-8]，疫情对旅游业、零售、餐饮等不同行业的冲击[9⇓-11]，以及疫情对城镇就业、企业倒闭、居民消费的不利影响[4-5]等方面。研究指出，区域面对疫情的抵抗力不仅受到经济结构因素的影响，还受到国家宏观政策的影响[4-5]；不同产业抗疫情风险的能力具有时空地域异质性，在疫情发生的不同阶段人口密度、资源禀赋、消费水平等客观因素对产业恢复的影响各异[9]；而且大城市不同等级商业中心应对疫情冲击的适应性也不同[12]。然而，现有研究还存在以下不足：一是只重视区域宏观尺度的经济形势分析，较少关注城市内部乃至更小尺度的经济表现。疫情带来的宏观经济下行压力是否造成城市经济风险，城市内部特定地区是否遭遇更严重损失，这些并不清楚。二是缺少针对不同市场主体的细分研究，聚焦抗风险能力较弱的个体经济的深入分析尚不充分。
相较国内研究关注疫情期间宏观经济韧性，国外研究相对集中在疫情导致小生意或小企业倒闭，及其对城市空间结构的潜在影响。Zhai等发现，COVID-19导致了美国地方经济遭遇重创——人口越大的大都市区，永久关闭的小企业数量越多。自执行居家隔离令开始，绝大多数小企业便立即关门，并且是永久倒闭[13]。Motoyama发现哥伦布都市区零售类和餐饮类小企业关闭数量最大，但教育、艺术及娱乐类小企业关闭率却最高；城市中心小企业的关闭情况最严重，但疫情对有色人群社区或低收入社区小企业关闭的不利影响在统计上并不显著[14]。原因在于低收入人群往往以本地消费为主，并且主要为餐饮、零售及生活服务类的必要性消费。同时，Fairlie、Kang和Bartik等推测，小企业大幅倒闭导致市场份额急剧向大型企业集中，进一步加剧未来小企业的恢复困难[15⇓⇓-18]。此外，Hubbard等分析了2020年游客前往英国伦敦零售和休闲场所的行为，发现由于疫情防控对人口集聚的限制，购物者放弃了市中心商业街，而郊区小镇中心则保持了较强的活力。他认为疫情可能强化本地购物行为，进而加速内城空心化，使得城市空间结构朝向“甜甜圈”模式演变[19]。类似的，Li等发现2021年美国迈阿密传统市中心（Downtown）和公交集中地区（Transit-concentrate Areas）的小企业关闭率更高。他指出，疫情带来的办公方式改变（居家办公或混合办公越来越盛行）和交通出行方式改变（更加依赖于私人机动车）正在加速郊区次中心的发展，而这预示着新一波潜在的商业郊区化（Commercial Suburbanization）[20]。总体而言，这些成果不仅实现了研究方法与视角突破，而且为疫情后经济政策的制定提供了重要依据。相比之下，虽然国内经济学报道指出疫情发生后我国经济总体发展平稳，并未出现大规模市场退出潮[1]，但是仍不清楚大城市内部不同地区经济是否遭遇不均衡的冲击。尽管有研究厘清了个体工商户生存面临的四大难题——经营成本上涨、网络平台企业挤压、招工难和用工贵、资金链紧张[3]，但是缺乏从空间视角审视疫情对大城市小经营者存亡的影响。中国大城市小微经济是否出现类似西方的去中心化空间演变趋势，进而可能打破长期以来的中心化（单中心）格局，尚无实证探究。另外，国内经济地理主流研究方向如城市产业空间格局、商业中心体系等[21⇓⇓-24]，也主要关注静态的商业设施（或企业）地理格局，较少关注其空间演化。而少量关注商业空间演化的研究则侧重分析数量增长所形成的空间扩张，却忽视商业的局部衰退。
鉴于此，本文以江苏省南京市为例，从空间视角分析2019—2023年疫情对南京个体经济空间格局的影响，剖析影响个体经济发展的空间要素，揭示并进而考察微观市场主体受疫情冲击的程度及其时空规律。研究旨在实现两方面突破：一是研究对象聚焦于量大面广、单体微小且脆弱的个体经济，即用每年个体工商户的注册数量、注销数量、注册注销比值来表征个体经济的活力；二是研究尺度细化至社区/村单元，从而更加精细地研判城市经济活力的时空异质性。本文从地理视角分析大城市“小生意”的生死存亡现状，一方面为“当前中国经济韧性强、潜力大、活力足”[25]的总体判断提供实证依据，另一方面有助于探究并预测大城市经济地理格局演变的特征与趋势，因而具有重要的理论与实践意义。

1 研究设计

1.1 研究区域

本文以疫情期间南京市个体工商户注册、注销的空间分异格局及其影响因素为研究对象。南京市地处东部发达地区，是全国重要的科教中心、历史文化名城和综合交通枢纽城市，也是江苏省省会、长三角副中心城市；下辖11个区，总面积6587 km2，其中建成区面积868 km2。2022年南京市常住人口950万人，城镇化率87%；人均GDP超过2.4万美元，达到中等发达水平。选择南京市作为研究案例的原因包括：①南京市个体经济比较发达，个体工商户实有数量超百万。②南京市抗疫过程波折，相继发生5次一定规模的病毒传播和封控，经济受疫情影响比较突出。③南京市是典型的中国式中心化（单中心）大城市。尽管郊区副城和新市镇建设已有十余年，但是重要的公共资源仍然显著地集中在中心城区，郊区新城综合职能依旧偏弱[28-29]。因此，以南京市为研究对象，可以有效观察疫情对中国大城市个体经济的总体影响，及其在微观尺度的空间分异特征。

1.2 数据来源

个体工商户数据来源于天眼查网站（https://www.tianyancha.com/）。对比既有研究，多采用的POI、商业地产[21⇓⇓-24]等数据而言，天眼查网站关于个体工商户的数据时间信息更为完善，经营信息也更为准确。经过对原始数据清洗，本文建立了2000—2023年南京市个体工商户数据库，并且将个体工商户注册地址信息与高德地图相匹配，获得其位置坐标，最后借助ArcGIS软件进行空间分析。此外，基础底图矢量数据来自中国科学院资源环境科学与数据中心，地铁线网和站点数据来自高德地图，人口数据来自第七次全国人口普查和《南京统计年鉴》，疫情有关信息来自南京市疫情防控中心，商铺租金数据来自中国房价行情平台。

1.3 研究方法

本文首先通过描述性统计分析2019年以来南京市个体经济规模、活力以及细分行业的变化特征，运用核密度、全局自相关等空间分析方法分别揭示个体经济注册和注销的空间格局变化；然后比较中心城区和郊区个体经济的空间分异特征和演变过程；接着分析影响个体经济规模变化的空间要素；最后总结疫情冲击下个体经济空间演变的总体规律。

2 南京市个体经济时空演变特征

2.1 个体经济规模增长特征

2.1.1 个体经济规模稳步增长

全球金融危机爆发后我国经济进入新常态，互联网赋能的市场新机遇和传统行业增长日渐乏力共同推动了大众创业的热潮[26]。根据数据分析，2020年疫情爆发以来南京个体工商户注册数量、注销数量以及年末实有数量均达21世纪以来的历史高峰（图1、图2）。疫情发生第3年（2022）全市年末实有个体工商户数量首次超过100万个，相当于2000年的45倍。疫情期间尽管全市注销个体工商户数量逐年增长，注册个体工商户数量逐年下降，但年末实有个体工商户数量仍保持10%以上的增速。值得注意的是，2023年增速反而进一步下降至8%，并且注册注销比从100∶21下降为100∶54，2个指标均跌至2018年金融危机以来的最低水平。这意味着疫情的确对南京个体经济造成了冲击，其增长活力有所下降；疫情结束后个体经济既未出现期待的强势复苏，也未出现衰退，目前仍处于缓慢企稳、恢复阶段。
图1 2000—2023年南京市个体工商户注册注销数量及注册注销比

Fig.1 The registered and deregistered number of self-employed and private businesses and their ratio in Nanjing，2000-2023

图2 2000—2023年南京市年末实有个体工商户数量及年增长率

Fig.2 The number and annual growth rate of self-employed and private businesses in Nanjing，2000-2023

2.1.2 个体经济活力总体下降

经济学研究指出，企业的注册注销比越高则经济增长活力越强；反之，注册注销比越低，则经济萎缩可能性越高[27]。通过分析各个社区/村单元内个体工商户的注册注销比发现，2019—2023年全市个体工商户注册注销比极高（>30）、较高（10，30]的单元数量逐年减少，而个体工商户注册注销比极低[0,1]、较低（1，3]的单元数量显著增加。尤其是个体工商户注册数量小于注销数量（注册注销比<1）的社区/村单元比例从2019年的10.82%迅速上升至2022年的27.78%，这意味着个体经济强增长活力的空间范围大幅缩小，面临萎缩的空间范围翻倍扩张。2023年是疫情结束后首年，该比例甚至陡然上升至79.46%（表1）。这意味着疫情期间个体经济增长活力整体下降，而且疫情结束后个体经济可能面临增长乏力。
表1 2019—2023年社区尺度的南京市个体工商户注册注销比统计

Tab.1 Register-to-deregister ratio of self-employed and private businesses at the community level，2019-2023

类型 2019 2020 2021 2022 2023
数量（个） 比例（%） 数量（个） 比例（%） 数量（个） 比例（%） 数量（个） 比例（%） 数量（个） 比例（%）
极低[0，1] 139 10.82 134 10.43 253 19.69 357 27.78 1021 79.46
较低（1，3] 524 40.78 417 32.45 489 38.05 563 43.81 212 16.50
一般（3，10] 445 34.63 477 37.12 361 28.09 304 23.66 21 1.63
较高（10，30] 133 10.35 203 15.80 140 10.89 37 2.88 0 0
极高（>30） 25 1.95 37 2.88 23 1.79 4 0.31 0 0
注册注销为0 19 1.48 17 1.32 19 1.48 20 1.56 31 2.41
总计 1285 100 1285 100 1285 100 1285 100 1285 100

2.1.3 传统行业受冲击更明显

不同行业个体经济增长活力均有所下降，表现为注册注销比全部下降。住宿和餐饮业、居民服务、批发和零售3个传统行业的注册注销比最低，分别降至100∶60、100∶50、100∶40，而科学研究与技术服务业、信息传输与技术服务业、租赁和商务服务业以及文体娱乐业4个新兴行业的注册注销比相对较高（图3）。另外，住宿和餐饮业和居民服务、维修和其他服务业的年末实有个体工商户数量增速最低。相比疫情之前，批发和零售业、住宿和餐饮业、居民服务3个传统行业年末实有个体工商户数量占总量的比例从64.03%下降至59.01%。原因主要在于电商网购、社区团购、直播带货等新零售模式获得迅速发展，传统线下批发零售业愈加承压[28]。商铺关门的现象在传统批发和零售业实体聚集区，如中央门批发市场、尧化门汽配城、珠江路电子城等地区尤其显著。此外，虽然疫情期间住宿和餐饮业的注册注销比处于各行业最低，但是作为线下消费的刚需，住宿和餐饮业却在疫情结束后率先恢复，表现为该注册注销比于2023年逆势反弹。这再次说明，依赖于线下直接接触、物资运输的传统行业个体经济受疫情冲击更加明显，抵抗疫情风险的能力较弱；而新兴行业个体经济虽然数量增长缓慢，但应对疫情的能力相对较强。这与Zhai等的研究发现[13]基本相同，证明不同行业遭遇疫情的影响在中西方国家具有相似性。
图3 2019—2023年南京市不同行业个体工商户的年末实有数量和注册注销比

Fig.3 The number and register-to-deregister ratio of self-employed and private businesses in different industries of Nanjing，2019-2023

此外，单变量全局Moran's I分析结果显示，各个行业注册和注销的个体工商户都具有明显的空间自相关性，均呈现空间集聚特征（表2）。批发和零售业、科学研究和技术服务业、租赁和商务服务业注册个体工商户的空间集聚程度相对高于其注销的个体工商户，意味着这3个行业新增个体经济的空间集聚度相对更高。而住宿和餐饮业、居民服务业、文体娱乐业、信息传输业以及其他行业注册的个体工商户的空间集聚程度相对低于其注销的个体工商户，意味着这些行业衰亡个体经济在空间上相对更加集聚。但是随着时间推移，各个行业空间集聚特征变化尚无明显规律可循。
表2 2019—2023年南京市各个行业注册、注销个体工商户的单变量全局自相关检验结果

Tab.2 Global Moran's I of the registered and deregistered self-employed and private businesses in various industries of Nanjing from 2019 to 2023

行业 注册 注销
2019 2020 2021 2022 2023 2019 2020 2021 2022 2023
居民服务、修理和其他服务 0.375 0.217 0.243 0.279 0.197 0.318 0.275 0.273 0.345 0.288
信息传输、软件和信息技术服务业 0.340 0.063 0.02 0.03 0.121 0.281 0.252 0.056 0.095 0.090
文化、体育和娱乐业 0.332 0.254 0.247 0.364 0.227 0.315 0.300 0.228 0.270 0.308
批发和零售业 0.285 0.213 0.246 0.278 0.251 0.139 0.198 0.100 0.215 0.261
住宿和餐饮业 0.275 0.256 0.256 0.246 0.259 0.281 0.313 0.282 0.280 0.302
租赁和商务服务 0.249 0.046 0.079 0.171 0.175 0.325 0.167 0.036 0.126 0.023
其他 0.245 0.250 0.243 0.261 0.226 0.182 0.225 0.088 0.237 0.212
科学研究和技术服务业 0.164 0.202 0.207 0.174 0.197 0.139 0.228 0.204 0.116 0.191

2.2 “强中心、多层级”的空间结构特征

2.2.1 个体经济空间集聚格局

首先，疫情并没有改变个体经济总体格局，中心城区和近郊区依然是个体经济的主要集中地，并且是当前个体经济增长活力最强的地区。图4、图5显示，2019—2023年中心城区（鼓楼、玄武、建邺、秦淮和雨花台区）、近郊区（江宁、栖霞和浦口区）、远郊区（六合、高淳和溧水区）的年末实有个体工商户分别增长了15.04万、14.16万、10.65万个；3个圈层年末实有个体工商户的数量占比从37%∶43%∶20%变为38%∶40%∶22%。5年以来，年末个体工商户数量增长最大的依次为江宁区、溧水区、雨花台区以及秦淮区；年均增速最快的依次为溧水区、建邺区、秦淮区、雨花台区。
图4 2000—2023年南京市中心城区、近郊区及远郊区年末个体工商户数量

Fig.4 The number of self-employed and private businesses in central urban area，peri-urban area，and suburban area of Nanjing，2000-2023

图5 2000—2023年南京市各区的年末个体工商户数量

Fig.5 The number of self-employed and private businesses in each district of Nanjing，2000-2023

其次，中心城区是个体经济的集聚区，疫情期间注册和注销的个体工商户均呈“强中心、多层级”的空间分布格局，热点区均与城市商圈高度重合，表现出对现有商业集聚区的依赖，甚至中心城区高等级商圈个体经济集聚度略有升高。一方面，高等级商圈是个体经济存亡的高热点区。图6、图7显示，注册和注销个体工商户的核密度最高的地区均位于城市一级商圈（新街口）、二级商圈（夫子庙），次高峰区位于二级商圈（元通、东山）以及三级商圈（桥北、珠江、中央门）。另一方面，一部分个体工商户注销的高热点区与近年南京的城市更新项目分布重合，如南湖（城市更新试点）、后宰门（地铁站在建）、台湾名品城（整体翻修）等地区。这说明疫情叠加城市更新共同冲击着个体工商户的经营稳定性，加速了店铺的更新换代；相反，新开业商业综合体（如江心洲仁恒广场、板桥吾悦广场）和改造后商业街（南湖东路、喵喵街）则是个体工商户注册的次热点区。此外，相比注销，注册个体工商户的空间集聚程度更高。注销个体工商户的核密度高峰值达到1404个/km2，而注册个体工商户的核密度高峰值达到3208个/km2。
图6 南京市近郊区与中心城区注册个体工商户的核密度图(2019，2023)

Fig.6 Kernel density of registered self-employed and private businesses in central urban area and peri-urban area of Nanjing in 2019 and 2023

图7 南京市近郊区与中心城区注销个体工商户的核密度图(2019，2023)

Fig.7 Kernel density of deregistered self-employed and private businesses in central urban area and peri-urban area of Nanjing in 2019 and 2023

2.2.2 中心城区个体经济增长活力偏弱，但韧性较强

一方面，整个疫情期间中心城区范围内个体经济存亡的空间格局演变不剧烈，注销集聚空间呈微弱扩张态势，而注册集聚空间略有收缩。图6、图7显示，2020年下半年全国疫情防控取得阶段性成效，市场获得短暂的恢复性增长，注册个体工商户高热点区从新街口商圈、夫子庙商圈继续扩张，出现次热点区，并呈多点扩散格局。同年，注销个体工商户的核密度最高值（新街口商圈）反而比2019年下降。2021年南京市疫情反复，尤其是7、8月全城较长时间的封控阻碍了经济恢复，个体工商户注销数量达到历史高峰，出现了注销个体户的高热点区和新热点区。同年，注册个体工商户的次热点区有所减少，集聚空间范围亦有所缩小。2022年3月、12月南京疫情再次袭来，政府采取短暂的局部封控措施，个体经济持续承压，越来越多个体工商户因不堪重负而关闭。一级商圈（新街口、夫子庙）作为注销个体工商户热点区逐渐连绵成片。疫情末年注销个体工商户的高热点区、次热点区数量增多；相反，注册个体工商户却仅向新街口商圈、元通商圈、夫子庙商圈集聚，次热点区数量减少，并且即使新街口商圈注册个体工商户的核密度值也下降至2022年的1/3。另一方面，表3、图8显示，中心城区各个单元个体经济的注册注销比最大值和平均值最低，但注册注销比的年度总体变化较小，这意味着个体经济规模增长的活力相对较弱，2023年之前个体经济韧性相对较强。其中，中心城区外围的第二产业集中区如雨花台区梅钢地区、浦口区金陵石化地区、栖霞区扬子石化地区，多年处于注册注销比值的最低谷，意味着这些地区个体经济正在萎缩甚至衰退，因此亟待城市更新。
表3 2019—2023年南京市不同地区个体工商户注册注销比最大值、平均值及标准差

Tab.3 Maximum，mean and standard deviation of register-to-deregister ratio of self-employed and private businesses in different area of Nanjing，2019-2023

年份 中心城区 近郊区 远郊区
最大值 平均值 标准差 最大值 平均值 标准差 最大值 平均值 标准差
2019 58.00 4.22 6.24 110.50 7.00 11.01 78.50 6.85 9.77
2020 125.60 6.41 11.99 118.86 7.73 11.96 76.00 7.78 9.41
2021 51.40 3.16 4.58 155.00 7.06 11.80 155.00 5.11 9.67
2022 46.91 2.56 3.32 58.50 2.64 4.63 30.00 3.58 4.29
2023 6.22 0.44 0.56 7.50 0.68 0.89 7.50 0.77 0.97
图8 2019—2023年南京市各区个体工商户注册注销比的时空分布

Fig.8 Distribution of register-to-deregister ratio of self-employed and private businesses in various districts of Nanjing，2019-2023

2.2.3 郊区个体经济具有增长潜力，但脆弱性明显

相比而言，郊区具有培育个体经济新增长点的潜力，但脆弱性突出。表3、图8显示，从整个市域来看，疫情期间个体工商户注册注销比较高和极高的单元主要分布在郊区，尤其是近郊区各个单元的注册注销比最大值、平均值较高。事实上，疫情3年跨区域出行和人口集聚受限，南京市民积极响应疫情防控要求而选择“留宁度假”，进而刺激了大都市近郊乡村旅游业的火热[29]。2022年“五一”黄金周，纳入江苏智慧文旅平台监测的景区和乡村旅游点共接待游客845.19万人次，其中乡村旅游监测点共接待游客314.42万人次[30]；国庆黄金周全市乡村民宿入住率达58.44%，按可比口径达2021年同期的101.24%[31]。其中江宁区汤山、秣陵、谷里，溧水区石湫以及浦口区永宁街道等地区以餐饮、住宿、零售为主的个体经济发展迅猛。然而，郊区个体经济良好的发展态势在疫情第3年陡然下跌——注册注销比继续下降。其很大程度是因为乡村民宿、农家乐项目等惨遭疫情反复的打击，导致经营难以为继，无奈选择关闭。另外，图6、图7还显示，2022和2023年郊区二、三级商圈（东山、百家湖、珠江、桥北、溧水城区）作为注销个体工商户的次热点区，空间范围亦有所扩大，而且核密度值也略有上升。总体而言，疫情末年郊区个体经济并未迎来迅速恢复，从整体较高活力地区变成整体较低活力地区。

2.3 个体经济规模变化的影响因素分析

根据经济地理学相关理论以及国内外学者对于商业（企业）布局选址的实证研究，以及南京城区房价和商铺租金空间分布规律，并结合数据可获取情况与量化难度，本文从交通区位、周边配套、商业环境、疫情封控4个方面，遴选出10个可能明显影响社区个体工商户规模变化的因素（表4），分别为公交可达、地铁可达、路网密度、人口密度、购物资源、旅游资源、商铺租金、商业用地、产业用地和封控时间。
表4 变量定义与描述性统计分析

Tab.4 Definition of variables and descriptive statistical analysis

分类 变量名称 变量定义 均值
因变量 个体经济规模变化 2019—2023年单元内个体工商户数量变化率 0.67
自变量 交通区位 公交可达 单元内地公交站点数量（个） 5.81
地铁可达 单元内地铁站点数量（个） 0.15
路网密度 单元内路网密度（km/km2） 6.02
周边配套 人口密度 单元内人口密度（人/km2） 9352.46
住宅房价 单元内二手房成交均价（元/m2） 30772
购物资源 单元内大型购物中心数量（个） 0.32
旅游资源 单元内旅游景点数量（个） 2.35
商业环境 商铺租金 单元内商铺租金均值[元/（月·m2）] 125.49
商业用地 单元内商业用地面积比例（%） 0.03
产业用地 单元内二产用地面积比例（%） 0.14
疫情防控 封控时间 2019—2023年内社区被封控的时间（天） 5.5
由表5相关性分析结果可知，人口密度、地铁可达和产业用地在1%水平，公交可达在5%水平上通过显著性检验。其中：①人口密度对社区单元内个体工商户数量增长有显著负向影响，反映出中国大城市居住人口集聚与个体经济集聚逐渐在空间上分离。由于个体经济在中心城区集聚具有历史基础，城市更新又加速部分非商业空间转变为商业空间，使中心城区个体经济集聚能力持续增强。而随着新城新区建设，中心城区人口持续外迁，在郊区形成人口密度较高但综合职能较低的“卧城”。这与谷跃等关于南京商铺租金的研究一致[32]。②地铁可达、公交可达2个通勤指标对社区单元内个体工商户数量增长有显著正向影响。这表明中国大城市个体经济发展主要依赖于大运量快速公共交通。地铁和公交是消费者交通出行的主要方式，地铁站周边往往是客流密集的商业区，也是个体经济的集聚区。这与英美发达国家大城市高度依赖私人机动交通的出行方式截然不同[20]，因而影响疫情后小微企业集聚的空间因素也必然不同。③产业用地比例对社区单元内个体工商户数量增长有显著正向影响，主要表现为郊区虚拟产业园和乡镇产业园对批发、修理类个体经济的集聚具有积极作用。值得注意的是，疫情封控时间的长短对社区单元内个体工商户数量增长虽具有负向影响，但并不显著。这说明封控时间越长的地区，个体经济活力受损越严重，但疫情并不从根本上影响微观尺度上个体经济空间分异。
表5 相关性分析结果

Tab.5 Correlation results of variables and descriptive statistic analysis

人口密度 路网密度 地铁可达 公交可达 旅游资源 商铺租金 住宅房价 购物资源 商业用地 产业用地 封控时间
皮尔逊相关性 -0.088*** -0.017 0.084*** 0.056** -0.017 0.030 0.018 0.001 0.016 0.089*** -0.036
显著性值 0.002 0.534 0.003 0.045 0.537 0.459 0.619 0.980 0.575 0.001 0.200

注：***、**分别表示在0.01、0.05水平下显著。

早期研究发现：进入疫情防控常态化稳定期，南京市青年人休闲活动的空间分布从分散化向集中化转变；青年人休闲活动重新向新街口、夫子庙代表的功能综合多样、活动条件更好的高等级商圈集中，而向区级商圈集中的比例相比疫情防控常态化早期有所减少[29]。另外，疫情期间各级政府高度重视重振城市中心活力，采取了一系列促进经济复兴、社区安全、生态环保、居民健康等措施。例如《南京创建国际消费中心城市三年行动计划（2021—2023年）》提出建设“十大消费新场景、十大购物新地标、十大特色小街巷”[32]。其中的重点项目主要位于新街口、夫子庙以及元通3个高等级商圈。据此，本文认为，疫情结束后大城市高等级商圈得益于公共交通可达性好、市场规模大、商圈能级高的先天优势，以及政府外部推力，必然能够更快、更强地吸引投资者和消费者，从而有利于该地区经济的率先恢复。因此，对比西方在疫情后出现商业郊区化或市中心商业空心化的趋势，中国新增小微经营者更有可能继续向中心城区集中，从而进一步强化原有的中心化城市结构。

3 结论与讨论

本文利用个体工商户登记数据，从地理空间视角分析了疫情对南京个体经济的影响。主要结论为：①疫情确实造成南京个体经济增长活力下降，并且传统行业比新兴行业受疫情的冲击更加突出。疫情期间由于限制人群聚集与跨区域出行，近郊区的个体经济得到一定激发，实现了短暂且明显的增长。这与在伦敦、迈阿密两市的研究发现[19-20]一致。②南京的中心城区依然是个体经济最高集聚区，疫情并未改变中国大城市长期以来形成的“强中心、多层级”空间结构。中心城区个体经济增长活力相对偏弱，但韧性相对较强；郊区个体经济具有增长潜力，但脆弱性明显。③个体经济规模增长仍然显著依赖于公共交通可达性，由于区位交通、市场规模、能级的优势和外部政策加持，中心城区高等级商圈的个体经济有可能恢复更快。不同于英美国家被疫情加速的大都市郊区化趋势，中国新增个体经济更有可能继续向中心城区集中，从而进一步强化原有的中心化城市结构。
2022年《促进个体工商户发展条例》正式颁布，其中第27条提出“县级以上地方人民政府制定实施城乡建设规划及城市和交通管理、市容环境治理、产业升级等相关政策措施，应当充分考虑个体工商户经营需要和实际困难，实施引导帮扶”。本文对城乡建设和市场管理的启示在于：①城市更新项目需要将保障个体经济的生存纳入考虑范围。一方面需要降低大拆大建对个体经济存活的冲击，另一方面亟需通过建成环境改造提升，完善地铁和公交站点周边地区商业建筑改造再利用，优化步行系统，创造更多适宜个体经济集聚的商业空间。②我国大量新城新区的公共设施配套不足与常住人口逐渐增多相互矛盾，需要适当增加郊区地铁和公交站点数量，提高公共交通可达性，引导围绕公交节点形成郊区个体经济新商圈。③村镇国土空间规划要为具有产业发展潜力的镇村预留一定产业发展用地，并通过降低房屋租金、挖掘乡村旅游资源等举措积极吸引资本下乡返乡创业，释放乡村地区个体经济的增长潜力。
本文仍然存在一些不足之处：①本文仅以是否注销作为判断个体工商户存亡的标准，而现实中个体工商户选择注销的原因要复杂得多。通过部门访谈发现2023年个体工商户注销数量激增的非疫情原因还包括税务部门联合市场监管部门开始便民办税、简易注销行动，方便了个体工商户注销。②本文仅以个体工商户注册注销数量作为判断个体经济兴衰的标准，受制于个体工商户注册资本登记数据的不完善，未能从投资规模上衡量个体经济发展质量。③本文仅观察了2019—2023年5年个体经济的存亡特征，未来需要延长观察时间，深化分析疫情彻底结束后个体经济的复苏状况。此外，个体经济分异如何影响不同社区的居民就业与日常生活，以及政府的稳增长政策措施的实施效果如何，是否存在空间差异，这些均有待进一步研究。

参考文献

原文顺序 | 文献年度倒序 | 文中引用次数倒序
[1]
新华社. 我国市场主体达1.7亿户其中个体工商户1.14亿户约占总量三分之二_滚动新闻_中国政府网[EB/OL]. https://baijiahao.baidu.com/s?id=1757793521703333129&wfr=spider&for=pc,2023-12-05.

[2]
国家市场监督管理总局. 《促进个体工商户发展条例》系列解读文章之三促进个体工商户发展对经济社会发展具有重要意义[EB/OL]. https://www.sac.gov.cn/zw/zfxxgk/fdzdgknr/xwxcs/art/2023/art_0ca52eaa39ae48fb943a5da1826ad979.html,2023-12-11.

[3]
胡飞. 当前个体工商户发展面临的主要困难与对策[J]. 中国经贸导刊, 2022(11):72-73.

[4]
Hu X, Li L, Dong K. What matters for regional economic resilience amid COVID-19?Evidence from cities in Northeast China[J]. Cities, 2021,120:103440-103440.

[5]
李连刚, 胡晓辉. 新冠肺炎疫情下中国区域经济韧性时空格局与影响因素分析[J]. 世界地理研究, 2023, 32(3):64-75

DOI

[6]
蒋正云, 刘庆芳, 宋金平. 中国区域经济韧性的格局特征及演化机制[J]. 经济地理, 2023, 43(6):1-12.

DOI

[7]
曾春水, 周侃, 柯文前, 等. 新冠疫情冲击下福建省县域经济韧性格局与影响因素[J]. 地域研究与开发, 2023, 42(5):35-41.

[8]
吴锋, 刘桂君, 郭纳良, 等. COVID-19疫情对中国区域经济及产业的影响[J]. 地理学报, 2021, 76(4):1034-1048.

DOI

[9]
狄乾斌, 陈科其, 陈小龙. 疫情冲击下北京市旅游业经济韧性测度及其影响因素[J]. 经济地理, 2023, 43(1):133-140.

DOI

[10]
韩梅, 孙根年. 疫情冲击下北京市旅游业及细分行业恢复的差异[J]. 经济地理, 2023, 43(9):219-230.

DOI

[11]
杨波, 夏筱君, 陈媛媛. 新冠肺炎疫情下的餐饮业:冲击与分化[J]. 河海大学学报(哲学社会科学版), 2021, 23(1):31-40,106.

[12]
Zhou L, Xiao W, Zheng Z, et al. Commercial dynamics in urban China during the COVID-19 recession:Vulnerability and short-term adaptation of commercial centers in Shanghai[J]. Applied Geography, 2023,152.102889.

[13]
Zhai W, Yue H. Economic resilience during COVID-19:An insight from permanent business closures[J]. EPA:Economy and Space, 2022, 54(2):219-221.

[14]
Motoyama Y. Is COVID-19 causing more business closures in poor and minority neighborhoods?[J]. Economic Development Quarterly, 2022, 36(2):124-133.

DOI PMID

[15]
Fairlie R W. The impact of COVID-19 on small business owners:Evidence from the first three months after widespread social-distancing restrictions[J]. Journal of Economics & Management Strategy, 2020,29:727-740.

[16]
Fairlie R, Fossen F M, Johnsen R. Were small businesses more likely to permanently close in the pandemic?[J]. Small Business Economics, 2022, 60 (4):1613-1629.

[17]
Kang W, Wang Q. The impact of COVID-19 on small businesses in the US:A longitudinal study from a regional perspective[J]. International Regional Science Review, 2023, 46 (3):235-265.

DOI PMID

[18]
Bartik A W, Bertrand M, Cullen Z, et al. The impact of COVID-19 on small business outcomes and expectations[J]. Proceedings of the National Academy of Sciences, 2020, 117(30):17656-17666.

[19]
Hubbard P. Coronavirus could turn cities into doughnuts: Empty centres but vibrant suburbs[EB/OL]. https://www.kcl.ac.uk/coronavirus-could-turn-cities-into-doughnuts,2020-12-08.

[20]
Li H, Stoler J. COVID-19 and urban futures:Impacts on business closures in Miami-Dade County[J]. Annals of the American Association of Geographers, 2023, 113(4):834-856.

[21]
陈蔚珊, 柳林, 梁育填. 基于 POI 数据的广州零售商业中心热点识别与业态集聚特征分析[J]. 地理研究, 2016, 35(4):703-716.

DOI

[22]
浩飞龙, 王士君, 冯章献, 等. 基于 POI 数据的长春市商业空间格局及行业分布[J]. 地理研究, 2018, 37(2):366-378.

DOI

[23]
何伟纯, 李二玲, 崔之珍, 等. 开封市主城区零售商业空间布局及其影响因素[J]. 经济地理, 2018, 38(9):158-167.

DOI

[24]
魏宗财, 魏纾晴, 彭丹丽, 等. 数字经济影响下城市零售空间变化及其规划响应[J] .规划师, 2021, 37(13):24-30.

[25]
新华社. 外交部发言人: 中国经济韧性强、 潜力大、活力足[EB/OL]. https://www.gov.cn/xinwen/2023-01/18/content_5737852.htm,2023-01-18.

[26]
武传君, 朱雨蒙, 吴晓波. 第四次创业浪潮[N]. 经济信息时报,2014 -11- 26(03).

[27]
任泽平团队. cn/zl/2021-12-20/zl-ikyamrmz 00 29687.d. html,2021-12-20.

[28]
魏宗财, 魏纾晴, 陈旭华, 等. 数字化转型下的广州市中心城区商业店铺租金影响因素探究[J]. 经济地理, 2022, 42(10):119-126.

DOI

[29]
魏琛朋, 朱喜钢, 孙洁, 等. 疫情防控常态化时期青年人休闲活动的时空特征及影响因素探究——以南京市为例[J]. 现代城市研究, 2022(6):23-30,53.

[30]
扬子晚报. 市内游、乡村游、景区夜游“实力圈粉” 国庆黄金周南京迎客超700万人次[EB/OL] https://baijiahao.baidu.com/s?id=1746041980572470983&wfr=spider&for=pc,2022-10-07.

[31]
央广网. 江苏南京: “五一”假期居民“留宁度假”多业态共迎“烟火气””复归[EB/OL]. https://js.cnr.cn/whly/20220505/t20220505_525816294.shtml,2022-05-05.

[32]
谷跃, 王捷凯, 黄琴诗, 等. 南京商铺租金时空格局及影响因素分析[J]. 地理研究, 2021, 40(9):2459-2475.

DOI

Options
文章导航

/

〈 〉