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2025 , Vol. 45 >Issue 3: 87 - 97

DOI: https://doi.org/10.15957/j.cnki.jjdl.2025.03.009

城市地理与新型城镇化

中国城市消费竞争力的空间格局及其影响因素

  • 李可欣 ,
  • 叶胥 ,
  • 毛中根 , ※
展开
  • 西南财经大学 中国西部经济研究院，中国四川 成都 611130
※毛中根（1975—），男，博士，教授，博士生导师，研究方向为消费经济学和发展经济学。E-mail：

李可欣（1998—），女，博士研究生，研究方向为消费经济学。E-mail：

收稿日期: 2024-05-29

  修回日期: 2024-10-04

  网络出版日期: 2025-05-13

基金资助

国家社会科学基金重大专项(24ZDA017)

国家自然科学基金重点项目(72033007)

收起

Spatial Pattern of Consumption Competitiveness in China and Its Influencing Factors

  • LI Kexin ,
  • YE Xu ,
  • MAO Zhonggen , ※
Expand
  • Institute of Western China Economic Research，Southwest University of Finance and Economics，Chengdu 611130，Sichuan，China

Received date: 2024-05-29

  Revised date: 2024-10-04

  Online published: 2025-05-13

Fold

摘要

优化城市消费竞争力空间格局，对激发消费潜力和推动城市群消费一体化发展具有重要意义。文章从消费现实竞争力和消费潜在竞争力两个维度刻画消费竞争力，测度了中国242个地级及以上城市的消费竞争力水平，借助莫兰指数和引力模型重点分析了最具代表性的五大城市群消费竞争力空间格局，并利用地理探测器对消费竞争力的影响因素进行了分析。研究发现：①中国城市消费竞争力水平不断提升，并呈现“东高西低”的区域格局和“由沿海向内陆扩散、由高消费竞争力城市向周边城市扩散”的演变趋势。②五大城市群内部消费竞争力关联性逐渐增强，但城市群内部城市的关联性各有特点。③消费竞争力存在空间集聚和空间正相关，其中京津冀、长三角和珠三角城市群消费竞争力主要具有正向溢出效应，而中西部省会城市对周边城市消费竞争力主要具有虹吸效应。④金融发展水平、政府支持和数字产业发展水平是影响消费竞争力空间分异的主导因子，不同影响因子两两之间交互作用对消费竞争力空间分异的影响均表现出增强关系。

关键词： 城市竞争力; 消费竞争力; 金融发展水平; 数字产业; 城市群

本文引用格式

李可欣 , 叶胥 , 毛中根 . 中国城市消费竞争力的空间格局及其影响因素[J]. 经济地理, 2025 , 45(3) : 87 -97 . DOI: 10.15957/j.cnki.jjdl.2025.03.009

Abstract

The optimization of spatial pattern in consumption competitiveness holds significant importance for unleashing consumption potential and promoting the integrated development of urban agglomeration consumption. This paper delves into consumption competitiveness from the aspects of actual competitiveness and potential competitiveness, evaluates the consumption competitiveness of 242 cities at prefecture level or above in China. It utilizes Moran's I and the gravity model to primarily dissects the spatial patterns of consumption competitiveness in five seminal urban agglomerations. Furthermore, it analyzes the driving factors of consumption competitiveness by the means of the Geodetector. The results show that: 1) Consumption competitiveness is on the rise, exhibiting a geographical pattern characterized by higher levels in the east and lower levels in the west, with a trend of expansion from coastal to inland areas and diffusion from highly competitive cities to their surrounding regions. 2) While the interconnectedness of consumption competitiveness among the five urban agglomerations is gradually intensifying, the correlations within each agglomeration exhibit distinct characteristics. 3) Consumption competitiveness demonstrates spatial clustering and positive spatial correlation. Specifically, urban agglomerations such as Beijing-Tianjin-Hebei, Yangtze River Delta, and Pearl River Delta exert a positive spillover effect, whereas provincial capitals in the central and western regions exhibit a siphon effect. 4) The levels of financial development, government support, and digital industry progression are primary factors influencing the spatial disparities in consumption competitiveness, and the interaction between different factors shows an enhanced relationship.

Key words： urban competitiveness; consumption competitiveness; financial development level; digital industry; urban agglomeration

随着中国城市化进程不断推进，经济发展的空间结构正在发生深刻变化，中心城市和城市群逐渐成为承载发展要素的主要空间形式[1]。党的二十大报告提出“以城市群、都市圈为依托构建大中小城市协调发展格局”[2]，《中华人民共和国国民经济和社会发展第十四个五年规划和2035年远景目标纲要》也明确指出“培育建设国际消费中心城市，打造一批区域消费中心”。随着城市发展，城市间的生产优势差距逐渐缩小，其主导功能越来越多地由生产功能转向消费功能[3]，城市竞争力的差距越来越多体现在城市消费竞争力的差距上。随着我国经济发展步入新常态，经济增长动能也从投资驱动转向消费驱动，消费逐渐成为经济发展和社会生活的主导和目标[4]。
因此，对城市消费竞争力的空间格局和影响因素进行深入分析，发挥中心城市和城市群的引领带动作用，是释放国内需求的必然要求，有助于培育发展一批区域消费中心，推动城市群消费一体化发展和激发消费潜力，构建以国内大循环为主体、国内国际双循环相互促进的新发展格局。
竞争力的研究始于波特，他系统研究了竞争力的影响要素和提升竞争力的方法[5]，最早对城市竞争力进行研究的是克雷斯尔[6]。此后，国内外学者对城市竞争力的内涵和评价模型展开了深入探索。城市竞争力的内涵主要存在3种解释：一是占领市场和创造价值的能力[7]，主要指城市通过资源与资产之间的竞争[8]，创造价值，为居民提供福利的能力；二是优化资源配置的能力[9]，指城市集聚、吸收和利用各种促进经济和社会发展的文明要素的能力；三是城市的综合能力[10]，包括对要素的吸引力、转换力、市场辐射力和综合服务力等。
国内外学者对于城市竞争力的内涵解释以及研究重点不尽相同，因此对于城市竞争力的评价模型也不同。具有代表性的模型有韦伯斯特的四要素模型[11]、贝格的迷宫模型[12]、加德纳的金字塔模型[13]，国内学者提出弓弦模型和飞轮模型[14-15]、三维城市竞争力评价模型[16]以及结构方程评价模型[10]等。
消费竞争力是城市竞争力的重要组成部分，只有城市能够把现代消费要素整合起来并容纳，使之顺畅运转[17]。马克斯·韦伯早在19世纪初就区分了不同城市类型，并提出“消费城市”概念[18]。经过两个多世纪的发展，消费城市的研究已与消费的空间格局密不可分。国内学者通过对中国城市消费空间分布特征进行分析发现，中国城市间的市场一体化尚未形成，居民消费的空间离散性差异较高[19]；长三角城市群消费水平区域差异逐年缩小，消费水平存在正向空间关联[20]，同时长三角消费城市表现为空间正相关[21]；珠三角城市群中，深圳、广州、东莞的消费适宜性排名前列，城市间在消费需求、供给水平、环境保障和消费维权方面存在较大的异质性[22]。随着城市更多回归服务和生活功能，当前以及未来较长一段时期，中国城市的竞争将更多围绕消费竞争而展开[23]。
现有研究对“城市竞争力”的内涵和特征有较丰富的认识，但对“消费竞争力”的界定尚不明确。同时，现有关于消费的空间研究在尺度上大多停留在省级和城市群层面，且着重刻画消费的空间分布格局；在内容上，侧重于消费的空间差异特征描述，对于分异影响因素探讨较薄弱且有一定局限性。基于此，本文将结合城市竞争力理论和消费城市理论对消费竞争力进行界定，并从消费现实竞争力和消费潜在竞争力的角度刻画和测度消费竞争力；在此基础上，立足中国242个地级及以上城市消费竞争力的测度结果，探讨消费竞争力的空间分布格局、关联格局和集聚特征，剖析其时空演进规律及空间溢出和虹吸效应，揭示消费竞争力空间分异的主导因子及作用强度，并对影响因子间的协同效应进行研究。

1 指标选取、研究方法与数据来源

1.1 指标选取

如前所述，可以将城市竞争力总结为城市在竞争和发展过程中，凭借外部经济优势与内部组织效率，不断吸引、控制、转化资源及占领、控制市场，更多、更快、更高效地创造价值，从而不断为其居民提供福利的能力[24]。结合城市竞争力理论和消费城市理论，本文认为消费竞争力是城市在竞争和发展过程中，利用既有资源，不断聚集消费要素、吸引消费者、辐射周边消费，从而不断为消费者提供具有竞争力的商品、服务和环境的能力。因此，消费竞争力是城市当前能够提供具有竞争力的消费品并在未来仍能持续提供的能力。城市当前消费的发展水平、吸引能力和辐射能力是消费竞争力的短期表现，也就是消费现实竞争力；城市消费的可持续发展、共享发展和绿色发展状况决定了城市消费这一能力的长期表现，也就是消费潜在竞争力。
本文使用熵权法测度消费竞争力指标，具体指标及权重见表1。
表1 城市消费竞争力水平评价指标体系及说明

Tab.1 Evaluation index system of urban consumption competitiveness level and its explanation

目标层 一级指标 二级指标 性质 权重
消费
现实
竞争
力[25⇓-27]		 消费发展水平 社会消费品零售总额（万元） 正向 0.0769
城镇居民人均生活消费性支出（元/人） 正向 0.0199
限额以上批发零售业法人企业数（人） 正向 0.0959
消费吸引能力 第三产业增加值占GDP比重（%） 正向 0.0065
国内旅游人次（万人次） 正向 0.0633
星级饭店数（个） 正向 0.0481
消费辐射能力 公路客运量（万人） 正向 0.0585
货物进出口总额（万美元） 正向 0.2097
公路货运量（万t） 正向 0.0436
消费
潜在
竞争
力[28⇓⇓⇓-32]		 消费可持续发展能力 人口自然增长率（%） 正向 0.0032
最低月工资标准（元） 正向 0.0205
互联网宽带接入用户数（万户） 正向 0.0745
消费共享发展能力 公共图书馆图书总藏量（千册件） 正向 0.1102
普通高等学校学校数（所） 正向 0.1194
卫生机构床位数（张） 正向 0.0357
消费绿色发展能力 建成区绿化覆盖率（%） 正向 0.0045
人均公园绿地面积（m2/人） 正向 0.0091
工业SO2排放量（t） 负向 0.0005

注：权重栏中的数值为使用熵值法，对中国242个城市2005—2020年的面板数据进行无量纲化处理，测算出消费竞争力评价指标体系中各指标的权重。

1.2 研究方法

1.2.1 熵权法

熵权法的核心思想是在对各测度指标进行标准化处理的基础上，赋予各测度指标权重值。指标权重值基于各测度指标数据变异程度所反映的信息量得到，降低了指标赋权时主观人为因素的干扰[21]。

1.2.2 引力模型

引力模型是分析城市间相互作用常用的数学模型。本文引入消费竞争力指数，借鉴李光勤等的做法[33]，对传统的引力模型进行修正，进而测度城市群内部城市间消费竞争力的关联强度。

1.2.3 莫兰指数

本文运用Moran's I统计量[34]这一空间自相关指标考察消费竞争力的空间相关性特征，采用邻接矩阵、反距离矩阵和经济距离矩阵来计算中国城市消费竞争力的全局莫兰指数。

1.2.4 地理探测器

地理探测器是探测空间分异性，并揭示其背后驱动力的一组统计学方法[35]。本文利用地理探测器中的分异及因子探测器、交互探测器来识别判断影响消费竞争力的主要因素及各因素间的相互关系。

1.3 数据来源

鉴于数据可得性，本文依据相关指标剔除部分数据缺失的城市 ① ，最终选择中国242个地级及以上城市（以下简称“城市”）2005—2020年的面板数据作为基本样本。同时，考虑到五大城市群是中国最具代表性和影响力的城市群，并且高水平和较高水平消费竞争力等级的城市大多位于五大城市群内部，对五大城市群进行研究对于其他城市和城市群提高消费竞争力具有借鉴意义，因此以五大城市群作为重点研究区域（表2）。数据来源于历年《中国城市统计年鉴》《中国区域经济统计年鉴》《中国城市建设统计年鉴》以及各城市相关统计年鉴和统计公报，部分缺失数据用插值法补齐。
表2 重点研究区域概况

Tab.2 Overview of key research areas

城市群 城市
京津冀城市群 北京、天津、石家庄、承德、张家口、秦皇岛、唐山、廊坊、保定、沧州、衡水、邢台、邯郸
长三角城市群 上海、南京、无锡、常州、苏州、南通、扬州、镇江、盐城、泰州，杭州、宁波、温州、湖州、嘉兴、绍兴、金华、舟山、台州，合肥、芜湖、马鞍山、铜陵、安庆、滁州、池州、宣城
珠三角城市群 广州、佛山、肇庆、深圳、东莞、惠州、珠海、中山、江门
成渝城市群 重庆、成都、自贡、泸州、德阳、绵阳、遂宁、内江、乐山、南充、眉山、宜宾、广安、达州、雅安、资阳
长江中游城市群 武汉、黄石、鄂州、黄冈、孝感、咸宁、襄阳、宜昌、荆州、荆门，长沙、株洲、湘潭、岳阳、益阳、常德、衡阳、娄底，南昌、九江、景德镇、鹰潭、新余、宜春、萍乡、上饶、抚州、吉安

注：鉴于数据的可获取性与可比性，重庆的数据用其“中心城区”，即渝中区、大渡口区、江北区、南岸区、沙坪坝区、九龙坡区、北碚区、渝北区、巴南区9个区的数据进行替代。

2 消费竞争力的空间格局

2.1 消费竞争力的空间分布格局

计算结果显示，2005—2020年中国城市消费竞争力指数在[0.69,70.27]区间内。本文以2005—2020年全部城市消费竞争力指数的最大值和最小值为两端极值，采用五分类自然间断点法，将242个城市消费竞争力指数划分为低水平、较低水平、中等水平、较高水平和高水平5个等级 ② ，并以此为依据，绘制2005、2010、2015和2020年中国城市消费竞争力空间分布图（图1），以考察中国城市消费竞争力在空间上的分布情况和演变特征。
图1 中国城市消费竞争力等级空间分布演变

注：基于自然资源部标准地图服务网站下载的审图号为GS（2020）4630号的标准地图制作，底图边界无修改。图3、图4同。

Fig.1 Evolution of urban consumption competitiveness in cities of China

由图1可知，中国城市消费竞争力等级分布格局的主要特征为：高水平和较高水平消费竞争力城市集中分布在五大城市群内部，且东部沿海城市消费竞争力水平高于中西部城市；高水平等级呈现出由沿海向内陆扩散、由高水平等级城市向周边城市扩散趋势。具体而言，2005—2020年中国城市消费竞争力均有一定的提升，较高水平和高水平消费竞争力的城市数量明显增多。其中，2005年仅有2个城市的消费竞争力处于较高水平等级，分别是北京和上海，无高水平等级消费竞争力城市；2010年上海和北京均达到高水平等级，较高水平等级的城市增长至2个，分别为广州和深圳；2015年高水平等级仍只有上海和北京2个城市，较高水平等级城市增加至6个，分别是广州、深圳、天津、苏州、武汉和成都；2020年高水平等级城市仍然只有上海和北京2个城市，而较高水平等级城市增长至11个，分别为深圳、广州、苏州、天津、重庆、成都、武汉、杭州、郑州、南京和西安。
为进一步探究中国城市消费竞争力的时空演变情况，绘制消费竞争力标准差椭圆及重心迁移轨迹。其特征主要表现为：①城市消费竞争力重心向西南方向移动。根据重心公式计算，2005—2020年中国消费竞争力重心从（32.19°N，115.37°E）向西南方向移动至（31.82°N，114.87°E），移动距离为69.11 km。这可能是因为南部沿海城市经济迅速发展带动消费市场发展和人口流动，使其不断聚集消费要素，吸引了全国消费者，同时随着西部大开发战略深入推进，中国西部地区消费基础设施日益完善，消费环境不断优化，消费增长迅速，使得中国消费竞争力重心向西南方向移动。②城市消费竞争力向西南方集聚。消费竞争力标准差椭圆呈现“东北—西南”分布，长轴值与短轴值的差值呈现出减小的趋势，说明中国消费竞争力空间分布的方向性均随着时间推移不断减弱。椭圆的面积呈现波动下降趋势，2005—2020年消费竞争力椭圆整体减少了2.03万km2，长半轴由2005年的1225.62 km降至2020年的1176.64 km，短半轴则由742.74 km上升至768.16 km，表明消费竞争力空间分布在西南方向上集聚。这可能是因为消费竞争力发展不均衡，南部沿海城市和西部中心城市对周边地区消费乃至全国消费整体上表现为虹吸作用，使得消费竞争力向西南方集聚。
基于计算出的消费竞争力，进一步对京津冀、长三角、珠三角、成渝和长江中游城市群进行考察。图2报告了2005—2020年五大城市群消费竞争力均值时序变化情况，总体来说，五大城市群消费竞争力均值都呈增长趋势，其中珠三角、京津冀和长三角城市群消费竞争力水平高但增长速度较慢，成渝城市群和长江中游城市群消费竞争力水平较低但增长较快。具体而言，2005—2020年中国242个城市消费竞争力均值逐年增长，由3.13上升至8.84，年平均增长率为7.17%。五大城市群中，珠三角城市群消费竞争力均值最高，由2005年的6.84上升至2020年的18.00，除了2014年下降外，其余年份均保持增长，年平均增长6.66%；京津冀城市群消费竞争力均值位列第二，2005—2020年由6.21增长至14.71，除2020年外，其余年份均保持缓慢增长，年均增长5.92%，与其他城市群相比，其消费竞争力年均增长率最低；长三角城市群位居第三，消费竞争力均值由2005的5.42上升至2020年的14.51，年均增长6.78%；成渝城市群由2.67增长至8.92，年均增长8.38%，在五大城市群中消费竞争力年均增长率最高；长江中游城市群由2.67增长至7.76，2020年略有下降，其余年份均保持稳定增长，年均增长7.36%，仅次于成渝城市群。这表明成渝城市群和长江中游城市群，消费竞争力发展潜力大、后劲足，增长速度快；珠三角、京津冀和长三角作为世界级城市群，其消费竞争力总体水平虽位于全国前列，但近些年的增长速度有放缓趋势。
图2 2005—2020年中国城市和五大城市群消费竞争力均值时序变化

Fig.2 Average annual values of consumption competitiveness in China and its five urban agglomerations from 2005 to 2020

2.2 消费竞争力的空间关联格局

基于消费竞争力测算结果，本文采用修正的引力模型识别242个城市消费竞争力的关联性。鉴于篇幅有限，本文仅列出2020年关联强度排名前30对城市（表3）。其中，深圳对东莞的关联强度最大，其次为上海对苏州以及广州对东莞的关联强度。从空间分布看，排名前30对城市中，10对位于珠三角城市群，12对位于长三角城市群，3对位于京津冀城市群，成渝城市群和长江中游城市群各1对，可见关联强度最大的30对城市关联中，大部分位于五大城市群内部。同时鉴于高水平等级和较高水平等级消费竞争力城市主要分布在京津冀、长三角、珠三角、成渝和长江中游城市群，并且城市群发展呈现出显著的空间溢出和联动特征，接下来主要讨论五大城市群内部消费竞争力的关联性。
表3 2020年消费竞争力关联强度排名前30对城市

Tab.3 Top 30 pairs of cities according to the correlation intensity of consumption competitiveness in 2020

排名 城市 关联强度 排名 城市 关联强度 排名 城市 关联强度
1 深圳市—东莞市 3430.15 11 上海市—南通市 573.92 21 厦门市—泉州市 370.18
2 上海市—苏州市 2518.14 12 无锡市—苏州市 564.53 22 深圳市—珠海市 368.78
3 广州市—东莞市 1645.91 13 安阳市—鹤壁市 503.88 23 广州市—惠州市 359.82
4 广州市—深圳市 928.01 14 上海市—无锡市 496.20 24 郑州市—焦作市 353.75
5 广州市—佛山市 923.25 15 深圳市—中山市 480.12 25 苏州市—南通市 340.22
6 北京市—天津市 919.25 16 南京市—镇江市 478.09 26 武汉市—鄂州市 338.49
7 上海市—嘉兴市 792.15 17 北京市—廊坊市 434.13 27 广州市—中山市 336.05
8 深圳市—惠州市 649.26 18 南京市—马鞍山市 397.74 28 成都市—德阳市 311.88
9 无锡市—常州市 595.70 19 苏州市—嘉兴市 396.00 29 南京市—常州市 309.49
10 天津市—廊坊市 590.86 20 上海市—宁波市 391.86 30 深圳市—佛山市 294.77
计算结果显示，五大城市群内部城市之间关联性随时间推移逐渐加强。具体而言，2005年京津冀城市群北京对天津的关联强度最大，为210.64，该数值在2020年增长至919.25；长三角城市群中，上海对苏州的关联强度最大，从2005年的480.31增长至2020年的2518.14；珠三角城市群中，深圳对东莞的关联强度从2005年的422.28上升至2020年的3430.15，在该城市群中位列第一；成渝城市群中，成都对德阳的关联强度在研究期间保持第一，从2005年的41.47上升至2020年的311.88；长江中游城市群中，武汉对鄂州的关联强度最大，从2005年的41.98增长至2020年的338.49。
进一步地，以2020年为例对比分析各城市群消费竞争力空间关联格局（图3）：
图3 2020年五大城市群消费竞争力关联网络

Fig.3 Spatial correlation network of consumption competitiveness of five urban agglomerations in 2020

①京津冀城市群消费竞争力发展联动不足、差距较大。2020年，关联强度超过266.92的关系都与北京、天津相关，且都是北京、天津与其相邻的城市间的关联强度，而关联强度在63.77~266.92的14个关系中，有11个关系与北京和天津相关，城市群中其他城市之间的关联强度相对较小。这可能是因为北京和天津对消费者吸引力强，优质消费资源高度集聚，消费市场规模庞大，与区域内其他城市的消费竞争力差距较大，北京和天津能够通过溢出效应带动周边城市发展，但其他城市之间的关联性较弱。
②长三角城市群消费竞争力关联格局由以上海为主的“单极”发展转变为“多极”联动。具体来说，2005年长三角城市群中，上海除了与苏州消费竞争力关联性较大外，与其他周边城市的关联性都比较小，而区域内其他城市间的关联强度也比较小；2020年，上海与周边城市的关联强度增大，与此同时，南京、宁波和杭州等城市与其周边城市的消费竞争力关联强度逐渐加强并逐渐成为新的发展极，这些城市协同带动周边区域的消费发展，进而形成新的发展极。长三角城市群在发展初期依靠上海较强的消费竞争力带动整个城市群的发展，发展成熟后，南京、宁波、杭州等地不断增大对周边城市的辐射影响，和上海形成了有效的协同联动发展格局。
③珠三角城市群以广州和深圳为核心带动周边城市消费竞争力发展，但具有空间局限性。具体来说，深圳和广州作为珠三角城市群中消费竞争力最大的2个城市，与它们邻近城市的关联性较强，但是与其他城市的消费竞争力关联强度较弱。2020年，在消费竞争力关联强度超过266.92的15个关系中，有14个是直接与广州或深圳相关的，并且基本是广州或深圳与邻近城市，如东莞、佛山、惠州、中山之间的联系，但是深圳对肇庆的关联强度仅有48.74，广州对江门的关联强度仅有117.36。这说明广州和深圳通过溢出效应带动周边城市消费发展，与珠三角城市群中的其他城市关联强度不断增强，但对城市群边缘城市影响较小。
④成渝城市群以成都和重庆为两极带动其他地区发展，但溢出效应相对有限。2005—2020年，成都和重庆是成渝城市群中消费竞争力最大的2个城市，它们与周边城市间的关联强度也相对较大；2020年，关联强度超过63.77的大部分城市是与成都或者重庆相联系的，其他城市间的关联强度相对较小。这可能是因为成都和重庆作为成渝地区消费竞争力最强的2个城市，消费规模、消费舒适度、商业活跃度、国际知名品牌入驻率在全国范围均具有一定优势，但在一定程度上也导致周边地区的优质消费资源和要素向其集聚，对周边地区的消费溢出效应有限。
⑤长江中游城市群以省会城市为核心带动各省内部城市消费竞争力提升，跨省城市间关联性较弱。2020年，消费竞争力关联强度超过63.77的，基本上是与武汉、长沙和南昌3个省会城市相联系；非省会城市间，尤其是跨省的城市间关联强度较小。此外，与湖北省和湖南省相比，江西省内城市间的关联强度明显较小。2020年江西省内关联强度最大的为南昌对九江的关联强度，其值为93.42，不及武汉对鄂州关联强度的1/3。这可能是因为武汉、长沙和南昌的消费竞争力相对较高，对周边城市消费发展均有一定带动作用，但南昌的消费资源集聚能力、消费吸引力和辐射力均不如武汉和长沙，因此对江西其他城市的消费溢出效应有限。

2.3 消费竞争力的空间集聚特征

本文运用莫兰指数对消费竞争力的空间集聚特征进行考察，检验消费竞争力是否存在空间效应。从结果可以看出，在3种空间权重矩阵下，2005—2020年消费竞争力全局莫兰指数显著为正，这表明消费竞争力存在空间集聚特征和空间正相关。
为进一步探究消费竞争力的空间集聚特征，运用ArcGIS软件计算2005、2010、2015和2020年消费竞争力的局部莫兰指数，将局部空间格局分为高高集聚区（H-H）、高低集聚区（H-L）、低高集聚区（L-H）和低低集聚区（L-L）4类（图4）。从空间分布上看，H-H型主要分布在京津冀城市群、长三角城市群和珠三角城市群中的部分城市；L-L型则在广西和甘肃部分城市较为显著；H-L型主要分布在中西部省会城市（自治区首府）如郑州、武汉、成都、昆明、南宁等城市；L-H型主要分布在京津冀城市群和长三角城市群中发展相对落后的城市如张家口、承德、扬州、镇江、宣城、湖州等城市。从时间趋势来看，2005—2020年，长三角城市群中H-H型城市从9个增加至11个，珠三角城市群H-H型城市从2个增加至3个，京津冀城市群H-H型城市由2个减少至1个，广西L-L型城市从3个增加至6个。结果表明，京津冀、长三角和珠三角城市群消费竞争力具有正向溢出效应，并且长三角和珠三角城市群正向溢出范围不断扩大，而中西部省会城市对周边城市的消费竞争力具有虹吸效应。
图4 中国城市消费竞争力局部莫兰指数空间集聚分布演变

Fig.4 Evolution of Local Moran's I for consumption competitiveness in cities of China

3 消费竞争力影响因素分析

3.1 影响因素选取

消费竞争力影响因素较多，本文选取6个影响因子进行考察（表4）。①经济发展水平，选用人均GDP进行衡量。经济发展水平是衡量城市发展情况的重要指标，是影响居民消费能力的关键因素，对于消费竞争力水平和消费竞争力空间格局有着重要影响。②收入水平，选用职工平均工资进行衡量。收入是影响居民消费的主要因素，能够影响消费竞争力水平。③政府支持，采用地方财政一般预算内支出进行衡量。政府转移支付政策是提升居民可支配收入和消费预期的关键[36]，是消费竞争力的重要影响因素。④金融发展水平，选用年末金融机构各项贷款余额进行衡量。金融发展是消费增长和升级的重要助推因素，其有利于缓解当期流动性约束，提高消费者消费意愿[37]，从而影响城市消费竞争力。⑤数字产业发展水平，选用信息传输、计算机服务和软件业从业人员数衡量。数字经济及产业业态能够改变居民的消费行为与消费决策，驱动消费的持续增长[38-39]，对城市消费竞争力产生重要影响。⑥土地城镇化率，用城市建设用地占市区面积比重来衡量。土地城镇化为人口城镇化的空间选择发挥重要的集聚与承载功能[40]，对于消费要素集聚有重要影响。
表4 消费竞争力影响因素的因子探测结果

Tab.4 Results of influencing factor detection of consumption competitiveness

序号 影响因素 q值（2005） q值（2010） q值（2015） q值（2020）
X1 经济发展水平 0.4027*** 0.3179*** 0.4597*** 0.4030***
X2 收入水平 0.3618*** 0.6299*** 0.4551*** 0.6414***
X3 政府支持 0.8922*** 0.8505*** 0.8080*** 0.9017***
X4 金融发展水平 0.9384*** 0.9089*** 0.9327*** 0.9213***
X5 数字产业发展水平 0.7953*** 0.7744*** 0.8348*** 0.7973***
X6 土地城镇化率 0.1230*** 0.1249*** 0.1205*** 0.1411***

注：*、**和***分别表示在10%、5%和1%水平下显著。

3.2 消费竞争力影响因子探测分析

本文运用ArcGIS中的自然断点法将上述影响因素指标划分5个等级进行离散化处理，并通过Geodetector中的因子探测和交互探测来分析各影响因子对消费竞争力空间分异的作用强度。
运用地理探测器模型中的因子探测研究2005、2010、2015和2020年4个时间截面各影响因素对消费竞争力空间分异的q值，q值越大则说明该因素对消费竞争力空间分异的影响越大。表4显示，形成消费竞争力空间差异的主要驱动因素为金融发展水平、政府支持和数字产业发展水平，它们的影响程度排名前三，除收入水平对消费竞争力的影响解释力波动较大外，其余影响因素总体较为稳定。其中，金融发展水平是消费竞争力空间分异影响最大的因子，其解释力q值在4个时间截面均超过0.9，这说明金融发展水平差异是造成消费竞争力产生空间分异最重要的原因，消费竞争力水平的提高离不开金融业发展。其次是政府支持和数字产业发展水平，其q值分别在0.9和0.8上下波动。此外，收入水平对消费竞争力的影响解释力度显著提升，其q值从2005年的0.3618提升至2020年的0.6414，这说明收入水平对消费竞争力空间分异的影响增大，收入对提升消费竞争力的重要性逐渐加强。经济发展水平对消费竞争力的影响解释力在0.4上下波动。土地城镇化率对消费竞争力的影响解释力在这6个影响因素中最低，在4个时间截面均低于0.2。
消费竞争力空间分异是多种因素共同影响的结果。本文运用地理探测器模型中的交互探测来分析影响因子交互作用对消费竞争力空间分异的影响情况。表5结果显示，影响因子间的交互作用主要呈现双因子增强和非线性增强，这意味着影响因子两两之间交互作用对消费竞争力空间分异的影响均表现出增强关系。
表5 2005和2020年消费竞争力影响因子交互探测结果

Tab.5 Interactive detection results of influencing factors of consumption competitiveness in 2005 and 2020

年份 X1 X2 X3 X4 X5 X6
X1 2005 0.4027**
2020 0.4030**
X2 2005 0.4981** 0.3618**
2020 0.7187** 0.6414**
X3 2005 0.9193** 0.9151** 0.8922**
2020 0.9329** 0.9413** 0.9017**
X4 2005 0.9469** 0.9416** 0.9460** 0.9384**
2020 0.9280** 0.9234** 0.9665** 0.9213**
X5 2005 0.8972** 0.9047** 0.9375** 0.9580** 0.7953**
2020 0.8583** 0.8346** 0.9317** 0.9325** 0.7973**
X6 2005 0.6043* 0.5952* 0.9103** 0.9531** 0.9051** 0.1230**
2020 0.5735* 0.7942* 0.9252** 0.9387** 0.8276** 0.1411**

注：**表示双因子增强，*表示非线性增强。

2005和2020年，金融发展水平作为消费竞争力的主导因素，与政府支持交互影响有小幅度提升，与经济发展水平、收入水平、数字产业发展水平和土地城镇化率交互影响均小幅下降，并且都表现为双因子增强关系。这是由于金融业发展会降低流动性约束对居民消费的抑制作用，优化消费资源配置，提高消费竞争力水平，同时金融发展必须与经济发展、收入、政府支持等因素交互耦合，才能对消费竞争力的提高产生更大的作用效果。
政府支持与其他影响因子交互影响均超过0.9，2005—2020年政府支持与经济发展水平、收入水平和土地城镇化率交互影响均有提升，与数字产业发展水平交互影响略微下降，并且都表现为双因子增强关系。这说明消费竞争力的提升离不开政府支持，积极财政政策可以有效拉动内需促进消费，同时政府支持与其他因素交互作用对于消费竞争力的影响更为显著，并且有不断增强的趋势。
数字产业发展水平与其他影响因子交互影响都超过0.8，均有小幅下降，且都表现为双因子增强关系。数字产业发展和数字技术应用既能增加当前消费规模，更能提高未来消费能力，是消费竞争力空间分异的主导因素；同样，数字产业也需要与其他要素共同作用，才能对消费竞争力产生更大的影响。

4 结论与建议

4.1 结论

本文从消费现实竞争力和消费潜在竞争力两个角度刻画了消费竞争力，并测度了中国242个城市的消费竞争力水平；同时借助引力模型和莫兰指数分析了消费竞争力的空间格局，并利用地理探测器对消费竞争力的影响因素进行了研究。主要结论如下：
①中国城市消费竞争力水平不断提升，较高水平等级和高水平等级消费竞争力的城市数量明显增长，并且呈现“东高西低”的区域格局和“由沿海向内陆扩散、由高消费竞争力城市向周边城市扩散”的演变趋势，消费竞争力重心向西南方向移动，且向西南方集聚。
②中国五大城市群内部消费竞争力关联性逐渐增强，但城市群内部城市的关联性特点各不相同。其中，京津冀城市群形成了以北京、天津为核心的增长极，但域内消费发展联动不足；长三角城市群从以上海为主的“单极”发展，转变为城市间“多极”联动；广州和深圳作为珠三角城市群内的消费中心，其消费竞争力影响有一定的空间局限性；成渝城市群以成都和重庆为消费中心带动其他地区发展，但区域内消费竞争力发展不均衡；长江中游城市群以武汉、长沙和南昌3个省会城市为核心带动本省内部城市消费竞争力提升，但跨省城市间关联性较弱。
③2005—2020年消费竞争力全局莫兰指数显著为正，消费竞争力存在空间集聚和空间正相关的特征。在局部自相关中，消费竞争力则表现出明显的区域差异，京津冀、长三角和珠三角城市群消费竞争力具有正向溢出效应，而中西部省会城市对周边城市消费竞争力具有虹吸效应。
④金融发展水平、政府支持和数字产业发展水平是影响消费竞争力空间分异的主导因子，消费竞争力的空间分异是影响因子交互作用的结果，不同影响因子两两之间交互作用对消费竞争力空间分异的影响均表现出增强关系。

4.2 建议

推动形成以城市群、都市圈为依托的大中小城市协调发展格局，需要不断提高城市竞争力，尤其是城市消费竞争力。根据上述结论，本文提出以下对策建议：
①因地制宜提升消费竞争力水平。根据城市群消费竞争力发展水平和空间分布情况，应对不同特点的城市群采取不同的措施，提升其消费竞争力水平。对于京津冀、珠三角和成渝城市群，要加强高水平消费竞争力城市对周边城市的辐射作用，推动产业、人口、资源在高水平消费竞争力城市和低水平消费竞争力城市合理梯度分配，带动周边城市发展，培育新的发展极。对于长三角城市群，要巩固现有发展优势，加强技术研发和消费模式创新，推动绿色低碳消费走向更多场景，将可持续、共享、绿色理念融入日常消费中，不断提高消费潜在竞争力。对于长江中游城市群，要加强区域内部城市间财税、金融、土地、产业等政策的协调配套，为要素跨省流动和资源共享提供政策支持和制度保障；此外，省会城市应增强其科技创新能力和高端产业引领功能，发挥对其他城市的带动作用。
②发挥金融、政府支持和数字产业对消费竞争力的主导作用。要深化金融体制改革，加强金融与消费联动发展，利用金融手段扩大汽车和餐饮文旅消费，不断创新新兴消费业态中的金融服务，优化消费金融产品和服务体系，为提高消费竞争力提供金融支撑；要强化数字产业赋能消费，加快5G网络、物联网、数据中心等新型基础设施建设，应用人工智能、云计算、3D制造等数字技术，不断优化数字消费环境、创新数字消费场景；要精准发挥财政对消费的促进作用，加大消费领域的财政支出，重点支持新能源汽车、家电、家居、餐饮等行业消费，放大财政资金的社会效应。
③加强东部沿海城市和区域消费中心的辐射带动作用，推动区域消费协调发展。东部沿海城市和区域消费中心在发展消费方面具有良好基础，进一步巩固和提高其消费吸引力和辐射力，持续发展数字消费、绿色消费、健康消费等新型消费，培育智能家居、文娱旅游、体育赛事、国货“潮品”等新的消费增长点，以满足消费者个性化、多样化需求。与此同时，要发挥东部沿海城市和区域消费中心对周边城市乃至全国消费的正向溢出效应，加强东西部城市间的商贸往来和人口流动，积极引进消博会、进博会等平台，带动消费竞争力水平较低地区的消费发展，促进消费竞争力协同发展。

参考文献

原文顺序 | 文献年度倒序 | 文中引用次数倒序
[1]
习近平. 推动形成优势互补高质量发展的区域经济布局[J]. 求是, 2019(24):4-9.

[2]
习近平. 高举中国特色社会主义伟大旗帜为全面建设社会主义现代化国家而团结奋斗——在中国共产党第二十次全国代表大会上的报告[M]. 北京: 人民出版社, 2022.

[3]
Clark T N. The City as an Entertainment Machine[M]. Amsterdam: Elsevier JAI Press, 2004.

[4]
孙豪, 曹肖烨. 消费主导型经济的演进逻辑、典型特征与政策取向[J]. 经济学家, 2023(6):24-35.

[5]
迈克尔·波特. 国家竞争优势[M]. 北京: 华夏出版社, 2002.

[6]
Kresl P K, Singh B. Competitiveness and urban economy:Twenty-four large US metropolitan areas[J]. Urban Study, 1999, 36(5-6):1017-1027.

[7]
倪鹏飞. 中国城市竞争力与基础设施关系的实证研究[J]. 中国工业经济, 2002(5):62-69.

[8]
Sanyal B, Vale L J, Rosan C D. Planning Ideas that Matter:Livability, Territoriality, Governance,and Reflective Practice[M]. Massachusetts: The MIT Press, 2012.

[9]
徐康宁. 论城市竞争与城市竞争力[J]. 南京社会科学, 2002(5):1-6.

[10]
李永强. 城市竞争力评价的结构方程模型研究[M]. 成都: 西南财经大学出版社, 2006.

[11]
Webster D, Muller L. Urban Competitiveness Assessment in Developing Country Urban Regions:The Road Forward[R]. Paper Prepared for Urban Group,INFUD,the World Bank, 2000.

[12]
Begg I. Cities and competitiveness[J]. Urban Study, 1999, 36(5-6):795-809.

[13]
Gardiner B, Martin R, Tyler P. Competitiveness, productivity and economic growth across the European regions[J]. Regional Studies, 2004(38):1045-1067.

[14]
倪鹏飞. 中国城市竞争力的分析范式和概念框架[J]. 经济学动态, 2001(6):14-18.

[15]
倪鹏飞. 2010中国城市竞争力研究报告[M]. 北京: 社会科学文献出版社, 2010.

[16]
王桂新, 沈建法. 中国地级以上城市综合竞争力研究[J]. 复旦学报(社会科学版), 2002(3):69-77.

[17]
周勇. 经济空间视角下消费中心与生产中心之争及化解[J]. 江西社会科学, 2023, 43(2):52-64.

[18]
马克斯·韦伯. 城市:非正当性支配[M]. 江苏: 凤凰教育出版社, 2014.

[19]
焦志伦. 中国城市消费的空间分布与空间相关关系研究[J]. 经济地理, 2013, 33(7):41-46.

[20]
毛中根, 武优勐, 谢迟. 长三角城市群消费水平空间格局及其影响机制[J]. 经济地理, 2020, 40(12):56-62.

DOI

[21]
叶胥, 龙燕妮, 毛中根. 多层级消费城市的空间格局及驱动因素——以长三角地区41个城市为例[J]. 经济地理, 2022, 42(5):75-85.

[22]
钟陆文. 珠三角适宜消费城市评价研究[J]. 经济地理, 2018, 38(6):126-132.

DOI

[23]
周勇. 中国特色的消费中心:从理论到实践[J]. 深圳大学学报(人文社会科学版), 2023, 40(1):5-16.

[24]
倪鹏飞. 城市竞争力蓝皮书:中国城市竞争力报告NO.13[M]. 北京: 社会科学文献出版社, 2015.

[25]
Lee S. Ability sorting and consumer city[J]. Journal of Urban Economics, 2010, 68(1):20-33.

[26]
武优勐, 黄河, 毛中根. 中国城市消费舒适度:内涵、测度及空间格局[J]. 消费经济, 2022, 38(2):20-29.

[27]
王佳宁, 罗重谱, 白静. 成渝城市群战略视野的区域中心城市辐射能力[J]. 改革, 2016(10):14-25.

[28]
杨晓兰, 倪鹏飞. 城市可持续竞争力的起源与发展评述[J]. 经济学动态, 2017(9):96-110.

[29]
宋小芬, 阮和兴. 生态文化与城市竞争力——论21世纪城市竞争的时代内涵[J]. 生态经济, 2004(12):83-86.

[30]
Sutherland W, Jarrahi M H. The sharing economy and digital platforms:A review and research agenda[J]. International Journal of Information Management, 2018(43):328-341.

[31]
刘凤义, 刘子嘉. 论劳动力再生产中集体消费的共享属性[J]. 政治经济学评论, 2019, 10(5):39-61.

[32]
谢迟, 何雅兴, 毛中根. 绿色消费的测度、分解与影响因素分析[J]. 浙江工商大学学报, 2022(6):108-126.

[33]
李光勤, 李梦娇. 中国省域新质生产力水平评价、空间格局及其演化特征[J]. 经济地理, 2024, 44(8):116-125.

DOI

[34]
Anselin L. Local indicators of spatial association—LISA[J]. Geographical Analysis, 1995, 27(2):93-115.

[35]
王劲峰, 徐成东. 地理探测器:原理与展望[J]. 地理学报, 2017, 72(1):116-134.

DOI

[36]
Prasad C E S. Why are saving rates of urban households in China rising?[J]. American Economic Journal Macroeconomics, 2010, 2(1):93-130.

[37]
张丽平, 任师攀. 促进消费金融健康发展助力释放消费潜力[J]. 管理世界, 2022, 38(5):107-114,132,115-116.

[38]
马香品. 数字经济时代的居民消费变革:趋势、特征、机理与模式[J]. 财经科学, 2020(1):120-132.

[39]
方福前, 夏杰长, 杨汝岱, 等. 扩大国内需求与形成消费和投资相互促进的良性循环[J]. 消费经济, 2024, 40(2):3-11.

[40]
吴一凡, 刘彦随, 李裕瑞. 中国人口与土地城镇化时空耦合特征及驱动机制[J]. 地理学报, 2018, 73(10):1865-1879.

DOI

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