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2026 , Vol. 46 >Issue 2: 154 - 163

DOI: https://doi.org/10.15957/j.cnki.jjdl.2026.02.015

Spatiotemporal Characteristics and Driving Factors of Commercial Trade and Circulation Industry in Changsha-Zhuzhou-Xiangtan Metropolitan Area

  • YIN Yuanyuan , 1 ,
  • LIU Zhang , 2, ※
Expand
  • 1. School of Finance， Hunan University of Technology and Business， Changsha 410205， Hunan， China
  • 2. School of Politics and Public Administration， Hunan Normal University， Changsha 410081， Hunan， China

Received date: 2025-06-06

  Revised date: 2026-01-19

  Online published: 2026-04-10

Fold

Abstract

Based on the POI data and socio-economic data from the Changsha-Zhuzhou-Xiangtan Metropolitan Area, this study comprehensively employs methods such as kernel density analysis, standard deviation ellipse, two-way fixed effects model, and geographical detectors to investigate the spatiotemporal characteristics and driving mechanisms of the commercial trade and circulation industry in 2012-2022. The research reveals that: 1) The spatial development model of the commercial trade and circulation industry in the Changsha-Zhuzhou-Xiangtan Metropolitan Area has undergone a profound transformation from a core-periphery structure to a functional-network structure, which is specifically manifested as follows: the spatial pattern has evolved from a single-core concentric structure to a multi-center symbiotic network structure, with sustained expansion along the northwest-southeast axis, forming a multi-level system of "core leadership-secondary center support-node diffusion. 2) The sub-sectors of the commercial trade and circulation industry exhibit differentiated evolutionary characteristics, with spatial correlations shifting from homogeneous agglomeration to functional synergy. Specifically, the wholesale and retail industry spreads along the development axis and tends toward multi-directional equilibrium, the catering industry agglomerates toward the core area with a contracting spatial scope, while the accommodation industry shows a decentralized distribution. Spatial correlations among industries have diverged, with the wholesale and retail industry maintaining strong synergy with the catering industry, whereas the correlation with the accommodation industry has significantly weakened. 3) The spatiotemporal evolution is driven by the synergy between government and market forces. The government guides the transformation of the spatial structure through institutional supply, while market-driven factors shift from the supply-side economic foundation to the demand-side urbanization, forming an interactive supply-demand composite mechanism. Therefore, it is recommended to further optimize the functional layout of the metropolitan area, strengthen regional and industrial linkages, and improve market-government collaboration to promote the quality and efficiency enhancement of the commercial trade and circulation industry and achieve coordination development of the metropolitan area as a whole.

Key words： commercial trade and circulation industry; sub-sectors; wholesale and retail trade; catering industry; urban agglomeration urbanization; multi-level system; Changsha-Zhuzhou-Xiangtan Metropolitan Area

Cite this article

YIN Yuanyuan , LIU Zhang . Spatiotemporal Characteristics and Driving Factors of Commercial Trade and Circulation Industry in Changsha-Zhuzhou-Xiangtan Metropolitan Area[J]. Economic geography, 2026 , 46(2) : 154 -163 . DOI: 10.15957/j.cnki.jjdl.2026.02.015

党的二十大报告明确提出，要建设高效顺畅的流通体系。商贸流通业作为国民经济中的先导性、基础性、战略性产业，是现代流通体系的主体部分，对推动产业协同、促进经济循环具有重要意义。在当前外部不确定性增加、内需有待进一步激活的形势下，其更成为扩大内需、推动构建新发展格局和建设全国统一大市场的关键力量。随着我国经济迈入高质量发展阶段，商贸流通业正从追求“数量和规模增长”向注重“空间结构与布局均衡”转变。特别是新型城镇化进程中形成的都市圈和城市群，已成为商贸流通业发展的重要空间载体。党的二十大报告指出“以城市群、都市圈为依托构建大中小城市协调发展格局”，党的二十届三中全会进一步强调要“建立都市圈同城化发展体制机制”。我国都市圈具有人口密集、空间连绵、城镇嵌套复杂等普遍特征，以及规模相对较小、通勤时空距离较短、受行政边界影响显著等独特属性，其空间结构与商贸流通业形成深度互动关系。都市圈凭借高效的要素流动与跨地域产业协作，突破了传统中心地理论的单一层级结构，重塑了依赖地理层级分布的商贸流通体系，推动其向流空间主导的多中心互动网络演进，深刻改变了商贸活动的空间组织逻辑[1]。同时，商贸流通业兼具生产性与生活性服务功能，其发展水平与空间布局直接关系到都市圈的运行效率、竞争韧性、民生福祉与可持续发展能力，是驱动区域高质量发展与新型城镇化内涵式发展的关键动能[2]。该产业高效连接生产与消费，有力促进了区域内产业融合与价值链升级，并将现代流通网络延伸至欠发达地区，推动商品与服务高效流通，助力区域经济协调发展。
截至2023年底，全国已有南京、福州、成都及长株潭等14个都市圈获国务院批复。其中，长株潭都市圈作为中部首个、全国第4个获批的国家级都市圈，以其独特的地理位置和发展潜力受到高度关注。2020年，习近平总书记在考察湖南时强调：“长株潭一体化发展要继续抓下去，抓出更大成效”。近年来，长株潭都市圈商贸流通业发展迅速，市场主体规模稳步增长，跻身全国都市圈前列。2023年，长株潭都市圈人均社会消费品零售总额达4.84万元，超过了武汉、重庆、郑州等中西部主要都市圈。然而，其内部空间布局仍存在显著不均衡问题，城际、城乡协调性有待提升。以社会消费品零售总额为例，2023年长沙市雨花区高达813.3亿元，株洲市芦淞区为259.2亿元，而湘潭市韶山市仅31.61亿元，区域差距非常明显。因此，深入探究长株潭都市圈商贸流通业时空演化规律与驱动机制，有助于揭示其空间布局的多维演进逻辑，为优化区域流通网络、促进都市圈协同发展提供关键决策依据。
都市圈概念源于美国1910年用于人口统计的“都市区”，现代都市圈研究兴起于二战后，旨在应对快速城镇化带来的问题，其空间尺度超越单一城市，成为区域研究的重要领域[3-5]。日本在1950年代率先提出以一日为周期、接受中心城市功能服务的“都市圈”定义，并将其作为城市化重要载体[6]。此后，理解都市圈空间演进的理论基础，开始从中心地理论发展为融合城市等级、圈层结构与流空间理论的综合框架[7-9]，其核心特征在于突破单一中心，形成以中心城市为核心、外围协同的多中心网络化结构，依托高强度的人流、物流、信息流、资金流构建紧密的功能联系与分工体系[10]，并强调商品要素一体化、发展同城化及空间品质整体提升[11]。到1990年代，中国在面临城市发展瓶颈的背景下引入了城市群、都市圈等概念，并积极借鉴西方经验、探索本土化发展路径[12]。进入21世纪，随着中国城市与区域的快速发展及其全球地位的提升，尤其是在2019年国家发展改革委印发《关于培育发展现代化都市圈的指导意见》后，中国都市圈研究与规划实践的本土化特征愈发鲜明。学者们辨析了城市、都市圈与城市群的异同，明确都市圈作为落实国家空间战略、深化新型城镇化的核心载体，是畅通双循环、构建全国统一大市场的战略支点，也是优化产业链布局、激发区域协同创新的关键空间单元[13]，在概念内涵、空间结构、产业分工与管理体制等方面取得丰硕成果[13-14]，并结合武汉等都市圈展开了有益探索[15]。都市圈特有的空间形态与互动关系，深刻影响了依赖空间可达性、服务半径和消费集聚的商贸流通业，使其在布局逻辑、业态选择和发展模式上呈现出区别于单一城市的显著特征。在都市圈尺度下优化商贸流通业空间结构，也被视为释放消费潜力、推动产业合理布局、促进经济可持续发展的关键路径[16]。现有研究聚焦城市空间维度，探讨了批发零售、住宿餐饮等细分行业的空间分布特征[17]，识别出业态竞争、消费者行为、企业策略、空间位置及数字技术应用等关键因素[18-20]。聚焦本文的研究对象——长株潭都市圈，已有学者对其旅游景区交通可达性等进行了有益探索，为本文提供了必要的区域背景和空间分析基础[21]。
综上可见，现有研究已在都市圈理论构建及城市维度的商业空间分析方面形成了丰富成果，然而聚焦于都市圈尺度下商贸流通业空间布局的时空演化问题，仍存在以下不足：①缺乏对商贸流通业整体空间动态演化的系统研究。已有研究或侧重于商贸流通业发展水平的时序特征，或局限于批发零售、住宿餐饮等细分行业的静态空间分析，对商贸流通业整体空间格局及其在都市圈复杂环境下的跨时期动态演变关注不足。②缺乏对都市圈商贸流通业内部细分行业空间结构的差异性探究。已有研究虽关注了细分行业的空间结构，但研究尺度多囿于单一城市，在都市圈这一更高层级空间单元下，针对批发零售业、餐饮业、住宿业等细分行业空间分布差异及其演变规律的比较研究明显不足。③缺乏对商贸流通业空间演化驱动机制的深入研究。已有研究对商贸流通业空间特征的定性描述较多，但对其格局形成与变迁背后的深层驱动逻辑缺乏系统剖析。尤其在都市圈这一特定空间组织内，各因素如何相互作用并推动空间重构，仍缺乏深入探讨，其中针对长株潭等具体案例的机制剖析更为匮乏。
因此，本文运用核密度、标准差椭圆以及空间相关性分析等方法，刻画长株潭都市圈商贸流通业的时空演化特征，并借助双向固定效应模型和基于最优参数的地理探测器，深入剖析其驱动机制。本文可能存在如下边际贡献：①揭示了都市圈商贸流通业空间格局的动态演变规律。基于多时点POI与县域数据，探究商贸流通业从单核格局向多中心网络的转型过程，剖析空间组织从核心—边缘结构向功能—网络结构的深刻变革，为理解都市圈多中心发展背景下商贸流通业空间布局动态变化提供了理论依据和实证参考。②探讨了商贸流通业细分行业空间分布的差异性与关联演变。在都市圈尺度下对比分析了批发零售业、餐饮业与住宿业的空间格局，揭示了行业间的空间结构性分化现象，尤其是基于住宿业与批发零售业、餐饮业的空间关联性显著弱化现象，深化了对都市圈内部商贸功能分布与行业联动规律的认识。③探究了商贸流通业空间演化的驱动机制。通过对影响商贸流通业空间格局变化驱动因素的探讨，发现其时空演变是政府引导与市场机制共同作用的结果，主导因子从供给侧的经济基础转向需求侧的城镇化，多因素协同驱动空间布局从产业规模驱动向人本功能导向转型，为理解都市圈商贸流通业空间重构背后的动力机制提供了一些见解和实证依据。总体来说，本研究丰富了都市圈尺度下商贸流通业空间动态演化与驱动机制的理论认知，为理解中国本土化情境下都市圈商贸空间组织提供了关键实证，也为长株潭都市圈商贸流通业空间协同与高质量发展提供了直接参考，并对国内同类都市圈的相关研究与规划实践具有借鉴意义。

1 研究区域与数据来源

1.1 研究区域概况

根据《长株潭都市圈发展规划》，长株潭都市圈区域范围涵盖长沙市全域、株洲市中心城区及醴陵市、湘潭市中心城区及韶山市和湘潭县（图略），共涵盖19个县级行政区（市辖区、县、县级市，以下统称“县域”），总面积1.89万km2，2023年常住人口1509.71万人，地区生产总值1.93万亿元。

1.2 数据来源

在行业范围的界定上，当前学术界对商贸流通业的统计口径尚未完全统一[22]。理论层面上，广义的商贸流通涵盖商流、物流、信息流与资金流，狭义则聚焦于直接实现商品与服务交易的商流环节[23]。参考黄国雄的界定，批发和零售业、住宿和餐饮业被视为其核心构成[24]。实践统计中，依据国家统计局《商贸服务典型企业统计调查制度》①和商务部相关统计操作规范②，商贸流通业主要包括批发、零售、住宿、餐饮及其他生活服务业。值得注意的是，尽管理论上“交通运输、仓储和邮政业”是商贸流通业的重要支撑[25]，但因POI数据在该门类上存在缺失，且县域层面官方统计亦不完善，难以进行有效的空间分析。为确保数据的一致性与结果的可靠性，本文最终选取“批发和零售业”与“住宿和餐饮业”的POI数据作为关键实证来源③，以从微观层面探究商贸流通业的时空演化特征。同时，辅以宏观层面县域社会消费品零售总额数据补充印证，用以反映行业整体规模与市场活力。
本文所使用的数据包括以下三类。一是基础地理数据，行政区划数据来自国家基础地理信息系统数据库，路网数据取自OpenStreetMap平台，涵盖主要公路、铁路等交通线路。二是POI数据，来自2012和2022年高德地图官方网点数据，包括购物服务、餐饮服务和住宿服务三大类，分别对应批发零售业、餐饮业和住宿业，并涵盖相应细分业态（表1）。三是社会经济数据，源于2013—2023年《湖南统计年鉴》及长沙、株洲和湘潭市统计年鉴与各县域统计公报，对部分缺失数据采用线性插值法进行补全。基于上述数据，构建映射关系，聚焦于商贸流通业整体及其三大细分行业（批发零售业、餐饮业与住宿业），深入分析其时空演化特征。
表1 POI数据分类

Tab.1 POI data classification

大类 子类
购物服务 百货商场、便利店、超市、购物中心、家电数码、家居建材、免税店、商业街、市场、文体用品、其他
餐饮服务 中餐厅、外国餐厅、甜品店、饮品店、快餐厅、咖啡厅、茶艺馆、糕饼店
住宿服务 宾馆酒店、经济型连锁酒店、旅馆招待所、青年旅舍、三星级宾馆、四星级宾馆、五星级宾馆

2 时空演化特征

2.1 商贸流通业整体特征

为探究长株潭都市圈商贸流通业的空间集聚特征及其演化规律，本文首先运用核密度分析方法对POI数据进行空间可视化。然后，在分析过程中采用默认搜索半径，并依据自然断点法将密度值划分为5个等级，以精确识别空间集聚的层级结构。最后，使用标准差椭圆方法，设定标准差等级为一级，揭示长株潭都市圈商贸流通业的空间分布方向、范围与重心迁移特征。

2.1.1 商贸流通业空间集聚特征

由表2可知，2012—2022年长株潭都市圈商贸流通业呈现规模扩张与空间协同演化的显著态势。具体来说，研究期内网点数量从40697个增至285938个，增长7.03倍，其中批发零售业与餐饮业增长超过7.3倍。在空间格局上，商贸流通业也发生了明显转变，且由单核圈层结构演变为多中心网络体系。由图1可知，2012年其空间分布呈“一核一片多点”格局，高度集中于长沙市芙蓉区、天心区与雨花区交汇地带，符合典型的“核心—边缘”结构。到2022年，空间格局已发展为成熟的“一核三片多点”体系，长沙主核核密度显著提升，极化效应持续增强；株洲市中心城区（芦淞区、荷塘区与石峰区交界）和湘潭市中心城区（雨湖区与岳塘区交界）形成2个次级集聚区，“融城”战略取得实质性进展；外围区县则形成“多点”网络，商贸功能沿交通廊道与城镇体系向腹地延伸。这一转变得益于国家战略的持续引导与制度型公共产品的有效供给。长沙在承担区域创新策源与高端服务功能的同时，其集聚效应与辐射范围同步扩大。城际交通网络的完善与产业协同政策的实施，促进了商贸资源跨越行政边界的再配置，推动空间结构由长沙单极主导转向长株潭多中心协同发展。在极化效应与扩散效应的共同作用下，长株潭都市圈商贸流通业逐步形成“核心引领—次级中心支撑—节点扩散”的空间体系，多中心共生网络结构日趋成熟。
表2 2012和2022年长株潭都市圈商贸流通业网点数量及增速

Tab.2 Number and growth rate of commercial and trade circulation industry outlets in Changsha-Zhuzhou-Xiangtan Metropolitan Area in 2012 and 2022

行业 2012年（个） 2022年（个） 增长倍数 年均增速（%）
总计 40697 285938 7.03 21.97
批发零售业 24462 178878 7.31 22.37
餐饮业 12310 89945 7.30 22.29
住宿业 3925 17115 4.36 16.68
图1 2012和2022年长株潭都市圈商贸流通业网点的空间密度

Fig.1 Spatial density of the commercial and trade circulation industry outlets in Changsha-Zhuzhou-Xiangtan Metropolitan Area in 2012 and 2022

2.1.2 商贸流通业空间分布特征

由表3可知，2012—2022年长株潭都市圈商贸流通业的空间扩展呈现出明显的方向偏好与战略指向。从空间方向来看，标准差椭圆的方位角显著增大，长轴增幅远高于短轴，表明空间拓展主要沿“西北—东南”方向加速推进，与长株潭“品”字形地理结构和“湘江发展轴”的区域战略高度吻合。从空间重心来看，椭圆中心向东南方向发生了小幅偏移。虽然迁移幅度有限，但具有明确空间指向意义，表明区域发展重心从长沙单极集聚向长株潭三市构成的几何中心适度回调，是“融城”效应在空间上的重要表征，也印证了株洲、湘潭两地经济发展与城镇化进程对商贸活动的牵引作用正在增强。在空间范围上，椭圆覆盖面积明显扩大，商贸活动范围显著扩展，已基本覆盖都市圈内主要区县。然而，空间覆盖仍存在明显不均衡，韶山市、湘潭县、渌口区与醴陵市尚处于椭圆范围之外，“核心—边缘”结构依然存在，部分外围区域在融入一体化格局方面仍显滞后。此外，椭圆的扁率增加，空间分布方向性持续增强，集聚效应沿主轴持续强化，在巩固轴线区域经济活力的同时，也加剧了核心区与外围地带的空间分异。外围地区受经济基础、政策支持与人口密度等因素制约，商贸发展仍相对分散，与主轴区域的差距有所扩大。
表3 2012和2022年长株潭都市圈商贸流通业标准差椭圆分析参数

Tab.3 Parameter results of standard deviation elliptic analysis of the commercial and trade circulation industry in Changsha-Zhuzhou-Xiangtan Metropolitan Area in 2012 and 202

年份 中心坐标 长轴（km） 短轴（km） 方位角（°） 面积（km2） 扁率
2012 （113.02°E，28.10°N） 39.57 28.54 95.20 3547.55 0.28
2022 （113.03°E，28.09°N） 69.92 31.09 109.29 3836.60 0.56

2.2 各细分行业特征

为深入解析商贸流通业内部各细分行业的空间分异特征及其与整体演化格局的关联性，本文进一步使用标准差椭圆和空间相关性分析方法对细分行业的空间特征进行探究。

2.2.1 各细分行业空间分布特征

由表4可知，2012—2022年长株潭都市圈商贸流通业内部各细分行业空间结构呈不同演化轨迹，体现了不同业态与都市圈功能、人口流动模式的互动差异。具体而言，研究期内批发零售业椭圆面积显著增加而扁率下降，展现出扩散化与均衡化趋势，其作为基础性生活服务业，正沿发展轴线和城镇体系进行广泛渗透。餐饮业分布中心向北侧长沙核心区移动，呈现出核心依赖与整体收缩的特征，高度依赖核心商圈成熟的商业设施、高人口密度及旅游吸引力，面对外部冲击时表现出较强的空间敏感性。住宿业的空间格局分布范围收缩且空间集聚效应减弱，表现出显著的稳定性和去中心化均衡特征，城际交通便利化使部分异地住宿需求转为当日往返，且民宿、公寓等新兴业态的布局更倾向于追随特色旅游资源或高性价比居住区，而非传统核心商圈，从而与其他两个行业形成空间分异。
表4 2012和2022年长株潭都市圈商贸流通业各细分行业标准差椭圆分析参数

Tab.4 Parameter results of standard deviation elliptic analysis of commercial and trade circulation industry segments in Changsha-Zhuzhou-Xiangtan Metropolitan Area in 2012 and 2022

年份 类型 中心坐标 长轴（km） 短轴（km） 方位角（°） 面积（km2） 扁率
2012 批发零售业 （113.03°E，28.11°N） 40.61 27.97 95.09 3567.92 0.31
餐饮业 （113.00°E，28.09°N） 36.69 29.42 90.38 3391.16 0.20
住宿业 （113.02°E，28.10°N） 41.66 28.16 105.47 3686.94 0.32
2022 批发零售业 （113.03°E，28.08°N） 41.97 32.69 107.13 4310.43 0.22
餐饮业 （113.01°E，28.13°N） 34.53 27.74 118.94 3009.70 0.20
住宿业 （113.02°E，28.10°N） 35.76 26.54 94.60 2981.20 0.26

2.2.2 各细分行业空间相关性分析

由表5可知，2012—2022年长株潭都市圈商贸流通业的空间关联结构呈现出从整体同质集聚向功能差异化协同的演进特征；各行业间始终保持1%显著性水平上的空间关联，但其内在协同模式已发生转变。具体而言，批发零售业与餐饮业始终保持高度协同，形成稳定的商业—餐饮共生体系，体现了都市圈内部日常消费网络的高度整合，二者通过共享客流、共用设施在各级商业中心形成功能互补，并依托供应链环节的深度协同强化了空间耦合[26]。而住宿业的布局逻辑更侧重于响应都市圈整体的旅游客流分布与交通枢纽导向，与主要服务于日常消费的批发零售、餐饮业态形成功能分区[27]。此外，2020—2022年的公共卫生事件，进一步改变了都市圈内外的流动性结构，削弱了住宿业与本地消费业态之间的空间互动，强化了既有的分异趋势[28]。长株潭都市圈产业发展呈现出基于功能分工的空间重组规律，不同行业依据其服务属性和区位偏好，逐步形成差异化的空间组织模式。这一协同与分异并存的格局，是对都市圈内部差异化区位成本、消费潜力和要素禀赋的理性响应，也是都市圈内部功能分工深化的体现，标志着其空间组织模式正从初期的规模扩张迈向以功能整合为导向的高质量发展阶段。
表5 2012和2022年长株潭都市圈商贸流通业各细分行业空间相关性矩阵

Tab.5 Spatial correlation matrix of commercial and trade circulation industry segments in Changsha-Zhuzhou-Xiangtan Metropolitan Area in 2012 and 2022

年份 批发零售业 餐饮业 住宿业
2012 批发零售业 1.000
餐饮业 0.936*** 1.000
住宿业 0.911*** 0.953*** 1.000
2022 批发零售业 1.000
餐饮业 0.931*** 1.000
住宿业 0.709*** 0.825*** 1.000

注：***、**、*分别表示在1% 、5%、10%水平上显著。

3 驱动因素分析

为揭示长株潭都市圈商贸流通业时空格局的形成机理，本文基于统一的解释变量体系，运用多元线性回归与地理探测器方法，分别从经济规模和空间格局2个维度进行探测，形成有效互补。前者以县域社会消费品零售总额为因变量，识别各因素对产业规模的边际影响；后者以核密度值为因变量，基于空间分层异质性原理，识别空间分异主导因子及交互效应。

3.1 驱动机制

基于产业组织理论与政府和市场协同视角，本文选择政府支持、产业结构、经济基础、人口密度、技术水平、城镇化6个关键因素，探究其驱动机制。

3.1.1 政府端

在社会主义市场经济体制下，政府通过顶层规划与询证调控，对商贸流通业空间布局发挥引导作用。其依据区域特征统筹制定商业网点等相关规划，通过政策扶持与资源引导提升资源配置效率，弥补市场结构性缺陷，推动空间格局向均衡、高效方向发展[29]。

3.1.2 市场端

在供给侧方面，本文选取以下因素：①经济基础。良好的经济态势能直接扩大商品与服务流通需求，经济发达地区凭借完善的商贸网络与高效交通体系，促进商品跨区域流动、降低流通成本，吸引企业集聚，形成资源共享的空间格局[30]。②产业结构。产业体系向高端化、现代化转型，对生产资料与产成品的时空流转提出更高要求，驱动商贸流通业围绕新的产业集聚区重构网络与布局，重塑都市圈内部商贸空间格局，推动产业集群与流通节点协同共生。③技术水平。技术通过时空压缩效应削弱物理距离约束，并催生线上线下融合的新模式，引导商业设施布局从等级化向网络化转变，推动核心功能疏解与外围新节点培育，促进区域商贸体系向分散化、均衡化转型[31]。
在需求侧方面，本文选取以下因素：①人口密度。人口集聚与流通业发展在空间上耦合度较高，高密度区域基于繁荣且庞大的消费市场，直接驱动零售、餐饮等业态集聚，并在都市圈尺度下支撑多层次商贸服务网络的形成[32]。②城镇化。人口向城镇集聚推动消费模式市场化，为商贸流通业提供持续动力，且城镇化不同阶段对其空间形态产生差异化影响，初期强化传统商业中心，中后期则通过空间溢出效应，推动商业服务向周边县域与新兴城镇扩散，形成新增长极，优化都市圈商贸体系的空间结构[33]。

3.2 变量说明

被解释变量：①商贸流通业发展规模（Y1），用社会消费品零售总额表示[30]。②商贸流通业空间布局（Y2），用前文核密度估计得到的核密度值表示，按栅格把核密度值提取到表格。
解释变量：本文选取以下6个变量。①政府支持（X1），财政支出占比直接体现政府对公共服务的资源配置强度，可量化政府引导力度。用政府公共财政支出占GDP的比重衡量。②经济基础（X2），人均GDP是衡量区域经济发展水平的核心基准指标，能有效反映居民消费能力与基础设施投资潜力。用人均GDP衡量。③产业结构（X3），配第—克拉克定理指出产业结构升级表现为三产比重相对上升，产业趋于高级化。用第三产业产值与第二产业产值的比值衡量。④技术水平（X4），由于县域层面缺乏直接的R&D或专利数据，且中等教育形成的人力资本是区域技术消化、应用和改良的基础能力，有助于技术模仿、扩散和应用[34]。因此，参考杨水根等，用普通中等学校在校学生数作为代理变量[35]。⑤人口密度（X5），人口集聚创造的规模经济效应直接提升单位流通效率，并通过需求规模扩张引导零售、餐饮等网点向高密度区集聚，塑造空间分布格局。用每km2人口数衡量。⑥城镇化（X6），城镇化推动流通网络从单中心枢纽向多层级节点演化，加速资源向新兴城镇流动，重构商贸空间体系。用城镇人口占总人口的比重衡量。
具体变量及说明见表6。所有解释变量对被解释变量的预期影响方向均为正向。
表6 变量说明

Tab.6 Explanation of variables

序号 变量 指标 方向
Y1 商贸流通业发展规模 社会消费品零售总额 /
Y2 商贸流通业空间布局 核密度值 /
X1 政府支持 政府公共财政支出/GDP 正向
X2 经济基础 人均GDP 正向
X3 产业结构 第三产业产值/第二产业产值 正向
X4 技术水平 普通中等学校在校学生数 正向
X5 人口密度 总人口/面积 正向
X6 城镇化 城镇人口/总人口 正向

3.3 实证检验

3.3.1 基于双向固定效应模型的驱动因素检验

为探究影响长株潭都市圈商贸流通业时空演化的驱动因素，本文构建如下双向固定效应模型进行实证检验：
$\begin{array}{l}{{Y}_{1}}_{it}={\beta }_{0}+{\beta }_{1}{{X}_{1}}_{it}+{\beta }_{2}{{X}_{2}}_{it}+{\beta }_{3}{{X}_{3}}_{it}+{\beta }_{4}{{X}_{4}}_{it}+\\ {\beta }_{5}{{X}_{5}}_{it}+{\beta }_{6}{{X}_{6}}_{it}+{\lambda }_{i}+{\mu }_{t}+{\varepsilon }_{it}\end{array}$
式中：i代表县域个体；t代表年份；λi和μt分别表示个体固定效应和时间固定效应；εit为随机扰动项；其余变量见前文变量说明。为缓解多重共线性问题，此部分所有变量均进行对数化处理。
表7展示了基准回归结果，其中列（1）~（6）为各解释变量的单独回归结果，列（7）为包含全部变量的完整模型估计。从中看出，在控制个体与时间固定效应后，政府支持、经济基础、产业结构、人口密度及城镇化等因素均在1%水平上对商贸流通业发展呈现显著正向影响。其中，经济基础的驱动作用最为突出，其估计系数在所有变量中最高，但以中等教育规模代理的技术水平变量未呈现显著影响。
表7 基准回归结果

Tab.7 Benchmark regression results

（1） （2） （3） （4） （5） （6） （7）
Y1 Y1 Y1 Y1 Y1 Y1 Y1
X1 0.244*** 0.183***
X2 0.215 0.838***
X3 0.514***（10.815） 0.469***（11.069）
X4 0.450*** 0.0812
X5 0.292** 0.639***
X6 1.007*** 0.532***
Constant 4.246*** 4.272*** 4.955*** 4.201*** 2.659*** 0.474 -3.807***

注：***、**、*分别表示在1% 、5%、10%水平上显著，为节省版面标准误不显示。表8同。

为确保结论的可靠性，本文使用以下3种方式进行稳健性检验：①分别采用固定效应与随机效应模型；②剔除2020年及之后受公共卫生事件影响的样本；③对所有变量进行上下1%的缩尾处理。由表8可知，政府支持、经济基础、产业结构与城镇化等核心变量的系数方向、大小及显著性均与基准回归基本一致，表明其驱动作用具有较好的稳健性。人口密度在多数设定下仍显著为正，仅在随机效应模型中显著性略有下降。技术水平的影响在不同模型中存在波动，说明其作用机制可能存在非线性或间接传导路径。总体而言，稳健性检验支持了基准回归结论的可靠性。
表8 稳健性检验结果

Tab.8 Robustness test results

模型 （1） （2） （3） （4） （5）
基准回归结果 固定效应模型 随机效应模型 剔除公共卫生事件影响 缩尾处理
X1 0.183*** 0.138** 0.105 0.177*** 0.162**
X2 0.838*** 0.618*** 0.661*** 0.707*** 0.794***
X3 0.469*** 0.391*** 0.420*** 0.460*** 0.472***
X4 0.0812 0.135** 0.474*** 0.152* 0.118
X5 0.639*** 0.435*** 0.0782 0.564*** 0.581***
X6 0.532*** 0.551*** 0.425*** 0.474*** 0.578***
Constant -3.807*** -2.018** 0.641 -2.858* -3.507**

3.3.2 基于地理探测器的主导因子识别

为识别影响商贸流通业空间分异的主导因子，本文进一步运用地理探测器进行分析。首先，将2012和2022年的6个驱动因子数据在ArcGIS中进行栅格化处理，确保与核密度分析的空间范围一致，并提取数值。随后，在R 4.4环境中采用相等间隔、自然断点、分位数和几何间隔4种分类方法，对每一因子在5~10类范围内进行离散化处理，选取q值最大的分类组合作为最优方案。最后，基于最优分类分别进行因子探测与交互探测，通过比较2012与2022年各因子及交互项的q值，评估其对商贸流通业空间格局演化的解释力及交互效应。
①单因子探测结果。由图2可知，2012和2022年各因子对长株潭都市圈商贸流通业空间布局均具有显著解释力，但其驱动力大小与排序发生了明显变化。2012年，各因子解释力排序为：经济基础（0.29）>人口密度（0.15）>产业结构（0.14）>城镇化（0.07）>政府支持（0.05）>技术水平（0.03）。到2022年，排序演变为：城镇化（0.24）>经济基础（0.22）>人口密度（0.19）>产业结构（0.14）>政府支持（0.11）>技术水平（0.10）。可见，研究期内前三位主导因子由经济基础、人口密度、产业结构转变为城镇化、经济基础和人口密度。从政府端来看，政府支持影响力显著增强。从市场端来看，供给侧中经济基础作用有所减弱但仍较强，产业结构与技术水平持续提升；需求侧中人口密度与城镇化解释力增强，其中城镇化已成为2022年最具解释力的因子。
图2 长株潭都市圈商贸流通业空间布局影响因子探测结果

Fig.2 Detection results of influencing factors on the spatial distribution of the commercial and trade circulation industry in the Changsha-Zhuzhou-Xiangtan Metropolitan Area

综上分析，可能原因为：一是2012—2022年“有为政府”与“有效市场”协同驱动了长株潭都市圈商贸流通业空间格局的转型。政府通过从《环长株潭城市群旅游发展规划》到《长株潭一体化发展五年行动计划（2021—2025年）》再到《长株潭都市圈发展规划》的连续政策供给，为空间重组提供了制度框架与战略引导，推动发展逻辑从城市单点向都市圈整体网络转型。二是市场力量推动空间持续优化重构。从供给侧来看，经济基础的规模效应、产业发展的联动效应驱动资源向长沙“一核”高度集聚，推动商贸设施在株洲、湘潭新增“两片”次级集聚区，并借助技术发展降低时空约束，赋能商业网点沿交通廊道向外围“多点”扩散。从需求侧来看，持续增强的人口密度巩固了核心区与次级中心的市场基础；而解释力跃升为首位的城镇化，通过引导消费升级支撑了高端业态在核心区的集聚，其空间溢出效应更直接驱动了商贸网络向县域等外围区域下沉与拓展，是“多点”扩散与空间拓展的核心动力。
②因子交互探测结果。由表9可知，交互作用呈现双因子增强和单因子非线性减弱两类特征，其作用强度和模式随时间发生明显改变。2012年，政府支持、产业结构、技术水平、人口密度和城镇化5个因子之间呈现显著的双因子增强效应，表明除经济基础外，政府与市场供需两侧均存在良好互动效应；而经济基础与其他因子的交互作用表现为单因子非线性减弱，反映出其强主导作用以及与政府支持交互时的弱协同性。经济基础的强主导与交互弱势并存，是都市圈要素集聚与增长转型的阶段性表征，核心区凭借雄厚经济实力形成产业带动效应，但部分经济强区偏重工业、忽视对流通业的引导，抑制了要素联动与政策协同。到2022年，交互作用的整体强度显著提升，政府支持、产业结构、人口密度和技术水平4个因子之间的协同效应进一步增强，经济基础与其他因子的交互作用仍为单因子非线性减弱，而城镇化与其他因子的交互作用则由双因子增强转为单因子非线性减弱。该转变源于城镇化的驱动逻辑发生变化，从依赖人口与用地规模扩张转向以功能优化与空间重构为核心。长株潭都市圈城镇化率突破80%，核心区商业承载力趋近饱和、土地竞争激烈，推动大型商贸企业将仓储等功能外迁至县域；同时，政策重心与数字基础设施向外围倾斜，县域消费能力与商业体系显著改善，使商业布局得以突破传统中心地理论束缚。因此，城镇化实现了从量的增长到质的优化的结构性转变，其驱动模式从协同增强转向自主主导，推动商贸流通业空间格局从“核心—边缘”结构向“功能—网络”结构演进。
表9 长株潭都市圈商贸流通业空间布局因子交互探测结果

Tab.9 Results of interactive detection of spatial distribution factors of the commercial and trade circulation industry in the Changsha-Zhuzhou-Xiangtan Metropolitan Area

交互因子 2012年 2022年
交互结果 交互作用类别 交互结果 交互作用类别
政府支持∩经济基础 0.1475 单因子非线性减弱 0.1872 单因子非线性减弱
政府支持∩产业结构 0.1426 双因子增强 0.1888 双因子增强
政府支持∩技术水平 0.0683 双因子增强 0.1064 双因子增强
政府支持∩人口密度 0.1471 双因子增强 0.1897 双因子增强
政府支持∩城镇化 0.0856 双因子增强 0.1688 单因子非线性减弱
产业结构∩经济基础 0.1472 单因子非线性减弱 0.1869 单因子非线性减弱
产业结构∩技术水平 0.1444 双因子增强 0.1617 双因子增强
产业结构∩人口密度 0.1474 双因子增强 0.1895 双因子增强
产业结构∩城镇化 0.1474 双因子增强 0.1840 单因子非线性减弱
经济基础∩技术水平 0.1463 单因子非线性减弱 0.1727 单因子非线性减弱
经济基础∩人口密度 0.1472 单因子非线性减弱 0.1898 单因子非线性减弱
经济基础∩城镇化 0.1476 单因子非线性减弱 0.1739 单因子非线性减弱
技术水平∩城镇化 0.1475 双因子增强 0.1823 单因子非线性减弱
人口密度∩技术水平 0.1471 双因子增强 0.1897 双因子增强
人口密度∩城镇化 0.1472 双因子增强 0.1895 单因子非线性减弱

4 研究结论与政策建议

4.1 研究结论

本文基于长株潭都市圈19个县域的POI数据与社会经济数据，综合运用核密度分析、空间相关性分析、标准差椭圆分析、双向固定效应模型与地理探测器等方法，深入探究了其商贸流通业的时空演化特征与驱动机制。主要结论如下：
①空间格局实现由单核圈层结构向多中心共生网络结构的转型。2012—2022年，网点规模明显增长，空间体系从长沙单极主导的“一核一片多点”格局，演进为长株潭协同发展的“一核三片多点”结构。演化过程呈现极化与扩散效应并存的特征，核心区通过超集聚效应强化辐射能级，株洲、湘潭依托产业与城镇联动崛起为次级中心，外围节点沿廊道扩散，形成“核心引领—次级中心支撑—节点扩散”的层级网络。空间扩展高度契合“西北—东南”发展主轴，但韶山等外围县域仍相对滞后，效率与均衡之间仍存在明显矛盾。此过程符合区域空间结构的阶段性演进规律，标志着长株潭都市圈从概念框架走向实体构建。
②细分行业呈现基于功能分化的差异化演进路径。研究期内，批发零售业空间覆盖范围显著扩大，表现出强劲的扩散性与均衡化趋势；餐饮业活动范围向长沙核心商业区集中，呈现空间收缩与核心依赖并存特征；住宿业则展现出明显的去中心化均衡布局。行业间空间关联性发生转变，从初期整体同质集聚转向功能导向的协同模式，批发零售业与餐饮业形成稳定共生体，而住宿业关联性显著弱化。业态分异是市场对都市圈内部差异化区位成本、消费潜力和要素禀赋的理性响应，体现了基于功能分工的空间重组趋势，成为都市圈成熟发展的显著标志。
③时空演化遵循政府与市场双轨协同、供给与需求动态平衡的复合驱动机制。其中，政府通过制度供给与战略规划引导空间演化方向，为多中心网络结构形成提供引导；市场通过供需力量动态博弈决定演化节奏与形态，推动主导因子从供给侧经济基础向需求侧城镇化引领转型。供给侧通过经济基础的规模效应和产业结构的高级化进程，为商贸流通网络扩展提供基础支撑；需求侧因素通过人口集聚的规模经济和城镇化引致的消费升级，推动商贸功能体系重构；而技术水平虽在多元线性回归中直接效应不显著，但通过地理探测器的交互增强效应，成为促进供需协同的关键媒介。“有为市场”和“有为政府”协同促进商贸流通业空间布局从单核集聚向多中心网络演进，推动发展路径实现从产业规模驱动向人本功能导向的战略转型。

4.2 政策建议

基于上述研究结论，本文提出如下建议：
①优化功能布局，促进都市圈商贸流通业均衡发展。要加强顶层设计，制定都市圈商贸流通业发展专项规划，明确“一核多片N点”功能定位，持续完善“核心引领—次级中心支撑—节点扩散”的空间体系。具体来说，长沙市作为核心引领区，应发展高端商业与大型商贸中心，强化核心商圈辐射能力，鼓励商业资源沿“西北—东南”主轴向南拓展；株洲市与湘潭市作为关键支撑区，应充分利用其交通枢纽与产业基础，重点发展生活性批发零售、餐饮及物流中转集散功能，积极引导其商业服务向北延伸，与长沙形成互动，推动三市交界地带商业融合发展。而长沙县、浏阳市、宁乡市、湘潭县、渌口区、韶山市、醴陵市等外围区域作为重要服务节点，应发展区域性专业市场、批发交易与城乡物流配送中心，充分依托“红色旅游”“乡村旅游”等文化和生态资源，促进特色文旅与商贸服务深度融合，形成差异化优势。
②鼓励区域和行业联动，助推都市圈商贸流通业协同发展。要以县域商业体系建设为核心抓手，优化外围区域的商业网络与物流配送体系；加大招商引资与政策扶持力度，引导大型连锁零售、餐饮企业下沉布局，激活县域经济活力；着力提升外围区域的流通基础设施水平，加快建设县级物流中心、乡镇商贸中心及村级便民服务网点，切实提升商业可达性与物流便利性；支持长沙发挥新消费高地优势，培育新零售、新餐饮等市场主体，在核心区域探索“零售+餐饮”“住宿+餐饮”等跨界融合模式；重点推动外围区域“文旅+商贸”深度融合，依托特色资源协同发展特产商业、主题餐饮与精品民宿。
③加强市场与政府协作，深化都市圈商贸流通业稳健发展。要设立商贸流通业发展专项资金，支持企业经营模式创新、技术升级与规模扩张；持续推进以人为核心的新型城镇化，重点加强外围及乡村地区的商贸环境与数字网络建设，释放乡镇市场潜力。在产业分工上，中心区域应聚焦发展高新技术产业、现代服务业与高端制造业；外围区域侧重发展现代农业、特色制造、物流仓储及文化旅游等产业集群，形成互补格局。要制定更具竞争力的人才政策，完善公共服务配套，以增强都市圈的整体吸引力；协同政府、企业、高校与科研机构等多方力量，共同推进商贸流通业的数字化转型，以技术赋能突破空间局限，优化全域整体布局。

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