賀 容，劉軍偉

(成都市經濟發(fā)展研究院，四川 成都 610032)

上市公司是現代經濟制度中的最高階組織形式，代表了區(qū)域經濟發(fā)展中最富活力與制度優(yōu)勢的微觀經濟實體[1]。上市公司的空間格局是區(qū)域經濟發(fā)展和競爭力的重要反映，因而也成為經濟地理學的議題之一。有關中國上市公司空間格局特征的研究，在方法上，包括描述統計分析[2，3]、標準差橢圓、熱點探測Gi*[4]、核密度[5]等空間計量模型。在影響上市公司格局形成的原因研究上，各學者借助了定性分析[2，6]、相關系數法[3]、OLS模型[4]、Logit模型[5]等方法進行了探究，孫峰華等重點關注了公司數量、地域面積、經濟水平以及產業(yè)結構的影響[7]，鐘業(yè)喜等討論了經濟規(guī)模、科教能力、全球化水平以及金融能力等因素的作用機理[3]，方旭等研究了金融外部性、產業(yè)關聯等的影響[8]，葉茂林等論述了政策因素、改革力度等因素的影響過程[2]。已有的研究中關于上市公司空間格局的研究中多是從整體上市公司進行考察，而民營上市公司的發(fā)展起步較晚，但勢頭強勁，在民營經濟飛速崛起的今天，亟待補充關于民營上市公司格局的專題研究，同時現有關于上市公司格局特征影響研究在方法上大多基于線性假設不一定符合現實。中國不同區(qū)域間自然社會背景差異很大，各因素的空間異質性突出，因此需要采用新的研究方法準確理解和把握各因素作用的內在機理。

基于此，本文以中國民營上市公司為研究對象，在分析不同尺度下民營上市公司的空間格局差異的基礎上，借助地理探測器探索各影響因素的作用特點。通過本文研究，一方面有利于理解民營經濟如何塑造中國經濟地理；另一方面又可為提高區(qū)域資本證券化率，推動經濟市場化運行和實現高質量發(fā)展提供科學戰(zhàn)略指導。

1 數據來源及研究方法

1.1 數據來源與處理

中國民營上市公司數據來源于CSMAR數據庫中的民營上市公司子庫，時間跨度為2003～2016年，包含公司名稱、注冊地址、上市日期、行業(yè)代碼、營業(yè)收入、總股本、總資產等信息。地理底圖來源于國家自然資源部標準地圖服務系統的標準地圖(審圖號為GS(2019)1719號)，借助Google Earth的地理編碼功能獲取民營上市公司的經緯度坐標，并將其導入ArcGIS 10.2軟件中進行配準，最終構建“2016年中國民營上市公司地理空間專題數據庫”(本文研究區(qū)不包含港澳臺地區(qū)，全文同)。中國民營上市公司格局的影響機制分析數據主要源自《中國城市統計年鑒(2017)》、《中國統計年鑒(2017)》，其中“政商關系健康指數”來源于《中國城市政商關系排行榜(2017)》(1)政商關系健康指數由親近指數與清白指數加權構成，其中親近指數由包含政府關心指數、政府服務指數、企業(yè)負擔指數構成，清白指數由政府廉潔指數、政府透明指數構成.。

1.2 研究方法

1.2.1 最鄰近指數分析

最鄰近指數(Nearest Neighbor Index，NNI)是研究對象在空間上實際最鄰近距離與理論最鄰近距離之比，在此用以衡量民營上市公司在全局上的鄰近程度，計算公式為[9]：

NNI=D0/DE

(1)

式中：NNI為最鄰近指數；D0、De分別為民營上市公司相互間的實際最鄰近距離和理論距離；dij為公司i和公司j間的最短距離；S為研究區(qū)面積；n為公司總數。NNI≥1.5為均勻分布；1.2≤NNI<1.5為隨機—離散分布；0.8

1.2.2 Ripley’s L函數

Ripley’s K函數能夠通過計算D范圍內公司密度與研究區(qū)內公司密度的比值顯示任意尺度上民營上市公司的空間分布模式及變化，表達式為[11]：

(2)

式中：S為研究區(qū)面積；n為公司數量；D為距離；kij(D)為D范圍內公司i與公司j間的距離。為更好的解釋上述公式的實際意義，Besag[12]提出以L(D)函數代替K(D)函數，公式為：

(3)

在完全隨機分布的零假設下，L(D)函數的期望值為0，無法判斷觀測值是否具有顯著性。因而在偏離隨機分布的現實情況下，可以借助蒙特卡洛模擬方法構建L(D)函數的上下包際線(即置信區(qū)間的上限和下限)，最終判斷D范圍內的公司分布模式。若L(D)值高于上包際線時，表明民營上市公司服從顯著集聚分布；若位于上下包際線之間，服從隨機分布；若低于下包際線，服從均勻分布。L(D)值與上包際線的差值最大處即為集聚強度最大處，對應的D為特征尺度，以D為半徑的圓為集聚規(guī)模。

1.2.3 熱點聚類分析

熱點聚類分析(Nearest Neighbor Hierarchy，NNH)是利用最近距離分析技術探測點要素熱點區(qū)的聚類方法，該方法通過類推方式獲取一級、二級及之上的熱點區(qū)[13]。

1.2.4 地理探測器

地理探測器(Geodetector)是研究地理要素的空間分異性并解釋其對研究對象作用的動力機制，該方法無需線性假設[14]，本文引入該模型中的因子探測模塊各因素對民營上市公司空間格局的作用過程，公式為：

(4)

2 結果分析

2.1 中國民營上市公司空間分布概況：東南密西北疏，與中國宏觀經濟格局空間耦合度高

圖1a展示了中國民營上市公司數量上的分布概況：覆蓋31個省級行政區(qū)、216個地級市，“胡煥庸線”兩側分布懸殊，空間分異明顯?！昂鸁ㄓ咕€”以東地區(qū)，分布稠密。在總股本、凈利潤、營業(yè)收入、總資產指標上，亦表現出與數量上相似的空間格局，這一特征與中國宏觀經濟耦合度高，反映出“胡煥庸線”以東地區(qū)對民營經濟掌控能力突出。

圖1 中國民營上市公司空間分布

2.2 中國民營上市公司的空間集聚特征分析

2.2.1 全局空間集聚程度分析：凝聚態(tài)勢強烈

借助Crime Stat 3.3計算民營上市公司最鄰近指數。結果顯示，民營上市公司NNI值為0.18，實際距離(8.27 km)小于期望距離(46.59 km)，且通過置信度檢驗，表明民營上市公司在全局上為顯著凝聚。

2.2.2 空間多尺度特征分析：在多種尺度上均顯著集聚

前文結果僅能反映民營上市公司在全局的分布態(tài)勢，而不同尺度是否出現集聚現象，存在哪里，強度和規(guī)模又是如何，則需由Ripley’s L函數詳細捕捉。借助Crime Stat 3.3計算并檢驗Ripley’s L函數，結果整理如圖2。結果顯示，L(D)曲線恒高于上包際線，說明民營上市公司在各尺度上均為顯著集聚，特征尺度為1 230 km，集聚規(guī)模為4 750 506 km2，集聚強度為645。

圖2 中國民營上市公司的空間多尺度分析Fig.2 The spatial multi-scale analysis of Chinese private listed companies

2.2.3 空間分布的熱點區(qū)域分析：集聚于長三角、珠三角、環(huán)渤海經濟帶，高行政級別城市指向鮮明

本文進一步探測民營上市公司在地理空間上的熱點分布區(qū)域。在Crime Stat 3.3軟件中，獲取到不同級別熱點集聚區(qū)(圖3)，其中，一級熱點區(qū)體現的是小尺度的集聚，而二級熱點區(qū)體現的是較大尺度的集聚。結果表明，包括34個一級熱點區(qū)和3個二級熱點區(qū)，主要沿東部沿海及中部地區(qū)分布，顯示出一定的“小集聚大分散”特點。將所有地級城市單元劃分為直轄市、副省級城市、一般省會城市、一般地級城市4類(2)直轄市：北京、上海、重慶、天津.副省級城市：深圳、廣州、南京、武漢、沈陽、西安、成都、濟南、杭州、哈爾濱、長春、大連、青島、廈門、寧波.一般省會城市：長沙、福州、合肥、烏魯木齊、鄭州、海口、昆明、南昌、太原、蘭州、石家莊、貴陽、南寧、銀川、拉薩、呼和浩特.一般地級城市：蘇州、寧波、紹興、無錫、廈門、常州、南通、汕頭等.，各行政級別下民營上市公司的行業(yè)類型分布特征如表2。直轄市、副省級城市、一般省會城市以上3種行政級別共涵蓋36個城市，分別占有民營上市公司總體的15.75%、28.81%、9.36%，累計百分比高達53.91%，顯示出民營上市公司的空間分布規(guī)律具有顯著指向高行政級別城市的特性。

2.3 中國民營上市公司空間格局的動力機制分析

2.3.1 影響因素選取及數據處理

民營上市公司是具有上市意愿且滿足上市條件的民營公司向國家證券管理部門提出申請并被核準同意發(fā)行股票之后的產物,因而決定公司上市需求、績效和規(guī)模水平、上市資格獲取等因素也是對民營上市公司格局產生重要影響的因素。經濟發(fā)展水平高的地區(qū)在資產規(guī)模以及經營績效上表現相對良好,且未來成長空間的增大要求其需要充裕的發(fā)展資金,因此該區(qū)域的民營公司為募集到更多資金,通過資本結構的改變成為上市公司的需求更為旺盛。市場容量是市場需求的反饋,也是公司獲取利潤的基礎,決定了民營上市公司的數量和規(guī)模。開放水平影響對外貿易及經濟交流的活躍度,決定公司獲取全球資源的便利性。營商環(huán)境反映民營上市公司產生和發(fā)展所需要依托的基礎設施、金融體系、法律制度環(huán)境、政商關系等方面的建設情況。

圖3 中國民營上市公司的熱點聚類Fig.3 The cluster of hot spots of Chinese privatelisted companies表2 不同行政級別下民營上市公司分布特征Tab.2 The distribution characteristics of private listedcompanies under different administrative levels城市級別城市數量/個民營公司數量占總數比重/%直轄市415.75副省級城市1528.81一般省會城市179.36一般地級城市18046.09

市場化程度體現市場對資源配置能力的大小，而各種生產和使用要素的配置模式又會影響公司成本。

綜合上述分析，甄別出經濟發(fā)展水平、市場容量、開放水平、營商環(huán)境、市場化程度5個探測因子，并參考相關文獻資料[15-19]，確立了相應替代指標構成表3的分析框架以解析民營上市公司的格局機制。與此同時，為判斷各探測因子是否存在尺度依存性，本文將從省域和市域以代表大尺度和小尺度對比其作用特征。為保證數據的可獲取性和可比性，在研究對象選擇上，省域包括大陸31個省級行政區(qū)，市域包括173個城市。借助“K-means”算法將各因子離散化，對比多次試驗結果后確定分為4級。地理探測器探測結果如表4。

表3 中國民營上市公司空間格局動力機制分析框架Tab.3 The analysis framework of the motivation mechanism of spatial pattern of Chinese private listed companies

表4 中國民營上市公司空間分異動力機制探測結果Tab.4 The results of the dynamic mechanism of quantity distribution of Chinese private listed companies

2.3.2 民營上市公司空間格局的影響因素探測

表4顯示，各因子在不同尺度的探測效果上共性與差異共存。在共性上，市場化程度、營商環(huán)境、市場容量、開放水平、經濟發(fā)展水平在省域和市域均通過顯著性檢驗(p<0.05)，且q統計量均超過30%，顯示出較好的格局解釋能力。而特定的探測因子在塑造不同尺度的格局時又凸顯出一定差異。于省域而言，市場化程度(0.65)、市場容量(0.64)、開放水平(0.61)、經濟發(fā)展水平(0.53)解釋力均超過50%，為省域格局的共同主導因子。于市域而言，市場容量解釋力達到65%，是塑造市域尺格局的核心因子；而開放水平(0.48)、市場化程度(0.43)、營商環(huán)境(0.37)、經濟發(fā)展水平(0.31)解釋力超過30%，是次一級的共同推動因素。此外，超過半數探測因子的解釋力在省域大于市域，反映了探測因子的作用存在尺度依存特性，同時也揭示了大尺度上的格局分布更富規(guī)律。

對各探測因子作用的具體分析：

(1)市場容量

市場容量是中國民營上市公司空間集聚的重要推動因素。市場容量的大小決定了民營公司未來的發(fā)展空間。就中國來看，“胡煥庸線”以東地區(qū)，人口眾多，國際國內市場廣闊，總需求較大，因而本區(qū)民營公司在面臨國有公司的“擠占”效應下有機會獲取到更多的市場份額，實現更大規(guī)模經濟效益。并且當民營公司規(guī)模擴大到一定程度后，其希望通過上市更進一步擴大公司規(guī)模的需求也會相應增加，最終將形成民營上市公司在本區(qū)的大量集聚。

(2)開放水平

開放水平關乎外商“走進來”與民營公司“走出去”的難易程度。中國東部沿海省市獨特的臨海地理位置，在經濟發(fā)展的早期優(yōu)先承接國外的產業(yè)轉移，外向型經濟發(fā)達。隨著開放水平的提升，本區(qū)不僅可以在接受國外經濟輻射，吸收外商在技術、人才管理、知識創(chuàng)新等方面的“溢出效應”，提升市場競爭力；同時還可以擴展海外市場，將優(yōu)質產品和服務推向世界，因而民營公司在規(guī)模大小表現上更為優(yōu)秀，也更多成長為民營上市公司。

(3)市場化程度

自1978年以來，中國的市場化改革已取得顯著成效，各種生產要素的流動性也隨之加快。由于中國市場化改革的漸進推進，導致市場化程度存在強烈的地區(qū)不平衡特征。東部沿海省市市場化進程領先，人力、資本等要素均向此匯聚，資源錯配現象減少，民營經濟效率得到提高，成本也更加節(jié)約。與此同時，市場化程度越高還意味著政府對市場的干預程度減少，經濟自由化水平較高，民營公司更能在選擇公司資本結構時具備話語權。因而市場化程度也是導致中國民營上市公司空間分異格局的重要因子。

(4)營商環(huán)境

長三角、珠三角、環(huán)渤海經濟區(qū)以及多數省會城市，無論是在基礎設施、法律制度環(huán)境，還是在金融體系、政企關系上，均占據更加有利優(yōu)勢，也使得民營公司上市機會更多，進而形成了上市公司在以上地區(qū)的空間集聚。

(5)經濟發(fā)展水平

通常情況下，經濟發(fā)展水平較好的地區(qū)民營公司往往經營績效更加良好，更能夠達到上市的規(guī)模條件，并且上市的意愿也更加強烈，最終造成民營上市公司在不同經濟發(fā)展水平區(qū)域間的空間分布差異。

3 結論與討論

3.1 結論

本文首先回顧了中國民營上市公司近年來的時序演化進程。其次基于點模式方法，著重解析了其在多種尺度上的空間集聚特征。最后立足空間異質性，對比考察了不同尺度的格局機制，與現有關于上市公司格局的研究成果相比，主要有以下新的發(fā)現：

(1)在空間分布概況上，中國民營上市公司數量及各經濟指標分布均呈現“東南密西北疏”的二元空間分異特征，為中國經濟發(fā)展的不平衡性提供了新的實證依據。

(2)最鄰近指數顯示，在全局上中國民營上市公司凝聚態(tài)勢顯著。

(3)Ripley’s L函數結果顯示中國民營上市公司在多種尺度上均顯著集聚。

(4)多層次聚類結果表明，民營上市公司在大尺度上傾向于集聚在長三角、珠三角、環(huán)渤海經濟帶，而在小尺度上則傾向于集聚于省會城市，地域分布不均衡突出，具有一定的“小集聚大分散”特點，這與潘峰華等[3]關于不分所有制的整體上市公司的空間格局具有一定相似性。

(5)地理探測器探測結果顯示，市場化程度、營商環(huán)境、市場容量、開放水平、經濟發(fā)展水平5個因子共同塑造了中國民營上市公司的格局特征。特定探測因子的解釋力存在尺度依存性，大尺度的格局形成更具規(guī)律性，小尺度更具復雜性，因而造成了中國民營上市公司在多尺度上的空間格局現狀。

3.2 討論

民營上市公司是民營經濟在資本市場的重要成就之一，但就研究結論來看，中國民營上市公司在分布格局上還存在明顯的區(qū)域不平衡現象，中國民營資本市場建設還任重而道遠。具體措施而言，需要發(fā)揮政府效能，在頂層設計上放松對民營企業(yè)的準入原則，擴充股市增量。提供更加公平且效率的營商環(huán)境，讓市場發(fā)揮主導作用。提升民營資本自主權，增強民營資本活力。加強各種信息的順暢性和時效性，減少資本投資與融資需求的供求不匹配現象。完善法律支撐體系和上市公司審批制度，保持健康政商關系。鼓勵金融中介結構對民營企業(yè)的融資需求支持，減輕民營公司的稅費負擔。從民營企業(yè)自身來說，也需要其增強其社會責任感，發(fā)揮民營企業(yè)對區(qū)域經濟的帶動作用。通過以上措施，全面提升區(qū)域資本證券化率，促進中國民營資本市場健康可持續(xù)發(fā)展，平衡區(qū)域經濟發(fā)展差異。