一、研究背景

国内学者对产业集中度问题的研究，主要是针对工业产业尤其是制造业展开的，对零售业的研究相对较少，现有文献也多是从产业结构的角度去分析相应的市场集中度，进而讨论与竞争和垄断相关的一系列问题，如陈阿兴(2004)分别从地区市场及零售业态的角度对2000～2003年我国十大城市零售业及连锁超市的市场集中度进行了考察，赵凯(2007)从业态和组织形式的角度对1990～2005年我国零售业业态和组织形式的演变及市场集中度进行了实证分析，而站在区位的角度对作为第三产业主力军的连锁零售业地理集中度的考察则鲜有涉及。

连锁零售业的发展水平是一国零售业与世界零售业接轨程度的直观反映，也是体现一个国家流通业现代化水平的重要标志。由于历史及区位的原因，中国连锁零售业的发展极不平衡，地区差异异常显著。在全球零售业竞争日趋激烈的大环境中，如何对自身集中状况进行评价，找到拉动产业发展的“增长极”，已成为实现中国连锁零售业崛起战略目标的前提和基础。从这个层面来看，有必要对中国连锁零售业的地理集中状况进行研究。本文将从地理区位的角度，利用一系列反映产业集中程度的指标及相关统计资料，对中国连锁零售业及其各业态的现有集中水平、主要集中地区及集中类型、特征与成因进行考察，并对相应结果作进一步的分析与探讨。

二、研究对象的界定与评价方法的选取

(一)研究对象

连锁经营是指在核心企业或总店的领导下，实行集中采购和分散销售的有机结合，通过规模化经营实现规模效益的经营联合形式。其主要业态包括百货商店、超级市场、专业点、专卖店、便利店、仓储会员店、家居建材店等。本文的研究对象就是采用这种方式经营的零售企业或集团。

(二)评价方法

本文以产业地理集中的相关理论为依据，综合考虑资料及数据收集的可能性与准确性，选取了能反映产业地理集中水平的6项主要经济指标(分别为门店总数、营业面积、从业人数、销售总额、企业总数、购进总额)，先后运用因子分析、聚类分析等多元统计分析方法及区位集中率指标来分析中国连锁零售业在30个(鉴于数据的可获得性剔除西藏)省市的集中状况，以此作为划分中国连锁零售业集中区域类型的基础与依据。

1.因子分析。这个概念始于20世纪初KarlPearson和CharlesSpearmen等人关于智力测验的统计分析(薛薇，2004)。其基本思想是将具有错综复杂关系的变量(或样品)综合为数量较少的几个因子，同时根据不同因子对变量进行分类，属于多元分析中处理降维问题的一种有效的统计方法(张文彤，2004)。本文将利用统计分析软件SPSS12.0中因子分析的相关原理，以全国30个省市为统计样本，对其反映连锁零售业集中度的6项指标进行降维，并采用回归法求出因子得分函数，以最终形成对各样本按集中度高低的分类。

2.聚类分析。这是统计学中研究“物以类聚”问题的多元统计分析方法，它能够将一批样本(或变量)数据根据其诸多特征，按照在性质上的亲疏程度，在没有先验知识的情况下进行自动分类，产生多个分类结果(张文彤，2004)。本文采用SPSS12.0中的层次聚类法对30个省市反映连锁零售业集中度的6项指标进行了聚类分析，进而得到集中度特征各异的不同类型，以形成与因子分析结果的比较。

3.集中率分析。为考察各种连锁零售业态的地理集中度，同时对因子分析与聚类分析的结果进行验证，本文共选取了2个指标。先是四省集中率CR4，①即各业态销售额排名全国前4的省市占全国同业态销售额的累计份额。然后是每个业态CR4的标准差系数V[，σ]，②以对各业态在4省市分布的均衡性进行分析。在CR4一定的情况下，V[，σ]越大，表明该业态前4省市所占比重相互之间的分布越不均匀，向少数省份集中的态势就越明显。

三、实证结果与分析

(一)因子分析结果

以当前国家统计部门就地区连锁零售业主要经济指标正式公布的最完整的资料——《中国连锁零售业统计年鉴2006》提供的数据为依据，本文对全国30个省市的6项指标数据(限于篇幅，原始数据表略)利用SPSS12.0进行因子分析，结果如下：

KMO检验和巴特利球度检验结果均表明，相关系数矩阵与单位阵有显著差异，即各变量间有较强相关性，故因子分析的适用性检验通过。6个因子中，第1因子的特征根值最高，解释原有变量总方差的88.017％。一般而言，累计方差贡献率大于0.85时的特征根个数即为适合提取的因子个数，因此，提取第1个因子就已足够描述区域零售业集中度的总体水平。

为考察各省市连锁零售业的集中状况，并对其进行分析与综合评价，本文采用回归分析法求出了因子得分系数，由此将第1因子表示为6项指标的线性形式，从而得到评价各省市连锁零售业集中水平在全国所处地位的综合统计量：

F=0.178X1+0.169X2+0.182X3+0.186X4+0.163X5+0.187X6