基于GIS技术的中国上市公司总部空间格局分析
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作者:娄洪武 黄蔷
摘 要：为产业合理布局和经济协调发展，针对中国上市公司总部的空间分布，利用GIS技术，分析上市公司总部的空间格局及其影响因素。结果表明，国内上市公司总部分布具有极大的差异性，总体以京津冀、长三角和珠三角地区为中心的三核向四周辐射的发展模式。经济发展水平、常住人口数量、交通便利性和实际利用外资额均能促进全国上市公司的发展。
关键词：上市公司;总部;空间格局;GIS技术;GWR模型
中图分类号：K902 文献标志码：A 文章编号：2095-2945（2022）23-0099-04
Abstract： In order to rationally distribute the industry and coordinate the development of the economy， this research focuses on the spatial distribution of the headquarters of listed companies in China， and uses GIS technology to analyze the spatial distribution of the headquarters of listed companies and its influencing factors. The results show that the distribution of the headquarters of domestic listed companies has great differences. The development model of the three cores radiating to the surrounding areas with the Beijing-Tianjin-Hebei， Yangtze River Delta and Pearl River Delta regions as the centers. The level of economic development， the number of permanent residents， the convenience of transportation and the actual amount of foreign capital utilized can all promote the development of listed companies across the country.
Keywords： listed company; headquarters; spatial pattern; GIS technology; GWR model
S着国民经济的高速发展，带动国内上市企业的规模迅速扩大，国内地区经济差异也越发明显，上市公司的空间分布也愈加不平衡[1-2]。上市公司作为城市经济发展最优质的企业成员，其区位的选择对于地区经济的发展起着明显的主导作用。然而上市公司的发展带动着城市化的进程不断推进，从而也引发了一系列问题[3]。城市建设用地不断扩张，城市用地急剧减少，劳动力成本也不断增长，地区人口比例严重失衡，工业、建筑业和制造业全面发展，造成越来越严重的环境问题[4-6]。例如城市用水短缺、城市污染排放严重、地区生态系统退化、耕地面积减少、生物多样性丧失等问题，城市内部各方面的不协调性，导致逐渐不能负荷城市经济的发展，上市公司的空间分布极度不平衡，可能将导致地区经济失衡。因此分析全国上市公司的空间分布特征，对于调整产业布局和促进地区经济的可持续发展具有重大意义[7-9]。
1 数据来源及方法
1.1 数据来源
此次研究对象为全国的A股上市公司（港澳台地区不在研究范围内），后文所谈及的上市公司均指国内上市的A股上市公司。上市公司数据来自于Wind经济数据库，其他社会参量数据来自中国统计年鉴，中国各省统计年鉴，上市公司地址为其总部所在办公地址，坐标数据来源于百度地图坐标拾取平台。部分数据来自《中国证券期货统计年鉴》。
1.2 研究方法
研究利用的主要研究方法有：标准差椭圆分析法、空间自相关分析法、地理加权回归（Geographically Weighted Regression，GWR）模型。
标准差椭圆分析法适用于区域属性数据空间分布特征[10-11]，本文用此方法来分析全国上市公司2011、2014、2017和2020年这4年的分布特征。其计算公式如下
式中：θ为椭圆的旋转角;δx和δy表示X轴和Y轴的标准差。
全局自相关分析法是整体上对中国上市公司总部的空间分布与和其空间地理位置上的所存在的空间依赖性进行分析，在相关性分析中，最常用的是通过统计量Global Moran'I（全局莫兰指数），其计算公式如下
式中：I为全局莫兰指数;n为基本单元总个数;yi和yj为第i个基本单元和第j个空间基本单元的属性值;y为所有基本单元属性值的平均值;wij为空间权重值。莫兰指数的值在[-1，1]之间。
地理加权回归（GWR）模型是对线性回归模型的一个拓展，研究设定的GWR模型如下：
yi=β0（ui，vi）+βk（ui，vi）xik+εi ， （5）
式中：yi为n×1维被解释变量;xik为n×k维解释变量矩阵;βk（ui，vi）为因素k在回归点i的回归系数;k为自变量个数;（ui，vi）表示第i个观察点的经纬度坐标;εi为分布的误差项。
2 全国上市公司发展概况
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