贵州省作为中国主要的白酒产区之一,以酿造的优质酱香型白酒而闻名[1]。近年来,贵州白酒产业呈现出强劲的发展态势,不仅在国内市场占有份额不断提升,而且一些有影响力的酒企开始开拓国际市场[2]。据2022年贵州省白酒产业发展报告显示,贵州规模以上白酒企业完成产量(折合65°)28.9万kL,完成产业总值1 204.4亿元。贵州以占全国4.3%的白酒产量,赚取了国内白酒市场43.9%的利润。新中国成立后,贵州省的白酒产业一直在不断发展和演变。随着全球烈酒市场需求的变化和产业转型发展的需要,贵州省的白酒产业也面临一系列新的挑战和机遇。对贵州省白酒产业的空间分布和驱动因素进行研究,对于更好地理解该产业的演化过程、提高产业的竞争力和可持续性至关重要。
目前,国内对白酒产业的研究主要聚焦于白酒产区重构[3-4],通过研究发展路径[5-6],以品牌经济为视角[7-8],深入研究品牌经济框架下的商业模式[9],从而促进白酒产业的高质量发展[10-12]。另外,小范围内的白酒产业的空间分布[13],白酒产业的聚集与生态效率的动态关系研究[14],以及白酒产业转型[15-18]等方面也有一定程度的探索研究。在国外,当前开展的研究主要围绕酒类营销点的空间分布[19],美国不同州的法律法规对烈酒、葡萄酒和啤酒零售店的销售限制对当地就业、工资和门店数量的影响[20],葡萄酒旅游产业的发展[21-24]等方面。而在区域范围内对酒产业的空间分布和相关驱动因素方面的研究少见报导。白酒产业的空间分布受到自然环境、政策支持、市场需求、文化因素、地方经济的发展水平等多种因素的影响。然而,当前关于贵州白酒产业空间分布的研究少见报导,特别是针对其空间分布特点和关键驱动因素的深入探讨。本研究旨在通过数据分析与可视化,探讨贵州省白酒产业的空间分布现状以及影响该分布的关键因素。具体来说,本研究将关注以下关键问题:首先,贵州白酒产业的空间分布特点是什么?其次,自然环境、交通水平、经济发展水平等因素与白酒产业的空间的关联性。为了回答上述问题,本研究使用ArcGIS软件对数据进行分析并绘图,在此基础上进行数理统计分析,以全面了解贵州省白酒产业的现状和驱动因素。该研究对于深刻理解贵州白酒产业发展的空间格局和实现白酒产业的可持续发展具有重要意义。研究成果可为政府制定产业发展政策提供科学依据,有助于在地区内实现白酒产业的均衡发展。此外,该研究可加强白酒产业从业人员对于行业发展的认知,从而更有效的制定企业发展方针和策略。
贵州省位于中国西南部,地处亚热带,其地理位置和独特的自然环境使其成为中国著名的白酒产区之一[25]。贵州省地理多样性显著,包括高山、丘陵、盆地、河流等多种地貌类型。平均海拔约1 100米,气候温暖湿润,属于亚热带温湿季风气候区。这一地区的地形和气候条件为白酒生产提供了丰富的原料资源,如高粱、小麦等。贵州省优越的生态环境下酿造的白酒具有独特的口味和特色。目前,贵州的白酒产业已达到千亿级。其不仅在市场占有率方面逐年提升,还在品牌建设、技术创新和可持续性发展等方面引领着中国白酒产业的发展。
本研究中使用的数据包括数字高程模型(digital elevation model,DEM),中国行政边界矢量数据,贵州省行政边界矢量数据,中国的河流和交通路网的相关矢量数据,贵州省白酒生产企业的相关数据(包括地址,所属地级市/州,登记状态等信息)。以上数据来源如下:
(1)数字高程模型(DEM)数据下载自地理空间数据云网站,下载链接为:https://www.gscloud.cn/#page1/1。
(2)中国行政边界&贵州行政边界,以及中国的河流和交通路网等矢量数据下载自国家基础地理信息中心,下载 链 接 为:https://www.webmap.cn/store.do?method=store&storeId=2。
(3)白酒生产企业的相关数据下载自企查查官方网站,下载链接为:https://www.qcc.com/,其中,企查查数据收集过程中,搜索关键词为白酒,筛选条件设置为,经营范围+贵州省+制造业+酒、饮料和精制茶制造业+酒的制造,在此基础上共搜集到白酒生产企业4 222家。
首先,将收集到的相关矢量数据和DEM高程数据统一投影到WGS_1984_UTM_Zone_48N坐标系下。然后,对收集到的酒厂数据进行清洗,清洗内容包括剔除登记状态为注销、歇业和吊销状态的数据,匹配高德地图中的地址信息,剔除重复厂址信息,清洗后得到有效的酒厂数量共计3 533条。然后使用ArcGIS 10.8软件的Geocoding功能将酒厂的地址数据转换为经纬度坐标数据。然后对酒厂的空间分布情况进行核密度分析。核密度分析(Kernel Density Analysis)是一种常用于研究空间分布的方法,它通过对数据点周围的区域进行密度估计来揭示特定现象或事件的空间分布特征[26]。在白酒产业的空间分布研究中,核密度分析可以帮助业界了解产业的地理分布,从而更明智地制定战略和决策。核密度的计算公式为:
F(x)为核函数;表示第i(i=1,2,…,n)点的地理坐标;k为核的权重函数;h为核密度函数的带宽,核函数的形状和取值范围与所用地理要素点的个数和利用紧密相关,核密度分析的准确程度取决于核函数和带宽h的选取。
然后使用ArcGIS10.8软件,基于DEM数据,通过数据处理生成坡向(Aspect)和坡度(Slope)的栅格数据,然后提取酒厂的坡向和坡度数据并进行数理统计分析,以了解坡向和坡度如何影响酒厂的空间分布。最后,将酒厂数据与交通路网数据、河流、经济数据(国内生产总值(gross domestic product,GDP))进行图层叠加分析,了解这些因素和酒厂分布之间的相关性。
为了解贵州白酒产业的时空分布特征,研究中对白酒酒厂分成4个不同的时间段进行核密度分析,详见图1。由图1a可知,从新中国成立至2000年,贵州省的白酒企业只有81家,主要分布在遵义市、贵阳市和铜仁市,密度最大的区域在仁怀市,分布密度为0.021~0.040个/km2,而贵阳市和铜仁市的酒厂分布密度在0.011~0.020个/km2。由图1b可知,在2001~2010年间,新增加的酒厂共计76家,新增加的酒厂数量不多,在黔东南,黔南和黔西南开始有零星酒厂出现,而毕节和安顺在这一时期增加了多个酒厂,而遵义,贵阳和铜仁在这一时期也增加多个酒厂,遵义市增加的数量较多。在2011~2020年间,增加的酒厂数量多达2 963家,增加的酒厂数量19倍于1949~2010年间的酒厂数量。这一时期是中国经济高速发展的时期,人民群众的生活水平提高以后,对烈酒需求量的增加促进了白酒业的迅速扩张。由图1c可知,酒企增加数量最多的地方仍是遵义市的仁怀市。密度最大的地方为0.321~1.328个/km2,其他地级市/自治州也都有一定数量的酒厂出现。2020~2023年9月,增加的酒厂数量为413个,统计时间段内合150家/年,少于2011~2020年间296家/年的年平均数量。这一时期处于新冠疫情期间,影响了白酒产业的进一步扩张,由图1d可知,白酒厂家的增加密度仍然以仁怀市为最高。这一结果与茅台酒厂的快速成长有关,也与“离开茅台镇酿不出茅台酒”的说法密不可分。越来越多的酒厂也开始强调“茅台核心产区”的概念,这就导致茅台镇范围内的酒企扩张速度一直居高不下。图1e为1949~2023年9月间的酒厂的核密度空间分布图。从图中可以看出,贵州省仁怀市的白酒企业密度最大,以仁怀为中心向周边辐射。在贵阳、铜仁、六盘水等地形成了次中心,其它地级市/自治州的白酒产业的空间聚集性尚不明显。
图1 贵州白酒产业核密度分析空间分布图
Fig.1 Spatial distribution map of kernel density analysis of Baijiu industry in Guizhou
图中a,b,c,d,e分别为1949-2000年,2001-2010年,2011-2020年,2021-2023年9月期间的酒厂核密度分布图。
为了更全面的了解贵州省白酒产业的空间分布情况,对贵州白酒企业的所在地、海拔高度、坡度和坡向进行统计分析并绘图,结果见图2。由图2a可知,贵州省各地级市/自治州的酒厂数量分布情况如下:安顺市66家,毕节市204家,贵阳市160家,六盘水市117家,黔东南自治州55家,黔南自治州45家,黔西南自治州76家,铜仁市199家,遵义市2 611家,其中,遵义市的酒厂数量占比高达74%。对各个酒厂所在位置的高程统计,由图2b可知,位于0~300 m和1 800 m以上海拔区的酒厂比较少。大部分酒厂位于海拔300~900 m之间,占比达到77%。高海拔区的酒厂分布不多的主要原因在于交通不便与建厂成本等方面,低海拔区酒厂不多的原因在于贵州地处云贵高原,平均海拔1 100 m左右,低海拔区可建厂的区域有限。在不同的坡向上,由图2c可知,以东面和西北面坡向上的酒厂分布最多,分别为674和624家,其次为西面和北面坡,分别为491和445家,其他坡面也均有酒厂分布,地势平坦区亦有酒厂分布,这一结果表明坡向对酒厂的分布影响不明显,而更多的与贵州省内的山脉走向有关。由图2d可知,在不同的坡度范围内,以20~30°间的酒厂分布最多,数量为1 008家,其次为30~40°,以及40~50°,酒厂数量分别为691和452家,0~10°范围内的酒厂最少,主要原因是贵州范围内平坦区偏少,可建厂的区域有限。高坡度区的酒厂也比较少,主要是由于建厂难度和便捷性所致。以上分析表明,贵州省白酒产业空间分布受多种因素影响,其中地理因素是主要影响因素之一。贵州省地处云贵高原,平均海拔1 100 m左右,低海拔区可建厂的区域有限。此外,贵州省山脉众多,坡向和坡度对酒厂分布也存在一定影响。
图2 白酒酒厂空间分布统计数据
Fig.2 Spatial distribution statistical data of Baijiu distilleries
a为各地级市的酒厂数量,b为不同海拔高度范围内的酒厂数量,c为不同坡向上的酒厂数量,d为不同坡度范围内的酒厂数量。
为更好了解白酒酒厂与交通路网和水资源之间的关联性,使用ArcGIS 10.8软件对相关图层进行叠加并绘图,结果见图3。
图3 不同等级的交通路网与酒厂空间分布(a)及四级、五级河流与酒厂空间分布(b)的叠加图
Fig.3 Spatial distribution overlay diagram of different grades of transportation networks with distilleries (a) and fourth- and fifth-grade rivers with the distilleries (b)
由图3a可知,绝大部分酒厂都临近县道及以上级别的公路,交通的便捷性是保证酒厂连接原材料供应和产品分销的重要保证。另外,水源也是白酒酿造过程中的一个考量因素。以赤水河为例,赤水河也被称为“美酒河”,主要源于其两岸分布着众多有影响力的酒企。河流对其两岸的生态环境(温度、湿度、生物多样性)有重要影响。由图3b可知,在贵州境内,赤水河岸确实分布着大量酒企,其他四级、五级河流附近亦有不同数量的酒厂分布,但数量远不及赤水河。此外,还有不少酒厂并未分布于河流附近,由此可见,靠近河流进行白酒生产并非必要条件。
贵州省的GDP在2022年突破2万亿大关[27]。但是其经济发展存在严重的地区不均衡性。经济发展的不均衡性以及不同地级市/自治州的人口是否与酒厂的空间分布之间存在关联性方面的研究少见报导。过去3年贵州省的GDP和2022年贵州省各地级市/自治州的人口分布情况与酒厂分布之间的关联性结果见图4。由图4可知,酒厂密度最大的区域出现在遵义市,贵阳作为地级市,GDP总量全省第一,但是酒厂聚集程度不及遵义,而其它各地级市/自治州的GDP总量都偏低,酒厂比较密集的地方出现在铜仁和六盘水,其次为毕节市、安顺。而在黔西南,黔南和黔东南地区的酒厂密度最低,呈零星分布状态。毕节市的人口最多,遵义次之,其次为贵阳。而铜仁市虽然经济总量和人口数量均不高,但是酒厂数量近些年增长迅猛。总体来说,贵州省白酒产业的空间分布呈现出“遵义市高度集中、其他地区相对分散”的格局。这种格局与贵州省各地级市/自治州的经济发展水平、人口分布、政府政策和自然环境等因素密切相关。
图4 贵州省白酒产业空间分布与人口、国内生产总值之间的图层叠加分析图
Fig.4 Layer overlay analysis diagram of spatial distribution of Baijiu industry in Guizhou province with population and gross domestic product
贵州省白酒产业目前呈现出明显的地区不平衡。遵义市的白酒产业聚集程度较高,而其他地级市/自治州的白酒产业仍有较大的发展空间。为实现更为均衡的产业发展,贵州省需要通过有力的规划和引导手段来调整白酒产业的空间布局。这不仅涉及加强对白酒产业的整体规划,更需要在白酒企业的空间分布上充分考虑各地区的经济发展水平、人口分布和自然资源等多重因素。贵州省政府可以依据区域优势,打造以遵义、贵阳和铜仁为核心的白酒产业集群,塑造贵州省的“白酒金三角产区”。通过谨慎而全面的规划,有望在全省范围内促进白酒产业的均衡发展。另外,贵州省需要采取积极的政策和资金扶持措施。这包括在对白酒产业进行资金投入的同时,建立更为完善的政策扶持体系。通过提供资金、技术和人才等多方位支持,引导企业在有潜力的地级市/自治州形成集群发展,全面提升整个产业的竞争力。这一全面扶持的策略将为白酒产业创造更为有利的发展环境。
在白酒产业的发展中,创新被视为提升竞争力的关键因素。因此,贵州省有必要积极推动白酒产业的创新发展,通过鼓励企业增加研发投入、倡导采用新品种、新工艺和新技术,提高白酒产品的品质和附加值。通过持续创新,整个产业将能够更好地适应市场需求,为实现白酒产业的可持续发展打下坚实的基础。
贵州省可以通过在白酒产业核心区域如遵义市建设白酒产业示范区,引领白酒产业的创新和发展。同时,在示范区加强基础设施和服务建设,以吸引更多白酒企业入驻。示范园区建设有助于形成白酒产业的多极化发展模式,进一步推动整个产业链的优化和升级。
另外,提升白酒产业的知名度和美誉度对拓宽市场占有率至关重要。因此,贵州省需要加大对白酒产业的宣传推广力度。通过积极参与国内外酒类展会、加强白酒文化交流活动,推进白酒旅游等手段,提升白酒产品的认知度,从而推动整个产业走向更为良性的发展轨道。
本研究通过使用核密度、数理统计和图层叠加分析初步构建了贵州白酒产业的整体分布图景和影响因素,并得出以下结论:
贵州省的白酒产业扩张与中国经济的高速发展和人民生活水平的提高密切相关,经济发展进一步促进了白酒产业的发展。仁怀市一直是白酒产业的核心区域。贵阳、铜仁和六盘水也逐渐形成了次中心,但其他地区的酒厂仍呈零星分布状态。数据分析结果表明,白酒产业的空间分布受地理因素如高程、坡度的影响比较明显。贵州白酒产业的空间分布呈现出地区不均衡性,但与经济发展的地区不均衡性并不完全一致。如铜仁地区的经济总量不高,但白酒产业正发展成为贵州省的次中心。
该研究为进一步探索贵州白酒产业的发展提供了基础。贵州省白酒产业的未来发展应以“区域发展、创新驱动、品牌塑造”为导向,通过加强规划和引导、加大政策和资金扶持、推动创新、加强示范区建设和宣传等措施,促进白酒产业实现高质量、可持续发展。
[1]卜建东,郄广平,王智,等.白酒旅游资源评价体系的构建与应用研究[J].中国酿造,2023,42(7):259-264.
[2]王霁雯.产业链接起来配套率提上来——贵州白酒企业与包装企业供求配套对接活动侧记[J].当代贵州,2020(25):44-45.
[3]杨柳,伏伦.流域经济视角下四川白酒产区重构与创新发展研究[J].酿酒科技,2022(10):124-130.
[4]李士燃,徐兴花.中国白酒产区化发展路径探究[J].现代商贸工业,2022,43(8):12-13.
[5]郭旭,吴大华.贵州白酒产业高质量发展实现路径研究[J].贵州商学院学报,2022,35(3):1-12.
[6]黄小刚.文化赋能酱香型白酒产业高质量发展的机理和路径研究[J].中国酿造,2023,42(6):257-261.
[7]史官清,郭旭,彭聪.品牌经济视角下贵州白酒产业高质量发展研究[J].中国酿造,2023,42(4):267-272.
[8]李明宇,牟凤菊.辽宁白酒产业高质量发展路径与对策[J].中国酿造,2023,42(2):251-257.
[9]孙梅梅.构筑酱酒高质量发展生态屏障[J].当代贵州,2022(Z3):205.
[10]杨柳,伏伦.率先建立行业大市场推动川酒高质量发展[J].决策咨询,2022(4):6-7,11.
[11]陈一君,甘宇,刘妍.白酒企业高质量发展评价指标体系构建与测度——一种包含协调度的熵权改进TOPSIS模型[J].四川轻化工大学学报(社会科学版),2022,37(2):1-19.
[12]昝圣达.白酒需要的是长期投入、良性介入的资本[J].中国酒,2022(3):52-53.
[13]吴生华,兰安军.赤水河流域白酒产业空间分布特征及影响因素——以仁怀市为例[J].农业与技术,2022,42(3):169-173.
[14]王海天,王婷,廖斌.白酒产业集聚与生态效率的动态关系研究[J].中国酿造,2020,39(4):210-215.
[15]曾祥凤,陈一君.白酒产业高质量发展的动能转换研究[J].四川轻化工大学学报(社会科学版),2021,36(4):1-16.
[16]黄小刚,刘星.酒旅融合:“十四五”时期白酒产业转型升级的重要进路[J].西部旅游,2022(2):1-4.
[17]李文祥,肖剑峰.湖南白酒产业现状及转型发展的对策[J].农产品加工,2021(24):83-86.
[18]王洁,张玉奇.我国白酒产业科技创新金融支持体系设计[J].西南科技大学学报(哲学社会科学版),2021,38(3):97-102.
[19]GRUBESIC T H, MURRAY A T, PRIDEMORE W A, et al.Alcohol beverage control,privatization and the geographic distribution of alcohol outlets[J].BMC Public Health,2012,12(1):1-10.
[20]BYRNE P,NIZOVTSEV D.Exploring the effects of state differences in alcohol retail restrictions[J].Int Rev Law Econ,2017,50:15-24.
[21]FERREIRA S L A,HUNTER C A.Wine tourism development in South Africa:a geographical analysis[J].Tourism Geogr,2017,19(5):676-698.
[22]FOUNTAIN J,CHARTERS S,COGAN-MARIE L.The real Burgundy:negotiating wine tourism,relational place and the global countryside[J].Tourism Geogr,2021,23(5-6):1116-1136.
[23]RAMOS K,CUAMEA O,GALVÁN-LEÓN J.Wine tourism:Predictors of revisit intention to micro,small and medium wineries on the Valle de Guadalupe wine route,Mexico[J].Int J Wine Bus Res,2020,32(1):22-40.
[24]BENNER M,SHILO S.Discourse as a carrier of history: wine tourism in the Negev and its evolution[J].Eur Plan Stud,2024,32(4):739-759.
[25]郭旭,徐志昆,杨玲.贵州酱香型白酒产业发展现状及对策研究[J].中国酿造,2023,42(8):260-265.
[26]XIE Z X,YAN J.Kernel density estimation of traffic accidents in a network space[J].Comput, Environ Urban Systems,2008,32(5):396-406.
[27]贵州省统计局.贵州统计年鉴.2022[M].北京:中国统计出版社,2022.
Spatial distribution characteristics and driving force analysis of Baijiu industry in Guizhou