基于POI数据的广州零售商业中心热点识别与业态集聚特征分析

商业中心是城市零售活动的重要载体,优化商业资源在城市内部空间的合理配置,摸清不同零售经营形态的区位选择,显得尤为重要。以面向公众服务的商业机构兴趣点（POI）数据为研究对象,提出一种城市商业中心与零售业态集聚区识别的方法;以广州市为例,分析商业活动的热点地区以及零售业态集聚区的空间分布特征。研究表明：① 根据核密度估计法提取的商业中心在等级上表现出由城市中心圈层向外围圈层扩散的趋势,结果符合客观事实。② 以街区为单元,商业网点密度符合局域Getis-Ord G^*指数统计特征的热点区域主要分布在越秀区和天河区,广州市零售业发展的双核心空间格局已经形成。③ 不同的零售业态对商业集聚的区位选择具有显著差异性,百货商店、超市、便利店等零售经营形态的空间集聚特征与该业态的市场定位、经营模式及选址策略基本吻合。总体来看,基于POI数据的广州零售业集聚空间分析结果能够反映实体零售企业行为与广州商业经济分布的相关性,有助于提高政府部门商业规划和零售商选址前期研究的客观性和科学性。     

天津市夜间经济业态时空分异及其影响机理

夜间经济作为现代服务业的重要组成部分,研究其空间分布对于夜间经济集聚区优化布局、激发国内消费进而满足人民群众消费需求具有重要意义。该文基于天津市中心城区夜间经济业态数据,运用信息熵、核密度估计、空间自相关等方法分析夜间经济业态的时空分异特征,并利用地理探测器模型探究其空间分异的影响因素及影响机理。结果表明：(1)夜间经济业态整体呈大集聚、小分散的空间分布态势,表现为多中心分级发展模式,业态发育相对均衡,均衡度从中心向外围显著下降;(2)7类业态多以点状集聚分布,以和平区为核心呈典型的“核心—边缘”空间分布模式,空间集聚程度不同,层级结构明显;(3)不同营业时间节点网点数量差异明显,可划分为夜间延伸型、夜间专项型和全天营业型3种营业时间模式;(4)人口集聚度、交通通达度、经济社会活跃度、政策支持度等因素均影响夜间经济业态空间的形成与演化。     

基于POI数据的长春市商业空间格局及行业分布

商业网点的空间集聚与分散是零售商业活动的重要表现,其合理化布局对发展城市经济、满足居民消费需求发挥着重要作用。基于核密度估计、区位熵指数及Ripley's K函数分析法,以长春市中心城区商业类城市兴趣点（POI）数据为基础,在分析城市商业空间格局特征的基础上,进一步从行业空间分异的视角,研究城市商业空间的行业分布及集聚特征。结果表明：① 长春市商业网点空间分布的集聚特征显著,并呈现多中心的分布形态,基于道路格网单元的商业网点热点区分布与识别的商业密度中心分布总体一致;② 不同商业中心表现出不同的等级规模差异,整体等级规模结构较为合理;③ 零售行业视角下的城市商业空间“中心—外围”分异明显,且不同行业表现出了不同的空间集聚模式;④ 各行业多尺度的空间集聚表现不同,综合零售、家用电器等行业区位选择的空间尺度范围较大,纺织服装、文化体育等行业区位选择的尺度范围较小;⑤ 行业视角的专业化功能区块差异显著,成熟区块呈现多功能要素、多优势行业集聚特征,发展中区块功能较为单一。     

广州市多类型商业中心识别与空间模式

不同职能类型商业中心识别对研究城市商业空间结构有重要意义。与传统识别方法相比,大数据的分析更为精确和便捷。本文以广州市核心区59125条城市热点(POI)数据为基础,利用核密度分析、统计分析、最邻近距离分析等方法识别广州市多类型商业中心的边界,探索其商业空间结构与模式。结果表明：①广州市商业结构呈现明显双核集聚式分布,传统的越秀分区与现代的天河分区构成当前广州市商业空间的双中心;②不同类型的商业中心在空间上呈现显著分异,其中城市生活与公共服务中心在越秀区,商务与金融中心在天河区,休闲娱乐中心呈现分散集聚式特征;③广州市商业结构的空间模式是“圈层+组团”式分布,其中,生活、公共服务、商务职能集中分布于内圈层,娱乐休闲职能呈组团状镶嵌于各圈层中。     

长春市大型商业网点的区位特征及其影响因素

以长春市中心城区大型商业网点调研数据为基础,选取专业店、专卖店、大型商场、大型超市、家居建材商店、综合交易市场六种商业业态类型,运用点模式分析、有序多分类逻辑回归等研究方法,探讨长春市大型商业网点的区位特征,并解释其区位选择的影响因素。研究发现:长春市大型商业网点的空间分布总体呈中心集聚与外围分散并存的态势,但集聚现象更显著,并表现出沿城市综合性中心地、商业中心布局的特征;各业态类型网点空间分布差异性较大,且具有不同尺度的空间集聚表现,专业店、大型商场以小尺度范围的空间集聚为主,集聚程度较低;专卖店和综合交易市场的集聚程度相对较高,且后者区位选择的空间尺度范围较大;大型超市在空间上呈均匀离散分布,家居建材商店仅在小尺度范围内表现出集聚分布;业态类型、土地价格、交通通达性及集聚特征是影响商业网点分布最显著的因素,同类因素对不同业态商业网点分布的影响程度差异性较大。     

北京零售业的空间分布及影响因素

零售业是生活性服务业的重要组成部分,传统零售业通常通过零售商业网点形式展开。零售商业网点具有数量多、分布广、差异大等特点,其区位选择不仅影响居民的生活品质,也关乎商业网点空间布局的合理性。北京中心城区的零售业整体及其各细分行业均呈现出显著的空间集聚态势,集聚中心主要沿长安街及其延长线分布。影响零售业的区位选择因素包括交通通达性、地价成本、消费市场规模、消费偏好、政策引导、城市商业发展历史等。近年来,随着零售业与互联网的深度融合,零售业区位选择的影响因素及其作用方式不断发生变化,需要更多关注“新零售时代”对零售业空间布局的影响。     

基于POI数据的西安市零售业空间格局及影响因素研究

基于POI数据,利用核密度估计、缓冲区分析等方法刻画西安零售业空间集聚状态,确定零售业分布核心范围,并利用双变量空间自相关分析、近邻分析等方法探究零售行业之间的空间集聚关系,以及零售业与居住小区、交通因素的空间关系。研究表明： ① 西安市零售业呈“中心-外围”结构,以钟楼为中心连片集聚分布,在距离钟楼16 km范围内为零售业分布核心区,在阎良、高陵、临潼、鄠邑4个郊区呈“孤岛”状集聚。② 文化、体育用品及器材零售,纺织、服装及日用品零售业更倾向于在内城分布,而汽车、摩托车、零配件和燃料及其他动力销售业,五金、家具及室内装饰材料零售集中在租金低但交通方便的城市中心外围。③ 集聚效应、人口分布与路网影响零售业的空间分布。与居民日常生活关系密切的零售行业如综合零售,食品、饮料及烟草制品零售,纺织、服装及日用品零售等在空间上集聚以接近消费者,分享消费市场和空间场地,而耐用品零售行业如汽车、摩托车、零配件销售业,家具及室内装饰材料零售等倾向于自身集聚,以共享品牌效应。交通干线尤其是城市二级道路明显影响零售网点的空间分布。     

街道尺度下的零售商业中心热点识别与业态差异——以武汉市为例

城市零售商业的空间分布是现代城市发展的重要研究领域,科学分析城市零售商业的集聚特征,有利于优化城市用地布局及合理配置城市商业资源。基于POI数据,以武汉市街道为研究尺度,通过核密度估计、空间自相关分析以及Ripley’s K函数来识别武汉市零售商业中心热点和分析各业态之间的差异。结果表明:(1)武汉市零售商业在空间分布上表现为“大集聚、小分散”的特征,集聚趋势和扩张态势并存,在中心城区集聚特征明显,并形成多个次级集聚中心。(2)全局空间自相关分析结果显示Moran’s I为0.385,说明武汉市零售商业分布存在正的空间相关性,局部空间自相关分析表明高-高集聚区的街道集聚特征明显,但其辐射带动作用较弱,极化现象明显。(3)零售商业分布的“中心-外围”结构明显,零售商业集中区主要分布在以江汉路商圈为核心的10 km圈层范围内,由中心城区向远城区递减。(4)不同距离下各业态空间集聚存在差异,商场、超市进行区位选择的范围较小,便利店、家居建材市场、专卖店的距离范围较大。     

郑州市零售业空间格局及影响因素分析

零售业与居民生活密切相关,其空间布局对满足居民消费需求、城市经济发展等方面有重要影响.城市空间格局决定了产业发展环境,影响产业布局.该文采用空间分析方法,分析郑州市零售业空间分布特征,并利用地理探测器探讨不同城市空间对零售业空间布局的影响.研究发现:1)零售业空间集聚特征明显且存在空间尺度效应,随距离增加,空间集聚性先增加后减小;2)零售业具有明显的"核心—边缘"空间结构特征,且集中分布在距市中心10 km范围内;3)5种城市空间对零售业整体空间布局具有显著影响,其中休闲娱乐和交通空间对郑州市零售业空间布局影响较大,因子解释力分别为0.675、0.656,其次为居住、公共和商业空间,影响程度接近;4)不同城市空间对不同零售业态空间布局的影响程度有差异,居住和公共空间对医药及医疗器材零售布局影响较大,交通空间对综合零售布局影响较大,而商业和休闲娱乐空间对文化、体育用品及器材零售布局影响较大.     

基于POI数据的西宁市零售业空间格局探究

零售业是城市商业结构中最有活力的组成部分，合理有序的零售空间结构对促进经济的发展、提高资源的配置、满足居民的生活需求至关重要。POI作为新的空间数据源，能够客观地、准确地对商业空间结构进行识别和探究。西宁市位于青藏高原东北部，是连接青藏高原与中国大陆的重要门户。西宁市集中大量的人口，且存在有潜力的消费市场。基于POI大数据，运用核密度、局域Getis-Ord G*指数、Ripley’s K函数和区位熵的分析方法，以西宁市为研究案例探究零售网点的空间分布特征。零售业详细地分为以下8种类型，分别是食品、饮料及烟草制品，纺织、服装及日用品，文化、体育用品及器材，家用电器及电子产品，五金、家具室内装饰材料，医药及医疗器材，汽车、摩托车燃料及零配件，综合零售。结果表明：西宁市零售业集聚区空间分布特征显著，呈现“多集聚、多核心”商业空间形态。密度等级由中心区沿交通干线逐渐向外围递减；高密度集聚区分别分布在水井巷附近街区、商业巷附近街区、祁连路—北禅路交汇的附近街区（北山市场）和以万达广场为核心的海湖新区。行业属性不同使得零售点集聚和分布变化表现出较大的差异性，与人们日常生活密切相关的业态零售点呈现社区化、微型化和便利化的特征，且区位选择性较大，如：食品饮料及烟草制品、医药及医疗器材和综合零售行业，而家用电器及电子产品、文化体育用品和纺织服装等行业区位选择尺度小，集中在特定的区域；基于道路数据构建的街区单元冷热点区域分布特征显著，它受城市建设用地扩张，人口密度，交通可达性和城市规划等因素的影响，海湖新区将成为最有发展潜力的商业区；在街道尺度，各业态零售业专业化功能区块显著，发展成熟的街道表现出多优势行业集聚特征，西宁市多业态集聚区域较少，只有人民街街道。这项研究一方面有助于填补基于POI数据青藏高原河谷型城市商业空间结构研究的空白; 另一方面，为政府战略制定，零售商选址和城市规划提供一些参考。     

基于POI数据的大型零售商业设施空间布局与业态差异——以广州市为例

以广州市为例,基于大型零售商业设施POI（Point of Interest）数据,运用空间计量分析方法,对大型零售商业设施总体及不同业态的空间分布及其影响因素进行了探究。结果表明：总体上,大型零售商业设施空间分布呈现出由内向外扩散的多中心圈层式结构,沿交通干道生长和连片蔓延趋势明显,中心城区设施临近轨道交通分布指向性突出。不同业态分布差异明显,大型购物中心和商场主要分布在中心城区及外围城区次中心,大型综合超市由中心城区内部向边缘区域扩散趋势明显,大型专业店主要分布在中心城区的边缘区域。影响因素方面,人口、经济和租金因素对其总体分布影响显著为正。不同业态所受影响因素有所不同,除人口等传统影响因素外,与生活中心、产业园或专业市场的临近性也会分别对大型综合超市和大型专业店的空间分布造成显著影响。     

长春市零售商业空间分布特征及形成机理

以长春市中心城区大型零售商业网点的调研数据为基础,运用空间密度分析、最近邻距离分析及区位熵分析等研究方法,探讨长春市零售商业空间分布特征及其形成机理。研究结果表明：① 长春市零售商业网点的空间分布整体呈现单中心集聚与多中心分散特征,商业业态空间分化逐渐显现,不同业态空间分布特征差异性较大;② 零售商业网点规模容量呈现老城区小规模密集分布,外围开发区大规模离散分布特征,且商业网点的规模容量等级结构较为合理;③ 不同区块的零售行业特征存在较大差异,成熟区块表现出多行业、多功能复合特征,发展中区块单一功能特征较为明显;④ 商业业态演进及其内在特性选择、居民消费结构与行为因素影响、集聚经济效应驱动及公共政策的宏观调控共同影响零售商业空间格局的形成与发展。     

1984 年以来北京零售业空间发展趋势与特征

在采用虚拟变量对密度函数进行调整的基础上, 借助扩展方法引入时间变量构建计量经济模型测度北京零售业空间发展的分异与趋势, 并利用GIS技术研究了新型零售业的空间布局特征。结果表明:① 1984-2010 年, 近郊区零售业保持着强劲的增长势头, 增速是远郊区的近两倍, 而远郊区快于中心区, 说明中心区零售业地位的相对下降, 类似于20 世纪中期美国大都市区的发展特征。② 2000 年以来, 远郊区零售业增速下降, 近郊区小幅提升, 而中心区发展速度明显回升, 说明部分学者提出的20 世纪90 年代末期旧城区零售业“空洞化”、“边缘化”的发展趋势并未延续。③ 紧随人口的郊区化, 90 年代中期兴起的连锁超市以三环路为基础外向发展, 三、四环路和五、六环路之间数量较多, 而传统百货商店则主要布局在三环路以内。④ 以超市为代表的新型零售业空间布局呈现大分散、小集聚的特征, 没有表现出明显的等级性, 集聚区域既包括近郊人口密集区, 也包括远郊新城和城郊大型居住区。零售业的空间发展趋势与超市的空间特征共同显示, 北京应进一步提升远郊零售业的连锁化水平, 提高服务水平和质量, 促进居住与消费的空间平衡。     

广州市商业业态空间形成机理

以产业、用地、交通、行为、历史和文化为影响要素,分析多要素共同作用下广州市商业业态空间形成的机理,并对业态空间的效益进行评价。提出并界定了研究概念,从广州土地供应的数量、结构、分布等角度,分析了城市用地扩展与商业业态空间的关系,并总结指出：商业与房地产业具有空间共生性,相关产业的整合程度影响零售空间的发展水平。在交通网络建设对业态空间的影响方面,认为城市对外交通干线主要影响批发空间的格局;对内交通干线则直接引导零售空间的拓展方向。在行为对业态空间的影响方面,消费者的消费需求和出行倾向促成零售空间的功能分化。作者还探讨了城市历史文化与商业业态空间的关系,认为广州市区逐渐形成“传统商业街→现代购物中心→仓储式商场”的地域结构。最后,概括了多要素影响下商业业态空间的形成机理,并通过效益分析对商业业态空间进行评价。     

新零售背景下连锁店区位选择及其空间关联特征

零售活动的空间关系研究是城市地理学研究的一个热点问题。以上海市内环地区的星巴克、COSTA和瑞幸咖啡三家咖啡连锁公司的门店为研究对象,综合运用多种空间统计方法和实地调研分析三者之间的空间关联特征。结果表明：1）无论是传统零售还是新零售模式下的咖啡门店,其空间分布均大致表现出靠近消费市场的空间导向特征;2）星巴克门店的空间集聚程度最强,瑞幸咖啡门店空间集聚程度最弱;3）利用一种新的多元空间统计方法计算后发现,无论是传统咖啡零售星巴克和COSTA的门店,还是星巴克与新零售瑞幸咖啡的门店,均呈现显著相互吸引的空间关联特征,但其形成机制存在差异;4）星巴克与COSTA常常成对出现在商圈或商务区中心位置,而后进入市场的瑞幸咖啡门店常常位于“非中心”位置。新零售模式可以通过互联网平台、大数据分析等技术重构交易基础逻辑,改变传统零售依赖门店的成本结构模型;同时,新零售模式高度重视用户线上体验,在一定程度上弱化了实体区位的重要性。因此,在进行城市规划,特别是商业区规划时,应重视新零售模式对区位选择的影响,重视互联网与大数据在区位决策中的作用,挖掘传统弱区位地区或地段的发展可能性,提高城市土地利用效率。     

城市零售业热点区演变特征及驱动机制研究

基于核密度估计法、最邻近指数分析法以及局域Getis-Ord G^*指数法,利用零售商业兴趣点（POI）数据,分析武汉市三个时间节点下的零售商业热点区的空间分布及业态集聚的演变特征,并探讨其驱动机制。研究表明：1）中心城区具有多核发展趋势,远城区低密度点状集聚,商业点由主热点区呈放射型面状扩散;2）武汉市热点区面积与数量增长显著。主次热点13年间由71km²增长到168km²,主热点区由7个增加到10个;3）各零售业态的集聚程度发展具有一定差异性。除医药及医疗器材类业态集聚程度呈降低趋势,其他五类零售业态的聚集程度均有不同程度的提升;4）武汉市零售商业热点区的形成及演变是人地关系互动的结果,区位历史条件、交通网络、政府用地政策、旅游资源开发等多种因素合力影响武汉市零售商业的热点形成及演变。     

基于POI大数据的沈阳市住宅与零售业空间关联分析

城市住宅及其价格与区域商服业的空间关联性量化研究是人文-经济地理学的重要研究内容。以辽宁省沈阳市为案例,以住宅和零售业兴趣点（Point of Interest, POI）为数据源,基于空间核密度分析提取住宅和各类零售业的空间聚类形态,量化表达商住空间布局的相关性,并在此基础上运用地统计方法测算房价的空间异质性及其与零售业态空间布局的差异特征。结果表明,零售业的整体空间聚集特征与住宅相似,呈现中心城区块状聚集、外围城区多中心离散的分布格局;零售业与住宅核密度相关系数为0.95,超市、便利店等小规模的零售业与住宅密度相关性较强,商场商厦的聚集效应落后于城市住宅,大型零售业应该在铁西经济技术开发区等住宅密集区规划选址,为居民提供高端购物服务;住宅价格的倒“U”型空间分布模式与零售业空间密度的圈层衰减特征相符。     

第三空间还是无限场景:新零售的区位选择与影响因素研究

随着互联网、人工智能等技术的渗透,新零售这一城市新兴商业业态的发展对区位产生了差异化的选择。论文以星巴克和瑞幸咖啡为例,采用空间最邻近指数、核密度分析,比较上海传统零售与新零售在空间布局上的不同特征,并采用空间计量模型,进一步探究两者在区位选择因素上的差异。结果显示:①瑞幸和星巴克门店的空间布局在市域尺度上均具有明显的中心指向,但也存在差异。作为新零售的代表,瑞幸在城市各圈层的分布更为均质,不如传统零售星巴克强调城市中心区位。②传统零售与新零售具有相似性和差异性布局特征,全局而言,瑞幸的聚集程度高于星巴克。而在城市的中心区域,传统零售呈现单中心集聚特征,新零售则呈现多中心分散特征,远不如传统零售聚集。③新零售与传统零售的选址因素存在较大的差异。传统零售星巴克与商场密度有高度显著的相关性,具有商业中心偏好,而影响瑞幸咖啡选址最重要的因素是写字楼密度,且商场租金对其呈负向影响,新零售瑞幸咖啡对商务办公区域的偏好超过商业中心。