基于POI大数据的城市零售商业空间布局与人口耦合关系研究——以上海市为例

张 健

(1.同济大学 建筑与城市规划学院,上海 200092; 2.同济大学 高密度人居环境生态与节能教育部重点实验室，上海 200092)

随着经济全球化与信息化，城市规模不断扩大，产业结构不断调整和升级，商业服务业所占比重迅速上升，逐渐成为城市经济增长的主要动力，城市由生产型主导向生产消费服务型转变.商业空间的合理布局能正确引导人口流动，疏解城市交通问题，提高城市居民的生活质量，是城市高质量发展的基础.

国外对于商业空间布局的相关研究开始较早，最为人们熟知的就是克里斯泰勒的中心地理论，其基本特征是城市的每一点均有接受一个城市中心地的同等机会，并指出了在不同原则下所产生的中心地模型[1].关于商业活动与人口、地理环境之间相互关系方面的研究，美国学者赖利(W·J·Reilly)1931年提出零售引力模型，以不同商业中心的人口与中心间的距离来衡量商业中心服务范围，他指出商业中心的吸引范围与中心的人口数量成正比，与中心间距离的平方成反比[2].赫夫(D·L·Huff)创建的赫夫模型，通常也被称为市场概率模型，是指某一商店对消费者的吸引力受到商业集聚区的规模以及抵达商业集聚区的距离这两大要素的影响[3].近年来，研究方向逐渐趋于多元化，包括零售商业与区域整体空间结构的相互作用关系[4]；消费者行为等因素对城市商业空间的影响[5]等.

我国对于商业空间的研究起步相对较晚，研究内容有： ①商业空间分布的影响因素，如交通情况、人口分布、政策影响等[6].②基于新技术手段的商业空间研究，包括基于ArcGIS(Geographic Information System，地理信息系统)的地理情况分析[7-8]，通过采集商业信息大数据分析其在城市中的布局[9]等.③对于城市的实证研究，如仵宗卿等分析了北京市商业中心的历史演变过程,划分界定北京市商业中心等级，并指出其空间发展格局[10]；李花等以兰州市大中型超市为研究对象，对人口分布、交通可达性以及地区土地价值等因素对超市的布局影响作出分析[11]；陈玉慧等以厦门市中山商圈为例，揭示了该传统商业中心的形成机制[12].

综上所述，目前对于城市零售商业空间布局的研究有了一定的基础，研究方法、理论和手段也十分丰富，但是大多还是集中在宏观及中观视角下，综合商业空间的布局结构以及影响因素上[13-14]，对微观层面的零售业态关注较少，基于POI(Point Of Interest)数据对城市中不同类型的零售商业空间集聚特征的实证研究较少涉及，以城市零售商业空间布局与人口的耦合度为视角的研究则更为少见.鉴于此，以面向公众服务的零售商业网点POI数据为基础，以上海市的14类零售商业业态为研究对象，揭示微观层面大城市中不同零售商业网点的空间布局特征，分析其与人口的耦合度，对于城市零售商业空间的合理布局，城市整体空间结构的优化，乃至城市经济效益的提升有重要意义，还可为科学引导城市商业结构调整和产业功能结构优化提供一定的依据.

1 上海市商业格局的演变

上海市的第三产业在生产总值中比重最大，金融业、零售商业和信息技术行业是支撑和拉动上海第三产业发展的主要力量，2017年上海市社会消费品零售总额达到11830.27亿元(数据来自《2017年上海市国民经济和社会发展统计公报》).

上海开埠以来的商圈格局演变基本上可以分为3个主要阶段： ①开埠后直至20世纪90年代后期，这个阶段逐渐形成的商业中心主要由百货商场构成，直至20世纪末，上海共形成了8个市级商业中心，即“四街四城”，包括淮海路、南京东路、南京西路、四川路；豫园商城、徐家汇商圈、新客站不夜城和八佰伴时代广场；②2000年以来，上海重点发展周边卫星城，众多购物中心度过发展期，形成了15个市级商圈，上海的多商圈格局真正形成；③2015年开始，城郊及远郊购物中心数量剧增，大中型商业项目的数量超过200家，传统城市中心商圈格局被彻底打乱，上海的商业空间呈现多元化多维度的发展趋势.近些年来，随着上海市城市整体结构及商业空间布局的演变，人口分布也发生了很大的变化.

2 研究基础数据选取

POI在地理信息系统中，泛指一切可以被定义为点的实体，包括一间商铺、一个公交站、一个景点、一个邮筒等与人们日常生活相关的服务设施.它详细地描述了实体位置，包含了信息点的名称、地址、类别、电话、坐标等方面的信息，其覆盖面广、准确度高、实时性强，在城市规划空间结构的研究中被广泛应用[15-16].

2.1 上海市零售商业网点

为了突出零售商业的特点和城市居民日常生活的主要消费需求，最终选取14类商业空间进行分析，包括商场、便民商店/便利店、家电电子卖场、超级市场、花鸟虫鱼市场、家居建材市场、综合市场、文化用品店、体育用品店、特色商业街、服装鞋帽皮具店、专卖店、特殊买卖场所、个人用品/化妆品店.通过选取百度POI数据，经过纠偏和矫正，筛选提取出上海市内上述类型商业点信息共306210条，并通过电话询问、实地走访等方法确定数据的准确性，最终统计各类商业网点数量共232327条，各类商业空间数量及其所占比例如表1所示.将各类商业空间进行空间赋值，得到上海市零售商业网点分布图(图1).

2.2 居住小区与人口规模

在城市商业设施的配置中，居住小区的分布、规模，及各小区人口数量均为评估商业设施布局的绩效因素.

在选取居住小区及人口规模数据时，结合实际情况，考虑所选数据的科学性与完整性，同时为了减小数据的误差，搜集了搜房网和安居客两个房地产信息网站的相关数据，获得了上海市全域范围内二手房小区的详细资料，包括其用地面积、建筑面积、容积率等.在经过纠错、筛选、补充缺失数据后，得到搜房网小区样本6081个，安居客小区样本9896个，通过GIS进行空间匹配得到上海市的居住空间分布图(图2).以上海市第6次人口普查的人口数据为基础，绘制了街道人口数量(图3)及人口密度分布图(图4).

图1 上海市零售商业网点分布Fig.1 Distribution of the retail commercial outlets in Shanghai

图2 上海市居住小区分布Fig.2 Distribution of the residential community in Shanghai

图3 上海市第6次人口普查街道人口数量统计Fig.3 The community population statistics from the sixth population census in Shanghai

图4 上海市各街道人口密度统计Fig.4 Population density statistics of communities in Shanghai

3 上海市零售商业空间布局分析

3.1 商业网点空间布局模式

商业网点的空间分布模式是指商业空间的集聚或分散，它影响了城市的规模经济效益.整体来说商业空间不能用简单的集聚、分散或均匀分布来评判其合理性，任何区域的经济活动都不可避免地存在集聚与分散并存的现象，这与各类商业业态、人口分布、城市整体空间结构相关.商业空间的布局模式总是在集中与分散中有机变化，过度集中的商业空间会使集聚效益降低，将迫使一部分商业活动走向分散，在分散区域的生态承载力等大于活动强度时，会继续分散，直至分散效益下降，会再度向某一区域集中发展.所以科学合理地分析商业空间的集聚效益，从而合理规划商业空间布局极其重要.

根据上海市的商业网点空间分布，采用最邻近指数(Nearest Neighbor Index, NNI)测度方法研究其商业空间的分布模式，分析各个商业空间实体在区域空间中的邻近程度，探索各类商业空间的集聚与分散程度，具体方法如下：

式中，INN为最邻近距离系数，n为样本点数目，dij为点i到点j的距离，min(dij)为点i到最邻近点的距离，dran为空间随机分布条件下的平均距离，其取值一般为：

式中，A为研究区面积.

INN=1时，样点格局随机分布，最邻近点对间平均距离与平均随机距离相等；INN<1时，样点格局聚集，最邻近点对间平均距离会小于平均随机距离，且INN比值越小，样点格局越集聚；INN>1时，样点格局分散分布，最邻近点对间平均距离大于平均随机距离，且INN比值越大，样点格局越分散[17-18].

同时，可采用Z值检验计算结果的统计显著性，公式如下：

式中，SE为Z的标准误差.若Z值小于-2.58，则在99%置信度上，该点模式属于集聚模式；若Z值大于2.58，则在99%置信度上，该点模式属于均匀模式[19].

对所采集的上海市零售商业点数据进行最邻近距离分析后，结果如表2所示.可以看出，上海市各类商业网点的INN值均小于1，且Z值都小于-2.58，表明在99%置信度上，该点模式属于集聚模式.因此，上海市各类商业空间都为显著地集聚分布模式.

表2 最邻近距离分析统计结果

经过对上海市商业空间的最临近距离分析，得到各类商业网点的空间聚集程度，从所得到的INN来看，集聚程度最强的为服装鞋帽皮具店，INN为0.1002；其次为家居建材市场、专卖店、体育用品店、综合市场和家电电子卖场等；较为分散的是个人用品店、花鸟虫鱼市场、文化用品店、便利店、商场、超市和特殊买卖场所，其中特色商业街最为分散.商业业态性质的不同导致了不同的空间布局模式，服装鞋帽皮具店有较强的承租能力，服装店的集群往往最能产生最大的集聚经济效益，提升片区的整体消费活力，所以一般集聚程度较高；家居建材市场、专卖店等的消费者群体大多具有明显的目的性，集中布局可以满足消费者的购买需求；文化用品店、便利店等为满足居民的活动轨迹，灵活经营的需求，故集聚程度一般；商场、超市的布局受人口分布、服务半径、交通状况等因素的影响，一般集聚程度较弱；特色商业街本身就是商业店铺集聚的地区，且与城市的历史文化密切相关，如上海的淮海路、南京东路、豫园商城、徐家汇商圈、新客站不夜城等，因此特色商业街在城市的整体布局结构中相对分散.

3.2 商业网点空间集聚热点分析

城市商业空间集聚热点区域就是零售业分布高度集中的地区，也是城市整体空间中的重要节点.通过核密度估计法对上海市各类商业点数据进行分析，按照单位范围内的POI数据来估算其周边的商业点布局密度.具体方法如下：

式中，f(s)是指处于研究区域的空间区位s处的核密度计算函数；n为与位置s的距离小于或等于h的样本点数目；h为距离衰减阈值；k函数则表示空间权重函数，这一函数是指研究对象的密度值在每个核心要素ci处最大，并且随着与ci的距离不断拉大，核密度值不断降低，直至与核心ci的距离达到阈值h时研究对象的核密度值降为0[20-21].经过反复试验，选取2km为距离阈值，分析得到上海市14类商业空间的集聚热点分布(如第155～156页图5所示).

图5 上海市各类商业网点空间核密度分析Fig.5 Analysis of spatial core density of various commercial outlets in Shanghai

上海市的大型商场主要集聚于浦西中环以内，人民广场、徐家汇、五角场、中山公园和金沙江路形成了明显的集聚区.此外，外围的七宝、莘庄、周浦、松江、奉贤、惠南镇等地区也是商场的集聚中心.家电电子卖场、体育用品店、服装鞋帽皮具店、专卖店、特殊买卖场所、个人用品/化妆品店等也大多分布于浦西中环内，主要依靠大型商场对消费者的吸引，因此大多集中于大型商场集聚地.

便利店主要分布于外环以内的主城区，以及城郊松江、泗泾、莘庄、嘉定、周浦等大型居住区.超市主要集聚在传统商业中心外围，沿内环集聚.花鸟鱼虫市场商业网点较少，相对集中于大华、桃浦和宝山上海大学等区域.家居建材市场主要集聚分布于中环及外环附近.特色商业街是零售商业的集聚地，主要零散分布在外环内，如人民广场—静安寺地区(新天地、豫园、淮海路等)、徐家汇(衡山路)、古北地区、世博滨江等.各类商业空间整体布局符合城市商业空间分布规律，超市、便利店相对均匀的分布在市域范围内，城市中心分布大型商场、服装鞋帽皮具店、专卖店等居民日常生活需求类服务商业，城市边缘布局建材市场等消费目的性较强的商业空间.

3.3 商业网点空间聚类分析

同样的商业空间网点分布数据，在不同的距离上，聚类特征也会有不同的表现，在小距离范围内，其分布可能表现聚集状态；在大距离范围内，则可能呈现离散或随机分布状态.因此，对商业空间进行空间聚类分析，可以发现商业空间实体在不同的距离范围内的集聚趋势、分布规律和发展变化趋势等.运用Ripley’sK函数分析对上海市各类商业空间进行空间聚类分析.

Ripley’sK函数分析是一种点数据模式分析方法，对数据点进行不同距离的聚类程度分析，表明这些点要素的核心空间的聚集或离散程度，以及在研究区域大小发生变化时是如何变化的.计算公式为：

式中，r为距离阈值；A为研究区域面积；n为各类商业网点的样本点数目；wij(r)为在距离r范围内，某一类中商业网点i与网点j之间的距离.1977年，Besag对K(r)函数进行改进，提出L(r)函数，即对K(r)作开方的线性变换，以保持方差稳定[6].公式为：

L(r)与r的关系可以检验在距离r范围内，各类零售商业的空间分布格局.如果L(r)大于预期值，即L(r)>0，表示该类商业呈集聚分布；如果L(r)小于预期值，即L(r)<0，则表示该类商业呈分散分布；若L(r)=0，说明该类商业随机分布[22].

图6 上海市各类商业网点Ripley’s K函数分析结果Fig.6 Analysis results of various commercial outlets in Shanghai via Ripley’s K function

从以上分析结果可以看出，上海市的各类零售商业空间集聚特征明显.在1～23km的距离空间范围内，商业空间的L(r)曲线均呈现倒“U”形，表示各类商业空间在此距离范围内先聚集再分散.从峰值出现的距离看，便利店、家电电子买场等在较大距离范围内才表现出集聚的特点，分布尺度范围相对较大，峰值出现在15km左右；商场、服装鞋帽皮具店、文化用品店、体育用品店、各类专卖店、花鸟虫鱼市场等大多商业类型的峰值出现在10～12km范围内，表明当r达到12km时，各类商业空间的集聚程度最强；特殊买卖场所的峰值出现在8km，说明其在空间内区位选择距离最小.

4 上海市零售商业空间布局与人口耦合关系分析

假设购买力、交通状况及区域经济发展水平等不作为影响商业空间格局的因素，那么人口规模则成为影响商业空间布局的主要因素，构建商业网点与人口的耦合度模型可以从人口规模角度分析商业空间规模及选址布局的合理性.

一定数量或密度的人口是商业空间形成的必然条件，商业空间的布局与人口分布的匹配，影响着城市整体用地空间布局的合理性，以及城市居民的生活质量.因此，城市商业空间的布局不仅需要合理集聚，从而带动消费，形成规模经济，满足土地效益要求；同时也需要与城市人口规模与密度相协调，适度分散、科学布局，满足全域居民的生活需求.从以上分析可看出，上海市各类型商业城呈现对集聚的布局状态，但其集聚程度是否适宜，是否与社区居住人口相匹配，采用构建商业空间与人口规模耦合度模型来进行分析.具体模型如下：

不同类型的商业对消费群体的吸引力不同，服务半径也不同，选取商场、超市与便利店等3类居民日常生活中使用率相对最高的商业类型作为研究对象，进行商业空间与人口的耦合度分析.运用以上耦合度模型公式计算出商业空间与人口分布的耦合度，再通过ArcGIS进行空间插值，得到各类商业空间与人口的耦合度示意图(图7).

图7 上海市各类商业网点与人口耦合度分析结果Fig.7 Analysis of the matching degree between various commercial outlets and population in Shanghai

为避免不同来源的网络数据统计标准不同带来的样本误差，本研究将搜房网及安居客两大网站的数据分开计算，以降低因数据质量带来的成果误差.从数据质量来看，搜房网数据样本量较少(6081个小区样本)，但数据质量较高；安居客网可获得数据样本量大(9896个小区样本)，但是数据准确度相对不高，误差较大.综合两大网站数据运算成果，市中心直至外环周边区域的耦合度运算结果呈现类似的分布规律；外环外远郊区样本量过小，通过克里金(Kriging)插值法得到的结果误差相对较大.

通过以上计算分析过程，得到上海市便利店与人口的耦合度为1.71，商场为1.49，超市为1.19(数据来自搜房网统计，安居客数据为： 便利店11.81，商场43.42，超市0.79).从上海市商业空间与人口的整体耦合度来看，超市的人口耦合度最低，便利店的耦合度最高，这说明超市的布局相对不合理，与人口规模不相匹配，而便利店布局已经相对合理，居住小区可达性相对较高.从市域整体空间出发，超市与人口耦合度较高的区域主要集中在内环与中环之间，以及外环外的重点新城，如松江、嘉定等.便利店与人口耦合度较高的区域分布在外环内，外环外普遍耦合度较低，而在浦东中环内也存在部分耦合度较低的区域，如浦东张江高科北部、浦西龙华地区.商场与人口耦合度较高的区域包括内环内主要商圈区域以及外环外的新城，同时浦东中环以及外环外还存在部分耦合度较低的区域.

综上所述，上海市目前的商业空间布局与人口的耦合度仍有很多不匹配的区域，不能满足区域内居民的生活便利性需求.随着上海市的居住空间不断向城市边缘扩展，形成了泗泾、南翔等大型居住区，以及张江高科、金桥、闵行等产城高度融合的高科技园区，周边的城市商业空间配套设施也应布局完善，但就目前的城市商业空间现状分布情况，无论是大型的综合性商场，生活超市，还是规模较小的生活配套设施便利店都还存在配置数量不够、选址不合理、与周边社区人口耦合度较低的问题.

5 结 论

随着城市经济的高速发展和城市边缘不断扩张，城市零售商业空间格局将一直跟随者城市人口的迁移和功能布局的调整而逐步跟进调整，商业网点的布局是一个持续地动态迭代的优化过程.

本文从上海市零售商业空间分布模式和集聚格局开始分析，进而建立人口耦合度模型，分析了零售商业与城市人口布局的匹配程度.从整体布局来看，上海市的零售商业空间呈现相对合理的集聚模式，但在浦东、外环以外等局部地区还存在商业设施匹配度较低的区域，部分商业聚集区的服务半径过大，表明商业聚集中心的规划建设已不满足住区居民的生活需求；商业网点的布局应与周边的社区人口规模相匹配，但是由于城市人口流动性较大，人口分布不断变化，商业空间的布局很难完全适应人口的变化.为此，提出以下几点建议： ①秉承区域平衡发展的规划理念，考虑在泗泾、南翔等大型居住区规划社区级商业中心，在外环周边张江高科、金桥、闵行、顾村等地布局市级商业中心，最大限度的实现商业空间与居民消费需求的平衡.②加强培育特色商业街区，提高商业集聚效益，为居民提供更加优质高效的商业服务.③今后商业空间的区位选择与规模应更多的考虑城市人口的流动性及人口分布变化趋势，使城市整体空间结构更加合理.