商业空间“规模-效益”耦合...研究——以长沙中心城区为例_胡赞英.pdf

25【作者简介】胡赞英(1986-)，女，湖南大学建筑与规划学院博士研究生，注册城乡规划师。叶 强(1964-)，男，博士，湖南大学建筑与规划学院教授、博士生导师，城乡规划学科负责人，中国城市规划学会会员，本文通信作者。赵 垚(1994-)，男，湖南大学建筑与规划学院博士研究生。【修改日期】2022-08-21【文章编号】1002-1329(2023)01-0025-14【中图分类号】TU984.13【文献标识码】A【doi】10.11819/cpr20230104a【摘要】基于网络点评数据，首先，从城市层面分析了商业空间规模和效益的耦合与演变，发现：二者在时序上呈现出动态耦合关系，在空间上具有“中心-外围”圈层分异特征。具体而言，中心圈层耦合度较高，效益水平整体高于周边地区；外围圈层空间效益的增长滞后于规模的增长，存在发展不协调问题，但随着新兴商业中心逐步发展成熟，耦合动态水平有所提升，耦合区域沿空间扩张方向呈跳跃式推移。其次，从单体层面进一步分析发现，规模和效益不是简单的线性正比关系，过度规模反而导致单位效益下降，进而呈现出较低的耦合水平。外围圈层单体规模向超大型化发展明显，不耦合现象尤为显著。最后，分别从政策规划、经济人口、区位交通、业态需求及环境设施5方面探讨了耦合动力机制及影响差异。【关键词】商业空间；规模；效益；耦合；长沙ABSTRACT:Based on the online comment data,this article firstly analyzes the coupling relationship between commercial space scale and benefit at the city level.The result reveals that the scale and benefit are dynamically coupled in different development stages,and show a feature of spatial differentiation of the“center-periphery”layer.More specifically,the coupling degree of the central layer is higher,which reflects an overall higher benefit level of the central area.Meanwhile,the spatial benefit growth in peripheral layer lags behind its spatial scale expansion,and the mismatch is obvious.Along with the gradual development and maturity of newly constructed commercial centers,the coupling level is dynamically improved,and the coupling region moves by leaps along the spatial expansion direction.Secondly,analyzed from the individual commercial facility level,it shows that the relationship between scale and benefit is not a simple linear proportional relationship,and excessive scale leads to the decrease of coupling degree and unit benefit level.Because of the obvious trend of super-large scale of individual commercial facilities,the decoupling is particularly significant in peripheral layer.Finally,the coupling dynamic mechanism and difference are discussed from the following five aspects:urban policy and planning,economy and population,location and transportation,demand of industrial forms,and environmental facilities.KEY WORDS:commercial space;scale;benefit;coupling;Changsha随着社会经济的快速发展和产业结构的优化升级，城市逐渐由生产型向消费型转变，商业服务业逐渐成为城市经济增长的主要动力1，并且由于城市商业空间供需关系的转变，大部分盈利性商业设施的建设转由市场调节，政府对商业设施配建标准的约束减弱2。在此背景下，商业空间的总体规模和单体规模均快速增长，但不少商业设施暴露出市场关注度不高和客流量不大、消费者体验不佳等问题，影响了商业空间的经营效益。大型零售商业设施作为商业空间的核心部分，是商业空间规模与结构演变的主要动力之一，客观分析其空间规模特征及效益水平，探讨二者的耦合关系，对于合理布局城市商业空间，提升空间资源利用效率具有重要意义。同时，伴随着智能移动设备的广泛普及，网络点评已成为消费者发布体验的重要渠道，对消费者选择行为和商户布局产生了一定的影响3，能较好地反映商业空间“规模-效益”耦合评价与机制研究*以长沙中心城区为例THE SCALE-BENEFIT COUPLING RELATIONSHIP AND MECHANISM OF COMMERCIAL SPACE:A CASE STUDY OF THE CENTRAL URBAN AREA OF CHANGSHA胡赞英 叶 强 赵 垚HU Zanying;YE Qiang;ZHAO Yao*国家自然科学基金面上项目“互联网经济时代电子商务对城市零售商业空间结构影响研究”(51878252)。商业空间“规模-效益”耦合评价与机制研究胡赞英 叶 强 赵 垚26城市规划 CITY PLANNING REVIEW2023年 第47卷 第1期 VOL.47 NO.1 JAN.2023P l a n n i n g S t u d i e s规划研究商业设施的市场关注度和满意度，为科学评估商业设施空间效益提供了大数据支撑。商业是城市各功能要素中最活跃的要素之一，自中心地理论提出以来，商业空间的研究一直是学界关注的焦点。从研究视角与范畴来看，对空间分布格局的研究与总结仍是当前主流，已有研究多聚焦于空间结构与形态、商业区位与业态、人的行为4及新业态、新技术的影响研究等方面5-6，而对空间效益的评估及其与规模关系的研究较少，已有研究主要分两类：一是以典型的大型商业设施或商业街为研究对象，开展商业空间绩效评价7、空间场所价值创造8、生产与消费的均衡演化9等研究，主要为中微观层面的单体分析。二是以商业用地作为研究对象，开展土地利用集约度10-11、用地增量与空间结构演变关系12、商业用地的地价空间结构13与溢出效应14等研究，侧重于经济效益测算，对城市层面的商业空间及其特征分析较少。从研究数据与方法来看，数据已渗透到交流、消费等众多领域15，大数据分析和空间计量成为新的研究手段16。学者运用POI数据分析商业区位和识别商业中心17-19，运用签到数据识别城市热点区域与商圈20及商业空心化区域21，但以上数据为位置信息，不能反映规模、效益等属性信息。因此，随着点评网站的兴起，评论性文本大数据引起了学者们的关注，其开展了对餐饮22-23、酒店24-25等服务空间分布格局与服务水平的研究，少数学者从交通和行为学视角，探测了商业设施的位置、数量及满意度与交通的关系26，分析了线上消费行为的选择偏好27，但较少涉及商业空间。综上所述，大数据已经成为商业空间研究的重点内容，已有研究多基于位置信息的区位分析为主，而基于文本信息的空间属性研究有待补充。因此，运用网络点评大数据，从城市和单体空间层面开展商业空间规模与效益的耦合关系及动力机制研究，可拓展科学评估空间效益的测度，为商业空间及其演变规律研究提供理论与实证补充。1 数据来源与研究方法1.1 研究区概况长沙市是我国中西部地区的中心城市，其经济发展水平和空间发展类型具有一定的代表性。首先，长沙市经济发展和居民消费水平与全国总体水平基本一致，2019年，地区生产总值和社会消费品零售总额在统计局公布的36个主要城市中排名中等靠前，位列第14和第11。其次，我国现代城市空间以向心型增长和集聚型扩展为主28，长沙市正是典型的集聚型扩展类型，对其开展相关研究，对规模和结构类似的城市具有一定的借鉴意义。本文研究范围为长沙市城市总体规划(2003-2020)(2014年修订)划定的长沙市中心城区，含建成区和近郊地带，能综合反映城市核心区和外围扩展区的空间特征。1.2 数据来源大众点评网是国内最早的独立的第三方点评平台，具有数据覆盖面大与信息更新及时的特点，且更新频率远高于工商登记和实地调研，能有效反映商业设施的历史变化过程26。据QuestMobile统计，APP独立用户累计超5.9亿，点评超2.5亿条，已形成了庞大的能影响消费决策的口碑库。评价信息包含时间、空间和满意度等内容。研究收集了20052020年长沙中心城区建筑面积5000m2以上的购物中心、商业综合体、百货商店等大型零售商业设施的位置信息和相关属性信息。通过数据查重、筛选与校验后，聚焦82个有效数据点。1.3 研究方法耦合是指两个及以上系统或运动形式通过相互作用而彼此影响的现象29，空间耦合性反映了空间要素的协同作用和影响程度，广义上更多强调的是事物间的高度关联性30。通过相关分析，在明晰商业空间规模与效益关联性的基础上，运用地图代数法栅格化测算二者的耦合关系，评估整体协调性水平。1.3.1指标数据标准化与Spearman相关空间规模和效益的评价指标间存在量纲，为消除量纲对数值曲线拟合结果的影响，对指标数据进行无量纲处理，公式如下：(1)式中：Uij为第i个系统第j个指标；值为Xij(i=1，2n;j=1，2n)；max(Xij)、min(Xij)分别为指标Xij的最大和最小值。在数据标准化的基础上，借助SPSS相关分析，从统计数学的角度探讨设施空间规模与效益指标之间的相关关系及相关程度。由于部分效益指标(好评率、人均消费额等)，虽具有一定等级特征，但正态检验显著性不高，因此，采用适用范围更广，对正态性要求不严格的Spearman相关进行分析。1.3.2核密度估计核密度分析是空间要素集聚形态识别的重要手段。以坐标数据为基础，以建筑面积与评论数为赋值，分析商业设施地理分布与关注热点分布27的集聚形态与密度中心。公式如下：(2)式中：kj为研究对象j的权重，Dij为空间点i与研究对象j的距离，R为选定区域带宽，n为范围内的点数。其中，带宽选择是关键，设置值越大，密度表面越平滑，但集聚热点可能被掩盖；反之，密度表面局部特征越明显，整体关联越弱。结合消费出行步行半径和密度表面特征反复模拟，最终设定带宽值为1.5km。1.3.3栅格化耦合测算运用地图代数法测算反映规模和效益水平的核密度栅格像元之间的差值关系，并对测算结果进行连续化模拟，以反映空间要素在不同条件下的耦合关系。首先，对核密度分析值进行标准化分级和栅格化像元处理，参考商业用地一般规模，每个像元单位设为200m200m。其次，对像元数据集逐个进行差值运算(图1)，直到完成所有数据集运算31，输出结果数据集栅格像元。运算结果划分9个标准化分