南京商铺租金时空格局及影响因素分析

商铺租金是衡量城市商业活力与地段商业价值的重要指标之一,也是经济地理学关注的热点问题。以南京中心城区3294处商铺为研究对象,在通过核密度分析、莫兰指数等地理空间分析方法探究商铺租金时空格局的基础上,运用地理探测器从交通区位、周边配套、消费能力等方面挖掘商铺租金背后的影响因素。研究发现：南京商铺空间分布以新街口为核心,呈现出日益增强的中心极化态势,并与河西、东山和江北共同形成等级鲜明的商业集聚格局;主城区商铺租金的空间分布亦表现出以新街口为热点区、城北和城南为冷点区的核心边缘结构,具有显著的空间正相关性与局部空间集聚性,主副城区间租金分异程度逐年加剧;交通区位和消费潜力是影响主城区商铺租金的关键外部因素,而商业业态、商铺形象等内生因素同样会对商铺租金产生影响,在多种因素的交互作用下形成了南京商铺租金时空分异格局。通过揭示南京商铺租金空间分异的影响因素及其组合变化,期待推进中国城市商业空间研究,并为地方政府、开发商和商铺投资经营者提供一定借鉴参考。     

河网型城市商业中心识别与空间结构特征——以江苏省淮安市为例

城市商业中心是指在城区范围内,零售、餐饮、文化娱乐、金融、商务、住宿等服务业在空间上集中,密集度高于城市其他区域的地区。以河网型城市江苏省淮安市为研究对象,抓取城市商业活动类的餐饮、购物、休闲娱乐、商务POI设施点数据,采用核密度估计、空间维信息熵和最小生成树方法,从整体和各业态分别识别商业中心的边界范围与等级结构,同时结合各业态商业的叠合特征,界定城市各级商业中心区的类型。结果表明:淮安市商业中心分市级、区级、社区级3个等级,主要集中在盐河和里运河之间的原清河区和淮阴老城区,形成以淮海广场为中心的极化分布特征。随着商业中心等级由高到低,空间分布形态从规模团状集聚逐渐转变为规模带状和小规模沿街分布。     

广州轨道交通枢纽零售业的特征聚类及时空演变

轨道交通开发与城市商业空间演变的关系是城市交通和商业地理研究领域中的一个热点问题。以广州市轨道交通投入运营的14个换乘枢纽为研究对象,在对换乘枢纽区位信息和零售商业集聚特征指标提取和计算的基础上,分析换乘枢纽零售商业空间的类型、时空演变的过程及形态特征,探讨城市交通与零售业发展对轨道交通枢纽站点商业空间形成的影响。结果表明:1广州轨道交通换乘枢纽商业空间可划分为4个类型:门户型商业中心;区域型商业中心;枢纽型商业中心和社区型商业中心。2换乘枢纽商业空间的演变经历点状、面状和放射状结构三个阶段的发展,轨道交通网络的空间演化与城市新旧商业中心的动态发展之间具有一定的耦合性。在城市轨道交通发展初期,地铁在促进门户型商业中心的繁荣方面表现突出。当轨道交通体系形成后,轨道交通的作用由中心城区逐渐向边缘城区和外围新建城区拓展,在具有较高消费能力的区域建成新的商业中心并形成消费引导,对区域型商业中心、枢纽型商业中心和社区型商业中心等地铁商业空间的形成起到重要的促进作用。3受交通(规划与建设)、商业(配套与环境)两方面因素的共同作用,换乘枢纽商业空间集聚在微观形态上的演变路径可分为商业导向和交通导向两种关系类型,不同类型的枢纽商业空间在交通与商业均衡发展的程度上存在分异。4轨道交通与零售商业互动发展对换乘枢纽商业空间的影响主要体现在4个方面:强化门户型商业中心的核心竞争力;提升区域型商业中心的服务等级和作用;抑制枢纽型商业中心的多业态组合经营;推进社区型商业中心的形成和发展。     

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。     

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。     

广州市地铁开发对沿线商业业态空间的影响

以广州市地铁一号线、二号线和三号线为例,分析地铁开发对沿线商业业态空间的影响,并从行为地理的 角度进行解释。地铁开发强化了商业空间的等级分异,城市中心区商业中心的集聚效应得到加强,而城区和郊区商 业空间的分异进一步加大。消费者的行为显示出购物中心正成为现代消费社会下商业空间的主导业态,而经营者 的选址行为也在增强商业中心的极化能力。结论认为,地铁开发并没有均质优化沿线所有站点的商业环境,而是通 过其快捷交通引导各种业态向城区集聚,加速了郊区化背景下大城市商业业态的向心集聚;地铁建成后城区商业 中心地位的加强,得益于购物中心在业态空间中主体地位的确立,地铁开发塑造了以购物中心为主体的商业业态 空间结构;地铁开发也加速了沿线换乘站点周边商业区的生长。     

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。     

三亚市旅游休闲业态时空演变特征及其形成机制分析

以三亚市为案例地,通过爬取六类旅游休闲业态POI数据,综合利用最邻近距离指数、核密度估计、多空间聚类、地理探测器等空间分析技术,深入挖掘三亚市旅游休闲业态的时空演变特征及其形成机制。结果表明：（1）业态总体数量及特征空间尺度急剧上升,分布格局呈“极核-轴线-面域”分布形态;主要集聚于三亚湾度假区,散布周边临海区域,且集聚程度随空间尺度的增大呈先增后减态势（;2）各类旅游休闲业态空间集聚特征显著,其中购物、住宿、餐饮业态与总体集聚特征呈现高度一致性,各类业态集聚分布特征显著不同且尺度依赖性明显,其中旅游景点业态集聚程度随时间距离的增加不断减小,其余业态均先增后减（;3）三亚市旅游休闲业态空间格局的形成是由政策引导城市发展决定的,即在旅游休闲需求升级与城市发展的转型升级的双向推动下,从经济水平、人口特征、交通条件及资源禀赋四个方面影响旅游休闲业态空间演变格局。     

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。     

轨道交通站点对周边服务业时空格局的影响——以福州地铁一号线为例

地铁建设对城市交通可达性和服务业企业分布产生影响。以福州地铁一号线南门兜站、上藤站和秀山站为研究对象,运用整体分析、圈层分析、核密度估计等方法对这3个站点2014—2019年周边服务业企业进行研究。结果表明:地铁开通后带来站点周边交通便利程度上升,显著促进了传统服务业和现代服务业的发展,并在不同类型地铁站呈现明显的分异特征;地铁开通后,在时空维度上都存在服务业企业数量递增、业态规模逐渐扩大的发展规律;地铁站核心区的开发程度较之影响区和外围区不足;不同地铁站服务业集聚特征的共性影响因素为产业属性、服务业集聚效益和地铁的诱导。     

基于客流特征的北京地铁站点类型识别

地铁站点是城市各种社会经济活动的关键节点,不同类型的地铁站点在城市中的区域条件、交通功能、土地利用类型等方面均存在差异,科学的站点分类有助于了解城市功能分区及评价轨道交通基础设施建设状况。本文基于2013年3月份14天工作日地铁刷卡客流量数据,运用引入客流特征的时间序列聚类方法,对北京市195个地铁站点进行分类。研究表明：①地铁站点客流量存在时空差异,也是城市功能分区时空差异的表现之一。②通过引入客流特征的时间序列方法,将地铁站点分为居住导向型、就业导向型、职住错位型、错位偏居住型、错位偏就业型、混合型、综合型及其他型8种不同类型。③利用地铁站点客流量数据,是将空间行为和实体空间进行关联比较的有效途径。     

网上零售企业的空间组织研究——以"当当网"为例

零售商业活动及其空间组织历来是城市和经济地理学研究的重要主题之一.伴随着新的信息和通信技术的应用和普及,一种新的商业业态--网上购物,正在被越来越多的商家和消费者所接受.这一趋势对零售业的价值链、商业模式以及空间组织均产生了不可忽视的影响.本文试图通过对国内主要的电子商务企业之一"当当网"的研究,初步探讨网上零售企业的...     

广州市零售商业中心消费活动时变模式及其影响因素

利用2016年在广州典型大型零售商业中心进行的客流量监测和居民消费行为问卷数据,分析基于客流时间变化的广州大型零售商业中心消费活动时变模式,构建多项Logistic回归模型,从消费者社会经济属性、消费活动特征和商业中心建成环境3方面探讨该时变模式的影响因素。结果显示：① 广州不同的大型零售商业中心内消费活动存在明显的时变特征差异,可分成稳定型、下午高峰型、傍晚高峰型和不规则波动型4类时变模式;② 这种时变模式受到消费者社会经济属性、消费活动特征和商业建成环境等变量的影响。其中,消费者社会经济属性和消费活动特征影响有限且影响差异较大,以稳定型为参照组,在广州居住时间、居住区位和家庭月收入等社会经济属性,以及消费结构、出行路径、交通方式和出行距离等消费活动特征能区分稳定型和下午高峰型商业中心,但只有在广州居住时间和出行距离、交通方式3个变量能显著地解释稳定型和傍晚高峰型商业中心的差异;建成环境是影响零售商业中心时变模式的首要因素,商业网点密度、用地混合度、公交与地铁站点密度、商业中心区位特征、到市中心距离等变量均对各个类型商业中心的形成作用显著。期望为城市零售商业中心的分类和评价提供一个新思路,为预测商业中心可能的消费活动时变模式、消费者属性和活动特征提供理论依据,对城市商业规划和商业中心开发运营有一定的现实指导意义。     

高铁站区产业空间分布及集聚特征——以沪宁城际高铁南京站为例

分析沪宁城铁南京站乘客的出行距离特性,初步确定高铁站区圈层范围为3 000 m。以南京站周边3 000m范围内6 145个企业的地址、行业隶属、成立时间等为研究数据,运用空间分析方法,探讨高铁站区产业的分布与空间集聚特征。①从总体看,高铁站区产业的空间分布具有明显的圈层结构,以车站为中心,以500 m为缓冲半径,在1 500~2 000 m范围企业密度最大,2 000 m以外企业密度陡然降低。②各行业空间集聚趋势类似,随着距离增大集聚程度降低。但空间尺度上存在差异,交通运输业和房地产业集聚现象更为明显,交通指向性显著;批发和零售业集聚峰值相对最大,在大范围上有分散分布的趋势。③各行业空间分异特征显著,整体呈现"东低西高",空间分异特征大致存在以下三种模式,即"小分散、大集聚"、"大分散、大集聚"、"大分散、小集聚"。     

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。     

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。     

北京轨道交通换乘站点对办公空间集聚的影响

随着城市轨道交通建设的不断推进,其对城市空间布局与重构的影响越来越显著,剖析交通与城市经济活动及其功能区集聚之间的关系一直是地理学研究的重要内容。以北京城市商务办公空间为研究对象,重点分析2008 年前后商务办公空间格局和集聚程度随轨道交通变化情况,并进一步探讨不同发展阶段轨道交通换乘站点对商务办公空间集聚程度的影响机制。结果表明：① 办公集聚区等级随着轨道交通换乘站点等级的提升而提升。轨道交通换乘站点对办公区位选择有正向的引导作用,使得办公集聚区的规模和等级有不同程度的提升,集聚效应更为显著。② 北京轨道交通换乘站点周边所形成的办公集聚区在数量和规模上存在明显的区域差异。在500 m、800 m以及1500 m半径范围内,随着换乘站点辐射范围的扩大,其涵盖的高等级办公集聚区的数量也呈现增多现象。③ 轨道交通换乘站点的功能属性对办公集聚区的形成具有一定的空间引导作用。④ 历史惯性、距离衰减、外部效应和主导功能差异是影响轨道交通换乘站点周边、不同半径范围内办公集聚区数量和等级的主要作用因素。