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。     

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。     

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。     

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。     

哈尔滨市商业中心时空演变与空间集聚特征研究

商业活动是城市经济发展的核心,其空间形态与发展规律是地理学研究的重要内容。以哈尔滨市中心城区为研究区域,利用2012年、2014年、2016年的城市商业设施兴趣点(POI)数据,采用标准差椭圆分析、核密度分析、平均最邻近距离等方法,探究哈尔滨市商业中心时空演变规律与空间集聚特征。研究表明:(1)各类商业设施数量均有增加;中心城区商业设施向外扩散,且发展速度不均衡。(2)整体上,商业设施集聚程度不断增加,向城市外围蔓延;商业中心高密度区呈"面域+极核"发展,数量不断变化;商业设施的范围呈放射型面状扩张。(3)哈尔滨市中心城区商业布局呈"圈层+组团"的空间集聚状态,商业布局总体上是以中央大街商圈为中心向外扩张的;各类商业设施的集聚程度有明显变化。     

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。     

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。     

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。     

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.     

大城市内部连锁超市空间分布格局及其区位选择——以南京市苏果超市为例

连锁超市已成为中国大城市内部零售商业的主要业态。针对目前研究中对城市内部尺度连锁超市空间布局问题关注不足,本文以南京市苏果超市为例,从空间格局演化、集聚分布状况、不同类型超市的区位选择等方面进行分析。研究方法包括点模式分析、空间密度分析和空间自相关分析等。结果发现:南京市苏果超市的空间总体分布呈中心到外围递减的倒"U"型集聚特征;不同类型苏果超市的分布特征不同,华润卖场的空间分布相对分散,社区店、便利店的分布相对集聚;空间分布热点呈蔓延扩散与等级扩散混合模式。运用Binary Logistic二分逻辑回归对影响超市区位选择的因素进行计量分析,结果表明经济发展情况、消费者规模、交通通达性、居民购买力、城乡差别、公司战略等多种因素,通过综合作用机制,共同推动了南京市苏果超市的空间分布格局。     

基于POI的城市休闲空间格局分析——以乌鲁木齐市为例

基于百度POI数据，运用Ripley’s K函数、最近邻层次聚类、空间自相关等方法，对乌鲁木齐市公共休闲设施空间布局进行研究，总结城市休闲空间的格局特征，进而探讨休闲空间的影响因素。结果表明：（1）乌鲁木齐休闲设施空间分布表现出明显的向心集聚性。（2）各类休闲设施热点区分布表现出不同的集聚倾向，娱乐类、购物类、健身类三类休闲设施热点区主要布局在主城区以内重要交通枢纽和商业中心附近，餐饮类休闲设施热点区表现出明显的人口导向特征，旅游类休闲设施热点区均分布在热门旅游景区附近，文化类休闲设施热点区分布于科教文化基地或多民族混居区。（3）乌鲁木齐市休闲空间格局为“圈层+扇形+组团”模式，核心为面状综合型休闲中心，外围为扇形的休闲设施稀少区、组团式多功能休闲区和组团式餐饮休闲区，最外围是休闲设施极少的郊区和组团式旅游休闲区。（4）乌鲁木齐休闲空间与人口空间分布存在较强的空间正相关关系。     

大连市文化企业的空间分布变化与区位影响因素

基于大连市2000年、2008年和2016年文化企业数据,以街道为空间尺度,运用全局自相关、热点区分析、负二项回归模型等方法探究大连市文化企业空间分布变化与区位影响因素。结果发现:① 大连市文化企业空间布局整体呈现明显的“市中心”偏好,2000-2016年文化企业空间扩散现象明显,但核心城区的集聚程度却不断提高,最终呈现出“两心一带”的分布格局。② 大连市的南部地区一直是全市文化企业的热点地区,表现出明显的圈层特性。在研究时段内热点区域面积减少,但是热点集聚中心的位置没有发生变化。③ 生产型文化企业仍高度集聚于传统中心城区,消费型文化企业则向城区边缘和新区扩散,形成多中心集聚的分布格局。④ 在街道空间尺度下,区位要素和集聚要素对文化企业的区位选择具有显著影响,政策要素的影响不显著。与消费型文化企业相比,生产型文化企业对集聚效益、文化资源和商务环境等因素更敏感。     

基于多源遥感数据的武汉市人口空间分布格局演化

基于DMSP/OLS夜间灯光指数和SPOT-VEGETATION逐旬NDVI数据构建人居指数,模拟武汉市2000,2012年人口空间分布。采用空间自相关模型,从时空角度分析2000—2012年武汉市人口的空间分布格局及演变规律。结果表明:1利用夜间灯光强度估算方法可快速准确模拟武汉市人口空间分布。2人口空间分布格局有向武汉市中心城区集聚的趋势,具有"中间高周围低"的特征。3武汉市人口空间分布表现出较强的空间自相关性,根据局部自相关分析,"高-高"类型区主要分布在武昌、硚口、江汉、江岸等中心区,"低-高"类型区主要出现在江河流域附近;随着时间的推移人口分布的"高-高"类型区扩大,表明武汉市人口在向中心城区聚集的过程中远城区也形成了相应的人口集聚中心。     

合肥经济圈空间关联时空演进研究

从城市产业角度出发,依据2009~2014年的相关数据,采用城市流和ESDA模型对合肥经济圈空间关联进行分析,揭示空间相互作用的时间演变过程和空间分布。结果表明：① 经济圈形成了较稳定的中心-外围格局,空间结构呈现以合肥为中心圈层式向外辐射状,淮南和六安有望成为次增长极。② 经济圈产业外向功能性不强且出现异化,城市流倾向度呈现明显的等级异质性和不均衡性。③ 经济圈产业外向发展存在显著的空间依赖性,空间自相关符合距离衰减规律。④ 经济圈区域不平衡态势明显,空间关联的时空分异特征明显。应推进区域一体化,加快区域协调发展。     

中国本土快餐业空间扩散过程及影响因素研究

快餐直营店的空间扩散是十分常见的经济现象,也是商业地理学研究的重要内容。以中国本土快餐企业老乡鸡直营店为研究对象,采用核密度分析、多距离空间聚类分析等研究方法与计量模型,总结了老乡鸡在不同时期的空间分布格局、空间扩散模式与集聚特征,进而分析了老乡鸡空间扩散的影响因素,研究结果表明：（1）2003年创立品牌至今,老乡鸡由合肥市的快餐企业发展为中国本土快餐业榜首企业,在不同发展阶段分别采取了深耕式、传染式、等级式及复合式等不同的空间扩散模式,空间扩散模式与路径转变的次序性内生于企业规模的演化;（2）老乡鸡门店呈现明显的空间集聚特征,其集聚强度与集聚规模伴随着不同阶段扩散模式的多样化而不断增强,集聚范围一般控制在200 km范围内,已由初期仅在合肥市内的单中心集聚向在安徽省内集聚转变,在长三角及周边地区扩散布局的态势十分明显;（3）城镇常住人口规模、人均可支配收入、社会消费品零售总额、原有门店数量等因素显著影响老乡鸡的空间扩散。在进入复合式扩散后,空间距离在老乡鸡空间扩散过程中的作用并不显著。     

成都市体验性网络团购市场发展的空间特征

体验性网络团购模式正在对城市商业空间产生显著影响。以团购商品信息量作为基础数据,采用矢量数据符号法和空间插值法对成都市团购市场发展的空间特征进行分析。结果表明：餐饮、娱乐、生活和旅游酒店类团购信息在各商圈分布的集中化程度与摄影类相比较低。成都市中心区域的团购市场发展水平较高,形成了以春熙路商圈为核心的综合商业型热点区和以建设路商圈和双楠商圈为核心的生活服务型热点区。市场原则下团购市场发展的空间公平性较好的区域主要集中在成都市中心区域。团购市场发展的空间格局具有明显的区位特征,其空间发展的驱动力主要包括实体商业空间布局、消费者规模空间格局和区域可达性等;“时间距离”对团购市场区位特征产生的摩擦阻力已经超过空间距离。     

基于不同尺度的中国运动健身场所空间差异及影响因素研究

运动健身场所是开展全民健身运动的重要推手,探明运动健身场所的区域差异及影响因素对推动运动健身场所的建设、推进“健康中国”战略有重要作用。从省级、城市群以及地级市3个尺度出发,运用总体分异测度指数（Global differentiation index,GDI）、Moran’s I指数、热点分析探讨运动健身场所的空间差异,采用Pearson相关系数、灰色关联度以及地理探测器等方法分析运动健身场所分布的影响因素。结果表明：（1） 运动健身场所数量与每万人拥有运动健身场所数量主要集中分布于东部地区,而西部地区除成都、重庆外,其余省区均分布较少。（2） 运动健身场所数量与每万人拥有运动健身场所数量的GDI随着尺度的缩小而扩大,城市群尺度中,优化提升类差异最大,而发展壮大类差异最小。（3） 经济总量和人口数量是运动健身场所集中的重要驱动因素,人口数量与城镇人口占比的交互作用最强。在城市群尺度上,受教育程度和城市规模大小是运动场所的重要影响因素。而在地级市尺度上,建成区面积占辖区面积比重对运动健身场所的影响更为显著。