社区化新零售末端物流网络的对接与优化——以深圳市盒马鲜生与菜鸟驿站为例

线上、线下与物流融合发展的“新零售”模式为零售业注入了新的活力,针对“新零售”模式发展过程中末端物流网络暴露的问题,探索其与物流终端自提点对接的优化方案,有助于提升新零售末端物流服务质量与效率。基于深圳市盒马鲜生、菜鸟驿站及相关设施兴趣面（Area Of Interest, AOI）、兴趣点（Point Of Interest, POI）数据,综合运用空间分析、定量统计等方法,探究社区化新零售与物流终端自提点代表之间的对接基础与可行性路径,提出优化方案并模拟对接后的优化效果。研究发现：① 深圳市盒马鲜生提供新零售服务,门店分散均匀分布,多选址于商圈边缘,存在较多服务空白区。菜鸟驿站主要提供快递自提服务,服务范围较大且呈连片覆盖,对各类设施的覆盖度均较高,站点多邻近设施出入口。② 盒马鲜生与菜鸟驿站均以市场为导向,以社区为主要服务对象,分别位于城市商服圈与社区生活圈中,提供末端物流的不同解决方案,在运营模式、服务对象、空间分布方面均具有较强的对接可行性。③ 新零售企业可通过由“自营”向“自营+释放”物流配送模式转变,构建“新零售门店-配送员-自提点-社区居民”的商品配送链,实现其末端物流网络优化。④ 通过模拟可知,对接后盒马鲜生服务范围、设施覆盖率显著提高,且能够在各类区域中适应不同消费场景,优化效果显著。     

南京市图书零售业空间布局及其影响因素

以南京市图书零售业为研究对象,借助GIS空间分析方法,从城市空间的角度研究图书零售业空间布局结构及其影响因素。结果表明:南京市图书零售业存在中心聚集-外围分散、地区差异显著、道路沿线布局、与商业中心和学校布局高度相关等空间布局特征。在此基础上分析了地区发展水平、人口、交通、地价对南京市图书零售业空间布局的影响,并从图书零售业商圈、社区、校园导向3种空间布局模式视角提出了南京市图书零售业空间布局的优化建议。     

大数据视角下的商业中心和热点区分布特征及其影响因素分析——以乌鲁木齐主城区为例

商业空间结构是城市经济活动的重要载体,识别商业中心和商业热点区以及探究其影响因素对于商业资源优化配置显得尤为必要,进而指导城市有序发展。论文以乌鲁木齐主城区为例,利用开放平台大数据兴趣点(point of interest, POI),采用地理学空间统计方法定量识别商业中心和商业热点区,对商业分布和空间集聚特征进行分类和解读,并利用地理探测器方法探寻其影响因素。主要结论如下：① 乌鲁木齐市商业高值区分布在吐乌大高速—和平渠沿线地带,大型商业中心主要有南湖商圈、中山路商圈、友好商圈、会展商圈、米东商圈、铁路局商圈。② 商业热点区呈现“T型”双轴分布,北部新城商业地带与南部传统商业地带共同构成乌鲁木齐市最具活力的商业地带;6类商业热点区的分布可归纳为3种类型,商务和金融服务类为单一点状型,住宿和餐饮服务类为带状延伸型,生活与购物服务类为带状双核型。③地价、集聚效应、路网密度等是影响商业宏观分布的主要因素,其次为人口密度和中心可达性,自然因素如高程、地形起伏度等对商业布局影响有限;各因素对不同类型商业业态的影响程度各异,如人口密度、路网密度对购物类影响较大,中心可达性和地价对于商务、金融类影响较大;就各业态类型网点间的关系而言,商务和金融类协同作用强,餐饮与购物类协同效应较强,共同影响城市商业空间。     

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。     

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。     

基于POI数据的服务业区位分析教学探索——以“浙南青田咖啡店布局”为例

本文借助POI兴趣点可视化呈现技术,探究服务业的区位因素及选址决策分析。本文以“浙南青田咖啡店布局”为例,在地理信息技术的助力中“洞见”了一个真实复杂、利弊共存的服务业区位因素分析及选址决策模型,以期为一线教师使用地理信息技术融合大数据与学科教学提供参考。     

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。     

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。     

基于多源数据和集成学习的城市住宅地价分布模拟——以武汉市为例

精准刻画城市住宅地价分布特征,对于科学引导城市空间布局规划、有效实现城市精明增长等具有重要意义。而城市住宅地价与其潜在影响因素之间的复杂非线性关系,给地价分布精细模拟带来了挑战。论文旨在探索基于地理大数据和集成学习的城市住宅地价分布模拟方法体系,以满足快速、精准监测地价动态变化的需要。选取武汉市为典型区,以住宅用地交易样点、兴趣点(points of interest, POI)和夜间灯光影像为数据源,以500 m分辨率网格为估价单元,提取POI核密度和夜间灯光强度作为住宅地价预测变量,采用机器学习算法和bagging、stacking集成方法构建住宅地价预测模型,并对比分析其精度。研究发现：① 单个机器学习算法中,支持向量回归(support vector regression, SVR)预测精度最高,接下来依次是k最近邻算法(k-nearest neighbor algorithm, k-NN)、高斯过程回归(Gaussian process regression, GPR)和BP神经网络(back propagation neural networks, BP-NN);② 在提升单个算法预测精度方面,stacking方法的性能优于bagging方法,使用stacking集成SVR和k-NN的地价预测模型精度最高,其平均绝对百分误差仅为8.29%,拟合优度R²达0.814;③ 基于论文所构建模型生成的城市住宅地价分布图能有效表征价格圈层分布特征和局部奇异性。研究结果可为城市住宅地价评估提供新的思路和方法借鉴。     

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。     

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...     

Network-constrained and category-based point pattern analysis for Suguo retail stores in Nanjing,China

The distribution of many geographical objects and events is affected by the road network; thus, network-constrained point pattern analysis methods are helpful to understand their space structures and distribution patterns. In this study, network kernel density estimation and network K-function are used to study retail service hot-spot areas and the spatial clustering patterns of a local retail giant (Suguo), respectively, in Nanjing city. Stores and roads are categorized to investigate the influence of weighting different categories of point events and network on the analysis. In addition, the competitive relation between Suguo and foreign-brand retail chains was revealed. The comprehensive analysis results derived from the combination of the first-order and second-order properties can be further used to examine the reasonability of the existing store distribution and optimize the locational choice of new stores.     

黄山市土地出让区位选择空间特征与影响因素研究

随着全国旅游业快速发展和城镇化进程加速推进,旅游城市土地投资和开发日益强盛。以典型旅游城市黄山市为案例,以1870宗城市出让用地为样本,采用数理统计、GIS空间分析等方法,分析其土地出让区位选择空间特征与影响因素。研究发现：① 商服、住宅、工业三类用地与用地总和的出让均属于凝聚型空间分布状态,分布均衡度均较低。② 城市东南部和区县城区是土地出让热点集中地区,城市外围地域是冷点集中地区。住宅用地热点地区主要集中于城市近郊、重要旅游区周围;工业用地热点地区主要集中于开发区、工业园区和重要交通沿线;商服用地热点区域主要集中于城市商业集聚区、大型公共设施和旅游景区周围、重要交通设施附近。③ 土地出让区位选择呈点状集聚、线状网络并存,表现为“东南部分布密度较高、西北部分布密度较低”“中心城区密集、外围区县稀疏,县城密集、一般乡镇分散”“交通指向显著、呈带状分布”布局特征。④ 土地出让区位选择涉及城镇化推动的城市内生型、自然环境优美的资源依托型、要素流动便利的交通指向型和集聚经济优势的开发区集中型四种选择模式。⑤ 土地出让区位选择是自然条件、人口经济发展水平、政策制度、城镇化建设、交通设施、旅游发展等因素综合作用的结果,也是政府、企业、居民等不同主体相互作用与博弈的结果。地形对土地出让区位选择的空间约束性和指向性显著;土地出让与人口规模、经济发展水平有较高匹配度;土地政策、城市规划对用地出让的规模和方向有重要影响;交通和旅游快速发展对于土地出让具有明显影响。     

中国中部C2C店铺服务质量的空间分异及其影响因素——以淘宝网5类店铺为例

基于中国最具代表性的C2C网络零售商圈——淘宝网,选择居民消费最常见的五类店铺进行数据搜集,以店铺的服务质量为特征量,分析中部地区C2C店铺服务质量的空间分异格局及其影响因素。结果表明：① 从省域层次看,综合、服装类、电子类排名依次为湖北、湖南、河南、安徽、江西、山西,湖北呈现一枝独秀的状态。家居箱包类、美食类与美妆类前四位排名与综合服务质量有所差别,后两位保持不变。② 从市域层面看,省会城市、城市群核心城市、经济强市的综合服务质量较高,外围区综合服务质量较低,北部太原市周边形成低值集聚区。无论是综合还是分类服务质量均存在微弱的负空间关联,彼此之间的临近效应不明显。其中长株潭城市群、武汉市处于显著HL区,对周边的极化效应明显。城市空间联系特征主要呈现以省会城市为中心向四周扩散的辐射状模式,其中长株潭城市群、中原城市群内部城市之间的联系程度较高。以电子、美妆类为表征的空间联系强度网络比另外三类相对复杂,且城市联系强度明显优于另外三类。从复杂网络特征看,总体上表现出以核心城市和少数综合实力强市为主的“核心—外围”空间布局结构,产生了中心度与集聚系数不相匹配的倒置现象。③ 从影响因素看,基础规模实力发挥着决定性的影响,城镇化质量扮演着重要的推动作用,文化教育水平提供了重要的知识与技能支撑,信息化起着融合助推作用,物流环境的影响在逐渐弱化,区位优势的作用有所下降,六类影响因素交织影响造成了中部市域店铺服务质量的分异格局。     

高铁开通前后站区产业空间格局变动及驱动机制——以沪宁城际南京站为例

基于企业微观数据,定量刻画高铁开通前后站区产业空间格局变动,并诊断和确定在不同阶段的关键驱动要素及其贡献度。结果表明,高铁站区产业空间具有明显的圈层结构,但“以高铁站点为中心的向心集聚”在高铁开通初始阶段尚不明显,开发强度并不随着与站点距离增加而降低,核心区的开发强度小于影响区。除了圈层空间分异之外,产业分层集聚态势凸显,与高铁乘客的商务特征相对应的商务服务业在高铁开通后空间集聚程度明显高于其他几类产业;批发零售业、居民服务业和科技服务业与高铁开通相关性不明显;交通运输业和住宿餐饮业作为交通站区的基础服务产业,相关程度介于以上两类之间。从内外两方面驱动因素构建的高铁站区产业空间格局变动模型分析得出,除了交通条件、外部规模经济等传统区位因素外,产业属性、地价对高铁站区产业空间格局的变动有较大影响。     

微观尺度下毒品犯罪时空分布及成因分析——以SZ市NH、DM街道为例

毒品犯罪是全球共同关注的犯罪问题,许多学者从不同的专业领域开展了大量研究。已有文献对毒品犯罪的成因进行分析,由于数据的局限性,较少从微观尺度对毒品犯罪热点的时空分布进行研究。论文以SZ市NH、DM街道内社区为例,基于毒品犯罪案件数据,利用探索性数据分析和时空扫描识别毒品犯罪时空热点分布,结合用地类型、动态人流量等数据定量分析毒品犯罪案件的时空分布影响因素。研究结果如下：① 毒品犯罪主要分布在商业发达地区和城中村地区,且城中村的毒品犯罪时空热点分布的起始时间较商业发达地区更早,影响范围也更大;② 毒品犯罪在不同用地类型分布是不均匀的,其中“住宿旅游娱乐”“商业百货批发零售”“餐饮经营服务品牌”3类用地类型与毒品犯罪具有高度相关性;③ 人流量高热区的面积占比与毒品犯罪的发生有一定的相关性,高热区面积占比大于5%或为0时,能够抑制毒品犯罪的发生;高热区面积占比在0~5%之间,能够促进毒品犯罪的发生。     

中国星级仓库的区位选择行为与等级差异

星级仓库区位认识对优化城市仓储空间和合理配置仓储用地资源有重要意义。以2008-2014年237个中国星级仓库为样本,综合运用区位关系识别、距离测度和典型案例分析等方法,揭示地域、行业、职能分异与星级仓库区位选择行为相互关系,阐明了不同等级城市的星级仓库区位统计规律,以及物流职能、交通圈层结构与星级仓库区位形成的内在作用机制。研究表明：①星级仓库分布于4个直辖市、22个副省级和省会城市、37个地级市、24个县/县级市,不同等级城市平均拥有星级仓库数分别为16.5、4.77、1.78和1.58个,呈“倒三角形”分布形态;行业分布呈现“通用和大宗仓储分散、专业性仓库集中”特征;办公和经营场所区位呈“共用和分离相对均衡”特征;②星级仓库区位受“供给+需求”共同驱动,省会及以上城市具有公共服务职能的星级仓库区位总体呈“近郊—远郊”布局模式,地级市以自营服务职能为主的星级仓库总体呈“中心—边缘”布局模式;③城市等级与星级仓库物流距离成正比且存在明显的类型分异,其中公私兼营和自营仓储型仓库受母公司区位影响,郊区化趋势滞后于提供公共服务的地产租赁和公共仓储型仓库。     

南京市主城区住宅地价的时空演变

城市地价在空间、时间分布上具有较强的关联性和特殊性,随着城市建设的快速发展和土地市场的不断发育,城市地价的时空变化日趋复杂。本文以南京市主城区为例,基于城市地价动态监测数据,运用统计分析方法和克里金插值方法,研究城市住宅地价时空演变特征。研究表明:从宏观上讲,地价时间上演变受宏观经济影响较大,大的经济形势、房地产市场的变动,对地价变化影响显著。从中观上讲,地价空间上演变主要体现在城市内部的区位条件、交通条件、城市规划、公用设施状况和环境条件等的影响。上述两者共同作用于地价的变化,并且两者相互关联、密不可分。通过城市地价的时空演变研究,以期快速、直观、准确地反映城市地价变化,为城市地价的宏观调控、合理利用土地资源提供参考。     

基于POI数据的西安市快递自提点空间格局及空间关系研究——以菜鸟驿站为例

基于西安市菜鸟驿站和中国邮政速递的POI（point of interest,兴趣点）数据,综合运用数理统计、文本词频分析、空间分析等方法,解析菜鸟驿站的依托组织形式与服务对象类型,空间分布特征与区位选择特征,及其与中国邮政速递的空间竞合关系。研究发现：① 增菜鸟驿站依托类型以商品销售型为主,社会服务型和个体店铺型次之;其服务对象以社区为主,商业街区、大学城次之;② 菜鸟驿站空间上呈现“中心城区多,周边区县少”的“内密外疏”格局,并沿东北-西南走向分布;③ 区位选择特征,大尺度表现为以钟楼为中心,随距离增加,驿站数量呈现出低-高-低的分布规律;小尺度则在与服务对象出入口距离区间[100,300]内存在二维正态分布;④ 菜鸟驿站与目标对象直线可达距离平均位于200 m范围以内,且街区活力点与其服务对象主体相适应;⑤ 邮政站点与菜鸟驿站均由中心城区向外围区县扩张式发展,前者分布范围更广,二者在地理邻近竞争二者中趋于协同发展。