福州市外卖O2O与传统餐饮业空间分布特征及影响因素对比

为了研究信息技术影响下城市的商业空间分布规律,通过爬取多家主流网站中福州餐饮店相关数据,探究外卖O2O（Online To Offline,线上到线下）与传统餐饮业空间分布差异及其影响因素。研究发现：① 从分布区位来看,外卖O2O餐饮业空间在一定程度上与传统餐饮业具有一致性,但也具有新的特征,外卖O2O餐饮店呈现多核心散落分布,且更易在商贸综合区、高校文教区和写字楼周边地区形成集聚。② 从空间服务范围来看,外卖O2O主要面向广大中低档次消费者,为快速便捷地运送餐饮商品,空间分布更为分散;外卖O2O对网络口碑更加敏感,且以中口碑为主,其集聚规模和集聚中心数量均大于传统中口碑餐饮店。③ 人口分布对二者空间格局具有重要影响,但接近消费者市场才是外卖O2O餐饮店空间区位选择的决定因素;信息技术在一定程度上减少了外卖O2O餐饮店空间分布对交通区位的依赖,为此,其空间服务范围扩大,商家选址更灵活。     

旅游城市餐饮业空间布局特征--以拉萨市为例

受城市功能定位、旅游消费驱动等因素影响,旅游城市餐饮产业空间布局具有其自身特征。通过对互联网电子地图POI数据的挖掘,并结合ArcGIS最近邻分析、标准差椭圆、核密度分析和缓冲区分析工具,本文分析了高原旅游城市拉萨市主城区餐饮业空间分布格局特征及其影响因素(基于道路交通、旅游资源和人口视角)。研究发现拉萨市主城区餐饮业空间分布总体呈现集聚特征,主要集中在交通发达和旅游资源密集区周边地区;常住人口集聚区域餐饮点同样集中布局,餐饮点密集区与实时人口密集区高度重叠。针对拉萨市城市空间结构、功能定位和旅游发展,文章进一步提出拉萨市餐饮业空间布局优化措施。     

旅游城市餐饮业空间布局特征——以拉萨市为例（英文）

受城市功能定位、旅游消费驱动等因素影响,旅游城市餐饮产业空间布局具有其自身特征。通过对互联网电子地图POI数据的挖掘,并结合ArcGIS最近邻分析、标准差椭圆、核密度分析和缓冲区分析工具,本文分析了高原旅游城市拉萨市主城区餐饮业空间分布格局特征及其影响因素(基于道路交通、旅游资源和人口视角)。研究发现拉萨市主城区餐饮业空间分布总体呈现集聚特征,主要集中在交通发达和旅游资源密集区周边地区;常住人口集聚区域餐饮点同样集中布局,餐饮点密集区与实时人口密集区高度重叠。针对拉萨市城市空间结构、功能定位和旅游发展,文章进一步提出拉萨市餐饮业空间布局优化措施。     

广州市中心城区餐饮店空间分异与机制差异研究——基于传统店与外卖店的对比

O2O模式（Online to Offline）使餐饮店经营模式与空间分布发生巨大变化,餐饮店空间分布现象与机制成为研究热点。本文将餐饮店分为仅提供堂食服务的传统店和同时提供堂食与餐饮配送服务的外卖店,利用核密度、双变量空间自相关、半变异函数、标准差椭圆、空间计量模型等方法,分析广州市中心城区传统店与外卖店的空间分异与机制。研究发现：① 2020年传统店主要集聚于自荔湾区多宝街道东至天河区石牌街道;外卖店呈多中心分布,以天河区天河南街道、冼村街道、海珠区江南中街道和赤岗街道为核心;二者在越秀区中部、天河区西南部、车陂街道、海珠区西北部等有多处高高集聚区。② 两种餐饮店空间分异较明显,易受随机性因子影响;外卖店较少分布在越秀区和荔湾区,整体分布范围较小,仅有很弱的空间自相关性,更多呈零散分布特征。③ 餐饮店空间分布受人口密度和餐饮店集聚的正作用;但受教育程度、路网密度、邻近高等院校、公交站、商圈等因素能提高外卖店比例,外卖店有更高店铺付租能力,更邻近地铁站和低经济密度地区,传统店则与其相反。     

基于POI数据的上海市餐饮业空间分布特征及影响因素

以上海市为研究对象,基于兴趣点（POI）数据,运用核密度分析刻画餐饮业空间格局,并构建OLS模型、空间滞后模型、空间误差模型探究餐饮业空间分布的影响因素。结果发现,餐饮业空间分布呈块状聚集、多中心发展的格局。其中,西餐业高度集中于内环线以内,呈东西向延伸;快餐业在中心城区和高校集聚的城郊结合部大规模集聚。空间计量回归结果表明,餐饮业分布受到人口、经济、交通、空间4类要素的影响：区域经济发展水平高、人口规模大、交通优越、相关业态丰富会促进集聚,而周边业态的混合度过高则会抑制集聚,城市空间结构也会影响餐饮业分布,商圈、中心城区的餐饮业密度更高;中餐、西餐、正餐、快餐4类餐饮业分布的影响因素存在差异性,西餐企业倾向于分布在地价较高的地区,中餐企业对交通可达性有更高的需求,正餐企业的分布与当地区域经济发展水平显著相关,快餐企业的分布与各类文娱公共设施的分布有密切联系。     

城市更新背景下大都市区餐饮业空间格局演化——上海市案例研究

大都市是区域发展的引擎,大都市产业布局是相关研究的重点领域。随着城市化发展,大都市区正在通过多种方式进行更新,从而促使都市空间和产业格局不断优化。通过近二十年来上海市餐饮业空间数据分析,研究城市更新背景下大都市区餐饮业空间格局演化特征,分析影响因素,揭示影响关系。① 近二十年来,餐饮业总体分布格局由“一轴双核两片多点集中”的初始形态,逐步演化为“三核四轴四片多点集聚”的现状格局,餐饮业分布逐渐从“内环-中环-外环”向外扩散,呈现多方向多轴线、区轴连面的演化趋势。② 不同类型餐饮业分布与演化特征差异明显,地方菜以老城区布局为主,并向商业街区、金贸区、大学城等区域集聚演化明显;国际餐饮围绕历史租界街区布局,并向城市副中心、旅游吸引物区域集聚演化;休闲餐饮趋于城市公园、景区景点和科教中心周边集中分布。③ 餐饮业整体呈现“中度集聚-中高集聚-高高集聚”的集聚演化特征,休闲餐饮、国际餐饮的集聚演化更加显著;地理空间上餐饮业由市中心向城市东西向演化明显。④ 人口密度、经济发展、交通条件以及旅游格局是影响餐饮业空间格局形成与演化的基础性因素;城市更新引发的公共服务与旅游空间变迁,是不同类型餐饮业格局演化的主导性因素。⑤ 城市更新改变了都市区发展肌理,促进了区域空间的结构性变化,推动了发展要素与环境变迁,不同类型餐饮业依据市场定位与选址偏好,在地理空间上随之快速响应,推动了大都市餐饮业分布格局演化与更替。鉴于餐饮业对城市旅游产业的重要支撑作用,研究可为大都市旅游空间格局优化以及城市旅游可持续发展提供理论和实践指导。     

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。     

道路网络中心性对餐饮业空间布局的影响——以青岛市主城区为例

基于道路网络数据和兴趣点（POI）数据,以青岛市主城区为研究区域,分析道路网络中心性及餐饮业空间分布特征,采用全局和局部回归模型探究道路网络中心性对餐饮业分布的影响机制。结果表明：① 中介中心性高值区集中于城市主干道,邻近中心性呈现由中心向四周递减的环状分布特征,特征向量中心性的空间分布表现为多核心结构;② 青岛市餐饮业呈现出块状聚集、区域差异明显的空间分布格局,中餐厅、西餐厅和休闲餐饮具备多中心结构特征;③ 道路网络中心性指标与餐饮业的核密度值具有较高的空间相似性,高-高与低-低聚集区构成了主要的空间关联模式;④ 青岛市餐饮业分布受到道路网络中心性的显著影响,其中,中介中心性对餐饮业分布的影响程度较低,邻近中心性和特征向量中心性的影响程度较高。从局部来看,道路网络中心性对餐饮业分布的影响具有空间异质性,对不同类型餐饮业的影响具有明显的差异。     

广州市休闲旅游资源空间分布及其可达性特征

基于休闲旅游资源POI数据,采用最邻近指数、核密度及栅格分析等方法,探讨广州市不同类型休闲旅游资源的空间特征及其可达性空间格局,并解析可达性空间格局的形成机制。结果表明：1）广州市休闲旅游资源总体上呈现“中心城区密集、边缘区稀疏”的分布特征,随着与市中心距离的增加,空间集聚度不断下降。2）不同类型休闲旅游资源空间分布特征差异明显,文化类集聚程度最高,康娱类呈单核集聚,自然类呈板块式集聚,专项类最接近随机分布。3）广州市休闲旅游资源可达性空间格局的交通指向性明显,呈现以中心城区为核心,沿交通干线向外渐降,至从化区北部达到最低的特点。4）不同类型休闲旅游资源的可达性空间格局存在差异,整体可达性最高的是康娱类,可达性最低的是专项类。5）广州市休闲旅游资源可达性格局在“资源-交通-人口-行政”体系综合作用下逐渐形成的。     

互联网时代城市隐形消费空间格局与影响因子——以长沙市为例

解析城市隐形消费空间格局与影响因子是推动城市线上线下商业融合发展的重要基础,有助于促进城市商业的健康发展。文章以长沙市为例,以POI数据、高德开放平台商业信息数据为基础,在识别城市隐形消费空间的基础上,采用Getis-Ord指数和地理加权回归模型等方法,对互联网不同渗透程度的隐形消费空间分布及其影响因子进行解析。结果表明：1）长沙市隐形消费空间以体验型服务消费为主;2）互联网渗透的隐形消费空间呈现“一主一副一带多中心”的结构形态;3）互联网渗透的隐形消费空间呈现流空间分布特征,向地块内部渗透,朝建筑内部纵向扩散,形成弱区位而非“无区位”的场所演化。其与非互联网渗透的传统隐形消费空间相比,具有显著空间异质性及较弱空间依赖性,其倾向聚集于商业氛围成熟、道路交通便利、租金性价比高、住宅区集中的区域。     

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。     

山地城市格局对餐饮业区位选择影响的空间异质性

城市格局对产业布局有深刻影响,山地城市尤甚。餐饮业是城市商业的重要“引流业态”,其布局与城市居住、交通、公共服务等空间功能密切相关,山地城市格局对餐饮业布局影响的空间异质性尤为明显和特殊。以典型山地城市重庆主城区为研究对象,基于多源兴趣点（POI）数据,运用核密度、空间自相关、地理加权回归等空间分析工具,探究山地城市格局对餐饮业区位选择影响的空间异质性。结果表明：① 重庆主城区餐饮业空间布局形态呈凝聚多中心特征,形成“一主两副四次级”的多中心空间结构,是重庆主城区“多中心,组团式”城市格局的缩影。② 餐饮业发育成熟度与山地城市扩展时序密切相关,且空间分布方向与城市扩展方向一致。③ 同一类城市空间因子对不同城市组团的餐饮业分布具有不同甚至相反的影响力,相较圈层式单中心城市空间因子作用模式的空间异质性更为显著,其本质原因在于山水自然分割和城市扩展的特殊性导致的中心组团和外围组团资源要素配置不均。④ 不同城市空间因子对餐饮业布局的作用力也具有空间异质性,城市居住、商业、交通、公共服务、休闲空间等5类因子在不同区域对餐饮业区位选择均有不同程度正向促进作用,其中城市商业空间因子对餐饮业区位选择影响最大。     

基于城市功能格局的西安市文化产业空间集聚研究

针对以往文化产业区位特征研究中缺乏与城市功能格局有机联系的问题,以中国西部重要的文化产业集聚中心西安市为案例,采用土地利用区位商、标准差椭圆、热点分析和叠加分析等方法,分析其文化产业的空间集聚特征及与城市功能格局的耦合关系。结果表明,2016年西安市的文化产业布局具有较强的“空间+功能”依附性特征,其空间集聚以城市发展主轴为方向线,集中在以一类工业和科教功能为主、开发较为成熟的城市综合功能区。传统商贸业、物流业等要素集散枢纽对文化产业的空间集聚影响较为显著。面向生活服务的文化休闲娱乐服务业的空间分布相对均衡,而面向生产服务的文化创意和设计服务业则表现出较强的产业关联导向和环境氛围导向特征。     

网上购物对实体零售的影响

在互联网时代,商业中心受到新兴信息技术的冲击日益显著,成为新经济对城市空间影响效应的集中体现。本文以上海南方商城商业中心为例,通过消费者问卷调查与实地商家访谈探讨了网上购物对实体零售的影响效应。总体而言,网购频率对实体购物的影响呈正态分布的形式,高频和低频网购者产生高频实体购物的可能性较低,而中频网购人群具有更高的实体购物频率。从消费者内在决策过程分析,网购一方面降低了消费者对实体零售空间的满意度,但另一方面也刺激了消费者需求的增长,催生出更多的休闲娱乐消费行为。因此,网购对实体零售业及其消费者所带来的影响是复杂的,决策过程中不同方面受到的影响不尽相同。最后对商业中心的应对策略进行了分析讨论。     

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。     

北京批发企业空间格局演化与区位选择因素

随着服务业对居民生产、生活影响程度逐渐增强,其企业区位选择已成为从微观视角解析城市空间结构的重要途径。以北京为典型案例地,将批发企业作为研究对象,运用核密度估计方法、Ripley's K(d)函数以及条件Logit模型,分析了北京批发企业空间格局演变规律与集聚特征,在此基础上探究了批发企业区位选择的影响因素。结果表明：① 从空间分布特征来看,批发企业主要集中在北京五环以内,且呈现明显的空间集聚特征,集聚规模主要集中在0~28 km范围内;② 从空间集聚强度看,集聚峰值出现的距离不断向外扩张,二环内集聚强度有所下降,并在外围形成了3个核心集聚区;③ 地方化经济、城市化经济、土地价格、集聚效益、劳动力成本等因素对批发企业区位选择具有显著影响,其中土地价格和集聚效益的影响最大,新企业在区位选择中都存在明显的集聚效益;④ 从不同类型批发企业来看,外资批发企业通过检验的影响因素较少,受已有该企业空间分布的影响显著且对交通区位条件、创新环境要求更高,但商业基准地价在外资企业区位选择中影响不显著。