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摘 要

基于平均最近邻分析法和核密度分析法，对常州市零售商业机构兴趣点（POI）数据进行分析，探究零售业空间分布特征和各零售业态集聚差异，并使用Getis-Ord Gi*工具识别具有统计显著性意义的高值热点区域。研究结果表明，常州市零售商业中心在空间分布上形成连片分布、块状聚集、多中心发展的格局，各零售业态空间分布不均衡，零售业热点区域主要分布在钟楼区，在其他城区内未形成显著热点。

关键词：POI数据，零售业，热点识别，常州市

Abstract：Based on average nearest neighbor analysis and kernel density analysis, this paper analyzes the point of interest (POI) data of retail business organizations in Changzhou, explores the spatial distribution characteristics of retail industry and the agglomeration differences of various retail formats, and uses Getis-Ord Gi* tool to identify high-value hot spots with statistical significance. The results show that the retail business centers in Changzhou form a pattern of contiguous distribution, massive aggregation and multiple centers development in spatial distribution. The spatial distribution of various retail formats is uneven. The retail hot spots are mainly distributed in Zhonglou District, and no significant hot spots are formed in other counties.

Keywords：POI data, retail industry, hot spot identification, Changzhou City

目 录

1 引言 4

2 资料与方法 5

2.1 研究区概况 5

2.2 数据来源 5

2.3 研究方法 6

3 结果分析 8

3.1 零售业空间集聚特征 8

3.2 各零售业态空间分布差异 9

3.3 零售业活动热点区域 11

结论 12

参考文献 13

致谢 15

1 引言

零售业作为城市商业业态中最活跃的要素，其发展变化对城市空间结构变化有着重要的影响。因此，零售业的空间布局一直以来都是经济地理学重点研究内容。零售业空间优化在发展城市经济、合理配置流通资源以及满足居民消费需求等方面发挥着重要的作用^[1]。

西方学者关于零售业地理学研究主要集中在三个方面，包括商业形态、等级结构和定量模型，他们从不同角度分析了城市商业集聚的空间特征及其分布、演化原因和动力机制。其中，中心地理论、空间利用结构理论和零售引力定律等理论，是零售业空间布局和选址的重要理论支撑，揭示了商业区的规模、层级结构以及商业区之间的相互关系^[2~5]。中国自20世纪90年代以来，伴随着国内经济的快速增长和城市化进程的不断加快，城市零售商业的空间集聚与分化现象以及业态结构的多元化与多层次性现象日益明显，进而激发了关于中国零售业发展理论研究和网点布局实证研究的热潮^[6,7]。中国相关领域研究成果丰硕，主要以北京、上海、广州和南京等大城市为研究对象，分析零售业空间结构^[8]、演化和形成机理^[9]，为零售业区位选择和优化，以及商业设施规划布局提供参考。

根据中心地理论和商业圈理论，城市商业集聚区可通过功能、规模和辐射能力等要素划分成若干等级的商业中心^[10,11]。商业中心不仅是城市零售商业活动的主要场所，而且其空间布局是城市商业网点规划的核心内容。由于商业数据获取较为困难，传统研究多采用以街区或行政区为单元的经济普查数据及部分大型零售网点的空间分布数据来代替，或通过问卷抽样调查的形式进行商圈评估，降低了城市尺度下零售业集聚空间分析的可知度和时效性。随着大数据时代的发展，空间大数据为识别城市商业中心提供了一定的可行性，同时节约了调研时间，加强了分析结果的准确性，并且在城市商业地理学领域中发挥着积极作用。近年来，基于城市空间位置服务的兴趣点（Point of Interest，POI）数据被广泛应用。POI是一种代表真实地理实体的点状数据，包含实体的经纬度、类别、地址等属性信息，具有获取简易、时效性强、准确度高等特点。相关学者对于POI数据的研究也越来越多，沈体雁等以北京市中心城区为例探究其服务业区位选择的交通网络指向性^[12]，池娇等利用POI数据对城市功能区进行定量识别及可视化表达^[13]，许泽宁等基于电子地图兴趣点对城市建成区进行边界识别^[14]。

总体而言，在现有的相关研究中，主要考虑基于居民消费行为的热点商圈选择，而对城市内不同零售业态的空间热点识别和集聚特征的实证研究较少。本文基于零售业POI数据，以江苏省常州市为例，采用平均最近邻及核密度分析法，研究总体零售业的空间分布特征以及不同零售业态空间集聚的差异性，并探讨零售业活动的热点区域，以期优化零售业空间布局，为城市内部商业资源合理配置和产业结构的调整提供一定参考。

2 资料与方法

2.1 研究区概况

本文选取常州市5区1市为研究区，包括新北区、天宁区、钟楼区、武进区、金坛区和溧阳市，其中新北、天宁、钟楼和武进四区为主城区，全市总面积约4372平方公里，常住人口约472万人。常州又名“龙城”，位于江苏省南部，地处长江下游南岸，太湖流域，是长江三角洲中心地带，与苏州、无锡构成苏锡常都市圈。自2000年以来，伴随着城镇居民可支配收入的快速增长和家庭生活消费水平的稳步提高，常州市社会消费品零售总额逐年增长（图1），且增速较快，2017年达到2444亿元。

图1 2000-2017年常州市社会消费品零售总额变化情况

Fig.1 Total retail sales of consumer goods from 2000 to 2017 in Changzhou

2.2 数据来源

本文研究数据由GeoSharp1.0软件在高德地图上获取，采集时间为2018年12月，主要采集购物服务类型的POI数据，根据高德地图POI分类标准，将其划分为14大类。零售业态与经营方式是零售业的重要组成内容，其演化发展及空间分布在很大程度上代表了城市零售业的发展水平^[15]。商场商厦、特色商业街、超市和便利店等业态作为城市零售业经济的重要成分和代表，在商品结构上各不相同，其中，商场商厦和特色商业街主要经营个人和家庭用品等综合类商品，超市及便利店主要经营生活日用品和食品。因此本文从购物服务POI中提取常州市零售业机构兴趣点数据共9244个（图2），对商场（包含商场商厦和特色商业街）、超市和便利店三种零售业经营形式进行分析，其中商场、超市、便利店的POI数量分别为410、2790和6044个（表1）。

图2 常州市零售业机构POI分布图

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