基于空间句法的城市路网形态对酒店布局影响研究*

裘亦书，闫 梦

(上海商学院 酒店管理学院，上海 201400)

0 引言

旅游业已经成为现代服务业的重要部分。根据上海旅游局官方网站的统计数据，全市旅游产业值持续增长，其中，2016年国际旅游入境者中，过夜旅游者690.43万人次，增长5.6%，外省市来沪旅游者14 679.73万人次，增长5.4%。整个上海市的旅游业正在面临一个前所未有的高速发展机遇，酒店需求总量潜力巨大。与此同时，酒店产业发展也面临一些新问题，供需结构也在发生变化[1]。新形势下，研究上海酒店空间布局，对城市产业空间结构调整，优化服务设施布局具有重要的意义。

区位理论是资源和市场指向下的酒店空间布局研究的基础，德国地理学家克里斯泰勒早在1933年提出中心地理论[2]。Van doren、Kundu等人展开酒店业的空间布局和经营绩效分析，研究酒店投资区位选择的影响因素[3-4]；Ashworth等采用了定量的空间分析方法并建立Ashworth模型进一步研究酒店空间分布规律[5]；Ainhoa等把地址、价格、规模以及服务作为主要影响因素，分析酒店集聚的差异特征[6]。此外，也有一些国外学者还进一步从政治、宗教、游客心理及行为等角度，对比分析位于不同地理区位的酒店受喜好的程度[7]。

20世纪80年代，随着国内城市旅游业的发展，一些学者开始对城市酒店的空间布局进行研究。曹泽纯首次研究区域酒店的空间结构，阐明布局对旅游饭店业的重要性，并提出相关的几点考虑和建议[8]。此后对酒店分布的相关研究逐步从定性研究转向定量研究，以及采用GIS空间分析法。研究成果多在国外学者的经验基础上，基于区位理论对酒店空间分布特征、酒店布局影响因素、酒店空间扩张规律、酒店空间分布理论等方面进行研究[9]。比较有代表性的有，胡志毅等对南京酒店业分布与地价、交通的关联性研究[10]。李彦兵、武传表等以GIS工具对热门旅游城市青岛、大连的星级酒店空间分布特征进行分析，指出酒店布局向商业区附近、旅游资源丰富的区域集聚[11-12]。王倩进一步通过定量分析对深圳市星级饭店的空间布局进行分析，阐明不同档次酒店分布的差异性，并以主城区为核心，呈现一定的组团模式[13]。此后，酒店空间布局研究方法进一步深入发展，姜海宁、刘辰等基于核密度估计法、空间关联描述方法探究了旅游资源禀赋、经济发展水平、交通基础设施及区位条件对长三角各城市五星级酒店空间布局的影响[14-15]；吴翔从经营利润视角及顾客评价视角对如家快捷酒店空间布局开展了实证研究[16]；张希蒙采用空间经济计量、空间相关性分析等方法展开对上海市酒店业的空间分布的研究[17]；范琰琰采用层次分析法，通过对酒店管理方及顾客的访谈中分析得出影响酒店选址的因素，结果表明交通条件对经济型酒店的选址影响最大[18]。

空间句法开创了空间结构中研究空间-人类活动-功能之间的关系的新思维、新方法，特别是在空间可达性、空间结构、城市形态变化等方面对城市功能的影响研究得到广泛应用。城市路网与城市的社会、经济等活动紧密相关，也直接地反映了城市的空间结构特性。通过理性量化分析，研究城市整体道路网结构对酒店布局的影响，对研究酒店选址、酒店业产业结构调整及城市制定正确的空间发展策略具有重要的意义。上海是当前中国最具国际影响力的城市典范，在城市形态演变、产业结构、城市服务特征和城市通勤方面具有明显特征。本文采用空间句法(Space Syntax)与GIS相结合的定量分析法，以上海中心城区作为研究区域，探讨城市路网形态及可达性对酒店空间布局及其等级结构的影响。

1 研究方法与数据

1.1 标准差椭圆法

标准差椭圆法(standard deviational circle)是测量一组点或区域的空间分布方向和趋势的一种常用方法。该方法是由平均中心作为起点对 x 坐标和 y 坐标的标准差进行计算，从而定义椭圆的轴。标准差椭圆的计算公式：

旋转角的计算公式：

其中δx，δy分别是x轴和y轴的标准差。

本文将在地图上计算城市路网的标准差椭圆，研究其分布趋势，确定与酒店布局的关系。

1.2 最邻近距离法

最邻近距离法(average nearest neighbor)通过选取最邻近要素，计算最邻近要素与每个要素之间的平均距离，并与随机分布模式下的理论最邻近距离的比值得到最邻近指数R。其计算公式：

其中，dmin表示每一个要素到其最邻近点的距离；si是研究区要素；n是要素的数量；E(dmin)是期望的平均最邻近距离。若R=1，则事件属于随机分布；R<1，则事件属于空间集聚分布；R>1，则事件趋向于均匀分布。

1.3 核密度估计法

核密度估计(kernel density estimation)是计算空间内所有要素的聚集及离散程度，通过选用从中心到边界由1至0变化的函数，最后产生一个适合每个样本点的一个平滑、弯曲的表面。其计算公式：

其中，k()是核函数；h计算半径(h>0)；n是搜索半径内的要素数量。

1.4 空间句法

20世纪80年代初由伦敦大学Hillier和他的合作者提出“空间句法”(Space Syntax)并发展起来[19]。空间句法是对空间本身的研究，可以有效地以量化的方式分析空间的结构，进而揭示人类活动与空间组织的关系。近年来，作为空间分析的全新视角和方法在诸多领域异军突起。在大量理论和实证研究中，空间句法已经证明了其理论方法对理解城市人流、商流和经济价值的正确性与重要性。本研究基于空间句法理论，使用Axwoman 6.3选取深度(D)和集成度(I)展开对上海中心城区路网形态分析以及区域路网形态对酒店业分布格局的影响研究。

1)深度(D)

深度是系统中某一空间到达其他空间所需经过的最小连接数，表达空间在拓扑意义上的可达性，即节点在系统中的空间转换次数dij。dij表示两点i与j之间的最短拓扑步数。深度值越高，意味着可达性越差，人的活动强度越低。

平均深度(MD)是系统中某个节点到其他所有节点的最小步数的平均值，是对整个系统的描述。其计算公式：

局部深度(LD)是系统假定所有相邻空间的深度值均为1，且3个步长作为局部深度值。

2)集成度(I)

集成度是空间句法中最重要的分析变量之一，能够体现某一空间相对其余城市空间的依赖程度，表现为集聚或离散。集成度通常用相对不对称值将深度值标准化后取倒数进行计算：

集成度值大于1时，空间对象的集聚性就较强，值介于0.4至0.6之间时，空间对象的布局则较分散。按照空间句法理论，空间形态决定人类活动行为，即集成度越高的区域，能够承载流量的能力越大，从而越能吸引城市设施在此布局。考虑到结点研究选择范围的大小， 集成度可分为局部集成度(LI)和整体集成度(GI)。整体集成度表示一个空间与其他所有空间的关系， 而局部集成度则只考虑某一空间与距其几步(通常是3步)范围内空间之间的相互关系。

1.5 数据及预处理

本文以上海市内环内的中心城区为研究区域。该区域是上海市核心区域，承载着大部分的经济、文化和其他服务活动，总面积为114.20km2。通过互联网抓取百度地图区域内2015年的地面道路数据(共计5 464条)和酒店数据(共计1 876间)。其中酒店分为一星级酒店、二星级酒店、三星级酒店、四星级酒店、五星级酒店、经济型酒店、招待所、旅馆共计八大类。根据《旅游饭店星级的划分与评定》(GBT14308-2010)并结合上海实际情况，对数据进行预处理，将一星级酒店、招待所、旅馆归为低档酒店(共计566间)，将二星级酒店、三星级酒店以及经济型酒店归为中档酒店(共计1 083间)，将四星级酒店、五星级酒店归为高档酒店(共计227间)。

2 实证研究

本文主要运用ArcGIS10.2软件提供的标准差椭圆法、核密度估计法和最邻近距离法分析酒店业空间分布格局和路网形态的现状。通过Axwoman 6.3软件对城市路网进行空间句法的深度和集成度分析，并通过GIS的空间叠加分析实现进一步量化研究和直观的可视化，从而探究城市空间形态与酒店业空间分布的关联。

2.1 上海市中心城区路网形态分析

通过不同尺度下空间句法深度和集成度分析上海市中心城区路网形态。分析过程采用了分离式模型，主要以正常的地面道路去分析，未与地铁线路进行一体化考虑。采用Axwoman软件计算上海市中心城区路网的空间句法相关变量得到平均深度(MD)、局部深度(LD)、全局集成度(GI) 、局部集成度(LI)，并进一步取100*100位像元大小，选用600m为搜索半径，以4个空间句法参数为权重对城区路网进行核密度估计法的计算，得到空间句法参数为权重的上海市中心城区路网核密度图(见图1～4)。

资料来源：作者绘制。 资料来源：作者绘制。 图1 MD参数为权重的城区路网核密度图 图2 LD参数为权重的城区路网核密度图

资料来源：作者绘制。 资料来源：作者绘制。 图3 GI参数为权重的城区路网核密度图 图4 LI参数为权重的城区路网核密度图

从宏观尺度上看，在黄浦区以城隍庙为核心的豫园旅游区-外滩-苏州河北的北外滩区域形成了较为明显的带状集聚核心，此外闸北区、虹口区的深度值较其他剩余区域大，其交通网络分布较为密集，高集成度交通轴线相对发达，城市空间可达性较高，渗透性强。并以此为中心，自内向外集成度逐渐减小而呈现圈层式分布，城市中心区和边缘区域联系的便捷程度较低。其原因主要是与上海城市发展的历史有关，历史中的老城厢源于城南，外滩逐步从一个泊锚地发展成金融、文化的新核心，北外滩区利用已有的经济基础，进一步依托苏州河、黄浦江进行辐射发展。

对比小尺度范围，路网核密度也是有规律的，表现为强烈的中心性。在南京东路、人民广场、豫园形成3个主集聚核心。在苏州河以北的火车站、提篮桥，浦西的静安寺、徐家汇，浦东的陆家嘴、八佰伴形成了6个次集聚核心，也表现出较强的依赖性和中心特征，呈现多个区域中心。交通穿行性核心的数量明显多于整合核心，主-次核心之间通过主干道路轴线进行连接，包括延安路、南北高架、中山南路、淮海路，这也是说明了路网整合能力核心分布特征呈现内聚性。

进一步分析整体区域内局部集成度与全局集成度间的相关性，得出整体区域内这些空间的局部集成度与全局集成度间的相关系数为0.982 20。数据呈高度相关，这说明上海路网结构清晰，通过局部形态较为容易感知整体，因此可识别性较强，交通网络分布密集，集成核四通八达，城市空间可达性较高。同时城市核心区间关系密切，集成度高的道路能够吸引更多的人流，自动集聚更多的设施、商业而成为城市的核心，在此范围内布局酒店，可以产生乘数效应。

2.2 上海市中心城区酒店业空间分布格局

根据标准差椭圆法分析上海市中心城区不同档次酒店及城市道路整体空间格局(见图5)。酒店业分布中心位于人民广场附近，与城市路网分布中心一致。其中，低档酒店分布中心位于西藏路与北京路附近；中档酒店分布中心位于人民广场；高档酒店的分布中心比其他对象分布中心相对偏离，处于市区西南方向，位于延安路高架与南北高架附近，处于上海市横纵路网中心位置。酒店业总体布局方向与城市路网相一致，呈“东北-西南”方向。

资料来源：作者绘制。图5 基于标准差椭圆法不同档次酒店及城市道路整体空间格局

采用最邻近距离法计算分析酒店业的空间特征，并进一步通过核密度估计法来直观反映上海中心城区酒店业的空间集聚情况。

计算得到上海中心城区酒店总体的最邻近指数为R=0.60，显著性水平0.00。同样方法计算高、中、低档酒店的最邻近指数分别为0.66，0.62，0.67。表明酒店业总体及各档次酒店均呈现聚集分布。

进一步采用核密度估计法来验证上海中心城区酒店业的空间分布特征。在进行核密度估计法的计算时，选取100m*100m设置为核密度像元，并通过选择区域内全体酒店数据为例进行半径搜索，通过对比可得出搜索半径为600m时，可从分析结果图中清晰地辨别出酒店分布的密度中心和差异变化(见图6～9)。

资料来源：作者绘制。 资料来源：作者绘制。 图6 低档次酒店核密度图 图7 中档次酒店核密度图

资料来源：作者绘制。 资料来源：作者绘制。 图8 高档次酒店核密度图 图9 酒店总体分布核密度图

上海市中心城区不同档次酒店核密度图表明，酒店业空间分布主要布局在黄浦江以西，总体呈集聚分布，且表现出沿人民广场周边、商圈、上海火车站、交通主干道分布的组团特征。但不同档次酒店布局结构不均衡，表现在核密度中心差异：(1)上海市中心城区低档酒店呈多核心分布，在长安路、九江路、上海火车站形成三大聚集核心，其余地区仍有若干次核心。(2)中档酒店聚集核心以九江路、河南中路为最，且有交通路、斜土路次核心。(3)高档酒店亦呈多核心分布，主要分布于北京西路、外滩隧道、长安路、静安寺核心周边，并有明显的沿延安高架路轴线分布特征。

通过对比不同档次酒店的核密度情况，三档次酒店都呈多核心聚集分布，其中，中档酒店业分布相对均匀，低档酒店和高档酒店的集聚特征更为明显。低档酒店在火车站密集程度最大，酒店扎堆分布越严重，高档酒店最密集区域位于中心城区内的CBD：人民广场-徐家汇轴线。CBD 内集聚多种功能区，交通便利，优越的区位吸引较多高档酒店集聚分布。

2.3 地面道路形态对酒店业布局的影响的总体分析

本文在上海市中心城区路网形态分析中所描述的4个参数的基础上分别计算了MD+GI、LD+LI、MD+LD、GI+LI相关结果，由上述分析可知，MD+GI表示全局的交通穿行性和整合性的参数，LD+LI表示局部的交通穿行性和整合性的参数，MD+LD表示全局与局部交通穿行性的参数，GI+LI表示全局和局部的整合性的参数。针对上述参数对上海市中心城区酒店业与参数结果进行相关系数的计算(见表1)。

表1 酒店业与空间句法参数相关系数表

数据来源：作者计算。

通过以上表格可以得到结果：

(1)这8个路网形态参数与酒店总体的数据相关性较高：所有数值均大于0.74，由此可见，上海中心城区内路网形态对酒店的影响较大，路网形态是影响酒店业布局的一个重要因素。

(2)不同档次酒店业受到路网形态的影响程度不同：高档酒店与路网相关性为0.41～0.53，与路网形态的相关性为最低，呈中度相关性；低档酒店与路网相关性超过0.61，与路网形态的相关性为较高；中档酒店与路网形态的相关性为最高，所有指标都超过0.71，这些酒店的布局都倾向于位于城市空间集成度较高的地区，这些区域的共同点即为交通可达性高，道路网结构密集，能够吸引更多的旅客，多被投资者考虑为布局酒店的最佳区位。基于上述分析，可见城市路网形态对中档酒店的影响为最大，这类酒店受到路网形态的设计影响很大，即中档酒店对城市路网形态的依赖度为最强，低档酒店对城市路网的依赖度一般，高档酒店对城市路网的依赖度较低。

(3)MD+LD是主要衡量全局与局部两个尺度下的交通穿行性能力的参数，GI+LI则衡量全局与局部两个尺度下的依赖程度。从表1中可以得到两个参数与酒店数据的相关性，全体酒店数据与GI+LI的相关性为0.776 05， MD+LD的相关性为0.778 72，即全体酒店数据与两者的相关性相当。由此可知，上海中心城区内的酒店无论是在全局或是局部尺度下受到城市路网交通穿行性服务与到达性服务影响都比较大。

(4)MD+GI是主要衡量区域内全局性的城市路网交通穿行性和可达性的参数，LD+LI则是衡量区域内局部性的城市交通穿行性和可达性的参数。对比表1中两个参数与酒店数据的相关性可知，全体酒店数据与MD+GI的相关性为0.748 87，全体酒店数据与LD+LI的相关性为0.776 06，可知区域内局部性的路网形态对酒店总体影响更大。其中对于局部性的城市路网交通穿行性和可达性，中档酒店>低档酒店>高档酒店，中低档酒店所处的位置需要在局部范围内越便捷，吸引人流的能力越强，才能吸引更多人方便地来到此处进行消费。高档酒店更注重的是所提供的服务，在一定程度上减少了对区域内路网形态的依赖性。

3 结论与讨论

酒店业的布局和等级是酒店服务在空间上的体现，合理布局酒店及其等级对于平衡酒店服务资源和满足市民需求以及协调整个城市发展具有重要意义。城市路网及结构的可达性和依赖性是影响酒店布局的重要因素之一。基于道路的拓扑结构较传统描绘城市道路轴线图具有更好的表达，各种流量属性的相关性分析更强。本文从上海市中心城区地面路网及结构对商业布局影响的角度出发，采用空间句法理论和方法，结合GIS技术，定量分析城市路网形态对酒店布局影响，研究结果显示：

①酒店总体布局与城市路网形态一致，并且分布模式呈现多核心聚集式。研究区内酒店在人民广场、火车站形成主核心区，并在中山公园、豫园、斜土路西藏南路、提篮桥区域形成多个次核心集聚区。

②各档次酒店聚集程度以及分布核心差异和分化明显，对区域具有选择性。总体上中档酒店在城市空间布局表现更为均匀，而高档和低档酒店表现出更强烈的区域选择性，路网可达性高的区域同样能够吸引高档和低档酒店的布局，但前者集聚程度要弱于后者。

③酒店局部范围(本文定为600m)受城市路网形态影响高于全局范围， 局部中心性能很好地融入全市空间结构中，且总体上与全市路网关系协调。局部性的路网形态对中低档酒店的影响更大，而全局性的路网形态对高档酒店的影响更大。在进行酒店选址时，局部范围空间集成度及影响因子更具有参考意义。

本文对发展和投资酒店的建议：当前旅游业持续发展，酒店需求量大，能够拉动产业和经济发展，但目前供需结构不均衡，政府应认真评估城市空间形态对社会功能的影响，基于城市空间基础信息，进一步科学设计和改进城市道路网络，促进不同星级、不同规模酒店的优化布局，从而优化酒店服务能力。企业要重视研究城市空间结构和城市路网对酒店投资布局的影响，做好酒店定位，合理设置不同档次酒店的选址布局，改变酒店数量扩展和价格竞争，转向差异化为主的竞争。当前互联网+正在兴起，酒店管理应借助互联网、移动微应用等先进技术，加强酒店规划设计，推送更多增加客户服务体验的服务，提升酒店整体营销效率，从而增强酒店的竞争能力。

影响酒店业布局和规划的因素有很多，如交通、经济、人口、资源等因素，本文旨在从空间维度研究城市路网及结构对酒店的影响。对于酒店规划和布局来说，最理想的模式是事前通过对城市现状的量化分析找到空间属性及城市发展肌理，提出多个备选方案之后评估选择最优方案。但理性量化的分析方法在新城镇化快速发展，经济结构调整的进程中还需要循序渐进地应用，更多的实践才可以体现实证理论的重要性。将地面道路与轨道交通、快速道路等结合进行一体化模式的空间句法分析，以求更精确的特征分析。

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