上海商业空间结构研究

侯建娜　王寅

[提要] 在快速发展的网上购物冲击之下，上海实体商业面临着空间结构亟待优化的重大挑战。本研究利用新浪微博累計签到数据，分析上海商业空间结构的特征及其区位关联因素。研究认为，上海需要加强餐饮美食、出行住宿、公园户外、生活娱乐等设施与购物服务类设施的微区位关联，发展互联网无法替代的体验型业态;进一步控制中心城区商业面积开发，加强以老县城为依托的郊区新城建设，特别是加强郊区新城与中心城的轨道交通联系，促进人口和产业的郊区化，推动郊区商业中心的成长。

关键词：新浪微博签到数据; 商业空间结构;商业等级体系;微区位关联

中图分类号：F127 文献标识码：A

收录日期：2020年8月3日

一、引言

上海是中国现代商业的发祥地。百货、超市、购物中心等新兴商业业态最早从上海发展，再向全国扩散。上海商业长期以来是中国其他城市商业发展的样板，在全国具有重要的影响力。近年来，上海网上商品零售额从2010年的71.48亿元，快速增长至2015年的1，091.35亿元，2015年同比增速高达31.6%，该指标占社会消费品零售总额的比例为10.9%，比上年提高3.6%。这表明电商对上海商业的影响力加速提升。值得注意的是，由于社会消费品零售总额增速乏力，整体消费相对低迷，网上商店的零售增加，更大程度是消费从线下转移到线上的结果，实体商业空间面临着转型与重构的压力。本研究利用Python语言开发新浪微博抓取软件，抓取上海地区新浪微博签到数据，分析上海商业空间结构的特征，分析上海商业空间结构的微区位关联因素，提出上海商业空间结构优化和调整的对策建议，具有一定的理论和现实意义。

二、研究数据与研究方法

（一）研究数据。新浪微博是国内最主流的微博。本研究采用了Python语言开发了新浪微博数据抓取软件Getweibo2.0，抓取了截至2016年1月1日上海地区的累计微博签到数据。

从2009年11月3日开放微博签到服务以来，截至2016年1月1日，上海购物类签到信息共有6，157个兴趣点（Point Of Interest，POI），吸引了454，990人签到，发布657，186条微博，发布照片335，710张。其中，商场POI数量仅占购物服务类的POI总量的5.20%，微博签到次数、签到人数、发布照片数量占比分别为59.77%、60.38%、63.95%。

新浪微博签到数据是个体数据，除了上述POI的微博签到次数、签到人数、发布照片数量等信息之外，还有经度和纬度信息。本研究利用POI的经度和纬度信息，将新浪微博购物服务类6，157个POI导入到ArcGIS10.2系统中，使用GIS技术进行空间统计分析。

（二）研究方法

1、核密度分析。核密度估计通过计算一定窗口范围内的离散点密度，将之作为中心值，从中心向周边密度不断降低，从而得到研究对象空间连续的密度变化图层。核密度估计公式如下：

其中，h为阈值，即密度距离中心为0时的临界值，n为阈值内点的数量，d为数据的维度。

在d=2时，公式（1）可以改写为公式（2）。其中，（x-xi）2+（y-yi）2为点（xi，yi）和点（x，y）之间的离差。

本研究利用ArcGIS10.2软件，分别使用POI签到次数、签到人数、发布照片数量三个指标作为参数，计算购物服务业类POI的核密度。

2、多元回归分析法。本研究用ArcGIS 10.2软件统计上海各个街道、乡镇的生活娱乐、楼宇机构、出行住宿、餐饮美食、校园生活、公司、公园户外类POI数量作为自变量，将上海各个街道、乡镇的购物服务业类POI数量作为因变量，进行多元回归分析，探讨上海商业空间结构微区位关联影响因素。

三、基于新浪微博数据的上海商业空间结构统计分析

（一）圈层统计：各个指标呈现出离心衰减的态势。商业郊区化与离心化是商业地理学研究的重要命题。上海的快速环线系统以人民广场为圆心。利用ArcGIS10.2软件测算上海购物服务业类POI与人民广场的欧氏距离。总体上，上海购物服务类POI呈现出离心距离衰减的规律。上海商业的郊区化的空间临界点发生在距离人民广场15km的位置。0～15km的区域集中了81.92%的购物服务类POI;93.40%的签到次数;94.88%的签到人数，94.05%的发布照片数量。

上海城市空间按照城市快速道路环线可以分为内环线以内、内外环线间、郊外环线间、郊环线以外四个地域。其中，内环线以内和内外环线间地域共同组成了上海外环线以内地域，占地面积约为660km2，是上海市的中心城区。（表1）

本研究使用ArcGIS10.2软件进行各个地域的购物服务类POI签到情况的统计。各个指标呈现出明显的从内向外圈层递减的趋势。外环线以内地域的四个指标POI数量、签到次数、签到人数、照片数四个指标占全市比例分别为74.82%、88.64%、90.70%、89.42%，表明了中心城区在微博签到的明显优势。外环线以外的区域四个指标占比分别为25.18%、11.36%、9.30%、10.58%，呈现出明显的弱势。就此而言，中心城区域与中心城区以外的地区形成了明显的核心与边缘的结构。

人口普查数据分析表明，从2000年到2010年上海市人口分布在摊大饼蔓延模式主导下，中心城边缘及由此向外拓展的邻近区域人口增长速度较快，而距离城市中心15km以上的外围区域人口增长相对较为平缓。

商业郊区化受人口郊区化的影响，在人口分布大局之下，上海商业的郊区化尚处于初步阶段，郊区特别是远郊区商业设施的吸引力与中心城区仍有较大的差距。

（二）核密度统计：外环以内地域也存在着从中心到边缘的分异。分别以微博签到次数、签到人数、照片数量作为参数，对上海市购物服务类POI进行核密度分析，核密度较高的地域集中在内环线以内地区。为了更好地展示空间分异情况，本研究将外环线以内的核密度分析结果绘制出来。（图1、图2、图3）

使用ArcGIS10.2软件对新浪微博签到次数核密度等级圈层进行统计，可以发现第1个等级圈层6.82%的POI数量，吸引了25.46%的签到次数，28.08%的签到人数，27.24%的照片数量，是全市商业最为核心的圈层。前5个圈层POI数量、签到次数、签到人数、照片数量比例总和分别为38.05%、70.02%、73.83%、72.60%，呈现出明显的向心集聚的态势。换言之，外环以内地域也存在着从中心到边缘的分异。一方面商业中心功能从核心向外扩散，中心城区多个商业副中心得以成长;另一方面商业副中心与商业中心之间仍然存在着较大的引力差距。

（三）新城统计：除闵行新城外，新城整体发展薄弱。2006年，上海“十一五”规划纲要提出了“1966”城镇体系的设想。“1”是指外环线以内的中心城，“9”是指闵行新城、松江新城、宝山新城、嘉定新城、奉贤南桥新城、青浦新城、金山新城、南汇新城、崇明城桥新城。

本研究用ArcGIS10.2软件把新城边界和微博POI叠加，运用ArcGIS10.2软件统计汇总各个新城购物服务业类的POI的签到情况。（图4）

上海9个新城购物服务类POI数量、签到次数、签到人数，分布照片数量占全市比例分别为11.58%、7.82%、6.40%、7.48%，表明新城在全市商业体系中的地位仍然相对比较薄弱。从新城比较来看，近郊的闵行新城发展相对较好，上述四个指标占全市比例分别为4.32%、5.01%、4.39%、4.79%。近郊的宝山新城尽管POI数量比松江新城少21个，但微博签到次数、签到人数和发布照片数量分别高于松江新城2，401次、996人、860张。闵行新城和宝山新城均紧邻外环线，是承接上海城市功能对外扩散的主要区域。购物服务业类的微博签到统计也反映出二者发展的相对优势。由此可以认为，2006年上海“1966城镇体系”规划认定的宝山和闵行的辅城性质具有一定的合理性。

从远郊新城来看，上海制造业集中的松江新城、嘉定新城微博签到指标要好于地理位置更为偏远的南桥、青浦、金山、南汇等新城。值得注意的是，崇明城桥新城POI数量为11个，在新城中最少，但微博签到数量、签到人数、发布照片数量却好于南桥、青浦、金山、南汇等新城，这可能受到崇明生态岛旅游人数较多的影响。而“1966”城镇体系规划寄予厚望的南汇新城POI数量、签到次数、签到人数、发布照片数量分别为0.28%、0.10%、0.09%、0.09%，发展相对滞后。实际上在上海新城体系之中，除了南汇和金山之外，新城规划均依托于原来的老县城展开，发展基础相对较好。从城镇体系的视角来看，南汇城镇体系的中心城镇为老县城惠南镇以及作为门户的周浦镇，临港新城距离中心城区过于偏远，人口和产业的集聚面临更大阻力。老县城所在的朱泾在金山区城镇体系中仍然起到重要作用。1997年新设的金山区政府驻地金山新城尽管吸收了从朱泾搬迁而来的行政资源，但在微博签到指标上仍然相对薄弱。

综上所述，到中心城距离、是否是以前老县城等因素对新城商业职能发展具有一定的影响。

四、上海商业空间结构的微区位关联因素分析

（一）理论假设。商业空间结构受到较强的外部性影响。经济学者Stahl关注零售商业业种之间相互依赖构成群落的现象，从非完全替代品和互补品等角度出发探讨了商业设施之间外部性对零售市场区的影响。白光润等认为商业微区位关联是指离业设施之间以及商业设施与其他城市设施之间的空间关系，是一种外部经济性现象。白光润等对徐家汇的调查研究发现，购物服务与餐饮、休闲娱乐具有较强的关联，即购物服务与餐饮、休闲娱乐相互带来客流。

本研究假设：（1）餐饮美食、出行住宿、公园户外、生活娱乐、校园生活等POI对上海购物服务类POI空间分布具有正面的影响。（2）楼宇机构和公司POI对购物服务类POI的分布具有负面的影响。

（二）回归分析及其解释。本研究以购物服务数POI为因变量，其他POI数量为自变量，进行OLS回归分析，回归方程R方为0.867，方程拟合较好，F检验在1%水平显著，DW值在1.5～2.5之间说明无自相关现象。一般认为，VIF大于10存在较为严重的共线性问题。本文中自变量的VIF均小于10，多重共线性问题并不严重，可以按照强制进入法进行OLS分析。回归结果如表2所示。（表2）

1、餐饮美食、出行住宿、公园户外、生活娱乐等POI数量对购物服务POI数量的回归系数分别为0.537、0.237、0.124、0.125，且均在1%水平，通过了显著性检验，表明这些设施对于购物服务设施具有正面的微区位关联作用。

2、楼宇机构POI数量对购物服务POI数量的影响没有通过显著性检验。公司POI数量对购物服务POI数量的回归系数为-0.106，在1%水平通过了显著性检验，表明公司POI数量对购物服务POI数量具有负的微區位关联作用。这也符合上海办公中心和商业中心相对分离的事实。

3、校园生活POI数量对购物服务POI数量的回归系数为 -0.015，在1%水平通过显著性检验。学校周边集聚大量学生，但校园每年的寒暑假却给购物服务类企业带来了较大的空窗期，难以在校园周边形成购物服务类设施的集聚。

五、结论及启示

本研究利用新浪微博签到数据，分析上海商业空间结构的特征及其区位关联因素。本研究发现：第一，上海商业空间存在着从内环向外圈层递减的规律，内环线以内区域具有较大的吸引力。核密度分析表明，内环线以内地区也存在着核心与边缘的分异。第二，除了闵行新城、宝山新城之外，其他新城的商业吸引力仍然比较薄弱。第三，餐饮美食、出行住宿、公园户外、生活娱乐等POI数量对上海商业空间具有正向的影响，而公司POI数量以及校园生活POI数量具有负面的影响，楼宇机构POI数量对上海商业空间的影响未通过显著性检验。

从城市规划的角度来看，本研究有以下政策启示：第一，从商业中心成长的规律来看，商业中心的培育需要时间，郊区化的推进也需要循序渐进。本研究发现的南汇新城脱离惠南老县城，且距离中心城较远，商业等职能拓展面临较大的困境。上海当前的郊区化以近郊推进为主，上海需要进一步控制中心城区商业开发，加强以老县城为基础的远郊新城的投资力度，通过轨道交通等方式加强新城与中心城的联系，加强新城对人口和产业的吸引力，促进郊区商业中心的形成与发展。第二，在布局城市设施的时候，需要有整体、集聚、关联等思维，加强不同设施之间的区位关联和互动。从商业配套设施建设的角度来看，加强餐饮美食、出行住宿、公园户外、生活娱乐等设施与购物服务业类设施的微区位关联，有助于商业设施的发展，从而激发实体商业的活力。（通讯作者：王寅）

主要参考文献：

[1]宁越敏，黄胜利.上海市区商业中心的等级体系及其变迁特征[J].地域研究与开发，2005.24（2）.

[2]王春兰，杨上广.上海人口郊区化与新城发展动态分析[J].城市规划，2015.39（4）.

[3]马梅，赵民，张捷.新形势下上海市1966 城镇体系规划调整完善及新城建设研究[J].城乡规划，2011（1）.

[4]Stahl K.Location and spatial pricing theory with nonconvex transportation cost schedules[J].The Bell Journal of Economics，1982.13（4）.

[5]白光润，李仙德.商业微区位空间关联类型与测度[J].人文地理，2008（4）.

[6]卢文岱.SPSS for Windows 统计分析（第二版）[M].北京：电子工业出版社，2004.