西安市邮政公共服务设施空间布局分析

李鹏飞，彪蔚然，毋建宏

(1.西安邮电大学 经济与管理学院, 陕西 西安 710061； 2.西安邮电大学 现代邮政学院, 陕西 西安 710061)

随着电子商务、快递业的蓬勃发展，邮政公共服务业务范围更加广泛，用邮量急剧增长，各类邮政服务点不断增加，但设施布局不合理已成为当下邮政公共服务发展模式的主要问题[1]。科学合理的设施空间布局是保证邮政公共服务正常开展的基本条件，对于保障公民享有公共服务的公平性，提升公共服务水平具有重要现实意义[2]。

研究者们对公共服务设施空间布局方面的研究大致分为以下4个阶段：1)Teitz于1968年提出了公共设施区位理论[3]，开启了公共服务设施理论体系的研究，包括将城市区位理论与地理学相结合的中心地理论、工业地域空间位置选择的工业区位论，以及关于农业经营方式区位布局的农业区位论等，此时的参数目标均局限于利润最大化；2)定量与定性相结合的时代，综合运用标准化假设和统计学算法研究公共服务设施布局问题[4]；3)公共服务设施布局将设施可达性、供需关系和布局均等化等纳入考量，使得布局理念更加全面[5]；4)开始针对公共服务设施的空间配置问题展开研究，考虑从设施选址、布局标准和水平评价等方面，对不同地域环境下的公共服务设施进行实证研究与探讨[6-7]。但是，邮政领域学术成果较少，研究视角多集中于设施布局对策、机制和评价等理论性研究[8]，空间分布研究仍然不多，实证量化研究单薄。在研究方法方面，传统空间分析方法在空间的分割中会造成重叠、空白，ArcGIS分析法优势在于创建视觉上可直接进行量化分析的地图，并可通过数据分析功能提取额外信息，常集中于地理学、测量学和生态学等领域的研究[9-10]，公共服务设施布局领域应用相对较少，邮政方面更是如此。

针对以上文献存在的问题，基于ArcGIS在空间布局分析中的优势，采用Voronoi图法、核密度分析法以及方向分布分析法，探究西安市邮政公共服务设施空间布局特征及优化措施对策，以期为西安市邮政公共服务的空间布局和优化发展提供依据，为POI数据在城市规划中的应用做进一步的探索。

1 研究区域概况

西安市作为特大城市、国务院批复确定的关中平原地区核心城市，在实施国家中心城市战略规划进程中，仍陷入人口数量激增、人均GDP偏低、公共服务资源稀缺且发展不平衡等困境。西安市邮政公共服务体系具有社会保障功能，是西北地区统筹城乡规划，加强社会治理能力现代化建设的重要手段，是彰显城市核心竞争力的重要承载体。

西安市地处渭河流域中部关中盆地，东经107.40°～109.49°，北纬33.42°～34.45°。东临零河灞源，西靠太白台塬，南至秦岭北脊，北抵渭河水源，是陕西省地理中心的重要门户[11]。境内东西长约204 km，南北宽约116 km，行政区域总面积10 096.81 km2(西安统计年鉴2020)，常驻人口1 020.35万人，生产总值为10 020.39亿元，人口和生产总值增速超全国3%，巨大的人口和经济体量为西安市社会公共服务体制建设，特别是为邮政公共服务领域提供了充足的人力和物质保障。

西安市下辖未央区、雁塔区、碑林区、新城区、莲湖区、长安区、鄠邑区、灞桥区、阎良区、高陵区和临潼区等11个区以及蓝田县和周至县等2个县。中国将邮政公共服务使命赋予邮政企业[12]，经过近10年的快速成长，邮政公共服务设施至今已覆盖全市各区县，形成以邮政网点为根本，结合运输网和信息网搭建邮政公共服务网络，有力推动了邮政公共服务水平的提升，但是运转仍处于困境，较为突出的问题有基础设施薄弱、布局规划不合理和难以保障公民需求等[13]。

2 数据来源及研究方法

2.1 数据来源及处理

分析西安市邮政公共服务设施空间布局特征，邮政公共服务营业场所名录来源于西安市邮政管理局。截至2020年11月，共有304处邮政公共服务营业场所，通过百度地图API获取POI数据共302条，其中坐落于灞桥区的电厂南路邮政所和未央区的珠江路邮政所实地查无，存在拆除或搬迁的可能性。通过ArcGIS10.2软件进行数字化处理，与“全国地理信息资源目录服务系统”出台的西安市行政区划相匹配，绘制西安市邮政公共服务设施空间分布图，如图1所示。

图1 西安市邮政公共服务设施空间分布

由图1可以看出，邮政公共服务设施点在所有行政区域内均有布局，主要集中在主城区，其中新城区、碑林区和雁塔区分布比较密集，阎良区分布相对较少。

2.2 研究方法

基于POI数据，以ArcGIS为工具，综合运用Voronoi图法、核密度分析法和方向分布分析法，探讨西安市邮政公共服务设施空间布局特征。

2.2.1 Voronoi图法

对空间分布进行测度时，Voronoi图法能精确反映事物在空间的分布状态，确保测量点要素的空间分布与实际分布一致，以期得出相对准确的西安市邮政公共服务空间分布类型。

Voronoi图的基本思想是将空间平面分成n个，任一区域尚且仅有一个核心点(即Voronoi图的质心或发生元)，使得区域内的任意点到核心点的距离小于其到其他区域核心点，且相邻种子点的垂直平分线构成Voronoi图的边。

Voronoi图常采用方差估计计算变异系数值(Coefficient of Variation，CV)衡量其面积的变化程度，其计算公式为

(1)

其中：S表示Voronoi图面积标准差；A表示Voronoi图面积平均值。CV值优势在于不仅能够有效判断事物在空间层面的相对变化程度，当其较高时，表示面积的变化程度较大，反之亦然；同时，具有显著规律性的点集也会使得其较高。法国学者Duyckaerts和Godefroy将其划分为以下3个区间范围：当CV值低于33%时为均匀型布局模式；当CV值介于33%～64%之间时为随机型布局模式；当CV值高于64%时为凝聚型布局模式[14]。

2.2.2 核密度估计法

核密度估计法(Kernel Density Estimation，KDE)是一种不需要附加假设条件，依托数据本身的空间分析法，属于非参数估计法。即以任一移动的单元格为基础，核算给定区域的点(线)元素的聚集情况[15]，其优势在于可以运用核函数确定点元素在其相邻区域中单位面积的密度值，xi处的核密度估计函数计算公式为

(2)

式中：h为搜索半径；n为要素点个数；k是核函数；xi-xu表示估计点xi到已知点xu的距离，核密度分析中,f(xi)值越大，表示此区域邮政公共服务设施分布越密集。h是决定计算结果的重要参数，h值越大，空间上点密度的变化越平滑，但是一定程度上遮盖了点密度的内在结构；h值越小，空间上点密度的变化凹凸不平，细节反映更明显。在实际应用中h的取值不受约束，需要通过多次试验，选取最适合的h值进行核密度分析，进一步剖析点密度曲面的光滑程度[16]。

2.2.3 方向分布分析法

方向分布分析法(Standard Deviational Ellipse，SDE)又称标准差椭圆分析法，由美国南加州大学社会学教授Lefever于1926年提出，同时，对点的方向和分布进行分析，用于探究空间分布的中心趋势、离散和发展趋向[17]。该方法以平均中心为起点(即中心点)，位于整个点集的中心位置，长短半轴分别表示点集的方向走势和覆盖范围，其差值越大(即扁率越大)，点集的方向越鲜明；短半轴越短，点集的向心力越显著，反之点集的离散程度越大。通过计算点集二维坐标的标准差，形成标准差椭圆，具体计算公式[18]为

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3 公共服务设施空间布局分析

3.1 基于Voronoi图的空间分布测度

空间分布测度是衡量点要素空间布局特征的首要任务，是进一步确定西安市邮政公共服务设施空间布局模式的重要手段。以西安市邮政公共服务设施POI数据为基础，运用ArcGIS10.2中ArcToolbox工具下的邻域分析创建泰森多边形，得到西安市邮政公共服务设施Voronoi图，如图2所示。图中每个点要素(邮政公共服务设施营业网点)将目标区域分割成302个大小不一的不规则多边形。

由图2可以看出，每一个不规则多边形区域内尚且仅有一个邮政公共服务设施点，且区域内的任意离散点到设施点的距离小于其到其他区域设施点。单个不规则多边形所覆盖范围不一致，主城区辐射范围较小，周至县、蓝田县辐射范围较大。结合图2，以西安市各区县为研究单元，统计西安市各行政区划的平均面积、标准差以及邮政公共服务设施点的斑块个数等数据，通过Voronoi图的CV值公式，计算并明晰出全西安市13个行政区划的变异系数值和布局模式，相关数据分别如表1和表2所示。

图2 西安市邮政公共服务设施Voronoi图

表1 西安市邮政公共服务设施Voronoi图相关指数统计

表2 西安市各区域邮政公共服务设施Voronoi图模式统计

由表1和表2可以看出，从区县尺度上分析，碑林区、临潼区、蓝田县的CV值低于33%，属于均匀型布局模式；长安区、高陵区的CV值在33%和64%之间，属于随机型布局模式；雁塔区、未央区、阎良区、新城区、灞桥区、莲湖区、鄠邑区、周至县的CV值高于64%，属于凝聚型布局模式，该区域城镇化发展较完善，经济发展水平较高，因此凝聚性程度较高。其中，莲湖区、灞桥区和鄠邑区的CV值在64%附近，趋向于随机型布局模式，称作随机-凝聚型布局模式。总而言之，西安市302处邮政公共服务设施点，对3种空间布局模式均有涉及，各行政区划存在的自然资源环境差异、区域经济差异以及公共服务投入力度差异是引起西安市邮政公共服务设施空间布局模式多元化的主要原因。

在ArcGIS 10.2中，以生成的Voronoi图的元素属性表为依据，能够直接运算出各区域面积的平均值和标准差，取值分别为185 183 80.62 m2和31 128 522.38 m2，计算得出全市的CV值为59.49%，因此，西安市邮政公共服务设施整体上的空间布局模式为随机型分布。西安市邮政公共服务设施在空间布局呈现凝聚的特征为西安市社会公共服务保障体系建设整合资源、提升城镇化发展水平、改善居民生活质量、提高邮政均等化和可及性提供可能。通过以点带面形式，以持续性拓展核心点的凝聚-扩散功能为主，以政策支持为辅，有助于推动西安市邮政公共服务水平的全面协调可持续发展和不断提升。

西安市城六区约86.3%的邮政公共服务设施点属于凝聚型分布模式，邮政公共服务设施点通常会安置在社会经济基础和地理环境较好的区域，如城市化水平更高处，居民点更密集处，道路条件便捷处等。考虑到西安市各行政区划内人口密度情况、交通便捷性、资源配置以及经济综合发展水平具有较为鲜明的地域差异，因此，呈现为“整体随机、局部凝聚、少数均匀”型分布模式。

3.2 基于核密度的空间分布密度

为进一步探究西安市邮政公共服务设施空间布局均衡性特征，以POI数据为基础，运用ArcGIS10.2中Spatial Analyst工具下的核密度分析模块对其空间分布密度进行分析。分类方法选择自然间断点分级法，其优势在于不仅对数据本身进行分析，而且在其基础上核算出自然断点并进行分组，促使分类下各组数据差异化最小。对于精细化到区县尺度来说，选取自然间断点分级法可以更为精确地表示其真实的数据分布情况。经过反复测算，确定输出像元大小为100 m，搜索半径为2 000 m，构建西安市邮政公共服务设施核密度图，具体如图3所示。

图3 西安市邮政公共服务设施核密度图

从图3可以看出，西安市邮政公共服务设施在空间分布上呈现出“全市整体均衡、局部相对集中”的现象，存在明显的向心性。邮政公共服务设施核密度的中高值区几乎覆盖市中心六大市辖区(新城、莲湖、碑林、灞桥、雁塔和未央区)，具有相对明显的规模优势，呈现出连片分布的特征。核密度值由此向外围逐级扩散呈面状成片发展，其他城区的邮政公共服务设施规模较小且分散，具有相互独立的分布态势。考虑邮政公共服务设施有着以保障居民基本通信为目标的市场定位，因此，邮政公共服务设施的布局依赖于人口密集及交通便利城区。

此外，邮政公共服务设施的高密度区向外围城区辐射的态势更加明显，位于城六区之外的临潼、长安、阎良、高陵和鄠邑区均呈现出邮政公共服务业态的区域中心。随着城乡一体化建设的不断推进，逐渐出现由城内向城外的人口迁出潮，进而在郊区形成新的居民聚集点，邮政公共服务设施也随之驻扎进入这些城郊结合带，满足居民基本用邮需求。同时，这些区域的地租相对于城六区便宜，降低了邮政公共服务体系的运营成本，也成为邮政公共服务驻扎进入的主要驱动力之一。周至县和蓝田县未形成相对规模的中高密度区，需要进一步加强对边缘地区的邮政公共服务设施建设。

3.3 基于方向分布的空间分布趋势

Voronoi图法和核密度分析法只能明晰西安市邮政公共服务设施空间布局模式和均衡程度，无法明确其空间分布趋势。为了定量分析西安市邮政公共服务设施在其整个区域上的总体发展方向和分布重心，基于西安市邮政公共服务设施POI数据，选用ArcGIS10.2中空间统计工具下度量地理分布内的标准差椭圆模块进行分析，标准差级别(Standard Deviation,SD)分别选取一级、二级和三级，表示生成的椭圆能够包含68%、95%和99%的兴趣点，以便分级观察西安市邮政公共服务设施的空间分布趋势，如图4所示。以3种标准差椭圆为基础，增添二维坐标，得到西安市邮政公共服务设施方向分布空间表示图，具体如图5所示。同时，对ArcGIS 10.2方向分布模块的元素属性表进行核算，统计得出西安市邮政公共服务设施标准差椭圆分析相关指数，如表3所示。

图4 西安市邮政公共服务设施方向分布

图5 西安市邮政公共服务设施方向分布空间表示图

表3 西安市邮政公共服务设施标准差椭圆分析相关指数统计

由图4和图5可以看出，追溯西安市城市空间格局演变的历程，在地形地貌、资源环境等自然因素的限制，以及社会经济发展水平、交通便利性、人口密度的综合作用下，形成了如今由“城六区向四周扩散”的城市空间形态格局。3个级别的中心点坐标均为108.948631°E，34.246141°N，位于碑林区，表示西安市邮政公共服务设施的最佳服务范围是相同的，资源分布集中度很高，具有一致的向心力；集聚区域大致呈东北-西南方向分布，偏心率小于90°且相同，说明朝这个方向发展的趋势最为明显。表3包含3个级别下西安市邮政公共服务设施标准差椭圆分析相关指数统计值，如99%标准差椭圆下，可以囊括西安市约99%的邮政公共服务设施，并且覆盖西安市几乎整个区域。

西安市的城市重心按照“十四五”规划正向南移，与其城市空间格局发展方向基本吻合，也与核密度分析下的空间分布态势大致相同。进一步说明，当前西安市邮政公共服务设施布局的发展方向具备一定的合理性和可持续性。

4 结语

通过对西安市邮政公共服务设施空间布局进行分析，以西安市邮政公共服务设施POI数据为基础，通过数据核查、纠偏和投影等方式，建立空间数据集，以ArcGIS软件为工具，综合运用Voronoi图法、核密度估计法和方向分布分析等方法，从不同角度探讨了西安市邮政公共服务设施兴趣点的空间布局特征。主要得出以下结论。

1)西安市132处邮政公共服务设施点在空间分布上呈现出显著的“整体随机、局部凝聚、少数均匀”型布局模式特征，有助于运用“以点带面”的方式推动西安市邮政公共服务体系的建设，进而实现各行政区县间的协调发展。均匀型布局模式主要位于碑林、临潼和蓝田区域，居民点布局较集中，应适度增加设施点的建设，提高邮政公共服务可达性。随机型布局模式区域下的设施分布规律性欠缺，缺乏规划引导，高陵区和长安区北部紧邻主城区，经济发展较快且居民点较密集，应采取撤并方式以提高服务效益，而长安区南部山地众多，则应结合交通及环境因素进行布局优化。凝聚型布局模式区域原则上以减量为主，合理规划布局结构，优化邮政公共服务设施结构。

2)西安市邮政公共服务设施的空间分布密度呈现“全市整体均衡、局部相对集中、市中密外围疏”的基本形态，位于市中心的碑林、莲湖和雁塔区为最高密度区，周至县和蓝田县密度特征不明显，其余行政区域相对集中分布，这表明西安市邮政公共服务设施总体空间布局较合理，但需注意对各行政区县内，尤其是非城六区内的空间布局进行调整优化，应因地制宜辅助政策工具，加大对农村和边缘地区邮政公共服务设施的建设力度，提高邮政公共服务城乡一体化水平，进而实现邮政公共服务营业场所乡镇全覆盖，推动实施乡村振兴战略。

3)西安市邮政公共服务设施的空间分布方向在3个不同级别的标准差椭圆分析下基本一致，发展方向以东北-西南方向为主，总体呈现“东强西弱”的特征。为了推动整个西安市邮政公共服务的发展，应充分考虑西部区县的地形地貌、人口数量、政策支持等因素，积极推动邮政公共服务设施纳入城乡建设规划中，为提高邮政公共服务的终端投递深度和广度提供支撑。

基于POI数据的西安市邮政公共服务设施空间布局分析，从类型、均衡性和趋势性3个方面进行了定量分析，反映了空间分布特征的原因和问题所在，为西安市邮政公共服务设施布局规划提供支持，推动邮政公共服务均等化和可及性的进一步发展。