翟 青,郭素萍2,魏宗財(cái)3,胡玲茜

(1.南京郵電大學(xué) 地理與生物信息學(xué)院,江蘇 南京210023;2.北京量城科技有限公司,北京100080;3.華南理工大學(xué) 建筑學(xué)院、亞熱帶建筑科學(xué)國家重點(diǎn)實(shí)驗(yàn)室,廣東 廣州510641)

服務(wù)業(yè)包含生產(chǎn)性服務(wù)業(yè)和生活性服務(wù)業(yè)。生產(chǎn)性服務(wù)業(yè)對城市經(jīng)濟(jì)發(fā)展具有重要的地位和作用,國內(nèi)外學(xué)者對其開展了大量實(shí)證研究。地理學(xué)研究側(cè)重于空間屬性分析,主要包括生產(chǎn)性服務(wù)業(yè)的區(qū)位選擇、空間格局、區(qū)域差異等內(nèi)容[1-3]。西方國家生產(chǎn)性服務(wù)業(yè)主要呈現(xiàn)空間集聚與擴(kuò)散并存的態(tài)勢,高端服務(wù)業(yè)在中央商務(wù)區(qū)(CBD)集聚,產(chǎn)業(yè)擴(kuò)散呈多中心化態(tài)勢,并促進(jìn)多中心空間結(jié)構(gòu)的形成[4-6]。我國的生產(chǎn)性服務(wù)業(yè)在城市內(nèi)部處于向心化的空間集聚階段[3,7,8]，且通過對金融業(yè)、信息咨詢業(yè)、計(jì)算機(jī)服務(wù)業(yè)、房地產(chǎn)、汽車服務(wù)業(yè)等行業(yè)研究發(fā)現(xiàn),生產(chǎn)性服務(wù)業(yè)的不同行業(yè)呈現(xiàn)出不同的集聚特征[9-11];而生活性服務(wù)業(yè)則主要關(guān)注零售商業(yè)的業(yè)態(tài)空間結(jié)構(gòu)研究[12]?？傊?城市尤其是中央商務(wù)區(qū)是服務(wù)業(yè)的主要集聚地,服務(wù)業(yè)的空間格局通過集聚、擴(kuò)散、相互作用不斷形成新的空間形態(tài)[13-15]。

傳統(tǒng)研究主要采用描述性分析、實(shí)證和歸納相結(jié)合的方法,數(shù)據(jù)來源于統(tǒng)計(jì)資料、問卷調(diào)查和深度訪談[15]。隨著網(wǎng)絡(luò)數(shù)據(jù)挖掘,為城市空間研究提供了新的數(shù)據(jù)支撐與技術(shù)手段,跨學(xué)科研究方法不斷融入。核密度估算法[11]、基于ESDA的全局和局部空間自相關(guān)分析[16]、EG指數(shù)方法[17]陸續(xù)用于服務(wù)業(yè)空間格局分析中。國內(nèi)學(xué)者李江蘇等采用挖掘POI數(shù)據(jù)的方法,使用MATLAB軟件和DBSCAN聚類算法,分析了鄭州鄭東新區(qū)服務(wù)業(yè)的總體、分行業(yè)空間聚類特征[18];廖偉華等利用Python軟件爬取糯米網(wǎng)商家的位置和服務(wù)內(nèi)容信息,使用Apriori算法計(jì)算了南寧生活性服務(wù)業(yè)的空間關(guān)聯(lián)規(guī)則和頻繁模式[19]。

目前,很少有研究從生產(chǎn)性服務(wù)業(yè)、生活性服務(wù)業(yè)兩個方面綜合分析城市服務(wù)業(yè)發(fā)展特征。本研究以南京市主城區(qū)為例,采集服務(wù)業(yè)14類的POI數(shù)據(jù),使用核密度估計(jì)法、基于ESDA的空間自相關(guān)分析法和多距離空間聚類分析法,分析城市服務(wù)業(yè)空間分布與集聚特征。通過對比生產(chǎn)性與生活性服務(wù)業(yè)的空間集聚差異,探索重點(diǎn)發(fā)展行業(yè)的引導(dǎo)對策,為城市經(jīng)濟(jì)提升提供科學(xué)依據(jù)和參考。

1 研究方法與數(shù)據(jù)來源

1.1 研究區(qū)概況

南京是江蘇省的省會,也是長三角地區(qū)唯一的特大城市，現(xiàn)已進(jìn)入服務(wù)社會,推動經(jīng)濟(jì)快速發(fā)展。根據(jù)《南京市“十三五”服務(wù)業(yè)發(fā)展規(guī)劃》,全市服務(wù)業(yè)增加值力爭達(dá)到10%的年均增長水平,實(shí)現(xiàn)生產(chǎn)性服務(wù)業(yè)集聚化、生活性服務(wù)業(yè)便利化的目標(biāo),至“十三五”末占GDP的比重達(dá)62%以上[20]。

圖1 南京市主城區(qū)行政區(qū)分布

本文研究區(qū)域?yàn)槟暇┲鞒菂^(qū)(圖1),包括鼓樓、玄武區(qū)的全部,建鄴和秦淮區(qū)的絕大部分和棲霞、雨花臺、江寧區(qū)的小部分。由秦淮河、明城墻、玄武湖圍合的區(qū)域是城建歷史悠久的老城區(qū),內(nèi)有新街口、夫子廟、湖南路—山西路等傳統(tǒng)商圈;秦淮河以西,由建鄴區(qū)和一小部分鼓樓區(qū)組成的河西新城是以商務(wù)功能為主的南京CBD新地標(biāo);以高鐵南站為中心,跨越雨花臺、江寧、秦淮三區(qū)的區(qū)域是南部新城,重點(diǎn)發(fā)展樞紐型商貿(mào)商務(wù)總部經(jīng)濟(jì);主城區(qū)北部、靠近長江的區(qū)域是燕子磯地區(qū),目標(biāo)打造集自然景觀、商業(yè)配套、醫(yī)療、教育為一體的濱江宜居新城。

1.2 數(shù)據(jù)來源

興趣點(diǎn)(Point of Interest,POI)是指一切可以被抽象為點(diǎn)的地理實(shí)體,每一條POI數(shù)據(jù)包含地理實(shí)體的名稱、經(jīng)緯度、地址、類別等信息。本文的研究數(shù)據(jù)來源于百度地圖API,采集時間為2018年5月,共獲取14大類、81種類、524個小類的POI數(shù)據(jù)。大類包括餐飲服務(wù)、購物服務(wù)、科教文化服務(wù)、風(fēng)景名勝、公共設(shè)施、公司企業(yè)、交通設(shè)施服務(wù)、金融保險(xiǎn)服務(wù)、商務(wù)住宅、生活服務(wù)、體育休閑服務(wù)、醫(yī)療保健服務(wù)、政府機(jī)構(gòu)與社會團(tuán)體、住宿服務(wù)等。參照《國民經(jīng)濟(jì)行業(yè)分類與代碼(GB/4754-2017)》中生產(chǎn)性服務(wù)業(yè)和生活性服務(wù)業(yè)的分類,結(jié)合POI數(shù)據(jù)的分類特征,共整理出服務(wù)業(yè)的14種行業(yè)和POI數(shù)據(jù)的對應(yīng)內(nèi)容(表1)。經(jīng)過數(shù)據(jù)清洗、重復(fù)數(shù)據(jù)合并,共獲得62583條服務(wù)業(yè)POI數(shù)據(jù)。

1.3 研究方法

本研究采集的服務(wù)業(yè)POI數(shù)據(jù)本質(zhì)上是點(diǎn)數(shù)據(jù)集,結(jié)合研究數(shù)據(jù)的特征,為滿足研究需要,采取以下研究方法:①多距離空間聚類分析法(Ripley′s K函數(shù))。該分析法可對點(diǎn)數(shù)據(jù)集進(jìn)行不同距離的聚類程度分析,分析不同空間尺度下服務(wù)業(yè)點(diǎn)要素的集聚尺度與集聚規(guī)模,說明服務(wù)業(yè)分行業(yè)在多尺度空間中的集聚特征及差異[21]。②核密度估計(jì)法(Kernel Density Estimation,KDE)。該方法是最常用的點(diǎn)要素空間集聚分析法,借助一個移動的單元格對點(diǎn)或線格局的密度進(jìn)行估計(jì)[22]。本文選用Silverman的“經(jīng)驗(yàn)法則”[23],根據(jù)服務(wù)業(yè)總體和分行業(yè)的點(diǎn)數(shù)目及其對應(yīng)面積合理確定帶寬,分析服務(wù)業(yè)總體和分行業(yè)的空間密度變化、空間分布特征及差異。③基于ESDA的空間自相關(guān)分析法。通過全局空間自相關(guān),從總體上分析服務(wù)業(yè)的空間特征。Global Moran′s I指數(shù)的值域?yàn)閇-1,1]。I=0,服務(wù)業(yè)要素在空間上隨機(jī)分布;I>0,代表存在空間正相關(guān)集聚現(xiàn)象;I<0,則存在空間負(fù)相關(guān)。通過局域空間自相關(guān),尋找服務(wù)業(yè)各行業(yè)空間分布的熱點(diǎn)集聚區(qū),根據(jù)局域Getis-Ord G*指數(shù)(Z值)判定其集聚特征。以街道為單位,如果該街道空間的G*(Z值)為正,且高于均值,則該街道是高值(HH)空間集聚(熱點(diǎn)地區(qū));低于均值,則該街道是低值(LL)空間集聚。如果該街道空間的G*(Z值)為負(fù),則該街道存在空間負(fù)相關(guān),包括HL和LH兩類。

表1 南京市服務(wù)業(yè)POI數(shù)據(jù)類型

2 服務(wù)業(yè)空間格局分析

2.1 基于空間距離的服務(wù)業(yè)空間形態(tài)特征

最近鄰指數(shù)分析:最近鄰指數(shù)(NNI)可用于分析POI點(diǎn)要素的空間分布模式。從服務(wù)業(yè)總體看,觀測到的平均最近鄰距離為48.76m,期望平均最近鄰距離為135.44m,NNI值為0.36,說明南京市主城區(qū)服務(wù)業(yè)的空間分布呈顯著集聚(表2)。從分行業(yè)看,NNI值均小于1,且Z得分均小于-2.58,通過99%顯著性檢驗(yàn)。NNI值越小,代表空間集聚程度越高。住宿餐飲、居民服務(wù)修理和其他服務(wù)是生活性服務(wù)業(yè)中集聚度最高的行業(yè),公共管理社會保障和社會組織、金融保險(xiǎn)是生產(chǎn)性服務(wù)業(yè)中集聚度最高的行業(yè)。

表2 南京市主城區(qū)服務(wù)業(yè)空間集聚性分析

Ripley′s K函數(shù)分析:Ripley′s K函數(shù)計(jì)算結(jié)果顯示,服務(wù)業(yè)總體的特征空間尺度為5km(圖2a),即服務(wù)業(yè)區(qū)位選擇的空間范圍。這說明在0—5km范圍內(nèi),服務(wù)業(yè)集聚強(qiáng)度逐漸增大,在5km處達(dá)到最大,集聚規(guī)模為78.54km2,隨后集聚強(qiáng)度逐漸減弱。生活性服務(wù)業(yè)的尺度依賴性與總體特征基本保持一致,呈現(xiàn)“單峰”特征(圖2b—h)。教育類服務(wù)空間區(qū)位選擇的空間范圍最大,在6km處達(dá)到集聚峰值,集聚規(guī)模為113.10km2;批發(fā)零售的服務(wù)空間相對較小,為4km。其他生活性服務(wù)業(yè)分行業(yè)的特征空間尺度均為5km,服務(wù)覆蓋面整體較廣。與生活性服務(wù)業(yè)相比,生產(chǎn)性服務(wù)業(yè)空間分布的特征空間尺度相對較小(圖2i—o)。交通運(yùn)輸和倉儲郵政僅為2.5km,租賃和商務(wù)服務(wù)為3.5km,金融保險(xiǎn)為4km,信息傳輸軟件和信息技術(shù)服務(wù)、科學(xué)研究和技術(shù)服務(wù)為4.5km,房地產(chǎn)、公共管理社會保障和社會組織為5.5km。區(qū)位選擇的空間范圍較小,說明區(qū)位選擇對生產(chǎn)性服務(wù)業(yè)分布的影響較大。

圖2 南京市服務(wù)業(yè)空間的Ripley′s L(d)函數(shù)分析

2.2 基于空間密度的服務(wù)業(yè)空間分布特征

服務(wù)業(yè)總體呈多中心等級分布:服務(wù)業(yè)總體呈“一主三副”多中心的空間結(jié)構(gòu)(圖3a)。以新街口商圈為基礎(chǔ),沿東西向的地鐵2號線形成“新街口—大行宮”服務(wù)業(yè)主中心。沿南北向的地鐵1號線、3號線和城市主要道路,分別形成珠江路、夫子廟、“湖南路—山西路”服務(wù)業(yè)副中心。各中心均分布在老城區(qū)內(nèi),而河西新城、南部新城、燕子磯地區(qū)尚未形成服務(wù)業(yè)集聚中心,說明老城區(qū)仍然是南京服務(wù)業(yè)的唯一核心,南京主城區(qū)服務(wù)業(yè)發(fā)展處于空間集聚階段。

生活性服務(wù)業(yè)傾向于均衡分布:如果將房地產(chǎn)業(yè)分布看做是城市居民的居住地和就業(yè)地,那么生活性服務(wù)業(yè)分布明顯與這兩大活動場所契合。以住宿餐飲業(yè)、批發(fā)零售業(yè)為例,雖然兩者POI數(shù)量差距懸殊導(dǎo)致分布密度相差近20倍,但是仍呈現(xiàn)相似的均衡分布特征:在“一主三副”形成主要集聚中心的同時,在河西新城、南部新城、燕子磯地區(qū)也形成多個次要集聚中心(圖3b、圖3g)。通過小集聚、大分散的空間均衡分布提升行業(yè)布局的均好性。

圖3 南京市主城區(qū)服務(wù)業(yè)空間核密度分析

生產(chǎn)性服務(wù)業(yè)傾向于集聚分布:與服務(wù)業(yè)總體分布情況最為相似的是交通運(yùn)輸和倉儲郵政、金融保險(xiǎn)、租賃和商務(wù)服務(wù),前兩者在“新街口—大行宮”區(qū)域形成單中心空間集聚,后者在老城區(qū)形成多個集聚中心(圖3o、圖3j、圖3k)。信息傳輸軟件和信息技術(shù)服務(wù)、公共管理社會保障和社會組織、房地產(chǎn)在遵循總體分布特征的基礎(chǔ)上,集聚中心突破老城區(qū)范圍(圖3m、圖3i、圖3n)。由于南京高校云集、科教實(shí)力雄厚,科學(xué)研究和技術(shù)服務(wù)呈現(xiàn)出獨(dú)特的集聚形態(tài),沿北京東路—北京西路形成線狀集聚特征(圖3l)。

從分布數(shù)量來看,生產(chǎn)性服務(wù)業(yè)的行業(yè)規(guī)模(POI數(shù)量)普遍比生活性服務(wù)業(yè)的行業(yè)規(guī)模小,其數(shù)量級亟需提升。從分布密度來看,金融保險(xiǎn)業(yè)取代科學(xué)研究與技術(shù)服務(wù)業(yè),成為南京市生產(chǎn)性服務(wù)業(yè)中最具集聚特征的行業(yè)[24]。與POI數(shù)量相當(dāng)?shù)呐l(fā)零售業(yè)比較,除了信息傳輸軟件和信息技術(shù)服務(wù)業(yè),其他行業(yè)的分布密度都更高,說明生產(chǎn)性服務(wù)業(yè)的分布更加集聚。

2.3 基于空間關(guān)聯(lián)的服務(wù)業(yè)空間集聚特征

本文基于街道劃分研究單元,采用空間自相關(guān)分析法分析了服務(wù)業(yè)空間分布的集聚特征。首先,Global Moran′s I指數(shù)為0.2565,用于檢驗(yàn)的Z得分為4.9958(大于臨界值1.96),在0.01的顯著性水平下通過檢驗(yàn),表明服務(wù)業(yè)空間分布存在著顯著的空間正相關(guān)關(guān)系,總體上呈集聚特征。再采用局域Getis-Ord G*指數(shù)進(jìn)一步識別其空間分布的冷熱點(diǎn)(表3)。

結(jié)果顯示:①南京市各行業(yè)均呈“中心—外圍”圈層結(jié)構(gòu),服務(wù)業(yè)發(fā)展的空間依賴性較為顯著。服務(wù)業(yè)高度集聚的核心區(qū)域?yàn)樾陆挚?、五老村、洪武路、大光路、瑞金路等街?然后向華僑路、湖南路、玄武門、梅園新村、朝天宮、夫子廟、秦虹等街道擴(kuò)散(圖4)。這與吳建楠的研究結(jié)論不完全一致:2010年南京市生產(chǎn)性服務(wù)業(yè)熱點(diǎn)區(qū)為新街口、洪武路、湖南路、梅園新村等街道[24],說明近年來南京市服務(wù)業(yè)集聚的空間規(guī)模是在不斷擴(kuò)大的。②熱點(diǎn)街道的行業(yè)發(fā)展側(cè)重點(diǎn)不同,具備空間異質(zhì)性。新街口街道重點(diǎn)發(fā)展教育、科學(xué)研究和技術(shù)服務(wù)、交通運(yùn)輸和倉儲郵政等行業(yè),五老村街道重點(diǎn)發(fā)展文化體育和娛樂、公共管理社會保障和社會組織、金融保險(xiǎn)、租賃和商務(wù)服務(wù)等行業(yè),洪武路街道重點(diǎn)發(fā)展住宿和餐飲、居民服務(wù)修理和其他服務(wù)、信息傳輸軟件和信息技術(shù)服務(wù)、房地產(chǎn)等行業(yè),大光路街道重點(diǎn)發(fā)展衛(wèi)生和社會工作、批發(fā)和零售、水利環(huán)境和公共設(shè)施管理等行業(yè)。由此可以推斷,五老村和新街口街道則是生產(chǎn)性服務(wù)業(yè)的集聚中心,洪武路和大光路街道是生活性服務(wù)業(yè)的發(fā)展中心。③夫子廟副中心所在的夫子廟街道結(jié)合自身豐富的旅游資源,重點(diǎn)發(fā)展生活性服務(wù)業(yè)(圖4b),“湖南路—山西路”副中心所在的湖南路街道則側(cè)重于發(fā)展生產(chǎn)性服務(wù)業(yè)(圖4j、圖4l—o)。

表3 南京市主城區(qū)服務(wù)業(yè)空間熱點(diǎn)分析的統(tǒng)計(jì)特征

注:**表示P值小于0.01；*表示P值小于0.05。

圖4 南京市主城區(qū)服務(wù)業(yè)空間冷熱點(diǎn)集聚格局

3 結(jié)論與討論

服務(wù)業(yè)的發(fā)展是城市經(jīng)濟(jì)發(fā)展的重要基礎(chǔ),是提升城市競爭力的重要引擎。本研究基于南京市服務(wù)業(yè)14個分行業(yè)的POI數(shù)據(jù),從空間密度、空間關(guān)聯(lián)、空間距離等方面綜合測度南京服務(wù)業(yè)及其各行業(yè)的空間集聚特征。結(jié)果表明:①服務(wù)業(yè)總體呈“一主三副”多中心空間結(jié)構(gòu),各行業(yè)呈“中心—外圍”圈層結(jié)構(gòu)。服務(wù)業(yè)以“新街口—大行宮”為主中心,形成“珠江路、夫子廟、湖南路—山西路”3個服務(wù)業(yè)發(fā)展副中心。各行業(yè)空間分布仍然以“新街口—大行宮”為核心,體現(xiàn)出較強(qiáng)的空間依賴性。②生產(chǎn)性服務(wù)業(yè)在城市內(nèi)部空間處于向心化的空間集聚階段,而生活性服務(wù)業(yè)則空間集聚與擴(kuò)散并存。與生活性服務(wù)業(yè)相比,生產(chǎn)性服務(wù)業(yè)集聚空間規(guī)模較小,區(qū)位因素對產(chǎn)業(yè)布局影響更大。排除POI數(shù)量級差異的影響,生產(chǎn)性服務(wù)業(yè)集聚程度更高,尤其是金融保險(xiǎn)業(yè)。③服務(wù)業(yè)集聚具有空間異質(zhì)和行業(yè)分異特征。服務(wù)業(yè)總體及14個分行業(yè)的空間熱點(diǎn)識別結(jié)果證明了服務(wù)業(yè)分行業(yè)的集聚態(tài)勢因其類型和功能的不同而存在差異。

綜上所述,城市服務(wù)業(yè)暫未實(shí)現(xiàn)“十三五”規(guī)劃的空間格局。按照服務(wù)業(yè)“十三五”規(guī)劃,在新街口區(qū)域、河西新城和南部新城打造商務(wù)商貿(mào)服務(wù)業(yè)中心,在夫子廟、湖南路、中央門等區(qū)域推動產(chǎn)業(yè)提檔升級、差異化發(fā)展。為匹配我國現(xiàn)代服務(wù)業(yè)名城和區(qū)域金融服務(wù)中心的城市定位,本研究建議引入商務(wù)商貿(mào)、信息服務(wù)、科技研發(fā)等領(lǐng)域的龍頭企業(yè),大幅提升生產(chǎn)性服務(wù)業(yè)總量規(guī)模、豐富服務(wù)業(yè)產(chǎn)業(yè)內(nèi)容,構(gòu)建以高端生產(chǎn)性服務(wù)業(yè)占主導(dǎo)的服務(wù)業(yè)產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)。POI數(shù)據(jù)能反映服務(wù)業(yè)空間分布特征,為規(guī)劃布局提供科學(xué)依據(jù),未來研究應(yīng)結(jié)合經(jīng)濟(jì)普查數(shù)據(jù),進(jìn)一步深入探討城市服務(wù)業(yè)空間格局的影響因素和時空演變模式。