張書(shū)陽(yáng)，方遙，朱巖

（南京工業(yè)大學(xué)建筑學(xué)院）

1 引言

近年來(lái)，隨著住宿服務(wù)業(yè)的快速發(fā)展，住宿服務(wù)設(shè)施的空間分布逐漸成為地理學(xué)、城鄉(xiāng)規(guī)劃學(xué)、經(jīng)濟(jì)學(xué)等學(xué)科關(guān)注的研究熱點(diǎn)[1]。住宿服務(wù)設(shè)施的數(shù)量、類(lèi)型及空間分布是衡量一座城市發(fā)展水平的重要指標(biāo)[2]。因此，探究城市中住宿服務(wù)設(shè)施的空間分布特征及其影響因素對(duì)城市經(jīng)濟(jì)社會(huì)發(fā)展、住宿服務(wù)設(shè)施空間布局具有重要的現(xiàn)實(shí)意義。

相關(guān)學(xué)者就住宿服務(wù)設(shè)施的空間分布特征及影響因素展開(kāi)了大量研究。蘇娜等學(xué)者采用arcgis軟件的空間分析方法探究北京市住宿服務(wù)空間分布特征，并分析其影響因素[3]。閆麗英同樣運(yùn)用arcgis軟件分析空間分布問(wèn)題，并通過(guò)次序多元logit模型探究北京住宿業(yè)演化過(guò)程，深度剖析了住宿服務(wù)設(shè)施空間結(jié)構(gòu)與城市空間結(jié)構(gòu)間的相互關(guān)系[4]。本文以合肥市區(qū)范圍的住宿服務(wù)設(shè)施為研究對(duì)象，利用arcgis軟件的空間分析方法，探究合肥市區(qū)住宿服務(wù)設(shè)施空間分布特征，并運(yùn)用spss軟件的多元線性回歸方法定量分析住宿服務(wù)設(shè)施的空間分布影響因素，為城市住宿服務(wù)業(yè)的良性發(fā)展及空間布局優(yōu)化提供了參考。

2 數(shù)據(jù)來(lái)源與研究方法

2.1 研究區(qū)域概況

合肥是安徽省的省會(huì)城市，截至2020年，合肥市建成區(qū)面積達(dá)528.5km2，城鎮(zhèn)化率達(dá)82.28%。本次研究范圍為合肥市區(qū)，根據(jù)《合肥市城市總體規(guī)劃（2011-2020年）》對(duì)合肥市城市規(guī)劃區(qū)范圍的劃定，合肥市區(qū)包括瑤海區(qū)、廬陽(yáng)區(qū)、包河區(qū)、蜀山區(qū)四個(gè)行政區(qū)，研究區(qū)域總面積約1126km2。

2.2 數(shù)據(jù)來(lái)源

興趣點(diǎn)是將地理實(shí)體抽象為點(diǎn)，反映其空間位置及功能分類(lèi)等信息，體現(xiàn)地理實(shí)體的城市功能，是人口、土地、經(jīng)濟(jì)、社會(huì)等城市主要要素相互作用的綜合表現(xiàn)[5]。研究基于2020年合肥市市區(qū)高德地圖POI數(shù)據(jù)，通過(guò)網(wǎng)絡(luò)爬蟲(chóng)獲得合肥市區(qū)住宿服務(wù)、餐飲服務(wù)、購(gòu)物服務(wù)等共計(jì)216976條數(shù)據(jù)。住宿服務(wù)設(shè)施為主要研究對(duì)象，依據(jù)高德POI數(shù)據(jù)分類(lèi)標(biāo)準(zhǔn)將其分為酒店賓館（2513條）、旅館招待所（813條）、住宿服務(wù)相關(guān)（1874條）三類(lèi)。此外，運(yùn)用到的數(shù)據(jù)還有用QGIS軟件獲取的OSM地圖道路數(shù)據(jù)、從合肥市統(tǒng)計(jì)局下載的人口數(shù)據(jù)（更新至2019年）以及從國(guó)家地理信息中心獲取的行政區(qū)劃數(shù)據(jù)。

2.3 研究方法

2.3.1 核密度分析法

核密度分析法是分析空間要素集聚程度和分布模式的常用方法，其基本原理通過(guò)核函數(shù)計(jì)算每個(gè)樣本點(diǎn)在指定帶寬內(nèi)對(duì)中心樣本點(diǎn)的密度貢獻(xiàn)值，將樣本點(diǎn)密度值進(jìn)行空間疊加，并借助自然間斷點(diǎn)分級(jí)法對(duì)數(shù)據(jù)識(shí)別分組，得到可視化的核密度圖。

2.3.2 Moran′sI指數(shù)

Moran′sI是用來(lái)分析空間相關(guān)性的重要指標(biāo)，分為全局莫蘭指數(shù)和局部莫蘭指數(shù)。全局莫蘭指數(shù)可以反映興趣點(diǎn)在空間中是呈集聚還是離散分布，局部莫蘭指數(shù)可以進(jìn)一步分析出呈現(xiàn)集聚或是異常值的空間位置。Moran′sI的值經(jīng)過(guò)方差歸一化后會(huì)一般會(huì)處在-1.0～1.0之間，I＞0表示空間正相關(guān)性，I＜0表示空間負(fù)相關(guān)性，I=0，空間呈隨機(jī)性。Z值表示標(biāo)準(zhǔn)差的倍數(shù)，P值表示概率，這兩個(gè)數(shù)值是判定空間隨機(jī)性置信度的重要指標(biāo)。

2.3.3 多元線性回歸

多元線性回歸與一元線性回歸的原理和計(jì)算過(guò)程相同，但由于自變量的增多，導(dǎo)致其比單一變量的預(yù)測(cè)估計(jì)更準(zhǔn)確有效。因此，使用多元線性回歸分析變量間的線性關(guān)系，有助于探究合肥市區(qū)住宿服務(wù)設(shè)施的空間分布影響因素。

3 住宿服務(wù)設(shè)施空間集聚結(jié)果與分析

3.1 住宿服務(wù)設(shè)施空間集聚分析

將采集到的住宿服務(wù)設(shè)施POI數(shù)據(jù)進(jìn)行分類(lèi)和篩選，運(yùn)用arcgis10.2中的核密度分析工具分別分析酒店賓館、旅館招待所、住宿服務(wù)相關(guān)的SHP文件，并修改分類(lèi)方法為自然間斷點(diǎn)分級(jí)法，并調(diào)整類(lèi)別數(shù)為9，得到三類(lèi)住宿服務(wù)設(shè)施的核密度分析圖（見(jiàn)圖1）。導(dǎo)入合肥行政區(qū)劃的SHP文件，通過(guò)空間連接分別統(tǒng)計(jì)每個(gè)行政街道中的各類(lèi)住宿服務(wù)設(shè)施數(shù)量，并導(dǎo)出SHP文件。利用Geoda軟件，分別進(jìn)行單變量Moran′s I分析，并返回三類(lèi)住宿服務(wù)設(shè)施LISA集聚圖（見(jiàn)圖1），隨機(jī)化999次后，記錄數(shù)據(jù)得到空間相關(guān)性分析表（見(jiàn)表1）。

圖1 三類(lèi)住宿服務(wù)設(shè)施核密度分析和LISA集聚圖

表1 不同住宿服務(wù)設(shè)施空間相關(guān)性分析

3.2 酒店賓館

觀測(cè)酒店賓館的核密度圖，兩處最明顯的集聚區(qū)域出現(xiàn)在長(zhǎng)淮街道和逍遙津街道，長(zhǎng)淮街道位于合肥站站前區(qū)域，逍遙津街道則包含了合肥傳統(tǒng)商業(yè)中心步行街和銀泰中心，區(qū)位優(yōu)勢(shì)明顯。此外，在芙蓉社區(qū)和濱湖世紀(jì)社區(qū)附近也產(chǎn)生了小規(guī)模的集聚區(qū)域?？傮w來(lái)看，合肥市區(qū)酒店賓館呈中心集聚，內(nèi)密外疏的空間分布特征。分析酒店賓館的LISA圖，其Moran′sI指數(shù)為0.2845，P值為0.001?？梢?jiàn)，酒店賓館的空間分布在空間上整體集聚，呈正相關(guān)性，且通過(guò)了顯著性檢驗(yàn)。其中，雙崗街道、包公街道、蕪湖路街道與常青街道屬于HH集聚，說(shuō)明對(duì)周邊街道有輻射帶動(dòng)作用，LL集聚出現(xiàn)在和平路街道，說(shuō)明該街道本身酒店賓館發(fā)展情況較差，對(duì)周邊街道的發(fā)展也有消極影響。勝利路街道和筆架山街道呈LH集聚，說(shuō)明該地區(qū)酒店賓館發(fā)展不如周邊地區(qū)，在空間分布上出現(xiàn)異質(zhì)性。究其原因，勝利路街道位于老城商業(yè)中心和合肥站站前區(qū)域的交匯處，街道功能以居住為主與周邊區(qū)域互補(bǔ)。

3.3 旅館招待所

分析旅館招待所的核密度圖，集聚最顯著的區(qū)域集中在逍遙津街道，三里庵街道、長(zhǎng)淮街道、勝利路街道也呈現(xiàn)明顯的集聚形態(tài)，芙蓉社區(qū)以及七里站街道東部也有一定程度的集聚區(qū)域?？傮w上，旅館招待所空間分布與酒店賓館相似，但集聚范圍上較后者更大。以旅館招待所的LI‐SA圖為觀測(cè)對(duì)象，Moran′sI指數(shù)為0.1549，P值為0.001。說(shuō)明此類(lèi)住宿服務(wù)設(shè)施的空間分布呈正相關(guān)。逍遙津街道、勝利路街道、包公街道、蕪湖路街道、望湖街道作為城市發(fā)展領(lǐng)先的區(qū)域，整體上表現(xiàn)為HH集聚。南崗鎮(zhèn)、小廟鎮(zhèn)、杏花村街道遠(yuǎn)離市中心區(qū)域，呈LL集聚。井崗鎮(zhèn)街道內(nèi)有地鐵2號(hào)線穿過(guò)交通便利，故自身旅館招待所發(fā)展較好，但北臨董鋪水庫(kù)，南靠大蜀山，自然環(huán)境限制了周邊地段的旅館招待所分布，故呈HL集聚。

3.4 其他住宿服務(wù)

觀測(cè)其他住宿服務(wù)的核密度圖，空間分布最為集中的區(qū)域出現(xiàn)在逍遙津街道及其周邊的長(zhǎng)淮街道和勝利路街道。南七街道、蓮花社區(qū)、濱湖世紀(jì)社區(qū)及煙墩街道南部也出現(xiàn)了較為顯著的集聚區(qū)域。分析其他住宿服務(wù)的LISA圖，其Moran′sI指數(shù)為0.2065，P值為0.001，說(shuō)明在99%的置信度下，空間分布整體集聚，且展現(xiàn)出正相關(guān)性。勝利路街道、包公街道、蕪湖路街道、望湖街道、筆架山街道、荷葉地街道、井崗鎮(zhèn)呈HH集聚。大楊鎮(zhèn)、杏花村街道、海棠街道、七里站街道、和平路街道、大興鎮(zhèn)等距城市中心較遠(yuǎn)的街道呈LL集聚。稻香村街道占地面積較小，其內(nèi)功能多為高校及醫(yī)療服務(wù)設(shè)施，故空間分布呈異質(zhì)性，為L(zhǎng)H集聚。

4 影響因素分析

4.1 影響因素的選取

以往學(xué)者探究住宿服務(wù)設(shè)施空間分布涉及諸多影響因素，主要包括人口、交通、經(jīng)濟(jì)、社會(huì)、文化等要素。在對(duì)上述影響因素進(jìn)行篩選、增補(bǔ)、分類(lèi)后，本文將從人口、交通可達(dá)性、城市功能三大方面對(duì)三類(lèi)住宿服務(wù)設(shè)施的影響展開(kāi)分析（見(jiàn)表2）。

表2 合肥市區(qū)住宿服務(wù)設(shè)施影響因素

4.2 多元線性回歸結(jié)果分析

運(yùn)用arcgis軟件處理自變量數(shù)據(jù)，首先通過(guò)統(tǒng)計(jì)功能獲取各行政街區(qū)面積，導(dǎo)入人口數(shù)據(jù)后運(yùn)算得到各街區(qū)人口密度；再使用空間連接、標(biāo)識(shí)等功能得到各街區(qū)路網(wǎng)密度；最后導(dǎo)入其他POI數(shù)據(jù)進(jìn)行數(shù)量統(tǒng)計(jì)后導(dǎo)出表格。利用spss軟件的多元線性回歸功能分析數(shù)據(jù)，得到因變量與自變量間的相關(guān)系數(shù)及R2（見(jiàn)表3）。

表3 合肥市區(qū)住宿服務(wù)設(shè)施與各影響因素的相關(guān)系數(shù)

觀測(cè)結(jié)果可知，住宿服務(wù)設(shè)施的R2（解釋概率）值在0.7左右，說(shuō)明分析結(jié)果有很好的解釋力。分析表格數(shù)據(jù)發(fā)現(xiàn)，餐飲服務(wù)設(shè)施與住宿服務(wù)設(shè)施的相關(guān)系數(shù)均為正，說(shuō)明兩者在空間分布上呈很強(qiáng)的正相關(guān)。交通可達(dá)性同酒店賓館、其他住宿服務(wù)在空間上也呈正相關(guān)，但與旅館招待所則呈負(fù)相關(guān)。人口密度、體育休閑設(shè)施、生活服務(wù)設(shè)施、公司企業(yè)同各類(lèi)住宿服務(wù)設(shè)施的相關(guān)系數(shù)皆為負(fù)，說(shuō)明考慮到區(qū)位條件、服務(wù)對(duì)象、地租水平等因素的影響，住宿服務(wù)設(shè)施同以上四類(lèi)影響因素在空間分布上呈負(fù)相關(guān)。

5 結(jié)語(yǔ)

本文以合肥市區(qū)住宿服務(wù)設(shè)施興趣點(diǎn)為基礎(chǔ)數(shù)據(jù)，運(yùn)用核密度分析法、莫蘭指數(shù)分析了市區(qū)各類(lèi)住宿服務(wù)設(shè)施空間分布特征及影響因素，得到三點(diǎn)主要結(jié)論。

①合肥市區(qū)各類(lèi)住宿服務(wù)設(shè)施空間集聚特征明顯，以“逍遙津街道—長(zhǎng)淮街道”為主中心，形成了“芙蓉社區(qū)、濱湖世紀(jì)社區(qū)”2個(gè)副中心，整體上呈“核心集聚，內(nèi)密外疏”的空間特征。

②市區(qū)各類(lèi)住宿服務(wù)在空間上呈顯著的“HH集聚”和“LL集聚”現(xiàn)象，“HH集聚”主要出現(xiàn)在城市中心區(qū)域，“LL集聚”在城市邊緣區(qū)域較為明顯。

③在空間相關(guān)性上，住宿服務(wù)設(shè)施與人口、交通可達(dá)性及各類(lèi)城市功能相關(guān)，餐飲服務(wù)設(shè)施同住宿服務(wù)設(shè)施的空間相關(guān)性最為顯著。