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2017 , Vol. 36 >Issue 9: 1697 - 1708

DOI: https://doi.org/10.11821/dlyj201709008

研究论文

微观尺度下基于商圈的北京市商业空间结构优化

  • 王芳 , 1 ,
  • 牛方曲 , 2 ,
  • 王志强 2
展开
  • 1. 内蒙古大学公共管理学院,呼和浩特 010070
  • 2. 中国科学院地理科学与资源研究所,区域可持续发展模拟分析重点实验室,北京 100101
通讯作者：牛方曲（1979- ）,男,安徽淮南人,博士,助理研究员,研究方向为城市与区域可持续发展。E-mail:

作者简介：王芳（1987- ）,女,内蒙古呼和浩特人,博士,讲师,研究方向为城市地理。E-mail:

收稿日期: 2017-02-26

  要求修回日期: 2017-06-19

  网络出版日期: 2017-09-15

基金资助

国家自然科学基金项目（41371536,41101119）

内蒙古自然科学基金项目（2016BS0401）

收起

Commercial spatial structure optimization based on trade area analysis from a micro-scale perspective in Beijing

  • WANG Fang , 1 ,
  • NIU Fangqu , 2 ,
  • WANG Zhiqiang 2
Expand
  • 1. School of Public Management of Inner Mongolia University, Hohhot 010070, China
  • 2. Institute of Geographical Sciences and Natural Resources Research, Key Laboratory of Regional Sustainable Development Modeling, CAS, Beijing 100101, China

Received date: 2017-02-26

  Request revised date: 2017-06-19

  Online published: 2017-09-15

Copyright

《地理研究》编辑部
Fold

摘要

随着中国经济发展方式的转变,城市商业空间逐渐成为推动发展和塑造城市空间的强劲力量。基于微观尺度,将商圈的研究向城市内部细分地域拓展,运用POI、网络房产数据等开源大数据,通过构建人口住宅小区空间化模型,以及运用哈夫模型与Voronoi相结合的方法,对北京市各功能类型商业区的商圈进行划分,分析其空间服务范围和服务人口,从而探讨城市商业空间的合理性。结果表明：饮食文化型、专营型、购物中心型、便利型、综合型五种类型商业区的商圈布局和服务人口均有不同的特征;普遍存在着城市周边商圈面积过大、服务人口过多,城市内部存在部分布局盲点,商业功能类型与人口布局不协调等问题。基于此,提出优化北京市商业空间优化的相应建议：加快城市周边商业发展、弥补中心城区商业布局不足、根据商业区类型设定布局发展方向、从功能结构和空间结构方面深化城市商业规划。

关键词： 商圈; 商业区; 居住区; 空间优化; 北京市

本文引用格式

王芳 , 牛方曲 , 王志强 . 微观尺度下基于商圈的北京市商业空间结构优化[J]. 地理研究, 2017 , 36(9) : 1697 -1708 . DOI: 10.11821/dlyj201709008

Abstract

Urban commercial districts are concentrated areas for shopping, leisure, business and other activities. For urban planners, the layout of commercial districts should not only be appropriately concentrated to realize economic benefit, but also properly dispersed to accommodate the distribution of the population. Taking Beijing as a case study, this paper conducted a small-scale research of trade areas by utilizing the open source big data, such as POI (Point of Information) and real estate information websites. We created a model of spatialization of the population on a residential block scale as well as a combined measure of Huff model and Voronoi diagram. These methods were used to systematically analyze the commercial spatial structure from the viewpoint of a small area in Beijing. We explored the layout and population of trade areas of five different functional types of commercial districts based on our previous related research, including dietary and cultural commercial districts, franchise-type commercial districts, shopping commercial districts, convenience commercial districts, and complex commercial districts. The results reveal that different kinds of trade areas have different spatial distribution features. Problems were also found: the areas of commercial trade areas at the urban fringes and the number of people they serve are too large; there are blind spots in the urban center; and there is incongruity between the commercial district type and population layout. Based on these findings, we propose several measures to optimize the commercial spatial structure: promoting the development of commerce in the outer space of the central city; making up for the layout shortage of commercial districts in the central city; defining the direction and development of the commercial districts based on the functional type; improving the urban commercial planning based on the functional and spatial structures.

Key words： trade area; commercial district; residential block; spatial structure optimization; Beijing

1 引言

随着我国经济和社会发展方式的转变,商业已逐渐代替投资和出口成为拉动城市经济与社会发展的重要引擎。如同工业革命对人类社会产生的影响一般,将对全人类的发展产生深远的影响,这种影响所覆盖的区域更加广阔,所产生的效果更加深远。而商业空间作为城市中最活跃的空间,也不再仅仅是地区建设的配套服务设施,更成为推动城市化的重要因素和塑造城市空间的最强劲力量,从而对城市的经济、社会、文化等带来更深远的影响[1]。城市商业空间的布局如何才能适应经济社会的转型,同时如何与城市居民需求相协调,促进城市健康、有序的发展,是城市地理学者和城市规划学者所面临的重要问题。
北京作为中国的首都,城市建设飞速发展,同时服务业迅猛发展,城市商业空间格局也随之发生重大的变革[2-4]。北京有着悠久的发展历史以及浓厚的商业文化,决定了它具有传统商业的底蕴;而且,作为综合性特大城市,全国的政治中心、文化中心,又决定了它有着多元化、多层次的现代化商业的气息。与此同时,北京城市人口增长速度很快,人口的空间分布也发生了巨大的变化。本文选择北京市作为研究案例,基于微观视角,分析各类商业区的商圈的空间分布格局及其与人口分布的空间关系,对于合理规划城市商业空间,优化城市空间结构,充分发挥城市商业空间的服务功能有重要的意义。
学者对商业空间研究领域的界定从传统的购物商业空间推广到非正式的、流动的、短暂的各类消费空间;研究内容也经历了从宏观的区域间商品流通、城市商业地域结构研究,到中观的商业网点布局与等级体系的研究,再到微观的不同类型的业态区位选择、模拟等研究[5-9]。从20世纪50年代末开始,学者们逐渐认识到空间学派将人地关系完全物化并不太切合实际,行为与文化对人地关系的影响也起着潜在的作用;如消费者行为对商业空间结构具有重要的影响,因此商圈的研究应运而生。商圈是指商业吸引消费者的空间范围,也就是消费者到商业场所进行消费活动的时间距离和空间距离[10]。日本学者石井铁卫认为：“所谓商圈就是现代市场中,企业市场活动的空间范围,并且是一种直接或间接地与消费者空间范围相重叠的空间范围。”学者们在界定商圈概念的基础上,提出多种测算商圈的模型。比较著名的有：Reilly引力模型、Converse断裂点模型、Huff模型、Rushton行为空间模型、Wilson购物模型等[11]。此外,近些年,学者不断完善和探索更加精确、简易的商圈测算方法,如蒋海兵等[12]以上海中心城区大卖场为例,采用同心圆法、扇形法与最近邻域法探讨卖场空间特征;Matthias在Huff模型的基础上,考虑了同种品牌的竞争力和空间变量的代替性对基本Huff模型进行了修正[13]。
商圈的实证研究也随之兴起,基本可以分为两大方面。一方面是针对商圈辐射范围影响因素的分析,如Christoph研究了零售业集聚形态对商业范围的影响因子,发现商业网点的环境和氛围是商业辐射范围的一个重要因素[14]。Eva认为从购物者的角度看,购物中心吸引力主要源于商场的类型、流行和推广性、个性化的服务、休闲娱乐的选择性、内部环境和外部氛围等几个方面[15]。鲁成等对分析了影响商圈辐射范围的地理位置、交通等九项特征性指标,通过访谈分析建立零售商圈辐射范围的比较模型[16]。另一方面集中在商业网点的选址和空间优化,包括医院、校园等公共服务设施的选址优化[17,18],电影院、家具城、餐饮店等某类营业网点的选址优化[19,20],以及零售业集聚区影响范围与选址优化研究等[21]。这类研究多从设施吸引力和居民便利性的角度对某一类网点进行区位选择分析,为设施的选址提供参考;但该类研究多从某一类型商业或设施网点的角度进行分析,很少从城市整体规划的角度对城市不同类型商业空间结构进行整体综合剖析。同时,已有的研究囿于数据获取的困难,尤其是中国对商业数据和微观数据公开有限的情况下,商圈实证研究多集中在城市、街道等宏观尺度[22,23],微观尺度的相关研究甚少。而微观尺度的商圈研究,对城市规划和管理者的政策制定具有重要的科学意义。
因此,本文试图在微观尺度的实证研究上进行突破。充分运用开源大数据,以北京市为案例,对城市商业区进行分类,将城市人口空间化到微观小区尺度,从商圈的角度分析城市各类商业空间结构的合理性,从而为城市商业空间优化提供一定的科学依据。

2 研究方法与数据来源

2.1 研究区概况

2014年北京市人口抽样调查报告显示,北京市79.5%的常住人口集中在六环以内。同时,北京市商业网点也主要集中在北京中心城区和近郊区,因此,本文选择北京市六环以内及六环附近作为研究范围。这里需要说明的是六环外、紧挨着六环的地铁昌平线南邵站附近,15号线前府街站、河东站附近,以及一号线西段延长线的门头沟附近等地,交通便利、发展较快,分布着大量的居住小区,商业网点也比较密集,故将六环以外三公里以内也纳入研究区域,与六环内的区域共同作为本文的研究范围。研究范围以东城、西城、朝阳、海淀、石景山和丰台城六区为主,同时还包括大兴、昌平、通州和顺义城区的大部分。

2.2 数据来源

运用爬虫软件对房地产网站数据进行扒取,获得相关居住小区的信息,获取时间为2012年。本文通过扒取搜房和安居客这两个国内房屋交易的大型网站发布的二手房小区的详细资料,互为补充,构建居住小区数据库。其属性数据包括各个小区容积率、绿化率、建筑面积、用地面积等,为尽量保留数据量,部分缺少建筑面积的小区样本通过容积率和用地面积计算进行补充,最终共获取4942个小区数据（图1）。同时,搜集了北京市第六次人口普查的街道人口数据,北京市街道空间数据等。
Fig. 1 Spatial distribution of residential areas in Beijing

图1 北京市居住区空间分布图

为了更好地研究与城市居民日常生活的服务网络,商业网点选取与居民日常生活息息相关的零售业和餐饮业。根据百度兴趣点（Point of Interest,POI）数据,提取出研究区内各种业态类型的商业网点的信息95466条（图2）。其中POI数据泛指一切可以被抽象为点的地理实体,具有数据量大、实时性强、位置准确性高的特征。近年来很多学者利用POI数据对位置的强大描述能力,对城市空间进行分析,如Long等充分利用北京市POI以及公交刷卡记录数据,构建了城市功能区识别模型,对北京市不同的功能用地类型进行识别[24]。禹文豪等通过实际多种POI点分布模式的核密度分析,探讨了基础设施在城市中的空间分布特征、影响因素[25]。本文小组在系列前期的研究中,根据上述提取北京市POI数据以及路网数据构建了一套基于街区尺度的城市商业区空间识别及类型划分的方法[8,9],北京市共识别出1063个商业区,将其按照功能分为饮食文化型商业区、专营型商业区、购物中心型商业区、便利型商业区、综合型商业区五种类型,并根据各类商业网点的面积规模估算各商业区规模,各类型商业区的数量、特征、规模及空间分布规律如图3、表1所示。
Fig. 3 The distribution of different commercial districts in Beijing

图3 北京市商业区分布

Tab.1 The classification and functional characteristics of commercial districts in Beijing

表1 北京市商业区类型划分及功能特征

功能特征 主要商业网点 空间分布特征 数量(人) 平均面积(km2) 典型商业区
饮食文化型商业区 以饮食服务为主 各类餐饮店 一级和二级饮食文化商业区多分布在三环和四环附近,三级商业区的分布则相对分散 240 0.015 如魏公村附近
专营型商业区 以某一类专营服务为主 家电电子商场、家居建材市场等 主要集中在三、四环附近以及五环外 264 0.068 如四惠建材城附近
购物中心型商业区 以高档、综合性购物为主 大型商场、购物中心、商业街等 该类一级和二级商业区主要集中二、三环附近;二三级在五环外也有分布 350 0.121 如王府井、西单
便利型商业区 以基本生活服务为主 超市、便利店、餐饮店等 空间分布较为分散,无明显集聚区 120 0.011 如看丹路附近
综合型商业区 职能最为综合,提供多种商业服务 各类专业店、综合市场、餐饮店、超市等 主要布局在城市居住区附近和人流相对集中的区域 89 0.051 如回龙观批发市场附近
Fig. 2 Spatial distribution of commercial networks in Beijing

图2 北京市零售商业网点分布图

2.3 研究方法

2.3.1 居住小区人口的确定 居住小区作为城市的细胞,是城市人口的主要集聚区,且居住小区周围的商业配置直接关系到人们的生活质量。因此,本文以居住小区为基本单位,估算各小区人口,在居住小区的微观尺度上研究北京市各类商业区的商圈空间格局。面积权重内插法对于城市尺度以及城市内部中观尺度研究人口空间特征的实证研究效果较好[26,27]。因此本文基于面积权重内插法的思路,假设同类用地（本文指居住用地）的人均面积相同,以居住小区的建筑面积为基本权重,以各小区所在街道作为源区将人口分摊到各小区上,从而估算各小区人口：
P i = P j × S i ∑ j = 1 n S j （1）
式中： P i 是i小区的人口; P j 是i小区所在街道的总人口; S i 为i小区的建筑面积; S j 则为i小区所在街道的各小区的建筑面积;n为i小区所在街道小区数量。
2.3.2 哈夫模型 消费者会根据购物机会选择不同的商业区,从而形成不同的商圈,经典的哈夫模型可以用来表示影响消费者对商业区进行空间选择的诸多因素[28]。哈夫模型是经济学者Huff教授于1963年提出的关于预测城市内部商业区影响规模的模型。Huff认为“消费者对商业区的心理认同是影响商圈大小的本质,商圈的大小与消费者是否选择区该商业区购物有关”。一般来说,消费者更倾向商业规模大、品牌知名度高、商品种类多、促销力度大的这类吸引力较强的商业区;同时,也倾向于选择距离较近,交通便利的商业区。因此,哈夫模型的理论核心为：商圈规模与商业区对消费者的吸引力呈正比,与消费者距商业区的时间、距离呈反比。也就是商业区规模等级越高,其吸引范围就越大。具体模型为：
P ij = S j d ij - β / ∑ k = 1 n ( S k d ik - β ) （2）
式中：Pij为消费者i（这里指居住区i）选择商业区j的概率;S为商业区规模;d为距离;k为所有可能的选择;β（β>0）是摩擦系数。
其中商业区规模,可以用营业面积、职工数、营业额等指标,但由于数据量较大,且很多涉及商业机密,因此本文采用较易获取、且能基本刻画商业区规模的平均营业面积指标。通过各商业区范围内商业网点的种类、数量以及对应的营业面积,对各商业区的商业区规模进行估算[9]。
需要说明的是,在实际情况中,各商业区之间既包括替代性竞争也包括互补性竞争;同时在现代消费环境下,消费者的消费行为更是受多种因素的影响,商圈的划分较为复杂。而Huff模型是建立在完全替代竞争的绝对假设上,所以该模型中消费者不能做出复合选择,形成的商圈则是完全分割开来的市场。因此,本文从功能的角度将商业区划分为不同类型,分别进行商圈规模的测定,尽量减少不同功能类型商业区之间互补性竞争对商圈划分的影响。但是,同类商业区不同规模等级之间也并非完全是替代竞争,商圈在空间上应是具有渐变和叠加等复杂的情况,具体可能受商业区氛围、交通情况,以及消费者复杂的购物行为等因素的影响。诚然,考虑的因素越多计算结果就可能越准确,但数据获取难度也相应增大。且已有的研究证明,在预测商业区市场份额时,哈夫模型显示出较高的准确性[29,30]。因此,本文暂不考虑同类商业区之间的互补关系,对各功能类型的商业区进行商圈空间范围的估算。
本文将居住小区作为商业区对人口吸引的基本分析单元,计算各居住小区选择某个商业区的概率。以ArcGIS 10.0作为平台,添加Market Analysis with the Huff Model tool,通过typhoon语言的编写,将其嵌入ArcGIS 10.0工具中实现Huff模型的分析应用。
2.3.3 商圈的确定 根据哈夫模型,确定各商业区对各居住小区的吸引力,从而确定各商业区基于居住小区尺度的商圈。然而,现在获得的是以小区为单位的商业区吸引范围,表现为空间离散的点数据,为了更好地体现各商业区地理覆盖范围,有必要将小区的分析结果拓展到面域空间。
泰森多边形对于将点的特征拓展到面域具有较好的效果[31],有许多学者尝试采用Voronoi图来确定地理实体的空间影响范围[32,33]。因此这里利用ArcGIS平台Voronoi功能,将点状要素的属性转化为面状的图层属性,并将受同一商业区吸引的面状要素进行空间的归并,最终获得各商业区的商圈空间分布格局。

3 北京市各类商业区商圈空间格局

按照上述商圈划分的方法,对各类商业区的商圈空间分布格局进行分析,深入剖析各类商业区空间服务范围及其服务人口的数量,从而对北京市商业空间格局进行优化,如图4所示。
Fig. 4 The spatial distribution of different kinds of commercial trade areas in Beijing

图4 北京市各类商业区的商圈空间服务范围及服务人口

3.1 饮食文化型商业区

饮食文化型商业区以餐饮特色为主,主要是各类餐饮店的集聚区。该类商业区平均面积较小,包括簋街、星吧路、苏州街等著名的美食街。由于该类商业区主要考虑服务的便捷性,同时付租能力也较差,因此在空间上常与等级较高的商业区相邻,如一些等级较高的购物中心型商业区。
从饮食文化型商业各环线商圈服务情况来看（图4、表2）,该类商圈在三四环附近服务面积较小,大多数在10 km2;五环外服务面积较大,平均服务面积达到73 km2。从商圈服务人口数量来看,五环外服务人口明显增多,平均服务人口达到182707人,其中石景山区的苹果园街道、广宁街道、金顶街道,海淀区的西北旺镇、上庄镇,朝阳区的来广营街道相关商圈覆盖的服务人口更多;此外,五环内的部分地区虽然商圈服务面积不大,但其覆盖人口较多,如万寿路、车道沟、刘家窑附近等。由于该类商业区的主要功能就是为附近居民提供餐饮服务,并且随着现代城市人口郊区化的发展和人们对餐饮服务需求的提升,这些地区亟需配套一定数量的饮食文化型商业区;同时,从市场角度来说,这些地区也有着巨大的市场潜力。
Tab.2 Dietary and cultural commercial trade areas within different ring roads in Beijing

表2 北京市饮食文化型商业区各环线商圈服务情况

空间范围 商业区数量(个) 平均服务面积(km2) 平均服务人口(人)
二环内 30 2.03 42221
二环到三环 72 1.47 34202
三环到四环 64 2.71 43364
四环到五环 47 11.56 78936
五环外 27 72.72 182707

3.2 专营型商业区

专营型商业区职能相对单一,专业性相对较高,以销售某一种特殊类型商品为主的专营商店在空间上集聚形成的。所销售的商品常常是耐用品,对商业环境和人流量要求不高,加上付租能力的限制,空间分布主要集中在三环、四环附近,尤其是南城,三环到五环共150个专营型商业区,占该类商业区总数的57%。其所对应的商圈覆盖面积与其他类型商业区相比较为均匀,如建材市场、家电市场、古玩市场等。从商圈覆盖人数量来看,石景山大部分地区和朝阳区的部分街道,如常营、管庄等,人口数量较多（图4、表3）。
Tab.3 Franchise-type commercial trade areas within different ring roads in Beijing

表3 北京市专营型商业区各环线商圈服务情况

空间范围 商业区数量(个) 平均服务面积(km2) 平均服务人口(人)
二环内 20 2.78 54474
二环到三环 30 2.72 71396
三环到四环 71 3.88 79685
四环到五环 79 5.71 59193
五环外 64 41.72 70487

3.3 购物中心型商业区

购物中心型商业区,集居民日常购物、休闲、娱乐、餐饮等多种服务为一体,多以大型商场或商业街为核心,集聚有各类服装店、专营店、餐饮店、美容保健等商业网点。该类商业区档次多为高中档,职能类型较多,规模较大;因此服务半径较大,付租能力较强。空间分布上,多靠近城市中心或次中心、交通便利、以及基础设施配套较好的地区。近些年来,随着北京市住宅郊区化的发展,该类商业区郊区化的趋势也在逐渐增强,目前该类商业区在五环外也已有82个购物中心型商业区（图4、表4）。
Tab.4 Shopping commercial trade areas within different ring roads in Beijing

表4 北京购物中心型商业区各环线商圈服务情况

空间范围 商业区数量(个) 平均服务面积(km2) 平均服务人口(人)
二环内 48 1.69 52539
二环到三环 68 1.82 47557
三环到四环 81 6.61 50950
四环到五环 71 4.74 37652
五环外 82 28.01 73922
从该类商业区商圈服务空间范围来看,城市中心区和交通便利的地铁站和主要道路周围的商业区所服务的商圈面积较小,而海淀区西北部部分地区如西北旺镇、青龙桥街道等,以及丰台区的部分街道如长辛店、王佐镇等,商圈面积较大。从商圈覆盖人口来看,五环外的海淀区、通州区和顺义区的部分街道,覆盖人口较多。而这些地区作为城市郊区化发展的前沿,分布着较多居住小区,因此为满足居民高品质的生活需求,需要配套一定数量和规模的购物中心型商业区;最重要的是,加强这些地区的城市交通,尤其是轨道交通的建设,从而直接引导商业区的入驻和发展。
值得关注的是,五环内也有个别地区购物中心型商业区的商圈覆盖人口过多,如新街口附近,这些地区商业区数量和规模已经较大,但由于服务人口过多,其优化的主要方向则在微观尺度上进行人流和车流的疏导。

3.4 便利型商业区

便利型商业区主要为消费群体提供最为便利的商品和服务的商业区,等级层次较低,服务半径较小,服务对象主要是附近的社区居民。多分布在居住区内部,社区内部道路或者对外链接道路两侧,表现出与消费群体的空间邻近性和服务便利型的区位特征。该类商业区主要包含便利店、超市、食杂店等类型的商业网点,商业区规模普遍较小。
从商圈对应服务人口来看,三环内以及五环外服务人口普遍较多,四环到五环对应人口最少,不到一万人（图4、表5）。这是由于三环内购物中心型商业区的替代作用,导致该类商业区实际需求量较小;而五环外部分商圈所服务人口多,且购物中心型商业区和便利型商业区同时也较少,如朝阳区管庄、常营、三间房等街道,因此这些地区亟待配套一定的便利性商业区。
Tab.5 Convenience commercial trade areas within different ring roads in Beijing

表5 北京市便利型商业区各环线商圈服务情况

空间范围 商业区数量(个) 平均服务面积(km2) 平均服务人口(人)
二环内 5 7.13 157222
二环到三环 14 9.28 211669
三环到四环 18 6.20 113274
四环到五环 48 11.08 78812
五环外 35 56.20 154606

3.5 综合型商业区

综合型商业区职能最为综合,业态最为齐全,商业区档次中等,服务半径较购物中心型商业区要小,较便利型商业区要大。该类商业区主要包括综合市场、专卖店、中低档的购物商场、餐饮店等类型的商业网点。从空间分布来看,主要布局在城市大型居住区附近,以及交通便利、人流密集的地铁站、公交站附近。
从商圈服务面积来看,综合性商业区五环外面积非常大,平均达111.28 km2,尤其是海淀区北部,昌平的部分地区。从商圈服务人口数量来看,仍旧是五环外服务人口较多,平均达311640人;此外,四环附近部分地区综合型商业区服务人口也较多,并且附近购物中心型商业区的替代服务也不够,如黄渠西附近、马官营附近等（图4、表6）。
Tab.6 Complex commercial trade areas within different ring roads in Beijing

表6 北京综合型商业区各环线商圈服务情况

空间范围 商业区数量(个) 平均服务面积(km2) 平均服务人口(人)
二环内 14 4.14 97260
二环到三环 22 5.6 113150
三环到四环 22 8.1 126393
四环到五环 17 52.05 214694
五环外 14 111.28 311640

4 北京市商业空间优化方向与建议

商业空间结构即商业各种要素之间的空间关系。消费经济时代,商业空间作为城市中最活跃的空间,不再仅仅是地区建设的配套服务设施,更成为推动城市化的重要因素和塑造城市空间的最强劲力量。商业空间的合理布局有利于带动整个城市空间的健康发展。商业空间结构优化,则是根据城市商业空间结构的特点和功能,对城市商业空间结构加以调整,以使得城市土地资源的达到最优配置,实现城市社会、经济等效益的最大化,从而提高城市商业服务的能力、促进城市的可持续发展[34]。
总体上看,近些年来北京市商业设施总量不断增长、服务水平不断提高、业态不断完善,多中心格局正在形成。然而,北京市商业空间结构仍存在很多问题,结合北京市商业规划现状,根据上文对北京市商业区的商圈微观空间分析,从各类商圈空间分布及其服务人口的角度而言,对北京市商业空间结构的优化提出有针对性的方向和建议,为北京市商业和城市的发展提供一定的科学支撑。
（1）加快城市周边商业发展。从各类商业区商圈分析来看,各类商业区普遍在五环外的覆盖面积急剧增大,如饮食文化型商业区五环外平均商圈面积为73 km2,专营型商业区42 km2,购物中心型商业区28 km2,便利型商业区56 km2,综合型商业区111 km2。同时服务人口明显增多,尤其是便利型商业区、饮食文化型商业区和综合型商业区。目前,随着北京城市郊区化的推进,在城市外围建立了大量居住区,集聚了大量的人口。然而这些地区的商业却相对滞后,配套的商业等级和数量都难以满足居民消费的需求。居民远距离的购物消费,造成了环境污染、交通拥堵等诸多问题,更违背紧凑型城市的理念。
因此,应顺应居住郊区化的大趋势,在城市周边地区,主要是北五环外、南四环外鼓励商业的发展,建立一些规模较大的购物中心型、综合性商业区,并配套以一定的饮食文化型商业区,促进城市空进结构的优化,提高城市可持续性。更重要的是城市周边商业的发展不是简单定位于“配套”,更是“提升”“带动”的作用,依靠以商业为核心的服务业健康发展,实现该地区商业由配套产业到支柱产业的转变,这一点在大型城郊居住区尤为重要。这样,作为劳动密集型的零售、餐饮等商业的发展,本身就可以解决人口的就业问题,从而适应新城和郊区居民就近转换职业的需要;同时,又利于缓解交通压力,全面提高附近居民的生活和工作质量。
（2）弥补中心城区商业布局不足。从商业区空间格局以及商圈的空间格局可以看出,中心城区的商业区的数量较多,规模也较大,发展历史较为久远。根据商业区空间格局可以看出,商业空间由于历史文化和城市空间形态的影响呈现出偏向城市中心的格局,传统商业区西单、王府井、前门的规模和影响仍旧很大,依然是当下城市的核心商业区;此外,20世纪90年代后逐渐兴起、繁华的朝外、四惠、中关村、木樨园、公主坟等地也形成规模,与传统商业区一起构成了北京市商业空间基本框架。
尽管中心市区的商业相当繁华,但其布局并不完美,还存在诸多不足。从商圈的分析可以看出,各类商圈在中心市区均存在不同程度的盲点,也有些商业布局过于密集存在恶性竞争。如饮食文化型商业区,五环内的部分地区商圈覆盖人口较多,如万寿路、车道沟、刘家窑附近等。再如,不少商户盲目入驻市中心的购物中心型商业区,这就造成了盲目经营、恶性竞争。因此,中心市区的商业区的空间布局还需进一步合理化,引导盲目经营者向合理的区位入驻,在各类商业区的盲点增设一定相应类型的商业网点。
（3）根据商业区类型设定布局发展方向。本文将商业区根据功能划分为五种基本类型,每种类型有不同的特点和服务对象。因此,也要根据商业区的具体类型确定商业区空间布局方向。例如,专营型商业区所销售的商品并不是居民日常生活所必备的费耐用品,商业区对人流量的要求也不高。因此,专营型商业区并不适合在中心城区和人口较为密集的地区布局,如二环、三环附近的50个左右的专营型商业区,尤其是规模较大的专营商业区,应该引导向城市外围地区迁移,形成集中的、大型的专营商业区。再如,饮食文化型商业区,主要为周边居民和工作人员的日常餐饮提供便利,商业区占地面积较小。因此,该类商业区应根据人口的空间分布格局,近邻大型居住社区进行布局,尤其是五环外的人口密集区。而购物中心型商业区,等级较高,规模较大,吸引人口较多,应主要布局在交通便利的地区,如地铁口附近、交通主干道附近等,方便人流、车流的集散。
（4）从功能结构和空间结构方面深化城市商业规划。北京市商业规划,从十五开始到现行的十二五规划,仅仅对城市商业的发展方向进行了粗略的规划设计,而商业配套的建议也仅仅是一种面积上的规定,没有对业态形式、规模和空间布局进行深入分析和设计,更没有区域居住区统一协调商业规模和业态规划。这样城市周边新建住宅区仅仅考虑了其社区配套商业,这样就容易使商业用地预留不够,导致未来商业的发展受限。因此,居住区商业的配套,应该从全市商业空间结构的长远视角,在规模、业态、空间布局等多方面进行合理的分析,居住区、商业区以及其他功能区整合规划,引导商业空间的合理健康发展;同时,应该考虑不同人群的对商业的不同需求特点。例如,《北京城市总体规划（2004-2020年）》和《北京市“十二五”商业服务业发展规划》中提出,新城重点在顺义、通州、亦庄等地建成具有一定规模的综合商业区。而通过本文的分析,则在业态、布局等方面可以进一步细化该发展方向：北京市五环外亟需建设规模较大的购物中心型商业区和综合性商业区,与该地区的人口配套;同时,这些商业区应布局在商圈覆盖面积大、人口数量多、交通较为便利的地区,引导该地区的发展。城市商业规划应充分考虑各类商业区的规划,对商业区给与政策性引导,不单单止于现行商业规划面积上配备的指南,更要针对不同类型的居住区、不同功能的商业区进行细致的引导。同时,除了商业区与居住区之间的依存性优化外,也要协调好商业区与城市中其他功能类型区之间的关系,例如,商业区与旅游区之间的互补优化,商业区与工业区之间的协调优化等。

5 结论与讨论

本文以北京为例,将商圈研究的尺度向城市内部细分地域单元拓展,通过人口的住宅小区空间化模型,以及哈夫模型与Voronoi相结合的方法,从微观商圈的角度综合探讨城市各类商业空间结构的合理性,从而提出北京市商业空间优化的建议。研究表明：饮食文化型、专营型、购物中心型、便利型、综合型五种类型商业区的商圈布局和服务人口均有不同的特征;普遍存在着城市周边商圈面积过大、服务人口过多,城市内部存在部分布局盲点,商业功能类型与人口布局不协调等问题。
本文还存在着有待改进之处,商圈空间范围的划分是一个十分复杂的工作,虽然本文将商业区划分为不同的功能类型,但各类服务功能仍不免有一定的交叉,且同类商业区的商圈服务空间也不是分割开来的,可能会存在一定的重叠或是渐变等情况。但由于数据的局限和方法的限制,该问题本文还没有很好地解决,这也是该研究需要继续努力的方向。此外,由于计算量巨大,本文在计算商业区与居住区的空间距离时,用直线距离代替路径距离,对真实结果也会造成轻微偏差。同时,由于近年来随着互联网和终端设备的发展,电商也飞速发展,深入影响着人们的消费和生活习惯。由于电商提供的购物便利性,越来越多的居民热衷于的足不出户的网络购物,而网络购物和实体购物之间的关系是怎样的,是互补关系还是替代关系,又会怎样影响商业空间结构和城市空间结构,都是未来十分值得探讨的问题。

The authors have declared that no competing interests exist.

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朱求安, 张万昌, 赵登忠. 基于PRISM和泰森多边形的地形要素日降水量空间插值研究. 地理科学, 2005, 25(2): 233-238.以黑河流域河西走廊中段地区为例,利用该研究区年、月降水与地形间较强的相关性特点,在PRISM方法的基础上对该地区日降水量进行了空间插值计算。文章提出了以月降水量的PRISM空间插值结果为该月逐日降水空间分布的参考本底,利用泰森多边形方法确定空间日降水的概率,从而实现黑河流域河西走廊中段地区日降水的空间制图方法,并对该方法得到的日降水时空数据集进行了误差分析和评估。分析结果表明,这一方法简单可靠,满足分布式水文模型或相关陆表过程分布式模拟对分布式日降水数据时空精度的要求。

[Zhu Qiuan, Zhang Wanchang, Zhao Dengzhong.Topography-based spatial daily precipitation by means of PRISM and Thiessen polygon analysis. Scientia Geographica Sinica, 2005, 25(2): 233-238.]

[33]
Guruprasad K R, Ghose D.Heterogeneous locational optimisation using a generalised Voronoi partition. International Journal of Control, 2013, 86(6): 977-993.In this paper a generalisation of the Voronoi partition is used for locational optimisation of facilities having different service capabilities and limited range or reach. The facilities can be stationary, such as base stations in a cellular network, hospitals, schools, etc., or mobile units, such as multiple unmanned aerial vehicles, automated guided vehicles, etc., carrying sensors, or mobile units carrying relief personnel and materials. An objective function for optimal deployment of the facilities is formulated, and its critical points are determined. The locally optimal deployment is shown to be a generalised centroidal Voronoi configuration in which the facilities are located at the centroids of the corresponding generalised Voronoi cells. The problem is formulated for more general mobile facilities, and formal results on the stability, convergence and spatial distribution of the proposed control laws responsible for the motion of the agents carrying facilities, under some constraints on the agents' speed and limit on the sensor range, are provided. The theoretical results are supported with illustrative simulation results.

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[34]
Zhao J, Sun Q.Model and Simulation of Data Aggregation Based on Voronoi Diagram in Hierarchical Sensor Network. New York: Springer, 2012.Abstract A hierarchical wireless sensor network is proposed which separates the sensing ability and routing ability at different layer respectively. It cannot only simplify the hardware design but also can reduce wireless node cost. Also, a mathematical model of data fusion based on hierarchical architecture and Voronoi diagram is given to make sure the connectivity of stochastic sensor nodes and can be more energy efficient. The simulation shows, network communication traffic are cut down sharply, which can reduce nodes energy cost and prolong the lifetime of the sensor network.

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[35]
罗彦, 周春山. 城市商业空间结构问题与优化探讨. 商业经济与管理, 2005, (1): 22-26.城市空间结构研究一直都是城市地理学的主要研究领域,但其中的城市商业空间结构研究则发展缓慢.本文试探着阐述了城市商业空间优化的相关理论,包括商业空间优化的必要性与意义,接着描述了目前商业空间结构存在的普遍问题,并指出优化的四个主要目标,即视觉优先、经济优先、生态优先和社会优先,最后指出商业空间结构优化的主要方面和具体手段.

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[Luo Yan, Zhou Chunshan.The problem and method on optimization of urban commercial spatial. Business Economics and Administration, 2005,(1): 22-26.]

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