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2017 , Vol. 36 >Issue 7: 1377 - 1385

DOI: https://doi.org/10.11821/dlyj201707015

Orginal Article

Spatio-temporal evolution and spatial agglomeration of Harbin commercial center

  • LI Yang ,
  • CHEN Xiaohong
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  • College of Geography Science of Harbin Normal University, Harbin 150025, China

Received date: 2017-02-09

  Request revised date: 2017-06-12

  Online published: 2017-07-31

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《地理研究》编辑部
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Abstract

The business center of a city is the main carrier of the commercial activities. Commercial geography and urban planning, amongst other disciplines, aim to study the content of a city, as well as to examine the commercial space structure, its function, level, structure and morphological changes. All of these factors are important for the scientific layout of a city and they have a direct impact on the structure of the urban space; the spatial design of different commercial formats will affect the formation of a business center. Therefore, the identification of different functional types of the commercial center in a city is important in understanding the spatial structure of a business. In this investigation, we explore the spatial-temporal evolution law and spatial concentration characteristics of the commercial center in Harbin city, China. Point of Interest (POI) data of urban commercial facilities in 2012, 2014 and 2016 is used in combination with standard deviation ellipse analysis, kernel density analysis, the average nearest neighbor distance and spatial analysis methods. Our results indicate that: (1) the number of commercial facilities has increased, the agglomeration of commercial facilities of Harbin has slightly weakened, and the pace of development is not balanced; (2) the concentration of commercial facilities has generally increased and spread to the urban periphery. The volume of high-density commercial facilities is changing and it is basically a characteristic of the "Region+Polar nucleus"; the scope of the commercial center is also a radial planar expansion; (3) commercial facilities of Harbin show the agglomeration pattern of "circle and group". Business layout takes the Center Street as the center to expand outwards and the concentration of various commercial facilities has markedly changed. Based on our results, it is evident that Harbin has significant developmental potential for businesses. It is important to obtain a clear understanding of the formats of commercial resources and the spatial aggregating features of commercial formats in a metropolis. Commercial facilities agglomeration analysis using large volumes of data is already widely used in commercial quantitative research, and significant attention has been given to the agglomeration degree recognition of commercial formats and their cluster characters. If the spatial evolution and agglomeration characteristics of commercial facilities are further understood, a reference value for business planning and macro-control of government departments could be obtained. Our results from commercial activities are also important for strategy-making processes for both governments and retailers.

Key words： POI data; commercial facilities; spatial-temporal evolution; spatial clustering; Harbin

Cite this article

LI Yang , CHEN Xiaohong . Spatio-temporal evolution and spatial agglomeration of Harbin commercial center[J]. GEOGRAPHICAL RESEARCH, 2017 , 36(7) : 1377 -1385 . DOI: 10.11821/dlyj201707015

1 引言

在城市空间格局演变过程中,商业活动作为最活跃的因子,对城市空间结构变化起着重要的作用。国外学者对城市商业空间关注较早,积累了大量关于城市空间形态、商业空间分布、商业规模等级的研究成果[1-5]。国内学者的研究重点为城市商业中心的职能结构、等级层次、空间区位等方面。在商业快速发展的初期,国内学者选取上海、广州、北京等大城市,对城市商业空间结构组成、城市中心区商业的空间布局等进行了实证研究,探讨了商业设施布局的区位因素,指出了商业设施布局的不合理性,并对商业规划提出建议[6-8]。21世纪初,中国城市商业进入快速发展的中期,具有中国特色的商业空间也呈现出新的发展特点和趋势,学者们深层次探讨城市商业空间形成原因及发展预测[9-12]以及引入居民消费行为因素解释商业空间的形成和演化机制[13,14]。随着城市点数据、社交网络信息和商业网站评价信息等挖掘及采集技术的进步,运用网络大数据评价商业空间组织的研究逐渐兴起[15-21]。
综上所述,国内外关于城市商业空间结构的研究积累了大量的研究成果,在研究视角、研究方法、研究工具等方面不断创新,为地理空间内发挥商业活动的最大效益研究奠定基础。在大数据信息时代,大部分研究只针对一个年份的商业活动或某种业态的商业形式进行空间布局、职能结构、等级规模等方面研究,而对于不同年份商业活动的时空变化和城市商业设施空间布局的研究较少涉及。因此,本文以哈尔滨市中心城区为研究区域,采用2012年、2014年、2016年3个年份5种商业设施POI数据,借助空间分析工具,对商业中心和不同类型的商业设施进行空间布局的时空演变分析,探究城市商业空间的动态演变规律,以期合理调控和优化城市商业空间。

2 研究方法与数据来源

2.1 研究区概况

哈尔滨市市辖区包括道里区、道外区、南岗区、香坊区、松北区、呼兰区、平房区、阿城区和双城区,其城市商业活动主要集中城市中心区,即道里区、道外区、南岗区、香坊区、松北区和呼兰区七区,外围以城市二环路为界（图1）,占地面积约7748万 m2。本文选取以上区域进行商业中心空间集聚特征的研究。
Fig.1 Distribution of the main city of Harbin

图1 哈尔滨市主城区分布图

2.2 数据来源与处理

随着地理位置大数据的记录和采集,大量城市POI数据被广泛应用到城市地理研究中。根据数据代表性与典型性原则以及可获取性,本文选取购物、餐饮、休闲娱乐、金融、宾馆酒店5种类型的城市兴趣点（Point of Interest,POI）数据进行商业设施的研究,5种商业设施数据来源于城市数据团所采集的高德地图的POI点,包含名称、商户类型、地址、经纬度等信息。高德地图坐标系统是经过纠偏处理的,首先运用GeoSharp 1.0软件的坐标转换功能对5种POI点进行坐标系统转换以适应ArcGIS中坐标系统,便于空间分析。去除研究区以外的POI数据点后得到5种商业设施POI点共计145884个,其中2012年9536个、2014年22717个、2016年113629个（表1）。
Tab.1 Types of commercial facilities POI in Harbin

表1 哈尔滨市中心城区商业设施POI数量

POI类型 种类 2012年POI个数(个) 2014年POI个数(个) 2016年POI个数(个)
购物类 便利店、综合市场、超市、家具城、专营店、厨卫市场、建材五金市场、灯具瓷器市场、数码电子、农副产品市场、鲜花店、仓买、水果店、礼品店、服装店等 2516 10763 56336
餐饮类 中餐厅、甜点、快餐厅、东北菜、茶艺馆、特色风味餐厅、川菜、徽菜、冷饮店、糕饼店、清真餐厅、火锅店等 2513 5082 42417
娱乐休闲类 电影院、足球场、酒吧、棋牌室、网吧、游乐场、跆拳道场馆、KTV、台球厅、游泳馆、健身房、采摘园、垂钓园、度假村、疗养院等 2670 3694 3666
金融类 保险公司、ATM机、银行网点、金融保险机构等 1300 1651 4136
宾馆酒店类 旅馆招待所、宾馆酒店、经济型连锁酒店、各星级宾馆、商务酒店等 537 1527 7074

2.3 研究方法

2.3.1 标准差椭圆分析 标准差椭圆分析是通过分别计算x轴方向和y轴方向上的标准距离来测算点群或区域发展的趋势。根据研究目的及研究尺度的不同,所选择的两个测算值形成的椭圆曲线包含不同数量的要素。依据椭圆曲线的面积、x轴、y轴的标准距离和旋转角度等信息可以观察研究对象的中心趋势、集聚程度和方向趋势等。其中,椭圆面积越小,x轴、y轴的标准距离越小,表示研究对象集聚程度越强,反之,越弱。
2.3.2 ArcGIS空间统计方法 运用清理和处理后的3个年份的5种商业设施POI数据,结合哈尔滨市中心城区的实际情况以及数据量大小,将主城区分为1000 m×1000 m的网格,用单位格子包含的POI数量表征密度,即商业设施的聚集程度。在ArcGIS中,分别对不同商业设施类型的POI数据进行栅格化数据处理,将各年份的商业设施进行空间连接,利用自然间断点法分为5类,可以得到哈尔滨市中心城区商业设施的密度分布情况。
2.3.3 核密度分析 核密度分析是城市热点分析比较常用的一种方法。根据点或线要素统计得出连续的密度表面,从而得出区域的集聚情况。在核密度分析中,距离较近的对象,权重越大,从而可以得到研究对象的一个连续的、以“波峰”和“波谷”的方式强化空间分布模式的密度图示[22]。
密度分布在每个 x i 点中心处最高,向外不断降低,当距离中心达到一定阈值范围（窗口的边缘）处密度为0。其计算公式为：
∫ h ( x ) = 1 n h d ∑ i = 1 n k x - x i h （1）
式中： k x - x i h 为核密度方程;h为阈值;n为阈值范围内的点数;d为数据的维数。
2.3.4 平均最近邻距离分析
平均最近邻距离可以判定同类型要素之间的距离情况。本文引用平均最近邻距离来分别测定哈尔滨市中心城区5种商业设施的空间集聚程度。定义平均最近邻指数R[23]为：
R = r 1 ¯ r 0 = 2 A ∑ i = 1 n d i （2）
其中 r 1 ¯ = ∑ i = 1 n d i n ； r 0 = 0.5 n A （3）
式中： r 1 ¯ 为同类型商业设施最邻近实际距离的平均值;r0为最邻近距离的期望值;di为最邻近实际距离;n为同类商业设施的数量;A为研究区域面积。若指数R小于1,则研究对象表现为集聚;若指数R大于1,则研究对象表现为离散。

3 结果分析

3.1 商业设施整体发展动态分析

（1）各类商业设施数量均有增加。2012-2016年,5种商业设施的总量分别不断增长（表1）,尤其是2016年商业设施数量大幅增加。2012年的购物类、餐饮类和娱乐休闲类商业设施的数量相差不多,金融类和宾馆酒店类商业设施数量则较少。2014-2016年各类商业设施数量均有所增加。2016年购物类设施数量最多,餐饮类设施数量次之;宾馆酒店类设施数量超过金融类设施数量;娱乐休闲类设施虽然较2012年数量有所增加,但2014年到2016年数量却有减少的趋势。
（2）商业设施向外扩散,发展速度不均衡。采用包含聚类中约68%要素的方法进行标准差椭圆分析（图2）。比较3个年份椭圆的面积大小,椭圆面积稍有增大,反映出商业设施有向外扩散的趋势,但集聚程度依然很强;椭圆的中心坐标变化不大,依然在中心城区的中心;椭圆的旋转角度从165.39°变化到170.54°,说明整体商业设施的发展方向有较小变动,5年内商业有很大发展,但发展不均衡,南北方向的商业设施数量增加较多。
Fig.2 Standard deviation ellipse of 2012, 2014 and 2016

图2 2012年、2014年、2016年的标准差椭圆

3.2 商业中心的时空变化

商业中心的发展影响城市空间结构,是城市规划的重要内容。通过对2012年、2014年、2016年5种类型商业设施的POI数据进行核密度分析,总体来看,哈尔滨市中心城区的商业中心集聚程度在空间分布上呈“面域+极核”、放射型面状发展的格局（图3）。
Fig.3 The density value of the commercial facilities in 2012, 2014 and 2016

图3 2012年、2014年、2016年商业设施的密度值

（1）整体上,商业设施集聚程度不断增加,向城市外围蔓延。在哈尔滨市中心城区范围内,2012-2016年,商业设施的集聚程度不断增加。从图3可以看出,2012-2016年,商业设施高密度集聚点最高数量依次为357个、817个和3542个,商业设施数量增加速度较快。同时,从3个年份的商业设施分布看,商业活动范围向城市边缘蔓延。2012年和2014年的商业设施整体上沿水系方向平行或者垂直分布;2016年,上述现象已经不明显,整体逐渐交汇成面状并且聚集程度由中心向外围减弱,也说明了各个商业活动之间的联系有所加强。
（2）商业设施高密度区呈“面域+极核”发展,数量增加。从图3可以看出,2012年哈尔滨市中心城区主要有2个商业设施高密度集聚区,分别是以中央大街、索菲亚教堂、透笼国际商品城为中心,以秋林、新世界百货为中心;次一级的密度集聚区数量较多;2014年哈尔滨市中心城区依然是2个商业设施高密度集聚区,数量没有变化,但是商业设施高密度区范围有扩大的趋势,主要是以中央大街、新一百为中心的高密度集聚区向景阳街方向扩张;以秋林公司和新世界百货为中心依托果戈里大街向宣化街方向扩张;2016年商业设施高密度区数量增加,高密度区范围继续扩大,形成以中央大街、索菲亚教堂为中心的商业高密度集聚区向西南卓展国际购物中心方向扩张并连接成面;以秋林国际购物为中心的商业施设高密度集聚区扩张到哈尔滨火车站方向的2个市级商业高密度集聚区;另外还增加了道外区以马克威商厦—老道外中华巴洛克为中心,香坊区以乐松购物广场为中心,南岗区以哈特购物广场,道里区顾乡大街以凯德广场为中心,南岗区红旗大街以国际会展中心集聚区的5个区域性的商业设施高密度集聚区。
（3）商业中心的范围呈放射型面状扩张。从整体上看,对比2012年、2014年、2016年的商业设施空间分布情况,集中在由康安路、和兴路、三大动力路、公滨路、南直路、大新街和地铁三号线所包含的道里区,道外区,香坊区和南岗区,即城市的中心区,是商业集聚的高密度区,由此向外围扩散呈面状成片发展。而松北区,呼兰区,平房区距离城市中心区较远,与城市中心联系较弱,商业设施形成很弱的集聚区,商业设施的联系有待加强。

3.3 各类商业中心时空变化分析

由于3个间隔年的时间跨度较小,为避免结果不明显,本文选取2012年和2016年各类商业设施进行核密度分析（图4）。依据相关研究成果,搜索半径阈值在200~1200 m的范围内都是合理的,核密度结果随搜索半径的增大而愈加平滑[24,25]。依照本文的研究区域尺度和不断试验的结果,选取搜索半径为1200 m,像元大小30 m×30 m。
Fig.4 Nuclear density analysis results of various commercial facilities in 2012 and 2016

图4 2012年、2016年各类商业设施的核密度分析结果

3.3.1 商业布局是以中央大街为中心的商圈向外扩张 在图4中,对比2012年和2016年各类商业设施的密度分析结果,以中央大街为中心的商业中心各类商业设施最集中,除了以中央大街为中心的高集聚商圈外,其他商圈的密集程度均有变化,说明哈尔滨市中心城区的商业布局是以中央大街商圈为中心向外扩张的;各类商业设施的范围均不同程度的扩大,5种商业设施由东北方向向南发展数量增加较多;购物类和宾馆酒店类商业设施在哈尔滨火车站附近数量增加较明显,形成集聚中心;娱乐休闲类商业设施的高密度分布由集聚边缘向内部中心迁移;而金融类商业设施的密度中心向商业密集区外围转移;对于餐饮类商业设施,南岗区密度集聚程度变化最明显,集聚程度有所减弱。
3.3.2 各类商业设施的集聚程度有明显变化 结合平均最近邻距离的结果（表2）,在2012年各类商业设施的平均最近邻距离约在99.20~326.50 m之间,距离较大,整体上呈现集聚特征。2016年各类商业设施的平均距离由120.39 m减少到17.7 m,餐饮类商业设施的平均距离由110.70 m减少到19.73 m,二者均由一般集聚转为强烈集聚;金融类、宾馆酒店类商业设施由一般集聚转为比较集聚,从平均距离的变化差看出宾馆酒店类商业设施的集聚程度较强。
Tab.2 Various agglomerations of commercial facilities in Harbin

表2 哈尔滨市各类商业设施集聚变化

POI类型 2012年 2014年
R值 P值 平均最近邻距离(m) 分布特征 R值 P值 平均最近邻距离(m) 分布特征
购物类热点 0.2875 0.00 120.39 一般集聚 0.2536 0.00 17.73 强烈集聚
餐饮类热点 0.2752 0.00 110.70 一般集聚 0.2456 0.00 19.73 强烈集聚
娱乐休闲类热点 0.3046 0.00 99.20 比较集聚 0.4566 0.00 123.79 一般集聚
金融类热点 0.1814 0.00 107.20 一般集聚 0.2556 0.00 64.17 比较集聚
宾馆酒店类热点 0.5121 0.00 326.50 一般集聚 0.3336 0.00 64.47 比较集聚

注：Z值小于-2.58表示集聚,P值小于0.01表示结果显著。

4 结论与讨论

4.1 结论

已有研究表明,受地理环境和经济基础设施等因素的影响,商业活动在城市空间中分等级、不均匀分布。根据商业区位论理论,城市商业发展的中心地区是商业设施高度集中区域。掌握各类商业设施的空间布局规律以及集聚特征,对政府调控、规划和开发商业活动空间具有重要意义。对城市POI数据的挖掘和应用,为城市研究者提供了一种新的数据源,有助于城市商业空间布局的研究。本文利用3个年份的城市商业设施POI数据,运用空间统计工具对整体城市商业以及不同类别商业设施的时空演变、空间集聚特征进行研究,得出以下结论：
（1）传统城市商业空间时空演变和集聚特征研究主要通过统计分析数据和实地考察,通过大量的人力、物力获取较少的样本数据量,全面性较差,不能把握整个研究区域的商业发展情况。POI数据的挖掘和采集,极大地增加了商业设施的数量,为高效地规划与调控商业布局提供了现时的依据。
（2）哈尔滨市中心城区的商业设施以中央大街为中心的商业圈地位稳固,总体上,商业设施的集聚程度呈“面域+极核”分布形态,并沿交通线路放射型面状扩张,商业设施的布局受交通因素影响明显。在2012-2016年5年时间内,各类商业设施的数量不同程度的增加。商业设施在总量上增加了约12倍,整体商业设施的密度也随之提高,从数量上说明哈尔滨市近几年城市商业发展态势良好。中心城区商业设施的集聚程度有所下降,是商业设施扩散的表现,一定程度上符合产业的集聚与扩散效应;各个地方商业设施发展速度不均衡,与每个区的经济水平、哈尔滨城市规划等因素有很大关系。
（3）不同类型的商业设施的职能差异也是影响城市商业空间格局形成的关键因素。在职能分工的作用下,哈尔滨市中心城区商业设施的集聚程度及其变化具有较大的差异性。哈尔滨市中心城区商业总体呈“圈层+组团”的空间集聚状态。商业设施的分布受人口、经济状况等影响,而局部的高密度区受交通布局、景点、历史演变、城市规划等多种因素影响。哈尔滨市中心区的高度集聚与旅游业的发展息息相关的,中央大街—索菲亚大教堂是著名的旅游景点,是游客的集中地,周边配套有大量齐全的商业。

4.2 讨论

（1）当前利用城市POI数据进行城市地理的研究较为丰富,但只能获取现时的数据。由于跨度更大年份的POI数据获取有难度,本文利用跨度较小的3个年份城市商业设施数据分析了哈尔滨市中心城区的商业设施的时空演变与集聚特征,结果比较符合实际情况,有一定的可信度。城市土地资源是有限的,城市中的商业设施的数量达到一定的临界值,商业设施的数量就会维持一定的数量。当城市商业设施在空间中达到饱和状态时如何继续发挥商业设施的最佳效益并进行合理分配,一直是商业地理学探究的重点。由于数据的不可获取性,本文没有涉及商业设施的效益研究。随着数据挖掘技术的进步,未来将利用时间和地域尺度跨度更大的数据对商业设施的数量和效益的关系进行进一步研究。
（2）由于大数据的开放度不高,城市研究者常常局限于数据的获取,无法宏观把握大数据信息对城市发展的影响。随着研究者对城市大数据需求的增多,相关部门建立数据开放与共享平台,大数据的采集与监测技术不断提升,多角度获取数据的属性信息的机会增加,快速高效处理地理数据,可视化表达方式不断增多,将会为城市研究提供更好的研究手段。随着互联网通信技术的发展以及城市大数据获取技术的进步,将传统数据与新兴大数据相结合进行智慧城市研究成为发展趋势。

The authors have declared that no competing interests exist.

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