(華南師范大學地理科學學院，廣州 510631)

地鐵流動性與站點商圈商業(yè)集聚規(guī)模耦合關(guān)系研究
——基于廣州15個地鐵站點的數(shù)據(jù)分析

王宇渠， 陳忠暖*， 黃曉冰， 林齊根

(華南師范大學地理科學學院，廣州 510631)

軌道交通在城市內(nèi)部產(chǎn)生巨量的流動性，而流動與商業(yè)之間存在密切關(guān)系．分析流動與商業(yè)集聚的關(guān)系，對未來地鐵站點及附近商圈的規(guī)劃具有重要意義．以廣州為例，在15個地鐵站點進行實地調(diào)查的基礎上，通過地鐵流動性的產(chǎn)生與轉(zhuǎn)換，對地鐵流動性因素進行劃分．利用主成分回歸，構(gòu)建商業(yè)集聚的回歸模型分析不同因子與商業(yè)集聚之間的關(guān)系．并進一步討論了地鐵流動因素、商業(yè)集聚的空間耦合．結(jié)果顯示：(1)除站點類型、站點開通時間外，文中劃分的與地鐵流動性因素與站點商業(yè)集聚都存在相關(guān)關(guān)系；其中，客流與站點商業(yè)集聚相關(guān)性最強．(2)從地鐵流動性因素對商業(yè)集聚影響的角度看，流動性因素主要通過2個因子(地鐵客流因子、地面基礎設施因子)影響站點商圈商業(yè)集聚規(guī)模．(3)地鐵站點市場腹地、客流量、發(fā)展歷史等共同構(gòu)成了地鐵客流因子，為站點商業(yè)帶來客流.(4)站點街道長度、地面公交等因素構(gòu)成地面基礎設施因子，為客流影響站點商業(yè)提供了地面物質(zhì)基礎，這2個因子共同影響了地鐵商業(yè)規(guī)模．構(gòu)建的主成分回歸模型綜合考慮了各流動要素對站點商業(yè)集聚的影響，提高了擬合精度．

地鐵站點； 商圈； 商業(yè)集聚； 主成分回歸

廣州地鐵發(fā)展迅猛，已成為居民的重要交通工具，帶來潛力無限的商機[1]．分析廣州地鐵站點的客流與周邊商業(yè)集聚狀況的耦合關(guān)系，對未來其他城市地鐵站點商業(yè)規(guī)劃與客流的引導有較大借鑒意義．國外的研究表明快速交通的建設等因素對城市不同地區(qū)的商業(yè)集聚產(chǎn)生重要影響，地鐵建設促進城市商業(yè)空間重構(gòu)與演替，如運用Logit回歸研究了地鐵建成前后對馬德里不同行業(yè)的影響，包括地鐵對市中心零售業(yè)排擠作用[2];以西班牙3個中等城市為例，說明地鐵改變了城市傳統(tǒng)零售商業(yè)集聚和銷售方式[3];證明了土耳其的交通通達度對商業(yè)集聚產(chǎn)生重要影響[4]．國內(nèi)地鐵站點與商業(yè)集聚的關(guān)系研究，集中在站點區(qū)位、可達性、客流等因素：對地鐵站點零售業(yè)的集聚特征、類型進行分析[5-6];指出交通條件的改變，影響大城市軌道交通站點的演化[7];指出交通可達性是地鐵站點區(qū)位重要的區(qū)位條件，對土地價格、商業(yè)集聚等外部性要素有重要影響[8-9];區(qū)位條件影響到站點商業(yè)所需的客流要素，曹嶸和白光潤[10]指出上海軌道交通人流量與商業(yè)面積存在相關(guān)性關(guān)系．這些研究分析地鐵站點交通通達性、客流、站點類型、距離地鐵的遠近等方面因素對商業(yè)集聚的影響，較少綜合考慮各個流動性因素．本文將可能影響到地鐵站商業(yè)所需的流動性因素按產(chǎn)生、轉(zhuǎn)換為商業(yè)客流的過程，梳理不同的因素，并比較不同流動性因素與商業(yè)集聚之間耦合關(guān)系;為了合并同類型的流動性因素，利用主成分回歸，構(gòu)建商業(yè)集聚的回歸模型，分析不同流動因子與商業(yè)集聚之間的關(guān)系;對地鐵流動因素、商業(yè)集聚的空間耦合進行進一步的討論．

1　研究區(qū)域與數(shù)據(jù)

1.1研究區(qū)域

參考周素紅和閆小培[11]的研究設計，結(jié)合實際，按照線路、開通時間、站點類型、客流量等標準，在廣州老城中心區(qū)、新城中心區(qū)、過渡帶、近郊、遠郊選取15個具有代表性的研究站點進行實地調(diào)查．為調(diào)查地鐵站點商圈的集聚狀況，以各地鐵站點出口幾何中心為圓心、500 m為半徑劃分地鐵站點的零售商圈(包括地下和地上部分)范圍(表1)．

表1　調(diào)查站點的空間分布

注：**為地鐵換乘站點；*為端點站；資料來源于2012年的實地調(diào)查．

1.2因子選取、數(shù)據(jù)來源與處理

地鐵站點商圈集聚規(guī)?？赏ㄟ^商業(yè)的營業(yè)面積來表征．實地調(diào)查該范圍內(nèi)零售商業(yè)的營業(yè)總面積，結(jié)合街道與建筑物等對商圈界線進行適當調(diào)整．在2012年3—10月期間，實地調(diào)查數(shù)據(jù)并結(jié)合谷歌地圖進行計算．

參考前人研究和數(shù)據(jù)的可獲取性，對影響地鐵站點商業(yè)商圈商業(yè)集聚的流動性因素進行梳理(表2)．結(jié)果如下：站點客流直接為地鐵站點商圈提供客流，因此首先考慮了這個因素．地鐵的客流最終來源于當?shù)氐牡罔F市場腹地(market area)．每個經(jīng)濟活動有一個具體位置,它的生成需要一定的空間，以滿足經(jīng)濟活動流(原材料、勞動力、零件、服務等)的要求，這個空間稱為市場腹地[12]．參考蔡國田[13]的研究，將地鐵站點30 min和10 min的通達圈定義為30 min和10 min市場腹地.另一方面，站點商圈的所需人流會來源于地面交通，地面人流的大小與區(qū)域內(nèi)的公交線路有一定關(guān)系，因此本文第4個流動性因素選擇了公交線路．此外，人流與商業(yè)空間的相互作用需要一定場所，比如傳統(tǒng)的商業(yè)街、街道兩邊的商店等．所以這個因素采用站點地鐵站500 m緩沖區(qū)的路網(wǎng)長度(不計對商業(yè)影響較小的快速干道)．最后，地鐵站點建成日期與地鐵站點類型(換乘站和普通站點)，也有可能與站點商業(yè)集聚有一定關(guān)系，因此考慮了這2個因素．路網(wǎng)、公交線路等數(shù)據(jù)從谷歌地圖上獲取，客流數(shù)據(jù)從交通年報獲取[14]．為了解決數(shù)據(jù)的量綱問題，流動性因素的相關(guān)數(shù)據(jù)均采用了無量綱化處理．站點類型用虛擬變量表示，換乘站表示為1，一般站點用0表示．

表2　影響地鐵站點商業(yè)集聚面積的流動性因素

2　研究方法

2.1利用柵格可達性分析計算市場腹地面積

利用可達性分析計算地鐵站點市場腹地面積．提取谷歌地圖中廣州地鐵、道路網(wǎng)數(shù)據(jù)，廣州土地利用現(xiàn)狀圖(2007年)中的水域、居民用地及城市建設用地．地鐵客流的交通工具以地鐵為主，因此，本文考慮地鐵站點的交通可達性，只考慮地鐵與步行這2種交通方式．

參考廣州市交通發(fā)展年度報告[14]的數(shù)據(jù)，將地鐵線速度設置為40 km/h．考慮地鐵沿線兩側(cè)不通行，設置為0.5 km/h(不通行)．而地鐵站點出口按一般土地利用類型設置．一般的土地按步行處理，設置為4 km/h．水域速度設置為0.5 km/h(不通行)．為解決計算交通可達性區(qū)域方法[15]存在的問題，應用ArcGIS軟件中的疊加功能，多次分批疊加，生成時間成本柵格圖．反映了地鐵只在站點停留，而在沿線不通行的狀況，減小了誤差．借助ArcGIS成本距離分析模塊計算出目標點的通行時間范圍圖．切割地鐵10、30 min的通達圈內(nèi)城市用地、農(nóng)村居民用地，定義為地鐵站點商業(yè)圈的市場腹地(其他用地人類活動少，不計入市場腹地),計算15個地鐵站點市場腹地面積．

2.2主成分回歸分析

利用主成分回歸的方法進行分析．對各個流動性因素的量進行無量綱化處理，再利用因子分析(正交旋轉(zhuǎn)法(Varimax))降維，分析出影響地鐵商業(yè)集聚的主導因子．用多元線性回歸方程，構(gòu)建各個因子和地鐵站點商業(yè)集聚面積之間的模型．

3　基于流動性的地鐵站點商業(yè)集聚成因分析

3.1各因子對地鐵站點商圈商業(yè)集聚面積的影響

前人對地鐵站點客流與商業(yè)耦合的研究中，大多只考慮到客流與站點商業(yè)的耦合關(guān)系.本研究綜合分析各個與客流相關(guān)的流動性因素對地鐵站點商業(yè)集聚規(guī)劃的影響，比較各站點間不同流動性因素與商業(yè)集聚之間耦合關(guān)系．結(jié)果表明：(1)除站點類型與開通時間外，各站點間不同流動性因素與地鐵站點商圈商業(yè)集聚面積相關(guān)關(guān)系都通過了顯著性檢驗，各站點的公交線數(shù)、500 m緩沖區(qū)路網(wǎng)長度、客流量和30 min的市場腹地，與站點商圈商業(yè)集聚面積之間的決定系數(shù)(R2)均超過0.4．表明這些因子和地鐵站點商圈商業(yè)集聚面積之間都存在相關(guān)關(guān)系．目前廣州地鐵站點商圈商業(yè)集聚和站點類型可能不存在直接相關(guān)關(guān)系，與站點開通時間之間的相關(guān)性較弱(表3)．(2)在各個流動性因素中，客流是各站點間不同流動性因素中與商業(yè)集聚面積相關(guān)性最強的一個要素；因此，客流是與商業(yè)集聚最密切相關(guān)的核心要素，客流的多少與性質(zhì)決定一個地區(qū)商業(yè)規(guī)模及特征，進而影響其商業(yè)集聚面積．站點客流為商業(yè)的發(fā)展提供流動性，附近商業(yè)集聚也對站點客流產(chǎn)生反作用，兩者最終達到一定的均衡(表3)．

表3　各流動因子與地鐵站點商業(yè)集聚面積相關(guān)關(guān)系對比

注：資料來源于廣州地鐵年報及實地調(diào)查(2012年)．

3.2基于多因子的主成分回歸方程分析

由于本文選取的各個流動性因素之間存在相關(guān)性，為了分析各個流動性因素之間的關(guān)聯(lián)程度，構(gòu)建了考慮到各個要素的回歸方程．本文利用Spss對各個因素的值進行主成分回歸分析，結(jié)果顯示：在通過檢驗的基礎上，因子1、因子2的方差累積貢獻率達到81.660，這2個因子基本可以概括了各流動性變量．因子1與地鐵客流量與市場腹地之間因子載荷都在0.79以上，主要與地鐵的客流、客流產(chǎn)生的腹地有關(guān)，把因子1稱為地鐵客流因子．因子2與地面公交路線、500 m緩沖區(qū)的路網(wǎng)長度之間因子載荷達到0.85以上，與地面的交通等基礎設施有關(guān)，把因子2稱為地面基礎設施因子(表4)．

表4　旋轉(zhuǎn)后因子載荷

分析地鐵客流因子和地面客流-基礎設施因子得分和地鐵商業(yè)總面積之間關(guān)系．在決定系數(shù)(R2)為0.712、顯著性水平(p)為0.003的情況下，回歸方程為

F(f)=30 085.663f1+32 735.637f2+68 363.133,

(1)

其中，F(xiàn)(f)為商業(yè)總面積，f1為因子1得分，f2為因子2得分．方程的決定系數(shù)(R2)為0.712，顯著性水平(p)為0.003，擬合效果較好．通過降維，得出影響地鐵站點商圈商業(yè)集聚面積的2個主要影響因素：地鐵客流因子和地面基礎設施因子．兩者均對站點商圈集聚面積產(chǎn)生正向促進作用，對地鐵站點商圈集聚面積的影響程度相當．綜合考慮各個因子的主成分回歸方程，比考慮單個流動性因素構(gòu)建的線性回歸方程，擬合效果更好(表3)．

3.3地鐵客流因子(因子1)對站點商圈商業(yè)集聚面積的影響

地鐵客流因子(因子1)與市場腹地、客流量呈現(xiàn)高度正相關(guān)，主要從這2個流動性變量中提取(表4)．這表明市場腹地產(chǎn)生地鐵站點商業(yè)所需客流量，兩者之間存在較高耦合性．商業(yè)區(qū)面積越大，其吸引力也越大．而其腹地越大，腹地內(nèi)經(jīng)濟水平越發(fā)達，也對商業(yè)區(qū)的集聚面積產(chǎn)生促進作用．而地鐵站點商業(yè)區(qū)的吸引力具體表現(xiàn)為地鐵站點的人流，人流量越大，吸引力越大．市場腹地、客流量與地鐵站點商業(yè)規(guī)模表現(xiàn)為高度耦合的均衡狀態(tài)．不同的地鐵站點，由于區(qū)位條件不同，市場腹地的大小產(chǎn)生區(qū)別．交通設施條件好的地域，消費者購物所需要的時間會縮短，空間費用降低；重要的交通樞紐中心，市場腹地較大，客流量大，常能形成大型商業(yè)中心．如西門口、廣州東地鐵站點商業(yè)大量集聚．人流效應的發(fā)揮依賴于通達效應的實現(xiàn)，通達性是人流效應的基礎，人流是市場腹地的反應．地鐵客流變化導致了地鐵站點商業(yè)集聚面積的變化．

地鐵客流因子與地鐵開通日期呈現(xiàn)負相關(guān)(表4)．地鐵開通時間越早，市場腹地、地鐵客流量對商業(yè)集聚面積的影響越深．永泰和鳳凰新村是開通最晚的地鐵站(2010年10月)，站點周圍還沒有形成大規(guī)模商業(yè)現(xiàn)象．

3.4地鐵站點與“市場腹地—流動—商業(yè)集聚”模式

商業(yè)點都需要一個服務腹地，市場腹地是客流的來源，是商業(yè)集聚的基礎．本文利用可達性分析計算地鐵站點市場腹地面積．發(fā)現(xiàn)地鐵的市場腹地以地鐵線為基礎、以站點為圓心，呈現(xiàn)串珠狀的特征．這些串珠狀的區(qū)域土地利用特征、人口經(jīng)濟要素集聚規(guī)模，為站點商業(yè)集聚提供客流基礎．腹地規(guī)模的空間差異，使空間上的點對區(qū)域能提供協(xié)作與服務的能力產(chǎn)生空間差異．地鐵站點與其可達性區(qū)域，是結(jié)節(jié)點與腹地的關(guān)系，腹地的發(fā)展水平是最終導致結(jié)節(jié)點的商業(yè)空間集聚產(chǎn)生差異的重要因素．

中心地理論認為商品的銷售范圍介于其最大銷售范圍和門檻范圍之間的六邊形區(qū)域．通過本研究利用arcGIS9.3對地鐵站點商圈的可達范圍的分析中，地鐵站點零售商業(yè)，銷售范圍不再僅僅是以其地理距離為半徑的六邊形區(qū)域，而是以中心地為中心沿地鐵線呈現(xiàn)串珠狀區(qū)域．以廣州東站為例，廣州東站10、20和30 min可達性區(qū)域均是以廣州東站為中心沿地鐵線呈現(xiàn)串珠狀區(qū)域(圖1)，這與地鐵線的區(qū)域可達成本呈現(xiàn)非均質(zhì)有關(guān)．距購物中心地的距離增加，在該中心地購買的家庭會劇減．城市中心區(qū)域的地鐵站點附近商業(yè)區(qū)，其10、30 min可達區(qū)域所覆蓋的城市用地、人口較多，地鐵客流大，巨大的地鐵客流可能是產(chǎn)生區(qū)域商業(yè)集聚的根本原因．

圖1　廣州東站10～30 min市場可達范圍圖

Figure 110～30 minutes hinterland market of Guangzhou East metro station

3.5地面基礎設施因子(因子2)對站點商圈規(guī)模的影響

地面基礎設施因子(因子2)與地面公交路線、500 m緩沖區(qū)的路網(wǎng)長度都呈現(xiàn)正相關(guān)(表4)．這兩者共同為地鐵客流轉(zhuǎn)化為地面商業(yè)提供地面設施的基礎．傳統(tǒng)的商業(yè)一般都布局在街道兩側(cè)，路網(wǎng)給商業(yè)集聚提供空間基礎．從流動性對商業(yè)影響的角度上看，客流出地鐵站后，需要有地面道路這一步行的載體．商業(yè)面積和路網(wǎng)長度相關(guān)性較大，如上下九步行街．公交是地鐵客流轉(zhuǎn)化為地面客流的主要方式之一，站口附近可換乘公交車次數(shù)越多，地下客流與地面客流溝通機會越大，越能轉(zhuǎn)化成商業(yè)客流．因此，地面基礎設施因子是地鐵客流轉(zhuǎn)化為商業(yè)的重要因素．地面基礎設施因子與地鐵站點開通時間呈現(xiàn)弱相關(guān)或無關(guān)(表3)，這表明廣州地鐵站點開通的先后與地面基礎設施的相關(guān)性暫時還不大．

4　結(jié)論

分析了廣州地鐵站點商圈營業(yè)面積與市場腹地、站點客流量、地面公交換乘等流動性因素之間的關(guān)系．運用主成分回歸分析方法提取2個主要因素：地鐵客流和地面基礎設施，構(gòu)建影響因素回歸方程進行分析．結(jié)果顯示：(1)除站點類型、站點開通時間外，本文劃分的地鐵流動性因素與站點商業(yè)集聚都存在相關(guān)關(guān)系；其中，客流與站點商業(yè)集聚相關(guān)性最強．(2)從地鐵流動性因素對商業(yè)集聚影響的角度看，流動性因素主要通過2個因子(地鐵客流因子和地面基礎設施因子)影響站點商圈商業(yè)集聚規(guī)模.(3)地鐵站點市場腹地、客流量、發(fā)展歷史等共同構(gòu)成了地鐵客流因子，為站點商業(yè)帶來客流．地鐵站的商業(yè)集聚，最終來源于一定時間通達圈的市場腹地，市場腹地產(chǎn)生了地鐵商業(yè)所需要的客流量．客流帶來各種商業(yè)活動向站口周圍集聚，是流動性因素的核心，影響程度最高．由于地鐵線存在，城市不同區(qū)域的時間通達成本是非均質(zhì)區(qū)，因此地鐵商業(yè)市場腹地是以中心地為中心，沿地鐵線呈現(xiàn)串珠狀區(qū)域．(4)站點街道長度、地面公交等因素構(gòu)成地面基礎設施因子，為客流影響站點商業(yè)提供了地面物質(zhì)基礎，這2個因子共同影響了地鐵商業(yè)規(guī)模．構(gòu)建的主成分回歸方程綜合考慮了各流動要素對站點商業(yè)集聚的影響，提高了擬合精度．

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【中文責編：莊曉瓊英文責編：肖菁】

Relationship between Metro Flow and Business Agglomeration Scale on Station Site Business Circle：A Case Study of Guangzhou Based on Data of 15 Stations

Wang Yuqu, Chen Zhongnuan*, Huang Xiaobing, Lin Qigen

(School of Geographical Sciences, South China Normal University, Guangzhou 510631, China)

Urban rail transit brings dramatic change to the city’s dramatic internal flow changes, which has a great impact on the urban commercial space agglomeration and reconstruction, as the development of urban commercial space depends on the flow. Taking Guangzhou for an example, based on the investigation of the site business circle (500 meters area around subway stations) of agglomeration and the variables related to the metro flow as the breakthrough point, the regularity between the commerce agglomeration and causal factors is analyzed in this paper. Through principal component regression, the relationship between commercial scale and metro liquidity factors such as agglomeration district hinterland market, site traffic, ground bus transfer lines is studied. Finally, the space coupling flow factors and subway commercial agglomeration is further discussed. Based on the above-mentioned, using principal component regression analysis method, it extracts two causal factors on metro stations commercial scale agglomeration, including the market capacity and infrastructure in the influencing factors: the market capacity and infrastructure. The result of building regression method shows that metro stations’ hinterland market, traffic and development history (the history of development) determine the market capacity, bringing the quasi-consumers to site business circle. Site’ street length, ground transportation and other factors constitute a ground infrastructure factors, providing the material basis for the subway commercial. Both of these two factors together determine the metro commercial scale.

metro stations； commercial circle； commercial agglomeration； principal component regression

2014-09-02《華南師范大學學報(自然科學版)》網(wǎng)址：http://journal.scnu.edu.cn/n

國家自然科學基金項目(41171141)

陳忠暖，教授，Email: chenzhn@scnu.edu.cn.

K902

A

1000-5463(2015)05-0134-06