楊山力， 張 誠， 崔 銘， 李林軍

(成都市規(guī)劃設(shè)計研究院, 四川成都610000)

城市空間結(jié)構(gòu)一直是城市地理學(xué)與規(guī)劃研究的重點，而餐飲業(yè)作為城市系統(tǒng)的重要組成部分，其區(qū)位特征和空間分布格局一直備受關(guān)注。正所謂“民以食為天”，“食不厭精，膾不厭細(xì)”，尤其是“吃在中國，味在成都”更是把成都人對于美食的熱愛表達(dá)的淋漓盡致。成都于2018年提出高標(biāo)準(zhǔn)打造國際美食之都，并發(fā)布了《成都建設(shè)國際美食之都三年行動計劃(2018-2020)》。對于餐飲的分析與評價，數(shù)據(jù)收集一直是難點，隨著網(wǎng)絡(luò)技術(shù)的不斷發(fā)達(dá)，手機不斷的普及化，我國的網(wǎng)民數(shù)量正呈現(xiàn)出逐年高增長的態(tài)勢。統(tǒng)計數(shù)據(jù)顯示截至2019年6月，我國網(wǎng)民規(guī)模達(dá)8.54億，位居全球第一。在互聯(lián)網(wǎng)高速發(fā)展的今天，蘊含地理位置信息的網(wǎng)絡(luò)數(shù)據(jù)正呈現(xiàn)指數(shù)級的爆發(fā)式增長，這為研究城市空間形態(tài)提供了豐富的數(shù)據(jù)基礎(chǔ)。因此，利用網(wǎng)絡(luò)大數(shù)據(jù)對餐飲業(yè)的空間聚集特征及影響其布局的因素分析，不僅可以摸清家底，了解成都市的餐飲業(yè)的現(xiàn)狀空間分布特征，還可以用于輔助和支持城市規(guī)劃建設(shè)與產(chǎn)業(yè)布局。

1 研究的數(shù)據(jù)源

本文以成都市中心城區(qū)(11+2)為研究區(qū)域，利用網(wǎng)絡(luò)爬蟲技術(shù)獲取大眾點評上的美食板塊內(nèi)所有類型的餐飲店鋪信息包括店名、經(jīng)緯度、詳細(xì)地址、人均消費、分店數(shù)量、點評數(shù)等屬性信息(圖1)，數(shù)據(jù)爬取時間為2020年8月，原始數(shù)據(jù)共計8 058家餐飲店鋪(大眾點評網(wǎng)頁限制，最多只能訪問50頁)。為了確保結(jié)果的準(zhǔn)確性和真實性，首先對原始數(shù)據(jù)進(jìn)行預(yù)處理，去掉非餐飲的點位和重復(fù)的點位信息，然后采用坐標(biāo)轉(zhuǎn)換技術(shù)將其轉(zhuǎn)為CGCS_WGS84通用坐標(biāo)系，最終刷選出的有效餐飲點位個數(shù)為8 003家。

圖1 成都市中心城區(qū)餐飲點位分布

2 研究方法

為了研究成都市中心城區(qū)各區(qū)域之間的餐飲業(yè)空間聚集特征，本文分別從環(huán)境品質(zhì)、品牌效應(yīng)、消費水平、網(wǎng)友點評、香農(nóng)指數(shù)(該指數(shù)主要用于衡量各區(qū)域內(nèi)部的餐飲店數(shù)量的豐富程度和均勻程度)五個維度，共計10個指標(biāo)體系來進(jìn)行評價分析。然后對成都市中心城區(qū)各個區(qū)域在這五個維度下的10個指標(biāo)體系進(jìn)行系統(tǒng)聚類，通過矩陣運算計算出各個區(qū)域之間的歐式距離，最終識別出成都市中心城區(qū)各區(qū)域餐飲店的空間聚集模式特征(表1)。

2.1 香農(nóng)指數(shù)

香農(nóng)指數(shù)全名為香農(nóng)-威納指數(shù)(Shannon-Wiener index)。該指數(shù)由信息論演化而來主要用于預(yù)測生物群落中隨機選擇的個體屬于哪種類型物種的概率，用于反映該區(qū)域的生物多樣性的。本文利用香農(nóng)指數(shù)的這個特點來研究成都市中心城區(qū)各區(qū)域之間的餐飲業(yè)類型是否豐富、是否均勻分布。香農(nóng)-威納指數(shù)(H)的計算公式如下，式中s表示群落物種豐富度指數(shù)，即物種類型總數(shù)。pi表示物種i的相對豐度。

當(dāng)群落完全均勻，即群落中所有物種豐富度完全一致時，香農(nóng)-威納指數(shù)的值達(dá)到最大。

表1 指標(biāo)體系與描述

2.2 系統(tǒng)聚類

聚類分析是通過對研究對象按照被描述指標(biāo)進(jìn)行分類的一種多源統(tǒng)計分析方法，可簡單解釋為按照各個對象距離的遠(yuǎn)近將被研究對象分為若干個類型，以使得類別內(nèi)數(shù)據(jù)的“差異”盡可能小，類別間“差異”盡可能大。本文采用系統(tǒng)聚類分析法(Hierarchical Cluster)對成都市中心城區(qū)各區(qū)域餐飲店按照上述指標(biāo)體系進(jìn)行分類統(tǒng)計。由于不同指標(biāo)的量綱不同，在計算各個對象之間的距離過程中，會使得不同變量的影響存在差異性。因此，在進(jìn)行聚類分析之前需要對所有變量進(jìn)行標(biāo)準(zhǔn)化處理。其中對各個對象聚類的歐式距離計算公式為：

數(shù)據(jù)標(biāo)準(zhǔn)化計算公式為：

3 結(jié)論分析

通過對成都市中心城區(qū)各區(qū)市縣的對應(yīng)指標(biāo)數(shù)據(jù)進(jìn)行采集，并利用上述計算公式對成都市中心城區(qū)各區(qū)域的香農(nóng)指數(shù)進(jìn)行計算，結(jié)果見表2。

表2 成都市中心城區(qū)各區(qū)域餐飲評價指標(biāo)

利用SPSS軟件對表2中評價成都市各區(qū)域餐飲發(fā)展水平的指標(biāo)表進(jìn)行標(biāo)準(zhǔn)化處理，然后進(jìn)行系統(tǒng)聚類分析，結(jié)果見圖2。

根據(jù)系統(tǒng)聚類樹狀圖進(jìn)行劃分，當(dāng)各類別的類間距離小于5時，成都市中心城區(qū)的各區(qū)域餐飲業(yè)具有較好的分類效果，大致可以將成都市中心城區(qū)分為六個類別。新都區(qū)、溫江區(qū)、郫都區(qū)和雙流區(qū)被歸為一類，天府新區(qū)單獨成為一類，成華區(qū)、金牛區(qū)、青羊區(qū)和錦江區(qū)被歸為同一類，龍泉驛區(qū)和青白江區(qū)被歸為一類，高新區(qū)和武侯區(qū)歸為同一類。結(jié)合成都市的產(chǎn)業(yè)規(guī)劃定位與中心城區(qū)的產(chǎn)業(yè)功能區(qū)劃分，新都區(qū)、溫江區(qū)、郫都區(qū)都屬于二圈層，對應(yīng)的消費水平、房價都比較低，其中雙流區(qū)更靠近主城區(qū)，而且還有雙流機場的加持，所以雙流區(qū)的餐業(yè)水平相較于前三個區(qū)域發(fā)展的更好一些，所以是在最后的階段才被歸為一類。天府新區(qū)不同與其他區(qū)域，因為它的特殊定位和發(fā)展年限較短，所以它被單獨歸為一類。成華區(qū)、金牛區(qū)、青羊區(qū)和錦江區(qū)都為主城區(qū)，無論是消費水平、房價和就餐環(huán)境等發(fā)展水平都比較一致。龍泉驛區(qū)和青白江區(qū)都為工業(yè)區(qū)，一個主導(dǎo)為汽車產(chǎn)業(yè)，另一個為物流產(chǎn)業(yè)。所以它們的餐業(yè)發(fā)展水平相對薄弱，因此聚為一類。最后一個是武侯區(qū)和高新區(qū)，在每年統(tǒng)計年鑒匯總中，高新南區(qū)都被歸為武侯區(qū)，正是由于這些原因?qū)е滤鼈兊牟惋嫲l(fā)展水平很相同，所以它們被聚為一類?？偠灾?，利用系統(tǒng)聚類法對成都市中心城區(qū)的餐飲業(yè)聚集模式進(jìn)行分析，結(jié)合實際情況驗證，聚類結(jié)果與實際情況比較吻合，這為合理的規(guī)劃城市產(chǎn)業(yè)布局提供了豐富的數(shù)據(jù)支撐和理論指導(dǎo)(圖3)。

圖2 成都市中心城區(qū)各區(qū)域餐飲發(fā)展水平樹狀聚類

圖3 成都市中心城區(qū)各區(qū)域餐飲發(fā)展水平空間位置聚類