肖 夢(mèng) 林，章 錦 河*，王 昶，譚 雪 琪，殷 進(jìn)

(1.南京大學(xué)地理與海洋科學(xué)學(xué)院，江蘇 南京 210023；2.黃山國(guó)家公園生態(tài)系統(tǒng)教育部野外科學(xué)觀測(cè)研究站,安徽 黃山 245000；3.東南大學(xué)人文學(xué)院，江蘇 南京 211189；4.不列顛哥倫比亞大學(xué)，加拿大 溫哥華V5K-V6Z)

0 引言

住宿業(yè)的空間分布深刻影響城市的空間布局[1]，一直是學(xué)界的研究話題，其中絕大部分研究是圍繞傳統(tǒng)的標(biāo)準(zhǔn)化住宿(即酒店的空間布局)展開的，而非標(biāo)準(zhǔn)住宿業(yè)的空間數(shù)據(jù)更難統(tǒng)計(jì)和獲取，加之地區(qū)統(tǒng)計(jì)方式、管理標(biāo)準(zhǔn)等方面的差異也加大了分析難度。隨著多學(xué)科交叉研究的發(fā)展、網(wǎng)絡(luò)爬蟲技術(shù)的普及，對(duì)非標(biāo)準(zhǔn)住宿業(yè)的空間分布研究逐漸成為學(xué)界新的熱點(diǎn)[2]。

共享住宿是通過搭建互聯(lián)網(wǎng)平臺(tái)為愿意出租閑置房源的房東與有住宿需求的房客提供交易的渠道，其在全球范圍內(nèi)發(fā)展迅速，據(jù)國(guó)家信息中心統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù)，2015-2018年我國(guó)共享住宿業(yè)收入年均增速約45.7%，是傳統(tǒng)住宿業(yè)的12.7倍。共享住宿已成為對(duì)旅游業(yè)和酒店業(yè)影響最大的細(xì)分市場(chǎng)[3]，對(duì)城市空間產(chǎn)生了巨大影響，其空間分布研究的重要性體現(xiàn)在：1)共享住宿具有傳統(tǒng)住宿業(yè)沒有的新特質(zhì)，與酒店選址必須經(jīng)過土地價(jià)值、政策約束等因素制約不同，共享住宿基于網(wǎng)絡(luò)平臺(tái)和點(diǎn)對(duì)點(diǎn)的供需特征，可在城市的任何角落擴(kuò)張，其空間潛在規(guī)模和密度是傳統(tǒng)住宿業(yè)無法比擬的；2)由于住宿資源的私人性，共享住宿使得一些原本不承擔(dān)旅游功能的區(qū)域被迫吸納大量的旅游者，造成城市空間被過度開發(fā)，現(xiàn)實(shí)中一些城市已顯現(xiàn)出共享住宿快速發(fā)展給城市帶來的弊端[4]。因此，如何應(yīng)對(duì)共享住宿給旅游產(chǎn)業(yè)、城市管理帶來的新挑戰(zhàn)，成為共享經(jīng)濟(jì)時(shí)代旅游業(yè)面臨的現(xiàn)實(shí)問題，研究共享住宿空間分布特征和影響因素，對(duì)于旅游行業(yè)創(chuàng)新發(fā)展、城旅融合至關(guān)重要。

國(guó)際上對(duì)共享住宿的研究自2013年逐漸增多，但數(shù)量有限[5]，主要集中在共享住宿參與者行為與動(dòng)機(jī)研究[6,7]、共享住宿的影響[8]和商業(yè)模式研究[9]，不足之處在于：仍是在共享住宿語境下討論傳統(tǒng)旅游研究議題，偏向共享住宿本身帶來的影響，而對(duì)影響其發(fā)展的因素缺乏深入探討，案例也以發(fā)達(dá)國(guó)家的主要城市為主。國(guó)內(nèi)對(duì)共享住宿的研究處于起步階段,研究主題較分散和雜亂，宏觀上集中在政策規(guī)制[10]和監(jiān)管[11]、商業(yè)模式[12]、影響效應(yīng)[13]，微觀上集中在口碑評(píng)價(jià)[14]、價(jià)格制定[15]、信任機(jī)制[16]，相關(guān)文獻(xiàn)偏碎片化[17]，缺乏高質(zhì)量文獻(xiàn)以及對(duì)國(guó)內(nèi)市場(chǎng)的實(shí)證研究。

本文以北京市為例，截取2018年1月和2020年1月兩個(gè)時(shí)間點(diǎn)，借助開源數(shù)據(jù)平臺(tái)和ArcGIS軟件研究共享住宿的空間分布變化特征、影響因素和擴(kuò)散模式，以期在理論層面上增強(qiáng)對(duì)共享住宿分布規(guī)律的了解，從而進(jìn)一步評(píng)估其對(duì)旅游業(yè)和城市建設(shè)的影響，也將加深Web 2.0時(shí)代下人們對(duì)城市旅游空間規(guī)劃的認(rèn)識(shí)，豐富旅游、地理、城市的交叉研究；在實(shí)踐層面，將有助于探索其空間演變規(guī)律，從而在供給端進(jìn)行產(chǎn)業(yè)的合理引導(dǎo)，也能為傳統(tǒng)住宿行業(yè)應(yīng)對(duì)共享住宿的挑戰(zhàn)、城市空間的可持續(xù)規(guī)劃提供指導(dǎo)。

1 研究設(shè)計(jì)

1.1 案例地選取

本文選擇北京市作為案例地，原因如下：在愛彼迎(Airbnb)平臺(tái)，北京是中國(guó)提供房源最多的城市之一，共享住宿發(fā)展較為成熟；北京是世界知名的超大城市、歷史文化城市和旅游之都，旅游活動(dòng)和共享住宿活動(dòng)活躍，旅游與共享經(jīng)濟(jì)交叉現(xiàn)象值得探索；作為愛彼迎在華登陸最早、發(fā)展最快的城市之一，北京共享住宿的發(fā)展趨勢(shì)值得研究，且其共享住宿空間分布研究還存在學(xué)術(shù)空白。本文致力于發(fā)掘這一新興領(lǐng)域，為其他城市的相關(guān)研究提供參考。

1.2 數(shù)據(jù)來源與處理

本研究選取的愛彼迎平臺(tái)(http://insideairbnb.com/get-the-data.html)是目前世界上規(guī)模最大、房源最多的共享住宿平臺(tái)。2018年愛彼迎在中國(guó)進(jìn)行了文化、硬件、互聯(lián)網(wǎng)架構(gòu)上的大改革，因此在中國(guó)獲得快速擴(kuò)張，其中北京市的擴(kuò)張速度最快，房源由2018年的16 692套增至2020年的41 312套，其擴(kuò)張過程能反映出共享住宿本身的擴(kuò)散特點(diǎn)。

在愛彼迎平臺(tái)獲得北京市2018年1月和2020年1月共計(jì)58 004條共享住宿房源經(jīng)緯度信息(2018年1月16 692條，2020年1月41 312條)；在百度地圖上通過爬蟲軟件爬取截至2020年1月的環(huán)境要素POI經(jīng)緯度信息，包括餐飲點(diǎn)19 803條、交通節(jié)點(diǎn)40 977條、景點(diǎn)7 399條、居民小區(qū)22 338條、科教文化58 500條、體育休閑31 279條；北京市區(qū)縣、街道信息來自2019年北京市統(tǒng)計(jì)年鑒及區(qū)域統(tǒng)計(jì)年鑒。在ArcGIS軟件中將經(jīng)緯度數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)化為點(diǎn)圖層，與北京市區(qū)縣、街道底圖進(jìn)行疊加分析。

1.3 研究方法

城市旅游地不僅是重要的旅游目的地，還起到中轉(zhuǎn)站的作用，但在其內(nèi)部，不同區(qū)域所體現(xiàn)的這兩大功能的重要程度不同，市中心區(qū)域目的地比城市外圍和鄉(xiāng)村目的地承擔(dān)更多的中轉(zhuǎn)站作用，而城市外圍和鄉(xiāng)村則主要成為旅游目的地終端。共享住宿分布的變化可反映旅游者在城市旅游目的地和中轉(zhuǎn)站的分布變化，并能間接反映旅游者的流入流出情況。在此，可借用旅游流研究中的空間擴(kuò)散理論闡述共享住宿分布的時(shí)空變化特征。

本文利用核密度估計(jì)、平均最近鄰距離和標(biāo)準(zhǔn)差橢圓方法分析2018-2020年北京市愛彼迎空間分布變化，利用地理探測(cè)器分析房源空間分布的影響因素。1)核密度估計(jì)是一種非參數(shù)檢驗(yàn)方法，用于計(jì)算點(diǎn)、線要素的測(cè)量值在指定鄰域內(nèi)的單位密度，通過對(duì)離散數(shù)據(jù)進(jìn)行空間平滑處理，能直觀反映離散數(shù)據(jù)在連續(xù)區(qū)域內(nèi)的分布情況。2)平均最近鄰距離用以分析區(qū)域內(nèi)點(diǎn)的分布狀態(tài)，首先測(cè)量各要素質(zhì)心與其最近鄰要素質(zhì)心之間的距離，然后計(jì)算所有最近鄰距離的均值，如果該平均距離小于假設(shè)隨機(jī)分布中的平均距離，則將所分析的要素視為聚類要素，反之，則視為離散要素。3)標(biāo)準(zhǔn)差橢圓用于分析數(shù)據(jù)在空間分布上的方向性，通過測(cè)量x、y方向上的標(biāo)準(zhǔn)距離并計(jì)算平均中心對(duì)x、y坐標(biāo)的標(biāo)準(zhǔn)差，可定義一個(gè)包含所有要素分布的橢圓，即標(biāo)準(zhǔn)差橢圓，橢圓順時(shí)針旋轉(zhuǎn)的主軸與正北方向的夾角為橢圓的方位角。4)地理探測(cè)器用以探測(cè)空間分異性并揭示其背后驅(qū)動(dòng)力[18]，本研究主要基于地理探測(cè)器中的分異及因子探測(cè)器探索因子X對(duì)因變量Y的解釋程度，判定影響因素作用力的有無和強(qiáng)弱，分析北京市共享住宿空間分布決定力指標(biāo)；基于交互探測(cè)器探析不同風(fēng)險(xiǎn)因子間的交互作用，即因子的共同作用對(duì)因變量Y的解釋力是否產(chǎn)生變化，因子對(duì)Y的影響是否相互獨(dú)立、互不影響，探究因子的共同作用對(duì)北京市共享住宿空間分布的作用力變化。利用地理探測(cè)器模型，引入北京市共享住宿空間分布決定力指標(biāo)DXi,Y(取值范圍為[0,1])，其值越大，表明相應(yīng)的決定性因子對(duì)共享住宿空間分布的解釋力越強(qiáng)。計(jì)算公式為：

(1)

2 結(jié)果分析

2.1 北京市共享住宿業(yè)空間分布總體格局

2018-2020年北京市共享住宿總量由16 692家增長(zhǎng)至41 312家，增幅高達(dá)147.5%(表1)；共享住宿密度增速也較快，但區(qū)域間差異較大。2018年北京市共享住宿業(yè)主要集聚在中心城區(qū)，2020年共享住宿業(yè)總體范圍明顯擴(kuò)大(圖1)，16個(gè)行政區(qū)的共享住宿數(shù)量和密度均有所增加，數(shù)量增加前三位的為中心城區(qū)的朝陽(yáng)區(qū)、東城區(qū)和海淀區(qū)，其也是共享住宿業(yè)分布密度較高、密度增幅較大的區(qū)。

表1 北京市各區(qū)共享住宿業(yè)增長(zhǎng)情況Table 1 Growth of shared accommodation industry in all districts of Beijing

圖1 北京市共享住宿點(diǎn)分布概況Fig.1 Distribution of shared accommodation sites in Beijing

2.2 北京市共享住宿業(yè)空間分布特征

2.2.1 核密度分析 利用ArcGIS 軟件中的Kernel Density模塊計(jì)算北京市共享住宿核密度分布(圖2，彩圖見封2)，進(jìn)一步分析共享住宿業(yè)的局部空間集聚情況。由圖2可知，北京市共享住宿業(yè)的分布特征為：1)總體上呈現(xiàn)出以中心城區(qū)為核心的“核心—邊緣”空間結(jié)構(gòu)特征，其分布具有高度集中性和較強(qiáng)的空間不均衡性。高密度區(qū)域有市中心的東城區(qū)、西城區(qū)及朝陽(yáng)區(qū)，三區(qū)作為城市核心功能區(qū)，其交通線路、商圈、娛樂場(chǎng)所分布密集，住宅區(qū)域相對(duì)集中，共享住宿房源供給充足，故宮、天壇等著名歷史文化景點(diǎn)分布于此，旅游者的住宿需求旺盛，房源適銷對(duì)路促使房屋所有者轉(zhuǎn)變閑置房源為共享住宿。中心城區(qū)以外區(qū)域共享住宿布局不足，門頭溝區(qū)和平谷區(qū)未出現(xiàn)集聚。2)2018-2020年共享住宿以不同模式由主城區(qū)向四周擴(kuò)張。2018年除主城區(qū)外，其他區(qū)共享住宿較少，2020年昌平區(qū)、懷柔區(qū)和順義區(qū)也開始出現(xiàn)共享住宿的集聚。值得注意的是，擴(kuò)張方向不像理想的住宿業(yè)呈同心圓擴(kuò)張模式[19]，而是呈廊道式、飛地式和填充式擴(kuò)張。廊道式擴(kuò)張是共享住宿在區(qū)域間交通廊道沿線擴(kuò)張，如中心城區(qū)向昌平區(qū)(高速公路)、順義區(qū)(國(guó)道和首都機(jī)場(chǎng))擴(kuò)張；飛地式擴(kuò)張出現(xiàn)在遠(yuǎn)離中心城區(qū)的景點(diǎn)或次級(jí)功能區(qū)附近，如共享住宿在延慶區(qū)的八達(dá)嶺長(zhǎng)城附近、密云區(qū)邊緣的長(zhǎng)城景點(diǎn)和懷柔區(qū)的相關(guān)景點(diǎn)集聚，和主城區(qū)的共享住宿集聚區(qū)形成非連續(xù)的分布態(tài)勢(shì)；填充式擴(kuò)張是不同功能區(qū)或景點(diǎn)彼此之間由于溢出效應(yīng)而形成的集聚，如主城區(qū)向大興區(qū)、昌平區(qū)方向擴(kuò)張。

圖2 北京市共享住宿核密度分布Fig.2 Kernel density distribution of shared accommodation in Beijing

2.2.2 平均最近鄰分析 采用ArcGIS軟件中的Average Nearest Neighbor模塊計(jì)算北京市2018年和2020年共享住宿業(yè)的平均最近鄰分析的各指數(shù)值(表2)，研究其整體分布特征。北京市兩個(gè)時(shí)期的共享住宿均呈集聚特征(R<1)。與2018年相比，2020年樣本平均距離、隨機(jī)模式下的期望距離和平均鄰近指數(shù)均有所下降，反映出平均密度進(jìn)一步提高，住宿業(yè)分布的集聚程度持續(xù)加強(qiáng)。

表2 平均最近鄰分析的各指數(shù)值Table 2 Parameters of average nearest neighbor analysis

2.2.3 標(biāo)準(zhǔn)差橢圓分析 利用ArcGIS軟件的標(biāo)準(zhǔn)差橢圓工具對(duì)2018年和2020年北京市共享住宿數(shù)據(jù)進(jìn)行分析，研究數(shù)據(jù)在空間上的離散程度差異，探索共享住宿點(diǎn)的分布方向和變化趨勢(shì)。與2018年相比，2020年標(biāo)準(zhǔn)差橢圓覆蓋范圍整體大幅擴(kuò)大(圖3)，橢圓面積由2 966.62 km2擴(kuò)張至5 234.28 km2，反映出同樣標(biāo)準(zhǔn)差級(jí)別下數(shù)據(jù)分布范圍的擴(kuò)大；共享住宿業(yè)均值中心由(116°26′24″E,39°58′34″N)小范圍地向西北方向移至(116°26′12″E,40°0′37″N)，但均值中心仍處于朝陽(yáng)區(qū)內(nèi)；橢圓扁率由0.341降至0.315，說明2020年比2018年的方向趨勢(shì)更明顯。從方位角看，兩年的數(shù)據(jù)均呈東北—西南分布方向，與行政區(qū)域分布方向一致，但橢圓方位角由2018年的34.07°降至2020年的29.94°，進(jìn)一步向南—北方向偏移。綜上，北京市共享住宿業(yè)分布范圍擴(kuò)大，空間分布向心力增強(qiáng)，東北—西南分布方向性明顯，空間分布仍有較強(qiáng)的不均衡性。

圖3 2018-2020年標(biāo)準(zhǔn)差橢圓范圍、中心變化Fig.3 Variation of the range and center of standard deviation ellipse from 2018 to 2020

2.3 北京市共享住宿業(yè)空間分布影響因素

與酒店不同，共享住宿的擴(kuò)張基本不受區(qū)域用地規(guī)劃和行政審批限制，某閑置房源能否成為共享住宿房源，多受環(huán)境因素影響。根據(jù)文獻(xiàn)[2,17,19]，本文總結(jié)出6類可能會(huì)影響共享住宿空間分布的環(huán)境因素：餐飲、景點(diǎn)、交通運(yùn)輸、居民小區(qū)、科教文化和體育休閑(表3)，并結(jié)合北京市實(shí)際情況，對(duì)相關(guān)因素的評(píng)價(jià)指標(biāo)、示例進(jìn)行適當(dāng)調(diào)整。

表3 共享住宿空間分布影響因素信息Table 3 Information of influencing factors of shared accommodation space distribution

為探討6類環(huán)境因素對(duì)北京市共享住宿業(yè)分布的影響，以北京市2020年1月共享住宿業(yè)的房源分布為因變量，6類環(huán)境因素為自變量，用地理探測(cè)器對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行分析。以北京市行政區(qū)為單位，利用ArcGIS軟件中自然斷裂點(diǎn)法將6類連續(xù)變量聚為5類，將各變量絕對(duì)值轉(zhuǎn)化為分類值，探測(cè)每類影響因素對(duì)北京市共享住宿空間分布的影響力。根據(jù)分異及因子探測(cè)器計(jì)算結(jié)果，發(fā)現(xiàn)北京市共享住宿空間分布的因素影響力排序?yàn)椋翰惋?0.874)>居民小區(qū)(0.780)>科教文化(0.745)>交通運(yùn)輸(0.528)>體育休閑(0.487)>景點(diǎn)(0.217)，其中餐飲在0.001的水平下顯著，居民小區(qū)在0.01的水平下顯著，科教文化在0.05的水平下顯著，交通運(yùn)輸在0.1的水平下顯著，體育休閑與景點(diǎn)的檢測(cè)結(jié)果不顯著。

餐飲對(duì)共享住宿分布存在顯著的正向影響，這與對(duì)倫敦共享住宿分布的研究結(jié)果[2]有差異，有可能是國(guó)情與文化背景不同所致。共享住宿業(yè)生活化的特點(diǎn)，無形中加深“民以食為天”的傳統(tǒng)思想，中國(guó)的旅游者可能更傾向于美食分布密集的區(qū)域居住，方便就近就餐或探索當(dāng)?shù)靥厣澄铮煌瑫r(shí)，不同規(guī)格、大量的餐飲點(diǎn)也常集聚在居民集中的區(qū)域，該區(qū)域更適合不熟悉地方環(huán)境的旅游者居住。居民小區(qū)節(jié)點(diǎn)對(duì)共享住宿空間分布影響顯著，居民點(diǎn)較多的區(qū)域多是北京市中心區(qū)域，基礎(chǔ)設(shè)施齊全，交通便利，對(duì)入住者產(chǎn)生較強(qiáng)的吸引力；房東出于對(duì)經(jīng)濟(jì)收益的考量，或置換房屋的使用形式(由自住變?yōu)槌鲎?，或直接掛牌閑置的房屋，較為密集的居民小區(qū)會(huì)直接帶動(dòng)房源基數(shù)增大?？平涛幕娘@著正向影響也在文獻(xiàn)[2]中得到印證。北京市文化場(chǎng)所眾多、藝術(shù)科教活動(dòng)頻繁，旅游者樂意體驗(yàn)豐富的文化活動(dòng)、游覽知名高校學(xué)府和觀賞文化景點(diǎn)，更有可能居住其中，便于感受文化氛圍，該區(qū)域也可能集聚更多年輕的、思想開放的、擁有閑置房源并愿意出租的房東，因此更有可能提供共享住宿資源。交通運(yùn)輸對(duì)共享住宿空間分布的影響與文獻(xiàn)[20]的結(jié)論一致，交通節(jié)點(diǎn)越多意味著交通可達(dá)性越高，這對(duì)于出行頻繁的旅游者十分重要，因此在交通節(jié)點(diǎn)密集區(qū)域愛彼迎的掛牌率更高。體育休閑和景點(diǎn)對(duì)共享住宿分布不存在顯著影響，與文獻(xiàn)[21]的結(jié)論有出入，這是由于城市型目的地交通便捷，旅游者可輕易抵達(dá)不同的休閑場(chǎng)所，而無需居住在其附近；此外，北京市的部分景點(diǎn)分布在城市郊區(qū)，相關(guān)生活配套設(shè)施缺乏，也是影響景點(diǎn)周邊房源掛牌出租的因素。

進(jìn)一步運(yùn)用交互作用探測(cè)器探究各影響因素對(duì)北京市共享住宿業(yè)空間分布的交互作用影響力，研究結(jié)果(表4)顯示，所有影響因素交互作用的影響力均大于單獨(dú)作用的影響力，其中景點(diǎn)(X2)和體育休閑(X6)的交互作用呈非線性增強(qiáng)，且二者交互作用力(0.881)遠(yuǎn)大于單獨(dú)作用力(0.217和0.487)，這說明景點(diǎn)和體育休閑的交互作用對(duì)共享住宿的空間分布作用力大大提升，進(jìn)一步顯示出通過組合旅游六要素中的“游”與“娛”，可以對(duì)“住”的空間分布產(chǎn)生較強(qiáng)影響。其余任意影響因素間的交互作用均屬于雙因子增強(qiáng)，即兩個(gè)影響因素發(fā)揮同向作用，其中餐飲(X1)與其他影響因素的交互值均大于0.9，說明餐飲在與其他影響因素交互作用時(shí)，通常起主導(dǎo)作用。由此可見，北京市共享住宿的空間分布受多因素綜合作用的影響，且兩兩之間多為同向作用。

表4 影響因子交互探測(cè)下對(duì)共享住宿空間分布的作用力Table 4 Effect of interactive detection of influencing factors on spatial distribution of shared accommodation

2.4 北京市共享住宿業(yè)分布模式

2.4.1 北京市共享住宿業(yè)地理分異 地理探測(cè)器分析結(jié)果顯示，共享住宿圍繞配套設(shè)施而非景點(diǎn)分布，這一方面體現(xiàn)了共享住宿強(qiáng)調(diào)“生活化”“當(dāng)?shù)鼗钡奶攸c(diǎn)，另一方面則體現(xiàn)了城市旅游地作為目的地和中轉(zhuǎn)站的雙重職能。結(jié)合以上分析，筆者認(rèn)為北京市共享住宿的擴(kuò)散呈現(xiàn)“等級(jí)擴(kuò)散為主、傳染擴(kuò)散為輔”的特點(diǎn)。Lundgren將目的地按照流入/流出模式分為都市目的地、外圍城市目的地、外圍鄉(xiāng)村目的地和自然環(huán)境目的地4類[22]，北京市作為一個(gè)目的地整體，其內(nèi)部也可分為上述4類區(qū)域(圖4)：1)朝陽(yáng)區(qū)、東城區(qū)和西城區(qū)等在內(nèi)的中心城區(qū)體現(xiàn)出典型的都市目的地特征，擁有出游/入游的雙重功能，旅游者既向這里流動(dòng)，也在這里住宿，或?qū)⒋俗鳛橹修D(zhuǎn)站或駐扎點(diǎn)前往其他區(qū)域流動(dòng)。2018-2020年北京市共享住宿分布的集聚性、向心性均有明顯提高，進(jìn)一步反映出中心城區(qū)終端和中轉(zhuǎn)職能的加強(qiáng)。2)昌平區(qū)、順義區(qū)、通州區(qū)、大興區(qū)則屬于外圍城市目的地，這些區(qū)域也具有一定等級(jí)的城市功能和旅游吸引力，但由于功能和資源價(jià)值均較弱，旅游流流入和流出量小。外圍城市目的地緊鄰都市目的地，共享住宿業(yè)也表現(xiàn)出一定程度的傳染擴(kuò)散，2018-2020年這些區(qū)域逐漸出現(xiàn)共享住宿集聚，盡管集聚程度不如中心城區(qū)，但也反映出其中轉(zhuǎn)職能的提升。3)門頭溝區(qū)、平谷區(qū)的鄉(xiāng)村地帶和農(nóng)業(yè)人口占比較高，故為外圍鄉(xiāng)村目的地類型，其中心功能弱，但存在一定旅游資源，旅游流呈凈流入模式。2018-2020年這兩地共享住宿數(shù)量少且始終未形成集聚趨勢(shì)，其終端職能明顯大于中轉(zhuǎn)職能。4)延慶區(qū)、懷柔區(qū)和密云區(qū)遠(yuǎn)離市中心，擁有八達(dá)嶺長(zhǎng)城、慕田峪長(zhǎng)城、密云水庫(kù)等自然景觀，是典型的自然環(huán)境目的地，也呈旅游流凈流入模式，終端功能比中轉(zhuǎn)功能強(qiáng)。然而，2018-2020年這些地區(qū)從共享住宿稀少到出現(xiàn)飛地式集聚，表明其中轉(zhuǎn)功能不斷加強(qiáng)，旅游者多將其作為在北京旅游的駐扎點(diǎn)和中轉(zhuǎn)站。

圖4 北京市行政區(qū)類型劃分Fig.4 Division of administrative districts in Beijing

2.4.2 北京市共享住宿業(yè)宏觀分布 依照北京市共享住宿業(yè)的分布現(xiàn)狀和影響因素可將其劃分為4種布局模式：餐飲導(dǎo)向型、居民區(qū)導(dǎo)向型、文教導(dǎo)向型和交通導(dǎo)向型，其中以餐飲導(dǎo)向型最普遍，且餐飲在與其他要素組合時(shí)，更能發(fā)揮主導(dǎo)作用。居民區(qū)導(dǎo)向型與餐飲導(dǎo)向型相輔相成，一般居民區(qū)較多的地區(qū)，餐飲點(diǎn)也較多，居民區(qū)的分布決定了北京市共享住宿業(yè)的集聚。文教導(dǎo)向型在中心城區(qū)、相關(guān)場(chǎng)所密集區(qū)域發(fā)揮重要作用，而交通導(dǎo)向型則主要表現(xiàn)在距中心集聚區(qū)較遠(yuǎn)的城郊區(qū)和遠(yuǎn)郊區(qū)，體現(xiàn)出交通線路在地理要素?cái)U(kuò)散過程中的重要作用。

2.4.3 北京市共享住宿業(yè)微觀分布 共享住宿業(yè)在朝陽(yáng)區(qū)等核心區(qū)圍繞餐飲點(diǎn)、居民點(diǎn)分布，高度集聚，與總體規(guī)律一致；在海淀區(qū)等城市中心區(qū)圍繞科教文化點(diǎn)集聚，同時(shí)與城市核心區(qū)的擴(kuò)散相銜接，呈小范圍同心圓擴(kuò)散或填充式擴(kuò)張；在門頭溝區(qū)等城市外圍區(qū)主要集聚在鄰近城市中心區(qū)域，未呈現(xiàn)出明顯的導(dǎo)向型模式；在延慶區(qū)、懷柔區(qū)和密云區(qū)等鄉(xiāng)村地區(qū)呈現(xiàn)出與中心城區(qū)相割裂的現(xiàn)象，主要圍繞當(dāng)?shù)馗呒?jí)旅游資源和交通干線呈飛地和廊道式擴(kuò)張。

2.4.4 北京市共享住宿業(yè)擴(kuò)散趨勢(shì)預(yù)測(cè) 綜上分析可以預(yù)測(cè)北京市未來共享住宿擴(kuò)散趨勢(shì)：1)在次級(jí)城市功能區(qū)(外圍城市目的地)擴(kuò)散。交通是連接都市目的地和外圍城市目的地的渠道，隨著地鐵線路延長(zhǎng)、公交線路完善，次級(jí)功能區(qū)中轉(zhuǎn)職能加強(qiáng)；同時(shí)伴隨大都市區(qū)城市功能的轉(zhuǎn)移和城市更新，外圍城市區(qū)居民小區(qū)數(shù)量增加，科教文化和體育休閑場(chǎng)所也會(huì)進(jìn)一步增多，會(huì)有更多旅游者選擇在這類區(qū)域住宿，共享住宿房源的供應(yīng)數(shù)量和價(jià)格也會(huì)進(jìn)一步提升，房源集聚性增強(qiáng)。2)在城郊著名景區(qū)(自然環(huán)境目的地)附近呈飛地式擴(kuò)散。盡管現(xiàn)階段景點(diǎn)并不是影響共享住宿分布的顯著因素，但該區(qū)域旅游資源等級(jí)較高、組合情況較好，旅游開發(fā)會(huì)促進(jìn)旅游地人口集聚、商業(yè)場(chǎng)所和生活休閑配套場(chǎng)所增多，越來越多的旅游者會(huì)將當(dāng)?shù)刈鳛槌鞘新糜沃修D(zhuǎn)站而非僅僅是旅游終端；而對(duì)于城郊鄉(xiāng)村地帶，除非提升地區(qū)中心職能(交通、商業(yè)場(chǎng)所等)或增強(qiáng)旅游資源吸引力，否則可能不會(huì)出現(xiàn)共享住宿集聚。

3 結(jié)論與討論

本文研究了北京市共享住宿業(yè)空間分布和影響因素，采用空間擴(kuò)散理論分析共享住宿的擴(kuò)散模式，研究結(jié)果表明：1)北京市共享住宿業(yè)空間分布不均衡，呈現(xiàn)以中心城區(qū)為核心的“核心—邊緣”結(jié)構(gòu)特征，共享住宿業(yè)分布范圍和集聚程度逐漸加大，向心力增強(qiáng)，東北—西南分布方向性更明顯。2)北京市共享住宿業(yè)空間分布的影響因素依次為餐飲、居民小區(qū)、科教文化、交通運(yùn)輸、體育休閑、景點(diǎn)，即餐飲(而非景點(diǎn))是影響北京市共享住宿業(yè)分布的重要因素，對(duì)共享住宿業(yè)空間分布的影響因素研究[2，20，21]有所創(chuàng)新。3)北京市共享住宿空間擴(kuò)散以等級(jí)擴(kuò)散為主、傳染擴(kuò)散為輔，在次級(jí)城市功能區(qū)和景區(qū)擴(kuò)散明顯，房源數(shù)量并非簡(jiǎn)單地沿圈層遞增，體現(xiàn)出共享住宿的特點(diǎn)：依托商業(yè)住宅擴(kuò)張，更自由靈活；對(duì)區(qū)域城市職能(交通、商業(yè)活動(dòng)、休閑設(shè)施等)高度依賴，更容易在有商業(yè)功能的高級(jí)別景區(qū)附近集聚。4)根據(jù)房源反映的流入/流出情況將北京市行政區(qū)分為4種類型，試圖對(duì)相關(guān)理論在研究對(duì)象和尺度上有所創(chuàng)新。通過對(duì)共享住宿業(yè)分布模式的劃分，明確了不同地理要素與共享住宿業(yè)分布之間的相關(guān)程度，總結(jié)出北京市共享住宿業(yè)發(fā)展模式的地理時(shí)空規(guī)律，可為都市型旅游目的地共享住宿業(yè)空間優(yōu)化以及傳統(tǒng)的標(biāo)準(zhǔn)住宿業(yè)調(diào)整經(jīng)營(yíng)策略提供指導(dǎo)。

本研究在時(shí)間跨度上受數(shù)據(jù)記錄時(shí)間限制，未能收集到更久遠(yuǎn)的房源信息，無法進(jìn)行長(zhǎng)期的縱向觀察。未來可重點(diǎn)關(guān)注以下研究方向：對(duì)于共享住宿的縱向追蹤研究；典型大城市共享住宿業(yè)空間分布及影響因素與傳統(tǒng)住宿業(yè)的區(qū)別；關(guān)于共享住宿的跨文化、跨區(qū)域研究；在后新冠肺炎疫情時(shí)代，共享住宿發(fā)展所遇到的沖擊是否會(huì)誕生新的空間擴(kuò)散模式。