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

(華南師范大學(xué)地理科學(xué)學(xué)院，廣州 510631)

地鐵流動(dòng)性與站點(diǎn)商圈商業(yè)集聚規(guī)模耦合關(guān)系研究
——基于廣州15個(gè)地鐵站點(diǎn)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(xué)地理科學(xué)學(xué)院，廣州 510631)

軌道交通在城市內(nèi)部產(chǎn)生巨量的流動(dòng)性，而流動(dòng)與商業(yè)之間存在密切關(guān)系．分析流動(dòng)與商業(yè)集聚的關(guān)系，對(duì)未來地鐵站點(diǎn)及附近商圈的規(guī)劃具有重要意義．以廣州為例，在15個(gè)地鐵站點(diǎn)進(jìn)行實(shí)地調(diào)查的基礎(chǔ)上，通過地鐵流動(dòng)性的產(chǎn)生與轉(zhuǎn)換，對(duì)地鐵流動(dòng)性因素進(jìn)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(jìn)一步討論了地鐵流動(dòng)因素、商業(yè)集聚的空間耦合．結(jié)果顯示：(1)除站點(diǎn)類型、站點(diǎn)開通時(shí)間外，文中劃分的與地鐵流動(dòng)性因素與站點(diǎn)商業(yè)集聚都存在相關(guān)關(guān)系；其中，客流與站點(diǎn)商業(yè)集聚相關(guān)性最強(qiáng)．(2)從地鐵流動(dòng)性因素對(duì)商業(yè)集聚影響的角度看，流動(dòng)性因素主要通過2個(gè)因子(地鐵客流因子、地面基礎(chǔ)設(shè)施因子)影響站點(diǎn)商圈商業(yè)集聚規(guī)模．(3)地鐵站點(diǎn)市場(chǎng)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(diǎn)商業(yè)帶來客流.(4)站點(diǎn)街道長度、地面公交等因素構(gòu)成地面基礎(chǔ)設(shè)施因子，為客流影響站點(diǎn)商業(yè)提供了地面物質(zhì)基礎(chǔ)，這2個(gè)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(dòng)要素對(duì)站點(diǎn)商業(yè)集聚的影響，提高了擬合精度．

地鐵站點(diǎn)； 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(jī)[1]．分析廣州地鐵站點(diǎn)的客流與周邊商業(yè)集聚狀況的耦合關(guān)系，對(duì)未來其他城市地鐵站點(diǎn)商業(yè)規(guī)劃與客流的引導(dǎo)有較大借鑒意義．國外的研究表明快速交通的建設(shè)等因素對(duì)城市不同地區(qū)的商業(yè)集聚產(chǎn)生重要影響，地鐵建設(shè)促進(jìn)城市商業(yè)空間重構(gòu)與演替，如運(yùn)用Logit回歸研究了地鐵建成前后對(duì)馬德里不同行業(yè)的影響，包括地鐵對(duì)市中心零售業(yè)排擠作用[2];以西班牙3個(gè)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(dá)度對(duì)商業(yè)集聚產(chǎn)生重要影響[4]．國內(nèi)地鐵站點(diǎn)與商業(yè)集聚的關(guān)系研究，集中在站點(diǎn)區(qū)位、可達(dá)性、客流等因素：對(duì)地鐵站點(diǎn)零售業(yè)的集聚特征、類型進(jìn)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(diǎn)的演化[7];指出交通可達(dá)性是地鐵站點(diǎn)區(qū)位重要的區(qū)位條件，對(duì)土地價(jià)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(diǎn)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(diǎn)交通通達(dá)性、客流、站點(diǎn)類型、距離地鐵的遠(yuǎn)近等方面因素對(duì)商業(yè)集聚的影響，較少綜合考慮各個(gè)流動(dòng)性因素．本文將可能影響到地鐵站商業(yè)所需的流動(dòng)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(dòng)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(dòng)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(dòng)因子與商業(yè)集聚之間的關(guān)系;對(duì)地鐵流動(dòng)因素、商業(yè)集聚的空間耦合進(jìn)行進(jìn)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(shè)計(jì)，結(jié)合實(shí)際，按照線路、開通時(shí)間、站點(diǎn)類型、客流量等標(biāo)準(zhǔn)，在廣州老城中心區(qū)、新城中心區(qū)、過渡帶、近郊、遠(yuǎn)郊選取15個(gè)具有代表性的研究站點(diǎn)進(jìn)行實(shí)地調(diào)查．為調(diào)查地鐵站點(diǎn)商圈的集聚狀況，以各地鐵站點(diǎn)出口幾何中心為圓心、500 m為半徑劃分地鐵站點(diǎn)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(diǎn)的空間分布

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

1.2因子選取、數(shù)據(jù)來源與處理

地鐵站點(diǎn)商圈集聚規(guī)?？赏ㄟ^商業(yè)的營業(yè)面積來表征．實(shí)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(duì)商圈界線進(jìn)行適當(dāng)調(diào)整．在2012年3—10月期間，實(shí)地調(diào)查數(shù)據(jù)并結(jié)合谷歌地圖進(jìn)行計(jì)算．

參考前人研究和數(shù)據(jù)的可獲取性，對(duì)影響地鐵站點(diǎn)商業(yè)商圈商業(yè)集聚的流動(dòng)性因素進(jìn)行梳理(表2)．結(jié)果如下：站點(diǎn)客流直接為地鐵站點(diǎn)商圈提供客流，因此首先考慮了這個(gè)因素．地鐵的客流最終來源于當(dāng)?shù)氐牡罔F市場(chǎng)腹地(market area)．每個(gè)經(jīng)濟(jì)活動(dòng)有一個(gè)具體位置,它的生成需要一定的空間，以滿足經(jīng)濟(jì)活動(dòng)流(原材料、勞動(dòng)力、零件、服務(wù)等)的要求，這個(gè)空間稱為市場(chǎng)腹地[12]．參考蔡國田[13]的研究，將地鐵站點(diǎn)30 min和10 min的通達(dá)圈定義為30 min和10 min市場(chǎng)腹地.另一方面，站點(diǎn)商圈的所需人流會(huì)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(gè)流動(dòng)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(chǎng)所，比如傳統(tǒng)的商業(yè)街、街道兩邊的商店等．所以這個(gè)因素采用站點(diǎn)地鐵站500 m緩沖區(qū)的路網(wǎng)長度(不計(jì)對(duì)商業(yè)影響較小的快速干道)．最后，地鐵站點(diǎn)建成日期與地鐵站點(diǎn)類型(換乘站和普通站點(diǎn))，也有可能與站點(diǎn)商業(yè)集聚有一定關(guān)系，因此考慮了這2個(gè)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(bào)獲取[14]．為了解決數(shù)據(jù)的量綱問題，流動(dòng)性因素的相關(guān)數(shù)據(jù)均采用了無量綱化處理．站點(diǎn)類型用虛擬變量表示，換乘站表示為1，一般站點(diǎn)用0表示．

表2　影響地鐵站點(diǎn)商業(yè)集聚面積的流動(dòng)性因素

2　研究方法

2.1利用柵格可達(dá)性分析計(jì)算市場(chǎng)腹地面積

利用可達(dá)性分析計(jì)算地鐵站點(diǎn)市場(chǎng)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(shè)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(diǎn)的交通可達(dá)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(bào)告[14]的數(shù)據(jù)，將地鐵線速度設(shè)置為40 km/h．考慮地鐵沿線兩側(cè)不通行，設(shè)置為0.5 km/h(不通行)．而地鐵站點(diǎn)出口按一般土地利用類型設(shè)置．一般的土地按步行處理，設(shè)置為4 km/h．水域速度設(shè)置為0.5 km/h(不通行)．為解決計(jì)算交通可達(dá)性區(qū)域方法[15]存在的問題，應(yīng)用ArcGIS軟件中的疊加功能，多次分批疊加，生成時(shí)間成本柵格圖．反映了地鐵只在站點(diǎn)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(jì)算出目標(biāo)點(diǎn)的通行時(shí)間范圍圖．切割地鐵10、30 min的通達(dá)圈內(nèi)城市用地、農(nóng)村居民用地，定義為地鐵站點(diǎn)商業(yè)圈的市場(chǎng)腹地(其他用地人類活動(dòng)少，不計(jì)入市場(chǎng)腹地),計(jì)算15個(gè)地鐵站點(diǎn)市場(chǎng)腹地面積．

2.2主成分回歸分析

利用主成分回歸的方法進(jìn)行分析．對(duì)各個(gè)流動(dòng)性因素的量進(jìn)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(dǎo)因子．用多元線性回歸方程，構(gòu)建各個(gè)因子和地鐵站點(diǎn)商業(yè)集聚面積之間的模型．

3　基于流動(dòng)性的地鐵站點(diǎn)商業(yè)集聚成因分析

3.1各因子對(duì)地鐵站點(diǎn)商圈商業(yè)集聚面積的影響

前人對(duì)地鐵站點(diǎn)客流與商業(yè)耦合的研究中，大多只考慮到客流與站點(diǎn)商業(yè)的耦合關(guān)系.本研究綜合分析各個(gè)與客流相關(guān)的流動(dòng)性因素對(duì)地鐵站點(diǎn)商業(yè)集聚規(guī)劃的影響，比較各站點(diǎn)間不同流動(dòng)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(diǎn)類型與開通時(shí)間外，各站點(diǎn)間不同流動(dòng)性因素與地鐵站點(diǎn)商圈商業(yè)集聚面積相關(guān)關(guān)系都通過了顯著性檢驗(yàn)，各站點(diǎn)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(chǎng)腹地，與站點(diǎn)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(diǎn)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(diǎn)商圈商業(yè)集聚和站點(diǎn)類型可能不存在直接相關(guān)關(guān)系，與站點(diǎn)開通時(shí)間之間的相關(guān)性較弱(表3)．(2)在各個(gè)流動(dòng)性因素中，客流是各站點(diǎn)間不同流動(dòng)性因素中與商業(yè)集聚面積相關(guān)性最強(qiáng)的一個(gè)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(gè)地區(qū)商業(yè)規(guī)模及特征，進(jìn)而影響其商業(yè)集聚面積．站點(diǎn)客流為商業(yè)的發(fā)展提供流動(dòng)性，附近商業(yè)集聚也對(duì)站點(diǎn)客流產(chǎn)生反作用，兩者最終達(dá)到一定的均衡(表3)．

表3　各流動(dòng)因子與地鐵站點(diǎn)商業(yè)集聚面積相關(guān)關(guān)系對(duì)比

注：資料來源于廣州地鐵年報(bào)及實(shí)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(gè)流動(dòng)性因素之間存在相關(guān)性，為了分析各個(gè)流動(dòng)性因素之間的關(guān)聯(lián)程度，構(gòu)建了考慮到各個(gè)要素的回歸方程．本文利用Spss對(duì)各個(gè)因素的值進(jìn)行主成分回歸分析，結(jié)果顯示：在通過檢驗(yàn)的基礎(chǔ)上，因子1、因子2的方差累積貢獻(xiàn)率達(dá)到81.660，這2個(gè)因子基本可以概括了各流動(dòng)性變量．因子1與地鐵客流量與市場(chǎng)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(dá)到0.85以上，與地面的交通等基礎(chǔ)設(shè)施有關(guān)，把因子2稱為地面基礎(chǔ)設(shè)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(chǔ)設(shè)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(diǎn)商圈商業(yè)集聚面積的2個(gè)主要影響因素：地鐵客流因子和地面基礎(chǔ)設(shè)施因子．兩者均對(duì)站點(diǎn)商圈集聚面積產(chǎn)生正向促進(jìn)作用，對(duì)地鐵站點(diǎn)商圈集聚面積的影響程度相當(dāng)．綜合考慮各個(gè)因子的主成分回歸方程，比考慮單個(gè)流動(dòng)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(duì)站點(diǎn)商圈商業(yè)集聚面積的影響

地鐵客流因子(因子1)與市場(chǎng)腹地、客流量呈現(xiàn)高度正相關(guān)，主要從這2個(gè)流動(dòng)性變量中提取(表4)．這表明市場(chǎng)腹地產(chǎn)生地鐵站點(diǎn)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(jì)水平越發(fā)達(dá)，也對(duì)商業(yè)區(qū)的集聚面積產(chǎn)生促進(jìn)作用．而地鐵站點(diǎn)商業(yè)區(qū)的吸引力具體表現(xiàn)為地鐵站點(diǎn)的人流，人流量越大，吸引力越大．市場(chǎng)腹地、客流量與地鐵站點(diǎn)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(diǎn)，由于區(qū)位條件不同，市場(chǎng)腹地的大小產(chǎn)生區(qū)別．交通設(shè)施條件好的地域，消費(fèi)者購物所需要的時(shí)間會(huì)縮短，空間費(fèi)用降低；重要的交通樞紐中心，市場(chǎng)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(diǎn)商業(yè)大量集聚．人流效應(yīng)的發(fā)揮依賴于通達(dá)效應(yīng)的實(shí)現(xiàn)，通達(dá)性是人流效應(yīng)的基礎(chǔ)，人流是市場(chǎng)腹地的反應(yīng)．地鐵客流變化導(dǎo)致了地鐵站點(diǎn)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(fù)相關(guān)(表4)．地鐵開通時(shí)間越早，市場(chǎng)腹地、地鐵客流量對(duì)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(diǎn)周圍還沒有形成大規(guī)模商業(yè)現(xiàn)象．

3.4地鐵站點(diǎn)與“市場(chǎng)腹地—流動(dòng)—商業(yè)集聚”模式

商業(yè)點(diǎn)都需要一個(gè)服務(wù)腹地，市場(chǎng)腹地是客流的來源，是商業(yè)集聚的基礎(chǔ)．本文利用可達(dá)性分析計(jì)算地鐵站點(diǎn)市場(chǎng)腹地面積．發(fā)現(xiàn)地鐵的市場(chǎng)腹地以地鐵線為基礎(chǔ)、以站點(diǎn)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(jì)要素集聚規(guī)模，為站點(diǎn)商業(yè)集聚提供客流基礎(chǔ)．腹地規(guī)模的空間差異，使空間上的點(diǎn)對(duì)區(qū)域能提供協(xié)作與服務(wù)的能力產(chǎn)生空間差異．地鐵站點(diǎn)與其可達(dá)性區(qū)域，是結(jié)節(jié)點(diǎn)與腹地的關(guān)系，腹地的發(fā)展水平是最終導(dǎo)致結(jié)節(jié)點(diǎn)的商業(yè)空間集聚產(chǎn)生差異的重要因素．

中心地理論認(rèn)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(duì)地鐵站點(diǎn)商圈的可達(dá)范圍的分析中，地鐵站點(diǎn)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(dá)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(dá)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(huì)劇減．城市中心區(qū)域的地鐵站點(diǎn)附近商業(yè)區(qū)，其10、30 min可達(dá)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(chǎng)可達(dá)范圍圖

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

3.5地面基礎(chǔ)設(shè)施因子(因子2)對(duì)站點(diǎn)商圈規(guī)模的影響

地面基礎(chǔ)設(shè)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(shè)施的基礎(chǔ)．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(chǔ)．從流動(dòng)性對(duì)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(jī)會(huì)越大，越能轉(zhuǎn)化成商業(yè)客流．因此，地面基礎(chǔ)設(shè)施因子是地鐵客流轉(zhuǎn)化為商業(yè)的重要因素．地面基礎(chǔ)設(shè)施因子與地鐵站點(diǎn)開通時(shí)間呈現(xiàn)弱相關(guān)或無關(guān)(表3)，這表明廣州地鐵站點(diǎn)開通的先后與地面基礎(chǔ)設(shè)施的相關(guān)性暫時(shí)還不大．

4　結(jié)論

分析了廣州地鐵站點(diǎn)商圈營業(yè)面積與市場(chǎng)腹地、站點(diǎn)客流量、地面公交換乘等流動(dòng)性因素之間的關(guān)系．運(yùn)用主成分回歸分析方法提取2個(gè)主要因素：地鐵客流和地面基礎(chǔ)設(shè)施，構(gòu)建影響因素回歸方程進(jìn)行分析．結(jié)果顯示：(1)除站點(diǎn)類型、站點(diǎn)開通時(shí)間外，本文劃分的地鐵流動(dòng)性因素與站點(diǎn)商業(yè)集聚都存在相關(guān)關(guān)系；其中，客流與站點(diǎn)商業(yè)集聚相關(guān)性最強(qiáng)．(2)從地鐵流動(dòng)性因素對(duì)商業(yè)集聚影響的角度看，流動(dòng)性因素主要通過2個(gè)因子(地鐵客流因子和地面基礎(chǔ)設(shè)施因子)影響站點(diǎn)商圈商業(yè)集聚規(guī)模.(3)地鐵站點(diǎn)市場(chǎng)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(diǎn)商業(yè)帶來客流．地鐵站的商業(yè)集聚，最終來源于一定時(shí)間通達(dá)圈的市場(chǎng)腹地，市場(chǎng)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(dòng)向站口周圍集聚，是流動(dòng)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(shí)間通達(dá)成本是非均質(zhì)區(qū)，因此地鐵商業(yè)市場(chǎng)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(diǎn)街道長度、地面公交等因素構(gòu)成地面基礎(chǔ)設(shè)施因子，為客流影響站點(diǎn)商業(yè)提供了地面物質(zhì)基礎(chǔ)，這2個(gè)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(dòng)要素對(duì)站點(diǎn)商業(yè)集聚的影響，提高了擬合精度．

[1]羊城地鐵報(bào).用統(tǒng)計(jì)的方法摸清家底[N/OL]. (2010-09-28)[2014-03-15].http://ycdtb.dayoo.com/html/2010-09/28/content_1142714.htm.

[2]Mejia-Dorantes L, Paez A, Vassallo J M. Transportation infrastructure impacts on firm location: The effect of a new metro line in the suburbs of Madrid[J]. Journal of Transport Geography, 2012, 22: 236-250.

[3]Castillo-Manzano J I, López-Valpuesta L. Urban retail fabric and the metro: A complex relationship. Lessons from middle-sized Spanish cities[J]. Cities, 2009, 26(3): 141-147.

[5]陳忠暖, 馮越, 江錦. 地鐵站點(diǎn)周邊的商業(yè)集聚及其影響因素[J]. 華南師范大學(xué)學(xué)報(bào):自然科學(xué)版, 2013, 45(6):189-195.

Chen Z N,Feng Y, Jiang J.The commercial agglomeration and influencing factors of nearby subway station[J]. Journal of South China Normal University:Natural Science Edition, 2013, 45(6):189-195.

[6]黃曉冰,陳忠暖.基于信息熵的地鐵站點(diǎn)商圈零售業(yè)種結(jié)構(gòu)的研究[J].經(jīng)濟(jì)地理,2014,34(3):38-44.

Huang X B,Chen Z N. The retail business structure of the metro site based on the information entropy：A case study of the 15 Subway Site in Guangzhou[J].Economic Geography,2014,34(3):38-44.

[7]林耿,張小英,馬揚(yáng)艷.廣州市地鐵開發(fā)對(duì)沿線商業(yè)業(yè)態(tài)空間的影響[J].地理科學(xué)進(jìn)展,2008,27(6):104-111.

Ling G, Zhang X Y, Ma Y Y. The influence of metro system on commercial space structure along the line in Guangzhou[J]. Progress in Geography, 2008,27(6):104-111.

[8]鄧羽,蔡建明,楊振山,等.北京城區(qū)交通時(shí)間可達(dá)性測(cè)度及其空間特征分析[J].地理學(xué)報(bào),2012,67(2):169-178.

Yu D,Cai J M,Yang Z S,et al.Measuring time accessibility with its spatial characteristicsin urban areas of Beijing[J]. Acta Geographica Sinica, 2012, 67(2):169-178.

[9]李志,周生路,吳紹華,等.南京地鐵對(duì)城市公共交通網(wǎng)絡(luò)通達(dá)性的影響及地價(jià)增值響應(yīng)[J].地理學(xué)報(bào),2014,69(2):255-267.

Li Z, Zhou S L, Wu S H, et al.The impact of metro lines on public transit accessibility and land value capture in Nanjing[J].Acta Geographica Sinica, 2014,69(2):255-267.

[10]曹嶸,白光潤.交通影響下的城市零售商業(yè)微區(qū)位探析[J].經(jīng)濟(jì)地理,2003,23(2):247-250.

Cao R, Bai G R.The retail micro-location in city under the influence of transportation[J]. Economic Geography, 2003,23(2):247-250.

[11]周素紅,閆小培.廣州城市空間結(jié)構(gòu)與交通需求關(guān)系[J].地理學(xué)報(bào),2005,60(1):131-142.

Zhou S H, Yan X P. The relationship between urban structure and traffic demand in Guangzhou[J].Acta Geographica Sinica, 2005,60(1):131-142.

[12]Rodrigue J P,Comtois C,Slack B.The geography of transport systems[M].London:Routledge,2013:114-116.

[13]蔡國田.軌道交通建設(shè)對(duì)廣州市零售商業(yè)活動(dòng)空間影響的研究[D].廣州:華南師范大學(xué),2004.

Cai G T. Research on the retail business spatial structure influenced by the transition Guangzhou[D].Guangzhou:South China Normal University,2004.

[14]鄧興棟,馬小毅,景國勝.2012年廣州市交通發(fā)展年度報(bào)告(簡本)[R].廣州:廣州市交通規(guī)劃研究所,2013.

[15]張莉,陸玉麒.基于陸路交通網(wǎng)的區(qū)域可達(dá)性評(píng)價(jià)——以長江三角洲為例[J].地理學(xué)報(bào),2006,61(12):1235-1246.

Zhang L，Lu Y Q. Assessment on regional accessibility based on land transportation network:A case study of the Yangtze River Delta[J]. Acta Geographica Sinica, 2006,61(12):1235-1246.

【中文責(zé)編：莊曉瓊英文責(zé)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(xué)學(xué)報(bào)(自然科學(xué)版)》網(wǎng)址：http://journal.scnu.edu.cn/n

國家自然科學(xué)基金項(xiàng)目(41171141)

陳忠暖，教授，Email: chenzhn@scnu.edu.cn.

K902

A

1000-5463(2015)05-0134-06