基于POI大數(shù)據(jù)的公共服務(wù)業(yè)態(tài)空間布局均等化研究

曾 佳，葉圓圓，鐘志水

(銅陵學(xué)院 建筑與工程學(xué)院，安徽 銅陵 244000)

公共服務(wù)均等化是城市社會(huì)學(xué)、區(qū)域經(jīng)濟(jì)學(xué)、城鄉(xiāng)規(guī)劃、人文地理學(xué)等學(xué)科領(lǐng)域關(guān)注的熱點(diǎn)問題之一，科學(xué)合理規(guī)劃布局公共服務(wù)設(shè)施能夠有效地提升城市綜合服務(wù)能力和水平，充分滿足生活在城市市民的基本需求，而且能夠進(jìn)一步推動(dòng)公共服務(wù)等社會(huì)資源的整體上的科學(xué)配置以及加強(qiáng)政府、市場和居民等各個(gè)群體對(duì)享受公共服務(wù)資源的利用度，在公共服務(wù)領(lǐng)域范圍內(nèi)，對(duì)于城市未來更好地服務(wù)市民都有著非常積極的重要作用和意義。當(dāng)前，對(duì)于研究公共服務(wù)均等化呈現(xiàn)出與傳統(tǒng)研究有很大的差異。隨著互聯(lián)網(wǎng)技術(shù)的不斷發(fā)展，大數(shù)據(jù)在研究公共服務(wù)均等化具有非常大的優(yōu)勢日益凸顯，研究的新手段和成熟的新技術(shù)不斷在實(shí)踐中得到了廣泛的應(yīng)用，這有助于拓寬相關(guān)研究者的視角和深度，加強(qiáng)對(duì)于公共服務(wù)相關(guān)領(lǐng)域的深入探究[1]。

盡管目前的研究領(lǐng)域越來越廣泛，但大多數(shù)學(xué)主要關(guān)注的側(cè)重點(diǎn)不一致，研究的尺度和研究的深度都未能達(dá)到一定的水平，使得利用互聯(lián)網(wǎng)大數(shù)據(jù)的研究和應(yīng)用處于一種曲線波動(dòng)的狀態(tài)。特別是目前對(duì)于城市中心區(qū)域或者是市轄區(qū)范圍內(nèi)的公共服務(wù)類型的空間差異和聚集模式研究不多，甚至處于空缺的情況。

鑒于此，筆者選取了教育、醫(yī)療及體育三大類POI數(shù)據(jù)作為研究對(duì)象，以合肥市區(qū)為研究區(qū)域，分析三大類公共服務(wù)業(yè)態(tài)總體上及各個(gè)類別在空間布局上的密度集聚特征，以期能夠發(fā)現(xiàn)公共服務(wù)在空間布局上的規(guī)律，為未來公共服務(wù)設(shè)施的配置和服務(wù)水平及能力的提升提供借鑒[2]。

一、數(shù)據(jù)來源與研究方法

主要選取了教育、醫(yī)療及體育等三大類業(yè)態(tài)為代表的公共服務(wù)業(yè)態(tài)類型。國民經(jīng)濟(jì)行業(yè)分類[3](GB/T 4754—2017)已于2017年開始實(shí)施，新版行業(yè)分類共有20個(gè)門類、97個(gè)大類、473個(gè)中類、1380個(gè)小類。根據(jù)最新發(fā)布的分類標(biāo)準(zhǔn)，借助百度地圖發(fā)布的POI分類編碼，查詢不同POI類型對(duì)應(yīng)的編碼，并將POI數(shù)據(jù)分類與國家標(biāo)準(zhǔn)行業(yè)分類建立統(tǒng)一的相對(duì)應(yīng)的分類。

(一)研究區(qū)域與數(shù)據(jù)來源

具體范圍包括蜀山區(qū)、瑤海區(qū)、廬陽區(qū)、包河區(qū)等在內(nèi)的四個(gè)市轄區(qū)作為研究區(qū)域，其總面積為915.15平方公里，常住人口為385.4萬人?？紤]到市區(qū)常住人口密集度高、POI數(shù)據(jù)獲取較為容易且數(shù)據(jù)量較大，對(duì)公共服務(wù)業(yè)態(tài)需求程度高于其他區(qū)域，能夠滿足本次研究的需求；同時(shí)合肥市作為省會(huì)城市，對(duì)于市民生活便利度的服務(wù)能力和水平明顯高于省內(nèi)其他城市。因此選擇此范圍作為研究范圍。

地理信息數(shù)據(jù)的采集有過去傳統(tǒng)的人工采集過渡到現(xiàn)在的智能采集階段。過去，采集人員需要借助高精度的測繪儀器一個(gè)一個(gè)識(shí)別，然后在將被采集的信息記錄下來，然后輸入到數(shù)據(jù)庫中，既浪費(fèi)大量的時(shí)間和精力，又耗費(fèi)人工精力和大量的額外成本，而且效率及其低下，因此，正是因?yàn)檫@種采集模式耗時(shí)耗力的弊端，對(duì)于一個(gè)地理信息的采集工作者而言，這種采集的POI數(shù)據(jù)又能夠在某種程度上，代表著某一系統(tǒng)的價(jià)值。

但是，隨著大數(shù)據(jù)應(yīng)用的不斷深入，借助互聯(lián)網(wǎng)技術(shù)等的快速發(fā)展，以空間地理數(shù)據(jù)POI(興趣點(diǎn))為代表的大數(shù)據(jù)在不同領(lǐng)域的應(yīng)用發(fā)揮著十分重要的作用。POI 數(shù)據(jù)作為最重要的城市空間數(shù)據(jù)之一，在多個(gè)領(lǐng)域都發(fā)揮了重要作用。在城市研究方面，通過 POI 數(shù)據(jù)，我們可以準(zhǔn)確知道每種設(shè)施的空間分布，進(jìn)而可以分析城市的設(shè)施配置情況，此外，POI 數(shù)據(jù)還可以輔助識(shí)別城市的空間結(jié)構(gòu)，評(píng)價(jià)城市的空間活力等等。

百度地圖POI(興趣點(diǎn))數(shù)據(jù)分為一級(jí)行業(yè)和二級(jí)行業(yè)分類，一級(jí)行業(yè)主要包括19項(xiàng)內(nèi)容，二級(jí)行業(yè)分類主要有137項(xiàng)，同時(shí)每一個(gè)分類都有相應(yīng)的行業(yè)的代碼和名稱對(duì)應(yīng)，一級(jí)行業(yè)分類與二級(jí)行業(yè)分類也是相互對(duì)應(yīng)的。方便信息采集的記錄和區(qū)分。每條 POI 數(shù)據(jù)包含名稱、類別、經(jīng)緯度、地址等屬性信息。借助于其數(shù)據(jù)量完整度較高、點(diǎn)數(shù)據(jù)位置屬性信度完備、數(shù)據(jù)更新及時(shí)有效等絕對(duì)優(yōu)勢，公共服務(wù)業(yè)態(tài)能夠充分利用此類靜態(tài)的POI數(shù)據(jù)，能夠更好地滿足對(duì)城市公共服務(wù)業(yè)態(tài)空間分析和研究的精度。

因此，本文利用脈策數(shù)據(jù)工具包，POI查詢工具功能，獲取百度地圖2018年年發(fā)布的合肥市區(qū)公共服務(wù)業(yè)POI數(shù)據(jù)作為本次研究的基礎(chǔ)數(shù)據(jù)。同時(shí)通過利用互聯(lián)網(wǎng)技術(shù)抓取相對(duì)應(yīng)的教育、醫(yī)療及體育三大類POI數(shù)據(jù)，并且匯總教育、醫(yī)療及體育三大類POI數(shù)據(jù)得到三大類總計(jì)的POI數(shù)據(jù)(具體見表1)。

表1 合肥市區(qū)教育、醫(yī)療及體育三大類POI數(shù)據(jù)匯總表

圖1 合肥市區(qū)公服類POI的空間分布

(二)研究方法

空間分布的模式一般來說，主要存在隨機(jī)分布、均勻分布、聚集分布三種類型狀態(tài)。對(duì)于這種空間分布的研究分析通常采用核密度分析。核密度分析工具主要用于計(jì)算點(diǎn)或者線要素在其周圍鄰域中的密度。該方法先確定某一具體范圍區(qū)域內(nèi)的閾值大小，然后利用各自的像元中心，在閾值取值不同的情況下，像元中某種特定的屬性在領(lǐng)域范圍內(nèi)的分布密度規(guī)律，即沿像元中心向周圍呈現(xiàn)層級(jí)衰減的現(xiàn)象，然后各個(gè)像元之間的分布密度在這個(gè)閾值范圍內(nèi)進(jìn)行空間疊加效應(yīng)，最終可以獲取獲得這一特定的屬性整體空間上的分布密度。

本研究采用GIS軟件中的密度分析[3-5]法中的核密度工具(Kernel Density)分析各類靜態(tài)的POI數(shù)據(jù)以及三大類合計(jì)的空間分布特征。計(jì)算方程為

式中：fx為空間位置x處的核密度計(jì)算函數(shù)；k函數(shù)為空間權(quán)重函數(shù)；m為距離衰減閾值；n為與位置x的距離小于或等于m的要素點(diǎn)數(shù)。

在城市空間中的分布規(guī)律，通過確定公共服務(wù)業(yè)態(tài)以及考慮公共服務(wù)業(yè)態(tài)的平均影響范圍及其空間分布的離散程度，選擇1000 m作為進(jìn)行密度分析的距離閾值，選擇1000 m作為閾值主要是考慮到不僅能較好地反映各個(gè)業(yè)態(tài)類型在整體上的分布情況，同時(shí)還能夠?qū)τ诰植繜狳c(diǎn)信息進(jìn)行良好的識(shí)別[6-7]。

二、合肥市區(qū)公服空間分布形態(tài)分析

(一)公共服務(wù)業(yè)態(tài)整體密度分布

合肥市區(qū)公共服務(wù)業(yè)態(tài)呈現(xiàn)明顯的中心—外圍邊緣的空間密度格局，中心整體集聚程度較高，外圍呈現(xiàn)出離散方式的集聚，未來形成多個(gè)集聚核心的趨勢較為明顯(圖2)。具體呈現(xiàn)以下特征：

1)老城區(qū)公共服務(wù)業(yè)態(tài)整體核密度明顯較高，這與城市發(fā)展的歷史緊密相關(guān)。老城區(qū)發(fā)展歷史較早，各種公服業(yè)態(tài)布局比較早，而且集中布局成為最主要的空間布局形式。

2)圍繞城市市區(qū)內(nèi)部服務(wù)體系及相關(guān)規(guī)劃的公共服務(wù)體系相協(xié)調(diào)。各級(jí)服務(wù)等級(jí)中心，公共服務(wù)業(yè)態(tài)在空間上的集聚效應(yīng)總體上具有明顯距離遞減性的規(guī)律，空間布局呈現(xiàn)集聚—離散模式；

3)靠近老城區(qū)，瑤海區(qū)、廬陽區(qū)和蜀山區(qū)公共服務(wù)業(yè)態(tài)整體核密度聚集程度較為顯著，而包河區(qū)聚集程度相對(duì)離散。外圍區(qū)域，瑤海區(qū)、廬陽區(qū)、包河區(qū)和蜀山區(qū)整體密度較為離散。

圖2 整體業(yè)態(tài)業(yè)態(tài)空間分布特征

(二)基礎(chǔ)教育公共服務(wù)業(yè)態(tài)分布

圖3 教育業(yè)態(tài)空間分布特征

基礎(chǔ)教育類公共服務(wù)業(yè)態(tài)機(jī)構(gòu)主要結(jié)合公共服務(wù)分等級(jí)的空間布局思路，按照市區(qū)級(jí)—街道級(jí)—社區(qū)級(jí)三級(jí)別的不同等級(jí)的空間布局，隨中心等級(jí)下降，分布密度降低，基礎(chǔ)教育類業(yè)態(tài)整體密度分布在空間上呈現(xiàn)出核心區(qū)密集、周邊離散聚集狀態(tài)，這與城市發(fā)展存在一定關(guān)聯(lián)(圖3)。從圖中可以明顯看出，靠近核心區(qū)，瑤海區(qū)和廬陽區(qū)基礎(chǔ)教育類整體聚集度高于包河區(qū)和蜀山區(qū)；外圍區(qū)域，廬陽區(qū)和包河區(qū)基礎(chǔ)教育類整體密度相對(duì)均勻，而瑤海區(qū)和蜀山區(qū)基礎(chǔ)教育類整體密度則離散化聚集程度較大。

(三)醫(yī)療衛(wèi)生公共服務(wù)業(yè)態(tài)分布

醫(yī)療衛(wèi)生類業(yè)態(tài)在合肥市區(qū)呈現(xiàn)核心區(qū)于邊緣區(qū)集聚程度相對(duì)差異較小，三級(jí)城鎮(zhèn)體系內(nèi)均有布局(圖4)。其中在廬陽區(qū)醫(yī)療衛(wèi)生類業(yè)態(tài)分布靠近核心區(qū)集聚、遠(yuǎn)離核心區(qū)相對(duì)均勻；蜀山區(qū)、包河區(qū)和瑤海區(qū)則表現(xiàn)出了靠近核心區(qū)集聚、遠(yuǎn)離核心區(qū)離散化程度較大。

圖4 醫(yī)療業(yè)態(tài)空間分布特征

(四)體育設(shè)施公共服務(wù)業(yè)態(tài)分布

體育設(shè)施類公共服務(wù)業(yè)態(tài)POI分布點(diǎn)整體呈現(xiàn)核心區(qū)較為集中，周邊區(qū)域相對(duì)離散且多中心集聚分布的狀態(tài)，其他區(qū)域存在著分布較少甚至沒有的差異特征(圖5)。蜀山區(qū)體育設(shè)施類業(yè)態(tài)密度整體上優(yōu)于其他三區(qū)，廬陽區(qū)、包河區(qū)和瑤海區(qū)則整體密度聚集程度較為接近。

圖5 體育業(yè)態(tài)空間分布特征

三、結(jié)論與不足

根據(jù)地理學(xué)距離衰減原理可以明顯看出，越靠近城市中心區(qū)域，公共服務(wù)業(yè)態(tài)整體密度分布和分類別(教育、醫(yī)療及體育)的空間聚集效應(yīng)則明顯的遵循距離衰減規(guī)律。因此可以得出結(jié)論：

1)越靠近城市中心區(qū)域，公共服務(wù)業(yè)態(tài)整體和分類別密度分布越高，遠(yuǎn)離城市中心區(qū)域，其密度變得越低。

2)公共服務(wù)業(yè)態(tài)在總體上和各分類(包括教育、醫(yī)療和體育等)上表現(xiàn)出來的空間布局整體上呈現(xiàn)出核心區(qū)聚集程度顯著、周邊區(qū)域則聚集度比較低且離散化現(xiàn)象的聚集較為突出。

3)各個(gè)類型POI數(shù)據(jù)的空間布局有著顯著的不均衡性和空間差異特征。

總體來說，基于POI數(shù)據(jù)在空間上的聚集模式研究優(yōu)勢明顯，其能夠更好地表達(dá)出空間差異和不均衡性。同時(shí)各個(gè)類型的公共服務(wù)設(shè)施受由于受到服務(wù)對(duì)象和服務(wù)水平等各種不同客觀因素的作用，在空間上表現(xiàn)出各自明顯的空間差異特征，但通過研究發(fā)現(xiàn)，其整體上所呈現(xiàn)出來的特征具有明顯的相似聚集效應(yīng)。當(dāng)然，僅僅依靠POI點(diǎn)數(shù)據(jù)對(duì)其進(jìn)行全面研究，難免讓人無法信服，比如服務(wù)半徑的大小和服務(wù)水平的能力無法獲知，同時(shí)對(duì)于其他相關(guān)的數(shù)據(jù)也沒有進(jìn)行進(jìn)一步的深入分析探討，使得研究深度不足等，對(duì)于進(jìn)一步利用POI數(shù)據(jù)研究相關(guān)領(lǐng)域仍有待進(jìn)一步的提升。

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