基于生產(chǎn)性服務(wù)業(yè)空間主成分分析的長(zhǎng)春市多中心性格局研究

金 瑛 魏 冶 JIN Ying, WEI Ye

0 引 言

城市化的過(guò)程中伴隨著人口、物質(zhì)、信息等要素的集聚和擴(kuò)散。多中心城市結(jié)構(gòu)的形成即要素集聚與擴(kuò)散共同作用的結(jié)果。城市要素向城市中心集聚以節(jié)約成本，達(dá)到一定程度后，產(chǎn)生如交通擁堵、環(huán)境污染等大城市病問(wèn)題，造成集聚不經(jīng)濟(jì)，導(dǎo)致城市要素向郊區(qū)擴(kuò)散并在不同位置集聚而形成郊區(qū)次中心，這種“分散中的集中”過(guò)程被稱為多中心化[1]。城市區(qū)域多中心結(jié)構(gòu)的形成因素既有城市自然成長(zhǎng)規(guī)律的引導(dǎo)，也有大城市為解決城市病問(wèn)題、緩解中心城區(qū)壓力而進(jìn)行的多中心發(fā)展戰(zhàn)略的推動(dòng)[2]。20世紀(jì)中葉，國(guó)外一些大城市如倫敦、洛杉磯、東京、紐約、荷蘭等相繼提出了多中心規(guī)劃戰(zhàn)略[3-4]；21世紀(jì)以來(lái)，國(guó)內(nèi)一些大城市的總體規(guī)劃中也陸續(xù)提出了多中心發(fā)展規(guī)劃，如北京、上海、天津、重慶、廣州等。通州作為北京市副中心的戰(zhàn)略規(guī)劃于2015年被提出，雄安新區(qū)作為京津冀城市群尺度上的副中心城市于2017年4月誕生，分別體現(xiàn)了我國(guó)對(duì)在城市和區(qū)域兩種尺度上的多中心空間戰(zhàn)略規(guī)劃的探索[5]。

多中心理論研究可追溯到霍華德的田園城市理論[6]，此后，恩維的衛(wèi)星城理論、伊利爾·沙里寧的有機(jī)疏散思想、芒福德的區(qū)域城市、哈里斯和厄爾曼的多核心模型等理論的提出，都可以看作國(guó)外對(duì)多中心的早期研究[7-8]。作為一個(gè)涉及地理、經(jīng)濟(jì)、社會(huì)、行政與政治等多個(gè)方面的概念，多中心的理解可以從“形態(tài)—功能—治理”三個(gè)層面展開(kāi)[9]。形態(tài)多中心的研究多從人口空間分布角度入手，如芝加哥、歐洲西部、墨西哥大都市區(qū)等研究[10-12]，以及國(guó)內(nèi)利用人口普查數(shù)據(jù)建立人口空間分布模型，檢驗(yàn)大城市如北京、上海、廣州、沈陽(yáng)等的多中心城市結(jié)構(gòu)的研究[13-17]。功能多中心最早且最先進(jìn)的研究成果出自英國(guó)拉夫堡大學(xué)GaWC研究小組和歐洲POLYNET研究小組。借鑒GaWC小組高級(jí)生產(chǎn)性服務(wù)業(yè)公司辦公網(wǎng)絡(luò)分析法，POLYNET小組圍繞城市間高端生產(chǎn)性服務(wù)業(yè)知識(shí)密集型“商業(yè)流”，研究西北歐八大城市群的復(fù)雜功能性網(wǎng)絡(luò)，發(fā)現(xiàn)城市區(qū)域功能多中心[18]。此后，許多學(xué)者著手通信流、交通流以及地區(qū)生產(chǎn)性服務(wù)業(yè)組織網(wǎng)絡(luò)的研究方法，分析城市區(qū)域的功能多中心性。如利用通勤流研究法國(guó)、德國(guó)大都市區(qū)的多中心發(fā)展進(jìn)程[19-20]；利用城際交通流研究長(zhǎng)三角、珠三角的功能多中心性[21-22]；如基于高級(jí)生產(chǎn)性服務(wù)業(yè)的城市網(wǎng)絡(luò)算法研究長(zhǎng)三角、珠三角的功能多中心情況等[23-24]。

城市尺度的多中心性研究現(xiàn)多基于大城市的城區(qū)尺度，如孫鐵山等研究北京都市區(qū)就業(yè)次中心[25]，孫斌棟等研究上海市的居住中心和就業(yè)中心[26]，魏冶等研究沈陽(yáng)市的人口中心、就業(yè)中心、產(chǎn)業(yè)中心的關(guān)系[27]，而關(guān)于中心城區(qū)尺度上的多中心性卻鮮有研究。通過(guò)中心城區(qū)尺度的城市要素分布情況研究城市內(nèi)部的多中心性，能夠反映城市內(nèi)部的功能結(jié)構(gòu)，探索城市多中心發(fā)展的潛在動(dòng)力，預(yù)測(cè)城市多中心發(fā)展的方向，以多中心的視角評(píng)估城市內(nèi)部要素布局的合理性?；谏a(chǎn)性服務(wù)業(yè)的城市多中心性研究是一種先進(jìn)手段，POLYNET小組通過(guò)研究城市間的生產(chǎn)性服務(wù)業(yè)的聯(lián)系來(lái)探究區(qū)域的功能多中心性，揭示了生產(chǎn)性服務(wù)業(yè)在城市功能研究中的重要地位[18]。生產(chǎn)性服務(wù)業(yè)是指生產(chǎn)過(guò)程中以中間產(chǎn)品的形式存在的為滿足其他行業(yè)或部門的中間需求而提供各種服務(wù)的行業(yè)[28-29]，包括現(xiàn)代物流業(yè)、科技服務(wù)業(yè)、金融保險(xiǎn)業(yè)、信息服務(wù)業(yè)、商務(wù)服務(wù)業(yè)等，近幾十年來(lái)，生產(chǎn)性服務(wù)業(yè)在大都市的地位越來(lái)越重要，甚至成為城市經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)的核心動(dòng)力和源泉[30]。通過(guò)研究城市內(nèi)部生產(chǎn)性服務(wù)業(yè)個(gè)體點(diǎn)集的空間分布情況反映城市的功能結(jié)構(gòu)特征[31]，本文利用長(zhǎng)春市中心城區(qū)生產(chǎn)性服務(wù)業(yè)的空間集聚情況分析長(zhǎng)春市的城市多中心性，借鑒GaWC小組研究倫敦經(jīng)濟(jì)集群的研究，綜合考量生產(chǎn)性服務(wù)業(yè)的涵蓋類別，選取保險(xiǎn)、廣告、會(huì)計(jì)、科技、律師、物流、銀行7種行業(yè)，利用百度POI數(shù)據(jù)爬取工具獲取2018年5月生產(chǎn)性服務(wù)業(yè)實(shí)時(shí)位置數(shù)據(jù)并分別進(jìn)行核密度空間分析。為了綜合分析各生產(chǎn)性服務(wù)業(yè)的空間作用情況，避免簡(jiǎn)單加總各行業(yè)點(diǎn)集信息時(shí)造成要素權(quán)重差異帶來(lái)的結(jié)果偏差，本文提出空間主成分分析法，結(jié)合主成分分析和空間分析兩種方法的優(yōu)勢(shì)綜合分析長(zhǎng)春市生產(chǎn)性服務(wù)業(yè)的功能結(jié)構(gòu)情況。

交通因素是影響城市多中心性形成的重要機(jī)制。城市交通是一個(gè)城市正常運(yùn)作的“血管”，用于輸送城市的生活、生產(chǎn)資料，是城市肌體健康發(fā)展的關(guān)鍵，是城市空間格局塑造的重要因素。隨著復(fù)雜網(wǎng)絡(luò)研究熱潮的興起，20世紀(jì)中葉發(fā)端于社會(huì)學(xué)的網(wǎng)絡(luò)中心性（centrality）成為交通與土地利用研究的重點(diǎn)[32]，交通網(wǎng)絡(luò)中心性的研究能夠直觀地表達(dá)出城市交通的多中心性結(jié)構(gòu)，通過(guò)城市交通網(wǎng)點(diǎn)的中介性、鄰近性、直達(dá)性等指標(biāo)反映出城市交通網(wǎng)絡(luò)的功能與效率[33-35]。城市交通網(wǎng)絡(luò)多中心性與生產(chǎn)性服務(wù)業(yè)反映的城市功能多中心性的關(guān)系值得探究。利用城市網(wǎng)絡(luò)分析模型UNA對(duì)長(zhǎng)春市中心城區(qū)交通網(wǎng)絡(luò)的中介性、鄰近性、直達(dá)性進(jìn)行計(jì)算，在與生產(chǎn)性服務(wù)業(yè)核密度分析相同的空間單元下對(duì)交通網(wǎng)絡(luò)中心性進(jìn)行核密度空間插值，以表現(xiàn)其中心性，以及利用SPSS對(duì)生產(chǎn)性服務(wù)業(yè)多中心性與交通網(wǎng)絡(luò)中心性進(jìn)行相關(guān)性檢驗(yàn)，探究長(zhǎng)春市城市多中心性與交通網(wǎng)絡(luò)多中心性的關(guān)系。

1 研究區(qū)域、數(shù)據(jù)獲取與研究方法

1.1 研究區(qū)域

本文研究區(qū)域?yàn)殚L(zhǎng)春市中心城區(qū)。根據(jù)《長(zhǎng)春市城市總體規(guī)劃（2010-2020）》所指，長(zhǎng)春市中心城區(qū)包括主城和1996版總體規(guī)劃確定的興隆團(tuán)、富鋒團(tuán)和凈月團(tuán)的規(guī)劃建設(shè)用地范圍，包括長(zhǎng)春市五城區(qū)以及周邊部分鄉(xiāng)鎮(zhèn)，總面積610 km2，其中城市建設(shè)用地445 km2。

1.2 數(shù)據(jù)獲取

依據(jù)《長(zhǎng)春市城市總體規(guī)劃（2010-2020）》中心城區(qū)現(xiàn)狀圖，利用ArcGIS10.1實(shí)現(xiàn)交通網(wǎng)絡(luò)的矢量化，得到長(zhǎng)春市中心城區(qū)交通網(wǎng)絡(luò)圖。

興趣點(diǎn)（Point of Interest，POI），其主要用途是在提高地理定位精度和速度的基礎(chǔ)上，對(duì)事件的地址進(jìn)行描述。POI數(shù)據(jù)可以批量、高速、實(shí)時(shí)獲取百度地圖上相關(guān)關(guān)鍵詞搜索下的興趣點(diǎn)位置數(shù)據(jù)，包括經(jīng)緯度和地址信息。作為一種新的空間數(shù)據(jù)源，其分布模式、分布密度在城市空間分析中具有重要的意義，成為研究城市問(wèn)題的重要數(shù)據(jù)源[36-39]。

區(qū)別于服務(wù)消費(fèi)者的生活性服務(wù)業(yè)，生產(chǎn)性服務(wù)業(yè)是服務(wù)生產(chǎn)者的服務(wù)業(yè)。本文選取保險(xiǎn)、廣告、會(huì)計(jì)、科技、律師、物流、銀行7種生產(chǎn)性服務(wù)業(yè)關(guān)鍵詞，根據(jù)國(guó)家統(tǒng)計(jì)局2015年發(fā)布的生產(chǎn)性服務(wù)業(yè)分類標(biāo)準(zhǔn)可知，所選指標(biāo)涵蓋現(xiàn)代物流業(yè)、設(shè)計(jì)與技術(shù)服務(wù)業(yè)、金融服務(wù)業(yè)、信息服務(wù)業(yè)、商務(wù)服務(wù)業(yè)、生產(chǎn)性支持服務(wù)業(yè)等多個(gè)類別，具有涵蓋類別廣、代表性強(qiáng)的特征。

利用百度POI數(shù)據(jù)查詢工具，分別爬取2018年5月2日長(zhǎng)春市范圍內(nèi)保險(xiǎn)、廣告、會(huì)計(jì)、科技、律師、物流、銀行7種生產(chǎn)性服務(wù)業(yè)空間數(shù)據(jù)7 667個(gè)，對(duì)得到的數(shù)據(jù)進(jìn)行數(shù)據(jù)清洗（去除ATM自助銀行網(wǎng)點(diǎn)數(shù)據(jù)、去除無(wú)效數(shù)據(jù)）、坐標(biāo)糾偏、投影轉(zhuǎn)換，截取中心城區(qū)范圍內(nèi)數(shù)據(jù)，形成長(zhǎng)春市中心城區(qū)生產(chǎn)性服務(wù)業(yè)點(diǎn)狀分布圖（圖1）。

1.3 研究方法

1.3.1 核密度估計(jì)法（Kernel Density Estimation）

核密度估計(jì)是點(diǎn)模式分析中最常用、最有效的方法之一，考慮地理學(xué)第一定律中區(qū)位的影響，用于計(jì)算要素在其周圍鄰域中的密度。概念上，每個(gè)點(diǎn)上方均覆蓋一個(gè)平滑曲面，在點(diǎn)所在位置上表面值最高，隨著與點(diǎn)的距離增大表面值逐漸減小，在與點(diǎn)的距離等于搜索半徑的位置處表面值為零[40]。核密度估計(jì)是一種非參數(shù)估計(jì)方法，根據(jù)已有點(diǎn)要素估計(jì)未知的密度函數(shù)，通常有Rosenblatt-Parzen核估計(jì)：

圖1 長(zhǎng)春市中心城區(qū)生產(chǎn)性服務(wù)業(yè)點(diǎn)狀分布圖Fig.1 Point Distribution of Producer Services in the Central City of Changchun

在（1）式中：k(x)稱為核函數(shù)；h為帶寬，即圓域的半徑；（x-Xi）表示估值點(diǎn)到輸出格網(wǎng)Xi處的距離。

經(jīng)試驗(yàn)，確定搜索半徑為1 000 m，輸出柵格數(shù)據(jù)集的像元大小為100 m時(shí)表現(xiàn)生產(chǎn)性服務(wù)業(yè)多中心效果最好。研究分別對(duì)7種生產(chǎn)性服務(wù)業(yè)點(diǎn)狀分布圖進(jìn)行核密度分析，采用自然分裂法進(jìn)行等級(jí)分類，得到長(zhǎng)春市中心城區(qū)生產(chǎn)性服務(wù)業(yè)多中心分布圖。

1.3.2 空間主成分分析法（Spatial Principal Component Analysis）

主成分分析（Principal Component Analysis），是指利用降維思想，通過(guò)正交變換把可能存在相關(guān)性的多個(gè)指標(biāo)轉(zhuǎn)換為少數(shù)線性不相關(guān)的綜合指標(biāo)的統(tǒng)計(jì)方法。主成分分析是一種簡(jiǎn)化數(shù)據(jù)集的技術(shù)。它是一個(gè)線性變換。這個(gè)變換把數(shù)據(jù)變換到一個(gè)新的坐標(biāo)系統(tǒng)中，使得任何數(shù)據(jù)投影的第一大方差在第一個(gè)坐標(biāo)（稱為第一主成分）上，第二大方差在第二個(gè)坐標(biāo)（第二主成分）上，依次類推?？臻g主成分分析法就是將主成分分析的思想引入到空間分析中來(lái)，結(jié)合二者優(yōu)點(diǎn)對(duì)地理事物進(jìn)行分析。

在綜合分析生產(chǎn)性服務(wù)業(yè)的多中心情況時(shí)，如果只是將7種行業(yè)的POI點(diǎn)數(shù)據(jù)簡(jiǎn)單加總后進(jìn)行核密度分析，則不能考慮到生產(chǎn)性服務(wù)業(yè)之間的相關(guān)性以及不同行業(yè)不同數(shù)據(jù)量對(duì)整體分析的貢獻(xiàn)率，預(yù)期結(jié)果可靠性低。空間主成分分析法是針對(duì)解決這一問(wèn)題而提出的空間分析新方法?？臻g主成分分析旨在將空間數(shù)據(jù)進(jìn)行主成分分析后再進(jìn)行空間表達(dá)，起到消除空間評(píng)估指標(biāo)之間的相關(guān)影響，綜合分析地物空間特征的作用。

利用ArcGIS10.1拾取7種生產(chǎn)性服務(wù)業(yè)的核密度值，以柵格為單元導(dǎo)入SPSS軟件，對(duì)數(shù)據(jù)標(biāo)準(zhǔn)化處理后進(jìn)行主成分分析，計(jì)算其相關(guān)系數(shù)矩陣、特征值和特征向量，提取主成分，計(jì)算貢獻(xiàn)率和累計(jì)貢獻(xiàn)率，計(jì)算主成分載荷，再根據(jù)主成分得分得到主成分得分矩陣。保存主成分得分的數(shù)值，將數(shù)據(jù)通過(guò)ArcGIS還原成圖，得到生產(chǎn)性服務(wù)業(yè)的多中心性綜合分析圖。

空間主成分分析方法結(jié)合了主成分分析和空間分析的優(yōu)點(diǎn)，兼顧不同業(yè)態(tài)中心性之間的相關(guān)關(guān)系和空間要素的影響作用，并充分考慮了7種生產(chǎn)性服務(wù)業(yè)的權(quán)重，與將7種業(yè)態(tài)空間數(shù)據(jù)的簡(jiǎn)單加總后進(jìn)行核密度分析的方法對(duì)比，具有顯著的改進(jìn)意義。

1.3.3 城市網(wǎng)絡(luò)分析模型（Urban Network Analysis）

城市網(wǎng)絡(luò)分析模型是由美國(guó)麻省理工學(xué)院和新加坡技術(shù)和設(shè)計(jì)大學(xué)（MIT-SUTD）聯(lián)合創(chuàng)辦的城市形態(tài)實(shí)驗(yàn)室（City Form Lab）開(kāi)發(fā)的城市分析工具包，主要通過(guò)影響范圍（Reach）、重力作用（Gravity）、中介性（Betweenness）、鄰近性（Closeness）和直達(dá)性（Straightness）這五種分析量來(lái)表征一個(gè)空間要素的網(wǎng)絡(luò)特性。本文主要應(yīng)用中介性、鄰近性和直達(dá)性三個(gè)指標(biāo)測(cè)度長(zhǎng)春市中心城區(qū)的交通網(wǎng)絡(luò)中心性。

1.3.3.1 中介性（Betweenness）

中介性用來(lái)衡量通過(guò)某一節(jié)點(diǎn)的任意兩個(gè)節(jié)點(diǎn)的最短路徑的多少。任意兩個(gè)節(jié)點(diǎn)之間的最短路徑通常只有一條，一般而言，在交通網(wǎng)絡(luò)中通過(guò)某個(gè)節(jié)點(diǎn)的最短路徑越多，它的中介性越高，對(duì)交通流量的影響越大，表現(xiàn)的通達(dá)性越好。

在（2）式中，Betweeness[i]r為搜索半徑r內(nèi)建筑i的中介性的值；njk為點(diǎn)j和點(diǎn)k之間最短路徑的數(shù)量；njk[i]為點(diǎn)j和點(diǎn)k之間的最短路徑經(jīng)過(guò)點(diǎn)i的數(shù)量；W[j]為點(diǎn)j的權(quán)重；d[j, k]為點(diǎn)j和k之間的幾何距離。

1.3.3.2 鄰近性（Closeness）

鄰近性表示在一定搜素半徑內(nèi)，某一節(jié)點(diǎn)到其他所有節(jié)點(diǎn)距離總和的倒數(shù)，平均距離越小，鄰近性越大。鄰近性最接近地理學(xué)強(qiáng)調(diào)的距離衰減規(guī)律，隨著距中心的距離增加而減弱。它主要用來(lái)表征在一定的搜索半徑內(nèi)該節(jié)點(diǎn)距離所有其他節(jié)點(diǎn)總體上有多近。

在（3）式中，Closeness[i]r為 搜索半徑r內(nèi)建筑i的接近性值；d[i, j]為點(diǎn)i和j之間的幾何距離；W[j]為點(diǎn)j的權(quán)重。

1.3.3.3 直達(dá)性（Straightness）

直達(dá)性衡量?jī)蓚€(gè)節(jié)點(diǎn)間最短路徑與直線路徑的偏離程度，表示在何種程度上從某節(jié)點(diǎn)到其他所有節(jié)點(diǎn)的最短路徑符合歐幾里德幾何直線路徑，表征由于交通網(wǎng)絡(luò)幾何學(xué)的限制而造成的行動(dòng)距離與直線距離之間在無(wú)起伏特征的平面上的正向偏差。偏離程度越小，直達(dá)性越好，交通效率越高。如果某節(jié)點(diǎn)能夠以最短的直線路徑到達(dá)網(wǎng)絡(luò)內(nèi)任一節(jié)點(diǎn)，那么該節(jié)點(diǎn)直達(dá)性最佳，交通效率也最高。

在（4）式中，Straightness[i]r為搜索半徑r內(nèi)建筑i的直達(dá)性值；δ[i, j]為點(diǎn)i和點(diǎn)j之間的平面直線距離；d[i, j]為點(diǎn)i和點(diǎn)j之間的最近的網(wǎng)絡(luò)距離；W[j]為點(diǎn)j的權(quán)重。

將長(zhǎng)春市中心城區(qū)道路交通現(xiàn)狀圖在ArcGIS10.1中進(jìn)行矢量化處理，利用高級(jí)編輯工具打斷所有相交的道路，重新連接高架橋，對(duì)道路進(jìn)行網(wǎng)絡(luò)分析；在ArcGIS10.1中安裝UNA插件，將交通網(wǎng)絡(luò)現(xiàn)狀圖的道路交叉點(diǎn)作為節(jié)點(diǎn)、道路作為邊，利用UNA分析工具沿著邊對(duì)節(jié)點(diǎn)分別進(jìn)行中介性、鄰近性和直達(dá)性的計(jì)算，再將得到的交通網(wǎng)絡(luò)中心性進(jìn)行與生產(chǎn)性服務(wù)業(yè)相同空間尺度下的核密度分析。

1.3.4 Pearson相關(guān)分析法

利用SPSS相關(guān)性分析工具，將長(zhǎng)春市中心城區(qū)生產(chǎn)性服務(wù)業(yè)多中心的KDE值、空間主成分分析的生產(chǎn)性服務(wù)業(yè)主成分得分值與交通網(wǎng)絡(luò)中心性的KDE值進(jìn)行Pearson相關(guān)分析，判斷長(zhǎng)春市功能多中心性與交通網(wǎng)絡(luò)中心性的相關(guān)關(guān)系。

2 長(zhǎng)春市中心城區(qū)生產(chǎn)性服務(wù)業(yè)多中心性分析

2.1 7種生產(chǎn)性服務(wù)業(yè)的多中心性分析

對(duì)長(zhǎng)春市中心城區(qū)范圍內(nèi)保險(xiǎn)、廣告、會(huì)計(jì)、科技、律師、物流、銀行的點(diǎn)狀分布圖進(jìn)行核密度分析，得到長(zhǎng)春市的各生產(chǎn)性服務(wù)業(yè)核密度多中心分布圖（圖2）。每種行業(yè)的核密度值均采用自然分裂法分為9類，利用顏色區(qū)分等級(jí)，標(biāo)注為0—8級(jí)，0級(jí)沒(méi)有中心性，級(jí)別越高中心性越強(qiáng)。將1—8級(jí)進(jìn)一步分類，7、8級(jí)定義為I類中心，這一類中心值為長(zhǎng)春市級(jí)中心；4、5、6級(jí)定義為II類中心，這類中心值為區(qū)級(jí)中心；1、2、3級(jí)中心定義為III類中心，這類中心集聚能力相對(duì)較弱，多為社區(qū)級(jí)中心。

就市級(jí)I類中心來(lái)看，保險(xiǎn)、會(huì)計(jì)、律師、物流、銀行均表現(xiàn)出多中心特征，廣告、科技表現(xiàn)為單中心結(jié)構(gòu)。廣告的8級(jí)中心出現(xiàn)在火車站附近，科技的8級(jí)中心出現(xiàn)在紅旗街，這兩種生產(chǎn)性服務(wù)業(yè)表現(xiàn)出不同的服務(wù)對(duì)象和選址偏好。不同行業(yè)的多中心有很多相似之處，體現(xiàn)了生產(chǎn)性服務(wù)業(yè)布局的趨同性。保險(xiǎn)、會(huì)計(jì)、律師、銀行均在西安大路中段、人民廣場(chǎng)附近、解放大路與民康路交匯處出現(xiàn)市級(jí)中心，而廣告、物流、銀行也同時(shí)在火車站附近出現(xiàn)中心值點(diǎn)，這些位置是生產(chǎn)性服務(wù)業(yè)共性集聚點(diǎn)。各行業(yè)也有自己的集聚特征，表現(xiàn)在7級(jí)中心的位置上。保險(xiǎn)行業(yè)的7級(jí)中心在汽車經(jīng)濟(jì)技術(shù)開(kāi)發(fā)區(qū)北方汽貿(mào)城，律師行業(yè)在景陽(yáng)立交橋附近和衛(wèi)星廣場(chǎng)附近，物流行業(yè)在二道區(qū)，銀行在桂林路、紅旗街和東勝大街出現(xiàn)7級(jí)中心。除科技和廣告業(yè)外，7個(gè)行業(yè)多表現(xiàn)出明顯多中心特征，共性為城市中心地段的集聚，中心地段之外的集聚表現(xiàn)出了行業(yè)的各自特征。

就區(qū)級(jí)的II類中心來(lái)看，廣告業(yè)沒(méi)有II類中心，其他行業(yè)的II類中心點(diǎn)分布在I類中心四周。保險(xiǎn)行業(yè)的II類中心呈東西分布，主要分布在主中心連接路段。會(huì)計(jì)的II類中心沿主中心向南分布，分布在主要的商圈?？萍嫉腎I類中心沿人民大街、東盛大街、硅谷大街分布，布局較為分散，多靠近大學(xué)布局。律師的II類中心布局在I類中心過(guò)渡地段，以及東盛大街兩側(cè)。物流的II類中心在汽車經(jīng)濟(jì)技術(shù)開(kāi)發(fā)區(qū)和二道區(qū)北側(cè)分布，靠近對(duì)外交通便利的地區(qū)。銀行的II類中心較多，在城市各個(gè)行政區(qū)分布均勻。生產(chǎn)性服務(wù)業(yè)的II類中心呈現(xiàn)出分散中的集中的特點(diǎn)。

圖2 長(zhǎng)春市中心城區(qū)生產(chǎn)性服務(wù)業(yè)核密度多中心分布圖Fig.2 Polycentric Distribution of Kernel Density of Producer Services in the Central City of Changchun

就社區(qū)級(jí)III類中心來(lái)看，部分生產(chǎn)性服務(wù)業(yè)的III類中心靠近城市中心城區(qū)邊界。III類中心雖然集聚能力較低，但大多能夠表現(xiàn)出城市邊緣的產(chǎn)業(yè)集聚狀態(tài)，預(yù)測(cè)城市發(fā)展方向。廣告行業(yè)的分布在城市中心火車站附近的單中心顯著，擴(kuò)散趨勢(shì)弱。保險(xiǎn)、會(huì)計(jì)和律師行業(yè)向四周擴(kuò)散有一定趨勢(shì)，但集聚城市中心更為顯著，有一定的西北和東南方向擴(kuò)張的趨勢(shì)，凈月開(kāi)發(fā)區(qū)方向表現(xiàn)明顯?？萍?、物流、銀行全城散布，分散中有一定集聚趨勢(shì)。

表1 生產(chǎn)性服務(wù)業(yè)解釋總方差Tab.1 The Total Variance Explained of Producer Services

2.2 基于空間主成分分析法的生產(chǎn)性服務(wù)業(yè)多中心性綜合分析

2.2.1 空間主成分分析結(jié)果

空間主成分分析方法的應(yīng)用考慮了多個(gè)指標(biāo)之間的相關(guān)關(guān)系，通過(guò)降維的方式盡可能地保留原有空間數(shù)據(jù)的信息，將存在相關(guān)關(guān)系的變量轉(zhuǎn)化為少數(shù)互不相關(guān)的變量，是多指標(biāo)空間數(shù)據(jù)綜合分析的創(chuàng)新方法。對(duì)7種生產(chǎn)性服務(wù)業(yè)的核密度值進(jìn)行主成分分析，共提取出2個(gè)主成分，第一主成分貢獻(xiàn)率為54.682%，第二主成分貢獻(xiàn)率為16.745%，兩個(gè)主成分累計(jì)貢獻(xiàn)率為71.427%。主成分分析解釋總方差如表1，成分矩陣如表2。

將兩個(gè)主成分的因子得分依據(jù)其貢獻(xiàn)率進(jìn)行加權(quán)求和，利用ArcGIS10.1將主成分加權(quán)值還原為柵格圖，依據(jù)自然分裂法分為9級(jí)，得到生產(chǎn)性服務(wù)業(yè)多中心性的空間主成分分析圖（圖3）。

2.2.2 生產(chǎn)性服務(wù)業(yè)多中心性綜合分析

主因子值較高的6—8級(jí)可以認(rèn)定為是生產(chǎn)性服務(wù)業(yè)的市級(jí)中心區(qū)域，標(biāo)注中心A—E。中心A位于長(zhǎng)春站站前南廣場(chǎng)附近。南廣場(chǎng)街區(qū)是長(zhǎng)春的歷史文化街區(qū)，是日偽時(shí)期日本滿鐵長(zhǎng)春附屬地東南側(cè)的核心區(qū)域。依托火車站，形成生產(chǎn)性服務(wù)業(yè)中心。中心B位于解放大路、民康路、亞泰大街、大經(jīng)路等多條城市干道交匯處附近，是1865年長(zhǎng)春的第一片街區(qū)和1906年清政府開(kāi)辟的長(zhǎng)春商埠地所在地，當(dāng)時(shí)形成西三道街和大馬路兩處早期商業(yè)中心，發(fā)達(dá)的交通（包括在建地鐵2號(hào)線）、多年老商業(yè)區(qū)的基礎(chǔ)、新建高端服務(wù)業(yè)綜合體都對(duì)生產(chǎn)性服務(wù)業(yè)起到集聚作用。中心C位于西安大路中段，重慶路商圈，有長(zhǎng)春市重要的傳統(tǒng)商貿(mào)服務(wù)設(shè)施、公共服務(wù)設(shè)施以及行政辦公設(shè)施等，同時(shí)也是長(zhǎng)春市高層樓宇最集中的地區(qū)以及地價(jià)最高的地區(qū)，生產(chǎn)性服務(wù)業(yè)在此處高度集聚。中心D位于紅旗街，是長(zhǎng)春市的重要商圈，商業(yè)服務(wù)能力強(qiáng)，百腦匯、萬(wàn)達(dá)、歐亞商都等商業(yè)設(shè)施集聚，公共服務(wù)設(shè)施強(qiáng)，醫(yī)療、交通、學(xué)校集聚，是長(zhǎng)春市重要中心節(jié)點(diǎn)。中心E位于桂林路，發(fā)達(dá)商業(yè)吸引生產(chǎn)性服務(wù)業(yè)集聚，表現(xiàn)出生產(chǎn)性服務(wù)業(yè)服務(wù)生產(chǎn)者的本質(zhì)。

基于生產(chǎn)性服務(wù)業(yè)的長(zhǎng)春市多中心識(shí)別中心C、D、E與傳統(tǒng)的長(zhǎng)春市商業(yè)中心——重慶路、紅旗街、桂林路相吻合。中心A和中心B是生產(chǎn)性服務(wù)業(yè)的獨(dú)特中心，并非商業(yè)中心，但卻是都是傳統(tǒng)的商務(wù)服務(wù)中心，交通密集的老城區(qū)。另外，從主因子 5級(jí)中心點(diǎn)位置來(lái)看，衛(wèi)星廣場(chǎng)、汽開(kāi)區(qū)有生產(chǎn)性服務(wù)業(yè)的區(qū)級(jí)集聚點(diǎn)，分別體現(xiàn)出南部新城、汽車經(jīng)濟(jì)技術(shù)開(kāi)發(fā)在長(zhǎng)春市功能結(jié)構(gòu)上的次中心作用。從中心級(jí)更低的得分區(qū)域看，生產(chǎn)性服務(wù)業(yè)布局較為均勻，并在開(kāi)發(fā)區(qū)方向集聚。

研究將長(zhǎng)春市生產(chǎn)性服務(wù)業(yè)多中心結(jié)構(gòu)模式總結(jié)為圖4。長(zhǎng)春市生產(chǎn)性服務(wù)業(yè)多中心呈圈層結(jié)構(gòu)，市級(jí)中心相對(duì)集聚在城市中心區(qū)域，區(qū)域級(jí)中心在主中心外圍分布，社區(qū)級(jí)中心穿插、散布在區(qū)域級(jí)中心四周，一些外圍集聚點(diǎn)在城市開(kāi)發(fā)區(qū)分布，并指向城市擴(kuò)展方向。

表2 成分矩陣Tab.2 The Component Matrix

圖3 生產(chǎn)性服務(wù)業(yè)多中心性的空間主成分分析圖Fig.3 spatial principal component analysis of the polycentricity of the producer services

圖4 長(zhǎng)春市生產(chǎn)性服務(wù)業(yè)多中心性結(jié)構(gòu)模式圖Fig.4 structure pattern of the polycentricity of the producer services in Changchun City

圖5 長(zhǎng)春市中心城區(qū)交通網(wǎng)絡(luò)中心性分析圖Fig.5 the traffic network centrality in the central city of Changchun

圖6 長(zhǎng)春市中心城區(qū)交通網(wǎng)絡(luò)中心性核密度分析圖Fig.6 the kernel density analysis of the traffic network centrality in the central city of Changchun

3 生產(chǎn)性服務(wù)業(yè)的多中心性與交通網(wǎng)絡(luò)中心性的相關(guān)性分析

交通網(wǎng)絡(luò)中心性能夠通過(guò)表現(xiàn)中介性、鄰近性、直達(dá)性有效分析出交通網(wǎng)絡(luò)的通達(dá)程度、向心強(qiáng)度和交通效率等。運(yùn)用UNA城市網(wǎng)絡(luò)分析模型對(duì)長(zhǎng)春市中心城區(qū)的交通網(wǎng)絡(luò)現(xiàn)狀圖進(jìn)行全域的中介性、鄰近性、直達(dá)性分析，結(jié)果如圖5?？紤]到與生產(chǎn)性服務(wù)業(yè)的多中心的兼容性，研究采用相同的核密度分析半徑1 000 m和柵格大小100 m進(jìn)行空間插值，得到交通網(wǎng)絡(luò)中心性分析圖（圖6）。

從圖6可看出，中介性的核密度（圖6a）最高值主要分布在人民廣場(chǎng)以北的重慶路商圈、解放大路與同志街交匯以及大馬路附近，說(shuō)明這幾個(gè)地區(qū)的交通流量最大，通達(dá)性最好；鄰近性的核密度（圖6b）最高值出現(xiàn)在長(zhǎng)春市幾何中心即人民廣場(chǎng)附近，并呈現(xiàn)出隨著距中心距離增加而鄰近性值遞減的特點(diǎn)；直達(dá)性的核密度圖（圖6c）顯示，最高值區(qū)域也出現(xiàn)在人民廣場(chǎng)附近，同時(shí)存在兩個(gè)小的峰值分別在解放大路與民康路交匯處和紅旗街附近，說(shuō)明以上地區(qū)具有較高的網(wǎng)絡(luò)直達(dá)性。

研究利用ArcGIS10.1拾取核密度值，輸入SPSS進(jìn)行標(biāo)準(zhǔn)化處理，與生產(chǎn)性服務(wù)業(yè)的核密度值及空間主成分得分進(jìn)行相關(guān)性檢驗(yàn)，得到結(jié)果如表3。從中可以看出，除物流業(yè)和廣告業(yè)外，其他各行業(yè)的核密度值均與交通網(wǎng)絡(luò)中心性存在0.01水平下的顯著相關(guān)。相應(yīng)地，第一主成分得分與交通網(wǎng)絡(luò)中心性顯著相關(guān)，相關(guān)系數(shù)皆大于0.8；第二主成分與交通網(wǎng)絡(luò)中心性不相關(guān)。物流業(yè)受市內(nèi)交通網(wǎng)絡(luò)網(wǎng)絡(luò)中心性影響小，而受對(duì)外交通線路影響更大。廣告業(yè)與交通網(wǎng)絡(luò)鄰近性、直達(dá)性正相關(guān)，與中介性不相關(guān)，相關(guān)系數(shù)不高。生產(chǎn)性服務(wù)業(yè)主成分綜合分析與交通網(wǎng)絡(luò)呈強(qiáng)正相關(guān)，總的來(lái)看，交通網(wǎng)絡(luò)中心性對(duì)生產(chǎn)性服務(wù)業(yè)的布局呈正向影響作用。

4 結(jié) 語(yǔ)

4.1 結(jié) 論

本文通過(guò)利用POI數(shù)據(jù)研究保險(xiǎn)、會(huì)計(jì)、律師、銀行等7種生產(chǎn)性服務(wù)業(yè)在長(zhǎng)春市中心城區(qū)的核密度空間分布情況，來(lái)檢驗(yàn)長(zhǎng)春市中心城區(qū)的功能多中心性；利用空間主成分分析法綜合分析生產(chǎn)性服務(wù)業(yè)的多中心結(jié)構(gòu)；利用城市網(wǎng)絡(luò)分析（UNA）工具，分析長(zhǎng)春市中心城區(qū)的交通網(wǎng)絡(luò)中心性，對(duì)生產(chǎn)性服務(wù)業(yè)的多中心性與交通網(wǎng)絡(luò)的中心性進(jìn)行相關(guān)性分析，得到結(jié)論如下。

第一，長(zhǎng)春市中心城區(qū)范圍內(nèi)存在生產(chǎn)性服務(wù)業(yè)多中心。生產(chǎn)性服務(wù)業(yè)多中心呈分級(jí)圈層分布。

第二，生產(chǎn)性服務(wù)業(yè)部分中心與城市商業(yè)中心吻合。

第三，傳統(tǒng)商務(wù)中心對(duì)生產(chǎn)性服務(wù)業(yè)的影響較大，老城區(qū)的老商業(yè)中心易出現(xiàn)生產(chǎn)性服務(wù)業(yè)的集聚，形成城市生產(chǎn)性服務(wù)業(yè)中心。

第四，長(zhǎng)春市多中心性與交通網(wǎng)絡(luò)中心性存在著顯著相關(guān)性，交通對(duì)城市生產(chǎn)性服務(wù)業(yè)的聚集具有明顯的作用，生產(chǎn)性服務(wù)業(yè)沿城市主要道路的集聚明顯，快速路、主干路、輕軌以及一些次干路對(duì)生產(chǎn)性服務(wù)業(yè)有著吸引作用。

表3 長(zhǎng)春市中心城區(qū)生產(chǎn)性服務(wù)業(yè)多中心性與交通網(wǎng)絡(luò)中心性的相關(guān)系數(shù)Tab.3 the coefficient of correlation between the polycentricity of the producer services and the traffic network centrality in the central city of Changchun

4.2 討 論

在研究長(zhǎng)春市中心城區(qū)多中心性時(shí)，本文有幾點(diǎn)創(chuàng)新之處。

第一，數(shù)據(jù)獲取方面，利用百度POI數(shù)據(jù)獲取生產(chǎn)性服務(wù)業(yè)的位置信息，較之傳統(tǒng)統(tǒng)計(jì)年鑒數(shù)據(jù)具有實(shí)時(shí)性更高、準(zhǔn)確性更好的特征。

第二，研究思路方面，利用生產(chǎn)性服務(wù)業(yè)的點(diǎn)集空間分布特征研究區(qū)域范圍較小的城市中心城區(qū)的功能多中心性，具有創(chuàng)新意義。

第三，研究方法方面，在生產(chǎn)性服務(wù)業(yè)多中心性的綜合分析中，提出空間主成分分析法這一新方法，該方法結(jié)合主成分分析與核密度空間分析的優(yōu)點(diǎn)，充分考慮各要素的權(quán)重，能夠得到更為綜合的多中心結(jié)果，增加了結(jié)果的科學(xué)性?？臻g主成分分析將主成分分析運(yùn)用到空間分析中，結(jié)合二者優(yōu)點(diǎn)，同樣適合其他多要素綜合作用的空間分析中，具有廣泛推廣的意義。

然而，百度POI數(shù)據(jù)只能獲取興趣點(diǎn)的地理位置信息，對(duì)企業(yè)的等級(jí)規(guī)模不能加以區(qū)分，這將在下一步研究中加以改進(jìn)。此外，今后研究可考慮對(duì)不同城市的功能多中心進(jìn)行比較分析，以期總結(jié)出更為共性的規(guī)律。

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圖表來(lái)源：

表1-3：作者繪制

圖1-6：作者繪制