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    互聯(lián)網(wǎng)時(shí)代蘇州餐飲業(yè)空間特征及影響因素

    2022-12-05 12:42:04湯玉簫吳祖泉陳宏勝
    熱帶地理 2022年11期
    關(guān)鍵詞:餐飲業(yè)密度中心

    湯玉簫,吳祖泉,陳宏勝

    (1. 蘇州科技大學(xué)建筑與城市規(guī)劃學(xué)院,江蘇 蘇州 215011;2. 同濟(jì)大學(xué)建筑與城市規(guī)劃學(xué)院,上海 200092;3. 深圳大學(xué)建筑與城市規(guī)劃學(xué)院,廣東 深圳 518060)

    互聯(lián)網(wǎng)信息技術(shù)的發(fā)展不僅改變了人們的生活和工作方式,還深刻影響著區(qū)域、城市、社區(qū)的空間形態(tài)和經(jīng)濟(jì)社會(huì)活動(dòng)的組織方式。其中,面向居民日常生活需要的城市商業(yè)空間受互聯(lián)網(wǎng)信息技術(shù)的影響最為顯著。國內(nèi)外學(xué)者關(guān)于網(wǎng)上購物的實(shí)證研究表明,網(wǎng)上購物對城市實(shí)體商業(yè)空間可能存在替代(Bhat et al., 2003;冒亞龍 等,2009)、促進(jìn)(Farag et al., 2007)、補(bǔ)充(Weltevreden, 2007;汪明峰等,2010)等多種作用,城市商業(yè)空間格局也相應(yīng)地產(chǎn)生多種變化。不過,也有部分學(xué)者認(rèn)為互聯(lián)網(wǎng)對城市商業(yè)空間的影響效果尚不明顯(Sim et al.,2002),如黃瑩等(2012)研究發(fā)現(xiàn),連鎖酒店空間布局更多地反映地價(jià)、交通等因子的影響而非互聯(lián)網(wǎng)的影響。近年來,大量針對網(wǎng)絡(luò)團(tuán)購的研究認(rèn)為,網(wǎng)絡(luò)團(tuán)購的興起加劇商業(yè)中心的集聚現(xiàn)象(路紫等,2013;史坤博等,2016)。此外,還有學(xué)者認(rèn)為互聯(lián)網(wǎng)影響下的城市生活服務(wù)業(yè)對傳統(tǒng)區(qū)位的依賴程度下降,從而在空間上擴(kuò)散(王宇凡等,2019)。當(dāng)前,互聯(lián)網(wǎng)仍在加速向傳統(tǒng)行業(yè)滲透,互聯(lián)網(wǎng)對城市商業(yè)空間的影響還將進(jìn)一步擴(kuò)大。作為城市商業(yè)的重要組成部分,餐飲業(yè)受互聯(lián)網(wǎng)信息技術(shù)的影響極深,其中以采取O2O模式的互聯(lián)網(wǎng)餐飲業(yè)發(fā)展最為迅速。本地生活O2O指同一城市(或地區(qū)),為滿足居民日常生活需求提供商品或服務(wù)的商業(yè)模式,同時(shí)涉及線上和線下的運(yùn)營流程。在餐飲業(yè)上,根據(jù)運(yùn)營模式不同,O2O餐飲業(yè)可以分為到店O2O餐飲業(yè)和到家O2O餐飲業(yè)2種類型(艾瑞網(wǎng),2017)。到店O2O 餐飲業(yè)主要指以“大眾點(diǎn)評(píng)”等為代表的互聯(lián)網(wǎng)餐飲業(yè),運(yùn)營模式為通過購物券、點(diǎn)評(píng)等信息吸引顧客進(jìn)行線下店鋪消費(fèi);到家O2O 餐飲業(yè)主要指以“餓了么”“美團(tuán)外賣”等為代表的互聯(lián)網(wǎng)外賣餐飲,運(yùn)營模式為“線上下單、線下配送”。

    傳統(tǒng)餐飲業(yè)在城市空間布局上符合“中心地理論”(梁璐,2007;張旭 等,2009;舒舍玉 等,2012),呈現(xiàn)在城市中心集聚以及等級(jí)分布的特征,而在互聯(lián)網(wǎng)影響下的城市餐飲業(yè)空間格局則產(chǎn)生新的變化。已有關(guān)于互聯(lián)網(wǎng)餐飲業(yè)的研究主要集中在到家O2O 餐飲業(yè)上,既有研究認(rèn)為在互聯(lián)網(wǎng)時(shí)代,餐飲業(yè)在一定程度上擺脫對區(qū)位的依賴,在空間上呈現(xiàn)“擴(kuò)散化”和“均質(zhì)化”的發(fā)展格局(晏龍旭,2017)。王宇凡等(2019)的研究發(fā)現(xiàn),在信息技術(shù)的擴(kuò)散力量和傳統(tǒng)區(qū)位決策因素等集聚力量的共同作用下,網(wǎng)絡(luò)外賣餐館最終呈“分散的集中”特征。翟青等(2020)的研究發(fā)現(xiàn),線上餐飲空間集聚特征不顯著,呈“水平、多中心”的網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu),空間分布較為分散。施響等(2019)則認(rèn)為外賣O2O 餐飲業(yè)的空間發(fā)展更契合“創(chuàng)新擴(kuò)散假說”,外賣餐飲業(yè)由創(chuàng)新中心向外圍逐漸滲透和擴(kuò)散。在到店O2O餐飲業(yè)研究上,王建竹(2014)認(rèn)為在網(wǎng)絡(luò)團(tuán)購的作用下,城市核心商圈餐飲業(yè)的集聚程度得到加強(qiáng),同時(shí)又使得城市外圍地區(qū)的餐飲業(yè)形成更為“均勻化”的空間布局態(tài)勢。總體而言,已有關(guān)于互聯(lián)網(wǎng)餐飲業(yè)的研究主要針對單一類型互聯(lián)網(wǎng)餐飲業(yè),缺乏對同一區(qū)域兩類互聯(lián)網(wǎng)餐飲業(yè)空間格局及影響因素的比較研究,因此不能全面地理解互聯(lián)網(wǎng)影響下城市餐飲業(yè)空間產(chǎn)生的變化。

    互聯(lián)網(wǎng)餐飲業(yè)空間是由互聯(lián)網(wǎng)影響效應(yīng)作用于實(shí)體餐飲業(yè)空間形成的,因此城市互聯(lián)網(wǎng)餐飲業(yè)的空間分布是由互聯(lián)網(wǎng)產(chǎn)生的空間影響效應(yīng)和餐飲業(yè)所處的城市空間共同決定的。到店O2O餐飲業(yè)和到家O2O餐飲業(yè)兩類互聯(lián)網(wǎng)餐飲業(yè)由于其運(yùn)營模式的差異,分別迎合了不同功能類型的城市商業(yè)空間,從而導(dǎo)致兩類互聯(lián)網(wǎng)餐飲業(yè)不同的空間分布偏好。可見,要全面深入地理解互聯(lián)網(wǎng)信息技術(shù)對城市餐飲業(yè)空間格局的影響,不僅需要以兩類O2O餐飲業(yè)為研究對象,還需考察它們在不同功能類型地區(qū)的空間分異。因此,本研究選取了城市空間異質(zhì)性較強(qiáng)的蘇州為案例城市,采用核密度估計(jì)、多距離空間聚類和多尺度地理加權(quán)回歸等分析方法,比較其到店O2O 餐飲業(yè)和到家O2O 餐飲業(yè)的空間特征差異,對互聯(lián)網(wǎng)場景下的城市餐飲業(yè)空間分布特征及其影響因素進(jìn)行研究,以期對互聯(lián)網(wǎng)時(shí)代下的城市商業(yè)空間優(yōu)化布局提供理論參考。

    1 研究區(qū)概況、數(shù)據(jù)與方法

    1.1 研究區(qū)概況

    蘇州市是長三角重要的中心城市之一,其經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平和信息化發(fā)展水平均較高。據(jù)《2019年度江蘇省互聯(lián)網(wǎng)發(fā)展?fàn)顩r報(bào)告》(江蘇省通信管理局,2019),蘇州市2019 年度網(wǎng)民規(guī)模達(dá)到716 萬人,互聯(lián)網(wǎng)普及率達(dá)到66.6%,遠(yuǎn)超全國和江蘇省平均水平。因此,選擇蘇州市作為案例城市,研究互聯(lián)網(wǎng)影響下餐飲業(yè)空間格局具有一定的典型性。

    另外,蘇州既是國家歷史文化名城,也是國家高新技術(shù)產(chǎn)業(yè)基地,是將歷史遺產(chǎn)保護(hù)和現(xiàn)代化城市建設(shè)有機(jī)融合的典范城市。在城市空間構(gòu)成上,蘇州既有保護(hù)完整的古城,也有蓬勃發(fā)展的新區(qū),其功能和空間異質(zhì)性十分明顯,其中蘇州中心城區(qū)集中體現(xiàn)這種功能和空間的異質(zhì)性。蘇州中心城區(qū)包括古城、高新區(qū)和工業(yè)園區(qū)三大中心板塊,古城和新城(后者)在空間上相對分離,承擔(dān)的城市功能和本身的空間形態(tài)差異較大。古城以文化旅游服務(wù)為主,由于歷史遺產(chǎn)保護(hù)的需要,城市肌理和建筑等受到嚴(yán)格管控;新城則更多地承擔(dān)著現(xiàn)代城市功能,是城市CBD所在。因此,本文選擇蘇州中心城區(qū)作為案例區(qū)域,可更好地比較不同類型城市空間中到店O2O 餐飲業(yè)和到家O2O 餐飲業(yè)的空間特征差異。

    1.2 數(shù)據(jù)來源與處理

    采用互聯(lián)網(wǎng)開放大數(shù)據(jù)作為數(shù)據(jù)源,分別以大眾點(diǎn)評(píng)的餐飲店鋪?zhàn)鳛榈降闛2O 餐飲業(yè)數(shù)據(jù)來源,美團(tuán)外賣店鋪?zhàn)鳛榈郊襉2O餐飲業(yè)的數(shù)據(jù)來源。其中,大眾點(diǎn)評(píng)餐飲業(yè)店鋪數(shù)據(jù)采集于大眾點(diǎn)評(píng)網(wǎng)①https://www.dianping.com/,數(shù)據(jù)截至2019 年10 月。大眾點(diǎn)評(píng)網(wǎng)是中國最大的第三方消費(fèi)點(diǎn)評(píng)網(wǎng)站,有專業(yè)的線下銷售人員對店鋪信息進(jìn)行實(shí)地確認(rèn)和更新。為提高點(diǎn)評(píng)信息的有效性,以總評(píng)價(jià)數(shù)>10條的大眾點(diǎn)評(píng)餐飲業(yè)店鋪數(shù)據(jù)作為到店O2O餐飲業(yè)的數(shù)據(jù)。蘇州中心城區(qū)大眾點(diǎn)評(píng)店鋪共計(jì)50 986家,其中總評(píng)價(jià)數(shù)>10條的共15 791家。美團(tuán)外賣餐飲店鋪數(shù)據(jù)采集于美團(tuán)外賣2019 年10 月單月數(shù)據(jù),根據(jù)《2019 年上半年中國外賣產(chǎn)業(yè)調(diào)查研究報(bào)告》,2019 年上半年美團(tuán)外賣第一季度、第二季度交易額占比分別為63.4%和65.1%(美團(tuán)研究院,2019),因此美團(tuán)外賣數(shù)據(jù)對于整個(gè)外賣行業(yè)具有代表性。對數(shù)據(jù)進(jìn)行糾偏和去重處理,再剔除月銷售<20單的店鋪后,獲得蘇州中心城區(qū)美團(tuán)外賣店鋪共計(jì)9 173 家,作為到家O2O餐飲業(yè)的數(shù)據(jù)源。此外,由于餐飲業(yè)O2O對傳統(tǒng)餐飲店鋪的依賴很高,為了更好地揭示兩類店鋪的空間特征,引入高德餐飲POI作為線下餐飲店鋪的數(shù)據(jù)源進(jìn)行對比分析,數(shù)據(jù)采集于2019年10月。經(jīng)過數(shù)據(jù)處理,共獲得蘇州中心城區(qū)線下餐飲店鋪50 597 家。該類線下店鋪既包括僅線下營業(yè)的店鋪,也包括加入O2O平臺(tái)的線下店鋪。雖然大量的餐飲店鋪加入O2O 平臺(tái),但還是以線下營業(yè)為主,且在本研究中以線下營業(yè)為主的店鋪數(shù)量遠(yuǎn)高于兩類O2O餐飲業(yè)數(shù)量,因此高德餐飲POI能較好地反映傳統(tǒng)線下餐飲業(yè)的空間分布特征。蘇州各類餐飲店空間分布如圖1所示。

    圖1 蘇州中心城區(qū)各類餐飲店空間分布Fig.1 Spatial distribution of various restaurants in the central city

    1.3 研究方法

    1.3.1 O2O 滲透率 加入O2O 平臺(tái)的餐飲商家在城市(地區(qū))所有實(shí)體商家中占有的比例可以深刻反映一個(gè)城市(地區(qū))餐飲行業(yè)受互聯(lián)網(wǎng)發(fā)展的影響程度,參考相關(guān)研究(艾瑞網(wǎng),2017;史坤博等,2018;張逸姬 等,2019),稱之為O2O 滲透率。本研究含有兩類O2O餐飲業(yè)店鋪,其滲透率分別為:

    式中:Pa為到店O2O 滲透率,Pb為到家O2O 滲透率;Sa、Sb、Sc分別代表到店O2O 餐飲店鋪數(shù)量、到家O2O餐飲店鋪數(shù)量和實(shí)體餐飲店鋪數(shù)量。需要說明的是,這兩類互聯(lián)網(wǎng)餐飲業(yè)的滲透率并不能直接進(jìn)行比較,但可以考察各自的分布情況,進(jìn)而分析出各自受互聯(lián)網(wǎng)影響的程度。

    1.3.2 空間分析方法

    1)核密度估計(jì)

    采用核密度估計(jì)法分析蘇州市互聯(lián)網(wǎng)餐飲業(yè)和實(shí)體餐飲業(yè)的空間分布及集聚情況。核密度分析能較為直觀地展現(xiàn)空間點(diǎn)數(shù)據(jù)集的集聚或離散的分布特征,較好地反映地理要素空間分布的距離衰減效應(yīng)(禹文豪等,2016)。根據(jù)本研究區(qū)域和餐飲業(yè)空間的地理特征,在中心城區(qū)層面和微觀層面分別采用800和300 m為搜索半徑。

    2)多距離空間聚類

    多距離空間聚類即Ripley'sK函數(shù),是一種點(diǎn)數(shù)據(jù)模式的分析方法,對空間點(diǎn)數(shù)據(jù)集進(jìn)行不同距離的聚類程度分析,最終可以得到空間點(diǎn)數(shù)據(jù)集在不同觀測尺度下的集聚或離散的分布特征。計(jì)算公式為(王遠(yuǎn)等,2007):

    式中:A為研究區(qū)面積;dij為研究區(qū)范圍內(nèi)空間對象i到空間對象j的距離;d為空間尺度大小;δ(dij)為指示函數(shù);n為研究區(qū)內(nèi)空間對象的數(shù)量;π 為圓周率;L(d)為K(d)的開平方的線性變換。

    1.3.3 多尺度地理加權(quán)回歸模型 采用全局OLS模型分析影響互聯(lián)網(wǎng)餐飲業(yè)分布的因素,并使用多尺度地理加權(quán)回歸(MGWR)模型進(jìn)行局部擬合,從而更精確地揭示影響因素對不同地理位置互聯(lián)網(wǎng)餐飲業(yè)產(chǎn)生的效應(yīng)。相較于傳統(tǒng)地理加權(quán)回歸模型(GWR),MGWR 增加了一個(gè)空間平穩(wěn)變量,能更精確地識(shí)別因不同區(qū)域位置差異帶來的局部影響效應(yīng)變化。全局線性回歸計(jì)算公式為:

    式中:β0為常數(shù)項(xiàng),β1和β2等為系數(shù);y為自變量;x1和x2等為因變量;ε為殘差。

    MGWR計(jì)算公式為(沈體雁等,2020):

    式中:(ui,vi)為第一個(gè)樣本點(diǎn)的空間坐標(biāo);j為自變量個(gè)數(shù);xij表示第j個(gè)自變量在第i個(gè)點(diǎn)的觀測值;bwj表示第j個(gè)變量回歸系數(shù)使用的帶寬,βbwj為局部回歸得到的回歸系數(shù);εi為殘差。

    2 蘇州市互聯(lián)網(wǎng)餐飲業(yè)的空間特征

    2.1 互聯(lián)網(wǎng)餐飲業(yè)總體空間特征

    2.1.1 互聯(lián)網(wǎng)餐飲業(yè)對傳統(tǒng)餐飲業(yè)空間的依賴性較強(qiáng) 采用核密度估計(jì)法對中心城區(qū)互聯(lián)網(wǎng)餐飲業(yè)的空間分布特征進(jìn)行分析,搜索半徑設(shè)置為800 m,計(jì)算并繪制實(shí)體餐飲業(yè)的核密度(圖2)。到店O2O餐飲業(yè)呈現(xiàn)明顯的中心集聚特征,形成“一主四副多點(diǎn)”的多中心空間結(jié)構(gòu)(圖2-a)。其中,觀前地區(qū)形成集聚密度最大、分布范圍最廣的到店O2O餐飲業(yè)主中心;在石路、湖西、湖東和獅山地區(qū)形成集聚密度和分布范圍較高的次中心;平江新城、越溪、滄浪新城等地區(qū)也形成一定集聚密度的到店O2O餐飲業(yè)集聚區(qū);而在婁葑、吳中、元和、木瀆等地區(qū)到店O2O餐飲業(yè)分布面積較廣,但集聚密度較低??傮w而言,到店O2O餐飲業(yè)與實(shí)體餐飲業(yè)的空間分布基本一致,與所處商圈等級(jí)有密切聯(lián)系。

    圖2 中心城區(qū)各類餐飲業(yè)核密度Fig.2 Kernel density of various catering industries in the central city

    相比之下,到家O2O餐飲業(yè)形成更為均質(zhì)的空間格局,城市餐飲業(yè)中心之間的差異變?。▓D2-b)。觀前地區(qū)餐飲業(yè)集聚密度與石路、湖西等次中心相當(dāng),優(yōu)勢不再明顯。主要餐飲業(yè)中心周邊形成的次級(jí)集聚中心也均得到一定程度的增強(qiáng),平江新城、滄浪新城、吳中和婁葑等地區(qū)到家O2O餐飲業(yè)發(fā)展水平均較高,婁葑地區(qū)的到家O2O餐飲業(yè)集聚密度甚至已不低于周邊兩大高等級(jí)餐飲業(yè)中心觀前和石路??梢姡ヂ?lián)網(wǎng)影響下到家O2O餐飲業(yè)正由高等級(jí)商圈向低等級(jí)商圈擴(kuò)散。雖然到家O2O空間擴(kuò)散趨勢較為明顯,但歸根結(jié)底到家O2O餐飲業(yè)的集聚中心仍是在實(shí)體餐飲業(yè)的基礎(chǔ)上形成的(圖2-c);因此,無論是到店O2O餐飲業(yè)還是到家O2O餐飲業(yè),對已有實(shí)體餐飲業(yè)依賴度均較高,即傳統(tǒng)餐飲業(yè)空間是兩類互聯(lián)網(wǎng)餐飲業(yè)空間形成的基礎(chǔ)。

    2.1.2 到店O2O 餐飲業(yè)集聚度增強(qiáng),到家O2O 餐飲業(yè)分布更為均衡 采用多距離空間聚類分析不同尺度下互聯(lián)網(wǎng)餐飲業(yè)的空間分布模式,同樣將實(shí)體餐飲業(yè)空間分布一同納入觀測,在此基礎(chǔ)上采用多項(xiàng)式方法擬合餐飲業(yè)集聚強(qiáng)度曲線(圖3)。結(jié)果顯示,各類餐飲業(yè)的L(d)值均>0,表明中心城區(qū)各類餐飲業(yè)均呈現(xiàn)集聚分布狀態(tài)?;ヂ?lián)網(wǎng)餐飲業(yè)均在7.7 km處達(dá)到最大集聚強(qiáng)度,而實(shí)體餐飲業(yè)則在8.64 km 處才達(dá)到最大集聚強(qiáng)度。顯然,互聯(lián)網(wǎng)餐飲業(yè)更偏向于在城市中心區(qū)范圍內(nèi)集聚。到店O2O餐飲業(yè)在7.35 km 范圍內(nèi)集聚強(qiáng)度均高于實(shí)體餐飲業(yè),可見相較于實(shí)體餐飲業(yè),到店O2O餐飲業(yè)在城市空間集聚程度得到增強(qiáng)。到家O2O餐飲業(yè)在0.52 km 范圍內(nèi)集聚強(qiáng)度也高于實(shí)體餐飲業(yè),可見微觀尺度的到家O2O餐飲業(yè)集聚度也較高。而隨著觀測尺度逐漸變大,到家O2O餐飲業(yè)集聚強(qiáng)度逐漸低于實(shí)體餐飲業(yè),且差距越來越大,可見到家O2O餐飲業(yè)的空間分布更為均衡??傮w而言,互聯(lián)網(wǎng)到家餐飲業(yè)擴(kuò)散作用明顯,互聯(lián)網(wǎng)到店餐飲業(yè)則趨于中心集聚。

    圖3 中心城區(qū)各類餐飲業(yè)多距離空間聚類分析結(jié)果Fig.3 Multi-distance spatial cluster analysis of various catering industries in the central city

    2.2 三大城市中心互聯(lián)網(wǎng)餐飲業(yè)空間特征

    互聯(lián)網(wǎng)餐飲業(yè)的滲透率能反映一個(gè)城市(地區(qū))的餐飲行業(yè)受互聯(lián)網(wǎng)發(fā)展的影響程度,本文統(tǒng)計(jì)三大城市中心所屬的行政區(qū)中各類餐飲業(yè)的分布密度和兩類互聯(lián)網(wǎng)餐飲業(yè)的滲透率(表1)。其中,姑蘇區(qū)到店O2O餐飲業(yè)滲透率與高新區(qū)和工業(yè)園區(qū)相當(dāng),但到家O2O餐飲業(yè)的滲透率僅為另外2個(gè)行政區(qū)的一半。由此可見,到店O2O餐飲業(yè)在三大城市中心的發(fā)展水平相對均衡,而到家O2O餐飲業(yè)的發(fā)展水平表現(xiàn)出明顯的空間偏好。為了全面理解互聯(lián)網(wǎng)對城市餐飲業(yè)空間產(chǎn)生的影響,以三大城市中心為例,從微觀尺度對互聯(lián)網(wǎng)餐飲業(yè)空間進(jìn)行更為深入的分析。

    表1 蘇州中心城區(qū)互聯(lián)網(wǎng)餐飲業(yè)滲透率Table 1 Statistics on the penetration rate of Internet catering industry in the central city

    2.2.1 古城城市中心:到店O2O餐飲業(yè)中心集聚,到家O2O 餐飲業(yè)中心外移 古城中心地區(qū)的實(shí)體餐飲業(yè)以觀前和石路為核心向周邊地區(qū)擴(kuò)散(圖4-a),在平江路、臨頓路、鳳凰街、學(xué)士街、王天井巷和山塘街等地區(qū)形成多個(gè)線性集聚區(qū),而在永捷廣場、桐涇北路、勞動(dòng)路等地區(qū)則形成密度相對較低的集聚區(qū)。比較到店O2O餐飲業(yè)與實(shí)體餐飲業(yè)的空間分布,顯而易見,到店O2O餐飲業(yè)具有明顯的中心集聚現(xiàn)象(圖4-a),主要表現(xiàn)在2 個(gè)方面。其一,觀前和石路地區(qū)餐飲業(yè)高密度集聚區(qū)面積大幅減少,出現(xiàn)向核心地區(qū)收縮的現(xiàn)象,如石路地區(qū)的到店O2O 餐飲業(yè)更加集中于靠南的石路國際商城。其二,位于次級(jí)中心的到店O2O餐飲業(yè)受到明顯的削弱,如平江路、臨頓路、王天井巷等均受到不同程度的影響??梢?,由于高等級(jí)中心的強(qiáng)吸聚力,低等級(jí)中心到店O2O服務(wù)功能受到較大制約。

    到家O2O餐飲業(yè)方面(圖4-b),古城區(qū)外的石路取代觀前地區(qū)的餐飲業(yè)主中心地位,成為古城城市中心到家O2O 餐飲的核心,即到家O2O 餐飲業(yè)發(fā)生中心外移。產(chǎn)生此現(xiàn)象的主要原因并非互聯(lián)網(wǎng)的擴(kuò)散作用,而是由于觀前地區(qū)主導(dǎo)功能與到家O2O的運(yùn)營模式不相適應(yīng)。觀前地區(qū)以旅游功能為主,而外來游客旅游的目的是為了獲得更加直接、真實(shí)的旅游體驗(yàn),具體到餐飲業(yè),到家O2O餐飲業(yè)的線下配送模式顯然與此不匹配。石路地區(qū)的到家O2O餐飲業(yè)則依托周邊地區(qū)商業(yè)辦公功能獲得更好的發(fā)展。總體而言,古城中心互聯(lián)網(wǎng)的擴(kuò)散作用并不明顯,由于旅游功能影響下到家O2O餐飲業(yè)需求不足,平江路、山塘街等地區(qū)產(chǎn)生和觀前地區(qū)相同的現(xiàn)象,即到家O2O餐飲業(yè)分布密度較低。

    圖4 蘇州古城城市中心各類餐飲業(yè)核密度Fig.4 Kernel density of various catering industries in the city center of the ancient city

    更進(jìn)一步分析可知,到店O2O 餐飲業(yè)的點(diǎn)評(píng)、推薦功能迎合了地區(qū)旅游功能的需求,加強(qiáng)了旅游核心區(qū)到店O2O 餐飲業(yè)的集聚度。這解釋了到店O2O餐飲業(yè)高等級(jí)中心如觀前地區(qū)的集聚度顯著提高的現(xiàn)象,也解釋了位于旅游功能區(qū)的次級(jí)餐飲業(yè)中心如平江路、山塘街等在餐飲服務(wù)功能在受到更高等級(jí)商圈“爭奪”的情形下,依然維持較高水平的到店O2O餐飲業(yè)集聚度。由此可見,旅游核心區(qū)餐飲業(yè)到店消費(fèi)特征較強(qiáng)而到家消費(fèi)特征較弱。

    2.2.2 新城城市中心:互聯(lián)網(wǎng)餐飲業(yè)呈點(diǎn)狀分布,商場成為互聯(lián)網(wǎng)餐飲業(yè)的主要空間載體 與古城區(qū)相比,蘇州新城區(qū)的城市空間更加空曠,面向城市生活的沿街店面相對較少,大量餐飲業(yè)設(shè)施幾乎都集中分布在規(guī)模不一的各級(jí)各類商場中。以高新區(qū)的獅山片區(qū)為例(圖5),互聯(lián)網(wǎng)餐飲業(yè)呈現(xiàn)點(diǎn)狀分布特征,多數(shù)集中分布于商場或商業(yè)街,如綠寶廣場、龍湖天街、金鷹國際、淮海街等地區(qū)。相較實(shí)體餐飲業(yè),無論是到店O2O 餐飲業(yè)還是到家O2O餐飲業(yè)均呈現(xiàn)更強(qiáng)的集聚特征。作為高新區(qū)最重要的商業(yè)服務(wù)中心,龍湖天街和綠寶廣場地區(qū)的到店O2O 餐飲業(yè)分布密度遠(yuǎn)高于其他地區(qū),可見到店O2O餐飲業(yè)趨向分布在更高等級(jí)的商業(yè)區(qū)。較為意外的是,到家O2O餐飲業(yè)在次級(jí)中心集聚度(如北部的港龍商業(yè)街、景山路等)相較于實(shí)體餐飲業(yè)并沒有得到加強(qiáng),餐飲業(yè)仍然在向綠寶廣場和龍湖天街等高等級(jí)商業(yè)區(qū)集聚。由于政策等原因,兩類互聯(lián)網(wǎng)餐飲業(yè)并不能脫離實(shí)體店面經(jīng)營,而新城區(qū)商業(yè)功能普遍采用集中化方式布局,使得弱區(qū)位缺乏承載餐飲業(yè)的空間載體,難以形成餐飲業(yè)集聚效應(yīng),這在很大程度上抑制互聯(lián)網(wǎng)的擴(kuò)散作用。此外,到家O2O餐飲業(yè)的運(yùn)營模式更加契合具有商務(wù)辦公和學(xué)校等功能的城市空間,而龍湖天街和綠寶廣場距離該地區(qū)主要的商務(wù)區(qū)和高校距離更近,這也解釋了到家O2O餐飲業(yè)的中心集聚現(xiàn)象。

    圖5 蘇州高新區(qū)城市中心各類餐飲業(yè)核密度Fig.5 Kernel density of various catering industries in the city center of the high-tech zone

    工業(yè)園區(qū)餐飲業(yè)圍繞金雞湖形成以湖西、湖東為核心的餐飲集聚區(qū),與高新區(qū)相同,園區(qū)餐飲業(yè)同樣依托各級(jí)各類商場呈現(xiàn)點(diǎn)狀分布的特征(圖6)。到店O2O餐飲業(yè)在湖西和湖東地區(qū)的集聚度遠(yuǎn)高于其他地區(qū),可見到店O2O餐飲業(yè)存在明顯的中心偏好性,且片區(qū)等級(jí)越高,中心吸聚力越強(qiáng)。這是因?yàn)榈降闛2O餐飲業(yè)的點(diǎn)評(píng)、推薦功能增強(qiáng)高等級(jí)中心餐飲業(yè)的品牌效應(yīng),同時(shí)拓展高等級(jí)餐飲業(yè)中心的服務(wù)范圍。而到家O2O餐飲業(yè)則在一定程度上受到互聯(lián)網(wǎng)擴(kuò)散作用的影響,雙湖廣場、順達(dá)廣場、聯(lián)豐廣場以及翰林鄰里中心等地區(qū)的到家O2O餐飲業(yè)相較于實(shí)體餐飲業(yè)均得到增強(qiáng)。此外,這些地區(qū)周邊的高校同樣促進(jìn)到家O2O 餐飲業(yè)的集聚??傮w而言,互聯(lián)網(wǎng)餐飲業(yè)仍需依托適當(dāng)?shù)某鞘泄δ芸臻g進(jìn)行布局。

    圖6 蘇州工業(yè)園區(qū)城市中心各類餐飲業(yè)核密度Fig.6 Kernel density of various catering industries in the city center of the industrial park

    3 蘇州市互聯(lián)網(wǎng)餐飲業(yè)空間特征的影響因素分析

    3.1 影響因素選取

    互聯(lián)網(wǎng)餐飲業(yè)是在傳統(tǒng)餐飲業(yè)基礎(chǔ)上發(fā)展而來的,所以傳統(tǒng)餐飲業(yè)空間分布的影響因素如商業(yè)集聚度、交通區(qū)位及人口分布等同樣影響著互聯(lián)網(wǎng)餐飲業(yè)的空間分布,因此本研究選取了傳統(tǒng)餐飲業(yè)空間布局的影響因素(梁璐,2007;張旭等,2009;舒舍玉等,2012)。同時(shí),為了探究不同城市功能對兩類互聯(lián)網(wǎng)餐飲業(yè)的影響差異,使用住宅小區(qū)密度、寫字樓密度、高校密度和旅游資源密度替代常用的人口密度表征餐飲業(yè)的市場依賴。因此,綜合考慮傳統(tǒng)餐飲空間布局影響因素、蘇州互聯(lián)網(wǎng)餐飲業(yè)的實(shí)地調(diào)研情況及空間數(shù)據(jù)的可獲取性,從市場依賴、交通區(qū)位、商業(yè)集聚和地價(jià)水平4 個(gè)方面(表2)對影響蘇州市互聯(lián)網(wǎng)餐飲業(yè)空間分布的因素進(jìn)行分析。

    表2 互聯(lián)網(wǎng)餐飲業(yè)空間分布影響因素選取及含義Table 2 Index selection and implication of influencing factors of spatial distribution of Internet catering industry

    3.2 模型構(gòu)建與運(yùn)算結(jié)果

    在參考相關(guān)研究并多次實(shí)驗(yàn)的基礎(chǔ)上,采用1 km×1 km的網(wǎng)格對中心城區(qū)進(jìn)行劃分,去除各類餐飲業(yè)均無分布的單元格,最終得到320個(gè)空間分析單元,分別統(tǒng)計(jì)自變量與因變量。對變量進(jìn)行共線性檢驗(yàn),所構(gòu)建的互聯(lián)網(wǎng)餐飲業(yè)模型共線性均<10,說明各變量之間具有較好的相互獨(dú)立性。

    首先,構(gòu)建多元線性回歸模型(OLS),結(jié)果見表3所示。其次,在OLS模型的基礎(chǔ)上利用MGWR軟件(Fotheringham et al.,2017)建立考慮了地理位置差異的多尺度地理加權(quán)回歸模型(MGWR)。結(jié)果顯示,到店O2O 餐飲業(yè)R2從0.773 提高到了0.858,AICc 從452.701 下降至392.008(表3、4);到家O2O 餐飲業(yè)R2從0.616 提高到0.713,AICc 從620.609下降至582.68(見表3、4)?;ヂ?lián)網(wǎng)餐飲業(yè)的MGWR 模型R2大幅提高的同時(shí)AICc 大幅降低,可見相較于OLS 模型,MGWR 模型具有更好的解釋力。而互聯(lián)網(wǎng)餐飲業(yè)MGWR 模型的回歸系數(shù)存在變化,某些區(qū)域產(chǎn)生的影響效應(yīng)也有差異,可見影響因素在不同空間單元對互聯(lián)網(wǎng)餐飲業(yè)的作用不平穩(wěn)。

    表3 互聯(lián)網(wǎng)餐飲業(yè)發(fā)展影響因素的OLS模型結(jié)果Table 3 OLS model results of factors influencing the development of Internet catering industry

    表4 到店O2O和到家O2O餐飲業(yè)MGWR模型結(jié)果Table 4 MGWR model results of O2O in-store and O2O delivery catering industry

    3.3 結(jié)果分析

    3.3.1 影響程度分析 由全局回歸結(jié)果可知,到店O2O餐飲業(yè)除了高校密度置信度較低,其他影響因素均有著較高的置信度。其因素影響力排序?yàn)椋荷虉雒芏龋?.518)>寫字樓密度(0.248)>旅游資源密度(0.247) >住宅小區(qū)密度(0.108) >房價(jià)(0.092)>路網(wǎng)密度(0.084)>高校密度(0.044)(見表3)。商場和寫字樓多集中于高等級(jí)商圈,可見到店O2O 餐飲業(yè)存在向高等級(jí)地區(qū)集聚的趨勢。而旅游資源密度影響較高,驗(yàn)證了到店O2O餐飲業(yè)傾向于分布在旅游資源周邊的空間特征。

    到家O2O餐飲業(yè)方面,寫字樓密度、旅游資源密度和房價(jià)的置信度較低。因素影響力排序?yàn)椋荷虉雒芏龋?.639)>路網(wǎng)密度(0.151)>住宅小區(qū)密度(0.099) >高校密度(0.077) >寫字樓密度(0.066)(見表3)。其中,商場密度影響力遠(yuǎn)高于其他因素,成為到家O2O 餐飲業(yè)分布的決定性因素。由于到家O2O餐飲業(yè)具有更為靈活的區(qū)位選擇,地價(jià)水平的影響大幅降低,而旅游資源的低影響力,驗(yàn)證了到家O2O 餐飲業(yè)傾向于遠(yuǎn)離旅游區(qū)分布的特征。

    3.3.2 影響因素的空間置信度分布 為了進(jìn)一步揭示各功能類型的城市空間與互聯(lián)網(wǎng)餐飲業(yè)分布的關(guān)系,根據(jù)MGWR 模型的局部置信空間分布探究市場因素對互聯(lián)網(wǎng)餐飲業(yè)影響的空間異質(zhì)性。

    到店O2O餐飲業(yè)除寫字樓因素在所有分析單元均顯著外,其他3個(gè)因素均呈現(xiàn)局部顯著狀態(tài)(圖7-a~d)。住宅小區(qū)的影響區(qū)集中在人口較為稠密的城市中心地區(qū);高校的影響范圍則集中在石湖地區(qū)和獨(dú)墅湖高教區(qū),這些區(qū)域均是蘇州高校的集聚區(qū);旅游資源的影響區(qū)集中在古城城市中心,并向四周延伸,高新區(qū)和工業(yè)園區(qū)的到店O2O餐飲業(yè)受旅游區(qū)影響均較弱。

    到家O2O餐飲業(yè)方面(圖7-e~h),住宅小區(qū)置信度在所有分析單元均顯著,相較于到店餐飲業(yè),其影響范圍從城市中心擴(kuò)展至城市外圍;由表3可知,寫字樓密度在中心城區(qū)全局并不顯著,但在MGWR 模型考慮周邊分析單元情況后,寫字樓密度在所有分析單元均顯著,可見到家O2O餐飲業(yè)可以布局在距離寫字樓更遠(yuǎn)的地區(qū);與到店O2O餐飲業(yè)類似,到家O2O餐飲業(yè)的高校影響區(qū)也集中在獨(dú)墅湖等高校集聚區(qū)。

    圖7 到店O2O(a~d)和到家O2O(e~h)餐飲業(yè)影響因素的空間置信分布Fig.7 Spatial confidence distribution of influencing factors of O2O in-store(a-d)and O2O delivery(e-h)catering industry

    4 結(jié)論與討論

    本文以蘇州市為例,比較到店O2O餐飲業(yè)和到家O2O餐飲業(yè)不同的空間特征,并探討影響互聯(lián)網(wǎng)餐飲業(yè)空間特征的因素,研究發(fā)現(xiàn),從蘇州互聯(lián)網(wǎng)餐飲業(yè)的空間分布看,城市物質(zhì)空間格局是互聯(lián)網(wǎng)商業(yè)空間布局的基礎(chǔ),互聯(lián)網(wǎng)對城市空間的影響體現(xiàn)在對已有城市空間功能的優(yōu)化和放大上?;ヂ?lián)網(wǎng)對不同類型的商業(yè)服務(wù)存在不同的影響,其中到店O2O餐飲業(yè)存在顯著的中心集聚特征,在互聯(lián)網(wǎng)信息技術(shù)的影響下,傳統(tǒng)優(yōu)質(zhì)餐飲業(yè)的競爭優(yōu)勢被放大;而到店O2O餐飲業(yè)則向次級(jí)中心擴(kuò)散,互聯(lián)網(wǎng)技術(shù)的發(fā)展使得次級(jí)商圈獲得較好的發(fā)展。由于兩類互聯(lián)網(wǎng)餐飲業(yè)運(yùn)營模式與不同功能類型的城市空間契合度不同,旅游核心區(qū)餐飲業(yè)呈現(xiàn)較強(qiáng)的到店消費(fèi)特征,而到家O2O餐飲業(yè)更趨向分布在商務(wù)辦公和高校周邊。此外,城市新區(qū)商業(yè)分級(jí)點(diǎn)狀分布的空間組織模式推動(dòng)商業(yè)集聚發(fā)展,導(dǎo)致城市新區(qū)到家O2O餐飲業(yè)集聚度顯著增強(qiáng),從而抑制互聯(lián)網(wǎng)對餐飲業(yè)的擴(kuò)散作用。兩類互聯(lián)網(wǎng)餐飲業(yè)受商場密度、寫字樓密度和住宅小區(qū)密度的影響均較為明顯,到店O2O餐飲業(yè)的空間分布受到旅游資源的影響較大。

    互聯(lián)網(wǎng)信息技術(shù)對同一城市內(nèi)部不同功能區(qū)的商業(yè)空間及居民消費(fèi)行為的影響并不完全相同。如對市區(qū)和郊區(qū)之間的差異比較(汪明峰等,2013),形成解釋互聯(lián)網(wǎng)技術(shù)在空間上擴(kuò)散規(guī)律的兩大假說——技術(shù)擴(kuò)散假說和效率假說。相較于市區(qū),郊區(qū)的技術(shù)較為落后、居民網(wǎng)絡(luò)技能較差且實(shí)體商業(yè)欠發(fā)達(dá),這些均導(dǎo)致互聯(lián)網(wǎng)技術(shù)在市區(qū)和郊區(qū)之間的擴(kuò)散方式不盡相同。然而,城市內(nèi)部區(qū)位差異不僅僅發(fā)生在市區(qū)和郊區(qū)之間,城市空間的組織模式和所承載的功能同樣在很大程度上影響互聯(lián)網(wǎng)餐飲業(yè)的空間分布。本文從城市空間和功能異質(zhì)性視角論證了互聯(lián)網(wǎng)對城市餐飲業(yè)空間的不均衡影響。隨著互聯(lián)網(wǎng)與傳統(tǒng)商業(yè)的加速融合,可以預(yù)見的是,未來不同互聯(lián)網(wǎng)運(yùn)營模式與實(shí)體商業(yè)的結(jié)合對城市空間的影響會(huì)更加多元且復(fù)合,相關(guān)研究將具有較好的理論和應(yīng)用價(jià)值。

    本文通過對蘇州中心城區(qū)的實(shí)證研究,在一定程度上揭示了互聯(lián)網(wǎng)影響下的餐飲業(yè)空間分布特征和影響因素,但仍存在一些局限性。一是缺乏動(dòng)態(tài)的研究視角?;ヂ?lián)網(wǎng)仍在向傳統(tǒng)行業(yè)加速滲透,互聯(lián)網(wǎng)餐飲業(yè)的空間分布和影響因素仍在變化之中,后續(xù)可考慮采用多時(shí)間截面進(jìn)行持續(xù)性調(diào)查。二是互聯(lián)網(wǎng)餐飲業(yè)空間分布的影響因素有待深化。本文從分析兩類O2O餐飲業(yè)影響因素差異的角度選取指標(biāo),缺乏對店鋪聲譽(yù)、餐飲特色等因素的考慮,未來可選取更加全面的影響因素以開展更為深入的研究。

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