长春市大型商业网点的区位特征及其影响因素
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第 70 卷 第 6 期 2015 年 6 月
地理学报
ACTA GEOGRAPHICA SINICA
Vol.70, No.6 June, 2015
长春市大型商业网点的区位特征及其影响因素
王士君 1，浩飞龙 1，姜丽丽 2
（1. 东北师范大学地理科学学院，长春 130024；2. 哈尔滨师范大学地理科学学院，哈尔滨 150025）
d(ran) = 0.5 A N
（2）
式中：N 为样本数量；A 为研究区域面积。当 NNI 小于 1 时，样本点呈集聚分布；NNI 大
于 1 时，样本点呈均匀离散分布；NNI 等于 1 时，样本点为随机分布。一般采用 Z 检验，
来检验结果的可靠性。
6期
王士君 等：长春市大型商业网点的区位特征及其影响因素
批发商业网点 343 家，数据提供了大
型商业网点的名称、具体地址、业态
类型、建筑面积等属性信息。按照商
业业态类型，该数据包括专业店、专
卖店、大型商场 （如百货店、购物中
心）、大型超市、家居建材商店、综
合交易市场 （包括消费品市场和生产
资料市场） 六种类型 （图 1）。信息采
集和空间分析的基础底图为 2010 年
变量的多元量化统计技术，属于概率型非线性回归，一直以来在社会科学的定量分析中
应用较为广泛[47-48]。近年来，不断有学者将逻辑回归引用到城市地理学及商业网点的布局
分析中来[39, 。 49] 本文选择有序多分类逻辑回归探讨大型商业网点空间分布的影响因素，
以商业网点在城市不同环路间的区位选择作为因变量进行定量分析。
① 长春市商务局, 长春市城乡规划设计研究院. 长春市商业网点专项规划(2011-2020 年), 2010.
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地理学报
70 卷
点所在的建筑物位置和其空间属性信息进行关联，从而建立长春市大型商业网点的空间 数据库，为后续基于 GIS 点模式的微观统计数据分析提供支持。
3 长春市大型商业网点的区位特征
摘要：以长春市中心城区大型商业网点调研数据为基础，选取专业店、专卖店、大型商场、大型 超市、家居建材商店、综合交易市场六种商业业态类型，运用点模式分析、有序多分类逻辑回归 等研究方法，探讨长春市大型商业网点的区位特征，并解释其区位选择的影响因素。研究发 现：长春市大型商业网点的空间分布总体呈中心集聚与外围分散并存的态势，但集聚现象更显 著，并表现出沿城市综合性中心地、商业中心布局的特征；各业态类型网点空间分布差异性较 大，且具有不同尺度的空间集聚表现，专业店、大型商场以小尺度范围的空间集聚为主，集聚程 度较低；专卖店和综合交易市场的集聚程度相对较高，且后者区位选择的空间尺度范围较大； 大型超市在空间上呈均匀离散分布，家居建材商店仅在小尺度范围内表现出集聚分布；业态类 型、土地价格、交通通达性及集聚特征是影响商业网点分布最显著的因素，同类因素对不同业 态商业网点分布的影响程度差异性较大。 关键词：商业网点；零售业态；区位特征；影响因素；长春市 DOI: 10.11821/dlxb201506004
算，得到 L （d） 函数的置信区间上限和下限，然后将计算结果与模拟所得的随机分布模
式进行比较[46]。
2.1.4 Ordinal Logistic 回归 Ordinal Logistic 回归也叫有序多分类逻辑回归，要求因变量
（y） 为有序多分类变量，自变量 （x1, x2,……, xk） 为连续型变量、有序分类变量或二分类
总体来看，中国城市商业零售业区位的研究成就显著，已经成为商业地理学的核心 研究领域。然而当前国内研究的主流仍集中在传统宏观、中观视角下综合商业现象的解 释，对微观层面各种新兴零售业态的关注不足，商业空间与业态结合研究不够，根据不 同业态类型而细化研究其空间布局的成果不多 。 [42] 因此，本文即是在这样的研究基础 上，以长春市中心城区大型商业网点的区位选择为例，揭示微观层面大城市内部不同商 业业态网点的空间分布特征及其区位选择的影响因素，以深化大城市内部商业零售业区 位研究的内容，为科学引导城市产业结构调整和功能结构优化提供一定的依据。
3.1 总体呈集中与分散并存的分布态势
利 用 ArcGIS 软 件 中 的 Average
Nearest Neighbor Distance 模块对大型
商业网点进行平均最近邻距离分析，
结果如表 1 所示，得出大型商业网点
的最近邻指数 NNI = 0.57 < 1，Z 检验
值为-15.01，在 1%的显著性水平下通
2.2 数据来源
本文的研究范围是长春市中心城区，即除去双阳区以外的建成区部分，包括南关、
朝阳、二道、绿园、宽城、高新、经开、净月及汽开区。研究数据来自长春市城乡规划
设计研究院 2010 年商业网点专项规
划调研数据①，并补充完善 2011-2013
年新增大型商业网点数据。该数据涵
盖了长春市 5000 m2以上的大型零售
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2.1.3 Ripley's K 函数分析 点要素的分布模式可能随着空间观测尺度的变化而发生改
变。Ripley's K 函数是用来分析在一定尺度范围内空间点过程数据的工具，其统计量可以
分析在不同空间尺度上，点数据分布所表现出来的特定模式。计算公式如下：
∑∑ n
K(d) = A
i
n wij(d )
过检验，表明长春市大型商业网点的
空间集聚特征非常显著。长春市大型
商业网点的核密度分析表明商业网点
的空间分布整体呈中心集聚与外围分
散并存的态势，且表现出沿城市综合
性中心地、商业中心分布的特征 （图 图 2 基于核密度法的长春市大型商业网点集聚区
2）。具体来说，分布在城市一环以内
Fig. 2 Large-scale commercial network density
长春市中心城区用地现状图，图像和 数 据 处 理 采 用 ArcGIS 9.3、 CrimeStat 3.0 等软件。通过将商业网
图 1 长春市大型商业网点空间分布
Fig. 1 Spatial distribution of large-scale commercial sites in Changchun
收稿日期：2014-06-16; 修订日期：2015-03-18 基金项目：国家自然科学基金项目(41471142, 41201162) [Foundation: National Natural Science Foundation of China,
No.41471142, No.41201162] 作者简介：王士君(1963-), 男, 吉林长春人, 教授, 博士生导师, 主要从事城市地理、经济地理及城市与区域规划研究。
-
d
（4）
L （d） 与 d 的关系可以检验在距离 d 范围内，各业态网点的空间分布格局。在随机分布假
设下，L （d） 的期望值等于 0，L （d） >0，表示该业态网点有集聚分布的趋势；L （d） <0，
表示该业态网点呈分散分布。因为 L （d） 的分布形式不易得到，为了检验 L （d） 的计算
结果的实际含义，一般采用蒙特卡罗法来检验 L （d） 函数结果的显著性，即通过模拟运
2.1.2 最近邻层次聚类分析 最近邻层次聚类分析是一种探索点数据空间分布热点区域的
分析方法，通过先定义一个“聚集单元”（Cluster） 的“极限距离或阈值”，然后将其与
每一个空间点对的距离进行比较，当某一个点与其它点 （至少一个） 的距离小于该极限
距离时，该点被计入聚集单元，也可以指定聚集单元的数目来强化聚集规则，以此类
的商业网点数占总数的 34.7%；传统老城区南关、朝阳及宽城区的商业网点数占总数的
53.1%，其余分布在城市边缘区及外围开发区；商业网点空间偏向差异明显，以自由大路
及其延长线为界，以北商业网点的密度明显高于以南地区。商业网点的空间分布存在多
处热点集聚区，以火车站、人民广场及传统商业核心大马路沿线区域形成集中程度最高
2 研究方法与数据获取
2.1 研究方法
2.1.1 核密度估计 核密度估计法被广泛的应用于基于点位数据的空间集聚分析中，是
借助一个规则移动样方对点的分布集聚程度进行估计的空间分析方法，反映的是空间点
位分布格
网搜寻区域中心的点会被赋以较大的权重，随着其与格网中心距离的加大，权重降低[44]。
E-mail: wangsj@ 通讯作者：浩飞龙(1989-), 男, 甘肃庆阳人, 博士研究生, 主要从事城市地理与城乡规划研究。E-mail: haofl587@
893-905 页
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地理学报
70 卷
商业网点的空间格局、等级体系、演变趋势及结合中心地理论的实证分析成为这一阶段 研究的重点。杨吾扬分析了北京市商服业网点的形成、历史演变及其空间结构特征 ； [21] 刘胤汉等运用中心地理论和系统论等原理，对西安市城市商业网点的合理结构与优化布 局进行了深入的研究[22]；也有学者对广州[23]、昆明[24]和南京[25]等城市的商业服务业地域空 间结构进行了实证研究，探讨不同历史和发展背景下的城市商业空间结构特征。21 世纪 以来，中国城市商业区位的研究转向微观层面的商业业态[26-27]、商业功能区[28-29]、零售业 百货商店区位[30-31]、便利店及连锁店区位[32-33]的研究，并引入了 GIS 技术手段和计量模型 等新方法[34-36]，推动了城市商业零售业区位研究的发展。从国内研究进展来看，对连锁超 市等新兴业态的空间分布与区位选择研究成为近年关注的热点。郭崇义分析了沃尔玛、 家乐福、麦德龙等大型超市在中国各城市的区位选择[37]；贺灿飞等比较了沃尔玛和家乐 福在中国布局的不同战略[38]；肖琛等分析了南京市苏果连锁超市的空间分布格局及其区 位选择[39]；李强等分析了长春市大型超市的空间演变过程、特征及机理[40]；陈晨等探讨 了长春市不同商业业态网点空间分布与交通网络中心性之间的关系[41]。
推，可以得到不同层次的热点集聚区[45]。
在实际应用中，一般先用最近邻指数 （Nearest Neighbor Index, NNI） 去判断商业网
点的空间分布是否属于集聚型，然后利用最近邻层次聚类分析法来探索热点集聚区。最
近邻指数计算公式：
NNI = d(NN)/d(ran)
（1）
式中：d （NN） 为最近邻距离；d （ran） 为期望平均最近邻距离，其取值一般为：
1 引言
作为城市最主要的功能之一，商业活动及其空间结构历来都是城市地理学和城市经 济学研究的重要内容[1]，而商业区位的研究也是经济地理学和区域经济学领域最受关注的 热点问题[2]。国外学者对于商业零售业区位的研究始于 19 世纪末 20 世纪初，大致经历了 4 个阶段：20 世纪 20-30 年代商业零售业空间竞争与市场区研究阶段；30-60 年代以中心 地理论为指导的新古典宏观区位研究阶段；60-80 年代以消费者行为理论为指导的零售商 业空间结构研究阶段；80 年代至 21 世纪初以社会空间因素和行为感知为重点的商业零售 业区位研究阶段[3-5]。近 10 年来，国外关于商业零售业区位的研究主要聚焦于商品流和市 场网络[6]，零售业国际化[7-8]，购物中心的吸引、扩张与竞争[9-10]，商圈与集聚经济[11]，商 业空间重构与消费者选择行为[12-13]研究等方面，可见国外学者对于商业区位的研究已经较 为成熟。
j n2
（3）
式中：A 为研究区域面积；n 为各业态商业网点个数；d 为距离尺度；wij （d） 为在距离 d
范围内，某一业态商业网点 i 与网点 j 之间的距离。Besag 提出用 L （d） 代替 K （d），并对
K （d） 作开方的线性变换，以保持方差稳定。公式为：
L(d) =
K (d ) π
中国城市商业区位的研究始于改革开放以后，从 1980 到 1990 年，处于以商业地理学 及城市商业区位为主的宏观研究阶段。商业地理学的发展、研究对象及性质[14-15]和大城市 商业中心体系[16-17]、演变趋势[18]，商业网点的类型及区位选择[19-20]等问题成为这一时期学 术界关注的焦点。进入 20 世纪 90 年代后，商业区位的研究由宏观层面过渡到中观层面，
地理学报
ACTA GEOGRAPHICA SINICA
Vol.70, No.6 June, 2015
长春市大型商业网点的区位特征及其影响因素
王士君 1，浩飞龙 1，姜丽丽 2
（1. 东北师范大学地理科学学院，长春 130024；2. 哈尔滨师范大学地理科学学院，哈尔滨 150025）
d(ran) = 0.5 A N
（2）
式中：N 为样本数量；A 为研究区域面积。当 NNI 小于 1 时，样本点呈集聚分布；NNI 大
于 1 时，样本点呈均匀离散分布；NNI 等于 1 时，样本点为随机分布。一般采用 Z 检验，
来检验结果的可靠性。
6期
王士君 等：长春市大型商业网点的区位特征及其影响因素
批发商业网点 343 家，数据提供了大
型商业网点的名称、具体地址、业态
类型、建筑面积等属性信息。按照商
业业态类型，该数据包括专业店、专
卖店、大型商场 （如百货店、购物中
心）、大型超市、家居建材商店、综
合交易市场 （包括消费品市场和生产
资料市场） 六种类型 （图 1）。信息采
集和空间分析的基础底图为 2010 年
变量的多元量化统计技术，属于概率型非线性回归，一直以来在社会科学的定量分析中
应用较为广泛[47-48]。近年来，不断有学者将逻辑回归引用到城市地理学及商业网点的布局
分析中来[39, 。 49] 本文选择有序多分类逻辑回归探讨大型商业网点空间分布的影响因素，
以商业网点在城市不同环路间的区位选择作为因变量进行定量分析。
① 长春市商务局, 长春市城乡规划设计研究院. 长春市商业网点专项规划(2011-2020 年), 2010.
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地理学报
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点所在的建筑物位置和其空间属性信息进行关联，从而建立长春市大型商业网点的空间 数据库，为后续基于 GIS 点模式的微观统计数据分析提供支持。
3 长春市大型商业网点的区位特征
摘要：以长春市中心城区大型商业网点调研数据为基础，选取专业店、专卖店、大型商场、大型 超市、家居建材商店、综合交易市场六种商业业态类型，运用点模式分析、有序多分类逻辑回归 等研究方法，探讨长春市大型商业网点的区位特征，并解释其区位选择的影响因素。研究发 现：长春市大型商业网点的空间分布总体呈中心集聚与外围分散并存的态势，但集聚现象更显 著，并表现出沿城市综合性中心地、商业中心布局的特征；各业态类型网点空间分布差异性较 大，且具有不同尺度的空间集聚表现，专业店、大型商场以小尺度范围的空间集聚为主，集聚程 度较低；专卖店和综合交易市场的集聚程度相对较高，且后者区位选择的空间尺度范围较大； 大型超市在空间上呈均匀离散分布，家居建材商店仅在小尺度范围内表现出集聚分布；业态类 型、土地价格、交通通达性及集聚特征是影响商业网点分布最显著的因素，同类因素对不同业 态商业网点分布的影响程度差异性较大。 关键词：商业网点；零售业态；区位特征；影响因素；长春市 DOI: 10.11821/dlxb201506004
算，得到 L （d） 函数的置信区间上限和下限，然后将计算结果与模拟所得的随机分布模
式进行比较[46]。
2.1.4 Ordinal Logistic 回归 Ordinal Logistic 回归也叫有序多分类逻辑回归，要求因变量
（y） 为有序多分类变量，自变量 （x1, x2,……, xk） 为连续型变量、有序分类变量或二分类
总体来看，中国城市商业零售业区位的研究成就显著，已经成为商业地理学的核心 研究领域。然而当前国内研究的主流仍集中在传统宏观、中观视角下综合商业现象的解 释，对微观层面各种新兴零售业态的关注不足，商业空间与业态结合研究不够，根据不 同业态类型而细化研究其空间布局的成果不多 。 [42] 因此，本文即是在这样的研究基础 上，以长春市中心城区大型商业网点的区位选择为例，揭示微观层面大城市内部不同商 业业态网点的空间分布特征及其区位选择的影响因素，以深化大城市内部商业零售业区 位研究的内容，为科学引导城市产业结构调整和功能结构优化提供一定的依据。
3.1 总体呈集中与分散并存的分布态势
利 用 ArcGIS 软 件 中 的 Average
Nearest Neighbor Distance 模块对大型
商业网点进行平均最近邻距离分析，
结果如表 1 所示，得出大型商业网点
的最近邻指数 NNI = 0.57 < 1，Z 检验
值为-15.01，在 1%的显著性水平下通
2.2 数据来源
本文的研究范围是长春市中心城区，即除去双阳区以外的建成区部分，包括南关、
朝阳、二道、绿园、宽城、高新、经开、净月及汽开区。研究数据来自长春市城乡规划
设计研究院 2010 年商业网点专项规
划调研数据①，并补充完善 2011-2013
年新增大型商业网点数据。该数据涵
盖了长春市 5000 m2以上的大型零售
895
2.1.3 Ripley's K 函数分析 点要素的分布模式可能随着空间观测尺度的变化而发生改
变。Ripley's K 函数是用来分析在一定尺度范围内空间点过程数据的工具，其统计量可以
分析在不同空间尺度上，点数据分布所表现出来的特定模式。计算公式如下：
∑∑ n
K(d) = A
i
n wij(d )
过检验，表明长春市大型商业网点的
空间集聚特征非常显著。长春市大型
商业网点的核密度分析表明商业网点
的空间分布整体呈中心集聚与外围分
散并存的态势，且表现出沿城市综合
性中心地、商业中心分布的特征 （图 图 2 基于核密度法的长春市大型商业网点集聚区
2）。具体来说，分布在城市一环以内
Fig. 2 Large-scale commercial network density
长春市中心城区用地现状图，图像和 数 据 处 理 采 用 ArcGIS 9.3、 CrimeStat 3.0 等软件。通过将商业网
图 1 长春市大型商业网点空间分布
Fig. 1 Spatial distribution of large-scale commercial sites in Changchun
收稿日期：2014-06-16; 修订日期：2015-03-18 基金项目：国家自然科学基金项目(41471142, 41201162) [Foundation: National Natural Science Foundation of China,
No.41471142, No.41201162] 作者简介：王士君(1963-), 男, 吉林长春人, 教授, 博士生导师, 主要从事城市地理、经济地理及城市与区域规划研究。
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d
（4）
L （d） 与 d 的关系可以检验在距离 d 范围内，各业态网点的空间分布格局。在随机分布假
设下，L （d） 的期望值等于 0，L （d） >0，表示该业态网点有集聚分布的趋势；L （d） <0，
表示该业态网点呈分散分布。因为 L （d） 的分布形式不易得到，为了检验 L （d） 的计算
结果的实际含义，一般采用蒙特卡罗法来检验 L （d） 函数结果的显著性，即通过模拟运
2.1.2 最近邻层次聚类分析 最近邻层次聚类分析是一种探索点数据空间分布热点区域的
分析方法，通过先定义一个“聚集单元”（Cluster） 的“极限距离或阈值”，然后将其与
每一个空间点对的距离进行比较，当某一个点与其它点 （至少一个） 的距离小于该极限
距离时，该点被计入聚集单元，也可以指定聚集单元的数目来强化聚集规则，以此类
的商业网点数占总数的 34.7%；传统老城区南关、朝阳及宽城区的商业网点数占总数的
53.1%，其余分布在城市边缘区及外围开发区；商业网点空间偏向差异明显，以自由大路
及其延长线为界，以北商业网点的密度明显高于以南地区。商业网点的空间分布存在多
处热点集聚区，以火车站、人民广场及传统商业核心大马路沿线区域形成集中程度最高
2 研究方法与数据获取
2.1 研究方法
2.1.1 核密度估计 核密度估计法被广泛的应用于基于点位数据的空间集聚分析中，是
借助一个规则移动样方对点的分布集聚程度进行估计的空间分析方法，反映的是空间点
位分布格
网搜寻区域中心的点会被赋以较大的权重，随着其与格网中心距离的加大，权重降低[44]。
E-mail: wangsj@ 通讯作者：浩飞龙(1989-), 男, 甘肃庆阳人, 博士研究生, 主要从事城市地理与城乡规划研究。E-mail: haofl587@
893-905 页
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地理学报
70 卷
商业网点的空间格局、等级体系、演变趋势及结合中心地理论的实证分析成为这一阶段 研究的重点。杨吾扬分析了北京市商服业网点的形成、历史演变及其空间结构特征 ； [21] 刘胤汉等运用中心地理论和系统论等原理，对西安市城市商业网点的合理结构与优化布 局进行了深入的研究[22]；也有学者对广州[23]、昆明[24]和南京[25]等城市的商业服务业地域空 间结构进行了实证研究，探讨不同历史和发展背景下的城市商业空间结构特征。21 世纪 以来，中国城市商业区位的研究转向微观层面的商业业态[26-27]、商业功能区[28-29]、零售业 百货商店区位[30-31]、便利店及连锁店区位[32-33]的研究，并引入了 GIS 技术手段和计量模型 等新方法[34-36]，推动了城市商业零售业区位研究的发展。从国内研究进展来看，对连锁超 市等新兴业态的空间分布与区位选择研究成为近年关注的热点。郭崇义分析了沃尔玛、 家乐福、麦德龙等大型超市在中国各城市的区位选择[37]；贺灿飞等比较了沃尔玛和家乐 福在中国布局的不同战略[38]；肖琛等分析了南京市苏果连锁超市的空间分布格局及其区 位选择[39]；李强等分析了长春市大型超市的空间演变过程、特征及机理[40]；陈晨等探讨 了长春市不同商业业态网点空间分布与交通网络中心性之间的关系[41]。
推，可以得到不同层次的热点集聚区[45]。
在实际应用中，一般先用最近邻指数 （Nearest Neighbor Index, NNI） 去判断商业网
点的空间分布是否属于集聚型，然后利用最近邻层次聚类分析法来探索热点集聚区。最
近邻指数计算公式：
NNI = d(NN)/d(ran)
（1）
式中：d （NN） 为最近邻距离；d （ran） 为期望平均最近邻距离，其取值一般为：
1 引言
作为城市最主要的功能之一，商业活动及其空间结构历来都是城市地理学和城市经 济学研究的重要内容[1]，而商业区位的研究也是经济地理学和区域经济学领域最受关注的 热点问题[2]。国外学者对于商业零售业区位的研究始于 19 世纪末 20 世纪初，大致经历了 4 个阶段：20 世纪 20-30 年代商业零售业空间竞争与市场区研究阶段；30-60 年代以中心 地理论为指导的新古典宏观区位研究阶段；60-80 年代以消费者行为理论为指导的零售商 业空间结构研究阶段；80 年代至 21 世纪初以社会空间因素和行为感知为重点的商业零售 业区位研究阶段[3-5]。近 10 年来，国外关于商业零售业区位的研究主要聚焦于商品流和市 场网络[6]，零售业国际化[7-8]，购物中心的吸引、扩张与竞争[9-10]，商圈与集聚经济[11]，商 业空间重构与消费者选择行为[12-13]研究等方面，可见国外学者对于商业区位的研究已经较 为成熟。
j n2
（3）
式中：A 为研究区域面积；n 为各业态商业网点个数；d 为距离尺度；wij （d） 为在距离 d
范围内，某一业态商业网点 i 与网点 j 之间的距离。Besag 提出用 L （d） 代替 K （d），并对
K （d） 作开方的线性变换，以保持方差稳定。公式为：
L(d) =
K (d ) π
中国城市商业区位的研究始于改革开放以后，从 1980 到 1990 年，处于以商业地理学 及城市商业区位为主的宏观研究阶段。商业地理学的发展、研究对象及性质[14-15]和大城市 商业中心体系[16-17]、演变趋势[18]，商业网点的类型及区位选择[19-20]等问题成为这一时期学 术界关注的焦点。进入 20 世纪 90 年代后，商业区位的研究由宏观层面过渡到中观层面，