內(nèi)容提要：本文針對(duì)我國(guó)城市商業(yè)網(wǎng)點(diǎn)的空間布局存在選址分布不合理、業(yè)態(tài)結(jié)構(gòu)不科學(xué)及商業(yè)功能類似等現(xiàn)象，通過分析黑龍江省城市商業(yè)網(wǎng)點(diǎn)的空間集聚特征及影響因素，為商業(yè)網(wǎng)點(diǎn)規(guī)劃、商圈評(píng)價(jià)、業(yè)態(tài)結(jié)構(gòu)和商業(yè)空間結(jié)構(gòu)優(yōu)化提供參考依據(jù)。以黑龍江省商業(yè)網(wǎng)點(diǎn)數(shù)據(jù)為基礎(chǔ)，結(jié)合黑龍江商務(wù)統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù)，運(yùn)用arcGIS10統(tǒng)計(jì)軟件，通過核密度、平均最近鄰指數(shù)及耦合度等分析方法，探討批發(fā)零售業(yè)、餐飲業(yè)及住宿業(yè)三種業(yè)態(tài)商業(yè)網(wǎng)點(diǎn)空間集聚特征和業(yè)態(tài)結(jié)構(gòu)特征，分析黑龍江省上述三種業(yè)態(tài)商業(yè)網(wǎng)點(diǎn)在空間集聚方面存在區(qū)域差異的影響因素，結(jié)果發(fā)現(xiàn)，三種業(yè)態(tài)網(wǎng)點(diǎn)的空間分布呈現(xiàn)中心集聚外圍分散并存的特征，不同業(yè)態(tài)類型的商業(yè)網(wǎng)點(diǎn)空間布局差異性較大;商業(yè)網(wǎng)點(diǎn)業(yè)態(tài)結(jié)構(gòu)特征表現(xiàn)為，網(wǎng)點(diǎn)數(shù)量上以批發(fā)零售業(yè)獨(dú)大，其次是餐飲業(yè)，商業(yè)網(wǎng)點(diǎn)各業(yè)態(tài)中批發(fā)零售業(yè)經(jīng)濟(jì)效益最好;影響黑龍江省商業(yè)網(wǎng)點(diǎn)空間集聚的最主要因素是各地市的居民消費(fèi)能力和地區(qū)經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平。
　　關(guān)鍵詞：商業(yè)網(wǎng)點(diǎn);空間集聚;業(yè)態(tài)結(jié)構(gòu);影響因素
　　中圖分類號(hào)：F0632 文獻(xiàn)標(biāo)識(shí)碼：A 文章編號(hào)：1001-148X（2018）03-0138-05
　　收稿日期：2017-11-16
　　作者簡(jiǎn)介：張俊娥（1980-），女，哈爾濱人，綏化學(xué)院經(jīng)濟(jì)管理學(xué)院副教授，哈爾濱商業(yè)大學(xué)經(jīng)濟(jì)學(xué)院博士研究生，研究方向：商業(yè)經(jīng)濟(jì)、商品流通;王東（1965-），本文作者通訊，男，黑龍江綏化人，綏化學(xué)院經(jīng)濟(jì)管理學(xué)院教授，研究方向：商品營(yíng)銷學(xué);魏宇（1982-），女，黑龍江綏化人，綏化學(xué)院經(jīng)濟(jì)管理學(xué)院講師，研究方向：商業(yè)經(jīng)濟(jì)。
　　基金項(xiàng)目：國(guó)家社會(huì)科學(xué)基金項(xiàng)目“基于供給側(cè)改革的中國(guó)零售業(yè)態(tài)結(jié)構(gòu)優(yōu)化與創(chuàng)新研究”，項(xiàng)目編號(hào)：16BJY125;黑龍江省哲學(xué)社會(huì)科學(xué)研究規(guī)劃專項(xiàng)項(xiàng)目“城鎮(zhèn)化進(jìn)程中黑龍江省縣域商業(yè)網(wǎng)點(diǎn)布局優(yōu)化研究”，項(xiàng)目編號(hào)：16JYD08。
　　商業(yè)不僅是區(qū)域發(fā)展的重要?jiǎng)恿�，更是城市發(fā)展的主要功能。以批發(fā)零售業(yè)、餐飲業(yè)、居民服務(wù)業(yè)等為代表的商業(yè)在提供就業(yè)、增加收入、促進(jìn)內(nèi)需等方面，對(duì)經(jīng)濟(jì)發(fā)展具有重要積極作用。隨著中國(guó)城鎮(zhèn)化水平的不斷提高，城市交通網(wǎng)絡(luò)及鄉(xiāng)村通訊網(wǎng)絡(luò)的不斷完善，城市商業(yè)不斷繁榮，居民生活消費(fèi)質(zhì)量不斷提升，商業(yè)的業(yè)態(tài)結(jié)構(gòu)正在發(fā)生著巨大的變化，一些新興業(yè)態(tài)不斷產(chǎn)生并迅速發(fā)展，如互聯(lián)網(wǎng)商店、手機(jī)購(gòu)物、電視購(gòu)物等。這些新興業(yè)態(tài)的空間集聚特征、功能結(jié)構(gòu)及規(guī)模等都與傳統(tǒng)的商業(yè)業(yè)態(tài)不同，使商業(yè)空間結(jié)構(gòu)由商業(yè)中心集聚向多元多極的分散格局發(fā)展，使城市的商業(yè)向統(tǒng)合性和橫向性發(fā)展。商業(yè)作為國(guó)民經(jīng)濟(jì)中連接生產(chǎn)和消費(fèi)的橋梁和紐帶，在中國(guó)經(jīng)濟(jì)發(fā)展中的地位和作用日漸增強(qiáng)，商業(yè)空間布局特征正是城市商業(yè)發(fā)展的關(guān)鍵所在。
　　目前，商業(yè)網(wǎng)點(diǎn)空間集聚的研究正在由宏觀層面向中微觀層面不斷深化與細(xì)化，并更注重商業(yè)業(yè)態(tài)結(jié)構(gòu)的研究。本文采用網(wǎng)絡(luò)平臺(tái)大數(shù)據(jù)，運(yùn)用空間數(shù)據(jù)計(jì)量分析方法，分析黑龍江省不同類型的商業(yè)網(wǎng)點(diǎn)的空間集聚特征，探討分析不同區(qū)域商業(yè)空間集聚程度和業(yè)態(tài)空間存在差異的影響因素，為黑龍江省的商業(yè)網(wǎng)點(diǎn)規(guī)劃、商圈評(píng)價(jià)和商業(yè)空間結(jié)構(gòu)優(yōu)化提供參考依據(jù)。
　　一、研究方法及設(shè)計(jì)
　　黑龍江省下轄15個(gè)市區(qū)，總面積約為473萬(wàn)平方千米。由于與俄羅斯毗鄰的獨(dú)特優(yōu)勢(shì)，對(duì)俄貿(mào)易帶動(dòng)全省商業(yè)規(guī)模迅速提升，新興業(yè)態(tài)發(fā)展迅速。2016年黑龍江省社銷零售總額84025億元，比上一年增長(zhǎng)10%，全年外貿(mào)進(jìn)出口總額1654美元，其中，對(duì)俄貿(mào)易919，占全省進(jìn)出口總額的556%。
　　城市商業(yè)網(wǎng)點(diǎn)是指從事商品流通為生產(chǎn)經(jīng)營(yíng)和生活服務(wù)的單體商業(yè)經(jīng)營(yíng)場(chǎng)所，或在同一區(qū)域統(tǒng)一開發(fā)、經(jīng)營(yíng)、管理的綜合商業(yè)經(jīng)營(yíng)場(chǎng)所。本研究首先選取黑龍江省及下轄15個(gè)市區(qū)的網(wǎng)點(diǎn)，商業(yè)網(wǎng)點(diǎn)研究數(shù)據(jù)來(lái)自黑龍江統(tǒng)計(jì)年鑒、黑龍江商務(wù)統(tǒng)計(jì)年鑒及黑龍江省商業(yè)經(jīng)濟(jì)研究所2016年的商業(yè)網(wǎng)點(diǎn)普查調(diào)研數(shù)據(jù)，采用數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)從地圖平臺(tái)獲取黑龍江省各類商業(yè)網(wǎng)點(diǎn)地理信息，精確顯示各類商業(yè)網(wǎng)點(diǎn)的分布位置，將所獲取數(shù)據(jù)及網(wǎng)點(diǎn)相應(yīng)空間信息用地現(xiàn)狀圖、圖像和數(shù)據(jù)處理采用ArcGIS 10等空間計(jì)量分析軟件進(jìn)行綜合分析整合數(shù)據(jù)[1]，得出全省網(wǎng)點(diǎn)分布密度情況;其次，根據(jù)黑龍江省所轄15個(gè)地市區(qū)商業(yè)網(wǎng)點(diǎn)數(shù)據(jù)，選取平均最近鄰指數(shù)分析、核密度分析法和耦合度模型等對(duì)黑龍江省商業(yè)網(wǎng)點(diǎn)的空間集聚特征進(jìn)行綜合分析與評(píng)價(jià)。
　　1平均最近鄰指數(shù)分析
　　平均最近鄰指數(shù)（ANNI）是利用商業(yè)網(wǎng)點(diǎn)空間數(shù)據(jù)，分析鄰近點(diǎn)數(shù)據(jù)的空間平均距離的方法，在商業(yè)空間集聚應(yīng)用中，平均最近鄰指數(shù)（ANNI）用于找出商業(yè)網(wǎng)點(diǎn)的在空間分布上的集聚程度存在差異的地區(qū)。其中，數(shù)值小于1時(shí)，空間點(diǎn)分布特征為集聚度高;反之，如果指數(shù)大于1，則空間點(diǎn)分布模式為離散;近鄰指數(shù)等于1時(shí)，空間樣本點(diǎn)為隨機(jī)分布[2]。即指數(shù)越小，空間點(diǎn)集聚程度越大。公式如下：
　　ANNI=D0De（1）
　　式（1）中，D0為平均最近鄰距離，數(shù)值為每個(gè)商業(yè)網(wǎng)點(diǎn)到其他所有網(wǎng)點(diǎn)的最短距離的平均數(shù)，如式（2）所示：
　　D0=∑ni=1din（2）
　　式（1）中De為平均最近鄰距離的期望值，其取值如下：
　　De=05 n/Au（3）
　　其中，n為研究區(qū)的商業(yè)網(wǎng)點(diǎn)數(shù)量，Au為研究區(qū)域的面積。一般采用Z檢驗(yàn)，Z得分越高或越低，集聚程度就越高，為正表示高值的集聚，為負(fù)表示低值的集聚;如果z得分接近零，則表示不存在明顯的集聚。
　　2.核密度估計(jì)法
　　為了能夠呈現(xiàn)商業(yè)網(wǎng)點(diǎn)空間集聚的特征，經(jīng)過反復(fù)試驗(yàn)，分別對(duì)黑龍江省批發(fā)零售業(yè)、餐飲住宿業(yè)及其他服務(wù)業(yè)大型商業(yè)網(wǎng)點(diǎn)進(jìn)行核密度分析。核密度空間估計(jì)是空間計(jì)量分析中常用的非參數(shù)估計(jì)方法，主要應(yīng)用于所測(cè)變量在其周圍區(qū)域中的密度。該方法以特定要素點(diǎn)位置為中心，在中心位置處密度最大，隨距離衰減，到極限距離處密度為0[3]。衰減方式取決于kx即核密度函數(shù)，對(duì)于獨(dú)立分布的點(diǎn)，屬性值為1，通過對(duì)區(qū)域內(nèi)每個(gè)要素點(diǎn)進(jìn)行計(jì)算、疊加，就得到要素在整個(gè)地區(qū)的分布密度[4]。假定x1，x2，…xn是分布密度函數(shù)為f的總體中抽取的獨(dú)立同分布樣本，f在點(diǎn)x處估計(jì)值為：

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