中国长春零售店位置分析:街头中心性视角外文翻译资料

 2022-05-17 10:05

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中国长春零售店位置分析:街头中心性视角

作者:Fahui WangChen ChenChun liangXiu,PingyuZhang

摘要:本文考察了长春市各零售店的选址模式。利用中心地理法、近邻指数和CBD近距离对其空间分布进行了基线分析。主要的研究结果来自于以节点的亲近度、介入和道路网络的直线性为衡量标准的街道中心指数。内核密度估计(KDE)将节点上的存储位置和中心值转换为一个单元(光栅像素)进行相关性分析。结果表明,街道中心性捕捉城市区位优势,对塑造商业用地强度在城市变化起着至关重要的作用。具体地说,专卖店、超市、消费品商店、家具店、建材商店等各中心性的价值都很大。在相关系数大于0。5的门店中,专卖店和超市更青睐介入,而消费品商店的价值直线度最高。

关键词:街道中心、零售店、选址偏向、核密度估计、相关

介绍:

无论其提供、销售或客户服务多么好,每个零售公司仍必须与成功的三关键要素进行竞争:“位置、位置和位置”(Taneja,1999,136)。位置分析是企业管理中的一项常见而重要的任务(例如,Ghoshamp;McLafferty,1987;伯曼amp;埃文斯,2001;Zentes,Morschett,amp;施拉姆,2011),在市场研究中,赫夫模型(1963;2003)的深远影响说明了这一点。虽然零售商店的位置很重要,但对位置的评估并不是一件容易的事情。地理信息系统(GIS)的发展,有助于开发和实施一些定量的选址措施。这包括来自早期潜在模型的可访问性的各种索引(由汉森(1959)到基于重力的可用性度量值(威布尔,1976;约瑟夫amp;菲利普斯,1984)和最近的两步浮动集水区方法(2SFCA)及其广义形式(罗amp;王,2003;王2012)。可访问性方法主要是从消费者的角度来看,目的是为了捕捉居民到达或获得在各种设施或“吸引因子”上提供的服务的便利。

从供应商的角度来看,“中心”是一个可以追溯到霍特林(1929)冰淇淋店的典型位置问题的主要原则。空间语法分析(希利尔amp;汉森,1984)和复杂网络科学(Barabaacute;si,2002,batty,2008)进一步推进了中心倾向的直观概念。特别是基于街道网络的各种中心指数。作为希利尔,佩恩,汉森,et等模型,城市社区的非住宅经济和服务活动被发现,由城市网格本身的结构决定,而不是由特定的存在吸引因子或磁性因子。换言之,它是一个城市的街道网络的结构,它塑造了它的经济或社会的动力和结构。空间句法方法的一个主要重点是从街头网络中获得的中心性措施,并审查它们与各种经济活动的联系。有大量的文献研究城市土地使用或经济活动模式与各种中心指数的密切联系。该方法定义了一个地方“是中心的”,不仅在亲近(接近)到其他地方,在传统的地理,但也被“中介,直接和关键”给其他人(门,Crucitti,amp;Latora,2006)。因此,它是一个比较全面的定位评估。最近,门(2009)实现了几个基于网络的中心性指数,称为多重中心评估模型,以捕获各个地方的位置优势,发现它们与意大利城市商业和服务活动的分布。同一组指数用于解释土地使用强度的变化,例如人口和就业密度(王、Antipova、amp;门、2011)。门,Latora,王,等等(2012)分析了中心与广泛的经济活动之间的关联,发现与初级(例如,生产)活动相比,与次要(例如,服务)相关的相关性更高。

但是,根据我们的知识,以前没有研究过,不同类型的零售店是否往往与一个中心措施相关联。换言之,不同类别的零售店铺的选址偏好有何不同?此外,很少有发展中国家的案例研究应用intraurban的中心性分析。大多数研究考察了交通网络的中心性与中国等区域发展模式之间的关系(如李amp;蔡,2004;王,金,莫,amp;王,2009;王,墨,王,amp;金,2011)和印度(Bagler,2008)。有一个例外是,高、王、高和刘(2013)使用街道介入解释中国青岛的交通流量,但其重点不在经济活动的地点。对中国各公司的区位模式也进行了一些在城市内的研究,但案例研究在高技术产业(张、黄、孙、amp;王、2013)、一般工业企业等领域受到限制(齐、方amp;宋,2008)或商业区的零售商店(柴,沈,amp;长,2007)。没有审查与中心指数的联系。

本案例研究考察了长春市各家零售店的选址模式。根据长春商务局(与长春城市规划研究所(2011)合作,零售商店分为六类,即专卖店、百货公司、超级市场、消费品商店,家具商店和建筑材料商店。我们的重点是,六类店铺是否显示不同的位置偏好,从街道中心的角度来看。通过这样做,我们不仅有兴趣验证中心和经济活动的关联,而且还努力确定特定商店的位置特征。这类知识对于指导城市设计和规划实践从邻里尺度到整个城市都特别有价值,城市规划者(阿卜杜勒·拉希姆·卡里米,2012)。

学习区域和数据源

图1 长春和研究区的位置

长春是吉林省东北地区的省会(图1)。我们的研究区是长春的连续城市化地区。通常称为城区的中文,该地区类似于“中心城市”(与郊区的对比)在西方,但也许有点超出包括一些高度城市化的内部郊区。这方面的选择,是因为我们主要的兴趣,以检查零售商店在城市地区。它由五个城区(区),如朝阳,南关区,宽城满族自治县,绿源和二道区,或46个分区(jiedao)组成。根据2010人口普查数据,它有280。8万人口和面积238。35公里2。这不包括北部和双阳区的四个农村县(农a、德惠市、玉树和九台市)在南部,全部是长春自治市的更大的行政区的一部分。研究区是相当完整的,最小的边缘效应,因为周围地区是一个非常不同的景观和低人口密度的郊区。边缘效应是指在包含或排除相邻区域时从研究区域得出的结论不稳定或不可靠。此后研究区简称长春。

要构建零售商店的数据库,我们首先清点了由编译的263个大型存储库。长春商务局(与长春城市规划研究所合作)(2011)。我们使用百度地图(map.baidu.com),在中国流行的搜索引擎(类似于谷歌地图)扩展了该列表,以各种类别搜索长春的商店。最后的数据集包括研究区的973家零售店。每个记录都包含商店的名称、地址和业务类型。我们知道,这项方法所获得的店铺并非研究区内所有零售店铺的详尽清单。百度数据库仅根据搜索商店的次数来维护重要的存储,因此通常包括大型和著名的商店。许多商店是小的,寿命短,不包括在本研究中。不过,这是研究小组可行的最佳方法。零售商店和商业网点有许多分类模式(家伙,1998)。本研究遵循中国传统政府分类(长春工商局也采用)六大类:专卖店、百货、超市、消费品专卖店、家具专卖店、建筑材料商店。专业商店是专门从事特定范围的商品和相关物品,如服装和鞋类,电子,书籍,药房,眼镜,文具,玩具等。消费品商店出售产品和商品,零售或批发的共同家庭需要,如生产,肉类,海鲜,其他杂货和一般商人。建筑材料商店包含钢、卵石、砾石、沙子、混凝土、机械设备等建筑用品。其他三种类型都是不言而喻的。

街道网络基于所使用的基本映射长春商务局(2011)。零售商店的位置是通过在百度地图上搜索地址,然后输入ArcGIS来获得的。与中国的许多城市一样,长春没有一个典型的中央商业区(CBD),就像大多数西方城市一样,尽管有一系列的公共活动规划和建设(http://finance.凤凰网/钱/卷/20090723/978630.shtml)。最接近CBD特色的地方是人民广场,它被公认为长春市中心,商业和办公楼的高度集中在它周围。人们还可以注意到人民广场周围的径向公路网(图2)。确定CBD选址有助于在以后的章节中检查和参考零售商店的空间模式和中心性措施。

数据准备

CBD是店铺选址分析的重要参考点。为了进行这项研究,在ArcGIS中计算了每个商店的欧几里德距离和路网距离。前者是直接使用ArcToolbox中的近工具,后者是利用ArcGIS的网络分析模块获得的。如前所述,街道网络数据是在2011年建造高速公路系统之前建立的,其中大部分预计将于2014底开放。与本地的士司机的谈话显示,共同的智慧是沿着最短的道路行驶,因为影响行车速度的主要因素是交通而非道路水平。因此,网络距离是一种比旅行时间更合理的空间阻抗测量方法,在研究领域往往是不可预知的。

图2。长春六种零售商店。

用于测量街道中心性,本研究采用一种原始方法,它将交集作为节点和路段,作为连接节点长度的链接(姜瑜amp;不过克拉拉蒙特,2004)。在各种中心措施(Kuby、蒂尔尼、罗伯茨、amp;Upchurch、2005)中,三是关键的,在这里选择来测量一个位置接近所有其他人,作为其他人之间的中介,并可通过所有其他的直接路径。即,它们是亲近()、介入()和直线度()。

贴近中心度量节点对网络最短路径上所有其他节点的关闭方式。节点的定义为:用于测量街道中心性,本研究采用一种原始方法,它将交集作为节点和路段,作为连接节点长度的链接(姜瑜amp;不过克拉拉蒙特,2004)。在各种中心措施(Kuby、蒂尔尼、罗伯茨、amp;Upchurch、2005)中,三是关键的,在这里选择来测量一个位置接近所有其他人,作为其他人之间的中介,并可通过所有其他的直接路径。即,它们是亲近()、介入()和直线度()。

贴近中心度量节点对网络最短路径上所有其他节点的关闭方式。节点的定义为:

其中N是网络中的节点总数,是节点i和j之间最短的距离。换言之,是从该节点到所有其他节点的平均距离的逆。介入中心度量连接网络中所有对节点的最短路径遍历节点的频率,定义为:

其中是节点j和k之间最短路径的个数,

和(i)是这些最短路径的数目,通过节点i。捕获某一位置的特殊属性:它不充当旅行的来源或目的地,而是作为一个直通点。直线中心测量从节点到其他所有其他的最短路径偏离连接它们的虚直线(欧氏距离)的程度。的度量值为:

是节点i和j之间的欧氏距离,它测量一个地方可以直接到达的程度,就像在一条直线上,从城市的所有其他地方。它的质量使其在“易读性”和“存在”(康罗伊-道尔顿,2003)。

我们使用城市网络分析工具Sevtsuk、Mekonnen和Kalvo(2013)实现中心索引的计算。具体地说,该工具在ArcToolbox下安装为添加的工具集,该工具读取ArcGIS网络编写的街道网络数据集,并将中心索引计算为输出。图3a–c显示了亲近、介入和全局直线度的空间分布。在地图上,边缘(街道段)的中心值计算为其两个端节点的平均值。每个中心指数的较大值表明一个位置更集中,因而更有利。亲近的模式在很大程度上与CBD周围的最高值同心,逐渐向外下降,但介入和直线度的模式还远未明朗。

零售商店的地理分布模式

本部分对长春市零售商店的空间格局进行了探索性分析。一种类型的商店比其他类型更容易聚集或分散在中心周围吗?它们是否趋向于特定的方向?聚类或分散模式在统计学上是有意义的还是随机的?通过中心地理论方法和最近邻方法对这些问题进行了分析。

中心地理论分析从两个基本的中心地方法开始: “平均中心”和“标准距离”。平均中心可以被考虑商店的一般位置,并且标准距离是一个半径等于所有商店的距离的一个标准偏差从平均中心,因而测量他们的分布的空间传播。椭圆法通过识别标准的空间扩散方向变化,进一步提出了平均中心和标准距离的概念。距离,即,商店是最伸展沿拉长轴比任何其他方向。在这里,ArcGIS中的“定向分布(标准测斜作业椭圆)”工具用于检查存储类型的分布模式。

图5

显示六个省略号(每个存储类型之一)。在六,专业商店的分布是最紧凑的在他们的中心附近,在CBD的稍微南部。超市和百货商场的分布模式与专卖店相似,但趋向西南方向。所有这三种类型的商店主要沿南北方向拉长。消费品商店更倾向于沿着NE-西南方向倾斜。建筑材料商店和家具商店比任何其他类型的商店倾向于在东部寻找更多,并且主要沿东西方向。也就是说,专业商店比其他商店更有可能受益于在市中心附近,以吸引顾客,他们的集体提供各种和高度专业化的商品。其他商店更关注的是客户的竞争,并倾向于更分散。总之,这些模式只是描述性的,揭示了商店的位置偏好的有限信息。

最近的邻居索引度量每个存储与其最近的存储之间的距离,然后计算平均值(米切尔,2005)。相对于相同数量的存储(即“预期距离”)的随机分布而言,较小的平均距离(即“观察距离”)表示聚集模式,而更大的平均距离表示分散的模式。此处使用的“聚集或分散”一词指的是单个商店是在邻近还是相距甚远,而中心地理论方法中的术语则意味着商店在其平均中心的分布程度。此外,最近的邻居方法报告Z分数,以表明确定的模式是否有统计学意义,因此被认为是推断空间统计,而中心地理论方法是描述性的空间统计。

表1汇总结果。完全(不区分存储类型)的商店是高度群集化的,而且远非随机的(结果在表1中的底部行)。当通过存储类型进行分析时,六存储类型中的每一个都是群集的,而群集模式在0.01时具有统计学意义。存储类型在表1中按其Z分数从最重要到最少排序。可以想象,前三种类型的商店(专卖店,建筑材料市场和消费品商店)可能会受益于相同类型的商店,因为消费者往往访问多个商店之前购买。百货公司也有接近对方的倾向,但不如前三强。超级市场和家具商店的统计意义最低。这反映了这两种类型的商店(尤其是大公司)可能更注意避免竞争对手的商店,而不是利用客户的多店选择购物行为。

商店类型对店铺位置的分析

本节将检查存储区在不同商店类型中的位置选择是否有显著差异。我们比较的商店的距离,从CBD的商店类型作为基线,并侧重于不同的街道中心价值。换言之,中心首先是由邻近CBD,然后由三综合中心指数来衡量。

欧几里德和街道网络距离用于评估每个商店与CBD的接近度。如图6a所示,存储类型从最短到最长平均欧氏距离的顺序与在街道网络距离内测量的存储类型一致。跨商店类型的平均

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