陳余山，李梓濱，董微，趙涵寧，葉士琳

(福建師范大學(xué) 地理科學(xué)學(xué)院，福州 350007)

0 引言

城市化與機(jī)動(dòng)化進(jìn)程的持續(xù)深入發(fā)展給城市帶來不斷增長(zhǎng)的人流量和車流量，傳統(tǒng)的公共交通工具越發(fā)難以滿足居民的交通需求，城市交通擁堵問題突出。作為軌道交通最主要的形式，地鐵以其運(yùn)量大、污染小、安全快捷等特點(diǎn)成為許多大城市緩解交通壓力和提高土地資源利用率的重要途徑[1]。地鐵帶來的影響不限于此：(1)地鐵的建設(shè)降低了交通成本并提高區(qū)域的集聚經(jīng)濟(jì)，進(jìn)而影響企業(yè)的區(qū)位選擇和消費(fèi)者的消費(fèi)決策[2]；(2)地鐵建設(shè)具有明顯的經(jīng)濟(jì)外部性，它能提高沿線土地的價(jià)值，吸引大量經(jīng)濟(jì)活動(dòng)，進(jìn)而促進(jìn)周邊產(chǎn)業(yè)空間結(jié)構(gòu)發(fā)生深度重構(gòu)，帶動(dòng)沿線地區(qū)的資源開發(fā)與經(jīng)濟(jì)發(fā)展[3-6]；(3)地鐵建設(shè)具有輻射性和綜合性，可達(dá)性的提高加速了人流、物流、資金流及信息流的流通，其附帶的宣傳、店面也具備了很高的升值潛力。地鐵建設(shè)成為城市經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)、產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)調(diào)整、居民生活質(zhì)量提升的重要依托[6]。

目前，國(guó)內(nèi)外有關(guān)地鐵對(duì)城市發(fā)展影響的研究主要集中于以下幾方面：(1)地鐵對(duì)城市居民出行的影響：當(dāng)前關(guān)于地鐵對(duì)居民出行的影響主要集中于對(duì)居民出行方式和出行時(shí)間、費(fèi)用成本的研究[7-8]。地鐵建設(shè)的重要目的之一是改變居民的出行方式，使其向更綠色、環(huán)保的方向轉(zhuǎn)變。李琬等[7]基于2013年對(duì)80后群體的調(diào)查分析得出，地鐵能夠降低家庭小汽車擁有率，提高居民乘坐地鐵通勤的可能性；陳慧靈等[8]探討了地鐵對(duì)公共交通出行成本的影響，得出地鐵對(duì)城市內(nèi)中遠(yuǎn)距離出行性價(jià)比的影響最為顯著。(2)地鐵對(duì)城市空間結(jié)構(gòu)的影響：地鐵的開通將改變城市的人口流動(dòng)，進(jìn)而對(duì)城市空間結(jié)構(gòu)產(chǎn)生影響。目前相關(guān)研究主要側(cè)重于地鐵對(duì)城市空間格局、土地利用方式以及人口布局這3個(gè)方面的影響[9-11]。黃偎等[9]發(fā)現(xiàn)地鐵使得主城區(qū)空間面積增大，促進(jìn)城市功能布局的空間重組；譚章智等[10]指出，地鐵對(duì)土地利用變化的影響具有空間異質(zhì)性并增強(qiáng)了郊區(qū)土地開發(fā)的強(qiáng)度；王純彬[11]探討了地鐵對(duì)城市人口布局的影響，得出地鐵對(duì)引導(dǎo)城市人口合理布局有著重大作用的結(jié)論。(3)地鐵對(duì)城市產(chǎn)業(yè)的影響：前人研究的產(chǎn)業(yè)多數(shù)是零售商業(yè)和房地產(chǎn)業(yè)[12-17]。關(guān)于地鐵對(duì)零售商業(yè)的影響，主要關(guān)注的問題在于地鐵周邊零售商業(yè)集聚形態(tài)的演變以及地鐵對(duì)零售商業(yè)空間面積的影響[12-14]。方向陽等[12]探討了不同區(qū)位地鐵站口的商業(yè)集聚類型，從不同的角度對(duì)商業(yè)集聚類型進(jìn)行劃分；陳蔚珊等[13]的研究揭示了地鐵換乘樞紐站點(diǎn)的商業(yè)空間經(jīng)歷了點(diǎn)、線、面狀的演變過程；Monheim[14]在他的論文中提到地鐵的開通使得購物中心的規(guī)模擴(kuò)大。對(duì)于房地產(chǎn)業(yè)，國(guó)外的相關(guān)研究起步較早，Dewees[15]發(fā)現(xiàn)房屋租金隨著與地鐵站距離的增加而增加；國(guó)內(nèi)學(xué)者王福良[16]研究得出，地鐵對(duì)沿線住宅價(jià)格的影響具有分市場(chǎng)效應(yīng)；鄭燕巧等[17]通過研究說明地鐵站對(duì)房?jī)r(jià)的影響機(jī)制是十分復(fù)雜的。

總體而言，國(guó)內(nèi)外關(guān)于地鐵對(duì)城市發(fā)展影響的研究多為微觀尺度分析，特別在產(chǎn)業(yè)方面，多聚焦于具體行業(yè)，而對(duì)于整體服務(wù)業(yè)產(chǎn)業(yè)的研究較少。服務(wù)業(yè)的集聚能夠推動(dòng)一個(gè)城市的經(jīng)濟(jì)發(fā)展，特別是現(xiàn)代服務(wù)業(yè)中創(chuàng)新性行業(yè)正漸漸成為增強(qiáng)城市競(jìng)爭(zhēng)力的核心力量[18]，因此,在地鐵逐漸普及于各個(gè)城市的時(shí)代，研究地鐵對(duì)服務(wù)業(yè)整體時(shí)空格局的影響顯得尤為重要。鑒于此，以福州地鐵一號(hào)線為例，運(yùn)用圈層分析、核密度估計(jì)分析、地理加權(quán)回歸分析等方法探討地鐵對(duì)周邊服務(wù)業(yè)時(shí)空格局的影響，以期為福州產(chǎn)業(yè)時(shí)空格局優(yōu)化和公共交通發(fā)展決策提供參考。

1 研究區(qū)概況

福州市是福建省省會(huì)，中國(guó)海峽西岸經(jīng)濟(jì)區(qū)中心城市之一，也是首批14個(gè)對(duì)外開放的沿海港口城市之一，海上絲綢之路門戶以及中國(guó)(福建)自由貿(mào)易試驗(yàn)區(qū)三片區(qū)之一(圖1)。福州市區(qū)面積1 786 km2，建成區(qū)面積265.33 km2。2019年福州統(tǒng)計(jì)年鑒數(shù)據(jù)顯示，截至2019年，福州市(六區(qū)七縣)常住人口達(dá)774萬，城鎮(zhèn)化率達(dá)71.6%，地區(qū)生產(chǎn)總值7 856.81億元，其中第三產(chǎn)業(yè)為4 157.26億元，約占生產(chǎn)總值的53%。目前福州公共交通系統(tǒng)主要包括公交、出租車和軌道交通，2019年全年客運(yùn)量占比分別為61.7%、23.1%、15.2%。

目前，福州地鐵已建成開通兩條線路,一號(hào)線于2017年1月開通，二號(hào)線于2019年4月開通。福州市軌道交通規(guī)劃線網(wǎng)由 9 條線路組成，總長(zhǎng) 338.12 km， 1、2號(hào)線構(gòu)成城市快速軌道交通十字形構(gòu)架骨架網(wǎng)，運(yùn)營(yíng)里程數(shù)為24.84 km(截止至2018年)，車站總數(shù)為21個(gè)。福州地鐵1號(hào)線位于城市南北發(fā)展主軸，是福州市軌道交通骨架網(wǎng)的核心線路，聯(lián)絡(luò)南、北火車站兩大客運(yùn)樞紐，串起城北商務(wù)中心、行政中心及居住區(qū)；福州地鐵2號(hào)線西起蘇洋，東至洋里，打通福州商業(yè)發(fā)達(dá)區(qū)塊，作為福州市東西向交通的骨干線。目前，已經(jīng)投入使用的軌道交通換乘樞紐數(shù)為一個(gè)(南門兜站)。隨著福州地鐵的相繼建設(shè)運(yùn)營(yíng)，軌道交通日均客運(yùn)量穩(wěn)步上升，在2018年總客運(yùn)量突破1億人次。根據(jù)中國(guó)軌道交通協(xié)會(huì)數(shù)據(jù)顯示，福州2018年客運(yùn)總量較前一年增幅超10%。福州市正大力推行公交與地鐵無縫接駁，提高了出行效率，使地鐵成為福州城市居民通勤和休閑出行的主要交通方式。地鐵對(duì)服務(wù)業(yè)空間分布格局、城市建設(shè)和經(jīng)濟(jì)發(fā)展的影響已初步顯現(xiàn)。

注：依據(jù)《福州市城市總體規(guī)劃(2011—2020年)中心城區(qū)用地規(guī)劃圖》修改。圖 1 福州市區(qū)位示意Figure 1 Fuzhou area bitmap

表 1 福州市部分地鐵站點(diǎn)2019年3月商業(yè)發(fā)展情況 Table 1 Business development of some subway stations in Fuzhou in March 2019

影響地鐵沿線周邊站點(diǎn)商業(yè)環(huán)境的因素是多元的，不同類型、不同等級(jí)的站點(diǎn)周邊亦存在不同的商業(yè)分布空間格局。本研究綜合分析了地鐵站點(diǎn)周邊商業(yè)數(shù)量、商業(yè)用地平均地價(jià)、客流量以及大型商店零售額?；谥苓吷倘υu(píng)價(jià)地鐵周邊商業(yè)情況，結(jié)合表1對(duì)站點(diǎn)周邊商業(yè)格局進(jìn)行分析，根據(jù)業(yè)態(tài)差異對(duì)不同地鐵站點(diǎn)周邊商業(yè)空間類型進(jìn)行劃分。(1)門戶型商業(yè)中心[13]：南門兜站位于城市中心的繁華商業(yè)區(qū)，是軌道交通的核心換乘車站，日均客流量遠(yuǎn)大于沿線站點(diǎn)。大型零售設(shè)施數(shù)量密集，以商圈和商業(yè)街為核心的商貿(mào)聚集區(qū)基本形成，包含購物中心、大型專業(yè)店、百貨商店等多種新興的零售業(yè)態(tài)，形成專業(yè)化、品牌化的零售集聚區(qū)域，具有很強(qiáng)的商業(yè)吸引力。(2)區(qū)域型商業(yè)中心：上藤地鐵站作為區(qū)域級(jí)的交通樞紐中心，與公交線路銜接緊密，日均換乘客流量較大、站點(diǎn)周邊人口密度較高，形成批發(fā)與零售兼營(yíng)的專業(yè)性商貿(mào)中心和具有商務(wù)特色的區(qū)域級(jí)商業(yè)中心。(3)社區(qū)型商業(yè)中心：秀山地鐵站位于城市新建城區(qū)，具有承接市內(nèi)交通轉(zhuǎn)換的功能。因此，選取南門兜站、上藤站和秀山站作為研究站點(diǎn)。

2 數(shù)據(jù)來源與研究方法

2.1 數(shù)據(jù)來源與處理

所使用服務(wù)業(yè)企業(yè)數(shù)據(jù)主要采集自企查查網(wǎng)站(https://www.qichacha.com/)。利用高德地圖對(duì)所獲服務(wù)業(yè)數(shù)據(jù)進(jìn)行人工抽樣對(duì)比，刪除屬性不完整樣本，并通過調(diào)查走訪的方式檢驗(yàn)服務(wù)業(yè)數(shù)據(jù)企業(yè)地址、類型以及成立時(shí)間。利用XGeocoding地址批量解析工具，實(shí)現(xiàn)企業(yè)門牌號(hào)和經(jīng)緯度的轉(zhuǎn)換，依據(jù)福州電子地圖的空間信息對(duì)所獲空間數(shù)據(jù)進(jìn)行人工比對(duì)，建立服務(wù)業(yè)企業(yè)空間與屬性數(shù)據(jù)庫。

服務(wù)業(yè)門類判別主要依據(jù)《國(guó)民經(jīng)濟(jì)行業(yè)分類標(biāo)準(zhǔn)》(GB/T4754-2011)。同時(shí)，通過實(shí)地走訪的方式，綜合考慮地鐵站區(qū)周邊主要企業(yè)布局特征和行業(yè)特征，最終選擇信息傳輸、軟件和信息技術(shù)服務(wù)業(yè)(以下簡(jiǎn)稱信息技術(shù)服務(wù)業(yè))、科學(xué)研究和技術(shù)服務(wù)業(yè)(以下簡(jiǎn)稱科技服務(wù)業(yè))、金融業(yè)、房地產(chǎn)業(yè)、商務(wù)服務(wù)業(yè)、住宿餐飲業(yè)、批發(fā)零售業(yè)和居民服務(wù)業(yè)等作為主要研究對(duì)象。

2014年為福州地鐵建設(shè)的第3年，周邊產(chǎn)業(yè)集聚已經(jīng)初具雛形，同時(shí)福州地鐵一號(hào)線于2017年通車，地鐵開通之后短期內(nèi)觸媒效應(yīng)較強(qiáng)[19]，對(duì)服務(wù)業(yè)空間變化影響較大。因此選擇2014—2016年和2017—2019年的新增企業(yè)作為地鐵開通前和開通后新增企業(yè)分析數(shù)據(jù)，且數(shù)據(jù)來源于企查查網(wǎng)站中2014—2016年和2017—2019年新增企業(yè)數(shù)據(jù)；2014年和2019年的服務(wù)業(yè)企業(yè)分別作為地鐵開通前和開通后的企業(yè)數(shù)據(jù)進(jìn)行產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)和空間格局的分析，且數(shù)據(jù)來源于企查查網(wǎng)站中2014年和2019年處于在業(yè)狀態(tài)的企業(yè)數(shù)據(jù)。不同站點(diǎn)服務(wù)業(yè)企業(yè)數(shù)據(jù)空間布局如圖2所示。

圖 2 2014、2017及2019年南門兜站、上藤站和秀山站服務(wù)業(yè)企業(yè)空間布局Figure 2 Service enterprises distribution around Nanmendou, Shangteng and Xiushan Stations in 2014, 2017 and 2019

其他數(shù)據(jù)：①矢量路網(wǎng)數(shù)據(jù)。本研究中福州市行政區(qū)空間范圍數(shù)據(jù)來自國(guó)土資源部，交通網(wǎng)絡(luò)數(shù)據(jù)通過谷歌地圖提取。②房?jī)r(jià)數(shù)據(jù)。以安居客(https://fz.anjuke.com/)二手房交易網(wǎng)站2014—2019年房?jī)r(jià)數(shù)據(jù)為基礎(chǔ)，利用爬蟲軟件獲取不同地鐵站區(qū)附近房?jī)r(jià)變化信息，建立房?jī)r(jià)變動(dòng)信息數(shù)據(jù)庫，并通過實(shí)地調(diào)查確認(rèn)信息的真實(shí)可靠性。

2.2 研究方法

(1)圈層分析法。地鐵站的影響具有一定輻射范圍，因此在研究過程中需要在站點(diǎn)的影響范圍內(nèi)進(jìn)行研究。圈層分析法能綜合考慮空間可達(dá)性和站點(diǎn)影響輻射范圍對(duì)站點(diǎn)周邊地理事物的影響[20]，它不但可以將研究限定于站點(diǎn)影響范圍之內(nèi)，還能夠具體分析影響范圍內(nèi)不同站點(diǎn)距離對(duì)服務(wù)業(yè)企業(yè)時(shí)空分布的影響。

一般認(rèn)為，城市軌道交通站點(diǎn)的影響范圍大致為400～800 m左右[12]。在TOD(Transit-Oriented Development)導(dǎo)向下，區(qū)域功能綜合體規(guī)?？刂圃诤侠聿叫蟹秶鷥?nèi)(800 m內(nèi))[21]。因此，以地鐵站點(diǎn)為圓心，依據(jù)地鐵乘客出行特征，避免相鄰站點(diǎn)干擾，以800 m為半徑(乘客離開站臺(tái)后步行15 min可達(dá)范圍[22])，以200 m為遞增半徑，把地鐵站區(qū)劃分為0～200 m、200～400 m、400～600 m、600～800 m 4個(gè)圈層，以此分析服務(wù)業(yè)產(chǎn)業(yè)圈層分化。

(2)核密度分析。地鐵站點(diǎn)影響服務(wù)業(yè)企業(yè)在站點(diǎn)影響范圍內(nèi)的分布格局，核密度分析法使得研究范圍內(nèi)要素的空間密度變化直觀、清晰[23]，是研究服務(wù)業(yè)企業(yè)站點(diǎn)周邊分布格局較為理想的方法。為了更好地體現(xiàn)各企業(yè)的空間分異特征，依據(jù)服務(wù)業(yè)的空間分布，本研究運(yùn)用ArcGIS 10.0中的核密度估計(jì)(Kernel Density)的方法來對(duì)比分析地鐵站區(qū)產(chǎn)業(yè)類別和集聚特征。

(1)

式(1)中：其中，k( )為核函數(shù)，h(h>0)為帶寬，p-pi表示估值點(diǎn)到事件pi的距離?？梢姾瘮?shù)中h的確定對(duì)核密度估計(jì)的結(jié)果有較大影響，h的取值通常需要根據(jù)不同的數(shù)值進(jìn)行試驗(yàn)。

(3)地理加權(quán)回歸分析。服務(wù)業(yè)時(shí)空格局演變不僅受地鐵站點(diǎn)建設(shè)的影響，還受其他要素的影響。地理加權(quán)回歸分析(GWR)能夠反映研究對(duì)象在研究范圍內(nèi)與其他地理事物的相關(guān)程度，以及該研究對(duì)象變化的驅(qū)動(dòng)因素。因此，運(yùn)用地理加權(quán)回歸分析研究站點(diǎn)周邊不同要素對(duì)服務(wù)業(yè)時(shí)空格局影響的程度和相關(guān)性，從定量的角度具體體現(xiàn)地鐵站點(diǎn)對(duì)周邊服務(wù)業(yè)企業(yè)的影響。

以網(wǎng)格為基本單元，研究服務(wù)業(yè)在不同網(wǎng)格中的空間分布。利用ArcGIS 10.5中的地理加權(quán)回歸工具(GWR)，引入多種影響因子，并對(duì)不同站區(qū)的影響程度進(jìn)行估計(jì)，通過計(jì)算回歸模型的局部參數(shù)，研究解釋變量和因變量之間隨空間位置的變化關(guān)系。

Yi=β0(μi,νi)+∑βk(μi,νi)Xik+εi(i=1,2,……，n)

(2)

式(2)中:(μi,νi)是第i個(gè)樣點(diǎn)的服務(wù)業(yè)空間坐標(biāo)；Yi和Xik是因變量Y和自變量集Xk(產(chǎn)業(yè)基礎(chǔ)、站點(diǎn)距離、最近公交站距離、可達(dá)范圍廣度、房?jī)r(jià)以及人口密度)在空間位置(μi,νi)處的實(shí)測(cè)值；β0(μi,νi)為在空間位置(μi,νi)處的常數(shù)項(xiàng)；βk(μi,νi)是連續(xù)函數(shù)βk(μ,ν)在i點(diǎn)的值；εi為符合N(0,σ2)分布的誤差項(xiàng)。本研究采用高斯(Gaussian)型空間核函數(shù)，函數(shù)表示如下:

wij=exp[-(dij/b)2]

(3)

利用ArcGIS中空間位置(μi,νi)與地鐵周圍一定距離(又稱帶寬)內(nèi)服務(wù)業(yè)樣點(diǎn)的距離來估算其權(quán)重。根據(jù)赤池信息量準(zhǔn)則(Akaike Information Criterion, AIC)，確定最優(yōu)帶寬，評(píng)價(jià)擬合模型的優(yōu)劣。當(dāng)GWR模型AIC值最小時(shí)，帶寬b為最優(yōu)帶寬，此時(shí)模型擬合最優(yōu)。AIC準(zhǔn)則判定公式如下:

(4)

3 地鐵站周邊服務(wù)業(yè)時(shí)空格局演變特征

3.1 地鐵站周邊服務(wù)業(yè)結(jié)構(gòu)變化特征

圖 3 2014年和2019年地鐵站周邊服務(wù)業(yè)產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)Figure 3 Service industrial structure around subway stations in 2014 and 2019

從圖3可看出，2019年南門兜站、上藤站和秀山站800 m范圍內(nèi)的服務(wù)業(yè)企業(yè)數(shù)量均有所增加。南門兜站位于福州城市中心，且作為目前福州地鐵唯一的換乘樞紐站，大量的客流量使得直接服務(wù)于消費(fèi)者的行業(yè)占據(jù)主導(dǎo)。在站點(diǎn)周邊800 m范圍內(nèi)，2019年南門兜站的服務(wù)業(yè)結(jié)構(gòu)中占比最大的是住宿餐飲業(yè)，與2014年相比，大部分行業(yè)比例降低，僅住宿餐飲業(yè)和批發(fā)零售業(yè)比例升高。其中，比例增加最多的是住宿餐飲業(yè)上升了5%，比例減少最多的是商務(wù)服務(wù)業(yè)下降了3%。上藤站2014年周邊800 m范圍內(nèi)服務(wù)業(yè)企業(yè)占比最大的前4種行業(yè)分別是批發(fā)零售業(yè)、住宿餐飲業(yè)、房地產(chǎn)業(yè)和居民服務(wù)業(yè)，但在2019年商務(wù)服務(wù)業(yè)比例大幅上升，增加了6%，而批發(fā)零售業(yè)則是比例降低最多的行業(yè)，下降了7%，但仍是服務(wù)業(yè)結(jié)構(gòu)中占比最大的行業(yè)?？傮w來看，2019年上藤站周邊800 m范圍內(nèi)服務(wù)業(yè)結(jié)構(gòu)中比例增加的均為現(xiàn)代服務(wù)業(yè)，傳統(tǒng)服務(wù)業(yè)比例下降。秀山站位于福州較為偏僻的五四北區(qū)域，地鐵的開通為居民提供了交通便利，其周邊800 m范圍內(nèi)的服務(wù)業(yè)結(jié)構(gòu)2014年占比最大的是商務(wù)服務(wù)業(yè)，住宿餐飲業(yè)次之。然而2019年，商務(wù)服務(wù)業(yè)比例降幅最大，下降11%，產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)中占比最大的前三類行業(yè)在2019年為住宿餐飲業(yè)、批發(fā)零售業(yè)和居民服務(wù)業(yè)。同時(shí)，除科技服務(wù)業(yè)以外大部分現(xiàn)代服務(wù)業(yè)比例下降或保持不變。

通過分析3個(gè)地鐵站點(diǎn)周邊800 m范圍內(nèi)的服務(wù)業(yè)產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)可知，服務(wù)業(yè)產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)中占據(jù)主導(dǎo)的是傳統(tǒng)服務(wù)業(yè)。雖然2019年傳統(tǒng)服務(wù)業(yè)占比有所下降，但較大的行業(yè)基礎(chǔ)使得傳統(tǒng)服務(wù)業(yè)仍在產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)中占據(jù)主導(dǎo)。

3.2 地鐵站周邊服務(wù)業(yè)空間布局變化特征

3.2.1 地鐵開通前后新增企業(yè)對(duì)比分析

1)不同行業(yè)新增企業(yè)占比分析

2014—2016年站點(diǎn)周邊800 m范圍內(nèi)，新增企業(yè)數(shù)量南門兜站為539家，上藤站為180家，秀山站為169家。2017—2019年800 m范圍內(nèi)各個(gè)站點(diǎn)的新增企業(yè)數(shù)量都呈現(xiàn)增加的趨勢(shì)，南門兜站786家，上藤站326家，秀山站176家。這反映了地鐵的開通帶動(dòng)了服務(wù)業(yè)企業(yè)數(shù)量的增長(zhǎng)，地鐵對(duì)服務(wù)業(yè)企業(yè)具有一定的吸引力。

圖 4 地鐵開通前后地鐵站周邊不同行業(yè)新增企業(yè)比例Figure 4 Increasing proportions of new enterprises of different industries around subway stations before and after their opening

具體從各個(gè)站點(diǎn)不同行業(yè)新增企業(yè)的比例來看(圖4)：靜態(tài)上，2014—2019年各個(gè)站點(diǎn)新增企業(yè)占比較大的是批發(fā)零售業(yè)、商務(wù)服務(wù)業(yè)和住宿餐飲業(yè)。動(dòng)態(tài)上，2014—2016年和2017—2019年相比各個(gè)站點(diǎn)800 m范圍內(nèi)服務(wù)業(yè)新增企業(yè)比例變化均有所差異。南門兜站周邊800 m范圍內(nèi)新增企業(yè)比例增加的是批發(fā)零售業(yè)、房地產(chǎn)業(yè)和商務(wù)服務(wù)業(yè)，增幅最明顯的是批發(fā)零售業(yè)增加了5.2%，降幅最明顯的是居民服務(wù)業(yè)，下降了3.2%。上藤站周邊800 m范圍內(nèi)服務(wù)業(yè)新增企業(yè)中只有商務(wù)服務(wù)業(yè)和住宿餐飲業(yè)的比例有所增加，增幅最為明顯的是住宿餐飲業(yè)，增加了13.9%，降幅最為明顯的是批發(fā)零售業(yè)和房地產(chǎn)業(yè)，下降了4.7%。與南門兜站和上藤站不同的是，秀山站所有行業(yè)新增企業(yè)比例均呈下降趨勢(shì)，降幅最明顯的是居民服務(wù)業(yè)和住宿餐飲業(yè)，分別下降了9.7%和9%。由于降幅較為明顯的行業(yè)是原來占比較大的行業(yè)，降幅不明顯的行業(yè)是原來占比較小的行業(yè)，在折線圖表中表現(xiàn)為線由曲折向較平滑變化，體現(xiàn)了2017—2019年秀山站不同行業(yè)新增企業(yè)比例差異縮小，與2014—2016年相比新增企業(yè)的產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)更加均衡。

地鐵的開通對(duì)地鐵站周邊800 m范圍內(nèi)商務(wù)服務(wù)業(yè)和傳統(tǒng)服務(wù)業(yè)的影響較大，而對(duì)大部分現(xiàn)代服務(wù)業(yè)影響較小。從地鐵周邊服務(wù)業(yè)不同行業(yè)新增企業(yè)的比例來看，新增企業(yè)占比變動(dòng)較大的是批發(fā)零售業(yè)和住宿餐飲業(yè)。這是由于傳統(tǒng)服務(wù)業(yè)是以客流作為主要的收益來源，而地鐵作為城市的一個(gè)觸媒[19]，使城市中的客流量在不同區(qū)域發(fā)生改變。地鐵站帶來相應(yīng)地區(qū)的客流，從而為傳統(tǒng)服務(wù)業(yè)帶來消費(fèi)者，進(jìn)而較大地影響站點(diǎn)周邊傳統(tǒng)服務(wù)業(yè)企業(yè)數(shù)量的變化。

2)不同圈層新增企業(yè)分布特征分析

以200 m為遞增半徑，分別以南門兜站、上藤站、秀山站為中心，劃分3個(gè)圈層進(jìn)行2014—2016年和2017—2019年服務(wù)業(yè)新增企業(yè)在各個(gè)圈層的分布狀況(表2)。2017—2019年，3個(gè)站點(diǎn)周邊800 m范圍內(nèi)服務(wù)業(yè)新增企業(yè)主要分布于半徑400～800 m。0～200 m是新增企業(yè)分布最少的圈層。2014—2016年，新增企業(yè)主要分布在距離站點(diǎn)200～600 m的圈層范圍內(nèi)。各個(gè)站點(diǎn)2014—2016年和2017—2019年周邊800 m范圍內(nèi)新增企業(yè)的分布變化：南門兜站周邊0～200 m和400～600 m圈層中新增企業(yè)比例分別減少了0.9%和0.8%，而200～400 m和600～800 m新增企業(yè)比例增加，分別增加了0.6%和1.1%；上藤站除了400～600 m圈層中新增企業(yè)比例增加了8%，其余3個(gè)圈層中新增企業(yè)比例均減少；秀山站400～600 m和600～800 m圈層中新增企業(yè)比例增加1.6%和2.9%，而0～200 m和200～400 m圈層中的新增企業(yè)比例是減少的。

表 2 地鐵開通前后地鐵站新增企業(yè)圈層分布特征/%Table 2 Distribution characteristics of new enterprise circles around subway stations before and after their opening /%

根據(jù)距離衰減理論，距離站點(diǎn)越遠(yuǎn)，站點(diǎn)的影響程度越低[20]。但是通過上述圈層分析可得，距地鐵站點(diǎn)最近的0～200 m圈層是新增企業(yè)分布數(shù)量最少的圈層，2014年到2019年新增企業(yè)在圈層中的分布具有向圈層外圍分布的傾向，新增企業(yè)占比較大的半徑范圍由2014—2016年的200～600 m變?yōu)?00～800 m。地鐵的開通增強(qiáng)了地鐵影響范圍外圍區(qū)域?qū)Ψ?wù)業(yè)企業(yè)的吸引力，同時(shí)也削弱了0～200 m圈層對(duì)服務(wù)業(yè)企業(yè)的吸引力。雖然地鐵站帶來的較大客流量和較為完備的基礎(chǔ)設(shè)施能夠吸引企業(yè)在其影響范圍內(nèi)分布，但由于地價(jià)、環(huán)境等因素的綜合影響，使得600～800 m圈層是企業(yè)分布較為理想的圈層。

3.2.2 地鐵開通前后產(chǎn)業(yè)空間格局分析

2019年南門兜站、上藤站和秀山站周邊800 m范圍內(nèi)服務(wù)業(yè)企業(yè)的密集程度由大到小為南門兜站、上藤站、秀山站(圖5)。服務(wù)業(yè)企業(yè)的空間分布總體較為分散，集聚中心呈散布形態(tài)，但在地鐵站所處范圍內(nèi)的主要道路附近企業(yè)分布較為集聚。具體來看，南門兜站服務(wù)業(yè)企業(yè)的空間分布較為分散，呈現(xiàn)面狀分布格局，表現(xiàn)為外圍強(qiáng)內(nèi)部弱的形態(tài)。與2014年相比，站點(diǎn)周邊集聚效應(yīng)有所增強(qiáng)，以西北部最為顯著。上藤站的服務(wù)業(yè)企業(yè)分布較分散。企業(yè)在站點(diǎn)南部分布較多，北部主干道周圍企業(yè)稀疏且分散，總體空間格局表現(xiàn)為南部面狀形態(tài)、北部線狀形態(tài)，與2014年相比站點(diǎn)南部企業(yè)分布更加分散，東部和西北部更加集聚，分別形成較為明顯的集聚中心。秀山站是3個(gè)站點(diǎn)中企業(yè)分布最為稀疏的站點(diǎn)。地鐵開通使2014年企業(yè)空間格局中兩個(gè)較大的集聚中心在2019年變得更加顯著，且企業(yè)有明顯沿主干道路集聚的趨勢(shì)。除了受原有產(chǎn)業(yè)空間格局的影響，企業(yè)空間格局還與地鐵站所處區(qū)域的發(fā)達(dá)程度相關(guān)。秀山站作為五四北新建城區(qū)的站點(diǎn)，所處區(qū)域是福州市城區(qū)較為偏僻的區(qū)域，人流量以及企業(yè)數(shù)量小于南門兜站與上藤站，企業(yè)沿道路分布更有利于吸引客流。雖然地鐵開通在一定程度上改善了五四北區(qū)域的交通狀況，但偏僻的地理位置依然使得秀山站周邊的服務(wù)業(yè)企業(yè)沿交通要道分布。

通過2014年和2019年3個(gè)地鐵站點(diǎn)周邊服務(wù)業(yè)企業(yè)空間格局的對(duì)比分析可得出以下結(jié)果：首先，2014年和2019年服務(wù)業(yè)企業(yè)空間格局大體不變，呈現(xiàn)路徑依賴效應(yīng)；2019年企業(yè)圍繞2014年原有空間分布形態(tài)進(jìn)行集聚或分散，沒有出現(xiàn)大規(guī)模的擴(kuò)張或收縮。其次，地鐵站點(diǎn)周邊800 m范圍內(nèi)的道路特別是地鐵站點(diǎn)所處的主干道，其周邊的企業(yè)空間分布在2019年變得更加集聚。本研究的3個(gè)站點(diǎn)均位于主干道上，服務(wù)業(yè)企業(yè)在道路周邊分布較為密集，以秀山站周邊800 m范圍內(nèi)服務(wù)業(yè)企業(yè)分布的空間格局最為典型。

圖 5 2014年和2019年地鐵站服務(wù)業(yè)企業(yè)核密度估計(jì)Figure 5 Kernel density estimation of service enterprises around subway stations in 2014 and 2019

4 地鐵建設(shè)對(duì)服務(wù)業(yè)時(shí)空格局演化的影響分析

4.1 影響因子選擇

在微觀區(qū)位上，服務(wù)業(yè)企業(yè)空間分布受其原有屬性的影響，不同服務(wù)業(yè)企業(yè)在原有產(chǎn)業(yè)基礎(chǔ)上呈現(xiàn)不同區(qū)位選擇行為，并在一定程度上受相應(yīng)功能區(qū)產(chǎn)業(yè)需求的影響[23]。產(chǎn)業(yè)屬性和區(qū)位因素共同決定了地鐵站區(qū)產(chǎn)業(yè)空間格局。客觀上服務(wù)業(yè)屬性、可達(dá)程度、地租成本以及人口密度等因素影響著地鐵站區(qū)產(chǎn)業(yè)空間格局，且對(duì)不同特性產(chǎn)業(yè)的影響程度存在差異[20, 25]。

(1)地租水平影響因子。地租適應(yīng)彈性較小的產(chǎn)業(yè)(如科研、文化產(chǎn)業(yè)等)。隨著地租水平上升易出現(xiàn)向外遷移的趨勢(shì)。相反，金融業(yè)、零售業(yè)以及住宿餐飲業(yè)則因地租增加和人流增長(zhǎng)在原地發(fā)生進(jìn)一步集聚或向地租水平更高地區(qū)移動(dòng)。

(2)可達(dá)性影響因子。一是地鐵建成帶來的即時(shí)可達(dá)性大幅提升，即相同時(shí)間某一地區(qū)可到達(dá)的范圍擴(kuò)大，服務(wù)業(yè)可選的空間區(qū)位相應(yīng)擴(kuò)大。二是距地鐵站的距離。由圈層分析中得出，在不超出地鐵站點(diǎn)影響范圍的情況下，離地鐵站較遠(yuǎn)的圈層對(duì)服務(wù)業(yè)企業(yè)的吸引力較強(qiáng)。三是公交便利性與地鐵便利性相互補(bǔ)充，是影響交通可達(dá)性的又一重要因素。

(3)人口密度影響因子。人口密度效應(yīng)的發(fā)揮和居住效應(yīng)息息相關(guān)。居住效應(yīng)是常住人口數(shù)量的宏觀表達(dá)?？蛇_(dá)影響因子和人口密度效應(yīng)有著相互耦合的關(guān)系。微觀區(qū)位中人口密度和服務(wù)業(yè)空間分布相互作用的關(guān)系是對(duì)可達(dá)性影響因子的補(bǔ)充，可達(dá)性影響因子是人口分布趨勢(shì)的指向標(biāo)之一。因此不同規(guī)模人口密度對(duì)地鐵站區(qū)空間異質(zhì)性有不同影響。

表 3 地鐵現(xiàn)有服務(wù)業(yè)區(qū)位選擇影響因子及其定義 Table 3 Influence factors of location selection of the existing service industry of subway and their definitions

本研究綜合地鐵產(chǎn)業(yè)圈層以及產(chǎn)業(yè)核密度的直觀分析，借鑒區(qū)位論有關(guān)知識(shí)，選擇空間和時(shí)間尺度上有關(guān)變量(表3)，即以可達(dá)范圍廣度、地鐵站點(diǎn)距離作為解釋變量，將地租變化水平、最近公交站點(diǎn)距離、原有產(chǎn)業(yè)基礎(chǔ)以及居住人口數(shù)量作為控制變量，利用地理加權(quán)回歸分析工具，運(yùn)用相關(guān)數(shù)理方法統(tǒng)計(jì)分析變量，并分析解釋變量和控制變量對(duì)服務(wù)業(yè)空間分布現(xiàn)狀的影響，研究地鐵對(duì)服務(wù)業(yè)時(shí)空格局演化的影響。

4.2 結(jié)果分析

表 4 不同地鐵站的GWR建模和OLS模型擬合結(jié)果比較 Table 4 Comparison of GWR and OLS modeling results around different subway stations

圖 6 南門兜站影響因子回歸系數(shù)空間分布Figure 6 Spatial distribution of regression coefficient of influence factors around Nanmendou station

圖 7 上藤站影響因子回歸系數(shù)空間分布Figure 7 Spatial distribution of regression coefficient of influence factors around Shangteng station

圖 8 秀山站影響因子回歸系數(shù)空間分布Figure 8 Spatial distribution of regression coefficient of influence factors around Xiushan station

4.2.1 產(chǎn)業(yè)基礎(chǔ)對(duì)服務(wù)業(yè)空間分布的影響

21世紀(jì)以來，福州服務(wù)業(yè)產(chǎn)業(yè)集聚以東街口商圈為中心，2010年地鐵開工逐漸改變這一格局。不同地鐵站點(diǎn)服務(wù)業(yè)空間分異以原先產(chǎn)業(yè)基礎(chǔ)為雛形開始演變。根據(jù)圖6～8所示，產(chǎn)業(yè)基礎(chǔ)回歸系數(shù)在不同地鐵站點(diǎn)均為正，體現(xiàn)了產(chǎn)業(yè)基礎(chǔ)對(duì)服務(wù)業(yè)集聚的促進(jìn)作用。同時(shí)，回歸系數(shù)呈現(xiàn)明顯差異，上藤站最高，南門兜站次之，秀山站最小。這說明較高等級(jí)地鐵站點(diǎn)周圍的產(chǎn)業(yè)基礎(chǔ)對(duì)服務(wù)業(yè)集聚的促進(jìn)作用較明顯，即總體來看隨著服務(wù)業(yè)態(tài)規(guī)模增長(zhǎng)、空間尺度和多極化形態(tài)躍遷，產(chǎn)業(yè)基礎(chǔ)這一描述潛在區(qū)位因素的指標(biāo)與產(chǎn)業(yè)數(shù)量相關(guān)性增強(qiáng)。但由于萬寶商圈和地鐵寧化站的無縫對(duì)接在此區(qū)域產(chǎn)生了能夠和東街口商圈鼎立的服務(wù)業(yè)集聚態(tài)勢(shì)，使得南門兜站所在的東街口商圈的服務(wù)業(yè)聚集作用被削弱，導(dǎo)致南門兜站的產(chǎn)業(yè)基礎(chǔ)回歸系數(shù)并非居于首位。

4.2.2 地租水平對(duì)服務(wù)業(yè)空間分布的影響

交通狀況是影響房?jī)r(jià)的重要因子，尤其是在大城市，地鐵站點(diǎn)對(duì)房?jī)r(jià)的影響尤為明顯。地租水平回歸系數(shù)在上藤站和秀山站總體為正，說明地鐵開通帶來的房?jī)r(jià)增長(zhǎng)并沒有抑制服務(wù)業(yè)的集聚，反而對(duì)其有促進(jìn)作用。越靠近上藤站的影響核心區(qū)，促進(jìn)作用越明顯，說明地價(jià)的大幅上升順應(yīng)了地區(qū)發(fā)展的良好前景。服務(wù)業(yè)收益增長(zhǎng)形勢(shì)被看好，這也和上藤站批發(fā)零售市場(chǎng)的區(qū)位定位相關(guān)。秀山站周圍的地租水平回歸系數(shù)為正，說明了地鐵開通帶來的地價(jià)水平上漲與服務(wù)業(yè)集聚的速度相吻合，也說明了地鐵的開通對(duì)原本交通不便的秀山站周邊服務(wù)業(yè)集聚產(chǎn)生重要的促進(jìn)作用。南門兜站周邊地租水平回歸系數(shù)總體為負(fù)，這是由于福州東街口商圈隨著地鐵建成釋放商業(yè)潛力。在2017年一號(hào)線開通后其地價(jià)波動(dòng)上升，地租適應(yīng)彈性較差的中小服務(wù)業(yè)產(chǎn)業(yè)呈外遷態(tài)勢(shì)。地鐵站周圍核心區(qū)服務(wù)業(yè)空間分布強(qiáng)度較影響區(qū)和外圍區(qū)弱。這進(jìn)一步說明了地價(jià)上漲，加之服務(wù)業(yè)空間分布愈趨飽和，其服務(wù)業(yè)態(tài)需要轉(zhuǎn)型升級(jí)，服務(wù)業(yè)企業(yè)被新的商業(yè)中心吸引或競(jìng)爭(zhēng)能力下降，存在從地鐵影響核心區(qū)外遷的傾向。

4.2.3 可達(dá)性對(duì)服務(wù)業(yè)空間分布的影響

(1)服務(wù)業(yè)所在區(qū)位的可達(dá)性，即服務(wù)業(yè)可達(dá)范圍的廣度對(duì)服務(wù)業(yè)空間分布的影響。孫朝鋒等[26]的研究表明，地鐵1號(hào)線建成改變了大學(xué)城地區(qū)交通不便的現(xiàn)狀，縮短從大學(xué)城進(jìn)出臺(tái)江、東街等各商業(yè)圈的時(shí)間，提高到達(dá)火車北站、火車南站、汽車北站等交通樞紐中心的便利程度，顯著提高這些區(qū)域的交通可達(dá)性。服務(wù)業(yè)可達(dá)范圍廣度與服務(wù)業(yè)所在道路的可達(dá)性有密切聯(lián)系。在上藤站和秀山站，可達(dá)性廣度回歸系數(shù)總體為正，而交通較為發(fā)達(dá)的南門兜站其可達(dá)性廣度回歸系數(shù)總體為負(fù)，說明道路可達(dá)性對(duì)原本交通較為便利地區(qū)的服務(wù)業(yè)集聚的促進(jìn)作用不強(qiáng)。(2)最近公交站距離對(duì)服務(wù)業(yè)空間分布的影響。上藤地鐵站的平均最近公交站距離回歸系數(shù)最大，南門兜站和秀山站較小。從微觀角度來看，大部分地鐵站點(diǎn)其回歸系數(shù)的絕對(duì)值以站點(diǎn)為中心呈向外遞增的趨勢(shì)，即在地鐵站點(diǎn)影響范圍內(nèi)距離地鐵站越遠(yuǎn)的區(qū)域，最近公交站距離對(duì)服務(wù)業(yè)集聚的影響越顯著。(3)地鐵站點(diǎn)距離對(duì)服務(wù)業(yè)空間分布的影響。就站點(diǎn)距離回歸系數(shù)來看，除南門兜站以外，總體上站點(diǎn)距離對(duì)網(wǎng)格服務(wù)業(yè)數(shù)量變化呈負(fù)向作用。這在一定程度上符合距離衰減理論，即距離站點(diǎn)越遠(yuǎn)，站點(diǎn)的影響程度越低[20]。但不同地鐵站的站點(diǎn)距離回歸系數(shù)有一定的空間分異規(guī)律，且不都呈負(fù)相關(guān)。上藤和秀山站附近西南地區(qū)存在正向作用區(qū)域，說明地鐵的開通使相應(yīng)地區(qū)對(duì)服務(wù)業(yè)的吸引力大大加強(qiáng)。同時(shí)，南門兜站回歸系數(shù)整體呈正相關(guān)，這也體現(xiàn)了服務(wù)業(yè)態(tài)較為成熟的地區(qū)其地鐵站距離對(duì)服務(wù)業(yè)集聚的影響性質(zhì)較為統(tǒng)一。此外，地鐵站點(diǎn)距離間接影響可達(dá)范圍廣度和最近公交站距離對(duì)服務(wù)業(yè)空間分布格局的影響總體來看：(1)地鐵站點(diǎn)的距離越大，道路可達(dá)性對(duì)服務(wù)業(yè)空間集聚的影響越顯著。(2)地鐵站核心區(qū)內(nèi)，最近公交站距離抑制服務(wù)業(yè)空間集聚；地鐵站核心區(qū)外，最近公交站距離促進(jìn)服務(wù)業(yè)空間集聚。

4.2.4 人口密度對(duì)服務(wù)業(yè)空間分布的影響

服務(wù)業(yè)產(chǎn)業(yè)的快速發(fā)展和集聚遷移離不開人口密度的支撐。隨著交通可達(dá)性的進(jìn)一步發(fā)展，城市中人口熱區(qū)往往和地鐵站區(qū)呈正相關(guān)。結(jié)合地鐵站點(diǎn)聚類分布特征以及站區(qū)周邊商業(yè)空間類型[27]，本研究對(duì)站區(qū)周圍人口密度回歸系數(shù)進(jìn)行分析，發(fā)現(xiàn)其隨地鐵站區(qū)等級(jí)變化而有不同的時(shí)空分布特征。人口密度對(duì)南門兜站和上藤站的服務(wù)業(yè)集聚作用以負(fù)向作用為主，說明較高等級(jí)地鐵站區(qū)人口密度對(duì)服務(wù)業(yè)集聚的促進(jìn)存在一定閾值。人口密度對(duì)秀山站區(qū)的服務(wù)業(yè)集聚作用以正向作用為主，說明在其以批發(fā)零售業(yè)集聚為主的服務(wù)業(yè)集聚特征和相對(duì)早期的業(yè)態(tài)環(huán)境以及五四北地區(qū)開發(fā)規(guī)劃的影響下，人口密度更能促進(jìn)相關(guān)服務(wù)業(yè)企業(yè)的集聚。這種人口密度隨地鐵站區(qū)類型變化在微觀區(qū)位上呈現(xiàn)異質(zhì)性的現(xiàn)象是經(jīng)濟(jì)學(xué)人口密度“擁擠效應(yīng)”以及“聚集效應(yīng)”的現(xiàn)實(shí)體現(xiàn)。

5 結(jié)論

地鐵作為城市公共交通的重要部分，能有效拉動(dòng)沿線商業(yè)開發(fā)，重塑服務(wù)業(yè)的空間布局?；诳土髁?、零售額以及商業(yè)用地平均地價(jià)劃分出不同商業(yè)用地類型，進(jìn)而選取不同類型的地鐵站點(diǎn)，并根據(jù)2014—2019年地鐵站點(diǎn)周邊服務(wù)業(yè)企業(yè)數(shù)據(jù)，以TOD 理論為指導(dǎo)，結(jié)合地鐵實(shí)際情況以站點(diǎn)為圓心劃分800 m圈層，輔以核密度分析以及地理加權(quán)回歸模型，分析服務(wù)業(yè)企業(yè)的時(shí)空格局演化及其驅(qū)動(dòng)機(jī)制。研究得出以下結(jié)論：(1)地鐵的開通使交通區(qū)位便利程度上升，直接影響住宿餐飲業(yè)、居民服務(wù)業(yè)、批發(fā)零售業(yè)和商務(wù)服務(wù)業(yè)等傳統(tǒng)服務(wù)業(yè)的集聚程度，也帶動(dòng)了現(xiàn)代服務(wù)業(yè)的發(fā)展，在不同地鐵站呈現(xiàn)明顯的階段性。(2)地鐵開通后，在時(shí)空維度上存在服務(wù)業(yè)企業(yè)數(shù)量遞增、業(yè)態(tài)規(guī)模擴(kuò)大的發(fā)展規(guī)律。同時(shí)地鐵站核心區(qū)的開發(fā)程度較影響區(qū)和外圍區(qū)不足。初步研究判斷其可能受到站區(qū)空間管制、城市建設(shè)等政策因素的影響，導(dǎo)致站點(diǎn)核心區(qū)傳統(tǒng)服務(wù)業(yè)有外遷趨勢(shì)，使得單一功能性(零售為主或批發(fā)為主)服務(wù)業(yè)體系較綜合性服務(wù)業(yè)體系更容易呈現(xiàn)新的服務(wù)業(yè)空間分布。(3)不同地鐵站服務(wù)業(yè)集聚特征的共性影響因素為產(chǎn)業(yè)屬性、服務(wù)業(yè)集聚效益和地鐵站建設(shè)的誘導(dǎo)。而周邊商圈的發(fā)展差異、道路可達(dá)性差異以及城市規(guī)劃等人為因素的差異是不同地鐵站周邊服務(wù)業(yè)企業(yè)空間分布格局存在差異的主要原因。