楊山力， 張 誠， 崔 銘， 李林軍

(成都市規(guī)劃設(shè)計研究院, 四川成都610000)

城市空間結(jié)構(gòu)一直是城市地理學(xué)與規(guī)劃研究的重點，而餐飲業(yè)作為城市系統(tǒng)的重要組成部分，其區(qū)位特征和空間分布格局一直備受關(guān)注。正所謂“民以食為天”，“食不厭精，膾不厭細”，尤其是“吃在中國，味在成都”更是把成都人對于美食的熱愛表達的淋漓盡致。成都于2018年提出高標準打造國際美食之都，并發(fā)布了《成都建設(shè)國際美食之都三年行動計劃(2018-2020)》。對于餐飲的分析與評價，數(shù)據(jù)收集一直是難點，隨著網(wǎng)絡(luò)技術(shù)的不斷發(fā)達，手機不斷的普及化，我國的網(wǎng)民數(shù)量正呈現(xiàn)出逐年高增長的態(tài)勢。統(tǒng)計數(shù)據(jù)顯示截至2019年6月，我國網(wǎng)民規(guī)模達8.54億，位居全球第一。在互聯(lián)網(wǎng)高速發(fā)展的今天，蘊含地理位置信息的網(wǎng)絡(luò)數(shù)據(jù)正呈現(xiàn)指數(shù)級的爆發(fā)式增長，這為研究城市空間形態(tài)提供了豐富的數(shù)據(jù)基礎(chǔ)。因此，利用網(wǎng)絡(luò)大數(shù)據(jù)對餐飲業(yè)的空間聚集特征及影響其布局的因素分析，不僅可以摸清家底，了解成都市的餐飲業(yè)的現(xiàn)狀空間分布特征，還可以用于輔助和支持城市規(guī)劃建設(shè)與產(chǎn)業(yè)布局。

1 研究的數(shù)據(jù)源

本文以成都市中心城區(qū)(11+2)為研究區(qū)域，利用網(wǎng)絡(luò)爬蟲技術(shù)獲取大眾點評上的美食板塊內(nèi)所有類型的餐飲店鋪信息包括店名、經(jīng)緯度、詳細地址、人均消費、分店數(shù)量、點評數(shù)等屬性信息(圖1)，數(shù)據(jù)爬取時間為2020年8月，原始數(shù)據(jù)共計8 058家餐飲店鋪(大眾點評網(wǎng)頁限制，最多只能訪問50頁)。為了確保結(jié)果的準確性和真實性，首先對原始數(shù)據(jù)進行預(yù)處理，去掉非餐飲的點位和重復(fù)的點位信息，然后采用坐標轉(zhuǎn)換技術(shù)將其轉(zhuǎn)為CGCS_WGS84通用坐標系，最終刷選出的有效餐飲點位個數(shù)為8 003家。

圖1 成都市中心城區(qū)餐飲點位分布

2 研究方法

為了研究成都市中心城區(qū)各區(qū)域之間的餐飲業(yè)空間聚集特征，本文分別從環(huán)境品質(zhì)、品牌效應(yīng)、消費水平、網(wǎng)友點評、香農(nóng)指數(shù)(該指數(shù)主要用于衡量各區(qū)域內(nèi)部的餐飲店數(shù)量的豐富程度和均勻程度)五個維度，共計10個指標體系來進行評價分析。然后對成都市中心城區(qū)各個區(qū)域在這五個維度下的10個指標體系進行系統(tǒng)聚類，通過矩陣運算計算出各個區(qū)域之間的歐式距離，最終識別出成都市中心城區(qū)各區(qū)域餐飲店的空間聚集模式特征(表1)。

2.1 香農(nóng)指數(shù)

香農(nóng)指數(shù)全名為香農(nóng)-威納指數(shù)(Shannon-Wiener index)。該指數(shù)由信息論演化而來主要用于預(yù)測生物群落中隨機選擇的個體屬于哪種類型物種的概率，用于反映該區(qū)域的生物多樣性的。本文利用香農(nóng)指數(shù)的這個特點來研究成都市中心城區(qū)各區(qū)域之間的餐飲業(yè)類型是否豐富、是否均勻分布。香農(nóng)-威納指數(shù)(H)的計算公式如下，式中s表示群落物種豐富度指數(shù)，即物種類型總數(shù)。pi表示物種i的相對豐度。

當群落完全均勻，即群落中所有物種豐富度完全一致時，香農(nóng)-威納指數(shù)的值達到最大。

表1 指標體系與描述

2.2 系統(tǒng)聚類

聚類分析是通過對研究對象按照被描述指標進行分類的一種多源統(tǒng)計分析方法，可簡單解釋為按照各個對象距離的遠近將被研究對象分為若干個類型，以使得類別內(nèi)數(shù)據(jù)的“差異”盡可能小，類別間“差異”盡可能大。本文采用系統(tǒng)聚類分析法(Hierarchical Cluster)對成都市中心城區(qū)各區(qū)域餐飲店按照上述指標體系進行分類統(tǒng)計。由于不同指標的量綱不同，在計算各個對象之間的距離過程中，會使得不同變量的影響存在差異性。因此，在進行聚類分析之前需要對所有變量進行標準化處理。其中對各個對象聚類的歐式距離計算公式為：

數(shù)據(jù)標準化計算公式為：

3 結(jié)論分析

通過對成都市中心城區(qū)各區(qū)市縣的對應(yīng)指標數(shù)據(jù)進行采集，并利用上述計算公式對成都市中心城區(qū)各區(qū)域的香農(nóng)指數(shù)進行計算，結(jié)果見表2。

表2 成都市中心城區(qū)各區(qū)域餐飲評價指標

利用SPSS軟件對表2中評價成都市各區(qū)域餐飲發(fā)展水平的指標表進行標準化處理，然后進行系統(tǒng)聚類分析，結(jié)果見圖2。

根據(jù)系統(tǒng)聚類樹狀圖進行劃分，當各類別的類間距離小于5時，成都市中心城區(qū)的各區(qū)域餐飲業(yè)具有較好的分類效果，大致可以將成都市中心城區(qū)分為六個類別。新都區(qū)、溫江區(qū)、郫都區(qū)和雙流區(qū)被歸為一類，天府新區(qū)單獨成為一類，成華區(qū)、金牛區(qū)、青羊區(qū)和錦江區(qū)被歸為同一類，龍泉驛區(qū)和青白江區(qū)被歸為一類，高新區(qū)和武侯區(qū)歸為同一類。結(jié)合成都市的產(chǎn)業(yè)規(guī)劃定位與中心城區(qū)的產(chǎn)業(yè)功能區(qū)劃分，新都區(qū)、溫江區(qū)、郫都區(qū)都屬于二圈層，對應(yīng)的消費水平、房價都比較低，其中雙流區(qū)更靠近主城區(qū)，而且還有雙流機場的加持，所以雙流區(qū)的餐業(yè)水平相較于前三個區(qū)域發(fā)展的更好一些，所以是在最后的階段才被歸為一類。天府新區(qū)不同與其他區(qū)域，因為它的特殊定位和發(fā)展年限較短，所以它被單獨歸為一類。成華區(qū)、金牛區(qū)、青羊區(qū)和錦江區(qū)都為主城區(qū)，無論是消費水平、房價和就餐環(huán)境等發(fā)展水平都比較一致。龍泉驛區(qū)和青白江區(qū)都為工業(yè)區(qū)，一個主導(dǎo)為汽車產(chǎn)業(yè)，另一個為物流產(chǎn)業(yè)。所以它們的餐業(yè)發(fā)展水平相對薄弱，因此聚為一類。最后一個是武侯區(qū)和高新區(qū)，在每年統(tǒng)計年鑒匯總中，高新南區(qū)都被歸為武侯區(qū)，正是由于這些原因?qū)е滤鼈兊牟惋嫲l(fā)展水平很相同，所以它們被聚為一類?？偠灾?，利用系統(tǒng)聚類法對成都市中心城區(qū)的餐飲業(yè)聚集模式進行分析，結(jié)合實際情況驗證，聚類結(jié)果與實際情況比較吻合，這為合理的規(guī)劃城市產(chǎn)業(yè)布局提供了豐富的數(shù)據(jù)支撐和理論指導(dǎo)(圖3)。

圖2 成都市中心城區(qū)各區(qū)域餐飲發(fā)展水平樹狀聚類

圖3 成都市中心城區(qū)各區(qū)域餐飲發(fā)展水平空間位置聚類