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基于POI数据的餐饮业空间布局及影响因素分析

2023-11-28 396 上传者：管理员

摘要：餐饮业作为稳增长、促消费、扩就业、惠民生的重要领域，其合理的空间布局对经济发展至关重要。基于ArcGIS10.8，运用核密度分析、平均最近邻指数、缓冲区以及岭回归等多种研究方法，分析了深圳市福田区餐饮业空间布局特征及影响因素。通过研究发现：深圳市福田区餐饮店面空间布局总体上呈现“多核心”的分布格局，核心点主要集中在位于福田区西南侧一面；福田区餐饮店面分布格局与人口、经济、交通、餐饮店面类别、区位及设施等因素存在密切联系；因深圳市人口、交通以及各个设施情况的特殊性，各影响因素对餐饮店面分布密度的影响程度存在不均衡。研究结果将为优化福田区未来餐饮业布局结构、店面选址等提供参考。

关键词：
POI数据
多元线性回归
空间分布
选址
餐饮业
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自改革开放以来，我国经济的持续稳定发展和居民收入的不断提升，餐饮消费市场呈现出持续繁荣的态势。2023年1月到2月，消费品零售同比增长3.5%，餐饮消费出现快速反弹，国内消费由此迎来了“开门红”。位于我国餐饮消费第一大省广东的深圳市，餐饮市场规模庞大。其餐饮业发展对全国餐饮行业有着较强的示范和带动作用。客流量是餐饮店面经营的保证，店铺的选择对餐饮企业的发展是至关重要的[1]。通过空间布局分析来优化选址策略也随着GIS技术的完善而发展。早在2005年就有相关学者提出了通过遥感和GIS技术实现化工厂的选址[2]。因此，研究地区餐饮业空间分布特征，分析如何使餐饮业实现更好的发展具有很高的研究价值。

一、研究范围、数据来源及研究方法

（一）研究范围的选择

深圳是中国四大一线城市之一。选择深圳市福田区为研究区域的原因如下：

其一：福田区餐饮业空间分布具有典型性。福田区涵纳城市商务中心，深圳国际会展中心和一大批高档办公楼宇，各类交通便利，综合性区划特征显著等使福田区餐饮业分布具有典型性。

其二：福田区拥有着大量消费人群，属于高竞争强度高商业机遇的区域。辰智餐饮数据库数据显示2019年深圳市福田区共有23752家餐饮门店，在深圳各区中居于高位；万人餐饮门店数量在深圳各区排名中位列第一。

（二）数据来源

所用数据主要包括深圳市全市、福田区的边界和道路网络的Shapefile数据以及福田区餐饮门店POI(Point of Interest兴趣点）数据。利用国家基础地理信息系统所提供的官方数据获取边界Shapefile数据。2022年广东省道路网络数据并提取城市主干道构建道路网络。基于高德开放平台API，提取深圳市福田去餐饮门店、交通站点、居住设施、公共服务四类POI数据共18983个，数据收集于2023年3月，历时一个月，具体收集的POI数据见表1。其他数据主要来自深圳市统计局官网以及WorldPOP网站。

表1 POI数据分类表

（三）研究方法

主要采用核密度分析、缓冲区及平均最近邻指数分析三种空间分析方法来研究深圳市福田区餐饮业空间分布情况。平均最近邻指数分析主要侧重于空间分布的聚集情况，即是否聚集的问题；核密度分析主要侧重于空间分布密度特征以揭示空间分布格局，即是否有核心点，核心点在哪的问题，据此初步判断空间分布相关因素；缓冲区分析主要根据核密度分析结果，对各影响因素的空间分布相关性进行判断。对于影响因素分析，采用岭回归分析方法。

二、深圳福田区餐饮业空间分布特征

（一）平均最近邻指数分析

1. 总体空间分布集聚性分析

利用平均最近邻指数分析方法分析整体的空间分布集聚情况，具体结果见表2。Z值为-97.1977，表示少于1%的概率该聚集现象的出现是随机生成，p值为0.0000代表在1%的显著性水平下拒绝原假设，通过检验。福田全区的最近邻指数为0.3383小于1，说明福田全区的餐饮门店空间分布具有显著的空间聚集性。

表2 福田全区平均最近邻指数分析汇总表

2. 分类别餐饮空间分布集聚性分析

研究各类别餐饮的空间分布特征将有助于了解不同消费人群的分布情况。根据国家餐饮业分类标准[3]以及前人研究文献分析[4,5]，将把餐饮店面POI分成正餐服务、快餐服务以及饮料和冷饮服务三类，具体分类见表3。

表3 餐饮业各类别细分表

平均最近邻指数分析结果见表4。数据显示，三种店面的p值为0.0000且ANN均小于1，表示这三种店面均呈现出集聚现象。其中正餐服务的ANN为0.0084，在三者之中最接近0，表示正餐服务在空间上最聚集。

表4 分类别餐饮店面POI平均最近邻指数分析表

（二）核密度分析

从核密度图来看，深圳市福田区餐饮门店空间分布呈现“多核心”的分布格局，且核心点分布呈现不平衡发展趋势，主要聚集于西南面并向北向东扩散。福田区东北侧的餐饮核心点分布较分散。

福田区餐饮店面集聚核心主要在会展中心和福田站附近，这里有投资大厦、太平金融大厦等商务楼宇以及购物中心等购物场所如“众星捧月”般分布周围；福保街道的集聚核心在石厦东村、中孚花园附近，周边有新天世纪商务中心、深圳市妇幼保健院等设施，公共服务设施齐全；华强北街道的聚集核心主要集中于东方时代广场、上步工业区附近，南边邻接华强北地铁站，人流量大；南园街道的集聚核心主要集中于荔枝公园附近，周边有深圳博物馆古代艺术馆等文化服务设施以及如荔湖新村等居民小区，餐饮受众人群数量大等等。综上，福田区餐饮空间布局与公交站及地铁站、大型商场、商务楼宇、住宅小区、公园景点、医院保健等设施的分布有着紧密的联系。

（三）缓冲区分析

根据《城市居住区规划设计标准》[6]以及七普列示的福田各街道居住人口数量，福田区应划分为10min生活圈居住区，该分类下步行距离应在500米，因此，选用500米作为缓冲区半径。运用ArcGIS10.8叠加分析中的缓冲区分析方法，对每个餐饮店面POI建立500米半径范围的缓冲区，将各类设施POI与其进行叠加分析，研究其中相关性。叠加分析结果见表5。

表5 各类设施及餐饮店面缓冲区叠加分析

可以发现，交通设施、居住设施以及公共服务设施的POI与餐饮店面POI重合度均较高，从叠加分析的角度表现出一定的相关性。

三、福田区餐饮门店空间分布影响因素分析

基于以上对于深圳市福田区餐饮业空间分布特征的分析，接下来将着重对餐饮业空间分布的影响因素进行分析。

（一）指标的选取

根据缓冲区分析结果统计餐饮店面密度及其他设施密度进行指标建立。以每个餐饮店面的缓冲区内餐饮店面的个数作为因变量；对于自变量指标的选取，参考学者王朝辉等人提出的4类11项影响指标，包括人口分布、经济水平、交通条件等[5]，综合唐锦玥等人将影响餐饮业空间分布的影响因素划分成人口、经济、交通以及空间四个方面的研究成果[7]。

（二）多元线性回归分析

采用最小二乘估计方法，利用SPSS软件以缓冲区内餐饮店面数量作为因变量（y），以上述自变量进行多元线性回归模型的建立。基于各类变量量纲不同的考虑，先对各变量进行了标准化处理。模型显示，变量平均方差膨胀因子VIF大于10，存在共线性，因此将采用岭回归（Ridge）的方法。岭迹图见图1。

图1 回归岭迹图

根据方差扩大因子法及岭迹图确定K=0.174，一般来说，K值越小，偏差越小。由表6岭回归结果可以看出，R方及调整R方均在0.85左右，模型表现优良且P值为0.000***，表明自变量与因变量之间存在着回归关系。岭回归分析结果见表5，文章从人口、经济、交通以及区域及设施因素四个方面展开论述。

表6 岭回归结果表

1. 人口因素是餐饮店面选址的关键因素

常住人口数量一定程度上影响了餐饮企业稳定客源。据模型分析，常住人口规模对餐饮分布密度有着显著的正向影响，但影响程度较小，因为深圳就业人口数量庞大，人口流动性强。根据深圳人力资源和社会保障局统计，2020年深圳就业人口占常住人口比重的87%。因此，随着交通通达性增强，常住人口数在餐饮店面选址中的影响性将逐渐降低。人口结构特征也对一个地区餐饮店面分布有着一定程度的影响。根据模型结果，餐饮店面大多聚集在男性人群数量占比大、15～59岁人群数量多、平均受教育水平较低的地方。《中国一线城市餐饮新消费报告》显示，深圳18至35岁的消费群体比例达到了84.2%，餐饮消费的男女比例约为6:4。

2. 餐饮店面更倾向聚集在客流量大的地区

规模以上服务业营业收入的回归系数为0.138，表明该因素对餐饮店面布局呈现出正向影响。然而，经济发展越好的地区往往租金越高，将会带来一定的生存负担[9]，据模型分析，平均月租金的回归系数为-0.054，其影响程度较规模以上服务业营业收入因素小。在深圳市福田区，虽然经济水平高的地方租金昂贵，但其确实带来了更大更优质的客流资源，因此餐饮店面仍然聚集在经济高度发展的地区。

3. 餐饮店面多分布于通达性高、道路网分布密集的区域

良好的交通条件将增强餐饮店面的可达性。公交站、地铁站以及道路交叉口的分布密度在一定程度上体现了交通的通达性。模型显示，三者的回归系数均大于0，由此可见交通因素是影响餐饮业空间分布的重要因素。

4. 餐饮店“一轴两翼”的发展战略需继续推进

根据《福田区国土空间规划》，深圳市福田区将推动促进“一轴两翼”协同发展。以福田区为轴，餐饮店面逐步向外扩散，在“两翼”地区呈现集聚现象。

在微观设施因素方面，除了学校和政府及社会团体两类设施之外的其他设施对餐饮店面分布均呈现正向影响。医院以及商务楼宇对餐饮店面分布的影响程度较大。由于医院自身的分布特性，医院通常位于市中心或者人口密集的地区[8]，周边人流量大为餐饮业发展提供了广阔市场。其次，深圳外来务工人口数量占据整个深圳餐饮消费市场的大部分，为商务住宅周边餐饮业发展提供肥沃的土壤。

四、结论

使用Arc GIS10.8软件对深圳市福田区餐饮业POI空的餐饮服务。间布局进行了分析，并通过SPSS软件对餐饮店面分布密度建立指标体系并进行影响因素分析。得出以下结论：

(1）餐饮类别不同，餐饮店面集聚程度也不甚相同。

随着外卖行业的普及，自助类的快餐和饮料及冷饮可以通过外卖送达，这两类的餐饮店面将可以首要考虑商铺租金方面成本的降低。

(2）高水平的经济发展条件将会给餐饮店面带来莫大的收益，但相应的，该地区的租金也会越高。

在深圳市福田区，餐饮店面仍然倾向于聚集在经济高度发展的地区。

(3）随着深圳市福田区“一轴两翼”的不断推进，越来越多的餐饮店面在“两翼”聚集。

“一轴”地区的餐饮业已经逐渐趋于饱和，向外扩展将促进福田区的协调均衡发展，因此，建议深圳市福田区在“两翼”地区出台更多的优惠政策，促进该地区的经济发展。

(4）医院对餐饮店面空间分布影响效果显著。

近年来人们越来越关注身心健康，定期前往医院检查的生活方式将逐渐普及，这势必增加医院周边人流量，带动周边经济产业发展。建议应当积极鼓励医院周边餐饮业等产业的发展，加强对该地区餐饮经济的管控，更加注重食品安全，为医院医生、患者等提供更优质

参考文献:

[1]杨红茹.商业选址策略探析[J].商业研究,2002(19):144-146.