社区商业设施空间步行可达性评价及布局优化——以绍兴市三区为例

doi:10.3785/j.issn.1008-973X.2022.02.018

社区商业设施空间步行可达性评价及布局优化——以绍兴市三区为例

华晨^,, 周学文^,, 李咏华, 常丰镇

Spatial walking accessibility evaluation and layout optimization of community commercial facilities: the case of Shaoxing

HUA Chen^,, ZHOU Xue-wen^,, LI Yong-hua, CHANG Feng-zhen

通讯作者: 华晨，男，教授. orcid.org/0000-0003-1673-6103. E-mail: huachen1212@zju.edu.cn

收稿日期: 2021-03-24

Received: 2021-03-24

作者简介 About authors

周学文（1996—），男，硕士生，从事城市规划与设计研究.orcid.org/0000-0003-1930-9385.E-mail:21912247@zju.edu.cn , E-mail：21912247@zju.edu.cn

摘要

在15 min生活圈规划背景下，采用核密度分析、空间相关矩阵分析、网络分析和反距离加权插值分析等方法，对绍兴市三区1729个居住小区和社区商业设施展开数量特征和可达性特征研究，定量化评价其空间布局及步行可达性特征. 结果表明：社区商业设施空间布局差异显著；不同生活圈范围和不同行政区划内，各类社区商业设施可达性呈现一定的规律；绍兴市三区的社区商业设施总体可达性水平差异显著. 针对所存在的社区商业设施区域分布不均、业态差异明显、道路设施不完善等问题，提出全面提升社区商业设施覆盖率、加强城市交通网络建设、大力发展便民型社区商业设施等优化建议，有助于进一步明确城市社区商业设施布局和规划，提升居民生活质量、增强社区发展活力，提高土地利用价值.

关键词： 社区商业设施 ; 步行可达性评价 ; 布局优化 ; 数据实证 ; 兴趣点(POI)

Abstract

In the context of the 15-min life circle planning, the quantitative characteristics and accessibility characteristics of 1729 residential quarters and community commercial facilities in District III of Shaoxing City were examined by using kernel density estimation, spatial correlation matrix analysis, network analysis and inverse distance weight, by which the spatial layout and the walking accessibility characteristics were quantitatively evaluated. Results showed that the spatial layout of community commercial facilities varied significantly, and in diverse living circles and administrative divisions, the specific rules of the accessibility of commercial facilities in various communities were shown. Meanwhile, the overall accessibility level of community commercial facilities in District III of Shaoxing City varied significantly. Given the existing problems such as unbalanced regional distribution of community commercial facilities, noticeable differences in business forms, and inadequate road facilities, optimization suggestions were put forward, such as comprehensively improving the coverage rate of community commercial facilities, strengthening the construction of urban traffic network, and vigorously developing convenient community commercial facilities. Hence, the layout and planning of urban commercial facilities can be further clarified, the quality of life, the vitality of community development and the value of land use can be improved and enhanced.

Keywords： community commercial facility ; walking accessibility evaluation ; layout optimization ; empirical data ; point of interest (POI)

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本文引用格式

华晨, 周学文, 李咏华, 常丰镇. 社区商业设施空间步行可达性评价及布局优化——以绍兴市三区为例. 浙江大学学报(工学版)[J], 2022, 56(2): 368-378 doi:10.3785/j.issn.1008-973X.2022.02.018

HUA Chen, ZHOU Xue-wen, LI Yong-hua, CHANG Feng-zhen. Spatial walking accessibility evaluation and layout optimization of community commercial facilities: the case of Shaoxing. Journal of Zhejiang University(Engineering Science)[J], 2022, 56(2): 368-378 doi:10.3785/j.issn.1008-973X.2022.02.018

城市是具有商品交换功能的人类生活聚居区域^[1]，在诸多的居住区公共设施中，商业服务设施是与居民日常消费联系最为紧密、也是受市场作用最大的类型之一^[2]. 近年来，我国城市的主要职能由生产型逐渐向消费服务型转变，在十四五规划中也提出“增强消费对经济发展的基础性作用，顺应消费升级趋势，提升传统消费，培育新型消费，适当增加公共消费”. 社区商业设施作为城市消费和经济流通的重要载体和城市商业设施的重要组成部分，是提升居民生活质量、增强社区发展活力，提高土地利用价值的重要依托.

随着地理学和数据实证视角在商业设施领域的应用逐渐深入，定量化研究开始增多. 互联网技术的不断发展和成熟使得依托于兴趣点( point of interest，POI) 和签到网络大数据的城市空间位置服务的相关研究不断深入，不同学者针对商业设施也进行了广泛的探索，主要有商业设施空间分布特征分析^[3-5]、商业空间识别和服务范围研究^[6-7]、商业空间结构优化分析^[8-9]、商业服务设施满意度调查^[10]、商业空间活力评价^[11]等. 可达性是居民克服距离、旅行时间和费用等阻力到达一个服务设施或活动场所的愿望和能力的定量表达^[12]，社区商业设施可达性是居民克服距离、旅行时间和费用等阻力到达社区商业设施的能力的定量表达. 目前，中外学者已经对设施可达性开展了大量研究，主要的定量化测度方法包括最小临近距离法、缓冲区法、网络分析法、引力模型法、费用加权距离法等^[13-16]，同时可达性分析方法被广泛应用于医疗、养老设施、教育、公园绿地等公共服务设施的布局评价中^[12-17].

社区商业是以便民、利民为建设宗旨，以满足一定地域内的社区居民综合消费为目标，提供日常生活用品和服务的属地型商业^[18]. 目前，社区商业设施可达性研究基本属于空白点,且基本以定性研究为主，缺乏数据实证角度的研究. 为了研究个体居民日常生活行为与社区商业设施的互动，本研究引入“15 min步行生活圈＂指标，利用ARCGIS网络分析方法，以绍兴市三区为例，探究社区商业设施的空间分布模式以及步行可达性水平，以期对社区商业设施空间布局优化提供参考.

1. 研究区域与数据来源

研究范围为绍兴市三区，包括越城区、柯桥区和上虞区，总面积2962.37 km²，2019年末户籍人口223.65万人^[19]. 本研究按照2019年1月绍兴市行政区划分进行研究，共包含54个行政区，共辖31个街道、20个镇、3个乡，如图1所示. 根据《城市用地分类与规划建设用地标准》(GB 50137—2011)^[20]和《城市居住区规划设计标准》(GB 50180—2018)^[21]，本研究界定的社区商业设施既包含了R12、R22、R32等居住用地中的服务设施用地,也包含了B1商业用地.

图 1

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图 1 研究区域示意图

Fig.1 Schematic diagram of study area

利用python代码网络爬虫方式爬取2021年1月绍兴市三区百度地图的POI数据和链家网站上绍兴市三区各居住小区的信息，得到的数据信息包含POI点的名称、经纬度和类型等，具有样本数量大、精度高、范围广等优势. 根据《社区商业服务设施设置与功能要求》(GB/T 37915—2019)^[22]中提出的购物服务、居民生活服务和百度地图POI行业分类，主要爬取的数据类别为对应社区商业设施类别的“购物”、“美食”、“休闲娱乐”数据和居住小区数据. 在对数据进行筛选、去重、纠偏与空间匹配处理后，通过EXCEL统计得到“购物”数据4287条、“美食”数据3371条、“休闲娱乐”数据1393条，社区商业设施数据共计9051条，居住小区共计1729个. 其中“去重”指的是删去重复的POI数据；“筛选”指的是去除某些明显业态错误的POI数据；“纠偏”指的是纠正某些坐标错误的POI数据；“空间匹配”指的是与研究区域进行空间匹配，去除不在研究区域的POI数据. 其中居住小区POI数据经过空间纠偏和匹配后均为各居住小区主要出入口.

本研究的道路网数据来源于网站openstreetmap.org的矢量化处理，根据《浙江省美丽城镇生活圈配置导则（试行）》^[23]和《城市居住区规划设计标准》(GB 50180—2018)^[21]对生活圈的定义，以步行5 km/h的速度对道路网进行赋值，可达性计算结果为步行可达性. 因此，本研究涉及到的“生活圈”、“出行时间”、“交通”、“交通网络”、“行进速度”、“商业服务范围”等概念都是以步行方式为基础的. 同时根据绍兴市统计年鉴^[19]得到各乡镇街道2019年年末户籍人口数据.

2. 研究方法和思路

2.1. 研究方法

2.1.1. 核密度分析法

核密度分析 ( kernel density ) 借助一个移动的单元格对点或线格局的密度进行估计, 得到其密度连续变化的图示，用以表示该空间要素的集聚和扩散特征^[24]. 核密度分析法广泛应用于对空间点数据的布局描述. 本研究利用ARCGIS10.5平台中的核密度分析工具对商业设施数据进行分析，采用核密度分析法中的“自然间断点”分级法进行数量分类，这种方法基于POI数据中固有的自然分组，使得各个类别之间的差异最大化，可视化效果更好.

2.1.2. 网络分析法

网络分析法的处理需要一个基本的网络，主要包括中心、连接、节点和阻力^[25]. 要进行网络分析，首先应将获得的基础数据矢量化，构建网络数据集. 本研究点要素为社区商业设施和居住小区；连接为道路，作为连接商业设施和服务人群的通道；阻力为居民通过道路网络时所花费的时间成本.

具体处理过程如下. 借助ARCGIS 10.5平台，首先将商业设施转为点状数据文件；接着建立文件地理数据库并新建要素数据集，建立网络数据集，将商业设施选为设施点，在图层属性的“分析设置”栏中设定阻抗因素及中断点，最后产生基于网络分析的服务区^[26].

用时间表征网络分析的阻力因素，时间由道路长度和行进速度共同决定. 根据《城市居住区规划设计标准》(GB 50180—2018)^[21]、《社区商业服务设施设置与功能要求》(GB/T 37915—2019)^[22]和15 min生活圈理念，时间中断点选择为5、10、15 min，并以此为依据划分可达性分区，如表1所示.

表 1 基于生活圈的社区商业设施可达性划分

Tab.1 Accessibility division of community commercial facilities based on life circle

序号	可达性分类	出行时间	生活圈
1	可达性较好	<5 min	5 min生活圈
2	可达性一般	5~10 min	10 min生活圈
3	可达性较差	10~15 min	15 min生活圈

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2.1.3. 反距离加权插值法

使用ArcGIS 网络分析中OD成本矩阵分析得到各居住小区到社区商业设施的总体成本时间，然后使用ArcGIS反距离加权(inverse distance weight)^[27-28]插值法生成总体社区商业设施的可达性分布情况. 反距离加权插值使用一组采样点的线性组合来确定像元值，其加权函数为

(1) $ {W}_{i} = {{h}_{i}^{-p}}\left/{{\displaystyle \sum\nolimits_{i=1}^{n}{h}_{i}^{-p}} ,}\right. $

(2) $ {h}_{i} = [{{(x-{x}_{i})}^{2}+{(y-{y}_{i})}^{2}}]^{1/2} . $

式中：p为参数(任意正实数)，通常取p=2; $ {h}_{i} $为离散点到插值点的距离; x、y分别为插值点坐标的横坐标和纵坐标; $ {x}_{i} $、 $ {y}_{i} $分别为离散点坐标的横坐标和纵坐标.

2.1.4. 空间相关矩阵分析法

空间相关矩阵^[29]用于描述具有共同空间范围的2个空间栅格图层之间的相关系数. 相关系数表示2个图层之间的依赖情况，范围为−1.0~1.0. 相关系数若为正值，表明两者之间有正比关系(一空间图层像元值升高，另一图层的相应像元值也可能升高)；若为负值，表明2个图层对应像元值的变化成反比关系；若为0则意味着2个图层之间是相互独立的. 相关矩阵的数值是对称的，其对角线上的值为1.0.

(3) $ {C}_{{ij}}=\frac{\displaystyle \sum\nolimits_{k=1}^{n}({z}_{ik}-{\mu }_{i})({z}_{ik}-{\mu }_{j})}{(n-1){\delta }_{i}{\delta }_{j}} . $

式中： $ {C}_{{ij}} $为相关系数，i、j为栅格图层， $ \mu $为图层像元均值，n为像元个数， $ {z}_{ik} $为i图层第k个像元值， $ \delta $为标准偏差.

2.2. 研究思路

从2个维度展开研究. 一是数量分布特征维度. 首先采用核密度分析法得到社区商业设施和道路网的空间分布，然后通过与人口数据和道路网数据的空间匹配和相关性分析，获取社区商业设施分布、人口密度分布、道路网密度分布的特征以及之间的相关性系数. 二是可达性特征维度. 首先利用网络分析法得到居民小区和社区商业设施点不同生活圈服务范围，并通过ARCGIS统计工具，统计得到居住小区不同生活圈范围内社区商业设施数量和社区商业设施服务范围面积. 接着通过网络分析工具中的OD成本矩阵工具，获得各居住小区到达各社区商业设施总体步行成本时间. 最后利用反距离加权插值工具，得到绍兴市三区整体3类社区商业设施步行可达性分布情况. 综合上述分析结果，得出社区商业设施空间可达性情况和布局特征.

3. 结果与分析

3.1. 社区商业设施空间布局特征

设ρ_f、ρ_p、ρ_r分别为总体商业设施、常住人口、道路密度. 绍兴市三区总体社区商业设施呈多中心集聚的特征，如图2（a）所示. 通过设施点核密度分析，可以看到在以塔山街道（越城区人民政府所在地）、柯桥街道（柯桥区人民政府所在地）、百官街道（上虞区人民政府所在地）为核心的区域高度集中，同时呈斑块状聚集，分区差异显著，社区商业设施从各主城区向外围扩散趋势显著，总体呈现“北多南少”的不均衡空间分布特点. 斑块状集聚特征表明，绍兴市区社区商业设施的分布与交通以及商业区位选择有着强相关.

图 2

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图 2 绍兴市三区总体社区商业设施核密度、常住人口密度分布和道路网密度分布分析对比图

Fig.2 Community commercial facilities kernel density, resident population density distribution and road network density distribution in Shaoxing city

3类社区商业设施空间基本呈多中心集聚的特征，但分布形态存在一定差别，如图3所示. 从集聚程度来看，休闲娱乐业的集聚程度最高，餐饮业次之，购物业集聚程度最低；从与居民人口密度和社区经济水平相关性来看，休闲娱乐业匹配程度最高，其集聚点集中在各区人民政府所在地的中心街道；从分布趋势来看，基本分布在市区北部，其中餐饮业东西向分布态势最为显著，休闲娱乐业次之，购物业分布趋势最为平缓.

图 3

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图 3 3类社区商业设施核密度分析图

Fig.3 Analysis of kernel density of three types of community commercial facilities

与人口密度交叉分析，发现社区商业设施与居民人口空间分布高度匹配，如图2（a）、（b）所示. 如表2所示，以各乡镇街道为单位进行统计分析. 表中，N_f、N_p分别为总体社区商业设施密度和人口密度的排名. 可以看到，塔山街道平均社区商业设施密度和居民人口密度均居于首位，其中社区商业设施密度为37.79点/km²，为第2名的1.5倍，人口密度为17620.57人/km²，为第2名的1.39倍. 同时，上文所述的多个社区商业设施集聚中心同时也是人口密度最高的地区. 社区商业设施与居民人口空间分布高度匹配，设施向使用者聚集的特征明显.

表 2 绍兴市各乡镇街道商业设施平均密度及常住人口密度对比

Tab.2 Comparison of average density of commercial facilities and density of permanent residents in various townships and streets in Shaoxing City

行政区域	ρ_f/ （点·km⁻²）	N_f	ρ_p/ (人·km⁻²）	N_p
塔山街道	37.79	1	17620.57	1
蕺山街道	25.31	2	12715.81	2
迪荡街道	21.18	3	2240.17	9
柯桥街道	20.17	4	4236.05	5
百官街道	13.18	5	3003.54	7
齐贤街道	9.61	6	1490.79	16
府山街道	9.11	7	4523.89	4
北海街道	8.49	8	8539.94	3
华舍街道	8.07	9	2221.18	10
$\vdots $	$\vdots $	$\vdots $	$\vdots $	$\vdots $

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绍兴市三区道路网密度分布呈多中心集聚态势显著，如图2（c）所示，密度中心聚集在各区中心街道，中心位置与社区商业设施中心位置基本一致. 道路网密度从中心向四周圈层式扩散现象显著. 通过ARCGIS空间矩阵分析，得到道路网与社区商业设施的空间相关矩阵，如表3所示. 结果显示休闲娱乐设施与道路网空间相关性最好，餐饮次之，购物最差，总体社区商业设施与道路网的空间相关系数为0.52，相关性较好.

综上，社区商业设施总体分布表现出沿商业中心、交通干道、综合居民地分布的特征.

表 3 道路网与社区商业设施的空间相关矩阵

Tab.3 Spatial correlation matrix of road network and community commercial facilities

图层	道路网	总体社区商业设施	休闲娱乐	餐饮	购物
道路网	1.00	−	−	−	−
总体社区商业设施	0.52	1.00	−	−	−
休闲娱乐	0.67	0.75	1.00	−	−
餐饮	0.60	0.95	0.85	1.00	−
购物	0.38	0.88	0.44	0.73	1.00

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3.2. 社区商业设施可达性空间分异特征

3.2.1. 15 min生活圈范围内社区商业设施数量分析

利用Python软件爬取链家网站上绍兴市三区各居住小区的信息，经过数据清洗后，得到分布于绍兴市三区54个行政区的居住小区共计1729个. 绍兴市三区各行政区居住区数量与常住人口的相关系数为0.77，说明居住区基本能反映实际居住人口的空间分布，其他学者^[30-31]在公共服务设施研究中也得出了相似的结论.

通过网络分析法得到绍兴市三区15 min生活圈范围内社区商业设施数量分布情况，如图4所示. 结果表明，居住小区生活圈辐射范围主要聚集在市区核心商业区域和交通干道附近. 与3类社区商业设施叠加计算分析后得到各商业设施可达性对比情况，如表4所示. 表中，n_a为不同生活圈范围内存在各类型社区商业设施的小区个数；P_a为n_a在居住小区总数中所占比例，该比例可以反映出小区在不同生活圈范围内存在社区商业设施的情况；n_total为居住小区总个数. 结果显示，购物设施整体可达性最高，79.18%的居住小区15 min生活圈内存在购物设施；餐饮设施整体可达性次之，70.50%的居住小区15 min生活圈内存在餐饮设施；休闲娱乐整体可达性最低，只有29.90%的居住小区15 min生活圈内存在休闲娱乐设施. 由此可知，绍兴市区部分居住小区周围缺乏基本社区商业设施，近20%的社区周围缺乏购物设施，近30%的社区周围缺乏餐饮设施.

图 4

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图 4 15 min生活圈范围内社区商业设施数量分布图

Fig.4 Distribution of number of community commercial facilities within fifteen-minute living circle

表 4 15 min生活圈范围内各社区商业设施步行可达性对比情况

Tab.4 Comparison of walking accessibility of commercial facilities in each community within fifteen-minute living circle

商业业态类别	可达性较好（5 min）		可达性一般（5~10 min）		可达性较差（10~15 min）		合计		n_total
商业业态类别	n_a	P_a/%	n_a	P_a/%	n_a	P_a/%	n_a	P_a/%	n_total
购物	388	22.44	567	32.79	414	23.94	1369	79.18	1729
餐饮	432	24.99	456	26.37	331	19.14	1219	70.50
休闲娱乐	205	11.86	175	10.12	137	7.92	517	29.90
合计	1025	59.28	1198	69.29	882	51.01	3105	179.58	1729

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3.2.2. 社区商业设施服务范围分析

通过网络分析法得到3类社区商业设施服务范围A_c，如图5所示. 按照15 min生活圈理念和数据分析对比，得到绍兴市三区3类社区商业设施服务范围对比情况，如表5所示. 表中，A为行政区域面积、P_c为各类社区商业设施服务范围占本行政区域面积的比例. 结果显示，从整体来看，3类社区商业设施中餐饮设施服务范围最大，覆盖了42.48%的区域；购物设施次之，为37.99%，其中购物业形成的片状区域最多；休闲娱乐设施最小，为21.20%，其中休闲娱乐设施在外围乡镇形成了一定的片区，如南部的稽东镇、东部的丰惠镇和永和镇等. 总的来说，3类设施主要均分布在塔山街道、城南街道、柯桥街道、灵芝街道、百官街道等城区核心街道，除了这些核心区域外，北部的盖北镇、中部的马山镇、孙端镇、陶堰镇、皋埠镇等区域的可达性情况也较好.

图 5

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图 5 3类社区商业设施服务范围分析图

Fig.5 Analysis of service scope of three types of community commercial facilities

表 5 3类社区商业设施服务范围分析对比

Tab.5 Analysis of service scope of three types of community commercial facilities

序号	行政区域	A/ km²	ρ_p/ （万人·km⁻²）	商业业态	可达性较好（5 min）		可达性一般（5~10 min）		可达性较差（10~15 min）		合计
序号	行政区域	A/ km²	ρ_p/ （万人·km⁻²）	商业业态	A_c/km²	P_c/%	A_c/km²	P_c/%	A_c/km²	P_c/%	A_c/km²	P_c/%
1	越城区	493.00	0.1560	购物	172.53	34.99	81.88	16.61	69.91	14.18	324.32	65.79
2	越城区	493.00	0.1560	餐饮	184.35	37.39	115.53	23.43	97.85	19.85	397.73	80.68
3	越城区	493.00	0.1560	休闲娱乐	71.89	14.58	48.35	9.81	41.38	8.39	161.62	32.78
4	柯桥区	1067.69	0.0644	购物	177.88	16.66	146.03	16.68	117.65	11.02	441.56	41.36
5	柯桥区	1067.69	0.0644	餐饮	146.09	13.68	134.41	12.59	133.48	12.50	413.98	38.77
6	柯桥区	1067.69	0.0644	休闲娱乐	87.03	8.15	77.89	7.30	60.85	5.70	225.77	21.15
7	上虞区	1401.68	0.0556	购物	144.73	10.33	109.64	7.82	105.08	7.50	120.40	25.64
8	上虞区	1401.68	0.0556	餐饮	169.30	12.08	148.28	10.58	129.09	9.21	148.88	31.87
9	上虞区	1401.68	0.0556	休闲娱乐	97.56	6.96	79.61	5.68	63.46	4.53	73.67	17.17
10	汇总	2962.37	0.0755	购物	495.14	16.71	337.55	11.39	292.64	9.88	1125.33	37.99
11	汇总	2962.37	0.0755	餐饮	499.74	16.87	398.22	13.44	360.42	12.17	1258.38	42.48
12	汇总	2962.37	0.0755	休闲娱乐	256.48	8.66	205.85	6.95	165.69	5.59	628.02	21.20

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从行政区域来看，各区差异较为明显，其中越城区3类社区商业设施服务范围占比比例均为最高，柯桥区次之，上虞区最低，由此可知，越城区社区商业设施可达性最好，而从表5可知，这与各区常住人口密度呈正相关关系. 从各区中3类社区商业设施占比来看，越城区和上虞区的餐饮设施服务范围最大，其中越城区餐饮设施服务范围占比为80.68%，上虞区为31.87%. 柯桥区的购物设施服务范围最大，为41.36%.

从不同生活圈范围内各社区商业设施比例占比来看，各县区的不同设施呈现相同的规律，均是5 min生活圈范围内各社区商业设施比例占比最大，5~10 min生活圈占比次之，10~15 min生活圈占比最小.

3.2.3. 整体社区商业设施步行可达性分析

通过ARCGIS 10.5平台网络分析工具中的OD成本矩阵工具，加载起始点和目的地，起始点设置为各居住小区，目的点设置为各社区商业设施，设置好后进行求解，获得各居住小区到达各社区商业设施总体成本时间. 之后通过反距离加权插值工具，得到绍兴市三区整体3类社区商业设施可达性分析情况，如图6所示. 图中，Acc为步行可达性（可达性按照等级分类从高到低分为10级，用10~1表示）. 结果表明，绍兴市三区的社区商业设施总体步行可达性水平差异显著，整体格局呈现北高南低，中间高、两侧低的分布态势. 社区商业设施可达性与其多中心空间布局具有一致性，非中心地区可达性水平显著较低. 通过分析发现存在多个可达性高值区域空间与上文所述的社区商业设施集聚中心高度重合，可达性水平最好的街区集中于各区中心街道和东部部分乡镇，这与前面的布局研究结果一致.

图 6

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图 6 整体3类社区商业设施步行可达性分析图

Fig.6 Analysis of walking accessibility of commercial facilities in overall three types of communities

从各个业态来看，购物业的不同可达性区域之间过渡平缓，中心向四周扩散趋势更为明显；餐饮业可达性高值区域分布不均，除了中心城区街道外，北部的盖北镇和东部的永和镇可达性水平也较高；休闲娱乐业中心聚集趋势明显，可达性水平高值区域较为集中. 社区商业设施可达性从中心地区向非中心地区逐渐降低，但其降低过程并非呈连续线性，而是在部分街镇出现了社区商业设施可达性水平的较大幅度降低，导致其设施可达性水平显著低于相邻其他街道，出现设施可达性“指数洼地”，该现象在中心城区附近部分地区较为明显. 各个不同社区商业设施的“指数洼地”存在一定的差异性，如购物业设施可达性“指数洼地”位于稽山街道、崧厦街道域；餐饮业设施可达性“指数洼地”位于道墟街道、柯岩街道区域；休闲娱乐业设施可达性“指数洼地”位于稽山街道、梁湖街道区域.

4. 讨　论

通过研究绍兴市三区社区商业设施的空间分布特征及可达性，揭示绍兴市三区社区商业设施的布局特征，探究不同社区商业设施可达性差异性及其与人口密度的相关联系，对绍兴市社区商业设施开发规划与管理有一定的实践意义. 根据结果分析，提出以下建议.

1）全面提升社区商业设施覆盖率，缩小区域间差距. 社区商业设施的覆盖率是衡量城市生活便捷程度、城市社区建设水平和城市商业繁荣情况的重要评价指标之一. 《国家新型城镇化规划 (2014—2020年)》^[32]中提出，至2020年，城市社区综合服务设施覆盖率达到 100%. 根据上文可知，绍兴市三区部分居住小区周围缺乏基本社区商业设施. 在今后的社区商业建设中可以优先考虑社区商业设施可达性较低的地区和可达性盲区，如购物业设施可达性“指数洼地”稽山街道、崧厦街道区域. 对于人口密度低、社区商业设施可达性也较低的区域，如稽东镇、丁宅乡，应保障居民基本商业设施需求. 研究表明，绍兴市各区社区商业设施可达性程度存在明显差异，全面提升社区商业设施覆盖率也是缩小区域间差异，提升居民幸福感的重要举措.

2）加强城市道路建设，完善城市交通网络. 在15 min社区生活圈中，步行是居民主要的出行方式. 除了对社区商业设施布局进行优化和补充外，还应注重交通网络体系的建设和完善. 社区商业设施沿城市干道布局特征明显，对很多社区商业设施可达性很低的居住区来说，提升路网密度，完善交通体系往往比增加设施更有效. 根据研究，可达性较差的地区一般分布在城市的郊区，如上浦镇、下管镇、汤浦镇等区域，而造成这个现象的原因不仅是设施分布数量少，很多时候是由于道路不通达或者道路网密度过低. 因此，对这些地区，须加强城市道路建设，增加支路密度，提升道路路况，打通丁字路、断头路，增加道路网络的通达性，使居民的出行更加通畅，这也可以有效提升社区商业设施的可达性范围.

3）大力发展便民型社区商业设施，引入线上到线下的O2O模式. 研究表明购物和餐饮这类便民型设施往往要高于休闲娱乐设施. 根据市场规律和区位选择，这类设施往往是居民需求量最大的社区商业设施，而现状还无法满足居民需求. 在今后社区商业建设过程中应因地制宜，结合实际情况，适当地增加便民性社区商业设施建设. 除了大力发展线下便民性商业设施，还可以引入线上到线下的O2O模式，缓解中心地区用地紧张的趋势. 例如，“盒马鲜生”超市已可以通过发达的物流将线上选购的新鲜食材直接配送到居民家中.

5. 结　论

本研究运用核密度分析法、网络分析法和反距离加权插值法等方法，选取2021年绍兴市三区社区商业设施数据和居住小区数据，对社区商业设施的空间分布格局、聚集性以及可达性进行分析，得出如下结论.

（1）社区商业设施空间布局差异显著. 我国在转型期内存在社会贫富差距扩大、结构不平衡问题. 社区商业设施作为居民基本的生活保障设施，对体现社会公平、提升居民生活品质有着重要意义. 现今社区商业设施分布不均衡主要体现在2点：一是总体分布呈现斑块状聚集，中心聚集态势显著，斑块状集聚体现受到了交通以及商业区位选择的一定影响. 总体分布表现出沿商业中心、交通要道、综合居民地分布的特征. 二是不同社区商业设施分布存在不均衡性，不同业态的集聚程度、分布态势，中心点位置以及和道路网的相关性均体现不同程度的差异性，这与各业态的居民需求量以及市场规律紧密相关，在后续研究中可以重点挖掘其内在规律.

（2）不同生活圈范围和不同行政区划内，各类社区商业设施步行可达性呈现一定的规律. 居住区不同生活圈范围内和不同行政区区内都应满足居民的基本生活需求，根据其分级控制规模，对应规划建设社区商业设施. 不同生活圈范围和不同行政区划内，社区商业设施呈现规律有以下3点：一是不同生活圈层内各类设施占比呈现一定规律，5 min生活圈层的设施占比>5~10 min生活圈层的设施占比>10~15 min生活圈层的设施占比；二是从15 min生活圈范围内各社区商业设施占比情况和3类社区商业设施服务范围对比情况来看，购物和餐饮设施的可达性程度相差不大，但均远优于休闲娱乐设施，而这与市场规律、居民需求以及设施供给规模紧密相关；三是绍兴市三区之间社区商业设施步行可达性程度差异呈现一定的规律，与常住人口密度分布呈现正相关关系，其中越城区3类社区商业设施可达性程度均高于其他2区.

（3）绍兴市三区的社区商业设施总体步行可达性水平差异显著. 社区商业设施的步行可达性是衡量居民获取社区商业设施便捷程度的重要指标. 绍兴市三区的社区商业设施总体步行可达性整体格局呈现北高南低，中间高、两侧低的分布态势. 社区商业设施可达性与其多中心空间布局具有一致性，非中心地区可达性水平显著较低. 在中心城区范围内出现了社区商业设施可达性“指数洼地”，且各个不同社区商业设施的“指数洼地”存在一定的差异性，这些也是未来优化过程中须重点考虑的区域.

本研究以街道作为最小的人口单元进行计算，无法获取更小尺度的实际人口分布；实际的道路交通情况要更加复杂，本研究是基于理想化的路况得出的结果；由于数据获取的难度较大以及对社区商业建设规范性的考虑，本研究仅选取了购物、餐饮和休闲娱乐设施进行可达性的研究，今后可以针对更完整的城市社区商业系统进行更加深入的探究.

根据绍兴市三区的社区商业设施可达性分析结果，针对目前社区商业设施布局存在的问题提出了相应的建议，可以为今后的城市社区商业设施系统规划和决策提供一定的科学依据. 对于日后深入进行城市社区商业设施可达性研究和其他城市服务设施可达性研究也具有一定的参考价值.

参考文献

原文顺序

文献年度倒序

文中引用次数倒序

被引期刊影响因子

[1]

KNOX P L, MCCARTHY L. Urbanization: an introduction to urban geography [M]. Upper Saddle River: Pearson Prentice Hall, 2005: 1-3.