大连理工大学 辽宁大连 116024
1、研究概况
1.1研究目的
商业空间作为城市的重要组成部分，它的兴起和衰败往往影响着城市的发展，承担了重要的城市空间角色。在互联网商业兴起的同时，城市商业空间亟需转型以适应市民对商业空间的新需求。
规划的评价是规划这一宏观调控行为中有力的反馈机制。从评价的结果与诱因的分析中可以指导规划的修正和城市规律的深度认识。
通过本次对商业空间的综合评价，对上一论的规划落实进行探讨，发现现有城市商业空间的演变趋势，试图探讨商业空间转型的可能采取的措施。
1.2 研究范围
选取城市大连中心城区核心区即市内四区作为研究对象。大连市中心城区由旅顺城区、内四区、金州新区组成，由于地理及历史发展原因，三区之间的联系并不紧密，在空间上有显著区隔。
大连市内四区作为中心城区核心区，聚集大量城市人口，其区域内的商业片区的发展具有一定代表性。
笔者从大连市最新一版总体规划（2005-2020）用地规划图中，提取市内四区的所有商业类（B大类）用地，从中再次筛选出公共商业活力空间所涉及到的中类用地鉴别出各已形成商业区的分布及规模。
1.3 研究对象
主要依据大连2005-2020年总体规划中对于商业中心布局的规划，在其“四主九副”的市级商业中心和8个片区商业中心内提取市内四区的三个等级的18个商业片区作为本次研究对象。从规划实施评价出发，验证商业等级架构的合理性。
将大连市总体规划中的三级商业中心进行梳理，分别为两个商业主中心：青泥洼桥-天津街商业片区，西安路商业片区，以及五个商业副中心：奥林匹克广场商业片区、中华广场商业片区、虹港路商业片区、梭鱼湾商业片区、南关岭商业片区，另外还有岭前等11个片区级商业中心。通过与总体规划中商业用地位置的对照以及地址反查坐标，最终得出18个商业片区的中心点经纬度.。
2、评价结构
2.1 评价结构构成
本次研究选取设施分析、影响范围分析、人口活力分析作为评价的三大指标体系。以往的研究往往着眼于单纯的商业设施配套评价，但多元数据的应用可以帮助我们对人的动态行为进行分析，得到商业空间目标人群的反馈。对比分析后可发现其中的矛盾与联系，这些矛盾与联系往往就是对商业空间网店规划设施是否能达到其预想效果的关键。对互联网新兴购物模式冲击下的实体商业空间发展引发新的思考。
2.2 数据类型介绍
选取了热点人气设施网店数据、城市商业设施数据、城市热力图数据、城市实时交通出行数据、人口数据五类数据。
3、数据分析
3.1 影响范围分析
3.1.1影响范围划分
选取城市实时交通出行数据进行影响范围的分析。通过反距离权重法给选取研究范围内所有空间位置点进行赋值，赋值的原则是依据他们最近的商业片区点进行统一赋值，通过最低分析，归纳出在单纯考虑交通出行时长这一因素下，这18个商业片区对整个研究范围的影响范围划分情况，得到图1出行时长因素影响范围划分图。
3.1.2交通可达性分析
主要使用城市实时交通出行数据。在对单个的商业片区交通等时圈研究中综合考虑选取确定15分钟公交出行为等时圈提取标准。通过反距离权重法进行计算后进行按属性提取，获得18个商业片区的15分钟交通辐射面。统计面积，并作为后续属性链接的基础。
图2：单独商业片区交通等时圈
3.1.3 服务人口分析
将交通出行的影响范围与第六次人口普查的街道人口数据进行空间链接进行各个片区在只考虑出行可达性下的服务人口，进行可视化处理，得到图4服务人口分析图。这些服务人口较多区域受到交通到路网密度、地形、居住区集聚度的合力影响。
图5：商业设施配套分析图
3.1.4商业设施配套分析
通过poi点爬取，选择多类主要商业设施进行poi点经纬度坐标汇总。通过xy转点在GIS中得到所有坐标点，与15min等时圈进行空间链接。即统计在连续的商业行为中，每个商业片区的商业设施配套等级划分情况。得到图5商业设施配套分析图。
3.1.5 因子权重分析
通过因子权重赋值的软件，通过两两比较重要度叠加的逻辑，得到因子权重的评价结构。将影响因子进行量化统计，通过权重与分数的计算得出最后评分如表6。
图6：影响因子量化统计
3.2 设施分析
3.2.1人气设施网点分布分析
从大众点评网上爬取大连市热度排名前100名的商业网点进行坐标反查，统计其分布，获得餐饮、购物、休闲热点设施布局图，与商业片区进行连接。
3.3 热力分析
通过对连续日热力图统计分析，识别城市热点地区地段与其相连的商业片区。
按工作日及休息日可能购物时间进行热力图选取2017年8月20日（周日）14时35分及2017年8月21日（工作日）19时55分热力图,进行坐标校正后对第四波段进行重分类。
获得整个研究范围的人群活力热力分布。
图7：休息日城市热力图分析
图8：工作日城市热力图分析
4、总结
4.1 分析结果综合分析
大连的特色人气商铺集中分布在1青泥洼桥-天津街2西安路3奥林匹克广场这三大商业片区，另外，黑石礁片区也包含了较多的优质店铺，剩下商圈则评价不高。
春柳、马栏广场、青泥洼桥、黑石礁、岭前、虹港路内居住人口居多，日常商业行为将引发更多的商业活动。可结合家庭活动等进行设计。而泉水、大华渣场、河口湾片区并没有居住街道，对于这些片区的规划设计应选择吸引力强的商业设施而应减少日常服务种类的商业设施量。
青泥洼桥、奥林匹克广场、西安路商圈活力较强且辐射范围大，其次较为突出的为南关岭、中华广场及春柳商业片区。
图10统计汇总
4.2思考与展望
相较之下可以得到以下思考：
传统的基本评价标准设施评价并不是优秀商业片区的充要条件。
往往商业片区设施建设显现了其建设投入，但某些设施较为完备区却在活力评价中差强人意，这类商业片区存在的内在矛盾是业态的选择或是空间的品质问题等等即需要规划者进一步挖掘。
研究中仍待解决的不足：评价指标选择中、评价等级划分中的主观性，三类评价分析之间的作用关系及量化方法。
大数据的客观评价可以为实地调研或是空间选择做出良好的铺垫，更加深入的挖掘需要更进一步深入商业空间的内在逻辑，比如具体业态与经营模式的商业吸引力以及与城市区位或是空间塑造有着直接关系的商业片区使用体验差别，亟待更加具体地调查分析。但无疑，多样数据使问题更加聚焦，方向更加明确。
论文作者:印璇
论文发表刊物:《建筑学研究前沿》2018年第2期
论文发表时间:2018/6/16
标签：商业论文; 片区论文; 设施论文; 城市论文; 评价论文; 数据论文; 权重论文; 《建筑学研究前沿》2018年第2期论文;