北京市主城区餐馆空间分布格局研究_谭欣

旅游学刊第31卷2016年第2期Tourism Tribune V ol.31No.2，2016北京市主城区餐馆空间分布格局研究谭欣1,2，黄大全1,2，赵星烁3（1.北京师范大学地理学与遥感科学学院，北京100875；2.环境遥感与数字城市北京市重点实验室，北京100875；3.住房和城乡建设部城乡规划管理中心，北京100835）［摘要］文章通过数据挖掘技术从互联网获取到北京市主城区的餐馆数据及其属性信息，运用GIS空间分析方法，从空间分布、人均消费等级和网络口碑等级3个方面对北京市主城区餐馆的空间分布格局进行了详细地描述和分析。

研究发现，餐馆整体上呈现“一主两副多中心”，从城市中心向外围递减的分布格局，不同人均消费等级和网络口碑等级的餐馆呈现“中间多两头少”的纺锤形分布特征。

同时，构建了17个指标，从人口分布因素、区域经济水平、交通便捷度、公共服务设施便捷度、旅游资源、互联网用户情感这6个方面对餐馆空间分布格局的影响因素进行了梳理。

文章从互联网获取相关数据及居民情感信息，并将其应用到了城市规划实例中，为商业地理和城市地理的研究提供了有益借鉴。

同时，文章对餐馆空间分布格局和影响因素的研究，也对城市规划、旅游行业、餐馆经营和互联网电子商务行业的发展起到积极作用。

［关键词］餐馆；空间分布；人均消费；餐饮口碑［中图分类号］F59［文献标识码］A［文章编号］1002-5006(2016)02-0075-11Doi:10.3969/j.issn.1002-5006.2016.02.013引言餐饮自古以来都是百姓要事之首，在长久的历史发展过程中，与地理环境、人类生活不断磨合积淀成为一种文化。

现代都市社会，餐饮业既是基本需求，又是交际平台，更是城市服务行业的重要组成部分。

其发展越来越受到政府部门和规划部门的重视，成为城市规划和管理的主要对象。

对餐饮业布局及影响因子的研究，揭示餐饮业的布局特征和影响其布局的社会、经济、制度、文化等因素，对于从宏观、中观、微观等多角度把握产业区位选择规律，指导城市规划建设、产业选择具有重要的意义[1]。

美国Food,Inc.和中央电视台《舌尖上的中国》纪录片的热播，促使人们更加关注餐饮业和餐饮文化。

以北京为例，2012年全市餐饮业收入达到824.4亿元，占全市社会消费品零售总额的10.7%。

相对于迅速发展的城市餐饮业，对其空间特征的研究明显不足[2]。

餐馆是餐饮业在地理位置上最直接的表现和反映，对餐馆空间格局分布的研究，将有助于推进城市的餐饮行业研究及城市政府对美食街的规划，同时也为城市规划者、餐饮业经营者和商业工作者提供有益借鉴。

国外学者很早就从旅游的角度，对饭店和酒店的空间分布进行了布局分析，例如Van Doren和Gustke[3]发现，美国旅馆主要分布在地理位置优越、自然环境较好的佛罗里达、拉斯维加斯、内华达、夏威夷等地区；Wall等[4]发现，饭店大多集中在商业区或者是交通发达的机场附近。

Ritter认为[5]城市道路和交通方式对饭店分布有影响，提出了以交通为导向的饭店发展模型。

后来一些学者开始研究酒店、饭店的演替，空间集聚及其与城市发展的关系，研究内容不断深化[6-8]。

Chou等[9]提出了模糊多准则决策模型来进行国际旅游酒店选址，并且以台湾为例验证了其模型的有效性。

Yang等[10]基于Logit模型研究了影响北京市酒店选址的潜在因素，发现高档酒店对可达性更加敏感，低档酒店不会自动寻求集聚效应下的利益。

Balaguer和Pernías[11]研究了马德里酒店的集聚性与价格浮动之间的关系。

Yang 等[12]于2014年利用6个实证模型和3个操作模型对酒店的区位发展进行了阐述。

国内关于这方面的研究起步比较晚，最早是针对不同地域饮食菜系[13]、口味成因[14]和文化差异[15]的研究，也有针对不同尺度下城市大型饭店、星级酒店的空间分布模式研究。

胡志毅和张兆干[16]对南京市商业设施与饭店的区位因素的具体影响机制进行［收稿日期］2014-10-27；［修订日期］2015-06-18［作者简介］谭欣（1992—），女，重庆人，硕士研究生，E-mail：tanxin2222@；黄大全（1971—），男，福建三明人，博士，副教授，研究方向为城市土地利用，E-mail：huangdaquan@bnu. ，通讯作者；赵星烁（1981—），女，陕西西安人，博士，研究方向为城市经济学。

⋅⋅75谭欣等|北京市主城区餐馆空间分布格局研究第31卷2016年第2期了比较与实证分析。

袁小红等[17]在调查各星级饭店空间分布数据的基础上，运用Yokeno城市饭店空间分布模型，探讨了南昌市星级饭店空间的模式。

李飞[18]研究了中国经济型连锁酒店的空间扩散模式，基于接触扩散与等级扩散，修正了企业空间增长的状态模型。

陈岗和黄震方[19]运用Two-step聚类分析方法和Spearman等级分析法，探讨了星级酒店的结构和空间分布的影响因素。

梅林和韩蕾[20]从旅游业发展的动力系统入手，选取了12个影响因素，构建了星级酒店发展的活力系统模型，分析其对中国星级酒店空间分布的影响程度。

黄莹等[21]运用GIS技术，以南京市经济连锁酒店为研究对象，分析了其集聚现状和空间演变趋势。

方敏[22]研究了浙江省不同等级饭店的空间分布情况，提出了空间优化对策。

总体看来，我国关于餐馆分布的研究经历了从定性到定量，再到进一步研究问题细化的过程。

其研究范围包含比较广泛，从国家到省域层面再到城市。

研究对象类型较多，从整个餐饮行业，到星级酒店、连锁酒店再到不同等级的饭店等。

研究方法从计量地理学到社会统计学以及GIS软件的应用。

随着城镇化脚步的加快，餐馆的数量也有了大幅度的上涨，尤其是首都北京。

近几年来，餐饮行业大幅发展，在大众点评、饿了么等互联网产业的引导下，各类等级的餐馆如雨后春笋般冒出。

过往针对餐饮业的演进[23]、现状数据解读[24]的研究并不能满足当下需求。

而且过往研究的数据来源都是官方公布或自己走访调查的数据，具有一定的滞后性和非完整性，不能反映居民对于餐馆的情感交互，很难从实效性、根本性上对城市居民日常生活和旅游业的发展给予一定的建议。

本文在综合前人研究理论和方法的基础上，以北京市主城区为研究对象，从互联网获取到城市餐馆数据后对其进行分类。

采用GIS技术从空间分布、人均消费等级和网络口碑等级3个方面对北京市主城区餐馆的空间分布格局进行分析，同时构建了6大体系17个指标探讨分析影响因素，以期能为推进城市餐饮行业与电子商务行业的研究，为城市政府对餐馆、美食街等的规划，为城市规划者、餐饮业经营者、商业工作者的工作做出一定的贡献。

1数据来源与研究方法1.1研究区域主城区是北京城市首都功能核心区和城市功能拓展区，包括东城区、西城区、海淀区、朝阳区、丰台区、石景山区，区域面积1366km2，占全市面积的8.3%。

2013年北京市主城区人口1253.4万人，占全市人口的59.3%。

主城区GDP13568亿元，占全市GDP总量的69.6%。

主城区社会零售消费品总额6352.4亿元，占全市的75.8%①。

因此，主城区是北京人口和各项经济社会活动最集中的区域，也是北京餐馆分布最主要的区域。

1.2数据来源城市餐馆数据及其属性信息是通过数据挖掘技术从互联网上获取得到，时间为2014年3月15—20日，共40957个餐馆数据。

本文研究对象是互联网用户打分评价过的餐馆，经过筛选，保留餐馆共17512个（图1）。

评分指标包括人均价格、口碑评分、服务评分、环境评分。

在此基础上，根据《第六次全国人口普查》、《北京市统计年鉴》、《北京市总体规划》、北京市旅游发展委员会、基础地理信息网、百度地图、大众点评、饭统网等获取相关数据，构造人口分布因素等6大体系17个指标来探究影响因素。

1.3研究方法在数据获取和处理上，本文创造性地解决了以往的研究无法获取餐馆空间数据的技术难点，利用百度API技术和网络爬虫技术获取到来自百度、大众点评、饭统网等网络社交平台上的餐馆信息及属性数据，并采用地址解析进行空间定位，对数据预处理后采用空间坐标矫正技术将餐馆的网络坐标转换为地理坐标用于本文研究。

①数据来源：《北京统计年鉴2014》。

图1北京市主城区餐馆分布图Fig.1The spatial distribution of the restaurants inBeijing urban district⋅⋅76旅游学刊第31卷2016年第2期Tourism Tribune V ol.31No.2，2016在具体研究设计上，本文以网络评价作为视角和切入点，对餐馆首先进行分类。

根据人均价格属性，按照消费水平的高低将餐馆分为5个档次：低档餐馆指人均消费20元以下，中低档餐馆指人均消费20~50元，中档餐馆指人均消费50~100元，中高档餐馆指人均消费100~200元，高档餐馆指人均消费200元以上[1]。

根据用户评分属性，按照餐饮口碑等级将餐馆分为3个档次：低口碑指分数在1分以下，中等口碑指分数在1~4分之间，高口碑指分数在4~5分。

结合ArcGIS10.0、Geoda 、Crimestat 等平台，结合GIS 技术和计量经济学，采用圆圈统计法、核密度计算方法等，从空间分布、消费档次、网络口碑3个角度探讨了北京主城区餐馆的空间布局特征。

构建了人口分布因素、区域经济水平、交通便捷度、公共服务设施便捷度、旅游资源、互联网用户情感等6大体系17个指标，运用SPSS 软件进行Pearson 相关分析，总结梳理了影响因素。

2空间分布特征2.1总体分布特征主城区共有餐馆40957个，密度为29个/km 2，打分餐馆17512个，密度为12个/km 2。

圆圈统计地图常用于探测区域数量和密度分布的离群值，原始的空间单元被圆圈所代替，圆圈的面积与被选变量的值（文中分别是餐馆的数量和密度）是成比例的。

圆圈本身尽可能以非线性最优原则，紧密地排列在相匹配的空间单元的原始位置，圆圈的位置采用非线性元胞自动算法来确定[25-27]，离群值用不同颜色显示，上离群值为灰色，下离群值为黑色，缺省值为白色。

利用圆圈统计图方法，从全域尺度考察6个行政区的餐馆数量和密度分布特征并未出现下离群值（即无黑色圆圈出现）。

在数量分布特征上，朝阳区出现上离群值，餐馆数量最多（图2），共5985个，占总数的34.2%。

其他依次为海淀区4140个，西城区2647个，东城区2400个，丰台区1927个，石景山区最少，仅413个。

在密度分布特征上，东城区餐馆密度最高，其他依次为西城区、朝阳区、海淀区、丰台区、石景山区。

从街道尺度考察，东华门街道处于圆心地带，四环内街道餐馆数量较多，四环以外餐馆数量较少，其中，餐馆数量分布最多的两个区域为建外街道（北京CBD 所在地域）和海淀街道（中关村核心区的中关村西区所在地域）。