竞合关系网络视角下城市大型商业设施布局优化研究

0引言

商业空间一直以来都是城市中最活跃的空间类型之一。2017—2022年的统计数据显示，我国GDP增加值的11％来自零售、餐饮、批发和住宿业。2019年，国务院办公厅印发了《关于加快发展流通促进商业消费的意见》，要求各地优化消费环境，促进商业繁荣，激发消费潜力，更好地满足人民群众的消费需求。因此，高品质的商业服务设施成为城市拉动经济、提升品质、吸引人才、实现可持续发展的关键影响要素。2022年3月，西安市围绕建设国际消费中心城市的战略目标，修订了《西安市城市商业网点规划(2016—2025年)》及《西安市商圈建设三年行动方案(2018—2020)》，提出持续发展钟楼、小寨2个都会级商业中心，打造高新、曲江、浐灞等10个城市级商业中心以及25个区域级商业中心的计划。但事与愿违的是，包含钟楼、小寨2个都会级商业中心在内的许多传统商业中心内的商业设施近年来相继闭店，其中不乏像群光广场等斥资巨大的新建设施。显然，传统中心地理论指导下的商业设施布局与现实需求产生了一定的矛盾。

Christaller的中心地理论基于“理想地表”和“经济人”的假设，从设施的属性数据(规模、功能)出发，体现了其特有的因果逻辑，也被视为关注场所空间属性的重要研究方法。其相关理论所构建出的体系具有结构严谨、规模稳定、属地清晰、从属明确的特点，但也被认为存在“均质、静态、封闭”等不足。20世纪80年代开始，国内学者选取北京、上海、广州等城市验证了我国许多城市的商业设施布局实践符合中心地理论提出的模式，并有学者探索了各层级商业中心的等级规模、职能类型和结构体系。近年来，王德、陈蔚珊、李伟、马妍、李云等通过实证发现，上海、广州、厦门、福州、深圳等城市的商业空间体系出现了“多核心”扁平化分散的趋势，并认为这种均质化、离散化与过往的中心化可能同时存在，并不悖行。伴随着这种离散多变的形势，商业设施自身等级将产生升级和降级，商业中心的数量、层次和规模会在竞争过程中不断变化，最终趋于稳定和平衡。

当下，城市空间结构正在由单中心结构向多中心、网络(化)结构转变，具有多中心、多节点的形态特征，各节点之间通过分工合作来加强功能联动，实现有效的空间协同效应。城市逐步的“去中心化”也将公共服务职能分散到各次级区域。商业设施的布局以经济目标为核心导向，依照自组织方式，呈现出独立分布的网络状空间离散趋势，同时也产生了分散、均衡布局的目标需求。传统的商业布局理论对于这种新趋势的解释力日渐薄弱。基于“流动空间”的网络研究方法，将视角从场所空间背后的“静态属性数据”转向“动态关系数据”，以关系数据反映节点之间的相互作用，促使空间结构的研究从节点的内部特征转向外部关联，可以更好地以“复杂、交互、动态”的新思维去分析当下设施的布局特征，这为发现设施网络复杂的空间层次提供了新工具。基于此，本文从设施间的竞合关系出发，借助可获取的开源数据，构建一种新的商业设施网络。将商业设施的布局分析从等级制的传统中心地视角向关系制的网络视角转变，从“场所空间”视角向“流动空间”视角转变，从建立在地理距离的“邻近”的概念中抽离并转向抽象为人口要素共享的“邻近”的概念，希望通过构建的竞合关系网络，发掘出西安市商业设施在中心性、结构性、等级性、分布性、社区(组团)性、关联性、竞争性、稳定性等方面的结构特征，并提出可能的布局优化策略。

1数据来源与研究方法

1.1研究对象与研究数据

1.1.1地块与人口数据

以西安市人口相对集中、商业开发较为完善的7个行政区(雁塔、碑林、莲湖、未央、新城、灞桥、长安)为研究范围，以500?m为单位将研究区域划分为方形地块格网。在格网之上，叠加WorldPop高分辨率人口数据库中中国区的100?m精度的人口栅格数据，并汇总统计出各个地块单元的人口总数，筛选出人口数量大于500人的2?089个地块作为西安市具有潜在消费人口的地块。

依据《商店建筑设计规范》(JGJ48—2014)中对于大型商业设施的界定，选取西安市商业板块中建筑面积≥20000m ² 的157个设施作为对象。通过赢商网获得各个商业设施的建筑面积与设施类型信息，并借助问卷调查，依照受访者的喜好程度，对设施进行评分(0～10分)；通过大众点评网获取各个商业设施的分类别店铺数量及公众评分信息(设施评分、服务评分、环境评分)；通过问卷调查，参考品牌影响力、文化主题特色、建筑风貌特色等得分点，获取人们对不同商业设施的个性化程度的评分(0～10分)；通过空间统计，获取各个商业设施周边500?m范围内邻近同类型设施的数量信息。

借助高德地图API平台模拟全部的消费者购物出行路径。将出发点分设为2?089个地块的中心坐标点，将目的地分设为157个商业设施坐标点，利用Python代码爬取每一组OD路线下的最快捷出行时间并记录。此外，问卷调查显示，没有消费者愿意考虑通行时间在60min以上的购物出行，因此筛除掉相应数据后，最终获得的有效OD数据约16万条。

1.2研究方法 

研究方法主要由获取数据、构建商业设施竞合关系网络、网络特征解析、设施布局优化等4个部分组成，总体框架和步骤如图1所示。首先，根据构建网络的需要，获取相应的数据；其次，通过利用引力模型形成的(设施—地块)二分网络加权投影，生成商业设施竞合量网络，同时借助修正余弦相似度模型，对设施间的相似性进行计算，并转化为商业设施竞合性网络；再次，将竞合量网络与竞合性网络相叠加，生成最终的商业设施竞合关系网络；最后，对构建的网络进行特征解析并提出相应的设施布局优化策略。

由于商业设施间直接竞争数据的匮乏，商业设施竞合量网络需要借助相关方法间接生成。这种将同一属性节点根据它们与另一属性节点的连接方式而关联的过程叫做投影。这样的研究范式在城市网络领域的连锁模型、总部—分支模型、分区—核心模型等算法中已被普遍应用。

(1)通过引力模型建立设施与消费地块的二分网络

利用Huff概率引力模型量化商业设施与消费地块的关系，其公式可以表示为：

(2)通过一分化投影转化为设施间的竞合量网络

Zhou等提出了一种动态分配的网络投影算法：它假设所有 X  节点携带初始资源，让资源在网络中按节点的连接数进行分配，经过二次分配后，通过识别节点 X _k  的资源有多少被 X _i  捕获来计算 X _i X _k  连接强度。本文在其思路的基础上，利用 P _ij  和 N _ij  进行节点间的二次分配。针对 Y _j  地块， X _i  节点可能从 X _k  节点中竞争获得 N _kj  × P _ij  的人数，因此 X _i   与 X _k  在全部地块 Y  中的总连接强度 E _ik  可以表示为：

进而，利用代码对全部 E _ik  值进行计算，可以得到商业设施竞合量网络(图2)。

设施之间属性越相似，其同质化倾向则越严重，产生的竞争也就越激烈。反之，设施间属性的互补性越强，则产生合作的可能性就越大。因此，除了需要判断商业设施对于地块客流的竞合量，还需要对商业设施的竞合性进行相应的计算。Sarwar等提出了修正余弦相似度算法，可以计算这种相似性并尽可能避免不同属性间评价标准的差异，其公式可以表达为： 

2西安市商业设施竞合关系网络的特征解析

2.1设施网络的中心性与结构性

在网络结构中，加权度表示节点获得加权后的边连接权重，常常被用来衡量节点的中心性。在商业设施竞合关系网络结构中，设施节点的加权度反映了节点在竞合关系中获得优势的能力，也体现出设施节点在多个地块当中广泛获取竞争客流的能力，因而能自下而上地反映出商业设施在消费市场中的等级地位。因此，本文使用设施节点的加权度来反映其中心性，并通过中心节点的分布来分析城市商业设施的空间结构。根据建立的商业中心识别方法 ^② ，一共发掘出3个一级商业中心，即以赛格购物中心为首的小寨商业中心，以SKP、南门王府井为首的永宁门商业中心，以及以民乐园万达、益田假日世界为首的解放路商业中心，同时发掘出大雁塔、龙首原、大明宫、李家村、张家堡等二级、三级商业中心。

在上述商业中心及竞合关系网络中强连接的作用下，西安市商业设施布局呈现出“一主、两次、三核、多心、密网”的空间结构(图4)，这与《西安市城市商业网点规划(2016—2025年)》《西安市商圈建设三年行动方案(2018—2020)》中制定的规划结构有一定的区别。其中：主轴以南北核心交通线为载体，贯通了小寨、永宁门、钟楼、龙首原等多个一级、二级商业中心；南次轴连接了小寨、大雁塔、含光路、曲江等商业中心；北次轴连通了城市中部和东部的解放路、钟楼、胡家庙等商业中心。从设施间竞合关系的连接强度分布来看，城市中部和中部东侧的设施关系最为紧密，且在小寨、解放路、永宁门、李家村等商业中心内的多个核心节点间呈现出两两强关联的纺锤形结构；城市北部设施与中部设施间竞合关系较为紧密，城市东南部设施间的强联系呈现出明显的交通关联性；南部大学城区域出现了局部强关联的设施群，这可能与学生人口集中以及大学城的外部交通连接不足有关，形成了“孤岛”。

2.2设施节点的等级性与分布性

商业设施的加权度值能自下而上地反映其在消费市场中的等级地位。利用ArcGIS中的自然间断点分级法将本次研究中157个设施节点的加权度值划分为3个大等级10个子等级。其中，最高等级加权度值的设施节点并未出现在西安市历史最悠久、地处地理中心的钟楼商业中心内，而是出现在小寨和永宁门商业中心内的赛格国际购物中心与SKP中，赛格国际购物中心的加权度值接近于钟楼商业中心内所有设施节点的加权度值之和。这一方面印证了西安市钟楼商圈近年来的颓势，与西安市制定的打造钟楼国际级消费中心的规划目标有所背离；另一方面也体现了当下商业设施单体的独立影响力和商业势能。此外，网络中高等级加权度值的设施数量较少，主要出现在小寨、永宁门、解放路等西安市传统的热门商业中心内，呈簇群状集中分布(平均近邻距离为885?m)，设施自身吸引力均位居前列(归一化后的平均综合设施吸引力为0.67)，交通优势突出(与地铁站点的平均距离为131?m)。中等级加权度值的设施分布均衡，主要出现在曲江、高新、行政中心等西安市城市副中心组团内部，呈簇群状与点状分布(平均近邻距离为1?144?m)，设施自身吸引力普遍较高(归一化后的平均综合设施吸引力为0.47)，与轨道交通设施连接紧密(与地铁站点的平均距离为394?m)。低等级加权度值的设施分布离散(平均近邻距离为1?845?m)，多呈散点状分布，设施自身吸引力(归一化后的平均综合设施吸引力为0.28)和交通区位条件(与地铁站点的平均距离为540?m)均一般。

2.3设施节点的社区(组团)性与关联性

在传统商业规划视角下，人们通常会根据设施节点之间的空间邻近度划分社区(组团)，同时认为同一社区(组团)内的节点具有更相似的服务对象和更紧密的联系，然后依据划分结果，统筹考虑社区(组团)内的设施节点，以制定相应的协同发展策略。本文从竞合关系网络视角出发，借助网络中的社区探测方法，直接利用设施节点之间的关联强度来划定社区(组团)。采用Louvain算法，通过调整不同的检测分辨率，将整个网络分割成不同的社区(组团)，结合网络反馈的合理化社区模块度值，将商业设施网络划分为11个社区(组团)，将同社区(组团)内部设施节点间的连接筛选出来，同时借助ArcGIS中的标准差椭圆分析，识别不同社区(组团)的主要分布方向，结果如图5所示。

相同社区内的设施节点具有更高强度的联系，也意味着这些节点共同服务的消费人群更多，因此精确地识别社区(组团)有助于更好地制定内部节点间的竞争与合作策略。与基于空间位置划分社区(组团)的方法相比，依靠网络连接强度划分社区(组团)的优势在于：①能够更精确地识别不容易被发现的远距离连接节点；②有助于更好地辨别在空间上相对分散但在网络中仍具有弱连接的节点群；③能够进一步细分拥有大量节点的密集节点群。本文划分的11个社区(组团)包含不同数量的设施节点和聚类特征，其中：社区(组团)3、4、7内部的整体竞争较为激烈，同时也包含较为清晰的组团核心设施节点；社区(组团)1、2、4由少数高、中等级加权度值的设施节点组成，内部强强竞争关系清晰；社区(组团)2、3、4包含高级别商业中心(如赛格购物中心、SKP、益田假日世界)，同时也包含较多的低等级加强度值的设施节点，组团内的节点等级和连接强度等级均呈现一定的层次性；社区(组团)8、10、11主要包含城市外部区域的设施节点，这些社区(组团)主要由中、低等级加权度值的设施节点组成，因此包含的设施节点数量最多，但设施节点间的平均竞争强度较低。从各社区(组团)的分布方向来看，除社区(组团)7外，大多呈现出与邻近快速轨道交通相似的方向性，体现出快速交通对于设施强关联的引导性。

2.4设施节点的竞争性与稳定性

统计出各个设施节点的加权度值，按加权度值大小排列后观察网络的加权度分布情况，发现其分布耦合于幂函数曲线，呈现出幂律分布特征(它的概率函数呈现快速递减的幂律形式，意味着网络存在小部分设施节点，其数量比例较小但影响巨大)。这说明了网络中存在少数核心枢纽节点(如赛格购物中心、SKP等)，表现出极强的竞争力，拥有了大量的连接数量或连接强度，真实反映了这些设施在西安市商业市场中的地位，也印证了经济学和社会学中常见的一种帕累托效应。同时，这也说明了商业设施的竞争能力与设施自身的吸引力并非线性相关，更可能与设施品质、区位、人口分布等复杂因素相关。

此外，从设施节点间竞合关系的边连接强度来看，互利共生与相互促进等合作型连接易发生在低等级的强度连接当中，且广泛分布在城市中部和南部的中、低等级的加权度值的设施节点之间。中等级强度的连接更多地体现出较强的竞争性，且主要集中在城市中部、北部的设施节点之间。高等级强度的连接以部分竞争为主，但值得注意的是，赛格国际购物中心、SKP、开元商城、易俗文化社等一些最高等级加权度值的设施节点之间却体现出了互不干涉的特性，反映出对设施进行定位、开发或布局的差异化考量。

对于设施单体的竞争力而言，从网络中各设施节点的连接强度来看，大部分设施节点都受到了其他节点共同作用形成的强竞争。同时，拥有高吸引力的设施节点往往需要在开发建设、招商引资方面进行更高的投入，但在低等级加权度值的情况下，其可能无法获得预期的竞争能力。本文通过吸引力值与加权度值的比值计算存在风险的设施节点及风险系数，识别出一些风险性设施节点，如高新9号广场、五路口民生百货、小寨西路银泰百货等，其中不乏投资巨大或五年内新开业的设施。

3竞合关系网络视角下西安市商业设施的布局优化策略

3.1结合上位规划，明确布局基础

城市商业设施布局的相关上位规划往往结合了城市或区域自身的资源条件、职能定位与发展目标，具有一定的指导性与前瞻性。因此，应当充分整合上位规划所提出的商业目标、空间策略及用地条件。结合《西安国际消费中心城市建设三年行动方案(2022—2024年)》《西安市城市商业网点规划(2016—2025年)》《西安市商圈建设三年行动方案(2018—2020)》，以及现行西安市城市总体规划，可梳理出西安市主城区的“1+6+19”商业中心计划以及相应的商业设施用地条件，明确在建或待建的重大设施项目，为后续的设施布局规划提供依据。

3.2立足网络现状，优化布局结构

首先，在上位规划和用地条件的基础上，结合当前城市商业设施竞合关系网络综合考量商业中心的布局，使其更好地符合城市发展、符合设施服务公平性、符合消费多样性、符合经济市场规律。未来新建的商业中心布局应当能够调节当下网络的不均衡性，疏解相邻区域可能存在的局部竞争压力，能够为区域消费者提供多样的消费选择，并在社区(组团)范围内与相关商业中心协同发展。这样可以更好地整合供应链资源，优化物流配置，促进商业设施的协同发展，实现全局优化。这种均衡布局使得新建的商业中心能够具有经济效益上的可实施性，进而成为购物中心、商业街区等大型设施的理想选址地。西安市当下的商业设施网络格局呈现出中部竞争激烈、南部一家独大、东部与西部发展落后、北部相对平衡的状态，其中中部的激烈竞争格局可能加速了近年来钟楼、五路口等商业中心及其内部设施的衰败。因此，当下需要利用新建的商业中心疏解中部的压力，带动东、西部的商业发展，丰富南部的消费选择。上位规划中的高新、浐灞、大兴、纺兰路商业中心成为合适的规划目标。除此之外，可通过新建电视塔中心、幸福路中心、丈八路中心、大唐西市中心以及综合提升唐延路、张家堡等中心来进一步优化网络结构。见图6。

其次，引导新建商业中心与自然网络结构社区(组团)内的其他商业中心形成关联互动，对于空间距离较近的商业中心，其设施间尽可能形成差异化竞争或形成一定的互补性，以此平衡区域的网络关系，如社区(组团)8中拟规划的纺兰路商业中心与幸福路商业中心，以及社区(组团)10中的唐延路商业中心与大唐西市商业中心。如果社区(组团)内缺乏具有一定地位的核心商业中心，则应当考虑打造新的富有竞争力的商业中心，形成新的增长极核，激发区域网络的活力，如社区(组团)8、10、11急需新的商业中心去平衡中部的小寨、永宁门商业中心。同时，对于已有网络中竞争激烈的区域，建议进行改造或植入类型、业态、定位、策划等与现有设施有所区别的合作型设施，以缓解局部竞争压力、丰富消费选择，引导区域内的设施节点向正和博弈关系发展，特别是钟楼商业中心和解放路商业中心内的设施群。

再次，前两步中对于网络结构和网络连接关系的调整优化，需要有相应的新增或更新设施节点作为支撑。对于需要新增设施以带动商业发展的区域，可以通过对目标区域及其相邻区域内设施群在吸引力和相互竞争关系等方面的分析，推导实现优化目标所需的新设施的数量、吸引力大小以及其与潜在强竞争设施的差异化程度，进而指导这些设施在定位、规模、业态等方面的选择，为设施预设“准入门槛”，避免近年来频繁出现的“开业即歇业”现象。针对现状已停业或急需更新的高风险设施，可以通过模拟其改造后的情况，判断其是否具备恢复竞争力的可能性，从而更科学地判断是否更新。本文在当前网络布局的基础上，结合西安市新商业中心规划，在已建和拟建设施的基础上，模拟一些吸引力大小和类型不同的新增或更新后设施的布局，将其纳入网络统一加以评估。最终优化后的商业设施竞合关系网络(图7)在一定程度上平衡了现状网络中在城市中部、长安路东侧区域过分集中的竞争关系，补充完善了城市东、西部的商业组团，并提升了相关节点的竞争力；在城市南部的电视塔、西南部的丈八路区域、西北部的大兴区域成功打造新的具有竞争力的商业中心和设施节点，将部分强竞争关系转化为互不干涉型或合作型关系。但当前的优化结果依然存在一些不足，如南部近郊规划的几个新商业中心在小寨商业中心和赛格国际购物中心的强吸引力下，依然不能达到预期的竞争力，这有待后续的深入研究。

最后，对于短期内设施数量不足、缺乏可建设用地或通过新建高吸引力设施亦难以短期形成竞合优势的区域，建议在社区层面进行设施节点的补充优化，提升社区级商业设施的品质，丰富设施类型，以最大限度地满足区域内消费者的需求。待区域常住人口增加或交通条件优化后再进行评估。

3.3动态预测分析，规划新建节点

对于未来新规划的设施节点，可依照拟定的设施选址位置、规模大小、目标定位、主营业态等条件预判其在商业设施网络中所处的环境与形势。未来，可以根据城市人口分布、交通条件的变化来调整优化模型。因此，对于这类城市大型商业设施，可在其规划、立项和开发阶段建立动态的评估模式，通过这样的方式引导新建设施在不同阶段进行调整，促进整体商业环境的良性发展，避免出现开业后经营惨淡的现象，减少不必要的损失。 

3.4风险管控识别，指导潜在更新

对于网络中识别出的高风险设施节点，若其有条件改造，可以通过优化空间、创新商业模式、植入文化或营造社交氛围等措施增强吸引力，提高设施的竞争力和地位；若其不具备内部改造优化条件，可以尽快制定相应的撤并策略，减少企业经济资源和城市土地资源的浪费。

4结束语

本文借助开源数据，利用引力模型、动态投影、修正余弦相似度等方法，提出城市大型商业设施竞合关系网络的构建方法，从中心性、结构性、等级性、分布性、社区(组团)性、关联性、竞争性、稳定性等方面解析该网络的特征，希望可以为商业空间体系的研究提供新思路。 

【注　释】

①为了模拟消费者实际出行购物的选择情形，本文仅保留了每个地块下吸引概率Pij大于1％的设施的数据。

②本文建立的商业中心识别方法如下：一级商业中心包含具有最高等级加权度值的设施单体，以及多个高、中等级加权度值的设施群体；二级商业中心包含多个高、中等级加权度值的设施群体；三级商业中心包含高等级加权度值的设施单体或多个中等级加权度值的设施群体