地鐵TOD站點的商業飽和度指標研究

時會茹 潘姝宇 周瓊 陳怡 劉秋娟

[摘 要]近年來我國在城市建設中不斷踐行TOD發展理念，成都市已經于2018年公布49個地鐵站點的TOD項目規劃，為各小微企業帶來新的商機，而站點空間功能和發展模式也是現階段值得探討的問題。針對地鐵TOD站點的商業飽和度問題展開研究，基于高德地圖成都市的POI數據，將數據整理后分為八大類，利用層次分析法確定權重，構建商業飽和度指標，得出結果后通過主成分綜合評價法進行驗證，得出目前成都市大部分地鐵站商業飽和度不足和周邊建設各方面發展不均衡的結論。

[關鍵詞] TOD模式;POI數據;層次分析法;主成分綜合評價

1 引言

TOD模式作為國際上具有代表性的城市社區開發方式、新城市主義最具代表性模式，以公共交通為導向，通過保證公共交通的使用最大化，實現了各個城市組團的緊湊型開發。TOD理念建立了良好的社區范圍綠色交通系統，提高了城市土地資源的利用效率，實現了城市的可持續有序綠色發展。

在當前社會經濟迅速發展的背景下，我國的城市規模和城市人口急劇增加。國家統計局數據顯示，截至2019年年底，全國城鎮常住人口已達8.48億人，占總人口比重60.6%。預計到2030年，大概將有200多個城市超100萬人，意味著將有4億人從農村搬到城市。我國城市化進程已經進入加速發展階段，同樣面臨著城市大規模擴展的問題。此外，從自然環境、地域結構、城市規模等因素上看，都為TOD模式的開發提供大量的機會。[1]

隨著城市軌道交通的快速建設與發展，我國學者從軌道交通站點選址、類型、站點對周邊地區的影響、站點周邊地區協同發展與規劃等不同角度展開研究，[2]但對于具體TOD的商業模式還未做具體說明。為彌補這一空白，文章將基于高德地圖的成都市POI數據，通過對地鐵站點商業飽和度的研究，為站點周邊商戶入駐提出相關規劃建議。

文章的邊際貢獻在于：①研究視角上，綜合考慮政府、企業、居民三方需求，以最大化軌道交通客流量、最大化土地增值、最大化居民舒適度作為目標，幫助城市軌道交通站點周邊土地規劃更加高效合理。②數據選取上，利用更微觀、精確的POI數據構建了商業飽和度指標，并運用這些指標評價了區域站點可接納新商家的種類和大致數量，為商戶入駐決策提供細致化的建議。③研究方法上，基于python爬蟲技術獲取成都市286個地鐵站POI數據，利用層次分析法確定各類別數據權重，進而構建商業飽和度指標，通過主成分綜合評價法對結果進行檢驗。

2 數據處理及指標構建

2.1 數據收集

文章數據主要來源于高德開放平臺。POI（Point of Interest）通常稱作興趣點，泛指互聯網電子地圖中的點類數據。每條POI基本包含名稱、地址、坐標、類別四個屬性，具有公共服務設施種類覆蓋度高、數據范圍覆蓋面廣等特點。在文章研究中，POI數據具有不可或缺的作用。

利用python爬取技術，獲得了成都市286個地鐵站的POI，并且通過周邊查詢搜索服務，得到了在以各地鐵站為中心，400m為半徑的范圍內10類關鍵詞的POI，分別為：餐飲、購物、醫療保健、交通設施、科教文化、生活、體育休閑、金融保險、商務住宅以及公司企業，共12萬余條POI數據。

2.2 數據預處理

刪除分類異常的數據，對沒有正常歸類的數據進行人為判斷后歸類。基于十大類別，以每10m作為跨度，分別對每個地鐵站對應的各POI點進行加總，以便于后期的數據分析。

2.3 構建各類商業飽和度指標

2.3.1 理論基礎

（1）商業飽和度是TOD站點選取的重要指標。[3]選取TOD站點時，應先測算該市場是否已飽和，分析市場是否仍有拓展空間。商業飽和度較高時，剩余空間有限，不宜選為TOD站點;飽和度較小，市場空間大，拓展機會多，可選為TOD站點。

（2）同行業飽和度是商戶是否入駐的重要判斷指標。同行業飽和度能衡量該區域此行業的競爭激烈程度，同行業飽和度越高，商戶入駐風險越大;同行業飽和度越低，商戶入駐風險越小。

（3）既有的公共服務設施數量和多元程度對商業飽和度具有正效應，地鐵日均人流量對商業飽和度具有負效應。根據微觀經濟學的供給—需求理論，既有的公共服務設施越多，種類越豐富，商業飽和度越高，商業區的潛力越小;地鐵日均人流量越大，商業飽和度越低，商業區的潛力越小。

2.3.2 指標構建

（1）選取指標。在已有的研究及相關規范標準的基礎上，結合高德地圖POI數據，并考慮到成都市實際情況，重點選擇餐飲、購物、醫療保健、交通設施、科教文化、生活、體育休閑、金融保險服務作為評價指標。

（2）公式表示。利用python爬蟲技術得到成都市內各地鐵站點的POI數據與人口流量數據，所構建的八項指標水平為人均分布密度，公式如下：

dij=NijPi（j=1，2，3，4，5，6，7，8;i=1，2，3，…）

dij：第i個地鐵站研究范圍內第j類指標的人均分布密度大小;

Nij：第i個地鐵站研究范圍內第j類指標的POI總個數;

Pi：第i個地鐵站人口總流量。

3 模型構建及結果

商業飽和度主要由八大服務指標的綜合效應決定，而各指標的優劣程度又受到服務設施數量和該地區人口因素的影響，模型如圖1所示。

（1）獲得準則層C的成對比較矩陣。[4]通過層次分析與專家打分相結合的方式對8個處理后的指標進行賦值，如表1所示。

（2）計算權向量并做一致性檢驗。

當維數為8時，查表知R.I.=1.41。

對矩陣A進行一致性檢驗，判斷一致性的指標為C.R.的取值。C.R.=0.0022<0.1，一般可以認為判斷矩陣A有滿意的一致性。

（3）歸一化處理POI的加總數據。

新的歸一化陣Y=ypq286×8

（4）得出商業飽和度指標。處理后的歸一化數據與對應權重如表2所示。

當S=1時說明該地鐵站商業飽和度極高，當S=0時說明該地鐵站商業遠遠處于未飽和狀態。

（5）結果輸出。從數值結果上看，只有少數三個地鐵站的商業飽和度得分大于0.6，處于高度飽和的狀態。綜合來看，全成都市所有地鐵站的飽和度平均得分為0.0513，普遍較低，說明成都市大多數地鐵站可能都處于商業未飽和的狀態。

從排名結果上看，結合已經公布的成都50個TOD項目計劃，可以看到商業飽和度相對較高的前30個地鐵站中大豐站和郫筒站有TOD項目的規劃，而商業飽和度相對較低的后30個地鐵站中只有蘭家溝站和升仙湖站有TOD項目的規劃。以此來看成都TOD站點的選址似乎尚未考慮以地鐵站為中心區域的商業飽和度。

4 結果驗證

4.1 驗證方法

層次分析法權重的計算基于成對比較矩陣，該矩陣是根據專家觀點和本文對TOD站點各個方面的主觀理解構造的。而主成分綜合評價從數據本身的角度出發，能較為客觀地構造商業飽和度指標，得出各個站點的綜合得分。

4.2 驗證結果

計算數據的相關矩陣A，設A的特征值為λ1，λ2，λ3，…，取大于0.5的特征值，設其對應的特征向量為ε1，ε2，ε3，…，對應的方差貢獻率為1，2，3 ，…，其中ε1，ε2，ε3，…，即為第一主成分、第二主成分、第三主成分、…所對應的系數向量。

選取五個主成分，累計貢獻率達到90.372，最終綜合指標為：

4.3 對比分析

4.3.1 商業飽和度指標比較

y3，y4，y8 占較小權重，即交通、金融保險、醫療保險對TOD站點的商業飽和度的權重較小，與層次分析法得到的權重一致，權重矩陣構造合理。

4.3.2 得分排名相似度比較

由于站點較多，可認為兩種方法排名差值在15名及以內即為相似，得出兩種方法的相似度為67%，相似度較高說明層次分析法具有一定的有效性。

5 結論

5.1 大部分地鐵站商業飽和度不足

TOD商業模式引入成都并不早，地鐵線也尚在完善當中。成都TOD模式的發展尚處于雛形，因此目前大部分地鐵站都有很大的發展空間。根據層次分析法構建的綜合指標得分來看，成都市所有地鐵站的飽和度平均得分為0.0513。該數值普遍較低，說明成都市大多數地鐵站可能都處于商業未飽和的狀態，具有較大的發展潛力。

5.2 地鐵站周邊建設發展不均衡

根據構建的八類商業飽和度指標得分值，發現成都目前除了綜合飽和度不足，各類飽和度的差異也很大，各地鐵站發展不足的原因多種多樣，在制定發展策略時要因地制宜，多方面協調發展。

參考文獻：

[1] 路昊，羅霞.TOD 模式下軌道交通站點周邊土地利用優化模型[J].綜合運輸，2020，42（1）：38-43.

[2]費亞普.TOD 模式下城市軌道交通與商業綜合體連接空間的設計探析[J].城市建設理論研究（電子版），2019（17）：180.

[3]田玲.基于商圈飽和度的城市商業空間結構優化研究[D].成都：成都理工大學，2019.

[4]李俊.基于 POI 的長沙市 15 分鐘社區生活圈評價及優化研究[D].蘭州：蘭州大學，2019.