福州新區生活性服務業空間集聚特征及影響因素研究

吳貴華,李勇泉,逯付榮

(華僑大學 a.旅游學院;b.經濟與金融學院,福建 泉州 362021)

國家級新區作為承擔國家重大發展和改革開放戰略任務的大尺度、綜合性城市功能區，是率先自身發展、輻射區域發展的國家戰略支點[1]。經過20多年發展，國家級新區已成為我國經濟高質量發展的重要增長極，例如天津濱海新區GDP總額占天津市GDP總額的50%以上。十八大以來，為促進經濟增長和轉型發展，中央政府相繼增設了13個國家級新區，總數達到19個，空間總規模約2.4萬km2[2]。近期國家級新區不但出臺時間很密集，而且空間上彼此更為臨近(空間距離多為350—500 km)。國家級新區的發展呈現出明顯的頹勢，導致實際發展成效與原定政策目標之間的偏差，并帶來資源錯配和產能過剩風險。雖然通過大規模的基礎設施建設帶動了早期的增長，但“人為造城”的態勢明顯，容易形成“空城”的局面[2,3]。究其原因，其中關鍵問題就是國家級新區缺乏合理的服務業作為城市功能來支撐，難以形成產城融合格局。服務業在驅動城市經濟發展、產業結構轉型和空間結構塑造的作用愈加顯著[4]，成為決策者和學術界共同關注的問題。在我國經濟發展面臨速度、結構和驅動力等方面需實現根本性轉變的嚴峻形勢下，全面測度國家級新區生活性服務業特征和影響因素，是推動新區全面、協調、高效和可持續發展的前提與必要準備，有利于區域經濟持續協調發展。

目前，對城市內部服務業空間組織問題研究主要集中于空間格局、區位偏好、影響因素等方面。關于城市服務業空間分布格局方面，服務業受到城市內部經濟活動空間相互作用的影響，空間表現為服務業位置變化與格局演化，從不同規模[5,6]、空間尺度[7,8]等方面展開研究，空間集聚與擴散模式主要結論。在特定服務業空間集聚特征與區位偏好方面，現有研究針對不同類型服務業開展了區位偏好研究，如文化創意產業[9]、知識密集型服務業[10]、旅游業[11]、醫療服務[12]等。在服務業空間分布影響因素方面，相關文獻總結了集聚效應、地方政策、社會分異、經濟因素、空間因素、信息因素等對服務業區位選擇的影響[10,13]。以往研究針對城市內部服務業空間組織問題已取得豐富成果，但也存在一定的局限。首先，現有研究大多聚焦于城市整體展開研究，缺少對城市新興城區(國家級新區)的關注，而它們恰恰是生活性服務業發展的關鍵區域。其次，現有文獻大多聚焦于揭示特定服務類型或行業的空間集聚特征與機理闡述，缺少從服務業總體和分行業角度討論城市生活性服務業空間格局。最后，對服務業空間分布已有研究結論主要是以空間集聚模式為主，然而對影響因素分析卻采用缺乏空間內涵的多元回歸分析方法。

針對現有研究不足，本文主要從以下三個方面拓展現有研究：一是選擇新近設立的國家級新區(福州新區)作為研究對象，將視角聚焦于城市新區服務業，不僅可以豐富已有服務業空間分布研究文獻，還可為新區城市功能定位是否合理提供依據。二是選擇在城市領域廣泛應用的興趣點數據(Point Of Interest，POI)作為研究材料，不僅可以彌補現有官方統計資料對新近設立的國家級新區統計資料缺失的不足，還可從服務業總體、分行業分析服務業空間格局。三是選擇含有空間含義的空間計量模型分析新區服務業影響因素的影響效應，從空間交互視角測度不同影響機制的空間溢出效應。

1 數據來源與研究方法

1.1 研究區概況與數據來源

本文以國務院批復的福州新區范圍作為研究對象。該區初期規劃面積800km2，涉及福州沿海沿江4個縣(市)區26個鄉鎮(街道)，定位為東南沿海重要的現代產業基地、改革創新示范區、生態文明先行區。到2020年，新區城市框架、高端產業、基礎設施及生態體系已初步形成[14]。可見，福州新區服務業空間分布不僅是新區建設的重要內容，還是新區建成的重要依據，可作為城市服務業空間集聚分析的較好樣本。

研究采用POI數據主要從百度地圖、高德地圖和騰訊地圖開放平臺獲取，數據獲取時間為2018年7月8日。與傳統調查數據相比，POI數據細致的類型分類使得從行業視角分析生活性服務業空間研究成為可能。該數據共包含商業購物、住宿餐飲、生活服務、休閑娛樂等13大類96子類數據類型。本文基于《2017年國民經濟行業分類(GB/T4754-2017)》，參照冉釗等關于生活性服務業分類標準，將相關POI數據歸納為8類，并對“母嬰兒童”、“其他購物”等行業特征模糊子類進行重新歸類[15,16]。經過空間匹配、去重及刪除辨識度低的網點之后，共獲取有效POI數據19458個(表1)。

表1 福州新區POI數據的生活性服務業行業類別

1.2 空間分析方法

平均最近鄰法:為識別生活性服務業要素聚類、隨機等分布模式，選用平均最近鄰法(ANN)測算每個POI與其最鄰近POI之間的觀測距離，計算所有最鄰近距離平均值。如某類POI平均觀測距離小于假設隨機分布預期平均距離，則此類POI屬于聚集分布；反之，屬于分散分布。利用CrimeStat 3.3軟件平均最近鄰工具進行分析。計算公式為：

(1)

式中,A為研究區域面積；N為POI總數。當|z|>2.58，且p<0.01時，拒絕零假設(文中z、p計算結果均證明POI數據的聚集分布)。

核密度分析:為刻畫生活性服務業網點空間分布相對集中程度，選用核密度估計計算商業網點在其周圍鄰域中的密度，并對密度分布進行連續化模擬，以圖像中每個柵格核密度值反映商業網點分布集聚程度[16,17]。計算公式為：

(2)

式中,f(s)為空間位置s處核密度計算函數；k函數為空間權重函數；h為距離衰減閾值，即最優搜索半徑；n為與位置s的距離小于或等于h的要素點數[15]。通過綜合考慮商業網點平均影響范圍及其空間分布離散程度，選擇1000m的距離閾值進行分析，該距離能較好地識別新區服務業網點分布局部熱點信息，同時又能反映整體分布特征。

Ripley′s K多尺度分析：為研究生活性服務業在不同空間尺度下的空間分布特征，本文采用Ripley′s K函數來分析不同空間尺度下的商業網點空間分布模式。為了保持方差穩定，本文采用Besag提出用L(d)代替K(d)，并對K(d)作開方的線性變換[18]。計算公式為：

(3)

式中,A為區域面積；n為各行業商業網點數量；d為距離閾值；wij(d)為在距離d范圍內，某一行業商業網點i與網點j之間距離[15]。L(d)與d的關系可檢驗在距離d范圍內各服務行業空間分布格局：L(d)=0，表示該行業呈隨機分布；L(d)>0，表示該行業呈集聚分布；L(d)<0，表示該行業呈分散分布。

基于區位商的不同地區服務業發展水平分析:為測度福州新區內部不同產業的專業化程度及集聚程度，選用區位商來衡量某個鄉鎮的產業發展水平。在研究服務業在空間內部分布時，區位商能比較不同地區不同服務業的比較優勢[19]。計算公式為：

LQij=(Xij/Xj)/(Xik/Xk)

(4)

式中,LQij表示新區某鄉鎮j中i類服務業區位商；Xij表示某鄉鎮j中i類服務業POI數量；Xj表示某鄉鎮j所有服務業POI數量；Xik表示福州新區i類服務業數量總和；Xk表示福州新區所有服務業POI數量。若LQij>1，表示該類服務業在該鄉鎮中專業化程度較高；若LQij<1，表示該類服務業在該鄉鎮中專業化程度較低；若LQij=1，表示該類服務業在該鄉鎮的專業化程度與分布接近總體。

2 空間格局分析

2.1 空間分布形態特征

總體上集聚于三江口核心區，散布于新區南部區域。福州新區服務業總體呈以三江口組團為核心，長樂區金峰鎮—津港街道次之，其他如福清市龍田鎮龍田經濟開發區呈散點分布的空間特征。觀測到生活性服務業網點平均最近鄰近距離為37.625m，而理想分布模式下期望平均最近鄰距離為215.682m，兩者之比最近鄰指數NNI=0.174，z得分為-325.640，空間分布類型為顯著集聚(表2)。具體來看，三江口地區(蓋山鎮、城門鎮、羅星街道、和馬尾鎮西部)是POI分布最為集中，此處是福州新區核心區所在地，與福州市區接壤，城市化條件較好，第三產業發展水平最高；長樂區金峰鎮、文嶺鎮、漳港街道、湖南街道等也是POI分布較為密集區域，此處是長樂區中小城鎮，服務業發展格局初顯；以福清市海港鎮、城頭鎮、龍田鎮、港頭鎮等地為福州新區南部地區POI分布較為稀疏，主要是沿交通道路分布，且呈現團簇集聚的特點，POI主要類型集中于商業購物、住宿餐飲、居民家庭服務業等。

各類生活性服務業空間集聚特征明顯，集聚模式差異較大。福州新區8個生活性服務行業和總體的NNI值介于0.113—0.357之間，小于1，Z得分均小于-2.58，通過顯著性檢驗，說明福州新區8個生活性服務業呈顯著空間集聚特征。其中，低于總體NNI值的有商業購物服務、住宿餐飲服務、金融保險服務和居民家庭服務，說明這4類服務業空間集聚特征比總體POI集聚特征更為明顯。值得注意的是，金融保險服務數量少且集聚，說明新區金融保險服務業過于集中。高于總體NNI值的有城市休憩服務、教育培訓服務、健康醫療服務和休閑娛樂服務，主要是因為這4類服務業是中小城鎮第三產業主要類型服務業，該類型服務業公共屬性特征明顯、分布范圍較廣。

表2 平均最近鄰(ANN) 分析結果

2.2 空間分布集聚特征

從圖1可見，福州新區總體呈現“核心集聚，邊緣分散”的空間集聚特征。首先，福州新區核心區三江口地區(蓋山鎮、城門鎮、羅星街道、和馬尾鎮西部)是POI空間集聚最密集區域，其內部又分別以中國(福建)自由貿易實驗區福州片區南臺島區塊和馬江區塊(福州保稅區)為雙核心。主要原因是，該區域服務業發展基礎條件好，是福州市向南發展的首選區域，也是閩江口金三角經濟圈核心區域。其次，以長樂區金峰鎮為次核心的POI空間集聚區。該區域毗鄰福州臨空經濟區和濱海新城，服務業以城鎮服務業為主。第三，以福清市龍田鎮為次核心的POI空間集聚區。該區域擁有龍田經濟開發區，較好的經濟發展基礎為服務業發展提供了良好條件。從整體空間格局看，服務業空間集聚主要集中在原有的福州市區，福州新區屬于處于服務業發展邊緣地區，服務業總體呈“核心—邊緣”空間結構。

各服務行業空間集聚特征差異較大，大致可以分為以下兩類：一類是以商業購物服務(a)、住宿餐飲服務(c)、金融保險服務(e)、居民家庭服務(j)為主。這類服務業的空間特征與POI空間分布總體特征基本一致，呈現主核心區是三江口地區，次核心是長樂區金峰鎮和福清市龍田鎮，其他地區零散分布的空間格局。另一類則以城市休憩服務(i)、教育培訓服務(k)、休閑娛樂服務(m)、健康醫療服務(l)為主。這類服務業的空間特征是以三江口地區為核心空間密集區，其他區域主要以濱海新城、福清灣、江蔭灣、龍高半島為主，呈現核心、零散結合的空間分布特征。

圖1 福州新區各類型服務業核密度分析結果

2.3 空間多尺度分布特征

從圖2可見，福州新區各類服務業空間集聚隨空間尺度先增大后減小，但行業之間差異較大；在99%的置信度下，各類型服務業的L(d)曲線位于上包絡線之上，空間分布呈顯著集聚特征。從POI總體的空間特征看，其區位選擇的空間尺度最大，達到15.369km。從各類服務業空間多尺度特征來看，第一類服務業空間尺度在25km以上，城市休閑服務(i)的空間區位選擇的空間尺度最大，在10.831km處達到空間集聚最大值。該類型服務業主要是基礎性服務業，覆蓋范圍寬廣，分散于新區的核心區和邊緣區。第二類服務業空間尺度在21km左右，包括商業購物服務(a)、住宿餐飲服務(c)等6類服務，各類服務業在不同空間尺度上存在差異，其中金融保險服務(e)呈現“雙峰”特征，其他商業購物服務(a)、住宿餐飲服務(c)、教育培訓服務(k)、健康醫療服務(l)、休閑娛樂服務(m)均呈現“單峰”特征。該類型服務業易受城鎮化水平影響，區位選擇偏向于中小城鎮商圈地區，“雙峰”空間尺度特征也表明不同服務業對空間的相應存在較大差異，

圖2 福州新區各服務行業商業網點Ripley′s K 函數分析結果

金融保險服務(e)更容易在城市化條件較好區域形成空間集聚。第三類服務業空間尺度大約在20km以內，主要有居民家庭服務(j)，其峰值分別出現在10.874km處，該類型服務業空間區位選擇易受空間尺度影響，傾向于城市核心區集聚，表現出組團集聚特征。

2.4 專業化服務功能空間結構特征

從區位商測度結果來看(圖3)，各類服務業在福州新區鄉鎮尺度上已經逐漸形成了專業化的功能集聚區(Q>2)，部分鄉鎮出現多類型服務業專業化空間集聚特征，如濱海新區的文武砂鎮；部分鄉鎮出現單類型服務業空間集聚，如馬尾鎮、江田鎮、城門鎮等；也有部分鄉鎮無明顯優勢服務業空間集聚，如城頭鎮、海口鎮、龍田鎮等。總體來看，福州新區內部的服務業發展空間結構不完全均衡，部分基礎條件較好的鄉鎮呈現多類型專業化服務空間集聚特征；而部分鄉鎮的在單一服務業發展速度較快，呈現單類型專業化服務空間集聚；也有部分鄉鎮服務業處于低水平發展，未出現優勢服務業的空間集聚現象。

從行業的專業化空間集聚特征來看，城市休憩服務、教育培訓服務、休閑娛樂服務在空間上形成多個空間專業集聚功能區；金融保險、健康醫療服務僅出現單個專業化空間單元；商業購物服務、住宿餐飲服務、居民家庭服務并未出現專業化空間單元。以上結果表明，福州新區服務業空間結構不完善，生活性服務業發展處于初級發展水平。值得注意的是，相對于福州新區核心區三江口地區，處于邊緣地區的鄉鎮由于功能要素數量較少，更容易出現服務業專業化的特征。

圖3 福州新區各鄉鎮單元服務業網點數量等級與區位商分布

3 影響因素分析

3.1 影響因素的選取

影響生活性服務業空間分布的影響因素眾多，現有文獻從不同空間尺度分析了影響因素，包括政策、交通、市場等因素[10,11,13]。基于空間尺度和數據可得性角度考慮，將影響服務業空間分布的因素總結為交通因素、社會經濟因素和政府因素三大類。交通因素是影響服務業商業網點分布的基本因素之一。由于服務業分布受交通可達性影響明顯[5]，因此引入距福州市中心距離、距最近縣級市中心距離、距最近火車站距離、高速公路出入口數來刻畫交通可達性對服務業空間分布的影響。社會經濟因素對服務業商業網點分布有著重要影響，服務業空間分布不僅受到企業分布影響，還受到城鎮規模、產業專業化程度的影響，本文引入規模企業密度、企業密度、城鎮規模、城鎮化水平、服務行業專業化指數來考量社會經濟因素對服務業商業網點空間分布影響。政府政策對服務業具有引導作用，福州新區擁有多個產業示范區、濱海新城、機場等，本文引入虛擬變量來刻畫政府因素對服務業商業網點空間分布的影響。

基于上文結果發現，福州新區服務業商業網點的空間分布具有空間集聚特征，采用度量的空間自相關系數的Moran′s I指數為0.241，具有較好的顯著效果(p<0.01)，為此需要采用空間計量模型來分析各影響因素對服務業商業網點集聚的影響。由于空間杜賓模型(SDM)不僅考慮了被解釋變量的空間相關性，還考慮了解釋變量的空間相關性，因此本文將模型設定為空間杜賓模型。同時，為了比較結果，本文同時計算了多元線性模型(OLS)、空間滯后模型(SAR)、空間誤差模型(SEM)的結果。

Y=ρWY+Xβ+θWX+ε

(5)

式中：Y為被解釋變量；X為解釋變量；W為反映空間鄰接關系的空間權重矩陣，本文選擇0—1相鄰矩陣；ρ反映鄰近地區WY對被解釋變量Y的影響；θ反映鄰近地區WX對被解釋變量Y的影響；ε為模型的殘差項且滿足ε—N(0,σ2I)。

3.2 各因素對網點區位選擇的影響

從LogL、AIC、BIC的檢驗結果來看，SDM的結果顯著優于其他模型的檢驗結果，因此下文以SDM的結果為分析依據。從社會經濟因素來看，規模企業密度越大，對本地影響效應并不顯著，但對周邊鄉鎮具有顯著的“虹吸效應”；本地企業密度越高，對本地服務業具有顯著促進作用，對相鄰地區的服務業也具有顯著的促進作用，企業活動增加有利于服務業網點設施布局；城鎮規模對本地區影響效應不顯著，對周邊具有顯著促進作用，說明城鎮規模較大地區有利于帶動周邊地區服務業發展；城鎮化水平越高，有利于提高對本地服務業密度，但對相鄰地區的服務業卻表現出“虹吸效應”。生活性服務行業專業化指數對本地區是顯著為負，而對相鄰地區的空間溢出效應不顯著，說明服務業多樣化有利于整體發展。從交通區位因素來看，距福州市中心距離越近，服務業網店密度越大，對相鄰地區服務業密度具有正向的溢出作用；距最近縣級市中心距離越近，對本地服務業密度越大，但不顯著，越靠近最近縣級市中心的相鄰地區服務業密度越大；本地區距最近火車站距離越遠，服務業密度較高，對于相鄰地區距離火車站越近服務業密度越高，這是由于最近火車站布局于城市周邊地區；高速出入口數對本地和相鄰地區均為顯著負向影響，這主要是由于福州新區高速路網繞城而建導致的，其分布與城鎮服務業分布區存在一定的錯位布局。從政府因素來看，政府政策指引對本地區具有正向作用，未通過顯著性檢驗，而對周邊地區作用顯著為負且通過顯著性檢驗，這是目前福州新區的政策指引對生活服務業發展影響效應還未凸顯，新區城市功能存在較大發展空間，但已對周邊鄉鎮產生顯著的“虹吸效應”。

表3 福州新區服務業商業網點空間分布影響因素

(續表3)

變量OLSSARSEMSDMxW?x常數項 0.687(-1.86) 1.888( 0.76) 1.096(1.88)-2.309?(1.77)空間自回歸系數ρ-0.265(3.82) 0.640???(-1.53)空間自相關系數λ-0.685???(-3.75)

注：t statistics in parentheses；*表示p<0.05,**表示p<0.01,***表示p<0.001。

4 結論與建議

4.1 結論

本文利用福州新區生活性服務業POI數據，運用核密度分析、平均最近鄰法、Ripley′s K函數等分析了新區服務業空間集聚特征和分布影響因素，得到以下主要結論：①福州新區各類服務業主要集聚于三江口的核心區，其他地區呈現散點分布特征，整體上呈現“核心集聚，邊緣分散”的空間特征。②隨著空間尺度的增大，福州新區各類服務業空間集聚呈現“先增后減”的態勢，區位選擇空間尺度達到15.369km，表現出明顯的空間尺度依賴性。③福州新區各鄉鎮的服務業空間結構不完善，多類型和單類型專業化服務空間集聚交織發展。④服務業商業網點分布受到社會經濟、交通區位、政府政策等因素的影響，不同因素對服務業網點分布密度的影響不僅具有本地的直接效應，還對周邊地區具有明顯的“虹吸效應”。

4.2 建議

首先，堅持產城融合發展，形成以產業驅動的服務業優化布局模式。在企業密度、城鎮化水平較為高的濱海新城、江陰工業集中區、融僑經濟技術開發區等地合理布局生活性服務業，以滿足新區居民、工作群體對消費升級的需求，逐步在新區開發區、產業園周邊形成精細化、精致化、便利化的生活性服務業體系。

其次，堅持合理功能布局，形成多中心、多層次的服務業發展體系。當前福州新區的生活性服務業主要集中于核心區，需在濱海新城、閩江口組團、福清灣組團等加快布局服務業發展要素，進一步發揮新區先行先試政策引導作用，鼓勵多方參與優質服務業供給。

第三，堅持“港—產—城”聯動，形成差異化的服務業發展路徑。同時，借助新區海陸空交通優勢，發揮航空港、海港、高鐵等交通運輸優勢，充分利用交通區位影響服務業的“虹吸效應”，大力發展臨港與港航服務業。