移動智能設備使用的城市商業空間效應研究

劉學　羅潔瓊

摘要：移動智能設備的普及，重塑了居民的購物模式和形態，進而重構了城市商業空間。本文根據2017年南通市居民購物行為問卷調查數據，以居民購物行為為切入點，通過多項式邏輯回歸模型，重點從空間規模和空間分布兩個方面探討移動智能設備使用下南通市居民購物行為的空間效應，得出如下結論：第一，使用移動端購物較多的南通居民購物出行更頻繁，這會促進城市實體商業空間的擴張;第二，使用移動端較多的南通居民可選擇的購物場所數量更多，這會促進城市商業空間分布的均質化。

關鍵詞：移動智能設備;居民購物行為;城市商業空間;空間效應;南通

中圖分類號：F724 文獻標識碼：A 文章編號：1004-9436（2021）04-000-03

隨著移動智能設備的廣泛普及，居民可以隨時隨地連接互聯網，這促進了移動購物的普及與應用。移動智能設備的廣泛使用重塑了居民消費行為，進而對城市商業空間產生影響。因此，移動智能設備使用下居民購物行為的變化以及這些變化引起的城市商業空間效應，成為政府和學者關注的主要議題[1]。

地理學領域對傳統信息設備影響下城市商業空間的研究僅從傳統信息設備使用對傳統購物行為替代還是補充的角度[1-4]，預測未來城市商業空間規模和商業空間布局的變化。一方面，由于移動智能設備發展時間較短，對移動智能設備影響下居民購物行為的研究缺乏，而基于移動智能設備獲取信息的便捷性，未來其會對居民購物行為產生持續影響，使城市商業空間重構更加復雜;另一方面，缺乏從購物行為視角對移動智能設備使用的城市商業空間重構的實證研究。因此，亟須對移動智能設備使用下的城市商業空間重構這一議題進行理論建構與實證研究，為移動智能設備使用背景下的基于居民需求的城市商業空間規劃建設提供決策依據。

1 研究假設

本文以居民的購物行為為切入點，以信息設備的使用弱化了居民購物行為的時空制約為基礎，從空間規模與空間分布兩方面提出城市商業空間重構的研究假設。第一，研究假設I：空間規模效應。本文認為居民對信息設備的日常使用，大大激發了居民的購物欲望，從而增加了購物出行次數。因此，信息設備尤其是可隨時隨地使用的移動智能設備的使用，補充居民購物出行，從整體上加劇了城市商業空間規模的擴張。第二，研究假設II：空間分布效應。信息技術驅動下，居民購物出行搜尋空間范圍擴大，意味著居民購物出行范圍發生變化，從而增加了居民購物出行距離。因此，在信息設備尤其是移動智能設備的使用下，城市商業空間呈現出空間分布均質化的重構特征。

2 研究區域、數據及方法

2.1 研究區域與數據來源

南通市地處江蘇省東南部，東抵黃海、南望長江，與上海、蘇州隔江相望，作為上海大都市圈北翼的門戶城市，是長江經濟帶的重要組成部分。近20年來，南通城市化和工業化進程呈跳躍式發展，南通居民的生活水準和品質得到了較大的提升。2014年以來，南通信息基礎設施建設和互聯網經濟發展迅速。本文研究區域為南通市市區，總面積418.03平方公里，常住人口120.45萬[5]。

2017年11月—2018年3月，課題組通過面對面發放紙質調查表的方式，對移動信息時代的居民購物行為活動進行調研。選擇南通市區范圍內5個人流匯集的地區，隨機發放問卷，從而使問卷的樣本更具代表性。調查共發放調查問卷1100份，有效回收率為94.9%。

2.2 研究方法

多項式邏輯回歸模型主要用于驗證在控制變量的前提下，移動端購物頻率、電腦端購物頻率，以及移動端購物頻率和電腦端購物頻率，分別對不同實體購物頻率影響的可能性或趨勢;移動端使用頻率、電腦端使用頻率，以及移動端使用頻率和電腦端使用頻率，對不同可選擇的購物場所數量影響的可能性或趨勢。

3 移動智能設備使用的城市商業空間效應

3.1 移動智能設備使用對城市商業空間規模的影響

3.1.1 傳統信息設備使用補充購物出行

（1）變量選擇。選取影響居民實體店購買衣服鞋帽這一類體驗型商品頻率的3個一級變量，分別為社會經濟屬性變量、虛擬購物行為屬性變量和空間屬性變量。其中，社會經濟屬性變量包括性別、年齡、文化程度和家庭月收入4個二級變量;虛擬購物行為屬性變量指居民使用信息設備購物的頻率;空間屬性變量主要區分被調查樣本的居住空間環境，分為中心圈層和外圍圈層兩個二級變量。選擇實體店購買衣服鞋帽類商品頻率作為因變量。

（2）模型結果分析。模型結果表明（見表1），在控制社會經濟屬性變量和空間屬性變量的情況下，居民電腦端購物頻率與實體店購物頻率之間呈現正相關關系，即居民在電腦端購物越頻繁，相應地在實體店購物就越頻繁。

3.1.2 移動智能設備使用補充購物出行

模型結果表明（見表2），在控制社會經濟屬性變量和空間屬性變量的情況下，居民移動端購物頻率與實體店購物頻率之間呈正相關關系，即居民移動端購物的頻率越高，相應地在實體店購物的頻率也越高。

3.1.3 兩種信息設備使用對購物出行補充效應的對比

（1）移動智能設備使用對購物出行的補充效應更強。本文進一步控制社會經濟屬性變量和空間屬性變量，將移動端購物和電腦端購物行為同時作為解釋變量，構建新的多項式邏輯回歸模型。模型結果表明（見表3），在控制社會經濟屬性變量和空間屬性變量的情況下，居民移動端購物頻率與電腦端購物頻率對實體店購物頻率具有顯著影響，居民電腦端購物頻率與實體購物頻率以及移動端購物頻率與實體店購物頻率之間都呈正相關關系。比較模型中移動端和電腦端購物頻率的回歸系數，R移動端>R電腦端，因此，居民在移動端購買衣服鞋帽類商品的頻率對在實體店購買衣服鞋帽類商品的頻率的補充效應程度大于電腦端。

（2）移動智能設備使用加劇商業空間規模擴張。居民使用信息設備購物與實體店購物出行之間是相互補充的關系，即信息設備的使用生成了新的實體店購物出行。且與使用電腦端購物較多的南通居民相比，使用移動端購物較多的南通居民實體店購物出行更頻繁，進而可以認為移動智能設備使用會在整體上加劇城市實體商業空間規模的擴張（空間效應I）。綜上所述，移動智能設備的普及并不會對城市實體商業空間規模帶來較大沖擊，打破了移動智能設備使用導致城市實體商業空間整體規模萎縮，甚至實體店消亡的擔憂[6]。

3.2 移動智能設備使用對城市商業空間分布的影響

3.2.1 傳統信息設備使用增加購物場所數量

（1）變量選擇。選取影響居民可選擇購物場所數量的3個一級變量，分別為社會經濟屬性變量、互聯網行為屬性變量和空間屬性變量。其中，社會經濟屬性變量包括性別、年齡、文化程度及家庭月收入4個二級變量;互聯網行為屬性變量指居民使用信息設備上網頻率;空間屬性變量主要區分被調查樣本的居住空間環境，分為中心圈層和外圍圈層兩個二級變量。選取居民經常去的購買衣服鞋帽類商品的購物場所數量作為因變量。

（2）模型結果分析。模型結果表明（見表4），在控制社會經濟屬性變量和空間屬性變量的情況下，居民電腦端使用頻率與居民可選擇的購物場所數量之間呈正相關關系，即居民電腦端使用越頻繁，相應地可選擇的購物場所的數量也越多。

3.2.2 移動智能設備使用增加購物場所數量

模型結果表明（見表5），在控制社會經濟屬性變量和空間屬性變量的情況下，居民移動端使用頻率與居民可選擇的購物場所數量之間呈正相關關系，即居民移動端使用越頻繁，相應地可選擇的購物場所的數量就越多。

3.2.3 兩種信息設備使用對購物出行補充效應的對比

（1）移動智能設備使用顯著增加購物場所數量。模型結果表明（見表6），在控制社會經濟屬性變量和空間屬性變量的情況下，居民移動端購買頻率與可選擇購物場所數量、電腦端購買頻率與可選擇購物場所數量之間呈正相關關系;居民移動端使用越頻繁，相應地可選擇的購物場所的數量就越多。比較模型中移動端和電腦端使用頻率的回歸系數，R移動端>R電腦端，因此，相比于傳統信息設備使用頻繁的居民，移動智能設備使用頻繁的居民日常出行可選擇的購物場所數量更多。

（2）移動智能設備的使用加劇了商業空間分布均質化。相比于傳統信息設備使用較少的南通居民，傳統信息設備使用較多的南通居民可選擇的購物場所數量更多;相比于移動智能設備使用較少的南通居民，移動智能設備使用較多的南通居民可選擇的購物場所數量更多;相比于傳統信息設備使用較多的南通居民，移動智能設備使用較多的南通居民可選擇的購物場所數量更多。因此，移動智能設備的應用弱化了空間距離對購物出行的影響，使居民在空間上更加自由地“流動”，從而促使城市商業要素和活動向城市郊區擴散，在郊區形成新的集聚區，導致未來城市商業空間的空間分布更加均質化（空間效應II）。綜上所述，由于城市的擴展和移動智能設備使用下居民消費習慣的改變，未來城市商業空間布局將突破現有的圈層式結構演化成均等化、網絡化和扁平化的分散布局。

4 結語

本文以移動智能設備的普及為背景，以居民購物行為為切入點，引入多項式邏輯回歸模型，探討了南通居民購物行為的空間效應，得出了兩點結論。第一，相比于使用電腦端購物頻率較低的南通居民，使用電腦端購物頻率較高的南通居民購物出行更頻繁;相比于使用移動端購物頻率較低的南通居民，使用移動端購物頻率較高的南通居民購物出行更頻繁;相比于使用電腦端購物較多的南通居民，使用移動端購物較多的南通居民購物出行更頻繁，這會促進城市實體商業空間規模的擴張，進而論證了空間效應I。第二，相比于電腦端使用較少的南通居民，電腦端使用較多的南通居民可選擇的購物場所數量更多;相比于移動端使用較少的南通居民，移動端使用較多的南通居民可選擇的購物場所數量更多;相比于電腦端使用較多的南通居民，移動端使用較多的南通居民可選擇的購物場所數量更多，這會促進城市商業空間分布的均質化，進而論證了空間效應II。

參考文獻：

[1] 杜曉娟，甄峰，等.南京市居民購物行為的影響因素和空間效應——基于四種商品的對比研究[J].地理研究，2017，36（5）：957-971.

[2] 劉學，甄峰，王波，等.時空制約對南京城市居民網上購物頻率的影響研究[J].世界地理研究，2016，25（05）：92-100.

[3] 張永明，甄峰.城市居民網絡與實體購物互動模式及空間分異——以南京為例[J].經濟地理，2017，37（1）：15-22.

[4] 劉學，甄峰，張敏，等.網上購物對個人出行與城市零售空間影響的研究進展及啟示[J].地理科學進展，2015，34（1）：48-54.

[5] 南通市統計局. 2017年南通市統計年鑒[M].北京：中國統計出版社， 2017：95-97.

[6] 秦艷艷.網絡社會背景下的城市商業空間研究[D].大連：大連理工大學，2014.

作者簡介：劉學（1983—），女，江蘇連云港人，博士，副教授，系本文通訊作者，研究方向：信息技術對城市空間影響。