基于大數據的成都市培訓機構聚集模式探討

楊山力 張 誠 吳 偉 陳 晗

(成都市規劃設計研究院,四川 成都 610041)

1 概述

教育作為城市發展的“動力源”,是城市發展現代化的重要標志之一，要求越來越多不同類型的培訓機構。成都市作為全國教育的重鎮,根據《2014年—2018年中國教育培訓行業市場調查與發展前景分析研究報告》表明成都市的教育培訓市場位居全國前五。隨著成都市人均收入的提高和對教育的重視,成都市的培訓機構市場將會越來越大,越做越強。相關調查報告顯示,成都的培訓機構已經實現了“從一條街到一座城”的轉變。面對市場的大量需求,如何確保培訓機構的便利化和公平化,最大程度的推進教育的均衡發展,滿足全民對于培訓機構的需求,需要我們對成都市中心城區的培訓機構的發展水平和數量進行研究分析,發現不足,取長補短,來不斷優化培訓資源,最終實現培訓機構的多元化合理分布。

2 數據源

本文以成都市中心城區(11+2)為研究區域,利用網絡爬蟲技術獲取研究區域中大眾點評的教育模塊[1]上的所有培訓機構數據，包括店名、類別、經緯度、詳細地址、培訓效果、培訓環境、師資、分店數量、評論數等屬性信息[2],數據爬取時間為2020年8月,原始數據共計8 006家培訓機構店鋪。為了確保結果的準確性和真實性,首先對原始數據進行預處理,去掉非餐飲的點位和重復的點位信息,然后采用坐標轉換技術將其轉為CGCS-WGS84通用坐標系,最終篩選出的有效培訓機構點位個數為7 976家(見圖1)。同時利用爬蟲技術基于百度地圖對研究區域中的小區大門位置信息進行獲取包括大門名稱、大門地址、經緯度信息。數據爬取時間為2019年12月,通過數據清洗和整理,小區大門數據的最終有效數據為18 389條(見圖2)。

3 研究方法

為了研究成都市中心城區各行政區內的培訓機構空間聚集特征,分別從環境品質、品牌效應、便利指數、香農—威納指數(該指數主要用于衡量各行政區域內不同類型的培訓機構的豐富程度和均勻程度)四個維度,共計7個指標體系來進行綜合評價分析(見表1)。然后對這7個指標進行系統聚類[3],通過矩陣運算計算出各個行政區域之間的歐式距離,最終識別出成都市中心城區各行政區域內培訓機構的空間聚集模式特征。

3.1 便利指數

便利指數主要用來衡量各行政區內各個住宅小區從小區大門到最臨近的培訓機構的平均直線距離,間接反映居住小區到培訓機構的便利性[4]。

表1 指標體系與描述

其中,i為不同行政區內不同住宅小區的位置坐標；j為不同行政區內不同培訓機構的位置坐標；c為各個行政區域內培訓機構的類型總和。

當D值越小,表明該研究區域內的居住小區到對應的培訓機構越近。當D值越大,表明該研究區域內的居住小區到對應的培訓機構越遠。

3.2 香農—威納指數

本文利用香農指數來研究成都市中心城區各行政區內的培訓機構類型是否豐富、是否均勻分布[5]。香農—威納指數(H)[6]的計算公式如下：

其中，s為群落物種豐富度指數,即物種類型總數；pi為物種i的相對豐度。

當群落完全均勻,即群落中所有物種豐富度完全一致時,香農—威納指數的值達到最大[7]。

3.3 系統聚類

本文采用系統聚類分析法(Hierarchical Cluster)對成都市中心城區各行政區內的培訓機構按照對應的評價指標體系進行分類統計。由于指標之間量綱不同,會使得不同指標的影響權重存在差異[8]。因此,需要對所有指標統一進行標準化處理。其中各個類別之間的歐式距離計算公式為:

數據標準化計算公式為:

4 結論分析

通過對成都市中心城區各行政區域的數據進行收集,并利用上述計算公式對成都市中心城區各區域的便利指數和香農指數進行計算,結果如表2所示。

利用SPSS軟件對表2中評價成都市各行政區域內培訓機構發展水平的指標表進行標準化處理,然后進行系統聚類分析,結果如圖3所示。發展水平空間位置聚類圖見圖4。

根據系統聚類樹狀圖進行劃分,當不同類別間的距離等于5時,成都市中心城區的各個行政區域具有較好的分類效果,大致可以將成都市中心城區分為六個等級。金牛區、成華區、錦江區、青羊區和高新區被歸為同一等級,武侯區被單獨劃為一級,郫都區、溫江區和龍泉驛區被歸為同一等級,雙流區和天府新區被歸為同一等級,新都區被單獨劃為一等級,青白江區被單獨劃為一等級。

表2 成都市中心城區各區域餐飲評價指標表

結合成都市的產業規劃定位與中心城區的產業功能區劃分,金牛區、成華區、錦江區、青羊區和高新區都屬于成都市的老城區,教育資源和對應的消費水平都比較高[9],所以它們被聚為了同一級。而武侯區因為在連鎖店數量和便利指數上與其他老城區差距比較大,所以被單獨劃為了一級。郫都區、溫江區和龍泉驛區同屬于二圈層,在培訓機構的連鎖數量、便利指數和香農指數上都比較相似,并且這些區域的房價和消費水平都比較低,轄區內的培訓機構數量也相對較少,因此它們被聚為了同一級。雙流區與天府新區被劃為了同一等級,天府新區是從雙流區中剝離出來的區域,所以兩者無論是在教育資源的配置和人均消費水平上都比較相似,區域內的培訓機構數量、類型和連鎖店數量等等指標都比較相似。但是隨著天府新區被定義為國家級新區,政府和其他企業不斷加大對該區域的資金與資本投入,所以天府新區的培訓機構在未來肯定能發展的更好。最后就是新都區和青白江區都被單獨劃為了一級。新都區因為在培訓機構的效果、師資和環境指標中都比較低(趨近于1),其對應的便利指數也超過了2 km。相比青白江區,其對應的培訓機構的效果、師資和環境指標都是中心城區域中最低的(<1),但其對應的便利指數卻小于1 km。所以新都區和青白江區都被單獨劃為了不同等級。

總而言之,利用系統聚類法對成都市中心城區的培訓機構聚集模式進行分析,結合實際情況驗證,聚類結果與實際情況比較吻合,這為補足成都市中心城區各行政區域的公共服務設施配套能起到對應的指導作用,也能為合理的規劃城市產業布局提供豐富的數據支撐和理論指導。