城市居民不同等級商品購物行為的時空演化特征及影響因素
——以安徽省蕪湖市為例

許嶺怡，韓會然，楊成鳳

（安徽師范大學 地理與旅游學院，安徽 蕪湖 241002）

0 引言

21世紀以來，隨著社會經濟和現代互聯網技術的發展，使得消費社會逐漸趨于多元化、復雜化，個人消費活動復雜性增強，新型消費層出不窮，購物行為成為人文地理學研究的焦點之一。國內外對于購物行為的研究從宏觀供給層面轉為微觀需求層面，研究內容主要集中在商業空間研究、基礎理論、購物行為的時空特征及其影響因素分析、行為決策機制研究、模型預測與模擬等方面［1］。目前，國內外對于居民購物行為的研究已形成了一套完整的研究體系，并取得了顯著的研究成果。

國外對于居民購物行為的研究開始較早，居民購物行為自20 世紀60 年代以來已成為西方行為地理學的研究熱點之一。國外在研究內容上充分探討了居民購物行為時空特征，在此基礎上又更加細致地分析了城市空間形態、就業與居住地［2］、信息通信技術［3］、居民活動及購物地零售環境對居民購物行為的影響［4］等相關內容，同時研究內容從研究消費者外部空間行為特征走向研究決策過程。國內對于居民購物行為的研究起步較晚，研究始于20 世紀90年代，主要針對我國經濟發達地區，通過分析購物頻率、時段分布、消費時長等總結購物行為時間特征，通過分析購物出行平均距離、購物空間等級結構、購物出行方式等來總結購物行為的空間特征［5-8］。另外，在研究購物行為時空特征的基礎上創新性研究了不同收入地區購物行為的空間特征［9］，零售業態變革下居民在大型超市的購物行為特征［10］和特殊人群購物行為特征［11，12］。21 世紀以來，隨著經濟的發展和社會進步的不斷深入，在該領域的研究不再只是研究購物行為的特征，而是慢慢開始從商品不同等級和不同商業中心的購物空間決策的角度出發調查其影響因素和決策機制［13，14］；或構建相關模型討論居民購物行為的決策過程和影響因素，如購物出行時段選擇、購物出行模式決策、購物地點選擇、購物交通工具選擇等［15］。

近年來，隨著大數據和網絡經濟的快速發展和消費力量在現代社會的崛起，移動互聯網信息技術、電子商務、虛擬商圈的發展對居民購物行為產生了巨大的影響。居民購物行為的研究內容和方法隨之不斷地創新，研究重點轉移到電子商務影響下的消費者購物行為特征，且已有許多學者將大數據分析帶入消費者購物行為研究中。如：李民子等［16］利用WIFI定位數據獲取消費者購物行為時空信息，探究城市綜合體內居民的消費行為特征；李雨虹［17］通過線上和線下問卷調查，從“互聯網+”角度研究零售業顧客的消費行為及消費偏好。

綜上，國內外居民購物行為的研究重點主要在居民購物行為特征、影響因素和決策機制等方面。目前國內正在逐步深化關于居民購物行為的新模式、新機制與新影響因素的研究，研究方法也在不斷創新，增加了居民購物行為研究的系統性。值得注意的是，國內學者側重于對大城市進行探討和研究，如北京、上海、天津、南京、廣州等，單個案例分析受到重視，而對中小城市的研究較少。基于此，本文選擇安徽省蕪湖市為研究區域，對該市居民購物行為進行問卷調查和訪談，并對收集到的數據進行分析，分4 種不同等級商品探究該市居民購物行為的時空特征及變化情況，并通過構建回歸模型探討網絡購物、居民屬性特征等對居民購物行為的影響，以期能夠為蕪湖市和其他中小城市商業空間布局規劃提供借鑒參考。

1 研究區概況與數據來源

1.1 研究區概況

蕪湖市隸屬安徽省，位于長江以南，現轄無為市、南陵縣、鏡湖區、鳩江區、弋江區、灣氵止區、繁昌區7 個縣（市、區），總面積6026km2。全國第七次人口普查結果顯示，2020 年蕪湖市常住人口為364.44萬人（其中，城鎮人口263.53 萬人、鄉村人口100.91萬人），城鎮化率達到72.31%。2020 年，全市社會消費品零售總額1584.35 億元，限額以上零售額555.29億元。其中，網上零售額228.17 億元，占全市線上零售額的41.1%，較2019 年提高了7.0 個百分點，拉動全市線上零售額增長了3.7 個百分點，增長貢獻率達84.9%。可見，蕪湖市是一個線下購物和網絡購物均較發達的城市。2020 年，該市GDP 產值為3753 億元，約占安徽省GDP 總量的10%，在全省16 個城市中位居第二，僅次于省會合肥。安徽省“十四五”規劃支持蕪湖建設省域副中心城市和長三角具有重要影響力的現代化大城市。近年，蕪湖市榮獲“電子商務示范城市”“信息消費示范城市”“國土資源節約集約模范市”，入選“中國改革開放40 周年發展最成功的40 座城市”“數字經濟百強城市”，因此對蕪湖市進行研究具有典型性和代表性，對研究各省新崛起的非省會城市也具有借鑒作用。

1.2 數據來源

研究問卷設計主要劃分為以下4 個模塊：第一個模塊為消費者的購物基本情況，包括影響蕪湖市居民購物地點選擇的決策因素、網購、海淘、網絡營銷和消費者情感對居民購物行為的影響；第二個模塊為消費者10 年前和現在購買不同等級商品的地點和距離情況；第三個模塊為居民購買不同等級商品的決策過程，主要包括居民購物出行模式決策、出行時段決策、購物目的地決策、出行方式決策等；第四個模塊為被調查居民的屬性特征。鑒于篇幅限制，本文主要討論居民購物行為的時空特征及10 年前后的變化，并簡要闡述網絡購物、居民屬性特征等的影響。

問卷發放于2019 年7 月，為使調查樣本更加具有代表性，數據更加具有科學性，調研選擇蕪湖市市轄區的主要商業網點和依據各區空間分布選取的居住區作為問卷發放的地點。其中，商業網點包括中山路步行街商業圈、環赭山商業圈、新時代商業街商業圈、神山口商業圈、城南商業圈等5 大商業圈，居住區包括市中心城中片區、鏡湖北片區、城南片區、城東片區、開發區片區、三山片區等6 個居住區［18］。隨機選擇居民進行面對面調查，填寫并當場回收問卷。共發放調查問卷1000 份，回收950 份，有效問卷885 份，有效率達93.2%。被調查者的基本情況如表1 所示，樣本選取的隨機性保證了調查樣本的可靠性和科學性。

表1 被調查居民人口學特征及所占比例Table 1 Demographic characteristics and proportion of respondents

2 居民購物行為時間演化特征

購物行為的重要特征之一是購物行為的時間特征，表現為消費時段、消費時長兩個維度，主要受居民個人消費偏好、商業網點營業時間、交通便利程度、商業空間布局和所購買商品的屬性特征等因素的影響，同時城市交通節律和商業服務設施利用時間會受它的顯著影響［19］。借鑒已有學者的研究經驗，根據商品譜系將商品分為2 個等級4 種類型：低等級商品以蔬菜食品類、日常用品類商品為代表，高等級商品以服裝飾品類、家用電器類商品為代表［19］，從購物時段、購物出行花費時間和購物時長3個角度分析蕪湖市居民購物行為的時間特征。

2.1 不同等級商品購物時段分布特征

居民購物時段分布特征主要受商業網點營業時間、居民生活習慣和居民可自由支配時間等因素的綜合影響。從蕪湖市居民購買不同等級商品的購物時段分布上來看（圖1）：①蔬菜食品類商品在工作日的購物出行時段主要集中在早晨上班前（7：30 之前）和下午下班后（17：00 之后）；休息日的購物出行時段主要集中在早晨7：30—9：30，峰值略遲于工作日，9：30—17：00 間購買比例較工作日有所增加，但17：00 之后的比例比工作日少。這主要與我國居民愛早晨購買新鮮蔬菜的生活習慣有關，并受固定上下班時間的影響，工作日下班后順便買菜比率較高，占36.9%，而休息日的比率僅為19.6%。②日常用品類商品在工作日的購物出行時段主要集中在下午下班后（17：00 之后），其他時段人數比例相當；休息日，除早晨（7：30 之前）、中午（11：30—14：30）的購物出行人數比例較少，其他時間段購物出行人數比例相當，這可能是因為日常用品類商品的供應商鋪較多，居民可隨時就近購買，購物時間相對自由。③服裝飾品類商品和家用電器類商品的購物時段分布具有相似性，工作日主要集中在下午下班后（17：00 之后），而休息日從午后14：30 開始購物活動較多。這是因為在商品譜系中，這兩類商品均屬于高等級商品，一般都是在離家相對較遠的高等級中心地購買，且購物所需時間較長，因此大多數居民會選擇一個可自由支配時間較長的時間段進行。

圖1 蕪湖市工作日和休息日居民購買不同等級商品的時段分布Figure 1 Time distribution of purchasing different goods of residents on working days and rest days in Wuhu City

綜上可見，不同等級商品在工作日和休息日的購物時段分布存在差異，差異較大的為蔬菜食品類和日常用品類等低等級商品，而差異較小的為服裝飾品類和家用電器類等高等級商品。這可能是因為低等級商品購物所需時間相對短于高等級商品，且購物目的地也比高等級商品近，所以當休息日具有充足可自由支配時間的時候，低等級商品可以隨時就近購買，而高等級商品依舊需要選擇一個可自由支配時間較長的時間段進行購物活動。總體而言，休息日每個時段的購物頻率差值小于工作日，這主要是因為在工作日居民的購物行為受固定上班時間的制約，而休息日時間支配更自由。因此，居民購物時段的分布取決于居民是否擁有可自由支配的時間及自由支配時間的長短。

2.2 不同等級商品購物出行時間特征

隨著城市基礎設施建設的不斷完善，城市交通方式得到快速發展，居民出行的便利性也隨之提高。居民購物出行考慮的主要因素由時間成本和購物便利性逐漸轉變為出行距離。調查問卷數據顯示，居民在選擇購物地時考慮的主要因素為交通便利程度，占樣本總比例的13.7%，其次為離家遠近和商品質量，比例分別為11.8%和10.0%（圖2）。相關研究還表明，居民購物出行在某個時間范圍內一般不會考慮出行距離的遠近，只考慮購物目的地的屬性［20］。

圖2 居民購物地點選擇的影響因素Figure 2 Influencing factors of residents' shopping place choice

由蕪湖市居民購買不同等級商品路程所需時間可知（圖3）：①購買蔬菜食品類商品路程所花費的時間在10min以內的購物人數占比為62.0%，20min以內的占比為91.0%，說明絕大多數消費者購買蔬菜食品類商品在路上花費的時間較少。這主要是因為蔬菜食品類商品作為人們每日生活的必需品，購物網點布局較多，在居住地附近就可以消費。蔬菜食品類商品購物出行所花費的時間與購物人數呈負相關，路程花費的時間越長，去購買的人數越少。②購買日常用品類商品出行所花費的時間在20min 以內的集中了78.1%的購物人群，在20min 以內的居民人數與出行花費時間呈正相關，與蔬菜食品類商品類似。③服裝飾品類和家用電器類商品出行所花費時間的曲線呈倒“U”型，購物出行花費的時間頻率最高集中在20—40min 范圍之內，分別占該類商品的39.2%和36.6%，這與蕪湖市的城市規模和商業網點的空間布局有關，證明這個時間范圍基本可以到達主要商圈。這兩類商品購物出行所花費的時間主要集中在20—60min，分別占該類商品的80.4%和77.5%；購買這兩類商品的居民出行花費的時間在40min以上的人數比例明顯高于蔬菜和日常用品類商品；也有部分居民這兩類商品出行花費時間超過1h，比例分別為7.2%和9.6%。這是由于這兩類商品屬于高等級商品，隨著生活水品的提高，居民更加追求服裝飾品類商品的品牌、質量和個性化。而家用電器為耐用消費品且價格昂貴，居民選擇一般很謹慎，相較于價格來說，居民更加關注它的質量、口碑和售后服務，因此部分居民會到市中心的綜合式購物中心或專賣店購買，居民愿意花費較長的時間去較遠的地方購買。

圖3 居民前往購物地的時間成本Figure 3 Time cost for residents to travel to the shopping place

總體上而言，商品等級的高低影響著居民購物出行的時間長短，購買蔬菜食品類和日常用品類等低等級商品的居民愿意花費的出行時間較短，多集中在20min 以內，而購買服裝飾品類和家用電器類等高等級商品的居民愿意花費的出行時間相對較長，主要集中在20—60min 以內。這也與不同等級商品的空間布局有關，低等級商品的銷售地數量較多、布局較密集，而高等級商品的銷售地數量較少、布局較稀疏。

2.3 不同等級商品購物時長特征

在購買不同等級商品時，居民的決策過程是不同的，一些商品的購物時長短、購物過程簡單，另一些商品的購物過程則較為復雜、花費時間較多，這主要與商品的屬性、參與購買過程的人數多少等因素有關。從蕪湖市居民購買不同等級商品的購物時長來看（圖4），購物時長隨著商品等級的提高而延長。居民購買蔬菜食品類商品所花費的時間在30min 以內，30min以內的人數占樣本總數的63.3%；購買日常用品類商品所需時間在總樣數中占比最高的是30min—1h，比例為37.7%，其次是30min 之內的，比例為33.9%，1h以內占到總體樣本的71.6%。這是由于蔬菜食品類商品和日常用品類商品為低等級商品，居民已經形成了特定的購物習慣，例如品牌、購物地都會選擇之前購買過的，不需要太多時間的斟酌考慮。居民購買服裝飾品類商品的平均花費時間在1—2h左右，比例達52.0%；購買家用電器類商品花費的時間最長，主要集中在1h—3h，比例達62.8%。這主要是由于服裝飾品類商品和家用電器類商品屬于高等級商品，居民的選擇更加慎重，需比較品牌、質量和價格。這兩類商品在購物過程中大都為多人同行，增加了討論商量的時間，因此花費的時間也就更長。

圖4 居民購買不同等級商品所需時間Figure 4 Time required for residents to buy goods of different grades

2.4 購物行為時間演化特征

本文通過對比前人在2011 年的研究［5］，發現4類商品購物時段分布在休息日呈現分散化的趨勢，日常用品類商品表現得最為明顯，且蕪湖市居民夜晚（本文界定為19：00 以后）購物活動急劇增加且活躍度較高。具體來看，蔬菜食品類商品在工作日和休息日的購物高峰期并沒有變，工作日上午上班前，下午下班后，休息日主要是上午，反映了蕪湖市蔬菜食品類商品購物活動范圍、購物方式和購買途徑基本穩定且受其他因素的影響較小；日常用品類商品在工作日的購物活動時段分布的高峰期由上午下班后（11：30—14：30）變為下午下班后（17：00 后），休息日購物活動時段分布相較于2011 年更加均勻，這與蕪湖市正在逐步建立社區級的購物圈，并將它們打造成家門口就可以滿足居民的大部分購物需求的商業網點有關，城市商業空間結構的完善使居民的購物更加便利；服裝飾品類和家用電類商品在工作日的購物高峰期由17：00—19：00 變為19：00 之后，休息日購物活動高峰期由上午和下午變為下午和晚上。除了蔬菜食品類商品在休息日夜間購物活動人數比例為8%以外，其他商品無論在工作日還是休息日，在夜間的購物人數比例都達到了15%以上，可見蕪湖市夜間購物活動較活躍。蕪湖市居民夜間消費旺盛的特征，主要與居民通常在夜間擁有較多的可自由支配時間和蕪湖商業設施發達且夜間營業時間長有關。

3 居民購物行為的空間演化特征

3.1 不同等級商品購物出行距離特征

中心地理論指出，中心性和等級性是商業網點分布的主要特征，高級中心地具有高級職能布局，低級中心地具有低級職能布局，低等級的中心地包含在高等級中心地之中。故居民購買蔬菜食品類和日常用品類等低等級商品時基本在低級中心地就可以滿足需要，但只有中級或高級中心地才能滿足居民購買高等級商品或者獲得高檔次服務的需要。蕪湖市居民購物出行平均距離從近到遠依次是蔬菜食品類商品、日常用品類商品、服裝飾品類商品和家用電器類商品，據此可以將不同等級商品購物活動抽象成一個空間圈層結構，形成該市居民購買不同等級商品的出行空間圈層結構（圖5）。按照購物中心與家距離由近到遠的順序，購物行為圈層可以劃分為4個圈層：①蔬菜食品類商品購物圈層，平均出行距離為1.42km，主要集中在社區級購物圈；②日常用品類商品購物圈層，平均出行距離為1.72km，也主要集中在社區級購物圈，但比起蔬菜食品類向外擴散；③服裝飾品類商品購物圈層，平均出行距離為2.07km；④家用電器類商品購物圈層，平均出行距離為2.65km。

圖5 10 年前后蕪湖市居民購物出行空間圈層結構Figure 5 Spatial circle structure of shopping trip of residents in Wuhu City before and after 10 years

總體而言，商品等級越高，對應的圈層等級也越高。但居民購物出行并不一定完全遵從最短距離原則。一方面，對于低等級商品（即生活必需品），居民一般會就近購買，但隨著城市生活節奏的加快和商業設施提供服務的逐漸完善，居民也可能會選擇到集購物、娛樂、生活為一體的綜合式購物中心進行“一站式”購物，因此出行距離增加；另一方面，隨著人們日益增長的生活水平需要，消費需求不斷升級，居民逐漸關注商品的品質、個性化、購物的體驗性，且城市的交通設施也更加完善和便利，更有利于居民的出行，因此越來越多的居民也更樂意到更遠的商業中心采購商品。

3.2 購物行為空間演化特征

本文通過分析蕪湖市居民10 年前后購買不同等級商品的出行平均距離，發現蕪湖市居民購物出行的平均距離在10 年中整體上呈現明顯的收縮趨勢，但依舊遵循商品等級越高，出行平均距離越遠的等級規律（圖5），反映了蕪湖市購物活動更加便利。購買蔬菜食品類、日常用品類、服裝飾品類、家用電器類商品的平均出行距離分別由10 年前的1.91km、2.32km、3.94km、4.67km 縮短到10 年后的1.42km、1.72km、2. 07km、2. 65km，分 別 縮 短 了 0. 49km、0.6km、1.87km 和2.02km，呈現隨著商品等級的提高，縮短的出行距離越大的規律。最高級別（家用電器類）與最低級別（蔬菜食品類）商品的平均出行距離差值由10 年前的2.76km縮短為現在的1.23km。同時，發現高等級商品（后兩類）購物地和低等級商品（前兩類）購物地之間的平均距離縮短，10 年前平均出行距離差值為1.62km，現在僅為0.35km，主要原因是：多核心、扁平化格局是蕪湖城市空間結構正在發展的趨勢，因此居民出行較短的距離即可到達集購物、娛樂、生活為一體的高等級購物中心。社區級商業中心所完善的職能主要是提供高等級的商品和服務，因此高等級商品購物出行距離就會減小。另外，隨著大規模電子商務的興起，網購已經成為當地居民的主要購物方式之一，因此大大縮短了出行平均距離，尤其是服裝飾品類和家用電器類商品的網購比例較高，大大縮短了居民的購物出行平均距離。

4 居民購物行為時空特征的影響因素

居民購物行為的時空特征受到多種因素的綜合影響，不僅受到客觀因素即購物中心的面積、距離等宏觀層面的影響，還受到消費者自身因素即主觀因素的影響。近年來以網絡經濟為基礎的各大電子商務平臺的出現，以其及時性、便捷性、不受時間約束等優勢贏得了消費者的青睞，打破了消費的時空限制，對時空特征產生了影響。本文以網購和性別、年齡、收入、受教育程度等居民屬性為自變量，以4 個等級商品的購物出行時段和購物地點離家的距離為因變量構建回歸模型，探討網購和居民屬性對購物行為時間和空間特征的影響。

4.1 網購及居民屬性對時間特征的影響

為了反映解釋變量的相對影響，本文在回歸中納入了其標準化值（即Z 值分數）。通過檢驗，所有自變量的方差膨脹因子在2 以下，因此各自變量之間不存在嚴重的共線性。考慮到工作日和休息日購物出行時間特征的差異，將因變量劃分為工作日和休息日。

從網購和居民屬性對購物行為時間特征的影響來看（表2），網購無論是工作日還是休息日，與日常用品類商品購物時間特征均呈現顯著負向關聯，表明高的網購頻率可以使居民購買日常用品類商品的出行時段更加的靈活隨機；而只在休息日與服裝飾品類商品呈顯著負向關聯和家用電器類商品呈顯著正向關聯，這可能是因為居民在工作日受到通勤時間的限制，并沒有足夠的時間通過網購去挑選高等級的商品。另外，網購對蔬菜食品類商品并無顯著的影響，這主要是因為蔬菜食品類商品等級低，在家周邊即可方便快捷購買，且親自現場購買可以保證食品的新鮮。上述發現表明，盡管網購并沒有對所有商品的出行時間特征產生影響，但網購的出現在一定程度上打破了購物出行的時間限制，讓居民的購物時間更加隨時隨心。值得注意的是，網購同樣受到通勤時間的限制。

表2 不同等級商品購物行為時間特征的影響因素Table 2 Influencing factors of time characteristics of shopping behaviour of different gra des of goods

與此同時，居民屬性對購物行為時間特征的影響也不容小覷。年齡與蔬菜食品類和家用電器類商品的購物出行時間特征和工作日的服裝飾品類商品購物出行時間特征呈顯著負向關聯，表明人們隨著年齡的增長，購物出行時間越早，這可能和不同年齡人群的生活習慣和睡眠要求不同有關，老年人睡眠時間少且早睡早起，而年輕人則與之相反；受教育程度與日常用品類、服裝飾品類、家用電器類商品和工作日的蔬菜食品類商品呈顯著正向關聯，表明高學歷人群傾向于晚出行；私家車的擁有狀況分別與工作日蔬菜食品類商品的購物出行時間特征呈顯著正向關聯，與休息日日常用品類和服裝飾品類商品呈顯著負向關聯，表明相較于無私家車的居民，擁有私家車的居民在工作日購買蔬菜食品類商品的出行時間較早，在休息日購買日常用品類和服裝飾品類商品的出行時間相對較晚；家庭結構對休息日的蔬菜食品類、服裝飾品類和家用電器類商品產生顯著負影響，即家庭成員越多在休息日出行時間相對較早，因為只有在休息日家庭成員才會有更多的可能一起出行，出行的成員越多，越需要盡早出門；職業與工作日日常用品類商品呈顯著負向關聯，與休息日服裝飾品類商品呈顯著正向關聯；性別與工作日家用電器類商品呈顯著正向關聯，表明女性比男性的出行時間更早。綜上，在研究的居民屬性中，僅月收入對購物出行的時間特征無顯著的影響。

4.2 網購及居民屬性對空間特征的影響

從網購和居民屬性對購物行為空間特征的影響來看（表3），網購對服裝飾品類、家用電器類等高等級商品具有顯著的正向影響，高頻率的網購會縮短居民購買高等級商品出行的距離。但網購對蔬菜食品類和日常用品類等低等級商品的影響卻是微乎其微，這可能是因為便利店或小型超市以方便、快捷和接近消費者為優勢，推進了社區級商業體系的發展與升級，使得居民購買低等級商品比網購更加快捷方便。對于高等級商品來說，居民挑選的時間會更長，對產品的各項要求更高，但多種電商平臺、網紅直播帶貨、博主購物分享等也可為居民挑選好質量上乘、價格優惠的商品。隨著現代物流業的快速發展，網絡上購買商品運輸所需時間大大減少，消費者等待收貨的時間縮短且送貨上門，因此消費者也愿意去網上購買商品。綜上，雖然網購僅對高等級商品的購物出行空間特征產生顯著的影響，但是一定程度上購物出行平均距離隨之縮短，打破了購物出行的空間限制性。

表3 不同等級商品購物行為空間特征的影響因素Table 3 Influencing factors of spatial characteristics of shopping behaviour of different grades of goods

對于居民屬性所產生的影響，從4 種不同等級商品來看，服裝飾品類和家用電器類等高等級商品的購物出行空間特征受私家車擁有情況和職業的顯著影響，與私家車呈顯著負向關聯。對家用電器類商品而言，相較于有私家車，無私家車對出行距離的影響更為關鍵，說明擁有私家車會增加購物出行距離，而服裝飾品類商品正好與之相反；職業與家用電器類商品呈顯著正相關，與服裝飾品類商品呈顯著負相關，且對農民的影響程度最大，黨政機關與事業單位人員、專業技術人員、普通職員、學生、其他的影響程度次之，最后為企事業管理人員、離退休人員、個體商業戶、軍人。蔬菜食品類商品購物出行距離受職業、家庭結構和教育程度的顯著影響，其中：家庭結構為顯著正向關聯，說明家庭成員多，會增加出行距離；教育程度為顯著負向關聯，接受的教育越多，學歷越高的居民出行距離越短。日常用品類商品的購物出行距離主要受職業、家庭結構和年齡的顯著影響，其中：家庭結構為顯著負向關聯，且1—5人的家庭結構影響更為顯著；年齡為顯著負向影響，說明年齡的增大會帶來出行距離的縮短。綜上，購物出行空間特征受私家車、職業、家庭結構、教育程度、年齡的顯著影響。值得注意的是，職業對4 種商品均有顯著影響，在眾多影響因素中重要性最高。

5 結論與討論

本文通過分析2019 年蕪湖市居民購物行為調查問卷及訪談等相關數據與資料，研究了該市居民購物行為的時空特征及其變化情況，并通過構建回歸模型探討了網購和居民屬性對購物出行時空特征的影響。結果發現：①從時間特征看，居民是否擁有自由支配時間及自由支配時間的長短決定了居民購物時段在一天中的分布狀況。商品等級的高低影響著居民的購物出行時長和購物花費的時間，表現為隨著商品等級的提高，居民購物出行時長的不敏感區延長，購物所花費的時間增多。從空間特征看，蕪湖市居民購物出行平均距離隨著商品等級的提高而增加，蔬菜食品類、日常用品類、服裝飾品類和家用電器類商品的平均出行距離依次為1. 42km、1.72km、2.07km和2.65km，表現出明顯的出行空間圈層結構。②從時間演化特征來看，10 年間4 類商品購物時段分布在休息日有分散化趨勢，以日常用品類表現最為明顯，且蕪湖市居民夜晚購物活動急劇增加且活躍度高。③從空間演化特征看，10 年來蕪湖市居民購物的平均距離整體上呈現收縮趨勢，且隨著商品等級的提高，縮短的出行距離越大，4 類商品分別縮短了0.49km、0.6km、1.87km 和2.02km。④網購的出現打破了消費的時空限制。總的來說，網購頻率的增加縮短了購物出行的平均距離，在高等級商品中尤其突出。網購頻率的增加使得購物出行的時間更加的隨時隨心，但網購僅在休息日對高等級的商品產生影響，表明網購同樣受到通勤時間的限制。⑤不同屬性居民在購物行為上存在明顯差異。從時間特征上看，居民的年齡與低等級商品和工作日的服裝飾品類商品的購物出行時間存在顯著的負向關聯；受教育程度與高等級商品、日常用品類商品，以及工作日的蔬菜食品類商品的購物出行時間存在顯著正向關聯；私家車、家庭結構、職業、性別對居民某些商品的購物出行時間產生顯著影響。從空間特征來看，職業對高等級商品和低等級商品的購物出行距離均產生顯著影響；私家車僅對高等級商品的購物出行距離產生影響；家庭結構僅對低等級商品的出行距離產生影響；教育程度與蔬菜食品類商品的購物出行距離呈顯著負向關聯；年齡與日常用品類商品出行距離呈顯著負向關聯。