地鐵TOD站點的商業(yè)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(fā)展理念，成都市已經于2018年公布49個地鐵站點的TOD項目規(guī)劃，為各小微企業(yè)帶來新的商機，而站點空間功能和發(fā)展模式也是現(xiàn)階段值得探討的問題。針對地鐵TOD站點的商業(yè)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(yè)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(yè)飽和度不足和周邊建設各方面發(fā)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(qū)開發(fā)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(xiàn)了各個城市組團的緊湊型開發(fā)。TOD理念建立了良好的社區(qū)范圍綠色交通系統(tǒng)，提高了城市土地資源的利用效率，實現(xiàn)了城市的可持續(xù)有序綠色發(fā)展。

在當前社會經濟迅速發(fā)展的背景下，我國的城市規(guī)模和城市人口急劇增加。國家統(tǒng)計局數據顯示，截至2019年年底，全國城鎮(zhèn)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(fā)展階段，同樣面臨著城市大規(guī)模擴展的問題。此外，從自然環(huán)境、地域結構、城市規(guī)模等因素上看，都為TOD模式的開發(fā)提供大量的機會。[1]

隨著城市軌道交通的快速建設與發(fā)展，我國學者從軌道交通站點選址、類型、站點對周邊地區(qū)的影響、站點周邊地區(qū)協(xié)同發(fā)展與規(guī)劃等不同角度展開研究，[2]但對于具體TOD的商業(yè)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(yè)飽和度的研究，為站點周邊商戶入駐提出相關規(guī)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(yè)、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(guī)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(yè)飽和度指標，并運用這些指標評價了區(qū)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(yè)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(lián)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(yī)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(yè)，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(yè)飽和度指標

2.3.1 理論基礎

（1）商業(yè)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(yè)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(yè)飽和度是商戶是否入駐的重要判斷指標。同行業(yè)飽和度能衡量該區(qū)域此行業(yè)的競爭激烈程度，同行業(yè)飽和度越高，商戶入駐風險越大;同行業(yè)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(yè)飽和度具有正效應，地鐵日均人流量對商業(yè)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(yè)飽和度越高，商業(yè)區(qū)的潛力越小;地鐵日均人流量越大，商業(yè)飽和度越低，商業(yè)區(qū)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(guī)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(yī)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(yè)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(yōu)劣程度又受到服務設施數量和該地區(qū)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(yè)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(yè)飽和度極高，當S=0時說明該地鐵站商業(yè)遠遠處于未飽和狀態(tài)。

（5）結果輸出。從數值結果上看，只有少數三個地鐵站的商業(yè)飽和度得分大于0.6，處于高度飽和的狀態(tài)。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(yè)未飽和的狀態(tài)。

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(yè)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(guī)劃，而商業(yè)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(guī)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(qū)域的商業(yè)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(fā)，能較為客觀地構造商業(yè)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(yè)飽和度指標比較

y3，y4，y8 占較小權重，即交通、金融保險、醫(yī)療保險對TOD站點的商業(yè)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(yè)飽和度不足

TOD商業(yè)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(fā)展尚處于雛形，因此目前大部分地鐵站都有很大的發(fā)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(yè)未飽和的狀態(tài)，具有較大的發(fā)展?jié)摿Α?/p>

5.2 地鐵站周邊建設發(fā)展不均衡

根據構建的八類商業(yè)飽和度指標得分值，發(fā)現(xiàn)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(fā)展不足的原因多種多樣，在制定發(fā)展策略時要因地制宜，多方面協(xié)調發(fā)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(yōu)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(yè)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(yè)空間結構優(yōu)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(qū)生活圈評價及優(yōu)化研究[D].蘭州：蘭州大學，2019.