基于微博簽到的成都市夜經濟分布特征研究

靳 鑫，王成武*，汪宙峰，黃小梅

（1.西南石油大學地球科學與技術學院，成都 610500；2.西南交通大學地球科學與環境工程學院， 成都 611756）

隨著互聯網技術的快速發展和智能手機設備的普及，越來越多的人可以通過網絡社交平臺分享自己的生活足跡。以微博為代表的網絡社交平臺的廣泛使用，使得人們如何獲取大量精確的地理位置信息愈發快捷，也為研究各種地理現象提供重要的數據來源。Girardin[1]、Vu[2]等分別利用從游客在Flickr網站上分享的帶有精確地理位置信息的照片研究了游客的空間分布規律。作為國內主流微博應用的新浪微博，提供了基于位置的簽到服務，是國內最熱門的數據來源應用之一[3]。閆閃閃[4]、李娜[5]、賀小榮[6]等通過網絡爬蟲獲取精確的游客微博簽到數據，分析了旅游區內游客的時空行為特征。以上研究均說明在互聯網時代，利用數字社交平臺的簽到足跡，可以獲得精確的位置數據，從而進一步挖掘數據潛在的社會 價值。

夜經濟是指本地居民與外地游客在晚上六點到次日早晨六點進行的諸如餐飲、旅游、購物等一切經濟活動的總和[7]。夜經濟除了自身的經濟功能外，還具有文化和社會功能。發展夜經濟也是為了滿足城市居民日益增長的物質與文化生活的需要。目前已有學者對城市夜經濟進行了一定的研究。付曉東[8]、金元浦[9]分析了夜經濟文化價值，認為夜經濟體現了人們內在的文化需求，引領了新潮流。張金花[10]、吳敏[11]等研究了夜經濟的主要形式，認為夜經濟蘊藏著巨大的生產力。對于旅游城市，夜經濟具有較大的發展潛力。研究表明在經濟發達、旅游資源豐富的城市，外地游客對于城市旅游收入的影響大于本地居民[12]。以上研究為城市夜經濟的規劃與布局奠定了一定的理論基礎，但缺少從地理視角分析夜經濟的時空分布情況，尤其是本地居民與外地游客的時空分布差異。

微博的分享性、社交性及其易用性使得越來越多人在微博分享夜間旅游、美食、電影等夜經濟活動。研究表明社交媒體簽到數據包括了不同城市群體對活動地點和活動類型的偏好,能夠更加精準地反映城市活力[13]。同時一個區域擁有較高的微博簽到數也說明該地區具有高度的活力與衣食住行需求[14]。可見微博簽到的數量反映了地區夜經濟的發展程度。

本文利用Python爬蟲獲取成都市夜間微博簽到數據，有效識別夜間消費者中的本地居民與外地游客，通過時序分析和空間分析方法發掘成都市夜經濟的時空分布特征，洞悉本地居民與外地游客偏好的夜經濟區域，為成都市夜經濟現狀研究與未來規劃設計提供理論依據。

1 研究區概況

成都市位于中國西南部，四川盆地西部，自古有“天府之國”的美譽，是國家重要的高科技產業基地，是西部重要的中心城市。成都市夜經濟對全天經濟的貢獻位于全國前列，調查顯示成都市白領夜間消費的比例占全天消費的45%，高于全國平均水平與南方城市平均水平。可見夜經濟對成都市經濟的貢獻有著舉足輕重的地位。本文以成都市中心城區為研究范圍，研究成都市夜經濟時空分布情況。

2 研究數據與方法

2.1 數據采集

本文數據涉及成都市行政邊界數據、道路數據、地物點數據、新浪微博簽到數據。成都市行政邊界數據、道路數據、地物點數據來自全國地理信息資源目錄服務系統（http://www.webmap.cn）。新浪微博簽到數據是利用新浪微博開放平臺的位置服務接口API（application programming interface），獲得48645個在成都市簽到的用戶ID，去除廣告賬號后獲得有效微博用戶ID46879個，隨后獲得成都市中心城區有效簽到數據117505條。這些數據包括用戶ID、用戶性別、注冊地址、微博文本內容、簽到時間、簽到地址、經緯度信息等，覆蓋時間為2019年全年，樣例數據如 表 1所示。通過ArcMap對數據進行可視化，得到成都市夜經濟簽到分布圖（圖 1）。為研究本地居民與外地游客的空間分布差異，需要區分出兩種人群的簽到數據。首先刪除注冊地址為“其他”的12830條未知地址數據，然后選擇注冊地址為“四川-成都”的簽到數據為本地居民的簽到。根據Girardin[1]的研究，同一用戶的第一條微博與最后一條微博時間間隔超過30 d則不認為是一般意義上的游客，而是在本地定居的外地人，將其并入本地居民的范圍，最終得到22241個用戶ID的48 211條外地游客的有效數據與25 364個用戶ID的51 431條本地居民簽到 數據。

表 1 微博用戶簽到數據表

圖1 成都市夜經濟簽到分布

2.2 研究方法

2.2.1 核密度估算

核密度估算是研究城市熱點常用的一種基于密度的空間點模式非參數估計方法[15]。該方法可以根據已有數據的分布情況計算一定區域內數據的聚集程度[16]。本文采用核密度估算的方法與工具，對成都市夜經濟空間分布進行可視化分析，研究微博簽到點的空間分布特征。核密度函數的計算公式如下：

式中，f(x)表示在x處的核密度值；h是帶寬；n是在帶寬范圍內的已知要素數目；k是權重系數；xi是帶寬范圍內的第i個要素。以上變量中，對核密度影響最大的是帶寬h，經過反復實驗，選擇500 m為帶寬，對成都市夜經濟空間分布進行核密度分析。

2.2.2 時間分層法

采用時間分層法，分析夜經濟的時間變化規律。時間分層法包括以周為尺度間隔和以日為尺度間隔，以簽到率為指標來衡量活躍度。簽到率的計算公式如下：

式中，f(n)是簽到率；n為一段時間內的簽到數量；m為所有時間的簽到數量。在以周為尺度的時間分層法中，一日的簽到數為n，一周的簽到數為m，按照四個季度分別統計該季度的時間分布情況。在以日為尺度的時間分層法中，每30min的簽到數為n，整個夜晚時間的簽到數為m。對于本地居民與外地游客的時間分層研究則是把每日或每30min的簽到總數設為n，把本地居民或者外地游客周內或日內簽到總數設為m，進行對比研究。

2.2.3 平均最近鄰分析

平均最近鄰分析是用來分析事件點聚集效應的方法，平均最近鄰指數可以反映夜經濟的聚集和離散程度。平均最近鄰指數的公式如下：

式中，R是平均最近鄰指數；A是研究區域的面積；n是事件點的總數；di是第i個要素與最近鄰要素的距離。R<1表示事件具有集中分布的趨勢，R>1表示事件均勻離散分布，R=1表明事件隨機分布。使用平均最近鄰指數分析夜經濟的聚集程度隨著時間推移的變化情況，尤其是本地居民與外地游客聚集程度的變化情況。

3 結果分析

3.1 成都市夜經濟時間分布特征

3.1.1 夜經濟周內變化分析

研究夜經濟周內變化的目的是分析夜經濟活動的周內變化規律，根據對4個季度的夜經濟簽到統計數據的分析發現（圖 2）。成都市夜經濟四季的周變化特征基本一致，周日為一周內的最高活躍度；本地居民與外地游客活躍度趨勢總體相同，不同的是，本地居民活躍的日期不連續，分別為周二、周六，外地游客活躍的日期較為連續，分別為周三、周四和周五。

圖2 簽到頻率周內變化

3.1.2 夜經濟日內變化分析

將夜晚時間按照30 min的間隔劃分為24個時間段，以時間為橫坐標軸，簽到概率為縱坐標軸，進行夜經濟日周期的層次分析。分析圖3a可以發現夜經濟總體的日內活躍度變化明顯，呈現出“穩定增長-持續高峰-快速下降-完全消失”4個階段。從18：00時到22：00時是上升階段，夜經濟活躍度從18：00時的5.2%逐步上升；22：00時到23：00時是高峰階段，在23：00時達到最高點8%；23：00時到次日2：00時為快速下降階段，夜經濟活躍度迅速下降；3：00時至6：00時為完全消失階段，夜經濟活躍度接近零。

分析圖 3b可以發現本地居民與外地游客活躍度變化趨勢總體相同，均有4個明顯的變化階段。但外地游客的活躍時間呈現出一定的后發性，活躍度高峰期滯后于本地居民。18：00時至22：00時本地居民的活躍度較高，22：00時至次日6：00時，外地游客的活躍度較高。

圖 3 簽到頻率日內變化

3.2 成都市夜經濟空間分布特征

3.2.1 夜經濟總體空間分布特征

采用ArcMap的核密度分析工具，設定搜索半徑為500 m，并使用自然斷點法得到夜經濟分布核密度圖（圖 4）與熱點區域統計表（表 2）。結果表明成都市夜經濟分布具有明顯的區域差異，總體呈現出“中心聚集，連片擴展，多點分布”的四級空間格局。主要體現為以下幾個特點：

圖4 夜經濟分布核密度圖

1）夜經濟總體表現出由市中心向外輻射發展的特征，向西北方向和南方向沿主干道輻射發展。以天府廣場為中心的一環區域夜經濟活躍度最高，二環區域活躍度次之，三環及其他區域則隨著與市中心距離的增大活躍度大體上逐步遞減。但也存在小部分三環以外的區域具有較高的活躍度的情況，夜經濟的活躍地區在西北方向、南方向則多沿主干道發展，如南方向的天府大道南段。

表 2 熱點區域統計表

2）不同區域夜經濟活躍度差異明顯，并呈四級分布。一級熱點區域簽到點密度為1 276個/km2，位于春熙路于騾馬市區域，具有明顯的中心指向性。愈靠近城市中心聚集度愈高；二級熱點區域簽到點密度為482個/km2，圍繞一級熱點區域繼續向外擴展，并受公園、旅游景點的分布，在西南方向的擴展度最大；三級熱點區域簽到點密度為387個/km2，環繞二級熱點區域持續向外擴展，跨越三環路后呈現出以高校、交通節點為中心的離散狀分布，如西南交通大學、犀浦火車站等；四級熱點地區簽到點密度為94個/km2，呈現出圍繞高級熱點區域（一級、二級、三級熱點區域）連片擴展分布的特征，且分布范圍最廣。

3）不同級別的熱點區域趨近的夜經濟場所類型有所不同。一級熱點區域主要向商業區傾斜，如遠洋太古里、成都IFS國際金融中心等商圈。二級熱點地區則主要分布于公園、景區周圍，如人民公園、寬窄巷子等。三級熱點區域較多向學校、交通站點傾斜，如西南民族大學、成都東站等。四級熱點區域多位于遠離市中心的景區，如洛帶古鎮、漫花莊園、南湖公園、溫江公園等。

3.2.2 本地居民、外地游客空間分布特征分析

對研究區建立1.35 km×1.35 km的漁網，計算每個漁網中本地居民與外地游客的簽到數占比。外地游客占比超過50%的區域為藍色，本地居民超過50%的區域為紅色，兩類人群簽到總數相同的區域為灰色。同時統計每個漁網中的簽到總數，認為簽到總數小于100的漁網樣本數目過少，不宜用來對比兩類人群的差別，在圖中以黃色單獨標識。由此得到簽到占比差異空間分布圖（圖 5），以此來分析不同人群夜經濟區域喜好的異同點。

圖5 簽到占比差異空間分布

分析發現本地居民參與夜經濟較多的區域較為集中，多分布于中心城區，外地游客較多的區域則較為分散。具體表現為以下兩點：

1）本地居民偏好的夜經濟區域在二環以內呈片狀分布，二環以外沿交通干道分布。二環以內多集中于天府廣場東側。在二環以外，呈現出沿天府大道南段等交通干道分布的特征。除這些區域之外，本地居民偏好的夜經濟區域還在龍泉驛地鐵站、桂湖公園等地分布。

2）外地游客偏好的熱點區域呈現出單點面積小，分布范圍大的多點分布特征。這些活躍區域呈現向高校、交通站點、景區聚集的特點，如西南交通大學，西南民族大學等高校。大型交通場所作為區域“流動中心”的交通樞紐，往往是城市夜間消費的聚集熱點區域[17]。位于成都東站東側的居民區是外地游客夜經濟活動的活躍地區。寬窄巷子、洛帶古鎮等景點由于較高的知名度吸引了大量慕名而來的外地游客，帶來了較高的夜經濟活躍度。

目前，跨境電商零售有廣義和狹義之分。廣義的跨境電商零售指外貿電子商務，即傳統外貿企業利用各種電子商務平臺開展信息發布、詢價、下單、支付等交易活動，將交易活動由傳統的線下轉移到線上，然后再通過跨境物流把貨物送達客戶手中。狹義的跨境電商零售則是指跨境電子商務，即利用郵政小包等物流方式把商品送達消費者手中，其中消費者既不是批發商也不是外貿企業，而是終端的個人消費者。但由于在現實經濟活動中個人消費者和小型的企業類商家沒有明確的界限，因此消費者往往也包含一批小型的中小賣家。

3.2.3 夜經濟日內變化空間分布分析

基于夜經濟空間分布格局的整體分析，進一步將夜晚時間按照兩個小時的間隔分為6個時間段，使用自然斷點法進行等級劃分（圖 6），并與圖 3a 的日內簽到頻率表來綜合分析夜經濟空間分布的動態變化特征。總體看來，隨著時間的推移夜經濟空間范圍逐步擴大，基本覆蓋二環以內區域以及二環以外部分區域，在凌晨快速縮小并消失。具體包括四個階段：

1）18：00時至22：00時為夜經濟的逐步形成階段（圖 6a、圖 6b）。以春熙路為核心的一級熱點區域面積開始擴大，向西北方向逐步發展到騾馬市區域，形成了雙中心形態。二級熱點區域則向整個一環區域發展，占據了絕大多數一環以內的面積。三、四級熱點區域面積均在增加。

2）22：00時至24：00時為高峰階段（圖 6c）。在這一時間段內，夜經濟的活躍區域面積最大。一環以內的一級、二級熱點區域面積已達到最大值。一環以外的三級熱點區域活躍度增長明顯，如團結鎮、西南交通大學等。其余三、四級熱點區域變化不大。

3）24：00時至次日2：00時為快速下降階段（圖6d）。所有熱點區域面積均在縮小，一環以內的一級、二級熱點區域的密度快速減小，熱點等級分別下降為二級與三級。二環以外的熱點區域開始逐步變為獨立的小塊區域，部分三級熱點區域消失。

4）2：00時至6：00時為夜經濟的消失階段（圖6e、圖6f）。在2：00時至4：00時，以春熙路為中心的部分區域與團結鎮還有一定的夜經濟活躍度。在4：00時至6：00時，則只有春熙路還有部分夜經濟活動。

圖 6 夜經濟空間分布日內變化

運用平均最近鄰指數對本地居民、外地游客在一日之內聚集程度的變化進行分析（表 3），可以發現兩者在日內均表現出明顯的聚集性。最近鄰指數均小于1，Z檢驗值最大為-38.503 628，最小為-232.161 614， 均小于-2.58，在1%的顯著性水平下通過檢驗。

表 3 日內最近鄰指數分析

在最近鄰指數變化折線圖（圖 7）上可以發現：18：00時至次日2：00時，本地居民和外地游客均保持較高的聚集度，兩者聚集程度無明顯差異。2：00時至 6：00時，兩者聚集程度開始下降，空間差異性開始加強，其中本地居民的聚集程度下降速度較快，說明此時本地居民的空間分布較為分散，外地游客的聚集程度下降較慢，說明此時外地游客的空間分布還比較密集。

圖7 日內最近鄰指數變化

4 結論與對策

4.1 結 論

1）成都市夜經濟活躍程度具有明顯的時空差異，在空間上呈現出“中心聚集，連片擴展，多點分布”的四級空間格局。在時間上呈現出周末活躍度顯著高于工作日，單日內22：00時至23：00時活躍度最高的特征。

2）本地居民與外地游客的空間分布有明顯不同。本地居民偏好的夜經濟區域總體呈片狀分布，多數位于二環以內。外地游客偏好的區域較為分散，主要出現在景點、交通節點、高校等區域。

3）本地居民與外地游客的空間聚集程度的差異在夜間2：00時之后趨于明顯。18：00時至次日2：00時，本地居民與外地游客的聚集程度都較高，并且差異不大。在夜間2：00時之后外地游客分布更為密集。

4.2 對 策

基于上述研究，本文提出成都市未來夜經濟發展的對策如下：

1）優化夜經濟資源的空間布局與配置。在一級、二級熱點區域增加夜間活動場所類型與數量，如夜間購物中心、夜間美食廣場、夜間文苑劇場等，擴大夜經濟規模，滿足該區域高漲的夜間活動需求。對犀浦鎮、成都東站等人口眾多的三四級熱點區域進行夜經濟業態的優化，形成以游客為導向的夜經濟 商圈。

2）依據游客夜經濟消費時間相對較長的特點，可以依托城市歷史文化街區等公共空間，打造服務于游客的夜經濟消費業態，提升夜間消費對城市經濟的貢獻。

3）優化交通設施布局與運行時間，強化智慧監控系統，為夜經濟的發展提供支持與保障。基礎服務設施是保障旅游活動順利開展的必要條件[18]，其中交通運輸能力對區域旅游水平影響呈顯著的正相關[19]，成都市交通服務設施的布局與夜經濟的分布具有一定的空間失衡，部分區域道路基礎設施建設相對落后[20]，也是夜經濟發展必須補齊的短板。