基于網絡口碑數據的鄭州市住宿業空間分布格局特征研究

張家旗 劉晏男

(1. 鄭州輕工業大學 政法學院/社會發展研究中心, 河南 鄭州 450001;2. 鄭州輕工業大學 計算機與通信工程學院, 河南 鄭州 450001)

0 引言

在互聯網經濟快速發展的推動下,體驗經濟逐漸進入人們的生活,消費者愈來愈愿意選擇能帶給自己更好體驗的產品和服務。住宿業作為城市生活性服務業的重要組成,在城市經濟高質量發展中扮演著重要的角色。近些年,以攜程網、美團網等為代表的酒店預訂網站發展快速,消費者在預訂酒店并成功入住后可以對酒店進行評價。因此，各網站上保留了大量的評論信息,這些信息是顧客入住酒店后的真實體驗,對研究城市住宿業發展具有重要意義[1]。另一方面,當下網絡數據挖掘技術已經比較完善,現有的可挖掘數據種類已經基本涵蓋了各種網頁中具有顯性和隱性特征的信息[2]。近年來我國也已經開始意識到數據庫和信息公開的力量,并在努力完善城市信息基礎設施建設[3]。通過挖掘各種城市大數據,進而分析城市建設和管理的不同層面,已經成為國內外學術界關注的熱點問題。

國外有關住宿業空間格局的研究源自20世紀70、80年代,其主要關注點在住宿業的空間格局演化、空間格局的影響因素、住宿業的微觀選址、空間分布模型與影響機制等方面[4]。研究大體上經歷了從經驗積累到空間模型建立和理論總結、由單一學科到多學科參與的過程。國內對城市住宿業空間分布格局的研究開始于20世紀90年代,研究對象包含五星級酒店、經濟型酒店等,研究視角主要集中于分析酒店在城市內部的區位特征、酒店區位格局的動態演變、酒店區位選擇的影響因素、酒店的空間可達性等[5-7]。總體來看,國內外現有研究的數據大多仍然源自旅游統計年鑒和政府官方數據,對互聯網數據的深度挖掘和分析不足。此外,相關研究主要集中于北京、上海、廣州等一線發達城市,對中西部地區新興發展城市的關注較少。隨著信息技術的飛速發展,人們獲取社會信息的主要途徑已經從傳統的渠道轉移到網絡渠道,特別是互聯網消費平臺和互聯網地圖導航技術的發展,廣泛而深刻地影響著人們的消費行為和空間行為,并為城市空間研究提供了新的數據源和分析視角。

鑒于以上研究背景,本文選取中部地區國家中心城市鄭州為研究對象,基于攜程口碑數據,結合城市道路矢量數據及人口密度、經濟密度等柵格數據,利用ArcGIS核密度分析、緩沖區分析、疊置分析、空間統計分析等方法,在分析鄭州市住宿業空間分布特征及影響因素的基礎上,進一步研究其網絡評價的空間格局,從而更加綜合的反映鄭州市住宿業布局和發展現狀。研究結果可以為城市住宿業規劃、居民出行住宿選擇以及城市住宿業高質量發展提供參考和借鑒,同時為城市住宿業區位研究提供新的思路。

1 研究區與數據來源

1.1 研究區概況

鄭州是河南省省會、中國中部地區重要的中心城市。截至2019年,全市下轄6個區、1個縣、代管5個縣級市,總面積7 446 km2,常住人口1 035.2萬人,城鎮人口772.1萬人,城鎮化率74.6%,地區生產總值11 589.7億元。鄭州作為國家重要的綜合交通樞紐和中原地區的核心城市,每年流動人口龐大,酒店需求可觀,近年來住宿業發展十分迅速。

1.2 數據來源與處理

本研究數據來源情況如下:(1)鄭州市住宿業商家點評數據來源于攜程旅游網,根據網站對住宿業分類的情況,將酒店分為經濟型酒店、舒適型酒店、高檔型酒店、豪華型酒店、未分類酒店五種類型。使用后羿大數據采集器抓取攜程旅游網上鄭州市各類型住宿業商家的位置和點評數據,抓取的時間節點為2019年12月17日。點評數據包括各類型住宿業商家的綜合總評分(1分到5分)、服務評分(1分到5分)、環境評分(1分到5分)、設施評分(1分到5分)、衛生評分(1分到5分)等信息。根據各個商家的地理位置信息,采用Datamap軟件中的地理編碼工具,結合ArcGIS軟件,實現住宿業商家及其點評信息的空間化。(2)鄭州市住宿業興趣點數據、行政區邊界、各級道路等矢量數據主要來源于Bigemap地圖下載器,地圖投影方式為WGS 84/UTM zone 49N。(3)鄭州市人口密度、經濟密度柵格數據來源于中國科學院資源環境科學數據中心(http:∥www.resdc.cn/DOI,2017.DOI:10.12078/2017121101)。(4)鄭州市人口和經濟發展數據主要來源于《鄭州市統計年鑒》及鄭州市國民經濟和社會發展統計公報。

1.3 研究方法

主要采用核密度分析法、疊置分析、緩沖區分析等方法對鄭州市住宿業空間分布特征進行研究。其中,核密度分析用于計算點、線要素測量值在指定鄰域范圍內的單位密度,能直觀地反映離散測量值在連續區域內的分布情況。其結果是中間值大、周邊值小的光滑曲面,柵格值即為單位密度,在鄰域邊界處降為最低[8]。應用核密度分析可以直觀地反映住宿業空間分布的聚集情況。疊置分析是將多層地圖要素進行疊置產生一個新要素層的操作,其結果是將原來要素分割成新的要素,新要素綜合了原來兩層或多層要素所具有的屬性[9]。緩沖區分析是指以點、線、面實體為基礎,自動建立其周圍一定寬度范圍內的緩沖區多邊形圖層,然后建立該圖層與目標圖層的疊加,進行分析而得到所需結果[10]。

2 結果與分析

2.1 鄭州市住宿業分區縣分類別空間分布特征

統計鄭州市住宿業分區縣分類別數量分布情況。結果表明,金水區酒店分布數量最多,占酒店總數的28.27%;其次為管城回族區和二七區,酒店數量分別占到17.69%和15.29%;酒店分布數量最少的是上街區,僅占酒店總數的0.5%,這與上街區行政面積較小有關。從酒店類別上來看,經濟型酒店占比最高,為55.16%;舒適型、高檔型、豪華型酒店數量相對較少,占比分別為3.45%、2.19%和0.4%。在33家豪華型酒店中,金水區分布有17家,占豪華型酒店總數的一半以上。

鄭州市住宿業核密度分析結果如圖1所示。由結果可知,鄭州市住宿業的空間分布很不均衡,呈現出多核心分布的態勢,集聚分布特征明顯。主城區范圍內的金水區、二七區、管城回族區三區交界處酒店分布核密度最高,并以此為中心呈圈層遞減分布的狀態。中原區北部、惠濟區南部分別形成酒店核密度分布較高的區域,其他市縣均在各自城區部分有相對周邊較高的酒店密度分布。

圖1 鄭州市住宿業核密度分析圖

2.2 鄭州市住宿業空間分布影響因素

2.2.1 道路對不同類型住宿業空間分布的影響

住宿業的發展依賴良好的交通條件,城市不同類型道路可能對各類型住宿業空間分布具有不同影響。分別分析城市主要道路(國道、省道、環路等)、城市二級道路(城市主干道)、城鎮街道三種不同類型道路不同緩沖區距離范圍內住宿業數量分布情況,探究不同類型道路對各類型住宿業空間分布的影響。

各級道路不同距離緩沖區范圍內住宿業數量分布情況如表1所示。由結果可知,99.78%、99.76%、99.9%的酒店都分布在主要道路、二級道路、城鎮街道5 km范圍內。隨著和各級道路距離的不斷增大,各類型住宿業數量都呈現出逐漸減少的趨勢。總的來看,作為城市居民日常出行的主要交通網絡,城鎮街道對酒店分布的影響最大,99.08%的酒店都分布在城鎮街道1 km范圍內;二級道路對酒店分布的影響次之,89.64%的酒店都分布在二級道路1 km范圍內;主要道路對酒店分布的影響相對其他兩種道路類型較小,78.32%的酒店分布在主要道路1 km范圍內。從酒店類型來看,經濟型酒店作為數量最多、分布最廣的酒店類型,其數量隨著距各類道路距離的增加而減少最快,表明經濟型酒店是受道路分布影響最大的住宿業類型。

表1 道路不同距離緩沖區距離范圍內住宿業數量分布 單位：個

2.2.2 人口密度對不同類型住宿業分布的影響

統計鄭州市不同人口密度范圍內住宿業分布情況。結果可知,住宿業數量隨人口密度的變化呈沙漏形狀的分布,即人口密度低和人口密度高的區間內住宿業數量分布較多,60.14%的住宿業都分布在這一人口密度區間內;而人口密度處于中間范圍區間內的住宿業分布數量較少,只有5.79%的住宿業分布在這一人口密度區間內。具體來看,人口密度較低時,住宿業雖然數量分布較多,但空間上非常分散;而人口密度較高時,住宿業不但數量分布較多,而且在空間上比較集中,集中于鄭州主城區中心及其他各市縣的中心城區范圍內。

2.2.3 經濟密度對不同類型住宿業分布的影響

統計鄭州市不同經濟密度范圍內住宿業分布情況,結果可知,隨著經濟密度的增高,各類型住宿業分布數量都傾向于越多,76.97%的酒店都分布在經濟密度較高和高的區間范圍內。但在經濟密度為中時,相比低經濟密度區間,住宿業分布數量出現了減少的情況。從空間上來看,經濟密度較高時,各類住宿業分布比較集中,集中區域同樣是鄭州市主城區中心區域,以及其他各市縣的中心城區。經濟密度較低時,各類住宿業分布比較分散,主要是在一些鄉鎮的中心。經濟密度和人口密度為中的區域主要位于鄭州市主城區的邊緣地區,由于主城區中心區域集聚了大部分的住宿業商家,且主城區范圍內交通相對比較便利,因此，其附近周邊區域的住宿業分布數量相對較少。

2.3 鄭州市住宿業服務評價空間格局特征

2.3.1 總評分空間格局

在攜程網上爬取具有有效評分的住宿業商家共計3 257家。其中,金水區、管城回族區、中原區和二七區在攜程網上擁有評分的住宿業商家數量較多,而上街區、新密市、滎陽市等較少。上述結果一方面與各區縣擁有的住宿業商家總量有關,另一方也表明了鄭州市主城區的住宿業受到消費者的關注度更高。總評分為較高和高的住宿業商家數量占到商家總數的78.38%,93.76%的消費者在入住各類型酒店后給出了中等及偏上的總評價。隨著評分等級的升高,各區縣住宿業商家的數量整體上都呈現出逐漸增多的態勢。登封市、上街區、新密市和新鄭市住宿業商家總評分為較高和高的比例均占到85%以上,其中新密市更是高達90.47%。而二七區、惠濟區住宿業商家總評分為較高和高的比例相對較低,均在75%以下。二七區、鞏義市、惠濟區住宿業商家總評分為較低和低的比例相對較高,均在7%以上。

統計鄭州市住宿業商家總評分得分屬于中及以下且數量大于等于15家的街道情況。結果表明,這些街道主要分布在管城回族區、金水區、中原區、二七區、新鄭市、惠濟區六個區縣,共13個街道。其中管城回族區共4個街道95個中及以下總評分的住宿業商家,金水區共5個街道125個中及以下總評分的住宿業商家,中原區、二七區、新鄭市、惠濟區各一個街道,中及以下總評分住宿業商家數量分別為19、17、15、19個。金水區的祭城路街道、未來路街道以及管城回族區的商都路街道總評分中及以下的住宿業商家數量分布最多。

2.3.2 分項評分空間格局

隨著服務、環境、設施、衛生評分等級的升高,各區縣住宿業商家數量整體上都呈現出逐漸增多的態勢。服務、環境、設施、衛生評分為較高和高的住宿業商家數量分別占到商家總數的78.38%、82.62%、80.96%和82.16%,94%以上的消費者在入住各類型酒店后對各項指標給出了中等及偏上的服務評價。登封市、新鄭市、新密市和滎陽市住宿業商家各項指標評分為較高和高的比例均占到85%以上。二七區和惠濟區住宿業商家各項指標評分為較高和高的比例相對較低,均在80%以下,且惠濟區住宿業商家各項指標評分為較低和低的比例相對較高,均在6%以上。

鄭州市住宿業商家分項評分均屬于中及以下且數量大于等于15家的街道主要分布在管城回族區、金水區、中原區、惠濟區四個區。其中金水區的祭城路街道各項指標評分中及以下的住宿業商家數量分布最多,管城回族區的商都路街道環境、設施、衛生評分中及以下的住宿業商家數量分布較多。

3 結束語

本文基于攜程網住宿業點評數據、城市興趣點數據、互聯網地圖矢量數據等,運用地理信息空間分析、空間統計分析等研究方法,在研究鄭州市住宿業空間分布特征及相關影響因素的基礎上,進一步從網絡口碑評價的角度分析住宿業的空間格局特征,更加全面的討論城市住宿業的發展情況。得到主要研究結論如下:

(1)鄭州市住宿業的空間分布很不均衡,呈現出多核心分布的態勢,集聚分布特征明顯。

(2)各級道路對住宿業空間分布均具有較大影響。隨著和各級道路距離的不斷增大,各類型住宿業數量都呈現出逐漸減少的趨勢。城鎮街道對酒店分布的影響最大,二級道路次之,主要道路影響最小。經濟型酒店隨著距各級道路距離的增加,數量減少最快,受道路分布影響最大。

(3)隨著人口密度的增大,住宿業數量呈沙漏形狀分布,即人口密度低和人口密度高的區間內住宿業數量分布較多,而人口密度處于中間范圍區間內的住宿業分布數量較少。隨著經濟密度的增高,各類型住宿業分布數量都傾向于越多。

(4)93.76%的消費者在入住各類型酒店后給出了中等及偏上的總評價。隨著評分等級的升高,各區縣住宿業商家的數量整體上都呈現出逐漸增多的態勢。登封市、上街區、新密市和新鄭市住宿業商家總評分為較高和高的比例較高,而二七區、惠濟區相對較低。

城市住宿業的空間密度特征、空間分布模式等的形成,均是在諸多因素的共同作用下,逐步發展和演化的結果。最終分布格局的形成,與其主要影響因素和形成機制相對應。從歷史文化、政策導向、規劃布局、配套設施條件等方面,進一步探索城市住宿業空間結構的形成機制,是今后一個重要的努力方向。此外,本文僅從住宿業網絡口碑評價不同維度的具體分值入手,從宏觀上分析了城市住宿業發展質量的空間格局特征。而通過質性分析,從不同消費者海量的文本評論中,發現和提取不同類型住宿業發展過程中存在的具體問題,也是今后研究的重點方向。