基于空間句法的城市路網對商業網點布局影響研究
——以南京市主城區為例

翟 青，張玉玲，魏宗財，羅雪梅

(1.南京郵電大學管理學院，中國 南京 210023；2.佛山科學技術學院旅游系，中國 佛山 528000;3.廣東省科學院廣州地理研究所，中國 廣州 510070；4.華南理工大學 a.建筑學院，b.亞熱帶建筑科學國家重點實驗室，中國 廣州 510641；5.廣州城市更新土地整備保障中心，中國 廣州 510070)

城市路網結構與商業布局具有高度的關聯性[1-3]。作為組構城市空間的重要因素，路網可以引導城市60%～70%的人流、車流分布[4，5]。商業空間是最具活力的城市空間，空間集聚特征顯著。當商業布局遵循路網組織規律時，可以發揮乘數效應，吸引更多的人流、車流[6]。因此，研究城市路網與商業布局的相關性有助于深刻理解空間本體與社會經濟活動之間的聯系，厘清空間形態與功能的關系。

空間句法(Spatial Syntax)是一種以空間本體為研究對象、以拓撲關系為研究基礎的分析工具，通過將空間分割，量化分析空間形態，揭示物質空間形態的社會成因和影響的空間理論[7，8]。空間句法將空間要素抽象為點、線、面，采用凸多邊形法、軸線法或視區法，通過拓撲結構參數對空間形態進行分析[9]。空間句法在地理學中的應用始于城市交通研究[10-12]，進而探索區域和城市層面的路網與社會經濟、城市發展的共軛協調關系[13-16]。希列爾定量分析倫敦商業中心涌現的空間機制，發現在各個尺度上，倫敦道路系統都具備運動聚集共存的狀態，該狀態對中心性的涌現非常重要[17]。商業中心等級越高，空間連續性、連通性越好?；诳臻g組構(Spatial Configuration)視角，整合度、連接值、控制值、深度值等句法變量證實道路網拓撲結構對商業設施布局具有顯著影響[13，18-20]?？臻g句法在城鄉規劃中主要用于城市空間和規劃項目的評估[21]，采用句法軸線分析，判讀空間本體的可達性、滲透性和集成性，進而推斷拓撲空間結構的內在邏輯，關注于城市或規劃空間的績效提升[22-24]。

本文采用核密度估計法分析南京市主城區商業中心分布特征，采用空間句法分析道路網絡結構特征，構建多元回歸模型分析路網對商業布局的影響，探究商業網點布局是否充分利用空間自組織結構與規律，為城市商業網點規劃和道路體系規劃提供定量的科學支撐。

1 研究方法

研究采用空間句法中的軸線法分析南京主城區道路網的空間形態，基于Depthmap軟件計算每條道路的句法參數值。選擇的參數主要包括以下5項。

連接值(Connectivity Value)，即所有直接連通到起始空間的其他空間數量，可以判別商業中心與周邊空間的聯系程度。道路連接值越高，說明商業中心與其他空間的連通快捷程度越高。

控制值(Control Value)，即與某條道路直接相連的所有道路的連接值倒數之和，反映某條道路對其周圍道路的影響程度?？刂浦荡笥?表示強控制，小于1表示弱控制。道路控制值越高，該道路所在的商業中心越有可能成為交通節點。

選擇值(Choice Value) ，即某條道路成為所有空間到其他所有空間的最短路徑的概率。選擇值越高，該道路所在的商業中心被人流穿行的概率越高。

深度值(Depth Value) ，即從某個節點到其他所有節點的平均拓撲深度值(相鄰兩個節點的深度為1)?？偵疃戎?Total Depth Value) 是指從某個節點到其他所有節點的拓撲深度值之和。道路總深度值越低，說明道路所在的商業中心的可達性越好。

全局整合度(Global Integration Value)是衡量軸線在空間網絡中的滲透性、集成性的變量。全局整合度值越高，該道路所承載的人流、車流越多，該道路所在的商業中心對其他空間的滲透性越強。

2 案例研究

2.1 研究區域與數據獲取

圖1 南京主城區商業中心分布圖 Fig. 1 Distribution of commercial centers in the main urban area of Nanjing

南京市是長三角城市群和長江經濟帶的核心城市，也是江蘇省省會城市。截至2018年，南京市擁有695.99萬城鎮人口，城鎮化率達到82.5%[25]，城市經濟發展水平位居全國前列。在《南京市商業網點規劃(2015—2030)》中，南京市規劃構建“市級—市級副中心—地區(新城)級—居住社區(新市鎮)級—基礎社區(村)級”5級商業中心等級體系[26]。

本文的研究范圍為南京市主城區，包括鼓樓區、玄武區、建鄴區和秦淮區的絕大部分和雨花臺區、棲霞區、江寧區的一小部分。研究對象是南京主城區市級、市級副中心、地區(新城)級和居住社區(新市鎮)級的商業中心(圖1)。其中，新街口、夫子廟和湖南路-山西路商業中心發展歷史悠久，知名度較高。河西和城南商業中心為近年來重點規劃建設的CBD商務型商業中心和高鐵樞紐型商業中心。

圖2 南京主城區商業POI核密度分布圖 Fig. 2 Distribution of commercial POI kernel in the main urban area of Nanjing

研究數據包含南京主城區的商業POI數據和矢量路網數據。其中，商業POI數據共采集25 253條，包含商業實體的名稱、經緯度、地址、類型等信息。采用Open Street Map(OSM)共獲取3 618條道路軸，提取高速路、主干道、次干道、三級道路、支路、居住區道路等級的道路，進行拓撲關系檢查。

2.2 商業中心分布特征

采用核密度估計法對南京主城區商業POI的位置信息進行計算，將帶寬設為500 m。如圖2所示，老城區內的商業中心已經發展成為集聚中心，老城區外的商業中心的集聚趨勢不顯著，需在規劃期內吸引更多的商業企業。新街口是密度最高、集聚范圍最大的商業中心，并輻射、帶動其他商業中心共同發展，老城區內已形成“中央門—湖南路-山西路—新街口—夫子廟”商業中心發展軸。河西是因承辦2010年青奧會而發展起來的新城，目前已在河西北部形成集聚范圍較大、密度較高的集聚中心。但是，河西的發展量級與新街口相比仍有較大差距，未來應以江東中路為軸線，構建“下關—龍江—河西—天?！鄙虡I中心發展軸。依托于2018年通車的高鐵南站發展起來的城南商業中心尚處于初期階段，未形成具備一定規模的集聚中心。

2.3 道路網絡結構特征

分別計算南京主城區每條道路的空間句法變量值，探究空間本體間的相互關系。如圖3a,b和c所示，南北向的中山路、中央路共同形成了一條連接值、控制值和選擇值最高的軸線，貫穿新街口、湖南路-山西路、中央門商業中心。其次，貫穿夫子廟、瑞金路、下關和河西商業中心的道路的連接值、控制值和選擇值較高。這說明這些商業中心與周邊其他空間連通快捷程度較高，易于被人流、車流穿行。如圖3d和e所示，南京主城區道路的全局整合度整體水平較高，老城區內道路的全局整合度高于老城區以外，主城區南部高于北部。總深度值的情況與全局整合度剛好相反，這說明老城區內的商業中心空間滲透性最強、空間可達性最好。

圖3 南京主城區道路空間句法分析Fig. 3 Spatial syntax of road space in the main urban area of Nanjing

根據空間句法分析結果，可以判定：老城區以內的商業中心主要是“嵌入型”商業中心，老城區以外的則主要是“配置型”商業中心?！扒度胄汀鄙虡I中心大多是通過自然有機生長而形成的、空間尺度不一的中心，并已成功嵌入到城市的整體系統中[23]。一方面，“嵌入型”商業中心是通過自身的中心性，吸引了大量人流、車流，成為空間活力度高的場所。另一方面，它又通過優化自身空間與周邊空間的關系，將那些由城市整體空間結構引導的人流、車流，再次匯集到自身中心上，再強化其中心性。以新街口為例，它是南京最為活躍的社會經濟活動頻繁交織的商業場所，它的空間活力不會由于新城的開發建設而衰退。沿中央路、中山路、中山南路、中山東路、漢中路等軸線，新街口商業中心帶動沿線第二、三、四等級商業中心聯動發展。

“配置型”中心大多是通過政府規劃或加強功能配置“打造”出來的。若自身的中心性與空間組構不能形成良性互動，則可能會陷入空間活力日衰的窘境。因此，出于城市空間結構績效優化的考慮，“配置型”中心需要轉變為“嵌入型”中心，尊重城市內在自組織發展規律，商業中心的發展才能更健康、更長久。

2.4 道路網絡與商業中心的關聯性

參考已有文獻(樊文平等，2011；韓宇瑤，2017)，根據商業中心等級由高到低，將其緩沖區范圍分別設定為1 000，800和500 m。共獲取18個商業中心緩沖區范圍內的677條道路軸線，采用自然斷裂法將句法變量值(全局整合度、連接值、控制值、選擇值、總深度值)分為5級，按照變量值的由低到高分別賦值1～5，作為自變量。商業中心按照等級由低到高分別賦值1～5，作為因變量。采用方差膨脹系數(VIF)衡量模型中各變量之間的共線性問題，當VIF大于10時，則存在多重共線性。多元回歸分析結果顯示，全局整合度是最大的影響因素，其次是連接值、控制值和選擇值，總深度值不顯著，故變量之間不存在多重共線性關系(表1)。全局整合度、連接值與商業中心等級呈正相關關系，說明商業中心等級越高，其所處空間滲透、融入城市整體空間的程度越高，其所處空間與城市其他空間的連通更加便捷，進而更易于形成商業影響力?？刂浦怠⑦x擇值與商業中心等級呈負相關關系，說明低等級商業中心所在空間兼具商業屬性和交通屬性，是城市片區的重要交通節點。低等級商業中心成為主城區內任意兩空間之間的最短拓撲聚類的頻率更高，被人流穿行的可能性更高。

表1 多元回歸模型分析結果Table 1 The analysis result of multiple regression model

對于高等級商業中心而言，應努力提升其所在區域的道路的全局整合度、連接值。以新街口為例，它對其他商業中心的影響程度最高，與其他商業中心之間的集聚程度最高，是整個商業中心體系的中心，作為目的地吸引了大量的人流、車流。對于低等級商業中心而言，應努力提升其所在區域的道路控制值和選擇度。以中央門、瑞金路為代表，它們更易于進入相鄰的高等級商業中心，具備出行最短路徑優勢。

3 建議

3.1 商業網點布局應遵循空間自組織結構與規律

城市規劃是政府合理統籌、科學布局商業用地，實現社會效益、經濟效益最大化的重要手段。但是，商業網點規劃較多地關注“點”(商業中心)和“面”(商圈)的布局，缺乏“點—線—面”的綜合性規劃思維[21]。一方面，有活力的商業空間依賴大量的人流和車流，選址傾向于可達性高、空間活力度高的區位。另一方面，城市空間本體決定了城市60%～70%的人流、車流分布，城市空間本體主要由道路網絡構成，即城市道路體系是人流、車流分布的決定因素[23]。因此，商業中心布局應遵循空間自組織結構與規律：將道路網絡結構納入到商業網點規劃的分析內容中，結合城市道路網絡的全局整合度來布局商業中心。將“點”(商業中心)布局在具有高整合度的“線”(街道軸線)上，以便通過承載更多的人流、車流來實現其商業價值，最終形成具有影響力的“面”(商圈)。

3.2 “配置型”商業中心應向“嵌入型”轉變

城市商業中心的培育是一個從量變到質變的漸進過程，各個中心的培育程度具有不均衡性。以河西、城南、燕子磯為代表的老城區以外商業中心屬于“配置型”商業中心，相對而言培育程度較低。商業空間的發展更多地依靠規劃引導，從空間本體特征看，城南商業中心的各項指標都不理想，無法支撐一級商業中心的功能。建議城南商業中心應以新城、高鐵建設為契機，重點打造高連接值、高整合度的道路系統，提升商業功能和交通功能的協調性，增強空間組織效率。河西商業中心、燕子磯商業中心應以新城和地鐵建設為契機，充分利用新城規劃先導的優勢，將新城空間以軸向發展的模式融入到整體空間結構中。再結合交通樞紐資源、濱江景觀資源、“青奧會”大事件等特色要素，形成各具特色的集聚人氣的商業中心，最終向“嵌入型”商業中心轉變。實現規劃的有序引導、調控商業中心布局，推動商業空間結構變化和秩序重構。

3.3 “嵌入型”商業中心支撐多中心發展格局

以新街口、夫子廟、湖南路-山西路為代表的老城區以內商業中心屬于“嵌入型”，商業空間發展的自發性遠高于規劃引導，應繼續優化傳統的商業中心，發揮聯動互促效應的商業格局。“嵌入型”商業中心以新街口為核心，以中山路為軸線，發揮新街口商業增長的空間黏性，沿城市主干道和地鐵沿線逐漸向四周延伸。依托各商業中心不同的商業職能定位，借助緊靠秦淮河、商業人流集聚、市場活力強勁、人文歷史豐富和地鐵線路通達等資源優勢，形成“扁平化”的多中心商業發展格局。與此同時，新街口能級的提升路徑由傳統的規模擴張轉向空間價值提檔升級，其中心性和影響力得到鞏固。

4 討論

本文以南京市主城區為例，采用空間句法、核密度估計法和多元回歸模型，通過對空間組構的解讀，定量分析城市空間形態與商業功能之間的關聯。未來的商業網點規劃評估應充分利用大數據時代的多源數據和方法創新。將城市數據(如手機信令數據、實時交通數據、網絡點評數據等)與空間數據(如土地性質、容積率、建筑密度等)進行匹配，構建集“人—地—商”于一體的評估體系。采用GIS空間分析功能和空間句法的拓撲分析功能，來檢測和驗證空間本體與社會經濟活動的具體關系，為城市商業網點規劃實施提供支持。最終實現土地資源最優配置和商業空間的健康發展。