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user: 3. 模型结果与分析 3.1. 基于NNI的服务业网点空间布局模式 对所采集的中山市服务业网点数据进行最邻近距离分析后，结果如表3所示。 Table 3 Statistical results of nearest neighbor distance analysi 商业网点类型 I NN Z值 商业网点类 I NN Z值 行政机构 2.50E−01 −7.85E+01 生活服务 3.10E−01 −7.94E+01 特色商业街 2.53E−01 −2.36E+01 超市 3.41E−01 −8.25E+01 家居建材 2.72E−01 −8.64E+01 商店 3.54E−01 −7.60E+01 美食 2.97E−01 −9.32E+01 运动健身 4.35E−01 −3.27E+01 酒店 3.05E−01 −6.39E+01 旅游景点 4.44E−01 −3.29E+01 表3. 最邻近距离分析统计结果 从表3可以看出，中山市各类服务业网点的值均小于1，Z值均小于−2.58，故在0.01的置信水平下，各类网点的空间模式均呈现显著聚集分布，可以确定中山市内的服务业网点与居住点显著聚集。其中，与居住点集聚程度最强的为行政机构， I N N = 0.250 ；其次为特色商业街、家居建材、美食；较为分散的是，酒店、生活服务、超市、商店、运动健身和旅游景点，其中旅游景点最为分散， I N N = 0.444 。 3.2. 基于核密度估计的集聚热点分析 服务业高度集中的地区是城市整体空间的重要位点，因此需要利用空间核密度估计法分析各类服务业网点的空间布局密度，以探索服务业空间集聚热点区域。本文基于中山市10种网点的POI数据，在单位范围内对43，625个服务业网点周边的点布局密度进行估算。利用自然间断点分级法设置阈值，可以得到10种服务业网点的空间聚集热点分布如图2。 图2. 中山市10类网点空间核密度分析 图2的(a)表明：中山市的旅游景点主要集聚于南朗镇、南区街道与石岐区街道，孙中山故里与中山影视城位于南朗镇，为中山市旅游景点之首；坐落于南区北台的中山詹园，是目前岭南最大的私家庭院；而孙文西路步行街与中山公园，位于石岐闹市中心，同样能够吸引大量游客。 图2的(b)、(c)和(e)表明：中山市的超市、商店与生活服务的聚集区主要为大涌镇、东升镇和火炬开发区街道，并且相对均匀地分布在各大中心。 图2(d)代表的运动健身与(i)代表的特色商业街则主要沿内环集聚于石岐区街道；(g)代表的行政机构、(h)代表的家居建材市场与(j)代表的美食广泛分散地分布于市域范围内；(f)代表的酒店则零散地聚集在外环。 因此，综合分析图2可知，中山市服务业各类网点空间布局不均衡，集中在人口密集的镇区：超市、商场相对均匀地分布于市内，城市中心分布特色商业街、运动健身、美食区等居民日常生活需求类服务，而城市边缘则分布着家居建材市场、酒店等消费目的性较强的服务业空间。 3.3. 基于Ripley’s K函数的空间聚类分析 由于同样的服务业网点分布数据的聚类特征会随聚类距离选择的改变而变化，利用Ripley’s K函数计算观测K值，判断在各类网点在不同距离上的聚类程度变化。为了便于直接观察观测值和预期值的差距，本文利用公式8，进一步计算各类服务业网点在不同距离上的L(r)值，以分析中山市各类服务业网点的空间聚类模式，得到结果如图3所示。 图3. 10类服务业网点Ripley’s K函数结果 由图3可知，在1~15 km的距离空间范围内，中山市的各类服务业空间集聚特征比较一致。L(r)曲线中特色商业街呈现明显“波浪型”，其余均呈现“倒U型”，表示各类空间在此距离范围内基本呈现先聚集再分散的空间特征，而特色商业街的分散程度较低，集中聚集在特定区域。从峰值出现的距离看，所有的服务业网点峰值均出现在4~8 km的范围内，分布尺度相对较小，其中生活服务与美食的峰值出现在4 km附近，分布尺度最小。 综上所述，中山市服务业各类网点呈现出在相对较小的距离选择区位聚集的布局状态。 3.4. 中山市服务业人口耦合分析 人口规模是影响服务业空间格局的主要因素，为从人口规模角度分析服务业空间规模和选址布局的合理性，本文建立服务业人口耦合模型计算各类业态类型和网点人口耦合度，以进一步分析中山市人口分布聚集程度与服务业网点的耦合适宜程度。 通过公式(2)计算得到各居住点耦合度，利用自然间断点分级法并通过人为调整将耦合度分为四个等级(差、中、良、优)，以判定中山市内各镇(区)居住口径的耦合情况优劣。给出耦合等级划分如表4。 Table 4 Coupling degree classificatio 项目 类别 耦合度 (0， 1.5] (1.5， 3] (3， 5] >5 等级 差 中 良 优 表4. 耦合度等级划分 3.4.1. 服务业人口耦合度分析 以业态类型的耦合度为切入点进行分析，得到结果如表5所示。 Table 5 Coupling degree of four business type Q1 Q2 Q3 Q4 3.79 5.12 2.10 4.30 表5. 四种业态类型耦合度 由耦合度可以看出中山市的人口与服务业网点呈现的耦合趋势为： 公共服务类(Q2，优) > 综合购物类(Q4，良) > 餐饮住宿类(Q1，良) > 休闲娱乐类(Q3，中) 从总体来看，中山市目前的服务业空间布局与人口分布密度较为符合。其中，公共服务类由生活服务和行政机构组成，同时在前文的最邻近距离分析中“行政机构”得分最高，说明中山市的服务机构配置集聚程度适宜，与住宅人口匹配程度高，在“便民”设施的方面，能够很好地满足居民需求。而耦合度得分最低的休闲娱乐类，由旅游景点、运动健身组成，同时在前文的最邻近距离分析中“旅游景点”得分最低，说明中山市在休闲网点的布局与住宅人口匹配程度较低，在“悦民”设施的配置中仍有待改进。 不同的服务业网点对消费群体的吸引力不同，为了解细致的人口耦合情况，需要对各类网点的耦合度进行分析。通过计算所有“居住点”人口分布与10类服务业网点的耦合度值，得到中山市服务业网点人口耦合度如表6所示，各镇(区)服务网点耦合度箱线图如图4所示。 Table 6 Population coupling degree of each service industry network of Zhongsha 网点类型 耦合度 耦合等级 网点类型 耦合度 耦合等级 行政机构 5.25 优 酒店 3.32 良 家居建材 5.15 优 超市 2.91 中 商店 5.12 优 运动健身 2.41 中 生活服务 4.99 良 旅游景点 1.80 中 美食 3.99 良 特色商业街 1.15 差 表6. 中山市各服务业网点人口耦合度 图4. 各镇(区)服务网点耦合度箱线图 根据表6和图4，可以得到中山市整体和各镇(区)在不同服务业网点的人口耦合情况。其中，中山市服务业网点人口耦合度最高是行政机构(耦合度为5.25)，耦合等级表现最优，且各镇(区)耦合度集中分布在区间[4.5， 8]内，离散程度相对不高，但存在离群值；中山市服务业网点人口耦合度最低是特色商业街(耦合度为1.15)，耦合等级表现为差，且各镇(区)耦合度集中分布在在区间[1， 3]内，离散程度最低。 这说明，中山市行政机构的整体水平偏高，大部分地区耦合度在高水平范围内略有差异，有个别地区的耦合度与平均水平相比表现欠佳，但整体而言政府服务规划能与人口相匹配，合理地分布在居住点附近；中山市特色商业街的整体水平偏低，各地区之间差异较小，虽然特色商业街的分布集中程度较高、集聚热点在经济发达中心区域和注重旅游业的地区，但是布局密度不合理，不能与人口规模相匹配。 值得留意的是，家居建材为中山市的重要经济来源，在各网点耦合度中仅次于行政机构达到5.15，虽然各地区差异较大，但总体偏高，亦表现为高度耦合；美食、商店、酒店以小型商铺为主的服务业网点，属于城市长尾经济群体，在中山市亦表现出覆盖面广的特点，各镇(区)耦合度集中在较高水平，且没有低水平的离群值，整体人口耦合程度亦表现较好。 为了方便观察耦合度程度高低在空间分布上的差异，本文在此利用克里金空间插值法对各居住点的耦合度进行可视化处理。在此选取行政机构(优，公共服务类)，酒店(良，餐饮住宿类)，特色商业街(差，综合购物类)三种差异较大的服务业网点类型进行示例，得到的服务业网点空间与人口的耦合度示意如图5所示。 图5. 耦合度空间插值图 从图5可以得知同前文分析一致：表现为优的服务业网点行政机构基本良好覆盖了所有镇(区)；表现为良的服务业网点酒店在发展较差的横栏镇也能较好覆盖，但集中在部分热点区域，比如市界边界和城中心等地区耦合情况较优；表现为差的特色商业街则是在旅游镇(区)和中心区域才相对良好，且整体表现欠佳。 3.4.2. 区域人口耦合度差异性分析 为进一步判断各地区人口耦合度是否适宜，明确调整方向，本文通过异常分析进行地区的差异性分析。由于服务业人口耦合度应满足实际人口的需要，在此选取行政机构(优，公共服务类)，商店(优，综合购物类)，酒店(良，餐饮住宿类)，超市(中，综合购物类)，旅游景点(中，休闲娱乐类)五种使用率相对最高的服务业网点类型进行验证。对五种服务业网点的对各镇(区)的耦合度贡献值与实际常住人口数进行相关性检验，检验结果如表7所示。 Table 7 Correlation test result government store hotel supermarket viewpoint population Pearson Correlation 0.662** 0.749** 0.654** 0.650** 0.639** Sig. (2-tailed) 0 0 0.001 0.001 0.001 表7. 相关性检验结果 ** Correlation is significant at the 0.01 level (2-tailed). 由检验结果表明，在0.05的置信水平下，五种服务业网点的人口耦合度贡献值与实际常住人口均存在显著的正比例相关关系，因此可以认为人口越高的镇(区)在这五种耦合度的贡献值越高，与预期一致。由此，可以将实际人口数分别与该五种服务业网点人口耦合度建立简单线性回归模型，并提取各地区的学生化残差以进行异常分析，各镇(区)的具体数据对比如图6所示。 图6. 各镇(区)数据对比图(实际常住人口排序) 由图6可以得到，随着常住人口的增加，耦合度的贡献值呈上升趋势，五种服务业网点的学生化残差基本位于[−3， 3]区间内，并且没有负值的异常值，可以认为中山市在这五类服务业网点的表现上，整体聚集程度适宜并且社区人口的匹配程度良好。 从行政机构网点来看，大部分学生化残差分布在[0.5， −1]区间内，中心城区的火炬开发区和石岐区在该网点上有突出贡献，但是以旅游为建设中心的古镇镇(−1.75)和三乡镇(−1.82)的学生化残差低于一般水平，需要进行调整。 从商店网点来看，除了开发区和古镇表现较为突出外，人口较少的工业建设区阜沙镇和大涌镇在该类网点的耦合情况较优，能够很好地匹配社区居住人口的聚集程度，但是以农业为主的横栏镇的学生化残差最小(−1.75)，远离平均水平，耦合情况欠佳。 从酒店网点来看，古镇镇在该网点的贡献值最大，且学生化残差达到3.38，其他地区的学生化残差集中在[−1.5， 1.5]区间内，耦合匹配程度差异较大。 从超市网点来看，大部分学生化残差分布在[0.5， −1.5]区间内，火炬开发区的贡献显著突出，学生化残差达到4.42，说明中山市这类大型商铺还未在其他地区得到广泛采用，可以在火炬开发区以外的镇(区)进行开发，提升耦合匹配程度。 从旅游景点来看，整体的贡献值均处于较低水平，除了古镇镇的学生化残差接近于3，以文化艺术为特色的沙溪镇学生化残差高达1.99，耦合情况表现较为突出，仍存在很多以旅游为发展方向的地区(如三乡镇)未能达到较好的人口耦合匹配程度。