基于POI数据的铁路枢纽地区功能业态适应性分析

张 鎏,何 静

(1.上海市城市建设设计研究总院(集团)有限公司，上海 200125;2.上海城市基础设施更新工程技术研究中心，上海 200032)

2019年底发布的《长江三角洲区域一体化发展规划纲要》(以下简称《规划纲要》)中提到“共建轨道上的长三角,加快建设集高速铁路、普速铁路、城际铁路、市域(郊)铁路、城市轨道交通于一体的现代轨道交通运输体系，构建高品质快速轨道交通网”。为了这个目标，“三省一市”纷纷加速“城际铁路时代”的推进。

“轨道上的长三角”虽强调的是轨道交通运输网络的建设，但站点的建设必将为所在城市带来城市发展的“新触点”。为了更好地把握这一新的发展契机，需要更精准地对接相匹配的城市发展要素，使站点建设与其所处区域发展相适应，推进枢纽地区发展的高效化与持续性。

自铁路特别是高铁出现以来，国内外学者们围绕高铁站区的形成、发展及效应等展开了一系列的探讨。最早对高铁站影响范围的研究是开展该领域研究的起点， Schutz、Pol等[1-2]提出高铁站点周边地区“3个发展区”的结构模型是该类研究的典型代表，并作为TOD模式的理论支撑。效应的研究热点主要聚焦在区域轨道交通的建设对交通可达性的改善及其带来的时空效应导致的城市空间重构及宏观经济效应方面。城市空间方面，国外对高铁站区空间结构的研究已经从早期探索、概念辨识阶段发展到基于定量模型的实证研究阶段。国内相关研究起步较晚，对空间结构的研究基本还处在空间演变历程、构思产业发展及用地模式的初步阶段或设计站区空间结构模式层面[3]。经济效应方面，高铁站具有的向心集聚效应[4-5]对城市经济活动及经济要素具有较强吸引作用，对周边地区产生直接或间接的经济影响[6]，Bertolini[7]提出高铁站点及周边地区兼具“节点—场所”双重属性，即“交通节点”的交通功能和“城市场所”的城市功能，高铁站区更是一个具有集聚和扩散效应的新经济形态[8],具体又包括站点与所在城市以及站点所在城市与城市间的联动关系[9-12]、职住空间变化[13-16]、居民出行方式变化[17-18]、人口和产业的集聚[19-20]、要素外移等方面的研究。王丽等[21-22]则探讨了高铁站区这一微观尺度，并对产业特征进行分析和总结。他们将经济普查企业数据中的企业地址与电子地图进行人工匹配，建立企业空间匹配图进行产业分层集聚态势研究，最终得出除了圈层空间分异之外，商务服务业在高铁开通后空间集聚程度明显高于其他几类产业；批发零售业、居民服务业和科技服务业与高铁开通相关性不明显；交通运输业和住宿餐饮业则介于两类之间。陈彬彬等[23]选择汉口站站区作为研究对象，基于POI数据对高铁站区商业空间分布与演变进行对比分析，对适合“站城融合”的功能业态提出了若干建议。

总的来说，目前研究无论从空间尺度还是研究切入点均偏宏观，不能直接指导高铁站区产业发展和用地安排，而大部分城市对站点带来的影响预期又较高，都在积极规划建设，希望藉此培育区域经济的新兴增长点。基于此，文中从微观区域尺度，基于POI数据，剖析枢纽地区功能业态集聚特征与一般规律，并提出功能业态建议，力图为长三角铁路枢纽地区开发及更新建设提供功能业态策划等合理化建议及决策支持。

1 “轨道上的长三角”铁路线网发展概况

根据《规划纲要》，长三角一体化区域主要包含“三省一市”27个中心城市。根据已建和在建高铁、城际铁路及各类对外公布的高铁、城际铁路线网规划信息，这些中心城市中，除舟山因其岛屿的特殊地理位置外，其它城市未来将至少有两条铁路线路通过。大多数城市都将增加1～2条铁路线路，三大省会城市以及上海市更将在已有线路基础上翻一番，最多达到14条。这就意味着未来这些中心城市都将进行枢纽站点的新建及原有站点的改扩建。

按照交通运输行业标准《综合客运枢纽分类分级》，根据设计年度综合客运枢纽总发送量和对外运输方式总发送量，铁路主导型综合客运枢纽可分为4个等级。中心城市因城市区位、城市定位、线路数量不同等多种原因，其枢纽站点将匹配不同的枢纽等级，基本能涵盖上述一至三级枢纽站点。

2 国内铁路客运交通枢纽地区功能业态POI数据

2.1 研究方法

主要基于POI数据进行系统性统计与分析，对选点的国内城市铁路客运交通枢纽地区业态类型及其配比情况进行分圈层识别与比对，并对功能业态及其配比指标进行解读，梳理与剖析其功能业态集聚特征及一般规律。

2.1.1 数据来源及范围

选用指定月份的高德地图POI数据，以反映地理对象空间位置与分布密度。

借鉴卡尔索普的TOD理论和Schutz等[1]“3个圈层”理论模型，数据采集两个圈层，即距车站步行5～10 min、距离400～800 m的第一圈层区域和距车站步行10～15 min、距离800～1 200 m的第二圈层区域[24]。范围取值简化为站点周边半径500～1 000 m范围。

2.1.2 样本站点选择

考虑到长三角中心城市的铁路线网规模，数据样本选择三级以上(含三级)级别的铁路主导型综合客运枢纽。站点主要筛选依据为规划客流量及客流量现状。另外，POI数据与人的行为密切相关，其采集的信息点主要来源于现有设施，因此，选取的样本站点在研究范围内的现有设施需要有一定的建成规模，且经过市场机制磨合，业态较为稳定。同时，再综合城市发展水平、城市地位、站体规模、站台和股道线数、列车班次，特别是客流规模现状(因独立站点的年客运量为非公开统计数据，文中样本筛选时以官方新闻报道的节假日客流高峰数据为基础进行大致估算)等因素进行复合考量与评价，选取站点见表1。

表1 铁路枢纽站(数据样本)选择

2.1.3 数据筛选及整合

基于枢纽地区多圈层、多重功能等属性，在高德地图POI约900个小分类中选取472个对应小类，形成低档餐厅、休闲餐饮、中高档餐饮等19个研究分类，并经过数据清洗和分类功能的匹配进行功能聚合，最终形成餐饮服务、购物服务、酒店住宿、科教文化、商务办公、生活服务、体育休闲、住宅小区8大业态。

2.2 POI数据分析

2.2.1 样本数据采集

从9个站点所在的枢纽地区进行POI采集,见表2。

表2 样本数据采集

2.2.2 样本数据比对

样本数据从横向与纵向两个维度进行综合比对与分析(见表3、图1—图3)。横向比对是在第一圈层与第二圈层之间进行业态比较，纵向比对是在同一等级枢纽(站)之间进行业态比较，得出业态规律如下：

表3 枢纽地区POI分类数据及结构分析(以一级枢纽(站)为例)

续表3

图1 一级枢纽(站)地区对比

图2 二级枢纽(站)地区对比

图3 三级枢纽(站)地区对比

1)各级别枢纽地区第一圈层与第二圈层占比高的前三位业态均为：商务办公、餐饮服务、购物服务(占比排名不分先后)。

2)各级别枢纽地区第一圈层与第二圈层前三大业态占比规模数量占到各自总和的70%以上，而其他业态则出现断崖式缩减，差距巨大。

3)第一圈层的餐饮服务占比大于第二圈层。

4)购物服务在两个圈层比较均衡。

5)一、二级枢纽(站)地区第二圈层的商务办公业态占比大于第一圈层；而三级枢纽(站)地区第二圈层的商务办公业态占比则要小于第一圈层。从商务办公细分业态来看，又有金融保险业占比在第一圈层大于第二圈层的现象。

6)三级枢纽(站)地区第二圈层的酒店住宿业态占比要小于第一圈层。

2.2.3 数据分析结论

从整体特征上来看：

1)各级别枢纽地区第一圈层与第二圈层占比高的前三位业态具有高相似性。这三者主导地位与枢纽等级及距离的相关性不太大，均是枢纽地区必须的需求。

2)占比高的前三位业态在占比份额上具有绝对的主导优势。这表明八大业态发展是极不均衡的，前三大业态在枢纽地区的需求远远高于其它业态。

从业态细分角度来看：

1)部分业态对距离的敏感度较高，例如：①餐饮服务离站点越近，餐饮需求越活跃，市场越大。餐饮业态具有庞大的潜在客户群体，其面对的客户群比其他任何业态的客户群都广泛，可以说面向的是所有枢纽(站)的来往客流，但其排它性却不强，人们优先考虑其便利性，因而就近性就显得更为重要。②金融保险业离站点越远，市场活力越弱，越难以存活。这在一定程度上应该归功于高端服务业对于生产要素的交流与交换频率以及时效性和便利度的要求更高。

2)部分业态同时受枢纽等级及距离的影响，例如：①商务办公业态需求与枢纽(站)客流量规模较其它两个主导业态来说相对更为紧密，即需求与人员密集度有较大关联，等级较低的枢纽(站)客流量通过距离的稀释后已不足以支撑商务办公业态向距离更远的地方辐射扩张。②酒店住宿业态需求与停留目的有较大关联，等级较低的枢纽(站)更多的作用体现在其交通功能上，站点区域一般并不作为出行目的，人们的停留目的多数为短暂中转需求，因此,就近住宿安置需求更为明显。

3 长三角铁路客运交通枢纽地区功能业态发展建议

铁路的建成拉近了沿线各站点城市间的时空距离，使外出办公、旅行更加便捷，特别是高铁、城际铁路的建设，使沿线各中心城市间建立“一日往返交通圈”成为可能。长三角“三省一市”更是着力打造“1 h、2 h生活圈”，使“同城效应”和“双城生活”等成为现实，从而使旅客人次增加，带来人流、信息流和知识流等生产要素在铁路客运交通枢纽地区大量集聚，为第三产业的发展带来绝好机遇[25]。

3.1 与铁路交通诱发的需求相匹配的主导业态

同是第三产业，在具体的功能业态设置时却又并非具有全适应性，因第三产业的强服务特性，只有与服务对象需求相适应的功能业态，才能保证其健康稳定地持续发展。

所谓铁路交通诱发的业态需求，周文竹等[26]曾以出发和到达两类客流对站点周边的设施需求进行问卷调查，结果显示：出行乘客需求主要集中于餐饮、商业、换乘、信息交流及咨询等方面；到达乘客需求主要集中在住宿、旅游服务、餐饮、商务办公、换乘、信息交流与咨询等方面。而对银行服务、科研教育、物流等服务的需求不大。这与前述POI数据显示的无论是第一圈层还是第二圈层“商务办公、餐饮服务、购物服务”三大业态的强势占比不谋而合。

虽然铁路枢纽地区是城市的重要组成部分，在规划建设中鼓励交通功能与城市功能的融合，但其交通功能所带来的业态需求大大高于城市生活的业态需求，至少在站点周边1 km半径范围内，两者的需求差距还是比较明显的。枢纽地区产业空间的行为主体为铁路乘客，满足其利益诉求决定了枢纽地区产业空间的发展方向[27]。商务办公、餐饮服务、购物服务明显属于与车站旅客关联度较高、枢纽1 km半径内的强适应性业态形式。

为了实现业态生存的高可持续性，新建站点周边业态在策划时应着重于上述3种业态，而改扩建站点周边在更新业态时，也应慢慢将生活性服务业态向生产性服务业态及其延伸出的所需配套服务业态转型，同时将需求不太大的业态规模适当缩小或向第二圈层之外外移，作为城市功能对站点地区外围空间发展的补充。

3.2 与铁路枢纽等级及距离相匹配的业态分布

产业业态的良性发展存在一个“门槛人口”的概念，即业态的存续需要“门槛人口”的支撑。根据枢纽等级、客流量差值，其功能业态也具有一定的差异性，服务人口较多的枢纽站其高效、便捷的集散功能吸引大量人流，可支撑的业态种类就较多，包括一般服务业以及商务办公、金融、娱乐、资讯交换业等为核心的高端服务业；服务人口有限的枢纽站，客流量较少，则在其周边地区发展对“门槛人口”要求较低的产业业态，如餐饮产业[28]。例如伦敦的艾贝斯费特站和阿什福德站虽然期望规划成为城市增长极，但客流量一直十分有限，车站周边除了交通设施外一直没有产业业态发展，而因伦敦奥运发展起来的年客流量翻了超10倍的斯特拉特福德站(约2 100万人次)周边区域发展出包含餐饮服务与购物服务业态在内的西田购物中心以及少量商务办公业态区。年客流量6 800万人次左右的圣潘克拉斯和国王十字站所在的国王十字地区，商业办公业态以超50%的占比占有绝对优势，其中，紧邻车站的区域主要为商业办公与餐饮购物业态。

同时，枢纽地区关联产业还有圈层特征[29]。这其实也可用“门槛人口”来解释。因为支撑站点周边业态的“人口”数量受两个主要因素影响，除了前述站点本身带来的总客流量外，还与距离站点远近有关联性。

在铁路旅客前往各主要产业设施所选择的交通方式比例构成调查中，以就餐为目的的出行有近81%的客流优先选择步行方式就餐(对应第一圈层内)；以商业购物为目的的出行中，选择步行、公共交通、私人交通3种方式比例大致相同；在以商务办公为目的的出行中，选择公共交通的占比为40%(对应第二圈层内)，高于选择步行的22%[26]。

前述POI数据中显示的餐饮服务在第二圈层较第一圈层的比例收缩体现了该业态在第一圈层更为密集的内聚特性，而商务办公则呈现相反的集聚特性。

值得注意的是，商务办公这种外大内小的集聚特性主要体现在一二级枢纽(站)地区，而三级枢纽(站)地区因为客流量有限，再加上客流因距离的分流，对于商务办公的需求已不足以支撑其向第二圈层的密集扩张。而在商务办公中，金融保险等对“门槛人口”要求更高，生产要素的交流与交换更频繁的咨询类高端服务业更倾向于聚集在第一圈层内。

为了实现对有限空间资源要素的合理分配，使业态对于城市活力的激活达到更为高效化的目的，在用地规划及业态布局上应契合枢纽等级及业态的圈层集聚特性。

3.3 与未来通勤特征相匹配的主导业态细化分异

铁路客流性质通常涵盖旅行探亲客流、公务商务客流、通勤通学客流。随着长三角区域高铁、城际铁路建设的深入推进，预计未来会有更多的“长三角人”选择跨省市通勤的方式，特别是工作日每日往返的通勤客流比例将会有较大幅度提升，从“低频长距”转为“高频短距”。

前述POI数据基于车站现状，其中，商务客流占主导地位。通勤客流与商务客流需求在很大程度上类似，都是出行目的性很强、对出行时间敏感的群体，因此，通勤客流的上升对主导业态及其分布大趋势不会造成较大的影响，但因为商务客群属于中高端人群，有自己的消费观念，对消费品及环境要求相对更高[27]，通勤客流的冲击还是会对业态细化分类产生一定影响。虽本次POI数据中无法体现，但可以预计未来餐饮会向快餐、简餐、饮品店等休闲餐饮、中低档餐饮演变，而零售向便利店等销售快消品方向发展的可能性将加大。

随着长三角地区区域一体化的不断推进，地方政府对枢纽地区的发展期望值不断加码升级，但考虑到枢纽(站)本身所承担的对外交通承载力与容量有限，因此，枢纽地区在功能业态与发展规模上并不能一味求大求全。以苏州为例，苏州是一座有众多高铁线路途经的城市，几乎实现了一区、一县市一站，甚至一个县市坐拥3个高铁站的格局,见表4。

各高铁站的地位、规模等不尽相同。《长江三角洲地区多层次轨道交通规划》中，唯有苏州站与苏州北站被纳入Ⅱ级枢纽，具有主导地位。从实际运行来看，苏州站与苏州北站人流较大，苏州市辖区范围内的苏州园区站与苏州新区站的客流均相对较少，为三级及以下规模等级。在业态选择上，商务办公、餐饮服务、购物服务虽均可为其主导业态备选，但园区站与新区站站点对周边地区的辐射能力远小于苏州站与北站，因此，这两个枢纽地区的商务办公业态应适当控制其规模以及发展方向(即在布局上离站点的紧凑性)，才能充分利用枢纽站点带来的潜在客户群体，而对于“人口门槛”较高的金融等高端服务业则更应谨慎选择。苏州站与北站可以不再局限于城市功能本身，做好区域产业链条构建的支点，并起到辐射带动作用，体现区域性功能。

表4 苏州(包括其代管的县级市)高铁与城际铁路站点

同时，在上述枢纽站点中，昆山因其地理位置及其高铁+地铁直通上海，成为环沪通勤最佳方式。在苏州四县市中昆山曾凭借3个高铁站荣获苏州区、县市高铁站数量之最，其中,又以昆山南站的通勤人流最多，高铁18 min即可抵达上海站。在对外公布的昆山南站相关片区控制性详细规划中提出，该区域要打造沪宁发展轴上上海西部第一门户，围绕昆山南站及其南北侧区域，形成南站枢纽商务区，除高铁、轨道交通、公交等交通枢纽功能外，还要叠加商业服务、人才中介等综合业态。这类明显的通勤客流占较大比例的枢纽地区在商业业态选择上建议更要偏重快消品，且布局在主要人行流线上，而规划中提到的“人才中心”等人才中介类商务服务业态笔者认为是十分合适的。

4 结 语

在基于铁路网络的区域一体化新背景下，应以更开放的思维、更包容的心态主动认识与顺应城市发展规律，本研究所选用的POI数据类型有一定局限性，其数据提取的是“点”布局，而非“点”的所有实体信息，如边界、规模、建设年代、使用状况等，但对数据进行的可视化对比分析仍能反映出枢纽地区一定的业态聚集特征，具有一定的参考意义。

总之，在应对区域一体化要求时，铁路枢纽地区的开发利用在符合所在城市自身发展定位及总体规划布局的前提下，其开发业态应统一策划，与行为主体的消费需求与意愿、行为特征与模式等相协调才能保证业态健康稳定地持续发展，从而激活城市的活力。而更微观、更深层次地针对具体枢纽地区的业态发展策略等问题仍需多专业结合进行进一步深入探索与研究。