基于POI数据的徐州酒店空间分布及影响因素

姜 巧, 史春云, 沈士琨

(江苏师范大学 地理测绘与城乡规划学院，江苏 徐州 221116)

酒店是城市的服务设施之一，是反映现代城市或地区发展程度的重要标志[1].中国饭店协会的《2021年中国酒店业发展报告》中指出，截至2020年底，全国酒店业设施占住宿业的62%，客房数占比达到了95%.从该比例看，尽管近年来涌现出了多种形式的非标准住宿，但酒店业仍是住宿业中的主导者.酒店在城市获得快速发展，其在地理空间上的布局呈现差异.

酒店的空间分布在20世纪70年代就受到国外学者的关注，主要经历了3个研究阶段.早期研究以定性为主，如Arbel等[2]研究了以色列的酒店，发现集中分布在市中心的酒店会带来诸多问题.后逐渐向定量研究转变，内容多集中在酒店选址方面，如：Wall等[3]运用空间分析法，发现良好的交通条件是多伦多酒店分布的共同因素；Ashworth[4]认为酒店布局应由市中心向外围扩散，他提出的Ashworth空间分布模型，是后来学者做相关研究常用的经典模型.进入21世纪后，对酒店空间分布的研究层次更加丰富[5-6]，部分学者开始关注酒店的集聚效应[7-8].国内的相关研究起步较晚，但研究成效较为可观.早期主要基于传统的统计方法，如曹泽纯[9]最早提出空间布局对旅游饭店的重要意义并给出发展建议；其后，更科学的GIS空间分析法被用来探究酒店的空间分布[10-12].在影响因素的研究中，地理位置、交通条件、商圈、旅游景点、政策条件等是影响酒店空间分布的主要因素[13-15].随着研究的不断深入，许多学者不再局限于单纯的空间分布研究，开始探讨酒店格局和其他要素之间的关系[16-17].

在研究酒店布局影响因素的方法上，常见的有Pearson分析法[18]、负二项回归模型[19]、定性分析[20]等，地理探测器的方法相对较少.而地理探测器主要用来探究驱动力和影响因子，因其没有线性假设，可以客观探测出自变量对因变量的解释力，近年来被广泛运用于公共健康、旅游、区域经济等领域，是空间异质性分析的重要工具[21].鉴于以上分析，本文选取淮海经济区中心城市徐州为研究区域，基于酒店兴趣点(point of interest,POI)数据，运用GIS空间分析法及地理探测器，探究星级酒店的空间分布规律及其影响因素.

1 研究设计

1.1 研究区概况

徐州古称彭城，是江苏省副中心城市，淮海经济区中心城市，也是全国重要的综合交通枢纽，现已形成现代化立体交通体系.据徐州市人民政府官网最新显示，截至2022年1月，全市总面积11 765 km2，常住人口902.85万，辖泉山、鼓楼、云龙、贾汪、铜山5区，新沂、邳州2市，丰县、沛县、睢宁3县.徐州文旅资源丰富，是中国优秀旅游城市之一.2021年徐州统计公报显示，全市接待境内外游客数量较上年增长88.6%，旅游总收入较上年增长95.3%.

1.2 数据来源

利用高德地图爬取2021年徐州酒店POI数据，对其进行整理筛选.数据属性包括酒店的名称、星级、经纬度等.酒店星级以高德地图评定为准，即分为宾馆酒店、奢华酒店、五星级宾馆、四星级宾馆、三星级宾馆和经济型连锁酒店6类.徐州市行政区划数据来源于国家民政部，其他数据来自2021年《徐州统计年鉴》、《江苏统计年鉴》、高德地图POI及GIS计算结果等.

1.3 研究方法

采用最近邻指数[22]研究徐州酒店的空间分布特征.指数值>1时，表示酒店均匀分布；值=1时，表示酒店随机分布；值<1时，表示酒店集聚分布.

采用核密度估计法[22]研究徐州酒店的局部分布情况.其值越大，表示酒店分布越集中，反之亦然.

采用地理探测器[21]研究影响徐州酒店空间分布的因素.其值越大,表明某因素对徐州酒店空间分异的解释力越强.

以上指数的计算均在ArcGIS 10.8中进行.

2 徐州市星级酒店空间特征

2.1 总体数量和密度特征

徐州市共有2 400家酒店(表1).邳州市和铜山区的土地面积较大，两地的酒店数量也最多；鼓楼区作为徐州老城区，酒店数量不是最多，但密度最大；云龙区和泉山区作为徐州主城区，其酒店密度也较大.可以发现，徐州酒店分布不均匀且总体数量不多.

表1 徐州市各区县酒店数量及密度

2.2 总体空间分布特征

2.2.1 酒店呈集聚分布特征从平均最近邻指数(表2)来看，徐州市酒店整体呈较强的集聚分布特征，P值为0.000，置信度达99.99%.从县市区来看，铜山区的酒店集聚于局部区域，泉山区的酒店分布相对均匀，其他区县酒店的集聚程度相似.

表2 徐州市各区县酒店平均最近邻指数

2.2.2 酒店核密度分布根据徐州酒店的核密度分布，采用自然断点法将其划分为5类，见图1.在徐州主城区内，出现了高密度区，呈现“单核心集聚，次级中心相对分散”的分布格局.在鼓楼区西部、泉山区的中东部和云龙区的西北部这3者交界处形成了密度核心，该处是徐州的市中心，也是徐州的老城区.酒店围绕市中心依托商场、学校、医院、景区、交通干线等形成集聚，如：彭城广场、苏宁广场、中央百大等商圈商场，徐州医科大学附属医院、江苏师范大学云龙校区等学校医院，戏马台、徐州博物馆、回龙窝历史文化街区等主要景点，火车站、汽车客运站、地铁2号线等交通站点.次级中心即较高密度区分布在云龙万达广场、徐州东站、铜山万达广场的周边，在贾汪区中心也出现了一般密度集聚区.而徐州市下属县市的酒店，则形成了高密度区在各县市中心团状集聚、较低密度区零散分布的特征，其中：丰县、沛县、睢宁县、邳州市出现了较高密度区，新沂市出现了小区域的高密度区；特别地，丰县的刘邦广场，沛县的沛城街道、汉城街道、大屯街道，睢宁县的徐州观音国际机场、金城街道、睢城街道，新沂市的新安街道、墨河街道，邳州市的运河街道、东湖街道、炮车街道、戴圩街道等都是酒店分布的核心区域.

图1 徐州市酒店核密度分布

2.3 不同星级酒店的空间分布特征

从星级类型上看，徐州酒店有五星级11家，四星级32家，三星级48家，经济型165家，未定星级2 144家，各星级酒店的分布特征存在差异.

2.3.1 星级酒店集聚程度不均徐州五星级酒店空间分布实际平均距离约13 307 m，平均密度很低，呈离散分布(最近邻指数为1.274)；其余4类星级酒店的最近邻指数都在0.400及以下，均呈现集聚分布特征；未定星级酒店的集聚分布特征最为明显(平均最近邻指数为0.228)，其空间分布平均距离约347 m，平均密度较高.

2.3.2 各类型酒店核密度分布为了更直观地探究徐州酒店的分布情况，结合各星级酒店的相关数据，将其划分为3种类别：五星级和四星级酒店为高档酒店，三星级和经济型酒店为中档酒店，未定星级酒店为低档酒店.高档酒店等级较高，设施完善，规模较大，可作为会议、娱乐、文化交流等综合服务场所，其区位选择与经济、交通、人流量等诸多因素有关.徐州高档酒店整体呈现分散分布.在泉山区、云龙区和鼓楼区,高档酒店零星分布，这3个区是徐州市区旅游资源、交通资源、大型商圈的所在地；在贾汪区有少量高档酒店分布，铜山区未有高档酒店.在徐州下属县市中，丰县未有高档酒店分布；沛县、睢宁县、邳州市、新沂市各有零星高档酒店分布，主要围绕在当地热门景点、客运站、人民活动广场等处.

中档酒店集中分布在城区的鼓楼区、泉山区、云龙区3区的交界处，以环状向外不均匀分布，并在徐州火车站、江苏师范大学云龙校区、贾汪区中北部周边，围绕着不同级别的商场、不同类型的交通干线、不同等级的景点出现低密集区.另一方面，中档酒店在邳州市中东部、睢宁县中南部围绕县级中心出现了较高密度区，在邳州市东北部还出现了低密度区，说明邳州市和睢宁县中档酒店数量较多，发展较好；中档酒店在丰县的分布好于高档酒店的分布，出现了一般密度区；中档酒店在沛县出现了两处密度区，在新沂市则围绕高档酒店分布(图2a).

图2 徐州市中档酒店、低档酒店核密度分布

低档酒店分布较为广泛，在鼓楼区、泉山区、云龙区出现了3个高密度区.在各县市均出现了高密度区，紧紧围绕中档酒店分布；同时，出现了不同程度的一般密集区，邳州市低档酒店出现的密度区较多(图2b).低档酒店一般价格不高、服务单一，在各地区外围分布，其分布情况与该类酒店的功能定位、消费群体等因素相关.

3 影响酒店分布的因素

3.1 指标选取

参考酒店业[11,16,20]、民宿业[23-24]、旅游业[17]等空间分布影响因素的相关研究，综合徐州市酒店发展现状与数据的获取条件，选取6个维度14个指标来探讨酒店分布的影响因素(表4).采用自然间断法对指标划分类别，并将数据录入地理探测器运行.

表3 徐州酒店分布影响因素

表4 徐州酒店分布影响因素交互探测作用类型

3.2 结果分析

3.2.1 因子探测分析从地理探测器中的因子探测得到各影响因素对徐州酒店分布密度的决定力q值，q值越大说明该因素的影响力越显著.影响徐州市酒店分布密度因素的各解释力q值从大到小的顺序为：X9(0.808 9)>X10(0.808 7)>X1(0.808 7)>X6(0.808 7)>X11(0.515 8)>X7(0.513 5)>X8(0.348 2)>X14(0.264 1)>X5(0.233 2)>X4(0.156 3)>X13(0.102 0)>X2(0.088 7)>X12(0.053 3)>X3(0.033 0).因子解释力第一梯队从大到小依次为商务写字楼数量、综合地价、人口密度、路网密度，且都通过了0.1显著性水平检验.

商务写字楼和综合地价这两个指标反映了徐州商业发展维度，说明徐州酒店空间格局与商业发展的联系最为密切.商务写字楼一般位于寸土寸金的商区，地价较高.“十三五”期间，徐州是国家服务业综合改革试点城市，拥有彭城广场、鼓楼广场等老牌商圈以及苏宁广场、万达广场等新兴商圈，国内贸易和对外贸易均呈现增长态势.商业发展成果显著，带来了商圈周围酒店服务业的密集分布.

在社会经济维度，人口密度的解释力较强.酒店业属于传统的标准住宿，其消费群体更加大众化，人口密度越高的地方，目标客源越多，潜在的消费市场越大.这在一定程度上也与由酒店空间分布得出的结果相符合：徐州酒店主要以经济型为主，高端酒店分布较少.

交通条件维度的解释力也较强，以路网密度解释力最甚.路网密度一般反映区域内的道路丰富程度.徐州酒店主要集中在路网密度较大的地区，主干道及高速公路次之.徐州“十四五”交通发展规划提出，要建立“环、射、联”的城市快速路网.交通设施的完善，将极大地提高酒店的交通可达性.

旅游资源、消费能力、生活设施3个维度对酒店分布的解释力相对较弱.

3.2.2 交互探测因子分析对变量进行两两交互探测，结果发现(表4)：任意一组因子交互探测后所得的解释力都大于单因子对徐州酒店空间分异的解释力.在单因子探测中，商务写字楼的解释力最强.第三产业产值解释力最弱，而两者交互探测的解释力最强，第三产业产值反映徐州第三产业的发展水平，商业写字楼反映商业发展水平，而商业隶属于第三产业，可见，徐州酒店业的发展与其第三产业的发展水平息息相关.在2022年徐州高质量发展关键词中，提出要发展现代服务业，发展新兴经济，这势必会推进徐州第三产业的发展.形成交互作用的只有双因子增强和非线性增强两种类型，其中：68组具有双因子增强效应，占比达74.7%，绝大多数的交互因子之间存在协同作用[25]；23组具有非线性增强效应.可以看出，徐州酒店空间的异质性是多种因素共同作用的结果.

4 讨论

本文基于POI数据，运用GIS空间分析法和地理探测器，探究了徐州市星级酒店的空间分布特征及其影响因素，可以发现：徐州酒店整体呈集聚型空间分布；在中心城区呈现单核心集聚、次级中心相对分散的分布格局，在3个老城区的交界处出现高密度核心区，在各县市的中心等处出现核心区.酒店主要围绕人流量密集，综合设施完备的地方布局.五星级酒店呈离散分布，高档酒店分布在各行政区的中心；中档酒店分布于城区的商圈、交通干线等周边，并在各县市的中心形成不同的密度区；低档酒店围绕中档酒店出现高密度区.徐州酒店的空间分布受经济、消费、交通等多重因素影响.

徐州酒店主要分布在各县市区的传统中心城区，在一些新兴发展区域或广大的乡村地区分布较少.比如，顺利从资源枯竭型城市转型的贾汪区，现已是全国首批全域旅游示范区，其境内拥有4个4A级景区，酒店数量并不可观.酒店业是住宿业的分支，住宿业与旅游业密切相关，在乡村旅游发展迅速的区域，乡村民宿正悄然崛起，与中心城区酒店的高度集聚形成空间上的互补.

本文虽揭示了徐州酒店的空间分布特征，但未能深入分析徐州酒店空间分布的演化过程；酒店评级也只来源于高德地图官方评级.在酒店空间分布影响因素方面，酒店经营者、顾客选择、相关政策等因素都会对酒店空间分布产生影响，可作为下一步深入探讨的方向.