靳 鑫，王成武*，汪宙峰，黄小梅

（1.西南石油大学地球科学与技术学院，成都 610500；2.西南交通大学地球科学与环境工程学院， 成都 611756）

随着互联网技术的快速发展和智能手机设备的普及，越来越多的人可以通过网络社交平台分享自己的生活足迹。以微博为代表的网络社交平台的广泛使用，使得人们如何获取大量精确的地理位置信息愈发快捷，也为研究各种地理现象提供重要的数据来源。Girardin[1]、Vu[2]等分别利用从游客在Flickr网站上分享的带有精确地理位置信息的照片研究了游客的空间分布规律。作为国内主流微博应用的新浪微博，提供了基于位置的签到服务，是国内最热门的数据来源应用之一[3]。闫闪闪[4]、李娜[5]、贺小荣[6]等通过网络爬虫获取精确的游客微博签到数据，分析了旅游区内游客的时空行为特征。以上研究均说明在互联网时代，利用数字社交平台的签到足迹，可以获得精确的位置数据，从而进一步挖掘数据潜在的社会 价值。

夜经济是指本地居民与外地游客在晚上六点到次日早晨六点进行的诸如餐饮、旅游、购物等一切经济活动的总和[7]。夜经济除了自身的经济功能外，还具有文化和社会功能。发展夜经济也是为了满足城市居民日益增长的物质与文化生活的需要。目前已有学者对城市夜经济进行了一定的研究。付晓东[8]、金元浦[9]分析了夜经济文化价值，认为夜经济体现了人们内在的文化需求，引领了新潮流。张金花[10]、吴敏[11]等研究了夜经济的主要形式，认为夜经济蕴藏着巨大的生产力。对于旅游城市，夜经济具有较大的发展潜力。研究表明在经济发达、旅游资源丰富的城市，外地游客对于城市旅游收入的影响大于本地居民[12]。以上研究为城市夜经济的规划与布局奠定了一定的理论基础，但缺少从地理视角分析夜经济的时空分布情况，尤其是本地居民与外地游客的时空分布差异。

微博的分享性、社交性及其易用性使得越来越多人在微博分享夜间旅游、美食、电影等夜经济活动。研究表明社交媒体签到数据包括了不同城市群体对活动地点和活动类型的偏好,能够更加精准地反映城市活力[13]。同时一个区域拥有较高的微博签到数也说明该地区具有高度的活力与衣食住行需求[14]。可见微博签到的数量反映了地区夜经济的发展程度。

本文利用Python爬虫获取成都市夜间微博签到数据，有效识别夜间消费者中的本地居民与外地游客，通过时序分析和空间分析方法发掘成都市夜经济的时空分布特征，洞悉本地居民与外地游客偏好的夜经济区域，为成都市夜经济现状研究与未来规划设计提供理论依据。

1 研究区概况

成都市位于中国西南部，四川盆地西部，自古有“天府之国”的美誉，是国家重要的高科技产业基地，是西部重要的中心城市。成都市夜经济对全天经济的贡献位于全国前列，调查显示成都市白领夜间消费的比例占全天消费的45%，高于全国平均水平与南方城市平均水平。可见夜经济对成都市经济的贡献有着举足轻重的地位。本文以成都市中心城区为研究范围，研究成都市夜经济时空分布情况。

2 研究数据与方法

2.1 数据采集

本文数据涉及成都市行政边界数据、道路数据、地物点数据、新浪微博签到数据。成都市行政边界数据、道路数据、地物点数据来自全国地理信息资源目录服务系统（http://www.webmap.cn）。新浪微博签到数据是利用新浪微博开放平台的位置服务接口API（application programming interface），获得48645个在成都市签到的用户ID，去除广告账号后获得有效微博用户ID46879个，随后获得成都市中心城区有效签到数据117505条。这些数据包括用户ID、用户性别、注册地址、微博文本内容、签到时间、签到地址、经纬度信息等，覆盖时间为2019年全年，样例数据如 表 1所示。通过ArcMap对数据进行可视化，得到成都市夜经济签到分布图（图 1）。为研究本地居民与外地游客的空间分布差异，需要区分出两种人群的签到数据。首先删除注册地址为“其他”的12830条未知地址数据，然后选择注册地址为“四川-成都”的签到数据为本地居民的签到。根据Girardin[1]的研究，同一用户的第一条微博与最后一条微博时间间隔超过30 d则不认为是一般意义上的游客，而是在本地定居的外地人，将其并入本地居民的范围，最终得到22241个用户ID的48 211条外地游客的有效数据与25 364个用户ID的51 431条本地居民签到 数据。

表 1 微博用户签到数据表

图1 成都市夜经济签到分布

2.2 研究方法

2.2.1 核密度估算

核密度估算是研究城市热点常用的一种基于密度的空间点模式非参数估计方法[15]。该方法可以根据已有数据的分布情况计算一定区域内数据的聚集程度[16]。本文采用核密度估算的方法与工具，对成都市夜经济空间分布进行可视化分析，研究微博签到点的空间分布特征。核密度函数的计算公式如下：

式中，f(x)表示在x处的核密度值；h是带宽；n是在带宽范围内的已知要素数目；k是权重系数；xi是带宽范围内的第i个要素。以上变量中，对核密度影响最大的是带宽h，经过反复实验，选择500 m为带宽，对成都市夜经济空间分布进行核密度分析。

2.2.2 时间分层法

采用时间分层法，分析夜经济的时间变化规律。时间分层法包括以周为尺度间隔和以日为尺度间隔，以签到率为指标来衡量活跃度。签到率的计算公式如下：

式中，f(n)是签到率；n为一段时间内的签到数量；m为所有时间的签到数量。在以周为尺度的时间分层法中，一日的签到数为n，一周的签到数为m，按照四个季度分别统计该季度的时间分布情况。在以日为尺度的时间分层法中，每30min的签到数为n，整个夜晚时间的签到数为m。对于本地居民与外地游客的时间分层研究则是把每日或每30min的签到总数设为n，把本地居民或者外地游客周内或日内签到总数设为m，进行对比研究。

2.2.3 平均最近邻分析

平均最近邻分析是用来分析事件点聚集效应的方法，平均最近邻指数可以反映夜经济的聚集和离散程度。平均最近邻指数的公式如下：

式中，R是平均最近邻指数；A是研究区域的面积；n是事件点的总数；di是第i个要素与最近邻要素的距离。R<1表示事件具有集中分布的趋势，R>1表示事件均匀离散分布，R=1表明事件随机分布。使用平均最近邻指数分析夜经济的聚集程度随着时间推移的变化情况，尤其是本地居民与外地游客聚集程度的变化情况。

3 结果分析

3.1 成都市夜经济时间分布特征

3.1.1 夜经济周内变化分析

研究夜经济周内变化的目的是分析夜经济活动的周内变化规律，根据对4个季度的夜经济签到统计数据的分析发现（图 2）。成都市夜经济四季的周变化特征基本一致，周日为一周内的最高活跃度；本地居民与外地游客活跃度趋势总体相同，不同的是，本地居民活跃的日期不连续，分别为周二、周六，外地游客活跃的日期较为连续，分别为周三、周四和周五。

图2 签到频率周内变化

3.1.2 夜经济日内变化分析

将夜晚时间按照30 min的间隔划分为24个时间段，以时间为横坐标轴，签到概率为纵坐标轴，进行夜经济日周期的层次分析。分析图3a可以发现夜经济总体的日内活跃度变化明显，呈现出“稳定增长-持续高峰-快速下降-完全消失”4个阶段。从18：00时到22：00时是上升阶段，夜经济活跃度从18：00时的5.2%逐步上升；22：00时到23：00时是高峰阶段，在23：00时达到最高点8%；23：00时到次日2：00时为快速下降阶段，夜经济活跃度迅速下降；3：00时至6：00时为完全消失阶段，夜经济活跃度接近零。

分析图 3b可以发现本地居民与外地游客活跃度变化趋势总体相同，均有4个明显的变化阶段。但外地游客的活跃时间呈现出一定的后发性，活跃度高峰期滞后于本地居民。18：00时至22：00时本地居民的活跃度较高，22：00时至次日6：00时，外地游客的活跃度较高。

图 3 签到频率日内变化

3.2 成都市夜经济空间分布特征

3.2.1 夜经济总体空间分布特征

采用ArcMap的核密度分析工具，设定搜索半径为500 m，并使用自然断点法得到夜经济分布核密度图（图 4）与热点区域统计表（表 2）。结果表明成都市夜经济分布具有明显的区域差异，总体呈现出“中心聚集，连片扩展，多点分布”的四级空间格局。主要体现为以下几个特点：

图4 夜经济分布核密度图

1）夜经济总体表现出由市中心向外辐射发展的特征，向西北方向和南方向沿主干道辐射发展。以天府广场为中心的一环区域夜经济活跃度最高，二环区域活跃度次之，三环及其他区域则随着与市中心距离的增大活跃度大体上逐步递减。但也存在小部分三环以外的区域具有较高的活跃度的情况，夜经济的活跃地区在西北方向、南方向则多沿主干道发展，如南方向的天府大道南段。

表 2 热点区域统计表

2）不同区域夜经济活跃度差异明显，并呈四级分布。一级热点区域签到点密度为1 276个/km2，位于春熙路于骡马市区域，具有明显的中心指向性。愈靠近城市中心聚集度愈高；二级热点区域签到点密度为482个/km2，围绕一级热点区域继续向外扩展，并受公园、旅游景点的分布，在西南方向的扩展度最大；三级热点区域签到点密度为387个/km2，环绕二级热点区域持续向外扩展，跨越三环路后呈现出以高校、交通节点为中心的离散状分布，如西南交通大学、犀浦火车站等；四级热点地区签到点密度为94个/km2，呈现出围绕高级热点区域（一级、二级、三级热点区域）连片扩展分布的特征，且分布范围最广。

3）不同级别的热点区域趋近的夜经济场所类型有所不同。一级热点区域主要向商业区倾斜，如远洋太古里、成都IFS国际金融中心等商圈。二级热点地区则主要分布于公园、景区周围，如人民公园、宽窄巷子等。三级热点区域较多向学校、交通站点倾斜，如西南民族大学、成都东站等。四级热点区域多位于远离市中心的景区，如洛带古镇、漫花庄园、南湖公园、温江公园等。

3.2.2 本地居民、外地游客空间分布特征分析

对研究区建立1.35 km×1.35 km的渔网，计算每个渔网中本地居民与外地游客的签到数占比。外地游客占比超过50%的区域为蓝色，本地居民超过50%的区域为红色，两类人群签到总数相同的区域为灰色。同时统计每个渔网中的签到总数，认为签到总数小于100的渔网样本数目过少，不宜用来对比两类人群的差别，在图中以黄色单独标识。由此得到签到占比差异空间分布图（图 5），以此来分析不同人群夜经济区域喜好的异同点。

图5 签到占比差异空间分布

分析发现本地居民参与夜经济较多的区域较为集中，多分布于中心城区，外地游客较多的区域则较为分散。具体表现为以下两点：

1）本地居民偏好的夜经济区域在二环以内呈片状分布，二环以外沿交通干道分布。二环以内多集中于天府广场东侧。在二环以外，呈现出沿天府大道南段等交通干道分布的特征。除这些区域之外，本地居民偏好的夜经济区域还在龙泉驿地铁站、桂湖公园等地分布。

2）外地游客偏好的热点区域呈现出单点面积小，分布范围大的多点分布特征。这些活跃区域呈现向高校、交通站点、景区聚集的特点，如西南交通大学，西南民族大学等高校。大型交通场所作为区域“流动中心”的交通枢纽，往往是城市夜间消费的聚集热点区域[17]。位于成都东站东侧的居民区是外地游客夜经济活动的活跃地区。宽窄巷子、洛带古镇等景点由于较高的知名度吸引了大量慕名而来的外地游客，带来了较高的夜经济活跃度。

目前，跨境电商零售有广义和狭义之分。广义的跨境电商零售指外贸电子商务，即传统外贸企业利用各种电子商务平台开展信息发布、询价、下单、支付等交易活动，将交易活动由传统的线下转移到线上，然后再通过跨境物流把货物送达客户手中。狭义的跨境电商零售则是指跨境电子商务，即利用邮政小包等物流方式把商品送达消费者手中，其中消费者既不是批发商也不是外贸企业，而是终端的个人消费者。但由于在现实经济活动中个人消费者和小型的企业类商家没有明确的界限，因此消费者往往也包含一批小型的中小卖家。

3.2.3 夜经济日内变化空间分布分析

基于夜经济空间分布格局的整体分析，进一步将夜晚时间按照两个小时的间隔分为6个时间段，使用自然断点法进行等级划分（图 6），并与图 3a 的日内签到频率表来综合分析夜经济空间分布的动态变化特征。总体看来，随着时间的推移夜经济空间范围逐步扩大，基本覆盖二环以内区域以及二环以外部分区域，在凌晨快速缩小并消失。具体包括四个阶段：

1）18：00时至22：00时为夜经济的逐步形成阶段（图 6a、图 6b）。以春熙路为核心的一级热点区域面积开始扩大，向西北方向逐步发展到骡马市区域，形成了双中心形态。二级热点区域则向整个一环区域发展，占据了绝大多数一环以内的面积。三、四级热点区域面积均在增加。

2）22：00时至24：00时为高峰阶段（图 6c）。在这一时间段内，夜经济的活跃区域面积最大。一环以内的一级、二级热点区域面积已达到最大值。一环以外的三级热点区域活跃度增长明显，如团结镇、西南交通大学等。其余三、四级热点区域变化不大。

3）24：00时至次日2：00时为快速下降阶段（图6d）。所有热点区域面积均在缩小，一环以内的一级、二级热点区域的密度快速减小，热点等级分别下降为二级与三级。二环以外的热点区域开始逐步变为独立的小块区域，部分三级热点区域消失。

4）2：00时至6：00时为夜经济的消失阶段（图6e、图6f）。在2：00时至4：00时，以春熙路为中心的部分区域与团结镇还有一定的夜经济活跃度。在4：00时至6：00时，则只有春熙路还有部分夜经济活动。

图 6 夜经济空间分布日内变化

运用平均最近邻指数对本地居民、外地游客在一日之内聚集程度的变化进行分析（表 3），可以发现两者在日内均表现出明显的聚集性。最近邻指数均小于1，Z检验值最大为-38.503 628，最小为-232.161 614， 均小于-2.58，在1%的显著性水平下通过检验。

表 3 日内最近邻指数分析

在最近邻指数变化折线图（图 7）上可以发现：18：00时至次日2：00时，本地居民和外地游客均保持较高的聚集度，两者聚集程度无明显差异。2：00时至 6：00时，两者聚集程度开始下降，空间差异性开始加强，其中本地居民的聚集程度下降速度较快，说明此时本地居民的空间分布较为分散，外地游客的聚集程度下降较慢，说明此时外地游客的空间分布还比较密集。

图7 日内最近邻指数变化

4 结论与对策

4.1 结 论

1）成都市夜经济活跃程度具有明显的时空差异，在空间上呈现出“中心聚集，连片扩展，多点分布”的四级空间格局。在时间上呈现出周末活跃度显著高于工作日，单日内22：00时至23：00时活跃度最高的特征。

2）本地居民与外地游客的空间分布有明显不同。本地居民偏好的夜经济区域总体呈片状分布，多数位于二环以内。外地游客偏好的区域较为分散，主要出现在景点、交通节点、高校等区域。

3）本地居民与外地游客的空间聚集程度的差异在夜间2：00时之后趋于明显。18：00时至次日2：00时，本地居民与外地游客的聚集程度都较高，并且差异不大。在夜间2：00时之后外地游客分布更为密集。

4.2 对 策

基于上述研究，本文提出成都市未来夜经济发展的对策如下：

1）优化夜经济资源的空间布局与配置。在一级、二级热点区域增加夜间活动场所类型与数量，如夜间购物中心、夜间美食广场、夜间文苑剧场等，扩大夜经济规模，满足该区域高涨的夜间活动需求。对犀浦镇、成都东站等人口众多的三四级热点区域进行夜经济业态的优化，形成以游客为导向的夜经济 商圈。

2）依据游客夜经济消费时间相对较长的特点，可以依托城市历史文化街区等公共空间，打造服务于游客的夜经济消费业态，提升夜间消费对城市经济的贡献。

3）优化交通设施布局与运行时间，强化智慧监控系统，为夜经济的发展提供支持与保障。基础服务设施是保障旅游活动顺利开展的必要条件[18]，其中交通运输能力对区域旅游水平影响呈显著的正相关[19]，成都市交通服务设施的布局与夜经济的分布具有一定的空间失衡，部分区域道路基础设施建设相对落后[20]，也是夜经济发展必须补齐的短板。