北京市住宿业空间分布格局及影响因素研究

  本文关键词：北京市住宿业空间分布格局及影响因素研究，由笔耕文化传播整理发布。

第 34 卷第 1 期 2014 年 1 月

经 济 地 理 ECONOMIC GEOGRAPHY

Vol.34， No. 1 Jan.， 2014

北京市住宿业空间分布格局及影响因素研究
闫丽英， 韩会然， 陈婉婧， 宋金平※
（北京师范大学 地理学与遥感科学学院， 中国 北京 100875）

摘 要： 结合国内外城市住宿业空间分布的研究成果， 通过 ArcGIS 软件与次序多元 logit 模型， 研究北京住宿业空间 分布格局及影响因素， 并与英国 Ashworth 模型进行对比， 讨论北京作为发展中国家首都城市表现出的异同性， 同时 反映出新时代下的城市空间结构特征。 研究发现： ①北京市住宿业空间结构呈集聚分布模式， 分布模式包括 8 种区 位类型， 其中 4 种为新型区位， 体现出经典理论的适用性与北京的特殊性； ②酒店可达性、 基本地价、 空间集聚是影 响住宿业分布最显著的因素， 同类因素对不同类型酒店影响程度也表现出差异性； ③住宿业是城市空间结构的塑造 力量之一； ④北京市城市空间异质性与复杂性增强， 但多中心结构不发育， 全球化与信息化使得城市中出现比 CBD 范围更大的国际化区域。 关键词： 住宿业； 空间分布格局； 影响因素； 北京 中图分类号： F719 文献标识码： A 文章编号： 1000 - 8462 （2014） 01 - 0094 - 08

Distribution and Influence Factors of Lodging Industry in Beijing City
YAN Li - ying， HAN Hui - ran， CHEN Wan - jing， SONG Jin - ping
（School of Geography， Beijing Normal University， Beijing 100875， China）

Abstract: Based on the research of distribution of lodging industry in foreign cities, the paper analyze the distribution pattern and influence factors of Beijing hotel industry through the Arcgis and the ordered logit model, discuss the similarities and differences between Britain middle city and Beijing city by comparison with the Ashworth model, and reveal the structure characteristics of Beijing in the new era.The study found: (1)Agglomeration is the basic characteristic of distribution in Beijing,the distribution model includes eight kinds of location types, of which four are new types, it reflects the applicability of classical theory and specifieness of Beijing; (2) The accessibility, land price, agglomeration are the most significant influence factors influencing distribution, the influence degree of one factor on different type of hotels show differences;(3) The spatial heterogeneity and complexity in Beijing have been enhanced , but the structure of multi-center have been developing, globalization and informatization makes lager international zone than CBD;(4) The lodging industry is one of the factors shaping the city structure. Key words: lodging industry;distribution;influence factors ;Beijing City

随着各国城市化进程的推进， 现代城市逐渐成 为重要的旅游目的地， 住宿业得到迅速发展。 住宿 业的空间分布格局、 住宿业与城市化的协同演化关 系、 空间分布的影响机制、 政府政策对住宿业布局 的引导、 投资主体的微观区位选择等逐渐成为城市 地理学、 经济地理学与旅游地理学等学科的研究热 点。 国外酒店空间结构研究始于 1980 年代末， 主要 体现在酒店空间分布模式与演化、 空间分布影响因 素、 空间集聚与竞争关系方面。 早期研究依托地理 科学提出基于城市历史演化的空间分布理论 [1-12]，

Ashworth 模型是代表。 2000 年以后由宏观规律向微 观规律方面深化， 体现在基于土地经济的空间分布 [13] 规律 （基于传统土地利用的空间分布理论， Egan [14-16] 模型是代表） 、 区位因素与区位变化模型 、 空间 [17-21] 集聚与竞争关系 等方面。 国内对酒店空间分布 的研究出现在住宿业高速发展的近十年， 主要体现 [22-30] 在酒店空间分布特征及影响因素 、 扩张规律[31-33] 方面。 从相关研究来看， 一方面， 经典的 Ashworth 模 型与 Egan 模型都是基于发达国家单中心城市形成

收稿时间： 2013 - 09 - 10； 修回时间： 2013 - 10 - 26 基金项目： 国家自然科学基金项目 （41271132)） ； 2010 年中央高校基本科研业务费专项资金项目 作者简介： 闫丽英 （1986—） ， 女， 甘肃兰州人， 硕士研究生。 主要研究方向为城市地理与旅游地理。 E-mail： yanliying96@163.com。 ※通讯作者： 宋金平 （1968—） ， 男， 山东平邑人， 教授， 博士生导师。 主要研究方向为经济地理。 E-mail： jingpingsong@163.com。

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的理论成果， 北京作为一个向世界城市行列迈进的 发展中国家首都城市， 社会经济背景与城市发展历 史均表现出明显差异， 城市内部空间结构更加复杂。 另一方面， 随着旅游业的稳定增长， 北京市的住宿 业高速发展， 住宿业的类型、 结构、 经营等都与欧美 城市存在较大差别。 住宿业空间布局与城市空间结构协同演化而 来， 其布局模式与城市空间结构之间具有一定的内 在联系。 另外， 住宿业对城市环境因素敏感， 标志早 期的商业与社会中心， 代表区域进步与投资机会[34]。 因此， 研究北京市住宿业的空间分布格局和影响因 素， 离不开对住宿业空间结构与城市空间结构关系 的探讨。 同时， 住宿业空间分布特征能够反映北京 市城市空间重构与郊区化、 单中心空间结构向多中 心空间结构转变方面的规律。

规模化城市地区， 具有相对独立性， 规划新城 11 个。 在中心地区内部， 旧城包括东城区与西城区， 中央商务区 CBD、 奥林匹克中心区与中关村高科技 园区核心区是全市重点发展的功能区。 还有其它金 融商务类、 产业园区类、 行政类、 旅游类、 文化类、 体 育类、 交通类等多种功能区， 它们往往复合了多种 较高等级的功能， 形成集商务办公、 商业零售、 旅游 休闲、 文化体育、 高端居住等功能的商圈。 相应地， 这些城市功能区由于便捷的可达性、 服务设施与基 础设施完善、 地价高昂等原因， 对住宿业的消费需 求也更高。 城市空间结构示意如图 1。

1 数据来源与研究方法
1.1 数据来源 本文以北京市星级酒店与经济型酒店 （经济型 酒店筛选标准： 以住宿为主的有限服务、 标准间价 格 300 元左右、 连锁化品牌经营、 门店超过 2 家） 为 研究对象。 通过北京市旅游发展委员会官网、 盈蝶 咨询中国经济型酒店网、 《2009—2010 中国经济型 连锁酒店行业年度报告》 全国中档商务连锁酒店排 行榜及各连锁品牌官网整理数据。 截至 2012 年底， 北京市星级酒店 612 家， 筛除暂停营业和难以获得 数据的酒店， 共 592 家， 经济型连锁酒店 637 家， 两 者共 1 229 家。 1.2 研究方法 本文主要采用 ArcGIS 空间分析与计量经济学 回归分析方法。 在北京市住宿业空间分布格局揭示 上， 主要用到最邻近指数与 Kernel 核密度估计法； 在住宿业空间格局影响因素的揭示上， 构建次序多 元 logit 模型， 采用 Eviews 软件处理数据。

图 1 北京市城市空间结构示意图 Fig.1 The spatial structure of Beijing City

2 北京市住宿业空间分布格局
2.1 北京市城市空间结构 在旧城有机疏散与市域战略转移的空间战略 背景下， 2004 版北京城市规划中规划建立 “中心城 —新城—镇” 的市域城镇结构， 建立多层次空间体 系。 中心城是北京政治、 文化等核心职能和重要经 济功能集中体现的地区， 包括中心地区与 10 个边 缘集团。 新城是在原有卫星城基础上， 承担疏解中 心城人口和功能、 集聚新的产业， 带动区域发展的

2.2 北京市住宿业整体空间分布特征 本文采用最邻近指数对酒店点数据的空间特 征进行测度， 通过 Kernel 核密度估计法生成酒店分 布密度图进行可视化表达。 最邻近指数使用最邻近点之间的距离描述空 间分布模式。 计算评价区内任一点与最邻近点的距 离 dmin （本文采用欧式距离） ， 取平均值得到实际最 邻近距离 d min ， 与随机分布模式下的理论最邻近距

离E （dmin） 比较， 得到最邻近指数 R。 如果 R=1， 说明 事件属于随机分布； R<1， 说明事件属于空间集聚模 式； R>1， 说明事件趋向于均匀分布。 计算公式如下： ? ? p d min 0.041 A 1 E(dmin)= + 0.0541 + R= ÷ ， 2 n ? E ( d min ) n ?n è 式中： A 是评价区面积； p 是周长； n 是点状目标个

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数。

计算得到北京市住宿业的最邻近指数 R=0.33， 显著性水平 0.01， 表明住宿业在空间上呈集聚分 布。 因住宿业主要集中在中心城区， 计算其范围内 的最邻近指数 R=0.64， 显著性水平 0.01， 仍呈典型 的集聚分布。 进一步应用卡尔金核密度估计法对北京市住 宿业空间分布特征进行验证。 核密度估计法[35]是空 间平滑方法的一种， 与空间差值共享算法。 它用一 个滤波窗口来定义近邻对象， 距离较近的对象， 权 重较大， 能够将离散的点数据转化为连续的密度 图， 又有 “波峰” 和 “波谷” 强化空间分布模式的显 示， 从而考察点数据的空间分布趋势。 核密度方程 的几何意义为： 密度分布在每个 xi 点中心处最高， 向外不断降低， 当距离中心达到一定阈值范围 （窗 口边缘） 处密度为 0。 网格中心 x 处核密度为窗口范 围内的密度和：
x - xi ? f (x) = 1 d∑K ? ? ÷ nh i = 1 è h ?
n

图 2 中心地区住宿业空间密度 Fig.2 The distribution density of lodging industry in central district in Beijing City

式中： K() 为核密度方程； h 为阈值； n 为阈值范围内 的点数； d 为数据的维数。 这里较大的阈值解释一种 区域分布态势， 而较小的阈值则强调局部差异。 北京市住宿业空间分布密度图表明住宿业空 间分布呈集聚分布， 且表现出沿中心地、 沿交通干 线、 沿旅游景区分布的特征。 具体来说， 中心城区的 住宿业占全市的 80% ， 建成区内住宿业占全市的 65% ， 其余主要分布在边缘集团与远郊新城。 少量 酒店沿交通线向中心城外围蔓延， 如京藏高速、 S213、 京通快速路、 G104、 地铁一号线等沿线， 并出 现近郊与远郊连绵为一体的趋势。 北京市中心地区住宿业空间分布密度图 （图 2） 表明中心地区存在多处酒店集聚区， 主要有王府井 —CBD、 大栅栏—天桥、 燕莎—三元西桥、 马甸—奥 体中心—奥林匹克森林公园、 惠新西街—亚运村— 大屯、 牛街—西二环、 北京西站—马连道、 平安里— 新街口、 和平街、 方庄等区域。 2.3 北京市分类型酒店空间分布特征 星级酒店是由国家 （省级） 旅游局根据统一的 等级标准评定的住宿设施， 五星级档次最高， 一星 级档次最低， 而经济型酒店是近十年来在我国涌现 出的新型酒店业态， 具有标准化、 连锁化、 品牌化等 特征， 因而对其分别研究。 由图 3 可以看出： ①五星级酒店密集分布于王 府井、 CBD 与燕莎使馆区， 形成一个连片分布的三

角地带。 次一级的密集分布区包括金融街—西直 门、 亚运村—奥林匹克中心区、 中关村—高校区。 ②四星级酒店密集分布于以王府井、 第一使馆 区为核心的区域。 次一级分布区包括燕莎—亮马河 下游第三使馆区、 西直门—动物园—中关村、 北京 西站—长安街、 潘家园。 次级分布区之间的过渡带 也较为密集， 包括奥林匹克中心区—高校区、 植物 园—香山公园、 首都机场。 ③三星级酒店分布更为分散， 最为密集的区域 包括下关—奥体中心—和平街—国展—高校区、 五 棵松—北京西站—广安门、 左安门—CBD—东直 门。 次一级分布区包括四环以外的其它区域 （南部 到三环路） 和首都机场。 ④ 二星级酒店分布于旧城区内， 呈一个 “倒三 角” 型区域， 并在北部、 东部向三环路延伸， 在西部、 南部沿北京市东西轴、 南北轴延伸， 丰台区六里桥 也有较密集的分布。 ⑤ 经济型酒店分布最为密集的区域是前门与 方庄， 次一级分布区包括双井、 王府井偏北、 北海— 什刹海—北下关—北太平庄高校区、 奥林匹克公园 —和平街。 一个重要特点是， 在中心地区东部与北 部， 经济型酒店的分布恰好避开了王府井、 CBD 与 燕莎之间的区域。 由于一星级酒店共 18 家， 中心城区仅有 6 家， 数量过少， 故不做讨论。 2.4 北京市住宿业空间分布模型 2.4.1 北京市住宿业空间分布模型构建。 在研究北 京市酒店分布特征的基础上， 参考国外城市酒店分 布规律， 尤其是 Ashworth 城市酒店分布模型， 得出

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图 3 北京市分类型住宿业空间分布密度 Fig.3 The distribution density of different types hotel in Beijing City

北京市酒店分布模型。 其中， 根据酒店档次， 本文将 五星级酒店与四星级酒店合并为高档酒店， 三星级 酒店、 二星级酒店与经济型酒店合并为中档酒店， 一星级为低档酒店。

Fig.4

图 4 北京市住宿业空间分布模式 The distribution model of lodging industry in Beijing City

北京市的住宿业区位可以分为八种， 包括旧城 历史性区位、 以 CBD 为代表的城市功能区、 旧城与 CBD 的转换区、 功能区邻近区位、 功能区之间的过 渡区位、 交通枢纽区位、 边缘集团区位、 远郊新城区 位。 不同类型酒店的区位分布规律及原因如下： ①旧城住宿业以中档酒店为主。 旧城是北京政 治中心的主要载体， 文化、 旅游、 金融、 商业活动的 集聚地。 它属于历史文化名城保护范围， 旧城保护 要求建筑高度控制以故宫和皇城为中心向外分层 次逐步提高， 且建筑密集， 道路狭窄， 对用地与交通 流量的限制作用较大， 不利于大型、 现代化酒店的 新建。 ② 高星级酒店最密集的区域位于旧城与 CBD 之间的转换区。 旧城与 CBD 的过渡带通达两地的可 达性非常高， 甚至在步行范围内， 优越的区位吸引 大量大型现代酒店集中分布区。 仅东长安街商务写 字 楼 就 占 全 市 14% ， 仅 次 于 CBD （23%） 、 金融街 （22%） 、 中关村 （15%） 。 ③重要功能区的酒店以高星级为主。 CBD 拥有 跨国公司驻中国代表处的 65% 和北京代表处的 95% ， 外国银行在北京分行的 90% ， 全市高档商务

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写字楼的 70% ； 金融街集中了中国人民银行、 中国 银监会等中国最高金融决策和监管机构； 中关村科 技园区核心区有清华大学等高科院校 39 所， 各级 各类科研机构 213 家； 奥林匹克中心区拥有奥林匹 克森林公园、 大量高档住宅、 大型商业、 甲级写字 楼、 会议中心、 京城三大高尔夫球场等。 这些区域地 价高昂， 市场消费层次高， 高星级酒店比重最大。 ④ 由中心区沿机场方向形成一个高星级酒店 密集分布区。 建国门外、 朝阳门外、 亮马河下游为使 馆区， 紧邻旧城与 CBD， 沿京密路通往首都机场， 分 布着密集的国家大使馆、 外国驻京商社、 办事处等， 吸引了大量高端服务设施为使馆区与 CBD 的国际 人士与高消费人群服务， 也吸引了包括跨国公司在 内的大量企业入驻， 成为商务办公区， 如燕莎商圈 写字楼市场比例占全市 12%， 因而高端酒店林立。 ⑤交通枢纽周边以中档偏高酒店为主。 首都机 场的目标市场消费层次较高， 临空型产业的市场客 群消费也较高。 北京西站的交通便捷性与邻近城市 南北轴的区位优越性， 共同决定酒店的档次较高。 ⑥ 不同功能区之间的过渡带和功能区周边以 中档酒店为主。 旧城与奥林匹克中心区之间的过渡 带三星级酒店密度较大， 这可能与它是较早的建成 区有关。 旧城、 金融街与中关村之间的过渡带、 CBD—燕莎使馆区的南部与东部经济型酒店密度 较大， 经济型酒店近五年才快速扩张， 与追求成熟 功能区的市场溢出有关。 ⑦其它小型的酒店集聚区。 西直门紧邻北京展 览馆， 近年开发了一批商业零售项目与写字楼， 潘 家园古玩市场是北京著名的特色古玩艺术品市场， 四星级酒店密度较大。 方庄号称亚洲最大的成熟社 区， 经济型酒店分布密集。 2.4.2 北京市住宿业空间分布模型与 Ashworth 模型 比较。 Ashworth 根据酒店集聚情况将旅游历史城市 划分为不同的区， 再将宾馆区位划分为六种类型： 历史性区位、 铁路区位、 主要路口区位、 中小型集聚 区、 转换区大型现代宾馆区位、 包括汽车旅馆与机 场的城市边缘区。 北京市的酒店区位类型与 Ash? worth 模型基本一致， 但出现了 4 种新的区位： 多个 城市功能区与小型集聚区区位， 远郊新城区位与边 缘集团道路入口区位， 功能区与旧城之间、 功能区 与功能区之间的过渡区区位。 这说明北京市住宿业 发展背景的差异性与空间分布格局的复杂性。 Ash? worth 研究英国中等旅游历史城市， 是典型的单中 心城市， 而北京是建成区面积接近 1 300km2、 人口

数量接近 2 000 万的发展中国家首都城市， 城市发 展历史与社会、 经济、 文化背景迥异， 城市结构表现 出多中心特征， 空间异质性更强。 值得关注的是旧城—机场一带的酒店区位， 该 类型区位体现了在全球化进程中城市参与全球竞 争对城市空间结构的影响。 首先， 在全球生产网络 与新的国际劳动分工背景下， 城市成为区域的节点 和参与全球化的主要部分。 CBD 是一个城市参与全 球竞争的窗口， 但高昂的租金会迫使企业搬离， CBD 的周边就成为新的区位选择。 第二， 便捷的交 通可达性是建设世界级城市的重要因素， 邻近机场 是城市涉外区域的重要条件。 第三， 使馆区是北京 城市空间结构的特殊组成。 因此， 邻近旧城与 CBD、 与使馆区重叠、 通往国际机场就成为这里高星级酒 店密集的原因。

3 北京市住宿业空间分布的影响因素
本文对酒店影响因素的研究范围集中在中心 城区， 通过 ArcGIS 提取， 共 951 家酒店。 指标选取考 虑城市化对酒店区位的影响。 3.1 模型构建 在研究北京市住宿业空间分布影响因素时主 要探讨以下两个问题： ①住宿业整体空间分布的影 响因素； ② 不同类型住宿业空间分布的影响因素。 本文选择回归模型， 以酒店在不同环路间的区位选 择作为因变量， 是定性的离散型变量， 自变量是影 响因素， 因此选用 Logistic 线性回归模型。 Logistic 模 型通过对离散型因变量作函数变换， 将因变量转为 自变量的线性函数， 采用极大似然估计的迭代方 法， 自变量可以是定量变量也可以是定性变量。 因变量的选择体现出距离市中心的远近， 即酒 店向心布局或离心布局趋势， 需要排序， 且自变量 有多个。 Logistic 变换方法假设随机效用项符合极值 分布， 还有一种 probit 变换方法假设随机效用项符 合正态分布， 前者更适合效用最大化时的选择， 使 用也更为广泛， 因此选用次序多元 logit 模型。 选择次序多元 logit 模型的前提是假设北京市 中心地区为单中心城市结构， 因变量 loc 的赋值从 中心向外升高， 系数为负表明酒店区位倾向于市中 心。 本文采用的模型如下： T T loc* i = α Hi + β Ei + εi

实际观察到的第 n 个样本的区位值是 loci， J=1， 2， …， 5， 这些取值分别与排好了序次的相应类别相 对应， 将其转化为 loc* Hi 代表内部影响因素， Ei 代 i 。

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表外部影响因素， εn 为待估系数， 服从极值分布。 个体 i 出现相应水平 j 的累积概率记为 Ci， 则 j， Ci,j=Pr(loci≤j)=∑Pr(loc i = k) ， j=1， …， 5。
j k=1

将累积概率表示成某一组自变量所构成向量 Hi、 Ei 的函数， 则： T j=1， …， 5。 C i, j = F(α H i + βT E i + ε j ) ， 序次结果的条件概率以累积概率的形式可以 表示为： Pr(loc i = J|H i , E i)

j=1 ìF(αT H i + βT E i + ε1) ? ? T T T T íF(α H i + β E i + ε j ) - F(α H i + β E i + ε j - 1) 1 < j < J - 1 ? ?1 - F(αT H + βT E + ε ) j=5 i i 4 ? 采用这一方式， 可根据模型得到与某一响应类 别相对应的预测概率， 同时得到自变量的待估系数。 3.2 指标选取 3.2.1 内部因素。 即影响酒店区位的自身因素， 主 要体现在酒店承租能力与目标市场的差异上， 包括 酒店类型 （type） 、 规模 （room） 、 开业时间 （year） 。 它 们对酒店距离市中心的距离、 邻近的公共产品与服 务存在限制作用， 酒店等级越高越靠近市中心， 预 计为负， 酒店规模越大距市中心越远， 预计为正， 开 业时间越晚距市中心越远， 预计为正。 3.2.2 外部因素： ① 可达性。 酒店所处的位置要能 使酒店消费者便捷地抵达市中心与各种公共服务 设施， 本文将公路与地铁分开研究， 预计公路密度 （road）为 负 ， 地 铁（subway）为 正 。 ②土地价格 （land） ， 根据 Egan 的酒店区位模型， 酒店等级与土 地价格有对应关系， 酒店承租能力越高越倾向市中 心， 预计为负。 ③公共产品与服务。 酒店的客源一般 是非当地人口， 须邻近商业中心、 行政机关、 旅游吸 引物、 高等院校、 大使馆、 写字楼、 会议会展等公共 产品与服务， 这里选择商业中心 （comm） 为代表， 商

业中心越多酒店倾向分布在市中心， 预计为负。 ④ 集聚特征 （aggl） 。 集聚是酒店空间布局的首要特征， 集聚程度越高酒店倾向分布在市中心， 预计为负。 3.3 结果分析 3.3.1 基本模型。 除商业中心因素外， 各个自变量 的显著性都较高， 对数似然函数值为-780.5033。 地 价、 道路密度与空间集聚是新增酒店选址的重要影 响因素。 在城市土地竞租模型中， 土地价格由市中 心向外围降低， 因此酒店能够承受的地价越高， 新 增酒店越倾向布局于市中心。 交通可达性是影响酒 店布局至关重要的因素， 北京市内道路密度由旧城 向外围减小， 周边道路密度越高， 酒店可达性越好， 因而新增酒店倾向布局于城市中心。 市中心的酒店 集聚程度更高， 新增酒店追求空间集聚带来的集聚 效益， 因此倾向布局在市中心。 酒店档次越高， 越倾向于布局在城市外围， 这 与 Egan 土地竞租模型中高星级酒店位于市中心不 同， 可能受北京市二环内为旧城历史文化保护区影 响， 高星级酒店布局在二环外的几处城市功能区 内。 地铁因素说明位于城市外围的酒店倾向布局在 接近地铁站的区域， 到市中心可达性差的酒店通过 地铁站点来提高交通便捷性。 另外， 酒店开业时间 越晚， 房间数量越多， 酒店越倾向于布局在城市外 围， 这主要是受市中心用地的限制， 致使新增酒店 向外围寻求布局， 规模较大的酒店也需要在外围区 域选址。 3.3.2 分类型模型。 在分类型模型中， 道路密度越 大， 五星级酒店越倾向布局在市中心， 其它因素不 显著。 说明五星级酒店对地价造成的高成本承受能 力很强， 对空间集聚的依赖性也不大， 对它影响最 大的是市中心的优越区位以及由此带来的高消费 市场客源。 对四星级酒店， 道路密度仍是吸引酒店向心布

表 1 变量名称与统计性质 Tab.1 Variables and statistics
变量 酒店区位变量 酒店位置 loc 酒店内部变量 类型 type 房间数 room 开业时间 year 外部变量 土地价格 land 地铁 subway 道路密度 road 商业中心 comm 空间集聚 aggl 变量含义 1=二环内， 2=二环与三环之间， 3=三环与四环之间， 4=四环与五环之间， 5=五环以外 1=一星级酒店， 2=二星级酒店/经济型酒店， 3=三星级酒店， 4=四星级酒店， 5=五星级酒店 房间数 （取对数） 开业时间 （取对数） 商业土地基准地价 1=一级地价， 2=二级地价， 3=三级地价， 4=四级地价， 5=五级地价， 6=六级地价 距离最近地铁站的距离 （单位为 km） 的倒数 以每家酒店为中心 2km 范围内的道路密度 以每家酒店为中心 1km 范围内商业中心的数量 以每家酒店为中心 1km 范围内其它酒店的数量 样本均值 （标准差） 2 （1.2） 3 （0.9） 2.10 （0.27） 3.301 （0.002） 3 （1.03） 2 （2.332） 25 （13.21） 1 （0.72） 9 （5.8）

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因变量/类型 模型一： 基本模型 模型二： 五星 模型三： 四星 模型四： 三星 模型五： 二星 模型六： 经济型 YEAR 63.15778 （0.1475） 187.2611 （0.2961） 16.18496 （0.8922） 66.41147 （0.4773） 22.01949 （0.8403） -68.90529 （0.7066） * * * ROOM 0.509053 （0.1904） -0.50840 （0.8362） -2.471013（ 0.0769） 1.408026* （0.0886） -2.318486（ 0.0796） 1.302319（ 0.0269） * TYPE 0.222946（0.0508） * LAND 0.477658*** （0.0000） -0.533238 （0.2264） 0.285039 （0.3850） 1.047076*** （0.0002） -0.597046（ 0.0897） 0.794475*** （0.0000） * * SUBWAY 0.053380 （0.1066） -0.234487 （0.4915） 0.190708（0.0927） 0.004097 （0.9530） 0.269209 （0.2792） 0.120889（ 0.0515） ROAD -0.255123*** （0.0000） -0.338051*** （0.0001） -0.273353*** （0.0000） -0.122264*** （0.0000） -0.414688*** （0.0000） -0.329234*** （0.0000） COMM 0.082102 （0.4961） -0.189745 （0.7901） 0.437526 （0.2649） -0.101533 （0.7401） 0.604682 （0.1361） 0.113985 （0.5008） AGGL -0.102315*** （0.0000） -0.039345 （0.6172） -0.128985** （0.0313）-0.120943*** （0.0047） -0.090257 （0.2705） -0.088601*** （0.0032） 酒店数量 951 56 97 130 105 558 Log-likelihood -780.5033 -37.41569 -80.49410 -128.5818 -67.59440 -410.2742 LR 1310.627 85.70498 135.0306 119.6978 174.3879 875.3841 AIC 指标 1.666674 1.729132 1.886476 2.147413 1.497036 1.509943 SC 指标 1.727967 2.126969 2.178454 2.390050 1.775070 1.595191 R-squared 0.456405 0.533866 0.456156 0.317618 0.563311 0.516167 注： *代表在 90%的置信度下显著， **代表在 95%的置信度下显著， ***代表在 99%的置信度下显著。

Tab.2

表 2 次序多元 logit 模型的估计结果 Eastimation results of ordered logit model

局的重要因素。 它对空间集聚有一定的依赖， 倾向 布局在集聚程度高的市中心； 当房间数较大时， 四 星级酒店倾向于布局在城市中心， 说明它对高端住 宿市场的依赖； 四星级酒店偏好布局在地铁附近， 可能是它对市场消费档次的要求没有五星级酒店 高， 近年向外围区域扩张， 而地铁提高了酒店的通 达性。 对于三星级酒店与经济型酒店， 对道路密度的 依赖使其偏好在市中心布局； 地价越高， 两者越偏 好向城市外围布局， 随着房间数的增大， 它也倾向 在外围布局， 均说明它们对地价的承受能力显著降 低； 它们对空间集聚的依赖说明中档酒店是空间集 聚效益的受益者。 经济型酒店随着地铁站点数量增 多， 倾向布局在城市外围， 这与经济型酒店和地铁 在近年的快速扩张有关。 二星级酒店可能受历史惯性的影响， 开业时间 较早， 较分散地布局在老城区， 向心性很强， 受地价 影响不明显。 总体上， 所有酒店对可达性的依赖性均很高； 消费者愿意支付较高的费用以便捷地抵达市中心， 因而高星级酒店追求市中心的优越区位与高端市 场， 对土地等成本不敏感， 是空间集聚效益的主要 贡献者， 同时随着城市化进程向城市外围有所扩 张。 中档星级酒店与经济型酒店， 对地价成本敏感， 随着郊区化与轨道交通的改善， 明显向城市外围扩 散， 消费者愿意以较高的交通成本换取较低的住宿 费用， 或他们的目的地就在城市外围区域； 二星级 酒店由于历史惯性而表现出特殊性。

4 结论
第一，， 北京市住宿业空间结构呈集聚分布模

式， 由中心地区向外围圈层式锐减， 少量酒店沿交 通线向中心城边缘集团延伸。 北京市住宿业空间分 布模式与 Ashworth 模型有一定的一致性， 但出现了 4 种新区位类型， 包括多个城市功能区与小型集聚 区区位， 远郊新城区位与边缘集团道路入口区位， 功能区与旧城之间、 功能区与功能区之间的过渡区 区位， 表现出了不同社会经济背景下城市空间结构 的特殊性与复杂性。 第二， 酒店可达性、 基本地价、 空间集聚是影响 北京市住宿业空间布局最显著的因素。 可达性对各 种类型酒店影响显著； 基本地价对高星级酒店的限 制作用弱， 对中低档酒店限制作用强， 使中低档酒 店向城市外围布局； 空间集聚是酒店分布的基本特 征， 高星级酒店对集聚依赖性弱， 中低档酒店对集 聚依赖性强。 第三， 北京市住宿业对塑造城市空间结构的作 用。 北京市满足住宿市场的城市空间结构在景观上 非常显著， 城市的许多变化与住宿业相关。 住宿业 由城市中心向城市功能区、 边缘集团与远郊新城集 中， 促进城市多中心的形成； 与经济文化互动形成 游憩商业区与旅游文化区； 促进城南地区旅游资源 的开发与城市复兴； 住宿业在旧城的布局促使老城 区更新与改造； 在旧城与 CBD 的过渡区形成转换 区； 在 CBD 沿机场方向形成更广阔的国际化区域。 住宿业的发展成为影响北京城市地理变化的因素 之一。 第四， 北京市住宿业的空间格局反映了城市内 部空间结构特征。 首先， 反映了北京市内部空间的 异质性。 多中心网络化的城市结构是特大城市发展 的必然趋势， 老城区改造与功能疏解， 城市功能区 与商圈的建立发展， 边缘集团与远郊新城的崛起，

第1期

闫丽英， 韩会然， 陈婉婧， 等： 北京市住宿业空间分布格局及影响因素研究
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说明北京市多中心结构的形成， 空间异质性与复杂 性增强， 但并不发育， 城市中心性很强。 其次， 说明 信息化与全球化对城市内部空间结构的影响。 城市 参与全球竞争， 使得城市出现比 CBD 更大范围的国 际化区域， 作为国家首都北京连片的使馆区是酒店 空间分布的特殊因素。 第五， 针对本文实证结论， 提出以下建议： 对于 政府， 应合理控制住宿业的空间布局与扩张， 注重 发挥住宿业对城市功能区的促进作用与城市空间 结构的塑造作用； 对于企业， 不同类型的酒店选址 具有不同的标准， 高星级酒店要布局在市中心、 重 要城市功能区及拥有高端客源市场的区域， 中档酒 店注重临近高档酒店以获取集聚效益， 可向交通便 利、 有稳定客源的城市外围布局。 参考文献：
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  本文关键词：北京市住宿业空间分布格局及影响因素研究，由笔耕文化传播整理发布。