【规划师论坛】数字经济影响下城市零售空间变化及其规划响应
【作者简介】
魏宗财，博士，华南理工大学建筑学院、亚热带建筑科学国家重点实验室副教授
魏纾晴，华南理工大学建筑学院硕士研究生
彭丹丽，华南理工大学建筑学院硕士研究生
肖丽祺，华南理工大学建筑学院硕士研究生
刘雨飞，华南理工大学建筑学院硕士研究生
摘要
数字经济的崛起对城市零售业的业态、经营模式和空间分布产生了巨大的冲击，也对零售业的区位选择和空间布局优化提出了新的要求。文章将美团外卖数据和问卷访谈等多源数据相结合，对数字经济时代城市零售空间的特征、布局及影响因素进行了深入探究，并从城市零售网点规划、虚—实零售圈边界划定、零售空间功能区划及零售空间品质评价方面提出规划策略，以丰富基于居民虚—实消费行为互动的城市零售空间布局研究思路，为数字经济时代城市零售网点的布局和规划提供参考。
[关键词]数字经济；零售业；零售空间；在线消费；规划策略
[文章编号]1006-0022(2021)13-0024-07
[中图分类号]TU984.13
[文献标识码]B
[引文格式]魏宗财，魏纾晴，彭丹丽，等．数字经济影响下城市零售空间变化及其规划响应[J]．规划师，2021(13)：24-30．
0 引言
移动信息通信技术的广泛普及推动了数据和信息日渐成为举足轻重的生产要素，以网络经济为代表的数字经济持续快速发力，引发人类生产和生活方式的深刻变革，并成为国家经济发展的新模式和新动能。据《中国数字经济发展白皮书(2021)》，2020 年全国数字经济规模增长至39.2 万亿元，占GDP 比重为38.6％，位居世界第二。国家“十四五”规划纲要将“打造数字经济新优势”作为单独章节，提出“促进数字技术与实体经济深度融合”及“数字经济核心产业增加值占GDP 比重”的新指标，为数字经济的发展指明了方向。
在迅猛发展的移动信息通信和人工智能等技术支撑下，在线消费、移动支付和共享经济等新业态逐渐出现，成为数字经济崛起的重要标志，其中在线消费的发展尤具代表性。据第47次《中国互联网络发展状况统计报告》，截至2020年12 月，全国网络购物用户规模达7.82亿人，占网民整体的79.1％。传统实体零售空间的消费行为逐渐转向虚拟在线消费与实体线下消费行为相融合的新模式，这对数字经济时代零售业的区位选择和布局优化提出了新的要求，亟需以空间资源优化配置为研究内容的城乡规划学科的响应。
一些学者对城市传统实体零售业态、等级结构、空间分布及其影响因素进行了探讨，并对信息技术影响下的城市零售空间分布进行了初步探索，但对具体影响过程和机制尚不清楚，缺乏从规划到实施策略方面的探讨，滞后于蓬勃发展的数字经济实践。本文将美团外卖数据和问卷访谈数据相结合，对数字经济时代城市零售空间的特征、布局及影响因素进行深入探究，并从城市零售网点规划、虚—实零售圈边界划定、零售空间功能区划及零售空间品质评价等方面提出规划策略，试图丰富居民虚—实消费行为互动的城市零售空间研究思路，为数字经济时代城市零售网点的布局和规划提供参考。
1 数字经济影响下城市零售空间变化研究述评
1.1 传统城市零售空间布局研究进展
传统城市零售空间研究重点关注业态类型、选址、等级结构及空间分布等，其理论基础主要是中心地理论、竞租理论和行为主义理论等。Berry 和Garrison构建了从小型便利中心到城市CBD 的5个等级的零售空间模型，一些学者结合不同城市的情况对该模型进行了补充与完善。在影响因素方面，已有研究成果认为区域经济发展水平、零售商品的异质性、配套设施和规划政策等影响城市零售空间的布局。国内有关零售空间的研究始于20 世纪90 年代，学者对北京、上海、广州、深圳、南京和西安等城市进行了实证分析，发现零售空间的分布呈现集聚特征。
城市零售空间的选址与布局方面的研究成果聚焦于零售网点布局、零售圈边界划定、零售空间功能区划及零售空间品质评价等方面。传统的零售网点规划侧重于分析零售网点的分布现状、交通状况、商业环境和历史传承等因素，并从宏观、中观和微观3个尺度进行规划。但上述研究限于时代背景，难以囊括和预判蓬勃发展的数字经济及其空间效应。
零售圈是城市零售业活动频繁发生和聚集的空间，多由政府规划建设或自发形成，存在边界识别困难、实际覆盖范围难以界定等问题，这与数据收集难度大有较强的关系。在数字经济背景下，POI数据、手机信令数据和用户签到数据等能用于探测城市尺度的零售空间活动。已有研究发现，零售空间功能的划分和研究方法经历了从经验主义、定性研究到空间相互作用模型、GIS空间分析方法及利用经济普查数据等阶段。随着数字经济的发展，许多传统实体店铺完成了数字化转型，零售空间的功能区划日趋复杂，但目前的零售空间功能区划方法对消费者的行为和评价欠缺考虑。
1.2 智慧城市技术影响下的零售空间布局研究进展
移动信息通信技术的发展加剧了城市中各生产要素的流动。Taylor 等人提出了中心流理论，认为流动产生位置，“流”是构成网络的基础，这强调了流动空间的重要性。在零售业态类型方面，学界习惯于将商品划分为搜索型商品和体验型商品两类。由于二者在购物方式和购物环节等方面存在差异，在线服务对搜索型商品购物方式的选择和购买频率影响更大，而对体验型商品的影响较小。此外，零售店铺所处商圈的等级与规模不同，受在线消费的影响也存在差异。
综上，既有研究主要关注城市传统零售业的业态类型、选址、等级结构和空间分布等，对智慧城市技术影响下的零售空间布局也有一定探究，但在影响程度和过程方面的研究尚不充分，所提出的规划策略有所滞后。在数字经济时代，关于如何合理布局零售网点、精准划定零售圈边界、推进零售空间功能区划及更全面地评价零售空间品质等问题，亟需城乡规划学科在理论和方法等方面进行响应。
2 城市零售空间的特征及变化态势
2.1 研究设计
本文选择广州市零售店铺分布较为集中的中心城区作为研究范围，囊括越秀区、荔湾区、天河区和海珠区，以及白云区南部和番禺区大学城，面积约为342.4km²。研究范围内的在线消费数据采集自国内具有代表性的在线消费平台—美团网，数据条目包括商家名称、商品类型、经纬度坐标和参考销量等，通过数据清洗后得到提供外卖服务的商家共计13975 家。
对上述美团外卖零售店铺点做核密度分析，发现广州市中心城区的在线消费供给强度空间分布呈多核心特征，与城市传统零售圈的分布基本重合，这揭示出在线消费服务的供给对传统零售店铺存在较强的路径依赖。具体而言，老城区在线消费供给强度的峰值区聚集在中山路两侧，囊括荔湾区的上下九和陈家祠、越秀区的北京路和环市东，以及海珠区的江南西、东晓南等传统零售圈。这些地区的业态类型丰富，能满足市民多样化的消费需求。而天河区是1990年后兴起的新城区，数字经济发展处于全市前列，在线消费供给强度的峰值区聚集在该区的珠江新城、天河城等就业岗位分布较为密集的地段。
为进一步探究数字经济时代在线消费对实体零售店铺的影响，本文基于在线消费供给强度的空间分布格局，兼顾城市零售圈与社区零售圈的差异，选择在线消费供给强度较高的北京路、上下九、天河城、环市东、岗顶及供给强度较低的中大布匹市场6 处城市零售圈，在线消费供给强度较低的五山、金沙洲新社区、芳和花园及供给强度较高的六运小区、大学城北、棠德花园6 处社区零售圈进行研究(图1)。本文研究团队于2019 年7 月～ 8月对上述零售圈进行了问卷调查，每处均调研访谈20位店铺店主，共计240位店主，调研内容包括店铺是否提供在线服务、是否提供外卖服务、店铺租金水平、营业额和店铺类型等。
图1 基于美团外卖的广州市零售店铺在线消费供给强度分布图
2.2 城市零售空间布局特征及其影响因素
2.2.1 城市零售店铺的经营现状及差异
(1) 多数店铺未能提供在线服务，且城市零售圈与社区零售圈的店铺存在一定差异。
调研发现，大部分店铺(74.0％ ) 均未开设网店，城市零售圈开设网店的比例要高于社区零售圈。其中，城市零售圈开设网店的店铺( 约34.0％ ) 以销售各类服装、箱包等搜索型商品为主，而未开设网店的店铺主要提供布料、餐饮、服装和电脑配件等商品或服务；社区零售圈绝大多数店铺(94.7％ )未开设网店，主要提供美容美发、配镜和手机维修等体验型商品或服务。
(2) 多数店铺不能提供外卖服务，而社区零售圈提供外卖服务的店铺比重稍高于城市零售圈。
调研发现，提供外卖服务的店铺仅占调研样本总量的46.2％，其中城市零售圈提供外卖服务的店铺占比为45.7％，这些店铺主要提供餐饮等服务，岗顶、天河城和北京路3 个地区提供外卖服务的店铺较多，其中岗顶有90％店铺均提供外卖服务；社区零售圈中提供外卖服务的店铺占比为46.7％，这些店铺主要提供餐饮等服务，其中大学城北地区提供外卖服务的店铺占比最高，高达100％，其顾客主要为大学生。
(3) 不同地区的店铺租金水平存在显著差异，且城市零售圈的租金水平显著高于社区零售圈。
调研发现，城市零售圈的平均月租金为707.2元/平方米，是社区零售圈(346.7元/平方米) 的2 倍多。在城市零售圈内部，北京路作为广州市的传统商业中心和城市名片，人流量庞大，平均月租金位居调研地区榜首，为2258.9 元/ 平方米；其次是天河城零售圈，它是珠江新城CBD 的重要组成，月租金约为1400元/ 平方米；上下九、环市东和中大布匹市场的月租金不足1000元 / 平方米，这与广州市的经济发展重心逐渐东移密切相关。
(4) 店铺营业额呈“城市零售圈高、社区零售圈低”的特征。
调研发现，城市零售圈店铺的月均营业额(21.8万元) 显著高于社区零售圈(4.4万元)，如北京路店铺的月均营业额为79.5万元，远高于调研地区的平均水平(12.1万元)。这主要是由于城市零售圈业态丰富、服务范围更广，吸引的人流量较大，助力了店铺营业额的提升。而社区零售圈内店铺服务范围较小，服务对象多为附近居民，消费需求相对单一，因而整体营业额相对较低。
(5)调研地区店铺类型比例较为均衡。
调研发现，区域内搜索型店铺有117家，占样本总量的50.2％，主要销售鞋、服装、文具和鲜花等；体验型店铺有116家，占样本总量的49.8％，以提供餐饮、配镜和美容美发等商品或服务为主。城市零售圈与社区零售圈在店铺类型方面存在一定差异，城市零售圈的搜索型店铺占比较高(52.5％ )，主要销售鞋、服装等商品；体验型店铺占比为47.5％，以提供餐饮、配镜和布料等商品或服务为主。社区零售圈的搜索型店铺占比为47.7％，主要销售鞋、服装、空调等电器及其配件等生活服务商品；体验型店铺占比为52.3％，主要提供餐饮、配镜和美容美发等商品或服务。
2.2.2 在线消费影响下的城市零售业变化
(1) 在线消费导致搜索型店铺营业额的下滑。
在线消费对零售店铺营业额的影响较为均衡，即“营业额增加”“营业额变化不大”“营业额减少”的店铺比例约为3∶3∶4。大多数搜索型店铺(66.0％ )的营业额呈减少态势，而体验型店铺( 占比达56.0％ )的店主多认为在线消费有助于营业额增加，这反映出在线消费对搜索型商品的替代效应致使搜索型店铺的营业额下降。
在线消费对城市零售圈的店铺营业额具有负面影响，而对社区零售圈的店铺营业额具有正面影响。45.1％的城市零售圈店铺店主认为在线消费使得营业额减少，约33.3％的店铺店主认为营业额变化不大，仅有21.6％的店铺店主认为营业额有增加。对于社区零售圈店铺，在线消费对其营业额的正面影响较显著。有43.2％的店铺店主认为在线消费有助于营业额的增加，约31.1％的店铺店主认为在线消费减少了营业额。
(2) 在线消费对零售店铺顾客数量的影响呈两极分化态势。
与对店铺营业额的影响结果不同，在线消费对零售店铺顾客数量的影响呈两极分化态势，且与店铺业态类型并无直接关系。具体而言，47.8% 的店主认为在线消费使店铺顾客数量下降，这些店铺主要提供餐饮、布料等商品或服务，而蓬勃发展的外卖服务和配送网络极大地减少了其顾客线下消费的可能；也有25.8％的店主认为在线消费使店铺顾客数量增加，这些店铺主要提供服装、餐饮、零配件等商品或服务；26.4％的店主认为在线消费对其店铺顾客数量无明显影响，这些店铺主要提供服装和手机维修等商品或服务。
在线消费对店铺顾客数量的影响在城市零售圈与社区零售圈的店铺具有较高的相似度，约50％的店铺店主认为“在线消费使店铺顾客数量下降”，即城市零售圈店铺有52.1％的店铺店主选择了该选项，这些店铺主要提供布料、餐饮和配镜等商品或服务；而社区零售圈选择该选项的店铺比例为49.4％，这些店铺主要提供餐饮、手机维修和服装等商品或服务。选择“在线消费使店铺顾客数量增加”这一选项的城市零售圈店铺占比为42.0％，这些店铺主要提供服装、餐饮和电子产品等商品或服务；而社区零售圈选择该选项的店铺占比为38.2％，主要提供服装、文具和装修配件等商品或服务。
2.2.3 城市零售空间布局影响因素的变化
(1) 成本与竞争力比较：实体零售店与网店。
网店依托数字技术及高效的线下配送网络将消费者购物的时间成本和距离成本予以内化，极大地弱化了空间阻力，具有低租金、受地理区位限制较小的优势，但在店铺推广和销售量提升等方面面临挑战。通过对淘宝网某品牌女装店店主的访谈发现，由于网店的开设要求没有实体店面的要求高，该店租赁一处厂房做仓库和办公室，极大地降低了租金成本。但店铺推广、顾客数据分析、库存成本等必要支出也大幅增加了经营成本。加之网店之间的竞争愈发激烈，如何生存并且盈利是网店经营的最大难题。这也是多数访谈商家未开设网店或开设网店后又放弃的原因。
与网店相比，传统实体零售店的竞争力在于网络购物无法取代的线下购物体验及其附加的消费者情感与社会交往的需求，对于提供体验型商品的店铺而言更是如此。例如，芳和花园某药店的营业员表示并不担心阿里药房等线上药店对实体药店的影响，她认为药店有医生坐诊，患者可以在问诊之后直接购买药物，且许多店铺已拓展O2O 服务，能通过美团外卖平台提供实时送药上门服务。
(2)影响因素比较：区位与在线服务。
基于中心地理论的传统零售空间研究认为，区位是影响城市零售业态布局的主要因素。这在宏观尺度表现为阿伦索竞租曲线所反映的土地利用方式的空间分异；在微观尺度，微区位也直接影响着实体零售店的选址与布局。调研发现，在同一零售圈内，租金也会随微区位( 如到地铁站的距离、楼层、电梯口的可达性等) 的不同而存在明显差异。
在数字经济时代，城市零售业的业态、区位选择和经营方式发生了重大变革，导致其空间结构呈现“水平、非层级、多中心”的网络结构特征，对区位的依赖有所下降。传统中心地理论认为先有位置后有流动，虽然其对等级关系给予了关注，但是对于理解复杂的非等级关系却存在不足。中心流理论认为流动产生位置，这为理解数字经济时代零售空间的布局提供了新的理论支撑。值得注意的是，影响城市零售空间布局的因素变化并非数字经济技术因素( 如在线服务) 简单地取代了传统因素( 如区位)，而是二者在新时空条件下的重组与糅合，即实体零售“触网升级”、积极拥抱数字化转型，逐步降低对传统地理区位的依赖；在线消费也趋向实体化，各网购平台巨头积极发展新零售及全渠道购物模式，弥补线下体验功能不足的缺陷。这些均对数字经济时代城市零售空间及其布局规划提出了新的要求。
3 数字经济时代城市零售空间规划响应
3.1 城市零售网点规划：促进虚—实零售空间的统筹布局
传统的零售网点规划基于消费者的实体购物需求，主要关注零售业的现状、交通、区位、客流特征及与其他空间协调等方面。相较于传统的消费者实体店购物行为，数字经济时代的消费者购物行为更加复杂、多元，零售网点布局的“中心地”等级特征不再凸显。因此，应基于零售业布局现状，利用美团、饿了么和大众点评等网站或APP 的顾客数量、评分与评价数据，厘清顾客的消费需求及其活动的空间偏好，为零售空间的精准布局提供支撑。此外，智慧城市技术赋能促使线上线下零售业活动交织糅合，故零售网点规划应积极推动和完善线上线下零售业态的协调布局，以应对消费者对不同零售业态的差异化需求。鉴于新零售业的蓬勃发展，要充分利用多源数据平台( 如美团、饿了么和大众点评等)，更精确地划定虚拟零售空间的分布及其服务范围等，构建“移动网络终端+网上商店/实体店+快递配送”的数字零售网点体系，促进虚—实零售空间的统筹布局，实现零售业服务的精准覆盖(图2)。
图2 数字经济时代城市零售网点规划策略示意图
3.2 城市零售圈边界划定：以流定型，兼顾虚—实
在虚—实零售业融合推动下，城市零售圈趋于复杂、多元，其空间的渗透性、复合性、动态变化性等特征日趋凸显。传统零售圈多由政府规划或自发形成，存在空间颗粒度低、时效性不强等缺陷。而在数字经济时代，传统实体零售空间的消费模式逐步转向线下线上相融合的新消费模式，亦需要精准确定城市零售圈的虚拟边界。
智慧城市技术的迅猛发展为零售圈边界的划定提供了新的数据与思路。在量度依据方面，传统的零售圈边界划定以型定流，局限于使用建筑高度和密度指数等静态的实体建成形态指标去表征与量度零售圈边界。在数字经济时代，可以利用街景图像和机器学习技术测度零售圈的消费者流量及其映射的实际消费需求，以流定型、以人为本，精细化识别和划定零售圈的实体边界。此外，通过采集新零售店铺(如盒马生鲜、苏宁小店等)及完成数字化转型的实体零售店铺( 拥有网店或外卖服务) 的位置点，结合城市路网等级和交通实况，测算外卖员在规定配送时间内所能到达的最远距离，实现零售圈虚拟边界的动态识别(图3)。
图3 数字经济时代城市零售圈边界划定策略示意图
3.3 城市零售空间功能区划：囊括在线服务功能和消费体验等新元素
在数字经济时代，线上线下零售服务交织融合，基于网购巨头的新零售店铺(如盒马生鲜、苏宁小店等)日益增多，而越来越多的传统实体店铺完成了数字化转型，新增了在线服务功能，如开设了网店或提供外卖服务，使零售空间的功能区划日趋复杂。而传统的零售空间功能区划多依据售卖的实体商品类型来划分，如饮食型、专营型、购物中心型和便利商店型等，缺乏对线上线下融合的新零售业态布局及不同时段消费者行为和需求的考虑。
在此形势下，应依托微博签到数据和文本、购物APP 评分与评论等数据来直观反映消费者的线上线下消费体验，以及城市零售空间在不同时段的活力程度，将在线服务和消费体验等新元素作为数字经济时代进行零售空间功能区划的参考。城市尺度的零售空间功能区划可依据是否提供在线服务划分为传统的实体零售店铺或线上线下消费相结合的零售店铺。零售圈尺度的功能区划可进一步依据消费者体验和评分数据，对应划分为体验型、搜索型及混合型的零售功能空间；也可以利用手机信令、微信等反映工作日或周末不同时段人流活跃程度的数据，划分为不同零售空间的主导业态，如午间活跃地区建议划分为餐饮区，夜间活跃区域划分为休闲娱乐区等( 图4)。
图4 数字经济时代零售空间功能区划策略示意图
3.4 城市零售空间品质评价：融入消费者的情绪和偏好
数字经济时代应充分利用智慧城市技术，融入消费者的主观感受，全面研判城市尺度的零售空间品质。由于传统零售空间品质评价仅考虑微观尺度零售空间设施密度、人均拥有量等的做法已难以全面反映当下消费者的真实需求，应通过大众点评、微信、微博等文本数据识别消费者在城市不同零售空间场所的情绪和偏好，从全市尺度甄别各零售圈的积极空间和消极空间的比重，以更全面地判定城市零售空间的品质，才能为其空间优化提供研究支撑。
此外，智慧城市技术的发展也为城市零售圈内部空间品质评价提供了更精细的数据，如可以利用手机信令、GPS、WIFI 等多源大数据精准测度零售圈内消费者的活动轨迹和热点，为零售圈内消费空间体验的优化提供依据。因此，应积极使用AR/VR 技术营造三维沉浸体验环境，推动零售空间品质的提升及业态布局的协调与优化，营造业态丰富、空间类型多样和服务设施便利的高品质零售圈(图5)。
图5 数字经济时代零售空间品质评价示意图
4 结语
数字经济的崛起对实体零售业的影响并非简单的促进或替代关系，城市零售业态及其空间分布呈现出新的形式和特征，类似苏宁小店、盒马生鲜等新零售空间不断涌现，影响因素也更为复杂、多元。
在数字经济时代，在线消费对城市实体零售业态及其空间布局产生了深远影响，并因零售店铺所经营的商品类型、区位和所处商圈的等级不同而呈现差异。研究发现，在线消费导致搜索型店铺的营业额下滑，体验型店铺受影响则较小，而其对零售店铺顾客数量的影响与店铺业态类型并无直接关系。数字经济时代城市零售业的业态、区位选择和经营方式发生了重大变革，店铺对区位的依赖有所下降，而中心流理论为理解数字经济时代零售空间的布局提供了新的理论支撑。值得注意的是，数字技术因素( 如在线服务) 与传统因素( 如区位) 两者在新的时空条件下相互糅合，成为塑造城市零售业“水平、非层级、多中心”空间结构的动力。
城市零售业的新业态、新模式、新影响因素需要城乡规划学科在以下方面做出响应：①在城市零售网点规划方面，应积极推动和完善线上线下零售业态的协调发展，促进虚—实零售空间的统筹布局，构建“移动网络终端+ 网上商店/实体店+快递配送”的数字零售网点体系，实现零售店铺服务的精准化覆盖。②在城市虚—实零售圈边界划定方面，应充分利用多源数据精准确定城市零售圈的实体边界，并通过测算外卖员规定时间内的配送范围，划定零售圈虚拟边界。③在城市零售空间功能区划方面，城市尺度的零售空间功能区划可依据是否提供在线服务划分为线上线下消费相结合的零售圈或传统的实体零售圈；零售圈尺度的功能区划可以分为体验型、搜索型及混合型的零售功能空间，也可以依据大数据判定的不同时段人流活跃程度的数据明确不同零售空间的主导业态并进行功能区划。④在城市零售空间品质评价方面，在城市尺度识别消费者在城市不同零售空间场所的情绪和主观感受，甄别各零售圈的积极空间和消极空间的比重，更全面地判定城市零售空间品质；在零售圈尺度，可通过精准测度研究范围内消费者的活动轨迹和热点识别消费者的消费偏好，推动零售空间品质的提升。
我国的数字经济正处于快速发展阶段，其对城市空间和产业空间布局的影响仍在持续深化。本文着重探讨了在线消费影响下的城市零售空间规划策略，这只是对数字经济与空间规划的粗浅探讨，有待进一步的跟踪研究。
新媒体编辑：苏子语
审读：王青
终审：刘芳
文章全文详见《规划师》2021年13期
《数字经济影响下城市零售空间变化及其规划响应》
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