摘要

旅游业是服务业的重要组成部分。作为衔接城市与游客的第三空间和游憩接待的主要场所，旅游住宿业的分布格局和空间过程对城市空间结构的协同演化具有重要的推动作用。在供需信息化对接、交通运输能力提升、城市多中心开发的背景下，城市住宿业选址决策已从关注传统因素转向综合考虑交通路网便捷程度和服务设施临近程度等空间因素。

本文运用空间句法和协同区位商理论，结合GIS空间分析技术，选取2021年香港Airbnb活跃房源、星级酒店、城市路网和兴趣点数据，构建"住宿单元-交通轴线-功能空间"的"点-线-面"研究框架，分析共享住宿和传统酒店的空间布局模式，以及与城市路网形态和功能空间的结构关联特征。

1. 引言

城市形态是城市内部地理环境、政治经济、文化传统、社会结构等要素相互作用后的外在空间体现。产业空间布局是产业在城市地域空间上的投影。城市形态和产业空间布局表现出明显的联动关系。旅游业是服务业的重要组成部分，而旅游住宿业作为衔接城市与游客的第三空间、游憩接待的主要场所，其分布格局和空间过程对城市空间结构的协同演化具有重要的推动作用。

共享住宿的兴起

共享住宿是非标准住宿的典型代表，即房东依托互联网双向交易平台将全部或部分闲置房屋短暂出租给房客。Airbnb作为全球共享住宿行业的先驱，在供需信息化对接、交通运输能力提升、城市多中心开发等因素的影响下，选址决策已从过去星级酒店重点考虑土地租金、政策约束、消费门槛等传统因素，转向综合考虑交通路网便捷程度和服务设施临近程度的空间依托。

研究意义

探究城市路网形态和功能空间与Airbnb的空间关联关系，对理解共享住宿在城市内部的空间布局模式和形成机理、促进城市空间的集约化与复合化利用、旅游服务业供给侧结构性改革具有重要的理论和实践意义。

2. 研究区概况与数据来源

2.1 研究区概况

香港特别行政区位于中国南部粤港澳大湾区范围内，包括香港岛、九龙半岛、新界等18个区。20世纪70年代以来，香港进入了快速发展阶段，其紧凑高密度的城市发展模式引起了学术界的普遍关注。

香港素来是全球范围内的首选旅游目的地之一。作为香港的四大支柱产业之一，旅游业在2019年占本地生产总值约5%，提供了约27万个就业岗位，并带动住宿、零售、交通等多个行业的发展，是香港经济的重要驱动力。

2.2 数据来源

本文使用的多源数据包括香港OpenstreetMap路网与POI数据、Inside Airbnb网站上的香港Airbnb房源数据以及携程网站上的香港传统酒店数据。

3. 研究方法

3.1 空间句法

空间句法是一种用于城市空间结构量化分析的理论和方法。空间句法以图论为基础进行空间分割，通过拓扑关系分析空间要素的形态与结构，强调从人的真实视场出发感知城市空间和建筑，挖掘空间组织与人类活动的关系。

3.2 核密度估计法

核密度估计用于计算空间中点或线要素在周围邻域中的密度，并拟合出一个光滑连续的表面，从而衡量要素的集聚或离散程度。

3.3 最邻近距离法

最邻近距离法根据每个要素与其最近邻要素之间的平均距离计算其最邻近指数。若指数小于1，则将要素分布视为聚类模式。若指数等于1，则为随机分布。若指数大于1，则为离散模式。

3.4 协同区位商

协同区位商分为全局协同区位商和局域协同区位商。本研究使用协同区位商观测住宿业和城市功能空间的联系方向与强度。

4. 结果及分析

4.1 城市路网形态对Airbnb的布局影响

4.1.1 城市路网形态分析

结果显示，参数的全局性和局域性结果表现出较为一致的特征，反映出香港全局性路网和局部性路网形态的布局连续性和相似性。路网在西九龙走廊、4号干线干诺道中-告士打道、葵青交汇处形成了3大主要整合和穿行核心，高集成度交通轴线发达，城市空间可达性高、渗透性强，吸引穿越性交通的潜力大。

4.1.2 区域Airbnb空间分布格局分析

Airbnb和酒店的分布中心均位于维多利亚港两岸的中心城区。Airbnb主要分布在九龙半岛荃湾线沿线的油尖旺区和九龙城区，以及香港岛北部港岛线沿线的上环、湾仔-铜锣湾、炮台山-北角等地，呈"带状+团块状"分布。

4.1.3 城市路网形态对Airbnb分布规律的影响

总体上看，与酒店相比，8个路网形态参数与Airbnb的数据相关性更高，呈中度相关（相关系数超过0.4），反映出Airbnb与香港城市路网形态的空间关联性更强。

4.2 城市功能区位与Airbnb的关联特征

4.2.1 空间关联总体格局

在全局尺度上，香港Airbnb和酒店与城市的功能空间均处于一种较弱的空间关联状态（GCLQ<1）。可能是因为香港紧凑集约的土地利用方式和高度便利的交通设施，距离的摩擦效应被削弱，大部分住宿单元都能吸引潜在的旅游市场，而不依赖于传统的可达性指标。

4.2.2 局域空间关联特征

GCLQ反映的是一种全局的协同区位模式，但无法检测到关联强度的局域变化。在全局协同区位模式的基础上提出的LCLQ可以揭示两点（集）间相关性的空间变异性。

按关联强度和关联形态划分，香港住宿业与城市功能空间的局域关联模式主要分为3类：簇状关联、组团状关联和散点状关联。

5. 讨论

经过近半个世纪的发展，香港酒店业在城市中心（香港岛北部和尖沙咀以北）已渐趋成熟，自1990年以来发展缓慢，空间格局相对稳定。传统酒店和Airbnb均在市中心形成了最大的分布集群，这与李莉关于上海Airbnb、Gutiérrez关于巴塞罗那Airbnb的研究结果相呼应，进一步说明新兴住宿业会优先在城市中心布局的空间分布特征。

受城市定位、发展历史、土地利用、资源禀赋等多种因素的影响，香港的旅游业较为依赖商务旅行者、访亲游客以及购物游客。这与本研究中协同区位商的结果相呼应，即香港住宿业呈现出依附城市休闲购物空间和美食餐饮空间的趋势。

多源地理大数据蕴含的多粒度、多模态的时空信息突破了传统酒店住宿业研究数据的精度、规模、维度等制约，但通过实地考察、调研与分析深入了解房客的需求动机、行为与体验感知，并将地球信息科学技术与结构化理论、行为模拟技术、叙事分析技术、人工智能与深度学习等理论与技术深度融合，对未来构建系统的共享住宿研究体系，厘清中国共享住宿实践的现实诉求具有重要意义。

6. 结论与启示

本研究使用香港城市路网数据、POI数据和住宿业多源地理数据，在利用空间句法量化香港路网形态的基础上，使用最近邻分析测度和比较2种住宿业态分布的离散程度，使用核密度估计分析住宿业与交通拓扑结构的相关性，并进一步通过协同区位商从全局和局域尺度观测住宿单元与城市其他功能空间的关联方向与强度，从而构建"住宿单元-交通轴线-功能空间"的"点-线-面"研究框架。

研究结果表明：

1. 香港住宿业中心紧密围绕在维多利亚港两岸，呈现"核心-边缘"结构。传统酒店密度从商业核心向外围距离衰减效应明显，而Airbnb受到商业集群、新市镇、交通枢纽、旅游名胜岛屿等多样化城市空间的吸引，呈现"带状+团块状"分布。
2. 相较于传统酒店，Airbnb受路网形态的影响更大，对交通穿行能力和到访社区的邻里交互空间要求较高。
3. 在全局尺度上，香港传统酒店和共享住宿与城市功能空间并未显示出显著的空间关联状态，但两者自身的空间关联效应非常明显。
4. 在局域尺度上，共享住宿和功能空间主要形成簇状关联、组团状关联和散点状关联3种关联模式。