電子商務(wù)跨越式發(fā)展為快遞物流行業(yè)注入了新鮮血液促使國(guó)民經(jīng)濟(jì)達(dá)到新的增站點(diǎn),服務(wù)網(wǎng)點(diǎn)作為連接快遞企業(yè)和用戶之間的橋梁紐帶,逐漸成為城市地理和物流地理的重要研究對(duì)象。本文以北京市順豐快遞服務(wù)網(wǎng)點(diǎn)為研究對(duì)象,首次將DBSCAN聚類(lèi)算法和無(wú)人值守的智能快遞柜引入城市物流快遞行業(yè)研究中,綜合使用核密度分析、Ripley's K函數(shù)等空間點(diǎn)模式分析方法,定量對(duì)比分析有人值守的合作網(wǎng)點(diǎn)和無(wú)人值守的智能快遞柜兩類(lèi)順豐快遞服務(wù)網(wǎng)點(diǎn)的空間布局、集聚特征及影響因素。結(jié)果表明:①基于密度的DBSCAN聚類(lèi)算法能夠快速有效地識(shí)別出任意形狀的快遞服務(wù)網(wǎng)點(diǎn)集群,算法識(shí)別出24個(gè)智能快遞柜集群,14個(gè)合作網(wǎng)點(diǎn)集群;②順豐快遞服務(wù)網(wǎng)點(diǎn)高密度區(qū)主要集中在人口密度大、經(jīng)濟(jì)繁華、交通便利的居住區(qū)和包含熱門(mén)商圈的職住區(qū)附近,如雙井、金融街、三里屯、學(xué)院路等;③合作網(wǎng)點(diǎn)和智能快遞柜兩類(lèi)服務(wù)網(wǎng)點(diǎn)均呈集聚性分布,但集聚規(guī)模各不相同,具體表現(xiàn)為快遞柜集聚規(guī)模明顯大于合作網(wǎng)點(diǎn),而集聚強(qiáng)度卻小于合作網(wǎng)點(diǎn);④智能快遞柜集群密度大,服務(wù)半徑小,更傾向服務(wù)于步行可達(dá)范圍內(nèi)的居住小區(qū);合作網(wǎng)點(diǎn)集群密度小,服務(wù)半徑大,服務(wù)對(duì)象隨服務(wù)半徑擴(kuò)展至周邊各大職區(qū),對(duì)交通可達(dá)性的要求更高。⑤順豐快遞服務(wù)網(wǎng)點(diǎn)布局是地區(qū)經(jīng)濟(jì)水平、人口規(guī)模、交通狀況、土地利用類(lèi)型及城市功能區(qū)定位等多種因素綜合作用的結(jié)果。
【部分圖文】：

順豐快遞服務(wù)網(wǎng)點(diǎn)集中分布在五環(huán)以內(nèi)，且呈現(xiàn)“西疏東密”的空間分布特征，五環(huán)以外快遞網(wǎng)點(diǎn)逐層遞減，形成典型的中心-外圍結(jié)構(gòu)（圖1）。具體地，順豐快遞服務(wù)網(wǎng)點(diǎn)的高密度區(qū)主要分布在雙井、方莊、金融街、東鐵匠營(yíng)、廣安門(mén)外、大屯、田村路等街道；呼家樓、八里莊、三里屯、學(xué)院路、望京等街道次之。分析這些網(wǎng)點(diǎn)高密度分布區(qū)，可發(fā)現(xiàn)如下特征：(1)區(qū)域內(nèi)部有熱門(mén)商圈分布，如西單、三里屯、工體、國(guó)貿(mào)、王府井等，這些區(qū)域作為北京市最繁華的商圈，匯集了眾多現(xiàn)代企業(yè)和商鋪，人口流量大，為快遞服務(wù)網(wǎng)點(diǎn)的分布提供條件；(2)區(qū)域內(nèi)具有大型的居民區(qū)、學(xué)校及醫(yī)院等職住區(qū)，如雙井青年公寓、朝陽(yáng)園、通州北苑等大型居住區(qū)及學(xué)院路等高校聚集區(qū)，這些區(qū)域作為北京市典型的職住區(qū)域，分布著大量常住人口，吸引快遞服務(wù)網(wǎng)點(diǎn)聚集。3.1.2 2類(lèi)網(wǎng)點(diǎn)分布特征

對(duì)北京市順豐快遞服務(wù)網(wǎng)點(diǎn)空間分布進(jìn)行空間自相關(guān)分析，結(jié)果顯示合作網(wǎng)點(diǎn)和智能快遞柜全局墨蘭指數(shù)均大于0，且通過(guò)1%的顯著性水平驗(yàn)證，表明2類(lèi)自提點(diǎn)的空間分布均呈現(xiàn)顯著的空間正相關(guān)系，空間分布呈聚集型分布。通過(guò)空間自相關(guān)分析發(fā)現(xiàn)順豐快遞網(wǎng)點(diǎn)的空間分布呈集聚模式，但無(wú)法判斷各類(lèi)網(wǎng)點(diǎn)在不同空間尺度的集聚差異性特征。借助地理空間分析軟件Crimestat實(shí)現(xiàn)Ripley"s K函數(shù)分析，結(jié)果顯示99%置信度水平下，2種類(lèi)型的網(wǎng)點(diǎn)的L(t)曲線整體大于上包跡線（圖2），空間分布集聚特征明顯。具體地，Ripley"s K曲線表明：2類(lèi)服務(wù)網(wǎng)點(diǎn)空間集聚程度隨距離的增加均呈現(xiàn)出先增強(qiáng)后減弱的趨勢(shì)。從集聚規(guī)模來(lái)看，智能快遞柜在23 807 m的位置呈現(xiàn)出最大的集聚狀態(tài)，合作網(wǎng)點(diǎn)在21 036 m的位置呈現(xiàn)出最大的集聚狀態(tài)，智能快遞柜表現(xiàn)出在更大空間范圍內(nèi)的集聚特性，其區(qū)位選擇的尺度范圍更大，空間集聚規(guī)模更大；合作網(wǎng)點(diǎn)的最大集聚半徑出現(xiàn)的范圍相對(duì)較小，其區(qū)位選擇的尺度范圍較小，集聚規(guī)模較小。從集聚強(qiáng)度來(lái)看，智能快遞柜L(t)峰值為15 193 m，合作網(wǎng)點(diǎn)L(t)峰值為25 665 m，合作網(wǎng)點(diǎn)峰值明顯大于智能快遞柜，表明其集聚強(qiáng)度明顯大于智能快遞柜。總體來(lái)看，兩類(lèi)服務(wù)網(wǎng)點(diǎn)集聚規(guī)模差異明顯，智能快遞柜雖然規(guī)模大于合作網(wǎng)點(diǎn)，但集聚強(qiáng)度卻明顯小于合作網(wǎng)點(diǎn)。4.2 集群識(shí)別結(jié)果

對(duì)智能快遞柜網(wǎng)點(diǎn)進(jìn)行空間聚類(lèi)分析最終識(shí)別出24個(gè)集群（圖3(a)),619個(gè)離群孤立點(diǎn)。聚類(lèi)結(jié)果顯示，75%集群集中分布在二環(huán)到五環(huán)之間，主要覆蓋朝陽(yáng)、海淀和豐臺(tái)3個(gè)區(qū)，二環(huán)以內(nèi)及五環(huán)以外零星分布。具體地，以集群內(nèi)包含點(diǎn)規(guī)模為等級(jí)劃分依據(jù)，等級(jí)排名前五的集群如表3所示。其中前3等級(jí)集群地處五環(huán)以內(nèi)，第五等級(jí)集群是五環(huán)以外唯一的大規(guī)模集群，主要受城市不斷發(fā)展和CBD東擴(kuò)的影響形成。隨集群等級(jí)增高，集群覆蓋范圍逐漸縮小，集群內(nèi)部緊湊程度和集群密度不斷變大，其中，第一等級(jí)集群覆蓋30個(gè)街道，覆蓋范圍最廣，服務(wù)半徑最大，第五等級(jí)集群只覆蓋三間房鎮(zhèn)、常營(yíng)、管莊3個(gè)街道。以300米為緩沖范圍分析服務(wù)網(wǎng)點(diǎn)周邊基礎(chǔ)服務(wù)設(shè)施空間布局情況發(fā)現(xiàn)：92.43%服務(wù)網(wǎng)點(diǎn)周邊有居住小區(qū)布局；68.39%的服務(wù)網(wǎng)點(diǎn)周邊有學(xué)校布局；28.06%的服務(wù)網(wǎng)點(diǎn)周邊有醫(yī)院布局；54.63%的服務(wù)網(wǎng)點(diǎn)周邊有銀行、保險(xiǎn)公司等金融類(lèi)服務(wù)設(shè)施布局；79.46%的服務(wù)網(wǎng)點(diǎn)周邊有政府機(jī)關(guān)單位布局。對(duì)中心城區(qū)各街道路網(wǎng)密度與街道內(nèi)服務(wù)網(wǎng)點(diǎn)分布數(shù)量做相關(guān)性分析，得到相關(guān)系數(shù)R為0.369，且在0.01水平上顯著，路網(wǎng)密度與服務(wù)網(wǎng)點(diǎn)數(shù)量呈正相關(guān)關(guān)系，服務(wù)網(wǎng)點(diǎn)更傾向于分布在路網(wǎng)密度大的地區(qū)�？傮w來(lái)看，智能快遞柜集群密度大，服務(wù)半徑小，主要服務(wù)于步行可達(dá)范圍內(nèi)的居民小區(qū)，學(xué)校、醫(yī)院、銀行及機(jī)關(guān)單位是其次要服務(wù)對(duì)象，服務(wù)網(wǎng)點(diǎn)受交通可達(dá)性影響相對(duì)較小。4.2.2 合作網(wǎng)點(diǎn)集群特征

本文編號(hào)：2874219