产业结构的演进使得服务业在社会经济中的作用和地位日益凸显，与其相关的研究也成为理论界关注的重点^[1]。近年来，中国服务业发展取得显著成效，成为国民经济和吸纳就业的第一大产业。旅游业作为现代服务业的重要组成部分，对于扩就业、增收入，促进经济平稳增长，带动作用较大。酒店作为旅游业的三大支柱产业之一，既与居民生活密切相关，又是城市对外开放的重要窗口，劳动密集型特点显著，带动就业作用明显。酒店作为城市空间环境组成要素之一，被认为是影响城市形态和功能的重要因素^[2]。随着新型城镇化进程的不断加快和城市旅游经济的迅猛发展，酒店空间分布成为城市地理学和城市旅游研究的重要内容之一。

国外酒店区位的研究开展较早，大致经历了3个阶段：20世纪80年代采用定性描述的方法对酒店空间布局、区位特征以及分布模式进行分析总结^[2-4]。20世纪90年代，尝试运用模型，如Ashworth模型、模糊多准则决策模型、Alonso模型等，对酒店的区位特征、影响因素、选址等进行研究^[5-7]。21世纪以来，基于经济学、地理学等多学科综合角度对酒店的空间分布特征、空间结构、发展演变等方面进行研究^[8-9]。近10年来，国外关于酒店的研究主要集中在旅游者对酒店的区位偏好、价格、目标市场等方面^[7-10]。可见国外学者对于酒店的空间分布研究已经较为成熟。国内学者针对酒店空间结构及布局的研究主要集中在宏观和微观两个方面。基于宏观方面的研究主要集中在酒店空间分布特征及其影响因素、变化规律、空间差异等方面：梅林和韩蕾^[11]分析中国星级酒店的分布特征，并对影响中国星级酒店空间分布因子的影响程度进行研究；龙茂兴和马丽君^[12]分析中国不同星级酒店的空间分布状况及其差异；余伶莲^[13]分析中国旅游酒店的空间分布特征；文吉^[14]描述中国星级酒店分布的影响因素。基于微观方面的研究主要集中在城市酒店空间分布特征、分布规律、影响因素以及酒店未来分布趋势：丛丽等^[15]对北京市四星级(含)以上的酒店会议设施的空间格局模式及空间分布格局形成的主要因素进行探讨；闫丽英等^[16-17]以北京市星级酒店与经济酒店为例，对北京市酒店空间分布格局、时空演化及影响因素进行探讨；马潇和罗寿枚^[18]探讨广州市星级酒店的空间分布特征及形成机理；余瑞林和张红^[19]分析武汉市星级酒店的空间分布特征和规律；胡志毅和张兆干^[20]分析南京市酒店空间分布特征及酒店区位因素的影响机制。

总体看来，中国酒店区位的研究成就显著，已经成为旅游地理学、城市地理学研究的核心内容。当前国内研究主要集中在对城市酒店空间分布现状的分析，对酒店空间分布的时空演化关注不足，且相关研究成果主要集中在北京、上海、广州等东部沿海城市，对于西部城市酒店空间分布时空演化的研究成果不多。乌鲁木齐市自然风光优美，各民族的文化艺术、风情习俗，神奇美丽的自然风光和独特的人文景观，使乌鲁木齐成为新疆重要的旅游集散地和国内外游客的目的地，旅游经济发展迅速，已成为乌鲁木齐的支柱产业之一。作为旅游业的三大支柱产业之一，酒店是旅游业发展最基本的设施，其发展好坏对旅游业的发展影响重大。本文就是在这样的研究基础上，以乌鲁木齐中心城区高档酒店空间分布的时空演化为例，揭示西部城市酒店空间分布时空演化的特征，并对其区位选择的影响进行研究，为科学引导城市住宿业产业结构调整和结构优化提供一定的依据。

1 研究方法与数据来源 1.1 研究方法 1.1.1 标准差椭圆分析

标准差椭圆(standard deviational ellipse, SDE)是分析点数据集空间分布特征的一种常用方法，用于揭示地理要素的空间分布特征^[21-23]。其中，一个标准差范围可将约占总数68%的输入要素的质心包含在内。长轴代表最大扩散方向，短轴代表最小扩散方向；标准差椭圆面积可以判断酒店的离散程度，面积越小意味着酒店场所的分布越接近于重心附近；方位角反映其分布的主趋势方向，其中，0°与180°表示南北为主导方向，90°表示东西为主导方向。

1.1.2 核密度分析

核密度分析被广泛用于基于点数据的空间集聚分析中^[24-25]，是反映空间点位分布相对集中程度的空间分析方法。核函数表达为双变量概率密度函数，以一个已知点为中心，在一个定义的带宽或窗口范围内逐渐减少为0，随着其与格网中心距离的加大，权重降低，在点x上的核密度估算值是在带宽范围内位于已知点x_i的隆起之和。核密度估算值公式为

$ {{f}_{n}}\left( x \right)=\frac{1}{nh}\sum\limits_{i=1}^{n}{k}(\frac{x-{{x}_{i}}}{h}), $

式中：k(·)为核函数；h>0为带宽；x-x_i为估计点x到样本x_i处的距离。

1.1.3 最近邻层次聚类分析

最近邻层次聚类分析是一种探索点数据空间分布热点区域的分析方法。它是根据某种规则(如邻近距离)，通过定义一个“聚集单元”的“极限距离或阈值”，然后将其与每一个空间点对的距离进行比较，当某一点与其距离小于该极限距离，该点被计入集聚单元，据此将原始数据聚类为若干区域，称为一阶热点区；对一阶热点区利用同样方法，聚类得到二阶热点区，依此类推更高阶热点区，从而得到不同层次的热点区域^[26]。最近邻层次聚类分析被广泛用于基于点数据的空间集聚分析中^[27-28]。最近邻距离统计(nearest neighbor index, NNI)是统计点间最近距离均值。最近邻距离分析的思路是检验每个点所占据的面积，即通过比较计算最邻近的点对的平均距离与随机分布模式中最邻近的点对的平均距离，用其比值(NNI)判断其与随机分布的偏离^[29]。

1.1.4 Ordinal logistic回归

Ordinal logistic回归也称作等级回归分析，是专门针对因变量是有序的多分类变量的多元变量统计分析技术，属于概率型非线性回归。近年来，不断有学者将其运用到城市地理学及酒店、商业网点的空间分析中^[30-31]。本文选择ordinal logistic回归探讨高档酒店场所空间分布的影响因素，以高档酒店场所在城市不同区位选择作为因变量进行定量分析。

1.2 数据来源

飞速发展的网络信息技术，在改变人们生产生活方式的同时，也使得城市内部和城市间的空间组织发生了巨大的变化，利用网络数据进行城市实体空间组织和结构的研究较少^[32]。本文以乌鲁木齐三星级酒店、四星级酒店、五星级酒店和经济型酒店为主要研究对象(表 1)。通过对去哪儿网(乌鲁木齐)的酒店进行搜索，依据去哪儿网(乌鲁木齐)酒店目录，建立包含酒店名称、开业时间、等级、评分、点评数量、试睡员推荐次数、最低价格、网络等情况的酒店数据库，数据采集时间为2015年5月，通过google map获得乌鲁木齐市酒店空间点数据，并通过实地调研修缮、剔除重复点、人工修正和补充相关数据。

2 结果与分析

住宿业作为城市旅游经济发展的空间载体，其空间布局的时空演化在一定程度上反映城市空间发展演化的特征^[33]。运用标准差椭圆、核密度和最近邻层次聚类分析相结合的方法对乌鲁木齐中心城区高档酒店进行分析。标准差椭圆分析能够在宏观层面上反映酒店分布中心与分布走向的变化；核密度分析能够在微观层面上反映酒店分布的集聚变化；最近邻层次聚类则反映新增酒店热点区域的空间分布变化。

2.1 高档酒店业空间分布的宏观变化

2000年前，乌鲁木齐酒店数量合计为27家，主要以三星级酒店为主；2000-2010年，乌鲁木齐新增酒店数量合计76家，主要以三星级、四星级酒店为主；2010年至今，乌鲁木齐新增酒店场所127家，主要以经济型酒店为主。从标准差椭圆分析结果(图 1和表 2)可以看出，2000年前、2000-2010年，2010年后3个阶段乌鲁木齐中心城区高档酒店空间分布存在明显差异，新增酒店分布重心向北移动。2000年前酒店重心位于华凌市场附近，2000-2010年新增酒店分布重心向西北方向移动1.4 km，2010年后新增酒店分布重心向西北迁移0.9 km。可见，乌鲁木齐酒店主要是向西北方向扩展。酒店作为城市现代服务业的重要组成部分，是城市空间结构的塑造力量之一，对城市空间形态影响也日益加大。新增酒店分布重心的北移，在一定程度上表明乌鲁木齐已形成向北发展的空间格局。

2.2 高档酒店空间分布的微观变化

改革开放以来，乌鲁木齐高档酒店业得到快速发展。核密度分析结果显示(图 2)：2000年前，大小十字、人民公园、华凌市场一带是酒店集聚区，这一时期酒店呈现围绕商圈扩张的特点，形成3个明显的集聚区；2000-2010年，新增酒店主要分布在大小十字、友好路、新疆医科大学-新疆师范大学、自治区体育馆、飞机场等附近，这一时期新增酒店主要呈现围绕商圈、交通枢纽、文化体育设施扩张的特点，形成2个主要的集聚区和3个次要集聚区；2010年后，新增酒店主要分布在大小十字、友好路、飞机场等附近，呈现围绕商圈、交通枢纽扩张的特点，形成2个主要的集聚区和1个次要集聚区。新增酒店呈集聚式分布与扩张，商圈、交通枢纽、文化体育设施附近成为新增酒店场所选址的主要区域。

2.3 高档酒店空间集聚特征演化

运用最近邻指数对2000年前、2000-2010年、2010年后3个阶段酒店场所的空间分布的集聚特征进行检验，可以看出不同阶段酒店空间集聚特征差异性较大(表 3)。2000年以前酒店的最近邻指数大于1，在1%显著性水平下通过检验，说明其空间均匀离散性特征较为显著。2000-2010年新增酒店的最近邻指数小于1，在5%显著性水平下通过检验，说明其空间集聚性特征较为显著。2010年后新增酒店场所的最近邻指数小于1，在1%显著性水平下通过检验，呈现显著集聚特征。可以得出：2000年以前酒店空间分布呈现离散性特征；2000年以后新增酒店的空间分布呈现集聚性特征，且集聚性特征愈加明显。

最近邻层次聚类分析法在对高档酒店空间集聚状态进行描述的同时，还可以反映酒店空间分布的方向特征。运用最近邻层次聚类分析，探索不同阶段酒店空间分布的热点区。由图 3可知：2000年前新增酒店空间分布的3个一阶热点区分别位于河滩快速路、青年路-外环路、华凌市场等区域，空间分布较为分散；2000-2010年新增酒店空间分布形成7个一阶热点区，分别位于光明路、扬子江路-人民路、华凌市场、南湖路、新疆师范大学-新疆医科大学、鲤鱼山公园、天津路等区域，在沿河滩快速路形成二阶热点区，说明新增酒店在此区域集聚程度较高；2010年后新增酒店空间分布形成12个一阶热点区，分别位于大湾路、黑龙江路、扬子江路、光明路、西虹路-南湖东路、河滩快速路、鲤鱼山公园、河南路-天津路、河北东路、飞机场等区域，在友好路、河滩快速路、西外环路等形成二阶热点区。

3 酒店场所区位选择的影响因素

城市空间结构是城市要素在地理空间上的投影，是城市社会经济存在和发展的空间组织形式^[34]。酒店业发展是城市现代服务业和旅游业发展的基本保证，城市酒店业布局的合理化对城市现代服务业和旅游业的发展、旅游资源的高效利用、游客消费需求的满足发挥着重要作用，酒店的区位选择已成为经济地理学、城市地理学、城乡规划学等学科的重要议题。刘伟强^[35]将影响北京旅馆业时空结构演变的因素归纳为城市建设发展、内外交通改善、零售服务业网点兴衰、人口变化迁移等社会、经济状况的历史等方面。蒋婧文^[36]以厦门市星级酒店为例，将影响其空间分布的因素归纳为商业区位、历史发展、交通布局、旅游景点及设施4个方面。王朝辉等^[33]以上海市住宿业为例，将影响其空间分布的因素归纳为政治、经济、重大事件、发展环境以及城市空间和企业个体等。闫丽英等^[16]以北京市住宿业为例，将影响住宿业分布的因素归纳为酒店可达性、基本地价、空间集聚等。本文在充分吸取先前研究成果的基础上，结合乌鲁木齐实际，对高档酒店空间分布的影响因素进行研究，将其分为内部因素和外部因素2个方面(表 4)。内部因素，即影响酒店区位的自身因素，主要包括酒店的等级、开业时间。外部因素：1)土地价格，土地价格是影响酒店空间分布的重要因素，以酒店所在地的城市商业基准地价来表征土地价格。2)商业环境，酒店作为现代城市服务业的重要组成部分，与其他服务业联系密切，商业中心一般是人流、物流、信息流较为集中的区域，对住宿的需求较大，商业中心对酒店具有较强的拉动作用，以酒店场所2 km范围内商业中心的最高等级来表征商业环境。3)旅游资源，旅游资源是旅游业迅速发展的基本保障，旅游资源的空间分布在较大程度上影响酒店的空间分布。4)交通可达性，城市道路交通是联系游客和酒店场所的载体，交通可达性是影响酒店空间分布的重要因素，以酒店所在街道的路网密度来表示交通可达性。5)流动人口规模，一定规模或密度的流动人口是酒店场所布局的必要条件。6)集聚特征，获得集聚效益是促使酒店场所在空间上邻近分布的重要因素，对集聚经济效益的追求，合理化分工，实现优势互补、合作共赢，从而形成特定的城市酒店布局形态。

运用SPSS的回归之有序多分类logistic过程进行数据分析，具体结果如下：通过对模型中是否所有自变量偏回归系数全为0进行似然比检验，结果P < 0.01，说明解释变量对于解释因变量酒店场所的区位选择变化是有意义的；由各模型的Deviance值及Cox-Snell R²值可以看出模型拟合度与整体有效性较好。

具体而言，不同等级的酒店，具有不同的市场定位与目标人群，因而具有不同的区位选择，影响其空间区位选择的影响因素也不尽相同。由表 5可知：对经济型酒店而言，开业时间、集聚特征是影响其分布的重要因素。开业时间对经济型酒店的影响较为显著，对于开业较晚的经济型酒店而言，受用地限制，更倾向于布局在城市外围。集聚特征显著说明经济型酒店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；对于三星级酒店而言，土地价格、流动人口规模是影响其空间分布的重要因素。随着土地价格的增大，三星级酒店区位选择的离心化趋势明显，倾向布局在城市外围。三星级酒店的空间区位选择对流动人口规模要求较高；对于四星级酒店而言，土地价格、集聚特征是影响其空间分布的重要因素；对于五星级酒店而言，除集聚特征外，各个自变量的显著性都比较高。由于五星级酒店建设成本高、投资大，在区位选择时需综合考虑各个影响因素。

4 结论与讨论 4.1 结论

本文运用3种GIS点模式方法，探讨乌鲁木齐中心城区高档酒店在2000年前，2000-2010年，2010年后3个阶段的空间分布和集聚情况，并采用ordinal logistic回归对影响酒店空间分布的因子进行研究，得出以下结论：

1) 标准差椭圆分析结果显示：2000年前、2000-2010年，2010年后3个时期乌鲁木齐中心城区高档酒店空间分布存在明显差异，新增酒店分布重心向北移动。

2) 核密度分析结果显示：2000年前，这一时期酒店呈现围绕商圈扩张的特点，形成3个主要的集聚区；2000-2010年，这一时期新增酒店的扩张主要呈现围绕商圈、交通枢纽、文化体育设施扩张的特点；2010年后，这一时期新增酒店呈现围绕商圈、交通枢纽扩张的特点。

3) 2000年前酒店的最近邻指数为1.26，2000-2010年新增酒店的最近邻指数为0.8，2010年后新增酒店的最近邻指数为0.65。2000年前酒店空间分布呈现离散性特征；2000年后新增酒店的空间分布呈现集聚性特征，且随着时间增加集聚性特征愈加明显。2000年前酒店空间分布形成3个一阶热点区；2000-2010年新增酒店空间分布形成7个一阶热点区，在沿河滩快速路形成二阶热点区，说明新增酒店在此区域集聚程度高；2010年后新增酒店空间分布形成12个一阶热点区，在友好路、河滩快速路、西外环路等形成二阶热点区。

4) 从乌鲁木齐中心城区高档酒店空间格局的驱动机制看，各个因素对不同等级的酒店影响因素是不同的。对经济型酒店而言，开业时间、集聚特征是影响其空间分布的重要因素。对于三星级酒店而言，土地价格、流动人口规模是影响其空间分布的重要因素。对于四星级酒店而言，土地价格、集聚特征是影响其空间分布的重要因素。对于五星级酒店而言，除集聚特征外，各个自变量的显著性都比较高。

4.2 讨论

飞速发展的网络信息技术，对社会经济发展和人民生活产生巨大影响，信息技术对经济社会的发展起到强有力的推动作用，同时改变着人民的生产生活方式，网络信息技术逐渐成为推动社会经济发展和提高人民日常生活水平的重要载体和工具。伴随着网络信息技术的飞速发展，数据量日益增多，人们正逐步进入大数据时代。作为以人类经济活动为主要研究内容的经济地理学，大数据时代的到来为其提供了丰富的数据源，对经济地理学、城市地理学等相关学科的发展起到一定的促进作用，基于大数据的经济地理学研究方兴未艾。本文以去哪儿网为例，以乌鲁木齐中心城区高档酒店为研究对象，对乌鲁木齐中心城区高档酒店的时空演化及影响因素进行分析，为科学引导城市住宿业产业结构调整和结构优化提供一定的依据，为经济地理学、城市地理学的研究提供了新的视角。