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内容摘要：本文基于“大数据”的研究视角，以北京市城六区为案例地，研究发现：居民签到活动主要聚集在三里屯片区、王府井大街、西单购物广场、南锣鼓巷街区和中关村商圈五个主要空间节点；北京市居民网络签到活动空间与城市经济服务业分布均呈现明显相关性。
关键词：大数据 ； 签到活动 ； 经济服务业 ； 空间格局
问题的提出
（一）网络签到活动空间是城市空间的重要组成部分
以社交、购物、游戏等为主要动机诱发的网络签到活动，在地理空间中的分布、规模、时空规律，正在成为城市经济活动空间的新研究方向。一方面，网络签到活动作为新时代下人们自我进行社交与身份表征的新型手段，正影响着社会网络空间的重构，对于理解人们行为规律有着不可或缺的作用。另一方面，网络签到活动在城市内的分布状态，可以帮助城市规划者有效理解城市经济活动的集聚过程，解决空间的供需平衡，提高城市空间的利用效率以及单位空间的经济效益产出。研究人类行为方式在城市空间中的分布，是理解社会空间形成过程和提高城市空间绩效的重要途径。
（二）服务业的供需平衡是城市经济形态的重要指标
经济服务业的服务产品具有无形性、易逝性的特点，决定了其发展同人口密度息息相关，服务业的集聚带来的一系列乘数效应，不断促进人群的空间活动在地理空间上的集聚，其服务产品供需的平衡是国民经济持续、稳定发展的集中表现。经济服务业供给是指服务业厂商在一定时期内和一定价格水平下愿意而且能够提供的某种服务产品的数量，而服务业需求取决于最终需求和中间需求。
服务业的空间供给和城市居民的空间需求，作为研究城市经济服务业供需平衡的独特视角正得到学者的认可。方远平等发现，广州市生产性和社会性服务业的集聚区位在新老城区之间出现位移倾向。邵晖研究发现北京生产性服务业呈现一定的扩散趋势，但集聚特征仍然显著，不同类型的生产性服务业集聚特征各不相同。
（三）“城市大数据”为经济活动空间研究提供可能
随着信息技术（ICTs）的快速发展，基于移动社交网络和智能手机用户的“城市大数据”在城乡规划领域的应用日益广泛。科学与信息技术的发展，改变人们时空观念的同时，也改变了日常活动空间行为特征，而人类个体作为单个经济活动要素的行为特征与空间痕迹被信息技术抓取，成为“城市大数据”的重要组成部分，为研究城市经济活动空间规律提供可能。国外学者Malmi等利用来自Foursquare的用户签到数据，总结用户签到场所习惯，用于研究与开发实践性较强的场所推荐系统，并对城市的热点区进行预测。Yoon-Sik Cho重点研究了休闲娱乐场所、购物场所、LGBT（lesbian， gay， bisexual and transgender）社区的消费行为模式与时空分布规律。
综上所述，居民网络签到活动与当代经济服务业空间分布有着密不可分的联系。经济服务业的空间供给平衡是衡量城市经济形态运行良好的重要指标，“城市大数据”这一技术手段，可以有效记录、分析居民网络签到活动与经济服务业的空间分布格局特征，研究两者之间的平衡关系，可为城市发展解决空间供需平衡给出详细指导策略。
实证分析
本文利用了国内知名网络社交软件新浪微博、知名地图类软件百度地图的公开数据，分别采集了2013年网络用户在北京城六区（东城区、西城区、朝阳区、海淀区、石景山区、丰台区）以内的签到数据、北京城六区内服务业POI（Point of Interest）点数据。使用GIS（Geography Information System）空间分析软件对数据进行KED（核密度估计法），利用皮尔森系数检验了签到活动密度和城市经济服务业两者之间的空间相关性。
（一）城市居民网络签到活动空间格局
在采集到的2013年新浪微博签到数据中，用户通过手动签到上传的地理位置信息，系统根据用户上传的信息将其签到活动归为不同活动类型。如表1所示，一级签到活动场所主要包括餐饮场所、居住区、商业零售为代表的10类空间类型，且签到数量的均值达到了40万次以上；二级签到场所中，主要以日常生活服务、综合商务服务、宗教、小学为代表的8类空间类型，其签到均值达到了2万次以上；在三级签到活动场所中，以科研、康体等为代表的9类签到活动，其签到均值达到了4千次以上。
将微博签到数据导入GIS，利用核密度估算分析法，以签到次数为population 字段进行运算，得到北京城六区的网络签到活动分布密度图（见图1）。
研究显示，签到活动的高密度集聚区主要分布在三里屯片区、王府井大街、西单购物广场、南锣鼓巷街区和中关村商圈五个主要空间节点；密集区主要集中在东城区、西城区、海淀区和朝阳区，且以长安街为中轴线呈现出“北密南疏”的态势；大量低密度签到活动分布在北京四环外，且签到活动的空间拓展过程在城市的西北和西南部，分别出现了拓展阻碍和集聚断裂的现象。
（二）经济服务业空间分布格局
按照服务业四分法将其整合为生产性服务业、消费性服务业、分配性服务业与社会性服务业，在此基础上利用GIS软件对城市经济服务业数据进行核密度分析。
分配性服务空间（图2a）、生产性服务空间（图2b）的高密度集中区分布均较为松散：前者在二环以内以王府井大街和西单北大街为核心区，同时围绕三环与四环形成南苑路、中关村、建国门外大街-惠河南街的格局；后者以建国门外大街为主要核心，同时，以东直门、金融街、亚运村、海淀区苏州街、南四环西路北京旧车市场等为主要空间节点分布在各个区域内。
社会性服务空间（图2c）呈现出二环以内大面积中高等密度连绵覆盖区域，北四环周边的中等密度分布。高密度集中区分布主要集中在东、西城区和海淀区的中关村一带，即东城区的安定门内大街-交道口南大街、雍和宫大街-东四北大街、东直门北大街-东直门南小街所涵盖的三个街区的胡同区域、西城区的大栅栏商业区和北四环的高校科技服务区。
消费性服务空间（图2d）呈现大面积中等密度连绵覆盖区域，内城区围绕皇城分布呈现圈层结构——以王府井大街、鼓楼大街、西单、前门商业区为主要密集区，此外，沿北四环中路向西，沿东三环从国贸至三元桥也分布大量消费性服务业态。
（三）相关性验证分析
通过GIS构建北京市网络签到活动分布与经济服务业的格网数据库，利用EXCEL软件进行皮尔森相关系数分析，结果如表2所示。从表中可知，居民网络签到活动的空间分布与分配性服务业、生产性服务业、社会性服务业和消费性服务业的分布格局，皮尔森相关系数在1%的水平上呈现显著性相关，即，有99.99%的把握证明网络签到活动与服务业的分布呈现相关关系。
比较而言，呈现相关性较强的生产性服务业、消费性服务业的空间分布，对城市居民的网络签到活动存在一定程度的影响。在一级签到活动空间中的签到地点，居民的日常活动空间的需求主要以室内消费、居住、办公、娱乐等活动空间为主。以住宿、餐饮业、居民服务及其他服务等为主的消费性服务业空间与签到活动呈现的相关性，要低于以金融、房地产、租赁、科研为主的生产性服务业。
结论
本文基于“大数据”的时代背景，就城市居民网络签到活动和经济服务业数据进行了探索性分析。北京市城六区城市居民签到活动主要分布在以三里屯片区、王府井大街、西单购物广场、南锣古巷街区和中关村商圈等，其主要发展态势及方向指向城区城市东南方向。各类经济服务业空间分布均呈现出大面积的连绵地带，集聚中心区沿主要商圈分布，结构较为松散，消费性空间供给并不能完全满足居民活动的空间需求。基于上述分析，未来北京市城市空间建设，应着重加强除生产性消费空间以外的其他三类消费性空间供给。此外，实证研究结果表明，网络签到活动和城市经济服务业空间分布具有一定的相关性。
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