张永明^1,, 甄峰²
1. 江苏省城乡发展研究中心,南京 210093
2. 南京大学建筑与城市规划学院,南京 210093

The influence of built environment on the choice of residents' shopping modes: A case study of Nanjing

ZHANGYongming^1,, ZHENFeng²
1. Urban & Rural Development Research Center of Jiangsu Province, Nanjing 210093, China;
2. School of Architecture and Urban Planning, Nanjing University, Nanjing 210093, China
收稿日期:2017-06-28
修回日期:2017-12-9
网络出版日期:2019-02-20
版权声明:2019《地理研究》编辑部《地理研究》编辑部 所有
基金资助:国家自然科学基金项目（41571146）
作者简介:
-->作者简介：张永明（1989- ）,男,河北唐山人,硕士,主要从事城乡规划研究。E-mail: zym910405@163.com



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摘要
网络购物的普及重塑了居民的购物行为模式。国外的相关研究多将购物行为看作一个整体,影响因素的研究中也缺乏系统的建成环境指标的分析。以南京为例,将购物过程分解后重组为8种购物模式。在区分商品类型的基础上,构建多元Logit模型探讨经济社会属性、购物态度、网络使用情况、居住地建成环境、通勤特征等对居民购物模式选择的影响。研究发现：① 上述变量均会影响购物行为;② 建成环境变量中,居住区位、交通便利性、购物便利性对居民购买搜索型和体验型商品均存在显著影响;③ 通勤距离对不同商品的购物行为影响差异较大;④ 创新扩散假设和效率假设同时存在。

关键词：网络购物;购物过程;购物出行;建成环境;影响因素
Abstract
The popularity of online shopping has changed the shopping behavior of residents. Foreign scholars have done much research on the relationship between online shopping and shopping trips, but almost all of existing related studies abroad take shopping behavior as a whole, while they have rarely analyzed the impact of online shopping from the perspective of shopping process. Also, the existing research on influencing factors has not explored the impact of specific indicators of the built environment on people's shopping behavior. This paper takes Nanjing as an example, and deconstructs the shopping process into three steps: stirring purchasing desire, searching information and experiencing goods, purchasing. And the authors suppose that residents use only one way (store or online) in each step, and then identify eight kinds of shopping mode. On the basis of dividing the types of goods into two types: search goods and experience goods, two multinomial logit models are applied to explore the impact of economic and social attributes, shopping attitudes, use of the network and built environment on people's choice of shopping modes. This paper finds out that: (1) All types of variables mentioned above affect the residents' shopping behavior of buying two kinds of goods. (2) The built environment variables have significant impact on the residents' purchase of search goods and experience goods. Firstly, urban residents are more likely to select the substitution mode when they buy the two kinds of goods; but suburban residents are more likely to select the complementarity mode when they buy experience goods. Secondly, residents with lower traffic convenience tend to substitution mode when they buy search goods; but they tend to complementarity mode when they buy experience goods. Thirdly, shopping convenience also has a great influence on residents' shopping behavior. (3) Commuting distance has a great impact on the purchase of search goods, but does not affect the purchase of experience goods. (4) Innovative diffusion assumptions and efficiency assumptions exist simultaneously. In time order, innovative diffusion assumptions appear before efficiency assumptions; in space order, innovative diffusion assumptions play a major role at the macro scale of the city, while efficiency assumptions play a major role at the micro scale.

Keywords：online shopping;shopping process;shopping trip;built environment;influencing factor

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张永明, 甄峰. 建成环境对居民购物模式选择的影响——以南京为例[J]. 地理研究, 2019, 38(2): 313-325 https://doi.org/10.11821/dlyj020170592
ZHANG Yongming, ZHEN Feng. The influence of built environment on the choice of residents' shopping modes: A case study of Nanjing[J]. Geographical Research, 2019, 38(2): 313-325 https://doi.org/10.11821/dlyj020170592

1 引言

ICT（information and communication technology）的迅速发展助推了网络购物在全球范围内盛行。据eMarketer数据统计机构统计,2015年全球网络购物销售总额达1.67万亿美元,同比增长5.6%,占全球零售业市场总额的7.4%^[1];2015年中国的网络零售交易额达到3.88万亿元,同比增长33.3%,占社会消费品零售总额的12.9%^[2]。网络购物已经潜移默化地融入了居民的日常生活,成为一种不可或缺的购物方式,给传统零售业市场带来了革命性影响,必然也影响并重塑着居民的购物行为模式^[3,4]。
网络购物与实体店购物出行的关系一直是国外城市规划和交通规划领域研究的重点。根据网购对购物出行的影响可以将结论分为四类：替代、补充、修正和中立关系。当然,也有****认为网络购物和购物出行的关系是多种关系并存的混合效应^[5,6,7,8]。这些研究多将购物看作是一个单独的整体活动,但其实购物行为是由几个迥然不同的按照特定顺序连接起来的环节共同构成的过程^[9],忽略了网购对任何一个环节的影响,都有可能放大或缩小网购对购物行为的影响,从而影响两者之间关系的判断。目前,多数****比较认可的是将购物过程分为六个环节：第一次了解商品、商品信息搜集、体验商品、购买商品、获取商品、退换商品或售后服务^[10]。
也有****探讨了商品类型、经济社会属性、建成环境等因素对居民购物过程、购物行为的影响。在商品类型的探讨中,被大家广泛接受的是根据商品的性质是否容易通过网络信息而准确判断分为搜索型和体验型两类^[11],搜索型商品更适合在网上搜索、体验、购买,体验型商品更多的依靠实体店搜索、体验^[12]。经济社会属性方面,有****探讨了性别、年龄、收入等因素和承担家务量、互联网网龄、上网时长、网络搜索商品频率等个人特征因素,以及购物时是否在意时间成本、价格成本、是否有冒险精神、冲动消费等购物态度因素对于居民购物行为的影响^[13]。建成环境方面,主要研究了“D变量”等具体的量化指标（密度、多样性、设计、目的地可达性、到城市中心的距离、公共交通的距离）对购物行为的影响。Anderson等针对区位要素曾提出过两个截然相反的假设：创新扩散假设和效率假设^[14]。创新扩散假设认为网络购物是一种新兴的购物方式,在城区先被接受再向外扩散;效率假设是指网络购物作为一种高效、便捷的购物方式,对于购物便利性和交通便利性较低的郊区居民更有吸引力,比城区居民更倾向于选择网络购物。有****通过区分居住区位对不同区域居民的购物行为特征进行实证研究,两种假设均得到了验证,也有****证明区位要素并无明显影响^[15,16]。还有****利用一定时间内步行或驾车能到达的商店数量或到达最近商店的交通时耗来表征购物便利性进行实证研究,在不同的研究区域,购物便利性与网购频率的正负性关系结论不一^{[17,18,19,20]}。还有****以戴维斯市为例,证明了居住区土地利用混合度与市外购物频率呈负相关关系,但对网络购物不存在直接影响^[21]。针对居民的购物行为,国外虽做过大量研究探讨影响机制,但仍缺乏建成环境层面细化、系统的分析。
国内城市规划和地理学领域对于网络购物影响的研究起步较晚,仅有少数****做过相关的实证研究,同样证明了网络购物和购物出行之间存在着复杂的关系,以及区位要素对于居民购物行为的影响^{[22,23,24,25,26,27,28,29]}。国内****比较关注居民实体店购物行为特征,包括购物出行的时间、距离、时耗、频率及其影响因素等^{[30,31,32,33]}。同样,在影响因素的分析中缺乏建成环境对居民购物行为影响的探讨。
综合来看,国外关于网络购物的研究起步较早、成果较多,提出的购物过程分解为****提供了一个全新的视角去研究网购对购物出行的影响。同时,这些成果指出了商品类型、经济社会属性、购物态度、居住区位、购物便利性等因素对居民的购物行为均存在影响,但是还缺乏系统的、细化的建成环境因素的探讨。而国内关注实体店购物出行特征的较多,缺乏对网络购物及其影响因素的探讨。本文以南京为例,将购物过程分解为激发购物欲望、搜索体验商品、购买商品三个环节,并假设每个环节居民主要采用实体店或网购一种方式,进而生成8种购物模式。通过区分书籍（搜索型商品）和服装（体验型商品）两类商品,构建多元Logit模型来探讨经济社会属性、购物态度、网络使用情况、居住地建成环境、通勤特征对居民购物模式选择的影响,以期弥补此领域研究的缺失,为以后网络购物的相关研究提供理论参考,为商业设施的布局选址、规模确定、业态选择等提供依据,为交通配套设施的规划选址和服务等级确定提供参考。

2 研究数据

2.1 数据来源

此次研究使用的数据来源于两部分。一部分是2015年开展的《南京市居民购物行为调查》,包括了居民的基本经济社会属性、网络使用情况、购物态度、最近一次购买书籍或服装的经历、到常去购物地的时耗、工作地等内容。根据南京市人口分布现状,考虑到高档社区、普通商品房社区、保障房社区等不同类型社区空间分布的均衡性,兼顾社区与周边重点商业设施、地铁等交通设施的距离,选择南京市的8个市区（城区：鼓楼、玄武、秦淮、建邺;郊区：栖霞、浦口、江宁、雨花台）,43个社区（图1）,在休息日和工作日的下班时间进行随机入户调查。本次调查问卷共发放1068份,回收1032份,其中有效问卷959份,有效率89.8%。
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图1样本分布
-->Fig. 1The sample distribution
-->

由于此次问卷调查是选定社区发放,所以另外一部分研究数据来源于基于百度地图的、对所选社区的建成环境指标测度,包括购物便利性、交通便利性等指标的量化,以及通勤特征的计量。交通便利性指标量化一是距离表征,利用百度路线交通API,批量计算小区几何中心点与站点之间的最短步行距离,获取最近公交车站距离和最近地铁站距离;二是数量表征,通过百度place api获取各类站点POI,再利用ArcGIS缓冲区分析方法和spatial join工具统计1000 m、1500 m和2000 m三个缓冲区内公交站和地铁站POI点数量。同样,测度不同缓冲区内服装店和书店数量表征购物便利性,测度到市中心的最短路径距离表征区位要素;采集8个市区顺丰物流点个数,用其密度反映该区域的物流服务水平;选取新街口、河西万达、湖南路等10余处区级及以上的大型购物中心,测算到最近购物中心的距离,表征区级层面的购物便利性。同时,计算居住地到工作地的最短通勤距离表示通勤特征。

2.2 数据统计分析

在有效样本中,网购人群在经济社会属性方面呈现出年轻化、高学历、中高收入的特点,且女性较多;在网络使用方面呈现出网龄久、每天上网时间长的特征（表1）。购物态度方面,调查问卷设置了18道关于居民购物态度的问题,通过因子分析提取出5个公因子（KMO检验值为0.760,Bartlett检验值P<0.05,累计方差贡献率为55.2%）：计划消费、购物享受、时间节约、成本节约和求新心理。总体上,受访者趋向于计划外的消费,享受购物过程,乐于了解新产品,注重比较价格和节约时间。建成环境层面,有效样本所处的建成环境水平较好地覆盖了不同区位、不同购物便利性、不同交通便利性的居民,多数居民所处区域的物流服务水平较高,通勤特征多样性覆盖较广（表2）。
Tab. 1
表1
表1受访者经济社会属性和网络使用情况统计表
Tab. 1Statistics of the social and economic base and network usage of respondents

	样本属性	样本量	比例（%）
性别	男	403	42.2
	女	551	57.8
年龄（岁）	18~24	173	18.7
	25~34	473	51.2
	35~44	199	21.6
	45以上	78	8.5
教育程度	小学及以下	5	0.5
	初中	43	4.5
	高中/中专	104	10.8
	大专	226	23.5
	本科	448	46.6
	研究生及以上	135	14.1
工作状态	全职工作	841	88.6
	全日制在校学生	108	11.4
家庭平均月收入（元）	≤1000	4	0.4
	1000~2000	27	2.8
	2000~3000	75	7.9
	3000~5000	204	21.5
	5000~7000	206	21.7
	7000~10000	168	17.7
	10000~15000	135	14.2
	15000~20000	68	7.2
	>20000	62	6.5
居住地	市区	531	55.4
	郊区	428	44.6
互联网网龄（年）	≤1	17	1.8
	1~2	29	3.0
	2~5	200	20.9
	5~10	408	42.7
	>10	301	31.5
上网时长	每月几个小时	24	2.5
	每周几个小时	35	3.7
	每天1~2小时	248	26.2
	每天3~4小时	306	32.3
	每天5小时及以上	335	35.3
搜索商品频率	很少	206	21.7
	少于一个月一次	91	9.6
	一个月一次或几次	205	21.6
	一周一次或几次	263	27.7
	一天一次或几次	186	19.6

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Tab. 2
表2
表2建成环境和通勤特征统计分析表
Tab. 2Statistics of built environment and commute

	均值	中位数	标准差	变异系数
D市中心（m）	9019.60	6582.50	6864.528	0.8
D购物中心（m）	6933.93	5288.00	5823.258	0.8
物流点密度（个/km2）	0.77	0.40	1.311	1.7
书店1000（个）	5.98	2.00	9.597	1.6
书店1500（个）	11.28	4.00	16.780	1.5
书店2000（个）	17.41	7.00	23.949	1.4
服装店1000（个）	169.65	43.00	301.473	1.8
服装店1500（个）	307.84	83.50	489.764	1.6
服装店2000（个）	503.97	167.00	686.957	1.4
地铁站1000（个）	0.97	1.00	0.964	1.0
地铁站1500（个）	1.76	1.00	1.792	1.0
地铁站2000（个）	3.12	3.00	2.521	0.8
公交站1000（个）	17.03	17.00	7.638	0.4
公交站1500（个）	36.58	35.00	16.646	0.5
公交站2000（个）	62.22	57.50	27.710	0.4
D地铁站（m）	1059.88	902.00	670.161	0.6
D公交站（m）	316.74	275.00	216.771	0.7
实体买书时耗（min）	24.1	25	10.6	0.4
实体买服装时耗（min）	21.8	25	8.2	0.4
通勤距离（km）	7.386	4.750	8.1325	1.1

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3 居民购物模式重构

此次研究将购物过程分解为产生购物欲望、搜索体验商品、购买商品三个环节,并假设居民完成每个环节主要采用实体店或网络一种方式,由此衍生出8种购物过程模式（图2）。根据网络购物对购物出行的影响,将其分为替代模式、促进模式、修正模式和中立模式四类。
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图2居民购物模式
-->Fig. 2The shopping modes
-->

其中,“网—网—网”和“实—网—网”模式的实质均表示网络购物替代了原本会发生在实体店的搜索体验和购买行为,从而减少了购物出行,为替代模式;“网—网—实”“网—实—网”和“网—实—实”模式均表示由于网络信息激发了居民的购物欲望,从而产生了实体店搜索体验或购买商品的出行,实质是网购增加了居民的购物出行,为促进模式;“实—网—实”和“实—实—网”模式的实质均表示网络购物只是影响了搜索体验或购买的时间、方式、地点等,对出行次数并无影响,为修正模式;“实—实—实”模式实质上并没有受到网络购物的任何影响,为中立模式。
统计分析与比较居民购买书籍和服装两类商品的购物行为（表3）,可以发现：居民购买两类商品时,替代模式均以“网—网—网”为主,修正模式均以“实—实—网”模式为主,促进模式在购买书籍时主要为“网—实—实”模式,购买服装时主要为“网—实—网”模式。
Tab. 3
表3
表3居民购物模式统计分析
Tab. 3Statistics of shopping modes

关系	替代			促进				修正			中立
商品类别	网—网—网	实—网—网		网—网—实	网—实—网	网—实—实		实—网—实	实—实—网		实—实—实
书籍	48%（158）	3%（9）		1%（2）	1%（4）	11%（37）		0（1）	6%（19）		30%（100）
服装	18%（70）	2%（8）		1%（3）	12%（47）	1%（4）		1%（2）	16%（61）		50%（195）

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4 居民购物模式选择的影响因素分析

4.1 研究方法

此次研究将居民的购物模式归为替代、促进、修正和中立4个离散的类别,意在探讨经济社会属性、网络使用情况、居住地建成环境等因素对居民各类购物模式的影响差异以及对居民购物模式选择的影响。多元Logit模型（multinomial logit model）是一个概率模型,能够很好地预测任意两个类别的发生比,且对研究数据没有正态分布的要求,满足研究需求。中立模式（neutrality）是没有网络购物参与的传统购物模式,替代（substitution）、促进（complementarity）和修正模式（modification）是受到网络购物的不同影响而形成的新型购物模式,所以将中立模式作为其余购物模式的参照,将自变量分为四类,x₁表示经济社会属性;x₂表示购物态度;x₃表示网络使用情况;x₄表示居住地建成环境与通勤特征。构建了如下三个方程用以具体回归分析：
ln(ps/pn)=bs0+bs1x1+bs2x2+bs3x3+bs4x4（1）
ln(pc/pn)=bc0+bc1x1+bc2x2+bc3x3+bc4x4（2）
ln(pm/pn)=bm0+bm1x1+bm2x2+bm3x3+bm4x4（3）

4.2 模型结果分析

此次研究将商品类型分为书籍（搜索型商品）和服装（体验型商品）两类,分别构建多元Logit模型来探讨自变量对居民购买不同类型商品的影响,并进行对比分析。为了模型的简洁,最终的模型结果不包括显著性大于0.1的自变量。
4.2.1 居民购买搜索型商品的购物模式影响因素分析 表4呈现了根据公式（1）~公式（3）分析得到的多元Logit回归分析结果。从模型的拟合度看,截距模型的-2LL为538.537,最终模型的-2LL为430.435,模型总卡方值为108.102,在P<0.01的水平上显著,说明模型具有较好的拟合度,具有显著的解释能力。
Tab. 4
表4
表4多项Logit模型回归结果（搜索型商品）
Tab. 4The result of multinomial Logit model regression (search goods)

变量	替代模式			促进模式			修正模式
	B	Exp(B)		B	Exp(B)		B	Exp(B)
收入	-0.328***	0.721		-0.301**	0.740		-0.192	0.825
教育程度	0.359*	1.432		0.370	1.447		-0.191	0.826
plan_at	-0.535***	0.586		-0.263	0.769		-0.690**	0.502
fashion_at	-0.071	0.932		-0.413*	0.661		-0.241	0.786
上网时长	0.474**	1.607		0.604**	1.829		0.150	1.162
网络搜索频率	0.487***	1.627		0.179	1.195		0.721**	2.056
到CBD距离（km）	-0.137***	0.872		-0.067	0.936		-0.126	0.882
物流点密度	-0.786*	0.456		-0.309	0.734		0.388	1.474
最近公交距离（百m）	0.291***	1.337		0.096	1.101		-0.181	0.835
地铁站2000	0.423**	1.527		0.140	1.150		0.597	1.817
公交站1000	-0.035	0.966		-0.036	0.965		-0.120*	0.887
实体买书时耗	0.336***	1.399		0.309**	1.362		-0.065	0.937
通勤距离（km）	-0.060**	0.942		-0.078**	0.925		-0.218**	0.804
截距	-3.312			-3.742			0.084
N	234
Pseudo R2	0.411
Chi2	108.102

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在控制其余变量的情况下,所选变量对替代模式影响较大,仅有少数自变量对促进模式和修正模式具有显著的影响。相对于中立模式,选择替代模式的概率与收入成反比,与教育程度成正比,选择促进模式的概率与收入亦成反比;选择替代模式和修正模式的概率与居民冲动消费的程度成正比,选择促进模式的概率与追求新奇的程度成反比;选择替代模式的概率与上网时长、网络搜索频率均成正比,选择促进模式的概率与上网时长成正比,选择修正模式的概率与网络搜索频率成正比。
居住地建成环境变量中,到市中心的距离对居民购买书籍的替代模式存在显著的影响,对其余模式影响不显著。越靠近市中心的居民越倾向于通过替代模式购买书籍;居住地到市中心的距离增加1 km,选择替代模式的概率降低12.8%。说明城区居民对网络购物的熟悉度、信赖度更高,倾向于替代模式,减少的实体店购书出行较多;随着到市中心距离的增加,网络购物的替代作用减弱。与Farag等的研究结论相似^[17],验证了创新扩散假设。
相对于替代模式,物流点密度越高,居民越倾向于通过中立模式购买书籍。通常认为,物流点密度越高,服务水平越高,网购体验越好,应该对网络购物的依赖度更深,倾向于替代模式购买书籍。而结论相反可能是因为：此次调研的区域虽然物流点密度存在明显差异,但是均享有良好的物流服务水平,足够支撑网购活动;也可能是因为密度指标的不合理性,其实郊区物流点个数并不低于城区（图3）,只是存在物流点密度较低的农村地区拉低了整体水平,而此次调研的郊区社区均位于城市建成区,物流服务水平不一定低。
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图3各区物流点数量及密度统计
-->Fig. 3The number and density of logistics points in each district
-->

居住地到最近公交站的距离越远,居民越倾向于通过替代模式购买书籍;到最近公交站的距离每增加100 m,居民采用替代模式的概率上升33.7%,验证了效率假设。距离公交站越远,交通便利性越低,阻碍了居民对实体店的使用,而通过网络搜索、体验并购买书籍,减少了购物出行。所以,公交站点应尽量靠近社区的主要出入口设置,倡导居民公交出行,同时促进实体经济发展。而居民到最近地铁站的距离对购书行为影响不显著,可能是因为目前南京地铁的覆盖率较低,居民使用的便利性不高,购书一般为低频率、短距离出行,发达的公交网络已能满足需求。并且,书店的布局选址一般依托学校等教育资源,与地铁站的布局并无紧密联系,乘地铁去书店不一定更便利。
居住地周边2000 m范围内的地铁站数量对替代模式影响显著,1000 m和1500 m范围内数据的模型结果较差,故舍弃。2000 m范围内的地铁站数量越多,居民越倾向于替代模式购买书籍。通常认为,地铁站数量越多,交通便利性越高,应该促进居民对实体店的使用,增加中立模式使用的概率。得出相反的结论,可能原因与上述相似,是因为公交的服务水平高和书店的分布特点所致。周边1000 m范围内公交站数量对修正模式影响显著,1500 m和2000 m范围内数据的模型结果较差,故舍弃。1000 m范围内公交站数量越多,居民越倾向于选择中立模式;公交站数量增加1个,选择修正模式的概率则降低11.3%。因为公交站越多,交通便利性越高,促进居民前往实体店购物。应倡导连接居住区与书店的公交站点设置在居住区周边1000 m覆盖范围内,促进居民公交出行。
到常去书店的交通时耗影响了居民替代模式、促进模式的选择。相对于中立模式,交通时耗越久,越倾向于通过替代模式购买书籍;每延长10分钟左右,居民采用替代模式的概率将提高39.9%。最常去的书店不一定是距离最近的书店,它代表了居民的购物偏好,而交通时耗代表了居民常去地的购物便利性,时耗越久则便利性越低,对网络购物的依赖性增强,倾向于替代模式,减少了购书出行。相对于中立模式,交通时耗越久,越倾向于通过促进模式购买书籍;交通时耗每延长10分钟左右,促进模式的选择概率增加36.2%。交通出行时耗越长,则闲逛书店的次数减少,倾向于网络浏览,所以通过网络激发购物欲望的概率大幅增加。应倡导居住区与大型书店之间良好的交通联系,方便居民对其使用。而社区周边1000 m、1500 m和2000 m范围内的书店数量对居民购物模式的选择没有显著影响,说明书店的数量、居住地周边的购物便利性并不重要,重要的是能满足居民购书需求的书店是否方便使用。
居民的日常通勤特征对三种购物模式均存在显著的影响。居民的通勤距离越长,越倾向于通过中立模式购买书籍;通勤距离每增加1 km,选择替代、促进和修正模式的概率分别下滑5.8%、7.5%和19.6%。说明通勤距离的延长,并没有挤占居民实体店购书的时间,反而因为上下班路途较远,提高了途经书店的概率从而增加了居民对其的使用,弱化了网络购物的影响。通勤距离对居民购书行为的影响较大,也说明了实体店买书行为多为出行链中的一环,居民倾向于在上下班途中完成。所以,应提倡书店分散布局,选址在居住用地、商务办公用地周边,以及两者之间的联系路径上,增加居民对其的使用,减少不必要的购物出行。
总体而言,区位要素对替代模式存在显著影响,网络购物的替代作用在城区较强,减少的购书出行较多,随着向外蔓延而逐渐减弱;网络购物对交通便利性较低的居民影响较为显著,替代了实体店购物出行;购物便利性较低的居民,倾向于替代和促进模式购买书籍,受到网络购物的影响较为明显。通勤特征显著影响了居民购书行为,通勤距离的延长削弱了网络购物的替代、促进与修正作用,提高了居民对实体店的使用率。所以,在城市尺度上,居民购买书籍的行为特征体现的是创新扩散假设,在居住区尺度上体现更多的为效率假设。
4.2.2 居民购买体验型商品的购物模式影响因素分析 表5呈现了根据公式（1）~公式（3）分析得到的多元Logit回归分析结果。从模型的拟合度来看,截距模型的-2LL为886.192,最终模型的-2LL为809.997,模型总卡方值为76.196,在P<0.01的水平上显著,说明模型具有较好的拟合度,具有显著的解释能力。
Tab. 5
表5
表5多项Logit模型回归结果（体验型商品）
Tab. 5The result of multinomial Logit model regression (experience goods)

变量	替代模式			促进模式			修正模式
	B	Exp(B)		B	Exp(B)		B	Exp(B)
性别	0.209	1.232		0.283	1.328		0.537*	1.711
工作状态	-0.345	0.708		-0.367	0.693		-1.436*	0.238
fun_at	0.108	1.114		0.477**	1.611		0.070	1.073
互联网网龄	0.051	1.052		0.389*	1.476		-0.100	0.904
上网时长	0.062	1.064		-0.002	0.998		0.303*	1.355
到CBD距离（km）	-0.062*	0.939		0.072*	1.075		-0.073**	0.930
服装店2000	0.650***	1.916		0.864***	2.372		0.300	1.350
公交站1500	-0.395	0.674		-0.546*	0.579		-0.110	0.896
实体买服装时耗	-0.009	0.991		0.248**	1.281		-0.056	0.945
最近购物中心距离（km）	0.080***	1.083		-0.048	0.953		0.020	1.020
最近公交距（百m）	-0.007	0.993		0.131	1.139		0.212***	1.236
截距	-2.566			-6.189			-2.779
N	368
Pseudo R2	0.206
Chi2	76.196

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模型结果显示,在控制其余变量的情况下,相对于中立模式,均有部分变量对替代、促进和修正模式存在显著影响。社会经济属性变量中,性别和就业状态影响了居民对修正模式的选择;购物态度方面,购物享受变量影响了促进模式的选择;网络使用情况方面,选择促进模式的概率与互联网网龄成正比,选择修正模式的概率与上网时长成正比。
建成环境变量中,剔除物流点密度、地铁站数量（1000 m、1500 m、2000 m）、最近地铁站距离等不显著自变量得到最终的模型结果。物流服务水平、地铁站便利性不显著的原因可能与书籍类似。通勤特征变量不显著,可能是因为购买服装的行为不像购买书籍,多发生在通勤出行链中的一环,而是发生在居民具有较长空闲的时间段,与吃饭、看电影等活动一起,兼具社会交往、休闲娱乐、购物等多种目的,所以与通勤距离并无直接的联系。
最终模型结果显示,到市中心的距离对替代、促进和修正模式均存在不同程度的影响。首先,到市中心的距离越近,居民越倾向于替代、修正模式购买服装;到市中心的距离每增加1公里,居民采用替代和修正模式的概率分别降低6.1%、7.0%。即城区居民倾向于替代和修正模式,减少的购物出行较多,郊区居民更依赖中立模式,验证了创新扩散假设。到市中心距离越远,居民采用促进模式的概率越大,到市中心的距离每增加1 km,促进模式的选择概率增加7.5%。说明远离市中心的居民对网络购物的熟悉度和信赖度较低,即使通过网络浏览商品而激发购物欲望,也尽量到实体店试穿再购买,以降低网购风险。所以,网络购物对城区居民的替代和修正作用较强,减少了大量的购物出行,但促进作用较弱;对郊区居民促进作用较强,增加了购物出行,但替代和修正作用较弱。
相对于中立模式,居民到常去服装店（商场）的交通时耗越久,居民采用促进模式的概率越大;交通时耗每增加10分钟,促进模式的选择概率上升28.1%。常去服装店代表了居民购买服装的选择偏好,是闲逛首选地,购物便利性差降低闲逛的概率,因而增强了对网络购物的依赖性,通过浏览网站信息寻找符合要求的商品。由于服装的商品特性,即使购物便利性较低,居民也倾向于购买前到店内试穿,确定商品是否真正适合自己再购买。所以,常去地的购物便利性差,则网络购物的促进作用增强,增加了更多的购物出行。
居民到最近购物中心的距离越远,越倾向于替代模式购买服装;距离每增加1 km,选择替代模式的概率增加8.3%。到最近购物中心的距离代表了居民的区级购物便利性,越远越凸显网购的优势,增强网购的替代作用,减少更多的购物出行。
居住地周边2000 m范围内的服装店数量对替代和促进模式的选择具有显著影响,周边1000 m、1500 m范围内数据的模型拟合度较差,故舍弃。相对于中立模式,居住地周边2000 m范围内的服装店数量越多,居民越倾向于替代模式购买服装,这和主观认知相悖。可能是因为居住地周边的购物便利性对替代模式并不具有决定性影响,影响较大的是区级大型购物中心的便利性。2000 m范围内的服装店数量越多,居民采用促进模式的概率越大。因为周边服装店数量越多,通过网络激发购物欲望后,会促进居民实体店搜索信息并体验,增加了购物出行,与Farag等的研究结论相似^[19]。所以,居住区周边的服装店数量对居民购物行为的搜索体验环节影响显著,应提倡服装店围绕区级或副区级商业中心集中布局,规模发展,而非围绕居住区零星分布,减少不必要的购物出行,提升商圈发展活力。
居住区周边1500 m范围内的公交车站数量对促进模式影响显著,周边1000 m、2000 m范围内数据的模型拟合度较差,故舍弃。相比于促进模式,居住地周边1500 m范围内公交站数量越多,居民越倾向于选择中立模式。因为公交站数量越多,覆盖到理想购物地点的概率越高,交通便利性越高,促进居民前往实体店购物。所以,与商业中心相连的公交站应设置在居住区周边1500 m范围内,引导居民公交出行。相比于中立模式,居民到最近公交站的距离越远,交通便利性越低,越倾向于修正模式购买服装;距离每增加100 m,选择修正模式的概率增加23.6%。
总体而言,区位要素对居民购买体验型商品存在显著影响,网络购物的替代和修正作用在城区较强,减少了较多的购物出行,促进作用较弱;随着向外蔓延,替代和修正作用被削弱,促进作用得到增强,增加了较多的购物出行。网络购物对交通便利性较低的居民影响较为显著,促进和修正作用较强,增加了居民的购物出行。购物便利性显著影响购物行为：网购对常去地购物便利性较低的居民的促进作用较强,增加了购物出行;对区级购物便利性较低的居民的替代作用较强,减少了购物出行;对居住区周边购物便利性较高的居民的促进作用较强,增加了购物出行,是效率假设的一种表现。说明购买服装是一项复杂的、强体验性的、个人偏好性较强的购物活动,到常去购物中心的便利性决定着闲逛的概率,影响了居民激发购物欲望的方式,而居住地周边的购物便利性对搜索体验的方式具有一定的影响,不同层次的购物便利性对网络购物的替代与促进作用影响不同。

5 结论与讨论

网络购物的出现使居民的购物行为变得破碎化,将原本发生在实体店的所有购物活动分散到不同地点、不同时刻,通过不同的方式来完成,以一种新的模式将其重构。本文以分解购物过程为切入点,通过区分商品类型和重构居民购物模式,利用多元Logit模型探索各类因素对居民购物模式选择的影响,研究发现：① 经济社会属性、购物态度、网络使用情况等因素均会影响居民的购物模式选择。② 居住区建成环境对购物行为存在显著影响。区位要素层面,城区居民购买两类商品时更倾向于替代模式,减少了较多的购物出行;而郊区居民购买体验型商品时更倾向于促进模式,增加了较多的购物出行。居住地交通便利性越低的居民,购买搜索型商品时越倾向于替代模式,减少了购物出行;购买体验型商品时越倾向于促进模式,增加了购物出行。居民的购物便利性分为三种,周边购物便利性越高的居民,购买体验型商品时越倾向于促进模式,增加了购物出行;区级购物便利性越低的居民,购买体验型商品时越倾向于替代模式,减少了购物出行;常去购物地的便利性越低,购买搜索型商品时越倾向替代和促进模式,对增加和减少购物出行量均有正向作用,购买体验型商品时倾向于促进模式,增加了购物出行。③ 通勤特征方面,通勤距离越短的居民,购买搜索型商品时越倾向于替代、促进和修正模式,受到网络购物的影响越大;对购买体验型商品无明显影响。④ 创新扩散假设和效率假设同时存在。在作用时序上,网络购物作为一种新兴的购物方式,先被城区居民接受并使用,然后逐渐向外围扩散,对城区和郊区居民的影响存在时间差;所以反映在空间层次上,从城市宏观尺度来讲,网络购物还处于扩散状态,体现的是创新扩散假设,但是从居住区中微观尺度来看,居民对网络购物的熟悉度和信赖度相当,体现的主要为效率假设。
由此可见,居民的购物行为是一项复杂的活动,受到各种各样因素的影响。尤其是随着信息化进一步发展,无线网络的覆盖、智能手机的普及、购物APP和网上商城的盛行,将会进一步推动网络购物发展壮大及其与实体店购物互动、融合的深度和广度。同时,网络购物方式的进一步扩散,将会吸引更多居民使用,尤其是远离市中心的郊区居民及农村居民。另一方面,商业综合体在各城市大规模的开发建设,集餐饮、购物、休闲娱乐等功能于一体,势必会发挥集聚效应,增加消费者对实体店的接触与使用。这一切的变化趋势将导致居民的购物模式更加多元化、复杂化。
因此,实体零售业如何适应市场新形势、迎合居民消费模式新特征,是亟需探索的转型之路,也是刺激实体经济、大力发展服务业的重要举措。售卖搜索型商品的实体店的规模效应并不显著,应在城市中呈点状分散布局,而非扎堆建设。居民购买搜索型商品的行为多发生在通勤出行链中,实体店选址时应综合考虑商店的位置与居住用地和商务办公用地的临近关系及交通联系。在城市的主要居住区、商务办公区或联系两个功能区的重要交通枢纽位置,配置规模较大、品类较全的大型搜索型商品实体店,建设水平应能满足大多数居民对此类搜索型商品的购物需求,并辅以建设其他休闲服务等配套设施,成为覆盖范围内居民的常去购物地。售卖体验型商品的实体店应选址在区级或副区级商业中心,依托城市综合体、商业圈集聚建设,而非呈点状分散布局。组织模式以规模大、品类全的大型商业设施为主,满足覆盖范围内居民的购物需求。并与商业中心的其他休闲服务功能发挥集聚效应,增强吸引力,成为居民日常逛街的首选地。公交车站点的布置应尽量靠近居住区的出入口位置,提高公交出行便利性。并且,居住区周边1000 m范围内,尽量配置连接大型搜索型商品实体店的公交站点,1500 m范围内配置联系大型体验型商品实体店的公交站点,联系居住地与商务办公用地的公交线路尽量串联两者之间的搜索型商品实体店。网络购物对城区实体店的冲击大于郊区,城区实体店亟需转变商业运营模式,郊区实体店也应提早做好应对策略。首先,实体店应强化自身的优势,为顾客提供良好的购物氛围与服务。其次,商业模式应向线上线下相结合的商业模式转变,满足不同消费者的需求。再次,就是实体店的功能提升,向多元化、复合化转型,满足新时代的消费方式。当然,本文的研究重点在于探讨信息时代背景下的居民购物模式转变及其影响因素,并未区分出行是否存在多任务现象,建成环境的影响分析中仅包括居住地的指标,未考量工作地建成环境的影响,研究区域也没有涵盖到乡村地区。进一步地深入研究中,还需要扩大研究区域,综合考虑居民多目的出行和工作地建成环境的影响,以便为城市规划实践提供更有价值的参考。
The authors have declared that no competing interests exist.

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参考文献文献选项 原文顺序
文献年度倒序
文中引用次数倒序
被引期刊影响因子

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[21]	Lee R J, Sener I N, Mokhtarian P L, et al.Relationships between the online and in-store shopping frequency of Davis, California residents . Transportation Research Part A: Policy & Practice, 2017, 7518(100): 40-52.https://doi.org/10.1016/j.tra.2017.03.001URL [本文引用: 1]
[22]	汪明峰, 卢姗. 替代抑或补充: 网上购物与传统购物出行的关系研究 . 人文地理, 2012, 27(3): 44-49.URL [本文引用: 1]摘要 有关网上购物与传统购物的关系问题是当前电子商务领域的研究热点之一,但研究结论还不尽一致。许多人认为网上购物将替代传统购物方式,但是也有其他的观点表明应是一种促进或者补充的关系,甚至有人觉得这种影响是很小的。本文通过对大学生购书行为的调查,采用统计方法分析了网上购物对传统购物出行的影响作用。结果表明:总体上,网上购物对消费者传统购物出行的影响并不显著,网上购物还只是作为消费者原有购物出行的一种补充方式,并不会对大多数消费者的传统出行频率和出行距离造成明显的影响。一方面,网上信息浏览和网上购物对传统日常购物出行的影响主要表现为消费者日常出行频率和距离的缩减以及多目的出行频率的上升。另一方面,网上行为可能使消费者非日常出行频率增加,单次出行距离增长。总之,网上购物与传统购物出行的关系并不是简单的替代或者补充,而是要复杂地多。 [Wang Mingfeng, Lu Shan.Substitution or complementation: Online shopping and its relationship with traditional shopping behavior . Human Geography, 2012, 27(3): 44-49.]URL [本文引用: 1]摘要 有关网上购物与传统购物的关系问题是当前电子商务领域的研究热点之一,但研究结论还不尽一致。许多人认为网上购物将替代传统购物方式,但是也有其他的观点表明应是一种促进或者补充的关系,甚至有人觉得这种影响是很小的。本文通过对大学生购书行为的调查,采用统计方法分析了网上购物对传统购物出行的影响作用。结果表明:总体上,网上购物对消费者传统购物出行的影响并不显著,网上购物还只是作为消费者原有购物出行的一种补充方式,并不会对大多数消费者的传统出行频率和出行距离造成明显的影响。一方面,网上信息浏览和网上购物对传统日常购物出行的影响主要表现为消费者日常出行频率和距离的缩减以及多目的出行频率的上升。另一方面,网上行为可能使消费者非日常出行频率增加,单次出行距离增长。总之,网上购物与传统购物出行的关系并不是简单的替代或者补充,而是要复杂地多。
[23]	汪明峰, 卢姗, 袁贺. 网上购物对不同区位消费者行为的影响: 市区和郊区的比较 . 城市规划, 2013, 37(11): 84-88.URL [本文引用: 1]摘要 伴随着互联网技术的日益普及,网上购物作为一种新的快速普及的商业业态,已经深刻地影响了传统零售业的发展。深入研究网上购物行为的空间效应,有助于把握城市零售业未来的发展方向,以及理解信息时代的城市空间变化趋势。文章选取中国网上购物市场规模较大的城市上海为例,调查居住在城市不同区位的消费者的网上购物行为及其与传统购物出行之间的相互关系。旨在比较网上购物对市区和郊区消费者行为的影响是否存在差异,并分析造成这些差异的主要原因。 [Wang Mingfeng, Lu Shan, Yuan He.Influences of online shopping on consumer behaviors at different shopping locations: A comparative study on city center and suburb . City Planning Review, 2013, 37(11): 84-88.]URL [本文引用: 1]摘要 伴随着互联网技术的日益普及,网上购物作为一种新的快速普及的商业业态,已经深刻地影响了传统零售业的发展。深入研究网上购物行为的空间效应,有助于把握城市零售业未来的发展方向,以及理解信息时代的城市空间变化趋势。文章选取中国网上购物市场规模较大的城市上海为例,调查居住在城市不同区位的消费者的网上购物行为及其与传统购物出行之间的相互关系。旨在比较网上购物对市区和郊区消费者行为的影响是否存在差异,并分析造成这些差异的主要原因。
[24]	席广亮, 甄峰, 汪侠, 等. 南京市居民网络消费的影响因素及空间特征 . 地理研究, 2014, 33(2): 284-295.https://doi.org/10.11821/dlyj201402008URL [本文引用: 1]摘要 在互联网络和信息技术的影响下,网上购物、团购等基于电子商务平台的网络消费方式得到极大发展,网络消费逐渐成为城市居民消费选择的重要方式,网络消费市场得到了较快的发展。同时,由于居民社会阶层的差别及相应居住空间的分异,导致网络消费呈现出不同的空间特征,并且对实体空间产生不同程度的影响。通过对南京居民网络消费情况的问卷调查,分析个人社会经济属性、住房状况、交通方式以及移动网络使用等体现居民社会阶层状况的要素对居民网络消费选择的影响,进而分析居民网络消费的空间分布特征,研究城市不同空间的网络消费构成和网络消费商品类型特征,在此基础上分析不同空间网络消费对交通出行和实体商业空间结构的影响程度。 [Xi Guangliang, Zhen Feng, Wang Xia, et al.Study on the influencing factors and spatial characteristics of residents' online consumption in Nanjing . Geographical Research, 2014, 33(2): 284-295.]https://doi.org/10.11821/dlyj201402008URL [本文引用: 1]摘要 在互联网络和信息技术的影响下,网上购物、团购等基于电子商务平台的网络消费方式得到极大发展,网络消费逐渐成为城市居民消费选择的重要方式,网络消费市场得到了较快的发展。同时,由于居民社会阶层的差别及相应居住空间的分异,导致网络消费呈现出不同的空间特征,并且对实体空间产生不同程度的影响。通过对南京居民网络消费情况的问卷调查,分析个人社会经济属性、住房状况、交通方式以及移动网络使用等体现居民社会阶层状况的要素对居民网络消费选择的影响,进而分析居民网络消费的空间分布特征,研究城市不同空间的网络消费构成和网络消费商品类型特征,在此基础上分析不同空间网络消费对交通出行和实体商业空间结构的影响程度。
[25]	张永明, 甄峰, 曹新宇, 等. 基于区位和商品类型的居民购物过程分解比较: 以南京为例 . 人文地理, 2017, 32(1): 109-115.URL [本文引用: 1]摘要 网络购物影响下的购物行为变革一直是国外交通统计学和地理学领域研究的热点。已有的研究,几乎都将购物看作一个整体行为,很少从购物过程分解的角度对居民购物行为的改变进行分析。本文以南京为例,以分解购物过程为切入点,通过区分不同区位、不同商品类型来研究网络购物对居民购物行为的影响,得出3点主要结论:1居民倾向于只通过网络或实体店完成所有购物活动;2网络购物对实体店购买搜索型商品存在替代与补充的混合效应,对实体店购买体验型商品仅存在替代作用,且替代作用在城区比郊区显著;3网络购物会产生搜索、体验和退换货出行,且网购体验型商品产生的额外出行比搜索型商品多,在郊区产生的额外出行比城区多。 [Zhang Yongming, Zhen Feng, Cao Xinyu, et al.A comparative study on residents' shopping process by deconstructing the shopping chain: A case study of Nanjing city . Human Geography, 2017, 32(1): 109-115.]URL [本文引用: 1]摘要 网络购物影响下的购物行为变革一直是国外交通统计学和地理学领域研究的热点。已有的研究,几乎都将购物看作一个整体行为,很少从购物过程分解的角度对居民购物行为的改变进行分析。本文以南京为例,以分解购物过程为切入点,通过区分不同区位、不同商品类型来研究网络购物对居民购物行为的影响,得出3点主要结论:1居民倾向于只通过网络或实体店完成所有购物活动;2网络购物对实体店购买搜索型商品存在替代与补充的混合效应,对实体店购买体验型商品仅存在替代作用,且替代作用在城区比郊区显著;3网络购物会产生搜索、体验和退换货出行,且网购体验型商品产生的额外出行比搜索型商品多,在郊区产生的额外出行比城区多。
[26]	张永明, 甄峰. 城市居民网络与实体购物互动模式及空间分异: 以南京为例 . 经济地理, 2017, 37(1): 15-22.https://doi.org/10.15957/j.cnki.jjdl.2017.01.003URL [本文引用: 1]摘要 以南京为例，将购物过程分解为产生购物欲望、搜索体验、购买商品三个环节，假设每个环节居民仅采用实体店或网络一种方式，进而生成8种购物模式。利用单因素方差分析，检验区位要素对居民购买不同类型商品的购物方式与购物模式选择的影响，进而探索、总结居民的购物互动模式特征及空间分异。研究发现：①网络购物与实体店购物出行是替代、补充、修正和中立四种关系并存的混合效应；②居民购买搜索型商品呈现出以替代和中立模式为主的“两极分化”特征，购买体验型商品呈现出以中立模式为主，以替代、补充、修正模式为次的“一枝独秀”特征；③不同区域的居民购买搜索型和体验型商品时，各类购物模式的使用率均存在差异。 [Zhang Yongming, Zhen Feng.The interaction mode between online shopping and store shopping of urban resident and spatial differentiation: A case study of Nanjing . Economic Geography, 2017, 37(1): 15-22.]https://doi.org/10.15957/j.cnki.jjdl.2017.01.003URL [本文引用: 1]摘要 以南京为例，将购物过程分解为产生购物欲望、搜索体验、购买商品三个环节，假设每个环节居民仅采用实体店或网络一种方式，进而生成8种购物模式。利用单因素方差分析，检验区位要素对居民购买不同类型商品的购物方式与购物模式选择的影响，进而探索、总结居民的购物互动模式特征及空间分异。研究发现：①网络购物与实体店购物出行是替代、补充、修正和中立四种关系并存的混合效应；②居民购买搜索型商品呈现出以替代和中立模式为主的“两极分化”特征，购买体验型商品呈现出以中立模式为主，以替代、补充、修正模式为次的“一枝独秀”特征；③不同区域的居民购买搜索型和体验型商品时，各类购物模式的使用率均存在差异。
[27]	章雨晴, 甄峰, 张永明. 南京市居民网络购物行为特征: 以书籍和衣服为例 . 地理科学进展, 2016, 35(4): 476-486.https://doi.org/10.18306/dlkxjz.2016.04.008URL [本文引用: 1]摘要 随着信息通讯技术(ICT)的飞速发展,网络购物日益成为当今社会经济生活的重要组成部分,深刻影响了居民的购物消费行为和传统零售业的发展。不同国家、不同人群、不同商品类型的居民购物行为具有一定差异。本文在问卷调查的基础上,分析南京市居民网络购物行为特征,并区分不同商品类型的居民网购行为特征差异,对理解网络购物和实体购物相互作用关系及网购对于交通出行和城市零售业空间的影响具有重要意义。结果表明:居民网络购物行为是一个复杂的过程,不同类型商品、不同频率网购人群在社会经济属性、空间特征、网络使用及购物习惯、购物态度上有明显差异,其中不同频率网购衣服的人群在特征上的差异更为显著,体验型商品对网络购物这一新型购物方式的响应更为强烈。 [Zhang Yuqing, Zhen Feng, Zhang Yongming.Characteristics of e-shopping behavior of Nanjing residents: A case of books and clothes . Progress in Geography, 2016, 35(4): 476-486.]https://doi.org/10.18306/dlkxjz.2016.04.008URL [本文引用: 1]摘要 随着信息通讯技术(ICT)的飞速发展,网络购物日益成为当今社会经济生活的重要组成部分,深刻影响了居民的购物消费行为和传统零售业的发展。不同国家、不同人群、不同商品类型的居民购物行为具有一定差异。本文在问卷调查的基础上,分析南京市居民网络购物行为特征,并区分不同商品类型的居民网购行为特征差异,对理解网络购物和实体购物相互作用关系及网购对于交通出行和城市零售业空间的影响具有重要意义。结果表明:居民网络购物行为是一个复杂的过程,不同类型商品、不同频率网购人群在社会经济属性、空间特征、网络使用及购物习惯、购物态度上有明显差异,其中不同频率网购衣服的人群在特征上的差异更为显著,体验型商品对网络购物这一新型购物方式的响应更为强烈。
[28]	杜晓娟, 甄峰, Cao Jason.南京市居民购物行为的影响因素和空间效应: 基于四种商品的对比研究 . 地理研究, 2017, 36(5): 957-971.https://doi.org/10.11821/dlyj201705012URL [本文引用: 1]摘要 信息技术的发展和使用不断改变着居民的购物方式和行为,并对城市交通和城市商业空间布局等产生了一系列影响.采用2015年南京市居民购物行为问卷调查数据,通过联合有序probit模型,探讨南京市居民购物行为影响因素和空间效应,并对四种商品进行对比研究.研究表明:①家庭生命周期、城市建成环境、居民购物态度、机动车保有状况和社会经济人口因素均对居民购物行为有显著影响,且存在产品类型差异;②不同类型人群对城市交通出行和商业布局的影响不同,且特征人群分布存在空间分异;③居民对不同产品类型购物的空间偏好存在差异,且这种偏好受居民主观决策和客观环境共同影响.基于以上发现,对城市交通和商业布局提出相关建议. [Du Xiaojuan, Zhen Feng, Cao Jason.Influential factors and spatial effects of individuals' shopping behavior in Nanjing: A comparative study on four types of goods . Geographical Research, 2017, 36(5): 957-971.]https://doi.org/10.11821/dlyj201705012URL [本文引用: 1]摘要 信息技术的发展和使用不断改变着居民的购物方式和行为,并对城市交通和城市商业空间布局等产生了一系列影响.采用2015年南京市居民购物行为问卷调查数据,通过联合有序probit模型,探讨南京市居民购物行为影响因素和空间效应,并对四种商品进行对比研究.研究表明:①家庭生命周期、城市建成环境、居民购物态度、机动车保有状况和社会经济人口因素均对居民购物行为有显著影响,且存在产品类型差异;②不同类型人群对城市交通出行和商业布局的影响不同,且特征人群分布存在空间分异;③居民对不同产品类型购物的空间偏好存在差异,且这种偏好受居民主观决策和客观环境共同影响.基于以上发现,对城市交通和商业布局提出相关建议.
[29]	Zhen F, Cao X, Mokhtarian P L, et al.Associations between online purchasing and store purchasing for four types of products in Nanjing, China . Transportation Research Record Journal of the Transportation Research Board, 2016, 2566(2): 93-101.https://doi.org/10.3141/2566-10URL [本文引用: 1]
[30]	柴彦威, 沈洁, 翁桂兰. 上海居民购物行为的时空间特征及其影响因素 . 经济地理, 2008, 28(2): 221-227.URL [本文引用: 1]摘要 基于上海市居民购物行为的问卷调查数据,研究居民购物行为的时空间特征,并从主观决策和客观物质空间的两个方面探讨其影响因素.结果表明,上海市居民购物行为表现出低频率、夜间化、短距离以及非机动与公交出行方式为主的一般特征;商品购物出行的时空间等级明显,但具有分散化和扁平化的特征.其中,不同商品购物活动空间选择因素的不同导致其购物出行范围的等级性差异,而城市商业物质环境和空间分布更多地决定了居民购物行为的具体方式、空间大小和集中程度. [Chai Yanwei, Shen Jie, Weng Guilan.A study on activity space of shopping of Shanghai residents: Temporal and spatial characteristics and relative influencing factors . Economic Geography, 2008, 28(2): 221-227.]URL [本文引用: 1]摘要 基于上海市居民购物行为的问卷调查数据,研究居民购物行为的时空间特征,并从主观决策和客观物质空间的两个方面探讨其影响因素.结果表明,上海市居民购物行为表现出低频率、夜间化、短距离以及非机动与公交出行方式为主的一般特征;商品购物出行的时空间等级明显,但具有分散化和扁平化的特征.其中,不同商品购物活动空间选择因素的不同导致其购物出行范围的等级性差异,而城市商业物质环境和空间分布更多地决定了居民购物行为的具体方式、空间大小和集中程度.
[31]	王德, 许尊, 朱玮. 上海市郊区居民商业设施使用特征及规划应对: 以莘庄地区为例 . 城市规划学刊, 2011, 197(5): 80-86.https://doi.org/10.3969/j.issn.1000-3363.2011.05.010URL [本文引用: 1]摘要 城市人口不断郊区化及郊区人口 使用商业设施的独特性对城市商业设施的布局产生影响。选取上海市近郊莘庄地区为研究地域,从居民群体特征着手剖析了不同区位商业服务设施的需求特征,运用 交叉分析方法分析不同居住时间、不同工作地点及收入等因素的群体居民的商业设施使用强度差异,继而对不同郊区化阶段的商业设施配置规模和类型进行探讨,研 究成果对完善郊区化快速发展下的商业服务设施规划具有理论和实践意义。 [Wang De, Xu Zun, Zhu Wei.Suburban residents' use of commercial facilities in Shanghai and the corresponding planning strategies: A case study of Xinzhuang area . Urban Planning Forum, 2011, 197(5): 80-86.]https://doi.org/10.3969/j.issn.1000-3363.2011.05.010URL [本文引用: 1]摘要 城市人口不断郊区化及郊区人口 使用商业设施的独特性对城市商业设施的布局产生影响。选取上海市近郊莘庄地区为研究地域,从居民群体特征着手剖析了不同区位商业服务设施的需求特征,运用 交叉分析方法分析不同居住时间、不同工作地点及收入等因素的群体居民的商业设施使用强度差异,继而对不同郊区化阶段的商业设施配置规模和类型进行探讨,研 究成果对完善郊区化快速发展下的商业服务设施规划具有理论和实践意义。
[32]	焦华富, 韩会然. 中等城市居民购物行为时空决策过程及影响因素: 以安徽省芜湖市为例 . 地理学报, 2013, 68(6): 750-761.URL [本文引用: 1]摘要 As human geographers have paid more and more attention to practical problems of human and society, the focuses of urban geography have transformed from macroscopic level such as researches on city system to microscopic level such as studies on shopping space, living space and commercial space. At present, China is in a transitional period in which cities' main functions are changing from production to consumption. With the development of shopping behaviors, the complexity and the transformation of shopping patterns as well as their deep influences on society, economy, institution, culture and so on, residents' shopping behaviors have become a focus of certain fields such as urban geography, urban sociology and urban economics. Based on the residents' shopping decision-making theory, the data from the interview and questionnaire survey on Wuhu residents' shopping behavior in 2011, and the nested Logit model on residents' shopping tour behavior, the paper analyzes the residents' decision-making process and its factors influencing the decision-making in the following four aspects: shopping travel mode, shopping starting time, shopping destination, and shopping transportation mode. The results are shown as follows. (1) The characteristics of residents' attributes such as the gender, monthly income and family companions have a significant effect on residents' decision-making of shopping travel mode. The residents who live in the central city and those who live relatively far away are more likely to have a multi-purpose shopping tour. The residents living in the central city prefer shopping at noon, and their travel distance mainly extends from 1-2 km, while the suburbanites go shopping mainly after 19:00 p.m. to avoid the rush hour and tend to choose the shopping space in the range of 2-5 km. (2) The male residents who have private cars are more inclined to go shopping in the evening, 2.94 times as many as in the morning. They are more likely to have a long-distance shopping. Residents on and off duty prefer to go shopping on their way back home. Their shopping space is mainly confined in the range of 5-8 km. The residents shopping with companions are more likely to have a long-distance travel by the public transport facilities in the morning, which mainly focuses on the range of 5-8 km. (3) The residents who set out from their houses tend to go shopping in the evening rather than in the morning and are more inclined to go shopping after 19:00. Bus is still the main vehicle for the residents' shopping travel. [Jiao Huafu, Han Huiran.Research on temporal and spatial decision-making process and influencing factors of residents' shopping behavior in medium-sized cities: A case study of Wuhu city in Anhui province . Acta Geographica Sinica, 2013, 68(6): 750-761.]URL [本文引用: 1]摘要 As human geographers have paid more and more attention to practical problems of human and society, the focuses of urban geography have transformed from macroscopic level such as researches on city system to microscopic level such as studies on shopping space, living space and commercial space. At present, China is in a transitional period in which cities' main functions are changing from production to consumption. With the development of shopping behaviors, the complexity and the transformation of shopping patterns as well as their deep influences on society, economy, institution, culture and so on, residents' shopping behaviors have become a focus of certain fields such as urban geography, urban sociology and urban economics. Based on the residents' shopping decision-making theory, the data from the interview and questionnaire survey on Wuhu residents' shopping behavior in 2011, and the nested Logit model on residents' shopping tour behavior, the paper analyzes the residents' decision-making process and its factors influencing the decision-making in the following four aspects: shopping travel mode, shopping starting time, shopping destination, and shopping transportation mode. The results are shown as follows. (1) The characteristics of residents' attributes such as the gender, monthly income and family companions have a significant effect on residents' decision-making of shopping travel mode. The residents who live in the central city and those who live relatively far away are more likely to have a multi-purpose shopping tour. The residents living in the central city prefer shopping at noon, and their travel distance mainly extends from 1-2 km, while the suburbanites go shopping mainly after 19:00 p.m. to avoid the rush hour and tend to choose the shopping space in the range of 2-5 km. (2) The male residents who have private cars are more inclined to go shopping in the evening, 2.94 times as many as in the morning. They are more likely to have a long-distance shopping. Residents on and off duty prefer to go shopping on their way back home. Their shopping space is mainly confined in the range of 5-8 km. The residents shopping with companions are more likely to have a long-distance travel by the public transport facilities in the morning, which mainly focuses on the range of 5-8 km. (3) The residents who set out from their houses tend to go shopping in the evening rather than in the morning and are more inclined to go shopping after 19:00. Bus is still the main vehicle for the residents' shopping travel.
[33]	韩会然, 杨成凤, 宋金平. 芜湖市居民购物出行空间的等级结构演变特征及驱动机制 . 地理研究, 2014, 33(1): 107-118.https://doi.org/10.11821/dlyj201401010URL [本文引用: 1]摘要 居民购物出行空间是城市内部空间结构的重要组成部分。在对芜湖市居民问卷调查和访谈的基础上，分析了居民购物出行空间等级结构的演变特征及驱动机制。结果表明：① 芜湖市居民购物出行的空间距离具有减小的趋势，变化幅度最大的是家用电器与服装衣饰类等高等级商品，从中心区与郊区来看，中心城区居民的出行距离变化不大，郊区居民的购物出行距离明显缩短，反映了城市商业空间格局的分散化趋向。② 芜湖市居民购买不同类型商品出行的空间等级层次分明，基本符合中心地理论中的等级关系，购物地点逐渐从高级中心地向相对较低级中心地转移；日常用品类商品购物地等级下降最为明显，由2001年的介于三、四级中心地下降到2011年的四、五级中心地之间，下降了1个空间等级，具有明显的就近居住地购买趋向。③ 从政府政策作用、零售商供给、居住主体偏好等三方面剖析了居民购物出行空间演变的驱动机制，认为商业网点发展规划、新业态的集聚与扩散、职住分离与居住-消费空间错位、交通条件的改善、居民购物需求偏好等因素影响着居民购物出行空间的等级结构演变。 [Han Huiran, Yang Chengfeng, Song Jinping.The evolution of the hierarchy of shopping trip space for residents in Wuhu city and its driving mechanism . Geographical Research, 2014, 33(1): 107-118.]https://doi.org/10.11821/dlyj201401010URL [本文引用: 1]摘要 居民购物出行空间是城市内部空间结构的重要组成部分。在对芜湖市居民问卷调查和访谈的基础上，分析了居民购物出行空间等级结构的演变特征及驱动机制。结果表明：① 芜湖市居民购物出行的空间距离具有减小的趋势，变化幅度最大的是家用电器与服装衣饰类等高等级商品，从中心区与郊区来看，中心城区居民的出行距离变化不大，郊区居民的购物出行距离明显缩短，反映了城市商业空间格局的分散化趋向。② 芜湖市居民购买不同类型商品出行的空间等级层次分明，基本符合中心地理论中的等级关系，购物地点逐渐从高级中心地向相对较低级中心地转移；日常用品类商品购物地等级下降最为明显，由2001年的介于三、四级中心地下降到2011年的四、五级中心地之间，下降了1个空间等级，具有明显的就近居住地购买趋向。③ 从政府政策作用、零售商供给、居住主体偏好等三方面剖析了居民购物出行空间演变的驱动机制，认为商业网点发展规划、新业态的集聚与扩散、职住分离与居住-消费空间错位、交通条件的改善、居民购物需求偏好等因素影响着居民购物出行空间的等级结构演变。