【数智化案例展】北京城市规划设计研究院——发力城市商圈数字化监测与评估...

极海案例

本项目案例由极海递并参与“数据猿行业盘点季大型主题策划活动——《2022中国企业数智化转型升级创新服务企业》榜单/奖项”评选。

数据智能产业创新服务媒体

——聚焦数智 · 改变商业

---

‍ ‍‍‍

商圈是商业高度集聚的产物，是商业发展的重要载体，是城市综合竞争力的重要组成，亦是城市形象的窗口和标志。

在全球经济放缓、国际局势不稳，贸易保护主义抬头，国际外循环受阻受限的当下，刺激国内消费市场、释放国内消费潜力，发挥国内市场优势是必由之路。商圈作为推进城市商业发展，刺激居民消费的重要抓手，其重要性也愈发突出。

但长期以来，对城市商圈的研究却并未形成共识性的有效量化定义，尤其是对商圈的边界的划定，仍然存在较大的争议，标准混乱，效率低下的问题依然是一个亟待解决的难题。

北京市城市规划设计研究院承担着首都国土空间规划的编制、研究、评估、维护工作，基于城市规划需求，与极海共同发力城市商圈的数字化监测，为城市发展决策提供数据支撑。

实施时间：

开始时间：2022年4月

截止时间：至今

客户的数智化（数字化）转型升级需求

统一商圈划定的标准

目前城市商圈的划定以网格分析法和专家划定法最为典型，但在实际的运用中，二者都存在着明显的问题。

其中最核心的问题在于一种方法往往很难适应不同城市的具体状态，最终仍然非常依赖人为的判断，需要后期高强度的人工介入，导致商圈的划定标准事实上很难统一，不同城市的商圈划分往往缺乏统一的基准，使得不同城市之间的比较缺乏公平性可言，也很难有效的借鉴彼此的经验，评估相对成果。

商圈边界要符合人的主观认知

随着城市规划对数据质量要求的提高，规划院希望商圈数据能够更精准的反映真实的商业世界，并且能够将本地居民约定俗称的商圈名称与划定的商圈相融合，同时更多以城市道路为边界，而非以网格的形式对商圈进行划定，使得最终成型的商圈能够更加符合社会大众的普遍认知，以期在应用层能够得到更好的理解和执行。

长期监测商圈数据演变

商圈数字化监测的落地在商圈建设成果的评估，通过广域数据采集、有针对性的构建“人货场”立体评估指标体系，了解商圈边界的变化、商圈商户规模及结构变化，人口客流和画像的变化，挖掘商圈价值，为商圈规划供数据线索和依据，直观展现商圈建设的成果和变迁。

面临挑战

1.如何在保证效果的同时最大程度减少人为判断对客观性的损害以及效率的损失

与大多数人通常理解的“商圈”不同，城市规划中的商圈并不是指某一商店以其所在地点为中心，沿着一定的方向和距离扩展，吸引顾客的辐射范围，这是典型的商户视角。

城市规划中的商圈是立足于整个城市，挖掘城市中的商业价值高地，简单而言，商圈直观表现为大规模、高密度的商户聚集。因此传统的划分方式以网格分析法为主，通过计算特定大小网格内商户的密度来筛选符合商圈的地块。

但这种方式带来三个极大的问题，一是划定标准很难做到客观，网格的大小，起始的位置都会对商圈的范围产生直接的影响，带来不容忽视的误差；二是网格分析法很容易形成商圈连片或空心的现象，后期仍然需要大量人工对商圈进行切分和填补等二次干预；三是网格形成的锯齿状边界并不符合人们的主观认知，给商圈的识别和使用带来不便。

而专家划定法通常是基于部分数据，结合专家经验，依据当地约定俗称的认知对城市的商圈边界进行划分，通常以道路为边界，比较符合人们对商圈边界的认知。但这一方法过于依赖人的主观认知和对当地的熟悉情况，没有人能够了解所有城市，因此不同城市的商圈通常是由不同的专家绘制的，这样做不仅耗时耗力，并且由于缺乏统一客观的标准，我们很难将不同城市之间的商圈放在一起进行比较，也很难长期跟踪商圈的变化。

为了解决这一系列问题，极海对商圈的划分方法进行了升级，找到一种兼具“客观性”与“自然性”（即符合大众认知）的方法。这一方法的主要优化措施包括以下四点。

1、使用客观存在的自然街区替代人为设定网格作为商圈统计和筛选的基础地理单元；

2、对商户进行系统分级，区分不同级别商户对商圈的贡献；

3、使用经过优化后的“哈夫模型”对商户的真实影响范围及影响力进行模拟；