1、第36卷第1期2023年3月Vol.36 No.1Mar.2023海南师范大学学报（自然科学版）Journal of Hainan Normal University（Natural Science）奶茶门店的空间格局与影响因素分析以喜茶、蜜雪冰城为例林晓婉，潘玉君*，马佳伸，刘化（云南师范大学 地理学部，云南 昆明 650500）摘 要：消费需求的转变引发奶茶门店数量在城市的迅速增加，以喜茶和蜜雪冰城的门店兴趣点数据作为研究对象，采用Arcgis中的空间分析方法探讨奶茶门店的空间格局，为当代城市持续重构的奶茶商业景观和消费文化提供一个微观视角。研究表明：（1）喜茶和蜜雪冰城门店空间分布数量、
2、方向和距离特征存在差异；（2）喜茶和蜜雪冰城的高密度区域呈不同拓展形态和地域范围；（3）蜜雪冰城的空间集聚特征更为显著，高高聚类值和高低聚类值都分布于二三线城市，而喜茶的高高聚类值和高低聚类值都位于一线或新一线城市。喜茶和蜜雪冰城都呈现出多种扩散模式混合并存的格局，门店空间分布态势受品牌经营定位、地域文化情节和经济水平的影响。关键词：奶茶门店；POI数据；分布特征；影响因素中图分类号：K902 文献标志码：A 文章编号：1674-4942（2023）01-0101-09Analysis of the Spatial Pattern and Influencing Factors of Milk
3、-tea Stores:a Case Study of Heytea and MixuebingchengLIN Xiaowan，PAN Yujun*，MA Jiashen，LIU Hua（Faculty of Geography，Yunnan Normal University，Kunming 650500，China）Abstract:The transformation of consumer demand leads to the rapid increase in the number of milk tea stores in the city.Taking the data of
4、 interest points of stores in Heytea and Mixuebingcheng as the research object,spatial analysis method in Arcgis was used to explore the spatial pattern of milk tea stores to provide a micro perspective for the continuous reconstruction of the commercial landscape and consumer culture of milk tea in
5、 contemporary cities.The results showed that:(1)There were differences in the number,direction and distance of the stores in Heytea and Mixuebingcheng;(2)The high-density areas of Heytea and Mixuebingcheng showed different expansion forms and geographical ranges;(3)The spatial clustering characteris
6、tics of Mixuebingcheng were more significant,with high and low clustering values distributed in second and third-tier cities,while the high and low clustering values of Heytea were located in first-tier or new first-tier cities.Both Heytea and Mixuebingcheng showed mixed coexistence of multiple diff
7、usion patterns.The spatial distribution of stores was affected by brand management positioning,regional cultural plot and economic level.Keywords:milk-tea stores;POI data;distribution characteristics;influencing factorsDoi：10.12051/j.issn.1674-4942.2023.01.014收稿日期：2022-11-02基金项目：国家自然科学基金项目（41971169）
8、第 一 作 者：林晓婉（1998），广东潮州人，硕士研究生，主要研究方向为区域经济开发与管理。E-mail：*通信作者：潘玉君（1965），黑龙江齐齐哈尔人，教授，主要研究方向为资源与区域可持续发展、理论地理学。E-mail：2023年海南师范大学学报（自然科学版）在当今全球化、商品化和工业化迅速发展的时代背景下，“快”成为了城市管理手段和生活节奏的核心要义1。80后和90后作为城市的主力生产者和消费者，渴望在“快”节奏经济生产与“慢”节奏休闲生活脱节中得到一种衔接。“到长沙旅游只为喝一杯茶颜悦色”“买一杯网红奶茶排上几个小时的队”“三点啦，饮茶先啦”等奶茶相关的热门话题，是奶茶狂热经济背后的
9、“慢”消费景观。喝奶茶作为人们对抗“快”节奏生活方式的一种手段，使其超越了本身的食物属性和日常消费场景2。因此，奶茶消费成为中国当代城市生活中具有社会、文化和时代特征的符号消费3。根据中国连锁经营协会新茶饮委员会发布的 2021新茶饮研究报告，20192020年新茶饮类门店在中国饮品门店数量的占比最高，为65.5%。近年来，中国新茶饮的市场规模不断扩大，收入规模从 2017 年的 422 亿元增长至 2020 年的 831 亿元，2023 年有望达到1 428亿元4。各种奶茶品牌门店遍布在城市的消费空间，演变为城市商业景观不可忽视的节点，但相关学者关于奶茶品牌的研究相对较少，研究也多从管理学和
10、商业金融的视角展开5。Schultz和Yang提出中国茶饮品牌在管理上应该吸取星巴克的经验，致力于产品的打造以及企业员工权益的保障6。Ries和Ries认为中国连锁茶饮想要获取成功，就得像本土化的星巴克一样坚守住奶茶本身的风味和特点7。国内学者对于奶茶品牌的研究主要集中在奶茶行业的现状和发展策略8-9、营销方式10-11、设计包装12-13等方面。黄耿志等在奶茶经济背景下，从经济地理和文化地理的相关理论出发，提出奶茶经济研究的相关议题，如奶茶品牌产生、扩张和消亡的机制，奶茶品牌空间扩张呈现的规律，奶茶品牌景观和消费活动的社会-空间性3。目前对于奶茶的研究侧重于通过调研结合理论从商业模式进行探讨
11、，忽视了奶茶商业景观在空间上的变化特征和动因机制。基于此，本研究依托POI空间大数据，以具有代表性的奶茶品牌喜茶和蜜雪冰城作为研究对象，利用ArcGIS的多种空间分析工具，从地理视角出发结合商业经济理论，对喜茶和蜜雪冰城的空间扩散与聚集格局、扩散模式及分布规律进行探讨，以期更好地理解当代城市持续重构的奶茶商业景观和消费文化。1 研究对象、数据与方法 1.1 研究对象根据红餐网官方网站“红餐指数”公布的茶饮排名，现有门店较多、消费评价较高、具有较大影响力的奶茶品牌包括喜茶、蜜雪冰城、奈雪的茶、CoCo都可、1點點、茶颜悦色、沪上阿姨等，其中喜茶、蜜雪冰城排名靠前。喜茶属于奶茶界中的高端代表，而蜜
12、雪冰城属于奶茶饮品中的平价代表，二者的市值在同类中皆最高。喜茶和蜜雪冰城具有不同的经营模式，前者坚持直营的扩张方式，后者采取直营和加盟混合的经营策略。喜茶和蜜雪冰城在国内众多奶茶品牌中具有较强的典型性与代表性，因此本研究选择二者为实证研究对象。1.2 数据来源借助高德地图提供的POIKit平台获取喜茶、蜜雪冰城门店POI数据信息。经过筛选，得到938家喜茶门店数据和16 962家蜜雪冰城门店数据（截至2022年5月，不包括港澳台数据）。每条POI数据信息包括奶茶门店的经纬度和所在地级市。底图数据均来源于国家测绘地理信息局标准地图服务网站审图号为GS（2016）1569号的标准地图，未对底图作任
13、何修改。1.3 研究方法1.3.1 标准差椭圆标准差椭圆是一种度量某组数据空间分布的算法，用来揭示研究区域内奶茶门店的空间结构和扩散方向14，以其中心、长轴、短轴和方位角对奶茶门店POI数据在空间上进行可视化表达。标准差椭圆首先确定圆心，计算公式为SDEx=i=1n(xi-X)2n,（1）102林晓婉，等：奶茶门店的空间格局与影响因素分析以喜茶、蜜雪冰城为例第1期SDEy=i=1n(yi-Y)2n,（2）其中，xi与yi是每间奶茶门店的经纬度坐标，x与y是算数平均中心，SDEx与SDEy为计算的椭圆圆心坐标。然后确定轴x和y轴的长度，公式为x=2i=1n(x icos -y isin)2n,（
14、3）y=2i=1n(x isin +y icos)2n。（4）1.3.2 核密度分析核密度分析用于计算点、线要素测量值在指定邻域范围内的单位密度15，使用核密度分析能直观展示奶茶门店的空间结构和扩散方向。其计算公式为f(x)=1nhii=1nk(x-xih)。（5）1.3.3 空间自相关空间自相关又称莫兰指数，是从整体角度量化某属性空间集聚程度的指数16，可分为全局莫兰指数和局部莫兰指数。全局莫兰指数可用于分析喜茶、蜜雪冰城门店空间相关性的总体趋势和分异性17，其计算公式为I=ni=1nj=1nWij(xi-x)(xj-x)i=1nj=1nwij(xi-x)2，（6）式中，I为全局莫兰指数；n
15、为研究区域的奶茶门店数量；Wij为空间权重矩阵中的元素，表示第i个地区与第i个地区的邻近关系18。如果地区i与地区j是邻近关系，则Wij=1，否则，Wij=0。需要注意的是，默认区域i与本身不具有邻近关系。局部莫兰指数可表现出两个不同品牌的奶茶门店在各个市级单元的空间分布和内部的相互作用，反映出各个市级单元奶茶门店的高值集聚区和低值集聚区。局部莫兰指数的计算公式为I=ZiS2j inWijZj。（7）局部莫兰指数值介于-1与1之间，当局部莫兰指数为正数时，表示存在空间正相关关系，表明区域内奶茶门店在空间分布上呈现显著的聚集性；局部莫兰指数为负值表示不同类型属性值的地区相邻近，绝对值越大，邻近程
16、度越高19。1.3.4 冷热点分析使用冷热点分析中的Getis-OrdGi*可以识别喜茶、蜜雪冰城门店在空间上的集聚程度，揭示奶茶门店的冷点区和热点区的空间分布格局。Getis-OrdGi*的计算公式为Gi*=j=1nwijXj-Xj=1nwijSni=1nwij2-(j=1nwij)2n-1，（8）其中，Xj为要素j的属性值，Wij是要素i和j之间的空间权重，n为要素总数20，且X=j=1nXin，S=j=1nXj2n-(-X)2。（9）通过得到的Z得分和P值，可以得出高值和低值在研究区域内发生聚类的位置21。热点区是被周围高值区所包围的高值，冷点区是被周围低值区所包围的低值22。1032023年海南师范大学学报（自然科学版）2 奶茶门店空间扩散格局分析 2.1 奶茶门店空间扩散范围将获取的POI数据导入中国矢量地图后可得图1，喜茶和蜜雪冰城分别在29和31个省、自治区和直辖市开设门店。从空间分布范围来看，喜茶共有937家门店，分布于95个地级市，主要位于中国的中、东部地区以及一线和新一线城市。蜜雪冰城共有16 962家门店，分布于361个地级市，中国的东、中、西部地区以及市、县（区
