北京市生产性服务业的增长及其空间结构

基于北京1997年投入产出表、2002年投入产出表和第一次经济普查数据,采用投入产出模型、区位商等方法.分析北京市生产性服务业的增长结构变化、对地区经济的影响,以及典型生产性服务业行业的空间结构.研究表明.北京生产性服务业明显呈现出以金融、商务和信息服务业为主的格局;生产性服务业主要为第三产业服务;服务业对金融、商务、信息等生产性服务业的中间需求呈上升趋势;制造业对中间投入服务的消耗层次明显提高,产业结构不断优化升级;生产性服务业既有较强的经济推动能力,又对经济发展的需求较大;北京市生产性服务业的空间结构总体呈现圈层特征.     

中国中部地区城市职能结构现状分析及其变动研究

采用1997年、2003年中部地级市人口规模及分行业就业人口数据,基于城市经济基础分析结果,从城市整体、不同规模、不同省域3个角度分析了中部城市职能结构的现状及变动特征,得到的主要结论有:(1)城市整体能源生产与采掘业、金融房地产业、科教文卫与行政部门比重上升,而制造业、建筑业、商业、交通业与社会服务业比重下降,各省的职能结构变动情况与此基本一致,仅建筑业在各省的变化与此不同; (2)能源生产采掘业、交通业、社会服务业与城市规模相关性较弱,其他部门则随城市规模变化呈现一定的规律性,并且职能结构变动程度由高到低依次为小城市、特大城市、中等城市、大城市、大中城市.     

区域空间结构模式的发生学解释——区域双核结构模式理论地位的判别

从发生学角度试图证明,区域空间结构模型由区位论、双核论、海港论3大理论所组成,分别基于内生型、过渡型、外源型的区域发展背景。具体而言,均质平原是上述3个理论共同的假设条件,其实也是所有区域空间结构模型提炼的必要条件,但充分条件则各不相同。区域发展过程的不同,衍生出不同的区域空间结构形态及相应的区域空间结构模型。由此,至少从发生学角度而言,这3个理论模型构成了区域空间结构模型的基本理论体系框架。区域双核结构模式的理论地位也得以科学地确立。     

北京城市居住和就业空间类型区分析

基于2010年北京市工商企业登记数据和第六次人口普查数据,从分行业视角对北京市城区职住空间结构及其类型区特征进行详细实证分析。研究表明：北京市就业空间结构和居住空间结构均有3个主成分因子构成,其中就业空间结构包括综合服务业、流通地产服务业与二产、高科技产业等主因子,居住空间结构则由一般服务业、流通生活服务业与二产、科技和教育产业等主因子构成,且不同城市就业与居住空间主因子的空间关联强度存在差异。采用GIS分组分析方法可将北京城市居住和就业空间划分为5种类型区,即流通生活服务业与二产居住集中区、流通生活服务业与二产职住综合区、一般服务业职住综合区、职弱住强型科教优势区和职强住弱型科教优势区。分析发现,北京城市居住和就业空间结构形成主要受到历史力、市场力、政府力和个体力等因素共同作用。     

首都圈产业分布变化及其空间溢出效应分析——基于制造业从业人数的实证研究

使用探索性空间分析技术,对首都圈制造业空间分布及其变化的地域与行业特征进行了研究,并建立空间计量模型重点分析了中心城市的空间溢出效应对产业空间格局变化的影响。2001-2009 年,多数制造业空间集聚程度表现出不断地加强的趋势,而且分行业的发展热点区在空间上有变化和迁移的现象,总体上工业发展表现出由中心向外围扩散的趋势,临近中心城市的外围郊县区成为工业集聚与发展的热点地区。中心城市发展对区域内的空间溢出效应是推动首都圈产业空间分布变化的重要因素。北京、天津两个中心城市对外围地区产业发展具有一定的空间溢出效应,但这种影响也因产业特征与中心城市产业结构及发展阶段的差异而有所不同。北京整体的发展环境相对有利于对资本、技术、人才需求较高的科技、资本密集型产业,北京本身这类产业的发展会袭夺外围地区的生产要素,引致负面的回流效应;而天津还处于工业化后期阶段,无论是经济总量增长还是分行业的发展对外围地区的空间作用并不具有明显的一致性。     

北京建设世界城市模式与政策导向的初步研究

结合世界城市同经济增长、科技创新以及区域基础这间的关系，世界城市结构演化及其成长过程等的一般规律，在内外部环境综合分析基础上，提出北京建设世界城市的基本经济模式与空间结构模式。加大开放程度，推进产业价值链分工，提高高级生产者服务以及高科技产业在经济结构中的比重，积极吸引跨国公司总部与研发机构，增强对全球经济资源的配置能力，为基本经济模式；而在首都圈与环渤海地区形成合理的空间分工，以及改北京单中心结构为近、远程多中心圈域型结构，为基础空间结构模式，并进一步提出了北京建设世界城市的六大政策导向。     

京、津、冀地区的碳排放趋势估计

通过多种方法相结合,估计了京、津、冀地区2009-2050年的能源碳排放量、水泥工艺碳排放量和森林碳汇量,计算了区域总的碳排放量和净碳排放量。结果表明:1)京、津、冀地区碳排放量都呈现先升后降的Kuznets趋势,森林年碳汇量对碳排放降低影响不明显;2)在自由排放条件下,北京、天津均在2030年前达到碳排放高峰期,河北省及整个京津冀地区的碳排放高峰将延迟到2039年;3)在2050年前,北京、天津年碳汇量将有所降低,河北年碳汇量则上升。     

基于POI数据的郑东新区服务业空间聚类研究

探讨城市新区的服务业空间格局,对城市新区规划和服务业空间布局的优化具有重要指导意义。采用POI数据对郑东新区服务业的总体、分行业空间布局进行聚类,结果显示：① 在总体上,聚类呈现“414”的空间体系,各聚类所在区域的通达性较好;服务业在功能区内部聚集和跨越功能区聚集并存;噪声点分布零散,局部出现了服务业聚集的潜力区域;空间临近效应、行政力量带动和市场导向作用导致服务业空间极化特征明显。② 从分行业来看,部分行业的重要空间节点分布存在一定差异,CBD核心区和商住物流区成为各行业空间节点的分布区域;部分行业的空间节点与功能区的产业定位存在吻合与错位特征。最后,从规划视角提出了郑东新区不同功能区产业结构优化的方向。     

区域双核结构模式的形成机理

双核结构模式是指在某一区域中，由区域中心城市和港口城市及其连线所组成的一种空间结构现象。它广泛存在于中国沿海和沿江地区，以及其它国家和地区中。从机理上考察，它导源于港口城市与区域中心城市的空间组合，由于兼顾了区域中心城市的居中性和港口城市的边缘性，从而可以实现区位上和功能上的互补。从形成类型看，可分为内源型和外生型2种类型的双核结构，中国和美国分别是其典型代表。对于后者，还衍生出由新旧首都构成的一种特殊的双核结构现象。双核结构的形成与流域有莫大的关系，据此可建立基于流域的双核结构形成的理想图式。流域自然条件、运输结构的改变，以及运输主通道走向等因素的综合作用，可使双核结构的形成区域由流域拓展至其它一般区域。     

县域尺度下安徽省现代服务业空间集聚特征

基于县域尺度,综合利用区位商和空间自相关方法,从区域类型和行业构成对安徽省103个县(市、区)现代服务业空间集聚特征进行研究。结果表明:现代服务业空间集聚与经济发展呈正相关关系并表现出核心-边缘的集聚特征,皖南山区呈现单核结构,沿江地区呈现"链状式"集聚,皖中地区呈现主次集聚中心,皖北地区呈现"四足鼎立"格局;三大类别服务业除公共性服务业在皖南山区的集聚地位被黄山区取代,其空间集聚特征与现代服务业总体上一致;10个现代服务行业主要形成以黄山市区、芜湖市区、合肥市区、蚌埠市区为中心的四大集聚地。     

区域经济增长时空分异模拟方法——以京津冀都市圈为例

区域经济增长是有着丰富时空内涵的动态变化过程,认识和定量分析这种动态变化过程一直受到广泛关注。借助农业区位论、增长极理论和梯度推移理论的学术思想、概念和术语,在量化定义区域经济增长空间概念的基础上,提出了基于GIS技术的区域经济增长时空分异模拟方法,进而以京津冀都市圈为例进行实证研究和专业分析。研究结果表明:京津冀都市圈由城市增长极中心向外围,随着距离的增大,经济增长呈现出了显著的衰减特征,不同城市之间存在着明显的经济低谷地带。1993~2003年期间,都市圈的经济增长时空分异尤以京、津两市的极化增长最为显著;京、津两大增长极除对唐山方向有拉动效应外,对其它地市的带动辐射力度尚较小;都市圈内部的城市等级还未完全展开,尚未形成合理的梯度推移和梯级演化结构。     

中国首都圈发展的三大战略

区域发展需要龙头，城市发展需要区域支撑，建设首都圈是中国南北经济格局协调，带动北京周边地区发展的需要，是首都北京可持续发展，建设成为世界城市的需要，根据首都圈的划分对首都圈关系进行了重构，提出首都圈内4个新关系域，知识经济域，旅游文化域，工业经济域，出海通道网络，为建设发展4个新关系域，结合现实，提出首都圈发展的三大战略，空间联系网络化战略，职能疏导战略，空间结构发展战略。具体包括网络化基础设施，网络化市场体系，劳动地域分工，双核都市圈，世界城市战略等。     

空间依赖、空间异质与京津冀都市地区经济收敛

基于探索性空间数据分析技术(ESDA)划分出京津冀都市地区的中心区域和外围区域,并在传统经济收敛模型基础上,运用空间俱乐部收敛模型和局部空间回归模型对京津冀都市地区经济收敛情况进行研究。结果表明,首先,京津冀都市地区已形成了以北京、天津和唐山为核心的中心区域和以张家口市、保定市为核心的环绕京津的外围区域,京津冀都市地区整体上存在微弱的经济收敛。其次,京津冀都市地区中心地区由于经济发展水平较高,空间外溢效应较大,加之中心地区接受知识、技术扩散的能力较强,存在经济收敛,并且收敛速度较快,而外围区域则不存在经济收敛。再次,中心地区和外围地区内部存在经济收敛系数结构的不稳定性。     

中国三大城市群服务业规模结构及演化特征

选择京津冀都市区、长三角城市群及珠三角城市群地区地级及以上城市2000-2010 年服务业增加值数据, 运用位序-规模法则和分形理论, 分析并阐释了区域内服务业规模结构的演化特征。结果表明:①以服务业增加值数据构建的京津冀都市区服务业规模分布符合位序-规模法则, 判定系数显示拟合效果较好;②根据分维值比较发现, 长三角城市群服务业规模结构接近理想状态并且比较稳定, 首位城市上海在区域服务业发展中发挥良好的辐射作用。珠三角城市群、京津冀都市区服务业规模结构体系并不均衡, 由于高位序城市服务业的规模效应和惯性优势, 目前的结构现状短期内难以改观;③北京和上海分别作为服务业的区域中心性城市的理论地位与实际较为接近, 并且北京显示出明显的集聚作用, 而广州的区域服务业中心性地位面临弱化的威胁。     

京津冀都市圈生产性服务业空间集聚特征

促进京津冀都市圈生产性服务业集聚的协调发展成为推动制造业进步、加速产业结构升级和提高区域综合竞争力的重要途径。主要以2003-2008 年就业人数为基础数据,运用全局主成分分析、区位商、空间基尼系数、克鲁格曼专业化指数等多种方法和指标,测度了京津冀都市圈生产性服务业集聚的整体状况、行业特征及各市专门化率。分析结果表明:空间上整体呈现出一种典型非均衡的单中心、大梯度等级化集聚发展态势;商务服务、信息服务和科技服务等知识、技术和资本密集型行业在全国的专业化优势也最明显;各城市生产性服务业内部行业的结构差异都较大,专业化分工也较明显;北京的高端行业具有绝对的竞争优势和行业优势,其他9 市也各有一定的比较优势。     

京津冀都市圈汽车产业空间布局演化研究

产业的集聚与扩散所形成的产业结构变迁,带动城市空间发生重构。随着产业不断发展成熟,生产片段化的趋势日益显著,对地区产业链的研究有助于寻求区域空间结构优化的途径。本文基于企业层面的数据,刻画京津冀都市圈汽车制造业企业的空间分布格局,考察汽车企业在都市圈范围内集聚与扩散特点,探讨汽车产业链不同环节的地域特征差异,并分析影响微观企业空间布局的驱动力量。研究结果表明,1996年京津冀都市圈汽车产业集聚程度较低,2001年出现少数集聚中心主导的向心集聚,2010年核心城市与多个新兴集聚点共存;北京的城市功能拓展区和城市发展新区（朝阳、通州、大兴等）、天津市环城4 区（西青、东丽等）以及河北的沧州、廊坊是汽车零部件和配件企业的主要集聚区,而汽车修理企业则倾向于在北京的城市功能拓展区（丰台、朝阳）、天津市内六区和滨海新区以及河北的唐山和石家庄布局。基于条件logit模型的定量研究,验证了市场条件、集聚经济和政策引导等因素是影响京津冀都市圈汽车企业布局的主要因素。     

京津冀都市圈汽车产业空间布局演化研究简

产业的集聚与扩散所形成的产业结构变迁,带动城市空间发生重构。随着产业不断发展成熟,生产片段化的趋势日益显著,对地区产业链的研究有助于寻求区域空间结构优化的途径。本文基于企业层面的数据,刻画京津冀都市圈汽车制造业企业的空间分布格局,考察汽车企业在都市圈范围内集聚与扩散特点,探讨汽车产业链不同环节的地域特征差异,并分析影响微观企业空间布局的驱动力量。研究结果表明,1996年京津冀都市圈汽车产业集聚程度较低,2001年出现少数集聚中心主导的向心集聚,2010年核心城市与多个新兴集聚点共存;北京的城市功能拓展区和城市发展新区（朝阳、通州、大兴等）、天津市环城4 区（西青、东丽等）以及河北的沧州、廊坊是汽车零部件和配件企业的主要集聚区,而汽车修理企业则倾向于在北京的城市功能拓展区（丰台、朝阳）、天津市内六区和滨海新区以及河北的唐山和石家庄布局。基于条件logit模型的定量研究,验证了市场条件、集聚经济和政策引导等因素是影响京津冀都市圈汽车企业布局的主要因素。     

京津冀都市圈城镇体系演化时空特征

基于1985、1990、2000和2007年的非农业人口,应用位序规模法则、ROXY指数、城市影响力等多种定量方法,系统研究京津冀都市圈城镇体系的规模结构、空间结构的演化.结果表明:京津冀都市圈虽为"双核"结构,但一直处于分散发展趋势,京、津两个巨型城市的非农人口占京津冀都市圈的比重日趋下降;京津轴线为京津冀都市圈最重...     

Visual simulation of regional development differentiation in Beijing-Tianjin-Hebei Metropolitan Region

Regional development differentiation is a complicated spatial and temporal dynamic process. Recent developments in spatial statistics and Geographic Information Systems (GIS) have led to an increasing interest in quantitative analysis and visualization of the process. However, so far, few direct connections have been made between the newly developed methods and classic spatial development theories, which would be very helpful for the interpretation and understanding of regional spatiotemporal differentiation. Using basic concepts and academic principles of polarized growth theory and gradient transfer theory, this paper quantifies the concept of regional development space. It then proposes a method based on GIS to visually simulate and analyze regional development spatiotemporal differentiation through a case study of the Beijing-Tianjin-Hebei Metropolitan Region (BTHMR), China. The main research results are as follows. 1) The proposed method, built on classic theories and well-developed GIS technology, presents a good picture of regional development spatiotemporal differentiation. 2) The levels of regional development, in terms of per capita GDP across BTHMR, diminished significantly with increased distances away from city propers (which can be seen as the regional growth poles), leading to the appearance of development valley zones between different cities. The development valley zones between each city coincided with their boundary areas, which indicates that administrative boundaries have some impact on regional development, if the regional division is based on administrative boundaries. 3) From 1993 to 2007, the development level in the whole BTHMR improved significantly, of which polarized growth was dominant, especially for Beijing and Tianjin. However, as the two economic development engines in BTHMR, the pull effects of both Beijing and Tianjin on their peripheral areas were comparatively weak, except for those on Tangshan. 4) The structure and pattern of gradient transfer and balanced development in the BTHMR had not been completely developed yet, and the sustained polarized development of the regional economy in BTHMR was still going to be the main trend in the next 5–10 years.