南京市城市商住租金空间分异与比较研究

城市商业空间与居住空间的关联性和差异性并存。本文以南京中心城区的商业租金和住宅租金为研究对象,采用冷热点、多尺度地理加权回归等空间分析方法,通过比较2010—2019年间南京商住租金的时空格局演变及影响因素差异发现：(1)商住租金时空演化差异显著,住宅租金呈现“稳步”增长和“多核集聚”分布格局,而商业租金增长更具“波动性”,空间上体现出内城“强核心”特点,其空间拓展滞后并依赖于居住空间。(2)南京商住租金空间结构存在由单中心圈层结构向一极多核层级网络结构演化的趋势,但城市尺度上依然呈现出“核心–边缘”的整体空间结构。(3)中国城市商住租金的空间分异现象是压缩城市化过程中城市发展不平衡的结果,人口、资本、交通等城市资源要素的配置与调整重塑了城市商住租金空间的分异与耦合。(4)商业发展是循序渐进的过程,遵循市场发展规律,合理协调商住空间开发建设的步调对于郊区商住空间高质量发展意义重大。     

重庆市主城区软件和信息技术服务企业空间格局演化与区位选择

基于重庆市工商企业注册数据,利用核密度分析、多距离空间聚类等空间分析方法,分析了重庆市主城区软件和信息技术服务企业2002—2017年的空间格局演化特征,并借助Tobit模型探讨其区位选择影响因素。研究表明：1）从现状分布看,距离城市中心4~12 km的城市中间圈层是重庆市主城区软件和信息技术服务企业分布的主要空间,并呈“双峰”圈层分布特征,空间分布表现为“一主两次”多中心格局,集聚特征显著。2）2002—2017年,企业分布出现郊区化现象的同时大量向距离城市中心6~8 km范围集中,圈层分布由“双峰”结构向“单峰”结构转变,空间格局由单中心分布演变为“一主两次”多中心格局,集聚强度与规模持续提高。3）产业集聚因素对重庆市主城区软件和信息技术服务企业的区位选择影响最为显著,其次是相关区位条件和市内交通因素的影响,对外交通和空间政策因素在企业区位选择中的作用未通过显著性检验。     

山地城市格局对餐饮业区位选择影响的空间异质性

城市格局对产业布局有深刻影响,山地城市尤甚。餐饮业是城市商业的重要“引流业态”,其布局与城市居住、交通、公共服务等空间功能密切相关,山地城市格局对餐饮业布局影响的空间异质性尤为明显和特殊。以典型山地城市重庆主城区为研究对象,基于多源兴趣点（POI）数据,运用核密度、空间自相关、地理加权回归等空间分析工具,探究山地城市格局对餐饮业区位选择影响的空间异质性。结果表明：① 重庆主城区餐饮业空间布局形态呈凝聚多中心特征,形成“一主两副四次级”的多中心空间结构,是重庆主城区“多中心,组团式”城市格局的缩影。② 餐饮业发育成熟度与山地城市扩展时序密切相关,且空间分布方向与城市扩展方向一致。③ 同一类城市空间因子对不同城市组团的餐饮业分布具有不同甚至相反的影响力,相较圈层式单中心城市空间因子作用模式的空间异质性更为显著,其本质原因在于山水自然分割和城市扩展的特殊性导致的中心组团和外围组团资源要素配置不均。④ 不同城市空间因子对餐饮业布局的作用力也具有空间异质性,城市居住、商业、交通、公共服务、休闲空间等5类因子在不同区域对餐饮业区位选择均有不同程度正向促进作用,其中城市商业空间因子对餐饮业区位选择影响最大。     

基于住宅价格视角的居住分异耦合机制与时空特征——以南京为例

城市住宅价格空间分异,是居住空间资源非均衡配置的市场化表达,映射出不同阶层社会群体对城市住宅的选择倾向与需求差异,与居住空间分异在机制和格局上存在一定耦合关联。以南京主城区商品房社区为研究对象,构建起住宅价格特征变量指标体系,采用地理加权回归模型,分析导致房价空间差异的主要因素、组合关系及时空演变特征。研究发现：社区服务档次、学区资源、环境区位、景观稀缺等能够体现居住群体经济实力、生活方式与文化品位的因素,是影响房价分异的主导要素并随时间不断强化;南京房价总体上呈现“圈层+扇形+飞地”的空间结构,高房价主要分布在城市中心、名校学区、高档封闭社区和山水景观别墅区;房价分异与居住分异在作用机制和空间格局上表现出显著的关联耦合特征。城市房价空间分异不止于表达,同时也是推动居住空间分异与再分化的重要驱动机制,并能够预判未来一段时期内城市居住空间分异格局演变的基本走势,可以为城市社会空间研究提供具有前瞻性的观察视角和分析工具。     

东北地区交通优势度演变格局及影响机制

交通是老工业地区可持续发展的重要资源,评价和研究交通优势度的时空分异规律和机制具有重要的现实意义。本文建立了基于交通路网密度、交通干线影响度和区位优势度的综合评估体系,并以东北地区为例,通过网络分析、冷热点分析、多变量线性回归和地理加权回归等方法深入探讨了交通优势度总体空间格局及其影响因素和作用机制。结果表明：① 东北地区交通优势度总体呈上升趋势,其空间分布格局呈现以哈大线为轴的“核心—外围”结构,交通优势度高值多沿交通干线分布。② 东北地区整体交通优势度空间极化现象显著,高值区多在高铁沿线集聚,低值区在内蒙古东部及黑龙江省北部集聚,且其空间差异逐渐增加。③ 快速交通方式对东北地区交通优势度贡献高,人口承载能力对交通优势度时空分异的影响作用逐渐增强,扩充交通干线、增加交通枢纽有助于提升东北地区交通优势度水平。     

郑州市主城区汽车服务业集聚及与交通的 空间关联

随着我国汽车产业的发展和民用汽车拥有量的增加,人们对汽车服务的需求越来越大。以郑州市主城区为例,基于核密度估计法、局部Getis-Ord G^*指数,采用汽车服务业电子地图兴趣点（POI）大数据对郑州市主城区汽车服务业的空间集聚格局及其与内外交通的空间关系进行分析。研究表明：（1）郑州市主城区汽车服务业空间分布极不均衡,街道之间汽车服务企业数量的空间分布差异明显,且呈不断拉大的趋势;（2）汽车服务业空间集聚特征显著,空间上形成了中心城区双核块状集聚、边缘城区次中心分散发展的多中心、轴带状集聚格局,两大集聚热点片区越来越突出;（3）各细分行业也表现出不同程度的集聚趋势,汽车配件和汽车销售行业的专业化集聚区域逐步收缩,而汽车维修养护和汽车租赁业的专业化区域则大幅度地向城市外围地区拓展;（4）城市内部交通和对外交通便捷性是影响汽车服务业空间布局的重要因素,沿城市道路的轴线分布和沿高速公路出入口邻近分布是汽车服务企业区位选择的主导趋势。     

互联网时代城市隐形消费空间格局与影响因子——以长沙市为例

解析城市隐形消费空间格局与影响因子是推动城市线上线下商业融合发展的重要基础,有助于促进城市商业的健康发展。文章以长沙市为例,以POI数据、高德开放平台商业信息数据为基础,在识别城市隐形消费空间的基础上,采用Getis-Ord指数和地理加权回归模型等方法,对互联网不同渗透程度的隐形消费空间分布及其影响因子进行解析。结果表明：1）长沙市隐形消费空间以体验型服务消费为主;2）互联网渗透的隐形消费空间呈现“一主一副一带多中心”的结构形态;3）互联网渗透的隐形消费空间呈现流空间分布特征,向地块内部渗透,朝建筑内部纵向扩散,形成弱区位而非“无区位”的场所演化。其与非互联网渗透的传统隐形消费空间相比,具有显著空间异质性及较弱空间依赖性,其倾向聚集于商业氛围成熟、道路交通便利、租金性价比高、住宅区集中的区域。     

南京城区住宅售租价格时空分异与影响因素

住宅价格空间分异是中国城市地理学和经济地理学近年来关注的热点前沿课题。以南京4560个居住小区为研究总样本,采集2009-2017年间30个季度各小区平均住宅售价和租金,选取6个特征时段和小区分布相对集中的重点研究区,采用克里格插值法分析研究区内住宅售租价格的空间分异与演变特征,发现售价空间分异明显加剧,高值区渐显于河西新城、江心洲和鼓楼名校学区;租金空间则从城市中心向外围递减格局转变为整体更加均衡的新老城区多中心结构。在此基础上,重点围绕住宅“区位”属性,构建售租价格分异影响因素指标体系,通过逐步多元回归分析发现,中心位势变量对售租价格的解释度最高,而配套服务类区位因素对售租价格的解释力在降低。南京城市房价快速增长背景下,常规“区位”因素对房价分异的重要性持续减弱,学区、政策偏向等特殊“区位”因子对房价的决定性作用则逐步突显,而“售租比”全面快速增长则预示着城市房价风险程度的整体提高。     

居住空间三维形态的多尺度研究——以武汉市主城区为例

应用城市地理信息数据库,基于三维地形分析和三维景观格局分析的思想,建立三维景观格局测度体系,从八象限和道路网络单元尺度,测度武汉市主城区居住空间的极值景观、均匀度景观、起伏景观、三维容量景观、密度景观和集聚景观的三维空间特征。结果表明:(1)武汉市主城区居住立体形态发展方向性特征呈东南—西北(NW-SE)斜向分布;(2)主城区居住三维空间呈"多中心跳跃式"的景观格局,4个"热点集聚中心"的空间异质性受经济中心、交通区位和开敞空间的影响显著。     

天津市夜间经济业态时空分异及其影响机理

夜间经济作为现代服务业的重要组成部分,研究其空间分布对于夜间经济集聚区优化布局、激发国内消费进而满足人民群众消费需求具有重要意义。该文基于天津市中心城区夜间经济业态数据,运用信息熵、核密度估计、空间自相关等方法分析夜间经济业态的时空分异特征,并利用地理探测器模型探究其空间分异的影响因素及影响机理。结果表明：(1)夜间经济业态整体呈大集聚、小分散的空间分布态势,表现为多中心分级发展模式,业态发育相对均衡,均衡度从中心向外围显著下降;(2)7类业态多以点状集聚分布,以和平区为核心呈典型的“核心—边缘”空间分布模式,空间集聚程度不同,层级结构明显;(3)不同营业时间节点网点数量差异明显,可划分为夜间延伸型、夜间专项型和全天营业型3种营业时间模式;(4)人口集聚度、交通通达度、经济社会活跃度、政策支持度等因素均影响夜间经济业态空间的形成与演化。     

南京市城市土地价格空间分布特征

城市土地供给是城市扩张的重要支撑,分析城市不同类型的土地价格空间分布特征对于城市土地的合理开发具有重要意义,并已成为学者们研究城市扩张过程的重要视角。采用传统统计学与地统计学方法,以住宅、工业、商服三种不同土地利用类型的出让价格为样本,分析了南京市2001-2010年土地交易价格的统计特征及空间分布特征。结果表明,土地用途不同,其出让价格的空间分布特征也不同。商服用地对商服繁华度要求较高,价格高值区集聚在市中心,以新街口、夫子庙等商贸商务区为中心,向外围价格逐渐降低,为典型的单中心布局模式;住宅用地对环境质量要求较高,价格高值区相对商服用地集聚度有所下降,并呈现出由市中心向外迁移的趋势,圈层布局态势明显;工业用地由于有较高的对外交通条件要求,以及环境成本约束和政策导向,除部分对研发及基础设施等条件要求较高的高新技术等工业外,大多布局在远离市中心,区位条件良好的沿江产业园区及工业区内,呈现多中心发展格局。     

基于POI数据的南京市空间格局定量研究

从语义属性、几何形态等方面对典型城市空间格局要素进行定量化抽取及特征分析,总结归纳出城市空间格局要素间的关联特征。在此基础上,将POI数据进行分类,设计了基于平面核密度估计算法、空间聚类与双重密度因子分析分析算法,并以南京市为例,通过栅格叠加计算,提取边界,分类渲染以及栅格重分类等步骤,实现南京城市空间格局及商业中心抽取。结果发现城市商业中心有效地反映了城市空间总体格局的区域分布,提取出的南京市商业中心基本符合2000—2020年的南京市总体规划,但文本并不能直接体现城市各商业中心的定位,城市中除了主城区这个集聚且组团的单中心商业模式,各个县城、开发区、高新区都有各自形成的商业中心,符合城市的多商业模式。较传统的城市商业空间研究来说,基于POI数据的定量研究对城市总体格局及商业空间的认知更为精细,有助于商业中心的识别及行业特征的分析,便于政府部门对现有规划功能区的发展方向进行调整,使得不同功能区空间结构与特征关系更加合理。     

南京城市住宅“售租比”时空格局与分异机理

“售租比”是国内外学者测度房价健康水平或泡沫风险的关键指标之一。利用中国房价行情平台提供的南京居住小区2009~2017年期间分季度平均售租价格信息,采用GIS空间分析等方法,考察南京中心城区“售租比”空间格局与演变过程。研究发现：① 城市整体“售租比”随房价波动变化明显,2016~2017年间快速增长;② 分异度先降后升,以城区内部差异为主,城区间差异越来越小;③ 高“售租比”小区多集聚于河西新城、江北新区等房价增速较快的投资热点区域。南京住宅“售租比”过快上升和空间离散加剧,意味着城市房价快速增长的合理性在降低。从地租视角解读,绝对地租决定着城市整体“售租比”的高低,级差地租和垄断地租则影响着城市内部“售租比”的空间分异。“售租比”可为判断城市内部房价相对合理性提供重要依据,但能否通过该指标准确预判城市房价风险程度及空间格局尚有待深入研究。     

同类商品集聚型布局模式研究——以北京西四-新街口大街为例

以北京市两城区西四南大街-西四北大街-新街口南大街-新街口北大街沿线的婚纱摄影、电气五金、乐器和服装四种同类商品集聚型商店为例.探讨了该布局模式的形成机制及其效应.论文认为,在市场竞争中获取较大的份额是这类布局模式产生的基本原因;搜寻成本的存在和商家与消费者间交流产生的信息溢出效应有利于这种集聚;相对于分散型模式.同类商品集聚型布局模式在市场中更具有竞争力,因为它降低了交易成本,使商家和消费者都获利;同类商品集聚型布局模式更适应于产品有差异且类别众多的商品,不应与其他的布局模式形成对立.     

基于要素流的长三角城市群空间布局

以长三角城市群30个地级市市区为研究单元,从要素流动的动态视角,建立要素流的数理模型,借助于ArcGIS软件,对长三角城市群内城市的经济流、交通流和信息流的强度和方向进行定量分析和评价,运用赋值法对3种要素流总量进行评分,并进行空间层级划分。得出核心区（包括上海、江苏沿江八市、环杭州湾地区等地市）和辐射影响区（位于长三角两翼的地市）。基于城市间的空间联系特征和城市群的空间层级结构,对长三角城市群的空间发展布局提出进一步引导和规划,即上海为核心,苏州、南京、杭州、合肥和徐州为区域性中心城市,构成以沪宁合、沪杭、沪徐和沪温为4个发展轴的反“K”字型的空间形态,依据城市区位和要素联系特征,将城市群进一步划分为6个城市组团,形成以中心城市为增长节点、以发展轴为联结线、以城市组团为发展域的“点―线―面”有序发展的空间互动格局。     

南京城市户籍贫困人口的时空分异格局

以城市居民最低生活保障统计数据为基础,运用ESDA的方法,探讨2000—2017年南京城市户籍贫困人口的时空分异格局,并从居住空间分异的视角出发,归纳总结出南京城市户籍贫困空间格局的演化过程与机制。研究表明：① 贫困人口的空间分布沿袭了2000年“大分散,小集中”的特点,且分布状态进一步趋于分散,空间集聚则呈现出“核心-边缘”结构,“核心”即热点区域基本都位于绕城公路以内;② 未成年、无业、有就业能力（尚未正式就业）和刑释解教的贫困群体,尤其是刑释解教且无业的贫困群体,是当下城市贫困空间治理重点关注对象;③ 相比于2000年,目前南京城市户籍人口的贫困地域产生了明显分异,可划分为隐蔽型、安置型和复合型三种类型贫困人口聚居区;④ 在政府职能、市场机制和社会行为的交织作用下,南京城市户籍贫困空间重构的同时,也经历了从显性到隐性的转向。     

基于点状数据的上海都市型工业空间格局研究

镶嵌于城市地域的都市型工业,有着其独特的区位特征和空间格局。基于2008年上海都市型工业微观企业数据,探讨工业郊区化背景下都市型工业空间分布、集聚特征以及行业间的空间邻近关系。研究表明：上海都市型工业企业区位选择具有中心城区与近郊区双重指向性,在距离城市中心10~20 km区间都市工业分布最密集,空间分布的非均质特征明显。空间集聚以城市内各类园区（商业楼宇、都市工业园、工业园区）为主要载体,集聚格局在行业间存在一定差异。在空间邻近关系方面,各行业间呈现出基于相同要素投入、生产关联、共同市场、政策导向的邻近布局以及基于异质排他性、环境要求的弱邻近布局特征。     

广州中心城区住宅租金差异的核心影响因素

构建并阐述城市住宅的特征租金理论框架,建立包括建筑特征、便利性特征、环境特征、区位特征在内的“四分法”特征租金模型。以2020年3月广州中心城区23126套待租住宅的挂牌月租金单价为基本数据,通过分级空间统计和空间自相关分析广州中心城区住宅租金的空间差异格局与空间关联性,构建4要素12个指标的广州中心城区住宅租金影响因素指标体系,通过3种模型比选,采用空间误差模型测度住宅租金的影响因素,并筛选核心影响因素。结果表明：① 在研究城市内部住宅租金影响因素时,可采用本文构建的特征租金理论框架及其特征租金模型;② 广州中心城区中低租金水平的住宅数量最多,住宅租金呈现核心区高,外围城区低的空间分异格局,具有显著的空间集聚和空间关联特征;③ 建筑特征（建筑面积、朝向与楼层、房龄、电梯与物业）、便利性特征（地铁便利性、办公便利性、基础教育便利性）、环境特征（公园可达性、工业污染影响）和区位特征（距市中心距离）共4个方面的10个因素对广州中心城区住宅租金差异有显著影响;④ 建筑面积、房龄和距市中心距离是住宅租金的3个最关键核心影响因素,电梯与物业、办公便利性也是核心影响因素。