大连市文化企业的空间分布变化与区位影响因素

基于大连市2000年、2008年和2016年文化企业数据,以街道为空间尺度,运用全局自相关、热点区分析、负二项回归模型等方法探究大连市文化企业空间分布变化与区位影响因素。结果发现:① 大连市文化企业空间布局整体呈现明显的“市中心”偏好,2000-2016年文化企业空间扩散现象明显,但核心城区的集聚程度却不断提高,最终呈现出“两心一带”的分布格局。② 大连市的南部地区一直是全市文化企业的热点地区,表现出明显的圈层特性。在研究时段内热点区域面积减少,但是热点集聚中心的位置没有发生变化。③ 生产型文化企业仍高度集聚于传统中心城区,消费型文化企业则向城区边缘和新区扩散,形成多中心集聚的分布格局。④ 在街道空间尺度下,区位要素和集聚要素对文化企业的区位选择具有显著影响,政策要素的影响不显著。与消费型文化企业相比,生产型文化企业对集聚效益、文化资源和商务环境等因素更敏感。     

苏州老城区文化产业空间格局演化及其机理分析

文化产业发展深刻影响城市经济转型和空间重构过程。国内对文化企业微观区位及政府作用的研究仍显薄弱,基于苏州老城区1 661家文化企业分布信息,综合运用核密度估计、Moran’s I指数等方法,分析文化企业空间演化过程。结果表明,在文化产业发展利好政策干预下,苏州老城区文化企业数量显著增长,行业结构由传统媒体娱乐行业独大转向均衡化发展;文化产业集聚特征明显但整体集聚程度下降,呈现由向古城集聚转为向古城外扩散的趋势;微区位上,文化企业向主要道路沿线和文化产业园区集聚,但不同行业的集聚模式存在差异。影响机理分析表明市场是影响微观文化企业区位选择的基础力量,政府干预降低企业选择特定地价圈层区位的成本并提高其隐形效益,改变了市场机制作用下企业区位选择的成本-效益权衡,从而影响企业的区位决策,引致文化产业空间格局演化。     

东北三省企业空间格局演化与区位选择因素

企业作为产业空间的核心载体和组织主体,其区位特征和影响因素识别对优化区域产业空间布局、合理配置资源具有重要意义。以东北三省115 852条有效规模以上企业数据为研究对象,采用空间分析方法总结2000年、2010年和2019年东北三省企业空间格局特征,并运用OLS模型和GWR模型解析影响企业区位选择的核心因素。结果表明：① 东北三省企业以“T”字形铁路沿线为轴线逐渐向两端扩展;② 沈阳市区始终保持东北三省企业资本规模领先地位,哈尔滨、长春、大连市区资本规模增长迅速,并与沈阳市区之间的差距逐渐缩小;③ 东北三省企业空间分布可以分为单核心热点型、中心城市集聚型和“大集聚-小分散”型3种类型;④ 市场规模、城市等级是影响东北三省企业空间分异格局的两大核心因素,外商投资水平次之;⑤ 不同区位影响企业空间布局的核心因素存在一定空间差异。     

北京批发企业空间格局演化与区位选择因素

随着服务业对居民生产、生活影响程度逐渐增强,其企业区位选择已成为从微观视角解析城市空间结构的重要途径。以北京为典型案例地,将批发企业作为研究对象,运用核密度估计方法、Ripley's K(d)函数以及条件Logit模型,分析了北京批发企业空间格局演变规律与集聚特征,在此基础上探究了批发企业区位选择的影响因素。结果表明：① 从空间分布特征来看,批发企业主要集中在北京五环以内,且呈现明显的空间集聚特征,集聚规模主要集中在0~28 km范围内;② 从空间集聚强度看,集聚峰值出现的距离不断向外扩张,二环内集聚强度有所下降,并在外围形成了3个核心集聚区;③ 地方化经济、城市化经济、土地价格、集聚效益、劳动力成本等因素对批发企业区位选择具有显著影响,其中土地价格和集聚效益的影响最大,新企业在区位选择中都存在明显的集聚效益;④ 从不同类型批发企业来看,外资批发企业通过检验的影响因素较少,受已有该企业空间分布的影响显著且对交通区位条件、创新环境要求更高,但商业基准地价在外资企业区位选择中影响不显著。     

广州市物流企业空间布局特征及其影响因素

管理学和经济学多从宏观视角进行物流业整体发展战略的研究,工程学和运筹学偏重物流企业内部流程和设施设计,对于中观层面的城市物流企业的空间研究比较薄弱,实证研究尤为缺乏。文章基于对广州市3771家物流企业调查资料,运用GIS空间分析方法,探究广州市物流企业的空间集聚特征,揭示影响其空间格局的主要因素,研究表明:广州市物流企业的空间分布具有显著的向心集聚性,从城市中心区向郊区和外围县级市,物流企业数量明显递减;物流企业沿城市交通主、次干道呈轴线状分布;物流企业区位选择具有服务依赖性,城市工业区和商务区是物流企业的重要集聚区;物流企业的空间格局是区位、交通、政策、地区经济实力和地价等因素综合作用的结果。     

青岛市海洋生物产业空间布局与区位选择

运用核密度分析和标准差椭圆法刻画青岛市海洋生物产业的空间演化及产业关联特征,运用条件Logit模型分析海洋生物企业区位选择的影响因素。结果表明:①青岛市海洋生物产业的空间演变总体呈现单核集中到连片发展再到多中心集聚的格局,扩展趋势体现为老区向新区的辐射与扩张。②海洋生物产业与传统海洋渔业的空间分布范围均不断扩大,空间分布中心呈现相反的变化趋势,但两类产业均向黄岛区集聚;海洋生物产业与科技资源的空间集聚范围基本一致,发展特征具有区域异质性。③成本因素、交通区位因素对海洋生物企业的区位选择影响最大;生产销售型企业的影响因素更为多样,对相关产业的布局以及交通区位条件的要求更高。     

上海大都市区软件产业空间集聚与郊区化

随着信息经济发展壮大,软件产业日益成为城市经济的新引擎,其空间区位对城市空间结构影响不断加深.文章以上海市软件企业名录为数据基础,运用GIS 技术、社会网络分析等方法,探讨了上海大都市区软件产业的空间分布、演变特征及影响因素.研究发现,2002 年及2008年上海软件产业空间分布的集聚化特征明显,但产业集聚中心位置发生了从中心城区转向郊区的偏移.6 年间,软件企业的空间格局呈现出"大都市区尺度上的扩散以及园区尺度的再集聚"的时空特征.不同类型企业空间集聚与扩散的特征不同,以嵌入式软件企业为主的中小企业呈现出向远郊区扩散的特征.在影响因素的分析上,负二项回归的结果表明交通通达性、政府政策影响下的科技园区建设、产业历史基础对软件企业的区位选择具有显著影响.内外资企业区位影响因素的比较分析发现,交通通达性、自然环境及办公楼条件对外资企业区位影响较大,内资企业对政府政策更为敏感.     

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。     

大城市内部连锁超市空间分布格局及其区位选择——以南京市苏果超市为例

连锁超市已成为中国大城市内部零售商业的主要业态。针对目前研究中对城市内部尺度连锁超市空间布局问题关注不足,本文以南京市苏果超市为例,从空间格局演化、集聚分布状况、不同类型超市的区位选择等方面进行分析。研究方法包括点模式分析、空间密度分析和空间自相关分析等。结果发现:南京市苏果超市的空间总体分布呈中心到外围递减的倒"U"型集聚特征;不同类型苏果超市的分布特征不同,华润卖场的空间分布相对分散,社区店、便利店的分布相对集聚;空间分布热点呈蔓延扩散与等级扩散混合模式。运用Binary Logistic二分逻辑回归对影响超市区位选择的因素进行计量分析,结果表明经济发展情况、消费者规模、交通通达性、居民购买力、城乡差别、公司战略等多种因素,通过综合作用机制,共同推动了南京市苏果超市的空间分布格局。     

苏州市区信息通讯企业空间集聚与新企业选址

高科技产业是全球化背景下城市发展与区域竞争的关键,但是高科技产业发展空间极不平衡,空间要素显著影响高科技企业区位选择及空间集聚。针对现有研究主要集中在国家、省等大尺度单元,本文引入空间点模式分析方法,探讨了1996-2006年间苏州市区不同空间尺度上信息通讯企业的时空集聚特征。研究发现:在0~6km的尺度上,信息通讯企业表现出明显的集聚特征,并随着尺度的增加呈现出倒"U"型集聚趋势;随着时间的推移,企业空间集聚的"热点地区"逐渐从老城区向外围推移,但是集聚峰区依然主要分布在老城区及其外围的国家和省级开发区;同时,新企业的选址与原有企业的分布特征表现出很强的相关性。运用计数模型的计量结果也表明企业集聚特征对新企业区位选择具有显著影响,同时起作用的还有地方政府政策影响下的开发区建设、城市内外交通条件、自然环境条件等因素。     

长三角制造业企业空间分布特征及其影响机制研究：尺度效应与动态演进

基于2005年、2013年长三角制造业企业微观数据,综合运用最近邻指数、Ripley’s K函数、空间热点聚类等分析方法,探究长三角制造业企业空间布局、集聚尺度及热点分布区域等空间点格局特征,并采用负二项回归模型对不同尺度下长三角制造业企业区位选择的影响机制进行了甄别,研究发现：长三角地区制造业企业空间分布不均衡,制造业企业总体和行业分样本均呈现出显著的空间集聚特性,空间集聚态势随地理距离的变化先增强后减弱,具有尺度效应。制造业企业的热点区域主要分布于由南京、苏州、无锡、常州、上海、杭州、绍兴及宁波为连接节点的 “Z”字型发展轴线上。长三角制造业郊区化现象较为普遍,绝大部分地市的制造业企业主要集聚在远郊。制造业企业区位选择影响机制存在尺度差异,产业结构和融资环境的作用在不同尺度下均具备稳健性,其中产业结构为影响制造业企业区位选择的主导因素,其作用强度远大于其他影响因子。区（县、市）样本中用工成本对制造业企业区位选择的影响显著提升。     

基于城市功能格局的西安市文化产业空间集聚研究

针对以往文化产业区位特征研究中缺乏与城市功能格局有机联系的问题,以中国西部重要的文化产业集聚中心西安市为案例,采用土地利用区位商、标准差椭圆、热点分析和叠加分析等方法,分析其文化产业的空间集聚特征及与城市功能格局的耦合关系。结果表明,2016年西安市的文化产业布局具有较强的“空间+功能”依附性特征,其空间集聚以城市发展主轴为方向线,集中在以一类工业和科教功能为主、开发较为成熟的城市综合功能区。传统商贸业、物流业等要素集散枢纽对文化产业的空间集聚影响较为显著。面向生活服务的文化休闲娱乐服务业的空间分布相对均衡,而面向生产服务的文化创意和设计服务业则表现出较强的产业关联导向和环境氛围导向特征。     

南京都市区人口空间扩张与多中心化

20世纪90年代以来,中国进入了前所未有的快速城市化阶段,大城市人口增长和空间演变剧烈,值得进行深入研究。以南京市为研究对象,先采用地理图形分析方法对都市区人口空间扩张过程进行了分析,后又采用数学模型方法对都市区人口分布多中心化趋势进行了系统研究。结果显示:在总人口持续快速增长的背景下,南京都市区人口高密度空间已延伸到近郊区,且远郊区中的区县政府驻地和一些优先开发区域的人口密度也已很高;城市人口空间分布已出现多中心化趋势,除了老城区北部的山西路已发育成除市中心新街口之外的人口次中心以外,郊区人口集聚最强的热点--河西新城区的万达广场也有望发育成另一个人口次中心。     

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。     

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。     

面向“多样化联系空间”的企业区位选择——基于SGWR模型的城市微区位分析

文章引入“多样化联系空间”视角,使得空间附着了更多的社会、经济、制度和文化等内涵,并以此作为城市微区位和企业区位选择的空间基础。理论上,企业在城市微区位的选址不仅是通过市场机制与经济因素发生,也特定于区位的经济、社会和地理的紧密交织及其交互作用,其理论机制是空间的多样化联系以“成本共担”的形式降低企业的生产成本和交易成本,从而引致企业的区位选择和空间集聚;并以深圳市的高新电子信息企业为例,应用OLS回归、地理加权回归（GWR）和半参数地理加权回归（SGWR）模型,对城市微区位、多样化联系与企业区位选择的耦合进行实证分析,结果显示城市微区位存在显著的空间异质性,且存在全局变量和局部变量的差别,这在一定程度上验证了城市微区位的多样性、异质性。