知识密集型服务业集聚对城市群旅游创新影响的空间效应

知识密集型服务业作为国家创新体系的重要组成部分,已经成为促进区域旅游创新发展的关键因素。以中国长三角、珠三角和京津冀城市群为例,运用区位商、数据包络分析法、探索性空间数据分析法和空间计量模型等方法,对知识密集型服务业集聚和旅游创新的时空演变特征与两者之间的空间关联性深入分析。结果表明：① 三大城市群知识密集型服务业集聚特征明显,集聚程度由强到弱依次为珠三角、长三角和京津冀,且城市群内部各城市间的集聚存在不均衡特征。② 三大城市群旅游创新的生产效率变化主要由技术进步推动,旅游创新均表现出一定的空间集聚特征,长三角城市群具有明显空间集聚性,但空间集聚模式存在差异,珠三角和京津冀旅游创新集聚不明显。长三角城市群内部各城市大多属于高高和低低空间集聚模式,珠三角和京津冀城市群内部各城市大多属于高低和低高的空间集聚模式。③ 知识密集型服务业集聚对城市群旅游创新水平的提高具有一定的促进作用但存在地区差异性,三大城市群旅游创新水平呈现空间溢出效应,但其对周边城市的辐射带动作用有待加强。     

中国生产性服务业集聚的空间统计分析

采用空间统计学原理和方法,利用Open Goeda分析工具,对生产性服务业的空间分布特征进行了研究,结果显示:生产性服务业空间分布具有明显的集聚特征,产值高、发展最快的都集中在东部沿海省份,即环渤海、长三角和珠三角地区,形成高值集聚区.西部地区各省份的产值呈低值分布,形成低值集聚区.中部地区各省份产值较高且与高值区毗邻,分布较为集中.进一步按行业分析,发现交通运输、仓储和邮政业的空间自相关系数远远高于其他行业;金融业、租赁和商务服务业的空间自相关系数较高;房地产业,信息传输、计算机服务和软件业的空间自相关系数较小;科学研究、技术服务和地质勘查业的空间自相关系数最小,这表明我国生产性服务业空间依赖性主要表现为传统生产性服务业,现代新兴生产性服务业在省域间还没有产生明显的空间溢出效应.     

珠江三角洲港资服务业企业的空间格局及影响因素研究

香港与珠三角地区历来有着紧密的社会经济联系，研究港资服务业在珠三角的空间布局，有助于发现港资服务业在珠三角不同等级城市的跨制度边界分布规律，并对揭示香港与珠三角之间的服务业合作关系和促进粤港澳大湾区一体化建设具有重要意义。基于1 050家珠三角港资服务业企业POI点数据，运用最邻近点指数、核密度估计法和地理集中指数等定量方法和GIS技术，研究珠三角港资服务业企业的总体空间布局及局部区位特征，并构建了多元回归模型揭示其空间布局的影响因素。结果发现：① 珠三角港资服务业企业的整体空间表现为集聚型，形成了“总体分散，局部集中”的空间分布特征；② 分行业来看，除分配性服务业企业具有空间多中心特征外，其余服务业企业均形成了以广、深为核心的空间分布结构，且4类珠三角港资服务业企业均具有显著的集聚特征，其中生产性服务业企业的集聚特征最为突出；③ 除分配性服务业企业外，其他类别港资服务业企业的空间分布受到不同因素影响，主要包括服务业发展水平和固定资产投资。     

中国省域刑事犯罪率的时空演变及机制研究

利用空间统计方法,对于1993~2008年中国省域刑事犯罪率的分布及演变进行分析,结果发现:①在空间整体分布上,高刑事犯罪率地区逐渐向沿海地区转移。②在空间关系上,刑事犯罪率的空间集聚程度不断加强,高犯罪率区域集聚在沿海地区,低犯罪率区域集聚在中部地区,形成两极分化。③就刑事犯罪率增长而言,存在"俱乐部趋同"现象。同时,构建空间面板计量模型,研究刑事犯罪率影响因素,结果发现:①在考虑时间和空间异质效应的条件下,流动人口与刑事犯罪率之间没有显著相关;但在与行业收入差距共同作用的情况下,流动人口与刑事犯罪率显著相关。②行业收入差距对刑事犯罪率影响显著,其稳健性极强;城乡收入差距和省域收入差距对刑事犯罪率没有影响。③空间邻近效应是影响刑事犯罪率的极重要因素,其作用程度和稳健性都比流动人口和收入差距对刑事犯罪率的影响来得更为强烈。     

知识密集型服务业空间关联特征及其动力机制分析——基于广东省21个地级市的实证

以转型中的经济大省广东为例,运用探索性空间数据分析法和空间常系数模型,分析广东省知识密集型服务业(KIBS)发展水平的地区差异、空间关联特征及其动力机制,研究结论表明:1广东省各地级市KIBS产出总体上以珠三角城市最高,但各行业存在空间差异;2广东省地级市KIBS呈空间正相关特点,但空间结构极不平衡,呈"总体分散、局部集中"分布格局,珠三角内诸城市属于KIBS热点区域,是高值集聚区,粤东西北的大部分城市是位于冷点区域,4 a间没有突破低值集聚的现状,也揭示了珠三角地区内相邻城市的KIBS具有竞争性,尚未形成有效的扩散-协同的发展格局;3广东省KIBS空间格局的动力因子分析表明:城市化、工业化、信息化、经济外向度和交通通达性均对KIBS发展有促进作用,而市场需求对KIBS发展产生负向影响。     

基于流空间视角的城市群空间结构研究——以珠三角城市群为例

随着现代交通、通信以及信息技术的发展,基于网络社会的“流空间”成为研究城市群空间结构的重要理论前沿。借助珠三角城市群9个城市的人流、物流、资金流和信息流数据,对珠三角城市群空间结构的现状和发展趋势进行综合性判断。研究发现：① 珠三角城市群的空间结构现状在“点-线-网-面域”4个层面均呈现出明显单极化态势,广州市是“流空间”视角下珠三角城市群的核心,区域网络结构呈现出“缺位型金字塔形结构”;② 珠三角城市群网络的未来发展中位于不同层级的城市将起着不同的作用,其中广州、深圳、东莞等城市对空间结构发展起着导向性作用,而佛山、中山等城市将承担着联系中转站功能;③ 珠三角各城市的流度辐射区一体化明显,各城市辐射影响区的空间形态也表明了各城市的功能圈和势力范围。未来随着全球化趋势和区域一体化政策的加强,珠三角城市群的集聚效应将不断转化为扩散效应,将极大提升珠三角城市群对全球范围内资源的吸聚和配置能力,助力珠三角城市群走向网络化的发展时代。     

北京市创新集聚的影响因素及其空间溢出效应

创新对邻近性的高度依赖使得创新活动在城市层面最为活跃和丰富,但由于城市内部创新数据的缺乏,大多数的创新研究都停留在国家和区域尺度,而城市内部创新活动研究一直难以获取。利用北京市乡镇街道层面的专利数据,深入分析了城市内部创新集聚的空间特征、影响因素及其空间溢出效应。研究发现:(1)北京市的创新活动高度集聚并呈现出明显的"中心—外围"结构,在市域内形成了中关村—上地、望京、CBD、金融街、亦庄经济技术开区、丰台科技城6个创新集群。(2)城市内部创新集聚的空间分布主要受创新投入和创新环境两类因素的影响。企业、大学与研究机构的研发投入是影响本地创新产出的重要因素,地区的科技服务水平、产业多样化程度、制造业基础、大公司比例等创新环境因素也对本地的创新集聚有重要影响。(3)创新投入和创新环境对创新集聚的影响具有明显的空间溢出效应。企业、大学与研究机构的研发投入、地区科技服务业水平和产业多样化水平的提高都会促进周边地区的创新产出。其中,企业研发投入和地区产业多样性水平比大学和研究机构研发投入、地区科技服务业的空间溢出范围更大。     

高铁对中国城市群生产性服务业集聚的影响

以中国16个城市群为案例，基于2007和2017年地级以上行政单元生产性服务业从业人员数据和铁路Origin-Destination（O-D，起讫点）旅行时间、班列数据，结合静态视角下生产性服务业集聚格局与高铁网络的空间关系分析和动态视角下的多元回归分析，探讨高铁对城市群生产性服务业集聚的影响及其空间分异。结果表明：1）高铁对生产性服务业集聚程度有积极影响，但影响效果在空间上不均衡；东部地区，尤其是珠三角、长三角和京津冀城市群受积极影响较显著，而同一城市群内，期初具有集聚优势的高铁城市为主要获益者。2）城市群经济发展水平和空间结构制约高铁影响效果，具备多中心结构的东部城市群内，普遍出现生产性服务业由核心城市向周边支撑条件良好的沿线城市相对扩散的现象。3）除时空压缩效应外，直达班列所代表的客运组织对于高铁影响力的形成具有重要作用；同时，高铁也通过城市人口集聚、市场需求扩大、信息化水平提升和地方政府积极参与的途径间接作用于生产性服务业。     

超大城市生产性服务业空间分工及其效应分析——以北京为例

为探究超大城市生产性服务业空间分工机理及效应,基于2006~2015年北京各区数据和地区相对专业化指数等方法分析北京生产性服务业空间分工特征,研究发现,北京生产性服务业呈现从中心到外围专业化程度提升、多样化程度下降的趋势,且动态来看,专业化水平都有所提升,空间分工趋势愈加明显;高级生产性服务业集聚在多样化地区,交通运输业分散在专业化地区,房地产服务业是多数地区的专业化产业。空间面板计量模型检验表明,北京各区之间生产性服务业空间溢出效应明显,联动协调发展水平较高;生产性服务业各细分产业的空间分工效应与产业特性高度相关,交通服务业呈现负向空间溢出,金融、科技、信息、房地产等服务业存在正向溢出,而商务服务业溢出效应不显著。     

基于RESSIC框架的中国海洋经济发展质量测度与影响因素分析

基于RESSIC框架构建海洋经济发展质量评价体系,采用坎蒂雷赋权法和TOPSIS模型测度中国海洋经济发展质量,并分析其时空演进特征,在此基础上利用Tobit回归模型识别影响因素.研究发现:1)2006-2017年中国海洋经济发展质量整体呈稳步上升态势,韧性呈波动上升趋势,海洋经济的安全性和包容性亟待提升;2)中国海洋经济发展质量呈现由低水平"俱乐部收敛"向高水平均衡发展演变轨迹,低水平省(市、区)对高水平省(市、区)形成"追赶效应",省际相对差异趋于缩小;3)海洋经济发展质量空间分布呈现由低水平集聚向高水平集聚演进趋势,在空间上形成以环渤海地区、长三角地区和珠三角地区为核心的三极格局;4)海陆经济发展水平、海洋产业结构、海洋科技创新水平对海洋经济发展质量具有显著的正向作用,海洋环境规制和海洋人力资本水平对海洋经济发展质量提升具有一定的抑制作用.提高海陆经济发展水平、科学调整海洋产业结构、全面提升海洋科技创新水平对于实现海洋经济高质量发展具有重要意义.     

地铁对服务业集聚的影响——以广州市为例

以广州市为例,基于POI数据,运用SAR模型识别城市地铁开通对服务业集聚的影响。研究发现：服务业集聚具有显著的空间依赖性特征,本地服务业集聚会受到周边地区服务业集聚的影响;开通地铁对广州市服务业空间集聚产生显著的正向影响,可提高城区的服务业集聚水平,但这种集聚效应因行业不同而有所差异;地铁开通对批发与零售业、住宿与餐饮业等生活性服务业的影响要高于其他服务业行业,但对科学研究和技术服务业集聚的影响并不显著;开通地铁对服务业集聚的影响还受到所在区域经济发展水平的影响,经济发展水平较高的区域,地铁对服务业集聚的提升作用较明显;而地铁换乘站对服务业集聚的影响要高于非换乘站。最后,建议完善城市地铁网络,加强地铁站点的基础设施配套,提高地铁网络密度和地铁站点间的空间距离以进一步发挥地铁对服务业集聚作用。     

中国工业废气排放的空间特征及其影响因素研究

基于2000~2012年中国31个省（市、自治区）面板数据,运用探索性空间数据分析方法对中国工业废气排放的空间分布特征进行研究,结果显示中国各省域（不含港澳台）工业废气排放存在显著的空间自相关和空间集聚效应;总体呈现东部、西部地区集聚的空间分布特征,其中东部多为高-高集聚区、西部则多为低-低集聚区,并且高值集聚现象的显著性逐渐增强,显著区域呈持续扩张趋势。在此基础上,以STIRPAT模型为基础构建空间计量模型,分析经济发展、人口规模、产业结构、技术水平和国家政策等因素对工业废气排放量的影响。研究结果表明,中国各省域工业废气排放存在空间依赖作用和正的空间溢出效应;经济发展、产业结构与工业废气排放之间呈现显著的正相关关系;技术进步和国家政策对工业废气排放具有抑制作用,而人口增长对工业废气排放的影响并不显著。     

广东省经济增长的扩散回流与市场区效应实证检验

利用广东省2001—2017年121个区县的空间面板数据，对广东省区域发展格局进行了空间探索性分析。并从经济发展水平、区域经济差异和行政等级网状布局3个视角，采用3种中心?次级?外围划分模式，构建基于空间分解的空间计量模型实证检验了扩散回流和市场区效应。研究发现：广东省区域经济发展正在向广深?珠三角非广深?非珠三角的格局演变；上级区域对下级区域的影响仍以回流效应为主，扩散效应逐渐显现；次级区域和外围区域的发展仍受制于行政区划层级的制约，行政区划下的城市等级体系依然显著影响区域经济的扩散回流和市场区效应；下级区域对上级区域的市场区效应依赖于下级区域的经济发展水平，当经济发展水平相差较大时，下级区域难以形成支撑上级区域经济发展的消费市场，广州和深圳2个城市的市场主要是全国和国际市场，珠三角其他城市和非珠三角地市中心城区的市场依然是本地市场。     

城市汽车服务业空间集聚特征研究:以南京市为例

随着中国城市化进程的不断深入,汽车服务业已成为城市现代服务业的重要组成部分,对城市空间影响也日益加大。以南京市为案例,对汽车服务业总体空间集聚及分行业空间集聚情况进行了分析与比较,证实了汽车服务业集聚空间的出现,不同的行业类型其空间表现是不同的。进而总结归纳出南京市汽车服务业空间布局特征,具体表现为:圈层分布特征明显,汽车销售、汽车维修养护、汽车配件、汽车租赁、汽车俱乐部五大行业在不同圈层的集聚状况也有着明显的差异;总体呈现出小集聚、大分散的格局,除了几个规模较大的集聚区,汽车服务业整体空间布局显得比较零碎;与干道交通关联紧密,大部分汽车服务业都分布于城市干道周围。     

京津冀省域创新效率差异演化与空间计量分析

以京津冀3个空间单元为研究对象,建立综合指标体系,利用熵值法计算2005—2015年省域创新效率,运用ESDA和CSDA分析法,详细刻画京津冀创新效率差异的时空演化特征,并分析扩散效应与回流效应在京津冀内部之间的流向。结果表明:京津冀省域创新效率存在正向全局空间自相关,空间聚集特征明显;创新效率在省域之间地理分异特征显著,北京和天津同属于HL型区域,河北则属于LH型区域,基本已形成"中心-外围"的空间格局,不存在收敛特征;创新效率空间结构属于空间滞后模式,存在扩散效应,但扩散效应主要存在于京津之间,河北受京津扩散效应不明显,反而由于回流效应导致与其差距不断增加。     

长三角制造业空间格局演化及影响因素

基于长三角制造业企业数据和空间计量统计方法,探讨了长三角地区2000年以来制造业的空间格局变化及影响因素。结果表明:长三角制造业空间分布呈现出典型的以上海为中心的沿重要交通轴线集聚的特征,且在2000年以后经历了明显的产业扩散,这种扩散存在明显的行业差别,技术密集度越高,行业的扩散半径越小。尽管出现制造业扩散趋势,上海市作为长三角中心城市的地位却有所增强。空间计量的回归结果表明,制造业分布存在典型的空间溢出效应;控制空间溢出效应以后,这一地区的制造业集聚主要受制于区位条件因素,包括到上海市区和到机场的距离以及市辖区区位是影响制造业分布的重要因素,且前两个因素的影响逐渐增强,尚未发现政策因素对制造业分布的显著影响。同时发现制造业集聚影响因素存在显著的行业差异。     

中原经济区城市创新水平的空间分异及其影响因素

基于对城市创新水平内涵的理解,运用主成分分析法评价中原经济区29个城市的创新水平,分析其空间分异格局及其影响因素。结果表明:(1)各城市创新水平差异较大,整体表现出西北—东南分异的空间格局。郑州市创新水平遥遥领先,与洛阳、焦作等城市支撑着西北部地区的城市创新水平提升;东南部地区除蚌埠、淮北外其他城市的创新水平相对较低,形成东南部低值连绵分布区。(2)各城市创新水平在空间上存在正的空间自相关关系并伴随着空间集聚现象。从关联类型看,LL区集聚的效应明显,在东南部形成LL显著分布区;HH区集聚的效应不明显,尚未形成"强强互促"的格局,仅在郑州附近形成范围较小的显著分布区;HL区主要分布在东部的蚌埠、淮北和东北部的聊城、菏泽,形成极化效应较强的零散分布区,对周边的辐射带动力不强;LH区主要分布在北部高值分布区的"夹缝"之中,形成被高值包围的低水平区。从空间分异的影响因素看,创新基础实力与高新技术产业支撑是主要的影响因子,创新的技术、知识、资金、人才投入分别起着重要的投入保障作用,而区位优势、战略引导、政策支撑、环境营建等从软实力方面支撑着创新水平的提升。     

中国城市技术创新能力的空间特征及影响因素——基于空间面板数据模型的研究

基于2003~2013年城市专利数据采用基尼系数、趋势面分析、空间动态面板数据模型等方法探讨了中国城市技术创新能力的空间分布和影响因素。研究发现：① 中国创新能力高的城市高度集聚在沿海三大区域及内地的区域中心城市,随着时间推移,创新能力在空间上呈现扩散的趋势。城市技术创新能力的空间相关性逐渐增强,推动了创新的区域扩散和空间溢出。② 发明专利、外观专利和实用新型专利的创新水平依次降低,空间集聚程度依次提高,空间相关性依次提高。③ 固定效应面板数据的空间滞后模型和空间Durbin模型的计量结果发现,城市技术创新能力存在显著的空间溢出效应,邻近城市技术创新能力的提升有助于提升该市的创新能力。政府支持、工业基础、高等教育资源、创新投入、经济外向度显著影响城市技术创新能力水平的提升,且政府支持和城市高等教育资源对城市技术创新能力的影响出现增强趋势。     

河南省基本公共服务质量空间格局与空间效应研究

构建基本公共服务质量评价指标体系,对河南省基本公共服务水平和空间格局特征进行了分析,最后采用空间杜宾模型研究了基本公共服务的空间溢出效应与影响因素。研究发现：① 2005~2014年河南省各市基本公共服务水平呈不同程度的上升趋势,但整体水平不高;空间格局上呈自西北向东南衰减的半环带圈层结构。② 基本公共服务在市际尺度上具有显著的全局与局部自相关特征,随时间呈现集聚-分散-集聚的演变模式;高高集聚与低低集聚的空间俱乐部趋同特征明显。③ 空间杜宾模型检验表明基本公共服务空间上存在溢出效应;城镇化水平、地方政府财政支出能力、地方经济发展活力对基本公共服务具有正向促进作用。     

中国城市物流创新的空间网络特征及驱动机制

创新要素高效流动的空间联系网络是物流高质量发展和区域物流协同发展研究的重要切入点。基于2003—2018年中国284个城市物流专利权利转移数据,运用大数据挖掘技术、GIS空间分析、社会网络分析和空间计量方法,研究了中国城市物流创新的空间网络特征及驱动机制,结果表明：① 网络规模扩张迅速,网络愈加稠密化,形成以深圳、北京、上海为中心的“多核心-边缘”格局,边缘区城市联结密度大幅提升,两极分化态势逐渐减弱。② 京津冀、长三角、珠三角和成渝城市群内的核心城市构筑了中国城市物流创新空间网络的菱形结构,形成邻近、等级和跳跃式混合聚类的四大凝聚子群,首位联系主要表现为五种空间扩散模式,呈现跳跃式和接触式联系态势。③ 城市物流创新联系在经济及信息联系通道中更易集聚,存在显著的内生交互效应;基于本地-邻近视角,功能基础和信息基础在经济、地理和信息权重下均对本地城市和邻近城市创新联系产生负向影响;政府扶持和众创氛围在经济、地理和信息权重下均对本地城市和邻近城市物流创新联系具有正向作用;经济基础、产业驱动、消费驱动和人才支撑在经济、地理和信息权重下分别对本地或邻近城市物流创新联系入强度或出强度产生显著影响。