长春市零售商业空间分布特征及形成机理

以长春市中心城区大型零售商业网点的调研数据为基础,运用空间密度分析、最近邻距离分析及区位熵分析等研究方法,探讨长春市零售商业空间分布特征及其形成机理。研究结果表明：① 长春市零售商业网点的空间分布整体呈现单中心集聚与多中心分散特征,商业业态空间分化逐渐显现,不同业态空间分布特征差异性较大;② 零售商业网点规模容量呈现老城区小规模密集分布,外围开发区大规模离散分布特征,且商业网点的规模容量等级结构较为合理;③ 不同区块的零售行业特征存在较大差异,成熟区块表现出多行业、多功能复合特征,发展中区块单一功能特征较为明显;④ 商业业态演进及其内在特性选择、居民消费结构与行为因素影响、集聚经济效应驱动及公共政策的宏观调控共同影响零售商业空间格局的形成与发展。     

广州市银行业的空间布局特征与模式

以广州都市区2013年全部类别银行的1 637个银行网点为基本数据,利用平均最邻近距离、核密度函数、缓冲区分析、空间模式提炼等方法探索广州市银行业的空间布局特征及其类别差异,总结其空间分异模式。结果表明：① 广州市银行业空间不均衡性布局显著,并呈现中心集聚特征;② 不同类型银行的分布特征差异显著。国有商业银行的服务便利性和数量等级高,网点密度大,构成了广州市银行业的主体;③ 广州市银行业布局总体呈现由中心向外围逐渐递减的“圈层+扇形”空间模式。其中,核心商圈是银行业高度集聚区,中心城区密度递减最为显著,近郊区密度最低;④ 不同类型银行的空间密度模式差异显著。国有商业银行、全国性股份制银行和城市商业银行分别呈现由中心到外围非均匀递减的倒“S”型、“L”型和“阶梯型”曲线模式。外资港资银行呈现为核心商圈集聚模式。农村商业银行为均质的“一”字型直线模式。     

基于POI数据的长春市商业空间格局及行业分布

商业网点的空间集聚与分散是零售商业活动的重要表现,其合理化布局对发展城市经济、满足居民消费需求发挥着重要作用。基于核密度估计、区位熵指数及Ripley's K函数分析法,以长春市中心城区商业类城市兴趣点（POI）数据为基础,在分析城市商业空间格局特征的基础上,进一步从行业空间分异的视角,研究城市商业空间的行业分布及集聚特征。结果表明：① 长春市商业网点空间分布的集聚特征显著,并呈现多中心的分布形态,基于道路格网单元的商业网点热点区分布与识别的商业密度中心分布总体一致;② 不同商业中心表现出不同的等级规模差异,整体等级规模结构较为合理;③ 零售行业视角下的城市商业空间“中心—外围”分异明显,且不同行业表现出了不同的空间集聚模式;④ 各行业多尺度的空间集聚表现不同,综合零售、家用电器等行业区位选择的空间尺度范围较大,纺织服装、文化体育等行业区位选择的尺度范围较小;⑤ 行业视角的专业化功能区块差异显著,成熟区块呈现多功能要素、多优势行业集聚特征,发展中区块功能较为单一。     

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。     

武汉市城市空间集聚要素的分布特征与模式

不同城市要素的集聚现象具有不同的空间模式,定量化研究城市要素集聚模式的差异和联系对于理解城市发展机理、合理制定城市规划具有重要意义。本文以武汉市为例,获取不透水表面、商业服务业网点（POI）、人口、容积率、城市道路等城市要素数据;采用核密度估计法识别城市主次中心,从城市要素的分布形态、集聚程度、集聚模式等来研究城市要素的空间分布格局特征。研究发现,武汉市呈现“一主七副”的多中心结构,各城市要素从城市中心向外呈反S型的圈层递减。采用集聚度指数衡量城市要素的集聚水平,结果显示商业POI、人口密度的集聚程度最大,其次是容积率、道路密度、不透水表面占比。高度集聚的商业POI、人口密度呈现出点状模式与带状模式相结合的分布模式,中度集聚的道路密度、容积率呈现点状模式、环状模式与轴状模式相结合的分布模式,低度集聚的不透水表面密度主要表现为环状模式。城市中心的吸引、立体空间开发等促进了城市要素的向心集聚,交通干线、稀缺景观资源的廊道效应等重塑了城市要素的空间分布形态。     

北京零售业的空间分布及影响因素

零售业是生活性服务业的重要组成部分,传统零售业通常通过零售商业网点形式展开。零售商业网点具有数量多、分布广、差异大等特点,其区位选择不仅影响居民的生活品质,也关乎商业网点空间布局的合理性。北京中心城区的零售业整体及其各细分行业均呈现出显著的空间集聚态势,集聚中心主要沿长安街及其延长线分布。影响零售业的区位选择因素包括交通通达性、地价成本、消费市场规模、消费偏好、政策引导、城市商业发展历史等。近年来,随着零售业与互联网的深度融合,零售业区位选择的影响因素及其作用方式不断发生变化,需要更多关注“新零售时代”对零售业空间布局的影响。     

北京城市办公空间的行业分布及集聚特征

以北京城区6 个行政区内的594 个抽样写字楼内公司数量、规模和行业隶属为研究样本和数据,运用缓冲区分析和Ripley's K(d) 函数等空间分析方法,探讨在城市经济转型过程中, 逐渐替代制造业的办公活动行业分布与空间集聚特征。即：① 从总体来看,北京城市各行业办公活动区位选择具有明显的向心性,其就业密度与公司密度表现在以天安门为中心,以5 km、10 km、15 km为半径的缓冲区圈层结构中由内向外逐渐递减的特点;② 各行业空间分异特征显著,整体呈现“东高西低”,城市高端功能区就业吸纳能力强的特点,其分布大体呈现 3 种集聚模式,即“大分散、小集聚”模式,“大分散、大集聚”模式和“小分散、大集聚” 模式;③ 各行业空间集聚趋势类似,均呈先增后减的倒“U”型结构特征,但其空间尺度存在差异,其中,社会服务业和批发零售业的办公区位可选范围最大,金融业集聚于特定区域,区位可选范围偏小,交通运输仓储和邮政业的交通区位指向显著。     

长春市大型商业网点的区位特征及其影响因素

以长春市中心城区大型商业网点调研数据为基础,选取专业店、专卖店、大型商场、大型超市、家居建材商店、综合交易市场六种商业业态类型,运用点模式分析、有序多分类逻辑回归等研究方法,探讨长春市大型商业网点的区位特征,并解释其区位选择的影响因素。研究发现:长春市大型商业网点的空间分布总体呈中心集聚与外围分散并存的态势,但集聚现象更显著,并表现出沿城市综合性中心地、商业中心布局的特征;各业态类型网点空间分布差异性较大,且具有不同尺度的空间集聚表现,专业店、大型商场以小尺度范围的空间集聚为主,集聚程度较低;专卖店和综合交易市场的集聚程度相对较高,且后者区位选择的空间尺度范围较大;大型超市在空间上呈均匀离散分布,家居建材商店仅在小尺度范围内表现出集聚分布;业态类型、土地价格、交通通达性及集聚特征是影响商业网点分布最显著的因素,同类因素对不同业态商业网点分布的影响程度差异性较大。     

大数据视角下的商业中心和热点区分布特征及其影响因素分析——以乌鲁木齐主城区为例

商业空间结构是城市经济活动的重要载体,识别商业中心和商业热点区以及探究其影响因素对于商业资源优化配置显得尤为必要,进而指导城市有序发展。论文以乌鲁木齐主城区为例,利用开放平台大数据兴趣点(point of interest, POI),采用地理学空间统计方法定量识别商业中心和商业热点区,对商业分布和空间集聚特征进行分类和解读,并利用地理探测器方法探寻其影响因素。主要结论如下：① 乌鲁木齐市商业高值区分布在吐乌大高速—和平渠沿线地带,大型商业中心主要有南湖商圈、中山路商圈、友好商圈、会展商圈、米东商圈、铁路局商圈。② 商业热点区呈现“T型”双轴分布,北部新城商业地带与南部传统商业地带共同构成乌鲁木齐市最具活力的商业地带;6类商业热点区的分布可归纳为3种类型,商务和金融服务类为单一点状型,住宿和餐饮服务类为带状延伸型,生活与购物服务类为带状双核型。③地价、集聚效应、路网密度等是影响商业宏观分布的主要因素,其次为人口密度和中心可达性,自然因素如高程、地形起伏度等对商业布局影响有限;各因素对不同类型商业业态的影响程度各异,如人口密度、路网密度对购物类影响较大,中心可达性和地价对于商务、金融类影响较大;就各业态类型网点间的关系而言,商务和金融类协同作用强,餐饮与购物类协同效应较强,共同影响城市商业空间。     

基于POI数据的西安市零售业空间格局及影响因素研究

基于POI数据,利用核密度估计、缓冲区分析等方法刻画西安零售业空间集聚状态,确定零售业分布核心范围,并利用双变量空间自相关分析、近邻分析等方法探究零售行业之间的空间集聚关系,以及零售业与居住小区、交通因素的空间关系。研究表明： ① 西安市零售业呈“中心-外围”结构,以钟楼为中心连片集聚分布,在距离钟楼16 km范围内为零售业分布核心区,在阎良、高陵、临潼、鄠邑4个郊区呈“孤岛”状集聚。② 文化、体育用品及器材零售,纺织、服装及日用品零售业更倾向于在内城分布,而汽车、摩托车、零配件和燃料及其他动力销售业,五金、家具及室内装饰材料零售集中在租金低但交通方便的城市中心外围。③ 集聚效应、人口分布与路网影响零售业的空间分布。与居民日常生活关系密切的零售行业如综合零售,食品、饮料及烟草制品零售,纺织、服装及日用品零售等在空间上集聚以接近消费者,分享消费市场和空间场地,而耐用品零售行业如汽车、摩托车、零配件销售业,家具及室内装饰材料零售等倾向于自身集聚,以共享品牌效应。交通干线尤其是城市二级道路明显影响零售网点的空间分布。     

北京市生产性服务业空间集聚综合测度

全球经济服务化趋势增强、生产性服务业成为国际大都市主导产业和增长动力背景下,中国大城市正向服务经济迈进,生产性服务业的空间集聚成为影响城市空间重构和功能提升的重要力量。以北京市为案例区,基于基本单位普查和经济普查的大样本企业数据,运用Theil系数、空间基尼系数、赫芬代尔系数、EG指数、空间自相关模型和地理联系率进行城市生产性服务业空间集聚的综合测度研究。结果表明:①基于就业人数的城市生产性服务业空间差异更为明显且呈现扩大趋势,功能区间发展差异的贡献最大。②街区尺度生产性服务业区域集聚程度和企业集中程度均存在时间波动性和行业异质性,控制企业规模的产业集聚普遍存在,但空间集聚程度普遍较低。③城市生产性服务业就业分布呈现显著的空间关联性,首都功能核心区是高密度区与高密度区邻近的集中区域。④流通、信息、商务和科技服务相对于生产性服务业的空间集聚一致性较高,流通、商务和科技服务之间以及信息与科技服务之间的空间集聚一致性较高。     

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。     

广州市多类型商业中心识别与空间模式

不同职能类型商业中心识别对研究城市商业空间结构有重要意义。与传统识别方法相比,大数据的分析更为精确和便捷。本文以广州市核心区59125条城市热点(POI)数据为基础,利用核密度分析、统计分析、最邻近距离分析等方法识别广州市多类型商业中心的边界,探索其商业空间结构与模式。结果表明：①广州市商业结构呈现明显双核集聚式分布,传统的越秀分区与现代的天河分区构成当前广州市商业空间的双中心;②不同类型的商业中心在空间上呈现显著分异,其中城市生活与公共服务中心在越秀区,商务与金融中心在天河区,休闲娱乐中心呈现分散集聚式特征;③广州市商业结构的空间模式是“圈层+组团”式分布,其中,生活、公共服务、商务职能集中分布于内圈层,娱乐休闲职能呈组团状镶嵌于各圈层中。     

北京市住宿业空间结构时空演化及影响因素

将1997-2012 年划分为4 个时段,采用ArcGIS 与次序多元Logit 模型分析北京市住宿业空间结构时空演化特征与影响因素,探讨住宿业空间结构与城市空间结构的协同演化关系,反映城市空间结构重组特征。结果表明：① 北京住宿业时空演化的向心集聚与离心扩散趋势并存,属于相对扩散;扩张表现出集聚特征与方向上的差异性;同心圆式、局部扇面式、廊道式、飞地式、填充式等扩张形式并存;② 可达性、基本地价、空间集聚是住宿业时空演化的主要影响因素;③ 城市化进程影响住宿业的区位转移,住宿业是城市空间结构的塑造力量之一;④ 塑造城市结构的离心扩散作用增强,城市空间的异质性与复杂性增强。     

西安市文化娱乐业空间结构与可达模式研究

文化娱乐业日益成为居民现代生活方式的空间载体和社会经济转型的重要标志。论文以西安市主城7区63个街道作为研究单元,采用核密度分析、Ripley's L(d)函数等方法探测西安市文化娱乐空间的形态特征、集聚水平和等级结构,并利用高德地图API路径规划功能,基于步行、小汽车、公共交通3种出行方式构建不同等级文化娱乐业可达“时空圈”,从而揭示基于可达性的西安市文化娱乐业空间模式图谱。结果表明：① 整体上,西安市文化娱乐业在空间形态上表现为“块状集聚—轴向延伸—等级圈层”的空间分布格局。主城区业态空间的密度热点主要位于钟楼中心区、曲江—小寨区2大集聚组团。咖啡厅茶馆、电影院剧院、歌舞厅酒吧的核心区域位于中心城区的传统商圈;网吧、公园游乐园和健身中心则于城市二至三环之间呈跳跃式镶嵌。② 西安市文化娱乐业的等级结构形成了以一级核心为主的多核心发育结构,各等级核心邻近交通网络的布局特征显著。③ 文化娱乐核心的交通可达圈在不同出行方式的约束下沿交通走廊向外延伸,呈现不同方向的“点—轴”扩展趋势,产生了不同层次的规模效应和圈层结构。④ 各文化娱乐业态类型的空间可达模式主要表现为“轴向对称”型、“轮毂对称”型和“叠合依附”型。与此同时,城东北和城西南地区的文化娱乐配置已经严重滞后于城市空间扩张和人口郊区化进程。     

旅游城市餐饮业空间布局特征--以拉萨市为例

受城市功能定位、旅游消费驱动等因素影响,旅游城市餐饮产业空间布局具有其自身特征。通过对互联网电子地图POI数据的挖掘,并结合ArcGIS最近邻分析、标准差椭圆、核密度分析和缓冲区分析工具,本文分析了高原旅游城市拉萨市主城区餐饮业空间分布格局特征及其影响因素(基于道路交通、旅游资源和人口视角)。研究发现拉萨市主城区餐饮业空间分布总体呈现集聚特征,主要集中在交通发达和旅游资源密集区周边地区;常住人口集聚区域餐饮点同样集中布局,餐饮点密集区与实时人口密集区高度重叠。针对拉萨市城市空间结构、功能定位和旅游发展,文章进一步提出拉萨市餐饮业空间布局优化措施。     

北京市区居住环境的区位优势度分析

首先选取服务设施、自然环境、交通状况、区位条件等因子作为北京市城市内部居住环境区位优势度的评价要素;然后构建评价模型,对北京市不同区域居住环境进行区位优势度评价,并分析其空间特征;进一步又研究了居住环境区位优势度与住宅价格的空间关系,以及与居民居住区位选择行为的关系;最后得出结论为,居住环境区位优势度空间变化趋势与商品房价格的空间分异以及居民居住区位选择的空间偏好具有相似性,即居住环境区位优势度高的地区商品房价格也相对较高,也是居民居住空间偏好地区。     

城市餐饮业的空间格局及影响因素分析——以厦门市为例

以厦门市餐饮业普查数据为基础,结合实地考察,运用ArcGIS空间分析,以街道为研究单位分析了厦门市餐饮业的空间格局.结果发现,厦门市的餐饮业分布岛内岛外差异显著,以厦门岛为核心呈现圈层式发展,岛内从城市中心向外递减,各街道内餐饮业主要以组团式集聚和带状分布相结合的方式出现.综合考虑区域经济水平、人口密度、交通便捷程度、城市空间格局等与餐饮业分布有关的影响因素,运用SPSS进行相关性分析,结果表明:餐饮业的空间分布与城镇住宅面积、商业服务用地关联度最高;城市的公共设施用地面积和城中村住宅面积与餐饮业的发展呈     

基于GIS的农村居民点分布特征及景观格局研究——以揭阳市为例

农村居民点作为乡村区域空间人口集聚形态的一种表现,是构成乡村聚落景观的一个重要部分,对其特征的分析研究对于推动城乡一体化建设和美丽乡村建设等政策的理论研究和实践开展和促进农村土地节约集约利用有重要意义。运用Ripley's K函数和ArcGIS 10.2中的核密度法来研究广东省揭阳市农村居民点的空间分布特征,建立河流和道路的缓冲区,从景观生态学的角度进一步分析影响居民点空间格局分布的因素,得出以下结论:(1)揭阳市农村居民点的空间分布格局属于集聚分布。(2)60%以上的农村居民点集中分布在由榕江、龙江和练江三大水系构成的河网体系周边。(3)农村居民点主要集聚在普宁、榕城、揭东、蓝城和空港经济区的县区范围。     

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。