基于细分行业的安徽省创新型企业集聚研究

创新型企业作为塑造创新地理格局的重要力量，其区位选择的外部特征及内在机理亟须予以系统化研究。基于对安徽省创新型企业的细分行业与空间建库，采用核密度估计和地理探测器等方法，对细分行业下的创新型企业空间集聚特征及影响因素进行研究。结果表明：（1）安徽省创新型企业类型以先进制造和自动化为主，并以生物与新医药、新材料、电子信息为辅；（2）创新型企业空间集聚的不均衡特征显著，呈现出“一核一带多节点”的集聚分布特征，且合肥、芜湖是两个重要集聚区；不同细分行业视角下创新型企业的空间分布形态各异，可归纳为点-轴式、极核式、双核式及多核分散式等4种空间组织形态。（3）创新型因子对于创新型企业的空间集聚最为重要，但传统型和政策型因子的重要性仍不容忽视。其中，产业基础、人力资本、创新投入是最核心的因素，但各行业创新型企业的影响因素作用力则表现出一定的异质性。     

基于多源大数据的深圳市生活性服务业空间格局及影响因素研究

基于生活性服务业POI、手机信令和管理人口数据等大数据,采用最邻近指数、核密度、熵指数及地理探测器方法,探究深圳市生活性服务业的空间格局及影响因素。结果表明：1）深圳市生活性服务业空间分布不均衡,主要集中在中、西部地区,总体呈现“两核-三带”的空间集聚特征;空间上呈带状发展形态,主要集聚在交通主干道及轨道线周边区域。2）大多数服务业类别的空间特征与总体生活性服务业的空间分布特征基本一致,少数区域因产业发展导致空间分布集聚的差异化。3）生活性服务业混合度在罗湖区、福田区、南山区类别相对均衡,在宝安区、龙华区等其他区类别相对单一,混合度高的区域大多集中在“两核”外的边缘区域,而不是POI密度最高的“两核”核心处。4）人口因素是影响生活性服务业空间格局的最主要因素,其次为交通因素,经济因素和空间因素的影响程度较低。5）各探测因子对各类生活性服务业空间分布的影响程度存在差异,不同年龄段因需求不同影响到各类别生活性服务业的空间分布。     

京津冀文化艺术产业空间格局演变及其影响因素

基于2007—2017年文化艺术企业数据,采用核密度估计和空间自相关检验分析京津冀县域尺度的文化艺术产业的空间格局演变,并运用岭回归和地理加权回归对其影响因素效应及空间分异性进行探索,最后讨论其影响机制。研究发现：① 京津冀文化艺术产业空间集聚范围不断扩大,河北与京津的断崖式差距正在逐步缩减,“两核一轴带”格局逐渐形成;② 京津冀文化艺术产业具有显著的空间依赖性,全局依赖性有所减弱但局部依赖性逐渐增强;H-H型集聚主要在京津分布蔓延,京津之间的廊坊市显现出L-H型集聚;L-L型集聚主要位于河北各地市的边缘地带,个别区县呈现H-L型孤岛集聚形态;③ 市场需求、关联产业及人才技术是影响当前京津冀文化艺术产业发展的主要因素,文化资源影响稳定而政策环境效应空间分异性大,未来应结合地区发展空间关联性和影响因素空间分异性针对性地实现京津冀文化艺术产业协同发展。     

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。     

北京电子信息产业及其价值链空间分布特征研究

作为主导产业部门之一的电子信息产业在北京具有较强的产业实力及较好的发展前景。本研究通过分析电子信息产业和大型电子信息企业主要价值链环节在北京的分布情况, 总结了电子信息产业及其价值链的空间分布特征。研究发现:北京市电子信息产业郊区化趋势明显且呈集聚分布, 大型电子信息企业主要价值链环节也呈集聚分布, 生产环节的远郊化明显, 呈现多中心空间结构;北京市主要电子信息产业集聚区呈现明显的功能分工、大型电子信息企业主要价值链环节呈现明显的区域分工。     

基于POI数据的上海市餐饮业空间分布特征及影响因素

以上海市为研究对象，基于兴趣点（POI）数据，运用核密度分析刻画餐饮业空间格局，并构建OLS模型、空间滞后模型、空间误差模型探究餐饮业空间分布的影响因素。结果发现，餐饮业空间分布呈块状聚集、多中心发展的格局。其中，西餐业高度集中于内环线以内，呈东西向延伸；快餐业在中心城区和高校集聚的城郊结合部大规模集聚。空间计量回归结果表明，餐饮业分布受到人口、经济、交通、空间4类要素的影响：区域经济发展水平高、人口规模大、交通优越、相关业态丰富会促进集聚，而周边业态的混合度过高则会抑制集聚，城市空间结构也会影响餐饮业分布，商圈、中心城区的餐饮业密度更高；中餐、西餐、正餐、快餐4类餐饮业分布的影响因素存在差异性，西餐企业倾向于分布在地价较高的地区，中餐企业对交通可达性有更高的需求，正餐企业的分布与当地区域经济发展水平显著相关，快餐企业的分布与各类文娱公共设施的分布有密切联系。     

上海游戏产业空间集聚及演化研究

基于上海市2006-2016年间游戏企业时空数据，借助ArcGIS10.2和Crimestat3.3，探讨上海市游戏产业空间集聚及演化特征，以揭示影响其空间集聚的主要因素。研究表明：上海游戏企业空间集聚特征明显，呈现由“双核心集聚”到“单核心集聚”的演变；游戏企业存在集聚与扩散的双重态势，企业在向嘉定等城市外围地区扩散的同时，浦东、徐汇的集聚也在进一步加强；主要集聚区之间的集聚强度与集聚规模成正相关；影响上海市游戏企业空间集聚的因素是多方面的，企业的空间位置需求是企业选址的基础因素。政府的政策与规划是吸引和改变企业空间格局重要的引导性因素，而产业基地与园区的人才与资本优势成为游戏企业集聚另一重要原因。     

中国中等职业教育空间集聚及其影响因素

基于2000—2016年中国大陆31个省区中等职业教育发展相关统计数据，采用中等职业教育地理集中度、空间自相关分析和地理探测器等方法，探讨了2000年以来中国中等职业教育水平时空分异、空间集聚格局及其影响因素。结果表明：1）2000—2016年中国中等职业教育发展呈倒“U”型变化趋势，地理集中度逐渐提高，省域中等职业教育发展以“缩减型”为主；2）中等职业教育水平及增长呈正空间自相关，空间集聚特征明显，总体呈“西进南移”空间格局，西部是中等职业教育增长热点区，区域均衡性明显提升；3）中等职业教育空间集聚格局的主要影响因素是适龄教育人口和中等职业教育发展条件，经济因素影响相对较弱，不同影响因子交互作用显著，初中毕业生数是主导交互因子，城镇登记失业率、城镇化率逐渐成为次主导交互因子。     

新疆资源型企业的空间分布与区位选择

以新疆维吾尔自治区为典型案例,以2016—2019年新疆资源型企业数据为基础,采用核密度估计、多距离空间聚类分析和条件Logit模型等方法,刻画了新疆资源型企业的空间格局与演化特征,分析了其在不同距离尺度上的集聚强度与发展规律,并在此基础上探究了新疆资源型企业区位选择的影响因素。结果表明：（1）新疆资源型企业总体表现为“一心两带”的空间分布格局,并呈现出由“乌市一心”向“南北双核”的演化趋势。（2）新疆资源型企业表现为显著的集聚分布特征,集聚强度逐年提高,并由“单峰”结构向“双峰”结构发展。（3）资源型企业的区位选择受到社会、经济和自然环境等多方面因素的影响,其中区位经济发展程度、劳动力水平和水资源分布的影响最大。（4）对于不同类型和所有制的资源型企业,其区位选择的影响因素具有明显的异质性。研究结果对于理解新疆资源型企业的空间分布格局,厘清资源型企业区位选择的影响因素,探明资源型企业空间分异的微观机理具有一定的参考价值。     

长江沿江地区化工产业空间格局演化及影响因素

基于企业数据和空间计量方法,探讨了长江沿江地区2000—2013年化工产业空间格局演化及影响因素。结果表明：化工产业主要分布在上海市和江苏沿江地区;中上游部分地区化工产业呈现明显的增长势头,由3个主要热点区发展到20余个不同规模大小的分布热点,成为化工产业新兴“增长极”;城市主城区化工产业减少而远郊区县增加,分布热点变化也反映了化工产业“郊区化”“园区化”的过程;相对低端基础的行业呈现集聚趋势,其中肥料业集聚明显;相对高端精细的行业呈现扩散趋势,其中合成材料业分散化明显;地区化工产业增长受到环境规制、外商投资、交通区位等因素显著影响,外商投资和交通区位具有显著的促进作用,而环境规制呈现显著的抑制效果。     

北京市制造业空间格局演化及影响因子分析

制造业的空间扩散是推动城市空间结构呈现多极化、多中心地域系统的主要驱动力, 对制造业区位变迁及影响因素的研究是认识城市空间重构机制的微观基础。本研究基于北京市1996、2001、2010 年制造业企业数据, 以邮政编码区为空间单元, 刻画了北京市制造业空间集聚格局及演化特征。采用计量模型, 检验了导致北京制造业空间重构的主要区位因子, 对比了这些影响因子作用强度随时间的变化以及在制造业行业间的差异。结果表明, 北京市的制造业在中心城区的集聚度明显减弱, 呈显著的郊区化集聚;主要集聚区位于距市中心半径为15~35 km的空间范围内, 总体空间格局呈现出大都市区尺度上的扩散以及产业园区尺度的再集聚特征。计量模型计算结果显示, 区位通达度、集聚经济、科技园区规划与政策引导是北京制造业总体空间格局演化的主要驱动因素, 但不同区位因子的作用强度存在行业间差异。本研究揭示了北京市的制造业空间重组机制是政府规划引导下的市场经济作用机制。认识到城市经济活动空间重组中市场与政府的交互作用机理, 有助于决策者对转型期大都市区制造业空间集聚和扩散格局进行更加有效地引导, 以优化大都市区的空间结构与功能体系。     

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。     

珠三角地区半导体产业布局特征及其区位关联模式

产业布局的区位关联是区域产业空间结构及其空间关系研究的重要内容。论文通过构建珠三角地区半导体企业数据库,并采用核密度分析与协同区位分析方法对珠三角地区半导体产业空间格局及其区位关联特征进行研究。研究发现：① 广深莞三地是珠三角地区半导体产业空间的重要集聚区,半导体设计环节是珠三角地区进入半导体产业链的普遍选择。② 广州尽管在设计、材料和分立器件制造方面形成了专业化集群,但其仅有分立器件制造环节与设计和封测环节形成了区位协同关系;而深圳则以设计设备两大专业化集群为支撑形成了与其他所有环节的区位协同,总体上形成了较为完整的半导体全产业链。③ 广州在分立器件制造环节的专业化优势属于半导体产业链建设过程中的过渡状态,而深圳在全产业链建设方面的优势则建立在大量数字技术企业在本地的高度集聚,通过半导体设计环节与其他环节建立了共同的知识、技术和人才基础。研究旨在为珠三角进一步优化半导体产业链布局提供决策依据,以提升区域半导体产业竞争力。     

杭州市房地产企业空间集聚特征与区位选择

房地产业是中国国民经济的重要支柱行业,从微观视角解析房地产企业空间格局与区位选择因素对指导中国城市房地产业健康发展至关重要。论文基于杭州市房地产业工商企业登记数据,采用最近邻指数、Ripley's K函数、最近邻层次聚类等空间点模式方法以及地理探测器模型,系统分析了杭州市房地产企业空间集聚特征与区位选择影响因素,研究结果表明：① 杭州市房地产业及其子行业企业分布均存在显著的空间集聚特征,不同类型房地产行业企业的空间集聚程度呈现出“房地产中介服务>房地产开发经营>物业管理>其他房地产业”的规律特征;② 杭州市房地产业及其子行业企业的空间集聚强度均呈现出“先增后减”的空间尺度分异特征,但不同类型房地产业企业的空间集聚强度和集聚尺度却存在差异;③ 杭州市房地产企业分布的热点集聚区主要集中在沿西湖或钱塘江南部周围区域,但不同类型房地产业企业的热点集聚区分布等级和规模数量却有所差异;④ 地理探测器分析表明,集聚因素、区位因素和交通因素是影响杭州市房地产企业区位选择的有效因素。     

河南省现代服务业集聚特征及影响因素分析

现代服务业是伴随着科技发展而出现的一种新兴产业，对区域产业结构优化升级、促进经济发展等方面日趋重要。采用空间基尼系数、区位熵分析、EG指数和面板回归等方法，对2007—2017年河南省现代服务业集聚特征及影响因素进行分析，得出以下结论：①河南省现代服务业总体及其8个分行业集聚程度较高，其中科学研究和技术服务业集聚程度最高，教育最低；②河南省现代服务业总体及其8个分行业专业化水平较低，其中郑州市专业化水平最高，并在金融业，文化、体育和娱乐业2个行业表现出较强的集聚优势；③河南省现代服务业总体及其8个分行业空间集聚结构较差，发展还不成熟；④经济发展水平对河南省现代服务业发展影响最大，交通条件、资本支持、信息化水平和人力资本对现代服务业发展具有不同程度的促进作用，工业化水平、政府行为对其产生显著的负影响。     

深圳服装业空间演化及影响因素分析

基于服装企业点状数据,采用核密度、标准差椭圆、热点探测和Ripley's K函数相结合的点模式空间分析方法,对比研究了1995、2000、2005和2010年深圳服装企业空间分布特征,进而利用负二项回归模型检验主要区位的影响因素,结果表明：深圳服装业随时间演变,核密度高值区域日渐明朗,整体呈现集中分布态势,标准差椭圆面积有所收缩,热点区域在扩大,西部热点区倾向北移,中部热点区得到进一步强化,集聚特征呈现“先增后减”趋势,集聚范围逐年扩大;负二项回归结果表明：产业集聚、区域协作和制度因素对服装业空间演化有着显著影响,其中产业集聚和制度因素影响逐渐加强,而区域协作在城市产业发展中寻求着空间动态平衡。深圳服装业空间演化惯性效应突出,因企业对集聚经济内在需求和区位环境等外部需求产生的路径依赖,约束了产业后续空间演化的各项特征。     

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。     

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。     

宁波市港口物流企业空间格局及区位选择

以宁波市为例,基于港口物流企业空间数据,运用冷热点分析和泊松回归等方法,研究宁波市港口物流企业空间分布特征及影响因素。结果发现：① 宁波市港口物流企业呈现向心集聚性,圈层分布格局明显。中心商务区和临港工业区是集聚热点区域;②港口物流企业集聚特征明显但整体集聚程度下降,表现出在中心商务区和临港工业区持续集聚和沿主干道路向外围区域蔓延扩散两大趋势;③不同类型港口物流企业的区位选择有明显差异：货代型物流企业主要分布在中心商务区,仓储型物流企业主要临港分布,运输型企业选择临近沿交通干道布局,综合型物流企业的分布没有明显的区位倾向;④ 政策因素、土地价格、城乡差异、临近港口、经济潜力和工业结构都不同程度地影响港口物流企业的空间分布,而交通便利没有表现出相关性。