城市内部研发密集型制造业的空间分布与区位选择模式——以北京、上海为例

基于微观企业数据对北京和上海研发密集型制造业空间分布的特征和影响因素进行分析,进而揭示其区位选择模式差异。研究发现,北京企业集中分布特征明显,热点区主要位于核心城区及近郊的少数地区,并形成以中关村-上地为中心的集聚格局;上海企业表现为集中与扩散并存,热点区在郊环线以里区域零散布局,并形成以漕河泾和张江为双核的联动共生集聚格局;北京和上海企业均存在开发区和交通指向性以及路径依赖,与此同时,上海企业还具有学研机构和老工业区指向性以及郊区化现象,北京企业则出现逆郊区化。研发密集型制造业在北京和上海分别形成以开发区为空间载体的“紧凑型-中心性”模式和以开发区、学研机构和老工业区为多元空间载体的“离散型-郊区化”模式。不同行业企业基本符合总体特征,但又呈现一定的特殊性。     

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。     

上海互联网新创企业的时空演化及影响因素

基于互联网经济转型和信息技术浪潮下的创新创业活动已成为社会广泛关注的热点。论文利用上海互联网新创企业数的截面数据,采用核密度估计、Ripley's K函数、负二项回归模型等方法探究互联网新创企业的时空演化特征与区位影响因素。结果表明：① 时序变化上,互联网创业在2010年后进入活跃期,行业分布与全国创业形势及上海产业导向相一致。② 空间演变上,整体呈现“大集聚小分散”的分异特征,企业高度集聚于中环线内的同时向郊区中心镇和新城扩散。中心城区企业集聚强度不断增强,集聚规模由4.5 km扩张到6.5 km;在空间上由相对均衡向多中心集聚的形态演变。黄浦-静安-徐汇片、五角场、陆家嘴、张江和漕河泾等5大核心集聚区以其特定的资源优势获得互联网新创企业的青睐。③ 孵化环境、生活环境、商务环境、投资环境等构成互联网创业活动的外部环境需求;产业集聚、技术因子和土地价格等对互联网新创企业区位分布产生了显著影响。     

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.     

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。     

北京市风险投资的空间分布与合作网络研究

国内外有关风险投资(VC)空间集聚的研究大多基于国家层面,本文基于北京市VC机构的位置和联合投资信息,运用本文空间分析与社会网络分析技术,研究VC机构的空间集聚和合作网络。空间分析发现,VC机构主要集聚在CBD、金融街、中关村三大核心区;在时间尺度上呈现分散—集聚—再分散的趋势。其中,国资机构主要集聚于金融街,外资机构主要落户于CBD,且以私募基金(PE)类机构为主;中关村则依托高新技术成为创新型企业的融资区。叠加合作网络后进一步发现,城市尺度下的VC机构合作并不受地理区位限制,并且各个VC集聚区之间关系颇为紧密。按“中心度”到“边缘—核心”的递推分析表明,外资机构在北京市风险投资合作网络中具有突出地位,其对联合投资的偏好主导了网络的形态。国资虽占据了部分网络节点但核心地位不够突出,而本土民营机构虽然数量较大但在网络中多处于半边缘位置。     

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。     

上海外资生产空间演变及影响因素

利用2004 年经济普查数据对上海制造业外资企业的空间分布、区位选择及其空间效应进行了研究。空间分布结果表明,20 世纪90 年代以来,上海外资企业在分布上表现出明显的郊区化和向近郊区局部地区(尤其是园区和新城) 集聚的特征,并形成了沪西南、浦东和沪西北3 大集聚区;制造业外资企业的分散和集聚推动了上海外资生产空间的郊区化重组。对制造业外资企业区位选择影响因素的分析显示：上海制造业外资企业区位选择是经济全球化与地方政府互动的过程;具体来说,传统区位因素作用在逐渐减弱,制度因素和集聚因素的作用在不断增强;制度因素内部产业优惠政策对外资的吸引力强于空间优惠政策,而国家级园区优惠政策对制造业外资企业(尤其是高技术外资企业) 的吸引力则强于市级园区,上述研究对上海未来的产业及外资引进政策都具有重要的参考意义。     

街道尺度下的零售商业中心热点识别与业态差异——以武汉市为例

城市零售商业的空间分布是现代城市发展的重要研究领域,科学分析城市零售商业的集聚特征,有利于优化城市用地布局及合理配置城市商业资源。基于POI数据,以武汉市街道为研究尺度,通过核密度估计、空间自相关分析以及Ripley’s K函数来识别武汉市零售商业中心热点和分析各业态之间的差异。结果表明:(1)武汉市零售商业在空间分布上表现为“大集聚、小分散”的特征,集聚趋势和扩张态势并存,在中心城区集聚特征明显,并形成多个次级集聚中心。(2)全局空间自相关分析结果显示Moran’s I为0.385,说明武汉市零售商业分布存在正的空间相关性,局部空间自相关分析表明高-高集聚区的街道集聚特征明显,但其辐射带动作用较弱,极化现象明显。(3)零售商业分布的“中心-外围”结构明显,零售商业集中区主要分布在以江汉路商圈为核心的10 km圈层范围内,由中心城区向远城区递减。(4)不同距离下各业态空间集聚存在差异,商场、超市进行区位选择的范围较小,便利店、家居建材市场、专卖店的距离范围较大。     

兰州市都市型工业空间分布及区位选择

作为现代经济体系重要组成部分的都市型工业,具有独特的空间布局与区位选择偏好。基于微观企业数据,采用区位熵、热点分析和条件Logit模型,对兰州市都市型工业企业的空间分布特征及其区位选择的影响因素进行分析。研究发现：(1)兰州市都市型工业企业整体分布呈“一心两翼”的空间集聚特征,中心城区、近郊区和远郊区企业数量和密度相差不大,但随着空间尺度的缩小,区县尺度上的差异较为明显,街道尺度上的差异则更为显著。(2)从各行业来看,食品加工和室内装饰用品制造业在市域各个圈层均有热点集聚区分布,服装制造、工艺旅游用品和电子信息制造业主要在中心城区集聚,而包装印刷和化妆洗涤用品制造业则主要在近郊区和远郊区集聚。(3)都市型工业企业在区位选择过程中主要受到地方化经济、城市化经济、基础设施、政策规划和郊区化的影响,技术创新对其区位选择的影响较小。(4)从各行业来看,空间距离、历史区位、基础设施等对劳动密集型的服装制造、食品加工、包装印刷、室内装饰用品和工艺旅游用品制造业的区位选择影响较为显著,资本技术密集型的化妆洗涤用品、电子信息制造业则更加关注政策规划和技术创新因素。     

京津沪渝创新型城区研发产业集群研究

依据统计数据考察京、津、沪、渝创新型城区内6477 家研发企业的空间分布和集群模式,发现四个直辖市的研发产业高度集中在北京的海淀区、天津的滨海新区、上海的杨浦区和重庆的沙坪坝区。其中,海淀区、杨浦区和沙坪坝区都位于中心城区,拥有较为发达的市场经济,同时区内众多的高校和研究所也提供了优越的知识溢出环境,在市场和资源这2 个重要的"内生条件"下,空间集聚模式属于内生型集群型。依据发展阶段的不同,其内生型研发产业集群模式可分成3 个阶段,即初级阶段的"沙坪坝区单极增长模式"、中期阶段的"杨浦区多核协同模式"和成熟阶段的"海淀区簇团网络模式"。滨海新区则表现为"卫星平台模式"的空间形态和结构。知识溢出和产业基础在一定程度上决定了上述研发产业集群的形成,同时政策驱动和城市规划起到了重要作用。     

多尺度视角下长株潭城市群工业旅游空间布局及联动模式

采用最邻近指数、泰森多边形、核密度估计、缓冲区分析等方法,基于城市群、县（市）、地区等多尺度对长株潭城市群不同类型工业旅游的空间布局特征及联动模式进行系统研究。结果表明：① 长株潭城市群工业旅游可划分为工业旅游示范点、工业遗产和工业区等3种类型,空间分布上均呈现为集聚态势,且总体集聚程度较强,具体表现为：工业旅游示范点>工业遗产>工业区。② 工业旅游形成“中心集聚?外围分散”的空间布局,分布密度由城市群中部向周边递减,中心城市向县、县级市递减。③ 从多尺度视角来看,工业旅游空间布局在城市群尺度上呈“团状”,县市尺度上呈“孤岛状”,地区尺度呈“块斑状”。基于以上结论,提出工业旅游的点?轴联动、集聚联动和一体化联动模式。     

大都市旅行社业空间分布及其演化——以上海市为例

通过对上海市旅行社长期数据的收集与整理,运用GIS 地理空间分析方法,分析大都市旅行社空间分布格局及其演化,探讨旅游产业空间分布及其演化的影响因素。结果显示：上海市旅行社空间分布由初始的“单核心集聚中心,两次级集聚中心,各集聚中心分散”的分布格局,发展到当前的“环形核心集聚区,C 型次级集聚环,各集聚中心连接”的总体空间分布格局。旅行社空间扩张方向上,由市中心不断向西、向西南的扩展趋势更加明显,向东、东北方向扩展较弱。旅行社空间扩张趋势上,向各级商业区、景点景区、人口聚集区等周围不断扩散。旅行社空间集散的总体演化特征呈现出由分散―低集聚―高集聚的演化态势,并且集聚程度不断加强。旅行社产业空间布局及其演化受到城市空间格局、人口分布、区域开发、旅游资源、接待能力、交通等综合作用的影响。     

上海市上市企业总部的区位分布与影响机制

大企业总部在城市内部的分布既受城市发展的影响,又是重塑城市空间格局的重要力量。基于历年上海市上市公司数据,探讨上海市的上市公司总部区位分布特征及影响因素。上市企业总部在上海呈显著的中心型分布,多数总部集聚在中心区,且总部密度随到城市中心距离的增加而迅速降低。企业总部分布还呈现强烈的接近交通干道和开发区集聚的倾向。计量模型结果表明,企业所有制条件、上市时间、企业规模、行业类型显著影响上市企业总部的区位分布,通常国有企业、规模较大的企业和上市时间较早的企业更倾向于布局在中心城区区位条件更加优越的地区,形成总部分布的二元结构。市场化改革和规划下不同类型企业的主从秩序可以解释这种企业总部分布的核心边缘二元结构。     

上海市经济发展的空间分析

本文着重于空间分析阐述上海市经济发展、城镇化和今后发展方向。“背靠陆地、面向海洋、依临长江、内怀黄浦”是对上海市空间优势的总结。上海城镇化过程发展很快,已经形成了由中心城市、近郊工业区、远郊卫星城镇、县城或县属镇、乡所在地或农场集镇五个等级的城镇空间结构。开发外围空间,增加人口和经济的离心倾向是上海今后主要的发展方向。     

上海从业劳动力空间分布变动分析

根据地方专业化指数与负指数函数模型方法, 利用上海市1996 年和2001 年两次基本单位普查基于工作地的从业劳动力数据, 分别以不同圈层、区县及乡镇街道为基本地域单元, 系统地考察了1996~2001年间上海从业劳动力的空间分布及其变动特征。发现上海从业劳动 力分布总体上呈都心区密度最高、由此向外依次降低的负指数函数分布的圈层结构模式。其 变动呈现都心区密度下降、周边地区上升、从业劳动力由都心区逐步向周边地区扩散的均衡化趋势。第二、三产业从业劳动力的分布变动互不相同: 第二产业主要表现为由中心城区向郊区扩散的较大范围的单向均衡化变动; 第三产业从业劳动力空间分布的变动则相对更向中心城区集聚, 表现为在距离市中心15 km 圈内由都心区向其边缘区扩散、15 km 圈以外地区特别是远郊区则反呈趋向中心城区的集中化变动。上海城市功能分异正向中心城区以“商” 为主、郊区以“工”为主, 空间模式由单中心结构向多中心结构演变。从业劳动力的这种空 间分布模式及其变动趋势, 基本符合大城市空间发展的一般规律。     

世界一流大学空间集聚对研发密集型企业空间布局的影响——以美国为例

以美国为例,运用矢量数据符号法、核密度估计,结合负二项回归模型,研究世界一流大学空间集聚对研发密集型企业空间布局的影响,得出以下结论：① 美国一流大学和研发密集型企业高等级集聚区主要有东北沿海大都市带、硅谷地区、芝加哥都市区和洛杉矶都市区,两者呈现高度的空间集聚性和空间匹配性。② 美国研发密集型企业偏向于选择与自身从事研发领域相关的一流学科空间集聚区进行布局。③ 美国一流大学和研发密集型企业的高值热点区集中在硅谷地区,呈半圆形辐射状,较高值热点区主要分布在东北沿海大都市带,呈带状辐射。④ 为寻求创新资源禀赋,获取知识溢出经济,共享创新基础设施,降低技术转移成本,获得创新集群优势,研发密集型企业优先选择一流大学集聚区进行空间布局。