邻近性对人口再流动目的地选择的影响

中国人口流动进入总量稳定下的空间调整新阶段,存量流动人口的再流动成为塑造人口和城镇化格局的主体因素。本文从户籍地和前期流入地两个基点出发,综合考虑地理、制度、信息、社会、认知等维度,构建了双重多维邻近性影响人口再流动目的地选择的理论框架,利用全国流动人口动态监测调查数据和嵌套Logit模型开展实证研究。结果表明：双重多维邻近性对人口再流动的空间选择具有显著而稳健的影响。人口再流动时,会选择与自身知识水平更匹配、与户籍地和前期流入地都更近、信息联系都更强的城市,但社会联系仍主要依靠老家。流动人口具有回到户籍所在省（区、市）的主观意愿,但省内城市普遍机会不多、环境欠佳,缺乏吸引力。相对而言,女性对同乡网络的依赖高于男性;新生代流动人口在很多方面继承了老一代的特点,甚至比后者更依赖老家的信息和社会联系;高学历流动人口在流入地的深度社会融入使其能够利用本地化社会资本,再流动的空间选择也与流入地居民更为类似。     

多维邻近性对流动人口回流意愿的影响——基于中国流动人口动态监测数据的实证

随着城市产业转型升级和县域经济快速发展,人口回流已成为现阶段中国人口迁移与流动过程中的重要组成部分,回流劳动力是乡村振兴和新型城镇化的重要力量,对于区域协调发展意义重大。距离是人口流动空间选择的核心解释变量,在多维邻近性视角下探究多种距离对流动人口回流的影响,有利于深化对人口回流机制的理解。论文借鉴多维邻近性分析框架,基于2016年中国流动人口动态监测调查数据,采用二元Logistic回归模型探究地理、制度和社会邻近性对流动人口回流意愿的影响。研究表明：① 回流群体主要是受教育水平较低的大龄已婚流动人口,其在劳动力市场不占优势,但家庭对其情感需求与依赖较大,回流意愿明显。② 不同维度邻近性均对流动人口回流意愿有较强解释力,地理、制度和社会邻近性对回流意愿均有显著负向影响,长距离跨省或跨方言区迁移的劳动力回流意愿更为强烈。③ 不同邻近性对回流意愿的影响存在群体异质性。高学历群体回流意愿受其所在流入地参保情况的抑制,同时受到方言和地理距离的不同影响;新生代流动人口则较易受非正式制度邻近性影响而选择回流;长期外出劳动力的回流意愿会因其已熟悉流入地方言并在流入地积极参保而降低。     

利用排序多元Logit模型研究城市居民的 居住区位选择

本文将北京、上海、广州、武汉和重庆五城市的居住区位调查数据,利用排序多元Logit模型研究城市居民对居住区位的选择行为进行了实证分析。影响区位选择的因素可归纳为家庭层面和城市层面两部分,前者包括收入、工作地点、对环境的偏好等,后者则包括住房价格、城市扩张程度、郊区市政设施便利程度等,实证结果表明这些因素的影响都是显著的,且符合理论预期。收入较高的群体仍喜好选择距离城市中心偏近的居住区位,郊区基础设施和公共服务设施的不完善是制约其向郊区转移的主要因素。这些实证结论能够对城市发展布局和居住用地的规划开发起到决策支持作用。     

中国城-城流动人口社会融合的空间结构与地域模式

基于对城-城流动人口社会融合的重新理解,依据2017年中国流动人口动态监测调查数据,从客观和主观视角对现有维度进行二分类,构建包括客观层面和主观层面的城-城流动人口社会融合评价指标体系,采用均方差权值法、空间自相关和泰尔指数,探讨省域尺度上城-城流动人口社会融合的空间结构特征与地域模式。结果表明:(1)在组间差距的作用下,城-城流动人口社会融合的综合水平、客观维度、主观维度发展程度均表现出典型的非均衡性;(2)城-城流动人口社会融合的综合水平、客观维度、主观维度都存在显著的空间集聚特征和明显的集聚中心,但三者间的集聚呈梯度下降态势,区域粘滞水平是主导机制;(3)城-城流动人口的社会融合呈现出明显的首位特征和长尾特征;(4)可划     

多维邻近性对产学研合作创新的影响--广州市高新技术企业的案例分析北大核心CSCDCSSCI

多维邻近性是研究产学研合作创新影响因素的恰当的分析视角。构建"多维邻近→互动学习→合作程度"理论分析框架,运用多案例方法研究多维邻近性对项目形式的产学研合作创新的影响。研究表明:(1)地理邻近、认知邻近、社会邻近对产学研合作程度的提升均有积极影响,但在技术创新的不同阶段存在差异。(2)互动学习对多维邻近与产学研合作程度具有显著的调节作用,在内容、方式、强度上有明显的阶段性特征。(3)地理邻近、认知邻近、社会邻近对产学研合作程度的交互影响呈互补效应或替代效应,在特定情况下存在阶段性差异;互补效应的积极影响通常优于替代效应。     

多维邻近性、贸易壁垒与中国—世界市场的产业联系动态演化

随着中国经济步入新常态,中国嵌入世界生产网络的既有模式遭遇内部红利消失与外部贸易摩擦的双重困境,探讨中国同世界其他国家/地区间的产业联系特征及其动态演化机制,对寻找中国产业对外联系的破局方向至关重要。基于1995—2014年世界投入产出表数据库,从国家尺度刻画世界产业相互依赖网络,并着重关注中国在这一格局中的角色与地位演变。研究发现：① 1995—2014年中国从世界生产联系网络的边缘国家演变成为沟通东亚、东南亚地区与其他新兴市场的桥梁,并从美欧主干联系的“局外人”升级成为链接欧美产业网络的重要枢纽。而2015—2019年中国对外产业联系拓展逐渐进入曲折发展的瓶颈期。② 从供给角度看,中国基础资源行业和制造业正不断嵌入世界生产网络的供给侧。相比之下,中国大部分服务业对世界产业网络的供给能力低于世界平均水平。③ 从需求看,中国作为“世界工厂”与基础设施建设大国,在制造业与基建方面具有世界性的影响力,然而中国的交通、物流、金融等生产型服务业的国际影响力在2005年后逐步下降。④ 中国产业获取本地附加值总体持续增长,但附加值捕获的效率较低。在此基础上,本文探讨了多维邻近性、贸易保护对中国—世界产业联系的作用,发现：中国对外产业联系的演化受地理、认知、社会与制度4个维度的邻近性影响并形成路径依赖。其中地理与认知邻近性的影响最为广泛,而社会与制度邻近性仅对产业联系形式更加复杂的中间生产联系与发展较为成熟的最终需求联系有促进作用,技术贸易壁垒与反倾销调查会削弱中国对外产业联系;卫生安全检疫措施对最终市场需求联系有显著削弱作用,而对中间产品生产联系的作用并不显著。综上所述,生产型服务业与总体附加值获取效率是中国对外产业联系拓展的潜力方向,而内销—出口平衡与多元化的产业发展策略是中国对外产业联系拓展的合理举措。     

市场间邻近性与广东省出口企业的地理集聚

对外贸易是塑造广东省产业空间分布格局的重要力量,深入地探讨出口贸易与广东省企业集聚的内在联系机制,具有重要意义。本文从出口市场与本地市场之间的多维邻近性角度,为广东省的企业集聚发生机制提供了新的解释,具有一定的理论与政策参考价值。本文认为,企业的出口市场与本地邻近性越低,企业自身越难以远距离地直接获取关于目的市场的出口知识。在这种情况下,企业为了实现出口的成功扩张,其在空间上倾向于集聚分布,以在本地获取相关知识的溢出。基于2000—2016年中国海关进出口贸易数据,本文对广东省出口企业的外部出口市场格局以及内部空间集聚格局进行了描述,并实证测度了企业的出口市场与广东省在地理、经济、文化、政治和制度五个维度上的邻近性与企业地理集聚水平之间的关系。特别地,本文运用DO方法对企业集聚水平进行定量测度,还原了企业集聚的原始微观形态,一定程度上弥补了现有对于集聚水平测度方法的不足。描述性分析表明,一方面,广东省企业的出口市场具有多样化的特点,其扩张一定程度上遵循“邻近性”原则;另一方面,广东省的企业空间分布呈现明显的“核心-边缘”格局。实证结果表明,当出口至与本地在经济、政治和制度三个维度上邻近性较低的市场时,企业在本地更加集聚。市场间地理和文化邻近性对企业集聚水平的影响不显著。同时,该影响效应在出口市场为发达地区和发展中地区的企业样本中具有差异。     

基于Logit 模型的世界主要作物播种面积变化模拟

农作物播种面积动态变化因其重要性已经引起了国内外学者的广泛关注。从“人-地 关系”中人的角度出发, 利用多元Logit 模型初步建立了全球尺度的农作物播种面积变化模 拟系统, 分析研究了未来30 年内世界主要农作物播种面积变化的数量特征和空间格局。模型建立思路是: 作物播种面积变化是农户作物选择行为的直接结果, 而选择何种作物进行播种是由作物效用决定的。因此, 利用离散选择理论, 选择影响作物效用大小的主要解释变量建立效用函数, 动态模拟农户作物选择行为, 并得到这种选择行为所带来的农作物播种面积变 化的时空特征。模型建立后, 利用联合国粮农组织(FAO) 2001-2003 年统计数据和2001 年MODIS 全球土地覆盖数据产品对模型结果进行验证, 结果表明模型运行可靠, 和实际状况吻合较好, 可以应用于未来情景模拟分析。其后, 以5 年为步长, 模型对世界四大作物(水稻、玉米、小麦和大豆) 在2005-2035 年间的播种面积动态变化进行了模拟, 从全球作物总播种面 积变化差异、四大作物播种面积变化的区域差异和不同区域内四大作物播种面积变化差异等方面进行了分析研究, 结果表明: 不同作物播种面积变化的数量特征和空间格局是不相同的。 虽然目前模型还存在一些不确定性, 但仍然能够在一定程度上为理解现在和未来农业土地利用的复杂动态变化提供帮助, 模拟结果可为有关部门提供决策支持和信息服务。     

基于Lancaster特性理论的旅游目的地选择模式——理论分析与江西省旅游客流的实证研究

针对传统旅游需求研究中对消费者与产品的属性和旅游流的时空特性的忽视,本文基于Lancaster的消费特性理论和旅游目的地映象理论,提出了旅游流的目的地选择的概念模式和分析模型,进一步拓展了Lancaster的消费特性理论在旅游中的应用,并以江西省国内入游旅游流为例进行了实证研究。     

多维邻近性对区域创新合作网络形成的影响——基于江浙沪医学科研机构的实证

本文以Web of Science数据库的合著论文信息为基础构建江浙沪区域医学科研机构合作网络,采用计量分析与半结构化访谈相结合的方式从宏观和微观层面考察多维邻近性（地理邻近性、制度邻近性、社会邻近性、认知邻近性和文化邻近性）对该区域医学领域创新合作网络形成的影响,并进一步讨论了地理邻近性和非地理邻近性之间的交互效应（替代效应或互补效应）。综合定量与定性分析结果,研究发现：① 地理邻近性、制度邻近性、社会邻近性和认知邻近性对该区域医学创新合作网络的形成有促进作用,而文化邻近性的作用不显著;② 地理邻近性与制度邻近性之间存在替代效应;③ 地理邻近性与社会邻近性、认知邻近性之间均存在互补效应;④ 地理邻近性与文化邻近性之间不存在显著的交互效应。     

旅游者目的地选择影响因素分析

该文旨在提供旅游者目的地选择中实际消费行为的经济学解释。介绍了旅游者目的地选择模式的理论构建，分析旅游者目的地选择过程中的主要影响因素，它包括：花费与时间限制、旅游价格、消费者偏爱、旅游产品质量、信息与广告、旅游城市化及新旅游目的地的出现等。     

入境旅游者目的地选择影响因素及地域差异研究

为了提高我国国际旅游的产业化水平,以入境旅游典型区域收集的第一手数据为基础,应用计算机数理统计方法,系统分析了入境游客目的地选择的影响因素。结果发现,旅游交通、旅游服务和设施等促成因素构成了目的地选择的核心影响因素;产品价格、旅行时间和旅行距离等限制性因素的作用位居第二层次;而旅游景区、东道主好客性等核心吸引物的作用最小。由于经济、社会、文化背景和旅游者个体特征的差异,欧美等洲际客源在选择目的地时更多地考虑吸引物因素;而洲内客源则更多地考虑限制性因素。     

海滨旅游目的地竞争力影响因素实证分析

为把握海滨旅游目的地竞争力各影响因素之间的逻辑层次关系以及影响因素与竞争力的相关性,通过问卷调查,借助SPSS13.0统计软件进行因子分析。结果表明,海滨旅游目的地竞争力的影响因素可归纳为11项公共因子,按其对海滨旅游目的地竞争力影响程度大小依次为自然吸引物、资源与环境维护、社会灾难、目的地可进入性与知名度、目的地经营管理、旅游服务设施、旅游发展保障因素、目的地组织及其相关政策、目的地基础设施、人文吸引物、物价水平。     

旅游目的地形象与目的地感知吸引力关系——以厦门市为例

为明确目的地形象的细分维度与目的地感知吸引力的关系,以厦门市为例,基于问卷调查,利用Logistic回归模型实证研究认知形象、情感形象、总体形象对目的地感知吸引力的影响。结果表明：1）目的地品牌、自然和文化2个认知形象因子对目的地感知吸引力有显著正向影响,休闲娱乐和接待环境2个认知形象因子对目的地感知吸引力没有显著正向影响;2）情感形象、总体形象对目的地感知吸引力皆有显著正向影响;3）情感形象对目的地感知吸引力的影响大于认知形象对目的地感知吸引力的影响。     

旅游目的地标志景区测度模型及广州实证解析

标志景区是旅游目的地的符号象征,成为人们感知和认识目的地的重点对象.通过对标志景区概念及其主要特征的认知与界定,选取市场影响度、价值贡献度、旅游吸引度和其他因素作为一级指标因子和12个测量指标建立标志景区测度逻辑模型,运用AHP方法确定模型中各因子权重,建立标志景区计量模型.以广州作为案例,对候选标志景区测度值进行解析,广州重要标志景区有越秀公园、广州塔、陈家祠、中山纪念堂、白云山风景区、北京路步行街、黄花岗七十二烈士陵园、南越王博物馆.     

基于游客感知的成都旅游目的地认知形象演变研究

基于在携程旅行网(Ctrip.com)上收集的2000-2019年成都相关游记,通过构建旅游目的地认知形象维度分析框架与专属的分词词库,运用游客感知偏好标准差椭圆(SDE)和文本分析,从时空维度探究成都近20年旅游目的地认知形象的演变.总体上,认知形象呈现丰富化趋势,其时空演变具有以下特征:1)游客偏好向"体验游"转变...     

Regularities in Spatial Information Processing: Implications for Modeling Destination Choice

This paper investigates the determinants of spatial knowledge and how our knowledge of space varies according to geographic location. By using data on U.S. city names recalled at 22 test locations, a multivariate model of the information surface specific to each test location is calibrated. This model links the probability of a city being recalled from memory to its distance from the test site, its population size, its location with respect to other cities, and whether or not it is a state capital. The paper then suggests that these recall data provide information on spatial knowledge surfaces from which large-scale spatial choices, such as migration destinations, are made. Results from the analysis lend further evidence to the idea that spatial knowledge is stored and processed hierarchically and that individuals underrepresent information in large clusters. Consequently, the results have important implications for modeling any spatial behavior based on individuals' spatial information surfaces. In particular, the results cast further doubt on the validity of traditional large-scale spatial choice frameworks and lend support to the competing destinations hypothesis.