广州市商业型健身房空间分布及其影响因素

以百度地图网页上采集的POI数据和第六次人口普查数据为基础,借助ArcGIS 10.2和Geoda软件,通过核密度分析、方向分布分析、缓冲区分析、近邻分析和空间自相关等方法,对广州市商业型健身房的空间分布特征进行研究,结果表明：广州市商业型健身房在空间分布上呈现“中心圈层＋外围组团”结构,存在空间集聚现象以及沿城市干道和地铁站分布指向性不明显而呈现临近住宅小区分布指向性。在广州市商业型健身房空间分布的影响因素方面,经过模型比较,选择空间滞后模型对其进行定量分析,结果表明：人口规模与受教育水平对广州市商业型健身房的空间布局影响显著,而区位因素和社区环境影响力较小。     

中国区域工业全要素生产率的空间计量经济分析

全要素生产率(TFP)是一个国家或地区经济增长质量和技术进步、管理效率提高的重要标志,正确、科学测算TFP对区域经济增长和技术进步及政策研究非常重要。运用空间统计和空间计量经济学的空间自相关Moran指数、空间滞后模型和空间误差模型方法,基于2003年中国大陆31个省、直辖市和自治区的工业企业统计数据,对中国大陆省级区域工业全要素生产率进行了空间计量经济测算分析。结果发现,空间统计与空间计量经济学模型在测算我国省域工业全要素生产率中具有较好效果,利用这种方法测算的2003年中国大陆31个区域全要素生产率的实证结果比较符合工业生产率发展实际;在影响我国省域工业生产率的因素中,工业资本投入是造成工业经济增长率在东中西部地区之间和各个省域之间存在巨大差异的主要原因;劳动生产率水平偏低是制约我国省域工业生产率提高的主要瓶颈因素;2003年我国省域工业生产率增长是由资本和技术共同推动的。     

城市商业土地级差地租的GIS评价方法研究

本文尝试在地理信息系统的支持下，以商业土地级差地租为研究对象，通过建立土地、效能和人口等空间数据库，分别对商业区位，交通和人口三个评价因子定量化，并采用地理环境２辨识模型建立了综合评价指标来进行城市商业地租的等级划分。本文同时还以上海市普陀区为例，讨论了运用地理信息系统软件ＡＲＣ／ＩＮＦＯ进行数据提取的一系列方法，最后，建立了该区土地等级空间数据库，并根据输出的土地等级分布图初步分析了土地规划方向     

广州市商业业态空间形成机理

以产业、用地、交通、行为、历史和文化为影响要素,分析多要素共同作用下广州市商业业态空间形成的机理,并对业态空间的效益进行评价。提出并界定了研究概念,从广州土地供应的数量、结构、分布等角度,分析了城市用地扩展与商业业态空间的关系,并总结指出：商业与房地产业具有空间共生性,相关产业的整合程度影响零售空间的发展水平。在交通网络建设对业态空间的影响方面,认为城市对外交通干线主要影响批发空间的格局;对内交通干线则直接引导零售空间的拓展方向。在行为对业态空间的影响方面,消费者的消费需求和出行倾向促成零售空间的功能分化。作者还探讨了城市历史文化与商业业态空间的关系,认为广州市区逐渐形成“传统商业街→现代购物中心→仓储式商场”的地域结构。最后,概括了多要素影响下商业业态空间的形成机理,并通过效益分析对商业业态空间进行评价。     

广州市消费者行为与商业业态空间及居住空间分析

商业业态空间和居住空间是城市空间结构研究中的两个重要领域, 通过分析居民微观行为解释实体空间是近年来城市商业业态空间和居住空间研究领域中越来越多被使用的研究 方法。以联系商业业态空间与居住空间的纽带-消费者行为作为切入点, 选择广州市8 个街 区的1428 位居民为调查对象, 研究二者的特征及关系。通过典型街区的问卷调查分析表明: ①居民购物出行方式选择、出行距离和多目的出行与所处街区的类型、区位、周边服务配套 和城市商业业态空间等存在密切的关系。②商业空间的等级体系清晰存在, 老城区传统商业中心仍存在较强的吸引力; 20 世纪80 年代以后形成的新商业中心区次之, 二者在吸引人群 的类型上存在差异; 次一级商业中心区和日常生活服务配套区在为居民提供日常消费服务方 面扮演着重要的角色。③城市新商业中心和外围商业次中心的在服务能力和提供的业态类型 上还存在不足, 使其服务供给与周边居民的购物需求之间存在某种程度的不匹配, 引发对老 城区的过度依赖。④外围商品房小区和政府规划建设的经济适用房小区周边的商业配套不足, 增加了居民日常生活成本。通过对居民出行空间的分析, 可以从另一侧面剖析城市的空间结 构及其发展演变的动力机制。     

北京市域制造业的空间演化特征

北京市域制造业在结构调整的同时也在不断发生空间格局的变动。在京津冀协同发展战略的推进下,北京非首都功能疏解不断加速,将进一步加剧北京制造业产业结构的调整,进而影响空间格局的演化。利用2008年和2013年北京市经济普查数据中街道、镇乡的制造业大类的就业数据,从街乡的尺度,分析探讨北京市域内制造业的空间演化特征与趋势。研究显示：2008-2013年北京市制造业的产业结构和空间结构均趋向集聚,增长产业是制造业空间集聚的主导力量,在引导制造业空间进一步集聚的同时,形成了明晰的空间分异,增长产业更加趋向于在专门化程度更高的地区集聚,就重点街乡来看,北部地区的空间发展趋势将较为稳定,南部地区可能成为未来需要重点关注的高变动区域。     

2000―2010年广州人口空间分布变动与多中心城市空间结构演化测度

基于广州市第五次和第六次人口普查中的常住人口数据,运用空间分析法、单中心密度模型和多中心密度模型分析法对广州市人口空间分布和多中心城市空间结构进行研究。结果表明,研究时段内广州人口空间动态变化表现为“内圈层（近郊区）快速增长、外圈层慢速增长、核心圈层（核心区）和外圈低速增长”,核心圈层的人口继续增长并向四周扩散,表明广州人口变动的郊区化现象明显,已呈现多中心特征,由2000年的“1个中心（人民公园）2个次中心（白云区的新景街和海珠区的凤阳街）”演变至2010年的“1个中心（人民公园）4个次中心（白云区的同德街、海珠区的凤阳街、天河区的棠下街和沙河街）”,次中心的人口集聚功能逐渐增强,对城市人口分布影响逐渐增大。     

世界城市产业发展导向下的海淀区人口调控研究CSSCISSCI

文章对世界城市目标背景下的海淀产业发展进行了耦合度解析,在此基础上,通过就业弹性系数、产业与就业结构偏离度分析、三次产业与就业的回归分析来测度海淀区相关产业的人口带动作用,由此分析目标导向下的海淀人口发展预期,根据研究结果,海淀区应基于产业结构优化的视角进行人口合理增长引导,建构海淀区人口可持续调控体系;疏解城市功能,疏导人口合理分布;坚持人口质量和结构的多元调控政策;构建外来人口服务管理系统。     

广州购物中心时空演变及对城市商业空间结构的影响研究

以购物中心为研究对象,选择广州为案例地,采用ArcGIS和SPSS软件进行空间属性表达和统计分析,探讨购物中心时空演变特征及与城市商业空间结构的关系,得出以下结论：广州购物中心数量及规模增长呈现出周期性和跳跃性的特征,购物中心的分布主要集聚于中心城区,其空间分布格局正逐步由集聚中心城区向集聚与扩散并存的方向发展。从购物中心时空演变的影响因素分析,人口规模与购物中心数量及规模存在显著的正相关性,购物中心空间布局的交通指向性明显,购物中心时空演变还受城市空间发展战略、城市用地结构调整影响较大,而消费者一站式购物、体验消费趋势也对购物中心空间布局以及经营产生重要影响。最后,探讨了购物中心发展对城市商业空间结构的影响。购物中心发展促进城市商业中心等级体系呈现扁平化,有利于城市多中心商业空间结构体系的形成,与此同时,购物中心也影响了城市商业业态结构,提升了商业中心现代化水平。     

城市昼夜人口空间分布的估算及其特征——以北京市海淀区为例

城市人口的空间分布特征及昼夜差异是配置城市公共基础设施及公共服务设施和制订城市公共安全应急保障方案的重要依据,也是城市地理研究领域的前沿方向之一。但由于国内目前没有区分昼夜的人口统计数据,城市昼夜人口空间分布的相关研究难以开展,极为薄弱。本文以土地利用类型为媒介,构建基于不同类型城市人口时空行为特征的城市“人口-昼夜-土地利用”关系模型和基于差异化面积权重的城市人口空间化模型,旨在以格网为单元来估算城市昼夜人口并分析其空间分布特征。同时,以北京市海淀区为例开展实证研究,估算了海淀区的昼夜人口规模,分析了城市昼夜人口的空间分布特征及其空间耦合关系。结果表明:① 城市昼夜人口的空间结构存在显著差异,白天人口相对于夜晚人口具有更广泛的分布范围,并具有更显著的集聚特征。② 城市昼夜人口表现为多种空间耦合关系,包括“三明治”模式、“镶嵌”模式、“辐合”模式、“单体”模式等。③ 城市路网的昼夜利用与人口的昼夜分布有较高的相关性,白天人口分布对路网扩张有显著影响。城市昼夜人口的空间分布折射出中国城镇化进程中诸多因素,例如“旧住宅区”的分布、产业新区的建设、城乡发展差异等,以期对相关的研究提供参考。     

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。     

土地利用变化的地形梯度特征与空间扩展——以北京市海淀区和延庆县为例

选择北京市海淀区、延庆县作为研究区,利用1992年、2002年遥感影像数据,借用地形位梯度指数,研究了土地利用变化的地形梯度特征及其空间扩展形势。研究表明:(1)海淀区建设用地受到经济和社会发展驱动明显,表现出既向低地形梯度位也向高地形梯度位扩展;但农业用地、果园因建设用地扩展受到挤压,表现为向更高地形位扩展态势;林地在高地形位得到了明显恢复,也有向更低的地形位扩张的趋势,但灌草地和未利用地在中高地形位受到林地挤压,低地形位受到农业用地、果园挤压,优势地形位明显萎缩;(2)延庆县建设用地扩展受地形位驱动作用明显,主要集中在低地形位区域;农业用地主要分布在较低地形位上,变化不大;果园在经济发展需求驱动下,向更高地形位扩展;林地在较高地形位得到较好恢复,对灌草地、未利用地产生了挤压作用,使得灌草地、未利用地在中高地形位的优势度降低,优势分布区间趋于萎缩。     

北京城市舒适性、差异性与创新能力的关系

城市舒适性对城市创新发展有重要影响,但对大都市区内部舒适性及差异性对城市创新能力的影响研究较少。以北京市为研究区域,利用耦合协调度模型和多元线性回归模型分析城市舒适性与创新能力的关系。研究发现：① 北京市总体舒适性分布特点是以中心城区为核心,随着距中心城区距离增加,城区的舒适性水平逐渐降低。② 北京生态环境舒适性呈现从西北地区向东南地区逐渐递减的特点,而人工环境和社会氛围的舒适性由中心向四周地区递减,各区的舒适性水平在空间分布上呈集聚状态,高-高型聚类集中在东城区、西城区、朝阳区、海淀区及丰台区,形成北京市“高舒适性”区域。③ 结合耦合协调度模型发现北京市除平谷区、密云区和延庆区,其他城区目前均处于高水平耦合阶段,海淀区、东城区、西城区、朝阳区、丰台区的创新能力和舒适性发展耦合协调度较高,但北京市各区也存在舒适性与城市创新之间发展相对滞后问题。④ 北京城市舒适性与创新能力存在正相关关系,但不同舒适性要素对创新能力的作用不同,文化教育条件对城市创新能力的影响强度最大,交通便利性和社会氛围对创新能力的作用次之。政策建议是要推进文化教育、交通条件等人工舒适性水平的相对均衡发展,提高各区的城市舒适性,以城市舒适性推动创新能力的提升。     

城市商业型健身休闲场所空间格局及影响机理——以上海市为例

基于百度POI和美团网评分数据,分析上海市商业型健身休闲场所空间格局及影响机理.结果 显示:①上海市商业型健身休闲场所整体呈现核心-边缘格局,黄浦区、静安区、徐汇区、长宁区、普陀区和虹口区的交界处形成了核心集聚分布区.②上海市商业型健身休闲场所分布与高人口密度区、高房价地区、交通网络发达区、住宅小区、写字楼和购物中心等...     

北京城市儿童教育辅导机构的空间集聚及影响因素

教育资源分布的空间均衡关乎社会公平。现有研究主要关注中小学等正规教育设施,对儿童教育辅导机构关注较少。随着教育培训现象越来越普遍,对城市空间功能和社会公平的影响日渐突出,有必要进一步分析其空间集聚特征及影响因素。本文基于2018年北京儿童教育辅导机构POI数据,综合使用核密度、Moran's I指数等空间分析方法,分析北京城市儿童教育辅导机构的空间集聚特征,并构建格网,采用多元回归方法分析其影响因素。结果显示：北京城市儿童教育辅导机构集聚分布在二环至五环内向北延伸的半环状集聚带上;学科类辅导机构在海淀区更集聚分布,艺体类则集聚分布在朝阳区;不同规模儿童教育辅导机构具有不同的空间集聚特征。北京城市儿童教育辅导机构的空间集聚分布是学区、同业集聚程度、房价、交通便捷程度、人口状况等多种因素综合作用的结果;不同学科、不同规模辅导机构集聚的主导因素有显著差异。结果表明课外教育资源存在向重点学区、高级社区空间集聚的倾向,从而可能加剧教育资源的空间不均衡。     

基于手机定位数据的深圳市热浪人口暴露度分析

热浪作为城市化特征灾害之一,严重影响着城市居民的生命健康。目前针对热浪的研究主要聚焦基于静态数据的时空模式、风险管理和脆弱性评价分析方向,对动态人口暴露度的研究尚少。论文基于手机定位数据,首先融合深圳市逐时人口与气温时空分布模型,揭示热浪动态人口暴露度水平;其次,构建基于7类城市兴趣点(point of interest,POI)与不同时段人口分布的地理加权回归模型,初步分析了热浪环境下POI对人群行为模式的影响机制。结果显示：① 相比于基准时段(2018年7月28日12:00~18:00),2018年7月26日至8月1日热浪平均辐射范围在7月29日以8.66倍速增长,至7月30日则以18.93倍速跃至峰值,覆盖区域整体呈现西部高于东部、南部低于北部的特征;② 人口在不同时段均表现为明显的带状聚集分布态势,且人口暴露度与气温和人口的动态演变紧密关联,其暴露度同热浪扩散幅度相似,总体呈2.29倍等比增长,辐射范围包括南山区、福田区、罗湖区等城市商业、工业、住宅中心人口密集区域;③ 同类POI在不同时刻、不同POI在相同时刻对人群减少热浪暴露的移动交互行为具有明显的时空驱动机制差异及选择偏好特征。在持续性城市化背景下,该研究方法可为同类的城市灾害人口暴露度分析提供一定的科学参考。     

基于二分网络的北京公交线路布局的空间依赖性

公交网络运行系统的结构性缺陷常常致使其成为城市交通拥堵的罪魁祸首。传统公交网络空间研究皆将其视为一个独立的交通运输方式,忽视了城市道路网形态与结构的内生作用。本文基于二分网络的思想,通过构建公交线路—城市道路的空间依赖矩阵,引入系列空间依赖度测度指标从局域、全局两个尺度探讨了北京市的公交线路的空间依赖度及依赖的核心空间,并通过社团识别对北京市公交线路的依赖空间进行了划分。结果发现：① 局域依赖度方面,北京市公交线路布局高度依赖度少数城市主干道和城—郊区快速干道,其空间依赖格局形成了以市中心为核心,以城—郊区快速干道为通道的中心—外围的廊道扩散格局;② 全局依赖度方面,北京市公交线路空间布局结构失衡,比较脆弱,受城市道路路面路况影响较大,同时以四环为模糊边界的市中心区域成为北京市公交线路依赖的核心空间;③ 依赖空间划分上,北京市公交线路布局与城市地域空间呈现良好的对应性,朝阳、海淀、三环内（东城和西城）是公交线路布局规模最密的3个区域。     

北京市养老机构布局的时空演变及政策影响

近年来,随着老年人口的迅速增长和家庭照料资源的减少,机构养老服务在北京市得到快速发展。本文采用文献分析和空间分析的方法,研究了北京市机构养老服务发展的历程,探析了养老机构布局的时空演变过程及其政策影响因素。研究表明：①北京市养老机构的发展分为萌芽期(1953-1959年)、停滞期(1960-1977年)、增长期(1978-1995年)和繁荣期(1996-2012年) 4个阶段,各阶段具有不同的空间分布特征;②在区县尺度,机构养老服务的发展阶段和布局现状存在空间差异。延庆县、怀柔区、顺义区、密云县、平谷区、门头沟区养老机构的发展主要处于增长期,呈现出增长期的布局特征;而昌平区、房山区、大兴区和通州区养老机构的增长主要处于繁荣期,并呈现出这一时期的布局特征;③老年政策不仅影响了养老机构的总体规模,并且对各类所有制养老机构的发展历程与空间布局产生了不同影响。