住房价格空间格局及其影响因素的多尺度效应——以福州中心城区为例

基于2021年福州中心城区3 386个商品房住宅小区住房价格等数据,运用空间统计和多尺度地理加权回归,分析住房价格空间分布特征及其影响因素的作用尺度。结果表明：1）福州中心城区住房价格在东西和南北方向为倒“U”型曲线,东西向对称,南北向差异较大。空间格局呈“一主两副”的多中心模式,住房价格高的小区呈现“倾闽江、倾重点学区、倾商场、倾医院和倾生态资源”的特征。2）住房价格因素对空间异质性的影响明显,拥有专属带宽,楼龄、商场、小学等级是作用尺度趋近街道的局部因素,容积率、医院是作用尺度趋近区级行政区的局部因素,地铁站、长途汽车站、大学是作用尺度趋近福州中心城区的全局因素。3）住房价格显著影响因素的作用强度从大到小依次为小学等级、楼龄、长途汽车站、商场、容积率、大学、医院及地铁站。其中,小学等级、长途汽车站、容积率、医院与住房价格呈正相关,楼龄、商场、大学、地铁站与住房价格呈负相关。     

中国大陆省域人均CO2排放影响因素的空间异质性研究

以中国大陆30个省区为研究对象,基于2013～2019年各省区人均CO2排放及相关影响因素数据,运用多尺度地理加权回归方法,分析中国省域人均CO2排放影响因素的空间异质性.结果表明:(1)人均CO2排放影响因素的空间作用尺度不同.能源强度的空间作用尺度是所有因素中最小的,其空间作用尺度为45.而第三产业增加值与第二产业...     

中国省际边界区县域经济格局及影响因素的空间异质性

通过构建省际边界区经济发展差异指数,结合空间自相关模型对省际边界区县域经济发展差异格局进行分析,并利用全局回归（OLS）模型和地理加权回归模型（GWR）对省际边界县域经济发展差异影响因素的空间异质性进行研究。结果表明,中国省际边界区县域经济发展具有显著的空间集聚性,边界经济发展差异较大的地区集中在蒙甘边界,蒙宁边界和陕蒙边界地区。政府宏观调控因子与西部地区县域经济发展差异呈负相关趋势,教育发展水平对县域经济发展差异影响呈现出贫困与发达地区二元分异,边界的紧凑度、地形起伏度、交通优势度与产业结构因子对县域经济发展差异指数呈现出正相关趋势。本文具体分析了在不同省际边界县域内,各影响因素对县域经济发展差异指数的影响程度差异和作用方向差异,为合理调控不同地区发展要素、缩小省际边界地区经济发展差异、制定不同省际边界县域发展策略提供科学依据。     

中国美丽乡村空间格局演变及其影响因素

以2014年、2017年、2020年对应的140、560、1216个美丽乡村为研究对象,运用GIS空间分析方法研究美丽乡村空间格局演变特征,采用地理探测器和多尺度地理加权回归探究美丽乡村空间格局的影响因素及其在空间上的分异。研究表明：① 美丽乡村空间分布的集聚性增强,主要集聚区呈现“带状-网状-面状”分布的演变趋势,热点区由沿海地带向内扩散。② 美丽乡村的空间分异是多因素共同作用的结果,但各影响因素对美丽乡村空间分异的解释度呈显著差异,其中非物质文化遗产、5A级景区、人口密度对美丽乡村空间分布的解释力最大。③ 主要影响因素对美丽乡村空间分布的影响作用存在空间差异,且局部不平衡性显著,正相关和负相关分析单元具有呈块状与带状的聚集特征。     

流动人口购房意愿影响因素的空间异质性——基于MGWR模型的研究

基于2016年中国流动人口动态监测数据,运用多尺度地理加权回归模型对流动人口流入地购房意愿影响因素的空间异质性进行分析。研究发现：① 中国流动人口在流入地城市的购房意愿整体偏低,尤其在流动人口聚集的东南沿海地区,流动人口购房意愿最低。② 多尺度地理加权回归（multi-scale geographically weighted regression,MGWR）模型能识别出不同因素对购房意愿的影响具有空间尺度差异,其中户口类型、流动范围、流动次数等显著变量对不同区域流动人口购房意愿的影响存在明显的区域差异。③ 各影响因素呈现显著的空间分异格局,其中婚姻状况、户口类型、职业类型、房价、公共服务等因素对东南地区购房意愿的影响较大,收入、流动次数、已购住房、随迁子女等因素对东北地区购房意愿的影响更大,西北地区平均受教育年限和拥有住房公积金对流动人口购房意愿的正向促进作用显著,而跨省流动的负向影响由西北向中部地区梯度递减。     

城市群水污染物排放的驱动因素及尺度效应

揭示水污染物排放的驱动因素及尺度效应是研究城市群演化环境效应的重要议题,也是实现城市群水污染物协同减排和水环境协同治理的重要前提。以长三角城市群的305个县域为例,选取化学需氧量（COD）和氨氮（NH₃-N）两项特征污染物指标,在2011—2016年水污染物排放时空格局分析基础上,采用空间滞后模型（SLM）和空间误差模型（SEM）评估城市群水污染物排放的驱动因素,构建多尺度地理加权回归（MGWR）模型诊断驱动力的尺度效应及空间异质性。结果显示：常住人口规模、城镇化水平和经济发展水平对水污染物排放呈现全域层面的正向驱动,而工业化水平、社会固定资产投资、外商直接投资、地方财政分权程度以局部的微观作用为主;固定资产投资在杭嘉湖及沿海地区对COD和NH₃-N排放均呈较强正向驱动,工业化水平在太湖流域及浙江全域对COD排放呈正向驱动;外商直接投资对NH₃-N排放呈局部抑制作用,外资投入的“污染光环”效应在苏北、皖北、浙南等城市群边缘区较为突出;地方财政分权在城市群中心区对COD排放具有明显抑制作用,反映出地方环保意识提升和多层级环境规制强约束的积极影响。建议引导绿色生产生活方式以降低水污染物排放基数,在工业生产、资本投入和财政收支等领域嵌入环境倒逼机制,系统构建与水环境承载力相适应的城市群高质量发展格局。     

河南省人口城镇化特征及影响因素的空间异质性

采用变异系数、空间自相关和地理加权回归(GWR)等方法,分析了欠发达农区河南省1991年、2000年和2010年县域城镇化的时空动态变化,并对影响因素的空间异质性进行了分析。结果表明:河南省的城镇化初始呈低层次均衡,局部高值县区日趋集聚,总体差异程度减弱,城镇化率显著提高的县区主要分布在京广线以西,县区城镇化呈全局弱正自相关。分别采取OLS和GWR模型对社会经济发展水平、区位条件和产业结构等方面的8个影响因子进行分析,OLS和GWR分析显示第一和第二产业产值比重对所有县区城镇化为负效应,人口密度对所有县区为正效应,而GWR分析结果为变参数,因子的系数有正有负,表明各因素的影响效应存在显著的空间差异。     

中国流动人口城市认同度与感知接受度空间格局及影响因素研究

基于2017年中国流动人口动态监测数据,采用空间自相关分析、多尺度地理加权回归(MGWR)模型对中国城镇流动人口城市认同度与感知接受度影响因素的空间异质性进行分析。研究发现：(1)流动人口的城市认同度和感知接受度空间格局相似,均呈现出明显的空间集聚性,但总体上流动人口的感知接受度低于其城市认同度。(2)城市认同度和感知接受度空间异质性影响因素差异明显,城市认同度的影响因素较少,高学历人才占比、在婚比重、跨省流动比例具有全局显著影响,感知接受度的影响因素更多,除主要流动因素(跨省流动比例、来源城市群比例)的影响具有全局性外,其他变量均呈现出明显的局部异质性。(3)城市认同度受“个体成长—来源城市—劳力水平”三重影响,而感知接受度受“个体内部特征—流动状态—外部经济产业”三重影响。中国流动人口的城市认同度与感知接受度的影响因素存在明显的空间异质性,需要因地制宜地制定流动人口管理与服务政策。     

信息技术产业的空间分布及其影响因素分析—以美国,英国,中国为例

以席卷全球的信息革命、经济全球化和新国际分工为背景，分析了信息技术产业的空间分布格局，探讨了影响信息技术产业的主要因素。由于信息技术产业与工业的特征不同，进而影响空间分布的因素不同，从而导致了产业空间的变化，中国无论在信息技术产业发展的水平、空间分布及其影响因素等方面与发达国家相比，均存在较大差异。     

中国城市流动人口居留意愿影响因素的空间分异特征

流动人口居留意愿的影响因素往往存在显著的空间分异特征,然而既有研究对此关注较少。基于2015年中国流动人口动态监测数据,运用半参数地理加权回归（SGWR）模型,结合k均值聚类法,对中国城市流动人口居留意愿影响因素的空间分异特征展开研究。结论如下：① 流动人口居留意愿主要受流动人口群体自身特征的影响,受流入地的影响相对较弱;② 社会经济因素与流动人口居留意愿的关系紧密,人口、家庭及流动特征因素同样产生影响,收入、婚姻、跨省流动等因素对流动人口居留意愿产生抑制作用,而住房支出、参保率、子女个数等因素则产生促进作用;③ 各影响因素总体上呈现带状的空间分异模式,可概括为“E-W”“N-S”“NE-SW”“SE-NW”4种。民族、家庭等因素的正向影响自北向南递减,参保率、未婚率、二产就业等因素的影响自西北向东南递减,子女个数及人均GDP的影响自东北向西南递减。东部经济较发达地区高收入流动人口的居留意愿相对更弱,华南地区住房支出较高的流动人口居留意愿相对更强。④ 全国可划分为四大影响区,其中,华北地区、华中地区、华东地区受多因素共同影响;西北地区及部分西南地区主要受人口及社会因素的影响;东北三省及内蒙古东部地区主要受经济及家庭因素的影响;华南地区及部分中、东、西南部地区,除住房支出外,受大部分因素的影响相对最小。最后,本文对中国流动人口的服务与管理提出相应建议。     

深圳高新电子信息企业空间格局演化及其影响因素

基于深圳市2007—2017年电子信息类高新技术企业名录数据,通过全局墨兰指数、核密度分析与热点分析研究深圳市高新电子信息企业的空间集聚与演化特征,运用空间回归模型分析其影响因素及变化。结果表明：在研究时段内,高新电子信息企业全局集聚强度进一步升高,其分布经历了“集聚-分散-集聚”的变化过程;企业空间集聚由“双核共振”转变为“三足鼎立”格局,并形成“高新园区型”、“老工业区型”和“龙头企业型”三种集聚模式;园区政策、产业集聚一直是深圳电子信息技企业分布的关键影响因子,交通和区位等基础因素影响相对偏弱;影响因素的变化显示出产业集聚、对外交通因子的影响显著提升,知识技术因子的影响开始显现。     

中国高技术产业创新空间分布及其影响因素——基于面板数据的空间计量分析

本文基于2003-2012年省域面板数据,采用地统计方法分析中国高技术产业创新的空间分布,并运用空间计量模型对其影响因素进行探讨。研究发现：中国高技术产业创新存在明显的空间差异,其中东部地区的创新水平明显高于中部和西部地区;2003-2012年间,高技术产业创新整体空间差异表现出先扩大后缩小的趋势,空间分布呈现出先集聚后扩散的变化特征;相邻省域间的创新水平存在明显溢出现象,研发资金投入、研发人员投入、高校研发水平、企业规模和市场开放度均对高技术产业创新起到促进作用,且研发人员投入和市场开放度还能进一步促进相邻地区的创新发展,而企业规模则对相邻地区的创新存在负面影响。因此,加大对中西部地区研发资金和研发人员投入,重视高校在创新发展中的作用,破除区域壁垒促进技术流动以及加大市场开放度,都有利于提高整体创新水平和缩小创新空间差异。     

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。     

新疆农村贫困化空间分布及影响因素探究——以荒地镇为例

在国家大力推进精准扶贫的政策背景下,分析不同地区贫困成因的差异性具有重要意义。本文以新疆维吾尔自治区莎车县荒地镇为研究区,通过地理探测器和地理加权回归模型探究该区贫困人口和状态的空间分布及其影响因素,研究结果表明：1)荒地镇农村贫困化呈现一定范围内集聚分布的特征,镇域中部和北部地区的贫困发生率明显高于其周边地区,中部的贫困地区由中心向四周扩散,北部的贫困发生率低于中部。2)导致贫困的主要因素包括距主干道距离、人口密度和男性人口所占比例。3)距离主干道的距离与贫困发生率呈现出明显的正向相关的关系,距离镇中心的距离与贫困发生率呈现出一定的负相关关系,人口密度与贫困发生率呈现出明显的负相关关系。4)依据不同地区贫困形成的主导因素,贫困地区可以划分为道路制约型和人口制约型,其中道路制约性主要分布在荒地镇的东南地区,而人口制约性主要分布在北部地区。针对不同成因的农村贫困,本文提出应该采用不同策略的扶贫措施。     

Spatial heterogeneity of the economic growth pattern and influencing factors in formerly destitute areas of China

Journal of Geographical Sciences - Accelerating economic growth in formerly destitute areas and narrowing the economic gap with other regions are essential tasks for poverty alleviation in China...     

Geographically and temporally weighted regression for modeling spatio-temporal variation in house prices

By incorporating temporal effects into the geographically weighted regression (GWR) model, an extended GWR model, geographically and temporally weighted regression (GTWR), has been developed to deal with both spatial and temporal nonstationarity simultaneously in real estate market data. Unlike the standard GWR model, GTWR integrates both temporal and spatial information in the weighting matrices to capture spatial and temporal heterogeneity. The GTWR design embodies a local weighting scheme wherein GWR and temporally weighted regression (TWR) become special cases of GTWR. In order to test its improved performance, GTWR was compared with global ordinary least squares, TWR, and GWR in terms of goodness-of-fit and other statistical measures using a case study of residential housing sales in the city of Calgary, Canada, from 2002 to 2004. The results showed that there were substantial benefits in modeling both spatial and temporal nonstationarity simultaneously. In the test sample, the TWR, GWR, and GTWR models, respectively, reduced absolute errors by 3.5%, 31.5%, and 46.4% relative to a global ordinary least squares model. More impressively, the GTWR model demonstrated a better goodness-of-fit (0.9282) than the TWR model (0.7794) and the GWR model (0.8897). McNamara's test supported the hypothesis that the improvements made by GTWR over the TWR and GWR models are statistically significant for the sample data.     

中国省域犯罪率影响因素的空间非平稳性分析

收入差距和流动人口是影响犯罪率的两个重要因素, 以往研究基于OLS模型, 在假设地域空间为均质的前提下分析其对犯罪率的影响, 但现实世界的空间单元往往难以满足“均质”的假设, 多数表现为“空间异质”。以OLS计量空间异质会造成计量结果出现偏差, 同时无法了解不同空间单元的不同影响。而地理加权回归模型通过将空间结构嵌入线性回归模型中, 很好的解决了空间异质的计量问题。利用地理加权回归模型研究2008 年中国大陆省域单元犯罪率的影响因素, 结果表明:① 犯罪率的影响因素表现出空间非平稳性, 流动人口与犯罪率显著相关, 但各个省份相关程度并不相同, 影响关系随空间位置变化而变化;② 地理加权回归模型的计量精度和拟合度比OLS模型有大幅提高