首页 | 本学科首页   官方微博 | 高级检索  
相似文献
 共查询到16条相似文献,搜索用时 62 毫秒
1.
乌鲁木齐市居民购物行为特征研究   总被引:1,自引:0,他引:1  
通过分析乌鲁木齐市居民购物行为问卷调查资料,从不同类型商品的角度对居民购物的时间特征、空间特征、居民出行的目的特征与方式特征进行了初步研究。得出了以下结论:(1)工作日下午下班以后是工作日选购各类商品的首选时段;休息日无固定时段是休息日选购各类商品的首选时段(除蔬菜类商品)。(2)夜间购物出行的频率最低。(3)新市区居民在购买不同类型商品时出行的距离较远,天山区居民购买不同类型商品时出行的距离较近。(4)在工作日主要以工作购物类型为主;在休息日主要以多重目的购物类型为主。(5)购买低等级商品主要是步行;购买中间等级商品和高等级商品主要是乘坐公交车。  相似文献   

2.
通过分析乌鲁木齐市居民消费行为问卷调查资料,从不同类型商品和不同商业中心地的购物空间决策角度,对乌鲁木齐市居民购物行为空间决策的主要因素及决策过程的主要特点进行了初步研究,得出以下结论: (1)个人经验信息是最大的信息来源,重要性随着商品等级的上升而下降;人际交往信息因具体来源不同而呈现不同特征;媒体信息的影响力随商品等级上升而加强(2)不同类型商品购物地空间决策因素存在较大差异; (3)老商业中心地认知程度仍然较高(4)可达性因素加强了相对较新商业中心地的地位;商品因素是塑造商业中心地的认知特色的要素;提升服务因素是商业中心地保持竞争力的有效途径;消费心理因素对于商业中心地的发展起到无形的推动作用等.  相似文献   

3.
兰州市居民购物行为的决策因素   总被引:1,自引:2,他引:1  
本文利用兰州市居民购物行为调查问卷,从不同类型商品和不同商业中心出发,分析影响居民购物决策的因素。一方面,通过构建购物信息渠道多样化指数、购物决策因子评价指数分析影响居民选购不同类型商品的因素;另一方面,通过构建商业中心地认知指数、购物因子评价指数,分析了影响居民选择不同购物中心的因素。研究结果显示:①购物信息的获取因商品等级不同而表现出不同的渠道,商品等级越高,购物信息渠道越单一;②影响居民选购不同类型商品的因素不同,各种因子评价指数因商品等级的提高而显示出递增或递减的规律性变化;购买不同类型商品的决策因子各不相同,随着商品等级的提高,商品知名度和质量指数也逐渐升高,而可达性因素逐渐降低,心理因素评价指数也随之提高;③居民对不同商业中心的认知水平不同,影响居民选择不同商业中心的决策因素不同,传统的商业中心由于交通、认知等优势,在兰州市居民购物决策活动占据主体地位。  相似文献   

4.
基于家庭的购物行为时、空间决策模型及其应用   总被引:6,自引:1,他引:5  
张文佳  柴彦威 《地理研究》2010,29(2):338-350
基于家庭的购物行为决策的概念模型,利用2007年北京市活动日志调查的第一手数据,建立购物出发时间决策和购物目的地决策的条件Logit模型,并探讨其在相关政策评估和预测上的应用。结果发现:家庭内部相互作用和决策层面要素对购物时、空间决策的影响比较显著;早晚高峰出行的人群具有不同的社会经济属性和购物行为属性;居民休息日的购物活动集中在离家6km以内或者高密度的商业中心;影响购物目的地选择的因素更多是购物地距离,而非商业密度。通过模拟发现,土地混合利用的政策可能会增加高峰期的交通拥挤程度,而商业设施分散布局可能更有利于城市交通状况的改善和居民日常生活质量的提升。  相似文献   

5.
利用行为地理学的方法,选取湖南省益阳市为调查地点,对城区居民不同商品类型的购物行为进行调查,分析了居民购物出行的一般特征、空间特征,在此基础上得出了居民购物出行的圈层结构。通过问卷的科学分析并将结果与已有国内大城市研究结果对比,得到了如下结论:(1)中小城市居民购物出行一般特征与大城市具有很大相似性,符合购物出行一般特征的普遍规律。(2)居民购物出行呈明显的圈层结构,但与大城市不同,中小城市呈现不连续的区间分布。(3)中小城市居民出行呈现被动购物型特征。(4)城市商业空间结构、距离、价格、商品质量为居民购物出行的重要影响因素。  相似文献   

6.
天津市民购物行为特征研究   总被引:24,自引:1,他引:24  
以天津市民问卷调查的结果为基础 ,详细分析了天津市民购物出行的空间特征、频度特征、时间特征以及目的特征和出行方式特征 ,并分别对城市商业今后的发展提出了相应的规划和经营管理的指导性建议  相似文献   

7.
休息日与工作日居民购物时空间决策因素及差异比较   总被引:3,自引:1,他引:3  
马静  柴彦威 《地理科学》2011,31(1):29-35
居民购物时空间决策及其影响机制的研究往往将时间与空间分裂开来单独进行考虑,忽略时间与空间自身的内在联系。利用2007年北京市居民活动日志调查获取的第一手数据,通过构建影响居民购物时空间决策的9个选项,利用多项Logit模型,探讨北京市居民购物行为的时空间决策因素,并对休息日与工作日之间的差异进行比较。结果表明,休息日居民购物时空间决策属于单因素主导影响模式,购物持续时间的影响最为显著;工作日居民购物时空间决策属于多因素综合影响模式,是否多目的购物和巡回次数的影响显著提升。说明工作日由于受到工作等生存性活动的影响,购物等非生存性活动的时空间选择受到较大制约。  相似文献   

8.
从回族居民群体特征出发,基于时间地理学的视角理解其时空间行为,提出少数民族行为的行为选择与制约效应框架,并以西宁市回族居民为例,从微观行为视角解读少数民族的城市时空间行为与特征。结果表明:(1)回族居民受工作活动制约相对较弱,活动时间安排上自主性更强,活动具有丰富性、细碎性的特点;(2)回族居民活动空间范围存在局限性,出行需求相对较低;(3)宗教活动对回族居民时空间行为存在制约。  相似文献   

9.
北京市居民购物行为空间结构演变   总被引:22,自引:5,他引:22  
冯健  陈秀欣  兰宗敏 《地理学报》2007,62(10):1083-1096
从消费者行为活动切入是研究城市商业空间结构的重要视角。在问卷调查的基础上, 分析10 年来基于认知距离的北京市居民购物行为空间结构的演变特征及其影响机制。结果表明: 北京市居民购物的平均出行距离整体上有缩短趋势; 居民不同类型商品购物出行空间结构的演变和购物地点的演变都呈现出不同的特点; 10 年来北京近郊区居民购物出行空间的等级有明显下降趋势, 中心城区居民则变化不大。上述演变特征均反映出北京商业发展的离心化和多中心化趋势: 居住地附近的低等级商品购物行为逐渐增多, 区域性购物中心、大型超市以及家电卖场对高等级商品购物产生巨大吸引力。影响北京市居民购物行为空间结构演变的因素可以归结为宏观环境变化和购物供给方变化(外生因素) 以及购物需求方变化(内生因 素) 3 个方面, 它们互相影响、互相作用并形成综合性机制模式, 有效推动了北京市居民购物行为空间结构的演变。  相似文献   

10.
基于广州市居民食品购物行为问卷调查数据,利用交叉频数、卡方检验和对应分析,通过网购食品者同不网购食品者、不同区位网购食品者、不同网购食品频率者的对比,分析了网络购物影响下广州市居民购买食品行为的一般特征和空间特征。结果发现:1)网络购买食品的接受度总体不高,传统实体购物模式仍占主导,网络购买食品对实体店购买食品有一定的替代沁。2)网络购买食品对居住地周边商店负面影响较大,对商业区影响很小,超市和百货公司休闲零食、地方特产类食品销售会受到一定负面影响,生鲜类商店所受影响较小。3)不同区位居民网购食品的频率差异较小,单次花费、时间和网购原因空间差异较大,实体购物条件差的居民更倾向于网络购买食品,验证了Anderson等提出的“效率假说”。4)网购食品者的实体购物出行目的休闲性增加,周末购物出行更频繁,网购食品频率高的居民购物出行时间更短。  相似文献   

11.
广州不同阶层城市居民日常家外休闲行为时空间特征   总被引:1,自引:0,他引:1  
以2013年广州市居民活动日志问卷调查数据为基础,从休闲活动频次及时长、休闲活动的时间集聚、距离分布、时空分布密度和时空集聚特征等方面分析不同阶层居民休闲活动特征。研究发现:居民工作日家外活动以生存型为主,休息日以休闲型为主,高阶层居民比低阶层居民在工作日休闲活动时间长,休息日活动频次高;居民在工作日的休闲活动受生存型活动时空约束明显,各阶层在休息日的休闲活动持续时间明显增长,主要集聚于近距离;居民休闲活动大部分集中于中心城区,工作日早晚活动空间变化大于休息日;低阶层居民晚间休闲活动集聚范围明显比白天收缩,中高阶层以上居民工作日晚间休闲活动集聚范围明显比休息日收缩。  相似文献   

12.
以南京市进城务工人员为研究对象,在宏观把握其社会经济及空间概况的基础上,分析其线下购物的时空特征及典型时空轨迹。结果表明:(1)时间特征上表现为以低频购物为主;购物时段集中在上下班途中及休息日下午;购买低等级商品时对出行时间较为敏感,约为10 min;购买高等级商品时对出行时间不太敏感,多集中在1 h内。(2)空间特征上表现为购买低等级商品时对出行距离较为敏感,约为0.5 km,购物活动空间较为集聚;购买高等级商品对出行距离敏感性较低,购物出行空间较为分散。(3)时空轨迹上表现为单纯购物活动的购物场所及出行空间等级均较低,购物时长较短,购物时段的连续性在工作日要高于休息日;多目的购物活动的购物场所及出行空间等级则较高,购物时长较长,购物时段集聚度较高。  相似文献   

13.
城市居民购物消费行为研究进展与展望   总被引:1,自引:1,他引:1  
城市居民购物消费行为是城市商业活动的主要内容,研究居民的购物行为特征及决策过程,能够为城市商业网点规划提供一定的依据。居民的购物消费行为是城市地理学与行为地理学研究的重要领域之一,有必要梳理其研究进展及发展趋向。本文从国外研究进展及国内研究重点两个方面回顾了居民购物消费行为的相关研究及最新进展,并对其进行述评与展望。认为国、内外购物消费行为研究都经历了由宏观供给层面到微观需求层面研究的转变;国外研究主要集中于基础理论、购物消费行为特征及影响因素、模型预测与模拟等方面,国内研究主要表现为宏观层面的商业空间研究、购物消费行为的时空特征、影响因素及行为决策机制研究等;通过对国内外购物消费行为的研究内容和现状进行比较与述评,从虚拟商圈、新型业态、居住就业空间新因素、低碳消费与跨界消费新模式、技术方法、研究内容等方面展望了有待进一步深入研究的领域。  相似文献   

14.
张文忠  李业锦 《地理学报》2006,61(10):1037-1045
以居民消费行为与商业区位选择为研究目的,从消费者属性和商业环境双重视角,构建计量经济模型分析居民消费区位偏好和区位决策行为。研究表明,教育程度、职业类型、收入水平、交通出行方式和购物出发点等居民属性特征显著影响着居民消费区位的偏好,居民对区位、商品价格、服务质量、休息场所、配套设施、停车场等商业环境满意度的评价水平明显影响着居民的消费区位决策,但居民对交通条件、商业规模和商业氛围等满意度的评价水平对消费者区位选择决策的影响并不显著。因此,针对不同消费者要开发和建设不同类别的商业区,以满足不同层次居民的消费需求;另外,良好的商业区位、多元化商品价格、高质量服务水平、完善的休息场所和配套设施、充足的停车场设施等是吸引居民消费的重要条件,也应该是商业区环境建设的重点内容。  相似文献   

15.
胡甜  周伟 《地域研究与开发》2015,(3):124-129,147
分析农村居民点的空间分布特点并对其布局进行调整是土地整治的基础性工作,对提高村庄用地集约程度和保护耕地有重要作用。利用土地利用现状调查数据,运用GIS的空间分析技术和Fragstats的景观指数计算功能,以西宁市为例,在市域尺度上探讨道路、河流、坡度、坡向、耕地等环境因素与农村居民点布局的相关关系,并对西宁市农村居民点空间布局进行优化。西宁市农村居民点有较大的布局潜力,而且受耕地、坡度、道路、河流、坡向等环境因子的影响,可划分为优先发展区、重点发展区、保留发展区、搬迁区。市域尺度上的研究在一定程度上掩盖了县级、村级等小尺度斑块的破碎化,强化了相邻斑块的差异性。  相似文献   

16.
基于POI数据的西宁市零售业空间格局探究   总被引:1,自引:0,他引:1       下载免费PDF全文
高子轶  张海峰 《干旱区地理》2019,42(5):1195-1204
零售业是城市商业结构中最有活力的组成部分,合理有序的零售空间结构对促进经济的发展、提高资源的配置、满足居民的生活需求至关重要。POI作为新的空间数据源,能够客观地、准确地对商业空间结构进行识别和探究。西宁市位于青藏高原东北部,是连接青藏高原与中国大陆的重要门户。西宁市集中大量的人口,且存在有潜力的消费市场。基于POI大数据,运用核密度、局域Getis-Ord G^*指数、Ripley’s K函数和区位熵的分析方法,以西宁市为研究案例探究零售网点的空间分布特征。零售业详细地分为以下8种类型,分别是食品、饮料及烟草制品,纺织、服装及日用品,文化、体育用品及器材,家用电器及电子产品,五金、家具室内装饰材料,医药及医疗器材,汽车、摩托车燃料及零配件,综合零售。结果表明:西宁市零售业集聚区空间分布特征显著,呈现"多集聚、多核心"商业空间形态。密度等级由中心区沿交通干线逐渐向外围递减;高密度集聚区分别分布在水井巷附近街区、商业巷附近街区、祁连路—北禅路交汇的附近街区(北山市场)和以万达广场为核心的海湖新区。行业属性不同使得零售点集聚和分布变化表现出较大的差异性,与人们日常生活密切相关的业态零售点呈现社区化、微型化和便利化的特征,且区位选择性较大,如:食品饮料及烟草制品、医药及医疗器材和综合零售行业,而家用电器及电子产品、文化体育用品和纺织服装等行业区位选择尺度小,集中在特定的区域;基于道路数据构建的街区单元冷热点区域分布特征显著,它受城市建设用地扩张,人口密度,交通可达性和城市规划等因素的影响,海湖新区将成为最有发展潜力的商业区;在街道尺度,各业态零售业专业化功能区块显著,发展成熟的街道表现出多优势行业集聚特征,西宁市多业态集聚区域较少,只有人民街街道。这项研究一方面有助于填补基于POI数据青藏高原河谷型城市商业空间结构研究的空白;另一方面,为政府战略制定,零售商选址和城市规划提供一些参考。  相似文献   

设为首页 | 免责声明 | 关于勤云 | 加入收藏

Copyright©北京勤云科技发展有限公司  京ICP备09084417号