基于全国第六次人口普查数据的广州新移民居住分异研究

运用第六次全国人口普查数据,分析当前广州新移民的居住空间分异问题,探讨中国大城市新移民居住空间的整体格局、分异程度及其分异机制,并以此实证中国城市社会空间理论。研究表明：广州新移民的空间分布总体上表现出近郊集中和远郊分散的特征,其中省内新移民较多集中在中心区外围,省外新移民集中分散在远郊。广州新移民与本地常住人口的差异指数为0.48,分异指数为0.46,隔离指数为0.56,超过美国亚裔移民分异的平均水平。此外,各区的分异度水平存在较大差异。机制分析表明,历经30多年的市场化进程,制度因素对新移民聚居区的影响减弱,单位因素对新移民聚居无明显影响,市场因素的作用增强。与西方情况类似,人口和家庭因素对新移民聚居有一定影响,其中年龄因素和婚姻状况是影响新移民聚居的重要因素。总体上,市场化下中国城市新移民的社会隔离正不断转化为明显的空间分异问题。为推进社会融合,应尽快采取社会空间重构措施(如社会规划和社区规划)予以应对。     

2000-2010年广州市人口老龄化空间分异及形成机制

分析2010年广州市人口老龄化空间分布特征,并采用因子生态分析方法、聚类分析方法划分老年人口社会空间地域类型,将两者叠加分析,得出广州市人口老龄化空间分异可划分为8种类型区并呈圈层和扇形分布的特征。通过与2000年的人口老龄化空间分异进行比较,归纳出广州市人口老龄化空间分异的变化具有历史继承性、随城市开发进程而结构趋于复杂化、出现类型更新和类型区范围变化等特征。广州市人口老龄化空间分异模式主要分为四种：老城区延续发展模式、中心城区更新转变模式、近郊区急剧转变模式、远郊区分异发展模式。最后从城市历史发展传承、城市规划建设引导、住房等制度变迁影响、房地产发展等方面探讨了广州市人口老龄化空间分异形成机制。     

广州都市区租房户的空间分异与居住选择倾向

城市居民购房与租房的居住选择倾向及其机制存在差异,但当前对租房方面的研究仍显不足。鉴于此,本文构建城市租房户居住选择过程中“好房子、好位置、低租金”不可兼得的“不可能三角”理论框架及其基本理论模型,这为研究租房户居住选择倾向提供了一个新的视角。以广州都市区1328个社区为案例,得出广州都市区的租房户比例呈现核心区低,中心城区和近郊区较高的空间分异格局,并呈现显著的空间关联特征。构建广州都市区租房户居住选择倾向因素指标体系,该体系由租金水平、住房自身条件和区位条件三大类9个指标构成。通过空间误差模型分析表明,广州都市区租房户倾向于居住在低租金水平和房龄较新的社区,且被动选择租住在住房建筑面积较小、住房内部设施较差、日常生活便利性较差的社区中。该结论可丰富和完善中国特大城市居民租房选择理论,为特大城市租赁住房政策制定提供决策参考。     

广州市居民住房条件的空间分异格局与形成机制

以广州都市区1 361个社区的第六次人口普查住房数据为基础,从住房的建成年代、建筑结构、户均建筑面积、住房生活设施4个方面构建居民住房条件评价体系,分析其空间分异格局与形成机制。结果表明：① 广州市居民住房条件由中心向外围逐渐提升,具有“圈层基础上的多核心”式空间分异结构;② 户均建筑面积和建成年代是决定其住房条件差异的2项重要指标,旧城的住房条件异质性最高;③ 城市发展的历史进程、互换效应和过滤效应、高房价和高地价影响和强化了住房条件分异格局,制度性因素、政府决策和市场力量同时起到了引导和推动作用。     

广州市社会空间质量的综合评价与分布格局

以广州都市区118个街道的第六次全国人口普查数据为基础,从人口稳定性、教育水平、职业阶层、收入水平4个方面构建城市社会空间质量的综合评价体系,基于"四边形"面积测度方法分析广州市社会空间质量的分异格局;对比4个社会空间质量评价子系统格局的差异特征,研究不同圈层社会空间质量的差异性规律,并总结空间结构与模式。结果表明:1)广州市社会空间质量差异显著,呈现出核心区→中心城区(或旧城)→近郊区递减的圈层式分异结构及其局部扇形扩展结构。2)核心区外不同方向的扇面扩展区在人口稳定性、教育水平、职业阶层、收入水平方面各具优势,形成了4个子系统不同的分异结构。其中,北部扇面扩展区具有较高的收入水平,东部扇面扩展区具有较高的职业阶层和教育水平,西部扇面扩展区具有较好的人口稳定性。3)城市发展的历史过程、城市功能结构演变和住房价格分异是社会空间质量分异结构形成的核心驱动因素。     

西部欠发达城市人口空间分布与演变——以兰州市为例

探索西部欠发达城市人口空间格局及其演变特征,与东部发达城市人口分布形成对照,有利于认识城市人口分布规律,引导城市人口有序疏解。以西部欠发达城市兰州为例,对其乡镇街道尺度的常住人口数据进行空间化处理,在此基础上借鉴标准差椭圆分析思路,提出变形椭圆圈层法,并结合GIS空间分析和人口密度模型拟合等方法,多角度揭示2000-2010年兰州市人口空间分布格局及其演变特征。研究发现:兰州市人口分布呈现"带状集聚"特征和"圈层-分异"结构,形成"中心区和近郊区人口缓慢增长,外围区人口快速增长,远郊区人口明显减少"的格局;兰州市人口重心在10年间向东偏北方向移动,人口空间呈"西北-东南"分布格局,总体上表现出集聚态势,且10年间集聚态势有所强化;Smeed模型是刻画兰州市人口分布的最佳单中心模型,10年间人口分布的单中心趋势增强,人口多中心结构尚不成熟。     

手机信令数据支撑下广州市过剩通勤及其空间分异格局

利用手机信令数据构建居委会尺度下的职住联系数据库,分析广州过剩通勤及其空间分异格局。研究发现,广州市过剩通勤为76.01%,与国内和西方国家城市相比处于较高水平,说明广州市职住空间组织效率偏低。过剩通勤的空间分异特征主要表现为：功能相对单一的郊区大型工业或房地产集聚区过剩通勤率偏高;传统市中心虽然就业机会集中,但因为高居住成本也出现较高的过剩通勤率;近郊区的特定功能区域,如大学城、偏农业发展型城郊村等区域出现较低的过剩通勤率;快速轨道交通（地铁）建设因降低了居民对通勤距离的敏感度而导致过剩通勤水平的提升,高过剩通勤率空间分布与地铁沿线和地铁站点分布存在一定的空间一致性。提升大城市的职住空间组织效率除需重点考虑提升区域职住空间平衡外,优化城市功能结构、降低住房成本区域差异等也需予以重点考虑。     

长沙城市空间破碎化的格局特征及其影响因素

空间破碎化是城市空间结构研究亟待深化的重要课题。从形态、联系以及功能3个维度构建城市空间破碎化测度指标,并运用地理探测器模型,探讨长沙城市空间破碎化的格局特征及其影响因素。主要结论：① 城市空间破碎化可从形态分割、联系阻隔、功能失序三方面进行测度,形态分割可用平均地块面积指数表征,联系阻隔可用平均阻抗指数刻画,功能失序可用功能多样指数、邻接冲突指数来反映;② 长沙城市空间破碎化呈现圈层式分异为主、扇形扩展分异为辅的格局特征,低破碎化区主要分布在城市核心区,高破碎化区沿着特定的扇面向外围扩展,且主要分布在大型封闭社区、工业园区、山地绿地及大型站场等区域;③ 长沙城市空间破碎化的空间分异是多因素综合作用的结果,其中海拔、坡度等自然因素是基础因素,土地价格、人口密度、设施投入是主导因素;④ 长沙城市空间破碎化治理可从突破市场供给约束、市场需求约束和设施丰度约束三方面着手,采取针对性调控对策,以最大程度地消减空间破碎化带来的负面效应。     

20 世纪90 年代广州市从业人员的社会空间分异

1990 年以来中国城市的内城区传统工业向郊区外溢,郊区大量劳动密集型国际资本进驻等因素带来城市不同职业从业者的居住空间格局的重构。以1990 年、2000 年广州市“街道层面”的两次人口普查数据为主要数据源,借用经济学中的区位商指标,分析1990~2000 年广州市不同职业从业者的居住空间分异特征,发现工业、低端服务业、高端服务业及政府 机关职员等从业者呈现出差异化的空间分异特征。工业从业者的居住空间从内城区向近郊区、远郊区等转移,低端服务业从业者的居住地一直高度集中于内城区,高端服务业从业者聚居于政府机关附近和高校、科研机构密集区,政府机关职员居住区完全与政府机关相重合。就业地与居住地的临近性是20 世纪90 年代广州城市从业者居住空间最为显著的特征。旧城区产业结构调整、城市空间扩展、郊区国际生产资本进驻、政府为迎合全球化而进行的政策及空间的调整、土地开发与住房商品化以及原有国家事业机关“单位制”居住模式的惯性等成为1990~2000 年广州市不同职业从业者社会空间分异的主要原因。基于区位商的方法来分析不同职业从业者的居住空间分异,为深入解析城市社会空间分异提供了新的研究思路与方法。     

中国东北地区数字经济发展空间分异及成因

基于腾讯研究院公布的"互联网+"数字经济指数,综合运用泰尔指数、地理探测器模型等多种方法,探究2016年中国东北地区数字经济总体以及各分维度发展特征与空间分异格局,在此基础上对空间分异的成因进行探测与比较。结果表明:(1)东北地区数字经济发展较全国其他地区存在滞后,内部极化明显,形成"核心-边缘"结构,整体呈现"东高西低,南高北低"的空间分异格局。(2)数字经济各分维度发展水平差异明显,省域内部差异是导致各分维度差异的主因。(3)数字经济各分维度在空间上既有协同发展态势也有分异特征。中心城市与副中心城市发展优势突出,资源型城市发展明显滞后。(4)东北地区数字经济发展空间分异受区域自身经济社会发展水平、信息化发展基础与潜力以及人口素质等多种因素的复合影响,其中,人口素质是主因。分维度对比发现,智慧民生分维度与其他分维度发展空间分异的成因差异明显,其影响因素相对单一,且受实体经济基础影响较弱。     

南京城市贫困空间调查与分析

从城市社会地理学的角度,运用城市社会保障资料和典型社区问卷调查和访谈,对南京市城市贫困阶层进行了空间分析,并探讨了产生这一格局的原因和机制。从南京的实例不难看出,中国当代的城市贫困空间,既不同于国外城市的棚户区和边缘化特点,也不同于中国农村贫困户相对集中分布,具有较明显的分散性特征。形成这种城市贫困空间结构的动力机制主要在于中国城市近50年的城市住房分配制度造成了以单位制为基础的社会阶层混合居住的局面。随着城市住房体制改革的逐步完成和住房商品化和私有化进程,中国城市的贫困空间也将呈现相对集中分布的趋势,即贫困家庭向地价低廉的城郊结合带集中,而在城市中心区的外围也将由于房地产开发无法获利而造成旧区的衰退,从而形成贫民区。     

收缩城市住房空置时空分异及影响机制——基于居民用电量视角

以中国典型的资源型收缩城市——伊春市的伊春区为研究对象,从居民用电量视角对住房空置情况进行判定,同时综合运用核密度估计、网络分析以及问卷访谈等方法,基于区域、居住区、格网3种尺度,对2013—2018年住房空置时空分异格局及影响机制进行深入探究。结果表明：① 伊春区空置住房总量和空置率总体表现为波动上升态势,在国际通行标准下处于“供需基本平衡”状态;② 伊春区住房空置格局在区域尺度、居住区尺度、格网尺度等不同尺度下表现出一定差异性,但各尺度均总体呈现“核心?边缘”的空间分布特点;③ 人口流失、经济支撑、城市功能地位以及居民感知等因素影响伊春区住房空置时序演变,而城市空间开发扩展、住区建设演变、教育医疗设施布局、公共交通可达性等因素共同作用于住房空置的空间分异。     

基于住宅价格视角的居住分异耦合机制与时空特征——以南京为例

城市住宅价格空间分异,是居住空间资源非均衡配置的市场化表达,映射出不同阶层社会群体对城市住宅的选择倾向与需求差异,与居住空间分异在机制和格局上存在一定耦合关联。以南京主城区商品房社区为研究对象,构建起住宅价格特征变量指标体系,采用地理加权回归模型,分析导致房价空间差异的主要因素、组合关系及时空演变特征。研究发现：社区服务档次、学区资源、环境区位、景观稀缺等能够体现居住群体经济实力、生活方式与文化品位的因素,是影响房价分异的主导要素并随时间不断强化;南京房价总体上呈现“圈层+扇形+飞地”的空间结构,高房价主要分布在城市中心、名校学区、高档封闭社区和山水景观别墅区;房价分异与居住分异在作用机制和空间格局上表现出显著的关联耦合特征。城市房价空间分异不止于表达,同时也是推动居住空间分异与再分化的重要驱动机制,并能够预判未来一段时期内城市居住空间分异格局演变的基本走势,可以为城市社会空间研究提供具有前瞻性的观察视角和分析工具。     

上海纺织服装制造业空间格局演化及机制

纺织服装制造业作为我国参与国际竞争与合作的传统产业,其在城市内部的空间分布格局正呈现出新的特征。基于微观企业数据,运用圈层分析、热点分析和核密度估计方法,探究上海大都市区纺织服装制造业空间格局形成及演化规律。结果表明：1）上海纺织服装制造业企业布局的郊区化趋势明显,布局热点区从中心城区及近郊区向远郊区转移。2）境外、合资企业主要分布在近郊区,且空间位置变化不明显,相对前两者,在远郊区内资企业布局强度显著提升;大型企业主要分布在城市中心区东北部,以及交通便捷的近郊区和地方中心区,中型企业在分布范围和郊区分布的强度上均大于大型企业,小微型企业在远郊区分布密度趋于增强,且明显高于大中型企业。3）格局演化的主要影响机制包括：历史积淀、区位条件变迁、金融危机和政策调控、规划引导。     

2000-2010年广州市居住空间结构演变及机制分析

首先运用因子生态分析方法对广州市2010年的居住空间结构与居住人口特征进行分析,提取出6个主因子并划分为9类居住区,得出广州市居住空间具有明显的分异性。然后与2000年的居住空间结构进行比较,归纳出广州市居住空间演变具有历史延续性、市场及政策因素影响突出、空间拓展与城市发展同步、整体居住空间呈现“圈层+扇形”融合发展等特征。根据不同的空间层次特征,概括出四种演变模式：中心区稳定发展模式、近郊区商品房拓展模式、远郊区糅合发展模式和特定区保障房镶嵌模式。探讨了广州市居住空间结构的演变机制,包括历史发展惯性、房地产发展带动、住房保障影响、城市规划引导等四个方面。最后结合国内其他大城市相关研究推导出转型期中国大城市的居住空间结构。     

中华老字号企业空间分异及影响因素研究

以全国1128家中华老字号企业为研究对象,运用平均最邻近指数、核密度分析、不均衡指数、空间自相关分析、热点分析等经济地理分析模型,借助ArcGIS软件,对中华老字号的空间分布密度、区域分异特征、均衡态势、空间自相关性进行了计量分析。在此基础上,就中华老字号的行业类型结构特征进行了系统梳理,并揭示了其空异间分异格局与特征。最后,运用地理联系率、矢量数据缓冲区分析、相关性分析等方法揭示了其内在影响因素。研究发现：① 中华老字号的空间分异呈现2个高密度区、1个次级高密度区和多个高集聚区,核心-边缘结构较为明显,老字号企业主要集中在近现代以来经济基础较好、市场开放程度较高的华北、东部沿海地区,多以沿海开放口岸、省会城市、主干路网为核心,呈寄生状集聚。② 中华老字号企业在空间上并非随机性分布,而是呈现显著的空间自相关性。老字号企业在全国的分布呈现“集聚化,纺锤状”的分异格局,极化现象较为突出。③ 中华老字号企业的冷、热点区由长江中下游平原向南北依次呈现为“热点区-次热点区-次冷点区-冷点区”的梯度分异格局。④ 酒类、医药类、餐饮服务类老字号企业分布呈现“地区集聚化,行业集群化”格局,其他类型老字号企业在全国各地区的分布则呈现“地域均衡化,行业多元化”特征。⑤ 中华老字号的空间分异格局、类型结构特征是资源禀赋与发展基础、地域传统与社会变迁、经济发展与消费市场、文化旅游与消费需求等生产与消费多元因素共同作用及影响的结果。基于此,从中华老字号空间管理、统筹发展、资源要素优化配置、传承创新等方面提出了发展建议。     

转型期广州市金融服务业的空间格局变动

以广州市1984年第三产业普查数据和1996年、2001年基本单位普查数据为主要数据源,结合其他社会经济统计数据和实地调查资料,采用定性与定量相结合的对比、评估和解释方法,对转型期广州市金融服务业空间格局变动过程及原因进行了研究。结果显示：① 转型期广州市金融服务业向城市新区扩散和向城市中心区集聚并存,“集中于越秀”的初始空间格局变为“中心区多点集聚”的现状空间格局,金融服务业集聚地段的生成表现为一个“由南而北、由西往东”的时空运动过程。② 社会经济体制和金融管理体制转型、金融机构行为变化以及城市空间扩张分别是金融服务业空间格局变动的前提条件、微观基础和空间张力;城市化集聚经济效应促进各区金融服务业差异化增长,递次集中兴建的城市办公活动空间吸引金融机构在城市特定地段集聚。③ 研究时段内广州市金融服务业缺少西方国家城市那样的高端金融服务总部集聚中心,也没有观察到西方大都市CBD衰退现象和金融服务“废弃型”城市空间。     

广州市社区出行低碳指数格局及其影响因素的空间异质性

通过构建社区出行低碳指数（CTLCI）模型,对广州市社区出行低碳指数的空间格局及其差异特征进行了分析,并利用全局回归（OLS）模型和地理加权回归（GWR）模型对社区出行低碳指数的影响因素以及其间关系的空间异质性进行了研究。结果表明,广州市社区出行低碳指数由中心城区向外逐渐递增,呈明显的圈层结构。内圈层的社区出行低碳指数内部差异最小,中间过渡圈层的最大。社区人口密度对社区出行低碳指数的影响以正向作用为主,公共交通供给水平和路网密集程度对社区出行低碳指数的影响以负向作用为主,且它们的影响作用具有空间异质性。具体指出了在不同地域空间内社区人口密度、公共交通供给水平和路网密集程度对社区出行低碳指数在影响程度和作用方向上的差异,为减少广州城市交通碳排放、针对不同空间制定有效的低碳政策和构建低碳城市空间结构提供了科学依据。     

深圳市新移民社会空间分异

基于第六次全国人口普査数据,通过计算分异指数、隔离指数和区位爛,分析了深圳这一典型移民城市的新移民社会空间格局及其分异状况,并采用线性回归模型深入探讨新移民空间分异的影响因素,在此基础上与广州市进行对比。研究表明:1)深圳的社会空间存在5类人口因子,出现精英阶层聚居区、工薪阶层聚居区、离退休人口聚居区、本地村镇人口聚居区和新移民聚居区5类社会阶层聚居区。2)新移民在空间分布总体上表现出“差序格局”:由关内(福田区、罗湖区、南山区和盐田区)到关外(宝安区、龙岗区、光明新区、龙华新区、坪山新区和大鹏新区),“省内新移民”减少而“省外新移民”增加。3)深圳新移民与本地常住人口的分异指数为0.47,隔离指数为0.64,与广州新移民的指数相比,深圳新移民的隔离程度较高。4)制度因素(户口属性)对深圳新移民聚居区的影响减弱,市场因素的作用正不断增强,符合“市场转型论”的假设。同时人口和家庭因素对新移民聚居有一定影响,其中年龄结构和教育水平是影响新移民聚居的重要因素。5)对比广州市,广州新移民聚居同时受到制度因素和市场因素的双重影响,户籍制度影响依然具有一定的历史延续性,同时年龄结构与婚姻状况也具有显著影响。由此可见,新移民的空间分异及其影响机制具有异质性,深圳市作为改革开放的窗口,体现T中国社会主义市场转型对社会空间的影响效应。     

社会空间视角下广州居住地犯罪风险的格局与模式

基于社会解组理论,以广州118个街道为基本评价单元,在外来人口、性别与年龄、收入、失业、教育、婚姻、职业、住房等8类社会因子中选取相应指标,构建侵财犯罪风险和暴力犯罪风险的综合评价体系;利用信息熵方法评价各街道的犯罪风险得分;通过GDI指数测度各圈层地域内部犯罪风险的异质性;以此为基础,基于空间自相关方法探索其犯罪风险热点区,总结其空间模式。结果表明:(1)广州居住地犯罪风险的空间分异显著,旧城犯罪风险最高,核心区犯罪风险最低。两种类型的犯罪风险格局各异,且圈层内部的异质性各有不同。(2)广州居住地犯罪风险具有显著的空间相关性和集聚特征,犯罪风险热点区位于旧城区。(3)广州居住地侵财犯罪风险由中心到外围呈"U"型分布规律,暴力犯罪风险由中心到外围呈现高低交错的"波浪式"分布规律,两种类型的犯罪风险都具有"圈层+扇形"的空间分异模式。