兰州城市居住空间分异研究

随着我国城市经济社会的快速发展,城市空间的不断拓展与重构,我国城市面临的居住空间分异现象将更加复杂化。为了弥补国内实证研究的不足,深化对城市居住空间分异的认识,以河谷盆地型城市——兰州为研究对象,通过搜集样本数据,基于GIS地统计分析与数理统计方法,从城市交通、行政区位、住宅价格、住宅类型等4个层面,以728个居住样点为研究对象,通过对居住样点属性的空间分布进行研究,分析总结兰州城市居住空间分异的现状特征;并运用分异度指数分别以住宅价格、住宅类型为基准,基于市辖区层面对兰州居住空间分异度进行测算,实现对城市居住空间分异纵向上定量化对比研究;最后,从自然地理环境、城市规划、住房制度、房地产业的发展、城市交通以及居民择居行为等方面解析了兰州城市居住空间分异形成的原因。     

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。     

新时期南京居住空间分异研究

中国快速城市化背景下,利用中国人口普查数据进行城市社会空间结构分析具有明显的“时滞性”缺陷。城市更新与城市扩张过程中,中国城市中大量出现的封闭社区等新生城市空间形式改变着以往的城市社会空间结构,表现出一些新的城市社会空间特征。房地产市场数据能够直接反映住宅供给环境的改变,并可以间接预测出城市居住分异结构及趋势。通过宏观层面对南京1998-2008 年期间新建的1075 个城市居住社区属性特征的调查研究,结合微观层面对案例社区居民访谈与调查问卷的统计分析,探讨南京居住空间分异过程、特征与演化机制。从南京居住分异的社会空间特征来看,新时期(1998 年至今)城市更新背景下的居住分异过程使得城市社会空间出现新圈层结构;封闭社区的大量崛起导致城市社会空间碎片化与公共空间私有化;现代社区组织模式和生活方式转变加剧了社区邻里关系淡漠。通过对南京居住空间分异的研究,揭示出新时期中国城市居住空间分异动力模型的一般范式。     

基于商品住宅价格的大连市居住空间分异研究

通过分析大连市商品住宅售价的分布情况,发现大连市居住空间分异现象已初见端倪,城市社会极化、空间隔离明显,居住空间混合居住依然存在,但尚未出现明显集聚的“富人区”和“穷人区”,居住空间分异较合理.就此对其特征及产生原因进行了综合研究,探讨居住空间分异的形成机制,认为多层次居住区分化、住宅商品化和自主性择居是大连市居住空间分异形成原因,针对大连市居住空间分异的现状特征的形成机制,采取以下调控策略：加强城郊结合部的公共基础设施建设;注重居住区的文化建设,创造多样化交往空间;采用混合居住的布局模式.     

基于生态位理论的居住区位及居住空间分异

将生态位理论应用于居住区研究,家庭月收入、户主文化程度作为居住态评价因素,交通条件、区位、生活条件、自然环境作为居住势评价因素,构建居住生态位评价模型.该模型在对居住区评价时更好的体现居民因素,比先前区位评价方法更为全面,能更好的解释由于居民因素变化而导致的居住区位变化.对大连建成区37个街道进行居住态、居住势、居住生态位评价,并以居住生态位为切入点,分析不同居住生态位等级的街道居住态及居住势状况,探究居住生态位、居住势、居住态空间分布规律及空间相互关系.进一步研究居住态,从居住态角度分析大连居住空间分异.最后得出结论为大连市居住生态位呈现以中心繁华城区为核心由中心向外围的环带状分布,居住态呈现由东南向西北递减的趋势.高低值区域交错布局空间分布状况,大连市居住空间分异与居住生态位区位分布不完全一致.     

陕西省人口空间分异研究

基于第六次乡镇级人口普查数据,利用GIS技术展示陕西省人口信息的空间分异格局,通过计算Moran’s I指数、信息熵、分异指数、隔离指数等空间自相关和空间分异指标,结合地貌、资源、产业等地域特征,得出陕西省人口数量、属性及不同社会群体的空间分异特征,探讨其内在机理并提出政策建议。     

甘肃省人口经济空间分异与关联研究

通过分析甘肃省各县区1991-2011年人口和GDP数据,计算各县区的人口地理集中度、经济地理集中度、不一致指数和Moran’s I指数等,综合运用SPSS、GeoDA和ArcGIS软件,对甘肃省人口、经济的空间分异和关联性进行研究,结果表明:甘肃省人口与经济空间分布均呈西北低东南高,高值区围绕市区集聚的特点;甘肃省人口经济的地理联系密切,地理分布一致,但是两者之间又存在一定的偏差性,表现在人口地理集中度的空间差异远大于经济地理集中度的空间差异;人口与经济匹配关系在空间分布上由分散转变为集中,总体来说不断趋于协调;从相关指数来看,甘肃省大部分地区人口经济在时间和空间上具有较弱的相应关系。     

土壤重金属空间分异及迁移研究进展与展望

回顾了土壤重金属污染的空间分异及迁移的相关研究,提出了基于GIS空间分布特性的土壤重金属污染途径分类方法,并系统总结了土壤重金属污染的空间分异及迁移规律。探讨了土壤重金属污染空间分布与迁移研究的发展趋势与关键问题,为进一步有效开展相关研究奠定了理论基础。     

基于居住空间属性的人口数据空间化方法研究

精细尺度的人口分布是当前人口地理学研究的热点和难点,在灾害评估、资源配置、智慧城市建设等方面应用广泛。居住建筑物尺度作为精细尺度的重要内容,其人口数据空间化日益引起学术界的关注。本文以居住建筑斑块面积、斑块内建筑面积比重、建筑物层数、公摊率等居住空间属性为人口分布数量的指示因子,以居住建筑的轮廓斑块为人口分布位置的指示因子,利用街道界线和街道常住人口数据为控制单元,建立线性模型,获得了2015年宣城市宣州区6个街道的居住建筑物尺度的人口分布矢量数据,刻画了城市市区人口空间分布的细节信息。结果表明：①以居住空间属性作为人口空间分布的指示因子,获取的人口空间数据精度高,结果可信。29个社区(村)估算人数的相对误差绝对值的平均值低于7%,其中25个社区(村)的相对误差绝对值低于10%。在1102个居住建筑斑块中,估算人数在合理区内的斑块个数占比高于74%,轻微低估区(-10%, 0)和轻微高估区(0, 10%)的斑块总数占比高于9%;②由斑块面积和建筑物层数共同表征的建筑物体积,是建筑物尺度上影响人口空间分布的关键因素;斑块内建筑面积比重属性能进一步提高模型精度;公摊率属性具有“降高升低”作用,但将估算人数调节到合理区的“能力”较弱。     

ICT对城中村居民居住和就业迁移空间的影响——以北京5个城中村调查为例

近年来中国以互联网技术为核心的信息通讯技术(ICT)发展迅速,对居民的社会经济活动、生活方式等产生了深刻影响。本文利用问卷调查、微信访谈等方式调查了北京5个典型城中村,利用多元无序多分类logistic回归模型验证信息渠道对城中村居民居住和迁移空间的影响,结果表明：城中村住房市场非正规化从信息源头切断了居民通过互联网获取住房信息的渠道,加上城中村居民选择新住所具有就业导向和以地缘—血缘为纽带聚集的特征,信息渠道对城中村居民的居住迁移距离没有显著影响;受“就业锚点”、“距离衰减定律”和非正规就业影响,信息渠道对城中村居民近距离就业迁移也没有显著影响,但在更大空间范围内,城中村居民能通过招聘网站、社交网络等网络渠道获取就业信息,ICT的发展丰富了他们的信息获取渠道,扩大了就业空间选择,一定程度上减轻了时空制约。本文加深了关于ICT对居民日常活动空间影响、技术进步与社会平等关系的理解,丰富了居民时空间行为研究。     

城市人口分布的空间自相关分析——以沈阳市为例

为探测经典城市人口密度模型在微观层面上的适用性,本文通过计算基于格网的沈阳市人口景观密度,利用地统计学的理论与方法来分析其空间自相关性和变异性。研究发现:在10种不同采样粒度上人口密度半变异函数都符合球状模型,表征着城市人口分布具有较强的空间自相关性和变异性;但由于粒度不同,人口密度的空间自相关尺度不同,块金值不同,基台值不同,块金值与基台值的比值差异较大,证明人口分布的空间自相关具有较强的尺度依赖性;对于700m粒度而言,通过计算不同方向的半变异函数曲线可以发现,沈阳市人口密度呈现典型的带状异向性,反映出人口分布在不同方向上具有不同的结构特征。因此,研究城市人口分布时,可以城市人口分布的自相关性和变异性分析为基础,并须充分注意适宜尺度的选择和结构特征的识别。     

基于空间分位数模型的住宅价格分异的影响因素研究——以武汉市为例

住宅价格的变化是关系我国城镇化建设和社会经济高质量发展的重要问题。为探索住宅价格分位点下的影响因素,本文以我国中部国家中心城市——武汉市为例,运用空间分位数模型进行定量分析,同时将两阶段空间自回归模型结果作为对比揭示其优越性。研究表明：① 空间分位数模型不仅能考虑住宅价格的空间自相关性,而且还关注了住宅价格的条件分布特征,更为全面地描述微观因素对不同价位住宅的作用效应。②从分位点来看,高住宅价格的空间自相关性强于低住宅价格的;而且影响因素存在波动性和异质性,相比较于两阶段空间自回归的均值结果,空间分位数模型中各因素的影响程度随着分位点的变化出现上升或下降趋势,对低价、高价等不同价位的住宅影响程度存在显著差异。③ 整体而言,建筑年龄和医疗配套为负向影响因素,容积率等建筑特征、区位特征和教育配套等邻里特征变量为正向影响因素。基于研究结果,合理提高中低价位住宅区域的容积率和绿地率、加大低价住宅区的轨道交通和教育设施的投入力度等应当成为政府部门针对不同价位的住宅制定差异化政策措施的考虑方向。     

Unraveling the multi-scalar residential segregation and socio-spatial differentiation in China: A comparative study based on Nanjing and Hangzhou

Residential segregation is a dual process of socio-spatial differentiation in residents and spatio-temporal heterogeneity in dwelling.However,most of the existing studies are es-tablished from the single perspective of urban residents based on demographic data,which is difficult to reveal the dynamics and complex spatial reconstruction within and between cities.With the characteristics of both stability and timeliness,the rapidly changing housing market is one of the processes and results of socio-spatial reconfiguration,and it is undoubtedly a better lens to observe residential segregation.This paper adopts methods such as multi-group segregation index,multi-scalar segregation profiles,and decomposition of segregation index,with Nanjing and Hangzhou as case cities,and establishes multi-scalar segregation profiles and comparative models based on three geographical scales of census tract,block and grid,and different residential types.A quantitative study was conducted on the degree and pattern of multi-scalar residential segregation in Nanjing and Hangzhou from 2009 to 2018.The pa-per found that the spatial segregation index is an improvement of the non-spatial segregation index.There are differences between Nanjing and Hangzhou in the evolution process of residential segregation.Nanjing has a higher degree of spatial differentiation as a whole,among which spatial components have a more significant impact.     

中国城市流动人口住房质量的空间分异与影响因素

基于2015年全国1%人口抽样调查和2014年流动人口动态监测调查（CMDS）数据,本文以房屋面积、设施条件、建筑年代和社区类型来衡量流动人口住房质量,运用空间统计工具探讨了中国310个地级及以上行政单元流动人口住房质量的空间分异特征,进而通过空间计量模型考察流动人口住房质量的影响因素。研究发现：① 流动人口住房整体水平虽不及本地居民,但差距并不悬殊;② 流动人口住房质量的空间差异明显,中部地区流动人口住房质量最高,东部、西部和东北地区在住房质量4个方面各有劣势;③ 按照行政等级和规模等级划分,中等城市流动人口住房质量最好,超大城市住房质量最差;④ 流动人口住房质量呈现出显著的空间正相关,但各指标高、低值集聚区的分布格局存在一定差异;⑤ 流动人口个体（内部特征）和流入地（外部特征）因素对流动人口住房质量具有显著影响,分别作用于不同的方面;⑥ 中小城市和大城市流动人口住房质量的决定因素及作用强度不尽相同。     

宁杭城市多时空尺度居住空间分异与比较

城市居住分异具有社会群体与住宅空间的社会—空间双重属性,已有研究多关注社会经济属性,采用非空间分异指数开展单个城市和较大尺度的实证分析,较难有效反映中国当前城市内部日趋复杂多变、异质破碎的居住分异景观。基于住宅空间视角,采用多群体分异指数、空间分异曲线、指数分解模型与地理探测器等方法,以南京、杭州为案例城市,从街道、街区与网格3个尺度,分析宁杭2009—2018年居住空间分异及其影响因素。研究表明：空间分异指数因考虑到住宅空间位置和邻域环境,可作为对非空间分异指数的一种改进;南京不同住宅类型空间分异程度高于杭州,主要是由城市空间结构差异造成的;居住空间分异是城市社会空间资源非均衡配置的结果,其中“中心位势”和“教育配套”等因素对城市居住空间分异的影响最为显著;宁杭城市居住空间分异的共性与特性并存,揭示出城市比较研究的可行性与必要性。通过创新性探索,为中国城市居住分异研究提供新视角、新方法和新思维。     

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。     

收缩城市住宅价格空间分异及影响机制——以鹤岗市为例

收缩城市的经济社会问题逐渐凸显,住宅市场发展呈现出消极态势,房价变化成为社会关注的焦点。在此背景下,论文以典型收缩城市——黑龙江省鹤岗市为例,基于住宅小区、夜间灯光、POI数据,利用Kriging插值和多尺度地理加权回归模型等方法,结合鹤岗市空间增长与收缩情况分析住宅价格空间分异特征及影响机制。结果显示：① 鹤岗市住宅价格呈圈层模式分布,核心—外围分异程度强。高水平住宅价格小区集聚在核心区内且分布规模小,中高值圈层扩散态势弱;外围工矿型辖区收缩情况相对严重,住宅价格水平低且波动小。② 城市发展状态与住宅价格水平存在空间相关性。不同收缩程度区域经济发展态势、居民收入水平、人口减少与老龄化、保障房建设规模等宏观因素差异影响着住宅价格总体空间分异格局。③ 城市内部区域的增长或收缩状态影响微观设施的作用效果。发展中心的区位优势对增长型区域住宅价格的正向作用更强,高水平公共服务对核心区和城市北部收缩区域住宅价格的增长有明显积极效应,企业工厂的分布对增长型区域住宅价格的负向影响更突出,各因素相互联系、交互影响,共同作用于住宅价格空间分异。     

大连金石滩旅游度假区居住用地的空间分异

以2003-2012年三个时相的SPOT5和卫星遥感影像数据为基础,以大连金石滩旅游度假区为研究区域。在行政村尺度下,利用GIS技术结合分异指数D和多组群分异测度模型D(m),研究金石滩旅游度假区居住用地的空间分异过程、分布特征及其驱动机制。研究表明:12003-2012年金石滩旅游度假区各类居住用地分异度变化不一。农村住宅分异度逐渐增加,其余各类住宅分异度均呈下降趋势,花园洋房分异度数值范围为0.06~0.65,波动幅度最剧烈;2在传统住宅逐渐被新型住宅所替代的大背景下,花园洋房、商品住宅和普通住宅的占地面积与日俱增,分布范围越来越广,主要是沿海岸线和景色优美地区分布。农村住宅越来越稀少,住宅用地占地面积显著增加;3在住宅产业发展的三个阶段,政府决策、社会分化、市场机制和个人选择等因素既相互促进又相互制约,共同作用于旅游地产在金石滩旅游度假区内的发展。     

非户籍与户籍人口居住空间分异的多维度解析——以深圳为例

在居住空间相异指数基础上,构建了集聚—分散度、中心—边缘度和极化—均质度指数,进一步挖掘由于人口聚居形态、居住区位和居住质量等方面差异导致的居住空间分异的多维内涵,及其所揭示出的社会经济空间现象、成因及空间治理重点。利用全国第六次人口普查数据开展深圳实证研究,在计算全市及各区分维指数的基础上,分析深圳人口居住空间相异指数特征及空间尺度差异,多维居住空间分异格局特征及成因,并通过聚类分析将深圳非户籍与户籍人口居住空间分异类型划分为三类,分类提出空间治理政策建议。从而为深入理解中国大城市日益出现的居住分异现象及机制提供新鲜视角和多样化测度方法,为解决其带来的社会及空间治理问题提供更有针对性的政策建议。     

西宁市老年人口分布与养老资源错位研究

健康中国战略下,积极应对老龄化、建立健全养老和医疗等相关设施,成为许多城市关注的问题。目前相关研究很少关注西北城市的老龄人口的空间分布及养老资源错位的现象。本研究以西宁市主城区为研究区域,基于2010—2018年西宁市公安局各街镇人口数据和兴趣点（POI）数据,选用老年人口系数、赡养率、增长率和地理集中率四个指标,利用综合老龄化指数（CAI）模型、核密度函数模型和空间错位指数模型对西宁市主城区人口老龄化空间分布及养老资源（医疗资源、老年设施）空间错位现象进行探索分析,结果表明：（1）9年间西宁市主城区人口老龄化程度不断加深,已步入老年型社会。（2）通过老龄化综合指数可知：主城区外围街镇人口老龄化增长速度大于城区中心的街道,其中小桥街道、朝阳街道、马坊街道与乐家湾镇人口老龄化最为严重,2018年综合老龄化指数增长速度超过中心城区街道,西宁市主城区人口老龄化严重程度已从中心街道向外围街镇扩散。（3）通过空间错位指数计算可得知：城中区的养老资源数量充足但过于集中,城北区的养老资源分布合理但是数量较少,行政区之间的养老资源与老年人口分布存在较大空间错位问题。