山地城市格局对餐饮业区位选择影响的空间异质性

城市格局对产业布局有深刻影响,山地城市尤甚。餐饮业是城市商业的重要“引流业态”,其布局与城市居住、交通、公共服务等空间功能密切相关,山地城市格局对餐饮业布局影响的空间异质性尤为明显和特殊。以典型山地城市重庆主城区为研究对象,基于多源兴趣点（POI）数据,运用核密度、空间自相关、地理加权回归等空间分析工具,探究山地城市格局对餐饮业区位选择影响的空间异质性。结果表明：① 重庆主城区餐饮业空间布局形态呈凝聚多中心特征,形成“一主两副四次级”的多中心空间结构,是重庆主城区“多中心,组团式”城市格局的缩影。② 餐饮业发育成熟度与山地城市扩展时序密切相关,且空间分布方向与城市扩展方向一致。③ 同一类城市空间因子对不同城市组团的餐饮业分布具有不同甚至相反的影响力,相较圈层式单中心城市空间因子作用模式的空间异质性更为显著,其本质原因在于山水自然分割和城市扩展的特殊性导致的中心组团和外围组团资源要素配置不均。④ 不同城市空间因子对餐饮业布局的作用力也具有空间异质性,城市居住、商业、交通、公共服务、休闲空间等5类因子在不同区域对餐饮业区位选择均有不同程度正向促进作用,其中城市商业空间因子对餐饮业区位选择影响最大。     

北京零售业的空间分布及影响因素

零售业是生活性服务业的重要组成部分,传统零售业通常通过零售商业网点形式展开。零售商业网点具有数量多、分布广、差异大等特点,其区位选择不仅影响居民的生活品质,也关乎商业网点空间布局的合理性。北京中心城区的零售业整体及其各细分行业均呈现出显著的空间集聚态势,集聚中心主要沿长安街及其延长线分布。影响零售业的区位选择因素包括交通通达性、地价成本、消费市场规模、消费偏好、政策引导、城市商业发展历史等。近年来,随着零售业与互联网的深度融合,零售业区位选择的影响因素及其作用方式不断发生变化,需要更多关注“新零售时代”对零售业空间布局的影响。     

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。     

基于POI数据的长春市商业空间格局及行业分布

商业网点的空间集聚与分散是零售商业活动的重要表现,其合理化布局对发展城市经济、满足居民消费需求发挥着重要作用。基于核密度估计、区位熵指数及Ripley's K函数分析法,以长春市中心城区商业类城市兴趣点（POI）数据为基础,在分析城市商业空间格局特征的基础上,进一步从行业空间分异的视角,研究城市商业空间的行业分布及集聚特征。结果表明：① 长春市商业网点空间分布的集聚特征显著,并呈现多中心的分布形态,基于道路格网单元的商业网点热点区分布与识别的商业密度中心分布总体一致;② 不同商业中心表现出不同的等级规模差异,整体等级规模结构较为合理;③ 零售行业视角下的城市商业空间“中心—外围”分异明显,且不同行业表现出了不同的空间集聚模式;④ 各行业多尺度的空间集聚表现不同,综合零售、家用电器等行业区位选择的空间尺度范围较大,纺织服装、文化体育等行业区位选择的尺度范围较小;⑤ 行业视角的专业化功能区块差异显著,成熟区块呈现多功能要素、多优势行业集聚特征,发展中区块功能较为单一。     

成都市体验性网络团购市场发展的空间特征

体验性网络团购模式正在对城市商业空间产生显著影响。以团购商品信息量作为基础数据,采用矢量数据符号法和空间插值法对成都市团购市场发展的空间特征进行分析。结果表明：餐饮、娱乐、生活和旅游酒店类团购信息在各商圈分布的集中化程度与摄影类相比较低。成都市中心区域的团购市场发展水平较高,形成了以春熙路商圈为核心的综合商业型热点区和以建设路商圈和双楠商圈为核心的生活服务型热点区。市场原则下团购市场发展的空间公平性较好的区域主要集中在成都市中心区域。团购市场发展的空间格局具有明显的区位特征,其空间发展的驱动力主要包括实体商业空间布局、消费者规模空间格局和区域可达性等;“时间距离”对团购市场区位特征产生的摩擦阻力已经超过空间距离。     

互联网时代苏州餐饮业空间特征及影响因素

为了更全面地理解互联网影响下城市餐饮业空间产生的变化,以城市中心异质性极强的苏州为案例,比较苏州古城中心和新城中心到店O2O餐饮业和到家O2O餐饮业空间分布,并参照实体餐饮业的空间分布,采用核密度估计、多距离空间聚类和多尺度地理加权回归等分析方法,探讨互联网餐饮业的空间特征及影响因素。结果表明：1）传统城市空间对餐饮业空间格局的影响显著,即互联网对餐饮业空间的影响建立在既有城市空间基础之上。2）互联网餐饮业总体集聚特征明显,到店O2O餐饮业呈现向高等级中心集聚的特征,到家O2O餐饮业分布更为均衡。3）两类互联网餐饮业运营模式与特定功能类型的城市空间契合度不同,旅游核心区餐饮业到店消费特征较强而到家消费特征较弱。4）城市新区商业点状分级分布的空间组织模式在一定程度上抑制互联网对餐饮业的扩散作用。5）商场密度、写字楼密度和住宅小区密度对互联网餐饮业空间分布影响均较为明显,旅游资源密度对到店O2O餐饮业空间布局影响较大。     

重庆市主城区软件和信息技术服务企业空间格局演化与区位选择

基于重庆市工商企业注册数据,利用核密度分析、多距离空间聚类等空间分析方法,分析了重庆市主城区软件和信息技术服务企业2002—2017年的空间格局演化特征,并借助Tobit模型探讨其区位选择影响因素。研究表明：1）从现状分布看,距离城市中心4~12 km的城市中间圈层是重庆市主城区软件和信息技术服务企业分布的主要空间,并呈“双峰”圈层分布特征,空间分布表现为“一主两次”多中心格局,集聚特征显著。2）2002—2017年,企业分布出现郊区化现象的同时大量向距离城市中心6~8 km范围集中,圈层分布由“双峰”结构向“单峰”结构转变,空间格局由单中心分布演变为“一主两次”多中心格局,集聚强度与规模持续提高。3）产业集聚因素对重庆市主城区软件和信息技术服务企业的区位选择影响最为显著,其次是相关区位条件和市内交通因素的影响,对外交通和空间政策因素在企业区位选择中的作用未通过显著性检验。     

长沙市商务办公空间集聚特征及其影响因素

以长沙市为研究对象,基于兴趣点（POI）数据,运用标准差椭圆分析、Getis-Ord G_i^*指数等方法识别长沙市商务办公空间结构,并借助地理加权回归分析方法探究城市空间因子对商务办公空间格局影响的空间异质性特征。结果表明：1）长沙市商务办公空间已形成“多中心”的集聚形态,呈现“一主一副两带多组团”结构,形成以湘江以东的芙蓉广场为主中心,以长沙火车站为副中心的中央商务区,湘江以西暂未形成副商务区。2）商务办公空间集聚的主导影响因素是商业空间中的购物服务、酒店等;交通条件次之,平均影响程度依次为：公交＞主干道＞对外交通＞地铁;休闲、居住职能空间中除公园绿地的正向推动作用仅次于主干道外,其余因素均较弱,其中风景名胜和住宅区的整体抑制作用明显。3）各因素总体表征为“中心―外围”的圈层影响模式,商业空间、主干道、地铁、公园绿地在中心圈层推动作用较大,影响强度与距中心的距离成反比;在外围圈层受住宅区、公交吸引形成商务办公空间集聚组团。     

流空间视域下城市内部物流联系及其网络结构——以深圳市为例

以深圳市为例,基于“流空间”视域研究城市内部物流网络,将货车GPS数据作为物流“流动数据”,结合社区发现模型,识别城市内部重要物流节点及其空间联系特征,并采用社会网络分析法刻画城市内部物流网络结构。结果表明：深圳市内部物流联系整体偏弱,呈现“西密东疏”的空间联系特征,具有显著极化发展态势,形成物流活动西进西出而物流设施居中分布的错位布局;物流联系“异质相吸”特征明显,不同类型节点的物流活动更趋向于朝特定区域流动;城市内部物流网络依赖于“机场-工业区-港口-物流园”廊道的联系纽带作用,形成以廊道为轴心线向周边扩散的物流廊道网络模式。由此,从重塑物流空间、调整规划编制、培育新增长级等方面提出促进城市内部物流协调高质量发展的建议,支撑打造城市物流发展的“深圳样本”,并助力其融入粤港澳大湾区的世界级物流枢纽建设。     

城市开发强度、整合度和城市活力的联动效应——以福建省石狮市中心城区为例

以福建省石狮市中心城区为例,利用空间分析和空间句法等分析城市开发强度、整合度和城市活力的分布特征及三者之间的联动效应,探索对城市聚类空间分异研究的新途径。结果表明：(1)研究区开发强度具有“圈层+轴线”分布特征,沿商业用地呈轴线明晰的高开发强度;整合度和城市活力“中—高—中—低”圈层分布明晰,空间分布不均,沿商业用地和商住混合用地形成了具有带动城市活力的商业环带。(2)地块的区位条件、用地功能等是城市开发强度、整合度和城市活力之间联动效应的决定因素,解析三者之间联动效应的内在机制可以将研究区精确划定为9个聚类空间分异类型。这种联动效应的应用可以引导城市空间结构的调控和城市问题的生态治理。     

新疆资源型企业的空间分布与区位选择

以新疆维吾尔自治区为典型案例,以2016—2019年新疆资源型企业数据为基础,采用核密度估计、多距离空间聚类分析和条件Logit模型等方法,刻画了新疆资源型企业的空间格局与演化特征,分析了其在不同距离尺度上的集聚强度与发展规律,并在此基础上探究了新疆资源型企业区位选择的影响因素。结果表明：（1）新疆资源型企业总体表现为“一心两带”的空间分布格局,并呈现出由“乌市一心”向“南北双核”的演化趋势。（2）新疆资源型企业表现为显著的集聚分布特征,集聚强度逐年提高,并由“单峰”结构向“双峰”结构发展。（3）资源型企业的区位选择受到社会、经济和自然环境等多方面因素的影响,其中区位经济发展程度、劳动力水平和水资源分布的影响最大。（4）对于不同类型和所有制的资源型企业,其区位选择的影响因素具有明显的异质性。研究结果对于理解新疆资源型企业的空间分布格局,厘清资源型企业区位选择的影响因素,探明资源型企业空间分异的微观机理具有一定的参考价值。     

基于POI数据的长沙市生活性服务业空间格局研究

生活性服务业是服务经济的重要组成部分,其合理布局对发展城市经济、满足居民消费需求具有重要作用。基于长沙市六区POI数据,运用核密度分析、熵指数、频数密度分析及空间聚类等方法研究长沙市生活性服务业的空间格局特征,发现长沙市生活性服务业的分布具有以下特点：1）主要受交通及城市规划指向性影响,沿交通主干道集聚分布,整体布局呈“一核四轴多极”且空间分布与人口集中度联系紧密,东西差异明显,东部多而密集、西部少而分散;2）不同类型的生活性服务业分布特征各异,在空间形态上主要表现为“单核心”、“双核心”和“多核心”等;3）其功能多样性布局呈现以五一广场为核心的“中心-外围”结构特征,功能多样且混合程度高的区域位于城市中心,城市边缘区生活性服务业集聚性较弱且多为单一功能或者双功能混合区。     

基于互联网数据的住宿业竞争力及其空间格局——以武汉主城区高端酒店为例

随着互联网的发展,利用互联网数据来研究城市实体空间问题成为城市地理学研究内容和研究方法的新切入点。本文基于互联网消费平台点评数据、互联网地图实时交通数据和城市兴趣点等数据,在建立住宿业竞争力评价指标体系的基础上,计算武汉主城区高端酒店竞争力得分和排名,并探求住宿业竞争力的空间分布特征和布局模式。研究发现：①武汉高端酒店竞争力得分总体较为集中。价格、人气、周边商业和商务服务是酒店之间竞争力差距的主要因素;②武汉高端酒店竞争力投射在空间上总体呈现点状聚集与线形延伸并存的格局,竞争力高分酒店主要集中在二环线内的武昌和汉口;③随着酒店竞争力等级的下降,酒店空间格局呈现由城市中心向四周递减的圈层式发展规律,高等级酒店大多出现在新兴商业区;④本文归纳了武汉主城区高端酒店竞争力空间分布模型,得出中央活动区新兴商圈顶级高端酒店、中央活动区传统商圈中级高端酒店、交通门户周边中级高端酒店等7种住宿业空间格局类型。     

基于POI数据的西安市快递自提点空间格局及空间关系研究——以菜鸟驿站为例

基于西安市菜鸟驿站和中国邮政速递的POI（point of interest,兴趣点）数据,综合运用数理统计、文本词频分析、空间分析等方法,解析菜鸟驿站的依托组织形式与服务对象类型,空间分布特征与区位选择特征,及其与中国邮政速递的空间竞合关系。研究发现：① 增菜鸟驿站依托类型以商品销售型为主,社会服务型和个体店铺型次之;其服务对象以社区为主,商业街区、大学城次之;② 菜鸟驿站空间上呈现“中心城区多,周边区县少”的“内密外疏”格局,并沿东北-西南走向分布;③ 区位选择特征,大尺度表现为以钟楼为中心,随距离增加,驿站数量呈现出低-高-低的分布规律;小尺度则在与服务对象出入口距离区间[100,300]内存在二维正态分布;④ 菜鸟驿站与目标对象直线可达距离平均位于200 m范围以内,且街区活力点与其服务对象主体相适应;⑤ 邮政站点与菜鸟驿站均由中心城区向外围区县扩张式发展,前者分布范围更广,二者在地理邻近竞争二者中趋于协同发展。     

长沙市区地价的空间分布特征及其影响因素

利用长沙市2003～2009年上半年的土地交易资料,采用GIS空间分析和计量经济学相结合的方法,得出长沙市区商业、住宅和工业出让地价分布的空间结构图,分析三类用地地价的空间分布特征及其影响因素。结果表明：（1）土地用途不同,其地价的空间分布也不同,商业地价对商服繁华度要求较高,高值区集聚在市中心（以五一广场为中心）;住...     

中国夜间文旅消费集聚区空间格局及影响机理

夜间文旅消费集聚区是推进文旅融合高质量发展的典型示范,对引领文旅产业发展、释放夜间消费潜力具有重要意义。采用GIS空间分析、地理探测器等方法探究中国夜间文旅消费集聚区空间格局及影响机理。结果表明：（1）夜间文旅消费集聚区呈现“东密西疏、南多北少”的集聚型分布态势,“环城、亲水、傍景”布局特征明显,“一主、两副、多微核”的空间形态显著。（2）夜间文旅消费集聚区分布的空间正相关性明显,呈现“东热西冷”圈层式递减的空间分异格局。（3）类型结构上,遗址遗迹类分布在历史文化悠久地区,风土民俗类集聚在少数民族地区,产业主题类空间分布广泛,风景名胜类分布较为均衡,文旅商综合类主要分布在经济发达地区。（4）地形、河流和气候是影响夜间文旅消费集聚区分布的基础要素,人口素质、客运能力、产业发展和政策支持是影响其分布的关键因素。     

黄山市土地出让区位选择空间特征与影响因素研究

随着全国旅游业快速发展和城镇化进程加速推进,旅游城市土地投资和开发日益强盛。以典型旅游城市黄山市为案例,以1870宗城市出让用地为样本,采用数理统计、GIS空间分析等方法,分析其土地出让区位选择空间特征与影响因素。研究发现：① 商服、住宅、工业三类用地与用地总和的出让均属于凝聚型空间分布状态,分布均衡度均较低。② 城市东南部和区县城区是土地出让热点集中地区,城市外围地域是冷点集中地区。住宅用地热点地区主要集中于城市近郊、重要旅游区周围;工业用地热点地区主要集中于开发区、工业园区和重要交通沿线;商服用地热点区域主要集中于城市商业集聚区、大型公共设施和旅游景区周围、重要交通设施附近。③ 土地出让区位选择呈点状集聚、线状网络并存,表现为“东南部分布密度较高、西北部分布密度较低”“中心城区密集、外围区县稀疏,县城密集、一般乡镇分散”“交通指向显著、呈带状分布”布局特征。④ 土地出让区位选择涉及城镇化推动的城市内生型、自然环境优美的资源依托型、要素流动便利的交通指向型和集聚经济优势的开发区集中型四种选择模式。⑤ 土地出让区位选择是自然条件、人口经济发展水平、政策制度、城镇化建设、交通设施、旅游发展等因素综合作用的结果,也是政府、企业、居民等不同主体相互作用与博弈的结果。地形对土地出让区位选择的空间约束性和指向性显著;土地出让与人口规模、经济发展水平有较高匹配度;土地政策、城市规划对用地出让的规模和方向有重要影响;交通和旅游快速发展对于土地出让具有明显影响。     

城市空间结构对新兴产业区位影响研究动态与展望北大核心CSSCISSCI

新兴产业作为当前城市/区域发展最具活力的业态分布于不同能级的城市及其内部不同区位,与城市空间结构呈现互促互进彼此影响的关系,且具有带动发展和就业、提升土地利用效率和城市竞争力的作用,备受地理学、城市规划和管理学等关注。梳理城市空间结构研究流派、国内新兴产业区位指向及影响因素、典型行业区位规律和城市土地利用类型对新兴产业影响进展,发现(:1)新兴产业内部分支行业的区位选择规律不尽相同,且地方社会关系网络、文化层累、制度环境和知识属性及其密集度等成为新的区位因子(;2)城市内部的新/旧空间要素和实体/虚拟空间要素均对新兴产业的集聚性起到重要作用(;3)现有研究方法呈现产业-空间割裂状态,应构建面向制度、关系网络和地方文化层累的空间要素-新兴产业匹配关系的代理人模型,有助于明晰产业-空间互动机制和实现产业集聚与城市/区域规划的协同性。     

数字化背景下城市虚实活力空间格局特征——以广州为例

基于POI数据和抖音打卡数据,分析了广州虚实活力空间格局变化的特点和影响,探讨不同类型空间影响的异质性及其原因。结果表明：1）城市虚实活力空间格局总体上均表现出由中心城区向外围地区活力递减的圈层结构,说明实体空间是支撑虚拟空间运行的基础。2）数字化带来的线上-线下交互作用形成三类活力空间——传统活力增强空间、传统活力衰退空间和新型网红空间,三类空间的分布特征各异：传统活力增强空间集中分布在中心城区及其毗邻区域,外围地区呈现多中心集聚特征;传统活力衰退空间呈现分散分布的特征,主要位于中心城区边缘及外围地区;新型网红空间呈现“散点式”“离散形”的分布特征。3）移动短视频类数字平台对不同类型空间活力的影响具有异质性,对景点类、休闲娱乐类、运动健身类空间的活力具有提升作用,对美食类空间的活力影响不明显,而对商业购物类空间活力的影响存在明显分化。基于此,提出了数字化背景下城市活力提升的策略：首先,应重视数字化对城市空间形态的影响,充分认识数字化在塑造城市活力空间中的作用。其次,城市规划建设应着眼于线上-线下互动的发展趋势,通过引入数字技术和手段,促进实体空间和虚拟空间的融合互补。最后,数字化转型...     

社区化新零售的布局选址与优化发展研究——以南京市盒马鲜生为例

社区化新零售是新兴的商业模式,也是商业与社区互动的重要场域,值得从城市空间视角深入探究。基于南京市盒马鲜生及相关兴趣点(point of interest,POI)与兴趣面(area of interest,AOI)数据,综合运用空间分析、定量统计、实地调研等方法,解析盒马鲜生的服务类型及对象、空间布局特征、区位选址因素,并提出优化发展建议。研究发现：① 南京市盒马鲜生服务对象以社区为主,酒店、写字楼为辅;服务客户以具有一定经济基础和消费能力的中青年人群为主。② 空间布局总体呈现南—北走向的主城区+近郊区的“5+7三组团”格局,均为“点”状门店+不规则“面”状服务区相结合的“中心—外围”结构,实际配送范围与3 km缓冲区存在差异。③ 区位选址主要受社区密度和交通环境的影响,对商圈、地价具有依赖性,竞争对手对门店选址影响较小;主要位于社区与道路密度中高值区、商圈边缘地带、主干道两侧及地价中等区域,并利用面状服务区延伸服务范围,获取更多潜在目标客户群。最后从消费群体、运营成本、品牌竞争3个方面探索其区位选址的影响机制,并基于区位选址特征提出优化发展建议。