东北三省企业空间格局演化与区位选择因素

企业作为产业空间的核心载体和组织主体,其区位特征和影响因素识别对优化区域产业空间布局、合理配置资源具有重要意义.以东北三省115852条有效规模以上企业数据为研究对象,采用空间分析方法总结2000年、2010年和2019年东北三省企业空间格局特征,并运用OLS模型和GWR模型解析影响企业区位选择的核心因素.结果 表明:...     

宁波市港口物流企业空间格局及区位选择

以宁波市为例,基于港口物流企业空间数据,运用冷热点分析和泊松回归等方法,研究宁波市港口物流企业空间分布特征及影响因素。结果发现：① 宁波市港口物流企业呈现向心集聚性,圈层分布格局明显。中心商务区和临港工业区是集聚热点区域;②港口物流企业集聚特征明显但整体集聚程度下降,表现出在中心商务区和临港工业区持续集聚和沿主干道路向外围区域蔓延扩散两大趋势;③不同类型港口物流企业的区位选择有明显差异：货代型物流企业主要分布在中心商务区,仓储型物流企业主要临港分布,运输型企业选择临近沿交通干道布局,综合型物流企业的分布没有明显的区位倾向;④ 政策因素、土地价格、城乡差异、临近港口、经济潜力和工业结构都不同程度地影响港口物流企业的空间分布,而交通便利没有表现出相关性。     

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。     

城市物流企业区位分布的空间格局及其演化——以苏州市为例

通过建立苏州市1990～2007年的物流企业空间与属性数据库,借助GIS空间分析模块,采用样方、空间自相关以及热点区分析方法,对城市物流企业空间分布及其演化进行探究。研究表明：（1）近20年来,物流企业区位分布总体处于集聚状态,但BPI呈减小趋势,显示集聚强度减弱;物流空间分布从少数高强度中心向多集聚中心扩散,缺乏全局...     

兰州市都市型工业空间分布及区位选择

作为现代经济体系重要组成部分的都市型工业,具有独特的空间布局与区位选择偏好。基于微观企业数据,采用区位熵、热点分析和条件Logit模型,对兰州市都市型工业企业的空间分布特征及其区位选择的影响因素进行分析。研究发现：(1)兰州市都市型工业企业整体分布呈“一心两翼”的空间集聚特征,中心城区、近郊区和远郊区企业数量和密度相差不大,但随着空间尺度的缩小,区县尺度上的差异较为明显,街道尺度上的差异则更为显著。(2)从各行业来看,食品加工和室内装饰用品制造业在市域各个圈层均有热点集聚区分布,服装制造、工艺旅游用品和电子信息制造业主要在中心城区集聚,而包装印刷和化妆洗涤用品制造业则主要在近郊区和远郊区集聚。(3)都市型工业企业在区位选择过程中主要受到地方化经济、城市化经济、基础设施、政策规划和郊区化的影响,技术创新对其区位选择的影响较小。(4)从各行业来看,空间距离、历史区位、基础设施等对劳动密集型的服装制造、食品加工、包装印刷、室内装饰用品和工艺旅游用品制造业的区位选择影响较为显著,资本技术密集型的化妆洗涤用品、电子信息制造业则更加关注政策规划和技术创新因素。     

中国境外投资企业功能区位的空间格局及其演化

基于1983—2018年中国境外投资企业(机构)名录数据,运用GIS空间分析工具,探讨了中国境外投资企业功能区位的空间格局及其演化规律。研究发现:中国境外投资企业发展经历了"萌芽—缓慢发展—迅猛发展—全方位发展"4个阶段,其演变过程与国家对外政策的调整存在密切联系。中国企业的境外扩张多数采用渐进式策略进入东道国,不同功能分支机构在区位选择上也存在明显的空间分异特征,后期"一带一路"沿线地区成为中国境外企业生产功能布局的集中区域。各功能重心轨迹呈现先大幅西进、后东西振荡的态势,东西方向偏移距离明显高于南北方向,整体上向西北方向移动,其中研发与商服功能重心偏移的差异性最大,体现出其空间区位要求的显著差异性。制度因素是影响中国境外投资企业区位选择的主导因素之一。     

欠发达地区污染企业的区位选择与空间正义

污染企业空间管治和优化是提高欠发达地区开发过程中抗风险能力的重要环节。基于空间正义视角,以内陆型欠发达地区黄土高原为例,依据理论指向和侧重点差异,构建了集维度、属性和空间于一体的“5+5+4”污染企业区位分析框架,探讨污染企业在欠发达地区内部形成的格局特征、区位规律及与空间正义的辩证关系。主要结论：① 综合“城乡+边界+权力+经济+环境”5个维度研究结果的共同指向,当前黄土高原污染企业区位整体呈现出典型的区域开发初期“低水平均衡+能矿资源依赖”的空间特征。② 城市网络发育相对成熟的城市群地区是污染企业的主要集聚区,但与发达地区类似的非均衡演化和去一级中心化趋势已初步显现。③ 在城乡空间和制度空间上,研究区未表现出明显的环境保护“城市中心主义”和“污染避难所”现象;在经济空间上,研究区整体处于EKC曲线的上升阶段,地方经济对污染企业存在至少不排斥的依赖关系;在环境空间上,空气质量与污染企业数量属于低水平的正向耦合,但未出现随污染企业集聚空气质量显著下降的演化特征。④ 相对发达的省会城市和区域副中心城市在污染企业布局中呈退出趋势,具有较好工业经济基础和能矿资源赋存的城市群二级节点城市应成为今后环境规制和产业准入等政策关注的重点地区。⑤ 欠发达地区开发过程中污染企业存续或承接的正义性判别是具有辩证性的复杂命题,地理学区域综合分析的学科优势能为该类研究提供科学支撑;本文立足中国区域发展实践构建了以空间正义为理论指向的污染企业区位分析框架,以期为后续研究提供空间视角下的测度工具。     

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。     

中国企业R&D国际化:时空格局与区位选择影响因素

基于中国企业海外R&D投资数据和零断尾负二项回归分析方法,探讨了1998—2015年中国企业R&D国际化的时空格局特征,并从东道国角度分析影响其区位选择的主要因素。结果表明：研究期内中国新建海外R&D机构数量快速扩张;海外R&D投资区域分布广泛,呈现分散和集聚并存的特征;以华为为例分析了典型中国企业海外R&D投资的空间布局特征,认为目前华为海外R&D投资呈现集中布局在欧洲,零散分布在亚洲、美洲、非洲的空间特征,主要是由其以全球技术升级和满足多样化的市场需求等R&D国际化的战略动机所决定。回归分析结果表明,中国企业对发达国家和发展中国家进行R&D投资的影响因素有共同点但也存在一定的差异：① 现阶段东道国的R&D需求不是影响中国企业对其进行R&D投资的主要因素;② 代表中国与东道国经济往来密切程度的关联要素是影响中国企业R&D投资的重要决策因素;③ 发达国家吸引中国企业对其进行R&D投资主要是因其创新能力强、R&D资源数量多,而政策及制度供给是影响中国企业对发展中国家进行R&D投资的主要因素;④ 地理距离对中国企业R&D“走出去”的阻碍作用主要体现在对发展中国家的R&D投资中。     

杭州市房地产企业空间集聚特征与区位选择

房地产业是中国国民经济的重要支柱行业,从微观视角解析房地产企业空间格局与区位选择因素对指导中国城市房地产业健康发展至关重要.论文基于杭州市房地产业工商企业登记数据,采用最近邻指数、Ripley'sK函数、最近邻层次聚类等空间点模式方法以及地理探测器模型,系统分析了杭州市房地产企业空间集聚特征与区位选择影响因素,研究结果...     

西北内陆中心城市物流企业空间分异及区位选择——以兰州市为例

城市物流企业的空间分布决定物流空间格局、影响城市综合资源和生产空间的合理配置。以西北内陆中心城市——兰州市为案例区,基于微观物流企业数据并运用空间分析方法刻画了兰州市物流企业的空间分布及类型分异特征,进一步通过负二项回归模型探究了其区位选择的影响因素。结果表明：（1） 兰州市物流企业空间分布不均衡特征显著,总体呈现出“中心为主、远郊和近郊为辅,且沿城市交通主干道呈寄生状分布”的分异格局,具体可归纳为“多中心极化”、“中心极化”、“多中心外扩”、“中心外扩”、“整体极化”与“局部外扩”并存5种空间组织形态。（2） 物流企业呈现出“两心两翼四组团”的空间集聚特征,就不同类型而言,运输型和综合型物流企业呈现出“地域均衡化,类型多元化”集聚特征,货代型、快递型及仓储型物流企业则呈现出“片区集聚化,类型集群化”集聚特征。（3） 物流企业空间分异格局与类型分异特征受交通条件、集聚因素、政府政策、土地价格和城乡差异等多元因素影响,其中交通条件、集聚因素以及政府政策对行业整体在区位选择中的影响最为显著。（4） 从企业类型来看,货代型、综合型物流企业的区位选择受集聚因素影响最为显著;快递型、运输型物流企业则较为关注交通条件;仓储型物流企业对政府政策更为敏感。研究结果在丰富城市物流企业区位理论和研究案例的同时,对我国西北内陆中心城市物流企业空间布局优化具有重要的参考价值。     

长三角制造业企业空间分布特征及其影响机制研究：尺度效应与动态演进

基于2005年、2013年长三角制造业企业微观数据,综合运用最近邻指数、Ripley’s K函数、空间热点聚类等分析方法,探究长三角制造业企业空间布局、集聚尺度及热点分布区域等空间点格局特征,并采用负二项回归模型对不同尺度下长三角制造业企业区位选择的影响机制进行了甄别,研究发现：长三角地区制造业企业空间分布不均衡,制造业企业总体和行业分样本均呈现出显著的空间集聚特性,空间集聚态势随地理距离的变化先增强后减弱,具有尺度效应。制造业企业的热点区域主要分布于由南京、苏州、无锡、常州、上海、杭州、绍兴及宁波为连接节点的 “Z”字型发展轴线上。长三角制造业郊区化现象较为普遍,绝大部分地市的制造业企业主要集聚在远郊。制造业企业区位选择影响机制存在尺度差异,产业结构和融资环境的作用在不同尺度下均具备稳健性,其中产业结构为影响制造业企业区位选择的主导因素,其作用强度远大于其他影响因子。区（县、市）样本中用工成本对制造业企业区位选择的影响显著提升。     

上海大都市区港口物流企业的空间格局演化

以上海港口物流企业数据为基础,运用GIS空间分析、数理统计等方法,探讨港口物流企业空间格局及演化规律,并对其关键影响因素进行分析。研究表明:1990 年代中期以来,上海港口物流企业空间格局总体呈集聚化和郊区化特征,中心城区仍是港口物流企业集聚的主要区域,但企业所占比例呈下降态势,郊区企业所占比例则不断上升。不同类型港口物流企业空间分布差异明显,处于价值链低端的运输仓储型企业倾向于向郊区转移,处于价值链中高端的综合服务型企业仍主要布局在中心城区,但已显现出郊区化端倪。上海港口物流企业空间格局演化受到港口功能演变、综合交通网络建设、商务支撑条件、城市规划及发展政策等因素的综合影响。     

北京典型行业微区位选址比较研究——以北京企业管理服务业和汽车制造业为例

以微观企业数据为基础,采用核密度空间平滑和条件逻辑选择模型等方法,重点关注企业在城市内部微观尺度下的区位选择,并对北京典型现代服务业和制造业区位选择的差异进行对比分析。结果表明：① 北京中小型制造企业倾向于在集聚区分布,符合马歇尔式产业集群的特征,而服务业则是大型企业更倾向于集中布局;② 尽管微观尺度下多样化和上下游产业链对现代服务业和制造业依然有重要影响,但是与宏观尺度下不同的是对于现代服务业来说过度多样化并不利于其发展,对于制造业来说区域专业化劳动力规模而非专业化程度更为重要;③ 政府对地铁等公共设施布局选址将对现代服务业的微观区位产生重要影响。     

中国汽车制造业集聚与企业区位选择

本文利用2001-2009 年《中国工业企业数据库》中汽车制造业企业有关数据,对近10 年来中国汽车制造业的空间布局进行描述,利用地理集中度指数和EG指数对产业集聚水平进行测算和分析后,发现中国汽车制造业的空间集聚水平呈现不断下降的趋势,零部件及配件制造业的集聚水平对汽车制造业具有决定性和先导性影响。针对零部件及配件制造业的特点,构建了基于地级以上城市为空间单元的新建企业区位选择模型,进行估计后发现：① 中国不存在类似欧美日等国家整车和零部件企业邻近的空间集中集聚现象;② 零部件制造业的劳动密集型特点显著,不利于产业生产率和专业化水平提高;③ 在不考虑集聚经济的条件下,市场规模和地方保护对新建企业的区位选择影响非常显著。在这些原因的共同作用下,使得中国汽车制造业的专业化水平和空间集聚程度越来越低。     

北京市低收入人群的居住空间分布、演变与聚居类型

以北京市各街区的低收入人群为研究对象,以2005年和2009年北京市大规模居民调查问卷为基础数据,综合运用数理统计、空间自相关分析和因子生态分析方法揭示北京市低收入群体的属性特征及其空间分布的特点、变化与聚居类型。研究发现：北京市低收入人群中低龄与高龄人口、中低学历及从事劳动密集型行业的人所占比重较高。从空间分布来看,低收入占比较高的街区单元主要分布在城市边缘郊区,并随着城市建设出现向外发展的趋势;与2005年相比,2009年北京市低收入人口出现了初步集聚化特征,西北五环外街道的低收入集聚强度不断提高,同时二环内的低收入集聚强度也有所增加;受CBD快速发展和奥运建设影响,北京市东部和北部的低收入人群比例大幅度降低。最后,本文总结出三类具有代表性的低收入人群聚居类型,分别为本地型、流动型和新移民型。     

北京市住宿业空间结构时空演化及影响因素

将1997-2012 年划分为4 个时段,采用ArcGIS 与次序多元Logit 模型分析北京市住宿业空间结构时空演化特征与影响因素,探讨住宿业空间结构与城市空间结构的协同演化关系,反映城市空间结构重组特征。结果表明：① 北京住宿业时空演化的向心集聚与离心扩散趋势并存,属于相对扩散;扩张表现出集聚特征与方向上的差异性;同心圆式、局部扇面式、廊道式、飞地式、填充式等扩张形式并存;② 可达性、基本地价、空间集聚是住宿业时空演化的主要影响因素;③ 城市化进程影响住宿业的区位转移,住宿业是城市空间结构的塑造力量之一;④ 塑造城市结构的离心扩散作用增强,城市空间的异质性与复杂性增强。     

江苏省研发企业空间格局演化及其影响因素分析

以江苏省县区为研究单元,综合运用标准差椭圆、Ripley’s K函数和探索性空间数据分析方法,探究2005、2011和2017年江苏省研发企业的空间分异特征,并采用负二项回归模型考察江苏省研发企业空间分异的影响因素,研究结论如下：研发企业空间分布呈现出稳定的西北-东南分布格局,且具有显著的空间集聚性,聚集规模和强度先增强后减弱;研发企业冷热点呈块状分布,存在明显的“俱乐部趋同”现象;研发企业和开发区、高等学校空间匹配程度较高;经济发展水平、劳动力成本、开发区建设、邻近高等院校以及集聚经济等因素对江苏省研发企业空间布局影响显著。