南京棚户区改造的城市社会空间重构效应

中国2008年开始推进的城市棚户区改造运动,是一项针对城市住房困难群体的重要民生工程,也是有利于拉动投资与消费需求,推动新型城镇化建设的发展工程,深刻影响着城市社会空间的转型升级与分异重构.根据2008-2020年南京主城区434个棚户区改造前后的社会空间属性差异,在整体掌握南京棚户区改造时空特征的基础上,重点探讨棚户...     

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。     

中国大城市拆迁安置居民补偿方式与受益率测度 ——以南京为例

拆迁安置补偿是城市内城改造与扩张过程中涉及拆迁居民利益的核心问题,拆迁安置家庭多个特征因影响补偿方式和受益率。针对补偿方式不同与受益率不同,分别采用二项逻辑回归与多元线性回归模型,对南京市4个安置区的349户拆迁安置居民家庭进行了实证分析,结果表明：① 对于实物补偿和货币补偿,城中村拆迁安置居民家庭和夫妻双方职业均为“无业”的家庭更容易获得实物补偿。② 单从经济角度来讲,城中村拆迁安置家庭成为拆迁安置家庭中的最大受益者,7人及以上的大家庭、高学历家庭也是货币补偿中的受益者。但其受益并非是由市场化的结果造成,而是市场作用与计划经济旧有制度的共同使然。因此,建立公平合理的补偿机制是解决问题的关键。     

转型期中国城市贫困和剥夺的空间模式

利用普查数据、民政数据和问卷调查资料,从城市宏观空间与个体微观层面,系统检测了转型时期中国城市贫困和城市剥夺的空间模式及形成原因.研究发现:城市贫困和剥夺具有在内城区重合、外围区分离的特点.内城居住区的户籍贫困人口在住房、教育、设施等多方面处于被剥夺状况,外围的企业配套区户籍贫困人口则没有很明显的被剥夺状况,外来人口聚居区的低收入和贫困农民工处于被剥夺状况.究其原因,计划经济时代和转型时期的城市住房、建设和更新等空间政策的共同作用,直接导致了户籍贫困人口和农民工生活状况的差异,进而产生了迥异于西方城市特征的中国城市贫困和剥夺的空间模式.     

基于活力特征分析的城市安置社区公共空间研究——以苏州城区6个安置社区为例

由“散居”到“集居”,安置社区面临社会关系重建的巨大压力。基于公共空间活力内涵,采用AHP-模糊综合评价法,构建了城市安置社区公共空间活力评价模型,以苏州市6个安置社区为例,对3种安置模式的社区公共空间活力特征进行定量评价和比较。发现：① 不同安置模式的社区公共空间活力存在明显差异。尽管异地安置社区的公共空间的设施完备、类型多样,但是其公共空间的社会活力度最低。对于公共空间活力提升,社区公共空间背后的社会属性比其物质属性更为重要。②公共空间因子活力度与关注度存在不匹配现象。基于“社会-空间”辩证互动逻辑,提出安置社区公共空间活力营造策略： 对于今后安置社区,适宜“村内小集居+跨村大聚居”的安置模式,通过最大程度维系原有“熟人社区”群体的社会边界,提升公共空间活力,减轻社区社会关系重建的压力;对于现有安置社区,可根据公共空间因子活力度和关注度的匹配关系,划分公共空间改造的优先级,采用差别化的改造策略,提升公共空间活力及其改造资金的使用效率。     

城市社区微观空间意象研究——基于南京居民250份手绘草图的比较

选取南京封闭社区与开放社区相互邻近的4个对比组共8个居住社区,对其居民的社会属性、生活习惯和社区空间感知特征进行了问卷调查,并从250份手绘草图中提取和统计相关数据,据此分析城市居民社区空间意象地图的主要类型与构成要素.研究发现,居民的社会属性是影响人们社区空间意象的决定性因素,性别、年龄、收入和居住时间的差异导致居民...     

城市意象热点空间特征分析——以南京为例

在社会调查、空间数据处理与建模分析基础上,系统探析了南京城市意象热点与居民感知、城市道路结构、特色意象区形成及其与城市历史街区功能更新的内在关系,形成对南京未来城市意象发展的四点建议:1改变崇尚宏大体量和现代风格倾向,在尊重南京文脉和市民需求的基础上更新城市功能;2通过热点植入盘活意象缺失区域,但需尊重热点和城市道路集成度联动发展的城市自组织机制,并注意街巷空间和生活次节点的保留;3意象热点的集聚区应该为重点打造的特色意象区,注重提供多样化活动平台和休憩设施,并和城市传统紧密结合,注意热点空间的均衡分布,并在步行范围内组织;4从热点空间和功能置换着手可缓解交通压力并促进城市动态更新。     

西安城中村改造中流动人口的空间剥夺——基于网络文本的分析

基于空间剥夺理论,选取123份网络文帖,运用网络文本分析方法并借助SPSS 17.0软件分析西安城中村改造中流动人口的空间剥夺结构。西安城中村改造加剧了城中村流动人口的空间剥夺,从资源、情感和机会三方面形成了多重剥夺结构。在资源空间剥夺中,主要产生了由居住、餐饮、娱乐、购物构成的生活类型空间剥夺;情感空间主要体现在与梦想、氛围、怀恋、热闹、亲近等词汇相关的诸多方面,并随着其物质载体的消逝而产生了情感空间剥夺;机会空间剥夺表现在降低其社区资源的可接近性,主客观博弈的结果决定了城中村流动人口的去留。在此基础之上,对城中村改造和城市建设提出了对策建议。     

基于手机画像数据的南京内城日夜间社会空间分异

城市内部人口高度流动性意味着城市社会空间结构在不同时间和不同场景下可能存在巨大差异,然而,国内外融合多时空尺度和多领域维度的城市社会空间贯通与比较研究尚处开端。基于大数据环境与AI模拟技术支持下的移动终端用户画像数据,探究南京内城社会群体日间活动和夜间居住的空间分异格局及其差异,并开展多维尺度的空间分异指数比较研究。研究发现：(1)南京内城日夜间社会群体空间分布的相似性为北京西路和北京东路沿线聚集着较大比例的中年富裕群体,城南城北分布有较高密度的本地老年群体,而差异性则主要体现在城市中心,日间聚集有大量白领中产阶层而夜间则混杂居住着不同社会群体;(2)城市人口的日常流动性并未降低居住空间分异,性别、职业和消费能力等多数社会经济属性指标在街道、社区和网格尺度上的空间分异程度表现为日间活动高于夜间居住;(3)社会空间分异的尺度效应显著,不止表现于分异指数随尺度下沉而增加,更在于较小尺度单元有可能揭示出更细微甚至差异性的社会空间分异现象,并可通过跨尺度比较直观呈现。最后提出融合多时空、多维度和跨领域的城市社会空间研究框架,以期深化拓展新时代背景下中国城市社会空间分异相关理论与实践探索。     

基于城市记忆的传统文化旅游地空间溯源——以南京夫子庙秦淮风光带为例

基于城市记忆视角,选取南京夫子庙秦淮风光带作为传统文化旅游地的典型个案,以古代六朝至近代中华民国时段为界,分类梳理古地图、古诗词、古画卷、老照片等图文史料,结合符号学和质性研究方法,从地理和文化空间2个层面,溯源其历史发展过程,探究其空间演化特征。研究结果凸显了夫子庙秦淮风光带在南京城市发展变迁中担负的城市记忆表征、民族文化传承、市井生活繁衍及地方特色沿袭等重要功能,为传统文化旅游地及城市文化空间的科学规划和健康发展提供参考借鉴。     

南京城市户籍贫困人口的时空分异格局

以城市居民最低生活保障统计数据为基础,运用ESDA的方法,探讨2000—2017年南京城市户籍贫困人口的时空分异格局,并从居住空间分异的视角出发,归纳总结出南京城市户籍贫困空间格局的演化过程与机制。研究表明：① 贫困人口的空间分布沿袭了2000年“大分散,小集中”的特点,且分布状态进一步趋于分散,空间集聚则呈现出“核心-边缘”结构,“核心”即热点区域基本都位于绕城公路以内;② 未成年、无业、有就业能力（尚未正式就业）和刑释解教的贫困群体,尤其是刑释解教且无业的贫困群体,是当下城市贫困空间治理重点关注对象;③ 相比于2000年,目前南京城市户籍人口的贫困地域产生了明显分异,可划分为隐蔽型、安置型和复合型三种类型贫困人口聚居区;④ 在政府职能、市场机制和社会行为的交织作用下,南京城市户籍贫困空间重构的同时,也经历了从显性到隐性的转向。     

基于POI数据的南京市空间格局定量研究

从语义属性、几何形态等方面对典型城市空间格局要素进行定量化抽取及特征分析,总结归纳出城市空间格局要素间的关联特征。在此基础上,将POI数据进行分类,设计了基于平面核密度估计算法、空间聚类与双重密度因子分析分析算法,并以南京市为例,通过栅格叠加计算,提取边界,分类渲染以及栅格重分类等步骤,实现南京城市空间格局及商业中心抽取。结果发现城市商业中心有效地反映了城市空间总体格局的区域分布,提取出的南京市商业中心基本符合2000—2020年的南京市总体规划,但文本并不能直接体现城市各商业中心的定位,城市中除了主城区这个集聚且组团的单中心商业模式,各个县城、开发区、高新区都有各自形成的商业中心,符合城市的多商业模式。较传统的城市商业空间研究来说,基于POI数据的定量研究对城市总体格局及商业空间的认知更为精细,有助于商业中心的识别及行业特征的分析,便于政府部门对现有规划功能区的发展方向进行调整,使得不同功能区空间结构与特征关系更加合理。     

中国城市贫困的空间差异特征

本文研究了2007-2011年间中国352个地级及以上城市贫困的空间演化、分布的差异特征。结果显示：近5年来贫困人口总量略有增长,贫困人口分布整体呈现均衡化趋势;从区域看,西部地区的城市贫困人口集聚加剧,贫困加深区较多;从城市看,小城市、资源型城市和少数民族聚居型城市是构成贫困加深区的主要类型。2011年,贫困发生率自东向西逐渐升高,中小城市、资源型城市和少数民族聚居型城市相对拥有更高的贫困发生率。进一步分析,东北地区资源型城市呈现高人均GDP和高贫困发生率的“隐藏性贫困”,西南地区部分少数民族聚居型城市呈现低人均GDP和相对低贫困发生率的“特殊性低贫”。未来国家反贫困政策应该充分考虑城市的区位、资源条件、人口规模和构成特征,重点关注贫困加深地区的中小城市、资源型城市和少数民族聚居型城市,并解决经济发展和贫困之间的特殊关系。     

2000年以来南京城市三维空间扩展特征

以南京市建成区为例,基于四期城市三维模型,运用城市天际线、城市体积及分维数、城市三维重心、高层建筑的数量与占地面积的关系等方法从多角度分析2000年以来南京城市三维空间增长特征.研究表明:南京城市天际线起伏明显,西—东方向的形态由2000年的“一高两低三峰”演化为2012年的“中部、西部双峰耸立,东部较为平缓”的格局;城市体积处于持续增长的态势,其中2000-2004年是体积增长最快的时期,增长率为51％,体积分维数在不断变大,表明城市扩展在不断从二维向三维形态发展演变;三维重心平面投影的移动方向从东南转向西,反映了三维城市的发展方向主要为城市南部和西部地区;2000年城市立体形态发展为弱金字塔阶段,至2012年,在高楼密集的中心城区已经发展至均衡金字塔阶段甚至在向穹隆顶阶段过渡.     

Capital and conscience: poverty management and the financialization of good intentions in the San Francisco Bay Area

Social impact investing differentiates itself from traditional investing by claiming to create public social benefits alongside private profits. Globally, municipal governments are increasingly looking to this model to fund urban social services and poverty management. Through a case study of social impact investing in affordable housing in the San Francisco Bay Area, I deconstruct the financial and ideological underpinnings of this model to understand how private profits are drawn from local geographies of impoverishment. Analyzing social impact investing as a poverty politics reveals how it places preexisting, state-subsidized systems of poverty management into social impact investing portfolios, dividing impoverished spaces into new hierarchies of deservingness by incorporating private investors’ visions of what will help low-income tenants. But these processes also fail to subsume social life within housing financed in this manner, as tenant practices subverting those idealized by the state and investors persist alongside the generation of private profits.     

南京城市社会区空间结构——基于第五次人口普查数据的因子生态分析

以人口普查数据为基础,利用城市因子生态分析手段,采用聚类分析方法,对南京城市社会区类型空间结构加以分析。结果表明影响2000年南京城市社会区形成的主因子有外来人口因子、农业人口因子、城市住宅因子、文化程度/职业状况因子和城市失业人口因子五个;将2000年南京城市社会区划分为六个主要类型。南京城市社会区空间分布呈现出明显的"三圈层"结构:城市本地户口居民集中分布的老城区、在老城区渐进蔓延基础上形成的中间圈层、城市远郊区为主的外围圈层;圈层内部的城市社会区空间分布以"圈层＋扇形"的复合结构为主。     

中国农村深度贫困的空间扫描与贫困分异机制的地理探测

从自然和社会经济因素中选取贫困的影响因子,建立评价指标体系,通过Pearson相关分析确定了贫困的主要影响因素,利用GIS空间分析和BP人工神经网络,分别模拟了省域、市域和县域3个尺度下的自然致贫指数与社会经济消贫指数,进一步计算获得了3个尺度下的贫困压力指数,对其空间分布格局进行分析;借助Flexible空间扫描探测识别出深度贫困县,在此基础上运用地理探测器揭示其主导致贫因素,并提出差别化的减贫对策建议。结果表明：① 省域、市域、县域3个尺度的自然致贫指数和贫困压力指数在空间分布上具有较高的一致性,呈现出明显的“东低西高”的空间分布格局;社会经济消贫指数的空间分布一致性不高,县域尺度更为破碎。以黑河—百色线为界,县域贫困压力指数在空间上表现出“大分散、小聚集”的分布状态。识别出的全国贫困县共计655个,主要分布在重点生态功能区和农产品主产区。② 3个尺度下,空间扫描识别出的贫困高风险区主要分布在西北、西南少数民族和边疆地区。县域尺度下识别出208个深度贫困县,多位于省际边缘区。③ 地理探测器识别出深度贫困县的7个致贫主导因素,按照主导因素将深度贫困县划分为地形要素制约型、区位交通制约型、经济收入制约型和生态环境制约型4类。     

基于大数据的流空间研究进展

流空间是认识城市网络结构和演化的重要手段。近年来大数据的快速发展为流空间研究提供了新的机遇和挑战。论文系统综述了基于大数据的流空间研究进展。首先,论文梳理了基于大数据流空间研究的背景和历史,然后总结了基于大数据的流空间研究的主题、数据类型、方法和主要发现,最后展望了未来的研究挑战。2011年以后,基于大数据的流空间研究呈指数增长趋势,中英文论文年均发表量从2010年的11篇增长到2018年的106篇。大数据主要从提供新的数据源、激发新的分析方法和提供新的研究视角三方面推进了流空间研究。常用于流空间研究的大数据主要包括手机信令数据、社交媒体签到数据、公共交通刷卡数据和出租车轨迹数据,它们比传统统计数据更能直接提供人流、物流和信息流的时空动态信息。研究方法也从传统的基于距离的重力模型发展为网络分析方法。未来在交叉学科研究、大数据和传统数据的耦合、大数据与深度学习和云计算等新方法的结合方面仍需进一步探索,从理论、数据和方法上全面深化流空间研究。