基于结构方程模型的南京市就业者通勤行为特征对健康的影响研究

通勤是城市就业者日常工作所必须面对的问题,长距离、长时间通勤以及机动化通勤方式带来的健康问题引起了国内外学者们的广泛关注。论文基于南京市居民身体活动及健康状况问卷调查数据,构建结构方程模型分析就业者通勤距离、通勤时间及通勤模式三者的关系及其对心理健康、身体健康以及健康行为的影响。研究发现：① 通勤距离对机动车通勤模式与通勤时间存在显著的正向直接效应,同时通勤距离对通勤时间存在显著的正向间接效应。② 在心理健康影响方面,通勤距离、通勤时间及机动车通勤模式对邻里关系有显著的负向直接效应,同时通勤距离与通勤模式对邻里关系还存在显著的负向间接效应;在身体健康影响方面,通勤距离降低了就业者超重或肥胖的发生概率,但增加了就业者选择机动车通勤模式的可能性,从而间接增加了就业者患慢性疾病的风险;在健康行为影响方面,通勤距离、通勤时间与睡眠时间显著负相关,机动车通勤模式对睡眠时间产生负向间接影响,与是否做家务显著负相关,与是否散步呈现显著的正相关。③ 通勤行为特征对健康的影响因就业者社会经济属性不同而存在差异,女性、年龄较大以及收入较低的就业者通勤行为特征对健康的影响更为显著。基于研究结果,提出优化城市职住空间、减少通勤时耗,降低小汽车依赖、促进积极通勤来提高就业者身体活动量,并为特殊群体的通勤创造更加有利的条件,进而提升其健康水平。     

建成环境对居民购物模式选择的影响——以南京为例

网络购物的普及重塑了居民的购物行为模式。国外的相关研究多将购物行为看作一个整体,影响因素的研究中也缺乏系统的建成环境指标的分析。以南京为例,将购物过程分解后重组为8种购物模式。在区分商品类型的基础上,构建多元Logit模型探讨经济社会属性、购物态度、网络使用情况、居住地建成环境、通勤特征等对居民购物模式选择的影响。研究发现：① 上述变量均会影响购物行为;② 建成环境变量中,居住区位、交通便利性、购物便利性对居民购买搜索型和体验型商品均存在显著影响;③ 通勤距离对不同商品的购物行为影响差异较大;④ 创新扩散假设和效率假设同时存在。     

未来城市研究范式探讨 ——数据驱动亦或人本驱动

回顾传统城市研究范式,指出其“重宏观社会经济发展研究、而轻微观居民个体需求分析”这一问题,在此基础上,综述了城市研究领域的大数据热潮,进而抛出“数据亦或人本驱动?”的争论;从大数据自身的缺陷、智慧社会的到来及未来城市发展维度3个方面分析未来城市研究数据和人本之间的关系,提出应遵循“人本驱动、数据支撑”的研究范式,扩展了“人本驱动”的内涵。最后,从城市居民生活（生活圈打造、社会网络构建、满足生命周期需求）、企业生产（人才流动网络构建、产业链打造、营销模式转变）、政府管治（数据共享与融合、社会服务供应、公众参与机制创新）3个方面提出了未来城市研究的新框架。     

基于智慧城市的可持续城市空间发展模型总体架构

在智慧城市建设上升为国家战略的大背景下,以城市人口、经济、资源、环境等历史数据分析为基础的传统城市空间发展模型面临着数据来源与研究框架的革新。本文首先阐述了智慧城市与可持续发展理念产生的时代背景、概念内涵、相互关系,进而在梳理国内外可持续发展视角下的城市模型相关研究基础上,认为智慧城市建设为城市模型研究提供了更为精细、实时、全面的数据来源,拓宽了城市模型研究的时空尺度,并在城市系统运行模拟与仿真方面提供新的技术手段。本文从城市数据监测采集与互联共享、城市系统运行问题梳理与综合分析、城市空间发展模拟仿真与决策评估、城市空间发展规划体系4个层面尝试构建基于智慧城市的可持续城市空间发展模型总体架构,对于丰富城市可持续发展研究理论框架,指导智慧城市空间规划与建设实践具有重要意义。     

基于微博平台的中国城市网络信息不对称关系研究

网络信息空间的空间关系及信息流研究为信息化影响下的地理空间演变研究奠定基础。借助微博这一新兴网络信息传播平台获取中国城市间网络信息联系数据,采用流分析方法呈现城市间网络信息联系的空间格局。研究发现:中国城市网络信息关系呈现出"一超多强"的空间极化不对称格局。网络空间不对称格局与地理距离、经济社会发展水平存在密切关联性,表现为:城市对外网络信息总不对称度与其经济社会发展水平的相对一致性;经济社会发展差距对城市间网络信息不对称程度影响的距离衰减性;城市间网络信息不对称程度与经济社会发展差距的相对一致性;东、中、西部三大地区间网络信息不对称关系与经济发展梯度的相对一致性。     

南京市居民流动性评价及流空间特征研究

信息时代居民的流动性特征在很大程度上反映了"流空间"特征。通过对城市居民流动性评价,以及居民流动性与地理空间活跃程度的关联分析,研究居民流动性与实体地理空间的耦合关系及所呈现出的"流空间"结构与特征等。基于信息时代南京市居民行为活动的问卷调查数据,从人流、货物流、信息流和活动流4个方面构建居民流动性指标体系,采用熵值法对居民的流动性进行综合测度,以街道为单元分析居民流动性的空间特征,南京市居民流动性的空间特征总体上呈现出中心-外围的圈层式布局结构;根据居民流动性和空间活跃度的耦合关系将"流空间"划分为4种类型,当前应加强高流动性-弱活跃度、低流动性-强活跃度2类地区的网络空间和地理空间协调发展。     

大数据与小数据结合：信息时代城市研究方法探讨

信息技术的快速发展引起了城市研究领域的“大数据”热潮,并带来了传统城市研究方法的变革。但是,其自身存在的诸多缺陷使得学者不得不重新考虑传统小数据的应用角色。但是,传统小数据并没有失去其应用价值,相反,以城市与居民行为活动关系研究为主体的信息时代的城市研究必要充分结合大数据与小数据,并探讨适宜的方法论与方法框架,从而应对日益复杂的城市问题和居民需求。提出“物质空间与活动空间结合”、“相关关系与因果关系结合”、“宏观分析与微观挖掘结合”的3个方法论,并在此基础上构建了“大样本空间发展评价+空间差异与联系发现+小样本影响因素探究”、“小样本模型构建+影响因素发现+大样本验证及挖掘”、“微观活动分析+活动空间界定+影响因素探究”3种方法框架,且分析了这些框架的具体应用,以期为未来的城市研究提供思路和方法借鉴。     

海峡西岸经济区城市竞争力评价及发展策略

海峡西岸经济区的提出将闽、粤、浙城市发展置于一种新的发展框架之下.文中在分析海峡西岸经济区发展背景的基础上,构建城市竞争力指标体系,采用主成分分析方法,对海峡西岸经济区各城市的综合竞争力和要素竞争力进行了综合评价,比较分析了各城市的竞争优劣势.在此基础上,提出了海峡西岸经济区城市发展策略,为海峡西岸经济区在全球化、区域一体化以及海峡两岸合作背景下如何实现快速发展具有一定指导意义.     

基于网络社会空间的中国城市网络特征——以新浪微博为例

信息技术影响下的城市区域空间结构变化得到了国内外学者的关注。本文以新浪微博为例, 从网络社会空间的角度入手, 对中国城市网络发展特征进行了研究。研究表明:微博社会空间视角下的中国城市网络存在着明显的等级关系与层级区分, 城市的网络连接度与城市等级表现出了相对一致性。根据城市网络层级与网络联系强度, 东部、中部、西部3 大区域板块的网络联系差异明显, 东部地区内部的联系, 以及东部与中部地区和西部地区的联系几乎构成当前网络体系中的全部。城市网络呈现出分层集聚现象, 具体表现为“三大四小”发展格局, 即京津冀区域、珠三角区域、长三角区域、成渝地区、海西地区、武汉地区、东北地区。高等级城市在整个城市网络中处于绝对支配地位, 北京以突出的优势成为全国性的网络联系中心, 而上海、广州、深圳则成为全国性的网络联系副中心。     

南京市居民网络消费的影响因素及空间特征

在互联网络和信息技术的影响下,网上购物、团购等基于电子商务平台的网络消费方式得到极大发展,网络消费逐渐成为城市居民消费选择的重要方式,网络消费市场得到了较快的发展。同时,由于居民社会阶层的差别及相应居住空间的分异,导致网络消费呈现出不同的空间特征,并且对实体空间产生不同程度的影响。通过对南京居民网络消费情况的问卷调查,分析个人社会经济属性、住房状况、交通方式以及移动网络使用等体现居民社会阶层状况的要素对居民网络消费选择的影响,进而分析居民网络消费的空间分布特征,研究城市不同空间的网络消费构成和网络消费商品类型特征,在此基础上分析不同空间网络消费对交通出行和实体商业空间结构的影响程度。