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。     

基于多源大数据的城市居住用地优化研究：以南京城区为例

从行为偏好视角来看,为获得更好的居住条件、满足日常生活需求,居民选择住房时通常优先考虑环境品质高或靠近高流动性城市公共中心的小区居住。这导致不同居住用地之上的居住活力产生差异,具有不同流动性强度的公共中心吸引居住活动集聚的能力也产生差异,进而影响城市居住用地利用效果。研究跳出传统根据人口静态分布配置居住用地的思路,从活力和流动性两个维度解读居民实际居住需求,并利用多源大数据和聚类分析、耦合模型、引力模型探讨居住用地优化路径。研究发现：(1)从活力维度分析,认为居住活力与用地承载力耦合关系能够反映居民实际用地利用情况,活力偏高小区集中在老城及河西片区,外围片区活力整体偏低但也存在局部耦合现象;(2)从流动性维度分析,认为公共中心流动性对居民就近居住有较大影响,商业中心吸引效果趋同、能够提炼一般配比规模,而交通和文体中心吸引规律不明显。研究得到“以耦合度引导片区优化方向”和“以配比均值推算新增用地规模”两种居住用地优化路径。     

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。     

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。     

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。