省际边缘区城镇化水平变化特征及动力系统研究——以安徽省宁国市为例

根据区域城镇化内涵和省际边缘区特点,从人口、经济、生活方式和基础设施4个方面,运用熵值法,分析了2000—2009年皖浙省际边缘区宁国市城镇化水平发展变化趋势,发现近10年来宁国市城镇化水平快速提高,以经济和基础设施城镇化为主要特征,经济的快速发展是浙江块状经济传导和波及效应的反映,基础设施的快速完善表现为对前期滞后状态的一种补偿性异速增长,人口城镇化不明显,是其边缘区位对人口集聚引力弱的反映。进一步分析得出:边界效应作用力是省际边缘区城镇化独有的基础动力;主导动力中的政府行政力是最重要的内生动力;周边中心城市和毗邻城市强烈的相互作用是辅助动力;最后构建了省际边缘区城镇化的动力系统模型。     

旅游城市居民购物满意度及影响因子分析——以芜湖市中山路步行街为例

居民购物满意度是居民对购物目的地的期望与到达购物地后对所花费成本、商品质量及所享受的服务等实际感知相比较后形成的愉悦或者失望的感觉状态,在购物目的地选择、认知评价中具有重要作用.文章基于结构方程模型,以旅游城市芜湖市居民为研究对象,分析了居民对中山路步行街的购物满意度及其主要影响因子.结果显示:居民在中山路步行街的购物满意度平均为3.46,满意程度较为一般,其中,居民购物环境感知、购物服务感知、购物质量感知是其购物目的地选择的主要影响因子,对购物满意度具有正向影响,并通过满意度影响忠诚度,但购物配套设施感知因子对居民购物满意度具有负向影响;居民购物满意度对忠诚度的路径系数为0.84,表明满意度直接影响忠诚度,从而间接对居民购物目的地决策产生影响.     

北京市土地利用变化特征及驱动机制

以北京市为例,利用1985、2000和2010年三期土地利用数据,从土地利用变化幅度、土地利用变化速度、土地利用转移方向等方面,揭示了北京市1985—2010年的土地利用变化特征及相关驱动因子。结果表明:11985—2010年,北京市土地利用空间格局发生了较大变化,林地面积有一定程度的增加,耕地面积、水域面积减少较为迅速,建设用地扩张最为明显。21985—2000年,北京市土地利用综合动态度为0.99,土地利用变化速度较为平缓;2000—2010年,北京市土地利用综合动态度为1.64,土地利用类型变化速度呈加速趋势;从单一土地利用动态度来看,林地与建设用地的增加速度不断提升,由1985—2000年间的0.1383%、3.7808%增长到2000—2010年间的0.2078%、4.0088%;耕地、草地、水域面积不断减少,其中水域面积的减少速度最快。3从转移矩阵来看,1985—2000年,74.54%的耕地转化为建设用地,13.30%、11.24%的耕地转化为林地与水域;2000—2010年,耕地依然是各类用地增量的重要来源,建设用地向其他类型用地的转化面积是前一阶段的13.8倍。4从人口增长、经济发展、政府政策等方面研究了土地利用变化的驱动机制。     

北京市住宿业空间分布格局及影响因素研究

结合国内外城市住宿业空间分布的研究成果,通过ArcGIS软件与次序多元logit模型,研究北京住宿业空间分布格局及影响因素,并与英国Ashworth模型进行对比,讨论北京作为发展中国家首都城市表现出的异同性,同时反映出新时代下的城市空间结构特征。研究发现:①北京市住宿业空间结构呈集聚分布模式,分布模式包括8种区位类型,其中4种为新型区位,体现出经典理论的适用性与北京的特殊性;②酒店可达性、基本地价、空间集聚是影响住宿业分布最显著的因素,同类因素对不同类型酒店影响程度也表现出差异性;③住宿业是城市空间结构的塑造力量之一;④北京市城市空间异质性与复杂性增强,但多中心结构不发育,全球化与信息化使得城市中出现比CBD范围更大的国际化区域。     

皖江城市带区际公路交通空间组织研究

选取与皖江城市带联系密切的长三角16个核心城市和武汉市作为研究对象,通过调研获取皖江城市带各市与这些城市公路客运联系数据,从社会网络视角分析了皖江城市带区际交通联系的网络特征,结合相互作用强度的现状及历年变化,预测皖江城市带区际交通空间组织的发展趋势,为区际交通组织的联系方向提供参考,提出皖江城市带区际交通空间组织的优化建议.结果显示:①皖江城市带与南京市的空间相互作用最强,其次为上海市;从公路客运比例来看,皖江城市带公路客运交通的主导联系方向为长三角方向,其中东向联系更强,东南向(杭州市方向)的联系稍弱.②从皖江城市带区际交通空间组织网络结构特征来看,区际公路客运交通空间组织的网络密度较高,网络结构较松散,联系的主要城市集中于长三角的核心城市.③从东向联系与西向拓展两方面提出了皖江城市带区际交通空间组织的优化方向.     

皖江城市带空间经济联系变化特征的网络分析及机理研究

基于社会网络分析的方法,以皖江城市带为研究对象,分析了皖江城市带空间经济联系变化的网络特征,并以核心—边缘结构模型进行验证,得出该方法应用到城市空间经济联系中的有效性。结果显示:皖江城市带空间经济联系的网络结构渐趋于复杂,但经济联系还处于弱联结状态;从点度中心度的变化趋势看,芜湖的点出度增幅最大,合肥的点入度增幅最大;由中间中心度比较可知,皖江城市带空间经济联系正逐步趋于均衡,但网络中存在明显的结构分层并从侧面进行了验证。最后提出要素的集聚与扩散、产业分工体系的形成、交通方式的创新及开发区建设等共同形成了驱动皖江城市带空间经济联系不断变化的机理。     

安徽省高等教育专业结构与区域产业结构的适应性研究——以高职高专教育层次为例

以高职高专教育层次为例,通过梳理安徽省高职高专教育层次专业设置的现状,从高职高专教育层次的专业布点状况、专业比例与产业结构的协调性及专业与支柱产业的匹配程度三个方面对安徽省高职高专教育专业结构与区域产业结构的适应性进行了分析。研究发现,安徽省高职高专教育的专业结构与产业结构对接存在着专业布点过多与空缺共存、专业口径窄及与区域产业结构不协调的问题。针对这些问题,提出了安徽省高职高等教育专业结构与产业结构实现良好对接的措施和建议。     

北京都市区居住与产业用地空间格局演化及其对居民通勤行为的影响

以北京都市区为研究案例地,采用核密度估计法、Ripley’s K(d)函数分析了北京都市区土地利用空间格局的分布特征与集聚强度,在此基础上,运用多层模型,重点分析了不同土地利用类型对居民通勤行为的影响。研究结果表明:①不同时间段内产业用地的集聚强度都要高于居住用地的集聚强度,说明居住用地出让的空间分布格局更为分散化,而产业用地出让的空间分布格局更为集聚。②土地利用格局显著影响居民的通勤行为,随着产业用地与居住用地密度的提升,居民的通勤时间与通勤距离都明显缩短,说明居住在土地混合程度越高区域的居民能够充分利用区位优势来优化通勤行为;个体属性特征如性别、年龄、职业、住房产权以及邻里特征等因素也会显著影响居民的通勤时间与通勤距离。     

芜湖市居民购物行为时空间特征研究

基于芜湖市居民购物行为的问卷调查数据,从购物频率、购物时段、购物出行距离、购物空间等级结构等方面分析芜湖市居民购物行为的时空特征,并与其他大都市进行了比较.结果表明:①居民的购物频率与所购买商品的等级呈明显负相关,居民工作日与休息日的购物初始时间具有较大差异;②居民购买不同类型商品的出行时间不敏感范围随商品等级提升而延长,多目的出行正成为一种趋势,居民购物出行的平均距离不断递增.蔬菜食品类与日常用品类商品的购物活动主要集中在社区购物圈,服装衣饰类与家用电器类商品的购物圈层主要集中在市级购物圈;③日常用品类商品的购物出行等级呈现出明显的就近居住地趋向,居民购买高等级商品出行方式的机动性更高;④与北京、上海等大都市相比,芜湖市购买家用电器类等高等级商品的出行距离较远,但是私家车出行率比北京、上海低,居民购物出行的空间等级结构呈现出拉伸的趋势.