广州城市人口空间结构与演化趋势研究

运用广州市第六次、第七次人口普查街道/乡镇尺度数据,基于象限方位分析、标准差椭圆分析、比较统计地图、非参数空间自相关分析等方法,研究了2010—2020年广州城市人口空间结构、人口密度空间集聚特征与人口增量演化趋势。研究发现：从人口空间分布形态来讲,广州市人口在城乡空间结构中仍然呈明显的“核心—外围”格局,主城区范围人口占市域人口的62.38%;从人口重心变化趋势来讲,细微地呈现出向西南方向偏移,这与城市东北地区被定位为生态保护中心和产业中心有关;从人口密度集聚特征来讲,Global Moran’s I指数为0.746,距市中心12.17km以内的地区系数为正,存在较强的人口集聚现象;从人口增量演化趋势来讲,广州市人口增量呈现“西北—东南”方向增长轴,并与城市发展轴形成重合,未来相关地区人口增量有可能进一步得到提升。     

2000年以来吉林省人口空间分布演化特征解析

选取2000、2004、2009年三个时间节点,以吉林省48个县市空间单元为研究区域,采用统计年鉴数据,对吉林省人口空间演化特征进行考察,并进一步分析其驱动因素.吉林省人口空间分布呈现出加速集聚的演化过程,人口重心由东南向西北方向加速移动,人口偏移增长处于前期阶段,人口密度分布趋异趋势渐强,经济发展差异是人口空间分布演化的最主要驱动因素.     

广州市高新电子信息产业空间分布与集聚特征的演变

基于广州市2007-2017年电子信息类高新技术企业名录数据,运用地理集中度指数、标准差椭圆与核密度分析对广州市高新电子信息产业空间集聚与演变特征进行研究.结果表明:在2007-2017年,高新电子信息产业的集聚程度偏低,但呈逐年上升趋势,其平均中心分布在天河区内;集聚区大致呈西北—东南的空间分布格局,集聚态势明显,整...     

喀什地区A级旅游景区空间格局演变研究——基于文旅融合背景下

文章以喀什地区A级景区为研究对象，选取“十三五”期间相关数据，运用核密度估计、最邻近距离指数、地理集中指数和空间基尼系数等方法，分析研究喀什地区A级旅游景区空间结构及演化特征。研究结果表明：喀什地区A级旅游景区呈现“点—轴”发展和增长极发展，受社会经济、旅游资源和交通因素的影响，空间分布集中且整体分布不均衡，优势景区空间集聚状态呈现点状向线状空间分布特征转变，主要集聚于喀什地区西北部、中东部等地区。文化资源在喀什地区A级旅游景区发展中成为旅游景区吸引力的重要基础，在景区空间格局特征中反映较为明显。创新景区在内容层面呈现文旅融合发展特征，旅游吸引物的打造更加注重人文资源的挖掘和地方元素的彰显。“十四五”时期喀什地区A级旅游景区空间结构优化应进一步推动文旅资源融合，推进基础设施建设与产业合作，加强区域合作，提升旅游目的地综合竞争力。     

江西省区县人口空间分布差异研究——以2000年与2010年为例

根据第五次、第六次全国人口普查和地方年鉴、统计公报资料,以区县为基本研究单位,运用mapinfo地理软件对江西省2000年、2010年的人口空间上的特征和差异进行了分析与研究,并运用全省人口分布于社会经济发展的情况进行了相关的统计分析。研究表明,江西省人口在空间上的差异分布明显;总体发展呈现由南向北趋势;人口密度的大小与经济发展水平的高低在地域空间上具有较好的一致性。     

商业服务设施分布特性研究——以北京市星级酒店为例

城市商业服务设施是城市零售、餐饮等各类商业服务活动的载体,其在城市的空间分布状况可以反映一个城市的空间结构。星级酒店是城市十分重要的商业服务设施,对其空间分布特征进行研究,有利于城市商业用地的高效利用,并对城市商业设施的合理布局有着重要的指导意义。本文使用最邻近距离分析、热点分析、缓冲区分析等分析方法,对北京市城六区星级酒店的空间分布特征及影响因素进行分析。研究表明,北京城六区的星级酒店整体呈集聚分布;星级酒店的热点区与北京市主要的城市功能区有很强的相关性;星级酒店分布呈现在商业中心集聚、向旅游景点集聚及轨道交通趋向性分布的特征。以上结论可以为未来城市用地的合理布局、城市空间结构的优化提供参考。     

西宁市人口结构演变动态与机制研究

基于地学统计学等方法,用2000-2010年西宁市统计年鉴及第六次人口普查数据探讨了2000-2010年之间西宁市人口结构空间演变,分析人口结构机制。结果显示西宁市人口有序稳步增加:(1)西宁市人口从1990年的161.11×104人增加到2010年的220.87×104人,自然增长率从1990年的21.53‰迅速下降到2010年的6.49‰,表现为低出生率,低死亡率的特点。(2)西宁市各城区人口密度较大,城中区为西宁市人口密度高度集聚区,城西区与城东区为西宁市人口密度中度集聚区,城北区为城市人口密度低度集聚区。(3)西宁市人口结构中,年龄结构表现为老龄化现象加重,老龄化人口以低龄为主;西宁市民族构成表现为少数民族人口总数上升,以回族为主。     

基于Zipf法则的浙江省城市规模分析

运用Zipf法则,通过普通最小二乘法对浙江省城市规模分布值进行评估,并在此基础上探讨了浙江省城市人口规模分布值从1988--2009年的演变。结果显示浙江省城市呈现明显位序——规模分布,城市人口规模相对分散,中小城市众多,高位城市发展空间较大。对影响城市人口规模分布的影响因素进行分析,发现工业化率、人口密度和路网密度与城市规模分布值有显著的正相关关系;工农业比率和城市化率对城市规模分布值表现为负相关关系。随着工业化率、人口密度和路网密度的提高,分布值明显变大,城市规模分布越平均,说明浙江省的中小城市发展完善,吸引力比较大。随着城市化率和工农业产值比的提高,分布值变小,即城市规模分布开始集聚。     

城市群制造业空间分异与结构演变的相关性分析——基于长三角城市群的实证分析

城市群是推动地区经济社会发展的重要引擎,研究城市群制造业空间分异与结构演变的相关性并提出切实可行的优化方案对城市群的健康持续发展有重要意义。论文以长三角城市群作为实证分析区域,依据空间经济学、经济地理学、城市经济学等学科的相关理论基础,以探索性空间数据分析为核心,结合分形维数,分析城市群制造业空间分异与结构演变的相关性。研究证实,长三角城市群制造业整体呈现空间集聚的特征,以上海市为中心,南京、杭州为两翼,各中心城市带动周边城市发展的空间格局,并且发现制造业的空间分异与城市群空间结构的演变存在一定的相关性,城市群产业分异呈现出与结构演变相对应的空间分异规律。     

新冠疫情管控期间西安市人口分布演变及影响因素探测——基于多源时空大数据视角

新冠疫情的"超常规"管控举措影响了城市人口分布,研究其演变规律有助于疫情管控期间城市人口活动规律认知、聚集趋势判断,以及指导精准化管控分区划分和场所差异化管控。基于百度热力和POI数据,采用人口密度指数、ESDA及地理探测器,分析了西安市在2020年2-4月疫情管控期间的人口分布变化及其影响因素。结果表明:(1)西安市人口密度值及人口密度波动幅度由一环向郊外递减,且人口数量及人口流动性逐渐恢复。与非疫情阶段相比,居民的日常活动周期未发生较大变化,但受复工后企业错峰午休以及居民减少外出影响,活动特征在局部表现不同。(2)西安市高、较高密度区逐渐增加,较低、低密度区持续减少,而随着疫情管控放开及复工复产推进,城市人口分布逐渐由"中心—外围"转变为"中心—外围、开发区延伸"的空间结构。同时,西安市人口分布呈现明显的高、低值聚集以及内热外冷圈层式特征,且随着人口活力的恢复,这种特征越来越显著。在此基础上,进一步总结出防控导向型、防控—就业需求导向型、就业—消费需求导向型、购物—休闲需求导向型四种人口活动模式的特征。(3)西安市7类设施对人口分布的影响强度为:住宅小区>餐饮设施>生活服务>医疗机构>购物服务>办公场所>公园广场,且住宅小区、餐饮设施、生活服务、医疗机构的影响强度逐渐减弱,购物服务、办公场所、公园广场的影响强度逐渐增强,指出疫情管控影响下城市配套设施与人口分布的耦合关系变化是影响西安市人口分布由相对分散变为更加聚集的重要原因。     

甘肃省城镇化综合水平空间格局演变及驱动因素

从城镇化内涵的人口、经济、社会、设施四个方面构建城市化水平的综合评价指标体系。运用熵值法对甘肃省1996年和2009年两个时期的城镇化综合发展水平进行测度,并借助GIS技术,运用空间聚类法和空间自相关对城镇化水平的空间演变及分异进行分析。甘肃省城镇化综合水平在空间分布上存在较大差异。城镇化综合水平存在较强的空间自相关,呈现强集聚分布格局。两时期城镇化水平"北高南低、西高东低"的空间格局始终未改变。区域发展条件空间差异和区域经济发展的地域差异是甘肃省城市化综合水平空间分异产生和演变的主要驱动因素。     

中国城市创新力的空间格局及其演变

基于2001-2016年中国338个地级及以上行政单位城市的创新指数,从空间分布、空间集聚、空间差距和空间极化四个维度出发,综合采用标准差椭圆、探索性空间数据分析、基尼系数和极化指数,系统考察了中国城市创新力的空间格局及其演变.研究发现:中国城市创新力呈现点-面扩散的不平衡分布态势,创新力空间分布上的东强西弱、南强北弱格局与创新力增速上的东快西慢、南快北慢格局并存;中国城市创新力出现了一定的空间集聚趋势,高-高集聚范围由北向南逐渐延伸;城市创新力具有较高的空间集中度,且呈明显上升趋势;中国城市创新力的空间差距呈先上升后下降的演变趋势,东部、中部、西部三大地区的总体差距主要来源于地区间差距,南方、北方两大地区的总体差距则主要来源于地区内差距;中国城市创新力呈现明显的两极分化,横向极化与纵向极化并存,并且纵向极化速度远快于横向极化.     

基于POI数据的云南省快递网点分布特征及其影响因素分析

本文基于2020年云南省快递网点POI数据,运用GIS空间分析方法和空间计量回归模型,分析其空间分布特征及其影响因素.结果表明:(1)云南省快递网点分布呈现空间集聚特征,空间分布均衡性较低;(2)云南省快递网点总体呈现"东西多,南北少,多核中心聚集"的空间分布特征;(3)人口密度和社会消费品零售总额是影响中国邮政和私营...     

广东省劳动力人口空间分布及变动研究

以“四普”和“五普”数据为依据 ,利用人口密度、人口再分布指数、区位商、Lorenz曲线、人口集中指数等指标和方法分析了广东省劳动力人口的空间分布、变动特点及主要影响因素。研究表明 ,十年来 ,广东省劳动力人口的空间变动呈现三个基本特点 :市际差距进一步扩大 ;空间分布不稳定 ,变化幅度大 ;空间分布不均 ,集中化程度加剧。引起变动的主要原因是外来人口劳动力的空间分布差异。     

广东省劳动力人口空间分布及变动研究

以"四普"和"五普"数据为依据,利用人口密度、人口再分布指数、区位商、Lorenz曲线、人口集中指数等指标和方法分析了广东省劳动力人口的空间分布、变动特点及主要影响因素.研究表明,十年来,广东省劳动力人口的空间变动呈现三个基本特点:市际差距进一步扩大;空间分布不稳定,变化幅度大;空间分布不均,集中化程度加剧.引起变动的主要原因是外来人口劳动力的空间分布差异.     

县域人口空间分布格局演变及其影响因素研究——以甘肃省为例

县域作为城市与乡村连接的关键纽带,与城市或乡村相比,其人口变化有一定的特殊性。同时相较于发达地区,欠发达地区人口增长与收缩并存的现象更为明显。基于此,以甘肃省县域空间为实证对象,基于标准差椭圆、人口集聚度模型、GMM模型对县域人口空间分布格局演变、集散特征及驱动机制进行系统分析。结果发现：2000-2020年间,甘肃省县域人口规模空间分布的中心点出现明显波动,同时受周边城市经济发展环境的逐步改善,近20年间县域人口呈现由陇中向周边回流的趋势,这与兰州市弱省会对要素吸纳能力有限有很大关系。其次,甘肃省县域人口在经历一段增长后出现新一轮流失,县域空间连片收缩现象较为显著。同时受公共服务、基础设施、就业机会等不均等化布局,人口由郊区县城向中心城区迁移的趋势依然明显,中心城区依旧是区域人口集聚的关键区域。此外,从县域人口空间分布的驱动机制来看,经济发展水平、工业发展水平和社会保障水平对人口规模具有显著的正向影响,但农业发展水平和信息化水平对人口规模具有负向影响,这与农村剩余劳动力转移倒逼农业科技发展有关。     

甘肃省经济与人口空间关系变迁分析

为了揭示自西部大开发实施以来甘肃省人口与经济空间关系变迁,通过分析甘肃省人口和经济地理集中度的空间关系,来说明甘肃省的人口、经济聚集特征及两者在空间上的耦合关系。结果表明,甘肃省的经济地理集中度与人口地理集中度的空间分布格局均为西北低东南高;人口地理集中度重心与经济地理集中度重心的偏离逐渐缩小,人口与经济的耦合程度逐步提升;形成了从西往东依次为经济超前型、经济协调型、经济落后型的空间分布格局,总的来说,区域发展的协调性进一步增强。     

中国地级以上城市流动人口时空格局演变及影响因素分析

基于“六普”、“七普”资料,运用空间数据分析技术对336个地级以上城市的流动人口空间分布与集聚特征进行分析;利用地理探测器,探究2020年流动人口空间分布的影响因素。主要研究结论如下：(1)我国人口流动规模空间差异明显,整体上呈现空间集聚,但集聚程度有所下降。(2)东部发达地区的人口集聚区逐步发挥溢出效应,流动人口由核心区向周边辐射;中部地区的空间分布不均范围进一步扩大,人口流出空心化程度加强;西北地区的人口流入显著性增强。(3)地理探测器因子探测结果表明,经济与就业因素是人口流动的核心驱动指标,第三产业对流动人口的吸纳能力更强;社会保障、教育、医疗、交通因素都可显著解释流动人口的空间分异。(4)地理探测器交互探测结果表明,社会保障因素、高等教育因素分别是省际流动人口、省内县际流动人口的重要的交互解释项。     

人口集聚、产业结构与区域经济发展的影响

人口集聚和区域不均衡是经济发展的普遍现象,我国的人口空间分布和区域经济发展表现出明显的不均衡特征。人口集聚除了具有静态的人口空间分布状态的含义外,还具有动态的人口向特定区域流动迁移的含义。 人口集聚、产业结构在区域经济增长中起着重要作用。 产业结构在人口集聚促进经济增长中起着中介效应,文章阐述了人口集聚对经济增长的直接影响以及产业结构升级是人口集聚影响地区经济增长水平的作用机制之一。     

长三角地区第三产业空间结构与集聚特性研究

基于长三角地区2000至2010年第三产业相关数据,本文运用空间探索性数据分析方法,对长三角地区第三产业的空间分布格局进行探讨,认为长三角地区第三产业在总体上存在显著正全域空间自相关性。局域自相关分析揭示了该地区空间分布的异质性,特别是沪宁一线体现出显著高值空间集聚特征,苏北地区存在显著低值集聚特征,浙江大部分地区具有空间分散特征且不显著。