长株潭城市群酒店业空间布局研究

结合国内外城市酒店空间布局的研究成果,运用Arc GIS软件和SPSS软件研究长株潭城市群住宿业的空间布局特征和影响因素。研究发现:1受历史惯性影响,长株潭城市群酒店分布不均衡,集聚区域过于集中;2长株潭城市群中心城区的各类型酒店集聚混杂性布局明显;3城市功能分区将逐渐成为各类型酒店布局主要指引;4长株潭城市群住宿业空间布局结构存在不合理,高档酒店过多,产品同质化严重。     

北京市办公用地投标租金空间分异与影响因素

基于投标租金理论,运用GIS空间分析和计量统计方法,以北京市1992-2012年城市办公用地交易数据为实证基础,重点分析北京市办公用地区位变动规律及投标租金空间不均衡形态.结果表明:北京市办公用地投标租金总体上呈现从中心城区向外围逐渐衰减的规律,但存在显著的空间不均衡性,空间连续性与空间变异性并存;在中心商务区(CBD)、金融街、中关村科技园核心区、奥林匹克中心区等区位形成投标租金峰值中心.在研究时段内,多个办公用地空间集聚热点区的出现,表明北京城区单中心模式的影响作用有所弱化,呈现多中心功能结构的发展趋向.分别运用单中心模型、多中心全局回归模型、局部空间回归模型对办公用地投标租金影响因素进行分析,结果表明办公用地区位布局具有显著的集聚经济特性,向心集聚性、同业集聚性以及区位便捷度与办公用地投标租金空间分异关联密切.随着中国城市土地市场的日益成熟以及市场机制对土地开发模式主导程度作用的加强,研究城市土地价格与其空间区位之间关系,有助于丰富和完善城市土地利用空间结构理论,为城市土地利用与规划实践提供决策参考.     

北京市住宅租金空间结构及其影响因素

以北京市六环内住宅租金空间和非空间数据为基础,运用空间自相关分析和Kriging插值等方法,研究北京市住宅租金空间分布规律,探究其形成的影响因素。研究表明:北京市住宅租金空间自相关性显著,住宅租金整体上呈现由市中心向外圈层衰减的规律,高—高(HH)集聚类型主要分布于北城,低—低(LL)集聚类型则主要分布在南城。人口密度、城市房地产开发、就业中心、城市功能分区、交通条件及公共服务设施水平等因素影响北京市租金空间结构形成。其中,交通条件及公共服务设施对区域住宅租金高低有决定性作用。这些因素通过影响租赁住宅的需求与供给、住宅居住效用这两方面决定城市住宅租金水平。     

浙江省第三产业空间集聚特征与成因

以浙江省第三产业集聚为研究对象,采用空间基尼系数、区位熵,对2003—2012年浙江省第三产业集聚程度进行测算,并通过空间误差模型与空间滞后模型探究集聚成因,得出以下结论:第三产业各分行业在地理上的集聚程度不高,信息传输、计算机服务和软件业是空间集聚程度最高的产业;具有比较优势的地区数量表现出下降的趋势,2003年区位熵大于1的城市在浙江省范围内表现出"倒T形态",2012年则表现出"C字形态";空间滞后模型与空间误差模型的结果也显示出不同因素对第三产业各行业的集聚影响作用不同。在此基础之上,研究提出发展浙江省第三产业的政策建议。     

北京市会议产业空间格局及其影响因素研究

在对北京市192家四星级(含)以上的酒店会议设施进行数据收集的基础上,借助ArcGIS工具,采用最邻近距离法和核密度估计法进行分析,发现北京市会议设施的空间布局模式属于结合城市中心发展的凝聚分布模式,集聚区主要集中于四环以内的市区,并呈现三级集聚态势.空间分布格局形成的主要影响因素影响包括市场驱动、商贸设施、旅游资源和交通枢纽等.     

西北内陆中心城市生产性服务企业空间格局演变与区位选择——以兰州市为例

生产性服务业作为转型期策动我国城市经济增长的重要力量和体现城市经济职能的主要方面,其企业区位选择已成为从微观视角解析城市空间结构演变的重要途径。以西北内陆中心城市——兰州市为案例区,将生产性服务企业作为研究对象,运用核密度方法分析了兰州市生产性服务企业空间格局演变过程与集聚特征,并通过条件Logit模型探究了其区位选择的影响因素。结果表明:①生产性服务企业的空间分布经历了"集中—分散—分散式集中"的过程,逐渐形成了以城市中心区域为主体,外围地区为补充多中心组团式的空间格局;②从行业集聚的变化特征来看,集聚峰值处的距离和强度分别呈现先增后减和先减后增的变化趋势,集聚范围不断增大,出现多个核心集聚区域。③集聚效益、基础设施、空间距离、政策规划以及技术创新环境对生产性服务企业的区位选择起到了正向吸引作用,其中以集聚效益、政策规划以及技术创新因素的影响最为显著,成为生产性服务企业进行区位选择时考虑的首要因素。④从不同行业类型来看,以商务服务业、交通运输业、房地产服务业为代表的传统生产性服务企业的区位选择主要受到土地价格和基础设施因素的影响,而以金融服务业、信息服务业、科技服务业为代表的现代生产性服务企业则更加关注备选区位的企业集聚效益和技术创新因素,同时政策规划因素也对现代生产性服务企业的区位选择起到了一定的引导作用。     

北京都市区就业结构升级与空间格局演化

城市的空间发展与经济重构有密切的关系,产业结构的变化是城市经济空间演化的直接动力。本研究分析了随就业结构变动,北京都市区不同部门就业空间分布的变化及对城市空间发展的影响。研究发现,就业结构变动显示出北京都市区产业结构在升级,就业正脱离第二产业和传统服务业,转向生产性服务业。同时,就业结构变动剧烈的行业,尤其是在就业结构中比重迅速增加的生产性服务业,其就业空间分布的变动也十分突出,表现出就业分布的空间转移和新的空间集聚,从而带来城市经济空间格局的重组。一方面,生产性服务业快速增长的地区总体就业增长也比较迅速,形成了新的就业集聚区,改变城市的空间结构;另一方面,生产性服务业就业的空间转移和集聚具有特定的区位指向,形成了专业化的地域分工格局。     

武汉市休闲旅游地空间结构及差异研究

以武汉市224家主要休闲旅游地为研究样本,运用最邻近指数、核密度估计法、Ripley’s K(d)函数以及缓冲区分析等空间分析方法,探讨不同类型休闲旅游地空间结构及其差异性。研究发现:①休闲旅游地趋于凝聚型分布,不同类型休闲旅游地集聚化程度差异明显,其中,休闲旅游地在空间上主要呈"大分散、小集聚"和"小分散、大集聚"两种分布模式。②休闲旅游地总体上由中心向外逐渐递减,圈层性结构明显,不同类型休闲旅游地地域分布具有差异性。③休闲旅游地空间分布呈倒"U"型结构,具有显著的集聚特性,不同类型休闲旅游地空间集聚尺度差异较大。④经济基础、人口分布、资源禀赋以及交通状况等是影响休闲旅游地空间结构的主要因素,但对不同类型休闲旅游地的影响具有一定差异。     

广州市连锁超市空间分布及其影响因素

以广州市华润万家超市与好又多超市为例,结合不同品牌、不同业态分析连锁超市的空间分布格局及区位选择的影响因素,发现:1连锁超市总体上呈现向心圈层分布,并表现沿城市主干道由城市中心向外围延伸的态势;2不同品牌连锁超市的空间集聚现象都很明显,呈现从中心城区到外围递减的集聚特征,但不同品牌、不同业态连锁超市的空间集聚程度不一;3人口规模、消费能力、城乡差异、交通通达性及附近有无商圈均对超市区位选择影响呈现正相关,但不同品牌、不同业态类型超市之间区位选择侧重因素不同。     

中俄滨海大城市人口密度空间格局比较研究——以圣彼得堡和大连市为例

人口密度是识别人口空间分布特征的重要视角。文章基于人口统计数据,运用多尺度比较分析方法,对圣彼得堡和大连市2000、2010年两个时段人口密度空间格局进行分析,结果显示:(1)人口密度空间集聚性:两个城市不同尺度下人口密度空间分布均表现出集聚特征,随着研究尺度逐渐变小,人口密度集聚分布趋势越来越明显,相比而言,大连市人口密度空间集聚的趋势更明显。(2)人口密度空间分布模式:多尺度下圣彼得堡市显示出小集中、大分散的多核心空间分布模式;而大连市人口密度显示出大集中、小分散的单中心为主的空间分布模式。(3)人口密度空间格局:多尺度下圣彼得堡市各等级人口密度均表现出嵌入式空间分布格局;而大连市各等级人口密度表现为连片式空间分布格局。不同研究尺度揭示人口密度空间格局特征是不同的,通过多尺度下中俄滨海大城市人口密度空间格局比较分析,使得人口密度空间分布特征表现越加明显,利于其特征的总结。     

常德市住宿业空间结构时空演化特征及影响因素

住宿业空间结构的研究在大型城市、省会城市较多见,而对经济发展水平较靠前的普通地级城市很缺乏,常德市在上述方面具有较好的代表性。文章将常德市住宿企业发展时期分为5个阶段,采用ArcGIS中的最邻近指数、核密度估计与标准差椭圆及相关系数进行分析,研究发现:①时间上,常德市住宿企业从2008年开始,整体呈增长趋势;②住宿企业重心向东南方向扩张,主要集中在武陵区与鼎城区,且住宿企业集聚程度不断加强;③住宿企业在已有或新成集聚区、片区中数量不断增加,密度不断加大,分布上整体呈现一"核"、多"点"、成"片"特征;④住宿企业整体上受交通站点、行政中心、商业中心、地区生产总值影响明显,但是A级景点、人口密度两个因素的影响有一定差异。未来的住宿业布局与经营应关注:①政府需加强对交通沿线住宿企业的布局规划力度;②加大在石门、桃源、澧县等旅游资源丰富的区域布局;③注重对现有住宿业的升级改造,适当增加高星级住宿企业数量,提升服务水平。     

北京市生产性服务业空间分布与集聚特征的演变

以北京市第二次和第三次经济普查数据为基础,基于空间分析方法的综合运用,实证分析了北京市生产性服务业空间集聚特征与发展规律。研究认为,北京市生产性服务业集聚具有空间分异性、行业分异性和行业间空间一致性等特征。宏观上,在城六区呈现以西北—东南为轴向,在全市域范围内以东北—西南为轴向的向心分布,微观上,生产性服务业形成了两轴多中心的空间格局。空间一致性判别的结果显示金融业与其他行业一致性最低,研发设计与信息服务业、商务服务业空间集聚的一致性较高。北京市生产性服务业集聚,是产业升级的空间表现,同时也影响城市空间结构的走向。基于实证分析的结果,研究提出了以主导产业空间布局规律为基础优化城市空间结构,基于行业一致性统筹产业空间优化市域功能分区结构的政策建议。     

北京市Airbnb时空演变特征及其影响因素

共享经济作为互联网下的"新经济""新商业"形态,近年来蓬勃发展。Airbnb作为共享经济在住宿产业中的典型代表,已成为传统酒店业强有力的竞争对手。文章以2010—2019年北京市Airbnb数据为基础,运用GIS空间分析和空间变差函数方法对北京市Airbnb时空演变及集聚特征进行分析,并进一步探讨其时空演变的影响因素。研究表明:①北京市Airbnb分布的总体态势由集中、集聚趋向均衡、分散,分布的地理重心向北移动趋势显著,由城市逐渐向郊区集聚,沿交通干线向外拓展;②北京市Airbnb分布总的空间差异在不断增大,2016年以后分布的随机变异程度降低,区域差异性主要体现在东北—西南方向上,而东南—西北方向分布的均质性较好;③城市空间结构、旅游景区发展、政策法规环境、重大节事事件等是影响北京市Airbnb时空演变的重要因素。     

北京市旅行社业发展变化特征与脱钩效应

利用标准差椭圆、核密度估计等方法分析北京市旅行社业空间变化特征,并结合脱钩指数定量分析人口、交通、政策等相关因素对旅行社业时空演化影响程度。研究表明：(1)1985—2019年,北京市旅行社业发展分为探查期、初步发展期、快速发展期、腾飞期及成熟期五个阶段。(2)北京市旅行社业空间呈以城区东二环为中心向“东北—西南”方向性扩散,集聚程度增强,城区内“CBD商圈为中心,外围组团”式集聚,郊区离散式格局。北京旅行社空间布局逐渐呈道路、商圈指向性。(3)探查期,消费、投资为北京旅行社时空变化的主要影响因素;初步发展期,尚未完善的旅游系统为主要制约因素;快速发展期,北京旅行社时空变化的主要因素为外商投资、经济水平、旅游消费水平;腾飞期,北京市旅行社业时空变化以三产投资为主要驱动力;成熟期,企业投资者主观决定旅行社进入市场及区位选择。由此为北京市政府、旅行社企业未来发展路径提供建议,同时对全国其他城市（地区）旅行社业发展具有参考意义。     

湖北省旅游空间结构识别与可达性测度

基于GIS空间分析功能,以A级景区和星级酒店为空间对象要素,识别湖北省旅游空间结构,利用矢量道路交通网络测度其可达性格局,并应用空间关联方法分析可达性的空间差异。研究表明:1湖北省旅游空间总体上呈现集聚分布态势,其中星级酒店的集聚程度最高,人文景区聚集程度高于自然景区,所有类型要素在各市州间均表现出显著的非均衡集中分布特征;2湖北省各类型旅游空间要素整体可达性较好,但区域差异较为明显,其空间分布具有较高的交通指向和经济指向;3可达性呈较强集聚格局,热点区分布表现为中心—外围结构,由江汉平原腹地沿交通干道向四周梯度衰减,具有较强的稳定性和连续性,冷点区集中于秦巴山、武陵山、大别山、幕阜山等外围山区。     

交通基础设施与制造业区位选择的空间计量经济学分析

本文将交通基础设施存量引入到制造业的区位选择模型中,对2006年制造业在中国大陆31个省域的投资强度及其影响因素进行空间计量经济学分析.结果显示,我国制造业与交通基础设施存量都存在局部集聚,且二者在空间分布上表现出很强的一致性,交通基础设施是影响我国制造企业区位选择的重要因素.     

郑州主城区银行网点的时空分布特征及区位选择

城市快速扩张、消费需求变化及竞争日益激烈的背景下,银行网点的空间重组是城市空间优化的重要内容。郑州作为中国快速扩张城市的典型代表,文章将电子地图数据和调研数据相结合,运用ArcGIS空间分析工具和Stata软件对其银行网点的时空分布特征及区位选择的影响因素进行研究。结果表明:①银行网点空间集聚特征明显,ATM网点的集聚程度明显高于人工银行网点,且集聚速度更快;②银行网点主要分布于距市中心一定半径(9 km)范围内,并从市中心往外呈圈层式向外扩散;③商圈成为银行网点集聚的重要载体,集聚结构由经三路和中原路两个集聚中心演变为多个不同等级的集聚中心,集聚中心平均规模有所减小;④负二项回归结果表明,交通通达性、需求因素对两个阶段银行网点的区位选择有正向影响,地租成本和集聚因素对不同阶段的影响有所不同,制度因素则没有任何显著影响。同时,银行网点区位选择的影响因素在不同类型网点和不同区域也有所差异。文章得出的结论可结合区位理论进行分析,为城市快速扩张背景下郑州或其他同等级城市银行网点的选址布局及城市空间优化提供参考。     

广州市餐饮店分布演变特征与影响因素

以2014、2017年广州市区餐饮POI数据为基础,运用GIS空间分析方法对城市餐饮店的时空变化及集聚特征进行分析,并进一步探讨其分布的影响因素。研究表明:①2014—2017年广州市区餐饮店总体呈现由"双核"向"多核"转变的空间分布模式,具有显著的空间集聚特征。②2014—2017年各类餐饮店在不同区域的集聚程度不同,空间差异性特征表现明显:粤菜馆占主导地位,高密度集聚区增多,川、湘菜馆的发展变化较小,快餐厅和外国餐厅的集聚范围不断扩大,东北菜馆的集聚区减少。③交通站点、居民区、写字楼、工业园、地价与餐饮店的相关性显著,且影响程度不同:餐饮店与交通站点、写字楼、居民区的相关性较强,与工业园的相关性较弱,且在中高等级地价区集聚较多。因此,在城市发展进程中,餐饮业区位选址及发展规划需综合地理因素和人为因素。     

都市空间维度下的生产性服务业与制造业协调发展研究——以杭州市为例

大量的企业决策中心集聚于城市中心地区是城市空间结构和产业空间分布的主要特征,揭示其管理活动和生产性服务之间的关系是产业经济学和现代城市空间组织研究的重要课题,也是这一交叉研究领域的空白。文章以杭州市生产型服务业的7个细分行业的企业区位选择为例,通过计算和比较各个细分行业集中指标和基于距离的集聚指标,应用负二项式回归模型分析确证了规模经济、外部性及劳动力分化对企业分布的影响,并得出三点发现:第一,生产性服务业各个细分行业的集聚特征存在差异,服务半径较长或高度依赖外部性的生产性服务业,会更多地集聚于城市中心地区;第二,企业规模影响生产型服务业集聚程度的高低,与制造业企业不同,生产性服务业企业规模越大,其集聚偏好也越大;第三,企业规模与区位之间存在着负相关关系,并且这种关系受该行业产业集中程度和集聚程度的影响。     

住房价格梯度的空间互异性及影响因素——对北京城市空间结构的实证研究

基于单中心城市假设,利用特征价格模型对北京市住房价格空间梯度进行了实证研究,发现传统单中心假设由于与实际偏离较大,模型解释能力不强。纳入方向区域变量后的修正模型解释能力显著提高,住房价格梯度在各空间区域表现出显著差异,这种空间互异性主要受交通基础设施与城市空间结构的影响,与北京市的实际情况非常吻合。