西宁市创新企业的空间分布格局与影响因素研究

创新驱动发展战略下,创新发展是城市可持续发展的重要内容.西宁市创新企业的发展能够推动青海省乃至青藏高原创新产业的发展.本文以西宁市主城区创新企业为研究对象,利用核密度分析法、空间集聚程度分析法、探索性空间数据分析、地理探测器等方法,探索西宁市创新企业的空间分布格局与影响因素,旨在通过研究创新企业集聚,推动西宁市创新产业的发展水平.结果表明:西宁市创新载体空间分布集聚特征明显;西宁市创新载体呈现"主核心区+双次中心区+周边分散"的空间格局;西宁市创新企业的集聚受多因素共同影响,不同行政区影响程度各异.     

流空间视角下中原城市群城市物流网络结构分析

运用熵权法对中原城市群物流业发展水平进行综合评价,结合区位基尼系数、区位熵剖析了物流业发展空间演变特征,运用修正引力模型测度了城市物流联系强度,并进行了城市聚类及物流空间网络结构分析.研究表明,中原城市群物流业整体发展由"中心-外围"向"南北中高,东西部低"空间格局转变,呈现一定的空间邻近性特征,整体空间分布比较分散,集聚态势不显著,城市物流集聚水平差异变动较大.中原城市群城市物流网络呈现明显的功能性层级特征,整体联系强度明显增强,物流联系总量差距较大,空间联系不平衡,由"十"字形向"H"形空间格局演变.     

京津冀地区上市公司总部空间分布特征及影响因素

企业作为经济活动的微观主体,在区域经济发展中扮演着重要角色,而上市公司作为优秀企业的典型代表,对京津冀一体化发展的促进作用更是不容忽视.本研究以京津冀地区上市公司为研究对象,运用标准离差椭圆分析法和相关分析法等研究上市公司总部的空间分布特征及影响因素.研究发现:(1)京津冀地区上市公司总部分布呈现出以北京为核心的单极格局,地域分布极不平衡;近20年来,京津冀地区上市公司总部分布整体上一直保持"东北-西南"的模式,重心无明显变化,空间分布趋于集聚.(2)制造业上市公司总部分布比较分散,呈"东北-西南"分布模式;房地产业上市公司总部相对集聚于北京和天津,呈"西北-东南"分布模式;信息业上市公司总部高度集聚于北京,呈"东-西"分布模式.(3)上市公司总部倾向于分布在生产性服务业发展水平高、金融业发展水平高、交通状况好、科技创新水平先进、行政级别高以及城市规模大的城市.     

基于超效率DEA的河南省城市效率演变特征

运用超效率DEA模型对2009—2013年河南省18个省辖市的城市效率进行测度,并对城市效率水平时空演变特征进行分析,采用空间自相关方法对2013年河南省城市效率发展水平空间差异进行了研究.结果表明:12009—2013年河南省城市效率发展水平整体呈现出"中西高-东南低"的特点,豫中、豫西地区的城市效率相比要高于豫东和豫东南地区;2河南省城市效率发展水平具有一定的正空间相关性和空间异质性,即城市效率水平相似的地区在空间上集聚分布,说明城市效率水平不仅仅取决于各地区自身的发展程度,还受相邻地区城市效率水平的影响.     

中国独角兽企业空间格局演变及影响因素

独角兽企业作为新经济的代表,其富集程度逐渐成为衡量区域创新发展水平的重要表 征。基于2016—2020年中国独角兽企业数据,采用核密度估计和标准差椭圆法分析中国独角兽企 业的空间分布特征,并利用高维固定效应模型探究影响中国独角兽企业空间分布的关键性因素。 研究发现：（1）中国独角兽企业分布集聚特征显著,分布密度呈现由沿海向内陆递减的趋势,总体 上形成以沿海和沿长江为主轴的T字形空间发展格局;（2）独角兽企业空间重心向南方移动,标准 差椭圆向内陆地区延展;（3）东部地区尤其是京津冀城市群、长三角城市群和粤港澳大湾区独角兽 企业发展迅速,中西部地区进入发展的起步阶段;（4）政府的科技投入强度、地方薪资水平、产业结 构和经济规模是影响独角兽企业空间格局演变的主要因素。     

中国展览业的空间分布及其影响因素

以《2013中国展览数据统计报告》为数据基础,运用集中度、信息熵、空间自相关等揭示我国展览业空间分布特征,相关性分析探究影响其空间分布的主要因素.研究发现:1展览业发展水平自东向西逐渐递减,华东、华南、华北和西南地区展览业水平较高,且形成以上海、广州、北京、重庆为核心的东、南、北、西四大展览经济带;2我国城市展览业发展水平空间分布具有正相关性,高低集聚态势明显,总体发展不均衡;3城市的社会经济条件、相关政策和市场环境等因素影响展览业空间分布,其中城市社会经济因素主要包括城市人口、城市产业、交通可达性、城市经济外向度和城市公共建设.     

中国展览业的空间分布及影其响因素

以《2013中国展览数据统计报告》为数据基础,运用集中度、信息熵、空间自相关等揭示我国展览业空间分布特征,相关性分析探究影响其空间分布的主要因素.研究发现:①展览业发展水平自东向西逐渐递减,华东、华南、华北和西南地区展览业水平较高,且形成以上海、广州、北京、重庆为核心的东、南、北、西四大展览经济带;②我国城市展览业发展水平空间分布具有正相关性,高低集聚态势明显,总体发展不均衡;③城市的社会经济条件、相关政策和市场环境等因素影响展览业空间分布,其中城市社会经济因素主要包括城市人口、城市产业、交通可达性、城市经济外向度和城市公共建设.     

中国大陆地区男同性恋人口空间分布及影响因素

基于2007-2015年中国大陆地区男同性恋网络社交数据和中国大陆地区城市人口数据,利用变异系数、空间自相关分析、重心迁移、标准差椭圆方法对比分析了中国大陆地区城市人口与男同性恋人口的空间分布与演化特征,并利用地理探测器方法解释了影响男同性恋人口空间分异的主要影响因素.结果表明,男同性恋人口空间分布不平衡,具有明显的空间集聚特征;男同性恋人口重心向南移动,主要分布方向为东北-西南,空间聚集模式以分布于中国大陆西北和西南地区的低-低聚集模式为主,其他聚集模式零星分布;交通、互联网发展水平和对外开放水平是影响男同性恋人口空间分异的主要因素,各因素相互作用增强了影响力.     

我国高校高水平足球队的时空分布特征分析

基于地理空间,通过GIS空间分析及地统计等方法,对我国高校高水平足球队在不同时期中的分布特征和动态变化进行了研究。结果表明:(1)2018年我国共154所高校招收高水平足球队,其总体空间分布呈局部聚集特征,形成4个以北京、上海、西安和长沙为核心的高密度区;但高水平足球队在不同尺度上的分布类型不尽相同,其中在区域和省级尺度为离散分布,市级和高校尺度则为集聚分布;(2)2005年-2018年间,我国高校高水平足球队的数量呈逐渐增长趋势,高丰度区域由高校资源丰富的北京、上海、江苏等逐步扩大到陕西、山东、湖北及东部沿海一带,且空间分布的聚集程度也呈逐渐增长态势;(3)我国高校高水平足球队空间分布表现为正的空间自相关性,呈"高-高"和"低-低"的集聚特征,"高-高"集聚地区稳定在北京、上海等地,"低-低"集聚分散在西部和西南地区,且空间依赖程度随时间呈逐渐增强的趋势。     

黄河中下游地区城市脆弱性空间异质性分析

通过改进的"暴露-敏感-适应"脆弱性评价模型,结合因子分析法,对2005—2017年黄河中下游地区城市脆弱性进行分析。结果表明:时间上,黄河中下游地区城市脆弱性具有明显的阶段性特征,先后经历了两极化、单极化、均衡化三个不同阶段;空间上,城市脆弱性呈现出强烈的异质性,由最初的大规模中心集聚向边缘小规模集聚方向发展,逐渐呈现出周高中低的空间分布格局。通过区域间比较发现:城市集群能够提高城市稳定性,对城市脆弱性具有一定的抑制作用。对黄河中下游地区脆弱性的分析,能够为该地区城市规划与发展提供决策参考。     

黄土高原地区对外直接投资企业空间布局及影响因素

基于中国规模以上工业企业数据,运用标准差椭圆、Ripley′s函数分析和核密度估计等多种空间统计方法,对2006年、2010年和2015年黄土高原地区对外投资企业空间分异格局进行测度,并运用地理探测器分析黄土高原地区对外投资企业空间分布的地理因子。结果表明:黄土高原地区对外投资企业空间分布呈现先向椭圆中心集聚后沿长轴方向扩散的现象;分布中心一直在向西南方向移动,中心点一直处于陕西省境内;企业空间分布的集聚范围先增加后减少,企业点的集聚趋势最强范围也呈现由大变小再增大的过程;高值核心区和较高值次核心区域范围逐渐扩大,形成"几"字形的空间分布格局,且在核心区外围相邻区域,有带状次核心区组团分布;黄土高原对外投资企业空间布局的影响因素经历了从对外开放度单个因素主导到工业化水平、技术创新能力、对外开放度等多因素共同作用的阶段。     

基于网络数据的西安市主城区餐饮业空间格局研究

研究餐饮业的空间格局有利于了解一个地区餐饮业的发展现状,对引导产业发展有重要意义.利用网络爬虫技术获取大众点评网(西安站)餐饮商户数据及其属性信息,运用空间分析、比较分析和因素分析法对西安市主城区餐饮业空间分布格局进行研究,并分析形成此格局的影响因素.结果表明,西安市主城区餐饮业空间分布不均衡,呈现以钟楼为核心圈层递减,以"长安龙脉"为对称轴近似对称分布趋势;不同人均消费等级餐饮商户在数量上由低档向高档逐渐递减,呈现"金子塔"形;不同网络口碑等级的餐饮商户在数量上呈现"中间多两头少"的橄榄形结构;城市餐饮业空间分布不均衡的影响因素主要包括人口分布条件、区域经济条件、交通便捷程度、旅游活动密集度、城市空间结构演替等.     

基于手机信令数据的中国人口空间格局及影响因素研究

基于手机信令数据,以常住人口为研究对象,以区县为基本单元,刻画中国人口的分布特征,分析中国人口集聚程度和流动特点,探索中国人口空间分布的影响因素。研究发现：中国人口空间格局呈现出南方、东部地区及长三角城市群高集聚度的基本特征;流动人口主要分布在“胡焕庸”线东南侧,向核心城市和城市群集中,呈片状分布格局;经济规模、平均收入水平、第三产业占比和交通联通度对于区域人口的流入具有正向促进作用。     

徐州都市圈服务业区域分工格局特征分析

服务业的空间集聚与分工是都市圈空间重组和功能提升的重要动力.采用空间基尼系数、地区专业化指数和区位熵等方法,对2005~2012年徐州都市圈服务业区域分工特征及其演化态势进行深入分析.结果表明:徐州都市圈服务业发展水平呈现以徐州为核心向外围降低的圈层分布格局,不同类型服务业的空间分布及集聚程度存在差异;徐州都市圈服务业地区专业化程度均不高且有弱化趋势,各城市具有专业化优势的服务行业发展各异;不同服务行业的区域分工不断深化,区域分工程度高的行业由生产性服务业为主导向社会性服务业演变.     

城市多类型商业空间时空异质性及影响因素

基于政府开放数据,运用核密度分析、双变量Moran's I指数、多中心性评估模型(MCA)等空间计量分析方法,对城市多业态商业空间时空分布特征及其影响因素进行探究.结果表明:总体上,2000—2014年间五种类型商服设施年度增量遵循"倒U型"曲线变化过程,空间上遵循由"分散"向"多核集聚"转变的空间分布模式,且集聚程度不断增加,但是设施数量的年度增速趋势及业态间集聚特征变化、集聚强度上存在明显业态差异;影响因素方面,人口密度、基准地价水平以及交通网络中心性对商业空间布局影响显著,但不同业态商业受不同区位选择因素的影响程度存在差异.批发零售业的分布与人口密度间的相关性最强,金融保险业受人口密度的影响最小,同时多分布在基准地价高的区域,文体娱乐业多分布在基准地价低的区域,交通网络中心性对批发零售业、住宿餐饮业和居民服务业区位选择的影响比对金融保险业和文体娱乐业更大.     

长三角城市旅游专业化水平对旅游全要素生产率的影响效应

综合采用DEA-Malmquist指数模型、GIS空间分析及GMM动态面板回归等方法探讨了长三角地区城市旅游专业化水平对旅游全要素生产率的影响效应.结果表明:2001—2017年,长三角地区城市旅游专业化水平由低值集聚的"倒山"字型向"南高北低"空间格局推进,旅游全要素生产率由负向增长的"入"字型分布格局提升至正向促进...     

皖南国际文化旅游示范区服务业集聚特征及成因

随着新经济发展,城市正处于从工业经济向服务经济的转型期。以皖南国际文化旅游示范区为典型案例,借助空间基尼系数、区位商、因子分析和多元线性回归等方法,测度示范区服务业集聚程度,分析其集聚演化特征,探索集聚形成原因。研究发现:(1)2003—2010年示范区四类服务业空间基尼系数普遍较低,发展较为均衡;2011—2015年示范区消费性服务业和分配性服务业呈现较为显著的聚集特征;而生产性服务业的空间集聚略有上升,社会性服务业分布呈现均等化趋势。14个服务行业呈现不同的空间集聚特征。从静态来看,2015年,住宿和餐饮业,文化、体育和娱乐业,居民服务和其他服务业,交通运输、仓储和邮政业的集聚程度均较高;从动态来看,除教育,水利、环境和公共设施管理业以外,其他所有服务行业正处于集聚发展阶段。(2)示范区核心区的相对专业指数较高,黄山市消费性服务业相对专业化程度最高,而其它各城市专业化程度总体相对较低。示范区服务业地域分工现象已经显现,形成了"马芜铜"和示范区核心区两大空间板块。各城市形成了相对不同的专业化行业,并表现出不同行业特征。(3)选取13项指标,采用因子分析和多元线性回归模型,识别了市场需求因子、创新要素因子、人力资本因子以及城市发展因子4个影响因素,4个影响因素对示范区服务业集聚都有一定的正向解释力。市场规模有效促进了服务业的集聚;创新要素是服务业空间集聚发展的驱动力,技术创新、信息化水平推动服务业高级化;交通设施条件、信息化水平能有效降低运输成本和交易成本;人力资本要素对服务业集聚起到了重要推动作用;示范区城市发展水平与服务业集聚密切相关,城市经济发展水平、城市化是服务业发展的加速器。     

长三角区域物流空间演化与影响因素分析

以长三角区域16个核心城市2003年~2012年的物流空间布局演化特征为基础,从需求、供给、产业环境和政策等4个维度选择了影响物流集聚度的影响因素,并实证分析了这些因素对长三角区域物流空间布局变化的影响机理.研究发现:(1)10年来,长三角区域物流的空间布局同时受到集聚效应和扩散效应的作用,各城市物流集聚呈现分化态势,经历了"三心多点"到"两极一心多点",再到"一极一团一走廊"的阶段性演化.(2)长三角区域物流空间布局的演化是区域经济增长、人口规模、劳动力水平和交通运输条件等因素的综合影响的结果,而第二产业的规模对物流集聚程度的影响并不显著.     

浙江省文物保护单位时空演化特征研究

以浙江省文物保护单位为研究对象,运用核密度指数法和最邻近距离测度法对浙江省文物保护单位的时空演化进行分析,结果表明:不同批次不同历史时期文物保护单位数量差异显著;随着时间的演进,浙江文物保护单位不仅集聚程度呈现逐渐降低的趋势,而且集聚范围逐渐由浙北向浙南地区转移,呈现由以杭州湾为中心的"单核"集聚模式向"多核"集聚模式转变;不同类型的文物保护单位空间集聚特征差异显著,其中古遗址、古墓葬与近现代史迹主要集中于杭嘉湖地区,而古建筑、石窟寺及石刻集聚中心除了杭州湾地区以外,还包括浙南诸多县市,集聚范围更大。在此基础上,浙江省文物保护单位时空演化的影响因素可归纳为自然环境条件、经济发展基础、历史文化基础及文化流派传承4个方面。     

中国特色小镇空间分布特征及其影响因素

以公布的1513个国家和省级特色小镇为研究对象,借助ArcGIS空间分析工具,采用最邻近指数法、变异系数法、核密度分析法和叠加分析法等方法结合Pearson相关性分析,探究特色小镇空间分布特征及影响因素.结果表明:①特色小镇在地理空间上呈"东密西疏"的布局,具有明显的空间集聚性,其分布均衡程度最高的地区是中部地区,最低的是西部地区,东部地区虽特色小镇个数最多,不同省份间数量差距较大.②特色小镇空间分布密度具有明显的区域差异性,其分布密度呈现出由东部沿海地区向西北内陆地区逐渐减少的趋势,形成了以京津冀,长江三角洲等地区为代表的多个高密度集聚区.③地形平坦、海拔较低、交通便利、经济基础好、区位条件优越的地区特色小镇分布数量较多.