共享經(jīng)濟(jì)作為互聯(lián)網(wǎng)下的"新經(jīng)濟(jì)""新商業(yè)"形態(tài),近年來(lái)蓬勃發(fā)展。Airbnb作為共享經(jīng)濟(jì)在住宿產(chǎn)業(yè)中的典型代表,已成為傳統(tǒng)酒店業(yè)強(qiáng)有力的競(jìng)爭(zhēng)對(duì)手。文章以2010—2019年北京市Airbnb數(shù)據(jù)為基礎(chǔ),運(yùn)用GIS空間分析和空間變差函數(shù)方法對(duì)北京市Airbnb時(shí)空演變及集聚特征進(jìn)行分析,并進(jìn)一步探討其時(shí)空演變的影響因素。研究表明:①北京市Airbnb分布的總體態(tài)勢(shì)由集中、集聚趨向均衡、分散,分布的地理重心向北移動(dòng)趨勢(shì)顯著,由城市逐漸向郊區(qū)集聚,沿交通干線(xiàn)向外拓展;②北京市Airbnb分布總的空間差異在不斷增大,2016年以后分布的隨機(jī)變異程度降低,區(qū)域差異性主要體現(xiàn)在東北—西南方向上,而東南—西北方向分布的均質(zhì)性較好;③城市空間結(jié)構(gòu)、旅游景區(qū)發(fā)展、政策法規(guī)環(huán)境、重大節(jié)事事件等是影響北京市Airbnb時(shí)空演變的重要因素。 

【文章來(lái)源】：經(jīng)濟(jì)地理. 2020,40(11)北大核心CSSCICSCD

【文章頁(yè)數(shù)】：9 頁(yè)

【部分圖文】：

北京市Airbnb分布圖

?堊莼?卣鰨?對(duì)北京市Airbnb分布進(jìn)行核密度估計(jì)，考慮到本文的研究區(qū)域尺度以及Airbnb的地理特征，選取距離衰減閾值為2500m，以充分反映其空間集聚特征，如圖5。2010—2019年，Airbnb的中心集聚程度逐   .PSBOT
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*圖3全局莫蘭指數(shù)和基尼系數(shù)變化圖Fig.3ChangesinGlobalMoran"sindexandGinicoefficient圖4北京市Airbnb重心轉(zhuǎn)移圖Fig.4GravitycenterofAirbnbinBeijingfrom2010to2019

趨勢(shì)［30］，北京副中心通州的確立、城市發(fā)展新區(qū)和生態(tài)涵養(yǎng)區(qū)的建設(shè)，說(shuō)明北京市多中心結(jié)構(gòu)的形成，使得Airbnb向外圍集聚擴(kuò)展特征顯著。其次，說(shuō)明了信息化和共享經(jīng)濟(jì)對(duì)城市內(nèi)部空間結(jié)構(gòu)的影響。Airbnb作為個(gè)性化的住宿產(chǎn)品，一直依托互聯(lián)網(wǎng)營(yíng)銷(xiāo)和推廣，互聯(lián)網(wǎng)營(yíng)銷(xiāo)造勢(shì)會(huì)使某地迅速聚集大量網(wǎng)紅住宿［31］，對(duì)于Airbnb的分布會(huì)有一定影響。如位于北京市延慶區(qū)千家店鎮(zhèn)的畫(huà)廊里小鎮(zhèn)合理運(yùn)用“網(wǎng)紅”的互聯(lián)網(wǎng)思維模式，用有一定影響力的人a.2010年b.2013年c.2016年d.2019年圖6北京市變差函數(shù)Kriging插值模擬Fig.6KrigingsimulationofvariogrammodelofAirbnbinBeijing74經(jīng)濟(jì)地理第40卷

【參考文獻(xiàn)】：
期刊論文
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