北京市Airbnb時空演變特征及其影響因素
發(fā)布時間:2021-11-28 06:26
共享經(jīng)濟作為互聯(lián)網(wǎng)下的"新經(jīng)濟""新商業(yè)"形態(tài),近年來蓬勃發(fā)展。Airbnb作為共享經(jīng)濟在住宿產(chǎn)業(yè)中的典型代表,已成為傳統(tǒng)酒店業(yè)強有力的競爭對手。文章以2010—2019年北京市Airbnb數(shù)據(jù)為基礎(chǔ),運用GIS空間分析和空間變差函數(shù)方法對北京市Airbnb時空演變及集聚特征進行分析,并進一步探討其時空演變的影響因素。研究表明:①北京市Airbnb分布的總體態(tài)勢由集中、集聚趨向均衡、分散,分布的地理重心向北移動趨勢顯著,由城市逐漸向郊區(qū)集聚,沿交通干線向外拓展;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時空演變的重要因素。
【文章來源】:經(jīng)濟地理. 2020,40(11)北大核心CSSCICSCD
【文章頁數(shù)】:9 頁
【部分圖文】:
北京市Airbnb分布圖
?堊莼?卣鰨?對北京市Airbnb分布進行核密度估計,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*.PSBOT*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[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),說明北京市多中心結(jié)構(gòu)的形成,使得Airbnb向外圍集聚擴展特征顯著。其次,說明了信息化和共享經(jīng)濟對城市內(nèi)部空間結(jié)構(gòu)的影響。Airbnb作為個性化的住宿產(chǎn)品,一直依托互聯(lián)網(wǎng)營銷和推廣,互聯(lián)網(wǎng)營銷造勢會使某地迅速聚集大量網(wǎng)紅住宿[31],對于Airbnb的分布會有一定影響。如位于北京市延慶區(qū)千家店鎮(zhèn)的畫廊里小鎮(zhèn)合理運用“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)濟地理第40卷
【參考文獻】:
期刊論文
[1]京津冀城市群高等級景區(qū)分布特征及影響因素[J]. 唐承財,孫孟瑤,萬紫微. 經(jīng)濟地理. 2019(10)
[2]外資企業(yè)研發(fā)中心在城市內(nèi)部的時空演化及機制分析——以上海為例[J]. 胡璇,杜德斌. 經(jīng)濟地理. 2019(07)
[3]2000年以來中國高耗能產(chǎn)業(yè)的空間格局演化及其成因[J]. 劉漢初,樊杰,周道靜,張海朋. 經(jīng)濟地理. 2019(05)
[4]基于Airbnb數(shù)據(jù)的京郊鄉(xiāng)村民宿空間分布與影響因素分析[J]. 賈子玉,高夢瑤,厲基巍,周政旭. 住區(qū). 2019(02)
[5]長三角地區(qū)民宿的空間分布及影響因素[J]. 龍飛,劉家明,朱鶴,李濤. 地理研究. 2019(04)
[6]Airbnb房源價格影響因素研究——基于中國36個城市的數(shù)據(jù)[J]. 吳曉雋,裘佳璐. 旅游學刊. 2019(04)
[7]山東省污染密集型產(chǎn)業(yè)時空演變特征及影響機理[J]. 王亞平,曹欣欣,程鈺,任建蘭. 經(jīng)濟地理. 2019(01)
[8]中國綠色發(fā)展效率的空間特征及溢出分析[J]. 車磊,白永平,周亮,汪凡,紀學朋,喬富偉. 地理科學. 2018(11)
[9]中國旅游經(jīng)濟空間格局演變特征及其影響因素分析[J]. 吳媛媛,宋玉祥. 地理科學. 2018(09)
[10]浙江省縣域旅游效率空間格局演變及其影響因素[J]. 徐冬,黃震方,胡小海,呂龍,曹芳東. 經(jīng)濟地理. 2018(05)
本文編號:3523891
【文章來源】:經(jīng)濟地理. 2020,40(11)北大核心CSSCICSCD
【文章頁數(shù)】:9 頁
【部分圖文】:
北京市Airbnb分布圖
?堊莼?卣鰨?對北京市Airbnb分布進行核密度估計,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*.PSBOT*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[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),說明北京市多中心結(jié)構(gòu)的形成,使得Airbnb向外圍集聚擴展特征顯著。其次,說明了信息化和共享經(jīng)濟對城市內(nèi)部空間結(jié)構(gòu)的影響。Airbnb作為個性化的住宿產(chǎn)品,一直依托互聯(lián)網(wǎng)營銷和推廣,互聯(lián)網(wǎng)營銷造勢會使某地迅速聚集大量網(wǎng)紅住宿[31],對于Airbnb的分布會有一定影響。如位于北京市延慶區(qū)千家店鎮(zhèn)的畫廊里小鎮(zhèn)合理運用“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)濟地理第40卷
【參考文獻】:
期刊論文
[1]京津冀城市群高等級景區(qū)分布特征及影響因素[J]. 唐承財,孫孟瑤,萬紫微. 經(jīng)濟地理. 2019(10)
[2]外資企業(yè)研發(fā)中心在城市內(nèi)部的時空演化及機制分析——以上海為例[J]. 胡璇,杜德斌. 經(jīng)濟地理. 2019(07)
[3]2000年以來中國高耗能產(chǎn)業(yè)的空間格局演化及其成因[J]. 劉漢初,樊杰,周道靜,張海朋. 經(jīng)濟地理. 2019(05)
[4]基于Airbnb數(shù)據(jù)的京郊鄉(xiāng)村民宿空間分布與影響因素分析[J]. 賈子玉,高夢瑤,厲基巍,周政旭. 住區(qū). 2019(02)
[5]長三角地區(qū)民宿的空間分布及影響因素[J]. 龍飛,劉家明,朱鶴,李濤. 地理研究. 2019(04)
[6]Airbnb房源價格影響因素研究——基于中國36個城市的數(shù)據(jù)[J]. 吳曉雋,裘佳璐. 旅游學刊. 2019(04)
[7]山東省污染密集型產(chǎn)業(yè)時空演變特征及影響機理[J]. 王亞平,曹欣欣,程鈺,任建蘭. 經(jīng)濟地理. 2019(01)
[8]中國綠色發(fā)展效率的空間特征及溢出分析[J]. 車磊,白永平,周亮,汪凡,紀學朋,喬富偉. 地理科學. 2018(11)
[9]中國旅游經(jīng)濟空間格局演變特征及其影響因素分析[J]. 吳媛媛,宋玉祥. 地理科學. 2018(09)
[10]浙江省縣域旅游效率空間格局演變及其影響因素[J]. 徐冬,黃震方,胡小海,呂龍,曹芳東. 經(jīng)濟地理. 2018(05)
本文編號:3523891
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