南京市新街口CBD服務業(yè)空間集聚及演變特征——基于微觀企業(yè)數據
發(fā)布時間：2021-03-29 15:20
經典的CBD內部產業(yè)空間布局理論源于西方,在新時期背景下需對其在中國的適用性進行實證檢驗。本文使用機器學習分類的2000—2018年微觀企業(yè)數據,通過分析產業(yè)結構、集聚程度、空間分布特征等,探尋中國典型城市中心CBD——南京新街口地區(qū)的服務業(yè)時空演變及空間集聚特征。研究發(fā)現:①南京市新街口服務業(yè)產業(yè)結構演變表現為生產性服務業(yè)數量持續(xù)領跑,流通性服務業(yè)增速趨緩,與消費性服務業(yè)、信息服務業(yè)差距拉大,總體未出現專業(yè)化趨勢;在與全市對比中,消費性服務業(yè)有更強的比較優(yōu)勢,且優(yōu)勢隨時間推移而擴大。②行業(yè)集聚程度分化,各行業(yè)集聚程度演變表現為消費性服務業(yè)、社會性服務業(yè)與信息服務業(yè)總體集聚,其中餐飲、娛樂與居民服務業(yè)的集聚程度最高;零售業(yè)呈分散趨勢,與前者形成倒掛;生產性服務業(yè)兩極分化,金融業(yè)偏集聚,而研發(fā)設計服務業(yè)偏分散。③空間分布上演變整體呈現雙圈層收縮趨勢,生產性服務業(yè)與消費性服務業(yè)高度耦合,社會性服務業(yè)集聚中心趨于內核,流通性服務業(yè)與信息服務業(yè)集聚在外圈層。
【文章來源】：地理科學進展. 2020,39(11)北大核心CSSCICSCD
【文章頁數】：13 頁
【部分圖文】：
研究范圍與企業(yè)分布
然后，將包括n個Di值的數組導入核函數，計算這一數組的概率密度函數曲線，如式(2):式中：gi(D)為概率密度函數；D為自變量；f()為高斯核函數；h為最優(yōu)帶寬，使用Silverman法計算各樣本組的最佳帶寬，如式(3):
從比例結構上看，南京市新街口CBD服務業(yè)總體未出現專業(yè)化趨勢，以零售批發(fā)為主的流通性服務業(yè)被其他行業(yè)拉開了距離。圖3為2000—2018年各行業(yè)組新注冊企業(yè)數量變動�？梢姡�(1)服務業(yè)增加值中占比變化不大，這表明服務業(yè)產業(yè)結構在19 a間未發(fā)生較大的變化，未出現部分行業(yè)外流的專業(yè)化現象。(2)信息服務業(yè)、流通性服務業(yè)和消費性服務業(yè)在19 a間出現了分化的趨勢。2000—2011年三者的差距一直沒有拉開，且排名起伏不定；2011—2015年消費性服務業(yè)的增長數量開始高于信息服務業(yè)和流通性服務業(yè)，三者的數量均有較大幅度的增長；2015—2018年消費性服務業(yè)的增加值繼續(xù)在三者中領跑，且流通性服務業(yè)的增加值開始減小，與信息服務業(yè)逐漸拉開了距離�？疾炝魍ㄐ苑⻊諛I(yè)的具體組成，可知零售業(yè)和批發(fā)業(yè)占總流通性服務業(yè)企業(yè)數量的84.1%。流通性服務業(yè)由盛轉衰的時間節(jié)點在2015年左右，而這一時間正是中國網絡購物以及移動端購物興盛的時間節(jié)點(1)。網絡移動購物的崛起給居民的消費方式帶來了巨大改變，也給城市商業(yè)中心的零售批發(fā)行業(yè)帶來了較大沖擊，反映在產業(yè)空間上的現象就是流通性服務業(yè)企業(yè)數量的增加值減小。(3)社會性服務業(yè)始終保持平穩(wěn)增長，從2000年接近0的狀態(tài)發(fā)展至近幾年每年企業(yè)增量約200家。2.2 全市服務業(yè)結構特征對比
【參考文獻】：
期刊論文
[1]長三角地區(qū)研發(fā)企業(yè)集聚與知識溢出強度——連續(xù)空間中的微觀分析[J]. 王慶喜,胡志學. 地理科學. 2018(11)
[2]杭州文化創(chuàng)意產業(yè)集聚特征與時空格局演變[J]. 吳丹丹,馬仁鋒,張悅,金邑霞,趙一然. 經濟地理. 2018(10)
[3]珠三角制造業(yè)集聚特征及基于增量的演變分析[J]. 李漢青,袁文,馬明清,袁武. 地理科學進展. 2018(09)
[4]基于POI數據的鄭東新區(qū)服務業(yè)空間聚類研究[J]. 李江蘇,梁燕,王曉蕊. 地理研究. 2018(01)
[5]北京市生產性服務業(yè)的空間集聚及影響因素——基于連續(xù)平面的測度方法[J]. 張延吉,吳凌燕,秦波. 中央財經大學學報. 2017(09)
[6]哈爾濱市商業(yè)中心時空演變與空間集聚特征研究[J]. 李陽,陳曉紅. 地理研究. 2017(07)
[7]CBD現代服務業(yè)集聚機制與發(fā)展對策[J]. 武占云,王業(yè)強. 開發(fā)研究. 2016(04)
[8]大城市內部服務業(yè)區(qū)位研究進展[J]. 周麟,沈體雁. 地理科學進展. 2016(04)
[9]基于空間分析方法的武漢市創(chuàng)意產業(yè)空間集聚演化研究[J]. 劉孟陽,林愛文. 人文地理. 2015(06)
[10]杭州生產性服務業(yè)的時空格局演變[J]. 蔣海兵,張文忠,余建輝. 經濟地理. 2015(09)
本文編號：3107757
【文章來源】：地理科學進展. 2020,39(11)北大核心CSSCICSCD
【文章頁數】：13 頁
【部分圖文】：
研究范圍與企業(yè)分布
然后，將包括n個Di值的數組導入核函數，計算這一數組的概率密度函數曲線，如式(2):式中：gi(D)為概率密度函數；D為自變量；f()為高斯核函數；h為最優(yōu)帶寬，使用Silverman法計算各樣本組的最佳帶寬，如式(3):
從比例結構上看，南京市新街口CBD服務業(yè)總體未出現專業(yè)化趨勢，以零售批發(fā)為主的流通性服務業(yè)被其他行業(yè)拉開了距離。圖3為2000—2018年各行業(yè)組新注冊企業(yè)數量變動�？梢姡�(1)服務業(yè)增加值中占比變化不大，這表明服務業(yè)產業(yè)結構在19 a間未發(fā)生較大的變化，未出現部分行業(yè)外流的專業(yè)化現象。(2)信息服務業(yè)、流通性服務業(yè)和消費性服務業(yè)在19 a間出現了分化的趨勢。2000—2011年三者的差距一直沒有拉開，且排名起伏不定；2011—2015年消費性服務業(yè)的增長數量開始高于信息服務業(yè)和流通性服務業(yè)，三者的數量均有較大幅度的增長；2015—2018年消費性服務業(yè)的增加值繼續(xù)在三者中領跑，且流通性服務業(yè)的增加值開始減小，與信息服務業(yè)逐漸拉開了距離�？疾炝魍ㄐ苑⻊諛I(yè)的具體組成，可知零售業(yè)和批發(fā)業(yè)占總流通性服務業(yè)企業(yè)數量的84.1%。流通性服務業(yè)由盛轉衰的時間節(jié)點在2015年左右，而這一時間正是中國網絡購物以及移動端購物興盛的時間節(jié)點(1)。網絡移動購物的崛起給居民的消費方式帶來了巨大改變，也給城市商業(yè)中心的零售批發(fā)行業(yè)帶來了較大沖擊，反映在產業(yè)空間上的現象就是流通性服務業(yè)企業(yè)數量的增加值減小。(3)社會性服務業(yè)始終保持平穩(wěn)增長，從2000年接近0的狀態(tài)發(fā)展至近幾年每年企業(yè)增量約200家。2.2 全市服務業(yè)結構特征對比
【參考文獻】：
期刊論文
[1]長三角地區(qū)研發(fā)企業(yè)集聚與知識溢出強度——連續(xù)空間中的微觀分析[J]. 王慶喜,胡志學. 地理科學. 2018(11)
[2]杭州文化創(chuàng)意產業(yè)集聚特征與時空格局演變[J]. 吳丹丹,馬仁鋒,張悅,金邑霞,趙一然. 經濟地理. 2018(10)
[3]珠三角制造業(yè)集聚特征及基于增量的演變分析[J]. 李漢青,袁文,馬明清,袁武. 地理科學進展. 2018(09)
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[6]哈爾濱市商業(yè)中心時空演變與空間集聚特征研究[J]. 李陽,陳曉紅. 地理研究. 2017(07)
[7]CBD現代服務業(yè)集聚機制與發(fā)展對策[J]. 武占云,王業(yè)強. 開發(fā)研究. 2016(04)
[8]大城市內部服務業(yè)區(qū)位研究進展[J]. 周麟,沈體雁. 地理科學進展. 2016(04)
[9]基于空間分析方法的武漢市創(chuàng)意產業(yè)空間集聚演化研究[J]. 劉孟陽,林愛文. 人文地理. 2015(06)
[10]杭州生產性服務業(yè)的時空格局演變[J]. 蔣海兵,張文忠,余建輝. 經濟地理. 2015(09)
本文編號：3107757
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