基于多源数据的城市职住空间匹配及影响因素研究

大数据的应用为更精细化的职住研究创造了可能。文章基于居民活动视角,采用多源数据构建职住空间匹配分析框架,并结合问卷调查和建成环境对影响南宁市中心城区职住平衡的因素进行探究,结果表明:在空间特征方面,职住活动密集区多数邻近交通及商业设施,就业与居住空间存在较高耦合性,且职住平衡区域的公共交通、慢行交通使用频率显著高于职住失衡区域;在作用机制方面,职住平衡区域具有土地混合度较高、公共交通节点密集及配套服务设施齐全的特征。在此基础上,文章提出构建多中心城市结构、倡导土地混合利用及优先发展公共交通、优化慢行交通环境的建议。

社区O2O零售业的空间特征及影响因素——以南京市为例

以网络团购为代表的到店O2O(Online to Offline)已被部分实证证明仍具较强区位特征,空间扩散规律基本遵循效率假说。以社区O2O为代表的到家O2O藉由即时配送,理论上进一步摆脱了地理空间的限制。文章根据零售商所售卖商品类型,将其分为体验性/搜索性零售店,采用空间分析、二元逻辑回归模型等方法,探讨两类社区O2O零售的空间特征及影响因素。研究表明:①社区O2O零售的空间发展规律基本契合技术扩散假说,呈现出与到店O2O相悖的空间扩散规律。证实了到家O2O进一步突破地理限制,在空间发展规律上受技术扩散或当地消费模式的影响更大。②搜索性商品零售店更倾向于采纳O2O,O2O提供的线下感知途径并不能完全弥补网络销售体验性商品的劣势。③两类零售店的地理影响路径不同。搜索性零售店主要受周边技术扩散的影响,体验性零售店则对本地消费需求更为敏感。