北京城市居住和就业空间类型区分析

发布时间：2018-11-01 19:08

【摘要】：基于2010年北京市工商企业登记数据和第六次人口普查数据,从分行业视角对北京市城区职住空间结构及其类型区特征进行详细实证分析。研究表明:北京市就业空间结构和居住空间结构均有3个主成分因子构成,其中就业空间结构包括综合服务业、流通地产服务业与二产、高科技产业等主因子,居住空间结构则由一般服务业、流通生活服务业与二产、科技和教育产业等主因子构成,且不同城市就业与居住空间主因子的空间关联强度存在差异。采用GIS分组分析方法可将北京城市居住和就业空间划分为5种类型区,即流通生活服务业与二产居住集中区、流通生活服务业与二产职住综合区、一般服务业职住综合区、职弱住强型科教优势区和职强住弱型科教优势区。分析发现,北京城市居住和就业空间结构形成主要受到历史力、市场力、政府力和个体力等因素共同作用。
[Abstract]:Based on the registration data of Beijing's industrial and commercial enterprises in 2010 and the data of the sixth census, this paper makes a detailed empirical analysis on the spatial structure of occupational and residential areas and the characteristics of the urban areas in Beijing from the perspective of industry and occupation. The results show that the employment spatial structure and residential spatial structure of Beijing are composed of three principal factors, including comprehensive service industry, circulation real estate service industry and secondary industry, high-tech industry, etc. The structure of residential space is composed of general service industry, circulating life service industry and secondary industry, science and technology and education industry, and the spatial correlation intensity of main factors of employment and living space in different cities is different. By using the method of GIS grouping analysis, the urban living and employment space in Beijing can be divided into five kinds of areas, namely, the living service industry and the secondary industry living concentrated area, the circulation life service industry and the second job living comprehensive area, the general service industry occupation and living comprehensive area. The dominant area of strong science and education and the dominant area of weak living and weak type of science and education. It is found that the formation of urban residential and employment spatial structure in Beijing is mainly influenced by historical power, market power, government power and individual physical strength.
【作者单位】： 中国科学院区域可持续发展分析与模拟重点实验室;中国科学院地理科学与资源研究所;中国科学院大学;北京联合大学应用文理学院;浙江财经大学土地与城乡发展研究院;
【基金】：国家自然科学基金(41230632)资助~~
【分类号】：C913.2

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本文编号：2304834