近20年来北京都市区人口增长与分布

利用第5次人口普查数据,研究1982~2000年北京都市区人口增长与分布规律。首先分析都市区人口增长特征,并提炼不同阶段人口增长的空间模型,发现：开始于20世纪80年代的人口郊区化,在90年代幅度加大;80年代北京都市区人口空间增长过程的相似性大于差异性,整体上呈现出一定的同质性特点;而90年代则差异性大于相似性,异质性特征日渐突出。继而,通过数学模型的回归研究北京都市区人口分布及空间结构的演化趋势。单核心模型的回归表明,Clark模型在拟合北京城市人口分布方面占据优势,而Smeed模型拟合都市区人口分布的效果更好,参数变化说明当前郊区化的主体仍属“近郊化”。多核心模型的回归表明,1990年都市区双中心结构刚刚发育,2000年多核心结构比较明显但并不成熟;主要的次中心在影响人口分布方面起到重要作用。近20年来,基于人口分布的北京都市区空间结构渐趋复杂。     

南京都市区人口空间扩张与多中心化

20世纪90年代以来,中国进入了前所未有的快速城市化阶段,大城市人口增长和空间演变剧烈,值得进行深入研究。以南京市为研究对象,先采用地理图形分析方法对都市区人口空间扩张过程进行了分析,后又采用数学模型方法对都市区人口分布多中心化趋势进行了系统研究。结果显示:在总人口持续快速增长的背景下,南京都市区人口高密度空间已延伸到近郊区,且远郊区中的区县政府驻地和一些优先开发区域的人口密度也已很高;城市人口空间分布已出现多中心化趋势,除了老城区北部的山西路已发育成除市中心新街口之外的人口次中心以外,郊区人口集聚最强的热点--河西新城区的万达广场也有望发育成另一个人口次中心。     

北京都市区人口—就业分布与空间结构演化

本研究应用非参数计量方法,实证刻画北京都市区人口—就业空间分布演化,揭示在快速城市化和城市增长背景下,北京都市区空间结构特征及发展趋势。研究发现,北京都市区人口和就业分布都呈现多中心空间结构。20 世纪80 年代以来,随着人口郊区化,北京都市区人口次中心数量不断增加,并由近郊向远郊扩展,人口分布呈现明显的分散化和多中心化趋势,但人口分散的空间范围还比较有限。与人口的分散化趋势不同,2004-2008 年,北京都市区就业仍呈现向心集聚的趋势,造成远郊就业次中心的影响不断被弱化,都市区空间结构的多中心性有所降低。这说明北京都市区的单中心或强中心结构可能并未从根本上改变,且人口的分散化和就业的向心集聚导致宏观面上人口—就业的空间失衡。北京都市区多中心空间结构的形成,需要强化郊区次中心的集聚能力,同时注重人口—就业的平衡布局,这是未来北京都市区空间结构调整的重点。     

2000―2010年广州人口空间分布变动与多中心城市空间结构演化测度

基于广州市第五次和第六次人口普查中的常住人口数据,运用空间分析法、单中心密度模型和多中心密度模型分析法对广州市人口空间分布和多中心城市空间结构进行研究。结果表明,研究时段内广州人口空间动态变化表现为“内圈层（近郊区）快速增长、外圈层慢速增长、核心圈层（核心区）和外圈低速增长”,核心圈层的人口继续增长并向四周扩散,表明广州人口变动的郊区化现象明显,已呈现多中心特征,由2000年的“1个中心（人民公园）2个次中心（白云区的新景街和海珠区的凤阳街）”演变至2010年的“1个中心（人民公园）4个次中心（白云区的同德街、海珠区的凤阳街、天河区的棠下街和沙河街）”,次中心的人口集聚功能逐渐增强,对城市人口分布影响逐渐增大。     

北京都市区人口增长的空间规律与机理

人口空间分布的规律及变动趋势对城市空间结构产生重要影响,是城市规划及政策制定的重要依据。在密度函数的基础上,构建新的计量模型,刻画了北京都市区人口增长的空间特征及趋势,并探讨了背后的机理。研究发现,2000-2010年北京都市区人口以集聚为主,北郊和远郊的人口先后呈现快速增长的格局。在中心区人口虽然实现了增长,但密度峰值不断降低,表现出均衡化的发展态势。1984-2010年模型拟合结果显示,随着到中心区距离的增加,人口发展速度呈现出先增后降的倒"U"型。与1984-2005年拟合结果比较发现,2005年以来远郊区人口整体发展速度大幅上升,近郊区平均增长速度也有小幅提升,而中心区人口整体增长速度进一步放缓,倒"U"型格局向线性递增格局演变,显示远郊逐步成为北京人口承载的主体空间。北京市人口增长的空间规律既体现了首都经济快速发展产生的人口集聚作用,也与西北部山区的生态环境建设、中心区旧城保护以及功能疏解等政策密切相关。政策启示是进一步提升远郊服务配套水平,增加就业岗位,建设功能混合、居住—就业—消费平衡的新城,增强人口吸引力。     

广佛同城化地区人口空间分布演变

基于第四、五、六次全国人口普查数据,运用人口密度模型等工具对1990―2010 年广佛都市区的人口空间分布进行了研究。结果发现：广佛都市区人口空间分布可以用单中心人口密度模型进行解释;同城化地区与总体规律相比,同城化进程对边界地区有显著的提升作用,但这种提升具有主体的差异性。广州市没有主动向佛山发展的动力,而次一级的行政区域主体（佛山市）对融入广州市中心的发展则呈现较高的意愿。     

1982~2010年广州市人口增长与空间分布演变研究

基于第三、四、五和六次人口普查资料,利用数学模型对1982~2010年广州市近30 a来的人口增长与空间分布规律深入探讨。得出以下结论：① 近30 a来广州市人口保持稳定增长,人口分布总体上趋于分散,人口变化趋于缓和,尤其是近10 a来广州中心城区人口密度缓慢降低,近郊区人口密度较快增长,远郊区人口密度逐步增加的特征更加明显;② 人口空间分布由“峰值单中心+外围小中心”结构演变为“扁平化多中心+外围小中心”;③ 广州市人口发展已进入成熟晚期阶段向老年阶段的过渡时期,但中心城区人口缺口尚未出现;④ 广州市人口郊区化始于20世纪90年代末,2000年以来郊区化明显加快,属于市中心发展型郊区化。     

南京都市区社会空间结构与演化 ——基于第六次人口普查数据的分析

基于第六次人口普查数据,运用因子生态分析方法分析2010年南京都市区社会空间结构及其演化。结果表明:文化程度与职业、外来人口与农业人口、家庭生命周期、新建商品房、住房条件是影响南京都市区社会空间结构的5个主因子,其中新建商品房和家庭生命周期是新发现的两个社会空间结构主因子。南京都市区社会空间可划分为新城中产阶层居住区、旧城工薪阶层与高社会经济地位阶层混合居住区、近郊外来人口集聚区、高校/高新技术产业集聚区、低社会经济地位与外来人口混合居住区、农业人口分布区。高校/高新技术产业集聚区这一新的社会空间类型反映了大学城与高新技术区建设对城市社会空间结构的影响。与2000年社会空间结构相比,南京都市区社会空间结构主因子构成与空间格局逐渐发生变化,社会空间类型也逐渐发生分化与演替,社会空间结构整体趋于复杂化。     

上海都市区就业—人口空间结构演化特征

研究以非参数模型计量为基础,从集聚—分散维度和单中心—多中心维度刻画了上海都市区就业、人口空间演化特征,并与北京都市区的研究结果进行了横向比较。研究表明,上海都市区的就业和人口不断向外扩散,同时近、远郊均出现了稳定的再集中,就业和人口的空间多中心性都在增强。而北京只存在人口的分散化和多中心化,就业却呈现集中化和单中心化的态势。因而,上海都市区的就业—人口空间匹配程度高于北京。产业结构差异是造成北京、上海两地就业空间演化特征分异的原因之一,上海制造业比重高于北京,郊区的制造业集聚强化了近、远郊吸纳就业能力,促进了多中心空间结构的形成。北京和上海中心城区的就业、人口规模仍在扩张,导致近邻地区被包络在内,原有的次中心逐渐消失,因而,科学确定中心城区的增长边界,有效防止邻近蔓延,应当成为特大城市未来发展的关注重点。     

北京都市区社会空间结构及其演化(1982-2000)

利用2000年的第5次人口普查数据和1982年的第3次人口普查数据,采用因子分析和聚类分析技术研究了近20年来北京都市区的社会空间结构及其演化。对比1982年的情况,2000年北京都市区社会空间结构的主因子、社会区类型、模式及其形成机制均发生了较多的变化。1982年北京都市区的社会空间结构相对简单,整体上表现出一定的同质性特点;2000年的社会空间结构则趋于复杂,诸社会区之间主要以同心圆的方式组合,也伴有多核心和扇形结构,异质性的特征十分突出。论文最后从宏观、中观和微观3个层次提出了一种城市社会空间结构演化的交叉式网络机制,认为它有效地推动了计划经济特色明显的北京都市区社会空间结构向市场转型条件下的社会空间结构转化。     

The Slums of Aspen: Immigrants vs. the Environment in America's Eden. Lisa Sun-Hee Park and David Naguib Pellow

In the past decade, Beijing has experienced dramatic spatial restructuring. In this paper, we test whether the conventional monocentric model of urban spatial structure can explain recent developments in Beijing’s land market. Using official land transaction data from 2008 through 2012, we find that (1) for commercial, mixed-use, and residential land parcels, both land prices and development intensities do not decline with distance from the urban center; (2) for industrial land parcels, land prices increase with distance from the urban center. These insignificant and positive land-price gradients defy the predictions of the monocentric model; such results are explained by examining Beijing’s evolution from a monocentric to a polycentric spatial configuration, which has been driven by various urban planning efforts and institutional reforms. Our analysis of post-Olympic Beijing land market dynamics leads to a fresh understanding of the city’s emerging polycentric metropolitan structure.     

南京都市区就业空间结构与区位模式演变研究

就业空间是城市空间的重要组成部分,映射出城市经济与社会现象的多样性。论文采用经验贝叶斯克里金、非参数局部加权回归、多中心密度函数等方法综合刻画南京都市区就业空间结构特征,并从就业结构化分散、就业中心增长转型、就业异质性集聚与土地混合利用3个方面剖析其就业区位模式特征。研究发现：① 南京都市区就业郊区化与多中心化并存,“分散化集聚”的结构性特征显著;② 就业中心决定着就业空间的整体结构与密度分布,然而城市中心影响力开始减弱而次中心则逐渐增强;③ 就业中心出现增长转型,服务化转向与高技能化趋势明显;④ 就业分布呈现异质性集聚模式且与混合土地利用存在正向关联;⑤ 城市就业空间格局演变是自组织与他组织2种力量、市场行为与政府行为2种机制相互作用的结果,集聚经济、城市规划、土地市场开发等均是重要的影响因子。     

Towards decentralization: Spatial changes of employment and population in Tehran Metropolitan Region,Iran

Employment and population spatial structure of metropolitan regions have evolved in the era of post-industrialization. Empirical and theoretical debates have consensus that monocentric model is no longer explaining the phenomenon of population and employment distribution. One argument regards polycentricity as a permanent spatial structure beyond monocentricity; another idea believes that dispersion can explain spatial variation of employment and population too. This study investigated the level of monocentricity and primacy of principal city in Tehran Metropolitan Region (TMR), in addition to sub-centering and level of polycentrism. Dispersion of employment and population in TMR was also analyzed. The results revealed that standard monocentric model is not able to explain evolution of Tehran although it is dominant core of the region. The polycentric models illustrated that although the changes from 2006 to 2011 were not considerable, employment was more concentrated than population; they also showed that there is no distinction between polycentric and dispersion and regions may have some levels of polycentricity and dispersion.     

1928—2017年南京城市户籍人口时空格局演变

以户籍人口数据为基础,运用多种人口密度模型,探究1928—2017年南京城市户籍人口时空格局演变特征,探讨了单中心与多中心城市人口密度模型的适用性,归纳总结了南京城市户籍人口空间结构的演化过程与响应机制。研究表明：① 1928—2017年南京城市户籍人口数量呈扁“S”型阶梯式增长态势与向心式“大分散、小集中”的户籍人口分布格局,以秦淮河为核心的人口集聚区一直是南京城市户籍人口分布的主中心;② 百年尺度南京城市户籍人口空间结构特征呈现点状单中心、轴式双中心、飞地式复合多中心与放射圈层式多中心等4个发展阶段;③ 南京城市户籍人口分布格局可归因成距离衰减规律、异速增长效应、空间极化特性、区域边缘结构等4种空间区位法则的共同作用结果。基于中心地理论的多中心模型假设验核效果最优,符合城市户籍人口分布格局的识别特征;④ 近百年来南京城市户籍人口时空格局演变历程是中国近现代城市转型的缩影。南京历经百年制度变迁,城市户籍人口的“强中心”空间格局一直保持稳定,未见逆城市化端倪。中国传统城市人口居住中心与西方以城市规划用地功能为基础的中心商务区有本质区别。     

南京大都市区建设用地扩张特征与机理

作为全球城市化最快的地区之一,中国建设用地的扩张引起了广泛的关注。以长三角北翼中心城市南京为例,利用遥感、土地利用调查等数据研究大都市区建设用地扩张的过程、格局与机理。研究表明,1985-2007年南京市在工业化、城市化和国际化的推动下经济快速增长,引致了建设用地的扩张,年均增长率为3.14%。2001年后随着城市发展模式由单中心向多中心转换,建设用地呈加速扩展趋势。南京市建设用地扩展具有明显的沿长江和南北交通走廊轴向发展的特征。开发区和新城建设是南京市建设用地扩张的主要方式。区、县尺度的回归分析表明,人口增加、全球化是城镇工矿用地扩张的重要推手;经济的服务业化有利于土地集约利用,减少对用地的需求,这种影响在城区更大;在分权化竞争中,都市区政府具有更强的控制力。     

中国大都市多中心空间演化过程的非均衡动态模拟

构建了一个基于垄断竞争、规模经济、空间成本、消费者多样化偏好以及商品和服务差异化的大都市多中心空间结构模型,并整合基于agent的建模,借助非均衡(out-of-equilibrium)动态模拟,探讨了人口规模和消费需求、区域间和区域内商业产品及服务的替代弹性、固定成本投入、区位和交通条件等因素的"持续"变化对的大都市空间结构演化的影响过程。模拟表明:以商业为代表的经济活动往往集聚在具有区位优势、规模经济和消费能力的大都市传统中心,而交通条件的持续改善、新兴郊区次中心与传统城市中心之间以及城区内部商业产品和服务的不断差异化对大都市的多中心空间结构有重要影响,但影响的程度不同。更重要的是,大都市的人口规模和消费能力对新兴郊区次中心的形成作用显著。     

基于改进样本构造方法的城市人口密度分布研究

针对人口密度理论模型拟合时传统样本数据构造方法构造样本存在的问题,发展了一种多行政等级单元样本构造方法。利用广州市2000年人口统计数据及行政界线数据,构造单一行政等级和多行政等级单元样本;利用人口密度单中心模型和多中心模型分别进行了拟合实验,对拟合参数及拟合优度进行了分析。多行政等级单元样本在人口密度单中心模型拟合时既具有较好的拟合优度,又可以有效减轻偏大估计;在进行人口密度多中心拟合时可以发现近郊地区的副中心,能更细致、真实地描述人口分布多中心结构。     

基于宜出行大数据的多中心空间结构分析——以重庆主城区为例

多中心已成为中国大多数城市的空间发展战略,多中心结构的有效识别对于规划效果评价、规划策略制定具有重要意义。相比于百度热力与手机信令数据,腾讯宜出行数据具有时空分辨率高、获取成本低的优点,可精细比较城市主副中心的人口集聚能力,为多中心结构的动态识别提供新的手段。论文以重庆主城区为例,基于连续一周的宜出行热力数据,利用核密度分析等方法,识别其多中心城市结构、影响范围与组团发育情况。结果表明：作为山地城市,重庆在自然限制、经济驱动与规划引导下主动选择了“多中心、组团式”结构。重庆内环以内的各个城市中心人口高度集聚、用地规模相近、发育相对成熟,并强于内环以外的副中心。研究指出,西永、茶园副中心及外围组团的发展与人口集聚能力有待提高。