成都零售业空间分布_零售业的分布影响因素

成都零售业空间结构密度,交通状况以及商品房价格等因素分析影响南京市图书零售业的空间分布特征,研究表明南京市图书零售的空间分布与其均呈现正相关关系。赵晨艳选取实体书店零零售业售业为主要的研究零售业对象,分析人口受教育因素、人口密度因素、经济因素、国家零售业政策及电子网络等因素对实体书店分布成都的影响,研究表明实体书店的发展与人口受教育因素,人口密度因素,经济移速以及国家政策的支持力度呈现正相关,与电子网络成负相关。蔡爱玲分布等选取三种分布规模的城市采用空间统计的分析方法,分析不同规模城市零售业分布的因素,研究表明人口规模、交通可达性、零售业类型和绿地可达性是影响城市零售业发展分布的主要因素。(4)POI数据在城市零售业空间分布中的应用基于大数据背景下,国内学者在对于零售商业空间分布特征的研究中,关于运用POI数据进行零售业空间分布的研究较为匮乏。陈蔚珊以POI数据为研究数据来源,分析广州市商业活动的影响因素热点区域并研究广州市零售业态成都集聚的空间分布特征,认为运用POI数据研究广州零售业空间集聚的热点区域能够真实客观的反映广州市实体零售企业行为与广州商业经济分布的相关性,有助于提高国家部零售业门商业规划和零售商选址前期研究的客观性和科学性。赵晓彤使用POI数据研究山东省济南市零售业总体以及各个零售业态在空间上的分布特征,认为济南市零售业发展的过程中逐渐由小的单个的小卖部向大的零售综合体,专卖店转化,零售业态逐渐趋于完善,覆盖范围更高。

成都零售业现状并在此基分布础上对济南市零售业发展提供相应的建议,为济南市资源在城市内部空间的合理配置提供参考。浩飞龙等基于POI数据,运用核密度,区位熵以及Ri零售业pley’sK函数分析法研究长春市中心城区商业空间格成都局的特征,进一步在行业空间分异的角度研究长春市城市商业空间的分布特征,研究认为长春市商业空间结构专业化分区特征显著。薛冰等基于辽宁省沈阳市零售业POI数据,利用核密度估计法分析其零售商业中心分布特征,比较不同零售业态分布的差异性特征,并进一步分析了辽宁省沈阳市零售业热点街区。(1)在关于零分布售商业的研究内容,技术以及方法层面。整体上来看,国外学者对于零售业的研究起步较早,研究比较全面系统,不管是从研究的内容来看还是研究方法或者是理论模型零售业的构建,国外都已经形成一套比较完整的研究体系。

而国内的相关研究成果基本上借鉴和跟随了国外成都的研究步伐分布,研究成果数量虽然已经相对来零售业说较为零售业丰富。但是国内最初的研究只是在零售业借鉴国外对于零售业研究理论基础上进行零售业研究,直到2影响因素0世纪90年来科学信息技术的飞速发展,将GIS技术等方法引入到零售业空间分布特征研究中来。由于我国对于零售业空间分布特征研究时间较成都为短暂,不管是在研究的方法、技术手段层面以及数据来源方面等都还有一定的发展空间。

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