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| 內容簡介： |
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企业是经济社会发展的基础单元和产业存在的主体，和其它社会事物一样，企业具有自有属性的同时，拥有空间和时间属性。企业属性数据与空间地理信息结合，是研究产业时空演进的关键所在。得益于成熟的空间分析方法和研究理论，辅以经济学计量方法，以企业为对象，通过探讨企业数据空间化的编码和技术实现，将深圳47万余家企业按产业划分关联到街道级等空间网格，建立起较为完备的企业空间数据库，以此为基础全面认识并深入研究一座城市企业及产业空间分布特点、功能区分类和演进特征。
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| 目錄：
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目录
第1章 绪论 1
1.1 研究背景和意义 1
1.1.1 研究背景 1
1.1.2 研究意义 2
1.2 文献综述 3
1.2.1 企业增长与产业结构的研究 3
1.2.2 空间统计分析与空间计量经济学 4
1.2.3 产业空间分布和集聚研究现状 6
1.2.4 一些问题与研究空白 8
1.3 基本概念的界定 10
1.3.1 企业相关概念的界定 10
1.3.2 产业的定义 11
1.4 研究内容 13
1.4.1 研究切入点 13
1.4.2 研究方法 15
1.4.3 研究思路 15
1.5 章节组织形式 16
第2章 研究区域概况和研究框架 17
2.1 研究区概况 17
2.1.1 改革开放后历史 17
2.1.2 地理位置、面积与人口 17
2.1.3 行政区划 18
2.1.4 社会经济概况 19
2.1.5 市场主体情况 20
2.2 产业结构 20
2.2.1 深圳发展阶段判别 20
2.2.2 产业结构偏离度 21
2.3 研究数据的准备 23
2.3.1 地图数据 23
2.3.2 企业空间化数据 24
2.3.3 其他数据获取 28
2.4 主要研究软件 28
2.4.1 地图处理和空间分析软件 28
2.4.2 数值处理软件 30
2.5 研究技术路线 33
第3章 企业数据空间化编码与实现 34
3.1 网格编码 34
3.1.1 网格编码形式 34
3.1.2 网格层级划分 35
3.1.3 网格编码规则 35
3.2 管理编码 37
3.2.1 管理网格编码规则 37
3.2.2 管理网格文字描述 37
3.3 建筑编码 38
3.3.1 建筑编码规则 38
3.3.2 建筑编码形式 39
3.4 空间化编码示例 40
3.4.1 社区网格编码示例 40
3.4.2 基础网格编码示例 44
3.4.3 建筑编码示例 47
3.5 实现流程和技术开发 49
3.5.1 XML Schema定义 49
3.5.2 技术实现框架 51
3.6 小结 53
第4章 企业时序增长分析 54
4.1 企业的进出 54
4.1.1 新古典经济学的视角 54
4.1.2 新制度经济学的视角 56
4.1.3 演化经济学的视角 56
4.2 深圳企业增长特点 57
4.2.1 企业时间序列 57
4.2.2 GDP和企业增长关系 59
4.2.3 影响因素 59
4.3 非线性时序预测方法 61
4.4 趋势模型与分析 62
4.4.1 趋势模型选择 62
4.4.2 Logistic曲线实证 63
4.5 ARMA模型 64
4.5.1 模型方法 64
4.5.2 序列平稳性检验 65
4.5.3 ARIMA建模 66
4.6 神经网络时序预测 68
4.6.1 神经网络 68
4.6.2 时序预测NAR模型 69
4.6.3 动态神经网络实证 69
4.7 预测效果比较 70
4.8 小结 71
第5章 企业空间分布特征 72
5.1 数据处理 73
5.2 空间密度模型与拟合 73
5.2.1 区域密度模型 73
5.2.2 企业空间密度模型拟合 73
5.2.3 圈层距离法 75
5.3 空间变异格局 77
5.3.1 半变异函数 77
5.3.2 变异性分析 78
5.4 小结 79
第6章 产业空间分布格局 80
6.1 数据处理 81
6.1.1 服务业 81
6.1.2 制造业和生产性服务业 81
6.1.3 传统优势产业 82
6.1.4 战略新兴产业 83
6.2 服务业空间分布及自相关格局 84
6.2.1 加权平均中心 84
6.2.2 空间自相关 84
6.2.3 服务业平均中心 86
6.2.4 空间自相关检验 87
6.3 制造业与生产性服务业空间可分性 91
6.3.1 双变量Moran指数 91
6.3.2 Moran散点图 91
6.3.3 空间可分性测度 92
6.4 新兴和传统产业的空间分异 93
6.4.1 Getis-Ord Gi* 93
6.4.2 空间分异性分析 94
6.5 产业规模空间依赖性分析 95
6.5.1 空间滞后模型 95
6.5.2 空间误差模型 96
6.5.3 模型实证 96
6.6 小结 97
第7章 城市产业空间结构 99
7.1 数据处理 100
7.2 产业空间分布的降维 100
7.2.1 空间因子分析 100
7.2.2 主成分分析过程 101
7.3 功能区聚类分析 105
7.3.1 聚类和SOM神经网络 105
7.3.2 2D-SOM聚类结果分析 106
7.4 深圳产业功能空间结构和特征 108
7.5 小结 110
第8章 产业时空演进规律 111
8.1 数据处理 112
8.1.1 三次产业 112
8.1.2 服装产业 113
8.2 产业演进规律 113
8.2.1 VAR和VEC模型 113
8.2.2 企业区位熵 114
8.2.3 平稳性分析 114
8.2.4 协整均衡关系 115
8.2.5 格兰杰因果检验 116
8.2.6 脉冲响应分析 117
8.2.7 空间演进格局 118
8.3 服装业空间演化 119
8.3.1 核密度估算 119
8.3.2 标准差椭圆 120
8.3.3 热点探测 121
8.3.4 Ripley''s K函数和L（d）变换 121
8.3.5 微观分布演化 122
8.3.6 整体与热点偏移变化 122
8.3.7 集聚特征演化 124
8.4 影响因素分析 125
8.4.1 计数模型选择 125
8.4.2 影响因素解释变量 126
8.4.3 计量结果分析 127
8.5 小结 129
参考文献 131
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