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研究方法
核密度估计法(Kernel Density Estimation,KDE),是依据某类样本数据计算整个区域数据集聚和离散程度的一种算法。在核密度估计中,落入区域内的点(或线)以某字段的值进行加权,且距离中心越近,赋予的权重越大,最后形成适合每个样本点的平滑曲面。 公式如下:
k()为核函数;h>0,为搜索半径(带宽);(x-xi)指估计点到事件xi处的距离。本研究利用KDE估计法评价龙岗区规上工业企业空间布局及区域聚集度。
数据来源
本文以龙岗区作为研究区域,选取2017年700家限额以上商业企业、525家规模以上服务业企业作为研究对象,数据由龙岗区经促局提供,包括企业名称、产值区间等。
结果分析
①商业集聚效应明显 商业呈现“三区两带” 集聚特征。三区分别是平湖华南城、布吉地铁商圈、龙岗中心城商圈;两带分别是沿地铁3号线“布吉-双龙”站的商业带、沿广深城际铁路“布吉-平湖”商业带。
②服务业集聚特征不显著 相比商业,服务业集聚特征不显著,分布较分散,呈现“一主三次”多中心集聚雏形特征。......
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