南京城市户籍贫困人口的时空分异格局

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徐旳¹^,², 张伟飞^,¹^,², 汪毅³, 陈培阳⁴1. 南京师范大学地理科学学院,南京 210023
2. 江苏省地理信息资源开发与利用协同创新中心,南京 210023
3. 南京市规划设计研究院,南京 210005
4. 苏州大学建筑学院,苏州 215123

Research on spatio-temporal pattern of the urban registered poor: A case study of Nanjing

XU Di¹^,², ZHANG Weifei^,¹^,², WANG Yi³, CHEN Peiyang⁴1. School of Geography Science, Nanjing Normal University, Nanjing 210023, China
2. Jiangsu Center for Collaborative Innovation in Geographical Information Resource Development and Application, Nanjing 210023, China
3. Nanjing Academy of Urban Planning & Design, Nanjing 210005, China
4. School of Architecture, Soochow University, Suzhou 215123, Jiangsu, China

通讯作者: 张伟飞（1995- ）,男,广东惠州人,硕士,主要研究方向为城市与区域规划。E-mail: cheungwf@163.com

收稿日期:2018-11-21修回日期:2019-03-18网络出版日期:2019-12-20

基金资助:

国家自然科学基金项目.41430635
国家自然科学基金项目.41001095
国家自然科学基金项目.41501168

Received:2018-11-21Revised:2019-03-18Online:2019-12-20
作者简介 About authors
徐旳（1978-）,男,江苏南京人,博士,副教授,硕士生导师,主要研究方向为城市与区域规划E-mail:xudi402@hotmail.com。

摘要
以城市居民最低生活保障统计数据为基础,运用ESDA的方法,探讨2000—2017年南京城市户籍贫困人口的时空分异格局,并从居住空间分异的视角出发,归纳总结出南京城市户籍贫困空间格局的演化过程与机制。研究表明：① 贫困人口的空间分布沿袭了2000年“大分散,小集中”的特点,且分布状态进一步趋于分散,空间集聚则呈现出“核心-边缘”结构,“核心”即热点区域基本都位于绕城公路以内;② 未成年、无业、有就业能力（尚未正式就业）和刑释解教的贫困群体,尤其是刑释解教且无业的贫困群体,是当下城市贫困空间治理重点关注对象;③ 相比于2000年,目前南京城市户籍人口的贫困地域产生了明显分异,可划分为隐蔽型、安置型和复合型三种类型贫困人口聚居区;④ 在政府职能、市场机制和社会行为的交织作用下,南京城市户籍贫困空间重构的同时,也经历了从显性到隐性的转向。
关键词： 城市贫困空间;时空分异;空间转向;隐性贫困;南京

Abstract

Urbanization has exprienced rapid development in China since 2000. In the course of time, urban social space has been changed and reconstructed, which means that the urban poor is demonstrating a new spatial pattern. At present, significant portions of domestic urban poverty space studies mainly remain in the period of 2000 or so. Based on the MLSPU (Minimum Living Standard Programme for Urban residents) recipient data, this paper explores spatio-temporal pattern of urban registered poor of Nanjing in the new period by the method of ESDA (Exploratory Spatial Data Analysis). On this basis of previous related studies, this paper summarizes spatial evolutionary process and mechanism of urban registered poverty of Nanjing in the perspective of residential differentiation. The results are obtained as follows. (1) Spatial distribution of the urban registered poor has followed the pattern of dispersion globally and concentration locally of 2000, which tends to be further dispersive. Spatial agglomeration of the urban registered poor presented a core-periphery structure while the core namely hotspot region was located within Nanjing belt highway. (2) In the context of high-speed growth of national economy, both urban poor population composition and urban poverty space governance have witnessed a transformation process. The underage, unemployed, employable (not yet formally employed) and released poverty groups, especially the unemployed as well as released poverty group, are the focus of urban poverty space governance at present. (3) Compared with the year 2000, urban registered poverty-stricken area of Nanjing has obvious differentiation in the new period, which can be divided into three types: concealed, resettled and mixed. It is the consequence of urban expansion and reconstruction. (4) Under the interaction of government functions, market mechanism and social behavior, urban registered poverty space of Nanjing has emerged at the turning point form visible to invisible while it has been reconstructed. On the hand, the original dilapidated shanty towns or old neighborhoods have been renovated to a certain extent, and hidden between modern city landscapes. On the other hand, urban poor almost have migrated to security housing, where the living condition is quite different from that of commodity housing.

Keywords：urban poverty space;spatio-temporal differentiation;spatial turn;invisible poverty;Nanjing

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本文引用格式
徐旳, 张伟飞, 汪毅, 陈培阳. 南京城市户籍贫困人口的时空分异格局. 地理研究[J], 2019, 38(12): 2873-2888 doi:10.11821/dlyj020181290
XU Di. Research on spatio-temporal pattern of the urban registered poor: A case study of Nanjing. Geographical Research[J], 2019, 38(12): 2873-2888 doi:10.11821/dlyj020181290

1 引言

20世纪70年代以来,在发达国家产业转型而涌现新城市贫困现象的背景下,城市贫困空间逐渐成为了国外城市地理学的研究热点之一^[1,2]。国外研究大都从资源分配^[3,4]、福利制度^[5]、经济结构^[6,7]、地缘因素^[8]等方面多角度对城市贫困空间进行结构性解释。20世纪90年代末,随着中国经济转型与改革深化,社会空间极化与重构迹象逐渐明显,国内地理学界也开始从空间维度切入研究新城市贫困现象^[9]。国内研究更加倾向于强调城市贫困的空间性,研究内容主要分为区域或城市之间的贫困差异对比研究和城市内部贫困空间研究：袁媛等^[10]、何深静等^[11,12]对东、中、西部典型城市如广州、武汉、西安等大型城市的低收入邻里展开较大区域城市案例比较研究;马清裕等研究了北京贫困人口分布特征^[13];袁媛等对广州贫困人口地域类型及其分异模式进行系统且深入的探讨^{[14,15,16,17]};刘玉亭等^[18,19]、陈果等^[20]、宋伟轩等^[21]、吴缚龙等^[22]对南京贫困人口的地域类型和分布特征进行详细剖析。

国内城市贫困空间研究主要集中在2000年左右。最近十年多从时间序列视角探讨区域或城市之间的贫困差异演变特征,如省际贫困发生率的动态变化^[23],市域贫困深度的演变类型^[24],区县贫困人口分布的演变趋势^[25]。城市内部贫困空间的发展与变化则少有刻画,特别是党的十八大确立精准扶贫思想以来,国内地理学界有关贫困空间的研究重心逐渐向农村/乡镇转移。2000年以来中国城镇化快速发展^[26],城市社会空间历经了重构^[27],在这过程中城市内部贫困人口分布呈现出新的空间特征。以往城市内部贫困空间研究多基于城市贫困人口的主体—户籍贫困人口进行,但是由于缺乏完整详实、连续时空的社会统计数据,贫困空间格局的演化过程与机制难以整合。

基于此,采用多年份城市居民最低生活保障统计数据,分析2006年以来南京城市户籍贫困人口空间分布与空间集聚的演变特征,并进一步考察不同类型贫困人口的空间集聚特征及其之间的空间关联特性,从而为城市贫困空间治理政策的科学制定提供科学依据。在定量分析的基础上,结合2000年南京城市贫困空间的相关研究,以及对现行拆迁安置补偿政策的解读,基于居住空间分异视角归纳总结南京城市户籍贫困空间格局的演化过程与机制。

2 研究区概况与研究方法

2.1 研究区概况与数据说明

研究区以南京都市区为主体^①(① 《南京市城市总体规划（2011-2020年）》确定的南京都市区包括建邺区、鼓楼区、秦淮区、玄武区、雨花台区、栖霞区、浦口区、江宁区、六合区大部分区域以及溧水区小部分区域。),包括鼓楼、玄武、秦淮、建邺、雨花台、栖霞、江宁、浦口、六合9个区级行政单元②(② 2013年白下区和下关区分别合并至秦淮区和鼓楼区。),涵盖内城区（明城墙以内）、主城区（明城墙-绕城公路之间）和郊区（绕城公路以外）3个圈层^[28]（图1）。截至2017年底,研究区域内城市户籍人口463万人,占全市域的93.1%。

图1

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图1研究区域

Fig. 1Study area

研究数据主要来源于2006年、2011年和2017年南京市分街道、乡镇的城市居民最低生活保障统计数据,包括研究区域内各街道、乡镇的城市低保人口和按低保人群社会属性特征分类统计的指标,其中后者包括2006年家庭成员身份、性别年龄和健康状况、劳动能力状况、就业状况四类16项属性指标;2011年、2017年家庭成员身份、就业年龄段内尚未正式就业状况、特殊照顾对象三类各21项属性指标^③(③ 2011年和2017年执行的《南京市城乡居民最低生活保障条例实施细则》相较于2006年有较大范围的调整,其分类统计标准也作出了相应的改动;属性指标以比例的形式呈现。)。

研究时段南京行政区划调整幅度较大,尤其是对街道和乡镇的拆分合并,2006年、2011年和2017年研究区域内街道数量分别为99个、98个和85个。为了保证空间单元与统计数据匹配,本文涉及的贫困空间测度均采用当年度行政区划为基础构建的空间地图,此外,为了避免发生混淆,除特别说明外,本文提及的街道空间单元皆以2017年行政区划为准。

2.2 研究方法

2.2.1 空间插值反距离权重法（inverse distance weighted,IDW）是指样本点距离插值点越近权重越大,样本点距离插值点越远权重越小,以此对样本点的真实值进行加权平均得出插值点的估测值。IDW是应用最广泛的空间插值方法,有助于揭示贫困人口分布的变化特征,其计算公式为^[29]：

（1）

Z (S) = \frac{(\overset{n}{\sum_{i = 1}} \frac{Z_{i}}{d_{i}^{2}})}{(\overset{n}{\sum_{i = 1}} \frac{1}{d_{i}^{2}})}

式中：n为样本点数量;Z（S）是插值点S的贫困人口估测值;

Z_{i}

是样本点i的贫困人口真实值;

d_{i}

是插值点S到样本点i的距离。

2.2.2 空间自相关探索性空间数据分析（exploratory spatial data analysis,ESDA）是运用空间数据分析方法和可视化技术解释空间依赖性和异质性的回归模型,能够识别空间“冷热点”。ESDA的核心是空间自相关,按处理变量的数量可划分为单因素空间自相关和双因素空间自相关。

采用单因素全局和局部空间自相关分析方法对各街道城市户籍贫困人口及各项属性指标的空间分异特征进行测度,选用的全局型和局部型统计量分别是Moran's I和LISA（由于Moran's I和LISA较为常见,本文不再赘述其具体计算方法）;城市贫困空间分异是多因素共同作用的结果,为此采用双因素空间自相关分析方法对属性指标之间的空间关联特性进行测度,其计算公式为^[30]：

（2）

I_{x, y} = \frac{n}{\sum^{} {(\sum^{} ω_{ij})}^{2}} \frac{\sum^{} [(\sum^{} ω_{ij} (x_{j} - \overset{?}{x})) (\sum^{} ω_{ij} (y_{j} - \overset{?}{y}))]}{\sqrt[]{\sum^{} (x_{i} - \overset{?}{x})} \sqrt[]{\sum^{} (y_{i} - \overset{?}{y})}}

式中：n为空间单元总数;

x_{i}

和

y_{i}

是空间单元i的x和y值;

x_{j}

和

y_{j}

是空间单元i相邻区域j的x和y值;

\overset{?}{x}

和

\overset{?}{y}

分别是

x_{i}

和

y_{i}

的平均值;

ω_{ij}

是空间单元i和j的权重矩阵。

本文的自相关分析采用的邻接规则是Queen,即基于共同边或共同点的邻接规则。

3 2006年以来南京城市户籍贫困人口的时空分异格局

3.1 贫困人口空间分布与空间集聚的演变特征

总体来看,2006—2017年南京城市户籍贫困人口呈显著减少之势,2017年贫困人口数量仅为2006年的53.2%,年均减少5.6%。尤其在2011—2017年,贫困人口减少的速度明显快于2006—2011年时段,年均减少率达7.6%。城市户籍人口的贫困发生率也相应呈现下降的趋势,2006年、2011年和2017年发生率分别为1.4%、1.1%和0.7%。

世纪之交南京贫困人口空间分布具有“大分散,小集中”的特征（图2）：① 陈果等对2000年南京城市贫困空间的实证调查与分析中,发现当时内城区（及主城区）的贫困人口大体上呈分散分布,在“老城南”即夫子庙一带的老旧城区、下关码头等局部区域则相对集中,但并没有形成明显的贫困结节区^[20]。2006年以来,贫困人口沿袭了2000年“大分散,小集中”的分布特点,且分布状态进一步趋于分散。② 2006年内城区南部、建邺区东北部、下关码头以及铁心桥、江浦、雄州、栖霞（西岗）^④(④ 西岗街道成立于2009年,主体为栖霞街道划出的摄山星城。)和尧化等街道形成了贫困人口分布高地,其中,内城区南部与建邺区东北部相邻,贫困人口呈连绵状分布;到2011年,除下关码头和铁心桥街道等少数区域外,大部分地区的贫困人口数量出现了不同程度的下降;到2017年,各地区之间的贫困人口规模差异程度明显减小,内城区南部、建邺区东北部、下关码头以及铁心桥、栖霞（西岗）和尧化等街道仍然是贫困人口相对集中的区域。

图2

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图2基于ArcGIS-IDW的南京城市户籍贫困人口空间分布

Fig. 2Spatial distribution of the urban registered poor in Nanjing based on ArcGIS-IDW

全局自相关统计量显示（表1）,3个年份全局Moran's I值均为正值,尽管2006年和2017年的值较低,但也通过了5%的显著性检验,表明研究期南京城市户籍贫困人口存在显著的空间正相关,具有明显的空间集聚效应。从Moran's I值的变化来看,2006—2011年呈上升趋势,表明贫困人口在局部区域存在集聚加强的现象,而2011—2017年呈下降趋势,表明贫困人口在局部区域集聚的状况有所缓解。南京自2011年启用低收入家庭核对系统,通过对低保申请者的收入、住房、车辆、公积金等多项信息进行调查与核对,综合评定申请者的家庭经济状况,逐步整顿和清退常年“混保”“骗保”的申请者。

Tab. 1
表1
表1南京城市户籍贫困人口全局空间自相关结果
Tab. 1Results of global spatial autocorrelation of the urban registered poor in Nanjing

年份	Moran's I	P-value
2006	0.1824	0.012
2011	0.2958	<0.002
2017	0.1850	0.012

注：P-value<0.05表示通过显著性水平5%的检验。

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由3个年份的局部自相关聚类图可知（图3）,贫困人口空间集聚呈现出明显的“核心-边缘”结构特征：① “核心”即贫困人口高值集聚区域,集中分布在内城区南部和与其毗邻的建邺区东北部,以及下关码头,该类区域拥有众多居住环境较差、生活空间局促、就业情况也不太理想的传统老、旧社区,是贫困人口集聚的热点区域。与“核心”相对应的是处于城市边缘的低值集聚区域,主要位于六合区北部和江宁区西南部,该类区域城镇规模较小且城镇化率较低,是城市贫困人口集聚的冷点区域。② 热点区域总体相对稳定,内城区南部和建邺区东北部的朝天宫街道、洪武路街道、中华门街道、双塘街道和莫愁湖街道一直是“热点”,在3个年份贫困人口空间集聚中均属于高-高类型区（表2）。

图3

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图3南京城市户籍贫困人口局部空间自相关聚类图

Fig. 3Cluster map of local spatial autocorrelation of the urban registered poor in Nanjing

Tab. 2
表2
表2南京城市户籍贫困人口局部空间自相关高-高类型区
Tab. 2High-high clusters of local spatial autocorrelation of the urban registered poor in Nanjing

2006年	2011年	2017年
朝天宫（止马营）街道、夫子庙街道、洪武路（建康路）街道、中华门街道、建宁路街道、莫愁湖街道、双塘街道	朝天宫街道、洪武路街道、建宁路街道、中华门街道、五老村街道、莫愁湖街道、赛虹桥街道、阅江楼街道、挹江门街道、双塘街道、南苑街道	朝天宫街道、洪武路街道、双塘街道、夫子庙街道、中华门街道、南苑街道、莫愁湖街道、凤凰街道

注：2008年,止马营街道和建康路街道分别合并至朝天宫街道和洪武路街道。

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值得注意的是,贫困人口的高值集聚基本都发生在绕城公路以内,而地处城郊的铁心桥、栖霞（西岗）、尧化等贫困人口较为集中的街道,并没有形成“热点”,表明该类区域与周边地区的空间差异程度较大,在街道层面上不显示出空间集聚的特征。若进一步聚焦到社区单元,上述区域贫困人口发生高值集聚的可能性很大。

3.2 贫困人口属性指标单因素空间自相关分析

为进一步识别贫困人口的空间集聚特征,继而考察了各项属性指标的空间集聚状况。属性指标的单因素全局自相关统计量表明（表3、表4）,2006年离退休人员比例、老年人比例、未成年人比例、残疾人比例、有固定工作人员比例,2011年无业人员比例、学生比例、有就业能力人员比例、刑释解教人员比例,2017年在职人员比例、无业人员比例、刑释解教人员比例、增发20%人员比例、单独进线人员比例的Moran's I值基本都大于0.2,且均通过了1%的显著性检验,表明上述14项指标具有较为显著的空间集聚特征。

Tab. 3
表3
表32006年南京城市户籍贫困人口属性指标全局空间自相关结果
Tab. 3Results of global spatial autocorrelation for attribute indexes of the urban registered poor in Nanjing in 2006

分类标准	属性指标	Moran's I	P-value
按家庭成员身份	在职人员比例	-0.0273	0.398
	离岗人员比例	0.1376	0.022
	离退休人员比例	0.2571	<0.002^*
	失业人员比例	0.0243	0.226
	学生比例	0.1601	0.014
	三无人员比例	0.0692	0.050
按性别年龄和健康状况	妇女比例	0.1319	0.022
	老年人比例	0.3182	<0.002^*
	未成年人比例	0.4377	<0.002^*
	残疾人比例	0.3431	<0.002^*
按劳动能力状况	有劳动能力人员比例	0.1742	0.014
	丧失部分劳动能力人员比例	0.1509	0.018
	无劳动能力人员比例	0.1811	0.012
按就业状况	有固定工作人员比例	0.3177	<0.002^*
	有临时性工作人员比例	0.0581	0.126
	无工作人员比例	0.1195	0.028

注：^*表示P值通过显著性水平1%的检验。

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Tab. 4
表4
表42011年和2017年南京城市户籍贫困人口属性指标全局空间自相关结果
Tab. 4Results of global spatial autocorrelation for attribute indexes of the urban registered poor in Nanjing in 2011 and 2017

分类标准	属性指标	2011年			2017年
分类标准	属性指标	Moran's I	P-value		Moran's I	P-value
按家庭成员身份	在职人员比例	-0.0251	0.436		0.2683	<0.002^*
	离岗人员比例	0.0267	0.240		-0.1168	0.032
	离退休人员比例	0.0818	0.110		0.1439	0.020
	在领失业救济金人员比例	0.0708	0.056		0.0784	0.080
	失业人员比例	0.0980	0.054		0.1118	0.046
	无业人员比例	0.3351	<0.002^*		0.4964	<0.002^*
	学生比例	0.2289	0.002^*		0.1674	0.014
	三无人员比例	0.1432	0.020		-0.0208	0.416
按就业年龄段内尚未正式就业状况	重残或重病丧劳人员比例	0.1236	0.024		0.1659	0.014
	有就业能力人员比例	0.3054	<0.002^*		0.0785		0.108
	灵活就业人员比例	0.0679	0.108	-0.0356		0.416
	不充分就业人员比例	0.0317	0.238	-0.0683		0.150
	刑释解教人员比例	0.7286	<0.002^*	0.7499		<0.002^*
	有他人需照顾人员比例	-0.0116	0.480	-0.0767		0.142
	年龄大或文化低人员比例	-0.1104	0.046	-0.0847		0.126
	身体状况较差人员比例	0.1551	0.018	0.1499		0.018
	无合适岗位人员比例	0.1438	0.020	-0.0258		0.460
按特殊照顾对象	增发10%人员比例	0.1353	0.022	0.1483	0.020
	增发20%人员比例	0.1119	0.040	0.3060		<0.002^*
	增发30%人员比例	0.1596	0.016	0.0442		0.338
	单独进线人员比例	0.1512	0.018	0.1980		0.010^*

注：^*表示P值通过显著性水平1%的检验;刑释解教是刑满释放和解除劳教的统称;根据《南京市城乡居民最低生活保障条例实施细则》,特殊照顾对象存在两种情形：一是满足《实施细则》中增发低保金条件的在保人员,按照其符合的条件相应增发低保标准的10%、20%或30%;二是享受全额低保金的单独进线人员,即家庭人均月收入高于当地低保标准,但在两倍以内,家庭成员患有恶性肿瘤、尿毒症、白血病及器官移植的本人。

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属性指标局部自相关聚类图显示（图4）,2006年未成年人比例、2011年无业人员比例、有就业能力人员比例、刑释解教人员比例,2017年无业人员比例、刑释解教人员比例等6项指标在内城区南部、建邺区东北部、下关码头高值集聚。进一步测度上述类型贫困人口与贫困人口总量的Pearson相关系数^⑤(⑤ Pearson相关系数的公式为：

r = \frac{\sum (X - \overset{?}{X}) \sum (Y - \overset{?}{Y})}{\sqrt[]{\sum {(X - \overset{?}{X})}^{2} \sum {(Y - \overset{?}{Y})}^{2}}}

,式中：X为各类型贫困人口;Y为贫困人口总量;

\overset{?}{X}

和

\overset{?}{Y}

分别为两者的均值。r的结果在-1~1之间,越接近-1或1说明两者的相关程度越高。)：2006年贫困人口中未成年人比例为20.2%,相关系数为0.837;2011年贫困人口中无业人员、有就业能力人员和刑释解教人员比例分别为39.7%、42.7%和8.8%,相关系数分别为0.885、0.916和0.724;2017年无业人员和刑释解教人员比例均有提升,分别为46.5%和12.8%,相关系数分别为0.917和0.743。上述Pearson相关系数均大于0.7,也都通过了1%的双侧显著性检验,属于高度相关水平。由此表明,上述类型贫困人口对贫困人口总量在空间集聚上具有较强的解释力。

图4

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图4南京城市户籍贫困人口属性指标局部空间自相关聚类图

Fig. 4Cluster map of local spatial autocorrelation for attribute indexes of the urban registered poor in Nanjing

在未成年人比例方面,热点区域主要分布在中心城区,涵盖了内城区南部的双塘街道、朝天宫街道、洪武路街道和五老村街道（图4c）。在无业人员比例方面,2011年,内城区南部的洪武路街道和双塘街道属于高-高类型区（图4f）;到2017年,空间集聚效应显著增强,热点区域也明显拓展,内城区南部和下关码头均发生高值集聚（图4k）。在有就业能力人员比例方面,2011年,内城区南部的夫子庙街道和洪武路街道属于高—高类型区（图4h）;到2017年,空间集聚特征已不显著。在刑释解教人员比例方面,2011年,Moran's I值高达0.7286,表现出极为显著的空间集聚特征,热点区域基本涵盖了整个内城区南部（图4i）;到2017年,空间集聚效应稍有增强,热点区域向下关码头和建邺区东北部略微拓展（图4l）。

从属性指标类别来看,2011年和2017年的属性指标与2006年存在较大差异,相比于2006年对贫困人口属性特征较为粗略的分类,2011年和2017年的分类则细致得多,更多地关注贫困人口的就业状况以及对特定贫困群体的特殊照顾,也更能反映该时段贫困人口的真实生活状态。这突显出在国民经济高速发展的背景下,无论是贫困人口的构成,还是政府的贫困空间治理导向,都发生了较大转变。从属性指标的空间集聚情况来看,内城区南部、建邺区东北部以及下关码头的贫困空间趋于同质化,某种程度上是受到了该区域未成年、无业、有就业能力（尚未正式就业）、刑释解教的贫困群体影响。换言之,未成年、无业、有就业能力（尚未正式就业）、刑释解教的贫困群体理应成为当下城市贫困空间治理的重点关注对象。

3.3 贫困人口属性指标双因素空间自相关分析

由于刑释解教人员比例表现出极为显著的空间集聚特征,本文分别考察贫困人口中无业人员比例和有就业能力人员比例与刑释解教人员比例的空间关联特性^[31]。双因素全局自相关统计量表明（表5）,2011年和2017年无业人员比例与刑释解教人员比例、有就业能力人员比例与刑释解教人员比例的Moran's I值均大于0.2,且通过了1%的显著性检验,表明上述指标组合具有较强的空间相关性。

Tab. 5
表5
表5南京城市户籍贫困人口属性指标双因素全局空间自相关结果
Tab. 5Results of bivariate global spatial autocorrelation for attribute indexes of the urban registered poor in Nanjing

年份	属性指标组合		Moran's I	P-value
年份	中心区域	相邻区域	Moran's I	P-value
2011	无业人员比例	刑释解教人员比例	0.4506	<0.002
2011	有就业能力人员比例	刑释解教人员比例	0.3774	<0.002
2017	无业人员比例	刑释解教人员比例	0.5495	<0.002
2017	有就业能力人员比例	刑释解教人员比例	0.2721	<0.002

注：P-value<0.01表示通过显著性水平1%的检验;中心区域和相邻区域是指变量之间的相对位置关系,以中心区域为无业人员比例,相邻区域为刑释解教人员比例为例,双因素空间自相关测算的是相邻区域刑释解教人员比例对中心区域无业人员比例的影响。

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无业人员比例与刑释解教人员比例的双因素自相关格局中,2011年,内城区南部的洪武路街道和双塘街道属于高-高类型区（图5a）;到2017年,热点区域明显拓展,涵盖了内城区南部和下关码头（图5b）。以上格局和无业人员比例的自相关格局基本一致,说明上述区域无业人员比例发生高值集聚,很大程度上是相邻区域刑释解教人员比例高度集聚导致的。同时,上述区域也属于刑释解教人员比例的高值集聚区域,说明上述区域贫困人口中无业人员与刑释解教人员的耦合程度较高,即贫困人口同时具有无业、刑释解教两种属性特征,并且从双因素空间集聚强度来看,这种耦合关系有进一步增强的趋势。由此表明,无业状态突显出来的经济来源和就业机会的匮乏,是老旧城区刑释解教贫困人群高度聚集的重要原因,同时也是贫困人口整体上发生集聚的重要推力。

图5

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图5南京城市户籍贫困人口属性指标双因素局部空间自相关聚类图

Fig. 5Cluster map of bivariate local spatial autocorrelation for attribute indexes of the urban registered poor in Nanjing

有就业能力人员比例与刑释解教人员比例的双因素自相关格局中,2011年,内城区南部的夫子庙街道和洪武路街道属于高-高类型区,与有就业能力人员比例的自相关格局基本一致,说明以上区域有就业能力的贫困人口就业状况相对较差,也是受到了相邻区域刑释解教人员比例高度集聚的影响（图5c）;到2017年,空间关联特性稍有减弱,夫子庙街道和洪武路街道转变为不显著区域（图5d）。一直以来,南京各级政府都非常关切刑释解教人员的安置问题,对于生活条件较差的刑释解教人员,将其纳入低保统筹范围,在经济上给予过渡性帮助,以促进他们实现就业或再就业。当然,其中不乏具有更生意向的刑释解教人员,通过政府与民间团体的持续帮扶,获得了正式、固定的工作。但是,大多已经拥有稳定收入且能够自食其力的在保刑释解教人员,并未在3个月以内主动退保,而是欺瞒谎报真实收入,以尚未正式就业的状态继续申领低保。再则,由于刑释解教人员具有潜在的威胁性,相关部门出于维护社会安定的考虑,很多时候都会对他们骗保的行为“睁一只眼闭一只眼”。但从刑释解教人员比例与有就业能力人员比例的双因素集聚强度来看,近年来,得益于刑释解教人员救助机制与低保审核制度的逐步完善,刑释解教人员骗保的情况有所改善。

4 南京城市户籍贫困空间格局的演化过程与机制

4.1 近十年城市贫困地域类型

与2000年单一格局的衰退型贫困人口聚居区不同,随着城市规模的不断扩大与城市更新改造的持续深入,2006年至今南京城市户籍人口的贫困地域类型趋于多元化,呈现出隐蔽型、安置型和复合型三种类型贫困人口聚居区并存的格局（图6、表6）。

图6

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图6南京城市户籍贫困空间格局演化模式^[20,32,33]

Fig. 6Spatial evolutionary pattern of urban registered poverty in Nanjing

Tab. 6
表6
表6三类贫困人口聚居区的空间差异特征
Tab. 6Characteristics of three types of urban poverty-stricken area

地域类型	空间区位	典型分布区域	基本特征
隐蔽型	内城区外缘及主城区内缘	夫子庙街道、朝天宫街道、洪武路街道、莫愁湖街道、双塘街道	棚户区和老旧小区呈细小斑块状分布,建筑空间密度高,人均居住面积小,生活质量低下;贫困人口年龄/家庭构成复杂,刑释解教人员多且就业状况差;房屋产权关系复杂,城市更新阻力大
安置型	郊区外缘	栖霞（西岗）街道、尧化街道	距离城市中心区域较远,周边基础设施配套不齐全;就近就业机会缺乏,就业与居住分离;保障性住房采取集中建设模式,孤立性和封闭性强;贫困人口大多为周边地区迁入的原农村户籍居民
复合型	主城区外缘及郊区内缘	铁心桥街道、阅江楼街道、宝塔桥街道	建筑景观与居住环境都得到改善,城市空间形态变得有序;公共资源匮乏,对中心城区的依附性较强;贫困人口来源构成复杂,就业形势不佳;流动人口相对集聚,居民生活方式差异程度较大

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4.1.1 隐蔽型贫困人口聚居区主要位于内城区外缘及主城区内缘。典型分布区域为内城区南部的夫子庙、朝天宫、洪武路和双塘街道,其贫困人口中无业人员、刑释解教人员和增发10%人员（义务教育阶段在校学生、70周岁以上老人、独居居民、独生子女等）比例较高,分别达58.8%、26.2%和43.1%,明显高于南京市平均水平46.5%、12.8%和32.6%。内城南部的老城区尤其是“老城南”,城市更新进程较为缓慢,虽在2006年前后经历了较大规模拆迁,但仍残留着不少呈细小斑块状分布的棚户区和老旧小区。据2016—2020年《南京市棚户区改造和老旧小区整治行动计划》,内城区南部尚有30余处棚户区和老旧小区待改造或整治,涉及居民超过8000户。特别需要指出的是,建邺区东北部莫愁湖街道的贫困空间与内城区南部具有相似的特质。

4.1.2 安置型贫困人口聚居区主要位于郊区外缘。典型分布区域为栖霞（西岗）街道和尧化街道,其贫困人口中增发20%人员（非义务教育阶段在校学生、80周岁以上老人、残疾人、单亲家庭未成年人等）比例较高,达25.6%,明显高于南京市平均水平11.8%。21世纪初,出于推动城市增长、调整城市空间结构、优化高等教育布局等多方面的考虑,仙林地区被规划为21世纪江苏省高等教育产业重点建设区域。由于地理位置优越,仙林及周边地区迅速发展成为与中心城区联系紧密的新城区,与此同时,大量经济状况较差的原农村户籍居民被安置到位于栖霞（西岗）和尧化的保障性住房居住区^⑥(⑥ 南京的保障性住房主要定位于解决户籍拆迁人口的居住补偿问题,且只有经济条件较差的家庭才有资格申请,目前入住的多为中低收入家庭。),如摄山星城、五福家园、尧林仙居等。

4.1.3 复合型贫困人口聚居区主要位于主城区外缘及郊区内缘,即城乡交错地带。该类型贫困地区又可细分为两类,一是城中村大规模改造型,经改造后配有大量的保障性住房,既安置了回迁的原居民,又安置了众多由城区迁出的贫困居民。典型分布区域为铁心桥街道,其贫困人口中失业人员比例较高,达20.9%,明显高于南京市平均水平7.2%。其二是棚户区大规模改造型,整体改造基本完成后,部分原居民被安排回迁到就近区域的保障性住房,同时仍存在一些改造进度相对滞后的棚户。典型分布区域为下关码头地区的宝塔桥街道和阅江楼街道,其贫困人口中无业人员和有就业能力人员（尚未正式就业）比例较高,分别达61.8%和55.7%,明显高于南京市平均水平46.5%和44.6%。

尽管统计数据显示迈皋桥街道是贫困人口分布相对低值区域,但实际上该地规划建设了四大保障性住房片区之一的丁家庄片区,安置了不少由中心城区迁出的贫困家庭,是复合型贫困人口聚居区潜在分布区域（图7）。由于中心城区聚集着南京市最优质的中小学教育资源,拆迁家庭出于子女入读优质中小学的动机,往往在搬迁之后仍将户口挂靠在原街道,并要求拆迁部门出面与教育部门协商以保留原学区,因而造成了户口所在地与实际居住地不符的局面。类似的情况同样发生在其他的新兴保障性住房片区。这种“人户分离”的现象,可看作是优质教育资源驱动下拆迁家庭与政府部门的一场博弈,其与吴启焰提出的学区中产阶层化（jiaoyufication）的关系^[34]有待进一步深入研究。

图7

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图7南京城市户籍贫困人口与保障性住房的空间分布关系

Fig. 7Relationship of spatial distribution between the urban registered poor and security housing in Nanjing

4.2 南京城市户籍贫困空间格局演化机制

4.2.1 居住空间固化表征的贫困空间延续受限于经济条件,贫困人口往往少有自发性迁居行为,空间自主流动性较差,长时期居住在生活与就业成本相对较低的区域,继而导致贫困的延续。这种延续在空间上表现为贫困人口居住场所的固化,同时也折射出旧城更新改造具有市场选择性。旧城更新改造主要由政府“拆旧”和房地产开发商“建新”组成,即政府完成房屋征收与补偿等前期工作,清理出地块,通过拍卖的方式将土地出让给开发商进行房地产开发。旧城能否实现“拆旧建新”很大程度上取决于拆迁成本是否可控,若地块拆迁成本过高,则会降低土地溢价率,甚至造成起拍楼面地价超过附近地区新建商品房价格以致流拍。老城残存的棚户区和老旧小区,人口和建设密度大,加之产权关系复杂、一宅多户,导致了拆迁成本高企。此外,老城街道的刑释解教贫困人群比例较高且大多处于无业状态,导致了拆迁难度增加。因此,老城密度较高的贫困人口聚居区在持续的城市更新改造运动中总被刻意遗忘,呈斑块状镶嵌在城市中心区域,形成了仅一墙之隔,繁华与破败并存的独特城市景观。随着政府对旧城更新改造的财政补贴力度加大,这种斑块状的城市贫困空间将进一步地被切割,呈现更为碎片化的特征,但短期内难以将其消除。

4.2.2 拆迁与安置驱动下的贫困空间重构拆迁安置补偿政策深刻影响着拆迁家庭的择居行为。对于城市房屋的拆迁,补偿方式为产权置换和货币补偿相结合,产权置换的对象是政府提供的保障性住房。那么,对于拆迁家庭,尤其是原居住面积较小的贫困家庭来说,由于其被征收的房屋普遍估价不高,面对近年来持续飙升的房价,显然选择置换低于市场价格的保障性住房更为划算。这种划算在具体拆迁条例中也有体现,根据《南京市国有土地上房屋征收和补偿方法》,被征收的房屋若评估价格不足以置换最小户型的保障性住房,差额将由房屋征收部门补齐。而对于农村房屋的拆迁,补偿方式则以货币补偿为主,但为了顺利拆迁,通常都会引导拆迁家庭申购本地或其他区域的保障性住房,并给予一定的经济援助和优先权。城市的拆迁与安置不断地置换贫困人口的居住空间,使得贫困人口向城市外围迁移,表现出明显的郊区边缘化特征。正如图6所示,2000年南京城市户籍贫困人口聚居区与中高产阶层的居住区域构成了特殊的“核心-边缘”结构,即“边缘”不完全在“核心”之外,而是呈圈层形式嵌套其中;伴随着拆迁与安置的持续推进,南京城市户籍贫困空间格局经历了重构,上述的“核心-边缘”结构在空间上也有所拓展,原来的“边缘”发生了一定程度的中高产阶层化,新的“边缘”在郊区逐渐形成,与“核心”存在明显的剥离倾向。

4.2.3 贫困空间的转向：从显性贫困到隐性贫困 2000年南京城市户籍贫困人口主要居住在传统破败的棚户区和老旧小区,辨识度高且暴露性强,而目前棚户区和老旧小区已大幅减少,贫困人口更多的是被安置到了保障性住房,整体存在感明显减弱。也就是说,南京城市户籍贫困空间重构的同时,也经历了从显性到隐性的转向（图8）。具体路径为：① 破败的棚户区和老旧小区易于与繁华的高档住宅和商服中心形成强烈的景观反差,因而政府为了改善城市形象和提升城市品质,有意识地对棚户区和老旧小区进行了一定的空间修复,甚至在某些敏感区域筑起了“遮丑墙”,最终使其隐匿于现代化城市景观之中。② 贫困人口迁居保障性住房后,经济状况和社会地位并没有因此发生根本上的变化,但居住环境明显得到改善,仅从居住小区的外部景观,难以辨别他们贫困与否以及个体的贫困程度。这种居住空间的转变正是南京城市户籍贫困空间从显性到隐性的最主要表现形式。③ 不少贫困人口因迁居保障性住房,居住条件超出了低保申领标准,继而被取消了申领低保的资格,然而这种“脱贫”大都浮于表面,只是身份上由申领低保的“显性贫困人口”转变为不纳入低保统筹范围的“隐性贫困人口”。

图8

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图8南京城市户籍贫困空间格局的演化机制

Fig. 8Spatial evolutionary mechanism of urban registered poor in Nanjing

5 结论与讨论

2006年以来南京城市户籍贫困人口的空间分布延续了2000年“大分散,小集中”的特点,且分布状态进一步趋于分散;空间集聚呈“核心-边缘”结构,“核心”即以内城区南部、建邺区东北部、下关码头为主的热点区域,“边缘”即以六合区北部、江宁区西南部为主的冷点区域,其中,热点区域总体较为稳定,基本都位于在绕城公路以内。在国民经济高速发展的背景下,贫困人口构成与贫困空间治理导向都发生了较大的转变,未成年、无业、有就业能力（尚未正式就业）和刑释解教的贫困群体理应成为当下城市贫困空间治理的重点关注对象。贫困人口中刑释解教人员比例表现出极为显著的空间集聚特征,其与无业人员比例和有就业能力人员比例均具有较强的空间关联特性,这一结果表明,刑释解教人员及其就业问题是城市贫困空间治理过程中所面临的一个棘手难题。

城市的扩张与更新改造致使近十年来南京城市户籍人口的贫困地域产生明显分异,呈现出隐蔽型、安置型和复合型贫困人口聚居区并存的多元格局。这是政府职能、市场机制和社会行为相互交织作用下的结果。市场机制决定了旧城更新改造是有选择性地进行的,并非所有棚户区和老旧小区都能够实现再开发,而对于被遗留下来的棚户区和老旧小区,政府则在其中扮演着社会资源调配者和城市空间结构优化者的角色,通过增加财政补贴和实施空间修复,使之逐步瓦解并隐匿于现代化城市景观之中。另一方面,在现行拆迁安置补偿政策的激励下,被拆迁的贫困家庭倾向于选择置换或申购保障性住房,在其迁居保障性住房之后,居住环境明显得到改善,但贫困状态并未发生本质上的改变,反而促使低保政策收紧。由此,南京城市户籍贫困空间重构的同时,也经历了从显性到隐性的转向。

本研究基础数据是民政系统的城市居民最低生活保障统计数据,由于拆迁安置与户口迁移存在一定的时间差,因此保障性住房片区城市户籍贫困人口空间集聚的趋势虽有所反映,但并不显著。而街道层面的统计数据尚不足以全面且细致地刻画贫困人口的空间集聚状态,之后的研究仍需进一步具体到社区甚至个体层面,采用更精细多元的数据,基于大数据思维深度剖析城市内部贫困空间^[35]。此外,探究新世纪以来流动人口贫困空间的演化过程,及其与户籍人口贫困空间的互动耦合机制,也是后续城市内部贫困空间研究的重要方向^[36,37,38]。

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社会贫困是对居民的社会保障和福利的享有情况、社会参与和融合等生活状况的测度。利用中国3 大典型地域、6 个代表城市、3 类邻里的1809 份个体问卷调查数据, 本文选取13 个相关指标, 判定个体是否处于社会贫困状态, 利用回归模型探究其影响因素, 并分析社会贫困现象在不同邻里、不同城市集聚的分异特征。研究发现, 6 个城市间的社会贫困集聚程度顺序为东部、中部和西部;3 大类邻里中, 社会贫困在城中村表现最为明显, 内城居住区次之, 企业配套居住区最低。中国城市居民是否处于社会贫困状态是体制(户口类型) 和家庭(教育程度、年龄等) 因素共同作用的结果。代表体制因素的户口类型对3 类城市的社会贫困均起到影响, 东中部城市中家庭因素也有一定作用。体制因素对城中村的社会贫困起显著影响, 而家庭因素在内城居住区和企业配套居住区中作用更大。

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基于2007 年在中国6 个大城市开展的大规模家庭户调查,采用FGT指数法和逻辑回归分析方法,探讨中国大城市低收入邻里及其居民的贫困集聚程度和决定因素。研究发现,老城衰败邻里的贫困集聚度最高,同时承受多重不利状况的下岗/失业人员的贫困集聚度也是最高；事实贫困、被剥夺感与社会福利分配之间存在不匹配现象。在贫困的决定因素方面,制度保障和市场薪酬对城市贫困的发生具有同等重要的作用,但对不同低收入邻里和不同社会群体又表现出不同的关联性。随着市场作用的加强,市场薪酬机制正在成为贫困产生的更为重要的决定性因素。

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采用南京内城区2001-2011 年期间10843 户贫困家庭的拆迁安置数据,探讨内城区户籍贫困空间格局及其重构特征。通过空间自相关与空间聚类等研究方法,对城市拆迁发生前内城区22 个街道的贫困家庭分布格局分析发现:① 样本贫困群体在街道尺度上社会经济属性相对均质,主要贫困属性因子的空间自相关性不强;② 内城区户籍贫困空间格局具有良好的历史延续性,总体上呈分散布局并遵循着自然渐进式的空间演化模式;③ 拆迁安置导致内城区贫困空间发生由中心至边缘、由分散到集中的重构,而且这种贫困空间边缘化过程具有强烈的不可逆性;④ 贫困家庭的物质居住条件通过拆迁安置得以改善,代价是因搬离内城而远离商业区、重点中小学、三甲医院和地铁站点等城市优质公共资源。内城区贫困空间剥夺式重构过程中,城市优势区位的丧失有可能导致贫困家庭的交通、就业与生活成本增加,向上流动机会减少。

[ Song

Weixuan

, Chen

Peiyang

, Xu

. Research on the deprivation-type reconstruction of inner-city registered poverty space based on resettlement data of Nanjing
Geographical Research, 2013,32(8):1467-1476.]

URL [本文引用: 1]

Wu F

, He S

. Changes in traditional urban areas and impact of urban redevelopment: A case study of three neighborhoods in Nanjing, China
Tijdschrift Voor Economische en Sociale Geografie, 2005,96(1):75-95.

DOI:10.1111/tesg.2005.96.issue-1 URL [本文引用: 1]

[23]

梁汉媚, 方创琳 . 中国城市贫困人口动态变化与空间分异特征探讨
经济地理, 2011,31(10):1610-1617.

[本文引用: 1]

[ Liang

Hanmei

, Fang

Chuanglin

. The dynamic changes and spatial distribution of urban poverty in China
Economic Geography, 2011,31(10):1610-1617.]

[本文引用: 1]

[24]

袁媛, 古叶恒, 陈志灏 . 中国城市贫困的空间差异特征
地理科学进展, 2016,35(2):195-203.

DOI:10.18306/dlkxjz.2016.02.006 URL [本文引用: 1]

本文研究了2007-2011年间中国352个地级及以上城市贫困的空间演化、分布的差异特征。结果显示：近5年来贫困人口总量略有增长,贫困人口分布整体呈现均衡化趋势;从区域看,西部地区的城市贫困人口集聚加剧,贫困加深区较多;从城市看,小城市、资源型城市和少数民族聚居型城市是构成贫困加深区的主要类型。2011年,贫困发生率自东向西逐渐升高,中小城市、资源型城市和少数民族聚居型城市相对拥有更高的贫困发生率。进一步分析,东北地区资源型城市呈现高人均GDP和高贫困发生率的“隐藏性贫困”,西南地区部分少数民族聚居型城市呈现低人均GDP和相对低贫困发生率的“特殊性低贫”。未来国家反贫困政策应该充分考虑城市的区位、资源条件、人口规模和构成特征,重点关注贫困加深地区的中小城市、资源型城市和少数民族聚居型城市,并解决经济发展和贫困之间的特殊关系。

[ Yuan

Yuan

, Gu

Yeheng

, Chen

Zhihao

. Spatial differentiation of urban poverty of Chinese cities
Progress in Geography, 2016,35(2):195-203.]

DOI:10.18306/dlkxjz.2016.02.006 URL [本文引用: 1]

袁媛, 伍彬, 古叶恒 . 重庆市城市贫困空间特征和影响因素研究: 兼论东西部城市的异同
人文地理, 2015,30(1):70-77.

[本文引用: 1]

[ Yuan

Yuan

, Wu

Bin

, Gu

Yeheng

. Spatial pattern and driving forces of urban poverty of Chongqing city: Discussion on similarities and differences between eastern and western cities in China
Human Geography, 2015,30(1):70-77.]

[本文引用: 1]

[26]

吴一凡, 刘彦随, 李裕瑞 . 中国人口与土地城镇化时空耦合特征及驱动机制
地理学报, 2018,73(10):1865-1879.

DOI:10.11821/dlxb201810004 URL [本文引用: 1]

城镇化是现代化的必然趋势,城镇人口与土地利用的合理匹配成为新型城镇化的重要前提。本文以中国636个建制市为研究对象,构建了人口城镇化与土地城镇化耦合发展关系指数,据此划分其耦合类型。借助Kernel Density工具,分析了中国城镇化发展的宏观格局、人口与土地城镇化耦合变化态势,诠释了这些耦合特征形成的原因及其内在驱动机制。结果表明：① 2006-2014年中国城市建设用地年均增长率是城镇常住人口年均增长率的1.65倍,土地城镇化远快于人口城镇化;② 市域人口与土地城镇化发展的空间依赖性较强,人口向城市集聚的密度重心呈现逐渐西移的趋势;③ 城市建成区快速扩展,城市人均建设用地面积普遍超标,其中42%的城市现状人均用地是标准值的5倍以上;④ 人口与土地城镇化耦合失调类型的城市空间分布相对集中,且“同增失调”现象较为普遍,主要城市群外围地区的失调问题较中心地区更为严重;⑤ 人口与土地城镇化耦合发展程度受到经济发展水平、城市性质、人口规模、政府决策行为、地理区位条件和地区内部差距等要素的综合影响,不同要素的作用机理和效应存在明显差异。新时期城镇人口与土地利用管理应当注重新常态、新趋势的系统诊断和动能转化的综合分析,为新型城镇化、城乡融合发展与乡村振兴决策提供科学依据。

[ Wu

Yifan

, Liu

Yansui

, Li

Yurui

. Spatio-temporal coupling of demographic-landscape urbanization and its driving forces in China
Acta Geographica Sinica, 2018,73(10):1865-1879.]

DOI:10.11821/dlxb201810004 URL [本文引用: 1]

Li J

, Yang

, Fan

, et al. Comparative research on regional differences in urbanization and spatial evolution of urban systems between China and India
Journal of Geographical Sciences, 2018,28(12):1860-1876.

DOI:10.1007/s11442-018-1568-8 URL [本文引用: 1]

As two rising great powers, China and India have undergone similar development processes, but they also exhibit significant differences in development paths and patterns. The significant differences in political systems, economic systems, and developmental environment between the two countries have attracted great attention from scholars. This research focuses on the regional differences and spatial evolution processes in urbanization and urban systems between the two countries from a geographical perspective. Based on the demographic censuses of both countries and the urban population data from the United Nations, this paper systematically compared and analyzed the spatial characteristics of urbanization and urban systems in China and India using various methods including spatial analysis, parameter estimation, and nonparametric estimation. The results indicate that: (1) Since the 1990s, the regional differences in urbanization in China have transformed from south-north differences to coastal-inland differences, whereas the north-south differences in India have been stable. (2) In recent years, the correlation between population density and urbanization rate kept increasing in China, while such correlation has been decreasing in India. (3) The economic reform posed significantly different effects on the spatial evolution of the urban systems in the two countries. The economic reform changed the major driving force for urban development in China from geographical and historical factors to the spatial structure of the economic system. However, in India, the driving forces for urban development have always been geographical and historical factors, and the economic reform even decreased the effect of the spatial structure of the economic system on urban development.

[28]

宋伟轩, 吴启焰, 朱喜钢 . 新时期南京居住空间分异研究
地理学报, 2010,65(6):685-694.

DOI:10.11821/xb201006006 URL [本文引用: 1]

中国快速城市化背景下,利用中国人口普查数据进行城市社会空间结构分析具有明显的“时滞性”缺陷。城市更新与城市扩张过程中,中国城市中大量出现的封闭社区等新生城市空间形式改变着以往的城市社会空间结构,表现出一些新的城市社会空间特征。房地产市场数据能够直接反映住宅供给环境的改变,并可以间接预测出城市居住分异结构及趋势。通过宏观层面对南京1998-2008 年期间新建的1075 个城市居住社区属性特征的调查研究,结合微观层面对案例社区居民访谈与调查问卷的统计分析,探讨南京居住空间分异过程、特征与演化机制。从南京居住分异的社会空间特征来看,新时期(1998 年至今)城市更新背景下的居住分异过程使得城市社会空间出现新圈层结构；封闭社区的大量崛起导致城市社会空间碎片化与公共空间私有化；现代社区组织模式和生活方式转变加剧了社区邻里关系淡漠。通过对南京居住空间分异的研究,揭示出新时期中国城市居住空间分异动力模型的一般范式。

[ Song

Weixuan

, Wu

Qiyan

, Zhu

Xigang

. Residential differentiation of Nanjing in the new period
Acta Geographica Sinica, 2010,65(6):685-694.]

DOI:10.11821/xb201006006 URL [本文引用: 1]

王发曾, 吕金嵘 . 中原城市群城市竞争力的评价与时空演变
地理研究, 2011,30(1):49-60.

URL [本文引用: 1]

城市竞争能力的强弱决定着城市的兴衰。全球流动的资本、创新知识与技能、高级人才、旅游者等都是当今经济全球化趋势下城市发展的宝贵要素,这些要素的有限性使城市之间的竞争愈加激烈。以省域城市群为背景区域,研究城市竞争力的评价与时空演变,对于完善我国城市竞争力研究体系、整合城市群各城市具有重要意义。本文建立了中原城市群城市竞争力评价的指标体系,运用主成分分析法评价1988年、1992年、1998年和2006年中原城市群的城市竞争力,进而研究了城市竞争力的时间演变和空间演变,计算了4个时间断面上中原城市群九城市的城市竞争力主成分得分与综合得分,并据此对城市竞争力进行评价、排序。根据评价结果揭示了中原城市群城市竞争力的总体演变、主成分演变和影响因素演变的规律与特征。通过分析不同时间断面上的城市竞争力等级分布图和插值效果图,揭示了中原城市群城市竞争力的空间分异和空间扩展的演变规律与特征。

[ Wang

Fazeng

, Lv

Jinrong

. The evaluation and spatial-temporal evolvement of the city competitiveness of Zhongyuan urban agglomeration
Geographical Research, 2011,30(1):49-60.]

URL [本文引用: 1]

徐旳, 柯文前, 陈培阳 . 基于ESDA的河南艾滋病空间格局
地理研究, 2013,32(7):1199-1208.

URL [本文引用: 1]

以2008 年河南省地级市艾滋病分布数据为基础,利用ESDA空间数据挖掘的方法,对河南省艾滋病空间格局进行全面分析。结果表明：① 综合考虑河南省18 个地级市艾滋病确诊人数数据的空间自相关分析结果和不同传播途径感染单因素空间格局的结果,将河南艾滋病感染区域分为以FPD感染途径为主的豫南、豫东南高度流行区和以高危行为传播途径为主的豫北低度流行区;② 河南省艾滋病感染途径分布中,FPD感染、母婴感染、异性传播感染和注射吸毒传播具有明显的空间正相关,而同性传播途径与输血感染则显示出较大的空间随机分布特征;③ 与FPD 感染存在空间正相关的为注射吸毒传播、异性传播以及母婴传播方式,输血、同性以及其他方式传播途径与FPD感染途径分布不存在空间相关性。

[ Xu

, Ke

Wenqian

, Chen

Peiyang

. The spatial pattern of AIDS infection in Henan province based on the ESDA analysis
Geographical Research, 2013,32(7):1199-1208.]

URL [本文引用: 1]

Mears D

, Wang

, Bales W

. Does a rising tide lift all boats? Labor market changes and their effects on the recidivism of released prisoners
Justice Quarterly, 2014,31(5):822-851.

DOI:10.1080/07418825.2012.677466 URL [本文引用: 1]

The dramatic growth in incarceration nationally has increased attention to the factors that influence recidivism among ex-prisoners. Accordingly, scholars have called for research that identifies factors, such as employment opportunities, that may influence reentry experiences. Few studies, however, have examined how changes in labor market conditions affect ex-prisoner offending. Drawing on prior scholarship, this study examines the effect of such changes on the recidivism of ex-prisoners and, in particular, how the recidivism among blacks and whites may be differentially affected by changes in labor market conditions in the areas to which they return. The analyses indicate that, among black male ex-prisoners, labor market declines increase violent recidivism. They also indicate that, among white male ex-prisoners, the effects are more tenuous, influence only property recidivism, and are moderated by prior labor market conditions and criminal history. Implications of the study are discussed.

[32]

宋伟轩, 毛宁, 陈培阳 , 等. 基于住宅价格视角的居住分异耦合机制与时空特征: 以南京为例
地理学报, 2017,72(4):589-602.

DOI:10.11821/dlxb201704003 URL [本文引用: 1]

城市住宅价格空间分异,是居住空间资源非均衡配置的市场化表达,映射出不同阶层社会群体对城市住宅的选择倾向与需求差异,与居住空间分异在机制和格局上存在一定耦合关联。以南京主城区商品房社区为研究对象,构建起住宅价格特征变量指标体系,采用地理加权回归模型,分析导致房价空间差异的主要因素、组合关系及时空演变特征。研究发现：社区服务档次、学区资源、环境区位、景观稀缺等能够体现居住群体经济实力、生活方式与文化品位的因素,是影响房价分异的主导要素并随时间不断强化;南京房价总体上呈现“圈层+扇形+飞地”的空间结构,高房价主要分布在城市中心、名校学区、高档封闭社区和山水景观别墅区;房价分异与居住分异在作用机制和空间格局上表现出显著的关联耦合特征。城市房价空间分异不止于表达,同时也是推动居住空间分异与再分化的重要驱动机制,并能够预判未来一段时期内城市居住空间分异格局演变的基本走势,可以为城市社会空间研究提供具有前瞻性的观察视角和分析工具。

[ Song

Weixuan

, Mao

Ning

, Chen

Peiyang

, et al. Coupling mechanism and spatial-temporal pattern of residential differentiation from the perspective of housing prices: A case study of Nanjing
Acta Geographica Sinica, 2017,72(4):589-602.]

DOI:10.11821/dlxb201704003 URL [本文引用: 1]

徐旳, 汪珠, 朱喜钢 , 等. 南京城市社会区空间结构: 基于第五次人口普查数据的因子生态分析
地理研究, 2009,28(2):484-498.

URL [本文引用: 1]

以人口普查数据为基础,利用城市因子生态分析手段,采用聚类分析方法,对南京城市社会区类型空间结构加以分析。结果表明影响2000年南京城市社会区形成的主因子有外来人口因子、农业人口因子、城市住宅因子、文化程度/职业状况因子和城市失业人口因子五个;将2000年南京城市社会区划分为六个主要类型。南京城市社会区空间分布呈现出明显的"三圈层"结构:城市本地户口居民集中分布的老城区、在老城区渐进蔓延基础上形成的中间圈层、城市远郊区为主的外围圈层;圈层内部的城市社会区空间分布以"圈层＋扇形"的复合结构为主。

[ Xu

, Wang

Zhu

, Zhu

Xigang

, et al. The urban social areas in Nanjing: Analysis of the data based on the fifth national population census
Geographical Research, 2009,28(2):484-498.]

URL [本文引用: 1]

吴启焰 . 大城市居住空间分异的理论与实证研究. 北京: 科学出版社, 2016.

[本文引用: 1]

[ Wu

Qiyan

. The Theoretical and Empirical Study of Residential Differentiation in Chinese Large Cities. Beijing: Science Press, 2016.]

[本文引用: 1]

[35]

袁媛, 刘菁, 陈逸敏 , 等. 基于遥感影像及在线房租数据的城市内部贫困空间测度研究: 以广州市内城核心区为例
人文地理, 2018,33(3):60-67.

[本文引用: 1]

[ Yuan

Yuan

, Liu

Jing

, Chen

Yimin

, et al. Poverty measurement of urban internal space based on remote sensing images and online rental information: A case study of the city of Guangzhou
Human Geography, 2018,33(3):60-67.]

[本文引用: 1]

[36]

陈明星, 郭莎莎, 陆大道 . 新型城镇化背景下京津冀城市群流动人口特征与格局
地理科学进展, 2018,37(3):363-372.

DOI:10.18306/dlkxjz.2018.03.007 URL [本文引用: 1]

新型城镇化突出强调实现“人的城镇化”,摸清流动人口的特征与格局是促进人的城镇化的重要前提,也是新型城镇化的核心议题之一。基于2015年流动人口卫生计生动态监测调查数据,探讨京津冀城市群流动人口的年龄结构、教育水平、就业、收支情况等流动特征,以及流动人口的“源”(来源地)、“汇”(流入地)的分布格局。研究发现：流动人口年龄结构以青壮年劳动适龄人口为主,呈现出受教育水平偏低,户口类型以农业为主,并以跨省流动为主等特征;流动原因以务工经商为主,收入水平以低、中收入为主,恩格尔系数高于常住人口平均水平,行业分布多样化,但以中低端商业服务业为绝对主体,其中从事批发零售业、居民服务、修理和其他服务业、制造业以及住宿餐饮业所占比合计达70.7%。从流动人口的“源”、“汇”格局来看,流动人口主要来源于与其地理位置邻近省份和劳动力输出大省,如河北、山东、河南、黑龙江、安徽等省份,占总流动人口的70.75%;京津两市为流动人口的主要流入地,分别占京津冀城市群的37.76%和29.11%。建议加强流动人口的社会保障完善和职业培训教育,提升流动人口融入城市的能力,提高城市的开放性和包容性,增强流动人口的获得感和幸福感。

[ Chen

Mingxing

, Guo

Shasha

, Lu

Dadao

. Characteristics and spatial patterns of floating population in the Beijing-Tianjin-Hebei urban agglomeration under the background of new urbanization
Progress in Geography, 2018,37(3):363-372.]

DOI:10.18306/dlkxjz.2018.03.007 URL [本文引用: 1]

王春兰, 杨上广, 何骏 , 等. 上海城市社会空间演化研究: 基于户籍与职业双维度
地理研究, 2018,37(11):2236-2248.

DOI:10.11821/dlyj201811009 URL [本文引用: 1]

基于上海市人口地理信息库与2000年、2010年两期人口普查分居村委统计数据,采用局部分异指数及空间分析方法,从职业和户籍两个维度刻画全球化、市场化背景下上海城市社会空间的演化特征。结果表明：中观尺度上,上海市在职业和户籍两个维度的居住分异特征明显,“中心—边缘”的社会空间结构特征较为稳定,中心城绅士化、白领化发展,普通白领阶层、跨省移民居住空间边缘化发展。在中观尺度上职业维度的居住分异较之户籍维度的居住分异更为明显,微观社区尺度上存在超越职业身份的户籍维度居住分异现象,居住隔离程度快速攀升。弱势群体在边缘社会空间集聚可能进一步加剧社会不公平问题,应重视空间维度上的城市治理。

[ Wang

Chunlan

, Yang

Shangguang

, He

Jun

, et al. On the social space evolution of Shanghai: In dual dimensions of the Hukou and the occupation
Geographical Research, 2018,37(11):2236-2248.]

DOI:10.11821/dlyj201811009 URL [本文引用: 1]

张少尧, 时振钦, 宋雪茜 , 等. 城市流动人口居住自选择中的空间权衡分析: 以成都市为例
地理研究, 2018,37(12):2554-2566.

DOI:10.11821/dlyj201812015 URL [本文引用: 1]

基于成都市主城区各街道的流动人口数据,分析2010-2015年流动人口规模的空间分布格局及居住空间分异程度,并从流动人口行为决策的视角选取影响变量,分析其对居住自选择的影响程度及其空间差异,据此揭示居住自选择中的空间权衡过程,探讨流动人口的空间权衡对其居住自选择和居住空间格局形成的作用。结果表明：2010-2015年,成都流动人口在主城区南部和城市中心快速增加,其集聚态势为西高东低;流动人口相较于本地户籍人口表现出一定程度的居住空间分异性;流动人口占常住人口比、居住区面积、房租、公交、企业及生活服务设施对流动人口居住自选择有明显影响,且流动人口占常住人口比、居住区面积和房租影响显著,但影响关系受流动人口空间自相关影响显著;地理加权回归结果显示不同变量对居住自选择的解释能力存在空间差异性,流动人口通过不同变量空间分布的差异性权衡不同区域,以此完成居住自选择并最终形成居住空间格局。

[ Zhang

Shaoyao

, Shi

Zhenqin

, Song

Xueqian

, et al. Space trade-offs analysis in the urban floating population residential self-selection: A case study of Chengdu
Geographical Research, 2018,37(12):2554-2566.]

DOI:10.11821/dlyj201812015 URL [本文引用: 1]