【技术实现步骤摘要】
—种基于就业网络视角的城市就业空间分析方法
本专利技术属于就业空间布局领域，涉及及装置。
技术介绍
就业空间布局主要反映城市的经济特征，在不同的经济发展阶段，城市就业空间会呈现出不同的分布形态，表现出明显的经济规律。因而城市就业空间的分析对于解释城市在特定时点或某一时期的发展水平具有重要的作用。我国作为一个发展中国家，城市发展自改革开放以来已出现明显变化，其最突出的表现之一就是城市就业空间的快速扩张，内部空间相互作用的显著增强。 早期就业空间研究与产业空间的分布关系密切(Thunen，1826 ；ffeber, 1909)，其后基于城市就业空间与城市人口空间布局的相似性，很多国外学者采纳了传统城市人口空间结构的研究方法(如密度方法)来测度城市就业空间分布及其变动情况。90年代后随着新郊区化进展，城市形成多核心的就业结构特征，就业空间的研究开始关注城市就业中心及次中心分析，用以更为精确地描述城市中就业的分布特征。国内既有就业空间研究多为实证性研究，多数学者利用统计数据通过测算就业密度等方法对上海(吴文钰等，2006 ;)、北京(王玮，2009)、深圳(曾海宏等，2010)、南京(王波、甄峰，2010 ;王慧、吴晓，2014)等地就业空间布局进行研究；也还部分学者以北京(谷一桢等，2009)、广州(蒋丽等，2009)、上海(秦波等，2010)为例对城市就业中心及次中心进行识别并探讨改进识别方法。 总体来看，现有国内外相关的城市就业空间分析主要基于就业密度分析和的中心识别方法来测度城市就业空间布局。就业密度分析是就业空间分布测量的基本...
【技术保护点】
一种基于就业网络视角的城市就业空间分析方法，其特征在于：包括以下步骤：1)、将统计区域划分为n个统计单元；2)、获取步骤1)中得到的n个所述统计单元中不同职业的就业人口数据；3)、确定城市就业网络关联评价指标，其中，所述城市就业网络关联评价指标由就业值Vai进行测度，其中，所述就业值Vai由下式表示：Vai=DaiAvg(Dai)(i=1,2,3...,n)×GaiAvg(Gai)(i=1,2,3...,n)×FaiAvg(Fai)(i=1,2,3...,n)]]>式中，n为统计单元个数，Vai表示职业i在统计单元a的就业值，Dai表示在统计单元a中从事i职业的就业人口的就业密度，Gai表示统计单元a中从事i职业的就业人口占总体从事i职业的就业人口的比重，Fai表示统计单元a中从事i职业的就业人口占统计单元a总体就业人口的比重；4)、构筑城市就业网络关联评价模型，所述城市就业网络关联评价模型包括各统计单元间的就业网络关联强度模型和各统计单元在就业网络中的关联层级模型；5)、将步骤2)得到的就业人口数据输入步骤4)建立的所述就业网络关联强度模型和就业网络的关联层级...
【技术特征摘要】
1.一种基于就业网络视角的城市就业空间分析方法，其特征在于:包括以下步骤: 1)、将统计区域划分为η个统计单元； 2)、获取步骤I)中得到的η个所述统计单元中不同职业的就业人口数据； 3)、确定城市就业网络关联评价指标，其中，所述城市就业网络关联评价指标由就业值Vai进行测度，其中，所述就业值Vai由下式表示:式中，n为统计单元个数,Vai表示职业i在统计单元a的就业值,Dai表示在统计单元a中从事i职业的就业人口的就业密度，Gai表示统计单元a中从事i职业的就业人口占总体从事i职业的就业人口的比重，Fai表示统计单元a中从事i职业的就业人口占统计单元a总体就业人口的比重； 4)、构筑城市就业网络关联评价模型，所述城市就业网络关联评价模型包括各统计单元间的就业网络关联强度模型和各统计单元在就业网络中的关联层级模型；5)、将步骤2)得到的就业人口数据输入步骤4)建立的所述就业网络关联强度模型和就业网络的关联层级模型，得到量化的就业网络关联指标Lab和La，其中，Lab表示统计单元a与统计单元b的就业关联强度，La表示统计单元a在就业网络中的关联层级。2.根据权利要求1所述的...
【专利技术属性】
技术研发人员：吴晓，王慧，强欢欢，左为，郑浩，
申请(专利权)人：东南大学，
类型：发明
国别省市：江苏;32
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