【摘 要】
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文章采用核密度估计、空间自相关和全子集回归分析等方法,探析上海市共享住宿(Airbnb)和传统酒店的空间分布特征、分布差异以及影响因素.研究发现:①上海市Airbnb和传统酒店在空间上呈现集聚分布态势,符合地理学第一定律,且存在明显的城市中心指向性.Airbnb空间分布具有单核心特征,而传统酒店空间分布具有多核心的特点.②Airbnb与五星级酒店存在空间相似性,三星级酒店与经济型连锁酒店分布具有空间一致性.③上海市Airbnb在地理空间上对传统酒店具有依赖性,倾向于分布在已有传统酒店住宿业周边,表明传统住
【机 构】
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中山大学旅游学院,中国广东珠海519000;安徽师范大学地理与旅游学院,中国安徽芜湖241002
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文章采用核密度估计、空间自相关和全子集回归分析等方法,探析上海市共享住宿(Airbnb)和传统酒店的空间分布特征、分布差异以及影响因素.研究发现:①上海市Airbnb和传统酒店在空间上呈现集聚分布态势,符合地理学第一定律,且存在明显的城市中心指向性.Airbnb空间分布具有单核心特征,而传统酒店空间分布具有多核心的特点.②Airbnb与五星级酒店存在空间相似性,三星级酒店与经济型连锁酒店分布具有空间一致性.③上海市Airbnb在地理空间上对传统酒店具有依赖性,倾向于分布在已有传统酒店住宿业周边,表明传统住宿业空间格局对Airbnb空间分布存在一定影响.④上海市Airbnb和传统酒店空间格局的影响因素主要有交通通达性因素和商业环境因素,旅游因素对Airbnb空间分布的影响不显著.文章对城市住宿业空间结构的调整和优化提供了理论基础和科学依据,并为疫情后住宿业尤其是共享住宿业的空间布局提供参考.
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