2a. 福建师范大学地理研究所, 福州 350007;
2b. 福建师范大学地理科学学院, 福州 350007
2a. Institute of Geography, Fujian Normal University, Fuzhou 350007, China;
2b. College of Geographical Sciences, Fujian Normal University, Fuzhou 350007, China
学前教育是教育和社会公平的起点,随着各地普遍存在师资缺、入园远、入园难等问题的凸显,学前教育越来越受到社会的广泛关注。作为一种重要的公共服务设施,传统的幼儿园空间配置方法已经与市场经济体制下居民的需求相脱节。在资源与设施总量一定的情况下,合理有效地布局资源与设施尤为关键,当前国内外兴起的公共服务设施可达性优化为创设公共服务设施均等化的空间路径提供了新的视角。这里所指的可达性着重考虑联系供需点之间的距离因素或及其产生的交通成本而对消费服务可能性的影响,是地理学者评价各种地理事物空间布局的关键概念[1]。国外学者首先将空间可达性引入到公共服务领域,对教育设施[2]、医疗设施[3]、运动场馆[4]和公共绿地[5]等城市公共服务设施展开了大量的实证研究。在国内,陆大道院士首次引入可达性的概念以评价其对区域发展的影响[6]。但直至20世纪初,政府主导下多元主体参与的公共服务由于公众参与及监督机制不健全加速了公共服务设施布局的不均衡,可达性的理念才随即得以引入,成为公共服务设施布局的重要原则。
目前学者在较小研究范围内的非紧急性设施可达性的研究中主要采用基于机会累积的方法和基于空间相互作用的方法。其中,潜能模型是基于空间相互作用方法的典型代表得以广泛应用,但因为其并未进行阈值的限制从而无法较好地模拟现实情况;同时,模型中的距离摩擦系数需要综合特定的供给方类型、区域概况、需求方属性特征甚至道路流量数据来确定,但多数研究默认为1或2[7-9]。此外,国外还有相关研究认为潜能模型对结果有夸大趋势,而这些区域恰是研究所关心的和亟需决策者投入公共服务的地方即可达性较差地区[1, 10]。两步移动搜索法(two-step floating catchment area method, 2SFCA)是基于机会累积的一种方法,近年来大量应用于国外初级医疗保健设施可达性测度中,并由此得以不断改进[11-13],如Luo等[14]在测算基本医疗机构的可达性就将供需点之间的行进时间进行分段并赋予不同的权重。事实上,近年该方法最重要的改进之处就在于空间作用域的使用因其实际人口和服务的变化而变[3, 14]。MaGrail等[15]提出引入阻抗函数到每个不同的空间作用域内,从而提高2SFCA在评价设施可达性时的有效性,此外他还提出了应该针对不同的预期服务和人口规模采用不同的空间作用域,但研究并没有提出如何选择衰减函数和确定不同的空间作用域。Luo等[16]在以往研究的基础上再次提出了可变的空间作用域,不断拓展搜索的范围从而使得需求量和供需比达到一定的标准,而后计算可达性。这些研究对于同一个空间作用域的距离衰减取值不变,这就不能反映出同一个空间作用域内距离变化对可达性的影响。
目前全国各地实施的学前教育三年行动计划文件中,就近入园都是一项重点任务。而截至目前,国内外尚缺少幼儿园空间可达性的相关研究,两步移动搜索法在公共服务设施可达性方面的应用还不多。已有研究表明,由于服务对象的特殊性——幼儿的身心不成熟导致上下学均要家长接送,距离因素在家长择园时候起着很大的作用[17]。同时,由于不同等级幼儿园吸引力度不一,在距离因素方面表现的敏感性也有很大不同。鉴于此,本文针对幼儿园的特殊性对两步移动搜索法进行了改进,划定不同的门槛距离,同时选用不同的阻抗函数,最大限度地拟合现实情况进行空间可达性测度。
1 区域概况、数据来源与研究方法 1.1 研究区域概况本文的研究范围是福建省福州市城区,主要包含鼓楼区(9个街道、1个镇)、台江区(10个街道)、仓山区(8个街道、5个镇)和晋安区(3个街道、3个镇),研究区土地面积约316.06 km2,2010年常住人口约为261.58万人,适龄人口101664人。在本研究范围内即福州城区共有幼儿园496所,其中,省级示范园21所,市级示范园23所,区级示范园45所,一般园407所(如图 1所示),共有专任教师数5927人,在园学生数99507人,开设班级数3478个,是福州市城镇幼儿园布局建设的重点区域。由于本文主要是基于一个空间尺度而非行政区尺度,马尾与本研究区有一定距离且有鼓山间隔,是相对独立的一个区域,故不纳入研究范围。
本文利用普查小区作为需求点计算幼儿园空间可达性,主要数据源有:① 福州市城区每个普查小区常住人口数。② 2012—2013学年度福州市鼓楼区、台江区、仓山区和晋安区的学前教育统计资料,主要包含区内各个园所的名称、地址、等级、学生数、教师数等资料。③ 福州市鼓楼区、台江区、仓山区和晋安区的第六次人口普查数据,主要包括各社区分年龄结构的常住人口数据。
1.3 数据预处理由于数据多为基础数据,除了依照福州市地图册将福州市行政区划图矢量化,还必须进行如下初步处理。
1.3.1 空间路网数据处理研究区内河纵横交错,使得幼儿园空间可达性受道路影响较大,所以对空间路网数据的要求较为严格。本研究结合福州市土地利用图层中道路用地信息,参照Google地图、天地图、百度地图、高德地图等对福州市道路网络进行数字化,提取不同等级道路的信息,构建福州市道路交通网络数据库,利用ArcGIS对交通网络建立拓扑,打断结点,进行拓扑检查和修改,以保证路网的连通性。
1.3.2 幼儿园点数据处理幼儿园的空间位置主要通过地址解释,即利用已有的各个园所的地址信息,借助多种地图服务商的数据库的API接口和JavaScript程序代码获取,将获取的幼儿园经纬度信息经过坐标转换导入ArcGIS10.1软件,创建幼儿园要素图,结合路网和现实情况对结果进行手动校正。同时将收集的幼儿园基本信息添加到图层的属性表中。
1.3.3 居民点数据处理利用ArcGIS10.1软件提取普查小区的加权平均中心,建立居民点要素图层,利用居民点图层的属性表已有的人口数据,参照第六次人口普查中社区一级的人口结构,按比例推算出社区内部每个普查小区即居民点的适龄儿童数。
1.4 可达性测度方法 1.4.1 两步移动搜索法的缺陷与改进两步移动搜索法是移动搜索法的改进模型,克服了移动搜索法的空间作用域内供需双方的距离可能超过设定距离的情况,或是空间作用域内的设施并不完全服务于本区域内的需求者的情况。该方法先后在供给点和需求点搜索两次,得到每个需求点的累积供需比即可达性。因此,两步移动搜索法较潜能模型实用性更强,在本文所探讨的幼儿园可达性上更具有现实意义。
其主要思想为:第一步,对每个供给点j,搜索在j空间作用域(d0)范围内的需求点(k),计算供需比Rj;第二步,对每个需求点i,搜索所有在i空间作用域(d0)范围内的供给点(j),将所有的供需比Rj加总得到i点的可达性AiF,这里的上角标F表明是基于两步移动搜索法(英文floating的第一个字母)的计算公式。
${R_j} = \frac{{{S_j}}}{{\sum\limits_{k \in \left\{ {{d_{kj}} \le {d_0}} \right\}} {{D_k}} }}$ | (1) |
$A_i^F = \sum\limits_{k \in \left\{ {{d_{ij}} \le {d_0}} \right\}} {{R_j} = } \sum\limits_{k \in \left\{ {{d_{ij}} \le {d_0}} \right\}} {\frac{{{S_j}}}{{\sum\limits_{k \in \left\{ {{d_{kj}} \le {d_0}} \right\}} {Dk} }}} $ | (2) |
两步移动搜索法的主要缺陷有:采用二分法处理导致在空间作用域以外的所有地点完全不可达;没有考虑到距离衰减导致落在空间作用域的任何地点具有同等可达性;对所有类型的设施采用了固定的空间作用域进行两步搜索,忽略了居民对不同等级的设施的支付意愿——居民可能愿意付出更多的路程距离和交通成本以获取更优质的服务,而且设施本来就有服务容量的大小。
为了克服这些缺陷造成的误差,本文在应用2SFCA法的同时,在其基础上做了两点改进并对结果进行对比,改进的要点如下:① 采用可变有效服务半径区分不同等级幼儿园对周边居民的吸引力;② 引入阻抗函数对供给点与需求点之间的距离衰减作用进行考虑,同时对每个等级的衰减采用了不同的衰减。这种改进的两步移动搜索法本文称为可变步长的两步移动搜索法(variable catchment sizes for twostep floating catchment area method, V2SFCA)。
1.4.2 阻抗函数和时间阻抗的确定本文所采用的V2SFCA事实上是结合了空间相互作用模型和机会累积模型,所以数据处理过程较为繁琐。通过阻抗函数的选择及其公式中距离摩擦系数β的确定,将园所等级的作用门槛和距离对择园的敏感性有机地结合,是本文中非常关键的环节。Kwan确定了三种在潜能模型和机会累积的方法中常用的阻抗函数[19],分别是:f(dij)= dij-β幂函数;f(dij)=exp(-βdij)指数函数;f(dij)= exp(-dij2/β)高斯函数。其中,幂函数和指数函数在不少研究中被指出从起始处下降得过于急剧最终影响可达性的测度[1, 19]。而高斯函数则类似正态分布曲线,刚刚开始时下降趋势较缓,而随着其不断远离起始点,其下降趋势也开始加速变快(如图 2所示)。此外,居民在一定范围内对公共服务设施的访问只会随着距离增加而缓慢下降,选用高斯函数后还可以利用β的设定有效地控制其加速的节点(将在下文提及)。在当前幼儿园较不易为公众所获取又存在等级分化的情况下,本研究中使用高斯函数能更好地模拟现实中的衰减情况。
由于目前优质学前资源的稀缺,大多数家长为了让幼儿在更高等级的幼儿园接受更为理想的教育宁可多付出时间成本。换言之等级越高的幼儿园吸引力度越大,在距离因素方面表现的敏感性越弱。大多数国外文献在处理类似的阈值时候都较为简略,直接将阈值确定0—10、10—20与20—30三个层次[3, 20, 21]。在本文距离以出行时间形式表现的前提下,普通园以10分钟阈值较为适宜,其他高级别幼儿园地区,可选择15分钟甚至更长的时间。故本研究分别选择了25分钟、20分钟、15分钟和10分钟作为省级示范园、市级示范园、区级示范园以及普通园的步行时长约束条件,再基于研究区域特点计算不同居民点到各个等级幼儿园所花费的时间成本。再通过ArcGIS10.1的Network Analyst模块计算普查小区到省级示范园、市级示范园、区级示范园以及普通园的最短路网平均通行时间,并结合时长约束条件联合确定上述各个等级幼儿园的基于步行的合理阈值分别为25分钟、18分钟、12分钟和8分钟。事实上,本文以普查小区作为需求点,庞大的数据量使得对当前不同等级学前服务接近度模拟结果已经较为客观,再结合时长约束条件最终生成时间阻抗,能更为准确把握福州市幼儿园布局的现状。获得时间阻抗后,按这个阈值筛选数据,即满足i∈ {dij≤d0}和k∈ {dkj≤d0}。其中,在计算加权可达性应用到的阻抗函数中的高斯方程阻抗系数β根据幼儿园等级的不同,分别取值为20、40、100和180,如图 3所示。同时,参照普查小区到所有最近幼儿园路网通行时间的最大值,确定单一合理阈值为16分钟。
可变步长的两步移动搜索法的计算过程如下:第一步,对于幼儿园j,据其不同等级,按给定的时间阻抗dr生成一个空间作用域(catchment);对于落在空间作用域内的每个普查小区k的人口,利用高斯方程赋以权重,并对这些加权后的人口进行求和,可得到幼儿园j所有的幼儿数;再将幼儿园的规模除以所有幼儿数得出供需比Rj。
${R_j} = \frac{{{S_j}}}{{\sum\limits_{k \in \left\{ {{d_{kj}} \le {d_r}} \right\}} {{D_k}{W_r}} }}$ | (3) |
式中:Dk就是在某等级幼儿园j的空间作用域内(dkj≤dr)里的普查小区(k)的幼儿数;dkj是从普查小区k到幼儿园j的空间距离;Sj是幼儿园j的容纳能力,文中以学校的教师数为代表;Wr是考虑到空间摩擦问题的高斯方程,计算方法如公式(4)所示:
${W_r} = f\left( {{d_{ij}}} \right) = {\rm{exp}}\left( { - d_{ij}^2/\beta } \right)$ | (4) |
第二步,对于每一个普查的小区i,按给定的时间阻抗dr生成另一个空间作用域,对于空间作用域内的每一所幼儿园的供需比Rj利用高斯方程赋以权重,然后对这些加权后的供需比Rj进行求和,于是就得到每个普查小区i的幼儿园可达性AiF。AiF值的大小可以理解为某普查小区可获得的潜在师幼比。
$A_i^F = \sum\limits_{k \in \left\{ {{d_{ij}} \le {d_r}} \right\}} {{R_j}{W_r}} = \sum\limits_{k \in \left\{ {{d_{ij}} \le {d_r}} \right\}} {\left\{ {\frac{{{S_j}}}{{\sum\limits_{k \in \left\{ {{d_{ij}} \le {d_r}} \right\}} {{D_k}{W_r}} }}} \right\}} {{\rm{W}}_r}$ | (5) |
获取各普查小区的引力可达性AiF后对以各街道普查小区的幼儿数比例取加权平均值,得到各街道的引力可达性指数。计算公式为:
${C_i} = \sum\limits_{i = 1}^m {\frac{{{D_i}}}{D}} A_i^F$ | (6) |
式中,AiF表示某街道第i个普查小区的可达性,Ci表示这个街道中第i个普查小区的可达性指数,Di表示第i个普查小区的幼儿数,D表示某街道幼儿数。
重复上述步骤,运用两步移动搜索法计算普查小区的入园可达性。分别基于可变步长的两步移动搜索法与固定步长的两步移动搜索法计算各普查小区的幼儿园可达性并进行空间插值,获取两种方法下普查小区的入园可达性连续分布趋势,检验的空间可达性变化敏感性。
2 结果分析 2.1 幼儿园与居民点空间总体分布特征本文先利用幼儿园在园学生数和居民点适龄人口数赋予权重,分别计算居民点与幼儿园的加权平均中心和加权标准差椭圆。结果表明,福州市幼儿园在园学生数和居民点适龄人口数在空间上呈现“总体匹配,局部失衡,走向趋同,供不应需”的态势,如图 4所示,椭圆空间分布范围表示居民点和幼儿园空间分布的主体区域,幼儿园平均中心和居住区平均中心揭示了幼儿园学生分布重心和适龄人口分布重心,旋转角(由正北方向顺时针旋转到椭圆长轴的角度)反映幼儿园分布的主趋势方向,长轴表征地理要素在主趋势方向上的离散程度。总体而言,福州市幼儿园空间分布与适龄儿童分布匹配较好,加权标准差椭圆除少数外围区有较为明显的不匹配外基本上处于重合状态,地理事物的方向性也基本上一致,本文采用了标准差数为1椭圆,即生成的椭圆能够包含68%的数据,但所有区的幼儿园在园学生数的标准差椭圆均小于居民点适龄人口数的标准差椭圆,这说明整体上学位数设置偏少;分区尺度,鼓楼区、台江区和晋安区的平均中心和加权标准椭圆基本重叠,鼓楼区主要为“西北—东南”的分布格局,但在此方向上的离散程度不明显;台江区和晋安区分别呈现出“东西向”和“北西北—南东南”的分布格局且离散程度较为明显。仓山区的加权标准椭圆分布格局基本一致,呈现“西西北—东东南”,但是适龄人口重心相对于幼儿园学生重心偏向东南,长轴略长,表明仓山区东南部幼儿园所供学位数稍有不足。
整体上,城区幼儿园可达性高值区分散布局且面积由城市内部向外部不断减少,地区分化较为明显,能享受到理想可达性状态的人数不多。本文应用两种可达性方法对福州市城区幼儿园可达性进行了初步探究,发现分等级有效服务半径情况下应用的V2SFCA与单一有效服务半径情景下应用的2SFCA结果的分布趋势具有相似性,结果如图 5所示,其中X轴指示东西方向,Y轴指示南北方向,Z轴代表可达性值。从两张图中都可以看出投影趋势线呈现明显的倒U形,表示入园可达性(师幼比)由城市中心区向边缘逐渐降低,且城区西部明显好于东部,城区北部稍好于南部。
根据V2SFCA和2SFCA测算出来的每个普查小区的幼儿园空间可达性,分别计算其分布人数和累计频率,如图 6所示。由图可知,V2SFCA测算结果总体弱于2SFCA,主要表现在大多数适龄儿童所获取的可达性(师幼比)较低,累计频率曲线先较快上升,后在师幼比在0.06—0.12趋于平稳。而2SFCA测算结果的可达性值对应的适龄儿童数大致呈现倒U型但偏向低值一侧,累计频率曲线升趋势更为明显,师幼比达到0.08才有趋于减缓的趋势。但无论哪种测度方法,可获取的师幼比小于0.06的适龄儿童都占到了总数的60%以上,这都表明了大多数居民所能获得的幼儿园空间可达性并不理想。
为了更好地展示可达性区域分异,本文对两种不同的可达性测度方法所得到的结果进行克里金空间插值,结果如图 7所示,图中可达性地区差异较大,反映幼儿园空间布局存在较大的不均衡。师幼比较高(即幼儿园资源优越)的地区都集中在鼓楼、台江等老城区。根据教育部印发的《幼儿园教职工配备标准(暂行)》,师幼比在0.074—0.095之间为推荐的配备标准,图 7插值结果中颜色最深的区域表示达到相应的配备标准,其所包含的颜色较深的区域超过了师幼比的标准,即幼儿园资源过剩区域。这些地区大多也是幼儿园密集分布的地区,道路网络发达,表明该地区提供的幼儿园资源可以完全满足该区域周围居民的需求。但此外更为广大的地区没有达到此配备标准,入园可达性较差,周边的幼儿园资源无法满足居民的需求。
经V2SFCA测算分析的可达性结果即师幼比总体上较2SFCA计算结果有所降低,主要表现在:① 师幼比较高的地区明显缩小,如在2SFCA测算结果中台江区师幼比较高的连结成片的红星社区、滨江社区、瀛东社区、瀛福社区、两街社区等地区(图 7中A所在区域),在V2SFCA中却呈散点状分布,事实上这些社区并非每个社区都有突出的幼儿园资源,如红星社区周边较近的幼儿园仅有一所私立小桔灯幼儿园,且红星社区的儿童数较多。② 在2SFCA测算结果中师幼比高的地区在V2SFCA测算结果大大下降,如晋安区的环南社区和洋四社区(图 7中B所在区域),而其周围的小块社区如湖津社区的师幼比却明显提升。经过量算,湖津社区的适龄儿童数较多超过百人,居民点到最近的幼儿园也超过了500米。这表明通过2SFCA测算的入园可达性具有夸大的作用,同时在计算结果上存在一定偏差,V2SFCA测算结果比较贴近现实情况。
2.2.2 分区和街道尺度分析国内已有研究利用两步移动搜索法往往用街道中心来取代实际的居民点的做法导致了在第一步搜索过程中覆盖到该街道的部分而没有抵达质心而未被计入,或是抵达质心而未完全覆盖街道而被完全计入,相似的,第二步搜索中搜索结果也不能代表该街道所有区域的可达性,这样的搜索结果并不能完全与实际情况符合,最后导致可达性与现实情况相差较大。但从分区和街道尺度对幼儿园入园的可达性测度对未来的学前教育布局规划更具有指导意义。本文研究结果显示,可达性在分区尺度上也存在较大的分化,除鼓楼外的其他区离散程度均较高,在地域广大的仓山区,甚至在街道尺度上仍有较大的分化,这在一定程度上印证了前文可达性高值区空间分散的布局状态。本文先按分区对幼儿园空间可达性从高到低排序,分别为鼓楼区和台江区、晋安区和仓山区。在离散趋势方面,从上四分位、中位数、下四分位和标准差可以看出,无论哪种测算方式,台江区、晋安区和仓山区的离散程度都较大(表 1),这表明台江区虽然从整体上看可达性较高与鼓楼区不相上下,但是其内部的差异较大,主要是宁化街道和鳌峰街道的幼儿园不足造成的(图 8)。在仓山区所处的南台岛可达性较高主要位于中北部的烟台山片区,这里是仓山传统的科教区,聚集了较多的幼儿园。而在南台岛东南部的东部新城总体可达性非常弱,金山片区的可达性也不太好,主要因为这些地区幼儿园配置不足。而在奥体片区零散分布着一些可达性较好的地区,这是由于该地区适龄人口较少,幼儿园学位供给相对充足。
为了探究福州市幼儿园空间可达性取值的分散程度,有必要进一步分析其内部差异。从街道/乡镇尺度来看,基于V2SFCA测算的福州市幼儿园可达性值数值呈倒U型(表 2),绝大多数街道的入园可达性值都在0.03以上,而2SFCA较V2SFCA测算结果明显偏大,有82.5%的街道的入园可达性值都在0.04以上,进一步佐证了2SFCA测算的入园可达性较现实情况存在夸大的倾向(表 1)。而且从图 8也可以看出,基本上所有的街道2SFCA测算结果都比V2SFCA结果来得大,结合表 1中上下四分位和最大值,在得出2SFCA测算方法的一定夸大作用的同时,还可以发现其在很大程度上降低了内部的差异,这在一定程度上掩饰了幼儿园资源分布的不公平现象。
本文通过V2SFCA和2SFCA对城区幼儿园空间布局进行了可达性测度,结果表明:
(1)福州市城区入园可达性总体情况并不理想,仅有少数的地区可以较好地满足城市居民的需求,同时,绝大多数居民未能享受到教育部推荐的配备标准。入园可达性在地理空间上呈现出多中心结构,高可达性地区主要分布在市中心并零散分布于城市周围,城区西部明显好于东部,城区北部稍好于南部,边缘乡镇特别是东部地区和南部地区的乡镇缺教明显。同时,可达性在城区内部差异较大,幼儿园资源过剩的地区和幼儿园资源稀缺的地区呈两极分化的格局。在分区尺度,鼓楼和台江两个区的内部差异性相对较小,其可达性都大于晋安和仓山。在街道尺度,除鼓楼区外其他区都有很大的差异,仓山区尤为突出。这也表明幼儿园作为一种最基本的公共服务设施,存在突出的供需矛盾,没有很好地发挥服务民生的功能。
(2)基于可变步长的两步移动搜索法的幼儿园空间可达性评价方法能更为客观有效地反映幼儿园设施的布局的状况。通过对不同幼儿园设定不同时间阻抗,并引入阻抗函数,将园所等级和距离对择园的敏感性有机地结合,更为清楚地表明了入园可达性的空间分异。通过方法的应用比较,还表明了传统方法有一定的夸大作用,同时还降低了内部的差异,这在一定程度上掩饰了幼儿园资源分布的不公平现象。
3.2 对策建议(1)循时因地制宜,根据总规分区整治,结合城市人口规模与人口结构的动态变化进行近期建设和远期幼儿园用地预留。针对可达性在城市中心和外围的分化,要以城市总规为指导,在老城区保留现有幼儿园,适当控制其规模的扩大,适当引导部分过度集聚的幼儿园外迁至新城区。对于新城区,在近期就应该布局适量的幼儿园以应对未来不断扩大的就学需求,尤其是应该落实新建小区的配套幼儿园以保证足够的学位供应。
(2)合理地挖掘潜在资源,科学地财政投入,实现未来幼儿园的数量和质量布局双均衡。针对边缘区因为教师数不足造成的可达性落差,应在目前财政总投入相对有限的情况下促进师资的地区间流动,有条件地区通过教师轮岗缓解落后地区的教师资源方面的不足。鼓励示范性优质园利用已有的教学资源到城市新区和边缘区合理选址,建立分园。针对街道间可达性的落差,区政府应该加强调研落实原因,在尚无教育部门办幼儿园的街镇尽快新建幼儿园,填补学位数的不足。
(3)加强政策制定和立法保障,健全幼儿园建管机制体制。尽快制定幼儿园选址规划、建设和管理办法并严格执行,从根源上杜绝幼儿园空间布局失衡的现象。明确政府在幼儿园建设管理过程中的主体地位,理清各个行政部门在幼儿园建设过程中的职责。
3.3 展望本文在研究方法上结合了空间相互作用模型和机会累积模型的优点,既从供给的角度关注城市公共服务设施的相互作用,也从需求的角度累积计算居民获得的潜在服务,是解析城市空间结构、获取公共服务设施布局公平性一个非常有效的工具,但是由于数据获取的限制,本文中所用的人口数据仅仅是常住人口,并未考虑到流动人口对幼儿园的需求。在当今国家全面放开“二胎”政策的背景下,科学预测未来适龄儿童数,兼顾流动人口群体对幼儿园的需求,并结合现阶段城市总体规划,在幼儿园布局进行动态评估和合理选址研究,将会是今后的一个研究重点。
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