【摘 要】
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随着京津冀协同发展战略的持续推进，如何优化区域市场规划，促进居民绿色消费成为至关重要的问题。本文基于2011年和2021年京津冀地区“绿色消费”空间的兴趣点（POI）数据，采用随机森林模型识别京津冀地区“绿色消费”空间分布，并利用核密度等研究其时空演变方向。结果表明：相较于传统多元线性回归方法，随机森林方法在识别京津冀地区“绿色消费”空间分布上的精度和拟合度更高，在空间计量分析中引入机器学习方法，
【基金项目】
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2019年度教育部人文社会科学专项课题（编号：19JDSZK135）；
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随着京津冀协同发展战略的持续推进，如何优化区域市场规划，促进居民绿色消费成为至关重要的问题。本文基于2011年和2021年京津冀地区“绿色消费”空间的兴趣点（POI）数据，采用随机森林模型识别京津冀地区“绿色消费”空间分布，并利用核密度等研究其时空演变方向。结果表明：相较于传统多元线性回归方法，随机森林方法在识别京津冀地区“绿色消费”空间分布上的精度和拟合度更高，在空间计量分析中引入机器学习方法，能够促进相关计量分析理论发展；京津冀“绿色消费”空间分布格局与城市群功能密切关联，除承德和张家口部分地区承担“绿色消费”主体空间外，其他区域分布相对均匀，以各个核心城市为主体呈现面状分布；从时空演变角度来看，随着“非首都功能缓解”战略的推进，北京“绿色消费”空间的自相关系数及兴趣点大幅上升，京津冀地区整体绿色消费场景持续增加。
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