【摘 要】
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新能源乘用车产业是快速崛起的新兴产业,目前关于汽车产业空间分布的研究多为传统汽车产业,研究区域多为国家、省一级层面,对新能源乘用车产业和销售服务网点的研究能够完善产业区域分布理论体系。本文运用Python爬取销售服务网点等POI数据,以10个销售服务网点最多的城市为研究区域,通过GIS空间分析,发现销售服务网点空间分布整体表现出由内向外扩散的多中心圈层式空间分布结构特征。随后,确定并量化了16个空
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新能源乘用车产业是快速崛起的新兴产业,目前关于汽车产业空间分布的研究多为传统汽车产业,研究区域多为国家、省一级层面,对新能源乘用车产业和销售服务网点的研究能够完善产业区域分布理论体系。本文运用Python爬取销售服务网点等POI数据,以10个销售服务网点最多的城市为研究区域,通过GIS空间分析,发现销售服务网点空间分布整体表现出由内向外扩散的多中心圈层式空间分布结构特征。随后,确定并量化了16个空间分布影响因素指标,通过SPSS统计分析,发现空间依赖因素的影响程度由高到低分别为:机动车限牌政策、居民平均年龄、学校数量、建成区面积、房地产开发投资完成额、新能源乘用车销量、GDP。通过AISM模型分析,获取有向拓扑层级图,直观反映了各影响因素之间的层次关系和影响作用。随后构建CRE投资决策模型,对决策因素及其子因素进行了分层分类及其权重。最后通过案例分析的方式,选取位于深圳市的10个销售服务网点开展实证研究,使用四种不同的绩效指标对这十项案例的评价与实际绩效进行了比较。结果表明,评价的准确率为80%。本研究为我国新能源乘用车销售服务网点的选址决策提供理论依据和参考案例,对提升销售服务网点选址决策的科学性和合理性具有积极意义。
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