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1、1上海轨道交通对就业分布的影响分析数据准备及分析思路一、数据质量检查上海经济普查一普、二普数据原始数据质量与处理后的数据质量检查。1、按照单位性质、行业、地区分布等，对照普查公告，检查原始数据库的质量。 2、按照单位性质、行业、地区分布，对照普查公告，检查空间化的数据质量。二、就业岗位的客观描述1、一二普就业岗位数量分布及变化情况 分行业的就业岗位数量及比例关系（饼状图） ； 分行业的就业岗位数量 1、2 普对比（柱状图） ； 对三产的生产服务业和生活服务业的一二普的比较（柱状图）； 行业增长速度比较：变化率图（某行业二普数据减去一普数据除以一普数据） （折线图） ；汇总三产的生产服务业和生活
2、服务业比较（折线图） ； 相关的文字描述；2、一二普产业空间变化情况按照内、中、外环和近郊、远郊区分空间单元，分区域对上述数量变化进行统计描述。2三、就业中心的识别1、核密度估计总体密度分布 分行业试验不同搜索半径的核密度估计，叠加生产总体的核密度估计值 分行业导出点密度后，统计点密度的空间距离，按照宋老师给的距离估计，采用点间距离的 2/3-1.5 倍，试验不同的核密度估计，跟普查小区的密度比较，尽量接近。 分普查单元的核密度估计。普查小区、居委层级的核密度估计 对二者估计进行比较，认证方法的有效性，确定数据收集的基本方法；2、探索就业中心门槛标准 生成密度等值线； 选取不同的等值线，计算等
3、值线围合空间就业岗位总体数量，试验多次后，确定最小就业岗位数量和最小就业密度，作为候选就业中心的门槛。3、划定就业中心范围与就业中心的质心按照选定的门槛，识别就业中心，并将所有居委（小区）中心在就业中心内的，确定为就业中心边界，并根据核密度估计确定就业中心的质心，作为计算距离的起止点。四、拟合就业密度函数，计算密度估算值与实际值的差值 计算各就业单元到就业中心的时空距离；3计算各单元（栅格 or 人口普查的单元？）到就业中心之间的距离，分路网距离和轨道交通距离，空间距离和时间距离（通勤时间的速度，查阅上海市交通大调查三和四，对应一普和二普） ； 拟合就业密度函数（问题：可能得不到很好的拟好，需要进行单中心和多中心拟合试验） 提取就业密度实际值与拟合值高过标准差的区域；标准差是平均的差值，高于平均的差值的区域，研究原因；五、计算路网中心性和轨道交通网络中心性用 UNA 计算路网中心性和轨道交通网络中心性，并使用核密度估计，与就业密度、人口密度等统一到同一空间。 （问题，目前软件仅仅是拓扑结构分析还是有实际路网的网络分析？网络分析更接近事实。 ）六、轨道交通对就业的影响分析把就业密度的残差作为因变量，把轨道交通网络中心性（还是轨道交通距离？）作为解释变量，把离开就业中心的路网距离，路网中心性、人口密度作为控制变量，研究轨道交通对就业分布的影响。
