“一带一路”倡议下中欧集装箱潜在铁路运输流的空间格局模拟

在“一带一路”倡议背景下,探讨中欧集装箱运输通道的空间格局对中欧班列运输组织优化及欧亚大陆一体化发展具有重要意义。基于铁路货运网络数据提取了各地市节点的对欧运输最短路径,采用集装箱货源系数算法对各地市对欧进出口总额进行加权计算,用以表征腹地对欧陆运集装箱生成量,模拟潜在的中欧集装箱铁路运输流汇集格局。研究表明：① 在满洲里、二连浩特和阿拉山口三大陆运优势片区分别形成了沿大连-营口-锦州-通辽-白城-齐齐哈尔-满洲里集装箱运输东通道,沿上海-南京-济南-天津-北京-乌兰察布-二连浩特集装箱运输中通道,以及沿杭州-合肥-西安-兰州-乌鲁木齐-阿拉山口集装箱运输西通道;② 长三角地区是中、西通道的始流区域,区域内城市通过两通道运输集装箱的成本相当;③ 集装箱流量汇集的关键节点共22个,其中,齐齐哈尔、乌兰察布、北京、济南、南京、乌鲁木齐和西安为第一等级汇集点。     

中国高铁-民航竞争网络的空间演化模式及影响因素

随着中国高速铁路与民用航空的快速发展,两者运营网络的空间竞争范围越来越大。从个人出行视角出发,同时拥有高铁与民航直达列车/航班的城市对为出行提供了选择机会,定义为高铁-民航竞争网络。以2007-2015年高铁-民航竞争网络的所有城市对为切入点,尝试刻画其演化过程与模式、网络结构与距离分布规律,并最终总结网络演化的影响因素。研究结论为：① 中国高铁-民航竞争网络在空间上呈现出由东向西、由北向南的扩张趋势,规模不断扩大。② 高铁-民航竞争网络具有向北京、上海等少数城市集聚的特征。③ 高铁-民航竞争网络城市对的距离范围主要分布在800~1 500 km,但运营的列车/航班频率竞争关系的临界值为1 000~1 100 km。④ 高铁-民航竞争网络在空间上遵循核心-核心、核心-边缘自上至下的拓展规律,并主要受城市规模、行政职能等级以及地理空间约束等因素的影响。     

中国城市创新网络的时空复杂性及生长机制研究

以国家知识产权局专利转让记录为数据源,采用大数据挖掘与分析技术、空间分析技术、复杂网络模型和负二项回归模型,系统描绘了2001~2015年中国城市创新网络的拓扑结构、空间结构和生长机制。研究发现：① 中国城市创新网络规模迅速扩张,在两极分化下涌现出显著的小世界性和等级层次性,以北京、上海、深圳为核心的核心-边缘格局不断强化;② 以三角结构为基础的中国城市创新网络的四边形格局逐渐形成,京津、长三角、珠三角是中国城市专利转移的核心三角;③ 中国城市创新网络的生长与城市科技创新实力显著相关,且受到地理距离的阻抗作用,凸显出强烈的地理邻近性,另外城市经济发展水平相似度和产业结构相似度也是影响城市创新网络生长的重要因素。     

辽宁中部城市群城市体系中规模与距离关系的研究

以城市人口规模、城市间距离为指标,通过多元回归模型,定量分析辽宁中部城市群中城市规模与空间距离的关系,以及城市与“最近城市”的距离和“距离位序”之间是否存在类似“城市位序-规模律”的定量关系。研究发现：① 城市i的规模P_i与“最近城市”n的规模P_n、距离D_i-n以及区域中心城市c的距离D_i-c有关,与首位城市的规模和距离无关,其中P_n、D_i-n为正向影响,D_i-c为负向影响。就影响力而言,区域中心城市c的影响大于“最近城市”n,这一点区别于国内其他城市群。② 城市群中存在“城市距离-位序律”的定量关系。③ 利用城市规模与距离的定量关系可以测算理论人口规模和影响范围,为辽宁中部城市群的人口预测和空间结构划分提供有益参考。     

基于城市流空间的城市群变形结构识别——以长江三角洲城市群为例

全球化、信息化时代,城市群空间结构在城市流的作用下发生剧烈的变形。基于长三角城市流的测度和关系矩阵构建,通过流要素分析、多维尺度分析,从“节点-联系-格局”3个方面识别流空间下城市群变形结构。研究表明：流空间下城市中心性层级特征变化明显,中间层级的城市数量大幅增加;局域范围内城市流网络仍受地理空间距离的制约,但高等级城市流具有跨地理空间流动特征;中心城市和边缘城市呈“异化”发展趋势,表现为中心城市的集聚组团以及边缘城市的分散偏离。     

春运人口流动透视的转型期中国城市网络结构

基于春运人口流动大数据,选取对外联系度、优势流、城市位序-规模分析等方法对转型期中国城市网络特征进行分析。结果显示：① 城市网络层级结构中蕴藏着位序-规模规律,但与理想的帕累托分布有所区别,城市规模彼此差异相对较小;② 空间距离与城市等级在城市网络联系中发挥支配性作用,保证了城市网络的层级性与有序性;③ 中国城市网络核心联系呈现“两横三纵”特征,该特征与铁路大动脉的空间分布高度吻合;④ 东部地区城市网络联系更加密切,而西北、西南地区则相对稀疏,基本上以“胡焕庸线”为界,而“兰新线”是突破这一限制的潜在力量;⑤ 中国东北地区未形成明显的区域性中心,城市联系形成带状网络;⑥ 华北与华南地区的“灯下黑”现象值得警惕,缓解这一问题的可行办法是核心城市功能的对外疏散,加强核心城市与周边城市之间的联系;⑦ 带状区域发展或许将成为未来中国区域经济发展的流行模式和中坚力量。总体上看,针对于揭示转型期中国城市网络结构特征,春运人口流动数据具有一定的研究价值,是城市与人口研究领域一个值得深入挖掘的重要数据源。     

中国-东盟自贸区城市群空间经济关联研究——基于社会网络分析法的视角

从城市群的角度运用社会网络分析法对中国-东盟自贸区空间经济联系进行研究,首先从度、入度、出度3个角度对自贸区内的44个城市建立网络模型分析城市之间的复杂关系。其次对网络图进行中心度分析,判断城市的经济辐射范围,基于核心-边缘理论对自贸区内44个城市划分。最后利用派系过滤算法对城市网络图进行社团结构分析,利用K-plex算法进行凝聚子群分析。分析结果表明自贸区内城市之间存在密切的联系,核心城市群与边缘城市群圈层明显;同时中国在自贸区内扮演着重要角色,带动国家经济关系建设,促进区域经济的繁荣发展。     

合肥经济圈空间关联时空演进研究

从城市产业角度出发,依据2009~2014年的相关数据,采用城市流和ESDA模型对合肥经济圈空间关联进行分析,揭示空间相互作用的时间演变过程和空间分布。结果表明：① 经济圈形成了较稳定的中心-外围格局,空间结构呈现以合肥为中心圈层式向外辐射状,淮南和六安有望成为次增长极。② 经济圈产业外向功能性不强且出现异化,城市流倾向度呈现明显的等级异质性和不均衡性。③ 经济圈产业外向发展存在显著的空间依赖性,空间自相关符合距离衰减规律。④ 经济圈区域不平衡态势明显,空间关联的时空分异特征明显。应推进区域一体化,加快区域协调发展。     

中国人才流动的地域模式及空间分布格局研究

依据教育部直属高校2015届本科毕业生生源与就业数据,采用指标评价与冷热点分析方法,分析升读大学与本科就业两个流动阶段的人才流动地域模式及省域空间分布格局。研究表明：① 人才流动具有明显的本地空间粘滞性特征,地域模式包括“本地-跃迁”型、“本地-半依附”型和“本地-依附”型。② 省际层面形成沿东南沿海与长江沿岸分布的“弓形”格局,显示了优势区域的整体粘滞性对人才高地形成的意义。研究指出,把握关键节点、依托城市群来发挥粘滞作用有助于城市推进引智工作。     

京津冀雄旅游经济空间结构研究

利用引力模型和社会网络分析法,采用网络密度、网络中心度和核心边缘指数,对2013和2016年的京津冀雄地区的旅游经济空间结构进行分析。分析发现：① 旅游经济联系度和联系量提高显著,旅游经济联系有均质化趋势。② 网络结构呈现北部和南部相对稀疏,中东部相对密集的非均质格局。③ 雄安新区是旅游网络空间的战略节点,该区将促进京津冀旅游均质化发展。④ 具有一定的核心-边缘区结构,北京和天津为核心区;邢台和雄安为边缘地区;其他区域为中间区。石家庄和邯郸将成为除京津之外的旅游经济网络结构中心。京津冀雄逐步从“两核独大”网络格局向“两核带动,多点发展”转变,区域整体网络化初步形成。     

基于信息流的长三角城市群中心性及影响因子研究

信息流作为流空间的一种重要表现形式,为城市群网络研究提供了新视角。但目前利用信息流对城市群的研究多侧重于描述城市间的层级关系或网络结构的外部特征,对网络结构及其时空演变规律缺乏从点到面的系统分析,且较少考虑距离因素。该文提出假设:信息流会在远距离影响城市间的交互,据此利用2011年、2015年、2019年信息流研究长三角城市群地理中心性随距离的变化情况,并对城市间关联的影响机制进行分析。研究表明,长三角城市群网络的主体结构由以上海为核心向四周辐射的格局转换为以上海、苏州、南京、杭州4个城市构成的多核心结构;城市群内部各城市发展呈现由东向西递减趋势,短距离尺度上,距离增长导致城市间交互强度逐渐减弱,长距离尺度上,城市属性成为城市间交互的主导因素;选取的影响因子与信息流的相关性日益增长,其中距离因子与信息流强度呈负相关,表明流空间一定程度上减弱了距离因素对城市间关联强度的影响。     

珠三角城市空间联系及社会网络——基于“流空间”的分析

基于A股上市公司对外投资行为所构拟的资本流、人口迁徙大数据所构拟的交通流和搜索引擎指数所构拟的信息流构建“流空间”网络,对珠三角城市空间联系特征与演进趋势进行定性描述与定量分析,并对城市群内流空间网络结构进行探讨。研究表明,珠三角城市群城市体系空间结构紧紧围绕广、佛、莞、深这一南北纵深的区域发展走廊,在信息流上呈现广州、深圳双核,交通流上呈现广州、深圳与东莞三核,资本流上呈现深圳单核发展的态势;城市网络呈现显著的核心—半边缘—边缘的非均衡结构,珠江东岸成为珠三角地区功能集聚、要素流动与城镇联系的高地,在城市网络中具有较高的资源配置能力;发展要素在湾区城市间自由流动仍存阻碍,城市间呈梯度发展差异,广州、深圳不论在流要素的吸引还是输出上均大幅超出其他城市。要实现珠三角地区城市群物理层面真正的同城、协同或融合,一方面需要打通阻碍要素自由流通的壁垒,另一方面需要打造城市核心竞争力。     

基于网络社会空间的中国城市网络特征——以新浪微博为例

信息技术影响下的城市区域空间结构变化得到了国内外学者的关注。本文以新浪微博为例, 从网络社会空间的角度入手, 对中国城市网络发展特征进行了研究。研究表明:微博社会空间视角下的中国城市网络存在着明显的等级关系与层级区分, 城市的网络连接度与城市等级表现出了相对一致性。根据城市网络层级与网络联系强度, 东部、中部、西部3 大区域板块的网络联系差异明显, 东部地区内部的联系, 以及东部与中部地区和西部地区的联系几乎构成当前网络体系中的全部。城市网络呈现出分层集聚现象, 具体表现为“三大四小”发展格局, 即京津冀区域、珠三角区域、长三角区域、成渝地区、海西地区、武汉地区、东北地区。高等级城市在整个城市网络中处于绝对支配地位, 北京以突出的优势成为全国性的网络联系中心, 而上海、广州、深圳则成为全国性的网络联系副中心。     

基于抖音粉丝量的中国城市网络关注度空间差异及其影响因素

基于抖音粉丝量数据,运用位序-规模法则、核密度估计、领域划分与模式组合等方法,对中国城市网络关注的空间差异进行分析,并对比了其与传统百度指数的差异。研究发现：① 关注度排名靠前的城市分别是北京、上海、广州、深圳、成都、杭州、重庆、西安、天津、南京等,并形成了长三角、珠三角、京津三大核心集聚区,反映出核心经济发展区的网络优势度。而中西部地区城市的关注度普遍不高,仅在成渝、中原、长江中游等地区形成微弱的集聚中心。② 从位序-规模法则看,拟合曲线偏离理想状态且q值大于1.3,反映出高关注城市在空间上的强影响作用并表现出一定的网络空间集聚效应。从四大分区看,东北和西部地区与整体类似,东部地区的高等级集聚效应进一步强化,而中部则较符合理想形态。③ 从领域划分与地域模式看,北京、上海、广州等高关注城市的核心领域是探店、旅游、美食、街拍、同城,方言、旅游类话题亦有较大的关注。中西部地区核心城市除了在特色美食、探店、街拍与东部地区有些类似外,还表现出房产、地铁等方面的特色,从侧面反映出该区域在城镇化建设、产业转型等方面面临的一些现实问题。从地域模式看,长三角属于多中心网络化,京津冀、珠三角、成渝、长江中游属于双中心点轴状,关中、中原属于单中心放射状,其余城市群则属于单中心或无中心离散状。④ 与百度指数对比看,抖音粉丝量在高水平区的集聚程度高,而在中西部城市群地区的集聚效应不明显。⑤ 从影响因素看,除了与经济发展水平尤其是现代服务业水平、信息化水平、交通物流保障相关外,与城市的创新性、高素质人才或高学历网民的活跃性参与、数字化推广、专业化运营相关性较大。     

中国城市网络中心性的空间格局及影响因素

利用2016年中国上市公司100强企业网络数据和两阶段隶属联系模型构建中国城市网络,研究了中国城市网络中心性的空间格局,并通过计量方法识别了城市网络中心性的关键影响因素,解析了关键因素的作用机理。结果发现：中国城市网络出度和中介度的空间分布呈现核心-外围结构特征,入度中心性空间分布的集中度相对较低;中国城市的网络功能开始出现层级分化,城市网络的功能结构区别于中心地体系下的等级关系;经济规模、知识资本、航空设施和政治资源是城市网络中心性空间格局的关键影响因素,择优链接是中国城市网络生长发育的重要内在动力。     

长三角城市群“空间流”层级功能结构——基于高铁客运数据的分析

高铁作为城市群内部物质与信息交流的基础设施,是城市扩展和城市间相互联系的重要通道,而城市群则是被高铁系统压缩了空间的众多城市空间。本文通过采集长三角城市群380个高速铁路客运数据建构20×20的矩阵,建立了基于高铁客流的长三角城市群城市间联系的矩阵,并在此基础上对长三角城市群内外空间结构进行深入分析。结果表明：①长三角城市群核心城市上海、南京、杭州、宁波间城市网络联系密度高于其他廊道城市间联系;②长三角城市群核心城市向外延伸的轴线联系加强,主要表现为上海与镇江、嘉兴,南京与丹阳、湖州,苏州与常州、昆山等城市间联系紧凑;③在城市群“空间流”分层方面：第一层级主要分布在长三角地区“沪—苏—锡—常”及其沿线;第二层级城市网络主要由“沪—宁”及其沿线路线构成;第三层级城市网络主要由“沪—杭—甬”及其沿线路线构成;第四层级城市网络主要由上海—金华—义乌及其沿线路线构成。     

基于流空间视角的城市群空间结构研究——以珠三角城市群为例

随着现代交通、通信以及信息技术的发展,基于网络社会的“流空间”成为研究城市群空间结构的重要理论前沿。借助珠三角城市群9个城市的人流、物流、资金流和信息流数据,对珠三角城市群空间结构的现状和发展趋势进行综合性判断。研究发现：① 珠三角城市群的空间结构现状在“点-线-网-面域”4个层面均呈现出明显单极化态势,广州市是“流空间”视角下珠三角城市群的核心,区域网络结构呈现出“缺位型金字塔形结构”;② 珠三角城市群网络的未来发展中位于不同层级的城市将起着不同的作用,其中广州、深圳、东莞等城市对空间结构发展起着导向性作用,而佛山、中山等城市将承担着联系中转站功能;③ 珠三角各城市的流度辐射区一体化明显,各城市辐射影响区的空间形态也表明了各城市的功能圈和势力范围。未来随着全球化趋势和区域一体化政策的加强,珠三角城市群的集聚效应将不断转化为扩散效应,将极大提升珠三角城市群对全球范围内资源的吸聚和配置能力,助力珠三角城市群走向网络化的发展时代。     

长江经济带三大城市群城际客运联系网络结构对比分析

“流空间”是人文-经济地理学关注的重要议题。基于城际客运交通流数据,运用ArcGIS空间分析、城市联系强度模型等方法对长江经济带长三角、长江中游、成渝三大城市群城际客运联系网络结构特征进行刻画,结果表明：①长三角城市群城际客运联系网络以上海市为主核心,苏州、南京、杭州为次核心,通过核心城市向外延伸的交通轴线组成相互之间联系紧密的城市网络,西部与南部地区的联系相对较弱;长江中游城市群城际客运联系网络以武汉、长沙、南昌三个省会城市为核心节点,周边次中心城市与其省会交通联系紧密,但城市间跨省联系较弱,本省城市仅与另外两个省会城市存在突出的向心性联系;成渝城市群高等级联系网络大多指向成都、重庆主城区,次级区域中心城市发育不足,成渝城市主轴线在强交通联系推动下发育成型,但川渝接壤地区的城际客运联系存在“断层”。②长江经济带三大城市群在网络化演化进程中,具有城市群“等级-网络”的基本演化特征,其中成渝城市群、长江中游城市群仍处于“核心-边缘”的双核或三核结构,长三角城市群已出现多核网络化发展趋势。③高速铁路作为新兴要素流,对公路、普通铁路等传统要素流具有明显的替代效应,增强了三大城市群核心城市向外延伸的轴线联系,是驱动城市群城际客运联系网络结构演变的新动力。     

中国城际技术转移网络的空间格局及影响因素

基于2015年专利交易数据,融合数据挖掘、社会网络、空间分析等方法,从节点、关联、模块及影响因素4个方面揭示中国城际技术转移的空间格局及其影响因素：① 技术转移整体强度偏低,空间极化严重,长三角、珠三角、京津冀城市群成为技术转移的活跃地带。② 北京、深圳、上海、广州是全国技术转移网络的“集线器”,发挥城际技术流的集散枢纽和中转桥梁作用,中西部大部分城市处于网络边缘,整个网络发育典型的核心—边缘式和枢纽—网络式结构。③ 技术关联的空间层级和马太效应凸显,形成以北京、上海、广深为顶点的“三角形”技术关联骨架结构,技术流集聚在东部地带经济发达的城市之间和具有高技术能级的城市之间,中西部技术结网不足,呈现碎片化。④ 技术转移网络形成明显的四类板块（子群）,具明显自反性和溢出效应,其空间聚类既有“近水楼台先得月”式块状集聚,也有“舍近求远”式点状“飞地”镶嵌。⑤ 城际技术流呈现等级扩散、接触扩散、跳跃扩散等多种空间扩散模式,其流向表现出经济指向性和行政等级指向性特征。⑥ 城市经济发展水平、对外开放程度、政策支持等主体属性和地理、技术、社会、产业邻近性的城市主体关系均会影响其技术转移强度。     

城市网络关系中的广州、深圳城市功能研究

基于对城市功能映射于城市网络的理论认识,以城市间航空客流为中介,借助百度地图慧眼位置信息服务（LBS）大数据,采取比较广州、深圳航空客流来源地城市的功能特征,以及来自北京、上海两座特大型城市的广州、深圳航空客流在北京、上海两市中就业地所在城区的功能特征等两种途径,反向判断广州、深圳在中国城市网络中体现的总体功能特征倾向。结果表明：1）广州表现出行政管理、商贸等功能特征倾向;2）深圳的科技创新、金融与高新制造功能特征相对显著;3）深圳较广州在基于生产者服务业的中国城市网络中具有更高等级节点地位。文章采用的利用人口定位大数据从城市网络中灵活提取城市功能特征的方法,可作为对以经济产业类为统计数据进行城市功能研究的补充。