城市群创新联系网络结构与创新效率研究

引入修正引力模型、社会网络分析方法、DEA模型以及Tobit模型，探讨2001—2015年京津冀、长三角、珠三角三大城市群的创新联系网络结构对创新效率的影响。研究表明：① 创新联系格局方面，京津冀城市群呈现以“京津”为核心的放射状发展特征，长三角城市群呈现以“Z”字形为主轴的类钻石型空间格局，珠三角城市群形成了以珠江口两侧城市为核心、其他城市为重要节点的空间格局；② 在创新联系网络结构特征方面，京津冀城市群呈极核式发展，群内创新联系高度依赖于核心城市，长三角和珠三角城市群由单中心驱动转变为多中心驱动，呈均衡发展特征，京津冀和珠三角城市群创新联系网络具有“小世界”网络特征；③ Tobit模型回归结果显示，三大城市群中，城市节点在城市群创新联系网络中的中心位置、中介地位、对结构洞的运用能力和集聚程度对其创新效率的影响存在差异。     

长江经济带城市群要素集聚能力差异的比较研究

城市群作为当前区域发展的主要空间载体,在区域发展竞争中扮演着越来越重要的角色。论文结合互联网大数据抓取等手段,以长江经济带5个城市群为研究对象,对城市群间要素集聚能力差异进行比较研究,发现：① 长江经济带城市群间要素集聚能力差异与长江经济带社会经济发展的区域差异相吻合,城市群要素集聚格局呈现出由东向西梯度衰减的分布特征;② 城际层面要素集聚能力差异的两极分化现象显著,以城市群首位城市为中心的要素集聚“核心—边缘”空间结构特征较为鲜明;③ 长江经济带城市群内科技创新、对外开放、金融等要素的集聚格局具有明显的差异分化和集聚分布指向特征;④ 长江经济带城市(群)要素集聚能力等级规模结构分布总体符合位序-规模法则,可分为“均衡型”和“离散型”2种类型,首位城市要素集聚首位度随城市群要素集聚能力高低呈现出“两端高、中间低”的特征。     

中国城市信息网络结构演变特征及驱动因素分析

信息流能够客观反映城市社会经济联系，对城市网络研究具有重要价值。基于2011、2014和2017年中国城市间信息关注度数据，利用社会网络分析法，从网络密度、中心度、城市联系等方面分析中国城市网络结构的演变特征及其驱动因素，研究表明：1）城市信息网络结构明显拓展但网络总体联系强度仍较低；省域内部信息联系强度高于跨区域联系，信息联系仍受行政区划的影响较大。2）网络节点中心度显著提高，热点区主要集中在东部沿海三大城市群；中西部部分区域核心城市如重庆、成都、郑州等成长为全国性核心城市，但中西部地区城市信息发展仍与东部地区差距较大。3）信息联系层级分布特征明显，并呈现局部区域联系紧密、区域一体化特征；核心网络由以北京、上海为核心的“轴-辐”结构演变为以“北京-上海-广深-成渝”为核心的“菱形”结构。4）信息化水平、经济发展基础、城市职能等互补性因素，网络营销、大事件效应等介入性因素及信息技术变革、城市群建设等高效性因素相互作用，共同促进信息网络结构优化重组。     

长江中游城市网络结构韧性评估及其优化策略

城市网络结构韧性是国际上区域韧性（regional resilience,也译作区域弹性）研究领域正在兴起的概念,着眼于城市网络结构对区域应对冲击并恢复、保持或改善原有系统特征和关键功能的影响力,对区域空间的健康发展意义重大。以长江中游城市群为研究对象,在构建经济、信息、交通三类联系网络的基础上,借助于Gephi社会网络分析工具,尝试评估城市群城市网络的结构韧性能力及其空间特征。结果表明：长江中游城市群网络具有一定韧性能力,结构韧性的层级性和匹配性差异较大,传输性和集聚性差距不明显;在空间上呈现出总体形态模式差异化、分区形态模式错位化、网络联系特征多样化的特征。进而,对城市群空间结构在总体结构、片区结构和要素流动等方面的优化提出建议。     

中国城市群多中心网络的拓扑结构

在既有理论基础上扩展了城市群多中心网络的度量工具,考察中国12个城市群总部—分支机构的企业关联网络,比较梳理了地级城市空间联系的拓扑结构。实证研究发现：①包括长三角、珠三角和京津冀三大典型城市群在内,中国城市群内部网络系统的拓扑结构依然发育不完善,在联系数据方面均呈现出一定的稀疏矩阵特征,空间组合关系均为树状结构。②总部区位(出度)的层级性差异均高于分支机构区位(入度)的层级性差异,显示出城市群内部空间“流”的不对称性。③针对12个城市群内部网络的拓扑结构聚类分析表明：长三角、珠三角、京津冀、山东半岛、海峡西岸地区的城市群内部网络联系较为紧密,呈现出一定程度的一体化网络特征;其中三大典型城市群存在明显的企业总部集聚核心,其余城市群内部的网络联系松散,跨城企业联系比重较低,在拓扑结构上大多呈现出以省会或副省级城市为指向的向心式联系。     

基于生产性服务业的长江中游城市群空间关联网络演变研究

基于生产性服务企业内部组织的关系型数据,从联系、节点、类型3个方面对长江中游城市群空间关联网络演变特征进行解析,在此基础上揭示影响城市群网络演变的主要驱动因素。结果表明:长江中游城市群处于以快速拓展网络联系覆盖范围为主的初级阶段,并逐渐呈现出轮轴状空间形态特征;空间关联网络结构层级化集聚态势明显,且网络节点数量和强度中心度分别呈现出清晰的“金字塔型”和“倒梯型”的结构特征;综合考虑各研究单元在网络中的相对联系规模和主导联系流向,可将研究单元分为网络流出活跃区、均衡活跃区、网络流入活跃区以及非活跃区4种类型,且空间分异格局日益清晰;市场力量、政府力量和技术力量等因素共同驱动着长江中游城市群空间关联网络的时空演变。     

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。     

长三角城市群城市经济韧性的空间关联网络研究

综合运用熵值法、核密度估计法测度2009-2019年长三角城市群26个地级及以上城市的经济韧性水平时空演变特征,并通过社会网络分析法考察各城市经济韧性的空间关联网络特征。结果显示：1)2009-2019年长三角城市群各城市经济韧性呈稳步上升趋势,但地区间差异显著且呈现出非均衡分布状态,高度韧性区主要集中在省会及周边城市,中度韧性区主要集中在苏南和浙北地区,低度韧性与较低韧性区主要集聚在安徽以及苏北和浙南区域;2)城市经济韧性关联网络密度总体呈上升态势,各城市在经济韧性网络中的联系愈发密切,整体网络结构愈发稳定,城市经济韧性空间关联网络呈现出“核心—边缘”分布格局,上海、南京等经济韧性较高的核心城市在整体网络中承担“中介”和“桥梁”角色,台州、安庆、池州等经济韧性较低的城市在整体网络中扮演“边缘行动者”角色;3)长三角城市群经济韧性空间网络可划分为“双向溢出”“主受益”“经纪人”和“主溢出”4个板块,板块间的溢出效应具有明显的等级梯度特征。研究结果可为持续深化长三角城市群城市经济韧性高质量建设及引导城市经济韧性网络稳定发展提供参考。     

城市网络特征对吸引国内投资的影响——以长江中游城市群为例

投资是塑造区域经济格局的重要力量之一,城市在区域网络中的地位和组织关系对投资吸引力存在重要影响。基于企业投资联系数据,本文分别构建了长江中游城市群内部城市网络和吸引区外的国内投资联系,并刻画了其网络特征和投资空间格局;采用负二项回归方法回答了“长江中游城市群城市网络特征如何影响国内其他城市对该区域投资”的这一研究问题。研究发现（：1）长江中游城市群城市网络呈现以省会城市为中心的“轴-辐”式网络空间结构,省际存在着明显的壁垒,城市网络特征各项指标的时空分布存在明显的异质性（;2）长江中游城市群吸引国内投资的来源地呈现出“东密西疏”的空间格局,投资吸纳地集中在武汉、长沙、南昌三大省会城市（;3）长江中游城市群城市网络特征和区位因素共同对城市投资吸引力存在影响,网络特征中象征城市威望权的入度和权重入度,以及象征城市控制权的出度对国内投资的吸引力起到显著正向影响,然而由于网络发育尚不成熟,网络结构指标对投资吸引力的影响尚不显著。     

城市网络联系对城市群空间体系集聚水平的影响——基于2003—2018年中国12个城市群面板数据的实证

本文分析了2003—2018年中国12个规模较大的城市群的空间体系特征及其变动趋势,并借助城际投资联系数据,分析了各城市群城市网络特征,实证检验了城市网络联系度对城市群空间体系集聚水平的影响。研究发现,2003—2018年城市群空间体系总体呈均衡化发展趋势,且不同城市群城市网络特征差异明显,按发育程度可以分为四种类型：联系紧密-结构均衡-强中心带动型城市网络,联系紧密-弱中心带动-相对开放型城市网络,结构均衡但联系相对较弱型城市网络,以及联系相对较弱且结构极化型城市网络。实证结果证实了城市网络联系的紧密程度和连通度的提高有利于降低城市群空间体系的极化水平,城市网络联系带来的外部性有助于避免城市群空间体系的过度极化及由此带来的集聚负外部性,实现更加均衡的城市群空间结构。但城市网络联系对城市群空间体系均衡化发展的作用依赖于城市网络的结构特征,城市网络结构的极化对城市群空间体系均衡化发展存在抑制作用。     

基于贝叶斯时空模型的建设用地扩张格局差异分析——以长三角和中原城市群为例

基于土地利用现状遥感监测数据,采用贝叶斯统计方法对长三角城市群和中原城市群城市建设用地扩张的时空特征及其影响因素进行研究,并探讨两个间差异规律。结果表明:(1)研究期内,两个城市群的建设用地均呈现快速扩张的态势,增长速度均在2000—2005年达到峰值,对应的净增长率分别为36.6%和31.1%。(2)两个城市群城市扩张空间演化过程差异显著,长三角城市群建设用地扩张表现为“点—轴—波式循环”模式,空间异质性较高,出现多个城市扩张热点区域;而中原城市群表现为“点—轴—网”模式,地区间扩张差异较小,温点扩张区域居多。(3)影响两个城市群建设用地扩张的主要因素有经济发展、产业结构、人口规模和居民收入。从影响程度大小的区域对比来看,经济规模、产业结构和居民收入对长三角城市群的影响程度高,人口规模对中原城市群的影响程度高。     

高铁对中国城市群生产性服务业集聚的影响

以中国16个城市群为案例，基于2007和2017年地级以上行政单元生产性服务业从业人员数据和铁路Origin-Destination（O-D，起讫点）旅行时间、班列数据，结合静态视角下生产性服务业集聚格局与高铁网络的空间关系分析和动态视角下的多元回归分析，探讨高铁对城市群生产性服务业集聚的影响及其空间分异。结果表明：1）高铁对生产性服务业集聚程度有积极影响，但影响效果在空间上不均衡；东部地区，尤其是珠三角、长三角和京津冀城市群受积极影响较显著，而同一城市群内，期初具有集聚优势的高铁城市为主要获益者。2）城市群经济发展水平和空间结构制约高铁影响效果，具备多中心结构的东部城市群内，普遍出现生产性服务业由核心城市向周边支撑条件良好的沿线城市相对扩散的现象。3）除时空压缩效应外，直达班列所代表的客运组织对于高铁影响力的形成具有重要作用；同时，高铁也通过城市人口集聚、市场需求扩大、信息化水平提升和地方政府积极参与的途径间接作用于生产性服务业。     

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。     

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。     

网络视角下中国十大城市群区域创新模式研究

从地理开放、区域协同和创新能力3个维度构建理论分析框架,基于网络视角刻画2015年中国十大城市群的区域创新特点,并据此划分城市群的区域创新模式。研究表明,中国十大城市群的区域创新模式存在显著差异。长三角、京津冀和珠三角城市群已具有较好基础,海西城市群缺乏高水平的内部协同,长江中游和成渝城市群过度依赖外部联系,北部湾城市群拥有较明显的核心-边缘内部网络结构,哈长、中原和关中城市群各维度评价均不高,区域创新模式最差。     

中国中心城市公路客运联系及其空间格局

依托中国地级中心城市间的公路长途客运联系数据,运用GIS空间网络分析方法,对中国公路客运联系网络结构及其分布格局进行清晰的空间解构。研究显示：公路客运联系强弱与城市人口规模和经济总量相关性较强,而与经济发展水平不相关性;中国人口经济密集分布的东中部地区中心城市间的公路客运联系密切,呈现区域性集聚的分布格局;最为密集的区域为长三角、珠三角两地,而京津冀、山东省、河南省和成渝地区的集聚程度也相对突出。总体上,中国公路客运联系以各省份的省会及区域中心城市为联系中心,以区内其他城市为联系对象,在中短途客运距离内形成自成一体的区域性空间集聚。研究表明：中国公路长途客运联系的适宜空间距离应在500 km以内,最佳客运距离为100~300 km左右;中国公路长途客运联系在200 km内是随着距离增大而增加,之后则呈现二次曲线型的距离衰减趋势;细分各距离区段内的公路客运联系可以清晰识别城市群内、省域内、省际间及大区域间等不同空间尺度下区域交通联系的结构特征。     

长江经济带主要城市群2h出行交通圈格局特征

城市群作为城镇化高级阶段区域社会经济发展和参与国际竞争的主要空间载体,良好的交通通达性是其高质量发展的必要条件。以《交通强国建设纲要》提出的城市群2h通达目标为研究视角,以长江经济带3个国家级城市群为研究对象,选取加权平均出行时间作为测度指标并引入场强和引力模型,对比分析3个城市群所有城市与中心城市两个层级2h出行交通圈格局特征。研究发现：① 3个城市群出行交通圈均表现为从中心向外围地区呈现出由低到高连续扩大的“圈层式”空间格局特征,且长三角和成渝城市群分别形成了“>”字型和“十”字型2h出行廊道,但长江中游城市群尚未形成2h出行廊道。② 城市群中心城市2h出行交通圈的空间分布受区位条件影响较大,越接近区域几何中心则2h出行交通圈覆盖范围越大,而影响腹地受中心城市综合规模的作用明显,3个城市群各中心城市2h出行交通圈和影响腹地的空间分异显著。③ 不同城市群中心城市2h出行交通圈衔接联系水平差异显著,表现出多元的圈层叠加的经济联系格局。④ 高密度高速公路路网在提高城市群中心城市2h出行交通圈衔接联系水平中发挥重要作用,按衔接联系模式特征可将各城市群总结为多中心网络型、多中心组团型与双中心轴辐型。     

中国沿海三大城市群城市空间网络拓展分析——以综合交通信息网络为例

在以“空间流”为逻辑的区域空间组织下,借由城际交通与信息网络的全面发展改变着社会经济空间结构的深度与广度,由此产生的“时空压缩”效应大幅度增强城市信息联系,促使现代城市在“空间流”的作用下不断扩展城市网络空间。针对中国在城镇化发展过程中出现的沿海三大城市群：长三角、京津冀以及珠三角城市群,对其进行城市空间网络分析,结果表明：① 公路运输、普通列车、高速列车、信息网络在一定程度上把相互连接的城市转变成为城市空间对外拓展的网络节点,拉近节点城市与周边城市的时空距离,带动城市群区域信息“网络化”结构的形成;② 长三角城市群城市空间网络主要以上海（沪）、南京（宁）核心节点城市构成,北翼网络化程度较高于南翼线性联系程度,其区域联系密度以“沪-宁”“沪-杭”沿线向两侧递减;其城市群城市网络拓展流向主要是以上海→湖州、上海→宁波、上海→泰州、南京→扬州、南京→镇江、南京→无锡、南京→苏州、南京→上海、杭州→宁波等城市流向,呈现典型多中心结构;③ 京津冀城市群城市空间网络主要以北京、天津为核心向外辐射,形成了以廊坊、沧州、承德、张家口等次级城市网络连线。其城市群城市间网络的拓展流向主要是以北京→天津、北京→石家庄、北京→秦皇岛、北京→廊坊、天津→秦皇岛、天津→石家庄等城市流向,呈现典型的双核心结构,这些城市彼此之间呈现复杂网状联系特征,其中,北京-天津-石家庄围成度中心网络的核心圈层,度中心值较低的其他10个城市节点组成外围低密度圈层;④ 珠三角城市群城市空间网络主要以广州、深圳、珠海为核心向外辐射,形成了以佛山、惠州、江门等次级城市网络连线。其城市群城市网络拓展方向主要以广州→深圳、广州→肇庆、广州→东莞、深圳→广州、深圳→东莞、珠海→东莞等城市流向。其中,广东、深圳处于网络的绝对中心位置,广东-深圳-东莞-佛山围成度中心网络的核心圈层,度中心值较低的其他5个城市节点组成外围低密度圈层,多核心网络结构特征显著。     

京津冀城市群发展质量评价与空间分析

基于城市经济能级模型对京津冀城市群内各城市进行等级划分,借助引力模型分析城市间经济联系的变化,并利用城市群发展质量评价指标体系和空间自相关分析,对京津冀城市群和群内城市发展质量以及京津冀、长三角、珠三角三大城市群内核心城市发展质量进行评价。结果表明:城市群内一级中心城市北京、天津的辐射影响突出,集聚效应明显,城市间联系的网络化趋势在增强;城市群内各城市发展质量分为发展良好、发展中等、发展一般3个层次,北京和天津的城市发展质量指数高于河北11个城市,北京城市发展质量指数高于三大城市群内其他中心城市;基础设施网络化的发展促使城市群内城市发展质量和城市间联系的紧密程度呈"带状"结构发展。     

长三角城市群空间联系与整合

城市群已成为我国城镇化发展的主体形态,是我国国民经济和国家综合竞争力的重要载体。长三角城市群被誉为世界第六大城市群,正处于城市化高速发展阶段,面临诸多区域性问题,如基础设施对接、人口跨区域流动等。基于城市流强度和城市经济联系强度模型,定量判断长三角城市群空间层级和联系程度。长三角城市群形成了以上海为中心,南京、杭州、苏州、无锡和宁波等特大城市为副中心的多中心支撑的网络化布局。据此,提出长三角城市群由上海城市群、南京城市群和杭甬城市群三大次级城市群组成,整合长三角城市群空间布局,加快区域一体化进程。