中国东部沿海5大城市群旅游流网络结构空间分布特征研究

基于大数据挖掘的旅游流网络结构研究,是旅游流深化研究的主要方向之一。论文基于网络爬虫技术抓取携程旅行网上的中国东部沿海5大城市群旅游线路相关数据,构建城市群旅游流网络,进一步利用社会网络分析法从网络密度、节点结构特征、网络凝聚子群、核心—边缘特征、结构洞等方面揭示旅游流网络结构特征。主要结论有：中国东部沿海5大城市群旅游流网络结构具有层级性和位序—规模特征;各凝聚子群内部联系较为紧密,但各子群之间的互动较少;核心区均位于长江三角洲城市群,核心节点对边缘节点的“涓滴效应”有限;北京、厦门、青岛、广州、中山、杭州等城市在旅游流网络中的结构洞优势较为明显。大数据视角下的旅游流空间网络结构特征的揭示,对于深入认知“流空间”的内涵以及优化城市旅游空间布局具有重要意义。     

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。     

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。     

中国农民跨省旅游网络空间结构研究

依据《中国国内旅游抽样调查资料2008》,利用中国农村居民旅游流的内在联系特性,构建旅游流空间网络结构,采用社会网络分析方法,结合运用GIS 空间分析和数理统计等技术,对农民旅游空间的网络节点中心性与结构洞分析,对旅游空间的整体网络的密度、中心势、核心-边缘结构、凝聚子群分析。结果表明:① 中国农民旅游流网络密度低,随时间发生微弱增密态势,旅游空间的节点呈现“东部沿海密、内陆疏、偏远地区游离”的格局,网络整体结构比较松散而且不均衡;② 网络中心势内向高于外向,旅游目的地集中度高于客源地,东部沿海旅游节点兼具客源地与目的地功能,内陆与偏远地区基本是单一的旅游客源地或目的地;③ 网络核心-边缘空间结构的核心区辐射能力弱,仅限于部分边际省域,中心度指数高的节点占据网络的核心位置,具备核心竞争优势,东部沿海旅游点入度普遍高于内陆与偏远地区,点出度与出游力成正对应;④ 网络区域集聚子群各自形成核心、边缘旅游空间,内部联系紧密,构成与子群相对应的核心旅游地,形成5 个区域集聚子群。构建以省域为节点的农民旅游空间网络结构并进行深度分析,为中国农民旅游空间均衡发展和旅游通达性提供理论和实践指导。     

基于信息流的中原城市群城市网络空间特征及演化分析

以百度指数表征信息流,运用社会网络分析法研究2011—2016年中原城市群城市网络的空间特征及其动态演化。结果表明:(1)节点在城市网络中的地位各异,郑州、洛阳、南阳是城市网络中的核心节点,对外影响力和综合吸引力都较大,长治、宿州、淮北在城市网络中的地位较低。节点在城市网络中的地位与城市经济发展水平、人口规模、城市功能等因素有一定关系。(2)不同城市间联系逐步增强,网络密度逐年增大且增速较快。(3)区域一体化程度有所增强,但有"小群体化"倾向,城市网络总体趋于复杂化。2011—2016年,共形成2个凝聚子群。凝聚子群Ⅰ城市数量较多且始终以郑州、洛阳为核心,凝聚子群Ⅱ一直由安徽省城市构成,是相对封闭、弱发育的小群体。     

复杂网络视角下的成渝城市群网络结构韧性演变

城市网络结构韧性是影响区域可持续发展的关键因素之一。分析城市网络结构韧性,找到结构薄弱环节,调整网络结构和优化区域资源配置,对促使区域稳定协调发展具有重要意义。以成渝城市群为研究对象,基于2014年与2018年的公路、铁路客运班次数据和百度指数大数据分别构建交通和信息联系网络,运用复杂网络理论借助Ucinet网络分析工具从网络整体完备度、网络结构特征、网络聚集性3个方面,网络密度、平均路径长度、度分布曲线斜率、“核心-边缘”结构拟合度、局部聚类系数和平均聚类系数6个指标对城市群网络韧性演变进行分析。结果表明：在研究时段内,交通联系网络的初始韧性弱于信息联系网络,后期韧性能力有所提高并强于信息联系网络,网络结构由松散、单极的弱连接状态演化为联系紧密、均衡复杂的稳定状态;信息联系网络的韧性能力相对于2014年大幅减弱,网络完备度下降,核心区域封闭性加剧,信息流传输路径单一,网络联系分布不均衡,网络结构抗干扰性弱;成渝城市群网络整体仍处于发展阶段,网络化程度较弱,韧性能力不足。最后对成渝城市群网络韧性现状进行了讨论,进而提出优化建议。     

基于多元城际客流的成渝城市群城市网络特征研究

交通流作为城市间要素流的重要表征,已逐渐替代传统研究中的城市属性数据,被用于城市网络分析研究中。基于成渝城市群51个城市单元间的铁路、公路客流,从联系强度和节点等级两个角度分析成渝城市群城市网络特征。研究表明:(1)成渝城市群城市网络呈现"双核、一轴、两带"布局,成渝、成绵乐、渝万客运专线以及沿江高速公路沿线成为高层级网络集中分布地带。(2)城市网络极化现象显著,成都市市区与重庆主城区辐射能力过强,高等级网络过于集中,次级城市网络发育不足。(3)公路运输仍是成渝城市群城市联系的基础运输方式,覆盖率高,而高铁动车对城市网络等级的提升作用明显,强于公路交通与普通列车。此外,行政要素依旧会对城市网络产生影响。     

长江中游城市群货运网络结构及影响因素分析

基于菜鸟货运路线数据,采用社会网络分析、QAP回归分析等方法解析长江中游城市群空间关联特征。结果表明：(1)长江中游城市群货运网络呈现“一核多极”的空间形态,以武汉为核心,长沙、南昌、九江、上饶为次级中心的散射状结构。(2)网络整体中心性水平较低且空间联系极化效应明显,武汉中心地位突出。(3)网络大致形成7类凝聚子群,出现优势城市强联系、弱势城市孤立局面,子群结构及协作关系有待优化。(4)人口规模、物流设施点、GDP、人均可支配收入对货运联系网络具有显著影响;其中,物流设施点与货运路线存在高度正相关。     

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。     

多源数据视角下广州都市圈流空间结构研究

以广州都市圈为例,基于人流、物流、资金流、信息流、交通流等多源数据,运用空间锁链模型、优势流、空间结构指数、引力模型,进行多要素和多维度的空间结构分析,结果表明：(1)各类流要素视角下,广州都市圈都以广州为核心呈单极化发展态势。由于人口迁移距离和方向偏移以及交通的影响,人流、交通流在中心度和网络密度方面的极化趋势较弱;物流、资金流、信息流的空间网络结构仍然受到传统“场空间”生长极的影响,核心-边缘结构更明显。(2)广州都市圈内形成了“一核、一轴、一面、多边缘”的空间网络结构特征,空间层级化明显,核心-边缘结构显著,以广州为核心、广(州)—佛(山)为轴线、广(州)—佛(山)—肇(庆)—清(远)为基本发展面,共同带动云浮、韶关城市的发展。     

中国城市网络的核心-边缘结构演化研究——基于证券服务联系的视角

核心-边缘结构的研究将加深对城市网络演化规律的理解。基于证券服务联系视角,解析了2005—2019年中国城市网络的核心-边缘结构演化特征及其影响因素。结果表明：（1） 中国城市网络核心区块的规模稳步扩张,同时城市核心度的分布趋于分散,推动着城市网络向多中心格局发展;城市网络的核心区块主要由城市群的核心城市组成,城市网络连通度的分布收敛于Zipf法则,预示着中国城市网络将呈现持续的等级结构特征。（2） 政治权力、市场潜力、知识资本、航空联系和经济开放决定了证券企业获取有价值信息流的能力,进而构成了中国城市网络核心-边缘结构生长发育的基础;城市的网络地位在很大程度上源于“场所空间”中的影响力,这意味着城市网络的发展可能会加剧中国城市经济的发展差距。     

基于百度指数的成渝城市群网络联系格局研究

利用城市居民在网络搜索中的百度指数分析城市网络联系格局,从百度指数网(http://index.baidu.com)上得到2011—2014年成渝城市群14个城市两两间的百度指数,建立14×14的多值矩阵并导入社会网络分析软件,采用Net Draw和优势流分析法研究成渝城市群网络联系格局。结果表明:(1)Net Draw分析表明成都和重庆在成渝城市群网络联系中为核心城市,其他城市为边缘城市。(2)从优势流分析看,成都为成渝城市群中的主导城市,重庆为次级主导城市,其他城市为从属城市。总体而言,成渝城市群形成了"一主一次多从"的网络联系基本格局。     

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。     

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。     

基于战略性新兴产业的长江三角洲城市网络结构演变研究

基于2004~2013年战略性新兴产业上市公司跨区布址数据,运用社会网络分析法对长江三角洲城市群空间结构演变规律进行了分析。研究发现：① 长江三角洲城市网络的主要联系流由 “Z”字形空间结构演变为“金字塔”形结构。② 高行政级别城市在网络要素资源配置中占据主导地位,省会城市的中介能力呈现“倒U”型发展趋势。③ 沪杭宁甬苏合6城市构成了长三角城市网络的核心层,核心-边缘层联系成为占据主导地位的联系方式;城市网络凝聚子群具有明显的地理粘着性,沪宁和杭州凝聚子群分别是群内联系和群际联系的标杆。     

广州批发市场的供应物流空间格局及其形成机制

城市批发市场是集商流、物流和信息流于一体的商品集散地,其产生的物流活动属于城市物流的一部分。结合实地调查数据,采用社会网络分析方法对广州市批发市场的供应物流空间格局进行研究。首先构建由19 个供应地和21 个接收地组成的2-模矩阵,将其反应的关系信息进行可视化表达,结果显示物流结点呈现出交通指向性、地域集中性以及圈层式布局特点;货物供应以外向型为主,并形成国外、省外城市、珠三角和粤北地区的主要供应流格局;结点集货规模等级差异明显,形成城市内部的反y 形集货格局。然后对物流网络进行中心性分析,通过测量度数中心度、接近中心度和中间中心度等指标,得出珠三角、省外城市和白云区是物流网络的核心供应地;流花服装和中大布匹批发市场群是物流网络的核心接收地;南沙区、黄埔茅岗批发市场群等则属于物流网络的边缘结点。最后从城市性质、城市空间发展、产业集群和物流服务等4 方面对供应物流空间格局的形成机制进行探讨。通过对批发市场货流网络空间的研究,有利于为今后城市物流空间优化提供一定的决策参考依据。     

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。     

基于数字足迹的河南省A级景区旅游流网络特征研究

以携程旅行网站上发布的关于河南省景区旅行游记作为数据来源,运用社会网络分析和空间分析方法分析河南省A级景区空间网络特征。结果表明:河南省A级景区旅游流网络中4A级及以上资源禀赋较高的景区与其他景区联系频繁,客流量最多的景区主要分布在洛阳、郑州、开封和焦作;龙门石窟、嵩山少林寺、白马寺、香严寺、云台山-神农山-青天河景区、万仙山风景区6个景区的节点中心性和结构洞分析排名靠前,资源优势显著,旅游吸引力较强,竞争优势明显,位于网络的核心地位;河南省A级景区网络整体规模大但密度低,核心-边缘结构明显,核心节点对边缘节点的带动作用不强,凝聚子群在郑、汴、洛地区呈现集聚发展趋势,整体网络具有一定的流通性和集聚性,呈现小世界网络特征。     

后疫情时期粤港澳大湾区“城市－郊野”旅游流网络结构特征——基于网络数字足迹的分析

为探究后疫情时期“城市―郊野”旅游流移动态势及旅游发展趋势,以粤港澳大湾区旅游网络为对象,搜集疫情发生前后各两年（2018年1月―2021年12月）的网络游记数据,借助社会网络分析法,对疫情前后粤港澳大湾区“城市―郊野”的旅游流分布状况及游客选择偏好进行比较。研究表明：1）疫情后大湾区整体旅游网络密度相对疫情前大幅度下降,特大城市尤其境外城市旅游受疫情影响更为明显;旅游网络联通性弱化严重,聚集效应变差,更趋向于分散和割裂。2）疫情后旅游网络“核心-边缘”结构弱化,核心区和边缘区的界限变得模糊和淡化,部分郊区、乡野景区在网络中的重要性明显增强,成为新的核心区。3）疫情后港珠澳及广州等传统核心城市节点在网络的联通性、控制力弱化,景点凝聚子群从疫情前呈现广州与佛山、珠海和澳门等珠江口西侧旅游城市群的高凝聚性,转变为疫情后多点化发展的趋势,郊野凝聚子群强化,旅游呈现郊野化趋势。4）景点网络从疫情前的广州―香港―澳门3核心的发展模式转变为疫情后的广州―澳门―深圳－佛山4核心的“四驱多动”关系,港珠澳大桥在网络中的联动性下降。流动性限制与旅游驱动力是后疫情期旅游结构变迁的双向动力,疫情后大湾区旅游流空间网络是在疫情作用下发生的“城市―郊野”双向动态变化的双环结构,可能会逐渐呈现去中心化的散点发展态势。最后,提出后疫情时期应结合乡村振兴发展郊野旅游,加强城市―郊野旅游合作、打造联动性旅游融合圈,加强境内外旅游合作、建立旅游营销数据库精准引导出游等对策建议。     

粤港澳大湾区旅游经济联系的空间结构及协同合作模式

以2008年、2012年和2016年为时间截面,基于修正引力模型和社会网络理论,借助软件Ucinet 6.0分析粤港澳大湾区11个城市旅游经济联系的空间结构及网络特征,并探讨粤港澳大湾区旅游合作发展的协同模式及对策建议。结果表明：粤港澳大湾区旅游经济联系强度和总量快速增长,城市间联系逐渐密切,向均衡方向发展;在流向上,广、港、澳为资源要素流出的城市、其余城市担任接收角色,整体网络扩散效应大于联动效应;网络密度与节点中心性整体上升,存在明显的核心-边缘结构,可划分为广州-佛山、香港-深圳-东莞、珠海-中山-澳门3个不同的凝聚子群。基于“分层网络协同发展”思路,提出“旅游中心城市-旅游城市合作圈-全域旅游目的地网络”的路径以实现粤港澳大湾区旅游空间的合作升级。