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。     

中国入境游客多城市旅游空间网络结构

借鉴社会网络分析技术和方法,综合运用GIS空间分析和数理统计等方法,分析了中国入境游客多城市旅游卒闻网络结构特征。结果显示：①入境游客多城市旅游空间网络共有46个节点,节点分布呈现“东南密、西北疏”的空间格局;②旅游网络中每个城市节点平均与2．96个节点具有旅游流联系,节点体系共分4个等级,等级越高,节点数量越小,传统热点城市和区域中心城市在中心性和结构洞指标方面表现好,在旅游网络中占有重要地位;③整体旅游网络密度很低,网络功能发育不完善,且均在较大的不均衡性,网络核心节点对边缘节点的入境旅游辐射效应很弱;④旅游网络共存在9个派系,区位交通、旅游资源、经济联系是派系形成的重要驱动力,城市空间距离对派系形成影响作用极小。基于旅游流联系的角度,构建以城市为节点的大尺度入境旅游空间网络结构并进行深入分析,具有理论意义和实践指导意义。     

社会网络视角下黑龙江省城市旅游经济联系的空间结构和空间发展模式研究

基于引力模型获取黑龙江省12个地级市的旅游经济联系度作为基础数据,采用社会网络理论与方法,借助Ucinet6.0软件构建旅游经济联系的空间结构评价指标和模型,通过节点的中心度、结构洞和网络的密度、中心势、核心-边缘模型、角色划分来探讨空间结构特征,最终构建旅游地的空间等级体系和空间发展模式。结果表明：① 2007~2012年,黑龙江省城市旅游经济联系网络呈现出西南部、东南部密集,北部、东北部稀疏的格局。网络密度、度数中心度、接近中心度增长,而重点城市的中间中心度与结构洞水平下降,更多节点在网络中占据较多的结构洞位置,发挥了相应的核心作用。网络空间结构逐渐由松散走向紧密状态,由不均衡趋于均衡。② 网络中存在明显的核心区与边缘区,并细分为4个角色群体以定位城市节点的地位及属性。③ 黑龙江省城市旅游地可划分为核心旅游地、重要旅游地、一般旅游地和边缘旅游地4个等级,网络空间呈现出“一核、两翼、三轴三圈”的发展模式。     

珠江三角洲城市群旅游空间格局演化

旅游地发展演化的研究可以理清旅游地发展的脉络,寻求旅游地发展的内在规律。文章重点分析了改革开放以来珠江三角洲城市群旅游空间格局的演化过程,选取1980、1987、 1999、2008 年4 个时间断面,选取节点发展和交通连接两项指标加以体现城市群旅游空间发展演化过程,以各城市旅游业发展的业绩反映城市节点的发展演化,以城市群各城市之间的公路交通连接反映城市之间连接的演化。通过构建旅游业发展业绩模型,反映城市旅游节点的发展状况,通过公路交通可达性、公路交通运量的演化反映珠三角区域的城际公路交通连接的演化。认为改革开放以来珠三角城市群区域旅游空间格局发生了巨大变化,最主要体现在从以广州为中心的单极格局转化为以广州、深圳为中心的两级格局,珠三角各城市旅游业均取得了高速发展,城际公路交通连接效率和总体运行能力大大提高。但珠三角区域旅游发展的空间布局存在不平衡性,珠江口东西两岸存在较大差异,随着港澳珠跨海大桥的修建及以广州为中心的城际轨道交通的建成,珠三角城市群旅游空间格局将发生革命性变化,区域空间网络体系将更加完善。     

旅华美国旅游流地理分布和网络结构特征研究

从旅游城市之间的入境旅游流关系角度,通过绘制旅华美国旅游流分布图,构建旅华美国旅游流网络,运用社会网络分析方法,分析旅华美国旅游流的流向特征、空间分布特征和网络结构特征.结果表明:旅华美国游客主要从北京和上海出入境中国;旅华美国旅游流分布范围较广,以长三角地区最为密集,其中有11个节点城市、4个城市对和5条旅游线路最受游客青睐;旅华美国旅游流网络为“核心-边缘”结构,网络密度低,其中核心节点11个,边缘节点44个;核心节点在网络中承担着扩散中心、集聚中心和中转中心等不同的角色功能,并对边缘节点具有控制作用;网络中存在10个派系,各派系成员个数均较少,口岸节点在派系中多次出现.     

基于价值链-生产者服务业融合视角的中国城市网络研究

生产者服务业是制造业外部化的结果,是制造业价值链价值环节的外部延伸。本文从价值链与生产者服务业的融合视角出发,以ICT产业-生产者服务业价值链为例研究中城市网络的空间结构,发现中国城市网络形成了北京、上海、深圳为核心服务型城市和以杭州、南京、广州等为次级服务型城市的城市网络结构;核心服务型城市具有全国性的网络联系,次级服务型城市具有区域性的网络联系。服务型城市将制造业价值链所在城市联系起来,成为城市网络联系的纽带。     

京津冀地区旅游经济增长的时空演化及影响因素

揭示区域旅游经济增长的时空演化特征并探究其影响因素有助于丰富区域旅游经济发展理论,也可为京津冀地区旅游协同发展政策的制定提供科学依据。在初步构建京津冀地区旅游经济增长时空演化研究框架及多因素分析模型的基础上,运用基尼系数、核密度曲线、双变量局域自相关等方法,从旅游空间的规模、等级和形态变化等方面考察京津冀地区2001—2019年旅游经济增长的空间格局及演化过程,并基于面板多元回归模型和空间计量模型对其影响因素进行深入剖析。结果表明：① 京津冀地区旅游经济增长的空间格局从双核心逐渐转为多核心,旅游区域中心城市和部分旅游节点城市逐步成为旅游经济增长的主要载体,京津冀旅游协同发展初见成效。② 京津冀地区旅游经济增长的时空演化过程大体可分为3个阶段：高速增长下的双核心极化缓解阶段;中速增长下的双核心向多核心转变阶段;快速增长下的多核心形成阶段。③ 影响京津冀地区旅游经济增长的主要因素有人均GDP、星级饭店的数量、到北京/天津高速公路距离、旅游发展政策和旅游大事件等,其中人均GDP对旅游经济增长有显著的空间溢出效应。④ 影响核心枢纽城市、旅游区域中心城市和节点城市的旅游经济增长因素有一定差异,星级饭店数量、旅游大事件和PM_2.5浓度对核心枢纽城市和旅游区域中心城市旅游经济增长有较大影响,城市道路面积、到北京/天津高速公路距离、旅游发展政策、旅游大事件、年末实有出租车数量、PM_2.5浓度等则是影响旅游节点城市旅游经济增长的主要因素。     

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。     

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。     

城市旅游流网络结构特征及其影响因素

目前对于旅游流网络形成的影响因素的研究多为区域尺度,因此以上海为例,将国内游客赴上海自由行作为对象,利用网络游记采集2018年上海自由行行程信息,扩充了对旅游节点类型的选取范围,结合社会网络分析法,构建有向旅游流网络,研究国内游客赴上海自由行所形成的旅游流网络结构特征,并通过回归分析研究其影响因素。结果表明,①网络密度较低,网络核心-边缘区结构分层明显,但核心区对边缘区的带动能力有待提高;②目前以核心城区的著名景点以及上海迪士尼乐园为核心旅游节点;③整体而言,网络中旅游节点重要程度的影响因素为核心节点的影响力、旅游节点自身的知名度以及交通便利程度。在此基础上提出了旅游节点应如何提高自身在网络中的重要程度或是融入网络。     

中国主要城市入境旅游网络结构演变分析

基于旅游经济联系模型,运用GIS技术手段,构建中国入境旅游城市的旅游经济联系网络,并对1997年和2010年的Top1、Top5和Top10网络的结构演变特征进行研究。研究发现：① 整体网络规模在缩小,但是最大联系强度和平均联系强度却明显增长,且最大联系强度一直出现在广州和深圳之间;② 整体网络结构处于核心极化阶段,总体呈现“东部强,中西弱”的“L”型分布,一级节点城市北京、上海和广州的集聚作用显著,且进一步增强;③ 旅游城市联系以东部区内联系为主,东部地区城市的集聚作用愈加明显,中部和西部地区城市的集聚作用在减弱;④ 中国入境旅游城市可分为三大体系,形成三极多核的空间格局。     

基于航空联系的中国城市网络格局演变分析

运用2000、2005、2010、2017年全国民航机场及航线客流的截面数据（不含港澳台地区）,结合复杂网络、GIS与地理探测器方法,刻画了21世纪以来我国航空联系网络所反映的城市网络格局,并分析其演变过程及影响因素。结果表明：中国目前形成了以上海、北京、广州、成都为一级核心城市,多层次、多中心的网络格局,并由“三中心”逐渐演变为“四中心”结构;中心城市分布具有明显的东西差异,呈现“三足鼎立、西部突出、中部薄弱”态势;全国城市网络具有无标度、小世界特征及较强的集聚性,中心城市在2005年前向东南沿海集聚,而后向中西部地区扩散,集聚性有所降低;中国城市网络格局的演变由政策支持、旅游发展水平、经济基础、产业结构等多因素共同驱动。     

基于网络游记的城市旅游流网络结构演化研究——以北京市为例

采用网络游记文本数据,结合爬虫技术和社会网络分析方法,分析北京市“十二五”和“十三五”时期城市旅游客流网络结构的演变特征。结果表明：① 城市旅游流网络结构存在不均衡性,城市历史文化遗产节点的的影响控制能力强,新兴旅游吸引物的集聚能力相对较弱,受不同类型节点的路径依赖效应的影响,这种差异存在动态扩大特征。② 城市旅游流网络结构呈现显著的等级分层结构和节点分散分布特征,传统游憩场所是城市旅游流的核心节点,外围发育的旅游节点较分散且规模能级提升空间较大。③ 城市旅游流拥有显著的赋能效应、倒逼效应和联通效应。     

都市区国内旅游流网络空间关联特征

以上海都市区为例,运用社会网络理论、GIS空间分析方法与技术,基于游客发表旅游行程攻略数据,从节点和网络2个层面分析上海都市区内部旅游流网络空间关联特征。结果表明：1）旅游节点具有明显的等级分层结构特征,知名度较高的明星景区在旅游流网络中占据重要核心地位,上海市旅游节点划分为集聚型、扩散型、均衡型、中介型4种类型;2）旅游流网络在空间上呈现以主城区黄浦区为核心的“单核放射状”,以西南松江、东南浦东新区、西北嘉定区为主流扩散方向的分布形态;3）旅游流网络总体上为联结低、扩散强、趋于均衡分布的散状格局,存在内部关联度高、外部关联度低的5个凝聚子群,网络核心—边缘区分层显著,核心区对边缘区的带动效应有限;4）旅游流与景点之间距离存在指数对应关系,具有明显的距离衰减规律,但各距离段内衰减程度差异明显,0~20 km内旅游流距离衰减规律最为显著。     

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。     

不同出游时间视角下游客流动网络结构及其分异特征——以西安市为例

以热门旅游城市西安市为研究区域,采集网络游记数据,综合运用社会网络分析和GIS空间分析方法,探讨不同出游时间下的游客流动网络结构及其分异特征,研究发现：① 不同的出游时间约束下,游客旅游出行行为表现出显著的时间异质性。② 基于游客流动的西安市旅游吸引物的节点结构具有显著的等级规模分异特征,随着出游时间的增加,旅游节点等级结构体系呈现出以高等级景点为枢纽的“强强”关联特征,高等级景点的游客集聚功能提升显著。③ 随着出游时间增加,西安市区旅游节点核心?边缘结构越明显,核心区的节点联系强度越大,区位邻近、知名度接近与交通便利是形成景点组团的关键因子。