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。     

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。     

中国城市网络的凝聚子群及影响因素研究

凝聚子群特征及形成机理的研究是理解城市网络发育规律及其动力机制的重要切入点。利用2016年中国上市公司500强企业总部-分支机构数据,研究了中国城市网络凝聚子群的多维度特征,定量测度了城市间链接关系的影响因素,探索性的分析了凝聚子群的形成机理。结果发现：派系、k-核、lambda集合、核心-边缘方法都表明中国城市网络存在凝聚子群现象,揭示了城市网络链接强度的层级特征;经济规模、政治资源、知识资本是凝聚子群发育的重要影响因素,网络邻近性、地理区位和历史基础也深刻的影响着凝聚子群的空间格局;择优链接和路径依赖是凝聚子群发育的动力机制,城市关键资源和区位优势将进一步转化为城市网络竞争优势。在网络发展环境下,中国政府需要在更大空间尺度上推动城市间合作,并积极应对城市间发展差距趋于扩大的问题。     

重庆市区县货流关联网络的时空格局及其影响因素——基于2012-2016年高速公路货车数据的分析

利用2012—2016年每年10月份高速公路货车流数据,动态展示了重庆区县货流网络的结构演化,并利用空间回归方法探讨了其影响因素。研究发现：① 主城与万州是重庆市区县高速货流联系网络的核心部分。主城环带的地位最为突出,而以万州为中心,开州、云阳、梁平组成的“三角地带”的地位相对下降。② 重庆区县货流关联网络的社团结构呈现主城组团、万州组团及忠石丰组团“三足鼎立”格局。距离优先是节点Top联系流的首要原则。③ 城镇人口规模、第二产业规模、建筑业规模和固定资产投资规模对高速公路货流量产生明显正向贡献,而第一产业与第三产业规模对货流量产生明显阻抗作用。     

中国城市网络关联格局的演变及影响因素：基于企业网络视角

基于企业网络视角,利用隶属网络模型,研究中国城市网络关联格局的演变,利用QAP模型识别影响因素,结果发现：（1）网络整体呈现扁平化特征,城市网络在越来越扁平化的同时等级性并没有消失;（2）从网络联系趋势上看,城市之间联系越来越紧密,网络规模越来越大,但总体联系仍比较松散,且东部发育完善,中西部发育不完善,东部城市对其他地区城市的辐射作用越来越强;（3）我国城市网络存在典型的“小世界”效应且“小世界”效应越来越明显;（4）通过凝聚子群分析,发现子群数目越来越多,但是只有少数城市出现在子群中,说明联系大部分发生在核心城市之间;（5）城市规模、城市资源和生产成本对城市网络关联格局的形成有显著影响,城市规模、城市资源差距越小和生产成本差距越大的城市之间越容易发生联系,并且城市网络的发展深受历史因素的影响。     

长江中游城市集群经济网络结构分析

长江中游城市集群发展对统筹区域协调发展和促进中部崛起具有战略意义,分析长江中游城市集群经济网络结构有助于城市和区域发展战略的制定。本文在改进引力模型的基础上,借助社会网络分析方法(SNA),构建以经济联系强度和经济网络结构特性为核心的城市集群经济网络结构模型,实证分析了长江中游城市集群经济网络的网络密度、网络中心性和凝聚子群,以揭示其经济网络结构特征。研究结果显示:长江中游城市集群整体网络密度处于中高水平,已经形成实际意义上的经济网络;集群内小团体现象明显,一级层面形成了4 个凝聚子群,武汉都市圈和湖南环长株潭城市集群两子群内经济联动作用明显,但子群间经济影响较小,尤其是环鄱阳湖生态经济区内的两个凝聚子群,其联系纽带尚有待加强;集群内以武汉、长沙、南昌为主的中心城市驱动周边城市联动发展的格局基本形成,辐射带动作用明显,但吸收能力欠缺。     

铁路客运视角下东北地区城市网络结构演变及组织模式探讨

"流"空间成为大数据时代人文地理学研究的重要内容之一。基于东北地区2005年、2010年及2015年铁路客运班列数据,利用社会网络分析方法,从总体规模、网络密度、城市中心性、凝聚子群等方面对东北地区城市网络结构演变进行分析,并对其空间组织模式选择进行相关探讨。结果表明:(1)铁路客运联系经历了普列主导、高铁萌芽及高铁繁荣等三个阶段,始发列车视角下城市等级体系的初级首位型分布特征明显、"一轴双核"地位相对稳固;(2)区域城市网络密度虽得到一定提升但仍处于较弱连接状态、演变进程中出现"马太效应",辽吉省际联系紧密、黑蒙(东)边缘化倾向明显;(3)城市程度中心度出现两极分化现象、高值区地域集聚特征显著,核心城市效应由极化向扩散转变、大连网络核心地位逐步确立;中介中心度高值区总体出现跃迁现象,其中哈尔滨中介效应稳固、部分核心城市的空间遮蔽范围持续缩小;(4)东北地区城市网络小团体现象明显,区域整合进程下的"四片区"格局逐步稳固,哈大轴线子群成为网络联系的核心组团;(5)基于城市个体特征及网络整体结构分析,提出东北地区的"圈层推进—轴辐拓展—组团分区"的空间组织模式。     

吉林省城市空间结构及地方中心城市腹地范围界定

将经济流与交通流相结合，运用社会网络分析法，分析了吉林省城市空间联系网络特征，选出吉林省地方中心城市，根据各市（县）间的综合联系程度界定地方中心城市的腹地。结果显示：① 吉林省的经济、公路和铁路3个网络联系密度均偏低，长春市处于各网络中的核心地位，全省范围内各网络联系程度差异较大；② 从综合联系网络来看，中部与其他地区的联系较为密切，东部和西部地区联系较弱；中部地区内的2个凝聚子群间联系有待加强，吉林省中部地区一体化发展任重道远，产业协调发展是未来的发展方向；南部地区内部的联系应进一步提升，促进南部轴线的发展；③ 结合吉林省47个市（县）的点度中心度、点入度和点出度值及实际发展需要，将长春市、吉林市、四平市、辽源市、通化市、延吉市和白城市作为吉林省的地方中心城市，其中，长春市的辐射带动能力最大，白城市最低；延吉市与敦化市应组团发展，成为东部地区的发展核心，共同带动东部地区发展；白城市应增强自身的中心性和辐射带动能力，充分发挥西部门户城市作用。     

中国城市的网络地位及影响因素研究——基于上市公司500强企业网络视角

利用2016年中国上市公司500强企业网络数据和隶属联系方法构建城市网络,解析了中国城市的网络地位分异格局,并定量测度了城市网络地位的影响因素,在城市网络“行为-结构-绩效”分析框架下解释了地位分异的动力机制。研究发现：正则等价性模型识别的15个正则等价块分化为首位者、经纪人、接收者和孤立者4个地位类型;地位间关系呈现“核心-半边缘-边缘”结构特征,其中首位者地位的正则等价块形成凝聚子群并占据网络权力的核心,经纪人和接收者地位的块位于半边缘位置,孤立者地位的块处于网络权力的边缘;市场潜力、政治资源、知识资本、区位条件和发展基础是中国城市网络地位的关键影响因素;规模偏好、择优选择、地理临近和路径依赖构成了城市网络地位分异的动力机制。城市网络的发展倾向于扩大城市间发展差距,中国城市化政策和城市治理体系需要做出相应调整。     

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。     

中国省域旅游效率空间网络结构演化及其影响因素

综合运用Super-DEA模型和社会网络分析法探究2011—2016年中国省域旅游效率空间网络结构演化特征及其成因。结果表明：① 2011—2016年中国省域旅游效率均值为0.739,总体呈现轻微下降态势,空间上大致呈现“东部>中部>东北部>西部”的分布特征。② 研究期内,中国省域旅游效率的空间关联网络呈现多线程、稠密化和复杂化的特征,空间网络结构尚不稳定;旅游效率网络密度有所下降,但仍呈现较为森严的网络等级结构。③ 广东、江苏和山东等省份在空间网络结构中掌控的优先权最大,扮演着领导者的角色;而海南省“偏居一隅”处在旅游生产要素传输的末端区位,与其他省份互联互通的能力孱弱;整体空间网络的“核心?边缘”结构趋向于组团式发展。④ 旅游投资水平、各省会间距离和信息化发展水平共同驱动着中国省域旅游效率空间网络结构的演进与优化。     

东北地区城际高铁网络格局特征与演变趋势

构建城际高铁联系强度模型并结合社会网络分析探讨东北地区高铁网络格局特征与演变趋势,研究结果表明：① 东北地区高铁网络整体关联性相对紧密,小世界效应显著,但仍处于弱连接状态,涵盖长春-四平-沈阳-铁岭-抚顺、大连-辽阳-鞍山-营口-盘锦、松原-白城-乌兰浩特子群,吉林-延吉、齐齐哈尔-大庆、丹东-本溪、锦州-葫芦岛关系对,7片区组织格局成型;② 以哈尔滨为分界线的东南部比西北部的高铁通达联系密切,高铁要素集散呈“一核心、三边缘”格局特征,长春为东北高铁中介运输轴点;③ 辽、吉省内高铁联系紧密,黑、蒙东松散,辽宁省呈沈阳-大连一轴、沈阳-锦州与沈阳-丹东两翼格局,吉林省呈长春-吉林-四平与长春-吉林-延吉三角交叉状格局,黑龙江省呈哈尔滨-大庆-齐齐哈尔轴线状格局,蒙东区呈乌兰浩特孤立化格局;④ 东北地区高铁的运营加快了哈大齐、哈长与长吉图一体化进程,有助于构建辽中南内部哈大、沈丹与丹大高铁三角骨架,同时应依托7片区与4大中俄朝韩主通道搭建东北内外、海陆统筹的铁路网络架构。     

丝绸之路经济带交通运输的时空演化特征及对经济发展的影响

采用交通网络维数法、相关系数法和格兰杰因果检验分析法等定量统计方法,系统分析了自1998-2015年丝绸之路经济带九省区交通运输投资额、交通网络发育程度、交通运输能力的时空变化特征及对国民经济发展的影响。结果表明：丝绸之路经济带九省区交通运输投资额总体呈增长趋势,交通网络密度明显低于全国平均水平;交通网络发育程度不高,但增长发育速度较快,道路密度和网络维数均有很大幅度的提升,公路网的通达性水平及增速明显优于铁路网;交通设施建设对经济发展的影响显著,对国民生产总值的促进作用时滞长度为两年左右,但各省区之间的交通基础设施建设造成了不明显的空间溢出效应,体现出丝绸之路经济带各省区之间的经济联系尚处薄弱阶段。     

1985-2015年中国省际人口迁移网络特征

随着中国城市经济的发展以及城镇化的快速推进,人口迁移的空间格局发生了重大变化。本文基于1985-2015年全国省际人口迁移矩阵数据,运用社会网络分析方法,探讨中国省际人口迁移网络的整体特征以及每个节点在网络中的地位作用。研究结论为：①省际人口迁移网络密度经历了1985-2000年的缓慢下降、2000-2015年持续上升的过程,与西北、西南和中部主要人口迁出地向东部经济发达地区的集中性迁移成为发展主流密切相关。②人口迁移网络的内向中心势明显大于外向中心势,说明人口迁入地相对集中,人口迁出地相对分散。③省际人口迁移网络可分为东北—华北人口联动区、中原—长三角人口联动区、中南—华南人口联动区、西南人口联动区、西北人口联动区5个子群。其中,中原—长三角人口联动区是群内和群间联系最紧密的区域;中南—华南人口联动区是全国人口累计迁移量最高的区域;东北—华北人口联动区内部联系较强,对外仅与西北人口联动区联系较强。④基于中心性分析以及核心—边缘结构划分,各省(市、区)对于人口迁移网络的贡献意义不同,广东、北京具有全局控制意义,江苏、陕西、四川、浙江基本处于核心节点序列,上海、天津、内蒙古、福建核心作用逐渐增强,河南、湖北、河北、新疆核心作用出现下降,全国人口迁移路径总体向北偏移。     

2000-2010年广东省流入人口时空差异特征及影响因素

广东省自改革开放以来一直是中国流入人口大省,2010 年全国第六次人口普查数据显示,广东省省外流入人口达21497787 人,占广东省总人口的20.61%,在全国省、自治区、直辖市中居第一位。本文以全国第五次、第六次人口普查数据为数据源,选取县级行政单位为分析单元,通过GIS空间分析方法,力图找出广东省流入人口的空间分布格局及时空变化特征,并结合社会经济统计数据和统计降维的技术手段,说明广东省流入人口规模与社会经济发展之间的响应关系,讨论广东省流入人口与当地产业政策调整之间的关系。研究表明:①流入人口数量增多,但分布格局总体稳定,流入人口的聚集度略有下降;②流入人口规模与经济发展关系密切,但分布格局与当地产业转移政策关系明显。     

中国旅游业碳减排潜力的空间关联网络结构及其影响因素

基于2000—2018年中国省际面板数据,利用“自下而上”法和Super-SBM模型测度30个省（区、市）的旅游业碳减排潜力,借助修正的引力模型和社会网络分析方法探究其空间关联网络特征及影响因素。结果表明：①中国旅游业碳减排潜力的空间关联日趋紧密,网络密度和网络关联数呈增长态势,网络效率和网络等级度呈下降态势;②东部区域在空间关联网络中居于核心位置,对降低旅游业碳减排潜力所需要素的掌控与支配能力较强;西部区域在网络中居于边缘位置,难以影响和控制其他省（区、市）;③北京、天津、江苏和上海属于“净受益”板块,广东、浙江和福建属于“经纪人”板块,吉林、内蒙古等23省（区、市）属于“净溢出”板块;④空间邻接关系、经济发展水平差异、产业结构差异、技术创新水平差异和旅游业人数规模差异共同驱动着中国旅游业碳减排潜力空间关联网络结构的形成与演化。     

基于母子企业联系的东北三省城市网络特征

基于母子企业联系数据构建城市关联矩阵,借鉴社会网络分析法从网络密度、中心性、凝聚子群3方面分析东北三省城市网络结构特征,并对企业联系视角下的区域组织结构特征进行深入探讨。结果表明：① 区域网络发展处于逐步完善阶段,省域尺度下的网络密度（D）存在明显差异、总体呈现出“ D_{\mathrm{吉}} > D_{\mathrm{辽}} > D_{\mathrm{黑}} ”格局,省内联系普遍较高而跨省域联系则相对不足;② 网络中心性呈现出极化特征、区域中心城市在网络中处于主导地位,受中心城市的“虹吸效应”、其周边地区存在明显的“灯下黑”现象;③ 区域企业联系的小团体现象突出,四大城市是区域联系中心且发展速度快,边缘城市缺乏核心而经济发展缓慢。基于母子企业联系,认为东北三省城市网络总体呈“多核心网络状”组织结构,而在省域尺度上则显示出“单核放射状”“轴-辐”式和“双核”结构组织模式。     

网红城市网络关注度时空动态演变及影响因素研究——以西安市为例

基于媒介地理学,以网红西安为切入点,结合数理统计、空间分析和地理探测器等方法,选取百度指数2017—2019年中国361个市域对西安市的网络关注度数据,分析网红西安虚拟空间建构的时空动态演变和影响因素。研究发现：① 时间上,2017—2019年西安市的网络关注度持续上升,季节差异显著,月际变化表现出明显的“前兆效应”。② 空间上,胡焕庸线以东区域的西安市网络关注度高于界线以西区域,区域差异逐渐缩小,东部省（市、自治区）大多为高关注度区,省会城市普遍高于该省其他城市,且西安市网络关注度显著热点区和显著冷点区连片分布,次热点区围绕显著热点区分布。③ 影响因素上,气候舒适度、闲暇时间及网红形象符号是影响西安市网络关注度时间分布的主要因素,客源地互联网发达程度、年龄结构、GDP规模、常住人口、受教育程度及两地的地理空间距离是影响空间分布的重要因素,其它因素影响力较弱。可见,媒介通过日常生活中城市居民的空间实践,重构了城市形象,同时也形塑了“人–媒介–城市”互动的动态虚拟空间,成为现代城市空间生产及实践重要构成要素。     

经济地理学视角下中国经济新常态的格局与类型划分

面对外部国际需求萎缩,内部支撑经济高速增长的传统人口红利、资源环境红利等逐渐衰减,中国经济增长将面临逐步回落到中低增速的“新常态”。从经济地理学角度开展针对中国经济新常态这一新事像及其格局研究具有重要意义。以全国31个省区单元（港澳台除外）为研究尺度,通过关键指标,分析了中国经济新常态的格局态势,开展了类型划分。结果表明：近年来,中国财政收入、电力消费量、铁路货运量指标,主要行业门类,以及投资、出口和消费的增速均呈现明显下降,绝大多数省区与全国发展态势保持一致。将全国31个省区划分为较快增长、下行压力较小和下行压力较大3类区域,下行压力较大区域细分发展阶段型、整体衰退型、能源原材料型以及其他等4种类型,不同类型区域具有明显的地理集聚特征。针对这一轮经济下行风险,不同地区应采取不同的对策,重点关注东北区域的整体衰退风险,以及山西等省能源原材料省区的经济下行风险。