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。     

中国海洋科研合作网络的空间联系

将中国海洋科研合著论文作为衡量海洋科研合作网络的重要指标,借助复杂网络分析方法及可视化软件,分别对2007和2017年海洋科研合作网络的整体结构特征和空间差异进行分析。结果表明：1）海洋科研合作网络具有明显的“小世界”和“无标度”特征,具有较强的通达性和集聚性,网络的开放程度有所提高,但同时呈现离散趋势和不均衡特征。2）不同于信息及创新合作网络的“菱形”结构,中国海洋科研合作网络形成特殊的以“北京－青岛－上海－广州”为顶点、其间强强合作所构成的“梯形”结构,网络中的“焦点合作纽带”增加并逐渐拓宽。同时形成了环渤海、长三角及泛珠三角三大功能、特征、研究领域各异的海洋科研合作集聚区。3）核心城市的主导格局夯实,其中青岛展现出强有力的“咽喉”作用,是全国性的海洋科研中心,具有较强的海洋科研资源控制能力。而部分核心节点（如北京、武汉）虽处内陆,但海洋自主科研能力及参与科研合作的积极性强,即海洋科研合作的复杂性特征显著。     

粤港澳大湾区知识网络空间结构演化特征与影响机制

以2000—2018年国内外期刊数据库合作论文数据为基础,借助社会网络分析和空间结构指数法分析了粤港澳大湾区知识空间网络结构演化特征与影响因素,结果发现：1）知识网络格局由广州的“一家独大”逐渐演变为广州、深圳、香港“齐头并进”的发展态势。香港虽然处于知识网络的核心位置,但受行政壁垒的影响,主要与广州、深圳高等级的城市建立紧密的知识合作联系。2）粤港澳大湾区知识联系网络呈现“核心—边缘”结构,西部地区知识联系远低于东部地区,虽然研究期内湾区的知识网络的极化特征得到一定的缓解,但不均衡性仍然显著。3）湾区知识活动主体的自身需求是促进城市间知识合作的内在驱动力,知识环境和知识联系通道是区域知识合作网络外在推动力,在内生作用和外生作用的共同影响下,知识合作产出得以实现,粤港澳大湾区知识网络得以发展。     

基于论文合作的长三角“青年千人”知识合作网络特征分析

基于2011-2017年CNKI与Web of Science核心合集所收录的论文合著数据，借助UCINET与ArcGIS软件研究高校“青年千人”对长三角知识合作网络影响及其特征分析。结果发现：长三角内部知识合作网络度中心性总体差异显著，呈现多核心趋势；长三角外部以香港、台湾和北京为主要集聚区；而与国外建立的知识合作网络则集中于以美国为代表的北美洲及欧洲的英国等国家；此外，知识合作网络在空间上呈现明显的“核心-边缘”格局并将长期存在。在此基础上，从邻近性、城市能级驱动、社会关系网络驱动等方面探讨高校“青年千人”对长三角区域知识合作网络的影响。     

多维邻近下浙江城市创新网络演化及其机制研究

以浙江90个县级城市（城区）为对象,基于大数据专利文本挖掘析取城市间合作申请专利数,构建创新网络,采用空间网络模型和负二项回归模型分析2007—2017年浙江城市创新网络的网络结构、时空演化及创新合作强度的影响机制。研究发现：① 浙江城市创新网络规模逐渐扩张,“小世界性”显著,通达性较好,整体呈以杭州湾区为核心的“网络局部化、辐射中心化”特征,等级层次性清晰;② 浙江城市创新合作强度与经济规模、教育水平、政策支持、技术势差、城市行政等级、技术邻近性、边界相邻效应显著正相关且受地理距离约束,认知邻近性和制度邻近性与创新合作间分别呈“U”型和倒“U”型曲线关系,网络效应更多在整体网层面上促进了创新合作。在特定省份县级城市层面探讨了如何加强城市创新网络协同效应,以促进地方城市间的创新联系。     

“一带一路”视角下城市技术合作网络演化特征与影响因素研究

采用2007—2018年的PCT专利合作数据,基于“一带一路”视角,分段刻画城市技术合作网络的拓扑结构、空间格局及其时空演化,利用负二项回归方法分析其演化的邻近性机理,结果表明：① 拓扑结构方面,网络整体规模经历了从“规模扩大”到“联系增强”的演化过程,中国城市逐渐占据网络的核心层级。② 空间格局方面,“一带一路”城市之间的合作多为国家内部合作,来自同一国家的城市在选择外部合作伙伴时具有一定的相似性。新加坡是“一带一路”内部网络和对外网络的枢纽节点。③ 影响机制方面,合作城市的质量对合作具有显著正向作用,地理邻近性和经济邻近性具有显著负向作用,社会邻近性、认知邻近性和语言邻近性具有显著正向作用,而地理邻近性与经济邻近性、地理邻近性与语言邻近性具有相互补充作用。     

北京市风险投资的空间分布与合作网络研究

国内外有关风险投资(VC)空间集聚的研究大多基于国家层面,本文基于北京市VC机构的位置和联合投资信息,运用本文空间分析与社会网络分析技术,研究VC机构的空间集聚和合作网络。空间分析发现,VC机构主要集聚在CBD、金融街、中关村三大核心区;在时间尺度上呈现分散—集聚—再分散的趋势。其中,国资机构主要集聚于金融街,外资机构主要落户于CBD,且以私募基金(PE)类机构为主;中关村则依托高新技术成为创新型企业的融资区。叠加合作网络后进一步发现,城市尺度下的VC机构合作并不受地理区位限制,并且各个VC集聚区之间关系颇为紧密。按“中心度”到“边缘—核心”的递推分析表明,外资机构在北京市风险投资合作网络中具有突出地位,其对联合投资的偏好主导了网络的形态。国资虽占据了部分网络节点但核心地位不够突出,而本土民营机构虽然数量较大但在网络中多处于半边缘位置。     

中国城市网络中心性的影响因素及形成机理——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模型构建中国城市网络,在解析城市网络中心性结构特征的基础上,定量识别与测度了中国城市网络中心性空间分异的影响因素,在“行为—结构—绩效”分析框架下探索性解析了城市网络中心性的形成机理。研究发现：城市出度中心性体系呈现“香港-北京”双核结构特征,中介度体系呈现以北京为首位城市的首位分布特征,入度中心性体系则呈现多核心结构特征;市场潜力、关键资源、区位条件和经营环境等城市属性特征对于城市网络中心性具有显著正向影响,不同维度中心性特征对于不同类型影响因素的敏感性存在差异;择优选择、偏好依附和网络邻近是中国城市网络中心性发育的动力机制,这将进一步强化具有传统优势城市的网络地位。在网络发展环境下,中国城市化政策和城市治理体系需要作出相应调整,中国政府必须积极应对网络环境下的城市间发展差距,并在更大空间尺度上推动城市之间的网络合作。     

基于物流企业的长三角地区城市网络结构

物流企业是承担城市间物流配送任务的专业化经济组织,在全球城市网络研究方兴未艾的今天,基于物流企业关联的城市网络研究还相对较少。本文以全国百强物流企业的总部—分支机构为基础数据,采用网络分析方法对长三角地区城市网络的空间结构及其影响因素进行了分析。结果表明：基于生产/生活性物流功能的长三角地区空间关联格局呈现出“一体两翼”(上海为龙头,苏浙为两翼)的发展态势,并有逐渐向苏中和浙南等地区扩展的趋势;“一主两副”的空间结构正逐渐被打破,并呈现出“Z”字形向“一轴多极”的网络空间结构转变和中小城市跨区域的空间关联存在断层等新特征;在企业利益最大化与交通信息技术变革的作用下,长三角地区城市网络的形成主要受到GDP与城镇化率的影响。     

城市经济联系、空间网络与区域经济差距 ——基于中国西北地区五省份的经验证据分析

以地级市为基本分析单元,基于城市间经济联系强度构建城市经济联系网络,采用社会网络分析方法研究1996—2018年西北地区城市经济联系网络特征,分析城市经济联系网络对区域经济差距的影响。结果表明:西安、乌鲁木齐、兰州、西宁和银川作为支撑西北地区经济发展的5个区域经济增长极在空间上具有很强的稳定性;西北地区城市经济联系强度呈现出显著的空间非均衡分布特征,由东向西呈现单调递减的态势;西北地区城市经济联系网络密度并不高,但整体呈现出缓慢增大的趋势;城市经济联系网络具有较好的关联性,但城市间的经济联系是“等级森严”的,却拥有较高的网络效率;城市经济联系网络同样具有较明显的“中心-外围”特征;城市经济联系网络的发育对区域经济差距具有显著影响,随着经济联系越来越紧密,区域经济差距呈现为收敛态势。     

哈长城市群城市韧性的时空格局演变及动态模拟研究

哈长城市群作为引领东北地区高质量发展的重要增长极，其城市韧性的提升对提高东北地区高质量发展的强韧性及可持续性具有重要意义。以2010—2018年哈长城市群11个地级市为例，基于“生态?经济?社会?工程”的评估框架构建城市韧性评价体系。采用熵权?TOPSIS评价模型对哈长城市群城市韧性进行综合测度，并运用ArcGIS空间分析工具、BP神经网络模型等方法探讨其时空格局演变规律及动态模拟。结果表明：① 哈长城市群城市韧性整体水平较低；较高、高度韧性主要分布在核心地区，呈“点状零散”分布，低度、较低韧性主要分布在外围地区，呈“边缘广泛分布”的空间格局。② 从其演化趋势类型特征看，2010—2018年，呈发散趋势的城市多于呈收敛趋势的城市，表明城市韧性在演化过程中空间差异呈逐渐增大趋势。③ 经济恢复力、工资收入、金融资本、公共资源保障、教育水平、交通设施水平等是影响哈长城市群城市韧性的主要因素。④ 在动态模拟方面，2020—2030年，城市韧性发展较缓慢，韧性等级逐渐降低，且以一级韧性和二级韧性为主，韧性等级较高的城市所占比重较少。在未来发展趋势上，城市韧性时空差异明显，东西方向上呈现“东高西低”态势，在南北方向上呈“倒U型”式分布，表明哈长城市群内部核心城市韧性高点突出，多数外围城市韧性偏低。     

区域创新网络模式研究——以长三角城市群为例

网络范式的兴起赋予城市创新模式新的内涵,引起了经济地理学者对不同空间尺度知识流动和创新联系的关注。基于网络视角,以中国知识产权局2014年长三角城市群26个地级市合作发明专利信息为原始数据,借助Ucinet、ArcGIS等分析工具,从本地和跨界多维空间尺度,刻画长三角城市群创新网络结构,测度城市创新网络地位,评价城市创新能力,进而对城市创新模式进行划分。研究表明：①研发密集的大型国有企业、中外合资企业和知名的理工科院校具有较高的知识生产能力,成为长三角城市群创新合作优先链接主体;②长三角城市群重视外部知识获取,跨界网络成为重要的创新合作途径,地理距离对创新合作空间载体选择的制约减弱;③创新网络位置影响知识获取和城市创新,网络视角下的长三角城市群呈现四类创新模式,密集的“本地—跨界”创新网络有助于城市创新。研究结论对长三角城市群不同类型创新模式的优化升级具有一定的参考价值。     

中国城市数字经济空间格局演化与驱动因素

基于2010—2019年286个地级及以上城市数据深入探究了中国数字经济空间格局演化、集聚模式与驱动因素,主要结论如下：中国数字经济呈现平稳发展和空间集聚趋势,发展重心偏向东南部,空间格局总体呈现东强西弱格局,以京津冀、长三角、珠三角、成渝为核心的数字经济发展“四级”格局逐渐清晰。加速发展型城市主要集聚在中西部地区,起跑发展型城市主要集聚在“胡焕庸线”以东,平衡发展型城市呈现零星分布。信息化基础、地理区域、经济水平、人力资本等对数字经济空间格局与演化具有显著的影响,随着时间的推移,信息化基础和人力资本的影响越来越重要,而地理区域的影响逐渐弱化。     

中国城市间风险投资网络结构演化及影响因素

鉴于现有风险投资网络研究对其长期动态演化特征和影响因素的认知还不够全面,以2000—2018年中国城市间风险投资流数据构建中国城市风险投资网络,借助复杂网络分析、GIS空间技术分析以及构建多元线性回归模型等方法,对全国城市间风险投资网络的空间演化特征及影响因素进行探讨。研究发现：1）城市间风险投资联系趋于紧密,全国风险投资网络的集聚程度出现上升,但投资方/融资方网络空间结构皆趋于扁平化,存在去中心化趋势;2）城市间风险投资联系整体上由东部沿海轴线向中西部扩张,表现出明显的路径依赖和距离衰减特征,网络核心节点城市也呈现数量扩张与权力转移的倾向;3）城市的创业基础水平、风投行业发展水平、金融环境和城市可达性等因素均对全国风险投资网络空间结构呈现差异化的影响,进一步表明了多维邻近性、城市经济与路径依赖等多种关键机制在风险资本网络构建与区域资本中心的形成与演变中的重要推动作用。     

东北地区城镇化质量测度及其时空格局特征

采用熵值法确定权重,运用探索性空间数据分析方法对东北地区34个地级及以上城市2008—2018年城镇化质量进行测度并分析其时空格局特征。结果发现：从整体变化趋势来看,东北地区整体的城镇化质量呈现显著提升趋势,但2015—2018年增长曲线呈现出“U”字型波动特征,各子系统中“城市活力”得分呈现显著下降趋势。从时空格局特征来看,东北地区城镇化质量分布的时空分异明显,整体显著提升趋势下部分城市出现“阶段性”下降,通过LISA集聚图分析发现,东北地区城镇化质量的“高值”集聚区域主要分布在“哈长”城市群和辽中南城市群,“低值”集聚区域主要分布在黑龙江省北部地区。     

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。     

基于物流企业数据的2007-2017年中国城市网络空间特征及演化

采用2007、2012和2017年中国百强物流企业网络数据,运用世界城市网络研究的链锁网络模型方法,分析中国城市网络的等级结构、空间分异、空间联系及其演变特征。研究表明：基于物流企业数据的中国城市网络具有明显的层级特征,并呈现“两主多中心”的区域空间结构,网络联系的离散水平逐渐降低,其稳定性和均衡性有所增加,等级结构趋于合理;各节点城市组织能力空间分异明显,京津冀、长三角、珠三角的组织能力和介中心性始终处于较高水平,城市间物流联系逐渐增强,并有协同发展的趋势;城市网络联系中,长江沿线城市物流网络联系地位上升,上海为中心的T字型空间结构替代以北京为中心的核心网络结构,在全国尺度形成以胡焕庸线为界线,物流联系网络呈中东部密集、西部相对稀疏的空间格局,其演变过程呈现由等级网络联系特征向等级性与空间近邻性网络联系特征转变趋势。     

基于改进TOPSIS模型的安徽省城市创新能力演化及耦合协调研究

“双循环”发展背景下,城市创新能力成为影响经济高质量发展的关键因素。选取2010年、2014年和2018年作为时间节点,运用改进TOPSIS和耦合协调模型对安徽省城市创新能力及其子系统间耦合协调的时空演化规律进行实证评价与分析。研究表明（：1）安徽省内城市综合创新能力差异逐渐扩大,呈现“东高西低”的空间分布特征。（2）安徽省城市创新投入能力整体逐渐上升,呈现“南高北低”的空间分布特征;创新产出能力差距逐渐缩小,空间分布差异不显著;城市环境支持能力差距逐渐拉大,呈现“北高南低”的空间分布特征。（3）安徽省城市“创新投入-创新产出-环境支持”能力的耦合协调度整体水平较低,在空间上表现出显著的“中心-外围”分布特征,以中度失调和轻度失调两种类型为主。（4）安徽省城市创新能力耦合协调性无法进一步提升的原因主要受2个或3个复合限制因素的影响,其中城市创新投入、创新产出和环境支持能力同时滞后的城市数量最多。     

中国民宿网络关注时空特征及影响因素研究

网络搜索体现了人们对某种事物或现象的现实关注与潜在需求情况,是游客潜在出游行为的一种前兆。对民宿网络关注时空分布特征的研究,可以明确我国民宿需求的时空分布规律,为优化我国民宿行业发展空间布局提供理论参考。基于2015—2019年中国大陆31个省域空间单元的民宿网络搜索数据,使用赫芬达尔指数、季节性集中指数、周内分布偏度指数、地理集中指数、变差系数、首位度等指标,对中国民宿网络关注度的时空分布特征进行分析。研究发现：（1）中国民宿网络关注度在2015—2019年呈现明显的波动趋势,季节性分布差异明显,网络关注度在假日前期会出现显“前兆”效应;（2）中国民宿网络关注度存在地域不均衡性,空间分布上呈现“东部-中部-西部”依次递减的整体趋势,2015—2019年民宿网络关注度的区域集聚程度在降低,区域间差异在缩小;（3）气候的舒适性和闲暇时间是影响民宿网络关注度时间分布的主要因素,客源地的经济发展水平、居民购买力、人口规模、互联网发达程度、受教育程度和民宿业发展水平均会对民宿网络关注度的空间分布产生影响。     

21世纪以来城市蔓延国际研究进展与趋势

基于Web of Science数据库和CiteSpace可视化软件，对21世纪以来城市蔓延国际研究进展与趋势进行知识图谱分析。结果显示：①城市蔓延研究发文量总体呈上升趋势，主要发表在城市类或地理类期刊上；②城市蔓延研究的国家合作较为密切，但机构和作者合作网络较为分散，最活跃的国家、机构和作者分别是美国、中国科学院和萨尔瓦蒂（Salvati）；③以城市、增长、土地利用、城市化、美国、格局、中国、影响、区域、GIS等高频关键词为主线，大致形成了三个不同的研究阶段；④早期研究主要聚焦于城市蔓延单个领域，近期则开始与其他领域（如景观生态、人类健康、土地财政等）相结合。未来研究趋势主要体现在研究领域和合作网络的拓展、研究方法的创新和多尺度研究的增多等方面。