中国中心城市的外向功能联系与时空格局

基于城市流的中心城市外向功能联系研究视角,依据全国287个中心城市对外服务能力及其时空的变化,探讨区域空间结构模式的形成与演化过程.研究认为,中心城市外向功能联系构成区域空间结构形成演化的主要动力.我国区域空间结构从西部到中东部、从中部及东北到东部沿海地区,总体上呈现出低水平均衡分布、单核心极化—扩散、多核心极化—扩散、高水平均衡4个演化阶段.中心城市对外服务能力区域差异明显,长三角、珠三角、环渤海湾地区的外向功能较强,城市群的集聚程度和对外服务能力呈现出规模递增趋势.     

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。     

浙江省区域创新产出空间分异特征及成因

通过构建总体差异测度指数,并结合运用核密度估计等多种空间统计方法,分析浙江省区域创新产出的空间分异特征及其影响因素,结果表明：2006-2012年,浙江省区域创新产出总体存在较大差异,并呈现波动式上升趋势;浙江省区域创新产出分异增强,空间核密度呈现出由相对均匀到极化的演化趋势;浙江省区域创新产出整体上呈现高值和低值集聚分布,且集聚程度逐渐增强;各县域创新产出同样具有空间集聚性,杭州与宁波市辖区成为热点区域;空间指向性明显,整体表现出“东高西低、北高南低”的空间趋势面分布;由回归分析得出该时期浙江省区域创新产出空间分异主要受经济基础、政策制度、技术溢出和空间区位四个主要因素的影响。     

中原城市群空间结构与空间关联研究

从中原城市群的空间结构角度出发,计算了中原城市群的中心城市吸引力的分维数和空间结构的关联维数,分析了其分形结构特征;从空间关联的角度出发,通过威尔逊模型、空间关联模型对中原城市群的空间联系进行研究,计算了各城市的交通吸引强度、人口吸引强度;采用空间自相关模型的全局Moran I指数、局部G*统计分析各城市的空间关联程度、发展趋势和空间要素在各城市的集聚特征.研究得出中原城市群目前的空间结构和空间关联特征,对中原城市群进行内部资源整合、调整空间结构、提高整体竞争力具有重要意义.     

大都市旅行社业空间分布及其演化——以上海市为例

通过对上海市旅行社长期数据的收集与整理,运用GIS 地理空间分析方法,分析大都市旅行社空间分布格局及其演化,探讨旅游产业空间分布及其演化的影响因素。结果显示：上海市旅行社空间分布由初始的“单核心集聚中心,两次级集聚中心,各集聚中心分散”的分布格局,发展到当前的“环形核心集聚区,C 型次级集聚环,各集聚中心连接”的总体空间分布格局。旅行社空间扩张方向上,由市中心不断向西、向西南的扩展趋势更加明显,向东、东北方向扩展较弱。旅行社空间扩张趋势上,向各级商业区、景点景区、人口聚集区等周围不断扩散。旅行社空间集散的总体演化特征呈现出由分散―低集聚―高集聚的演化态势,并且集聚程度不断加强。旅行社产业空间布局及其演化受到城市空间格局、人口分布、区域开发、旅游资源、接待能力、交通等综合作用的影响。     

基于边际K函数的长三角地区城市群经济空间划分

基于空间点模式分析的Ripley's K函数,结合微观经济学的边际分析法,通过集聚度和边际集聚两个指标,从理论上探索城市群集聚效应的定量测度方法,提出一种城市群的经济空间划分方法。本文的不同在于,多尺度估算城市的集聚度和边际集聚,以城市的边际集聚极值点时的城市区域布局模式为最优,据此划分城市群的经济空间,并以长江三角洲地区为例,对本文提出的方法进行实证。研究结果表明:1城市的集聚度估计显示,长三角地区2010年城市空间布局为随机分布型,但随着观测尺度的增加,城市的集聚度呈快速上升趋势。2边际集聚估计揭示,当城市区位和城市规模的集聚尺度分别为173 km和185 km时,城市区位或规模的集聚效应达到峰值,此时长三角地区城市空间布局出现最优模式。3空间聚类分析展示,在城市区域布局的最优空间模式下,长三角地区呈现"中心—外围"的经济空间结构,高集聚度子群是区域经济发展中心,全部位于上海经济辐射圈,而低集聚度子群是外围欠发达地区,全部位于区际行政边界,暗示边际负效应仍阻碍着地区内外人员的往来。     

北京市制造业空间格局演化及影响因子分析

制造业的空间扩散是推动城市空间结构呈现多极化、多中心地域系统的主要驱动力, 对制造业区位变迁及影响因素的研究是认识城市空间重构机制的微观基础。本研究基于北京市1996、2001、2010 年制造业企业数据, 以邮政编码区为空间单元, 刻画了北京市制造业空间集聚格局及演化特征。采用计量模型, 检验了导致北京制造业空间重构的主要区位因子, 对比了这些影响因子作用强度随时间的变化以及在制造业行业间的差异。结果表明, 北京市的制造业在中心城区的集聚度明显减弱, 呈显著的郊区化集聚;主要集聚区位于距市中心半径为15~35 km的空间范围内, 总体空间格局呈现出大都市区尺度上的扩散以及产业园区尺度的再集聚特征。计量模型计算结果显示, 区位通达度、集聚经济、科技园区规划与政策引导是北京制造业总体空间格局演化的主要驱动因素, 但不同区位因子的作用强度存在行业间差异。本研究揭示了北京市的制造业空间重组机制是政府规划引导下的市场经济作用机制。认识到城市经济活动空间重组中市场与政府的交互作用机理, 有助于决策者对转型期大都市区制造业空间集聚和扩散格局进行更加有效地引导, 以优化大都市区的空间结构与功能体系。     

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。     

中国东部沿海五大城市群创新效率、影响因素及空间溢出效应

作为经济发展的战略核心区域,东部沿海城市群的创新效率关系到创新驱动发展战略的实施和创新型国家建设。基于东部沿海五大城市群创新投入和产出面板数据,引入随机前沿生产函数测度2001—2015年五大城市群的创新效率,并利用空间Durbin模型定量分析创新效率的空间溢出效应。结果表明：① 2001年以来,五大城市群的创新效率均呈现稳定增长的趋势;② 京津冀创新效率增长缓慢,山东半岛城市群创新效率的提升幅度最大,长三角创新效率的提升幅度和均值仅次于山东半岛和京津冀城市群,而城市群核心城市虽然创新资源投入较多,但创新效率偏低;③ 经济发展水平、集聚经济、外商投资、劳动力素质、政府资助、基础设施、产业结构和高新技术产业对城市群创新效率有直接作用和溢出效应。     

基于高速公路流的区域城市网络空间组织模式——以江苏省为例

在“流空间”理论的影响下,强调要素连接性和空间关联性的城市网络成为指示区域空间关系的核心视角,探讨城市网络空间结构将能为区域发展政策制定提供科学依据。以江苏省2014年日平均的高速公路流数据为依托,刻画城市网络的宏观格局与层级特征,利用社区发现算法对城市网络进行空间剖分并挖掘潜在的关联结构。研究发现：① 江苏城市网络宏观格局的空间构造呈现出类似围棋的“金角、银边、草肚皮”的分散性特征,可大致辨别内部发育出多个不同的子网络系统;② 城市节点和联系轴线具有明显的层级结构,城市等级的重要性与节点本身的社会经济属性、地理区位等具有一定的空间耦合性,轴线层级与地理距离具有明显的空间交互叠加作用;③ 社区发现算法对网络的空间剖分共识别出包括苏锡常社区、宁镇扬泰社区、通盐社区、连云港社区、宿淮社区和徐州社区等6个在空间上相连且边界清晰的“城市社区”,具有一体化效应、邻域效应、行政区效应、袭夺效应和置换效应等五个具有典型性的区域效应;④ 依据社区间的空间交互作用,可凝练出双核—多核交叉型、双核—单核交叉型、单核—多核交叉型、单核—单核集中型、双核—多点分岔型、单核—多点分散型和多核—多点分散型等7类空间关联结构。     

上海和北京城市创新空间结构的时空演化模式（英文）

In today's world, the innovation of science and technology has become the key support for improving comprehensive national strength and changing the mode of social production and lifestyle. The country that possesses world-class scientific and technological innovation cities maximizes the attraction of global innovation factors and wins a strategic initiative in international competition. Based on the urban zip code geodatabase, an evaluation system of urban innovation with the perspective of innovation outputs, and the spatial evolutionary mode, concerning the structure of innovation space of Shanghai and Beijing from 1991 to 2014, was developed. The results of the research indicated that the zip code geodatabase provided a new perspective for studying the evolving spatial structure of urban innovation. The resulting evaluation of the spatial structure of urban innovation using the urban zip code geodatabase established by connecting random edge points, was relatively effective. The study illustrates the value of this methodology. During the study period, the spatial structure of innovation of Shanghai and Beijing demonstrated many common features: with the increase in urban space units participating in innovation year by year, the overall gap of regional innovation outputs has narrowed, and the trend towards spatial agglomeration has strengthened. The evolving spatial structure of innovation of Shanghai and Beijing demonstrated differences between the common features during the 25 years as well: in the trend towards the suburbanization of innovation resources, the spatial structure of innovation of Shanghai evolved from a single-core to a multi-core structure. A radiation effect related to traffic arteries as spatial diffusion corridors was prominent. Accordingly, a spatial correlation effect of its innovation outputs also indicated a hollowness in the city center; the spatial structure of innovation of Beijing had a single-core oriented structure all the way. Together with the tendency for innovation resources to be agglomerated in the city center, the spatial correlation effect of innovation outputs reflected the characteristics of the evolutionary feature where "rural area encircles cities". The innovation spatial structure of Shanghai and Beijing have intrinsic consistency with the spatial structure of their respective regions(Yangtze River Delta urban agglomeration and Beijing-Tianjin-Hebei metropolitan region), which suggested that the principle of proportional and disproportional distribution of a city-scale pattern of technological and innovational activities is closely related to its regional innovation pattern.     

Spatio-temporal evolution of urban innovation structure based on zip code geodatabase: An empirical study from Shanghai and Beijing

In today’s world, the innovation of science and technology has become the key support for improving comprehensive national strength and changing the mode of social production and lifestyle. The country that possesses world-class scientific and technological innovation cities maximizes the attraction of global innovation factors and wins a strategic initiative in international competition. Based on the urban zip code geodatabase, an evaluation system of urban innovation with the perspective of innovation outputs, and the spatial evolutionary mode, concerning the structure of innovation space of Shanghai and Beijing from 1991 to 2014, was developed. The results of the research indicated that the zip code geodatabase provided a new perspective for studying the evolving spatial structure of urban innovation. The resulting evaluation of the spatial structure of urban innovation using the urban zip code geodatabase established by connecting random edge points, was relatively effective. The study illustrates the value of this methodology. During the study period, the spatial structure of innovation of Shanghai and Beijing demonstrated many common features: with the increase in urban space units participating in innovation year by year, the overall gap of regional innovation outputs has narrowed, and the trend towards spatial agglomeration has strengthened. The evolving spatial structure of innovation of Shanghai and Beijing demonstrated differences between the common features during the 25 years as well: in the trend towards the suburbanization of innovation resources, the spatial structure of innovation of Shanghai evolved from a single-core to a multi-core structure. A radiation effect related to traffic arteries as spatial diffusion corridors was prominent. Accordingly, a spatial correlation effect of its innovation outputs also indicated a hollowness in the city center; the spatial structure of innovation of Beijing had a single-core oriented structure all the way. Together with the tendency for innovation resources to be agglomerated in the city center, the spatial correlation effect of innovation outputs reflected the characteristics of the evolutionary feature where “rural area encircles cities”. The innovation spatial structure of Shanghai and Beijing have intrinsic consistency with the spatial structure of their respective regions (Yangtze River Delta urban agglomeration and Beijing-Tianjin-Hebei metropolitan region), which suggested that the principle of proportional and disproportional distribution of a city-scale pattern of technological and innovational activities is closely related to its regional innovation pattern.     

中国城市物流创新的空间网络特征及驱动机制

创新要素高效流动的空间联系网络是物流高质量发展和区域物流协同发展研究的重要切入点.基于2003-2018年中国284个城市物流专利权利转移数据,运用大数据挖掘技术、GIS空间分析、社会网络分析和空间计量方法,研究了中国城市物流创新的空间网络特征及驱动机制,结果表明:①网络规模扩张迅速,网络愈加稠密化,形成以深圳、北京、...     

城市内部研发密集型制造业的空间分布与区位选择模式——以北京、上海为例

基于微观企业数据对北京和上海研发密集型制造业空间分布的特征和影响因素进行分析,进而揭示其区位选择模式差异。研究发现,北京企业集中分布特征明显,热点区主要位于核心城区及近郊的少数地区,并形成以中关村-上地为中心的集聚格局;上海企业表现为集中与扩散并存,热点区在郊环线以里区域零散布局,并形成以漕河泾和张江为双核的联动共生集聚格局;北京和上海企业均存在开发区和交通指向性以及路径依赖,与此同时,上海企业还具有学研机构和老工业区指向性以及郊区化现象,北京企业则出现逆郊区化。研发密集型制造业在北京和上海分别形成以开发区为空间载体的“紧凑型-中心性”模式和以开发区、学研机构和老工业区为多元空间载体的“离散型-郊区化”模式。不同行业企业基本符合总体特征,但又呈现一定的特殊性。     

中国城市技术创新能力的空间特征及影响因素——基于空间面板数据模型的研究

基于2003~2013年城市专利数据采用基尼系数、趋势面分析、空间动态面板数据模型等方法探讨了中国城市技术创新能力的空间分布和影响因素。研究发现：① 中国创新能力高的城市高度集聚在沿海三大区域及内地的区域中心城市,随着时间推移,创新能力在空间上呈现扩散的趋势。城市技术创新能力的空间相关性逐渐增强,推动了创新的区域扩散和空间溢出。② 发明专利、外观专利和实用新型专利的创新水平依次降低,空间集聚程度依次提高,空间相关性依次提高。③ 固定效应面板数据的空间滞后模型和空间Durbin模型的计量结果发现,城市技术创新能力存在显著的空间溢出效应,邻近城市技术创新能力的提升有助于提升该市的创新能力。政府支持、工业基础、高等教育资源、创新投入、经济外向度显著影响城市技术创新能力水平的提升,且政府支持和城市高等教育资源对城市技术创新能力的影响出现增强趋势。     

复杂度、关联度与城市技术演化路径——基于北京、上海、深圳的对比分析

演化经济地理强调与本地的技术关联对技术演化的影响,在建设科技创新中心的过程中,向复杂技术的升级需要充分考虑本地技术结构及演化特点。论文以北京、上海和深圳3个国际科技创新中心建设城市为例,将复杂性和关联性纳入研究框架,比较分析技术关联和复杂性对城市技术演化的影响。研究发现,北京、上海和深圳的技术结构、技术关联度、复杂性和演化路径存在明显的差异。上海的技术关联度较高,而复杂度偏低;深圳的技术关联度最低,技术复杂度最高;北京居中。从演化趋势看,北京经历了明显的向复杂技术演化的过程;深圳的整体技术复杂度上升幅度最大,但在2006年以后出现向低复杂度技术多元化发展的趋势;上海的技术复杂度上升幅度最小。计量分析表明,与本地技术关联越强的技术越有利于成为3个城市下一阶段的优势技术,但复杂度高的技术更容易成为北京下一阶段的优势技术,对上海和深圳的技术演化没有显著影响。未来国际科技创新中心建设需要充分考虑本地技术基础和演化特征,并制定针对性的技术发展策略。     

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。     

独角兽企业内部联系视角下中国城市创新网络空间结构研究

独角兽企业是新经济时代不同形式创新的集中组织和整合,其内部联系及空间组织反映了区域创新网络的格局和特征。论文基于独角兽企业内部联系,通过总部—分支机构联系模型构建中国城市创新网络,运用社会网络分析方法从网络层级、关联模式、网络节点3个层面探究新经济时代中国城市创新网络的空间结构和特征。研究表明：① 独角兽企业内部联系视角下中国城市创新网络呈现“1+3+N”的核心城市驱动发展格局,“北上杭深”组合领跑全局,空间极化现象明显;② 中国城市创新网络的空间结构整体呈菱形结构,且明显呈东强西弱的格局;强联系主要发生在核心节点城市之间,其他城市通过与重要节点城市连接进入网络,网络核心—边缘结构突出;③ 重要的节点城市在城市创新网络中展示出较强的权力和威望,但在网络中发挥的作用有一定差异。研究可为新时代中国城市创新网络的研究提供新的视角,文中构建的独角兽指数亦可为城市创新综合实力评估研究提供参考。     

长三角旅游吸引物城乡空间分异特征

基于长三角地区1663个3A级旅游景区数据,采用GIS空间分析技术与地理探测器方法,对长三角旅游吸引的城乡空间分异特征及影响因素进行了探究。结果表明：① 长三角旅游吸引物空间分布不均衡性显著,表现出“整体分散,核心集聚”的空间分布特征,“单核、多中心、层级化”的格局特征显著,集聚形态上呈现出明显的“核心-边缘”结构;② 城区吸引物集聚程度高于乡村地区,省域间城乡吸引物分布各有侧重,根据景区丰度指数可将长三角41市划分为“城乡双高型”“城区集聚型”“乡村集聚型”和“城乡双低型”4类旅游地;③ 长三角旅游吸引物城乡分异特征主要是由自然、经济、社会三大因素互相交织、共同作用的结果,但城乡吸引物的空间格局影响因素存在显著差异。     

长江经济带创新产出的时空演化特征及其成因

利用区位基尼系数、空间自相关、相对发展率指数（NICH指数）以及空间面板数据模型等分析方法,以长江经济带沿线38个中心城市作为空间观测单元,结合专利授权量等相关数据,研究了创新产出的时空演化特征及其成因。结果表明：2000~2013年长江经济带沿线中心城市的创新产出在整体上逐年增长,地理集中度呈现波动下降趋势;长三角地区相对发展速度较快;创新产出的空间集聚程度表现出反“Z”字形的波动上升态势;创新产出的热点区域由长三角-成渝“双核心”空间结构发展成长三角“单极突出”空间格局,且长三角热点区域范围有所增长,冷点区域则分布在长江中游地带;技术溢出、政府行为、空间区位和金融支持均对长江经济带沿线中心城市的创新产出具有显著地正向影响,经济基础对下游城市具有促进作用。根据研究结论还提出了相应政策建议。