新兴葡萄酒旅游目的地空间网络结构及其影响因素——基于社会网络分析方法(QAP)

以宁夏贺兰山东麓这一新兴葡萄酒旅游目的地为例,构建酒庄和景点之间的空间联系网络,并对影响目的地空间网络结构的因素进行分析。结果表明：热门景点处于贺兰山东麓葡萄酒旅游网络中心,而非酒庄。区域、节点等级、获得等级的时间与可访问性等因素显著影响了新兴葡萄酒目的地的网络结构;在新兴葡萄酒旅游目的地,位于相同区域的酒庄由于地理位置邻近,可以共享客源;酒庄获得类似等级以及获级时间邻近也可共享网络吸引葡萄酒游客。然而,成立时间和景点类型并不是葡萄酒旅游地空间网络的重要影响指标。基于此,提出当地政府应制定促进和发展葡萄酒旅游的战略计划,推动葡萄酒品牌形象提升;酒庄应提升自身星级,加强旅游设施建设、提升接待能力,从而承接更多客流量,获得竞争优势。     

基于上市企业联系的山东省城市网络结构演变特征及影响因素研究

基于2010—2020年上市企业总部分支机构数据,运用社会网络分析方法,从省内和省外两个维度构建了山东省城市关联网络,分析了其时空演变特征和影响因素。结果表明（：1）内部关联网络呈现出多中心化、网络化发展的结构特征,由以济南为核心的单中心结构演变为济南、青岛双核心的格局,烟台作为第三极的重要性开始显现,但边缘城市网络地位呈现“马太效应”。（2）外部关联网络显示山东省已经跨区域建立起远距离、大规模的跳跃式联系。其中,山东省对京津冀、长三角及珠三角等三大城市群的集聚力相对较强,但对黄河流域城市群的辐射力相对较强。城市关联网络形成了青岛和济南双核心的发展模式,烟台的外部关联能力明显提升,其重要性开始凸显。（3）经济水平、创新能力、行政关系及地理邻近对当前城市间内外关联网络结构的形成均具有显著的影响,但省内以行政关系影响为主,交通则成为省外城市网络结构演变的关键。     

中国入境旅游流网络结构特征及动因研究

从旅游流的内在联系特性入手,分析了入境旅游流网络分析的可行性和必要性,采用基本特征描述、密度分析及EI 指数检验、中心性、凝聚子群、核心-边缘分析等分析方法对中国入境旅游流网络展开研究,然后运用QAP分析模型对旅游者流动矩阵和各省市旅游供给要素差值矩阵进行相关和回归分析。结果显示：① 中国入境旅游流规模上呈现东部强,西部、东北次强,中部弱的态势,整体结构比较松散而且不均衡,空间结构上出现一定的集群 现象;② 东部一些省市不仅中心度指数高,结构优势明显,占据网络的核心位置,而且内部联系紧密,另外西部个别省份的网络重要性有所增强,旅游发展的不均衡态势有所改善;③ 自然资源因素、经济发展水平、对外联系度、空间距离是制约入境旅游者流动的因素,而国际旅行社数、飞机起降架次为代表的高档次旅游服务水平、及是否同一地区是影响旅游者选择旅游地的重要因素。文章旨在为探讨入境旅游流空间特征和机制提供一种新的分析思路, 力求能从宏观上把握中国入境旅游流特征,进而为入境旅游的均衡发展和各省市旅游政策的制定等宏观决策提供理论层面的参照。     

贵州省避暑旅游流网络结构特征及其影响因素

气候环境对人类行为具有重要影响,在全球变暖和城市热岛效应不断加剧的背景下,避暑旅游已经成为全球旅游者夏季出行的重要选择。贵州省作为中国国内主要的避暑旅游目的地之一,针对避暑旅游流网络特征及影响因素的研究尚未开展。本研究通过对贵州省避暑旅游现象长期的跟踪调查,获取2015—2019年间有效避暑旅游流线路数据2177条,运用复杂网络、GIS空间分析、QAP回归分析等方法,对避暑旅游流网络结构特征和影响因素进行研究。结果表明：① 避暑旅游流网络规模大、密度低,集聚特征明显,网络发育不完善,具有显著的“核心-边缘”结构,核心城市和景区分别呈“板块”和“点轴”状分布,旅游流线路具有“基营”和“环线”式结构特征。② 交通中心城市和核心景区是避暑旅游流的集散中心,贵阳在整体网络中具有突出优势和无法替代的地位,避暑旅游城市和景区在空间上相互交织,形成“贵（阳）安（顺）-荔波-凯（里）镇（远）”的“▽”空间结构。③ 避暑旅游流空间分布受气候舒适度、空间邻近性、旅游资源禀赋、接待服务能力和交通便捷程度等因素共同影响。最后,从区域旅游协调发展、旅游统计数据改革、网络空间结构优化等方面,对贵州省避暑旅游高质量发展提供了对策建议。     

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。     

基于社会网络分析的长三角地区人口迁移及演化

在当今全球化与地方化、区域化的背景下,物质和能量在各节点间的高速流动促进了城市网络的形成并成为一种新的区域组织模式和空间结构,尤其是对区域一体化高度发达的区域产生了深刻影响。以长江三角洲地区为例,从人口迁移的网络空间入手,从网络密度、中心势等角度对1982-2010年长三角地区人口网络的演变进行研究。结果表明：整体上人口迁移网络日趋成熟,但空间分布不均衡;人口迁移主要流向上海、杭州、南京、宁波和苏锡常等核心城市,同时这些城市的人口外迁现象逐渐显现;以无锡、苏州、杭州之间人口迁移联系为主体的省际间人口流动行为增多,空间上具有等级扩散的特征;不同空间尺度的网络结构相互嵌套,在地方尺度下形成了江苏以邻域渗透为主和浙江的等级辐合两种网络结构。最后从就业机会、收入水平、产业结构、迁移成本等方面分析了人口迁移网络的演化历经均质离散-单核心集聚-多核心等级网络-链式空间网络四个阶段的成因。     

基于犯罪人地域特征的共同犯罪网络及影响因素研究北大核心CSCD

现有共同犯罪研究缺少从犯罪人的地域特征角度对其参与共同犯罪的合作关系构成及原因进行分析。该文以北京市2006-2017年入室盗窃案件为例,基于犯罪人的地域特征构建共同犯罪网络模型,并利用社会网络分析和二次指派程序(QAP)回归方法对共同犯罪现象及其原因进行探究。结果表明:1)2006-2017年参与北京市入室盗窃共同犯罪的犯罪人主要来自京、冀、豫、川等地,但不同地域犯罪人群体间的共同犯罪合作关系呈弱化趋势,其中北京籍犯罪人的参与度逐年降低,黑龙江籍犯罪人日趋活跃;2)犯罪人的地域特征分布对其共同犯罪的合作对象选择有一定影响,来自同地域犯罪人数较多时形成同地域共同犯罪比例较高,反之形成跨地域共同犯罪比例较高;3)犯罪人所属地域的文化相似性和地理距离对其共同犯罪形成具有显著影响,地域间文化相似性越高、地理距离越小,则形成共同犯罪的可能性越大。     

世界油料贸易网络演化特征及其影响因素

基于UN Comtrade公布的2011—2020年国际油料贸易数据,采用复杂网络分析法,研究世界油料贸易网络的演化特征,并通过QAP模型探究油料贸易网络的影响因素。结果表明：1）油料贸易网络具有良好的连通性和小世界属性,但整体网络密度及互惠系数相对较低,网络中各节点间的联系有待加强;国际油料出口市场高度集中,进口市场相对分散,贸易重心向以巴西为首的发展中经济体偏移;油料贸易网络存在核心―半边缘―边缘的圈层结构,核心成员国家主要集中在北美和南美地区,美国、巴西和阿根廷是主要的核心国家,对其他国家存在较强的影响力。2）经济规模差异、人均收入差异、人均耕地面积差异和陆地接壤对油料贸易具有显著的正向影响;制度距离和劳动力数量差异则存在显著的负向影响;地理距离在无权网络中与油料贸易负相关,而在加权网络中为正相关。中国虽是油料进口大国和消费大国,但油料进口来源过度集中,进口潜在风险较大。中国应调整油料进口国别结构,构建油料供应网络,深化贸易合作与利益融合,保障油料进口安全。     

多重贸易网络的空间演化特征及其影响因素——基于货物、服务和增加值贸易的比较

基于复杂网络分析与贸易增加值核算方法,借助ArcGIS、Ucinet和MATLAB等工具,对全球64个主要经济体货物、服务和增加值多重贸易网络的空间演化及其影响因素进行综合对比分析,结果表明：① 全球货物、服务和增加值贸易网络的紧密性和通达效率均呈现稳步提升趋势,服务贸易的网络化趋势更为显著;金融危机对网络的“互惠性”“异配性”产生较大影响;② 空间格局上均具有显著的“核心?边缘”等级性,区域层面上形成了亚太和欧盟地区两大“派系”,美、中、日、德为两大“派系”联系的枢纽节点;③ Top1网络表现出不同的演化特征,其中货物、服务和增加值贸易网络分别呈现“星型”“雪花型”和“星型+链式”空间组织结构。3类网络演化过程中中国的崛起态势令人瞩目;④ QAP（二次指派程序）分析显示,传统的GDP、地理距离、共同语言等因素对于3类网络的形成具有相似的较强解释力,要素禀赋差异和贸易制度是影响它们之间差异性的主要因素,但其显著性水平不高且趋于弱化。     

中国"互联网+"发展的空间关联网络及其影响因素——基于社会网络分析视角的实证研究

借助社会网络分析方法研究“互联网+”发展的空间关联网络特征,并利用QAP方法探究中国“互联网+”空间关联网络的影响因素。研究发现,“互联网+”发展的空间关联呈现显著网络特征,可划分为“净溢出”“经纪人”“主受益”以及“双向溢出”四大类型板块,并且板块内部具有较明显的“等级”属性。技术创新、基础设施、人力资本、市场发展、对外开放对“互联网+”发展的空间关联网络存在正向影响。地理距离对“互联网+”空间关联网络存在抑制作用,随着地理距离的不断增大,“互联网+”的知识溢出和流动效应逐步衰减。     

我国工业技术创新空间关联的时空演化及影响因素 ——基于规模以上工业企业数据的分析

为研究未来区域工业如何实现技术创新全局提升和平衡发展,运用修正的引力模型构建2011—2016年工业技术创新的空间关联网络,并结合社会网络分析方法和二次指派程序实证分析工业技术创新空间关联网络的时空演化及影响因素。结果表明:中国工业技术创新呈现出明显的、繁杂的、多变的空间关联网络结构。经济水平地区差异、对外开放程度地区差异、地理邻接关系对工业技术创新空间关联性具有正向影响,人力资本水平地区差异、环境规制地区差异对其有负向影响。     

基于网络社会空间的中国城市网络特征——以新浪微博为例

信息技术影响下的城市区域空间结构变化得到了国内外学者的关注。本文以新浪微博为例, 从网络社会空间的角度入手, 对中国城市网络发展特征进行了研究。研究表明:微博社会空间视角下的中国城市网络存在着明显的等级关系与层级区分, 城市的网络连接度与城市等级表现出了相对一致性。根据城市网络层级与网络联系强度, 东部、中部、西部3 大区域板块的网络联系差异明显, 东部地区内部的联系, 以及东部与中部地区和西部地区的联系几乎构成当前网络体系中的全部。城市网络呈现出分层集聚现象, 具体表现为“三大四小”发展格局, 即京津冀区域、珠三角区域、长三角区域、成渝地区、海西地区、武汉地区、东北地区。高等级城市在整个城市网络中处于绝对支配地位, 北京以突出的优势成为全国性的网络联系中心, 而上海、广州、深圳则成为全国性的网络联系副中心。     

多元流视角下黄河流域城市网络空间结构及其影响因素

运用社会网络分析方法,从金融、信息和交通等多要素流视角对黄河流域城市网络的层级、格局与方向进行了分析,并借助QAP回归分析方法揭示其空间结构的影响因素。结果表明：① 黄河流域各要素城市网络中心性地区差异显著,交通网络差异最大且规模分布最为集中,西部中小城市交通发展滞后;信息网络差异较小,人口大市和旅游城市中心性较高;金融网络差异最小且规模分布最为分散,东部地区整体优势最为显著。② 黄河流域主干金融网络连通了流域各中心城市及山东、河南各市,形成菱形网络;主干信息网络呈现为以省域中心城市为核心的若干星形组团;主干交通网络以主要交通干线为轴,形成轴辐式网络,且各主干网络均是以西安、郑州和济南为核心。③ 城市间金融联系择优连接最为明显,信息联系以择优连接为主,在河南、山东表现出一定的邻近连接,交通联系邻近连接特征最为明显,形成若干交通次中心。④ 城市全球化水平、行政等级和政府职能转变力度及省际行政壁垒是影响黄河流域城市网络空间结构的主要因素。     

中国航空网络空间结构的复杂性

航空运输是现代交通运输的重要组成部分,以机场和航线构建的网络是其提供运输服务的空间载体。基于复杂网络理论,借助度分布、平均路径长度、簇系数、度度相关性、簇度相关性等指标对以城市为节点的中国航空网络空间结构进行分析,发现其度累计概率分布表现为具有置信度较高的指数分布,且具有较小的平均路径长度(2.23)和较大的簇系数(0.69),整体结构呈现"小世界网络"的特点。由于中国航空网络规模较小,且新建机场倾向于直接与最高级枢纽机场建立航线联系,不利于区域枢纽机场的形成。因而除顶层结构(北京—上海—广州)外,中国航空网络的其它层级结构并不十分明显。从节点的度、簇系数、可达性等指标及其相关性分析,中国航空网络空间结构特征差异明显,表现出较强的集聚性,且可达性与城市体系上层结构在空间分布上较为吻合。随着中国航空运输需求的快速增加,未来航空网络在市场经济的推动下,将进一步表现出向具有"无标度"特征的"小世界网络"演变的趋势,航空网络的空间结构将日趋复杂化。     

“冰上丝绸之路”沿线国家贸易网络结构特征分析

“冰上丝绸之路”倡议为沿线国家贸易发展提供了机遇,可加速经济要素跨国流动,促进全球贸易的可持续发展。基于2019年37个“冰上丝绸之路”沿线国家贸易数据,运用复杂网络分析方法,研究37个“冰上丝绸之路”沿线国家贸易网络的拓扑结构特征、贸易社团及节点中心性的地理空间分布特征。结果表明：1）贸易网络具有良好的互通性和扩散性,且具有小世界特征和无标度性质,两极分化较为显著;2）贸易网络呈现出明显的“核心—边缘”圈层结构特征,德国、中国、美国、荷兰处于核心圈层,是贸易网络的枢纽;3）贸易网络可划分为1个北美社团、1个以东亚国家为主的社团和3个以欧洲国家为主的社团,其空间分布表现出连续性特征,各社团内部贸易联系密切,中国是所属社团的核心;4）贸易网络呈现出枢纽辐射式和全连通式共存的结构,强度中心性呈嵌入式的单元格局,接近中心性呈集中连片区块状分布特征,中介中心性的极化现象较为明显。     

Social Network Analysis of the Academic GIScience Community

There is mounting interest among scientists regarding the use of scientometric social network analysis, or quantitative analysis of the evolution of science as defined by individual researchers and the networks they form. Given that geographers have seldom used this approach compared to researchers in other fields, its implications for research and policy need to be assessed. We applied scientometric social network analysis to geographic information science (GIScience) to understand how the field has evolved over the last sixteen years and to assess the applicability of the standard logistic model of the growth of scientific disciplines. In particular, we examined collaboration in the field at multiple scales, namely, the evolution of the entire research network structure, the nature of subnetworks in defining geographic information science, and the roles individuals play within the community. By delineating how collaborations and research networks have evolved in GIScience, the study addresses the potential of scientometric social network analysis for geography.