中国城市间投融资网络结构及其影响因素

基于企业网络联系构建城市网络研究是近年来的研究热点。以往研究多运用企业总部与分支机构的空间位置关系建立企业内部联系,以构建城市网络,缺少从企业间实际联系层面对城市网络的研究。本文利用企业间跨城市投融资关系建立城市联系并探究其驱动机制,为中国城市网络研究提供了新的思路。研究发现：①2013—2016年全国企业间跨城市资本流动数量不断增加,全国范围内投融资覆盖面越来越广,资本越发集中于大城市。②中国资本流动城市网络基本形成了以京津冀、长三角、珠三角、成渝地区以及武汉等城市为重要节点相互联系的空间结构,京深、京沪和深沪是网络中最重要的城市联系对。③长三角城市群内部联系最为密切,形成的城市网络最为复杂,资本活跃程度高;京津冀、珠三角城市群内部城市间联系相对较弱,“核心-边缘”结构分化较为严重。④中国城市网络嵌入在独特的制度环境中,市场和政府作用共同导致了城市网络空间结构演化。     

中国城市群技术知识单中心与多中心探究

城市空间组织的多中心、网络化特征受到区域经济研究关注。但由于发展阶段、空间尺度、研究视角的差异,城市区域多中心格局有待商榷,知识经济时代解读知识流作用下的城市空间组织应成为经济地理学重点破解的命题。基于中国知识产权局2014年申请和联合申请发明专利数据,运用社会网络分析法和基尼系数,从知识生产和知识网络层面,对京津冀、长三角、珠三角、长江中游、成渝五大城市群技术知识形态多中心和多尺度功能多中心进行测度。研究发现：① 城市群技术知识创新呈现网络化模式,但在形态和功能上多呈现单中心格局,与已有研究基于城市间基础设施联系、企业联系、科学知识联系广泛认同城市群呈现多中心格局的观点不同;② 城市群技术知识网络结构具有空间异质性,国家尺度技术知识流强度的空间不均衡性更加显著,强联系由少数核心城市控制;③ 形态和功能多中心程度存在区域差异,同城市群创新基础、经济实力、协同发展水平有关;④ 功能多中心程度具有尺度敏感性,区域尺度功能多中心程度高于国家尺度。研究结论有助于引发对城市空间组织理论的再思考。     

中国城市群多中心网络的拓扑结构

在既有理论基础上扩展了城市群多中心网络的度量工具,考察中国12个城市群总部—分支机构的企业关联网络,比较梳理了地级城市空间联系的拓扑结构。实证研究发现：①包括长三角、珠三角和京津冀三大典型城市群在内,中国城市群内部网络系统的拓扑结构依然发育不完善,在联系数据方面均呈现出一定的稀疏矩阵特征,空间组合关系均为树状结构。②总部区位(出度)的层级性差异均高于分支机构区位(入度)的层级性差异,显示出城市群内部空间“流”的不对称性。③针对12个城市群内部网络的拓扑结构聚类分析表明：长三角、珠三角、京津冀、山东半岛、海峡西岸地区的城市群内部网络联系较为紧密,呈现出一定程度的一体化网络特征;其中三大典型城市群存在明显的企业总部集聚核心,其余城市群内部的网络联系松散,跨城企业联系比重较低,在拓扑结构上大多呈现出以省会或副省级城市为指向的向心式联系。     

城市群创新联系网络结构与创新效率研究

引入修正引力模型、社会网络分析方法、DEA模型以及Tobit模型,探讨2001—2015年京津冀、长三角、珠三角三大城市群的创新联系网络结构对创新效率的影响。研究表明：① 创新联系格局方面,京津冀城市群呈现以“京津”为核心的放射状发展特征,长三角城市群呈现以“Z”字形为主轴的类钻石型空间格局,珠三角城市群形成了以珠江口两侧城市为核心、其他城市为重要节点的空间格局;② 在创新联系网络结构特征方面,京津冀城市群呈极核式发展,群内创新联系高度依赖于核心城市,长三角和珠三角城市群由单中心驱动转变为多中心驱动,呈均衡发展特征,京津冀和珠三角城市群创新联系网络具有“小世界”网络特征;③ Tobit模型回归结果显示,三大城市群中,城市节点在城市群创新联系网络中的中心位置、中介地位、对结构洞的运用能力和集聚程度对其创新效率的影响存在差异。     

基于企业并购联系视角的中国城市网络演变研究

以企业并购数据构建企业网络,基于企业之间实际经济联系视角,采用社会网络分析法研究2009年、2012年、2015年和2018年中国城市网络结构及其演化。结果表明：（1）由跨城市并购数据所构建的中国城市网络复杂程度急剧加深,但仍处于低水平-弱连结的分布态势。（2）城市节点遵从典型的长尾分布和幂律分布,“富人俱乐部”现象显著。城市分布格局经历了以京津冀、长三角、珠三角及成渝城市群四区组团的跳跃式分布格局到“大”字型带状分布格局再到“T”字型沿海沿江发展格局的演变,以胡焕庸线为界东西差异显著。此外,并购频次排名前30位的城市大部分为省会城市、直辖市、计划单列市及一些经济强市。（3）列入研究范围的城市其表现类型初期往往为主并型或被并型,后期趋向均衡型发展,且网络中城市的表现类型发生不同形式的变化。（4）以京津冀、长三角、珠三角、成渝城市群地区形成以三角结构为核心的城市网络菱形骨架格局逐渐得到夯实,城市网络由等级联系特征向等级性与空间近邻性并存转变。     

群内和跨群双视角下成渝城市群合作创新网络时空演化研究

基于合作专利数据,使用社会网络分析法,从群内和跨群双视角出发,对成渝城市群内以及跨城市群专利合作网络进行研究。结果表明:(1)成渝城市群合作专利总量空间分布差异显著,合作创新“中部塌陷区”较为明显。(2)群内已经形成以成都、重庆为核心,以绵阳、宜宾为次核心的非均衡合作创新网络,创新联系主要集中在成都和重庆,双核独大现象突出,次级城市数量较少;网络小世界性质较为明显,核心-边缘结构较为稳定,但网络密度较小,发育仍不完善。(3)跨群专利合作路径主要分为东北、东南和东部3个方向,现已形成以成渝城市群为顶点,以京津冀、珠三角、长三角等城市群为主要合作对象的放射状合作创新网络;网络核心-边缘结构较为显著,但网络密度不断减小,跨群专利合作网络整体特性明显弱于群内专利合作网络。     

中国城市群金融服务业发展水平及空间格局

城市群成为国家经济建设的重要载体,满足城市群产业发展和基础设施建设资金需求,优化金融资源在城市群之间合理配置,摸清城市群金融服务业发展水平状况,显得尤为重要.本研究采用金融相关比率、金融发展效率、保险密度和保险深度等指标体系,通过多指标综合评价方法,定量分析23 个城市群银行、保险和证券等金融服务业发展水平的空间差异和格局.结果表明：① 城市群内金融服务业综合发展水平差异性较大,在空间上形成东部沿海高于西部和中部的空间格局,其中,长三角城市群、京津冀城市群、珠三角城市群发展水平较高.② 城市群金融发展水平滞后于城市群发育水平.其中金融发展效率和保险密度是影响金融服务业综合发展水平的主要因素之一,而金融服务业从业人员多少和城乡居民储蓄额大小影响较小;另外,区域产业结构,特别是上市产业(可交易产品) 结构与城市群金融服务业发展水平相关性大.③ 银行、保险和证券服务业在城市群内部差异较大,京津冀城市群、长三角城市群和珠三角城市群金融资源拥有量占到23 个城市群的50%以上,影响和主导着中国金融业发展.     

技术转移视角下中国三大城市群区域一体化发展研究

基于城际间的专利转让数据,从技术转移体系一体化的视角阐释中国三大城市群的区域一体化进程,得出以下结论：①在总体层面和技术供给链层面,长三角、珠三角和京津冀这三大城市群的区域一体化皆未实现,其中长三角城市群正朝着一体化方向发展,大部分城市的技术获取依赖于区内技术转移网络,珠三角城市群一体化程度次之,但朝着一体化相反方向发展,京津冀城市群一体化程度最低,大部分城市的技术获取愈发依赖于外部技术转移网络;②在技术销售链层面,仅长三角城市群实现了区域一体化,以上海为核心的一体化技术转移体系正加速形成,珠三角城市群大部分城市的技术销售愈发依赖于城市群外部,而京津冀城市群则愈发依赖于城市群内部;③三大城市群的技术流动越来越多地跨越边界,区域内技术转移网络越来越无法满足城市群的技术发展需求。     

中国三大城市群生物医药产业的空间组织模式——基于“三维三网”的研究

对城市群而言,产业结构升级和竞争力提升需要以合理有序的产业空间组织模式作为支撑。本文从资金、技术、人脉维度构建城际网络,运用社区挖掘方法分析不同网络社区的内部联系和边界动态,并根据网络权力识别增长极,从城市群内、外双尺度剖析其虹吸-涓滴效应,透视马赛克隐喻下三大城市群生物医药产业的空间组织模式。结果发现：(1)在资金维度,京津冀城市群（京津冀）投资沿“分散化?集聚化?再分散化”演化;长三角城市群（长三角）投资沿“分散化?内部分割?一体化”演化;珠三角城市群（珠三角）投资沿“分散化?高依附性?去依附性”演化。(2)在技术维度,京津冀早期形成了星型拓扑结构,中期北京对周边腹地产生集聚阴影,近期技术一体化水平不断下降;长三角早期技术一体化初显,中期伴随投资的内部分割,技术流也呈现内部分割特征,近期则朝一体化反方向发展;珠三角的技术流始终保持分散化和内部分割特征。(3)在人脉维度,三大城市群均向一体化演进,长三角始终处于领先地位,珠三角次之,京津冀最末。(4)空间组织模式上,京津冀沿“单中心?一主一门户?一主双门户”演化;长三角沿“向心式?离心式?嵌套链式”演化;珠三角则始终为“一主双门户”模...     

“流空间”视角下中国电子商务快递物流网络结构与机理

基于“流空间”理论,利用中国智能物流骨干网大数据构建电子商务快递物流网络,采用复杂网络分析、机器学习算法等,探究电商快递物流网络空间结构特征,分析快递物流要素空间流动规律性,揭示网络形成机理。研究发现：1）城市电商快递物流重要性的空间非均衡特征显著,重要性最高的城市分布于胡线以东四大城市群内部。随机森林结果显示,快递物流外向输出型城市在东南沿海形成“电商快递物流输出带”,澳门和台湾分别以小规模接收京津冀、长三角城市群的快递物流输入为主,香港作为快递物流高平衡区在网络中承担着重要的物流集散功能。2）电商快递物流网络覆盖范围广泛,城市间快递物流线路较为完整,且网络具有小世界效应,要素流动效率较高。网络中的优势流以上海、广州、重庆和北京为核心形成“钻石结构”。3）长三角城市群电商快递物流发展较为均衡;京津冀和成渝城市群对内部核心城市依赖性较强;粤港澳大湾区城市群的网络凝聚力最低,香港、澳门与珠三角9市之间的快递物流联系较为薄弱。4）物流网络形成受城市群发展影响,在信息技术、传统与新型基础设施建设等推动下,网络对距离因素依赖性较弱,快递物流要素主要遵循等级扩散机制。     

网络视角下中国十大城市群区域创新模式研究

从地理开放、区域协同和创新能力3个维度构建理论分析框架,基于网络视角刻画2015年中国十大城市群的区域创新特点,并据此划分城市群的区域创新模式。研究表明,中国十大城市群的区域创新模式存在显著差异。长三角、京津冀和珠三角城市群已具有较好基础,海西城市群缺乏高水平的内部协同,长江中游和成渝城市群过度依赖外部联系,北部湾城市群拥有较明显的核心-边缘内部网络结构,哈长、中原和关中城市群各维度评价均不高,区域创新模式最差。     

中国沿海城市群环境规制效率时空变化及影响因素分析

基于2003~2016年中国沿海三大城市群的面板数据,采用基于非期望产出的超效率SBM模型测度城市群环境规制效率,结合变异系数、基尼系数、空间自相关和广义最小二乘法（GLS）分析城市群环境规制效率空间演变特征,识别环境规制低效运行城市,探究环境规制效率变动的驱动因素。研究表明：① 京津冀城市群注重产业结构调整,环境规制效率上升最为显著;长三角城市群注重末端治理,环境规制效率下降趋势明显;珠三角城市群注重清洁生产技术的引进,环境规制效率明显优于其他两大城市群。② 三大城市群环境规制效率内部差异明显,珠三角城市群最为突出,长三角城市群环境规制下降型城市占比高达38.64%,集中分布在安徽、江苏交界处。③ 珠三角城市群是高环境规制效率空间集聚区,空间溢出效应显著;京津冀、长三角城市群是低环境规制效率空间集聚区,空间溢出效应不显著。④ 经济发展水平、产业结构、市场环境、城镇化水平和对外开放水平是东部沿海城市群环境规制效率变动的影响因素。     

中国三大城市群电子商务快递物流网络空间结构及其形成机制研究

以中国长三角、京津冀、珠三角三大城市群为案例,基于中国智能物流骨干网（China Smart Logistic Network,CSN）关系数据,采用社会网络分析、随机森林分类算法、QAP分析等研究方法,在县区尺度上探索电子商务快递物流网络空间结构特征及其形成机制。研究发现：① 三大城市群电商快递物流网络密度较高,已形成典型的网络式空间结构。其中长三角城市群网络呈圈层蛛网式结构,县区间联系强度以环杭州湾为中心向外围梯度衰减;京津冀城市群网络受制于行政藩篱,形成“北京?天津”双核心网络结构;珠三角城市群网络联系强度自区域外围由弱到强逐渐向珠江口东岸方向变化,形成“穗（广州）?莞（东莞）?深（深圳）”快递物流廊道。② 三大城市群中物流输出型县区多集中在区域中部,依托中心城市向外物流辐散,而物流输入型县区多分散于外围。③ 城市群电商快递物流网络形成主要受人均可支配收入、常住人口和距离等因素影响。研究结果对于丰富城市网络理论,促进城市群快递物流协调发展,提升现代服务业水平和城市群整体竞争力具有重要意义。     

基于抖音粉丝量的中国城市网络关注度空间差异及其影响因素

基于抖音粉丝量数据,运用位序-规模法则、核密度估计、领域划分与模式组合等方法,对中国城市网络关注的空间差异进行分析,并对比了其与传统百度指数的差异。研究发现：① 关注度排名靠前的城市分别是北京、上海、广州、深圳、成都、杭州、重庆、西安、天津、南京等,并形成了长三角、珠三角、京津三大核心集聚区,反映出核心经济发展区的网络优势度。而中西部地区城市的关注度普遍不高,仅在成渝、中原、长江中游等地区形成微弱的集聚中心。② 从位序-规模法则看,拟合曲线偏离理想状态且q值大于1.3,反映出高关注城市在空间上的强影响作用并表现出一定的网络空间集聚效应。从四大分区看,东北和西部地区与整体类似,东部地区的高等级集聚效应进一步强化,而中部则较符合理想形态。③ 从领域划分与地域模式看,北京、上海、广州等高关注城市的核心领域是探店、旅游、美食、街拍、同城,方言、旅游类话题亦有较大的关注。中西部地区核心城市除了在特色美食、探店、街拍与东部地区有些类似外,还表现出房产、地铁等方面的特色,从侧面反映出该区域在城镇化建设、产业转型等方面面临的一些现实问题。从地域模式看,长三角属于多中心网络化,京津冀、珠三角、成渝、长江中游属于双中心点轴状,关中、中原属于单中心放射状,其余城市群则属于单中心或无中心离散状。④ 与百度指数对比看,抖音粉丝量在高水平区的集聚程度高,而在中西部城市群地区的集聚效应不明显。⑤ 从影响因素看,除了与经济发展水平尤其是现代服务业水平、信息化水平、交通物流保障相关外,与城市的创新性、高素质人才或高学历网民的活跃性参与、数字化推广、专业化运营相关性较大。     

基于细分行业的中国城市群金融网络演化

基于微观层面的金融企业空间组织关系数据进行宏观层面的金融业空间格局研究是近年来金融地理研究的一个新方向。基于银行、保险及证券三个主流金融行业在1995年、2005年与2015年3个年份的企业网络数据,采用社会网络分析方法,从空间差异、空间过程和空间相互作用3个层次,对各细分行业下的城市群金融网络演化过程进行研究。结果表明：① 银行与保险业视角下,总部企业分布较为集中,且大多中西部城市群内部金融网络较为稀疏,证券业视角下的总部企业分布最为分散,但更替较为频繁。② 银行与保险业视角下的城市群间高层级金融联系较多,证券业视角下则更多为低层级联系,除京津冀、长三角和珠三角为共同的核心网络节点外,银行业其他核心节点集中在沿海地区,保险业则集中在中西部,证券业则呈现出一定的空间均衡性。③ 三行业视角下的城市群发展差异大小及变动趋势不同,证券业视角下的城市群金融资源吸引力差异最大,而总部经济发展差异则最小。④ 各行业地理集中度、市场集中度及影响各行业发展的关键因素的不同,是导致不同行业视角下城市群金融网络演化格局存在差异的主要原因。     

中国主要城市群新增制造业用地特征及城镇体系耦合分析

为探索中国典型城市群新增制造业用地结构与布局状况、发展及功能分工特征,本文基于中国土地市场网2009-2013年制造业用地出让数据,通过区位熵、耦合分析、相关分析等方法,分析了长三角、珠三角、京津冀、长江中游和成渝5个典型城市群新增制造业用地分布特征以及城镇体系耦合特征差异。结果表明：①各城市群新增制造业用地差异显著。长三角、珠三角城市群新增制造业发展较为均衡;京津冀、长江中游和成渝城市群发展协调性仍有待提升。②新增制造业各行业用地在5个城市群中均呈现出一定的集聚特征,其中原材料等传统产业倾向布局在城市群边缘区及城市低等级区;电子信息产业等新兴产业多集中在核心城市及高等级区。③各城市群内部新增制造业用地市场化机制作用较为充分,地价呈现随等级提升而递增的趋势;城市群核心区市场活跃度较低而骨干区较高。相关结论可为城市群产业布局调整、优化以及制定不同等级区域协调发展战略提供参考。     

2000年以来中国东部四大沿海城市群城市旅游业发展效率的综合测度与时空特征

以城市群地级以上城市为生产单元,采用传统DEA、Bootstrap-DEA纠偏和Malmquist指数模型测算和分析中国东部4 大沿海城市群城市旅游业发展效率与时空特征。结果表明：①由传统DEA模型测度的城市群城市旅游业综合效率及其分解效率值均要高于Bootstrap-DEA纠偏模型测度后的效率值,表明了传统模型测度存在明显高估倾向的问题。② 2000 年以来4 大城市群主要直辖市、省会城市和核心城市旅游业投入资源利用综合水平呈持续良好态势;同时,长三角和珠三角城市旅游业平均投入资源利用综合水平呈无效向良好转变,京津冀和山东半岛城市旅游业则呈无效向中等转变。③ 2000 年以来珠三角和长三角城市旅游业综合效率受纯技术效率的影响程度略强于规模效率,而京津冀和山东半岛城市旅游业则反之。④ 2000年以来4 大城市群大多数城市提高幅度大但趋于下降,珠三角和长三角主要直辖市、省会城市和核心城市全要素生产率变化提高幅度略高于京津冀和山东半岛;同时,珠三角、长三角、京津冀和山东半岛城市旅游业平均全要素生产率提高幅度呈依次下降态势。     

基于城市群尺度的高铁列车与长途汽车网络结构比较

基于城市群尺度,以高铁列车和长途汽车作为2种交通方式代表,结合网络分析方法对比2种方式的联系格局和结构属性等。研究发现：① 高铁列车在城市群之间的运输频次普遍较高,长途汽车的频次主要集中于城市群内部的运输线路;② 各城市群的长途汽车网络已拥有一定规模,网络的成环率、结合度和连接率普遍高于高铁列车网络;③ 2种交通方式在不同城市群的发展差异较大,长三角和珠三角等城市群的2种网络都较为成熟发达,京津冀和成渝等城市群的长途汽车网络连通性明显优于高铁,北部湾等城市群的2种网络都有较大的发展空间;④ 高铁列车网络具有轴线结构特征,长途汽车则呈“核心?边缘”的网络结构,在具体城市群中两种网络结构又具有一定差异性。     

基于POI与NPP/VIIRS灯光数据的城市群边界定量识别

科学识别城市群边界是城市群精明紧凑发展的关键,也是国家空间治理体系与空间治理能力的重要标志。论文以京津冀、长三角和珠三角3大城市群为研究区域,采用NPP/VIIRS(Suomi National Polar-orbiting Partnership / Visible Infrared Imaging Radiometer Suite)夜间灯光影像与POI(Point of Interest)数据,基于密度的曲线阈值法与分形网络演化算法,对3个城市群的实际物理边界和集聚空间范围进行精准识别与空间特征解析。研究结果表明：① 基于POI密度的曲线阈值法与NPP/VIIRS分形网络演化算法识别出城市群边界均小于国家城市群规划的行政边界,识别范围约占规划范围的20.90%~24.40%,识别结果显示3大城市群中长三角城市群发育最好,识别的城市群面积是京津冀和珠三角城市群的2倍左右;② 从POI与NPP/VIIRS灯光数据提取的城市群边界面积非常接近,其中POI数据提取的城市群面积偏大,更大程度上反映的是城市群整体边界轮廓而非内部细节;NPP/VIIRS影像提取的城市群更细碎,能更好地识别城市群聚集中心与关键核心区域,2种方法可以相互比较和验证;③ POI与灯光数据识别的城市群边界叠置分析发现,3大城市群中除了关键核心地带(集聚区)以外,外围还有众多孤立的点状区域(中小城镇),外围的点状区域与城市群集聚中心区空间割裂,一定程度上很难快速有效地接受来自城市群核心区域的辐射带动(涓滴效应)。