在金融化和金融全球化背景下，全球金融网络（Global Financial Network, GFN）成为理解全球金融地理格局及其动态演化的重要理论工具。现有GFN研究大多聚焦于以纽约–伦敦为核心的国际金融中心及其结构，然而对于成功融入GFN中的地方经济体和GFN的等级性和区域性特征缺乏足够关注。本研究以79家泉州企业的境外首次公开募股为例，利用企业间服务和合作联系来刻画区域性的GFN，识别其中关键的地理单元和网络结构，并揭示其形成机制。研究发现：①以传统制造业为主的泉州企业选择前往邻近的区域性金融中心境外上市，这一过程形成了区域性GFN，地方经济体的区位条件和产业特征是理解区域性GFN形成的关键因素。②香港在泉州融入全球金融格局的过程中扮演着至关重要的中介角色，是泉州企业最重要的境外上市目的地，也是为泉州企业境外上市提供服务的金融和商务服务业企业的主要集聚地。

科技企业为现代金融业发展提供技术支持，金融企业通过市场购买技术服务，由此促成了科技企业通过技术溢出与金融企业建立创新联系。本研究依托商业银行向科技企业购买应用于金融科技新业务的技术交易数据，基于技术溢出视角，构建城市金融科技联系网络，运用网络分析方法探讨这一由新业务发展需求推动、产业间相互关联所形成的创新网络的结构及影响因素。研究发现，①中国的金融科技网络已经形成，呈核心–边缘结构且具有小世界属性，技术溢出交易与东部城市密切相关，贵阳是网络西部的核心节点；②网络核心节点的中心性显著，技术溢出能力突出，城市行政等级较高；③三大城市群的金融科技网络各具特色，3类商业银行接受技术溢出的行为倾向亦存在差异；④城市的创新能力、金融环境、经济发展态势、行政等级及交通通达性等均对金融科技网络有影响，但对吸收技术和技术溢出的影响表现不一。技术需求所促成的技术溢出为金融与科技跨行业构建中国城市创新网络提供了现实基础，金融科技网络不仅为解构城市创新网络提供了新素材，也为金融与科技结合后研判拥有大型科技企业的城市的竞争力提出了新命题。

城市个体的规模特征及在关联网络中的功能地位，共同塑造着城市体系发展新格局。基于2005—2022年上市公司异地投资数据构建有向加权城市网络，刻画城市体系网络结构与演进特征，依据城市规模中心性与有向加权转换中心性进行城市等级划分，进一步探析城市经济、人口规模与网络地位的动态互馈效应。结果表明：①城市网络由北京、上海双核驱动逐渐演化为多核联动辐射格局，高强度投资联系逐步占据主导地位；②有向加权转换中心性空间分布的“核心–外围”圈层特征不断显化，大部分城市网络中心性持续提升，节点非对称性显著增强；③“规模–网络”双重维度下将城市划分为5个等级，典型表现为“规模–网络”地位匹配型城市和非匹配型城市2种类型。④城市网络中心性与经济规模具有持续多期的显著正向互馈效应，人口规模变动对网络中心性存在相对长效的单向提升作用，而网络中心性变动对人口规模仅存在短期正向影响。研究结论有助于深化对城市体系结构特征的认识，为优化城市发展战略和促进区域协调发展提供参考。

城际关系有多种类别，其中合作型关系和流动型关系是其中2种主要类型。合作型关系来源于彼此城市功能相似并达到规模效应，或城市间存在功能互补；流动型关系来源于源汇城市间的要素势差。在分析合作与流动关系形成差异的基础上，基于风险投资关系的视角，检验合作网络与流动网络结构与影响因素的差异。研究发现，2种网络关系的发生机制不同导致距离、城市规模组合的差异性影响；但在反映区域经济格局上又体现出一定的相似性，表现出相似的层级结构等。此外，双向加和的流动网络虽然和合作网络较为相似，但单向流动网络可以更真实地揭示流动关系特征。研究区分了合作与流动关系的模式差异，并启示了城市网络研究中区分关系类别的重要性。

城市群是推动跨区域创新要素流动、促进城市间技术溢出的重要纽带，现有文献大多将城市群作为分析边界，忽视了城市群战略实施对城际技术转移的差异化影响。为此，基于2001—2020年中国专利转移数据，分4个时间段对中国19个城市群内部城市、城市群与其周边城市、不同城市群城市之间专利转移的总体特征与时空动态进行分析，并采用双重差分模型，从城市群协调效应、集散效应、联动效应出发，分析城市群战略对不同尺度专利转移的影响。研究发现：19个城市群专利转移网络空间分布整体呈现出“东高西低”的格局，网络空间结构呈现出多中心化和区域化的特征，以北京、上海、广深和成渝为顶点的“菱形结构”逐渐显现，城市群战略促进了同一城市群内部城市、城市群与其周边城市、不同城市群城市之间的专利转移。

从产业链分工视角出发，深入剖析中国数字游戏产业的城市合作网络结构、合作模式、产业链地位和嵌入性演变。结果表明：首先，中国数字游戏产业全国尺度的城市合作网络存在多中心结构，表现出较强的去中心化特性；在全球尺度存在“境外研发出版–国内运营”（模式1）、“国内研发–境外出版运营”（模式2）、“国内出版运营–境外研发”（模式3）3种合作模式。其次，中国城市总体上仍处于全球数字游戏产业链的中低端，在研发和出版环节对美国、日本和欧洲的城市依赖性较大，但随着模式2和模式3的快速崛起，以北京、上海、成都、深圳、厦门等为代表的城市在全球产业链的地位不断提升。再次，中国数字游戏产业在近10 a里大致经历了本地化嵌入减弱、国内跨城联系增强、国际依赖减弱的演变过程，反映了数字创意产业链的去本地化特征和地方−全球再分工过程。本研究助益于城市网络研究与产业链理论的对话与融合。

基于城市间上市公司投资数据构建网络，利用社会网络分析和结构韧性指数等方法对长江中游城市群城市间投资网络结构及韧性状况进行测度与评价研究。结果表明：①长江中游城市群逐步形成以武汉、长沙、南昌为顶点的三角形投资联系骨架，投资网络密度较小但持续提升，各城市在网络中地位差异明显，核心城市的网络控制力不断强化。②投资网络的非均质性和层级性明显，导致在应对可能冲击时具有明显的脆弱性，但网络有均质化、扁平化趋势。③投资网络具有整体较高的匹配韧性，节点之间联系路径倾向于异质化和多样化，企业投资流能够通过交叠的方式增强联系路径的“鲁棒性”。④投资网络的路径传输效率较高且在不断改善，整体网络具备较高的连接韧性。⑤投资网络具备一定的集聚程度，投资联系以核心城市与边缘城市间的单向联系为主，在促进边缘城市获得更多发展机会的同时降低了核心城市的风险负荷，提升了城市投资网络的结构韧性。

以边境国道G219为案例，在线型旅游目的地系统视角启发下，构建了由景观资源、餐饮美食、酒店住宿和自驾服务构成的旅游廊道体验系统。运用空间资源可视分析、网络空间结构分析等方法，探讨旅游廊道资源分布特征及旅游流动过程，并分析了边境国道G219旅游廊道地域差异及影响。结果发现：边境国道G219是典型的线型旅游目的地，具有线路流动性、空间粘滞性、流量集聚性、路径辐射性等特征；节点与流量是表征旅游廊道影响的核心要素，沿边境G219国道自驾游途经的4个省区在旅游资源、地理空间、自驾服务体系等方面存在较大差异；廊道形象是吸引自驾游客移动流量、流程、流速的驱动力，旅游廊道建设应凸显空间性、地方性差异。

本文以2000―2020年物种栖息地和环境数据为基础，运用MaxEnt模型确定栖息地源地，采用电路理论构建生态网络，并利用随机森林模型分析影响因素。结果表明：①2000―2020年源地面积由103.48 km²减少至52.61 km²，下降了49.16%；②在2000―2020年，廊道数量下降了48.15%，廊道总长度下降了47.69%，网络夹点数下降了22.73%，障碍点占廊道长度的比率上升了56.10%，生态网络完整性降低；③2000―2020年α指数下降45.90%，网络连通性降低，β指数下降27.46%，网络逐渐简单化；④生态网络的影响因素结果表明，阻力面的主要影响因素是人口密度、坡度和香农多样性指数，电流的主要影响因素是香农多样性指数、人口密度和景观形状指数。本研究将为皖江流域生态网络的优化管理提供重要参考。