从主体间知识分工联系及其多地理尺度延展出发，基于中国新能源汽车产业供应链交易数据，测算表征知识价值集聚的城域网络外部性和表征知识借用关联的城际网络外部性，剖析网络外部性“点（本地集聚）‒线（跨域生长）‒面（社群联结）”的空间组织和使能条件演化。研究发现：①城域网络外部性能级提升由国家或区域中心城市向专业制造强市递进，空间组织符合区域等级扩散和接触扩散规律，空间集聚呈现时滞化“极化‒涓滴”效应。②地方化经济对城域网络外部性的使能强度渐趋薄弱，城市化经济则先抑后扬；城域网络外部性的本底功能逐渐偏至为外部城市供给商品或服务的能力。③枢纽城市（地区）支撑城际网络外部性的空间架构，跳跃扩散是跨域关联的主要形式，经济等级同配性逐渐强化。④规模借用对城际网络外部性的使能强度先升后降，功能借用的使能强度涌现且增强。⑤社群核心节点较为稳定，虚拟聚集与邻近集聚推动社群梯队的跨域共融，节点联结动因转向以创新协作和认知邻近为主，地域限制减弱。

知识经济时代，城市作为创新活动的核心载体，能否有效地将本地知识创造转化为经济价值，并持续引入新技术以实现技术组合的多样化和高级化，成为衡量其创新活力、发展潜力与城市竞争力的关键。本研究利用2005—2016年中国地级市尺度的面板数据构建多元回归模型，探讨城市本地技术转化能力对新技术进入路径演化的影响机制。研究发现，城市将本地专利知识成功转化为市场产品的能力，会成为新技术进入的关键驱动力，这种本地技术转化能力的积极影响对推动城市突破原有路径，向不相关技术领域实现“蛙跳式”跃迁的作用，要显著强于对相关技术领域的延伸。这种驱动效应表现出异质性，在设备工艺专用性强、子领域技术范式差异大的产业，本地技术转化能力对引入该产业内新技术种类的积极作用可能会被削弱甚至逆转。此外，这种转化能力与外部合作关联、内部技术关联之间存在互动关系，对促进新技术进入的边际贡献会因为认知固化或锁定效应有所下降。本研究为引导城市向更高级与多样化的技术路径演进、培育和强化城市技术转化的内生能力等方面的政策制定提供了实证支撑。

数字科技正快速成为支撑当前和未来区域经济发展的关键动能。本文基于中国工商企业登记大数据和中国城市社会经济数据，采用股权穿透方法获取2000—2021年中国327个城市 165038条数字科技企业投资数据（港澳台数据暂缺），结合加权中心度、优势流、空间结构指数以及二次指派程序（QAP）等指标和方法分析中国数字科技联系网络的空间演化特征和影响因素。研究发现：①从节点演化特征来看，研究期内北京、上海、深圳、广州等城市的数字科技投资影响力和控制力逐渐提升，在数字科技联系网络中占据主导地位，而中西部地区省会城市及少数新兴城市则表现出“后发”态势，且整体上呈现出显著的高−高、低−高集聚特征和核心城市对边缘城市的“虹吸效应”。②从路径演化特征来看，研究期内数字科技投资路径演化由“点状突破”迈向“局部均衡”，且京津冀、长三角、珠三角等地区存在“领头羊”效应，数字科技投资逐渐表现出明显的网络效应与规模效应。③从格局演化特征来看，研究期内数字科技联系网络整体上呈现出极化发展趋势，其中，数字科技本地投资格局由零星的散点分布逐渐演变为局部多点分布的趋势，且具有显著的“胡焕庸线”空间分布特征，而数字科技异地投资规模历经先增强后减弱的演变过程，并主要由经济发达城市或极少数核心城市主导以及在全局上呈现扩散而局部呈现集聚的态势。④从影响因素来看，各影响因素对中国数字科技联系网络空间演化的作用效果存在明显的阶段性特征，诸如经济发展水平依然是影响数字科技联系网络形态的重要因素，而技术创新、信息化水平、产业结构高级化以及金融发展水平等因素作用效果因时而异。

基于2008—2022年珠三角新能源汽车产业创新主体和专利申请数据，运用核密度分析、标准差椭圆及地理探测器等方法揭示其创新空间格局演变及主要影响因素。研究发现：①创新主体以企业为主、高校和研究所为辅，空间上以广州、深圳两大核心区不断向周边地区辐射，呈现出“大扩散，小集聚”的演化趋势。②专利的空间集聚特征显著，呈“多核心−环核群带状连片”空间分布特征。不同产业链环节创新水平存在差异性，产业链中游创新成果占比最大，各环节专利分布呈现单核集聚、双核集聚等多样化特点，依托产业园区在珠三角东岸形成集聚核心区。③创新联系以广州、深圳为总辐射中心，佛山、东莞、珠海为次辐射中心，协同区域内其他城市形成“双核三心多点”空间结构。④从影响因素看，经济发展水平、政府支持力度、交通通达程度、科研投入、资本支持力度对新能源汽车产业创新产生显著正向影响，而工业化水平呈负相关关系。其中，资本支持力度（ 0.8991）、科研投入（ 0.8057）、经济发展水平（0.680 0）、政府支持力度（ 0.5738）是主要的影响因子，且以双因子增强为主。新能源汽车产业是培育新质生产力的重要载体，该研究进一步揭示了珠三角新能源汽车产业的创新空间集聚、联系特征与影响因素，可为其创新资源优化配置、产业链协同创新及高质量发展提供参考。

作为战略性新兴产业，新能源汽车的生产与创新具有复杂而特殊的空间关联性，但现有研究对此探讨仍显不足。本文以中国重要的新能源汽车生产基地——常州市为案例，结合协同区位商测度与实地调研访谈，从空间关联视角探讨了新能源汽车产业生产与创新的空间分布、协同集聚及演化路径。研究发现，常州市新能源汽车产业链不同环节生产与创新的协同集聚存在显著差异，核心零部件环节（如动力电池）呈现生产与创新的深度协同集聚；而整车制造与外围零部件环节则表现为生产主导型集聚，反映出产业链内部功能分工与结构性差异。由此在常州市局部区域演化出3种典型格局：以零部件制造为主的低附加值生产集聚、以整车制造为引领的生产链式集聚、以动力电池为引领的生产−创新协同集聚。其中，中心城区与溧阳−金坛分别呈现弱协同、强协同的空间分化，前者以整车制造为核心，通过企业间经验反馈与工艺改进形成隐性协同，后者则依托动力电池龙头企业的本地嵌入与创新平台建设，实现由外引生产向内生创新发展，并构建起企业主导、产研一体、供应链协作的协同体系。研究表明，生产与创新协同集聚不仅依赖于地理邻近性，还受主导环节技术特性、企业组织结构及制度供给等多重因素影响，由此提出促进地方产业生产与创新协同发展的政策建议。

基于2000—2020年中国高技能人才和普通劳动力的省际迁移数据，运用网络莫兰指数和复杂网络分析方法探讨不同类型劳动力迁移的网络特征和时空演化。研究发现：①研究期内东部经济发达地区始终是两类劳动力的主要迁入地，尽管两类劳动力在空间分布上表现出不平衡特征，但这种特征从2010年起逐渐呈现减弱趋势；②两类劳动力迁移网络均展现出显著的空间集聚效应，其中高技能人才迁移网络的集聚性先增强后减弱，普通劳动力迁移网络则呈现先减后增再减的趋势；③两类劳动力迁移网络均呈现“小世界”特征，与高技能人才迁移网络相比，普通劳动力迁移网络“小世界”特征随时间推移加强，且迁移网络间的连接更紧密；④两类劳动力迁移网络受到地理邻近性和路径依赖的影响，其中高技能人才迁移受地理距离的限制较小。研究丰富了人口地理学中对异质性技能劳动力迁移网络演化机制的认识，拓展了既有研究的时间维度，为优化区域人才治理政策和促进劳动力资源高效配置提供了决策支持。