Scientia Geographica Sinica  2015 , 35 (11): 1372-1380

Orginal Article

网络消费时空演变及区域联系特征研究——以京东商城为例

席广亮12, 甄峰34, 张敏34, 尹罡1, 蒋金亮1

1.南京大学地理与海洋科学学院,江苏 南京 210093
2.巴黎高科电信学院社会经济系,法国 巴黎75013
3.南京大学建筑与城市规划学院,江苏 南京 210093
4.南京大学人文地理研究中心,江苏 南京 210093

Spatio-temporal Evolution and Regional Connection of Online Consumption: A Case Study on Jingdong Mall

XI Guang-liang12, ZHEN Feng34, ZHANG Min34, YIN Gang1, JIANG Jin-liang1

1.School of Geographic and Oceanographic Sciences,Nanjing Univiersity, Nanjing, Jiangsu 210093,China
2.Economics and Social Sciences,TelecomParistech,Paris 75013, France
3.School of Architecture and Urban Planning, Nanjing University, Nanjing, Jiangsu 210093, China
4.Research Center of Human Geography, Nanjing University, Nanjing, Jiangsu 210093, China

中图分类号:  K902

文献标识码:  A

文章编号:  1000-0690(2015)11-1372-09

通讯作者:  甄 峰,教授。E-mail:zhenfeng@nju.edu.cn

收稿日期: 2014-01-20

修回日期:  2014-03-4

网络出版日期:  2015-11-20

版权声明:  2015 《地理科学》编辑部 本文是开放获取期刊文献,在以下情况下可以自由使用:学术研究、学术交流、科研教学等,但不允许用于商业目的.

基金资助:  国家自然科学基金项目(41371150、40971094)、江苏高校哲学社会科学研究重点项目(2011ZDIXM002)、江苏省研究生创新工程项目(CXZZ12_0040)资助

作者简介:

作者简介:席广亮(1985-),男,甘肃庆阳人,博士研究生,研究方向为信息时代城市空间结构。E-mail:xigl022@163.com

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摘要

网络消费发展为区域经济增长带动新的动力,对网络消费的时空演变和区域联系特征研究,有助于深入的理解网络消费市场的空间组织关系。采用京东商城网上购物评论的用户信息数据,来研究网络消费时空演变趋势及网络消费区域联系特征。选取网络消费数量、万人网络消费人数、变异系数、Theil指数等指标,分析网络消费的发展过程和区域差异,结果表明网络消费增长早期较为缓慢,从2007年开始进入加速阶段,网络消费增长呈现东部高、中西部低的特征,并且东中西三大地带内发展差异显著。通过空间联系强度分析发现,中西部地区网络消费空间联系强度低于东部地区,但区域空间联系网络由不均衡逐渐向均衡状态转变。同时,研究表明网上零售企业的物流配送等要素布局对网络消费的区域联系具有显著影响。

关键词: 网络消费 ; 时空演变 ; 区域联系 ; 影响因素 ; 京东商城

Abstract

With the development of Internet and information technologies, the e-commerce economics has raised sharply in China, which drives online consumption increasing rapidly. Online consumption gradually becomes the new growth force of regional economics. Regarding the backgrounds supporting the economic and social development are not same in different regions, so the developments of online consumption are different with different regions. The online shopping consumer of Jingdong mall is taken as example in this article, to research its tempo-spatial evolution tendency and regional connection of online consumption, so as to provide some theoretical and practical evidences for the distribution of online shopping enterprises. The indices of the total number of online consumer, the number of online consumer per 10 000 people, coefficient of variation and the Theil coefficient are adopted to analyze the evolution tendency of online consumption in different regions. With the data of online consumer, we tried to explain the spatial and temporal distribution of online consumption as well as the evolutional regulation. The results show that the increasing of online consumption can be divided into two different stages: the online consumption increased slowly in the first stage (from 2003 to 2007), but the spatial differences of online consumption between different provinces increased in this stage. In the second stage (from 2007 to 2011) the online consumption grew rapidly, but the spatial differences began to decrease. The analysis with the “three belts” revealed that the growth of online consumption in Eastern China was faster than that in Central and Western China. The results of the model of regional connection intensity indicated that the intensities of spatial connection of online consumption in Western and Central China are obviously weaken than that in Eastern China, but the network of regional connection became balance from imbalance. More attention should be paid on the online consumption and regional connection in Western China. Several indices, such as economic development, residential income, the level of urbanization, social consumption, the level of informatization as well as the operation and logistics distribution of e-commerce enterprise, are adopted to analyze the influencing mechanisms of online consumption. Residential income is the leading factor which decides the online consumption difference between different regions. With the continual development of online consumption, the level of informatization becomes the key factor which influences the regional online consumption. Meanwhile, the distribution of self-built logistics system determinates the network structure of online consumption connection between regions. The research on the overall development evolution tendency and regional connection of online consumption can help to understand the relationship between the online consumption and the physical consumption in different regions, which could provide certain guide for the local development of online retailer enterprise and social consumption development.

Keywords: online consumption ; spatio-temporal evolution ; regional connection ; influencing factors ; Jingdong Malll

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席广亮, 甄峰, 张敏, 尹罡, 蒋金亮. 网络消费时空演变及区域联系特征研究——以京东商城为例[J]. , 2015, 35(11): 1372-1380 https://doi.org/

XI Guang-liang, ZHEN Feng, ZHANG Min, YIN Gang, JIANG Jin-liang. Spatio-temporal Evolution and Regional Connection of Online Consumption: A Case Study on Jingdong Mall[J]. Scientia Geographica Sinica, 2015, 35(11): 1372-1380 https://doi.org/

伴随着B2C、C2C等电子商务模式的兴起,带动了网络购物、团购等多种网络消费形式的快速发展。根据中国互联网络信息中心《第31次中国互联网络发展状况统计报告》显示,截至2012年12月底,中国网络购物用户规模达到2.43亿人,使用网上支付的用户规模达到2.21亿[1],网络购物逐渐成为社会消费的重要方式。

网上零售和网络消费的出现为消费经济发展带来新的动力。但由于不同地域经济发展水平、居民收入状况以及互联网、信息技术发展的差异,网络消费的供给和需求在地域上存在差异,并对信息时代地域经济发展产生不同的影响。网络消费的空间布局、相互作用与实体消费明显不同。对网络消费的时空演变和区域联系特征进行研究,有助于深入理解网络消费的地域组织关系,为优化网络消费资源配置提供指导。

国内外学者对网络消费时空特征进行了大量研究。结合网上零售企业分布,分析不同类型网络店铺的分布倾向和空间差异[2~4],分析企业商品生产与销售信息网络的地理空间分布和影响机制[5~7]。从微观视角,分析大城市网络店铺的空间集聚及最优区位选择[8]。网络消费作为新的活动形式,其空间分布呈现新的特征,并对经济活动空间和居民出行产生影响[9]。通过居民网上购物行为的时空特征分析[10~14],有助于从个体行为的视角探索网络消费的空间组织,揭示网络消费个体需求的空间分布规律及其与个体行为的关系。

网络店铺以及网上购物等新型商业运行模式的快速发展,加速消费者、经营者和商业设施摆脱空间距离的约束,从而形成虚拟商业空间[15],在电子商务交易中,时间代替空间成为反映买卖双方空间关系的真实“距离”[16]。O’ Brien最早基于信息技术发展提出“地理消亡”的观点,认为地理因素不再是影响商业空间的决定性因素[17],这使得网络消费的空间联系和作用方式呈现新的特征。网络消费改变着传统消费的空间组织,国内外学者将网络消费对实体消费空间的影响概括为替代、修正、产生和中立4种类型[18~20],短期内网络购物部分替代实体购物空间,长期对实体购物影响不大[21~24]

综上所述,目前网络消费空间研究主要集中在网上零售企业布局、消费行为等方面,而宏观尺度的网络消费空间组织及其区域关系研究相对不足。京东商城是中国最大的自主销售型B2C网上购物平台,2012年活跃用户数达到2 930万人,占全国B2C购物网站交易市场份额的19.6%[25],本文以京东商城的网上购物用户数据为基础,从消费者的视角研究网络消费的时空演变和区域联系特征。

1 数据来源与方法

1.1 数据来源

本文研究数据主要分2部分:① 京东商城用户评论的API数据。数据采集时间为2012年5~6月,获取京东商城网站所有商品评论的用户信息,包括用户注册时间、地点等,共获取145万条用户信息。以用户注册地来反映不同省域的网络消费数量,以用户注册时间来反映网络消费数量的时间变化。通过网站信息获取京东商城物流配送中心、物流配送范围等数据。② 社会经济数据。通过2004~2012年《中国统计年鉴》[26]采集全国分省市的社会经济指标数据。本研究选择31个省市区(不包括港澳台地区)作为主要的研究区域。

1.2 研究方法

1) 空间差异测度方法。采用变异系数和泰尔指数分析网络消费省际差异的演变趋势,以及东、中、西三大地带间和地带内网络消费的差异性。计算公式如下:

Cv=1xi=1n(xi-x̅)n-1×100%(1)

T=1ni=1nxix̅logxix̅(2)

式中:Cv为变异系数,T为泰尔指数; x̅为不同区域网络消费数量的平均值;n为研究区域的个数;xi为各研究单元的网络消费数量。

2) 空间联系强度模型。通过引力模型来测算网络消费的区域空间关系。公式为:

Tij=PiPj/(Dij)b (3)

式中,Tiji,j区域间网络消费的相互作用量;Diji,j区域间距离;Pi,Pj分别为i,j区域的网络消费规模;b为距离摩擦系数。

网络消费空间联系主要受物流配送时间影响,时间距离对网络消费空间联系具有决定性作用。本研究将区域间的空间距离转化为时间距离。b的取值受交通运输线网和区域交通方式结构等因素制约,其值可在0.5~3变化。在参考相关研究[27~29]基础上,本文取b=2。

通过公式(3)得到区域网络消费空间联系强度数据,进而求得各区域的最大网络消费空间联系强度。联系强度越大,代表区域间网络消费的吸引力越强。

Tmaxi=max(Tij) (j=1,2,……n) (4)

式中,Tmaxi表示i区域的最大联系强度,Tij表示区域i与其它区域的联系强度。

2 网络消费的时空演变及区域空间关系

2.1 网络消费整体演进特征

2003~2011年京东商城网络消费的整体演进呈现以下主要特征:

1) 网络消费的增长呈现阶段性特征。2003~2011年网络消费的变化趋势呈现2个明显的阶段(图1a),初始发展阶段(2003~2007年)网络消费数量和万人网络消费数量增长较为缓慢;进入2008年后,则呈现出快速增长的发展趋势。这与近年来全国网上购物市场的发展趋势相吻合。

2) 网络消费省际差异呈现逐步扩大后减小的特征。尽管变异系数和泰尔指数的演变轨迹有所差异,但两者的总体变化趋势保持一致,均呈现倒“U”形特征(图1b)。2003~2007年变异系数和泰尔指数均呈现明显的上升趋势,网络消费的省际差异逐步增大。2007~2011年变异系数和泰尔指数呈现明显下降趋势,网络消费的省际差异则逐步缩小。

3) 网络消费发展呈现出明显的空间集聚及区域分异特征。2006年和2011年网络消费数量较高的省主要集中在沿海地区,北京、山东、江苏、浙江、广东的网络消费规模最高(图2)。而西部地区网络消费集聚程度较低。2006年万人网络消费人数最高的区域主要集中在北京、江苏、浙江、福建、广东等地,而中西部的空间差异性较大。2011年万人网络消费人数的空间差异性更加明显,北京、四川、江苏、浙江、广东成为万人网络消费人数最高的省市,而中、西部地区部分省市相对较低,并与周边省份存在较大差异。

图1   2003~2011年网络消费的演进趋势

Fig.1   The evolutional tendency of online consumption (2003-2011)

图2   2006年和2011年网络消费的空间分布格局

Fig.2   The spatial distribution patterns of online consumption in 2006 and 2011

4) 各省市网络消费数量和万人网络消费人数年均增长率呈现差异性特征(图3)。2003~2011年各省网络消费数量和万人网络消费人数均保持了较高的增长速度,年均增长率均超过了100%,同时不同省份网络消费数量和万人网络消费人数的平均增长率变化较为相似(图3)。其中,四川、吉林、海南、陕西、广东等省增长率较高,而湖南、贵州、新疆等省增长率较低,不同省份之间存在较大的差异。

图3   2003~2011年各省网络消费年均增长率

Fig.3   The average growth rates of online consumption within different provinces (2003-2011)

2.2 网络消费的区域差异特征

为了更深入的刻画京东商城网络消费增长的时空特征,进一步从东中西三大地带来衡量网络消费发展的区域性特征。采用泰尔指数和变异系数衡量地带间的差异性特征。同时,泰尔指数可以将总体差异进一步分解为组内、组间差异,从而更加深入的研究区域内部差异的优势[30]

1) 三大地带网络消费增长呈现东部高、中西部低的特征。从网络消费数量来看(图4),东部地区网络消费数量远远大于中西部地区,而中部和西部的网络消费数量大致相当,尤其是从2007年开始东部网络消费数量急剧增加。从每万人网络消费人数来看,东部地区发展水平较高,而中西部地区较低,并且2007年之后,西部地区的发展水平逐渐超过中部地区。

2) 地带间网络消费发展的空间差异呈现倒“U”型变化特征,呈扩大后减小的发展趋势。变异系数和泰尔指数呈现相似的变动趋势,2003~2007年地带间网络消费差异不断扩大,2007~2011年地带间网络消费的差异逐步缩小(图5a)。从三大地带内网络消费数量的泰尔指数变化趋势来看,2003~2007年间东、中、西三条曲线的间距逐步扩大,2007~2011年间曲线之间间距在逐步缩小(图5b),地带差异主要表现在东部与中西部的巨大差异,而中部和西部地带之间的差异相对较小。

3) 地带内网络消费表现出明显的空间差异。从地带内差距来看,各地带内省际差距的变化趋势存在一定差异,东部地带内省域网络消费空间差异呈现倒“U”型变化趋势,而中、西部地带内网络消费差异变化趋势较为平缓(图5b)。三大地带内网络消费发展的空间差异大小不同,东部地带内部省域网络消费的空间差异明显高于中西部地带。

图4   2003~2011年全国及三大地带网络消费的演进趋势

Fig.4   The evolutional tendencies of online consumption in the whole China and the three zones (2003-2011)

图5   2003~2011年地带间(a)及地带内(b)网络消费发展的空间差异

Fig.5   The spatial differences of online consumption between zones(a) and in the zone(b) (2003-2011)

2.3 网络消费的区域空间关系

京东商城自配物流体系主要通过公路交通运输方式配送,各省之间主要通过省会城市联系,本研究根据2006年和2011年《中国公路交通电子地图》获取省会城市之间的最短公路交通距离,结合《中华人民共和国道路技术标准》[31]对不同类型公路行车速度规定,将空间距离换算为时间距离。在此基础上,根据式(3)和(4)计算得到2006年和2011年网络消费联系网络和网络消费联系最大引力线(图6)。

1) 网络消费区域联系特征。从2006年网络消费的区域联系网络来看,东部地区网络联系强度整体上大于中西部地区,京津地区、长三角地区是网络消费联系的核心区域,广东、湖南、湖北在网络中的地位也较为突出。2011年东部地区的网络联系功能进一步强化,北京、上海、广东、江苏的网络核心带动作用十分明显;同时,中西部省市的网络联系等级不断提升,四川、湖北、陕西的网络联系作用更加明显。网络消费的区域联系网络与网络社会空间、经济要素等网络具有相似的特征[32~35],随着网络消费的持续增长,网络消费的区域联系由早期空间不均衡逐渐向均衡网络转变。

2) 网络消费的区域最大引力线特征。从网络消费的区域联系最大引力线来看(图7),2006年北京网络消费的区域联系最大引力线联结次数最多,共15次,覆盖东北、华东、西北以及河南、西藏等区域。其次为上海,共联结10次,主要覆盖华东、中南以及西南等区域。广东和江苏各联结3次。2011年北京的网络消费联系最大引力线仍为最多,共16次,上海的联结次数降为5次,广东、江苏、四川等区域联结次数则位列北京和上海之后。从网络消费的最大引力线变化来看,北京网络消费的引力线联结格局较为稳定,联结的区域约覆盖全国一半地区。上海网络消费的联结次数则明显减少,主要空间联结由南方地区大部分省市压缩到华东和华南地区。广东的网络消费联结地位得到加强,四川则成为新的网络消费联结节点。整体上,网络消费的区域联系由东部地区主导向中西部地区扩散,但中部及西北地区的网络消费仍然接受沿海地区的辐射。

图6   2006年和2011年网络消费的区域联系强度

Fig.6   The intensity of regional connection of online consumption in 2006 and 2011

图7   2006年和2011年网络消费区域联系最大引力线

Fig.7   The largest attraction linkages of online consumption regional connection in 2006 and 2011

3 网络消费发展的影响因素

网络消费发展受经济、人口和社会、信息技术以及电子商务企业运营和布局等影响,对这些影响因素的分析,有助于更深入的理解网络消费的发展趋势。

3.1 网络消费增长的影响因素

为分析网络消费变化的影响因素,选择人均GDP(X1)、城镇居民可支配收入(X2)、人均社会消费品零售总额(X3)、百人互联网用户数(X4)和城镇化率(X5)等指标,与2003~2011年全国万人网络消费人数(Y)分别进行相关分析,结果表明所选指标与万人网络消费人数之间存在显著的正相关关系(表1),其显著性水平值均小于0.01。

人均社会消费品零售总额、百人互联网用户数与万人网络消费人数的相关系数较高,分别为0.947和0.959,表明整体社会消费能力和互联网普及程度对网络消费发展起着重要作用。互联网用户数是衡量信息化水平的重要指标,全国百人互联网上网人数由2003年的6.15增长到2011年的38.08,是网络消费快速发展的重要技术支撑。人均GDP、城镇居民可支配收入与万人网络消费人数的相关系数分别为0.925和0.923,这说明经济发展水平、居民收入水平对网络消费发展具有显著的促进作用。城镇化率与万人网络消费人数的相关系数为0.894,并且通过显著性检验,表明城镇化水平对网络消费具有一定影响。由此可见,网络消费增长与经济发展、居民收入、社会消费、信息化等均有着密切的关系。

表1   全国万人网络消费人数影响因素的相关分析结果

Table 1   The correlation analysis results of the influencing factors for the number of online consumption per 10 000 people

相关分析结果X1X2X3X4X5
回归系数(R0.9250.9230.9470.9590.894
显著性水平值0.0000.0000.0000.0000.001

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3.2 省际网络消费差异的影响因素

为了进一步确定以上因素对地区网络消费及其变化的影响程度,以省市区为空间分析单元,分别对2006年和2011年2个年份建立回归模型。选择万人网络消费人数(Y)作为因变量,来反映省际网络消费发展差异。以人均GDP(X1)、城镇居民可支配收入(X2)、人均社会消费品零售总额(X3)、百人互联网用户数(X4)和城镇化率(X5)作为解释变量。建立多元回归方程为:

Y=b0 + b1X1 + b2X2 + b3X3 + b4X4 + b5X5 + ε (5)

式中:Y为因变量估计值,b0为常数项,b1b2b3b4b5分别为X1X2X3X4X5的偏回归系数,ε为随机扰动项。为避免解释变量之间的共线性问题,在SPSS中采用多元逐步回归分析方法,得到模型中各个解释变量的参数,形成最优回归分析模型(表2)。

表2   省际网络消费差异影响因素的逐步回归分析结果

Table 2   The stepwise regression analysis results of the influencing factors between provinces

年份模型FR2
2006Y2006=-46.978+4.762X2155.30.843
2011Y2011=-30.82+2.846X2+1.194X449.30.779

注:模型均通过0.01显著性检验。

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回归分析结果可知,2006年和2011年2个回归模型中,F值均在0.000的水平上具有显著性,R2均大于0.77,说明模型具有统计学意义。结果表明城镇居民可支配收入(X2)在2个年份均表现出高度的显著性,并且Beta系数最大,居民收入水平是决定省域网络消费的主导因素。2006年,城镇居民可支配收入是影响省际网络消费差异的主导因素,城镇居民可支配收入较高的地区,其万人网络消费人数也相对较高。2011年除城镇居民可支配收入(X2)外,百人互联网用户数(X4)对省域网络消费差异的影响较大,Beta系数为0.323。在网络消费深入发展阶段,居民收入水平和信息化水平成为省域网络消费发展的主导因素。

3.3 电子商务企业布局对网络消费联系的影响

电子商务企业的空间布局对不同地域网络消费发展具有决定性的作用,尤其是物流的配送范围、时间和布局体系等对网络消费影响较大。京东商城具有自己的物流系统,已在50个城市建立了配送体系(图8)。京东商城自建物流体系分为一级物流中心、二级物流中心和城市配送站3个等级。一级物流中心所在的北京、上海、广东、四川省、湖北省以及物流配送站分布密集的江苏、浙江,其网络消费发展水平较高,也是网络消费空间联系最强的区域。不同区域的商品配送时间差异,影响了居民网上购物的选择,进而对不同区域网络消费发展和空间联系产生影响。

图8   京东商城自建物流体系

Fig.8   the locations of self-built logistic system of Jingdong Mall

4 结论与讨论

从时空演变趋势来看,京东商城网络消费增长呈现阶段性特征。2003~2007年网络消费增加较为缓慢,但网络消费的省际差异不断扩大;2007~2011年网络消费进入快速增长阶段,省际网络消费的空间差异则开始减小。三大地带网络消费增长呈现东部高、中西部低的特征,网络消费发展水平的空间差异主要表现为地带内的空间差异。东部地区的网络消费联系强度整体上高于中西部地区,但随着网络消费的持续增长,网络消费联系网络由不均衡转向均衡发展,中西部地区的网络消费空间联系有待进一步提升。

网络消费与国民经济发展、居民收入、社会消费和信息化等要素有着密切关系,尤其是社会消费和信息化发展对网络消费具有显著影响。居民收入水平是不同区域网络消费差异的主导因素,在网络消费深入发展阶段,信息化水平也逐渐成为影响网络消费的关键因素。电子商务企业的自建物流配送体系布局在很大程度上决定了网络消费区域联系的网络结构。

通过京东商城的消费者数量来研究网络消费的空间特征,与实际的网络消费市场空间特征存在一定差异。同时,网络消费除消费者所表现的需求差异特征之外,还与网上零售企业布局、经济效益、网上购物的市场认可度等供给要素密切相关。由于数据获取方式和篇幅所限,本文对上述问题讨论不足,将在今后的研究中予以探索。

The authors have declared that no competing interests exist.


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电子商铺及其分布是信息时代下区域内部特殊经济活动的空间表现形式,对其进行空间分析对促进国内电子商务的均衡快速发展具有重要意义。以淘宝网为例,利用变异系数、标准差、电子商铺指数等多项指标分析淘宝网上电子商铺的空间分布特征。结果表明:①电子商铺分布广,具有等级扩散后的分布特征;②自东向西,电子商铺分布呈现递减趋势;③不同尺度空间内部电子商铺分布表现出明显的集聚特征。最后就不同集聚区域电子商务的未来发展提出相应发展建议。
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近年来,随着网络的普及、公众对网络购物认识程度的提高、物流业和经济环境的支持,以淘宝网为代表的C2C电子商务在中国呈现出迅猛发展的态势.本研究基于中国最大的C2C电子商务网站——淘宝网的数据,以中国大陆354 个地级城市为研究对象,利用GIS工具和空间计量经济学中的四分位分布、Cartogram 分布、Moran’sI 指数等方法,对淘宝网的网络店铺进行地理分布的实证研究.研究结果表明,中国的C2C电子商务发展和当地的经济发达程度非常相关.经济发展程度越高、物流业越发达的地区,其C2C淘宝网店数量越多.淘宝店铺的数量分布呈现出自东部沿海向内陆地区明显的梯度降低趋势.东部地区,尤其是以上海和杭州为核心的长江三角洲、以广州和深圳为核心的珠江三角洲地区,C2C网络店铺数量众多,网络购物经济非常发达.西部地区除了若干地区的省会城市之外,大部分地区的C2C电子商务均处于非常落后的状态.对354 个城市的空间自相关分析结果表明,中国的C2C电子商务发展存在着非常显著的、正的空间自相关性.即使是考虑人均指标,发展的空间集聚程度仍然非常之高.
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ABSTRACT The spread of computers and the sophistication of information networks connecting computers have produced a reduction in the time required for information exchange and the labor intensity of the distribution system. Moreover, the majority of transactions in the distribution system are regulated by lead time. For these reasons, reducing the time required for information exchange, i.e. reducing time/distance, has great spatial significance and may necessitate a change in base positioning. The factors affecting change in base positioning are delivery costs and inventory costs. Therefore, factories and distribution bases basically become concentrated.
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信息时代的企业区位研究

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信息化对传统经济地理学的许多理论和概念提出了新的挑战.其中,尤其值得关注的是信息化对传统区位理论提出的挑战以及赋予其的新活力.本文首先分析信息技术广泛应用对企业区位因子的影响,然后深入探讨信息技术对企业区位产生影响的机制,最后通过美特斯邦威案例进行验证.研究表明,信息化逐渐成为企业区位选择的核心因素之一;同时,信息化也对其他区位因子产生重要影响,主要表现为促进传统物质区位因子的弱化以及带来新区位因子作用的不断突显.在信息技术驱动的企业区位再选择的过程中,“时间成本”是决定新区位的核心机制.
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网上零售企业的空间组织研究——以“当当网”为例

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零售商业活动及其空间组织历来是城市和经济地理学研究的重要主题之一。伴随着新的信息和通信技术的应用和普及,一种新的商业业态——网上购物,正在被越来越多的商家和消费者所接受。这一趋势对零售业的价值链、商业模式以及空间组织均产生了不可忽视的影响。本文试图通过对国内主要的电子商务企业之一"当当网"的研究,初步探讨网上零售企业的空间组织及其影响因素。研究表明,地理因素和地理过程是网上零售业发展中值得关注的层面。首先,与已往的技术创新一样,在电子商务条件下,零售企业的扩张在中国仍然遵循等级式的路径。其次,信息基础设施、物流配送和支付手段的完善程度决定了该地区网上零售业的发展水平,而这些条件最终取决于经济发展水平。最后,在宏观层面上,网上零售企业的空间组织和扩展与传统零售企业的差异并不显著,并仍受到地理因素的制约。
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基于邻域设施的中国大城市网络店铺的区位取向——以上海、深圳、天津、北京四城市为例

[J].地理学报,2011,66(6):813~820.

https://doi.org/10.11821/xb201106010      URL      Magsci      [本文引用: 1]      摘要

采用一套基于邻域设施的模糊区 位取向方法和模糊多属性决策方法,针对中国北京、上海、深圳、天津4城市淘宝网站6大商品类别网络店铺的空间集聚情况,通过其所属的完全、重叠、过渡和不 完全4种区位类型,揭示区位取向的倾向性特征和信息时代区位影响因素的变化,并进一步探讨区位取向明显的数码类别商品的网络店铺的最优区位地选择。形成如 下认识:①不同商品类别情况下区位取向有很大不同,分散与集聚共同存在。集聚只发生在贵重商品如数码类别商品的网络店铺上,其仍依赖于传统邻域设施;而绝 大多数普通商品则相反,几乎不存在重叠区位的布局,已经表现出一种不再遵循传统区位地理论的新的区位取向规律。②不同商业模式下区位取向不同,c2c电子 商务对其影响更趋向于不同于传统的区位选择,表明c2c电子商务是网络店铺区位取向影响因素变化的基础。除了旧有的传输网络、货源供给、市场集聚因素外, 技术劳动力因素、信任因素渐成主流。③利用三角模糊数能计算出基于邻域设施集聚的、区位取向明显的数码类别商品网络店铺的最优区位。选择最优区位是从重叠 区位向完全区位过渡的。④在电子时代传统的区位理论将得到一定补充或纠正才能全面正确地解释电子服务网点的区位现象。
[9] 甄峰,翟青,陈刚,.

信息时代移动社会理论构建与城市地理空间

[J].地理研究,2012,31(2):197~206.

https://doi.org/10.11821/yj2012020001      URL      Magsci      [本文引用: 1]      摘要

以信息技术进步为核心的信息革命已经成为推动国家、区域与城市社会经济发展及其快速转型的重要动力,并持久、深刻地冲击和改变着工业革命以来人类对社会经济及其空间结构形成的固有认识。当前,移动通信技术的进步及其应用,与高速铁路的加快建设、城市区域化的加速和智慧城市的建设一起,正将世界带入一个全新的移动信息时代。由于时间和空间概念的重新定义,全新时空观的出现,使得以空间问题为核心内容的城市地理学面临着根本性的变革。在移动信息技术的支撑下,城市地理学的研究范式、方法和内容都开始发生巨大的变化,传统的理论框架已逐渐不能满足当前研究的需要。本文重点分析了移动信息技术影响下的地理空间与网络信息空间的变化,提出了基于移动信息技术的移动社会理论框架。进而对移动信息时代城市地理学的研究方法、研究重点进行了探讨,希望运用城市地理学的研究更好地服务于移动信息时代的城市与区域的发展、规划与管治。
[10] 孙智群,柴彦威,王冬根.

深圳市民网上购物行为的空间特征

[J].城市发展研究,2009,16(6):106~112.

https://doi.org/10.3969/j.issn.1006-3862.2009.06.019      URL      [本文引用: 1]      摘要

网上购物行为的快速发展正在改 变着传统的商店购物行为与居民日常生活空间以及城市空间结构转型,深圳市已成为网上购物行为最为活跃的中国城市之一。以深圳市民网上购物行为问卷调查的第 一手资料为基础,通过不同调查区之间网上购物行为的频率、花费、目的等的比较,研究中国大城市居民网上购物行为的空间特征。调查显示,网上购物行为处于起 步阶段,购买频率和花费不高,但经常购买的商品种类差异明显,居民对网上购物的接受度很高;购物花费、非目标商品购买量与城市实体商业中心的相关性明显, 居民网上购物活跃度与距离商业中心的远近有关,购物花费空间差异明显,商业中心内调查区的非目标商品购买较多,一定程度上体现了虚拟空间与实体空间之间的 联系。
[11] Farag S.

E-shopping and its interactions with in-store shopping [D].

Utrecht: Utrecht University,2006.

[12] 席广亮,甄峰,汪侠,.

南京市居民网络消费的影响因素及空间特征研究

[J].地理研究,2014, 33(2):284~295.

https://doi.org/10.11821/dlyj201402008      URL      Magsci      摘要

在互联网络和信息技术的影响下,网上购物、团购等基于电子商务平台的网络消费方式得到极大发展,网络消费逐渐成为城市居民消费选择的重要方式,网络消费市场得到了较快的发展。同时,由于居民社会阶层的差别及相应居住空间的分异,导致网络消费呈现出不同的空间特征,并且对实体空间产生不同程度的影响。通过对南京居民网络消费情况的问卷调查,分析个人社会经济属性、住房状况、交通方式以及移动网络使用等体现居民社会阶层状况的要素对居民网络消费选择的影响,进而分析居民网络消费的空间分布特征,研究城市不同空间的网络消费构成和网络消费商品类型特征,在此基础上分析不同空间网络消费对交通出行和实体商业空间结构的影响程度。
[13] 刘学,甄峰,张敏,.

网上购物对个人出行与城市零售空间影响的研究进展及启示

[J].地理科学进展,2015,34(1):48~54.

https://doi.org/10.11820/dlkxjz.2015.01.006      URL      Magsci      摘要

随着互联网的快速发展和普及,网上购物因其巨大的经济潜力已经成为ICT应用的核心领域之一。网上购物指的是通过互联网搜索或购买商品和服务的活动,网上购物作为一种新的购物渠道和媒介,与城市传统零售业在竞争的同时又相互补充,重新塑造人们的购物行为和零售业运行模式,进而改变着城市传统零售业布局和土地利用格局。本文重点梳理国内外近20年来地理学界关于网上购物、出行和城市零售空间的研究内容。网上购物和出行的关系包括替代、补充、修正、中立4个方面。网上购物对城市零售空间的影响包括:1扩大化和碎片化活动空间;2不同等级零售空间受网购影响差异显著,向虚实融合的零售空间转化;3线上线下零售活动向与其他空间渗透和融合,促进传统零售空间转型。研究结论可为消费者出行优化和城市传统零售业发展转型提供借鉴。
[14] Cao X Y.

The relationships between e- shopping and store shopping in the shopping process of search goods

[J]. Transportation Research Part A, 2012,46(7): 993-1002.

https://doi.org/10.1016/j.tra.2012.04.007      URL      [本文引用: 1]      摘要

Internet facilitates hybrid shopping processes by enabling consumers to acquire information, experience product, and conduct transaction using different media (e.g., internet, store, and catalog) at different locations at different times. Although several studies have explored how internet transactions and store sales influence each other, few investigated transportation implications of the hybrid shopping process of single products. Using 540 internet users in the Minneapolis-St. Paul metropolitan area, USA, this study decomposed their shopping processes of a group of search goods (books, CDs, VCDs, videotapes, and album) to understand the relationships of e-shopping and store shopping. We found the media for product awareness, information search, and product trial are important predictors of transaction medium; and the awareness medium is the most important. Further, 17% of store buyers used internet for information search and/or product trial, and about 10% of internet buyers made trips to store to acquire information and/or experience product. The findings carry implications for marketing strategies and travel demand analysis.
[15] 孙贵珍,陈忠暖.1920

年代以来国内外商业空间研究的回顾、比较和展望

[J].人文地理,2008,23(5):78-83.

URL      [本文引用: 1]      摘要

主要采用文献研究、比较研究和动态研究方法,选取20世纪20年代以来国内外商业空间研究成 果中的典型代表,通过时间纵断面上的梳理和空间横断面上的对比,总结出国内外商业空间研究包括商业空间结构和商业空间选择研究,依据研究时序和内容,划分 了国内外商业空间研究阶段,得出国内外在研究范式、内容和成果等方面的异同。并对国内商业空间研究进行展望,提出商业空间对城市空间的影响、商业空间分 异、商业郊区化和虚拟商业空间可以作为今后研究的重点领域。
[16] 余金艳,刘卫东,王亮.

基于时间距离的C2C电子商务虚拟商圈分析——以位于北京的淘宝网化妆品零售为例

[J].地理学报,2013,68(10): 1380-1388.

https://doi.org/10.11821/dlxb201310007      URL      Magsci      [本文引用: 1]      摘要

基于超制图学的基本思想,建立模型将物流配送的时间距离,换算成km为单位的空间距离。在此基础上,通过ArcGIS 的地图投影空间变换方法,用换算出的“距离”重新定义两地间距离,变形原地图形成时间距离地图。选取位于北京的50 家淘宝网化妆品C2C电子商务卖家,分析其近6 个月的交易信息,基于时间距离地图,研究其虚拟商圈形态特征及产生原因。结果表明,C2C电子商务在时间距离地图上的虚拟商圈,呈现出与传统零售业商圈类似但又不完全相同的特征:信息技术降低空间摩擦,使得虚拟商圈辐射范围较广;“时间距离”影响了消费决策,虚拟商圈呈现出近圆形圈层;但“时间距离”的“摩擦阻力”不是消费决策唯一影响因素,虚拟商圈的渗透性、重叠性、动态变化较传统商圈增强。
[17] O’ Brien Richard.

Global Financial Integration: The End of Geography[ M].

London: Royal Institute of International Affairs, 1992.

https://doi.org/10.2307/2623004      URL      [本文引用: 1]      摘要

Globalization and the expansion of communications carry important consequences for culture in the international system. The effect of the expansion of communications on cultural change is examined using simulations based on Robert Axelrod's adaptive culture model. Findings show that the expansion of communications increases the rate at which cultures change and the level of cultural homogeneity in the system, but limited expansion of communications promotes the development of cultural diasporas. The expansion of communications also reduces the extent to which the most common cultural attributes tend to predominate after interaction.
[18] Schwanen T, Dijst M, Kwan M P.

Introduction —the internet, changing mobilities and urban dynamics

[J]. Urban Geography, 2006, 27(7):585-589.

https://doi.org/10.2747/0272-3638.27.7.585      URL      [本文引用: 1]      摘要

It is by now well established that the Internet and other relatively recent information and communication technologies (ICTs) are fundamentally altering the spatial and temporal organization of the activities of households, firms, and other actors in cities. Views on the nature of ICT-induced changes have, however, become more qualified. At least among geographers, technologically deterministic, utopian, or dystopian visions on how urban structure and mobility may be affected by ICT have become outdated. Instead, the reciprocity of the links between telecommunications, offline activity, and urban spaces as well as their temporal and spatial complexity are being emphasized (e.g., Graham and Marvin, 1996; Aoyama and Sheppard, 2003).
[19] Salomon I.

Telecommunications and travel-Substitution or modified mobility?

[J].Journal of Transport Economics and Policy,1985, 19:219-235.

https://doi.org/10.2307/252791      URL      摘要

No abstract provided.
[20] Farag S, Schwanen T,

Dijst M et al. Shopping online and or in-store? A structural equation model of the relationships between e-shopping and in-store shopping

[J].Transportation Research A, 2007,41(2):125-141.

https://doi.org/10.1016/j.tra.2006.02.003      URL      [本文引用: 1]      摘要

Searching product information or buying goods online is becoming increasingly popular and could affect shopping trips. However, the relationship between e-shopping and in-store shopping is currently unclear. The aim of this study is to investigate empirically how the frequencies of online searching, online buying, and non-daily shopping trips relate to each other, after controlling for sociodemographic, land use, behavioral, and attitudinal characteristics. Data were collected from 826 respondents residing in four municipalities (one urban, three suburban) in the center of the Netherlands, using a shopping survey. Structural Equation Modeling was used to give insight in the mutual dependencies of the endogenous variables, and in direct and indirect effects between variables. The findings suggest that complementarity or generation between e-shopping and in-store shopping seems to be more likely to occur than substitution. The more often people search online, the more shopping trips they tend to make. Frequent in-store shoppers also buy frequently online. Shop accessibility has a negative effect on the frequency of online searching; the more shops are nearby, the less often persons search online. However, shop accessibility influences the frequency of online buying positively; the more shops are nearby, the more often persons buy online. Urbanisation level affects e-shopping indirectly via Internet use: urban residents shop online more often than suburban residents do, because urban residents use the Internet more often.
[21] Weltevreden J W J.

Substitution or complementarity? How the Internet changes city centre shopping

[J]. Journal of Retailing and Consumer Services, 2007,14(3):192-207.

https://doi.org/10.1016/j.jretconser.2006.09.001      URL      Magsci      [本文引用: 1]      摘要

<h2 class="secHeading" id="section_abstract">Abstract</h2><p id="">The rapid expansion of the Internet has spawned a growing body of literature on the impact of online shopping (here called e-shopping) on physical shopping. This paper explores the impact of e-shopping on shopping at city centres in the Netherlands for 25 retail categories, using a sample of 3200 Internet users. Results indicate that in the short run, e-shopping is unlikely to have a significant effect on purchases at city centre stores. In the long run, however, e-shopping may well substitute for going to actual stores. Furthermore, consumers today frequently consult the Internet before making a purchase from a store, and the city centre constitutes a source of information before an online purchase is made. The impact of these events, however, differ largely among the various retail categories and types of Internet shoppers.</p>
[22] Mokhtarian P L.

A conceptual analysis of the transportation impacts of B2C e-commerce

[J]. Transportation, 2004, 31(3): 257-284.

https://doi.org/10.1023/B:PORT.0000025428.64128.d3      URL      Magsci      摘要

<a name="Abs1"></a>This paper discusses, at a conceptual level, a number of issues related to the evaluation of the transportation and spatial impacts of e-shopping. We review the comparative advantages of store shopping and e-shopping, and conclude that neither type uniformly dominates the other. We identify the building blocks of the shopping process, and note that information and communications technologies are making possible the spatial and temporal fragmentation and recombination of those elements. We analyze future shopping-related changes in transportation as the net outcome of four different fundamental causes, that can be viewed hierarchically: (1) changes in shopping mode share (i.e. shifts in the proportion of shopping activities conducted through store shopping, e-shopping and other modes), keeping the volume of goods purchased and per capita consumption spending constant; (2) changes in the volume of goods purchased, keeping per capita consumption spending constant; (3) changes in per capita consumption spending, independent of demographic changes; and (4) demographic changes. Some factors result in reduced travel while others lead to increased travel. The combined outcome of all factors does not appear to support any hope that e-shopping will reduce travel on net; to the contrary there may be negative impacts due to increased travel, even if those impacts are likely to be localized and/or small in magnitude for the most part. Thus, on the whole, we are likely (with some exceptions) to see continued adoption of both store shopping and e-shopping. Consumers will blend both forms as they conduct a sequence of shopping activities, and retailers will blend both in marketing to and serving customers. Assessing the transportation impacts of e-shopping &#x2013; even in the short term, let alone the long term &#x2013; presents some formidable measurement challenges. Nevertheless, those challenges are worthy of our most creative efforts at solution.
[23] Choo S, Lee T, Mokhtarian P L.

Do transportation and communications tend to be substitutes, complements, or neither? US consumer expenditures perspective, 1984-2002

[J]. Transportation Research Record, 2007 (2010): 121-132.

[24] 汪明峰,卢姗.

替代抑或补充:网上购物与传统购物出行的关系研究

[J].人文地理,2012,27(3):44~49.

URL      [本文引用: 1]      摘要

有关网上购物与传统购物的关系问题是当前电子商务领域的研究热点之一,但研究结论还不尽一致。许多人认为网上购物将替代传统购物方式,但是也有其他的观点表明应是一种促进或者补充的关系,甚至有人觉得这种影响是很小的。本文通过对大学生购书行为的调查,采用统计方法分析了网上购物对传统购物出行的影响作用。结果表明:总体上,网上购物对消费者传统购物出行的影响并不显著,网上购物还只是作为消费者原有购物出行的一种补充方式,并不会对大多数消费者的传统出行频率和出行距离造成明显的影响。一方面,网上信息浏览和网上购物对传统日常购物出行的影响主要表现为消费者日常出行频率和距离的缩减以及多目的出行频率的上升。另一方面,网上行为可能使消费者非日常出行频率增加,单次出行距离增长。总之,网上购物与传统购物出行的关系并不是简单的替代或者补充,而是要复杂地多。
[25]

艾瑞咨询.2011~2012年中国移动电子商务市场研究报告

[R/OL]..

URL      [本文引用: 1]     

[26] 国家统计局.中国统计年鉴[M].北京:中国统计出版社,2004~2012.

[本文引用: 1]     

[27] 刘继生,陈彦光.

分形城市引力模型的一般形式和应用方法

[J].地理科学,2000,20(6):528~533.

[本文引用: 1]     

[28] 梅志雄,徐颂军,欧阳军,.

近20年珠三角城市群城市空间相互作用时空演变

[J].地理科学,2012,32(6):694-701.

URL      Magsci      摘要

利用改进的引力模型和潜力模型,结合GIS空间分析方法,从地级市和县域两个空间尺度分析了近20a珠三角地区城市间相互作用的时空演变。结果表明珠三角地级城市空间联系总体逐步加强,并充分体现出广州的中心城市地位;县域尺度上,空间联系强度较大的主要是各地市市区之间及广-佛都市区的县市间和各地市市区与其所辖县市之间,其它县市间联系强度则较小;珠三角核心区内大部分县市之间联系总体呈逐渐增强趋势,核心区外的县市之间及其与核心区内的县市间联系强度有升有降,规律性不明显。广-佛都市区和深圳-东莞-惠州都市区的城市潜力较大且变动较大,对外辐射带动作用强,其它城市潜力相对较小且变化不明显;珠三角城市潜力的区域不平衡态势明显,城市潜力的空间分异和空间辐射的特征与演变规律明显。
[29] 王姣娥,焦敬娟,金凤君.

高速铁路对中国城市空间相互作用强度的影响

[J].地理学报, 2014,69(12):1833~1846.

https://doi.org/10.11821/dlxb201412009      URL      Magsci      [本文引用: 1]      摘要

高速铁路作为一种新型的交通方式,其快速发展将会带来交通运输史上一次重大的飞跃,且其对区域空间结构、人口流动、经济联系和土地利用等的影响也越来越成为人们关注的焦点。在中国区域经济一体化进程不断加快的背景下,研究高速铁路对城市空间相互作用强度的影响,对加强区域间经济联系、促进区域经济发展和地域空间组织模式的重构具有重要意义。本文基于GIS 网络分析工具,构建时间成本矩阵,研究中国333 个地级行政单元和4个直辖市对外经济联系总量和城市对间经济联系强度的空间分布特征,构建无高铁、高铁现状和规划高铁三种情景,并对三种情景进行模拟与探讨。结果显示:① 城市空间相互作用呈现出明显的地带性和“廊道效应”,反映了高速交通在重塑区域空间结构中的作用;② 高速铁路建设提升了城市对外经济联系强度总量,且逐渐从追求“效率”转向“公平性”;③ 高速铁路建设缩小了全国城市对外经济联系总量的差异,但却扩大了城市对间经济联系强度的差异;④ 三大城市群成为城市对外经济总量绝对获益量最大的地区,而其毗邻的中小城市成为提升速率最大的城市。
[30] 黄晓燕,曹小曙,李涛.

中国城市私人汽车发展的时空特征及影响因素

[J].地理学报,2012,67(6):745~757.

Magsci      [本文引用: 1]      摘要

选取中国235 个地级以上城市为样本,研究了1990-2009 年中国城市私人汽车拥有量演变的时空特征,并选取了9 个解释变量,使用1995-2009 年的面板数据,建立面板数据模型量化各影响因素的贡献率,分析各因素对城市私人汽车拥有量的作用机制。研究结果表明:① 中国城市私人汽车的发展呈现出一定的阶段性特点,并具有明显的空间集聚及区域分异特征;② 中国城市私人汽车发展的空间差异呈先增大后缩小的倒“U”形变动轨迹;2000 年后,中国城市私人汽车发展的空间差异出现了地带间趋异而地带内趋同的现象;③ 经济因素是私人汽车拥有量的决定性因素,私人汽车拥有量随人均收入的发展呈现出“S”形增长,城市化水平对私人汽车拥有量具有显著正效应,但对特大及巨大城市却产生了不显著的负效应;④ 城市空间扩张带来的城市规模增加会导致城市私人交通工具使用需求增大,当城市人口规模达到一定的临界值以上后,城市人口密度的增加能抑制私人汽车拥有量的增加;⑤ 城市公共交通及出租车的服务能力对私人汽车的增长有抑制作用,但并不显著,且随着城市规模的扩大,城市公共交通发展对私人汽车增长的抑制作用逐渐增强。
[31] 交通运输部.中华人民共和国公路工程技术标准[S].北京:人民交通出版社,2004.

[本文引用: 1]     

[32] 李仙德.

基于上市公司网络的长三角城市网络空间结构研究

[J].地理科学进展, 2014,33(12):1587~1600.

https://doi.org/10.11820/dlkxjz.2014.12.002      URL      Magsci      [本文引用: 1]      摘要

公司内部网络研究是当前城市经济网络研究的重要内容。本文利用2005、2010 年长三角A股上市公司企业网络数据库,运用社会网络分析方法、位序—规模分析法等,分析了2005、2010 年长三角城市网络空间结构演变及其主要影响因素。研究发现:① 长三角上市公司总部沿沪宁—沪杭—杭甬Z字形轴线集聚,从一主(上海)二副(杭州、南京)三中心向一主(上海)三副(杭州、苏州、南京)四中心空间结构演变;苏州超过南京成为第三大企业总部集聚中心。② 长三角城市网络核心—边缘结构整体延续,Z字形轴线城市维持核心地位,具备强大的网络权力与威望。③ 长三角城市网络除等级扩散、邻近扩散等特征之外,还具有明显的行政地域性。主要体现在省会南京、杭州分别成为江苏、浙江省内外上市公司子公司的重要据点;尤其是南京凭借省会优势,中心度仍然高于总部职能较强的苏州。④ 在长三角经济一体化背景下,跨行政地域性的联系有所加强,特别是上海、苏南向苏中、苏北的扩散明显;浙西南仍是网络相对封闭、孤立的地带,中心度相对较低。⑤ 行政等级和区划,市场容量等是长三角城市网络空间结构的主要影响因素,而到上海高速公路时间距离、劳动力成本和土地成本的影响在统计上未通过显著性检验。
[33] 甄峰,王波,陈映雪.

基于网络社会空间的中国城市网络特征——以新浪微博为例

[J].地理学报,2012,67(8):1031-1043.

https://doi.org/10.11821/xb201208003      URL      Magsci      摘要

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.
[34] 冷炳荣,杨永春,李英杰,.

中国城市经济网络结构空间特征及其复杂性分析

[J].地理学报,2011, 66(2):199-211.

https://doi.org/10.11821/xb201102006      URL      Magsci      摘要

通过对当前城市体系研究进展和 分析方法的阐述与总结,结合统计物理中复杂网络分析工具,采用GIS、Matlab和数据库等技术手段,构建城市联系网络,一定程度上突破了传统的等级或 位序城市关系研究,最后以2003年和2007年的Top1、Top5和Top10网络(城市联系强度的最大值、前5、前10名所连接的城市)为例证进行 实证研究。研究表明:①可将中国城市划分为北方城市区、长江城市区、南部城市区3大城市区,形成了"三极多核"的空间格局。全国城市网络的联系方向主要集 中在环渤海地区、长三角地区和珠三角地区的主要城市(如北京、上海、广州)。但是,从三大地区内部差异来看,环渤海地区城市等级性明显,长三角地区和珠三 角地区呈现多核化发展趋势,即城市网络化发展加强。Top10网络反映各个城市前10名的联系方向有所分散,即呈现"最大联系极化、联系广度分散化"的发 展趋势;②从Top5、Top10网络与随机网络、空间邻近网络的对比来看,中国城市的实际网络既具有空间邻近网络这种规则网络的高聚类系数,又具有随机 网络所拥有的稀疏、长距离连接特性,表现为高聚类系数和短路径的双重特性,呈现"小世界"网络特征;③从聚类系数的纵向变化看,2007年比2003年的 城市网络连接更加分散,区域的开放程度正在提高;④2007年的平均路径长度稍有下降,说明全国城市网络中城市联系更为紧密,连接通道增多。

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