郑文升
, 姜玉培
Zheng Wensheng, Jiang Yupei
中图分类号: F127
文献标识码: A
文章编号: 1000-0690(2016)02-0265-09
通讯作者:
收稿日期: 2015-03-24
修回日期: 2015-08-30
网络出版日期: 2016-02-20
版权声明: 2016 《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:
作者简介:
作者简介：郑文升（1982-）,男,安徽六安人,博士,副教授,主要从事区域与城乡发展研究。E-mail: zhengwensheng@mail.ccnu.edu.cn
展开
摘要
选取安徽省全部78个县级经济区域作为网络节点,采用修正后的1996年、2004年及2013年的经济联系强度反映节点之间的联系,运用GIS工具和社会网络、空间马尔科夫等方法分析县际经济联系网络结构的动态变化及其影响因素。结果表明：① 安徽省县际经济联系网络密度不断增强,县际经济联系逐渐多向化、稠密化、纵深化;② 合肥中心城区一直处于网络中心,经济扩散能力不断增强;③ 无为、怀远、肥东等县逐渐成为衔接地区经济联系的“门户节点”;④ 县际经济联系网络结构具有分层集聚特征,基本上形成“四大八小”的空间格局;⑤ 影响县际经济联系网络结构演变的因素主要包括要素集聚与扩散、空间近邻作用、交通可达性改善、政策激励与引导。
关键词：
Abstract
Study in regional economic linkages is one of the most important aspects of economic geography and regional research. The approach of social network analysis (SNA) has emerged as a key technique in study of regional economic linkages. Taking the 78 county areas in Anhui Province as network nodes to constructed the economic linkage network, the connections between nodes were evaluated by the revised economic relation intensity in 1996, 2004 and 2013 in this article. Firstly, we used GIS tools to map the structure of economic linkage network at county level in Anhui Province in 1996, 2004 and 2013. Then, under the support of social network analysis software UCINET, our study analyzed the centrality from three aspects: degree centrality, closeness centrality and betweenness centrality. Furthermore, we marked out four cohesive subgroups of economic linkage network at county level in Anhui Province. For the influencing factors, this article constructed a spatial markov matrix for county-level GDP per capita in Anhui Province to examine spatial adjacency effect, and the evolution of traffic accessibility at county level was calculated by average traffic time from a node to all other nodes. The results show that: 1) The density of economic linkage network in Anhui Province has been continuously boosting in 2013, from 0.307 in 1996 to 0.712. Besides, the economic linkages between counties have been developing toward multi-direction, densification and deepened way, which was good to the formation of economic linkage network; 2) The central city of Hefei, the capital city of Anhui Province, was the center of economic linkage networkwith its capacity of economic spread has been increasingly enlarging. Simultaneously, Wuwei, Huaiyuan and Feidong have gradually became the portal nodes that play an important role in promoting regional economic connection; 3) Cohesive subgroup is an effective way to the construction of inter-county economic linkage network. The small group analysis can more availably reveal the source of development and competitiveness improvement of the less important nodes. 4) Hierarchical agglomeration was a characteristic of the structure of economic linkage network and mainly embodied in the spatial pattern called “four main regions and eight sub regions”. 5) The factors influenced the evolution of the structure of economic linkage network mainly included the agglomeration and diffusion of elements, spatial adjacency effect, the improvement of traffic accessibility and the policy motivation and guidance. Based on all of the above, the policy recommendations for promoting regional coordinate and integrated development were also discussed.
Keywords：
区域经济联系是地理学、经济学研究区域经济的重要内容。其中,区域经济联系网络是地理、经济学界研究的热点。开展比较多的工作是基于引力模型的经济联系测度和基于物质流、交通流、信息流的网络模拟[1-5],进一步,刻画城市与地区间的经济联系格局[6-8],以及描述与表达交通信息流为基础的现代区域联系格局[9-10]。在工业化初中期,由于中心地区或发达地区基本经济职能的强大引力作用,适宜使用引力模型或要素流分析等级化的区域联系格局。而随着中国经济发展进入工业化、城镇化中后期,区域差距、城乡差距不断缩小,区域发展态势越来越扁平化,极化格局越来越向网络化格局转变,区域联系的分析也要适应发展趋势的新变化。
近年来,社会网络分析（Social Network Analysis）越来越多的引入到区域经济联系分析中来[11-14],社会网络分析原是分析社会活动主体关系的研究方法,关注社会主体之间的复杂互动关系,因此很适合分析扁平化时代的区域联系格局。当前,随着发达地区和大城市发展容量的逐渐饱和,经济发展重心下沉,发展增量从沿海向内地转移,内陆地区县域经济发展迅速,呈现出省域尺度下地级城市的中心城区和县级市、县域共同发展的格局,县域已经成为网络化发展的重要载体。本研究以安徽省为研究区域,县域为研究单元,通过县际间经济联系数据建立经济联系网络,应用社会网络分析方法厘清安徽省县际经济联系网络结构动态演化的过程及其影响因素。从而,为研究中国新时期网络化趋势下的区域联系变化提供参考借鉴,推动县际间动态、多边、网络化关系的积极整合,促进县际经济的协同一体化发展。
1.1.1 网络构建模型
将区域经济联系网络单元抽象为网络节点,将反映研究单元间联系的各种流抽象为网络连接线,采用经济联系强度反映节点之间的联系。考虑到两两区域间经济联系强度的非对等性,引入参数k对区域间经济联系的引力模型进行修正。
式中,Rij为i、j地区间的经济联系强度;Pi、Pj和Gi、Gj分别为i、j地区的人口规模和GDP总量;Dij为i、j地区间基于公路网络最短路径的旅行时间①（① 本文采用公路交通网络测算最短路径旅行时间,主要选取高速公路、国道和省道。）;kij为地区i对i、j地区的经济贡献率。
1.1.2 网络测度及分析模型
以所有节点间经济联系强度的平均值为最小阈值,筛选有效联系,采用可视化社会网络分析软件UCINET计算测度指标。
1） 网络密度。指该网络中各区域间实际拥有的连接关系数与可能拥有的理论最大关系数之比。它所体现的是网络整体的开放程度和获取资源的能力,网络越密集,整体网络和集中的节点所能完成的吸收、传递功能就越强。
式中,D为网络密度（[0~1]）,m为实际存在的有效联系总数,n为网络节点的总数。
2） 节点中心度。从点度中心度、接近中心度、中间中心度3个角度展开分析。点度中心度是根据区域联系网络中的联接数衡量节点处于网络中心位置的程度,度值越大,节点中心性越强。接近中心度是以距离计算某一节点的中心程度,度值越大,该节点与其它节点的联系程度越紧密。中间中心度是衡量节点对资源控制能力的程度,度值越大,节点的中介与控制能力越强。计算公式为：
式中,CD(ci)为点度中心度,aij为节点i和其它城市之间的有效联系数量;CC(ci)为接近中心度,dij为节点i和j间的最短路径,CB(ci) 为中间中心度,Djl指邻近i的2个节点j和l间最短路径;Djl(i)为通过节点i的路径。
3） 凝聚子群。凝聚子群是在遵循相似性和差异性原则下对区域经济联系网络内部微观结构进行的聚类分组,主要考量网络结构中哪些节点经济关系强且联系紧密,并以此判断分析凝聚子群间的相互作用关系。采用迭代相关收敛法迭代计算地区间经济联系矩阵的相关系数,利用树形图表达聚类分组之间的结构对等性程度,识别区域经济联系网络的凝聚子群。
1.1.3 空间近邻效应测度及分析模型
空间近邻效应是空间相互作用的一种重要方式,它强调空间近邻位置关系对区域相互联系产生的影响。在区域经济联系网络结构演变中,一个网络节点若与高经济发展水平的网络节点为邻,其向上转移的可能性会增加,而向下转移的可能性会降低,反之亦然,进而改变经济联系网络的其它相关属性。空间马尔科夫链模型用于分析在不同区域发展背景下,一个区域向上或向下转移的可能性,可以有效分析区域经济发展间的空间近邻效应。
本研究选取安徽省全部78个县级经济区域单元作为网络节点②（② 从行政级别上,地级市市辖区是县级行政单元,但绝大多数情况下,市辖区不是独立、完整的经济区域单元,地级市中心城区才是与县和县级市发生交互作用的经济区域。以此测算,安徽省共有16个地级城市中心城区、56个县、6个县级市,共计78个县级经济区域。不同年份县级经济区域单元随行政区划的调整有所变化。）。公路交通网络数据来自1996年、2004年、2013年中国分省地图册（安徽省）。1996年和2004年安徽省各级公路的平均行车速度参照蒋晓威等人的设定标准③（③ 1996年高速公路100 km/h、国道60 km/h、省道40 km/h;2004年高速公路100 km/h、国道70 km/h、省道50 km/h。）[15],2013年高速公路100 km/h、国道80 km/h、省道60 km/h。社会经济数据均来自《安徽统计年鉴》（1997~2014年）[16]。
借助ArcGIS10.0软件将计算得出的经济联系强度值绘制成图,生成1996年、2004年、2013年安徽省县际经济联系网络的可视化结构（图1）。
图1 1996年、2004年和2013年安徽省县际经济联系网络结构
Fig.1 The structure of economic linkage network at county level in Anhui Province in 1996, 2004 and 2013
1996年安徽省县际经济联系的网络密度为0.185,网络成员间的经济关联程度低,经济组织关系较为松散,经济联系网络主要由具有相对中心位置的中心城区之间、中心城区与其周边县市之间架构。2004年,网络密度上升到0.307,网络聚合度有所增强,中心城区之间、中心城区与周边县市之间,以及与中心城区有邻近关系的县市之间联系加强,但中心城区与邻近县市的经济对外联系能力存在较明显的层次等级性。2013年网络密度达到0.712,网络集聚、整合能力不断上升,经济联系网络结构逐渐向均衡化方向演化,区域协同、一体化趋势凸显。区域差异性仍较明显,安徽省中部、中部偏北地区、皖江地带,中心城区之间、与中心城区有邻近关系县市之间的经济组织关系较为紧密,而皖北、皖西以及皖南县市之间联系较弱。
从点度中心度分析,安徽省县级节点的网络中心结构从两极分化状态逐渐向均衡状态演变（图2）。合肥中心城区一直处于网络中心,芜湖、铜陵、安庆、马鞍山、宣城、阜阳等中心城区的网络中心地位也不断增强,而淮南、蚌埠、六安等中心城区的网络中心地位逐渐下降。点度中心度可分解为点入度和点出度,分别反映某节点接受其它节点影响的程度和主动影响其它节点的程度。合肥中心城区点出度一直居于首位,且度值不断增加,芜湖、淮南、蚌埠、马鞍山、铜陵等中心城区对周边县市的扩散效应也在增强。皖北、皖西以及皖南经济发展较为落后地区县市点入度较高,更多受到其他节点影响。
图2 1996年、2004年、2013年研究区点度中心度排名前5位和后5位的地区节点（注：为了便于统计与比较,对度值进行了标准化处理;分析时未涵盖度值为0的节点;
Fig.2 The top 5 and 5 bottom nodes by degree centrality in Anhui Province in 1996, 2004 and 2013
图3 1996年、2004年、2013年研究区接近中心度排名前5位和后5位的地区节点
Fig.3 The top 5 and 5 bottomnodes by closeness centralityin Anhui Provincein 1996, 2004 and 2013
表1 1996年、2004年、2013年研究区县际经济联系网络的中介节点及度值
Table 1 Broker nodes of the inter-county network and betweenness centrality in 1996, 2004 and 2013
| 地区 | 1996年 | 地区 | 2004年 | 地区 | 2013年 |
|---|---|---|---|---|---|
| 合肥市 | 1.000 | 芜湖市 | 1.000 | 合肥市 | 1.000 |
| 淮南市 | 0.157 | 合肥市 | 0.887 | 芜湖市 | 1.000 |
| 蚌埠市 | 0.114 | 亳州市 | 0.481 | 铜陵市 | 1.000 |
| 无为县 | 0.103 | 巢湖市 | 0.325 | 安庆市 | 1.000 |
| 六安市 | 0.089 | 淮南市 | 0.296 | 无为县 | 0.922 |
| 宿州市 | 0.083 | 黄山市 | 0.294 | 池州市 | 0.836 |
| 怀远县 | 0.081 | 马鞍山市 | 0.209 | 肥东县 | 0.760 |
| 庐江县 | 0.080 | 蚌埠市 | 0.195 | 马鞍山市 | 0.760 |
| 芜湖市 | 0.079 | 肥东县 | 0.189 | 庐江县 | 0.673 |
| 肥东县 | 0.069 | 六安市 | 0.174 | 淮南市 | 0.604 |
| …… | …… | …… | …… | …… | …… |
| 萧县 | 0.001 | 泗县 | 0.001 | 砀山县 | 0.005 |
从网络接近中心度来看,安徽省经济联系网络的整体连通能力不断增强（图3）。合肥中心城区的经济连通能力一直居于首位,但随着其它中心城区及县市连通能力的提高,合肥中心城区受到分流与弱化。安徽省县级及以上网络节点的连通能力具有较明显的空间分异及交通指向性特征,高值区主要分布在交通通达性较强的皖江地带,低值区主要分布在皖北地区,较低值区主要分布在地貌类型复杂的皖西和皖南地区。
从网络节点的中介作用来看,合肥中心城区一直是整个经济联系网络的核心枢纽,承担着重要的连通和中转功能（表1）。小群体内的中心城区一般均处于中介位置,成为其所辖县市对外联系的枢纽节点。无为、怀远、肥东等县的中介作用有所增强,分别成为安徽省区域经济联系网络向皖南、皖北和皖西北、皖东拓展的重要“门户节点”。而巢湖市受行政拆分影响较大,导致其中介地位显著下降。
安徽省县际经济联系网络划分出4个二级凝聚子群,大体呈现“北-中-南”的分布特征（图4）。
图4 1996年、2004年、2013年安徽省县际经济联系网络凝聚子群
Fig.4 The cohesive subgroups of economic linkage network at county level in Anhui Province in 1996, 2004 and 2013
1996年,子群整体联接的密度系数不高,区域经济联系网络发育较差。蚌埠、淮南、阜阳中心城区所在子群内部的密度系数均大于0.800,经济联系最为密切,而黄山中心城区所在子群内部成员间的经济关系最为松散,密度系数仅为0.067。三级子群之间,蚌埠中心城区所在子群与邻近淮北、阜阳、淮南中心城区所在子群间的关系较为紧密,与其它子群间联系较弱。
2004年,子群整体联接的密度系数略有上升,区域经济联系网络逐渐完善。合肥中心城区所在三级子群内部密度系数为0.972,成员间经济联系最为紧密。此外,合肥中心城区所在三级子群与其它三级子群间经济联系也相对频繁。黄山中心城区所在三级子群内部经济联系有所加强,但与其它三级子群间的经济联系相对薄弱,受外来经济影响较小,处于弱边缘地位。
2013年,子群整体联接的密度系数大幅度提升,核心子群集聚与扩散能力不断增强,区域协同和一体化态势凸显。合肥、马鞍山、铜陵等中心城区所在的三级子群,不仅内部交流密切,子群间区域联动效应也明显增强,促使江淮城市群一体化进程加快。而江淮城市群对皖北、皖南经济联系子群的凝聚与扩散能力有限,目前尚不能在全省范围内形成完善的经济联系网络。
在经济联系网络格局中,皖江经济带中心城区借助长三角城市群产业近邻扩散的优势,优先获得发展机会。在市场和政府的共同作用下,吸引更多要素向相对狭小的皖江地域空间集中和聚合,使得该地区成为安徽省经济发展的核心地区。在县际经济联系网络结构中,该地域网络节点具有较高的点度中心度和中介中心度,对区内联接节点具有较强的集聚、扩散和控制能力。区域经济联系具有“距离衰减”的空间属性和“路径依赖”的发展特征,在经济联系网络节点梯度扩散过程中,部分县市的中介作用有所提高,使其成为经济联系网络多向拓展的“门户节点”,有效减弱了区域经济联系网络结构的不均衡程度。
在空间转移概率矩阵中,主对角线上的数值表示区域经济水平没有发生变化的概率,其它位置上的数值则表示不同区域经济水平间发生转移的概率。表2中,1996~2004年间,经济水平转换较为剧烈的区域受周边经济水平处于“中高”、“高”的区域影响较大,皖中地区中心城区经济发展属于“高”水平类型,对与自身地理位置邻近或联系频繁的低水平区域的经济扩散较强。2004~2013年间,“高”水平区域对周边地区的经济扩散效应不断增强,但“低”、“较低”水平区域对周边地区经济增长产生较大的拖累,皖北、皖西、皖南地区中心城区经济水平属于“中高”类型,但周边“低”、“中低”水平地区较多,受其负面影响明显,经济水平类型转换缓慢。
表2 1996~2013年安徽省县域人均GDP空间马尔科夫矩阵
Table 2 The spatial markov matrix for county-level GDP per capita in Anhui Province during 1996-2013
| 空间 滞后 | 1996~2004年 | 空间 滞后 | 2004~2013年 | ||||||||||
|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|
| tδ | n | 1 | 2 | 3 | 4 | tδ | n | 1 | 2 | 3 | 4 | ||
1 | 1 | 2 | 0.500 | 0.500 | 0.000 | 0.000 | 1 | 1 | 44 | 0.932 | 0.068 | 0.000 | 0.000 |
| 2 | 6 | 0.000 | 1.000 | 0.000 | 0.000 | 2 | 18 | 0.111 | 0.889 | 0.000 | 0.000 | ||
| 3 | 0 | 0.000 | 0.000 | 0.000 | 0.000 | 3 | 0 | 0.000 | 0.000 | 0.000 | 0.000 | ||
| 4 | 0 | 0.000 | 0.000 | 0.000 | 0.000 | 4 | 0 | 0.000 | 0.000 | 0.000 | 0.000 | ||
2 | 1 | 89 | 0.820 | 0.180 | 0.000 | 0.000 | 2 | 1 | 97 | 0.763 | 0.237 | 0.000 | 0.000 |
| 2 | 218 | 0.078 | 0.885 | 0.037 | 0.000 | 2 | 170 | 0.124 | 0.788 | 0.065 | 0.024 | ||
| 3 | 36 | 0.000 | 0.194 | 0.75 | 0.056 | 3 | 31 | 0.065 | 0.226 | 0.613 | 0.097 | ||
| 4 | 52 | 0.000 | 0.038 | 0.019 | 0.942 | 4 | 60 | 0.000 | 0.100 | 0.017 | 0.883 | ||
3 | 1 | 15 | 0.733 | 0.133 | 0.133 | 0.000 | 3 | 1 | 15 | 0.800 | 0.200 | 0.000 | 0.000 |
| 2 | 128 | 0.023 | 0.906 | 0.047 | 0.023 | 2 | 94 | 0.011 | 0.926 | 0.043 | 0.021 | ||
| 3 | 49 | 0.000 | 0.143 | 0.796 | 0.061 | 3 | 24 | 0.042 | 0.167 | 0.750 | 0.042 | ||
| 4 | 41 | 0.000 | 0.073 | 0.049 | 0.878 | 4 | 19 | 0.000 | 0.053 | 0.105 | 0.842 | ||
4 | 1 | 6 | 0.500 | 0.500 | 0.000 | 0.000 | 4 | 1 | 2 | 0.500 | 0.500 | 0.000 | 0.000 |
| 2 | 43 | 0.007 | 0.814 | 0.116 | 0.000 | 2 | 47 | 0.021 | 0.830 | 0.149 | 0.000 | ||
| 3 | 13 | 0.000 | 0.385 | 0.615 | 0.000 | 3 | 38 | 0.000 | 0.079 | 0.816 | 0.105 | ||
| 4 | 0 | 0.000 | 0.000 | 0.000 | 0.000 | 4 | 20 | 0.000 | 0.150 | 0.050 | 0.800 | ||
本研究将可达性指标定义为区域内网络中某一节点到其它所有节点最短运行时间的平均值,其值越小,可达性越好。随着合徐、合安、合宁、合芜宣等南北、东西高速通道的建设,1996~2013年任意两县市间的平均可达性值由4.471 h降低到3.552 h（图5）,依托高速干道形成县际联系的主轴线,这些地带网络节点的互通能力明显高于其它地区。而皖北、皖西、皖南等边缘地区交通网络结构缺乏横向关联,可达性较差,在经济联系网络中处于边缘地位。
图5 安徽省县际交通可达性变化
Fig.5 The evolution of traffic accessibility at county level in Anhui Province
2004年以前,安徽省先后提出“三区一中心”、“开发皖江,呼应浦东”、“两点一线”等区域经济战略布局。布局的重点区域主要集中在皖江地区,重点发展的城市主要是合肥、芜湖、铜陵、马鞍山等中心城区。2004年之后,相继提出“东向发展,加速融入长三角经济圈”、“省会经济圈”、“沿江城市群”、“沿淮城市群”发展战略,形成“一带一圈一群”等为主体的城镇化网络空间格局,随着产业发展向皖北、皖西地区转移,全省经济联系网络格局基本形成。
对1996~2013年安徽省县级经济联系网络结构的研究表明：
1） 县际间经济联系网络密度不断增大。中心城区仍是县际经济联系网络的核心节点,具有重要的集聚、扩散、中转等功能,在县际经济联系网络结构演变过程中处于关键地位。同时部分县级网络节点的中介作用不断增强,成为衔接区域经济联系的“门户节点”。
2） 凝聚子群是构造县际经济联系网络内部微观结构的有效方式,同时,小群体分析能够更有效揭示出次重要网络节点获得发展和提升竞争力的来源。
3） 要素集聚与扩散、空间近邻作用、交通可达性改善、政策激励与引导是影响县际经济联系网络结构演变的重要因素。空间近邻作用能够从空间相互作用下经济发展水平类型转换的角度反映网络结构变迁。
未来,随着县域经济崛起,传统上以行政区为主导的县际经济联系格局将逐渐发生变化,市场联系在不断增强,需要追踪区域发展动态,厘清县际经济联系网络新结构。中国经济发展进入“新常态”,“互联网+”、云制造、众创众包等新经济、新模式将对县际经济联系产生重大影响,也需要探讨新趋势下的经济联系网络动力机制。
The authors have declared that no competing interests exist.
| [1] |
基于引力模型的江苏区域经济联系强度与方向 [J].https://doi.org/10.11820/dlkxjz.2009.05.007 Magsci [本文引用: 1] 摘要
<p>区域经济联系一直是经济地理学和区域研究的重要内容。以江苏为研究对象，借助描述区域间相互作用强度的引力模型结合GIS技术的网络分析功能获得65个县市间的时间距离矩阵的基础上，测算了江苏省各地区相互联系的强度，对苏南、苏中和苏北三大地区内以及三大地区间的经济联系强度的地域分异特征进行分析，并尝试采用地区间经济联系强度来确定各地区的主要经济联系方向。研究表明：各地区对外经济联系总量差距较大并具有明显的等级特征；区域经济联系强度的区域分异较为突出，苏南和苏中的区内和区间经济联系较强，区域经济联系符合距离衰减规律；各地区内和地区间沿主要交通干道形成主要的经济联系方向。通过区域间经济联系强度的测算与比较,识别了全省主要的经济联系方向不仅有利于明确各地区经济发展的空间导向，而且有利于协调地区内和地区间的经济联系与合作。</p>
Strength and Direction of regional economic linkage in Jiangsu Province based on Gravity Model .https://doi.org/10.11820/dlkxjz.2009.05.007 Magsci [本文引用: 1] 摘要
<p>区域经济联系一直是经济地理学和区域研究的重要内容。以江苏为研究对象，借助描述区域间相互作用强度的引力模型结合GIS技术的网络分析功能获得65个县市间的时间距离矩阵的基础上，测算了江苏省各地区相互联系的强度，对苏南、苏中和苏北三大地区内以及三大地区间的经济联系强度的地域分异特征进行分析，并尝试采用地区间经济联系强度来确定各地区的主要经济联系方向。研究表明：各地区对外经济联系总量差距较大并具有明显的等级特征；区域经济联系强度的区域分异较为突出，苏南和苏中的区内和区间经济联系较强，区域经济联系符合距离衰减规律；各地区内和地区间沿主要交通干道形成主要的经济联系方向。通过区域间经济联系强度的测算与比较,识别了全省主要的经济联系方向不仅有利于明确各地区经济发展的空间导向，而且有利于协调地区内和地区间的经济联系与合作。</p>
|
| [2] |
基于重力模型的中国城市体系空间联系与层域划分 [J].https://doi.org/10.3321/j.issn:1000-0585.2008.01.001 URL Magsci 摘要
<p>新中国成立以来,中国大陆城市体系空间格局发生了深刻的变化。传统的城市体系空间联系主要从人流、物流、技术流、信息流、金融流进行数据的收集和分析,也有运用图论原理进行Rd链分析。近来,随着社会主义市场经济的迅速发展,城市之间的联系变得异常复杂、数据不易得到。本文试图运用重力模型方法对中国城市间的空间联系强度进行定量计算,据此刻画中国城市体系的空间联系状态和结节区结构。从研究结果看,所得结论与实际情况基本吻合。</p>
Study on Spatial Relations of Chinese Urban System: Gravity Model Approach .https://doi.org/10.3321/j.issn:1000-0585.2008.01.001 URL Magsci 摘要
<p>新中国成立以来,中国大陆城市体系空间格局发生了深刻的变化。传统的城市体系空间联系主要从人流、物流、技术流、信息流、金融流进行数据的收集和分析,也有运用图论原理进行Rd链分析。近来,随着社会主义市场经济的迅速发展,城市之间的联系变得异常复杂、数据不易得到。本文试图运用重力模型方法对中国城市间的空间联系强度进行定量计算,据此刻画中国城市体系的空间联系状态和结节区结构。从研究结果看,所得结论与实际情况基本吻合。</p>
|
| [3] |
Analysis of the Airport Network of India as a Complex Weighted Network [J].https://doi.org/10.1016/j.physa.2008.01.077 URL 摘要
Transportation infrastructure of a country is one of the most important indicators of its economic growth. Here we study the Airport Network of India (ANI), which represents India's domestic civil aviation infrastructure, as a complex network. We find that ANI, a network of domestic airports connected by air links, is a small-world network characterized by a truncated power-law degree distribution, and has a signature of hierarchy. We investigate ANI as a weighted network to explore its various properties and compare them with their topological counterparts. The traffic in ANI, as in the World-wide Airport Network (WAN), is found to be accumulated on interconnected groups of airports and is concentrated between large airports. In contrast to WAN, ANI is found to be having disassortative mixing which is offset by the traffic dynamics. The analysis indicates toward possible mechanism of formation of a national transportation network, which is different from that on a global scale.
|
| [4] |
基于城市功能网络视角的城市联系研究——以珠江三角洲为例 [J].Magsci 摘要
<p>以城市功能的演进历程为城市联系研究的新视角,构建了城市联系的城市功能网络分析框架。其中,城市功能网络由功能要素、联系通道和作用载体三部分组成,是城市功能在多元、差异和互补的基础上通过有形或无形的联系通道,以实体或虚拟的空间"流"为作用载体形成的城市功能空间网络化结构。基于城市功能网络的概念内涵,以珠江三角洲城市功能网络的演化历程为实例,演示了该地区城市联系的演化历程和空间特征,探索了城市联系的城市功能网络分析视角。</p>
City Linkage Based on City Functional Network:Taking Zhujiang River Delta as an Example .Magsci 摘要
<p>以城市功能的演进历程为城市联系研究的新视角,构建了城市联系的城市功能网络分析框架。其中,城市功能网络由功能要素、联系通道和作用载体三部分组成,是城市功能在多元、差异和互补的基础上通过有形或无形的联系通道,以实体或虚拟的空间"流"为作用载体形成的城市功能空间网络化结构。基于城市功能网络的概念内涵,以珠江三角洲城市功能网络的演化历程为实例,演示了该地区城市联系的演化历程和空间特征,探索了城市联系的城市功能网络分析视角。</p>
|
| [5] |
多元交通流视角下的中国城市网络层级特征 [J].https://doi.org/10.11821/dlyj2015110006 Magsci [本文引用: 1] 摘要
<p>交通流是人流、物流等要素流动的主要载体和表现形式,对于认识城市间相互作用等具有重要意义。基于城市间公路、铁路和航空客流数据,对中国城市网络空间关联进行特征提取和规律挖掘。研究表明：① 公路流表现出强烈的空间依赖性和对城市群发育程度的良好识别作用;② 铁路流呈现出“两横三纵”带状分布格局;③ 航空流视角则基本形成了以“菱形结构”为核心的城市网络框架。不同类型交通流刻画出不同层面的城市间关联格局,但却有着其内在联系。航空流是城市关联格局骨架构筑的主要形式,铁路流则为核心骨架的连通提供支撑轴带,而公路流是对整体骨架和支撑轴带的有效填充,从而形成区域间相互依赖、不可或缺的要素关联和空间关系。</p>
Hierarchical Structures of China's City Network From the Perspective of Multiple Traffic Flows .https://doi.org/10.11821/dlyj2015110006 Magsci [本文引用: 1] 摘要
<p>交通流是人流、物流等要素流动的主要载体和表现形式,对于认识城市间相互作用等具有重要意义。基于城市间公路、铁路和航空客流数据,对中国城市网络空间关联进行特征提取和规律挖掘。研究表明：① 公路流表现出强烈的空间依赖性和对城市群发育程度的良好识别作用;② 铁路流呈现出“两横三纵”带状分布格局;③ 航空流视角则基本形成了以“菱形结构”为核心的城市网络框架。不同类型交通流刻画出不同层面的城市间关联格局,但却有着其内在联系。航空流是城市关联格局骨架构筑的主要形式,铁路流则为核心骨架的连通提供支撑轴带,而公路流是对整体骨架和支撑轴带的有效填充,从而形成区域间相互依赖、不可或缺的要素关联和空间关系。</p>
|
| [6] |
中国城市经济网络结构空间特征及其复杂性分析 [J].
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；④ 2007 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。
Spatial Characteristics and Complex Analysis: A Perspective from Basic Activities of Urban Networks in China .
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；④ 2007 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。
|
| [7] |
中原经济区经济联系网络空间格局 [J].https://doi.org/10.11820/dlkxjz.2014.01.011 Magsci 摘要
以中原经济区县级行政单元为网络节点，利用重力模型测算1996 年、2010 年231 个节点间的经济联系强度，分别取各个节点对外联系强度第1 位、前5 位、前10 位的连接建立经济联系网络，运用GIS 工具和社会网络分析方法分析网络的空间格局与演化特征。研究发现：① 中原经济区经济联系网络发育不平衡，节点度分布呈明显的右倾“斜长尾分布”特征，少数节点掌握着绝对的“网络权力”，郑州市为整个网络的首位核心，洛阳市、邯郸市为副中心；网络中部、北部节点间连通情况相对较好，而东、南两个方向上节点连通能力亟需提升。② 核心、边缘节点网络权力差距进一步扩大，2010 年节点度值基尼系数和集中度指数比1996 年均有明显提高，边缘区节点连通能力不足且进一步弱化，不利于中原经济区同毗邻地区的互动发展。③ 网络呈现多重轴—辐结构，郑州市为一级枢纽，洛阳市、邯郸市、漯河市等为二级枢纽；中原经济区正在建设的“十”字形发展轴和“米”字形发展带，有助于巩固一、二级枢纽间的经济联系，并使整个经济区实现优势互补、联动发展。④ 网络中的“掮客”节点主要位于中原城市群板块中，因此中原城市群发展对提高网络整体连通能力有很大作用。
Spatial Pattern of Economic Linkage Network in Central Plains Economic Zone .https://doi.org/10.11820/dlkxjz.2014.01.011 Magsci 摘要
以中原经济区县级行政单元为网络节点，利用重力模型测算1996 年、2010 年231 个节点间的经济联系强度，分别取各个节点对外联系强度第1 位、前5 位、前10 位的连接建立经济联系网络，运用GIS 工具和社会网络分析方法分析网络的空间格局与演化特征。研究发现：① 中原经济区经济联系网络发育不平衡，节点度分布呈明显的右倾“斜长尾分布”特征，少数节点掌握着绝对的“网络权力”，郑州市为整个网络的首位核心，洛阳市、邯郸市为副中心；网络中部、北部节点间连通情况相对较好，而东、南两个方向上节点连通能力亟需提升。② 核心、边缘节点网络权力差距进一步扩大，2010 年节点度值基尼系数和集中度指数比1996 年均有明显提高，边缘区节点连通能力不足且进一步弱化，不利于中原经济区同毗邻地区的互动发展。③ 网络呈现多重轴—辐结构，郑州市为一级枢纽，洛阳市、邯郸市、漯河市等为二级枢纽；中原经济区正在建设的“十”字形发展轴和“米”字形发展带，有助于巩固一、二级枢纽间的经济联系，并使整个经济区实现优势互补、联动发展。④ 网络中的“掮客”节点主要位于中原城市群板块中，因此中原城市群发展对提高网络整体连通能力有很大作用。
|
| [8] |
中原经济区城市间相互作用时空格局演变研究 [J].
<p>将中原经济区30个省辖市市区作为研究对象，按照由“线”→“点”→“面”的分析思路，运用引力模型、潜能模型与潜能得分模型、经济隶属度模型等各种模型，定量分析1990~2010年间中原经济区城市间相互作用时空格局的演变过程与特征。结果表明：城市间相互作用强度的时空差异明显。“线”层次上，城市间的引力和城市联结线数目的增多，逐渐形成辐射网络，引力和联结线数目的变化存在时空差异性。“点”层次上，通过“线-点”叠加分析，城市最大联结线数目增多和城市潜能等级提升的时空差异性明显。而且1990~2010年间各个城市潜能等级跃迁的时空差异明显。“面”层次上，近20多年来，区域中心城市没有变化，但4个中心城市的腹地变化明显，核心组团——郑州组团1990~2000年北扩，2000~2010年东扩；1990~2010年，潜能高值区域的空间收缩也表现出阶段性特征。</p>
Spatio-temporal Pattern Evolution of the Interaction Among the Cities in Central Plains Economic Zone .
<p>将中原经济区30个省辖市市区作为研究对象，按照由“线”→“点”→“面”的分析思路，运用引力模型、潜能模型与潜能得分模型、经济隶属度模型等各种模型，定量分析1990~2010年间中原经济区城市间相互作用时空格局的演变过程与特征。结果表明：城市间相互作用强度的时空差异明显。“线”层次上，城市间的引力和城市联结线数目的增多，逐渐形成辐射网络，引力和联结线数目的变化存在时空差异性。“点”层次上，通过“线-点”叠加分析，城市最大联结线数目增多和城市潜能等级提升的时空差异性明显。而且1990~2010年间各个城市潜能等级跃迁的时空差异明显。“面”层次上，近20多年来，区域中心城市没有变化，但4个中心城市的腹地变化明显，核心组团——郑州组团1990~2000年北扩，2000~2010年东扩；1990~2010年，潜能高值区域的空间收缩也表现出阶段性特征。</p>
|
| [9] |
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].https://doi.org/10.11821/xb201208003 URL Magsci [本文引用: 1] 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。
China’s City Network Characteristics Based on Social Network Space:an Empirical Analysis of Sina Micro-blog .https://doi.org/10.11821/xb201208003 URL Magsci [本文引用: 1] 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。
|
| [10] |
基于通信流的吉林省流空间网络格局 [J].https://doi.org/10.11821/dlxb201404007 Magsci [本文引用: 1] 摘要
基于实际发生的信息流研究流空间网络格局是一种新的尝试。以吉林省县级以上地方为研究单元，以各地间固定电话通话时长为原始数据，采用主成分分析法、C-Value 和D-Value层级分析法、优势流分析法、最小生成树法对吉林省流空间格局进行了分析。研究表明：吉林省流空间是以长春市为中心，长春市、延吉市、通化市、公主岭市为主导型城市，吉林市、白城市、白山市、辽源市、松原市、四平市为次级主导型城市，其他城市为从属型城市的层级化网络结构；行政区划在流空间格局中发挥基本的影响作用；以长春市为“单中心”的流空间特征明显，吉林省并无明显的次中心作用，长春市与吉林市流空间联系并不紧密，与传统认识和意愿有所不同；公主岭市和敦化市在吉林省流空间格局中占有重要地位，公主岭市倾向于融入长春城市圈，敦化市在吉林省东部空间网络格局中发挥了重要作用，两市的区域联通功能亟待挖掘；四平市和梨树县流空间联系紧密，适宜同城化发展。
Network Structure of ‘Space of Flows' in Jilin Province Based on Telecommunication Flows .https://doi.org/10.11821/dlxb201404007 Magsci [本文引用: 1] 摘要
基于实际发生的信息流研究流空间网络格局是一种新的尝试。以吉林省县级以上地方为研究单元，以各地间固定电话通话时长为原始数据，采用主成分分析法、C-Value 和D-Value层级分析法、优势流分析法、最小生成树法对吉林省流空间格局进行了分析。研究表明：吉林省流空间是以长春市为中心，长春市、延吉市、通化市、公主岭市为主导型城市，吉林市、白城市、白山市、辽源市、松原市、四平市为次级主导型城市，其他城市为从属型城市的层级化网络结构；行政区划在流空间格局中发挥基本的影响作用；以长春市为“单中心”的流空间特征明显，吉林省并无明显的次中心作用，长春市与吉林市流空间联系并不紧密，与传统认识和意愿有所不同；公主岭市和敦化市在吉林省流空间格局中占有重要地位，公主岭市倾向于融入长春城市圈，敦化市在吉林省东部空间网络格局中发挥了重要作用，两市的区域联通功能亟待挖掘；四平市和梨树县流空间联系紧密，适宜同城化发展。
|
| [11] |
长江中游城市集群经济网络结构分析 [J].https://doi.org/10.11821/dlxb201310005 Magsci [本文引用: 1] 摘要
长江中游城市集群发展对统筹区域协调发展和促进中部崛起具有战略意义,分析长江中游城市集群经济网络结构有助于城市和区域发展战略的制定。本文在改进引力模型的基础上,借助社会网络分析方法(SNA),构建以经济联系强度和经济网络结构特性为核心的城市集群经济网络结构模型,实证分析了长江中游城市集群经济网络的网络密度、网络中心性和凝聚子群,以揭示其经济网络结构特征。研究结果显示:长江中游城市集群整体网络密度处于中高水平,已经形成实际意义上的经济网络;集群内小团体现象明显,一级层面形成了4 个凝聚子群,武汉都市圈和湖南环长株潭城市集群两子群内经济联动作用明显,但子群间经济影响较小,尤其是环鄱阳湖生态经济区内的两个凝聚子群,其联系纽带尚有待加强;集群内以武汉、长沙、南昌为主的中心城市驱动周边城市联动发展的格局基本形成,辐射带动作用明显,但吸收能力欠缺。
Analysis of the Economic Network Structure of Urban Agglomerations in the Middle Yangtze River .https://doi.org/10.11821/dlxb201310005 Magsci [本文引用: 1] 摘要
长江中游城市集群发展对统筹区域协调发展和促进中部崛起具有战略意义,分析长江中游城市集群经济网络结构有助于城市和区域发展战略的制定。本文在改进引力模型的基础上,借助社会网络分析方法(SNA),构建以经济联系强度和经济网络结构特性为核心的城市集群经济网络结构模型,实证分析了长江中游城市集群经济网络的网络密度、网络中心性和凝聚子群,以揭示其经济网络结构特征。研究结果显示:长江中游城市集群整体网络密度处于中高水平,已经形成实际意义上的经济网络;集群内小团体现象明显,一级层面形成了4 个凝聚子群,武汉都市圈和湖南环长株潭城市集群两子群内经济联动作用明显,但子群间经济影响较小,尤其是环鄱阳湖生态经济区内的两个凝聚子群,其联系纽带尚有待加强;集群内以武汉、长沙、南昌为主的中心城市驱动周边城市联动发展的格局基本形成,辐射带动作用明显,但吸收能力欠缺。
|
| [12] |
高铁时代下长三角城市群空间结构重构——基于社会网络分析 [J].https://doi.org/10.15957/j.cnki.jjdl.2015.10.008 URL 摘要
以长江三角洲城市群16个核心 城市为样本,运用社会网络分析方法从网络密度、中心性和凝聚子群角度,分析高铁时代前后长三角城市群空间结构特征演变。结果表明:长三角城市群整体网络密 度迅速提高;各个城市的点出度和点入度都在不断上升,中心城市对外辐射增强;网络中心势有缓慢下降趋势,城市群存在不对称和不均衡的现象;城市群城市的接 近中心度在逐年提高,城市间联系更加紧密;城市群中间中心度呈现逐年下降的趋势,网络结构逐渐趋向均衡;长三角城市群划分成4个子群,大部分子群之间联系 强度要大于整体网络密度;高铁建成后长三角城市群空间结构得到优化。为了促进长三角城市群内资源有效配置,既要发挥"一区两点"对外辐射作用,也要改善边 缘城市对外交通设施。
The Reconstruction of the Spatial Structure of the Yangtze River Delta City Group in the High-speed Rail Era——Based on the Social Network Analysis .https://doi.org/10.15957/j.cnki.jjdl.2015.10.008 URL 摘要
以长江三角洲城市群16个核心 城市为样本,运用社会网络分析方法从网络密度、中心性和凝聚子群角度,分析高铁时代前后长三角城市群空间结构特征演变。结果表明:长三角城市群整体网络密 度迅速提高;各个城市的点出度和点入度都在不断上升,中心城市对外辐射增强;网络中心势有缓慢下降趋势,城市群存在不对称和不均衡的现象;城市群城市的接 近中心度在逐年提高,城市间联系更加紧密;城市群中间中心度呈现逐年下降的趋势,网络结构逐渐趋向均衡;长三角城市群划分成4个子群,大部分子群之间联系 强度要大于整体网络密度;高铁建成后长三角城市群空间结构得到优化。为了促进长三角城市群内资源有效配置,既要发挥"一区两点"对外辐射作用,也要改善边 缘城市对外交通设施。
|
| [13] |
中原经济区县际经济联系网络结构及其演化特征 [J].https://doi.org/10.11821/dlyj201407005 Magsci 摘要
以中原经济区县级行政单元为网络节点，利用重力模型分别测算1996 年、2010 年226 个节点间的经济联系强度。首先设定同一阈值筛选有效连接，分析网络连通能力变化；再设定不同阈值，分析网络结构及其演化特征。研究发现：① 中原经济区经济网络连通能力有大幅度提高，经济发展和交通改善是网络稠密化和便捷化的主要原因。② 节点连通能力差异很大，少数节点掌握着绝对的网络权力，郑州市等5 个核心节点的地位尤其突出，其连线呈横向“T”字形状，建设“十”字形发展轴需要提升东部节点的连通能力。③ 网络呈明显的核心—外围结构并有极化趋势，核心区影响力和辐射力进一步增强，中原经济区只有提高边缘“洼地”节点连通能力才能加强与毗邻区的融合发展。④ 网络节点集聚现象明显，围绕次级核心节点形成了多个轴—辐结构子网络，“十”字形发展轴和“米”字形发展带的构建与发展，将有利于形成多重轴—辐结构嵌套的经济联系网络。⑤ 郑州市等高度值节点因较强的连通能力成为网络中的中介节点，一些度值不高的节点因处于“结构洞”位置上也具有较强的中介作用，在提高中介节点连通能力的同时，需要改善低度值中介节点所在小区域的经济和交通状况。
Structure and Evolution of Economic Linkage Network at County Level in Central Plains Economic Zone .https://doi.org/10.11821/dlyj201407005 Magsci 摘要
以中原经济区县级行政单元为网络节点，利用重力模型分别测算1996 年、2010 年226 个节点间的经济联系强度。首先设定同一阈值筛选有效连接，分析网络连通能力变化；再设定不同阈值，分析网络结构及其演化特征。研究发现：① 中原经济区经济网络连通能力有大幅度提高，经济发展和交通改善是网络稠密化和便捷化的主要原因。② 节点连通能力差异很大，少数节点掌握着绝对的网络权力，郑州市等5 个核心节点的地位尤其突出，其连线呈横向“T”字形状，建设“十”字形发展轴需要提升东部节点的连通能力。③ 网络呈明显的核心—外围结构并有极化趋势，核心区影响力和辐射力进一步增强，中原经济区只有提高边缘“洼地”节点连通能力才能加强与毗邻区的融合发展。④ 网络节点集聚现象明显，围绕次级核心节点形成了多个轴—辐结构子网络，“十”字形发展轴和“米”字形发展带的构建与发展，将有利于形成多重轴—辐结构嵌套的经济联系网络。⑤ 郑州市等高度值节点因较强的连通能力成为网络中的中介节点，一些度值不高的节点因处于“结构洞”位置上也具有较强的中介作用，在提高中介节点连通能力的同时，需要改善低度值中介节点所在小区域的经济和交通状况。
|
| [14] |
中国-东盟自贸区城市群空间经济关联研究——基于社会网络分析法的视角 [J].
<p>从城市群的角度运用社会网络分析法对中国-东盟自贸区空间经济联系进行研究, 首先从度、入度、出度3个角度对自贸区内的44个城市建立网络模型分析城市之间的复杂关系。其次对网络图进行中心度分析, 判断城市的经济辐射范围, 基于核心-边缘理论对自贸区内44个城市划分。最后利用派系过滤算法对城市网络图进行社团结构分析, 利用K-plex算法进行凝聚子群分析。分析结果表明自贸区内城市之间存在密切的联系, 核心城市群与边缘城市群圈层明显; 同时中国在自贸区内扮演着重要角色, 带动国家经济关系建设, 促进区域经济的繁荣发展。</p>
The Spatial Economic Association of City Agglomerationon CAFTA Based on the Perspective of Social Network Analysis .
<p>从城市群的角度运用社会网络分析法对中国-东盟自贸区空间经济联系进行研究, 首先从度、入度、出度3个角度对自贸区内的44个城市建立网络模型分析城市之间的复杂关系。其次对网络图进行中心度分析, 判断城市的经济辐射范围, 基于核心-边缘理论对自贸区内44个城市划分。最后利用派系过滤算法对城市网络图进行社团结构分析, 利用K-plex算法进行凝聚子群分析。分析结果表明自贸区内城市之间存在密切的联系, 核心城市群与边缘城市群圈层明显; 同时中国在自贸区内扮演着重要角色, 带动国家经济关系建设, 促进区域经济的繁荣发展。</p>
|
| [15] |
安徽省公路网络可达性空间格局及其演化 [J].https://doi.org/10.11820/dlkxjz.2012.12.004 URL Magsci [本文引用: 1] 摘要
以1996、2004、2010 年为时间断面, 加权平均旅行时间为指标, 探讨安徽省公路网络中节点城镇可达性空间格局及其演化规律。结果表明:1996-2010 年, 安徽省公路网络可达性总体空间格局变动不大, 其值大体以合肥地区为中心向外围呈不规则环状递增, 且空间分布具有一定的交通干道指向性。公路网络完善极大地提高了区域内节点城镇可达性, 其中第一阶段(1996-2004 年)可达性值提升较第二阶段(2004-2010 年)更为显著;可达性变化幅度与初值有关, 第一阶段可达性值变化率空间格局由“徐合高速—合芜宣高速”沿线地区和沿江地区组成的“T型”区域向周围递减, 第二阶段呈现出沿新建高速公路地区向四周递减的多极空间格局;不同地区可达性受益迥异, 江南地区可达性受益最为显著, 其次是淮北、江淮地区;随着路网的不断完善, 可达性水平由中心向外围呈圈层式优化, 可达性等值线趋于均匀、平滑, 中心城市可达性差异逐渐缩小, 可达性分布趋于均衡。
Spatial pattern and evolution of road network accessibility in Anhui Province .https://doi.org/10.11820/dlkxjz.2012.12.004 URL Magsci [本文引用: 1] 摘要
以1996、2004、2010 年为时间断面, 加权平均旅行时间为指标, 探讨安徽省公路网络中节点城镇可达性空间格局及其演化规律。结果表明:1996-2010 年, 安徽省公路网络可达性总体空间格局变动不大, 其值大体以合肥地区为中心向外围呈不规则环状递增, 且空间分布具有一定的交通干道指向性。公路网络完善极大地提高了区域内节点城镇可达性, 其中第一阶段(1996-2004 年)可达性值提升较第二阶段(2004-2010 年)更为显著;可达性变化幅度与初值有关, 第一阶段可达性值变化率空间格局由“徐合高速—合芜宣高速”沿线地区和沿江地区组成的“T型”区域向周围递减, 第二阶段呈现出沿新建高速公路地区向四周递减的多极空间格局;不同地区可达性受益迥异, 江南地区可达性受益最为显著, 其次是淮北、江淮地区;随着路网的不断完善, 可达性水平由中心向外围呈圈层式优化, 可达性等值线趋于均匀、平滑, 中心城市可达性差异逐渐缩小, 可达性分布趋于均衡。
|
| [16] |
|
/
| 〈 |
|
〉 |
