地理研究 ›› 2019, Vol. 38 ›› Issue (11): 2639-2652.doi: 10.11821/dlyj020180729
盛科荣, 杨雨, 张红霞
收稿日期:
2018-07-06
修回日期:
2018-10-16
出版日期:
2019-11-20
发布日期:
2019-12-02
作者简介:
盛科荣(1977-),男,山东日照人,博士,副教授,研究方向为城市地理和区域可持续发展。E-mail: shengkerong@163.com
基金资助:
SHENG Kerong, YANG Yu, ZHANG Hongxia
Received:
2018-07-06
Revised:
2018-10-16
Online:
2019-11-20
Published:
2019-12-02
摘要:
凝聚子群特征及形成机理的研究是理解城市网络发育规律及其动力机制的重要切入点。利用2016年中国上市公司500强企业总部-分支机构数据,研究了中国城市网络凝聚子群的多维度特征,定量测度了城市间链接关系的影响因素,探索性的分析了凝聚子群的形成机理。结果发现:派系、k-核、lambda集合、核心-边缘方法都表明中国城市网络存在凝聚子群现象,揭示了城市网络链接强度的层级特征;经济规模、政治资源、知识资本是凝聚子群发育的重要影响因素,网络邻近性、地理区位和历史基础也深刻的影响着凝聚子群的空间格局;择优链接和路径依赖是凝聚子群发育的动力机制,城市关键资源和区位优势将进一步转化为城市网络竞争优势。在网络发展环境下,中国政府需要在更大空间尺度上推动城市间合作,并积极应对城市间发展差距趋于扩大的问题。
盛科荣, 杨雨, 张红霞. 中国城市网络的凝聚子群及影响因素研究[J]. 地理研究, 2019, 38(11): 2639-2652.
SHENG Kerong, YANG Yu, ZHANG Hongxia. Cohesive subgroups and underlying factors in the urban network in China[J]. GEOGRAPHICAL RESEARCH, 2019, 38(11): 2639-2652.
表1
k-核的分析结果(二值对称数据)"
k-核 | 城市 | 数量 |
---|---|---|
5-核 | {北京,上海,南京,苏州,南通,杭州,宁波,福州,厦门,济南,烟台,武汉,长沙,广州,深圳,重庆} | 16 |
4-核 | {天津,大连,嘉兴,青岛,郑州,佛山,惠州,海口,昆明} | 25 |
3-核 | {沈阳,长春,合肥,芜湖,马鞍山,潍坊,济宁,珠海,成都,西安,乌鲁木齐} | 36 |
2-核 | {石家庄,唐山,廊坊,呼和浩特,鄂尔多斯,哈尔滨,扬州,温州,三明,宜昌,襄阳,揭阳,昌吉州} | 49 |
1-核 | {邯郸,邢台,保定,太原,大同,包头,鞍山,本溪,朝阳,伊春,泰州,宿迁,铜陵,龙岩,南昌,鹰潭,赣州,上饶,临沂,商丘,济源,黄石,荆门,湘潭,香港,玉林,绵阳,遵义,攀枝花,曲靖,拉萨,西宁} | 81 |
表2
城市之间最大流量分析结果(Lambda≥7)"
北京 | 上海 | 深圳 | 广州 | 武汉 | 重庆 | 南京 | 杭州 | 福州 | 济南 | |
---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|
北京 | – | 34 | 29 | 13 | 12 | 10 | 9 | 9 | 7 | 7 |
上海 | 34 | – | 29 | 13 | 12 | 10 | 9 | 9 | 7 | 7 |
深圳 | 29 | 29 | – | 13 | 12 | 10 | 9 | 9 | 7 | 7 |
广州 | 13 | 13 | 13 | – | 12 | 10 | 9 | 9 | 7 | 7 |
武汉 | 12 | 12 | 12 | 12 | – | 10 | 9 | 9 | 7 | 7 |
重庆 | 10 | 10 | 10 | 10 | 10 | – | 9 | 9 | 7 | 7 |
南京 | 9 | 9 | 9 | 9 | 9 | 9 | – | 9 | 7 | 7 |
杭州 | 9 | 9 | 9 | 9 | 9 | 9 | 9 | – | 7 | 7 |
福州 | 7 | 7 | 7 | 7 | 7 | 7 | 7 | 7 | – | 7 |
济南 | 7 | 7 | 7 | 7 | 7 | 7 | 7 | 7 | 7 | – |
表3
QAP矩阵回归结果"
多值有向网络 | 二值有向网络 | |||||
---|---|---|---|---|---|---|
拟合系数 | P(Large) | P(Small) | 拟合系数 | P(Large) | P(Small) | |
Intercept | 0.018*** | 0.011*** | ||||
GDP | 0.079*** | 0.005 | 0.995 | 0.028*** | 0.000 | 1.000 |
Capital | 0.305*** | 0.001 | 0.999 | 0.076*** | 0.000 | 1.000 |
Knowledge | 0.203*** | 0.000 | 1.000 | 0.043*** | 0.000 | 1.000 |
Distance | -0.005*** | 0.996 | 0.004 | -0.002 | 0.724 | 0.276 |
Passenger | 0.045* | 0.066 | 0.934 | 0.018** | 0.022 | 0.978 |
Telecom | 0.048** | 0.026 | 0.975 | 0.012*** | 0.007 | 0.993 |
East | 0.068*** | 0.000 | 1.000 | 0.013** | 0.000 | 1.000 |
Lag2005 | 2.068*** | 0.000 | 1.000 | 0.913*** | 0.000 | 1.000 |
R-square | 0.896 | 0.647 |
表4
城市类别-网络关系的假设检验结果"
关系代码 | 期望值 | 观测值 | 差量 | P ≥ Diff | P ≤ Diff | |
---|---|---|---|---|---|---|
GDP | 1-1 | 1227.974 | 193.000 | -1034.974 | 1.000 | 0.000 |
1-2 | 777.511 | 1203.000 | 425.489 | 0.000 | 1.000 | |
2-2 | 120.514 | 730.000 | 609.486 | 0.000 | 1.000 | |
Capital | 1-1 | 1610.930 | 470.000 | -1140.930 | 1.000 | 0.000 |
1-2 | 480.453 | 1312.000 | 831.547 | 0.000 | 1.000 | |
2-2 | 34.618 | 344.000 | 309.382 | 0.000 | 1.000 | |
Knowledge | 1-1 | 1513.741 | 470.000 | -1043.741 | 1.000 | 0.000 |
1-2 | 561.659 | 1273.000 | 711.341 | 0.000 | 1.000 | |
2-2 | 50.600 | 383.000 | 332.400 | 0.000 | 1.000 |
表5
地理距离和网络关系的QAP相关分析结果"
皮尔森 相关系数 | 欧式距离 | 汉明 距离 | 简单匹配 系数 | 杰卡德 相似系数 | 古德曼-古鲁斯卡 Gamma值 | 休伯特Gamma值 | |
---|---|---|---|---|---|---|---|
Obs Value | -0.032 | 1024.196 | 0.970 | 0.030 | 0.033 | -0.690 | 21181.000 |
Significa | 0.002 | 0.998 | 1 | 1 | 1 | 0 | 0.998 |
Average | 0 | 1017.132 | 0.967 | 0.033 | 0.036 | 0.005 | 28383.277 |
Std Dev | 0.016 | 3.486 | 0 | 0 | 0 | 0.086 | 3539.423 |
Minimum | -0.039 | 999.227 | 0.965 | 0.031 | 0.035 | -0.344 | 19595.000 |
Maximum | 0.081 | 1025.744 | 0.969 | 0.035 | 0.037 | 0.363 | 46386.000 |
P(Large) | 0.998 | 0.002 | 0 | 1 | 1 | 1 | 0.998 |
P(Small) | 0.002 | 0.998 | 1 | 0 | 0 | 0 | 0.002 |
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