中国城市物流创新的空间网络特征及驱动机制

中国城市物流创新的空间网络特征及驱动机制

孙春晓, 裴小忠, 刘程军, 卜庆军

Spatial network characteristics and driving mechanism of urban logistics innovation in China

SUN Chunxiao, PEI Xiaozhong, LIU Chengjun, BU Qingjun

表1 有向加权网络指标及其含义

Tab. 1 Directional weighted network indicators and their meanings

指标	计算公式	公式解释	实际意义
加权入度	$S_{i}^{in} = \overset{N}{\sum_{j = 1}} a_{ji} w_{ji}$ (1)	节点 $i$ 为终点的所有弧边权之和	市际物流创新联系的入强度
加权出度	$S_{i}^{out} = \overset{N}{\sum_{j = 1}} a_{ij} w_{ij}$ (2)	节点 $i$ 为起点的所有弧边权之和	市际物流创新联系的出强度
加权度	$S_{i} = S_{i}^{in} + S_{i}^{out}$ (3)	与节点 $i$ 相连的所有弧权重和	市际物流创新联系的总强度
变异系数	$CV = \frac{S}{\overset{̅}{E}}, S = \sqrt[]{\frac{\sum_{i}^{=} (E_{i} {- \overset{̅}{E})}^{2}}{N}}$ (4)	加权度标准差与均值的比值	城市物流创新加权度的分异程度
网络密度	$D = \frac{\sum_{i}^{=} \sum_{j}^{=} d (i, j)}{N (N - 1)}$ (5)	节点间实际联系数量占最大可能联系数量的比例	所有节点间联系的紧密程度
聚类系数	$C_{i} = \frac{2 e_{i}}{k_{i} (k_{i} - 1)}$ (6)	与节点 $i$ 直接相邻节点间实际存在边数占最大可能存在边数比例	市际物流技术转移网络整体凝聚力
平均路径长度	$L = \frac{1}{\frac{1}{2 N (N - 1)}} \sum^{} d_{ij}$ (7)	节点 $i$ 和 $j$ 之间的最短路径的均值	市际物流技术转移的远近程度
加权度中心度	$DC = \frac{\overset{N}{\sum_{j = 1}} x_{ij} (i \neq j)}{N - 1}$ (8)	节点i 与节点 j 关联数与可能 N -1 节点最大连接数的比值	市际产生物流专利转移的能力,表示城市在网络中是否处于核心位置
加权邻近中心度	$CC = \frac{1}{\sum_{j}^{=} d_{i} (i, j)}$ (9)	节点 $i$ 和其他所有节点之间的最短路径长度之和的倒数	节点在网络中的自主性,刻画城际间专利转移的可达程度
加权中介中心度	$BC = \overset{N}{\sum_{j = 1; k = 1; j \neq k \neq i}} \frac{N_{jk} (i)}{N_{jk}}$ (10)	节点 $i$ 作为其他两个节点之间最短路的比例	节点对其他节点及专利转移的控制能力,是控制力的体现