我国五大城市群流动人口的空间关联网络结构特征研究

以长三角、珠三角、京津冀、长江中游及成渝城市群为代表的五大国家级城市群已成为我国当下流动人口的主要聚集地。文章基于引力模型的社会网络分析法,运用网络密度、网络关联度等指标,从整体网络、节点网络和空间聚类3个维度剖析我国主要城市群流动人口空间关联的结构特征,研究显示:(1)流动人口空间关联网络整体上与地理位置、城市经济存在较大联系;(2)人口流动空间关联网络中的受益城市主要为广州、深圳、上海、北京、武汉、长沙,受益人口流动城市易受限流动人口,人口流出城市则不受局限;(3)流动人口空间关联网络聚类划分不以城市群为单位,板块划分影响因素由单个城市决定,板块整体上呈结构性城市分布。

人口流动网络嵌入视角下西安都市圈空间组织特征及规划响应

功能关联视角下,适宜的都市圈空间结构是要素自由流动与高效配置的重要支撑。文章使用手机信令数据测度跨城人口联系,基于“嵌入性”理论及网络分析方法研判西安都市圈空间组织特征。研究发现:西安都市圈尚处于极化向均衡的演化阶段,次级城市辐射能力有限,次区域人流关联特征分异显著,但部分中小城市在网络嵌入中表现出提升能级或跨界联动的潜力。在此基础上分析网络嵌入效应,提出西安都市圈未来规划及发展建议:以实际功能关联网络动态界定治理范围;基于城市单元网络嵌入特征构建网络功能体系;以局部跨城关联优化为线索,引导组群嵌入、环带成网的空间结构,并发挥嵌入治理的共识效应,实现都市圈各级城市的高效发展及整体结构的有机均衡。

基于碳汇潜力的碳排放空间关联网络结构特征及影响因素——以长江中游城市群为例

考虑碳汇潜力的碳排放空间关联是促进城市群协同减排的重要基础,更是实现碳中和的有力抓手。以长江中游城市群为研究区,对传统引力模型进行修正,构建兼具碳汇潜力的碳排放空间关联网络,采用社会网络分析(SNA)和二次指派程序方法(QAP)探究长江中游城市群碳排放空间关联网络的时空特征与影响因素。结果表明:①研究期间长江中游城市群碳排放网络关联关系数、网络密度和网络关联度呈增长趋势,网络效率和网络等级度不断下降,且网络等级度在2010年后始终为0,表明碳排放空间关联网络日益稠密、网络通达性较强,存在多重叠加的溢出渠道,但等级结构并不森严。基于碳汇潜力的长江中游城市群碳排放空间关联网络从“双核化”向“多极化、多线程”网络形态发展,核心城市的扩散作用不断增强。此外,以抚州、宜昌、鹰潭、上饶和吉安等为代表的高碳生态承载力地区,在碳排放空间关联网络中的受益关联性大于溢出关联性。②2020年,长江中游城市群碳排放空间关联网络形成四大板块,相较于板块内部成员间的碳排放空间关联效应,板块间的碳排放空间关联效应更为明显,即板块间的“碳排放转移”效应较为普遍。净溢出板块主要分布在武汉都市圈、宜荆荆都市圈和长株潭城市群外围城市,处于网络核心圈层位置;净受益板块主要分布在环鄱阳湖城市群东部,“碳排放避难所”效应显著。经纪人板块集中在环鄱阳湖城市群西部,板块间表现出“净溢出板块→经纪人板块→净受益板块”的碳排放传递路径,呈现出明显的“梯度转移”特征。双向溢出板块主要位于长江中游城市群西部,对净溢出和净受益板块都存在碳排放的空间溢出。研究期内,净溢出板块的成员虽然有所变化但总数保持不变,经纪人板块的成员有所增加,而净受益和双向溢出板块的成员均减少,环鄱阳湖城市群的“碳排放避难所”效应有所弱化。③地理邻近关系能够促进城市间碳排放关联关系的建立,而城市间的经济集聚程度、土地利用强度和经济发展水平上的互补性,促使碳排放空间关联网络随着城市间分工与协作的加强而呈现出千里“碳缘”一线牵的特点。

关中平原城市群韧性空间关联网络及其影响因素研究

基于熵值法测度2011—2020年关中平原城市群11个地市的城市韧性综合评价指数,分析其韧性时空演化特征,并采用社会网络分析法和二次指派程序剖析其空间关联网络结构及影响因素。结果表明:(1)关中平原城市群内各城市韧性整体呈上升趋势,韧性水平呈现出从省会开始向外围降低的态势。(2)城市群韧性网络结构变得更加复杂和稳健,但地区间韧性联系呈现较强的层级性特征,也尚未完全实现互相联通的状态。(3)西安市、咸阳市、铜川市的中心性较强,能够对周边或边缘城市产生较多资源溢出,城市群“核心-边缘”结构明显。(4)地理空间邻近、经济发展水平、对外开放度、政府财政支持、科技发展水平、交通基础设施的差异均显著影响城市群韧性空间网络结构的变化。关中平原城市群可通过建设城际数字化管理与交流平台、加强交通网络建设、增加科技创新投入等途径提升城市韧性与城市间的关联性。

流动人口就业空间的集聚性和城市就业空间的关联研究——以南京市主城区为例

借鉴国内外相关研究方法,以南京市主城区为实证,运用集聚指数、空间网络关联模型、空间自相关分析以及空间拟合等方法,围绕着"流动人口—城市人口"之间的"局部—整体"关系,从就业集聚分区、就业网络分析和就业中心识别三方面比较和解析"流动人口"这一特殊群体的就业空间集聚性同城市就业空间的关联,并进一步探索其影响因素。

西安城中村改造中流动人口的空间剥夺——基于网络文本的分析

基于空间剥夺理论,选取123份网络文帖,运用网络文本分析方法并借助SPSS 17.0软件分析西安城中村改造中流动人口的空间剥夺结构。西安城中村改造加剧了城中村流动人口的空间剥夺,从资源、情感和机会三方面形成了多重剥夺结构。在资源空间剥夺中,主要产生了由居住、餐饮、娱乐、购物构成的生活类型空间剥夺;情感空间主要体现在与梦想、氛围、怀恋、热闹、亲近等词汇相关的诸多方面,并随着其物质载体的消逝而产生了情感空间剥夺;机会空间剥夺表现在降低其社区资源的可接近性,主客观博弈的结果决定了城中村流动人口的去留。在此基础之上,对城中村改造和城市建设提出了对策建议。

都市圈“三生”功能空间关联网络特征与形成机制分析——以杭州都市圈为例

研究目的:以杭州都市圈为例,探究都市圈国土空间“三生”功能空间关联网络特征及其形成机制,为促进区域国土空间功能协同提升、完善国土空间开发保护策略提供参考依据。研究方法:综合评价法、社会网络分析法、QAP回归模型。研究结果:(1)2000—2020年杭州都市圈生产功能呈现先升后降的态势,生活功能快速提升,生态功能稳中有降;生产和生态功能的空间分异特征显著,生活功能表现出日益均衡的空间分布特征。(2)研究期内,杭州都市圈生活功能网络密度持续提升,生产功能网络密度先升后降,生态功能网络密度保持稳定,在空间上形成了以杭州和绍兴主城区为核心节点的复杂、稳定的网络结构形态。(3)地理空间邻近性对“三生”功能空间关联网络的形成均产生正向影响,耕地和林地资源禀赋差异、经济发展水平差距、产业结构差异、固定资产投资差异等因素在不同程度上对“三生”功能空间关联网络的形成产生显著影响。研究结论:应以网络化思维促进都市圈“三生”功能协同提升,依托一体化建设统筹资源优化配置,并通过因地制宜、优势互补促进区域空间协调发展。

中国省域降碳潜力空间关联网络结构特征及影响因素

为深入理解省域降碳潜力空间关联网络的结构特征及其影响机制,加速推动区域绿色转型和协同降碳,基于Super-SBM模型测度2011-2020年中国30个省份降碳潜力,利用修改引力模型和社会网络分析方法探究其空间关联网络结构特征及影响因素。结果表明:(1)中国省域降碳潜力的空间关联日趋紧密,网络密度和网络关联数呈增长态势,网络效率和网络等级度呈下降态势;(2)东部省份多处于网络核心位置,发挥着支配作用;西部省份多位于网络边缘位置,对网络关联结构影响有限;(3)网络结构形成了净受益、净溢出、双向溢出和“经纪人”四大功能板块;(4)经济水平、能源消耗、产业结构和城镇人口等差异以及空间邻接关系共同驱动省域降碳潜力空间关联网络结构演变。据此提出提升省域降碳潜力、优化省域降碳潜力关联的政策建议。

农村普惠金融发展的空间关联网络及驱动因素研究--兼论农村普惠金融高质量发展的推进路径

推动农村普惠金融高质量发展,为“中小微弱”提供有效的金融服务,创造良好环境促使农村金融高质量服务实体经济,是解决我国经济发展不平衡不充分问题的关键环节,更是实现包容性增长、促进社会和谐稳定的应有之义。通过构建农村普惠金融评价指标体系,并基于2008—2018年中国30个省(自治区、直辖市)的数据测算农村普惠金融指数,同时利用社会网络分析(SNA)、空间杜宾模型(SDM)分析农村普惠金融发展的空间关联网络特征及其驱动因素,研究发现:(1)农村普惠金融空间关联网络的关联关系数及网络密度均呈现先递增后下降的趋势,并于2011年达到峰值,整体关联网络通达性好,同时又存在“等级森严”的网络结构,所有网络特征指标均较为稳定。(2)上海、江苏、北京、浙江、山东、广东6个省份的度数中心度、接近中心度、中间中心度均最高,一直处于空间关联网络的核心区,掌控和支配能力更强,且对其他省份金融资源具有极强的虹吸作用,导致农村普惠金融的发展仍然处于集聚阶段。(3)经济发展水平、人口密度、政府干预程度、产业结构、银行业竞争是影响农村普惠金融发展的五个重要变量。从直接效应看,经济发展、高人口密度、银行业竞争均促进本地农村普惠金融的发展;从间接效应看,某地人口密集、第一产业占比过高、激烈的银行竞争均会抑制周边地区农村普惠金融的发展,而政府加大对某地的财政支出也可以对周边地区产生正向的溢出效应。

产业空间关联网络对城市群经济韧性的影响——基于长江中游城市群数据的实证分析

近年来,国内外各式冲击频繁加剧,各区域所面临的内外部环境不确定性与日俱增,因而提高经济系统的抵御、调整和转型能力,即增强经济韧性成为把握新发展阶段、贯彻新发展理念和构建新发展格局的题中之义。选取长江中游城市群内27个主要城市为研究对象,应用改进的引力模型构建2010—2019年长江中游城市群产业空间关联网络,并从社会网络分析的角度测算产业空间关联网络中心度特征,实证检验长江中游城市群产业空间关联网络的三大中心度特征对城市群经济韧性的影响。结果表明:产业空间关联促进了城市群经济韧性的提升,并且在金融环境好、市场化程度高的城市以及非工业城市中,产业空间关联对经济韧性的提升作用更加显著。进而提出有助于长江中游城市群产业高质量发展、经济韧性水平攀升的政策建议。

中国省际农业韧性空间关联的网络结构及驱动因素

提升农业韧性是确保农业供应稳定性的关键手段,也是我国建设农业强国并实现乡村振兴的重要环节。基于反事实测度框架,对2011至2020年中国除西藏及港澳台地区之外的30个样本省份的农业韧性进行测度,运用社会网络分析法深入挖掘农业韧性空间关联的网络结构特质与演变轨迹,借助空间杜宾模型探讨其驱动因素。研究结果显示:中国农业韧性水平稳步上升;黑龙江、新疆和辽宁这三省(自治区)在网络关系图中始终保持其核心位置,农业韧性空间关联的演进呈现“倒U型”趋势,网络关联度在样本期间保持为1,网络等级度逐年降低;空间关联网络中,内蒙古、辽宁、吉林等省份占据核心位置,辽宁、吉林、黑龙江、新疆等地以“中心行动者”的形象出现并承担“桥梁”作用;将农业韧性空间关联网络划分为四个板块,其中,华北和东北的板块为净受益板块,中部和沿海地区经历由双向溢出板块到经纪人板块的转变,而西南和西北地区则由经纪人板块转为双向溢出板块。此外,农村经济增长、耕地面积和财政支农水平的差异对农业韧性空间关联网络发展起到促进作用,人力资源和基础设施投资的差异则对网络发展起到抑制作用,而生态环境差异对农业韧性的空间关联影响不显著。

黄河流域绿色发展效率空间关联网络及影响因素研究

黄河流域是我国重要的生态屏障和经济地带,流域内各区域的绿色发展问题研究显得尤为重要。基于2006—2020年黄河流域60个城市的面板数据,采用非期望Super-SBM模型对该区域城市绿色发展效率进行测度,并通过修正的引力模型和社会网络分析方法深入探究绿色发展效率的关联网络结构特征及影响因素。结果表明:(1)黄河流域绿色发展效率总体处于波动上升状态,空间上呈现为上游地区>下游地区>中游地区的梯性差异;(2)黄河流域绿色发展效率关联网络在一定程度上突破了地理邻近效应,并表现出复杂的网络结构,但整体网络密度仍处于较低水平,具有较大的发展潜力;(3)黄河流域城市绿色发展效率关联网络包括净溢出、经纪人、双向溢出和净受益4个板块,关联路径以板块间为主;(4)城市间地理临近、经济发展水平、科技创新水平和产业结构差异等自然和社会经济因素对黄河流域绿色发展效率关联网络的形成具有显著影响。

数字经济的节能减排效应及作用机制——基于空间关联网络溢出模式

本文将数字经济、能源强度和碳排放强度三者置于统一框架,构建数字经济空间关联网络权重矩阵,利用空间杜宾模型检验发现:数字经济对能源强度和碳排放强度的影响均呈现倒“N”型特征,具有显著的空间溢出效应,数字经济发展到一定阶段可以实现“节能”与“减排”双赢。数字产业化和产业数字化双重维度的检验发现,数字产业化通过数字产业在地区间的布局和对要素吸引力改变产业集聚程度影响碳排放强度;产业数字化通过数字技术嵌入各个行业,改善资源配置效率和能源利用效率,通过能源强度影响碳排放强度。本文为数字经济政策制定和实现“双碳”目标提供了启示。

传统聚落社会网络演变特征及其空间关联机制研究

针对传统聚落出现的空心化、商业化现象,本文通过构建典型传统聚落社会网络模型揭示其近四十年的社会网络演变特征,探究社会运行逻辑与空间关联机制。研究显示:空心化传统聚落血缘关系由大家庭演变为隔代家庭以至空巢家庭结构,地缘关系由独户转向邻里到同乡结构,血缘地缘结构瓦解在一定程度上加速空间的衰败。商业化传统聚落血缘关系由大家庭演变为核心家庭以及混合家庭,业缘关系由同业关系转向合作及竞争结构,血缘结构瓦解与业缘结构复合过程中,传统聚落活动主体的社会经济活动发生改变,导致传统聚落的空间需求也相应改变,进而促成新的社会结构的形成与扩展。最后,尝试通过空心化、商业化传统聚落作用规律对比,为传统聚落物质空间与社会结构互动的保护找到切入口。

黄河流域雾霾污染空间关联网络结构特征及驱动因素

文章采用社会网络分析和QAP回归方法,对2015—2020年黄河流域雾霾污染空间关联网络的结构特征及驱动因素进行了分析。结果显示:黄河流域雾霾污染的中心城市较为明确,以济南、郑州、西安为代表的省会城市及以鄂尔多斯、榆林为代表的能源型城市是雾霾污染空间关联网络的中心,对城市间雾霾污染空间关联起到关键作用;黄河流域雾霾污染表现出复杂的空间关联关系,雾霾污染已经突破地理上的邻近关系,距离较远的城市间也存在联系,呈现明显的小世界特征,但核心城市和边缘城市的联系不够紧密等原因,造成了空间关联网络冗余连线较少、整体网络密度不高;城镇化因素对空间关联有较大的影响,城市间经济发展水平差异、投资水平差异、城市建设用地差异的扩大对雾霾污染空间关联关系的形成具有促进作用,而人口密度差异、产业结构差异的扩大,将对空间关联关系的形成起到抑制作用。

中国共同富裕水平的空间关联网络结构及演进特征

文章基于共同富裕内涵,构建共同富裕评价指标体系,采用熵权TOPSIS法、修正的引力模型、社会网络分析法、Markov模型分析中国共同富裕水平的空间关联网络特征和演进趋势。研究发现:(1)样本期内中国总体和省域共同富裕水平呈上升趋势。2021年东部地区共同富裕水平高于东北、中部和西部地区,但中部、东北、西部地区的增长速度显著高于东部地区。(2)样本期内形成以北京、上海、江苏、浙江、天津为核心的空间关联网络,此网络通达性较强、等级性较低,网络较为稳定,网络密度上升且存在较大的提升空间。(3)中国共同富裕水平的空间关联网络呈现明显的“核心-边缘”结构特征,核心区省份数量增加,边缘区之间的网络密度相对较低。(4)省域共同富裕水平的提升是逐步递进的过程,且存在显著的空间相关性。

中国绿色低碳发展的水平测度与空间关联效应研究——基于社会网络分析法

基于绿色低碳发展的理论内涵,从绿色效益、低碳效益和经济效益三个维度构建绿色低碳发展评价指标体系,利用熵值法测度绿色低碳发展指数,并运用Dagum基尼系数和社会网络分析法考察中国绿色低碳发展的时序演变特征与空间关联关系。研究表明,2011—2021年中国绿色低碳发展水平在低位保持稳步上升态势,且东部地区绿色低碳发展水平高于全国平均水平,更远超中西部地区;其Dagum基尼系数呈现先下降后平稳的趋势,表明中国绿色低碳发展水平的区域差异逐渐减小并趋于协调;中国省际绿色低碳发展的空间关联关系较强,且具有稳定性,但仍有提升的空间。

中国淡水养殖碳排放效率的空间关联网络结构及其影响因素

推进绿色生态养殖,科学把握淡水养殖碳排放效率的空间关联网络结构,不仅是水产行业可持续发展的客观要求,更是农业低碳转型发展的重要基础。为制定更科学的养殖方案,提高资源利用效率,减少对环境的破坏,本研究从空间关联视角研究中国淡水养殖碳排放效率,以2008—2021年中国30个省市为研究对象,运用Super-SBM模型测度淡水养殖碳排放效率,利用修正的引力模型和社会网络分析法分析其空间关联网络结构特征,二次指派程序(QAP)模型实证分析其影响因素。结果表明:(1)中国淡水养殖碳排放效率时空分布不均衡,时间上呈波动上升态势,空间上区域间差距不断缩小。(2)空间联系强度逐渐增强,但距理想状态仍有差距;整体网络关联性也不断增强,结构较为稳定。(3)东部沿海地区在空间网络中始终处于主导地位,对碳排放效率空间关联影响显著,西北、西南和东北地区在网络中处于被支配地位,对碳排放效率空间关联性的影响较弱,中部地区部分省市发挥“桥梁”与“中介”作用。(4)养殖品种结构优化、淡水养殖技术提高均可促进养殖区域间合作交流,促进空间关联网络形成;碳汇对生态保护和治理具有重要意义,基础设施建设改善了区域交通和通信条件,使地区间联系更紧密,推动空间关联网络形成;养殖密度的增加导致养殖环境的恶化,不利于产业可持续发展;渔业经济发展对空间关联网络的形成产生正向影响,但不显著。为发展绿色低碳养殖,提升淡水养殖碳排放效率,应因地制宜地制定区域协同发展政策、优化养殖品种结构和提升养殖技术;同时重视不同省份间的低碳减排资源,推动淡水养殖碳排放效率区域联动;利用养殖密度相似性,调动区域同化效应,进一步缩小地区间差距。

中国物流业绿色韧性的时空演变及空间关联网络结构

基于DPSIR模型构建物流业绿色韧性评价指标体系,采用熵权法测度2004—2021年中国30个省域的物流业绿色韧性水平并分析其时空演变特征,借助修正的引力模型和社会网络分析方法考察物流业绿色韧性空间关联结构特征。结果表明:①研究期内中国物流业绿色韧性水平整体呈微弱上升态势,空间上呈现东部>中部>东北>西部的分布格局;②物流业绿色韧性空间关联整体网络的连通度和可达性较好,但紧密程度和稳定性有待加强,且网络存在较强的层级特征,网络结构有待优化;③京津和东南沿海发达省域在物流业绿色韧性空间关联网络中既扮演“中心行动者”的角色,又发挥“中介”和“桥梁”作用,东北和中西部省域则处于边缘位置;④2021年北京、天津、上海和江苏构成净受益板块,浙江、广东和福建作为经纪人板块,是连接东部和中部、西南地区的纽带,以东北、中部和西部省域为主的板块是物流业绿色韧性溢出的主体。

中国高耗能产业空间关联网络研究

基于引力模型构建中国高耗能产业的复合空间关联网络,利用社会网络方法和计量模型分析关联网络的主要特征及影响因素。结果表明:网络整体连通良好,密度变化不大,区域关联稳定,省际关联强度呈现缓慢而稳定的增长趋势;网络存在空间集聚,各板块内的关联密切,板块间流动偏弱;京津冀地区、长江中下游地区及黄河下游地区相关省份在网络中区位优势明显,影响力较强;经济发展水平、交通便利程度、科技投入水平、自然资源禀赋对关联强度均有显著的正向影响,能源消费结构和市场开放强度有显著的负向影响,各因素的影响存在网间差异性和时间分异性。