城市群创新网络的空间演化与组织 ——以京津冀城市群为例

京津冀城市群协同发展作为国家战略,如何实现协同创新是城市群协同发展的关键。通过创新系统主体授权专利合作,研究京津冀城市群的创新联系,揭示京津冀城市群创新网络的空间组织和演化特征。结果表明:京津冀城市群创新网络经历了初级发展阶段(2000—2005年)、增强发展阶段(2005—2010年)和扩展与快速发展阶段(2010—2015年)。从空间发展角度来看,北京、天津是京津冀城市群的创新中心,在网络中具有较强的控制力与自主创新能力,京津冀城市群逐步形成"双核+多节点"的创新网络格局。围绕主要城市的创新,京津冀城市群创新网络形成一些小组团创新网络结构。     

基于创新企业的中国城市网络联系特征

多部门创新企业的跨城布局能够增进城市间的知识流动与创新联系,大量创新企业部门关联构成的城市网络是理解国家创新格局的重要认知基础。本文运用1778家国家级创新企业部门关联数据和“总部—分支机构”方法建立中国城市间有向关系矩阵,借助社会网络分析、GIS技术及空间交互模型方法,对创新企业建构的中国城市网络联系特征进行分析。结果发现：① 基于创新企业的中国城市网络联系覆盖广但极不均质,菱形联系格局在次级网络中逐步显现,京津冀、长三角和珠三角城市群是网络联系的核心枢纽。② 城市间创新企业流具有明显的行政中心指向特征与省级边界效应,直辖市及省会城市对创新企业流具有较强吸引力,北京是网络联系最强核心,上海和深圳次之。③ 城市网络区域异质性突出,东部区域“内联外控”与中、西部区域“内弱外强”的联系格局呈现鲜明对比,东部区域内沿海三大城市群网络的联系结构也存在较大差异。④ 城市的行政等级、经济水平和创新环境等属性指标,以及城市间地理、技术、制度的邻近性关系指标,都对城市吸收和输出创新企业流产生了不同程度的影响,外资并不利于促进中国城际创新企业流和网络的形成。     

知识密集型服务业集聚对城市群旅游创新影响的空间效应

知识密集型服务业作为国家创新体系的重要组成部分,已经成为促进区域旅游创新发展的关键因素。以中国长三角、珠三角和京津冀城市群为例,运用区位商、数据包络分析法、探索性空间数据分析法和空间计量模型等方法,对知识密集型服务业集聚和旅游创新的时空演变特征与两者之间的空间关联性深入分析。结果表明：① 三大城市群知识密集型服务业集聚特征明显,集聚程度由强到弱依次为珠三角、长三角和京津冀,且城市群内部各城市间的集聚存在不均衡特征。② 三大城市群旅游创新的生产效率变化主要由技术进步推动,旅游创新均表现出一定的空间集聚特征,长三角城市群具有明显空间集聚性,但空间集聚模式存在差异,珠三角和京津冀旅游创新集聚不明显。长三角城市群内部各城市大多属于高高和低低空间集聚模式,珠三角和京津冀城市群内部各城市大多属于高低和低高的空间集聚模式。③ 知识密集型服务业集聚对城市群旅游创新水平的提高具有一定的促进作用但存在地区差异性,三大城市群旅游创新水平呈现空间溢出效应,但其对周边城市的辐射带动作用有待加强。     

2001～2012年中国三大城市群土地利用效率评价研究北大核心CSCD

利用DEA模型测算了2001~2012年长三角、京津冀及珠三角三大城市群土地利用效率,通过研究得出以下结论：1长三角、京津冀和珠三角三大城市群的城市土地利用效率总体上均呈现下降的趋势,下降比例分别为6.06%、2.86%、24.34%,特别是珠三角城市群下降幅度最大,为长三角和京津冀的4倍和8.5倍,证实珠三角城市群城市土地利用效率下降的迅速性。2京津冀城市群城市土地利用效率整体偏高,冗余量相对较少,降速明显低于长三角和珠三角两大城市群的城市土地利用效率。长三角、珠三角城市群的土地利用效率处于持续降低的状态。3三大城市群城市土地利用效率的规模报酬有效性的城市比例下降幅度分别为10.53%、10%、33.34%,珠三角下降幅度最大,为长三角和京津冀的3.17倍和3.33倍;4长三角城市群土地利用效率差异较大,京津冀城市群、珠三角城市群＂中心-外围＂现象明显。     

2001～2012年中国三大城市群土地利用效率评价研究

利用DEA模型测算了2001~2012年长三角、京津冀及珠三角三大城市群土地利用效率,通过研究得出以下结论:1长三角、京津冀和珠三角三大城市群的城市土地利用效率总体上均呈现下降的趋势,下降比例分别为6.06%、2.86%、24.34%,特别是珠三角城市群下降幅度最大,为长三角和京津冀的4倍和8.5倍,证实珠三角城市群城市土地利用效率下降的迅速性。2京津冀城市群城市土地利用效率整体偏高,冗余量相对较少,降速明显低于长三角和珠三角两大城市群的城市土地利用效率。长三角、珠三角城市群的土地利用效率处于持续降低的状态。3三大城市群城市土地利用效率的规模报酬有效性的城市比例下降幅度分别为10.53%、10%、33.34%,珠三角下降幅度最大,为长三角和京津冀的3.17倍和3.33倍;4长三角城市群土地利用效率差异较大,京津冀城市群、珠三角城市群"中心-外围"现象明显。     

长江经济带三大城市群城际客运联系网络结构对比分析

“流空间”是人文-经济地理学关注的重要议题。基于城际客运交通流数据,运用ArcGIS空间分析、城市联系强度模型等方法对长江经济带长三角、长江中游、成渝三大城市群城际客运联系网络结构特征进行刻画,结果表明：①长三角城市群城际客运联系网络以上海市为主核心,苏州、南京、杭州为次核心,通过核心城市向外延伸的交通轴线组成相互之间联系紧密的城市网络,西部与南部地区的联系相对较弱;长江中游城市群城际客运联系网络以武汉、长沙、南昌三个省会城市为核心节点,周边次中心城市与其省会交通联系紧密,但城市间跨省联系较弱,本省城市仅与另外两个省会城市存在突出的向心性联系;成渝城市群高等级联系网络大多指向成都、重庆主城区,次级区域中心城市发育不足,成渝城市主轴线在强交通联系推动下发育成型,但川渝接壤地区的城际客运联系存在“断层”。②长江经济带三大城市群在网络化演化进程中,具有城市群“等级-网络”的基本演化特征,其中成渝城市群、长江中游城市群仍处于“核心-边缘”的双核或三核结构,长三角城市群已出现多核网络化发展趋势。③高速铁路作为新兴要素流,对公路、普通铁路等传统要素流具有明显的替代效应,增强了三大城市群核心城市向外延伸的轴线联系,是驱动城市群城际客运联系网络结构演变的新动力。     

基于物流企业数据的2007-2017年中国城市网络空间特征及演化

采用2007、2012和2017年中国百强物流企业网络数据,运用世界城市网络研究的链锁网络模型方法,分析中国城市网络的等级结构、空间分异、空间联系及其演变特征。研究表明：基于物流企业数据的中国城市网络具有明显的层级特征,并呈现“两主多中心”的区域空间结构,网络联系的离散水平逐渐降低,其稳定性和均衡性有所增加,等级结构趋于合理;各节点城市组织能力空间分异明显,京津冀、长三角、珠三角的组织能力和介中心性始终处于较高水平,城市间物流联系逐渐增强,并有协同发展的趋势;城市网络联系中,长江沿线城市物流网络联系地位上升,上海为中心的T字型空间结构替代以北京为中心的核心网络结构,在全国尺度形成以胡焕庸线为界线,物流联系网络呈中东部密集、西部相对稀疏的空间格局,其演变过程呈现由等级网络联系特征向等级性与空间近邻性网络联系特征转变趋势。     

中国城市群技术知识单中心与多中心探究

城市空间组织的多中心、网络化特征受到区域经济研究关注。但由于发展阶段、空间尺度、研究视角的差异,城市区域多中心格局有待商榷,知识经济时代解读知识流作用下的城市空间组织应成为经济地理学重点破解的命题。基于中国知识产权局2014年申请和联合申请发明专利数据,运用社会网络分析法和基尼系数,从知识生产和知识网络层面,对京津冀、长三角、珠三角、长江中游、成渝五大城市群技术知识形态多中心和多尺度功能多中心进行测度。研究发现：① 城市群技术知识创新呈现网络化模式,但在形态和功能上多呈现单中心格局,与已有研究基于城市间基础设施联系、企业联系、科学知识联系广泛认同城市群呈现多中心格局的观点不同;② 城市群技术知识网络结构具有空间异质性,国家尺度技术知识流强度的空间不均衡性更加显著,强联系由少数核心城市控制;③ 形态和功能多中心程度存在区域差异,同城市群创新基础、经济实力、协同发展水平有关;④ 功能多中心程度具有尺度敏感性,区域尺度功能多中心程度高于国家尺度。研究结论有助于引发对城市空间组织理论的再思考。     

广东省城市创新联系的空间格局演变及优化策略

城市创新联系的研究对揭示创新空间结构特征、制定区域创新发展策略具有重要意义。本文运用空间相互作用模型对广东省2003、2012年21个地级城市的创新联系空间格局进行测度,分析空间格局演变的特征,并探讨广东省创新联系空间格局的发展与优化策略。结果表明：广东省城市创新联系的空间格局呈现新型“核心—边缘”结构,珠三角仍是这一结构的核心,但有弱化和分化趋势;区域整体网络化程度增强,珠三角外围地区有反极化趋势出现。2003-2012年,创新中心城市由5个变为6个,其辐射范围大小及方向发生变化,辐射强度仍维持强强联合的格局。未来应促进现有创新联系空间格局的优化,在区域整体层面上形成多中心网络化的创新结构。     

基于财富中国500强企业的中国城市群城市网络联系分析

现有城市网络研究多集中于城市联系及各城市群内部的空间关联,多以企业总分机构关系型数据研究中国城市网络结构,尚较少涉及中国城市群城市网络联系的整体认知。本文基于财富中国500强中的311家金融与专业性服务企业数据,分析中国19个城市群及41个主要城市间城市网络联系,借助企业在属地城市群层面的跨尺度空间表达,依据关系地理将城市群视为互相联系的空间集合,运用网络分析与互锁网络模型相结合的方法,重点分析城市群金融与专业服务业城市网络联系。结论如下：一方面,中国城市群整体形成以京津冀、长三角、珠三角、成渝、山东半岛与长江中游城市群为核心的空间组织体系,并与国家中心城市分布特征一致。关中平原、辽中南、滇中等13个城市群为非核心层级空间组织,是中国城市群空间拓展的重要支撑。另一方面,城市群城市网络联系依赖于金融及专业性服务要素高效优化配置,城市群对外联系范围决定了该城市群对各类服务要素流的控制与配置能力,进而影响其发展地位。其中,京津冀城市群主导商业银行、多元金融投资、保险、会计和律师事务形成的城市网络联系,长三角城市群以绝对优势主导证券企业城市网络联系,长三角、成渝、珠三角城市群共同主导着广告代理、管理咨询企业间的城市网络联系。本文尝试以城市群关系邻近性认知企业行动与城市群间的跨尺度空间联系互馈机理,认为城市群间水平联系对中国城市群城市网络具有重要作用,为国家制定城市群相关政策提供参考。     

长三角创新产学合作与企业创新绩效:尺度与效应北大核心CSCDCSSCI

产学合作网络是长三角创新共同体建设的重要方面,而当前经济地理学相关研究集中在“本地/全球”二元尺度讨论上,缺乏多尺度产学合作效应的比较分析。基于IncoPat专利数据,本文从尺度和效应视角探讨了长三角创新产学合作与企业创新绩效的关系,得到以下结论:①长三角创新产学合作的空间格局呈现以省会城市为中心的星芒状结构,核心城市占据的网络优势地位能够助力其在网络中获取创新资源,并且高校资源的不均衡分布特征进一步巩固了省会城市的优势地位,使得长三角创新产学合作格局具有明显的路径依赖特征。②本省与长三角区域尺度创新产学合作对企业创新绩效的影响要显著高于其他尺度。从区域尺度客观看待高校在空间创新进程中的作用尤为重要。③长三角创新产学合作的平均距离与企业创新绩效间呈现显著的倒“U”型关系,并且工科院校产学合作的作用和极值点均要大于综合院校和其他院校。由此,本文提出以下建议:一方面应该加快推进以区域尺度创新产学合作为重点的产学合作体系建设;另一方面应当强化薄弱地区产学合作的多尺度耦合网络建设,着力提升薄弱地区的网络地位。     

中国大都市区科技资源配置效率研究——以京津冀、长三角和珠三角地区为例

随着21世纪知识经济时代的到来,科技创新成为经济社会持续发展的助推器;其中,大都市区是科技活动的聚集地。在中国,京津冀地区、长江三角洲地区和珠江三角洲地区在国家创新体系中扮演着重要的角色。文章通过分析京津冀、长三角和珠三角地区科技资源投入产出的主要指标,阐述了3大都市区的科技发展态势,并运用熵值法和DEA模型方法,评价了科技资源配置综合效率。通过研究发现,京津冀、长三角和珠三角地区的科技发展态势及资源配置效率具有以下特点：①京津冀、长三角和珠三角地区是中国科技资源的主要聚集地;②京津冀地区的科技创新能力存在极化现象,创新单元分布不均衡;长三角和珠三角地区创新水平整体较为一致,有望成为中国最具创新活力的地区;③长三角和珠三角地区的科技资源配置综合效率整体优于京津冀地区。     

珠三角城市空间联系及社会网络——基于“流空间”的分析

基于A股上市公司对外投资行为所构拟的资本流、人口迁徙大数据所构拟的交通流和搜索引擎指数所构拟的信息流构建“流空间”网络,对珠三角城市空间联系特征与演进趋势进行定性描述与定量分析,并对城市群内流空间网络结构进行探讨。研究表明,珠三角城市群城市体系空间结构紧紧围绕广、佛、莞、深这一南北纵深的区域发展走廊,在信息流上呈现广州、深圳双核,交通流上呈现广州、深圳与东莞三核,资本流上呈现深圳单核发展的态势;城市网络呈现显著的核心—半边缘—边缘的非均衡结构,珠江东岸成为珠三角地区功能集聚、要素流动与城镇联系的高地,在城市网络中具有较高的资源配置能力;发展要素在湾区城市间自由流动仍存阻碍,城市间呈梯度发展差异,广州、深圳不论在流要素的吸引还是输出上均大幅超出其他城市。要实现珠三角地区城市群物理层面真正的同城、协同或融合,一方面需要打通阻碍要素自由流通的壁垒,另一方面需要打造城市核心竞争力。     

长三角区域绿色技术创新效率的时空演化格局及驱动因素

在长三角更高质量一体化的战略背景下,绿色技术创新作为绿色发展和创新驱动两大国家战略的结合点,已成为长三角区域绿色转型发展的重要引擎。通过构建包含非期望产出的超效率SBM-DEA模型,对2010—2017年长三角区域核心城市的绿色技术创新效率进行测度,并研究其时空演化格局和驱动因素。结果显示：① 在时序演变上,长三角区域的绿色技术创新效率呈现“W”型变化特征;② 在空间演变上,长三角东南部地区的绿色技术创新效率相对稳定,而中部、西南部变动明显,整体呈现连片集聚发展特征;③ 在空间关联上,长三角区域绿色技术创新效率的区域空间联系逐渐由“极化效应”转变为“涓滴效应”,泰尔指数和基尼系数整体表现为与时序演变相反的“M”型变化特征;④ 基于长三角区域绿色技术创新投入、产出及效率测算结果,将各城市划分为高高高、高高低、高低低、低高高、低低高和低低低六种类型,进一步揭示了长三角区域绿色技术创新发展路径的区域差异;⑤ 驱动因素分析结果表明,环境规制、经济发展、产业结构、对外开放和人力资本皆对长三角区域整体的绿色技术创新效率有着显著的正向促进影响,但创新支持具有显著的负向溢出效应。     

Spatial characteristics of development efficiency for urban tourism in eastern China: A case study of six coastal urban agglomerations

The traditional data envelopment analysis（DEA）, bootstrap-DEA and Malmquist models are employed to measure different tourism efficiencies and their spatial characteristics of 61 cities in six coastal urban agglomerations in eastern China. The following conclusions are drawn.（1） The comprehensive efficiency（CE） of urban tourism using the bootstrap-DEA model is lower than the CE level using the DEA-CRS model, which confirms the significant tendency of the DEA-CRS model to overestimate results.（2） The geometric CE averages of urban tourism in the Yangtze River Delta（YRD） and the Pearl River Delta（PRD） have changed from ineffective to effective since 2000, the averages in the Beijing-TianjinHebei（BTH） and the Shandong Peninsula（SDP） have changed from ineffective to moderately effective since 2000, and those in the Central and Southern Liaoning（CSL） and the West Bank of Taiwan Strait（WBTS） have been ineffective since 2000.（3） The CE values of urban tourism in the PRD, the YRD, the BTH and the SDP have been slightly affected by the pure technical efficiency（PTE）, whereas the CE values in the CSL and the WBTS have been slightly affected by the scale efficiency（SE） since 2000.（4） Spatially, the range of geometric averages of the total factor productivity（TFP） for the PRD, the YRD, the BTH, the SDP, the WBTS and the CSL has decreased sequentially, while the one for most cities in six urban agglomerations has exhibited a downward trend since 2000.（5） Collectively, the natural conditions, the economic policies and the tourism capital drive the SE change of urban tourism of the CSL and the WBTS. The tourism enterprises for increasing returns to scale and imitating innovative technology have an effect on the CE change of urban tourism in the BTH and the SDP. The tourism market competition drives the PTE change of urban tourism in the PRD and the YRD. Although the PTE and the SE of urban tourism in six coastal urban agglomerations suffer from uncertain events, the     

中国东部城市旅游效率的空间特征——以沿海城市群为例(英文)

The traditional data envelopment analysis(DEA), bootstrap-DEA and Malmquist models are employed to measure different tourism efficiencies and their spatial characteristics of 61 cities in six coastal urban agglomerations in eastern China. The following conclusions are drawn.(1) The comprehensive efficiency(CE) of urban tourism using the bootstrap-DEA model is lower than the CE level using the DEA-CRS model, which confirms the significant tendency of the DEA-CRS model to overestimate results.(2) The geometric CE averages of urban tourism in the Yangtze River Delta(YRD) and the Pearl River Delta(PRD) have changed from ineffective to effective since 2000, the averages in the Beijing-TianjinHebei(BTH) and the Shandong Peninsula(SDP) have changed from ineffective to moderately effective since 2000, and those in the Central and Southern Liaoning(CSL) and the West Bank of Taiwan Strait(WBTS) have been ineffective since 2000.(3) The CE values of urban tourism in the PRD, the YRD, the BTH and the SDP have been slightly affected by the pure technical efficiency(PTE), whereas the CE values in the CSL and the WBTS have been slightly affected by the scale efficiency(SE) since 2000.(4) Spatially, the range of geometric averages of the total factor productivity(TFP) for the PRD, the YRD, the BTH, the SDP, the WBTS and the CSL has decreased sequentially, while the one for most cities in six urban agglomerations has exhibited a downward trend since 2000.(5) Collectively, the natural conditions, the economic policies and the tourism capital drive the SE change of urban tourism of the CSL and the WBTS. The tourism enterprises for increasing returns to scale and imitating innovative technology have an effect on the CE change of urban tourism in the BTH and the SDP. The tourism market competition drives the PTE change of urban tourism in the PRD and the YRD. Although the PTE and the SE of urban tourism in six coastal urban agglomerations suffer from uncertain events, the CE maintained overall sound momentum since 2000.     

中国城市群多中心网络的拓扑结构

在既有理论基础上扩展了城市群多中心网络的度量工具,考察中国12个城市群总部—分支机构的企业关联网络,比较梳理了地级城市空间联系的拓扑结构。实证研究发现：①包括长三角、珠三角和京津冀三大典型城市群在内,中国城市群内部网络系统的拓扑结构依然发育不完善,在联系数据方面均呈现出一定的稀疏矩阵特征,空间组合关系均为树状结构。②总部区位(出度)的层级性差异均高于分支机构区位(入度)的层级性差异,显示出城市群内部空间“流”的不对称性。③针对12个城市群内部网络的拓扑结构聚类分析表明：长三角、珠三角、京津冀、山东半岛、海峡西岸地区的城市群内部网络联系较为紧密,呈现出一定程度的一体化网络特征;其中三大典型城市群存在明显的企业总部集聚核心,其余城市群内部的网络联系松散,跨城企业联系比重较低,在拓扑结构上大多呈现出以省会或副省级城市为指向的向心式联系。     

基于交通信息流的长三角地区网络空间结构及其效率研究

基于2015年长三角地区25个地级市之间的公路、普速列车、高速列车与信息网络数据,对流视角下该地区的网络结构特征及其效率进行综合分析与判断。研究表明：① 流视角下长三角地区网络结构呈现出“Z”字型向“一轴多极”的网络空间结构转变、网络中核心与边缘城市节点价值的此消彼长和“等级+网络”等新特征;② 现代化的交通与通信技术变革加速了高端生产与管理要素在区域的集聚与扩散,促使长三角地区呈现出明显的“核心—边缘”格局;③ 长三角地区网络化的综合效率一般,仅有少部分城市达到了最优,但各城市的规模效率相对较好,是未来综合效率提高的主要影响因素。