, 周凯月The spatial differentiation and influencing factors of the service quality of C2C stores in Central China: A case study of five types of Taobao online stores
DINGZhiwei, ZHOUKaiyue收稿日期:2015-12-21
修回日期:2016-03-19
网络出版日期:2016-06-20
版权声明:2016《地理研究》编辑部《地理研究》编辑部
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1 引言
近年来,电子商务的发展速度十分惊人,淘宝网（www.taobao.com）已成为中国最大的电子商务交易平台,其中C2C（consumer to consumer）网络购物呈迅猛发展态势。截至2014年底,淘宝网拥有注册会员近5亿,日活跃用户超1.2亿,在线商品数量达10亿,在国内C2C市场淘宝网占95.1%的市场份额[1]。C2C电子商务相当于实体店中的零售店,通过在线订单、线下发货的电子商务模式,降低了时间成本与交易成本,日趋成为城乡居民消费的重要方式[2-4]。在“大众创业、万众创新”领跑下的信息化时代,以淘宝网等C2C电子商务数据进行时空分析的文献逐渐增多,与经济实体类的空间结构研究相互补充,为多角度探索地域空间结构的分异规律提供了基础。从已有研究成果看,国内采用C2C网络店铺数据进行空间分异的研究以路紫带领的团队居多[5-12]。该团队一方面基于省域尺度对C2C淘宝网数量的空间分布特征进行了分析,总结了影响其空间分布格局的影响因素;另一方面分析了C2C店铺区位选择的影响因子,对比分析了与传统商业区位选择的不同。余金艳等以淘宝网化妆品零售为例,分析了中国C2C电子商务虚拟商圈随着时间距离的变化特征,总结出虚拟商圈的辐射范围广、呈近似椭圆形、较传统商圈渗透性与重叠性增强等特征[13]。俞金国等人从省域层次描述了淘宝店铺的空间分布和空间集聚情况,分析了影响电商店铺空间分布的因子[14]。王贤文等从市域层次分析了中国C2C电子商务业的地理分布格局,并从社会观念转变、受教育程度、互联网普及、物流业发展等层面分析了空间格局形成的演化机制[15]。钟海东等基于ArcGIS空间分析,总结了中国C2C电子商务业中卖家的空间集聚特征,呈现从南向北、由西向东递增,从沿海向内陆递减的特征[16]。
总结看来,目前有关C2C电子商务的研究大多是从省域尺度进行研究,市域尺度的相对缺乏,以县域或更低层次为研究单元的研究更为少见;从采用的指标看,多数研究是以C2C店铺的数量为特征量进行分析,较少考虑店铺的服务质量与空间联系状态。而从空间联系的网络结构研究内容看,既有基于不同研究尺度经济联系的空间网络结构[17-20]、城市相互作用的联系网络[21-25]、旅游经济空间联系网络[26]、科技影响的空间联系[23]、金融企业布局的城市网络格局[27]等实体空间结构的研究,又有基于航空[28,29]、铁路[30,31]、高铁[32]、公路[33]等交通方式对全国交通空间联系网络格局的分析,也有基于客流[34]、物流[35]、信息流[36]、价值链[37]等“流”对不同区域空间联系状态研究,还有基于微博用户关系[38]、百度指数[39,40]等测度指标针对具体区域的虚拟空间网络结构研究。从研究趋势看,已从经济结构、城市体系等实体网络联系分析转向了具体的要素流网络联系格局分析,基于互联网数据进行的空间联系状态研究近年来不断增多。从研究方法看,虽然重力模型、场强模型、城市流强度模型等传统城市相互作用模型依然发挥着重要作用,但基于复杂网络结构的各类模型逐渐成为新兴的研究方法并发挥重大作用。
中部地区作为中国四大板块中最后给予政策关注的地带,自2006年中部崛起战略提出以来,在信息化背景下的新型工业化、新型城镇化、农业现代化进程不断加快,发出了中部崛起的“最强音”。武汉城市圈与长株潭城市群的“两型社会”综合配套改革区、鄱阳湖生态经济区、皖江城市带承接产业转移示范区、山西国家资源型经济转型综合配套改革实验区、中原经济区、长江中游城市群等先后上升为国家战略规划,成为托举中部崛起的重要增长板块。无论是城市群的建设还是经济区的组建,各省都是在探索不以牺牲农业与粮食的现代化建设之路,都是在不断追寻信息化时代的振兴之路。在信息化加速推进的“五化”协调发展背景下,加快C2C电子商务业发展已成为支撑中部崛起的必然选择。自2005年1月国务院办公厅出台《关于加快电子商务业发展的若干意见》（国办发〔2005〕2号）以来,商务部先后出台《“十二五”电子商务发展指导意见》（商电发[2011]第375号）、《关于促进电子商务应用的实施意见》（商电函[2013]911号）等,2015年国务院办公厅又出台《关于促进跨境电子商务健康快速发展的指导意见》（国办发〔2015〕46号）。这些政策文件在提及中西部电子商务业发展中,明确提出中西部地区可因地制宜,加强电子商务业平台的建设,创新电子商务业的应用模式,支持引导企业电子商务业发展等,这无疑为中西部电子商务业加快发展指明了方向。而在以往研究中,多数****关注了中部地区的经济联系、城市体系等实体地域空间结构特征和网络化发展格局,而基于互联网平台的C2C电商数据形成的虚拟网络结构则鲜有涉及,探索不同类型C2C店铺服务质量的空间分异格局则更为少见。本文的出发点是：一方面基于店铺服务质量数据而非数量数据分析中部地区的空间分异特征,探索空间分异格局的影响因素,为推进中部地区的C2C电商格局优化提供支撑;另一方面,与传统经济联系、城市体系的空间结构研究相互补充,从虚拟空间视角透视中部地区的空间联系状态,以期为多角度探索地域空间结构提供探索支撑。以淘宝网C2C店铺的服务质量为特征指标,以中部六省88个市域单元的淘宝店铺为研究对象,分析中部六省C2C店铺综合服务质量的空间分异特征,解析不同类型店铺服务质量的空间分布格局特征,以期为中部乃至全国C2C电商服务质量的提升和电子商务业的繁兴提供支持。
2 数据来源与研究方法
2.1 评价理念与数据来源
淘宝网C2C店铺在线交易平台上提供的产品种类繁多,涉及城乡居民生活的多个方面。但从消费者日常的消费行为看,在淘宝网购买的商品主要集中于服装、电子、家居和箱包、美食、美妆等5个方面。基于此,选取淘宝网上经营以上五大类商品的店铺为研究对象,搜集数据进行空间分异规律研究。为便于分析,对淘宝网五大类店铺各选取两种代表性商品进行分析,具体选择如下：第一类为服装类,选择女装和男装;第二类为电子类,选择手机和家电;第三类为家居类,选择家居、箱包;第四类为美食类,选择食品和水果;第五类为美妆类,选择护肤品和化妆品。淘宝网对店铺实行积分制,分为普通级、心级、钻级、皇冠级、金冠级五个等级（表1）。在淘宝网的搜索框中输入要查询商品的关键词,在店铺搜索的界面下,选择要查询店铺的所在地、店铺类型,跳转到店铺搜索结果界面,可以获得淘宝网该类商品在某地区普通级、心级、钻级、皇冠级、金冠级的具体数量。为了提高数据的准确性和时效性,搜索了2015年9月11日中部六省88市不同级别淘宝网的数量,运用Excel进行汇总分析。Tab. 1
表1
表1淘宝网店铺的种类划分
Tab. 1The criteria for the classification of Taobao online store
| 分值 | 级别划分 | 种类 |
|---|---|---|
| 0~3 | 刚开始经营 | 普通店 |
| 4~10 | 一级心店 | 心级店 |
| 11~40 | 二级心店 | |
| 41~90 | 三级心店 | |
| 91~150 | 四级心店 | |
| 151~250 | 五级心店 | |
| 251~500 | 一级钻店 | 钻级店 |
| 501~1000 | 二级钻店 | |
| 1001~2000 | 三级钻店 | |
| 2001~5000 | 四级钻店 | |
| 5001~10000 | 五级钻店 | |
| 10001~20000 | 一级皇冠店 | 皇冠级店 |
| 20001~50000 | 二级皇冠店 | |
| 50001~100000 | 三级皇冠店 | |
| 100001~200000 | 四级皇冠店 | |
| 200001~500000 | 五级皇冠店 | |
| 500001~1000000 | 一级金冠店 | 金冠级店 |
| 1000001~2000000 | 二级金冠店 | |
| 2000001~5000000 | 三级金冠店 | |
| 5000001~10000000 | 四级金冠店 | |
| 五级金冠店 |
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2.2 评价方法
2.2.1 综合服务质量计算 若按照表1划分的20个等级进行数据搜集,任务浩繁、难度大且效率不高。为提高搜集数据的效率并保证量化的科学性,选取每个级别的中值进行量化计算（表2）。需要说明的是,由于五级金冠店屈指可数,因而金冠店的量化取值是500001~10000000的中值。Tab.2
表2
表2淘宝店铺五级分值计算表
Tab.2The score of different grade of Taobao online store
| 店铺等级 | 分值范围 | 计算取值 |
|---|---|---|
| 普通级 | 1~3 | 2.0 |
| 心级 | 4~250 | 127.0 |
| 钻级 | 251~10000 | 5125.5 |
| 皇冠 | 10001~500000 | 255000.5 |
| 金冠 | 500001~10000000 | 5250000.5 |
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将淘宝网搜集到的中部六省88个市域研究单元的五大类数据输入到Excel表格当中,并计算各市各类店铺的总分值,即各级店铺数乘以计算取值（中值）。
yi=2xi1+127xi2+5125.5xi3+255000.5xi4+5250000.5xi5 （1）
式中：i取值1~10,分别代表上述所选的10类店铺,依次为女装、男装、手机、家电、家居、箱包、食品、水果、护肤品、化妆品;yi为该市该类店铺的总分值;xi1、xi2、xi3、xi4、xi5分别为该市普通级、心级、钻级、皇冠级、金冠级店铺的数量。
Tab. 3
表3
表3分值计算表
Tab. 3Score of different kinds
| 分类 | 分值 |
|---|---|
| 服装类 | y1+y2 |
| 电子类 | y3+y4 |
| 家居、箱包类 | y5+y6 |
| 美食类 | y7+y8 |
| 美妆类 | y9+y10 |
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按上述方法,分别计算出y1、y2、y3、y4、y5、y6、y7、y8、y9、y10的值,按表3的分类计算出中部六省88个市域研究单元五类店铺的分值和总分值。分值反映了不同地区C2C店铺的级别、服务水平和信誉水平,因此可将求和后的总得分定义为综合服务质量,不同种类的得分定义为分类服务质量。
2.2.2 空间分析方法 （1）空间分类法：Jenks最佳分类法是一种基于自然断裂点的分类方法,其最大的优点是可以保持数据的统计特征[41]。ArcGIS 10.0软件中Quantities分析模块提供了Natural Breaks（Jenks）空间分类方法,通过计算将相似性最大的数据分在同一级,差异性最大的数据分在不同级。结合淘宝网店铺服务质量数据的分类特征,选择Natural Breaks（Jenks）方法进行空间分类,以准确、清晰的反映中部地区五大类淘宝店铺服务质量的空间分异情况。
（2）探索性空间数据分析法：探索性空间数据分析方法是分析某种属性或者现象空间关联特征常用的方法,在空间分异规律探索方面具有很好的应用。通常地,选择莫兰指数（Moran's I）和基尔里系数（Geary-C）进行空间全局、局部的自相关关系分析,进而分析空间数据的集聚和分散特征。基于此,选择莫兰指数进行空间探索性数据分析,利用Geoda 095i软件中空间自相关分析程序进行计算,进而分析中部地区C2C店铺综合、分类服务质量的空间关联特征[42]。
（3）空间相互作用方法：利用空间相互作用模型,可以测度不同地域研究单元之间的空间联系状况。参考以往研究成果,选择以人口规模、店铺服务质量得分为表征城市发展质量的指标,以城市之间的欧式距离为半径,通过引力强度公式来计算中部各市之间的空间联系状况。具体计算公式如下[43]：
式中：P1和P2分别表示两个城市的人口数;V1和V2表示两城市店铺的服务质量;r表示两个城市间的欧式距离。
（4）复杂网络模型：复杂网络结构模型是近年来分析空间联系网络的一种方法,在多种学科领域有着广泛的应用,其涉及的度、介数、集聚系数等统计值能为网络结构特征提供很好的研究支撑[44]。以中心度、集聚系数为测度指标,采用Ucinet软件对中部地区88个市域研究单元之间的空间联系网络进行分析。
中心度作为网络度的一项重要指标,能够反映城镇节点在区域网络中的位置与地位。中心度计算公式如下[45]：
式中：D(ci)为城镇节点在网络中的中心度;di(ci,cj)则表示城镇节点之间的相互关系。
集聚系数反映了网络结构的紧密程度,可以描述网络节点的各邻接点之间的比例关系。集聚系数计算公式如下[46]：
式中：Ci为节点i的集聚系数;Ei为节点i的相邻点n之间的连接数,某节点Ci的值越大,则与其相邻接的节点之间的连接数越多。平均集聚系数反映了网络集团化的趋势,可反映连接在一起的集团中的近邻关系[47]。
3 结果分析
3.1 空间分异格局特征
3.1.1 省级层次 根据淘宝网C2C店铺服务质量的计算公式,代入五大类店铺的相关数据,可计算出中部地区6个省份的综合服务质量（图1）。
显示原图|下载原图ZIP|生成PPT图1中部六省综合服务质量及分类质量排名
-->Fig. 1The service quality and ranking of comprehensive service and category service quality for six provinces of Central China
-->
由图1可知,湖北省综合服务质量得分高居首位,达378862436.5;湖南省综合服务质量得分仅次于湖北省,达343903786;河南省和安徽省的综合服务质量得分分别为290073383和231796583.5,位居第三、第四位;江西省的综合服务质量得分较第四位安徽省相差62583185分;山西省综合服务质量得分最低,仅为第五位江西省的22.41%。排在首位的湖北省综合服务质量得分分别是后五位省份的1.10倍、1.31倍、1.63倍、2.24倍、9.99倍,足见其电子商务业的繁荣程度。分类看来,服装类、电子类的服务质量与综合服务质量类似,排名顺序和空间分异格局一致。家居、箱包类服务质量的排名依次为河南省、湖北省、江西省、湖南省、安徽省和山西省,得分依次为91120657、73026561.5、68683085.5、59634183、45476387.5、4538082;排名首位的河南省服务质量得分分别是后五位省份的1.25倍、1.33倍、1.53倍、2.00倍、20.08倍,可见前五省的差异并不大,山西省仍然相对落后。美食类与前三类的空间分异格局有所不同,排名位次为湖南省、湖北省、河南省、安徽省、江西省和山西省;湖南省服务质量得分分别为后五位的2.38倍、2.41倍、2.60倍、3.21倍、8.97倍,相比前四类临近位次的服务质量相差不大。美妆类服务质量得分排名次序为安徽省、河南省、湖北省、湖南省、江西省和山西省,一直排名靠前的湖北省退居第三位;安徽省服务质量得分分别是后五位的1.03倍、1.84倍、1.85倍、5.49倍、11.75倍,河南省和湖北省的服务质量得分相近。
3.1.2 市域层次 按照C2C店铺服务质量的计算方法,计算中部88个市域研究单元的综合、分类服务质量,将其导入ArcGIS软件进行分类（图2）,从而分析市域层次的空间分异格局。
显示原图|下载原图ZIP|生成PPT图2中部88个市域研究单元综合服务质量及分类质量的空间分布
-->Fig.2The spatial distribution map of service quality at city scale in Central China
-->
由综合服务质量的空间分异格局看,经济实力强劲的省会城市武汉、郑州、长沙处于高服务质量区,合肥、景德镇、南昌、株洲处于较高服务质量区,太原、焦作、洛阳、信阳、马鞍山、芜湖、上饶、湘潭、赣州处于中等服务质量区。经济发展实力一般或者偏远地区的城市多数处于较低、低服务质量区。山西省除太原市外的城市、武汉周边区域、湖北省西部和湖南省西部的连绵地带、安徽省南部等区域形成低值集中区。总体看来,高、较高服务质量区的数量较少且以省会城市和经济综合实力较强的城市为主,中等、较低、低服务质量区占绝对主导并形成了部分连绵分布区,山西省在中部地区北侧形成显著的低服务质量区。
从服装类服务质量的空间分异格局看,与综合服务质量分异格局类似但局部级别的差异变化较大。高服务质量区仅有武汉一个城市;较高服务质量区依然是4个,与综合服务质量有所差别,分别为郑州、长沙、株洲和合肥;中等服务质量区有5个,零散地分布于各区域,分别是湘潭、郴州、南昌、芜湖和信阳;较低、低服务质量占据了绝对多数并呈集聚状分布,两者分布在省会城市和经济实力强市周边地区、各个省份的外围区、省际交汇区等并形成大范围连绵分布区。值得一提的是,山西省在中部六省中服务质量最低,仅有太原为较低服务质量区,其他均为低服务质量区。
从电子类服务质量的空间分异格局看,同样与综合服务质量分异格局总体类似但各级别的差异变化较大。高服务质量区依然仅有武汉一个城市;较高服务质量区变化为3个,分别为郑州、长沙和合肥;中等服务质量区有8个城市,主要为省会城市和电子类发展水平较高的城市,分别是湖北的襄樊、江西的南昌和上饶、安徽的芜湖、河南的南阳和安阳、山西的太原和运城;较低服务质量区的个数依然很多并呈小范围集聚分布状态,一些分布在省会城市的周边,一些分布在省域的周边,还有些分布在省际交汇的地带;低服务质量区个数较多且呈大范围集中分布状,一个显著的集中区是在武汉、长沙、南昌三个省会城市的周边地区,另一个是山西省大部分区域和河南省邻接区形成的大范围连绵区。
从家居、箱包类服务质量的空间分异格局看,高、较高服务质量区的城市依然是以省会城市和经济实力较强城市为主,包括武汉、郑州、长沙、景德镇、南昌、合肥、洛阳、上饶8个城市;中等服务质量区变化为9个,分布的地区也发生变化,分别是太原、信阳、商丘、蚌埠、芜湖、株洲、益阳、吉安和赣州;较低、低服务质量区依然占据主导并大范围连绵分布,其中较低服务质量区在湖北、湖南、江西的临近部分形成大范围集中区,低服务质量区在山西省大部分区域、湖南西部和湖北西部形成大范围集中区。
从美食类和美妆类的服务质量分异格局看,高、较高服务质量区与前几类差别不大,主要为省会城市、经济发展实力强市、特色型城市。美食类的中等服务质量区增加至11个,分别是太原、焦作、亳州、合肥、宣城、安庆、南昌、景德镇、湘潭、永州;美妆类的中等服务质量区仅有4个,分别为太原、洛阳、滁州和景德镇。美食类、美妆类较低服务质量区的数量依然比例很大并在南部的三省呈明显的集聚分布状态,即在湖北省中西部、长沙市周边、江西省除省会城市和景德镇外的区域形成集中分布区。美食类、美妆类低服务质量区的数量仍然最多,且在山西省除太原的大部分区域、鄂豫皖邻接的区域形成大范围连绵分布区。
从空间分布看,中部市域C2C店铺服务质量的空间分异格局明显,武汉、长沙、郑州无论是综合服务质量还是分类质量均较高,始终处于高、较高服务质量区,作为省级核心城市综合实力很强。江西和安徽的省会城市综合服务质量及分类质量相对较高,基本处在较高、中等服务水平区。太原作为山西省的省会城市综合服务质量及分类质量相对不高,基本处在中等、较低服务水平区,综合实力不强。整体看来,长株潭城市群、武汉市、中原城市群等经济实力较强的区域综合服务质量较高,外围区域的综合服务质量较低,北部太原市周边形成低值集聚区。
3.2 空间关联特征分析
根据空间关联分析方法,将计算出来的中部市域单元的综合、分类服务质量得分代入GeoDa软件进行空间自相关分析,Moran's I指数和局部空间关联特征见图3。
显示原图|下载原图ZIP|生成PPT图3中部88个市域研究单元综合服务质量及分类质量的局部自相关图
-->Fig. 3The local auto-correlation map of service quality at city scale in Central China
-->
由图3可知,综合、服装类、电子类、家居箱包类、美食类、美妆类的Moran's I值分别为-0.0431、-0.0268、-0.0492、-0.0365、-0.0244、-0.0526,表明中部地区88个市域研究单元的空间相关性较低,空间集聚特征显著性不强。究其原因,这主要是由于整个区域内淘宝服务质量发展不平衡导致的,也就是说一个城市的综合服务质量值很高,其周边城市的综合服务质量可能很低或者与该城市的综合服务质量值无关。
同样由图3可知,无论是综合服务质量还是分类服务质量大多数单元都未通过显著性水平检验,这也反映出中部地区市域单元的空间弱相关性。为了明晰中部地区综合、分类服务质量的具体空间关联特征,进一步对中部市域单元的局部空间关联特征进行分析。由综合服务质量局部空间关联特征可知,主要以低低区为主并且范围较广,其余高高区、高低区以及低高区分布范围较小,整体呈现以省会城市为高值中心的外围低值集聚环绕状。其中,长株潭三市呈现高高集聚态势,四周被低值包围。武汉、郑州、合肥、太原、南昌由于自身综合服务质量很高,周边城市服务质量较低,呈现明显的高值中心被低值区包围形态。低值集聚区集中分布于山西、河南、湖北等地,并且呈大范围的连绵分布态势,主要位于经济发展相对落后的边缘地区以及省际边缘区。山西省整体发展水平较低,省会城市综合服务质量也比较低,因此导致山西省低值空间集聚非常显著。总的来看,中部地区综合服务质量空间差异显著,区域关联性不强。
从分类服务质量空间关联特征看,首先,服装类、电子类、家居箱包类、美食类、美妆类五类服务质量局域空间关联特征与综合服务质量相比差异较小,仍然呈现出低低区集中连片,高高区、高低区以及低高区分布范围较小且整体呈现出以省会城市作为高值的集聚中心,四周被低值区环绕包围的空间特征。其次,从省域内部的空间关联特征看,多数呈现以核心城市发展水平高、周边地区城市发展水平较低的“中心—外围”状特征,城市群发育水平还比较低,多中心网络特征不明显。最后,分类服务质量与综合服务质量类似,空间关联水平还比较低且显著集聚区以低高区、低低区为主,核心城市对周边地区城市的正空间临近效应不明显。
总体来说,武汉、长沙、合肥、郑州属于极化效应较强的服务质量高值区,黄石、株洲、滁州、新乡等属于高高区附近的弱值区。山西省内部除省会太原市以外全部属于低低区,每个城市及周边城市的关联效应很差,形成“近墨者黑”效应。中部六省综合服务质量及各类服务质量空间关联性很弱,内部发展差异明显,尤其是城市群为主体的城镇组团发育层次还比较低,因而未形成彼此之间正向带动、互促共进的空间关联状态。
3.3 空间相互作用特征
根据城市间相互作用的计算公式,将中部88个市域研究单元的综合、分类服务质量得分代入公式计算,之后将结果按照Natural Breaks（Jenks）分类法分为五类,分别命名为一级、二级、三级、四级、五级联系强度轴（图4）。
显示原图|下载原图ZIP|生成PPT图4中部88个市域研究单元综合服务质量及分类质量的空间相互作用强度
-->Fig. 4The spatial interactive strength of service quality at city scale in Central China
-->
由图4中88个市域研究单元之间的综合服务质量相互联系强度看,一级联系强度轴为长沙—株洲—湘潭联系强度轴,凸显了长株潭城市群核心城市之间联系程度密切。二级联系强度轴为武汉—孝感、郑州—焦作、郑州—新乡,即武汉城市圈、中原城市群两大城市群核心城市与临近高服务质量城市之间的联系较为紧密。三级联系强度轴一方面表现为以省会城市为中心向周边临近城市的辐射状联系轴,如长沙—益阳、长沙—岳阳、武汉—黄冈、武汉—黄石、合肥—六安、合肥—芜湖、郑州—洛阳、郑州—开封等;另一方面表现为以武汉为中心的省会城市之间的空间联系轴,如武汉—长沙、武汉—合肥。四级联系强度轴呈现以省会城市为中心、外围城市为腹地的中心—外围式的空间联系,以武汉、郑州、长沙为中心的辐射状联系轴较多,合肥一般,南昌相对较少,太原仅一条。其余为五级联系强度轴,任何两个城市之间均有联系,广泛分布且密集地分布在各个位置。从中部宏观层面的城市联系强度轴看,武汉—长沙—南昌、武汉—合肥—郑州形成了两个较大的呈三角之势的空间联系轴,支撑着省域之间的空间相互联系。
从服装类城市之间的相互联系强度看,与综合服务质量的整体空间联系格局较为类似,但各级城市联系轴发生了一些变化。具体而言,一级联系强度轴变化为长沙—株洲、株洲—湘潭。二级联系强度轴变化为长沙—湘潭、武汉—孝感。三级联系强度轴与综合服务质量类似,表现为以省会城市为中心向周边临近城市的辐射状联系轴,其中以武汉为中心与鄂州、黄冈、信阳、黄石、咸宁、岳阳、长沙、株洲的空间联系轴和以郑州为中心与洛阳、开封、新乡、焦作、许昌的空间联系轴辐射状格局明显。与综合服务质量类似,四级联系强度轴主要表现以省会城市为中心向周边城市的辐散状特征,除局部区域城市之间的联系强度有所增加外,其余基本变化不大。
从电子类城市之间的相互联系强度看,相比综合、服装类空间联系格局变化较大,城市之间的联系强度明显提升。具体而言,一级联系强度轴变化为武汉—孝感、长沙—株洲、长沙—湘潭。二级联系强度轴增至14条,分别为长沙—武汉、长沙—益阳、长沙—湘潭、湘潭—株洲、武汉—咸宁、武汉—黄冈、武汉—黄石、合肥—六安、合肥—芜湖、郑州—开封、郑州—新乡、郑州—焦作、郑州—洛阳、郑州—许昌。三级空间联系轴除省会城市与周边相对较近的城市联系轴外,还增加了区域内部发达城市之间和跨省之间的空间联系轴,以省会城市为中心的放射状更为明显。四级空间联系轴的数量也增加很多,与一级、二级、三级空间联系轴形成范围较大的空间联系区域,是五类子系统中空间联系最为复杂的一个。
从家居、箱包类城市之间的空间联系强度看,整体联系格局与综合、服装类、电子类有类似之处,但前四级城市之间的空间联系网络明显减弱且个别级别的联系强度轴发生变化。具体而言,一级联系轴同电子类一致,分别为武汉—孝感、长沙—株洲、长沙—湘潭。二级联系强度轴为长沙—益阳、湘潭—株洲、郑州—洛阳、郑州—开封、郑州—焦作、郑州—新乡。三级联系强度轴与前几类相比变化较大,一方面表现为合肥、南昌与周边临近城市的联系强度明显较强,另一方面以武汉为中心与郑州、合肥、南昌、长沙各个城市的联系强度也比较紧密。四级联系强度轴以省会城市与周边距离相对较近、局部地区经济发达城市之间的联系为主,但与综合、服装类相比增加了很多。
从美食类城市之间的空间联系强度看,整体联系格局与综合服务质量相比差异明显,且省域内部城市之间、省际城市之间的空间联系状态发生了变化。具体而言,一级联系强度轴仅有1条,即长沙—湘潭。二级联系强度轴为长沙—株洲、湘潭—株洲、郑州—焦作,与前几类有所差别。三级联系强度轴变化为11条,分别为长沙—娄底、长沙—益阳、长沙—常德、长沙—岳阳、长沙—武汉、武汉—孝感、武汉—黄冈、芜湖—宣城、郑州—开封、郑州—新乡、新乡—焦作。四级联系强度轴较综合、服装类减少很多,空间联系的网络化格局有所收缩,其中太原与晋中的联系强度增强。
从美妆类城市之间的空间联系强度看,整体联系格局较综合服务质量类有所扩展,但不及电子类联系复杂。具体而言,一级联系强度轴变化为4条,分别为长沙—株洲、长沙—湘潭、武汉—孝感、芜湖—马鞍山。二级联系联系强度轴增至11条,分别为湘潭—株洲、长沙—益阳、长沙—武汉、合肥—芜湖、合肥—马鞍山、合肥—滁州、滁州—马鞍山、郑州—洛阳、郑州—开封、郑州—焦作、郑州—新乡。三级联系强度轴依然表现以省会城市为中心向四周扩散的模式,其中长沙与周边城市联系明显较强,郑州向南、合肥向西北的城市之间联系强度也相对较强。四级联系强度轴较综合服务质量类增加很多,空间联系轴的交织格局也较为复杂。值得一提的是,省会城市之间成长三角之势明显且以长沙—株洲—湘潭、长沙—武汉—南昌、郑州—武汉—合肥三个区域联系强度明显增强,安徽省域内部城市之间联系强度明显强于之前几类。
总体而言,中部地区城市空间联系特征主要呈现以省会城市为中心向四周扩散的“中心—外围”辐射状模式,长株潭城市群三个城市之间的联系程度最高,武汉城市圈、中原城市群内部城市之间的联系程度较高,皖江城市带、环鄱阳湖城市群城市之间的联系程度相对较弱,太原城市群内部城市之间联系强度最低。以电子、美妆类为表征的空间联系强度网络比服装、家居箱包、美食类相对复杂些,并且城市联系强度明显优于另外三类。此外,长沙—武汉—南昌、郑州—武汉—合肥两大省际联系三角已见雏形。
3.4 复杂网络的结构特征
基于复杂网络中心度的计算公式,利用Unicet软件可计算出中部地区88个市域研究单元的中心度。根据中心度值的大小,按照Natural Breaks（Jenks）分类法同样可将其划分为五类,具体空间分布情况如图5所示。
显示原图|下载原图ZIP|生成PPT图5中部地区各市域单元综合服务质量及分类质量的网络中心度
-->Fig.5The network centrality of service quality at city scale in Central China
-->
由图5中综合服务质量的网络中心度可知,武汉、郑州、长沙、合肥、洛阳、南昌、信阳、南阳、株洲、商丘等市的网络中心度位居前列,主要表现为省会城市、地区性节点城市以及离中心城市较近且综合竞争力强的城市处于显著的中心支配作用。其中,一级中心城市武汉、郑州、长沙、合肥为中国中部地区典型的区域性中心城市,处于绝对的中心支配地位。网络中心度处在第二级别区的为南昌、洛阳、信阳、南阳、株洲、商丘、阜阳、焦作、芜湖、周口、安庆、荆州、湘潭,除湖北省的荆州外主要为河南省和安徽省的人口大市、经济大市以及长株潭城市群的节点城市。网络中心度处在第三级别区的城市个数多达24个,多数为经济发展水平相对较好的城市,少数为经济欠发达的地区。网络中心度处在第四、第五级别区的城市个数分别为24个、23个,个数众多且多分布在外围区经济欠发达的地区,其中山西省内部除省会太原市之外其余城市的节点作用都比较弱,武汉呈现一枝独秀局面,中心支配作用很强导致周边城市中心度都比较低。从服装类、电子类、家居箱包类、美食类、美妆类的空间分布看,虽然网络中心度各级别的城市个数发生了变化,但总体以核心城市和少数综合实力强市为主的“核心—外围”空间布局结构没有发生变化。
中心性度（接近中心性或紧密中心性）用给定节点到所有节点的最短距离之和的大小衡量,反映了该节点在网络中的相对可达性。进一步,以省会城市作为网络中心点计算各省城市之间空间联系强度的平均值,然后以6个省份平均值的平均值为参照建立复杂网络关系图,分析中部地区各市域单元之间的空间相互作用联系强度（图6）。由图6可发现：① 以省会城市和城市综合实力较强城市的空间相互作用量为高值,各省边缘区、省际交界区城市的空间相互作用量为低值的“核心—外围”现象明显,武汉、长沙、郑州、南昌、洛阳、株洲等省会城市网络通达性最强;神农架、大同、朔州、吕梁等市在网络中处于边缘地位,通达性最差。② 以中原城市群、长株潭城市群为代表的城市群单元网络可达性最强,晋中城市群可达性最弱。③ 武汉一枝独秀且位居整个中部地区复杂联系的中心,通达性最强;郑州、长沙、合肥通达性次之,太原、南昌最弱。
显示原图|下载原图ZIP|生成PPT图6中部地区各市域单元的复杂网络联系
-->Fig.6The complex network relation of 88 cities in Central China
-->
为反映中部地区综合服务质量网络结构的紧密程度,分析网络节点与各邻接点之间的比例关系,可带入集聚系数公式进行计算（表4）。中部地区各个城市具有不同的集聚系数,但集聚系数的大小与网络中心度指标相反,其反映了某城市与相邻的两个城市所构成的三角形数量值,能够反映邻居城市节点的连边情况及邻居节点的紧密程度。整个中部地区城市网络节点平均集聚系数为0.756,表明该网络中任一节点与其相邻城市节点的实际连边数目与最大可能连边数目的比例为0.756,比例较高,表明各个城市之间集聚程度较为紧密,构成一个小世界网络。中部地区集聚系数较高,表明中部地区城市网络趋向于模块结构,网络具有一定的组团效应,对于城市网络结构的重新塑造与构建具有重要的指示意义。个别城市集聚系数为0,表明该类城市对于整个城市网络内部的分块并没有多大影响,在整个网络的构建中地位较差,往往处于被动地位,位于城市网络的边缘位置。例如朔州、恩施、神农架等,在城市网络的位置并不突出,甚至有的并不存在网络联系,影响整个城市网络的完整性,但同时该类城市相比较于中心较高的城市来说,其对于整个区域网络效率的提升并没有多大的作用。网络中心度较高的城市,其集聚系数相对较低;中心度值为中间序列的城市,其集聚系数相对较高。该两类城市群体能够通过有效的联系形成紧密的组团结构,对城市网络内部的组团或集聚分块具有重要的支配作用。中心度较高的武汉、郑州、长沙、南昌等省会城市,在网络结构中处于中心位置,引领城市网络的发展,这种支配作用使得以其为中心引导较多的城市形成集团,需要其邻近的城市有较强的集聚性能。因此,邻居城市反而集聚系数更高,仍依赖于中心城市的引力。
Tab.4
表4
表4中部地区城市网络节点集聚系数
Tab.4The cluster coefficient of city network node in Central China
| 市名 | 集聚系数 | 城市名 | 集聚系数 | 城市名 | 集聚系数 | 城市名 | 集聚系数 |
|---|---|---|---|---|---|---|---|
| 怀化市 | 0.333 | 湘西市 | 0.000 | 三门峡市 | 1.000 | 朔州市 | 0.000 |
| 娄底市 | 1.000 | 益阳市 | 0.867 | 洛阳市 | 0.391 | 忻州市 | 0.000 |
| 邵阳市 | 0.697 | 黄冈市 | 0.893 | 许昌市 | 0.821 | 晋中市 | 1.000 |
| 湘潭市 | 0.625 | 六安市 | 0.857 | 南阳市 | 0.526 | 阳泉市 | 0.000 |
| 株洲市 | 0.521 | 巢湖市 | 1.000 | 平顶山市 | 0.933 | 临汾市 | 1.000 |
| 萍乡市 | 0.929 | 马鞍山市 | 0.750 | 十堰市 | 1.000 | 长治市 | 1.000 |
| 永州市 | 1.000 | 芜湖市 | 0.497 | 随州市 | 1.000 | 安阳市 | 0.691 |
| 衡阳市 | 0.692 | 黄石市 | 0.900 | 襄樊市 | 0.691 | 大同市 | 0.000 |
| 郴州市 | 0.929 | 铜陵市 | 1.000 | 鹤壁市 | 1.000 | 吕梁市 | 0.000 |
| 新余市 | 1.000 | 池州市 | 0.905 | 濮阳市 | 0.905 | 长沙市 | 0.269 |
| 宜春市 | 0.727 | 安庆市 | 0.529 | 开封市 | 0.782 | 合肥市 | 0.303 |
| 吉安市 | 0.822 | 宣城市 | 0.778 | 商丘市 | 0.558 | 武汉市 | 0.167 |
| 抚州市 | 0.652 | 咸宁市 | 0.867 | 周口市 | 0.691 | 南昌市 | 0.402 |
| 赣州市 | 0.822 | 九江市 | 0.833 | 漯河市 | 0.879 | 郑州市 | 0.221 |
| 荆门市 | 0.929 | 景德镇市 | 0.582 | 淮北市 | 1.000 | 太原市 | 0.306 |
| 恩施市 | 0.000 | 黄山市 | 1.000 | 宿州市 | 0.712 | 济源市 | 1.000 |
| 宜昌市 | 0.821 | 上饶市 | 0.691 | 驻马店市 | 0.859 | 神农架 | 0.000 |
| 荆州市 | 0.507 | 鹰潭市 | 1.000 | 信阳市 | 0.529 | 天门市 | 0.833 |
| 孝感市 | 0.591 | 运城市 | 0.667 | 阜阳市 | 0.561 | 仙桃市 | 1.000 |
| 张家界市 | 1.000 | 晋城市 | 1.000 | 蚌埠市 | 0.712 | 潜江市 | 1.000 |
| 常德市 | 0.682 | 新乡市 | 0.641 | 淮南市 | 0.905 | 鄂州市 | 0.000 |
| 岳阳市 | 0.590 | 焦作市 | 0.471 | 滁州市 | 0.745 | 亳州市 | 0.705 |
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4 中部六省C2C店铺综合服务质量的影响因素
选择区位优势度、经济规模实力、城镇化质量、文化教育水平、物流指数、信息化水平作为主要的影响因素（表5）。在区位优势度方面,选择区位条件、路网密度、交通干线影响度、综合交通优势度、政治文化优势度、城市辐射影响度进行反映,通过专家打分法将结果处理至0~1之间。在基础规模实力方面,通过选择经济规模（GDP、公共财政收入、城乡居民存款余额、社会零售品销售总额）、人口规模（城镇人口）、土地规模（建成区面积）三个方面的6个指标进行反映。由于人口城镇化水平（城镇化率）难以真正反映城镇化的内在发展水平,因此选用城镇化质量以表征城镇化各组成要素的发展质量、协调程度和推进效率;在具体指标选择方面,通过人均层面的效益和质量（人均GDP、人均财政收入、人均教育支出、城镇居民人均可支配收入、农民人均纯收入）、城乡统筹发展水平（城乡收入比）进行反映。在文化教育方面,选择在校大学生人数、高等教育学校数、高等教育学校专任教师数、图书馆藏书量、在校中学生数反映城乡居民的受教育水平。在物流发展水平方面,选择物流产业发展水平（交通运输、仓储和邮政业增加值与批发和零售业增加值）、物流从业人员数、民用汽车数量、物流货运量等方面选择指标。在信息化水平方面,从信息传输、计算机服务和软件业从业人员、固定电话用户数、移动电话用户数、互联网用户数、邮电业务收入量方面选择指标。基础规模实力、城镇化质量、文化教育水平、物流指数、信息化水平选择熵权灰色关联法进行计算,结果本身也处于0~1之间。考虑到中部店铺服务质量的空间关联性较弱,避免空间回归模型带来的偏差,首先将综合服务质量数据采用最大值—最小值标准化方法将其处理至0~1之间,之后通过相关系数和多元线性逐步回归进行量化分析（表5）。Tab.5
表5
表5中部六省C2C网络店铺综合服务质量与影响因子的相关分析
Tab.5The correlation of comprehensive quality and its influencing factors of C2C online store in Central China
| 影响因素 | 影响因子 | 评价方法 | 与综合服务质量的相关性 | 多元线性逐步回归的各项系数 |
|---|---|---|---|---|
| 区位优势度 | 区位条件 | 专家打分法 | 0.630 （通过0.01置信水平下的检验） | 剔除 |
| 路网密度 | ||||
| 交通干线影响度 | ||||
| 综合交通优势度 | ||||
| 政治文化优势度 | ||||
| 城市辐射影响度 | ||||
| 基础规模 实力 | GDP | 熵权法 | 0.920 （通过0.01置信水平下的检验） | 0.826 （通过0.01置信水平下的检验） |
| 建成区面积 | ||||
| 城镇人口 | ||||
| 公共财政收入 | ||||
| 城乡居民存款余额 | ||||
| 社会零售品销售总额 | ||||
| 城镇化质量 | 人均GDP | 熵权法 | 0.664 （通过0.01置信水平下的检验） | 0.179 （通过0.01置信水平下的检验） |
| 人均财政收入 | ||||
| 人均教育支出 | ||||
| 城镇居民人均可支配收入 | ||||
| 农民人均纯收入 | ||||
| 城乡收入比 | ||||
| 文化教育 水平 | 在校大学生人数 | 熵权法 | 0.903 （通过0.01置信水平下的检验） | 剔除 |
| 高等教育学校数量 | ||||
| 高等教育学校专任教师数 | ||||
| 在校中学生数 | ||||
| 图书馆藏书量 | ||||
| 财政支出中教育投入 | ||||
| 物流指数 | 交通运输、仓储和邮政业增加值 | 熵权法 | 0.805 （通过0.01置信水平下的检验） | 剔除 |
| 批发和零售业增加值 | ||||
| 从事物流业人数 | ||||
| 民用汽车拥有量 | ||||
| 货运量 | ||||
| 公路货运量 | ||||
| 信息化水平 | 信息传输、计算机服务和软件业从业人员 | 熵权法 | 0.850 （通过0.01置信水平下的检验） | 剔除 |
| 固定电话用户数 | ||||
| 移动电话用户数 | ||||
| 互联网用户数 | ||||
| 邮政业务收入量 | ||||
| 电信业务收入量 |
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由表5可知,各影响因素得分均通过了α=0.01的置信水平检验且相关系数均在0.6以上,这意味着区位优势度、基础规模实力、城镇化质量、文化教育水平、物流指数、信息化水平均与网络店铺服务质量呈正相关关系。但从多元线性逐步回归结果看,剔除了一些干扰变量,综合服务质量仅与基础规模实力和城镇化质量两个解释变量相关。从回归系数看,基础规模实力（0.826）要高于城镇化质量（0.179）的影响程度。综合相关系数和多元线性逐步回归结果,结合中部88个市域研究单元的综合服务质量空间分异特征,可判断主要的影响因素如下：
第一,基础规模实力发挥着决定性的影响。无论从相关系数还是回归系数,抑或从中部市域空间分异格局、网络化格局看,综合服务质量均与基础规模实力密切相关。从综合服务质量计算结果看,高、较高综合服务质量区基本上都是规模实力强劲的特大城市、超大城市和城市群核心城市,中等服务质量区也基本是经济实力强劲的大型城市,这些城市无论在经济总量、城市建成区面积、财政实力、金融实力都位列前位。反观一些综合服务质量较弱的城市如天门、潜江、济源、鄂州、吕梁、阳泉等,无论是人口规模、土地规模还是经济总量均处于中部地位的末几位。从现实情况看,中部地区电子商务业发展强劲的城市就是省会城市、规模实力强劲的城市,这些城市电子商务业发达、年轻一代网民多、市场激励体制效应显著、对外开发联系程度密切,使得这些区域的店铺服务质量不断得到认可,因而综合服务质量得分较高。而中部地区的欠发达城市社会主义市场经济体制不完善,规模实力弱且对外开放联系程度较差,城乡居民的市场意识较薄弱,电子商务业发展滞后,因而店铺的数量少且服务质量较低。
第二,城镇化质量发挥着重要的推动作用。在经济新常态背景下,新型城镇化引领着“互联网+”行业领域的不断深化,也推动着“大众创业、万众创新”理念下淘宝网店铺创业活动的兴起。从中部市域综合服务质量的空间分异格局看,高、较高服务质量区都是城镇化质量较高的城市,这些地区的人均经济效益较高,城乡收入差异较小,城乡公共服务均等化水平相对较高,城乡居民对周边经济发展机遇、潜在商机“嗅觉”敏锐且善于网络经营。在市场竞争压力和自身实力不断提升的基础上,这些地区的城乡居民在淘宝网的经营水平和服务水平不断提升,售后服务态度好且差评率不断降低,因而综合服务质量越来越高。然而,在较低、低服务质量区,人均经济效益较低,城乡收入差异较大,居民思想意识不够解放,从事淘宝网经营的数量较少且服务水平相对较低,因而综合服务质量相对较低。从空间关联效应看,在经济规模实力和市场环境的影响下省会城市、城市群核心城市的极化效应明显,造成了部分高值区周边低值集聚的“灯下黑”效应,如武汉市周边、太原市周边等。这种现象也显示城镇化质量高值区人均受益高、电子商务平台建设环境好、店铺经营优势明显等特点,也预示着提升落后地区城镇化质量的必要性。有理由相信,随着电子商务业的进一步发展和城镇化与信息化的深度融合,网络店铺经营作为一种新兴的、快捷的经济形态将会遍及寻常百姓家,落后地区的快速发展也将成为一种必然。
第三,文化教育水平提供了重要的知识与技能支撑。就相关性系数,除基础规模实力外文化教育水平值最高,足见文化教育水平对综合服务质量的支撑作用。在“互联网+”、农村电商等新业态不断繁兴的时代背景下,经营理念和服务质量不仅体现了店铺经营者的受教育水平,更体现了其互联网经济、知识经济的挖掘程度。在中部市域综合服务质量的分异格局中,特大城市、超大城市以及城市群核心城市区域的高等教育学校数、在校大学生数、专任教师数多,因而网络店铺经营者的电子商务素养与技能水平也相对较高。在文化教育水平的支撑下,这些区域的从业者对互联网经济以及文化创意等价值的认知能力强,促使着他们在接触电商经营的氛围中不断形成生财之道并善于付诸实践。而在一些经济发展落后的地区,高等教育院校个数少、城乡居民的受教育程度低,普通民众接触微博、微信等一般实时通讯软件的人数就不多,淘宝网店铺经营者的人数也相对较少。在文化教育水平支撑不力的环境下,网络店铺经营者的人数较少且服务水平不够,也就造成了一些边缘地带、落后地带综合服务质量值极低的状况。
第四,信息化起着融合助推的作用。从信息化水平的硬环境支撑看,高、较高、中等服务质量区基本上是大型城市、特大城市及超大城市,电子商务业从业人员、互联网用户数、移动电话用户数、邮电业务量都远高于较低、低服务质量区,因而这些区域的电子商务业的集聚效应和规模效益明显,大为降低了网络店铺经营者的交易成本和技术门槛,也推动着C2C店铺综合服务质量的整体水平不断提升。从信息化的软环境支撑看,计算机和网络技术在高、较高、中等服务质量区普及率很高,城乡居民的信息成本很低,C2C电子商务平台、网络银行、物流网络等配套技术也非常便利,因而这些区域的网络店铺的服务意识强、信息化联通快捷、网络化畅通环境优良,推动着C2C店铺服务质量在无形之中不断提高。而在较低、低服务质量区的城市,一方面在硬环境方面的基础支撑不够,另一方面在软环境方面没有形成方便、快捷、畅通的服务环境,因而综合服务质量水平较低。
第五,物流环境的影响逐渐弱化。从相关系数看,物流指数与综合服务质量的相关性在0.8以上,这表明物流服务水平在一定程度上保障了服务质量的提升。从现实生活中不难发现,大城市、特大城市和超大城市的物流业增加值较高,不同类别的快递企业、物流企业繁多,各种类型的交通运输渠道快捷,因而为线上交易创造了重要的发货保障,对退货、换货等服务提供了优越的环境支撑。而一些经济发展水平较低的地区,虽然许多物流企业不断落户,物流产业的发展环境不断提升,但与高、较高、中等服务质量区相比物流环境的支撑依然不够,从而在一定程度制约着网络店铺服务质量的提升。从多元回归分析看物流指数没有通过检验,也表征着物流环境虽然起着重要的保障作用,但伴随着交通体系的不断畅通对C2C店铺服务质量的制约作用越来越小。
第六,区位优势的作用有所下降。从相关系数看,区位优势度与综合服务质量的相关性仅为0.630且未通过多元线性逐步回归的显著性检验。就定量分析结果而言,区位条件的作用在不断下降,对网络店铺综合服务质量的支撑作用不明显。从中部市域C2C网络店铺服务质量的空间分异格局看,高、较高、中等服务质量区与区位优势度的契合度还是比较高,这一方面可理解为区位条件依然发挥着的重要作用,另一方面可理解为是基础规模实力、城镇化质量、文化教育水平等因素叠加后的干扰理解。从现实情况看,区位条件对某些落后山区、偏远地带的影响仍然存在,对大城市、特大城市、超大城市的影响在逐渐弱化甚至不明显,而主要与畅通的交通环境和物流环境密切相关。
综上,在基础规模实力、城镇化质量、文化教育水平、信息化水平、物流环境和区位等因素共同作用下,中部地区C2C店铺的服务质量实现提升,进而带动整个C2C网络零售商圈的健康发展（图7）。
显示原图|下载原图ZIP|生成PPT图7各种影响因素的相互作用
-->Fig. 7The interactive mechanism of various influencing factors
-->
5 结论
运用ArcGIS、Geo-DA和SPSS软件,以淘宝C2C店铺服务质量为测度指标,分析了中部地区C2C网络店铺综合、分类服务质量的空间分异格局及其影响因素,结论如下：① 从省域层次看,综合、服装类、电子类排名依次为湖北、湖南、河南、安徽、江西、山西,湖北呈现一枝独秀的状态。家居箱包类、美食类与美妆类前四位排名与综合服务质量有所差别,后两位保持不变。② 从市域层面的空间分异格局看,武汉、长沙、郑州无论是综合服务质量还是分类质量均较高,始终处于高、较高服务质量区,作为省级核心城市综合实力很强。江西、安徽的省会城市综合服务质量及分类质量相对较高,基本处在较高、中等服务水平区。太原作为山西省的省会城市综合服务质量及分类质量相对不高,基本处在中等、较低服务水平区,综合实力不强。整体看来,省会城市、城市群核心城市、经济强市的综合服务质量较高,外围区综合服务质量较低,北部太原市周边形成低值集聚区。③ 从市域层面的空间关联格局看,无论是综合还是分类服务质量均存在微弱的负空间关联状态,彼此之间的临近空间效应明显。其中长株潭城市群、武汉市处于显著高低区,对周边地区的极化效应明显。低低区在中部地区西侧和北侧广泛分布,形成大范围低值集中区,其中湖南省西部、湖北省西部形成显著低低集聚区。④ 从空间相互作用强度看,主要呈现出以省会城市为中心向四周扩散的辐射状模式。其中长株潭城市群三个核心城市之间的联系程度最高,中原城市群联系程度较高,武汉城市圈相比前两个城市群联系程度一般,皖江城市带、环鄱阳湖城市群城市之间的联系程度相对较弱,太原城市群内部城市之间联系强度最低。电子、美妆类的空间联系强度网络比前三类相对复杂,并且城市联系强度明显优于另外三类。⑤ 从复杂网络特征看,总体上表现出以核心城市和少数综合实力强市为主的“核心—外围”空间布局结构,产生了中心度与集聚系数不相匹配的倒置现象。⑥ 从影响因素看,基础规模实力发挥着决定性的影响,城镇化质量扮演着重要的推动作用,文化教育水平提供了重要的知识与技能支撑,信息化起着融合助推的作用,物流环境的影响在逐渐弱化,区位优势的作用有所下降,六类影响因素交织影响造成了中部市域店铺服务质量的分异格局。
The authors have declared that no competing interests exist.
参考文献 原文顺序
文献年度倒序
文中引用次数倒序
被引期刊影响因子
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| [2] | . . |
| [3] | . 通过对淘宝网C2C模式下网络店铺所在地的相关数据分析,以网民最常购买的八大商品行业为例,通过行业优势系数、基尼系数、集中度指数分别分析不同区域内的行业分布模式和不同行业下的网络店铺集聚模式,揭示网络店铺区域分布特征.研究发现:①不同省区的网络店铺数量基本呈现由沿海向内陆递减,并集中于三大沿海地区,北京、上海、广州等特大城市是网络卖家的主要集聚地;②八大行业在各区域的网络店铺数量差距明显,各大区域均有各自对应的倾向性网络店铺类别;③八大行业网络卖家的总体集聚程度非常高,仅上海、广东、浙江、北京4省市就占据了 . 通过对淘宝网C2C模式下网络店铺所在地的相关数据分析,以网民最常购买的八大商品行业为例,通过行业优势系数、基尼系数、集中度指数分别分析不同区域内的行业分布模式和不同行业下的网络店铺集聚模式,揭示网络店铺区域分布特征.研究发现:①不同省区的网络店铺数量基本呈现由沿海向内陆递减,并集中于三大沿海地区,北京、上海、广州等特大城市是网络卖家的主要集聚地;②八大行业在各区域的网络店铺数量差距明显,各大区域均有各自对应的倾向性网络店铺类别;③八大行业网络卖家的总体集聚程度非常高,仅上海、广东、浙江、北京4省市就占据了 |
| [4] | . 信用问题是制约电子商务发展的主要瓶颈,目前国内C2C电子商务网站所提供的信用评价体系.在一定程度上保证了网络交易的安全,但也存在着一些问题.本文以占国内C2C市场份额67％的淘宝网为研究对象.分析其信用评价模型存在的问题,在实名认证、信用评价等级设计、信用评价记分方法和交易评价规则等方面提出一些改进措施,并在此基础上建立一种改进的信用评价模型. . 信用问题是制约电子商务发展的主要瓶颈,目前国内C2C电子商务网站所提供的信用评价体系.在一定程度上保证了网络交易的安全,但也存在着一些问题.本文以占国内C2C市场份额67％的淘宝网为研究对象.分析其信用评价模型存在的问题,在实名认证、信用评价等级设计、信用评价记分方法和交易评价规则等方面提出一些改进措施,并在此基础上建立一种改进的信用评价模型. |
| [5] | . 随着网络技术的不断发展,网络应用已经渗透到了人类社会的各个角落。做为网络世界支撑点的网站,更是人们关注的热点。中国的C2C电子商务网站就因其快速 发展,受到了越来越多的关注。在电子时代,新的区位理论正在诞生,本文以C2C电子商务网站的主要要素之一的网络店铺为研究对象,从宏观和微观两个角度出 发,通过对各类商品店铺的倾向性区域布局,新区位因素对淘宝店铺布局的影响和淘宝店铺布局的区位性和非区位性研究,总结出了虚拟的网络店铺与实际地理空间 的相互关系,从而揭示了C2C电子商务店铺的区域性布局特征。 文章由六部分组成:第一部分为绪论,介绍了本文的选题背景、国内外相关研究回顾(从信息技术产业的区位分布因素研究、商业服务业区位理论研究和网络店铺的 区位分布因素相关研究三方面进行了细致回顾)以及研究思路、意义和方法,是对论文的一个总体把握。在国内外已有研究的基础上,发现本文的选题在国内外研究 中基本处于空白状态,对于丰富信息社会地理学理论及引导地理学研究新思维有重要意义。第二部分论述了影响信息技术产业布局的区位因素:经济贸易因素、供应 链环境因素、对发达通讯网和交通网的易达性因素、知识溢出环境和对技术创新信息的易达性因素、集聚因素,这些因素区别于以往的传统区位因素,更具有电子时 代的特点。第三部分通过统计全国各省(香港、澳门、台湾除外)特定类别的淘宝店铺数量,计算分析各省各类别网络店铺的TGI指数,归纳总结出了销售不同类 别商品的网络店铺在全国范围内的倾向性区域分布特征:销售劳动密集型产品和技术密集型产品的店铺多倾向于布局在东部经济发达省;有网络特色的网络店铺在全 国的东、中、西部的部分省份有倾向性布局;有地域特色的店铺倾向布局于中西部地区。第四部分通过研究以化妆品、手机、异域风情商品为销售对象的网络店铺, 分析、总结出了新区位因素影响下淘宝店铺的区域布局特征:淘宝店铺在全国经济发达,贸易繁荣地区聚集;在货源地及其附近地区聚集;在全国交通便利地区聚 集;在国内商品信息丰富地区聚集。第五部分从微观入手,对淘宝店铺在城市内部布局的区位性与非区位性进行研究,得出结论:有实体店铺的淘宝店铺在城市内部 布局比较集聚,有区位性特征,没有实体店铺的淘宝店铺在城市内部布局比较分散没有,区位性特征;第六部分为结论,总结了本文研究所得出的六点结论。 . 随着网络技术的不断发展,网络应用已经渗透到了人类社会的各个角落。做为网络世界支撑点的网站,更是人们关注的热点。中国的C2C电子商务网站就因其快速 发展,受到了越来越多的关注。在电子时代,新的区位理论正在诞生,本文以C2C电子商务网站的主要要素之一的网络店铺为研究对象,从宏观和微观两个角度出 发,通过对各类商品店铺的倾向性区域布局,新区位因素对淘宝店铺布局的影响和淘宝店铺布局的区位性和非区位性研究,总结出了虚拟的网络店铺与实际地理空间 的相互关系,从而揭示了C2C电子商务店铺的区域性布局特征。 文章由六部分组成:第一部分为绪论,介绍了本文的选题背景、国内外相关研究回顾(从信息技术产业的区位分布因素研究、商业服务业区位理论研究和网络店铺的 区位分布因素相关研究三方面进行了细致回顾)以及研究思路、意义和方法,是对论文的一个总体把握。在国内外已有研究的基础上,发现本文的选题在国内外研究 中基本处于空白状态,对于丰富信息社会地理学理论及引导地理学研究新思维有重要意义。第二部分论述了影响信息技术产业布局的区位因素:经济贸易因素、供应 链环境因素、对发达通讯网和交通网的易达性因素、知识溢出环境和对技术创新信息的易达性因素、集聚因素,这些因素区别于以往的传统区位因素,更具有电子时 代的特点。第三部分通过统计全国各省(香港、澳门、台湾除外)特定类别的淘宝店铺数量,计算分析各省各类别网络店铺的TGI指数,归纳总结出了销售不同类 别商品的网络店铺在全国范围内的倾向性区域分布特征:销售劳动密集型产品和技术密集型产品的店铺多倾向于布局在东部经济发达省;有网络特色的网络店铺在全 国的东、中、西部的部分省份有倾向性布局;有地域特色的店铺倾向布局于中西部地区。第四部分通过研究以化妆品、手机、异域风情商品为销售对象的网络店铺, 分析、总结出了新区位因素影响下淘宝店铺的区域布局特征:淘宝店铺在全国经济发达,贸易繁荣地区聚集;在货源地及其附近地区聚集;在全国交通便利地区聚 集;在国内商品信息丰富地区聚集。第五部分从微观入手,对淘宝店铺在城市内部布局的区位性与非区位性进行研究,得出结论:有实体店铺的淘宝店铺在城市内部 布局比较集聚,有区位性特征,没有实体店铺的淘宝店铺在城市内部布局比较分散没有,区位性特征;第六部分为结论,总结了本文研究所得出的六点结论。 |
| [6] | . 近年来,随着互联网技术的进 步,我国C2C电子商务发展迅猛。本文基于中国最大的C2C电子商务平台——淘宝网的数据,下载、收集了淘宝网300百余万C2C电子商务从业者的资料并 建立数据库,以我国大陆31个省(自治区、直辖市)和355个城市为研究对象,利用GIS工具及空间计量经济学的方法对从事C2C电子商务的网络店铺进行 实证研究。研究主要探索其地理分布情况,分别从地理维度、时间维度和结构维度三方面进行,发现淘宝C2C电子商铺自东部沿海地区向内陆地区递进,其数量呈 现出较为显著的梯度降低趋势,即“东西梯度”模式。在我国的沿海地区,以上海市、浙江省和江苏省为核心的长江三角洲地区形成了C2C电子商务发达的东部沿 海集聚区,以广东省和福建省为核心的珠江三角洲地区形成了C2C电子商务的南部沿海集聚区,而北京市、天津市和山东省则形成了北部沿海集聚区。然而,我国 中西部内陆地区的淘宝C2C电子商铺数量则较少,多为C2C电子商务欠发达地区。从整体上看,除少数“单中心”布局的省份外,我国的C2C电子商务地理分 布格局存在着非常显著的、正的空间自相关性。本研究结果表明,目前我国C2C电子商务发展速度非常快,且与区域的经济发达程度高度相关,同时,C2C电子 商务的发展能够有效地促进区域的物流产业发展。C2C电子商务的发展与区域的经济贸易因素、物流交通环境、居民受教育水平和科技发展程度等因素也密切相 关,需采取综合对策促进其发展。 . 近年来,随着互联网技术的进 步,我国C2C电子商务发展迅猛。本文基于中国最大的C2C电子商务平台——淘宝网的数据,下载、收集了淘宝网300百余万C2C电子商务从业者的资料并 建立数据库,以我国大陆31个省(自治区、直辖市)和355个城市为研究对象,利用GIS工具及空间计量经济学的方法对从事C2C电子商务的网络店铺进行 实证研究。研究主要探索其地理分布情况,分别从地理维度、时间维度和结构维度三方面进行,发现淘宝C2C电子商铺自东部沿海地区向内陆地区递进,其数量呈 现出较为显著的梯度降低趋势,即“东西梯度”模式。在我国的沿海地区,以上海市、浙江省和江苏省为核心的长江三角洲地区形成了C2C电子商务发达的东部沿 海集聚区,以广东省和福建省为核心的珠江三角洲地区形成了C2C电子商务的南部沿海集聚区,而北京市、天津市和山东省则形成了北部沿海集聚区。然而,我国 中西部内陆地区的淘宝C2C电子商铺数量则较少,多为C2C电子商务欠发达地区。从整体上看,除少数“单中心”布局的省份外,我国的C2C电子商务地理分 布格局存在着非常显著的、正的空间自相关性。本研究结果表明,目前我国C2C电子商务发展速度非常快,且与区域的经济发达程度高度相关,同时,C2C电子 商务的发展能够有效地促进区域的物流产业发展。C2C电子商务的发展与区域的经济贸易因素、物流交通环境、居民受教育水平和科技发展程度等因素也密切相 关,需采取综合对策促进其发展。 |
| [7] | . 电子商务模式传统上分为B2B、B2C和C2C三种.目前我国最活跃的电子商务模式是C2C,虽然交易额不到电子商务总交易额的2%,但参与人数最多,占交易用户数的近60%. . 电子商务模式传统上分为B2B、B2C和C2C三种.目前我国最活跃的电子商务模式是C2C,虽然交易额不到电子商务总交易额的2%,但参与人数最多,占交易用户数的近60%. |
| [8] | . . |
| [9] | . 以开心网15个大学群为案例, 应用信息熵和度分布两种方法,研究了社会性网络服务社区中人际节点空间分布特征及其地缘因素的影响。人际节点是以"好友"关系建立的链接来表达的,研究数 据包括通过"成员"体现的好友和通过"话题"体现的好友2个层次,以便可以将虚拟的可能关系变为虚拟现实的确定关系。研究结果如下:①各大学群中好友空间 分布信息熵值均较低,即空间分布不均匀,具有显著的集中性,这种非均匀性与城市经济规模有关。②多数大学群中好友空间分布符合度分布模型,随距离的增加而 衰减,并具有明显的本地集中特征。③大学群中好友空间分布的本地集中性体现出地缘因素的作用,信息时代地缘因素依然影响着人际节点空间关系的存在形式。 . 以开心网15个大学群为案例, 应用信息熵和度分布两种方法,研究了社会性网络服务社区中人际节点空间分布特征及其地缘因素的影响。人际节点是以"好友"关系建立的链接来表达的,研究数 据包括通过"成员"体现的好友和通过"话题"体现的好友2个层次,以便可以将虚拟的可能关系变为虚拟现实的确定关系。研究结果如下:①各大学群中好友空间 分布信息熵值均较低,即空间分布不均匀,具有显著的集中性,这种非均匀性与城市经济规模有关。②多数大学群中好友空间分布符合度分布模型,随距离的增加而 衰减,并具有明显的本地集中特征。③大学群中好友空间分布的本地集中性体现出地缘因素的作用,信息时代地缘因素依然影响着人际节点空间关系的存在形式。 |
| [10] | . 采用一套基于邻域设施的模糊区位取向方法和模糊多属性决策方法,针对中国北京、上海、深圳、天津4 城市淘宝网站6 大商品类别网络店铺的空间集聚情况,通过其所属的完全、重叠、过渡和不完全4 种区位类型,揭示区位取向的倾向性特征和信息时代区位影响因素的变化,并进一步探讨区位取向明显的数码类别商品的网络店铺的最优区位地选择。形成如下认识：①不同商品类别情况下区位取向有很大不同,分散与集聚共同存在。集聚只发生在贵重商品如数码类别商品的网络店铺上,其仍依赖于传统邻域设施；而绝大多数普通商品则相反,几乎不存在重叠区位的布局,已经表现出一种不再遵循传统区位地理论的新的区位取向规律。② 不同商业模式下区位取向不同,c2c 电子商务对其影响更趋向于不同于传统的区位选择,表明c2c 电子商务是网络店铺区位取向影响因素变化的基础。除了旧有的传输网络、货源供给、市场集聚因素外,技术劳动力因素、信任因素渐成主流。③ 利用三角模糊数能计算出基于邻域设施集聚的、区位取向明显的数码类别商品网络店铺的最优区位。选择最优区位是从重叠区位向完全区位过渡的。④ 在电子时代传统的区位理论将得到一定补充或纠正才能全面正确地解释电子服务网点的区位现象。 . 采用一套基于邻域设施的模糊区位取向方法和模糊多属性决策方法,针对中国北京、上海、深圳、天津4 城市淘宝网站6 大商品类别网络店铺的空间集聚情况,通过其所属的完全、重叠、过渡和不完全4 种区位类型,揭示区位取向的倾向性特征和信息时代区位影响因素的变化,并进一步探讨区位取向明显的数码类别商品的网络店铺的最优区位地选择。形成如下认识：①不同商品类别情况下区位取向有很大不同,分散与集聚共同存在。集聚只发生在贵重商品如数码类别商品的网络店铺上,其仍依赖于传统邻域设施；而绝大多数普通商品则相反,几乎不存在重叠区位的布局,已经表现出一种不再遵循传统区位地理论的新的区位取向规律。② 不同商业模式下区位取向不同,c2c 电子商务对其影响更趋向于不同于传统的区位选择,表明c2c 电子商务是网络店铺区位取向影响因素变化的基础。除了旧有的传输网络、货源供给、市场集聚因素外,技术劳动力因素、信任因素渐成主流。③ 利用三角模糊数能计算出基于邻域设施集聚的、区位取向明显的数码类别商品网络店铺的最优区位。选择最优区位是从重叠区位向完全区位过渡的。④ 在电子时代传统的区位理论将得到一定补充或纠正才能全面正确地解释电子服务网点的区位现象。 |
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| [12] | . 随着网络技术的不断发展，网络应用已经渗透到了人类社会的各个角 落。以网络技术为基础发展起来的C2C电子商务也因此得到了快速发展。相伴随，新交易模式也不断产生。商品交易平台的出现与发展使得网络店铺也日渐增多， 逐渐成为一种新的商业模式。虚拟网络店铺的增加，归因于信息流运行设施的完善以及消费者购物形态的变化。网络店铺技术的提高及规模不断壮大，使得实体化倾 向日益明显。与传统的实体店铺相比，城市内部网络实体店铺的区位选择发生了明显的变化。电子服务网点的区位作为虚拟商业的一种也早进入了人们的研究范围。 但是到目前为止，还没有****对... . 随着网络技术的不断发展，网络应用已经渗透到了人类社会的各个角 落。以网络技术为基础发展起来的C2C电子商务也因此得到了快速发展。相伴随，新交易模式也不断产生。商品交易平台的出现与发展使得网络店铺也日渐增多， 逐渐成为一种新的商业模式。虚拟网络店铺的增加，归因于信息流运行设施的完善以及消费者购物形态的变化。网络店铺技术的提高及规模不断壮大，使得实体化倾 向日益明显。与传统的实体店铺相比，城市内部网络实体店铺的区位选择发生了明显的变化。电子服务网点的区位作为虚拟商业的一种也早进入了人们的研究范围。 但是到目前为止，还没有****对... |
| [13] | . 基于超制图学的基本思想,建立模型将物流配送的时间距离,换算成km为单位的空间距离。在此基础上,通过ArcGIS 的地图投影空间变换方法,用换算出的“距离”重新定义两地间距离,变形原地图形成时间距离地图。选取位于北京的50 家淘宝网化妆品C2C电子商务卖家,分析其近6 个月的交易信息,基于时间距离地图,研究其虚拟商圈形态特征及产生原因。结果表明,C2C电子商务在时间距离地图上的虚拟商圈,呈现出与传统零售业商圈类似但又不完全相同的特征:信息技术降低空间摩擦,使得虚拟商圈辐射范围较广;“时间距离”影响了消费决策,虚拟商圈呈现出近圆形圈层;但“时间距离”的“摩擦阻力”不是消费决策唯一影响因素,虚拟商圈的渗透性、重叠性、动态变化较传统商圈增强。 . 基于超制图学的基本思想,建立模型将物流配送的时间距离,换算成km为单位的空间距离。在此基础上,通过ArcGIS 的地图投影空间变换方法,用换算出的“距离”重新定义两地间距离,变形原地图形成时间距离地图。选取位于北京的50 家淘宝网化妆品C2C电子商务卖家,分析其近6 个月的交易信息,基于时间距离地图,研究其虚拟商圈形态特征及产生原因。结果表明,C2C电子商务在时间距离地图上的虚拟商圈,呈现出与传统零售业商圈类似但又不完全相同的特征:信息技术降低空间摩擦,使得虚拟商圈辐射范围较广;“时间距离”影响了消费决策,虚拟商圈呈现出近圆形圈层;但“时间距离”的“摩擦阻力”不是消费决策唯一影响因素,虚拟商圈的渗透性、重叠性、动态变化较传统商圈增强。 |
| [14] | . 电子商铺作为一种新的发展迅速的商业体，对区域经济的影响越来越大。以淘宝网为例，利用电子商铺指数、基尼系数、集中指数、变异系数等作为量度指标，以及利用相关分析和回归分析等方法，分析探究淘宝网上电子商铺的空间分布特征及其影响因素。结果表明：（1）电子商铺分布广；（2）电子商铺分布不均衡，自东向西呈递减态势；（3）各省区市内分布不均衡，呈现集聚分布态势。选取体现各省区市社会、经济发展状况的主要指标，与相应省区市的电子商铺指数进行相关分析、回归分析，得出经济基础、教育水平、地方文化、交通区位因子等因素是影响电子商铺空间分布的重要因子。 . 电子商铺作为一种新的发展迅速的商业体，对区域经济的影响越来越大。以淘宝网为例，利用电子商铺指数、基尼系数、集中指数、变异系数等作为量度指标，以及利用相关分析和回归分析等方法，分析探究淘宝网上电子商铺的空间分布特征及其影响因素。结果表明：（1）电子商铺分布广；（2）电子商铺分布不均衡，自东向西呈递减态势；（3）各省区市内分布不均衡，呈现集聚分布态势。选取体现各省区市社会、经济发展状况的主要指标，与相应省区市的电子商铺指数进行相关分析、回归分析，得出经济基础、教育水平、地方文化、交通区位因子等因素是影响电子商铺空间分布的重要因子。 |
| [15] | . 近年来,随着网络的普及、公众 对网络购物认识程度的提高、物流业和经济环境的支持,以淘宝网为代表的C2C电子商务在中国呈现出迅猛发展的态势。本研究基于中国最大的C2C电子商务网 站——淘宝网的数据,以中国大陆354个地级城市为研究对象,利用GIS工具和空间计量经济学中的四分位分布、Cartogram分布、Morans’I 指数等方法,对淘宝网的网络店铺进行地理分布的实证研究。研究结果表明,中国的C2C电子商务发展和当地的经济发达程度非常相关。经济发展程度越高、物流 业越发达的地区,其C2C淘宝网店数量越多。淘宝店铺的数量分布呈现出自东部沿海向内陆地区明显的梯度降低趋势。东部地区,尤其是以上海和杭州为核心的长 江三角洲、以广州和深圳为核心的珠江三角洲地区,C2C网络店铺数量众多,网络购物经济非常发达。西部地区除了若干地区的省会城市之外,大部分地区的 C2C电子商务均处于非常落后的状态。对354个城市的空间自相关分析结果表明,中国的C2C电子商务发展存在着非常显著的、正的空间自相关性。即使是考 虑人均指标,发展的空间集聚程度仍然非常之高。 . 近年来,随着网络的普及、公众 对网络购物认识程度的提高、物流业和经济环境的支持,以淘宝网为代表的C2C电子商务在中国呈现出迅猛发展的态势。本研究基于中国最大的C2C电子商务网 站——淘宝网的数据,以中国大陆354个地级城市为研究对象,利用GIS工具和空间计量经济学中的四分位分布、Cartogram分布、Morans’I 指数等方法,对淘宝网的网络店铺进行地理分布的实证研究。研究结果表明,中国的C2C电子商务发展和当地的经济发达程度非常相关。经济发展程度越高、物流 业越发达的地区,其C2C淘宝网店数量越多。淘宝店铺的数量分布呈现出自东部沿海向内陆地区明显的梯度降低趋势。东部地区,尤其是以上海和杭州为核心的长 江三角洲、以广州和深圳为核心的珠江三角洲地区,C2C网络店铺数量众多,网络购物经济非常发达。西部地区除了若干地区的省会城市之外,大部分地区的 C2C电子商务均处于非常落后的状态。对354个城市的空间自相关分析结果表明,中国的C2C电子商务发展存在着非常显著的、正的空间自相关性。即使是考 虑人均指标,发展的空间集聚程度仍然非常之高。 |
| [16] | . 利用ArcGIS空间分析和空 间统计功能,研究了中国C2C卖家空间分布特征、空间发展趋势及其影响因素。结果表明:①我国C2C卖家的分布有着明显的空间聚集特征:卖家数量从西向 东、从南到北递增,由沿海向内陆递减;②从经济区域、省域和城市层次来看,C2C卖家分布均呈现出向沿海地区和特大型城市聚集的特征;③地区经济水平、人 口文化教育程度、物流行业发展状况是影响C2C电子商务发展的重要因素。 . 利用ArcGIS空间分析和空 间统计功能,研究了中国C2C卖家空间分布特征、空间发展趋势及其影响因素。结果表明:①我国C2C卖家的分布有着明显的空间聚集特征:卖家数量从西向 东、从南到北递增,由沿海向内陆递减;②从经济区域、省域和城市层次来看,C2C卖家分布均呈现出向沿海地区和特大型城市聚集的特征;③地区经济水平、人 口文化教育程度、物流行业发展状况是影响C2C电子商务发展的重要因素。 |
| [17] | . 中国电信产业的快速发展为中国城市网络的研究提供了丰富数据,分析电信企业下的城市网络,对于各城市电信业的发展定位和产业规划具有指导意义。该文基于2011年本土电信企业母-子、子-孙、孙-曾孙等联系数据,通过点入度、点出度、中间中心度和NEI指数等指标,对中国城市网络进行多尺度空间结构分析,得出以下结论:整体上,网络相对中间中心势分别为出度相对中心势和入度相对中心势的4.46倍和2.22倍,城市网络具有较高的集中度,且城市等级明显;按环渤海、长三角、海峡西岸和珠三角分块,整个城市网络EI值在0.05水平上显著,整体网络在4块上分裂明显,4块联系处于城市网络主导地位,而从每对城市间联系看,在电信业上,珠三角城市间合作程度更高;个体层次上,北京、深圳和上海影响力最强,本土电信企业网络与外资企业网络下城市网络存在差异。最后根据结论给出了政策建议。 中国电信产业的快速发展为中国城市网络的研究提供了丰富数据,分析电信企业下的城市网络,对于各城市电信业的发展定位和产业规划具有指导意义。该文基于2011年本土电信企业母-子、子-孙、孙-曾孙等联系数据,通过点入度、点出度、中间中心度和NEI指数等指标,对中国城市网络进行多尺度空间结构分析,得出以下结论:整体上,网络相对中间中心势分别为出度相对中心势和入度相对中心势的4.46倍和2.22倍,城市网络具有较高的集中度,且城市等级明显;按环渤海、长三角、海峡西岸和珠三角分块,整个城市网络EI值在0.05水平上显著,整体网络在4块上分裂明显,4块联系处于城市网络主导地位,而从每对城市间联系看,在电信业上,珠三角城市间合作程度更高;个体层次上,北京、深圳和上海影响力最强,本土电信企业网络与外资企业网络下城市网络存在差异。最后根据结论给出了政策建议。 |
| [18] | . 根据城市信息空间的特点建立基 于辐射模型的城市信息影响力测度模型,并以此主要网络联系测度指标构建城市信息空间联系网络模型,借助社会网络分析(SNA)方法,依托UCINET社会 网络分析软件,深入研究探讨了信息空间下典型城市构成的城市网络的整体特征,分析网络中的核心城市,核心城市群,纽带城市以及城市合作子群。研究发现城市 空间信息辐射网络呈现小世界的特征,城市信息空间辐射能力的分布具有一定的层次性,网络具有较高的聚类系数和较小的平均距离,具有较强的局部聚集性和整体 连通性。北上广发达城市子群连接了中国南北以及东部地区,形成一个稳定的三角。现阶段城市信息发展潜力格局在一定程度上依然部分依赖于地域分布,因此从区 域的角度规划城市信息发展依然具有指导意义。 . 根据城市信息空间的特点建立基 于辐射模型的城市信息影响力测度模型,并以此主要网络联系测度指标构建城市信息空间联系网络模型,借助社会网络分析(SNA)方法,依托UCINET社会 网络分析软件,深入研究探讨了信息空间下典型城市构成的城市网络的整体特征,分析网络中的核心城市,核心城市群,纽带城市以及城市合作子群。研究发现城市 空间信息辐射网络呈现小世界的特征,城市信息空间辐射能力的分布具有一定的层次性,网络具有较高的聚类系数和较小的平均距离,具有较强的局部聚集性和整体 连通性。北上广发达城市子群连接了中国南北以及东部地区,形成一个稳定的三角。现阶段城市信息发展潜力格局在一定程度上依然部分依赖于地域分布,因此从区 域的角度规划城市信息发展依然具有指导意义。 |
| [19] | . 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。 . 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。 |
| [20] | . 使用复杂网络的分析方法，研究了1983-2006 年中国城际航空网络的空间结构特征和格局变迁。主要结论有：① 城际航空网络作为典型的小世界网络，网络的稠密化趋势显著；②“轴—辐”空间组织模式已成为我国城际航空网络发展的基本模式。已形成以北京、上海、广州和深圳为轴心，以其他城市与轴心的空间联系为“辐网”的多轴心网络。同时，以乌鲁木齐和昆明为单轴心的两个相对独立的局部“轴—辐”网络日益完善；③ 城际航空网络演进效果具有明显的区域差异性，呈现出“鞍型”模式。东部比中西部地区航空的网络结构更加完善；④ 城际航空网络城市之间的空间关联表现出社群结构特征。枢纽性城市、地域邻近的城市以及城市职能相近的城市之间具有相似的空间关联特征；⑤ 随着城际航空网络的演进，35个大中城市在网络中的枢纽性地位表现出差异化趋势。此外，黄山、丽江等旅游城市、大连、青岛等沿海城市以及拉萨等西部城市航空联系的空间指向性特征明显。 . 使用复杂网络的分析方法，研究了1983-2006 年中国城际航空网络的空间结构特征和格局变迁。主要结论有：① 城际航空网络作为典型的小世界网络，网络的稠密化趋势显著；②“轴—辐”空间组织模式已成为我国城际航空网络发展的基本模式。已形成以北京、上海、广州和深圳为轴心，以其他城市与轴心的空间联系为“辐网”的多轴心网络。同时，以乌鲁木齐和昆明为单轴心的两个相对独立的局部“轴—辐”网络日益完善；③ 城际航空网络演进效果具有明显的区域差异性，呈现出“鞍型”模式。东部比中西部地区航空的网络结构更加完善；④ 城际航空网络城市之间的空间关联表现出社群结构特征。枢纽性城市、地域邻近的城市以及城市职能相近的城市之间具有相似的空间关联特征；⑤ 随着城际航空网络的演进，35个大中城市在网络中的枢纽性地位表现出差异化趋势。此外，黄山、丽江等旅游城市、大连、青岛等沿海城市以及拉萨等西部城市航空联系的空间指向性特征明显。 |
| [21] | . 城市网络链接是考察区域空间组织的重要途径，基于高级生产性服务业（APS）的城市网络算法分析更是国际上该领域方法论研究的热点。本文以区域空间和企业层级为视角，在新近出现的分区核心算法的基础上提出了在全计算过程中对单一公司进行网络分析的改进方法，实现了网络分析中地理和层级的特征表达，同时规避了原算法中公司—城市的二模网络数据合并为城市—城市的一模网络数据所导致的信息损失，并以此实现了社会网络统计工具在这一算法的拓展应用。实证研究中，运用该算法对中国两大典型城市区域——长三角、珠三角的25 个城市进行了网络检验，结果表明：与连锁模型算法相比，改进后的分区核心算法不但呈现出明显的层级特征和地理空间特征，并且邻近性、中间性、出度、入度等统计量得以运用，拓宽了生产性服务业城市网络的研究视野；另一方面，也发现，由于理论模型假说的演绎分析决定了城市网络的实际形态，因此，后续的生产性服务业城市网络研究的一个创新途径即在于多类型城市流的实证归纳。 . 城市网络链接是考察区域空间组织的重要途径，基于高级生产性服务业（APS）的城市网络算法分析更是国际上该领域方法论研究的热点。本文以区域空间和企业层级为视角，在新近出现的分区核心算法的基础上提出了在全计算过程中对单一公司进行网络分析的改进方法，实现了网络分析中地理和层级的特征表达，同时规避了原算法中公司—城市的二模网络数据合并为城市—城市的一模网络数据所导致的信息损失，并以此实现了社会网络统计工具在这一算法的拓展应用。实证研究中，运用该算法对中国两大典型城市区域——长三角、珠三角的25 个城市进行了网络检验，结果表明：与连锁模型算法相比，改进后的分区核心算法不但呈现出明显的层级特征和地理空间特征，并且邻近性、中间性、出度、入度等统计量得以运用，拓宽了生产性服务业城市网络的研究视野；另一方面，也发现，由于理论模型假说的演绎分析决定了城市网络的实际形态，因此，后续的生产性服务业城市网络研究的一个创新途径即在于多类型城市流的实证归纳。 |
| [22] | . 开展国际合作有利于吸收国际优势创新资源，提高城市创新能力。文 章以我国创新型城市国际友好城市数据为例，采用社会网络分析方法，研究了创新型城市国际合作网络的特征，发现创新型城市倾向于选择地理临近或发达国家的城 市开展国际合作；不同城市的国际合作程度不同，上海和北京是国际合作最活跃的城市；东亚、北美、西欧和中欧是创新型城市国际合作最密集的区域。在国际合作 网络分析的基础上，以北京市园林绿化国际合作为例，具体分析了国际合作的内容、方式和成效。最后指出我国创新型城市国际合作存在的问题，并提出相应的建 议，以更好地推进城市间国际合作，加快创新型城市建设。 . 开展国际合作有利于吸收国际优势创新资源，提高城市创新能力。文 章以我国创新型城市国际友好城市数据为例，采用社会网络分析方法，研究了创新型城市国际合作网络的特征，发现创新型城市倾向于选择地理临近或发达国家的城 市开展国际合作；不同城市的国际合作程度不同，上海和北京是国际合作最活跃的城市；东亚、北美、西欧和中欧是创新型城市国际合作最密集的区域。在国际合作 网络分析的基础上，以北京市园林绿化国际合作为例，具体分析了国际合作的内容、方式和成效。最后指出我国创新型城市国际合作存在的问题，并提出相应的建 议，以更好地推进城市间国际合作，加快创新型城市建设。 |
| [23] | . 创新型城市是开展创新活动、建设创新型国家的重要基地，是探索城市发展新模式和推进城市可持续发展的迫切要求，因而在中国建设创新型国家中具有举足轻重的战略地位。当前，中国已进入到2020 年建成创新型国家的攻坚阶段，但创新型城市建设尚处初级阶段，尚未完成从要素驱动向创新驱动的战略质变，与真正意义上的创新型城市还有很大差距。本文以全国287 个地级以上城市为综合评估对象，采用自主构建的中国创新型城市综合评估体系和开发的中国创新型城市综合评估监测系统软件，从自主创新、产业创新、人居环境创新和体制机制创新四大方面对中国创新型城市的建设现状做了综合评估，分析了创新型城市建设的空间分异特征。结果认为，中国城市综合创新水平偏低，建设创新型国家难度大，87.8%的城市综合创新水平低于全国平均水平；城市综合创新水平与城市经济发达水平呈密切的正相关关系，东部地区城市明显高于中西部地区；城市自主创新水平、产业创新水平、人居环境创新水平和体制机制创新水平呈现出与城市综合创新水平一致的空间分异规律。到2020 年争取将北京、深圳、上海、广州建成4 大全球创新型城市，成为全球创新中心；把南京、苏州、厦门、杭州、无锡、西安、武汉、沈阳、大连、天津、长沙、青岛、成都、长春、合肥、重庆共16 个城市建成国家创新型城市，成为国家创新中心，形成由4 个全球创新型城市、16 个国家创新型城市、30 个区域创新型城市、55 个地区创新型城市和182 个创新发展型城市组成的国家城市创新网络空间格局，进而为到2020年建成创新型国家做出贡献。 . 创新型城市是开展创新活动、建设创新型国家的重要基地，是探索城市发展新模式和推进城市可持续发展的迫切要求，因而在中国建设创新型国家中具有举足轻重的战略地位。当前，中国已进入到2020 年建成创新型国家的攻坚阶段，但创新型城市建设尚处初级阶段，尚未完成从要素驱动向创新驱动的战略质变，与真正意义上的创新型城市还有很大差距。本文以全国287 个地级以上城市为综合评估对象，采用自主构建的中国创新型城市综合评估体系和开发的中国创新型城市综合评估监测系统软件，从自主创新、产业创新、人居环境创新和体制机制创新四大方面对中国创新型城市的建设现状做了综合评估，分析了创新型城市建设的空间分异特征。结果认为，中国城市综合创新水平偏低，建设创新型国家难度大，87.8%的城市综合创新水平低于全国平均水平；城市综合创新水平与城市经济发达水平呈密切的正相关关系，东部地区城市明显高于中西部地区；城市自主创新水平、产业创新水平、人居环境创新水平和体制机制创新水平呈现出与城市综合创新水平一致的空间分异规律。到2020 年争取将北京、深圳、上海、广州建成4 大全球创新型城市，成为全球创新中心；把南京、苏州、厦门、杭州、无锡、西安、武汉、沈阳、大连、天津、长沙、青岛、成都、长春、合肥、重庆共16 个城市建成国家创新型城市，成为国家创新中心，形成由4 个全球创新型城市、16 个国家创新型城市、30 个区域创新型城市、55 个地区创新型城市和182 个创新发展型城市组成的国家城市创新网络空间格局，进而为到2020年建成创新型国家做出贡献。 |
| [24] | . <p>全球化、信息化与快速城市化深刻影响了中国的城市体系,多区位企业组织所形成的城市网络正处于日益复杂的空间嬗变过程。基于2010年企业名录的总部—分支机构型关联数据,研究构建了330×330的地级以上城市网络连接关系,并运用复杂网络分析工具来探索中国城市网络的空间组织特征。研究发现：① 中国的城市网络联系呈现以“北京—上海—广深—成都”为核心的菱形空间结构,不同等级的网络流强度具有显著的空间异质性,城市网络的空间组织是一个择优性和地理邻近性复杂作用的过程;② 中国城市网络正处于一个简单随机向复杂有序结构的转化期,整体大尺度的网络结构还有待形成;③ 中国城市网络整体表现出明显的小世界网络效应;④ 中国城市的二值点度网络为明显的异配性连接特征,而加权强度网络连接则一定程度上表现出“富人圈”的现象;⑤ 中国城市网络的层级性并不明显,城市网络的点度和强度的关系呈非线性增加特征。</p> . <p>全球化、信息化与快速城市化深刻影响了中国的城市体系,多区位企业组织所形成的城市网络正处于日益复杂的空间嬗变过程。基于2010年企业名录的总部—分支机构型关联数据,研究构建了330×330的地级以上城市网络连接关系,并运用复杂网络分析工具来探索中国城市网络的空间组织特征。研究发现：① 中国的城市网络联系呈现以“北京—上海—广深—成都”为核心的菱形空间结构,不同等级的网络流强度具有显著的空间异质性,城市网络的空间组织是一个择优性和地理邻近性复杂作用的过程;② 中国城市网络正处于一个简单随机向复杂有序结构的转化期,整体大尺度的网络结构还有待形成;③ 中国城市网络整体表现出明显的小世界网络效应;④ 中国城市的二值点度网络为明显的异配性连接特征,而加权强度网络连接则一定程度上表现出“富人圈”的现象;⑤ 中国城市网络的层级性并不明显,城市网络的点度和强度的关系呈非线性增加特征。</p> |
| [25] | . <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> . <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> |
| [26] | . 城市是当前最主要的旅游地域载 体,研究城市旅游形象感知能为城市旅游发展与管理提供依据。基于中国代表性旅游网站——"携程网"近5年发布的11000多条网络文本,结合多种方法,对 49个"中国优秀旅游城市"形象感知做出对比分析。研究发现了中国城市旅游形象总体感知结构与感知方式,认为旅游城市可划分为七种类型,指出认可度而非感 知度是影响旅游形象感知的主要依据,识别了有效区分各类城市旅游形象感知的13项因子,归纳了各类城市的旅游形象感知状态和比较优势及劣势,重点对比分析 了两类主要旅游城市形象感知。结论弥补了小样本研究的局限,扩展了对中国旅游城市形象感知特征与分异的认识。 . 城市是当前最主要的旅游地域载 体,研究城市旅游形象感知能为城市旅游发展与管理提供依据。基于中国代表性旅游网站——"携程网"近5年发布的11000多条网络文本,结合多种方法,对 49个"中国优秀旅游城市"形象感知做出对比分析。研究发现了中国城市旅游形象总体感知结构与感知方式,认为旅游城市可划分为七种类型,指出认可度而非感 知度是影响旅游形象感知的主要依据,识别了有效区分各类城市旅游形象感知的13项因子,归纳了各类城市的旅游形象感知状态和比较优势及劣势,重点对比分析 了两类主要旅游城市形象感知。结论弥补了小样本研究的局限,扩展了对中国旅游城市形象感知特征与分异的认识。 |
| [27] | . 近年来,中国城市之间的联系越 来越密切,基于各种"流"的联系正在促使一个新的中国城市网络格局的形成。在回顾国内外研究城市之间相互联系的相关文献和借鉴世界城市网络研究方法的基础 上,试图通过全国主要金融服务业企业布局对中国城市网络进行定量分析。研究结果表明:中国城市的网络连接度与城市的重要性有关,城市在网络中的连接率随城 市的重要性下降而递减;中国城市网络具有区域特性,基本形成了环渤海、长三角、珠三角等"三大两小"五个城市区域;北京、上海、深圳是网络中最重要的节 点,共同构成了基于金融业的中国城市网络的基本框架。 . 近年来,中国城市之间的联系越 来越密切,基于各种"流"的联系正在促使一个新的中国城市网络格局的形成。在回顾国内外研究城市之间相互联系的相关文献和借鉴世界城市网络研究方法的基础 上,试图通过全国主要金融服务业企业布局对中国城市网络进行定量分析。研究结果表明:中国城市的网络连接度与城市的重要性有关,城市在网络中的连接率随城 市的重要性下降而递减;中国城市网络具有区域特性,基本形成了环渤海、长三角、珠三角等"三大两小"五个城市区域;北京、上海、深圳是网络中最重要的节 点,共同构成了基于金融业的中国城市网络的基本框架。 |
| [28] | . <p>基于1995、2000和2003三个年份的航空客运统计数据,分析中国城际航空客流的结构,并以优势流(dominant flow)方法为主,辅以距离平方和聚类法,分析中国主要城市在国内客运航空网络中的层级及其变化。研究表明,通过航空客运方式产生的空间联系主要集中于东部地区,中部地区在航空网络的重要性方面落后于西部,北京、上海、广-深3个顶点组成全国航空网络的主干;从主导航空客流角度观察,自1995至2003年,一个高度集中的城市层级在3个全国性中心的控制下形成和发展,航空客运网络层级体系中的顶层结构业已清晰,而以下各层次的结构尚处于分化发展之中。</p> . <p>基于1995、2000和2003三个年份的航空客运统计数据,分析中国城际航空客流的结构,并以优势流(dominant flow)方法为主,辅以距离平方和聚类法,分析中国主要城市在国内客运航空网络中的层级及其变化。研究表明,通过航空客运方式产生的空间联系主要集中于东部地区,中部地区在航空网络的重要性方面落后于西部,北京、上海、广-深3个顶点组成全国航空网络的主干;从主导航空客流角度观察,自1995至2003年,一个高度集中的城市层级在3个全国性中心的控制下形成和发展,航空客运网络层级体系中的顶层结构业已清晰,而以下各层次的结构尚处于分化发展之中。</p> |
| [29] | . <p>航空运输已成为客货流动的重要交通工具和影响城镇体系的重要因素,城市在全球或国家航空网络中的地位直接反映了城市在全球或国家城市体系中所处的等级。由结点(航空港)和连接线(航线)所组成的航空网络代表了城市的空间可达性,直观地反映出国家城市体系的等级结构与分布格局。 本文收集了目前中国14家主要航空公司的航线数据,经相关分析证明航空网络中城市的航线数量与城市体系的规模等级基本上呈正相关趋势;在此基础上,通过基于航线图的航空网络分析,运用图表判别和聚类分析的方法,将中国128个通航城市划分为全国性中心城市、区域性中心城市、次区域中心城市和一般地方性中心城市四个等级,从航空网络的独特视角揭示了开放条件下中国城市体系等级结构与分布格局。</p> . <p>航空运输已成为客货流动的重要交通工具和影响城镇体系的重要因素,城市在全球或国家航空网络中的地位直接反映了城市在全球或国家城市体系中所处的等级。由结点(航空港)和连接线(航线)所组成的航空网络代表了城市的空间可达性,直观地反映出国家城市体系的等级结构与分布格局。 本文收集了目前中国14家主要航空公司的航线数据,经相关分析证明航空网络中城市的航线数量与城市体系的规模等级基本上呈正相关趋势;在此基础上,通过基于航线图的航空网络分析,运用图表判别和聚类分析的方法,将中国128个通航城市划分为全国性中心城市、区域性中心城市、次区域中心城市和一般地方性中心城市四个等级,从航空网络的独特视角揭示了开放条件下中国城市体系等级结构与分布格局。</p> |
| [30] | . 铁路运输已成为客货流动的重要交通工具和影响城镇体系的重要因素,由铁路站点和铁路运输线构成的铁路网络在很大程度上影响着城市体系等级结构和空间格局特征。通过筛选出具有始发列车的186个地级以上城市作为研究对象,通过城市始发列车数据分析城市体系等级结构与分布格局。在证明铁路始发列车数量与城市体系的规模等级呈正相关关系的基础上,运用图表判别和聚类分析法,将中国186个具有始发列车的城市划分为四个等级,分别是全国性中心城市3个,区域性中心城市8个,省域性中心城市30个,地区性中心城市145个。结果表明,中国城市等级结构呈现金字塔型结构,并受行政级别、地形因子、经济发展水平影响显著。城市体系的分布存在明显的东西差异,高等级中心城市在中国东部均衡分布,构成了中国铁路运输网络的基本骨架,并与国家国土开发中的"T"型战略格局非常吻合。高等级中心城市由于铁路网络的紧密联系,形成了6对双核结构城市模式。 . 铁路运输已成为客货流动的重要交通工具和影响城镇体系的重要因素,由铁路站点和铁路运输线构成的铁路网络在很大程度上影响着城市体系等级结构和空间格局特征。通过筛选出具有始发列车的186个地级以上城市作为研究对象,通过城市始发列车数据分析城市体系等级结构与分布格局。在证明铁路始发列车数量与城市体系的规模等级呈正相关关系的基础上,运用图表判别和聚类分析法,将中国186个具有始发列车的城市划分为四个等级,分别是全国性中心城市3个,区域性中心城市8个,省域性中心城市30个,地区性中心城市145个。结果表明,中国城市等级结构呈现金字塔型结构,并受行政级别、地形因子、经济发展水平影响显著。城市体系的分布存在明显的东西差异,高等级中心城市在中国东部均衡分布,构成了中国铁路运输网络的基本骨架,并与国家国土开发中的"T"型战略格局非常吻合。高等级中心城市由于铁路网络的紧密联系,形成了6对双核结构城市模式。 |
| [31] | . <p>基于全国286个地级城市交互式的“城市—车次—城市”铁路客运联系数据,运用基于O-D网络的GIS空间分析方法,从普快、快速、特快、动车和高铁等细分车次类型的角度全面解构全国铁路客运联系的空间格局与结构特征。研究认为,全国中心城市铁路空间联系分布格局体呈现向东倾斜的“开”字型结构,即由京沪—沪深线(沿海轴)、京广—京哈线两纵轴与陇海—兰新线、沪昆线两横轴相互交汇形成全国铁路客运的骨架。全国铁路客运联系服从类似城市体系的位序—规模分布特征,属于自然状态下集中型的空间最优分布。中国铁路客运联系总体上依托大的交通轴线以近域核心城市间的联系为主,动车组及高铁联系则集中表现为东部三大经济区间的联系。</p> . <p>基于全国286个地级城市交互式的“城市—车次—城市”铁路客运联系数据,运用基于O-D网络的GIS空间分析方法,从普快、快速、特快、动车和高铁等细分车次类型的角度全面解构全国铁路客运联系的空间格局与结构特征。研究认为,全国中心城市铁路空间联系分布格局体呈现向东倾斜的“开”字型结构,即由京沪—沪深线(沿海轴)、京广—京哈线两纵轴与陇海—兰新线、沪昆线两横轴相互交汇形成全国铁路客运的骨架。全国铁路客运联系服从类似城市体系的位序—规模分布特征,属于自然状态下集中型的空间最优分布。中国铁路客运联系总体上依托大的交通轴线以近域核心城市间的联系为主,动车组及高铁联系则集中表现为东部三大经济区间的联系。</p> |
| [32] | . 交通是影响旅游流空间结构最主 要因素之一。以京沪高铁线为例,探讨了区域旅游流空间结构的高铁效应及特征,在此基础上,分析区域交通可达性变化,并结合区域旅游资源禀赋、区域旅游接待 设施、区域旅游交通网络密度以及区位等影响因素分析区域旅游流空间结构的高铁效应的机理。研究表明:1区域旅游流空间结构的高铁效应表现为马太效应、过滤 效应、扩散效应和叠加效应等特征。2区位条件、旅游资源禀赋、旅游接待能力、交通网络密度以及时空压缩程度等影响因素共同作用均非常明显态势下,产生高铁 马太效应;旅游资源禀赋、旅游接待能力、交通网络密度均不强,时空压缩程度不显著等旅游节点产生高铁过滤效应;区位条件、旅游资源禀赋、旅游接待能力和交 通网络密度均具有很强优势,且时空压缩程度明显等旅游节点可成为扩散源,高铁强化了扩散源旅游流集聚作用,然后向边缘旅游地扩散,呈现为"集聚—扩散"模 式;高铁使大尺度空间的不同客源地居民出游空间范围出现叠加现象,但只有区位条件、旅游资源禀赋、旅游接待能力、交通网络密度优势较强且时空压缩程度明显 旅游节点产生叠加效应。 . 交通是影响旅游流空间结构最主 要因素之一。以京沪高铁线为例,探讨了区域旅游流空间结构的高铁效应及特征,在此基础上,分析区域交通可达性变化,并结合区域旅游资源禀赋、区域旅游接待 设施、区域旅游交通网络密度以及区位等影响因素分析区域旅游流空间结构的高铁效应的机理。研究表明:1区域旅游流空间结构的高铁效应表现为马太效应、过滤 效应、扩散效应和叠加效应等特征。2区位条件、旅游资源禀赋、旅游接待能力、交通网络密度以及时空压缩程度等影响因素共同作用均非常明显态势下,产生高铁 马太效应;旅游资源禀赋、旅游接待能力、交通网络密度均不强,时空压缩程度不显著等旅游节点产生高铁过滤效应;区位条件、旅游资源禀赋、旅游接待能力和交 通网络密度均具有很强优势,且时空压缩程度明显等旅游节点可成为扩散源,高铁强化了扩散源旅游流集聚作用,然后向边缘旅游地扩散,呈现为"集聚—扩散"模 式;高铁使大尺度空间的不同客源地居民出游空间范围出现叠加现象,但只有区位条件、旅游资源禀赋、旅游接待能力、交通网络密度优势较强且时空压缩程度明显 旅游节点产生叠加效应。 |
| [33] | . <p>一个区域的交通优势反映在“质”、“量”和“势”三个方面， 每个方面具有相对独立而具体的内涵， 对区域社会经济的发展具有不同的作用， 其中任一方面的刻画和评价仅仅反映区域交通优劣的一个侧面， 只有三方面的综合集成刻画与评价才能真正反映一个区域交通环境的优劣。基于交通地理学的基本理论， 界定了交通优势度的基本概念， 并建立了交通优势度的基本表述结构， 包括交通网络密度、交通干线影响度和区位优势度； 同时基于GIS 技术， 从分项和综合集成两个角度构筑了交通优势度评价的空间数理模型。以我国2365 个地域 单元为样本的实证分析发现， 我国的区域交通优势度呈“偏正态”分布特征， 极少数的地域 (比例为1.4%) 具有非常突出的交通优势， 社会经济发展具有非常优越的交通环境； 大约1/8 的地域(12.4%) 交通条件处于非常明显的劣势， 交通环境是其社会经济发展的不利条件； 大约70%地域处于评价样本的中游或中游偏上水平。从区域上看， 交通优势大致由沿海逐渐向内陆依次递减； 长江三角洲、京津冀、珠江三角洲三大城镇密集区有着明显的交通优势， 覆盖范围广； 成渝地区和武汉都市圈也有较好的交通优势， 但尚未连续成面或覆盖范围较小， 其他城镇密集区和省会城市周边地区有相对较高的交通优势， 但覆盖地域较小。从经济发展措施看， 利用交通优势和规避交通劣势， 应是进行经济活动和产业选择需要考虑的重要因素。</p> . <p>一个区域的交通优势反映在“质”、“量”和“势”三个方面， 每个方面具有相对独立而具体的内涵， 对区域社会经济的发展具有不同的作用， 其中任一方面的刻画和评价仅仅反映区域交通优劣的一个侧面， 只有三方面的综合集成刻画与评价才能真正反映一个区域交通环境的优劣。基于交通地理学的基本理论， 界定了交通优势度的基本概念， 并建立了交通优势度的基本表述结构， 包括交通网络密度、交通干线影响度和区位优势度； 同时基于GIS 技术， 从分项和综合集成两个角度构筑了交通优势度评价的空间数理模型。以我国2365 个地域 单元为样本的实证分析发现， 我国的区域交通优势度呈“偏正态”分布特征， 极少数的地域 (比例为1.4%) 具有非常突出的交通优势， 社会经济发展具有非常优越的交通环境； 大约1/8 的地域(12.4%) 交通条件处于非常明显的劣势， 交通环境是其社会经济发展的不利条件； 大约70%地域处于评价样本的中游或中游偏上水平。从区域上看， 交通优势大致由沿海逐渐向内陆依次递减； 长江三角洲、京津冀、珠江三角洲三大城镇密集区有着明显的交通优势， 覆盖范围广； 成渝地区和武汉都市圈也有较好的交通优势， 但尚未连续成面或覆盖范围较小， 其他城镇密集区和省会城市周边地区有相对较高的交通优势， 但覆盖地域较小。从经济发展措施看， 利用交通优势和规避交通劣势， 应是进行经济活动和产业选择需要考虑的重要因素。</p> |
| [34] | . 以中原城市群县、市区节点为研 究单元,基于引力模型与复杂网络模型,根据测定的城镇间引力量与城际直接的客运班次两类数据,对中原城市群空间网络结构特征进行比较与归纳。结果表明:中 原城市群空间联系突出了"双中心"与层次结构特征,引力与客运联系网络互为支撑,又各具特色,郑州与洛阳在城市群网络结构中的中心度较高,但对网络并没有 绝对的控制力,城市群网络的集团化效应明显。城市群最大联系轴向有序,但空间网络结构并没有呈现较强的"长尾分布",城镇网络结构中心度分布有序性差。城 市群引力网络子群体间的联系较弱,内部的联系密切,受行政区划的屏蔽或行政级别差异影响显著;而客运联系网络各子群体之间的联系较强,核心市区功能效应显 著。 . 以中原城市群县、市区节点为研 究单元,基于引力模型与复杂网络模型,根据测定的城镇间引力量与城际直接的客运班次两类数据,对中原城市群空间网络结构特征进行比较与归纳。结果表明:中 原城市群空间联系突出了"双中心"与层次结构特征,引力与客运联系网络互为支撑,又各具特色,郑州与洛阳在城市群网络结构中的中心度较高,但对网络并没有 绝对的控制力,城市群网络的集团化效应明显。城市群最大联系轴向有序,但空间网络结构并没有呈现较强的"长尾分布",城镇网络结构中心度分布有序性差。城 市群引力网络子群体间的联系较弱,内部的联系密切,受行政区划的屏蔽或行政级别差异影响显著;而客运联系网络各子群体之间的联系较强,核心市区功能效应显 著。 |
| [35] | . 借鉴世界城市网络研究代表性学 者Taylor等提出的世界城市网络研究方法,以中国主要物流企业总部及分公司的分布数据为基础,生成国内物流企业网络,并从物流企业网络中各城市网络连 接度、网络总体形态结构和三大城市群网络格局比较三方面分析解读中国城市网络空间结构特征。发现了中国城市网络节点城市连接度层次分布情况,城际网络联系 强度分等,以及环渤海、长三角、珠三角三大巨型城市群内外部网络格局差异等结构现象,对中国城市网络空间特征研究做出了有效尝试。 . 借鉴世界城市网络研究代表性学 者Taylor等提出的世界城市网络研究方法,以中国主要物流企业总部及分公司的分布数据为基础,生成国内物流企业网络,并从物流企业网络中各城市网络连 接度、网络总体形态结构和三大城市群网络格局比较三方面分析解读中国城市网络空间结构特征。发现了中国城市网络节点城市连接度层次分布情况,城际网络联系 强度分等,以及环渤海、长三角、珠三角三大巨型城市群内外部网络格局差异等结构现象,对中国城市网络空间特征研究做出了有效尝试。 |
| [36] | . 认知信息空间中城市网络的组织 与结构特征,对预测在网络信息技术影响下的区域城市体系动态演化等具有重要的意义。引入社会网络分析方法,尝试探究基于微博信息空间的城市网络中不同节点 的中心性与对等性,网络整体的一致性以及区域城市组团模式。以51个城市组成的中国主干城市网络为例,研究表明信息空间的城市网络与实体空间中经济网络、 交通网络的高密度聚集区地理分布具有一定的相似性。同时,信息空间城市网络的整合一致性高、分支少等结构特征,又体现出信息空间的虚实复合性特征。社会网 络分析方法提供了信息空间城市网络结构的重要甄别途径。与其他分析手段有机结合,以获得更加系统和动态的测度结果将是未来研究的方向。 . 认知信息空间中城市网络的组织 与结构特征,对预测在网络信息技术影响下的区域城市体系动态演化等具有重要的意义。引入社会网络分析方法,尝试探究基于微博信息空间的城市网络中不同节点 的中心性与对等性,网络整体的一致性以及区域城市组团模式。以51个城市组成的中国主干城市网络为例,研究表明信息空间的城市网络与实体空间中经济网络、 交通网络的高密度聚集区地理分布具有一定的相似性。同时,信息空间城市网络的整合一致性高、分支少等结构特征,又体现出信息空间的虚实复合性特征。社会网 络分析方法提供了信息空间城市网络结构的重要甄别途径。与其他分析手段有机结合,以获得更加系统和动态的测度结果将是未来研究的方向。 |
| [37] | . 生产者服务业是制造业外部化的 结果,是制造业价值链价值环节的外部延伸。本文从价值链与生产者服务业的融合视角出发,以ICT产业-生产者服务业价值链为例研究中城市网络的空间结构, 发现中国城市网络形成了北京、上海、深圳为核心服务型城市和以杭州、南京、广州等为次级服务型城市的城市网络结构;核心服务型城市具有全国性的网络联系, 次级服务型城市具有区域性的网络联系。服务型城市将制造业价值链所在城市联系起来,成为城市网络联系的纽带。 . 生产者服务业是制造业外部化的 结果,是制造业价值链价值环节的外部延伸。本文从价值链与生产者服务业的融合视角出发,以ICT产业-生产者服务业价值链为例研究中城市网络的空间结构, 发现中国城市网络形成了北京、上海、深圳为核心服务型城市和以杭州、南京、广州等为次级服务型城市的城市网络结构;核心服务型城市具有全国性的网络联系, 次级服务型城市具有区域性的网络联系。服务型城市将制造业价值链所在城市联系起来,成为城市网络联系的纽带。 |
| [38] | . 信息技术影响下的城市区域空间结构变化得到了国内外****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。 . 信息技术影响下的城市区域空间结构变化得到了国内外****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。 |
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| [40] | . 利用城市居民在网络搜索中的百度指数分析城市网络联系格局,从http：//index.baidu.com上得到东北三省34个城市2011—2013年两两城市间的百度指数。采用Net Draw、优势流分析法以及C-Value、D-Value层级分析法,对东北三省城市网络联系格局进行了分析。综合考虑三种分析结果后认为：1从＂东北地区＂尺度看,网络层级中缺乏主导城市,辽、吉、黒三省城市间网络联系并不密切,但是在各自省内联系紧密,网络层级结构明显,从而表明行政区划对东北三省网络联系层级结构具有重要影响。2从两两间发送和接收的百度指数看,辽宁和吉林二省具有＂一主一副＂的网络结构特征,辽宁省形成了以沈阳为主导城市,大连为次级主导城市,其他城市为从属城市的网络层级结构。吉林省形成了以长春为主导城市,吉林为次级主导城市,其他城市为从属城市的网络层级结构。黑龙江省则是＂单中心＂的网络结构特征,形成了以哈尔滨为主导城市,其他城市为从属城市的网络层级结构。 . 利用城市居民在网络搜索中的百度指数分析城市网络联系格局,从http：//index.baidu.com上得到东北三省34个城市2011—2013年两两城市间的百度指数。采用Net Draw、优势流分析法以及C-Value、D-Value层级分析法,对东北三省城市网络联系格局进行了分析。综合考虑三种分析结果后认为：1从＂东北地区＂尺度看,网络层级中缺乏主导城市,辽、吉、黒三省城市间网络联系并不密切,但是在各自省内联系紧密,网络层级结构明显,从而表明行政区划对东北三省网络联系层级结构具有重要影响。2从两两间发送和接收的百度指数看,辽宁和吉林二省具有＂一主一副＂的网络结构特征,辽宁省形成了以沈阳为主导城市,大连为次级主导城市,其他城市为从属城市的网络层级结构。吉林省形成了以长春为主导城市,吉林为次级主导城市,其他城市为从属城市的网络层级结构。黑龙江省则是＂单中心＂的网络结构特征,形成了以哈尔滨为主导城市,其他城市为从属城市的网络层级结构。 |
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| [42] | . <p>采用<i>Theil</i>、<i>C<sub>V</sub></i>、Moran's <i>I</i>及尺度方差等方法,基于分区级、市域级、县级三种尺度分析2000-2012年中原地区城镇人均收入、乡村人均收入和城乡收入比的区域差异及空间特征,从多维视角探索城乡收入区域差异。研究发现:① 2000年以来,城镇人均收入区域差异在三种尺度上均表现逐渐减小趋势;乡村人均收入区域差异均呈现逐渐增大趋势;而城乡收入比区域差异不同尺度演化趋势不同,但总体与乡村人均收入较为相似。② 尺度方差分解结果显示:城镇人均收入尺度方差及构成由大到小为县级、市域级、分区级;而乡村人均收入与城乡收入比则分为县级、分区级、市域级。③ 城乡收入三项指标在不同尺度水平上空间关联格局均表现出总体的稳定性,城镇人均收入、乡村人均收入的显著空间关联类型以显著LL区为主,而城乡收入比显著空间关联类型以HH为主。④ ArcGIS分类中,市域级尺度城乡收入三项指标空间类型呈现明显的分区分布,县级空间格局更为复杂且多呈规模不等的圈层分布特征。通过探索城乡收入时空变化特征及其尺度变化特征,可了解不同尺度城乡差距特征及其尺度效应,为中原地区、中国类似区城乡统筹发展战略的制定提供理论依据。</p> . <p>采用<i>Theil</i>、<i>C<sub>V</sub></i>、Moran's <i>I</i>及尺度方差等方法,基于分区级、市域级、县级三种尺度分析2000-2012年中原地区城镇人均收入、乡村人均收入和城乡收入比的区域差异及空间特征,从多维视角探索城乡收入区域差异。研究发现:① 2000年以来,城镇人均收入区域差异在三种尺度上均表现逐渐减小趋势;乡村人均收入区域差异均呈现逐渐增大趋势;而城乡收入比区域差异不同尺度演化趋势不同,但总体与乡村人均收入较为相似。② 尺度方差分解结果显示:城镇人均收入尺度方差及构成由大到小为县级、市域级、分区级;而乡村人均收入与城乡收入比则分为县级、分区级、市域级。③ 城乡收入三项指标在不同尺度水平上空间关联格局均表现出总体的稳定性,城镇人均收入、乡村人均收入的显著空间关联类型以显著LL区为主,而城乡收入比显著空间关联类型以HH为主。④ ArcGIS分类中,市域级尺度城乡收入三项指标空间类型呈现明显的分区分布,县级空间格局更为复杂且多呈规模不等的圈层分布特征。通过探索城乡收入时空变化特征及其尺度变化特征,可了解不同尺度城乡差距特征及其尺度效应,为中原地区、中国类似区城乡统筹发展战略的制定提供理论依据。</p> |
| [43] | . <p>城市群已成为我国城镇化发展的主体形态,城市群的空间整合是我国城镇化过程中必须解决的重大战略性问题。目前,中原城市群发展形势良好,被认为是我国将形成的十大城市群之一。本文运用分形、城镇化不平衡指数、城市网络、城市空间相互作用等理论和方法,对中原城市群城镇的空间组合状况进行分析;构建促进中原城市群9城市协调组合发展的空间整合机制;依据中原城市群自身发展特色,对其空间整合模式进行选择,并由此提出其空间整合的总体概念模型。</p> . <p>城市群已成为我国城镇化发展的主体形态,城市群的空间整合是我国城镇化过程中必须解决的重大战略性问题。目前,中原城市群发展形势良好,被认为是我国将形成的十大城市群之一。本文运用分形、城镇化不平衡指数、城市网络、城市空间相互作用等理论和方法,对中原城市群城镇的空间组合状况进行分析;构建促进中原城市群9城市协调组合发展的空间整合机制;依据中原城市群自身发展特色,对其空间整合模式进行选择,并由此提出其空间整合的总体概念模型。</p> |
| [44] | . 航运中心城市是航运业集聚的空间载体.由于全球化和国际贸易的影 响,航运产业链的不同价值部分在一定空间范围分布,考虑产业空间位置的产业链打破了传统的简单线性关系,形成复杂的网络关系.根据世界重要航运公司在各城 市的职能分布,建立并验证了基于航运企业价值链接的世界航运中心之间呈现复杂的网络关系,世界航运城市网络具备小世界特征；对该复杂网络进行测度得出:国 际航运中心出现向亚太地区转移的趋势；世界航运城市呈现“多核心复杂嵌套式核心—边缘”结构特征；提出了世界航运城市的网络级、核心节点级和边缘节点级3 个层次.并建议通过建立航运龙头企业来提升上海在世界航运网络中的地位. . 航运中心城市是航运业集聚的空间载体.由于全球化和国际贸易的影 响,航运产业链的不同价值部分在一定空间范围分布,考虑产业空间位置的产业链打破了传统的简单线性关系,形成复杂的网络关系.根据世界重要航运公司在各城 市的职能分布,建立并验证了基于航运企业价值链接的世界航运中心之间呈现复杂的网络关系,世界航运城市网络具备小世界特征；对该复杂网络进行测度得出:国 际航运中心出现向亚太地区转移的趋势；世界航运城市呈现“多核心复杂嵌套式核心—边缘”结构特征；提出了世界航运城市的网络级、核心节点级和边缘节点级3 个层次.并建议通过建立航运龙头企业来提升上海在世界航运网络中的地位. |
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| [46] | . ： The node importance measurement plays an important role in analyzing the robustness of the network. Most researchers use the degree or clustering coefficient to measure the node importance. However, the degree can only take into account the neighbor size, regardless of the clustering property of the neighbors. The clustering coefficient could only measure the closeness among the neighbors and neglect the activity of the target node. In this paper, we present a new method to measure the node importance by combining neighbor and clustering coefficient information. The robustness results measured by the network efficiency through removing the important nodes for the US Air network, the power grid of the western United States and Barabasi-Albert networks show that the new method can more accurately evaluate the node importance than the degree, neighbor information and -shell indices. ： . ： The node importance measurement plays an important role in analyzing the robustness of the network. Most researchers use the degree or clustering coefficient to measure the node importance. However, the degree can only take into account the neighbor size, regardless of the clustering property of the neighbors. The clustering coefficient could only measure the closeness among the neighbors and neglect the activity of the target node. In this paper, we present a new method to measure the node importance by combining neighbor and clustering coefficient information. The robustness results measured by the network efficiency through removing the important nodes for the US Air network, the power grid of the western United States and Barabasi-Albert networks show that the new method can more accurately evaluate the node importance than the degree, neighbor information and -shell indices. ： |
| [47] | . 模块性(modularity)是度量网络社区结构(community structure)的主要参数.探讨了Watts和Strogatz的小世界网络(简称W-S模型)以及Barabàsi 等的B-A无标度网络(简称B-A模型)两类典型复杂网络模块性特点.结果显示，网络模块性受到网络连接稀疏的影响，W-S模型具有显著的社区结构，而B-A模型的社区结构特征不明显.因此，应用中应该分别讨论网络的小世界现象和无标度特性.社区结构不同于小世界现象和无标度特性，并可以利用模块性区别网络类型，因此网络复杂性指标应该包括 . 模块性(modularity)是度量网络社区结构(community structure)的主要参数.探讨了Watts和Strogatz的小世界网络(简称W-S模型)以及Barabàsi 等的B-A无标度网络(简称B-A模型)两类典型复杂网络模块性特点.结果显示，网络模块性受到网络连接稀疏的影响，W-S模型具有显著的社区结构，而B-A模型的社区结构特征不明显.因此，应用中应该分别讨论网络的小世界现象和无标度特性.社区结构不同于小世界现象和无标度特性，并可以利用模块性区别网络类型，因此网络复杂性指标应该包括 |
