中国装备制造业的空间枢纽—网络结构

doi:10.11821/dlxb201908003

地理学报 ›› 2019, Vol. 74 ›› Issue (8): 1525-1533.doi: 10.11821/dlxb201908003

中国装备制造业的空间枢纽—网络结构

朱艳硕^1,²,王铮^2,³,程文露³

^1. 青岛科技大学,青岛 266061
^2. 中国科学院科技政策与管理科学研究所,北京 100190
^3. 华东师范大学地理信息科学教育部重点实验室,上海 200062

收稿日期:2018-01-08 修回日期:2019-06-25 出版日期:2019-08-25 发布日期:2019-08-07
作者简介:朱艳硕(1986-), 女, 山东青岛人, 博士, 硕士生导师, 主要从事区域科学与管理研究。E-mail: <email>zys7673@qust.edu.cn</email>
基金资助:
国家自然科学基金项目(41671396);青岛科技大学人文社会科学研究项目(17XB15);青岛科技大学引进人才科研启动基金(010022844)

The hub-network structure of China's equipment manufacturing industry

ZHU Yanshuo^1,²,WANG Zheng^2,³,CHENG Wenlu³

^1. Qingdao University of Science and Technology, Qingdao 266061, Shandong, China
^2. Institute of Policy and Management, CAS, Beijing 100190, China
^3. Key Laboratory of Geographic Information Science, East China Normal University, Shanghai 200062, China

Received:2018-01-08 Revised:2019-06-25 Online:2019-08-25 Published:2019-08-07
Supported by:
National Natural Science Foundation of China(41671396);Supported by Social Science Foundation of Qingdao University of Science and Technology(17XB15);Scientific Research Starting Foundation for Introduced Talents, Qingdao University of Science and Technology(010022844)

摘要/Abstract

摘要：

借助连锁网络模型和复杂网络理论,基于2014年中国装备制造业企业的地理分布情况,分析城市空间组织关系。研究发现,全国各地城市呈现一种枢纽—网络结构。全国范围来看,北京为全国性枢纽城市,上海、深圳、重庆等城市为地区性枢纽城市,且枢纽城市之间以北京与深圳的城际连接最为密切,西北地区和西南地区的大部分城市在网络中连接程度相对较低。基于行业的子网络进行比较发现,不同行业在网络规模、枢纽城市和网络密度等方面都存在显著的差异,证实了城市空间组织的枢纽—网络结构具有多中心性和多样性的特点。运用复杂网络理论进行蓄意攻击实验发现,删除枢纽城市的腹地城市后其网络连通度基本不受影响,但删除其非腹地城市后网络联通度下降非常明显,说明空间距离对枢纽与节点连通的限制越来越弱,这与中心—腹地结构中的情形有着明显的区别。

关键词: 枢纽—网络结构, 枢纽城市, 复杂网络, 装备制造业, 中国

Abstract:

Based on the interlocking network model and the complex network theory, this paper analyzes the spatial distribution and interaction of cities based on geographical distribution of equipment manufacturing enterprises. The study indicates that cities all over the country present a hub-network structure. Beijing is the national hub city of the network. Cities such as Shanghai, Shenzhen, and Chongqing are regional hub cities. Beijing and Shenzhen have the strongest intercity connection in the network. Most cities in the northwest and southwest have a relatively low connection with other cities in the network. By comparing the sub-networks of different industries, it is found that there are significant differences in network scale, hub city and network density, which proved the polycentricity and diversity of urban space organizational hub-network structure. Finally, complex network theory is used to deliver deliberate attack experiments. The experimental results show that the network connectivity is basically not affected when the hinterland of the hub city is deleted, while the network connectivity declines obviously when the non-hinterland of the hub city is deleted. This indicates that the restriction of spatial distance between hubs and nodes is getting weaker, which is significantly different from the central-hinterland structure.

Key words: hub-network structure, hub city, complex networks, equipment manufacturing industry, China

朱艳硕, 王铮, 程文露. 中国装备制造业的空间枢纽—网络结构[J]. 地理学报, 2019, 74(8): 1525-1533.

ZHU Yanshuo, WANG Zheng, CHENG Wenlu. The hub-network structure of China's equipment manufacturing industry[J]. Acta Geographica Sinica, 2019, 74(8): 1525-1533.

图/表 5

表1

企业价值矩阵"

城市	企业
城市	$j 1$	$j 2$	$j 3$	…	$j m$
$i 1$	$v i 1 ? j 1$	$v i 1 ? j 2$	$v i 1 ? j 3$	…	$v i 1 ? j m$
$i 2 ?$	$v i 2 ? j 1$	$v i 2 ? j 2$	$v i 2 ? j 3$	…	$v i 2 ? j m$
$i 3$	$v i 3 ? j 1$	$v i 3 ? j 2$	$v i 3 ? j 3$	…	$v i 3 ? j m$
?	?	?	?	…	?
$i n$	$v i n ? j 1$	$v i n ? j 2$	$v i n ? j 3$	…	$v i n ? j m$

表1

图1

表2

中国装备制造业网络中城市连通度及其排名"

排名	城市	相对网络连通度( $D a K$ )
1	北京市	1.00
2	深圳市	0.70
3	重庆市	0.70
4	上海市	0.66
5	天津市	0.62
6	武汉市	0.54
7	成都市	0.52
8	西安市	0.50
9	青岛市	0.44
10	南京市	0.44

表2

表3

表4

参考文献 20

[1]	Meijers E . From central place to network model: Theory and evidence of a paradigm change. Tijdschrift voor Economische en Sociale Geografie, 2007,98(2):245-259.
[2]	Albert R, Jeong H, Barabási A L . Error and attack tolerance of complex networks. Nature, 2000,406(6794):378-382.
[3]	Barabási A L, Albert R . Emergence of scaling in random networks. Science, 1999,286(5439):509-512.
[4]	Klink H A V . The port network as a new stage in port development: The case of Rotterdam. Environment and Planning A, 1998,30(1):143-160.
[5]	Zhao Miaoxi, Liu Zheng . Research on China's city network based on production service industry. City Planning Review, 2012,36(9):23-28, 38.
	[ 赵渺希, 刘铮 . 基于生产性服务业的中国城市网络研究. 城市规划, 2012,36(9):23-28, 38.]
[6]	Yin Jun, Zhen Feng, Wang Chunhui . China's city network pattern: An empirical analysis based on financial enterprises layout. Economic Geography, 2011,31(5):754-759.
	[ 尹俊, 甄峰, 王春慧 . 基于金融企业布局的中国城市网络格局研究. 经济地理, 2011,31(5):754-759.]
[7]	Ni Pengfei, Liu Kai, Taylor P J , et al. Urban linkages in China: Measurement based on the interlocking network model. Comparative Economic & Social Systems, 2011(6):96-103.
	[ 倪鹏飞, 刘凯 , 彼得·泰勒, 等. 中国城市联系度: 基于联锁网络模型的测度. 经济社会体制比较, 2011(6):96-103.]
[8]	Zhang Chuang, Meng Tao . China's inter-city distribution network and hierarchy: Network analysis based on the distribution of top 100 chain stores in China. Research on Financial and Economic Issues, 2007(5):34-41.
	[ 张闯, 孟韬 . 中国城市间流通网络及其层级结构: 基于中国连锁企业百强店铺分布的网络分析. 财经问题研究, 2007(5):34-41.]
[9]	Zhao Miaoxi, Wei Jiming, Wu Kang . Functional linkages in the Beijing-Tianjin-Hebei conurbation region and the evolution of the complex networks. Urban Planning Forum, 2014(1):46-52.
	[ 赵渺希, 魏冀明, 吴康 . 京津冀城市群的功能联系及其复杂网络演化. 城市规划学刊, 2014(1):46-52.]
[10]	Tan Yiming, Yang Yongchun, Leng Bingrong , et al. Urban network system in Chengdu-Chongqing region in the perspective of advanced producer service. Progress in Geography, 2011,30(6):724-732. doi: 10.11820/dlkxjz.2011.06.010
	[ 谭一洺, 杨永春, 冷炳荣 , 等. 基于高级生产者服务业视角的成渝地区城市网络体系. 地理科学进展, 2011,30(6):724-732.] doi: 10.11820/dlkxjz.2011.06.010
[11]	Zhang Xiaoming, Wang Chun . Spatial structure of Yangtze River Delta mega-city region in the perspective of APS. Journal of Urban and Regional Planning, 2008,1(2):43-64.
	[ 张晓明, 汪淳 . 长江三角洲巨型城市区城镇格局分析: 高级生产者服务业的视角. 城市与区域规划研究, 2008,1(2):43-64.]
[12]	Wang Zheng, Han Yu, Hu Min , et al. The global geopolitical and geopolinomical structure from the evolution of geographic natures. Acta Geographica Sinica, 2016,71(6):940-955.
	[ 王铮, 韩钰, 胡敏 , 等. 地理本性进化与全球地缘政治经济基础探析. 地理学报, 2016,71(6):940-955.]
[13]	Taylor P J . Specification of the world city network. Geographical Analysis, 2001,33(2):181-194.
[14]	Taylor P J, Catalano G , Walker D R F. Exploratory analysis of the world city network. Urban Studies, 2002,39(13):2377-2394.
[15]	Taylor P J . World City Network: A Global Urban Analysis. London: Routledge, 2004: 53-126.
[16]	Taylor P J, Ni P, Derudder B , et al. Global Urban Analysis: A Survey of Cities in Globalization. London: Routledge, 2012.
[17]	Mans U . Revisiting city connectivity. Economic Geography, 2014,14(1):155-177.
[18]	National Bureau of Statistics of China. China Statistical Yearbook. Beijing: China Statistics Press, 2015.
	[ 国家统计局. 中国统计年鉴. 北京: 中国统计出版社, 2015.]
[19]	Burger M J , Knaap V D B, Wall R S. Polycentricity and the multiplexity of urban networks. European Planning Studies, 2014,22(4):816-840.
[20]	Wang Zheng, Yue Qun, Wu Jing , et al. Theoretical Geography. Beijing: Science Press, 2015: 327.
	[ 王铮, 乐群, 吴静 , 等. 理论地理学. 北京: 科学出版社, 2015: 327.]

网络类型	网络规模(包含的城市数量)(个)	网络密度	枢纽城市
电气机械制造业网络	59	0.43	武汉市
金属制造业网络	23	0.12	天津市
通用设备制造业网络	40	0.38	上海市
汽车制造业网络	77	0.24	重庆市
计算机、通信和其他电子设备制造业网络	44	0.42	深圳市
专用设备制造业网络	92	0.51	北京市
铁路、船舶、航空航天和其他运输设备制造业网络	100	0.40	北京市
平均值	62	0.36	-

网络类型	枢纽城市	相对网络连通度
网络类型	枢纽城市	删除腹地城市	删除非腹地城市
装备制造业网络	北京市	1	0.32
电气机械制造业网络	武汉市	0.97	0.05
金属制造业网络	天津市	1	0.11
通用设备制造业网络	上海市	0.89	0.56
汽车制造业网络	重庆市	1	0.05
计算机、通信和其他电子设备制造业网络	深圳市	0.94	0.07

中国装备制造业的空间枢纽—网络结构

The hub-network structure of China's equipment manufacturing industry

RichHTML

PDF (PC)

赞

可视化

被引次数

摘要/Abstract

引用本文

使用本文

图/表 5

参考文献 20

相关文章 15

Metrics

本文评价

[1]	古恒宇, 沈体雁. 中国高学历人才的空间演化特征及驱动因素[J]. 地理学报, 2021, 76(2): 326-340.
[2]	朱晟君, 金文纨. 地方出口产品结构及制度环境与企业出口相关多样化[J]. 地理学报, 2021, 76(2): 398-414.
[3]	李钢, 薛淑艳, 马雪瑶, 周俊俊, 徐婷婷, 王皎贝. 中国失踪人口的时空格局演变与形成机制[J]. 地理学报, 2021, 76(2): 310-325.
[4]	葛全胜, 朱会义. 两千年来中国自然与人文地理环境变迁及启示[J]. 地理学报, 2021, 76(1): 3-14.
[5]	张兴航, 张百平, 王晶, 余付勤, 赵超, 姚永慧. 中国南北过渡带东段样带植被序列与气候分界问题[J]. 地理学报, 2021, 76(1): 30-43.
[6]	李哲, 丁永建, 陈艾姣, 张智华, 张世强. 1960—2019年西北地区气候变化中的Hiatus现象及特征[J]. 地理学报, 2020, 75(9): 1845-1859.
[7]	郭泽呈, 魏伟, 石培基, 周亮, 王旭峰, 李振亚, 庞素菲, 颉斌斌. 中国西北干旱区土地沙漠化敏感性时空格局[J]. 地理学报, 2020, 75(9): 1948-1965.
[8]	敖荣军, 常亮. 基于结构方程模型的中国县域人口老龄化影响机制[J]. 地理学报, 2020, 75(8): 1572-1584.
[9]	宋周莺, 祝巧玲. 中国边境地区的城镇化格局及其驱动力[J]. 地理学报, 2020, 75(8): 1603-1616.
[10]	马春玥, 买买提·沙吾提, 姚杰, 古丽努尔·依沙克. 1950—2015年中国棉花生产时空动态变化[J]. 地理学报, 2020, 75(8): 1699-1710.
[11]	郑景云, 张学珍, 刘洋, 郝志新. 过去千年中国不同区域干湿的多尺度变化特征评估[J]. 地理学报, 2020, 75(7): 1432-1450.
[12]	陶泽兴, 葛全胜, 王焕炯. 1963—2018年中国垂柳和榆树开花始期积温需求的时空变化[J]. 地理学报, 2020, 75(7): 1451-1464.
[13]	瞿诗进, 胡守庚, 李全峰. 中国城市建设用地转型阶段及其空间格局[J]. 地理学报, 2020, 75(7): 1539-1553.
[14]	魏素豪, 李晶, 李泽怡, 宗刚. 中国农业竞争力时空格局演化及其影响因素[J]. 地理学报, 2020, 75(6): 1287-1300.
[15]	王少剑, 高爽, 黄永源, 史晨怡. 基于超效率SBM模型的中国城市碳排放绩效时空演变格局及预测[J]. 地理学报, 2020, 75(6): 1316-1330.