信息流视角下的广东省城市空间联系及网络结构研究
发布时间：2020-10-13 00:04
在信息化、全球化、网络化的时代大背景下,地区间的联系日益紧密,而信息技术的发展为这一趋势注入了新动力。广东省毗邻港澳、面向东南亚,地理位置优越,一直是中国对外开放的门户枢纽和经济发展的有力引擎。在“一带一路”倡议和粤港澳大湾区建设背景下,广东省的战略地位愈加重要,因此合理认识广东省内各城市间的交流联系特点以及形成的关联网络结构特征,并探究其影响因素,对进一步合理规划区域发展格局,增强区域凝聚力,推动区域一体化发展具有十分重要的意义。本文首先从城市联系网络的相关理论、研究方法、研究视角和研究区域四个方面对国内外研究成果进行简要梳理,然后界定文章核心概念并对文章所涉及的传统城市理论、经典空间相互作用理论和流空间理论进行介绍,随后运用百度指数数据对广东省总体及四大区块的信息流联系强度进行刻画并分析广东省总体网络和珠三角城市群网络层级特征,其次运用社会网络分析方法从网络密度、网络中心性和凝聚子群分析广东省信息流网络结构,最后采用多元回归分析方法对广东省信息流的影响因素进行实证分析。主要结论如下:(1)广东省信息流总量增长幅度较大,区域内分布不均。广州和深圳两市一直遥遥领先于其他城市,展现出了广东省“双核心”的特征。(2)广东省区域网络层级分布比较均匀,不同于其他地区的正态分布或金字塔形分布,呈现出“5+6+5+5”模式。(3)广东省网络密度水平相对较高且增长较快。核心节点城市数量明显增多,由“双核心”向“多核心”结构转变。区域由碎片化状态基本整合为三大板块。(4)从经济规模、人口规模、产业结构和基础设施四方面选取解释变量进行回归分析,认为地区生产总值、年末常住人口、第三产业占地区生产总值的比重和移动电话年末用户数对广东省信息流网络构成具有重要影响。此外城市的功能和地位、政策规划和重大活动等定性因素,也会对信息流网络结构产生影响。
【学位单位】：暨南大学
【学位级别】：硕士
【学位年份】：2018
【中图分类】：F299.27;F49
【部分图文】：
图 3- 1 百度指数平台搜索界面3.3 研究方法3.3.1 信息流强度计算公式（1）信息流强度计算Peter Taylor 在麦纽尔卡斯图尔“流空间”学说思想研究的基础上，开展了全球化和世界都市关联网络的相关研究。借鉴该研究方法，本文主要通过百度指数平台的百度指数数据用以信息流强度的测度。其计算公式为：(3-1)(3-2)式中： 为城市 和城市 之间的信息流； 代表 市对 市的信息关注度； 代表 市
暨南大学硕士学位论文 信息流视角下的广东省城市空间联系及网络结构研究4.1 广东省信息流总量及演变4.1.1 广东省总体信息流总量及演变由 3.3 研究方法中的 3-1 式和 3-2 式可以分别计算出 2011 年和 2015 年广东省各城市的信息流和信息流总量，在此基础上进行统计分析，得出 2011 年和 2015 年广东省各城市的信息流总量占全年总量的百分比以及信息流年均值，分析结果如图 4-1 所示。
暨南大学硕士学位论文 信息流视角下的广东省城市空间联系及网络结构研究地位，其余三个区块基本平均，约占广东省信息流总量的 10%，处于边缘地位。（2）时序特征2015 年与 2011 年比较，西翼区块占广东省比重上升了 0.34%，东翼区块下降 0.87%，变化较小；珠三角区块占广东省比重上升了三个百分点，而山区区块下降 2.85%，进一步被边缘化，珠三角区块优势更加突出，在此阶段内珠三角的极化效应仍大于扩散效应。
【参考文献】
本文编号：2838468
【学位单位】：暨南大学
【学位级别】：硕士
【学位年份】：2018
【中图分类】：F299.27;F49
【部分图文】：
图 3- 1 百度指数平台搜索界面3.3 研究方法3.3.1 信息流强度计算公式（1）信息流强度计算Peter Taylor 在麦纽尔卡斯图尔“流空间”学说思想研究的基础上，开展了全球化和世界都市关联网络的相关研究。借鉴该研究方法，本文主要通过百度指数平台的百度指数数据用以信息流强度的测度。其计算公式为：(3-1)(3-2)式中： 为城市 和城市 之间的信息流； 代表 市对 市的信息关注度； 代表 市
暨南大学硕士学位论文 信息流视角下的广东省城市空间联系及网络结构研究4.1 广东省信息流总量及演变4.1.1 广东省总体信息流总量及演变由 3.3 研究方法中的 3-1 式和 3-2 式可以分别计算出 2011 年和 2015 年广东省各城市的信息流和信息流总量，在此基础上进行统计分析，得出 2011 年和 2015 年广东省各城市的信息流总量占全年总量的百分比以及信息流年均值，分析结果如图 4-1 所示。
暨南大学硕士学位论文 信息流视角下的广东省城市空间联系及网络结构研究地位，其余三个区块基本平均，约占广东省信息流总量的 10%，处于边缘地位。（2）时序特征2015 年与 2011 年比较，西翼区块占广东省比重上升了 0.34%，东翼区块下降 0.87%，变化较小；珠三角区块占广东省比重上升了三个百分点，而山区区块下降 2.85%，进一步被边缘化，珠三角区块优势更加突出，在此阶段内珠三角的极化效应仍大于扩散效应。
【参考文献】
相关期刊论文 前10条
1 于洪雁;李秋雨;梅林;刘继生;;社会网络视角下黑龙江省城市旅游经济联系的空间结构和空间发展模式研究[J];地理科学;2015年11期
2 蒋大亮;孙烨;任航;陈影影;张振克;;基于百度指数的长江中游城市群城市网络特征研究[J];长江流域资源与环境;2015年10期
3 顾雯娟;欧向军;叶磊;杨宝宝;;基于要素流的长三角城市群空间布局[J];热带地理;2015年06期
4 赵映慧;高鑫;姜博;;东北三省城市百度指数的网络联系层级结构[J];经济地理;2015年05期
5 鲁金萍;杨振武;刘玉;;京津冀城市群经济联系网络研究[J];经济问题探索;2015年05期
6 陈晨;修春亮;;流空间视角的东北地区城市网络研究[J];地域研究与开发;2014年04期
7 何胜;唐承丽;周国华;;长江中游城市群空间相互作用研究[J];经济地理;2014年04期
8 刘荷;王健;;基于轴辐理论的区域物流网络构建及实证研究[J];经济地理;2014年02期
9 汤放华;汤慧;孙倩;汤迪莎;;长江中游城市集群经济网络结构分析[J];地理学报;2013年10期
10 熊丽芳;甄峰;王波;席广亮;;基于百度指数的长三角核心区城市网络特征研究[J];经济地理;2013年07期
本文编号：2838468
本文链接：https://www.wllwen.com/jingjilunwen/jingjiguanlilunwen/2838468.html
