中国城市的网络地位及影响因素研究——基于上市公司500强企业网络视角

发布时间：2020-12-09 16:19

　　利用2016年中国上市公司500强企业网络数据和隶属联系方法构建城市网络,解析了中国城市的网络地位分异格局,并定量测度了城市网络地位的影响因素,在城市网络"行为-结构-绩效"分析框架下解释了地位分异的动力机制。研究发现:正则等价性模型识别的15个正则等价块分化为首位者、经纪人、接收者和孤立者4个地位类型;地位间关系呈现"核心-半边缘-边缘"结构特征,其中首位者地位的正则等价块形成凝聚子群并占据网络权力的核心,经纪人和接收者地位的块位于半边缘位置,孤立者地位的块处于网络权力的边缘;市场潜力、政治资源、知识资本、区位条件和发展基础是中国城市网络地位的关键影响因素;规模偏好、择优选择、地理临近和路径依赖构成了城市网络地位分异的动力机制。城市网络的发展倾向于扩大城市间发展差距,中国城市化政策和城市治理体系需要做出相应调整。 

【文章来源】：地理科学. 2020年05期 第740-750页 北大核心CSSCI

【文章页数】：11 页

【部分图文】：

正则等价性示意图

正则等价块的网络关系

一是市场潜力和经营成本变量，包括3个指标：(1)人口规模潜力（MPpop），表达式为MPpopi=popi+∑j≠i(popj/Dij)，这里popi为城市i市辖区人口规模（万人），Dij为城市i和j之间的欧氏距离；(2)经济规模潜力（MPGDP），定义为MPGDPi=GDPi+∑j≠i(GDPj/Dij)，这里GDPi为城市i市辖区地区生产总值（亿元），Dij为城市i和j之间的欧氏距离；(3)职工工资率（Wage），选取城市职工平均工资（万元）来反映城市的运营成本。根据新经济地理学的研究成果[21,22]，接近更大的市场区意味着更高的企业利润，经营成本越高企业的利润越低，因此预计市场潜力对城市网络地位产生正向影响，职工工资率对网络地位产生负向影响。二是城市关键资源变量，包括2个指标：(1)政治资源（Capital），采用城市行政级别虚拟变量来刻画，其中首都北京赋值为5，香港赋值为4，上海、天津和重庆3个直辖市赋值为3，省会城市和计划单列市赋值为2，一般城市赋值为1;(2)知识资本厚度（Knowledge），参照Lucas[23]、Eaton和Eckstein[24]的做法，知识资本厚度定义为市辖区万人科学研究、技术服务和地质勘查业人数与全市人均地方财政科学技术支出（元）的乘积。接近政治权力中心可以获得更多的政治资源和政策信息，更大的知识资本厚度意味着更高的劳动生产率[23,24]，预计城市关键资源对城市网络地位产生正向影响。

【参考文献】：
期刊论文
[1]基于战略性新兴产业的长江三角洲城市网络结构演变研究[J]. 庄德林,杨羊,晋盛武,韩荣.  地理科学. 2017(04)
[2]城市网络地位与网络权力的关系——以中国汽车零部件交易链接网络为例[J]. 王成,王茂军,柴箐.  地理学报. 2015(12)
[3]基于上市公司网络的长三角城市网络空间结构研究[J]. 李仙德.  地理科学进展. 2014(12)
[4]中心性与控制力:长三角城市网络结构的组织特征及演化——企业联系的视角[J]. 朱查松,王德,罗震东.  城市规划学刊. 2014(04)
[5]京津冀城市群的功能联系及其复杂网络演化[J]. 赵渺希,魏冀明,吴康.  城市规划学刊. 2014(01)
[6]基于国际高级生产者服务业布局的珠三角城市网络空间格局研究[J]. 路旭,马学广,李贵才.  经济地理. 2012(04)
[7]信息技术影响下的区域城市网络:城市研究的新方向[J]. 甄峰,刘晓霞,刘慧.  人文地理. 2007(02)
[8]中国的地区工业集聚:经济地理、新经济地理与经济政策[J]. 金煜,陈钊,陆铭.  经济研究. 2006(04)



本文编号：2907140