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采用2007—2018年的PCT专利合作数据,基于“一带一路”视角,分段刻画城市技术合作网络的拓扑结构、空间格局及其时空演化,利用负二项回归方法分析其演化的邻近性机理,结果表明：① 拓扑结构方面,网络整体规模经历了从“规模扩大”到“联系增强”的演化过程,中国城市逐渐占据网络的核心层级。② 空间格局方面,“一带一路”城市之间的合作多为国家内部合作,来自同一国家的城市在选择外部合作伙伴时具有一定的相似性。新加坡是“一带一路”内部网络和对外网络的枢纽节点。③ 影响机制方面,合作城市的质量对合作具有显著正向作用,地理邻近性和经济邻近性具有显著负向作用,社会邻近性、认知邻近性和语言邻近性具有显著正向作用,而地理邻近性与经济邻近性、地理邻近性与语言邻近性具有相互补充作用。 相似文献
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"一带一路"沿线国家或地区人才流动网络结构演化 总被引：4，自引：1，他引：3
基于高等学校留学生流动数据,构建加权有向网络模型,对2000~2015年“一带一路”沿线国家或地区人才流动网络结构演化进行研究。主要结论如下：① 沿线人才流动网络规模迅速扩大,人才流动的数量和路径在迅速增加。② 沿线人才流动网络呈“由中向西,自南到北”的空间格局特征,中亚地区的留学生主要向西流向俄罗斯、乌克兰等国,东南亚和南亚地区的留学生主要向北流向中国内地。③ 沿线人才流动网络分化为独联体社团、中国东盟社团、西亚北非社团、中东欧社团、南亚社团等5个社团。④ 中国内地和俄罗斯处于沿线人才流动网络的核心位置,东南亚、西亚和东欧部分国家处于边缘地带。 相似文献
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“一带一路”沿线国家贸易网络空间结构与邻近性 总被引：9，自引：4，他引：5
“一带一路”倡议致力于构建全方位、多层次、复合型的互联互通网络,沿线国家之间相互贸易形成的网络有利于加速经济要素跨区域的自由流动,进一步提升“一带一路”区域经济资源的整合效率,对重塑欧亚大陆政经版图和优化中国地缘环境具有重大影响。采用复杂网络和地统计方法,借助GIS、Pajek、Ucinet和数据库等技术手段,对“一带一路”贸易网络的拓扑性质、空间结构以及节点的邻近性深入研究。主要结论有：① “一带一路”沿线国家贸易网络具有小世界和无标度性质,遵循增长性和择优选择;② 沿线国家贸易具有典型的“核心—边缘”等级性,中国对沿线国家产业升级和经济发展具有引领和带动作用;③ 贸易网络是“混合型”结构,呈现枢纽辐射式为主、全连通式并存的联系模式,不同中心性空间分布差异显著;④ 拓展引力模型对“一带一路”沿线国家贸易网络具有较强的解释力,贸易关系存在大国效应和地理邻近效应,科研邻近和语言邻近是重要的推动力,制度邻近的影响呈显著负相关,文化邻近的正向作用相对较弱。因此,中国宜遵循“由近及远”的原则,重点强化对邻近国家的贸易渗透,再加强对沿线重点国家的贸易辐射,进而向重点国家的周边地区拓展,从不同空间层次制定差异化政策,发挥科研和语言邻近的推动作用,强化对沿线国家的文化渗透。 相似文献
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全球城市技术合作网络的拓扑结构特征与空间格局 总被引：3，自引：3，他引：3
采用2015年PCT专利数据,构建全球城市技术合作网络。利用复杂网络分析和空间分析方法研究全球城市技术合作网络的拓扑结构与空间分布。研究发现：拓扑结构上,全球城市技术合作网络的密度较低,城市节点对外联系强度极不均衡。网络为无标度网络,社团结构明显。空间格局上,全球技术合作网络中城市节点的专利总量和对外联系次数都呈一定区域性,城市节点主要通过全球知识网络获取知识。巴黎和东京无论是专利产出还是合作数量都具有领先优势,对外联系紧密,枢纽性强。网络中城市节点度中心性的空间分布上与专利产出的分布格局基本相同,而介数中心性的分布格局更为集中。 相似文献
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全球城市知识流动网络的结构特征与影响因素 总被引：1，自引：1，他引：0
在科技全球化时代,城市之间的知识流动日益频繁,成为当代知识生产的重要特征。然而,鲜有从知识流动的视角开展全球城市体系的研究。基于2017年的高被引论文合作数据,采用社会网络分析方法和空间计量模型系统地刻画了全球城际科研合作网络的拓扑结构和空间格局及其影响因素。研究发现：① 拓扑结构呈现出以北美、欧洲和亚太城市的三极格局,轴辐式和分布式结构特征并存。② 世界城市科研合作网络形成以北美、西欧、东亚和澳大利亚为顶点的四边形格局。③ 多核心-边缘结构显现,纽约、伦敦和北京等8个城市为全球核心,芝加哥等41个城市为区域核心。④ 全球城市科研合作网络的等级层次特征显著,纽约、北京和吉达分别是三大子网的主导型城市。⑤ 空间相互作用模型表明地理距离阻碍了城市间的科研合作,城市的科研规模、人口规模、世界一流大学数量、制度邻近性和社会邻近性促进了城际联系。 相似文献
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中国地级以上城市创新能力的时空格局演变及影响因素分析 总被引：11，自引：5，他引：6
基于中国287个地级以上城市的专利、论文数据测度中国城市创新能力,揭示2001~2014年中国创新格局的时空演变特征,并分析城市创新能力的影响因素。研究表明：① 中国创新格局刻有明显的经济地带性差异的烙印,呈“东–中–西”逐渐衰减的态势,且随着时间推移,东部的压倒性地位进一步强化。② 基尼系数呈现先增后降的倒U型变化趋势,反映了整体由极化增长向优化均衡发展的空间过程。东部地区基尼系数维持相对稳定;创新能力较弱的中西部地区,城市间的创新能力差异却在不断缩小。③ 高水平和较高水平的创新城市分布具有很强的经济依赖性,广泛分布于发达城市,而中等水平以上的城市呈集聚分布态势,表现出明显的“集群化”特征,与中国主要城市群的分布高度吻合。④ Moran’s I值均为正,并呈不断上升之势,反映了城市间显著的空间相关性。高高集聚区主要分布于京津冀、长三角和珠三角地区,而中部和西部省会城市作为区域性的创新极,对周围城市的创新带动效应并不明显,辐射作用有限。⑤ 经济基础、人力资本、教育水平、FDI规模、制度因素、基础设施6方面因素不同程度地影响城市创新能力的形成。其中经济基础和人力资本因素影响较大,教育水平和制度因素次之,而FDI规模和基础设施水平对区域的创新能力影响相对较小,但仍表现为正向影响。 相似文献
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