文摘

考虑中国的数字经济的重要性,工业网络,和高质量的发展,本研究分析了中国城市网络通讯技术服务行业的角度。三个子网(R & D、销售和投资)和一个全面的网络构造。密度、中心和有凝聚力的子组上述网络被确定。结果表明:(1)中国城市网络的凝聚力低弱,资源共享。(2)从西到东,城市外围网络形成了一个多级菱形结构,semiperiphery平行四边形结构,和一个三角形结构的中心。(3)的空间分布的子组是分散的,违反第一定律的地理位置。通过构建子网和一个全面的网络,主导中国城市网络的子网识别及其典型特征描述。本研究明确了中国数字经济发展背后的技术支持模式和工业网络建设和为决策者提供了一个基础来优化未来国家的高质量的发展。

1。介绍

自1980年代以来,在经济全球化的第三次浪潮的背景下,生产要素和产品市场全球一体化,和世界各地的资本流动加速,将地区和全球经济的空间组织的静态层次模型的动态网络模型(1]。城市作为经济活动的主要地点和重要载体。流动的因素和企业合作城市导致城市网络的形成。城市网络的相关特征和空间模式能反映经济活动的组织结构和地形的布局,这是很重要的在指导经济活动的合理布局。城市网络研究已成为一个热点问题,引起了许多学者的注意。

在几个理论结构,流动的空间2和世界城市网络理论3)在城市网络研究仍然发挥着重要的作用。特别是,世界城市网络理论的应用,这源于流动的空间理论,包括理论研究范式的转换,关系代替传统的结构进行了分析。城市网络研究大大丰富和支持这一理论。在方法论方面,研究人员仍在试图改进模型和方法允许城市网络的识别。Luthi et al。4)进行了一次实证分析链网络模型的适用范围。他们发现,自顶向下的方法从大型先进的生产和服务行业的角度来看企业更适合识别全球城市网络,而自底向上的方法,专注于重要的企业公司在一个特定的地区是一个更合适的模型来研究区域城市网络。Neal et al。5)提出了一个由两部分构成的投影来识别企业或城市联系更准确地说,鉴于“强烈的联系并不一定意味着伟大的力量。“关于研究内容、网络层次结构和节点中心,研究影响网络形成的因素和网络嵌入在其他网络的影响仍然是基础研究材料的一部分城市网络(6- - - - - -8]。作为城市网络研究正在加剧,现有的模式不再局限于测量网络结构特点和改进模型和方法。更多的研究人员引导他们的努力来确定城市网络的因果和发展机制的形成,以及网络的多样性和异质性9]。

目前,在中国城市网络研究主要集中在“新居”的三个观点:第一,通过流量描绘了城市网络,如高速公路(10)、铁路流(11),和气流12];第二,确定城市通过研究信息流动之间的关系,包括信息流进行社交平台,如新浪微博(13],QQ群[14],豆瓣[15),和网络迁移信息流反映在百度迁移指数(16];第三,分析企业网络,使用multienterprise范例,如中国上市企业公司在财富全球500强17),500强企业名单(18,19),单一企业的方法,如汽车(20.,21)、金融(22),和物流企业23]。企业组织是城市网络中的主要演员(3),优先考虑在城市网络研究提供一个新的理论增长点城市空间相互作用[24]。全球信息技术的创新和信息化的深入,通信技术服务行业已经成为一个重要的中等城市的经济和社会关系。这个行业包括一连串的原材料供应商,设备制造商,技术服务提供商、电信运营商和终端客户。研发第五代(5克)通信、云计算、大数据,物联网,区块链、人工智能等领域是中国科技创新的关键因素。同时,这个行业是一个重要的电源为中国未来的城市经济发展、提供技术支持和设施发展数字经济和工业网络的建设。“14日五年计划”特性的创新作为一个关键战略加快数字经济,导致新的优势和高质量的发展。通信技术服务网络,为城市网络研究的小说的角度,阐明了中国空间格局的数字经济和工业网络,技术研发,设施布局。另外,这个行业反映了组织结构和连接中国城市网络的特征。通信技术服务产业的布局和通讯技术的有效利用发挥重要作用在提高城市经济、促进结构优化。

一个有影响力的城市网络建设的模式是连锁网络模型。模型使用一个完整的网络模拟企业的组织结构,基于假设连接之间通常存在任何两个分支;因此,它并没有做出具体判断企业内部的有效和无效的连接(25]。例如,在通信技术服务企业,研发中心之间的密切交往有效联系;之间的联系相对缺乏研发中心和销售渠道的特点是无效的。headquarters-branch模型是另一种常见的模型构建城市网络。该模型使用一个三级树状结构来模拟一个企业组织,反映出控制总部对各级分支机构的关系。然而,该模型没有考虑企业内部各个部门之间的合作关系(26]。例如,研发中心必须密切合作与其他技术分支。分区核心算法决定了企业之间的联系网络中中心城市的关键作用,考虑企业连接的地理特征,但未能充分考虑是否有实际业务合作企业(27]。赵et al。17)提出了“妥协网络模型。“函数的模型提出了一个标准化的分类和组织关系的严格筛选,有效地避免了冗余的连接链的网络模型和简单化总部分支模型。研究使用“妥协”网络模型作为参考,介绍了基于特征的简化版本连接总部之间的分工与合作,研发机构、销售机构和通信技术服务行业的投资企业。研究集成和优化连锁网络和headquarters-branch模型,构造子网和全面的网络,提供了一个更详细的表示,中国目前的城市网络。

本研究发现之间的关系之间的通信技术服务总部和所有分支和分支,和建造三个子网:R & D城市网络(R & D网络),销售城市网络(销售网络),投资城市网络(投资网络),一个集成的城市网络(综合网络)。调整我们关注城市水平的县以上(中国大陆城市,包括香港),该模型描述了中国城市网络的总体特征,包括节点中心,关联模式,和有凝聚力的子组,讨论了匹配的中心地位和权力之间的关系和凝聚力的子组的发展阶段。研究成果将丰富研究中国城市网络,帮助识别技术支持模式背后的数字经济的发展和建筑工业网络。此外,结果可以为决策者提供一个基础来优化中国未来城市化和城市群地区的建设。本研究旨在建立一个全面的网络通过子网和识别的发展阶段探讨机制驱动网络的建设和发展。探索整个,平衡,中心、电力、有凝聚力的子组,和其他特征的综合网络使用相同的数据标准帮助识别网络的异构性。本文分为三个主要部分。部分2描述了网络建设的过程中,研究方法和数据来源。部分3介绍了总体和核心特征,空间相关性模式和内聚群中国城市网络的特征。部分4讨论了匹配的中心地位和权力之间的关系和凝聚力的发展阶段的子组。

2。网络建设、研究方法和数据来源

2.1。城市网络建设

Defever跨国公司区分六个枝子的分类方案基于功能的分离:总部、研发、生产、销售、业务、和办公室(28]。在构建模型,重点通信技术服务行业的R & D,市场驱动的商业战略,资本流动的配角被认为是技术研发活动。根据总部和研发中心之间的关系和每一个研发中心,总部和销售组织,总部和投资企业,研发,销售,和投资网络建设。一个全面的网络是由叠加生成三个网络。城市网络然后预计通过不同的功能之间的关联机构在通讯技术服务行业。组织结构的华为、中兴等企业建议关闭信息和技术交流的R & D中心同一企业在不同的城市。因此,本研究假设多个研发中心的企业是相互联系的,除了他们和总部之间的联系。因此,R & D网络是构建基于链式网络模型(图1(一))。构建城市网络的关键考虑是不同的城市之间的联系。通过调查和访谈,我们发现销售部门之间的连接同一企业在不同的城市是弱于在同一个城市,而总部之间的主要连接明显和每个销售部门。因此,销售网络是建立基于总部分支模型(图1 (b))。投资网络的建设遵循相同的原则,销售网络(图1 (c))。在最后一步,上面的网络叠加形成一个全面的网络(图1 (d))。

获取数据分支大小构建城市网络仍是极具挑战性的课题。因此,分支机构的数量估计从服务企业的价值在一个城市使用的方法简化矩阵的数据姚明et al。(29日]。根据年度资本之间的比例关系R & D投资技术,投资行为,和年度销售总额,权重的R & D机构,投资企业,和销售机构计算是20,7,分别和1。(技术R & D投资的资本投资行为,和30个企业总销售数据从2019年获得30个企业的年度报告。通过计算平均值,30个企业的三个活动的比例大约是20:7:1)。相比之下,资本流动,技术人员,和其他元素不同分支之间通常是双向的,和流动的元素在不同的方向很难规模(20.]。因此,子网的连接矩阵和综合网络(0,1)布尔矩阵和加权无向矩阵。基于上面的相关模型,结合关系投影的想法,一个39×39 R & D网络,111×111的销售网络,109×109的投资网络,和175×175的综合网络。

2.2。研究方法

一个城市的网络是由多个节点及其连接组成的。其建设通常伴随着节点群网络的过程。节点网络的支持元素,和子节点和网络之间的重要桥梁18]。在城市网络研究中,不仅关注网络的完整性和一致性,也连接,控制和不可缺少的节点和子组30.]。

2.2.1。网络密度

网络密度是通过网络中实际连接的数量除以理论连接的数量来衡量一个城市网络的完整性31日]。更高的密度,城市网络承担更高程度的集成,更强的凝聚力,越来越近的节点之间的通信。计算公式如下: 在哪里D网络密度;N的节点数量;和d(我,j)意味着大小节点之间的联系我和j。

2.2.2。中心

关于中心措施,社会网络分析没有考虑节点之间的联系的强度,只有措施“桥接”能力,包括三个节点之间的间接联系。尼尔转换中心和控制模型考虑元素之间流动节点的数量和全球间接链接(32]。前者侧重于分析节点的中心地位和影响力和个人网络从局部的角度来看,而后者强调节点在整个网络的控制和主导地位,反映了网络中节点的力量(33]。本研究探讨了匹配的城市中心和权力之间的关系通过计算和分析全球城市网络的中心和单个节点。

(1)中心在社会网络分析的措施。中心的概念适用于两个节点和网络。学位中心节点中心表示,衡量核心网络中一个节点的位置。网络的中心由集中描述,这估计网络中各个节点之间的差异程度。三个中心常用措施:学位中心,中间性中心,靠近中心,这反映不可缺少,控制,和节点或网络的空间可达性(31日]。

计算中心措施如下: 在哪里学位中心节点吗我, 节点之间的关联度我和j;是中间性中心;节点间最短路径的数量j和k通过节点我和节点间最短路径的数量j和k;是亲密中心;和节点之间的最短路径距离我和j。

集中计算如下: 在哪里集中化的程度吗学位中心的最大价值;介数中心和吗中间性中心的最大价值;是亲密集中;靠近中心的最大价值;和亲密的中心节点我。

(2)转换中心和控制中心措施。尼尔提出的变换中心和控制模型来衡量城市的地位和捕获能力网络结构,促进资源集聚或扩散32]。方法由“连接网络的规模,可以有效地调动”和间接链接占中心(20.),更准确地确定网络结构的关系。转换控制计算如下: 在哪里转换控制的城市吗我,程度的中心城市j,城市之间的联系的强度我和j。

2.2.3。有凝聚力的小组

在社会网络分析中,第二组由演员密切相关的网络被称为粘性子组(31日]。在这项研究中,我们进行了一个有凝聚力的亚组分析检查网络中节点之间的关系,解读之间的连接子组的重要性。为此,迭代收敛的相关性(CONCOR)是用于中国城市网络划分为内聚的子组。在这个过程中,网络中的每一行或列的相关系数矩阵计算多次。经过多次迭代计算,粘性子组和城市节点的数量在每个子群表达在树视图中。最后,子群密度之间的关系得到了分析子组之间的关系和联系(31日]。

2.3。数据源

通信技术服务企业100强在中国在2019年发表的通信行业网络(https://www.ccidcom.com),被选择,数据在他们的总部,研发中心和销售组织已经收集。投资公司的位置数据和企业的关系本研究需要从国家企业信用信息公开系统,编译Tianyancha和其他企业信贷调查系统。城市经济和社会发展的数据是来自中国统计年鉴和中国城市统计年鉴》2020年。根据收集到的数据,城市的数量和不同的联系网络。研发、销售、投资和综合网络包括39个城市1130个链接,111个城市拥有3840的链接,与1368年109个城市链接,分别与30450年和175年城市链接。行政边界已获得1:400年出版的地图数据的基本地理信息中心国家测绘(https://ngcc.sbsm.gov.cn/)。图纸编号是GS(2016) 2556,基本绘图并没有修改。

3所示。中国城市网络的特征

3.1。总体特征

网络密度的比较(表1)表明,R & D网络密度最大的得分(0.2362),和实际联系理论相关的城市占23.62%。剩余网络的比率不超过10%,表明R & D网络城市是紧密联系和共享资源。其他网络城市之间的凝聚力较弱,资源共享程度低。为核心的网站在通讯技术服务行业的竞争力,研发中心位置有严格的要求和主要分布在大城市集中科研机构(40.14%的100强企业的研发中心位于北京、深圳和上海),影响了网络的规模。网络密度受限于网络规模在某种程度上,和小规模网络通常具有较高的密度(31日]。R & D网络规模(39)显著低于销售(111)、投资(109),和全面的网络(175);因此,它的密度和城市之间的连接程度很高。

网络集中化的差异表明,R & D网络是最平衡的研究网络。投资网络节点之间的可访问性略差。销售和综合网络的“中介”中心极化是显而易见的。表中的数据1显示,集中化程度的R & D(0.4723)和(0.4441)的投资网络较低,表明小每个节点的中心度的差异;因此,网络极化由于许多节点之间的联系似乎罕见。分数的中间性中心销售(0.5345)和(0.5465)综合网络相对较高,表明这些依靠单个的节点传输,导致网络不平衡。所有网络,投资网络的亲密中心得分最高(0.4827),表明投资网络节点之间的可访问性略差。

3.2。城市中心的特征

根据不同的功能之间的关系的分支通信技术服务行业,接触矩阵R & D、销售、投资、和全面的网络。Ucinet软件是用来测量中心的程度,中间性中心,亲近网络的中心节点。ArcGIS10.2中的天然裂缝方法被用来将每个节点的中心度分为5类估计中央位置和空间分异特征的城市网络中的节点(34]。

图2(一个)显示的整体空间格局构建的R & D网络和其核心城市。深圳、上海、北京和成都四大中心成绩记录(表2),表示强烈的连接,一个强大的“中介”功能,并与其他城市空间相互作用的可能性非常高。四个城市代表了科技创新的核心东部商路Kong-Macao大湾地区,长江三角洲城市群,天津河北城市群和西部成渝城市群、分别;城市也迅速成为核心节点的R & D的中国网络通信技术服务行业。杭州、西安、南京、武汉、香港、广州和东莞也排名高。其中,武汉和西安,城市群的核心城市在长江中游关中平原,分别是主要的节点在中西部地区R & D网络基于他们的高度和中间性中心分数。总的来说,R & D网络核心城市的实际布局东部,中部和西部。

城市的销售网络的特点是集群中心高分数沿Beijing-Shenzhen轴和东;网络进一步支持的省会城市,形成多核分布格局(图2 (b))。得分排名前十的城市(图2(一个)、表2),深圳,杭州,北京属于第一级(学位中心得分47 - 69),在济南、南京、武汉、广州、上海、苏州、无锡属于第二个层次(14-46学位中心分数)。这些城市的分布沿Beijing-Shenzhen线和东部的经济部门的反映了空间布局:东部地区特色经济发展和消费水平高,销售网络与这个布局。大多数省会城市组成了第三级核心城市(得分学位中心8日至13日)。随着销售网络的重要节点,这些城市都分布在所有省份,形成多核空间模式,进一步支持的省级行政中心。

投资网络功能高度集中的城市得分在东部和low-centrality分数在西方。合肥和沈阳是典型的城市在这个网络中心高的分数。投资的核心城市网络主要分布在东部和中部地区,西部的中心城市较低(图2 (c))。这些特征是符合中国经济的空间组织模式35),这表明通讯技术服务行业的投资行为反映了“经济人的行为特征。“合肥占据了更重要的中心位置在R & D投资网络相比(表和销售网络2),它反映了城市的积极作用在科学研究、教育和现代制造业作为子中心的长江三角洲城市群的城市。沈阳展示了一个强大的“桥接”能力,因为它直接关系到许多城市的投资活动作为一个整体重要,中国东北高度集中的城市。这些数据突出沈阳的转换从一个重工业高端装备制造中心(36]。

城市的中心成绩组成一个全面的网络反映出不同的层次结构。受胡锦涛一行,高级城市的东南地区是一个密集的区域,而西北(图显示了相反的趋势2 (d)、表3)。深圳,北京,杭州被列为一级核心城市;杭州通信技术服务行业起着重要的作用。上海、南京、苏州、无锡、合肥、武汉、中山,济南是二级中心城市。他们是通讯技术服务行业领先的城市在长江三角洲城市群、长江中游城市群的河的商路Kong-Macao大湾地区,分别和山东半岛城市群。第三级核心城市包括沈阳、成都、西安、香港和广州。成都和西安是中国西部重要城市和发挥创新和示范作用在推进通信技术服务行业在各自所在地区;沈阳的投资中心和销售中心的分数相对较高,但研发中心是低(表2)。缺乏创新平台可能是背后的原因低通信技术服务行业的发展,许多城市中遇到一个问题在中国东北[36]。东莞、黄石、重庆和其他38个城市第四层核心城市。学位中心值普遍高于平均值为7.669,接近中心和中间性中心值低于平均值(表1);这些发现表明,第四层的城市有更多的直接链接到外部世界。然而,与其他城市的沟通成本很高,和“桥接”是气馁。嘉兴、南昌、淮南,121其他城市属于第五级别,与中心值低于平均水平。这些城市包括崭露头角的城市网络的节点。

3.3。城市网络的连接模式

ArcGIS10.2中的天然裂缝方法被用来划分每个网络的相关城市的程度分为五类识别城市网络的骨干结构和关联模式(34]。R & D网络假设钻石结构,主要包含所有相关的节点(图2(一个))。深圳、上海、北京和成都不仅对中心城市的前4,而且顶部4连接城市。的连通性分数占总分的49.38% R & D网络。钻石结构的顶点,上述城市相互连接和向外辐射形成框架的R & D网络。

东部的销售网络形成一个特征三角形,“漏斗”效应(图2 (b))。连通性分数为深圳、杭州、北京、上海、苏州领他们进入前5个城市,占总数的51.02%连接得分。27个省会城市的综合连接分数占总分的50.94%,导致许多相互关联的省会城市的销售网络。的连接方向西方核心省会的结果在一个“漏斗”影响主体结构形成的东部城市。几个low-centrality节点或小型网络开发在西部省份或地区,反映了不平衡相关的东部和西部地区的销售网络。

投资网络形成一个平行四边形结构,缩小东(图2 (c))。这个配置尤为明显比钻石结构的R & D网络。结构反映了北京和深圳之间存在密切联系,合肥,上海,西安,和其他东部和西北部城市;与成都、重庆等西南城市相对较弱。深圳主要是连接到北京、上海、杭州、西安等城市东部和西北部。平行四边形的顶点是占领北京,上海,深圳,西安。

强大的关联模式的综合网络(关联度大于103)导致主要垂直地形,和网络结构结合了元素的R & D投资和销售方向(图2 (d))。从西到东,强烈的相关性主要指出沿南北轴,如Beijing-Chengdu-Shenzhen Beijing-Xi 'an-Shenzhen, Beijing-Wuhan-Shenzhen, Beijing-Suzhou-Shenzhen Beijing-Hangzhou-Shenzhen, Beijing-Shanghai-Shenzhen。沿东西方向强度的相关性相对较弱;这一发现与缺乏高度集中的城市得分在西方,反映了东西方不平衡的空间组织全面的网络。总之,R & D的综合效应,投资,和销售网络,与上海、杭州、苏州、深圳、成都、西安和北京作为顶点城市,导致多层次网络结构(外围钻石、semi-peripheral平行四边形、三角形和中央)从西到东。

3.4。粘性子群的特征

中国城市网络分为八个粘性子组(37)使用迭代的收敛过程的相关性(CONCOR)(图3、表4)。构建地图有两个鲜明的特点。首先,子组是相互关联的,而通过一些机制相结合,空间分布分散,与地理学第一定律。子群1是最大的,包括城市高度集中分数,如深圳、北京、上海,以及中期和low-centrality城市,如丽江、宝山、河池。这些城市分布在东部,中部和西部地区。另一组是高度集中的城市数量低于子群1;然而,城市空间分布特征类似于群1,结果符合盛et al。18在中国的城市网络的粘性子组。通信技术服务行业主要是基于互联网和几乎不受距离限制和空间摩擦;因此,地理集聚的特点不突出。第二,城市各个子组的趋势是与高度集中的城市集群:高度集中的城市集群组1中吸引其他城市,生产大规模群1。这一趋势和吸引模式只发生在定量层面,子组low-centrality城市形式和高度集中的城市异构空间分布和资源丰富。

4所示。讨论

4.1。中心之间的关系和功率匹配和城市不同的匹配类型的特点

基于发表的研究(20.),中心度和转换控制力量已被选为统计措施探索城市的中心地位和权力之间的关系网络。修正系数R²每个网络中心度之间的转换控制力量如下:0.771,0.660,0.847,和0.818 R & D、销售、投资、分别和全面的网络。这些比较高的值表明全面积极的中心地位和权力之间的关系。城市的转换功率控制分为五个层次使用天然裂缝的方法(34]。根据分层匹配度中心之间的关系和转换控制力量,五种城市标识(表5):一个城市最高的网络中心和权力(HT-CP城市)(表示为11和12水平;即。,the city’s transformation control force and degree centrality are both allocated to the first level or one parameter to the first and the other to the second level); a city with relatively high centrality and power (HR-CP city; levels 22 and 23); a city with medium centrality and power (M-CP city; levels 33 and 34); a city with low centrality and power (L-CP city; levels 44, 45, and 55); and a city with high power and low centrality or high centrality and low power (H-L city; levels 13, 14, 15, 24, 25, and 35).

显示以下特征:城市深圳和北京被归类为HT-CP城市在任何网络。作为聚会场所,中国的大学和科研机构,中国经济发展的中心,全国最大的交通枢纽,北京是在一个关于技术R & D绝对有利的地位,市场扩张,和吸引投资;因此,条件建立一个研发中心,销售组织,生产基地在北京通信技术可以很容易地满足。北京的战略位置和便捷的交通网络有助于与其他许多城市的发展,反映其高中心。强烈的控制资源的积累和分配到其他城市充分体现了北京的“资本”效应。不出所料,知名通信技术服务企业,华为和中兴通讯等,最初成立于北京,继续生长。深圳举办许多通信技术服务企业的总部(100强企业的总部都集中在33个城市,17日公司有他们的总部在深圳)。的商路Kong-Macao大湾地区,以深圳为中心城市之一,是一个人口稠密,经济发达地区。“总部经济”效应,加上充足的劳动力供给和强劲的消费趋势,使得深圳领先的城市之一在中国通信技术服务行业;因此,它显示了高网络中心和强大的支配和控制其他城市。 Importantly, Shenzhen and Beijing have supported the balanced development of the communications technology service industry between north and south China.

每个子网由典型HT-CP城市。上海和成都的典型例子R & D HT-CP城市网络。上海已经调整了2008年的金融危机以来产业结构,支持科技创新和R & D与外国高新技术企业发展和保持密切交往;由于这些原因,上海的首选位置建立许多R & D中心支持在2019年的报告发现上海科技创新中心的建设。“向东”战略实施当局在成都来稳定国家中心城市地位旨在促进先进制造业的转移和生产服务向东。这些行动激发了成都的强劲增长势头的通信技术服务行业,使HT-CP唯一在中国西部城市成都。

杭州是一个典型的HT-CP城市的销售网络。目前,杭州已加入的中国新一线城市列表的特点是高经济发展和消费水平(杭州和第五人均国内生产总值排在第九,2019年消费水平)。因此,城市可以完全满足需求的产品和技术门槛通信技术服务行业。此外,物流行业在杭州发展迅速(23),提供优秀的产品运输和假设公司渠道控制资源的积累和分配到其他城市。合肥是一个典型的HT-HP城市投资网络。不仅是通信技术服务企业的关键投资中心还有控制和分配资源的基础设施投资行为链,作为一个领先的城市投资网络。

h l城市的出现,如沈阳、中山、无锡(表5),显示了积极的中心地位和权力之间的关系并不是绝对的。沈阳出现作为一个综合HC-LP城市网络和人力资源的城市投资网络。尽管如此,这个结果表明这座城市的直接联系许多城市在高端装备制造领域,大部分有关城市资源有限,因此该指数不掌握实权的调整资源网络。例如,中山是一个R & D HP-LC城市网络,只有少数城市直接相关。然而,大多数的城市都有大量的资源,和间接联系的规模足够大的网络中发挥大国。此外,大量的h l城市销售网络已被检测到;他们都是HC-LP城市,表明,虽然许多高度集中销售网络中的节点已确定,他们中的大多数人没有真正的权力。无锡、福州、西安、贵阳、郑州,和其他省会城市h l城市销售网络(表5)。尽管这些城市功能中心高,他们不能动员网络资源。

4.2。有凝聚力的发展阶段子组的识别

不同发展阶段的子组被考虑定性、定量识别HT-CP的数量,人力资源,M-CP, L-CP,和h l城市,子群密度,和小组成员(表的规模6)。子群发展的过程中全面的网络在中国目前分为三个阶段。第一阶段称为分散的节点阶段;每个小组由分散的节点,节点中心地位很低,没有节点之间的连接。子组2、3、4、5、8是典型的子组在第一阶段。这些子组是由L-CP城市,子群密度为0,表明缺乏与其他城市的联系;换句话说,子群1城市是相对独立的。第二阶段是网络阶段。在这里,尽管整体节点中心低,检测到弱的节点之间的连接,倾向于形成一个网络。子组6和7是典型的子组在第二阶段,由L-CP城市。 The network density of subgroup 6 is 0.005, indicating that the cities in this subgroup begin to connect and tend to form a network. In contrast, the network density of subgroup 7 is 0. Considering that the connection density between subgroups 1 and 7 is 0.057 and that between subgroups 1 and 6 is 0.056 (Table7),很有可能,子群7将通过子群与子群6 1 (37),形成一个网络。第三阶段是初始网络阶段,特点是节点间的尊卑地位的水平,相对较近的节点之间的连接,网络结构的形成。子群1是在这个阶段。它包括城市不同层次和不同特点,包括HT-CP,人力资源,M-CP, h l城市。子群的网络密度(表1是0.1947),这表明城市在这个群是紧密相连。子群之间的连接密度1和其他子组> 0,反映子群的重要性1作为必要的其他子组连接的通道。因此,子组可以通过子群1完成城市网络互连结构。

5。结论

通讯技术服务行业代表的技术支持和基础设施网络的数字经济,是造成中国高质量发展的主导产业。本研究调查了通讯技术服务行业在中国的新兴城市网络研究的背景下,吸引教训,简化了网络模型”妥协。“此外,子网和全面的网络基于相同的企业已经建立,和连接特点,分析了中国城市网络的层次结构。

研究结果表明,中国的城市网络凝聚力较弱,资源共享程度低。高度集中的北京、深圳、上海车展和权力。R & D网络假定一个对称的全球分销模式,以武汉为中心对称节点,和北京、深圳、上海和成都弯角。销售网络形成多核分布结构由几个省会城市。投资网络城市的中心通常是在东低西高。合肥和沈阳显示高投资中心,这些城市可以作为一个参考构建中国工业网络。基于中国工业的最高国家节点系统网络、深圳、成都、合肥、沈阳成为中国工业的国家二级顶点系统网络。

中国城市网络构造Beijing-Chengdu-Shenzhen, Beijing-Xi 'an-Shenzhen, Beijing-Wuhan-Shenzhen, Beijing-Suzhou-Shenzhen, Beijing-Hangzhou-Shenzhen, Beijing-Shanghai-Shenzhen,和其他外围的南北联系,形成多级网络钻石,semi-peripheral平行四边形,从西到东和中央三角形结构。南北骨干线和多级结构代表中国的芯轴的数字经济发展和工业网络,辐射中部和西部地区协调中国高质量的发展计划。据中心和功率匹配的关系,中国城市可分为五类:HT-CP,人力资源,M-CP L-CP, h l。深圳和北京HT-CP城市在每个网络;上海和成都典型的R & D HT-CP城市网络;杭州销售网络;和合肥投资网络;这些发现表明,城市如深圳、成都、合肥、沈阳、杭州有可能形成一个国家二级顶端的中国工业网络体系。

中国城市网络的粘性子组是由分散的空间分布特征,与地理学第一定律。城市凝聚力的子组倾向于形成组与高度集中的城市。然而,这一趋势是明显的只在定量层面,和low-centrality城市形成子组与高度集中的城市异构空间分布和资源丰富。因此,它是合理的期望的协调和区域协调发展的背景下,中国的数字经济发展,避免流程从高度集中转移到low-centrality城市。

本研究改进的一些典型特征中国城市网络特定网络通过子网的建设。例如,中国城市网络的金刚石结构可以在很大程度上归因于R & D网络方向。行政中心取向主要是明显的销售网络,和典型的核心城市,如成都、杭州、合肥、参与研发,销售,和投资子网。中国城市网络,研究了从交通流的角度来看,有弱空间相关性,发现与重要理论影响中国工业的总体布局网络。

分析的基础上,通信技术服务行业的特点,本研究不仅提供了一个新的视角对中国城市建设的网络在中国的背景下,数字经济、工业网络,和高质量的发展。进一步探索机制负责网络结构的形成的城市通信技术服务行业和提供更实际的建议中国数字经济的发展。未来城市化的优化模式和建设城市群和大都市地区是作者的后续研究的重点。

数据可用性

数据通信设备的技术服务行业可以获得https://www.ccidcom.com。城市的社会经济数据可以来自中国城市统计年鉴和中国统计年鉴。

的利益冲突

作者宣称没有利益冲突。

确认

这项研究受到了山西的哲学社会科学规划项目(没有。jgbz(2017) 2号)和中国国家自然科学基金(41701062)。