超网络视角下生态与产业的协同效应研究——以黄河流域枢纽城市为例

基于超网络视角系统地研究黄河流域枢纽城市2018年生态环境和产业发展的协同效应,结合QAP方法,对生态与产业协同发展的影响因素进行探讨。结果表明：（1）生态-产业超网络密度较低、节点之间连接不均衡。（2）制造业等第二产业是黄河流域的支柱性产业,但第三产业与生态环境的协同效应较大;此外,郑州、济南和西安之间通过联动发展能带动区域整体发展。（3）良好的产业结构和夯实的经济基础能促进生态与产业协同发展,水资源失衡不利于生态与产业的协同发展。     

成渝城市群碳排放空间关联结构演化及影响因素

本文基于社会网络分析法（SNA）以及二次分配程序（QAP）方法,利用成渝城市群2005~2016年面板数据,对成渝城市群碳排放空间关联性及影响因素进行研究.结果表明：①成渝城市群碳排放空间关联性显著,呈现出复杂的网络结构形态,样本期内,网络密度由0.16增长至0.68,关联关系数从38个增长为162个.②重庆、成都、绵阳和南充等城市位于网络的中心地位,发出了较多的关联关系,同时发挥着中介作用.③碳排放空间关联网络被划分成为5个层级,层级结构整体较为稳定,然而第一层级与第二层级存在较为严重的断层现象.④空间距离、人口数量差异以及经济水平差异是碳排放关联性的主要驱动因素.城市间空间距离越近、人口数量与经济水平差异越大,越容易产生碳排放关联关系.     

亚太经合组织旅游流网络结构演化及影响因素

以亚太经合组织（APEC）21个国家（地区）为研究对象,构建2008—2018年APEC旅游流网络,运用SNA方法和QAP方法,对旅游流网络结构演化及其影响因素展开分析。结果表明：（1）APEC旅游流网络密度持续增加但仍旧较低,网络结构尚不稳固。网络中心化趋势有所减弱,旅游供给市场更加多元。（2）APEC旅游流网络节点间中心性水平差异明显,形成了以中国、美国为首的第一梯队,以日本、韩国为代表的第二梯队,以新西兰、俄罗斯为代表的第三梯队。（3）APEC旅游流网络的核心—边缘结构显著且具有稳定性,核心区节点间的旅游互动最为频繁,边缘区对核心区的反哺效应明显。（4）区位要素是影响APEC旅游流网络结构的主要因素,经济发展水平、旅游资源禀赋、旅游基础设施等要素对APEC旅游流网络结构演化的影响有所下降,而对外开放程度对优化APEC旅游流网络结构的作用有所上升。     

全球粮食贸易网络格局及其影响因素

基于复杂网络分析方法,构建了小麦、水稻、玉米三大主粮的全球粮食贸易网络,解析了网络格局的总体特征及其变化态势,定量评估了全球粮食贸易网络格局影响因素。研究发现：全球粮食贸易已经成为一个复杂有序、相互依赖的网络系统,网络规模不断增加,连同性和紧密度不断加强;全球粮食贸易网络节点呈现非均衡结构特征,高强度和高节点度国家在网络中具有主导作用,呈现出口国主导的网络结构特征;经济社会发展差异性、贸易政策的一致性和语言文化邻近性对粮食贸易网络影响显著,经济社会发展差异推动贸易网络联系更加紧密且多元化,贸易政策的一致性促进贸易网络更加持续和稳健。建议中国继续实施更加多元化、多边化的粮食贸易政策,提升中国在世界粮食网络节点的中心性特征,充分利用国内国际两个市场,融入全球粮食贸易网络体系,积极推动构建全球粮食安全命运共同体。