| 70 | 0 | 51 |
| 下载次数 | 被引频次 | 阅读次数 |
在流动空间环境下，城市在网络空间中的嵌入和地位对全要素生产率的影响日益重要。统计发现样本期内长三角各城市的点度中心度、接近中心度、中介中心度均有不同程度改善，表明长三角城市群呈网络化多中心发展。实证研究发现城市网络地位对全要素生产率具有显著正向影响和空间溢出效应；技术创新的提升、资本约束和人力资源错配的缓解是城市网络地位影响全要素生产率的重要机制；城市吸收能力正向调节城市网络地位与全要素生产率的关系；城市网络地位影响全要素生产率的空间溢出效应存在客观地理边界，距离为450 km。因此，应通过推动跨城市、跨区域的互动与合作来提升城市网络地位，并采用差异化政策加快技术创新、缓解资源错配，完善创新创业生态提升城市吸收能力，促进城市全要素生产率提升。
Abstract：In a dynamic spatial context, the embedding and status of cities within urban networks increasingly influence total factor productivity(TFP). Statistical analysis reveals that during the sample period, all cities in the Yangtze River Delta exhibited varying degrees of improvement in degree centrality, closeness centrality, and betweenness centrality, indicating a networked, polycentric development pattern within the Yangtze River Delta city cluster. Empirical research reveals that a city's network status exerts a significant positive influence and spatial spillover effect on TFP. Key mechanisms include enhanced technological innovation, alleviated capital constraints, and reduced human resource misallocation. Urban absorptive capacity positively mediates the relationship between urban network status and TFP. The spatial spillover effect of urban network status on TFP exhibits an objective geographic boundary at a distance of 450 km. Therefore, urban network status should be enhanced by promoting cross-city and cross-regional interactions and cooperation. Differentiated policies should be adopted to accelerate technological innovation, alleviate resource misallocation, and improve the innovation and entrepreneurship ecosystem to enhance urban absorptive capacity, thereby boosting urban TFP.
[1] 刘维林，程倩，余泳泽.双循环技术溢出视角下中国产业技术进步的网络效应研究：基于全球生产网络下的全要素生产率增长与传导测算[J].管理世界，2023,39(5):38-59.
[2] 韩永辉，张帆，朱超玮.中国城市全要素生产率的重新估计和动态演变分析：基于共同前沿与区域生产技术异质性的视角[J].科学学与科学技术管理，2025,46(2):62-75.
[3] 黄徐亮.数字金融政策与城市全要素生产率：基于BERTopic的深度学习分析[J].中国社会科学院大学学报，2025,45(3):126-143.
[4] 柳鲲鹏.交通基础设施建设与城市全要素生产率增长及其收敛[J].经济与管理，2024,38(4):27-34.
[5] 程开明，高东东，庄燕杰.中国地级以上城市蔓延影响全要素生产率的机制及效应：基于DMSP/OLS与NPP/VIIRS夜间灯光整合数据[J].中国土地科学，2021,35(11):90-100.
[6] 顾昕，柳鲲鹏.创新政策与城市新质生产力的形成：基于国家创新型城市试点的准自然实验[J].科学学研究，2025,43(10):2131-2141.
[7] 钟顺昌，张倩华.城市群网络结构对“降碳”与“增长”协同发展的影响[J/OL].环境科学，1-15[2026-07-09].https://doi.org/10.13227/j.hjkx.202505104.
[8] 杨青龙，刘万萍，柯达，等.城市网络位置对经济韧性的影响研究：以长江经济带为例[J].统计与决策，2025,41(18):106-111.
[9] 盛科荣，王传阳，张杰，等.技术流动视角下中国城市网络权力与知识生产的交互影响[J].经济地理，2023,43(7):130-138.
[10] 余泳泽，刘大勇.我国区域创新效率的空间外溢效应与价值链外溢效应：创新价值链视角下的多维空间面板模型研究[J].管理世界，2013(7):6-20.
[11] Pan F,Bi W,Liu X,et al.Exploring financial centre networks through inter-urban collaboration in high-end financial transactions in China[J].Regional Studies,2020,54(2):162-172.
[12] 储君，仝德，曹志强，等.基于腾讯迁徙大数据的中国中心城市识别及网络腹地分析[J].地域研究与开发，2022,41(6):44-47.
[13] 郭倩倩，张志斌，马晓敏，等.西北地区城市网络结构韧性测度及其优化策略[J].资源科学，2024,46(8):1636-1650.
[14] 陈刚，陈雁云，王光辉，等.多维网络嵌入对城市群城市经济增长的影响：以中国五大城市群为例[J].地理研究，2025,44(4):1158-1174.
[15] Shi S,Wong S K,Zheng C.Network capital and urban development:an inter-urban capital flow network analysis[J].Regional Studies,2022,56(3):406-419.
[16] 王琳琳，彭庭莹，胡骁宇，等.长三角城市群产学研创新合作网络结构及其多维邻近性机制[J].经济地理，2025,45(5):65-74.
[17] 吴康，刘骁啸，郭涛.网络外部性、集聚外部性与城市经济增长[J].经济管理，2025,47(4):101-120.
[18] Beckfield J,Alderson A S.Power and position in the world city system[J].American Journal of Sociology,2004,109:811-851.
[19] Taylor P J.World city network:a global urban analysis[M].New York:Psychology Press,2004.
[20] 钱雨昕，张维阳.重点中资制造企业空间组织视角下城际竞争与合作关系研究[J].地理研究，2024,43(6):1352-1369.
[21] 张丹丹，林李月，朱宇，等.流动人口就地、就近流动的空间特征及影响因素：基于福建省第七次人口普查数据的新探索[J].热带地理，2025,45(5):834-845.
[22] 刘镇，郭虹，邱志萍.“一带一路”班轮航运网络结构特征对沿线双边贸易的影响[J].华东经济管理，2023,37(12):46-57.
[23] Denison E F.The sources of economic growth in the United States and the alternatives before us[M].Champaign:Literary Licensing,LLC,1962.
[24] Ezaki M,Sun L.Growth accounting in China for national,regional,and provincial economies:1981-1995[J].Asian Economic Journal,1999,13(1):39-71.
[25] Ozyurt S.Total factor productivity growth in Chinese industry:1952-2005[J].Oxford Development Studies,2009,37(1):1-17.
[26] 李小克，李小平.中国全要素生产率演变的测度和多重效应分解：偏向性技术进步视角[J].经济研究，2022,57(4):191-208.
[27] 陈维涛，严伟涛，庄尚文.进口贸易自由化、企业创新与全要素生产率[J].世界经济研究，2018(8):62-73.
[28] 陈梦根，张鑫.中国数字经济规模测度与生产率分析[J].数量经济技术经济研究，2022,39(1):3-27.
[29] 王凯，刘美伦，甘畅.城乡融合对碳排放绩效的影响[J].长江流域资源与环境，2025,34(6):1278-1290.
[30] Krugman P.Increasing returns and economic geography[J].Journal of Political Economy,1991,99(3):483-499.
[31] 孟娜娜，蔺鹏.数字金融何以驱动中国城市全要素生产率提升?基于适宜性技术创新的机制检验[J].南方金融，2024(11):19-36.
[32] 罗良文，张郑秋.中国城市产业智能化空间关联网络及其驱动机制[J].财经研究，2024,50(1):109-123.
[33] 任传堂，章屹祯，王璐玮，等.基于“蜂鸣-管道”理论的显、隐性知识流动与影响机理对比研究[J].地理研究，2023,42(9):2369-2385.
[34] 皮亚彬，梁力恒.城市网络外部性如何促进新质生产力形成[J].南方经济，2025(2):97-117.
[35] 张军，吴桂英，张吉鹏.中国省际物质资本存量估算：1952-2000[J].经济研究，2004(10):35-44.
[36] 范剑勇.产业集聚与地区间劳动生产率差异[J].经济研究，2006(11):72-81.
[37] 龚丽贞.土地财政、环境规制与产业结构升级：基于252个城市数据的空间计量分析[J].合肥工业大学学报(社会科学版),2025,39(2):119-131.
[38] 邢孝兵，戴晓颖.贸易网络地位对技术创新的影响研究[J].合肥工业大学学报(社会科学版),2024,38(1):25-42.
[39] 周宏浩，谷国锋，任慧敏.多源数据视角下中国城市网络地位对经济增长的影响及机制[J].经济地理，2024,44(10):55-65.
[40] 黄阳平，甘景丰，林欣.城市规模、产业集聚模式选择与城市经济效率[J].经济学动态，2024(8):20-38.
[41] 白俊红，刘宇英.对外直接投资能否改善中国的资源错配[J].中国工业经济，2018(1):60-78.
[42] 白俊红，张艺璇，卞元超.创新驱动政策是否提升城市创业活跃度：来自国家创新型城市试点政策的经验证据[J].中国工业经济，2022(6):61-78.
[43] 王林辉，姜昊，董直庆.工业智能化会重塑企业地理格局吗[J].中国工业经济，2022(2):137-155.
(1)2009-2022年各网络指标由于篇幅所限未列出,可备索。
基本信息:
中图分类号:F299.27
引用信息:
[1]蔡书凯,胡碧侠,李超.城市网络地位对全要素生产率的影响研究——基于长三角地区的实证证据[J].合肥工业大学学报(社会科学版),2026,40(04):45-56.
基金信息:
国家社会科学基金项目(22BJL064); 中国社会科学院财经战略研究院重大应急课题(2025CJYZD02001)
2026-07-10
2026-07-10
2026-07-10