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检 索 范 例 :范例一: (K=图书馆学 OR K=情报学) AND A=范并思 范例二:J=计算机应用与软件 AND (U=C++ OR U=Basic) NOT M=Visual
作 者:王卉彤[1] 邵宏伟 曲泽宇 WANG Huitong;SHAO Hongwei;QU Zeyu
机构地区:[1]中央财经大学财经研究院,北京100081 [2]中央财经大学经济学院,北京102206
出 处:《城市发展研究》2022年第6期110-116,共7页Urban Development Studies
摘 要:以粤港澳大湾区作为研究对象,基于核心—边缘理论,采用TOPSIS—熵权法、社会网络分析法和自然断点法,综合运用属性数据和流数据识别大湾区智慧城市群的空间范围。研究发现:(1)大湾区呈现出以广州、深圳、香港为核心智慧城市、以东莞、澳门、佛山、江门、珠海为边缘智慧城市的“3+5”智慧城市群空间分布格局。(2)核心智慧城市具有较强虹吸效应,在一定程度上导致了边缘智慧城市和其他城市发展缓慢。(3)边缘智慧城市与其他城市之间逐渐显示出“马太”分级趋势。基于此,为完善大湾区智慧城市群发展战略、推进大湾区智慧城市群建设提出对策建议。Based on the core-edge theory,this article takes the Guangdong-Hong Kong-Macao Greater Bay Area as research object,adopts the TOPSIS-entropy weight method,the social network analysis method and the natural breakpoint method,and applied attribute data and flow data to identify the space of smart city clusters in the Greater Bay Area.The research found that:(1)The Greater Bay Area presents a spatial distribution pattern of"3+5"smart city clusters with Guangzhou,Shenzhen and Hong Kong as the core smart cities and Dongguan,Macao,Foshan,Jiangmen and Zhuhai as the marginal smart cities.(2)The core smart city has a strong siphon effect,which leads to the slow development of edge smart cities and other cities to a certain extent.(3)The“Matthew”classification trend gradually shows between edge smart cities and other cities.Based on this,this study puts forward corresponding policy recommendations for cities at different levels within the smart city cluster.
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